BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
|
|
- Yandi Kurniawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 51 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bagian ini akan dilakukan pengujian terhadap data yang meliputi pemilihan model dengan membandingkan antara model linear dan model logarima, pengujian kausalitas, pengujian stasionaritas data (meliputi uji akar-akar unit dan uji kointegrasi), regresi OLS apabila data series yang dipergunakan stasioner atau berintegrasi pada level, atau pengujian model jangka pendek apabila antar variabel yang diamati memiliki hubungan linear pada tingkat integrasi first differences atau second differences. Seluruh data variabel penelitian yang dikumpulkan, yaitu IHSG dan PDBR harga konstan 2000 yang dapat dilihat pada lampiran 1. Data tersebut berupa data runtun waktu (time series) dengan skala data kuartalan, dengan periode penelitian kuartal pertama tahun 2000 sampai kuartal kedua tahun Tabel 4.1. Memperlihatkan rekapitulasi statistik deskriptif awal untuk data sampel yang dipergunakan dalam penelitian ini. Tabel 4.1 Rekapitulasi Statistik Sampel IHSG PDBR LGIHSG LGPDBR Mean Median 1, , ,
2 52 Maximum Minimum Std.Dev. Skewness Kurtosis 2, , , , Observations Tabel di atas memperlihatkan uji statistik deskriptif untuk variabel dengan nilai awal dan variabel dalam logaritma. Tujuan memperlihatkan kedua kelompok data ini adalah untuk mendeskripsikan sifat dari kedua kelompok data tersebut. Secara informal dapat dikatakan bahwa variabel logaritma akan memiliki fluktuasi dan standar deviasi yang lebih kecil. Namun secara formal belum bisa dikatakan bahwa data logaritma akan memberikan hasil estimasi ordinary least square (OLS) yang lebih baik daripada data awal. Pengujian secara formal akan dilakukan dengan menggunakan pengujian Akaike Information Criteria (AIC) dan Schwarz-Bayesia Criteria (SBC) untuk menentukan apakah model logaritma akan lebih baik daripada model linear biasa atau sebaliknya. Dari rekapitulasi uji statistik deskriptif diatas menunjukkan bahwa series IHSG selama periode kuartal pertama tahun 2000 sampai kuartal kedua tahun 2008 memiliki nilai rata-rata 1.033,010 median , dan standar deviasi Nilai IHSG terendah pasca akhir masa krisis ekonomi sebelumnya pada awal tahun 2000 hingga akhir 2003 sekitar 380 poin dikarenakan masih traumanya investor di
3 53 pasar modal Indonesia akibat krisis ekonomi yang terjadi di pertengahan 1997 sehingga investor belum berani melakukan transaksi di pasar modal. Namun demikian nilai IHSG tertinggi terjadi pada akhir tahun 2007 (sekitar 2700 poin). Ini menunjukan bahwa mulainya recovery ekonomi pada akhir tahun 2003 ditanggapi positif oleh pelaku pasar modal yang ditunjukan oleh mulai kembalinya IHSG ke posisi yang tinggi. Nilai Skewness dari series menunjukkan angka Skewness atau kecondongan ini mengukur simetris tidaknya distribusi dari series di sekitar rataratanya. Nilai skewness yang positif mempunyai arti distribusi lebih condong ke kiri (mempunyai ekor kanan yang panjang), sedangkan nilai skewness yang negatif berarti distribusi condong ke kanan (mempunyai ekor kiri yang panjang). Karena skewness series ini menunjukkan nilai positif maka mengindikasikan bahwa distribusi series ini lebih condong ke kiri dari series di sekitar rata-ratanya. Nilai Kurtosis adalah mengukur kerataan (peakness atau flatness) dari distribusi suatu series. Nilai kurtosis pada distribusi normal adalah 3. Apabila nilai kurtosis lebih dari 3, distribusi berbentuk tinggi (leptukoric) relatif terhadap distribusi normal, dan apabila nilai kurtosis kurang dari 3, berarti distribusi berbentuk rata (platykurtic) relatif terhadap distribusi normal. Pada series ini kurtosis bernilai berarti distribusi IHSG periode kuartal pertama 2000 hingga kuartal kedua 2008 ini relatif berbentuk tinggi (leptukortic) terhadap distribusi normal. Nilai mean PDBR Indonesia pada periode pengamatan adalah sekitar Rp. 416 trilyun, dengan nilai tertinggi pada kuartal kedua 2008 (sekitar Rp.518 trilyun) dan nilai terendah pada kuartal kedua 1999 (sekitar Rp. 339 trilyun).
