4.5 Pengujian Model
Pengujian model bertujuan untuk melihat nyata atau tidak pengaruh variabel yang dipilih terhadap variabel yang diteliti. Pengujian model dalam
persamaan regresi data panel dapat menggunakan uji statistik parsial Uji-t, uji signifikansi model Uji F, dan koefisien determinansi R
2
. A.
Uji T
Nilai t-hitung digunakan untuk menguji apakah koefisien regresi dari masing-masing peubah bebas Xi berpengaruh nyata terhadap peubah tak bebas
Y. Langkah-langkah pengujian signifikansi dengan statistik uji-t adalah sebagai berikut :
Hipotesis : H
: i = 0 H
1
: i ≠ 0 Statistik Uji t hitung :
; n-k- 1, tαβ
dimana : i
= nilai koefisien regresi dugaan S
= standar deviasi untuk bi α
= taraf nyata n
= jumlah pengamatan k
= jumlah variabel dependent dalam model konstanta i
= 1, β, γ, …, k Kriteria Uji :
Jika t- hit ≤ tαβ, maka terima H
, artinya variabel independent yang diuji pada persaman tersebut tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependent. Tetapi,
jika t- hit ≥ tαβ, maka tolak H
, artinya variabel yang diuji pada persaman tersebut berpengaruh nyata terhadap variabel dependent.
B. Uji F
Pengujian variabel-variabel dalam persamaan regresi
sederhana menggunakan uji F bertujuan untuk menguji signifikansi model secara
menyeluruh. Dengan demikian, apakah peubah bebas yang digunakan dalam persamaan data panel secara keseluruhan berpengaruh nyata atau tidak terhadap
peubah tak bebas Y. Langkah-langkah pengujian uji F adalah sebagai berikut :
Hipotesis : H
:
1
=
2
=
k
= 0 H
1
: minimal ada satu nilai i yang tidak sama dengan nol Statistik Uji F :
dimana : R
2
= koefisien determinasi α
= taraf nyata n
= jumlah pengamatan k
= jumlah variabel dependent dalam model tanpa konstanta i
= 1, β, γ,…, k Kriteria Uji :
F hitung Fα
k,n-k-1
maka tolak H F hitung Fα
k,n-k-1
maka terima H Jika keputusan yang diperoleh adalah tolak H
, berarti secara keseluruhan peubah bebas yang berada dalam persamaan yang dibangun berpengaruh nyata terhadap
pangsa pasar rumput laut Indonesia. Sebaliknya, jika keputusan yang diperoleh adalah terima H
, berarti secara keseluruhan peubah bebas yang ada dalam model tidak berpengaruh nyata terhadap pangsa pasar rumput laut Indonesia.
C. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi atau R
2
digunakan untuk mengukur keragaman variabel dependent yang dapat diterangkan oleh variabel independent. Semakin
besar nilai koefisien determinasi menunjukkan model yang semakin baik. Rumus R
2
adalah sebagai berikut : R
2
= =
4.6 Elastisitas Untuk dapat melihat kepekaan suatu fungsi terhadap perubahan yang
terjadi pada peubah yang mempengaruhinya, dapat dilihat dari nilai elastisitasnya
Gujarati, 2003. Elastisitas merupakan ukuran persentase perubahan suatu variabel yang disebabkan oleh satu persen perubahan variabel lainnya. Nilai
elastisitas dari persamaan pangsa pasar seperti : Y
t
= a + b
1
X
1t
+ b
2
X
2t
+ ... + b
i
X
it
+ μ
t
Maka, nilai elastisitas jangka pendek diperoleh dari perhitungan sebagai berikut : E
sr
Y
t
X
i
= b
i
X
i
Ŷ
t
dimana : E
sr
Y
t
X
i
= elastisitas jangka pendek peubah terikat Yt terhadap peubah
penjelas X
1
, X
2
, ..., X
i
b
i
= koefisien dugaan peubah penjelas X
i
X
i
= rata-rata peubah penjelas X
i
Ŷ
t
= rata-rata peubah terikat Y
t
Apabila nilai elastisitas yang diperoleh lebih besar dari satu E 1, maka
dinyatakan elastis, atau responsif. Artinya, perubahan satu persen peubah bebas
mengakibatkan perubahan pada peubah tidak bebas lebih dari satu persen. Jika
nilai elastisitas antara nol dan satu 0E1, dinyatakan inelastis atau tidak
responsif. Artinya perubahan satu persen peubah bebas hanya mengakibatkan perubahan pada peubah tidak bebas sebesar kurang dari satu persen.
4.7 Asumsi dalam Penelitian
Kategori