• Tidak ada hasil yang ditemukan

Halaman ini sengaja dikosongkan

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Halaman ini sengaja dikosongkan"

Copied!
14
0
0

Teks penuh

(1)

(2)

156

Halaman ini sengaja dikosongkan

(3)

Lampiran 1 Hasil pengujian antara fixed effect dengan random effect (Uji Hausman) untuk model peran pendidikan terhadap kemiskinan di Indonesia, tahun 2007-2010.

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: OVERALL

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 14,523092 4 0,0058

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

AMH -0,111538 -0,317733 0,009992 0,0391

APS -0,265089 -0,148938 0,001158 0,0006

LOG(RLS) -0,144467 -0,130398 0,000188 0,3048

REDUA -0,190344 -0,200336 0,000053 0,1688

Lampiran 2 Uji asumsi homoskedastisitas dan autokorelasi model peran pendidikan terhadap kemiskinan di Indonesia, tahun 2007-2010

Identifikasi Indonesia

Homoskedastisias Sum squared resid

Unweighted Statistics 0,0095

Weighted Statistics 0,0088

SSRW < SSRUw

Terdapat heteroskedastisitas Autokorelasi

α k N dL dU DW

5 % 4 132 1,6539 1,7786 1,6768 dL < DW < dU Tidak dapat ditentukan

(4)

158

Lampiran 3 Hasil estimasi terbaik untuk model peran pendidikan terhadap kemiskinan di Indonesia, tahun 2007-2010.

Dependent Variable: POV100

Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 09/04/12 Time: 21:21

Sample: 2007 2010 Periods included: 4

Cross-sections included: 33

Total panel (balanced) observations: 132

Linear estimation after one-step weighting matrix

Cross-section SUR (PCSE) standard errors & covariance (d.f. corrected)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0,318951 0,173443 1,838935 0,0690

AMH -0,272531 0,132864 -2,051203 0,0430

APS -0,310393 0,079523 -3,903207 0,0002

LOG(RLS) -0,131849 0,019851 -6,641955 0,0000

R_EDU_A -0,184529 0,031972 -5,771567 0,0000

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

Weighted Statistics

R-squared 0,996064 Mean dependent var 0,248905

Adjusted R-squared 0,994573 S.D. dependent var 0,153400 S.E. of regression 0,009630 Sum squared resid 0,008810

F-statistic 667,8674 Durbin-Watson stat 2,046803

Prob(F-statistic) 0,000000

Unweighted Statistics

R-squared 0,989911 Mean dependent var 0,158548

Sum squared resid 0,009501 Durbin-Watson stat 1,676797

Lampiran 4

(5)

Lampiran 5 Hasil estimasi efek lintas-daerah dari model efek tetap model peran pendidikan terhadap kemiskinan di Indonesia, tahun 2007-2010.

ID Provinsi Efek

Indonesia 0,3190

1 _AC Nangroe Aceh Darussalam 0,1098

2 _SU Sumatera Utara 0,0130

3 _SB Sumatera Barat (0,0030)

4 _RI Riau (0,0333)

5 _JA Jambi (0,0661)

6 _SS Sumatera Selatan 0,0138

7 _BE Bengkulu 0,0541

8 _LA Lampung 0,0540

9 _BB Bangka Belitung (0,1126)

10 _KR Kepulauan Riau (0,0774)

11 _JK DKI Jakarta (0,0961)

12 _JB Jawa Barat (0,0242)

13 _JT Jawa Tengah 0,0260

14 _YO DI. Yogyakarta 0,0745

15 _JI Jawa Timur 0,0024

16 _BT Banten (0,0751)

17 _BA Bali (0,1008)

18 _NB Nusa Tenggara Barat 0,0289

19 _NT Nusa Tenggara Timur 0,0642

20 _KB Kalimantan Barat (0,0886)

21 _KT Kalimantan Tengah (0,0756)

22 _KS Kalimantan Selatan (0,1083)

23 _KI Kalimantan Timur (0,0563)

24 _SA Sulawesi Utara (0,0138)

25 _ST Sulawesi Tengah 0,0460

26 _SN Sulawesi Selatan (0,0510)

27 _SG Sulawesi Tenggara 0,0461

28 _GO Gorontalo 0,0821

29 _SR Sulawesi Barat (0,0414)

30 _MA Maluku 0,1723

31 _MU Maluku Utara (0,0433)

32 _PB Papua Barat 0,1919

33 _PA Papua 0,0950

(6)

Halaman ini sengaja dikosongkan

(7)

Lampiran 6 Hasil pengujian antara fixed effect dengan random effect (Uji Hausman) untuk model peran jenjang pendidikan terhadap kemiskinan di Indonesia, tahun 2007-2010.

