BAB V PENUTUP. terhadap variabel Y (PAD) Kabupaten Kapuas Hulu. signifikan terhadap variabel Y (PAD) Kabupaten Kapuas Hulu.

dokumen-dokumen yang mirip
BAB V PENUTUP. singkat yang didapat dari hasil penelitian. Saran dibuat berdasarkan pengetahuan

BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN

(Data Mentah) Data Penerimaan Asli Daerah Sektor Pariwisata Kabupaten Lombok Timur, Jumlah Kunjunga Wisatawan dan Jumlah Objek Wisata

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB V PENUTUP. Bab ini berisi kesimpulan dan saran. Kesimpulan merupakan pernyataan

BAB V PENUTUP. sejenis yang ingin melanjutkan atau mengembangkan penelitian ini.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. yakni sebesar 33,03% diterangkan di luar model dari penelitian ini. Dengan

BAB V PENUTUP. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut : terhadap permintaan uang (M2) 2000:Q1 2008:Q2.

DAFTAR PUSTAKA. Halim Abdul, (2002). Akuntansi Sektor Publik. Salemba Empat, Jakarta.

BAB IV HASIL DAN ANALISIS. bentuk deret waktu (time series) selama 17 tahun, yaitu tahun Data

BAB IV HASIL DAN ANALISIS. sekunder dalam bentuk deret waktu (time series) pada periode

Produktivitas Padi, Luas Panen dan Produksi Padi di Kabupaten Deli Serdang,

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. pembahasan untuk membuktikan kebenaran dari suatu hipotesis. Saran dibuat. atau mengembangkan penelitian yang berkaitan.

Lampiran 2 Penduduk Menurut Status Pekerjaan Utama (jiwa)

LAMPIRAN I HASIL REGRESI DAN UJI ASUMSI KLASIK PENDUGAAN PARAMETER MODEL SIMULTAN

BAB V KESIMPULAN DAN SAAN. Berikut ini akan diuraikan secara rinci: terhadap IHSG pada periode Januari 2004 Desember 2008.

PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA PROVINSI DKI JAKARTA TAHUN

BAB IV HASIL DAN ANALISIS

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. Desember 2009 dalam kondisi jangka pendek.

LAMPIRAN 1 TABEL RESPONDEN No. y x1 x2 x

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. Kesimpulan merupakan pernyataan singkat dan tepat yang dijabarkan dari hasil

Kredit (Y) Pendapatan (x1) Usia (x3) Modal Kerja (x2) Universitas Sumatera Utara

Lampiran 1. Data Penelitian

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. atau tidak dalam penelitian ini jarque-berra dimana hasilnya dapat. ditunjukkan dari nilai probabilitas Jarque-Berra.

BAB V PENUTUP. Konvergensi antar Provinsi di Indonesia adalah sebagai berikut:

BAB V PENUTUP. Berdasarkan hasil analisis regresi data panel menunjukkan bahwa model

Lampiran 1. Jumlah Deposito, Suku Bunga Deposito, dan Inflasi di Indonesia Tahun

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. sekunder deret waktu (time series) mulai dari Januari 2013 sampai

BAB V PENUTUP. sejenis yang ingin melanjutkan atau mengembangkan penelitian ini. maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. 1) Dalam jangka pendek produksi beras Indonesia berpengaruh negatif dan. terhadap besarnya impor beras Indonesia.

BAB V PENUTUP. Peningkatan Jumlah Uang yang Beredar (M1) dan Harga Premium Bersubsidi

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. sektor pertanian, dan sektor pariwisata. Sektor tersebut cukup memberikan

Lampiran 1 Data Penyerapan Tenaga Kerja, PDRB, Pengeluaran Pemerintah, dan Upah Riil Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat tahun

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Uji akar akar unit yang bertujuan untuk menganalisis data time series

akan di gunakan berbentuk linier atau log linier. Maka dalam penelitian ini

BAB V PENUTUP. maka diperoleh kesimpulan yang dapat diuraikan sebagai berikut : tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur.

