BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Bab ini menguraikan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan membandingkan teori yang menjadi dasar dan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). 4.1. Uji Normalitas Pada pengujian ini menggunakan uji one-sample kolmogorov-smirnov test. Nilai kolmogorov-smirnov Z 0,519 dan nilai asymp. Signifikansi 0,951 lebih besar dari probabilitas 0,05. Hasil ini memberi kesimpulan bahwa distribusi data normal. Tabel 4.1. Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 10 Normal Parameters a Mean.0000000 Most Extreme Differences Std. Deviation 5.69493431E5 Absolute.164 Positive.146 Negative -.164 Kolmogorov-Smirnov Z.519 Asymp. Sig. (2-tailed).951 a. Test distribution is Normal. 39
4.2. Analisis Pendahuluan Uji pendahuluan dalam hal ini statistik deskriptif bertujuan untuk menggambarkan obyek yang diteliti sebagaimana adanya. Penggunaan alat analisis meliputi distribusi frekuensi; tendensi pusat; dispersi; grafik maupun estimasi parameter. 4.2.1. Tenaga Kerja Tenaga kerja dikelompokkan pada 4 kelas, dengan data tertinggi 16,132,890 dan data terendah 14,930,097. Pembagian frekuensi meliputi kelas pertama 14,930,097,25 15,230,975,25 sebanyak 3 data. Kelas kedua dengan jarak 15,230,975,25 15,531,493,50 sebanyak 1 data. Kelas ketiga dengan jarak 15,531,493,50 15.832.191,75 sebanyak 2 data dan kelas keempat dengan jarak 15.832.191,75 16.132.890,00 sebanyak 4 data.(lihat lampiran 4.2.1.1.) Tendensi pusat dalam penelitian ini menggunakan mean. Hasil penelitian menunjukkan hasil nilai rata rata data tenaga kerja 15.634.747,2000.(lihat lampiran 4.2.1.2.) Penyebaran data atau disperse dari tenaga kerja menggunakan standar deviasi adalah 441.108,03068.(lihat lampiran 4.2.1.3.) Estimasi parameter dari tenaga kerja adalah 15.319.219,25 15.950.275,15 dengan tingkat kepercayaan 95%.(lihat lampiran 4.2.1.4.) Penggunaan grafik menggunakan diagram batang memperlihatkan kecenderungan data menunjuk pada rata rata tenaga kerja 15.500.000 16.000.000 (lihat lampiran 4.2.1.5.) 40
4.2.2. Pertumbuhan Ekonomi Pertumbuhan ekonomi dikelompokkan pada 6 kelas dengan data tertinggi 6.389.598,00 dan data terendah 3.998.119,00. Pembagian frekuensi meliputi kelas pertama 3.998.119,98 4.595.989,49 sebanyak 3 data. Kelas kedua dengan jarak 4.595.989,49 5.193.858,99 sebanyak 2 data. Kelas ketiga dengan jarak 5.193.585,99 5.791.728,50 sebanyak 3 data dan kelas keempat dengan jarak 5.791.728,50 6.389.598,00 sebanyak 2 data.(lihat lampiran 4.2.2.1.) Tendensi pusat dalam penelitian ini menggunakan mean. Hasil penelitian menunjukkan hasil nilai rata rata data pertumbuhan ekonomi 5.135.278,9570.(lihat lampiran 4.2.2.2.) Penyebaran data atau disperse dari tenaga kerja menggunakan standar deviasi adalah 812.631,36880.(lihat lampiran 4.2.2.3.) Estimasi parameter dari pertumbuhan ekonomi adalah 15.319.219,25 15.950.275,15 dengan tingkat kepercayaan 95%.(lihat lampiran 4.2.2.4.) Penggunaan grafik menggunakan diagram batang memperlihatkan kecenderungan data menyebar pada berbagai sebaran data.(lihat lampiran 4.2.2.5.) 4.3. Analisis Lanjut 4.3.1. Analisis Regresi Linier Sederhana Dalam penelitian ini untuk mengetahui pengaruh tenaga kerja terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jawa Tengah. Model estimasi regresi sederhana adalah: 41
Y = f (N) Model Tabel 4.2. Analisis Regresi Linier Coefficients a Unstandardized Coefficients B Std. Error Standardized Coefficients Beta t Sig. 1 (Constant) -1.541 7.139E6-2.159.063 Tenaga Kerja 1.314.456.713 2.879.021 a. Dependent Variable: PDRB perkapita Hasil estimasi model regresi linier sederhana adalah sebagai berikut: Y = 1,541 + 1,314N Penjelasan model regresi tersebut adalah 1. Nilai konstanta sebesar -1,541, Jika tidak ada variabel tenaga kerja, pertumbuhan PDRB PerKapita mengalami penurunan sebesar - 1,541 2. Koefisien variabel tenaga kerja adalah 1,314. Dengan anggapan variabel lain bersifat konstan maka 1 kenaikan tenaga kerja mempengaruhi PDRB perkapita sebesar 1,314 4.3.2. Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien determinasi adalah pengujian untuk memperlihatkan besar prosentase variasi variabel independen dapat menjelaskan variasi variabel dependen. Nilai koefiien determinasi berkisar 0 sampai 1. 42
