Tugas Akhir KK EKDAS JUMAT
TUGAS KK EKONOMETRIKA
DASAR
Nama kelompok
Theofilus Siahaan ( 2012-011-276 )
Andreas Dwicaksono ( 2012-011-031 )
1. Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya penyimpangan asumsi klasik,
pengujian ini meliputi :
Uji Multikolineritas
Multikolinearitas adalah suatu keadaan dimana satu atau lebih variabel independent
terdapat korelasi atau hubungan dengan variabel independent lainnya atau dengan kata lain satu
atau lebih variabel independent merupakan satu fungsi linear dari variabel independent lainnya.
Salah satu cara untuk menganalisis ada atau tidaknya pengaruh multikolinearitas dalam penelitian
ini dengan melihat nilai Correlation Matrix menggunakan program eviews07. Suatu data dapat
dikatakan terbebas dari gejala multikolinearitas jika nilai correlation antar variabel independen
lebih kecil dari 0,8 (correlation 0,05) maka penghilangan variabel yang
mengandung multikolinearitas tidak akan mengubah intepretasi hasil regresinya sehingga
penghilangan variabel tersebut diperbolehkan.
Tabel 2
Uji wald
Equation: HASIL
Null Hypothesis:
C(2)*BI
F-statistic
1.064557
Probability
0.310425
Chi-square
1.064557
Probability
0.302178
Sumber : hasil perhitungan eviws07
Hasil pengujian wald test terlihat nilai F-statistik sangat tidak signifikan (0,310425) >
0,05 maka menghilangkan variabel yang mengandung multikoleniaritas dalam penelitian ini BI
Rate diperbolehkan karena tidak akan merubah interpretasi dari persamaan regresinya sehingga
hasilnya tidak akan bias.
Uji Heterokedastisitas
Pengujian ini untuk melihat apakah setiap variabel pengganggu mempunyai variabel yang
sama atau tidak.Untuk mengetahui ada tidaknya masalah ini akan dilakukan uji white
heterokedasticity dengan menggunakan eviws07 pada Tabal 4.3 :
Tabel 3
Hasil uji white heteroskedasticity
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
1.501126
Obs*R-squared
7.196068
Sumber: hasil perhitungan
Prob. F(5,29)
Prob. Chi-Square(5)
0.2201
0.2065
Untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedasticity atau tidak maka dengan membandingkan
nilai R-squared dan tabel X2:
a. Jika nilai R-squared> X2 tabel, maka tidak lolos uji heterokedsticity
b. Jika nilai R-squared < X2 tabel, maka lolos uji heterokedasticity
Dari hasil output di atas tampak bahwa nilai obs* R-square untuk hasil estimasi uji white no
coss terms adalah sebesar 7,196068 dan nilai X 2 tabel dengan derajat kepercayaan 5% dan df
sesuai banyak variabel bebasyaitu 4 adalah sebesar 9.48773.
Karena nilai R-squared (7,490932) < X2 tabel (9.48773) maka dapat disimpulkan model di atas
lolos uji heterokedastisitas.
Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel
dependen, variabel independen, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak.Model
regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal.
Untuk melihat
kenormalan data pada data ini digunakan pengujian menggunakan eviws sebagaimana pada
Gambar 1 di bawah ini :
Gambar 1
Hasil uji normalitas
8
Series: Residuals
Sample 2003:2 2011:4
Observations 35
6
4
2
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
-9.95E-12
-0.036442
0.538458
-0.357287
0.218894
0.626591
2.804811
Jarque-Bera
Probability
2.345821
0.309465
0
- 0 .4
- 0 .2
0 .0
0 .2
0 .4
0 .6
Untuk mendeteksi apakah residualnya berdistribusi normal atau tidak dengan
membandingkan nilai Jarque Bera dengan X2 tabel , yaitu :
a. Jika nilai JB > X2 tabel, maka residualnya berdistribusi tidak normal.
b. Jika nilai JB < X2 tabel, maka residualnya berdistribusi normal.
Hasil dari uji normalitas pada Gambar 1 , bahwa nilai JB (2,345821) < X 2 tabel (5,99) maka dapat
disimpulkan bahwa residual berdistribusi normal.
Uji Autokorelasi
Autokorelasi pada model regresi artinya ada korelasi antar anggota sampel yang diurutkan
berdasarkan waktu saling berkorelasi. Untuk mengetahui adanya autokorelasi dalam suatu model
regresi dilakukan melalui pengujian terhadap nilai uji Durbin Watson (Uji DW) dengan ketentuan
sebagai berikut (Algifari, 1997 ) :
Kurang 1,10 = Ada autokorelasi
1,0 s/d 1,54 = Tanpa kesimpulan
1,55 s/d 2,46 = Tidak ada autokorelasi
2,46 s/d 2,90 = Tanpa kesimpulan
Lebih dari 2,91 = Ada autokorelasi
Tabel 4
Hasil Estimasi Metode OLS
Variable
C
INF
NTR
PDB
JUB
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Coefficient
-74.14282
-0.053973
1.254115
2.426740
1.836977
0.979469
0.976820
0.272359
2.299558
-1.567350
1.104116
Std. Error
t-Statistic
9.982203 -7.427500
0.015262 -3.536468
0.709830
1.766781
0.643260
3.772568
0.731030
2.512862
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
Prob.
0.0000
0.0013
0.0871
0.0007
0.0174
28.82200
1.788903
0.364853
0.584786
369.7342
0.000000
Sumber : hasil pengolahan data
Dari hasil OLS diatas dapat dijelaskan model di atas mengandung autokorelasikarena nilai
dw 1,104116 maka untuk meminimalkan permasalahan autokorelasi digunakan treatment
memasukan variabel AR (1) (lagged variable) kedalam estimaso model. Berikut adalah hasil
estimasi setelah dimasukannya lagged variable kedalam model:
Tabel 5
Hasil esitimasi OLS penambahan AR(1)
Variable
C
INF
NTR
PDB
JUB
AR(1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Inverted AR Roots
Coefficient
-68.11062
-0.036914
1.337143
3.113986
1.181945
0.515941
0.984643
0.981996
0.237014
1.629097
4.015295
1.811886
.52
Std. Error
t-Statistic
11.98206 -5.684385
0.018389 -2.007340
0.810603
1.649565
0.655118
4.753322
0.700246
1.687900
0.161676
3.191208
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
Prob.
