Pengaruh Curah Hujan dan Hari Hujan Terhadap Produksi Kelapa Sawit Berumur 7, 10, dan 13 Tahun di PTPN III Kebun Huta Padang Kabupaten Asahan Chapter III VI
METODOLOGI PENELITIAN
Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di PTPN III Unit Huta Padang Kabupaten
Asahan, Provinsi Sumatera Utara, Penelitian ini dimulai pada bulan Maret 2016
sampai dengan bulan April 2016.
Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metoda dasar yakni metoda deskriptif
(descriptive analysis) kuantitatif maupun kualitatif.Data dikumpulkan, data
ditabulasi, kemudian dianalisis dengan analisis regresi berganda dan korelasi
dengan SPSS, setelah hasil analisis didapat kemudian diuraikan secara deskriptif.
Alat bantu yang digunakan untuk mengolah data tersebut adalah SPSS.v.20
(Statistical Package of Social Science) for windows.Metode analisis yang
digunakan dalam penelitian ini ialah analisis regresi berganda dan korelasi regresi.
Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh
fungsional antar variabel terikat dan variabel bebas dan analisis korelasi berguna
untuk melihat kuat–lemahnya hubungan antara variabel bebas dan terikat.Analisis
korelasi digunakan untuk mengetahui kuat–lemahnya hubungan antara variabel
bebas dan terikat serta hubungan antar variabel komponen produksi. Variabel
tidak bebas adalah variabel yang keberadaannya dipengaruhi oleh variabel bebas
dan dinotasikan dengan Y. Variabel tidak bebas dalam penelitian ini adalah
produksi TBS kelapa sawit, sedangkan variabel bebas adalah variabel yang
mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya variabel tidak bebas dan
dinotasikan dengan X. Variabel bebas pada penelitian ini adalah curah hujan dan
Universitas Sumatera Utara
hari hujan bulanan. Pengaruh fungsional variabel curah hujan dan hari hujan
bulanan terhadap produksi TBS yang dianalisis dengan fungsi matematis sebagai
berikut:
Peubah Amatan
Peubah amatan yang diamati adalah data primer yang diolah dari PTPN III
Huta Padang yang terdiri atas :
Produksi Tandan Buah Segar
Data produksi tandan buah segar(ton) yang digunakan berdasarkan data
produksi kelapa sawit bulanan selama 3 tahun yaitu2013, 2014 dan 2015. Data ini
dikumpulkan dari beberapaafdelingdi PTPN III Huta Padang. Data produksi
tandan buah segar yang digunakan yaitu2013, 2014 dan 2015 berdasarkan umur
tanaman 7, 10 dan 13 tahun di lapangan yaitu pada tahun tanam 2006, 2007 dan
2008 (umur 7 tahun); tahun tanam 2003, 2004 dan 2005(umur 10 tahun); tahun
tanam 2000, 2001 dan 2002 (umur 13 tahun). Data produksi TBS dianalisis
dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi.
Produksi kelapa sawit banyak dipengaruhi oleh beberapa faktor. Faktor
tersebut tidak berdiri sendiri untuk memberikan pengaruh terhadap produksi yang
dihasilkan kebun. Berdasarkan ketersediaan data di kebun, maka data komponen
produksi yang digunakan yaitu terdiri dari data komponen jumlah tandan, berat
rata–rata tandan (kg/tdn), berat brondolan dan jumlah pokok produktif serta Curah
Hujan bulanan (mm/bulan) dan Hari hujan (hari/bulan) dan Produksi TBS
(Ton/Bulan) Komponen produksi ini dianalisis dengan menggunakan analisis
korelasi.
Universitas Sumatera Utara
Curah Hujan
Data curah hujan yang digunakan berdasarkan data pengukuran curah
hujan bulanan selama tiga tahun yaitu 2012, 2013 dan 2014.Pengukuran curah
hujan dilakukan setiap pagi hari pada pukul 07.00 WIB dengan menggunakan alat
Ombrometer. Spesifikasi penakar hujan meliputi mulut penakar yang telah
dikalibrasi, mempunyai luas 100 cm², diameter 11,5 cm, serta memiliki ketinggian
± 85 cm dari atas permukaan tanah dan corong menyempit untuk menyalurkan air
hujan ke dalam tabung kolektor yang diukur menggunakan gelas ukur pengukur
curah hujan. Data curah hujan dianalisis dengan menggunakan analisis regresi
linear berganda dan analisis korelasi.
