Irmana Mandasari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Realisasi Produksi Kelapa Sawit Pada Tahun 2008 DI PT. Perkebunan Nusantara Iii Persero Medan, 2009.
4.1 Pengolahan Data
Setiap data merupakan alat bagi pengambilan keputusan untuk dasar pembuatan keputusan–keputusan atau untuk memecahkan suatu persoalan. Keputusan yang baik
dapat dihasilkan jika pengambilan keputusan tersebut didasarkan atas data yang baik. Salah satu kegunaan dari data adalah untuk memperoleh dan mengetahui gambaran
tentang suatu keadaan permasalahan.
Untuk membahas dan memecahkan masalah tentang Besarnya Realisasi Kelapa Sawit di PT. Perkebunan Nusantara III Persero Medan seperti yang
diuraikan pada bagian sebelumnya, penulis mengumpulkan data yang berhubungan dengan permasalahan tersebut. Data yang dikumpulkan dari PT. Perkebunan
Nusantara III Persero Medan adalah data mengenai Besarnya Realisasi Produksi PT. Perkebunan Nusantara III Persero Medan pada tahun 2008 serta faktor–faktor yang
mempengaruhi besarnya Realisasi Produksi, antara lain Luas lahan, Pupuk dan Pencurian.
4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda
Untuk mencari persamaan regresi linier berganda, terlebih dahulu kita menghitung koefisien–koefisien regresinya dengan menggunakan program SPSS. Berikut adalah
uraian dari hasil data yang telah dikerjakan :
Irmana Mandasari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Realisasi Produksi Kelapa Sawit Pada Tahun 2008 DI PT. Perkebunan Nusantara Iii Persero Medan, 2009.
Regression
Variables EnteredRemovedb
Model Variables
Entered Variables
Removed Method
1 Pencurian ,
Pupuk, Luasa
. Enter a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Produksi
Tabel 4.1 Metode kotak dialog Regresi Linear
Untuk Metode Enter, metode ini menganalisis variabel independent secara keseluruhan tanpa memilah-milah variabel yang nantinya dijadikan satu grup dalam
persamaan regresinya. Dimana, variabel terikatnya adalah Produksi dan variabel bebasnya adalah Luas, Pupuk, dan Pencurian.
Model Summaryb
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.799a .639
.603 17440278.81
981 a Predictors: Constant, Pencurian , Pupuk, Luas
b Dependent Variable: Produksi
Tabel 4.2 Metode hasil penjumlahan
Dari tabel diatas kita dapat mengetahui nilai R Squarenya sebesar 0,639. Artinya variabel Luas, Pupuk dan Pencurian mempengaruhi Produksi sebesar 63,9.
Masih terdapat pengaruh variabel lain sebesar 36,1
ANOVAb
Model Sum of
Squares Df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 161593881
58063020. 000
3 53864627193
54340.000 17.709
.000a Residual
912489975 30
30416332531
Irmana Mandasari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Realisasi Produksi Kelapa Sawit Pada Tahun 2008 DI PT. Perkebunan Nusantara Iii Persero Medan, 2009.
9379630.0 00
2654.400 Total
252842879 17442660.
000 33
a Predictors: Constant, Pencurian , Pupuk, Luas b Dependent Variable: Produksi
Tabel 4.3 Output ANOVA 1 arah
Analisis Varians Satu Arah diatas merupakan suatu prosedur yang digunakan untuk variabel Produksi dengan tipe data kuantitatif dengan variabel Luas, Pupuk dan
Pencurian sebagai variabel faktor. Analisis Varians digunakan untuk uji hipotesis beberapa rata-rata yang sama. Dari tabel dapat diketahui jumlah kuadrat dari Regresi
dan Galat. Derajat bebas regresi = 3 dan galatnya = 30. Sedangkan nilai Fhitung adalah 17,709. Hasil analisis, selain dapat diperoleh dari nilai rata-rata sampel, juga
dapat dipoeroleh dari nilai signifikan sebesar 0,000 atau 0,00 yang berarti kurang dari 5. Jadi hipotesis awal ditolak, artinya rata-rata perbandingan Luas, Pupuk dan
Pencurian cukup signifikan. Artinya terdapat perbedaan antara Luas, Pupuk, dan Pencurian.
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
B Std. Error
1 Constant
14722032. 187
5731406.5 81
2.569 .015
Luas 19128.686
2632.107 .834
7.267 .000
Pupuk -.141
.360 -.043
-.392 .697
Pencurian -765.908
472.569 -.187
-1.621 .116
a Dependent Variable: Produksi
Tabel 4.4 Nilai-nilai koefisien
Irmana Mandasari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Realisasi Produksi Kelapa Sawit Pada Tahun 2008 DI PT. Perkebunan Nusantara Iii Persero Medan, 2009.
Dari hasil output SPSS diatas maka dapat diketahui:
b = 14722032,187
b
1
= 19128.686 b
2
= -0,141 b
3
= -765.908 Sehingga diperoleh persamaan regresinya :
i i
i i
X b
X b
X b
b Y
3 3
2 2
1 1
+ +
+ =
i i
i i
X X
X Y
3 2
1
908 ,
765 141
, 686
, 19128
187 ,
14722032 −
− +
=
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum
Mean Std. Deviation
N Predicted Value
14531029. 0000
94972376. 0000
44611652. 9412
22128678.881 31
34 Residual
- 18115324.
00000 44697892.
00000 .00000
16628653.400 70
34 Std. Predicted Value
-1.359 2.276
.000 1.000
34 Std. Residual
-1.039 2.563
.000 .953
34 a Dependent Variable: Produksi
Tabel 4.5 Nilai-nilai Residu
4.3 Uji Keberartian Koefisien Regresi