BAB IV HASIL DAN ANALISIS. sekunder dalam bentuk deret waktu (time series) selama 15 tahun pada periode

RISET ITU MUDAH. Salah satu contoh pertanyaan yang mungkin muncul di benak kita adalah:

BAB XII INTERPRETASI HASIL OLAH DATA

Lampiran 1. Penawaran Bawang Merah di Sumatera Utara Tahun (Ton) Januari Februari

Lampiran 1 : Pemilihan Bank Melalui Kriteria Berdasarkan Purposive Sampling

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. Berdasarkan hasil analisis data pada bab IV didepan, maka pada bab lima

REGRESI LINIER SEDERHANA

LAMPIRAN. Lampiran 1. Daftar Sampel Perusahaan Makanan dan Minuman

Kuisioner Skripsi. Analisis Faktor faktor yang mempengaruhi Pendapatan Pedagang Ikan di Kecamatan Tanah Jawa dan Hutabayu Raja di Kabupaten Simalungun

Lampiran 1. Data Regresi. 71 Universitas Sumatera Utara

LAMPIRAN 1. Kuisioner Penelitian KUISIONER

BAB V PENUTUP. Berdasarkan hasil analisis maka dapat disimpulkan bahwa : besar lahan pasir di dusun Ngepet, desa Srigading.

BAB IV HASIL DAN ANALISIS

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI IMPOR BERAS INDONESIA TAHUN JURNAL PUBLIKASI

BAB V PENUTUP. 5.1 Kesimpulan. Berdasarkan beberapa temuan dalam penelitian ini, peneliti mengambil. kesimpulan yaitu

BAB IV HASIL DAN ANALISIS. dilakukan untuk mengetahui seberapa pengaruh variabel-variabel independen

LAMPIRAN. Lampiran 1 Data Penelitian

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB XI UJI HIPOTESIS

Penerimaan Pajak dan Pengeluaran Pemerintah kota Tebing Tinggi Tahun (juta rupiah)

BAB V PENUTUP. V.1 Kesimpulan. Dalam periode pengamatan bahwa investasi sumber daya manusiatidak

Lampiran 1 Daftar Populasi Sampel Penelitian

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Industri UKM Terhadap Pertumbuhan Sektor Industri di Kabupaten Bantul Tahun

KAJIAN TENTANG DETERMINAN KEMISKINAN DI JAWA BARAT

1. ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENERIMAAN PAJAK DAERAH DI PROVINSI DKI JAKARTA Tahun

BAB V PENUTUP. 5.1 Kesimpulan. Berdasarkan hasil penelitian dan analisis tentang faktor-faktor yang

BAB 1V HASIL DAN ANALISIS

BAB V PENUTUP. tentang hal tersebut akan disampaikan dalam sub-bab berikut.

Lampiran 1. Pertumbuhan Pendapatan Asli Daerah (PAD) pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara Tahun (%)

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

BULAN

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. Saham Gabungan (IHSG) pada periode Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) pada periode

DAFTAR PUSTAKA. Aprilia, Hafsyah, Analisis inflasi di Sumatera Utara. Jurnal Fakultas Ilmu Ekonomi. Universitas Negeri Medan.

BAB VI PENUTUP. Berdasarkan hasil analisis regresi faktor-faktor yang mempengaruhi indeks

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Pengaruh Investasi, Tenaga Kerja dan Pertumbuhan Penduduk Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Kabupaten Pelalawan

Analisis Pengelolaan Retribusi Daerah. di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta JURNAL

BAB V PENUTUP. dapat diambil beberapa kesimpulan, antara lain : 1. Kunjungan wisatawan berpengaruh signifikan terhadap peningkatan

BAB V PENUTUP. usahatani padi organik adalah sebagai berikut:

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. Berdasarkan beberapa temuan dan uji dalam penelitian ini, peneliti

Surat Keterangan Perubahan Judul

DAFTAR PUSTAKA. Ardiansyah, Dany Kontribusi Penerimaan Pajak Daerah terhadap PAD di Daerah Pemerintah Kota Blitar, Yogyakarta: UMM.

BAB V PENUTUP. Berdasarkan hasil analisis dapat disimpulkan bahwa: Kecamatan Imogiri, Kabupaten Bantul.

