Analisa Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Impor Beras Di Indonesia

ANALISA FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

PERMINTAAN IMPOR BERAS DI INDONESIA

TUGAS AKHIR

LAMSIHAR D. F. PAKPAHAN

082407077

PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2011

ANALISA FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

PERMINTAAN IMPOR BERAS DI INDONESIA

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh Ahli Madya

LAMSIHAR D. F. PAKPAHAN

082407077

PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2011

PERSETUJUAN

Judul : ANALISA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN IMPOR BERAS DI INDONESIA

Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : LAMSIHAR D. F. PAKPAHAN

NIM : 082407077

Program Studi : D3 STATISTIKA Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juni 2011

Diketahui

Ketua Departemen Matematika Pembimbing FMIPA USU

Prof. Dr. Tulus, M.Si Drs. Gim Tarigan, M.si NIP. 19620901 198803 1 002 NIP. 19550202 19861 1 001

PERNYATAAN

ANALISA FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN IMPOR BERAS DI INDONESIA

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

Lamsihar D. F. Pakpahan 082407077

PENGHARGAAN

Segala puji dan syukur Penulis panjatkan Kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas rahmat dan kasih-Nya yang besar sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik.

Adapun tujuan dari penulisan Tugas Akhir ini adalah merupakan salah satu syarat untuk menyelesaikan Program D3 Statistika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.

Dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini Penulis tidak terlepas dari perhatian, bimbingan, fasilitas dan dorongan serta bantuan berbagai pihak secara langsung maupun tidak langsung, pada kesempatan ini Penulis dengan segala kerendahan hati serta rasa hormat perkenankanlah Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar – besarnya kepada :

1. Teristimewa kepada Ibunda tercinta Nurani Tampubolon yang telah banyak mendukung baik secara moril maupun materil, memberi nasihat dan juga doa yang tak henti-hentinya.

2. Bapak Dr. Sutarman, M.Sc selaku Dekan FMIPA USU

3. Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Sc selaku Ketua Pelaksana Program Studi Ilmu Komputer dan Statistika FMIPA USU.

4. Bapak Drs. Faigiziduhu Bu’ulolo, M.Si selaku Ketua Program Studi D3 Statistika FMIPA USU.

5. Bapak Drs. Gim Tarigan, M.si selaku Dosen Pembimbing yang telah memberikan bimbingan kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik.

6. Seluruh Staff Pengajar di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara khususnya Jurusan Matematika.

7. Buat sahabat – sahabat seperjuangan Dame Tanjung, Juniaty Pardede, Saurina Banjarnahor yang telah memberikan dukungan, nasehat dan juga waktunya serta masukan - masukan yang memotivasi Penulis untuk menyelesaikan Tugas Akhir ini.

8. Buat teman – teman D3 Statistika khususnya pada STAT B ‘ 08 yang saling bahu membahu dan saling bertukar ide.

9. Adik tersayang Helen Yohana P. Pakpahan yang selalu mendukung dan memberikan motivasi kepada Penulis dalam pengerjaan Tugas Akhir ini.

Sekali lagi penulis ucapkan banyak terima kasih kepada semua pihak yang telah banyak membantu penulis dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini. Semoga Tugas Akhir ini bermanfaat bagi penulis dan juga bermanfaat bagi pembaca. Oleh karena itu penulis sangat mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun. Kalau ada

kata atau ejaan yang kurang lengkap penulis mohon maaf sebab penulis hanya seorang Manusia yang tak luput dari kesalahan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa melimpahkan rahmat-Nya kepada kita semua.

Medan, Juni 2011

DAFTAR ISI

Halaman

PERSETUJUAN i

PERNYATAAN ii

PENGHARGAAN iii

DAFTAR ISI v

DAFTAR TABEL vii

DAFTAR GAMBAR viii

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Batasan Masalah 2

1.3 Tujuan dan Manfaat 3

1.4 Kontribusi Penelitian 3

1.5 Lokasi Penelitian 4

1.6 Metode Penelitian 4

1.7 Sistematika Penulisan 6

BAB 2 LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Analisis Regresi 9

2.2 Regresi Linier Sederhana 10

2.3 Regresi Linier Berganda 11

2.4 Pengujian Regresi Linier Berganda 11

BAB 3 SEJARAH DAN STRUKTUR BPS

3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik 13 3.1.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda 13 3.1.2 Masa Pemerintahan Jepang 14 3.1.3 Masa Kemerdekaan Republik 14 3.1.4 Masa Orde Baru Sampai Sekarang 15 3.2 Visi dan Misi Badan Pusat Statistik 16 3.3 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik 17 3.4 Tugas dan Wewenang Masing – Masing

Bagian di Badan Pusat Statistik 19

3.4.1 Bidang Tata Usaha 19

3.4.2 Bidang Statistik Produksi 20 3.4.3 Bidang Statistik Distribusi 21 3.4.4 Bidang Pengolahan Data 22 3.4.5 Bidang Statistik Kependudukan 23 3.4.6 Bidang Neraca Wilayah dan Analisa 23

BAB 4 PENGUIMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.2 Pegolahan Data 25

4.3 Persamaan Regresi Linier 25

4.4 Uji Keberartian 29

4.5 Uji Linearitas Garis Regresi 30

4.6 Uji Normalitas Menggunakan Regresi Linear 31

4.7 Analisis Korelasi 32

4.8 Uji Multikolinearitas 34

BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Sejarah Singkat SPSS 35

5.2 Cara Kerja SPSS 35

5.3 Mengoperasikan SPSS 36

5.4 Input Data (Variable View) 37

5.5 Input Data (Data View) 37

5.6 Pengolahan Data dengan Analisis Regresi 38 5.7 Pengolahan Data dengan Analisis Korelasi 40

5.8 Penyimpanan Data 42

BAB 6 PENUTUP

6.1 Kesimpulan 43

6.2 Saran 44

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 4.1 Data Impor Beras Menurut Golongan, Barang

dan Produksi; Menurut Jenis tanaman pada Hasil

Pertanian dan Rata – rata Kurs Rupiah Per Tahun 24 Tabel 4.2 Metode Kotak Dialog Regresi Linier 25

Tabel 4.3 Metode Hasil Penjualan 26

Tabel 4.4 Output ANOVA 1 Arah 27

Tabel 4.5 Nilai – Nilai Koefisien 27

Tabel 4.6 Nilai – Nilai Residu 28

Tabel 4.7 Nilai – Nilai Korelasi 33

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 5.1 Cara Mengaktifkan SPSS 36

Gambar 5.2 Tampilan SPSS 17.0 36

Gambar 5.3 Layar Kerja Variable View 37

Gambar 5.4 Layar Kerja Data View 38

Gambar 5.5 Pengolahan Data dengan Analisis Regresi 38 Gambar 5.6 Kotak Dialog Linear Regression 39 Gambar 5.7 Kotak Dialog Linera Regression : Statistik 39 Gambar 5.8 Kotak Dialog Regression : Plot 40 Gambar 5.9 Pengolahan Data dengan Analisis Korelasi 41 Gambar 5.10 Kotak Dialog Bivariate Correlations 41

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Belakangan ini, masalah perberasan Indonesia menghadapi dilema antara upaya mencukupi kebutuhan konsumsi dalam negeri dengan cara peningkatan produktivitas dan impor beras, dengan upaya menjaga kestabilan harga beras agar tetap terjangkau oleh semua pihak. Apa dampaknya jika keduanya dicapai secara bersamaan?

