Sumber : Badan Pusat Statistik
Gambar 4.14. Perkembangan Investasi Subsektor Perkebunan di Sumatera Utara juta Rupiah
Peningkatan tertinggi jumlah investasi pada subsektor perkebunan selama 30 tahun terakhir di Sumatera Utara terjadi pada tahun 1996 dengan nilai invetasi
sebesar Rp 181.022,58 juta. Hal ini didasari pada saat yang sama terjadi peningkatan harga minyak sawit di dalam negeri sehingga investor mengganggap bahwa investasi
pada subsektor perkebunan terutama pada komoditi kelapa sawit adalah hal yang paling menguntungkan pada saat itu.
4.2. Analisis Data
Untuk mengetahui hubungan antara variabel eksogen yaitu nilai produksi perkebunan, luas lahan perkebunan, kurs, investasi pada subsektor perkebunan, dan
variabel intervening yaitu nilai ekspor perkebunan terhadap variabel endogen yaitu pertumbuhan ekonomi Sumatera Utara maka digunakan model analisis jalur path
analysis . Analisis perhitungan dan pengujian hipotesis terhadap masing-masing
koefisien yang diperoleh dibantu dengan program SPSS.
- 100.000,00
200.000,00 300.000,00
400.000,00 500.000,00
600.000,00 700.000,00
19 81
19 83
19 85
19 87
19 89
19 91
19 93
19 95
19 97
19 99
20 01
20 03
20 05
20 07
20 09
Ju ta
R u
p iah
Investasi di Subsektor Perkebunan
Universitas Sumatera Utara
4.2.1. Pengaruh Nilai Produksi Komoditi Perkebunan, Luas Lahan Perkebunan Dan Kurs Terhadap Nilai Ekspor Komoditi Perkebunan
Sumatera Utara A. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Untuk menguji apakah variabel
residual berdistribusi normal atau tidak dapat dideteksi melalui uji Kolmogorov Smirnov sebagai berikut :
Tabel. 4.13. Uji Kolmogorov Smirnov Variabel Dependen Nilai Ekspor
Unstandardized Residual Kolmogorov-Smirnov Z
1,164 Asymp. Sig. 2-tailed
0,133 Sumber : Lampiran 2
Dari hasil output SPSS diperoleh nilai Kolmogorov Smirnov sebesar 1,164 dengan nilai signifikansi sebesar 0,133. Sehingga berdasarkan kriteria pengujian
yang menunjukkan nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan variabel residual berdistribusi normal.
B. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen. Model regresi yang baik
adalah yang terbebas dari masalah multikolinieritas. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas dilihat dari nilai tolerance dan VIF. Jika nilai tolerance lebih besar
dari 0,1 dan nilai VIF lebih kecil dari 10 maka data tidak mengalami multikolinieritas.
Universitas Sumatera Utara
Tabel. 4.14. Uji Multikolinieritas Variabel Dependen Nilai Ekspor
Model Tolerance
VIF Nilai Produksi
0,518 1,929
Luas Lahan 0,378
2,646 Kurs
t
0,316 3,162
Sumber : Lampiran 2
Hasil pengujian multikolinieritas memperlihatkan bahwa semua variabel independen memiliki nilai VIF 10 dan nilai Tolerance 0,10. Dengan demikian
dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel tersebut terbebas dari masalah multikolinieritas.
C. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ada korelasi antara residual pada periode t dengan residual pada periode t-1
sebelumnya. Untuk melakukan deteksi autokorelasi dalam penelitian ini digunakan uji Durbin Watson. Secara singkat Durbin Watson menyatakan bahwa jika nilai du
DW 4-du, maka disimpulkan tidak terjadi autokorelasi. Ghozali, 2009.
Tabel. 4.15. Uji Durbin Watson Variabel Dependen Nilai Ekspor
Durbin-Watson 1,294
Sumber : Lampiran 2
Berdasarkan uji autokorelasi diperoleh hasil nilai Durbin Watson sebesar 1,337. Karena nilai Durbin Watson berada dalam rentang dl DW du yaitu dalam
rentang 1,143 DW 1,652 maka tidak dapat diambil kesimpulan adanya autokorelasi positif.
Universitas Sumatera Utara
D. Pengujian Hipotesis
Pengaruh nilai produksi komoditi subsektor perkebunan, luas lahan dan kurs terhadap nilai ekspor komoditi perkebunan Sumatera Utara, dapat dijelaskan oleh
model persamaan berikut :
Tabel. 4.16. Uji Kesesuaian Model Variabel Dependen Nilai Ekspor
NE
t
= 124,115 NP
t
+ 775,366 LL
t-4
– 125,017 K
t
t-Statistic 5,222 0,958 -1,691 R² = 0,699
F-stat = 17,050
Sumber : Lampiran 2 1.
