Lampiran 1. Data Penelitian
|
|
|
- Widya Agusalim
- 8 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Cilacap Banyumas Purbalingga Banjarnegara Kebumen Purworejo Wonosobo Magelan g Lampiran 1. Data Penelitian Kab / Kota Tahun Kemiskinan UMK TPT AMH LnUMK (%) (Rb Rp) (%) (%)
2 Boyolali Klaten Sukoharjo Wonogiri Karanganyar Sragen Grobogan Blora
3 Rembang Pati Kudus Jepara Demak Semarang Temanggung Kendal Batan g
4 Pekalongan Pemalang Tegal Brebes Kota Magelang Kota Surakarta Kota Salatiga Kota Semarang
5 Kota Pekalongan Kota Tegal Lampiran 2. Uji Multikolinearitas KEMISKINAN LNUMK TPT AMH KEMISKINAN LNUMK TPT AMH Lampiran 3. Uji Heteroskedastisitas Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic Prob. F(3,171) Obs*R-squared Prob. Chi-Square(3) Scaled explained SS Prob. Chi-Square(3) Test Equation: Dependent Variable: ARESID Method: Least Squares Date: 11/28/16 Time: 09:56 Sample: Included observations: 175 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LNUMK TPT AMH R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
6 Lampiran 4. Common Effect Model Dependent Variable: KEMISKINAN? Method: Pooled Least Squares Date: 11/28/16 Time: 09:45 Sample: Included observations: 5 Cross-sections included: 35 Total pool (balanced) observations: 175 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LNUMK? TPT? AMH? R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Lampiran 5. Fixed Effect Model Dependent Variable: KEMISKINAN? Method: Pooled Least Squares Date: 11/28/16 Time: 09:46 Sample: Included observations: 5 Cross-sections included: 35 Total pool (balanced) observations: 175 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LNUMK? TPT? AMH? Fixed Effects (Cross) _CILACAP C _BANYUMAS C _PURBALINGGA C _BANJARNEGARA C _KEBUMEN C _PURWOREJO C _WONOSOBO C _MAGELANG2 C _BOYOLALI C _KLATEN C _SUKOHARJO C _WONOGIRI C
7 _KARANGANYAR C _SRAGEN C _GROBOGAN C _BLORA C _REMBANG C _PATI C _KUDUS C _JEPARA C _DEMAK C _SEMARANG2 C _TEMANGGUNG C _KENDAL--C _BATANG--C _PEKALONGAN2--C _PEMALANG--C _TEGAL2--C _BREBES--C _MAGELANG1--C _SURAKARTA--C _SALATIGA--C _SEMARANG1--C _PEKALONGAN1--C _TEGAL1--C Cross-section fixed (dummy variables) Effects Specification R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Lampiran 6. Random Effect Model Dependent Variable: KEMISKINAN? Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects) Date: 11/28/16 Time: 09:48 Sample: Included observations: 5 Cross-sections included: 35 Total pool (balanced) observations: 175 Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LNUMK? TPT? AMH? Random Effects (Cross) _CILACAP--C _BANYUMAS--C _PURBALINGGA--C _BANJARNEGARA--C
8 _KEBUMEN--C _PURWOREJO--C _WONOSOBO--C _MAGELANG2--C _BOYOLALI--C _KLATEN--C _SUKOHARJO--C _WONOGIRI--C _KARANGANYAR--C _SRAGEN--C _GROBOGAN--C _BLORA--C _REMBANG--C _PATI--C _KUDUS--C _JEPARA--C _DEMAK--C _SEMARANG2--C _TEMANGGUNG--C _KENDAL--C _BATANG--C _PEKALONGAN2--C _PEMALANG--C _TEGAL2--C _BREBES--C _MAGELANG1--C _SURAKARTA--C _SALATIGA--C _SEMARANG1--C _PEKALONGAN1--C _TEGAL1--C Effects Specification S.D. Rho Cross-section random Idiosyncratic random Weighted Statistics R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Unweighted Statistics R-squared Mean dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
9 Lamppiran 7. Uji Chow Test Redundant Fixed Effects Tests Pool: PANEL Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F (34,137) Cross-section Chi-square Cross-section fixed effects test equation: Dependent Variable: KEMISKINAN? Method: Panel Least Squares Date: 11/28/16 Time: 09:47 Sample: Included observations: 5 Cross-sections included: 35 Total pool (balanced) observations: 175 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LNUMK? TPT? AMH? R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Lampiran 8. Hausman Test Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: PANEL Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. LNUMK? TPT? AMH?
