HasilPenaksiranModel dengan 2SLS

(1)

Hasil Penaksiran Model dengan

2SLS

• Setelah

memenuhi

semua

uji

asumsi,

hasil

penaksiran model pada masing-masing persamaan

adalah sebagai berikut.

a. SEKTOR PERTANIAN

R-Square = 78.82%; Pr > F = <.0001; Fhitung = 48.37

• Bobot pada masing-masing variabel dalam principal component 1 adalah sebagai berikut.

PC1 = 0.578 Z₁+ 0.575 Z₂ + 0.579 Z₃

Variabel Penaksiran Parameter

Standart

Error thitung Prob > |T|

Label Variabel Intercept PC1 16.64636 0.409294 0.058847 0.093738 177.58 6.96 <.0001 <.0001 Intercept Principal Component 1

(2)

Lanjutan-Sektor Pertanian

• Persamaan model hasil penaksiran 2SLS antara variabel

ln(PDRBP) dengan PC1 adalah sebagai berikut.

Ln(PDRBPt)= 16.64636+ 0.409294 PC1

Ln(PDRBP

_t

) = 16.64636+ 0.409294 (0.578 Z

₁

+ 0.575 Z

₂

+

0.579 Z

₃

)

Ln(PDRBP ) = 16.64636 + 0.236571932 Z + 0.23534405

Ln(PDRBP

_t

) = 16.64636 + 0.236571932 Z

₁

+ 0.23534405

Z

₂

+ 0.236981226 Z

₃

Ln(PDRBP

_t

) = 16.64636 + 3.190256104 ln(WGP) +

5.969420321 ln(BMD) + 3.02809506 ln(BBJ)

PDRBP

_t

= 16.64636WGP

3.190256104

_BMD

5.969420321

BBJ

3.02809506

(3)

• Interpretasi Model Sektor Pertanian

– Penerapan principal component regression untuk menghilangkan multikolinearitas pada model PDRB sektor pertanian diperoleh nilai koefisien determinasi yang masih cukup baik, yaitu sebesar 78.82%.

– Kenaikan upah sektor pertanian sebesar 1% akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor pertanian

Lanjutan-Sektor Pertanian

mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor pertanian sebesar 3.19% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

– Kenaikan pengeluaran untuk belanja modal serta pengeluaran untuk belanja barang dan jasa masing-masing sebesar 1% akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor pertanian masing-masing sebesar 5.97% dan 3.03% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

(4)

b. SEKTOR PERTAMBANGAN

Standart

Label Variabel Intercept diffln_TKT diffln_BPG 0.152811 0.672254 -0.04907 0.137171 0.140362 0.268612 1.11 4.79 -0.18 0.2871 0.0004 0.85816 Intercept Jumlah tenaga kerja sektor pertambangan Belanja Pegawai R-Square = 68.7%; Pr > F = 0.0009; F_hitung= 13.10

Tabel di atas menunjukkan variabel differencing

ln(BPG) tidak signifikan secara statistik. Sehingga

model persamaannya menjadi sebagai berikut.

Ln(PDRBT

_t

*)

**= 0.152811+ 0.672254 ln(TKT*)**

(5)

• Interpretasi Model Sektor Pertambangan

– Penerapan

First

difference

equation

untuk

menghilangkan autokorelasi pada model PDRB

sektor pertambangan diperoleh nilai koefisien

determinasi

yang

masih

cukup

baik,

yaitu

sebesar 68.7%.

Lanjutan-Sektor Pertambangan

sebesar 68.7%.

– Kenaikan tenaga kerja di sektor pertambangan

sebesar 1% akan mengakibatkan kenaikan nilai

PDRB

sektor

pertambangan

sebesar

0.67%

dengan asumsi variabel lainnya tetap.

(6)

c. SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN

Standart

Label Variabel Intercept PC1 17.05233 0.429601 0.063113 0.097140 6.81 175.54 <.0001 <.0001 Intercept Principal Component 1 R-Square = 78.09%; Pr > F = <.0001; F_hitung= 46.33

• Bobot pada masing-masing variabel dalam principal component 1

adalah sebagai berikut.