4 54 Dengan menggunakan nilai logaritma, LGIHSG bernilai mean sekitar 6,72, dengan nilai tertinggi sekitar 7,91 dan nilai terendah sekitar 5,94. Sementara LGPDBR bernilai tengah 12,92 dengan nilai tertinggi 13,15 dan nilai terendah 12,73. Pemilihan Model antara Linear dan Log-Linear Sebelum melakukan pengujian kausalitas untuk variabel IHSG dan PDBR, penulis melakukan terlebih dahulu pemilihan model antara model linear dan model log-linear untuk menentukan model mana yang lebih baik untuk mewakili periode pengamatan. Pemilihan antara model linear dan model log-linear dilakukan dengan menggunakan metode pemilihan model berdasarkan kriteria fit dan parsimory, yaitu Akaike Information Criteria (AIC) dan Schwarz-Bayesia Criteria (SBC) (Verbeek,2001). Untuk pengolahan data kriteria fit dan parsimony AIC dan SBC, penulis memakai software EViews 5.0. Dengan cara melakukan regresi Ordinary Least Squared (OLS), hubungan fungsional antar variabel dan kriteria fit dan parsimony bisa didapatkan. Tabel 4.2 dan 4.3 memperlihatkan hasil regresi OLS untuk model linear dan model log-linear secara berurutan.
5 55 Tabel 4.2 Hasil Regresi OLS untuk model Linear Dependent Variable: PDBR Method: Least Squares Date: 11/13/08 Time: 01:43 Sample: 2000Q1 2008Q2 Included observations: 34 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. - C IHSG R-squared Mean 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) Tabel 4.3 Hasil Regresi OLS untuk Model Log-Linear Dependent Variable: LGPDBR Method: Least Squares Date: 11/13/08 Time: 01:55 Sample: 2000Q1 2008Q2 Included observations: 34 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LGIHSG R-squared Mean 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)
6 56 Baik Tabel 4.2 maupun Tabel 4.3 memperlihatkan bahwa variabel IHSG dan variabel PDBR memiliki hubungan fungsional yang positif signifikan (lihat probabilitas statistic-t yang menunjukan signifikansi pada α=5%). Demikian juga dengan konstanta (C) yang dihasilkan pada model linear dan log-linear signifikan secara statistik. Karena sama-sama kedua model tersebut mewakili periode pengamatan pada penelitian ini maka penulis membandingkan AIC dan SBC pada kedua model tersebut. Pengambilan keputusan pada kedua kriteria ini adalah nilai yang lebih kecil menunjukan model yang lebih fit dan parsimory. Dari kedua model tersebut, terlihat lebih jelas bahwa nilai AIC dan SBC pada log=linear lebih baik daripada model linear. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model log-linear lebih mewakili periode data yang digunakan. Tabel 4.4 Summary Hasil Regresi OLS Model Linear dan Log Linear Model Linear Model Log linear C (Prob) IHSG (Prob) AIC SBC Pengujian Stasioneritas Data yang tidak stationer bila diregresikan akan mudah menyebabkan regresi lancung. Data dikatakan stasioner bila memenuhi syarat berikut: (1) rata-rata dan variannya konstan sepanjang waktu, dan (2) kovarian antara dua data runtut waktu
