## MODEL REGRESI DENGAN UJI ASUMSI KLASIK HASIL PENANGKAPAN UDANG TERHADAP PENDAPATAN NELAYAN DI LINGKUNGAN PERAIRAN KABUPATEN BATANG

## TEST REGRESSION MODEL WITH CLASSICAL ASSUMPTION OF ARREST SHRIMP FISHERMEN OF REVENUE IN THE WATER DISTRICT BATANG
*) Karyadi email: karyadimsi@yahoo.co.id *) Dosen Sekolah Tinggi Ilmu Pertanian Farming

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  model  regresi  yang  sesuai  dari  hasil  tangkapan udang  setiap  tahunnya  di  lingkungan  wilayah  perairan  Kabupaten  Batang.  Penelitian  ini menggunakan data hasil tangkapan di tiga TPI, yaitu TPI Roban Barat, TPI Roban Timur dan TPI Celong. Data diambil berdasarkan pencatatan di masing-masing TPI, mulai bulan Januari sampai dengan Desember mulai tahun 2010-2012. Metode pengumpulan data adalah mencatat semua data kuantitatif yang telah terkumpul selama 3 (tiga) tahun, kemudian dicari hubungan antara hasil tangkapan setiap tahunnya dengan jumlah penerimaan nelayan di masing-masing TPI, dengan metode  analisis  regresi  linier  berganda,  sebagai  variabel  bebasnya  adalah  hasil  tangkapan  di sekitar lokasi TPI Roban Barat (X ), TPI Roban Timur (X ), dan TPI Celong (X ) terhadap variabel
1 2
3
terikatnya hasil tangkapan nelayan (Y). Uji asumsi klasik yang dicapai adalah: uji normalitas, uji autokorelasi,  uji  multikolinieritas,  uji  heteroskedastisitas  dan  uji  linieritas.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa F-hit = 205,054 dengan taraf signifikan 0,000 berarti ada pengaruh secara bersama-sama / simultan antara TPI Roban Barat (X ), TPI Roban Timur (X ), dan TPI Celong (X )
1 2
3
terhadap hasil tangkapan nelayan (Y), tetapi dalam uji-t secara parsial (t-hit) TPI Celong (X ) tidak 3 berpengaruh nyata terhadap hasil tangkapan Y. Model regresi yang diperoleh telah memenuhi persyaratan  uji  asumsi  klasik,  yaitu  uji  normalitas,  uji  autokorelasi,  uji  multikolinieritas,  uji heteroskedastisitas dan uji linieritas, adalah model  regresi linier berganda yang sesuai adalah: Y = -12,112 + 58,109 X  + 22,177 X  + 15,324 X
1 2 3
Kata kunci : TPI, uji asumsi klasik, model regresi

## ABSTRACT
This study aims to find the appropriate regression model of annual shrimp catches in the waters Batang. The study used data on three catches TPI , the TPI Roban Barat , TPI Roban Timur, and TPI Celong . Data taken based on the record of each TPI , from January to December starting in 2010-2012  Method of data collection is a record of all quantitative data that has been collected for three  (3  )  years  ,  then  look  for  relationships  between  the  catch  each  year  by  the  number  of fishermen  in  the  reception  of  each  TPI,  the  method  of  multiple  linear  regression  analysis,  the independent variable is the catch in about the location of TPI Roban Barat (X ), TPI Roban Timur 1
(X ), and TPI Celong (X ) on the dependent variable fishermen catch (Y). Classical assumption that 2
3
achieved  are:  normality  test,  autocorrelation,  multicollinearity  test,  heteroscedasticity  test  and linearity test. The results showed that the F-hit = 205.054 with a significance level of 0.000 means that there are influences together / simultaneously between TPI Roban Barat (X ), TPI Roban Timur
1
(X ) , and TPI Celong (X ) of the fishermen catch (Y), but in a partial t-test ( t-hit ) TPI Celong (X )
2
3 3
does  not  significantly  affect  the  catch  Y.  Regression  model  obtained  in  compliance  with  the requirements of the classical assumption, ie normality test, autocorrelation, multicollinearity test, heteroscedasticity test and linearity test, multiple linear regression model is appropriate is: Y = - 12,112 + 58,109 X  + 22,177 X  + 15,324 X
1 2 3
Keywords : TPI , the classical assumption test , regression models
*) Karyadi  ; Model Regresi Dengan Model Asumsi Klasik Hasil Penangkapan Udang

## PENDAHULUAN
Pelabuhan  Perikanan  Pantai (PPP)  yang  ada  di  kabupaten  Batang merupakan UPT (Unit Pelaksana Teknis) dari  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan Kabupaten Batang yang berada di bawah dan UPT ini bertanggung   jawab kepada Kepala  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan Provinsi  Jawa  Tengah.  Pelabuhan Perikanan  Pantai  (PPP)  mempunyai tugas dan kewajiban yaitu melaksanakan kegiatan  secara  teknis  operasional pemanfaatan  sumber  daya  laut  sebagai tempat  penampungan  sekaligus  pasar ikan  hasil  tangkapan  dan  pengelolaan serta pemanfaatan sumberdaya ikan dan lingkungannya.  Ada  lima  tempat Pelabuhan Perikanan Pantai (PPP) yang sekaligus  tempat  pelelangan  ikan  (TPI), yaitu TPI Roban Barat, TPI Roban Timur, TPI Celong, TPI Siklayu dan TPI Klidang Lor ( http://batangkab.go.id).
