33
BAB 4 ANALISIS DATA
4.1 Data yang Dianalisis
Pada dasarnya data merupakan alat bagi pengambilan keputusan untuk dasar pembuatan keputusan-keputusan atau untuk memecahkan suatu persoalan. Keputusan
yang baik jika pengambilan keputusan tersebut didasarkan atas data yang baik. Salah satu kegunaan dari data adalah untuk memperoleh dan mengetahui gambaran tentang
suatu keadaan atau permasalahan.
Data yang akan diolah dalam tugas akhir ini merupakan data sekunder yang diambil dari Badan Pusat Statistik BPS Sumatera Utara dalam rentang waktu dari
tahun 1997 sampai dengan tahun 2006.
Adapun data yang diperoleh adalah sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
34
Tabel 4.1 Volume Ekspor, Nilai FOB, Produksi Perkebunan Karet Rakyat dan Total Produksi Perkebunan Karet PTPN II, PTPN III dan PTPN IV
Tahun Volume
Ekspor Ribu Ton
Nilai FOB Ribu US
Produksi Perkebunan Karet
Rakyat Ribu Ton
Total Produksi Perkebunan PTPN
II, PTPN III dan PTPN IV
Ribu Ton 1997
550,661 589,411 183,670
37,468
1998 603,967 411,393
191,960 36,529
1999 533,760 314,985
261,127 37,132
2000 500,113 323,850
233,191 37,072
2001 570,145 306,521
235,317 38,601
2002 526,555 364,476
235,317 40,686
2003 526,809 472,233
227,321 41,470
2004 645,470 754,167
197,915 40,360
2005
665,354 875,225 211,081
44,315
2006
696,762 1319,260 220,633
-
Sumber : Badan Pusat Statistik Sumatera Utara
4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda
Untuk mencari persamaan regresi, terlebih dahulu dihitung koefisien-koefisien regresinya dengan mencari penggandaan suatu variabel dengan variabel yang lain.
Harga-harga yang diperlukan untuk mencari persamaan regresi berganda dapat dilihat dalam tabel berikut :
Universitas Sumatera Utara
35
Universitas Sumatera Utara
36 Keterangan :
Y
i
= Volume
ekspor X
1i
= Nilai Free of Broad FOB X
2i
= Produksi perkebunan karet rakyat X
3i
= Total produksi perkebunan karet PTPN II, PTPN III dan PTPN IV
Dari tabel 4.2 diperoleh harga-harga sebagai berikut : n =
10
∑
= n
i i
i
Y X
1 1
= 3506912,97
∑
= n
i i
Y
1
= 5819,596
∑
= n
i i
i
Y X
1 2
= 1272825,78
∑
= n
i i
X
1 1
= 5731,521
∑
= n
i i
i
Y X
1 3
= 201868,93
∑
= n
i i
X
1 2
= 2197,532
∑
= n
i i
i
X X
1 2
1
= 1235320,21
∑
= n
i i
X
1 3
= 353,633
∑
= n
i i
i
X X
1 3
1
= 176281,98
∑
= n
i i
Y
1 2
= 3427674,39
∑
= n
i i
i
X X
1 3
2
= 77661,36
∑
= n
i i
X
1 2
1
= 4245779,40
∑
= n
i i
X
1 2
2
= 487976,14
∑
= n
i i
X
1 2
3
= 13949,23
Universitas Sumatera Utara
37 Dari data diatas diperoleh persamaan :
∑
= n
i i
Y
1
∑ ∑
∑
= =
=
+ +
+ =
n i
n i
n i
i i
i
X b
X b
X b
n b
1 1
1 3
3 2
2 1
1
2.6
∑
= n
i i
i
Y X
1 1
∑ ∑
∑ ∑
= =
= =
+ +
+ =
n i
n i
n i
n i
i i
i i
i i
X X
b X
X b
X b
X b
1 1
1 1
3 1
3 2
1 2
2 1
1 1
2.7
∑
= n
i i
i
Y X
1 2
∑ ∑
∑ ∑
= =
= =
+ +
+ =
n i
n i
n i
n i
i i
i i
i i
X X
b X
b X
X b
X b
1 1
1 1
3 2
3 2
2 2
2 1
1 2
2.8
∑
= n
i i
i
Y X
1 3
∑ ∑
∑ ∑
= =
= =
+ +
+ =
n i
n i
n i
n i
i i
i i
i i
X b
X X
b X
X b
X b
1 1
1 1
2 3
3 3
2 2
3 1
1 3
2.9
Dapat kita subtitusikan harga-harga yang bersesuaian, sehingga diperoleh persamaan : 5819,596
= 10 b
+ 5731,521 b
1
+ 2197,532 b
2
+ 353,633 b
3
3506912,97 = 5731,521 b
+ 4245779,40 b
1
+ 1235320,21
b
2
+ 176281,98 b
3
1272825,78 = 2197,532 b
+ 1235320,21 b
1
+ 487976,14 b
2
+ 77661,36 b
3
201868,93 = 353,633
b + 176281,98
b
1
+ 77661,36 b
2
+ 13949,23 b
3
Setelah persamaan diatas diselesaikan, maka diperoleh koefisien-koefisien regresi linier berganda sebagai berikut :
b = 497,067
b
1
= 0,195 b
2
= -0,255 b
3
= 0,831
Sehingga diperoleh persamaan regresinya adalah :
i i
i i
X b
X b
X b
b Y
3 3
2 2
1 1
ˆ +
+ +
=
i i
i i
X X
X Y
3 2
1
831 ,
255 ,
195 ,
067 ,
497 ˆ
+ −
+ =
Universitas Sumatera Utara
38
4.3 Analisis Residu