Pengaruh Curah Hujan dan Hari Hujan Terhadap Produksi Karet Berumur 7, 10 dan 13 Tahun di Kebun Sei Baleh Estate PT. Bakrie Sumatera Plantations Tbk

Lampiran 1. Data Produksi Karet (kg/bulan) Kebun Sei Baleh Estate pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun (2012-2014)

Bulan

Tahun 2012 Tahun 2013 Tahun 2014

Umur (tahun) Umur (tahun) Umur (tahun)

7 10 13 7 10 13 7 10 13

Januari 9407 31875 9147 13706 21155 38007 29208 24599 19931

Februari 6362 23234 6040 10397 20345 32412 20526 17278 17231

Maret 6173 17172 4038 6155 11541 17847 12224 10525 11187

April 7901 19128 3998 7583 10673 18543 13994 14002 11628

Mei 10396 26617 6453 14153 20937 35008 24450 20199 18062

Juni 8973 26561 7016 14562 22225 38784 23337 24828 16069

Juli 11709 28397 7517 11562 18905 32086 22738 22203 16179

Agustus 9942 24803 5507 9765 13413 23565 18981 18588 15990

September 12006 28685 6547 12037 15371 26640 35257 30826 27189

Oktober 12764 29960 7360 17101 22272 40904 29204 23977 17785

Nopember 14965 32302 8576 18545 25088 40982 34767 24587 20411

Desember 14522 36680 9904 16189 22275 37273 52128 38595 33358

Total 125120 325414 82103 151755 224200 382051 316814 270207 225020

Rataan 10426.67 27117.83 6841.91 12646.25 18683.33 31837.58 26401.17 22517.25 18751.67 Sumber: Data admnistrasi kebun (Data diolah)

Lampiran 2. Data Total dan Rataan Produksi Karet (kg/tahun) pada Tahun 2012-2014

Tahun Total Rataan

2012 532637 177545.67

2013 758006 252668.70

2014 812041 270680.33

Sumber: Data admnistrasi kebun (Data diolah)

Lampiran 3. Data Total dan Rataan Produksi Karet (kg) pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun (2012-2014)

Umur Tanaman Total Rataan

7 Tahun 593689 197896.33

10 Tahun 819821 273273.70

13 Tahun 689174 229724.67

Lampiran 4. Data Curah Hujan (mm/bulan) Kebun Sei Baleh Estate pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun (2011-2013)

Bulan

Tahun 2011 Tahun 2012 Tahun 2013

Umur Tanaman (Tahun) Umur Tanaman (Tahun) Umur Tanaman (Tahun)

7 10 13 7 10 13 7 10 13

Januari _{74.50 105.67 82.00 25.00 42.00 47.00 112.50 100.67 108.33}

Februari 17.50 34.67 16.00 63.00 72.50 112.00 117.00 141.67 130.33

Maret 65.50 124.33 77.00 127.00 115.00 105.50 24.00 31.67 32.00

April _{21.50 40.00 9.00 109.00 98.50 101.00 144.50 167.00 162.00}

Mei 99.00 105.33 82.00 88.00 103.00 158.50 123.50 152.67 151.00

Juni 52.50 84.33 57.00 36.00 37.00 44.50 50.50 56.67 51.00

Juli _{30.00 27.00 11.00 172.00 232.00 228.50 29.00 41.00 31.00}

Agustus 211.50 236.00 106.00 80.00 64.00 43.00 102.00 140.00 117.33

September 105.00 86.00 49.00 127.00 159.50 218.00 151.00 232.67 183.67

Oktober _{126.50 178.33 52.00 150.00 157.00 174.50 309.50 250.67 287.67}

November 72.00 94.33 11.00 90.00 111.50 151.00 199.00 186.00 196.33

Desember _{46.00 24.00 13.00 90.00 91.50 136.00 179.50 209.33 220.00}

Total 921.50 1139.99 565.00 1157.00 1283.50 1519.50 1542.00 1710.02 1670.66

Rataan _{76.79 94.99 47.08 96.41 106.95 126.62 128.50 142.50 139.22}

Jumlah BB 3 5 1 5 6 9 9 9 9

Jumlah BK 5 4 8 2 2 3 3 3 3

Lampiran 5. Data Rataan Curah Hujan (mm/bulan) di 5 Divisi Kebun Sei Baleh Estate pada Tahun 2010-2014

Bulan 2010 2011 2012 2013 2014

CH HH CH HH CH HH CH HH CH HH

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember 52.20 32.80 57.80 152.80 61.60 194.40 216.40 113.20 82.20 126.00 211.00 105.20 5.00 4.00 5.00 4.00 4.00 8.00 11.00 8.00 7.00 8.00 12.00 6.00 97.00 34.80 111.00 46.20 107.00 69.00 35.80 255.60 95.80 186.80 117.80 44.20 7.00 3.00 8.00 5.00 5.00 4.00 3.00 10.00 7.00 12.00 8.00 6.00 31.60 71.20 100.60 98.80 123.40 45.00 186.60 55.80 219.60 146.00 125.60 114.00 3.00 6.00 9.00 9.00 8.00 3.00 10.00 10.00 10.00 12.00 8.00 9.00 101.00 125.20 31.20 151.40 128.80 52.20 49.40 126.80 203.00 263.00 202.40 199.20 6.00 6.00 3.00 11.00 8.00 5.00 5.00 12.00 10.00 11.00 13.00 10.00 28.80 32.80 84.80 106.60 55.80 29.40 39.40 146.60 119.80 147.80 246.60 188.00 4.00 4.00 5.00 6.00 4.00 4.00 5.00 13.00 8.00 11.00 16.00 19.00 Total 1405.60 82.00 1201.00 78.00 1318.20 97 1633.60 100.00 1226.40 99.00

Rataan 117.13 6.91 100.08 6.54 109.85 8.00 136.13 8.18 102.20 7.27

BB 7 5 7 9 6

BK 3 4 3 3 5

Lampiran 6. Klasifikasi Tipe Iklim Scmidth-Ferguson Di Kebun Sei Baleh Estate

BB = Bulan Basah (CH > 100 mm)

BL = Bulan Lembab dengan CH antara 60-100 mm BK = Bulan Kering (CH < 60 mm)

CH = Curah Hujan HH = Hari Hujan Q = Tipe Iklim

• Kriteria curah hujan Schmidth-Ferguson

Cara perhitungan tipe iklim di kebun Sei Baleh Estate: Q = Rataan BK x 100 % = 18

Rataan BB 34

x 100% = 52,94% (Tipe C yaitu Agak Basah)

• Klasifikasi Iklim Scmidth-Ferguson

0 > Q ≤ 14.3 = Tipe A (sangat basah) 60 > Q ≤ 100 = Tipe D (sedang) 300 > Q ≤ 700 = Tipe G ( sangat kering) 14.3 > Q ≤ 33.3 = Tipe B (basah) 100 > Q ≤ 167 = Tipe E (agak kering) Q > 700 = Tipe H (ekstrim kering) 33.3 > Q ≤ 60 = Tipe C (agak basah) 167 > Q ≤ 300 = Tipe F (kering)

Lampiran 7. Data Total dan Rataan Curah Hujan (mm/tahun) pada Tahun 2011-2013

Tahun Total Rataan

2011 2626.49 875.49

2012 3960.00 1320.00

2013 4922.68 1640.89

Sumber: Data admnistrasi kebun (Data diolah)

Lampiran 8. Data Total dan Rataan Curah Hujan (mm) pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun (2011-2013)

Umur Tanaman Total Rataan

7 Tahun 3620.50 1206.83

10 Tahun 4133.51 1377.83

13 Tahun 3755.16 1251.72

Lampiran 9. Data Hari Hujan (hari/bulan) Kebun Sei Baleh Estate pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun (2011-2013)

Bulan

Tahun 2011 Tahun 2012 Tahun 2013

Umur Tanaman (Tahun) Umur Tanaman (Tahun) Umur Tanaman (Tahun)

7 10 13 7 10 13 7 10 13

Januari 7 7 8 3 4 4 7 6 6

Februari 3 3 3 7 8 7 6 6 6

Maret 9 8 9 11 10 8 3 3 3

April 5 4 3 10 10 9 11 11 11

Mei 6 4 5 9 9 8 8 8 8

Juni 5 4 4 4 4 3 6 5 5

Juli 4 2 2 9 10 10 5 5 4

Agustus 10 13 9 9 10 10 12 12 12

September 8 6 9 11 11 10 10 10 10

Oktober 12 14 12 12 12 12 11 11 11

November 6 8 4 7 8 9 13 13 13

Desember 8 5 6 9 10 10 10 10 10

Total 83 78 74 101 106 100 102 100 99

Rataan 6.92 6.50 6.17 8.42 8.83 8.33 8.50 8.33 8.25

Lampiran 10. Data Total dan Rataan Hari Hujan (hari/tahun) pada Tahun 2011-2013

Tahun Total Rataan

2011 235 78.33

2012 307 102.33

2013 301 100.33

Sumber: Data admnistrasi kebun (Data diolah)

Lampiran 11. Data Total dan Rataan Hari Hujan (hari/bulan) pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun (2011-2013)

Umur Tanaman Total Rataan

7 Tahun 286 95.33

10 Tahun 284 94.67

13Tahun 273 91.00

Lampiran 12. Uji–T Parsial Analisis Linear Berganda pada Kebun Sei Baleh Estate pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun

a. Uji –T pada Tanaman Berumur 7 Tahun

Model

Unstandardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error

1 (Constant) 15077.376 7484.230 2.015 .075

CH 117.174 105.391 1.112 .295

HH -1305.072 1988.224 -.656 .528

a. Dependent Variable: Produksi Lateks

b. Uji –T pada Tanaman Berumur 10 Tahun

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error

1 (Constant) 21181.528 5731.924 3.695 .005

CH 98.156 104.035 .943 .370

HH -1226.861 1593.528 -.770 .461

c. Uji –T pada Tanaman Berumur 13 Tahun

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error

1 (Constant) 15695.931 4646.720 3.378 .008

CH 111.257 60.084 1.852 .097

HH -1075.575 916.135 -1.174 .271

a. Dependent Variable: Produksi Lateks

Nilai T-tabel

df α = 5%

8 2.306

9 2.262

10 2.228

Keterangan : df = n - k n = banyak data k = banyak variabel

Lampiran 13. Sidik RagamAnalisis Linear Berganda pada Kebun Sei Baleh Estate pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun

a. Uji –F pada Tanaman Berumur 7 Tahun

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 62966725.820 2 31483362.910 1.062 .385a

Residual 266850414.122 9 29650046.014

Total 329817139.942 11

a. Predictors: (Constant), Hari Hujan, Curah Hujan b. Dependent Variable: Produksi Lateks

b. Uji –F pada Tanaman Berumur 10 Tahun

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 29985408.479 2 14992704.239 .462 .644a

