29
BAB III HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
3.1 Populasi dan Sampel
Populasi pada penelitian ini adalah petani di Kecamatan Gebang kabupaten Langkat. Berdasarkan Kelurahan Jumlah petani di Kecamatan
gebang adalah sebesar 5.466 orang. Karena jumlah populasi lebih dari 100 orang, maka penarikan sampel dalam penelitian ini menggunakan sampel
secara acak
randomsampling
menggunakan rumus Slovin dengan tingkat kepercayaan 90:
Berdasarkan rumus tersebut diperoleh sampel 98 responden. Untuk memadai ukuran sampel maka peneliti mengambil sampel sebanyak 100
responden. Kemudian ditentukan jumlah masing-masing sampel berdasarkan tiap kelurahan dengan
sampling fraction per cluster
dengan rumus:
Untuk Selanjutnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 3.1 Populasi Petani dan Petani Padi di Kecamatan Gebang Berdasarkan
Kelurahan
No Kelurahan
Populasi Petani
Orang Sampling
Fraction Per
Cluster fi
Sampel Petani
Orang
1 Paya
Bengkuang
201 0,037
4
2 Air Hitam
560 0,102
10
3 Padang
Langkat
210 0,038
5
4 Paluh Manis
336 0,061
6
5 Pekan
Gebang
944 0,173
17
6 Dogang
426 0,078
8
7 Sangga Lima
213 0,039
5
8 Pasar Rawa
1506 0,275
28
9 Kwala
Gebang
167 0,031
3
10 Bukit
Mengkirai
167 0,031
3
11 Pasiran
436 0,079
9
Jumlah 5466
98
Sumber : Badan Pusat Statistik Kecamatan Gebang Kabupaten langkat 2013
3.2 Deskripsi Data
Penelitian yang
dilakukan untuk
melihat faktor-faktor
yang mempengaruhi tingkat kemiskinan petani, dilaksanakan dengan penyebaran
lembar kuesioner penelitian yang dibagikan kepada 100 orang petani di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat.
3.2.1 Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari: 1.
Variabel bebas
X
, dimana:
X
1
= Tingkat pendidikan
X
2
= Biaya hidup
X
3
= Modal usaha tani
X
4
= Jumlah tanggungan keluarga
X
5
= Pendapatan petani 2.
Variabel terikat
Y
, di mana:
Y
= Kesejahteraan Adapun data yang diperoleh dari hasil penyebaran kuesioner dapat
dilihat pada lampiran 2. 3.2.2 Karakteristik Responden
Berikut ini adalah tabulasi mengenai karakteristik responden yang berjumlah 98 orang, di distribusikan sebagai berikut :
Tabel 3.2 Karakteristik Responden Berdasarkan Umur
Umur Jumlah
Presentase
≤ 20 tahun 21 - 40 tahun
39 39,8
41 - 60 tahun 54
55,1 60 tahun
5 5,1
T O T A L 98
100
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Pada Tabel 3.2menunjukkan bahwa mayoritas usia responden adalah usia 41 - 60 tahun dengan presentase sebesar 55,1, usia 21 - 40 tahun
sebesar 39,8, usia lebih dari60 tahun sebesar 5,1 dan lebih kecil sama dengan dari 20 tahun sebesar 0 .
Tabel 3.3 Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Jenis Kelamin
Jumlah Persentase
Laki-laki 82
83,7 Wanita
16 16,3
T O T A L 98
100
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Pada Tabel 3.3 dapat dilihat dari 98 responden, terdapat 82 orang atau sebesar 83,7 responden merupakan laki-laki dan 16 orang atau sebesar
16,3 merupakan wanita. Satu per lima petani padi di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat merupakan wanita. Ini menunjukan bahwa untuk
memperoleh penghasilan guna memenuhi kebutuhan hidup, wanita juga bersedia melakukan pekerjaan berat seperti bertani.
