BAB V MENGGUNAKAN SPSS
Tumpal Manik, M.Si
Email
:
[email protected] [email protected] Website : http:/tumpalmanik
Contoh Penelitian Kuantitatif Judul Pengaruh Ukuran Permerintah Daerah, Kemiskinan Penduduk, Intergovernmental Revenue dan Iflasi, terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 - 2012 Variabel Penelitian : Variabel Bebas (Independent Variable) : X1 : Ukuran Permerintah Daerah X2 : Intergovernmental Revenue X3 : Kemiskinan Penduduk X4 : Iflasi Variabel Terikat (Dependent Variable) : Y : Pertumbuhan Ekonomi
Rumusan Masalah: 1. Apakah Ukuran Permerintah Daerah berpengaruh secara signifikansi terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 – 2012 2. Apakah Intergovernmental Revenue berpengaruh secara signifikansi terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 – 2012 3. Apakah Kemiskinan Penduduk berpengaruh secara signifikansi terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 – 2012 4. Apakah Iflasi berpengaruh secara signifikansi terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 – 2012
Tujuan Penelitian : 1. Untuk pengaruh signifikansi Ukuran Permerintah Daerah terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 – 2012 2. Untuk pengaruh signifikansi Intergovernmental Revenue terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 – 2012 3. Untuk pengaruh signifikansi Kemiskinan Penduduk terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 – 2012 4. Untuk pengaruh signifikansi Iflasi terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 – 2012
Hipotesis Penelitian : H1 Diduga ukuran pemerintah daerah berpengaruh secara terhadap pertumbuhan ekonomi di wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 – 2012 H2 Diduga Intergovernmental Revenue berpengaruh terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 – 2012 H3 Diduga kemiskinan penduduk berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi di wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 – 2012 H4 Diduga iflasi berpengaruh secara signifikansi terhadap pertumbuhan ekonomi di wilayah Sumatera dan Kepri tahun 2009 – 2012
Mengolah Data dengan SPSS V.20 Melalui Jendela Utama 1. Pilih Star 2. Klik All Programs 3. Pilih IBM Statistics 4. Klik Statistics 20
Melalui Dekstop 1. Cari logo Statistics 20 2. Klik dua kali cepat
Mengetik Variabel Penelitian Mengetik Variabel 1. Pilih Variabel View dari menu bar bawah 2. Name : Ketik nama variabel 3. Type : Pilih Nomeric untuk angka dan String (abjad) 4. Decimal : Ketik jumlah desimal yg diinginkan 5. Label : Keterangan karakteristik variabel 6. Missing: menghindari data hilang pilih None
Menganti nama variabel penelitian menjadi singkatan dari variabel
Mengetik Data Variabel Penelitian 1. Pilih Variabel View dari menu bar bawah 2. Copy data dari MS. Ecel atau MS. Word yang sudah disediakan ke masing – masing kolom variabel
UJI ASUMSI KLASIK 1. UJI NORMALITAS DATA
Hasil Uji Normalitas Data One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Ukuran Permerintah Daerah
Intergovernment al Revenue
Kemiskinan Penduduk
Pertumbuhan Ekonomi
Iflasi
40
40
40
40
40
Mean
6,5855
,4432
5,6643
,7273
2,6345
Std. Deviation
,33099
,59394
,42754
,29172
,12983
Absolute
,159
,209
,141
,138
,106
Positive
,159
,209
,101
,106
,077
Negative
-,153
-,135
-,141
-,138
-,106
Kolmogorov-Smirnov Z
1,003
1,321
,889
,870
,667
Asymp. Sig. (2-tailed)
,267
,061
,408
,436
,764
N Normal Parametersa,b
Most Extreme Differences
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Syarat Uji Normalitas Data Kesimpulan; hasil uji normalitas Normal : Jika nilai sig > α (0,05) data > 0,05 maka data Tidak Nornmal : Jika nilai sig < α (0,05) berdistribusi normal dan penelitan layak dilanjutkan
