Analisis Kriteria Statistik

3.5  Analisis Kriteria Statistik

Regression Statistics
Multiple R	0.9972
R Square	0.9945
Adjusted R Square	0.9934
Standard Error	0.0316
Observations	13

·           Nilai Multiple R Square 0,997 yang menunjukkan bahwa nilai tersebut mendekati satu sehingga dapat dikatakan bahwa nilai tersebut berkorelasi positif. Artinya bahwa apabila nilai input dinaikkan maka akan mempengaruhi kenaikan nilai output.

·           Nilai R Square 0,995 artinya bahwa dari variabel input menjelaskan produksi output sebesar 99,5 %. Sedangkan sisanya yaitu sebesar 0,5% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam model fungsi produksi.

·           Nilai Adjusted R square sebesar 0,911 menunjukkan bahwa dengan semakin banyak varibel yang dimasukkan untuk variabel penjelas maka dalam regresi akan mengurangi derajat kebebasan.

·           Nilai standar error yang diperoleh dari hasil analisis model kuadrat terkecil sebesar 0,031 adalah merupakan galat baku dari regresi secara keseluruhan.

·           Nilai F hitung yang diperoleh dari hasil analisis fungsi produksi adalah sebesar 915,312 dan F tabel sebesar 5,991. Hal ini menunjukan bahwa apabila nilai F_hitung lebih besar daripada F_tabel maka tolak Ho, Artinya bahwa faktor produksi secara serentak berpengaruh nyata terhadap output yang dihasilkan.

Model	Collinearity Statistics
	Tolerance	VIF
Benih	0.3158	3.1662
Pelet	0.3158	3.1662

·           Model regresi mengalami multikolinearitas karena nilai toleransi variabel tidak ada yang mendekati angka satu dan pada nilai VIF tidak ada variabel yang berada di sekitar angka satu.

3.5  Analisis Ekonomterik

·           Asumsi normalitas terpenuhi karena terlihat bahwa nilai Y (variabel dependent) didistribusikan secara normal terhadap nilai X (variabel independent), dimana data menyebar disekitar garis diagonal dengan mengikuti arah garis tersebut.

·           Pada grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola tertentu. Ini membuktikan bahwa model regresi tidak mengalami heteroskedastisitas dan layak digunakan untuk analisis pendugaan fungsi produksi.

·           Nilai Durbin-Watson sebsar 1,329. Hal ini membukatikan bahwa tidak terjadi autokorelasi. Autokorelasi terjadi akibat tidak dimasukkannya variabel penting dalam model atau karena data tidak linear.

3.5 Kriteria Ekonomi

·         Koefisien yang bertanda positif adalah benih dan pelet. Artinya apabila dilakukan peningkatan pada variabel tersebut maka akan mempengaruhi peningkatan output sesuai dengan besarnya koefisien yang dimiliki.

·         Hasil penghitungan penjumlahan besaran elastisitas atas varibel benih dan pelet adalah sebesar 1,016. Artinya bahwa usaha pendederan ikan patin 2 inci ini berada dalama kondisi increasing to scale yang artinya penambahan proporsi input produksi akan meningkatkan proporsi penambahan output. Usaha ini berpeluang ditingkatkan untuk mendapatkan keuntungan maksimum