Tabel 4.13 Hasil Uji Normalitas dengan Metode Test J-B
Hasil yang dilihatkan Tabel 4.13 menunjukan bahwa residual terdistribusi normal. Hal ini ditunjukan oleh nilai Probabilitas taraf nyata 10 0,10 yaitu sebesar
0,180305.
4.2.4.3. Uji Heteroskedastisitas
Salah satu masalah heteroskedastisitas yang muncul adalah apabila residual dari model regresi memiliki varians yang tidak konstan. Padahal varians
menurut asumsi model OLS harus bersifat homoskedastisitas. Cara mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas antara lain dapat dilakukan dengan
menggunakan metode ARCH.
Tabel 4.14 Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan metode ARCH
Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic
0.002586 Prob. F1,51 0.9596
ObsR-squared 0.002688 Prob. Chi-Square1
0.9587 2
4 6
8 10
-8000000 -4000000
4000000
Series: Residuals Sample 1 54
Observations 54
Mean -5.78e-10
Median 140251.0
Maximum 6249091.
Minimum -9017296.
Std. Dev. 2803512.
Skewness -0.419002
Kurtosis 3.905818
Jarque-Bera 3.426206 Probability
0.180305
Untuk memutuskan terdapat heterokedastisitas atau tidak, pertama harus ditentukan terlebih dahulu nilai probabilitasnya. Dari hasil estimasi diatas
menunjukan nilai probabilitas dari R
2
dikalikan dengan jumlah observasi n sebesar 0,9587 0,05. Maka model yang digunakan terbebas dari masalah
heteroskedastisitas.
4.2.4.4.Uji Autokorelasi
Adalah keadaan dimana faktor-faktor pengganggu yang satu dengan yang lain saling berhubungan. Pengujian terhadap gejala autokorelasi dapat dilakukan
dengan Uji Langrange Multiplier LM.
Tabel 4.15 Hasil Uji Autokorelasi dengan Metode LM
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic
1.064060 Prob. F2,45 0.3536
ObsR-squared 2.438427 Prob. Chi-Square2
0.2955
Dari hasil estimasi Tabel 4.15, pengujian autokorelasi dengan metode LM, model terbebas dari autokorelasi jika x
2
hitung x
2
tabel. Dari hasil uji LM diatas nilai x
2
hitung =2,438427 dan nilai x
2
tabel df 2= 0,3055 jadi x
2
hitung x
2
tabel. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model terbebas dari masalah
Autokorelasi.
4.3. Pembahasan
Hasil analisis data menunjukkan bahwa terdapat 3 variabel independen yang digunakan tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap pendapatan petani
tebu di Kecamatan Jepon Kabupaten Blora. Variabel tersebut yaitu luas lahan, biaya tenaga kerja, dan umur. Sementara itu, terdapat 3 variabel independen yaitu
modal, pendidikan, dan harga yang ber pengaruh signifikan pada α = 10 terhadap