PC1 = 0.307 Z₁+ 0.546 Z₂ + 0.553 Z₃+ 0.549 Z₄

• Persamaan model hasil penaksiran 2SLS antara variabel ln(PDRBI) • Persamaan model hasil penaksiran 2SLS antara variabel ln(PDRBI)

dengan PC1 adalah sebagai berikut.

Ln(PDRBI_t) = 17.05233 + 0.429601 PC1 Ln(PDRBI_t) = 17.05233 + 0.429601 (0.307 Z₁ + 0.546 Z₂ + 0.553 Z₃ + 0.549 Z₄) Ln(PDRBI_t) = 17.05233 + 0.131887507 Z₁ + 0.234562146 Z₂+ 0.237569353 Z₃+ 0.235850949 Z₄ Ln(PDRBI_t) = 17.05233 + 4.397089006 ln(TKI) + 5.949587597 ln(BMD) + 3.03561002 ln(BBJ) + 2.865129997 ln(BPG) PDRBI_t = 17.05233TKI4.397089006_BMD5.949587597_BBJ3.03561002 BPG2.865129997

(7)

• Interpretasi Model Sektor Industri Pengolahan

– Penerapan principal component regression untuk menghilangkan multikolinearitas pada model PDRB sektor industri pengolahan diperoleh nilai koefisien determinasi yang masih cukup baik, yaitu sebesar 78.09%.

– Kenaikan tenaga kerja di sektor industri pengolahan

sebesar 1% akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB

Lanjutan-Sektor Industri Pengolahan

sebesar 1% akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor industri pengolahan sebesar 4.39% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

– Kenaikan untuk pengeluaran belanja modal, pengeluaran

untuk belanja barang dan jasa, serta pengeluaran untuk

belanja pegawai masing-masing sebesar 1% akan

mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor industri pengolahan masing-masing sebesar 5.95%, 3.4%, dan 2.87% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

(8)

d. SEKTOR LISTRIK, GAS, DAN AIR BERSIH

Standart

Label Variabel Intercept ln_TKL ln_BBJ 3.912442 0.097210 0.480230 1.911929 0.162018 0.027144 2.05 0.60 17.69 0.0633 0.5597 <.0001 Intercept

Jumlah tenaga kerja sektor listrik

Belanja Barang dan Jasa

R-Square = 0.96570; Pr > F = <.0001; F

_hitung

= 168.90

Tabel di atas menunjukkan ln(TKL) tidak signifikan

secara statistik.

Sehingga

model

persamaannya

menjadi

sebagai

berikut.

Ln(PDRBL

_t

) = 3.912442+ 0.480230 BBJ

PDRBL

= 3.912442BBJ

0.480230

(9)

• Interpretasi Model Sektor Listrik, Gas, dan Air

Bersih

– Model PDRB sektor listrik, gas, dan air bersih memiliki

hasil penaksiran yang sangat baik baik, sebagaimana terlihat dari nilai koefisien determinasi (R2_{) sebesar} 0.92439.

Lanjutan-Sektor Listrik, Gas, dan Air Bersih

– Variabel pengeluaran untuk belanja barang dan jasa

mempunyai hubungan yang positif dengan besarnya nilai PDRB sektor listrik, gas, dan air bersih, dalam artian kenaikan pengeluaran untuk belanja barang dan jasa sebesar 1 % akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor listrik, gas, dan air bersih sebesar 0.48% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

(10)

e. SEKTOR BANGUNAN

Variabel Penaksiran Parameter Standart Error thitung Prob > |T| Label Variabel Intercept PC1 15.32469 0.246917 0.057210 0.092165 166.27 4.32 <.0001 0.0008 Intercept Principal Component 1 R-Square = 58.89%; Pr > F = 0.0008; F_hitung= 18.63

PC1 = 0.419 Z₁+ 0.520 Z₂ + 0.530 Z₃ + 0.523 Z₄

Persamaan model hasil penaksiran 2SLS antara variabel ln(PDRBL)

