V. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Estimasi Fungsi Dampak Pertumbuhan Ekonomi di Sektor Pertanian dan Industri Terhadap Emisi Gas Rumah Kaca
|
|
- Susanti Susanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 49 V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Hasil Estimasi Fungsi Dampak Pertumbuhan Ekonomi di Sektor Pertanian dan Industri Terhadap Emisi Gas Rumah Kaca Dalam penelitian ini berusaha untuk menganalisis 6 buah model regresi yang didapat tentang kualitas lingkungan ditinjau dari emisi gas rumah kaca yaitu CO 2, N 2 O, dan CH 4. Tabel 5.1. Hasil Estimasi dengan Fixed Effect (cross section SUR) Sektor Ekonomi Sektor Pertanian Sektor Industri Variabel Dependen CO 2 N 2 O CH 4 CO 2 N 2 O CH 4 Sumber: Lampiran Variabel Independen Koefisien Std. Error t-statistik GDPP GDPP E E C GDPP E GDPP E E C GDPP GDPP E E C GDPI GDPI E E C GDPI E C GDPI GDPI E E C Turning Point (miliar US$) Berdasarkan hasil estimasi regresi pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian terhadap emisi gas rumah kaca, maka diperoleh persamaan regresi kuadratik sebagai berikut: CO 2 = GDPP e-05GDPP 2... (1) N 2 O = GDPP e-09GDPP 2... (2) CH 4 = GDPP e-07GDPP 2... (3)
2 50 Berdasarkan hasil estimasi regresi pertumbuhan ekonomi di sektor industri terhadap emisi gas rumah kaca, maka diperoleh persamaan regresi linear dan kuadratik sebagai berikut: CO 2 = GDPI e-06GDPI 2... (4) N 2 O = GDPI... (5) CH 4 = GDPI e-09GDPI 2... (6) dimana: CO 2 = karbondioksida (kilotonne) N 2 O = nitrogen oksida (kilotonne) CH 4 = metana (kilotonne) GDPP = Pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian (US$) GDPI = Pertumbuhan ekonomi di sektor industri (US$) 5.2. Kriteria Statistik Uji Signifikansi Simultan (Uji f) Berdasarkan Tabel 5.2, nilai probabilitas F statistik pada delapan persamaan regresi untuk variabel dependen karbondioksida, nitrogen oksida, dan metana, masing-masing persamaan memiliki nilai Mengacu pada probabilitas F-statistik yaitu sebesar yang lebih kecil pada taraf nyata lima persen, maka seluruh persamaan ini lulus uji-f. Nilai ini menandakan bahwa minimal ada satu parameter dugaan yang tidak nol dan berpengaruh nyata terhadap keragaman variabel dependennya (karbondioksida, nitrogen oksida, dan metana) pada taraf nyata lima persen.
3 51 Tabel 5.2. Nilai Probabilitas t-statistic, Probabilitas F-statistic, dan Adjusted R-square Sektor Ekonomi Sektor Pertanian Sektor Industri Variabel Dependen CO 2 N 2 O CH 4 CO 2 N 2 O CH 4 Sumber: Lampiran Variabel Independen Prob. t- statistic GDPP GDPP C GDPP GDPP C GDPP GDPP C GDPI GDPI C GDPI C GDPI GDPI C Prob. F- statistic Adjusted R- square Uji Koefisien Regresi Secara Individual (Uji t) Uji-t statisik digunakan untuk mengetahui apakah koefisien masingmasing variabel independen secara individu memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependennya. Berdasarkan Tabel 5.2, nilai statistik uji-t menunjukkan bahwa seluruh variabel independen pada delapan persamaan tersebut berpengaruh secara nyata dan signifikan terhadap variabel dependennya pada tingkat kepercayaan lima persen Koefisien Determinasi (Adjusted R-squared) Berdasarkan Tabel 5.2, persamaan kuadratik hubungan emisi karbondioksida (CO2), nitrogen oksida (N2O), dan metana (CH4) dengan pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian tersebut (GDPP dan GDPP2) memiliki
4 52 variabel penjelas (Adjusted R-squared) berturut-turut sebesar 99.89, 99.68, dan persen. Artinya yaitu variasi variabel dependen dari persamaan kuadratik emisi CO 2, N 2 O, dan CH 4 dapat dijelaskan oleh variabel independen pada masingmasing persamaan berturut-turut sebesar 99.89, 99.68, dan persen. Sedangkan, persamaan linear dan kuadratik hubungan emisi karbondioksida (CO 2 ), nitrogen oksida (N 2 O), dan metana (CH 4 ) dengan pertumbuhan ekonomi di sektor industri tersebut (GDPI dan GDPI 2 ) memiliki variabel penjelas (Adjusted R-squared) berturut-turut sebesar 99.96, 99.95, dan persen. Artinya yaitu variasi variabel dependen dari persamaan emisi CO2, N2O, dan CH4 dapat dijelaskan oleh variabel independen di dalam persamaan berturut-turut sebesar 99.96, 99.95, dan persen Kriteria Ekonometrika Uji Autokorelasi Pengujian asumsi autokorelasi dapat dilakukan dengan melihat angka Durbin Watson pada tabel hasil regresi, kemudian disesuaikan dengan tabel DW (Tabel 3.2). Berdasarkan Tabel 5.3, hasil regresi tiga persamaan kuadratik dengan variabel dependen yaitu karbondioksida (CO 2 ), nitrogen oksida (N 2 O), dan metana (CH 4 ) dan variabel independen pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian (GDPP dan GDPP 2 ) menunjukkan nilai DW berturut-turut sebesar , , dan Jika disesuaikan dengan tabel DW, angka tersebut masuk dalam kategori tidak terdapat autokorelasi. Sedangkan, hasil regresi tiga persamaan dengan variabel dependen yaitu karbondioksida (CO 2 ), nitrogen oksida (N 2 O), dan metana (CH 4 ) dan variabel independen pertumbuhan ekonomi di sektor industri (GDPI dan GDPI 2 ) menunjukkan nilai DW berturut-turut sebesar
5 , , dan Jika disesuaikan dengan tabel DW, angka tersebut masuk dalam kategori tidak terdapat autokorelasi. Tabel 5.3. Nilai DW-statistic dan Probabilitas Jarque Bera Sektor Ekonomi Variabel Variabel Dependen Independen GDPP CO 2 GDPP 2 C GDPP Sektor Pertanian N 2 O GDPP 2 C GDPP CH 4 GDPP 2 C GDPI CO 2 GDPI 2 C Sektor Industri N 2 O GDPI C GDPI CH 4 GDPI 2 C Sumber: Lampiran dan Lampiran DW-statistic Prob. Jarque Bera Uji Heteroskedastisitas Berdasarkan Lampiran 17 sampai 23, kesimpulan yang diperoleh adalah regresi model tidak mengalami gejala heteroskedastisitas. Kesimpulan ini didapat dari karakterisitik plot grafik pada seluruh persamaan yang membentuk pola horizontal atau konstan beraturan yang menandakan regresi model sudah memenuhi asumsi homoskedastisitas Uji Normalitas Untuk menguji kenormalan digunakan Jarque-Bera Test. Berdasarkan Tabel 5.3, hasil uji normalitas tiga persamaan kuadratik dengan variabel dependen yaitu karbondioksida (CO 2 ), nitrogen oksida (N 2 O), dan metana (CH 4 ) dan
