diterima. Ini menandakan bahwa antara harga per unit faktor produksi dan biaya rata-rata berhubungan secara linear.
Uji Asumsi Klasik
Uji Klasik dapat dikatakan sebagai kriteria ekonometrika melihat apakah hasil estimasi memenuhi dasar linear klasik atau tidak. Uji asumsi klasik ini dibagi dalam tiga bagian
yaitu: uji normalitas, multikolinearitas dan heteroskedastisitas.
a. Uji Multikolinearitas Tabel 5.12 Hasil Uji Multikolinearitas Fungsi Biaya
Model Collinearity statistic
Tolerance VIF
Bibit 0,908
1,101 Pupuk Organik
0,846 1,182
Pupuk Mutiara 0,917
1,090 Insektisida
0,925 1,081
Fungisida 0,823
1,215 Sumber : Lampiran 17
Dari tabel di atas dapat dilihat nilai tolerance dan VIF harga per unit faktor produksi dari bibit, pupuk organik, pupuk mutiara, insektisida dan fungisida masing-masing mendekati
1 dan nilai VIF dari masing-masing faktor produksi masih di sekitar angka 1. Hal ini membuktikan bahwa tidak terdapat multikolinearitas pada model regresi tersebut yang
artinya tidak terdapat hubungan linear korelasi yang sempurna antar variabel.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Menurut
Universitas Sumatera Utara
Sarwono 2013, terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi jika titik-titik dalam scatterplot membentuk pola-pola tertentu atau berkumpul disatu sisi atau dekat nilai 0
pada sumbu Y pada kurva saat kita menggambar menggunakan SPSS.
Gambar 6. Scatterplot Uji Heteroskedastisitas Fungsi Biaya Sumber : Lampiran 17
Dari Gambar 6, diketahui bahwa titik-titik telah menyebar, tidak membentuk pola tertentu yang mengumpul. Hal ini dapat disimpulkan bahwa model regresi diindikasikan
tidak terdapat masalah heteroskedastisitas hal ini berarti terjadi kesamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
c. Uji Normalitas Tabel 5.13 Hasil Uji Normalitas Biaya
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized
Residual N
Normal Parameters
a,b
Mean Std. Deviation
Most Extreme Differences Absolute Positive
Negative Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed 33
0,0000000 147,431246675
0,197 0,197
-0,132 0,197
0,206
Universitas Sumatera Utara
a. Test Distribution is Normal Sumber: Lampiran 17
Berdasarkan pada output hasil analisis One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test maka dapat dinyatakan bahwa nilai koefisien Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,206 lebih besar
dari tingkat kesalahan yang ditetapkan 5. Dengan demikian Ho diterima yang menyatakan bahwa data berasal dari populasi yang terdistribusi normal dan dapat
diterima. Hasil analisis ini dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi normal. Setelah uji asumsi klasik dilakukan maka diketahui bahwa pada model regresi pada
penelitian ini tidak terdapat multikolinearitas, heteroskedastisitas dan data berasal dari populasi yang terdistribusi normal, maka analisis linear berganda dapat dilanjutkan.
Berikut ini hasil yang diperoleh dari analisis linear berganda:
Tabel 5.14 Nilai Regresi dan Variabel Harga Per Unit
No
Faktor Unstandardized
t-hitung Significant
Produksi Xi Coefficients B
Constant 902,759 1,328
0,195 1
Bibit X1 0,166 5,724
0,000 2
Pupuk Organik X2 0,159 0,247
0,807 3
Pupuk Mutiara X3 0,053 0,918
0,367 4
Insektisida X4 -5,137 -0,217
0,830 5
Fungisida X5 -0,007 -1,308
0,202
Adjusted R Square = 0,522 F Hitung = 7,987
t tabel = 2,032 F tabel = 2,38
Sumber : Lampiran 18 Tabel 5.14 menunjukkan koefiensi determinasi
R
2
sebesar 0,522 yang menandakan bahwa variabel tidak bebas Y pada model dijelaskan variabel bebas Xi secara
bersama-sama sebesar 52,2 dan sisanya sebesar 47,8 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak masuk dalam model. Dari Tabel 5.12 diperoleh hasil analisis harga per unit
input produksi yang mempengaruhi biaya rata-rata dimasukkan ke dalam persamaan fungsi biaya. Adapun persamaan regresi yang bisa dibentuk adalah sebagai berikut:
Y = 0,902 + 0,166X
1
+ 0,159X
2
+ 0,053X
3
+ -5,137X
4
+ -0,007X
5
Universitas Sumatera Utara
Pada model regresi di atas, nilai konstanta yang tercantum adalah sebesar 0,902 yang artinya apabila seluruh variabel bebas dalam model diasumsikan sama dengan nol, maka
biaya rata-rata usahatani bawang merah di Desa Cinta Dame Kecamatan Simanindo Kabupaten Samosir adalah sebesar 0,902Ha.