0.0000
0.0541
0.1098
0.0001
0.1022
0.0034
28.89056
1.766380
0.113412
0.380043
371.8836
0.000000
Sumber : hasil pengolahan data
Berdasarkan hasil estimasi diatas diperoleh hasil pengujian Durbin Watson sebagai
berikut :
Tabel 6
Pengujian Durbin-Watson Metode OLS
Kategori
k’
N
D-W Stat
D-W Tabel pada = 5%
dL
dU
k’ = jumlah variabel yang menjelaskan (variabel bebas)
n = banyaknya observasi
Sumber : hasil perhitungan
Nilai
4
44
1.811886
1,3263
1,7200
Pengujian Durbin-Watson Metode OLS
Auto korelasi positif
Ragu-ragu
0
Tidak ada Autokorelasi
1,3263
1,7200 2,269
Ragu-ragu
Auto korelasi negatif
2,529
4
D-W stat = 1,811886
Dari gambar di atas terlihat nilai durbin waston sebesar 1,811886 berada pada daerah tidak
ada autokorelasi yang menunjukkan bahwa model ini telah bebas dari masalah autokorelasi.
4.3 Perumusan Model Persamaan Regresi
Hasil pengujian asumsi klasik yang telah dilakukan, dapatdisimpulkan bahwa model
regresi dalam penelitian ini layak digunakankarena model regresi telah terbebas dari masalah
normalitas
data,
tidakterjadi
multikolinearitas,
tidak
terjadi
autokorelasi,
dan
tidak
terjadinyaheterokedastisitas. Selanjutnya dapat dilakukan uji estimasi linier bergandadan
diinterpretasikan pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7
Hasil Estimasi Metode OLS
Variable
C
INF
NTR
PDB
JUB
AR(1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Inverted AR Roots
Coefficient
-68.11062
-0.036914
1.337143
3.113986
1.181945
0.515941
0.984643
0.981996
0.237014
1.629097
4.015295
1.811886
.52
Std. Error
t-Statistic
11.98206 -5.684385
0.018389 -2.007340
0.810603
1.649565
0.655118
4.753322
0.700246
1.687900
0.161676
3.191208
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
Prob.
0.0000
0.0541
0.1098
0.0001
0.1022
0.0034
28.89056
1.766380
0.113412
0.380043
371.8836
0.000000
Sumber : hasil perhitungan
Berdasarkan output regresi linear di atas, model regresi berganda yang digunakan dalam
penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut :
NAB = -68,11062–0,036914 inflasi + 1,337143 nili tukar + 3,113986 PDB perkapita +
1,181945 JUB
4.3.1Penaksiran Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) mencerminkan
besarnya pengaruh perubahan
variabel-
variabel bebas (independent variables) dalam menjelaskan perubahan pada variabel tidak bebas
(dependent variables) secara bersama-sama, dengan tujuan untuk mengukur kebenaran dan
kebaikan hubungan antar variabel dalam model yang digunakan. Besarnya nilai koefisien
determinasi adalah antara 0 hingga 1 (0 t-tabel : Ho ditolak, H2diterima
t-stat< t-tabel : Ho diterima, H2 ditolak
Dari hasil estimasi diperoleh t-hitung =-2.007340dan t-tabel (sisi kiri) -2,02269, dengan α= 0,05
(5%) dan df = n-k =44-5 = 39.
Penelitian ini membuktikan t-stat (-2,007340) >t-tabel (-2.02269), maka berada di daerah
penerimaan H2, bukan di daerah penerimaan Ho. Jadi Keputusannya adalah menerima hipotesis yang
benar. Artinya, variabel Tingkat Inflasi signifikan dan berpengaruh negatif terhadap permintaan
(NAB) reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 95%.
2. Variabel Nilai Tukar
Hipotesisnya adalah :
•Ho =tidak ada pengaruh variabel nilai tukar terhadap NAB reksa dana saham
•H3 = ada pengaruh positif variabel nilai tukar terhadap NAB reksa dana saham.
Jika : t-stat > t-tabel : Ho ditolak, H3 diterima
t-stat< t-tabel : Ho diterima, H3 ditolak
Dari hasil estimasi diperoleh t-hitung =1.649565dan t-tabel 1,30364 , dengan α = 0,10 (10%) dan
df = n-k =44-5 = 39.
Penelitian ini membuktikan bahwa nilai t-hitung yang diperoleh dari estimasi regresi
yaitu(1.649565) >t-tabel (1,30364)., maka berada di daerah penerimaan H3,Jadi keputusannya
adalah menerima hipotesis yang benar. Artinya, variabel Nilai tukar rupiah berpengaruh signifikan
dan positif terhadap permintaan (NAB) reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 90%.
3.Variabel PDB Perkapita
Hipotesisnya adalah :
•Ho =tidak ada pengaruh variabel PDB terhadap NAB reksa dana saham
•H4= ada pengaruh positif variabel PDB terhadap NAB reksa dana saham.
Jika : t-stat > t-tabel : Ho ditolak, H4 diterima
t-stat< t-tabel : Ho diterima, H4 ditolak
Dari hasil estimasi diperoleh t-hitung =4.753322dan t-tabel 2,02269 , dengan α = 0,05 (5%) dan df
= n-k =44-5 = 39.
Penelitian ini membuktikan t-stat (4.753322) >t-tabel (2.02269), maka berada di daerah penerimaan
H4, bukan di daerah penerimaan Ho. Jadi keputusannya adalah menerima hipotesis yang benar.