Harus diakui bahwa pembangunan yang bersifat hegemoni pada masa yang lampau telah meninggalkan banyak dampak negatif. Salah satu kebijakan yang telah menciptakan dampak kompleks adalah hegemoni dalam bidang pangan, yaitu menyeragamkan jenis makanan pokok rakyat dengan komoditi beras. Misi itu diimplementasikan saat produksi padi Indonesia mengalami pertumbuhan yang cukup baik. Selain itu ada keyakinan yang besar bahwa usahatani padi masih mempunyai potensi untuk terus dikembangkan. Berbagai teknologi mulai dari benih, pupuk, pestisida hingga alsintan diteliti dan diintroduksikan ke pedesaan dengan tujuan agar petani bisa menangani proses produksi secara intensif. Pembangunan yang mempunyai ideologi identik dengan revolusi hijau diorientasikan pada tingkat pertumbuhan dengan landasan efisiensi. Indikator utamanya adalah produktivitas. Tetapi sampai saat ini Indonesia masih tetap mengimpor beras.

Untuk itu penulis mencoba untuk menganalisis dan mengamati faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan impor beras di Indonesia yaitu diantaranya adalah produksi padi, harga beras impor, permintaan beras impor di Indonesia, dan kurs rupiah terhadap dolar Amerika (US$).

Dari faktor yang ada, akan dianalisa bagaimana pengaruh dan hubungan antara produksi dengan faktor yang mempengaruhinya dengan menggunakan metode Analisis Regresi Linear Berganda. Dari uraian diatas, penulis memilih judul “Analisa

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Impor Beras di Indonesia .“

1.2 Batasan Masalah

Agar pembahasan lebih tepat dan terarah, maka dibuat batasan masalah bahwa data yang dipakai adalah data yang diambil dari tahun 1999 – 2006 yaitu tentang besar produksi, harga beras impor, banyak permintaan beras impor di Indonesia, dan nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika (US$)

1.3 Tujuan dan Manfaat

Adapun tujuan dalam penulisan ini adalah untuk mengumpulkan dan menganalisa data yang diperoleh secara sisematis dan efisien untuk memecahkan suatu masalah sehingga memperoleh suatu kesimpulan yang dapat dipakai untuk program kerja selanjutnya. Dan untuk mengetahui besar pengaruh produksi, harga beras impor, dan

nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika (US$) pada permintaan beras impor di Indonesia.

Sedangkan manfaat dari penulisan ini adalah :

1. Dapat mengaplikasikan ilmu dengan membandingkan teori-teori yang diperoleh selama perkuliahan.

2. Dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pihak-pihak berkepentingan dalam mengambil keputusan terkhusus keputusan untuk menyelamatkan petani padi di Indonesia, yaitu dengan melakukan analisis faktor-faktor sehingga diketahui juga di bagian manakah yang perlu ditingkatkan maupun diminimumkan supaya dapat memberikan suatu bahan pertimbangan yang nyata dan maksimal melihat kegiatan impor beras yang semakin meningkat.

1.4 Kontribusi Penelitian

Kontribusi atau kegunaan penelitian bagi penulis sendiri adalah melakukan uji dan analisis sehingga menghasilkan perkiraan berapa besar pengaruh masing-masing produksi, harga beras impor, dan kurs rupiah terhadap dolar Amerika pada permintaan beras impor di Indonesia maka salah satu tujuannya adalah penulis mendapat suatu indikator atau bahan pertimbang kelak dapat digunakan sebagai bahan pemikiran baru dalam pengambilan keputusan khusus untuk menyelamatkan industri beras Indonesia.

1.5 Lokasi Penelitian

Pengambilan data dilakukan di kantor Badan Pusat Statistika Sumatera Utara yang berlokasi di Jl. Asrama No.179, Medan.

1.6 Metode Penelitian

Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh produksi, harga beras impor dan kurs rupiah terhadap dolar Amerika pada permintaan beras impor di Indonesia baik secara keseluruhan maupun parsial, diperlukan teknik peramalan dan analisis yang lengkap. Dalam hal ini, penulis menggunakan metode dan analisis regresi linier berganda (Multiple Regression).

Adapun metodologi penelitian yang digunakan adalah : a. Penelitian Kepustakaan

Yaitu penelitian yang dilakukan dengan cari mencari mencari data dan informasi dari berbagai media cetak maupun elektronik untuk tujuan mendapatkan referensi yang akan dibutuhkan pada tinjauan teoritis.

b. Metode Pengumpulan Data

Dalam hal ini penulis mengumpulkan data sekunder dari Badan Pusat Statistik.

c. Metode Pengolahan Data

1. Menentukan objek penelitian, akan memudahkan peneliti untuk menetukan model atau jenis metode penelitian yang sesuai untuk memudahkan pengolahan data.

2. Menentukan kelompok data mana yang menjadi variabel bebas (X) maupun variabel tak bebas (Y).

3. Menentukan hubungan antar variabel sehingga diperoleh persamaan regresi Y atas X.

4. Menentukan koefisien determinasi ( ) yaitu untuk mengetahui seberapa besar pengaruh dari ketiga faktor atau ketiga variabel bebas. Koefisien determinasi adalah suatu alat ukur yang digunakan untuk mengetahui sejauh mana tingkat hubungan antar variabel X dan Y untuk pengujian regresi linier berganda yang mencakup lebih dari dua variabel.

= 1

Dimana : = variabel tak bebas = variabel regresi

5. Uji korelasi. Seperti halnya koefisien determinasi, koefisien korelasi juga digunakan sebagai pengukur hubungan dua variabel yaitu variabel bebas terhadap variabel tak bebas. Maka digunakan metode Karl Pearson :

r =

6. Melakukan uji koefisien untuk mengetahui tingkat nyata koefisien-koefisien regresi yang didapat serta besar kontribusinya.

1.7 Sistematika Penulisan

Penulisan tugas akhir ini disusun secara sistematis, yang didalamnya dikemukakan beberapa hal sebagai berikut :

BAB 1 : PENDAHULUAN

Dalam bab ini diuraikan latar belakang, identifikasi masalah, batasan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, lokasi penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan.

Dalam bab ini akan diuraikan mengenai konsep dan defenisi dari analisa regresi, sebagai tinjauan teori untuk diaplikasikan dalam pengolahan data yang tepat.

BAB 3 : GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

Bab ini menjelaskan atau menceritakan tentang sejarah singkat berdirinya perusahaan beserta struktur organisasi tempat riset dilakukan.

BAB 4 : ANALISA DAN PEMBAHASAN

Bab ini berisi tentang penganalisaan dan pengolahan data angka yang telah diperoleh, hingga nantinya mendapatkan kesimpulan.

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Dalam bab ini dipaparkan mengenai langkah-langkah pengolahan data dengan menggunakan sistem komputerisasi.

Bab ini merupakan penutup yang berupa suatu kesimpulan dan saran dari seluruh pembahasan yang di dapat.

