BAB 4 HASIL DAN BAHASAN
|
|
- Hengki Susman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 4 HASIL DAN BAHASAN Pada BAB IV ini membahas tentang hasil analisis data hingga memperoleh model simultannya dan menampilkan output dari aplikasi yang telah dibuat. Analisis data meliputi analisis deskriptif, uji stasioner, penentuan lag optimal, uji kointegrasi, pemodelan Vector Autoregression (VAR), dan uji asumsi residual. Pada pembahasan tampilan aplikasi akan menampilkan semua fungsi-fungsi yang ada di aplikasi tersebut. 4.1 Analisis Data Analisis Deskriptif Pada analisis deskriptif ini, data yang digunakan akan dibahas mengenai nilai rata-rata, nilai varians, nilai maksimum, nilai minimum, serta plot time series dari data yang digunakan. Hasil analisis deskriptif pada pembiayaan, Return of Asset (ROA) dan Non Performing Loan (NPL) disajikan pada Tabel 4.1. Data yang digunakan adalah data dari periode Januari 2010 sampai dangan Februari Tabel 4.1 Analisis Deskriptif Variabel Varians Minimum Rata-Rata Maksimum NPL (Miliar) 6,66 x , , ,90 Pembiayaan (Miliar) 2,93 x , , ,00 ROA 5,82 x ,25 1,88 2,52 Berdasarkan nilai-nilai yang tertera pada Tabel 4.1 maka dapat dijelaskan bahwa rata-rata pembiayaan yang diberikan oleh perbankan syariah kepada pihak UKM sebesar ,26 miliar rupiah. Pembiayaan tertinggi adalah sebesar 55
2 ,00 miliar rupiah pada periode bulan Februari 2013 dan pembiayaan yang terendah adalah sebesar ,00 miliar rupiah pada periode Januari Besarnya tingkat penyebaran data pada variabel pembiayan ini ditunjukkan oleh nilai varians sebesar 2,93 x Dari plot time series variabel pembiayaan pada Gambar 4.1 terlihat terjadi peningkatan pembiayan yang diberikan pada setiap periode waktunya (bulanan) namun terjadi penurunan pembiayaan pada periode Agustus Gambar 4.1 Plot Time Series Data Pembiayaan Pada selang periode Januari 2010 hingga Februari 2013, rata-rata nilai ROA perbankan syariah sebesar 1,88. Nilai tersebut menunjukkan rasio rata-rata keuntungan keseluruhan yang didapat dari kegiatan perbankan syariah yang dijalankan sebesar 1,88. Nilai ROA tertinggi adalah sebesar 2,52 pada periode bulan Januari 2013 dan nilai ROA terendah adalah sebesar 1,25 pada periode Mei Besarnya tingkat penyebaran data pada variabel ROA ini ditunjukkan oleh nilai varians sebesar 5,82 x Dari plot time series variabel ROA pada Gambar 4.2 terlihat cenderung terjadi peningkatan pada nilai ROA yang diperoleh dari hasil kegiatan perbankan yang dijalankan pada setiap periode waktunya (bulanan), hal ini menunjukkan bahwa kinerja perbankan syariah dapat dinyatankan baik karena menghasilkan
3 57 keuntungan yang semakin meningkat dilihat dari nilai ROA perbankan syariah tersebut walaupun terdapat beberapa kali penurunan. Penurunan nilai ROA secara drastis terjadi pada periode Mei Gambar 4.2 Plot Time Series Data ROA Pada variabel NPL memiliki rata-rata sebesar ,22 miliar rupiah yang diberikan oleh pihak UKM kepada perbankan syariah. Nilai tersebut menunjukkan bahwa rata-rata pembiayaan kepada UKM yang belum dapat dikembalikan oleh pihak UKM kepada perbankan syariah sebesar ,22 miliar rupiah. Nilai NPL tertinggi adalah sebesar ,90 miliar rupiah pada periode bulan Mei 2012 dan nilai NPL terendah adalah sebesar ,30 miliar rupiah pada periode Juni Besarnya tingkat penyebaran data pada variabel NPL ini ditunjukkan oleh nilai varians sebesar 6,66 x Dari plot time series variabel NPL pada Gambar 4.3 terlihat cendrung terjadi peningkatan NPL yang diberikan oleh pihak UKM pada setiap periode waktunya (bulanan) terutama pada periode Januari 2010 hingga Mei Namun terjadi penurunan nilai NPL secara drastis terjadi pada periode Juni 2012 walaupun terjadi kenaikan kembali setelah lewat dari periode Juni 2012 tersebut.
4 58 Gambar 4.3 Plot Time Series Data NPL Uji Stasioner Untuk mendapatkan model persamaan simultan VAR maka langkah pertama adalah melakukan pengujian stasioner pada variabel yang digunakan. Variabel yang digunakan pada analisis uji stasioner hingga mendapatkan model persamaan simultan VAR adalah data pembiayaan, data ROA, dan data NPL yang telah distandarisasikan. Pada uji stasioner ini menggunakan metode Dickey-Fuller. Dalam menggunakan metode Dickey-Fuller ini, perlu diketahui terlebih dahulu jenis uji persamaan yakni jenis none, drift atau trend yang akan digunakan dalam pengujian tersebut. Untuk mengetahui jenis persamaan yang akan digunakan maka dapat dilihat dari pergerakan plot time series dari data-data tersebut pada Gambar 4.4 sampai dengan Gambar 4.6.
