Analisis Pengaruh Sektor Pertanian Dan Sektor Industri Pengolahan Terhadap Laju Pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai

ANALISIS PENGARUH SEKTOR PERTANIAN DAN SEKTOR

INDUSTRI PENGOLAHAN TERHADAP LAJU PERTUMBUHAN

PDRB KABUPATEN SERDANG BEDAGAI

TUGAS AKHIR

DEDI MARULI SIHOMBING

082407066

PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2011

ANALISIS PENGARUH SEKTOR PERTANIAN DAN SEKTOR

INDUSTRI PENGOLAHAN TERHADAP LAJU PERTUMBUHAN

PDRB KABUPATEN SERDANG BEDAGAI

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas akhir dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya

DEDI MARULI SIHOMBING

082407066

PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2011

PERSETUJUAN

Judul : ANALISIS PENGARUH SEKTOR PERTANIAN

DAN SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN TERHADAP LAJU PERTUMBUHAN PDRB KABUPATEN SERDANG BEDAGAI

Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : DEDI MARULI SIHOMBING

Nomor Induk Mahasiswa : 082407066

Program Studi : D-3 STATISTIKA

Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

(FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juni 2011

Diketahui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU

Ketua, Pembimbing

Prof. Dr. Tulus, M.Si Drs. Gim Tarigan, M.Si NIP. 19620901 198803 1 002 NIP : 19550202 198601 1 001

PERNYATAAN

ANALISIS PENGARUH SEKTOR PERTANIAN DAN SEKTOR

INDUSTRI PENGOLAHAN TERHADAP LAJU PERTUMBUHAN

PDRB KABUPATEN SERDANG BEDAGAI

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa Tugas Akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juni 2011

DEDI MARULI SIHOMBING

082407066

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah kurnia-Nya Tugas Akhir ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan.

Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Drs. Gim Tarigan, M.Si selaku pembimbing pada penyelesaian tugas akhir ini yang telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada saya untuk menyempurnakan kajian ini. Panduan ringkas dan padat dan profesional telah diberikan kepada saya agar penulis dapat menyelesaikan tugas ini. ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika, Prof. Dr. Tulus, M.Si dan Dra. Madiningsih, M.Si, Ketua Program Studi D-III Statistika Drs. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen pada Departemen Matematika FMIPA USU, pegawai di FMIPA USU, Badan Pusat Statistika Provinsi Sumatera Utara, terima kasih atas bimbingan dan pelayanan yang telah diberikan dan juga rekan-rekan kuliah (Niel Manik, Sadrakh Simanjuntak, Mbak Sri, Panji Simamora, Ben Oni, Afandi Siregar, Heri Purba dan Alumni). Akhirnya, tidak terlupakan kepada ibu, kakak dan abang tersayang yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tugas Akhir ini bermanfaat bagi penulis dan juga bermanfaat bagi pembaca dan semoga Tuhan Yang Maha Esa senantiasa melimpahkan rahmat-Nya kepada kita semua.

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar isi v

Daftar Tabel vii

Daftar Gambar viii

BAB 1 PENDAHULUAN 1

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Rumusan Masalah 2

1.3 Pembatassan Masalah 3

1.4 Tujuan Penelitian 3

1.5 Manfaat Penelitian 4

1.6 Sistematika Penulisan 4

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 6

2.1 Konsep dan Defenisi 6

2.1.1 Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas Dasar Harga Pasar 6 2.1.2 Produk Domestik Regional Netto (PDRBN) atas Dasar Harga

Pasar 7

2.1.3 Produk Domestik Regional Netto (PDRN) atas Dasar Biaya Faktor 7

2.1.4 Pendapatan Regional 8

2.1.5 Pendapatan Perorangan (P ersonal Income) dan Pendapatan Siap Dibelanjakan (Disposable Income) 9

2.1.6 Pendapatan Perkapita 9

2.2 Metode Perhitungan 9

2.2.1 Metode Langsung 10

2.2.2 Metode tidak langsung/alokasi 11

2.3 Penghitungan Atas Dasar Harga Berlaku dan Harga Konstan 11 2.3.1 Penghitungan Atas Dasar Harga Berlaku 11 2.3.2 Penghitungan Atas Dasar Harga Konstan 12

2.3.2.1 Revaluasi 12

2.3.2.2 Ekstrapolasi 13

2.3.2.3 Deflasi 13

2.3.2.4 Deflasi Berganda 13

2.4 Pemilihan Tahun Dasar Penghitungan PDRB 14

2.5 Klasifikasi Lapangan Usaha 15

2.5.1 Pertanian 15

2.6 Laju Pertumbuhan PDRB 17

2.7 Hipotesis Penelitian 17

2.8 Kerangka Pemikiran 18

BAB 3 METODE PENELITIAN 19

3.1 Ruang Lingkup Penelitian 19

3.2 Jenis dan Sumber Data 19

3.3 Model Analisis 19

3.4 Metode Analisis 20

3.5 Persamaan Regresi 20

3.5.1 Persamaan regresi linier sederhana 21 3.5.2 Persamaan regresi linier berganda 21

3.6 Uji Regresi Linier Berganda 23

3.6.1 Uji F (Simultan) 24

3.6.2 Uji t (Parsial) 25

3.7 Koefisien Determinasi (R2) 25

BAB 4 ANALISIS DATA 26

4.1 Data dan Pembahasan 26

4.2Membentuk Persamaan Linier Regresi Berganda 27

4.3 Analisis Residu 29

4.4 Uji Regresi Berganda 30

4.4.1 Uji F (Simultan) 31

4.4.2 Uji t (Parsial) 33

4.5 Koefisien Determinasi (R2) 35

BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM 37

5.1Perkenalan Software SPSS 37

5.2 Membuka Program SPSS Versi 16.0 37

5.3 Pengolahan Data dengan SPSS Versi 16.0 39

5.3.1 Memasukkan Variabel 39

5.3.2 Pengisian Data 40

5.3.3 Analisis Data dengan Regresi 41

5.3.4 Analisis Data dengan Korelasi 43

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 45

6.1 Kesimpulan 45

6.2 Saran 46

DAFTAR PUSTAKA 47

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 3.1 Bentuk Umum Data Observasi 22

Tabel 4.1 Data Laju Pertumbuhan PDRB yang Akan Diolah 26 Tabel 4.2 Perhitungan masing-masing variabel 27

DAFTAR GAMBAR

Halaman Gambar 2.1 Kerangka pemikiran pengaruh sektor pertanian dan sektor industri pengolahan terhadap laju pertumbuhan Serdang Bedagai 18

Gambar 5.1 Membuka SPSS 38

Gambar 5.2 Tampilan awal SPSS 38

Gambar 5.3 Layar Variable View 39

Gambar 5.4 Data yang Diolah 40

Gambar 5.5 Tampilan analisis Regresi 41

Gambar 5.6 Kotak Dialog Regression 41

Gambar 5.7 Statistic pada Kotak Dialog Regression 42 Gambar 5.8 Plots pada Kotak Dialog Regression 42

Gambar 5.9 Tampilan analisis korelasi 43

Gambar 5.10 Tampilan bivariate correlations 43

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang Masalah

Tujuan pembangunan daerah secara umum adalah untuk mewujudkan kemakmuran dan kesejahteraan rakyat. Aspek-aspek pembangunan disini meliputi sosial, budaya, ekonomi, politik, ilmu pengetahuan alam dan aspek lainnnya. Diantara aspek-aspek tersebut pembangunan ekonomi merupakan aspek-aspek yang paling esensial dalam menunjang pembangunan daerah. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan, khususnya dalam bidang ekonomi. Pertumbuhan tersebut merupakan rangkuman dari laju pertumbuhan dari berbagai sektor ekonomi yang juga menggambarkan tingkat perubahan struktur ekonomi yang terjadi pada suatu periode.