Gambar diatas menindikasikan grafik histogram memberikan pola distribusi grafik normal probabiliy plot terlihat titik menyebar disekitas garis diagonal, artinya data berdistribusi normal
Uji normalitas bersadarkan standardized 1. Pilih analized 2. Klik Regresion 3. Linier
Bertambah data baru untuk Standatdized Lakukan pengujian Normalitas data seperti sebelumnya : 1. Analized 2. Non Parametric Test 3. Legacy Dialoga 4. Sample - KS One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Standardized Residual N Normal Parametersa,b
Hasil Uji Normalitas Data Standatdized
Most Extreme Differences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Mean Std. Deviation Absolute Positive Negative
40 0E-7 ,94733093 ,172 ,172 -,095 1,086 ,189
Uji Asumsi Klasik Lainnya 2. Linieritas 3. Multikolinieritas 4. Heterokedastisitas 5. Autokorelasi
2. LINIERITAS Pengujuan linieritas untuk melihat apakah dalam model regersi hubungan antar variabel terdapat hubungan, dilihat dari Uji F (Uji simultan) : Jika nilai Sig < α (0,05); maka model regresi adalah linier Jika nilai Sig > α (0,05); maka model regresi adalah tidak linier ANOVAa
Model
1
Sum of Squares
df
Mean Square
Regression
,512
4
,128
Residual
,145
35
,004
Total
,657
39
F 30,838
Sig. ,000b
a. Dependent Variable: Pertumbuhan Ekonomi a. Predictors: (Constant), Iflasi, Ukuran Permerintah Daerah , Intergovernmental Revenue , Kemiskinan Penduduk
3. MULTIKOLINIERITAS Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah antar variabel independen mempuntai hubungan langsung. langkah – langkah mendeteksi VIF (Variance Inflation Factor) adalah : - Jika VIF > 10, maka Ho ditolak (ada multikolinieritas) - Jika VIF < 10 maka Ho diterima (tidak ada multikolinearitas) Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients B
Standardized Coefficients
Std. Error
Beta
Collinearity Statistics Tolerance
VIF
(Constant)
-,067
,258
Ukuran Permerintah Daerah
,645
,087
1,645
,130
7,705
Intergovernmental Revenue
,012
,018
,053
,895
1,117
Kemiskinan Penduduk
-,272
,068
-,894
,127
7,874
Iflasi -,018 `a. Dependent Variable: Pertumbuhan Ekonomi
,036
-,041
,960
1,042
1
Kesimpulan : Nilai VIF < 10 maka Ho diterima artinya tidak ada multikolinearitas)
3. UJI HETEROSKEDASTISITAS Uji Heteroskedastisitas untuk menguji apakah dalam regresi ketidaksaman varians dari residual nilai pengamatan, jika nila residual pengamatan tetap makdisebut homokedastisitas , langkah – langkahnya : 1. Uji dari Uji Thitung dan Ttabel Jika Thitung > Ttabel maka Ho ditolak (ada heteroskedastisitas) Jika Thitung < Ttabel maka Ho diterima (tidak ada heteroskedastisitas) 2.
Uji Signifikansi 0,05 Jika Signifikan dari Thitung < 0,05 maka Ho ditolak Jika Signifikan dari Thitung > 0,05 maka Ho diterima
3. Gejala heterokedastisitas dapat diuji dengan melihat ada tidaknya pola tertentu yang tergambar pada scatterplot, dasar pengambilan kesimpulan jika pola yang jelas, serta titik – titik menyebar di atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak terjadi heterokedastisitas
Melihat gejala heterokedastisitas dengan cara yang ketiga melalui gambar scatterplot,
MENCARI NILAI UJI F-TABEL & T-TABEL a. Uji F-Tabel Rumusnya mencari F tabel adalah sebagai berikut : df1 = k -1 DF = Degree of Freedom df2 = n – k Dimana : k : adalah jumlah variabel (bebas + terikat) n : adalah jumlah observasi/sampel pembentuk regresi. b. Mencari F tabel df1= k-1 sedangkan df2 = n – k, Maka : df1= k-1 = 4 (jumlah variabel) – 1 = 3 sedangkan df2 = n – k = 40 (jumlah sampel) – 4 = 36 Cari dalam F-Tabel : Kolom ke 3 ; baris ke 36
