bebas Luas Panen, Curah Hujan, Kelembaban Udara terhadap variabel tak bebas Hasil Produksi Jagung. Untuk itu, judul yang dipilih penulis
untuk Tugas Akhir ini adalah FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI JAGUNG DI KABUPATEN
DELI SERDANG TAHUN 2009 – 2011.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah dikemukakan, maka yang menjadi rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana pengaruh
yang signifikan dan positif antara Luas Panen, Curah Hujan dan Kelembaban Udara terhadap Hasil produksi Jagung.
1.3 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : Untuk mengetahui apakah terdapat hubungan atau korelasi antara faktor-
faktor Luas Panen, Curah Hujan dan Kelembaban Udara terhadap Hasil Produksi Jagung.
1.4 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat, antara lain : Bagi Instansi terkait, dapat menjadi tambahan masukan dalam
melengkapi bahan pertimbangan dalam merumuskan kebijakan pembangunan sektor pertanian tanaman pangan.
Universitas Sumatera Utara
1.5 Lokasi Penelitian
Untuk mendapatkan data yang diperlukan, penulis melakukan penelitian di Kantor Dinas Pertanian Kabupaten Deli Serdang yang beralamat di Jl.
Karya Baru No.2 Komplek Kantor Bupati, Lubuk Pakam.
1.6 Metodologi Penelitian
1. Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan penulis dalam
penyusunan tugas akhir ini adalah dengan menggunakan data sekunder, yaitu data yang diambil dari sumbernya yang berasal dari
Kantor Dinas Pertanian Kabupaten Deli Serdang.
2. Metode Pengolahan Data Penulis menggunakan metode regresi linier berganda guna melihat
pengaruh variabel-variabel bebas yaitu Luas Panen, Curah Hujan, dan Kelembaban Udara terhadap variabel terikat yaitu Hasil
Produksi Jagung yang diambil selama 24 bulan 2 tahun dari tahun 2010-2011 dan mengaplikasikannya dalam program SPSS.
1.7 Metodologi Penelitian
1. Regresi Linier Berganda Suatu persamaan regresi linier yang memiliki lebih dari satu variabel
bebas X dan satu variabel terikat Y yang disebut persamaan regresi linier berganda multiple regression.
Universitas Sumatera Utara
Secara umum, model regresi linier berganda adalah sebagai berikut: Ŷ = b
+ b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ . . . + b
n
X
n
Keterangan : Ŷ
= Variabel tak bebas b
0,
b
1,
b
2,
b
n
= Koefisien regresi X
= Variabel Bebas
2. Analisis Korelasi Tujuan dari korelasi adalah untuk mengukur keeratan hubungan
antara variabel-variabel. Adapun rumus korelasi adalah :
r
yx
=
Keterangan :
r
yx
: Korelasi antara variabel Y dan X
X
i
: Variabel bebas X
i
Y
i
: Variabel terikat Y
i
Universitas Sumatera Utara
1.8 Sistematika Penulisan
Adapun sistematika penulisan tugas akhir ini adalah : BAB 1
PENDAHULUAN Dalam bab ini menguraikan tentang latar belakang, rumusan
masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, metode analisis yang digunakan, dan sistematika
penulisan.
BAB 2 LANDASAN TEORI
Dalam bab ini menguraikan teori-teori dan analisa tentang segala sesuatu yang berhubungan terhadap penyelesaian
masalah judul tugas akhir ini.
BAB 3 SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET
Dalam bab ini penulis menguraikan sejarah singkat Dinas Pertanian Kabupaten Deli Serdang.
BAB 4 PENGOLAHAN DATA
Dalam bab ini menguraikan pembahasan mengenai pengolahan data yang diperoleh dari lapangan dengan menggunakan
metode regresi linier berganda.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM
Dalam bab ini menguraikan tentang program atau software yang digunakan sebagai analisis data. Penulis menggunakan
program SPSS dan hasil outputnya untuk melakukan pengolahan data.
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam bab ini penulis menguraikan kesimpulan dan saran dari hasil penelitian yang dilakukan.
Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Analisa Regresi
Dalam ilmu statistika, teknik yang umum digunakan untuk menganalisa hubungan antara dua atau lebih variabel adalah analisis regresi. Regresi pertama kali
digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton. Pada dasarnya dalam suatu persamaan regresi terdapat dua macam variabel, yaitu
variabel bebas independent variable yang dinyatakan dengan X dan variabel terikat dependent variable yang biasa dinyatakan dengan Y. Variabel terikat
adalah variabel yang dipengaruhi atau yang nilainya bergantung dari nilai variabel lain variabel bebas dan variabel variabel bebas adalah variabel yang
memberikan pengaruh. Bila variabel bebas diketahui maka variabel terikatnya dapat diprediksi besarnya. Prinsip dasar yang harus dipenuhi dalam membangun
suatu persamaan regresi adalah antara variabel terikat dengan variabel bebas
mempunyai sifat hubungan sebab-akibat hubungan kausalitas.
2.1.1 Regresi Linier Sederhana
Analisis regresi linier sederhana adalah suatu persamaan regresi yang terdiri dari satu variabel bebas dan variabel terikat.
Universitas Sumatera Utara
Model regresi linier sederhana adalah :
Y = a + bX 2.1
Keterangan : Y
= Variabel terikat dependent variable X
= Variabel bebas independent variable a
= Konstanta intercept b
= Parameter koefisien regresi variabel bebas
2.1.2 Regresi Linier Berganda
Regresi linier berganda adalah suatu persamaan regresi yang memiliki lebih dari satu variabel bebas X dan satu variabel terikat Y dan akan membentuk suatu
persamaan regresi yang baru. Model persamaan regresi linier berganda adalah :
Y = +
+ +
+ + +
2.2 atau
Y = +
+ +
+ + Keterangan :
Y = Variabel terikat dependent variable
= Variabel bebas independent variable atau
= Konstanta regresi atau
= Koefisien regresi variabel bebas = Pengamatan variabel gangguan atau error
Universitas Sumatera Utara
2.2 Kesalahan Standar Estimasi