DAFTAR PUSTAKA

BAB 2

LANDASAN TEORI

3.1 Pengertian Analisis Regresi

Sir Francis Galton (1822 – 1911), memperkenalkan model peramalan, penaksiran, atau pendugaan, yang selanjutnya dinamakan regresi, sehubungan dengan penelitiannya terhadap tinggi badan manusia. Penelitian tersebut membandingkan antara tinggi anak laki-laki dan tinggi badan ayahnya. Galton menunjukkan bahwa tinggi badan anak laki-laki dari ayah yang tinggi setelah beberapa generasi cenderung mundur (regressed) mendekati nilai tengah populasi. Dengan kata lain, anak laki-laki dari ayah yang badannya sangat tinggi cederung lebih pendek dari pada ayahnya, sedangkan anak laki-laki dari ayah yang badannya sangat pendek cenderung lebih tinggi dari ayahnya. (Ronal E. Walpole).

Analisis regresi digunakan untuk menentukan bentuk (dari) hubungan antar variabel. Tujuan utama dalam penggunaan analisis ini adalah untuk meramalkan atau menduga nilai dari satu variabel dalam hubungannya dengan variabel yang lain yang diketahui melalui persamaan garis regresinya. (Iqbal Hasan). Adakalanya, setelah kita memperoleh data berdasarkan sampel, kita ingin menduga nilai dari suatu variabel Y yang bersesuaian dengan nilai tertentu dari variabel X. Hal ini diperoleh dengan menaksir nilai Y dari kurva kuadrat minimum yang sesuai dengan data yang kita

himpun dari sampel. Kurva yang diperoleh dan kita bentuk dari data sampel itu disebut kurva regresi Y terhadap X, karena Y diduga dari X. (Murray R. Spiegel). Jadi analisis regresi berkenan dengan studi ketergantungandari suatu variabel yang disebut variabel tak bebas (dependent variable), pada satu atau lebih variabel, yaitu variabel yang menerangkan, dengan tujuan untuk memperkirakan dan atau meramalkan nilai rata-rata dari variabel tak bebas apabila nilai variabel yang menerangkan sudah diketahui. Variabel yang menerangkan sering disebut variabel bebas (independent

variable).

2.2 Regresi Linier Sederhana

Regresi linier sederhana adalah regresi yang melibatkan hubungan antara variabel tak bebas (Y) dihubungkan dengan satu variabel bebas (X). Bentuk umum persamaan regresi linier sederhana adalah :

Y = a + bX

Dimana : Y = variabel tak bebas

a = intersep (titik potong kurva terhadap sumbu Y) b = kemiringan (slope) kurva linier

2.3 Regresi Linier Berganda

Regresi linier berganda adalah untuk meramalkan pengaruh dua variabel bebas atau lebih terhadap satu variabel tak bebas. Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah :

Y = +

Dimana : Y = variabel tak bebas X = variabel bebas

= bilangan-bilangan tetap yang nilainya hendak dicari.

2.4 Pengujian Regresi Linier Ganda

Setelah mendapat harga koefisien regresinya, maka harga-harga tersebut dapat pula digunakan untuk menghitung korelasi ganda. Dengan kata lain, kita dapat mengaitkan hasil-hasil perhitungan analisis regresi ganda dengan perhitungan analisis korelasi ganda. Maka persamaan regresi : Y = + , diadakan pengujian regresi berganda dengan hipotesis :

: :

Dibangun persamaan-persamaan sebagai berikut :

Uji signifikansi persamaan garis regresi adalah :

Setelah itu kuadratkan R tersebut menjadi , untuk itu dilakukan uji statistik dengan rumus: F =

Dimana : n = banyak anggota sampel (responden) m = banyak variabel bebas

Dan dengan menggunakan rumus :

=

= m = n-m-1

Kriteria pengujian , yaitu : : Tidak signifikan

: Signifikan

BAB 3

SEJARAH DAN STRUKTUR BPS

3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik (BPS)

Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Negara Non Departemen. Badan Pusat Statistik melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh pemerintah antara lain pada bidang pertanian, agraria, pertambangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan, keuangan, pendapatan, dan keagamaan. Selain hal - hal tersebut Badan Pusat Statistik juga bertugas untuk melaksanakan koordinasi di lapangan, kegiatan statistik dari segenap instansi baik di pusat maupun daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan definisi, klasifikasi, dan ukuran - ukuran lainnya. Berikut ini beberapa masa peralihan di BPS yaitu :

3.1.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda

Pada bulan Februari 1920, Kantor Statistik pertama kali didirikan oleh Direktur Pertanian, Kerajinan dan Perdagangan (Directur Vand Land Bouw Nijeverbeid en

Handel), dan berkedudukan di Bogor. Kantor ini ditugaskan untuk mengelola dan

Pada bulan Maret 1923, dibentuk suatu Komisi untuk statistik yang anggotanya merupakan tiap – tiap Departemen. Komisi tersebut diberi tugas merencanakan tindakan yang mengarah sejauh mungkin untuk mencapai kesatuan dalam kegiatan di bidang statistik di Indonesia.

Pada tanggal 24 September 1924, nama lembaga tersebut diganti dengan nama Central Kantor Vor de Statistik (CKS) atau Kantor Statistik dan dipindahkan ke Jakarta. Bersama dengan itu, beralih juga pekerjaan mekanisme statistik perdagangan yang semula dilakukan oleh Kantor Invoer Uitvoer en Accijnsen (IUA) yang disebut sekarang Kantor Bea dan Cukai.

3.1.2 Masa Pemerintahan Jepang

Pada bulan Juni 1944, pemerintahan Jepang baru mengaktifkan kembali kegiatan statistik yang utamanya diarahkan untuk memenuhi kebutuhan perang atau militer. Pada masa ini juga CKS diganti nama menjadi Shomubu Chosasitu Gunseikanbu.

3.1.3 Masa Kemerdekaan Republik

Setelah proklamasi kemerdekaan Republik Indonesia tanggal 17 Agustus 1945, kegiatan statistik ditangani oleh lembaga atau instansi baru sesuai dengan suasana kemerdekaan yaitu KPPURI (Kantor Penyelidikan Perangkaan Umum Republik Indonesia). Tahun 1946, kantor KPPURI dipindahkan ke Yogyakarta sebagai hasil dari perjanjian Linggarjati. Sementara itu, pemerintahan Belanda (NICA) di Jakarta mengaktifkan kembali CKS.

Dengan surat Menteri Perekonomian tanggal 1 Maret 1952 No. P/44, lembaga KPS berada di bawah dan bertanggung jawab kepada Menteri Perekonomian. Selanjutnya, keputusan Menteri Perekonomian tanggal 24 September 1953 No. 18.009/M KPS dibagi menjadi 2 (dua) bagian, yaitu bagian research yang disebut Afdeling A dan bagian penyelenggaraan tata usaha yang disebut Afdeling B.

Dengan Keputusan Presiden RI No. 131 tahun 1957, kementerian perekonomian dipecah menjadi kementerian perdagangan dan kementerian perindustrian. Untuk selanjutnya, Keputusan Presiden RI No. 172 tahun 1957, terhitung mulai tanggal 1 Juni 1957 KPS diubah menjadi Biro Pusat Statistik.

3.1.4 Masa Orde Baru Sampai Sekarang

Pada pemerintahan Orde Baru, khususnya untuk memenuhi kebutuhan dalam perencanaan dan evaluasi pembangunan, maka untuk mendapatkan statistik yang handal, lengkap, tepat, akurat, dan terpercaya mulai diadakan pembenahan Organisasi Biro Pusat Statistik.

