Lampiran 1 : PDRB Riil Provinsi Gorontalo tahun
|
|
|
- Erlin Darmali
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 113 Lampir 1 : PDRB Riil Provinsi Gorontalo tahun Daerah Pertambg Gas Bgun/Kon struksi & Jumlah Kab.Gorontalo 200, , , , , , , , , , Kota Gorontalo 23, , , , , , , , , , Boalemo 72, , , , , , , , , Pohuwato 149, , , , , , , , , , Bonbol 55, , , , , , , , , Provinsi 502, , , , , , , , , ,556, Daerah Pertambg Gas Bgun/Kon struksi & Jumlah Kab.Gorontalo 217, , , , , , , , , , Kota Gorontalo 23, , , , , , , , , , Boalemo 79, , , , , , , , , Pohuwato 158, , , , , , , , , , Bonbol 58, , , , , , , , , Provinsi 536, , , , , , , , , ,647, Daerah Pertambg Gas Bgun/Kon struksi & Jumlah Kab.Gorontalo 225, , , , , , , , , , Kota Gorontalo 24, , , , , , , , , , Boalemo 86, , , , , , , , , , Pohuwato 159, , , , , , , , , , Bonbol 59, , , , , , , , , Provinsi 555, , , , , , , , , ,750, Daerah Pertambg Gas Bgun/ Konstruksi & Kab.Gorontalo 231, , , , , , , , , , Kota Gorontalo 24, , , , , , , , , , Boalemo 92, , , , , , , , , , Pohuwato 169, , , , , , , , , , Bonbol 60, , , , , , , , , Provinsi 578, , , , , , , , , ,863, Jumlah
2 Daerah Pertambg Gas Bgun/ Konstruksi & Kab.Gorontalo 249, , , , , , , , , , Kota Gorontalo 25, , , , , , , , , , Boalemo 98, , , , , , , , , , Pohuwato 172, , , , , , , , , , Bonbol 63, , , , , , , , , Provinsi 610, , , , , , , , , ,980, Jumlah 2006 Daerah Pertambg Gas Bgun/ Konstruksi & Kab.Gorontalo 265, , , , , , , , , , Kota Gorontalo 25, , , , , , , , , , Boalemo 103, , , , , , , , , , Pohuwato 180, , , , , , , , , , Bonbol 68, , , , , , , , , Provinsi 643, , , , , , , , , ,115, Jumlah 2007 Daerah Pertambg Gas Bgun/Kon struksi & Kab.Gorontalo 285, , , , , , , , , , Kota Gorontalo 25, , , , , , , , , , Boalemo 112, , , , , , , , , , Pohuwato 190, , , , , , , , , , Bonbol 70, , , , , , , , , , Provinsi 684, , , , , , , , , ,269, Jumlah 2008 Daerah Pertambg Gas Bgun/Kon struksi & Kab.Gorontalo 293, , , , , , , , , , Kota Gorontalo 26, , , , , , , , , , Boalemo 118, , , , , , , , , , Pohuwato 194, , , , , , , , , , Bonbol 75, , , , , , , , , , Provinsi 707, , , , , , , , , ,362, Jumlah
3 115 Lampir 2 : Hasil Analisis Shift Share Provinsi Gorontalo, Regional Share Regional Share Proportionality Shift Pertambg Penggali Bgun /Konst ruksi Perdagg, Hotel & Penggkut Differential Shift Kabupaten Gorontalo Pertambg Bguna n/konstr uksi Penggkut
4 116 Kota Gorontalo Pertambg Bguna n/konstr uksi Penggkut Kabupaten Boalemo Pertambg Bgun /Kons truksi & Kabupaten Pohuwato Pertambg Penggali Bgun /Kon struksi Perdagg, Penggkut
5 117 Kabupaten Bone Bolgo Pertambg Bguna n/konstr uksi & Shift Share Analysis Kabupaten Gorontalo Pertambg Penggali Bgun /Kons truksi Penggkut Kota Gorontalo Pertambg Penggali Bguna n/konstr uksi Perdagg, Penggkut
6 118 Kabupaten Boalemo Pertambg Bgun/ & Konstruksi Penggali Kabupaten Pohuwato Pertambg Penggali Pengola h Bgun /Konstruk si Perdagg, & Kabupaten Bone Bolgo Pertambg Gas Bgun /Kon struksi &
7 119 Lampir 3: Perbding Struktur Ekonomi Provinsi Gorontalo Resume SSA tahun 2002 Urai Pertambg Penggali Bgun/ Konstruksi Penggkut Kabupaten Gorontalo RS PS (0.0022) (0.0246) (0.1016) DS (0.0276) (0.0045) (0.0055) (0.0936) (0.0188) SSA (0.1365) Kota Gorontalo RS PS (0.0022) (0.0246) (0.1016) DS (0.0858) (0.0245) (0.0016) (0.0164) (0.0106) (0.0307) SSA (0.0168) Kabupaten Boalemo RS PS (0.0022) (0.0246) (0.1016) DS (0.0353) (0.0068) (0.0324) (0.0139) SSA Kabupaten Pohuwato RS PS (0.0022) (0.0246) (0.1016) DS (0.0096) (0.0952) (0.0278) (0.0406) SSA (0.0387) Kabupaten Bone Bolgo RS PS (0.0022) (0.0246) (0.1016) DS (0.0230) (0.0148) (0.0260) (0.0031) (0.0249) (0.0123) (0.0214) SSA Keterg: Sektor Primer : 8 = 26.67% Sektor Sekunder : 8 = 26.67% Sektor Tersier :14 = 46.67% Salah satu sektor primer memiliki Proportionality Shift yg positif
