196 LAMPIRAN 1: HASIL OLAHAN DATA EKONOMETRIKA Pengaruh Konversi Lahan, PDRB Sektor Pertanian dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kebercukupan Beras Kawasan I. Uji Asumsi Klasik a) Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test PDRB_Pertania n Pertumbuh an KBK ln_konvers N 123 123 123 123 Normal Parameters a,,b Mean.2740 301.6976 1.4932 6.2576 Std..10986 255.93006.56816.85952 Deviation Most Extreme Differences Absolute.131.122.098.150 Positive.131.122.094.150 Negative -.092 -.109 -.098 -.090 Kolmogorov-Smirnov Z 1.454 1.358 1.088 1.660 Asymp. Sig. (2-tailed).069.052.187.081 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. i Keterangan : Setelah transformasi data dan membuang data outlier maka keempat variabel di atas terdistribusi normal (p-value > 0,05) b) Uji Heteroskedastisitas a Unstandardized Standardized t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.048.116 -.416.678 ln_konversi.027.014.170 1.889.061 PDRB_Pertanian.631.166.335 1.800.082 ln_pertumbuhan.010.019.045.531.597 a. Dependent Variable: abs_res
197 Ketiga variabel independen mempunyai p-value > 0,05, yang berarti tidak ada pengaruh signifikan terhadap absolut residualnya. Dengan demikian ketiga variabel bebas dari masalah heteroskedastistas. c) Uji Multikolineritas a Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 ln_konversi.931 1.075 PDRB_Pertanian.986 1.014 Pertumbuhan.940 1.064 a. Dependent Variable: KBK Ketiga variabel independen mempunyai nilai VIF yang lebih kecil dari 10 serta nilai tolerance yang lebih besar dari 0,1. Dengan demikian keempat variabel ini bebas dari masalah multikolinieritas. d) Uji Autokorelasi Summary b R R Square Adjusted R Std. Error of the Durbin-Watson Square Estimate 1.723 a.523.511.39746 1.728 a. Predictors: (Constant), Pertumbuhan, PDRB_Pertanian, ln_konversi b. Dependent Variable: KBK Nilai DW sebesar 1,728 berada di batas yang ditentukan untuk n=123 dan k=4 yakni 1,673<DW<1,772 II. Hasil Uji Regresi Summary b R R Square Adjusted R Std. Error of the Durbin-Watson Square Estimate 1.723 a.523.511.39746 1.728 a. Predictors: (Constant), Pertumbuhan, PDRB_Pertanian, ln_konversi b. Dependent Variable: KBK
198 ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 20.583 3 6.861 43.432.000 a Residual 18.799 119.158 Total 39.382 122 a. Predictors: (Constant), Pertumbuhan, PDRB_Pertanian, ln_konversi b. Dependent Variable: KBK a Unstandardized Standardized t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant).352.291 1.210.229 ln_konversi -.010.043.016 2.236.014.931 1.075 PDRB_Pertanian 3.696.330.715 11.203.000.986 1.014 Pertumbuhan.024.000.096 2.477.016.940 1.064 a. Dependent Variable: KBK
199 Pengaruh Konversi Lahan, PDRB Sektor Pertanian dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Transformasi Mata Pencaharian I. Uji Asumsi Klasik a) Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test PDRB_Pert anian Pertumbu han TMP ln_konversi N 123 123 123 123 Normal Mean.2740 301.6976.7821 6.2576 Parameters a,,b Std. Deviation.10986 255.93006.40969.85952 Most Extreme Absolute.131.122.106.150 Differences Positive.131.122.106.150 Negative -.092 -.109 -.043 -.090 Kolmogorov-Smirnov Z 1.454 1.358 1.176 1.660 Asymp. Sig. (2-tailed).069.050.126.081 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Keterangan : Setelah transformasi data dan membuang data outlier maka keempat variabel di atas terdistribusi normal (p-value > 0,05) b) Uji heteroskedastisitas a Unstandardized Standardized t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant).191.112 1.715.089 ln_konversi -.002.017 -.009 -.110.912 PDRB_Pertanian.537.127.349 1.243.087 Pertumbuhan.000.000 -.298 -.537.665 a. Dependent Variable: abs_res2 Ketiga variabel independen mempunyai p-value > 0,05, yang berarti tidak ada pengaruh signifikan terhadap absolut residualnya. Dengan demikian ketiga variabel bebas dari masalah heteroskedastistas.