Artinya, variabel Tingkat Inflasi signifikan dan berpengaruh positif terhadap permintaan (NAB) reksa
dana saham dengan tingkat kepercayaan 95%.
4. Variabel Jumlah Uang Beredar (JUB)
Hipotesisnya adalah :
•Ho =tidak ada pengaruh variabel JUB terhadap NAB reksa dana saham
•H5= ada pengaruh positif variabel JUB terhadap NAB reksa dana saham.
Jika : t-stat > t-tabel : Ho ditolak, H5 diterima
t-stat< t-tabel : Ho diterima, H5 ditolak
Dari hasil estimasi diperoleh t-hitung =1.687900dan t-tabel 1,30364 , denganα = 0,10 (10%) dan
df = n-k =44-5 = 39.
Penelitian ini membuktikan bahwa nilai t-hitung yang diperoleh dari estimasi regresi
yaitu(1,687900) >t-tabel (1,30364), maka berada di daerah penerimaan H5,Jadi keputusannya
adalah menerima hipotesis yang benar. Artinya, variabel jumlah uang beredar signifikan dan
berpengaruh positif terhadap permintaan (NAB) reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan
90%.
4.4 Intepretasi Hasil Analisis
Variabel bebas pertama tingkat suku bunga (BI Rate) yang pada awalnya dimasukkan
sebagai variabel independen dalam model, namun setelah pengujian asumsi klasik variabel BI
Rate memiliki multikolinearitas yang kuat.Hal ini ditunjukkan oleh pengujian wild tes variabel BI
Rate diperbolehkan untuk dihapus.Sehingga pada model persamaan linear variabel BI Rate tidak
lagi dimasukkan dalam model.
Variabel bebas kedua, tingkat inflasi, memiliki nilai koefisien sebesar -0,036914 yang
dapat diartikan bahwa variabel ini berpengaruh secara signifikan dan negatif terhadappermintaan
reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 95%. Intepretasinya menunjukkan bahwa untuk
setiap peningkatan 1% inflasi, dengan asumsi variabel lain ceteris paribusmaka akanmenurunkan
Nilai Aktiva Bersih reksa dana saham sebesar Rp.0,036 Miliar. Dari analisis ekonomi, sesuai
dengan teori yang ada, ketika inflasi meningkat maka akan menurunkan daya beli masyarakat
sehingga masyarakat cenderung menjual sahamnya yang ada pada reksa dana dan hasil penjualan
akan dipakai untuk keperluan transaksi. Hasil penelitian ini di dukung oleh peneliti
sebelumnyayang dilakukan oleh Utami dan Rahayu (2003) membuktikansecara empirik pengaruh
inflasi terhadap harga saham, semakin tinggi tingkat inflasisemakin rendah return saham.
Variabel bebas ketiga, exchangerate (nilai tukar nominal rupiah terhadap dollar AS), memiliki
nilai koefisien sebesar 1,337143yang dapat diartikan bahwa variabel ini berpengaruh secara
signifikan dan positif terhadappermitaan reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 90%.
Intepretasinya menunjukkan setiap apresiasi rupiah sebesar Rp.1 dengan asumsi variabel lain
ceteris paribusmaka akan meningkatkan Nilai Aktiva Bersih reksa dana saham sebesar Rp.1,3
miliar. Dari analisis ekonomi, jika terjadi peningkatan nilai rupiah terhadap dollar, dalam hal ini
rupiah terapresiasi maka perusahaan-perusahaan importir akan berkurang biaya inputnya sehingga
meningkatkan profit perusahaan tersebut sehingga menarik para investor untuk menanamkan
modalnya pada perusahaan tersebut melalui reksadana saham. Penelitian ini didukung oleh
peneliti sebelumnya Setyorini, dan Supriyadi (2000) melakukan penelitian yang berjudul
Hubungan Dinamisantara nilai tukar rupiah dan harga saham di bursa efek Jakarta Pasca
penerapan system devisa bebas mengambang. Dengan variable Nilai tukar rupiah sebagai variabel
independen; harga saham sebagai variabel dependen menunjukkan hasil ada pengaruh positif dan
tidak signifikan nilai tukar terhadap harga saham.
Variabel bebas keempat, PDB perkapita, memiliki nilai koefisien sebesar 3,113986yang
dapat diartikan bahwa variabel ini berpengaruh signifikan danpositifterhadap permintaan reksa
dana saham dengan tingkat kepercayaan 95%. Intepretasinya menunjukkan bahwa untuk setiap
peningkatan Rp.1 pendapatan perkapita, dengan asumsi variabel lainceteris paribus, maka akan
meningkatkan NilaiAktiva Bersih reksa dana saham sebesar Rp.3,1 miliar. Dari analisis ekonomi
secara teori dengan adanya peningkatan pendapatan tersebut, maka akan semakin banyak orang
yang memiliki kelebihan dana, kelebihan dana tersebut dapat dimanfaatkan untuk disimpan dalam
bentuk tabungan atau diinvestasikan dalam bentuk surat-surat berharga yang diperdagangkan
dalam pasar modal, maka peningkatan pendapatan perkapita akan meningkatkan permintaan reksa
dana saham. Penelitian ini didukung oleh peneliti sebelumnya Park (1997)
menemukan
adanyapengaruh positif antara pertumbuhan pendapatan perkapita terhadap permintaan saham
pada pasar modal.
Variabel bebas kelima, jumlah uang beredar, memiliki nilai koefisien sebesar 1,181945
yang dapat diartikan bahwa variabel ini berpengaruh signifikan danpositifterhadap permintaan
reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 90%. Intepretasinya menunjukkan bahwa untuk
setiap peningkatan Rp.1 pendapatan perkapita, dengan asumsi variabel lainceteris paribus, maka
akan meningkatkan NilaiAktiva Bersih reksa dana saham sebesar Rp.1,2 miliar. Dari analisis
ekonomi ketika jumlah uang beredar dimasyarakat semakin bertambah sehingga ekspektasi hargaharga barang dan jasa akan naik (inflasi) mengakibatkan tingkat suku bunga deposito dalam
perekonomian menurun. Penurunan tingkat suku bunga deposito menyebabkan masyarakat lebih
memilih untuk menginvestasikan dananya di pasar saham dengan harapan akan memperoleh
keuntungan yang lebih besar, sehingga akan berdampak pada peningkatan permintaan saham di
pasar modal.