10 Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: KEMISKINAN? Method: Panel Least Squares Date: 11/28/16 Time: 09:48 Sample: Included observations: 5 Cross-sections included: 35 Total pool (balanced) observations: 175 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LNUMK? TPT? AMH? Cross-section fixed (dummy variables) Effects Specification R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Lampiran 9. Uji LM Lagrange multiplier (LM) test for panel data Date: 12/01/16 Time: 18:12 Sample: Total panel observations: 175 Probability in () Null (no rand. effect) Cross-section Period Both Alternative One-sided One-sided Breusch-Pagan (0.0000) (0.3939) (0.0000) Honda (0.0000) (0.8030) (0.0000) King-Wu (0.0000) (0.8030) (0.0000) GHM (0.0000)
11 Lampiran 10. HASIL ESTIMASI UNTUK RANDOM EFFECT MODEL Estimation Command: ===================== LS(CX=R) KEMISKINAN? C LNUMK? TPT? AMH? Estimation Equations: ===================== KEMISKINAN_CILACAP = C(5) + C(1) + C(2)*LNUMK_CILACAP + C(3)*TPT_CILACAP + C(4)*AMH_CILACAP KEMISKINAN_BANYUMAS = C(6) + C(1) + C(2)*LNUMK_BANYUMAS + C(3)*TPT_BANYUMAS + C(4)*AMH_BANYUMAS KEMISKINAN_PURBALINGGA = C(7) + C(1) + C(2)*LNUMK_PURBALINGGA + C(3)*TPT_PURBALINGGA + C(4)*AMH_PURBALINGGA KEMISKINAN_BANJARNEGARA = C(8) + C(1) + C(2)*LNUMK_BANJARNEGARA + C(3)*TPT_BANJARNEGARA + C(4)*AMH_BANJARNEGARA KEMISKINAN_KEBUMEN = C(9) + C(1) + C(2)*LNUMK_KEBUMEN + C(3)*TPT_KEBUMEN + C(4)*AMH_KEBUMEN KEMISKINAN_PURWOREJO = C(10) + C(1) + C(2)*LNUMK_PURWOREJO + C(3)*TPT_PURWOREJO + C(4)*AMH_PURWOREJO KEMISKINAN_WONOSOBO = C(11) + C(1) + C(2)*LNUMK_WONOSOBO + C(3)*TPT_WONOSOBO + C(4)*AMH_WONOSOBO KEMISKINAN_MAGELANG2 = C(12) + C(1) + C(2)*LNUMK_MAGELANG2 + C(3)*TPT_MAGELANG2 + C(4)*AMH_MAGELANG2 KEMISKINAN_BOYOLALI = C(13) + C(1) + C(2)*LNUMK_BOYOLALI + C(3)*TPT_BOYOLALI + C(4)*AMH_BOYOLALI KEMISKINAN_KLATEN = C(14) + C(1) + C(2)*LNUMK_KLATEN + C(3)*TPT_KLATEN + C(4)*AMH_KLATEN KEMISKINAN_SUKOHARJO = C(15) + C(1) + C(2)*LNUMK_SUKOHARJO + C(3)*TPT_SUKOHARJO + C(4)*AMH_SUKOHARJO KEMISKINAN_WONOGIRI = C(16) + C(1) + C(2)*LNUMK_WONOGIRI + C(3)*TPT_WONOGIRI + C(4)*AMH_WONOGIRI KEMISKINAN_KARANGANYAR = C(17) + C(1) + C(2)*LNUMK_KARANGANYAR + C(3)*TPT_KARANGANYAR + C(4)*AMH_KARANGANYAR KEMISKINAN_SRAGEN = C(18) + C(1) + C(2)*LNUMK_SRAGEN + C(3)*TPT_SRAGEN + C(4)*AMH_SRAGEN KEMISKINAN_GROBOGAN = C(19) + C(1) + C(2)*LNUMK_GROBOGAN + C(3)*TPT_GROBOGAN + C(4)*AMH_GROBOGAN KEMISKINAN_BLORA = C(20) + C(1) + C(2)*LNUMK_BLORA + C(3)*TPT_BLORA + C(4)*AMH_BLORA KEMISKINAN_REMBANG = C(21) + C(1) + C(2)*LNUMK_REMBANG + C(3)*TPT_REMBANG + C(4)*AMH_REMBANG KEMISKINAN_PATI = C(22) + C(1) + C(2)*LNUMK_PATI + C(3)*TPT_PATI + C(4)*AMH_PATI KEMISKINAN_KUDUS = C(23) + C(1) + C(2)*LNUMK_KUDUS + C(3)*TPT_KUDUS + C(4)*AMH_KUDUS KEMISKINAN_JEPARA = C(24) + C(1) + C(2)*LNUMK_JEPARA + C(3)*TPT_JEPARA + C(4)*AMH_JEPARA KEMISKINAN_DEMAK = C(25) + C(1) + C(2)*LNUMK_DEMAK + C(3)*TPT_DEMAK + C(4)*AMH_DEMAK KEMISKINAN_SEMARANG2 = C(26) + C(1) + C(2)*LNUMK_SEMARANG2 + C(3)*TPT_SEMARANG2 + C(4)*AMH_SEMARANG2
