tidak berpengaruh nyata secara parsial terhadap pengalihan fungsi lahan padi sawah.
e. Pertumbuhan Kepadatan Penduduk X
5
Untuk variabel pertumbuhan kepadatan penduduk, nilai Thitung -0.648 lebih kecil dibandingkan dengan nilai Ttabel 4,303 pada taraf kepercayaan α =
0,05. Hal ini sesuai dengan hipotesis awal yang menunjukkan bahwa variabel pertumbuhan kepadatan penduduk tidak berpengaruh nyata secara parsial
terhadap pengalihan fungsi lahan padi sawah.
5.4.3 Uji Asumsi Klasik
1. Multikolinearitas
Ada tidaknya multikolinearitas dapat diketahui dengan melihat nilai Tolerance dan VIF dari masing-masing variabel seperti terlihat pada tabel berikut:
Tabel 5.7 Output Collinearity Statistics
Variabel Tolerance
VIF
Panjang Sarana Transportasi 0,319
3,135 Lahan Industri
0,174 5,761
Lahan Pemukiman 0,132
7,568 Lahan Perkebunan
0,122 8,190
Kepadatan Penduduk 0,166
6,016 Sumber : Lampiran 4
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai Tolerance masing-masing variabel lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10. Sehingga dapat disimpulkan
bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas di dalam model regresi tersebut. 2.
Normalitas Pengujian normalitas dilakukan dengan menggunakan uji one-sample
Kolmogorov-Smirnov yang terdapat pada lampiran 20.
Universitas Sumatera Utara
Dari output diperoleh nilai Asymp. Sig. 2-tailed panjang sarana transportasi 0,308, lahan industri 0,366, lahan pemukiman 0,540, lahan perkebunan
0,174, dan kepadatan penduduk 0,600 lebih besar dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa residual dalam model regresi tersebut sudah terdistribusi atau
menyebar secara normal.
Untuk lebih meyakinkan bahwa residual terdistribusi secara normal, dapat dilihat dari scatter plot berikut:
Gambar 5.2 Scatter Plot Uji Normalitas
Menurut Priyatno 2009, uji normalitas dengan plot memiliki kriteria: -
Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
- Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah diagonal,
maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
Dari gambar plot di atas terlihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka data terdistribusi dengan
normal dan model regresi telah memenuhi asumsi normalitas. 3.
Heteroskedastisitas Untuk mengetahui ada tidaknya heterokedastisitas dalam model regresi, dapat
dilihat pola titik-titik pada scatter plot dari output regresi dan disajikan sebagai berikut:
Gambar 5.3 Scatter Plot Uji Heterokedastisitas
Dari scatter plot di atas dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar dengan pola yang tidak jelas di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y. Maka pada model regresi
tersebut tidak terjadi masalah heterokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