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: INA_PARSIAL

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 13.764064 5 0.0172

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

DASAR 0.163849 0.150446 0.000067 0.1009

MENENGAH -0.158700 -0.183521 0.000423 0.2274

TINGGI -0.474570 -0.463484 0.001149 0.7437

LOG(YCAP) -0.025619 -0.033135 0.000168 0.5624

GINI -0.074933 -0.065559 0.000061 0.2295

Lampiran 7 Uji asumsi homoskedastisitas dan autokorelasi model peran jenjang pendidikan terhadap kemiskinan di Indonesia, tahun 2007-2010

Identifikasi Kawasan Barat Indonesia

Homoskedastisias Sum squared resid

Unweighted Statistics 0,0063

Weighted Statistics 0,0053

SSRW < SSRUw

Terdapat heteroskedastisitas Autokorelasi

α k N dL dU DW

5 % 5 132 1,6380 1,7950 2,0939 4 – dU < DW < 4 – dL Tidak dapat ditentukan

(8)

162

Lampiran 8 Hasil estimasi terbaik untuk model peran jenjang pendidikan terhadap kemiskinan di Indonesia, tahun 2007-2010.

Dependent Variable: POV100

Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 10/03/12 Time: 19:07

Sample: 2007 2010 Periods included: 4

Cross-sections included: 33

Total panel (balanced) observations: 132

Linear estimation after one-step weighting matrix

Cross-section SUR (PCSE) standard errors & covariance (d.f. corrected)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1.000418 0.227938 4.388993 0.0000

DASAR 0.152622 0.025522 5.980010 0.0000

MENENGAH -0.176685 0.089303 -1.978493 0.0508

TINGGI -0.269275 0.090907 -2.962078 0.0039

LOG(YCAP) -0.053770 0.014307 -3.758322 0.0003

GINI -0.019694 0.033743 -0.583646 0.5609

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

Weighted Statistics

R-squared 0.996942 Mean dependent var 0.218758

Adjusted R-squared 0.995738 S.D. dependent var 0.130744 S.E. of regression 0.007517 Sum squared resid 0.005311

F-statistic 828.1273 Durbin-Watson stat 2.093860

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.993347 Mean dependent var 0.158548

Sum squared resid 0.006265 Durbin-Watson stat 2.262537

Lampiran 9

(9)

Lampiran 10 Hasil estimasi efek lintas-daerah dari model efek tetap model peran jenjang pendidikan terhadap kemiskinan di Indonesia, tahun 2007- 2010.

ID Provinsi Effect

Indonesia 1,0004

1 _AC Nangroe Aceh Darussalam 0,0877

2 _SU Sumatera Utara -0,0186

3 _SB Sumatera Barat -0,0430

4 _RI Riau -0,0067

5 _JA Jambi -0,0888

6 _SS Sumatera Selatan 0,0082

7 _BE Bengkulu 0,0173

8 _LA Lampung 0,0080

9 _BB Bangka Belitung -0,0726

10 _KR Kepulauan Riau 0,0429

11 _JK DKI Jakarta 0,0195

12 _JB Jawa Barat -0,0440

13 _JT Jawa Tengah -0,0107

14 _YO DI. Yogyakarta 0,0318

15 _JI Jawa Timur 0,0139

16 _BT Banten -0,0652

17 _BA Bali -0,0856

18 _NB Nusa Tenggara Barat 0,0409

19 _NT Nusa Tenggara Timur 0,0110

20 _KB Kalimantan Barat -0,0731

21 _KT Kalimantan Tengah -0,0976

22 _KS Kalimantan Selatan -0,1045

23 _KI Kalimantan Timur 0,0338

24 _SA Sulawesi Utara -0,0408

25 _ST Sulawesi Tengah 0,0205

26 _SN Sulawesi Selatan -0,0351

27 _SG Sulawesi Tenggara 0,0179

28 _GO Gorontalo 0,0295

29 _SR Sulawesi Barat -0,0461

30 _MA Maluku 0,0862

31 _MU Maluku Utara -0,0983

32 _PB Papua Barat 0,2313

33 _PA Papua 0,2304

(10)

Halaman ini sengaja dikosongkan

(11)

Lampiran 11 Hasil pengujian antara fixed effect dengan random effect (Uji Hausman) untuk model peran jenjang pendidikan terhadap kemiskinan di Kawasan Barat Indonesia, tahun 2007-2010.

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: KBI_PARSIAL

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 2.896316 5 0.7160

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

DASAR 0.186386 0.187750 0.000047 0.8427

MENENGAH -0.175175 -0.145654 0.001172 0.3884

TINGGI -0.445475 -0.403410 0.002081 0.3565

LOG(YCAP) 0.000862 -0.014646 0.000277 0.3512

GINI -0.026534 -0.024046 0.000037 0.6842

(12)

166

Lampiran 12 Hasil estimasi terbaik untuk model peran jenjang pendidikan terhadap kemiskinan di Kawasan Barat Indonesia, tahun 2007- 2010.

