Analisis Deskriptif Investasi UKM di Kota Yogya, Kabupaten Bantul,

2. Heteroskedastisitas Pada permasalahan heteroskedastisitas, dicurigai memang terdapat heteroskedastisitas dalam model ini mengingat data yang ada merupakan perpaduan data cross section dan time series. Terdapat beberapa metode pengujian yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya masalah heteroskedastisitas, yaitu dengam menggunakan Uji Park. Dalam Uji Park, apabila nilai probabilitas masing-masing variabel α = 0.05 atau lebih besar dari tingkat signifikansi maka tidak terdapat permasalahan heteroskedastisitas. Tabel 5. 2 Hasil Uji Heteroskedastisitas Variabel Koefisien t-statistik Probabilitas Constanta 73.0227 0.56332 0.5774 TK? -5.3414 -0.3944 0.6961 EKSP? -1.3991 -1.3383 0.1909 INV? -0.6009 -0.361 0.7206 Ket: data diolah, sig 5, sumber lampiran 2 Dari output diatas, dapat diketahui bahwa koefisien dari masing-masing variabel independen bernilai 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada masalah heteroskedastisitas, sehingga hipotesis noll dapat diterima. 3. Autokorelasi Dalam Kuncoro 2011, autokorelasi dapat terjadi akibat residual yang tidak bebas antar satu observasi dengan observasi lainnya. Hal ini dikarenakan kecenderungan terjadinya eror pada individu yang satu ke periode berikutnya. Cara mendekteksi adanya autokorelasi atau tidak dapat digunakan dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Dengan cara membandingkan nilai uji Durbin- Watson dengan nilai tabel Gujarati, 2012. Pada penelitian ini, dalam pengujian dengan metode fixed effext nilai DW yang ada sebesar 0,567942 dimana nilai tersebut masih berada jauh diangka 2. Maka, dalam pengujian tersebut terdapat permasalahan autokorelasi. Autokorelasi dapat menyebabkan prediksi OLS tidak bias dan efisien, sehingga estimator BLUE tidak dapat diperoleh. Dengan observasi sebanyak 42 n=42 dan jumlah variabel independen sebanyak 4 k=4 digunakan Metode Cochrane-Orcrutt untuk menyembuhkan permasalahan autokorelasi yang terdapat dalam penelitian ini. Tabel 5. 3 Hasil Uji Autokorelasi dengan Metode “Cochrane-Orcrutt” pada Fixed Effects Method Variabel Koefisien t-Statistik Probabilitas Constanta 0.84716 0.05442 0.957 TK? -2.4741 -1.4478 0.1588 EKSP? 0.01875 0.16355 0.8713 INV? 2.55399 2.50703 0.0183 AR1 0.71155 6.8952 0.0000 AR2 0.07221 1.31831 0.1981 R-squared 0.87634 Adjusted R-squared 0.84543 ProbF-statistic 0.00000 Durbin-Watson stat 2.00133 Ket: data diolah, sig 5, sumber lampiran dL dU 4- dU 4- dL 4 2 Daerah keragu - raguan Menerima Ho Ho Menolak Ho Autokor elasi + Menolak Ho Autokor elasi - Daerah keragu - raguan fd d 1,30 2.00 1,72 2,63 2,27 Hasil regresi dalam tabel didapatkan bahwa nilai DW statistik dalam Lampiran 5.3 adalah 2,00 sementara nilai dL= 1,3064 dU =1,7202. Sehingga nilai 4-dU = 2,2798 dan nilai 4-dL = 2,63936. Hasil tersebut menjelaskan bahwa nilai dL DW 4-dU sehingga uji autokorelasi dalam penelitian ini tidak mengandung autokorelasi.

B. Uji Hipotsis dan Analisis Data

1. Model Estimasi Data Panel

Keterangan : = Produk Domestik Regional Bruto PDRB sebagai variabel terikat dependent = Penyerapan tenaga kerja = Ekspor = Investasi