Persamaan VII Pertumbuhan Ekonom
4.2.4 Bentuk Model dan Uji Hipotesis
Implikasi dari praksis yang diajukan tersebut adalah pada urutan model- model persamaan dan pilihan metode analisis yang perlu digunakan. Dari Gambar 18 dapat diperiksa bahwa dalam rancangan praksis tersebut dibutuhkan 9 buah persamaan dan metode analisis. Analisis yang diperlukan adalah Analisis Persamaan Simultan. Adapun bentuk kesembilan persamaan tesebut dapat dirinci sebagai berikut:
(1) Kinerja Entrepreneurship Industriawan Kecil di Subwilayah Hulu
Kinerja (E)nterpreneurship dari kalangan industriawan kecil yang berkembang di subwilayah hulu [IKC_HU] dimodelkan sebagai berikut:
[IKC_HU]t= a1 + a2[KOP_HU]t-n + a3[KJ_HU]t-n + a4[IBD_HU]t-n + a5[RZ] + r1
{4.4} Uji model; H0: a2 =a3=a4 =a5=0
H1: Ada a1, a2 , a3, a4, atau a5 ≠ 0
dalam hal ini,
[IKC_HU] : Kerapatan industri kecil/10 ribu penduduk di subwilayah hulu [KOP_HU] : Kerapatan koperasi/10 ribu penduduk di subwilayah hulu
[KJ_HU] : Intensitas kejahatan/10 ribu penduduk di subwilayah hulu [IBD_HU] : Kerapatan tempat ibadah/10 ribu penduduk di subwilayah hulu
[RZ] : Rezim tata pemerintahan, sebelum desentralisasi=0 dan sesudah=1 a1 sampai a5 : Parameter model
T : Tahun data; r1= galat; n= , , , … waktu tenggang (time lag) Nilai harapannya: a2, a4, dan a5>0 sedangkan a2<0.
Data yang digunakan untuk optimasi parameter Pers.{4.4} ini adalah data tahun 1995 sampai dengan tahun 2008.
(2) Kinerja Entrepreneurship Kalangan Industriawan Besar-Sedang di Subwilayah Hulu
Kinerja (E)nterpreneurship dari kalangan industriawan besar dan sedang yang berkembang di subwilayah hulu [IBS_HU]dimodelkan sebagai berikut: [IBS_HU]t= b1 + b2[KOP_HU]t-n + b3[KJ_HU]t-n + b4[IBD_HU]t-n + b5[RZ] + r2
{4.5} Uji model; H0: b2 =b3=b4 =b5=0
H1: Ada b1, b2 , b3, b4, atau b5 ≠ 0.
dalam hal ini,
[IBS_HU] : Kerapatan industri besar- sedang/10 ribu penduduk di subwilayah hulu [KOP_HU] : Kerapatan koperasi/10 ribu penduduk di subwilayah hulu
[IBD_HU] : Kerapatan tempat ibadah/10 ribu penduduk di subwilayah hulu [RZ] : Rezim tata pemerintahan, sebelum desentralisasi=0 dan sesudah=1 b1 sampai b5 : Parameter model
t : Tahun data; r2= galat; n= , , , … waktu tenggang (time lag). Nilai harapannya: b2, b4, dan b5>0 sedangkan b2<0.
Data yang digunakan untuk optimasi parameter Pers.{4.5} ini adalah data tahun 1995 sampai dengan tahun 2008.
(3) Kinerja Entrepreneurship Kalangan Industriawan Kecil di Subwilayah Hilir Kinerja (E)nterpreneurship dari kalangan industriawan kecil yang berkembang di subwilayah hilir [IKC_HI] dimodelkan sebagai berikut:
[IKC_HI]t= c1 + c2[KOP_HU]t-n + c3[KJ_HU]t-n + c4[IBD_HU]t-n + c5[ORG_HU]t-n + c6 [RLW_HU] t-n + c7[RZ] + r3
{4.6}
Uji model; H0: c2 =c3=c4 =c5= c6= c7=0
H1: Ada c1, c2 , c3, c4, c5, c6, atau c7 ≠ 0
dalam hal ini,
[IKC_HI] : Kerapatan industri kecil/10 ribu penduduk di subwilayah hilir [KOP_HI] : Kerapatan koperasi/10 ribu penduduk di subwilayah hilir
[KJ_HI] : Intensitas kejahatan/10 ribu penduduk di subwilayah hilir [IBD_HI] : Kerpatan tempat ibadah/10 ribu penduduk di subwilayah hilir [ORG_HI] : Kerapatan organisasi masa/10 ribu penduduk di subwilayah hilir [RLW_HI] : Kerapatan jumlah relawan/10 ribu penduduk di subwilayah hilir [RZ] : Rezim tata pemerintahan, sebelum desentralisasi=0 dan sesudah=1 c1 sampai c7 : Parameter model
t : Tahun data; r3= galat; n= , , , … waktu tenggang (time lag) Nilai harapannya: c2, c4, c5, dan c6 >0 sedangkan c2<0.