Usaha  perikanan  tangkap  yang dilakukan  oleh  seorang  nelayan  harus m e n g h a s i l k a n   k e u n t u n g a n   y a n g berkesinambungan  untuk  mencukupi kebutuhan  sehari-hari,  maka  perlu dilakukan  analisis  usaha  yang  berkaitan dengan tempat usaha, yaitu suatu wilayah perairan  yang  menguntungkan  baik dalam  segi  pendapatan  maupun transportasi  untuk  memasarkan  hasil tangkapannya,  agar  dapat  memberi kesejahteraan  nelayan  yang  layak  bagi para nelayan ( Effendi Irzal dan Oktariza Wawan, 2006).
Untuk  melilih  tempat  lokasi penangkapan ikan tidaklah mudah, harus diperlukan  informasi  lengkap  tentang keadaan  lokasi  di  wilayah  perairan. Informasi  yang  dibutuhkan  antara  lain ada atau tidaknya populasi ikan di wilayah t e r s e b u t ,   j a r a k   t e m p u h   y a n g menguntungkan,  waktu  yang  dibutuhan para nelayan relatif pendek dan informasi harga pasar yang menguntungkan.
Berdasarkan  pengamatan  di lapangan  wilayah  sekitar  TPI,  para
nelayan  yang  melaut  setiap  harinya mengandung arti banyak ketidak pastian, artinya apakah hari ini mendapatkan hasil tangkapan yang bayak atau tidak, hal ini tergantung  dari  banyak  faktor.  Menurut Wahyono et al (2001) dan Kusnadi (2007), pendapatan  penangkapan  ikan  para nelayan tidak sama dengan dengan jenis u s a h a   b i d a n g   l a i n n y a ,   m i s a l n y a pedagang, petani, penjual jasa, dsb. Jika p e d a g a n g   d e n g a n   m u d a h   d a p a t menghitung  keuntungan  yang  akan didapatkannya  di  setiap  transaksi, demikian  pula  para  petani  dapat memperkirakan  hasil  panennannya, maka para nelayan tidak demikian, hasil usahanya  untuk  menankap  ikan  penuh dengan ketidak pastian ( uncertainty ) serta bersifat spekulatif dan fluktuatif. ( Wahyono et al (2001).
Oleh karena itu para nelayan ada hari-hari tertentu atau bilan-bulan tertentu untuk  tidak  melaut,  terutama  ditentukan oleh  faktor  cuaca  dan  musim.  Misalnya faktor  cuaca  yang  tidak  menguntungkan para nelayan tidak melaut, demikian juga faktor musim seperti musim barat nelayan juga  tidak  melaut,  terutama  pada  bulan- bulan  Nopember,  Desember,  Januari setiap tahunya para nelayan tidak melaut. Hal  yang  demikian  ini  berkaitan  dengan dokumentasi data yang dicatat di masing- masing  TPI  yang  tidak  ada  datanya, sehingga akan mengganggu analisis data k a r e n a   d a t a   t i d a k   l e n g k a p (.http://batangkab.go.id).
G e j a l a   t e r g a n g g u n y a kesejahteraan  nelayan  yang  rendah merupakan  permasalahan  yang  sering terjadi, terutama pada nelayan tradisional sehingga  menghambat  pembangunan sub  sektor  perikanan  khususnya perikanan  tangkap.  Rendahnya  tingkat kesejahteraan  nelayan  merupakan tantangan  dalam  mencapai  tujuan pembangunan  perikanan  antara  lain meningkatkan  kesejahteraan  nelayan, petani  ikan,  dan  masyarakat  pesisir lainnya (Keputusan Menteri Kelautan dan Perikanan No. 18/ Men/ 2002).
Berdasarkan  hal-hal  tersebut, maka ditetapkan lokasi penangkapan ikan yaitu  wilayah  disekitar TPI  Roban  Barat, TPI Roban Timur dan TPI Celong. Lokasi penelitian di lokasi tersebut berdasarkan pengamatan  dilapangan  bahwa  banyak perahu nelayan yang didaratkan di lokasi TPI  tersebut,  lagi  pula  ke  tiga  tempat tersebut banyak transaksi ekonomi yang dilakukan  oleh  para  nelayan  dengan pembeli dengan harga yang memadai.
Oleh  karena  itu  ditetapkan  ke tiga  tempat  TPI  sebagai  variabel independen  (variabel  bebas),  yaitu  TPI Roban Barat (X ), TPI Roban Timur (X ),
1 2
dan  TPI  Celong  (X ),  sedangkan  hasil 3 penjualan  (pendapatan)    para  nelayan ditetapkan  sebagai  variabel  dependen (variabel  terikat  =  Y). (http://diskanlut- jateng.go.id)
Data  variabel  berupa  hasil tangkapan para nelayan di tiga TPI yaitu X ,  X ,  dan  X   dan  penerimaan  para
1 2 3 nelayan (Y), diambil dari data sekunder di tiga  tempat  tersebut  setiap  bulan  (bulan Januari s/d Desember) selama tiga tahun yaitu  tahun  2010,  2011  dan  tahun  2012. Sehingga selama tiga tahun ada 12 x 3 = 36 data.
Banyaknya  hasil  tangkapan nelayan  (X),  dinyatakan  dalam  kilogram berat,  dan  tidak  semua  hasil  tangkapan ikan  nelayan    dipakai  untuk  penelitian, hanya  hasil  tangkapan  yang  berupa udang saja (udang Jerbung, udang Dogol, dan   udang Krosok), yang dipakai bahan penelitian ini. Dipilihnya komoditas udang karena udang dianggap mempunyai nilai jual yang tinggi jika dibandingkan dengan hasil  tangkapan  yang  lain.  Penerimaan nelayan  (Y)  dinyatakan  dalam  rupiah, yaitu  dengan  menghitung  jumlah  hasil tangkapan  dikalikan  dengan  harga  pada saat transaksi di TPI.