7 57 tergantung pada kelambanan antara dua periode tersebut. Oleh karenanya data yang tidak stasioner harus dijadikan stasioner dulu. Pengujian stasioneritas dipergunakan untuk melihat perilaku data. Penerapan regresi OLS secara langsung kepada data series mengasumsikan bahwa data yang dipergunakan berintegrasi pada level (derajat nol). Apabila asumsi ini dilanggar maka regresi yang dihasilkan akan bersifat lancung (Spurious regression) (Granger dan Newbold, 1974). Berdasarkan studi yang dilakukan oleh Nelson dan Plosser (1984), data series makroekonomi sebagaian besar berintegrasi pada derajat satu (first differences). Karena itu, penerapan secara langsung regresi OLS menyebabkan uji-t tidak berdistribusi normal sehingga asumsi dasar OLS tidak terpenuhi. Hasil pengujian dengan regresi OLS untuk data series yang berintegrasi pada derajat yang lebih tinggi daripada nol akan menyebabkan bias estimasi. Untuk menghindari regresi lancung, penulis melakukan pengujian sifat data dengan menggunakan uji akar-akar unit (unit roots test) dan uji kointegrasi (cointegration). Pengujian akar-akar unit yang dipergunakan pada penelitian ini adalah uji Philips-Perron (PP). Uji Akar Unit (Unit Roots Test) Salah satu metode yang memadai untuk memastikan keadaan stationeritas suatu series adalah Phillips Perron (PP) Test. Pengujian PP test ini adalah untuk melihat adanya akar-akar unit (Unit root test) atas data runtun waktu yang akan dianalisis, dimana hipotesa null ρ = 1 berarti data adalah non stasioner dan hipotesis
8 58 alternatifnya adalah ρ<1 yang berarti data telah stasioner. Apabila PP Test Statistic lebih kecil dari nilai absolut kritis MacKinnon, maka hipotesis null ρ = 1 ditolak, yang berarti bahwa data adalah stasioner. Pengujian Akar Unit Data 2000:1 2008:2 Phillip-Peron Test untuk semua data series selama periode kuartal pertama 1999 hingga kuartal kedua 2008 ditunjukkan oleh hasil yang dapat dilihat pada tabel 4.5. Tabel 4.5 Rekapitulasi Pengujian Akar Unit Data Tingkat Level No Variabel penelitian PP Test Statistic MacKinnon 5% Critical Value 1 LGPDBR LGIHSG Berdasarkan tabel di atas nampak bahwa hasil uji tingkat level untuk variabel LGIHSG dan LGPDBR PP test statistic lebih besar dibandingkan MacKinnon 5% critical value, maka hipotesis null ρ = 1 diterima, yang berarti bahwa data nonstationer. Kemudian variabel LGIHSG dan LGPDBR yang masih belum stasioner selanjutnya diuji kembali pada tingkat difference. Tabel 4.6 merupakan rekapitulasi pengujian akar unit dengan metode Phillips Perron pada tingkat first difference.
9 59 Tabel 4.6 Rekapitulasi pengujian akar unit data First Differences No Variabel penelitian PP Test Statistic MacKinnon 5% Critical Value 1 LGPDBR LGIHSG Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada first difference, variabel LGIHSG yang non-stasioner pada tingkat level, kini telah memiliki nilai PP Test Statistic lebih kecil dibandingkan MacKinnon 5% critical value. Maka hipotesis null ρ = 1 ditolak, yang berarti bahwa data telah stasioner. Begitu juga dengan variabel LGPDBR untuk nilai PP test statistic lebih kecil dibandingkan MacKinnon 5% critical value sehingga data telah stationer. Dari pengujian akar-akar unit ini dapat disimpulkan bahwa uji kointegrasi dapat dilakukan karena kedua data series memiliki derajat integrasi yang sama yaitu pada tingkat first differences. Model jangka panjang hubungan fungsional antara LGIHSG dan LGPDBR dapat dilihat pada tabel 4.7. Terlihat bahwa dalam jangka panjang pertumbuhan ekonomi (LGPDBR) memberikan pengaruh yang positif signifikan terhadap kinerja pasar modal (LGIHSG) dimana variabel LHPDBR mampu menjelaskan pengaruhnya sebanyak 89% terhadap variabel LGIHSG. ( lihat R-squared = 0,898888).
