Analisis Fungsi Produksi Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Padi Hibrida dan Padi Inbrida
Tabel 27 Hasil pendugaan fungsi produksi padi inbrida
Model Unstandardized Coefficients
Sig. B
Std. Error Constant
5.370 .400
.000 Ln X
1
.725 .095
.109 Ln X
2
.011 .008
.147 Ln X
3
-.004 .008
.594 Ln X
4
.014 .013
.000 Ln X
5
.013 .014
.349 Ln X
6
-.005 .009
.588 Ln X
7
.002 .009
.851 Ln X
8
.016 .011
.139 Ln X
9
.114 .075
.137 Ln X
10
.162 .106
.033
Sumber: Olahan Data Primer 2013
Keterangan : nyata pada tingkat kepercayaan 99 nyata pada tingkat kepercayaan 95
R-Sq = 76.1
R-Sqadj = 73.9
Berdasarkan Tabel 30, persamaan fungsi produksi Cobb-Douglas padi adalah sebagai berikut:
Ln Y = 5.37 + 0.725 Ln X
1
+ 0.0113 Ln X
2
- 0.00413 Ln X
3
+ 0.0141 Ln X
4
+ 0.0134 Ln X
5
- 0.00506 Ln X
6
+ 0.00178 Ln X
7
+ 0.0164 Ln X
8
- 0.114 Ln X
9
+ 0.162 Ln X
10
Hasil pendugaan model menunjukan bahwa nilai koefisien determinasi R
2
sebesar 76.1 dan nilai determinasi terkoreksi R
2
-adjusted sebesar 73.9. Nilai determinasi terkoreksi R
2
-adjusted sebesar 73.9 memilik arti bahwa 73.9 dari variasi produksi padi hibrida dapat dijelaskan oleh variabel yang
menerangkannya yaitu benih X
1
, pupuk organik X
2
, pupuk TSP X
3
, pupuk Urea X
4
, pupuk Phonska X
5
, pupuk ZA X
6
, pupuk cair X
7
, pestisida padat X
8
, pestisida cair X
9
, dan tenaga kerja X
10
, sedangkan 26.1 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain diluar model yaitu kesuburan lahan, kemiringan lahan,
pengaruh iklim, dan cuaca serta serangan hama dan penyakit. Uji F dilakukan terhadap model untuk melihat apakah variabel independen
berpengaruh nyata secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Nilai Sig. pada ANOVA dapat dilihat pada Tabel 28.
Tabel 28 Tabel ANOVA padi inbrida
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
Regression 18.070
10 1.807
14.042 000
a
Residual 6.306
49 .129
Total 24.376
59
Sumber: Olahan Data Primer 2013
Berdasarkan Tabel 28, nilai Sig. sebesar 0.000 sehingga Sig. α dengan α
yang telah ditetapkan sebesar 5. Hal ini menunjukan bahwa semua faktor-faktor yang mempengaruhi produksi seperti benih X
1
, pupuk organik X
2
, pupuk TSP X
3
, pupuk Urea X
4
, pupuk Phonska X
5
, pupuk ZA X
6
, pupuk cair X
7
, pestisida padat X
8
, pestisida cair X
9
,dan tenaga kerja X
10
berpengaruh nyata secara bersama-sama terhadap produksi padi.