Semakin besar angka koefisien determinasi, maka semakin tinggi variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen. Tabel 4.3. Uji Koefisien Determinasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1.713 a.509.447 604,039.00056 a. Predictors: (Constant), Tenaga Kerja b. Dependent Variable: PDRB perkapita Nilai R Square sebesar 0,509 hasil dari perkalian kuadrat dari nilai R 0,713 x 0,713. Artinya variabel Pertumbuhan ekonomi dapat dipengaruhi atau dijelaskan oleh tenaga kerja sebesar 50,9% sementara 49,1% dijelaskan oleh variabel lain. 4.3.3. Uji F Menjelaskan uji kelinieran variabel tenaga kerja terhadap pertumbuhan ekonomi. Apabila nilai F hitung lebih besar dari nilai F tabel, maka hipotesis nol ditolak. Selain melihat perbandingan dari F hitung dengan F tabel, juga melihat perbandingan signifikansi dengan, jika sig (0,000) < maka Hipotesis nol ditolak. Model Tabel 4.4. Hasil Uji Anova atau Uji Kelinieran ANOVA b Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 3.024E12 1 3.024E12 8.289.021 a Residual 2.919E12 8 3.649E11 Total 5.943E12 9 43
Model Tabel 4.4. Hasil Uji Anova atau Uji Kelinieran ANOVA b Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 3.024E12 1 3.024E12 8.289.021 a Residual 2.919E12 8 3.649E11 Total 5.943E12 9 a. Predictors: (Constant), Tenaga Kerja b. Dependent Variable: PDRB perkapita Hasil pengujian variabel tenaga kerja terhadap pertumbuhan ekonomi menunjukan nilai f hitung 8,289 dengan signifikansi 0,021 a. Nilai f hitung dibandingkan dengan nilai f tabel dengan df 1, df residual 8 dan = 5% yaitu 5,32. Perbandingan fhitung lebih besar dari f tabel atau 8,289 > 5,32. Nilai signifikansi 0,021 a lebih kecil dari 0,05. Kesimpulan uji Kelinieran variabel tenaga kerja terhadap pertumbuhan ekonomi adalah signifikan. 4.3.4. Uji T Uji T bertujuan untuk mengetahui signifikansi dari pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara individual dan menganggap variabel independen lain bersifat konstan. Jika perhitungan t hitung lebih besar dari t tabel maka hipotesis 1 diterima. Jika hasil t hitung lebih kecil dari t tabel maka hipotesis 0 diterima. Hipotesis hubungan tenaga kerja dengan pertumbuhan ekonomi H : = 0 :Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara tenaga kerja terhadap pertumbuhan ekonomi di provinsi Jawa Tengah. 44
: 0 :Terdapat pengaruh yang signifikan antara tenaga kerja terhadap pertumbuhan ekonomi di provinsi Jawa Tengah. Hasil pengujian variabel Tenaga kerja terhadap pertumbuhan ekonomi memperoleh t hitung 2,879 dengan nilai signifikansi pendidikan 0,021. Nilai t hitung dibandingkan nilai t tabel, dengan n = 10 dan = 5% yaitu 2,262. Hasil perbandingan t hitung lebih besar dari t tabel yaitu 2,879>2,262. Menggunakan 2 sisi nilai probabilitas adalah 0,05/2 = 0,025. Perbandingan nilai signifikansi 0,021 lebih kecil dari nilai probabilitas 0,025. Kesimpulan hasil pengujian, variabel tenaga kerja berpengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. 4.4. Pembahasan Pertumbuhan ekonomi diukur melalui faktor faktor: modal, tenaga kerja dan perkembangan teknologi. Tenaga kerja merupakan faktor produksi yang tidak dapat dihilangkan. Penelitian ini menggunakan data kedua dengan berlandaskan teori yang telah diutarakan pada bab II. Hasil pengujian terhadap penelitian telah dilakukan dengan hasil hasil uji regresi adalah baik dan lolos dari uji asumsi klasik. Hasil uji regresi menunjukan tenaga kerja mampu menjelaskan terhadap pertumbuhan ekonomi. Hasil uji hipotesis variabel tenaga kerja berpengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan tenaga kerja memberikan kontribusi terhadap pertumbuhan ekonomi. Hasil uji regresi mendukung teori klasik yaitu tingkat output dan harga keseimbangan hanya bisa dicapai dalam 45
keadaan full employment. Hasil uji ini membuktikan bahwa tenaga kerja yang ada masih kurang dalam keterampilan. 46