1 2 3 4

• Persamaan model hasil penaksiran 2SLS antara variabel ln(PDRBL)

Ln(PDRBB_t) = 15.32469 + 0.246917 PC1 Ln(PDRBB_t) = 15.32469 + 0.246917 (0.419 Z₁+ 0.520 Z₂ + 0.530 Z₃ + 0.523 Z₄) Ln(PDRBB_t) = 15.32469 + 0.103458223 Z₁ + 0.12839684 Z₂+ 0.13086601 Z₃+ 0.129137591 Z₄ Ln(PDRBB_t) = 15.32469 + 3.434919 ln(TKB) + 3.256741 ln(BMD) + 1.672178 ln(BBJ) + 1.56877 ln(BPG) PDRBB = 15.32469TKB3.434919_BMD3.256741_BBJ1.672178_BPG1.56877

(11)

• Interpretasi Model Sektor Bangunan

– Penerapan principal component regression untuk menghilangkan multikolinearitas pada model PDRB sektor bangunan diperoleh nilai koefisien determinasi yang masih cukup baik, yaitu sebesar 58.89%.

– Kenaikan tenaga kerja di sektor bangunan sebesar 1%

akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor bangunan

Lanjutan-Sektor Bangunan

akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor bangunan sebesar 3.43% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor bangunan masing-masing sebesar 3.27%, 1.67%, dan 1.57% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

(12)

f. SEKTOR PERDAGANGAN

Standart

Label Variabel Intercept ln_TKD ln_BMD ln_BPG -20.3539 1.043280 1.128483 -0.09718 25.34720 1.788317 0.381150 0.193256 -0.80 0.58 2.96 -0.50 0.4390 0.5714 0.013 0.625 Intercept Jumlah tenaga kerja sektor perdagangan Belanja Modal Belanja Pegawai

R-Square = 0.81414; Pr > F = 0.0002; F

= 16.06

R-Square = 0.81414; Pr > F = 0.0002; F

_hitung

= 16.06

Tabel di atas menunjukkan ln(TKD) dan ln(BPG)

tidak signifikan secara statistik. Sehingga model

persamaannya menjadi sebagai berikut.

Ln(PDRBD

_t

)

= -20.3539+ 1.128483ln_BMD

(13)

• Interpretasi Model Sektor Perdagangan

– Model PDRB sektor perdagangan memiliki hasil

penaksiran

yang

cukup

baik,

sebagaimana

terlihat dari nilai koefisien determinasi (R

2

)

sebesar 0.81414.

– Variabel

pengeluaran

untuk

belanja

modal

Lanjutan-Sektor Perdagangan

– Variabel

pengeluaran

untuk

belanja

modal

mempunyai

hubungan

yang

positif

dengan

besarnya nilai PDRB sektor perdagangan, dalam

artian kenaikan pengeluaran untuk belanja modal

sebesar 1 % akan mengakibatkan kenaikan nilai

PDRB sektor perdagangan sebesar 1.128483%

dengan asumsi variabel lainnya tetap.

(14)

g. SEKTOR TRANSPORTASI

Variabel Penaksiran Parameter Standart Error thitung Prob > |T| Label Variabel Intercept PC1 15.62909 0.373432 0.06642 0.042211 235.31 8.85 <.0001 <.0001 Intercept Principal Component 1 R-Square = 85.76%; Pr > F = <.0001; F_hitung= 78.26

PC1 = 0.382 Z1 + 0.529 Z2 + 0.537 Z3 + 0.535 Z4 PC1 = 0.382 Z1 + 0.529 Z2 + 0.537 Z3 + 0.535 Z4

• Persamaan model hasil penaksiran 2SLS antara variabel ln(PDRBA)

Ln(PDRBA_t) = 15.62909 + 0.373432 PC1 Ln(PDRBA_t) = 15.62909 + 0.373432 (0.382 Z₁+ 0.529 Z₂ + 0.537 Z₃ + 0.535 Z₄) Ln(PDRBA_t) = 15.62909 + 0.142651024 Z₁ + 0.197545528 Z₂+ 0.200532984 Z₃+ 0.19978612 Z₄ Ln(PDRBA_t) = 15.62909 + 6.268193 ln(TKA) + 5.010674 ln(BMD) + 2.562367 ln(BBJ) + 2.427013 ln(BPG) PDRBA =15.62909TKA6.268193_BMD5.010674_BBJ2.562367 _BPG2.427013