6 54 variabel independen pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian (GDPP dan GDPP 2 ) menunjukkan bahwa probabilitas jarque bera berturut-turut sebesar , , dan sehingga dapat disimpulkan bahwa residual (error terms) terdistribusi normal pada persamaan regresi dengan variabel dependen karbondioksida (CO 2 ), sedangkan persamaan regresi pada variabel dependen nitrogen oksida (N 2 O) dan metana (CH 4 ) memiliki residual (error terms) tidak terdistribusi normal ditandai dengan nilai probabilitas jarque bera kurang dari taraf nyata lima persen. Untuk permasalahan asumsi normalitas pada model bisa diabaikan, karena tidak mempengaruhi parameter pendugaan pada model. Berdasarkan Tabel 5.3, hasil uji normalitas tiga persamaan linear dan kuadratik dengan variabel dependen yaitu karbondioksida (CO 2 ), nitrogen oksida (N 2 O), dan metana (CH 4 ) dan variabel independen pertumbuhan ekonomi di sektor industri (GDPI dan GDPI 2 ) menunjukkan bahwa probabilitas jarque bera berturut-turut sebesar , , dan sehingga dapat disimpulkan bahwa residual (error terms) terdistribusi normal pada persamaan regresi dengan variabel dependen karbondioksida (CO 2 ) dan nitrogen oksida (N 2 O), sedangkan persamaan regresi pada variabel dependen metana (CH 4 ) memiliki residual (error terms) tidak terdistribusi normal ditandai dengan nilai probabilitas jarque bera kurang dari taraf nyata lima persen. Untuk permasalahan asumsi normalitas pada model bisa diabaikan, karena tidak mempengaruhi parameter pendugaan pada model.
7 Kriteria Ekonomi Tabel 5.4 menunjukkan perbandingan pengaruh pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian dan industri negara-negara berkembang dan maju terhadap emisi gas rumah kaca. Berdasarkan Tabel 5.4, emisi karbondioksida disumbang sebagian besar oleh sektor industri sedangkan emisi nitrogen oksida dan metana disumbangkan sama rata oleh sektor industri maupun sektor pertanian. Tabel 5.4. Nilai Cross Section Effects Hasil Estimasi dengan Fixed Effect (cross section SUR) Effect Cross Section Sektor Pertanian Sektor Industri CO 2 N 2 O CH 4 CO 2 N 2 O CH 4 Indonesia Thailand Cina India Brasil Argentina Meksiko Mesir Afrika Selatan Turki AS UK Kanada Jepang Korea Selatan Australia Selandia Baru Spanyol Italia Perancis Sumber: Lampiran Dampak Pertumbuhan Ekonomi di Sektor Pertanian Negara Berkembang dan Maju terhadap Emisi Karbondioksida Berdasarkan model dan analisis data yang didapat, adanya hubungan yang tidak signifikan dengan model Environmental Kuznets Curve (EKC) antara emisi CO 2 dengan pendapatan di sektor pertanian. Model regresi kuadratik: CO 2 = GDPP e-05GDPP 2... (1)
8 56 Berdasarkan model kuadratik yang didapat (Tabel 5.1), persamaan akan membentuk kurva-u dengan titik balik minimum GDP pertanian sebesar -3,64 miliar US$, namun GDP pertanian selalu lebih besar dari nol maka nilai terkecil dari emisi CO 2 adalah pada saat GDP pertanian sama dengan nol sehingga peningkatan GDP pertanian selalu memiliki efek positif dan meningkatkan emisi CO 2. Berdasarkan persamaan tersebut menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian memiliki increasing effect pada emisi CO 2. Sebagai contoh ketika GDP pertanian sebesar 100 miliar US$ maka emisi CO 2 diprediksi meningkat dari tahun sebelumnya sekitar ( (9.19e-05) (10e+4)) kilotonne dan ketika GDP pertanian sebesar 1000 miliar US$ maka emisi CO 2 diprediksi akan tetap meningkat dari tahun sebelumnya dengan peningkatan yang semakin besar sekitar ( (9.19e-05) (10e+5)) kilotonne, dan akan terus meningkat dengan peningkatan yang semakin besar seiring pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian. Berdasarkan dampak individu yang dapat dilihat melalui nilai cross section effects (Tabel 5.4), pertumbuhan ekonomi tiga negara yang memiliki dampak terbesar terhadap emisi CO 2 yaitu Amerika Serikat, Cina, dan United Kingdom. Menurut Hairah (2005) dalam Minardi (2009), semakin intensif suatu sistem penggunaan lahan maka semakin rendah cadangan Cnya. Konversi ekosistem alami menjadi lahan pertanian biasanya menyebabkan penurunan cadangan C dan selanjutnya akan mempengaruhi biodiversitas dalam tanah. Pembukaan lahan dengan menebangi pohon-pohon ikut meningkatkan jumlah CO 2 karena menurunkan penyerapan CO 2, dan dekomposisi dari tumbuhan yang
9 57 telah mati juga meningkatkan jumlah CO 2. Menurut Knorr et al (2005) dalam Minardi (2009) menyatakan bahwa peningkatan suhu yang ditimbulkan oleh perubahan fungsi ekosistem akan menyebabkan mikroorganisme tanah lebih cepat dalam menguraikan bahan organik serta melepaskan karbondioksida (CO 2 ). Penjelasan tersebut dapat menjelaskan penyebab peningkatan pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian selalu memiliki efek positif dan meningkatkan emisi CO 2 dengan pendekatan efek skala pada sektor pertanian. Semakin besar GDP pertanian menandakan semakin besar skala ekonomi pada sektor pertanian dan semakin menuju pertanian generatif. Tahapan pembangunan pertanian berawal dari pertanian ekstraktif, yaitu pertanian yang dilakukan dengan hanya mengambil atau mengumpulkan hasil alam tanpa upaya reproduksi, menuju pertanian generatif yaitu corak pertanian yang memerlukan usaha pembibitan atau pembenihan, pengolahan, pemeliharaan dan tindakan agronomis lainnya. Semakin besar skala ekonomi pada sektor pertanian dan semakin menuju pertanian generatif maka semakin maraknya pembukaan lahan pertanian seperti menebangi hutan untuk perkebunan kelapa sawit serta semakin intensifnya pengelolaan lahan pertanian. Mekanisme ini dapat menjelaskan mengapa peningkatan pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian selalu memiliki efek positif dan meningkatkan emisi CO 2 dengan pendekatan efek skala pada sektor pertanian, cateris paribus.