Uji t dilakukan untuk melihat apakah masing-masing variabel independen berpengaruh nyata terhadap variabel dependen. Variabel independen berpengaruh
nyata terhadap variabel dependen jika nilai Sig. α. Berdasarkan Tabel 27 variabel
yang berpengaruh nyata terhadap produksi padi pada tingkat kepercayaan 99 yaitu pupuk urea X
4
dan variabel yang berpengaruh nyata terhadap produksi padi pada tingkat kepercayaan 95 yaitu tenaga kerja X
10
. Kriteria ekonometrika dilakukan terhadap model untuk menguji apakah
model memenuhi asumsi atau tidak. Pengujian model terhadap asumsi tersebut antara lain uji normalitas, uji multikolinearitas, dan uji heteroskedastisitas. Uji
normalitas digunakan untuk mengetahui data yang digunakan pada model menyebar secara statistik. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan uji
Kolmogorov-Smirnov dengan bantuan aplikasi SPSS 20 yaitu dengan melihat nilai Asymp. Sig. 2-tailed. Hipotesis yang digunakan adalah bila nilai Asymp. Sig. 2-
tailed α maka data menyebar normal secara statistik dan bila Asymp. Sig. 2-
tailed α maka data tidak menyebar normal secara statistik. Hasil uji
Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat pada Tabel 29.
Tabel 29 Data sebaran normal statistik padi inbrida
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Y N
60 Normal Parameters
a,b
Mean 7.3426
Std. Deviation .64277
Most Extreme Differences Absolute
.114 Positive
.066 Negative
-.114 Kolmogorov-Smirnov Z
.882 Asymp. Sig. 2-tailed
.418
Sumber: Olahan Data Primer 2013
Berdasarkan data pada Tabel 29 dapat dijelaskan bahwa data yang digunakan dalam model berjumlah 60 responden dan menyebar normal secara
statistik. Data menyebar secara statistik dapat dilihat dari nilai Asymp. Sig. 2- tailed yaitu 0,418. Nilai ini sesuai dengan hipotesis bahwa data menyebar normal
secara statistik bila Asymp. Sig. 2-tailed α.
Salah satu asumsi regresi linear klasik adalah model harus terbebas dari adanya masalah multikolinearitas. Uji multikolinearitas digunakan untuk
mengetahui hubungan linear sempurna yang terjadi pada variabel-variabel independen di dalam sebuah model. Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan
melihat nilai VIF dari masing-masing variabel independen. Bila nilai VIF dari masing-masing variabel indepeden kurang dari 10, maka model tersebut terbebas
dari masalah multikolinearitas. Nilai VIF dari masing-masing variabel independen dapat dilihat pada Tabel 30.
Tabel 30 Pengujian multikolinearitas padi inbrida
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Constant X
1
.671 1.491
X
2
.648 1.544
X
3
.516 1.938
X
4
.759 1.317
X
5
.683 1.464
X
6
.865 1.156
X
7
.633 1.579
X
8
.781 1.280
X
9
.602 1.662
X
10
.778 1.286
Sumber: Olahan Data Primer 2013
Berdasarkan hasil yang diperoleh pada Tabel 30 dapat diketahui bahwa nilai VIF dari masing-masing variabel independen kurang dari 10. Hal ini dapat
disimpulkan bahwa model tersebut terbebas dari masalah multikolinearitas dan memenuhi salah satu syarat asumsi regresi linear klasik.
Asumsi penting lainnya dalam fungsi regresi linear adalah model harus bersifat homoskedastisitas. Homoskedastisitas berarti model memiliki semua
varian yang sama. Masalah Heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran nilai-nilai residual terhadap nilai-nilai prediksi yang dapat dilihat pada
Lampiran 3. Pada grafik di Lampiran 3 menujukan bahwa tidak terjadi pelanggaran heteroskedastisitas karena tidak menujukan pola yang sistematis.
c. Padi hibrida dan inbrida
Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi produksi padi hibrida dan inbrida antara lain benih X
1
, pupuk organik X
2
, pupuk TSP X
3
, pupuk Urea X
4
, pupuk Phonska X
5
, pupuk ZA X
6
, pupuk cair X
7
, pestisida padat X
8
, pestisida cair X
9
, tenaga kerja X
10
, dan Dummy jenis padi D
1
. Hasil pendugaan fungsi produksi padi hibrida dan inbrida dapat dilihat pada Tabel 31.
