PEMBAHASAN DAN HASIL PENELITIAN
E. Pengaruh Utang Luar Negeri dan Penanaman Modal Asing Terhadap PDRB di Kota Makassar
Setelah memberikan gambaran umum mengenai perkembangan masing-masing variabel yang dimaksud dalam penulisan ini, maka pada bagian ini kita akan melihat hasil perhitungan empirik yang telah didapatkan dengan menggunakan perhitungan regresi dengan bantuan SPSS 17. Tujuan dari perhitungan regresi ini adalah untuk mengetahui bagaimana tingkat signifikasi pengaruh antara variabel-variabel bebas yaitu Utang Luar Negeri (ULN) dan Penanaman Modal Asing (PMA) terhadap variabel terikat yaitu Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dan yang mana lebih dominan pengaruhnya.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mengenai Utang Luar Negeri (ULN) dan Penanaman Modal Asing (PMA) Di Indonesia serta Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kota Makassar dengan tahun pengamatan 2009-2013. Data sekunder yang diambil dari berbagai instansi ini tidak langsung dimasukkan kedalam perhitungan, akan tetapi sebagian diubah terlebih dahulu kedalam bentuk Rupiah kemudian diubah lagi kedalam bentuk
logaritma Natural (Ln) dengan persamaan sebagai berikut: LnY= β0 + β1 Ln X1+
β2 Ln X2kemudian diolah dengan program SPSS 17.
Tabel 4.7. Data Dasar Perhitungan SPSS 17 Setelah Dirupiahkan
Tahun Utang Luar Negeri
(triliun Rp) Penanaman Modal Asing (triliun Rp) PDRB (triliun Rp) 2009 1.290.385.200 94.520.396 12.534.978.267 2010 1.502.880.280 144.118.737.4 13.561.827.498 2011 1.799.241.368 112.565.642.4 14.798.187.640 2012 1.839.326.931 147.343.887.6 16.252.454.657 2013 1.955.385.900 169.428.150 17.820.703.341 Sumber: Tabel 4.4;4.5;4;6
F. Uji Asumsi Klasik
Evaluasi ini dimaksudkan untuk apakah penggunaan model regresi Linear berganda (Multiple Regression Linear) dalam menganalisis telah memenuhi asumsi klasik. Model linear berganda akan lebih tepat digunakan dan menghasilkan perhitungan yang lebih akurat apabila asumsi-asumsi berikut dapat terpenuhi yaitu :
1. Uji Normalitas Data
Pengujian normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel terikat, variabel bebas atau keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Hasil uji Normalitas dapat dilihat pada gambar berikut:
Sebagaimana terlihat dalam grafik Normal P-P Plot Of Regression Standardized Residual, telihat bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal (mambentuk garis lurus), maka dapat dikatakan bahwa data berdistribusi normal dan model rgresi layak dipakai untuk memprediksi PDRB berdasarkan variabel bebasnya.
2. Uji Linieritas Data
Pada grafik Normal P-Plot Of Regression Stand diatas, terlihat titik-titik (data) disekitar garis lurus dan cenderung membentuk garis lurus (linier), sehingga dapat dikatakan bahwa persyaratan linieritas telah terpenuhi. Dengan demikian karena persyaratan linieritas telah dapat dipenuhi sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi kinerja berdasarkan variabel bebasnya.
3. Uji Multikolinieritas Data
Uji Multikolinieritas perlu dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas, jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem multikolinieritas (MULTIKO). Untuk mengetahui multikolinieritas antar variabel bebas tersebut , dapat dilihat melalui VIF (Variance Inflation Factor) dari masing-masing variabel
bebas terhadap variabel terikat. Apabila nilai VIF tidak lebih dari 5 berarti mengindikasi bahwa dalam model tidak terdapat multikolinieritas. Besaran VIF (Variance Inflation Factor) dan Tolerance, pedoman suatu model regresi yang bebas multiko adalah :
a. Mempunyai nila VIF disekitar angka 1
b. Mempunyai angka TOLERANCE mendekati 1 Adapun hasil pengujian teringkas dalam tabel berikut :
Tabel 4.8. Hasil Uji Multikolinieritas Variabel Bebas
Variabel Bebas Tolerance VIF Keputusan Terhadap Asumsi Multikolinieritas
ULN (X1) 0.997 1.003 Terpenuhi
PMA (X2) 0.997 1.003 Terpenuhi
Sumber: Output Analisis Regresi
Pada tabel di atas terlihat bahwa kedua variabel bebas memiliki besaran angaka VIF disekitar angka 1 (ULN = 1,003 dan PMA = 1,003), besaran angka Tolerance semuanya mendekati angka 1 (ULN = 0,997 dan PMA = 0,997), sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi Multikolinieritas antara kedua variabel bebas dan model regresi layak digunakan.
4. Uji Heteroskedastisitas
Tujuan dari pengujian ini adalah untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika varians berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi Heteroskedastisitas. Hasil pengujian ditunjukkan dalam gambar berikut :
Dari grafik Scatterplot tersebut, terlihat titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi Heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi PDRB berdasar masukan variabel independen nya.