Tabel 3.4 Karakteristik Responden Berdasarkan Status Pernikahan
Keterangan Jumlah
Presentase
Menikah 95
96,9 Tidak Menikah
3 3,1
T O T A L 98
100
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Pada Tabel 3.4menunjukkan bahwa responden yang telah menikah atau berkeluarga sebanyak 95 orang atau sebesar 96,9 jauh dibandingkan
yang belum menikah atau berkeluarga sebesar 3,1 . Ini berarti bahwa para
petani tidak hanya harus memenuhi kebutuhan hidupnya sendiri, tetapi harus memenuhi kebutuhan keluarganya juga.
Tabel 3.5 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Tingkat Pendidikan
X
1
Indika tor
Sangat Tinggi
Tinggi Cukup
Tinggi Renda
h Sanga
t Rend
ah TOT
AL
F F
F F
F F
1 5
5 ,
1 5
4 5
5 ,
1 3
9 3
9 ,
8 9
8 1
2 8
8 ,
2 5
5 1
, 4
4
, 8
9 8
1
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Pada Tabel 3.5 dapat dilihat bahwa: 1.
Pada pernyataan atau indikator pertama, dari 98 responden, sebanyak 55,1 responden menyatakan bahwa pendidikan formal yang mereka jalani rendah
yaitu hanya pendidikan SD, 39,8 menyatakan sangat rendah yaitu tidak bersekolah, 5,1 menyatakan cukup tinggi yaitu pendidikan SMP, 0
menyatakan pendidikan mereka tinggi yaitu SMA, dan 0 responden menyatakan sangat tinggi yaitu pendidikan diatas SMA.
2. Pada pernyataan atau indikatorkedua, dari 98 responden, sebanyak 51,0
responden menyatakan bahwa penyuluhan tentang pertanian yang mereka
jalani rendah yaitu 1-5 kali, 40,8 menyatakan sangat rendah yaitu tidak pernah sama sekali, 8,2 menyatakan cukup tinggi yaitu 6-10 kali, 0
menyatakan bahwa penyuluhan tentang pertanian yang mereka jalani tinggi yaitu 11-20 kali, dan 0 responden menyatakan sangat tinggi yaitu lebih dari
20 kali.
Tabel 3.6 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Biaya Hidup X
2
Indika tor
Sangat Tinggi
Tinggi Cukup
Tinggi Renda
h Sanga
t Rend
ah TOT
AL
F F
F F
F F
3 9
9 ,
2 5
1 5
2 ,
3 8
3 8
, 8
9 8
1
4 1
4 1
4 ,
3 4
8 4
9 ,
3 6
3 6
, 7
9 8
1
5 9
9 ,
2 4
6 4
6 ,
9 4
3 4
3 ,
9 9
8 1
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Pada Tabel 3.6 dapat dilihat bahwa: 1.
Pada pernyataan atau indikatorketiga, dari 98 responden, sebanyak 52,0 responden menyatakan bahwa biaya konsumsi yang mereka bayar rendah yaitu
sebesar Rp.301.000 - Rp.500.000, 38,8 menyatakan sangat rendah yaitu Rp.0 - Rp.300.000, 9,2 menyatakan cukup tinggi yaitu Rp.501.000 -
Rp.800.000, 0 menyatakan biaya konsumsi yang mereka bayar tinggi yaitu
Rp.801.000 - Rp.1.200.000, dan 0 responden menyatakan sangat tinggi yaitu lebih dari Rp.1.200.000.
2. Pada pernyataan atau indikatorkeempat, dari 98 responden, sebanyak 49,0
responden menyatakan bahwa biaya rumah tinggal yang mereka bayar rendah yaitu sebesar Rp.301.000 - Rp.500.000, 36,7 menyatakan sangat rendah
yaitu Rp.0 - Rp.300.000, 14,3 menyatakan cukup tinggi yaitu Rp.501.000 - Rp.800.000, 0 menyatakan biaya rumah tinggal yang mereka bayar tinggi
yaitu Rp.801.000 - Rp.1.200.000, dan 0 responden menyatakan sangat tinggi yaitu lebih dari Rp.1.200.000.
