32 Dimana :
bi : koefisien variabel independent ke-i
b : nilai hipotesis nol
Sbi : simpangan baku dari variabel independent ke-i
Dengan kriteria : -
Ho diterima jika t hitung t tabel Artinya variabel X
1
harga jual produksi, X
2
jumlah hasil produksi, X
3
biaya pemupukan, dan X
4
biaya upah tenaga kerja, tidak nyata mempengaruhi Y pendapatan petani.
- Ha diterima jika t hitung t tabel
Artinya variabel X
1
harga jual produksi, X
2
jumlah hasil produksi, X
3
biaya pemupukan, dan X
4
biaya upah tenaga kerja, nyata mempengaruhi Y pendapatan petani.
c. Uji F-Statistik uji serempak
Uji F ini adalah pengujian yang bertujuan untuk menngetahui seberapa besar pengaruh koefisien regresi secara bersama-sama terhadap
dependen varibel. Untuk pengujian ini digunakan hipotesa sebagai berikut: -
Ho : β
1
= β
2
= β
3
= β
4
= 0 tidak ada pengaruh -
Ha : β
1
≠ β
2
≠ β
3
≠ β
4
≠ 0 ada pengaruh Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai F
hitung
dengan F
tabel
. Jika F
hitung
T
tabel
maka Ho ditolak, yang berarti variabel independent secara
33 bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Nilai F
hitung
dapat diperoleh dengan rumus :
F
hitung
=
1 1
2 2
k n
R k
R −
− −
Dimana : R
2
: koefisien determinasi k
: jumlah variabel independent n
: jumlah sampel Dengan kriteria :
- Ho diterima jika F hitung F tabel
Artinya variabel X
1
, X
2
, X
3
, dan X
4
secara bersama – sama tidak nyata mempengaruhi Y pendapatan petani.
- Ha diterima jika F hitung F tabel
Artinya variabel X
1
, X
2
, X
3
, dan X
4
secara bersama – sama nyata mempengaruhi Y pendapatan petani.
3.7 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik a. Multikolinearity
Multikolinearity adalah alat untuk mengetahui apakah ada hubungan yang kuat kombinasi linear diantara independent variabel. Untuk mendeteksi ada
tidaknya multikolinearity dapat dilihat R
square
, F
hitung
serta standar error. Kemungkinan adannya multikolinearity jika nilai R
square
dan F
hitung
tinggi, sedangkan nilai t
hitung
banyak yang tidak signifikan uji tanda yang berubah tidak sesuai dengan yang ditetapkan.
34
b. Heterokedastisitas
Heterokedastisitas menyatakan adanya nilai varian yang tidak sama dari observasi bebas tertentu.
Heterokendastisitas ini dapat dideteksi dengan cara Suprapto, 2004 : 55 -
Sifat persoalannya. Seringkali sifat persoalan yang diteliti menyarankan atau menunjukkan kemungkinan adanya heterokedastisitas.
- Metode grafik. Apabila tidak ada informasi sebelumnya atau informasi secara
empiris tentang adanya heterokendastisitas, dalam praktiknya kita dapat membuat analisis regresi berdasarkan asumsi bahwa tidak heterokendastisitas
dan kemudian melakukan pengecekan terhadap perkiraan kesalahan pengganggu residual kuadrat, yaitu e
i 2
, untuk melihat kalau-kalau seluruh e
i 2
menujukkan pola yang sistematis. Walaupun e
i 2
ti dak sama dengan ε
i 2
, tetapi dapat dipergunakan sebagai proxy, khususnya kalau sampel cukup besar.
- Metode White
Untuk menjelaskan metode White, dapat dijelaskan melalui model persamaan sebagai berikut :
Y
i
= β + β
1
X
1i
+ β
2
X
2
+……………+ e
i
Langkah Uji White sebagai berikut : 1.
Estimasi persamaan dan dapatkan residualnya 2.
Lakukan regresi pada persamaan yang disebut regresi auxiliary: Regresi auxiliary tanpa perkalian antar variabel indepeden no cross
terms.
35 3.
Hipotesis nol dalam uji ini adalah tidak ada heterokedastisitas. Uji White didasarkan pada jumlah sampel n dikalikan dengan R
2
yang akan mengikuti distribusi chi-squares dengan degree of freedom sebanyak
variabel independent tidak termasuk konstanta dalam regresi auxiliary. Nilai hitung statistik chi squares x
2
dapat dicari dengan formula sebagai berikut :
n R
2
≈ χ
2 df
4. Jika nilai chi-square hitung n.R
2
lebih besar dari nilai χ
2
kritis dengan derajat kepercayaan tertentu
α maka ada heterokedastisitas dan sebaliknya jika chi-square hitung lebih kecil dari nilai
χ
2
kritis menunjukkan tidak adanya heterokedastisitas.
3.8 Definisi
