BAB 2 LANDASAN TEORI
2.8 Indeks Pembangunan Manusia
2.8.3 Hubungan Laju Pertumbuhan Ekonomi dengan PDRB
Demikian pula secara tidak langsung pembangunan manusia juga mempengaruhi pembangunan ekonomi. Pembangunan manusia menempatkan manusia sebagai input, di mana produknya adalah sumber daya manusia yang mempunyai kemampuan daya saing tinggi. Kuatnya hubungan timbal balik tersebut tentunya sangat dipengaruhi oleh kelembagaan pemerintah karena keberadaannya sangat menentukan implementasi kebijakan publik.
2.8.3 Hubungan Laju Pertumbuhan Ekonomi dengan PDRB
Pertumbuhan ekonomi adalah proses perubahan kondisi perkonomian suatu negara atau daerah secara berkesinambungan menuju keadaan yang lebih baik selama periode tertentu. Pertumbuhan ekonomi dapat diartikan juga sebagai proses kenaikan kapasitas produksi suatu perekonomian yang diwujudkan dalam bentuk kenaikan pendapatan nasional maupun regional. Adanya pertumbuhan ekonomi merupakan indikasi keberhasilan pembangunan ekonomi. Menurut Nugraheni, pengukuran akan pertumbuhan ekonomi memerlukan alat ukur yang tepat. Salah satunya adalah Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). PDRB merupakan jumlah barang jasa akhir yang dihasilkan oleh suatu perekonomian dalam satu tahun dan dinyatakan dalam harga pasar. Baik PDB (Produk Domestik Bruto) atau PDRB merupakan ukuran yang sifatnya global.
BAB 3
PENGOLAHAN DATA
3.1 Penyajian Data
Data yang akan diolah dalam tugas akhir adalah data yang diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara, yaitu data mengenai Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kota Tebing Tinggi (persen). Adapun data persentase indeks pembangunan manusia, angka harapan hidup, laju pertumbuhan ekonomi dan nilai produk domestik regional bruto serta rata-rata konsumsi
perkapita kota Tebing Tinggi dapat dilihat pada uraian Tabel 3.1 s/d Tabel 3.5.
Tabel 3.1 Data Variabel
Tahun Indeks
3.2 Pengolahan Data
3.2.1 Menentukan Variabel Eksogen dan Variabel Endogen
Variabel eksogennya adalah produk domestik regional bruto atas dasar harga konstan tahun 2000 dan konsumsi perkapita sedangkan variabel endogennya adalah persentase laju pertumbuhan ekonomi, angka harapan hidup, dan indeks pembangunan manusia.
3.2.2 Merumuskan Hipotesis
Hipotesis (sebagai H1) dirumuskan sebagai berikut:
1. Terdapat pengaruh variabel eksogen (Xu)yaitu produk domestik regional bruto dan konsumsi perkapita terhadap variabel endogen (Xk) yaitu laju pertumbuhan ekonomi secara signifikan.
2. Terdapat pengaruh variabel eksogen (Xu)yaitu produk domestik regional bruto dan laju pertumbuhan ekonomi terhadap variabel endogen (Xk) yaitu angka harapan hidup secara signifikan.
3. Terdapat pengaruh variabel eksogen (Xu) yaitu konsumsi perkapita, laju pertumbuhan ekonomi dan angka harapan hidup terhadap variabel endogen (Xk) yaitu indeks pembangunan manusia secara signifikan.
3.2.3 Menggambarkan Model Jalur
Menggambarkan model diagram jalurnya berdasarkan paradigma hubungan variabel dengan tahapan seperti berikut:
1. Terdapat hubungan kausalitas variabel produk domestik regional bruto terhadap laju pertumbuhan ekonomi .
2. Terdapat hubungan kausalitas variabel konsumsi perkapita terhadap laju pertumbuhan ekonomi .
3. Terdapat hubungan korelasi variabel Produk Domestik Regional Bruto dengan konsumsi perkapita .
4. Terdapat hubungan kausalitas variabel produk domestik regional bruto terhadap angka harapan hidup .
5. Terdapat hubungan kausalitas variabel laju pertumbuhan ekonomi terhadap angka harapan hidup .
6. Terdapat hubungan kausalitas variabel konsumsi perkapita terhadap indeks pembangunan manusia .
7. Terdapat hubungan kausalitas variabel laju pertumbuhan ekonomi terhadap indeks pembangunan manusia .
8. Terdapat hubungan kausalitas variabel angka harapan hidup terhadap indeks pembangunan manusia .
di mana:
X1 = variabel produk domestik regional bruto X2 = variabel konsumsi perkapita
X3 = variabel laju pertumbuhan ekonomi X4 = variabel angka harapan hidup
Y = variabel indeks pembangunan manusia
3.2.4 Merumuskan Persamaan Struktural
Merumuskan persamaan strukturalnya harus berdasarkan model diagram jalur sebagai berikut:
Gambar 3.1 Model Diagram Jalur Berdasarkan Hubungan Paradigma Variabel
X 1 X 4
X 2
X 3
Y
Gambar 3.2 Model Diagram Jalur Persamaan Struktural
Diagram jalur tersebut terdiri atas tiga persamaan sruktural, yaitu X1, X2, adalah variabel eksogen dan X3, X4, dan Y adalah variabel endogen.
Bentuk persamaan strukturalnya adalah sebagai berikut:
di mana:
X1 = variabel produk domestik regional bruto X2 = variabel konsumsi perkapita
X3 = variabel laju pertumbuhan ekonomi X4 = variabel angka harapan hidup
Y = variabel indeks pembangunan manusia
ɛ
1,ɛ
2,ɛ
3= error
3.2.5 Menentukan Matriks Korelasi Antara Variabel
2
Untuk menghitung korelasi antara variabel produk domestik regional bruto, konsumsi perkapita, laju pertumbuhan ekonomi, angka harapan hidup, dan indeks pembangunan manusia dianalisis menggunakan SPSS dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Klik Analyse.
2. Pilih Correlate.
3. Pilih Bivariate.
4. Masukkan variabel produk domestik regional bruto, konsumsi perkapita, laju pertumbuhan ekonomi, angka harapan hidup, dan indeks pembangunan manusia ke kolom Variables.
5. Klik OK.
Tabel 3.2 Tabel Korelasi Antara Variabel
Matriks korelasi antar variabel sebagai berikut:
X1 X2 X3 X4 Y
di mana:
X1 = variabel produk domestik regional bruto X2 = variabel konsumsi perkapita
X3 = variabel laju pertumbuhan ekonomi X4 = variabel angka harapan hidup
Y = variabel indeks pembangunan manusia
3.2.6 Menghitung Koefisien Jalur
Dari rumusan hipotesis dan diagram jalur pada Gambar 4.2. Model dibagi menjadi tiga sub struktur,yaitu:
1. Hubungan sub struktur X1 dan X2 terhadap X3.
Gambar 3.3 Hubungan Sub Struktur 1
Untuk menganalisis sub struktur 1, dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Persamaan struktural:
di mana:
X1 = variabel produk omestik regional bruto X2 = variabel konsumsi perkapita
X3 = variabel laju pertumbuhan ekonomi
ɛ
1 = errorb. Membuat matriks korelasi antar variabel
X1 X2 X3
X1 X2 X3
c. Membuat matriks antar korelasi antar variabel eksogen
X1 X2
d. Menghitung matriks invers korelasi variabel eksogen
Untuk menghitung matriks invers korelasi variabel eksogen dengan metode matriks adjoin dengan rumus:
di mana:
det Rekso = Determinan
R-1ekso = invers korelasi variabel eksogen
e. Menghitung koefsien jalur antara variabel eksogen dengan endogen
Maka diperoleh persamaan struktural berikut:
X3 = 1,685 X1 – 0,811 X2 + ɛ1
Pada persamaan tersebut, koefisien residu (ɛ1) dihitung dengan rumus:
Setelah koefisien residu diperoleh, persamaan jalurnya menjadi:
X3 = 1,685 X1 – 0,811 X2 + 0,473
2. Hubungan sub struktur X1 dan X3 terhadap X4.
Gambar 3.4 Hubungan Sub Struktur 2
Untuk menganalisis sub struktur 2, dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Persamaan struktural:
di mana:
X1 = variabel produk domestik regional bruto X3 = variabel laju pertumbuhan ekonomi X4 = variabel angka harapan hidup ɛ2 = error
b. Membuat matriks korelasi antar variabel X1 X3 X4
X1 X3 X4
c. Membuat matriks antar korelasi antar variabel eksogen
X X
d. Menghitung matriks invers korelasi variabel eksogen
Untuk menghitung matriks invers korelasi variabel eksogen dengan metode matriks adjoin dengan rumus:
di mana:
det Rekso = Determinan
R-1ekso = invers korelasi variabel eksogen
e. Menghitung koefsien jalur antara variabel eksogen dengan endogen
Maka diperoleh persamaan struktural berikut:
X4 = 0,442 X1 + 0,556 X3 + ɛ2
Pada persamaan tersebut, koefisien residu (ɛ2) dihitung dengan rumus:
Setelah koefisien residu diperoleh, persamaan jalurnya menjadi:
X4 = 0,442 X1 – 0,556 X3 + 0,077
3. Hubungan sub struktur X2, X3 dan X4 terhadap Y.
Untuk menganalisis sub struktur 3, dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
Gambar 3.5 Hubungan S ub S truktur 3 X 1
X 3
X 2 Y
X 4
a. Persamaan struktural:
di mana:
X2 = variabel konsumsi perkapita
X3 = variabel laju pertumbuhan ekonomi X4 = variabel angka harapan hidup
Y = variabel indeks pembangunan manusia ɛ3 = error
b. Membuat matriks korelasi antar variabel
X2 X3 X4 Y
X2 X3 X4 Y
c. Membuat matriks antar korelasi antar variabel eksogen
X2 X3 X4
d. Menghitung matriks invers korelasi variabel eksogen
Untuk menghitung matriks invers korelasi variabel eksogen dengan metode matriks adjoin dengan rumus:
di mana:
det Rekso = Determinan
R-1ekso = invers korelasi variabel eksogen
e. Menghitung koefsien jalur antara variabel eksogen dengan endogen
Maka diperoleh persamaan struktural berikut:
Y = -0,104 X2 + 0,161 X3 + 0,861 X4 + ɛ3
Pada persamaan tersebut, koefisien residu (ɛ2) dihitung dengan rumus:
Setelah koefisien residu diperoleh, persamaan jalurnya menjadi:
Y = -0,104 X2 + 0,161 X3 + 0,861 X4 + 0,345
3.2.7 Pengaruh Variabel Eksogen Terhadap Variabel Endogen
Berdasarkan hasil perhitungan koefisien jalur diperoleh model persamaan struktural sebagai berikut:
di mana:
yang merupakan korelasi antara X1 dan X2
yang merupakan koefisien jalur dari X1 terhadap X3
yang merupakan koefisien jalur dari X2 terhadap X3
yang merupakan koefisien jalur dari X1 terhadap X4
yang merupakan koefisien jalur dari X3 terhadap X4
yang merupakan koefisien jalur dari X2 terhadap Y yang merupakan koefisien jalur dari X3 terhadap Y yang merupakan koefisien jalur dari X4 terhadap Y
Berdasarkan hasil diatas, pengaruh parsial variable eksogen terhadap endogen dapat dihitung seperti berikut:
1. Untuk jalur X1 terhadap X3
a. Besarnya pengaruh langsung (Direct Effect) variabel produk domestik regional bruto (X1) terhadap variabel laju pertumbuhan ekonomi ( ).
