Lampiran 1. Hasil Uji Multikolinearitas (Matriks Korelasi Parameter Persamaan) 1. Persamaan Konsumsi. 2. Persamaan Investasi. 3.
|
|
- Yandi Lesmono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Lampiran 1 Hasil Uji Multikolinearitas (Matriks Korelasi Parameter Persamaan) 1. Persamaan Konsumsi C(10) C(11) C(12) C(13) C(10) E C(11) E C(12) 5.65E E E E-05 C(13) E Persamaan Investasi C(20) C(21) C(22) C(23) C(24) C(25) C(20) E C(21) E E C(22) 7.29E E E E E E-06 C(23) E C(24) E E C(25) E Persamaan Ekspor C(30) C(31) C(32) C(33) C(34) C(35) C(30) C(31) C(32) C(33) C(34) C(35) Persamaan Impor C(40) C(41) C(42) C(43) C(44) C(40) C(41) C(42) C(43) C(44)
2 (lanjutan) 5. Persamaan Permintaan Uang C(50) C(51) C(52) C(54) C(55) C(56) C(57) C(50) C(51) E C(52) E E E E E E-05 C(54) E E C(55) E E C(56) E E-05 C(57) E E Persamaan Nilai Tukar C(60) C(61) C(62) C(63) C(64) C(65) C(66) C(60) E C(61) C(62) -9.62E E E E-06 C(63) C(64) C(65) E C(66) E Persamaan Harga/Inflasi C(70) C(71) C(72) C(73) C(74) C(70) C(71) C(72) C(73) C(74) Persamaan Penawaran Agregat C(80) C(81) C(82) C(80) C(81) C(82) xvii
3 Lampiran 2. Grafik Perbandingan Kondisi Aktual dengan Baseline Model CN EKSP ER 1,400, ,000 12,000 1,200, ,000 11,000 1,000, , , , , , ,000 10,000 9,000 8, , ,000 7, , Actual CN (Baseline) Actual EKSP (Baseline) Actual ER (Baseline) GDP IMPR INV 2,500, , ,000 2,000,000 1,500,000 1,000, , , , , , , , , , , , , Actual GDP (Baseline) Actual IMPR (Baseline) Actual INV (Baseline) M2 P 3,500, ,000, ,500,000 2,000,000 1,500,000 1,000, , Actual M2 (Baseline) Actual P (Baseline) xviii
4 Hasil Output Eviews System: UNTITLED Estimation Method: Iterative Two-Stage Least Squares Date: 07/20/10 Time: 05:52 Sample: 1997Q3 2008Q4 Included observations: 47 Total system (unbalanced) observations 367 Convergence achieved after 21 iterations Lampiran. 3 Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C(10) C(11) C(12) C(13) C(20) C(21) C(22) C(23) C(24) C(25) C(30) C(31) C(32) C(33) C(34) C(35) C(40) C(41) C(42) C(43) C(44) C(50) C(51) C(52) C(54) C(55) C(56) C(57) C(60) C(61) C(62) C(63) C(64) C(65) C(66) C(70) C(71) C(72) C(73) C(74) C(80) C(81) C(82) C(83) Determinant residual covariance 9.72E-24 xix
5 (lanjutan) Equation: LOG(CN)=C(10)+C(11)*LOG(GDP)+C(12)*(R)+C(13)*LOG(CN( -1)) Instruments: C R GDP CN(-1) R(-1) Observations: 46 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Durbin-Watson stat Equation: LOG(INV)=C(20)+C(21)*LOG(NFA(-1))+C(22)*(R(-1))+C(23) *LOG(IMPR)+C(24)*LOG(INV(-1))+[AR(1)=C(25)] Instruments: C R INV INV(-1) ER NFA NFA(-1) IMPR R(-1) LOG(INV(-1)) LOG(NFA(-2)) R(-2) LOG(IMPR(-1)) LOG(INV(-2)) Observations: 46 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Durbin-Watson stat Equation: LOG(EKSP)=C(30)+C(31)*LOG(ER*PX/P)+C(32)*LOG(IMPR) +C(33)*LOG(WIMPR)+C(34)*LOG(EKSP(-1))+[AR(1)=C(35)] Instruments: C EKSP(-1) ER P(-1) PX PX(-1) IMPR(-1) ER(-1) LOG(EKSP( -1)) -LOG(ER(-1)*PX(-1)/P(-1)) LOG(IMPR(-1)) LOG(WIMPR(-1)) LOG(EKSP(-2)) Observations: 46 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Durbin-Watson stat Equation: LOG(IMPR)=C(40)+C(41)*LOG(ER*PM/P)+C(42)*LOG(EKSP) +C(43)*LOG(CN+INV+GOV)+[AR(1)=C(46)] Instruments: C ER P PM EKSP CN INV GOV CN(-1) INV(-1) GOV(-1) LOG(IMPR(-1)) -LOG(ER(-1)*PM(-1)/P(-1)) LOG(EKSP(-1)) LOG(CN(-1) +GOV(-1)+INV(-1)) Observations: 46 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Durbin-Watson stat Equation: LOG(M2)=C(50)+C(51)*LOG(GDP)+C(52)*(R)+C(54)*LOG(GOV) +C(55)*LOG(ER)+C(56)*LOG(M2(-1))+[AR(1)=C(57)] Instruments: GDP R(-1) R M2 P P(-1) GOV ER ER(-1) C LOG(M2(-1)) LOG(GDP(-1)) LOG(GOV(-1)) LOG(ER(-1)) LOG(M2(-2)) Observations: 46 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Durbin-Watson stat Equation: LOG(ER)=C(60)+C(61)*LOG(GDP)+C(62)*(R)+C(63)*LOG(NFA( -1))+C(64)*LOG(P)+[AR(1)=C(65),AR(2)=C(66)] Instruments: R M2 NFA P(-1) P GDP IMPR CN INV GOV C LOG(ER(-1)) LOG(GDP(-1)) -R(-1) LOG(NFA(-2)) -LOG(P(-1)) LOG(ER(-2)) xx
6 (lanjutan) Observations: 45 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Durbin-Watson stat Equation: LOG(P)=C(70)+C(71)*LOG(ER(-1)*PW(-1))+C(72)*LOG(GDP(-1)) +C(73)*LOG(GOV(-1))+[AR(1)=C(74)] Instruments: ER(-1) PW C GDP(-1) GOV(-1) LOG(P(-1)) LOG(ER(-2)*PW( -2)) LOG(GDP(-2)) LOG(GOV(-2)) Observations: 46 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Durbin-Watson stat Equation: LOG(GDP)=C(80)+C(81)*LOG(INV)+C(82)*LOG(P) +[AR(1)=C(83)] Instruments: INV P INV(-1) P(-1) C LOG(GDP(-1)) LOG(INV(-1)) LOG(P(-1)) Observations: 46 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid Durbin-Watson stat Persamaan Konsumsi Forecast: CNF Actual: LOG(CN) Forecast sample: 2009Q1 2009Q4 Included observations: 4 Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs. Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 CNF ± 2 S.E. Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Obs*R-squared Prob. Chi-Square(2) Heteroskedasticity Test: White F-statistic Prob. F(9,36) Obs*R-squared Prob. Chi-Square(9) Scaled explained SS Prob. Chi-Square(9) xxi
