rokok kretek dan 0,000144 industri rokok putih. Hal tersebut menandakan bahwa minimal terdapat satu variabel independen yang signifikan terhadap
variabel dependen, sehingga model penduga tersebut layak untuk dijadikan parameter dalam fungsi.
5.4.3. Uji t
Hasil uji t dapat diidentifikasi dari nilai probabilitas masing-masing variabel independennya. Variable Growth, Usaha, dan Xeff memiliki probabilitas
masing-masing sebesar 0,0290; 0,0012; dan 0,0043. Koefisien tersebut memiliki nilai yang lebih kecil dari taraf nyata 5 persen. Hal ini mengindikasikan bahwa
Growth, Usaha, dan X-eff pada industri rokok kretek signifikan terhadap PCM.
Adapun variabel Growth dan Usaha untuk industri rokok putih tidak signifikan terhadap PCM, karena probabilitasnya lebih besar dari taraf nyata 5
persen. Sementara itu variabel X-eff memiliki probabilitas sebesar 0,0000, yang lebih kecil dari taraf nyata 5 persen. Hal ini mengindikasikan bahwa X-eff industri
rokok putih signifikan terhadap PCM.
5.4.4. Uji Normalitas
Hasil uji normalitas dianalisis melalui nilai probabilitas guna menentukan apakah error term pada model terdistribusi normal. Uji ini digunakan karena,
jumlah data dalam penelitian kurang dari 30 atau hanya berjumlah 18 observasi. Adapun setelah dilaksanakan uji normalitas, didapatkan nilai probabilitas industri
rokok kretek sebesar 0,408329. Nilai ini lebih besar dari taraf nyata 5 persen, artinya error term pada model tersebut terdistribusi normal.
1 2
3 4
5 6
-7.5 -5.0
-2.5 0.0
2.5 5.0
7.5 10.0
Series: Residuals Sample 1991 2008
Observations 18 Mean
-4.44e-15 Median
-1.791381 Maximum
9.363236 Minimum -6.352329
Std. Dev. 4.683647
Skewness 0.715437
Kurtosis 2.415980
Jarque-Bera 1.791362
Probability 0.408329
Gambar 5.1. Grafik Hasil Uji Normalitas pada Industri Rokok Kretek
Sedangkan nilai probabilitas pada uji normalitas industri rokok putih
sebesar 0,087414. Nilai ini lebih besar dari taraf nyata 5 persen, artinya error term pada model tersebut terdistribusi normal.
1 2
3 4
5 6
7 8
9
-1.00 -0.75
-0.50 -0.25
0.00 0.25
0.50
Series: Residuals Sample 1991 2008
Observations 18 Mean
3.57e-16 Median
0.163487 Maximum
0.410477 Minimum -0.909908
Std. Dev. 0.331734
Skewness -1.170395
Kurtosis 4.009763
Jarque-Bera 4.874190
Probability 0.087414
Gambar 5.2. Grafik Hasil Uji Normalitas pada Industri Rokok Putih
5.4.5. Uji Multikolinearitas
Pada uji kebaikan model, seringkali ditemui masalah multikolinearitas. Multikolinearitas terjadi apabila terdapat hubungan kausalitas pada variabel-
variabel independennya. Gejala multikolinearitas dapat dianalisis dengan memperhatikan nilai korelasi parsial antar variabel independennya. Ketentuannya
yaitu, jika nilai korelasi parsial antar variabel independennya lebih besar dari
│0,8│, maka model mengalami masalah multikolinearitas.
Tabel 5.10. Matriks Korelasi pada Industri Rokok Kretek
GROWTH USAHA
XEFF GROWTH 1.000.000
0.166551 -0.145777
USAHA 0.166551 1.000.000
-0.547457 XEFF -0.145777 -0.547457 1.000.000
Pada industri rokok kretek tidak terdapat nilai korelasi parsial antar
variabel independen yang lebih besar dari │0,8│. Hal ini berarti, model pada
industri rokok kretek terbebas dari masalah multikolinearitas.
Tabel 5.11. Matriks Korelasi pada Industri Rokok Putih
GROWTH USAHA
XEFF GROWTH 1.000.000
0.034097 -0.250157 USAHA
0.034097 1.000.000
0.001081 XEFF -0.250157
0.001081 1.000.000
Pada industri rokok putih juga tidak ditemukan variabel independen yang nilainya lebih besar dari
│0,8│, sehingga bebas dari masalah multikolinearitas.
5.4.6. Uji Autokorelasi