12 KEMISKINAN_TEMANGGUNG = C(27) + C(1) + C(2)*LNUMK_TEMANGGUNG + C(3)*TPT_TEMANGGUNG + C(4)*AMH_TEMANGGUNG KEMISKINAN_KENDAL = C(28) + C(1) + C(2)*LNUMK_KENDAL + C(3)*TPT_KENDAL + C(4)*AMH_KENDAL KEMISKINAN_BATANG = C(29) + C(1) + C(2)*LNUMK_BATANG + C(3)*TPT_BATANG + C(4)*AMH_BATANG KEMISKINAN_PEKALONGAN2 = C(30) + C(1) + C(2)*LNUMK_PEKALONGAN2 + C(3)*TPT_PEKALONGAN2 + C(4)*AMH_PEKALONGAN2 KEMISKINAN_PEMALANG = C(31) + C(1) + C(2)*LNUMK_PEMALANG + C(3)*TPT_PEMALANG + C(4)*AMH_PEMALANG KEMISKINAN_TEGAL2 = C(32) + C(1) + C(2)*LNUMK_TEGAL2 + C(3)*TPT_TEGAL2 + C(4)*AMH_TEGAL2 KEMISKINAN_BREBES = C(33) + C(1) + C(2)*LNUMK_BREBES + C(3)*TPT_BREBES + C(4)*AMH_BREBES KEMISKINAN_MAGELANG1 = C(34) + C(1) + C(2)*LNUMK_MAGELANG1 + C(3)*TPT_MAGELANG1 + C(4)*AMH_MAGELANG1 KEMISKINAN_SURAKARTA = C(35) + C(1) + C(2)*LNUMK_SURAKARTA + C(3)*TPT_SURAKARTA + C(4)*AMH_SURAKARTA KEMISKINAN_SALATIGA = C(36) + C(1) + C(2)*LNUMK_SALATIGA + C(3)*TPT_SALATIGA + C(4)*AMH_SALATIGA KEMISKINAN_SEMARANG1 = C(37) + C(1) + C(2)*LNUMK_SEMARANG1 + C(3)*TPT_SEMARANG1 + C(4)*AMH_SEMARANG1 KEMISKINAN_PEKALONGAN1 = C(38) + C(1) + C(2)*LNUMK_PEKALONGAN1 + C(3)*TPT_PEKALONGAN1 + C(4)*AMH_PEKALONGAN1 KEMISKINAN_TEGAL1 = C(39) + C(1) + C(2)*LNUMK_TEGAL1 + C(3)*TPT_TEGAL1 + C(4)*AMH_TEGAL1 Substituted Coefficients: ===================== KEMISKINAN_CILACAP = *LNUMK_CILACAP *TPT_CILACAP *AMH_CILACAP KEMISKINAN_BANYUMAS = *LNUMK_BANYUMAS *TPT_BANYUMAS *AMH_BANYUMAS KEMISKINAN_PURBALINGGA = *LNUMK_PURBALINGGA *TPT_PURBALINGGA *AMH_PURBALINGGA KEMISKINAN_BANJARNEGARA = *LNUMK_BANJARNEGARA *TPT_BANJARNEGARA *AMH_BANJARNEGARA KEMISKINAN_KEBUMEN = *LNUMK_KEBUMEN *TPT_KEBUMEN *AMH_KEBUMEN KEMISKINAN_PURWOREJO = *LNUMK_PURWOREJO *TPT_PURWOREJO *AMH_PURWOREJO KEMISKINAN_WONOSOBO = *LNUMK_WONOSOBO *TPT_WONOSOBO *AMH_WONOSOBO KEMISKINAN_MAGELANG2 = *LNUMK_MAGELANG *TPT_MAGELANG *AMH_MAGELANG2 KEMISKINAN_BOYOLALI = *LNUMK_BOYOLALI *TPT_BOYOLALI *AMH_BOYOLALI KEMISKINAN_KLATEN = *LNUMK_KLATEN *TPT_KLATEN *AMH_KLATEN
13 KEMISKINAN_SUKOHARJO = *LNUMK_SUKOHARJO *TPT_SUKOHARJO *AMH_SUKOHARJO KEMISKINAN_WONOGIRI = *LNUMK_WONOGIRI *TPT_WONOGIRI *AMH_WONOGIRI KEMISKINAN_KARANGANYAR = *LNUMK_KARANGANYAR *TPT_KARANGANYAR *AMH_KARANGANYAR KEMISKINAN_SRAGEN = *LNUMK_SRAGEN *TPT_SRAGEN *AMH_SRAGEN KEMISKINAN_GROBOGAN = *LNUMK_GROBOGAN *TPT_GROBOGAN *AMH_GROBOGAN KEMISKINAN_BLORA = *LNUMK_BLORA *TPT_BLORA *AMH_BLORA KEMISKINAN_REMBANG = *LNUMK_REMBANG *TPT_REMBANG *AMH_REMBANG KEMISKINAN_PATI = *LNUMK_PATI *TPT_PATI *AMH_PATI KEMISKINAN_KUDUS = *LNUMK_KUDUS *TPT_KUDUS *AMH_KUDUS KEMISKINAN_JEPARA = *LNUMK_JEPARA *TPT_JEPARA *AMH_JEPARA KEMISKINAN_DEMAK = *LNUMK_DEMAK *TPT_DEMAK *AMH_DEMAK KEMISKINAN_SEMARANG2 = *LNUMK_SEMARANG *TPT_SEMARANG *AMH_SEMARANG2 KEMISKINAN_TEMANGGUNG = *LNUMK_TEMANGGUNG *TPT_TEMANGGUNG *AMH_TEMANGGUNG KEMISKINAN_KENDAL = *LNUMK_KENDAL *TPT_KENDAL *AMH_KENDAL KEMISKINAN_BATANG = *LNUMK_BATANG *TPT_BATANG *AMH_BATANG KEMISKINAN_PEKALONGAN2 = *LNUMK_PEKALONGAN *TPT_PEKALONGAN *AMH_PEKALONGAN2 KEMISKINAN_PEMALANG = *LNUMK_PEMALANG *TPT_PEMALANG *AMH_PEMALANG KEMISKINAN_TEGAL2 = *LNUMK_TEGAL *TPT_TEGAL *AMH_TEGAL2 KEMISKINAN_BREBES = *LNUMK_BREBES *TPT_BREBES *AMH_BREBES KEMISKINAN_MAGELANG1 = *LNUMK_MAGELANG *TPT_MAGELANG *AMH_MAGELANG1 KEMISKINAN_SURAKARTA = *LNUMK_SURAKARTA *TPT_SURAKARTA *AMH_SURAKARTA
14 KEMISKINAN_SALATIGA = *LNUMK_SALATIGA *TPT_SALATIGA *AMH_SALATIGA KEMISKINAN_SEMARANG1 = *LNUMK_SEMARANG *TPT_SEMARANG *AMH_SEMARANG1 KEMISKINAN_PEKALONGAN1 = *LNUMK_PEKALONGAN *TPT_PEKALONGAN *AMH_PEKALONGAN1 KEMISKINAN_TEGAL1 = *LNUMK_TEGAL *TPT_TEGAL *AMH_TEGAL1
LAMPIRAN. Lampiran 1 Data Penelitian
LAMPIRAN Lampiran 1 Data Penelitian Kota/Kab Tahun PDRB INV LBR Bogor 2009 1273760 110108 111101 2010 1335090 1382859 268543 2011 1439103 23266318 268543 2012 1527428 23266318 268543 2013 1628110 23272174
LAMPIRAN. Lampiran 1. Daftar Sampel Perusahaan Makanan dan Minuman
LAMPIRAN Lampiran 1 Daftar Sampel Perusahaan Makanan dan Minuman No Nama Perusahaan Tanggal Listing Kriteria 1 2 3 1. PT. Cahaya Kalbar Tbk 9 Juli 1996 2. PT. Delta Djakarta Tbk 27 Februari 1984 3. PT.