7 (lanjutan) Series: Residuals Sample 1997Q3 2008Q4 Observations 46 Mean -1.74e-15 Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability Persamaan Investasi Forecast: INVF Actual: LOG(INV) Forecast sample: 2009Q1 2009Q4 Included observations: 4 Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs. Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 INVF ± 2 S.E. Inverted AR Roots -.34 Heteroskedasticity Test: White F-statistic Prob. F(14,31) Obs*R-squared Prob. Chi-Square(14) Scaled explained SS Prob. Chi-Square(14) Series: Residuals Sample 1997Q3 2008Q4 Observations 46 Mean -1.21e-15 Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability xxii
8 (lanjutan) Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Obs*R-squared Prob. Chi-Square(2) Persamaan Ekspor Inverted AR Roots.36 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Obs*R-squared Prob. Chi-Square(2) Heteroskedasticity Test: White F-statistic Prob. F(14,31) Obs*R-squared Prob. Chi-Square(14) Scaled explained SS Prob. Chi-Square(14) Forecast: EKSPF Actual: LOG(EKSP) Forecast sample: 2009Q1 2009Q4 Included observations: 4 Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs. Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 EKSPF ± 2 S.E Series: Residuals Sample 1997Q3 2008Q4 Observations 46 Mean 2.83e-12 Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability xxiii
9 4. Persamaan Impor (lanjutan) Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Obs*R-squared Prob. Chi-Square(2) Heteroskedasticity Test: White F-statistic Prob. F(9,36) Obs*R-squared Prob. Chi-Square(9) Scaled explained SS Prob. Chi-Square(9) Forecast: IMPRF Actual: LOG(IMPR) Forecast sample: 2009Q1 2009Q4 Included observations: 4 Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs. Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 IMPRF ± 2 S.E Series: Residuals Sample 1997Q3 2008Q4 Observations 46 Mean -4.17e-14 Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability Inverted AR Roots.59 xxiv
10 5. Persamaan Permintaan Uang (lanjutan) Inverted AR Roots.75 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Obs*R-squared Prob. Chi-Square(2) Heteroskedasticity Test: White F-statistic Prob. F(20,25) Obs*R-squared Prob. Chi-Square(20) Scaled explained SS Prob. Chi-Square(20) Forecast: M2F Actual: LOG(M2) Forecast sample: 2009Q1 2009Q4 Included observations: 4 Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs. Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 M2F ± 2 S.E Series: Residuals Sample 1997Q3 2008Q4 Observations 46 Mean -2.35e-12 Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability xxv
11 6. Persamaan Nilai Tukar (lanjutan) Inverted AR Roots i i Forecast: ERF Actual: LOG(ER) Forecast sample: 2009Q1 2009Q4 Included observations: 4 Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs. Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 ERF ± 2 S.E Series: Residuals Sample 1997Q4 2008Q4 Observations 45 Mean 2.80e-12 Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Obs*R-squared Prob. Chi-Square(2) Heteroskedasticity Test: White F-statistic Prob. F(14,31) Obs*R-squared Prob. Chi-Square(14) Scaled explained SS Prob. Chi-Square(14) xxvi
12 (lanjutan) 7. Persamaan Harga/Inflasi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Obs*R-squared Prob. Chi-Square(2) Heteroskedasticity Test: White F-statistic Prob. F(9,36) Obs*R-squared Prob. Chi-Square(9) Scaled explained SS Prob. Chi-Square(9) Inverted AR Roots Forecast: PF Actual: LOG(P) Forecast sample: 2009Q1 2009Q4 Included observations: 4 Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs. Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 PF ± 2 S.E Series: Residuals Sample 1997Q3 2008Q4 Observations 46 Mean 1.91e-12 Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability xxvii
13 8. Persamaan Penawaran Agregat (lanjutan) Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Obs*R-squared Prob. Chi-Square(2) Heteroskedasticity Test: White F-statistic Prob. F(5,40) Obs*R-squared Prob. Chi-Square(5) Scaled explained SS Prob. Chi-Square(5) Forecast: GDPF Actual: LOG(GDP) Forecast sample: 2009Q1 2009Q4 Included observations: 4 Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs. Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 GDPF ± 2 S.E. Inverted AR Roots Series: Residuals Sample 1997Q3 2008Q4 Observations 46 Mean 2.38e-16 Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability xxviii
14 Lampiran 4 xxix
15 (lanjutan) xxx
16 Lampiran 5 xxxi
17 (lanjutan) xxxii
18 Lampiran 6 xxxiii
19 (lanjutan) xxxiv
20 Lampiran 7 xxxv
21 (lanjutan) xxxvi
22 Lampiran 8 xxxvii
23 (lanjutan) xxxviii
24 Lampiran 9 xxxix
25 (lanjutan) xl
26 Lampiran 10 xli
27 (lanjutan) xlii
28 Lampiran 11 xliii
29 (lanjutan) xliv
30 Lampiran 12 xlv
31 (lanjutan) xlvi
32 Lampiran 13 xlvii
33 (lanjutan) xlviii
34 Lampiran 14 xlix
35 (lanjutan) l
36 Lampiran 15 li
37 (lanjutan) lii
