yang lainnya. Dengan demikian, pengamatan ini seharusnya mendapatkan bobot yang lebih besar dibandingkan yang lain. Hal ini dapat diketahui dengan
menggunakan metode kuadrat terkecil terboboti. Plot sisaan yang dapat dipergunakan untuk pengujian heteroskedastisitas adalah plot antara sisaan
dengan dugaan respon. Apabila ragam sisaan homogen, maka seharusnya plot antara sisaan tersebut tidak memiliki pola apapun. Sedangkan apabila ragam
sisaan tidak homogen, maka plot sisaan tersebut akan berpola. Berdasarkan hasil uji Residuals Versus the Fitted Values Lampiran 7 dapat disimpulkan bahwa
model regresi analisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan cengkeh industri rokok kretek di Indonesia tidak mengandung masalah heteroskedastisitas
yang dapat di lihat dalam lampiran uji heteroskedastisitas.
c. Uji Multikolinearitas
Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan menghitung nilai VIF atau Variance Inflation Factor
. Nilai VIF ini mengukur seberapa besar ragam dari dugaan koefisisen regresi akan meningkat apabila antar peubah penjelas terdapat
masalah multikolinier. Terdapat multikolinearitas apabila nilai VIF lebih besar dari 10. Dari hasil uji regresi, nilai VIF semua peubah bebas kurang dari 10 maka
dapat dikatakan pada model regresi penelitian ini tidak terdapat masalah multikolinier.
d. Uji Autokorelasi
Suatu asumsi penting dari model regresi linier adalah autokorelasi atau bahwa unsur gangguan yang berhubungan dengan observasi tidak dipengaruhi oleh
disturbansi atau gangguan yang berhubungan dengan pengamatan lain manapun
Gujarati, 1993. Autokorelasi lebih mudah timbul pada data yang bersifat time series
, karena berdasarkan sifatnya, data masa sekarang dipengaruhi oleh data-data pada masa sebelumnya. Autokorelasi dapat berbentuk autokorelasi positif dan
autokorelasi negatif. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi bisa dilakukan dengan percobaan dari nilai Durbin-Watson. Dengan nilai Durbin-Watson sebesar
1,90976 yang berada dalam batas du dan 4 – du yaitu 1,54 sampai 2,46 maka dapat disimpulkan pada model regresi tidak terdapat masalah autokorelasi.
5.4. Uji Statistik a.
Koefisien Determinasi R
2
Pada persamaan regresi analisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan cengkeh industri rokok kretek di Indonesia, didapatkan nilai koefisien
determinasi sebesar 93,4 persen yang artinya bahwa keragaman dari variabel terikat dapat dijelaskan hubungan liniernya oleh variabel-variabel bebas harga riil
cengkeh, jumlah produksi rokok kretek, jumlah industri rokok kretek, dummy kebijakan dan lag permintaan cengkeh industri rokok sebesar 93,4 persen.
Sedangkan sisanya sebesar 6,6 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
b. Uji F-Statistik
