berarti masing-masing variabel bebas dalam model berpengaruh nyata terhadap variabel tak bebas.
5.7.2 Kriteria Ekonometrika
Model dugaan yang baik harus memenuhi kriteria ekonometrika meliputi pengujian terhadap asumsi normalitas, homoskedasitas, autokorelasi, dan asumsi
bahwa model tidak terjadi multikolinearitas.
5.7.2.1 Asumsi Normalitas
Model regresi yang baik yaitu model yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal Santoso,2000. Pengujian normalitas dapat dilihat pada
grafik Normal Probability atau Histogram seperti pada gambar 6 dibawah ini.
Gambar 6. Grafik Normal Probability Gambar 7. Histogram untuk uji normalitas
Normal Probability berdasarkan grafik pada gambar 6, terlihat titik-titik
menyebar disekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti garis diagonal. Maka model regresi linear layak digunakan untuk memprediksi permintaan
berdasarkan masukan variabel bebas dikarenakan variabel bebas, variabel tidak bebasnya, atau keduanya terdistribusi secara normal.
Berdasarkan histogram pada gambar 7, kurva membentuk lonceng. Hal ini dapat menunjukkan bahwa variabel-variabel yang dimasukkan ke dalam regresi
terdistribusi normal, sehingga model regresi linier layak untuk memprediksi permintaan lele di warung tenda pecel lele.
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Exp ected
Cu m Pr
ob Dependent Variable: Y
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
4 3
2 1
-1 -2
-3
Regression Standardized
30 25
20 15
10 5
Fr eq
ue ncy
Mean = 7.07 E-16...
Dependent Variable: Y
Histogram
5.7.2.2 Asumsi Homoskedasitas
Model regresi yang baik yaitu memiliki varians yang tetap dari satu pengamatan ke pengamatan lain homoskedasitas. Perbedaan varians dari
pengamatan yang dilakukan menyebabkan model mengalami heteroskedasitas dan untuk mendeteksi heteroskedasitas digunakan scatterplot seperti pada
Gambar 8.
Gambar 8. Scatterplot untuk uji heteroskedasitas
Berdasarkan Scatterplot pada Gambar 8, terlihat bahwa titik-titik tidak membentuk pola tertentu dan menyebar secara baik diatas maupun dibawah
angka nol pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi tidak mengalami heteroskedasitas, sehingga model regresi layak dipakai untuk
memprediksi permintaan lele berdasarkan masukan variabel harga lele, harga ayam, pendapatan disposible, umur konsumen, dan lokasi penjualan yang strategis
menurut konsumen.
5.7.2.3 Asumsi Multikolinearitas
Kategori