Residual 291989474.349 9 32443274.928

Total 321974882.828 11

a. Predictors: (Constant), Hari Hujan, Curah Hujan b. Dependent Variable: Produksi Lateks

c. Uji –F pada Tanaman Berumur 13 Tahun

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 69375217.644 2 34687608.822 1.801 .220a

Residual 173342434.897 9 19260270.544

Total 242717652.540 11

a. Predictors: (Constant), Hari Hujan, Curah Hujan b. Dependent Variable: Produksi Lateks

Nilai F-Tabel pada α = 5%

Derajat Bebas Penyebut

Derajat Bebas Pembilang

1 2 3

8 5,32 4,46 4,07

9 5,12 4,26 3,86

10 4,96 4,10 3,71

Derajat Bebas Pembilang = k ˗ 1 (3 – 1 = 2) Derajat Bebas Penyebut = n ˗ k (12 – 3 = 9)

Lampiran 14. Nilai Koefisien Analisis Linear Berganda pada Kebun Sei Baleh Estate pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun

a. Nilai Koefisien pada Umur 7 Tahun

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

1 .437a .191 .011 5445.18558

a. Predictors: (Constant), Hari Hujan, Curah Hujan b. Dependent Variable: Produksi Lateks

b. Nilai Koefisien pada Umur 10 Tahun

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

1 .305a .093 -.108 5695.89983

a. Predictors: (Constant), Hari Hujan, Curah Hujan b. Dependent Variable: Produksi Lateks

c. Nilai Koefisien pada Umur 13 Tahun

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

1 .535a .286 .127 4388.65247

a. Predictors: (Constant), Hari Hujan, Curah Hujan b. Dependent Variable: Produksi Lateks

Lampiran 15. Model Pengujian Analisis Regresi Linear Berganda pada Kebun Sei Baleh Estate pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun

a. Uji Analisis Regresi Linear Berganda pada Tanaman Berumur 7 Tahun Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 15077.376 7484.230 2.015 .075

CH 117.174 105.391 .855 1.112 .295 .152 6.576

HH -1305.072 1988.224 -.505 -.656 .528 .152 6.576

a. Dependent Variable: Produksi Lateks

b. Uji Analisis Regresi Linear Berganda pada Tanaman Berumur 10 Tahun Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 21181.528 5731.924 3.695 .005

CH 98.156 104.035 .690 .943 .370 .188 5.309

HH -1226.861 1593.528 -.563 -.770 .461 .188 5.309

c. Uji Analisis Regresi Linear Berganda pada Tanaman Berumur 13 Tahun Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 15695.931 4646.720 3.378 .008

CH 111.257 60.084 .827 1.852 .097 .398 2.512

HH -1075.575 916.135 -.524 -1.174 .271 .398 2.512

Lampiran 16. Uji Analisis Korelasi Antar Variabel pada Kebun Sei Baleh Estate pada Umur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun

a. Uji Analisis Korelasi Antar Variabel pada Tanaman Berumur 7 Tahun Correlations

Produksi Lateks Curah Hujan Hari Hujan

Produksi Lateks

Pearson Correlation 1 .390 .282

Sig. (2-tailed) .210 .374

N 12 12 12

Curah Hujan

Pearson Correlation .390 1 .921**

Sig. (2-tailed) .210 .000

N 12 12 12

Hari Hujan

Pearson Correlation .282 .921** 1

Sig. (2-tailed) .374 .000

N 12 12 12

b. Uji Analisis Korelasi Antar Variabel pada Tanaman Berumur 10 Tahun Correlations

Produksi Lateks Curah Hujan Hari Hujan

Produksi Lateks

Pearson Correlation 1 .183 .059

Sig. (2-tailed) .570 .856

N 12 12 12

Curah Hujan

Pearson Correlation .183 1 .901**

Sig. (2-tailed) .570 .000

N 12 12 12

Hari Hujan

Pearson Correlation .059 .901** 1

Sig. (2-tailed) .856 .000

N 12 12 12

c. Uji Analisis Korelasi Antar Variabel pada Tanaman Berumur 13 Tahun Correlations

Produksi Lateks Curah Hujan Hari Hujan

Produksi Lateks

Pearson Correlation 1 .420 .117

Sig. (2-tailed) .174 .717

N 12 12 12

Curah Hujan

Pearson Correlation .420 1 .776**

Sig. (2-tailed) .174 .003

N 12 12 12

Hari Hujan

Pearson Correlation .117 .776** 1

Sig. (2-tailed) .717 .003

N 12 12 12

Lampiran 17. Uji Kolgomorov-Smirnov di Kebun Sei Baleh Estate pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun

a. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test pada Tanaman Berumur 7 Tahun One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Produksi Lateks

Curah Hujan

Hari Hujan

Unstandardized Residual

N 12 12 12 12

Normal Parametersa,,b Mean 16491.3608 100.5675 7.9458 .0000000

Std. Deviation 5475.70784 39.94822 2.11756 4925.35567818

Most Extreme Differences Absolute .108 .139 .154 .153

Positive .108 .139 .154 .153

Negative -.083 -.109 -.134 -.139

Kolmogorov-Smirnov Z .375 .482 .534 .529

Asymp. Sig. (2-tailed) .999 .974 .938 .942

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

b. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test pada Tanaman Berumur 10 Tahun One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Produksi Lateks

Curah Hujan

Hari Hujan

Unstandardized Residual

N 12 12 12 12

Normal Parametersa,,b Mean 22772.8058 114.8192 7.8892 .0000000

Std. Deviation 5410.21662 38.03677 2.48327 5152.13525328

Most Extreme Differences Absolute .153 .152 .148 .159

Positive .117 .152 .148 .153

Negative -.153 -.116 -.103 -.159

Kolmogorov-Smirnov Z .529 .525 .511 .551

Asymp. Sig. (2-tailed) .942 .946 .956 .921

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

c. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test pada Tanaman Berumur 13 Tahun One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Produksi Lateks

Curah Hujan

Hari Hujan

Unstandardized Residual

N 12 12 12 12

Normal Parametersa,,b Mean 19143.7225 104.3092 7.5842 .0000000

Std. Deviation 4697.36534 34.90503 2.28921 3969.68552563

Most Extreme Differences Absolute .201 .235 .101 .149

Positive .117 .235 .101 .111

Negative -.201 -.090 -.099 -.149

Kolmogorov-Smirnov Z .695 .815 .349 .517

Asymp. Sig. (2-tailed) .719 .520 1.000 .952

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

Lampiran 18. Nilai Signifikansi Uji Heteroskedastisitas pada Absolute Residual di Kebun Sei Baleh Estate pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun

a. Nilai Signifikansi Uji Heteroskedastisitas Pada Absolute Residualpada Tanaman Berumur 7 Tahun Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -3688.145 3694.747 -.998 .344

Curah Hujan -94.669 52.029 -1.250 -1.820 .102 .152 6.576

Hari Hujan 2130.765 981.528 1.492 2.171 .058 .152 6.576

a. Dependent Variable: ABS_RES

b. Nilai Signifikansi Uji Heteroskedastisitas Pada Absolute Residualpada Tanaman Berumur 10 Tahun Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 5308.424 2707.019 1.961 .082

Curah Hujan -135.600 49.133 -1.556 -2.760 .022 .188 5.309

Hari Hujan 1779.394 752.577 1.333 2.364 .042 .188 5.309

c. Nilai Signifikansi Uji Heteroskedastisitas Pada Absolute Residualpada Tanaman Berumur 13 Tahun Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 5183.762 2481.523 2.089 .066

Curah Hujan -17.347 32.087 -.273 -.541 .602 .398 2.512

Hari Hujan -29.484 489.251 -.030 -.060 .953 .398 2.512

a. Dependent Variable: ABS_RES

Lampiran 19. Uji Autokorelasi di Kebun Sei Baleh Estate pada Umur 7, 10 dan 13 Tahun Selama 3 Tahun

Umur Tanaman Nilai hitung Durbin Watson (d)

7 Tahun 0.932

10 Tahun 0.867

13 Tahun 0.939

Tabel Durbin Watson, α = 5%

n k = 1 k = 2

dL dU dL dU

10 0.8791 1.3197 0.6972 1.6413

11 0.9273 1.3241 0.7580 1.6044

12 0.9708 1.3314 0.8122 1.5794

Keterangan: n = jumlah observasi data k = jumlah variabel bebas

Lampiran 20. Tabel Residual Analisis Linear Berganda pada Tanaman Berumur 7, 10 dan 13 Tahun

Bulan 7 Tahun 10 Tahun 13 Tahun

Januari 1482.04456 3525.75125 4317.64267

Februari -3406.55904 -2081.59526 -982.46161

Maret -5338.73029 -8380.60163 -5452.72625

April -4677.71787 -6356.00058 -6144.27905

Mei -861.95518 -1820.28058 -2844.95192

Juni 1643.32505 2845.18538 3574.17245

Juli -932.99143 -872.49446 -1401.16519

Agustus -4068.48917 -2325.92952 559.13788

September 2349.76964 -824.19130 -1882.82643

Oktober -3045.06132 175.85925 -195.98866

November 4897.08286 5187.73400 3663.76059

DAFTAR PUSTAKA

Anwar, C. 2001. Pusat Penelitian Karet. MiG Corp. Medan.

Ariani, E. dan A. Rusgiyono. 2006. Proses Pemanenan Dengan Model Logistik Studi Kasus Pada PTP. Nusantara IX. Universitas Diponegoro. Semarang. Basuki. 1990. Penyakit Gugur Daun Collecotrichum pada Tanaman Karet. Buletin

Pusat Penelitian Perkebunan Tanjung Morawa, 1(2): 3-17

Balai Penelitian Sungai Putih. 2012. Maret 2016]

Damanik, S., M. Syakir, M. Tasma dan Siswanto. 2010. Budidaya dan Pasca Panen Karet. Pusat Penelitian dan Pengembangan Perkebunan.

Damanik, S. 2012. Pengembangan Karet (Havea Brasiliensis) Berkelanjutan Di Indonesia. Pusat Penelitian dan Pengembangan Perkebunan. Perspektif Vol. 11 No. 1 /Juni 2012. Hlm 91 – 102

Danapriatna, N. 2010. Pengaruh Cekaman Kekeringan terhadap Serapan Nitrogen dan Pertumbuhan Tanaman. Region Vol 2 No. 4

Fathia, S. Hutabarat, dan E. Tety. 2008. Analisis Finansial Perkebunan Karet Dan Kelapa Sawit Di Kecamatan Bukit Batu Kabupaten Bengkalis. Universitas Riau. Pekanbaru.

Husniyati, T. 2012. Analisis Variasi Genetik Populasi Tanaman Karet Sumber Eksplan untuk Perbanyakan Invitro berdasarkan RAPD. IPB, Bogor.