Salah satu data yang dapat digunakan sebagai indikator untuk perencanaan dan evaluasi hasil pembangunan regional adalah data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di definisikan sebagai jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha dalam suatu wilayah, atau merupakan jumlah nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha. Produk domestik regional bruto dapat dikelompokkkan atas dasar harga berlaku dan atas dasar harga konstan.

Laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) setiap tahun mengalami perubahan sehingga perlu dilakukan penyusunan. Pertumbuhan positif menunjukkan adanya peningkatan perekonomian sedangkan pertumbuhan negatif menunjukkan penurunan perekonomian. Nilai produk domestik regional setiap daerah berbeda-beda dan dipengaruhi oleh faktor - faktor yang berbeda juga. Seberapa besar sektor pertanian dan sektor industri pengolahan berpengaruh menyumbang PDRB suatu daerah?

Dari uraian diatas, maka penulis memilih judul “Analisis Pengaruh Sektor Pertanian dan Sektor Industri Pengolahan Terhadap Laju Pertumbuhan PDRB

Kabupaten Serdang Bedagai”.

1.2 Rumusan Masalah

Sebagai rumusan masalah yang akan di analisis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Apakah sektor pertanian dan sektor industri pengolahan memiliki hubungan yang signifikan dalam laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Serdang Bedagai ?

2. Apakah sektor pertanian dan sektor industri pengolahan memberikan pengaruh yang besar dalam laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Serdang Bedagai ?

3. Sektor manakah yang lebih mempengaruhi laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Serdang Bedagai ?

1.3 Pembatasan Masalah

Angka nominal PDRB adalah penjumlahan dari seluruh lapangan usaha. Dalam perhitungan PDRB, seluruh lapangan usaha dibagi menjadi sembilan sektor yang dirinci sebagai berikut :

1) Pertanian

2) Pertambangan dan Penggalian 3) Industri dan Pengolahan 4) Listrik, Gas dan Air Minum 5) Bangunan

6) Perdagangan, Hotel dan Restoran 7) Pengangkutan dan Komunikasi

8) Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya 9) Jasa-jasa

Penulis membatasi pokok permasalahan hanya dua sektor yaitu, sektor pertanian dan sektor industri pengolahan. Hal ini di karenakan penulis menganggap kedua sektor itu memberikan kontribusi yang cukup besar dalam laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB).

1.4Tujuan Penelitian

Tujuan dari penulisan Tugas Akhir ini adalah:

1. Untuk mengetahui peranan kedua sektor tersebut dalam laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Serdang Bedagai.

2. Seberapa besar pengaruh dan hubungan sektor pertanian dan sektor industri pengolahan

3. Mengetahui sektor yang lebih mempengaruhi laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Serdang Bedagai.

1.5Manfaat Penelitian

Dengan tujuan yang telah disebutkan diatas, diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut.

Bagi penulis:

1. Sebagai syarat untuk menyelesaikan program studi D3 Statistika. 2. Sebagai penerapan ilmu dari mata kuliah yang diperoleh.

Bagi Lembaga / Instasi dan masyarakat pada umumnya:

1. Mengetahui perkembangan laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) kedua sektor tersebut.

2. Sebagai pertimbangan dan pengambilan kebijakan dalan masalah pengembangan sektor pertanian dan sektor industri pengolahan.

1.6Sistematika Penulisan

Adapun sistematika penulisan yang digunakan penulis adalah antara lain:

BAB 1 : PENDAHULUAN

Pada bab ini akan diuraikan latar belakang, rumusan masalah, pembatasan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB 2 : TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini menguraikan teori tentang PDRB, laju pertumbuhan PDRB, hipotesis penelitian dan kerangka pemikiran.

BAB 3 : METODE PENELITIAN

Bab ini menguraikan tentang ruang lingkup penelitian, jenis dan sumber data penelitian, metode analisis yang digunakan, uji regresi linier berganda, dan koefisien determinasi.

BAB 4 : ANALISIS DATA

Bab ini merupakan bab yang berisikan mengenai proses pembentukan regresi linier berganda, analisis residu, uji regresi linier ganda, mencari koefisien determinasi dan koefisien korelasi.

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Dalam bab ini penulis menguraikan pengertian dan tujuan implementasi sistem, rancangan program yang dipakai dan hasil outputnya.

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini merupakan bab penutup yang merupakan hasil dan kesimpulan dari pembahasan serta saran penulis berdasarkan kesimpulan yang didapat.

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Konsep dan Definsi

Pendapatan regional adalah tingkat (besarnya) pendapatan masyarakat pada wilayah analisis. Tingkat pendapatan dapat diukur dari total pendapatan wilayah maupun pendapatan rata-rata masyarakat pada wilayah tersebut. Dalam menghitung pendapatan regional hanya dipakai konsep Domestik, yang berarti seluruh nilai tambah yang ditimbulkan oleh berbagai sektor/lapangan usaha yang melakukan kekgiatan usahanya disuatu wilayah/region (baik kabupaten maupun provinsi) dihitung dan dimasukkan ke produk wilayah tersebut tanpa memperhatikan kepemilikkan faktor-faktor produksi tersebut, dengan kata lain PDRB menunjukkkan

gambaran ’P roduct Originated’ .

2.1.1 Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas Dasar Harga Pasar

Produk domestik regional bruto atas dasar harga pasar adalah jumlah nilai tambah bruto (gross value added) yang timbul dari seluruh sektor perekonomian di wilayah itu. Yang dimaksud dengan nilai tambah bruto adalah nilai produksi (output) dikurangi dengan biaya antara (intermediate cost). Nilai tambah bruto mencakup

komponen-komponen faktor pendapatan (upah dan gaji, bunga, sewa tanah, dan keuntungan), penyusutan dan pajak tidak langsung neto.

2.1.2 Produk Domestik Regional Neto (PDRN) atas Dasar Harga Pasar

Produk domestik regional neto atas dasar harga pasar adalah produk domestik regional bruto atas dasar harga pasar dikurangi penyusutan. Penyusutan yang dimaksud adalah nilai susut (aus) atau pengurangan nilai barang-barang modal (mesin, peralatan, kendaraan, dan lainnya) karena barang modal tersebut terpakai dalam proses produksi atau faktor waktu.

2.1.3 Produk Domestik Regional Neto (PDRN) atas Dasar Biaya Faktor

PDRN atas dasar biaya faktor adalah PDRN atas dasar harga pasar dikurangi pajak tak langsung neto. Pajak tidak langsung meliputi pajak penjualan, biaya ekspor, bea cukai, dan pajak lain-lain, kecuali pajak pendapatan dan pajak perseroan. Pajak tidak langsung dari unit-unit produksi dibebankan pada pembeli hingga langsung berakibat menaikkan harga barang di pasar. Besarnya pajak tidak langsung dikurangi subsidi dalam perhitungan pendapatan regional disebut pajak tidak langsung neto. Kalau PDRN atas dasar harga pasar dikurangi pajak pajak tidak langsung neto, hasilnya adalah produk domestik regional neto atas dasar biaya faktor.