10 Dampak Pertumbuhan Ekonomi di Sektor Pertanian Negara Berkembang dan Maju terhadap Emisi Nitrogen Oksida Berdasarkan model dan analisis data yang didapat (Tabel 5.1), adanya hubungan yang tidak signifikan dengan model Environmental Kuznets Curve antara emisi N 2 O dengan pendapatan di sektor pertanian. Model regresi kuadratik: N 2 O = GDPP e-09GDPP 2... (2) Berdasarkan model kuadratik yang didapat, persamaan akan membentuk kurva-u dengan titik balik minimum GDP pertanian sebesar -489 miliar US$, namun GDP pertanian selalu lebih besar dari nol maka nilai terkecil dari emisi N 2 O adalah pada saat GDP pertanian sama dengan nol sehingga peningkatan GDP pertanian selalu memiliki efek positif dan meningkatkan emisi N 2 O. Berdasarkan persamaan tersebut menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian memiliki increasing effect pada emisi N 2 O. Sebagai contoh ketika GDP pertanian sebesar 100 miliar US$ maka emisi N 2 O diprediksi meningkat dari tahun sebelumnya sekitar ( (4.05e-09) (10e+04)) kilotonne dan ketika GDP pertanian sebesar 1000 miliar US$ maka emisi N 2 O diprediksi akan tetap meningkat dari tahun sebelumnya dengan peningkatan yang semakin besar sekitar ( (4.05e-09) (10e+05)) kilotonne, dan akan terus meningkat dengan peningkatan yang semakin besar seiring pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian. Berdasarkan dampak individu yang dapat dilihat melalui nilai cross section effects (Tabel 5.4), tiga negara yang memiliki dampak terbesar terhadap emisi N 2 O yaitu Amerika Serikat, Cina, dan Brasil. Menurut Minardi (2009), pengelolaan lahan untuk pertanian menjadi sumber emisi N 2 O dengan mekanisme pelepasan atom N untuk bereaksi dengan
11 59 udara. Tingkat emisi N 2 O ini akan meningkat apabila kegiatan pengolahan tanah pada budidaya pertanian tersebut dipupuk dengan pupuk nitrogen seperti urea, walaupun pupuk organik bila berlebihan dapat pula meningkatkan masukan hara nitrogen pada tanah. Penjelasan tersebut dapat menjelaskan penyebab peningkatan pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian selalu memiliki efek positif dan meningkatkan emisi N 2 O. Semakin besar GDP pertanian menandakan semakin besar skala ekonomi pada sektor pertanian dan semakin besar output pertanian. Semakin besar output pertanian menandakan semakin intensifnya pengelolaan lahan untuk pertanian. Mekanisme ini dapat menjelaskan mengapa peningkatan pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian selalu memiliki efek positif dan meningkatkan emisi N 2 O, cateris paribus Dampak Pertumbuhan Ekonomi di Sektor Pertanian Negara Berkembang dan Maju terhadap Emisi Metana Berdasarkan model dan analisis data yang didapat (Tabel 5.1), adanya hubungan yang tidak signifikan dengan model Environmental Kuznets Curve antara emisi CH 4 dengan pendapatan di sektor pertanian. Hasil regresi model kuadratik : CH 4 = GDPP e-07GDPP 2... (3) Berdasarkan model kuadratik yang didapat, persamaan akan membentuk kurva-u dengan titik balik minimum GDP pertanian sebesar 31,1 miliar US$ dimana tahap awal emisi CH 4 mengalami penurunan seiring dengan pembangunan ekonomi di sektor pertanian. Namun pengaruh dari peningkatan pendapatan dari
12 60 sektor pertanian terhadap peningkatan emisi CH 4 akan berubah mencapai titik balik pertama yaitu GDP pertanian sebesar 31,1 miliar US$. Setelah melewati titik balik pertama, maka pertumbuhan ekonomi yang ditandai dengan peningkatan pendapatan dari sektor pertanian akan membawa dampak yang buruk bagi lingkungan, yaitu peningkatan tingkat emisi CH 4. Berdasarkan titik balik yang didapat menunjukkan bahwa Indonesia, Cina, India, Brasil, Amerika Serikat, Jepang, dan Perancis dalam fase tumbuh melewati titik balik pertama pada kurva-u dan pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian akan dikaitkan ke kenaikkan emisi CH 4. Sedangkan negara berkembang dan maju lainnya dalam fase awal menurun belum melewati titik balik pertama pada kurva- U dan pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian akan dikaitkan ke penurunan emisi CH 4. Berdasarkan persamaan tersebut menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian memiliki diminishing effect pada emisi CH 4 sebelum melewati turning point dan increasing effect pada emisi CH 4 setelah melewati turning point. Sebagai contoh sebelum melewati turning point ketika GDP pertanian sebesar 20 miliar US$ maka emisi CH 4 diprediksi menurun dari tahun sebelumnya sekitar ( (5.64e-07) (20e+3)) kilotonne dan ketika GDP pertanian sebesar 30 miliar US$ maka emisi CH 4 diprediksi akan tetap menurun dari tahun sebelumnya dengan penurunan yang semakin kecil sekitar ( (5.64e-07) (30e+3)) kilotonne, dan akan terus menurun dengan penurunan yang semakin kecil sampai turning point. Setelah melewati turning point ketika GDP pertanian sebesar 40 miliar US$ maka emisi CH 4 diprediksi meningkat dari tahun sebelumnya sekitar (-
13 (5.64e-07) (40e+3)) 0.01 kilotonne dan ketika GDP pertanian sebesar 50 miliar US$ maka emisi CH 4 diprediksi akan tetap meningkat dari tahun sebelumnya dengan peningkatan yang semakin besar sekitar ( (5.64e-07) (50e+3)) kilotonne, dan akan terus meningkat dengan peningkatan yang semakin besar seiring pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian. Berdasarkan dampak individu yang dapat dilihat melalui nilai cross section effects (Tabel 5.4), tiga negara yang memiliki dampak terbesar terhadap emisi CH 4 yaitu Cina, Amerika Serikat, dan India. Menurut Minardi (2009) metana dihasilkan dari pembusukan limbah organik di tempat pembuangan sampah (landfill) dan budidaya padi sawah. Penjelasan tersebut dapat menjelaskan penyebab terbentuknya kurva-u dampak antara pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian terhadap CH 4 dengan pendekatan efek skala pada sektor pertanian. Pada tahap awal ketika pendapatan pertanian sebelum titik balik pada kurva-u seperti apa yang dialami sebagian negara berkembang dan maju dalam sampel penelitian kecuali Indonesia, Cina, India, Brasil, Amerika Serikat, Jepang, dan Perancis, skala ekonomi pada sektor pertanian cenderung masih kecil. Negara yang sedang berkembang dan maju tersebut tidak mengeluarkan banyak output pertanian sehingga masih sedikitnya sampah organik yang dihasilkan oleh sektor pertanian dan lahan budidaya padi sawah cenderung berkurang akibat konversi lahan seiring dengan pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian. Pada tahap ini peningkatan emisi CH 4 oleh sampah organik yang dihasilkan oleh sektor pertanian lebih kecil dibandingkan penurunan emisi CH 4 oleh lahan budidaya padi sawah sehingga pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian akan dikaitkan ke penurunan emisi CH 4.
