33
Untuk mendeteksi adanya masalah heteroskedastisitas bisa dilakukan dengan uji Park. Metode deteksi heteroskedastisitas dengan uji Park mempunyai
tiga prosedur utama. Pertama, melakukan regresi terhadap model dengan metode OLS dan mendapatkan nilai residualnya. Kedua, melakukan regresi terhadap
residual kudrat dengan semua variabel bebas. Ketiga, melakukan uji t terhadap koefisien persamaan yang dihasilkan. Jika nilai t hitung lebih kecil dibandingkan
nilai t tabel atau probabilitas t lebih besar dari
=0,05 maka tidak ada masalah heteroskedastisitas. Sebaliknya, jika nilai t hitung lebih besar daripada nilai t tabel
atau probabilitas t kurang dari
=0,05 maka terdapat masalah heteroskedastisitas.
d. Uji Multikolinieritas
Asumsi terakhir yang harus dipenuhi dalam melakukan analisis regresi linier berganda adalah tidak adanya multikolinieritas atau hubungan linier diantara
variabel-variabel bebasnya Gujarati, 2004. Salah satu metode untuk mendeteksi adanya multikolinieritas dalam sebuah model adalah dengan menghitung
Variance Inflation Factor VIF dan Torelance TOL. Nilai VIF dan TOL bisa menunjukkan ada tidaknya multikolinieritas diantara variabel bebas. Tanda bahwa
tidak ada multikolinieritas adalah jika nilai VIF lebih kecil dari sepuluh dan nilai TOL mendekati satu.
3.2.4. Pengujian Parameter Model
Tahapan selanjutnya yang dilakukan setelah model fungsi produksi didapatkan adalah melakukan pengujian hipotesis secara statistik terhadap semua
parameter dalam model. Tujuannya adalah untuk menguji kelayakan model dan
34
menguji apakah koefisien yang diestimasi telah sesuai dengan teori atau hipotesis. Beberapa pengujian statistik yang dilakukan terhadap paremeter model adalah uji
koefisien determinasi R
2
, uji koefisien regresi parsial uji t dan uji koefisien regresi secara menyeluruh F-testuji F.
3.2.4.1.Uji Koefisien Determinasi R
2
Uji kesesuaian goodness of fit dilakukan dengan melihat nilai koefisien determinasi R
2
yang dihasilkan. Nilai R
2
menunjukkan seberapa besar variabel bebas secara bersama-sama mampu menjelaskan proporsi keragaman variabel
tidak bebasnya, atau berapa persen tingkat output dapat dijelaskan oleh faktor- faktor produksi yang digunakan Gujarati, 2004. Koefisien determinasi
merupakan nilai korelasi yang dikuadratkan, sehingga nilainya positif dan berkisar antara nol sampai satu.
Nilai R
2
yang semakin mendekati nol menyatakan hubungan antara variabel tidak bebas dan variabel bebas tidak kuat. Sebaliknya, Nilai R
2
yang mendekati satu memiliki arti hubungan antara variabel tidak bebas dan variabel
bebas sangat kuat atau dengan kata lain perubahan pada variabel tidak bebas lebih banyak dijelaskan oleh variabel dari dalam model.
3.2.4.2.Uji Koefisien Regresi Secara Menyeluruh Uji F
Tingkat kekuatan hubungan antara variabel tidak bebas dengan semua variabel bebas yang menjelaskan secara menyeluruh dalam sebuah persamaan
regresi dapat diketahui dengan menggunakan uji statistik F Gujarati, 2004. Prosedur pengujian dengan uji F adalah sebagai berikut:
35
1. Menyusun hipotesis H
: =
1
= …=
k
= 0 atau tidak ada pengaruh dari variabel bebas X
i
terhadap variabel tidak bebas Y. H
1
: minimal ada satu
i
artinya minimal ada satu variabel bebas X
i
yang memengaruhi Y i=1,2,3,…,k.
2. Mencari nilai F hitung 3. Pengambilan keputusan untuk menerima atau menolak H
adalah dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel atau dengan melihat nilai
signifikansi probabilitas dalam output hasil pengolahan. Kriteria pengujian dan pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
a. Jika F
obs
F
tabel ;k-1,n-k
atau probabilitas F kurang dari =0,05 maka H
ditolak dan H
1
diterima. Artinya secara bersama-sama variabel-variabel bebas mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel tidak
bebas. b. Jika F
obs
F
tabel ;k-1,n-k
atau probabilitas F lebih dari =0,05 maka H
diterima dan H
1
ditolak. Artinya varibel bebas secara bersama-sama tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel tidak bebas.
3.2.4.3.Uji Koefisien Regresi Parsial Uji t
Uji koefisien regresi secara parsial uji t digunakan untuk menguji tingkat signifikansi masing-masing koefisien variabel bebas secara individu terhadap
variabel tidak bebas Gujarati, 2004. Beberapa langkah dalam pengujian koefisien regresi secara parsial uji t adalah sebagai berikut:
1. Menyusun hipotesis untuk masing-masing koefisien regresi
36
H :
i
= 0, artinya tidak ada pengaruh variabel bebas X
i
terhadap variabel tidak bebas Y.
H
1
:
i
≠ 0, artinya ada pengaruh variabel bebas X
i
terhadap variabel tidak bebas Y, i = 0,1,2, ... k
2. Mencari nilai t hitung untuk masing-masing koefisien regresi dan mencari nilai t tabel.
3. Membandingkan nilai t hitung dengan t tabel atau dengan melihat nilai signifikansi probabilitas untuk membuat keputusan menolak atau menerima
H . Alternatif keputusannya adalah:
a. jika
obs
t t
; 2
k n
atau probabilitas t kurang dari =0,05, maka H
ditolak atau H
1
diterima. H ditolak berarti bahwa variabel bebas ke-i
berpengaruh secara signifikan terhadap variabel tidak bebas yang diteliti. b. Jika nilai
obs
t t
; 2
k n
atau probabilitas t lebih dari =0,05, maka H
diterima atau H
1
ditolak. H diterima berarti bahwa variabel bebas ke-i
tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel tidak bebas yang diteliti.
Berdasarkan hasil pengujian secara parsial dengan uji-t, dapat diketahui variabel bebas yang berpengaruh secara signifikan maupun yang tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap model estimasi.
BAB IV
GAMBARAN UMUM
4.1. Gambaran Umum Karakter Demografi Petani Kedelai
