BAB 3 PEMBAHASAN DAN HASIL
3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data jumlah produksi padi, pupuk, luas panen,curah hujan dan hari hujan di Dinas Pertanian Deli Serdang tahun 1997 sampai dengan tahun 2012.
Tabel 3.1 Data produksi beras, pupuk, luas panen,curah hujan dan hari hujan di Deli
Serdang Tahun 1997 - 2012.
No Jumlah Produksi
Padi Kg Pupuk
Ton Luas Panen
Ha Curah Hujan
mm Hari Hujan
hari 01
333.513 8.410,10
72.726 113,70
13,67 02
348.824 9.450,85
74.033 128,50
14,00 03
358.888 10.447,20
74.319 134,00
14,40 04
386.085 11.521,30
74.438 142,00
14,70 05
483.646 13.017,32
75.243 151,00
15,20 06
406.774 13.964,20
75.544 155,00
15,50 07
481.623 14.118,60
84.875 176,00
16,01 08
494.086 14.922,12
85.210 199,00
16,21 09
542.645 15.241,19
89.754 200,00
16,22 10
548.545 16.497,60
149.723 202,00
16,30 11
651.645 16.726,12
149.284 218,00
17,00 12
653.601 17.242,80
149.430 223,00
17,00 13
657.004 18.576,01
151.054 228,00
17,00 14
679.641 19.060,80
152.784 230,00
18,00 15
690.968 19.534,50
149.430 233,00
24,00 Sumber : Dinas Pertanian Sumatera Utara
3.2 Analisis Dan Pengolahan Data
Dari data di atas maka jumlah produksi beras sebagai Y, Pupuk sebagai X
1
, luas penen sebagai X
2
, curah hujan sebagai X
3
, dan hari hujan sebagai X
4
thum 1997- 2012 seperti tabel berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.2 Data poduksi beras, pupuk, luas panen,curah hujan dan hari hujan
No Y
�
�
�
�
�
�
�
�
01
333.513 8.410,10
72.726 113,70
13,67
02
348.824 9.450,85
74.033 128,50
14,00
03
358.888 10.447,20
74.319 134,00
14,40
04
386.085 11.521,30
74.438 142,00
14,70
05
483.646 13.017,32
75.243 151,00
15,20
06
406.774 13.964,20
75.544 155,00
15,50
07
481.623 14.118,60
84.875 176,00
16,01
08
494.086 14.922,12
85.210 199,00
16,21
09
542.645 15.241,19
89.754 200,00
16,22
10
548.545 16.497,60
149.723 202,00
16,30
11
651.645 16.726,12
149.284 218,00
17,00
12
653.601 17.242,80
149.430 223,00
17,00
13
657.004 18.576,01
151.054 228,00
17,00
14
679.641 19.060,80
152.784 230,00
18,00
15
690.968 19.534,50
149.430 233,00
24,00
∑
333.513 8.410,10
72.726 113,70
13,67
�� = 514499,20 ��
1
= 14582,05 ��
2
= 107189,80 ��
3
= 182,21 ��
4
= 16,35
3.3 Analisis Korelasi
Menghitung Korelasi AntaraY Terhadap X
1
, X
2
, X
3
, dan X
4
Tabel 3.3 Perhitungan fakto-faktor untuk menghitung koefisien korelasi antara Y dan
X
1
, X
2
, X
3
, dan X
No
4
�
�
− �� �
�
− ��
�
�
�
− ��
�
�
�
− ��
�
�
�
− ��
�
01 -180.986,20
-6.171,95 -11.419,60
-68,51 -1,60
02 -165.675,20
-5.131,20 -10.112,60
-53,71 -1,27
03 -155.611,20
-4.134,85 -9.826,60
-48,21 -0,87
04 -128.414,20
-3.060,75 -9.707,60
-40,21 -0,57
05 -30.853,20
-1.564,73 -8.902,60
-31,21 -0,07
06 -107.725,20
-6.17,85 -8.601,60
-27,21 0,23
07 -32.876,20
-463,45 729,00
-6,21 0,74
08 -20.413,20
340,07 -7.562,60
16,79 0,94
09 28.145,80
659,14 5.608,40
17,79 0,95
10 34.045,80
1.915,55 65.577,40
19,79 1,03
11 137.145,80
2.144,07 65.138,40
35,79 1,73
12 139.101,80
2.660,75 -69.202,60
40,79 1,73
13 142.504,80
3.993,96 66.908,40
45,79 1,73
14 165.141,80
4.478,75 68.638,40
47,79 2,73
15 176.468,80
4.952,45 -69.202,60
50,79 8,73
∑
Universitas Sumatera Utara
Lanjutan Tabel 3.3
�
�
− ��
� �
�
�
− ��
� �
�
�
− ��
� �
�
�
− ��
� �
�
�
− ��
� �
�
�
− ���
�
− ��
�
�
�
− ���
�
− ��
�
�
�
− ���
�
− ��
�
�
�
− ���
�
− ��
�
32.756.004.590,44 38.092.966,80
130.407.264,16 4.693,62
7,2 1.117.037.777.09
2.066.790.009,52 12.399.364,56
485.043,02 27.448.271.895,04
26.329.213,44 102.264.678,76
2.884,76 5,5
850.112.586,24 1.675.407.027,52
8.898.414,99 389.336,72
24.214.845.565,44 17.096.984,52
96.562.067,56 2.324,20
3,8 643.428.970,32
1.52.9129.017,92 750.2015,95
303.441,84 16.490.206.761,64
9.368.190,56 94.237.497,76
1.616,84 2,7
393.043.762,65 1.246.593.687,92
5.163.534,98 211.883,43
951.919.950,24 2.448.379,97
79.256.286,76 974,06
1,3 48.276.927,64
274.673.698,32 962.928,37
35.481,18 11.604.718.715,04
381.738,62 73.987.522,56
740,38 0,7
66.558.014,82 926.609.080,32
2.931.202,69 91.566,42
1.080.844.526,44 2.14.785,90
532.024,36 38,56
0,1 15.236.474,89
-23.979.900,28 204.161,20
11.177,91 416.698.734,24
115.647,60 5.719.080.125,16
281,90 0,0
-6.941.916,92 1.543.740.084,72
-342.737,63 2.857,85
792.186.057,64 434.465,54
314.541.50,56 316,48
0,0 18.552.022,61
157.852.904,72 500.713,78
-3.658,95 1.159.116.497,64
3.669.331,80 4.300.395.390,76
391,64 0,0
65.216.432,19 2.232.635.044,92
673.766,38 -1.702,29
18.808.970.457,64 4.597.036,16
4.243.011.154,56 1.280,92
0,4 294.050.195,41
8.933.457.978,72 4.908.448,18
89.144,77 19.349.310.763,24
7.079.590,56 4.788.999.846,76
1.663,82 0,4
370.115.114,35 -9.626.206.224,68
5.673.962,42 90.416,17
20.307.618.023,04 15.951.716,48
4.476.733.990,56 2.096,72
0,4 569.158.471,01
9.534.768.160,32 6.525.294,79
92.628,12 27.271.814.107,24
20.059.201,56 4.711.229.954,56
2.283,88 2,7
739.628.836,75 11.335.068.925,12