14 62 Pada tahap selanjutnya ketika pendapatan pertanian sudah melewati titik balik seperti apa yang dialami Indonesia, Cina, India, Brasil, Amerika Serikat, Jepang, dan Perancis skala ekonomi pada sektor pertanian cenderung sudah besar. Indonesia, Cina, India, Brasil, Amerika Serikat, Jepang, dan Perancis mengeluarkan banyak output pertanian sehingga banyaknya sampah organik yang dihasilkan oleh sektor pertanian. Walaupun, lahan budidaya padi sawah cenderung berkurang akibat konversi lahan, pada tahap ini peningkatan emisi CH 4 oleh sampah organik yang dihasilkan oleh sektor pertanian lebih besar dibandingkan penurunan emisi CH 4 oleh lahan budidaya padi sawah. Mekanisme ini dapat menjelaskan mengapa emisi metana awalnya menurun kemudian meningkat seiring dengan pertumbuhan ekonomi di sektor pertanian, cateris paribus Dampak Pertumbuhan Ekonomi di Sektor Industri Negara Berkembang dan Maju terhadap Emisi Karbondioksida Berdasarkan model dan analisis data yang didapat (Tabel 5.1), adanya hubungan yang signifikan dengan model Environmental Kuznets Curve antara emisi CO 2 dengan pendapatan di sektor industri. Model regresi kuadratik: CO 2 = GDPI e-06GDPI 2... (4) Berdasarkan model kuadratik yang didapat, persamaan akan membentuk kurva-u terbalik Environmental Kuznets Curve dengan titik balik maksimum GDP industri sebesar 2,25 triliun US$ dimana tahap awal emisi CO 2 mengalami peningkatan yang cukup pesat seiring dengan pembangunan ekonomi di sektor industri. Namun pengaruh dari peningkatan pendapatan dari sektor industri
15 63 terhadap peningkatan emisi CO 2 akan berubah ketika mencapai titik balik pertama yaitu GDP industri sebesar 2,25 triliun US$. Setelah melewati titik balik pertama, maka pertumbuhan ekonomi yang ditandai dengan peningkatan pendapatan dari sektor industri akan membawa dampak yang baik bagi lingkungan, yaitu penurunan tingkat emisi CO 2. Berdasarkan titik balik maksimum yang didapat menunjukkan bahwa semua negara dalam sampel baik negara berkembang maupun maju masih dalam fase awal tumbuh belum melewati titik balik pertama pada kurva EKC dan pertumbuhan ekonomi di sektor industri akan dikaitkan ke peningkatan emisi CO 2. Berdasarkan persamaan tersebut menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi di sektor industri memiliki increasing effect pada emisi CO 2 sebelum melewati turning point dan diminishing effect pada emisi CO 2 setelah melewati turning point. Sebagai contoh sebelum melewati turning point ketika GDP industri sebesar 1 triliun US$ maka emisi CO 2 diprediksi meningkat dari tahun sebelumnya sekitar ( (-1.10e-06) (10e+05)) 2.76 kilotonne dan ketika GDP industri sebesar 2 triliun US$ maka emisi CO 2 diprediksi akan tetap meningkat dari tahun sebelumnya dengan peningkatan yang semakin kecil sekitar ( (-1.10e-06) (20e+05)) 0.56 kilotonne, dan akan terus meningkat dengan peningkatan yang semakin kecil sampai turning point. Berdasarkan dampak individu yang dapat dilihat melalui nilai cross section effects (Tabel 5.4), tiga negara yang memiliki dampak terbesar terhadap emisi CO 2 yaitu Cina, India, dan Afrika Selatan.
16 64 Setelah melewati turning point ketika GDP industri sebesar 3 triliun US$ maka emisi CO 2 diprediksi menurun dari tahun sebelumnya sekitar ( (-1.10e-06) (30e+05)) kilotonne dan ketika GDP industri sebesar 4 triliun US$ maka emisi CO 2 diprediksi akan tetap menurun dari tahun sebelumnya sekitar ( (-1.10e-06) (40e+05)) kilotonne, dan akan terus menurun dengan penurunan yang semakin besar seiring pertumbuhan ekonomi di sektor industri. Ada beberapa penyebab terjadinya hal ini yaitu salah satunya dengan pendekatan efek skala pada sektor industri. Pada tahap awal dari pertumbuhan ekonomi di sektor industri, karbondioksida secara umum meningkat karena tidak ada kebijakan dan regulasi yang diimplementasikan pada sektor industri seperti apa yang dialami semua negara berkembang dan maju dalam sampel. Hal ini terjadi karena tujuan dari pertumbuhan pada tahap ini, yaitu peningkatan output dengan penggunaan sejumlah besar sumber alam atau yang berasal dari lingkungan. Lebih dari itu, sektor industri cenderung berfokus pada peningkatan pendapatan perusahaannya saja dengan mengabaikan permasalahan lingkungan. Dengan kata lain, pada tahap pertumbuhan ini memperlihatkan suatu efek skala pada lingkungan karena peningkatan pada produksi ekonomi menghasilkan lebih banyak polusi dan degradasi lingkungan. Dalam tahap pertumbuhan selanjutnya, bila sektor industri mulai menikmati pendapatan perusahaannya yang lebih besar, maka pilihan-pilihan mereka akan berubah menuju pada pemeliharaan lingkungan. Dengan kata lain, perusahaan akan lebih memperhatikan emisi karbondioksida dimana mereka menunjukkan suatu kesediaan membayar biaya yang akan dikeluarkan untuk
17 65 menurunkan emisi karbondioksida. Mekanisme ini dapat menjelaskan mengapa emisi karbondioksida awalnya meningkat kemudian menurun seiring dengan pertumbuhan ekonomi di sektor industri, cateris paribus. Hasil ini sesuai dan didukung dengan penelitian sebelumnya yang diteliti oleh Hutabarat. Hutabarat (2010) melakukan penelitian mengenai pengaruh PDB sektor industri terhadap kualitas lingkungan yang ditinjau dari emisi CO 2 dan sulfur di 5 negara ASEAN periode dimana hasil penelitian ini terbukti adanya hubungan yang signifikan dengan model Environmental Kuznets Curve antara emisi CO 2 dengan pertumbuhan ekonomi di sektor industri Dampak Pertumbuhan Ekonomi di Sektor Industri Negara Berkembang dan Maju terhadap Emisi Nitrogen Oksida Berdasarkan model dan analisis data yang didapat (Tabel 5.1), adanya hubungan yang tidak signifikan dengan model Environmental Kuznets Curve antara emisi N 2 O dengan pendapatan di sektor industri. Model regresi linear: N 2 O = GDPI... (5) Berdasarkan intrepretasi model linear, apabila GDP riil industri meningkat 1 juta US$ maka akan meningkatkan emisi N 2 O sebesar 4.70e-4 kilotonne, cateris paribus, yang berarti bila GDP meningkat maka kualitas lingkungan akan menurun yang ditinjau dari emisi N 2 O. Berdasarkan dampak individu yang dapat dilihat melalui nilai cross section effects (Tabel 5.4), tiga negara yang memiliki dampak terbesar terhadap emisi N 2 O yaitu Cina, India, dan Brasil. Nitrogen Oksida (N 2 O) terutama dihasilkan dari industri nilon dan asam nitrat. Serat nilon pada saat ini dipergunakan untuk kain dan tali, sedangkan asam nitrat dipergunakan sabagai bahan pengawet yang baik dan alami pada makanan
