33 Fungsi produksi yang digunakan adalah menggunakan fungsi produksi
Cobb-Douglas, dengan menetapkan terlebih dahulu faktor-faktor produksi yang digunakan dalam memproduksi benih padi varietas ciherang di PT. SHS RM I
UBD Khusus Sukamandi, Subang-Jawa Barat, dan langkah selanjutnya adalah menyusun faktor produksi yang digunakan input kedalam suatu model fungsi
produksi Cobb-Douglas untuk menduga hubungan mengenai faktor produksi yang digunakan input dengan jumlah produksi yang dihasilkan output.
Rahim dan Hastuti 2008, mengatakan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi produksi komoditas pertanian yaitu lahan pertanian, tenaga kerja,
modal fixed cost, variabel cost, pupuk urea, TSP, KCl, pestisida, benihbibit, teknologi, dan manajemen.
Soekartawi et al 1986, menambahkan bahwa input produksi seperti
lahan, pupuk, tenaga kerja, modal, iklim, dan sebagainya yang dapat mempengaruhi besar kecilnya output produksi yang diperoleh, namun tidak semua
masukan tersebut digunakan dalam analisis yang dilakukan, hal tersebut tergantung dari penting atau tidaknya pengaruh input produksi terhadap output
yang diperoleh.
4.5.1.2. Uji Asumsi Ordinary Least Square
Metode pendugaan yang digunakan di dalam penelitian ini adalah menggunakan uji asumsi Ordinary Least Square, dan didalam penyelesaian
penghitungan uji asumsi OLS dihitung menggunakan software minitab 14. Asumsi dalam ordinary least square yaitu model linier dalam parameter,
komponen error menyebar acak normal dengan nilai tengah 0, ragamnya homogen, dan terdapat autokorelasi, dan tidak terdapat multikolinear diantara
variabel independent X. Dengan mengacu kepada asumsi OLS, maka pengujian awal yang harus dilakukan agar pengujian OLS dapat digunakan adalah sebagai
berikut : 1 Uji Normalitas
Sugiyono 2009, mengatakan bahwa untuk menguji normalitas data yang berbentuk rasio dapat menggunakan statistik parametris. Iriawan dan Astuti
2006 dalam Nadhwatunnaja 2008, mengatakan bahwa residual di dalam model regresi telah menyebar mengikuti distribusi normal, dan nilai P-Value
34 uji normal residual pada grafik telah melebihi 15 persen. Pengujian hipotesis
di dalam penelitian ini menggunakan statistik parametris karena data yang di uji berbentuk ratio dan akan di uji menggunakan Chi Kuadrat.
2 Homoskedastisitas Iriawan dan Astuti 2006 dalam Nadhwatunnaja 2008, mengatakan bahwa
suatu model akan memenuhi asumsi homoskedastisitas, dimana memiliki kandungan error yang sama, yaitu nilai Y bervariasi dan memiliki satuan
yang sama baik untuk nilai variabel X yang tinggi ataupun nilai variabel X yang rendah. Hal tersebut dilihat dari plot antara sisaan dengan nilai dugaan
yang telah menunjukkan bahwa titik-titik tersebut telah menyebar secara acak dan tidak membentuk pola.
3 Multikolinearitas Soekartawi 2003 dalam Nadhwatunnaja 2008, mengatakan bahwa
multikolinearitas merupakan situasi yang nilai-nilai pengamatan memiliki hubungan yang kuat, sehingga menyebabkan variabel X tidak begitu
mempengaruhi variabel Y, akan tetapi variabel X dipengaruhi oleh variabel X. Dalam mendeteksi adanya multikolinearitas dapat dilihat dari nilai Varians
Inflation Factor VIF. Apabila nilai VIF10, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat adanya multikolinear diantara variabel Independent X.
4 Autokorelasi Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada
korelasi antar error satu dengan yang lainnya. Gujarati 1993 diacu dalam Nadhwatunnaja 2008, menambahkan bahwa autokorelasi merupakan suatu
kondisi linier antara serangkaian anggota observasi, dimana berdasarkan waktu dan ruang. Nadhwatunnaja 2008, mengatakan bahwa masalah
mengenai adanya autokorelasi pada umumnya terdapat pada data time series. Di dalam penelitian ini tidak dilakukan autokorelasi, alasannya adalah data
yang digunakan di dalam penelitian ini bukan menggunakan data time series, akan tetapi menggunakan data cross section.