Dalam masa orde baru ini BPS telah mengalami empat kali perubahan Struktur Organisasi yaitu :

1. Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968 tentang Organisasi BPS. 2. Peraturan Pemerintah No. 6 tahun 1980 tantang Organisasi BPS.

3. Peraturan Pemerintah No. 2 tahun 1992 tentang kedudukan, tugas, fungsi, suasana, dan tata kerja BPS.

5. Keputusan Presiden RI No. 86 tahun 1998 tentang BPS.

6. Keputusan Kepala BPS No. 100 tahun 1998 tentang organisasi dan tata kerja BPS.

7. PP 51 tahun 1999 tentang penyelenggaraan statistik.

Tahun 1968, ditetapkan Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968 yaitu yang mengatur organisasi dan tata kerja di pusat dan di daerah. Tahun 1980, Peraturan Pemerintah No. 6 tahun 1980 tentang organisasi sebagai pengganti Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968 di tiap Propinsi dan di Kabupaten atau Kotamadya terdapat cabang perwakilan Badan Pusat Statistik. Pada tanggal 19 Mei 1997 menetapkan tentang statistik sebagai pengganti Undang - Undang Nomor : 6 dan 7 tentang sensus dan statistik. Pada tanggal 17 Juni 1998 dengan Keputusan RI No. 86 tahun 1998 ditetapkan Biro Pusat Statistik sekaligus mengatur tata kerja dan struktur organisasi Badan Pusat Statistik yang baru.

3.2 Visi dan Misi Badan Pusat Statistik

a. Visi Badan Pusat Statistik

Badan Pusat Statistik mempunyai visi menjadikan informasi statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung sumber daya manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang mutakhir.

b. Misi Badan Pusat Statistik

Dalam perjuangan pembangunan nasional, Badan Pusat Statistik mengembangkan misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyajian data statistik yang bermutu handal, efektif, dan efisien, peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaan statistik dan pengembangan ilmu pengetahuan statistik.

3.3 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik

Organisasi merupakan suatu fungsi manajemen yang mempunyai peranan dan kegiatan langsung dengan instansi sosial yang terjadi di antara individu - individu dalam rangka kerjasama untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Struktur organisasi perusahaan merupakan salah satu faktor penting yang mempengaruhi tingkat keberhasilan suatu perusahaan dalam mencapai suatu tujuan yang ditetapkan. Dengan adanya struktur organisasi maka akan jelaslah pemisahan tugas dari para pegawai/staf.

Struktur organisasi yang ditetapkan di Kantor Badan Pusat Statistik adalah struktur organisasi ini dan staf. Struktur ini mengandung unsur - unsur spesialisasi kerja, standardisasi kegiatan, sentralisasi dan desentralisasi dalam pembuatan keputusan dan ukuran satuan yang menunjukkan lokasi kekuasaan, pembuatan keputusan, dan ukuran satuan yang menunjukkan suatu kelompok kerja.

Adapun tujuan dari struktur organisasi ini dan staf di Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi Sumatera Utara adalah :

a. Pengkoordinasian yaitu yang memungkinkan komunikasi integrasi berbagai departemen dan kegiatan - kegiatan yang saling berhubungan satu sama lain.

b. Pemberian saran yaitu memberikan saran atau membuat rekomendasi bagi manajemen.

c. Pembuatan keputusan yaitu membuat keputusan - keputusan dan mengamati bagaimana pelaksanaan dari keputusan tersebut.

Adapun bagan struktur organisasi Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara adalah sebagai berikut :

Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor : 86 tahun 1998 ditetapkan Badan Pusat Statistik sebagaimana lampiran dalam organisasi Kantor Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara dipimpin oleh seorang Kepala Kantor.

Kepala Kantor dibantu tata usaha yang terdiri dari : a. Sub Bagian Urusan Dalam

b. Sub Bagian Perlengkapan c. Sub Bagian Keuangan d. Sub Bagian Kepegawaian

e. Sub Bagian Bina Potensi/Bina Program

Sedangkan Bidang Penunjang Statistik terdiri dari 5(lima) bidang yaitu : 1. Bidang Statistik Produksi

Bidang Statistik Produksi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan statistik pertanian, industri, konstruksi pertambangan dan energi.

2. Bidang Statistik Distibusi

Bidang Statistik Distribusi mempunyai tugas melaksanakan kegiatan statistik konsumen, perdagangan besar, statistik keuangan dan harga produsen serta niaga dan jasa.

3. Bidang Statistik Kependudukan

Bidang BPS Kependudukan mempunyai tugas melaksanakan kegiatan statistik demografi dan rumah tangga, statistik tenaga kerja, serta statistik kesejahteran.

4. Bidang Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statistik (IPDS)

Bidang IPDS mempunyai tugas untuk penyiapan data, penyusunan sistem, dan program serta operasional pengolahan data dengan program komputer.

5. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik mempunyai tugas untuk penyusunan neraca produksi, neraca konsumsi, dan akumulasi penyajian analisis serta kegiatan penerapan statistik.

3.4 Tugas dan Wewenang Masing - Masing Bagian di Badan Pusat Statistik

3.4.1 Bidang Tata Usaha

2. Mengatur dan melaksanakan perhimpunan dan penyusunan program kerja tahunan, baik rutin maupun proyek kantor BPS propinsi dan menyampaikan ke BPS.

3. Mengatur dan melaksanakan urusan dalam yang meliputi surat - surat penggandaan atau percetakan, kearsipan, rumah tangga, pemeliharaan gedung, keamanan dan ketertiban lingkungan serta perjalanan dinas dalam dan luar negeri.

4. Mengatur dan melaksanakan urusan perlengkapan dan pembekalan yang meliputi penyusunan rencana kebutuhan, penyaluran, dan pengemasan penyimpanan pergudangan, iventarisasi, penghapusan serta pemeliharaan peralatan dan perlengkapan.

5. Mengatur dan melaksanakan urusan keuangan yang meliputi tata usaha keuangan, pembendaharaan, verifikasi, dan pembukuan.

6. Mengatur dan melaksanakan urusan dan mutasi pegawai, pembinaan pegawai, kesejahteraan pegawai, administrasi jabatan fungsional, hukum, organisasi tata laksana serta penyajian.

7. Menyusun laporan kegiatan sevara berkala dan sewaktu - waktu.

8. Mengatur dan melaksanakan urusan penyelenggaraan berbagai pelatihan teknis dan pelatihan administratif.

3.4.2 Bidang Statistik Produksi

1. Menyusun program kerja tahunan bidang yang meliputi kegiatan statistik pertanian, industri, konstruksi energi, dan statistik produksi lainnya yang ditemukan.

2. Mengatur keikutsertaan program latihan yang diselenggarakan oleh pusat bidang statistik produksi.

3. Membantu kepala kantor BPS atau pimpinan proyek atau bagian proyek untuk menyiapkan program petugas bagian lapangan.

4. Mengatur dan mengkoordinasi penyelenggaraan pelatihan petugas lapangan di pusat pelatihan serta mengatur penjatahan pelatihan.

