IMPLEMENTASI SISTEM
1 PENGELUARAN PEMERINTAH,
5.3.3 Menguji Validitas Model Regres
Validitas model regresi dilakukan agar dapat mengetahui ketiadaan otokolelasi, linearitas, dan normalitas data.
Agar dapat mengetahui apakah terjadi atau tidaknya aotokorelasi, maka dilakukan analisis sebagai berikut:
1. Klik Analyze > Regression > Linear
2. Pindahkan variabel IPM ke kolom Dependent
3. Pindahkan variabel persentase jumlah penduduk miskin, Produk Domestik
Bruto, laju pertumbuhan ekonomi dan pengeluaran pemerintah ke kolom
Independent
4. Isi kolom Method dengan perintah Enter
5. Klik Option, pada pilihan Stepping Method Criteria masukkan angka 0,05
pada kolom Entry centang Include Constant in equation. Pada pilihan Missing Values centang Exclude cases listwise kemudian tekan continue
6. Pilih statistics. Pada pilihan Regression Coefficient pilih Durbin and
Watson kemudian continue
7. Tekan ok
Berikut ini adalah hasil output nya.
Tabel 5.9. Bagian Model Summary
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
a. Predictors: (Constant), PRODUK DOMESTIK BRUTO, LAJU PERTUMBUHAN EKONOMI, PERSENTASE JUMLAH PENDUDUK MISKIN, PENGELUARAN PEMERINTAH
b. Dependent Variable: INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA
Nilai Durbin-Watson sebesar 1,667 dapat dilihat pada kolom paling kanan.
Berdasarkan ketentuan, otokorelasi tidak akan terjadi jika:
1 < DW < 3
Perhitungan berdasarkan data observasi sebagai berikut:
1 < 1,667 < 3
Maka dapat disimpulkan tidak akan terjadi otokorelasi data dalam menganalisis data observasi.
B. Pengecekan ada atau tidaknya hubungan linear antara variabel bebas (X) dan
variabel tergantung (Y).
Dengan melakukan tahap-tahap analisis sebagai berikut (dalam pengerjaannya hanya ada satu variabel bebas, sehingga penulis melakukan analisi variabel bebas terhadap variabel tergantung secara terpisah atau tidak bersamaan).
1. Klik Analyze > klik Regression > pilih Linear.
2. Pindahkan variabel IPM ke kolom Dependent > pindahkan variabel
pengeluaran pemerintah ke kolom Independent.
3. Isi kolom Method dengan perintah Enter.
5. Pilih Statistics, pada pilihan Regression Coefficient pilih Estimate, Model Fit,
Descriptive, dan Durbin and Watson. Pada pilihan Residual, pilih Case wise Diagnostics dan centang All Cases (untuk semua kasus) > tekan Continue.
6. Klik Plots untuk membuat grafik.
7. Isi kolom Y dengan pilihan SDRESID dan kolom X dengan ZPRED,
kemudian tekan Next.
8. Isi lagi kolom Y dengan ZPRED dna kolom X dengan DEPENDNT.
9. Pada pilihan Standardized Residual Plots, centang Normal Probability Plot,
tekan Continue kemudian tekan OK.
Maka, output nya dapat dilihat sebagai berikut.
1) Hubungan IPM dengan persentase jumlah penduduk miskin
Gambar 5.6. Grafik Hubungan IPM dengan Persentase Jumlah Penduduk Miskin
2) Hubungan IPM dengan laju pertumbuhan ekonomi
Gambar 5.7. Grafik Hubungan IPM dengan laju pertumbuhan ekonomi
Gambar 5.8. Grafik Hubungan IPM dengan pengeluaran pemerintah
4) Hubungan IPM dengan PDB
Semua gambar diatas menunjukkan adanya hubungan linear antara variabel pengeluaran pemerintah, laju pertumbuhan ekonomi, pengeluaran pemerintah dan PDB dengan Indeks Pembangunan Manusia karena sebaran data mengikuti garis lurus dari bawah menuju atas.
C. Data harus berdistribusi Normal
Dengan cara seperti diatas penulis melakukan pengecekan apakah data
berdistribusi normal atau tidak. Berikut adalah histogram untuk kedua variabel tersebut.
Gambar 5.10. Histogram IPM dengan persentase jumlah penduduk miskin
2) Histogram IPM dengan laju pertumbuhan ekonomi
3) Histogram IPM dengan pengeluaran pemerintah
Gambar 5.12. Histogram IPM dengan pengeluaran pemerintah
4) Histogram IPM dengan PDB
Meskipun semua gafik histogram tidak sempurna, akan tetapi data sudah mendekati bentuk standar distribusi normal, yakni sebaran data berbentuk bel.
D. Pengujian Multikolinearitas
Multikolinearitas akan terjadi jika korelasi antar variabel bebas menunjukkan nilai yang sangat tinggi atau mendekati 1. Jika dilihat pada tabel keluaran korelasi, nilai korelasi untuk semua variabel bebas masih jauh dari 1. Sehingga, dapat
disimpulkan tidak akan terjadi multikolinearitas.
