b = Konstanta,
b 1…5
= Parameter dugaan LLPG
t
= Logaritma permintaan LPG oleh rumah tangga persen, LPLPG
t
= Logaritma harga LPG yang ditetapkan oleh pemerintah persen, LPM
t
= Logaritma harga minyak tanah persen LTL
t
= Logaritma tarif listrik persen LY
t
= Logaritma pendapatan per kapita persen LLPG
t-1
= Logaritma permintaan LPG tahun sebelumnya persen, D
= Dummy krisis nol sebelum dan satu sesudah krisis, e =
Error.
3.3. Pengujian Model A. Kriteria Statistik
Suatu model dikatakan baik dan sesuai dengan kriteria statistik dapat dilihat dari uji-F, uji-t dan ukuran kebaikan model R
2
.
Uji-F Uji-F digunakan untuk menguji bagaimanakah pengaruh seluruh variabel
bebas terhadap variabel tak bebasnya. Hipotesis: H
: b
1
= b
2
= ... = b
k
= 0 tidak ada variabel bebas yang mempengaruhi varibel tak bebas,
H
1
: ada b
k
≠ 0 minimal ada salah satu variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel tak bebas.
Jika probability F-statistic taraf nyata
α, maka tolak H dan simpulkan
minimal ada variabel independen yang mempengaruhi variabel dependennya. Jika
probability F-statistic taraf nyata α, maka terima H
dan simpulkan tidak ada variabel bebas yang mempengaruhi variabel tak bebas. Gujarati, 1999
Uji-t
Dipergunakan untuk menguji secara statistik apakah koefisien regresi dari masing-masing variabel bebas yang dipakai secara terpisah berpengaruh nyata
atau tidak terhadap variabel tidak bebas. Hipotesis: H
: b
k
= 0 variabel bebas k tidak mempengaruhi variabel tak bebas, H
1
: b
k
≠ 0 atau b
k
0 atau b
k
0 variabel bebas k mempengaruhi variabel tak bebas.
Wilayah kritis penolakan H adalah probability t-statistic taraf nyata,
dan simpulkan variabel bebas k berpengaruh secara signifikan terhadap variabel tak bebasnya. Jika probability t-statistic taraf nyata
α, maka terima H dan
simpulkan bahwa variabel bebas k tidak mempengaruhi variabel tak bebasnya secara signifikan.
B. Kriteria Ekonometrika
Agar dapat digunakan sebagai dasar analisis lebih lanjut, maka perlu juga diuji apakah memenuhi kriteria ekonometrika, dalam artian tidak terjadi
penyimpangan yang cukup serius dari asumsi-asumsi yang diperlukan dalam metode estimasi OLS supaya hasil estimasi tidak menyimpang. Analisis
ekonometrika dilakukan dengan melakukan uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas, uji multikolinieritas, dan uji normalitas.
Uji Autokorelasi
Salah satu Asumsi OLS ialah nilai µ error term antara satu persamaan bersifat bebas tidak tergantung pada nilai µ pengamatan lainnya. Hal ini
berimplikasi covarians µ dua pengamatan sama dengan nol. Jika asumsi ini tidak terpenuhi, maka dikatakan terjadi autokorelasi atau korelasi serial.
Autokorelasi adalah hubungan antara nilai suatu variabel dengan nilai sebelumnya, dapat dengan tenggang lag satu atau lebih. Koefisien autokorelasi
berkisar antara –1 dan +1, dimana 0 menunjukkan tidak ada korelasi. Suatu model
dikatakan baik apabila telah memenuhi asumsi tidak terdapat gejala autokorelasi. Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah hasil estimasi model tidak
mengandung korelasi serial di antara disturbance term. Pada program E-Views, uji autokorelasi dilakukan dengan melihat probability ObsR-squared pada uji
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Thomas, 2002. Hipotesis dalam uji ini
adalah: H :
ρ = 0, tidak terdapat autokorelasi H
1
: ρ ≠ 0, terdapat autokorelasi
Wilayah kritis penolakan H adalah Probability ObsR-squared
α sedangkan
wilayah penerimaan H adalah Probability ObsR-squared
α. Jika H ditolak maka terjadi autokorelasi positif atau negatif dalam model. Sebaliknya
jika H diterima maka tidak ada autokorelasi dalam model.
Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah varian dari gangguan atau variabel tak bebas
yang berubah sepanjang waktu atau varian yang tidak konstan. Salah satu asumsi dengan menggunakan OLS adalah terbebas dari masalah heteroskedastisitas atau
homoskedastisitas yakni varians dari error-term untuk setiap pengamatan sama untuk seluruh nilai variabel bebas Xi. Jika asumsi ini tidak terpenuhi dalam
suatu regresi tertentu, maka dapat dikatakan error-term mengalami masalah heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi heteroskedastisitas pada software E-views
dapat dilakukan dengan uji White Heteroscedasticity atau Autoregressive Conditional Heteroscedasticity ARCH test
. Hipotesis yang diuji adalah : H
: γ = 0, tidak terdapat heteroskedastisitas
H
1
: γ ≠ 0, terdapat heteroskedastisitas
Wilayah kritis penolakan H adalah Probability ObsR-squared
α, sedangkan wilayah penerimaan H
adalah Probability ObsR-squared α. Jika
H ditolak maka varians dari error term untuk setiap pengamatan berbeda untuk
seluruh variabel bebas, sebaliknya jika H diterima maka varians dari error term
untuk setiap pengamatan sama untuk seluruh variabel bebas.
Uji Multikolinieritas
Asumsi lainnya yang harus dipenuhi adalah tidak terdapat gejala multikolinieritas di dalam suatu model regresi, yaitu adanya korelasi yang kuat
pada sesama variabel bebas. Pengujian multikolinieritas dilakukan dengan melihat koefisien korelasi antar variabel bebas yang terdapat pada matriks korelasi. Jika
terdapat koefisien korelasi yang lebih besar dari 8
. maka terdapat gejala
multikolinieritas Gujarati, 1995. Namun, dalam metode regresi linier sederhana OLS hal ini bukanlah
suatu ketentuan yang mutlak. Menurut Koutsoyiannis A. 1977 , pengujian multikolinieritas dapat juga dilakukan dengan uji Klein. Uji Klein ini
menunjukkan bahwa jika koefisien korelasinya r
2
lebih kecil dari nilai R- squared
R
2
atau R
2
lebih besar dari r
2
, maka dapat juga disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas.
Uji Normalitas
Uji ini dilakukan untuk memeriksa apakah error term mendekati distribusi normal. Uji ini perlu dilakukan jika jumlah sample yang digunakan kurang dari 30
n 30. Hipotesis pengujiannya adalah : H
: α = 0, error term terdistribusi normal
H
1
: α ≠ 0, error term tidak terdistribusi normal.
Wilayah kritis penolakan H adalah Jarque-Bera J-B
χ
2 df-2
atau probabilitas p_value
α, sedangkan daerah penerimaan adalah Jarque-Bera J- B
χ
2 df-2
atau probabilitas p_value α. Jika H
ditolak maka disimpulkan error term
tidak terdisribusi normal, sedangkan jika H diterima maka
disimpulkan bahwa error term terdistribusi normal.
IV. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN LIQUID PETROLEUM GAS DI INDONESIA