Dependent Variable: POV100

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 10/18/12 Time: 11:28

Sample: 2007 2010 Periods included: 4

Cross-sections included: 17

Total panel (balanced) observations: 68

Swamy and Arora estimator of component variances

White cross-section standard errors & covariance (d.f. corrected) WARNING: estimated coefficient covariance matrix is of reduced rank

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.355028 0.181555 1.955490 0.0550

DASAR 0.187750 0.045459 4.130133 0.0001

MENENGAH -0.145654 0.066218 -2.199624 0.0316

TINGGI -0.403410 0.112684 -3.580005 0.0007

LOG(YCAP) -0.014646 0.010466 -1.399461 0.1667

GINI -0.024046 0.028423 -0.846000 0.4008

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.052520 0.9829

Idiosyncratic random 0.006930 0.0171

Weighted Statistics

R-squared 0.729638 Mean dependent var 0.008668

Adjusted R-squared 0.707835 S.D. dependent var 0.012602 S.E. of regression 0.006811 Sum squared resid 0.002877

F-statistic 33.46444 Durbin-Watson stat 1.195495

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.321513 Mean dependent var 0.131672

Sum squared resid 0.151335 Durbin-Watson stat 0.022724

(13)

Lampiran 13 Hasil pengujian antara fixed effect dengan random effect (Uji Hausman) untuk model peran jenjang pendidikan terhadap kemiskinan di Kawasan Timur Indonesia, tahun 2007-2010.

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: KTI_PARSIAL

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 9.568894 5 0.0884

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

DASAR 0.140073 0.131805 0.000212 0.5706

MENENGAH -0.270294 -0.326097 0.005186 0.4384

TINGGI -0.372032 -0.401600 0.005701 0.6954

LOG(YCAP) -0.044262 -0.038466 0.000574 0.8088

GINI -0.081838 -0.078778 0.000262 0.8499

Lampiran 14 Uji asumsi homoskedastisitas dan autokorelasi model peran jenjang pendidikan terhadap kemiskinan di Kawasan Timur Indonesia, tahun 2007-2010

Identifikasi Kawasan Timur Indonesia

Homoskedastisias Sum squared resid

Unweighted Statistics 0,0036

Weighted Statistics 0,0031

SSRW < SSRUw

Terdapat heteroskedastisitas Autokorelasi

α k N dL dU DW

5 % 5 64 1,4322 1,7672 2,8136 4 – dL < DW < 4 Terdapat korelasi negatif

(14)

168

Lampiran 15 Hasil estimasi terbaik untuk model peran jenjang pendidikan terhadap kemiskinan di Kawasan Timur Indonesia, tahun 2007- 2010.

Dependent Variable: POV100

Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 10/18/12 Time: 10:48

Sample: 2007 2010 Periods included: 4

Cross-sections included: 16

Total panel (balanced) observations: 64

Linear estimation after one-step weighting matrix

Cross-section SUR (PCSE) standard errors & covariance (d.f. corrected)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.810210 0.197275 4.107009 0.0002

DASAR 0.132804 0.038301 3.467380 0.0012

MENENGAH -0.478290 0.223054 -2.144284 0.0377

TINGGI -0.232745 0.114002 -2.041586 0.0474

LOG(YCAP) -0.036991 0.014072 -2.628779 0.0118

GINI -0.038351 0.060787 -0.630905 0.5314

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

Weighted Statistics

R-squared 0.998162 Mean dependent var 0.281160

Adjusted R-squared 0.997306 S.D. dependent var 0.192498 S.E. of regression 0.008548 Sum squared resid 0.003142

F-statistic 1167.298 Durbin-Watson stat 2.424333

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.994051 Mean dependent var 0.187105

Sum squared resid 0.003672 Durbin-Watson stat 2.813644

Referensi

Dokumen terkait

Dari hasil pengamatan yang dilakukan terhadap tinggi tanaman, jumlah daun, lebar daun, berat basah dan berat kering tanaman jagung manis, dapat dilihat bahwa

Untuk menentukan model yang terbaik antara common effect model, fixed effect model, dan random effect model, dapat digunakan dua teknik atau uji, yang pertama adalah

Durbin-Wu-Hausman test digunakan untuk menentukan antara Fixed Effect Model (FEM) atau Random Effect Model (REM) yang dilihat dari output Durbin-Wu-Hausman test dengan

Hausman test adalah pengujian statistic untuk memilih apakah model apakah model Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat di gunakan (Basuki, 2015)..

Yang mana akan dipilih pendekatan yang terbaik dari common effect, fixed effect, random effect dengan cara menggunakan suatu uji regresi data panel yaitu Uji Chow, Uji Hausman,

This research is aimed at knowing the goal orientation difference of learninf achievement in physical education between students having Javanese ethnic background and those

Pada grafik terlihat bahwa secara umum terjadi kenaikan jumlah biomassa dari hari ke hari kultivasi, kenaikan ini terjadi karena CO 2 yang ditambahkan digunakan

Juga penelitian yang dilakukan oleh Hunter (2004) bahwa ada ada hubungan antara motivasi kerja dengan burnout pada perawat, yakni bahwa semakin tinggi motivasi kerja