E. Teknik Pengambilan Sampel
Teknik pengambilan sampel yang dilakukan dengan menggunakan teknik accidental sampling yaitu diperolehnya sampel yang tidak
direncanakan terlebih dahulu, melainkan secara kebetulan, yaitu unit atau subjek tersedia bagi peneliti saat pengumpulan data dilakukan. maka
peneliti hanya menggunakan jumlah data yang didapat pada saat pengumpulan data dilakukan dari responden yang ditemui peneliti sesuai
dengan karakteristik responden yang akan diteliti.
F. Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. “Data primer merupakan sumber data penelitian yang diperoleh secara
langsung dari sumber asli tidak melalui perantara berupa opini subjek individuorang secara individual atau kelompok, dikumpulkan untuk
mejawab pertanyaan peneliti” Indrianto dan Supomo, 1999:152. Dalam penelitian ini data primer diperoleh langsung dari hasil wawancara oleh
responden. Dalam penelitian ini peneliti mengambil 30 responden.
G. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan data primer. Data primer adalah sumber data yang diperoleh secara langsung
dari sumber asli atau tidak melalui media perantara indrianto, 2002:146. Dengan teknik wawancara yaitu teknik pengumpulan data yang dilakukan
dengan cara mengadakan tanya jawab secara langsung dengan masyarakat petani di Desa Sumberagung, Kecamatan Moyudan, Yogyakarta. Data
primer yang diperlukan dalam penelitian ini adalah luas lahan, biaya produksi, jumlah pupuk dan hasil produksi.
Tabel III. 1 Kisi-kisi wawancara yang diperlukan
No. Variabel
Indikator 1
Luas Lahan Luas lahan sawah yang
dimilki petani dilihat dari m
2
. 2
Biaya produksi Biaya tenaga kerja, biaya
pestisida, biaya solar, biaya benih padi.
3 Penggunaan pupuk
banyaknya pupuk
yang digunakan oleh petani pada
saat masa tanam, sesuai dengan luas lahan
4 Hasil produksi
jumlah hasil
padi yang
diperoleh dalam satu kali masa tanam.
1. Variabel Luas Lahan
Luas lahan sawah merupakan salah satu faktor produksi yang sangat penting bagi usaha tani dalam memperoleh hasil produksi fisik
karena apabila luas lahan semakin luas maka produksi padi akan semakin besar, sebaliknya apabila luas lahan semakin sempit maka
produksi padi akan semakin sedikit. Luas lahan yang dimaksud dalam penelitian ini adalah luas area pertanian yang dikelola oleh petani
dalam memproduksi tanaman padi. 2.
Variabel Biaya Produksi Biaya produksi meliputi banyaknya pengeluaran yang
dilakukan oleh petani untuk memperoleh faktor-faktor produksi sebagai input yang akan digunakan untuk memperoleh output. Dalam
hal ini berapa biaya yang dikeluarkan oleh petani dalam menjalankan usahataninya. biaya-biaya yang digunakan untuk memperoleh output
yaitu biaya tenaga kerja, biaya pupuk, biaya benih padi, biaya pektisida jika diperlukan, dan biaya solar. Biaya yang di maksud
dalam penelitian ini adalah seluruh biaya yang dikeluarkan oleh petani untuk menghasilkan padi.
3. Variabel jumlah Pupuk
Penggunaan pupuk merupakan hal yang dapat menimbulkan unsur hara pada tanaman. Pupuk sangat dibutuhkan dalam tanaman
karena ketersediaan unsur hara ditanah tidak selamanya cukup untuk memenuhi kebutuhan tanaman. Dengan penggunaan pupuk yang
Definisi Operasional Variabel penelitian
H.
sesuai dosis yang disesuaikan dengan luas lahan dan tingkat kesuburan tanah maka produtivitas padi tidak akan mengalami
penurunan terhadap hasil produksi. Dalam hal ini berapa banyak pupuk yang digunakan oleh petani pada saat masa tanam sesuai
dengan luas lahan yang mereka gunakan untuk memproduksi padi. Jumlah pupuk yang dimaksud dalam penelitan ini adalah jumlah
pupuk yang digunakan oleh petani untuk menyuburkan lahan pertanian yang dikelolanya.
4. Hasil Produksi
Hasil produksi didefinisikan sebagai berapa tambahan jumlah produk yang akan dihasilkan oleh faktor-faktor produksi
yang digunakan sebagai input untuk memperoleh output. Dalam usahtani hasil produksi yang di peroleh berupa hasil produksi fisik.