7.892.126,62 272.483,97
31.141.237.373,44 24.526.761,00
4.788.999.846,76 2.579,62
7,2 873.952.908,56
-12.212.099.778,88 8.962.850,35
1.349.986,32 233.793.764.018,4
170.366.010,5 33.637.151.801,6
24.167,46 83,94
6.057.426.578,60 19.594.439.716,20
72.856.047,66 3.420.086,47
Universitas Sumatera Utara
Korelasi antara Y terhadap X
1
�
��
1
= ∑ X
1i
− X�
1
Y
i
− Y�
� �=1
�∑ X
1i
− X�
1 2
∑ Y
i
− Y�
2 �
�=1 �
�=1
=
6.057.426.578,60 �170.366.010.55233.793.764.018.40
=
6.057.426.578,60 6.311.141.803.70
= 0,96 Korelasi antara Y terhadap
X
2
�
��
2
=
∑ X
2i
−X�
2
Y
i
−Y�
� �=1
�∑ X
2i
−X�
2 2
∑ Y
i
−Y�
2 �
�=1 �
�=1
=
19.594.439.716,20 �33.637.151.801,60233.793.764.018.40
=
19.594.439.716,20 88.680.078.543.91
= 0,22 Korelasi antara Y terhadap
X
3
�
��
3
=
∑ X
3i
−X�
3
Y
i
−Y�
� �=1
�∑ X
3i
−X�
3 2
∑ Y
i
−Y�
2 �
�=1 �
�=1
=
72.856.047,66 �24.167,46233.793.764.018.40
=
72.856.047,66 75.167.817.95
=0,97 Korelasi antara Y terhadap
X
4
�
��
4
=
∑ X
4i
−X�
4
Y
i
−Y�
� �=1
�∑ X
4i
−X�
4 2
∑ Y
i
−Y�
2 �
�=1 �
�=1
=
3.420.086,47 �83,94233.793.764.018.40
=
3.420.086,47 4.430.024.39
= 0,77
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.4 Perhitungan fakto-faktor untuk menghitung koefisien korelasi antara
�
�
terhadap
�
�
, �
�
���������
�
, �
�
�������� �
�
�
�
�������� �
�
, �
�
�������� �
�
, �
�
������� �
�
No �
1
− ��
1
�
2
− ��
2
�
1
− ��
1
�
3
− ��
3
�
1
− ��
1
�
4
− ��
4
�
2
− ��
2
�
3
− ��
3
�
2
− ��
2
�
4
− ��
4
�
3
− ��
3
�
4
− ��
4
01 70.481.200,22
422.840,29 16.540,83
782.356,80 30.604,53
183,61 02
51.889.773,12 275.596,75
12.058,32 543.147,75
23.764,61 126,22
03 40.631.517,01
199.341,12 8.062,96
473.740,39 19.161,87
94,01 04
29.712.536,70 123.072,76
5.050,24 390.342,60
16.017,54 66,35
05 13.930.165,30
48.835,22 1.799,44
277.850,15 10.237,99
35,89 06
5.314.498,56 16.811,70
525,17 234.049,54
7.311,36 23,13
07 -338.040,43
2.878,02 157,57
-4.529,57 -248,00
2,11 08
-25.717.657,72 5.709,78
-47,61 -1.269.737,03
1.0587,44 -2,35
09 3.696.720,78
11.726,10 -85,69
99.773,44 -729,09
-2,31 10
125.616.788,57 37.908,73
-95,78 1.297.776,75
-3.278,87 -0,99
11 139.661.289,29
76.736,27 1.393,65
2.331.303,34 42.339,96
23,26 12
-184.130.817,95 108.531,99
1.729,49 -2.822.774,05
-44.981,69 26,51
13 267.229.473,26
182.883,43 2.596,07
3.063.735,64 43.490,46
29,76 14
307.414.234,00 214.039,46
7.389,94 3.280.229,14
113.253,36 78,85
15 -342.722.416,37
251.534,94 37.886,24
-3.514.800,05 -529.399,89
388,54 ∑
