BAB 5 ANALISA MODEL PERSAMAAN REKURSIF FAKTOR-FAKTOR DETERMINAN EKSPOR CPO INDONESIA
|
|
- Teguh Indradjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 variabel lain menyebabkan estimasi model dilakukan dalam bentuk logaritma natural (ln). Oleh karena itu, model persamaan rekusif dapat dispesifikasikan sebagai berikut: Persamaan Struktural 1: Faktor Determinan Ekspor CPO Indonesia LnX = β 0 + β 1 LnPE + β 2 LnKURS + β 3 LnP_CPO + e i (5.1) dimana, Persamaan Struktural 2: Faktor Harga CPO di Pasar Dunia LnP_CPO = β 4 + β 5 LnP_SOY + β 6 LnP_SUN + β 7 LnP_PET + e j (5.2) Akibat spesifikasi model dengan bentuk logaritma natural (ln), nilai masing-masing koefisien (β) variabel bebas menjelaskan besarnya elastisitas, yaitu besar persentase perubahan variabel terikat akibat kenaikan satu persen nilai variabel bebas. Kedua persamaan struktural pada model persamaan rekursif ini diestimasi dengan metode Two Stages Least Squares (2SLS) yang dilakukan secara terpisah atau persamaan tunggal (limited information method). Hal ini bertujuan agar apabila terjadi masalah atau 39
2 pelanggaran kriteria pengujian pada salah satu persamaan, masing-masing dapat memperhitungkan setiap pembatasan yang ditempatkan atau melakukan penganganan dengan baik, tanpa memperhatikan pembatasan atas persamaan lainnya Hasil Estimasi Persamaan Faktor Determinan Ekspor CPO Indonesia Estimasi persamaan faktor determinan ekspor CPO Indonesia dengan metode Two Stages Least Squares (2SLS) secara terpisah menunjukkan hasil sebagai berikut: Tabel 5.1 Hasil Estimasi Persamaan Faktor Determinan Ekspor CPO Indonesia Variabel Coefficient Std. Error t-statistic Prob. LNPE LNKURS LNP_CPO C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Sehingga, diperoleh bentuk persamaan: LnX = LnPE LnKURS LnP_CPO Pengujian Kriteria Statistik Faktor Determinan Ekspor CPO Indonesia Uji t-statistik 40
3 Dengan menggunakan tingkat signifikansi (α ) sebesar 10%, hasil estimasi tersebut menunjukkan bahwa pada tingkat keyakinan 90% setiap variabel bebas secara individu berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilita t-statistik (p-value) pada setiap variabel bebas yang berada di bawah nilai α, yaitu 0.1. Itu berarti, baik variabel pungutan ekspor, nilai tukar, dan harga CPO di pasar dunia masing-masing memberikan pengaruh secara signifikan terhadap perubahan volume ekspor CPO Indonesia. Setiap terjadi 1% kenaikan pada harga CPO di pasar dunia, maka volume ekspor CPO Indonesia akan bertambah sebesar % (peningkatan volume ekspor ini ditunjukkan dengan nilai koefisien yang positif). Perubahan ini searah dengan teori yang menjelaskan bahwa peningkatan harga akan berpengaruh pada penambahan jumlah penawaran yang terefleksikan dari volume ekspor. Di samping itu, pengaruh yang searah juga ditunjukkan oleh hubungan antara nilai tukar dan volume ekspor ini, di mana kenaikan 1% nilai tukar rupiah-dolar Amerika Serikat berdampak pada meningkatnya volume ekspor CPO Indonesia sebesar %. Peningkatan nilai tukar rupiah menunjukkan kondisi rupiah yang terdepresiasi terhadap dolar. Harga-harga barang ekspor Indonesia di pasar dunia menjadi relatif lebih murah dan akibatnya permintaan akan ekspor CPO pun meningkat. Hasil penelitian terhadap kedua variabel ini menunjukkan hasil yang serupa dengan model penelitian Lordkipanidze, Epperson, dan Ames (1996) di mana kedua variabel, yaitu variabel harga minyak kanola dan nilai tukar dolar Amerika Serikat-Kanada juga berpengaruh secara signifikan terhadap impor minyak kanola di Amerika Serikat. Di lain pihak, pengaruh pungutan ekspor terhadap ekspor CPO di Indonesia ternyata tidak sesuai dengan teori yang telah dikemukakan. Seharusnya, kenaikan pungutan ekspor akan menyebabkan berkurangnya volume ekspor CPO. Namun, dalam hasil estimasi ini 41
