METODE PENELITIAN
E. Teknik Analisis Data
1. Pengujian Prasyarat Regresi
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang akan digunakan dalam penelitian. Untuk menguji normalitas setiap data variabel, maka digunakan One Sample Kolmogorov Smirnov. Normalitas data dapat dilihat dengan menggunakan cara nilai skewness, nilai ini digunakan untuk mengetahui bagaimana distribusi normal data dalam variabel dengan menilai kemiringan kurva. Nilai baik apabila mendekati angka nol ( Ghozali, Imam, 2002:36). Uji normalitas yaitu:
[
Sn1(X) Sn2(X)]
maksimum
d = −
Keterangan:
D : Deviasi atau penyimpangan Sn1 : Distribusi komulatif
Sn2 : Distribusi kumulatif dokumentasi X : Jumlah Variabel
Uji normalitas data pada penelitian ini menggunakan hipotesis sebagai berikut:
Ho: ρ data tidak normal Ha: ρ data normal
Kriteria yang digunakan dalam mengetahui normal atau tidaknya data tersebut sebagai berikut: apabila Kolmogorov-Smirnov lebih
kecil dari probabilitas (ρ:0,05), maka Ho ditolak. Sedangkan apabila perhitungan Kolmogorov-Smirnov lebih besar dari probabilitas (ρ:0,05), maka Ha diterima.
b. Uji Linieritas
Pengujian linieritas dimaksudkan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat ( Sudjana, 2006: 332 ). Pengujian dilakukan dengan uji F dengan rumus sebagai berikut:
Adapun rumusnya yaitu:
2 2
Se
TC
S
F
reg=
Keterangan: regF
: Harga Bilangan F untuk garis regresiTC
S
2 : Varians Tuna Cocok 2Se
: Varians KekeliruanBerdasarkan hasil perhitungan selanjutnya dibandingkan dengan F tabel dengan taraf signifikansi 5%. Koefisien F hitung diperoleh dari perhitungan SPSS versi 13.0. Kriteria penerimaan data ini linear atau tidak linier adalah : apabila Fh > dari Ftabel dengan level of significance
( )
α 0,05 maka hubungan variabel bebas dan variabel terikat linier dan sebaliknya jika nilai Fh <Ftabel dengan level of significance
( )
α 0,05 maka hubungan variabel bebas dan variabel terikat tidak linier.2. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis dengan analisis regresi, terlebih dulu dilakukan pengujian asumsi klasik untuk mendeteksi ada tidaknya pelanggaran dalam pengujian regresi linier berganda ( Supranto, 1984:1). Uji asumsi klasik yang digunakan adalah sebagai berikut:
a. Multikolinieritas( Multicolinerrity)
Multikolinieritas adalah untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara variable independent (produksi CPO, konsumsi CPO, harga CPO, dan nilai tukar rupiah dalam dolar). Model regresi yang baik tidak terjadi multikolineritas.
InD
k
n
X
⎥⎦
⎤
⎢⎣
⎡ − − +
= (2 5
6
1
1
2 Keterangan: n= Banyaknya prediktork=banyaknya variabel bebas
D= nilai determinan korelasi
=
2
In = Nilai linieritas
Selanjutnya dengan bantuan komputer program SPSS 15.0 akan diadakan analisis Collinearity statistics. Dari hasil Collinearity Statistics akan diperoleh VIF (Variance Inflation Factor). Untuk mengetahui terjadi tidaknya multikolinieritas, digunakan ketentuan atau kriteria sebagai berikut:
Jika VIF > 5 , maka terjadi multikolinieritas
Jika VIF < 5 , maka tidak terjadi multikolinieritas.