5. Mengatur dan melaksanakan penjatahan dan pengawasan lapangan terhadap pelaksanaan lapangan produksi.

6. Mengatur dan melaksanakan pengawasan dan pemeriksaan dokumen hasil pengumpulan data statistik produksi.

7. Bersama - sama dengan bidang pengolahan data, mengatur dan menyiapkan data statistik produksi melalui komputer sesuai yang diterapkan.

8. Mengatur dan melaksanakan evaluasi hasil kerja kegiatan statistik produksi. 9. Mengatur dan menyiapkan hasil pengolahan statistik produksi yang akan

dikirim ke pusat melalui komputer sesuai dengan jadwal yang ditentukan. 10.Membantu Kepala Kantor Badan Pusat Statistik melakukan pembinaan secara

teratur petugas pencacah, pengawas, dan pemeriksaan pengumpulan data statistik produksi, kabupaten, kotamadya maupun kecamatan.

3.4.3 Bidang Statistik Ditribusi

1. Menyusun program kerja tahunan bidang yang meliputi kegiatan statistik pertanian, industri, konstruksi energi, dan statistik produksi lainnya yang ditemukan.

2. Mengatur keikutsertaan program pelatihan yang diselenggarakan oleh pusat di bidang statistik ditribusi.

3. Membantu kepala kantor BPS propinsi atau pimpinan proyek untuk menyiapkan program tugas lapangan.

4. Mengatur dan mengkoordinasi penyelenggaraan pelatihan petugas lapangan di pusat pelatihan serta mengatur penjatahan pelatihannya.

5. Mengatur dan melaksanakan penjatahan dan pengawasan lapangan terhadap pelaksanaan lapangan statistik distribusi.

3.4.4 Bidang Pengolahan Data

1. Menyusun program kerja tahunan bidang.

2. Meneliti jenis data yang diolah melalui komputer dan bersama - sama dengan bidang yang bersangkutan serta menentukan sistem pengolahan dengan komputer.

3. Mengatur pembuatan sistem dan program pelaksanaan penyiapan data dan operasi pengolahannya.

4. Mengatur dan melaksanakan penerimaan dokumen yang diolah dengan komputer.

3.4.5 Bidang Statistik Kependudukan

1. Menyusun program kerja tahunan bidang.

2. Melaksanakan kegiatan statistik demografi dan rumah tangga, ketenagakerjaan, kesejahteraan rakyat dan statistik kependudukan lainnya yang ditentukan.

3. Mengatur dan melaksanakan penjatahan dokumen yang diperlukan untuk pelaksanaan lapangan.

4. Melakukan pembinaan, pengamatan lanjut dan pengawasan lapangan terhadap pelaksanaan kegiatan statistik kependudukan.

5. Mengatur dan menyiapkan dokumen dan hasil pengolahan statistik kependudukan melalui komputer sesuai dengan jadwal yang telah ditentukan.

3.4.6 Bidang Neraca Wilayah dan Analisa

1. Menyusun program kerja tahunan.

2. Menyusun dan melaksanakan penerangan kegiatan statistik kepada masyarakat, instansi lainnya maupun media massa.

BAB 4

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1 Pengumpulan Data

Data merupakan alat bagi pengambilan keputusan yang tepat dan juga sebagai dasar untuk memecahkan masalah yang dihadapi. Maka penelitian ini menggunakan data sekunder yang bersifat time series yang dimulai dari tahun 1999 hingga tahun 2006 berupa data statistik. Data tersebut diperoleh dari instansi yang terkait dengan penelitian yaitu Kantor Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara.

Adapun datanya adalah sebagai berikut :

Tahun Net Weight (kg) Value CIF (US $) Produksi Beras (ribu ton) Rata-rata Kurs per tahun (Rp)

1999 4.751.398 1.327.459 50.866,4 7.100

2000 1.355.665 319.130 51.898,9 9.595

2001 644.733 134.913 50.460,8 10.400

2002 1.805.380 342.527 51.489,7 8.940

2003 1.428.506 291.423 52.078,8 8.465

2004 236.867 61.753 54.088,5 9.290

2005 189.617 51.499 54.151,1 9.900

2006 438.108 132.620 54.402,0 9.020

Tabel 4.1 Data Impor Beras Menurut Golongan, Barang dan Produksi; Menurut Jenis tanaman pada Hasil Pertanian dan Rata-rata Kurs Rupiah Per Tahun

4.2 Pengolahan Data

Untuk membahas dan memecahkan masalah mengenai pengaruh jumlah permintaan beras impor di Indonesia, akan digunakan data yang telah dikumpulkan sebelumnya. Yaitu tentang jumlah permintaan beras impor di Indonesia, harga gula impor per tahunnya, nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika serta jumlah produksi beras yang dihasilkan oleh pertanian-pertanian yang ada di Indonesia. Proses pengolahan dan penganalisisan data dilakukan dengan menggunakan program SPSS, yaitu salah satu program statistik yang mampu memproses data dengan cepat namun hasilnya dapat mewakili dalam pengambilan keputusan yang relatif baik karena mendekati keadaan sebenarnya.

4.3 Persamaan Regresi linier Berganda

Untuk mencari persamaan regresi linier berganda, terlebih dahulu dihitung koefisien-koefisien regresinya dengan menggunakan program SPSS. Berikut adalah data-data yang telah diinput:

Regression

Variables Entered/Removed

Model Variables Entered Variables Removed Method 1 kurs, produksi beras, harga beras impora . Enter a. All requested variables entered.

Metode ini menganalisis variabel bebas (independent variable) secara keseluruhan tanpa memilah-milah variabel yang akan dijadikan satu grup dalam persamaan regresinya. Adapun variabel bebasnya adalah harga beras impor ( ), jumlah produksi beras ( ), dan rata-rata nilai kurs rupiah per tahun ( ).

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate 1 .997a .993 .988 1.62506E5 a. Predictors: (Constant), kurs, produksi beras, harga beras impor b. Dependent Variable: permintaan beras impor

Tabel 4.3 Metode Hasil Penjumlahan

Tabel diatas menunjukkan bahwa nilai R Square adalah sebesar 0,993 yang jika dihitung secara manual diperoleh dari hasil satu dikurangi dari jumlah kuadrat regresi dibagi jumlah kuadrat total dari variabel Y.

Nilai Adjusted R Square sebagai nilai yang disarankan dapat diketahui besarnya adalah 0,988 yang artinya variabel bebas harga beras impor ( ), jumlah produksi beras ( ), dan rata-rata nilai kurs rupiah per tahun ( ), memiliki pengaruh sebesar 98,8 % terhadap jumlah permintaan beras impor (Y) dan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain seperti misalnya pendapatan penduduk, selera, adanya barang substitusi (pengganti) dan lain sebagainya.

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1.559E13 3 5.197E12 196.804 .000a

Residual 1.056E11 4 2.641E10 Total 1.570E13 7

a. Predictors: (Constant), kurs, produksi beras, harga beras impor b. Dependent Variable: permintaan beras impor

Tabel 4.4 Output ANOVA 1 Arah

Analisa variansi di atas digunakan untuk uji hipotesis beberapa rata-rata yang sama. Dari tabel dapat diketahui : derajat kebebasannya (degree of freedom) = 3, residu/ galat/ kekeliruan = 4. Nilai = 196,804 dengan tingkat signifikani sebesar 0,000 atau 0,00% yang berarti signifikani kurang dari 5%, sehingga hipotesis awal ditolak. Itu artinya rata-rata perbandingan harga beras impor ( ), jumlah produksi beras ( ), dan rata-rata nilai kurs rupiah per tahun ( ) cukup signifikan. Dengan kata lain, terdapat perbedaan antara harga beras impor ( ), jumlah produksi beras ( ), dan rata-rata nilai kurs rupiah per tahun ( ).