Tabel 31 Hasil pendugaan fungsi produksi padi hibrida dan inbrida
Model Unstandardized Coefficients
Sig. B
Std. Error Constant
5.235 .321
.000 Ln X
1
.807 .074
.280 Ln X
2
.023 .006
.021 Ln X
3
-.009 .006
.151 Ln X
4
.008 .013
.000 Ln X
5
.003 .011
.761 Ln X
6
-.006 .007
.449 Ln X
7
.009 .007
.216 Ln X
8
.028 .009
.102 Ln X
9
.006 .031
.854 Ln X
10
.246 .096
.012 D
1
.911 .079
.019
Sumber: Olahan Data Primer 2013
Keterangan : nyata pada tingkat kepercayaan 99 nyata pada tingkat kepercayaan 95
R-Sq = 75.2
R-Sqadj = 72.6
Berdasarkan Tabel 31, persamaan fungsi produksi Cobb-Douglas padi adalah sebagai berikut:
Ln Y = 5.23 + 0.807 Ln X
1
+ 0.0229 Ln X
2
- 0.00871 Ln X
3
+ 0.0075 Ln X
4
+ 0.0033 Ln X
5
- 0.00560 Ln X
6
+ 0.00909 Ln X
7
+ 0.0281 Ln X
8
+ 0.0057 Ln X
9
+ 0.211 Ln X
10
+ 0.911 D
1
Hasil pendugaan model menunjukan bahwa nilai koefisien determinasi R
2
sebesar 75.2 dan nilai determinasi terkoreksi R
2
-adjusted sebesar 72.6. Nilai determinasi terkoreksi R
2
-adjusted sebesar 72.6 memilik arti bahwa 72.6 dari variasi produksi padi dapat dijelaskan oleh variabel yang
menerangkannya yaitu benih X
1
, pupuk organik X
2
, pupuk TSP X
3
, pupuk Urea X
4
, pupuk Phonska X
5
, pupuk ZA X
6
, pupuk cair X
7
, pestisida padat X
8
, pestisida cair X
9
, tenaga kerja X
10
,dan dummy jenis padi D
1
, sedangkan 27.4 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain diluar model yaitu kesuburan lahan,
kemiringan lahan, pengaruh iklim, dan cuaca serta serangan hama dan penyakit. Uji F dilakukan terhadap model untuk melihat apakah variabel independen
berpengaruh nyata secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Nilai Sig. pada ANOVA dapat dilihat pada Tabel 32.
Tabel 32 Tabel ANOVA padi hibrida dan inbrida
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
Regression 58.772
11 5.343
29.708 .000
a
Residual 19.423
108 .180
Total 78.195
119
Sumber: Olahan Data Primer 2013
Berdasarkan Tabel 32, nilai Sig. sebesar 0.000 sehingga Sig. α dengan α
yang telah ditetapkan sebesar 5. Hal ini menunjukan bahwa semua faktor-faktor yang mempengaruhi produksi seperti benih X
1
, pupuk organik X
2
, pupuk TSP X
3
, pupuk Urea X
4
, pupuk Phonska X
5
, pupuk ZA X
6
, pupuk cair X
7
, pestisida padat X
8
, pestisida cair X
9
, tenaga kerja X
10
, dan dummy jenis padi D
1
berpengaruh nyata secara bersama-sama terhadap produksi padi. Uji t dilakukan untuk melihat apakah masing-masing variabel independen
berpengaruh nyata terhadap variabel dependen. Variabel independen berpengaruh nyata terhadap variabel dependen jika nilai Sig.