Model  persamaan  regresi  linier berganda (multiple  regresion) dapat dikatakan model yang baik apabila model regresi tersebut memenuhi kriteria BLUE (Best  Linier  Undiased  Estimator). BLUE
dapat  dicapai  apabila  memenuhi  uji asumsi  klasik.  Paling  tidak  ada  lima  uji asumsi  klasik  yang  harus  diterapkan terhadap  suatu  model  regresi  linier berganda,  yaitu: Uji  Normalitas,  Uji Autokorelasi, Uji Multikolinieritas, U j i Heteroskedastisitas  dan  Uji  Linieritas (Setyadharma 2010).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mencari  model  regresi  linier  berganda yang tepat, apakah ada pengaruh antara wilayah  perairan  disekitar  TPI  dengan pendapatan  para  nelayan.  Manfaat  dari penelitian  adalah  memberikan  informasi bagaimana  cara  menduga  suatu  tempat perairan yang nantinya memperoleh hasil tangkapkan  yang  lebih  banyak  yang terkait dengan jarak dan waktu tempuh.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder yang diambil dari tiga TPI, yaitu TPI Roban Barat, TPI Roban Timur, dan TPI  Celong.  Hasil  tangkapan  nelayan yang diperoleh dipilih jenis udang (udang Jerbung,  udang  Dogol,  dan    udang Krosok),  dengan  menimbang  hasil tangkapan  dan  penjualan  udang  setiap hari, yang direkap dalam bulan, dan hasil dalam  bulan  direkap  dalam  tahun.  Jadi data  diambil  dari  tahun  2010,  2011  dan 2012, yang masing-masing tahun ada 12 bulan, jadi selama tiga tahun ada 36 data berat tangkapan dan hasil penjualan.
D a t a   y a n g   t e l a h   t e r k u m p u l kemudian  dicari  bentuk  hubunganya dengan  regresi  linier  berganda  dimana hasil  penjualan  udang  sebagai  variabel dependen (Y) dan hasil tangkapan udang sebagai  variabel  independen  (X),  yaitu hasil  tangkapan  yang  didaratkan  diTPI Roban  Barat  sebagai  (X1),  hasil tangkapan yang didaratkan diTPI Roban Timur sebagai (X2) hasil tangkapan yang didaratkan  diTPI  Celong  sebagai  (X3). Secara matematis model persamaan dari regresi  linier  berganda  adalah  (Sudjana, 1989):
*) Karyadi  ; Model Regresi Dengan Model Asumsi Klasik Hasil Penangkapan Udang
Y = a + b X  + b X  + b X 1 1 2 2 3 3
Keterangan: Y =    penerimaan nelayan a =   i n t e r s e p / k o n s t a n t a regresi b , b  dan b =  slope/koefisien  arah
1 2 3 regresi
X =   TPI Roban Barat 1 X =   TPI Roban Timur 2 X
=   TPI Celong
3
P e r s a m a a n   r e g r e s i   l i n i e r berganda  yang  diperoleh  dilakukan pengujian asumsi klasik dan  uji kebaikan model untuk menentukan layak atau tidak digunakannya model tersebut. Uji asumsi klasik  meliputi  a).  uji  normalitas,  b).  uji autokorelasi, c). uji multikolinieritas, d). uji heteroskedastisitas, dan e). uji linieritas . (Ghozali, 2001).
Uji  kebaikan  model  meliputi koefisien  determinans,  uji  signifikansi parameter  individual  (uji  statistik  t),  uji signifikansi  simultan  (uji  statistik  F). S e m u a   p r o s e s   p e r h i t u n g a n menggunakan  program  SPSS  versi  19, untuk  meningkatkan  ketelitian  hasil penelitian  (Ghozali, 2001).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  analisis  deskriptif  yang diolah  dengan  Data  Analisis  Tool  Pack
Excel, hasil ikan tangkap (ton) di tiga TPI yaitu  Roban  Barat,  Roban  Timur,  dan Celong,  serta  hasil  penerimaan  nelayan rata-rata selama tiga tahun, seperti Tabel 1. berikut:
Setelah  mengetahui  statistik deskriptif  dari  data,  maka  dilakukan  uji asumsi-asumsi  klasik  terlebih  dahulu sebelum melakukan analisis regresi agar persamaan  regresi  yang  didapatkan benar-benar valid ,  sehingga  persamaan t e r s e b u t   d a p a t   d i g u n a k a n   u n t u k memprediksi variabel dependen (Ghozali, 2001).  Uji  asumsi  klasik  yang  dilakukan antara lain:

## a). Uji Normalitas
Uji  normalitas  adalah  suatu  uji untuk  membuktikan  bahwa  apakah  nilai residual  terdistribusi  normal  atau  tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai  residual  yang  terdistribusi  normal. P a d a   u m u m n y a   u j i   n o r m a l i t a s kesalahannya  terletak  pada  pemikiran bahwa  uji  normalitas  dilakukan  pada variabel  masing-masing.  Hal  yang demikian ini bukanlah tidak boleh, tetapi model  regresi  yang  baik  adalah  model regresi  yang  memerlukan  kenormalan pada  angka  residuelnya,  bukan  pada variabelnya.