b. Heteroskedastisitas( Heteroscedasticity)
Heteroskedastisitas adalah suatu keadaan di mana varians dan kesalahan pengganggu tidak konstan untuk semua nilai variabel bebas (Supranto, 1984: 69). Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya masalah heteroskedastisitas digunakan uji korelasi rank dari Spearman (Spearman’s rank correlation test). Cara menghitung Spearman’s Correlations dengan cara mengkorelasikan nilai residual dengan nilai variabel bebas. Rumus korelasi dari Spearman didefinisikan sebagai berikut:
(
1)
6 2 1 2 1 = −∑
= n n d r n t Keterangan:1
r = Uji heterokedastisitas
t dan t-1 = observasi terakhir dan sebelumnya
n = variabel
2
d =nilai determinan
Selanjutnya dengan bantuan komputer program SPSS, untuk menentukan terjadi tidaknya masalah heteroskedastisitas digunakan ketentuan atau kriteria sebagai berikut:
1. Jika rshit > rstabel maka terjadi heteroskedastisitas
2. Jika rshit < rstabel maka tidak terjadi
heteroskedastisitas
Atau dapat dengan melakukan perbandingan tingkat probabilitas, adapun ketentuannya sebagai berikut:
1. Jika probabilitas (P) > 0,05: maka tidak terjadi heteroskedastisitas
2. Jika probabilitas (P) < 0,05: maka terjadi heteroskedastisitas
c. Autokorelasi
Uji Autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1. Jika adalah keadaan di mana tidak ada kesalahan
pengganggu dalam periode lainnya. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi linier yang baik tidak terjadi autokorelasi (Firdaus; 2004) Untuk mendeteksi ada tidaknya masalah autokorelasi dapat diuji dengan jalan menghitung ” the Durbin-Watson statistics d” .
∑
∑
= = − − = n t n t e t e dW 2 . 2 1 2 1 1 2 2 ) ( Di mana: 1 e = Gangguan Estimasit dan t‐1 = Observasi terakhir dan sebelumnya
t dan t- 2 = Nilai observasi
DW = Durbin Watson
Untuk memperoleh kesimpulan apakah data masalah autokorelasi atau tidak, hasil hitungan statistik d harus dibandingkan dengan tabel klasifikasi. Nilai d, untuk data n< 15 ( Alhusin, Syahri, 2003: 202).
Nilai d Keterangan
< 1,10 Ada autokorelasi
1,10 – 1,54 Tidak ada kesimpulan
1,55 – 2,46 Tidak ada autokorelasi
2,46 – 2,90 Tidak ada kesimpulan
>2,91 Ada autokorelasi
3. Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda digunakan oleh peneliti karena penelitian ini bermaksud untuk meramalkan bagaimana keadaan (naik turunnya variabel dependen) bila dua atau lebih variabel independent dimanipulasi(dinaikkan atau diturunkan nilainya).
Untuk menjawab rumusan masalah pertama, kedua, ketiga dan keempat, menggunakan teknis analisis data Persamaan Regresi Linier Berganda. Koefisien persamaan regresi dihitung dengan menggunakan program SPSS. Pengujian ini dilakukan untuk mengestimasi besarnya hubungan variabel independent ( produksi CPO, konsumsi CPO, harga CPO, dan nilai tukar dalam rupiah) terhadap variabel dependent (ekspor CPO). Bentuk model yang digunakan (Sugiyono, 1997):
Y = a + b1X1 +b2 X2 + b3 X3 +b4 X4 Keterangan :
Y = Volume ekspor minyak mentah sawit dalam ton a = Konstanta
b1,2,3,4 = Koefisien regresi X1, X2, X3, X4
X1 = Produksi minyak mentah sawit (CPO) dalam ton X2 = Konsumsi minyak mentah sawit (CPO) dalam ton
X3 = Harga minyak mentah sawit(CPO) dalam jutaan dollar AS X4 = Nilai tukar rupiah terhadap dolar AS
4. Uji F
Uji F digunakan untuk menguji apakah semua variabel independen (produksi minyak mentah sawit atau CPO, konsumsi minyak mentah sawit atau CPO, harga minyak mentah atau CPO, dan nilai tukar rupiah terhadap dolar AS) terhadap variabel dependen (volume ekspor minyak mentah sawit atau CPO), secara bersama-sama dan kriteria diterima atau ditolak mempergunakan rumus sebagai berikut (Sugiyono,1999:219):
Rumus F hitung = ) 1 /( ) 2 1 ( / 2 − − −R n k k R Keterangan:
F = Harga F garis regresi R = Koefisien korelasi berganda
n = jumlah anggota sampel Menentukan formulasi Ho dan Ha
Ho = tidak ada pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen
Ha = ada pengaruh antara variabel dependen terhadap pengaruh independen.