Data yang digunakan untuk optimasi parameter Pers.{4.6} ini adalah data tahun 1996, 1997, 2001 sampai dengan tahun 2008.
(4) Kinerja EntrepreneurshipIndustriawan Besar-Sedang di Subwilayah Hilir Kinerja (E)nterpreneurship dari kalangan industriawan besar dan sedang yang berkembang di subwilayah hilir [IBS_HI]dimodelkan sebagai berikut:
[IBS_HI]t= d1 + d2[KOP_HU]t-n + d3[KJ_HU]t-n + d4[IBD_HU]t-n + d5[ORG_HU]t-n + d6 [RLW_HU]t-n + d7[RZ] + r4
{4.7} Uji model; H0: d2 =d3=d4 =d5= d6= d7=0
H1: Ada d1, d2 , d3, d4, d5, d6, atau d7 ≠ 0
dalam hal ini,
[IBS_HI] : Kerapatan industri besar- sedang/10 ribu penduduk di subwilayah hilir [KOP_HI] : Kerapatan koperasi/10 ribu penduduk di subwilayah hilir
[KJ_HI] : Intensitas kejahatan/10 ribu penduduk di subwilayah hilir [IBD_HI] : Kerapatan tempat ibadah/10 ribu penduduk di subwilayah hilir [ORG_HI] : Kerapatan organisasi masa/10 ribu penduduk di subwilayah hilir [RLW_HI] : Kerapatan jumlah relawan/10 ribu penduduk di subwilayah hilir [RZ] : Rezim tata pemerintahan, sebelum desentralisasi=0 dan sesudah=1 d1 sampai d7 : Parameter model
t : Tahun data; r4= galat; n= , , , … waktu tenggang (time lag) Nilai harapannya: d2, d4, d5, d6, dan d7 >0 sedangkan d2<0.
Data yang digunakan untuk optimasi parameter Pers.{4.7} ini adalah data tahun 1995 sampai dengan tahun 2008.
(5) Pertumbuhan Pendapatan Perkapita di Sektor Pertanian
Adapun pertumbuhan pendapatan per kapita di sektor pertanian untuk Provinsi Lampung [G_INCP_AGR] dimodelkan dengan:
[G_INCP_AGR]t = e1 + e2[HR_HU]t-n + e3[HN_HU]t-n + e4[HR_HI]t-n
+ e5[HN_HI]t-n + e6 [JL_HU]t-n + e7 [JL_HI]t-n + e8[RZ] + r5
{4.8} Uji model; H0: e2 =e3=e4 =e5= e6= e7= e8=0
H1: Ada e1, e2 , e3, e4, e5, e6, e7 atau d8 ≠ 0
dalam hal ini,
[G_INCP_AGR] : Pertumbuhan pendapatan sektor pertanian/kapita di Provinsi Lampung [HR_HU] : Luas hutan rakyat di subwilayah hulu
[HR_HI] : Luas hutan rakyat di subwilayah hilir [HN_HU] : Luas hutan negara di subwilayah hulu
[HN_HI] : Luas hutan negara di subwilayah hilir
[JL_HU] : Kerapatan jaringan jalan beraspal/10 ha di subwilayah hulu [JL_HI] : Kerapatan jaringan jalan beraspal/10 ha di subwilayah hulu
[RZ] : Rezim tata pemerintahan, sebelum desentralisasi=0 dan sesudah=1 e1 sampai e8 : Parameter model
Nilai harapannya: e2,sampai e8 >0.