3. Pada pernyataan atau indikatorkelima, dari 98 responden, sebanyak 46,9
responden menyatakan bahwa biaya lainnya yang mereka bayar rendah yaitu sebesar Rp.301.000 - Rp.500.000, 43,9 menyatakan sangat rendah yaitu
Rp.0 - Rp.300.000, 9,2 menyatakan cukup tinggi yaitu Rp.501.000 - Rp.800.000, 0 menyatakan biaya lainnya yang mereka bayar tinggi yaitu
Rp.801.000 - Rp.1.200.000, dan 0 responden menyatakan sangat tinggi yaitu lebih dari Rp.1.200.000.
Tabel 3.7 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Modal Usaha Tani
X
3
Indika tor
Sangat Tinggi
Tinggi Cukup
Tinggi Renda
h Sanga
t Rend
ah TOT
AL
F F
F F
F F
6 1
1 ,
1 1
1
, 2
4 4
, 8
4 7
4 7
, 9
9 8
1
7 1
1
, 3
8 3
8 ,
5 5
1 ,
9 8
1
2 8
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Pada Tabel 3.7 dapat dilihat bahwa: 1.
Pada pernyataan atau indikatorkeenam, dari 98 responden, sebanyak 47,9 responden menyatakan bahwa modal usaha sendiri yang mereka miliki sangat
rendah yaitu sebesar 0 - Rp.300.000, 40,8 menyatakan rendah yaitu Rp.301.000 - Rp.500.000,10,2 menyatakan cukup tinggi yaitu Rp.501.000 -
Rp.800.000, 1,1 menyatakan bahwa modal usaha sendiri yang mereka miliki tinggi yaitu Rp.801.000 - Rp.1.200.000, dan 0 responden menyatakan sangat
tinggi yaitu lebih dari Rp.1.200.000. 2.
Pada pernyataan atau indikatorketujuh, dari 98 responden, sebanyak 51,0 responden menyatakan bahwa modal usaha pinjaman yang mereka dapatkan
sangat rendah yaitu sebesar 0 - Rp.300.000, 38,8 menyatakan rendah yaitu Rp.301.000 - Rp.500.000,10,2 menyatakan cukup tinggi yaitu Rp.501.000 -
Rp.800.000, 0 menyatakan bahwa modal usaha pinjaman yang mereka dapatkan tinggi yaitu Rp.801.000 - Rp.1.200.000, dan 0 responden
menyatakan sangat tinggi yaitu lebih dari Rp.1.200.000.
Tabel 3.8 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Jumlah Anak X
4
Indika tor
Sangat Tinggi
Tinggi Cukup
Tinggi Renda
h Sanga
t Rend
ah TOT
AL
F F
F F
F F
8 1
1 ,
1 9
9 ,
2 4
3 4
3 ,
9 4
5 4
5 ,
8 9
8 1
9 2
2 ,
1 1
, 1
4 9
5 4
6 4
6 ,
9 8
1
9
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Pada Tabel 3.8 dapat dilihat bahwa: 1.
Pada pernyataan atau indikatorkedelapan, dari 98 responden, sebanyak 45,8 responden menyatakan bahwa jumlah anak yang mereka miliki dikategorikan
sangat rendah yaitu memiliki lebih dari 3 orang anak, 43,9 menyatakan rendah yaitu sebanyak 3 orang anak, 9,2 menyatakan cukup tinggi yaitu 2
orang anak, 1,1 menyatakan jumlah anak yang mereka miliki dikategorikan tinggi yaitu 1 orang anak dan 0 responden menyatakan sangat tinggi yaitu
tidak memiliki anak 2.
Pada pernyataan atau indikatorkesembilan, dari 98 responden, sebanyak 50 responden menyatakan bahwa jumlah anggota keluarga yang menjadi
tanggungan dikategorikan rendah yaitu memiliki 3 orang tanggungan, 46,9 menyatakan sangat rendah yaitu lebih dari 3 orang tanggungan, 1,1
menyatakan cukup tinggi yaitu 2 orang tanggungan, 2,0 menyatakan jumlah anggota keluarga yang menjadi tanggungan dikategorikan tinggi yaitu 1 orang
tanggungan dan 0 responden menyatakan sangat tinggi yaitu tidak memiliki tanggungan.