Data :
Sampah
Dipilah
Provinsi
Dipilah dan
Dipilah
sebagian
kemudian
dimanfaatkan dibuang
Total
Sampah Tidak
dipilah
Tingkat
kebersihan
Aceh
507
1372
1879
8121
0
Sumatera Utara
Sumatera Barat
Riau
1094
367
748
867
138
134
1961
1747
2087
8039
8253
7913
1
1
0
Jambi
Sumatera Selatan
583
586
1028
1732
161
2318
839
7682
0
1
Bengkulu
627
1263
189
811
0
Lampung
Kep. Bangka
Belitung
546
1083
1629
8371
0
483
1849
2332
7668
1
Kepulauan Riau
492
1509
2001
7999
0
DKI Jakarta
374
1048
1423
8577
1
Jawa Barat
1493
1559
3053
6984
1
Jawa Tengah
1337
1404
2741
7259
1
DI Yogyakarta
Jawa Timur
Banten
1307
991
924
1819
1010
918
3126
1993
1842
6874
8007
8185
1
1
1
Bali
1811
1307
3117
6883
1
954
829
1783
8217
1
194
2903
2963
7037
1
Kalimantan Barat
583
997
158
842
1
Kalimantan Tengah
678
1706
2384
7616
1
Kalimantan Selatan
509
1502
2011
7989
0
Kalimantan Timur
566
2337
2903
7097
0
Sulawesi Utara
604
2891
3495
6505
0
Sulawesi Tengah
1145
1851
2995
7005
1
Sulawesi Selatan
Sulawesi Tenggara
975
466
1883
2213
2585
2678
7148
7322
0
1
Gorontalo
Sulawesi Barat
283
511
1941
1542
2225
2052
7775
7984
0
1
Maluku
267
1292
1559
8441
0
Maluku Utara
Papua Barat
236
635
1423
2163
1659
2768
8341
7202
1
0
Nusa Tenggara
Barat
Nusa Tenggara
Timur
Papua
Indonesia
428
1028
127
1341
1698
2369
8302
7631
Keterangan Kode :
1 = Bersih
0 = kotor
Dependent Variable: TKKEBERSIHAN
Method: Least Squares
Date: 11/28/14 Time: 13:04
Sample: 1 33
Included observations: 33
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
STIDAKDIPILAH
SDIBUANG
SDIMANFAATKAN
C
3.56E-05
1.39E-06
0.000454
0.002100
4.17E-05
0.000130
0.000226
0.407322
0.852781
0.010713
2.011042
0.005156
0.4008
0.9915
0.0537
0.9959
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.138692
0.049591
0.489287
6.942662
-21.10440
1.556577
0.221157
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
0.575758
0.501890
1.521479
1.702874
1.582513
2.279824
0
1
Intepretasi
Tkkebersihan: 0,002100 + ..........................
Dalam menentukan tkkebersihan dipengaruhi oleh faktor bla bla bla
Asumsi 1: jika tidak ada penambahan nilai dari tiga variabel tersebut, maka
nilai sebesar konstanta yakni..........
Asumsi 2:
1. Tanda semua koefsien regresi positif yang berarti tidak ada hubungan
berbanding terbalik pada seluruh koefsien regresi
STIDAKDIPILAH. Jika STIDAKDIPILAH meningkat sebesar 1 unit maka
TKKEBERSIHAN meningkat sebesar 3.56E-05
SDIBUANG. Jika SDIBUANG meningkat sebesar 1 unit maka
TKKEBERSIHAN meningkat sebesar 1.39E-06
SDIMANFAATKAN. Jika SDIMANFAATKAN meningkat sebesar 1 unit maka
TKKEBERSIHAN meningkat sebesar 0.000454
C, Jika dampak variabel independen tidak ada atau =0, maka
TKKEBERSIHAN akan sebesar 0.002100
2. R-Squared
13,8692% variasi variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen sisanya 86,1308% dijelaskan
variasi variabel lain di luar model.
3. Uji Koefsien Regresi ( Uji t )
Alpha = 5% atau 0,05
H0= Variabel independen tidak signifkan mempengaruhi TKKEBERSIHAN
H1= Variabel independen signifkan mempengaruhi TKKEBERSIHAN
Probabilit
as
STIDAKDIPILA
H
0.4008
>
Alph
a
0.05
SDIBUANG
0.9915
>
0.05
SDIMANFAATK
AN
0.0537
>
0.05
C
0.9959
>
0.05
Kesimpulan
H0 diterima H1 ditolak,
STIDAKDIPILAH tidak siginifkan
mempengaruhi TKKKERBESIHAN
H0 diterima H1 ditolak, SDIBUANG
tidak siginifkan mempengaruhi
TKKKERBESIHAN
H0 diterima H1 ditolak,
SDIMANFAATKAN tidak siginifkan
mempengaruhi TKKKERBESIHAN
H0 diterima H1 ditolak, variabel C
tidak signifkan mempengaruhi
TKKEBERSIHAN
4. Uji F
Alpha=5% atau 0.05
H0: secara bersama-sama variabel independent tidak signifkan
mempengaruhi TKKEBERSIHAN
H1: secara bersama-sama variabel independent signifkan mempengaruhi
TKKEBERSIHAN
Probabilita
s
Prob F
0.221157
>
Alpha
Kesimpulan
0.05
H0 diterima H1 ditolak,secara
bersama-sama variabel independent
tidak signifkan mempengaruhi
TKKKEBERSIHAN
DASAR
Nama kelompok
Theofilus Siahaan ( 2012-011-276 )
Andreas Dwicaksono ( 2012-011-031 )
1. Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya penyimpangan asumsi klasik,
pengujian ini meliputi :
Uji Multikolineritas
Multikolinearitas adalah suatu keadaan dimana satu atau lebih variabel independent
terdapat korelasi atau hubungan dengan variabel independent lainnya atau dengan kata lain satu
atau lebih variabel independent merupakan satu fungsi linear dari variabel independent lainnya.
