47 mengetahui sejauh mana besarnya pengaruh antara variabel bebas dan variabel
terikat, sehingga metode analisis data yang digunakan penelitian ini adalah regresi linier berganda yang ditransformasikan ke logaritma natural ln. Bentuk
persamaannya adalah sebagai berikut: LnY = a + β
1
LnX
1
+ β
2
LnX
2
+ β
3
LnX
3
+ D + e Keterangan: LnY
: Log natural variabel produksi usaha tani padi a
: konstanta β
1
LnX
1
: Log natural variabel luas lahan β
2
LnX
2
: Log natural variabel modal β
3
LnX
3
: Log natural variabel tenaga kerja D
: Teknologi e
: Disturbance error
3.8 Pengujian Hipotesis
Untuk mengetahui apakah suatu persamaan regresi yang dihasilkan baik untuk mengestimasi nilai variabel bebas diperlukan pembuktian terhadap
kebenaran hipotesis. Pembuktian hipotesis dilakukan dengan cara sebagai berikut:
3.8.1 Uji t statistik Uji Parsial
Merupakan pengujian yang dilakukan untuk melihat signifikansi dari pengaruh variabel bebas secara individu terhadap variabel terikat dengan
menganggap variabel bebas lainnya konstan. Uji-t statistik ini dilakukan dengan membandingkan t
hitung
dengan t
tabel
. Nllai t
tabel
dapat dilihat pada tabel statistik pada tingkat signifikansi 0,05 dengan derajat kebebasan df sebesar n-k-1 =
48 88-3-1 = 84, dimana n adalah jumlah sampel, dan k adalah jumlah variabel
independen. Hasil yang diperoleh untuk ttabei adalah 1,663. Kaidah keputusan dalam uji-t adalah:
a. Jika t
hitung
≥ t
tabel
, maka Ho ditolak. Hal ini berarti bahwa hipotesa yang mengatakan variabel bebas secara parsial tidak signifikan dalam
mempengaruhi variabel terikat ditolak. b. Jika t
hitung
≤ t
tabel
, maka Ho diterima. Hal ini berarti bahwa hipotesa yang mengatakan variabel bebas secara parsial tidak signifikan dalam
mempengaruhi variabel terikat diterima.
3.8.2 Uji Bersama-sama Uji F
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama
terhadap variabel terikatdependen Ghozali, 2001:44-45. Untuk menguji hipotesis ini digunakan perhitungan dengan program komputasi SPSS.
3.8.3 Koefisien Determinasi
Dalam uji regresi linier berganda ini dianalisis pula besarnya determinasi R
2
. Jika R
2
yang diperoleh mendekati 1satu maka dapat dikatakan semakin kuat model tersebut menerangkan variabel bebas terhadap variabel terikat.
Sebaliknya jika R
2
mendekati 0 nol maka semakin lemah variabel-variabel bebas menerangkan variabel terikat.
Selain melakukan pembuktian dengan uji F, perlu juga dicari besarnya koefisien determinasi R
2
parsial untuk masing-masing variabel bebas.
49 Menghitung R
2
digunakan untuk mengetahui sejauh mana sumbangan dari masing-masing variabel bebas, jika variabel lainnya konstan terhadap variabel
terikat. Semakin besar nilai R
2
, maka semakin besar variasi sumbangannya terhadap variabel terikat Gujarati, 1979:101.
3.9 Uji Asumsi Klasik
