BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
5.4 Analisis Kuantitatif
5.4.4 Pengujian Koefisien Regresi Secara Individual Pakistan
5.4.4.1.1 Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas digunakan uji pada variabel-variabel bebas dengan pengukuran terhadap Varian Inflation Factor (VIF) apabila nilai VIF berada dibawah 10 dikatakan bahwa persamaan tersebut tidak terkena multikolinieritas.
Tabel 5. 15 Hasil Uji Multikolineritas Pakistan
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12
Hasil uji multikolinieritas pada negara Pakistan dan Singapura dapat diketahui model tersebut lolos dari masalah multikolineritas, dapat dilihat dari produksi pinang sebesar 1.040931, kurs sebesar 2.431176, dan harga sebesar 2.469845 artinya semua variabel memiliki nilai yang lebih kecil dari 10 dengan kemudian dapat disimpulkan bahwa model tersebut bebas dari masalah multikolinieritas.
5.4.4.1.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varian residual (kesalahan pengganggu) dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Uji ini merupakan salah satu dari uji asumsi klasik yang harus dilakukan pada regresi linear.
Variance Inflation Factors Date: 10/31/22 Tim e: 01:01 Sam ple: 1 16
Included obs ervations : 16
Coefficient Uncentered Centered
Variable Variance VIF VIF
C 1.06E+14 57.40077 NA
X1PRODUKSI 115464.0 12.31977 1.040931 X2KURS 1037423. 76.60146 2.431176 X3HARGA 24313598 14.13041 2.469845
76 Tabel 5. 16 Hasil Uji Heteroskedastisitas Pakistan
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12
Berdasarkan dari hasil olahan pada Tabel 5.11 menunjukkan bahwa nilai F hitumg sebesar 0.2479, oleh karena itu p-value 0.1876 > α 5% maka tidak terjadi gejala heterokedastisitas. Dapat disimpulkan bahwa = diterima sehingga model regresi tidak terindikasi adanya gejala heterokedastisitas.
5.4.4.1.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah sebuah analisis yang dilakukan untuk mngetahui adanya korelasi variabel yang ada pada model regresi dengan perbubahan waktu.
Tabel 5. 17 Uji Autokorelasi Pakistan
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12
Berdasarkan pada tabel 5.13 dapat diketahui bahwa model tersebut lolos masalah autokorelasi, dengan melihat bahwa nilai prob.chi square (2) yang merupakan p-value sebesar 0.6363 > 5%, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut lolos uji autokorelasi.
5.4.4.1.4 Uji Normalitas
Uji normalitas untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal. Model regresi yang baik ialah model yang memiliki residu yang berdistribusi secara normal. Jika asumsi tidak terpenuhi, maka uji tersebut tidak valid dalam skala kecil.
Heteroskedasticity Test: Glejser Null hypothesis: Homoskedasticity
F-statistic 1.710578 Prob. F(3,12) 0.2178
Obs*R-squared 4.792729 Prob. Chi-Square(3) 0.1876 Scaled explained SS 2.040463 Prob. Chi-Square(3) 0.5641
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags
F-statistic 0.299429 Prob. F(2,10) 0.7477
Obs*R-squared 0.904034 Prob. Chi-Square(2) 0.6363
77 Gambar 5. 2 Uji Normalitas Pakistan
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12
Berdasarkan pada gambar 2 jika nilai probability > 0.05, maka data terdistribusi normal, begitu juga dengan sebaliknyya. Namun pada gambar diatas menunjukkan bahwa nilai probability sebesar 0.685546 yang artinya bahwa 0.685546 > 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa data tersebut dalam keadaan distribusi normal.
5.4.4.2 Uji Hipotesis
Uji Hipotesis digunakan untuk mengetahui tingkat signifikan dari masing- masing koefisien regresi variabel bebas terhadap variabel terikat. Dalam statistik sebuah hasil bisa dikatakan signifikan secara statistik jika kejadian tersebut hampir tidak mungkin disebabkan oleh faktor yang kebetulan, sesuai dengan batas probabilitas yang sudah ditentukan sebelumnya. Dengam demikian maka dilakukan pengujian variabel-variabel secara simultan (Uji F), uji parsial (Uji t), dan koefisien determinasi ( ). Uji hipotesis merupakan bagian dari statistik inferensial yang bertujuan untuk menarik kesimpulan mengenai suatu populasi berdasarkan data yang diperoleh dari sampel populasi tersebut. Uji hipotesis sebuah hipotesis mengenai dugaan terhadap keadaan suatu populaasi.
5.4.4.2.1 Uji Simultan (Uji F)
Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel produksi, kurs, dan harga secara bersama-sama berpengaruh terhadap ekspor.
Tabel 5. 18 Hasil Uji F Pakistan
F-Statistic Prob(F-Statistic)
5.134821 0.016325
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12
0 1 2 3 4 5
-5000000 0.25000 5000000 1.0e+07
Seri es: Resid ual s Sam ple 1 16 Obse rvatio ns 16
Mean -1.40e-09 Median 401078.7 Maximum 9331860.
Minimum -7099309.
Std. Dev. 4872356.
Skewness 0.105878 Kurtosis 1.957034 Jarque-Bera 0.755079 Probability 0.685546
78 Pada tabel 5.15 hasil olahan data diatas dapat dilihat bahwa F hitung sebesar 5.134821 dengan probabilitas sebesar (0.016325) atau lebih kecil dari α = 0.05 (0.00 0.016325 < 0.05), dengan derajat kebebasan (df=n-k) = 12. Dengan demikian, F hitung > F-tabel yaitu 5.134821 > 1.79588 maka dapat disimpulkan bahwa ditolak dan diterima artinya secara simultan atau bersama-sama terdapat pengaruh yang signifikan produksi, kurs dan harga internasional terhadap ekspor pinang Jambi ke Pakistan.