Island, B. 2010. Manajemen dan Teknologi Budidaya Tanaman Karet. Balai Penelitian Sembawa. Sembawa.

Kesumasari, O. I., S. M. Handayani, dan E. Widiyanti. 2008. Analisis Profitabilitas Pengusahaan Tanaman Karet Di PT. Perkebunan Nusantara IX (Persero) Kebun Ngobo Kabupaten Semarang. Universitas Sebelas Maret. Surakarta.

Kurnia, F. 2010. Studi Karakter Fisiologis dan Sifat Aliran Lateks Klon Karet

(Hevea Brasiliensis Muell Arg.) Irr Seri 300. Skripsi. Universitas Sumatera

Utara. Medan.

Marchino, F., Y. M. Zen, dan I. Suliansyah. 2010. Pertumbuhan Stum Mata Tidur Beberapa Klon Entres Tanaman Karet (Hevea Brasiliensis Muell.) Pada Batang Bawah PB 260 di Lapangan. Universitas Andalas. Padang.

Nurhayati dan A. Situmorang. 2008. Pengaruh Pola Hari Hujan Terhadap Perkembangan Penyakit Gugur Daun Corynespora pada Tanaman Karet MenghasilkanJ. HPT Tropika. Vol 8, No. 1:63-70

Pawirosoemardjo, S dan H. Suryaningtyas. 2008. Strategi Pengendalian Penyakit Gugur Daun dan Pencegahan Penyakit Hawar Daun Amerika Selatan pada Tanaman Karet di Indonesia. Pros. Lok. Nas. Agribisnis Karet 2008, 194 – 212.

Prijono, S. 2013. Pengolahan Data Hujan dan Penghitungan ETo. Universitas Brawijaya. Malang.

Priyo, A. N dan Istianto. 2006. Beberapa Anasir Iklim dan Pengaruhnya dalam Budidaya Tanaman Karet. Warta Perkaretan, 25(2) : 59-69.

PT. Bakrie Sumatera Plantations, 2015. Latar Belakang PT. Bakrie Sumatera Plantations Rusparyati, E. 2012. Pengaruh Penambahan Cahaya Kontinu Terhadap

Produktivitas Tanaman Karet Rakyat (Hevea Brasiliensis Muell Arg.) Di Tanjung Jabung Barat, Provinsi Jambi. Skripsi. Institut Pertanian Bogor. Salisbury, F.B. and C.W. Ross. 1992. Plant Physiology. 4rd Ed. Wadsworth

Publishing Company. California.

Santosa. 1995. Pengaruh Kandungan Air Tanah dan Pemupukan terhadap Penyerapan Nitrogen Tanamn Tebu Lahan Kering Varietas F 154. Fakultas Pertanian Universitas Brawijaya. Malang.

Saputra, J. dan R. Ardika. 2014. Evaluasi Kesesuaian Lahan Pasang Surut untuk Tanaman Karet: Studi Kasus di Kecamatan Banyuasin I, Kabupaten Banyuasin, Sumatera Selatan. Balai Penelitian Sembawa, Pusat Penelitian Karet. Prosiding Seminar Nasional Lahan Suboptimal.

Setyamidjaja, D. 1993. Karet Budidaya dan Pengolahan. Kanisius. Yogyakarta. Setiawan, D. H. Ir dan Andoko, A. Drs. 2000. Petunjuk Lengkap Budidaya Karet.

Agromedia Pustaka. Jakarta.

Sianturi, H. S. D. 2001. Budidaya Tanaman Karet. Universitas Sumatera Utara Press. Medan.

Situmorang, I. D. W. 2010. Analisis Pengelompokan Curah Hujan Berbasis Sistem Informasi Geografis (Sig). Tesis. Universitas Sumatera Utara. Medan

Situmorang, T. A. dan M. Lasminingsih. 2004. Pemilihan Klon Karet Berdasarkan Kondisi Agroklimat. Prosiding Pertemuan Teknis Strategi Pengelolaan Penyakit Tanaman Karet Untuk Mempertahankan Potensi Produksi mendukung Industri Perkaretan Indonesia Tahun 2020. Pusat Penelitian Karet, Sumbawa. pp. 46-56.

Soekirman, P. 2001. Laporan Tahunan (Annual Report) 2001. Pusat Penelitian Karet Sungai Putih (Indonesian Rubber Institute). Medan. P. 12.

Sopian, T. 2008. Produksi Tanaman Karet (Havea Brasiliensis) di Daerah Bercurah Hujan Tinggi di Kabupaten Bogor. Dinas Kehutanan dan Perkebunan / Konservasi Sumber Daya Alam Kabupaten Purwakarta. Jurnal Inovasi Vol.10/XIX/Maret 2008 Persatuan Pelajar Indonesia (PPI) Jepang.

Sugiyanto, Y., H. Sihombing dan Darmandono. 1998. Pemetaan Agroklimat dan Tingkat Kesesuaian Lahan Perkebunan Karet. Pros. Lok. Pemuliaan 1998 & Diskusi Prospek Karet Alam Abad 21, 201-222.

Suhendry, I. 2002. Kajian Finansial Penggunaan Klon Karet Unggul Generasi IV. Warta Pusat Penelitian Karet.

Thomas, W. 1996. Aspek hidrologi pada perkebunan karet. Warta Pusat Penelitian Karet, 15(1) : 1-6.

Thomas, W., Istianto, Sudiharto dan M. J. Rosyid. 2008. Pengembangan Karet di Lahan Suboptimal. Pros. Lok. Nas. Agribisnis Karet 2008, 130-144.

Van Steenis, C.G.G.J.. 2005. Flora. PT Pradnya Paramita. Jakarta.

Widjaya, T., dan U. Hidayati. 2003. Evaluasi Lahan untuk Pengembangan Tanaman Karet di Kabupaten Ogan Komering Ulu Sumatera Selatan. Jurnal Penelitian karet, 2003, 21(1-3):1-11

Wijaksono, J. 2012. Budidaya Karet. Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komunikasi Amikom. Yogyakarta.

METODOLOGI PENELITIAN

Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan di PT. Bakrie Sumatera Plantations, Tbk kebun Sei Baleh Estate, Kecamatan Sei Baleh, Kabupaten Batubara, Provinsi Sumatera Utara, Medan pada bulan Januari 2016 sampai dengan Maret 2016.

Metode Penelitian

Penelitian ini menggunakan metoda dasar yakni metoda deskriptif

(descriptive analysis) kuantitatif maupun kualitatif. Data dikumpulkan, disusun,

dijelaskan, kemudian dianalisis dengan analisis regresi berganda dan korelasi yang diuraikan secara deskriptif. Alat bantu yang digunakan untuk mengolah data tersebut adalah SPSS.v.17 (Statistical Package of Social Science) for windows. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda dan korelasi regresi.

Teknik analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh fungsional antar variabel terikat dan variabel bebas dan analisis korelasi berguna untuk melihat kuat-lemahnya hubungan antara variabel bebas dan terikat. Analisis korelasi digunakan untuk mengetahui kuat-lemahnya hubungan antara variabel bebas dan terikat serta hubungan antar variabel komponen produksi. Variabel tidak bebas adalah variabel yang keberadaannya dipengaruhi oleh variabel bebas dan dinotasikan dengan Y. Variabel tidak bebas dalam penelitian ini adalah produksi karet, sedangkan variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya variabel tidak bebas dan dinotasikan dengan X. Variabel bebas pada penelitian ini adalah curah hujan dan hari hujan bulanan. Pengaruh fungsional variabel curah hujan dan hari hujan bulanan

terhadap produksi karet yang dianalisis dengan fungsi matematis sebagai berikut: Y = a + b1X1 + b2X2 + E

Y : produksi karet

a : intersep dari garis pada sumbu Y b : koefisien regresi linier

X1 : curah hujan bulanan

X2 : hari hujan bulanan

E : eror

Peubah Amatan

Peubah amatan yang diamati adalah data sekunder berupa data-data dari kebun Sei Baleh Estate PT. Bakrie Sumatera Plantations Tbk yang terdiri atas:

Produksi Karet (kg)

Data produksi karet (kg) yang digunakan berdasarkan data produksi karet bulanan selama 3 tahun yakni 2012, 2013 dan 2014. Data ini dikumpulkan dari 5 divisi kebun Sei Baleh Estate di PT. Bakrie Sumatera Plantations Tbk. Data produksi karet yang digunakan yakni 2012, 2013 dan 2014 berdasarkan umur tanaman 7, 10 dan 13 tahun di lapangan yaitu pada tahun tanam 2005, 2006 dan 2007 (umur 7 tahun); tahun tanam 2002, 2003 dan 2004 (umur 10 tahun); tahun tanam 1999, 2000 dan 2001 (umur 13 tahun). Data produksi karet dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi.

Curah Hujan (mm)

Data curah hujan yang digunakan berdasarkan data pengukuran curah hujan bulanan selama tiga tahun yakni 2011, 2012 dan 2013. Data ini dikumpulkan dari 5 divisi kebun Sei Baleh Estate di PT. Bakrie Sumatera Plantations Tbk. Jumlah curah hujan dinyatakan dalam tinggi air (mm) yang

diukur dengan posisi datar dari penakar hujan. Data curah hujan dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi.

Hari Hujan (hari)

Data hari hujan yang digunakan diperoleh dengan cara menjumlahkan hari dimana turunnya hujan setiap bulannya selama tiga tahun yakni 2011, 2012 dan 2013. Data ini dikumpulkan dari 5 divisi kebun Sei Baleh Estate di PT. Bakrie Sumatera Plantations Tbk. Pengukuran hari hujan bersamaan dengan pengukuran curah hujan. Satu hari hujan adalah periode 24 jam terkumpulnya curah hujan setinggi 0,5 mm atau lebih. Bila tinggi curah hujan kurang dari ketentuan tersebut maka hari hujan dianggap nol tetapi curah hujan tetap diperhitungkan. Data hari hujan dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi.

PELAKSANAAN PENELITIAN

Studi Kepustakaan

Studi kepustakaan dilakukan dengan menelusuri dan menelaah studi pustaka yang berkaitan dengan curah hujan dan hari hujan, umur tanaman serta produksi karet.

Pengumpulan Data

Pengumpulan data yang dilakukan terdiri dari data sekunder. Pengumpulan data sekunder meliputi data sekunder untuk laporan umum dan data sekunder untuk keperluan analisis. Metode pengambilan data sekunder ini diperoleh dari studi literatur tentang kebun Sei Baleh di kantor divisi. Data sekunder untuk analisis disesuaikan dengan kelengkapan data pada administrasi kebun. Data sekunder untuk laporan umum meliputi keadaan umum perusahaan, letak geografis,luas tata guna kebun, keadaan produksi dan produktivitas tanaman dan peta kebun. Data sekunder untuk keperluan analisis ini diambil data bulanan selama 3 tahun yakni pada tahun 2012, 2013 dan 2014 untuk data produksi, dan pada tahun 2011, 2012, dan 2013 untuk data curah hujan dan hari hujan.