Pengujian secara parsial Pengujian secara parsial dengan menggunakan uji t dilakukan untuk
mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel independen nilai produksi, luas lahan dan kurs secara individual terhadap nilai ekspor. Berdasarkan uji t dapat
disimpulkan bahwa secara parsial yang dapat mempengaruhi variabel nilai ekspor secara linier adalah variabel nilai produksi yang signifikan pada α = 0,05, sedangkan
variabel kurs dan luas lahan tahun t-4 tidak berpengaruh secara signifikan. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai koefisien dari nilai produksi adalah
124,115 yang artinya bila nilai produksi perkebunan naik sebesar Rp 1 juta, maka nilai ekspor komoditi perkebunan akan meningkat sebesar 124,115 ribu Dollar US.
Koefisien variabel luas lahan tahun t-4 sebesar 775,366 artinya bila luas lahan perkebunan tahun t-4 meningkat sebesar seribu hektar maka akan meningkatkan nilai
ekspor komoditi perkebunan pada tahun t sebesar 775,366 ribu Dollar US. Sedangkan variabel kurs menunjukkan nilai koefisien negatif 125,017 artinya bila
Universitas Sumatera Utara
Rupiah terdepresiasi sebesar Rp 1 maka akan menurunkan nilai ekspor komoditi perkebunan sebesar 125,017 ribu Dollar US.
2. Pengujian secara simultan
Pengujian secara simultan dengan menggunakan uji F dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari variabel independen nilai produksi, luas lahan dan kurs
secara bersama-sama terhadap nilai ekspor. Berdasarkan uji F diperoleh nilai F
hitung sebesar 17,050 yang signifikan pada
α = 0,05, maka dapat disimpulkan secara simultan variabel nilai produksi perkebunan, luas lahan perkebunan tahun t-4 dan
kurs mampu mempengaruhi variabel nilai ekspor perkebunan. 3.
Uji Kesesuaian Test of Goodness of Fit Dari hasil regresi diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0,699 atau
69,9 yang artinya bahwa secara bersama-sama besarnya pengaruh langsung direct effect
dari variabel nilai produksi perkebunan, luas lahan perkebunan tahun t-3 dan kurs terhadap variabel nilai ekspor perkebunan sebesar 69,9 sementara sisanya
30,1 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam model estimasi.
4.2.2. Pengaruh Nilai Produksi Komoditi Perkebunan, Luas Lahan Perkebunan, Kurs, Nilai Ekspor Komoditi Perkebunan dan Investasi
Pada SubSektor Perkebunan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Sumatera Utara
A. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Untuk menguji apakah variabel
residual berdistribusi normal atau tidak dapat dideteksi melalui uji Kolmogorov Smirnov sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel. 4.17. Uji Kolmogorov Smirnov Variabel Dependen Pertumbuhan Ekonomi
Unstandardized Residual Kolmogorov-Smirnov Z
0,554 Asymp. Sig. 2-tailed
0,919 Sumber : Lampiran 3
Dari hasil output SPSS diperoleh nilai Kolmogorov Smirnov sebesar 0,554 dengan nilai signifikansi sebesar 0,919. Sehingga berdasarkan kriteria pengujian
yang menunjukkan nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan variabel residual berdistribusi normal.
B. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen. Model regresi yang baik
adalah yang terbebas dari masalah multikolinieritas. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas dilihat dari nilai tolerance dan VIF. Jika nilai tolerance lebih besar
dari 0,1 dan nilai VIF lebih kecil dari 10 maka data tidak mengalami multikolinieritas.
Tabel. 4.18. Uji Multikolinieritas Variabel Dependen Pertumbuhan Ekonomi
Universitas Sumatera Utara
Model Tolerance
VIF Nilai Produksi
t
0,167 5,990
Luas Lahan
t-4
0,487 2,055
Kurs
t
0,253 3,955
Nilai Ekspor
t
0,276 3,623
Lag Investasi
t-4
0,707 1,415
Sumber : Lampiran 3
Hasil pengujian multikolinieritas memperlihatkan bahwa semua variabel independen memiliki nilai VIF 10 dan nilai Tolerance 0,10. Dengan demikian
dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel tersebut bebas dari multikolinieritas.
C. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ada korelasi antara residual pada periode t dengan residual pada periode t-1
sebelumnya. Untuk melakukan deteksi autokorelasi dalam penelitian ini digunakan uji Durbin Watson. Secara singkat Durbin Watson menyatakan bahwa jika nilai du
DW 4-du, maka disimpulkan tidak terjadi autokorelasi. Ghozali, 2009.
