Metode Analisis dan Data yang Digunakan
29
Beberapa hal mendasar yang menjadi pertimbangan dalam menentukan model regresi adalah:
Tingkat signifikansi model Penelitian ini menetapkan tingkat signifikansi model sebesar 5 yang berarti
bahwa selang kepercayaan terhadap model yang akan dihasilkan adalah 95 atau tingkat kesalahan error sebesar 5. Dasar keputusan ini adalah melihat
populasi yang relatif homogen, luas wilayah studi yang relatif sempit yaitu di satu kabupaten dan lebih terfokus pada satu kecamatan yaitu Kecamatan
Cigugur.
Tingkat signifikan variabel Setiap variabel yang masuk dalam model regresi harus memiliki tingkat
signifikan yang lebih kecil dari tingkat signifikan yang ditentukan. Kendala- kendala yang dihadapi dalam penelitian sosial ekonomi memungkinkan tingkat
sigifikan variabel bersifat fleksibel. Analisis regresi pada penelitian ini menetapkan tingkat signifikan variabel 15 karena fenomena pengamatan
dalam penelitian mendukung model yang dibentuk. Semakin kecil tingkat signifikan variabel, maka semakin signifikan variabel tersebut dalam
mempengaruhi model, sebaliknya bila tingkat signifikan variabel lebih dari 15, maka variabel tersebut tidak signifikan dalam mempengaruhi model
sehingga tidak layak dimasukan.
Multikolinieritas multicolinierity Multikolinieritas adalah tingkat korelasi yang cukup tinggi yang terjadi pada
dua variabel, yang berarti bahwa salah satu dari variabel tersebut sudah cukup untuk menjelaskan model regresi. Dalam menyusun model regresi diharapkan
multikolinieritas sekecil mungkin.
Tanda positif atau negatif dari variabel bebas Tanda positif atau negatif dari variabel bebas menunjukan fenomena yang
terjadi. Tanda positif berarti bahwa variabel bebas berpengaruh searah terhadap variabel tak bebas, sebaliknya jika tanda negatif berarti bahwa variabel bebas
berpengaruh terbalik terhadap variabel tak bebas.
Fungsi penerimaan peternak akan memasukkan beberapa variabel bebas yang mempengaruhi total penerimaan dan akan diuji dalam regresi. Variabel-
variavel tersebut adalah beberapa variabel bebas yang dianggap mempengaruhi fungsi penerimaan adalah umur
X
1
tingkat pendidikan
X
2
,
pengalaman beternak
X
3
,
modal usaha
X
4
,
jumlah tenaga kerja
X
5
, dan skala usaha
X
6
.
Sedangkan variabel tak bebas yang akan digunakan dalam model penerimaan peternak ini
adalah rasio biaya transaksi terhadap penerimaan dalam sehari setiap satuan ternak Y. Fungsi penerimaan peternak dapat dituliskan sebagai berikut :
Y = ƒX
1
, X
2
, ..........,
X
6
4.1 Berdasarkan hasil dari uji variabel tak bebas ini akan dipilih model yang
paling bagus yang menggambarkan kondisi yang sebenarnya dari penerimaan peternak. Model umum regresi tobit dari fungsi penerimaan peternak adalah :
Y
1
=
β
+
β
1
X
1
i +
β
2
X
2
i + ....... +
β
6
X
6
i +
D
k +
4.2
30
Pendugaan koefisien β
,
β
1
, ......,
β
6
dilakukan dengan teknik maximum likelihood ML
β β
1
β
6
.
Persamaan regresi tobit dugaan dari fungsi penerimaan peternak menjadi : Ȳ
β +
β
1
X
1
i
+ β
2
X
2
i
+ ....... +
β
6
X
6
i
+ D
k
4.3