2.1.4 Pendapatan Regional

Pendapatan regional neto adalah produk regional neto atas dasar harga pasar biaya faktor dikurangi aliran dana yang mengalir keluar ditambah alian dana yang mengalir masuk. Produk regional neto atas dasar harga pasar biaya faktor, merupakan jumalh dari pendaoatan berupa upah dan gaji, bunga, sewan tanah dan keuntungan yang timbul, atau merupakan pendapatan yang berasal dari kegiatan di wilayah tersebut. Akan tetapi, pendapatan yang dihasilkan tersebut, tidak seluruhnya menjadi pendapatan penduduk daerah setempat. Hal itu disebabkan ada sebagian pendapatan yang diterima penduduk daerah lain, misalnyasuatu perusahaan yang modalnya dimiliki orang luar yang mempunyai modal. Sebaliknya, kalu ada penduduk daerah menanamkan modal diluar daerah maka sebagian keuntungan perusahaan akan mengalir ke daerah tersebut, dan menjadi pendapatan dari pemililk modal.

Untuk mendapatkan angka-angka tentang pendapatan yang mengalir keluar/masuk suatu daerah (yang secara nasional dapat diperoleh dari neraca pembayaran luar negeri) masih sangat sukar diperole saat ini. Produk regional neto atas dasar biaya faktor dianggap sama dengan pendapatan regional (tanpa kata neto). Pendapatan regional dibagi jumlah penduduk yang tinggal di daerah itu, hasilnya adalah pendapatan per kapita.

2.1.5 Pendapatan Perorangan (Personal Income) dan Pendapatan Siap Dibelanjakan (Disposable Income)

Pendapatan perorangan merupakan pendapatan yang diterima oleh rumah tangga. Apabila pendapatan perorangan dikurangi pajak pendapatan perorangan, pajak rumah tangga/PBB, dan transfer yang dibayarkan oleh rumah tangga akan sama dengan pendapatan yang siap dibelanjakan (disposable income).

2.1.6 Pendapatan Perkapita

Pendapatan perkapita merupakan gambaran rata-rata pendapatan yang diterima oleh setiap penduduk sebagai hasil proses produksi yang terjadi di suatu daerah. Semakin banyak kegiatan ekonomi di suatu daerah akan menimbulkan peningkatan proses produksi yang pada gilirannya akan menghasilkan pendapatan.

PDRB perkapita diperoleh dengan cara membagi total nilai PDRB dengan jumlah penduduk pertahun, Oleh sebab itu besar kecilnya PDRB perkapita belum mencerminkan kemakmuran masyarakat keseluruhan, karena pendapatan yang terjadi tersebut belum pasti dinikmati oleh penduduk daerah yang bersangkutan.

2.2 Metode Perhitungan

Metode perhitungan pendapatan regional pada tahap pertama dapat dibagi dalam dua metode, yaitu:

2.2.1 Metode langsung

Perhitungan didasarkan sepenuhnya pada data daerah. Hasil perhitungannya mencakup seluruh prodik barang dan jasa akhir yang dihasilkan daerah tersebut. Pemakaian metode ini dapat dilakukan melalui tiga pendekatan:

1. Pendekatan produksi

PDRB merupakan jumlah Nilai Tambah Bruto (NTB) atau nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh unit-unit produksi di dalam suetu wilayah/region dalam sutau periode tertentu, biasanya satu tahun. Sedangkan NTB diperoleh dari Nilai Produksi Bruto (NPB/Output) dikurangi seluruh biaya antara (biaya yang bener-benar habis dipakai dalam proses produksi yang dikelurkan untuk meningkatkan output tersebut).

2. Pendekatan pendapatan

PDRB adalah jumlah seluruh balas jasa yang diterima oleh faktor-faktor produksi yang ikut serta dalam proses produksi di suatu wilayah/region dalam jangka waktu tertentu, biasanya satu tahun. Berdasarkan pengertian tersebut, maka NTB adalah jumlah dari upah dan gaji, sewa tanah, bunga modal, dan keuntungan; semuanya sebelum dipotong pajak penghasilan dan pajak langsung lainnya.

3. Pendekatan pengeluaran

PDRB adalah jumlah seluruh pengeluaran yang dilakukan untuk konsumsi rumahtangga dan lembaga swasta nirlaba, konsumsi pemerintah, pembentukan modal tetap domestik bruto, perubahan stok dan ekspor neto, didalam suatu wilayah/region dalam periode tertentu, biasanya satu tahun. Dengan metode

ini, perhitungan NTB bertitik tolak pada penggunaan akhir dari barang dan jasa yang diproduksi.

2.2.2 Metode tidak langsung/alokasi

Menghitung nilai tambah suatu kelompok ekonomi dengan mengalokasikan nilai tambah provinsi ke dalam masing-masing kelompok kegiatan ekonomi pada tingkat kabupaten/kota. Sebagai alokator digunakan indikator yang paling besar pengaruhnya atau erat kaitannya dengan produktivitas kegiatan ekonomi tersebut.

Pemakaian masing-masing metode pendekatan sangat tergantung pada ketersediaan data. Pemakaian kedua metode akan saling menunjang satu sama lain, karaena metode langsung cenderung akan mendorong peningkatan kualitas data daerah, sedang metode tidak langsung merupakan koreksi dalam perbandingan bagi data daerah. Untuk sektor ekonomi yang mempunyai manajemen terpusat seperti listrik, telkom, bank dan PJKA terpaksa menggunakan metode alokasi.

2.3 Penghitungan Atas Dasar Harga Berlaku dan Harga Konstan

Hasil penghitungan PDRB disajikan atas dasar harga berlaku dan harga konstan.

2.3.1 Penghitungan Atas Dasar Harga Berlaku

PDRB atas dasar harga berlaku merupakan jumlah seluruh Nilai Tambah Bruto (NTB) atau nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh unit-unit produksi di dalam

periode tertentu, biasanya satu tahun yang dinilai dengan harga tahun yang bersangkutan.

NTB atas dasar harga berlaku menggambarkan perubahan volume/kuantum produksi yang dihasilkan dari tingkat perubahan harga dari masing-masing kegiatan, subsektor, dan sektor.

2.3.2 Penghitungan Atas Dasar Harga Konstan

Penghitungan atas dasar harga konstan, pengertiannya sama dengan atas dasar harga berlaku, tetapi nilainya dilakukan dengan harga suatu tahun dasar tertentu. NTB atas dasar harga konstan ini, hanya menggambarkan perubaha volume/kuantum produksi saja. Pengaruh perubahan harga telah dihilangkan dengan cara menilai dengan harga suatu tahun dasar tertentu. Penghitungan atas dasar harga konstan berguna untuk melihat pertumbuhan ekonomi secara keseluruhan dan sektoral. Juga untuk melihat perubahan struktur perekonomian suatu kabupaten dan kota di provinsi/daerah dari tahun ketahun tanpa dipengaruhi oleh perubahan harga.

Pada dasarnya dikenal empat macam cara penghitungan nilai tambah atas dasar harga konstan,yaitu:

2.3.2.1 Revaluasi

Dilakukan dengan cara menilai produksi dan biaya antara masing-masing tahun dengan hrga pada tahun dasar. Hasilnya merupakan output dan biaya antara atas dasar

harga konstan. Selanjutnya nilai tambah aas dasar harga konstan, diperoleh dari selisih antara output dan biaya antara atas dasar harga konstan.

2.3.2.2 Ekstrapolasi

Nilai tambah masing-masing tahun dasar atas dasar harga konstan diperoleh dengan cara mengalikan nilai tambah pada tahun dasar dengan indeks produksi. Indeks produksi sebagai ekstrapolator dapat merupakan indeks dari masing-masing produksi yang dihasilkan ataupun indeks dari berbagai indikator produksi seperti tenaga kerja, jumlah perusahaan dan lainnya, yang dianggap cocok dengan kegiatan subsektor, dan sektor yang dihitung.

2.3.2.3 Deflasi

Nilai tambah atas dasar harga konstan diperoleh dengan cara membagi nilai tambah atas dasar harga berlaku masing-masing tahun dengan indeks harga. Indeks harga yang digunakan sebagai deflator biasanya merupakan indeks harga konsumen (IHK), indeks harga perdagangan besar (IHPB) dan sebagainya, tergantung mana yang lebih cocok.