200 c) Uji Multikolinieritas a Correlations Collinearity Statistics Zero-order Partial Part Tolerance VIF 1 ln_konversi -.135 -.070 -.054.931 1.075 PDRB_Pertanian.625.622.617.986 1.014 Pertumbuhan -.055 -.075 -.058.940 1.064 a. Dependent Variable: TMP Ketiga variabel independen mempunyai nilai VIF yang lebih kecil dari 10 serta nilai tolerance yang lebih besar dari 0,1. Dengan demikian keempat variabel ini bebas dari masalah multikolinieritas. e) Uji Autokorelasi Summary b R R Square Adjusted R Std. Error of the Durbin-Watson Square Estimate 1.732 a.536.396.32159 1.681 a. Predictors: (Constant), Pertumbuhan, PDRB_Pertanian, ln_konversi b. Dependent Variable: TMP Nilai DW sebesar 1,681 berada di batas yang ditentukan untuk n=123 dan k=4 yakni 1,673<DW<1,772 II. Hasil Uji Regresi Summary b R R Square Adjusted R Std. Error of the Durbin-Watson Square Estimate 1.732 a.536.396.32159 1.681 a. Predictors: (Constant), Pertumbuhan, PDRB_Pertanian, ln_konversi b. Dependent Variable: TMP
201 ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 8.171 3 2.724 26.337.000 a Residual 12.307 119.103 Total 20.478 122 a. Predictors: (Constant), Pertumbuhan, PDRB_Pertanian, ln_konversi b. Dependent Variable: TMP a Unstandardized Standardized t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant).344.235 1.463.146 ln_konversi -.027.035 -.056-8.763.047 PDRB_Pertanian 2.316.267.621 8.677.000 Pertumbuhan -9.567E-5.000 -.060-8.815.017 a. Dependent Variable: TMP
202 Pengaruh Land Rent, Ketergantungan kepada Tenaga Kerja Petani, Usia Kepala Keluarga, Pendidikan Kepala Keluarga terhadap Konversi Lahan Sawah I. Pengujian Normalitas a) Pengujian Normalitas Tahap 1 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Landrent Usia Tanggu Keterangan : Variabel konversi lahan dan land rent tidak terdistribusi normal ( p- value < 0,05) ngan Pendidikan abs_konversi N 185 185 185 185 185 Normal Mean 3.8069E6 49.1622.6308 5.2541 432.7153 Parameters a,,b Std. Deviation 3.29364E6 11.94988.32379 2.39912 417.16452 Most Extreme Absolute.112.093.235.227.169 Differences Positive.112.093.176.216.169 Negative -.064 -.044 -.235 -.227 -.165 Kolmogorov-Smirnov Z 1.523 1.266 3.197 3.094 2.303 Asymp. Sig. (2-tailed).019.081.061.064.021 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. b) Pengujian Normalitas Tahap 2 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test ln_lr ln_konversi N 152 152 Normal Parameters a,,b Mean 15.1647 5.6292 Std. Deviation.58379.98525 Most Extreme Differences Absolute.049.080 Positive.043.066 Negative -.049 -.080 Kolmogorov-Smirnov Z.609.991 Asymp. Sig. (2-tailed).852.280 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
203 hasil uji normalitas variabel konversi lahan dan land rent setelah transformasi variabel ke nilai logaritma naturalnya. Kedua variabel terdistribusi normal (p value > 0,05) II. Pengujian Heteroskedastisitas (Uji Glejser) Regression Variables Entered/Removed Variables Entered Variables Removed 1 Pendidikan, Tanggungan, ln_lr, Usia a a. All requested variables entered.. Enter Method Summary R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1.219 a.048.022.54130 a. Predictors: (Constant), Pendidikan, Tanggungan, ln_lr, Usia ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2.175 4.544 1.855.121 a Residual 43.072 147.293 Total 45.247 151 a. Predictors: (Constant), Pendidikan, Tanggungan, ln_lr, Usia b. Dependent Variable: abs_res