Hasil produksi yang dimaksud dalam penelitian ini adalah Total hasil produksi pertanian yang dihasilkan oleh petani dalam suatu area
pertanian tertentu.
I. Uji Prasyarat
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dalam penelitian ini digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel berdistribusi normal, sehingga analisis
untuk menguji hipotesis dapat dilakukan. Dalam uji normalitas ini digunakan rumus uji satu sampel dari Kolmogorov-Smirnov dengan
taraf signifikan 5, Jika signifikansi 0,05 maka regresi yang
digunakan memiliki data residual yang berdistribusi normal. Uji ini menetapkan suatu titik dimana teoritis dan yang terobservasi
mempunyai perbedaan terbesar, artinya distribusi sampling yang diamati benar-benar merupakan observasi suatu sampel random dari
distribusi teoritis Ghozali, 2002. Alat statistik untuk pengujian normalitas data penelitian ini adalah tes Kolmogorov-Smirnov.
Adapun rumus uji Kolmogorov-Smirnov untuk normalitas sebagai berikut Ghozali, 2002:
X S
X F
maksimum D
n o
Keterangan:
D
= Deviasi maksimum
F
= Fungsi distribusi frekuensi kumulatif yang ditentukan
X S
n
= Distribusi frekuensi kumulatif yang diobservasi.
2. Uji Linieritas
Uji linieritas dimaksudkan untuk mengetahui linier tidaknya suatu hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat.
Pengujian linieritas dilakukan dengan menggunakan rumus Sudjana, 1996:
S S
G TG
F
2 2
Kriteria pengujian linieritas yaitu dengan membandingkan nilai F
hitung
dengan F
tabel
. Distribusi F
hitung
menggunakan derajat kebebasan pembilang = k-2 dan derajat kebebasan penyebut = n-
k. apabila diperoleh F
hitung
lebih kecil daripada F
tabel
, maka hubungan kedua variabel tersebut dikatakan liniear.
Dalam pengujiannya menggunakan rentang data range dapat diketahui dengan mengurangi data yang terbesar dengan data
yang terkecil yang ada pada kelompok tersebut. Rumus menghitung rentang data tersebut adalah sebagai berikut
Sugiyono, 2009 : R = X
t
– X
r
Keterangan : R = rentang
X
t
= data terbesar dalam kelompok X
r
= data terkecil dalam kelompok
J. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah suatu hubungan linear yang sempurna mendekati sempurna antara beberapa atau semua variabel bebas.
Multikolinearitas suatu masalah yang sering muncul dalam ekonomi karena In economics, everything depends on everything else Kuncoro,
2007.
Cara untuk mendeteksi adanya multikolinearitas salah satunya dengan Variance Inflation Factor dan Tolerance, jika terdapat
sejumlah k variabel independen tidak termasuk konstanta di dalam sebuah model, maka varian dari koefisien regresi parsial dapat ditulis
sebagai berikut Widarjono, 2009:
R
2 j
merupakan R
2
yang diperoleh dari regresi auxiliary antara variabel independen dengan variabel independen sisanya k-1,
sedangkan VIF adalah Variance Inflation Factor. Ketika R
2 j
mendekati satu atau dengan kata lain kolinieritas antar variabel independen maka VIF akan naik dan mendekati tak terhingga jika
nilainya R
2 j
= 1. VIF dapat digunakan untuk mendeteksi masalah multikolinearitas
dalam model regresi berganda. Jika nilai VIF semakin membesar maka diduga ada multikolinearitas, sedangkan jika nilai VIF melebihi
angka 10 maka dikatakan ada multikolinearitas karena nilai R
2 j
melebihi dari 0,90. Selain VIF juga digunakan nilai tolerance untuk mendeteksi
multikolinearitas dalam model regresi berganda, nilai tolerance TOL dapat dicari menggunakan rumus Widarjono, 2009:
TOL = 1 - R
2 j
Jika R
2 j
= 0 berarti tidak ada kolinearitas antara variabel independen, maka nilai TOL = 1 dan sebaliknya juka R
2 j
= 1 berarti ada kolinearitas antar variabel independen maka nilai TOL = 0.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas muncul apabila kesalahan atau residual dari model yang diamati tidak memiliki varians yang konstan dari satu
observasi ke observasi lainnya Kuncoro, 2007. Untuk mengetahui adanya gejala ini maka dapat dilakukan dengan menggunakan teknik
uji glejser, dengan persamaan regresi Gujarti, 2003:
|Ut| = α + ßXt + vt
Dengan hasil persamaan regresi diatas dapat diketahui jika variabel independen X
1
, X
2
, X
3
yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependent nilai Absolut AbsUt. Dapat
dilihat dari nilai probabilitas dengan signifikansinya 5 0,05. Jadi dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung adanya
heteroskedastisitas.