Salah satu cara untuk menganalisis ada atau tidaknya pengaruh multikolinearitas dalam penelitian
ini dengan melihat nilai Correlation Matrix menggunakan program eviews07. Suatu data dapat
dikatakan terbebas dari gejala multikolinearitas jika nilai correlation antar variabel independen
lebih kecil dari 0,8 (correlation 0,05) maka penghilangan variabel yang
mengandung multikolinearitas tidak akan mengubah intepretasi hasil regresinya sehingga
penghilangan variabel tersebut diperbolehkan.
Tabel 2
Uji wald
Equation: HASIL
Null Hypothesis:
C(2)*BI
F-statistic
1.064557
Probability
0.310425
Chi-square
1.064557
Probability
0.302178
Sumber : hasil perhitungan eviws07
Hasil pengujian wald test terlihat nilai F-statistik sangat tidak signifikan (0,310425) >
0,05 maka menghilangkan variabel yang mengandung multikoleniaritas dalam penelitian ini BI
Rate diperbolehkan karena tidak akan merubah interpretasi dari persamaan regresinya sehingga
hasilnya tidak akan bias.
Uji Heterokedastisitas
Pengujian ini untuk melihat apakah setiap variabel pengganggu mempunyai variabel yang
sama atau tidak.Untuk mengetahui ada tidaknya masalah ini akan dilakukan uji white
heterokedasticity dengan menggunakan eviws07 pada Tabal 4.3 :
Tabel 3
Hasil uji white heteroskedasticity
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
1.501126
Obs*R-squared
7.196068
Sumber: hasil perhitungan
Prob. F(5,29)
Prob. Chi-Square(5)
0.2201
0.2065
Untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedasticity atau tidak maka dengan membandingkan
nilai R-squared dan tabel X2:
a. Jika nilai R-squared> X2 tabel, maka tidak lolos uji heterokedsticity
b. Jika nilai R-squared < X2 tabel, maka lolos uji heterokedasticity
Dari hasil output di atas tampak bahwa nilai obs* R-square untuk hasil estimasi uji white no
coss terms adalah sebesar 7,196068 dan nilai X 2 tabel dengan derajat kepercayaan 5% dan df
sesuai banyak variabel bebasyaitu 4 adalah sebesar 9.48773.
Karena nilai R-squared (7,490932) < X2 tabel (9.48773) maka dapat disimpulkan model di atas
lolos uji heterokedastisitas.
Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel
dependen, variabel independen, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak.Model
regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal.
Untuk melihat
kenormalan data pada data ini digunakan pengujian menggunakan eviws sebagaimana pada
Gambar 1 di bawah ini :
Gambar 1
Hasil uji normalitas
8
Series: Residuals
Sample 2003:2 2011:4
Observations 35
6
4
2
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
-9.95E-12
-0.036442
0.538458
-0.357287
0.218894
0.626591
2.804811
Jarque-Bera
Probability
2.345821
0.309465
0
- 0 .4
- 0 .2
0 .0
0 .2
0 .4
0 .6
Untuk mendeteksi apakah residualnya berdistribusi normal atau tidak dengan
membandingkan nilai Jarque Bera dengan X2 tabel , yaitu :
a. Jika nilai JB > X2 tabel, maka residualnya berdistribusi tidak normal.
b. Jika nilai JB < X2 tabel, maka residualnya berdistribusi normal.
Hasil dari uji normalitas pada Gambar 1 , bahwa nilai JB (2,345821) < X 2 tabel (5,99) maka dapat
disimpulkan bahwa residual berdistribusi normal.
Uji Autokorelasi
Autokorelasi pada model regresi artinya ada korelasi antar anggota sampel yang diurutkan
berdasarkan waktu saling berkorelasi. Untuk mengetahui adanya autokorelasi dalam suatu model
regresi dilakukan melalui pengujian terhadap nilai uji Durbin Watson (Uji DW) dengan ketentuan
sebagai berikut (Algifari, 1997 ) :
Kurang 1,10 = Ada autokorelasi
1,0 s/d 1,54 = Tanpa kesimpulan
1,55 s/d 2,46 = Tidak ada autokorelasi
2,46 s/d 2,90 = Tanpa kesimpulan
Lebih dari 2,91 = Ada autokorelasi
Tabel 4
Hasil Estimasi Metode OLS
Variable
C
INF
NTR
PDB
JUB
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Coefficient
-74.14282
-0.053973
1.254115
2.426740
1.836977
0.979469
0.976820
0.272359
2.299558
-1.567350
1.104116
Std. Error
t-Statistic
9.982203 -7.427500
0.015262 -3.536468
0.709830
1.766781
0.643260
3.772568
0.731030
2.512862
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
Prob.
0.0000
0.0013
0.0871
0.0007
0.0174
28.82200
1.788903
0.364853
0.584786
369.7342
0.000000
Sumber : hasil pengolahan data
Dari hasil OLS diatas dapat dijelaskan model di atas mengandung autokorelasikarena nilai
dw 1,104116 maka untuk meminimalkan permasalahan autokorelasi digunakan treatment
memasukan variabel AR (1) (lagged variable) kedalam estimaso model. Berikut adalah hasil
estimasi setelah dimasukannya lagged variable kedalam model:
Tabel 5
Hasil esitimasi OLS penambahan AR(1)
Variable
C
INF
NTR
PDB
JUB
AR(1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Inverted AR Roots
Coefficient
-68.11062
-0.036914
1.337143
3.113986
1.181945
0.515941
0.984643
0.981996
0.237014
1.629097
4.015295
1.811886
.52
Std. Error
t-Statistic
11.98206 -5.684385
0.018389 -2.007340
0.810603
1.649565
0.655118
4.753322
0.700246
1.687900
0.161676
3.191208
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
Prob.
