70
6.2.2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui apakah ditemukan adanya korelasi antar variable bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi korelasi diantara variabel bebasnya. Untuk mengetahui apakah model tersebut terdapat multikolinearitas dapat dilakukan dengan mencari besarnya
Variance Inflation Factor VIF dengan nilai tolerance-nya. Jika nilai VIFnya
kurang dari 10 dan nilai tolerance-nya lebih dari 0,10 maka model bebas dari multikolinearitas.
Nilai VIF dan toleransi model persamaan ekspor karet alam Thailand dapat dilihat pada Lampiran 1, Indonesia pada Lampiran 2 sedangkan Malaysia
pada Lampiran 3. Dari hasil tersebut dapat kita lihat bahwa nilai VIF asing- masing variabel pada ketiga fungsi ekspor karet alam Thailand, Indonesia dan
Malaysia yang diuji kurang dari 10. Nilai tolerance pada masing-masing variabel juga lebih dari 0,10. Dari hasil perhitungan tersebut menunjukkan bahwa model
fungsi ekspor karet alam Thailand, Indonesia dan Malaysia yang dibentuk tidak terdapat gejala multikolinearitas, artinya tidak terjadi korelasi diantara masing-
masing variabel bebasnya.
6.1.3. Uji Heteroskedastisitas
Tujuan dari uji ini untuk mengetahui apakah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Dalam
penelitian ini dilakukan metode chart Diagram Scatterplot, dengan dasar pemikiran bahwa Singgih, 2001:
1. Jika titik membentuk pola tertentu yang beraturan melebar kemudian menyempit, bergelombang maka terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika ada pola yang jelas serta titik melebar diatas dan dibawah 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Hasil uji heteroskedastisitas pada fungsi ekspor yang diteliti dapat dilihat pada Lampiran 1 Thailand, Lampiran 2 untuk Indonesia dan Lampiran 3
Malaysia. Dapat kita lihat pada hasil yang diperoleh bahwa data tersebar dan tidak membentuk pola. Berdasarkan keterangan diatas maka seluruh variabel yang
71 diuji pada masing-masing fungsi ekspor karet alam tidak terdapat
heteroskedastisitas.
6.1.4. Uji Autokorelasi
Autokorelasi berarti terdapat korelasi antar anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu. Konsekuensi dari adanya autokorelasi dalam suatu regresi
adalah berarti varian sampel tidak dapat menggambarkan varians populasinya. Untuk mengetahui apakah dalam model terdapat autokorelasi atau tidak maka
dilakukan uji Durbin-Watson Uji D
w
.
Tabel 19. Uji Autokorelasi
DW Kesimpulan
Kurang dari 1,59 Ada korelasi
1,59 – 1,73 Tanpa Kesimpulan
1,73 – 2,27 Tidak Ada Autokorelasi
2,27 – 2,41 Tanpa Kesimpulan
Lebih dari 2,41 Ada Autokorelasi
Sumber: Algifari 1997
Berdasarkan uji Durbin Watson maka diperoleh nilai DW pada fungsi ekspor karet alam Thailand sebesar 1,917 Lampiran 1, pada Indonesia sebesar
1.955 Lampiran 2 sedangkan pada fungsi ekspor karet alam Negara Malaysia sebesar 2,172 Lampiran 3. Artinya model yang digunakan pada masing-masing
fungsi ekspor karet alam Thailand, Indonesia dan Malaysia tidak terdapat autokorelasi.
6.3. Uji F Statistik
Kategori