5 59 Gambar 4.4 Plot Time Series Data Standardize Pembiayaan Gambar 4.5 Plot Time Series Data Standardize ROA
6 60 Gambar 4.6 Plot Time Series Data Standardize NPL Hasil dari plot time series setiap variabel tersebut menunjukkan bahwa terlihat adanya pergerakan trend, sehingga jenis uji persamaan yang digunakan adalah jenis trend. Pada Tabel 4.2 disajikan nilai-nilai uji stasioner pada ketiga variabel yang digunakan, terlihat bahwa data pembiayaan dan data NPL tidak stasioner pada τ tabel (α = 0,05). Hasil pengujian tersebut ditunjukkan oleh nilai statistik uji variabel pembiayaan sebesar -2,958 dan nilai statistik uji variabel NPL sebesar yang lebih besar dari τ tabel (α = 0,05). Sedangkan data ROA sudah stasioner terlihat dari nilai uji statistiknya yang lebih negatif (lebih kecil) dari nilai τ tabel (α = 0,05). Melihat hasil tersebut dan hasil uji kointegrasi (sub bab 4.1.4) maka pada ketiga variabel tersebut harus dilakukan difference agar menjadi stasioner. Hasil pengujian stasioner secara detail dapat dilihat pada lampiran 5. Tabel 4.2 Nilai Uji Stasioner Variabel τ τ table (α = 0.05) Pembiayaan -2,958-3,50 ROA -4,295-3,50 NPL ,50
7 61 Setelah data pada ketiga variabel tersebut dilakukan difference pada lag ke-1, maka dilihat kembali pergerakan plot time series dari data yang telah di difference tersebut dan dilakukan kembali uji stasioner. Plot time series dari data difference lag ke-1 tersaji pada Gambar 4.7 sampai dengan Gambar 4.9. Gambar 4.7 Plot Time Series Data Difference Pembiayaan Gambar 4.8 Plot Time Series Data Difference ROA
8 62 Gambar 4.9 Plot Time Series Data Difference NPL Berdasarkan Gambar 4.7 sampai dengan Gambar 4.9 dapat dilihat bahwa data pembiayaan, data ROA dan data NPL memliki jenis uji persamaan drift karena pergerakan turun naiknya cendrung tidak sama mengikuti rata-ratanya. Pada uji stasioner dengan data yang telah di differencing, dapat disimpulkan bahwa data pembiayaan, data ROA, dan data NPL telah stasioner (lihat Tabel 4.3). Hal ini ditunjukkan oleh nilai statistik uji pada ketiga variabel tersebut sudah lebih negatif dari nilai τ tabel (α = 0,05). Hasil pengujian stasioner data differencing secara detail dapat dilihat pada lampiran 6. Tabel 4.3 Nilai Uji Stasioner (Difference) Variabel τ τ table α = 0,05 Pembiayaan -6,917-2,93 ROA -9,235-2,93 NPL ,93
9 Pemilihan Lag Optimal Pemilihan lag optimal dilakukan berdasarkan pemilihan nilai Akaike Information Criterion (AIC) terkecil. Berdasarkan nilai AIC yang tersaji pada Tabel 4.4, dapat terlihat pada lag ke-2 dari nilai AIC yang terkecil yaitu -5,186 sehingga pada estimasi nilai model VAR menggunakan lag optimal ke-2. Hasil perhitungan lag optimal secara detail dapat dilihat pada lampiran 7. Tabel 4.4 Nilai AIC Lag Nilai AIC 1-5, , , , , Uji Kointegrasi Pada data yang tidak stasioner, selanjutnya dilakukan uji kointegrasi. Pada uji kointegrasi ini menggunakan uji Johansen. Variabel akan dinyatakan ada kointegrasi jika nilai uji statistiknya lebih besar dari nilai tabel kritisnya. Untuk menentukan orde kointegrasi yang digunakan mengikuti hipotesis berikut: H 0 : r=0, H 1 : r>1, H 0 : r<1, H 1 : r=2, dan H 0 : r<2, H 1 : r=3. Dilihat dari nilai uji kointegrasi pada Tabel 4.5 terlihat bahwa nilai statistik uji pada hipotesis uji H 0 : r=0, H 1 : r>1 adalah sebesar 14,64. Nilai tersebut lebih kecil dari nilai tabel kritis dengan α = 0,05 yakni sebesar 21,07 maka dinyatakan bahwa variabel - variabel yang ada memiliki orde kointegrasi (r) = 0 atau tidak ada kointegrasi antar variabel tersebut. Hal tersebut terjadi pula pada hipotesis uji H 0 : r<1, H 1 : r=2, dan H 0 : r<2, H 1 : r=3 dengan nilai statistik pada kedua hipotesis
10 64 tersebut lebih kecil dari nilai table kritis dengan α = 0,05. Sehingga untuk mendapatkan persamaan simultannya harus menggunakan metode VAR first difference. Hasil pengujian kointegrasi secara detail dapat dilihat pada lampiran 8. Tabel 4.5 Nilai Uji Kointegrasi Tabel Nilai Uji Tabel Nilai Kritis Hipotesis Uji Statistik α = 10% α = 5% α = 1% H 0 : r=0, H 1 : r>1 14,64 18,90 21,07 25,75 H 0 : r<1, H 1 : r=2 6,60 12,91 14,90 19,19 H 0 : r<2, H 1 : r=3 0,20 6,50 8,18 11, Hasil Estimasi Model VAR Nilai estimasi VAR didapatkan dari data yang telah dilakukan difference. Hasil dari estimasi nilai VAR tersebut dapat ditulis sebagai berikut: 1. Model VAR Pembiayaan Dengan: = variabel Pembiayaan = variabel ROA = variabel NPL Tabel 4.6 Parameter Estimasi VAR Model Pembiayaan Variabel Estimasi t-hitung P-Value 0,010 0,063 0,950 0,002 0,115 0,910 0,010 0,397 0,695 0,089 0,588 0,561-0,016-0,894 0,379 0,110 *4,221 0,000 const 0,082 *2,836 0,008 Keterangan: *) signifikan pada α = 0,05
11 65 Dari Tabel 4.6, terlihat bahwa pada model VAR Pembiayaan ( ) terdapat pengaruh dari variabel bebas secara signifikan. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai statistik uji f = 4,153 lebih besar dari nilai = 2,445. Model VAR Pembiayaan ( ) dipengaruhi oleh variabel NPL pada lag ke-2 ( ). Hal tersebut dapat dilihat dari perbandingan nilai statistik uji t = 4,221 yang lebih besar dari nilai = 2,048. Dari model VAR Pembiayaan diatas didapatkan nilai R 2 = 35,75%. Nilai tersebut menjelaskan bahwa keragaman pada pembiayaan dapat dijelaskan sebesar 35,75% oleh hubungan liniernya dengan variabel pembiayaan lag ke-1 dan lag ke-2, ROA lag ke-1 dan lag ke-2, dan NPL lag ke-1 dan lag ke-2. Pada variabel bebas NPL lag ke-2 yang berpengaruh secara signifikan, nilai estimasinya bertanda positif. Sehingga semakin besar nilai NPL pada 2 bulan yang lalu (pada waktu t-2) maka semakin besar pula nilai pembiayaan dari perbankan syariah (pada waktu t). 2. Model VAR ROA Tabel 4.7 Parameter Estimasi VAR Model ROA Variabel Estimasi t-hitung P-Value 0,051 0,033 0,974-0,599 *-3,572 0,001-0,095-0,404 0,689 0,610 0,423 0,676-0,364 *-2,108 0,044 0,076 0,305 0,762 const 0,036 0,130 0,900 Keterangan: *) signifikan pada α = 0,05