4 ditunjukkan bahwa kenaikan 1% penerimaan pungutan ekspor atas komoditas CPO justru menyebabkan volume ekspor CPO meningkat sebesar %. Kondisi ini diperkirakan terjadi karena adanya respon dari eksportir CPO yang tidak sesuai dengan teori yang ada. Pada dasarnya kebijakan pungutan ekspor merupakan disinsentif bagi ekspor CPO. Peningkatan pungutan ekspor akan menambah biaya ekspor sehingga harga komoditas itu sendiri menjadi tidak kompetitif di pasar dunia. Sesuai dengan tujuan kebijakan, para eksportir pun kemudian mengalihkan supplynya ke pasar domestik. Dalam jangka pendek, kondisi tersebut mengakibatkan harga di pasar domestik menurun karena adanya oversupply (pasar domestik tidak mampu menyerap seluruh supply yang ada). Di sisi lain, harga CPO di pasar dunia yang cenderung mengalami peningkatan menyebabkan eksportir terus mengejar keuntungan dengan melakukan ekspor. Meskipun nilai pungutan ekspor yang harus ditanggung juga bertambah, tetapi pertambahan beban ini diperkirakan tidak lebih besar dari keuntungan yang mereka dapatkan dengan terus melakukan ekspor. Kedua kondisi itulah yang menyebabkan eskportir terus melakukan ekspor CPO meskipun nilai pungutan ekspor meningkat. Terlebih lagi, secara tidak langsung justru petani sawitlah yang seolah-olah menanggung beban ini. Peningkatan pungutan ekspor berdampak pada penurunan daya saing CPO Indonesia di pasar dunia. Untuk mempertahankan harga di tingkat yang kompetitif, tentunya eksportir harus melakukan penekanan harga. Hal ini dilakukan dengan cara menekan harga tandan buah segar yang dibeli dari tingkat petani. Karenanya, eksportir seakan menanggung beban yang lebih kecil atas peningkatan pungutan ekspor ini. Kondisi ini pula yang dikritisi oleh Larson dalam penelitiannya, bahwa meskipun efektif untuk mengendalikan harga di pasar domestik, namun pajak ekspor justru akan berdampak negatif terhadap transfer pendapatan para petani sawit di Indonesia. 42
5 Uji F-statistik Dengan mengacu pada hipotesa yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya, hasil estimasi tersebut menunjukkan bahwa secara keseluruhan semua variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat secara signifikan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilita F-statistik yang lebih kecil dari α (p-value = ). Itu berarti, dengan tingkat keyakinan 90% secara bersama-sama faktor-faktor determinan ekspor CPO seperti nilai tukar, pungutan ekspor, dan harga CPO Indonesia berpengaruh terhadap volume ekspor CPO Indonesia secara signifikan. Uji Determinasi (R 2 ) Nilai R 2 sebesar menggambarkan bahwa variabel-variabel bebas dalam model mampu menjelaskan sampai dengan persen faktor yang mempengaruhi variabel terikatnya. Sehingga, faktor-faktor determinan ekspor CPO dalam model ini seperti nilai tukar, pungutan ekspor, dan harga CPO di pasar dunia mampu menjelaskan pengaruhnya terhadap volume ekspor CPO Indonesia sebesar persen; sedangkan sisanya ( persen) menjelaskan bahwa masih terdapat faktor lain yang juga mempengaruhi besarnya volume ekspor CPO Indonesia namun tidak disertakan dalam model ini Pengujian Kriteria Ekonometri Faktor Determinan Ekspor CPO Indonesia Multikolinieritas (Multicollinearity) Pengujian masalah multikolinearitas dengan menggunakan matriks koefisien korelasi di bawah ini menunjukkan bahwa antar faktor-faktor determinan ekspor CPO Indonesia tidak terdapat hubungan linear. Hal itu terlihat dari besaran koefisien antar variabel bebas 43
6 yang seluruhnya kurang dari 0.8. Pembuktian ini didukung pula dengan nilai R 2 yang cukup besar yaitu dan nilai probabilitas-t masing-masing variabel bebas yang signifikan (seluruh p-value < α ). Itu berarti tidak ada indikasi masalah multikolinearitas pada model ini. Tabel 5.2 Matriks Koefisien Korelasi Faktor-Faktor Determinan Ekspor CPO Indonesia LnX LnPE LnKURS LnP_CPO LnX LnPE LnKURS LnP_CPO Autokorelasi (Autocorrelation) Hasil estimasi menunjukkan bahwa DW-stat bernilai atau mendekati 2. Hal ini mengindikasikan tidak adanya serial correlation pada model tersebut. Akan tetapi, perlu dibuktikan lebih lanjut mengenai masalah autokorelasi ini. Untuk itu, dilakukan pengujian dengan menggunakan Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test. Hasilnya, diketahui bahwa nilai probabilitas Obs*R-squared (p-value) adalah sebesar atau lebih besar dari α (10%). Sehingga, hipotesa nol yang menyatakan adanya masalah autokorelasi pun ditolak. Kenyataan akan tidak adanya masalah autokorelasi pada model juga diperkuat dengan pengujian Colleogram-Q-Statistics, yang menunjukkan bahwa tidak ada nilai autocorrelation ataupun partial correlation yang melebihi garis batas pada grafik batang. Dan itu berarti, persamaan model faktor determinan ekspor CPO Indonesia tidak dipengaruhi oleh error term tahun sebelumnya. 44
