• Tidak ada hasil yang ditemukan

APBN (Rp) APBD (Rp)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2019

Membagikan "APBN (Rp) APBD (Rp)"

Copied!
16
0
0

Teks penuh

(1)

Lampiran 1. Dana APBN, APBD, Swadaya dan Penduduk Miskin

Kecamatan Kelurahan APBN (Rp) APBD (Rp) Swadaya (Rp)

Log (Penduduk Miskin 2012/Jiwa)

MEDAN TUNTUNGAN

BARU LADANG BAMBU

160.000.000

160.000.000

NAMU GAJAH

180.000.000

KEMENANGAN TANI

SIMALINGKAR B

160.000.000

SIMPANG SELAYANG

240.000.000

TANJUNG SELAMAT

240.000.000

MEDAN JOHOR

KWALA BEKALA

240.000.000

GEDUNG JOHOR

KEDAI DURIAN

TITI KUNING

PANGKALAN MASYHUR

MEDAN AMPLAS

HARJOSARI II

240.000.000

SITIREJO II

SITIREJO III

HARJOSARI I

240.000.000

60.000.000 44.650.000

472

TIMBANG DELI

240.000.000

60.000.000 32.129.300

844

BANGUN MULIA

MEDAN DENAI

B I N J A I

MEDAN TENGGARA

240.000.000

TEGAL SARI MANDALA III

TEGAL SARI MANDALA II

TEGAL SARI MANDALA I

MEDAN AREA

PASAR MERAH TIMUR

(2)

TEGAL SARI II

TEGAL SARI III

SUKARAMAI I

KOTA MATSUM II

KOTA MATSUM IV

SEI RENGAS PERMATA

SUKARAMAI II

PANDAU HULU II

MEDAN KOTA

SITI REJO I 240.000.000

240.000.000

TELADAN TIMUR

TELADAN BARAT

240.000.000

PASAR MERAH BARAT

KOTA MATSUM III

160.000.000

PASAR BARU

160.000.000

PUSAT PASAR

MEDAN MAIMUN

KAMPUNG BARU

240.000.000

240.000.000

MEDAN POLONIA SARI REJO

240.000.000

SUKA DAMAI

(3)

POLONIA

240.000.000

MADRAS HULU

MEDAN BARU

TITI RANTAI

100.000.000

PADANG BULAN

100.000.000

100.000.000

PETISAH HULU

MEDAN SELAYANG

SEMPAKATA

100.000.000

PADANG BULAN SELAYANG II

100.000.000

PADANG BULAN SELAYANG I

100.000.000

TANJUNG SARI

100.000.000

ASAM KUMBANG

100.000.000

MEDAN SUNGGAL

SUNGGAL

240.000.000

60.000.000

109.129.000

7.600

TANJUNG REJO

SEI SIKAMBING B

240.000.000

MEDAN HELVETIA

CINTA DAMAI

100.000.000

SEI SIKAMBING C II

100.000.000

HELVETIA TIMUR

100.000.000

HELVETIA TENGAH

100.000.000

100.000.000

TANJUNG GUSTA

100.000.000

MEDAN PETISAH

SEI SIKAMBING D

280.000.000

PETISAH TENGAH

100.000.000

100.000.000

SEI PUTIH TIMUR II

(4)

SEI PUTIH TIMUR I

SEI PUTIH TENGAH

100.000.000

SEI PUTIH BARAT

100.000.000

MEDAN BARAT

KESAWAN

240.000.000

KARANG BEROMBAK

GLUGUR KOTA

PULO BRAYAN KOTA

MEDAN TIMUR

SIDODADI

GLUGUR DARAT II

GLUGUR DARAT I

PULO BRAYAN DARAT I

PULO BRAYAN DARAT II

PULO BRAYAN BENGKEL BARU

PULO BRAYAN BENGKEL

MEDAN PERJUANGAN

PANDAU HILIR

SIDORAME TIMUR

240.000.000

SIDORAME BARAT II

SIDORAME BARAT I

TEGAL REJO

240.000.000

MEDAN TEMBUNG

INDRA KASIH

(5)

BANTAN TIMUR 50.000.000 0 12.000.000 1.307

BANDAR SELAMAT

MEDAN DELI

TANJUNG MULIA

150.000.000

TANJUNG MULIA HILIR

MABAR HILIR

KOTA BANGUN

TITI PAPAN

240.000.000

MEDAN LABUHAN

B E S A R 240.000.000

240.000.000

PEKAN LABUHAN

NELAYAN INDAH

MEDAN MARELAN

TANAH ENAM RATUS

RENGAS PULAU

240.000.000

PAYA PASIR

LABUHAN DELI

240.000.000

MEDAN BELAWAN

BELAWAN PULAU SICANANG

BELAWAN BAHAGIA

280.000.000

BELAWAN BAHARI

240.000.000

60.000.000

146.423.000

4.570

BELAWAN II

BAGAN DELI

240.000.000

240.000.000

15.590.000.000

3.160.000.000

3.969.331.600

(6)

Lampiran 2. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardize

d Residual

N

149

Normal Parameters

a,,b

Mean

.0000000

Std. Deviation

2.26472004E3

Most Extreme Differences Absolute

.164

Positive

.164

Negative

-.114

Kolmogorov-Smirnov Z

2.000

Asymp. Sig. (2-tailed)

.001

a. Test distribution is Normal.