38 Lampiran 16 liii
39 (lanjutan) liv
Lampiran 2 Penduduk Menurut Status Pekerjaan Utama (jiwa)
81 Lampiran 1 Jumlah Penduduk, Rumahtangga, dan Rata-rata Anggota Rumahtangga Tahun Jumlah Penduduk (ribu jiwa) Jumlah Rumahtangga Rata-rata Anggota Rumahtangga (1) (2) (3) (4) 2000 205.132 52.008,3 3,9
Lebih terperinci(Data Mentah) Data Penerimaan Asli Daerah Sektor Pariwisata Kabupaten Lombok Timur, Jumlah Kunjunga Wisatawan dan Jumlah Objek Wisata
L A M P I R A N 95 96 Lampiran 1 (Data Mentah) Data Penerimaan Asli Daerah Sektor Pariwisata Kabupaten Lombok Timur, Jumlah Kunjunga Wisatawan dan Jumlah Objek Wisata TAHUN PAD Sektor Pariwisata Jumlah
Lebih terperinciPENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA PROVINSI DKI JAKARTA TAHUN
PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA PROVINSI DKI JAKARTA TAHUN 2006-2013 INDAH AYU PUSPITA SARI 14213347/3EA16 Sri Rakhmawati, SE.,
Lebih terperinciLampiran 1. Data Regresi. 71 Universitas Sumatera Utara
Lampiran 1 Data Regresi I obs X1 X2 X3 X4 Y 1 5.000000 1.000000 2.000000 18.00000 20.00000 2 4.000000 1.000000 2.000000 20.00000 20.00000 3 4.000000 2.000000 3.000000 20.00000 20.00000 4 3.000000 5.000000
Lebih terperinciProduktivitas Padi, Luas Panen dan Produksi Padi di Kabupaten Deli Serdang,
Lampiran 1. Produktivitas Padi, Luas Panen dan Produksi Padi di Kabupaten Deli Serdang, 2004-2010 Tahun Semester Produktivitas Padi (ton/ha) Luas Panen (ha) Produksi Padi (ton) 2004 1 4.585 40.187 184257.4
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. sekunder deret waktu (time series) mulai dari Januari 2013 sampai
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Analisis dan Hasil Regresi Semua data yang digunakan dalam analisis ini merupakan data sekunder deret waktu (time series) mulai dari Januari 2013 sampai Desember
Lebih terperinciBAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
72 BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini alat analisis data yang digunakan adalah model regresi linear klasik (OLS). Untuk pembuktian kebenaran hipotesis dan untuk menguji setiap variabel
Lebih terperinciLampiran 1. Jumlah Deposito, Suku Bunga Deposito, dan Inflasi di Indonesia Tahun
69 Lampiran 1. Jumlah Deposito, Suku Bunga Deposito, dan Inflasi di Indonesia Tahun 2004-2010 Periode sbdepo Inflasi depo Jan-04 6.27 0.57 426.424 Feb-04 5.99-0.02 409.204 Mar-04 5.86 0.36 401.686 Apr-04
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. atau tidak dalam penelitian ini jarque-berra dimana hasilnya dapat. ditunjukkan dari nilai probabilitas Jarque-Berra.
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN A. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak dalam penelitian ini jarque-berra dimana hasilnya dapat
Lebih terperinci1) Kriteria Ekonomi Estimasi model dikatakan baik bila hipotesis awal penelitian terbukti sesuai dengan tanda dan besaran dari penduga.
LAMPIRAN Lampiran 1. Evaluasi Model Evaluasi Model Keterangan 1) Kriteria Ekonomi Estimasi model dikatakan baik bila hipotesis awal penelitian terbukti sesuai dengan tanda dan besaran dari penduga. 2)
Lebih terperinciLAMPIRAN 1 TABEL RESPONDEN No. y x1 x2 x
LAMPIRAN 1 TABEL RESPONDEN No. y x1 x2 x3 1 1.12 8979000 3000000 4 2 1.15384 8979000 3500000 2 3 1.25 9000000 4000000 2 4 1.12 8900000 4000000 4 5 1.53846 10165900 7000000 3 6 1.875 10165900 9000000 2
Lebih terperinciRISET ITU MUDAH. Salah satu contoh pertanyaan yang mungkin muncul di benak kita adalah:
Rangga Handika Salah satu contoh pertanyaan yang mungkin muncul di benak kita adalah: Apakah berinvestasi pada saham bisa menutup penurunan pendapatan real kita yang tergerus inflasi? Untuk itu, marilah
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. Metode yang digunakan untuk menduga faktor-faktor yang memengaruhi
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Estimasi Parameter Model Metode yang digunakan untuk menduga faktor-faktor yang memengaruhi Penanaman Modal Asing di Provinsi Jawa Timur adalah dengan menggunakan metode
Lebih terperinciKredit (Y) Pendapatan (x1) Usia (x3) Modal Kerja (x2) Universitas Sumatera Utara
No Kredit (Y) Pendapatan (x1) Modal Kerja (x2) Usia (x3) Jumlah Tanggungan (x4) 1 1000000 80000 80000 20 0 2 1000000 275000 500000 21 1 3 1500000 400000 550000 25 1 4 2000000 400000 1000000 25 1 5 2000000
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN ANALISIS. sekunder dalam bentuk deret waktu (time series) selama 15 tahun pada periode
38 BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Analisis Deskripsi Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini seluruhnya merupakan data sekunder dalam bentuk deret waktu (time series) selama 15 tahun pada periode
Lebih terperinciLAMPIRAN. Lampiran 1. Daftar Sampel Perusahaan Makanan dan Minuman
LAMPIRAN Lampiran 1 Daftar Sampel Perusahaan Makanan dan Minuman No Nama Perusahaan Tanggal Listing Kriteria 1 2 3 1. PT. Cahaya Kalbar Tbk 9 Juli 1996 2. PT. Delta Djakarta Tbk 27 Februari 1984 3. PT.
