KAJIAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
PRODUKSI DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB)
MENURUT JENIS PENGGUNAANNYA
DI PROPINSI SUMATERA UTARA
BERDASARKAN DATA PADA
TAHUN 2005-2012
TUGAS AKHIR
ABDUL RAHMAN 112407024
PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
KAJIAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
PRODUKSI DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB)
MENURUT JENIS PENGGUNAANNYA
DI PROPINSI SUMATERA UTARA
BERDASARKAN DATA PADA
TAHUN 2005-2012
TUGAS AKHIR
Diajukan Untuk Melengkapi Tugas dan Memenuhi Syarat Memperoleh Ahli Madya
ABDUL RAHMAN 112407024
PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : Kajian Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Domestik Regional Bruto (PDRB) Menurut Jenis Penggunaannya Di Propinsi Sumatera Utara Berdasarkan Data Pada Tahun 2005-2012
Kategori : Tugas Akhir
Nama : Abdul Rahman
NomorIndukMahasiswa : 112407024 Program Studi : D3 Statistika
Departemen : Matematika
Fakultas : Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara
Disetujui di Medan, Juli 2014
DisetujuiOleh
Program Studi D3 Statistika FMIPA USU
Ketua, Pembimbing,
PERNYATAAN
KAJIAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
PRODUKSI DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB)
MENURUT JENIS PENGGUNAANNYA DI PROPINSI
SUMATERA UTARA BERDASARKAN
DATA PADA TAHUN 2005-2012
TUGAS AKHIR
Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Juli 2014
PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpahan karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Kajian Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Domestik Regional Bruto (PDRB) Menurut Jenis Penggunaannya Di Propinsi Sumatera Utara Berdasarkan Data Pada Tahun 2005-2012.
Terimakasih penulis sampaikan kepada Bapak Dr. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si selaku pembimbing dan selaku Ketua Program Studi D3 Statistika FMIPA USU yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan tugas akhir ini. Terimakasih kepada Bapak Dr. Suwarno Ariswoyo, M.Si selaku Sekretaris Program Studi D3 Statistika FMIPA USU. Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si dan Ibu Dr. Mardiningsih, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU Medan, Bapak Dr. Sutarman. M.Sc selaku Dekan FMIPA USU Medan, seluruh staff dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, Pegawai FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Ayahanda tercinta Suyono, Ibunda tercinta Sri Rahimah, adik-adik serta keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Perencanaan pembangunan ekonomi daerah memerlukan data agar sasarannya dapat dicapai dengan tepat. Pembangunan ekonomi diharapkan dapat meningkatkan pendapatan masyarakat dengan tingkat pemerataan yang lebih baik. Data statistik diperlukan untuk mengukur secara kuantitatif sasaran-sasaran yang telah dan yang akan dicapai. Meningkatnya tuntutan pembangunan, baik kuantitas maupun kualitasnya memacu pemerintah untuk dapat menyediakan data yang dibutuhkan. Untuk Pemerintah Daerah, hal tersebut tertuang dalam undang-undang Republik Indonesia No. 25 tahun 2004 tentang Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.
Dilatar belakangi kebutuhan akan data bagi perencanaan pembangunan dan perjalanan penghitungan Pendapatan Regional di Indonesia, Produksi Domestik Regional Bruto (PDRB) menurut Penggunaan Propinsi Sumatera Utara ini dibangun dan dipublikasikan. Dalam menaksir nilai komponen-komponen penggunaan digunakan harga berlaku dan harga konstan yang di tetapkan harga tahun 2000. Komponen-komponen dimaksud seperti konsumsi rumah tangga, lembaga non profit (nirlaba), konsumsi pemerintah, pembentukan modal tetap bruto, perubahan inventori (stok) dan ekspor-impor.
pengeluaran atau penggunaan dapat memperlihatkan komposisi penggunaan barang dan jasa, baik yang dihasilkan di wilayah itu sendiri maupun yang berasal dari impor atau dari wilayah lain. Barang dan jasa yang dihasilkan oleh berbagai sektor ekonomi bila dilihat dari segi penggunaannya digolongkan menjadi 2 (dua) kelompok, yaitu:
Barang dan jasa yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan dalam proses produksi yang disebut dengan konsumsi antara (intermediate consumption).
Barang dan jasa yang digunakan untuk memenuhi konsumsi masyarakat yang disebut konsumsi akhir (final consumption), meliputi:
a. Pengeluaran konsumsi rumah tangga.
b. Pengeluaran konsumsi lembaga non profit (nirlaba) c. Pengeluaran konsumsi pemerintah.
d. Pembentukan modal tetap bruto. e. Perubahan inventori (stok) f. Ekspor dan impor
Barang dan jasa yang digunakan untuk memenuhi permintaan akhir tidak saja berasal dari produk domestik, tetapi bisa saja berasal dari impor baik luar negeri maupun dari wilayah lain.
Penulis membuat judul “Kajian Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Domestik Regional Bruto (PDRB) Menurut Jenis Penggunaannya di Propinsi Sumatera Utara Berdasarkan Data Pada Tahun 2005-2012”.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, perumusan masalah penelitian adalah mencari seberapa besar nilai pengaruh dan mana yang lebih dominan berpengaruh antara pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah, pembentukan modal tetap bruto, terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.