2.3.2.4 Deflasi Berganda

Dalam deflasi berganda ini yang dideflasi adalah output dan biaya antaranya, sedangkan nilai tambah diperoleh dari selisih antara output dan biaya antara hasil biaya tersebut. Indeks harga yang digunakan sebagai deflator untuk perhitungan

output atas dasar harga konstan adalah IHK atau IHPB sesuai cakupan komoditinya, sedangkan indeks harga untuk biaya antara adalah indefks hargadari komponen input terbesar.

Dalam kenyataanya sangat sulit melakukan deflasi terhadap biaya antara, disamping karena komponennya terlalu banyak juga karena indeks harganya belum tersedia secara baik. Oleh karena itu dalam perhitungannya harga konstan deflasi berganda belum banyak dipakai.

2.4 Pemilihan Tahun Dasar Penghitungan PDRB

Dalam penghitungan PDRB diperlukan adanya tahun dasar sebagai acuan dalam menghitung perkembangan dan pertumbuhan beberapa data egregat seperti nilai nominal, perubahan struktur ekonomi, laju pertumbuhan dan harga (indeks implisit). Tahun dasar akan menjadi tahun konstan (tetap) dalam pengukuran PDRB terutama jka berkaitan dengan kondisi ekonomi tahun tersebut.

Tahun dasar yang digunakan adalah tahun 2000, sesuai dengan rekomendasi Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) sebagaimana tertuang dalam buku panduan

”Sitem Neraca Nasional” dinyatakan bahwa estimasi PDRB atas dasar harga konstan

sebaiknya dimutakhirkan secara periodik dengan menggunakan tahun referensi yang berakhiran 0 dan 5. Hal itu dimaksudkan agar besaran angka-angka PDRB dapat saling diperbandingkan antar negara dan antar waktu untuk keperluan analisis perekonomian dunia.

2.5 Klasifikasi Lapangan Usaha

Seperti yang diketahui angka nominal PDRB adalah penjumlahan/agregasi dari seluruh kegiatan/lapangan usaha. Dalam penghitungan PDRB, seluruh lapangan usaha dibagi menjadi sembilan sektor, ini sesuai dengan pembagian yang digunakan dalam penghitungan PDRB ditingkat nasional yang sesuai dengan System of National Accounts (SNA).

Hal ini juga memudahkan para analisis untuk membandingkan PDRB antar kabupaten dan kota dengan PDRB provinsi. Dengan demikian, kegiatan ekonomi/lapangan usaha dirinci menjadi :

1. Pertanian

2. Industri Pengolahan

3. Pertambangan dan Penggalian 4. Listrik, Gas dan Air Minum 5. Bangunan

6. Perdagangan, Hotel dan restoran 7. Pengangkutan dan Komunikasi

8. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya 9. Jasa-Jasa

2.5.1 Pertanian

Sektor ini meliputi kegiatan pengusahaan dan pemanfaatan benda-benda biologis (hidup) yang diperoleh dari alam dengan tujuan konsumsi. Sektor pertanian meliputi

rasio Tanaman Bahan Makanan, Tanaman Perkebunan, peternakan dan hasil-hasilnya, kehutanan dan perikanan.

2.5.2 Industri Pengolahan

Sektor ini mencakup kegiatan untuk mengubah atau mengolah suatu barang organik dan anorganik menjadi barang baru yang mempunyai nilai lebih tinggi, sedangkan pengolahannya dapat dilakukan dengan tangan atau mesin.

Kegiatan sektor industri amat beragam dilihat dari komoditi yang dihasilkan dengan cara pengolahannya, sehingga pengelompokkan kegiatan industri antar provinsi yang telah dilakukan oleh BPS didasarkan pada proses pembuatan dan banyaknya tenaga kerja yang terlibat. Disini dibedakan empat kelompok industri yang meliputi industri besar (lebih dari atau sama dengan 100 orang), sedang (20 sampai 99 orang), kecil (5 sampai 19 orang) dan industri rumah tangga (lebih kecil atau sama dengan 4 orang).

Berdasarkan jenis komoditi utama yang dihasilkan oleh masing-masing perusahaan, industri dikelompokkan menjadi :

1. Industri makanan, minuman dan tembakau 2. Industri tekstil, barang dari kulit dan alas kaki

3. Industri barang dari kayu termasuk alat-alat rumah tangga 4. Industri kertas dan barang cetakan

5. Industri pupuk, kimia dan barang dari karet 6. Industri semen, kimia barang galian bukan logam

7. Industri logam dasar besi dan baja

8. Industri alat angkutan, mesin dan peralatannya 9. Industri pengolahan lainnya

Penulis hanya menguraikan dua jenis lapangan usaha karena dua sektor ini yang menjadi variabel dalam penelitian.

2.6 Laju Pertumbuhan PDRB

Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari keberhasilan program pembangunan yang telah dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Petumbuhan tersebut merupakan rangkuman laju pertumbuhan dari berbagai sektor ekonomi dan juga menggambarkan tingkat perubahan struktur ekonomi yang terjadi pada suatu periode.

Sektor pertanian sebagai kontributor terbesar menyumbang pereonomian Serdang Bedagai sebesar 41,23 persen pada tahun 2005, turun menjadi 41,15 persen pada tahun 2006 dan 40,73 persen tahun 2008. Sedangkan sektor industri pengolahan menyumbang sebesar 20,44 persen pada tahun 2005, turun menjadi 19,94 persen tahun 2006 dan 19,31 persen pada tahun 2008.

2.7 Hipotesis Penelitian

Berdasarkan perumusan masalah dan uraian tersebut di atas, maka hipotesis penelitian ini adalah :

1. Sektor pertanian berpengaruh positif terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

2. Sektor industri pengolahan berpengaruh positif terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

3. Sektor pertanian dan sektor industri pengolahan berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

2.8 Kerangka Pemikiran

Gambar 2.1Kerangka pemikiran pengaruh sektor pertanian dan sektor industri pengolahan terhadap laju pertumbuhan Serdang Bedagai

Sektor Pertanian

Sektor Industri Pengolahan

Laju Pertumbuhan PDRB Serdang Bedagai

Regresi dan korelasi

BAB 3

METODE PENELITIAN

3.1 Ruang Lingkup Penelitian

Ruang lingkup Tugas Akhir ini adalah sektor pertanian dan sektor industri pengolahan serta pengaruhnya terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

3.2 Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang dianalisis dalam Tugas Akhir ini adalah data kuantitatif, yaitu data sekunder yang diperoleh dari instansi terkait yaitu BPS Provinsi Sumatera Utara.

3.3 Model Analisis

Untuk model dengan tiga variabel berarti k =3, satu variabel tak bebas Y dan dua vaiabel bebas X1 dan X2. Secara umum model populasi regresi berganda ditulis sebagai berikut:

i n nX

X X

Y_{1 1}_{2 2}....  Sedangkan model penduganya adalah:

n nX

b X

b X b a

Y  _{1 1} _{2 2} .... ^

3.4 Metode Analisis

Metode analisis yang digunakan adalah regresi berganda dengan menggunakan metode kuadrat terkecil (Least square method). Analisis regresi (regression analyisis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan (prediction). Analisis regresi didefinisikan sebagai metode statistika yang digunakan untuk menetukan kemungkinan bentuk hubungan antara variabel-variabel, dengan tujuan pokok dalam penggunaan metode ini adalah untuk meramalkan atau memperkirakan nilai dari variabel lain yang belum diketahui.