12 66 Dari Tabel 4.7, terlihat bahwa pada model VAR ROA ( ) tidak terdapat pengaruh dari variabel bebas secara signifikan. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai statistik uji f = 2,341 lebih kecil dari nilai = 2,445. Model VAR ROA ( ) dipengaruhi oleh variabel ROA pada lag ke-1 ( ) dan lag ke-2 ( ). Hal tersebut dapat dilihat dari perbandingan nilai mutlak statistik uji t pada lag ke-1 = -3,572 = 3,572 dan pada lag ke-2 = -2,108 = 2,108 yang lebih besar dari nilai = 2,048 dimana uji ini menggunakan dua arah maka terdapat dua daerah penolakan hipotesis nol (H0) yakni nilai mutlak uji t lebih besar dari nilai (positif) t tabel atau nilai (negatif) uji t lebih kecil dari nilai (negatif) t tabel. Dari model VAR ROA diatas didapatkan nilai R 2 = 19,14%. Nilai tersebut menjelaskan bahwa keragaman pada ROA dapat dijelaskan sebesar 19,14% oleh hubungan liniernya dengan variabel pembiayan lag ke-1 dan lag ke-2, ROA lag ke-1 dan lag ke-2, dan NPL lag ke-1 dan lag ke-2. Pada variabel bebas ROA lag ke-1 dan lag ke-2 yang berpengaruh secara signifikan, nilai estimasinya bernilai negatif yang menunjukkan kurangnya keuntungan yang didapatkan pada dua periode sebelumnya namun pada periode sekarang (t) mampu meningkatkan keuntungannya. Namun tidak ada dari variabel NPL yang mempengaruhi pada persmaan model ROA ini. Sehingga mengindikasikan UKM tidak memberikan pengaruh yang signifikan pada perbankan syariah pada persamaan ini. 3. Model VAR NPL
13 67 Tabel 4.8 Parameter Estimasi VAR Model NPL Variabel Estimasi t-hitung P-Value -0,818-0,661 0,514-0,000-0,002 0,998-0,521 *-2,752 0,010 0,717 0,617 0,542 0,066 0,473 0,640-0,337-1,681 0,104 const 0,117 0,524 0,604 Keterangan: *) signifikan pada α = 0,05 Dari Tabel 4.8 diatas, terlihat bahwa pada model VAR NPL ( ) tidak terdapat pengaruh dari variabel bebas secara signifikan. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai statistik uji f = 1,655 lebih kecil dari nilai = 2,445. Model VAR NPL ( ) dipengaruhi oleh variabel NPL pada lag ke-1 ( ). Hal tersebut dapat dilihat dari perbandingan nilai mutlak statistik uji t = -2,752 = 2, 752 yang lebih besar dari nilai = 2,048 dimana uji ini menggunakan dua arah maka terdapat dua daerah penolakan hipotesis nol (H0) yakni nilai mutlak uji t lebih besar dari nilai (positif) t tabel atau nilai (negatif) uji t lebih kecil dari nilai (negatif) t tabel. Dari model VAR NPL diatas didapatkan nilai R 2 = 16.92%. Nilai tersebut menjelaskan bahwa keragaman pada NPL dapat dijelaskan sebesar 16.92% oleh hubungan liniernya dengan variabel pembiayan lag ke-1 dan lag ke-2, ROA lag ke-1 dan lag ke-2, dan NPL lag ke-1 dan lag ke-2. Hasil perhitungan estimasi VAR secara detail dapat dilihat pada lampiran 9. Pada variabel NPL lag ke-1 yang berpengaruh secara signifikan, nilai estimasinya bertanda negatif yang menunjukkan menurunnya nilai NPL pada satu periode sebelumnya memberikan peningkatan NPL pada periode sekarang (t). Namun tidak ada variabel pembiayaan yang mempengaruhi pada persamaan model
14 68 VAR NPL ini. Sehingga mengindikasikan perbankan syariah tidak memberikan pengaruh yang signifikan pada UKM pada persamaan ini. Dari hasil evaluasi keseluruhan model VAR (Pembiayaan, ROA, dan NPL) maka dapat dinyatakan tidak ada hubungan simultan antara perbankan syariah dan UKM. Terlihat dari tidak ada minimum dua persamaan dimana variabel-variabel yang sama mewakili perbankan syariah dan UKM yang saling mempengaruhi secara signifikan. Sehingga perbankan syariah dan UKM tidak saling memberikan keuntungan pada masing-masing pihak Uji Asumsi Residual Pada uji asumsi residual ini akan dilihat hasil dari uji asumsi normalitas, uji asumsi independen, dan uji asumsi identik. Nilai ketiga uji asumsi residual tersebut tersaji pada Tabel 4.9. Hasil pengujian asumsi residual secara detail dapat dilihat pada lampiran 10. Tabel 4.9 Nilai Statistik Uji Asumsi Residual Uji Asumsi Residual Nilai Statistik Uji X 2 (α,df) (α=0.05) Normalitas (JarqueBera) 204,742 12,592 Independen (Pormanteau) 82, ,198 Identik (ARCH-LM) 180, , Uji Asumsi Normal Pada uji asumsi normalitas ini memiliki hipotesis sebagai berikut: H 0 : Residual berdistribusi normal H 1 : Residual berdistribusi tidak normal
15 69 Dari hasil perhitungan yang menggunakan uji Jarque-Bera didapatkan nilai statistik uji yang bernilai lebih besar dari nilai X 2 (0,05,6) = 12,592. Hasil tersebut (JB > X 2 ) memberikan kesimpulan menolak hipotesis nol sehingga dapat dinyatakan bahwa residual tersebut tidak berdistribusi normal Uji Asumsi Independen Pada uji asumsi independen ini memiliki hipotesis sebagai berikut: H 0 : ρ = 0 H 1 : ρ > 0 (tidak ada korelasi residual) (ada korelasi residual) Dari hasil perhitungan yang menggunakan uji Portmanteau didapatkan nilai statistik uji yang bernilai lebih kecil dari nilai X 2 (0,05,126) = 153,198. Hasil tersebut (Q h < X 2 ) memberikan kesimpulan gagal tolak hipotesis nol sehingga dapat dinyatakan bahwa residual tersebut tidak ada korelasi Uji Asumsi Identik Pada uji asumsi identik ini memiliki hipotesis sebagai berikut: H 0 : Residual identik H 1 : Residual tidak identik Dari hasil perhitungan yang menggunakan uji ARCH LM didapatkan nilai statistik uji yang bernilai lebih kecil dari nilai X 2 (0,05,180) = 212,304. Hasil tersebut (V ARCH LM < X 2 ) memberikan kesimpulan gagal tolak hipotesis nol sehingga dapat dinyatakan bahwa residual tersebut identik.