Nilai T-tabel 1. Ketik variabel utuk T-Tabel seperti dibawah ini
2. Ketik data variabel dari angka 1 s/d 40
3. Pilih Transform 4. Klik Compute Variable 5. Ketik T_Tabel 6. Rumus, kemudian. 7) pilih ok
0.95 menyatakan nilai 95%, berasal dari 100% dikurangi tingkat signifikansi 5% = 95% atau 0.95
3. UJI AUTOKORELASI Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji regresi liner apakah ada korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dengan kesalahan periode t-1 (periode sebelumnya) : Kriteria autokorelasi berdasarkan niali Durbin Watson (DW) - Jika nilai DW dibawah -2 maka ada autokorelasi positif - Jika nilai DW diantara -2 samapai +2 maka tidak ada autokorelasi - Jika nilai DW diatas +2 maka autokorelasi negatif
Model Summaryb Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Durbin-Watson Square Estimate 1 ,883a ,779 ,754 ,06443 ,777 a. Predictors: (Constant), Iflasi, Ukuran Permerintah Daerah , Intergovernmental Revenue , Kemiskinan Penduduk b. Dependent Variable: Pertumbuhan Ekonomi
Kesimpulan : Nilai DW = 0,777 (diantara -2 sampai +2) maka tidak ada autokorelasi
UJI HIPOTESIS 1. Uji F (Uji Simultan/bersamaan) a. Jika Fhitung > Ftabel maka Ho ditolak Jika Fhitung < Ftabel maka Ho diterima ........................Atau b. Jika Signifikan dari Fhitung < 0,05 maka Ho ditolak Jika Signifikan dari Fhitung > 0,05 maka Ho diterima ANOVAa Sum of Mean df F Squares Square Regression ,512 4 ,128 30,838 1 Residual ,145 35 ,004 Total ,657 39 a. Dependent Variable: Pertumbuhan Ekonomi a. Predictors: (Constant), Iflasi, Ukuran Permerintah Daerah , Intergovernmental Revenue , Kemiskinan Penduduk Model
Sig. ,000b
Kesimpulan : Nilai Sig Fhitung adalah 0,000 yakni Fhitung < 0,05% maka secara bersamaan (Ukuran Permerintah Daerah, Intergovernmental Revenue, Kemiskinan Penduduk dan Iflasi) berpengaruh signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi
2. Uji F (Uji Parsial/individu)
a. Jika Fhitung > Ttabel maka Ho ditolak Jika Thitung < Ttabel maka Ho diterima................................Atau b. Jika Signifikan dari Thitung < 0,05 maka Ho ditolak Jika Signifikan dari Thitung > 0,05 maka Ho diterima Coefficientsa` Model Unstandardized Standardized t Sig. Coefficients Coefficients B Std. Error Beta (Constant) -,067 ,258 -,262 ,795 Ukuran Permerintah Daerah ,645 ,087 1,645 7,456 ,000 1 Intergovernmental Revenue ,012 ,018 ,053 ,636 ,529 Kemiskinan Penduduk -,272 ,068 -,894 -4,011 ,000 Iflasi -,018 ,036 -,041 -,511 ,613 a. Dependent Variable: Pertumbuhan Ekonomi
Kesimpulan : yang berpengaruh signifikan adalah
1. Ukuran Permerintah Daerah (0,00 < 0,05) maka berpengaruh signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi 2. Kemiskinan Penduduk (0,00 < 0,05) maka berpengaruh signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi
2. Uji Koefisien Determinasi (R2) Tujuannya untuk melihat besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependent Model Summaryb Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Durbin-Watson Square Estimate 1 ,883a ,779 ,754 ,06443 ,777 a. Predictors: (Constant), Iflasi, Ukuran Permerintah Daerah , Intergovernmental Revenue , Kemiskinan Penduduk b. Dependent Variable: Pertumbuhan Ekonomi Kesimpulan : nilai R Squer 0,779 atau 77,9%
Secara keseluruhan variabel dari Ukuran Permerintah Daerah, Intergovernmental Revenue, Kemiskinan Penduduk dan Iflasi berpengaruh signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi sebesar 77,9% sedangkan 22,1% dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian ini
SEKIAN DAN TERIMAKASIH
