36
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1.
Hasil Pengolahan Data Data yang diambil untuk varibel dependen adalah produk domestic bruto di Jakarta period 1995 – 2005 dalam satuan rupiah. Sedangkan variabel independen dari listrik adalah satuan kilowatt (kwh), untuk minyak adalah liter (ltr) dan gas adalah meter kubik. Data-data yang telah didapat akan diolah dengan menggunakan regresi linier berganda dengan bantuan sebuah program PHStat 2.7.
Tabel 4.1 Data PDRB Jakarta dan Konsumsi Listrik, Minyak, dan Gas Jakarta tahunan Periode ( Tahun )
Independen Variabel
Dependen Variabel PDRB INDUSTRI
PDRB JASA
Listrik
Minyak
Gas
Milyar Rupiah
Milyar Rupiah
Juta KWH
Juta Ltr
Ribu M3
( Y1 )
(Y2)
( X1 )
( X2 )
( X3 )
1995
12,865
20,256
11,510
19,006
598,611
1996
13,918
25,873
13,525
19,013
703,415
1997
14,717
28,858
19,854
14,563
820,620
1998
12,023
25,623
15,510
19,514
806,670
1999
12,391
23,265
15,779
19,521
925,165
2000
12,875
24,639
17,789
20,381
1,032,552
2001
41,924
120,975
21,058
19,868
1,134,672
2002
43,811
126,344
20,456
19,799
1,274,913
2003
46,033
133,126
23,785
20,562
1,342,016
2004
48,679
140,369
21,661
21,452
1,456,489
2005
51,132
148,321
26,167
19,141
1,762,352
37
Tabel 4.2 Descriptive Statistics dari Variabel Penelitian
Jasa (Y2)
LISTRIK (X1)
MINYAK (X2)
28215.2727
74331.7272
20624.61
19347.27
1077952
5276.651278
17310.79066
908.4636
528.0086
106970.6
21058
19521
1032552
Industri (Y1) Mean Standard Error Median
14717
28858
GAS (X3)
Standard Dev.
17500.67244
57413.39
3013.033
1751.2065
354781.4
Sample Var.
306273535.8
3296298207
9078368
3066724
1.26E+11
Range
39109
128065
11297
6889
1163741
Minimum
12023
20256
13525
14563
598611
Maximum
51132
148321
24822
21452
1762352
310368
817649
226871
212820
11857475
11
11
11
Sum Count
4.2.
11
11
Pengujian Autokorelasi Salah satu asumsi dalam regresi linear adalah tidak terdapatnya auto korelasi. Autokorelasi merupakan suatu kondisi bila terdapat hubungan yang sifnifikan antara dua data yang berdekatan. Keberadaan autokorelasi dapat diidentifikasi dengan menggunakan metode statistik Durbin Watson (DW). Bila nilai statistik Durbin-Watson mendekati angka 2 tidak ditemui gejala autokorelasi pada model regresi berganda.
38
Tabel 4.3 Durbin Watson Calculation Sektor Industri terhadap Konsumsi Energi Sum of Squared Difference of Residuals
746138963.7
Sum of Squared Residuals Durbin-Watson Statistic
519653685 1.355056247
Tabel 4.4 Durbin Watson Calculation Sektor Jasa terhadap Konsumsi Energi Sum of Squared Difference of
4.3.
Residuals
7620400755
Sum of Squared Residuals
5262396263
Durbin-Watson Statistic
1.448085696
Pengujian Multikolinearitas Pengujian multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen yaiktu konsumsi listrik, minyak, dan gas. Jika terdapat korelasi, maka dapat dikatakan bahwa model regresi terdapat multikoliniearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel-variabel independennya.
39
Pengujian keberadaan gejala multikolinearitas dapat dilakukan dengan melihat besaran Variance Inflation Factor (VIF). Jika nilai VIF dari masingmasing variabel independennya
melebihi angka 5, maka model regresi
berganda memiliki gejala multikolinearitas. Dari tabel 4.5, nilai VIF dari listrik dan gas 5. Hal ini berarti ada gejala mutikolinearitas dalam model regresi berganda.
Tabel 4.5 VIF Variabel Dependen Variabel Dependen
4.4.