16 Aplikasi Tampilan Aplikasi Tampilan aplikasi ini disajikan oleh Gambar 4.10 sampai dengan Gambar Tampilan aplikasi ini dimulai dari tampilan main menu pada Gambar Pada tampilan pertama kali aplikasi ini dijalankan maka tombol Import Data yang pertama kali harus ditekan untuk melakukan import data. Gambar 4.10 Tampilan Main Menu Beberapa saat setelah pengguna menekan tombol Import Data maka aplikasi akan menampilkan tampilan utama import data seperti pada Gambar Gambar 4.11 Tampilan Import Data Pada tampilan ini pengguna harus melakukan import rscript dan import data yang digunakan. Kotak yang berada ditengah akan memunjukkan path lokasi file yang dipilih setelah pengguna memilih file. Pada tampilan ini pengguna harus melakukan import RScript terlebih dahulu dengan cara menekan tombol Browse
17 71 RScript. Sesaat setelah pengguna menekan tombol Browse RScript maka aplikasi akan menampilkan tampilan open file seperti pada Gambar Gambar 4.12 Tampilan Open File Pada tampilan ini pengguna harus memilih file yang akan digunakan. Jika pengguna menekan tombol Browse RScript maka file yang harus dipilih adalah file Rscript.exe. Jika pengguna tidak memasukkan file sesuai dengan ketentuan tersebut maka aplikasi akan menampilkan tampilan peringatan seperti pada Gambar Gambar 4.13 Tampilan Peringatan Browse RScript Jika pengguna telah melakukan import file RScript yang dibutuhkan maka tombol Browse Data akan diaktifkan. Tampilan Import Data seperti pada Gambar 4.14.
18 72 Gambar 4.14 Tampilan Import Data Setelah Melakukan Import RScript Jika pengguna menekan tombol Browse Data maka aplikasi akan menampilkan tampilan seperti pada Gambar File data yang dapat di import pada aplikasi ini harus dalam format extention file.xls. Jika pengguna melakukan import file data selain dalam format.xls maka aplikasi akan menampilkan tampilan peringatan seperti pada Gambar 4.15 Gambar 4.15 Tampilan Peringatan Browse Data Jika import data yang digunakan sudah dilakukan dengan benar maka di tampilan main menu akan menampilkan data-data yang berada didalam file data yang terpilih. Setelah melakukan import data dan import rscript dengan benar maka tombol OK akan diaktifkan maka tampilan Import Data seperti pada Gambar 4.16.
19 73 Gambar 4.16 Tampilan Import Data Setelah Melakukan Import File Data Setelah melakukan import rscript dan import file data maka dilanjutkan dengan menekan tombol OK untuk menutup tampilan import data dan mengaktifkan tombol Stationer Test dan tombol Lag Optimal. Tampilan pada main menu setelah melakukan import data seperti pada Gambar Gambar 4.17 Tampilan Main Menu Setelah Import Data Jika pengguna menekan tombol Stationary Test maka aplikasi akan menampilkan tampilan stationary test seperti pada Gambar 4.18.
20 74 Gambar 4.18 Tampilan Awal Stationary Test Pada tampilan ini pengguna harus memilih variabel yang tersedia pada kotak Choose a Variable lalu tekan tombol Choose maka variabel yang terpilih akan muncul pada kotak Variable Choosed dan tombol Stationary Test akan aktif. Setelah memilih variabel yang akan diujikan selanjutnya pengguna menentukan nilai alfa. Pada aplikasi disediakan tiga nilai alfa yakni 0.01, 0.05, dan 0.1. Nilai alfa sudah ditentukan secara defult yakni bernilai Hasil dari perhitungan uji stasioner ini akan dimunculkan pada kotak-kotak dibagian kanan aplikasi dan juga menampilkan plot data pada tampilan pop up. Tampilan stationary test sesudah melakukan uji stasioner akan seperti pada Gambar Gambar 4.19 Tampilan Setelah Melakukan Uji Stasioner
21 75 Gambar 4.20 Tampilan Plot Data Jika pengguna menekan tombol Lag Optimal maka aplikasi akan menampilkan tampilan lag optimal seperti pada Gambar Gambar 4.21 Tampilan Awal Lag Optimal Pada tampilan awal lag optimal, maka pengguna harus memilih type. Setelah type dipilih maka tombol Lag Optimal akan diaktifkan. Setelah pengguna menekan tombol Lag Optimal maka hasilnya akan ditampilkan pada kotak-kotak yang tersedia pada tampilan lag optimal. Tampilan setelah pemilihan nilai lag optimal seperti Gambar 4.22.