(15)

• Interpretasi Model Sektor Transportasi

– Penerapan principal component regression untuk menghilangkan multikolinearitas pada model PDRB sektor transportasi diperoleh nilai koefisien determinasi yang masih baik, yaitu sebesar 85.76%.

– Kenaikan tenaga kerja di sektor transportasi sebesar 1%

akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor

Lanjutan-Sektor Transportasi

akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor

transportasi sebesar 6.27% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

untuk belanja barang dan jasa, serta pengeluaran untuk belanja pegawai masing-masing sebesar 1 % akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor transportasi masing-masing sebesar 5.01%, 2.56%, dan 2.43% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

(16)

h. SEKTOR LEMBAGA KEUANGAN DAN JASA PERUSAHAAN Variabel Penaksira n Parameter Standart Error thitung Prob > |T| Label Variabel Intercept PC1 15.51769 0.356601 0.116149 0.087337 133.60 4.08 <.0001 0.0013 Intercept Principal Component 1 R-Square = 56.19%; Pr > F = 0.0013; F_hitung= 16.67

PC1 = 0.390 Z + 0.664 Z + 0.638 Z PC1 = 0.390 Z₁+ 0.664 Z₂ + 0.638 Z₃

• Persamaan model hasil penaksiran 2SLS antara variabel ln(PDRBK)

Ln(PDRBK_t) = 15.51769 + 0.356601 PC1 Ln(PDRBK_t) = 15.51769 + 0.356601 (0.390 Z₁+ 0.664 Z₂ + 0.638 Z₃) Ln(PDRBK_t) = 15.51769 + 0.13907439 Z₁ + 0.236783064 Z₂+ 0.227511438 Z₃ Ln(PDRBK_t) = 15.51769 + 2.739844 ln(TKK) + 6.00592 ln(BMD) + 2.763821 ln(BPG) PDRBK = 15.51769 TKK2.739844_BMD6.00592_BPG2.763821

(17)

• Interpretasi Model Sektor Lembaga Keuangan dan Jasa

Perusahaan

– Penerapan principal component regression untuk menghilangkan multikolinearitas pada model PDRB sektor lembaga keuangan dan jasa perusahaan diperoleh nilai koefisien determinasi yang cukup baik, yaitu sebesar 56.19%.

– Kenaikan tenaga kerja di sektor lembaga keuangan dan jasa

Lanjutan-Sektor Lembaga Keuangan dan Jasa Perusahaan

– Kenaikan tenaga kerja di sektor lembaga keuangan dan jasa

perusahaan sebesar 1% akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor lembaga keuangan dan jasa perusahaan sebesar 2.74% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

– Kenaikan untuk pengeluaran belanja modal dan pengeluaran

untuk belanja pegawai masing-masing sebesar 1 % akan

mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor lembaga

keuangan dan jasa perusahaan masing-masing sebesar 6.01% dan 2.76%, dengan asumsi variabel lainnya tetap.

(18)

i. SEKTOR JASA - JASA

R-Square = 80.42%; Pr > F = <.0001; F_hitung= 53.39

PC1 = 0.194 Z + 0.564 Z + 0.571 Z + 0.564 Z Variabel Penaksiran Parameter Standart Error thitung Prob > |T| Label Variabel Intercept PC1 16.04963 0.349591 0.073861 0.047843 217.29 7.31 <.0001 <.0001 Intercept Principal Component 1 PC1 = 0.194 Z₁+ 0.564 Z₂ + 0.571 Z₃ + 0.564 Z₄

• Persamaan model hasil penaksiran 2SLS antara variabel ln(PDRBJ)

