Pengujian Model Fungsi Produksi
33
sebagai sumbu X dan Y yang telah diprediksi pada sumbu Y. Pendeteksian ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan mengamati pola
tertentu pada grafik scatterplot dengan dasar analisis uji jika terdapat pola seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu secara teratur bergelombang,
melebar kemudian menyempit pada grafik scatterplot, maka mengindikasikan telah terjadi pelanggaran berupa heteroskedastisitas. Apabila tidak terdapat
pola yang jelas pada grafik scatterplot, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terdapat pelanggaran
heteroskedatisitas. Pengujian Statistik
1. Pengujian Koefisien Determinasi R
2
Berdasarkan Gujarati 2006a nilai koefisien determinasi R
2
digunakan untuk melihat kebaikan suatu model dengan mengetahui seberapa besar
persentase variasi produksi Y dapat diterangkan oleh faktor-faktor produksi Xi yang digunakan.Jika Persentase R
2
tinggi berarti model yang digunakan cukup baik, demikian juga sebaliknya. Koefisien determinasi R
2
dapat dirumuskan sebagai berikut :
R
2
= ............................................................... 18
R
2
-adjusted koefisien determinasi yang disesuaikan dalam regresi berganda adalah nilai R
2
yang telah disesuaikan terhadap banyaknya variabel bebas dan banyaknya observasi. R
2
-adjusted dirumuskan sebagai berikut :
....................................................................... 19 Keterangan :
n = jumlah observasi
k = jumlah variabel bebas
34
2. Uji Simultan Uji-F
Berdasarkan Gujarati 2006a nilai F-hitung digunakan untuk melihat apakah parameter bebas yang digunakan yakni X
1
, X
2,
X
3
secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap parameter tidak bebas. Bila F-hitung lebih besar
dari F-tabel, maka parameter bebas yang dipakai dalam analisis tersebut secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap parameter tidak bebas. Prosedur
pengujian uji F adalah sebagai berikut : Hipotesis :
H : b1 = b2 = b3 =
….. = bk = 0 H
1
: minimal ada satu k dimana bk ≠ 0 Kriteria uji ,
F
hitung
= ..................................................................................... 20
Jika F
hitung
F
tabel
k-1, n-k tolak H , jika H
ditolak berarti secara bersama-sama variabel dalam proses produksi mempunyai hubungan terhadap
produksi. F
hitung
F
tabel
k-1, n-k terima H dan jika H
diterima berarti secara bersama-sama variabel dalam proses produksi tidak berpengaruh nyata
terhadap produksi. 3.
Uji Parsial Uji-t Berdasarkan Gujarati 2006a pengujian parsial atau uji t digunakan untuk
menguji secara terpisah apakah koefisien regresi dari masing-masing variabel bebas Xi yang dipakai secara terpisah berpengaruh nyata atau tidak terhadap
variabel tidak bebas Y. Atau mengetahui apakah faktor-faktor produksi Xi secara parsial berpengaruh nyata atau tidak terhadap produksi Y. Prosedur
pengujian parsial atau uji t adalah sebagai berikut : Hipotesis :
H : bi
≥ 0 H
1
: bi ≠ 0
35
Kriteria uji : t
hit
= , t
tabel
= t αβ n-k ......................................................................... 21
Keterangan : bi
= kofisien regresi suatu variabel bebas Sebi
= standar kesalahan n
= jumlah pengamatan sampel k
= jumlah koefisien regresi dugaan termasuk intersep
Jika t hit t tabel atau Sig . α maka terima H
, artinya variabel X
1
, X
2
, X
3
tidak berpengaruh nyata terhadap Y pada taraf nyata α. Jika t hit t tabel atau Sig.
α maka tolak H , artinya variabel X
1
, X
2
, X
3
berpengaruh nyata terhadap Y pada taraf nyata α.
Uji-t juga dapat dilakukan dengan cara melihat hasil olahan data yang dianalisis berdasarkan perhitungan statistik dengan melihat P-value atau nilai
Sig. pada masing-masing variabel bebas. Berdasarkan nilai P-value diketahui sampai berapa persen variabel-variabel bebas mempengaruhi variabel tak
bebasnya. Nilai P-value pada masing-masing variabel bebas yang lebih kecil dari α maka dapat disimpulkan bahwa variabel bebas X
1
, X
2
, X
3
berpengaruh nyata terhadap variabel tak bebasnya Y.