5.4.4.2.2 Uji Parsial (Uji t)
Uji t digunakan untuk menganalisis secara parsial (individu) guna mengetahui seberapa besar signifikan atau tidak signifikannya pengaruh masing-masing variabel. Untuk mengetahui apakah variabel bebas (produksi, kurs, dan harga internasional) secara individu berpengaruh dan signifikan terhadap variabel terikat (ekspor) dengan menggunakan pengujian secara parsial (t-Statistik) dengan membandingkan nilai probabilitas dan besar signifikan terhadap taraf α = 5%.
Cara agar mengetahui tingkat signifikansi pada taraf pengujian yang dipilih 5% yang dibandingkan dengan nilai t-tabel dimana besarnya t-tabel dengan mempertimbangkan degree of freedom (df=n-k atau 16-4=12) dan signifikansi 5%
yaitu 1.79588. Hal ini juga dapat dilihat melalui nilai p-value yang menggambarkan tingkat probabilitas atau tingkat signifikansi. Apabila nilai t-hitung > t-tabel , maka ditolak dan diterima artinya secara parsial variabel berpengaruh dan signifikan terhadap variabel terikat. Namun, jika t hitung < t-tabel, maka diterima dan ditolak, artinya secara parsial variabel tidak memiliki pengaruh dan signifikan terhadap variabel terikat.
Tabel 5. 19 Hasil Uji t Statistik Pakistan
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12
Dependent Variable: EKSPOR Method: Leas t Squares
Date: 10/29/22 Tim e: 12:42 Sam ple: 1 16
Included obs ervations : 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob.
C 8511608. 10317938 0.824933 0.4255
X1PRODUKSI 11.37834 339.7999 0.033485 0.9738
X2KURS -1652.720 1018.540 -1.622637 0.1306
X3HARGA 17200.68 4930.882 3.488358 0.0045
R-s quared 0.562115 Mean dependent var 5855767.
Adjus ted R-s quared 0.452644 S.D. dependent var 7363073.
S.E. of regres s ion 5447460. Akaike info criterion 34.07152 Sum s quared res id 3.56E+14 Schwarz criterion 34.26466 Log likelihood -268.5721 Hannan-Quinn criter. 34.08141 F-s tatis tic 5.134821 Durbin-Wats on s tat 1.665319 Prob(F-s tatis tic) 0.016325
79 1. Pada variabel produksi diperoleh nilai probabilitanya sebesar 0.9738 dengan nilai signifikansi 0.05 yang dapat dilihat bahwa 0.9738 > 0.05.
Maka diterima dan ditolak artinya secara parsial variabel tidak memiliki pengaruh dan signifikan terhadap variabel terikat. Hal ini menunjukkan jika produksi menurun maka volume ekspor akan menurun juga. Menurut Lalan Gugus Aditama, Edi Yulianto, dan Wilopo dengan penelitian yang berjudul “Pengaruh Produksi Dan Nilai Tukar Terhadap Volume Ekspor”. Bahwa produksi tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
2. Pada variabel kurs diperoleh nilai probabilitanya sebesar 0.1306 dengan nilai signifikansi 0.05 yang dapat dilihat bahwa 0.1306 > 0.05. Maka diterima dan ditolak artinya secara parsial variabel tidak memiliki pengaruh dan signifikan terhadap variabel terikat. Menurut Diko (2021) dalam penelitian yang berjudul “Analisis Pengaruh Kurs Rupiah Terhadap Ekspor Karet Indonesia” bahwa variabel kurs tidak memiliki pengaruh terhadap variabel terikat.
3. Pada variabel kurs diperoleh nilai probabilitanya sebesar 0.0045 dengan nilai signifikansi 0.05 yang dapat dilihat bahwa 0.0045 < 0.05. Maka ditolak dan diterima artinya secara parsial variabel berpengaruh dan signifikan terhadap variabel terikat. Menurut Wulandari (2021) dalam penelitian yang berjudul “Analisis Pengaruh Jumlah Produksi, Harga Dan Kurs Terhadap Nilai Ekspor Kopi Gayo” bahwa variabel harga internasional memiliki pengaruh positif dan signifikat terhadap variabel terikat.
5.4.4.2.3 Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar kontribusi setiap variabel independen terhadap variabel dependen secara bersama-sama. Apabila nilai koefisien determinasi (R2) semakin mendekati satu, maka persamaan regresi yang dihasilkan baik untuk mengestimasi nilai variabel dependen.
80 Tabel 5. 20 Koefisien Determinasi (R2) Pakistan
R-Squared Adjusted R-Squared
0.562115 0.452644
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12
Berdasarkan Tabel 5.19 menunjukkan bahwa pengujian koefisien determinasi (R2)pada negara Pakistan sebesar 0.562115. maka nilai koefisien tersebut mempunyai arti bahwa pengaruh seluruh variabel independen produksi, kurs, dan harga internasional terhadap perubahan nilai variabel dependen yaitu volume ekspor pinang Provinsi Jambi adalah sebesar 56.21%, sedangkan sisanya sebesar 43.79% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.
5.5 Analisis Ekonomi Pengaruh Produksi, Kurs, Dan Harga Terhadap