Hari Hujan
Data hari hujan yang digunakan diperoleh dengan cara menjumlahkan hari
dimana turunnya hujan setiap bulannya selama tiga tahun yaitu 2012, 2013 dan
2014.Pengukuran hari hujan bersamaan dengan pengukuran curah hujan. Satu hari
hujan adalah periode 24 jam terkumpulnya curah hujan setinggi 0,5 mm atau lebih
dan curah hujan dengan tinggi kurang dari ketentuan tersebut, hari hujan dianggap
nol tetapi curah hujan tetap diperhitungkan. Data hari hujan dianalisis dengan
menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi.
Universitas Sumatera Utara
PELAKSANAAN PENELITIAN
Studi Kepustakaan
Studi kepustakaan dilakukan dengan menelusuri dan menelaah studi
pustaka yang berkaitan dengan curah hujan, hari hujan, umur tanaman dan
produksi tandan buah segar (TBS) pada tanaman kelapa sawit.
Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan terdiri dari data primer.Pengumpulan
data primer meliputi data primer untuk laporan umum dan data primer untuk
keperluan analisis. Data primer ini diperoleh dari studi literatur yang didapat di
kantor tentang PTPN III Sawit Huta Padang.Data primer untuk analisis
disesuaikan dengan kelengkapan data pada administrasi kebun. Data primer untuk
laporan umum meliputi keadaan umum perusahaan, letak geografis, keadaan
tanahdan iklim, luas tata guna kebun, keadaan produksi dan produktivitas
tanaman. Data primer untuk keperluan analisis ini diambil data bulanan selama 3
tahun meliputi data curah hujan, data hari hujan pada tahun 2012, 2013, dan 2014,
juga data produksi pada tahun 2013, 2014, dan 2015 data umur tanaman berumur
7, 10 dan 13 tahun setelah tanam berdasarkan umur tahun tanam di lapangan.
Pengolahan Data dan Analisis Data
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan analisis regresi linear
berganda dan analisis korelasi.Regresi linear berganda berguna untuk menghitung
besarnya pengaruh hubungan dua atau lebih variabel bebas terhadap satu variabel
terikat dan memprediksi variabel terikat dengan menggunakan dua atau lebih
Universitas Sumatera Utara
variabel bebas.Analisi korelasi berguna untuk melihat kuat–lemahnya hubungan
antara variabel bebas dan terikat.Pengolahan data dibantu dengan software
SPSS.v.20 for windows.
Analisis data bersifat deskriptif dengan menggunakan bantuan statistik
untuk melihat hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Analisis data
dilakukan untuk memperoleh hasil pengolahan data. Data yang telah diperoleh
tersebut dianalisis dengan menggunakan persamaan regresi linear berganda untuk
mengetahui pengaruh curah hujan dan hari hujan bulanan yang mempengaruhi
produksi kelapa sawit dan hubungan kedua variabel bebas dan terikat pada
tanaman berumur 7, 10 dan 13 tahun berdasarkan data yang diperoleh dari
administrasi kebun.
Berdasarkan hipotesis yang diajukan, untuk menguji hipotesis digunakan
Uji–T (parsial), Uji–F (serempak) dan R2.Uji hipotesis menggunakan uji dua arah
dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5%. Teknik analisis data dengan
menggunakan analisis regresi berganda dengan model persamaan berikut ini:
Y = a + b1X1 + b2X2 + E
Y : produksi TBS
a : intersep dari garis pada sumbu Y
b : koefisien regresi linier
X1 : curah hujan bulanan
X2 : hari hujan bulanan
E : eror
Model yang digunakan dalam membuat suatu persamaan regresi linier
berganda ini, dapat terjadi beberapa keadaan yang dapat menyebabkan estimasi
koefisien regresi tidak lagi menjadi penduga koefisien tak bisa terbaik, sehingga
Universitas Sumatera Utara
diperlukan beberapa asumsi mendasar yang perlu diperhatikan dengan melakukan
uji asumsi klasik.
Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik berguna untuk menguji apakah model regresi yang
digunakan dalam penelitian ini layak diuji atau tidak.Kelayakan model regresi
dapat terlihat dari data yang dihasilkan terdistribusi normal, dan tidak terdapat
multikolinearitas,
heteroskedastisitas,
autokorelasi
dalam
model
yang
digunakan.Jika keseluruhan syarat tersebut terpenuhi berarti model analisis telah
layak digunakan.
Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
variabel tidak bebas dan variabel bebas memiliki data yang terdistribusi normal
atau tidak.Data yang terdistribusi normal menunjukkan bahwa tidak terdapat nilai
ekstrim yang nantinya dapat mengganggu hasil data penelitian.Model regresi yang
baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Dalam
pembahasan ini akan digunakan uji One Sample Kolmogorov–Smirnov dengan
menggunakan taraf signifikansi 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika
signifikansi dan nilai One Sample Kolmogorov–Smirnov lebih besar dari 5% atau
0,05.
Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan asumsi klasik heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan
varians dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain pada model
regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya
Universitas Sumatera Utara
gejala heteroskedastisitas atau biasa disebut homoskedastisitas.Metode pengujian
yang yang digunakan ialah uji Glejser.Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan
nilai absolute residual terhadap variabel independen lainnya.Jika nilai ß signifikan
maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas dalam model.
Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
hubungan linear antar variabel independen dalam model regresi.Prasyarat yang
harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas.Uji
multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai varian inflation factor (VIF) dan
nilai Tolerance pada model regresi.Model regresi yang baik ialah tidak terjadi
multikolinearitas yang dibuktikan dengan nilai VIF < 5 dan nilai Tolerance> 0.1.
Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan
pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi
dapat dilihat dari nilai Durbin Watson (d) dibandingkan dengan nilai Tabel Durbin
Watson.Prasyarat yang harus terpenuhi adalah tidak adanya autokorelasi dalam
model regresi. Metode uji Durbin–Watson (uji DW) dengan ketentuan sebagai
berikut:
1. Jika d terletak antara 0 dan dL, maka ada autokorelasi positif.
2. Jika d terletak antara dL dan dU atau d terletak antara (4-dU) dan (4-dL), maka
tidak dapat disimpulkan.
3. Jika d terletak antara dU dan (4-dU), maka tidak ada autokorelasi.
4. Jika d terletak antara (4-dL) dan 4, maka ada autokorelasi negatif.
Universitas Sumatera Utara
Pengujian Hipotesis
Berdasarkan hipotesis yang diajukan, untuk menguji hipotesis digunakan
Uji–T (parsial), Uji–F (serempak) dan R2.Pengujian hipotesis dilakukan dengan
uji dua arah dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5% apakah diterima atau
ditolak. Nilai koefisien determinasi (R2) digunakan untuk melihat besarnya
persentase pengaruh variabel bebas terhadap nilai variabel terikat.Nilai R2
semakin mendekati nol memperlihatkan semakin kecil pengaruh semua variabel
bebas terhadap nilai variabel terikat sedangkan nilai R2 semakin mendekati satu
memperlihatkan semakin besar pula pengaruh semua variabel bebas terhadap nilai
variabel terikat. Uji hipotesis secara parsial digunakan untuk mengetahui
pengaruh dari masing–masing variabel independen terhadap variabel dependen.
Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai T–hitung dengan nilaiT–tabel.Uji
hipotesis secara serempak digunakan untuk mengetahui pengaruh dari variabel
independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen.Uji ini dilakukan
dengan membandingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel. Hipotesis yang
diajukan dalam analisis ini ialah:
H0: bi = 0
H1: bi ≠ 0,
bi = koefisien regresi variabel ke–i
Pengambilan keputusan untuk melihat apakah hipotesis H0 diterima atau
ditolak.Hipotesis H0 ditolak membuktikan bahwa variabel bebas yang digunakan
berpengaruh nyata terhadap produksi TBS.
Universitas Sumatera Utara
Penarikan Kesimpulan
Penarikan kesimpulan dilakukan untuk meringkas hasil pengolahan data
yang telah di analisis dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan
analisis korelasi.Kesimpulan dapat menjelaskan kebenaran dari hipotesis yang
telah dibuat apakah diterima atau ditolak.