8 120 Resume SSA Interval Urai Pertambg Penggali Bgun/ Konstruksi Penggkut Kabupaten Gorontalo RS PS (0.0113) (0.0051) (0.0140) (0.0286) (0.0046) DS (0.0226) (0.0384) (0.0025) SSA Kota Gorontal RS PS (0.0113) (0.0051) (0.0140) (0.0286) (0.0046) DS (0.0331) (0.0018) (0.0192) (0.0499) SSA Kabupaten Boalemo RS PS (0.0113) (0.0051) (0.0140) (0.0286) (0.0046) DS (0.0523) (0.0084) (0.0310) (0.0397) (0.0132) SSA Kabupaten Pohuwato RS PS (0.0113) (0.0051) (0.0140) (0.0286) (0.0046) DS (0.0120) (0.0226) (0.0238) SSA Kabupaten Bone Bolgo RS PS (0.0113) (0.0051) (0.0140) (0.0286) (0.0046) DS (0.0064) (0.0014) (0.0097) (0.0034) (0.0417) (0.0141) (0.0217) SSA Keterg: Sektor Primer : 4 = 13.33% Sektor Sekunder : 9 = 30% Sektor Tersier :17 = 56.67% Sektor primer tidak memiliki Proportionality Shift yg positif
9 121 Lampir 4: Matriks Tipologi Klassen Provinsi Gorontalo, (Pohuwato d Bone Bolgo dihitung mulai tahun 2003 PDRB per Kapita (y) Laju Pertum.(r) (r i > r) (r i < r) (y i < y) (y i > y) 1. Kab.Gorontalo: 2004, 2006 & Kab. Boelamo : Kab.Bone Bolgo: Kab.Gorontalo: 2001, 2002, 2003, 2005, 2008, rata-rata , & rata-rata Kab. Boalemo: & rata-rata Kab.Bone Bolgo: & rata-rata Kab.Boalemo: , & rata-rata Kota Gorontalo: 2001, , rata-rata & rata-rata Kab.Pohuwato: , 2008 & rata-rata Kota Gorontalo: 2002,2003, & Kab.Boalemo: Kab. Pohuwato: 2007 Keterg : r : Rata-rata pertumbuh ekonomi kabupaten/kota. y : Rata-rata PDRB per kapita kabupaten/kota. r 1 : Pertumbuh ekonomi kabupaten/kota yg diamati. y 1 : PDRB per kapita kabupaten/kota yg diamati
10 122 Lampir 5: Perbding PDRB, IPM, Kemiskin, DAU & DAK Kab/Kota di Provinsi Gorontalo a) PDRB Kab/Kota (Juta Rupiah) b) Indeks Pembgun Musia c) Penduduk Miskin (Ribu Jiwa) d) Da Alokasi Umum (Rupiah) e) Da Alokasi Khusus(Rupiah)
11 123 Lampir 6: Print Out E-VIEWS deng Indeks Willliamson Correlated Rdom Effects Hausm Test Pool: PANEL Test cross-section rdom effects Test Summary Chi Sq. Statistic Chi Sq. d.f Prob Cross-section rdom Dependent Variable: IW Method: Pooled EGLS (Cross-section weights) Date: 11/08/09 Time: 14:30 Sample: Included observations: 8 Cross-sections included: 5 Total pool (unbalced) observations: 36 Linear estimation after one-step weighting matrix White cross-section stdard errors & covarice (no d.f. correction) Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C Y? -1.98E E RBI? IPM? Fixed Effects (Cross) _BOALEM--C _BONBOL--C _KABGTL--C _KOTAGT--C _POHUWA--C Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared Me dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Unweighted Statistics R-squared Me dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
