III. METODE PENELITIAN
3.3. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode deskriptif kualitatif digunakan untuk menjawab tujuan pertama yaitu berkaitan dengan fluktuasi jumlah produksi crumb rubber, nilai_tukar_rupiah_terhadap dollar_Amerika_Serikat, harga ekspor crumb rubber, harga_karet sintetis, volume ekspor periode sebelumnya dan volume ekspor crumb rubber di PT. Hok Tong Jambi. Untuk menjawab tujuan kedua yaitu faktor- faktor yang mempengaruhi volume ekspor crumb rubber di PT. Hok Tong Jambi digunakan analisis secara kuantitatif dengan analisis_regresi_berganda_dengan_metode OLS (Ordinary Least_Square). Operasi pengolahan data dilakukan dengan menggunakan data time_series yang diselesaikan_dengan bantuan_program software SPSS 25 dengan persamaan sebagai berikut :
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + Ɛ
Dimana :
Y : Volume ekspor crumb rubber di PT. Hok Tong Jambi (Ton/Bulan).
X1 : Jumlah produksi crumb rubber di PT. Hok Tong Jambi (Ton/Bulan).
X2 : Nilai_tukar_rupiah_terhadap_dollar_Amerika_Serikat_(Rp/US$/Bulan).
X3 : Harga ekspor crumb_rubber (US$/Kg/Bulan).
X4 : Harga_karet_sintetis (US$/Kg/Bulan)
X5 : Volume ekspor periode sebelumnya (Ton/Bulan).
β : Koefisien regresi.
α : Konstanta Ɛ : Standar error.
Untuk menjawab tujuan ketiga, yaitu peramalan_volume ekspor crumb rubber dilakukan dengan metode kuantitatif model time series. Operasi pengolahan data diselesaikan dengan bantuan program software SPSS 25.
Untuk dapat mengetahui tingkat_signifikansi dari_masing-masing koefisien regresi_variabel independen (variabel bebas) terhadap variabel dependen (variabel terikat) maka_menggunakan uji_statistik. Penelitian_ini_menggunakan_pengujian uji koefisien determinasi (R2), uji F dan uji t, yang_akan_diuraikan_sebagai berikut :
a. Uji Koefisien Determinan (R2 /R-Square)
Nilai R² menunjukan besarnya variabel-variabel independen yang_mampu menjelaskan variabel dependen_dan_sisa persentase dijelaskan_oleh variabel diluar_model. Nilai koefisien_determinan (R2) antara 0 dan 1. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen aman terbatas. Jika koefisien_determinasi_sama_dengan 0, maka jumlah produksi crumb rubber, nilai_tukar_rupiah_terhadap_dollar_Amerika Serikat, harga ekspor crumb rubber, harga_karet sintetis dan volume_ekspor periode_sebelumnya_tidak berpengaruh_terhadap_volume_ekspor_crumb_rubber di PT. Hok Tong Jambi.
Jika_besarnya_koefisien_determinasi_mendekati_angka_1, maka jumlah produksi crumb rubber, nilai_tukar rupiah_terhadap_dollar_Amerika_Serikat, harga ekspor crumb rubber, harga_karet sintetis dan volume ekspor periode_sebelumnya berpengaruh_sempurna_terhadap_volume_ekspor_crumb rubber di PT. Hok Tong Jambi. Dengan menggunakan model ini, maka kesalahan penggangu diusahakan minimum sehingga R2 mendekati 1, sehingga perkiraan regresi akan lebih
mendekati keadaan yang sebenarnya. Rumus koefesien determinasi (R2) adalah sebagai berikut :
R2 = ESS TSS Keterangan :
R2 : Koefisien determinasi
ESS : Jumlah kuadrat yang diterapkan TSS : Jumlah kuadrat total
b. Pengujian Statistik Simultan (Uji F)
Uji simultan adalah uji statistik yang digunakan untuk mengetahui koefisien regresi yang simultan atau bersama-sama mempengaruhi variabel dependen (Y).
Uji F ini bisa dijelaskan dengan menggunakan analysis of variance (ANOVA).
Untuk mengetahui signifikansi pengaruh jumlah produksi crumb rubber, nilai tukar_rupiah_terhadap_dollar_Amerika_Serikat, harga ekspor crumb rubber, harga_karet sintetis dan volume_ekspor periode sebelumnya terhadap volume ekspor crumb rubber di PT. Hok Tong Jambi maka dilakukan uji F dengan tingkat signifikansi 95% atau ɑ sebesar 5%, Kriteria pengujian yang digunakan yaitu:
1. Sig. F < probabilitas 0,05 maka Hο ditolak dan H1 diterima. Artinya, jumlah produksi crumb rubber, nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika Serikat, harga ekspor crumb rubber, harga karet sintetis dan volume ekspor periode sebelumnya secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap volume ekspor crumb rubber di PT. Hok Tong Jambi.