α. Berdasarkan Tabel 31 variabel yang berpengaruh nyata terhadap produksi padi pada tingkat kepercayaan 99
yaitu pupuk urea X
4
serta variabel yang berpengaruh nyata terhadap produksi padi pada tingkat kepercayaan 95 yaitu pupuk organik X
2
, tenaga kerja X
10
, dan dummy jenis padi D
1
. Kriteria ekonometrika dilakukan terhadap model untuk menguji apakah
model memenuhi asumsi atau tidak. Pengujian model terhadap asumsi tersebut antara lain uji normalitas, uji multikolinearitas, dan uji heteroskedastisitas. Uji
normalitas digunakan untuk mengetahui data yang digunakan pada model menyebar secara statistik. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan uji
Kolmogorov-Smirnov dengan bantuan aplikasi SPSS 20 yaitu dengan melihat nilai Asymp. Sig. 2-tailed. Hipotesis yang digunakan adalah bila nilai Asymp. Sig. 2-
tailed α maka data menyebar normal secara statistik dan bila Asymp. Sig. 2-
tailed α maka data tidak menyebar normal secara statistik. Hasil uji
Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat pada Tabel 33.
Tabel 33 Data sebaran normal statistik padi hibrida dan inbrida
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Y N
120 Normal Parameters
a,b
Mean 7.4372
Std. Deviation .81062
Most Extreme Differences Absolute
.072 Positive
.072 Negative
-.064 Kolmogorov-Smirnov Z
.785 Asymp. Sig. 2-tailed
.569
Sumber: Olahan Data Primer 2013
Berdasarkan data pada Tabel 33 dapat dijelaskan bahwa data yang digunakan dalam model berjumlah 120 responden dan menyebar normal secara
statistik. Data menyebar secara statistik dapat dilihat dari nilai Asymp. Sig. 2- tailed yaitu 0,569. Nilai ini sesuai dengan hipotesis bahwa data menyebar normal
secara statistik bila Asymp. Sig. 2-tailed α.
Salah satu asumsi regresi linear klasik adalah model harus terbebas dari adanya masalah multikolinearitas. Uji multikolinearitas digunakan untuk
mengetahui hubungan linear sempurna yang terjadi pada variabel-variabel independen di dalam sebuah model. Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan
melihat nilai VIF dari masing-masing variabel independen. Bila nilai VIF dari masing-masing variabel indepeden kurang dari 10, maka model tersebut terbebas
dari masalah multikolinearitas. Nilai VIF dari masing-masing variabel independen dapat dilihat pada Tabel 34.
Tabel 34 Pengujian multikolinearitas padi hibrida dan inbrida
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Constant X
1
.757 1.321
X
2
.757 1.321
X
3
.586 1.706
X
4
.838 1.193
X
5
.800 1.250
X
6
.902 1.109
X
7
.698 1.432
X
8
.861 1.162
X
9
.823 1.215
X
10
.853 1.173
D
1
.952 1.050
Sumber: Olahan Data Primer 2013
Berdasarkan hasil yang diperoleh pada Tabel 34 dapat diketahui bahwa nilai VIF dari masing-masing variabel independen kurang dari 10. Hal ini dapat
disimpulkan bahwa model tersebut terbebas dari masalah multikolinearitas dan memenuhi salah satu syarat asumsi regresi linear klasik.
Asumsi penting lainnya dalam fungsi regresi linear adalah model harus bersifat homoskedastisitas. Homoskedastisitas berarti model memiliki semua
varian yang sama. Masalah Heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran nilai-nilai residual terhadap nilai-nilai prediksi yang dapat dilihat pada
Lampiran 4. Pada grafik di Lampiran 4 menujukan bahwa tidak terjadi pelanggaran heteroskedastisitas karena tidak menujukan pola yang sistematis.
d. Padi hibrida dan inbrida berdasarkan luas lahan
Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi produksi padi hibrida dan inbrida berdasarkan luas lahan antara lain benih X
1
, pupuk organik X
2
, pupuk TSP X
3
, pupuk Urea X
4
, pupuk Phonska X
5
, pupuk ZA X
6
, pupuk cair X
7
, pestisida padat X
8
, pestisida cair X
9
, tenaga kerja X
10
, Dummy jenis padi D
1
, dan Dummy luas lahan D
2
. Hasil pendugaan fungsi produksi padi hibrida dan inbrida berdasarkan luas lahan dapat dilihat pada Tabel 35.
