Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan diatas dapat disimpulkan bahwa pada model penelitian ini tidak terjadi pelanggaran
asumsi klasik.
4.3.2. Analisis Hasil Perhitungan Koefisien Regresi Linier Berganda
Dalam analisis ini digunakan analisis regresi linier berganda dan untuk mengolah data yang ada diguanakan alat bantu komputer dengan
program SPSS Statistic Program For Social Science versi 13.0.
Tabel 9: Hasil Analisis Variabel Jumlah Penduduk X
1
, Pendapatan Perkapita X
2
, Produksi Beras X
3
, Harga Beras Lokal X
4
Dan Kurs Rupiah Terhadap Dollar X
5
Terhadap Impor Beras Variabel
Koefisien Regresi
Standart Error
Jumlah Penduduk X
1
0,002 0,041 Pendapatan Perkapita X
2
-0,054 0,021
Produksi Beras X
3
-0,010 0,059
Harga Beras Lokal X
4
59,897 42,170
Kurs Rupiah Terhadap Dollar X
5
-19,999 14,576
Variabel terikat : Impor Beras Y Konstanta : 1422028
Koefisien Korelasi R : 0,939 R
2
: 0,883
Sumber : Lampiran 3.
Berdasarkan hasil analisis diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut :
Y = 529416,3 + 0,002 X
1
- 0,054 X
2
- 0,010 X
3
+ 59,897 X
4
- 19,999 X
5
Berdasarkan persamaan tersebut di atas, maka dapat dijelaskan melalui penjelasan sebagai berikut:
βo = Nilai konstanta sebesar 529416,3 menunjukkan bahwa apabila
variabel Jumlah Penduduk X
1
, Pendapatan Perkapita X
2
, Produksi Beras X
3
, Harga Beras Lokal X
4
dan Kurs Rupiah Terhadap Dollar X
5
konstan maka Impor Beras naik sebesar 5.294.163 ton.
β
1
= Nilai koefisien sebesar 0,002 menunjukkan bahwa variabel Jumlah
Penduduk X
1
berpengaruh positif terhadap Impor Beras, yang dapat diartikan apabila Jumlah Penduduk mengalami kenaikan
sebesar 1 jiwa maka Impor Beras akan naik sebesar 2.000 ton. Dengan asumsi variabel X
2,
X
3,
X
4,
dan X
5
konstan. β
2
= Nilai koefisien sebesar -0,054 menunjukkan bahwa variabel
Pendapatan Perkapita X
2
berpengaruh negatif terhadap Impor Beras, yang dapat diartikan apabila Pendapatan Perkapita
mengalami kenaikan sebesar Rp.1 maka Impor Beras akan mengalami penurunan sebesar 54.000 ton. Dengan asumsi variabel
X
1
, X
3,
X
4,
dan X
5
konstan. β
3
= Nilai koefisien sebesar -0,010 menunjukkan bahwa variabel
Produksi Beras X
3
berpengaruh negatif terhadap Impor Beras, yang dapat diartikan apabila Produksi Beras mengalami kenaikan
sebesar 1 ton maka Impor Beras akan mengalami penurunan
sebesar 10.000 ton. Dengan asumsi variabel X
1,
X
2,
X
4,
dan X
5
konstan. β
4
= Nilai koefisien sebesar 59,897 menunjukkan bahwa variabel Harga
Beras Lokal X
4
berpengaruh positif terhadap Impor Beras, yang dapat diartikan apabila ada kenaikkan Harga Beras Lokal sebesar
Rp.1 maka Impor Beras akan mengalami kenaikkan sebesar 59.897 ton. Dengan asumsi variabel X
1,
X
2,
X
3,
dan X
5
konstan. Β
5
= Nilai koefisien sebesar -19,999 menunjukkan bahwa variabel Kurs
Rupiah Terhadap Dollar X
5
berpengaruh negatif terhadap Impor Beras, yang dapat diartikan apabila ada kenaikkan Kurs Rupiah
Terhadap Dollar sebesar Rp.1 maka Impor Beras akan mengalami penurunan sebesar 19.999 ton. Dengan asumsi variabel X
1,
X
2,
X
3,
dan X
4
konstan.
4.3.3. Uji Hipotesis Secara Simultan