Pengolahan Data dan Analisis Data

Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi. Regresi linear berganda berguna untuk menghitung besarnya pengaruh hubungan dua atau lebih variabel bebas terhadap satu variabel terikat dan memprediksi variabel terikat dengan menggunakan dua atau lebih variabel bebas. Analisi korelasi berguna untuk melihat kuat-lemahnya hubungan antara variabel bebas dan terikat. Pengolahan data dibantu dengan software SPSS.v.17 for windows.

Analisis data bersifat deskriptif dengan menggunakan bantuan statistik untuk melihat hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Analisis data dilakukan untuk memperoleh hasil pengolahan data. Data yang telah diperoleh tersebut dianalisis dengan menggunakan persamaan regresi linear berganda untuk mengetahui pengaruh curah hujan dan hari hujan bulanan yang mempengaruhi produksi karet dan hubungan kedua variabel bebas dan terikat pada tanaman berumur 7, 10 dan 13 tahun berdasarkan data yang diperoleh dari administrasi kebun.

Berdasarkan hipotesis yang diajukan, untuk menguji hipotesis digunakan Uji-T (parsial), Uji-F (serempak) dan R2. Uji hipotesis menggunakan uji dua arah dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5%. Teknik analisis data dengan menggunakan analisis regresi berganda dengan model persamaan berikut ini:

Y = a + b1X1 + b2X2 + E

Model yang digunakan dalam membuat suatu persamaan regresi linier berganda ini, dapat terjadi beberapa keadaan yang dapat menyebabkan estimasi koefisien regresi tidak lagi menjadi penduga koefisien tak bias terbaik, sehingga diperlukan beberapa asumsi mendasar yang perlu diperhatikan dengan melakukan uji asumsi klasik.

Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik berguna untuk menguji apakah model regresi yang digunakan dalam penelitian ini layak diuji atau tidak. Kelayakan model regresi dapat terlihat dari data yang dihasilkan terdistribusi normal, dan tidak terdapat multikolinearitas, heteroskedastisitas, autokorelasi dalam model yang digunakan.

Jika keseluruhan syarat tersebut terpenuhi berarti model analisis telah layak digunakan.

Uji normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel tidak bebas dan variabel bebas memiliki data yang terdistribusi normal atau tidak. Data yang terdistribusi normal menunjukkan bahwa tidak terdapat nilai ekstrim yang nantinya dapat mengganggu hasil data penelitian. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Dalam pembahasan ini akan digunakan uji One Sample Kolmogorov-Smirnov dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika signifikansi dan nilai One Sample Kolmogorov-Smirnov lebih besar dari 5% atau 0,05.

Uji heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan varians dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain pada model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya gejala heteroskedastisitas atau biasa disebut homoskedastisitas. Metode pengujian yang yang digunakan ialah uji Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan nilai absolute residual terhadap variabel independen lainnya. Jika nilai ß signifikan maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas dalam model.

Uji multikolinearitas

hubungan linear antar variabel independen dalam model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai varian inflation factor (VIF) dan nilai Tolerance pada model regresi. Model regresi yang baik ialah tidak terjadi multikolinearitas yang dibuktikan dengan nilai VIF < 10 dan nilai Tolerance > 0.1.

Uji autokorelasi

Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari nilai Durbin Watson (d) dibandingkan dengan nilai Tabel Durbin Watson. Prasyarat yang harus terpenuhi adalah tidak adanya autokorelasi dalam model regresi. Metode uji Durbin-Watson (uji DW) dengan ketentuan sebagai berikut:

1. Jika d lebih kecil dari dL atau lebih besar dari (4-dL) maka hipotesis nol ditolak, yang berarti terdapat autokorelasi.

2. Jika d terletak antara dU dan (4-dU), maka hipotesis nol diterima, yang berarti tidak ada autokorelasi.

3. Jika d terletak antara dL dan dU atau diantara (4-dU) dan (4-dL), maka tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti.

Pengujian Hipotesis

Berdasarkan hipotesis yang diajukan, untuk menguji hipotesis digunakan Uji-T (parsial), Uji-F (serempak) dan R2. Pengujian hipotesis dilakukan dengan uji dua arah dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5% apakah diterima atau

ditolak. Nilai koefisien determinasi (R2) digunakan untuk melihat besarnya persentase pengaruh variabel bebas terhadap nilai variabel terikat. Nilai R2 semakin mendekati nol memperlihatkan semakin kecil pengaruh semua variabel bebas terhadap nilai variabel terikat sedangkan nilai R2 semakin mendekati satu memperlihatkan semakin besar pula pengaruh semua variabel bebas terhadap nilai variabel terikat. Uji hipotesis secara parsial digunakan untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.

Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai T-hitung dengan nilai T-tabel. Uji hipotesis secara serempak digunakan untuk mengetahui pengaruh dari

variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen. Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel. Hipotesis yang diajukan dalam analisis ini ialah:

H0: bi = 0

H1: bi ≠ 0,

bi = koefisien regresi variabel ke-i

Pengambilan keputusan untuk melihat apakah hipotesis H0 diterima atau

ditolak. Hipotesis H0 ditolak membuktikan bahwa variabel bebas yang digunakan

berpengaruh nyata terhadap produksi karet.

Penarikan Kesimpulan

Penarikan kesimpulan dilakukan untuk meringkas hasil pengolahan data yang telah di analisis dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi. Kesimpulan dapat menjelaskan kebenaran dari hipotesis yang telah dibuat apakah diterima atau ditolak.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Produksi Lateks (kg), Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan (hari) pada Tanaman Karet Berumur 7 Tahun

Data rataan produksi lateks (kg/bulan) selama 3 tahun (2012-2014), curah hujan (mm/bulan) dan hari hujan (hari/bulan) selama 3 tahun (2011-2013) dari kebun Sei Baleh Estate PT. Bakrie Sumatera Plantations, Tbk pada tanaman karet berumur 7 tahun.

Tabel 2. Rataan produksi lateks (kg/bulan) pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun (2012-2014)

Bulan Tahun Rataan

2012 2013 2014

Januari 9407 13706 29208 17440.33

Februari 6362 10397 20526 12428.33

Maret 6173 6155 12224 8184.00

April 7901 7583 13994 9826.00

Mei 10396 14153 24450 16333.00

Juni 8973 14562 23337 15624.00

Juli 11709 11562 22738 15336.33

Agustus 9942 9765 18981 12896.00

September 12006 12037 35257 19766.67

Oktober 12764 17101 29204 19689.67

November 14965 18545 34767 22759.00

Desember 14522 16189 52128 27613.00

Total 125120 151755 316814 197896.3

Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa rataan produksi lateks tertinggi pada tanaman karet berumur 7 tahun terdapat pada bulan Desember sebesar 27613 kg dan rataan terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 8184 kg. Berikut disajikan grafik perkembangan produksi lateks (kg) pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun (2012-2014) pada Gambar 1.

Gambar 1. Grafik perkembangan produksi lateks (kg/bulan) pada tanaman karet berumur 7 tahun (2012-2014)

Grafik di atas menunjukkan bahwa tahun 2012 pada tanaman karet berumur 7 tahun total produksi lateks tertinggi terdapat pada bulan November sebesar 14965 kg/bulan dan total produksi terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 6173 kg/bulan. Pada tahun 2013, total produksi lateks tertinggi terdapat pada bulan November sebesar 18545 kg/bulan dan total produksi terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 6155 kg/bulan. Pada tahun 2014, total produksi lateks tertinggi terdapat pada bulan Desember sebesar 52128 kg/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 12224 kg/bulan.

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

P

r

o

duk

si

Bulan

2012 2013 2014

Berikut ini data rataan curah hujan (mm) pada tanaman karet berumur 7 tahun kebun Sei Baleh Estate PT. Bakrie Sumatra Plantations, Tbk.

Tabel 3. Rataan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun (2011-2013)

Bulan Tahun Rataan

2011 2012 2013

Januari 74.50 25.00 112.50 70.67

Februari 17.50 63.00 117.00 65.83

Maret 65.50 127.00 24.00 72.16

April 21.50 109.00 144.50 91.67

Mei 99.00 88.00 123.50 103.50

Juni 52.50 36.00 50.50 46.33

Juli 30.00 172.00 29.00 77.00

Agustus 211.50 80.00 102.00 131.16

September 105.00 127.00 151.00 127.67

Oktober 126.50 150.00 309.50 195.33

November 72.00 90.00 199.00 120.33

Desember 46.00 90.00 179.50 105.16

Total 921.50 1157.00 1542.00

Dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa rataan curah hujan tertinggi pada tanaman karet berumur 7 tahun terdapat pada bulan Oktober sebesar 195.33 mm/bulan dan rataan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 46.33 mm/bulan. Berikut disajikan grafik perkembangan curah hujan (mm) pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun (2011-2013) pada Gambar 2.

Gambar 2. Grafik perkembangan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet berumur 7 tahun

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa tahun 2011 pada tanaman karet berumur 7 tahun, total curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Agustus sebesar 211.50 mm/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Februari sebesar 17.50 mm/bulan. Pada tahun 2012, total curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Juli sebesar 172.00 mm/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Januari sebesar 25.00 mm/bulan. Pada tahun 2013, total curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 309.50 mm/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 24.00 mm/bulan.

0 50 100 150 200 250 300 350

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

C

ur

a

h H

uj

a

n

(m

m

)

Bulan

2011 2012 2013

Berikut ini data rataan hari hujan (hari) pada tanaman karet berumur 7 tahun kebun Sei Baleh Estate PT. Bakrie Sumatra Plantations, Tbk.

Tabel 4. Rataan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun (2011-2013)

Bulan Tahun Rataan

2011 2012 2013

Januari 7 3 7 5.67

Februari 3 7 6 5.33

Maret 9 11 3 7.67

April 5 10 11 8.67

Mei 6 9 8 7.67

Juni 5 4 6 5.00

Juli 4 9 5 6.00

Agustus 10 9 12 10.33

September 8 11 10 9.67

Oktober 12 12 11 11.67

November 6 7 13 8.67

Desember 8 9 10 9.00

Total 83 101 102

Dari Tabel 4 dapat dilihat bahwa rataan hari hujan tertinggi pada tanaman karet berumur 7 tahun terdapat pada bulan Oktober sebesar 11.67 hari/bulan dan rataan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 5 hari/bulan. Berikut disajikan grafik perkembangan hari hujan (hari) pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun (2011-2013) pada Gambar 3.