1.3 Batasan Masalah
Agar pembahasan lebih tepat dan terarah, maka dibuat batasan masalah bahwa data yang dipakai adalah data yang diambil dari tahun 2005 – 2012 yaitu tentang PDRB, pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah, pembentukan modal tetap bruto, di Propinsi Sumatera utara.
1.4 Tujuan Penelitian
1.5 Manfaat Penelitian
Sebagai bahan masukan agar pemerintah daerah lebih memperhatikan tentang perencanaan pembangunan ekonomi daerah.
1.6 Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan di Kantor Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara. Alamat : Jln. Asrama No. 179, Medan
Website : http://sumut.bps.go.id/
1.7 Metodologi Penelitian
Metode penelitian yaitu suatu cara yang terdiri dari langkah – langkah atau urutan kegiatan yang berfungsi sebagai pedoman umum yang digunakan untuk melaksanakan penelitian sehingga apa yang menjadi tujuan dari penelitian itu dapat terwujud.
Metode penelitian yang digunakan penulis adalah dengan cara sebagai berikut: a. Penelitian kepustakaan yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh
data dan informasi dari perpustakaan dengan cara membaca buku-buku, referensi dan bahan-bahan yang bersifat teoritis yang mendukung penulisan tugas akhir.
untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.
1.8 Tinjauan Pustaka
Menyatakan perubahan nilai variabel itu dapat pula disebabkan oleh berubahnya variabel lain yang berhubungan dengan variabel tersebut. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh variabel lain diperlukan alat analisis yang memungkinkan untuk membuat perkiraan nilai variabel tersebut pada nilai tertentu variabel yang mempengaruhinya (Algifari, 2000).
Dalam ilmu statistika, teknik yang umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel adalah analisis regresi. Model matematis dalam menjelaskan hubungan antara variabel dalam analisis regresi menggunakan persamaan regresi. Prinsip dasar yang harus dipenuhi dalam membangun suatu persamaan regresi adalah bahwa antara variabel dependen dengan variabel independen mempunyai sebab akibat, baik yang didasarkan pada teori, hasil penelitian sebelumnya, ataupun yang berdasarkan pada penjelasan logis tertentu.
hubungan antara variabel-variabel itu. Dengan kata lain perlu ditentukan derajat hubungan antara variabel-variabel tersebut.
Jika kenaikan di dalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan di dalam varuabel lain, maka dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai korelasi yang positip. Tetapi jika kenaikan di dalam suatu variabel diikuti oleh penurunan di dalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa variabel tersebut mempunyai korelasi yang negatip. Dan jika tidak ada perubahan pada variabel walaupun variabel lainnya berubah maka dikatakan bahwa kedua variabel tersebut tidak mempunyai hubungan.
1.9 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan diuraikan untuk memberikan kerangka atau gambaran dari Tugas Akhir ini, yaitu sebagai berikut:
BAB 1 : PENDAHULUAN
Bab ini menjelaskan latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan, metode penelitian dan sistematika penulisan.
BAB 2 : LANDASAN TEORI
Bab ini menjelaskan tentang pengerian regresi, regresi linier berganda, uji regresi linier berganda dan korelasi regresi linier berganda serta uji koefisien regresi linier berganda.
Bab ini menjelaskan tentang sejarah singkat, visi, misi, kedudukan, tugas, fungsi dan struktur organisasi Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara.
BAB 4 : PENGOLAHAN DATA
Bab ini menjelaskan tentang pengolahan data dengan menggunakan metode analisis regresi linier berganda, korelasi linier berganda, dan pengujian koefisien regresi linier berganda. BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM
Bab ini menjelaskan tentang program atau software yang digunakan untuk mengolah/menganalisis data. Penulis menggunakan program SPSS (Statistic Product and Service Solution).
BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Regresi
Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai analisis prediksi. Dikatakan prediksi karena nilai prediksi tidak selalu tepat dengan nilai riilnya. Semakin kecil tingkat penyimpangan antara nilai prediksi dengan nilai riilnya, maka semakin tepat persamaan regresi yang dibentuk. Hal ini dapat
didefinisikan bahwa analisa regresi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan kemungkinan bentuk hubungan antara variabel-variabel dengan tujuan pokok dalam penggunaan metode untuk meramalkan atau memperkirakan nilai dari suatu variabel lain yang diketahui. Ada dua jenis Persamaan Regresi Linier, yaitu analisis regresi linier sederhana dan analisis regresi linier berganda.
2.2 Regresi Linier Sederhana
Regresi linier sederhana merupakan suatu proses untuk mendapatkan hubungan matematis dalam bentuk suatu pesamaan antara variabel tak bebas tunggal dengan variabel bebas tunggal atau dengan kata lain, regresi linier yang hanya melibatkan satu peubah bebas yang dihubungkan dengan satu peubah tak bebas .
Bentuk umum model regresi linier sederhana yaitu:
dengan:
nilai regresi variabel bebas
nilai konstanta persamaan regresi paramater koefisien regresi
2.3 Regresi Linier Berganda
Disamping hubungan linier dua variabel, hubungan linier lebih dari dua variabel dapat juga terjadi. Pada hubungan ini, perubahan satu variabel dipengaruhi oleh lebih dari satu variabel lain. Maka regresi linier berganda adalah analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara peubah respon (variable dependent) dengan faktor-faktor yang mempengaruhi lebih dari satu prediktor (variable independent).
