pendekatan OLS tetap masih linier dan tidak bias akan tetapi tidak memiliki varian yang minimum.
Tahapa-tahap melakukan uji ini adalah sebagai beriku; a. Penentuan orde integrasi atau melakukan uji unit root
b. Uji kointegrasi bila semua variabel tidak stationary c. Penyusunan model error correction bila tahapan 2 tidak terpenuhi.
d. Diagnosa terhadap asumsi klasik.
Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk mendeteksi Breush-Goldfrey atau yang lebih dikenal dengn uji Langrange Multiplier.Adapun langkah-langkah
pengujian adalah sebagai berikut;
a.
Estimasi persamaan dengan menggunakan pendekatan OLS dan kemudian akan memperoleh residu.
b.
Lakukan regresi residu e
i
dengan variabel bebas dan lag dari residu e
t-1
, e
t- 2
, .. e
t-p
kemudian cari nilai R
2
dari regresi tersebut.. c. Jika sampel besar maka model dalam persamaan akan mengikuti
distribusin chi square dengan df sebanyak p .
Nilai chi square dihitung dengan;
Dimana : n = banyaknya pengamatan
p = ObsR
2
R
2
= Koefisien determinasi = chi square
Jika n-pR
2
yang merupakan chi square hitung lebih besar dan nilai kritis chi square pada derajad bebas tertentu, ditolak hipotesis H
. Ini menunjukkan adanya masalah otokorelasi. Sebaliknya jika chi square hitung lebih kecil dari nilai
kritisnya maka hipotesis H diterima. Artinya model tidak mengandung
otokolerasi karena semua nilai p sama dengan nol.
4. Uji Homoskedastisitas
Kondisi heteroskedastisitas merupakan kondisi yang melanggar asumsi dasar regresi linear yang menggunakan pendekatan OLSk. Heteroskedastisitas
menunjukkan nilai varian dari variabel bebas yang berbeda, sedangkan asumsi yang dipenuhi dalam linear klasik adalah mempunyai varian yang sama konstan
atau homoskedastisitas. Pengujian masalah heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji White Heteroscedasticity. Pengujian ini dilakukan dengan cara
melihat probabilitas ObsR-squared-nya.
Dalam asumsi klasik regresi linier menghendaki kesamaan varian, homoskedastisitas yang tidak konstan. Homoskedastisitas mengandung arti bahwa
variasi error bernilai sama untuk setiap kombinasi variabel penjelas. Bila ini tidak terjadi maka akan dihadapkan pada masalah heteroskedastisitas.
Heteroskedastisitas adahah salah satu bentuk penyimpangan asumsi regresi yang menghendaki agar estimasi linier yang terbaik tidak bias Best Linier Unbiased
Estimator – BLUE. Bial ini ditemukan tentu akan menghasilkan estimasi yang
tidak akurat. Ada tidaknya masalah heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan formula sebagai berikut :
Uji asumsi heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan formula uji White dengan menggunakan hipotesis sebagai berikut:
H : tidak terdapat heteroskedastisitas, dan hipotesis alternatif adalah
H
a
: terdapat heteroskedastisitas
Kriteria pengujian adalah : H
ditolak dan H
a
diterima bila nilai nxR
2
nilai chi square. H
diterima dan H
a
ditolak bila nilai nxR
2
nilai chi square. Jika H
ditolak artinya terjadi heteroskedastisitas dan jika H diterima tidak
terdapat adanya heteroskedastisitas
5. Uji F
Pengujian hipotesis akan dilakukan dengan menggunakan uji F. Uji F adalah uji keseluruhan dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95. Kemudian akan
dilakukan pula uji parsial dengan menggunakan uji-t. Pengujian dilakukan terhadap keseluruhan bentuk persamaan yang ada untuk mengetahui bentuk
persamaan yang dapat memberi hasil estimasi terbaik dari tiga bentuk persamaan tersebut.
K. KOMPUTASI
Semua bentuk persamaan yang diutarakan di atas akan dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode pendekatan Ordinary Least Square OLS yaitu
persamaan tunggal yang sudah dalam bentuk reduce form. Perangkat lunak yang akan dipakai ialah E-Views versi 6. Selain itu komputasi juga menggunakan
microsoft excell.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Simpulan
1. Beberapa model persamaan yang dicoba dengan melakukan pengujian secara ekonometrik memperlihtkan bahwa model persamaan yang tepat
untuk memprediksi alih fungsi lahan adalah model persamaan linier dengan menggunakan produktivitas tanaman sebagai variabel bebas.