18 66 dan minuman ringan. Penjelasan tersebut dapat menjelaskan penyebab terbentuknya hubungan linier dampak pertumbuhan ekonomi di sektor industri terhadap N 2 O. Tidak adanya barang substitusi yang dapat menggantikan nilon dan asam sitrat sesuai dengan fungsinya masing-masing serta skala ekonomi pada sektor industri yang semakin besar menyebabkan emisi Nitrogen Oksida (N 2 O) semakin meningkat seiring dengan peningkatan pertumbuhan ekonomi di sektor industri, cateris paribus Dampak Pertumbuhan Ekonomi di Sektor Industri Negara Berkembang dan Maju terhadap Emisi Metana Berdasarkan model dan analisis data yang didapat (Tabel 5.1), adanya hubungan yang signifikan dengan model Environmental Kuznets Curve antara emisi CH 4 dengan pendapatan di sektor industri. Model regresi kuadratik: CH 4 = GDPI e-09GDPI 2... (6) Berdasarkan model kuadratik yang didapat, persamaan akan membentuk kurva-u terbalik sesuai konsep Environmental Kuznets Curve dengan titik balik maksimum GDP industri sebesar 1,6 triliun US$ dimana tahap awal emisi CH 4 mengalami peningkatan yang cukup pesat seiring dengan pembangunan ekonomi di sektor industri. Namun pengaruh dari peningkatan pendapatan dari sektor industri terhadap peningkatan emisi CH 4 akan berubah ketika mencapai titik balik pertama yaitu GDP industri sebesar 1,6 triliun US$. Setelah melewati titik balik pertama, maka pertumbuhan ekonomi yang ditandai dengan peningkatan pendapatan dari sektor industri akan membawa dampak yang baik bagi lingkungan, yaitu penurunan tingkat emisi CH 4. Berdasarkan titik balik maksimum yang didapat menunjukkan bahwa Amerika Serikat dan Jepang sudah dalam fase menurun melewati titik balik
19 67 pertama pada kurva EKC dan pertumbuhan ekonomi di sektor industri akan dikaitkan ke penurunan emisi CH 4. Sedangkan semua negara negara berkembang maupun maju lainnya dalam sampel masih dalam fase awal tumbuh belum melewati titik balik pertama pada kurva EKC dan pertumbuhan ekonomi di sektor industri akan dikaitkan ke peningkatan emisi CH 4. Berdasarkan persamaan tersebut menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi di sektor industri memiliki increasing effect pada emisi CH 4 sebelum melewati turning point dan diminishing effect pada emisi CH 4 setelah melewati turning point. Sebagai contoh sebelum melewati turning point ketika GDP industri sebesar 1 triliun US$ maka emisi CH 4 diprediksi meningkat dari tahun sebelumnya sekitar ( (-8.86e-09) (10e+05)) kilotonne dan ketika GDP industri sebesar 1,5 triliun US$ maka emisi CO 2 diprediksi akan tetap meningkat dari tahun sebelumnya dengan peningkatan yang semakin kecil sekitar ( (-8.86e-09) (15e+05)) 1.82E-03 kilotonne, dan akan terus meningkat dengan peningkatan semakin kecil sampai turning point. Setelah melewati turning point ketika GDP industri sebesar 2 triliun US$ maka emisi CH 4 diprediksi menurun dari tahun sebelumnya sekitar ( (-8.86e-09) (20e+05)) -7.04E-03 kilotonne dan ketika GDP industri sebesar 2,5 triliun US$ maka emisi CH 4 diprediksi akan tetap menurun dari tahun sebelumnya dengan penurunan yang semakin besar sekitar ( (-8.86e-09) (25e+05)) -1.59E-02 kilotonne, dan akan terus semakin menurun dengan penurunan yang semakin besar seiring pertumbuhan ekonomi di sektor industri. Berdasarkan dampak individu yang dapat dilihat melalui nilai cross section effects
20 68 (Tabel 5.4), tiga negara yang memiliki dampak terbesar terhadap emisi CH 4 yaitu Cina, India, dan Brasil. Ada beberapa penyebab terjadinya hal ini yaitu salah satunya dengan pendekatan efek skala pada sektor industri. Pada tahap awal dari pertumbuhan ekonomi di sektor industri seperti apa yang dialami semua negara berkembang dan maju dalam sampel kecuali Amerika Serikat dan Jepang, emisi metana secara umum meningkat karena tidak ada kebijakan dan regulasi yang diimplementasikan pada sektor industri terutama industri penghasil batu bara, gas alam, dan minyak bumi sebagai sumber penghasil emisi metana. Hal ini terjadi karena tujuan dari pertumbuhan pada tahap ini, yaitu peningkatan output dengan penggunaan sejumlah besar sumber alam atau yang berasal dari lingkungan. Lebih dari itu, sektor industri cenderung berfokus pada peningkatan pendapatan perusahaannya saja dengan mengabaikan permasalahan lingkungan. Dengan kata lain, pada tahap pertumbuhan ini memperlihatkan suatu efek skala pada lingkungan karena peningkatan pada produksi ekonomi menghasilkan lebih banyak polusi dan degradasi lingkungan. Dalam tahap pertumbuhan selanjutnya seperti apa yang dialami Amerika Serikat dan Jepang, sektor industri terutama industri penghasil batu bara, gas alam, dan minyak bumi mulai menikmati pendapatan perusahaannya yang lebih besar, maka pilihan-pilihan mereka akan berubah menuju pada pemeliharaan lingkungan. Dengan kata lain, industri batu bara, gas alam, dan minyak bumi akan lebih memperhatikan emisi metana dengan menunjukkan suatu kesediaan membayar biaya yang akan dikeluarkan untuk menurunan emisi metana. Mekanisme ini dapat menjelaskan mengapa emisi metana awalnya meningkat
21 69 kemudian menurun seiring dengan pertumbuhan ekonomi di sektor industri, cateris paribus Perbandingan Emisi Gas Rumah Kaca Negara Berkembang dan Maju Berdasarkan Tabel 5.4, p-value pada masing-masing emisi CO 2, N 2 O, dan CH 4 berturut-turut sebesar 0,004, 0,032, dan 0,000 atau lebih kecil daripada alpha lima persen (tolak H 0 ). Dapat disimpulkan bahwa emisi gas rumah kaca (CO 2, N 2 O, dan CH 4 ) yang dihasilkan negara maju tidak sama dengan negara berkembang. Emisi CO 2 yang dihasilkan negara maju lebih besar daripada negara berkembang, sedangkan emisi N 2 O, dan CH 4 yang dihasilkan negara berkembang lebih besar daripada negara maju. Tabel 5.5. Hasil Estimasi Uji Beda (Uji-t) Variabel Koefisien Beda P-Value CO ,004 N 2 O 68,75 0,032 CH ,000 Sumber: Lampiran Hipotesis: H 0 : emisi CO 2 / N 2 O/ CH 4 negara berkembang = emisi CO 2 / N 2 O/ CH 4 negara maju H 1 : emisi CO 2 / N 2 O/ CH 4 negara berkembang emisi CO 2 / N 2 O/ CH 4 negara maju Menurut United Nations Development Programme (2007), negara-negara di seluruh dunia tanpa henti membuang gas rumah kaca dalam jumlah besar ke atmosfer. Negara-negara maju mengeluarkan emisi lebih banyak per kapita, terutama karena mereka memiliki lebih banyak kendaraan atau secara umum membakar lebih banyak bahan bakar fosil, tetapi begitu negara-negara
22 70 berkembang mulai membangun, mereka juga lalu lambat laun akan menyusul dalam sumbangan emisi gas-gas ini.
