60
4 Mengambil Kesimpulan
Karena nilai t
hitung
sebesar 2,187 t
tabel
sebesar 2,056 dan nilai probabilitas sebesar 0,038
α 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa mesin berpengaruh signifikan terhadap jumlah gula pasir
yang dihasilkan.
3. Uji Adjusted R Square
Tabel V.7 Uji Adjusted R Square
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.778
a
.605 .559
.13008091 a. Predictors: Constant, mesin, tebu, tenaker
b. Dependent Variable: gula
Pada tabel V.7 dapat dilihat nilai Adjusted R square sebesar 0.559 menunjukkan bahwa sebesar 55,9 hasil produksi gula pasir dapat
dijelaskan oleh variabel tebu X1, tenaga kerja X2, dan mesin X3 sedangkan sisanya yang sebesar 49,1 dijelaskan oleh variabel – variabel
lain. Standard error of estimate menunjukkan tingkat prediksi dari regresi. Semakin kecil nilai Standard error of estimate semakin tepat prediksi yang
dilakukan dalam menjelaskan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
61
4. Analisis Regresi Berganda
Setelah dilakukan uji asumsi klasik, uji F dan uji t maka untuk menjawab rumusan masalah kedua dan ketiga dilakukan analisis regresi
linear berganda. Model regresi linear yang digunakan dalam melakukan pengujian terhadap hipotesis diformulasikan sebagai berikut :
Y = a X1
b
X2
c
X3
d
Keterangan: Y =
output a
= nilai konstanta X1
= tenaga kerja X2
= mesin X3
= tebu b,c,d = elastisitas input
Persamaan fungsi di atas adalah rumusan asli fungsi produksi Cobb-Douglas dengan tiga variabel independen. Setelah semua variabel
diubah ke dalam bentuk logaritma natural Ln maka rumusan fungsi tersebut ditransformasikan ke dalam persamaan Ln, sehingga
persamaannya menjadi : Ln Y = Ln a + b ln X
1
+ c ln X
2
+ d ln X
3
62
Tabel V.8 Hasil Koefisien Analisis Regresi Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 1.435
2.320 .618
.542 Tebu
.699 .120
.748 5.832
.000 Tenaker
-.744 .406
-.542 -1.831
.079 Mesin
.855 .391
.637 2.187
.038 a. Dependent Variable: gula
Sumber : Data Diolah Pada tabel V.8, analisis regresi berganda yang diolah dengan bantuan
SPSS 17.0 for windows menghasilkan persamaan regresi sebagai berikut : Ln Y = ln 1,435 + 0,699 ln X1 – 0,744 ln X2 + 0,855 ln X3
Dari bentuk transformasi fungsi produksi Cobb-Douglas di atas maka bentuk tersebut diubah kembali ke dalam bentuk asli fungsi produksi Cobb –
Douglas, sehingga persamaannya menjadi : Y = 4,199 X1
0,699
X2
-0,744
X3
0,855
Dari hasil analisis di atas besarnya elastisitas dari masing- masing variabel independen dapat dilihat dari besarnya koefisien pangkat pada setiap
variabel independen. Elastisitas tebu sebesar 0,699, elastisitas tenaga kerja sebesar -0,744 dan elastisitas mesin sebesar 0,855 Sedangkan besarnya
Return to scale dapat dihitung dengan cara menjumlahkan koefisien pangkat masing – masing variabel independen 0,699 – 0,744 + 0,855 = 0,811 yang
menunjukkan perusahaan berada pada kondisi decreasing return to scale.
63
E. Pembahasan
Berdasarkan hasil uji asumsi klasik, model regresi berganda memenuhi uji asumsi klasik yang terdiri dari uji normalitas, uji
heteroskedastisitas, uji multikolinearitas dan uji autokorelasi. Untuk membahas masalah pertama dapat dilihat berdasarkan hasil analisis statistik
data produksi perusahaan tahun 2008 – 2012 pada uji F dan uji t. Hasil uji F pada tabel V.5 menunjukkan nilai F
hitung
sebesar 13,249 lebih besar dari F
tabel
sebesar 8,62 dan nilai probabilitas sebesar 0,000 α 0,05 yang berarti tebu,
tenaga kerja dan mesin berpengaruh secara simultan terhadap jumlah gula pasir yang dihasilkan oleh perusahaan.
Nilai t
hitung
dalam tabel V.6 untuk tebu t = 5,832 dengan probabilitas 0,00 lebih kecil dari 0,05, maka Ho ditolak. Tenaga kerja t = -1,831 dengan
probabilitas 0,079 lebih besar dari 0,05, maka Ho diterima. Mesin t = 2,187 dengan probabilitas 0,038 lebih kecil dari 0,05, maka Ho ditolak. Karena
probabilitas tebu dan mesin ≤ 0,05 maka variabel tebu dan mesin berpengaruh
secara signifikan terhadap gula pasir yang dihasilkan, sedangkan variabel tenaga kerja tidak berpengaruh secara signifikan terhadap gula pasir yang
dihasilkan. Variabel tebu dan mesin berpengaruh secara signifikan karena tebu
merupakan inti dari proses produksi, dimana tebu merupakan bahan baku utama untuk pembuatan gula pasir. Mesin merupakan teknologi utama yang
digunakan dalam proses produksi, tanpa adanya mesin proses produksi tidak dapat berjalan. Variabel tenaga kerja tidak berpengaruh secara signifikan
64
karena tenaga kerja yang digunakan selama proses produksi sebagian besar sebagai kuli angkut, dan hanya sebagian saja yang berperan dalam proses
produksi yaitu sebagai operator mesin. Sehingga berkurangnya tenaga kerja tidak akan terlalu berpengaruh terhadap gula pasir yang dihasilkan oleh
perusahaan. Berdasarkan data yang diperoleh dari perusahaan jumlah tenaga kerja yang ada di bagian pabrikasi tidak mengalami perubahan atau
jumlahnya sama pada setiap musim giling, meskipun bahan baku yang diolah lebih sedikit, banyaknya jumlah tenaga kerja yang digunakan tetap sama. Hal
ini yang menyebabkan tenaga kerja cenderung berpengaruh negatif karena penggunaan tenaga kerja yang terlalu berlebihan.
Dengan melihat nilai adjusted R square dalam penelitian ini, variabel dependen gula pasir mampu dijelaskan oleh variabel independen tebu,
tenaga kerja, dan mesin sebesar 55,9, artinya perubahan variabel dependen sebesar 44,1 dipengaruhi oleh variabel lain selain tebu, tenaga kerja dan
mesin. Untuk membahas rumusan masalah kedua dapat dilihat dari
persamaan fungsi produksi Cobb Douglas yang menunjukkan besarnya elastisitas tebu sebesar 0,699, elastisitas tenaga kerja sebesar -0,744 dan
elastisitas mesin 0,855. Hasil tersebut menunjukkan bahwa elastisitas pada setiap variabel input lebih kecil daripada satu. Sehingga variabel tebu, tenaga
kerja, dan mesin bersifat inelastis. Jika X1 tebu naik sebesar 1 maka Y gula pasir akan naik sebesar 0,699 ceteris paribus, X2 tenaga kerja naik
sebesar 1 maka Y gula pasir akan turun sebesar 0,744 ceteris paribus