Menentukan Ftabel :
Dipilih tingkat signifikansi (
a
)= 5% artinya taraf kesalahan atau taraf kekeliruan hanya 5% saja, nilai level of confidence sebesar 95%, dengan degree of freedom (df) =n-k-1.F tabel = F (
a
,k, n-k-1) Df = degree of freedom K = jumlah variabel N = banyak prediktorMenentukan kriteria penerimaan dan penolakan yaitu:
1. Ho diterima jika : F hitung > F tabel berarti ada pengaruh nyata dan signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen secara bersama-sama.
2. Ho ditolak jika : F hitung > F tabel berarti tidak ada pengaruh nyata dan signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen secara bersama-sama.
Hipotesis adalah suatu anggapan atau pendapat yang diterima secara tentatip untuk menjelaskan suatu fakta atau yang dapat dipakai sebagai dasar bagi suatu penelitian. Hipotesis yang dirumuskan adalah hipotesis nol (Ho) dan hipotesis alternatif (Ha). Hipotesis yang dirumuskan ini disebut hipotesis nol, karena hipotesis ini mempunyai perbedaan nol atau tidak mempunyai perbedaan dengan hipotesis yang sebenarnya. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan uji T-Test . Uji T-Test bertujuan untuk menguji signifikansi pengaruh variabel independent (produksi CPO, konsumsi CPO, harga CPO terhadap ekspor CPO di Indonesia dan nilai kurs rupiah terhadap variabel dependent (ekspor CPO). Langkah-langkah pengujian sebagai berikut:
a. Menentukan formulasi Ho dan Ha
1) Produksi minyak mentah sawit (CPO)
Ho = produksi minyak mentah sawit (CPO) tidak berpengaruh terhadap ekspor CPO
Ha = produksi minyak mentah sawit (CPO) berpengaruh terhadap ekspor CPO
Ho = konsumsi minyak mentah sawit (CPO) tidak berpengaruh terhadap ekspor CPO.
Ha = konsumsi minyak mentah sawit (CPO) berpengaruh terhadap ekspor CPO
3) Kebijakan harga minyak mentah sawit (CPO)
Ho = Kebijakan harga minyak mentah sawit (CPO) tidak berpengaruh terhadap ekspor minyak mentah sawit (CPO)
Ha = Kebijakan harga minyak mentah sawit (CPO) berpengaruh terhadap minyak mentah sawit (CPO)
4) Nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika Serikat
Ho = Nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika Serikat tidak berpengaruh terhadap ekspor CPO
Ha = Nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika Serikat berpengaruh terhadap ekspor CPO
b. Menentukan level of significant (α)= 5% dengan nilai level significant of confidance sebesar 95% dengan degree of freedom (df) = n-k.
c. Menentukan daerah penerimaan dan penolakan hipotesis.
Kriteria penerimaan yaitu:
Ho diterima jika = t hitung < (t tabel) t α ; n-k
Ho ditolak jika = t hitung > ( t tabel ) tα ; n-k d. Menentukan T hitung dengan rumus:
T hitung = ) (bi Se bi Keterangan:
bi= koefisien regresi variabel independent
Se= standard eror
n= Jumlah pengamatan
k= jumlah variabel bebas
e. Menarik kesimpulan dengan cara membandingkan hasil dari T hitung dan T tabel, kemudian tentukan daerah penerimaan dan penolakannya. Apabila Ho ditolak produksi CPO, konsumsi CPO, harga CPO internasional terhadap dolar berpengaruh positif dan signifikan terhadap ekspor CPO.
BAB IV