IV. GAMBARAN UMUM. 4.1. Perkembangan Pertumbuhan Ekonomi di Sektor Pertanian Negara Berkembang dan Maju Periode 1980-2008
38 IV. GAMBARAN UMUM 4.1. Perkembangan Pertumbuhan Ekonomi di Sektor Pertanian Negara Berkembang dan Maju Periode 198-28 Berdasarkan Gambar 4.1, periode 198 hingga 28 perkembangan GDP pertanian negara-negara
Lebih terperinciLampiran 1. Perkembangan GDP Riil Pertanian (Constant 2000, Juta US$) Negara Berkembang Tahun Indonesia Thailand Cina India Brasil Argentina Meksiko
Lampiran 1. Perkembangan GDP Riil Pertanian (Constant 2, Juta US$) Negara Berkembang Tahun Indonesia Thailand Cina India Brasil Argentina Meksiko Mesir Afrika Selatan Turki 198 14751.87 6487.26 68232.337
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder, yang meliputi data kuantitatif
23 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder, yang meliputi data kuantitatif tahunan dan sekunder pada rentang waktu antara tahun 1980-2008. Data dalam
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. antara tahun Data dalam penelitian ini adalah data dari 20 Negara
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data kuantitatif tahunan pada rentang waktu antara tahun 1981-2008. Data dalam penelitian ini adalah data dari 20 Negara
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Pertumbuhan ekonomi adalah salah satu indikator yang amat penting
12 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pertumbuhan Ekonomi Pertumbuhan ekonomi adalah salah satu indikator yang amat penting dalam melakukan analisis tentang pembangunan ekonomi yang terjadi pada suatu negara. Istilah
Lebih terperinciDAMPAK PERTUMBUHAN EKONOMI DI SEKTOR PERTANIAN DAN INDUSTRI TERHADAP DEGRADASI LINGKUNGAN (STUDI KASUS: NEGARA BERKEMBANG DAN MAJU)
DAMPAK PERTUMBUHAN EKONOMI DI SEKTOR PERTANIAN DAN INDUSTRI TERHADAP DEGRADASI LINGKUNGAN (STUDI KASUS: NEGARA BERKEMBANG DAN MAJU) OLEH GURUH HERMAN WAS AN H14080123 DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI
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 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 terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder selama enam tahun pengamatan (2001-2006). Pemilihan komoditas yang akan diteliti adalah sebanyak lima komoditas
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pertumbuhan ekonomi adalah salah satu indikator yang amat penting
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pertumbuhan Ekonomi Pertumbuhan ekonomi adalah salah satu indikator yang amat penting dalam melakukan analisis tentang pembangunan ekonomi yang terjadi pada suatu negara. Istilah
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 terperinciV. PEMBAHASAN Perkembangan Produksi Pupuk Urea PT. Pupuk Kujang Produksi Pupuk Urea
V. PEMBAHASAN 5.1. Perkembangan Produksi Pupuk Urea PT. Pupuk Kujang 5.1.1. Produksi Pupuk Urea ton 700.000 600.000 500.000 400.000 300.000 200.000 100.000 - Tahun Sumber : Rendal Produksi PT. Pupuk Kujang,
Lebih terperinciBAB IV GAMBARAN UMUM Laju Pertumbuhan GDP per Kapita Negara High Income
BAB IV GAMBARAN UMUM 4.1. Laju Pertumbuhan GDP per Kapita Negara High Income -28 Kelompok negara high income merupakan kelompok negara yang telah melewati tahapan pertumbuhan ekonomi hingga pada akhirnya
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 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 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 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 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 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 terperinciV. HASIL DAN PEMBAHASAN
57 V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Estimasi Model Dalam analisis data panel perlu dilakukan beberapa pengujian model, sebagai awal pengujian pada ketiga model data panel statis yakni pooled least square (PLS),
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
digilib.uns.ac.id 43 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi perkembangan variabel 1. Nilai Ekspor Nonmigas Indonesia Negara yang menjadi tujuan ekspor nonmigas terbesar adalah negara Jepang, nilai
Lebih terperinciV. HASIL DAN PEMBAHASAN. Regional Bruto tiap provinsi dan dari segi demografi adalah jumlah penduduk dari
54 V. HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam bab ini akan dibahas hasil dari estimasi faktor-faktor yang memengaruhi migrasi ke Provinsi DKI Jakarta sebagai bagian dari investasi sumber daya manusia. Adapun variabel
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. 5.1 Analisis Tingkat Kesenjangan Pendapatan dan Trend Ketimpangan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Analisis Tingkat Kesenjangan Pendapatan dan Trend Ketimpangan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat Penghitungan kesenjangan pendapatan regional antar kabupaten/kota di Provinsi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Prima Artha, Sleman. Sedangkan subjek penelitiannya adalah Data
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek dan Subjek Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah Koperasi Jasa Keuangan Syariah Prima Artha, Sleman. Sedangkan subjek penelitiannya adalah Data Tingkat Bagi Hasil
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi/Objek Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Provinsi Jawa Timur. Pemilihan Provinsi
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi/Objek Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Provinsi Jawa Timur. Pemilihan Provinsi Jawa Timur ini didasarkan pada pertimbangan bahwa Jawa Timur merupakan provinsi
Lebih terperinciBAB IV TEMUAN DAN PEMBAHASAN. Tengah tahun dan apakah pengangguran berpengaruh terhadap
BAB IV TEMUAN DAN PEMBAHASAN Bab ini akan membahas tentang hasil penelitian yang telah diperoleh sekaligus pembahasannya. Hasil penelitian ini menjawab masalah penelitian pada Bab I yaitu apakah jumlah
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. syarat kriteria BLUE (Best Unbiased Estimato). model regresi yang digunakan terdapat multikolinearitas.