Lebih terperinciLAMPIRAN 1. Kuisioner Penelitian KUISIONER
LAMPIRAN 1 Kuisioner Penelitian No : KUISIONER ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN MASYARAKAT DALAM MEMANFAATKAN KREDIT KEPEMILIKAN RUMAH DI KOTA MEDAN (STUDI KASUS PT. BRI MEDAN) Oleh:
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN ANALISIS. sekunder dalam bentuk deret waktu (time series) pada periode
BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Analisis Deskripsi Data Jenis data yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk deret waktu (time series) pada periode 1993-2013 kurun waktu
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENGUJIAN. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan uji hipotesis untuk membuktikan adanya
BAB IV HASIL PENGUJIAN IV.1 Gambaran Umum Obyek Penelitian Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif berdasarkan data empiris. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan uji hipotesis untuk
Lebih terperinciLampiran 1 Data Penyerapan Tenaga Kerja, PDRB, Pengeluaran Pemerintah, dan Upah Riil Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat tahun
72 Lampiran 1 Data Penyerapan Tenaga Kerja, PDRB, Pengeluaran Pemerintah, dan Upah Riil Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat tahun 2005-2010 Kode Kabupaten/Kota Tahun Bekerja PDRB Pengeluaran Pemerintah
Lebih terperinciLampiran 1 : Pemilihan Bank Melalui Kriteria Berdasarkan Purposive Sampling
Lampiran 1 : Pemilihan Bank Melalui Kriteria Berdasarkan Purposive Sampling No Nama Bank Kriteria 1 Kriteria 2 Yang memenuhi kriteria 1 dan 2 1 PT. BPD Aceh 2 PT. BPD Bali 3 PT. BPD Bengkulu - - 4 PT.
Lebih terperinciLampiran 1. Penawaran Bawang Merah di Sumatera Utara Tahun (Ton) Januari Februari
76 Lampiran 1. Penawaran Bawang Merah di Sumatera Utara Tahun 2010 2014 (Ton) Bulan Tahun 2010 2011 2012 2013 2014 Januari 570 1.277 1.091 1.264 511 Februari 880 1.058 1.486 1.254 447 Maret 1.095 1.078
Lebih terperinciLampiran 1 Daftar Populasi Sampel Penelitian
Lampiran 1 Daftar Populasi Sampel Penelitian No. Kode Nama Perusahaan Kriteria Sampel 1 2 3 Ke 1. ASII PT. Astra Internasional, Tbk. 1 2. AUTO PT. Astra Otoparts, Tbk. 2 3. BRAM PT. Indokordsa, Tbk. 3
Lebih terperinciDaftar Perusahaan yang Menjadi Sampel Penelitian
Lampiran 1 Daftar Perusahaan yang Menjadi Sampel Penelitian No. Nama Perusahaan 1 PT. Colorpak Indonesia 2 PT. Gudang Garam 3 PT. Sumi Indo Kabel 4 PT. Multi Bintang Indonesia 5 PT. Metrodata Electronics
Lebih terperinciBULAN
LAMPIRAN I Data Inflasi Bulanan Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Indeks Harga Konsumen (IHK) Provinsi Sumatera Utara Periode Januari 2002 - Desember 2013 TAHUN 2002 2003 2004 2005 2006 2007 BULAN JANUARI
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN ANALISIS
BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1. Deskripsi Data Penelitian Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang merupakan datatime series atau data runtun waktu sebanyak 12 observasi, yaitu
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
REGRESI LINIER SEDERHANA Model fungsi : Y = f (X) LAHIR = F (WUS) LAHIR, yaitu data jumlah kelahiran setahun lalu di sejumlah Kecamatan di Jateng WUS, yaitu data jumlah wanita usia subur di sejumlah Kecamatan
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN ANALISIS. bentuk deret waktu (time series) selama 17 tahun, yaitu tahun Data
1.1 Analisis Deskripsi Data BAB IV HASIL DAN ANALISIS Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk deret waktu (time series) selama 17 tahun, yaitu tahun 1996-2012. Data tersebut
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5. 1 Pengantar Bab 5 akan memaparkan proses pengolahan data dan analisis hasil pengolahan data. Data diolah dalam bentuk persamaan regresi linear berganda dengan menggunakan
Lebih terperinciKuisioner Skripsi. Analisis Faktor faktor yang mempengaruhi Pendapatan Pedagang Ikan di Kecamatan Tanah Jawa dan Hutabayu Raja di Kabupaten Simalungun
LAMPIRAN 1 Kuisioner Skripsi Analisis Faktor faktor yang mempengaruhi Pendapatan Pedagang Ikan di Kecamatan Tanah Jawa dan Hutabayu Raja di Kabupaten Simalungun A. IDENTITAS RESPONDEN 1. Nama : 2. Usia
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Responden Dalam gambaran umum mengenai responden ini akan disajikan data yang telah diperolah dari penelitian yang telah dilakukan pada 100 orang
Lebih terperinciBAB V KESIMPULAN DAN SARAN. yakni sebesar 33,03% diterangkan di luar model dari penelitian ini. Dengan
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil pengujian hipotesis dapat disimpulkan bahwa dari hasil analisisis regresi diperoleh nilai dari R 2 sebesar 0.669740, berarti penyebaran data
Lebih terperinciLAMPIRAN Langkah-Langkah Pemilihan Model Regresi Data Panel
LAMPIRAN Langkah-Langkah Pemilihan Model Regresi Data Panel Hasil Common Effect Method: Panel Least Squares Date: 12/06/11 Time: 18:16 C 12.40080 1.872750 6.621707 0.0000 LOG(PDRB) 0.145885 0.114857 1.270151
Lebih terperinciLampiran 1. Perkembangan GDP Riil Pertanian (Constant 2000, Juta US$) Negara Berkembang Tahun Indonesia Thailand Cina India Brasil Argentina Meksiko
Lampiran 1. Perkembangan GDP Riil Pertanian (Constant 2, Juta US$) Negara Berkembang Tahun Indonesia Thailand Cina India Brasil Argentina Meksiko Mesir Afrika Selatan Turki 198 14751.87 6487.26 68232.337
Lebih terperinciHASIL ANALISA DATA ROE LDA DA SDA SG SIZE
HASIL ANALISA DATA STATISTIK DESKRIPTIF Date: 06/15/16 Time: 11:07 Sample: 2005 2754 ROE LDA DA SDA SG SIZE Mean 17.63677 0.106643 0.265135 0.357526 0.257541 21.15267 Median 11.00000 0.059216 0.251129
Lebih terperinciBAB V PENUTUP. Peningkatan Jumlah Uang yang Beredar (M1) dan Harga Premium Bersubsidi
BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Kesimpulan yang dapat diambildari penelitian dan pembahasan Pengaruh Peningkatan Jumlah Uang yang Beredar (M1) dan Harga Premium Bersubsidi terhadap Inflasi di Indonesia Periode
Lebih terperinciDAFTAR PUSTAKA. Halim Abdul, (2002). Akuntansi Sektor Publik. Salemba Empat, Jakarta.