## Tabel 1. Analisis Deskriptik Hasil Tangkapan Ikan dan Penerimaan
No Uraian Roban Barat /X 1 (ton) Roban Timur /X 2 (ton) Celong /X 3 (ton) Penerimaan (juta) 1 Mean 1.6034 2.4580 0.4529 142.5230 2 Standard Error 0.4163 0.3957 0.1623 34.6311 3 Standard Deviation 2.4980 2.3739 0.9739 207.7866 4 Sample Variance 6.2402 5.6354 0.9486 43175.2919 5 Kurtosis 2.5331 0.5338 4.9259 3.1747 6 Skewness 1.7101 1.3208 2.4485 1.9840 7 Minimum 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 8 Maximum 10.0330 7.8210 3.5550 821.4370 9 Largest(1) 10.0330 7.8210 3.5550 821.4370 10 Smallest(1) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Sumber: Data Primer yang Diolah 2013
Uji  normalitas  dapat  dilakukan dengan berapa cara misalnya dengan uji histogram,  uji  normal  P  Plot,  uji  Chi Square,  Skewness  dan  Kurtosis  atau  uji Kolmogorov  Smirnov.  Tidak  ada  metode yang  paling  baik  atau  paling  tepat. Prinsipnya  adalah  bahwa  pengujian d e n g a n   m e t o d e   g r a f i k   s e r i n g menimbulkan  perbedaan  pengertian  di a n t a r a   p a r a   p e n e l i t i ,   s e h i n g g a penggunaan  uji  normalitas  dengan  cara statistik  akan  menghilangkan  bentuk keraguan,  namun  demikian  pengujian dengan cara statistik lebih baik dari pada pengujian  dengan  metode  grafik (Setyadharma 2010).
Karena    rasio    skewness    dan rasio   kurtosis   menurut Tabel 1 diatas , rata-ratanya  tidak  berada  di    antara    –2 dan +2 maka dapat dikatakan bahwa data tersebut adalah berdistribusi tidak normal.
Demikian  juga  jika  data  tersebut diolah  dengan  menggunakan  SPSS  19, maka terlihat rasio skewness   dan   rasio kurtosis    dapat  dilihat  menurut  Tabel  2. berikut ini.
Terlihat  bahwa  rasio    skewness dan    rasio    kurtosis    berturut-turut 0,032/0,393 = 0.081425 dan 3,933/0,768 =  5,120261  dimana  rasio  skewness  ada pada  jangkauan  angka  -2  dan  +2, sedangkan  yang  rasio  kartusis  diluar jangkauan  angka  -2  dan  +2.  Jadi  data hasil tangkap udang dan pendapatan di 3 TPI  selama  tiga  tahun  boleh  dikatakan berdistribusi normal (Setyadharma 2010).
Gambar 1. Normal Probability Plot Model Regresi
Cara  lain  uji  normalitas  adalah dengan  cara  analisis  grafik  normal probability plot dengan  membandingkan distribusi kumulatif dari data asli dengan distribusi  kumulatif  dari  data  distribusi normal. Dengan menggunakan SPSS 19 keluaran  tampak  pada  Gambar  1. Berdasarkan  Gambar  1.  tampak  bahwa sebaran  data  adalah  sedikit  normal, karena garis yang menggambarkan data sesungguhnya  akan  mengikuti  garis diagonalnya  yang  sebenarnya.  Dengan demikian,  dapat  dikatakan  bahwa  data dalam model regresi ini masih memenuhi uji normalitas (Ghozali, 2001).
Solusi  yang  dilakukan  jika  data tidak  berdistribusi  normal  atau residual tidak normal tetapi mendekati dengan nilai k r i t i s n y a   ( m i s a l n y a   s i g n i f i k a n s i Kolmogorov  Smirnov  sebesar  0,048  < 0.050)  maka  dapat  dicoba  dengan metode  lain  yang  mungkin  memberikan pembenaran  mendekati  normal.  Tetapi jika jauh melebihi nilai normal, maka dapat dilakukan  beberapa  cara  pendekatan
75

## Tabel 2. Data Analisis Skewness dan Kurtosis Merurut SPSS
N Std. Deviation Skewness Kurtosis Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic Std. Error Unstandardized Residual 36 46.20579255 .032 .393 3.933 .768 Valid N (listwise) 36
Sumber: Data Primer yang Diolah 2013.
*) Karyadi  ; Model Regresi Dengan Model Asumsi Klasik Hasil Penangkapan Udang
misalnya:  melakukan  transformasi  data, melakukan  trimming  data  outliers  atau menambah data observasi. Transformasi dapat  dilakukan  ke  dalam  bentuk Logaritma  natural  (Ln),  akar  kuadrat, inverse, atau bentuk yang lain tergantung dari  bentuk  kurva  normalnya,  apakah condong ke kiri, ke kanan, mengumpul di tengah atau menyebar ke samping kanan dan kiri (Setyadharma 2010).

## b). Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  adalah  suatu  uji untuk menentukan apakah terjadi korelasi (hubungan) antara suatu periode t dengan periode sebelumnya (t -1). Secara singkat uji autokorelasi adalah untuk mengetahui bahwa  analisis  regresi  terpengaruh antara  variabel  bebas  (X)  terhadap variabel  terikat  (Y),  jadi  tidak  boleh  ada korelasi  antara  observasi  dengan  data observasi  sebelumnya.  Tentunya  model regresi  yang  baik  adalah  bebas  dari autokorelasi   (Santosa, 2000).
