METODE PENELITIAN
3.5.1. Uji Asumsi Klasik
a) Uji multikoleniaritas bertujuan untuk menguji apakah ada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel – variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas sama dengan nol.
Untuk mendeteksi multikolineritas antar variabel-variabel bebas dalam penelitian ini menggunakan Klien’s Rule of Thumbs (Gujarati, 2003:p.361), yaitu dengan membandingkan auxiliary regresions (AXR) regresi utama dengan AXR masing-masing variabel bebas terhadap variabel bebas lainnya. Uji AXR pada dasarnya adalah regresi antar variabel bebas secara bergantian, yang kemudian nilai uji F dihitung berdasarkan
F = 1) K -N /( ) 2 Rj -(1 2) -K /( 2 Rj +
b) Uji heteroskedastisitas, bertujuan menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Kebanyakan data
lxxxiii
cross-section mengandung situasi heteroskedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran (kecil, sedang dan besar).
Untuk mendeteksi gejala heteroskedastisitas dalam penelitian ini menggunakan White Heteros Kedasticity test (Gujarati, 2003 : P 431). Uji white praktis karena memiliki dua kemampuan uji sekaligus, yaitu uji terhadap heteroskedastisitas dan uji terhadap kesalahan spesifikasi model.
Uji white ini didasarkan atas statistik F dan statistik x2, hipotesis yang digunakan pada uji white ini adalah tidak terdapat hetroskedatisitas dan tidak terdapat kesalahan spesifikasi model.
c) Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu atau time series, karena gangguan pada seseorang individu/kelompok cenderung mempengaruhi gangguan pada individu/kelompok yang sama pada periode berikutnya. Model yang baik adalah regresi yang bebas dari autolorelasi.
Uji autokorelasi dalam penelitian ini menggunakan Breusch – Godfrey serial correlation LM Test (BG test) (Gujarati, 2003 p. 467,472) pertimbangan yang digunakan untuk menggunakan BG test dalam analisis ini adalah karena data yang akan digunakan merupakan data kuartalan, yang
lxxxiv
memiliki kecenderungan untuk ditemukan sifat otokorelasi pada derajat empat. Uji menggunakan dasar hipotesis nol bahwa semua koefisien antoregressive secara simultan sama dengan nol, ataukah terdapat otokorelasi pada setiap order pengamatan (Gujarati, 2003).
• Uji Linieritas
Uji linieritas digunakan untuk melihat apakah spesifikasi model yang kita gunakan sudah benar atau tidak, apakah fungsi yang kita gunakan dalam penelitian empiris benar berbentuk linier atau tidak. Sedangkan uji linieritas yang digunakan pada penelitian ini adalah uji Ramsey (Ramsey RESET Test).
Dengan memasukkan fitted Yt, sebagai variabel tambahan pada variabel bebas, maka akan diperoleh nilai R2new, kemudian menghitung F-hitung dengan rumus. F =
( )
(
R)
(
n k)
m R R new new − − − / 1 / 2 2 2 Keterangan :m = Jumlah variabel bebas yang baru masuk n = Jumlah data/observasi
k = Banyaknya parameter dalam persamaan baru
• Uji statistik digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen secara individu dan bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen untuk ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodnes of fit. Secara statistik,
lxxxv
setidaknya dapat diukur dari nilai statistik t, nilai statistik F dan Koefisien Determinasi atau R2 (Imam Ghozali, 2001 : 40-42).
• Uji t (pengujian secara individual)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel independen. Hipotesis nol (Ho) yang hendak diuji adalah apakah suatu perameter (β1) lebih besar dari nol, atau :
Ho : βi > 0 Ho : αi > 0
Artinya apakah suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya (Ha) parameter suatu variabel lebih kecil dari nol atau :
Ho : βi < 0 Ho : αi < 0
Artinya, variabel tersebut merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
Pengujian hipotesa :
- Jika nilai t hitung < t tabel, maka Ho diterima. - Jika nilai t hitung > t tabel, maka Ho ditolak Rumusan hipotesis yang akan diuji adalah : Hipotesis 1
Ho = αi < 0, artinya PDRB tidak berpengaruh terhadap penanaman modal dalam negeri di propinsi Jawa Tengah.