Tabel 3.9 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel PendapatanPetani
Padi X
5
Indika tor
Sangat Tinggi
Tinggi Cukup
Tinggi Renda
h Sanga
t Rend
ah TOT
AL
F F
F F
F F
10 9
9 ,
2 5
4 5
5 ,
1 3
5 3
5 ,
7 9
8 1
11 6
6 5
5 3
3 9
1
, 1
3 4
, 1
9 9
, 8
8
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Pada Tabel 3.9 dapat dilihat bahwa: 1.
Pada pernyataan atau indikatorkesepuluh, dari 98 responden, sebanyak 55,1 responden menyatakan bahwa pendapatan dari usaha tani rendah yaitu sebesar
Rp.801.000 - Rp.1.200.000, 35,7 menyatakan sangat rendah yaitu sebesar Rp.0 - Rp.800.000, 9,2 menyatakan cukup tinggi yaitu sebesar Rp.1.201.000
- Rp.1.500.000, 0 menyatakan pendapatan dari usaha tani tinggi yaitu sebesar Rp.1.501.000 - Rp.2.000.000 dan 0 menyatakan sangat tinggi yaitu
sebesar Lebih dari Rp.2.000.000. 2.
Pada pernyataan atau indikatorkesebelas, dari 98 responden, sebanyak 54,1 responden menyatakan bahwa pendapatan dari usaha lain rendah yaitu sebesar
Rp.801.000 - Rp.1.200.000, 39,8 menyatakan sangat rendah yaitu sebesar Rp.0 - Rp.800.000, 6,1 menyatakan cukup tinggi yaitu sebesar Rp.1.201.000
- Rp.1.500.000, 0 menyatakan pendapatan dari usaha lain tinggi yaitu sebesar Rp.1.501.000 - Rp.2.000.000 dan 0 menyatakan sangat tinggi yaitu
sebesar Lebih dari Rp.2.000.000
Tabel 3.10 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Kesejahteraan Y
Indika tor
Sangat Tinggi
Tinggi Cukup
Tinggi Renda
h Sanga
t Rend
ah TOT
AL
F F
F F
F F
12 3
3 ,
1 2
9 2
9 ,
6 6
6 6
7 ,
3 9
8 1
13 4
4 ,
1 5
2 5
3 ,
1 4
2 4
2 ,
8 9
8 1
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Pada Tabel 3.10 dapat dilihat bahwa: 1.
Pada pernyataan atau indikatorkedua belas, dari 98 responden, sebanyak 67,3 responden menyatakan bahwa kebutuhan hidup yang dapat terpenuhi sangat
rendah yaitu sebesar 0 – 20 , 29,6 menyatakan rendah yaitu sebesar 21 –
40 , 3,1 menyatakan cukup tinggi yaitu sebesar 41 – 60 , 0
menyatakan tinggi yaitu sebesar 61 – 80 dan 0 menyatakan bahwa
pemenuhan kebutuhan mereka sangat tinggi yaitu sebesar 81 – 100 .
Pada pernyataan atau indikator ketiga belas dari 98 responden, sebanyak 53,1 responden menyatakan bahwa tingkat kesejahteraan mereka rendah
yaitu tidak sejahtera, 42,8 menyatakan sangat rendah yaitu sangat tidak sejahtera, 4,1 menyatakan cukup tinggi yaitu cukup sejahtera, 0
menyatakan tingkat kesejahteraan mereka tinggi yaitu sejahtera dan 0
menyatakan sangat tinggi yaitu sangat sejahtera.
3.3 Pengolahan Data
3.3.1
Uji Validitas
Uji validitas dilakukan untuk mengukur apakah data yang didapat setelah penelitian merupakan data yang valid dengan alat ukur yang digunakan
kuesioner. Uji validitas ini dilakukan kepada 30 responden diluar sampel, yaitu pada petani di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat. Dalam
penelitian ini, pengujian validitas dihitung dengan menggunakan rumus korelasi
pearson product moment
dan dengan bantuan software SPSSversi 19.