7 Heteroskedastisitas (Heterocedasticity) Karena jumlah variabel bebas dalam persamaan faktor-faktor determinan ekspor CPO Indonesia tidak banyak, maka pengujian masalah heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji White Heteroskedasticity cross term (ada interaksi antar variabel bebas). Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai probabilitas Obs*R-squared (p-value) adalah sebesar atau lebih besar dari α (0.1). Itu berarti model tersebut tidak memiliki masalah heteroskedastisitas Hasil Estimasi Persamaan Faktor Harga CPO di Pasar Dunia Seperti yang dilakukan pada estimasi model persamaan sebelumnya, persamaan ini pun dilakukan dalam bentuk logaritma natural (ln) dengan menggunakan metode Two Stages Least Squares (2SLS) secara terpisah. Berikut adalah hasil estimasinya: Tabel 5.3 Hasil Estimasi Persamaan Faktor Harga CPO di Pasar Dunia Variabel Coefficient Std. Error t-statistic Prob. LNP_SOY LNP_SUN LNP_PET C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
8 Sehingga diperoleh bentuk persamaan dengan spesifikasi: LnP_CPO = LnP_SOY LnP_SUN LnP_PET Pengujian Kriteria Ekonometri Persamaan Faktor Harga CPO di Pasar Dunia Autokorelasi (Autocorrelation) Hasil estimasi terhadap model harga CPO di pasar dunia ini menunjukkan nilai DWstat yang sangat kecil, yaitu Hal ini tentunya mengindikasikan adanya serial correlation pada model tersebut. Oleh karena itu, perlu dibuktikan lebih lanjut dengan melakukan pengujian Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test. Hasilnya, diketahui bahwa nilai probabilitas Obs*R-squared (p-value) adalah sebesar atau lebih kecil dari α (10%). Sehingga, hipotesa nol diterima, dan itu berarti memang ada masalah autokorelasi pada model ini. Kenyataan akan adanya masalah autokorelasi pada model juga diperkuat dengan pengujian Colleogram-Q-Statistics yang menunjukkan adanya nilai autocorrelation ataupun partial correlation yang melebihi garis batas. Ini terjadi pada ordo pertama bagi keduanya. Dan itu berarti, model faktor harga CPO di pasar dunia ini dipengaruhi oleh error term satu tahun sebelumnya. Karena itu, diperlukan penanganan (treatment) agar masalah autokorelasi ini bisa teratasi. Dari grafik batang Colleogram-Q-Statistics terlihat bahwa pelanggaran garis batas terjadi pada ordo pertama (satu) Autocorrelation dan Partial Correlation. Itu berarti penanganan masalah ini dilakukan dengan menambahkan nilai masa lalu variabel harga CPO tepatnya satu tahun sebelumnya atau AR(1), dan juga menambahkan nilai masa lalu residualnya, tepatnya satu tahun sebelumnya atau MA(1). 46
9 Setelah dilakukan langkah penanganan ini, diperoleh hasil estimasi dengan spesifikasi sebagai berikut: LnP_CPO = LnP_SOY LnP_SUN LnP_PET AR(1) MA(1) Tabel 5.4 Hasil Treatment Masalah Autokorelasi dengan AR-MA Variabel Coefficient Std. Error t-statistic Prob. LNP_SOY LNP_SUN LNP_PET C AR(1) MA(1) R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Inverted AR Roots.50 Inverted MA Roots -.48 Hasil penanganan (treatment) masalah serial correlations dengan penambahan variabel nilai masa lalu variabel harga CPO dan nilai residual masa lalunya, menunjukkan bahwa masalah tersebut berhasil diatasi. Hal ini terlihat dari nilai DW-Stat yang mendekati 2, dan juga nilai R 2 yang semakin besar, yaitu %. Artinya, dengan penambahan kedua variabel tersebut, faktor-faktor yang berpengaruh terhadap variabel harga CPO di pasar dunia pun makin dapat terjelaskan. Teratasinya masalah ini juga dapat dibuktikan dengan kembali melakukan pengujian Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test. Dari hasilnya diketahui bahwa nilai 47
10 probabilitas Obs*R-squared (p-value) adalah sebesar , lebih kecil dari α (0.1). Sehingga, hipotesa nol ditolak dan itu berarti tidak ada lagi masalah autokorelasi pada persamaan model ini. Sehingga dapat disimpulkan bahwa di dalam model persamaan ini, harga CPO di pasar dunia tidah saja dipengaruhi oleh komoditas substitusinya, tetapi juga dipengaruhi oleh harga CPO di bulan sebelumnya dan juga nilai residual bulan sebelumnya. Multikolinieritas (Multicollinearity) Dengan menggunakan matriks koefisien korelasi berikut, diketahui adanya hubungan linear antara variabel bebas yang mempengaruhi harga CPO. Hal itu terlihat dari besar nilai koefisien korelasi antara variabel harga minyak kedelai dan minyak biji bunga matahari yang melebihi 0.8 (yaitu ). Akan tetapi, melihat indikasi lainnya berupa signifikansi t-statistik yang baik 23, nilai R 2 yang semakin besar yaitu %, dan juga adanya teori yang memang menjelaskan adanya hubungan substitusi antara variabel bebas tersebut, maka masalah multikolinearitas ini dapat diabaikan. Tabel 5.5 Matriks Koefisien Korelasi Faktor Harga CPO di Pasar Dunia LNP_CPO LNP_SOY LNP_SUN LNP_PET LNP_CPO LNP_SOY LNP_SUN LNP_PET Kedua variabel bebas itu memiliki pengaruh yang signifikan pada perubahan harga CPO, sebab p-value minyak kedelai dan minyak biji bunga matahari masing-masing adalah sebesar dan atau lebih kecil dari α. 48