Universitas Sumatera Utara
HASIL DAN PEMBAHASAN
Data tahun 2013-2015 yang didalamnya terdapat rataan produksi tandan
buah segar (ton/bulan) pada Lampiran 1, curah hujan (mm/bulan) pada Lampiran
5, dan hari hujan (hari/bulan) pada Lampiran 10. dari kebun Huta Padang PT.
Perkebunan Nusantara III Persero untuk tanaman kelapa sawit berumur 7, 10, dan
13 tahun.
Hasil uji korelasi antar komponen tandan buah segar (TBS) pada beberapa
tahun tanam pada tanaman kelapa sawit berumur 7, 10, dan 13 tahun selama 3
tahun (2013-2015) dapat dilihat pada lampiran 4. Hasil uji korelasi ini adalah
tidak terjadi korelasi yang signifikan antara variabel berat janjang rata-rata dan
jumlah pohon produktif.
Hasil uji analisis regresi linear berganda hubungan antara produksi TBS,
curah hujan dan hari hujan dapat dilihat pada Lampiran 16 selama 3 tahun (20132015) pada tanaman kelapa sawit berumur 7, 10 dan 13 tahun. Hasil uji regresi
menunjukkan bahwa jumlah curah hujan dan banyaknya hari hujan berpengaruh
signifikan terhadap produksi TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 13 tahun.
Komponen Produksi Tandan Buah Segar
Produksi tandan buah segar (TBS) tidak terlepas dari komponenkomponen produksi yang mempengaruhinya yang berkaitan dengan pencapaian
produksi yang diharapkan. Berdasarkan ketersediaan data pada kebun Huta
Padang, adapun komponen-komponen produksi tanaman kelapa sawit yang dapat
Universitas Sumatera Utara
mempengaruhi produksi TBS ialah jumlah janjang, berat janjang rata-rata (BJR)
dan jumlah pohon produktif.
Berikut disajikan data komponen produksi kebun Huta Padang pada
beberapa tahun tanam pada tanaman kelapa sawit berumur 7, 10 dan 13 tahun
pada Tabel 1.
Tabel 1. Komponen produksi TBS kebun Huta Padang pada beberapa tahun tanam
Berat Janjang
Jumlah Pohon
Jumlah Janjang
Rata-rata
Produktif
Tahun Tanam
(X1)
(X2)
(X3)
2000
7.766
15,90
8.342
2001
16.859
14,60
19.096
2002
8.340
14,90
11.461
2003
13.349
13,90
13.559
2004
57.844
13,14
59.931
2005
133.030
15,20
146.967
2006
69.287
8,27
51.769
2007
138.613
9,44
108.968
2008
29.879
12,15
28.551
Hasil uji korelasi pada komponen-komponen produksi TBS di Kebun
Rambutan PTPN III dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Uji korelasi pada komponen-komponen produksi TBS
Variabel
Variabel
Uji Statistik
Jumlah
Berat Janjang
Jumlah Pohon
Janjang
Rata-Rata
Produktif
tn
Jumlah
1
-0,451
0,969**
Pearson
Janjang
Correlation
0,223
0,00016
Sig. (2-tailed)
Berat Janjang
Rata-Rata
Jumlah Pohon
Produktif
N
Pearson
Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson
Correlation
Sig. (2-tailed)
N
9
9
9
-0,451tn
1
-0,254tn
0,223
9
9
0,510
9
0,969**
0,254tn
1
0,00016
9
0,510
9
9
Universitas Sumatera Utara
Keterangan : * = berbeda nyata pada taraf uji 5%
** = berbeda sangat nyata pada taraf uji 1%
tn = tidak berbeda nyata
Dari tabel 2 diatas hasil uji kolerasi menunjukan bahwa terdapat hubungan
yang signifikan sangat berbeda nyata antara komponen jumlah janjang dan jumlah
pohon produktif dilihat dari nilai signifikansi sebesar 0,00016 pada uji taraf 1%.
Pada komponen jumlah janjang dan berat janjang rata-rata terdapat hubungan
yang tidak signifikan berbeda tidak nyata dengan nilai signifikasi -0,451 pada
taraf uji α= 0,01. Pada komponen Berat janjang rata-rata dan jumlah pohon
produktif terdapat hubungan yang tidak signifikan berbeda tidak nyata dengan
nilai signifikansi -0,254 pada taraf uji α= 0,01.