Lampiran 1. Sampel Penelitian
Lampiran 1. Sampel Penelitian No Keterangan Jumlah Perusahaan 1 Total industri food and beverage yang 16 terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama tahun 2007-2012 2 Tidak mempublikasikan data mengenai 3
Lampiran 1 : Pemilihan Bank Melalui Kriteria Berdasarkan Purposive Sampling
Lampiran 1 : Pemilihan Bank Melalui Kriteria Berdasarkan Purposive Sampling No Nama Bank Kriteria 1 Kriteria 2 Yang memenuhi kriteria 1 dan 2 1 PT. BPD Aceh 2 PT. BPD Bali 3 PT. BPD Bengkulu - - 4 PT.
Lampiran 1. Pertumbuhan Pendapatan Asli Daerah (PAD) pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara Tahun (%)
Lampiran 1 Pertumbuhan Pendapatan Asli Daerah (PAD) pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2010-2014 Kab. Asahan 18 13 20 69 9 Kab. Dairi 0 59 41 82-35 Kab. Deli Serdang 13 159 27 22 22 Kab.
Daftar Perusahaan yang Menjadi Sampel Penelitian
Lampiran 1 Daftar Perusahaan yang Menjadi Sampel Penelitian No. Nama Perusahaan 1 PT. Colorpak Indonesia 2 PT. Gudang Garam 3 PT. Sumi Indo Kabel 4 PT. Multi Bintang Indonesia 5 PT. Metrodata Electronics
Lampiran 1 Daftar Populasi Sampel Penelitian
Lampiran 1 Daftar Populasi Sampel Penelitian No. Kode Nama Perusahaan Kriteria Sampel 1 2 3 Ke 1. ASII PT. Astra Internasional, Tbk. 1 2. AUTO PT. Astra Otoparts, Tbk. 2 3. BRAM PT. Indokordsa, Tbk. 3
LAMPIRAN. Universitas Sumatera Utara
LAMPIRAN 85 Lampiran 1. Daftar Populasi Dan Pemilihan Sampel Perusahaan No Kode Nama Perusahaan Kriteria Sampel 1 2 3 1 ADES Akasha Wira Internasional Tbk,PT v v v 2 AQUA PT Aqua Golden Mississippi Tbk
Lampiran 1 Data Penyerapan Tenaga Kerja, PDRB, Pengeluaran Pemerintah, dan Upah Riil Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat tahun
72 Lampiran 1 Data Penyerapan Tenaga Kerja, PDRB, Pengeluaran Pemerintah, dan Upah Riil Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat tahun 2005-2010 Kode Kabupaten/Kota Tahun Bekerja PDRB Pengeluaran Pemerintah
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. tengah.secara astronomis DIY terletak antara Lintang Selatan dan
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Umum Obyek Penelitian Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) adalah daerah provinsi yang mempunyai keistimewaan dalam penyelenggaraan urusan pemerintahan dalam
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian pada bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1) Secara statistik variabel dana pihak ketiga mempengaruhi
Lampiran 1 Hasil Regression Model GLS FIXED EFFECT (FEM)
LAMPIRAN Lampiran 1 Hasil Regression Model GLS FIXED EFFECT (FEM) Dependent Variable: BD? Method: Pooled EGLS (Cross-section weights) Date: 01/01/11 Time: 05:56 Sample: 2010 2013 Included observations:
Lampiran 1. Hasil pendugaan parameter model terhadap output/ pertumbuhan ekonomi
LAMPIRAN 148 Lampiran 1. Hasil pendugaan parameter model terhadap output/ pertumbuhan ekonomi Model: ln Y it = αln K it + β 1 ln BH it + β 2 ln DAU it + β 3 ln DAK it + γ 1 ln PD it + γ 2 ln RD it + γ
BAB IV HASIL DAN ANALISIS
49 BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Analisis Deskripsi Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel yang merupakan data gabungan antara cross section dan data time series. Adapun
BAB V PENUTUP. maka diperoleh kesimpulan yang dapat diuraikan sebagai berikut : tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur.
BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan analisis tentang faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur tahun 2008-2012, maka diperoleh kesimpulan yang
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Uji akar akar unit yang bertujuan untuk menganalisis data time series
44 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisa Kelayakan Data 4.1.1 Uji Stasioner Uji akar akar unit yang bertujuan untuk menganalisis data time series stasioner (tidak ada akar akar unit) atau tidak
LAMPIRAN Langkah-Langkah Pemilihan Model Regresi Data Panel
LAMPIRAN Langkah-Langkah Pemilihan Model Regresi Data Panel Hasil Common Effect Method: Panel Least Squares Date: 12/06/11 Time: 18:16 C 12.40080 1.872750 6.621707 0.0000 LOG(PDRB) 0.145885 0.114857 1.270151
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Dalam penelitian ini, sampel yang dijadikan objek penelitian adalah perusahaan yang bergerak di bidang farmasi dari tahun 2011 sampai dengan
BAB V PENUTUP. 5.1 Kesimpulan. Berdasarkan hasil penelitian dan analisis tentang faktor-faktor yang
BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan analisis tentang faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di provinsi Kalimantan Timur tahun 2002-2013, maka diperoleh kesimpulan
BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
72 BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini alat analisis data yang digunakan adalah model regresi linear klasik (OLS). Untuk pembuktian kebenaran hipotesis dan untuk menguji setiap variabel
Halaman ini sengaja dikosongkan
156 Halaman ini sengaja dikosongkan 157 Lampiran 1 Hasil pengujian antara fixed effect dengan random effect (Uji Hausman) untuk model peran pendidikan terhadap kemiskinan di Indonesia, tahun 2007-2010.
Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob.
. LAMPIRAN 80 Lampiran 1 Hasil Estimasi Untuk Model usia SD Pooled least Square Dependent Variable: LOG(SKUL_SD01) Method: Panel Least Squares LOG(BOS_SD) 0.829950 0.065559 12.65954 0.0000 LOG(J_RIIL_DIKDAS)
DAFTAR PUSTAKA. Halim Abdul, (2002). Akuntansi Sektor Publik. Salemba Empat, Jakarta.
DAFTAR PUSTAKA Halim Abdul, (2002). Akuntansi Sektor Publik. Salemba Empat, Jakarta. Mattjik AS &M. Sumertajaya, (2000). Metodologi Penelitian Ekonomi dan Bisnis. IPB Press. Bogor. Nataludin. (2001). Potensi
1) Kriteria Ekonomi Estimasi model dikatakan baik bila hipotesis awal penelitian terbukti sesuai dengan tanda dan besaran dari penduga.
LAMPIRAN Lampiran 1. Evaluasi Model Evaluasi Model Keterangan 1) Kriteria Ekonomi Estimasi model dikatakan baik bila hipotesis awal penelitian terbukti sesuai dengan tanda dan besaran dari penduga. 2)
Lampiran 1. Data Penelitian No Kabupaten Y X1 X2 X3 1 Kab. Cilacap Kab. Banyumas Kab.
LAMPIRAN Lampiran 1. Data Penelitian No Kabupaten Y X1 X2 X3 1 Kab. Cilacap 15.24 6.68 22.78 1676090 2 Kab. Banyumas 18.44 5.45 21.18 1605580 3 Kab. Purbalingga 20.53 5.63 21.56 879880 4 Kab. Banjarnegara
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI KALIMANTAN TENGAH TAHUN
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI KALIMANTAN TENGAH TAHUN 2012-2015 THE ANALYSIS OF FACTORS INFLUENCING ECONOMIC GROWTH IN CENTRAL KALIMANTAN PERIOD 2012-2015 SKRIPSI
ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TERHADAP JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI KALIMANTAN SELATAN ( ) JURNAL
ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TERHADAP JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI KALIMANTAN SELATAN ( 2010-2015 ) JURNAL Oleh : Nama : Faza Ibnu Redha No. Mahasiswa : 13313262 Program Studi : Ilmu
Lampiran 1 Anggaran Belanja Daerah Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Utara Tahun (dalam jutaan rupiah)
Lampiran 1 Anggaran Belanja Daerah Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Tahun 2010-2013 (dalam jutaan rupiah) Kabupaten/Kota Tahun 2010 2011 2012 2013 Kab. Asahan 669516 803227 837686 1038246 Kab. Dairi 445652
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Perusahaan Sampel yang dijadikan objek penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dari tahun 2011 sampai dengan 2014. Perusahaan
Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob.
LAMPIRAN 14 Lampiran 1 Hasil pendugaan model gabungan dengan Y sebagai peubah respon dan X1, X2, dan Method: Panel Least Squares Date: 07/20/11 Time: 07:10 C 5.286955 2.285536 2.313223 0.0231 X1-0.115117
BAB IV HASIL DAN ANALISIS. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder
4.1 Deskripsi Data Penelitian BAB IV HASIL DAN ANALISIS Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari berbagai sumber yaitu website resmi badan pusat statistik dan badan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. provinsi. Dalam satu karesidenan terdiri dari beberapa kapupaten atau kota.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Wilayah Penelitian Karesidenan adalah sebuah pembagian administratif dalam sebuah provinsi. Dalam satu karesidenan terdiri dari beberapa kapupaten atau kota.
BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN. hasil dari uji heterokedastisitas tersebut menggunakan uji Park. Kriteria
BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Uji Kualitas Data 1. UJI Heteroskedastisitas Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi imi terjadi heterokedastisitas atau tidak, untuk
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum 1. Sejarah Perkembangan BEI dan perusahaan Manufaktur Sejarah Bursa Efek Indonesia yang didirikan oleh pemerintah Belanda di mulai sejak tahun 1912 namun kemudian
BAB IV HASIL DAN ANALISIS. sekunder dalam bentuk deret waktu (time series) pada periode
BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Analisis Deskripsi Data Jenis data yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk deret waktu (time series) pada periode 1993-2013 kurun waktu
BAB V PENUTUP. 1. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapitatidak berpengaruh. secara signifikan terhadap kemiskinan provinsi di Indonesia.
BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan analisis mengenai faktor yang mempengaruhi kemiskinan provinsi di Indonesia tahun 2009-2013, diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 1. Produk
BAB IV. Analisis Data. 4.1 Gambaran Umum dan Depskriptif Obyek Penelitian
62 BAB IV Analisis Data 4.1 Gambaran Umum dan Depskriptif Obyek Penelitian 4.1.1 Gambaran Umum Obyek Penelitian Obyek penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah bank bank yang beroperasi di
BAB IV HASIL DAN ANALISIS. dilakukan untuk mengetahui seberapa pengaruh variabel-variabel independen
BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Deskripsi Data Penelitian Jenis data yang digunakan adalah data panel yang berbentuk dari tahun 2006 sampai tahun 2013 yang mencakup 33 propinsi di Indonesia. Penelitian ini
BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN
43 BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN Pada bagian dari penelitian ini akan menguji permodelan dengan panel data, pengujian asumsinya, serta pembahasan analisis atas hasil dari regresi panel data tersebut. 4.1
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Penelitian ini menggunakan data dari tiga variabel independen serta dua
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Objek Penelitian Penelitian ini menggunakan data dari tiga variabel independen serta dua variabel dependen. Variabel independen dalam penelitian ini yaitu kepemilikan
Lampiran 2 Penduduk Menurut Status Pekerjaan Utama (jiwa)
81 Lampiran 1 Jumlah Penduduk, Rumahtangga, dan Rata-rata Anggota Rumahtangga Tahun Jumlah Penduduk (ribu jiwa) Jumlah Rumahtangga Rata-rata Anggota Rumahtangga (1) (2) (3) (4) 2000 205.132 52.008,3 3,9
DAFTAR PUSTAKA. Manurung,Mandala dan Pratama Rahardja (2004). Uang,Perbankan, dan Ekonomi Moneter. Jakarta. Lembaga Penerbit FEUI
DAFTAR PUSTAKA Kasmir. (2015). Analisis Laporan Keuangan. Jakarta : Raja Grafindo Persada Hasibuan, Malayu. (2007). Dasar-dasar Perbankan. Cetakan Keenam. Jakarta : Bumi Aksara Husnan, Suad & Enny P. (2012).
DATA PANEL Pengertian Data Panel
Bahan Ajar Data Panel AGUS TRI BASUKI DATA PANEL 11.1 Pengertian Data Panel Data panel adalah gabungan antara data runtut waktu (time series) dan data silang (cross section. Menurut Agus Widarjono (2009)
PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA PROVINSI DKI JAKARTA TAHUN
PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA PROVINSI DKI JAKARTA TAHUN 2006-2013 INDAH AYU PUSPITA SARI 14213347/3EA16 Sri Rakhmawati, SE.,
DAFTAR PUSTAKA. Ghozali, Imam Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS 19 Cetakan V. Badan Penerbit Universitas Dipenogoro, Semarang.
106 DAFTAR PUSTAKA Abied Luthfi Safitri.2013. Pengaruh Earning Per Share, Price Earning Ratio, Return On Asset, Debt to Equity Ratio dan Market Value Added Terhadap Harga Saham dalam Kelompok Jakarta Islamic
Lampiran 1. Penawaran Bawang Merah di Sumatera Utara Tahun (Ton) Januari Februari
76 Lampiran 1. Penawaran Bawang Merah di Sumatera Utara Tahun 2010 2014 (Ton) Bulan Tahun 2010 2011 2012 2013 2014 Januari 570 1.277 1.091 1.264 511 Februari 880 1.058 1.486 1.254 447 Maret 1.095 1.078
Determinan Belanja Pegawai Pada Pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi
Determinan Belanja Pegawai Pada Pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi Yowana Rachma Mutmaina Dinas Koperasi dan UMKM Provinsi Jambi e-mail korespondensi: [email protected] Abstract. This study
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Heteroskedastisitas Berdasarkan uji Park, nilai probabilitas dari semua variabel independen tidak signifikan pada tingkat 5%. Keadaan ini
Hasil Regresi Data Panel
66 Lampiran 1 Hasil Regresi Data Panel 1. Model Common Effect/Pooled Least Square(PLS) Method: Pooled EGLS (Cross-section weights) Date: 05/08/10 Time: 08:03 Linear estimation after one-step weighting
(Data Mentah) Data Penerimaan Asli Daerah Sektor Pariwisata Kabupaten Lombok Timur, Jumlah Kunjunga Wisatawan dan Jumlah Objek Wisata
L A M P I R A N 95 96 Lampiran 1 (Data Mentah) Data Penerimaan Asli Daerah Sektor Pariwisata Kabupaten Lombok Timur, Jumlah Kunjunga Wisatawan dan Jumlah Objek Wisata TAHUN PAD Sektor Pariwisata Jumlah
PENGARUH STRUKTUR EKONOMI TERHADAP KETIMPANGAN DISTRIBUSI PENDAPATAN
PENGARUH STRUKTUR EKONOMI TERHADAP KETIMPANGAN DISTRIBUSI PENDAPATAN Oleh : Vebryna Permatasari Rantung Fakultas Ekonomi Universitas Islam Indonesia [email protected] Abstrak: Penelitian ini bertujuan
DAFTAR PUSTAKA. D. Nachrowi.(2006). Ekonometrika Analisis Ekonomi dan Keuangan. Cetakan Pertama. Jakakarta: Lembaga Penerbit FE UI.
DAFTAR PUSTAKA A.A.Yogi Prasanjaya dan I Wayan Ramantha. (2013). Analisis Pengaruh Rasio Car, Bopo, Ldr Dan Ukuran Perusahaan Terhadap Profitabilitas Bank Yang Terdaftar Di Bei. Ahmad Buyung Nusantara.
