IV. METODE PENELITIAN
4.4. Metode Pengolahan dan Analisis Data
4.4.6. Rasio Keuntungan Terhadap Biaya
Return Cost Ratio atau imbangan penerimaan terhadap biaya adalah perbandingan antara total penerimaan dengan total biaya yang dikeluarkan dalam satu proses produksi. Apabila πi /Ci >1 maka usahatani yang dilakukan layak dilaksanakan. Sebaliknya, apabila πi/C < 1 maka usahatani tersebut tidak menguntungkan atau tidak layak diusahakan. Semakin tinggi nilai rasio semakin besar keuntungan yang diperoleh. Rasio tersebut diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Rasio keuntungan/Biaya = Keuntungan (πi) / Biaya Tataniaga (Ci)
4.4.7. Analisis Keterpaduan Pasar
Untuk menghitung indeks keterpaduan pasar perlu diketahui perkembangan harga dari waktu ke waktu serta penyebaran harga yang terjadi di pasar. Analisis indeks keterpaduan pasar antara harga di pasar petani kayu manis dan harga di pasar eksportir Padang dapat diukur dengan menggunakan metode IMC. Data yang harga yang digunakan adalah data harga bulanan selama tiga tahun, mulai dari Januari 2009 - Desember 2011. Penyusunan persamaan dilakukan dengan menggunakan pendekatan regresi sederhana (OLS) yang akan menghasilkan persamaan :
Pit = b1Pit-1 + b2 (Pjt– Pjt-1) + b3 Pjt-1 + et ...(8)
Dimana :
38 Pit-1 = Harga kayu manis di tingkat petani pada waktu ke t-1
Pjt = Harga kayu manis di tingkat eksportir Padang pada waktu ke-t Pjt-1 = Harga kayu manis di tingkat eksportir Padang pada waktu ke t-1 bi = Parameter estimasi dengan i = 1,2,3,....n
Pada penelitian ini akan dianalisis keterpaduan pasar kayu manis antara pasar ditingkat petani dengan pasar eksportir Padang. Dimana persamaan- persamaannya adalah sebagai berikut :
Pt = b1Pt-1 + b2 (Pjt– Pjt-1) + b3 Pjt-1 + et...(9)
Dimana :
Pt = Harga kayu manis di tingkat petani pada waktu ke-t
Pt-1 = Harga kayu manis di tingkat petani pada waktu ke t-1
Pjt = Harga kayu manis di tingkat eksportir Padang pada waktu ke-t
Pjt-1 = Harga kayu manis di tingkat eksportir Padang pada waktu ke t-1
bi = Parameter estimasi dengan i = 1,2,3,....n 4.4.7.1. Pengujian Hipotesa
Untuk menguji secara statistik peubah bebas yang dipilih berpengaruh nyata atau tidak terhadap peubah terikat dapat dilakukan uji statistik t dan uji statistik F. Peubah bebas yang diuji yaitu harga kayu manis di tingkat petani pada waktu ke t-1 (Pt-1), harga kayu manis di tingkat eksportir padang pada waktu ke-t
(Pt-1), harga kayu manis di tingkat eksportir pada waktu ke t-1 (Pjt-1), dan peubah
terikatnya adalah harga kayu manis di tingkat petani pada waktu ke t (Pt). Uji
statistik t dapat digunakan untuk menguji koefisien regresi dari masing-masing peubah, apakah secara terpisah dan apakah peubah ke-i berpengaruh nyata terhadap peubah tidak bebas. Uji F digunakan untuk menguji koefisien regresi secara serentak, apakah peubah-peubah bebas secara bersama-sama dapat menjelaskan variasi dari peubah tidak bebas. Pengujian dari masing-masing koefisien regresi dilakukan dengan uji t-student, dengan hipotesa :
H0 : b1 = 0, peubah bebas tidak berpengaruh nyata terhadap peubah tidak bebas
H1 : b1≠ 0, peubah bebas berpengaruh nyata terhadap peubah tidak bebas
39 t hitung =
Dimana Se (bi) adalah standar error parameter dugaan bi Kriteria uji :
t hitung < t tabel : terima H0
t hitung > t tabel : tolak H0
Jika hipotesa nol ditolak, berarti peubah yang diuji berpengaruh nyata terhadap peubah tidak bebas. Sebaliknya jika hipotesa nol diterima, maka peubah yang diuji tidak berpengaruh nyata terhadap peubah bebas. Sedangkan mekanisme yang digunakan untuk menguji koefisien regresi secara serentak adalah :
H0 : b1 = b2 = ... = bk = 0
H1 : b1≠ b2≠ ... ≠ bk≠ 0
Statistik uji yang digunakan dalam uji F adalah : Fhit =
Dengan derajat bebas (k-1), (N-k), dimana : SSR = Jumlah kuadrat regresi SSE = Jumlah kuadrat sisa
N = Jumlah pengamatan
k = Jumlah parameter Kriteria uji :
F hitung < F tabel : terima H0
F hitung > F tabel : tolak H0
Jika hipotesa nol ditolak berarti minimal ada satu peubah yang digunakan berpengaruh nyata terhadap peubah tidak bebas. Sebaliknya jika hipotesa nol diterima berarti secara bersama peubah yang digunakan tidak bisa menjelaskan variasi dari peubah tidak bebas.
