karakteristiknya tanaman kacang tanah mampu memperbaiki struktur tanah dan biasanya kacang tanah digunakan para petani untuk menambah unsur hara dalam
tanah setelah panen tebang tebu, sebelum musim tanam selanjutnya. Hasil regresi faktor rata-rata curah hujan nasional menunjukan bahwa
besarnya curah hujan di Indonesia dapat menyebabkan meningkatnya luas lahan tanam tebu. Hal ini terlihat dari koefisien variabel curah hujan yang bertanda
positif bernilai 0,014. Akan tetapi, jika dilihat dari nilai probabilitinya, ternyata curah hujan tidak berbeda nyata dengan peningkatan luas lahan areal tebu, artinya
tingkat rata-rata curah hujan di Indonesia tidak mempengaruhi penambahan jumlah areal tanam tebu.
Luas areal periode sebelumnya, signifikan pada taraf nyata 1 persen. Variabel bebas tersebut mempunyai koefisien yang positif, artinya luas areal yang
terjadi sekarang merupakan keberlanjutan pengembangan luas areal periode tahun sebelumnya.
4.2. Hasil Estimasi Persamaan Respon Produktivitas Tebu Indonesia
4.2.1. Uji Ekonometrika
Hasil dari regresi persamaan respon produktivitas tebu Indonesia menunjukan bahwa tanda koefisien varibel bebas dalam model estimasi sesuai
dengan dugaan yang dituliskan pada hipotesis penelitian. Hasil pendugaan respon produktivitas tanaman tebu Indonesia diperlihatkan pada Tabel. 4.2.
Berdasarkan Tabel 4.2. dapat diketahui bahwa variasi dari variabel tak bebas produktivitas dapat dijelaskan secara linier oleh varibel-variabel bebas
dalam model sebesar 59,0 persen dan sisanya sebesar 41,0 persen dijelaskan oleh faktor-faktor di luar model. Hal ini terlihat dari nilai koefisien determinasi yang
ditunjukan oleh nilai R-squared sebesar 0,590. Tabel. 4.2. Hasil Regresi Respon Produktivitas Tebu di Indonesia
Variabel Bebas Variabel Tak bebas:
Produktivitas Koefisien
Stand ar
Eror Prob.
Koefisien 2,981
1,756 0,099 Harga Gula
0,270 0,170 0,122
Harga Pupuk Urea 0,147
0,106 0,176 Harga Pestisida
-0,486 0,178 0,010
Upah Buruh 0,096
0,090 0,293 Curah hujan
-0,146 0,176 0,414
Produktivitas Periode Sebelumnya 0,296
0,154 0,063 F-statistic
7,224 R
2
0,590 ProbF-statistic
0,000 DW 1,895
Autokorelasi Tidak Ada
Multikolineritas Tidak Ada
Heterokedastisitas Tidak Ada
Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2009. Catatan : signifikan pada taraf nyata 1
signifikan pada taraf nyata 5 signifikan pada taraf nyata 15
Dengan menggunakan Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test, didapatkan nilai probability chi-square sebesar 0,183 Lampiran 7.. Hal ini
berarti dengan hipotesis yang diberikan, model yang digunakan tidak mengandung serial korelasi atau yang biasa disebut autocorrelations. Untuk menguji
pelanggaran asumsi multikolinoieritas, maka dibuat matriks korelasi. Dengan menggunakan rules of thumbs maka dapat disimpulkan bahwa model yang
terbentuk tidak mengalami multikolinearitas Lampiran 10.. Selanjutnya untuk menguji pelanggaran asumsi heteroskedastisitas maka dilakukan White
Heteroskedasticity Test dan dihasilkan nilai probability chi-square sebesar 0,357
Lampiran 8. yang menunjukan bahwa dari hipotesis yang diberikan maka model terhindar dari masalah heteroskedastisitas. Pengujian normalitas dilakukan dengan
melihat nilai Jarque-Bera. Hasil yang didapatkan menunjukan bahwa model yang terbentuk tidak melanggar asumsi normalitas Lampiran 9..
Besarnya nilai probabilitas F-statistik ProbF-statistic adalah 0,000. Hasil regresi menunjukan bahwa dengan melakukan uji F maka dapat disimpulkan
bahwa variabel-variabel bebas dalam model estimasi mampu untuk menjelaskan pengaruhnya terhadap variabel tak bebas dalam model. Hal ini ditunjukan dengan
besarnya nilai ProbF-statistic yang lebih kecil daripada taraf nyata yang digunakan yaitu sebesar 15 persen
α = 15, sehingga dapat dikatakan bahwa persamaan atau model estimasi di atas dapat mendukung keabsahan model yang
digunakan karena tidak melanggar asumsi-asumsi dalam OLS.
4.2.2. Uji Statistik dan Dasar Teoritis Respon Produktivitas