(7)

Lampiran 3. Uji Multikolineritas, Autokorelasi dan Pengujian Hipotesis

Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation N

KEMISKINAN 2165.1611 2458.25662 149

APBN 1046.3087 737.55655 149

APBD 212.0805 214.00706 149

SWADAYA 266.4698 278.74811 149

Correlations

KEMISKINAN APBN APBD SWADAYA

Pearson Correlation KEMISKINAN 1.000 .246 .194 .377

APBN .246 1.000 .951 .472

APBD .194 .951 1.000 .383

SWADAYA .377 .472 .383 1.000

Sig. (1-tailed) KEMISKINAN . .001 .009 .000

APBN .001 . .000 .000

APBD .009 .000 . .000

SWADAYA .000 .000 .000 .

N KEMISKINAN 149 149 149 149

APBN 149 149 149 149

APBD 149 149 149 149

SWADAYA 149 149 149 149

Variables Entered/Removed

Model

Variables

Entered

Variables

Removed Method

1 SWADAYA,

APBD, APBNa

. Enter

(8)

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .389a .151 .134 2288.02824

a. Predictors: (Constant), SWADAYA, APBD, APBN

b. Dependent Variable: KEMISKINAN

Model Summaryb

Model

Change Statistics

R Square

Change F Change df1 df2 Sig. F Change Durbin-Watson

1 .151 8.614 3 145 .000 1.971

b. Dependent Variable: KEMISKINAN

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 1.353E8 3 4.509E7 8.614 .000a Residual 7.591E8 145 5235073.210

Total 8.944E8 148

a. Predictors: (Constant), SWADAYA, APBD, APBN

b. Dependent Variable: KEMISKINAN

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

B Std. Error Beta t Sig.

1 (Constant) 910.691 391.565 2.326 .021

APBN .941 .887 .282 1.060 .291

APBD -2.253 2.918 -.196 -.772 .441

(9)

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

B Std. Error Beta t Sig.

1 (Constant) 910.691 391.565 2.326 .021

APBN .941 .887 .282 1.060 .291

APBD -2.253 2.918 -.196 -.772 .441

SWADAYA 2.807 .789 .318 3.558 .001

a. Dependent Variable: KEMISKINAN

Coefficientsa

Model

95,0% Confidence Interval for B Correlations

Lower Bound Upper Bound Zero-order Partial Part

1 (Constant) 136.779 1684.604

APBN -.813 2.695 .246 .088 .081

APBD -8.020 3.515 .194 -.064 -.059

SWADAYA 1.247 4.366 .377 .283 .272

a. Dependent Variable: KEMISKINAN

Coefficientsa

Model

Collinearity Statistics

Tolerance VIF

1 APBN .083 12.112

APBD .091 11.025

SWADAYA .731 1.367

(10)

Coefficient Correlationsa

Model SWADAYA APBD APBN

1 Correlations SWADAYA 1.000 .242 -.378

APBD .242 1.000 -.945

APBN -.378 -.945 1.000

Covariances SWADAYA .622 .558 -.265

APBD .558 8.515 -2.448

APBN -.265 -2.448 .788

a. Dependent Variable: KEMISKINAN

Collinearity Diagnosticsa

Model Dimension

Variance Proportions

Eigenvalue Condition Index (Constant) APBN APBD SWADAYA

1 1 3.321 1.000 .02 .00 .00 .03

2 .362 3.029 .03 .01 .04 .58

3 .300 3.326 .53 .00 .01 .28

4 .017 14.018 .43 .99 .95 .11

a. Dependent Variable: KEMISKINAN

Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N

Predicted Value 1115.0507 5925.9287 2165.1611 956.06943 149

Std. Predicted Value -1.098 3.934 .000 1.000 149

Standard Error of Predicted

Value

188.731 1004.664 350.357 133.826 149

Adjusted Predicted Value 1124.5254 6149.2822 2171.9645 987.31466 149

Residual -4171.05371 14417.67090 .00000 2264.72004 149

Std. Residual -1.823 6.301 .000 .990 149

Stud. Residual -1.890 6.408 -.001 1.009 149

Deleted Residual -4508.08447 14907.80957 -6.80343 2353.02871 149

Stud. Deleted Residual -1.907 7.542 .009 1.067 149

Mahal. Distance .014 27.542 2.980 3.737 149

Cook's Distance .000 .349 .010 .034 149

Centered Leverage Value .000 .186 .020 .025 149

(11)
(12)
(13)

Lampiran 4. Hasil PLS pendekatan REM

Dependent Variable: KEMISKINAN

Method: Pooled EGLS (Two-way random effects)

Date: 04/09/13 Time: 14:41

Sample: 1 149

Included observations: 149

Cross-sections included: 4

Total pool (balanced) observations: 596

Wansbeek and Kapteyn estimator of component variances

White cross-section standard errors & covariance (d.f. corrected)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 5527.976 415.2191 13.31339 0.0000