Beberapa uji statistik yang sering dipergunakan  adalah  uji  Durbin-Watson (DW), uji dengan Run Test dan jika data observasi  di  atas  100  data  sebaiknya menggunakan uji Lagrange Multiplier. Uji autokorelasi berdasarkan Darbin Watson (DW),  ada  beberapa  persyaratan  untuk mengambil    keputusan  ada  tidaknya autokorelasi adalah:
Model Durbin-Watson dL dU 1 1,961 1,2953 1,6539 Tolak H 0 Terbukti autokorelasi positif Zona in decision Terima H 0 atau H 1 atau keduanya Zona in decision Tolak H 1 Terbukti autokorelasi negatif
Dimana H 0 : tidak ada autokorelasi positif H 1 : tidak ada autokorelasi negatif
Gambar 2. Durbin-Watson d statistic
ĈÆ 2953
1,6539 1,961
d 0 dL dU 2 4-dU 4-dL 4
1.  Bila  nilai  DW  berada  di  antara  dU sampai dengan 4-dU, maka koefisien autokorelasi  sama  dengan  nol, artinya tidak terjadi autokorelasi
2. Bila nilai DW lebih kecil daripada dL, koefisien  autokorelasi  lebih  besar d a r i p a d a   n o l .   A r t i n y a   a d a autokorelasi positif.
3. Bila nilai DW terletak di antara dL dan dU, maka tidak dapat disimpulkan.
4. Bila nilai DW lebih besar daripada 4 - dL, koefisien autokorelasi lebih besar dari pada nol,
5. Bila nilai DW terletak di antara 4 – dU dan  4-  dL,  maka  tidak  dapat disimpulkan.
Dari Gambar 2. tampak bahwa nilai DW  adalah  sebesar  1,961.  Nilai  dL  = 1,2953 dan dU = 1,6539 didapatkan dari t a b e l   D u r b i n - Wa t s o n   d   s t a t i s t i c : Significance points of dL and dU at 0,05 l e v e l   o f   s i g n i f i c a n c e (http://junaidichaniago.wordpress.com) dengan  jumlah  sampel  (n)  =  36  dan jumlah variabel independen (k) = 3. Nilai tersebut  kemudian  diplotkan  pada  grafik D u r b i n - Wa t s o n   d   s t a t i s t i c   y a n g ditampilkan pada Gambar 1 diatas.
Dari plotting pada Gambar 2. tampak bahwa nilai DW terletak pada zona terima H0 atau H1 atau keduanya (antara dU– 4- dU). Menurut Gujarati (1995), jika nilai d
statistic (DW) terletak antara dU dan 4-dU maka  keputusan  yang  diambil  adalah tidak  menolak  H0  atau  H1  ataupun keduanya. Dengan demikian, pada model regresi tidak terdapat autokorelasi positif atau negatif, tentunya model regresi yang baik adalah bebas dari autokorelasi.
B e b e r a p a   m e t o d e   u n t u k mengatasi  problem  autokorelasi  adalah d e n g a n   m e n t r a n s f o r m a s i k a n   / memanipulasikan  data  atau  juga  dapat dilakukan  dengan  mengubah  model regresi ke dalam bentuk persamaan beda umum (generalized difference equation). Cara  lain  juga  dapat  dilakukan  dengan memasukkan  variabel  lag  dari  variabel terikatnya  menjadi  salah  satu  variabel bebas,  sehingga  akan  diperoleh  data observasi menjadi kurang 1.

## c). Uji Multikolinieritas
Uji  multikolinearitas  adalah  suatu uji  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya korelasi  yang  tinggi  antara  variabel- variabel bebas dalam suatu model regresi linear  berganda.  Jika  ada  korelasi  yang tinggi  di  antara  variabel-variabel bebasnya,  maka  hubungan  antara variabel  bebas  terhadap  variabel terikatnya  menjadi  terganggu.  Tentunya model regresi yang baik adalah bebas dari multikolinieritas.
A l a t   s t a t i s t i k   y a n g   s e r i n g dipergunakan  untuk  menguji  gangguan multikolinearitas adalah dengan variance inflation  factor  (VIF),  korelasi  pearson antara  variabel-variabel  bebas,  atau dengan  melihat  eigenvalues  dan condition index (CI).
Berdasarkan Tabel 3. terlihat bahwa nilai  R2  model  regresi  adalah  sebesar 0,975 atau 97,5%. Angka ini adalah cukup tinggi, oleh karena itu perlu dilakukan uji signifikansi pada masing-masing variabel independen yaitu variabel tempat TPI.
Tabel 4. menunjukkan bahwa hanya variabel  Hasil  Tangkap  di  Roban  Barat (X1)  dan  Hasil  Tangkap  di  Roban  Timur (X2)  yang  hasilnya  signifikan,  lainnya tidak signifikan. Dengan demikian, model regresi belum sesuai (mendekati) sebagai persyaratan uji multikolinearitas sehingga belum  dapat  dipakai  untuk  memprediksi variabel independen. Model regresi yang baik  tentunya  harus  bebas  dari multikolinearitas (Santosa, 2000).
Indikator  lain  yang  dapat  dipakai untuk uji multikolinearitas adalah dengan melihat  pada  papan  catur  koefisien korelasi Pearson ditampilkan pada Tabel 5,  yang  menunjukkan  bahwa  ada  satu koefisien  korelasi  yang  lebih  besar  dari 0,90 yaitu korelasi antara hasil tangkap di Roban  Barat  dengan  hasil  penerimaan nelayan.  Dengan  demikian  dapat dinyatakan  bahwa  model  regresi  telah t e r b e b a s   d a r i   a s u m s i multikolinearitas.(Ghozali, 2001).