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) 1.183E7 3991653.442 2.964 .041 harga beras impor 2.628 .396 .734 6.646 .003 produksi beras -167.427 57.052 -.175 -2.935 .043 kurs -282.858 141.507 -.189 -1.999 .116 a. Dependent Variable: permintaan beras impor

Pada tabel 4.5 siatas tepatnya pada kolom signifikansi ditunjukkan bahwa variabel harga beras impor dan produksi beras yang mempengaruhi permintaan beras impor di Indonesia karena angka signifikannya berada dibawah 0,05 yaitu sebesar 0,003 dan 0.043. sedangkan variabel nilai kurs tidak mempengaruhi jumlah permintaan beras impor di Indonesia karena angka signifikannya berada di atas 0,05 yaitu 0,116.

Pada tabel 4.5 diatas dapat juga diketahui nilai-nilai : = 1,183

= 2,628 = -167,427 = -282,858

Sehingga diperoleh persamaan regresinya :

1,183 + 2,628 -167,427 -282,858

Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 99542.6016 4.7953E6 1.3563E6 1.49244E6 8 Residual -1.50486E5 2.23748E5 .00000 1.22843E5 8 Std. Predicted Value -.842 2.304 .000 1.000 8 Std. Residual -.926 1.377 .000 .756 8 a. Dependent Variable: permintaan beras impor

4.4 Uji Keberartian

Pada uji ini, hipotesis yang digunakan adalah : = koefisien regresi tidak signifikan

= koefisien regresi signifikan

Uji keberartian ini dilakukan untuk masing-masing koefisien regresi berikut ini:

1. Konstanta

Pada tabel 4.5 tepatnya pada kolom Unstandardized Coefficients, nilai

constant adalah sebesar 1,183. Nilai = 2,694 dengan dk = 7 dan α = 0,005 ; nilai = 1,895; sehingga . Artinya , ditolak yang berarti bahwa konstanta memiliki pengaruh nyata terhadap model regresi.

2. Harga beras impor ( )

Pada tabel 4.5 yaitu pada kolom Unstandardized Coefficients, nilai adalah sebesar 2,628. Nilai = 6,646 dengan dk = 7 dan α = 0,05; nilai

=1,895; sehingga . Artinya , ditolak yang berarti bahwa harga beras impor ( ) memiliki pengaruh nyata terhadap model regresi.

3. Jumlah produksi beras ( )

Pada tabel 4.5 yaitu pada kolom Unstandardized Coefficients, nilai adalah sebesar -167,427. Nilai = -2,935 dengan dk = 7 dan α = 0,05; nilai

=1,895; sehingga . Artinya , ditolak yang berarti bahwa jumlah produsi beras ( ) memiliki pengaruh nyata terhadap model regresi.

4. Rata-rata nilai kurs rupiah per tahun ( )

Pada tabel 4.5 yaitu pada kolom Unstandardized Coefficients, nilai adalah sebesar -282,858. Nilai = -1,999 dengan dk = 7 dan α = 0,05; nilai

=1,895; sehingga . Artinya , ditolak yang berarti bahwa rata-rata kurs rupiah per tahun ( ) memiliki pengaruh nyata terhadap model regresi.

4.5 Uji Linearitas Garis Regresi

Uji linearitas garis regresi dimaksudkan untuk mengambil keputusan dalam memilih model regresi yang akan dipergunakan. Uji ini adalah syarat yang perlu karena akan mempengaruhi model garis regresi yang akan digunakan dalam menganalisis data.

Untuk uji linearitas regresi, hipotesisnya adalah : = koefisien regresi tidak signifikan

= koefisien regresi signifikan

Berdasarkan hasil pengolahan data atau (output) yang telah diperoleh, maka linearitas regresi ditentukan dengan melihat tabel 4.4 . Kriteria yang akan digunakan adalah apabila nilai Sig. ≥ 0,005 maka diterima, artinya persamaan garis regresi tidak linear. Jika sebaliknya, maka ditolak yang artinya persamaannya adalah persamaan garis regresi linear. Dari tabel 4.4 diketahui nilai Sig. = 0,000 ,artinya

kurang dari 0,05. Dengan demikian, ditolak dan persamaannya adalah persamaan regresi linear.

4.6 Uji Normalitas Menggunakan Regresi Linear

Dalam teori model linear, hanya variabel tak bebaslah yang mempunyai uji normalitasnya, sedangkan variabel-variabel bebas diasumsikan bukan merupakan fungsi distribusi sehingga tidak perlu diuji normalitasnya.

Dalam hal ini, Chart digunakan sebagai penguji normalitas dengan cara mendeteksi penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik. Pengambilan keputusannya adalah apabila data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis histograf menuju pola distribusi normal, maka model regresi telah memenuhi asumsi .

Gambar 4.1 Output Berupa Histogram

Dari hasil tabel 4.2, dapat dilihat bahwa data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis histograf dan menjadi pola distribusi normal sehingga dapat dipastikan bahwa model regresi tersebut memenuhi asumsi normalitas.

4.7 Analisis Korelasi

Analisis korelasi digunakan untuk menyelidiki hubungan antara dua variabel yang analisis. Berikut adallah koefisien-koefisien korelasi yang dihasilkan dengan program SPSS. Correlations permintaan beras impor harga beras impor produksi

beras kurs permintaan beras impor Pearson Correlation 1 .989** -.610 -.847**

Sig. (2-tailed) .000 .108 .008

N 8 8 8 8

harga beras impor Pearson Correlation .989** 1 -.541 -.848** Sig. (2-tailed) .000 .166 .008

N 8 8 8 8

produksi beras Pearson Correlation -.610 -.541 1 .201 Sig. (2-tailed) .108 .166 .633

N 8 8 8 8

kurs Pearson Correlation -.847** -.848** .201 1 Sig. (2-tailed) .008 .008 .633

N 8 8 8 8

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Koefisien korelasi memiliki nilai paling kecil -1 dan paling besar +1 (-1≤ r

≤1). Pada tabel 4.7 telah ditunjukkan bahwa koefisien korelasi antar harga beras impor

( ) dengan jumlah permintaan beras impor (Y) = 0,989. Itu artinya korelasi tinggi sehingga semakin tinggi harga beras impor maka jumlah permintaan beras impor (Y) semakin tinggi.

Koefisien korelasi antara jumlah produksi beras ( ) dengan jumlah permintaan beras impor (Y) = -0,610. Artinya, menunjukkan hubungan yang kuat dengan arah yang berbanding terbalik. Sehingga, jumlah produksi beras akan memiliki pengaruh yang kuat.

Koefisien korelasi antara rata-rata nilai kurs rupiah per tahun ( dengan permintaan beras impor (Y) = -0,847. Artinya, korelasi sangat kuat dan arahnya berbanding terbalik. Sehingga rata-rata nilai kurs rupiah per tahun memiliki pengaruh yang sangat kuat terhadap permintaan beras impor di Indonesia.

