sering terjadi pada uji normalitas dengan menggunakan grafik. Penerapan pada uji Kolmogorov Smirnov adalah bahwa jika signifikansi di bawah 5 berarti data
yang akan diuji mempunyai perbedaan yang signifikan dengan data normal baku, artinya data tersebut tidak normal. Lebih lanjut, jika signifikansi di atas 5 berarti
tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara data yang akan diuji dengan data normal baku, artinya data tersebut normal.
2. Uji Multikolinier Multicolinearity
Model yang melibatkan banyak variabel bebas sering terjadi masalah multicolinearity, yaitu terjadi korelasi kuat antar variabel-variabel bebasnya.
Untuk mendeteksi ada tidaknya multicolinearity dalam sebuah model dapat dilakukan dengan membandingkan besarnya koefisien determinasi R² dengan
koefisien determinasi parsial antar dua variabel bebas r². Masalah multicolinearity dapat dilihat langsung melalui output komputer dimana apabila
nilai VIF Varian Inflation Factor 10 maka tidak ada masalah multicolinearity. 3.
Uji Heteroskedastisitas
S alah satu asumsi metode pendugaan metode kuadrat terkecil adalah
homoskesdastisitas, yaitu ragam galat konstan dalam setiap amatan. Pelanggaran atas asumsi homoskesdastisitas atau heteroskesdastisitas. Untuk mendeteksi
masalah heteroskesdastisitas dapat dilakukan uji glesjer. Uji glesjer dilakukan dengan meregresikan variabel-variabel bebas terhadap nilai absolut residualnya
Gujarati, 2002. Residual adalah selisih antara nilai observasi dengan nilai prediksi. Sedangkan absolut adalah nilai mutlaknya. Dikatakan tidak terdapat
heteroskesdastisitas apabila nilai signifikan dari hasil uji glesjer lebih besar dari α 5, dan
sebaliknya jika lebih kecil dari α 5 maka dikatakan terdapat heteroskesdastisitas.
4. Uji Autokorelasi
Uji autokolerasi dilakukan untuk melihat apakah terdapat hubungan diantara galat dalam persamaan regresi yang diperoleh. Jika kita mengabaikan
adanyaautokorelasi, maka akan berdampak terhadap pengujian hipotesis dan proses peramalan. Uji paling sering digunakan dalam mendeteksi adanya
autokolerasi dalam suatu model adalah uji DW Durbin Watson Test, dan jika hasilnya mendekati 2 maka tidak ada autokolerasi.
4.4.4 Analisis Regresi Logistik
Mengestimasi faktor-faktor yang mempengaruhi alih fungsi lahan pertanian secara mikro, digunakan analisis regresi logistik logit. Alat analisis
merupakan model non linear, baik dalam parameter maupun variabel. Menurut Juanda 2009, model logit diturunkan berdasarkan fungsi peluang sebagai
berikut:
Pi = FZi = F a + bXi =
1 1+�−
��
=
1 1+�−
�+���
......................................4.6 Kemudian persamaan dapat dibalik dengan menggunakan aljabar menjadi :
e
Zi
=
�� 1−��
..........................................................................................................4.7 Variabel dalam persamaan di atas disebut sebagai odds, yang sering
diistilahkan dengan resiko atau kemungkinan, yaitu rasio peluang terjadinya pilihan 1 terhadap peluang terjadinya pilihan 0 alternatif. Parameter model
estimasi logit harus diestimasi dengan metode maximum likelihood. Parameter e dalam persamaan tadi mempresentasikan bilangan dasar logaritma natural ln.
Jika persamaan tersebut ditransformasikan dengan logaritma natural, maka:
Zi = ln
�� 1−��
dimana
Zi = a +bXi........................................................
4.8 Maka persamaan model regresi logistik untuk mengetahui faktor yang
mempengaruhi alih fungsi lahan di tingkat petani adalah sebagai berikut: Ln
�� 1−��
= Zi = α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ β
5
X
5
+ �..............................4.9
dimana : Z
= Peluang terjadi alih fungsi lahan 1 dan tidak alih fungsi lahan 0 α
= Intersep β
i
= Koefisien Regresi
X
1
= Jumlah tanggungan X
2
= Pengalaman bertani X
3
= Luas lahan X
4
= Biaya produksi X
5
= Proporsi pendapatan dari usaha tani �
= Error Faktor-faktor mikro yang berpengaruh terhadap alih fungsi lahan di tingkat
petani adalah : 1. Jumlah tanggungan X
1
Jumlah tanggungan merupakan jumlah orang yang kehidupannya masih ditanggung oleh petani. Jumlah orang yang ditanggung masih dianggap
mempengaruhi keputusan untuk menjual lahan. Karena semakin banyak jumlah tanggungan maka makin banyak kebutuhan, sehingga petani
memerlukan uang untuk mencukupi keperluan masing-masing jumlah tanggungan.
2. Pengalaman bertani X
2
Pengalaman bertani yaitu periode atau lamanya seseorang telah melakukan kegiatan bertani semasa hidupnya. Semakin lama seseorang bertani maka
keahlian untuk bertani akan semakin tinggi. Hal ini tentunya akan mempengaruhi dalam pengambilan keputusan petani untuk menjual atau
tidak lahan yang digarap olehnya. 3. Luas lahan X
3
Luas lahan merupakan besarnya area sawah atau pertanian yang dimiliki oleh petani. Luas lahan akan mempengaruhi jumlah produksi yang
dihasilkan oleh petani. Sehingga akan mempengaruhi keuntungan dan berpengaruh terhadap keputusan untuk menjual atau mengkonversi lahan.
4. Biaya produksi X
4
Biaya produksi merupakan biaya pengeluaran petani dalam memproduksi padi hingga panen tiba, seperti bibit, pupuk, air. Variabel ini dapat
mempengaruhi keputusan petani, karena jika biaya semakin tinggi maka petani cenderung menjual lahan.
5. Proporsi pendapatan dari usaha tani X
5
