BAB 4 ANALISA DAN EVALUASI
4.1 Data yang Diperoleh
Pada dasarnya data merupakan alat bagi pengambilan keputusan untuk memecahkan suatu persoalan. Keputusan dikatakan baik jika pengambilan keputusan tersebut didasarkan atas
data yang baik. Salah satu dari kegunaan data yaitu untuk memperoleh dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaan atau permasalahan.
Untuk mengetahui gambaran keadaan atau permasalahan hasil produksi kelapa sawit, penulis mengumpulkan data yang berhubungan dengan permaslahan tersebut. Data
yang diperoleh dari perusahaan perkebunan PT. Padang Palma Permai yaitu data hasil produksi kelapa sawit serta faktor-faktor yang mempengaruhinya diantaranya luas tanah
dan curah hujan pada divisi 1 dan 2.
Tabel 4.1 Data yang akan diolah Tahun
Hasil Produksi ton
Luas Tanah ha
Curah hujan mm
1998 25020,25
1456,14 2088
Universitas Sumatera Utara
1999 26366,03
1456,14 2443
2000 19699,13
1456,14 2310
2001 26307,22
1456,14 2724
2002 26538,91
1443,34 1301
2003 26855,32
1418,99 2210
2004 21728,55
1418,99 1612
2005 32152,18
1408,25 1722
2006 29246,33
1408,25 2655
2007 22509,79
1408,25 1923
4.2 Persamaan Regresi Linier Ganda
Untuk mencari persamaan regresi, terlebih dahulu kita menghitung koefesien-koefesien regresinya dan mencari pengadaan suatu variabel dengan variabel lain.
Tabel 4.2 Nilai-Nilai Koefisien
Tahun Y
X
i
X
1i
X
2i 1i
X ²
2i
² 1998
25.020,25 1456,14
2088 2.120.343,70
4.359.744 1999
26.366,03 1456,14
2443 2.120.343,70
5.968.249 2000
19.699,13 1456,14
2310 2.120.343,70
5.336.100 2001
26.307,22 1456,14
2724 2.120.343,70
7.420.176 2002
26.538,91 1443,34
1301 2.083.230,36
1.692.601 2003
26.855,32 1418,99
2210 2.013.532,62
4.884.100 2004
21.728,55 1418,99
1612 2.013.532,62
2.598.544 2005
32.152,18 1408,25
1722 1.983.168,06
2.965.284 2006
29.246,33 1408,25
2655 1.983.168,06
7.049.025 2007
22.509,79 1408,25
1923 1.983.168,06
3.697.929 Total
256.423,71 14.330,63
20.988 20.541.175
45.971.752
X
1i
. X X
2i 1i
.Y X
i 2i
.Y Y
i i
² 3.040.420,32
36.432.986,84 52.242.282,00
626.012.910,06 3.557350,02
38.392.630,92 64.412.211,29
695.167.537,96 3.363.683,40
28.684.691,16 45.504.990,30
388.055.722,76 3.966.525,36
38.306.995,33 71.660.867,28
692.069.824,13 1.877.785,34
38.304.670,36 34.527.121,91
704.313.743,99 3.135.967,90
38.107.430,53 59.350.257,20
721.208.427,14
Universitas Sumatera Utara
2.287.411,88 30.832.595,16
35.026.422,60 472.129.885,10
2.425.006,50 45.278.307,49
55.366.053,96 1.033.762.678,75
3.738.903,75 41.186.144,22
77.649.006,15 855.347.935,45
2.708.064,75 31.699.411,77
43.286.326,17 506.690.645,84
30.101.119,22 367.225.863,77
539.025.538,86 6.694.759.311,20
Keterangan : Y
i
= Hasil Produksi Kelapa Sawit X
1i
= Luas Tanah X
2i
= Curah Hujan n
= Banyak Data
Dari tabel 4.2 diperoleh : ΣY
i
= 256.423,71 ΣX
1i
= 14.330,63 ΣX
2i
= 20.988 ΣX
1i
X
2i
= 30.101.119,22 Σ X
1i
² = 20.541.175
Σ X
2i
² = 45.971.752
ΣX
1i
.Y
i
= 367.225.863,77 ΣX
2i
.Y
i
= 539.025.538,86 Σ Y
i
² = 6.694.759.311,20
n = 10
Universitas Sumatera Utara
Dari data diatas didapat persamaan sebagai berikut : ΣYi
= b + b
1
Σ X
1i
+ b
2
Σ X
2i
ΣYiΣXi = b
Σ X
1i
+ b
1
Σ X
1i
² + b
2
Σ X
1i
X
2i
ΣY
i
ΣX
2i
= b Σ X
2i
+ b
1
Σ X
1i
X
2i
+ b
2
Σ X
2i
²
Kemudian kita subsitusikan nilai-nilai yang bersesuaian, sehingga diperoleh persamaan : 6.694.759.311,20
= 10 b + 14.330,63 b
1
+ 20.988 b
2
367.225.863,77 = 10 b
+ 20.541.175 b
1
+ 30.101.119,22 b
2
539.025.538,86 = 10 b
+ 30.101.119,22 b
1
+ 45.971.752 b
2
Setelah persamaan diatas diselesaikan, maka didapat koefesien : b
= 110892,9 b
1
= -61,251 b
2
2 2
1 1
ˆ X
b X
b b
Y
o
+ +
= = 1,203
sehingga diperoleh persamaan regresinya sebagai berikut :
2 1
203 ,
1 251
, 61
9 ,
11089 ˆ
X X
Y +
− =
4.3 Analisa Residu
Kategori