4.8 Uji Multikolinearitas

Multikolinearitas menunjukkan keadaan dimana terdapatnya hubungan linier antar variabel bebas dalam regresi, sehingga ujinya menggunakan metode korelasi. Multikolinearitas dapat terjadi apabila :

1. Dua variabel berkorelasi sempurna (r = 1) atau variabelnya co-linear.

2. Dua variabel bebas hampir berkorelasi sempurna, yaitu koefisien korelasinya mendekati -1 atau +1.

3. Kombinasi linier dari beberapa variabel bebas berkorelasi sempurna mendekati sempurna dengan variabel lain.

4. Kombinasi linear dari satu suku himpunan variabel bebas berkorelasi sempurna dengan suatu kombinasi linear dari suku himpunan variabel bebas yang lain.

Berdasarkan tabel 4.7 dapat dilihat bahwa koefisien korelasinya berrkisar antara -0,610 hingga 0,989; ini berarti model regresi yang dipai pada penelitian ini tidak mengandung gejala multikolinearitas.

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Sejarah Singkat SPSS

SPSS (Statistical Package for Service Solution) merupakan sebuah program statistika yang dibuat pada tahun 1968 oleh mahasiswa dari Universitas Standford. Pada awalnya SPSS ditujukan untuk menganalisis data ilmu – ilmu sosial atau dulu disebut

Statistical Package for Sosial Science. Namun, seiring berjalannya waktu program ini

kemudian berkembang dan berubah nama sesuai kebutuhannya. Dan kini, SPSS telah banyak digunakan pada berbagai ilmu untuk memproses data statistik karena dianggap dapat melakukan proses analisis dengan cepat.

5.2 Cara Kerja SPSS

Pada computer yang sudah terdapat software SPSS, klik tombol Start kemudian pilih dan klik SPSS Statistics 17.0.

Gambar 5.1 Cara Mengaktifkan SPSS

5.3 Mengoperasikan SPSS

Pada jendela SPSS 17.0, pilih dan klik type in data untuk membuat data baru. Selanjutnya pada menu file pilih dan klik New untuk memunculkan sebuah jendela editor, klik Variable View.

5.4 Input Data (Variable View)

Setelah jendela variable View terbuka, maka dilakukan pengisian variabel-variabel yang akan dianalisis.

Gambar 5.3 Layar Kerja Variable View

5.5 Input Data (Data View)

Setelah selesai mengisi Varible View, klik pilihan Data View sehingga data pun dapat dimasukkan berdasarkan jenis variabel yang telah didefinisikan terlebih dahulu pada

Gambar 5.4 Layar Kerja Data View

5.6 Pengolahan Data dengan Analisis Regresi

Pada layar kerja Data View, klik analyzed yang terdapat pada Menu kemudian pilih

Regression selanjutnya pilih dan klik Linier seperti gambar di bawah ini.

Gambar 5.5 Pengolahan Data dengan Analisis Regresi

Kemudian dilanjutkan untuk melengkapi jendela-jendela Linear Regression seperti pada gambar di bawah ini.

Gambar 5.6 Kotak Dialog Linear Regression

Gambar 5.8 Kotak Dialog Regression: Plot

5.7 Pengolahan Data dengan Analisis Korelasi

Seperti halnya dengan analisis regresi, pengolahan data dengan analisis korelasi dilakukan pada layar kerja Data View. Klik Analyzed yang terdapat pada Menu kemudian pilih correlate selanjutnya pilih dan klik bivariate seperti pada gambar di bawah ini.

Gambar 5.9 Pengolahan Data dengan Analisis Korelasi

5.8 Penyimpanan Data

Untuk menyimpan data maka pada Menu File pilih dan klik Save, tulis nama filenya demikian halnya input data maupun outputnya.

BAB 6

PENUTUP

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut.

a) Persamaan regresi linear berganda yang diperoleh adalah 11830000 + 2,628 -167,427 -282,858 . Atau dengan kata lain volume impor = 11830000 + 2,628 harga impor – 167,427 produksi – 282,858 kurs.

b) Pada tabel 4.5 variabel harga beras impor saja yang mempengaruhi permintaan beras impor di Indonesia, karena angka signifikannya berada di bawah 0,05 yaitu 0,03. Sedangkan variabel produksi beras dan nilai kurs tidak mempengaruhi jumlah permintaan beras impor di Indonesia karena angka signifikannya berada di atas 0,05 yaitu masing – masing besarnya adalah 0,43 dan 0,116.

c) Nilai Adjusted R Square sebesar 0,988. Artinya, variabel bebas harga beras impor ( ), jumlah produksi beras ( ), dan rata – rata nilai kurs rupiah per tahun ( ) memiliki pengaruh sebesar 98,8 % terhadap jumlah permintaan impor beras (Y) dan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain seperti misalnya

pendapatan penduduk, selera, adanya barang substitusi (pengganti) dan lain sebagainya.

d) Pada tabel ANOVA dijelaskan bahwa yang didapat sebesar 196,804 dengan tingkat signifikansi 0,00 yang ternyata kurang dari 0,05. Sehingga ditolak yang artinya, bahwa persamaanya adalah persamaan garis regresi linear.

e) Berdasarkan gambar Histogram dan Normal P-P Plot Of Regression

Standardized Residual dapat juga dipastikan bahwa model regresi tersebut

memenuhi asumsi normalitas.

f) Koefisien korelasi berkisar antara -0,610 hingga 0,989 , ini berarti model regresi yang dipakai pada penelitian ini tidak mengandung gejala multikolineritas.

6.2 Saran

Dari kesimpulan hasil analisis yang telah dilakukan, diketahui bahwa harga beras impor yang paling mempengaruhi permintaan beras impor di Indonesia. Mungkin ini disebabkan karena harga beras impor lebih murah dibanding beras dalam negeri. Melihat hal ini, ada banyak faktor mengapa hal itu terjadi. Salah satunya adalah harga beras dalam negeri relatif mahal.

Agar hal ini tidak berkelanjutan, maka disarankan supaya kegiatan impor beras sedikit demi sedikit dikurangi dan mulai dipikirkan bagaimana usaha menekan harga beras dalam negeri. Dan dalam usaha menyelamatkan industri beras nasional

diperlukan cara misalnya meningkatkan efisiensi dan produktivitas industri beras nasional, meningkatkan kelancaran alih teknologi, pemberian subsidi kepada petani, pembenahan kembali kebijakan pemerintah secara konsisten, dan lain sebagainya.

DAFTAR PUSTAKA

Pasaribu, Amudi. 1975. Pengantar Statistika. Jakarta : Ghalia. Usman, husaini. 1995. Pengantar Statistika. Jakarta : Bumi Aksara. BPS. 2003. Statistik Indonesia. Biro Pusat Statistik, Jakarta.

BPS. 2007. Statistik Indonesia. Biro Pusat Statistik, Jakarta.

Hasan, iqbal. 2002. Pokok-pokok Materi Statistik 2, Statistik Inferensif. Jakarta : Bumi Aksara.

KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM DIPLOMA III KOMPUTER DAN STATISTIKA

Jl. Bioteknologi No.1 Kampus USU Padang Bulan Medan 20155 Telp. (061) 8211050 - 8214290, Fax. ( 061 ) 8214290

KARTU BIMBINGAN TUGAS AKHIR MAHASISWA

Nama : Lamsihar D.F. Pakpahan

NIM : 082407077

Judul Tugas Akhir :Analisa Faktor – Faktor yang Mempengaruhi

Permintaan Impor Beras di Indonesia Dosen Pembimbing : Drs. Gim.Tarigan, M.Si

Tanggal Mulai Bimbingan : ………..

