49 endogen dan eksogen dalam persamaan M yang diidentifikasi lebih besar dari
hasil pengurangan total persamaan G dalam model dengan satu. Uji rank condition menghasilkan kesimpulan over identifikasi untuk
masing-masing persamaan dalam model, hal ini dikarenakan tidak semua determinan persamaan yang ada sama dengan nol dan juga dikarenakan hasil
pengurangan total variabel dalam model K dengan total variabel endogen dan eksogen dalam persamaan M lebih besar dari hasil pengurangan total persamaan
dalam model G dengan satu. Hasil identifikasi yang menghasilkan kesimpulan overidentifikasi memungkinkan persamaan untuk diestimasi dengan Two-Stage
Least Squares 2SLS.
4.3.3. Evaluasi Model
Terdapat tiga kriteria yang digunakan untuk mengevaluasi model ekonometrika yaitu: 1 kriteria ekonomi, 2 kriteria satistik, 3 dan kriteria
ekonometrika Koutsoyiannis, 1977. Berdasarkan kriteria ekonomi, model dievaluasi dengan melihat apakah tanda dan besarnya parameter dugaan variabel-
variabel penjelas dalam persamaan sesuai dengan hipotesis. Berdasarkan kriteria statistik, akan dilihat besarnya nilai koefisien determinasi R
2
, nilai uji-f dan uji-t. Pada kriteria ekonometrik yang digunakan ialah dengan melihat adanya
Autokorelasi dan Heteroskkedastisitas. Berikut serangkaian evaluasi model yang dilakukan:
4.3.3.1. Kesesuaian Model
Kesesuaian model Goodness Of Fit dihitung dengan nilai koefisien determinasi R
2
. koefisien determinasi R
2
bertujuan untuk mengukur keragaman variabel dependen yang dapat diterapkan oleh variabel independen. R
2
50 menunjukan besarnya pengaruh semua variabel independen terhadap variabel
dependen. Koefisien determinasi dapat dirumuskan sebagai berikut : R
2
= tal
kuadrat to jumlah
regresi kuadrat
jumlah = 1-
tal kuadrat to
jumlah galat
kuadrat jumlah
Selang R
2
yang digunakan adalah 0R
2
1. R
2
= 1 berarti semua variasi respon dari variabel dapat dijelaskan dengan fungsi regresi, sedangkan R
2
= 0 berarti tidak satupun variasi pada variabel dapat dijelaskan oleh fungsi regresi.
Dalam kenyataannya nilai R
2
berada dalam selang 0 sampai 1 dengan interpretasi relatif terhadap ekstrim 0 dan 1. Nilai koefisien determinasi semakin mendekati 1,
maka model tersebut semakin baik.
4.3.3.2. Uji-f
Dalam Koutsoyiannis 1977, pengujian terhadap dugaan persamaan secara keseluruhan dilakukan dengan menggunakan uji f-statistik. Uji f-statistik
dapat menjelaskan kemampuan variabel eksogen secara bersama-sama dalam menjelaskan keragaman dari variabel eksogen.
Hipotesis yang diuji dari persamaan diatas adalah variabel eksogen yang berpengaruh nyata terhadap variabel endogen. Hipotesis ini disebut hipotesisis
nol. Mekanisme yang digunakan untuk menguji hipotesis dari parameter dugaan secara statistik uji f-statistik :
H : a
1
= a
2
= ... = a
i
= 0 atau variasi peubahan nilai variabel independen tidak dapat menjelaskan variasi perubahan nilai variabel dependen.
H
1
: minimal ada satu nilai parameter dugaan a
i
yang tidak sama dengan nol atau variasi perubahan nilai variabel independen dapat
menjelaskan variasi perubahan nilai variabel dependen. Untuk i = 1,2,3....,k
51 a = dugaan parameter
Statistik uji yang digunakan dalam uji-f : f hitung =
k -
n SSE
1 -
k SSR
Dengan derajat bebas = k – 1, n – k Dimana :
SSR = jumlah kuadrat regresi
SSE = jumlah kuadrat sisa
k = jumlah parameter
n = jumlah pengamatan
Kemudian dilakukan pengujian dimana f-hitung dari hasil analisis dibandingkan dengan f-tabel. Jika f-hitung f-tabel maka tolak H
berarti ada minimal satu parameter dugaan yang tidak nol dan berpengaruh nyata terhadap
keragaman variabel endogen. Sedangkan jika f-hitung f-tabel maka terima H yang berari secara bersama-sama variabel yang digunakan tidak bisa menjelaskan
secara nyata keragaman dari varibel endogen.
4.3.3.3. Uji-t