81 BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Uji Kausalitas Penelitian ini menggunakan analisis model GLS (General Least Square). Metode GLS sudah memperhitungkan heteroskedastisitas pada variabel independen
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 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 ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Populasi dalam penelitian ini adalah Perbankan Syariah yang ada di
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah Perbankan Syariah yang ada di Indonesia. Sampel adalah wakil dari populasi yang diteliti. Dalam
Lebih terperinciANALISIS REGRESI PANEL TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KABUPATEN/KOTA D.I.YOGYAKARTA
ANALISIS REGRESI PANEL TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KABUPATEN/KOTA D.I.YOGYAKARTA Mita Pangestika 1 *Jurusan Statistika FIMIPA Universitas Islam Indonesia *mitapanges@gmail.com
Lebih terperinciBAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN. dilakukan melalui tiga cara, yaitu common effect, fixed effect, dan random
67 BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Analisis Data 1. Estimasi Model Data Panel Estimasi model yang digunakan adalah regresi data panel yang dilakukan melalui tiga cara, yaitu common effect, fixed effect,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Pembangunan merupakan alat yang digunakan untuk mencapai. tujuan bangsa dan pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Pembangunan merupakan alat yang digunakan untuk mencapai tujuan bangsa dan pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator untuk menilai keberhasilan pembangunanan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, time series triwulan dari
34 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, time series triwulan dari tahun 2005-2012, yang diperoleh dari data yang dipublikasikan
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 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN
21 III. METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Desa Babakan Kecamatan Dramaga Kabupaten Bogor. Pemilihan tersebut dengan pertimbangan bahwa wilayah tersebut merupakan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Provinsi Sumatera Utara, khususnya dalam
21 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Provinsi Sumatera Utara, khususnya dalam ruang lingkup sektor pertanian. Waktu penelitian untuk mengumpulkan data
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh inflasi di Indonesia, suku bunga SBI (Sertifikat Bank Indonesia), dan kurs rupiah terhadap dolar Amerika terhadap Indeks Harga
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Memasuki abad ke-21, bahan bakar fosil 1 masih menjadi sumber. energi yang dominan dalam permintaan energi dunia.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Memasuki abad ke-21, bahan bakar fosil 1 masih menjadi sumber energi yang dominan dalam permintaan energi dunia. Dibandingkan dengan kondisi permintaan energi beberapa
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Sampel Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank Indonesia. Sampel adalah wakil dari populasi yang diteliti. Dalam
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. data sudah dikompilasi ke dalam bentuk digital file, publikasi, buku, laporan dan
III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder, dimana data sudah dikompilasi ke dalam bentuk digital file, publikasi, buku, laporan dan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari data sekunder mulai dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2010. Data tersebut didapat dari beberapa
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 III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa data panel (pooled data) yang merupakan gabungan data silang (cross section)
Lebih terperinciBAB I Pendahuluan. 1. Mengetahui pengertian penelitian metode regresi. 2. Mengetahui contoh pengolahan data menggunakan metode regresi.
BAB I Pendahuluan 1.1. Latar belakang Sepanjang sejarah umat manusia, orang melakukan penelitian tentang ada tidaknya hubungan antara dua hal, fenomena, kejadian atau lainnya. Dan ada tidaknya pengaruh
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. 5.1 Tahapan Pemilihan Pendekatan Model Terbaik
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Tahapan Pemilihan Pendekatan Model Terbaik Estimasi model pertumbuhan ekonomi negara ASEAN untuk mengetahui pengaruh FDI terhadap pertumbuhan ekonomi negara ASEAN yang menggunakan
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Obyek Penelitian Pada bab ini penulis akan menganalisis data yang telah terkumpul yaitu data dari Dana Perimbangan dan Belanja Modal Provinsi Jawa Timur,
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi,
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Analisis 1. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif berfungsi untuk memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean),
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. data panel, yaitu model data yang menggabungkan data time series dengan crosssection.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Desain Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif yang menggunakan model data panel, yaitu model data yang menggabungkan data time series dengan crosssection.
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Modal, Dinas Penanaman Modal Kota Cimahi, Pemerintah Kota Cimahi, BPS Pusat
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data tenaga kerja, PDRB riil, inflasi, dan investasi secara berkala yang ada di kota Cimahi.
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Textile dan Otomotif yang terdaftar di BEI periode tahun
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Analisa Penelitian ini menggunakan data skunder berupa laporan keuangan audit yang diperoleh dari website resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu www.idx.co.id.
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. peningkatan yang sangat pesat. Data survei resmi United Nation dalam The 2010
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini, pertumbuhan penduduk dunia menunjukkan trend peningkatan yang sangat pesat. Data survei resmi United Nation dalam The 2010 Revision 1 mengestimasi bahwa jumlah
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 terperinciV. HASIL DAN PEMBAHASAN
V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Pengujian Stasioneritas Data Pengujian kestasioneran data merupakan tahap yang paling penting dalam menganalisis data panel untuk melihat ada tidaknya panel unit root yang terkandung
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 IV HASIL DAN PEMBAHASAN. standar deviasi suatu data. Hasil analisis deskiptif didapatkan dengan. Tabel 4.1 Analisis Statistik Deskriptif
50 A. Statistik Deskriptif BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data, analisis ini dilakukan dengan melihat nilai maksimum, minimum, mean,dan
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. mengetahui apakah ada keterkaitan antara Corporate Social Responsibility
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan disajikan hasil dari analisis data berdasarkan pangamatan sejumlah variabel yang digunakan dalam model analisis regresi untuk mengetahui apakah ada keterkaitan
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil Setelah melalui beberapa tahap kegiatan penelitian, dalam bab IV ini diuraikan analisis hasil penelitian dan pembahasan hasil penelitian. Analisis
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Dari hasil pengumpulan data sekunder mengenai Dana Bagi Hasil, Dana Alokasi Umum, Pendapatan Asli Daerah dan Belanja Daerah Kabupaten/Kota di Jawa Timur
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. tahunan dalam runtun waktu (time series) dari periode 2005: :12 yang
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa data tahunan dalam runtun waktu (time series) dari periode 2005:01 2012:12 yang diperoleh
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 terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. yang terdaftar dalam LQ-45 di Bursa Efek Indonesia periode
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Sampel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini ialah perusahaan yang terdaftar dalam LQ-45 di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2015. Teknik yang digunakan
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur disektor 5 (consumer goods industry) periode 2008-2010. Berikut ini peneliti
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Utara. Series data yang digunakan dari tahun
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik Republik Indonesia dan BPS Provinsi Maluku Utara.