10 60 Tabel 4.7. Model Jangka Panjang Hubungan Pasar Modal dan Pertumbuhan Ekonomi Dependent Variable: LGIHSG Method: Least Squares Date: 11/15/08 Time: 07:49 Sample: 2000Q1 2008Q2 Included observations: 34 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LGPDBR R-squared Mean 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) Uji Kointegrasi Dua variabel yang tidak stationer sebelum didiferensikan namun stasioner pada tingkat diferensi pertama, besar kemungkinan akan terjadi kointegrasi, yang berarti terdapat hubungan jangka panjang diantara keduanya. Uji kointegrasi berusaha menguji apakah terdapat kombinasi linear antar kedua variabel. Salah satu cara untuk menguji keberadaan kointegrasi adalah dengan berdasarkan pendekatan vector autoregressions (VAR) Johansen. Tabel 4.7 menyajikan hasil uji kointegrasi Johansen. Uji Kointegrasi Johansen dilakukan dengan menggunakan pajang lag = 4. Pemilihan lag didasarkan
11 61 atas Akaike Information Criteria (AIC). Menggunakan panjang lag ini, residual pada setiap persamaan VAR bebas dari masalah normalitas dan autokorelasi. Tabel 4.8 Johansen Cointegration Test Date: 11/15/08 Time: 05:31 Sample (adjusted): 2001Q2 2008Q2 Included observations: 29 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: LGIHSG LGPDBR Lags interval (in first differences): 1 to 4 Hypothesized Trace 5 Percent 1 Percent No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Critical Value None * At most 1 * Trace test indicates 2 cointegrating equation(s) at the 5% level Trace test indicates no cointegration at the 1% level *(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%) level Berdasarkan nilai trace statistic dan maximum eigenvalen pada nilai kritis 5%, terdapat dua vektor kointegrasi antara variabel LGIHSG dan LGPDBR. Hal ini mengindikasikan bahwa seluruh variabel cenderung bergerak menuju ekuilibrium dalam jangka panjang. Dengan kalimat lain, dalam setiap periode jangka pendek, variabel LGIHSG dan LGPDBR cenderung saling menyesuaikan untuk mencapai ekuilibrium jangka panjang. Engle dan Granger (1987) berargumen bahwa apabila sekelompok data series memiliki kombinasi linear maka model koreksi kesalahan (error correction model ECM) dapat dipergunakan untuk mengestimasi data series yang ada. Pada penelitian
12 62 ini, ECM yang akan dipergunakan adalash prosedur dua langkah Engle dan Granger (1987). Pengujian Kausalitas Granger Hasil pengujian kausalitas Granger dapat dilihat pada Tabel dibawah ini. Tabel 4.9 Granger Causality Test Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/15/08 Time: 05:54 Sample: 2000Q1 2008Q2 Lags: 2 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability LGPDBR does not Granger Cause LGIHSG LGIHSG does not Granger Cause LGPDBR Terlihat bahwa pada pengujian arah kausalitas berasal dari LGPDBR ke LGIHSG dimana mempelihatkan nilai F-Statistik yang lebih besar (F-Stat= ) dan nilai probalitas yang lebih kecil 5% (Prob = ). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa untuk kasus Indonesia dengan periode pengamatan dari kuartal pertama tahun 2000 sampai kuartal kedua tahun 2008, hipotesis growth-lead finance yang berlaku. Dalam hal ini, pertumbuhan ekonomi Indonesia mendorong terciptanya permintaan di pasar keuangan. Hasil ini dapat dijelaskan dengan argumen belum efisiennya pasar modal Indonesia. Hasil pengujian ini memperkuat hasil penelitian yang dilakukan oleh Suyanto dan Ch. Ruth Elisabeth (2004) dengan mengambil perspektif pasar keuangan dari sisi pasar modal, juga temuan yang dihasilkan oleh
13 63 Susianto (1997) yang memperlihatkan bahwa efisiensi pasar modal Indonesia masih dalam bentuk lemah. Tabel 4.10 Engle-Granger Error Correction Model Dependent Variable: D(LGIHSG) Method: Least Squares Date: 11/15/08 Time: 05:48 Sample (adjusted): 2000Q2 2008Q2 Included observations: 33 after adjustments Variable Coefficien t Std. Error t-statistic Prob. C D(LGPDBR) RESID01(-1) R-squared Mean 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) Tabel 4.10 memperlihatkan hasil pengujian ECM untuk Engle-Granger (EG). Hasil pengujian model ECM memperlihatkan bahwa error correction term (ECT) yang ditunjukan oleh RESID01(-1) memiliki tanda negatif sesuai yang diharapkan dengan tingkat signifikansi secara statistic pada α = 1%. Hal ini menunjukkan bahwa disekuilibrium jangka pendek akan mengarah ke ekuilibrium jangka panjang dengan kecepatan penyesuaian yang cukup cepat karena semakin koefisien ECT mendekati nol, semakin cepat tingkat penyesuaian yang akan terjadi dari disekuilibrium jangka pendek ke ekuilibrium jangka panjang. Begitu juga sebaliknya. Dimana tingkat
14 64 penyesuian dapat dihitung dari,ג- 1 untuk ג adalah nilai absolut koefisien ECT. Pada penelitian ini, tingkat penyesuaian adalah sebesar 1-0,32 = 0,68.