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 4.1 Analisis Deskriptif Statistik Variabel Terikat, Variabel Bebas dan Variabel Kontrol
51 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Deskriptif Statistik Variabel Terikat, Variabel Bebas dan Variabel Kontrol Tabel dibawah ini menunjukkan statistik deskriptif atas variabel-variabel yang
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Sampel Sampel dalam penelitian ini adalah perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di BEI sejak awal periode 2010-2014. Dari 14 perusahaan tercatat ada
Produktivitas Padi, Luas Panen dan Produksi Padi di Kabupaten Deli Serdang,
Lampiran 1. Produktivitas Padi, Luas Panen dan Produksi Padi di Kabupaten Deli Serdang, 2004-2010 Tahun Semester Produktivitas Padi (ton/ha) Luas Panen (ha) Produksi Padi (ton) 2004 1 4.585 40.187 184257.4
1. REKAP DATA REALISASI APBD DAN (PDRB) PROVINSI JAWA TENGAH. TAHUN 2011 (dalam jutaan rupiah)
LAMPIRAN LAMPIRAN A 1. REKAP DATA REALISASI APBD DAN (PDRB) PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2011 (dalam jutaan rupiah) NO. KOTA/KABUPATEN PAD DAU DAK BELANJA MODAL PDRB 1 Kab. Banjarnegara 71.107 562.288 65.367
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Dalam penelitian ini yang menjadi objek penelitian adalah perusahaan industri asuransi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode tahun 2010-2013.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Belanja Daerah tahun sekarang pada kabupaten/kota di propinsi Sumatera Utara
42 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian ini menganalisis pengaruh DAU dan PAD tahun lalu terhadap Belanja Daerah tahun sekarang pada kabupaten/kota di propinsi Sumatera Utara tahun 2006 2008. Alat analisis
Lampiran 1. Jumlah Deposito, Suku Bunga Deposito, dan Inflasi di Indonesia Tahun
69 Lampiran 1. Jumlah Deposito, Suku Bunga Deposito, dan Inflasi di Indonesia Tahun 2004-2010 Periode sbdepo Inflasi depo Jan-04 6.27 0.57 426.424 Feb-04 5.99-0.02 409.204 Mar-04 5.86 0.36 401.686 Apr-04
Pengaruh Perkembangan Industri Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Provinsi Jambi
Jurnal Perspektif Pembiayaan dan Pembangunan Daerah Vol. 4 No. 3, Januari Maret 2017 ISSN: 2338-4603 (print); 2355-8520 (online) Pengaruh Perkembangan Industri Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Provinsi
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. di Indonesia, pengertian mengenai industri real estate tercantum
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Industri property & real estate dan konstruksi bangunan pada umumnya merupakan dua hal yang berbeda. Real estate merupakan tanah dan semua peningkatan permanen
BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisa Data Panel Guna menjawab pertanyaan penelitian sebagaimana telah diutarakan dalam Bab 1, dalam bab ini akan dilakukan analisa data melalui tahap-tahap yang telah
BAB IV HASIL DAN ANALISIS
BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1. Deskripsi Data Penelitian Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang merupakan datatime series atau data runtun waktu sebanyak 12 observasi, yaitu
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Gambaran Persebaran Penduduk Miskin Provinsi Jawa Tengah merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki kabupaten atau kota sejumlah 35 kabupaten dan kota (BPS,
HASIL REGRESSION MODEL GLS FIXED EFFECT MODEL (FEM) VARIABEL TERIKAT : BELANJA DAERAH (Y1)
Lampiran 1 HASIL REGRESSION MODEL GLS FIXED EFFECT MODEL (FEM) VARIABEL TERIKAT : BELANJA DAERAH (Y1) Dependent Variable: LBD? Method: Pooled EGLS (Cross-section weights) Date: 11/16/15 Time: 00:10 Sample:
LAMPIRAN 1 TABEL RESPONDEN No. y x1 x2 x
LAMPIRAN 1 TABEL RESPONDEN No. y x1 x2 x3 1 1.12 8979000 3000000 4 2 1.15384 8979000 3500000 2 3 1.25 9000000 4000000 2 4 1.12 8900000 4000000 4 5 1.53846 10165900 7000000 3 6 1.875 10165900 9000000 2
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah Pemerintah Kabupaten/Kota Se propinsi
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Setelah dilakukan pengumpulan data yang berupa laporan realisasi Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah Pemerintah Kabupaten/Kota Se propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. 5.1 Trend Kesenjangann Ekonomi Antar Wilayah di Provinsi Jawa Tengah
44 BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Trend Kesenjangann Ekonomi Antar Wilayah di Provinsi Jawa Tengah Kesenjangan ekonomi antar wilayah dapat ditentukan menggunakan indeks Williamson yang kemudian dikenal
BAB IV HASIL DAN ANALISIS. bentuk deret waktu (time series) selama 17 tahun, yaitu tahun Data
1.1 Analisis Deskripsi Data BAB IV HASIL DAN ANALISIS Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk deret waktu (time series) selama 17 tahun, yaitu tahun 1996-2012. Data tersebut
Lampiran 1. Metodologi Penelitian. Regresi Panel Data Bentuk umum data panel, baik yang pooling atau kombinasi, adalah :
58 Lampiran 1. Metodologi Penelitian Regresi Panel Data Bentuk umum data panel, baik yang pooling atau kombinasi, adalah : Y it = α + β 1 X 1 it + β 2 X 2 it + ε it di mana: i menyatakan individual ke
DAFTAR LAMPIRAN. Data Variabel Pertumbuhan Ekonomi Atas Dasar Harga Berlaku. Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun
DAFTAR LAMPIRAN LAMPIRAN 1 Data Variabel Pertumbuhan Ekonomi Atas Dasar Harga Berlaku Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun 2013-2015 1 Kab. Banjarnegara 10,56 13,03 10,99 2 Kab. Batang 10,26 12,26
Penerimaan Pajak dan Pengeluaran Pemerintah kota Tebing Tinggi Tahun (juta rupiah)
Lampiran I Penerimaan Pajak dan Pengeluaran Pemerintah kota Tebing Tinggi Tahun 1983-2007 (juta rupiah) Tahun Penerimaan Pajak Pengeluaran Pemerintah 1983 150.392 1.627.530 1984 155.699 1.842300 1985 149.670
LAMPIRAN 1. Hasil Estimasi Common Effect Total Kredit (Model 1)
LAMPIRAN 1. Hasil Estimasi Common Effect Total Kredit (Model 1) Method: Pooled Least Squares White cross-section standard errors & covariance (d.f. corrected) LOG(KR?) 0.410559 0.019085 21.51258 0.0000
BAB V PENUTUP. 2) Industri TPT Indonesia pada tahun sudah mampu. 3) Struktur pasar dalam industri TPT Indonesia tahun
BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan analisis tentang struktur dan kinerja industri TPT Indonesia tahun 2007-2010, maka diperoleh kesimpulan bahwa: 1) Struktur industri TPT Indonesia
BAB V PENUTUP. terhadap variabel Y (PAD) Kabupaten Kapuas Hulu. signifikan terhadap variabel Y (PAD) Kabupaten Kapuas Hulu.