12 124 Lampir 7: Print Out E-VIEWS deng Indeks Gini Correlated Rdom Effects Hausm Test Pool: PANEL Test cross-section rdom effects Test Summary Chi Sq. Statistic Chi Sq. d.f Prob Cross-section rdom Dependent Variable: GR Method: Pooled EGLS (Cross-section weights) Date: 11/08/09 Time: 14:32 Sample: Included observations: 8 Cross-sections included: 5 Total pool (unbalced) observations: 36 Linear estimation after one-step weighting matrix White cross-section stdard errors & covarice (no d.f. correction) Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C Y? 1.88E E RBI? IPM? Fixed Effects (Cross) _BOALEM--C _BONBOL--C _KABGTL--C _KOTAGT--C _POHUWA--C Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared Me dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Unweighted Statistics R-squared Me dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
13 125 Lampir 8: Print Out E-VIEWS Indeks Williamson deng Laju Pertumbuh PDRB Perkapita, RBI d IPM Dependent Variable: IW Method: Pooled EGLS (Cross-section weights) Date: 10/27/09 Time: 14:28 Sample: Included observations: 8 Cross-sections included: 5 Total pool (unbalced) observations: 36 Linear estimation after one-step weighting matrix White cross-section stdard errors & covarice (no d.f. correction) Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C Y? RBI? IPM? Fixed Effects (Cross) _BOALEM--C _BONBOL--C _KABGTL--C _KOTAGT--C _POHUWA--C Cross-section fixed (dummy variables) Effects Specification Weighted Statistics R-squared Me dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Unweighted Statistics R-squared Me dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
14 126 Lampir 9: Print Out E-VIEWS Indeks Gini deng Laju Pertumbuh PDRB Perkapita, RBI d IPM Dependent Variable: GR Method: Pooled EGLS (Cross-section weights) Date: 10/27/09 Time: 14:27 Sample: Included observations: 8 Cross-sections included: 5 Total pool (unbalced) observations: 36 Linear estimation after one-step weighting matrix White cross-section stdard errors & covarice (no d.f. correction) Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C Y? RBI? IPM? Fixed Effects (Cross) _BOALEM--C _BONBOL--C _KABGTL--C _KOTAGT--C _POHUWA--C Cross-section fixed (dummy variables) Effects Specification Weighted Statistics R-squared Me dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Unweighted Statistics R-squared Me dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
15 127 Lampir 10: Print Out E-VIEWS Hubung Ketimpg Pembgun deng Pertumbuh Ekonomi di Provinsi Gorontalo a. Deng Indeks Williamson Dependent Variable: LOG(IW) Method: Pooled Least Squares Date: 01/23/10 Time: 08:00 Sample: Included observations: 8 Cross-sections included: 5 Total pool (balced) observations: 40 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LOG(Y?) Fixed Effects (Cross) _BOALEM--C _BONBOL--C _KABGTL--C _KOTAGT--C _POHUWA--C Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared Me dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
16 128 b. Deng Indeks Gini Dependent Variable: LOG(GR) Method: Pooled Least Squares Date: 01/23/10 Time: 08:01 Sample: Included observations: 8 Cross-sections included: 5 Total pool (balced) observations: 40 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LOG(Y?) Fixed Effects (Cross) _BOALEM--C _BONBOL--C _KABGTL--C _KOTAGT--C _POHUWA--C Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared Me dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
Lampiran 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
Lampiran 1. Pertumbuhan Pendapatan Asli Daerah (PAD) pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara Tahun (%)
Lampiran 1 Pertumbuhan Pendapatan Asli Daerah (PAD) pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2010-2014 Kab. Asahan 18 13 20 69 9 Kab. Dairi 0 59 41 82-35 Kab. Deli Serdang 13 159 27 22 22 Kab.
