Uji Koefisien Determinasi R-Squared Uji F Uji t

49

4.5.1. Kriteria Ekonomi

Pengujian ekonomi dilakukan untuk melihat apakah tanda dan besaran koefisien dugaan yang diperoleh sesuai dengan karakteristik ekonomi. Koefisien dalam model ekonomi adalah konstan dari teori ekonomi: elastisitas, nilai marginal, multiply, dll. Teori ekonomi mendefinisikan tanda dan nilai dari koefisien tersebut secara umum penting dalam hubungan teori ekonomi. Jika hasil dari parameter tidak sesuai dengan teori ekonomi harus ditolak kecuali ada alasan yang kuat kenapa teori ekonomi tidak berlaku pada model tersebut. Namun pada kebanyakan kasus yang salah disebabkan karena kurangnya data empiris. Selain itu sampel yang diambil tidak representatif pada kondisi ekonomi secara keseluruhan, kurangnya jumlah sampel, atau pelanggaran beberapa asumsi dari metode tersebut. Intinya, jika kriteria teori yang priori tersebut tidak terpenuhi maka model akan ditolak Koutsoyiannis, 1977.

4.5.2. Kriteria Statistik

Pengujian statistik yang diperlukan dalam penelitian ini terdiri dari tiga pengujian. Pengujian ini meliputi uji koefisien determinasi R-Squared, uji F, dan uji t.

4.5.2.1. Uji Koefisien Determinasi R-Squared

Nilai R-squared mencerminkan seberapa besar keragaman dari variabel dependen yang dapat diterangkan oleh variabel independen. Nilai R-squared memiliki dua sifat yang memiliki besaran yang positif dan besarannya adalah 0 R- squared 1. Jika R-squared bernilai nol maka artinya keragaman dari variabel dependen tidak dapat diterangkan oleh variabel independennya. Sebaliknya, jika nilai R-squared bernilai satu maka keragaman dari variabel dependen secara keseluruhan 50 dapat diterangkan oleh variabel independennya secara sempurna Gujarati, 2002. Koefisien determinasi R-Squared dari model yang digunakan adalah rasio dari jumlah kuadrat regresi dan total jumlah kuadrat seperti yang terlihat berikut ini: R = R = = 1 - Keterangan: JKR = Jumlah kuadrat regresi JKT = Jumlah kuadrat total JKG = Jumlah kuadrat galat Salah satu masalah jika menggunakan ukuran R 2 untuk menilai baik buruknya suatu model adalah mendapatkan nilai yang terus naik seiring dengan penambahan variabel bebas ke dalam model. Adjusted R-Squared secara umum memberikan finalty atau hukuman terhadap penambahan variabel bebas yang tidak mampu menambah daya prediksi suatu model. Nilai R 2 Adj tidak akan pernah melebihi nilai R 2 bahkan bisa turun jika ditambahkan variabel bebas yang tidak perlu. Adjusted R- Squared dapat bernilai negatif jika model memiliki kecocokan rendah goodness of fit. Nilai R 2 Adj dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut: Ř 2 = 1 - ∑ ∑ ² 51

4.5.2.2. Uji F

Pengujian variabel secara keseluruhan, dimaksudkan untuk melihat pengaruh bersama-sama antar variabel dependen dengan variabel independen secara keseluruhan Gujarati, 2002. Hipotesa yang digunakan adalah sebagai berikut: H : β 1 = β 2 = β 3 = β 4 = β 5 = β 6 = β i = 0 H : minimal ada satu variabel β i ≠ 0 Uji statistik yang digunakan: F = Keterangan: JKR = Jumlah kuadrat regresi JKG = Jumlah kuadrat galat k = Jumlah variabel terhadap intersep n = Jumlah pengamatansampel Kaidah pengujian: Jika F hit F tabel maka tolak H Jika F hit F tabel maka terima H Jika hasil pengujian menolak H , maka paling tidak ada satu atau seluruh variabel independen yang berpengaruh terhadap variabel dependennya atau signifikan secara statistik. Atau dengan kata lain model tepat untuk meramalkan pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen. Sebaliknya, jika hasil pengujian menerima H , maka tidak ada variabel independen yang mempengaruhi konversi lahan sawah dan model tidak tepat untuk meramalkan pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependennya Gujarati, 2002.

4.5.2.3. Uji t

52 Pengujian ini digunakan untuk menghitung koefisien regresi masing-masing variabel independen sehingga dapat diketahui pengaruh variabel independen tersebut terhadap variabel dependennya Gujarati, 2002. Hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini adalah: H : β i = 0 H : β i atau β i Uji statistik yang digunakan: t = β Keterangan: β i = Koefisien regresi suatu variabel bebas Se = Standar eror Kaidah pengujian: Jika t hit t tabel maka tolak H Jika t hit t tabel maka terima H Jika hasil pengujian menolak H maka variabel yang diuji secara nyata berpengaruh terhadap variabel dependen atau signifikan secara statistik. Namun, sebaliknya jika hasil pengujian menerima H maka variabel yang diuji tidak memiliki pengaruh nyata terhadap variabel dependen Gujarati, 2002.

4.5.3. Kriteria Ekonometrika