Analisis Dan Pengolahan Data Analisis Korelasi

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