LAMPIRAN. Lampiran 1 Data Penelitian
LAMPIRAN Lampiran 1 Data Penelitian Kota/Kab Tahun PDRB INV LBR Bogor 2009 1273760 110108 111101 2010 1335090 1382859 268543 2011 1439103 23266318 268543 2012 1527428 23266318 268543 2013 1628110 23272174
Lampiran 1 Hasil Regression Model GLS FIXED EFFECT (FEM)
LAMPIRAN Lampiran 1 Hasil Regression Model GLS FIXED EFFECT (FEM) Dependent Variable: BD? Method: Pooled EGLS (Cross-section weights) Date: 01/01/11 Time: 05:56 Sample: 2010 2013 Included observations:
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian pada bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1) Secara statistik variabel dana pihak ketiga mempengaruhi
Daftar 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
Lampiran 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.
BAB VI PENUTUP. Berdasarkan hasil analisis regresi faktor-faktor yang mempengaruhi indeks
BAB VI PENUTUP 6.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis regresi faktor-faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan manusia (IPM) di Provinsi Papua Barat adalah variabel angka melek huruf (AMH), rata-rata
Lampiran 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
Lampiran 1. Sampel Penelitian
Lampiran 1. Sampel Penelitian No Keterangan Jumlah Perusahaan 1 Total industri food and beverage yang 16 terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama tahun 2007-2012 2 Tidak mempublikasikan data mengenai 3
LAMPIRAN 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
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah Pemerintah Kabupaten/Kota Se propinsi
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Setelah dilakukan pengumpulan data yang berupa laporan realisasi Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah Pemerintah Kabupaten/Kota Se propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta
Halaman ini sengaja dikosongkan
156 Halaman ini sengaja dikosongkan 157 Lampiran 1 Hasil pengujian antara fixed effect dengan random effect (Uji Hausman) untuk model peran pendidikan terhadap kemiskinan di Indonesia, tahun 2007-2010.
1) 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)
LAMPIRAN. 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.
BAB V PENUTUP. maka diperoleh kesimpulan yang dapat diuraikan sebagai berikut : tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur.
BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan analisis tentang faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur tahun 2008-2012, maka diperoleh kesimpulan yang
Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob.