5.2.2 Pengaruh Harga Per Unit Secara Serempak Uji F
Pengaruh faktor produksi berupa bibit, pupuk organik, pupuk mutiara, insektisida, fungisida secara bersama-sama terhadap produktivitas bawang merah dapat diketahui
dengan melakukan uji F F-test.
Tabel 5.15 Pengaruh Harga Per Unit Secara Serempak Terhadap Biaya Rata-Rata
Model Sum of
df Mean Square F
hitung
F
tabel
Sig Squares
α
= 0,05
Regression 102262636,5
5 20452527,318 7,987 2,32
0,000 Residual
69138083,28 27 2560669,751
Total 171400719,8
32 a. Predictors: Constant, Bibit, Pupuk Organik, Pupuk Mutiara, Insektisida,
Fungisida b. Dependent Variable: Biaya Rata-Rata
Sumber: Lampiran 18 Berdasarkan Tabel 5.15 dapat diketahui
F
hitung
sebesar 7,987 dan F
tabel
2,36. Nilai F
hitung
lebih besar dari F
tabel
yaitu 7,987 2,36 dengan tingkat signifikansi 0,000 lebih kecil dari tingkat signifikansi α = 5. Hal ini menunjukkan bahwa harga per unit
faktor-faktor produksi yang berupa bibit, pupuk organik, pupuk mutiara, insektisida dan fungisida secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap biaya rata-rata bawang merah
di Desa Cinta Dame.
5.2.3 Pengaruh Masing-Masing Harga Per Unit Uji t
Pengaruh masing-masing faktor produksi berupa bibit, pupuk organik, pupuk mutiara, insektisida, fungisida dan tenaga kerja terhadap produktivitas bawang merah dapat
diketahui dengan melakukan uji t t-test.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.16 Pengaruh Masing-Masing Harga Per Unit Terhadap Biaya Rata-Rata
No Variabel
Koefisien T
hitung
T
tabel
Sig Regresi
α
= 0,05
1 Bibit
0,166 5,724 2,060 0,000
2 Pupuk Organik 0,159 0,247 2,060
0,807 3
Pupuk Mutiara 0,053 0,918 2,060
0,367 4
Insektisida -5,137 -0,217
2,060 0,830
5 Fungisida
-0,007 -1,308 2,060
0,202 Sumber: Lampiran 18
Berdasarkan Tabel 5.16 hanya harga bibit yang berpengaruh nyata terhadap biaya rata- rata bawang merah, dapat dilihat dari nilai T hitung harga bibit sebesar 5,724 lebih besar
dari T tabel 2,060. Harga pupuk organik, dan harga pupuk mutiara tidak berpangaruh nyata terhadap biaya rata-rata bawang merah hal ini dapat dilihat dari nilai T hitung harga
pupuk organik dan harga pupuk mutiara berturut-turut sebesar 0,247 dan 0,918 lebih kecil dari T tabel 2,060. Demikian juga dengan harga per unit Insektisida dan fungisida tidak
berpengaruh nyata terhadap biaya rata-rata bawang merah dapat dilihat dari nilai T hitung berturut-turut sebesar -0,217 dan -1,308 faktor produksi tersebut tidak berpengaruh
terhadap biaya rata-rata bawang merah.
5.3 Tingkat Efisiensi Teknis, Harga dan Ekonomi Bawang Merah
