Berdasarkan data diatas, curah hujan tertinggi terjadi pada musim tahun 1998.I yaitu sebesar 293,32 mm dan curah hujan terendah terjadi pada musim tanam
tahun 2001.II sebesar 82,01 mm. Jika dilihat pengaruh dari curah hujan tertinggi dan terendah pada periode tersebut terhadap produksi kedelai yaitu pada tahun 1998.I
sebesar 64.152 ton dan tahun 2001.II sebesar 132.534 ton lihat tabel 1, maka hal ini menunjukkan bahwa kedelai termasuk tanaman yang membutuhkan curah hujan
rendah sedangkan jika curah hujan pada musim tanam tersebut tinggi maka jumlah produksi kedelai justru akan menurun.
4.2 Analisis Data
4.2.1 Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi berganda pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui
faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah produksi kedelai di Jawa Timur pada tahun 1997.I-2007.III. Dalam penelitian ini terindentifikasi 5 variabel bebas, yaitu Harga
Komoditi Kedelai X
1
, Harga Komoditi Jagung X
2
, Produktivitas Kedelai X
3
, Curah Hujan X
4
, dan luas areal panen kedelai X
5
. Sedangkan variabel terikatnya, yaitu Jumlah Produksi Kedelai Y. Perhitungan hasil analisis regresi linier berganda
dalam penelitian ini dibantu dengan menggunakan program SPSS 12 for Windows dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.4: Rekapitulasi Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Variabel Bebas Koefisien Regresi
t
hitung
t
tabel
Signifikansi X
1
-0,046 -1.192 2,086
.244 X
2
.131 1.720 2,086
.097 X
3
1382.167 .571 2,086
.573 X
4
-11.490 -.267 2,086
.792 X
5
1.239 16.379 2,086
.000 Variabel Dependen Y : Jumlah Produksi Kedelai
Konstanta :
R
2
: 0, .949 F
Hitung
: 96.021 Sig.
: 0,000 F
tabel
: 3,16 α
: 5
Sumber : Lampiran 2, data diolah Februari 2008
Berdasarkan hasil analisis pada tabel di atas, maka dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Model Persamaan Regresi
Model persamaan regresi yang terbentuk adalah :
Yt = -19338,353 – 0,046X
1
+ 0,131X
2
+ 1382,167X
3
-11,490X
4
+ 1,239X
5
Persamaan regresi linier berganda tersebut dapat dijelaskan secara terperinci sebagai berikut:
1. Variabel harga komoditi kedelai mempunyai koefisien regresi b
1
sebesar -0,046. Hal ini berarti bahwa jika harga komoditi kedelai menurun Rp1000,00 maka akan
meningkatkan jumlah produksi kedelai sebesar 460 ton bila harga jagung, produktivitas,curah hujan dan luas panen kedelai adalah tetap.
2. variabel harga komoditi jagung mempunyai koefisien regresi b
2
sebesar 0,131. Hal ini menunjukkan bahwa apabila harga jagung meningkat sebesar Rp1000,00
maka akan meningkatkan jumlah produksi kedelai sebesar 131 ton jika harga kedelai, produktivitas, curah hujan dan luas panen tetap.
3. variabel produktivitas mempunyai koefisien regresi b
3
sebesar 1382,167. Hal ini menunjukkan apabila produktivitas meningkat 1 kwha maka akan meningkatkan
jumlah produksi kedelai sebesar 1382,167 ton apabila harga kedelai, harga jagung, curah hujan dan luas panen tetap.
4. variabel curah hujan mempunyai koefisien regresi b
4
sebesar -11,490. Hal ini menunjukkan apabila curah hujan menurun sebanyak 1 mm maka akan
meningkatkan jumlah produksi kedelai sebesar 11,490 ton apabila harga kedelai, harga jagung, produktivitas, luas panen kedelai adalah tetap.
5. variabel luas panen kedelai mempunyai koefisien regresi b
5
sebesar 1,239. Hal ini menunjukkan apabila luas panen kedelai meningkat sebesar 1 Ha maka jumlah
produksi kedelai akan meningkat sebesar 1,239ton apabila harga kedelai, harga jagung, produktivitas dan curah hujan tetap.
4.2.2 Uji Koefisien Bersama-sama Uji F Uji F digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas secara bersama-sama
terhadap variabel terikat. Pengujian didasarkan pada perbandingan angka F
hitung
dengan F
tabel
pada tingkat signifikansi 5 , sedangkan kriteria pengambilan keputusannya sebagai berikut :
- Jika F
hitung
F
tabel
, maka H
o
diterima, ini berarti bahwa variabel independen secara simultan berpengaruh tidak nyata terhadap variabel dependen.
- Jika F
hitung
F
tabel
, maka H
o
ditolak, ini berarti bahwa variabel independen secara simultan berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
Tabel 4.5 : Analisis Varians Untuk Pengujian Regresi Linear Berganda Secara Bersama-sama
Model df
F Sig
Regression 5
96.021 ,000
Residual 26
Total 31
Sumber : Lampiran 2, data sekunder diolah, Februari 2008
Dari hasil analisis diperoleh nilai F
hitung
sebesar 96.021dan untuk nilai F
tabel
pada taraf kepercayaan 5 adalah sebesar 3,16. Hasil ini menerangkan bahwa nilai F
hitung
lebih besar daripada nilai F
tabel
atau dengan kata lain H
o
ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa secara bersama-sama variabel bebas berpengaruh secara
nyata dan signifikan terhadap Jumlah Produksi Kedelai.