Hubungan atau korelasi antara variabel penelitian dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.9. Rekapitulasi Hasil Analisis Regresi Berganda Variabel Koefisien Regresi
(B) F Sig ULN (X1) 0.594 0.516 0.028 PMA (X2) 0.167 0.955 0.040 Konstanta 7.688 R 0.957 R square 0.916 Fhitung 7.861 Signifikansi F 0.044
1. Pengaruh Secara Simultan
Hasil analisis regresi berganda : variabel Utang Luar Negeri (X1) dan Penanaman Modal Asing (X2) berpengaruh terhadap PDRB (Y) secara simultan / bersama-sama menunjukkan hasil nilai Fhitungadalah sebesar 7,861 dengan Signifikan F sebesar 0,044 atau lebih kecil dari 0,05 (5%), sehingga menolak H0. Hasil ini menyatakan bahwa secara simultan semua variabel bebas yaitu variabel Utang Luar Negeri (X1) dan Penanaman Modal Asing (X2) berpengaruh signifikan secara simultan terhadap PDRB (Y).
Selanjutnya dari analisis regresi berganda diperoleh nilai R sebesar 0.957. Hasil ini menunjukkan bahwa semua variabel bebas yaitu variabel Utang Luar Negeri (X1) dan Penanaman Modal Asing (X2) mempunyai keeratan hubungan dengan variabel PDRB (Y) sebesar 0.957. Pada penelitian ini, untuk mengetahui kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat dilakukan dengan menggunakan besaran angka R square. Hasil R square didapat sebesar 0.916. Angka ini menunjukkan bahwa kontribusi semua variabel bebas yaitu variabel Utang Luar Negeri (X1) dan Penanaman Modal Asing (X2) terhadap variabel PDRB (Y) sebesar 95,7 persen, sisanya 4,3 persen dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak ada dalam penelitian ini. 2. Pengaruh Secara Parsial
Berdasarkan uji parsial melalui analisis regresi, diperoleh hasil variabel bebas yaitu Utang Luar Negeri (X1) dan Penanaman Modal Asing (X2) terhadap variabel PDRB (Y) secara parsial dapat dijelaskan sebagai berikut : a. Utang Luar Negeri (X1)
Analisis Regresi menunjukkan Koefisien Regresi (B) sebesar 16,7 persen terhadap PDRB (Y), dengan signifikansi 0.028. Hal ini berarti bahwa variabel Utang Luar Negeri (X1) berpengaruh positif secara signifikan terhadap PDRB (Y). Koefisien Regresi (B) sebesar 59,4 persen menyatakan bahwa setiap penambahan atau pengurangan satu Utang Luar Negeri (X1), maka akan menambah atau mengurangi PDRB (Y) sebesar 59,4 persen.
b. Penanaman Modal Asing (X2)
Analisis Regresi menunjukkan koefisien Regresi (B) sebesar 16,7 persen terhadap PDRB (Y), dengan signifikasi 0,040. Hal ini berarti bahwa variabel Penanaman Modal Asing (X2) berpengaruh secara signifikan terhadap PDRB (Y). Koefisien Regresi (B) sebesar 16,7 persen menyatakan bahwa setiap penambahan atau pengurangan Penanaman Modal Asing (X2), maka akan menambah atau mengurangi PDRB (Y) sebesar 16,7 persen.
Berdasarkan pada hasil koefisien regresi (B) di atas, maka diperoleh persamaan regresi sebagai berikut :
Y= 7,688 + 0,594 X1+ 0,167 X2 G. Pengujian Hipotesis
Berdasar pada hipotesis yang telah dikemukakan dan hasil analisis data, maka selanjutnya dilakukan uji hipotesis sebagai berikut :
1. Diduga bahwa Utang Luar Negeri dan Penanaman Modal Asing secara simultan berpengaruh terhadap PDRB.
Hasil regresi diperoleh nilai F hitung = 7,861 dengan tingkat signifikansi 0,028 < 5 persen (H0 ditolak), hal ini artinya bahwa secara simultan variabel Utang Luar Negeri (X1) dan Penanaman Modal Asing (X2) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel PDRB (Y). Dengan demikian Hipotesis 1 terbukti benar dan dapat diterima.
2. Pengaruh Utang Luar Negeri dan Penanaman Modal Asing secara parsial berpengaruh terhadap PDRB.
Analisis Regresi menunjukkan Koefisien Regresi (B) variabel Utang Luar Negeri adalah sebesar 59,4 persen terhadap PDRB, dengan signifikansi 0,028. Hal ini berarti Utang Luar Negeri berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDRB. Analisis Regresi juga menunjukkan koefisien Regresi (B) variabel Penanaman Modal Asing sebesar 16,7 persen terhadap PDRB, dengan signifikansi 0,040. Hal ini berarti bahwa memang Penanaman Modal Asing
berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDRB. Sehingga Hipotesis 2 terbukti.
BAB VI