Uji autokorelasi bertujuan untuk melihat apakah ada korelasi antar pengamatan. Uji autokorelasi ini menggunakan uji Durbin Watson. Pengujian dengan metode ini dilakukan karena di dalam model terdapat variabel lag. Pengujian ini digunakan dengan hipotesa :
40 Sedangkan koefisien Durbin-h diperoleh dari perhitungan sebagai berikut :
dw = Dimana :
dw = Nilai Durbin Watson et– et-1 = Lag nilai kesalahan e2t = Kuadrat nilai kesalahan
Koefisien Durbin watson (d) hitung dibandingkan dengan nilai tabel dU dan nilai dL. Jika nilai d hitung < dL maka terdapat autokorelasi (+) dan (d) hitung > 4-dL terdapat autokorelasi (-). Jika nilai (d) hitung terdapat pada daerah lain, maka tidak terdapat autokorelasi antar pengamatan. Artinya model dapat digunakan dalam pembahasan selanjutnya. Untuk mengetahui apakah suatu pasar terpadu dalam jangka panjang maupun jangka pendek, maka dilakukan pengujian hipotesa terhadap keterpaduan pasar. Secara umum hipotesa yang akan diuji adalah :
1. Keterpaduan Pasar Jangka Panjang
H0 : b2 = 1, pasar kayu manis terintegrasi dalam jangka panjang
H1 : b2≠ 1, pasar kayu manis tidak terintegrasi dalam jangka panjang
t hitung =
Dimana Se (b2) adalah standar error parameter dugaan b2
Apabila t hitung < t tabel maka hipotesa nol diterima secara statistik, yang artinya kedua pasar terpadu dalam jangka panjang. Sebaliknya t hitung > t tabel, maka hipotesa nol ditolak dan hipotesa alternatif diterima secara statistik, artinya kedua pasar tidak terpadu dalam jangka panjang.
2. Keterpaduan Pasar Jangka Pendek
H0 : b1/ b3 = 0, pasar kayu manis terintegrasi dalam jangka pendek
H1 : b1/ b3≠ 0, pasar kayu manis tidak terintegrasi dalam jangka pendek
Hipotesis b1/ b3 = 0 setara dengan b1 = 0 sehingga hipotesis di atas dapat
dituliskan sebagai berikut :
H0 : b1 = 0, pasar kayu manis terintegrasi dalam jangka pendek
H1 : b1≠ 0, pasar kayu manis tidak terintegrasi dalam jangka pendek
t hitung =
41 Dimana Se (b1)adalah standar error parameter dugaan b1
Apabila t hitung < t tabel maka hipotesa nol diterima secara statistik, yang artinya kedua pasar terpadu dalam jangka pendek. Sebaliknya jika t hitung > t tabel, maka hipotesa nol ditolak dan hipotesa alternatif diterima secara statistik, artinya kedua pasar tidak terpadu dalam jangka pendek. Pengujian kedua hipotesa tersebut (hipotesa keterpaduan jangka pendek dan hipotesa keterpaduan jangka panjang) adalah untuk melihat apakah suatu pengamatan cukup dekat dengan nilai yang dihipotesakan, sehingga membawa kita untuk menerima hipotesa yang dinyatakan (dalam hal ini hipotesa nol).