36 ESS=0, yang berarti RSS = TSS atau R
2
= 1. Atau dengan kata lain, semua titik observasi berada tepat di garis regresi. Jadi, TSS sesungguhnya adalah variasi dari
data, sedangkan RSS adalah variasi dari garis regresi yang dibuat.
4.8. Masalah Pengujian Model Regresi
Dalam perumusan model regresi, model yang diperoleh sebagai hasil akhir terkadang mengalami beberapa masalah yang membuat model tersebut tidak
memenuhi syarat OLS,. Hal ini membuat sehingga model yang dihasilkan tidak cukup baik berfungsi sebagai model penduga. Sehingga penting bagi kita untuk
memperhatikan permasalahan yang dialami oleh model regresi tersebut. Beberapa masalah penting yang terdapat pada model regresi adalah seperti yang diuraikan
di bawah ini.
4.8.1. Multikolinieritas
Multikolinieritas merupakan hubungan linier yang sama kuatnya antara variabel-variabel bebas dalam persamaan model regresi berganda. Uji ini
bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Pada setiap model dugaan pasti terdapat masalah multikolinieritas,
namun yang diharapkan tidak terjadi adalah multikolinieritas yang sempurna. Adanya kolinier berganda ini menyebabkan pendugaan koefisien menjadi tidak
stabil. Uji multikolinieritas dapat diduga dengan melihat nilai Variance Inflation Factors
VIF yang terdapat pada hasil output Minitab. Jika VIF bernilai lebih besar dari sepuluh maka diketahui terdapat masalah multikolinieritas sempurna
pada model dugaan Ryan, 1976.
VIF = 1 : 1R
i 2
Dengan R
i 2
adalah koefisien determinasi yang dihasilkan dengan meregresikan variabel X
i
dengan variabel regresi lainnya, yaitu X
j
X
j
≠ X
i
. Semakin erat variabel X
i
dengan bebas X
j
lainnya maka R
i 2
akan semakin besar dan nilai VIF akan meningkat pula. Pendeteksian terjadinya masalah
multikolinieritas pada model dugaan dapat dilihat dari nilai R
2
yang tinggi misalnya antara 0.7 sampai 1 namun berdasarkan Uji-t banyak variabel yang
tidak signifikan atau tidak dapat menjelaskan perubahan pada variabel dependen
37 Gujarati, 1978. Permasalahan multikolinieritas yang dialami model dugaan
dapat diatasi dengan Pricipal Component Analisis PCA, dengan pembuangan beberapa variabel bebas atau dengan mentranformasikan model.
4.8.2. Autokorelasi
Adalah masalah yang dijumpai pada model dugaan regresi berganda yang didefinisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang
diurutkan menurut waktu seperti dalam data deret waktu. Uji autokorelasi digunakan untuk melihat apakah ada hubungan linier antara eror serangkain
observasi yang diurut berdasrkan waktu time series. Untuk mengetahui ada tidaknya masalah autokorelasi maka dapat digunakan uji Durbin-Watson berikut
Ryan, 1976.
A. Uji hipotesis
H : tidak ada serial autokorelasi positif
H
1
: ada serial autokorelasi positif
B. Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
1. Tolak H jika d d
1
atau d 4 - d
1
2. Terima H jika d
u
d 4 - d
u
3. Tidak mengambil keputusan jika d
1
≤ d ≤ d
u
atau 4 - d
u
≤ d ≤ 4 – d
1
Jika diperoleh nilai d mendekati dua maka tidak terdapat autokolerasi pada model dugaan.
4.8.3. Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah kondisi tidak terpenuhinya asumsi dasar metode pendugaan OLS yaitu homoskedastisitas yang mensyaratkan bahwa
penyebaran dari varian adalah sama. Uji homoskedastisitas menyatakan nilai-nilai variabel dependen bervariasi dalam satuan yang sama. Kasus dimana seluruh
faktor gangguan tidak memiliki varian yang sama atau variannya tidak konstan
38 inilah yang disebut heteroskedastisitas. Pengujian untuk menyelidiki masalah
heteroskedastisitas adalah dengan metode Uji Homogenitas Barlett. Pengujian dengan metode Barlett yaitu Ryan, 1976.
Dengan : B
hitung
= nilai hitung Uji Barlett k
= jumlah variabel n
i
= jumlah sampel variabel i v
i
= derajat kebebasan ni-1 S
i 2
= Ragam variabel i A. Hipotesis
H : Data homogen
H
1
: Data tidak homogen B. Kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
Jika B
hitung
B
tabel
maka tolak H data tidak homogen, terjadi
heteroskedastisitas. Jika B
hitung
B
tabel
maka data tolak H
1
data adalah homogen, tidak terjadi heteroskedastisitas.
V. KERAGAAN KARET ALAM
5.1. Kondisi Karet Dunia
Kondisi karet alam dunia mengalami kecenderungan yang semakin meningkat bila dilihat baik dari sisi penawaran maupun dari sisi permintaan. Akan
tetapi, kecenderungan peningkatan pemintaan karet alam dunia lebih besar bila dibandingkan dengan kecenderungan peningkatan penawaran karet alam dunia.
Adanya perbedaan selisih antara produksi dan konsumsi karet alam dunia itu menandakan bahwa permintaan karet alam dunia semakin meningkat dari tahun
ke tahun. Konsumsi karet alam yang semakin meningkat setiap tahunnya disebabkan karena semakin berkembangnya industri otomotif. Jumlah produksi
karet alam dunia yang lebih kecil dibandingkan dengan jumlah konsumsi atau permintaan karet alam dunia salah satunya disebabkan oleh rendahnya
produktivitas perkebunan karet alam di beberapa negara produsen karet alam dunia.
Gambar 4. Produksi dan Konsumsi Karet Alam Dunia, Tahun 2000-2009
Sumber: International Rubber Study Group IRSG, 2010 Diolah