Tujuan analisis regresi linier berganda adalah untuk mengukur intensitas hubungan antara dua variabel atau lebih dan memuat prediksi/perkiraan nilai atas nilai . Bentuk umum persamaan regresi linier berganda yang mencakup dua atau lebih variabel, yaitu:
2.2
dengan:
nilai regresi
nilai konstanta persamaan regresi koefisien regresi
Dalam penelitian ini penulis menggunakan regresi linier berganda dengan 4 variabel, yaitu satu variabel terikat atau tak bebas (dependent variable) dan tiga variabel bebas (independent variable). Oleh sebab itu, bentuk persamaan regresi linier bergandanya adalah sebagai berikut:
2.3
dengan:
= PDRB (Milyar Rupiah)
= nilai konstanta persamaan regresi = nilai koefisien regresi
= Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga (Milyar Rupiah) = Pengeluaran Konsumsi Pemerintah (Milyar Rupiah)
= Pembentukan Modal Tetap Bruto (Milyar Rupiah) = Nilai error
Persamaan (2.3) di atas harus diselesaikan dengan empat persamaan normal, yaitu:
∑ ∑ ∑ ∑ 2.4
∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 2.5
∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 2.6
Selanjutnya dalam bentuk matriks dapat dituliskan: persamaan (2.3), sehingga diperoleh model regresi linier berganda
Dalam persamaan model regresi linier yang diperoleh, terdapat nilai kesalahan baku antara nilai dengan nilai . Kesalahan baku adalah besar penyimpangan nilai dugaan ( ) terhadap nilai sebenarnya . Kesalahan baku tersebut secara umum dilambangkan dengan notasi . Nilai kesalahan baku dihitung dengan rumus:
kecil pula pengaruh semua variabel bebas terhadap nilai variabel tak bebas
(dengan kata lain semakin kecil kemampuan model dalam menjelaskan perubahan nilai variabel tak bebas). Sebaliknya, semakin mendekati satu besarnya koefisien determinasi suatu persamaan regresi, semakin besar pula pengaruh semua variabel bebas terhadap variabel tak bebas (dengan kata lain semakin besar kemampuan model yang dihasilkan dalam menjelaskan perubahan nilai variabel tak bebas). Nilai koefisien determinasi dihitung dengan rumus:
∑( ̅)∑ ̅ 2.9
2.5 Koefisien Korelasi ( )
Koefisien korelasi sampel secara umum dilambangkan dengan r, sedangkan koefisien korelasi populasi dilambangkan dengan . Koefisien korelasi
merupakan suatu nilai yang menyatakan keeratan hubungan antara variabel bebas dan variabel tak bebas. Nilai dari koefisien korelasi berkisar antara -1 sampai 1 (-1 < r < 1).
Artinya semakin tinggi nilai koefisien korelasi suatu persamaan regresi (mendekati 1) maka tingkat keeratan hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas semakin tinggi. Sebaliknya, semakin rendah nilai koefisien korelasi suatu persamaan regresi (mendekati 0 atau -1) maka tingkat keeratan hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas semakin lemah.
Koefisien korelasi dengan nilai positif (r > 0) dapat diinterpretasikan sebagai jika nilai dari variabel bebas meningkat, maka nilai variabel tak bebasnya juga meningkat. Koefisien korelasi dengan nilai negatif (r < 0) dapat
variabel tak bebas mengalami penurunan. Nilai koefisien korelasi mendekati 0 menyatakan hubungan keeretan yang lemah antara variabel bebas dan variabel tak bebas.
1. Nilai koefisien korelasi dihitung dengan rumus:
√ 2.10
2. Nilai koefisien korelasi antar variabel bebas dihitung dengan rumus: Koefisien korelasi antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga (
dengan Pengeluaran Konsumsi Pemerintah ( ∑ ∑ ∑
√[ (∑ ) ∑ ][ (∑ ) ∑ ]
2.11
Koefisien korelasi antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga ( dengan Pembentukan Modal Tetap Bruto (
∑ ∑ ∑
√[ (∑ ) ∑ ][ (∑ ) ∑ ]
2.12
Koefisien korelasi antara Pengeluaran Konsumsi Pemerintah ( dengan Pembentukan Modal Tetap Bruto (
∑ ∑ ∑
√[ (∑ ) ∑ ][ (∑ ) ∑ ]
2.13
3. Nilai koefisien korelasi antara variabel bebas dengan variabel tak bebas dihitung dengan rumus:
Koefisien korelasi antara PDRB dengan Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga (
∑ ∑ ∑
√[ ∑ ∑ ][ (∑ ) ∑ ]
Koefisien korelasi antara PDRB dengan Pengeluaran Konsumsi Pemerintah (
∑ ∑ ∑
√[ ∑ ∑ ][ (∑ ) ∑ ]
2.15
Koefisien korelasi antara PDRB dengan Pembentukan Modal Tetap Bruto (
∑ ∑ ∑
√[ ∑ ∑ ][ (∑ ) ∑ ]
2.16
2.6 Uji Signifikansi Koefisien Regresi Parsial ( Uji Statistik )
Uji signifikansi koefisien regresi parsial berfungsi untuk menguji signifikansi atau kebermaknaan dari masing-masing koefisien persamaan regresi populasi
berdasarkan koefisien persamaan regresi sampel. Dengan kata lain, uji signifkansi koefisien regresi parsial berfungsi untuk menguji pengaruh dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel tak bebasnya. Dalam hal ini uji signifikansi koefisien regresi parsial digunakan untuk menguji apakah pengaruh yang terjadi antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga dengan PDRB signifikan atau tidak, pengaruh yang terjadi antara Pengeluaran Konsumsi Pemerintah dengan PDRB signifikan atau tidak, dan pengaruh yang terjadi antara Pembentukan Modal Tetap Bruto dengan PDRB signifikan atau tidak.