Tanggal Selesai Bimbingan : ………..

No. Tanggal

Asistensi Bimbingan

Pembahasan Asistensi Mengenai, Pada BAB

Paraf Dosen Pembimbing Keterangan 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Kartu ini harap dikembalikan ke Departemen Matematika bila bimbingan mahasiswa telah selesai

Diketahui Disetujui

Ketua Departemen Matematika FMIPA USU Pembimbing Utama

Prof. Dr. Tulus, M.Si Drs. Gim Tarigan, M.Si

KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM DIPLOMA III KOMPUTER DAN STATISTIKA

Jl. Bioteknologi No.1 Kampus USU Padang Bulan Medan 20155 Telp. (061) 8211050 - 8214290, Fax. ( 061 ) 8214290

SURAT KETERANGAN

Hasil Uji Program Tugas Akhir

Yang bertanda tangan di bawah ini menerangkan bahwa Mahasiswa Tugas Akhir Program Diploma III Statistika :

Nama : Lamsihar D. F. Pakpahan

NIM : 082407077

Program Studi : Statistika

Judul Tugas Akhir : Analisa Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Impor Beras di Indonesia

Telah melaksanakan test program tugas akhir mahasiswa tersebut di atas pada tanggal ...

Dengan Hasil : Sukses / Gagal

Demikian diterangkan untuk digunakan melengkapi syarat pendaftaran Ujian Meja Hijau Tugas Akhir Mahasiswa bersangkutan di Jurusan Matematika FMIPA USU Medan.

Medan, Mei 2011

Dosen Pembimbing

Drs. Gim Tarigan, M.Si

BAB 6

PENUTUP

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut.

a) Persamaan regresi linear berganda yang diperoleh adalah 11830000 + 2,628 -167,427 -282,858 . Atau dengan kata lain volume impor = 11830000 + 2,628 harga impor – 167,427 produksi – 282,858 kurs.

b) Pada tabel 4.5 variabel harga beras impor saja yang mempengaruhi permintaan beras impor di Indonesia, karena angka signifikannya berada di bawah 0,05 yaitu 0,03. Sedangkan variabel produksi beras dan nilai kurs tidak mempengaruhi jumlah permintaan beras impor di Indonesia karena angka signifikannya berada di atas 0,05 yaitu masing – masing besarnya adalah 0,43 dan 0,116.

c) Nilai Adjusted R Square sebesar 0,988. Artinya, variabel bebas harga beras impor ( ), jumlah produksi beras ( ), dan rata – rata nilai kurs rupiah per tahun ( ) memiliki pengaruh sebesar 98,8 % terhadap jumlah permintaan impor beras (Y) dan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain seperti misalnya

pendapatan penduduk, selera, adanya barang substitusi (pengganti) dan lain sebagainya.

d) Pada tabel ANOVA dijelaskan bahwa yang didapat sebesar 196,804 dengan tingkat signifikansi 0,00 yang ternyata kurang dari 0,05. Sehingga ditolak yang artinya, bahwa persamaanya adalah persamaan garis regresi linear.

e) Berdasarkan gambar Histogram dan Normal P-P Plot Of Regression Standardized Residual dapat juga dipastikan bahwa model regresi tersebut memenuhi asumsi normalitas.

f) Koefisien korelasi berkisar antara -0,610 hingga 0,989 , ini berarti model regresi yang dipakai pada penelitian ini tidak mengandung gejala multikolineritas.

6.2 Saran

Dari kesimpulan hasil analisis yang telah dilakukan, diketahui bahwa harga beras impor yang paling mempengaruhi permintaan beras impor di Indonesia. Mungkin ini disebabkan karena harga beras impor lebih murah dibanding beras dalam negeri. Melihat hal ini, ada banyak faktor mengapa hal itu terjadi. Salah satunya adalah harga beras dalam negeri relatif mahal.

Agar hal ini tidak berkelanjutan, maka disarankan supaya kegiatan impor beras sedikit demi sedikit dikurangi dan mulai dipikirkan bagaimana usaha menekan harga beras dalam negeri. Dan dalam usaha menyelamatkan industri beras nasional

diperlukan cara misalnya meningkatkan efisiensi dan produktivitas industri beras nasional, meningkatkan kelancaran alih teknologi, pemberian subsidi kepada petani, pembenahan kembali kebijakan pemerintah secara konsisten, dan lain sebagainya.

DAFTAR PUSTAKA

Pasaribu, Amudi. 1975. Pengantar Statistika. Jakarta : Ghalia. Usman, husaini. 1995. Pengantar Statistika. Jakarta : Bumi Aksara. BPS. 2003. Statistik Indonesia. Biro Pusat Statistik, Jakarta.

BPS. 2007. Statistik Indonesia. Biro Pusat Statistik, Jakarta.

Hasan, iqbal. 2002. Pokok-pokok Materi Statistik 2, Statistik Inferensif. Jakarta : Bumi Aksara.

KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

PROGRAM DIPLOMA III KOMPUTER DAN STATISTIKA

Jl. Bioteknologi No.1 Kampus USU Padang Bulan Medan 20155 Telp. (061) 8211050 - 8214290, Fax. ( 061 ) 8214290

KARTU BIMBINGAN TUGAS AKHIR MAHASISWA

Nama : Lamsihar D.F. Pakpahan

NIM : 082407077

Judul Tugas Akhir :Analisa Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Impor Beras di Indonesia

Dosen Pembimbing : Drs. Gim.Tarigan, M.Si Tanggal Mulai Bimbingan : ……….. Tanggal Selesai Bimbingan : ………..

No. Tanggal Asistensi Bimbingan

Pembahasan Asistensi Mengenai, Pada BAB

Paraf Dosen Pembimbing Keterangan 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Kartu ini harap dikembalikan ke Departemen Matematika bila bimbingan mahasiswa telah selesai

Diketahui Disetujui

Ketua Departemen Matematika FMIPA USU Pembimbing Utama

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

KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

PROGRAM DIPLOMA III KOMPUTER DAN STATISTIKA

Jl. Bioteknologi No.1 Kampus USU Padang Bulan Medan 20155 Telp. (061) 8211050 - 8214290, Fax. ( 061 ) 8214290

SURAT KETERANGAN Hasil Uji Program Tugas Akhir

Yang bertanda tangan di bawah ini menerangkan bahwa Mahasiswa Tugas Akhir Program Diploma III Statistika :

Nama : Lamsihar D. F. Pakpahan

NIM : 082407077

Program Studi : Statistika

Judul Tugas Akhir : Analisa Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Impor Beras di Indonesia

Telah melaksanakan test program tugas akhir mahasiswa tersebut di atas pada tanggal ...

Dengan Hasil : Sukses / Gagal

Demikian diterangkan untuk digunakan melengkapi syarat pendaftaran Ujian Meja Hijau Tugas Akhir Mahasiswa bersangkutan di Jurusan Matematika FMIPA USU Medan.

Medan, Mei 2011

Dosen Pembimbing

Drs. Gim Tarigan, M.Si