untuk pengujian parsial parameter model sebaiknya dilakukan dengan menggunakan model Mixed Geographically Weighted Regression MGWR.
Tabel 15. F3 Uji Faktor Geografis Pada Setiap Koefisien Beta GWR
Variabel F
3
F tabel Intersept
1,84056 0,006276
X
1
PAD 0,75703
0,831140 X
2
IPM 1,87577
0,012753 X
3
TPT 1,95151
0,002880 X
4
JAK 2,97915
1,128 10
-05
X
5
UMR 1,32809
0,121823
4.2.3 Uji Parsial Parameter Model GWR
Uji pengaruh parsial digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap Pendapatan Asli Daerah yang ada di Provinsi Jawa Tengah
pada setiap KabupatenKota dengan hipotesisnya adalah
Minimal ada satu ; j = 1, 2, …, k dan i = 1, 2, …, n
Hasil output uji parsial parameter model GWR untuk setiap kabupatenkota dapat dilihat pada Lampiran 3. Dengan menggunakan taraf signifikansi α =5, maka
menolak jika
≥ 2,27952 . Sebagai contoh untuk Kabupaten
Cilacap pada Tabel 16.
Tabel 16. Uji Parameter Model GWR pada Kabupaten Cilacap
Variabel Kesimpulan
Intercept -3,62183
Signifikan X
1
PAD 5,22319
Signifikan X
2
IPM 3,97539
Signifikan X
3
TPT 3,56267
Signifikan X
4
JAK 6,85231
Signifikan X
5
UMR -2,19461
Tidak Signifikan
Dari Tabel 16 dapat disimpulkan bahwa variabel Pendapatan Asli Daerah ,
Indeks Pembangunan Manusia , Tingkat Pengangguran Terbuka
dan Jumlah Angkatan Kerja
berpengaruh secara signifikan terhadap PDRB di Kabupaten Cilacap.
4.2.4 Pengujian Asumsi Model GWR
Dalam pengujian model GWR terdapat asumsi yang harus dipenuhi, yaitu asumsi kenormalan residual, heterogenitas spasial dan asumsi multikolinieritas
lokal. Berikut adalah pengujian asumsinya:
1. Asumsi Kenormalan Residual
Pada asumsi ini dapat menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov K-S dengan hipotesis:
H : Residual berdistribusi normal
H
1
: Residual tidak berdistribusi normal Dengan menggunakan tingkat signifikansi α sebesar 5 maka H
akan ditolak jika p-value
α, artinya model memiliki residual yang tidak berdistribusi normal.
Tabel 17. Uji Kenormalan Residual GWR
Model D
P-value
GWR
0,097332 0,3291
Dilihat dari Tabel 17 Lampiran 3, terlihat bahwa model GWR memiliki nilai p-
value yang lebih besar dari nilai α yang sebesar 0,05. Jadi dapat disimpulkan bahwa model GWR memiliki residual yang berdistribusi
normal.