BAB 1V HASIL DAN PEMBAHASAN. Skripsi ini meneliti mengenai analisis faktor-faktor yang mempengaruhi

Daftar Perusahaan yang Menjadi Sampel Penelitian

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh debt to equity ratio. sampel penelitian dengan rincian sebagai berikut :

ECONOMIC MODEL FROM DEMAND SIDE: Evidence In Indonesia

BAB IV HASIL PENGUJIAN. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan uji hipotesis untuk membuktikan adanya

LAMPIRAN. Universitas Sumatera Utara

PENGARUH PENGUNGKAPAN SUKARELA NON KEUANGAN TERHADAP NILAI PERUSAHAAN. Triana Nurmayati Ch. Rusiti

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN

Lampiran-Lampiran LAMPIRAN 1

Lampiran 1. Sampel Penelitian

Lampiran 1. Hasil pendugaan parameter model terhadap output/ pertumbuhan ekonomi

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. provinsi. Dalam satu karesidenan terdiri dari beberapa kapupaten atau kota.

BAB V PENUTUP , maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

DAFTAR PUSTAKA. D. Nachrowi.(2006). Ekonometrika Analisis Ekonomi dan Keuangan. Cetakan Pertama. Jakakarta: Lembaga Penerbit FE UI.

Kata kunci : Indeks harga konsumen, PDB, Exchange Rate. Jumlah uang beredar, BI rate

LAMPIRAN Langkah-Langkah Pemilihan Model Regresi Data Panel

Lampiran 1. Koesioner

BAB V PENUTUP. pernyataan singkat dan tepat yang dijabarkan dari hasil penelitian dan

Transkripsi:

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 terhadap variabel Y (PAD) Kabupaten Kapuas Hulu. 2. Variabel X 2 (investasi) Kabupaten Kapuas Hulu berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Y (PAD) Kabupaten Kapuas Hulu. 3. Variabel X 3 (pengeluaran pemerintah) Kabupaten Kapuas Hulu berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Y (PAD) Kabupaten Kapuas Hulu. 4. Variabel X 1 (PDRB), variabel X 2 (investasi), dan variabel X 3 (pengeluaran pemerintah) secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Y (PAD) Kabupaten Kapuas Hulu. 5.2. Saran Berdasarkan kesimpulan di atas, maka dapat disampaikan saran bahwa pemerintah daerah supaya terus meningkatkan PAD Kapuas. Termasuk meningkatkan penerimaan PDRB dari sektor-sektor lain yang pada awalnya hanya memberikan kontribusi yang kurang besar terhadap peningkatan PAD. Diharapkan dengan menggali lagi potensi daerah yang tersedia akan ikut meningkatkan penerimaan

65 daerah dari sektor pajak maupun retribusi. Diharapkan pula terus meningkatkan investasi dibidang perkebunan. Namun dalam hal ini peneliti memberikan saran agar lebih meningkatkan investasi dibidang perkebunan karet dibanding perkebunan kelapa sawit. Mengingat pentingnya menjaga lingkungan dan kelestarian hutan. Serta meningkatkan lagi potensi-potensi investasi disektor lain yang belum dimanfaatkan secara optimal. Dan juga meningkatkan fasilitas umum yang benar-benar dapat berfungsi dengan baik dan memberikan manfaat bagi masyarakatnya. Sehingga secara bersama-sama dapat merasakan manfaat dari pembangunan fasilitas umum serta fasilitas lainnya yang kiranya dapat berfungsi secara efektif dan efisien.

66 DAFTAR PUSTAKA a. Jurnal Santosa, Purbayu Budi., dan Rahayu, Retno Puji., (2005), Analisis Pendapatan Asli Daerah (PAD) dan Faktor-faktor yang Mempengaruhinya dalam Upaya Pelaksanaan Otonomi Daerah Di Kabupaten Kediri, Jurnal, Dinamika Pembangunan Vol. 2 No. 1 / lull 2005: 9 18. Suryono, Wiratno Bagus, (2010), Analisis Pengaruh Pendapatan Asli Daerah, Tingkat Investasi dan Tenaga Kerja terhadap PDRB Jawa Tengah, Jurnal, Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro. b. Buku Gujarati, Damodar, (2003), Basic Econometric, New York:Mc Graw-Hill, Inc., diterjemahkan Sumarno Zain, Ekonometrika dasar, Cetakan kelima, Erlangga, Jakarta, 1998. Sugiyanto, Catur, (1995), Ekonometrika Terapan, Edisi Pertama, BPFE, Yogyakarta. c. Skripsi Atmaja, Arief Eka., (2011), Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah (PAD) di Kota Semarang, Skripsi, Universitas Diponegoro Semarang, diakses dari http://eprints.undip.ac.id/34950/1/skripsi_05.pdf.