Uji statistik yang digunakan untuk uji signifikan koefisien regresi parsial adalah uji statistik t. Sebelum melakukan uji signifikansi koefisien regresi parsial, terlebih dahulu menghitung nilai kesalahan baku dari koefisien regresi ,
regresi , koefisien regresi , dan koefisien regresi secara berturut-turut dilambangkan dengan , , dan .
Sebelum menghitung nilai , , dan terlebih dahulu menghitung nilai . Bentuk matriks dari dengan 4 variabel (satu variabel terikat atau tak bebas (dependent variable) dan tiga variabel bebas (independent variable)) adalah sebagai berikut:
Bentuk matriks dari persamaan normal regresi linier berganda adalah sebagai berikut:
Nilai var-kov dihitung dengan rumus:
2.17
dengan:
= nilai varians atau nilai kuadrat dari kesalahan baku
Setelah nilai var-kov didapat, maka nilai , , dan dihitung dengan rumus:
√ 2.19
√ 2.20
Langkah-langkah analisis dalam pengujian hipotesis Uji statistik t adalah sebagai berikut:
1. Perumusan Hipotesis
: Tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas (pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Provinsi Sumatera Utara)
: Ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas (pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Provinsi Sumatera Utara)
2. Kriteria pengujian:
3. Perhitungan Nilai kritis t dan Nilai statistik t ( )
Menghitung nilai kritis t berdasarkan tabel distribusi t dengan tingkat signifikansi . Sebelum menghitung nilai kritis t, terlebih dahulu menghitung nilai dari derajat bebas. Nilai derajat bebas dihitung dengan rumus:
Menghitung nilai dari statistik t( ) dengan menggunakan rumus:
2.21
dengan:
= nilai koefesien regresi
= nilai kesalahan baku koefesien regresi =
4. Pengambilan keputusan
Pengambilan keputusan dilakukan berdasarkan hasil dari kriteria pengujian.
2.7 Uji Signifikansi Persamaan Regresi ( Uji Statistik )
Pada uji signifikansi koefisien regresi parsial, koefisien regresi diuji
signifikansinya secara satu persatu. Namun, pada uji signifikansi persamaan regresi, koefisien regresi diuji secara bersamaan atau secara serentak. Dengan kata lain, uji signifikansi persamaan regresi berfungsi untuk menguji apakah pengaruh ketiga variabel bebas, yakni Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga ,
Pengeluaran Konsumsi Pemerintah , dan Pembentukan Modal Tetap Bruto secara bersamaan atau serentak terhadap variabel tak bebas, yaitu PDRB signifikan atau tidak. Jika hasil dari uji signifikansi persamaan regresi menyatakan tidak signifikan, maka model regresi yang telah dihasilkan tidak dapat digunakan untuk mengistimasi nilai dari variabel tak bebas, yaitu PDRB .
menghitung nilai dari derajat bebas pembilang dan derajat bebas penyebut. Berikut rumus untuk menghitung nilai derajat bebas:
Perhatikan bahwa merupakan jumlah sampel dan merupakan jumlah variabel bebas. Untuk menentukan apakah suatu hipotesis diterima atau ditolak, maka dihitung nilai statistik F. Nilai statistik F dihitung dengan rumus:
Langkah-langkah analisis dalam pengujian hipotesis Uji statistik F adalah sebagai berikut:
1. Perumusan Hipotesis
pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Propinsi Sumatera Utara).
2. Kriteria pengujian:
3. Perhitungan Nilai kritis F dan Nilai statistik F ( )
Menghitung nilai kritis F berdasarkan tabel distribusi F dengan tingkat signifikansi . Sebelum menghitung nilai kritis F, terlebih dahulu menghitung nilai dari derajat bebas pembilang dan derajat bebas penyebut . Berikut rumus untuk menghitung nilai derajat bebas:
Setelah nilai derajat bebas pembilang dan nilai derajat bebas penyebut diperoleh, maka untuk melihat nilai kritis F pada tabel distribusi F adalah dengan rumus .
Menghitung nilai dari statistik F( ) dengan menggunakan persamaan (2.22)
4. Pengambilan keputusan
BAB 3
SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET
3.1 Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik (BPS)
Badan pusat statistik (BPS) adalah lembaga negara non departemen. BPS melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh pemerintah antara bidang pertanian, agrarian, pertambangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan, keuangan, pendapatan, dan keagamaan. Selain hal-hal di atas BPS juga bertugas untuk melaksanakan koordinasi dilapangan, kegiatan statistik dari segenap instansi baik dipusat maupun daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan definisi, klasifikasi dan ukuran-ukuran lainnya.
3.1.1 Visi BPS
BPS mempunyai visi menjadikan informasi statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung Sumber Daya Manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang mutakhir.