Rumus uji validitas dituliskan sebagai berikut:
Dari hasil hitung besar koefisien korelasi
pearson product moment
untuk pernyataan 1 adalah 0,657, sedangkan nilai tabel kritis koefisien
pearson product momen
untuk taraf signifikan 5 diperoleh nilai kritis sebesar 0,361 untuk derajat kebebasan df = jumlah responden
– 2 = 30 – 2 = 28. Hasil perhitungan validitas menunjukkan nilai r
hitung
≥ r
tabel
, maka butir 1 dinyatakan valid dan dapat digunakan dalam pengukuran.
Perhitungan hasil validitas untuk keseluruhan item pernyataan dapat dilihat pada tabel
Corrected Item-Total Correlation
lampiran 5. Berdasarkan hasil output SPSS tersebut koefieien korelasi
product moment
berada diatas nilai tabel 0,195, maka dapat disimpulkan bahwa setiap item pada kuesioner
adalah valid atau dengan kata lain terdapat konsistensi internal dalam item- item tersebut.
3.3.2 Uji Reliabilitas
Pengujian reliabilitas dilakukan untuk mengetahui apakah kuesioner yang telah dibuat reliabel atau tidak. Reliabilitas dapat diperoleh dengan
menggunakan rumus
Alpha Cronbach
. Perhitungan manual alpha cronbach diperoleh dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Menghitung varians skor tiap-tiap item
2. Menjumlahkan varians semua item
3. Menghitung varians total
4. Melakukan proses perhitungan nilai alpha cronbach
Dari hasil perhitungan di atas diperoleh nilai alpha cronbach sebesar 0,905 0,6. Artinya, item tersebut telah memenuhi uji reliabilitas. Adapun
hasil output uji reliabilitas dengan bantuan SPSS dapat dilihat pada tabel berikut:
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha N of Items
.905 13
Sumber : HasilPengolahan SPPS 17, 2015
Pada 13 pernyataan dengan tingkat signifikansi 5 diketahui bahwa koefisien alpha
Cronbachs Alpha
dari keseluruhan pernyataan adalah lebih besar dari 0,60 sehingga dapat dinyatakan bahwa kuesioner tersebut
telah reliabel dan dapat disebarkan kepada responden untuk dijadikan sebagai instrumen penelitian.
3.4 Asumsi Klasik
3.4.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji apakah dalam model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal,
yakni distribusi data dengan bentuk lonceng. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data
berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogorv-Smirnov.
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah Gambar 3.2
Pengujian Normalitas P-P Plot
Pada P-P plot terlihat bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan cenderung mengikuti arah garis diagonal. Hal ini menunjukkan
bahwa data yang dipergunakan dalam penelitian ini memenuhi asumsi normalitas sehingga layak untuk diuji dengan model regresi.
2. Analisis Statistik
Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal, padahal secara statistik tidak berdistribusi normal. Jika nilai
sig probability
lebih besar dari 0,05 maka Ho ditolak dengan pengertian bahwa data yang dianalisis
berdistribusi normal. Demikian juga sebaliknya jika nilai
sig probability
lebih kecil dari 0,05 maka Ho diterima dengan pengertian bahwa data yang dianalisis
tidak berdistribusi normal. Berikut ini pengujian normalitas yang didasarkan dengan uji statistik nonparametik Kolmogorov-Smirnov K-S.
Tabel 3.11 Uji Kolmogorov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
98 Normal
Parameters
a,,b
Mea n
.0000000
Std. Devi
ation .58222482
Most Extreme Differences
Abso lute
.059
Posit ive
.041
Nega tive
-.059
Kolmogorov-Smirnov Z .587
Asymp. Sig. 2-tailed .881
a. Test distribution is Normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
98 Normal
Parameters
a,,b
Mea n
.0000000
Std. Devi
ation .58222482
Most Extreme Differences
Abso lute
.059
Posit ive
.041
Nega tive
-.059
Kolmogorov-Smirnov Z .587
Asymp. Sig. 2-tailed .881
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Berdasarkan Tabel 3.12, terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed adalah 0,881, ini berarti nilainya diatas nilai signifikan 5 0.05. dengan kata lain variabel
tersebut berdistribusi normal.