Ln(PDRBJ_t) = 16.04963 + 0.349591 PC1 Ln(PDRBJ_t) = 16.04963 + 0.349591 (0.194 Z₁+ 0.564 Z₂ + 0.571 Z₃ + 0.564 Z₄) Ln(PDRBJ_t) = 16.04963 + 0.067820654 Z₁ + 0.197169324 Z₂+ 0.199616461 Z₃+ 0.197169324 Z₄ Ln(PDRBJ_t) = 16.04963 + 2.97441 ln(TKJ) + 5.001132 ln(BMD) + 2.550656 ln(BBJ) + 2.395224 ln(BPG) PDRBJ =16.04963TKJ2.97441_BMD5.001132_BBJ2.550656_BPG2.395224

(19)

• Interpretasi Model Sektor Jasa-Jasa

– Penerapan principal component regression untuk menghilangkan multikolinearitas pada model PDRB sektor lembaga jasa-jasa diperoleh nilai koefisien determinasi yang baik, yaitu sebesar 80.42%.

– Kenaikan tenaga kerja di sektor jasa-jasa sebesar 1% akan

Lanjutan-Sektor Jasa-Jasa

mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor jasa-jasa sebesar 2.97% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

mengakibatkan kenaikan nilai PDRB sektor jasa-jasa masing-masing sebesar 5.00%, 2.55%, dan 2.39% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

(20)

j. PDRB TOTAL PROPINSI JAWA TIMUR

R-Square = 99.93%; Pr > F = <.0001; F_hitung= 19261.3

PC1 = 0.330 Z + 0.335 Z + 0.338 Z + 0.332 Z + 0.321 Z + 0.332 Z

Standart

Label Variabel Intercept PC1 18.30236 0.005393 3393.57 0.002254 <.0001 138.79 0.312768 <.0001 Intercept Principal Component 1 PC1 = 0.330 Z₁ + 0.335 Z₂ + 0.338 Z₃ + 0.332 Z₄ + 0.321 Z₅+ 0.332 Z₆ + 0.337 Z₇ + 0.337 Z₈ + 0.336 Z₉

• Persamaan model hasil penaksiran 2SLS antara variabel ln(PDRB)

Ln(PDRB_t) = 18.30236 + 0.005393 (0.330 Z₁+ 0.335 Z₂ + 0.338 Z₃ + 0.332 Z₄ + 0.321 Z₅+ 0.332 Z₆ + 0.337 Z₇ + 0.337 Z₈+ 0.336 Z₉) Ln(PDRB_t) = 18.30236 + 0.00177969 Z₁ + 0.001806655 Z₂+ 0.001822834 Z₃+ 0.001790476 Z₄+ 0.001731153 Z₅+ 0.001790476 Z₆ + 0.001817441 Z₇ + 0.001817441 Z₈+ 0.001812048 Z

(21)

Lanjutan-PDRB TOTAL

Ln(PDRB_t) = 18.30236 + 0.036859 ln(PDRBP) + 0.023679 ln(PDRBT) + 0.035122 ln(PDRBI) + 0.028799 ln(PDRBL) + 0.031609 ln(PDRBB) + 0.030586 ln(PDRBD) + 0.03738 ln(PDRBA) + 0.033896 ln(PDRBK) + 0.034536 ln(PDRBJ) PDRB_t = 18.30236PDRBP0.036859_PDRBT0.023679_PDRBI0.035122 PDRBL0.028799PDRBB0.031609PDRBD0.030586PDRBA0.03738 PDRBK0.033896 _PDRBJ0.034536

• Interpretasi Model PDRB Total

– Penerapan principal component regression untuk menghilangkan multikolinearitas pada model PDRB Total diperoleh nilai koefisien determinasi yang sangat baik, yaitu sebesar 99.93%.

– Kenaikan pada sektor pertanian, sektor pertambangan, sektor industri

pengolahan, sektor listrik-gas-dan air bersih, sektor bangunan, sektor perdagangan, sektor transportasi, sektor lembaga keuangan dan jasa perusahaan, serta sektor jasa-jasa masing-masing sebesar 1% akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB total masing-masing sebesar 0.037%, 0.024%, 0.035%, 0.029%, 0.032%, 0.031%, 0.037%, 0.034%, dan 0.035% dengan asumsi variabel lainnya tetap.