3.1.2 Misi BPS
3.2 Kedudukan BPS
BPS Propinsi Sumatera Utara adalah Perwakilan BPS RI di Propinsi Sumatera Utara yang berada di bawah dan bertanggung jawab kepada kepala BPS RI dan melaksanakan koordinasi dengan Kepala Daaerah setempat.
3.3 Tugas, Fungsi, dan Kewenangan BPS
Tugas, fungsi, dan kewenangan BPS telah menetapkan dalam Keputusan Presiden RI (Keppres) Nomor 103 Tahun 2001. Dalam menjalankan tugas, fungsi, dan kewenangan seperti tercantum di bawah ini. BPS juga dibatasi oleh 10 prinsip etika perstatistikaan yang tercantum dalam United Nations Fundamental principles of Official Statistics.
3.3.1 Tugas BPS
Tugas BPS Propinsi Sumatera Utara adalah melaksanakan penyelenggaraan statistik dasar di Propinsi Sumatera Utara sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan yang berlaku.
3.3.2 Fungsi BPS
Dalam melaksanakan tugas sebagaimana dimaksud, BPS menyelenggarakan fungsi:
1. Pengkajian, penyusunan, dan perumusan kebijakan dibidang statistik. 2. Pengkoordinasian kegiatan statistik nasional dan regional.
4. Pembinaan dan fasilitasi terhadap kegiatan instansi pemerintah dibidang kegiatan statistik; dan
5. Penyelenggaraan pembinaan dan pelayanan administrasi umum bidang perencanaan umum, ketatausahaan, organisasi, tata laksana, kepegawaian, keuangan, kearsipan, kehumasan, hukum, perlengkapan, dan rumah tangga.
3.3.3 Kewenangan BPS
Dalam menyelenggarakan fungsi sebagaimana dimaksud, BPS mempunyai kewenangan:
1. Penyusunan rencana nasional secara makro dibidangnya.
2. Perumusan kebijakan dibidangnya untuk mendukung pembangunan secara makro.
3. Penetapan sistem informasi dibidangnya.
4. Penetapan dan penyelenggaraan statistik nasional.
5. Kewenangan lain sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan yang berlaku, yaitu:
1. Perumusan dan pelaksanaan kebijakan tertentu dibidang kegiatan statistik.
2. Penyusunan pedoman penyelenggaraan survei statistik sektoral.
3.4 Struktur Organisasi BPS Propinsi Sumatera Utara
tanggung jawab perubahan dipegang sepenuhnya oleh pejabat pimpinan (Kepala Kantor). Selanjutnya mengenai urusan-urusan dalam fungsi organisasi atau perusahaan, pimpinan berwenang kepada pejabat staf (Kepala Bagian) yang memberikan bahan masukan kepada pimpinan dalam pengambilan keputusan dan tidak berwenang memberikan perintah kepada pegawai yang ada dalam organisasi walaupun seorang pegawai termasuk ke dalam satuan organisasi yang dipimpin oleh seorang pejabat lain. Berikut bagan struktur organisasi BPS Propinsi Sumatera Utara.
BAB 4
PENGOLAHAN DATA
4.1 Data dan Pembahasan
Data merupakan suatu bahan mentah yang jika diolah dengan baik melalui berbagai analisis dapat menghasilkan berbagai informasi. Dengan informasi tersebut, dapat diambil keputusan. Data yang baik tentu saja harus mutakhir, cocok (relevant) dengan masalah penelitian dari sumber yang dapat dipertanggung jawabkan. Salah satu kegunaan dari data adalah untuk memperoleh dan mmengetahui gambaran tentang suatu keadaan/permasalahan.
Tabel 4.1
Data Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga, Pengeluaran Konsumsi Pemerintah, Pembentukan Modal Tetap Bruto dan PDRB Propinsi
Sumatera Utara Tahun 2005-2012 2005 139.618,31 74.438,58 11.811,49 22.594,22 2006 160.376,8 87.050,48 14.902,81 24.606,4 2007 181.819,74 105.449,56 16.595,8 29.127,33
2008 117,66 112,96 129,24 129,67
2009 236.353,62 138.634,11 24.286,74 49.982,8 2010 275.056,51 166.416,47 28.652,41 57.013,91 2011 314.372,44 186.169,23 31.951,66 64.576,23 2012 351.118,16 208.170,06 35.228,08 74.148,49
Sumber: Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara dengan:
= PDRB (Milyar Rupiah)
= Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga (Milyar Rupiah) = Pengeluaran Konsumsi Pemerintah (Milyar Rupiah)
= Pembentukan Modal Tetap Bruto (Milyar Rupiah)
4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda
Tabel 4.2
Nilai-Nilai Koefisien Persamaan Regresi Linier Berganda
Tahun
2005 139.618,31 74.438,58 11.811,49 22.594,22 2006 160.376,80 87.050,48 14.902,81 24.606,40 2007 181.819,74 105.449,56 16.595,80 29.127,33
2008 117,66 112,96 129,24 129,67
Lanjutan Tabel 4.2
TAHUN
2005 19.493.272.487,26 5.541.102.192,42 139.511.296,02 510.498.777,41
2006 25.720.717.978,24 7.577.786.068,23 222.093.745,90 605.474.920,96
2007 33.058.417.853,67 11.119.609.704,19 275.420.577,64 848.401.352,93
2008 13.843,88 12.759,96 16.702,98 16.814,31
2009 55.863.033.687,10 19.219.416.455,49 589.845.739,83 2.498.280.295,84