. LAMPIRAN 80 Lampiran 1 Hasil Estimasi Untuk Model usia SD Pooled least Square Dependent Variable: LOG(SKUL_SD01) Method: Panel Least Squares LOG(BOS_SD) 0.829950 0.065559 12.65954 0.0000 LOG(J_RIIL_DIKDAS)
BAB IV HASIL DAN ANALISIS. dilakukan untuk mengetahui seberapa pengaruh variabel-variabel independen
BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Deskripsi Data Penelitian Jenis data yang digunakan adalah data panel yang berbentuk dari tahun 2006 sampai tahun 2013 yang mencakup 33 propinsi di Indonesia. Penelitian ini
Lampiran 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
Lampiran 1. Hasil pendugaan parameter model terhadap output/ pertumbuhan ekonomi
LAMPIRAN 148 Lampiran 1. Hasil pendugaan parameter model terhadap output/ pertumbuhan ekonomi Model: ln Y it = αln K it + β 1 ln BH it + β 2 ln DAU it + β 3 ln DAK it + γ 1 ln PD it + γ 2 ln RD it + γ
BAB IV HASIL DAN ANALISIS. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder
4.1 Deskripsi Data Penelitian BAB IV HASIL DAN ANALISIS Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari berbagai sumber yaitu website resmi badan pusat statistik dan badan
BAB IV HASIL DAN ANALISIS
49 BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Analisis Deskripsi Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel yang merupakan data gabungan antara cross section dan data time series. Adapun
BAB 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
ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TERHADAP JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI KALIMANTAN SELATAN ( ) JURNAL
ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TERHADAP JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI KALIMANTAN SELATAN ( 2010-2015 ) JURNAL Oleh : Nama : Faza Ibnu Redha No. Mahasiswa : 13313262 Program Studi : Ilmu
Lampiran 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
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Uji akar akar unit yang bertujuan untuk menganalisis data time series
44 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisa Kelayakan Data 4.1.1 Uji Stasioner Uji akar akar unit yang bertujuan untuk menganalisis data time series stasioner (tidak ada akar akar unit) atau tidak
BAB V PENUTUP. 5.1 Kesimpulan. Berdasarkan hasil penelitian dan analisis tentang faktor-faktor yang
BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan analisis tentang faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di provinsi Kalimantan Timur tahun 2002-2013, maka diperoleh kesimpulan
DAFTAR PUSTAKA. D. Nachrowi.(2006). Ekonometrika Analisis Ekonomi dan Keuangan. Cetakan Pertama. Jakakarta: Lembaga Penerbit FE UI.
DAFTAR PUSTAKA A.A.Yogi Prasanjaya dan I Wayan Ramantha. (2013). Analisis Pengaruh Rasio Car, Bopo, Ldr Dan Ukuran Perusahaan Terhadap Profitabilitas Bank Yang Terdaftar Di Bei. Ahmad Buyung Nusantara.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Dalam penelitian ini, sampel yang dijadikan objek penelitian adalah perusahaan yang bergerak di bidang farmasi dari tahun 2011 sampai dengan
Lampiran 1 Anggaran Belanja Daerah Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Utara Tahun (dalam jutaan rupiah)
Lampiran 1 Anggaran Belanja Daerah Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Tahun 2010-2013 (dalam jutaan rupiah) Kabupaten/Kota Tahun 2010 2011 2012 2013 Kab. Asahan 669516 803227 837686 1038246 Kab. Dairi 445652
BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN
43 BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN Pada bagian dari penelitian ini akan menguji permodelan dengan panel data, pengujian asumsinya, serta pembahasan analisis atas hasil dari regresi panel data tersebut. 4.1
Lampiran 1. Metodologi Penelitian. Regresi Panel Data Bentuk umum data panel, baik yang pooling atau kombinasi, adalah :
58 Lampiran 1. Metodologi Penelitian Regresi Panel Data Bentuk umum data panel, baik yang pooling atau kombinasi, adalah : Y it = α + β 1 X 1 it + β 2 X 2 it + ε it di mana: i menyatakan individual ke
PENGARUH STRUKTUR EKONOMI TERHADAP KETIMPANGAN DISTRIBUSI PENDAPATAN
PENGARUH STRUKTUR EKONOMI TERHADAP KETIMPANGAN DISTRIBUSI PENDAPATAN Oleh : Vebryna Permatasari Rantung Fakultas Ekonomi Universitas Islam Indonesia vebrynarantung@yahoo.com Abstrak: Penelitian ini bertujuan
LAMPIRAN. 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
Penerimaan 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
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. tengah.secara astronomis DIY terletak antara Lintang Selatan dan
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Umum Obyek Penelitian Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) adalah daerah provinsi yang mempunyai keistimewaan dalam penyelenggaraan urusan pemerintahan dalam
PENGARUH 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.,
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. provinsi. Dalam satu karesidenan terdiri dari beberapa kapupaten atau kota.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Wilayah Penelitian Karesidenan adalah sebuah pembagian administratif dalam sebuah provinsi. Dalam satu karesidenan terdiri dari beberapa kapupaten atau kota.
