43 masyarakat ke TWA akan menurunkan rata-rata pendapatan yang diperoleh.
Hal tersebut karena jika seseorang bertempat tinggal jauh dari kawasan, maka ia akan mengeluarkan biaya untuk menuju kawasan sehingga mengurangi
pendapatan.
4.4.4 Uji Statistik
Setelah melakukan pendugaan parameter koefisien regresi, hasil estimasi kemudian diuji menggunakan asumsi-asumsi dari model regresi tersebut.
Pengujian tersebut dilakukan agar dapat dilakukan pengujian mengenai masing- masing koefisien regresi uji-t untuk mengetahui bagaimana hubungan antar
variabel bebas terhadap variabel tak bebas. Pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut Juanda 2009:
1. Uji Keandalan
Uji keandalan digunakan untuk melihat sejauh mana besar keragaman yang dapat diterangkan oleh variabel bebas terhadap variabel tak bebas. Uji ini
juga digunakan untuk melihat seberapa kuat variabel yang dimasukkan ke dalam model dapat menerangkan model. Uji keandalan ini dapat dilihat dari
nilai R
2
terkoreksi. Rumus menghitung R
2
terkoreksi adalah: R
Vâ ε Vâ Y
R 2.
Uji F Pengujian parameter secara keseluruhan, bertujuan untuk melihat pengaruh
bersama-sama antara variabel independen dengan variabel dependen secara keseluruhan Gujarati, 2002. Taraf nyata yang digunakan dalam pengujian ini
adalah 5 α = 0,05.
Hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini : H
: β
1
= β
2
= β
3
= β
4
=
i
= 0
44 H
1
: minimal ada satu β
1
≠ 0 Uji statistik yang digunakan :
F JKR k
⁄ JKG n K
⁄
dimana : JKR = Jumlah kuadrat regresi
JKG = Jumlah kuadrat galat k = Jumlah variabel terhadap intersep
n = Jumlah pengamatan sampel Kaidah pengujian :
Jika P-value dari uji F α maka tolak H
Jika P-value dari uji F α maka terima H
Jika hasil pengujian menolak H , maka paling tidak ada satu atau seluruh
variabel independen di dalam model yang secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependennya atau signifikan secara statistik. Artinya model
tepat untuk meramalkan pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen. Sebaliknya, jika hasil pengujian menerima H
, maka tidak ada variabel independen yang mempengaruhi pendapatan masyarakat dan model
tidak tepat untuk meramalkan pengaruh antara independen dengan variabel dependennya Gujarati, 2002.
4.4.5 Uji Ekonometrik
Pengujian Ekonometrik yang diperlukan dalam penelitian ini terdiri dari tiga jenis pengujian. Pengujian ini meliputi uji normalitas, uji heteroskedastisitas,
dan uji multikolinearitas. Uji autokorelasi tidak dilakukan karena data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data cross section.
45 1.
Uji Kenormalan Uji normalitas atau uji kenormalan sisaan Kolmogorov- Smirnov dilakukan
untuk memeriksa apakah error term mendekati distribusi normal. Uji ini bertujuan untuk membandingkan distribusi data yang akan diuji
normalitasnya dengan distribusi normal baku. Distribusi normal baku adalah data yang telah ditransformasikan ke dalam bentuk Z-score dan diasumsikan
normal
.
Hipotesis pada uji Kolmogorov-Smirnov adalah sebagai berikut: H
: Error term terdistribusi normal H
1
: Error term tidak terdistribusi normal. Dengan kriteria uji:
Jika P-value α maka tolak H
Jika P-value α maka terima H
Jika keputusan yang diperoleh menolak H , artinya error term atau
sisaan yang diperoleh tidak menyebar normal. Sebaliknya, jika keputusan yang diperoleh menerima H
artinya sisaan yang diperoleh telah menyebar normal Daniel, 1990.
2. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas didefinisikan sebagai adanya korelasi yang kuat antar
variabel independen pada model. Adanya multikolinearitas dalam persamaan regresi akan berdampak pada varian koefisien regresi menjadi besar yang
akan menyebabkan standar error terlalu tinggi sehingga kemungkinan penduga koefisien regresi menjadi tidak signifikan secara statistik. Pengujian
multikolinearitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menghitung nilai
46 VIF. Jika nilai VIF
≤ 10 maka diasumsikan pada model tersebut tidak terdapat multikolinearitas Juanda, 2009.
3. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah ragam sisaan ε
t
sama homogen atau Var
ε
i
=E ε
i 2
= σ
2
untuk pengamatan ke-i dari peubah-peubah bebas dalam regresi. Mendeteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan
grafik. Heteroskedastisitas tidak terjadi jika grafik dari ragam sisaan tidak membentuk pola atau menyebar normal. Hipotesis yang digunakan adalah:
H :
σ
1 2
= σ
2 2
=…= σ
N 2
= σ
ε 2
= σ
2
ragam sisaan homogen Spesifikasi hipotesis alternatif yang diuji tergantung dari prosedur pendugaan
yang dipertimbangkan untuk koreksi heteroskedastisitas yang diinginkan.
4.4.6 Penilaian Dampak Sosial dan Lingkungan Pengembangan Wisata di TWA Gunung Pancar
