70
4.2 Hasil Penelitian
4.2.1 Hasil Pemilihan Model
Mengingat pentingnya spesifikasi model untuk menentukan bentuk fungsi suatu model empirik dinyatakan dalam bentuk linier ataukah nonlinier dalam suatu
penelitian, maka dalam penelitian ini juga akan dilakukan uji tersebut. Dalam penelitian kali ini, peneliti akan menggunakan uji MWD MacKinnon, White and Davidson.
Hasil uji MWD dapat dilihat pada tabel 4.15 berikut ini. =
+ +
+ +
.......................... 4.1 =
+ +
+ +
+ .....................4.2
Tabel 4.15 Hasil Uji MWD Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Batik
di Kelurahan Kauman Kota Pekalongan
Sumber: Data primer diolah, 2012 Keterangan :
Signifikan pada level 5 … nilai t-statisitk
Independen Fungsi Linier
C 86877
3,09 MODAL
0,7171 4,79
TK 22166
1,06 BB
0,3916 2,73
Z
1
-19374 -0,66
Independen Fungsi Log-Linier
C 0,4173
0,20 LMODAL
0,7501 3,03
LTK 0,0273
0,22 LBB
0,2450 1,49
Z
2
2,4609 2,10
71
Berdasarkan persamaan fungsi linier atau persamaan 4.1 di atas maka dibangun suatu hipotesis seperti berikut ini :
Ho : = 0
Ha : ≠ 0
Bila berbeda dengan nol secara statistik, maka hipotesis yang
menyatakan bentuk model linier adalah yang terbaik ditolak dan begitu pula sebaliknya. Hasil regresi pada tabel di atas menunjukkan bahwa koefisien
tidak signifikan secara statistik. Dengan demikian, bentuk model linier adalah yang
terbaik. Lebih lanjut lagi, berdasarkan persamaan log linier atau persamaan 4.2 di
atas maka dibangun suatu hipotesis seperti berikut ini : Ho :
= 0 Ha :
≠ 0 Bila
berbeda dengan nol secara statistik, maka hipotesis yang menyatakan bentuk model log-linier adalah yang terbaik ditolak dan begitu pula
sebaliknya. Jadi, kesimpulan yang dapat diambil dari tabel hasil uji MWD di atas adalah model linier untuk digunakan dalam mengestimasi faktor-faktor yang
mempengaruhi produksi batik karena dilihat dari nilai probabilitas Z
1
model linier yaitu 0,5132 5 tidak signifikan, sedangkan nilai probabilitas Z
2
model log linier yaitu 0,0566 5 signifikan. Selain itu nilai adjusted
model linier yaitu 0,951 lebih tinggi dibandingkan dengan nilai adjusted
model log linier yaitu 0,935.
72
4.2.2 Hasil Regresi Model Linier
Kategori