Menurut Kuncoro 2004 cara melakukan uji t adalah sebagai berikut: ̇
Quick look. Bila jumlah degree of freedom df adalah 20 atau lebih, dan derajad kepercayaan sebesar 5, maka H
yang menyatakan b
i
=0 dapat ditolak bila nilai t lebih besar dari 2 dalam nilai absolut. Dengan kata lain
menerima hipotesis alternatif. ̇
Membandingkan nilai statistik t dengan titik kritis t tabel; apabila nilai statistik t hasil perhitungan lebih tinggi dibandingkan nilai t tabel, maka
menerima hipotesis alternatif.
3.7 Uji Asumsi Klasik
Kebenaran spesifikasi model penelitian ini, di deteksi dengan menguji asumsi klasik multikolinearitas dan heteroskedastisitas.
3.7.1 Uji Multikolinearitas
Istilah multikolinearitas mula-mula ditemukan oleh Ragnar Frisch. Multikolinearitas diartikan adanya hubungan linear yang “sempurna” atau pasti,
diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi. Untuk regresi k-variabel, meliputi variabel yang menjelaskan X
1,
X
2,
......... X
k
dimana X
1
= 1 untuk semua pengamatan yang memungkinkan suatu intersep, suatu hubungan linear yang pasti dikatakan ada apabila kondisi
..........
2 2
1 1
= +
+ +
k k
X X
X λ
λ λ
terpenuhi Gujarati, 1978. Menurut Nachrowi dan Usman 2002 tidak mungkin koefisien regresi
berganda dapat ditaksir akibat terjadinya multikolinearitas sempurna. sedangkan bila terjadi multikolinearitas tidak sempurna, koefisien regresi berganda masih
dapat dicari, tetapi menimbulkan beberapa akibat, yaitu: a variansi besar dari taksiran OLS; b interval kepercayaan lebar; c uji t tidak signifikan; d R
2
tinggi tetapi tidak banyak variabel yang signifikan dari uji t; e terkadang taksiran
koefisien yang didapat akan mempunyai nilai yang tidak sesuai dengan substansi, sehingga dapat menyesatkan.
Mendeteksi multikolinearitas dalam penelitian ini dengan menggunakan uji koefisien determinasi majemuk R
2
sesuai dengan rumus yang dikembangkan oleh Gujarati 1978 sebagai berikut:
23 2
23 43
42 43
2 42
2 23
, 4
2
1 2
r r
r r
r r
R −
− +
= 3.9
3.7.2 Uji Heterokedastisitas
Asumsi penting dalam model regresi linear klasik adalah bahwa variansi tiap unsur disturbance tergantung pada nilai yang dipilih dari variabel yang
menjelaskan, adalah suatu angka konstan yang sama dengan σ
2
. Ini adalah asumsi homokedastisitas yaitu variansi yang sama Gujarati, 1978. Dengan
menggunakan rumus:
N i
u E
i
,....... 2
, 1
2 2
= =
σ 3.10
Menurut Nachrawi dan Usman 2002 homokedastisitas dapat dicari dengan menggunakan rumus:
∑
=
2 2
2
var
i
X
σ β
3.11
Sedangkan heterokedastisitas dapat dicari dengan menggunakan rumus:
2 2
2 2
2
var
∑ ∑
=
j j
j
X X
σ β
3.12
Masih menurut Nachrawi dan Usman 2002 dampak heterokedastisitas terhadap OLS adalah; a akibat tidak konstannya variansi, maka salah satu
dampak yang ditimbulkan adalah lebih besarnya variansi daripada taksiran; b lebih besarnya variansi, tentunya akan berpengaruh pada uji hipotesis yang
dilakukan, karena kedua uji tersebut menggunakan besaran variansi taksiran akibatnya uji hipotesis menjadi kurang akurat; c lebih besarnya taksiran, akan
mengakibatkan standar error taksiran juga lebih besar, sehingga interval kepercayaan juga menjadi besar; d akibat beberapa dampak tersebut maka
kesimpulan yang diambil dari persamaan regresi yang dibuat dapat menyesatkan. Pendeteksian heterokedastisitas dalam penelitian ini dengan melakukan uji
Park. R.E Park dalam tulisannya Estimation with Heteroscedastic Error Terms memformalkan metode grafik dengan menyarankan bahwa
σ
i 2
adalah suatu fungsi yang menjelaskan X
i
Gujarati, 1978. Bentuk fungsinya adalah:
i
v i
i
e X
β
σ σ
2 2
=
3.13 atau,
i i
i
v X
+ +
= ln
ln ln
2 2
β σ
σ 3.14
dimana v
i
adalah unsur gangguan disturbance yang stokhastik. Karena σ
i 2
bisanya tidak diketahui, Park menyarankan untuk menggunakan σ
i 2
sebagai pendekatan dan melakukan regresi berikut:
i i
i i
i
v X
v X
+ +
= +
+ =
ln ln
ln ln
2 2
β α
β σ
σ 3.15
Jika ternyata signifikan secara statistik, ini akan menyarankan bahwa dalam data terdapat heterokedastisitas. Apabila ternyata tidak signifikan berarti menerima
asumsi homokedastisitas.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Karakteristik Responden
Karakteristik responden yang di bahas dalam penelitian ini meliputi karakter sosial ekonomi masyarakat petani padi sawah yang dijadikan sebagai
sampel penelitian ini yang berjumlah 120 orang. Adapun cakupan dari karakteristik yang di bahas meliputi; jenis kelamin, umur, status perkawinan,
bahkan sampai pada kondisi tempat tinggal.
4.1.1. Umur, Jenis Kelamin dan Status Perkawinan
Ditinjau dari segi jenis kelamin petani padi sawah yang menjadi sampel, sebagaimana disajikan pada tabel IV.1 dijumpai 111 orang 92,5 berjenis
kelamin laki-laki, dan sisanya sebanyak 9 orang 7,5 berjenis kelamin perempuan. Dari 9 orang perempuan ini seluruhnya berstatus janda, sementara
dari 111 laki-laki, 3 orang 2,5 berstatus duda, dan sisanya sudah menikah. Sementara dari segi umur, yang paling banyak dijumpai responden dengan
umur antara 31-35 tahun dengan frekuensi 24 orang 20,0, diikuti kelompok umur antara 46-50 tahun 22 orang 18,3, kelompok umur antara 36-40 tahun
dijumpai sebanyak 21 orang 17,5 dan kelompok umur antara 41-45 tahun sebanyak 19 orang 15,8, di bawahnya kelompok umur antara 51-55 tahun dan
kelompok umur 26-30 tahun masing-masing 9 dan 7 orang. Sedangkan sisanya sebanyak 18 orang 15 merupakan kelompok usia di atas 55 tahun. Data ini