11 Heteroskedastisitas (Heterocedasticity) Mengingat jumlah variabel bebas dalam persamaan faktor harga CPO tidak banyak, maka pengujian masalah heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji White Heteroskedasticity cross term (ada interaksi antar variabel bebas). Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai probabilitas Obs*R-squared (p-value) adalah sebesar atau lebih kecil dari α. Itu berarti dalam model tersebut terdapat masalah heteroskedastisitas. Untuk itu perlu dilakukan penanganan dengan menggunakan metode White heteroskedasticity-consistent coefficient covariance. Dengan menggunakan metode ini, diasumsikan seluruh masalah heteroskedastisitas dapat teratasi Pengujian Kriteria Statistik Persamaan Faktor Harga CPO di Pasar Dunia Uji t-statistik Setelah dilakukan penanganan (treatment) pada pengujian kriteria ekonometri, barulah model ini dapat diuji signifikansinya secara statistik. Dengan menggunakan tingkat signifikansi (α ) sebesar 10%, hasil estimasi tersebut menunjukkan bahwa pada tingkat keyakinan 90%, baik variabel harga minyak kedelai ataupun variabel harga minyak biji bunga matahari secara individu memberikan pengaruh yang signifikan terhadap perubahan harga CPO di pasar dunia. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilita t-statistik (p-value) pada variabel harga minyak kedelai ataupun harga minyak biji bunga matahari yang masing-masing berada di bawah nilai α, yaitu dan Setiap terjadi kenaikan harga minyak kedelai sebesar 1%, maka harga CPO di pasar dunia pun bertambah sebesar % (kenaikan harga CPO ini ditunjukkan dengan nilai koefisien yang positif). Perubahan ini searah dengan teori yang menjelaskan bahwa peningkatan harga di suatu barang, akan menyebabkan konsumen beralih ke barang 49
12 substitusi. Akibatnya, permintaan akan barang substitusi meningkat dan pada akhirnya akan berdampak pada peningkatan harga barang substitusi tersebut. Dalam hal ini, kenaikan harga minyak kedelai menyebabkan meningkatnya jumlah permintaan akan CPO di pasar dunia, yang kemudian berdampak pada terdongkraknya harga CPO. Hal tersebut juga tergambar pada gambar perbandingan harga CPO, harga minyak kedelai dan minyak biji bunga matahari berikut ini, di mana pergerakan harga komoditas itu memiliki tren yang sama. Gambar 5.1 Perbandingan Harga CPO, Harga Soybean Oil dan Harga Sunflowerseed Oil per Bulan di Pasar Dunia Harga CPO (CIF Rotterdam ) Harga Soybean Oil, Harga Sunflowerseed Oil (CIF Rotterdam ) Jan 01 Apr 01 Jul 01 Okt Jan 02 Apr 02 Jul 02 Okt Jan 03 Apr 03 Jul 03 Okt Jan 04 Apr 04 Jul 04 Okt Jan 05 Apr 05 Jul 05 Okt Jan 06 Apr 06 Jul 06 Okt Bulan Harga CPO Harga Sunflow erseed Oil Harga Soybean Oil Sumber: Reuters, dikeluarkan oleh Kantor Pemasaran Bersama PTPN Hal yang sama terjadi pada komoditas minyak biji bunga matahari yang juga memiliki hubungan substitusi dengan CPO sebagai salah satu jenis minyak nabati. Kenaikan 1% harga minyak biji bunga matahari berdampak pada pelonjakan harga CPO di pasar dunia sebesar %. Meskipun demikian, pengaruh perubahan harga minyak biji bunga matahari terhadap harga CPO tidaklah sebesar pengaruh perubahan harga 50
