menggunakan alternatif uji F
2
untuk menguji perbedaan model regresi global. Uji F
2
dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. F
2
Uji Kesesuaian Model GWR
Model F2-Statistik
P-value Kesimpulan
GWR 1,9075
0,005886 Ada perbedaan
Jadi dari uji F
2
-Statistik tersebut dapat disimpulkan bahwa model GWR dengan pembobot eksponensial kernel berbeda dengan model regresi global.
4.2.2 Pengujian Pengaruh Lokasi Secara Parsial
Uji parsial dilakukan untuk mengetahui apakah ada perbedaan pengaruh yang signifikan dari variabel independen X
k
antara satu lokasi dengan lokasi yang lain. Pengujian ini dapat dilakukan dengan hipotesis yaitu:
H :
tidak ada perbedaan pengaruh yang signifikan dari variabel independen X
k
antara satu lokasi dengan lokasi lainnya
H
1
: Minimal ada satu untuk j = 1, 2, ..., k dan I = 1, 2, …, n. ada
perbedaan pengaruh yang signifikan dari variabel independen X
k
antara satu lokasi dengan lokasi lainnya
Hasil output untuk model GWR dapat dilihat pada Lampiran 3 dengan nilai F tabel untuk masing-masing variabel dan Statistik uji F
3
. Dengan taraf
signifikansi α adalah 5, maka menolak H
jika F
3
Ftabel. Pada Tabel 15
dapat disimpulkan bahwa variabel independen X
1
dan X
5
ada perbedaan pengaruh yang signifikan dari variabel independen X
k
antara satu lokasi dengan lokasi yang lainnya. Karena tidak semua variabel independen berpengaruh secara lokal maka
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
