budidaya KJA pembesaran ikan mas dan nila di Desa Bobojong merupakan hasil dari total penerimaan produksi ikan mas dan nila dikurangi dengan total
keseluruhan biaya baik tunai maupun non tunai. Pendapatan atas biaya tunai diperoleh dari hasil produksi ikan mas dan nila dikurangi dengan seluruh biaya
yang bersifat tunai baik tetap maupun variabel. Hal ini karena penggunaan biaya yang dikeluarkan oleh petani secara bersama-sama untuk menghasilkan dua
komoditas hasil produksi yaitu ikan mas dan nila untuk satu unit KJA dalam satu tahun.
4.4.2 Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Petani
Budidaya
Model pendugaan fungsi pendapatan dengan regresi linear berganda adalah sebagai berikut:
Pendapatan = b + b
1
JPIM +b
2
JPIN +b
3
BBM +b
4
HBN +b
5
HPM +b
6
TK + keterangan:
Pendapatan = pendapatan petani budidaya KJA ganda rupiahunittahun
b = intersep
b
1
...b
7
= koefisien atau nilai penduga JPIM
= jumlah produksi ikan mas kgunittahun JPIN
= jumlah produksi ikan nila kgunittahun BBM
= biaya benih ikan mas rupiahunittahun HBN
= harga benih ikan nila rupiahkg HPM
= harga pakan ikan mas rupiahkg TK
= tenaga kerja HOK = galat atau error
Fungsi pendapatan ini digunakan untuk mengetahui variabel-variabel yang berpengaruh terhadap pendapatan petani budidaya. Pendapatan diperoleh dari
hasil pengurangan penerimaan dengan biaya. Fungsi pendapatan ini dinyatakan dalam satuan waktu satu tahun dan dihitung dengan menggunakan data satu unit
KJA. Satuan untuk tenaga kerja adalah HOK yaitu Hari Orang Kerja. Tenaga kerja yang digunakan pada usaha budidaya ini adalah pria. Harga benih ikan nila
dan harga pakan ikan mas dimasukkan ke dalam variabel karena perubahan harga pada input produksi yang digunakan akan mempengaruhi pendapatan petani
budidaya begitupula pada biaya benih ikan mas dan lama usaha. Setelah hasil regresi pada model diperoleh, maka selanjutnya dilakukan tahap pengujian
terhadap beberapa kriteria antara lain:
1. Kriteria Statistik
a. Uji R
2
Koefisien Determinasi
Menurut Gujarati 2007b, R
2
menyatakan persentase dari total variabel Y dependent yang dijelaskan oleh variabel X independent dalam model regresi
atau mengukur kecocokan dari suatu garis regresi. Nilai R
2
dapat dihitung dengan rumus :
keterangan: R
2
= Koefisien Determinasi JKR
= Jumlah Kuadrat Regresi JKT
= Jumlah Kuadrat Total
b. Uji F
Uji F dilakukan untuk mengetahui variabel-variabel independent secara keseluruhan dan bersama-sama mempengaruhi variabel dependent.
Hipotesis yang digunakan adalah : Ho : b
1
=b
2
=b
n
=0, variabel bebas independent serempak tidak berpangaruh nyata terhadap variabel terikat dependent
H1 : minimal terdapat satu b
1
≠ 0, variabel bebas independent serempak
berpangaruh nyata terhadap variabel terikat dependent Pengambilan keputusan yang dilakukan adalah:
Jika nilai signifikan pada uji F α, maka Ho dapat diterima artinya faktor pendapatan serempak tidak berpangaruh nyata terhadap pendapatan.
Jika nilai signifikan pada uji F α, maka tolak Ho artinya faktor pendapatan secara serempak berpangaruh nyata terhadap pendapatan Juanda 2009.
c. Uji Statistik T
Uji T dilakukan untuk mengetahui signifikansi pengaruh variabel independent secara individu terhadap variabel dependent dengan menganggap
variabel lain bersifat konstan. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut: Ho : bi = 0 maka variabel bebas independent tidak berpengaruh nyata pada
variabel terikat dependent H1 : bi ≠ 0 maka variabel bebas independent berpengaruh nyata dan positif pada
variabel terikat dependent. Pengambilan keputusan yang dilakukan adalah:
Jika nilai signifikan pada uji t α maka terima H Jika nilai signifikan pada uji t α maka tolak H
Juanda 2009.
2. Kriteria Ekonometrika
Pengujian ekonometrika yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari empat jenis pengujian yang harus terpenuhi. Uji tersebut antara lain:
a. Uji normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui data menyebar normal secara statistik. Uji ini dilakukan dengan menggunakan aplikasi SPSS 16 dengan
menentukan nilai Asymp.sig 2 tailed pada uji sampel Kolmogorov-Smirnov. Uji one sample Kolmogorov–Smirnov digunakan untuk mengetahui seberapa baik
sebuah sampel random data mendekati distribusi normal. Hipotesis yang digunakan adalah:
H : asymp sig = 0 data menyebar normal
H
1
: asymp sig ≠ 0 data tidak menyebar normal Keputusan yang diambil adalah:
Asymp.sig 2 tailed α maka terima H0 Asymp.sig 2 tailed α maka tolak H0
b. Uji multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui korelasi antara variabel- variabel independent pada model. Hasil dari uji multikolinearitas yang dilakukan
dapat dilihat dari nilai VIF yang diperoleh. Syarat terpenuhinya asumsi klasik