Tabel. 4.19. Uji Durbin Watson Variabel Dependen Pertumbuhan Ekonomi
Durbin-Watson 1,531
Sumber : Lampiran 3
Berdasarkan uji autokorelasi diperoleh hasil nilai Durbin Watson sebesar 1,531. Karena nilai Durbin Watson berada dalam rentang dl DW du yaitu dalam
rentang 9,799 DW 1,873 maka tidak dapat diambil kesimpulan adanya autokorelasi positif.
Universitas Sumatera Utara
D. Pengujian Hipotesis
Pengaruh nilai produksi komoditi perkebunan, luas lahan perkebunan, kurs, nilai ekspor perkebunan dan investasi pada subsektor perkebunan terhadap variabel
pertumbuhan ekonomi Sumatera Utara, dapat dijelaskan oleh persamaan berikut :
Tabel. 4.20. Uji Kesesuaian Model Variabel Dependen Pertumbuhan Ekonomi
PE
t
= 0,210 NP
t
+ 7,319 LL
t-4
+ 0,681 K
t
+ 0,001 NE
t
– 0,004 I
t-4
t-Statistic 4,121 6,489 6,142 2,144 -1,803 R² = 0,980
F-stat = 192,800
Sumber : Lampiran 3
1. Pengujian secara parsial
Pengujian secara parsial dengan menggunakan uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel independen nilai produksi
komoditi perkebunan, luas lahan perkebunan, kurs, nilai ekspor perkebunan dan investasi pada subsektor perkebunan terhadap variabel pertumbuhan ekonomi
Sumatera Utara. Berdasarkan uji t dapat disimpulkan bahwa secara parsial keseluruhan variabel penelitian yaitu variabel nilai produksi perkebunan, luas lahan
perkebunan 3 tahun sebelumnya, kurs, nilai ekspor perkebunan dan investasi pada subsektor perkebunan tahun sebelumnya mempengaruhi variabel pertumbuhan
ekonomi sektor pertanian secara linier yang signifikan pada α = 0,05. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai koefisien dari nilai produksi adalah
0,210 yang artinya bila nilai produksi perkebunan naik sebesar Rp 1 juta maka akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi sektor pertanian sebesar Rp 0,210 milyar .
Koefisien variabel luas lahan adalah 7,319 artinya bila luas lahan perkebunan tahun
Universitas Sumatera Utara
t-4 meningkat sebesar seribu hektar maka akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi sektor pertanian pada tahun t sebesar Rp 7,319 milyar. Koefisien kurs adalah 0,681
artinya bahwa bila kurs terdepresiasi sebesar Rp 1 maka akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi sektor pertanian sebesar Rp 0,681 milyar. Koefisien nilai
ekspor 0,001 artinya bila nilai ekspor perkebunan naik sebesar seribu Dollar US maka akan meningkatan pertumbuhan ekonomi sektor pertanian sebesar Rp 0,001
milyar. Koefisien nilai investasi sebesar minus 0,004 artinya bila nilai investasi tahun t-4 meningkat sebesar Rp 1 juta maka akan menurunkan pertumbuhan ekonomi pada
tahun t sebesar Rp 0,004 milyar.
2. Pengujian secara simultan
Pengujian secara simultan dengan menggunakan uji F dilakukan untuk mengetahui pengaruh keseluruhan dari variabel independen nilai produksi, luas
lahan perkebunan, kurs, nilai ekspor dan invetasi secara bersama-sama terhadap variabel dependen yaitu pertumbuhan ekonomi. Berdasarkan uji F diperoleh nilai F
hitung sebesar 192,800 yang signifikan pada
α = 0,05, maka dapat disimpulkan secara simultan variabel nilai produksi perkebunan, luas lahan perkebunan, kurs,
nilai ekspor dan investasi mampu mempengaruhi variabel pertumbuhan ekonomi sektor pertanian.
3. Uji Kesesuaian Test of Goodness of Fit
Dari haril regresi diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0,980 atau 98 yang artinya bahwa secara bersama-sama besarnya pengaruh langsung direct
effect dari variabel nilai produksi perkebunan, luas lahan perkebunan tahun t-4,
kurs, nilai ekspor perkebunan dan investasi pada subsektor perkebunan tahun t-4
Universitas Sumatera Utara
terhadap variabel pertumbuhan ekonomi sektor pertanian sebesar 98 sementara sisanya 2 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam model
estimasi.
