63
D. Pengujian Asumsi Klasik
1. Uji Multikolinieritas
Pengujian asumsi klasik bertujuan untuk menguji apakah persamaan regresi itu sudah baik atau belum. Salah satu alat ujinya adalah uji
multikolinieritas yang menguji apakah dari model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas. Dengan cara mengetahui nilai Variance
Inflation Factor VIF tidak lebih dari 10 maka dapat dikatakan terbebas dari multikolinier.
model collinearity statistics
tolerance VIF
pengelolaan lingkungan konservasi X1
0,521 1,918
SDM pengelola konservasi X2 0,521
1,918
Dari tabel diatas dengan menggunakan alpha tolerance =10 maka VIF=10. Dari hasil diatas dapat kita simpulkan bahwa VIF pengelolaan
lingkungan konservasi X1 adalah 1,918 dan untuk SDM pengelolaan konservasi X2 sebesar 1,918 maka VIF keduanya kurang dari 10.
Sehingga dapat
disimpulkan antara
variabel bebas
tidak terjadi
multikolinier, regresi dianggap sah. 2.
Uji Heterokedastisitas Pengujian asumsi klasik lain adalah uji heterokedastisitas, alat ini
digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dan residual dari suatu pengamatan ke pengamatan
lain. Menggunakan
pola gambar
scatterplot yang
memperlihatkan penyebaran titik-titik secara acak baik diatas maupun dibawah angka 0 pada
64 sumbu Y. Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak terjadi heterokedastitas
pada model regresi.
3. Uji Asumsi Normalitas
Bertujuan untuk menguji apakah variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal. Uji asumsi normalitas dapat dibaca melalu
grafik gambar dibawah ini. Dikatakan memenuhi normalitas apabila data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal dan
jika menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah diagonal maka regresi dikatakan tidak memenuhi asumsi normalitas.
65
E. Analisis Regresi Linier Berganda
Metode regresi linier berganda digunakan untuk menguji hipotesis bahwa pengelolaan
lingkungan konservasi
dan SDM
pengelola konservasi
berpengaruh terhadap kesejahteraan masyarakat di kawasan konservasi tersebut. Dari penyataan diatas diperoleh hasil dari analisis regresi linier
berganda sebagai berikut :
variabel koefisie
n regresi koefisien
beta t hitung
konstanta 25,275
9,575 pengelolaan lingkungan konservasi X1
-0,272 -0,419
-2,894 SDM pengelola konservasi X2
0,504 0,500
3,450 standar error
1,784 adjusted R square
0,114 R square
0,136 multiple R
0,368 F hitung
6,199 signifikan F
0,003
66 1.
Uji F Uji statistik uji F digunakan untuk menguji pengaruh secara simultan
variabel pengelolaan lingkungan
konservasi X1, SDM
pengelola konservasi X2 terhadap kesejahteraan masyarakat di sekitar konservasi
Y.
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. 1 Regression
39.463 2
19.731 6.199
.003
a
Residual 251.476
79 3.183
Total 290.939
81 a. Predictors: Constant, X2, X1
b. Dependent Variable: Y
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa pada tabel nilai F sebesar 6,199 dengan signifikansi sebesar 0,003 yang artinya dari 0,05 sehingga model
regresi ini layak digunakan untuk memprediksi kesejahteraan masyarakat sekitar konservasi. Dengan menggunakan Ms excel F tabel dapat ditemukan
dengan cara mengetikkan pada cell kosong lalu masukkan fungsi = FINVprobability;deg_freedom1;deg_freedom2 lalu
enter maka akan
diperoleh angka 3,112. Setelah F tabel ditemukan bandingkan dengan F hitung. Jika
F hitung ≤ F tabel maka H0 diterima sedangkan jika F hitung F tabel maka H0 ditolak.
67 2.
Uji t Uji t digunakan untuk menguji pengaruh secara parsial dari masing-
masing variabel
independen terhadap
variabel dependen
dengan menggunakan alpha 5. Dengan menggunakan Ms excel t tabel dapat
ditemukan dengan cara mengetikkan pada cell kosong lalu masukkan fungsi = TINV probability;deg_freedom lalu enter maka akan diperoleh angka
1,99 Setelah t tabel ditemukan bandingkan dengan t hitung.
a. Nilai t hitung ≥ nilai t tabel pada α = 0,05, atau t hitung pada p-value ≤
0,05, maka H ditolak, H
1
diterima. b. Nilai t hitung nilai t tabel pada
α = 0,05, atau t hitung pada p-value 0,05, maka H
diterima, H
1
ditolak.
Dari tabel dan data tersebut dapat diperoleh persamaan sebagai berikut :
Y = 25,275 - 0,272X
1
+ 0,504X
2
+ e
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1Constant
25.275 2.640
9.575 .000
X1 -.272
.094 -.419
-2.894 .005
.521 1.918
X2 .504
.146 .500
3.450 .001
.521 1.918
a. Dependent Variable: Y
68 1.
Variabel X1 pengelolaan lingkungan konservasi Dari hasil analisis regresi linier berganda menunjukkan bahwa X1
secara parsial tidak signifikan berpengaruh pada kesejahteraan masyarakat dikawasan konservasi. Hal tersebut ditunjukkan dari besarnya t hitung t
tabel yaitu -2,894 1,99. Untuk pengaruh dari variabel X1 yang ditunjukkan dengan koefisien b
1
sebesar -0,272 yang artinya setiap penambahan 1 poin pada variabel ini akan menurunkan nilai Y sebesar 0,272 dengan anggapan
variabel lain tetap.
2. Variabel X2 SDM pengelola konservasi
Sedangkan untuk variabel X2, hasil analisis regresi linier berganda menunjukkan bahwa X2 memiliki pengaruh terhadap Y yang ditunjukkan
dengan besarnya t hitung dari t tabel yaitu 3,450 1,99. Pengaruh variabel X2 yang ditunjukkan dengan koefisien b
2
sebesar 0,504 yang artinya setiap penambahan 1 poin pada variabel ini meningkatkan nilai Y sebesar 0,504
dengan anggapan variabel lain tetap.
F. Pembahasan
Kategori