2010 75.656.083.693,38 27.694.441.487,26 820.960.598,81 3.250.585.933,49
2011 98.830.031.031,55 34.658.982.198,79 1.020.908.576,76 4.170.089.481,01
2012 123.283.962.281,79 43.334.773.880,40 1.241.017.620,49 5.497.998.569,28
Jumlah 431.905.532.856,86 149.146.124.746,75 4.309.774.858,41 17.381.346.145,23
Dari tabel 4.2 maka diperoleh hasil sebagai berikut:
= ∑ = 183.413.065.655,166
∑ =1.658.833,24 ∑ = 362.137.524.869,718 ∑ = 966.441,45 ∑ = 61.334.951.046,154 ∑ = 163.558,23 ∑ = 431.905.532.856,86 ∑ = 322.179,05 ∑ = 149.146.124.746,75 ∑ = 1.856.851.263.527,260 ∑ = 4.309.774.858,41
∑ = 314.407.683.859,097 ∑ = 17.381.346.145,23
∑ = 620.669.649.890,246 ̅ =
̅ = ̅ =
Persamaan normal:
∑ ∑ ∑ ∑ 2.3
∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 2.4
∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 2.5
∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 2.6
Dari persamaan normal diatas maka dapat disubstitusi ke dalam nilai – nilai yang bersesuaian, sehingga diperoleh persamaan sebagai berikut :
Nilai-nilai koefisien regresi dicari dengan menggunakan microsoft excel, maka diperolehlah koefisien – koefisien regresi linier bergandanya sebagai berikut:
Dengan demikian, nilai koefisien-koefisien regresi linier berganda disubtitusikan ke dalam persamaan (2.2), sehingga diperoleh model
Nilai – Nilai yang Dibutuhkan Untuk Menghitung Kesalahan Standar Estimasi
Berdasarkan tabel 4.3 di atas, maka dapat dihitung nilai kesalahan bakunya dengan menggunakan rumus (2.7) sebagai berikut:
√∑( )
dengan:
∑( ) = 208.996.582,7
=
TAHUN ̂ ̂ ( ̂)
= bahwa rata-rata PDRB di Propinsi Sumatera Utara menurut jenis penggunaanya yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata PDRB di Propinsi Sumatera Utara yang diperkirakan sebesar .
4.3 Koefisien Determinasi ( )
Untuk mengetahui kemampuan pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto dalam mempengaruhi PDRB di Propinsi Sumatera Utara, maka dapat dilakukan perhitungan sebagai berikut:
Tabel 4.4
Nilai-nilai yang dibutuhkan untuk menghitung nilai koefisien determinasi
TAHUN ̂ ̅ ̅ ( ̂ ̅) ̅
2005 -75530,54305 -67.735,845 5.704.862.933,564 4.588.144.697,864 2006 -52407,13961 -46.977,355 2.746.508.282,133 2.206.871.882,796 2007 -19901,21357 -25.534,415 396.058.301,642 652.006.349,392
2009 26230,24947 28.999,465 688.025.987,006 840.968.970,286
2010 74943,0254 67.702,355 5.616.457.055,734 4.583.608.872,546 2011 107127,4057 107.018,285 11.476.281.058,992 11.452.913.324,341 2012 141923,928 143.764,005 20.142.401.331,549 20.668.089.133,640 Jumlah 0 87.730.571.508,236 87.939.568.090,751
Berdasarkan tabel 4.4 di atas, maka dapat dihitung nilai kesalahan bakunya dengan menggunakan rumus (2.8) sebagai berikut:
∑( ̅)∑ ̅
Dari perhitungan di atas, diperoleh koefisien determinasi adalah sebesar . Hal ini berarti PDRB di Propinsi Sumatera Utara dipengaruhi oleh variabel pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor lain.
4.4 Koefisien Korelasi ( )
Untuk mengetahui keeratan hubungan antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan Pembentukan Modal Tetap Bruto terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara, maka dapat dilakukan perhitungan berdasarkan persamaan (2.9) sebagai berikut:
√
√
Dari hasil perhitungan yang didapat korelasi antara variabel pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto dengan PDRB di Propinsi Sumatera Utara sebesar . Karena nilai korelasi tersebut mendekati 1, maka tingkat keeratan hubungan antara pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto dengan PDRB di Propinsi Sumatera Utara semakin tinggi.
4.4.1 Koefisien Korelasi Antar Variabel Bebas
1. Koefisien korelasi antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga ( dengan Pengeluaran Konsumsi Pemerintah ( .
∑ ∑ ∑
2. Koefisien korelasi antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga ( dengan Pembentukan Modal Tetap Bruto ( .
∑ ∑ ∑
√[ (∑ ) ∑ ][ (∑ ) ∑ ]
√[ ][ ]
3. Koefisien korelasi antara Pengeluaran Konsumsi Pemerintah ( dengan Pembentukan Modal Tetap Bruto ( .
∑ ∑ ∑
4.4.2 Koefisien Korelasi Antara Variabel Bebas dengan Variabel Tak Bebas 1. Koefisien korelasi antara PDRB dengan Pengeluaran Konsumsi
pengeluaran konsumsi rumah tangga juga menurun. Hubungan antara PDRB di Propinsi Sumatera Utara dengan pengeluaran konsumsi rumah tangga sangat kuat, ini ditandai dengan nilai yang tinggi (mendekati 1) yaitu .