3.5 Persamaan Regresi

Sifat hubungan antar variabel dalam persamaan regresi merupakan hubungan sebab akibat (causal relationship). Oleh karena itu, sebelum menggunakan persamaan regresi dalam menjelaskan hubungan antara dua atau lebih variabel, maka perlu diyakini terlebih dahulu bahwa secara teoritis atau perkiraan sebelumnya, dua atau lebih variabel tersebut memilik hubungan sebab akibat.

Variabel yang nilainya akan mempengaruhi niali variabel lain disebut dengan variabel bebas (independent variable), sedangkan variabel yang nilainya dipengaruhi oleh nilai variabel lain disebut variabel tergantung (dependent variable).

3.5.1 Persamaan regresi linier sederhana

Regresi sederhana bertujuan mempelajari hubungan linier antara dua variabel. Variabel ini dibedakan atas variabel bebas (X) dan variabel tak bebas (Y). Bentuk persamaan regresi linier sederhana dinyatakan dalam:

X Y

Sedangkan model penduganya adalah

bX a Y 

^

Dengan: ^

Y = Variabel tak bebas (dependent variable) X = Variabel bebas (independent variable)

a = parameter intersep (penduga α / titik potong kurva terhadap sumbu Y) b = kemiringan (slope/penduga β) kurva linier

3.5.2 Persamaan regresi linier berganda

Dalam banyak kasus variabel terikat tidak hanya dipengaruhi oleh satu variabel bebas. Untuk menguji atau melakukan estimasi dari satu permasalahan yang terdiri dari lebih dari satu variabel bebas tidak bisa dengan regresi sederhana. Alat analisis yang digunakan adalah regresi berganda. Regresi berganda adalah analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara variabel tak bebas dengan faktor-faktor yang mempengaruhi lebih dari satu variabel bebas. Model populasi regresi berganda dengan dua variabel bebas :

i

X X

Sedangkan model penduganya adalah :

2 2 1 1 ^

X b X b a

Y  

Dimana : ^

Y = Variabel tak bebas (dependent variable) atau nilai estimasi Y

2 1,X

X = Variabel bebas (independent variable)X₁ dan X₂

a = parameter intersep (penduga α / titik potong kurva terhadap sumbu Y)

2 1,b

b = slope (parameter koefisien regresi variabel bebasX₁ danX₂)

i

 = pengamatan ke i variabel kesalahan

Bentuk data yang akan di olah adalah sebagai berikut :

Tabel 3.1 Bentuk Umum Data Observasi Nomor

Observasi

Respon (Yi)

Variabel bebas

X1i X2i … Xki

1 Y1 X11 X21 … Xk1

2 Y2 X12 X22 … Xk2

. . . . … .

. . . . … .

. . . . … .

N .Yn X1n X2n … Xkn

Persamaan regresi dari suatu data observasi dapat dibuat dengan menentukan besarnya a, b1 dan b2 yang terdapat dari persamaan tersebut. Besarnya a, b1 dan b2

dapat ditentukan dengan persamaan normal berikut ini :

i i

i an b X b X Y   1 1  2 2  i i i i i

iY a X b X b X X

X₁   ₁  ₁ ₁2  ₂ _{1 2}  2 2 2 2 1 1 2

2iYi a X i b XiX i b X i

X      



Persamaan normal dalam bentuk matriks dapat dituliskan :

                                           2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 1 b b a X X X X X X X X X X n Y X Y X Y i i i i i i i i i i i i i i i

Nilai-nilai a, b1 dan b2 yang telah didapat kemudian disubtitusikan kedalam

persamaan regresi .

Dari model regresi linier yang didapat, persamaan regresi memungkinkan adanya suatu kekeliruan yang dapat di ukur dengan rumus sebagai berikut :

1 ) ( 2 ^ 2 .... 2 1 .     k n Y Y

S_{y k} i i

3.6 Uji Regresi Linier Berganda

Pengujian hipotesis dalam regresi linier berganda perlu dilakukan agar tidak terjadi kesalahan penarikan kesimpulan. Pengujian hipotesis tersebut dapat dilakukan secara simultan (gabungan) dan secara parsial.

3.6.1 Uji F (Simultan)

Langkah-langkah dalam pengujian hipotesis adalah sebagai berikut : 1. Menentukan formulasi hipotesis

H0 : b1 = b2 =…= bn=0 (X1,X2, …. , Xktidak mempengaruhi Y).

H1 : b1, b2, ≠ 0 (minimal ada satu parameter koefisien regresi tidak sama dengan

nol atau mempengaruhi Y)

2. Menentukan taraf nyata α dan nilai Ftabel dengan derajat kebebasan v1 = k dan v2 =

n-k-1.

3. Menentukan kriteria pengujian H0 diterima bila Fhitung ≤ Ftabel

H1ditolak bila Fhitung > Ftabel

4. Menentukan nilai statistik F dengan rumus :

) 1 ( ) ( ) (    k n JK k JK F r es r eg hitung

JK(reg) dan JK(res) masing-masing didapat dari rumus berikut (Sudjana, 1996: 77) :







  

b xy b x y b x y

JK_{(Reg) 1 1 2 2} ... _{k k}

JK(res)=

2

1

^



_n _  _ i

i i Y

Y

Dimana :

k = jumlah variabel bebas (n-k-1) = derajat kebebasan JK(reg) = Jumlah kuadrat regresi

3.6.2 Uji t (Parsial)

1. Menentukan formula hipotesis

Ho : bn = 0 ( Xn tak mempengaruhi Y)

H1 : bn≠ 0 ( Xn mempengaruhi Y)

2. Menentukan taraf nyata dan nilai ttabel dengan derajat kebebasan t(1-1/2 ); n-k-1

3. Menentukan kriteria pengujian. H0 diterima bila thitung ≤ ttabel

H1 ditolak bila thitung > ttabel

4. Menentukan nilai thitung.

b n n h itu n g

s b

t 

) 1 ( ₁₂2 2 1 12 . 1 r x S

S_b y

 

 dan

) 1 ( ₁₂2 2 2 12 . 2 r x S

S_b y

 

 (Abdul Hakim, 2002: 291) 5. Membuat kesimpulan apakah Ho diterima atau ditolak.

3.7 Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi adalah nilai statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan antara dua variabel. Nilai koefisien determinasi menunjukkan persentase variasi nilai variabel tak bebas yang dapat dijelaskan oleh persamaan regresi yang dihasilkan. Dihitung dengan rumus  



 2 2 i r eg y JK R

dengan : JK(reg) = Jumlah kuadrat regresi

n Y Y

y_{i i} i

2 2

2   ( ) 

BAB 4

ANALISIS DATA

4.1Data dan Pembahasan

Data yang diolah pada Tugas Akhir ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Yaitu data Laju Pertumbuhan Produk Regional Bruto Kabupaten Serdang Bedagai Atas Dasar Harga Konstan 2000 dari tahun 2004-2009 dalam bentuk persen. Datanya adalah sebagai berikut :

Tabel 4.1 Data Laju Pertumbuhan PDRB yang Akan Diolah

Tahun Yi X1i X2i

2003 5,24 5,46 2,48

2004 6,05 5,31 2,42

2005 5,91 3,62 4,05

2006 6,22 4,47 4,80

2007 6,25 4,56 4,92

2008 6,12 4,67 5,44

Dimana :

Yi = Laju Pertumbuhan PDRB

X1i = Sektor Pertanian

X2i = Sektor Industri Pengolahan

4.2Membentuk Persamaan Linier Regresi Berganda

Untuk membentuk persamaan regresi linier berganda, diperlukan penghitungan masing-masing satuan variabel yang disusun dalam tabel berikut ini :