(22)

KESIMPULAN DAN SARAN

Bagian IV

(23)

KESIMPULAN

1. Model persamaan simultan pada sektor pertanian

adalah sebagai berikut.

PDRBP_t =16.64636WGP3.190256104_BMD5.969420321 _BBJ3.02809506

Faktor yang mempengaruhi adalah upah di sektor

pertanian, pengeluaran untuk belanja modal, dan

pengeluaran untuk belanja barang dan jasa.

2. Model persamaan simultan pada sektor pertambangan

adalah sebagai berikut.

PDRBT_t* = 0.152811 TKT*0.672254

Faktor yang mempengaruhi adalah tenaga kerja di

sektor pertambangan.

(24)

KESIMPULAN

– (Lanjutan)

3. Model

persamaan

simultan

pada

sektor

industri

pengolahan adalah sebagai berikut.

PDRBI_t=17.05233TKI4.397089006BMD5.949587597BBJ3.03561002BPG2.865129997

Faktor yang mempengaruhi adalah tenaga kerja di

sektor industri pengolahan, pengeluaran untuk belanja

modal, pengeluaran untuk belanja barang dan jasa,

serta pengeluaran untuk belanja pegawai.

4. Model persamaan simultan pada sektor listrik, gas, dan

air bersih adalah sebagai berikut.

PDRBL_t = 3.912442BBJ0.480230

Faktor yang mempengaruhi adalah pengeluaran untuk

belanja barang dan jasa.

(25)

KESIMPULAN

– (Lanjutan)

5. Model persamaan simultan pada sektor bangunan

adalah sebagai berikut.

PDRBB_t=15.32469TKB3.434919BMD3.256741BBJ1.672178BPG1.56877

Faktor yang mempengaruhi adalah tenaga kerja di

sektor bangunan, pengeluaran untuk belanja modal,

pengeluaran untuk belanja barang dan jasa, serta

pengeluaran untuk belanja pegawai.

6. Model

persamaan

simultan

pada

sektor

perdagangan adalah sebagai berikut.

PDRBD_t = -20.3539BMD 1.128483

Faktor yang mempengaruhi adalah pengeluaran

untuk belanja modal.

(26)

KESIMPULAN

– (Lanjutan)

7. Model persamaan simultan pada sektor transportasi dan

angkutan adalah sebagai berikut.

PDRBA_t=15.62909TKA6.268193_BMD5.010674_BBJ2.562367 _BPG2.427013

Faktor yang mempengaruhi adalah tenaga kerja di sektor transportasi dan angkutan, pengeluaran untuk belanja modal, transportasi dan angkutan, pengeluaran untuk belanja modal, pengeluaran untuk belanja barang dan jasa, serta pengeluaran untuk belanja pegawai.

8. Model persamaan simultan pada sektor lembaga keuangan dan jasa perusahaan adalah sebagai berikut.

PDRBK_t = 15.51769 TKK2.739844_BMD6.00592_BPG2.763821

Faktor yang mempengaruhi adalah tenaga kerja di sektor lembaga keuangan dan jasa perusahaan, pengeluaran untuk belanja modal, serta pengeluaran untuk belanja pegawai.

(27)

KESIMPULAN

– (Lanjutan)

9. Model persamaan simultan pada sektor jasa-jasa adalah sebagai berikut.

PDRBJ_t=16.04963TKJ2.9744_BMD5.001132_BBJ2.550656_BPG2.395224

Faktor yang mempengaruhi adalah tenaga kerja di sektor jasa-jasa, pengeluaran untuk belanja modal, pengeluaran untuk belanja pengeluaran untuk belanja modal, pengeluaran untuk belanja barang dan jasa, serta pengeluaran untuk belanja pegawai.