2. Koefisien korelasi antara PDRB dengan Pengeluaran Konsumsi Pemerintah ( . searah antara PDRB di Propinsi Sumatera Utara dengan pengeluaran konsumsi pemerintah. Artinya jika PDRB di Propinsi Sumatera Utara meningkat, maka pengeluaran pemerintah juga meningkat. Sebaliknya, jika PDRB di Propinsi Sumatera Utara menurun, maka pengeluaran konsumsi pemerintah juga menurun. Hubungan antara PDRB di Propinsi Sumatera Utara dengan pengeluaran pemerintah tergolong sangat kuat, ini ditandai dengan nilai yang tinggi (mendekati 1) yaitu .
3. Koefisien korelasi antara PDRB dengan Pembentukan Modal Tetap Bruto (
∑ ∑ ∑
√[ ][ ]
Nilai koefisien korelasi yang positif (r > 0) menandakan hubungan yang searah antara PDRB di Propinsi Sumatera Utara dengan pembentukan modal tetap bruto. Artinya jika PDRB di Propinsi Sumatera Utara meningkat, maka pembentukan modal tetap bruto meningkat. Sebaliknya, jika PDRB di Propinsi Sumatera Utara menurun, maka pembentukan modal tetap bruto juga menurun. Hubungan antara PDRB di Propinsi Sumatera Utara dengan pembentukan modal tetap bruto tergolong sangat kuat, ini ditandai dengan nilai yang tinggi (mendekati 1) yaitu .
4.5 Uji Signifikansi Koefisien Regresi Parsial ( Uji Statistik t )
Adapun hipotesis dalam uji statistik ini adalah sebagai berikut:
: Tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas (pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Propinsi Sumatera Utara).
Sesuai dengan bentuk matriks dari dengan 4 variabel (satu variabel
Maka dapat ditentukan nilai varians dari masing-masing koefisien regresi sebagai berikut: (2.18) dan rumus (2.19) sebagai berikut:
Langkah-langkah analisis dalam pengujian hipotesis Uji statistik t adalah sebagai berikut:
1. Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga Perumusan Hipotesis
: Tidak ada pengaruh yang signifikan antara pengeluaran konsumsi rumah tangga terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.
: Ada pengaruh yang signifikan antara pengeluaran konsumsi rumah tangga terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.
Pengambilan Keputusan
Berdasarkan kriteria pengujian nilai yaitu , berarti hipotesis atau .
2. Pengeluaran Konsumsi Pemerintah Perumusan Hipotesis
: Tidak ada pengaruh yang signifikan antara pengeluaran konsumsi pemerintah terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.
: Ada pengaruh yang signifikan antara pengeluaran konsumsi pemerintah terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.
Pengambilan Keputusan
Berdasarkan kriteria pengujian nilai yaitu , berarti hipotesis atau .
3. Pembentukan Modal Tetap Bruto Perumusan Hipotesis
: Tidak ada pengaruh yang signifikan antara pembentukan modal tetap bruto terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.
: Ada pengaruh yang signifikan antara pembentukan modal tetap bruto terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.
4.6 Uji Signifikansi Persamaan Regresi ( Uji Statistik F )
Uji Signifikansi Persamaan Regresi ( Uji Statistik F ) berfungsi untuk menguji apakah pengaruh ketiga variabel bebas, yakni Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga , Pengeluaran Konsumsi Pemerintah , dan Pembentukan Modal Tetap Bruto secara bersamaan atau serentak terhadap variabel tak bebas, yaitu PDRB signifikan atau tidak.
Langkah-langkah analisis dalam pengujian hipotesis Uji statistik F adalah sebagai berikut:
5. Perumusan Hipotesis
: Tidak ada pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari seluruh variabel bebas (pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Propinsi Sumatera Utara).
Pengambilan keputusan
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengertian Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam desain yang disetujui, menginstal dan memulai sistem baru atau sistem yang diperbaiki.
Tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming. Dalam pengolahan data pada tulisan ini penulis menggunakan perangkat lunak (software) sebagai implementasi sistem yaitu IBM SPSS Statistics 22 dalam masalah memperoleh hasil perhitungan.
5.2 SPSS (Statistical Product and Service Solution) dan Komputer Statistik.
Saat ini banyak beredar berbagai paket program komputer statistik, dari yang
‘kuno’ dan berbasis DOS seperti Microstat sampai yang berbasis Windows seperti
SPSS, SAS, Statistica dan lainnya. Dari berbagai software khusus statistik yang beredar sekarang, SPSS adalah yang paling popular dan paling banyak digunakan pemakai diseluruh dunia.
SPSS yang tadinya ditujukan bagi pengolahan data statistik untuk ilmu soial (SPSS saat itu adalah singkatan dari Statistical Package for the Social Sciences), sekarang diperluas untuk melayani berbagai jenis user, seperti untuk proses produksi dipabrik, riset-riset ilmu sains dan lainnya. Sehingga sekarang kepanjangan SPSS adalah Statistical Product and Service Solution.
