Teknik Pengambilan Sampel Sumber Data Analisis Regresi Berganda Uji Model Uji F

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