Pengolahan Data Pengujian Koefisien Jalur

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Pengolahan Data

Setiap data yang telah didapat merupakan alat pengambil keputusan dalam pemecahan persoalan yang ada. Dalam hal ini persoalan yang diteliti tentang ketersediaan beras dan faktor – faktor yang mempengaruhinya yaitu produksi beras, kebutuhan dan luas lahan. Adapun data yang digunakan adalah data sekunder yang didapat dari Badan Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Utara pada tahun 20112012. Tabel 4.1 Ketersediaan Beras Y, Produksi Beras X 1 , Kebutuhan Beras X2, Luas Lahan X 3 per bulan pada tahun 2011 dan 2012 di Kabupaten Serdang Berdagai Bulan Ketersediaan Beras ton Produksi Beras ton Kebutuhan Beras ton Luas Panen Ha Januari 2011 25.992 26.888 6677 8945 Februari 2011 20.056 20.747 6677 6902 Maret 2011 24.754 25.607 6677 8519 April 2011 31.234 32.310 6677 10749 Mei 2011 2.575 2.663 6677 886 Juni 2011 2.589 2.678 6677 891 Juli 2011 976 1.010 7745 336 Agustus 2011 24.722 25.574 8814 8508 September 2011 33.739 3.901 6677 11611 Oktober 2011 8.069 8.347 6677 2777 Nopember 2011 9.830 10169 6744 3383 Desember 2011 729 754 7478 251 Januari 2012 6.001 6.697 6677 2198 Februari 2012 53.479 59.678 6677 19588 Maret 2012 19.199 21.424 6677 7032 April 2012 1.723 1.922 6677 631 Mei 2012 513 573 6677 188 Juni 2012 792 884 6677 290 Universitas Sumatera Utara Juli 2012 15.808 17.640 7745 5790 Agustus 2012 45.065 50.288 8814 16506 September 2012 32.315 36.060 6677 11836 Oktober 2012 2.968 3.312 6677 1087 Nopember 2012 658 734 6744 241 Desember 2012 9.569 10.679 7478 3505 • Sumber : Badan Ketahanan Pangan Provinsi Sumatera Utara

4.2 Menghitung Koefisien Jalur

4.2.1 Menyusun Hipotesis H : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara kebutuhan beras dengan produksi. H 1 : Terdapat hubungan kausalitas antara kebutuhan beras dengan produksi beras. H : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara luas lahan dengan produksi beras. H 1 : Terdapat hubungan kausalitas antara luas lahan dengan produksi beras. H : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara produksi beras dengan ketersediaan beras. H 1 : Terdapat hubungan kausalitas antara produksi beras dengan ketersediaan beras. H : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara kebutuhan beras dengan ketersediaan beras. H 1 : Terdapat hubungan kausalitas antara kebutuhan beras dengan ketersediaan beras. H : Tidak terdapat hubungan kausalitas antara luas lahan dengan ketersediaan beras. H 1 : Terdapat hubungan kausalitas antara luas lahan dengan ketersediaan beras. Universitas Sumatera Utara 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

Penulis menggunakan Uji Chi square, nilai chi square diperoleh dari amos yaitu : Gambar 4.3 Hasil Output AMOS Melihat Nilai Gambar 4.4 Hasil Output AMOS secara Keseluruhan Universitas Sumatera Utara Gambar 4.5 Hasil Output AMOS lanjutan Gambar 4.6 Hasil Output AMOS lanjutan

1. Hipotesis

H : Tidak ada pengaruh antara produksi beras, kebutuhan beras dan luas lahan dengan ketersediaan beras. Universitas Sumatera Utara H 1 : ada pengaruh antara produksi beras, kebutuhan beras dan luas lahan dengan ketersediaan beras.

2. Tingkat signifikansi

α = 5 = 0,05

3. Uji Statistik

Chi – square hitung = 1,111 df = 1 Chi – square tabel = X 2 1;0,05 = 0.004

4. Kriteria keputusan

X 2 hitung = 1,111 X 2 tabel = 0.004 X 2 hitung X 2 tabel, maka H ditolak H 1 diterima

5. Kesimpulan

Karena X 2 hitung X 2 tabel yaitu 1,111 0.004 maka H ditolak dan H 1 diterima yang berarti Ada pengaruh antara variabel produksi beras, kebutuhan beras dan luas lahan tehadap ketersediaan beras. Universitas Sumatera Utara BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM 5.1 Pengertian Implementasi Sistem Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam sistem yang telah disetujui, dan memulai sistem baru atau sistem yang sudah diperbaiki.

5.2 Sekilas Tentang Amos Versi 18