67 Datu K., Indra Rindu, (2012), Analisis Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah (PAD) di Makassar Tahun 1999-2009, Skripsi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Hasanuddin Makassar. Riyanto, Gigih Arif, (2006), Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah (PAD) Provinsi DIY Tahun 1980-2002, Skripsi, UAJY (tidak dipublikasikan). Satriya, Himawan Eka, (2009), Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah (PAD) Provinsi Jawa Tengah Tahun 1981-2006, Skripsi, Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah Surakarta. Sitorus, Dewi Margaret Josephine, (2004), Kajian Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Asli daerah (PAD) Kasus pada Kabupaten Sleman Tahun 1980-2001), Skripsi, UAJY (tidak dipublikasikan). Sugiarti, Endang., (2008), Variabel-variabel yang Mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah (PAD) Kabupaten Magelang Tahun 1990-2005, Skripsi, Fakultas Ekonomi Universitas Atma Jaya Yogyakarta.(tidak dipublikasikan).

LAMPIRAN

68 LAMPIRAN 1 Tabel Data Tahun Y X 1 X 2 X 3 IHK (2000=100) 1995 424.813.266,68 1.352.551,62 72.805,00 157.633.870,00 41,84 1996 579.530.933,54 1.445.824,73 75.659,08 189.272.216,00 45,17 1997 582.490.915,31 1.498.593,39 80.116,35 254.196.371,00 48,22 1998 353.971.312,25 1.486.686,65 83.254,42 266.531.162,00 76,01 1999 493.431.576,90 1.513.273,13 85.579,47 297.544.281,00 91,45 2000 413.854.693,73 862.193,52 90.215,24 352.491.736,00 100 2001 603.206.734,45 934.669,83 99.183,12 329.472.880,00 112,55 2002 983.642.852,37 969.724,97 110.610,12 346.531.911,00 123,83 2003 1.740.031.659,71 981.358,36 115.876,31 358.617.312,00 130,09 2004 3.913.441.258,43 973.870,23 118.920,00 476.942.385,00 138,22 2005 4.043.655.710,36 979.277,89 125.433,06 504.396.742,00 151,54 2006 9.152.173.213,45 1.019.095,02 126.374,27 513.081.886,00 170,33 2007 12.737.508.984,63 1.053.983,57 127.322,00 527.717.074,00 182,45 2008 15.153.137.432,67 1.091.423,85 197.446,00 543.665.305,00 202,3 2009 18.115.662.442,34 1.131.792,07 536.674,57 760.671.286,00 216,33 2010 20.616.170.859,24 1.182.011,43 1.424.480,03 713.907.756,00 230,13 Sumber : BPS Kapuas Hulu Keterangan : Y = Pendapatan Asli Daerah (PAD) Riil Kabupaten Kapuas Hulu (rupiah) X1 = PDRB Riil Kabupaten Kapuas Hulu (jutaan rupiah) X2 = Investasi Riil Kabupaten Kapuas Hulu (jutaan rupiah) X3 = Pengeluaran Pemerintah Riil Kabupaten Kapuas Hulu (ribu rupiah)

69 LAMPIRAN 2 HASIL REGRESI Regresi Linear Dependent Variable: Y Date: 04/15/13 Time: 14:55 C -1.74E+10 6.24E+09-2.790649 0.0176 X1 6399.795 3929.096 1.628821 0.1316 X2 3366.946 3223.640 1.044455 0.3187 X3 35.99421 7.020326 5.127142 0.0003 R-squared 0.881280 Mean dependent var 5.38E+09 Adjusted R-squared 0.848902 S.D. dependent var 7.31E+09 S.E. of regression 2.84E+09 Akaike info criterion 46.59575 Sum squared resid 8.88E+19 Schwarz criterion 46.78457 Log likelihood -345.4681 Hannan-Quinn criter. 46.59374 F-statistic 27.21829 Durbin-Watson stat 0.761773 Prob(F-statistic) 0.000022 Estimation Command: ========================= LS Y C X1 X2 X3 Estimation Equation: ========================= Y = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X3 Substituted Coefficients: ========================= Y = -17403728925 + 6399.79538987*X1 + 3366.94565784*X2 + 35.9942091533*X3

