1. PDRB X1 Yaitu total nilai produksi barang dan jasa di wilayah
Kabupaten Jombang dalam satu tahun. Satuan pengukurannya adalah dalam jutaan rupiah Rp per tahun.
2. Investasi Daerah X2 . Yaitu seluruh investasi asing dan investasi dalam negeri
yang terdapat di wilayah Kabupaten Jombang. Satuan pengukurannya adalah dalam juta rupiah Rp.
3. Jumlah Penduduk X3 Yaitu jumlah penduduk yang terdapat di Kabupaten
Jombang yang dihitung berdasarkan hasil registrasi penduduk laki- laki dan perempuan. Satuan pengukurannya adalah jiwa.
4. Jumlah Pelanggan Listrik X4 Yaitu banyaknya pelanggan listrik yang terdapat di
wilayah Kabupaten Jombang. Satuan pengukurannya adalah unit
3.2. Teknik Penentuan Sampel
Data yang digunakan sebagai sample penelitian skripsi ini adalah data yang mencakup wilayah Kabupaten Jombang. Teknik penentuan
sampel mengenai pengaruh PDRB, investasi daerah, jumlah penduduk dan jumlah pelanggan listrik adalah data yang diambil secara time series
runtun waktu yaitu data yang diambil tiap periode dan waktu, yang diambil dari kurun waktu antara tahun 2000 sampai dengan 2009.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.3. Teknik Pengumpulan Data 3.3.1.
Jenis Data
Dalam melakukan penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder, yaitu data yang diperoleh dan telah diolah oleh instansi-instansi
yang berkaitan dalam penelitian ini.
3.3.2 Sumber Data
Sumber Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari instansi yang terkait, yaitu :
1. Kantor Badan Pusat Statistik Jawa Timur di Surabaya. 2. Kantor Badan Statistik Kabupaten Jombang.
3. Kantor Badan Penanaman Modal Kabupaten Jombang.
3.3.3. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan cara sebagai berikut:
a. Studi Kepustakaan Yaitu pengumpulan data yang dilakukan dengan memanfaatkan sarana
kepustakaan untuk membaca buku-buku, literature-literatur, jurnal- jurnal, makalah-makalah dan beberapa informasi di internet yang
berhubungan dengan penelitian ini yang sesuai dengan materi bahan skripsi ini.
b. Studi Lapangan Yaitu pengumpulan data yang dilakukan dengan jalan mengambil
laporan, mencatat atau mengutip data-data yang ada pada Kantor
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Badan Pusat Statistik Jawa Timur atau Instansi yang terkait dengan masalah yang dibahas. Studi lapangan ini dimaksudkan untuk
mendapatkan data sekunder yang diperlukan dalam penulisan skripsi ini.
3.4. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
3.4.1 Teknik Analisis
Dengan melihat hasil pengamatan dengan metode kuantitatif langkah-langkah yang akan dilakukan dalam menganalisis penelitian ini
adalah : Analisis regresi linear berganda dengan asumsi Klasik BLUE Best, Linear, Unbiassed, Estimator yang bertujuan untuk menentukan
arah dan kekuatan pengaruh dari masing-masing variabel. Adapun bentuk persamaan untuk menentukan hubungan antara variabel dependent dengan
variabel independent, sehingga dapat diformulasikan sebagai berikut : Y = F X1, X2, X3,X4
Model fungsional tersebut di atas akan ditetapkan pada model regresi berganda baik linear maupun non linear seperti rumus di bawah ini :
Y
i
= β
+ β
1
X
1i
+ β
2
X
2i
+ β
3
X
3i
+ β
4
X
4i
+ μ
i
Sudrajat, 1988:27
Dimana : Y
= Pendapatan Asli Daerah X1
= PDRB X2
= Investasi Daerah
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
X3 = Jumlah Penduduk
X4 = Jumlah Pelanggan Listrik
β = Konstanta
β
1…..
β
4
= Koefisien regresi X
1
, X,
2
X
3,
X
4
i = Pengamatan
μ = Variabel pengganggu, merupakan wakil dari semua faktor
lain yang dapat mempengaruhi namun tidak dapat dimasukkan dalam model.
3.4.2. Uji Asumsi Klasik
Persamaan regresi tersebut di atas harus bersifat BLUE Best Linear Unbiaseed Estimator, artinya pengambilan keputusan melalui
uji F dan uji t tidak boleh bias. Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE maka persamaan regresi harus memenuhi ketiga asumsi klasik
ini : 1. Tidak boleh ada autokorelasi
2. Tidak boleh ada multikolinearitas 3. Tidak boleh ada heteroskedatisitas
Sifat BLUE dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Best
= Pentingnya sifat ini bila diterapkan dalam uji signifikan buku terhadap
α dan β. 2. Linear = Sifat ini dibutuhkan untuk memudahkan dalam
penaksiran.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3. Unbiassed = Nilai jumlah sampel sangat besar penaksir
parameter diperoleh dari sampel besar kira-kira mendekati nilai parameter.
4. Estimated = μi diharapkan sekecil mungkin. Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar, maka
persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE, sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t menjadi bias.
1. Uji Multikolinearitas
Persamaan regresi linier berganda di atas diasumsikan tidak terjadi pengaruh anatar variabel bebas. Apabila ternyata ada pengaruh
linier antar variabel bebas, maka asumsi tersebut tidak berlaku lagi terjadi bias.