3. Uji Autokorelasi
Autokorelasi muncul karena residual tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya, masalah ini sering ditemukan
apabila kita menggunakan data runtut waktu. Hal ini disebabkan
karena gangguan pada seorang individu atau kelompok cenderung mempengaruhi gangguan pada individu atau kelompok yang sama
pada periode berikutnya, masalah autokorelasirelatif jarang terjadi karena gangguan pada observasi yang berbeda berasal dari individu
atau kelompok yang berbeda Kuncoro, 2007. Cara untuk mendeteksi masalah autokorelasi, salah satunya
menggunakan uji Durbin-Watson d
2
. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi, maka Durbin-Watson mengembangkan
distribusi probabilitas yang berbeda. Durbin-Watson telah berhasil mengembangkan uji statistik yang disebut uji statistik d, sehingga
berhasil menurunkan nilai kritis batas bawah d
L
dan batas atas d
U
sehingga jika nilai d terletak di luar nilai kritis maka ada tidaknya autokorelasi baik positif atau negatif dapat diketahui.
Penentuan ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dengan jelas dalam tabel 3.1 atau dengan menggunakan gambar 3.2 Widarjono,
2009.
Gambar III.1. Statistik Durbin-Watson
Autokorelasi Ragu-Ragu Tidak Ada Ragu-Ragu Autokorelasi
Positif Autokorelasi Negatif
O d
L
d
U
2 4-d
U
4-d
L
4
Tabel III.2. Uji Statistik Durbin-Watson d
Nilai Statistik d Hasil
0 d d
L
d
L
≤ d ≤ d
U
d
U
≤ d ≤ 4 – d
U
4 – d
U
≤ d ≤ 4 – d
L
4 – d
L
≤ d ≤ 4 Menolak hipotesis nol; ada autokorelasi positif
Daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan Menerima hipotesis nol; tidak ada autokorelasi positif negatif
Daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan Menolak hipotesis nol; ada autokorelasi negatif
K. Analisis Regresi Berganda
Penelitian ini menggunakan teknik analisis regresi berganda yang digunakan untuk mencari pengaruh antara luas lahan, biaya produksi dan
jumlah pupuk terhadap hasil produksi padi pada petani di Desa Sumberagung yang dinyatakan dalam bentuk persamaan matematik dalam
regresi berganda. Langkah dalam analisis regresi berganda adalah dengan menentukan persamaan garis regresi berganda dengan rumus sebagai
berikut: Y =
β
o
+ β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ e Keterangan:
Y = hasil produksi X
1
= luas lahan X
2
= biaya produksi X
3
= jumlah pupuk β
o
= Bilangan Konstant e = Error dalam Peneliti.
L. Uji Model Uji F
Uji F digunakan untuk menguji apakah model variabel X
1
, X
2
, X
3
luas lahan, biaya produksi, jumlah pupuk dapat digunakan untuk mengukur variabel Y hasil produksi. Langkah-langkah yang
digunakan dalam uji ini Santoso, 2000 adalah sebagai berikut : 1
Menentukan formulasi Ho dan Ha Ho = Model X
1
, X
2
, X
3
Luas Lahan, Biaya Produksi, Jumah Pupuk tidak dapat digunakan untuk mengukur variabel Y Hasil
Produksi Ha = Model X
1
, X
2
, X
3
Luas Lahan, Biaya Produksi, Jumlah Pupuk
dapat digunakan untuk mengukur variabel Y Hasil Produksi
Taraf nyata α = 95 persen.
Derajat kebebasan F tabel α , k, n-k -1.
Dimana, α = 0,05.
k = Jumlah variabel bebas. n = Jumlah sampel.
2 Menentukan kriteria pengujian.
Ho diterima apabila F hitung F tabel. Ho ditolak apabila F hitung F tabel.
M. Uji Hipotesis Uji T