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
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 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 terperinciPenjualan Pasokan Penjualan Pasokan Penjualan Pasokan
LAMPIRAN Lampiran 1. Data Penjualan dan Pasokan Bulan January 2005 2006 2007 Penjualan Pasokan Penjualan Pasokan Penjualan Pasokan 293.57 291.82 325.64 546.955 359.88 762.063 February 297.05 291.82 341.45
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 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. maupun variabel dependent. Persamaan regresi dengan variabel-variabel yang
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1. Uji Stasioneritas 5.1.1 Uji Akar Unit ( Unit Root Test ) Tahap pertama dalam metode VAR yaitu dengan melakukan pengujian stasioner dari setipa masing-masing variabel,
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 V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini penulis melakukan pengujian mengenai Luas panen, Jumlah Penduduk dan Harga terhadap produksi padi di Kabupaten Gunungkidul periode tahun 1982-2015.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. pola sejumlah data, kemudian menyajikan informasi tersebut dalam bentuk yang
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Deskriptif Kuantitatif, yaitu menggunakan metode numerik dan grafis untuk mengenali pola sejumlah
Lebih terperinciBAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN. yang dapat diperoleh dari pasar uang atau bisa juga dari pasar valas.
38 BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN A.Gambaran Umum Dalam perdagangan internasional kegiatan mengimpor barang dari suatu Negara ke Negara lain yang dilakukan para importir tidak mungkin membayarnya
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 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 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Obyek Penelitian Obyek penelitian adalah sesuatu yang menjadi perhatian dalam suatu penelitian, objek penelitian ini menjadi sasaran dalam penelitian untuk mendapatkan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Analisis Deskriptif Data 1. Analisis Bank Indonesia Rate Bank Indonesia rate atau yang disebut dengan suku bunga Bank Indonesia (BI) merupakan kebijakan moneter (keuangan) yang
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 IV STUDI KASUS. Secara umum inflasi dapat didefinisikan sebagai gejala kenaikan harga
BAB IV STUDI KASUS 4.1 Teori Inflasi Secara umum inflasi dapat didefinisikan sebagai gejala kenaikan harga barang-barang yang bersifat umum dan terus menerus (Nasution,1998). Menurut Anwar Nasution (Ginting,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
42 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian Masri Singarimbun dan Sofian Effendi membagi jenis penelitian ke dalam tiga jenis yaitu : 1. Penelitian Penjajakan (Exploratif Research) yaitu penelitian
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Respon PDB terhadap shock
40 III. METODE PENELITIAN Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Respon PDB terhadap shock kredit perbankan, pembiayaan pada lembaga keuangan non bank dan nilai emisi saham pada pasar modal
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Akar Unit (Unit Root Test) bahwa setiap data time series yang akan dianalisis akan menimbulkan spurious
48 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengujian Akar Unit (Unit Root Test) Pengujian akar unit merupakan tahap awal sebelum melakukan estimasi model time series. Pemahaman tentang pengujian akar unit ini mengandung
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 PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Tabel 5.1 Uji Stasioneritas Data
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Uji Kausalitas dan Instrumen Data 1. Uji Stasioner Test Variabel Level t-statistik Sumber: Data Diolah Tabel 5.1 Uji Stasioneritas Data Prob ULN 2.065415 0.9998
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. bentuk runtut waktu (time series) yang bersifat kuantitatif yaitu data dalam
