Gambar diagram jalur :
Gambar 4.1 Diagram Jalur
Dimana: X
1
= Produksi Beras X
2
= Kebutuhan Beras X
3
= Luas Lahan Y
= Ketersediaan Beras
4.2.2 Menghitung matriks korelasi antar variabel, yang diperoleh dari
SPSS
Untuk melihat dan mnegetahui seberapa besar matriks korelasi antar variabel maka dapat dilihat dari hasil keluaran SPSS dibawah ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Hasil Output SPSS mengenai Korelasi
Correlations
Ketersediaan _Beras
Produksi _Beras
Kebutuhan _Beras
Luas _Lahan
Ketersediaan _Beras
Pearson Correlation 1
.919 .211
.999 Sig. 2-tailed
.000 .322
.000 N
24 24
24 24
Produksi _Beras
Pearson Correlation .919
1 .264
.927 Sig. 2-tailed
.000 .213
.000 N
24 24
24 24
Kebutuhan _Beras
Pearson Correlation .211
.264 1
.217 Sig. 2-tailed
.322 .213
.308 N
24 24
24 24
Luas _Lahan
Pearson Correlation .999
.927 .217
1 Sig. 2-tailed
.000 .000
.308 N
24 24
24 24
. Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
Keterangan :
Dari hasil SPSS diperoleh : • Secara signifikan ketersediaan beras dengan produksi beras berkorelasi
sebesar 0,919 atau 91,9 • Secara signifikan ketersediaan beras dengan kebutuhan beras berkorelasi
sebesar 0,211 atau 21,1 • Secara signifikan ketersediaan beras dengan luas lahan berkorelasi sebesar
0,999 atau 99,9
Universitas Sumatera Utara
4.2.3 Model Persamaan Struktural
Diagram jalur tersebut terdiri atas persamaan struktural yaitu X
1
, X
2
, X
3
disebut sebagai variabel eksogen dan Y sebagai variabel endogen. Adapun rumus persamaan jalurnya dapat dituliskan sebagai berikut:
� = �
��
�
�
�
+ �
��
�
�
�
+ �
��
�
�
�
+ �
��
�
�
�
�
�
= �
�
�
�
�
�
�
+ �
�
�
�
�
�
�
+ �
�
�
�
�
�
�
Dimana koefisien jalur dari variabel – variabel tersebut akan dicari nilai dan pengaruhnya masing – masing terhadap variabel terikat dengan menggunakan
aplikasi AMOS dan SPSS.
4.2.4 Hasil perhitungan koefisien yang diperoleh dari Amos
Standard Estimates
Gambar 4.2 Output Diagram Jalur dengan menggunakan AMOS
Universitas Sumatera Utara
Keterangan : • �
�
1
�
2
= 0,07 , artinya pengaruh kebutuhan beras tidak terlalu besar mempengaruhi produksi beras, namun semakin banyak kebutuhan beras
maka semakin besar pula produksi beras. • �
�
1
�
3
= 0,92 artinya luas lahan sangat mempengaruhi produksi beras. Semakin besar luas lahan maka semakin besar pula produksi beras.
• �
��
1
= - 0,05 , artinya produksi beras berbanding terbalik dengan ketersediaan beras. Dimana semakin tinggi tingkat produksi beras maka
semakin rendah pula ketersediaan beras begitu sebaliknya namun dalam skala yang kecil.
• �
��
2
= - 0,003 , artinya kebutuhan beras berbanding terbalik dengan ketersediaan beras. Dimana semakin tinggi kebutuhan beras maka semakin
rendah atau sedikit ketersediaan beras begitu sebaliknya namun dalam skala yang sangat kecil.
• �
��
3
= 1,04 , artinya luas lahan sangat berpengaruh terhadap ketersediaan beras. Dimana semakin luas suatu lahan maka semakin besar pula
ketersediaan beras yang ada. Dari hasil diatas dapat dituliskan persamaan menjadi dibawah ini:
� = �
��
�
�
�
+ �
��
�
�
�
+ �
��
�
�
�
+ �
��
�
�
�
� = −�, ���
�
− �, ����
�
+ �, ���
�
Universitas Sumatera Utara
�
�
= �
�
�
�
�
�
�
+ �
�
�
�
�
�
�
+ �
�
�
�
�
�
�
�
�
= �, ���
�
+ �, ���
�
Dari kedua hasil diatas dapat diartikan bahwa pada variabel ketersediaan beras pengaruh positif berasal dari luas lahan sedangkan kebutuhan dan hasil produksi
berpengaruh negatif. Pada variabel produksi beras terdapat pengaruh yang positif dari variabel kebutuhan dan luas lahan.
• Pengaruh yang diterima oleh X
1
sebesar :
�
2
�
1�
2
, �₃
= [0,07 0,92] �
0,264 0,927�
= 0,01848 + 0,85284 = 0.87132
= 0,872 Jadi pengaruh yang diterima oleh Produksi beras sebesar 0,872 atau 87,2 .
• Pengaruh yang diterima oleh Y sebesar :
�
2
�
�
1
, �
2
, �
3
= [ −0,05 − 0,003 1,04] �
0,919 0,211
0,999 �
= −0,04595 − 0,000633 + 1,03896
= 0.992 Jadi pengaruh yang diterima ketersediaan beras sebesar 0,992 atau 99,2
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.3 Hasil Output SPSS Menjelaskan Nilai Tiap Variabel
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 653.143
1437.401 .454
.654 Produksi_Beras
-.046 .021
-.050 -2.157
.043 Kebutuhan_Beras
-.064 .207
-.003 -.311
.759 Luas_Lahan
2.907 .063
1.046 46.003
.000 a. Dependent Variable: Ketersediaan_Beras
Dari hasil SPSS maka dapat diketahui, bahwa variabel signifikan itu adalah
P
value
0,05 : 1. Produksi beras = 0,043, maka berarti produksi beras signifikan.
2. Kebutuhan beras = 0,759, maka berarti kebutuhan beras tidak signifikan. 3. Luas lahan = 0,000, maka berarti luas lahan signifikan.
Maka dari hasil output SPSS diatas diperoleh koefisien-koefisien regresi linier berganda sebagai berikut:
� = 653,143
�
1
= - 0,046 �
2
= - 0,064 �
3
= 2,907
Universitas Sumatera Utara
4.3 Pengujian Koefisien Jalur
