BAB 3 ANALISIS DATA
3.1 Pengolahan Data dan Pembahasan
Data yang dikumpulkan adalah data mengenai jumlah hasil produksi padi, dan faktor-faktor yang mempengaruhinya yaitu:
1. Hasil Produksi Ribuan Ton 2. Luas Lahan Ribuan Ha
3. Curah Hujan Ribuan MM 4. Jumlah Pupuk Ribuan Ton
Untuk memperoleh model yang cocok dalam menduga hasil produksi padi berdasarkan faktor-faktor penduga tersebut maka penulis menggunakan analisis
regresi linier dengan satu variabel terikat dependent variable dan tiga variabel bebas dependent variable. Data yang diolah adalah data berdasarkan tahun 2007
sampai 2014. Data dapat dillihat dalam tabel 3.1 berikut : Tabel 3.1 Data Hasil Produksi Padi, Luas Lahan, Curah Hujan, dan Jumlah
Pupuk.
Tahun Hasil Produksi
Ribuan Ton Luas Lahan
Ribuan Ha Curah Hujan
Ribuan MM Pemupukkan
Ribuan Ha
2007 386543
74348 228
48774 2008
381955 73369
176 48984,5
2009 389597
74737 202
48768,5 2010
441897 84582
134 53891
2011 445598
84286 218
53843 2012
446055 80508
189 52554
2013 448462
79741 187
48770,5 2014
423060 74481
170 46940,5
Sumber: BPS Provinsi Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
Dalam tabel yang telah tertera diatas Hasil Produksi merupakan varibel terikat Y, kemudian yang menjadi variabel bebasnya adalah Luas Lahan X
1
, Curah Hujan X
2
, Jumlah Pupuk X
3
.
3.2 Persamaan Regresi Linier Berganda
Pada pembahasan sebelumnya telah kita lihat bagaimana data yang telah dikumpulkan tersebut. Dan dari data pada tabel tersebut akan dibentuk persamaan
regresi linier berganda dengan terlebih dahulu menentukan koefisien-koefisien regresinya. Untuk menentukannya maka diperlukan nilai-nilai dari jumlah
variabel-variabel seperti pada tabel berikut: Tabel 3.2 Gambaran data Hasil Produksi yang akan diolah.
Y X
1
X
2
X
3
386543 74348
228 48774
381955 73369
176 48984,5
389597 74737
202 48768,5
441897 84582
134 53891
445598 84286
218 53843
446055 80508
189 52554
448462 79741
187 48770,5
423060 74481
170 46940,5
∑Y = 3363167 ∑ X
1
= 626052 ∑ X
2
= 1504 ∑ X
3
= 402526 ̅
= 420395,875 ̅̅̅̅
= 78256,5 ̅̅̅̅
= 188 ̅̅̅̅
= 50315,75
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.3 Kuadrat masing-masing variabel Y, X
1
, X
2
,dan X
3.
Y
2
X
1 2
X
2 2
X
3 2
149415490849 5527625104
51984 2378903076
145889622025 5383010161
30976 2399481240
151785822409 5585619169
40804 2378366592
195272958609 7154114724
17956 2904239881
198557577604 7104129796
47524 2899068649
198965063025 6481538064
35721 2761922916
201118165444 6358627081
34969 2378561670
178979763600 5547419361
28900 2203410540
∑Y
2
= 1419984463 ∑X
1 2
= 4914208346 ∑X
2 2
= 288834 ∑X
3 2
= 2030395456
Tabel 3.4 Hasil kali Y variabel terikat dan X variabel bebas.
X
1
Y X
2
Y X
3
Y
28738698964 88131804
18853248282 28023656395
67224080 18709874698
29117310989 78698594
19000061295 37376532054
59214198 23814271227
37557673028 97140364
23992333114 35910995940
84304395 23441974470
35760808342 83862394
21871715971 31509931860
71920200 19858647930
∑ X
1
Y = 2639956075 ∑ X
2
Y = 630496029 ∑ X
3
Y = 1695421269
Tabel 3.5 Hasil kali antara variabel bebas X.
X
1
X
2
X
1
X
3
X
2
X
3
16951344 3626249352
11120472 12912944
3593943781 8621272
15096874 3644811385
9851237 11333988
4558208562 7221394
18374348 4538211098
11737774 15216012
4231017432 9932706
14911567 3889008441
9120083,5 12661770
3496175381 7979885
∑X
1
X
2
= 117458847 ∑X
1
X
3
= 3157762543 ∑X
2
X
3
= 75584823,5
Universitas Sumatera Utara
Rumus umum untuk persamaan regresi linier berganda dengan 3 variabel bebas adalah:
̂ Untuk membuat persamaan regresi linier dari data diatas maka dibutuhkan harga-
harga di bawah ini: ∑
= 626052 ∑
= 1504 ∑
3
= 402526 ∑
= 3363167 ∑
= 2639956075 ∑
= 630496029 ∑
3
=1695421269 ∑
= 117458847 ∑
3
= 3157762543 ∑
3
= 75584823,5 ∑
2
= 1419984463 ∑
= 4914208346 ∑
= 288834 ∑
3
= 20303954565
Dengan mensubstitusikan angka-angka diatas kedalam sistem persamaan normal: ∑ n
∑ ∑
3
∑
3
∑ ∑
∑ ∑
3
∑
3
∑
o
∑ ∑
∑
3
∑
3
Universitas Sumatera Utara
∑
3
∑
3
∑
3
∑
3 3
∑
3
Dengan demikian terbentuk persamaannya yaitu: 33 3
3
3 3
3 3
3
3
o
3 3
3
3 3 3
3 3
3
Setelah persamaan regresi linier berganda diatas diselesaikan, maka diperolehlah nilai-nilai koefisien linier bergandanya yaitu:
3
33 3 3
3 3
Dari nilai-nilai yang telah diperoleh diatas maka didapatlah persamaan regresi linier bergandanya yaitu:
̂
3 3
̂
3
3.3 Pengujian Regresi Linier Ganda
Kategori