70 Regresi Log Linear Dependent Variable: LY Date: 04/15/13 Time: 14:58 C -48.80516 29.28639-1.666479 0.1238 LX1 0.890918 1.324774 0.672505 0.5151 LX2 0.352476 0.438779 0.803310 0.4388 LX3 2.715070 0.903463 3.005180 0.0120 R-squared 0.816217 Mean dependent var 21.35059 Adjusted R-squared 0.766094 S.D. dependent var 1.548353 S.E. of regression 0.748842 Akaike info criterion 2.482601 Sum squared resid 6.168409 Schwarz criterion 2.671415 Log likelihood -14.61951 Hannan-Quinn criter. 2.480590 F-statistic 16.28440 Durbin-Watson stat 0.518611 Prob(F-statistic) 0.000233

71 LAMPIRAN 3 Uji MWD Dependent Variable: Y Date: 04/15/13 Time: 15:02 C -2.02E+10 7.26E+09-2.787637 0.0236 X1 6705.069 5630.407 1.190868 0.2678 X2 1263.609 4340.690 0.291108 0.7784 X3 42.70550 8.224280 5.192613 0.0008 Z1-7.80E+08 3.06E+09-0.254592 0.8055 R-squared 0.906067 Mean dependent var 6.13E+09 Adjusted R-squared 0.859101 S.D. dependent var 7.60E+09 S.E. of regression 2.85E+09 Akaike info criterion 46.66416 Sum squared resid 6.51E+19 Schwarz criterion 46.88144 Log likelihood -298.3170 Hannan-Quinn criter. 46.61949 F-statistic 19.29186 Durbin-Watson stat 1.296831 Prob(F-statistic) 0.000360 Dependent Variable: LY Date: 04/15/13 Time: 15:03 C 36.56982 44.45519 0.822622 0.4299 LX1-1.260981 1.456906-0.865520 0.4070 LX2 2.909632 1.166015 2.495363 0.0317 LX3-1.635342 2.029944-0.805610 0.4392 Z2-4.45E-10 1.92E-10-2.313578 0.0432 R-squared 0.880292 Mean dependent var 21.35059 Adjusted R-squared 0.832409 S.D. dependent var 1.548353 S.E. of regression 0.633862 Akaike info criterion 2.187232 Sum squared resid 4.017816 Schwarz criterion 2.423249 Log likelihood -11.40424 Hannan-Quinn criter. 2.184718 F-statistic 18.38420 Durbin-Watson stat 1.045756 Prob(F-statistic) 0.000133

72 LAMPIRAN 4 Autokorelasi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.799213 Prob. F(3,8) 0.5282 Obs*R-squared 3.458918 Prob. Chi-Square(3) 0.3261 Test Equation: Dependent Variable: RESID Date: 04/15/13 Time: 15:26 C -4.91E+09 1.07E+10-0.459849 0.6579 X1 4614.861 7193.066 0.641571 0.5391 X2 7921.447 4652.617 1.702579 0.1271 X3-5.966205 8.433471-0.707444 0.4994 RESID(-1) 0.486194 0.628301 0.773823 0.4613 RESID(-2) -0.692192 0.671815-1.030331 0.3330 RESID(-3) -0.907725 0.951269-0.954225 0.3679 R-squared 0.230595 Mean dependent var -1.79E-06 Adjusted R-squared -0.346460 S.D. dependent var 2.52E+09 S.E. of regression 2.92E+09 Akaike info criterion 46.73361 Sum squared resid 6.83E+19 Schwarz criterion 47.06404 Log likelihood -343.5021 Hannan-Quinn criter. 46.73010 F-statistic 0.399606 Durbin-Watson stat 1.334901 Prob(F-statistic) 0.860035