VIF
Listrik
11.66256364
11.66256364
Minyak
2.195310164
2.195310164
Gas
13.69759434
13.69759434
Uji Hipotesis Variabel Sektor Industri
4.4.1. Uji Hipotesis Sektor Industri Terhadap Konsumsi Energi Bersamaan Metode regresi linier berganda yang digunakan adalah enter method, yakni prosedur pemilihan variabel dimana semua variabel di dalam blok dimasukan dalam perhitungan single step. Pengujian dalam penelitian ini akan dilakukan dengan analisis korelasi Pearson dan regresi berganda. Analisis korelasi dilakukan untuk mengetahui seberapa kuat hubungan antar variabel penelitian dan umumnya dibahas bersama-sama dengan analisi regresi. Analisis regresi digunakan terutama untuk tujuan peramalan, menaksir
40
hubungan variabel Y berdasarkan variabel X yang diketahui serta menaksir perubahan variabel Y untuk setiap satuan perubahan variabel X. Pada bagian ini penulis akan membahas pengujian hipotesis yang menduga bahwa terdapat pengaruh secara simultan dari variabel independen, yakni konsumsi listrik (X1), air (X2), dan gas (X3) terhadap variabel dependen, yakni tingkat PDRB Sektor Industri Jakarta (Y1). Hipotesis : Uji hipotesis dinyatakan sebagai berikut : H0 : ß = 0 Tidak ada pengaruh antara variabel-variabel independen terhadap variabel dependen H1 :minimal satu ß ≠ 0 Ada pengaruh antara variabel-variabel independen terhadap variabel dependen ά=5%
41
Tabel 4.6 Hasil Uji F Variabel Independen dengan Variabel Dependen Sektor Industri
Regression Statistics Multiple R 0.911224563 R Square 0.830330203 Adjusted R Square 0.757614576 Standard Error 8616.045538 Observations 11
df Regression Residual Total
3 7 10
SS 2543081673 519653685 3062735358
MS 847693891 74236240.72
Standard Coefficients Error Intercept -69617.12634 50475.44315 ( X1 ) 2.013215837 2.090061724 ( X2 ) 2.163752096 2.305252779 ( X2 ) 0.016760883 0.028422956 Independen Variable : Listrik, Minyak, dan Gas Dependent Variable: PDRB Sektor Industri Jakarta
F 11.41886877
Significance F 0.004363573
t Stat -1.37922764 0.963232719 0.938618149 0.589695264
P-value 0.210277207 0.367517513 0.379175469 0.573927552
Berdasarkan output tersebut, diperoleh F hitung = 11.41886877dengan tingkat signifkansi 0.00436. Oleh karena probabilitas (p-value) lebih kecil dari tingkat 0.05 (p-value < 0.05), yang berarti H0 ditolak. Dapat dikatakan bahwa ada pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen atau dengan kata lain ada pengaruh antara konsumsi listrik, minyak dan gas terhadap laju pertumbuhan PDRB sektor industri di Jakarta.
42
4.4.2. Uji Hipotesis Sektor Industri Terhadap Konsumsi Energi Parsial Pada bagian ini penulis akan membahas pengujian hipotesis yang menduga bahwa terdapat pengaruh secara parsial dari masing-masing variabel independen, yakni konsumsi listrik (X1), air (X2), dan gas (X3), terhadap variabel dependen, yakni tingkat PDRB Sektor Industri Jakarta (Y1). Hipotesis 1 Uji hipotesis dinyatakan sebagai berikut : H0 : ß = 0 Tidak ada pengaruh antara konsumsi listrik terhadap PDRB sektor Industri Jakarta H1 : ß ≠ 0 Ada pengaruh antara konsumsi listrik terhadap PDRB sektor Industri Jakarta ά=5% Tabel 4.7 Hasil Uji F Hipotesis 1 Sektor Industri df Regression Residual Total
1 9 10
SS 2215575681 847159677.2 3062735358
MS 2215575681 94128853.03
Standard Coefficients t Stat Error Intercept -34731.321 13300.17233 -2.61134374 ( X1 ) 3.3434698 0.689152754 4.851565637 Independen Variable : Listrik Dependent Variable: PDRB Sektor Industri Jakarta
F 23.53768913
Significance F 0.000906365
P-value 0.028208527 0.000906365
Berdasarkan table 4.7, diperoleh F hitung = 23.5376 dengan tingkat signifkansi 0.0000906. Oleh karena probabilitas (p-value) lebih kecil dari
43
tingkat 0.05 (p-value < 0.05), yang berarti H0 ditolak. Dapat dikatakan bahwa ada pengaruh antara konsumsi listrik terhadap laju pertumbuhan PDRB sektor industri di Jakarta.