22 76 Gambar 4.22 Tampilan Setelah Penentuan Lag Optimal Setelah pemilihan nilai lag optimal dilakukan maka tombol VAR Model pada main menu akan diaktifkan. Tampilan main menu setelah penentuan lag optimal seperti Gambar Gambar 4.23 Tampilan Main Menu Setelah Penentuan Lag Optimal Jika pengguna menekan tombol VAR Model maka aplikasi akan menampilkan tampilan VAR model. Pada tampilan tersebut pengguna melakukan seperti pada tampilan uji stasioner. Pengguna harus memilih variabel lalu menekan tombol Choose dan menentukan nilai alfa. Tampilan setelah menentukan variabel dan nilai alfa sperti pada seperti pada Gambar 4.24.
23 77 Gambar 4.24 Tampilan VAR Model Setelah menentukan variabel dan nilai alfa, maka selanjutnya pengguna menekan tombol VAR Model untuk melakukan perhitungan VAR model. Hasil perhitungan VAR model ditampilkan pada tampilan pop up VAR model Result. Tampilan VAR model result seperti pada Gambar Gambar 4.25 Tampilan VAR Model Result Pada tampilan VAR model result akan menampilkan variabel-variabel VAR model, coefficients (terdiri dari nilai coefficients, SE. Coef., t value, dan p Value), nilai DF, f statistic, Adjusted R-Square, nilai f tabel, dan nilai t tabel dengan nilai alfa dibagi dua. Nilai alfa diperoleh pada tampilan VAR model. Setelah pengguna memperoleh VAR model maka tombol Residual Test pada main menu akan
24 78 diaktifkan. Tampilan main menu setelah mendapatkan VAR model seperti pada Gambar Gambar 4.26 Tampilan Main Menu Setelah Mendapatkan VAR Model Jika pengguna menekan tombol Residual Test maka sesaat setelah menekan tombol tersebut akan menampilkan tampilan residual test. Pada tampilan tersebut maka pengguna dapat melakukan tiga jenis uji residual yakni uji normal, uji independen, dan uji identik. Untuk menampilkan hasil dari ketiga uji tersebut maka pengguna harus menekan satu per satu tombol uji yang ada disebelah kiri pada tampilan residual test. Hasil dari setiap uji tersebut akan ditampilkan pada kotakkotak yang berada disamping tombol ujinya. Tampilan residual test setelah dilakukan ketiga uji residual tersebut seperti pada Gambar Gambar 4.27 Tampilan Residual Test Setelah Melakukan Ketiga Uji Residual
25 Spesifikasi Software/Hardware Pada pengembangan aplikasi ini ada beberapa perangkat lunak yang digunakan, antara lain: 1. Operating System Perangkat lunak yang dibutuhkan untuk menjalankan sistem komputer. Sistem operasi yang disarankan untuk menjalakan aplikasi ini windows R Software Aplikasi ini terintegrasi dengan R Software dimana R software yang melakukan perhitungan dan hasilnya ditampilkan pada aplikasi. R software versi minimum yang digunakan adalah R Software Package R Software yang harus terpasang antara lain vars, RUniversal, XLConnect, dan tseries serta packagepackage pendukungnya. Package yang terpasang harus yang terbaru agar sesuai dan dapat digunakan pada R Software Netbeans IDE Netbeans IDE digunakan sebagai perangkat lunak yang menjalankan aplikasi yang dikembangkan. Netbeans IDE yang digunakan minimum versi 7.3. Pada perangkat Netbeans ini juga diperlukan Java Development Kit (JDK). JDK yang digunakanpun harus sesuai dengan versi netbeans-nya. Jika enggan menginstal Netbeans dan JDK secara terpisah, telah tersedia pula installer JDK include netbeans. Jika pengguna memasang JDK dan Netbeans dengan installer ini, maka versi JDK telah sesuai dengan Netbeans-nya. Perangkat keras yang disarankan antara lain: 1. Prosesor Intel Core 2 GHz 2. RAM 4.00 GB 3. VGA 512 MB
26 Evaluasi Eigth Golden Rules a. Konsistensi Pada aplikasi yang dikembangkan, tampilan yang disediakan sudah cukup konsisten baik dari huruf, warna dan tata letaknya. Tata letak menu pop up baru selalu ditampilkan pada tengah-tengah layar komputer. Gambar 4.28 Layar Konsisten b. Kebutuhan yang beragam dari pengguna Pada aplikasi ini dilengkapi dengan intepretasi (conclusion) hasil perhitungan dimana memudahkan pengguna pemula yang masih awal mempelajari statistika. Gambar 4.29 Contoh Tampilan Intepretasi c. Umpan balik yang informatif Pada aplikasi ini hanya memberikan umpan balik berupa pemberian peringatan jika pengguna salah melakukan input file.
27 81 Gambar 4.30 Contoh Umpan Balik d. Dialog penutup Aplikasi ini tidak dilengkapi dengan desain dialog untuk penutup. Namun aplikasi ini membimbing pengguna melalui tombol yang tidak aktif sebelum memenuhi perintah tombol yang aktif. Jika semua tombol pada main menu telah aktif maka semua langkah-langkah pengerjaan statistiknya telah selesai. Gambar 4.31 Tampilan Semua Tombol Aktif e. Pencegahan kesalahan sederhana Pencegahan kesalahan sederhana ini berupa peringatan dan juga tidak mengaktifkan tombol berikutnya. Sehingga pengguna tidak dapat melanjutkan ke langkah selanjutnya jika belum melakukan sesuai dengan prosedur pengerjaanya.
28 82 Gambar 4.32 Contoh Peringatan Kesalahan f. Pembalikan aksi yang mudah pembalikan aksi pada aplikasi ini adalah tombol close yang terletak pada tengah-tengah pada setiap tampilannya. Jika tombol close tersebut ditekan maka tampilan tersebut akan ditutup dan pengguna dapat melakukan pengerjaanya dari awal pada langkah pengerjaan tersbut. Gambar 4.33 Contoh Tampilan Tombol Close g. Mendukung control lokus internal pada aplikasi ini tidak memberikan pendukung control internal, jadi pengguna harus menggunakan aplikasi sesuai dengan prosedur pengerjaannya. h. Mengurangi beban jangka pendek Pada aplikasi ini pengguna hanya perlu mengingat lokasi file yang akan digunakan pada saat import data dan mengingat tipe masing-masing variabel (none, const, dan trend) dari hasil perhitungan uji stasioner.