73 LAMPIRAN 5 Heteroskedastisitas White Heteroskedasticity Test: F-statistic 23.65807 Prob. F(9,5) 0.0014 Obs*R-squared 14.65584 Prob. Chi-Square(9) 0.1008 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Date: 04/15/13 Time: 15:12 C 4.90E+20 1.27E+20 3.852224 0.0120 X1-6.76E+14 2.01E+14-3.368286 0.0199 X1^2 2.36E+08 97965330 2.410750 0.0608 X1*X2-2.92E+08 1.58E+09-0.184532 0.8608 X1*X3 457440.6 285360.8 1.603025 0.1698 X2 1.65E+15 1.84E+15 0.894095 0.4122 X2^2 2.39E+08 1.47E+08 1.629984 0.1640 X2*X3-2497325. 409739.5-6.094909 0.0017 X3-1.23E+12 5.12E+11-2.391942 0.0622 X3^2 1303.524 324.9164 4.011873 0.0102 R-squared 0.977056 Mean dependent var 5.92E+18 Adjusted R-squared 0.935757 S.D. dependent var 8.00E+18 S.E. of regression 2.03E+18 Akaike info criterion 87.37979 Sum squared resid 2.06E+37 Schwarz criterion 87.85182 Log likelihood -645.3484 Hannan-Quinn criter. 87.37476 F-statistic 23.65807 Durbin-Watson stat 1.893304 Prob(F-statistic) 0.001402

74 LAMPIRAN 6 Multikolinearitas Y X1 X2 X3 1.000000-0.178093 0.757877 0.903544-0.178093 1.000000-0.034186-0.427668 0.757877-0.034186 1.000000 0.685320 0.903544-0.427668 0.685320 1.000000 Dependent Variable: Y Date: 04/15/13 Time: 15:17 C -1.74E+10 6.24E+09-2.790649 0.0176 X1 6399.795 3929.096 1.628821 0.1316 X2 3366.946 3223.640 1.044455 0.3187 X3 35.99421 7.020326 5.127142 0.0003 R-squared 0.881280 Mean dependent var 5.38E+09 Adjusted R-squared 0.848902 S.D. dependent var 7.31E+09 S.E. of regression 2.84E+09 Akaike info criterion 46.59575 Sum squared resid 8.88E+19 Schwarz criterion 46.78457 Log likelihood -345.4681 Hannan-Quinn criter. 46.59374 F-statistic 27.21829 Durbin-Watson stat 0.761773 Prob(F-statistic) 0.000022 Dependent Variable: X1 Date: 04/15/13 Time: 15:19 C 1494109. 154647.8 9.661363 0.0000 X2 0.322685 0.217757 1.481856 0.1642 X3-0.000992 0.000429-2.313700 0.0392 R-squared 0.309293 Mean dependent var 1163816. Adjusted R-squared 0.194176 S.D. dependent var 232506.8 S.E. of regression 208716.1 Akaike info criterion 27.51219 Sum squared resid 5.23E+11 Schwarz criterion 27.65380 Log likelihood -203.3415 Hannan-Quinn criter. 27.51069 F-statistic 2.686756 Durbin-Watson stat 1.044507 Prob(F-statistic) 0.108583

75 Dependent Variable: X2 Date: 04/15/13 Time: 15:21 C -990290.8 479756.2-2.064154 0.0613 X1 0.479370 0.323493 1.481856 0.1642 X3 0.001617 0.000421 3.838810 0.0024 R-squared 0.551699 Mean dependent var 222905.0 Adjusted R-squared 0.476982 S.D. dependent var 351758.0 S.E. of regression 254391.2 Akaike info criterion 27.90799 Sum squared resid 7.77E+11 Schwarz criterion 28.04960 Log likelihood -206.3099 Hannan-Quinn criter. 27.90648 F-statistic 7.383872 Durbin-Watson stat 1.381854 Prob(F-statistic) 0.008117 Dependent Variable: X3 Date: 04/15/13 Time: 15:22 C 6.91E+08 1.61E+08 4.289090 0.0011 X1-310.8512 134.3524-2.313700 0.0392 X2 340.9054 88.80497 3.838810 0.0024 R-squared 0.633265 Mean dependent var 4.05E+08 Adjusted R-squared 0.572142 S.D. dependent var 1.79E+08 S.E. of regression 1.17E+08 Akaike info criterion 40.16690 Sum squared resid 1.64E+17 Schwarz criterion 40.30851 Log likelihood -298.2518 Hannan-Quinn criter. 40.16540 F-statistic 10.36058 Durbin-Watson stat 1.130805 Prob(F-statistic) 0.002433