Gambar 3. Grafik perkembangan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet berumur 7 tahun

0 2 4 6 8 10 12 14

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Ha r i Hu ja n ( Ha r i) Bulan 2011 2012 2013

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa tahun 2011 pada tanaman karet berumur 7 tahun, total hari hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 12 hari/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Februari sebesar 3 hari/bulan. Pada tahun 2012, total hari hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 12 hari/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Januari sebesar 3 hari/bulan. Pada tahun 2013, total hari hujan tertinggi terdapat pada bulan November sebesar 13 hari/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 3 hari/bulan.

Hubungan Curah Hujan dan Hari Hujan Terhadap Produksi Lateks pada Tanaman Karet Berumur 7 Tahun

Untuk melihat hubungan curah hujan dan hari hujan terhadap produksi lateks pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun (2012-2014) kebun Sei Baleh Estate dilihat pada Tabel 5.

Tabel 5. Rataan produksi lateks, curah hujan dan hari hujan pada tanaman berumur 7 tahun selama 3 tahun

Bulan

Rataan Produksi Karet

(kg)

Curah hujan (mm)

Hari hujan (hari)

Januari 17440.33 70.67 5.67

Februari 12428.33 65.83 5.33

Maret 8184.00 72.16 7.67

April 9826.00 91.67 8.67

Mei 16333.00 103.50 7.67

Juni 15624.00 46.33 5.00

Juli 15336.33 77.00 6.00

Agustus 12896.00 131.16 10.33

September 19766.67 127.67 9.67

Oktober 19689.67 195.33 11.67

November 22759.00 120.33 8.67

Desember 27613.00 105.16 9.00

Total 197896.33 1206.81 95.35

Dari Tabel 5 dapat diketahui bahwa total rataan produksi karet pada tanaman berumur 7 tahun selama 3 tahun sebesar 197896.33 kg sedangkan total rataan curah hujan sebesar 1206.81 mm dan total rataan hari hujan sebesar 95.35

hari. Berikut disajikan grafik hubungan antara curah hujan dan produksi lateks pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun pada Gambar 4.

Gambar 4. Grafik hubungan curah hujan (mm/bulan) dan produksi lateks (kg/bulan) pada tanaman karet berumur 7 tahun

Dari grafik diatas dapat diketahui bahwa rataan produksi tertinggi pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun terdapat pada bulan Desember sebesar 27613.00 kg/bulan dan rataan produksi terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 8184.00 kg/bulan. Rataan curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 195.33 mm/bulan dan rataan curah hujan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 46.33 mm/bulan.

Analisis Data

Analisis produksi lateks pada tahun 2012, 2013 dan 2014 di kebun Sei Baleh Estate PT. Bakrie Sumatera Plantations, Tbk dilakukan dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi. Analisis linear berganda untuk mengetahui apakah variabel curah hujan dan hari hujan akan memberikan pengaruh terhadap produksi lateks. Analisis korelasi berguna untuk melihat kuat-lemahnya hubungan antara variabel bebas dan terikat. Alat bantu untuk mengolah data menggunakan SPSS.v.17 for windows.

0 5000 10000 15000 20000 25000 30000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

R

at

aan

Bulan

Produksi Lateks Curah Hujan

Analisis Regresi Linear Berganda

Dalam uji regresi berganda dikenal nilai koefisien korelasi (R), koefisien determinasi (R2), dan koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2). Koefisien korelasi (R) digunakan untuk melihat besarnya hubungan antar variabel bebas dan variabel terikat. Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui persentase sumbangan pengaruh serentak variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat. Berikut disajikan nilai koefisien pada model persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun di Kebun Sei Baleh Estate pada Tabel 6 (Lampiran 14).

Tabel 6. Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun

Umur Nilai Koefisien

R R2 Adjusted R2

7 Tahun 0.437 0.191 0.011

Pada Tabel 6 dapat diperoleh bahwa pada tanaman karet berumur 7 tahun nilai koefisien (R) sebesar 43.7%, koefisien determinasi (R2) sebesar 19.1%, dan koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2) sebesar 1.1%. Nilai koefisien (R) sebesar 43.7% menunjukkan besarnya hubungan variabel curah hujan dan hari hujan terhadap variabel produksi lateks pada umur 7 tahun ialah agak lemah (dilihat pada Tabel 12). Koefisien determinasi (R2) menandakan bahwa 19.1% variasi produksi lateks dapat dijelaskan oleh variasi variabel curah hujan dan hari hujan yang terjadi dan sisanya sebesar 80.9% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukan ke dalam model.

Uji t-parsial dilakukan dengan membandingkan nilai t-hitung dengan nilai t-tabel. Berikut disajikan uji t-parsial pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun pada Tabel 7 (Lampiran 12).

Tabel 7. Uji t-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun

Peubah 7 Tahun

t-hitung Sig.

Curah hujan 1.112 0.295tn

Hari hujan -0.656 0.528tn

Keterangan: tn = tidak berbeda nyata

Berikut disajikan nilai t-tabel pada tabel 8. Tabel 8. Nilai t-tabel

Df α = 5%

8 2.306

9 2.262

10 2.228

Keterangan : df = n - k = 12 - 3 = 9 n = banyak data k = banyak variabel

Hasil uji t-parsial menunjukkan bahwa nilai signifikansi curah hujan pada tanaman berumur 7 tahun lebih besar dari alpha 5% (sig > α 5%), maka dapat dikatakan t hitung berbeda tidak nyata pada taraf kepercayaan 95% dengan nilai t tabel sebesar 2.262. Variabel yang berpengaruh secara tidak nyata ialah curah hujan dengan nilai t-hitung sebesar 1.112 dan nilai signifikansi 0.295 serta hari hujan dengan nilai t-hitung -0.656 dan nilai signifikansi 0.528. Berikut disajikan analisis sidik ragam persamaan regresi linear berganda variabel curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 7 tahun pada Tabel 9 (Lampiran 13).

Tabel 9. Sidik ragam persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun

Umur Sumber keragaman Derajat Kebebasan Jumlah Kuadrat Kuadrat Tengah

F-hitung Sig.

7 Tahun

Regresi 2 62966725.820 3148336

2.910 1.062

0.385

tn

Residual 9 266850414.12 2

2965004 6.014

Total 11 329817139.94

2 Keterangan: tn = tidak berbeda nyata pada taraf uji 5%

Berikut disajikan nilai F-tabel pada tabel 10. Tabel 10. Nilai F tabel

Derajat Bebas Penyebut

Derajat Bebas Pembilang

1 2 3

8 5,32 4,46 4,07

9 5,12 4,26 3,86

10 4,96 4,10 3,71

Keterangan : Derajat Bebas Pembilang = k ˗ 1 (3 – 1 = 2) Derajat Bebas Penyebut = n ˗ k (12 – 3 = 9)

Berdasarkan pendugaan model produksi diatas, pada tanaman karet berumur 7 tahun, diperoleh nilai F-hitung sebesar 1.062 dengan nilai F-tabel sebesar 4.26 dan nilai signifikansi pada uji ini adalah 0.385. Nilai signifikansi pada uji F lebih besar dari alpha 5% (Sig < α 0.05), maka dapat dikatakan F-hitung tidak berbeda nyata pada taraf kepercayaan 95%. Hal tersebut mengartikan bahwa variabel curah hujan dan hari hujan dalam model secara bersama-sama berpengaruh tidak nyata terhadap produksi karet.

Berikut disajikan hasil model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 7 tahun pada Tabel 11 (Lampiran 15).

Tabel 11. Model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 7 tahun

Umur Variabel Koefisien regresi Sig.

7 Tahun

Konstanta 15077.376 0.075

Curah hujan 117.174 0.295

Hari hujan -1305.072 0.528

Keterangan: tn = tidak berbeda nyata pada taraf uji 5%

Berdasarkan hasil analisis diatas, dapat dibentuk persamaan regresi yang dihasilkan oleh variabel curah hujan dan hari hujan dalam memprediksi produksi lateks pada tanaman karet berumur 7 tahun berikut ini:

Y = 15077.376 + 117.174 curah hujan – 1305.072 hari hujan + E

satu satuan nilai curah hujan akan menaikkan nilai produksi lateks sebesar 117.174 satuan dan setiap penambahan satu satuan nilai hari hujan akan menurunkan nilai produksi lateks sebesar 1305.072 satuan.

Analisis Korelasi

Analisis korelasi berguna untuk melihat kuat-lemahnya hubungan antara variabel bebas dan terikat. Berikut disajikan interpretasi nilai R pada analisis korelasi pada Tabel 12.

Tabel 12. Interpretasi nilai R pada analisis korelasi

Nilai R Interpretasi

0,00 Tidak ada korelasi

0,01-0,20 Sangat lemah

0,21-0,40 Lemah

0,41-0,60 Agak lemah

0,61-0,80 Cukup

0,81-0,99 Kuat

1,00 Sangat Kuat

Sumber: Husain dan Setiadi, 1995

Berikut disajikan hasil analisis korelasi antara variabel produksi lateks, curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun pada Tabel 13 (Lampiran 16).

Tabel 13. Uji analisis korelasi pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun

Umur Variabel Statistik Uji

Variabel Produksi

Lateks

Curah hujan

Hari hujan

7 Tahun

Produksi lateks R (koefisien) 1 0.390tn 0.282tn

Sig - 0.210 0.374

Curah hujan R (koefisien) 0.390tn 1 0.921**

Sig 0.210 - 0,000

Hari hujan R (koefisien) 0.282tn 0.921** 1

Sig 0.374 0,000 -

Keterangan: ** = berbeda sangat nyata pada taraf uji 1% tn = tidak berbeda nyata

Hasil uji analisis korelasi diatas, tanaman karet berumur 7 tahun menunjukkan hubungan keeratan yang sangat erat antara variabel curah hujan dan hari hujan yaitu 0.921. Hubungan yang kuat memperlihatkan berpengaruhnya antara variabel curah hujan dan hari hujan terhadap pencapaian produksi lateks. Hal ini terlihat dari nilai signifikansi lebih kecil dari 1% (Sig < α 0,01) dan korelasi lainnya memperlihatkan hubungan berpengaruh tidak nyata terhadap pencapaian produksi lateks yang disebabkan nilai signifikansi lebih besar dari 1% (Sig > α 0,01). Korelasi terlemah terjadi pada variabel produksi lateks dengan hari hujan terdapat pada tanaman karet berumur 7 tahun yaitu sebesar 0.282.

Uji Asumsi Klasik

Dilakukan untuk mengetahui apakah persamaan regresi berganda layak atau tidak untuk digunakan. Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji multikolinearitas, dan uji autokorelasi.

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Persyaratan uji normalitas adalah data berdistribusi normal. Data di analisis dengan uji One Sample Kolmogorov-Smirnov pada taraf uji 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 (Sig > α 0,05). Untuk persamaan regresi pada tanaman karet berumur 7 tahun diperoleh nilai Kolmogorov-Smirnov yaitu 0.529 dan nilai signifikansi α = 0,942 (Lampiran 17) yang berarti data telah terdistribusi dengan normal.

Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Prasyarat yang

harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya gejala heteroskedastisitas atau biasa disebut homoskedastisitas. Metode pengujian yang digunakan ialah uji Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan nilai

absolute residual terhadap variabel independen lainnya. Jika nilai ß signifikan

maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas dalam model. Berikut disajikan uji heteroskedastisitas menggunakan uji Glejser pada model persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun pada Tabel 14 (Lampiran 18).

Tabel 14. Nilai signifikansi pada uji heteroskedastisitas pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun

Umur Variabel Sig.

7 Tahun

Konstanta 0.344

Curah hujan 0.102

Hari hujan 0.058

Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas diatas menunjukkan bahwa variabel curah hujan memiliki nilai signifikansi pada tanaman karet berumur 7 tahun yaitu sebesar 0.102 sedangkan variabel hari hujan memiliki nilai signifikansi sebesar 0.058. Variabel curah hujan dan hari hujan memiliki nilai signifikansi diatas 0,01 dalam model ini sehingga memiliki sebaran varian yang sama (homogen). Dengan kata lain, tidak terdapat heteroskedastisitas dalam model ini.

Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan linear antar variabel independen dalam model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai varian inflation factor (VIF) dan nilai Tolerance pada model regresi. Model regresi yang baik ialah tidak terjadi multikolinearitas yang dibuktikan dengan nilai VIF < 10 dan nilai Tolerance >

0,1. Berikut disajikan nilai VIF dan Tolerance model regresi linear berganda pada produksi lateks tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun di kebun Sei Baleh Estate pada Tabel 15 (Lampiran 15).

Tabel 15. Uji multikolinearitas nilai VIF dan Tolerance pada umur 7 tahun selama 3 tahun

Umur Variabel Tolerance VIF

7 Tahun Curah hujan 0.152 6.576

Hari hujan 0.152 6.576

Berdasarkan hasil uji multikolinearitas diatas diperoleh nilai VIF yang lebih kecil dari sepuluh dan nilai Tolerance lebih besar dari 0,1 untuk kedua variabel yang diuji dapat diartikan bahwa tidak terdapat multikolinearitas dalam model persamaan regresi tersebut.

Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari nilai Durbin Watson (d) yang dibandingkan dengan nilai dari tabel Durbin Watson (Lampiran 19). Untuk model persamaan regresi pada tanaman karet berumur 7 tahun di atas, diperoleh nilai Durbin Watson (d) ialah 0.932 dengan nilai dL = 0.8122 dan nilai dU = 1.5794 dari tabel Durbin Watson. Berdasarkan kriteria pada uji autokorelasi, jika d terletak antara 0 dan dL, maka ada autokorelasi positif, jika d terletak antara dL dan dU atau diantara (4-dU) dan (4-dL), maka tidak dapat disimpulkan, jika d terletak antara dU dan 4-dU, maka tidak ada autokorelasi, jika d terletak antara 4-dL dan 4, maka ada autokorelasi negatif. Oleh karena itu, pada persamaan regresi pada tanaman karet berumur 7 tahun tidak dapat disimpulkan karena d terletak antara dL dan dU. Dari keempat

uji asumsi tersebut menyatakan bahwa persamaan regresi pada tanaman karet berumur 7 tahun telah memenuhi syarat.

Pengaruh Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan (hari) Terhadap Produksi Lateks pada Tanaman Karet Berumur 7 Tahun

Menurut Damanik et al. (2010) tanaman karet memerlukan curah hujan optimal antara 2.000-2.500 mm/tahun dengan hari hujan berkisar 100 s/d 150 HH/tahun. Lebih baik lagi jika curah hujan merata sepanjang tahun. Karet membutuhkan sinar matahari sepanjang hari, minimum 5-7 jam/hari dan tumbuh optimal pada dataran rendah dengan ketinggian 200 m – 400 m dari permukaan laut (dpl).

Berdasarkan data curah hujan di kebun Sei Baleh Estate klasifikasi iklim menurut Schimidth-Ferguson termasuk ke dalam tipe iklim C yaitu daerah agak basah (Lampiran 6). Berdasarkan data total curah hujan pada tanaman karet berumur 7 tahun selama 3 tahun (2011-2013) kebun Sei Baleh Estate sebesar 3620.50 mm dan data total produksi karet sebesar 593689 kg. Total curah hujan tertinggi terdapat pada tahun 2013 sebesar 1542.00 mm/tahun dan total curah hujan terendah terdapat pada tahun 2011 sebesar 921.50 mm/tahun dengan rataan bulan basah sebanyak 6 bulan dan rataan bulan kering sebanyak 3 bulan (Lampiran 4). Data rataan curah hujan pada tanaman karet berumur 7 tahun di kebun Sei Baleh Estate ialah 1206.83 mm (Lampiran 8) sedangkan data rataan hari hujan tahunan ialah 95 hari (Lampiran 11). Berdasarkan data tersebut, dapat diketahui bahwa jumlah curah hujan di kebun Sei Baleh Estate tidak sesuai dengan kebutuhan dan syarat tumbuh karet pada tanaman karet berumur 7 tahun.

Berdasarkan hasil analisis regresi, diperoleh nilai koefien regresi curah hujan selama 3 tahun (2011-2013) pada tanaman karet berumur 7 tahun memiliki

tanda positif sebesar 117.174 (Lampiran 15). Hal tersebut mengartikan bahwa setiap penambahan satu milimeter curah hujan maka akan menaikkan produksi lateks sebesar 117.174 kg dengan asumsi variabel lain dianggap konstan. Sedangkan nilai koefisien regresi hari hujan memiliki tanda negatif sebesar 1305.072 (Lampiran 15). Hal tersebut mengartikan bahwa setiap penambahan satu hari hujan maka akan menurunkan produksi lateks sebesar 1305.072 kg dengan asumsi variabel lain dianggap konstan.

Hasil analisis secara serempak (uji-F) memperlihatkan bahwa variabel curah hujan dan hari hujan yang berpengaruh tidak nyata pada taraf uji 5% terhadap produksi lateks pada tanaman karet berumur 7 tahun. Nilai F-hitung pada analisis ini lebih kecil daripada nilai F-tabelnya yakni sebesar 1.062 (1.062<4.26) dengan signifikansi 0.385(Sig > α 0,05). Ini membuktikan bahwa curah hujan dan hari hujan secara bersama-sama (serempak) berpengaruh tidak nyata terhadap produksi lateks pada umur 7 tahun di Kebun Sei Baleh Estate.

Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa curah hujan secara statistik berpengaruh tidak nyata terhadap produksi lateks pada tanaman karet berumur 7 tahun di kebun Sei Baleh Estate. Hal ini diduga disebabkan karena jumlah curah hujan yang belum memenuhi kebutuhan tanaman karet untuk tumbuh dan berkembang. Kekurangan air dapat mengganggu aktivitas fisiologis maupun morfologis, terutama untuk tanaman muda.. Hal ini sesuai dengan literatur Danapriatna (2010) yang menyatakan bahwa agar tercapainya pertumbuhan optimal, maka ketersediaan air dalam jumlah yang cukup (kapasitas lapang) dalam tanah merupakan hal sangat menentukan bagi pertumbuhan dan perkembangan tanaman. Cekaman air mempengaruhi semua fase pertumbuhan

tanaman, baik pertumbuhan vegetatif maupun pertumbuhan generatif, yang pada akhirnya akan mempengaruhi hasil tanaman. Dinas Pertanian (2012) menyatakan bahwa air yang cukup akan membantu tanaman dalam proses fotosintesis yang akhirnya akan meningkatkan volume aliran lateks pada tanaman yang dapat menambah produksi. Cadangan air yang mengalami defisit akibat rendahnya curah hujan selama beberapa bulan akan berdampak pada penurunan produksi. Siklus ini biasanya terjadi pada bulan-bulan Maret dan April.

Produksi Karet (kg), Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan (hari) pada Tanaman Karet Berumur 10 Tahun

Data rataan produksi lateks (kg/bulan) selama 3 tahun (2012-2014), curah hujan (mm/bulan) dan hari hujan (hari/bulan) selama 3 tahun (2011-2013) dari kebun Sei Baleh Estate PT. Bakrie Sumatera Plantations, Tbk pada tanaman karet berumur 10 tahun.

Tabel 16. Rataan produksi lateks (kg/bulan) pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun (2012-2014)

Bulan Tahun Rataan

2012 2013 2014

Januari 31875 21155 24599 25876.33

Februari 23234 20345 17278 20285.67

Maret 17172 11541 10525 13079.33

April 19128 10673 14002 14601.00

Mei 26617 20937 20199 22584.33

Juni 26561 22225 24828 24538.00

Juli 28397 18905 22203 23168.33

Agustus 24803 13413 18588 18934.67

September 28685 15371 30826 24960.67

Oktober 29960 22272 23977 25403.00

November 32302 25088 24587 27325.67

Desember 36680 22275 38595 32516.67

Total 325414 224200 270207

Dari Tabel 16 dapat dilihat bahwa rataan produksi lateks tertinggi pada tanaman karet berumur 10 tahun terdapat pada bulan Desember sebesar 32516.67 kg/bulan dan rataan terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 13079.33

kg/bulan. Berikut disajikan grafik perkembangan produksi lateks (kg) pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun (2012-2014) pada Gambar 5

Gambar 5. Grafik perkembangan produksi lateks (kg/bulan) pada tanaman karet berumur 10 tahun (2012-2014)

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa tahun 2012 pada tanaman karet berumur 10 tahun, total produksi lateks tertinggi terdapat pada bulan Desember sebesar 36680 kg/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 17172 kg/bulan. Pada tahun 2013, total produksi lateks tertinggi terdapat pada bulan November sebesar 25088 kg/bulan dan total terendah terdapat pada bulan April sebesar 10673 kg/bulan. Pada tahun 2014, total produksi lateks tertinggi terdapat pada bulan Desember sebesar 38595 kg/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 10525 kg/bulan.

0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

P

r

o

duk

si

Bulan

2012 2013 2014

Berikut ini data rataan curah hujan (mm) pada tanaman karet berumur 10 tahun kebun Sei Baleh Estate PT. Bakrie Sumatera Plantations, Tbk.

Tabel 17. Rataan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun (2011-2013)

Bulan Tahun Rataan

2011 2012 2013

Januari 105.67 42.00 100.67 82.78

Februari 34.67 72.50 141.67 82.95

Maret 124.33 115.00 31.67 90.33

April 40.00 98.50 167.00 101.83

Mei 105.33 103.00 152.67 120.33

Juni 84.33 37.00 56.67 59.33

Juli 27.00 232.00 41.00 100.00

Agustus 236.00 64.00 140.00 146.67

September 86.00 159.50 232.67 159.39

Oktober 178.33 157.00 250.67 195.33

November 94.33 111.50 186.00 130.61

Desember 24.00 91.50 209.33 108.28

Total 1139.99 1283.50 1710.02

Dari Tabel 17 dapat dilihat bahwa rataan curah hujan tertinggi pada tanaman karet berumur 10 tahun terdapat pada bulan Oktober sebesar 195.33 mm/bulan dan rataan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 59.33 mm/bulan. Berikut disajikan grafik perkembangan curah hujan (mm) pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun (2011-2013) pada Gambar 6.