ANALISIS VECTOR AUTOREGRESSION PADA PERBANKAN SYARIAH DAN UKM BERBASIS DESKTOP APPLICATION
ANALISIS VECTOR AUTOREGRESSION PADA PERBANKAN SYARIAH DAN UKM BERBASIS DESKTOP APPLICATION Fahri D.A., Rokhana D.B., dan Franky H.M. Universitas Bina Nusantara Jl. Kebon Jeruk No. 27, Kebon Jeruk, Jakarta
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 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 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 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 terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. pengumpulan data atau informasi guna memecahkan permasalahan dan menguji
BAB 3 METODE PENELITIAN Metode penelitian adalah langkah dan prosedur yang akan dilakukan dalam pengumpulan data atau informasi guna memecahkan permasalahan dan menguji hipotesis penelitian. Bagian-bagian
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari
III. METODE PENELITIAN Metode penelitian merupakan langkah dan prosedur yang akan dilakukan dalam pengumpulan data atau informasi empiris guna memecahkan permasalahan dan menguji hipotesis penelitian.
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
41 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1 Hasil dan Pengolahan Data Pada bab ini akan dibahas mengenai proses dan hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang akan dilakukan. Data yang telah didapatkan akan
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini, dibahas mengenai model Vector Error Correction (VEC),
BAB III PEMBAHASAN Pada bab ini, dibahas mengenai model Vector Error Correction (VEC), prosedur pembentukan model Vector Error Correction (VEC), dan aplikasi model Vector Error Correction (VEC) pada penutupan
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN. spesifikasi kebutuhan sistem yang meliputi perangkat keras ( hardware ) dan
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Implementasi Aplikasi Implementasi merupakan kelanjutan dari proses sebelumnya yakni proses perancangan ( design ). Pada tahapan implementasi terdapat dua cakupan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. runtut waktu (time series). Penelitian ini menggunakan data-data Produk
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jenis dan Cara Pengumpulan Data Jenis data dalam penelitian ini adalah data sekunder yang merupakan data runtut waktu (time series). Penelitian ini menggunakan data-data
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Implementasi Program Simulasi. mengevaluasi program simulasi adalah sebagai berikut :
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1. Implementasi Program Simulasi Dari keseluruhan perangkat lunak yang dibuat pada skripsi ini akan dilakukan implementasi untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan simulasi
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. dari perangkat keras (Tabel 4.1) dan perangkat lunak (Tabel 4.2). Berikut adalah
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Sistem Spesifikasi sistem yang digunakan dalam pembuatan program aplikasi ini terdiri dari perangkat keras (Tabel 4.1) dan perangkat lunak (Tabel 4.2). Berikut
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 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Perusahaan merupakan suatu badan hukum yang memiliki suatu tujuan yang ingin dicapai salah satunya yaitu mendapatkan keuntungan. Untuk mencapai
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Selang periode runtun waktu. Bulanan Tahun Dasar PDB Triwulanan Miliar rupiah. M2 Bulanan Persentase
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data 1. Jenis Data Tabel 8. Deskripsi Data Input Nama Data Selang periode runtun waktu Satuan pengukuran Sumber Data Inflasi (CPI) Bulanan Tahun Dasar 2000 Indeks
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 terperincipanjang antara ukuran perusahaan (SIZE) dengan capital adequacy ratio dan loan to
BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. Uji Stasioneritas Pengujian stasioneritas data yang digunakan terhadap seluruh variabel dalam model kajian didasarkan pada Augmented Dickey Fuller test (ADF test),
Lebih terperinciMETODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015
25 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015 bertempat di Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Spesifikasi Rancangan Pada sub bab spesifikasi rancangan ini akan dibahas mengenai spesifikasi perangkat lunak dan spesifikasi perangkat keras. 4.1.1 Spesifikasi Perangkat
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 terperinciV. HASIL DAN PEMBAHASAN. time series. Data time series umumnya tidak stasioner karena mengandung unit
48 V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Uji Kestasioneritasan Data Uji stasioneritas data dilakukan pada setiap variabel yang digunakan pada model. Langkah ini digunakan untuk menghindari masalah regresi lancung
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 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 IV METODE PENELITIAN
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Desain Penelitian Penelitian ini didasari oleh gejolak/volatilitas nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing (valuta asing).pada nilai transaksi jual beli valuta asing yang
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 IMPLEMENTASI DAN HASIL PENELITIAN. Pada bab 4 ini akan dijelaskan hasil rancangan sistem aplikasi optimizer, yaitu
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN HASIL PENELITIAN Pada bab 4 ini akan dijelaskan hasil rancangan sistem aplikasi optimizer, yaitu implementasi sistem tersebut dan juga evaluasi dari implementasi sistem untuk mengetahui
Lebih terperinciBAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 5.1 Total Hasil Penjualan
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5. Penyajian Data Tabel 5. Total Hasil Penjualan Total Hasil Penjualan Bulan (dalam jutaan rupiah) Jan-04 59.2 Feb-04 49.2 Mar-04 57.7 Apr-04 53.2 May-04 56.3 Jun-04 60.2 Jul-04
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan pada bulan Januari hingga Maret 2012. Penelitian dilakukan di Asosiasi Kakao Indonesia (Askindo). Penentuan tempat dilakukan
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Wilayah dan Pengumpulan Data Wilayah dan pengumpulan data yang diambil untuk penelitian ini adalah di Kota Banda Aceh. Data yang digunakan adalah data pada tahun 2005-2007.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
A. Objek Penelitian BAB III METODE PENELITIAN Obyek/Subyek yang diamati dalam penelitian ini adalah Pembiayaan Modal Kerja UMKM dengan variabel independen DPK, NPF, Margin, dan Inflasi sebagai variabel
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Rancangan 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Lunak Spesifikasi perangkat lunak yang digunakan pada saat implementasi program aplikasi adalah : 1. Sistem Operasi
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN. Metode yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian ini
51 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Metode yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian ini adalah metode analisis Vector Error Correction (VEC) yang dilengkapi dengan dua uji lag structure tambahan
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Data-data tersebut berupa data bulanan dalam rentang waktu (time series) Januari
40 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Berdsarkan kajian beberapa literatur penelitian ini akan menggunakan data sekunder. Data-data tersebut berupa data bulanan dalam rentang waktu (time
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2 Jenis dan Sumber Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian tentang risiko harga sayuran di Indonesia mencakup komoditas kentang, kubis, dan tomat dilakukan di Pasar Induk Kramat Jati, yang
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Bentuk data berupa data time series dengan frekuensi bulanan dari Januari 2000
28 III. METODE PENELITIAN 3.1. Data 3.1.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Bentuk data berupa data time series dengan frekuensi bulanan dari Januari
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 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. 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 4 PERANCANGAN SISTEM
BAB 4 PERANCANGAN SISTEM 4. 1. Implementasi Sistem Spesifikasi perangkat lunak dan perangkat keras yang diperlukan dalam menjalankan Program Optimasi Penggunaan Upholtery adalah sebagai berikut: 4.1. 1.