Tabel 35 Hasil pendugaan fungsi produksi padi hibrida dan inbrida berdasarkan luas lahan
Model Unstandardized Coefficients
Sig. B
Std. Error Constant
5.333 .331
.000 Ln X
1
.799 .074
.420 Ln X
2
.023 .006
.019 Ln X
3
-.009 .006
.162 Ln X
4
.006 .013
.000 Ln X
5
.003 .011
.961 Ln X
6
-.005 .007
.349 Ln X
7
.009 .007
.277 Ln X
8
.028 .009
.303 Ln X
9
.012 .031
.854 Ln X
10
.209 .101
.010 D
1
.936 .079
.016 D
2
.134 .115
.011
Sumber: Olahan Data Primer 2013
Keterangan : nyata pada tingkat kepercayaan 99 nyata pada tingkat kepercayaan 95
R-Sq = 75.5
R-Sqadj = 72.7
Berdasarkan Tabel 35, persamaan fungsi produksi Cobb-Douglas padi adalah sebagai berikut:
Ln Y = 5.33 + 0.799 Ln X
1
+ 0.0228 Ln X
2
- 0.00853 Ln X
3
+ 0.0057 Ln X
4
+ 0.0026 Ln X
5
- 0.00524 Ln X
6
+ 0.00936 Ln X
7
+ 0.0281 Ln X
8
+ 0.0119 Ln X
9
+ 0.209 Ln X
10
+ 0.936 D
1
+ 0.134 D
2
Hasil pendugaan model menunjukan bahwa nilai koefisien determinasi R
2
sebesar 75.5 dan nilai determinasi terkoreksi R
2
-adjusted sebesar 72.7. Nilai determinasi terkoreksi R
2
-adjusted sebesar 72.7 memilik arti bahwa 72.7 dari variasi produksi padi dapat dijelaskan oleh variabel yang
menerangkannya yaitu benih X
1
, pupuk organik X
2
, pupuk TSP X
3
, pupuk Urea X
4
, pupuk Phonska X
5
, pupuk ZA X
6
, pupuk cair X
7
, pestisida padat X
8
, pestisida cair X
9
, tenaga kerja X
10
, dummy jenis padi D
1
, dan dummy luas lahan D
2
, sedangkan 27.3 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain diluar model yaitu kesuburan lahan, kemiringan lahan, pengaruh iklim, dan cuaca serta
serangan hama dan penyakit.
Uji F dilakukan terhadap model untuk melihat apakah variabel independen berpengaruh nyata secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Nilai Sig.
pada ANOVA dapat dilihat pada Tabel 36. Tabel 36 Tabel ANOVA padi hibrida dan inbrida berdasarkan luas lahan
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
Regression 59.014
12 4.918
27.433 .000
a
Residual 19.181
107 .179
Total 78.195
119
Sumber: Olahan Data Primer 2013
Berdasarkan Tabel 36, nilai Sig. sebesar 0.000 sehingga Sig. α dengan α
yang telah ditetapkan sebesar 5. Hal ini menunjukan bahwa semua faktor-faktor yang mempengaruhi produksi seperti benih X
1
, pupuk organik X
2
, pupuk TSP X
3
, pupuk Urea X
4
, pupuk Phonska X
5
, pupuk ZA X
6
, pupuk cair X
7
, pestisida padat X
8
, pestisida cair X
9
, tenaga kerja X
10
, dummy jenis padi D
1,
dan dummy luas lahan D
2
berpengaruh nyata secara bersama-sama terhadap produksi padi.
