35
Efisiensi ekonomi pada pasar persaingan sempurna diilustrasikan ke dalam dua tahap. Pertama, menunjukkan suatu bukti mengapa perusahaan ingin
keinginan meminimalkan biaya akan membuat mereka menggunakan bauran masukan yang efisien. Artinya, kita menunjukkan bahwa perusahaan akan
berproduksi secara efisien pada kurva batas kemungkinan produksi. Kedua, alasan mengapa pasar persaingan sempurna akan menghasilkan kombinasi akhir yang
sesuai atas barang-barang yang diproduksi Nicholson, 1995b.
2.2.6 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi adalah suatu analisis yang bertujuan untuk menunjukkan hubungan matematis antara variabel respons dengan variabel penjelas. Secara
umum, model regresi dengan p buah variabel penjelas adalah sebagai berikut : y =
β
o
+ β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ ... + β
p
X
p
+ ε Keterangan :
y = variabel respons tak bebasdependen yang bersifat acak
X
1
,...,X
p
= variabel penjelas bebasindependen yang bersifat tetap β
o
, ... , β
p
= parameter koefisien regresi ε
= veriabel random error variabel pengganggu Perkiraan parameter regresi dilakukan dengan menggunakan n pasangan
X
1i
,X
2i
,...,X
p,
Y
i
melalui metode kuadrat terkecil dengan meminimalkan jumlah kuadrat simpanganΣ ε
i 2
. Pengujian parameter regresi linear terdapat du pengujian yang harus dilakukan untuk mengetahui signifikansi dari variabel bebas yaitu
pengujian secara serentak dan pengujian secara individu. Kedua pengujian tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Pengujian secara serentak, merupakan metode pengujian dengan menguji koefisien regresi secara serentak dengan menggunakan ANOVA, untuk
mengetahui apakah keserempakan tersebut mempunyai pengaruh yang significan terhadap model.
2. Pengujian Individu, pengujian secara individu digunakan untuk menguji apakah nilai koefisien regresi mempunyai pengaruh yang signifikan Setiawan
dan Kusrini, 2010.
36
Menurut Santoso 2010 dalam regresi berganda terdapat lima asumsi klasik yang harus dipenuhi. Berikut adalah lima asumsi dalam permodelan regresi :
1 Normalitas, yakn nilai Y variabel dependen seharusnya didistribusikan secara normal terhadap nilai X variabel independen.
2 Linearitas, yakni adanya hubungan yang bersifat linear antara variabel dependen dengan sekelompok variabel independen.
3 Homokedastisitas, yakni variasi disekitar garis regresi seharusnya konstan untuk setiap nilai X.
4 Multikolinearitas, yakni antara variabel X independen tidak boleh saling berkorelasi secara kuat dengan signifikan. Asmara dan Pradana 2011
mengatakan bahwa Multikolinearitas dapat dideteksi dengan melihat serius atau tidaknya hubunan antar variabel independen x. Multikolinearitas dapat
dilihat dari nilai VIF Variance Inflation Factor pada masing-masing variabel bebasnya lebih dari 10.
2.2.7 Analisis Regresi Linear Frontier