Hipotesis 2 Uji hipotesis dinyatakan sebagai berikut : H0 : ß = 0 Tidak ada pengaruh antara konsumsi minyak terhadap PDRB sektor Industri Jakarta H1 : ß ≠ 0 Ada pengaruh antara konsumsi minyak terhadap PDRB sektor Industri Jakarta ά=5% Tabel 4.8 Hasil Uji F Hipotesis 2 Sektor Industri df
MS 529764613.9 281441193.8
F 1.882327909
Coefficients Standard Error t Stat Intercept -52197.280 58828.46824 -0.887279 ( X2 ) 4.15627 3.029398852 1.3719795 Independen Variable : Minyak Dependent Variable: PDRB Sektor Industri Jakarta
P-value 0.39801899 0.203294638
Regression Residual Total
1 9 10
SS 529764613.9 2532970744 3062735358
Significance F 0.203294638
Berdasarkan table 4.7, diperoleh F hitung = 1.8823 dengan tingkat signifkansi 0.2032. Oleh karena probabilitas (p-value) lebih kecil dari tingkat 0.05 (p-value > 0.05), yang berarti H0 diterima. Dapat dikatakan bahwa tidak
44
ada pengaruh signifikan antara konsumsi minyak terhadap laju pertumbuhan PDRB sektor industri di Jakarta.
Hipotesis 3 Uji hipotesis dinyatakan sebagai berikut : H0 : ß = 0 Tidak ada pengaruh antara gas minyak terhadap PDRB sektor Industri Jakarta H1 : ß ≠ 0 Ada pengaruh antara gas minyak terhadap PDRB sektor Industri Jakarta ά=5% Tabel 4.9 Hasil Uji F Hipotesis 3 Sektor Industri
Regression Residual Total
df 1 9 10
SS 2462900525 599834833.4 3062735358
MS 2462900525 66648314.82
Coefficients Standard Error t Stat Intercept -19467.563 8221.072922 -2.3680076 ( X3 ) 0.0442346 0.007276687 6.078953 Independen Variable : Gas Dependent Variable: PDRB Sektor Industri Jakarta
F 36.9536804
Significance F 0.000183886
P-value 0.042046021 0.000183886
Berdasarkan table 4.8, diperoleh F hitung = 36.953 dengan tingkat signifkansi 0.000183. Oleh karena probabilitas (p-value) lebih kecil dari tingkat 0.05 (p-value < 0.05), yang berarti H0 ditolak. Dapat dikatakan bahwa ada pengaruh signifikanantara konsumsi gas terhadap laju pertumbuhan PDRB sektor industri di Jakarta.
45
4.4.3. Pembahasan Hasil Analisis Sektor Industri Dari hasil table 4.6 koefisien regresi, maka persamaan regresi yang didapat adalah: Y = -69617.12 + 2.0132 X1 + 2.1637 X2 + 0.0167 X3 Dari persamaan regresi tersebut dapat dapat diasumsikan bahwa: •
Nilai besaran koefisien regresi konsumsi listrik (X1) sebesar 2.0132 dapat diartikan bahwa variabel konsumsi listrik berpengaruh positif terhadap PDRB Jakarta. Hal ini menunjukan bahwa ketika konsumsi listrik meningkat 1 satuan, maka PDRB Jakarta akan meningkat sebesar 2.0132 satuan. Dan bila konsumsi listrik menurun 1 satuan, maka PDRB Jakarta akan mengalami penurunan sebesar 2.0132 satuan.
•
Nilai besaran koefisien regresi konsumsi minyak (X2) sebesar 2.1637 dapat diartikan bahwa variabel dari konsumsi minyak berpengaruh positif terhadap PDRB Jakarta. Hal ini menunjukan bahwa ketika konsumsi minyak meningkat 1 satuan, maka PDRB Jakarta akan meningkat sebesar 2.1637satuan. Dan bila konsumsi minyak menurun 1 satuan, maka PDRB Jakarta akan mengalami penurunan sebesar 0.3341 satuan.
•
Nilai besaran koefisien regresi konsumsi gas (X3) sebesar 0.0167dapat diartikan bahwa variabel dari konsumsi gas berpengaruh positif
46
terhadap PDRB Jakarta. Hal ini menunjukan bahwa ketika konsumsi gas meningkat 1 satuan, maka PDRB Jakarta akan meningkat sebesar 0.0167 satuan. Dan bila konsumsi air menurun 1 satuan, maka PDRB
Jakarta akan mengalami penurunan sebesar 0.0167 satuan. •
Model regresi memiliki adjusted R2 sebesar 0.75 yang berarti bahwa 75 % dari tingkat pendapatan domestik regional bruto di Jakarta dipengaruhi oleh variasi dari variabel independen, sedangkan sisanya 25 % dipengaruhi oleh variabel lainnya.
