heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas Singgih, 2002.
Untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas dapat diketahui dengan melihat grafik Plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen yaitu ZPRED
dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot atara
SREDIS dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang tidak diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di-studentized.
Dengan menggunakan dasar analisis sebagai berikut: 1 jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang,
melabar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas, 2 jika tidak ada yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas
dan di bawah angka 0 nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas Ghozali, 2006.
e. Statistik Deskriptif
Pengujian deskriptif dilakukan untuk memberikan gambaran secara terhadap kesimpulan yang akan digunakan dalam penelitian.
f. Analisis regresi linier berganda
Regresi linier berganda digunakan untuk menguji secara terpisah variabel bebas terhadap variabel terikat. Model ini menggunakan model semilog, dimana
variabel dependen berbentuk logaritma sedangkan variabel independen tidak dilogaritmakan. Model seperti ini cocok untuk mengukur produktivitas Ghozali,
2001. Variabel produktivitas juga di logaritmakan karena adanya variabel dummy pada variabel independen. Model pengujian hipotesis ketiga :
Adapun persamaan fungsi dasarnya adalah : Prod = f MK,Bank, JTK, INFD,T persamaan diatas dispesifikasikan kedalam model :
Log Prod = α + β
1
MK + β
2
Bank + β
3
JTK + β
4
INFD + β
5
LogProd = Produktivitas Total Pendapatan
T + e
Universitas Sumatera Utara
MK = Modal Kerja
Bank = Bank
JTK = Jumlah Tenaga Kerja
INFD = Infrastruktur desa
T = Teknologi
α = konstanta
β = koefisien regresi
g. Test goodness of fit Uji Kelayakan Model Penelitian
Untuk menilai ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of fit nya Kuncoro, 2003. Secara statistik goodness
of fit dapat diukur dari nilai statistik t, nilai statistik F dan nilai koefisien diterminasi.
Dengan demikian untuk menilai ketepatan fungsi regresi sampel perlu dilakukan uji hipotesis berupa uji t dan uji F.
1. Uji Hipotesis Statistik t
Uji t adalah pengujian koefisien regresi parsial individual yang digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen Xi secara individual
mempengaruhi variabel dependen Y. Langkah-langkah pengujiannya : Menentukan formulasi Ho dan Ha
Ho : tidak ada pengaruh antara variabel X dan variabel Y Ha : ada pengaruh antara variabel X dengan variabel Y
Level of signifikan α = 0.05 Sampel n = jumlah sampel t tabel = t α 2, n- k. Kesimpulan Apabila t hitung t tabel, maka Ho diterima yang berarti tidak
ada pengaruh antara antara masing-masing variabel X dengan variabel Y. Apabila t hitung t tabel, maka Ho ditolak yang berarti ada pengaruh antara masing-
masing variabel X dengan variabel Y.
2. Uji F atau Uji Signifikansi Persamaan
Universitas Sumatera Utara