0.0000
0.0541
0.1098
0.0001
0.1022
0.0034
28.89056
1.766380
0.113412
0.380043
371.8836
0.000000
Sumber : hasil pengolahan data
Berdasarkan hasil estimasi diatas diperoleh hasil pengujian Durbin Watson sebagai
berikut :
Tabel 6
Pengujian Durbin-Watson Metode OLS
Kategori
k’
N
D-W Stat
D-W Tabel pada = 5%
dL
dU
k’ = jumlah variabel yang menjelaskan (variabel bebas)
n = banyaknya observasi
Sumber : hasil perhitungan
Nilai
4
44
1.811886
1,3263
1,7200
Pengujian Durbin-Watson Metode OLS
Auto korelasi positif
Ragu-ragu
0
Tidak ada Autokorelasi
1,3263
1,7200 2,269
Ragu-ragu
Auto korelasi negatif
2,529
4
D-W stat = 1,811886
Dari gambar di atas terlihat nilai durbin waston sebesar 1,811886 berada pada daerah tidak
ada autokorelasi yang menunjukkan bahwa model ini telah bebas dari masalah autokorelasi.
4.3 Perumusan Model Persamaan Regresi
Hasil pengujian asumsi klasik yang telah dilakukan, dapatdisimpulkan bahwa model
regresi dalam penelitian ini layak digunakankarena model regresi telah terbebas dari masalah
normalitas
data,
tidakterjadi
multikolinearitas,
tidak
terjadi
autokorelasi,
dan
tidak
terjadinyaheterokedastisitas. Selanjutnya dapat dilakukan uji estimasi linier bergandadan
diinterpretasikan pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7
Hasil Estimasi Metode OLS
Variable
C
INF
NTR
PDB
JUB
AR(1)
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Inverted AR Roots
Coefficient
-68.11062
-0.036914
1.337143
3.113986
1.181945
0.515941
0.984643
0.981996
0.237014
1.629097
4.015295
1.811886
.52
Std. Error
t-Statistic
11.98206 -5.684385
0.018389 -2.007340
0.810603
1.649565
0.655118
4.753322
0.700246
1.687900
0.161676
3.191208
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
Prob.
0.0000
0.0541
0.1098
0.0001
0.1022
0.0034
28.89056
1.766380
0.113412
0.380043
371.8836
0.000000
Sumber : hasil perhitungan
Berdasarkan output regresi linear di atas, model regresi berganda yang digunakan dalam
penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut :
NAB = -68,11062–0,036914 inflasi + 1,337143 nili tukar + 3,113986 PDB perkapita +
1,181945 JUB
4.3.1Penaksiran Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) mencerminkan
besarnya pengaruh perubahan
variabel-
variabel bebas (independent variables) dalam menjelaskan perubahan pada variabel tidak bebas
(dependent variables) secara bersama-sama, dengan tujuan untuk mengukur kebenaran dan
kebaikan hubungan antar variabel dalam model yang digunakan. Besarnya nilai koefisien
determinasi adalah antara 0 hingga 1 (0 t-tabel : Ho ditolak, H2diterima
t-stat< t-tabel : Ho diterima, H2 ditolak
Dari hasil estimasi diperoleh t-hitung =-2.007340dan t-tabel (sisi kiri) -2,02269, dengan α= 0,05
(5%) dan df = n-k =44-5 = 39.
Penelitian ini membuktikan t-stat (-2,007340) >t-tabel (-2.02269), maka berada di daerah
penerimaan H2, bukan di daerah penerimaan Ho. Jadi Keputusannya adalah menerima hipotesis yang
benar. Artinya, variabel Tingkat Inflasi signifikan dan berpengaruh negatif terhadap permintaan
(NAB) reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 95%.
2. Variabel Nilai Tukar
Hipotesisnya adalah :
•Ho =tidak ada pengaruh variabel nilai tukar terhadap NAB reksa dana saham
•H3 = ada pengaruh positif variabel nilai tukar terhadap NAB reksa dana saham.
Jika : t-stat > t-tabel : Ho ditolak, H3 diterima
t-stat< t-tabel : Ho diterima, H3 ditolak
Dari hasil estimasi diperoleh t-hitung =1.649565dan t-tabel 1,30364 , dengan α = 0,10 (10%) dan
df = n-k =44-5 = 39.
Penelitian ini membuktikan bahwa nilai t-hitung yang diperoleh dari estimasi regresi
yaitu(1.649565) >t-tabel (1,30364)., maka berada di daerah penerimaan H3,Jadi keputusannya
adalah menerima hipotesis yang benar. Artinya, variabel Nilai tukar rupiah berpengaruh signifikan
dan positif terhadap permintaan (NAB) reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 90%.
3.Variabel PDB Perkapita
Hipotesisnya adalah :
•Ho =tidak ada pengaruh variabel PDB terhadap NAB reksa dana saham
•H4= ada pengaruh positif variabel PDB terhadap NAB reksa dana saham.
Jika : t-stat > t-tabel : Ho ditolak, H4 diterima
t-stat< t-tabel : Ho diterima, H4 ditolak
Dari hasil estimasi diperoleh t-hitung =4.753322dan t-tabel 2,02269 , dengan α = 0,05 (5%) dan df
= n-k =44-5 = 39.
Penelitian ini membuktikan t-stat (4.753322) >t-tabel (2.02269), maka berada di daerah penerimaan
H4, bukan di daerah penerimaan Ho. Jadi keputusannya adalah menerima hipotesis yang benar.