Gambar 6. Grafik perkembangan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet berumur 10 tahun

0 50 100 150 200 250 300

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

C ur a h H uj a n Bulan 2011 2012 2013

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa tahun 2011 pada tanaman karet berumur 10 tahun, total curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Agustus sebesar 236,00 mm/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Desember sebesar 24,00 mm/bulan. Pada tahun 2012, total curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Juli sebesar 232,00 mm/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 37,00 mm/bulan. Pada tahun 2013, total curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 250,67 mm/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 31,67 mm/bulan.

Berikut ini data rataan hari hujan (hari) pada tanaman karet berumur 10 tahun kebun Sei Baleh Estate PT. Bakrie Sumatera Plantations, Tbk.

Tabel 18. Rataan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun (2011-2013)

Bulan Tahun Rataan

2011 2012 2013

Januari 7 4 6 5.67

Februari 3 8 6 5.67

Maret 8 10 3 7.00

April 4 10 11 8.33

Mei 4 9 8 7.00

Juni 4 4 5 4.33

Juli 2 10 5 5.67

Agustus 13 10 12 11.67

September 6 11 10 9.00

Oktober 14 12 11 12.33

November 8 8 13 9.67

Desember 5 10 10 8.33

Total 78.00 106.00 100.00

Dari Tabel 18 dapat dilihat bahwa rataan hari hujan tertinggi pada tanaman karet berumur 10 tahun terdapat pada bulan Oktober sebesar 12.33 hari/bulan dan rataan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 4.33 hari/bulan. Berikut disajikan grafik perkembangan hari hujan (hari) pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun (2011-2013) pada Gambar 7.

Gambar 7. Grafik perkembangan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet berumur 10 tahun

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa tahun 2011 pada tanaman karet berumur 10 tahun, total hari hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 14 hari/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Juli sebesar 2 hari/bulan. Pada tahun 2012, total hari hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 12 hari/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Januari dan Juni sebesar 4 hari/bulan. Pada tahun 2013, total hari hujan tertinggi terdapat pada bulan November sebesar 13 hari/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 3 hari/bulan.

Hubungan Curah Hujan dan Hari Hujan Terhadap Produksi Lateks pada Tanaman Berumur 10 Tahun

Untuk melihat hubungan curah hujan dan hari hujan terhadap produksi lateks pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun (2012-2014) kebun Sei Baleh Estate dilihat pada Tabel 19.

0 2 4 6 8 10 12 14 16

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Ha

r

i Hu

ja

n

Bulan

2011 2012 2013

Tabel 19. Rataan produksi lateks, curah hujan dan hari hujan pada tanaman berumur 10 tahun selama 3 tahun (2012-2014)

Bulan Rataan Produksi lateks (kg) Curah hujan (mm) Hari hujan (hari)

Januari 25876.33 82.78 5.67

Februari 20285.67 82.95 5.67

Maret 13079.33 90.33 7.00

April 14601.00 101.83 8.33

Mei 22584.33 120.33 7.00

Juni 24538.00 59.33 4.33

Juli 23168.33 100.00 5.67

Agustus 18934.67 146.67 11.67

September 24960.67 159.39 9.00

Oktober 25403.00 195.33 12.33

November 27325.67 130.61 9.67

Desember 32516.67 108.28 8.33

Total 273273.67 1377.83 94.67

Dari Tabel 19 dapat diketahui bahwa total rataan produksi lateks pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun (2012-2014) sebesar 273273.67 kg sedangkan total rataan curah hujan sebesar 1377.83 mm dan total rataan hari hujan sebesar 94.67 hari. Berikut disajikan grafik hubungan antara curah hujan dan produksi lateks pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun (2012-2014) pada Gambar 8.

Gambar 8. Grafik hubungan curah hujan (mm/bulan) dan produksi lateks (kg/bulan) pada tanaman karet berumur 10 tahun

0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

R at aan Bulan Produksi Curah Hujan

Dari grafik diatas dapat diketahui bahwa rataan produksi tertinggi pada tanaman berumur 10 tahun selama 3 tahun (2012-2014) terdapat pada bulan Desember sebesar 32516.67 kg/bulan dan rataan produksi terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 13079.33 kg/bulan. Rataan curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 195.33 mm/bulan dan rataan curah hujan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 59.33 mm/bulan sedangkan rataan hari hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 12.33 hari/bulan dan rataan hari hujan terendah terdapat pada bulan Juni 4.33 hari/bulan.

Analisis data

Analisis Regresi Linear Berganda

Dalam uji regresi berganda dikenal nilai koefisien korelasi (R), koefisien determinasi (R2), dan koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2). Koefisien korelasi (R) digunakan untuk melihat besarnya hubungan antar variabel bebas dan variabel terikat. Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui persentase sumbangan pengaruh serentak variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat. Berikut disajikan nilai koefisien pada model persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun di Kebun Sei Baleh Estate pada Tabel 20 (Lampiran 14).

Tabel 20. Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun

Umur Nilai Koefisien

R R2 Adjusted R2

10 Tahun 0.305 0.093 -0.108

Pada Tabel 20 dapat diperoleh bahwa pada tanaman karet berumur 10 tahun nilai koefisien (R) sebesar 30.5%,koefisien determinasi (R2) sebesar 9.3%, dan koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2) sebesar 10.8%. Nilai koefisien

(R) sebesar 30.5% menunjukkan besarnya hubungan variabel curah hujan dan hari hujan terhadap variabel produksi lateks pada umur 10 tahun ialah lemah (dilihat pada Tabel 26). Koefisien determinasi (R2) menandakan bahwa 9.3% variasi produksi lateks dapat dijelaskan oleh variasi variabel curah hujan dan hari hujan yang terjadi dan sisanya sebesar 90.7% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukan ke dalam model.

Uji t-parsial dilakukan dengan membandingkan nilai t-hitung dengan nilai t-tabel. Berikut disajikan uji t-parsial pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun pada Tabel 21 (Lampiran 12).

Tabel 21. Uji t-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun

Peubah 10 Tahun

t-hitung Sig.

Curah hujan 0.943 0.370tn

Hari hujan -0.770 0.461tn

Keterangan: tn = tidak berbeda nyata

Berikut disajikan nilai t-tabel pada tabel 22. Tabel 22. Nilai t-tabel

Df α = 5%

8 2.306

9 2.262

10 2.228

Keterangan : df = n - k = 12 - 3 = 9 n = banyak data k = banyak variabel

Hasil uji t-parsial menunjukkan bahwa nilai signifikansi curah hujan pada tanaman berumur 10 tahun lebih besar dari alpha 5% (sig > α 5%), maka dapat dikatakan t hitung berbeda tidak nyata pada taraf kepercayaan 95% dengan nilai t tabel sebesar 2.262. Variabel yang berpengaruh secara tidak nyata ialah curah hujan dengan nilai t hitung sebesar 0.943dan nilai signifikansi 0.370 serta hari hujan dengan nilai t-hitung -0.770 dan nilai signifikansi 0.461.

Berikut disajikan analisis sidik ragam untuk persamaan regresi linear berganda variabel curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun pada Tabel 23 (Lampiran 13).

Tabel 23. Sidik ragam persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun

Umur Sumber keragaman Derajat Kebebasan Jumlah Kuadrat Kuadrat Tengah

F-hitung Sig.

10 Tahun

Regresi 2 29985408.479 1499270

4.239 0.462

0.644

tn

Residual 9 291989474.34 9

3244327 4.928

Total 11 321974882.82

8 Keterangan: tn = tidak berbeda nyata pada taraf uji 5% Berikut disajikan nilai F-tabel pada tabel 24. Tabel 24. Nilai F tabel

Derajat Bebas Penyebut

Derajat Bebas Pembilang

1 2 3

8 5,32 4,46 4,07

9 5,12 4,26 3,86

10 4,96 4,10 3,71

Keterangan : Derajat Bebas Pembilang = k ˗ 1 (3 – 1 = 2) Derajat Bebas Penyebut = n ˗ k (12 – 3 = 9)

Berdasarkan pendugaan model produksi diatas, pada tanaman karet berumur 10 tahun, diperoleh nilai F-hitung sebesar 0.462 dengan nilai F-tabel sebesar 4.26 dan nilai signifikansi pada uji ini adalah 0.644. Nilai signifikansi pada uji F lebih besar dari alpha 5% (Sig < α 0,05), maka dapat dikatakan F-hitung tidak berbeda nyata pada taraf kepercayaan 95%. Hal tersebut mengartikan bahwa variabel curah hujan dan hari hujan dalam model secara bersama-sama berpengaruh tidak nyata terhadap produksi karet.

Berikut disajikan hasil model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 10 tahun pada Tabel 25 (Lampiran 15).

Tabel 25. Model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 10 tahun

Umur Variabel Koefisien regresi Sig.

10 Tahun

Konstanta 21181.528 0.005

Curah hujan 98.156 0.370tn

Hari hujan -1226.861 0.461tn

Keterangan: tn = tidak berbeda nyata pada taraf uji 5%

Berdasarkan hasil analisis diatas, dapat dibentuk persamaan regresi yang dihasilkan oleh variabel curah hujan dan hari hujan dalam memprediksi produksi lateks pada tanaman karet berumur 10 tahun berikut ini:

Y = 21181.528 + 98.156 curah hujan – 1226.861 hari hujan + E

Model persamaan untuk umur 10 tahun dapat diartikan bahwa setiap penambahan satu satuan nilai curah hujan akan menaikkan nilai produksi lateks sebesar 98.156 satuan dan setiap penambahan satu satuan nilai hari hujan akan menurunkan nilai produksi lateks sebesar 1226.861 satuan.

Analisis Korelasi

Analisis korelasi berguna untuk melihat kuat-lemahnya hubungan antara variabel bebas dan terikat. Berikut disajikan interpretasi nilai R pada analisis korelasi pada Tabel 26.

Tabel 26. Interpretasi nilai R pada analisis korelasi

Nilai R Interpretasi

0,00 Tidak ada korelasi

0,01-0,20 Sangat lemah

0,21-0,40 Lemah

0,41-0,60 Agak lemah

0,61-0,80 Cukup

0,81-0,99 Kuat

1,00 Sangat Kuat

Sumber: Husain dan Setiadi, 1995

Berikut disajikan hasil analisis korelasi antara variabel produksi lateks, curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun

pada Tabel 27 (Lampiran 16).