4.2.3. Pengaruh Langsung, Tidak Langsung, dan Pengaruh Total Variabel Nilai Produksi Komoditi Subsektor Perkebunan, Luas Lahan
Perkebunan, Kurs, Nilai Ekspor Komoditi Subsektor dan Investasi Pada SubSektor Perkebunan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Sumatera
Utara
Model diagram jalur yang digunakan untuk menghitung pengaruh langsung, tidak langsung dan pengaruh total nilai produksi komoditi subsektor perkebunan,
luas lahan perkebunan, kurs, nilai ekspor komoditi subsektor dan investasi pada
subsektor perkebunan terhadap pertumbuhan ekonomi Sumatera Utara.
NP
t
LL
t-4
I
t-4
NE
t
K
t
PE
t 0,993 s
0,156 ns 0,138 s
-0,092 ns 0,343 s
0,391 s 0,300 s
Keterangan :
= Pengaruh Tidak Langsung indirect effect = Pengaruh Langsung direct effect
-0,352 ns
= signifikan = tidak signifikan
s ns
Gambar 4.15. Model Analisis Jalur
Persamaan strukturalnya adalah sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel. 4.21. Model Struktural Variabel Dependen Pertumbuhan Ekonomi
PE
t
= 0,993 NP
t
+ 0,156 LL
t-4
- 0,352 K
t
+ 0,138 NE
t
– 0,092 I
t-4
t-Statistic 5,222 0,958 -1,691 2,144 -1,803
Sumber : Lampiran 2 dan 3
A. Pengaruh Langsung Direct Effect
Besarnya pengaruh langsung dirrect effect variabel nilai produksi komoditi subsektor perkebunan, luas lahan perkebunan, kurs, nilai ekspor dan investasi
terhadap variabel pertumbuhan ekonomi Sumatera Utara adalah sebagai berikut : -
Pengaruh variabel nilai produksi
terhadap variabel nilai
ekspor
secara langsung yaitu :
NP
t
NE
t
= 0,993 -
Pengaruh variabel luas lahan
terhadap variabel nilai
ekspor
secara langsung yaitu :
LL
t-4
NE
t
= 0,156 -
Pengaruh variabel kurs
terhadap variabel nilai
ekspor
secara langsung yaitu :
K
t
NE
t
= - 0,352 -
Pengaruh variabel nilai produksi
terhadap variabel
pertumbuhan ekonomi
secara langsung yaitu :
NP
t
PE
t
= 0,343 -
Pengaruh variabel luas lahan
terhadap variabel
pertumbuhan ekonomi
secara langsung yaitu :
LL
t-4
PE
t
= 0,300 -
Pengaruh variabel kurs
terhadap variabel
pertumbuhan ekonomi
secara langsung yaitu :
K
t
PE
t
= 0,391
Universitas Sumatera Utara
- Pengaruh variabel nilai ekspor
terhadap variabel
pertumbuhan ekonomi
secara langsung yaitu :
NE
t
PE
t
= 0,138 -
Pengaruh variabel investasi
terhadap variabel
pertumbuhan ekonomi
secara langsung yaitu :
I
t-4
PE
t
= - 0,092
B. Pengaruh Tidak Langsung Indirrect Effect
Besarnya pengaruh tidak langsung indirrect effect variabel nilai produksi, luas lahan, kurs melalui nilai ekspor terhadap variabel pertumbuhan ekonomi adalah
sebagai berikut : - Pengaruh variabel nilai produksi
terhadap variabel
pertumbuhan ekonomi
melalui variabel
nilai ekspor yaitu : NP
t
NE
t
PE
t
= 0,993 0,138 = 0,137 - Pengaruh variabel luas lahan
terhadap terhadap variabel
pertumbuhan ekonomi
melalui variabel
nilai ekspor yaitu : LL
t-4
NE
t
PE
t
= 0,156 0,138 = 0,022 - Pengaruh variabel kurs
terhadap terhadap variabel
pertumbuhan ekonomi
melalui variabel
nilai ekspor yaitu : K
t
NE
t
PE
t
= -0,352 0,138 = - 0,049
C. Pengaruh Total total effect
- Total pengaruh variabel nilai produksi
terhadap variabel
pertumbuhan ekonomi
melalui variabel
nilai ekspor yaitu : NP
t
NE
t
PE
t
= 0,993 + 0,137 = 1,130
Universitas Sumatera Utara
- Total pengaruh luas lahan
terhadap terhadap variabel
pertumbuhan ekonomi
melalui
nilai ekspor yaitu : LL
t-4
NE
t
PE
t
= 0,156 + 0,022 = 0,178 - Total pengaruh kurs
terhadap terhadap variabel
pertumbuhan ekonomi
melalui
nilai ekspor yaitu
:
K
t
NE
t
PE
t
= -0,352 + -0,049 = - 0,401
4.3. Pembahasan