13 minyak kedelai. Hal ini dikarenakan minyak kedelai merupakan substitusi utama bagi CPO, baik sebagai pemenuh kebutuhan minyak nabati, maupun sebagai salah satu sumber energi alternatif minyak bumi. Di sisi lain, hasil estimasi menunjukkan bahwa harga minyak bumi tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kenaikan harga CPO di pasar dunia. Hal ini dibuktikan dengan nilai probabilita t-statistik (p-value) yang berada di atas nilai α, yaitu Meskipun CPO merupakan sumber energi alternatif bagi minyak bumi, namun penyebab utama terjadinya ketidaksignifikanan ini adalah karena minyak bumi bukanlah faktor utama yang mempengaruhi perubahan harga CPO di pasar dunia. Terlebih lagi, ada ketidaksamaan arah dalam perubahan tren pada kedua data variabel tersebut pada saat memasuki periode pertengahan tahun 2005 hingga akhir tahun 2006, di mana pada saat harga minyak bumi meningkat tajam, harga CPO di pasar dunia justru mengalami penurunan, dan sebaliknya. Tren pergerakan harga ini dapat diamati pada gambar berikut. Gambar 5.2 Perbandingan Harga CPO dan Harga Minyak Bumi per Bulan di Pasar Dunia Harga Minyak Bumi Harga CPO (US$/ ton) (US$/Barrel) , ,00 60, , , , Jan 01 Apr 01 Jul 01 Okt 01 Jan 02 Apr 02 Jul 02 Okt 02 Jan 03 Apr 03 Jul 03 Harga CPO Okt 03 Jan 04 Apr 04 Jul 04 Okt 04 Harga Minyak Bumi Jan 05 Apr 05 Jul 05 Okt 05 Jan 06 Apr 06 Jul 06 Okt 06 20,00 10,00 - Bulan Sumber: Reuters, dikeluarkan oleh Kantor Pemasaran Bersama PTPN dan International Monetary Fund, 51
14 Di samping itu, perlu dianalisa lebih lanjut bahwa ternyata harga CPO di pasar dunia terpengaruh oleh harga CPO dan nilai residual satu bulan sebelumnya. Dengan nilai probabilita t-statistik (p-value) yang masing-masing berada di bawah nilai α, yaitu dan , maka kedua variabel ini dikatakan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perubahan harga CPO. Di mana setiap terdapat kenaikan 1% harga CPO dan residual di bulan sebelumnya, maka harga CPO di pasar dunia saat itu akan meningkat sebesar masing-masing persen dan persen akibat pengaruh kedua variabel tersebut secara berturut-turut. Uji F-statistik Secara keseluruhan, variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat secara signifikan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilita F-statistik yang lebih kecil dari α (p-value = ). Itu berarti dengan tingkat keyakinan 90%, secara bersama-sama variabel-variabel bebas seperti harga minyak kedelai, minyak biji bunga matahari, minyak bumi, harga CPO di bulan sebelumnya, dan juga nilai residual bulan sebelumnya memberikan pengaruh yang signifikan terhadap harga CPO di pasar dunia. Uji Determinasi (R 2 ) Penanganan masalah ekonometri menghasilkan nilai R 2 yang lebih baik dari estimasi awal, yaitu dari nilai R 2 sebesar menjadi Kenaikan nilai R 2 menandakan bahwa terdapat faktor-faktor lain selain variabel-variabel komoditas substitusi CPO (minyak kedelai, minyak biji bunga matahari dan minyak bumi) yang ternyata turut berpengaruh terhadap harga CPO di pasar dunia dan tidak terjelaskan pada estimasi persamaan awal. Variabel-variabel tersebut adalah harga CPO di bulan sebelumnya dan juga nilai residual bulan sebelumnya. Sehingga, diperoleh kesimpulan bahwa seluruh 52
15 variabel dalam model persamaan tersebut mampu menjelaskan sampai dengan persen faktor yang mempengaruhi harga CPO di pasar dunia; sedangkan sisanya ( persen) menjelaskan bahwa masih terdapat faktor lain yang juga mempengaruhi besarnya harga CPO namun tidak disertakan dalam model ini. 53
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Rancangan Model dan Data yang Digunakan Model yang digunakan dalam studi penelitian ini mengacu pada sejumlah literatur dan sebuah penelitian yang dilakukan sebelumnya
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 terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Sampel, Sumber Data dan Pengumpulan Data Penelitian kali ini akan mempergunakan pendekatan teori dan penelitian secara empiris. Teori-teori yang dipergunakan diperoleh
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 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 terperinciV. HASIL DAN PEMBAHASAN
44 V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Analisis Integrasi Pasar (keterpaduan pasar) Komoditi Kakao di Pasar Spot Makassar dan Bursa Berjangka NYBOT Analisis integrasi pasar digunakan untuk mengetahui bagaimana
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 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 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 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 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 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 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 terperinciV. HASIL DAN PEMBAHASAN. mengenai hasil dari uji statistik yang terdiri dari uji F, uji t, dan uji R-squared.
V. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil estimasi dan pembahasan dalam penelitian ini akan dibagi dalam tiga pemaparan umum yaitu pemaparan secara statistik yang meliputi pembahasan mengenai hasil dari uji statistik
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 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 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 terperinciakan di gunakan berbentuk linier atau log linier. Maka dalam penelitian ini
56 BAB VI ANALISIS DAN PEMBAHASAN 6.1. Analisis Hasil Regresi dan Pengujian Hipotesis 6.1.1. Pemilihan Model Regresi Pemilihan model regresi ini menggunakan uji Mackinnon, white and Davidson (MWD) yang
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 terperinciLampiran 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Dalam
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Dalam penulisan skripsi ini, penulis menggunakan metode pengumpulan data sekunder melalui
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Deskriptif Rata-rata Standar Deviasi
BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Bab 4 akan membahas lebih dalam mengenai proses pengolahan data, dimulai dari penjelasan mengenai statistik deskriptif sampai dengan penjelasan mengenai hasil dari analisis
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB V ANALISA HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dibahas hasil regresi model nilai tukar riil rupiah (RER) jangka panjang dengan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS), dan model nilai tukar
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. tahun terakhir yaitu tahun 2001 sampai dengan tahun Data yang. diambil adalah data tahun 2001 sampai 2015.
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. Deskriptif Sampel dan Data Penelitian ini menggunakan 30 data, sampel yang diamati selama 15 tahun terakhir yaitu tahun 2001 sampai dengan tahun 2015. Data yang diambil
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Ruang lingkup penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Upah
63 III. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Upah Minimum Provinsi (UMP) dan Belanja Barang dan Jasa (BBJ) terhadap pembangunan
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 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 terperinciPusat Statistik. Adapun data yang telah di olah terdapat terdapat pada tabel 6.1
BAB VI ANALISA DATA 6.1. Deskripsi Data Data yai g dipergunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, terutama bersumber dari Badan Pusat Statistik, Intenational Financial Statistic dan situs Badan
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 terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN. Untuk mengetahui apakah data yang dipakai sudah stationary dalam penelitian ini
42 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Hasil Uji Unit Root Untuk mengetahui apakah data yang dipakai sudah stationary dalam penelitian ini diuji dengan uji unit roots yang dilakukan dengan
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder tahunan Data sekunder
47 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder tahunan 2003-2012. Data sekunder tersebut bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Lampung Dalam Angka, Badan
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 terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN Penelitian ini bertujuan untuk melihat bagaimana pengaruh dari perubahan nilai tukar terhadap net income dan return saham perusahaan manufaktur. Variabel nilai tukar yang
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 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
80 BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Sampel Data Penelitian ini menggunakan data panel seimbang dengan jumlah sampel perusahaan sebanyak 60 perusahaan yang secara konsisren terhadap di Bursa Efek Indonesia
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 terperinciMETODE PENELITIAN. Data yang dipakai untuk penelitian ini adalah data sekunder (time series)
48 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang dipakai untuk penelitian ini adalah data sekunder (time series) yang didapat dari Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia (SEKI) Bank Indonesia
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang
III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Pusat Data dan Informasi Kementerian Energi dan Sumberdaya Mineral
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder tahunan Data sekunder
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder tahunan 2001-2012.Data sekunder tersebut bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Lampung Dalam Angka, dan Dinas
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu berkaitan dengan data yang waktu dikumpulkannya bukan (tidak harus) untuk memenuhi
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 terperinciBab IV. Metode dan Model Penelitian
Bab IV Metode dan Model Penelitian 4.1 Spesifikasi Model Sesuai dengan tinjauan literatur, hal yang akan diteliti adalah pengaruh real exchange rate, pertumbuhan ekonomi domestik, pertumbuhan ekonomi Jepang,
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
34 IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian faktor-faktor yang mempengaruhi harga komoditas kakao dunia tidak ditentukan. Waktu pengumpulan data dilaksanakan pada bulan Februari
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Gambaran Umum Perbankan Indonesia. kategori bank, diantaranya adalah Bank Persero, Bank Umum Swasta Nasional
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum 4.1.1. Gambaran Umum Perbankan Indonesia Dilihat dari segi kepemilikannya, Bank di Indonesia dibedakan menjadi enam kategori bank, diantaranya adalah Bank
Lebih terperinciV. HASIL DAN PEMBAHASAN. pendugaan Ordinary Least Square (OLS). Data pada penelitian ini dimasukkan dalam
V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Hasil Estimasi Variabel Dependen PDRB Penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda dengan metode pendugaan Ordinary Least Square (OLS). Data pada penelitian ini dimasukkan
Lebih terperinciLampiran 1. Hasil Uji Multikolinearitas (Matriks Korelasi Parameter Persamaan) 1. Persamaan Konsumsi. 2. Persamaan Investasi. 3.