64 BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Berdasarkan tujuan dari penelitian ini, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut : 1. Variabel X 1 (PDRB) Kabupaten Kapuas Hulu berpengaruh secara signifikan
Lampiran 1. Data Regresi. 71 Universitas Sumatera Utara
Lampiran 1 Data Regresi I obs X1 X2 X3 X4 Y 1 5.000000 1.000000 2.000000 18.00000 20.00000 2 4.000000 1.000000 2.000000 20.00000 20.00000 3 4.000000 2.000000 3.000000 20.00000 20.00000 4 3.000000 5.000000
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. pembahasan untuk membuktikan kebenaran dari suatu hipotesis. Saran dibuat. atau mengembangkan penelitian yang berkaitan.
66 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Bagian ini berisikan kesimpulan dan saran. Kesimpulan merupakan pernyataan singkat dan tepat yang diterangkan dari hasil penelitian dan pembahasan untuk membuktikan kebenaran
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Sampel Data Pada bagian ini, peneliti menerapkan prosedur input data sesuai yang dijelaskan pada metodologi penelitian. Pada penerapan proses input data tersebut peneliti
DAFTAR PUSTAKA Alwi, Iskandar Z. 2008. Pasar Modal Teori dan Aplikasi, Jakarta: Yayasan Pancur Siwah. Amanda, Astrid dan DKK. 2012. Pengaruh Debt To Equity Ratio, Return On Equity, Earning Per Share Dan
Lampiran 1. Perkembangan GDP Riil Pertanian (Constant 2000, Juta US$) Negara Berkembang Tahun Indonesia Thailand Cina India Brasil Argentina Meksiko
Lampiran 1. Perkembangan GDP Riil Pertanian (Constant 2, Juta US$) Negara Berkembang Tahun Indonesia Thailand Cina India Brasil Argentina Meksiko Mesir Afrika Selatan Turki 198 14751.87 6487.26 68232.337
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Perusahaan Sampel yang dijadikan objek penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dari tahun 2013 sampai dengan 2015. Perusahaan
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. per fungsi terhadap pertumbuhan ekonomi 22 kabupaten tertinggal dengan
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Tahap Evaluasi Model 5.1.1. Tahap Evaluasi Pemilihan Model Estimasi model, untuk mengetahui pengaruh belanja pemerintah daerah per fungsi terhadap pertumbuhan ekonomi 22
BAB V PENUTUP. sejenis yang ingin melanjutkan atau mengembangkan penelitian ini.
BAB V PENUTUP Bab ini berisi kesimpulan dan saran. Kesimpulan merupakan pernyataan singkat dan tepat yang dijabarkan dari hasil penelitian dan pembahasan untuk membuktikan kebenaran hipotesis penelitian.
BAB 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
Kredit (Y) Pendapatan (x1) Usia (x3) Modal Kerja (x2) Universitas Sumatera Utara
No Kredit (Y) Pendapatan (x1) Modal Kerja (x2) Usia (x3) Jumlah Tanggungan (x4) 1 1000000 80000 80000 20 0 2 1000000 275000 500000 21 1 3 1500000 400000 550000 25 1 4 2000000 400000 1000000 25 1 5 2000000
Lampiran 1. Database Panel Industri Perbankan Syariah yang Digunakan
L A M P I R A N 121 122 Lampiran 1. Database Panel Industri Perbankan Syariah yang Digunakan 123 124 125 126 127 128 Lampiran 2. Hasil Olahan Eviews untuk Persamaan DPK Dependent Variable: LN_DPK Method:
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Responden Dalam gambaran umum mengenai responden ini akan disajikan data yang telah diperolah dari penelitian yang telah dilakukan pada 100 orang
BAB V PENUTUP. singkat yang didapat dari hasil penelitian. Saran dibuat berdasarkan pengetahuan
48 BAB V PENUTUP Bab ini berisi kesimpulan dan saran. Kesimpulan merupakan pernyataan singkat yang didapat dari hasil penelitian. Saran dibuat berdasarkan pengetahuan penulis dan ditujukan untuk pengambil
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dibahas mengenai gambaran persebaran IPM dan komponen-komponen penyususn IPM di Provinsi Jawa Tengah. Selanjutnya dilakukan pemodelan dengan menggunakan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. standar deviasi suatu data. Hasil analisis deskiptif didapatkan dengan. Tabel 4.1 Analisis Statistik Deskriptif
50 A. Statistik Deskriptif BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data, analisis ini dilakukan dengan melihat nilai maksimum, minimum, mean,dan
