Uji Penyimpangan Asumsi Klasik .1 Uji Normalitas

26 2 12 , 1 2 1 2 ,..., 2 , 1 , 1 y n i i k y bj R X S S −       = ∑ = …2.22 Selanjutnya hitung statistik : j b j hitung s b t = …2.23 5. Kesimpulan 2.8.6 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik 2.8.6.1 Uji Normalitas Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal dan dilakukan dengan cara uji kolmogrov smirnov di SPSS. Untuk menguji normalitas data dapat digunakan dengan uji kolmogrov smirnov dengan melihat data residualnya. Uji kolmogrov smirnov dihitung dengan bantuan SPSS. Dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas yakni : jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi lebih lebih dari 0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal. 2.8.6.2 Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Untuk menguji heteroskedastisitas digunakan uji glesjer SPSS. Uji ini pada dasarnya bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka Universitas Sumatera Utara 27 disebut homoskedastisitas dan berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas. Dasar pengambilan keputusan pada uji heteroskedastisitas yakni: • Jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, kesimpulannya adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. • Jika nilai nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, kesimpulannya adalah terjadi heteroskedastisitas. 2.8.6.3 Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independent. Pengujian ada tidaknya gejala multikolinieritas dilakukan dengan memperhatikan nilai matriks korelasi yang dihasilkan pada saat pengolahan data serta nilai VIF Variance Inflation Factor dan toleransinya. Apabila nilai matrik korelasi tidak ada yang lebih besar dari 0,5 maka dapat dikatakan data yang akan dianalisis bebas dari multikolinieritas. Kemudian apabila nilai VIF berada dibawah 10 dan nilai toleransi mendekati 1, maka diambil kesimpulan bahwa model regresi tersebut tidak terdapat multikolinieritas. Universitas Sumatera Utara 1

BAB 1 PENDAHULUAN

1.8 Latar Belakang Padi atau beras merupakan salah satu pangan pokok bagi Indonesia dan di pedesaan beras telah menjadi simbol status ekonomi rumah tangga. Ketidakstabilan persediaan pangan dan atau fluktuasi harga beras dapat memicu munculnya kerusuhan yang mengarah pada tindak kriminal Saliem 2001. Hal ini mengisyaratkan bahwa beras masih memegang peranan penting sebagai pangan utama di Indonesia Untuk memenuhi kebutuhan beras dari produksi dalam negeri, telah ditetapkan sasaran produksi padi tahun 2016 sebesar 76,23 juta ton gabah kering giling GKG. Hasil Sensus Pertanian 2013 ST2013 menunjukkan jumlah rumah tangga usaha tanaman pangan padi dan palawija mencapai 17,73 juta rumah tangga atau 67,83 persen dari total jumlah rumah tangga usaha tani, yang mencapai 26,14 juta rumah tangga pada tahun 2013 BPS, 2015. Pada sisi lain, jumlah penduduk Indonesia yang mencapai 252,17 juta orang dengan laju pertumbuhan sebesar 1,31 serta tingkat konsumsi beras mencapai 132,98 kgkapitatahun yang menjadikan Indonesia menempati urutan pertama negara konsumen beras terbesar di Asia, sehingga memerlukan pangan yang cukup besar dan oleh karena itu peningkatan produksi beras saat ini menjadi prioritas untuk mengatasi kekurangan suplai. Produksi padi di Sumatera Utara pada Angka Sementara 2015 mencapai 4.044.829 ton gabah kering giling GKG atau naik 413.790 ton dari hasil angka tetap 2014 sebesar 3.631.939 ton. Kenaikan produksi disebabkan meningkatnya luas panen dan produktivitas hasil panen petani. Sumber : Kepala BPS Sumatera Utara, Wien Kusdiatmono tahun 2016. Dari 32 kabupatenkota yang merupakan penghasil padi di Sumatera Utara, yang menjadi daerah penghasil padi terbesar adalah Simalungun 558.576 ton, Deli Serdang 431.817 ton dan Serdang Bedagai 375.457 ton . Selama tahun 2012, Kabupaten Simalungun menghasilkan antara lain 440.992 ton padi yang Universitas Sumatera Utara