DAFTAR PUSTAKA Halim Abdul, (2002). Akuntansi Sektor Publik. Salemba Empat, Jakarta. Mattjik AS &M. Sumertajaya, (2000). Metodologi Penelitian Ekonomi dan Bisnis. IPB Press. Bogor. Nataludin. (2001). Potensi
Lebih terperinciLampiran-Lampiran ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENDAPATAN PEDAGANG SEKTOR INFORMAL KUISIONER. ( Pedagang di Kawasan Pasar Buah Berastagi )
71 Lampiran-Lampiran Lampiran 1 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENDAPATAN PEDAGANG SEKTOR INFORMAL KUISIONER ( Pedagang di Kawasan Pasar Buah Berastagi ) PELAKU KEGIATAN USAHA 1. Nama : 2. Alamat
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Berdasarkan metode purposive sampling yang digunakan, sampel yang
67 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Umum Obyek Penelitian Obyek yang digunakan dalam penelitian ini adalah kemiskinan rumah tangga yang secara berturut-turut pada periode tahun 1981
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN A. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Heterokidastisitas Dalam uji white, model regresi linier yang digunakan dalam penelitian ini diregresikan untuk mendapatkan nilai residualnya. Kemudian
Lebih terperinciBAB IV ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagaimana telah diketahui bahwa tujuan dari skripsi ini adalah untuk mengetahui
BAB IV ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagaimana telah diketahui bahwa tujuan dari skripsi ini adalah untuk mengetahui tingkat efektifitas kebijakan pemerintah pada industri pemotongan hewan. Kebijakan
Lebih terperinciLAMPIRAN A SKALA DUKUNGAN SOSIAL DAN KUALITAS HIDUP
DATA LAMPIRAN xvii LAMPIRAN A SKALA DUKUNGAN SOSIAL DAN KUALITAS HIDUP xviii xix Informed Consent Persetujuan Menjadi Responden Salam sejahtera, Saya Kurniawan Asya mahasiswa fakultas Psikologi Universitas
Lebih terperincic. Penilaian dapat anda lakukan berdasarkan skalaberikut Jawaban Kurang Setuju Jawaban Setuju ( S ) Jawaban Sangat Tidak Setuju DATA RESPONDEN
LAMPIRAN KUEIONER PENELITIAN PENGARUH ITEM INFORMAI AKUNTANI TERHADAP KEEFEKTIFAN PENGENDALIAN INTERNAL PADA BANK-BANK UMUM YANG TERDAFTAR DI BURA EFEK INDONEIA No. Kuesioner :... (diisiolehpeneliti) Tgl/bln/thn
Lebih terperinciDAFTAR PUSTAKA. Aprilia, Hafsyah, Analisis inflasi di Sumatera Utara. Jurnal Fakultas Ilmu Ekonomi. Universitas Negeri Medan.
DAFTAR PUSTAKA Alexandi, Muhammad Findi, 2011. Penyerapan tenaga kerja pada sektor pertanian dan jasa pasca kebijakan upah minimum di Provinsi Banten. Jurnal Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Institut Pertanian
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN A. LATARBELAKANG
BAB I PENDAHULUAN A. LATARBELAKANG Pertumbuhan ekonomi merupakan pertumbuhan output yang dibentuk oleh berbagai sektor ekonomi sehingga dapat menggambarkan bagaimana kemajuan atau kemunduran yang telah
Lebih terperinciLAMPIRAN. Universitas Sumatera Utara
LAMPIRAN 85 Lampiran 1. Daftar Populasi Dan Pemilihan Sampel Perusahaan No Kode Nama Perusahaan Kriteria Sampel 1 2 3 1 ADES Akasha Wira Internasional Tbk,PT v v v 2 AQUA PT Aqua Golden Mississippi Tbk
Lebih terperinciLampiran 1. Koesioner
Lampiran 1. Koesioner PENGENALAN TEMPAT DAN PROFIL PERUSAHAAN Kabupaten/Kota Kecamatan Kelurahan Lokasi Klaster BDSP Nama Perusahaan Tanggal Berdiri Nomor Badan Hukum Tanggal Penetapan Badan Hukum Alamat
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. Dalam penelitian ini sampel yang digunakan adalah indeks harga saham gabungan
BAB IV HASIL PENELITIAN IV.1. Gambaran Umum Objek Penelitian Dalam penelitian ini sampel yang digunakan adalah indeks harga saham gabungan (JSX dan IDX), indeks Dow Jones (DJIA), indeks FTSE (FTSE), indeks
Lebih terperinciLampiran 1. Hasil Analisa Laboratorium Kualitas Air Sungai
Lampiran 1. Hasil Analisa Laboratorium Kualitas Air Sungai Lampiran 2. Laporan Proses Air Limbah PT. UNITEX Periode Agustus 2006 Lampiran 3. Hasil Pemeriksaan Mutu Limbah Cair PT. UNITEX Periode Juli 2005
Lebih terperinciBAB IV ESTIMASI DAN ANALISIS MODEL
BAB IV ESTIMASI DAN ANALISIS MODEL 4.1 Estimasi Regresi Model Akibat dari penggunaan Logaritma Natural (ln) pada sebagian variabel model, maka nilai koefisien dari model dengan (ln) menunjukkan besaran
Lebih terperinciKUISIONER. 2. Berapa besar nilai Modal kerja yang diperlukan untuk produksi setiap bulan?