Hasil Regresi Data Panel
66 Lampiran 1 Hasil Regresi Data Panel 1. Model Common Effect/Pooled Least Square(PLS) Method: Pooled EGLS (Cross-section weights) Date: 05/08/10 Time: 08:03 Linear estimation after one-step weighting
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Perusahaan Sampel yang dijadikan objek penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dari tahun 2011 sampai dengan 2014. Perusahaan
IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Pada Bab ini akan dibahas tentang hasil analisis yang diperoleh secara rinci
IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Hasil Analisis Pada Bab ini akan dibahas tentang hasil analisis yang diperoleh secara rinci disertai dengan langkah-langkah analisis data yang dilakukan. Penelitian ini bertujuan
HASIL REGRESSION MODEL GLS FIXED EFFECT MODEL (FEM) VARIABEL TERIKAT : BELANJA DAERAH (Y1)
Lampiran 1 HASIL REGRESSION MODEL GLS FIXED EFFECT MODEL (FEM) VARIABEL TERIKAT : BELANJA DAERAH (Y1) Dependent Variable: LBD? Method: Pooled EGLS (Cross-section weights) Date: 11/16/15 Time: 00:10 Sample:
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Belanja Daerah tahun sekarang pada kabupaten/kota di propinsi Sumatera Utara
42 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian ini menganalisis pengaruh DAU dan PAD tahun lalu terhadap Belanja Daerah tahun sekarang pada kabupaten/kota di propinsi Sumatera Utara tahun 2006 2008. Alat analisis
BAB V PENUTUP. 1. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapitatidak berpengaruh. secara signifikan terhadap kemiskinan provinsi di Indonesia.
BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan analisis mengenai faktor yang mempengaruhi kemiskinan provinsi di Indonesia tahun 2009-2013, diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 1. Produk
BAB 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
LAMPIRAN 1. Industri-industri pada sektor manufaktur berdasarkan kategori KBLI digit 2 :
93 LAMPIRAN 1 Industri-industri pada sektor manufaktur berdasarkan kategori KBLI digit 2 : Kode industri Deskripsi 15 Makanan dan minuman (Food products and beverages) 16 tembakau (Tobacco) 17 Tekstil
Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob.
LAMPIRAN 14 Lampiran 1 Hasil pendugaan model gabungan dengan Y sebagai peubah respon dan X1, X2, dan Method: Panel Least Squares Date: 07/20/11 Time: 07:10 C 5.286955 2.285536 2.313223 0.0231 X1-0.115117
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 4.1 Analisis Deskriptif Statistik Variabel Terikat, Variabel Bebas dan Variabel Kontrol
51 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Deskriptif Statistik Variabel Terikat, Variabel Bebas dan Variabel Kontrol Tabel dibawah ini menunjukkan statistik deskriptif atas variabel-variabel yang
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. 1) Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita tidak berpengaruh
89 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan uraian yang telah disampaikan pada bab sebelumnya, maka kesimpulan penelitian ini adalah: 1) Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita tidak
LAMPIRAN 1. Total Fertility Rate (TFR) Provinsi di Indonesia
LAMPIRAN 1 Total Fertility Rate (TFR) Provinsi di Indonesia No Nama Provinsi TFR 1 N.A. Darussalam 3.1 2 Sumatera Utara 3.8 3 Sumatera Barat 3.4 4 Riau 2.7 5 Jambi 2.8 6 Sumatera Selatan 2.7 7 Bengkulu
BAB 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
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
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum 1. Sejarah Perkembangan BEI dan perusahaan Manufaktur Sejarah Bursa Efek Indonesia yang didirikan oleh pemerintah Belanda di mulai sejak tahun 1912 namun kemudian
BAB 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
DAFTAR 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
BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisa Data Panel Guna menjawab pertanyaan penelitian sebagaimana telah diutarakan dalam Bab 1, dalam bab ini akan dilakukan analisa data melalui tahap-tahap yang telah
LAMPIRAN 1. Hasil Estimasi Common Effect Total Kredit (Model 1)
LAMPIRAN 1. Hasil Estimasi Common Effect Total Kredit (Model 1) Method: Pooled Least Squares White cross-section standard errors & covariance (d.f. corrected) LOG(KR?) 0.410559 0.019085 21.51258 0.0000
Lampiran 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
Pengaruh Perkembangan Industri Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Provinsi Jambi
Jurnal Perspektif Pembiayaan dan Pembangunan Daerah Vol. 4 No. 3, Januari Maret 2017 ISSN: 2338-4603 (print); 2355-8520 (online) Pengaruh Perkembangan Industri Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Provinsi
DAFTAR PUSTAKA. Manurung,Mandala dan Pratama Rahardja (2004). Uang,Perbankan, dan Ekonomi Moneter. Jakarta. Lembaga Penerbit FEUI
DAFTAR PUSTAKA Kasmir. (2015). Analisis Laporan Keuangan. Jakarta : Raja Grafindo Persada Hasibuan, Malayu. (2007). Dasar-dasar Perbankan. Cetakan Keenam. Jakarta : Bumi Aksara Husnan, Suad & Enny P. (2012).