Data yang digunakan untuk optimasi parameter Pers.{4.8} ini adalah data tahun 1994 sampai dengan tahun 1998 dan tahun 2000, 2004, 2006 dan 2008. (6) Pertumbuhan Pangsa Sektor Industri
Sedangkan pertumbuhan pangsa sektor industri untuk Provinsi Lampung [G_IND_SH] dalam penelitian ini dimodelkan sebagai berikut:
[G_IND_SH]t = f1 + f2 [IKC_HU]t-n + f3 [IBS_HU]t-n + f4[IKC_HI]t-n
+ f5[IBS_HI]t-n + f6[G_INCP_AGR]t-n + f7[G_AGR_SH]t-n
+ f8[G_MIN_SH]t-n + f9[G_OTH_SH]t-n +f10[RZ] + r6
{4.9} Uji model; H0: f2 =f3=f4 =f5= f6= f7= f8= f9= f10=0
H1:Ada f1, f2 , f3, f4, f5, f6, f7, f8, f9,atau f10 ≠ 0
dalam hal ini,
[G_IND_SH] : Pertumbuhan pangsa sektor industri di Provinsi Lampung [IKC_HU] : Kerapatan industri kecil/10ribu penduduk di subwilayah hulu
[IBS_HU] : Kerapatan industri besar-sedang/10ribu penduduk di subwilayah hulu [IKC_HI] : Kerapatan industri kecil/10ribu penduduk di subwilayah hilir
[IBS_HI] : Kerapatan industri besar-sedang/10ribu penduduk di subwilayah hilir [G_INCP_AGR] : Pertumbuhan pendapatan sektor pertanian/kapita di Provinsi Lampung
[G_AGR_SH] : Pertumbuhan pangsa sektor pertanian di Provinsi Lampung [G_MIN_SH] : Pertumbuhan pangsa sektor pertambangan di Provinsi Lampung [G_OTH_SH] : Pertumbuhan pangsa sektor-sektor lain di Provinsi Lampung
[RZ] : Rezim tata pemerintahan, sebelum desentralisasi=0 dan sesudah=1 f1 sampai f10 : Parameter model
t : Tahun data; r6= galat; n= , , , … waktu tenggang (time lag) Nilai harapannya f2 sampai f6 dan f10>0 sedangkan f7 dan f8<0. Data yang digunakan untuk optimasi parameter Pers.{4.9} ini adalah data 1995 sampai 2008.
(7) Pertumbuhan Ekonomi
Berkaitan dengan serangkaian model-model tersebut di atas maka pertumbuhan ekonomi untuk Provinsi Lampung dapat dimodelkan sebagai fungsi dari pertumbuhan pangsa sektor industri berikut:
[G_ECONM]t = g1 + g2[G_IND_SH]t-n + g3[RZ] + r7
Uji model; H0: g2 =g3=0
H1: Ada g1, g2 atau g3 ≠ 0
dalam hal ini,
[G_ECONM] : Pertumbuhan ekonomi di Provinsi Lampung (%/th) [G_IND_SH] : Pertumbuhan pangsa sektor industri di Provinsi Lampung
[RZ] : Rezim tata pemerintahan, sebelum desentralisasi=0 dan sesudah=1 g1 sampai g3 : Parameter model
T : Tahun data; r7= galat; n= , , , … waktu tenggang (time lag) Nilai harapannya g2 dan g3 >0.
Data yang digunakan untuk optimasi parameter Pers.{4.10} ini adalah data tahun 1994 sampai 2009.
(8) Indeks Nilai Tukar Petani
Adapun indekss nilai tukar petani [NTP] dimodelkan sebagai fungsi dari pertumbuhan ekonomi [G_ECONM] sebagai berikut:
[NTP]t = h1 + h2[G_ECONM]t-n +h3[RZ] + r8
{4.11} Uji model; H0: h2 =h3=0
H1: Ada h1, h2 atau h3 ≠ 0
dalam hal ini,
[NTP] : Indekss Nilai Tukar Petani di Provinsi Lampung [G_ECONM] : Pertumbuhan ekonomi di Provinsi Lampung (%/th)
[RZ] : Rezim tata pemerintahan, sebelum desentralisasi=0 dan sesudah=1 h1 sampai h3 : Parameter model
T : Tahun data; r8= galat; n= , , , … waktu tenggang (time lag) Nilai harapannya h2 dan h3 >0.
Data yang digunakan untuk optimasi parameter Pers.{4.11} ini adalah data tahun 1992, 1995, 1998, 2000 sampai 2008.
(9) Indeks Pembangunan Manusia [HDI]
Klimaks dari seluruh perancangan praksis pembangunan ekonomi wilayah ini adalah pada pemodelan indeks pembangunan manusia [HDI] sebagai berikut:
[HDI]t = k1 + k2[NTP]t-n + k3[R_POOR]t-n +k4[RZ] + r9
{4.12} Uji model; H0: k2 =k3= k3=0
` H1: Ada k1, k2, k3 atau k4 ≠ 0
dalam hal ini,
[HDI] : Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Lampung [NTP] : Indekss Nilai Tukar Petani di Provinsi Lampung
[R_POOR] : Insidensi kemiskinan pedesaan di Provinsi Lampung (%)
[RZ] : Rezim tata pemerintahan, sebelum desentralisasi=0 dan sesudah=1 h1 sampai h3 : Parameter model
t : Tahun data; r9= galat; n= , , , … waktu tenggang (time lag) Nilai harapannya k2 dan k4 >0 sedangkan k3<0.
Data yang digunakan untuk optimasi parameter Pers.{4.12} ini adalah data tahun 2001, 2004, 2006 sampai 2009.
Adapun metode yang digunakan dalam perancangan praksis ini adalah Analisis Persamaan Simultan. Uji hipotesis dilakukan dengan Uji F dilanjutkan dengan Uji T pada taraf nyata 5% dan 10%.