Tabel 4.2 Perhitungan masing-masing variabel

Dari tabel di atas diperoleh :

n = 7 X₁2_i 157,608

71 , 41 

Yi 128,772

2 2 

X i

98 , 32

1 

Xi X1i.Yi195,963

96 , 28

2 

X i X2i.Yi174,183

240 , 249 2



Yi X1i.X2i134,065

Tahun i

Y X_1i X_2i Y_i2 X_1i2 X_2i2 X1i.Yi X2i.Yi X1i.X2i

2003 5,24 5,46 2,48 27,458 29,812 6,150 28,610 12,995 13,541 2004 6,05 5,31 2,42 36,603 28,196 5,856 32,126 14,641 12,850 2005 5,91 3,62 4,05 34,928 13,104 16,403 21,394 23,936 14,661 2006 6,22 4,47 4,80 38,688 19,981 23,040 27,803 29,856 21,456 2007 6,25 4,56 4,92 39,063 20,794 24,206 28,500 30,750 22,435 2008 6,12 4,67 5,44 37,454 21,809 29,594 28,580 33,293 25,405 2009 5,92 4,89 4,85 35,046 23,912 23,523 28,949 28,712 23,717 Jumlah 41,71 32,98 28,96 249,240 157,608 128,772 195,963 174,183 134,065

Dari data tersebut diperoleh persamaan normal sebagai berikut :

i i

i b X Y

X b

an ₁ ₁  ₂ ₂ 

i i i

i i

i b X b X X X Y

X

a ₁  ₁ ₁2  ₂ _{1 2}  ₁

i i i

i i

i b X X b X X Y

X

a ₂  ₁ _{1 2}  ₂ ₂2  ₂

Harga-harga koefisien regresi a, b1dan b2 dicari dengan subtitusi dan eliminasi dari

persamaan normal di atas. Selanjutnya subtitusi nilai-nilai pada tabel 4.2 kedalam persamaan normal, sehingga diperoleh :

71 , 41 96 , 28 98 , 32

7a b₁ b₂ ... (1)

963 , 195 065 , 134 608 , 157 98 ,

32 a b₁ b₂ ... (2)

183 , 174 772 , 128 065 , 134 96 ,

28 a b1 b2 ... (3)

Selanjutnya dilakukan langkah-langkah sebagai berikut : 1. Eliminasi persamaan (1) dan persamaan (2)

Persamaan (1) x 32,98 = 230,86a + 1.087,680b1 + 955,101b2 = 1.375,596

Persamaan (2) x 7 = 230,86a + 1.103,256b1 + 938,455b2 = 1.371,741 –

Diperoleh persamaan : -15,576b1 + 16,646b2 = 3,855 ... (4)

2. Eliminasi persamaan (1) dan persamaan (3)

Persamaan (1) x 28,96 = 202,72a + 955,101b1 + 838,682b2 = 1.207,922

Persamaan (3) x 7 = 202,72a + 938,455b1 + 901,404b2 = 1.219,281 –

Diperoleh persamaan : 16,646b1 – 62,722b2 = -11,359 ... (5)

3. Eliminasi persamaan (4) dan persamaan (5)

Persamaan (4) x 16,646 = - 259,278b1 + 277,089b2 = 64,170

Persamaan (5) x -15,576 = - 259,278b1 + 976,958b2 = 176,928 –

- 699,869b2 = -112,758

b2 = 0,161

4. Subtitusi harga koefisien b2 ke persamaan (5)

16,646b1+ 62,722 (0,161)= -11,359

16,646b1 = -1,261

b1 = - 0,076

5. Subtitusi harga koefisien b1 dan b2 ke persamaan (1)

7a + 32,98 (-0,076) + 28,96 (0,161)= 41,71 7a = 39,553

a = 5,650 Sehingga persamaan regresinya adalah :

2 2 1 1 ^

X b X b a

Y  

2 1

^

161 , 0 076 , 0 650 ,

5 X X

Y  

4.3Analisis Residu

Untuk mengetahui seberapa besar terjadi kekeliruan baku terhadap laju pertumbuhan PDRB yang sebenarnya, diperlukan harga-harga Ŷ yang didapat dari persamaan regresi linier diatas untuk tiap-tiap harga X1 dan X2, yaitu sebagai berikut :

Tabel 4.3 Harga Ŷ untuk data pada tabel 4.1

Yi Ŷi Yi –Ŷi (Yi –Ŷi)2

5,24 5,634 -0,394 0,155

6,05 5,636 0,414 0,171

5,91 6,027 -0,117 0,014

6,22 6,083 0,137 0,019

6,25 6,096 0,154 0,024

6,12 6,171 -0,051 0,003

5,92 6,059 -0,139 0,019

Σ Yi = 41,71 ΣŶi = 41,706 Σ Yi –Ŷi = 0,004 Σ(Yi –Ŷi)2= 0,405

Sehingga didapat :

1 ) ( 2 ^ 2 2 1 .     k n Y Y

S i i

y 1 2 7 405 , 0 2 1 .    y S 318 , 0 2 1 .  y S

Ini berarti rata-rata laju pertumbuhan PDRB yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata taksiran laju pertumbuhan PDRB sebesar 0,318 persen.

4.4Uji Regresi Berganda

Pengujian hipotesis dalam regresi linier berganda perlu dilakukan agar tidak terjadi kesalahan penarikan kesimpulan.

4.4.1 Uji F (Simultan)

H0 : b1 = b2 = 0 Sektor pertanian dan sektor industri pengolahan tidak

berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

H1 : b1, b2, ≠ 0 Sektor pertanian dan sektor industri pengolahan berpengaruh

secara simultan dan signifikan terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

Dengan taraf nyata α = 0,05 dan nilai Ftabel dengan dk pembilang (v1) = k = 2 dan dk

penyebut (v2) = n - k -1= 4 maka diperoleh Fv1;v2(0,05) = 6,94

H0 diterima bila Fhitung ≤ Ftabel

H1ditolak bila Fhitung > Ftabel

) 1 ( ) ( ) (    k n JK k JK F r es r eg hitung

Untuk menguji model regresi yang telah terbentuk, maka dapat dipakai rumus berikut (Sudjana, 1996: 77) :

n X X

xi i i

2 2

2 ( )

 





n Y X Y X y

xi i i i i i

) ( ₂ 2 2    





n Y Y

yi i i

2 2

2 ( )  





n X X X X x

x i i

i i i

i

) ( 1 2 2 1 2 1    





n Y X Y X y

xi i i i i i

) ( ₁ 1 1    





Sehingga diperoleh : 7 ) 71 , 41 ( 98 , 32 963 , 195

1  



xiyi

0,551

-1 



xiyi

dan 7 ) 71 , 41 ( 96 , 28 183 , 174

2  



xiyi

623 , 1

2 



xiyi

Sehingga JK_(Reg) b₁



x_1iy_i b₂



x_2iy_i menjadi : ) 623 , 1 ( 161 , 0 ) 551 , 0 ( 076 , 0 )

(Reg   

JK

303 , 0 ) (Reg 

JK

Kemudian dihitung jumlah kuadrat residualnya (JK(res)) sebagai berikut :

JK(res)= Σ(Yi – Ŷi)2

JK(res)= 0,405

Sehingga diperoleh :

) 1 ( ) ( ) (    k n JK k JK F r es r eg hitung 4 405 , 0 2 303 , 0  hitung F 496 , 1  hitung F

Dari perhitungan diatas dapat dilihat bahwa Fhitung < Ftabel sehingga H0

diterima yang berarti sektor pertanian dan sektor industri pengolahan tidak berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