Secara matematik model fungsi produksi Cobb-Douglas yang di transformasikan ke dalam bentuk linier dan dianalisis menggunakan uji asumsi
Ordinary Least Square adalah sebagai berikut :
35
lnY = lnߚ
+ ߚ
ଵ
lnX
1
+ ߚ
ଶ
lnX
2
+ ߚ
ଷ
lnX
3
+ ߚ
ସ
lnX
4
+ ߚ
ହ
lnX
5
+ ߚ
lnX
6
+ ߚ
lnX
7
+ u
Dimana : lnY
= Hasil Produksi per musim tanam Kg lnX
1
= Luas lahan m
2
lnX
2
= Benih Kg lnX
3
= Urea Kg lnX
4
= TSP Kg lnX
5
= NPK Kg lnX
6
= Obat-obatan ml lnX
7
= Tenaga Kerja Rp lnߚ
= Nilai Konstanta Intercept ߚ
ଵ
, ߚ
ଶ
, …ߚ
୬
= Koefisien Regresi Slope u
= disturbance term unsur sisagalat Unsur error u di dalam model mewakili :
x Variabel yang tidak dimasukkan ke dalam model
x Komponen Nonlinieritas hubungan antara variabel independent dengan
variabel dependent x
Adanya salah ukur saat melakukan observasi x
Kejadian yang sifatnya Random Dengan menggunakan Metode Ordinary Least Square, digunakan untuk
mencari Pendugaan Koefisien Regresi. untuk menguji hipotesis digunakan Uji-F dan Uji-T serta didukung dengan nilai Koefisien Determinasi R
2
.
x R
2
Gujarati 1993 dalam Nadhwatunnaja 2008, mengatakan bahwa
Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur besarnya variabel variasi- variasi variabel Dependen Y yang dapat dijelaskan oleh model R
2
, sedangkan besarnya variabel-variabel Dependen yang tidak dapat dijelaskan di dalam model
1-R
2
maka akan dijelaskan oleh komponen error u. Nilai koefisien determinasi berkisar antara nilai nol 0 dan satu 1, apabila nilai koefisien determinasi
semakin mendekati satu, maka semakin besar keragaan mengenai produktivitas yang dapat dijelaskan oleh faktor-faktor yang mempengaruhinya.
36
x Uji-F
Uji-F digunakan untuk melihat mengenai variabel independen X apakah berpengaruh terhadap variabel tidak dependen Y. Di dalam penelitian ini untuk
melihat apakah model dugaan yang digunakan signifikan untuk menduga variabel X mempengaruhi variabel Y.
Dari Tabel F, untuk taraf nyata = ן, V
1
= k V
2
= n-k-1, maka akan diperoleh nilai
F
ןv1=k v2=n-k-1.
Kriteria ujinya adalah Bila F
hit
F
ןv1, v2
atau apabila P ן, maka dapat disimpulkan bahwa tolak H
pada taraf nyata ן. Berdasarkan kriteria Uji-F, maka apabila F
hit
F
ן
atau P ן, maka secara bersamaan variabel-variabel independen memiliki pengaruh yang nyata terhadap
dependen Y, maka tolak H , dan sebaliknya apabila F
hit
F
ן
atau P ן, maka terima H
0,
yang artinya adalah secara bersamaan variabel-variabel independen tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependen Y.
x Uji-t
Uji-t digunakan untuk mengetahui apakah koefisien regresi dugaan dari masing-masing variabel independen X
i
berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel dependen Y.
Uji statistik yang digunakan di dalam pengujian signifikansi masing- masing koefisien regresi dugaan menggunakan Uji-t adalah sebagai berikut :
t
hit
=
ௌ
Dimana : b
i
= Koefisien regresi ke-i Sb
i
= Standar Deviasi Koefisien Regresi ke-i Dari tabel T, untuk taraf nyata = ן DF = n-k-1, maka akan diperoleh
nilai t
ןିିଵ
. Kriteria Uji-t adalah Bila | t
୦୧୲
| t
ןଶ,ିିଵ
atau bila P ן, maka dapat disimpulkan tolak H
pada taraf nyata ן uji 2 arah. Apabila | t
୦୧୲
| t
ןଶ,ିିଵ
atau bila P ן, maka dapat disimpulkan terima H uji 2 arah.
37 Berdasarkan kriteria Uji-t, maka dapat disimpulkan bahwa apabila b
i
memiliki tanda positif, maka dapat disimpulkan bahwa apabila X
i
meningkat satu satuan X
i
, maka diduga variabel dependen Y rata-rata akan meningkat sebesar b
i
satuan Y, Cateris paribus. Apabila b
i
memiliki tanda negatif, maka dapat disimpulkan bahwa apabila X
i
meningkat satu satuan X
i
, maka diduga variabel dependen Y rata-rata akan turun sebesar b
i
satuan Y, Cateris paribus.
4.5.1.3. Hipotesis Penelitian
