lain variable independent tidak signifikan pada tingkat kepercayaan tertentu α tertentu.
2 Jika F hitung F tabel, maka Ho ditolak artinya variabel independent yang diuji secara simultan berpengaruh terhadap variable dependent, dengan kata
lain variable independent tidak signifikan pada tingkat kepercayaan tertentu α tertentu.
3 Jika t hitung t tabel, maka Ho diterima artinya variabel independent yang diuji secara simultan tidak mempengaruhi variable dependent, dengan kata
lain variable independent tidak signifikan pada tingkat kepercayaan tertentu α tertentu
4 Jika t hitung t tabel, maka Ho ditolak artinya variabel independent yang diuji secara simultan berpengaruh terhadap variable dependent, dengan kata lain
varia ble independent tidak signifikan pada tingkat kepercayaan tertentu α
tertentu. Perhitungan diatas dilakukan sepenuhnya dengan bantuan software computer
SPSS Versi. 17.
2. UjiPenyimpangan Asumsi Klasik
Ada beberapa permasalahan yang bisa terjadi dalam model regresi linear, yang secara statistik permasalah tersebut dapat mengganggu model yang telah ditentukan, bahkan
dapat menyesatkan kesimpilan yang diambil dari persamaan yang terbentuk . untuk itu perlu dilakukan penyimpangan asumsi klasik yang terdiri dari:
1. Uji Normalitas Uji normalitas untuk mengetahui normal tidaknya distribusi faktor gangguan
residual. Cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik. Analisis grafik adalah dengan melihat normal
probability plot yaitu dengan membandingkan distribusi kumulatif dengan distribusi normal.
2. Uji Multikolinearitas Interperstasi dari persamaan regresi linear secara implicit bergantung pada asumsi
bahwa variable-variabel bebas dalam persamaan tersebut tidak saling berkorelasi.
Universitas Sumatera Utara
Jika dalam sebuah persamaan terdapat multikolinierietas maka akan menimbulkan beberapa akibat, untuk itu perlu dideteksi multikolinearitas dengan besaran-
besaran regresi yang didapat, yakni: a. Variasi besar dari taksiran OLS
b. Interval kepercayaan lebar Karena variasi besar maka standar error besar, sehingga interval kepercayaan lebar
c. Uji t tidak signifikan. Suatu variabel bebas yang signifikan baik secara substansi maupun secara statistik jika dibuat regresi sederhana, bisa tidak
signifikan karena variasi besar akibat kolinieritas. Bila standar error terlalu besar, maka besar pula kemungkinan tafsiran koefisien regresi tidak
signifikan. d. R
2
tinggi tetapi tidak banyak variabel yang signifikan dari uji t e. Terkadang nilai taksiran koefisien yang didapat akan mempunyai nilai
yang tidak sesuai dengan substansi, sehingga tidak menyesatkan interprestasi.
3. Uji Heterokedastisitas Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terjadi
ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi
heterokedastisitas. Uji heterokedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED. Dasar analsisinya
dapat dilihat: a. Jika titik –titik yang membentuk pola yang teratur bergelombang, melebar
kemudian menyempit maka mengidentifikasikan telah terjadi
heterokedastisitas. b. Jika ada pola yang jelas serta titi-titik menyebar diatas dan dibawah angka
nol pada sumbu y maka tidak terjadi heterokedastisitas.
3. Tahapan Tingkat Pendapatan Peternak