Uji t dilakukan untuk melihat apakah masing-masing variabel independen berpengaruh nyata terhadap variabel dependen. Variabel independen berpengaruh
nyata terhadap variabel dependen jika nilai Sig. α. Berdasarkan Tabel 35 variabel
yang berpengaruh nyata terhadap produksi padi pada tingkat kepercayaan 99 yaitu pupuk urea X
4
serta variabel yang berpengaruh nyata terhadap produksi padi pada tingkat kepercayaan 95 yaitu pupuk organik X
2
, tenaga kerja X
10
, dummy jenis padi D
1,
dan dummy luas lahan D
2
. Kriteria ekonometrika dilakukan terhadap model untuk menguji apakah
model memenuhi asumsi atau tidak. Pengujian model terhadap asumsi tersebut antara lain uji normalitas, uji multikolinearitas, dan uji heteroskedastisitas. Uji
normalitas digunakan untuk mengetahui data yang digunakan pada model menyebar secara statistik. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan uji
Kolmogorov-Smirnov dengan bantuan aplikasi SPSS 20 yaitu dengan melihat nilai Asymp. Sig. 2-tailed. Hipotesis yang digunakan adalah bila nilai Asymp. Sig. 2-
tailed α maka data menyebar normal secara statistik dan bila Asymp. Sig. 2-
tailed α maka data tidak menyebar normal secara statistik. Hasil uji
Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat pada Tabel 37.
Tabel 37 Data sebaran normal statistik padi hibrida dan inbrida berdasarkan luas lahan
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Y N
120 Normal Parameters
a,b
Mean 7.4372
Std. Deviation .81062
Most Extreme Differences Absolute
.072 Positive
.072 Negative
-.064 Kolmogorov-Smirnov Z
.785 Asymp. Sig. 2-tailed
.569
Sumber: Olahan Data Primer 2013
Berdasarkan data pada Tabel 37 dapat dijelaskan bahwa data yang digunakan dalam model berjumlah 120 responden dan menyebar normal secara
statistik. Data menyebar secara statistik dapat dilihat dari nilai Asymp. Sig. 2- tailed yaitu 0,569. Nilai ini sesuai dengan hipotesis bahwa data menyebar normal
secara statistik bila Asymp. Sig. 2-tailed α.
Salah satu asumsi regresi linear klasik adalah model harus terbebas dari adanya masalah multikolinearitas. Uji multikolinearitas digunakan untuk
mengetahui hubungan linear sempurna yang terjadi pada variabel-variabel independen di dalam sebuah model. Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan
melihat nilai VIF dari masing-masing variabel independen. Bila nilai VIF dari masing-masing variabel indepeden kurang dari 10, maka model tersebut terbebas
dari masalah multikolinearitas. Nilai VIF dari masing-masing variabel independen dapat dilihat pada Tabel 38.
Tabel 38 Pengujian multikolinearitas padi hibrida dan inbrida berdasarkan luas lahan
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Constant X
1
.750 1.334
X
2
.757 1.321
X
3
.586 1.707
X
4
.826 1.211
X
5
.797 1.255
X
6
.900 1.111
X
7
.698 1.434
X
8
.861 1.162
X
9
.799 1.252
X
10
.769 1.300
D
1
.950 1.053
D
2
.814 1.229
Sumber: Olahan Data Primer 2013
Berdasarkan hasil yang diperoleh pada Tabel 38 dapat diketahui bahwa nilai VIF dari masing-masing variabel independen kurang dari 10. Hal ini dapat
disimpulkan bahwa model tersebut terbebas dari masalah multikolinearitas dan memenuhi salah satu syarat asumsi regresi linear klasik.
Asumsi penting lainnya dalam fungsi regresi linear adalah model harus bersifat homoskedastisitas. Homoskedastisitas berarti model memiliki semua
varian yang sama. Masalah Heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran nilai-nilai residual terhadap nilai-nilai prediksi yang dapat dilihat pada
Lampiran 5. Pada grafik di Lampiran 5 menujukan bahwa tidak terjadi pelanggaran heteroskedastisitas karena tidak menujukan pola yang sistematis.