Artinya, variabel Tingkat Inflasi signifikan dan berpengaruh positif terhadap permintaan (NAB) reksa
dana saham dengan tingkat kepercayaan 95%.
4. Variabel Jumlah Uang Beredar (JUB)
Hipotesisnya adalah :
•Ho =tidak ada pengaruh variabel JUB terhadap NAB reksa dana saham
•H5= ada pengaruh positif variabel JUB terhadap NAB reksa dana saham.
Jika : t-stat > t-tabel : Ho ditolak, H5 diterima
t-stat< t-tabel : Ho diterima, H5 ditolak
Dari hasil estimasi diperoleh t-hitung =1.687900dan t-tabel 1,30364 , denganα = 0,10 (10%) dan
df = n-k =44-5 = 39.
Penelitian ini membuktikan bahwa nilai t-hitung yang diperoleh dari estimasi regresi
yaitu(1,687900) >t-tabel (1,30364), maka berada di daerah penerimaan H5,Jadi keputusannya
adalah menerima hipotesis yang benar. Artinya, variabel jumlah uang beredar signifikan dan
berpengaruh positif terhadap permintaan (NAB) reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan
90%.
4.4 Intepretasi Hasil Analisis
Variabel bebas pertama tingkat suku bunga (BI Rate) yang pada awalnya dimasukkan
sebagai variabel independen dalam model, namun setelah pengujian asumsi klasik variabel BI
Rate memiliki multikolinearitas yang kuat.Hal ini ditunjukkan oleh pengujian wild tes variabel BI
Rate diperbolehkan untuk dihapus.Sehingga pada model persamaan linear variabel BI Rate tidak
lagi dimasukkan dalam model.
Variabel bebas kedua, tingkat inflasi, memiliki nilai koefisien sebesar -0,036914 yang
dapat diartikan bahwa variabel ini berpengaruh secara signifikan dan negatif terhadappermintaan
reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 95%. Intepretasinya menunjukkan bahwa untuk
setiap peningkatan 1% inflasi, dengan asumsi variabel lain ceteris paribusmaka akanmenurunkan
Nilai Aktiva Bersih reksa dana saham sebesar Rp.0,036 Miliar. Dari analisis ekonomi, sesuai
dengan teori yang ada, ketika inflasi meningkat maka akan menurunkan daya beli masyarakat
sehingga masyarakat cenderung menjual sahamnya yang ada pada reksa dana dan hasil penjualan
akan dipakai untuk keperluan transaksi. Hasil penelitian ini di dukung oleh peneliti
sebelumnyayang dilakukan oleh Utami dan Rahayu (2003) membuktikansecara empirik pengaruh
inflasi terhadap harga saham, semakin tinggi tingkat inflasisemakin rendah return saham.
Variabel bebas ketiga, exchangerate (nilai tukar nominal rupiah terhadap dollar AS), memiliki
nilai koefisien sebesar 1,337143yang dapat diartikan bahwa variabel ini berpengaruh secara
signifikan dan positif terhadappermitaan reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 90%.
Intepretasinya menunjukkan setiap apresiasi rupiah sebesar Rp.1 dengan asumsi variabel lain
ceteris paribusmaka akan meningkatkan Nilai Aktiva Bersih reksa dana saham sebesar Rp.1,3
miliar. Dari analisis ekonomi, jika terjadi peningkatan nilai rupiah terhadap dollar, dalam hal ini
rupiah terapresiasi maka perusahaan-perusahaan importir akan berkurang biaya inputnya sehingga
meningkatkan profit perusahaan tersebut sehingga menarik para investor untuk menanamkan
modalnya pada perusahaan tersebut melalui reksadana saham. Penelitian ini didukung oleh
peneliti sebelumnya Setyorini, dan Supriyadi (2000) melakukan penelitian yang berjudul
Hubungan Dinamisantara nilai tukar rupiah dan harga saham di bursa efek Jakarta Pasca
penerapan system devisa bebas mengambang. Dengan variable Nilai tukar rupiah sebagai variabel
independen; harga saham sebagai variabel dependen menunjukkan hasil ada pengaruh positif dan
tidak signifikan nilai tukar terhadap harga saham.
Variabel bebas keempat, PDB perkapita, memiliki nilai koefisien sebesar 3,113986yang
dapat diartikan bahwa variabel ini berpengaruh signifikan danpositifterhadap permintaan reksa
dana saham dengan tingkat kepercayaan 95%. Intepretasinya menunjukkan bahwa untuk setiap
peningkatan Rp.1 pendapatan perkapita, dengan asumsi variabel lainceteris paribus, maka akan
meningkatkan NilaiAktiva Bersih reksa dana saham sebesar Rp.3,1 miliar. Dari analisis ekonomi
secara teori dengan adanya peningkatan pendapatan tersebut, maka akan semakin banyak orang
yang memiliki kelebihan dana, kelebihan dana tersebut dapat dimanfaatkan untuk disimpan dalam
bentuk tabungan atau diinvestasikan dalam bentuk surat-surat berharga yang diperdagangkan
dalam pasar modal, maka peningkatan pendapatan perkapita akan meningkatkan permintaan reksa
dana saham. Penelitian ini didukung oleh peneliti sebelumnya Park (1997)
menemukan
adanyapengaruh positif antara pertumbuhan pendapatan perkapita terhadap permintaan saham
pada pasar modal.
Variabel bebas kelima, jumlah uang beredar, memiliki nilai koefisien sebesar 1,181945
yang dapat diartikan bahwa variabel ini berpengaruh signifikan danpositifterhadap permintaan
reksa dana saham dengan tingkat kepercayaan 90%. Intepretasinya menunjukkan bahwa untuk
setiap peningkatan Rp.1 pendapatan perkapita, dengan asumsi variabel lainceteris paribus, maka
akan meningkatkan NilaiAktiva Bersih reksa dana saham sebesar Rp.1,2 miliar. Dari analisis
ekonomi ketika jumlah uang beredar dimasyarakat semakin bertambah sehingga ekspektasi hargaharga barang dan jasa akan naik (inflasi) mengakibatkan tingkat suku bunga deposito dalam
perekonomian menurun. Penurunan tingkat suku bunga deposito menyebabkan masyarakat lebih
memilih untuk menginvestasikan dananya di pasar saham dengan harapan akan memperoleh
keuntungan yang lebih besar, sehingga akan berdampak pada peningkatan permintaan saham di
pasar modal.