3.4.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians. Jika varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang
homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, yaitu :
1. Analisis Grafik
Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi
heteroskedastisitas.
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah Gambar 3.3
Pengujian Heteroskedastisitas Scatterplot
Berdasarkan Gambar 3.3 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas, serta titik- titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka berdasarkan
metode grafik tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. 2.
Analisis Statistik Dasar analisis metode statistik adalah jika variabel bebas signifikan
secara statistik mempengaruhi variabel terikat, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.
Tabel 3.12 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardi
zed Coefficie
nts
t Sig.
B Std.
Error Beta
1 Const
ant 1.422
.509 2.796
.006
X1 .039
.043 .108
.898 .372
X2 -.064
.031 -.271
- 2.087
.405
X3 -.017
.042 -.052
-.403 .688
X4 -.011
.040 -.033
-.269 .789
X5 -.027
.033 -.082
-.808
.421
a. Dependent Variable: RES_2
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Berdasarkan Tabel 3.13 dapat diketahui bahwa tidak satupun variabel bebas yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel terikat RES2.
Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5
jadi disimpulkan
model regresi
tidak mengarah
adanya heteroskedastisitas.
3.4.3 Uji Multikolinieritas
Tujuan uji multikolinieritas adalah untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas tidak terjadi multikonieritas. Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel-
variabel ini tidak ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas sama dengan nol.
Tabel 3.13 Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandard
ized Coefficient
s Standa
rdized Coeffi
cients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std.
Err or
Beta Toler
ance VIF
1 Con stant
.6 85
.88 3
.776 .44
X1 .2
96 .07
5 .322
3.957 .00
.684 1.46
2 X2
.0 70
.05 3
.116 1.824
.02 1
.591 1.69
3 X3
.2 64
.07 3
.314 3.638
.00 .606
1.65
X4 .2
00 .07
.240 2.873
.00 .648
1.54 3
X5 .0
94 .05
8 .110
2.615 .01
.972 1.02
9 a. Dependent Variable: Y
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 data diolah
Berdasarkan Tabel 3.14 diatas dapat dilihat bahwa nilai VIF dari masing-masing variabel bebas adalah lebih besar dari 5,00. Artinya tidak
terjadi korelasi diantara variabel bebas tidak terjadi multikolinieritas pada model regresi.
3.5 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda dilakukan dengan bantuan SPSS 17.0dengan tujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas
yangterdiri dari tingkat pendidikan, biaya hidup, modal usaha tani, jumlah tanggungan keluarga, dan pendapatan petani padi terhadap variabel terikat
yaitu kesejahteraan .datanya adalah sebagai berikut :