4.4.2 Uji t (Parsial)

1. Pengaruh antara laju pertumbuhsn PDRB dengan sektor pertanian

H0 : b1 = 0 Sektor pertanian tidak berpengaruh positif terhadap laju

pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

H1 : b1 > 0 Sektor pertanian berpengaruh positif terhadap laju pertumbuhan

PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

Dengan taraf nyata α = 0,05 maka nilai ttabel dengan derajat kebebasan t(1-1/2); n-k-1

sehingga t(0,975); 4 = 2,78 (Uji sisi kanan)

H0 diterima bila thitung ≤ ttabel

H1 ditolak bila thitung > ttabel

Menentukan nilai thitung. Digunakan rumus berikut :

) 1 ( ₁₂2 2 1 12 . 1 r x S

Sb y

   225 , 2 2 1  x



 

2



2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 12 ) ( ) ( ) )( ( i i i i i i i i X X n X X n X X X X n r            



 



31,256

646 , 16 ) 96 , 28 ( ) 772 , 128 ( 7 ) 98 , 32 ( ) 608 , 157 ( 7 ) 96 , 28 )( 98 , 32 ( ) 065 , 134 ( 7 2 2 12        r 533 , 0

12 

r ) ) 533 , 0 ( 1 ( 225 , 2 318 , 0 2 1    b

S `

252 , 0 262 , 1 318 , 0

1  

b

Maka : 252 , 0 076 , 0 1 1   

b h itu n g

s b t

t_hitung 0,301

Dapat dilihat bahwa thitung < ttabel sehingga H0 diterima yang berarti sektor

pertanian tidak berpengaruh positif terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai. Artinya jika ditingkatkan variabel sektor pertanian sebesar satu satuan, maka laju pertumbuhan PDRB tidak akan berkurang sebesar 0,076.

2. Pengaruh antara laju pertumbuhan PDRB dengan sektor industri pengolahan

H0 : b2 = 0 Sektor industri pengolahan tidak berpengaruh positif terhadap

laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

H1 : b2 > 0 Sektor industri pengolahan berpengaruh positif terhadap laju

pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

Dengan taraf nyata α = 0,05 maka nilai ttabel dengan derajat kebebasan t(1-1/2); n-k-1

sehingga t(0,975); 4 = 2,78 (Uji sisi kanan)

H0 diterima bila thitung ≤ ttabel

H1 ditolak bila thitung > ttabel

Menentukan nilai thitung. Digunakan rumus berikut :

) 1 ( ₁₂2 2 2 12 . 2 r x S

Sb y

   960 , 8 2 2  x

533 , 0

12 

r ) ) 533 , 0 ( 1 ( 960 , 8 318 , 0 2 2    b S 126 , 0 533 , 2 318 , 0

2  

b S Maka : 126 , 0 161 , 0 2 2   b h itu n g

s b t 278 , 1  hitung t

Dapat dilihat bahwa thitung < ttabel sehingga H0 diterima yang berarti sektor

industri pengolahan tidak berpengaruh positif terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai. Artinya jika ditingkatkan variabel sektor industri pengolahan sebesar satu satuan, maka laju pertumbuhan PDRB tidak akan berkurang sebesar 0,161.

4.5 Koefisien Determinasi (R2)

 



 2 2 i r eg y JK R n Y Y y i i i 2 2

2 ( )  





7 ) 71 , 41 ( 240 , 249 2 2  



yi 0,708

2  yi Maka : 428 , 0 708 , 0 303 , 0 2   R 654 , 0 2   R R

Dari hasil perhitungan dapat dilihat bahwa R2 sebesar 0,428 yang berarti, besarnya sumbangan (hubungan) sektor pertanian dan sektor industri pengolahan terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai adalah 42,8% dan 57,2% lagi dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dapat dijelaskan dalam penelititan ini. Sedangkan korelasi yang terjadi sebesar R= 0,654.

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

Tahapan implementasi sistem merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming atau komputerisasi. Dalam pengolahan data yang telah dikumpulkan penulis mengggunakan perangkat lunak sebagai implementasi sistem yaitu software SPSS versi 16.0.

5.1Perkenalan Software SPSS

SPSS merupakan paket dalam program aplikasi komputer untuk menganalisa data yang digunakan pada berbagai disiplin ilmu, terutama analisis statistik. Pada awalnya SPSS (Statistical P ackage for the Social Science) digunakan untuk proses data statistik, ilmu sosial dan lainnya. Dan seiring perkembangannya, SPSS berubah nama sesuai kebutuhan menjadi Statistical Product and Service Solutions. Penggunaan SPSS dimaksudkan untuk melakukan analsis dengan praktis, cepat dan akurat.

5.2Membuka Program SPSS Versi 16.0

Dalam pengolahan data menggunakan SPSS Versi 16.0 harus dipastikan terlebih dahulu bahwa SPSS Versi 16.0 telah terinstal di komputer, kemudian SPSS dibuka dengan cara sebagai berikut :

1. Klik kanan software SPSS Versi 16.0 pada icon shortcut di tampilan desktop komputer, kemudian klik Open.

Gambar 5.1 Membuka SPSS

2. Kemudian akan muncul tampila awal SPSS dan klilk OK untuk melanjutkan

5.3Pengolahan Data dengan SPSS Versi 16.0

5.3.1 Memasukan Variabel

Dalam proses ini akan dibuat variabel yang akan dianalisis. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut :

Buka variable view.

1 Tulis nama variabel yang digunkan di bawah kolom Name. 2. Pada kolom Label, ketikan nama variable yang digunakan. 3. Pada kolom Measure,pilih Scale.

Gambar 5.3 Layar Variable View

Berikut penjelasan menu-menu pada variable view : a. Name : Nama variabel yang diinginkan b. Type : Sesuaikan tipe data yang diinginkan c. Width : Untuk menentukan jarak/lebar kolom d. Decimals : Menentukan banyak desimal

e. Label : Ketikan nama sesuai dengan identitas dari nama variabel yang terdiri dari 8 digit/karakter

f. Value : Untuk mengisi penjelasan nama (label) pada variabel. g. Missing : Menjelaskan data yang hilang

h. Columns : Untuk menentukan lebar kolom i. Align : Menentukan letak pengisian data j. Measure : Untuk menentukan jenis data

Ketik X1 sebagai sektor pertanian, X2 sebagai sektor industri pengolahan dan Y sebagai

laju pertumbuhan PDRB.

5.3.2 Pengisian Data

Untuk mengisi data, dilakukan langkah sebagai berikut :

1. Klik data view yang berada disudut kiri bawah jendela editor 2. Input data yang akan diolah

5.3.3 Analisis Data dengan Regresi

Pada proses ini komputer akan menganalisis data yang telah dimasukkan dalam sheet data view. Dari proses ini akan diperoleh persamaan regresi linier yang dibutuhkan.

1. pilih Analyze kemudian submenu Regression dan pilih Linier.

Gambar 5.5 Tampilan analisis Regresi

2. Muncul kotak dialog, kemudian masukkan variabel terikat pada kotak Variable Dependent dan variabel bebas pada kotak Variable Independent.

3. Klik statistic pada kotak dialog regression, lalu aktifkan Estimate, Model Fit dan Casewise Diagnostic lalu klik continue.

Gambar 5.7 Statistic pada Kotak Dialog Regression

4. Untuk menampilkan grafik klilk plots pada kotak dialog regression lalu aktifkan Histogram, Normal probability plot, P roduce partial plots lalu klik continue. Klik OK untuk menampilkan Outputnya.

Hasil analisis (input) terdapat pada lampiran dari Tugas Akhir ini.

5.3.4 Analisis Data dengan Korelasi

Langkah-langkah analisis denagan korelasi adalah sebagai berikut :

1. Pilih Analyze lalu pilih sub menu Correlate, kemudian pilih Bivariate.

Gambar 5.9 Tampilan analisis korelasi

2. Pindahkan semua variabel kemudian pilih P earson pada Correlation Coefficients dan lalu pilih two tailed pada Test of Significance lalu klik OK.