502.669.264,33 1.978.446,56
94.960,84 5.162.464,78
-261.868,42 1072,60
Universitas Sumatera Utara
Korelasi antara X
1
terhadap X
2
�
�
1
�
2
=
∑ X
1i
−X�
1
X
2i
−X�
2 �
�=1
�∑ X
1i
−X�
1 2
∑ X
2i
−X�
2 2
� �=1
� �=1
=
502.669.264,33
�
170.366.010,55 33.637.151.801,60
=
502.669.264,33
2.393.872.878.53
= 0,21
Korelasi antara X
1
terhadap X
3
�
�
1
�
3
=
∑ X
1i
−X�
1
X
3i
−X�
3 �
�=1
�∑ X
1i
−X�
1 2
∑ X
3i
−X�
3 2
� �=1
� �=1
=
1.978.446,56
�
170.366.010,55 24.167,46
=
1.978.446,56 2.029.116.39
= 0,98 Korelasi antara
X
1
terhadap X
4
�
�
1
�
4
=
∑ X
1i
−X�
1
X
4i
−X�
4 �
�=1
�∑ X
1i
−X�
1 2
∑ X
4i
−4
2 �
�=1 �
�=1
=
94.960,84
�
170.366.010,55 83,94
=
94.960,84
119.586.22
= 0,79 Korelasi antara
X
2
terhadap X
3
�
�
2
�
3
=
∑ X
2i
−X�
2
X
3
−X�
3 �
�=1
�∑ X
2i
−X�
2 2
∑ X
3
−X�
3 2
� �=1
� �=1
=
5.162.464,78
�
33.637.151.801,60 24.167,46
=
5162464,78
28.511.829.77
=
0,18
Universitas Sumatera Utara
Korelasi antara X
2
terhadap X
4
�
�
2
�
4
=
∑ X
2i
−X�
2
X
4
−X�
4 �
�=1
�∑ X
2i
−X�
2 2
∑ X
4
−X
4 2
� �=1
� �=1
=
−261.868,42
�
33.637.151.801,60 83,94
=
−261.868,42
1.680.348,12
= -0.16
Korelasi antara X
3
terhadap X
4
�
�
3
�
4
=
∑ X
3i
−X�
3
X
4
−X�
4 �
�=1
�∑ X
3i
−X�
3 2
∑ X
4
−X
4 2
� �=1
� �=1
=
1.072,60
�
24.167,46 83,94
=
1.072,60
1.424.31
= 0.75 Dari hasil perhitungan korelasi di atas maka dapat disusun tabel matrik korelasi
seperti berikut :
Tabel 3.5 Matrik korelasi
Variabel X
1
X
2
X
3
X
4
Y X
1
1.000 0,21
0,98 0,79
0,96 X
2
0,21 1.000
0,18 -0.16
0,22 X
3
0,98 0,18
1.000 0.75
0,97 X
4
0,79 -0.16
0.75 1.000
0,77 Y
0,96 0,22
0,97 0,77
1.000 Dari tabel matrik korelasi di atas apat disimpulakan bahwa :
�
��
3
�
��
1
�
��
4
�
��
2
Korelasi
�
��
3
merupakankofisien korelasi yang terbesar
.
Hubungan antara variabel Y dengan X
1
, X
2
, X
3
, dan X
4
diketahui dengan mencari koefisien korelasi berganda
�
��
1
�
2
�
3
�
4
Universitas Sumatera Utara
�
��
1
�
2
�
3
�
4
= �1 − ��1 − �
��1 2
��1 − �
��2 2
��1 − �
��3 2
��1 − �
��4 2
�� �
��
1
�
2
�
3
�
4
= �1 − {1 − 0,921 − 0,051 − 0,941 − 0,59}
= �1 − {0,080,950,060,41}
= √1 − 0,043
= √0.95
= 0.98 R
�
1.
�
2
. �
= 0,98adalah koefisien korelasi ganda R.Hal ini menunjukkan bahwa tingkat hubungan antara variabel sebesar 0,98 yaitu hubungan yang sangat kuat
antara pupuk X
1
, luas lahanX
2
, curah hujanX
3
, dan hari hujanX
4
, secara simultan terhadap jumlah produksi padi Y, di Deli Serdang.
3.4 Analisis Regresi Linear Berganda