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN. Eksplorasi PGA adalah langkah pertama dalam menghitung kriging. PGA
BAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN 4.1. Hasil Analisis Data dan Bahasan 4.1.1. Eksplorasi PGA Eksplorasi PGA adalah langkah pertama dalam menghitung kriging. PGA menunjukkan seberapa sering gempa terjadi disuatu
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. A. Data dan Sumber Data Penelitian ini termasuk dalam tipe penelitian arsip yaitu suatu penelitian
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Data dan Sumber Data Penelitian ini termasuk dalam tipe penelitian arsip yaitu suatu penelitian terhadap fakta yang tertulis. Dokumen atau arsip data yang diteliti berdasarkan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. series. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah BI rate, suku bunga
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk time series. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah BI rate, suku
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder berupa time series
30 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan adalah data sekunder berupa time series bulanan periode Mei 2006 sampai dengan Desember 2010. Sumber data di dapat dari Statistik
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di Pasar Bunga Rawabelong, Jakarta Barat yang merupakan Unit Pelaksana Teknis (UPT) Pusat Promosi dan Pemasaran Holtikultura
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Untuk membatasi ruang lingkup permasalahan maka yang dijadikan objek
53 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Untuk membatasi ruang lingkup permasalahan maka yang dijadikan objek penelitian yang dilakukan, maka penelitian ini akan menganalisis kinerja kebijakan
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. FDR, Inflasi dan kurs terhadap ROA di Indonesia pada tahun 2013: I 2016: VII.
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Bab IV ini akan dilakukan pengujian terhadap pengaruh CAR, NPF, FDR, Inflasi dan kurs terhadap ROA di Indonesia pada tahun 2013: I 2016: VII. Sebagaimana telah dijelaskan
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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. capital adequacy ratio (CAR), non performing financing (NPF), financing to
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Objek Penelitian Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui sejauh mana hubungan capital adequacy ratio (CAR), non performing financing (NPF), financing to deposit ratio
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 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 III METODE PENELITIAN. 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian. yang berupa data deret waktu harga saham, yaitu data harian harga saham
32 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Unit Analisis dan Ruang Lingkup Penelitian 3.1.1. Objek Penelitian Objek sampel data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang berupa data deret waktu harga saham,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Pendekatan Penelitian Pendekatan penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu pendekatan dengan cara mengukur variabel yang di lingkari oleh teori atau satu
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Ruang lingkup penelitian ini adalah menganalisis faktor-faktor yang
43 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Ruang lingkup penelitian ini adalah menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi nilai tukar mengambang seperti uang beredar, suku bunga Indonesia(BI
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Hasil Dalam bab ini akan dijelaskan dan ditampilkan bagaimana hasil dari rancangan program. Dimana didalam program ini terdapat tampilan menu utama, tampilan input folder,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Laporan Kebijakan Moneter, Laporan Perekonomian Indonesia, Badan Pusat
49 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diambil dari data publikasi Bank Indonesia berupa Statistik Ekonomi Moneter, Laporan
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. dibutuhkan seperangkat hardware sebagai berikut : Spesifikasi yang direkomendasikan :
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Augmented Reality 4.1.1 Perangkat Keras (Hardware) Agar aplikasi Augmented Reality ini dapat berjalan dengan baik maka dibutuhkan seperangkat hardware sebagai
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1. Spesifikasi Kebutuhan Sarana Untuk menjalankan aplikasi, pengguna harus memenuhi beberapa persyaratan perangkat keras dan perangkat lunak. Persyaratan tersebut akan
Lebih terperinciFORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA
FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA 1) Nurul Latifa Hadi 2) Artanti Indrasetianingsih 1) S1 Program Statistika, FMIPA, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya 2)
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Analisis Pengaruh Tingkat
III. METODE PENELITIAN Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Analisis Pengaruh Tingkat Suku Bunga Deposito (3 Bulan) Dan Kredit Macet (NPL) Terhadap Loan To Deposit Ratio (LDR) Bank Umum Di
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN. dari penelitian. Terdapat beberapa analisis statistika yang dilakukan pada penelitian
BAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN 4.1. Analisis Statistika Analisis statistika dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh kesimpulan dari penelitian. Terdapat beberapa analisis statistika yang dilakukan pada penelitian
Lebih terperinciSBAB III MODEL VARMAX. Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n
SBAB III MODEL VARMAX 3.1. Metode Analisis VARMAX Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n dengan variabel random Z n yang dapat dipandang sebagai variabel random berdistribusi
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 terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Perangkat keras yang digunakan untuk membuat aplikasi ini yaitu: 1. Processor Intel(R) Core(TM) Duo 2.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi 4.1.1 Spesifikasi Perancangan Aplikasi Perangkat keras yang digunakan untuk membuat aplikasi ini yaitu: 1. Processor Intel(R) Core(TM) Duo 2.20 GHz 2. Memory
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Indonesia dan variabel independen, yaitu defisit transaksi berjalan dan inflasi.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini difokuskan pada variabel dependen utang luar negeri Indonesia dan variabel independen, yaitu defisit transaksi berjalan dan inflasi.