Cara lain untuk menguji apakah terdapat multikolinearitas atau tidak bias
dilakukan dengan melihat nilai Variance Inflation Factor (VIF). Dengan ketentuan sebagai berikut:
Jika VIF > 5, maka terjadi multikolinearitas antar variabel bebas. Berikut cara menghitung nilai VIF menggunakan SPSS.
1. Klik Anaylze kemudian Regression lalu Linear.
2. Masukkan variabel IPM ke kolom Dependent.
3. Masukkan variabel persentase jumlah penduduk miskin, laju pertumbuhan
ekonomi, pengeluaran pemerintah dan PDB ke kolom Independent.
4. Pilih Statistics, pada pilihan Regression Coefficient centang bagian
Covariance Matrix dan Collinearity Diagnostics lalu Continue.
Tabel 5.10. Bagian Coefficients Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 PERSENTASE JUMLAH PENDUDUK MISKIN .465 2.152 LAJU PERTUMBUHAN EKONOMI .470 2.126 PENGELUARAN PEMERINTAH .024 1.057 PRODUK DOMESTIK BRUTO .025 3.994
a. Dependent Variable: INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA
Nilai VIF pada kolom Collinearity Statistics menunjukkan bahwa semua nilai VIF lebih kecil daripada 5. Dengan demikian,tidak terjadi multikolinearitas pada model regresi ini.
BAB 6
PENUTUP
6.1Kesimpulan
Dari hasil pembahasan di atas dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
5) Besarnya hubungan antara variabel IPM dan persentase jumlah penduduk
miskin adalah ‐ , . Nilai ini menunjukkan hubungan korelasi sedang
yang negative. Koefisien korelasi negatif (‐ , ) menunjukkan bahwa
hubungan antara variabel IPM dengan persentase jumlah penduduk miskin tidak searah. Artinya, jika variabel persentase jumlah penduduk miskin meningkat maka variabel IPM menurun. Sebaliknya, jika variabel persentase jumlah kemiskinan menurun maka variabel IPM meningkat.
6) Besarnya hubungan antara variabel IPM dengan PDB adalah , . Nilai
ini menunjukan bahwa hubungan kedua variabel tersebut sangat kuat. Koefisien korelasi positif (0,727) menunjukkan bahwa hubungan antara variabel IPM dan PDB searah. Artinya, jika PDB meningkat, maka IPM juga meningkat.
7) Besarnya hubungan antara variabel IPM dengan laju pertumbuhan
ekonomi adalah 0,529. Nilai ini menunjukan bahwa hubungan kedua variabel tersebut kuat. Koefisien korelasi positif sedang (0,529) menunjukkan bahwa hubungan antara variabel IPM dan PDB searah. Artinya, jika PDB meningkat, maka IPM juga meningkat.
8) Besarnya hubungan antara variabel IPM dengan pengeluaran pemerintah adalah 0,810. Nilai ini berarti bahwa hubungan kedua variabel tersebut sangat kuat. Koefisien positif (0,810) menunjukkan bahwa hubungan antara variabel IPM dengan pengeluaran pemerintah searah. Artinya, jika pengeluaran pemerintah meningkat, maka IPM juga akan meningkat.
6.2Saran
Melalui penyelesaian tugas akhir ini penulis menyarankan:
1. Perlunya keseriusan dari pemerintah untuk menangani masalah
kemiskinan di Sumatera Utara karena penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan Memiliki pengaruh negatif terhadap indeks pembangunan manusia di Sumatera Utara. Dalam upaya mengurangi jumlah kemiskinan pemerintah Provinsi Sumatera Utara dapat melakukan upaya peningkatan sumber daya manusia. Semakin tinggi kualitas sumber daya manusia maka daya saingnya semakin meningkat sehingga dapat memperbaiki kondisi kesejahteraannya yang akhirnya berdampak pada berkurangnya tingkat kemiskinan. Untuk itu pemerintah dapat melakukan upaya seperti peningkatan fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan dan mengupayakan stabilitas harga Hal lain yang penting dilakukan pemerintah Provinsi Sumatera Utara ialah penciptaan peluang usaha mikro seluas-luasnya agar masyarakat dapat berupaya memperbaiki dan meningkatkan kesejahteraan hidupnya.
2. Perlunya meningkatkan pertumbuhan ekonomi agar dapat mengurangi penduduk miskin sehingga IPM cenderung meningkat. Dari hasil penelitian yang diperoleh diketahui bahwa pertumbuhan ekonomi merupakan faktor yang berpengaruh secara nyata terhadap IPM di Sumatera Utara. Ini berarti pemerintah Provinsi Sumatera Utara harus dapat menciptakan pertumbuhan ekonomi yang tinggi dan terus tumbuh. Pertumbuhan ekonomi yang tinggi dapat dicapai dengan mendorong peningkatan konsumsi rumah tangga, pemerintah maupun pihak swasta serta peningkatan investasi baik asing maupun dalam negeri dengan menciptakan iklim investasi yang kondusif dan menarik bagi investor.
3. Diharapkan pemerintah agar berani merealisasikan lebih besar anggaran
Khususnya anggaran pembangunan karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kontribusi pengeluaran pemerintah sangat besar bagi pembangunan manusia di Sumatera Utara.