3. Akan Muncul Output korelasinya sebagai berikut :

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Dari hasil analisis yang dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :

1. Dari hasil perhitungan dapat dilihat bahwa Fhitung < Ftabel sehingga H0 diterima

yang berarti sektor pertanian dan sektor industri pengolahan tidak berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

2. Untuk sektor pertanian didapat bahwa thitung < ttabel sehingga H0 diterima yang

berarti sektor pertanian tidak berpengaruh positif terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

3. Untuk sektor industri pengolahan didapat bahwa thitung < ttabel sehingga H0

diterima yang berarti sektor industri pengolahan tidak berpengaruh positif terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai.

4. R2sebesar 0,428 yang berarti, besarnya sumbangan sektor pertanian dan sektor industri pengolahan terhadap laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang

Bedagai adalah 42,8% dan 57,2% lagi dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dapat dijelaskan dalam penelititan ini. Sedangkan terjadi korelasi yang cukup antara sektor pertanian dan sektor industri pengolahan dengan laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai yaitu sebesar R= 0,654.

6.2 Saran

Beberapa saran yang diberikan penulis yang mungkin berguna bagi semua pihak adalah :

1. Untuk penelitian selanjutnya, sebaiknya menggunakan lebih banyak data untuk hasil analisis yang lebih baik dan akurat.

2. Untuk mengetahui perkembangan dan upaya peningkatan laju pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai, sebaiknya sektor-sektor lapangan usaha lain (sebagai variabel bebas) yang mempengaruhi harus di analisis juga.

DAFTAR PUSTAKA

BPS

Hakim, Abdul. 2002. Statistik Induktif untuk Ekonomi dan Bisnis. Yogyakarta: Ekonisia.

Sudjana. 2005. Metode Statistika . Bandung:Tarsito.

Sudjana. 1996. Teknik Analisis Regresi dan Korelasi Bagi P ara P eneliti. Bandung:Tarsito.

Hasan, Iqbal. 1999. P okok-P okok Materi Statistik 2 (Statistik Inferensi). Jakarta: Bumi Aksara.

Supranto, J. 1995. Ekonometrika. Jakarta:FE UI.

OUTPUT SPSS

Regression

Variables Entered/Removed

Model

Variables Entered

Variables

Removed Method

1 S.industri

pengolahan, S.pertaniana

. Enter

a. All requested variables entered.

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .654a .428 .142 .31823

a. Predictors: (Constant), S.industri pengolahan, S.pertanian

b. Dependent Variable: PDRB

ANOVAb

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression .303 2 .151 1.495 .327a

Residual .405 4 .101

Total .708 6

a. Predictors: (Constant), S.industri pengolahan, S.pertanian

b. Dependent Variable: PDRB

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) 5.648 1.534 3.682 .021

S.pertanian -.076 .252 -.134 -.300 .779

S.industri pengolahan .161 .126 .573 1.282 .269

Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N

Predicted Value 5.6352 6.1715 5.9586 .22465 7

Residual -.39522 .41311 .00000 .25983 7

Std. Predicted Value -1.439 .948 .000 1.000 7

Std. Residual -1.242 1.298 .000 .816 7

Correlations [DataSet0]

Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation N

PDRB 5.9586 .34348 7

S.pertanian 4.7114 .60892 7

S.industri pengolahan 4.1371 1.22203 7

Correlations

PDRB S.pertanian

S.industri pengolahan

PDRB Pearson Correlation 1 -.439 .644

Sig. (2-tailed) .324 .118

Sum of Squares and Cross-products

.708 -.551 1.622

Covariance .118 -.092 .270

N 7 7 7

S.pertanian Pearson Correlation -.439 1 -.533

Sig. (2-tailed) .324 .218

Sum of Squares and Cross-products

-.551 2.225 -2.378

Covariance -.092 .371 -.396

N 7 7 7

S.industri pengolahan Pearson Correlation .644 -.533 1

Sig. (2-tailed) .118 .218

Sum of Squares and Cross-products

1.622 -2.378 8.960

Covariance .270 -.396 1.493

Bedagai adalah 42,8% dan 57,2% lagi dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak

dapat dijelaskan dalam penelititan ini. Sedangkan terjadi korelasi yang cukup

antara sektor pertanian dan sektor industri pengolahan dengan laju

pertumbuhan PDRB Kabupaten Serdang Bedagai yaitu sebesar

R=

0,654.

6.2 Saran

Beberapa saran yang diberikan penulis yang mungkin berguna bagi semua pihak

adalah :

1.

Untuk penelitian selanjutnya, sebaiknya menggunakan lebih banyak data untuk

hasil analisis yang lebih baik dan akurat.

2.

Untuk mengetahui perkembangan dan upaya peningkatan laju pertumbuhan

PDRB Kabupaten Serdang Bedagai, sebaiknya sektor-sektor lapangan usaha

lain (sebagai variabel bebas) yang mempengaruhi harus di analisis juga.

DAFTAR PUSTAKA

BPS

Hakim, Abdul. 2002.

Statistik Induktif untuk Ekonomi dan Bisnis.

Yogyakarta:

Ekonisia.

Sudjana. 2005.

Metode Statistika .

Bandung:Tarsito.

Sudjana. 1996.

Teknik

Analisis

Regresi

dan

Korelasi

Bagi

P ara

P eneliti

. Bandung:Tarsito.

Hasan, Iqbal. 1999.

P okok-P okok Materi Statistik 2 (Statistik Inferensi).

Jakarta: Bumi

Aksara.

Supranto, J. 1995.

Ekonometrika.

Jakarta:FE UI.

OUTPUT SPSS

Regression

Variables Entered/Removed Model Variables Entered Variables

Removed Method 1 S.industri

pengolahan, S.pertaniana

. Enter

a. All requested variables entered.

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate 1 .654a .428 .142 .31823 a. Predictors: (Constant), S.industri pengolahan, S.pertanian

b. Dependent Variable: PDRB

ANOVAb

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression .303 2 .151 1.495 .327a

Residual .405 4 .101 Total .708 6

a. Predictors: (Constant), S.industri pengolahan, S.pertanian b. Dependent Variable: PDRB

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) 5.648 1.534 3.682 .021

S.pertanian -.076 .252 -.134 -.300 .779 S.industri pengolahan .161 .126 .573 1.282 .269 a. Dependent Variable: PDRB

Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 5.6352 6.1715 5.9586 .22465 7 Residual -.39522 .41311 .00000 .25983 7 Std. Predicted Value -1.439 .948 .000 1.000 7 Std. Residual -1.242 1.298 .000 .816 7 a. Dependent Variable: PDRB

Correlations

[DataSet0]

Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation N PDRB 5.9586 .34348 7 S.pertanian 4.7114 .60892 7 S.industri pengolahan 4.1371 1.22203 7

Correlations

PDRB S.pertanian

S.industri pengolahan PDRB Pearson Correlation 1 -.439 .644

Sig. (2-tailed) .324 .118 Sum of Squares and

Cross-products

.708 -.551 1.622

Covariance .118 -.092 .270

N 7 7 7

S.pertanian Pearson Correlation -.439 1 -.533 Sig. (2-tailed) .324 .218 Sum of Squares and

Cross-products

-.551 2.225 -2.378

Covariance -.092 .371 -.396

N 7 7 7

S.industri pengolahan Pearson Correlation .644 -.533 1 Sig. (2-tailed) .118 .218

Sum of Squares and Cross-products

1.622 -2.378 8.960

Covariance .270 -.396 1.493