Gambar 3.6 Besar Pengaruh Variabel Eksogen Terhadap Variabel Endogen X 3
X 1 X 4
X 2 Y
b. Besarnya pengaruh tidak langsung (Indirect Effect) variabel produk domestik regional bruto (X1) terhadap variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3) melalui korelasi variabel konsumsi perkapita (X2)
c. Besarnya pengaruh total (Total Effect) variabel produk domestik regional bruto (X1) terhadap variabel laju pertumbuhan ekonomi ( )
1,478
2. Untuk jalur X1 terhadap X4
a. Besarnya pengaruh langsung (Direct Effect) variabel produk domestik regional bruto (X1) terhadap variabel angka harapan hidup (X4).
b. Besarnya pengaruh tidak langsung (Indirect Effect) variabel produk domestik regional bruto (X1) terhadap variabel angka harapan hidup (X4) melalui variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3) dan variabel konsumsi perkapita (X2).
c. Besarnya pengaruh total (Total Effect) variabel produk domestik regional bruto (X1) terhadap variabel angka harapan hidup (X4)
2,428 3. Untuk jalur X2 terhadap X3
a. Besarnya pengaruh langsung (Direct Effect) variabel konsumsi perkapita (X2) terhadap variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3).
b. Besarnya pengaruh tidak langsung (Indirect Effect) variabel konsumsi perkapita (X2) terhadap variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3) melalui hubungan korelasi variabel produk domestik regional bruto (X1)
c. Besarnya pengaruh total (Total Effect) variabel konsumsi perkapita (X2) terhadap variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3)
4. Untuk jalur X2 terhadap Y
a. Besarnya pengaruh langsung (Direct Effect) variabel konsumsi perkapita (X2) terhadap variabel indeks pembangunan Manusia (Y).
b. Besarnya pengaruh tidak langsung (Indirect Effect) variabel konsumsi perkapita (X2) terhadap variabel indeks pembangunan manusia (Y) melalui variabel produk domestic regional bruto (X1), laju pertumbuhan ekonomi (X3), dan angka harapan hidup (X1)
c. Besarnya pengaruh total (Total Effect) variabel konsumsi perkapita (X2) terhadap variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3)
5. Untuk jalur X3 terhadap X4
a. Besarnya pengaruh langsung (Direct Effect) variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3) terhadap variabel angka harapan hidup (X4).
b. Besarnya pengaruh tidak langsung (Indirect Effect) variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3) terhadap variabel angka harapan hidup (X4).
c. Besarnya pengaruh total (Total Effect) variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3) terhadap variabel angka harapan hidup (X4).
6. Untuk jalur X3 terhadap Y
a. Besarnya pengaruh langsung (Direct Effect) variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3) terhadap variabel indeks pembangunan manusia (Y).
b. Besarnya pengaruh tidak langsung (Indirect Effect) variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3) terhadap variabel indeks pembangunan manusia (Y) melalui variabel angka harapan hidup (X4).
c. Besarnya pengaruh total (Total Effect) variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3) terhadap variabel indeks pembangunan manusia (Y).
7. Untuk jalur X4 terhadap Y
a. Besarnya pengaruh langsung (Direct Effect) variabel angka harapan hidup (X4) terhadap variabel indeks pembangunan manusia (Y).
b. Besarnya pengaruh tidak langsung (Indirect Effect) variabel angka harapan hidup (X4) terhadap variabel indeks pembangunan manusia (Y).
c. Besarnya pengaruh total (Total Effect) variabel laju pertumbuhan ekonomi (X3) terhadap variabel angka harapan hidup (X4).
Selanjutnya pengaruh bersama-sama (simultan) variabel eksogen terhadap
1. Pengaruh simultan terhadap variabel X3
Besarnya pengaruh variabel eksogen X1 dan X2 terhadap variabel endogen X3
adalah:
Dengan demikian pengaruh variabel produk domestik regional bruto dan konsumsi perkapita secara bersama-sama terhadap laju pertumbuhan ekonomi adalah sebesar 77,6% dan 22,4% di pengaruhi variabel lain diluar model jalur.
2. Pengaruh simultan terhadap variabel X4
Besarnya pengaruh variabel eksogen X1 dan X3 terhadap variabel endogen X4
adalah:
Dengan demikian pengaruh variabel domestik regional bruto dan laju
pertumbuhan ekonomi secara bersama-sama terhadap angka harapan hidup adalah sebesar -6,9% yang berarti hanya ada pengaruh dari variabel lain diluar model jalur.
