47
Dugaan parameter model yang digunakan dalam penelitian ini adalah: H
: b
i
= 0, i = 1,2,3,….n H
1
: b
3
, b
4
, b
6
, b
7
, b
9
, b
11
, b
12,
b
13
, b
14
, b
16
, b
17
b
2
, b
5,
b
8,
b
10
, b
15
Dimana: Y = pengusahaan lahan sawah b
= konstanta b
i
= koefisien regresi DX
1
= dummy status pengusahaan lahan terdiri dari: kelompok status pemilik, pemilik dan penggarap, serta penggarap
X
2
= umur X
3
= pendidikan X
4
= pengalaman bertani X
5
= jumlah tanggungan keluarga X
6
= jumlah keluarga yang bekerja di sektor pertanian X
7
= jumlah hari kerja X
8
= jumlah organisasi yang diikuti petani X
9
= interaksi pertemuan di kelompok tani X
10
= hutang X
11
= aset X
12
= luas lahan sawah yang dikuasai X
13
= luas lahan milik X
14
= produktivitas padi X
15
= biaya usahatani X
16
= penerimaan usahatani X
17
= pendapatan usahatani
4.5.3.1. Pengujian Model
Kriteria statistik dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen atau bebas berpengaruh secara nyata atau tidak terhadap variabel
dependennya atau tak bebas. Kriteria statistik pada pengujian model ini meliputi uji koefisien determinasi R-Squared R
2
, uji F, uji t, serta uji multikolinearitas. a
Uji Koefisien Determinasi R-Squared R
2
48
Untuk melihat kebaikan model digunakan ukuran kebaikan sesuai goodness of fit = R
2
. Nilai R
2
atau uji koefisien determinasi mencerminkan seberapa besar variasi atau keragaman atau presentase dari
variabel dependen yang dapat diterangkan oleh variabel independen. Nilai R
2
memiliki dua sifat yang memiliki besaran positif dan besarannya adalah R
2
1. Jika R
2
bernilai nol maka keragaman dari variabel dependen tidak dapat diterangkan oleh variabel independennya. Sebaliknya, jika R
2
bernilai satu maka keragaman dari variabel dependen secara keseluruhan dapat diterangkan oleh variabel independennya secara sempurna, yakni
100 persen, sehingga semakin tinggi nilai R
2
, maka model yang digunakan cukup baik. Sebaliknya, jika semakin rendah nilai R
2
, maka model yang digunakan tidak baik. Koefisien determinasi dapat dirumuskan sebagai
berikut :
SST SSE
R
1
2
atau
SST SSR
R
2
Dimana : R
2
= goodness of fit SST
= jumlah kuadrat total SSE
= jumlah kuadrat galat SSR
= jumlah kuadrat regresi b
Uji F Tujuan dilakukannya pengujian parameter secara keseluruhan
adalah a untuk melihat pengaruh bersama-sama antara variabel independent dengan variabel dependen secara keseluruhan; dan b untuk
mengetahui apakah variabel-variabel bebas yang digunakan dalam model mempunyai pengaruh secara nyata terhadap variabel yang ingin dijelaskan
atau tidak. Hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini:
H : b = 0, artinya tidak ada variabel independent yang berpengaruh
terhadap pengusahaan lahan sawah H
1
: b
0, artinya minimal ada satu variabel independen yang berpengaruh terhadap pengusahaan lahan sawah
49
Uji statistik yang digunakan : 1
k n
JKG k
JKR Fhit
Dimana : JKR = R
2
= jumlah kuadrat regresi JKG = 1-R
2
= jumlah kuadrat galat k = jumlah variabel terhadap intersep jumlah variabel bebas
n = jumlah pengamatan atau sampel Kaidah pengujian :
Jika F
hit
F
tabel
k-1; n-k atau p-value α 0,10, maka terima H
Jika F
hit
F
tabel
k-1 ; n-k atau p-value α 0,10, maka tolak H
Jika hasil pengujian menolak H maka paling tidak ada satu atau
seluruh variabel independen yang berpengaruh terhadap variabel dependennya atau signifikan secara statistik. Dengan demikian, model
dugaan tepat untuk meramalkan pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen pada tingkat signifikan atau tingkat kepercayaan
sepuluh persen. c
Uji t Pengujian ini digunakan untuk menghitung koefisien regresi
masing-masing variabel independen sehingga dapat diketahui pengaruh nyata variabel independen tersebut terhadap variabel dependennya.
Hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini adalah:
H : β
t
= 0 H
1
: β
t
0; t = 1, 2, ......, n
Uji statistik yang digunakan :
Se t
b t
Dimana : b = parameter dugaan atau nilai koefisien regresi dugaan β
t
= parameter hipotesis bernilai 0 Seβ = simpangan baku koefisien dugaan
50
Kaidah pengujian : Jika t
hit
t
tabel
α2 ; n-k atau p-value2 α 0,10, maka terima H Jika t
hit
t
tabel
α2 ; n-k atau p-value2 α 0,10, maka tolak H Jika hasil pengujian menolak H
maka koefisien β dugaan tidak sama dengan nol dan variabel yang diuji mempunyai pengaruh yang nyata
terhadap variabel dependennya atau dengan kata lain β dugaan signifikan secara statistik. Sebaliknya, jika hasil pengujian menerima H
maka koefisien dugaan sama dengan nol dan variabel yang diuji tidak memiliki
pengaruh nyata terhadap variabel dependennya. d
Uji Multikolinearitas Multikolinearitas didefinisikan sebagai adanya korelasi yang kuat
antar variabel independen pada model persamaan. Terdapatnya multikolinearitas dalam persamaan regresi akan berdampak pada varian
koefisien regresi menjadi besar yang akan menyebabkan standar eror terlalu tinggi, sehingga kemungkinan penduga koefisien regresi menjadi
tidak signifikan secara statistik. Dengan mengetahui dampak yang ditimbulkan akibat adanya multikolinearitas di dalam persamaan regresi
yang dibuat, maka dibutuhkan uji untuk mendeteksi multikolinearitas tersebut. Uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat koefisien korelasi
antar variabel independen yang terdapat pada matriks koefisien korelasi. Jika terdapat koefisien yang lebih besar dari 0,8 maka dapat disimpulkan
terjadi multikolinearitas pada persamaan yang digunakan, dan sebaliknya. Selain itu, pengujian masalah multikolinearitas dilakukan dengan melihat
nilai VIF variance inflation factors pada setiap variabel independen, jika nilai VIF lebih besar dari sepuluh menunjukkan adanya masalah
multikolinearitas.
4.6. Perhitungan Skor Tingkat Penggunaan Teknologi