48 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk runtut waktu (time series) yang bersifat kuantitatif yaitu data dalam
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 terperinciIII.METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif, karena penelitian ini
43 III.METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif, karena penelitian ini disajikan dengan angka-angka. Hal ini sesuai dengan pendapat Arikunto (2006) yang
Lebih terperinciBAB III ERROR CORRECTION MODEL (ECM) Suatu analisis yang biasa dipakai dalam ekonometrika adalah analisis
BAB III ERROR CORRECTION MODEL (ECM) 3.1 Teori Error Correction Model (ECM) Suatu analisis yang biasa dipakai dalam ekonometrika adalah analisis regresi yang pada dasarnya adalah studi atas ketergantungan
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 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 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
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah PDB, Ekspor, dan
III. METODE PENELITIAN A. Deskripsi Data Input Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah PDB, Ekspor, dan Foreign Direct Investment ((FDI). Deskripsi tentang satuan pengukuran, jenis
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 terperinciMETODE PENELITIAN. A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional. Dalam penelitian ini variabel terikat (dependent variabel) yang digunakan adalah
III. METODE PENELITIAN A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional 1. Variabel Penelitian Dalam penelitian ini variabel terikat (dependent variabel) yang digunakan adalah nilai tukar rupiah, sedangkan
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. stasioner dari setiap masing-masing variabel, baik itu variabel independent
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Uji Kausalitas Intrumen Data. 1. Uji Stasioner Data. Tahap pertama dalam metode VECM yaitu dengan melakukan pengujian stasioner dari setiap masing-masing variabel,
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 terperinciAPLIKASI MODEL VAR DAN VECM DALAM EKONOMI
BAHAN AJAR APLIKASI MODEL VAR DAN VECM DALAM EKONOMI MODEL VAR Pengertian VAR AGUS TRI BASUKI Dosen Fakultas Ekonomi Univ. Muhammadiyah Yogyakarta Vector Autoregression atau VAR merupakan salah satu metode
Lebih terperinciBAB V ANALISIS HASIL PENELITIAN
70 BAB V ANALISIS HASIL PENELITIAN 5.1. Uji Stasioneritas Uji stasioneritas merupakan tahap yang paling penting dalam menganalisis data time series untuk melihat ada tidaknya unit root yang terkandung
Lebih terperinciBAB 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
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 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Populasi Populasi dari penelitian ini adalah perbankan yang go public di Bursa Efek Indonesia (BEI) dan menerbitkan laporan keuangan yang lengkap (Annual Report) pada periode
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 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 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 terperinciMETODE PENELITIAN. Data digunakan adalah data sekunder (time series) berupa data bulanan yang
45 III. METODE PENELITIAN A. Jenis Dan Sumber Data Data digunakan adalah data sekunder (time series) berupa data bulanan yang diperoleh dari data Bank Indonesia (BI) dan melalui pengolahan data yang dihitung
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif mewakili seluruh contoh populasi dalam penelitian. Hal ini menjelaskan mengenai kecenderungan data tengah dan
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 terperinciBAB V. KESIMPULAN dan SARAN. inflasi dengan pengangguran di Indonesia periode , yang terjadi pada
BAB V KESIMPULAN dan SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil uji kausalitas Granger ada hubungan satu arah antara inflasi dengan pengangguran di Indonesia periode 1991-2014, yang terjadi pada lag 3. Artinya,
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN ANALISIS. Berdasarkan data pada lampiran 1 maka analisis deskriptif sebagai berikut.