3. Pengaruh simultan terhadap variabel Y
Besarnya pengaruh variabel eksogen X2, X3 dan X4 terhadap variabel endogen Y adalah:
Dengan demikian pengaruh variabel konsmsi perkapita, laju pertumbuhan ekonomi dan angka harapan hidup secara bersama-sama terhadap indeks
pembangunan manusia adalah sebesar 87,4% dan 12,6% dipengaruhi oleh variabel lain diluar model jalur.
3.3 Pengujian Koefisien Jalur
Menguji kebermaknaan (test of significant) koefisien jalur yang telah dihitung untuk substruktur 1, substruktur 2, dan substruktur 3 sebagai berikut:
1. Pengujian koefisien jalur pada substruktur 1 Persamaan strukturalnya:
Dimana:
= variabel produk domestik regional bruto
= variabel konsumsi perkapita
= variabel laju pertumbuhan ekonomi
= error
Dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menentukan hipotesa
H0 : , artinya tidak terdapat pengaruh variabel eksogen (Xu) yaitu
produk domestik regional bruto dan konsumsi perkapita terhadap variabel endogen (Xk) yaitu laju pertumbuhan ekonomi secara signifikan.
H1 : , artinya terdapat pengaruh variabel eksogen (Xu) yaitu produk
domestik regional bruto dan konsumsi perkapita terhadap variabel endogen (Xk) yaitu laju pertumbuhan ekonomi secara signifikan.
b. Menentukan taraf signifikan Taraf signifikan α = 0,05
Derajat kebebasan (dk) V = k dan V = (n – k – 1) yaitu 2 dan 7
Mengikuti table distribusi F untuk F0,05(2,7) = 4,74 c. Kriteria pengujian
H0 = diterima, apabila Fhitung ≤ Ftabel dan sebaliknya H0 = ditolak, apabila Fhitung > Ftabel dan sebaliknya d. Uji statistik
Untuk menghitung Uji F langkah pertama yang dilakukan adalah:
Menghitung
Setelah didapat nilai kemudian menghitung nilai uji F
Diperoleh nilai Fhitung sebesar 12,125 dan Ftabel = 4,74 yang berarti nilai Fhitung
> Ftabel maka H0 dtolak. Maka variabel eksogen yaitu produk domestik regional bruto dan konsumsi perkapita mempengaruhi secara signifikan terhadap variabel endogen yaitu laju pertumbuhan ekonomi.
2. Pengujian koefisien jalur pada substruktur 2 Persamaan strukturalnya:
Dimana:
= variabel produk domestik regional bruto
= variabel laju pertumbuhan ekonomi
= variabel angka harapan hidup
Dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menentukan hipotesa
H0 : , artinya tidak terdapat pengaruh variabel eksogen (Xu) yaitu
produk domestik regional bruto dan konsumsi perkapita terhadap variabel endogen (Xk) yaitu laju pertumbuhan ekonomi secara signifikan.
H1 : , artinya terdapat pengaruh variabel eksogen (Xu) yaitu produk
domestik regional bruto dan konsumsi perkapita terhadap variabel endogen (Xk) yaitu laju pertumbuhan ekonomi secara signifikan.
b. Menentukan taraf signifikan Taraf signifikan α = 0,05
Derajat kebebasan (dk) V1 = k dan V2 = (n – k – 1) yaitu 2 dan 7 Mengikuti table distribusi F untuk F0,05(2,7) = 4,74
c. Kriteria pengujian
H0 = diterima, apabila Fhitung ≤ Ftabel dan sebaliknya H0 = ditolak, apabila Fhitung > Ftabel dan sebaliknya d. Uji statistik
Untuk menghitung Uji F langkah pertama yang dilakukan adalah:
Menghitung
Setelah didapat nilai kemudian menghitung nilai uji F
Diperoleh nilai Fhitung sebesar 569,833 dan Ftabel = 4,74 yang berarti nilai Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak. Maka variabel eksogen yaitu produk domestik regional bruto dan laju pertumbuhan ekonomi berpengaruh secara signifikan terhadap variabel endogen yaitu angka harapan hidup.