4.2.3. Uji Koefisien Parsial Uji–t Untuk mengetahui pengaruh masing-masing koefisien regresi variabel
independen terhadap variabel dependen maka digunakan uji-t. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai t hitung dengan nilai t tabel. Kriteria
pengambilan keputusan adalah H ditolak apabila t
hitung
t
tabel
atau -t
hitung
-t
tabel
dan H diterima apabila t
hitung
t
tabel
atau -t
hitung
-t
tabel
. Dari hasil analisis regresi linier berganda, yaitu dengan menggunakan program SPSS 12 for Windows,
maka dapat disajikan pada tabel di bawah ini.
Tabel 6 : Hasil Uji-t Terhadap Produksi Kedelai Variabel
Bebas t
hitung
t
tabel
Sig. Kesimpulan
X
1
X
2
X
3
X
4
X
5
-1,192 1,720
0,571 -0,267
16,379 2,086
2,086 2,086
2,086 2,086
0,244 0,097
0,573 0,792
0,000 Tidak Signifikan
Tidak Signifikan Tidak Signifikan
Tidak Signifikan Signifikan
Sumber : Lampiran 2,data diolah, Februari 2008
.
Pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Pengaruh Harga Komoditi Kedelai X
1
terhadap Jumlah Produksi Kedelai. Dari hasil Uji t diperoleh nilai t
hitung
sebesar -1,192 sedangkan t
tabel
dengan tingkat signifikansi 5 diketahui nilainya sebesar 2,086. Berdasarkan hasil
tersebut maka dapat disimpulkan bahwa secara individu, variabel Harga
Komoditi Kedelai X
1
tidak mempunyai pengaruh secara nyata terhadap peningkatan Jumlah Produksi Kedelai. Pengambilan kesimpulan ini juga
didukung dengan tingkat signifikansi variabel X
1
sebesar 0,244 yang lebih besar dari 0,05.
2. Pengaruh Harga Komoditi Jagung X
2
terhadap Jumlah Produksi Kedelai. Dari hasil Uji t diperoleh nilai t
hitung
sebesar 1,720 sedangkan t
tabel
dengan tingkat signifikansi 5 diketahui nilainya sebesar 2,086. Berdasarkan hasil
tersebut maka dapat disimpulkan bahwa secara individu, variabel Harga Komoditi Jagung X
2
tidak mempunyai pengaruh secara nyata terhadap Jumlah Produksi Kedelai. Pengambilan kesimpulan ini juga didukung dengan
tingkat signifikansi variabel X
2
sebesar 0,097 yang lebih besar dari 0,05. 3.
Pengaruh Produktivitas Kedelai X
3
terhadap Jumlah Produksi Kedelai. Dari hasil Uji t diperoleh nilai t
hitung
sebesar 0,571 sedangkan t
tabel
dengan tingkat signifikansi 5 diketahui nilainya sebesar 2,086. Berdasarkan hasil tersebut
maka dapat disimpulkan bahwa secara individu, variabel Produktivitas Kedelai X
3
mempunyai pengaruh tidak nyata terhadap Jumlah Produksi Kedelai. Pengambilan kesimpulan ini juga didukung dengan tingkat
signifikansi variabel X
3
sebesar 0,573 yang lebih kecil dari 0,05. 4.
Pengaruh Curah Hujan X
4
terhadap Jumlah Produksi Kedelai. Dari hasil Uji t diperoleh nilai t
hitung
sebesar -0,267 sedangkan t
tabel
dengan tingkat signifikansi 5 diketahui nilainya sebesar 2,086. Berdasarkan hasil tersebut
maka dapat disimpulkan bahwa secara individu, variabel Curah Hujan X
4
tidak mempunyai pengaruh secara nyata terhadap Jumlah Produksi Kedelai. Pengambilan kesimpulan ini juga didukung dengan tingkat signifikansi
variabel X
4
sebesar 0,792 yang lebih besar dari 0,05. 5.
Pengaruh luas areal panen Kedelai X
5
terhadap Jumlah Produksi Kedelai. Dari hasil Uji t diperoleh nilai t
hitung
sebesar 16,379 sedangkan t
tabel
dengan tingkat signifikansi 5 diketahui nilainya sebesar 2,086. Berdasarkan hasil
tersebut maka dapat disimpulkan bahwa secara individu, variabel luas areal panen Kedelai X
5
mempunyai pengaruh secara nyata terhadap Jumlah Produksi Kedelai. Pengambilan kesimpulan ini juga didukung dengan tingkat
signifikansi variabel X
5
sebesar 0,000 yang lebih kecil dari 0,05.
4.2.4 Analisis Koefisien Determinasi R
2
Hasil analisis regresi pada lampiran 2 diketahui bahwa nilai koefisien determinasi R
2
sebesar 0,949 atau 94,9 . Hal ini berarti bahwa 94,9 perubahan hasil produksi kedelai di Jawa Timur dipengaruhi oleh Harga Komoditi Kedelai X
1
, Harga Komoditi Jagung X
2
, Produktivitas Kedelai X
3
, Curah Hujan X
4
, dan luas areal panen Kedelai X
5
, sedangkan sisanya sebesar 5,1 disebabkan oleh faktor- faktor lain di luar model yang diteliti.
4.3. Pembahasan