2. Sig. F > probabilitas 0,05 maka Hο diterima dan H1 ditolak. Artinya, jumlah produksi crumb rubber, nilai_tukar rupiah_terhadap_dollar_Amerika
Serikat, harga ekspor crumb rubber, harga_karet sintetis dan volume_ekspor periode_sebelumnya secara simultan tidak berpengaruh_terhadap volume ekspor crumb rubber di PT. Hok Tong Jambi.
c. Uji Hipotesis Statistik (Uji-t)
Pada_penelitian_ini uji_t tujuannya_adalah mengetahui_signifikan dari pengaruh variabel_independen secara individu_terhadap variabel_dependen dengan menganggap variabel lain bersifat konstan.
Kriteria pengujian yang digunakan sebagai berikut :
1. Sig. t < probabilitas 0,05 maka Hο ditolak dan H1 diterima. Artinya jumlah produksi crumb rubber, nilai_tukar_rupiah_terhadap dollar Amerika Serikat, harga ekspor crumb rubber, harga_karet sintetis dan volume_ekspor periode_sebelumnya secara individu berpengaruh nyata terhadap_volume ekspor crumb_rubber di PT. Hok Tong Jambi.
2. Sig. t > probabilitas 0,05 maka Hο diterima dan H1 ditolak. Artinya, jumlah produksi crumb rubber, nilai_tukar rupiah_terhadap dollar_Amerika Serikat, harga ekspor crumb rubber, harga_karet sintetis dan volume_ekspor periode_sebelumnya secara individu tidak_berpengaruh nyata terhadap volume_ekspor crumb_rubber di PT. Hok Tong Jambi.
3.3. 1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan uji data yang digunakan sebagai persyaratan yang harus dilakukan pada analisis regresi linier berganda yang berbasis ordinary least square sehingga apakah data penelitian memenuhi syarat untuk dianalisis lebih lanjut dan tidak terdapat masalah-masalah asumsi klasik. Dalam model regresi, ada beberapa asumsi dasar yang harus dipenuhi agar model dapat
menghasilkan estimator linier tidak bias atau BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) yang terbaik dari model regresi berganda. Dengan terpenuhinya asumsi tersebut, maka hasil yang diperoleh dapat lebih akurat dan valid dan atau mendekati kenyataan.
Beberapa uji asumsi klasik yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Uji Normalitas
Data_yang baik adalah data yang berdistribusi normal. Uji normalitas adalah untuk digunakan menentukan apakah kumpulan data penelitian yang akan dianalisis berdistribusi normal atau tidak dengan metode one sample Kolmogorov – Smirnov. Kriteria_normal_dipenuhi_jika_nilai_signifikan_>_0,05_maka data tersebut_normal. Hasil_pengujian (output) _dilihat dari nilai_Asymp. Sig.(2tailed) masing-masing_dari_variabel_lebih_besar_dari_0,05_maka_nilai residual tersebut adalah normal.
b. Uji Mulitikolinearitas
Uji multikolinearitas ini dimaksudkan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi antar variabel bebas (independent). Model regresi_yang baik_seharusnya tidak_terjadi korelasi_di antara variabel bebas (independent) (Silalahi, 2018). Untuk mendeteksi multikolinearitas dalam suatu model dilakukan dengan melihat nilai tolerance value atau VIF (variance inflation factor). Jika nilai tolerance tidak kurang dari 0.1 dan nilai VIF lebih kecil dari 10 berarti data tersebut tidak ada multikolinearitas.
c. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang baik
adalah tidak terjadi masalah heteroskedastisitas. Dalam_penelitian_ini_metode uji statistik_yang_digunakan_adalah_model_uji_Glejser dengan asumsi H0 tidak heteroskedastisitas dan H1 ada heteroskedastisitas. Jika nilai signifikansi > α = 0,05 maka H0 diterima dan H1 ditolak, artinya tidak terdapat masalah heterokedastisitas di dalam model. Jika nilai signifikansi < α = 0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima, artinya terdapat masalah heterokedastisitas di dalam model.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokolerasi bertujuan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi linier ada kolerasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Pada penelitian ini metode yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi adalah metode Durbin-Watson dengan asumsi H0 tidak autokolerasi dan H1 ada autokolerasi. Jika nilai dU < dW
< 4-dU maka H0 diterima dan H1 ditolak, artinya model tidak terdapat masalah autokolerasi.