5.3 Mengoperasikan SPSS
Secara umum ada tiga tahapan yang harus dilakukan dalam mengoperasikan SPSS supaya hasil yang diperoleh berdayaguna yaitu: tahap Penyiapan Data yang mencakup Pemasukan Data (input), Penyuntingan Data (editing), Penyimpanan Data, tahap Proses Analisis Data dan tahap Analisis Data.
Langkah-langkah yang dilakukan dalam menyelesaikan program regresi linier berganda dengan SPSS sesuai dengan data dalam penulisan ini adalah sebagai berikut:
1. Aktifkan program SPSS pada Windows dengan perintah Start lalu All Program, pilih IBM SPSS Statistics dan pilih IBM SPSS Statistics 22.
2. Pemasukan data ke SPSS
Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
Buka lembar kerja baru dari menu file, pilih menu new, lalu klik data.
Gambar 5.2 Tampilan Data View pada SPSS
Setelah itu klik pada Variable View yang ada dipojok kiri bawah (sebelah Data View) untuk pengisian variabel.
Pengisian Variabel:
1. Pada kolom Name ketik nama variabel yaitu Y, X1, X2 dan X3. 2. Pada kolom Type isikan type data dari keempat variabel tersebut.
Apakah Numeric, Comma, Dot, Scientific Notation, Date, Dollar, Custom, Currency, String. Karena keempat variabel berupa data yang berbentuk angka, maka pilih type data Numeric pada setiap variabel. 3. Pada kolom Width, atur berapa digit atau karakter data yang dapat
dimasukkan. Untuk keseragaman ketik 8 pada setiap variabel.
4. Pada kolom Decimals isi jumlah angka dibelakang koma. Untuk keseragaman ketik 3 pada setiap variabel.
5. Pada kolom Label ketikkan keterangan dari setiap variabel. Y = PDRB, X1 = Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga, X2 = Pengeluaran Konsumsi Pemerintah, X3 = Pembentukan Modal Tetap Bruto.
6. Pada kolom Values dan Missing diabaikan saja, karena tidak ada data yang ingin dijelaskan dan tidak ada data yang kosong.
7. Pada kolom Columns isikan lebar kolom data. Untuk keseragaman ketik 8 pada setiap variabel.
8. Pada kolom Align atur perataan tampilan data. Apakah Left, Center, atau Right. Untuk keseragaman pilih Right pada setiap variabel.
Gambar 5.4 Tampilan Pengisian Variable View pada SPSS Setelah pengisian variabel selesai, klik Data View dan isikan data pada kolom yang sudah didefiniskan sebelumnya, dengan tampilan pada gambar berikut:
3. Penyimpanan Data
Data yang diisi dalam SPSS kemudian disimpan dengan langkah-langkah sebagai berikut: Klik menu file, pilih submenu Save as lalu ketik nama file yang hendak disimpan, pilih direktori tempat penyimpanan data klik Save.
5.4 Pengolahan Data Regresi Linier Berganda dalam SPSS
1. Dalam menu SPSS, pilih menu Analyze, lalu pilih submenu Regression, lalu pilih Linier.
2. Setelah tampilan kotak dialog muncul, masukkan variabel Y (PDRB) ke kolom Dependent dan variabel X1(Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga), X2 (Pengeluaran Konsumsi Pemerintah), X3 (Pembentukan Modal Tetap Bruto) ke kolom Independent seperti gambar dibawah ini:
Gambar 5.7 Tampilan Kotak Dialog Regresi
3. Klik tombol Statistics yang berada di kanan atas dan pilih Estimates, Model fit, dan Descriptive.
4. Klik Continue dan selanjutnya pilih Plots. Atur seperti gambar dibawah ini:
Gambar 5.9 Tampilan Kotak Dialog Regresi Plots
5. Klik Continue lalu klik Save dan pilih Unstandaridized pada Predicted Values. Kemudian klik Continue.
BAB 6
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengolahan data, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Persamaan regresi linier berganda yang diperoleh adalah:
2. Koefisien determinasi ( ) sebesar 0,99 8 berarti 99,8% PDRB di Propinsi Sumatera Utara dipengaruhi oleh
variabel pengeluaran konasumsi rumah tangga, pengeluaran pemerintah, dan pembentukan modal tetap bruto, dan 2% dipengaruhi faktor lain. 3. Uji Statistik menunjukkan bahwa variabel pengeluaran konsumsi rumah
tangga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara, sedangkan variabel pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.
6.2 Saran
DAFTAR PUSTAKA
[USU] Universitas Sumatera Utara, FMIPA, 2013. Panduan Tata Cara Penulisan Skripsi dan Tugas Akhir. FMIPA USU, Edisi Kedua, Medan.
Algifari. 2000. Analisis Regresi Teori, Kasus dan Solusi, Edisi Kedua, BPFE. Gio, Prana Ugiana.2013. Aplikasi Statistika Dalam SPSS. Medan: USU Press. Sirojuzilam. 2008. Disparitas Ekonomi dan Perencanaan Regional. Pustaka
Bangsa Press
Sudarmanto.2005. Analisis Regresi Linier Berganda Dengan SPSS. Graha Ilmu. Yogyakarta
Sudjana,M.A. M.Sc.2005. Metode Statistika. Edisi keenam. Bandung: Tarsito. Sukirno, Sadono. 2006. Ekonomi Pembangunan. Jakarta: Kencana
Sumatera Utara Dalam Angka 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013. Sumatera Utara: BPS
