6. Uji Statistik
Uji statistik dilakukan guna untuk mengetahui pengaruh antara variaabel independen produksi beras, konsumsi beras, cadangan beras dengan
variabel dependen impor beras berdasarkan hasil regresi dengan model ARIMA.
7. Uji Parsial Uji t
Uji t merupakan pengujian terhadap koefisien dari variabel penduga atau variabel bebas. Koefisien penduga perlu berbeda dari nol secara signifikan
atau р-value sangat kecil. Uji t dapat dilakukan dengan cara membandingkan
nilai hasil uji statistik pada hasil regresi dengan t-tabel, jika t-stat t-tabel maka H
ditolak dan H
1
diterima dengan kata lain terdapat hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.
8. Uji F
Uji F merupakan uji model secara keseluruhan dilakukan untuk melihat apakah semua koefisien regresi berbeda dengan nol atau model diterima, uji F
dapat dilakukan dengan cara membandingkan nilai hasil uji F-statistik pada regresi dengan F-tabel. Jika nilai F-statistik F-tabel maka H
ditolak dan H
1
diterima dengan kata lain terdapat hubungan positif antara variabel independen dengan variabel dependen.
9. Koefisien Determinan
Koefisien determinasi ini menunjukkan kemampuan garis regresi menerangkan variasi variabel terikat dalam persen, variasi variabel terikat yang
dapat dijelaskan oleh variabel bebas dan apabila nilai adjusted R
2
berkisar antara 0 sampai 1, semakin mendekati 1 maka nilainya semakin baik.
10. Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik ini dilakukan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik dari hasil penelitian dalam regresi yang
meliputi uji multikolinieritas, uji heteroskedasitas, uji autokorelasi dan uji linieritas.
11. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas merupakan uji yang digunakan untuk melihat adanya hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat di dalam suatu penelitian
Gujarati, 2009. Indikasi awalnya adalah dengan standard error yang tinggi sementara nilai t statistiknya rendah.
Selain indikasi awal tersebut, multikolinieritas dapat dilihat dari nilai yang tinggi dan nilai F hitungnya tinggi, sedangkan nilai t statistiknya banyak
yang tidak signifikan. Dalam penelitian ini cara melakukan uji multikolinieritas adalah dengan melakukan pendekatan menggunakan Uji Klein adapun langkah
langkahnya adalah sebagai berikut: a. Menghitung nilai koefisien determinasi utama R
2
dan koefisien determinasi R
2
regresi auxilary. b. Menentukan hipotesa
Ho : jika R
2
utama lebih kecil daripada R
2
regresi auxiliary maka ada multikolinieritas
: jika R
2
utama lebih besar daripada R
2
regresi auxiliary maka tidak ada multikolinieritas
c. Membandingkan nilai koefisien determinasi utama dengan koefisien determinasi regresi auxilary.
12. Heteroskedastisitas
Kategori