Lampiran 1 : Kuisioner KUISIONER A. PROFIL USAHA 1. Nama Usaha :. Alamat Usaha : 3. Pemilik Usaha :. Alamat Pemilik : 5. Jenis Usaha : 6. Usia : 7. Jenis Kelamin : 8. Jumlah Tanggungan : B. DAFTAR PERTANYAAN
Lebih terperinciBAB 5 ANALISA MODEL PERSAMAAN REKURSIF FAKTOR-FAKTOR DETERMINAN EKSPOR CPO INDONESIA
BAB 5 ANALISA MODEL PERSAMAAN REKURSIF FAKTOR-FAKTOR DETERMINAN EKSPOR CPO INDONESIA Pada bagian metodologi penelitian telah dijelaskan bahwa adanya ketidaksamaan satuan antara variabel ekspor CPO dengan
Lebih terperinciBandung, 31 Desember Tim Peneliti
Kegiatan penelitian ini merupakan kegiatan penelitian kerja sama antara Bursa Efek Jakarta dengan Fakultas Ekonomi Unpad dengan judul Kontribusi/Peranan Pasar Modal Terhadap Perekonomian Indonesia yang
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. standar deviasi suatu data. Hasil analisis deskiptif didapatkan dengan. Tabel 4.1 Analisis Statistik Deskriptif
50 A. Statistik Deskriptif BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data, analisis ini dilakukan dengan melihat nilai maksimum, minimum, mean,dan
Lebih terperinciBAB V PENUTUP. 5.1 Kesimpulan. Berdasarkan analisis penelitian dan analisis keseluruhan, maka dapat. ditarik kesimpulan sebagai berikut:
62 BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan analisis penelitian dan analisis keseluruhan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Uji Stasioner Data Data yang diolah yaitu return bulanan indeks
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Sampel Sampel dalam penelitian ini adalah perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di BEI sejak awal periode 2010-2014. Dari 14 perusahaan tercatat ada
Lebih terperinciLAMPIRAN 1 PERUSAHAAN YANG MEMENUHI KRITERIA NO KODE NAMA PERUSAHAAN 1. ADRO PT. Adaro Energy Tbk. 2. AKRA PT. Akr. Corporindo Tbk. 3. ALDO PT.
LAMPIRAN 1 PERUSAHAAN YANG MEMENUHI KRITERIA NO KODE NAMA PERUSAHAAN 1. ADRO PT. Adaro Energy 2. AKRA PT. Akr. Corporindo 3. ALDO PT. Alkindo Naratama 4. ALMI PT. Alumindo Light Metal Insudtry 5. ARGO
Lebih terperinciBAB IV STUDI KASUS. Indeks merupakan daftar harga sekarang dibandingkan dengan
BAB IV STUDI KASUS 4.1 Indeks Harga Konsumen Indeks merupakan daftar harga sekarang dibandingkan dengan sebelumnya menurut persentase untuk mengetahui turun naiknya harga barang. Indeks Harga Konsumen
Lebih terperinciBAB 1V HASIL DAN ANALISIS
BAB 1V HASIL DAN ANALISIS 4.1 Diskripsi Data Penelitian 4.1.1 Nilai Tukar Rupiah Nilai tukar adalah harga suatu mata uang suatu Negara dalam satuan mata uang asing, yang mana jumlah mata uang asing tersebut
Lebih terperinciPENGARUH NILAI DAN RATING PENERBITAN OBLIGASI SYARIAH (SUKUK) TERHADAP RETURN SAHAM PADA PERUSAHAAN YANG MENERBITKAN OBLIGASI SYARIAH
PENGARUH NILAI DAN RATING PENERBITAN OBLIGASI SYARIAH (SUKUK) TERHADAP RETURN SAHAM PADA PERUSAHAAN YANG MENERBITKAN OBLIGASI SYARIAH Bayu Mulya Nugraha STIE Jl. Kemang raya no 35, kebayoran baru, Jakarta
Lebih terperinciBAB V PENUTUP , maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil analisa perhitungan regresi dan efisiensi, serta pembahasan permintaan (konsumsi) energi listrik di Indonesia dalam periode 1990-2010, maka dapat ditarik
Lebih terperinciBAB V KESIMPULAN DAN SARAN
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Bagian ini berisikan kesimpulan dan saran. Kesimpulan merupakan pernyataan singkat dan tepat yang dijabarkan dari hasil penelitian dan pembahasan untuk membuktikan kebenaran
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN ANALISIS
BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1. Deskripsi Data Penelitian Semua data yang digunkana dalam analisis ini merupakan data sekunder mulai tahun 1995 sampai tahun 2014 di Indonesia. Penelitian ini dimaksudkan
Lebih terperinciLampiran 1. Data Penelitian
Cilacap Banyumas Purbalingga Banjarnegara Kebumen Purworejo Wonosobo Magelan g Lampiran 1. Data Penelitian Kab / Kota Tahun Kemiskinan UMK TPT AMH LnUMK (%) (Rb Rp) (%) (%) 2010 18.11 698333 13.4565 9.75
Lebih terperinciBAB V PENUTUP. Konvergensi antar Provinsi di Indonesia adalah sebagai berikut:
BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian dan pembahasan terhadap Konvergensi antar Provinsi di Indonesia adalah sebagai berikut: 1. Berdasarkan hasil regresi pada analisis
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Penelitian ini menggunakan data dari tiga variabel independen serta dua
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Objek Penelitian Penelitian ini menggunakan data dari tiga variabel independen serta dua variabel dependen. Variabel independen dalam penelitian ini yaitu kepemilikan
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN ANALISIS
BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Deskripsi Data Penelitian Bab ini menjelaskan tentang analisis data dan hasil pengolahan data. Jenis data yang digunakan penulis adalah data time series dengan kurun waktu
Lebih terperinciBAB V KESIMPULAN DAN SARAN
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Kesimpulan yang dapat ditarik dari hasil analisis jumlah uang beredar dan tingkat suku bunga SBI terhadap inflasi di Indonesia tahun 1984-2009 adalah sebagai
Lebih terperinciBAB V KESIMPULAN DAN SARAN. pembahasan untuk membuktikan kebenaran dari suatu hipotesis. Saran dibuat. atau mengembangkan penelitian yang berkaitan.