Analisis korelasi juga memperlihatkan arah korelasi yang searah atau
berlawnan arah yang dapat dilihat dari nilai koefisien yang bernilai positif atau
negatif. Hubungan searah ditunjukan oleh komponen berat janjang rata-rata
dengan jumlah janjang dan jumlah pohon produktif. Hasil ini menunjukan jika
semakin besar berat janjang rata-rata maka semakin besar juga jumlah janjang dan
jumlah pohon produktif. Hubungan searah juga ditunjukan oleh komponen jumlah
janjang dengan berat janjang rata-rata dan jumlah pohon produktif. Hasil ini
menunjukan jika semakin besar jumlah janjang maka semakin besar juga jumlah
berat janjang rata-rata dan jumlah pohon yang produktif. Serta komponen jumlah
pohon produktif dengan berat janjang rata-rata dan jumlah janjang. Hasil ini
menunjukan bahwa semakin besar nilai jumlah pohon produktif maka semakin
besar pula berat janjang rata-tada dan jumlah janjang yang dihasilkan.
Hasil analis korelasi menunjukan bahwa korelasi pada ketiga komponen
produksi memiliki hubungan yang searah adalah jumlah pohon produktif dengan
Universitas Sumatera Utara
jumlah janjang. Hasil korelasi ini dapat diartikan bahwa semakin besar jumlah
pohon produktif maka semakin besar pula pengaruh jumlah janjang terhadap
pencapaian produksi TBS yang diharapkan. Hal ini disebabkan oleh komposisi
umur tanaman yang diamati adalah tanaman muda, remaja dan menjelang fase
puncak dewasa dan tentu saja jumlah janjang yang dihasilkan lebih banyak dari
pada tanaman dewasa. Pada fase umur tanaman yang diamati adalah fase dimana
pertumbuhan dari kelapa sawit tersebut meningkat secara signifikan atau biasa
disebut dengan fase sigmoid. Umur tanaman kelapa sawit berubah setiap
tahunnya, dengan kata lain hal tersebut juga mempengaruhi pencapaian produksi
per hektarnya per tahunnya. Jumlah janjang yang dihasilkan tanaman yang lebih
muda lebih banyak dikarenakan oleh pada tanaman muda produksi masi lebih
optimal dan lebih sedikit jumlah tanaman yang terkena hama dan penyakit.
Jumlah pohon produktif yang tinggi menyebabkan pencapaian produksi TBS yang
besar pula.
Produksi Tandan Buah Segar (ton), Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan
(hari) pada Tanaman Kelapa Sawit Berumur 7 Tahun
Data rataan produksi tandan buah segar (ton/bulan), curah hujan
(mm/bulan), dan hari hujan (hari/bulan) selama 3 tahun (2013-2015) dari kebun
Huta Padang PTPN III pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3. Rataan produksi TBS (ton/bulan) pada tanaman kelapa sawit berumur 7
tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Tahun
Bulan
Rataan
2013
2014
2015
Januari
360,8
935,2
69,6
455,2
Februari
398,3
888,2
68,6
451,7
Maret
287,9
1052,5
91
477,1
April
439,5
1218,6
112,6
590,2
Mei
591
1308,2
113,8
671
Juni
588,8
1097,3
167,4
617,8
Juli
764,1
1617,8
115,9
832,6
Agustus
717,3
1983,8
138,7
946,6
September
810,1
1558,9
186,4
851,8
Oktober
813,4
1361,6
168,5
781,2
Nopember
685
1283,6
131,8
700,1
Desember
595,8
1315,2
136,4
682,5
TOTAL
7052,5
15621,4
1501,2
8058,3
Tabel 3 menyatakan bahwa rataan produksi TBS tertinggi pada tanaman
kelapa sawit berumur 7 tahun, terdapat pada bulan Agustus yakni sebesar 946,6
ton/bulan dan rataan terendah terdapat pada bulan Februari yakni sebesar 451,7
ton/bulan. Berikut ini disajikan grafik perkembangan produksi TBS dalam (ton)
pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015) pada
Gambar 1.