•
Berdasarkan hasil uji hipotesis secara parsial, dapat disimpulkan bahwa konsumsi listrik dan gas memiliki pengaruh signifikan terhadap PDRB Jakarta (p-value < 0.05), sedangkan konsumsi minyak tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap PDRB Jakarta (p-value > 0.05).
4.5.
Uji Hipotesis dari Variabel Sektor Jasa
4.5.1. Uji Hipotesis Sektor Jasa Terhadap Konsumsi Energi Bersamaan Pada bagian ini penulis akan membahas pengujian hipotesis yang menduga bahwa terdapat pengaruh secara simultan dari variabel independen, yakni konsumsi listrik (X1), konsumsi air (X2), dan konsumsi gas (X3) terhadap variabel dependen, yakni tingkat PDRB Sektor Jasa Jakarta (Y2).
47
Uji hipotesis dinyatakan sebagai berikut : H0 : ß = 0 Tidak ada pengaruh antara variabel-variabel independen terhadap variabel dependen H1 :minimal satu ß ≠ 0 Ada pengaruh antara variabel-variabel independen terhadap variabel dependen ά=5% Tabel 4.10 Hasil Uji F Variabel Independen dengan Variabel Dependen Sektor Jasa ANOVA
Regression Statistics Multiple R 0.91670844 R Square 0.840354363 Adjusted R Square 0.771934805 Standard Error 27418.44078 Observations 11
df Regression Residual Total
3 7 10
SS 27700585807 5262396263 32962982070
MS 9233528602 751770894.7
Standard Coefficients Error Intercept -265829.68 160625.6539 ( X1 ) 7.3135224 6.651106165 ( X2 ) 7.9287656 7.335898645 ( X2 ) 0.0455231 0.090449051 Independen Variable : Listrik, Minyak, dan Gas Dependent Variable: PDRB Sektor Jasa Jakarta
F 12.28237042
t Stat -1.65496409 1.099594871 1.080817233 0.503301095
Significance F 0.003541817
P-value 0.141905525 0.307881143 0.31560242 0.630200234
Berdasarkan output tersebut, diperoleh F hitung = 12.2823 dengan tingkat signifkansi 0.003541. Oleh karena probabilitas (p-value) lebih kecil
48
dari tingkat 0.05 ( P value < 0.05), yang berari H0 ditolak Dapat dikatakan bahwa ada antara konsumsi listrik, minyak dan gas terhadap laju pertumbuhan PDRB sektor jasa di Jakarta.
4.5.2. Uji Hipotesis Sektor Jasa Terhadap Konsumsi Energi Parsial Hipotesis 1 Uji hipotesis dinyatakan sebagai berikut : H0 : ß = 0 Tidak ada pengaruh antara konsumsi listrik terhadap PDRB sektor Jasa Jakarta H1 : ß ≠ 0 Ada pengaruh antara konsumsi listrik terhadap PDRB sektor Jasa Jakarta. ά=5% Tabel 4.11 Hasil Uji F Hipotesis 1 Sektor Jasa ANOVA df Regression Residual Total
1 9 10
SS 240934274 88695546 329629820
MS 240934274 985506071.9
Standard Coefficients t Stat Error Intercept -133244.76 43035.36959 -3.0961694 ( X1 ) 11.025629 2.22989167 4.9444687 Independen Variable : Listrik Dependent Variable: PDRB Sektor Jasa Jakarta
F 24.447771
Significance F 0.000797331
P-value 0.0128013 0.0007973
Berdasarkan table 4.10, diperoleh F hitung = 24.4477 dengan tingkat signifkansi 0.000797. Oleh karena probabilitas (p-value) lebih kecil dari
49
tingkat 0.05 (p-value < 0.05), yang berarti H0 ditolak. Dapat dikatakan bahwa ada pengaruh signifikanantara konsumsi listrik terhadap laju pertumbuhan PDRB sektor jasa di Jakarta.