45 BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1. Deskripsi Data Berdasarkan data pada lampiran 1 maka analisis deskriptif sebagai berikut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang merupakan
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 terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Pengujian kestasioneran data diperlukan pada tahap awal data time series
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengujian Pra Estimasi 4.1.1. Kestasioneran Data Pengujian kestasioneran data diperlukan pada tahap awal data time series untuk melihat ada tidaknya unit root yang terkandung
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series
40 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series sekunder. Data-data tersebut diperoleh dari berbagai sumber, antara lain dari
Lebih terperinciBAB III METODE PENILITIAN
44 BAB III METODE PENILITIAN 3.1 Jenis dan Cara Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari lembaga-lembaga atau instansi-instansi antara lain Bank
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. variabel- variabel sebagai berikut : tingkat gross domestic product(gdp), total
BAB III METODELOGI PENELITIAN A. Obyek Penelitian Obyek yang diteliti dalam penelitian ini adalah semua data mengenai variabel- variabel sebagai berikut : tingkat gross domestic product(gdp), total pembiayaan
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. gabungan dari data runtun waktu (time series) tahunan. Data yang digunakan
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berupa gabungan dari data runtun waktu (time series) tahunan. Data yang digunakan
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 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 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 terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
39 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif berupa laporan keuangan yang dipublikasikan oleh Bursa Efek Indonesia (BEI)
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Uji Akar Unit (Unit Root Test) Kestasioneran data merupakan hal yang sangat penting dalam analisis data time series. Hal ini karena penggunaan
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 terperinciABSTRAK. mengambil perspektif pasar modal, dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan mengunakan data time series dari kuartal pertama 2000 sampai
ABSTRAK Penelitian ini menguji hubungan kausalitas antara pasar uang, dengan mengambil perspektif pasar modal, dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan mengunakan data time series dari kuartal pertama
Lebih terperinciMETODOLOGI PENELITIAN. Untuk membatasi ruang lingkup permasalahan yang dijadikan objek
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Untuk membatasi ruang lingkup permasalahan yang dijadikan objek penelitian, maka penelitian ini hanya menganalisis mengenai harga BBM dan nilai tukar
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 IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
59 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dijelaskan pelaksanaan tahapan-tahapan metode VECM yang terbentuk dari variabel-variabel capital gain IHSG (capihsg), yield obligasi 10 tahun (yieldobl10)
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
45 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Untuk menggambarkan bagaimana pengaruh capital gain IHSG dengan pergerakan yield obligasi pemerintah dan pengaruh tingkat suku bunga terhadap IHSG dan
Lebih terperinciIII. METODELOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah current account
III. METODELOGI PENELITIAN A. Deskripsi Variabel Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah current account sebagai variabel terikat dan nilai tukar, inflasi, PDB, dan aktiva luar negeri
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 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 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data time series
51 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data time series yang didapat dari Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik dan melalui
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang telah dikumpulkan oleh pihak
46 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat kuantitatif, yaitu berupa data tahunan yang berbentuk angka dan dapat diukur/dihitung. Sumber
Lebih terperinciBAHAN AJAR EKONOMETRIKA AGUS TRI BASUKI, SE., M.SI MODEL VAR
1 regresi model VAR BAHAN AJAR EKONOMETRIKA AGUS TRI BASUKI, SE., M.SI MODEL VAR 9.1 Pengertian VAR Vector Autoregression atau VAR merupakan salah satu metode time series yang sering digunakan dalam penelitian,
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Objek Penelitian 4.1.1 Produk Domestik Bruto Indonesia Berdasarkan data yang dihimpun dari Badan Pusat Statistik, PDB Indonesia dari tahun 1990 sampai tahun 2014