Variabel harga ubikayu memperlihatkan tanda positif yang mengandung arti bahwa model yang digunakan sesuai dengan teori. Namun dilain pihak
elastisitas jangka pendek lebih besar dibandingkan dengan jangka panjang, hal ini bertentangan dengan teori, bahwa elastisitas jangka pendek lebih
kecil dibandingkan dengan jangka panjang.
2. Tren perkembangan produksi komditas yang menjadi obyek studi ini memperlihatkan pola perkembangan yang menaik. Perkembangan dan
pertumbuhan produksi bukan disebabkan oleh peningkatan produktivitas melainkan akibat dari ekspansi penggunaan lahan, Bahwa produktivitas
komoditas yang dianalisis cenderung persisten atau stagnan. Ini mengindikasikan bahwa penerapan teknologi produksi tidak berperan
dalam meningkatkan produksi. Pada kondisi seperti ini telah terjadi decreasing return to scale sebagaimana juga diindikasikan oleh nilai
elastisitas yang inelastif. . Komoditas tanaman ubikayu, karet, dan sawit sekitar 65 adalah perkebunan rakyat.
3. Nilai elastisitas dari komodititas yang diteliti semua menunjukkan nilai yang inelastis. Karet berhubungan secara substitusi terhadap luasan areal
ubikayu yang ditandai oleh tanda negatif pada koefisien regresi. Tanaman sawit dan tebu bersifat komplementer terhadap luas areal ubikayu.
B. Saran
1. Diperlukan penelitian dalam upaya penerapan teknologi perkebunan agar peningkatan produksi dapat melalui peningkatan teknologi budidaya.
Karena yang terjadi adalah bahwa peningkatan produksi disebabkan oleh ekspansi luas areal bukan 0leh peningkatan produktivitas melalui
penerapatan teknologi. 2. Model aplikasi persamaan linier memiliki keterbatasan. Dalam upaya
membangun model yang komperhensif maka diperlukan pembentukan model yang lebih akurat yang akan bermanfaat untuk menghindari alih
fungsi lahan.
91
DAFTAR PUSTAKA
Asada T., Ishikawa T. Eds., Time and Space in Economics, Springer 2007. pp 249-255.
Alemu, ZG, K Oosthuizen HD van Schalkwyk1, Grain-Supply Response in Ethiopia: an Error-Correction Approach, Agrekon, Vol 42, No 4
December 2003 Antonova, Maria and Zeller, Manfred, “A Time-Series Analysis of The Beef
Supply Response In Russia: Implications For Agricultural Sector Development Policies in Agricultural Economics, University of
Hohenheim, Germany.
Arizona, Yance, Konstitusi Dalam Intaian Neoliberalisme: Konstitusionalitas Penguasaan Negara Atas Sumberdaya Alam Dalam Putusan Mahkamah
Konstitusi. Makalah disampaikan dalam Konferensi Warisan Otoritarianisme: Demokrasi Indonesia di Bawah Tirani Modal. Panel
Tirani Modal dan Ketatanegaraan, Selasa, 5 Agustus 2008 di FISIP Universitas Indonesia
Askari, Hossen dan Cummings, John Thomas, “Estimating Agricultural Supply
Response with the Nerlove Model : A survey ”. International Economic
Review, Vol. 18, No. 2. Jun., 1977, pp. 257- 292.http:links.jstor.orgsici?sici=0020-
65982819770629183A23C2573AEASRWT3E2.0.CO3B2 -U
Badan Pusat Statistik, Lampung Dalam Angka, Berbagai Nomor Penerbitas. Diebold, F.X., Why Are Estimates of Agricultural Supply Response so Variable?
Francis X. Diebold Russell L. Lamb University of Pennsylvania Federal Reserve Board and NBER Latest Draft: July 25, 1996
Drajat, Bambang, Perlu antisipasi jangka panjang mengatasi masalah perdagangan kopi, Lembaga Riset Perkebunan Indonesia LRPI, Bogor.
Goletti, Francesco; Rich, Karl, dan Wheatley, Chris, 2001. The Cassava Starch Industry in Vietnam: Can Small Firms Survive and Prosper?