Gambar 1. Perkembangan produksi TBS (ton/bulan) pada tanaman kelapa sawit
tahun 2013, 2014, dan 2015
Universitas Sumatera Utara
Gambar 1 menyatakan bahwa tahun 2013 pada tanaman kelapa sawit
berumur 7 tahun, total produksi TBS tertinggi terdapat pada bulan Oktober
sebesar 813,4 ton/ bulan dan total terendah pada bulan Januari yakni sebesar 360,8
ton/bulan. Pada tahun 2014 total produksi TBS tertinggi terdapat pada bulan
Agustus sebesar 1983,8 ton/bulan dan total terendah pada bulan Februari sebesar
888,2 ton/bulan. Pada tahun 2015 total produksi TBS tertinggi terdapat pada bulan
September sebesar 186,4 ton/bulan dan total terendah pada bulan Maret sebesar
68,6 ton/bulan.Berikut ini data rataan curah hujan (mm) pada tanaman kelapa
sawit berumur 7 tahun di kebun Huta Padang
Tabel 4. Rataan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman kelapa sawit berumur 7
tahun selama 3 tahun (2012-2014)
Tahun
Bulan
Rataan
2012
2013
2014
Januari
76
504
42
207,3
Februari
279
557
44
293,3
Maret
501
299
37
279
April
712
287
118
372,3
Mei
613
248
150
337
Juni
211
106
166
161
Juli
442
146
62
216,6
Agustus
388
138
472
332,6
September
408
320
408
378,6
Oktober
355
525
245
375
Nopember
373
270
261
301,3
Desember
605
360
215
393,3
TOTAL
4963
3760
2220
3647,6
Tabel 4 menyatakan bahwa rataan curah hujan tertinggi pada tahun 20122014 terdapat pada bulan Desember sebesar 393,3 mm/bulan dan rataan terendah
terdapat pada bulan Juni sebesar 161 mm/bulan. Berikut disajikan perkembangan
curah hujan (mm) pada tahun 2012-2014.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2. Perkembangan curah hujan (mm/bulan) pada tahun 2012, 2013, dan
2014
Gambar 2 menyatakan bahwa pada tahun 2012 curah hujan tertinggi
terdapat pada bulan Mei sebesar 613 mm/bulan dan curah hujan terendah terdapat
pada bulan Januari sebesar 76 mm/bulan. Tahun 2013 curah hujan tertinggi
terdapat pada bulan Februari sebesar 557 mm/bulan dan terendah terdapat pada
bulan Februari sebesar 106 mm/bulan. Tahun 2014 curah hujan tertinggi terdapat
pada bulan Agustus sebesar 472 mm/bulan dan terendah terdapat pada bulan
Maret sebesar 37 mm/bulan. Berikut ini disajikan data rataan hari hujan (hari)
pada tahun 2012-2014 kebun Huta Padang.
Tabel 5. Rataan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman kelapa sawit tahun 20122014
Tahun
Bulan
Rataan
2012
2013
2014
Januari
2
15
6
7,6
Februari
8
14
2
8
Maret
11
6
4
7
April
17
10
5
10,6
Mei
12
8
9
9,6
Juni
7
5
5
5,6
Juli
11
10
6
9
Agustus
9
12
16
12,3
September
10
11
18
13
Oktober
11
18
15
14,6
Nopember
11
13
15
13
Desember
16
14
15
15
TOTAL
125
136
116
125,6
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5 menyatakan bahwa rataan hari hujan tertinggi pada tahun 20122014 terdapat pada bulan November sebesar 14,6 hari/bulan dan rataan hari hujan
terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 7 hari/bulan. Berikut disajikan
perkembangan hari hujan (hari) pada tahun 2012-2014 pada gambar 3.
Gambar 3. Perkembangan hari hujan (hari/bulan) pada tahun 2012, 2013, dan
2014
Gambar 3 menunjukkan bahwa tahun 2012 rataan hari hujan tertinggi
terdapat pada bulan Mei sebesar 17 hari/bulan dan terendah terdapat pada bulan
Januari sebesar 2 hari/bulan. Tahun 2013 hari hujan tertinggi terdapat pada bulan
Oktober sebesar 18 hari/bulan dan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 5
hari/bulan. Tahun 2014 hari hujan tertinggi terdapat pada bulan September sebesar
18 hari/bulan dan terendah terdapat pada bulan Februari sebesar 2 hari/bulan.