Untuk mendeteksi adanya multikolinieritas dapat dilihat cirri- cirinya sebagai berikut :
a. Koefisien determinan berganda R square tinggi. b. Koefisien korelasi sederhananya tinggi.
c. Nilai F hitung tinggi signifikan. d. Tapi tak satupun sedikit sekali di antara variabel-variabel bebas
yang signifikan.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Akibat adanya multikolinieritas adalah : 1. Nilai standart error standart baku tinggi sehingga taraf kepercayaan
confidence intervalnya akan semakin melebar. Dengan demikian, pengujian koefisien regresi secara individual menjadi tidak signifikan.
2. Probabilitas untuk menerima hipotesa Ho diterima tidak ada pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat akan
semakin besar. Identifikasi secara statistic ada atau tidaknya gejala multikolinier
dapat dilakukan dengan menghitung koefisien korelasi product moment atau Variance Inflation Factor VIF
VIF = Rj
Q −
1
VIF menyatakan tingkat “pembengkakan” varian. Apabila varians lebih besar dari 10. hal ini berarti terdapat multikolinieritas pada
persamaan regresi linier.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2. Uji Heteroskedatisitas
Pada regresi linier nilai residual tidak boleh ada hubungan dengan variabel X. Hal ini biasa diidentifikasikan dengan cara menghitung
korelasi rank Spearman antara residual dengan seluruh variabel bebas. Rumus Rank Spearman adalah :
Rs = 1-6
1
2 2
−
∑
N N
di
Keterangan : di = Perbedaan dalam rank antara residual dengan variable bebas ke-
N = Banyaknya data
3. Uji Autokorelasi
Autokorelasi merupakan korelasi antara residual satu observasi dengan observasi lain yang disusun menurut urutan waktu time series
maupun menurut urutan ruang atau tempat cross section . Untuk melihat apakah hasil dari estimasi regresi tidak mengandung
korelasi, maka diperlukan uji. Yaitu dengan menggunakan uji Durbin Watson.
DW =
∑ ∑
=
− −
n t
n t
et et
et
1 2
2 2
1
• Jika d dl atau du 4 - dl maka Ho ditolak, dengan pilihan pada
alternatif yang berarti terdapat autokorelasi.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2 4
Menolak Ho Bukti
Autokorelasi Positif
Menolak Ho
Bukti Autokorelasi
Negatif
Menerima Ho atau Ho Atau kedua-duanya
• Jika d terletak antara du dan 4 – du maka Ho diterima yang berarti
tidak ada autokorelasi. •
Jika d terletak antara dl dan du atau diantara 4 – du dan 4 – dl,maka uji DW tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti. Untuk nilai-nilai
ini tidak dapat pada suatu tingkat signifikan tertentu disimpulkan ada tidaknya autokorelasi diantara faktor-faktor gangguan.
Gambar 5: Kurva Durbin-Watson
Sumber : Gujarati, Damodar, 1999, Ekonometrika Dasar, Erlangga, Jakarta, Halaman 216.
Adanya autokorelasi didasarkan atas : 1.
Daerah A : Durbin Watson d
L,
tolak Ho autokorelasi positif.
2. Daerah B : d
L
Durbin Watson d
U,
ragu-ragu. 3.
Daerah C : d
U
Durbin Watson d
U
, terima Ho, non autokorelasi.
4. Daerah D : 4 – d
U
Durbin Watson 4 – d
U,
ragu-ragu. 5.
Daerah E : Durbin Watson 4 – d
L
, tolak Ho autokorelasi
negatif. Gujarati, 1999 : 217.
Daerah keragua-
raguan Daerah
keragua- raguan
d
L
d
U
4 – d
U
4 – d
L
d
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Pendekteksian adanya autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan perhitungan besaran Durbin Watson. Panduan mengenai
angka D – W Durbin Watson untuk mendeteksi autokorelasi adalah: 1.
Angka D – W dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif. 2. Angka D –W dibawah -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi.
3. Angka D – W diatas +2, berarti ada korelasi negatif.
3.4.3. Uji Hipotesis
Selanjutnya untuk mengetahui pengaruh secara simultan antara variabel bebas dan variabel terikat maka digunakan hipotesis sebagai
berikut :
a. Uji F
Disebut juga uji beda varians yaitu pengujian yang dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari variabel bebas secara simultan atau serempak
terhadap variabel terikat, dengan kriteria sebagai berikut : H
O
: β
1
= β
2
= β
3
= β
4
= 0 tidak ada pengaruh H
1
: paling tidak salah satu β ≠ 0 ada pengaruh
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Gambar 6 : Kurva uji hipotesis secara simultan
Daerah Penolakan H
O
Daerah Penerimaan Ho
F α
Sumber : Sugiyono,2002. Statistik Untuk Pemula, Penerbit : Alfabeta, Bandung,hal:100
H diterima jika F hitung
≤ F tabel H
ditolak jika F hitung ≥ F tabel
Fhitung = KT Regresi KT Galat
Sudrajat,1988 :94
Dengan derajat bebas = k, n – k – 1 Keterangan : n = Jumlah Sampel
k = Jumlah Parameter Regresi Kaidah pengujiannya :
1. Bila F hitung F tabel, maka Ho diterima dan Hi ditolak, artinya
variabel bebas tidak mempengaruhi variabel terikat secara simultan. 2. Bila F hitung F tabel, maka Ho ditolak dan Hi diterima, artinya
variabel bebas mempengaruhi variabel terikat secara simultan.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
b. Uji t