204 a Unstandardized Standardized t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant).746 1.167.639.524 ln_lr.004.077.005.058.954 Usia.001.004.025.281.779 Tanggungan.221.135.132 1.631.105 Pendidikan -.037.020 -.171-1.911.058 a. Dependent Variable: abs_res Keterangan : ln_lr = ln land rent Abs- Res = nilai absolut residual Semua variabel tidak mempunyai pengaruh signifikan (p>0,05) terhadap nilai absolut residual regresi, dengan demikian keempat variabel ini bebas dari heteroskedastisitas. III. Pengujian Autokorelasi (Durbin Watson) Summary b R R Square Adjusted R Std. Error of the Durbin-Watson Square Estimate 1.648 a.420.400.97678 1.879 a. Predictors: (Constant), Pendidikan, Tanggungan, ln_lr, Usia b. Dependent Variable: ln_konversi Keterangan : Nilai Durbin-Watson < 2, maka tidak ada autokorelasi
205 IV. Pengujian Multikorelasi a Correlations Collinearity Statistics Zero-order Partial Part Tolerance VIF 1 ln_lr.022.054.052.968 1.033 Usia -.059 -.133 -.131.827 1.210 Tanggungan -.057 -.036 -.035.987 1.013 Pendidikan -.148 -.191 -.190.804 1.243 a. Dependent Variable: ln_konversi Keterangan Nilai VIF < 10 dan tolerance > 0,1 pada keempat variabel independen. Dengan demikian maka keempat variabel ini bebas dari masalah multikolinieritas V. Pengujian Regresi Berganda Variables Entered/Removed Variables Entered Variables Removed Method 1 Pendidikan, Tanggungan, ln_lr, Usia a. Enter a. All requested variables entered. Summary b R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1.648 a.420.400.97678 a. Predictors: (Constant), Pendidikan, Tanggungan, ln_lr, Usia b. Dependent Variable: ln_konversi
206 a Unstandardized Standardized t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 5.373 2.106 2.551.012 ln_lr -.090.138.053-2.650.041 Usia -.012.007 -.144-1.695.002 Tanggungan -.107.244 -.036-1.739.031 Pendidikan -.083.035 -.212-2.360.020 a. Dependent Variable: ln_konversi Persamaan regresi berganda hasil uji : Ln-konversi = 5,373 0,09 ln Landrent 0,012 Usia 0,107 Tanggungan 0,083 Pendidikan R 2 = 0,42
207 LAMPIRAN 2: HASIL OLAHAN DATA STRUCTURAL MODEL PERILAKU KONVERSI Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 620 Minimum Fit Function Chi-Square = 1398.74 (P = 0.0) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 1406.16 (P =0.0) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 786.86 90 Percent Confidence Interval for NCP = (681.70 ; 899.72) Minimum Fit Function Value = 7.60 Population Discrepancy Function Value (F0) = 4.28 90 Percent Confidence Interval for F0 = (3.70 ; 4.89) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.081 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.077 ; 0.089) P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.00 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 8.54 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (7.97 ; 9.16) ECVI for Saturated = 7.64 ECVI for Independence = 22.24 Chi-Square for Independence with 666 Degrees of Freedom = 4017.61
208 Independence AIC = 4091.61 AIC = 1571.86 Saturated AIC = 1406.00 Independence CAIC = 4247.76 CAIC = 1917.93 Saturated CAIC = 4372.91 Normed Fit Index (NFI) = 0.65 Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.75 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.61 Comparative Fit Index (CFI) = 0.77 Incremental Fit Index (IFI) = 0.77 Relative Fit Index (RFI) = 0.63 Critical N (CN) = 93.86 Root Mean Square Residual (RMR) = 0.078 Standardized RMR = 0.091 Goodness of Fit Index (GFI) = 0.71 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.67 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.62