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 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 4. Hasil dan Pembahasan Spesifikasi Perangkat Keras (Hardware) Tabel 4.1. Tabel Spesifikasi Minimal Aplikasi MAMOTS
BAB 4 Hasil dan Pembahasan 4.1 Spesifikasi Sistem Dalam implementasinya, aplikasi membutuhkan sejumlah perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software) dengan spesifikasi tertentu. 4.1.1 Spesifikasi
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Implementasi Aplikasi 4.1.1. Spesifikasi Sistem Untuk menjalankan game Panic Disorder, pengguna harus memenuhi spesifikasi hardware dan software sebagai berikut: - Hardware
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Dalam penelitian ini penulis menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Dalam penelitian ini penulis menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu menjelaskan hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas dalam model regresi
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 terperinciPertemuan 4-5 ANALISIS REGRESI SEDERHANA
Pertemuan 4-5 ANALISIS REGRESI SEDERHANA Metode Kuadrat Terkecil (OLS) Persoalan penting dalam membuat garis regresi sampel adalah bagaimana kita bisa mendapatkan garis regresi yang baik yaitu sedekat
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 ANALISIS HASIL PENELITIAN
BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN 4.1 Menghitung Return Karena penelitian ini mengukur potensi kerugian maksimum dari saham BMRI. Maka, langkah pertama adalah menghitung return hariannya dengan rumus (2-3)
Lebih terperinciBAB III METODA PENELITIAN
BAB III METODA PENELITIAN 3.1 Obyek Penelitian 3.1.1 Gambaran Umum Perusahaan Bank Mandiri didirikan pada 2 Oktober 1998, sebagai bagian dari program restrukturisasi perbankan yang dilaksanakan oleh pemerintah
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi Berikut ini merupakan rincian spesifikasi untuk proses implementasi yang meliputi rincian spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak. 4.1.1 Spesifikasi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. (OJK). Objek tersebut terdiri dari Bank Umum Syaria (BUS) dan Unit Usaha
56 BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Objek penelitan dalam penelitian ini adalah seluruh bank syariah di Indonesia yang terdaftar di Bank Indonesia (BI) dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK). Objek
Lebih terperincilain berupa data jadi dalam bentuk publikasi. Data tersebut diperoleh dari
33 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu data yang diperoleh dari pihak lain berupa data jadi dalam bentuk publikasi. Data tersebut diperoleh dari
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder menurut runtun
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder menurut runtun waktu (timeseries) yang diperoleh dari Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia
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 PEMBAHASAN. Skripsi ini meneliti mengenai analisis faktor-faktor yang mempengaruhi
53 BAB 1V 4.1 Diskripsi Data Penelitian HASIL DAN PEMBAHASAN Skripsi ini meneliti mengenai analisis faktor-faktor yang mempengaruhi konsumsi masyarakat di Indonesia tahun 1995-2014 dengan model error correction
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
33 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Penelitian ini dilakukan berdasarkan data series bulan yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia (BI) dan Badan Pusat Statistik (BPS), diantaranya adalah
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 terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
A IV HASIL DAN PEMAHASAN IV.1 Tampilan Hasil Dibawah ini merupakan tampilan hasil dari perancangan Aplikasi Game Edukasi Puzzle, berikut keterangannya. 1. Interface Awal Aplikasi Inteface ini merupakan
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN HASIL PENELITIAN
BAB IV PEMBAHASAN DAN HASIL PENELITIAN IV.1 Analisis Deskriptif IV.1.1 Gambaran Mengenai Return Saham Tabel IV.1 Descriptive Statistics N Range Minimum Maximum Mean Std. Deviation Return Saham 45 2.09-0.40
Lebih terperinci3. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran
3. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Pengembangan bahan bakar alternatif untuk menjawab isu berkurangnya bahan bakar fosil akan meningkatkan permintaan terhadap bahan bakar alternatif, dimana salah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. dikumpulkan dari berbagai sumber yaitu Badan Pusat Statistik (BPS), Food and
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang dikumpulkan dari berbagai sumber yaitu Badan Pusat Statistik (BPS), Food and
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
18 HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi data Tahap pertama dalam pembentukan model VAR adalah melakukan eksplorasi data untuk melihat perilaku data dari semua peubah yang akan dimasukkan dalam model. Eksplorasi
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
54 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi Program 4.1.1 Spesifikasi Kebutuhan Program Spesifikasi Perangkat Keras Perangkat keras yang digunakan untuk merancang sistem ini adalah : Processor
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan baik oleh user
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan baik oleh user dan admin adalah sebagai berikut: 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras Berikut
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Non Performing Financing (NPF) dapat dilihat
68 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Analisis Data 1. Statistik Deskriptif Variabel Untuk mengintepretasikan hasil statistik deskriptif dari Pembiayaan, Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Non Performing
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Langkah penelitian yang digunakan disajikan pada Gambar 4.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Langkah penelitian yang digunakan disajikan pada Gambar 4. Gambar 4. Metode Penelitian 20 3.1.1 Analisis Kebutuhan Analisis kebutuhan yang dibutuhkan pada
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 terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
51 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Rancangan 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Lunak Spesifikasi perangkat Lunak yang digunakan pada saat perancangan program aplikasi ialah : Sistem Operasi Microsoft
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Pada hasil pengumpulan data sekunder mengenai Pendapatan Asli Daerah (PAD), Dana Alokasi Umum (DAU), Dana Alokasi Khusus ( DAK ), Pertumbuhan
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN A. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Heterokidastisitas Dalam uji white, model regresi linier yang digunakan dalam penelitian ini diregresikan untuk mendapatkan nilai residualnya. Kemudian
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Dalam perancangan program Spesifikasi sistem yang digunakan saat
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Sistem Dalam perancangan program Spesifikasi sistem yang digunakan saat pengembangan aplikasi adalah: Operating System : Windows XP SP2 Professional Edition
Lebih terperinci