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. periode dan dipilih dengan cara purposive sampling artinya metode
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Objek penelitian yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa komponen-komponen laporan keuangan yang diperoleh dari
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa data panel (pooled data) yang merupakan gabungan data silang (cross section)
Lebih terperinciBAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. 1. Analisis Model Regresi dengan Variabel Dependen PAD. a. Pemilihan Metode Estimasi untuk Variabel Dependen PAD
BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. Analisis Data 1. Analisis Model Regresi dengan Variabel Dependen PAD a. Pemilihan Metode Estimasi untuk Variabel Dependen PAD Cross-section F Pemilihan model estimasi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. karakteristik tertentu (Indriantoro dan Supomo, 2003). Populasi dalam penelitian
20 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Populasi dan Sampel Populasi adalah sekelompok orang, kejadian, atau segala sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu (Indriantoro dan Supomo, 2003). Populasi dalam
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Ruang lingkup penelitian ini adalah menganalisis pengaruh antara upah
40 BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini adalah menganalisis pengaruh antara upah minimum, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan pengangguran terhadap tingkat
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Gambaran Umum Objek Penelitian Penelitian ini akan membahas mengenai pengaruh kesadaran wajib pajak, sanksi pajak dan pengetahuan pajak terhadap kepatuhan wajib pajak orang
Lebih terperinciTeam project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tujuan Penelitian Berdasarkan pada masalah-masalah yang telah dirumuskan, maka tujuan dari penelitian ini antara lain untuk: 1. Mengetahui besarnya pengaruh tenaga kerja
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. dari tiga variabel independen yaitu Dana Pihak Ketiga (DPK), Non Performing
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Untuk memberikan gambaran dan informasi mengenai data variabel dalam penelitian ini maka digunakanlah tabel statistik deskriptif. Tabel statistik
Lebih terperinciBAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN. membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum.
BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Uji Statistik Deskriptif Statistik deskriptif adalah statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau member gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data
Lebih terperinciMuhammad Syukri Hamdi
ANALISIS PENGARUH RASIO AKTIVITAS, LEVERAGE KEUANGAN, UKURAN, DAN UMUR PERUSAHAAN TERHADAP PROFITABILITAS PERUSAHAAN MANUFAKTUR MAKANAN DAN MINUMAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA Muhammad Syukri
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
29 BAB III METODE PENELITIAN A. Objek/Subjek Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah perusahaan Perkebunan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI), dan Bursa Efek Malaysia (BEM) tahun 2013-2015.
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. 3.1 Jenis dan Sumber Data
43 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Seluruh data adalah data panel dengan periode 2000-2009 dan cross section delapan negara
Lebih terperinciVI. HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Struktur Pasar Industri Kakao di Indonesia
VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1. Analisis Struktur Pasar Industri Kakao di Indonesia Struktur pasar dapat dianalisis dengan tiga pokok elemen, yaitu nilai pangsa pasar, konsentrasi rasio empat perusahaan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan pada bulan Maret 2013 sampai dengan Juni 2013 di Kecamatan Pasekan Kabupaten Indramayu (Lampiran 1), Pemilihan lokasi penelitian
Lebih terperinciBAB IV HASIL ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Penelitian ini menggunakan analisa regresi yang tujuannya adalah untuk meramalkan suatu nilai variabel dependen dengan adanya perubahan dari
Lebih terperinciV. PEMBAHASAN Faktor-Faktor yang Memengaruhi Penanaman Modal Asing di Kota. Metode yang digunakan untuk menduga faktor-faktor yang memengaruhi
V. PEMBAHASAN 5.1. Faktor-Faktor yang Memengaruhi Penanaman Modal Asing di Kota Cimahi Metode yang digunakan untuk menduga faktor-faktor yang memengaruhi penanaman modal asing di Kota Cimahi adalah dengan
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Perdagangan, Kementrian ESDM, Badan Pusat Statistika, serta penelusuran
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelian ini adalah data sekunder yang merupakan panel data dengan periode waktu 9 tahun dari tahun 2001 hingga tahun 2009. Data
Lebih terperinciIklim Perubahan iklim
Perubahan Iklim Pengertian Iklim adalah proses alami yang sangat rumit dan mencakup interaksi antara udara, air, dan permukaan daratan Perubahan iklim adalah perubahan pola cuaca normal di seluruh dunia
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Perkebunan Aek Pamienke, Labuhan Batu Utara, Sumatera Utara. Pemilihan provinsi Sumatera Utara sebagai lokasi penelitian
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 terperinciditerangkan oleh variabel lain di luar model. Adjusted R-squared yang bernilai 79,8%
VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Konversi Lahan Sawah Irigasi Teknis di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh pada Tabel 16 menunjukkan bahwa model yang
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian yang dilakukan meliputi perancangan penelitian, perumusan masalah, pengumpulan data pada berbagai instansi terkait, pemrosesan data, analisis
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
46 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Perkembangan Jumlah Deposito Berjangka, Suku Bunga Deposito dan Inflasi 4.1.1 Perkembangan Jumlah Deposito Berjangka Pada periode pengamatan, yaitu Januari 2004
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 terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Hasil Uji Asumsi Klasik Untuk menghasilkan hasil penelitian yang baik, pada metode regresi diperlukan adanya uji asumsi klasik untuk mengetahui apakah
Lebih terperincisebuah penelitian tentang: pengaruh laba akuntansi, arus kas opera- sional, ukuran perusahaan, tingkat pertum- buhan perusahaan terhadap harga saham
contoh sebuah penelitian tentang: pengaruh laba akuntansi, arus kas operasional, ukuran perusahaan, tingkat pertumbuhan perusahaan terhadap harga saham kerangka pikir yang diajukan sbb. laba akuntansi
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. bawah ini. Untuk membantu penulis dalam melakukan perhitungan yang cermat
BAB IV HASIL PENELITIAN Hasil penelitian ini diperoleh dari hasil analisis data yang akan disajikan di bawah ini. Untuk membantu penulis dalam melakukan perhitungan yang cermat dan akurat dibantu dengan
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 terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 1.1. Gambaran Umum Subyek penelitian Penelitian ini tentang pertumbuhan ekonomi, inflasi dan tingkat kesempatan kerja terhadap tingkat kemiskinan di Kabupaten/kota
Lebih terperinciVI. FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB DEINDUSTRIALISASI
VI. FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB DEINDUSTRIALISASI 6.1. Pengujian Asumsi-Asumsi Klasik Regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan satu variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Regresi 1. Uji Asumsi Klasik. Pengujian ini hanya akan menguji dua uji asumsi klasik karena menggunakan metode data panel, yaitu uji multikolinieritas dan uji heterokedastisitas.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah kuantitatif. Penelitian kuantitatif merupakan
BAB III METODE PENELITIAN A. Obyek/Subyek Penelitian Jenis penelitian ini adalah kuantitatif. Penelitian kuantitatif merupakan analisis yang berupa angka-angka sehingga dapat diukur dan dihitung dengan
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif menggambarkan tentang ringkasan data-data penelitian seperti nilai minimum, maksimum, mean, dan standard deviasi dari masingmasing
Lebih terperinci