Lampiran 1 Hasil Uji Multikolinearitas (Matriks Korelasi Parameter Persamaan) 1. Persamaan Konsumsi C(10) C(11) C(12) C(13) C(10) 0.016041 0.002875 5.65E-05-0.004179 C(11) 0.002875 0.001743 1.31E-05-0.002020
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 terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. per fungsi terhadap pertumbuhan ekonomi 22 kabupaten tertinggal dengan
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Tahap Evaluasi Model 5.1.1. Tahap Evaluasi Pemilihan Model Estimasi model, untuk mengetahui pengaruh belanja pemerintah daerah per fungsi terhadap pertumbuhan ekonomi 22
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. minyak kelapa sawit Indonesia yang dipengaruhi oleh harga ekspor minyak
BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa seberapa besar volume ekspor minyak kelapa sawit Indonesia yang dipengaruhi oleh harga ekspor minyak kelapa
Lebih terperinciBAB V PENUTUP. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut : terhadap permintaan uang (M2) 2000:Q1 2008:Q2.
BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Pendapatan nasional (Y) mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap permintaan uang (M2) 2000:Q1
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Industri UKM Terhadap Pertumbuhan Sektor Industri di Kabupaten Bantul Tahun
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Bagian ini berisi analisis hasil penelitian mengenai Pengaruh Perkembangan Industri UKM Terhadap Pertumbuhan Sektor Industri di Kabupaten Bantul Tahun 1994-2009. Analisis data
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. (time series data). Dalam penelitiaan ini digunakan data perkembangan pertumbuhan ekonomi,
BAB III 3.1. Jenis dan Sumber Data METODE PENELITIAN 3.1.1. Jenis Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder yang digunakan adalah data yang dicatat secara
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Dalam penelitian Analisis Pengaruh Nilai Tukar, Produk Domestik Bruto, Inflasi,
391 III. METODE PENELITIAN Dalam penelitian Analisis Pengaruh Nilai Tukar, Produk Domestik Bruto, Inflasi, dan Suku Bunga Luar Negeri Terhadap Nilai Impor Non Migas di Indonesia (Periode 2001:I 2012:IV)
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Hasil Analisis Model persamaan yang akan diuji pada penelitian ini merupakan model fungsi permintaan busway yang dipengaruhi oleh tarif busway, tingkat pendapatan per kapita,
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 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 terperinciMETODOLOGI PENELITIAN. Data yang dipakai untuk penelitian ini adalah data sekunder (timeseries) yang
38 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang dipakai untuk penelitian ini adalah data sekunder (timeseries) yang didapat dari Bank Indonesia dan melalui pengolahan data yang dihitung
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN Perkembangan Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Perkembangan Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota Pembahasan mengenai kinerja keuangan pemerintah daerah ditinjau dari beberapa hal. Pertama, proporsi belanja
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 terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Hubungan Antara Penerimaan DAU dengan Pertumbuhan PDRB Dalam melihat hubungan antara PDRB dengan peubah-peubah yang mempengaruhinya (C, I, DAU, DBH, PAD, Suku Bunga dan NX)
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil 1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif menggambarkan tentang ringkasan data data penelitian seperti jumlah data yang diolah, nilai minimum,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data time series tahunan Data
40 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data time series tahunan 2002-2012. Data sekunder tersebut bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Lampung. Adapun data
Lebih terperinciIII METODE PENELITIAN. dilakukan secara purposive, dengan pertimbangan provinsi ini merupakan wilayah
III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penentuan Daerah Penelitian Penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Utara. Penentuan daerah ini dilakukan secara purposive, dengan pertimbangan provinsi ini merupakan
Lebih terperinci31 Universitas Indonesia
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Setelah memperhatikan karakteristik permintaan kedelai di Indonesia pada bab terdahulu maka sekarang tiba saatnya untuk memodelkan faktor faktor yang mempengaruhi permintaan
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai proses dan hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang telah dilakukan. Sebagai alat bantu analisis digunakan software SPSS versi
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. tercatat secara sistematis dalam bentuk data runtut waktu (time series data). Data
24 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data 3.1.1 Jenis Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder atau kuatitatif. Data kuantitatif ialah data yang diukur dalam
Lebih terperinciBAB V HASIL ESTIMASI DAN ANALISIS MODEL. Tabel 5.1. Output regresi model persentase penduduk miskin absolut (P 0 )
97 BAB V HASIL ESTIMASI DAN ANALISIS MODEL 5.1. Hasil Estimasi Model Persentase Penduduk Miskin Absolut (P 0 ) Head count index (P 0 ) merupakan jumlah persentase penduduk yang berada dibawah garis kemiskinan.