Random Effects (Cross)

@APBN—C -3340.397

@APBD—C -3340.397

@SWADAYA—C -3340.397

@KEMISKINAN—C -3340.397

Random Effects (Period)

1—C -4681.976

2—C -4930.976

3—C -5072.976

4—C -3519.976

5—C -5185.976

6—C -4342.976

7--C 11644.02

8--C -1827.976

9--C -2995.976

10--C -2140.976

11--C -4900.976

12--C -4807.976

13--C -4679.976

14--C -4797.976

15--C -960.9756

16--C -5277.976

17--C -5086.976

18--C -4985.976

19--C -2645.976

20--C -5055.976

21--C -4683.976

22--C -5433.976

23--C -1483.976

24--C -3159.976

25--C -2959.976

26--C 1404.024

27--C -4396.976

(14)

29--C -3880.976

30--C -4843.976

31--C -172.9756

32--C -4579.976

33--C -4539.976

34--C -3855.976

35--C -4176.976

36--C -4295.976

37--C -5313.976

38--C -4374.976

39--C -5312.976

40--C -4849.976

41--C -5089.976

42--C -3652.976

43--C -4538.976

44--C -4642.976

45--C -4529.976

46--C -4667.976

47--C -4895.976

48--C -4537.976

49--C -5413.976

50--C -5400.976

51--C -5356.976

52--C -5432.976

53--C -4105.976

54--C -4738.976

55--C -3968.976

56--C -5467.976

57--C -4308.976

58--C -5042.976

59--C -727.9756

60--C -5320.976

61--C -1067.976

62--C -4922.976

63--C -4647.976

64--C -4902.976

65--C -4702.976

66--C -4812.976

67--C -5229.976

68--C -4539.976

69--C -4902.976

70--C -2860.976

71--C -4637.976

72--C -1845.976

73--C -4157.976

74--C -4452.976

75--C -4454.976

(15)

77--C 4138.024

78--C -3732.976

79--C 5174.024

80--C -2077.976

81--C -3712.976

82--C -4717.976

83--C -4513.976

84--C -3027.976

85--C -1639.976

86--C -3017.976

87--C 758.0244

88--C -4599.976

89--C -5131.976

90--C -3787.976

91--C -5293.976

92--C -5255.976

93--C -5249.976

94--C 577.0244

95--C -4235.976

96--C -3764.976

97--C 1972.024

98--C 1112.024

99--C -5349.976

100--C -4962.976

101--C -5430.976

102--C -5374.976

103--C -4820.976

104--C -4802.976

105--C -4349.976

106--C -4906.976

107--C -5324.976

108--C -3054.976

109--C -4058.976

110--C -3782.976

111--C -4952.976

112--C -5110.976

113--C -4017.976

114--C -2518.976

115--C -3631.976

116--C -3382.976

117--C -2958.976

118--C -4367.976

119--C 312.0244

120--C -1737.976

121--C -4446.976

122--C -4366.976

123--C -4220.976

(16)

125--C -4255.976

126--C -5417.976

127--C -4079.976

128--C -3017.976

129--C -4079.976

130--C -3659.976

131--C -4086.976

132--C -2171.976

133--C -2236.976

134--C -823.9756

135--C 1372.024

136--C -4327.976

137--C 1997.024

138--C -688.9756

139--C -4327.976

140--C -3508.976

141--C -1871.976

142--C -1799.976

143--C -292.9756

144--C -104.9756

145--C -4802.976

146--C -957.9756

147--C 2500.024

148--C 526.0244

Referensi

Dokumen terkait

Sebelum tim PPL diterjunkan kelapangan, tim PPL terlebih dahulu melakukan observasi ke sekolah, hal ini dimaksudkan untuk mengetahui hal yang di perlu diperbaiki

Dividen yang tinggi pada suatu perusahaan akan menunjukan dividend payout ratio juga semakin tinggi, maka perusahaan mampu memperoleh laba dan membagikan kepada

Berdasarkan uraian di atas maka dapat disimpulkan bahwa guru pendidikan agama Islam di SMA Negeri 1 Salomekko memberikan program remedial terhadap siswa yang

Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui pengaruh tingkat signifikansi variabel independen leverage, arus kas operasi, market book ratio, firm size dan fixed asset

Hal ini didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Egota (2015:8) untuk membuktikan pengaruh faktor-faktor yang disebutkan Hasibuan dalam bukunya terhadap

 Memproduksi Air Mineral [Kapasitas Produksi 40 Galon /Jam, 1 Galon = 19 Liter]  Memproduksi Air RO Kapasitas Produsksi 1.000 GPD Setara 200 Galon /Hari, 1 Galon = 19 Liter No

Dari tabel 4.1 di atas berdasarkan angket yang penulis sebarkan dilokasi penelitian, terlihat bahwa yang menjawab “pernah” sebanyak 20 siswa atau (60%) alasanya Guru PKn

GCT (Gas Conditioning Tower ) adalah menara yang digunakan untuk mendinginkan gas panas buangan dari Suspension Preheater   dan raw mill .. Gas panas tidak dapat