Dari tabel F dicari nilai untuk N
1
= k : 9, N
2
= n-k-1 = 23 dengan tingkat kepercayaan 95 maka diperoleh nilai F
tabel
sebesar 2,32. F
hitung
0,0607 F
tabel
2,32 maka H diterim yang artinya bahwa antara faktor produksi dan produktivitas berhubungan secara
linear.
Uji Asumsi Klasik
Uji Klasik dapat dikatakan sebagai kriteria ekonometrika melihat apakah hasil estimasi memenuhi dasar linear klasik atau tidak. Uji asumsi klasik ini dibagi dalam tiga bagian
yaitu: uji normalitas, multikolinearitas dan heteroskedastisitas.
a. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dimaksudkan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan korelasi yang signifikan antar variabel bebas. Jika terdapat hubungan yang cukup tinggi
signifikan, berarti ada aspek yang sama diukur pada variabel bebas. Multikolinearitas dapat dideteksi dengan menghitung koefisien korelasi ganda dan membandingkannya
dengan koefisien korelasi antar variabel bebas. Uji multikolinearitas dengan SPSS dilakukan dengan uji regresi, dengan melihat nilai VIF variance inflation factor dan
koefisien korelasi antar variabel bebas. Hipotesis yang diuji:
H
o
: Terjadi multikolinearitas antar variabel bebas H
1
: Tidak terjadi multikolinearitas antar variabel bebas Kriteria uji adalah:
1. Jika nilai VIF disekitar angka 1 atau memiliki tolerance mendekati 1, maka dikatakan tidak terdapat masalah multikolinearitas dalam model regresi;
Universitas Sumatera Utara
2. Jika koefisien antar variabel bebas kurang dari 0,7 maka tidak terdapat masalah multikolinearitas Gunawan, 2015.
Berikut ini ditampilkan tabel hasil uji multikolinearitas faktor produksi.
Tabel 5.6 Hasil Uji Multikolinearitas Fungsi Produksi Model
Collinearity statistic Tolerance
VIF
Bibit 0,762
1,313 Pupuk Organik
0,529 1,889
Pupuk N 0,546
1,830 Insektisida
0,683 1,463
Fungisida 0,808
1,238 Tenaga Kerja
0,662 1,511
Sumber : Lampiran 15 Dari Tabel 5.6 dapat dilihat nilai tolerance dan VIF faktor produksi dari bibit, pupuk
organik, pupuk N, insektisida, fungisida, dan tenaga kerja masing masing yang mendekati 1 dan nilai VIF dari masing-masing faktor produksi yang masih disekitar angka 1. Hal ini
membuktikan bahwa tidak terdapat multikolinearitas pada model regresi tersebut yang artinya tidak terdapat hubungan linear korelasi yang sempurna antar variabel.
b. Heteroskedastisidas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Menurut
Sarwono 2013, terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi jika titik-titik dalam scatterplot membentuk pola-pola tertentu atau berkumpul disatu sisi atau dekat nilai 0
pada sumbu Y pada kurva saat kita menggambar menggunakan SPSS. Dasar analisis :
Universitas Sumatera Utara
a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi
heteroskodastisitas. b.Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0
pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 5. Scatterplot Uji Heteroskedastisitas Fungsi Produksi Sumber : Lampiran 15
Dari Gambar 5, diketahui bahwa titik-titik telah menyebar, tidak membentuk pola tertentu yang mengumpul. Hal ini dapat disimpulkan bahwa model regresi diindikasikan
tidak terdapat masalah heteroskedastisitas hal ini berarti terjadi kesamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
c. Uji Normalitas