Lampiran 1. Database Panel Industri Perbankan Syariah yang Digunakan
L A M P I R A N 121 122 Lampiran 1. Database Panel Industri Perbankan Syariah yang Digunakan 123 124 125 126 127 128 Lampiran 2. Hasil Olahan Eviews untuk Persamaan DPK Dependent Variable: LN_DPK Method:
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI KALIMANTAN TENGAH TAHUN
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI KALIMANTAN TENGAH TAHUN 2012-2015 THE ANALYSIS OF FACTORS INFLUENCING ECONOMIC GROWTH IN CENTRAL KALIMANTAN PERIOD 2012-2015 SKRIPSI
mengembangkan pemodal lokal yang besar dan solid untuk menciptakan pasar industry otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode
42 BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Analisis 4.1.1 Deskripsi Lokasi Penelitian Bursa Efek Indonesia merupakan instrumen dari pasar modal. Pasar Modal menurut Undang-Undang Pasar Modal No.
BAB V PENUTUP. mempengaruhi kemiskinan provinsi di Indonesia tahun , dapat diperoleh
BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan analisis mengenai faktor yang mempengaruhi kemiskinan provinsi di Indonesia tahun 2008-2012, dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut: 1)
DATA PANEL Pengertian Data Panel
Bahan Ajar Data Panel AGUS TRI BASUKI DATA PANEL 11.1 Pengertian Data Panel Data panel adalah gabungan antara data runtut waktu (time series) dan data silang (cross section. Menurut Agus Widarjono (2009)
Lampiran 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
BAB 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.
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Sampel Data Pada bagian ini, peneliti menerapkan prosedur input data sesuai yang dijelaskan pada metodologi penelitian. Pada penerapan proses input data tersebut peneliti
BAB 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
BULAN
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
BAB 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
BAB 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.
Lampiran 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
DAFTAR PUSTAKA. Ghozali, Imam Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS 19 Cetakan V. Badan Penerbit Universitas Dipenogoro, Semarang.
