5.6 Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Usahatani Bawang Merah di Daerah Penelitian
Faktor – faktor yang mempengaruhi pendapatan usahatani bawang merah dalam hal ini adalah lama bertani, tenaga kerja dalam keluarga TKDK, harga jual dan
produksi dalam satuan per petani. Untuk menganalisis pengaruh faktor lama bertani, tenaga kerja dalam keluarga
TKDK, harga jual dan produksi terhadap pendapatan usahatani bawang merah digunakan analisis regresi linear berganda.
Untuk mengetahui apakah data yang digunakan layak atau tidak layak untuk dianalisis dengan analisa regresi linear berganda maka dilakukan uji asumsi klasik
mencakup uji normalitas, uji multikolinearitas dan uji heteroskedasitas. a.
Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah variabel pengganggu
atau residual memiliki residual normal. Untuk analisa ini digunakan analisis grafik normal P-P plot dan uji One Sample Kolmogorov-Smirnov.
Berdasarkan uji normalitas nilai one sample Kolmogorov-smirnov 1,129 0,05 artinya data berdistribusi normal. Hasil uji normalitas dengan analisis grafik
dapat dilihat pada gambar berikut ini.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4. Hasil Uji Normalitas Pada Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Usahatani Bawang Merah.
Gambar di atas menunjukkan bahwa distribusi residual normal karena plotnya mendekati plot distribusi normal yang membentuk garis diagonal. Dengan
demikian dapat dikatakan bahwa model regresi yang digunakan berdistribusi normal.
b. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan multikolinearitas antar variabel. Untuk uji multikolenearitas
digunakan Collianearity Diagnostics. Nilai toleransi terhadap nilai VIF Variance Inflation Factor 10. Dari hasil uji multikolenearitas diperoleh
sebagai berikut .
Universitas Sumatera Utara
Tabel 19. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Usahatani Bawang Merah
Model Unstandardized Coefficients
Collinearity Statistics B
Std. Error Tolerance
VIF Constant
-2.322.000 1.910.000
Lama Bertani -35.169,174
29.311,413 .775
1.290 Tenaga Kerja Dalam
Keluarga 96.728,299
70.579,531 .906
1.103 Harga Jual
6.139,182 1.391,723
.922 1.085
Produksi 226,462
79,370 .792
1.263 Sumber . Hasil Pengolahan SPSS
Dari output Coefficients di atas, nilai Variance Inflation Factor VIF untuk lama bertani, tenaga kerja dalam keluarga, biaya produksi, harga jual dan produksi
tidak lebih dari 10, artinya tidak terdapat multikolinearitas antar variabel. c.
Uji Heteroskedasitas Uji Heteroskedasitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya kesamaan
varian dari residul pada model regresi. Cara yang digunakan untuk uji heteroskedasitas dalam penelitian ini adalah dengan melihat scatter plot nilai
prediksi dependen ZPRED dengan residual SRESID. Hasil uji
heteroskedasitas yang dilakukan dapat dilihat pada gambar berikut ini
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5. Hasil Uji Heteroskedasitas Pada Model Regresi Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Usahatani Bawang Merah
Gambar di atas menunjukkan bahwa data tidak membentuk model tertentu yang sistematis. Berdasarkan plot data di atas, dapat dikatakan bahwa tidak terjadi
persoalan heteroskedasitas. Setelah dilakukan pengujian asumsi terhadap model yang digunakan dan hasil
yang diperoleh menunjukkan bahwa nilai residual yang digunakan berdistribusi normal, tidak ditemukan masalah multikolenearitas serta tidak ada persoalan