Lebih terperinciV. PEMBAHASAN Perkembangan Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri dan Perdagangan, Hotel dan Restoran di Pulau Jawa
72 V. PEMBAHASAN 5.1. Perkembangan Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri dan Perdagangan, Hotel dan Restoran di Pulau Jawa Pulau Jawa merupakan salah satu Pulau di Indonesia yang memiliki jumlah penduduk
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. model struktural adalah nilai PDRB, investasi Kota Tangerang, jumlah tenaga kerja,
III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk time series dari tahun 1995 sampai tahun 2009. Data yang digunakan dalam model
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Pusat Statistik (BPS) Kota Bandar Lampung yang berupa cetakan atau publikasi
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari publikasi dinas atau instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi dari
Lebih terperinciBAB 4 PEMBAHASAN. H 1 : tidak terdapat unit root (data stasioner)
BAB 4 PEMBAHASAN Pada bab ini akan disajikan hasil estimasi berdasarkan metode penelitian yang telah dibahas pada bab sebelumnya, dan pembahasan analisis hasil estimasi tersebut. Pembahasan dilakukan secara
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
39 BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Analisis Daya Saing Komoditi Mutiara Indonesia di Negara Australia, Hongkong, dan Jepang Periode 1999-2011 Untuk mengetahui daya saing atau keunggulan komparatif komoditi
Lebih terperinciFAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENAWARAN EKSPOR KARET ALAM INDONESIA. Setelah dilakukan pengolahan data time series bulanan tahun 2005 sampai
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENAWARAN EKSPOR KARET ALAM INDONESIA 6.1 Pengujian Hipotesis Setelah dilakukan pengolahan data time series bulanan tahun 2005 sampai 2008, diperoleh hasil regresi sebagai
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Objek penelitian merupakan salah satu faktor yang tidak dapat dipisahkan dari
55 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek penelitian merupakan salah satu faktor yang tidak dapat dipisahkan dari suatu penelitian. Objek penelitian merupakan sumber diperolehnya data dari
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Bursa Efek merupakan lembaga yang menyelenggarakan kegiatan sekuritas di Indonesia.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 1.1 Deskripsi Objek Penelitian Bursa Efek merupakan lembaga yang menyelenggarakan kegiatan sekuritas di Indonesia. Dahulu terdapat dua bursa efek di Indonesia, yaitu Bursa Efek
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN. 2007) perekonomian ekonomi Indonesia pada tahun 2003 hingga 2007 mengalami
44 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Perekonomian Indonesia Menurut Laporan Perekonomian Indonesia dari Bank Indonesia (2003-2007) perekonomian ekonomi Indonesia pada tahun 2003 hingga 2007 mengalami
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 terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh debt to equity ratio. sampel penelitian dengan rincian sebagai berikut :
44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Pengumpulan Data Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh debt to equity ratio (DER), price to earning ratio (PER), dan earning pershare (EPS) terhadap return
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Objek dari penelitian ini adalah perilaku prosiklikalitas perbankan di
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Objek dari penelitian ini adalah perilaku prosiklikalitas perbankan di Indonesia pada tahun 2007M01 2016M09. Pemilihan pada periode tahun yang digunakan adalah
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 I PENDAHULUAN. Inflasi yang terjadi di Indonesia telah menyebabkan perekonomian baik yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Krisis finansial yang melanda Indonesia pada pertengahan tahun 1997 memberi dampak yang kurang menguntungkan bagi perekonomian Indonesia. Salah satu dampak
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 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 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 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 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 terperinciVI ANALISIS EKSPOR KEPITING INDONESIA
VI ANALISIS EKSPOR KEPITING INDONESIA 6.1 Pengujian Asumsi Gravity model aliran perdagangan ekspor komoditas kepiting Indonesia yang disusun dalam penelitian ini harus memenuhi kriteria pengujian asumsi-asumsi
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Thailand, India, Vietnam, Malaysia, China, Philipines, Netherlands, USA, dan Australia 9 2 Kentang (HS )
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder. Data yang diamati merupakan data gabungan time series dan cross section atau panel data. Tahun pengamatan sebanyak
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 terperinciBAB IV PENGOLAHAN DATA DAN PEMBAHASAN
BAB IV PENGOLAHAN DATA DAN PEMBAHASAN IV.1 Pengaruh Pinjaman yang diberikan oleh Bank terhadap Perusahaan Sektor Consumer Goods Industry Pada bagian ini akan diperlihatkan hasil pengolahan data pada sektor
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 terperinciBAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
71 BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab V ini akan dilakukan pengujian pengaruh variabel Harga CPO Internasional, nilai tukar rupiah, Term of Trade (TOT) dan Produksi kelapa sawit Indonesia terhadap
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
1 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan membahas mengenai hasil penelitian berdasarkan data-data yang diperoleh, sehingga akan didapat gambaran mengenai hubungan dan pengaruh rasio-rasio
Lebih terperinci