H1 = αi > 0, artinya PDRB berpengaruh positif terhadap penanaman modal dalam negeri di propinsi Jawa Tengah.
lxxxvi Hipotesis 2
Ho = αi < 0, artinya suku bunga tidak berpengaruh terhadap penanaman modal dalam negeri di propinsi Jawa Tengah.
H1 = αi > 0, artinya suku bunga berpengaruh negatif terhadap, penanaman modal dalam negeri di propinsi Jawa Tengah. Hipotesis 3
Ho = αi < 0, artinya angkatan kerja tidak berpengaruh terhadap penanaman modal dalam negeri di propinsi Jawa Tengah. H1 = αi > 0, artinya angkatan kerja berpengaruh positif terhadap
penanaman modal dalam negeri di propinsi Jawa Tengah. Hipotesis 4
Ho = αi < 0, artinya infrastruktur tidak berpengaruh terhadap penanaman modal dalam negeri di propinsi Jawa Tengah.
H1 = αi > 0, artinya infrastruktur berpengaruh positif terhadap penanaman modal dalam negeri di propinsi Jawa Tengah. Hipotesis 5
Ho = β i < 0, artinya PDRB tidak berpengaruh terhadap penanaman modal asing (PMA) di propinsi Jawa Tengah.
H0 = βi > 0, artinya PDRB berpengaruh positif terhadap penanaman modal asing di propinsi Jawa Tengah.
lxxxvii Hipotesis 6
Ho = β i < 0, artinya suku bunga internasional tidak berpengaruh terhadap penanaman modal asing (PMA) di propinsi Jawa Tengah.
H1 = βi > 0, artinya suku bunga internasional berpengaruh negatif terhadap penanaman modal asing (PMA) di propinsi Jawa Tengah.
Hipotesis 7
Ho = β i < 0, artinya angkatan kerja tidak berpengaruh terhadap penanaman modal asing (PMA) di propinsi Jawa Tengah. H1 = βi > 0, artinya angkatan kerja berpengaruh positif terhadap
penanaman modal asing (PMA) di propinsi Jawa Tengah. Hipotesis 8
Ho = β i < 0, artinya infrastruktur tidak berpengaruh terhadap penanaman modal asing (PMA) di propinsi Jawa Tengah.
H1 = βi > 0, artinya infrastruktur berpengaruh positif terhadap penanaman modal asing (PMA) di propinsi Jawa Tengah.
• (Uji signifikan simultan). Untuk melihat signifikasi dari pengaruh variabel-variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel-variabel dependen. Uji F dilakukan dengan membandingkan antara nilai F-hitung dengan F-tabel. Di mana nilai F-hitung diperoleh dari :
F = ) 1 ( / / − − k n SSE k SSR
lxxxviii Keterangan :
SSR : Sum of Square Regression SSE : Sum of Square Error N : Jumlah observasi (sampel) k : Jumlah variabel independent
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat/dependen.
Hipotesis nol (Ho) yang hendak diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, atau :
Ho : β1 = β2 = β3 …. βk = 0 Ho :α1 = α2 = α3….. = αk = 0 Artinya, apakah suatu variabel dependen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya (Ha) tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, atau :
Ha : β 1 ≠ β2 ≠ …. ≠ βk ≠ 0 Ha : α1 ≠ α2 ≠ ….. ≠ αk ≠ 0 Artinya, semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
Pengujian Hipotesis :
- Jika F hitung < F tabel, maka Ho diterima. - Jika F hitung > F tabel, maka Ho ditolak
lxxxix
• Uji R2 (pengujian koefisien determinasi)
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat ketepatan yang lebih baik dalam analisis regresi. Tingkat ketepatan regresi ditunjukkan oleh besarnya koefisien determinasi R2 yang besarnya antara nol dan satu (0<R2<1). Apabila koefisien determinasi R2 sama dengan nol, berarti variabel-variabel independen sama sekali tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Apabila nilai tersebut mendekati satu berarti variabel independen semakin berpengaruh terhadap variabel dependen. Dengan metode ini, kesalahan penggangu diusahakan minimum sehingga R2 mendekati satu, yang menyebabkan goodness of fit.
xc BAB IV