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 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 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 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 terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Pengujian Stasioner Data / Uji Akar (Unit Root Test) Suatu data atau variabel dapat dikatakan stasioner apabila nilai rata-rata dan memiliki varians yang konstan
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. atas, data stasioner dibutuhkan untuk mempengaruhi hasil pengujian
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Uji Kualitas dan Instrumen Data 1. Uji Stasioneritas Tahap pertama yang harus dilalui untuk mendapatkan estimasi VECM adalah pengujian stasioneritas data masing-masing
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. METODE PENELITIAN 1. Objek Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah Perbankan Syariah di Indonesia yang mempunyai laporan keuangan yang transparan dan di publikasikan oleh
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 terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. Untuk memenuhi salah satu asumsi dalam uji data time series dan uji
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Uji Stasioneritas Untuk memenuhi salah satu asumsi dalam uji data time series dan uji VECM, maka perlu terlebih dahulu dilakukan uji stasioneritas. Uji stationaritas yang
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. terhadap Angka Kematian Bayi di Kabupaten Blora. Penelitian ini merupakan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini menganalisis tentang pengaruh pengaruh Desentralisasi Fiskal, Jumlah Kapasitas Tempat Tidur Rumah Sakit, dan Tingkat Kemiskinan
Lebih terperinciANALISIS INVESTASI SUMATERA BARAT (PENDEKATAN ERROR CORRECTION MODELS) Oleh : Melty Roza Adry ABSTRACT
ANALISIS INVESTASI SUMATERA BARAT (PENDEKATAN ERROR CORRECTION MODELS) Oleh : Melty Roza Adry ABSTRACT The purpose of this research are to analysis effect economic growth and interest rate to investment
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB V HASIL ESTIMASI DAN ANALISA
81 BAB V HASIL ESTIMASI DAN ANALISA Pembahasan pada bab ini akan dijelaskan tentang hasil regresi yang dimulai dari tahap awal hingga terakhir, sehingga nantinya dapat diketahui bagaimana penerapan model
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Analisis Faktor-Faktor Yang
III. METODE PENELITIAN A. Deskripsi Data Variabel Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Cadangan Devisa di Indonesia Periode 2000-2014 adalah cadangan
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Data digunakan adalah data sekunder (time series) berupa data bulanan yang
53 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis Dan Sumber Data Data digunakan adalah data sekunder (time series) berupa data bulanan yang diperoleh dari data Bank Indonesia (BI), Badan Pusat Statistik (BPS) dan
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penulisan proposal ini adalah data sekunder yang
30 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penulisan proposal ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Laporan Bank Indonesia, Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia,
Lebih terperinciANALISIS INVESTASI, EKSPOR, DAN KURS TERHADAP PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO DI PROVINSI MALUKU, : PENDEKATAN ERROR CORRECTION
EKO-REGIONAL, Vol.6, No.1, Maret 2011 ANALISIS INVESTASI, EKSPOR, DAN KURS TERHADAP PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO DI PROVINSI MALUKU, 1986-2009: PENDEKATAN ERROR CORRECTION Oleh: Marthen Anthon Pentury
Lebih terperinciKAJIAN AKTIVITAS EKONOMI LUAR NEGERI INDONESIA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI INDONESIA PERIODE DOI: /medstat
p-issn 1979 3693 e-issn 2477 0647 MEDIA STATISTIKA 9(2) 2016: 119-132 http://ejournal.undip.ac.id/index.php/media_statistika KAJIAN AKTIVITAS EKONOMI LUAR NEGERI INDONESIA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sekunder yang akan digunakan ialah data deret waktu bulanan (time series) dari bulan
40 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Data yang akan dipakai dalam penelitian ini berupa data sekunder. Data sekunder yang akan digunakan ialah data deret waktu bulanan (time series)
Lebih terperinciMario Adventino Hamboerh Siti Saadah Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya
ANALISIS PERGERAKAN RUPIAH DI PASAR UANG TERHADAP KINERJA KEUANGAN (RETURN ON ASSET DAN RETURN ON EQUITY) PT INDOFOOD SUKSES MAKMUR, TBK (TRIWULANAN) DARI TAHUN 2010-2016 Mario Adventino Hamboerh Siti
Lebih terperinciIII METODE PENELITIAN
18 III METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Mengetahui kointegrasi pada setiap produk adalah salah satu permasalahan yang perlu dikaji dan diteliti oleh perusahaan. Dengan melihat kointegrasi produk,
Lebih terperinci