heteroskedasitas maka analisis regresi linear berganda dapat dilanjutkan. Berdasarkan analisis yang dilakukan maka diperoleh hasil sebagai berikut.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 20. Hasil Analisis Regresi Linear Berganda Untuk Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Usahatani Bawang Merah
Model B
T hitung Signifikansi Keterangan
Constant -2.322.000
-1.216 .236
Tidak Nyata Lama Bertani
-35.169,174 -1.200
.241 Tidak Nyata
Tenaga Kerja Dalam Keluarga
96.728,299 1.370
.183 Tidak Nyata
Harga Jual 6.139,182
4.411 .000
Nyata Produksi
226,462 2.853
.009 Nyata
R² 0,532
F hitung 7,119
F tabel 2,620
T tabel 2,042
Sumber . Hasil Pengolahan SPSS Berdasarkan hasil analisis maka diperoleh R square sebesar 0,532. Hal ini
menunjukkan bahwa pendapatan dipengaruhi oleh variabel lama bertani, tenaga kerja dalam keluarga TKDK, harga jual dan produksi sebesar 53,2 , sedangkan
46,8 lainnya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak masuk dalam model. Selanjutnya hasil analisis faktor yang mempengaruhi pendapatan usahatani
dimasukkan kedalam fungsi persamaan regresi linear berganda . Y = -2.322.000 – 35.169,174X
1
+ 96.728,299X
2
+ 6.139,182X
3
+ 226,462X
4
Dari persamaan regresi di atas dapat diinterpretasikan sebagai berikut . -
Koefisien harga jual X
3
sebesar 6.139,182 artinya jika harga jual bertambah Rp. 1000 maka pendapatan akan mengalami peningkatan sebesar Rp.
6.139.182 dengan asumsi variabel independen lain nilainya tetap. Nilai t hitung lebih besar dari t tabel 4,411 2,042
dan nilai signifikansi 0,000 α = 0,05 dengan demikian H
1
diterima dan H ditolak, yaitu variabel harga jual
berpengaruh nyata terhadap pendapatan usahatani bawang merah.
Universitas Sumatera Utara
- Koefisien produksi X
4
sebesar 226,462, artinya jika produksi bertambah 1 kg maka pendapatan akan mengalami peningkatan sebesar Rp 226,462 dengan
asumsi variabel independen lain nilainya tetap. Nilai t hitung lebih besar dari t tabel 2,853 2,042
dan nilai signifikansi 0,009 α = 0,05 dengan demikian H
1
diterima dan H ditolak, yaitu variabel produksi berpengaruh nyata terhadap
pendapatan usahatani bawang merah. Menurut Daniel 2002 dalam buku Pengantar Ekonomi Pertanian, bahwa dengan
bertambahnya produksi dan meningkatnya harga jual maka akan meningkatkan pendapatan petani, hal ini juga sesuai dengan kondisi yang terjadi didaerah
penelitian bahwa dengan bertambahnya produksi dan meningkatnya harga jual bawang merah akan meningkatkan pendapatan petani bawang merah.
Berdasarkan hasil analisa F hitung adalah 7,119 sedangkan F tabel adalah 2,620 pada tingkat signifikansi 5, artinya F hitung lebih besar dari F tabel. Dengan
demikian Ho ditolak dengan kata lain H1 diterima, yaitu variabel lama bertani, tenaga kerja dalam keluarga TKDK, harga jual dan produksi berpengaruh nyata
secara serempak terhadap pendapatan usahatani bawang merah. Dari estimasi model di atas diketahui bahwa secara serempak variabel bebas lama
bertani, tenaga kerja dalam keluarga TKDK, harga jual dan produksi berpengaruh nyata terhadap pendapatan usahatani bawang merah di daerah
penelitian, sementara secara parsial variabel yang berpengaruh nyata terhadap pendapatan usahatani bawang merah adalah harga jual dan produksi.
Universitas Sumatera Utara
Dari uraian di atas dapat dikatakan bahwa hipotesis 5 yang menyatakan faktor- faktor yang berpengaruh nyata terhadap pendapatan usahatani bawang merah
adalah lama bertani dan tenaga kerja dalam keluarga TKDK ditolak.
5.7. Kelayakan Usahatani Bawang Merah
Kategori