IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini meliputi beberapa permasalahan yang akan diuraikan satu per satu. Sistematika pembahasan diawali dengan analisa hasil perhitungan regresi
pada masing-masing hasil empiris respon areal, respon produktivitas, dan respon penawaran tebu Indonesia. Kemudian dilanjutkan dengan memproyeksikan
kebutuhan tebu Indonesia dan jumlah penawaran tebu domestik Indonesia pada
tahun 2025.
Bentuk logaritma persamaan estimasi model Nerlovian, diolah menggunakan bantuan software Eviews 5.1 sebagai alat dengan menggunakan
metode regresi linier berganda. Hasil regresi untuk periode 1996 sampai 2006 akan ditampilkan dalam bentuk tabel sehingga memudahkan untuk membaca hasil
regresi tersebut.
4.1. Hasil Estimasi Persamaan Respon Areal Tebu Indonesia
4.1.1. Uji Ekonometrika
Hasil regresi persamaan respon areal tebu Indonesia menunjukan bahwa tanda koefisien varibel bebas dalam model estimasi sesuai dengan dugaan yang
ada pada hipotesis penelitian. Hasil pendugaan terhadap persamaan respon areal tebu diperlihatkan pada Tabel 4.1. berikut :
Tabel. 4.1. Hasil Regresi Respon Areal Tebu di Indonesia
Variabel Bebas Variabel Tak bebas: Luas Areal
Koefisien Standar
Erorr Prob.
Koefisien -0,048 1,273 0,970
Harga Gula 0,029
0,099 0,773
Harga Gabah -0,004
0,075 0,953 Harga Jagung
-0,126 0,116 0,285
Harga Kacang Tanah 0,208
0,095 0,036 Curah Hujan
0,040 0,091
0,662 Luas Lahan Periode Sebelumnya
0,930 0,042
0,000 F-statistic
385,702 R
2
0,987 ProbF-statistic
0,000 DW 2,190 Autokorelasi Tidak
Ada Kolinieritas Ganda
Tidak Ada Heterokedastisitas Tidak
Ada
Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2009. Catatan : signifikan pada taraf nyata 1
signifikan pada taraf nyata 5
Berdasarkan Tabel 4.1. diketahui bahwa variasi dari variabel tak bebas luas areal dapat dijelaskan secara linier oleh varibel-variabel bebas dalam model
sebesar 98,7 persen dan sisanya sebesar 1,3 persen dijelaskan oleh faktor-faktor di luar model. Hal ini terlihat dari nilai koefisien determinasi yang ditunjukan oleh
nilai R-squared sebesar 0,987. Dengan menggunakan Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test,
didapatkan nilai probability chi-square sebesar 0,26 Lampiran 2.. Hal ini berarti dengan hipotesis yang diberikan, model yang digunakan tidak mengandung serial
korelasi atau yang biasa disebut autocorrelations. Untuk menguji pelanggaran asumsi multikolinoieritas, maka dibuat matriks korelasi. Berdasarkan matriks
korelasi didapatkan bahwa dengan menggunakan uji Klein maka variabel-variabel bebas dalam model terlepas dari masalah kolinieritas ganda. Selanjutnya untuk
menguji pelanggaran asumsi heteroskedastisitas maka dilakukan White Heteroskedasticity Test
dan dihasilkan nilai probability chi-square sebesar 0,22 Lampiran 3. yang menunjukan bahwa dari hipotesis yang diberikan model yang
dibentuk terhindar dari masalah heteroskedastisitas. Pengujian normalitas dilakukan dengan melihat nilai Jarque-Bera. Hasil yang didapatkan menunjukan
bahwa model yang terbentuk tidak melanggar asumsi normalitas Lampiran 4.. Besarnya nilai probabilitas F-statistik ProbF-statistic adalah 0,000
menunjukan bahwa dengan melakukan uji F dapat dibuktikan bahwa variabel- variabel bebas dalam model estimasi mampu untuk menjelaskan pengaruhnya
terhadap variabel tak bebas dalam model. Hal ini ditunjukan dengan besarnya nilai ProbF-statistic yang lebih kecil daripada taraf nyata yang digunakan yaitu
sebesar 15 persen α = 15, sehingga dapat disimpulkan bahwa persamaan atau
model estimasi diatas dapat mendukung keabsahan model yang digunakan karena tidak melanggar asumsi-asumsi dalam OLS.
4.1.2. Uji Statistik dan Dasar Teoritis Respon Areal
Kategori