106 DAFTAR PUSTAKA Abied Luthfi Safitri.2013. Pengaruh Earning Per Share, Price Earning Ratio, Return On Asset, Debt to Equity Ratio dan Market Value Added Terhadap Harga Saham dalam Kelompok Jakarta Islamic
BAB 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
BAB 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
Flypaper Effect pada Kinerja Keuangan Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi. Amril, Erfit, M. Safri Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jambi
Jurnal Jurnal Perspektif Perspektif Pembiayaan Pembiayaan dan Pembangunan dan Pembangunan Daerah Daerah Vol. 2 No. Vol. 3, 2 Januari-Maret No. 1, Juli - September 2015 2014 ISSN: 2338-4603 Flypaper Effect
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. di Indonesia, pengertian mengenai industri real estate tercantum
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Industri property & real estate dan konstruksi bangunan pada umumnya merupakan dua hal yang berbeda. Real estate merupakan tanah dan semua peningkatan permanen
Kredit (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
PPUS : Program Pengembangan Usaha Swasta. : waktu yang dibutuhkan untuk mengurus status tanah (minggu) : persepsi tingkat kemudahan mendapatkan lahan
157 Lampiran 1 Daftar Istilah PMDN: Penanaman Modal DalamNegeri PMA : Penanaman Modal Asing TKED : Tata KelolaEkonomi Daerah IPPU : InteraksiPemdaDenganPelaku Usaha PPUS : Program Pengembangan Usaha Swasta
BAB 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
Surat Keterangan Perubahan Judul
LAMPIRAN 1 Surat Keterangan Perubahan Judul [Type text] LAMPIRAN 2 Permohonan Izin Penelitian [Type text] LAMPIRAN 3 Pengantar Riset [Type text] LAMPIRAN 4 Surat Keterangan Penelitian [Type text] LAMPIRAN
LAMPIRAN 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
BAB IV PEMBAHASAN. 1. Letak dan Luas Wilayah Kota Surakarta
45 digilib.uns.ac.id perpustakaan.uns.ac.id BAB IV PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Wilayah Surakarta 1. Letak dan Luas Wilayah Kota Surakarta Sumber : id.wikipedia.org Gambar 4.1Peta Kota Surakarta Secara
(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
BAB IV HASIL DAN ANALISIS
BAB IV HASIL DAN ANALISIS Pada bab ini akan diuraikan data-data yang digunakan dalam bentuk deskripsi data. Kemudian dari data yang ada, diperoleh hasil analisis dengan menggunakan beberapa alat analisis,
ANALISIS KETAHANAN PANGAN PROVINSI SUMATERA UTARA DENGAN METODE REGRESI DATA PANEL
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 237 251. ANALISIS KETAHANAN PANGAN PROVINSI SUMATERA UTARA DENGAN METODE REGRESI DATA PANEL Doni Silalahi, Rachmad Sitepu, Gim Tarigan Abstrak.
Data Mentah Tingkat Inflasi (year on year), Posisi. JUB (Milyar Rp)
Lampiran 1 Data Mentah Tingkat Inflasi (year on year), Posisi Pinjaman sebagai proksi dari JUB, Defisit APBD, dan Utang Pemerintah Daerah di 25 Provinsi Tahun 1999-2009 JUB (Milyar Rp) Defisit (Juta Rp)
Lampiran 1. Hasil Estimasi Perdagangan ASEAN
Lampiran 1. Hasil Estimasi Perdagangan ASEAN Dependent Variable: LOGTRADE? Method: Pooled EGLS (Cross-section SUR) Date: 01/06/10 Time: 10:41 Sample (adjusted): 1985 2006 Included observations: 22 after
Lampiran-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
BAB V PENUTUP. terhadap variabel Y (PAD) Kabupaten Kapuas Hulu. signifikan terhadap variabel Y (PAD) Kabupaten Kapuas Hulu.
64 BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Berdasarkan tujuan dari penelitian ini, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut : 1. Variabel X 1 (PDRB) Kabupaten Kapuas Hulu berpengaruh secara signifikan
BAB 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
Pusat 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
BAB XII INTERPRETASI HASIL OLAH DATA
BAB XII INTERPRETASI HASIL OLAH DATA Pendahuluan Intepretasi data adalah salah satu komponen penting dalam tahap akhir olah data. Ketika data telah diolah maka inilah kunci dari akhir tahap olah data sebelum
LAMPIRAN 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
Klasifikasi Sektor dalam SNSEF Indonesia Tahun 2005 (79 x 79 sektor)
Lampiran 1 Klasifikasi Sektor dalam SNSEF Indonesia Tahun 2005 (79 x 79 sektor) FAKTOR PRODUKSI INSTITUSI SEKTOR PRODUKSI Tenaga Kerja 1 Bukan Tenaga Kerja 2 Bank Sentral 3 Perusahaan Keuangan Bank Bukan
Produktivitas 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
Lampiran 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
BAB 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
Analisis Tingkat Pengangguran di 25 Kabupaten Kota di Jawa Barat
Analisis Tingkat Pengangguran di 25 Kabupaten Kota di Jawa Barat 2006-2009 Indra Yudha Mambea, Estro Dariatno Sihaloho, Jacobus Cliff Diky Rijoly Magister Ilmu Ekonomi Fakultas Fakultas Ekonomi dan Bisnis