51.38 GAMBARAN UMUM KERAGAAN GULA DI INDONESIA

diperoleh pada persamaan luas areal perkebunan tebu rakyat, produktivitas gula hablur perkebunan besar swasta, permintaan gula rumahtangga, dan volume impor gula adalah sebesar 1.5848, 2.1362, 2.6493, dan 1.9906. Hasil nilai tersebut menunjukkan bahwa persamaan produktivitas gula hablur perkebunan besar swasta dan volume impor gula tidak mengalami masalah autocorrelation. Hasil nilai statistik DW persamaan luas areal perkebunan tebu rakyat dan permintaan gula rumahtangga menunjukkan bahwa masalah autocorrelation pada kedua persamaan tersebut tidak dapat disimpulkan Pindyck dan Rubinfeld, 1998. Nilai statistik Durbin-h yang diperoleh pada persamaan luas areal perkebunan tebu negara, luas areal perkebunan tebu swasta, produktivitas gula hablur perkebunan rakyat, harga riil gula impor, harga riil gula di tingkat pedagang besar, dan harga riil gula di tingkat petani adalah sebesar -3.3934, - 1.5138, 0.3398, 0.8131, 0.8904, dan -0.0932. Berdasarkan hasil tersebut dapat dinyatakan bahwa persamaan luas areal perkebunan tebu swasta, produktivitas gula hablur perkebunan rakyat, harga riil gula impor, harga riil gula di tingkat pedagang besar, dan harga riil gula di tingkat petani tidak mengalami masalah autocorrelation , sedangkan hasil nilai statistik Durbin-h persamaan luas areal perkebunan tebu negara menunjukkan bahwa terdapat masalah autocorrelation pada persamaan tersebut. Nilai statistik Durbin-h pada persamaan produktivitas gula hablur perkebunan besar negara, permintaan gula industri, dan harga riil gula di tingkat konsumen tidak dapat dideteksi karena syaratnya tidak terpenuhi. Syarat yang dimaksud adalah hasil kali banyaknya contoh pengamatan T dengan kuadrat dari stand ar error koefisien “lagged endogenous variable” var harus lebih kecil dari satu, sedangkan hasil yang diperoleh pada ketiga model tersebut adalah lebih besar dari satu. Hal ini mengindikasikan beberapa persamaan tidak dapat disimpulkan masalah autocorrelation. Pindyck dan Rubinfeld 1998 menjelaskan bahwa masalah autokorelasi hanya mengurangi efisiensi estimasi parameter dan tidak menimbulkan bias estimasi parameter regressi.

6.1.2. Hasi Uji Multicollinearity

Masalah multicollineariy dalam model diidentifikasi dengan melihat nilai VIF. Nilai VIF diperoleh dari hasil output regresi menggunakan SASETS. Sebagian besar variabel penjelas yang terdapat dalam masing-masing persamaan