Hipotesis 2 Uji hipotesis dinyatakan sebagai berikut : H0 : ß = 0 Tidak ada pengaruh antara konsumsi minyak terhadap PDRB sektor Jasa Jakarta H1 : ß ≠ 0 Ada pengaruh antara konsumsi minyak terhadap PDRB sektor Jasa Jakarta. ά=5% Tabel 4.12 Hasil Uji F Hipotesis 2 Sektor Jasa ANOVA df Regression Residual Total
Intercept ( X2 )
1 9 10
SS 59393159 270236661 329629820
Coefficients -194915.09 13.916526
Standard Error 192151.85 9.8949477
MS 5939315933 3002629571
F 1.978038181
t Stat -1.0143805 1.4064274
P-value 0.336893701 0.193173723
Significance F 0.193173723
Berdasarkan table 4.10, diperoleh F hitung = 1.9780 dengan tingkat signifkansi 0.1937. Oleh karena probabilitas (p-value) lebih kecil dari tingkat 0.05 (p-value > 0.05), yang berarti H0 diterima. Dapat dikatakan bahwa tidak
50
ada pengaruh signifikan antara konsumsi minyak terhadap laju pertumbuhan PDRB sektor jasa di Jakarta.
Hipotesis 3 Uji hipotesis dinyatakan sebagai berikut : H0 : ß = 0 Tidak ada pengaruh antara konsumsi gas terhadap PDRB sektor Jasa Jakarta H1 : ß ≠ 0 Ada pengaruh antara konsumsi gas terhadap PDRB sektor Jasa Jakarta. ά=5% Tabel 4.13 Hasil Uji F Hipotesis 3 Sektor Jasa ANOVA df Regression Residual Total
Intercept ( X3 )
1 9 10
SS 266338506 63291313 329629820
Coefficients -82471.72 0.145464
Standard Error 26704.516 0.0236368
MS 266338506 703236819.4
F 37.87323127
t Stat -3.088306 6.1541231
P-value 0.012964876 0.000167883
Significance F 0.000167883
Berdasarkan table 4.11, diperoleh F hitung = 37.8732 dengan tingkat signifkansi 0.000167. Oleh karena probabilitas (p-value) lebih kecil dari tingkat 0.05 (p-value < 0.05), yang berarti H0 ditolak. Dapat dikatakan bahwa ada pengaruh signifikanantara konsumsi gas terhadap laju pertumbuhan PDRB sektor jasa di Jakarta.
51
4.5.3. Pembahasan Hasil Analisis Sektor Jasa Dari hasil table 4.6 koefisien regresi, maka persamaan regresi yang didapat adalah: Y = - 265829.68+ 7.3135 X1 + 7.9287 X2 + 0.0455 X3 Dari persamaan regresi tersebut dapat dapat diasumsikan bahwa: •
Nilai besaran koefisien regresi konsumsi listrik (X1) sebesar 7.3135 dapat diartikan bahwa variabel konsumsi listrik berpengaruh positif terhadap PDRB sektor jasa Jakarta. Hal ini menunjukan bahwa ketika konsumsi listrik meningkat 1 satuan, maka PDRB sektor jasa Jakarta akan meningkat sebesar 7.3135 satuan. Dan bila konsumsi listrik menurun 1 satuan, maka PDRB sektor jasa Jakarta akan mengalami penurunan sebesar 7.3135 satuan.
•
Nilai besaran koefisien regresi konsumsi minyak (X2) sebesar 7.9287 dapat diartikan bahwa variabel dari konsumsi minyak berpengaruh positif terhadap PDRB sektor jasa Jakarta. Hal ini menunjukan bahwa ketika konsumsi minyak meningkat 1 satuan, maka PDRB sektor jasa Jakarta akan meningkat sebesar 7.9287 satuan. Dan bila konsumsi minyak menurun 1 satuan, maka PDRB sektor jasa Jakarta akan mengalami penurunan sebesar 7.9287 satuan.
•
Nilai besaran koefisien regresi konsumsi gas (X3) sebesar 0.0455 dapat diartikan bahwa variabel dari konsumsi gas berpengaruh positif
52
terhadap PDRB sektor jasa Jakarta. Hal ini menunjukan bahwa ketika konsumsi gas meningkat 1 satuan, maka PDRB sektor jasa Jakarta akan meningkat sebesar 0.0455 satuan. Dan bila konsumsi air menurun 1 satuan, maka PDRB sektor jasa Jakarta akan mengalami penurunan sebesar 0.0455 satuan. •
Model regresi memiliki adjusted R2sebesar 0.77 yang berarti bahwa 77 % dari tingkat PDRB sektor jasa Jakarta dipengaruhi oleh variasi dari variabel independen, sedangkan sisanya 23 % dipengaruhi oleh variabel lainnya.
•
Berdasarkan hasil uji hipotesis secara parsial, dapat disimpulkan bahwa konsumsi listrik dan gas memiliki pengaruh signifikan terhadap PDRB sektor jasa Jakarta (p-value < 0.05), sedangkan konsumsi minyak tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap PDRB sektor jasa Jakarta (p-value > 0.05).