66 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Bagian ini berisikan kesimpulan dan saran. Kesimpulan merupakan pernyataan singkat dan tepat yang diterangkan dari hasil penelitian dan pembahasan untuk membuktikan kebenaran
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengantar Bab 4 akan memaparkan proses pengolahan data dan analisis hasil pengolahan data. Data akan diolah dalam bentuk persamaan regresi linear berganda dengan menggunakan
Lebih terperinciPenentu Posisi Cadangan Devisa di Indonesia; Inflasi, Ekspor, Ataukah Utang Luar Negeri
Penentu Posisi Cadangan Devisa di Indonesia; Inflasi, Ekspor, Ataukah Utang Luar Negeri Rimelda Rona Sari Departement of Economics, Faculty of Economic, State University of Medan, Medan 20221, Indonesia
Lebih terperinciBAB V PENUTUP. singkat yang didapat dari hasil penelitian. Saran dibuat berdasarkan pengetahuan
48 BAB V PENUTUP Bab ini berisi kesimpulan dan saran. Kesimpulan merupakan pernyataan singkat yang didapat dari hasil penelitian. Saran dibuat berdasarkan pengetahuan penulis dan ditujukan untuk pengambil
Lebih terperinciLAMPIRAN 1. Industri TPT Menurut Statistik Industri Menengah dan Besar. (Berdasarkan Kode ISIC 5 Digit)
LAMPIRAN LAMPIRAN 1 Industri TPT Menurut Statistik Industri Menengah dan Besar (Berdasarkan Kode ISIC 5 Digit) ISIC 5 Digit Deskripsi Industri 32111 Industri permintalan benang 32112 Industri benang jahit
Lebih terperinciBAB IV. Analisis Data. 4.1 Gambaran Umum dan Depskriptif Obyek Penelitian
62 BAB IV Analisis Data 4.1 Gambaran Umum dan Depskriptif Obyek Penelitian 4.1.1 Gambaran Umum Obyek Penelitian Obyek penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah bank bank yang beroperasi di
Lebih terperinciBAB V PENUTUP. sejenis yang ingin melanjutkan atau mengembangkan penelitian ini.
BAB V PENUTUP Bab ini berisi kesimpulan dan saran. Kesimpulan merupakan pernyataan singkat dan tepat yang dijabarkan dari hasil penelitian dan pembahasan untuk membuktikan kebenaran hipotesis penelitian.
Lebih terperinciANALISIS DAYA SAING PENINGKATAN EKSPOR RUMPUT LAUT INDONESIA
ANALISIS DAYA SAING PENINGKATAN EKSPOR RUMPUT LAUT INDONESIA Bakhtiar Efendi. SE. MSi Dosen Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UNPAB Email : koneksisaya@gmail.com Abstract Indonesia
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI IMPOR BERAS INDONESIA TAHUN JURNAL PUBLIKASI
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI IMPOR BERAS INDONESIA TAHUN 1993-2013 JURNAL PUBLIKASI OLEH : Nama : Futikha Kautsariyatun Rahmi Nomor Mahasiswa : 12313269 Jurusan : Ilmu Ekonomi FAKULTAS EKONOMI
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PROYEKSI PERMINTAAN LISTRIK SEKTOR RUMAH TANGGA TAHUN DI INDONESIA
BAB IV ANALISIS DAN PROYEKSI PERMINTAAN LISTRIK SEKTOR RUMAH TANGGA TAHUN 2008 2012 DI INDONESIA 4.1 Analisa Variabel Data Permintaan Listrik Sektor Rumah Tangga Tahun 1986-2007 Dengan menganalisa data
Lebih terperinciPengaruh Investasi, Tenaga Kerja dan Pertumbuhan Penduduk Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Kabupaten Pelalawan
Pengaruh Investasi, Tenaga Kerja dan Pertumbuhan Penduduk Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Kabupaten Pelalawan Effect of Investment, Labor and Population Growth on Economic Growth in Pelalawan Regency Windy
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Dalam penelitian ini yang menjadi objek penelitian adalah perusahaan industri asuransi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode tahun 2010-2013.
Lebih terperinciPenerimaan Pajak dan Pengeluaran Pemerintah kota Tebing Tinggi Tahun (juta rupiah)
Lampiran I Penerimaan Pajak dan Pengeluaran Pemerintah kota Tebing Tinggi Tahun 1983-2007 (juta rupiah) Tahun Penerimaan Pajak Pengeluaran Pemerintah 1983 150.392 1.627.530 1984 155.699 1.842300 1985 149.670
Lebih terperinciBAB 1V HASIL DAN PEMBAHASAN. Skripsi ini meneliti mengenai analisis faktor-faktor yang mempengaruhi
53 BAB 1V 4.1 Diskripsi Data Penelitian HASIL DAN PEMBAHASAN Skripsi ini meneliti mengenai analisis faktor-faktor yang mempengaruhi konsumsi masyarakat di Indonesia tahun 1995-2014 dengan model error correction
Lebih terperinciBAB V PENUTUP. Berdasarkan hasil analisis regresi data panel menunjukkan bahwa model
BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis regresi data panel menunjukkan bahwa model random effect yang diterima, dan berdasarkan pengujian disimpulkan sebagai berikut: 1. Dana alokasi umum
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN
BAB V HASIL PENELITIAN Dalam bab V ini akan diuraikan analisis hasil penelitian yaitu hasil analisis kovariansi (covariance anaysis) dan ekonometrika yang mencoba melihat pengaruh jumlah penduduk bekerja,
Lebih terperinciVI. HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Struktur Pasar Industri Kakao di Indonesia
VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1. Analisis Struktur Pasar Industri Kakao di Indonesia Struktur pasar dapat dianalisis dengan tiga pokok elemen, yaitu nilai pangsa pasar, konsentrasi rasio empat perusahaan
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN ANALISIS
BAB IV HASIL DAN ANALISIS Pada bab ini akan diuraikan hasil penelitian dan analisis dari data-data penelitian yang telah diolah menggunakan Eviews, diikuti dengan pembahasan dari hasil pengolahan data.