Data :
Sampah
Dipilah
Provinsi
Dipilah dan
Dipilah
sebagian
kemudian
dimanfaatkan dibuang
Total
Sampah Tidak
dipilah
Tingkat
kebersihan
Aceh
507
1372
1879
8121
0
Sumatera Utara
Sumatera Barat
Riau
1094
367
748
867
138
134
1961
1747
2087
8039
8253
7913
1
1
0
Jambi
Sumatera Selatan
583
586
1028
1732
161
2318
839
7682
0
1
Bengkulu
627
1263
189
811
0
Lampung
Kep. Bangka
Belitung
546
1083
1629
8371
0
483
1849
2332
7668
1
Kepulauan Riau
492
1509
2001
7999
0
DKI Jakarta
374
1048
1423
8577
1
Jawa Barat
1493
1559
3053
6984
1
Jawa Tengah
1337
1404
2741
7259
1
DI Yogyakarta
Jawa Timur
Banten
1307
991
924
1819
1010
918
3126
1993
1842
6874
8007
8185
1
1
1
Bali
1811
1307
3117
6883
1
954
829
1783
8217
1
194
2903
2963
7037
1
Kalimantan Barat
583
997
158
842
1
Kalimantan Tengah
678
1706
2384
7616
1
Kalimantan Selatan
509
1502
2011
7989
0
Kalimantan Timur
566
2337
2903
7097
0
Sulawesi Utara
604
2891
3495
6505
0
Sulawesi Tengah
1145
1851
2995
7005
1
Sulawesi Selatan
Sulawesi Tenggara
975
466
1883
2213
2585
2678
7148
7322
0
1
Gorontalo
Sulawesi Barat
283
511
1941
1542
2225
2052
7775
7984
0
1
Maluku
267
1292
1559
8441
0
Maluku Utara
Papua Barat
236
635
1423
2163
1659
2768
8341
7202
1
0
Nusa Tenggara
Barat
Nusa Tenggara
Timur
Papua
Indonesia
428
1028
127
1341
1698
2369
8302
7631
Keterangan Kode :
1 = Bersih
0 = kotor
Dependent Variable: TKKEBERSIHAN
Method: Least Squares
Date: 11/28/14 Time: 13:04
Sample: 1 33
Included observations: 33
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
STIDAKDIPILAH
SDIBUANG
SDIMANFAATKAN
C
3.56E-05
1.39E-06
0.000454
0.002100
4.17E-05
0.000130
0.000226
0.407322
0.852781
0.010713
2.011042
0.005156
0.4008
0.9915
0.0537
0.9959
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.138692
0.049591
0.489287
6.942662
-21.10440
1.556577
0.221157
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
0.575758
0.501890
1.521479
1.702874
1.582513
2.279824
0
1
Intepretasi
Tkkebersihan: 0,002100 + ..........................
Dalam menentukan tkkebersihan dipengaruhi oleh faktor bla bla bla
Asumsi 1: jika tidak ada penambahan nilai dari tiga variabel tersebut, maka
nilai sebesar konstanta yakni..........
Asumsi 2:
1. Tanda semua koefsien regresi positif yang berarti tidak ada hubungan
berbanding terbalik pada seluruh koefsien regresi
STIDAKDIPILAH. Jika STIDAKDIPILAH meningkat sebesar 1 unit maka
TKKEBERSIHAN meningkat sebesar 3.56E-05
SDIBUANG. Jika SDIBUANG meningkat sebesar 1 unit maka
TKKEBERSIHAN meningkat sebesar 1.39E-06
SDIMANFAATKAN. Jika SDIMANFAATKAN meningkat sebesar 1 unit maka
TKKEBERSIHAN meningkat sebesar 0.000454
C, Jika dampak variabel independen tidak ada atau =0, maka
TKKEBERSIHAN akan sebesar 0.002100
2. R-Squared
13,8692% variasi variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen sisanya 86,1308% dijelaskan
variasi variabel lain di luar model.
3. Uji Koefsien Regresi ( Uji t )
Alpha = 5% atau 0,05
H0= Variabel independen tidak signifkan mempengaruhi TKKEBERSIHAN
H1= Variabel independen signifkan mempengaruhi TKKEBERSIHAN
Probabilit
as
STIDAKDIPILA
H
0.4008
>
Alph
a
0.05
SDIBUANG
0.9915
>
0.05
SDIMANFAATK
AN
0.0537
>
0.05
C
0.9959
>
0.05
Kesimpulan
H0 diterima H1 ditolak,
STIDAKDIPILAH tidak siginifkan
mempengaruhi TKKKERBESIHAN
H0 diterima H1 ditolak, SDIBUANG
tidak siginifkan mempengaruhi
TKKKERBESIHAN
H0 diterima H1 ditolak,
SDIMANFAATKAN tidak siginifkan
mempengaruhi TKKKERBESIHAN
H0 diterima H1 ditolak, variabel C
tidak signifkan mempengaruhi
TKKEBERSIHAN
4. Uji F
Alpha=5% atau 0.05
H0: secara bersama-sama variabel independent tidak signifkan
mempengaruhi TKKEBERSIHAN
H1: secara bersama-sama variabel independent signifkan mempengaruhi
TKKEBERSIHAN
Probabilita
s
Prob F
0.221157
>
Alpha
Kesimpulan
0.05
H0 diterima H1 ditolak,secara
bersama-sama variabel independent
tidak signifkan mempengaruhi
TKKKEBERSIHAN