Indikator lain untuk mendeteksi ada tidaknya  gejala  multikolinearitas  pada model  regresi  adalah  nilai  variance inflation factor (VIF).  Berdasarkan Tabel 6 terlihat  bahwa  nilai  VIF  adalah  berkisar antara  2,805  sampai  4,741.  Dengan demikian, dapat dinyatakan bahwa model regresi  bebas  dari  multikolinearitas karena  nilai  VIF  masing-masing  variabel independen berada di bawah 10 (Gujarati,
Tabel 3. Nilai Durbin-Watson (DW) dari Print Out SPSS 19  pada tingkat signifikansi 0,05
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson Keputusan 1 .975 a .951 .946 48.32317 1.961 Tidak Terjadi Autokorelasi
a. Predictors: (Constant), Hasil Tangkap di Celong (X3), Hasil Tangkap di Roban Timur (X2), Hasil Tangkap di Roban Barat (X1) b. Dependent Variable: Hasil Penerimaan Nelayan (Rp)
*) Karyadi  ; Model Regresi Dengan Model Asumsi Klasik Hasil Penangkapan Udang
1995).    Dengan  demikian,  berdasarkan Tabel 4, 5 dan 6 dapat dinyatakan bahwa model regresi hasil tangkap ikan terhadap pendapatan  para  nelayan  telah  lolos  uji multikolinearitas  dengan  menggunakan indikator koefisien korelasi dan VIF.
Menurut  Santoso  2000,  apabila masih  terjadi  masalah  multikolinieritas, ada  alternatif  lain  untuk  mengatasi
masalah  tersebut,  yaitu  dengan:  a). Mengganti  atau  mengeluarkan  variabel yang mempunyai korelasi yang tinggi. b). Menambah  jumlah  observasi.    c). Mentransformasikan  data  ke  dalam bentuk  lain,  misalnya  logaritma  natural (Ln),  akar  kuadrat  atau  bentuk  first difference  delta  (deferensiasi  turunan pertama).
Tabel 4. Hasil Analisis Variabel Independen Model Regresi Linier Berganda
Model Unstandardized Coefficients t Sig. Keputusan B Std. Error 1 (Constant) -12.112 12.108  -1.000  .325 Tidak Signifikan Hasil Tangkap di Roban Barat (X1) 58.109 7.120  8.161  .000 Signifikan Hasil Tangkap di Roban Timur (X2)  22.177 5.761  3.850  .001 Signifikan Hasil Tangkap di Celong (X3) 15.324 15.627 .981  .334 Tidak Signifikan
Sumber: Data Primer yang Diolah 2013.
Tabel 5. Pearson Korelasi Model Papan Catur
Correlations Hasil Tangkap di Roban Barat (X1) Hasil Tangkap di Roban Timur (X2) Hasil Tangkap di Celong (X3) Hasil Penerimaan Nelayan (Rp) Hasil Tangkap di Roban Barat (X1) Pearson Correlation 1 .799 ** .841 ** .961 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 36 36 36 36 Hasil Tangkap di Roban Timur (X2) Pearson Correlation .799 ** 1 .711 ** .863 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 36 36 36 36 Hasil Tangkap di Celong (X3) Pearson Correlation .841 ** .711 ** 1 .840 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 36 36 36 36 Hasil Penerimaan Nelayan (Rp) Pearson Correlation .961 ** .863 ** .840 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 36 36 36 36
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
ÇĂĽś▄ ﻲ⁭  ! ■Ă▄ ╜ ℓ ╜ ℓ  Variance  Inflation Factor (VIF).
a ◘ŕ ś▄
/ ◘▄ ▄ ╜ ■śĂŉ╜ ĊŦ { ĊĂĊ╜ ℓ Ċ╜ ľ ℓ
Yśputusan Ç◘▄ śŉĂ■ľ ś ë LC ﻭ / ◘■ℓ ĊĂ■Ċ
I Ăℓ ╜ ▄ ÇĂ■┼╫Ă♫ ŕ ╜ w◘ĽĂ■ . ĂŉĂĊ  ó ﻭ ⁭ ﻮ ﻭ ﻭ ﻰ⁭ ﯾ ﻰﻭ . śĽĂℓ  ▓ ĵ ▄ Ċ╜ ╫◘▄ ╜ ■śĂŉ╜ ĊĂℓ I Ăℓ ╜ ▄ ÇĂ■┼╫Ă♫ ŕ ╜ w◘ĽĂ■ Ç╜ ▓ ĵ ŉ  ó ﻮ ⁭ ﻯيﯾ ﻮ ⁭ ﻴ ﻬ ي . śĽĂℓ  ▓ ĵ ▄ Ċ╜ ╫◘▄ ╜ ■śĂŉ╜ ĊĂℓ I Ăℓ ╜ ▄ ÇĂ■┼╫Ă♫ ŕ ╜ / ś▄ ◘■┼  ó ﻯ ⁭ ﻮ ﻴ ﻴ ﻯ⁭ ﻰﯾ ﻯ . śĽĂℓ  ▓ ĵ ▄ Ċ╜ ╫◘▄ ╜ ■śĂŉ╜ ĊĂℓ { ĵ ▓ Ľśr: Data Primer yang Diolah 2013.

## d). Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  adalah  uji yang  digunakan  untuk  mengetahui apakah  terdapat  sama  atau  tidaknya varians dari residual satu ke pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang  memenuhi  persyaratan  adalah  di mana  terdapat  kesamaan  varians  dari r e s i d u a l   s a t u   p e n g a m a t a n   k e pengamatan yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas.
U n t u k   m e n g e t a h u i   a d a n y a heteroskedastisitas  dapat  dilakukan dengan  metode  yang  sederhana  yaitu scatter  plot  dengan  memplotkan  nilai ZPRED  (nilai  prediksi)  dengan  SRESID (nilai residualnya).
Gambar 3. Scatter plot Antara Nilai Prediksi dan Nilai Residual
Model  regresi  yang  baik  didapatkan  jika tidak  terdapat  pola  tertentu  pada  grafik, seperti mengumpul di tengah, menyempit kemudian  melebar  atau  sebaliknya melebar  kemudian  menyempit.  Menurut Scatter plot   Gambar 3. dapat dikatakan bahwa  ke  tiga  variabel  lokasi  perairan disekitar TPI  Roban  Barat,  Roban Timur dan  Celong  tidak  terjadi  persoalan heteroskedastisitas,  artinya  bahwa gambaran  data  yang  menyebar  seperti diatas adalah data yang boleh dikatakan homogen (Santosa, 2000).
