53
Sedangkan tingkat elastisitas konsumsi kedelai dalam negeri X
3
terhadap ketersediaan kedelai Y lebih kecil dari 1 inelastis 1. Dengan demikian
apabila konsumsi kedelai dalam negeri X
3
meningkat 1 maka akan diimbangi dengan ketersediaan kedelai Y sebesar 0.067 ton. Berarti sesuai dengan hipotesis
yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh positif antara konsumsi kedelai dalam negeri X
3
dengan ketersediaan kedelai Y.
4.4 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
Pada umumnya ada beberapa permasalahan yang lazim terjadi dalam model regresi linier dimana secara statistik permasalahan tersebut dapat
mengganggu model yang telah ditentukan, bahkan dapat menyesatkan kesimpulan yang diambil dari persamaan yang dibentuk. Oleh karena itu perlu dilakukan uji
asumsi klasik.
4.4.1 Uji Multikolinearitas
Beberapa kaidah yang lazim digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dalam satu model estimasi dilakukan dengan melihat nilai R
2
yang dihasilkan dari model estimasi R
2
yang tinggi, yang disertai dengan koefisien yang sebagian besar tidak signifikan dan biasanya menandakan adanya
multikolinearitas dalam satu model.
Tabel 4.1 Hasil Uji Multikolinearitas Ketersediaan Kedelai
Variabel R
2
X1 = f X2, X3, Y 0.994
X2 = f X3, Y, X1 0.787
X3 = f Y, X1, X2 0.625
Y = f X1, X2, X3 0.993
Sumber : Lampiran 3 sd 5
Universitas Sumatera Utara
54
Dari tabel 4.4.1 dapat dilihat bahwa nilai R
2
Y = f X
1
, X
2
, X
3
adalah 0.088 lebih kecil dari lebih kecil dari nilai R
2
dalam regresi parsial untuk persamaan:
X
1
= f X
2
, X
3
, Y adalah 0.994 X
2
= f X
3
, Y, X
1
adalah 0.787 X
3
= f Y, X
1
, X
2
adalah 0.625 Y = f X
1
, X
2
, X
3
adalah 0.993 Dapat disimpulkan bahwa dalam model ini tidak ditemukan adanya
multikolinearitas.
4.4.2 Uji Heteroskedastisitas
Untuk mendeteksi ada tidaknya hubungan antara variabel endogen dengan variabel eksogen apakah memiliki varian yang sama, maka dari itu sangat
diperlukan pengujian data yang dilakukan dengan Uji Park dan Uji White. Berdasarkan hasil Uji Park dan Uji White menunjukkan bahwa besarnya
nilai ObsR-squared atau x
2 hitung
adalah 9.381 dan nilai probability sebesar 0.402 a = 0.05. Dengan demikian hipotesis H
yang menyatakan bahwa apabila nilai probabilitynya lebih tinggi dari 0.05, maka hasil etsimasi tidak terkena
heteroskedastisitas antar faktor pengganggu error term.
4.4.3 Uji Autokorelasi
Untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi serial autokorelasi dapat dilakukan Uji Durbin Watson DW Test dan Uji Lagrange Multiplier test LM
Test. Akan tetapi uji LM Test lebih baik dibandingkan dengan Durbin Watson test karena lebih mudah diinterpretasikan.
Universitas Sumatera Utara
55
Berdasarkan hasil LM Test menunjukkan bahwa besarnya nilai X
2 hitung
Obs R-squared = 2.468 lebih kecil dari pada nilai x
2 tabel
. 28.87 a = 0.05 dengan demikian bahwa tidak terdapat autokorealsi dalam hasil estimasi. Hal ini
juga diperlihatkan oleh hasil DW Testnya menunjukkan angka yang rendah yaitu
sebesar 1.832.
4.5 Ketergantungan Indonesia Terhadap Impor