Tabel 27. Uji analisis korelasi pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun

Umur Variabel Statistik Uji

Variabel Produksi

Lateks

Curah hujan

Hari hujan

10 Tahun

Produksi lateks R (koefisien) 1 0.183tn 0.059tn

Sig - 0.570 0.856

Curah hujan R (koefisien) 0.183tn 1 0.901**

Sig 0.570 - 0,000

Hari hujan R (koefisien) 0.059tn 0.901** 1

Sig 0.856 0,000 -

Keterangan: ** = berbeda sangat nyata pada taraf uji 1% tn = tidak berbeda nyata

Hasil uji analisis korelasi diatas, tanaman karet berumur 10 tahun menunjukkan hubungan keeratan yang sangat erat antara variabel curah hujan dan hari hujan yaitu 0.901. Hubungan yang kuat memperlihatkan berpengaruhnya antara variabel curah hujan dan hari hujan terhadap pencapaian produksi lateks. Hal ini terlihat dari nilai signifikansi lebih kecil dari 1% (Sig < α 0,01) dan korelasi lainnya memperlihatkan hubungan berpengaruh tidak nyata terhadap pencapaian produksi lateks yang disebabkan nilai signifikansi lebih besar dari 1% (Sig > α 0,01). Korelasi terlemah terjadi pada variabel produksi lateks dengan hari hujan terdapat pada tanaman karet berumur 10 tahun yaitu sebesar 0.059.

Uji Asumsi Klasik

Dilakukan untuk mengetahui apakah persamaan regresi berganda layak atau tidak untuk digunakan. Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji multikolinearitas, dan uji autokorelasi.

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Persyaratan uji normalitas adalah data berdistribusi normal. Data di analisis dengan uji One Sample

Kolmogorov-Smirnov pada taraf uji 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 (Sig > α 0,05). Untuk persamaan regresi pada tanaman karet berumur 10 tahun diperoleh nilai Kolmogorov-Smirnov yaitu 0.551 dan nilai signifikansi α = 0,921 (Lampiran 17) yang berarti data telah terdistribusi dengan normal.

Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya gejala heteroskedastisitas atau biasa disebut homoskedastisitas. Metode pengujian yang digunakan ialah uji Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan nilai

absolute residual terhadap variabel independen lainnya. Jika nilai ß signifikan

maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas dalam model. Berikut disajikan uji heteroskedastisitas menggunakan uji Glejser pada model persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun pada Tabel 28 (Lampiran 18).

Tabel 28. Nilai signifikansi pada uji heteroskedastisitas pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun

Umur Variabel Sig.

10 Tahun

Konstanta 0.082

Curah hujan 0.022

Hari hujan 0.042

Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas diatas menunjukkan bahwa variabel curah hujan memiliki nilai signifikansi pada tanaman karet berumur 10 tahun yaitu sebesar 0.022 sedangkan variabel hari hujan memiliki nilai signifikansi sebesar 0.042. Variabel curah hujan dan hari hujan memiliki nilai signifikansi diatas 0,01 dalam model ini sehingga memiliki sebaran varian yang

DAFTAR TABEL

No. Hal.

1. Penggolongan Tanaman Karet Menurut Umur ... 13 2. Rataan produksi lateks (kg/bulan) pada tanaman karet berumur 7 tahun

selama 3 tahun (2012-2014) ... 28 3. Rataan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet berumur 7 tahun

selama 3 tahun (2011-2013) ... 30 4. Rataan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet berumur 7 tahun

selama 3 tahun (2011-2013) ... 32 5. Rataan produksi lateks, curah hujan dan hari hujan pada tanaman

berumur 7 tahun selama 3 tahun ... 33 6. Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet

berumur 7 tahun selama 3 tahun ... 35 7. Uji t-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 7

tahun selama 3 tahun ... 36 8. Nilai t-tabel ... 36 9. Sidik ragam persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet

berumur 7 tahun selama 3 tahun ... 36 10. Nilai F tabel ... 37 11. Model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet

berumur 7 tahun ... 37 12. Interpretasi nilai R pada analisis korelasi ... 38 13. Uji analisis korelasi pada tanaman karet berumur 7 tahun selama

3 tahun ... 38 14. Nilai signifikansi pada uji heteroskedastisitas pada tanaman karet

berumur 7 tahun selama 3 tahun ... 40 15. Uji multikolinearitas nilai VIF dan Tolerance pada umur 7 tahun selama

3 tahun ... 41 16. Rataan produksi lateks (kg/bulan) pada tanaman karet berumur 10 tahun

selama 3 tahun (2012-2014) ... 44 17. Rataan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet berumur 10 tahun

selama 3 tahun (2011-2013) ... 46 18. Rataan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet berumur 10 tahun

selama 3 tahun (2011-2013) ... 47 19. Rataan produksi lateks, curah hujan dan hari hujan pada tanaman

berumur 10 tahun selama 3 tahun ... 49 20. Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet

21. Uji t-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3 tahun ... 51 22. Nilai t-tabel ... 51 23. Sidik ragam persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet

berumur10 tahun selama 3 tahun ... 52 24. Nilai F tabel ... 52 25. Model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet

berumur 10 tahun ... 53 26. Interpretasi nilai R pada analisis korelasi ... 53 27. Uji analisis korelasi pada tanaman karet berumur 10 tahun selama 3

tahun ... 54 28. Nilai signifikansi pada uji heteroskedastisitas pada tanaman karet

berumur 10 tahun selama 3 tahun ... 55 29. Uji multikolinearitas nilai VIF dan Tolerance pada umur 10 tahun

selama 3 tahun ... 56 30. Rataan produksi lateks (kg/bulan) pada tanaman karet berumur 13 tahun

selama 3 tahun (2012-2014) ... 59 31. Rataan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet berumur 13 tahun

selama 3 tahun (2011-2013) ... 61 32. Rataan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet berumur 13 tahun

selama 3 tahun (2011-2013) ... 62 33. Rataan produksi lateks, curah hujan dan hari hujan pada tanaman

berumur 13 tahun selama 3 tahun ... 64 34. Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet

berumur 13 tahun selama 3 tahun ... 66 35. Uji t-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 13

tahun selama 3 tahun ... 66 36. Nilai t-tabel ... 66 37. Sidik ragam persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet

berumur 13 tahun selama 3 tahun ... 67 38. Nilai F tabel... 67 39. Model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet

berumur 13 tahun ... 68 40. Interpretasi nilai R pada analisis korelasi ... 69 41. Uji analisis korelasi pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3

tahun ... 69 42. Nilai signifikansi pada uji heteroskedastisitas pada tanaman karet

43. Uji multikolinearitas nilai VIF dan Tolerance pada umur 13 tahun selama 3 tahun ... 71

DAFTAR GAMBAR

No. Hal.

1. Grafik perkembangan produksi lateks (kg/bulan) pada tanaman karet berumur 7 tahun (2012-2014) ... 29 2. Grafik perkembangan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet

berumur 7 tahun ... 31 3. Grafik perkembangan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet

berumur 7 tahun ... 32 4. Grafik hubungan curah hujan (mm/bulan) dan produksi lateks

(kg/bulan) pada tanaman karet berumur 7 tahun ... 34 5. Grafik perkembangan produksi lateks (kg/bulan) pada tanaman karet

berumur 10 tahun (2012-2014) ... 45 6. Grafik perkembangan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet

berumur 10 tahun ... 46 7. Grafik perkembangan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet

berumur 10 tahun ... 48 8. Grafik hubungan curah hujan (mm/bulan) dan produksi lateks

(kg/bulan) pada tanaman karet berumur 10 tahun ... 49 9. Grafik perkembangan produksi lateks (kg/bulan) pada tanaman karet

berumur 13 tahun (2012-2014) ... 60 10. Grafik perkembangan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet

berumur 13 tahun ... 61 11. Grafik perkembangan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet

berumur 13 tahun ... 63 12. Grafik hubungan curah hujan (mm/bulan) dan produksi lateks

DAFTAR LAMPIRAN

No. Hal.

1. Data produksi lateks (kg/bulan) kebun Sei Baleh Estate pada umur 7, 10 dan 13 tahun selama 3 tahun (2012-2014) ... 80 2. Data total dan rataan produksi lateks (kg/tahun) pada tahun 2012-2014.. 81 3. Data total dan rataan produksi lateks (kg) pada tanaman berumur 7, 10

dan 13 tahun ... 81 4. Data curah hujan (mm/bulan) kebun Sei Baleh Estate pada umur 7, 10

dan 13 tahun selama 3 tahun (2011-2013) ... 82 5. Data rataan curah hujan (mm/bulan) di 5 divisi kebun Sei Baleh Estate

pada tahun 2010-2014 ... 83 6. Klasifikasi tipe iklim Scmidth-Ferguson di kebun Sei Baleh Estate ... 84 7. Data total dan rataan curah hujan (mm/bulan) pada tahun 2011-2013 ... 85 8. Data total dan rataan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman berumur

7, 10 dan 13 tahun selama 3 tahun (2011-2013) ... 85 9. Data hari hujan (hari/bulan) kebun Sei Baleh Estate pada umur 7, 10

dan 13 tahun selama 3 tahun (2011-2013) ... 86 10. Data total dan rataan hari hujan (hari/bulan) pada tahun 2011-2013... 87 11. Data total dan rataan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman berumur

7, 10 dan 13 tahun selama 3 tahun (2011-2013) ... 87 12. Uji –t analisis linear berganda pada kebun Sei Baleh Estate pada umur

7, 10 dan 13 tahun selama 3 tahun ... 88 13. Sidik ragam analisis linear berganda pada kebun Sei Baleh Estate pada

umur 7, 10 dan 13 tahun selama 3 tahun ... 90 14. Nilai koefisien analisis linear berganda pada kebun Sei Baleh Estate

pada umur 7, 10 dan 13 tahun selama 3 tahun ... 92 15. Model pengujian analisis regresi linear berganda pada kebun Sei Baleh

Estate pada umur 7, 10 dan 13 tahun selama 3 tahun ... 93 16. Uji analisis korelasi antar variabel pada kebun Sei Baleh Estate pada

umur 7, 10 dan 13 tahun selama 3 tahun ... 95 17. Uji Kolgomorov-Smirnov di kebun Sei Baleh Estate pada umur 7, 10

dan 13 tahun selama 3 tahun ... 98 18. Nilai signifikansi uji heteroskedastisitas pada absolute residual di

kebun Sei Baleh Estate pada umur 7, 10 dan 13 tahun selama 3 tahun ... 101 19. Uji autokorelasi di kebun Sei Baleh Estate pada umur 7, 10 dan 13

tahun selama 3 tahun ... 102 20. Tabel residual analisis linear berganda pada tanaman berumur 7, 10 dan