4. GROWTH menggambarkan besarnya permintaan produk pakan yang
merupakan pertumbuhan nilai produksi pada industri pakan ternak di Indonesia.
3.3 Uji Statistika dan Ekonometrika
Dari hasil regresi yang didapatkan kemudian dilakukan pengujian-pengujian agar suatu model dapat dikatakan baik. Pengujian tersebut yaitu uji statistik
terhadap model penduga melalui uji F dan pengujian untuk parameter-parameter regresi melalui uji t serta melihat berapa persen variabel bebas dapat dijelaskan
oleh variable-variabel terikatnya melalui koefisien determinasi adjective-R
2
. Uji
ekonometrika yang dilakukan antara lain uji autokorelasi, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas.
a. Uji Adjusted R-Squared Adjusted-R
2
Uji Goodness of fit Uji ini mengukur tingkat keberhasilan model regresi yang digunakan dalam
memprediksi nilai variable terikat. Nilai R
2
memiliki dua sifat yaitu memiliki besaran positif dan besarannya adalah 0
≤ R
2
≤ 1. Jika R
2
sebesar nol maka hal ini menunjukkan bahwa tidak ada hubungan antar variabel terikat dengan
variabel bebas sedangkan jika R
2
sebesar satu maka terdapat kecocokan yang sempurna antara variabel terikat dengan variabel bebas. Adjusted-R
2
adalah nilai R
2
yang telah disesuaikan, nilai ini relatif kecil dari R
2
. Untuk regresi dengan lebih dari dua variabel bebas digunakan Adjusted-R
2
sebagai koefisien determinasi.
b. Uji F
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah model penduga yang diajukan sudah layak untuk menduga parameter yang ada dalam fungsi.
Dengan kata lain, uji tersebut dapat digunakan untuk mengetahui bagaimanakah pengaruh peubah bebas terhadap peubah tidak bebas secara
bersamaan. Berdasarkan metode OLS dengan menggunakan software SPSS 13.0, dapat
dilihat nilai probabilitas dari F statistiknya. Jika nilai probabilitas F-statistik lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan, maka secara keseluruhan variabel
bebas mempengaruhi variabel terikat PCM artinya minimal ada satu minimal ada satu variabel bebas yang berpengaruh terhadap PCM.
c. Uji t
Pengujian ini digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh dari variabel independen secara individu, yaitu apakah masing-masing variabel
bebas berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel tidak bebas. Berdasarkan metode OLS, dapat dilihat nilai probabilitas t-statistik pada masing-masing
variabel bebas. Jika nilai probabilitasnya lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan, maka dapat disimpulkan bahwa variabel bebas berpengaruh nyata
terhadap variabel terikatnya. Kesesuaian model dengan kriteria ekonomi dapat dilihat dari tanda
parameter dugaan. Tanda positif pada koefisien variabel bebas independen menunjukkan bahwa perubahan variabel bebas berpengaruh positif terhadap
variabel dependen. Tanda negatif pada koefisien variabel bebas menunjukkan
pengaruh negatif antara variabel independen terhadap variabel dependennya. Adanya perbedaan hasil dan hipotesis dapat diterima jika dapat dijelaskan dan
didukung dengan alasan yang sesuai dengan teori dan kondisi sosial yang terjadi
d. Uji Auotokorelasi
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 diantara disturbance term. Pada program SPSS, uji autokorelasi dilakukan dengan pengujian Durbin-
Watson DW sebagai berikut:
Nilai Dw Hasil
4-dl DW 4 Tolak H
0,
korelasi serial negatif 4-dl DW 4-dl
Hasil tidak dapat ditentukan 2 DW 4-du
Terima H , tidak ada korelasi serial
du DW 2 Terima H
, tidak ada korelasi serial dl DW du
Hasil tidak dapat ditentukan 0 DW dl
Tolak H , korelasi serial positif
e. Uji Heteroskedastisitas
Suatu fungsi dikatakan baik apabila memenuhi asumsi homoskedastisitas tidak terjadi heteroskedastisitas atau memiliki ragam error yang sama. Gejala
adanya heteroskedastisitas dapat ditunjukkan oleh nilai p α 0,10. Yang
dimaksud asumsi heteroskedastisitas adalah : H
0:
Terjadi homoskedastisitas H
1:
Terjadi heteroskedastisitas Dikatakan bahwa heteroskedastisitas menyebabkan penafsiran koefisien
regresi menjadi tidak efisien.
f. Uji Multikoleniaritas
Asumsi lainnya yang harus dipenuhi adalah tidak terdapat gejala multikolinearitas di dalam suatu model regresi, yaitu adanya korelasi yang kuat
pada sesama variabel bebas eksogen. Uji multikolinearitas dalam SPSS dinamakan uji kolinearitas, yaitu untuk melihat apakah terjadi korelasi yang
kuat antara variabel-variabel independennya. Cara pengujiannya adalah: • Nilai korelasi dua variabel independen tersebut mendekati satu.
• Nilai korelasi parsial akan mendekati nol Apabila terjadi kolinearitas maka variabel yang dimasukan dalam
persamaan linear hanya variabel independen yang memiliki korelasi partial yang tinggi. Selain itu dapat pula dengan melihat nilai Variance Inflation
Factor VIF dalam tabel coefficients. Apabila nilai VIF 5 maka tidak
terdapat gejala multikolinearitas. g.
Uji Normalitas Dilakukan jika sampel yang digunakan kurang dari 30, karena jika sampel
kurang dari 30 maka error term akan terdistribusi secara normal. Hipotesis: H
: error term terdistribusi normal H
1
: error term tidak terdistribusi normal Dengan SPSS 13.0 uji ini menghasilkan tabel One-sample Kolmogorov-
Smirnov test yang di dalamnya terdapat nilai Asymp Sig 2-tailed. Apabila
nilainya kurang dari setengah alpha maka H ditolak yang berarti model
distribusi normal tidak sesuai.
IV. GAMBARAN UMUM INDUSTRI PAKAN TERNAK INDONESIA