3. Pengujian koefisien jalur pada substruktur 3 Persamaan strukturalnya:
Dimana:
= variabel konsumsi perkapita
= variabel laju pertumbuhan ekonomi
= variabel angka harapan hidup
= variabel indeks pembangunan manusia
= error
Dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menentukan hipotesa
H0 : , artinya tidak terdapat pengaruh variabel eksogen (Xu) yaitu
produk domestik regional bruto dan konsumsi perkapita terhadap variabel endogen (Xk) yaitu laju pertumbuhan ekonomi secara signifikan.
H1 : , artinya terdapat pengaruh variabel eksogen (Xu) yaitu produk
domestik regional bruto dan konsumsi perkapita terhadap variabel endogen (Xk) yaitu laju pertumbuhan ekonomi secara signifikan.
b. Menentukan taraf signifikan Taraf signifikan α = 0,05
Derajat kebebasan (dk) V1 = k dan V2 = (n – k – 1) yaitu 2 dan 7 Mengikuti table distribusi F untuk F0,05(2,7) = 4,74
c. Kriteria pengujian
H0 = diterima, apabila Fhitung ≤ Ftabel dan sebaliknya H0 = ditolak, apabila Fhitung > Ftabel dan sebaliknya d. Uji statistik
Untuk menghitung Uji F langkah pertama yang dilakukan adalah:
Menghitung
Setelah didapat nilai kemudian menghitung nilai uji F
Diperoleh nilai Fhitung sebesar 25,912 dan Ftabel = 4,74 yang berarti nilai Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak. Maka variabel eksogen yaitu konsumsi perkapita, laju pertumbuhan ekonomi, dan angka harapan hidup berpengaruh secara signifikan terhadap variabel endogen yaitu indeks pembangunan manusia.
Berdasarkan hasil pengujian koefisien jalur diatas, ketiga substruktur saling signifikan sehingga model diagram jalur persamaan structural (Gambar 3.2) sudah sesuai. Dengan demikian variabel eksogen produk domestik regional bruto dan variabel konsumsi perkapita mempengaruhi variabel indeks pembangunan manusia melalui laju pertumbuhan ekonomi secara langsung dan tidak langsung serta melalui variabel endogen lainya.
BAB 4
IMPLEMENTASI SISTEM
4.1 Pengertian Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang yang ada dalam sistem yang telah disetujui, dan memulai sistem baru atau sistem yang telah diperbaiki.
Tahapan implementasi sistem merupakan tahapan penerapan hasil desain yang tertulis ke dalam programming. Pengolahan data pada tugas akhir ini
menggunakan software yaitu SPSS 18.0 dalam memperoleh hasil perhitungan.
4.2 Sekilas Tentang Program SPSS Versi 18
Statistical Product and Service Solutions atau sering disebut dengan istilah SPSS, merupakan suatu program aplikasi komputer yang secara khusus digunakan untuk mengolah dan menganalisis data statistik. Dengan
menggunakan SPSS, analisis data akan menjadi lebih cepat, efisien dengan hasil perhitungan yang akurat dan cukup mudah untuk mengoperasikannya.
SPSS pertama sekali diperkenalkan oleh tiga mahasiswa Standford University pada tahun 1968. Tahun 1948 SPSS sebagai software muncul dengan nama SPSS/PC+ dengan sistem DOS. Lalu sejak tahun 1992 SPSS mengeluarkan versi windows. SPSS dengan sistem windows telah mengeluarkan software dengan beberapa versi yang berkembang dalam penggunaannya dalam mengolah data statistik.
SPSS sebelumnya dirancang untuk pengolahan data statistik pada ilmu-ilmu sosial, sehingga SPSS merupakan singkatan dari Statistical Program for Social Science. Namun, dalam perkembangan selanjutnya penggunaan SPSS diperluas
untuk berbagai jenis penggunaan, misalnya untuk proses produksi di
perusahaan, riset ilmu-ilmu sains dan sebagainya. Sehingga kini SPSS menjadi singkatan dari Statistical Product and Service Solutions.