C a r a - c a r a   d e n g a n   m o d e l gambar/grafik  scatter  plot  ini  adalah hasilnya  hanyalah  pendekatan  saja, sebetulnya  masah  ada  cara-cara  lain
s e c a r a   s t a t i s t i k   u j i   y a n g   d a p a t dipertanggung   jawabkan kebenarannya, yaitu  adalah  uji  Glejser,  uji  Park  atau  uji White.
Cara  mudah  untuk  menggunakan s a l a h   s a t u   u j i   d i a t a s   d e n g a n m e n g g u n a k a n   S P S S   1 9   m e l a l u i (Transform Compute Variable), adalah uji Glejser.  Uji  Glejser  secara  matematis dapat  di  notasikan  sebagai  berikut (Setyadharma 2010):
|e| =  b   + b  X  + ɛ 1 2 2
Dimana:
|e| = Nilai Absolut dari residual yang dihasilkan dari regresi model X = Variabel penjelas 2 b = Intersep 1 b = slope / koefisien regresi
2
Menurut  Tabel  7.  terlihat  bahwa nilai  t-statisik  dari  seluruh  variabel penjelas  Hasil  Tangkap  di  Roban  Barat signifikansi  =  0,160,  Hasil  Tangkap  di Roban  Timur  signifikansi  =  0,350,  dan
Hasil  Tangkap  di  Selong  signifikansi  = 0,243    tidak  ada  yang  signifikan  secara statistik  (sig  >  0,05),  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  model  regresi  ini  tidak mengalami  masalah  heteroskedastisitas (Setyadharma 2010).
Beberapa  alternatif  solusi  jika m o d e l   m e n y a l a h i   a s u m s i heteroskedastisitas  adalah  dengan mentransformasikan  ke  dalam  bentuk logaritma  (log),  yang  hanya  dapat dilakukan jika semua data bernilai positif. Atau  dapat  juga  dilakukan  dengan membagi semua variabel dengan variabel y a n g   m e n g a l a m i   g a n g g u a n heteroskedastisitas.

## e). Uji Linieritas
Uji  linearitas  dipergunakan  untuk mengetahui  apakah  model  regresi mempunyai  hubungan  linear  atau tidak. Jika  ada  hubungan  antara  dua
*) Karyadi  ; Model Regresi Dengan Model Asumsi Klasik Hasil Penangkapan Udang
variabel yang belum jelas apakah linear atau tidak, maka uji linearitas dapat digunakan untuk memberikan adjustment bahwa hubungan tersebut bersifat linear atau tidak. Dengan kata lain uji linearitas digunakan  untuk  menyakinkan  apakah sifat  linear  antara  dua  variabel  yang diidentifikasikan secara teori sesuai atau tidak dengan hasil observasi yang ada di lapangan.
Uji  linieritas  biasanya  digunakan sebagai prasyarat dalam analisis korelasi
atau  regresi  dengan  dasar  pengambilan k e p u t u s a n   d a l a m   u j i   l i n e a r i t a s adalah(Santosa, 2000) :
1)  Jika  probabilitas  >  0,05,  maka hubungan antara variabel X dengan Y adalah linear.
2)  Jika  probabilitas  <  0,05,  maka hubungan antara variabel X dengan Y adalah tidak linear.
Uji linieritas dengan menggunakan SPSS
19 hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Analisis Uji Glejser Dengan SPSS Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 7.188 7.181 1.001 .324 Hasil Tangkap di Roban Barat (X1) 10.698 4.223 .723 2.533 .160 Hasil Tangkap di Roban Timur (X2) 3.239 3.417 .208 .948 .350 Hasil Tangkap di Celong (X3) -11.014 9.268 -.290 -1.188 .243 a. Dependent Variable: abresid
Sumber: Data Primer yang Diolah 2013.
ÇĂĽś▄ ﻴ ⁭   ! ■Ă▄ ╜ ℓ ╜ ℓ   Ü╨ ╜ [ ╜ ■╜ śŉ╜ ĊĂℓ   Hasil  Hasil  Tangkapan  di  Roban  Barat  Terhadap  Penerimaan Nelayan.
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Hasil Penerimaan Nelayan (Rp) * Hasil Tangkap di Roban Barat (X1) Between Groups (Combined) 1510648.24 27.00 55949.93 919.15 .000 Linearity 1396853.41 1.00 1396853.41  22947.60 .000 Deviation from Linearity 113794.83 26.00 4376.72 71.90 .000 Within Groups 486.97 8.00 60.87 Total 1511135.22 35.00
Sumber: Data Primer yang Diolah 2013.
Berdasarkan  Tabel  8.    terlihat bahwa angka  pada Deviation  From Linearity lebih besar dari 0,05 ( sig> 0,05), b e r a r t i   h u b u n g a n   a n t a r a   v a r i a b l e dependen  dengan  variable  independen adalah  linear  dan  berdasarkan  hasil pengujian  terlihat  bahwa  nilai  Sig.  untuk Deviation  from  Linearity sebesar  0,000 yang berarti lebih kecil dari 0,01 dengan demikian dapat diartikan bahwa terdapat hubungan  yang  tidak  linear  diantara
variabel  hasil  tangkapan  ikan  di  TPI R o b a n   B a r a t   d e n g a n   p e n e r i m a a n nelayan.