Tabel 3.14 Tabulasi Jawaban Responden
No. Responden
Y 1
10 15
9 10
10 10
2 7
11 8
9 8
8 3
8 10
8 7
8 9
4 9
12 8
8 10
9 5
8 11
8 9
8 9
6 10
15 10
10 8
10 7
9 13
9 9
8 10
8 8
12 10
10 9
8 9
10 12
9 9
7 10
10 9
14 10
10 8
10 …
… …
… …
… …
98 10
13 9
9 9
9 Berdasarkan table diatas keterangannya adalah sebagai berikut :
X
1
= Tingkat pendidikan
X
2
= Biaya hidup
X
3
= Modal usaha tani
X
4
= Jumlah tanggungan keluarga
X
5
= Pendapatan petani Y = Kesejahteraan
3.5.1 Membentuk Persamaan Regresi Linier Berganda.
Untuk membentuk persamaan regrei linier berganda, diperlukan perhitungan masing-masing satuan variable yang disusun dalam table
berikut:
Tabel 3.15 Perhitungan Masing-Masing Variabel
No. Respon
den y
1 1.326
531 2.13265
31 0.23469
39 1.23469
39 1.39795
92 0.969387
76 2
- 1.673
47 -
1.86734 7
- 0.76530
6 0.23469
39 -
0.60204 1
1.030612 24
3 -
0.673 47
- 2.86734
7 -
0.76530 6
- 1.76530
6 -
0.60204 1
0.030612 24
4 0.326
531 -
0.86734 7
- 0.76530
6 -
0.76530 6
1.39795 92
0.030612 24
5 -
0.673 47
- 1.86734
7 -
0.76530 6
0.23469 39
- 0.60204
1 0.030612
24 6
1.326 531
2.13265 31
1.23469 39
1.23469 39
- 0.60204
1 -
0.969387 8
7 0.326
531 0.13265
31 0.23469
39 0.23469
39 -
0.60204 1
- 0.969387
8 8
- 0.673
47 -
0.86734 7
1.23469 39
1.23469 39
0.39795 92
1.030612 24
9 1.326
531 -
0.86734 7
0.23469 39
0.23469 39
- 1.60204
1 -
0.969387 8
10 0.326
531 1.13265
31 1.23469
39 1.23469
39 -
0.60204 1
- 0.969387
8 …
98 3.6E-
14 3.55E-
15 -7.1E-
15 -7.1E-
15 1.07E-
14 1.938775
5 Sambungan dari tabel 3.15
No. Responden
1 1.7597
2.82903 0.3113286
1.637859 1.8544357
1.285923 2
2.8005 3.124948
1.2807164 -0.39275
1.0074969 -1.7247
3 0.4536
1.93107 0.5154102
1.18888 0.4054561
-0.02062
4 0.1066
- 0.283215
-0.249896 -0.2499
0.4564765 0.009996
5 0.4536
1.257601 0.5154102
-0.15806 0.4054561
-0.02062 6
1.7597 2.82903
1.6378592 1.637859
-0.798626 -1.28592
7 0.1066
0.043315 0.0766347
0.076635 -0.196585
-0.31653 8
0.4536 0.584132
-0.831529 -0.83153
-0.268013 -0.69409
9 1.7597
- 1.150562
0.3113286 0.311329
-2.125156 -1.28592
10 0.1066
0.369846 0.4031653
0.403165 -0.196585
-0.31653 …
98 0.03061224
1.7597 0.175968
0.3113286 0.311329
0.527905
Jumlah 1.9387755
93.55 72.7551
45.4898 29.4898
-7.73469
Sambungan dari tabel 3.15 No.
Responden 1
4.5482091 0.50052
2.63317 2.98136
2.0674 0.0551
0.2898 2
3.4869846 1.42909
-0.4383 1.12422
-1.925 0.5857
-0.18 3
8.2216785 2.1944
5.06175 1.72626
-0.088 0.5857
1.351 4
0.7522907 0.66379
0.66379 -1.2125
-0.027 0.5857
0.5857 5
3.4869846 1.42909
-0.4383 1.12422
-0.057 0.5857
-0.18 6
4.5482091 2.63317
2.63317 -1.2839
-2.067 1.5245
1.5245 7
0.0175968 0.03113
0.03113 -0.0799
-0.129 0.0551
0.0551 8
0.7522907 -1.0709
-1.0709 -0.3452
-0.894 1.5245
1.5245 9
0.7522907 -0.2036
-0.2036 1.38953
0.8408 0.0551
0.0551 10
1.282903 1.39848
1.39848 -0.6819
-1.098 1.5245
1.5245 …
98 0.0175968
0.03113 0.03113
0.05279 0.0041
0.0551 0.0551
Jumlah 215.2755
76.949 74.949
-6.173 -67.26
111.6 58.6
Sambungan dari tabel 3.15 No.
Respon den
1 0.32
81 0.22
75 1.52
45 1.72
61 1.19
69 1.95
43 1.35
52 2
0.46 07
- 0.78
9 0.05
51 -
0.14 1
0.24 19
0.36 25
- 0.62
3 0.46
07 -
0.02 3
3.11 63
1.06 28
- 0.05