Lebih terperinciV. HASIL DAN PEMBAHASAN. Regional Bruto tiap provinsi dan dari segi demografi adalah jumlah penduduk dari
54 V. HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam bab ini akan dibahas hasil dari estimasi faktor-faktor yang memengaruhi migrasi ke Provinsi DKI Jakarta sebagai bagian dari investasi sumber daya manusia. Adapun variabel
Lebih terperinciBAB V KESIMPULAN DAN SARAN. Desember 2009 dalam kondisi jangka pendek.
45 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan uraian yang telah disampaikan pada bab sebelumnya, maka kesimpulan penelitian ini adalah: 1) Secara individu variabel Jumlah Uang Beredar (M1) tidak
Lebih terperinciBAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Bab V ini akan dilakukan pengujian mengenai analisis faktor-faktor yang mempengaruhi laju inflasi di Indonesia. Dimana variabel terikat (variable dependent) meliputi
Lebih terperinciKAJIAN TENTANG DETERMINAN KEMISKINAN DI JAWA BARAT
KAJIAN TENTANG DETERMINAN KEMISKINAN DI JAWA BARAT Apip Supriadi 1, Gusti Tia Ardiani Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi Universitas Siliwangi ABSTRACT The purpose of this study is to analyze
Lebih terperinciDaftar Isi Standarisasi Harga dan Standarisasi Sarana dan Prasarana Kerja Pemerintah Provinsi Kalimantan Timur
Daftar Isi 2014 1 Kata Pengantar 2014 KATA PENGANTAR Puji syukur kita panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, karena berkat Rahmat dan Hidayah-Nya, maka Buku Standarisasi Harga dan Standarisasi Sarana
Lebih terperinciPENGARUH PENGUNGKAPAN SUKARELA NON KEUANGAN TERHADAP NILAI PERUSAHAAN. Triana Nurmayati Ch. Rusiti
PENGARUH PENGUNGKAPAN SUKARELA NON KEUANGAN TERHADAP NILAI PERUSAHAAN Triana Nurmayati Ch. Rusiti Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Atma Jaya Yogyakarta Jl. Babarsari 43-44, Yogyakarta
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. dapat digunakan. Keempat pengujian tersebut adalah uji kenormalan, uji
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Uji Asumsi Pengujian asumsi dilalukan untuk memastikan bahwa model yang dipilih telah memenuhi asumsi yang telah ditentukan. Ada empat tahapan pengujian asumsi yang harus
Lebih terperinciLampiran 1. Bagan Struktur Organisasi Perusahaan
LAMPIRAN Lampiran 1. Bagan Struktur Organisasi Perusahaan Hijauan Cikalong Lapangan Cikalong Pakan Cikalong Kandang Cikalong Direktur Operasional Lapangan Cikanjung Hijauan Cikanjung Pakan Cikanjung Anak
Lebih terperinciBAB V KESIMPULAN DAN SARAN. Berdasarkan hasil analisis data pada bab IV didepan, maka pada bab lima
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis data pada bab IV didepan, maka pada bab lima ini penulis mengambil suatu kesimpulan hasil penelitian yaitu sebagai berikut: 1. Modal
Lebih terperinciMODEL AUTOREGRESSIVE (AR) ATAU MODEL UNIVARIATE
MODEL AUTOREGRESSIVE (AR) ATAU MODEL UNIVARIATE Data yang digunakan adalah data M2Trend.wf1 (buku rujukan pertama, bab-8). Model analisisnya adalah Xt = M2 diregresikan dengan t = waktu. Model yang akan
Lebih terperinciLampiran 1. Kuesioner Responden KUESIONER PENGARUH SUPPLY CHAIN MANAGEMENT TERHADAP KEUNGGULAN BERSAING DAN KINERJA PERUSAHAAN
Lampiran 1 Kuesioner Responden KUESIONER PENGARUH SUPPLY CHAIN MANAGEMENT TERHADAP KEUNGGULAN BERSAING DAN KINERJA PERUSAHAAN PADA CV. CYNTHIA BOX KUDUS Petunjuk Umum Saudara dimohon kesediaanya untuk
Lebih terperinciPerhitungan Value at Risk (VaR) Berdasarkan Model Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH)
Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Perhitungan Value at Risk (VaR) Berdasarkan Model Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) 1 Wahyuni Fatma Mufti, 2 Sutawanir Darwis, 3 Nusar Hajarisman
Lebih terperinciLAMPIRAN I HASIL REGRESI DAN UJI ASUMSI KLASIK PENDUGAAN PARAMETER MODEL SIMULTAN
DAFTAR PUSTAKA Basri, Faisal. 2002. Perekonomian Indonesia : Tantangan dan Harapan bagi Kebangkitan Indonesia. Jakarta : Erlangga. Bratakusumah, Deddy Supriady dan Dadang, Solihin. 2004. Otonomi Penyelenggaraan
Lebih terperinciABSTRACT. vii. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRACT This study aimed to test whether the discipline of work affecting the performance of the Regional Water Company employees Tirtawening Bandung. The study was conducted on the distribution of clean
Lebih terperinci