Demikian  juga  berdasarkan  hasil olah  data  SPSS  19  untuk  lokasi  TPI R o b a n   T i m u r   d a n   T P I   C e l o n g menunjukkan  adanya  hubungan  yang tidak  linier  dengan  penerimaan.  Jadi dapat disimpulkan bahwa ke tiga tempat tersebut tidak ada hubungan linier dengan pendapatan.
Menurut  Tabel  3.  secara  garis besar  output  SPSS  19  dihasilkan koefisien determinasi sebesar 0,951 dan koefisien  determinasi  yang  disesuaikan sebesar  0.946.  Koefisien  determinasi sebesar  0,946  atau  94,6  %  variasi  hasil tangkapan nelayan dapat dijelaskan oleh variasi  ketiga  variabel  independen,  yaitu lokasi  penangkapan  ikan  disekitar  TPI Roban  Barat,  Roban  Timur  dan  Celong, sedang  sisanya  (100-94,6)%  =  5,4  % dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak termasuk  dalam  penelitian . (Ghozali, 2001)..
Uji t dilakukan untuk menunjukkan seberapa  jauh  pengaruh  satu  variabel p e n j e l a s /   i n d e p e n d e n   s e c a r a individual/parsial  dalam  menerangkan variasi  variabel  independen,  atau  untuk menguji signifikansi konstanta dari setiap variabel  independen . (Ghozali,  2001). Menurut  Tabel  4.  hasil  yang  diperoleh adalah  lokasi  TPI  disekitar  Roban  Barat dan Roban Timur yang signifikan dengan t-hit  sebesar  81,61  dan  38,60  dengan taraf  signifikan  berturut-turut    0,000  dan 0,001.
U j i   F   d i m a k s u d k a n   u n t u k menunjukkan  apakah  semua  variabel bebas  mempunyai  pengaruh  secara
b e r s a m a - s a m a / s i m u l t a n   t e r h a d a p variabel  terikat/  dependen . (Ghozali, 2001).    Menurut  Tabel  4.  diperoleh  F= 205,054  dengan  taraf  signifikan  0,000. Dengan  demikian,  berdasarkan  Tabel  4. d a p a t   d i n y a t a k a n   b a h w a   m o d e l persamaan  regresi  yang  didapatkan adalah  baik  karena  memenuhi  asumsi goodness  of  fit .    Model  regresi  yang didapatkan dari hasil penelitian ini adalah: Y  =  -12,112  +  58,109  X   +  22,177  X   +
1 2
15,324 X 3.

## KESIMPULAN
B e r d a s a r k a n   h a s i l   d a n pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa lokasi  penangkagan  ikan  disekitar  TPI Roban  Barat,  TPI  Roban  Timur  dan  TPI Celong mempunyai hubungan yang nyata
dengan penerimaan para nelayan, namun secara parsial hanya lokasi di sekitar TPI Celong  yang  tidak  berpengaruh  nyata terhadap  penerimaan  para  nelayan. Model regresi linier berganda yang sesuai adalah   Y = -12,112 + 58,109 X  + 22,177 1
2 X  + 15,324 X  (R = 0,946).
2 3 adj

## DAFTAR PUSTAKA
Anonim.  (2002).  Keputusan  Menteri Kelautan  dan  Perikanan  No.  18/ Men/ 2002.
Anonim.  (2013). (  http://www.  diskanlut- jateng.go.id, diakses tanggal 5 Nopember 2013)
A n o n i m .   ( 2 0 1 3 ) . (   h t t p : / / w w w. batangkab.go.id,  diakses  tanggal  5 Nopember 2013) Effendi Irzal dan Oktariza Wawan, (2006). Manajemen Agribisnis Perikanan. Penerbit  Penebar  Swadaya, Jakarta.
Ghozali,  I.  (2001).  Aplikasi  Analisis Multivariate  dengan  Program S P S S .   B a d a n   P e n e r b i t U n i v e r s i t a s   D i p o n e g o r o , Semarang.
Gujarati,  Damodar  (1995),  Basic Econometrics.  (3rd  edition  ed), Penerbit  Mc-Graw  Hill,  Inc.  New York.
Santoso,  Singgih  (2000),  Buku  Latihan SPSS  Statistik  Parametrik, P e n e r b i t   P T.   E l e x   M e d i a Komputindo, Jakarta.
Supranto,  J.  (1995).  Ekonometrik  Buku Satu,  Penerbit  Fakultas  Ekonomi Fakultas Indonesia, Jakarta.
Sudjana  (2003),  Metoda  Statistika,  Edisi ke 5. Penerbit Tarsito. Bandung.
Smith,  I.R,  (1981).  Ekonomi  Mikro  dari S i s t e m   P r o d u k s i   B u d i d a y a
*) Karyadi  ; Model Regresi Dengan Model Asumsi Klasik Hasil Penangkapan Udang
Perairan.  Konsepsi  Dasar  dan Definisi.  Penerbit  Yayasan  Obor, Jakarta.
Uyanto,  Stanislaus,  (2009).  Pedoman Analisis Data Dengan SPSS, Edisi
Ke  Tiga,  Penerbit  Graha  Ilmu,
Yogyakarta.
W a h y o n o .   A , a t   a l l .   ( 2 0 0 1 ) . P e m b e r d a y a a n   M a s y a r a k a t N e l a y a n ,   P e n e r b i t   M e d i a
Pressindo, Yogjakarta.
Wahana  Komputer,  (2009).  Panduan P r a k t i s   S P S S   1 7   U n t u k Pengolahan  Data  Statistik, Penerbit Andi, Yogyakarta.
Widarjono,  Agus  (2005),  Ekonometrika Teori  dan  Aplikasi.  Penerbit Ekonsia, Yogyakarta.