4.3 Mengaktifkan SPSS Versi 18
Program SPSS dapat diaktifkan langsung lewat icon SPSS yang ada di layar, atau lewat Start => pilih dan klik PASW Statistics 18. Saat membuka program SPSS, akan tampak tampilan berikut.
Gambar 4.1 Tampilan Pengaktifan SPSS Versi 18 Tampilan worksheet SPSS seperti berikut:
Gambar 4.2 Tampilan Data View dalam SPSS Versi 18
4.4 Mengoperasikan SPSS Versi 18
Dalam SPSS terdapat dua windows utama yaitu windows untuk menu utama disebut dengan SPSS data editor dan windows untuk menampilkan hasil analisis yang dilakukan disebut dengan istilah output SPSS viewer. Tampilan windows SPSS viewer akan dimunculkan apabila SPSS telah digunakan untuk menganalisis suatu data dan hasilnya akan muncul pada windows SPSS
viewer. SPSS data editor mempunyai 2 tipe lingkungan kerja, yaitu: Data View dan Variable View. Untuk menyusun defenisi variabel, tampilan SPSS data editor yang harus dipilih adalah “Variable View”. Lakukan dengan menekan tombol Ctrl + T atau mengklik tab sheet Variable View yang berada dibagian kiri bawah, dengan tampilan sebagai berikut:
Gambar 4.3 Tampilan Awal Jendela Variable View dalam SPSS Versi 18
Pada tampilan jendela variabel view terdapat kolom-kolom berikut:
Name : untuk memasukkan nama variabel yang akan diuji Type
: untuk mendefenisikan tipe variabel apakah bersifat numeric atau string
Widht : untuk menuliskan panjang pendek variabel
Decimals : untuk menuliskan jumlah desimal di belakang koma Label : untuk menuliskan label variabel
Values
: untuk menuliskan nilai kuantitatif dari variabel yang skala pengukurannya ordinal atau nominal bukan scale
Missing : untuk menuliskan ada tidaknya jawaban kosong Columns : untuk menuliskan lebar kolom
Align : untuk menuliskan rata kanan, kiri atau tengah penempatan teks atau angka di Data view
Measure : untuk menentukan skala pengukuran variabel, misalnya nominal, ordinal atau scale
4.4.1 Pengisian Variabel
Tempatkan pointer pada baris pertama di bawah Name.
Variabel Y
Values : Abaikan pilihan ini karena data tidak dikategorisasikan Missing
: Letakkan kursor di bawah Y, lalu klik ganda pada sel tersebut kemudian ketik X4
Type : Pilih numeric karena berupa angka Widht : Untuk keseragaman ketik 8
Decimals : Ketik 2
Label : Ketik Angka Harapan Hidup
Values : Abaikan pilihan ini karena data tidak dikategorisasikan Missing
Align : Pilih right Columns : Pilih scale
Lakukan seterusnya untuk variabel X2, X3 dan X4 dengan Name dan Label yang sesuai dengan variabel yang dimaksudkan, hingga sesuai tampilan berikut:
Gambar 4.4 Tampilan Jendela Pengisian Variable View dalam SPSS Versi 18
4.4.2 Pengisian Data
Setelah variabel telah didefinisikan, selanjutnya pengisian data dilakukan dengan langkah berikut:
1. Aktifkan jendela data dengan mengklik Data View
2. Ketikkan data yang sesuai dengan setiap variabel yang telah didefenisikan pada Variabel View.
Tampilannya adalah sebagai berikut :
Gambar 4.5 Tampilan Jendela Pengisian Data View SPSS Versi 18 4.5 Pengolahan Data
Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Tampilkan lembar kerja dimana sudah terdapat data yang akan dianalisis 2. Dari menu utama SPSS, klik menu Analyze, lalu pilih sub menu Regression
dan klik Linear seperti gambar berikut:
Gambar 4.6 Tampilan Jendela Editor Regression
3. Kemudian akan didapat tampilan sebagai berikut:
Gambar 4.7 Tampilan Linear Regression
4. Untuk substruktur 1: Masukkan variabel X3 (Laju Pertumbuhan Ekonomi)
Regional Bruto dan Konsumsi Perkapita) pada kotak Independent seperti gambar berikut:
Gambar 4.8 Tampilan Linear Regression Sub Struktur 1
5. Selanjutnya klik OK pada kotak dialog Linear Regression.
6. Kemudian untuk substruktur 2 akan dilakukan tindakan yang sama hingga muncul kotak dialog Linear Regression, pada kotak dialog ini akan ditampilkan variabel-variabel yang akan diuji. Masukkan variabel X4 (Angka Harapan Hidup) pada kotak Dependent, dan variabel X1 dan X3 (PDRB, dan Laju Pertumbuhan Ekonomi) pada kotak Independent seperti gambar berikut:
Gambar 4.9 Tampilan Linear Regression Sub Struktur 2
7. Selanjutnya klik OK pada kotak dialog Linear Regression.
8. Hal yang sama juga dilakukan untuk substruktur 3, hingga muncul kotak dialog Linear Regression, pada kotak dialog ini akan ditampilkan variabelvariabel yang akan diuji. Masukkan variabel Y (Indeks Pembangunan Manusia) pada kotak Dependent, dan variabel bebas X2, X3, dan X4
(Konsumsi Perkapita, Laju Pertumbuhan Ekonomi, dan Angka Harapan Hidup) pada kotak Independent seperti gambar berikut:
Gambar 4.10 Tampilan Linear Regression Sub Struktur 3
9. Selanjutnya klik OK pada kotak dialog Linear Regression.
10. Untuk menghitung korelasi antar variabel, dari menu Analyze pilih Correlate dan klik Bivariate seperti berikut:
Gambar 4.11 Tampilan Jendela Editor Correlate
11. Pada kotak Bivariate Correlation akan ditampilkan variabel-variabel yang akan diuji. Pindahkan variabel Indeks Pembangunan Manusia, Angka
Harapan Hidup, Laju Pertumbuhan Ekonomi, Konsumsi Perkapita, dan Produk Domestik Regional Bruto ke kotak variables. Kemudian centang Pearson, two tailed, dan flag significant correlation lalu klik OK seperti terlihat dalam tampilan berikut:
Gambar 4.12 Tampilan Bivariate Correlations
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Dari hasil pembahasan di atas dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. pengaruh variabel produk domestik regional bruto dan konsumsi perkapita secara bersama-sama terhadap laju pertumbuhan ekonomi adalah sebesar 77,6% dan 22,4% di pengaruhi variabel lain diluar model jalur.
2. pengaruh variabel domestik regional bruto dan laju pertumbuhan ekonomi secara bersama-sama terhadap angka harapan hidup adalah sebesar -6,9%
yang berarti hanya ada pengaruh dari variabel lain diluar model jalur.
3. Dengan demikian pengaruh variabel konsmsi perkapita, laju pertumbuhan ekonomi dan angka harapan hidup secara bersama-sama terhadap indeks pembangunan manusia adalah sebesar 87,4% dan 12,6% dipengaruhi oleh variabel lain diluar model jalur.
5.2 Saran
Melalui penyelesaian tugas akhir ini penulis menyarankan:
1. Adanya perhatian khusus dari pemerintah Kota Tebing Tinggi dalam mengalokasikan dana produk domestik regional bruto untuk meningkatkan angka harapan hidup melalui aspek kesehatan dalam memperbaiki indeks pembangunan manusia.
2. Perlunya meningkatkan kualitas sumber daya manusia dan sumber daya alam agar rata-rata konsumsi perkapita meningkat seiring dengan peningkatan pendapatan daerah dan pendapatan rumah tangga.
DAFTAR PUSTAKA
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2004. Indeks Pembangunan Manusia Kota Tebing Tinggi 2004-2014. BPS Kota Tebing Tinggi.
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2004. Kota Tebing Tinggi Dalam Angka 2004-2014.
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2004. Kota Tebing Tinggi Dalam Angka 2004-2014.