10. Model persamaan simultan pada PDRB Total Propinsi Jawa Timur adalah sebagai berikut.

PDRB_t=18.30236PDRBP0.036859_PDRBT0.023679_PDRBI0.035122_PDRBL0.028799_PDRBB0.031609

PDRBD0.030586_PDRBA0.03738_PDRBK0.033896_PDRBJ0.034536

Sembilan sektor dalam PDRB berpengaruh terhadap nilai PDRB Total Propinsi Jawa Timur.

(28)

SARAN

1. Dalam penelitian ini terdapat dua variabel penting

yang tidak dimasukkan, yaitu investasi swasta dan

investasi

pemerintah

daerah.

Sehingga

untuk

penelitian selanjutnya sebaiknya memasukkan dua

variabel ini.

2. Dalam

penelitian

ini

data

yang

digunakan

2. Dalam

penelitian

ini

data

yang

digunakan

merupakan data time series mulai tahun 1992

sampai dengan tahun 2007, dimana pada sekitaran

tahun 1998 terjadi krisis moneter di Indonesia,

sehingga kemungkinan material data pada sekitaran

tahun itu kurang bagus. Sehingga untuk penelitian

selanjutnya sebaiknya menggunakan data triwulanan

setelah krisis moneter berlalu.

(29)

DAFTAR PUSTAKA

• Bappenas, 2006. Laporan Hasil Kajian Penyusunan Model Perencanaan Lintas Wilayah dan Lintas Sektor. Diakses dalam

www.bappenas.go.id/.../laporan- hasil-kajian-tahun-2006-penyusunan-model-perencanaan-lintas-wilayah-dan-lintas-sektor/ pada 4 desember 2009.

• BPS, 1996. Pedoman Praktik Perhitungan PDRB Kabupaten/Kota madya Buku I. Badan Pusat Statistik. Jakarta.

• BPS, 1996. Pedoman Praktik Perhitungan PDRB Kabupaten/Kota madya Buku II. Badan Pusat Statistik. Jakarta.

• BPS, 2002. Pendapatan Nasional Indonesia 1998 – 2001. Badan Pusat Statistik. Jakarta.

Statistik. Jakarta.

• BPS, 2007. Jawa Timur dalam Angka Tahun 2007. Badan Pusat Statistik Propinsi Jatim. Surabaya.

• Gujarati, D. N., 1995. Basic Econometrics. Third Edition. Mc Graw-Hill, Inc. New York.

• http://id.wikipedia.org/, 2010. Pembangunan Ekonomi diakses 9 Februari 2010 jam 06.27 WIB.

• Koutsoyiannis, A., 1977. Theory of econometrics : an introductory exposition of econometric methods. Macmillan. London.

• Kuncoro, Mudrajad. 2001. Metode Kuantitatif: Teori dan Aplikasi untuk Bisnis dan Ekonomi. UPP AMP YKPN. Yogjakarta.

(30)

DAFTAR PUSTAKA

– (Lanjutan)

• Harahap, L.M., 2002. Analisis Perkembangan Sektoral dalam Kegiatan

Pembangunan Ekonomi Wilayah di Kabupaten Langkat. Tesis Magister, Universitas

Sumatera Utara. Medan.

• Nurrochmat, D.R., Sudradjat, A., Ramdan, H., Haryadi, D., dan D.S. Irawanto Eds., 2007. Reposisi Kehutanan Indonesia. Departemen Kehutanan. Jakarta.

• Rahutomo, 2007. Analisis Perubahan Struktur Ekonomi dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi PDRB di Propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Tugas Akhir Sarjana, Universitas Sebelas Maret. Solo.

• Sarwoko, 2005. Dasar-Dasar Ekonometrika. Penerbit ANDI. Yogyakarta.

• Siregar, H., dan Sukwika, T., 2001. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kinerja Pasar

Tenaga Kerja dan Implikasi Kebijakannya Terhadap Sektor Pertanian di Kabupaten Bogor. Makalah Riset, Institut Pertanian Bogor (IPB). Bogor.

• Sumodiningrat, G., 2002. Ekonometrika Pengantar. BPFE. Yogyakarta.

• Supranto, J. 1995. Ekonometrik Buku Dua. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Jakarta.

(31)