Hubungan Curah Hujan dan hari hujan terhadap produksi TBS pada
tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun
Produksi tanaman kelapa sawit dipengaruhi oleh besarnya curah hujan
yang terjadi. Besarnya curah hujan yang terjadi pada saat ini akan mempengaruhi
besarnya produksi tanaman kelapa sawit pada beberapa waktu ke depan karena
Universitas Sumatera Utara
berhubungan dengan proses pembungaan dan pematangan buah pada tanaman
kelapa sawit. Untuk melihat hubungan curah hujan dan hari hujan terhadap
produksi TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (20132015) dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Rataan produksi TBS, curah hujan dan hari hujan pada tanaman berumur
7 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Rataan
Bulan
Produksi TBS
Curah Hujan
Hari Hujan
(Ton)
(mm)
(Hari)
Januari
455,2
207,3
7,6
Februari
451,7
293,3
8
Maret
477,1
279
7
April
590,2
372,3
10,6
Mei
671
337
9,6
Juni
617,8
161
5,6
Juli
832,6
216,6
9
Agustus
946,6
332,6
12,3
September
851,8
378,6
13
Oktober
781,
375
14,6
Nopember
700,1
301,3
13
Desember
682,5
393,3
15
TOTAL
8058,3
3647,6
125,6
Tabel 6 menyatakan bahwa total rataan produksi TBS pada tanaman
berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015) sebesar 8058,3 ton, sedangkan total
rataan curah hujan (mm) sebesar 3647,6 mm dan total rataan hari hujan (hari)
sebesar 125,6 hari. Berikut disajikan
hubungan antara curah hujan dengan
produksi TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (20132015) pada Gambar 4.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4. Hubungan curah hujan (mm/bulan), hari hujan (hari/bulan) dan
produksi TBS (ton/bulan) pada tanaman kelapa sawit berumur 7
tahun.
Gambar 4 menunjukkan bahwa rataan produksi tertinggi pada tanaman
kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015) terdapat pada bulan
Agustus yakni sebesar 946,6 ton/bulan dan rataan produksi terendah terdapat pada
bulan Februari sebesar 451,7 ton/bulan. Rataan curah hujan tertinggi terdapat pada
bulan Desember yakni sebesar 393,3 mm/bulan dan rataan curah hujan terendah
terdapat pada bulan Juni sebesar 161 mm/bulan. Rataan hari hujan tertinggi
terdapat pada bulan Oktober sebesar 14,6 hari dan rataan hari hujan terendah
terdapat pada bulan Maret sebesar 7 hari.
Analisis Data
Analisis produksi tandan buah segar pada tahun 2013, 2014 dan 2015 di
kebun Huta Padang PTPN III dilakukan dengan menggunakan analisis regresi
linear berganda dan analisis korelasi. Analisis linear berganda untuk mengetahui
apakah variabel curah hujan dan hari hujan akan memberikan pengaruh terhadap
produksi kelapa sawit. Analisis korelasi berguna untuk melihat kuat-lemahnya
Universitas Sumatera Utara
hubungan antara variabel bebas dan terikat. Alat bantu untuk mengolah data
menggunakan SPSS.v.20 for windows.
Analisis Regresi Liner Berganda
Dalam uji regresi berganda dikenal nilai koefisien korelasi (r), koefisien
determinasi (R2), dan koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2). Koefisien
korelasi (r) digunakan untuk melihat besarnya hubungan antar variabel bebas dan
variabel terikat. Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui
persentase sumbangan pengaruh serentak variabel-variabel bebas terhadap
variabel terikat. Berikut disajikan nilai koefisien pada model persamaan regresi
linear berganda pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun
(2013-2015) di Kebun Huta Padang disajikan pada Tabel 7 (Lampiran 15).
Tabel 7. Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Nilai Koefisien
Umur
r
R2
Adjusted R2
7 Tahun
0,668a
0,447
0,324
Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 7 tahun menunjukkan bahwa nilai koefisien (r) sebesar 66,8%,
koefisien determinasi (R2) sebesar 44,7% dan nilai koefisien determinasi
terkoreksi (Adjusted R2) sebesar 32,4%. Nilai koefisien (r) sebesar 44,7%
menunjukkan besarnya hubungan variabel curah hujan dan hari hujan terhadap
variabel produksi TBS pada umur 7 tahun ialah cukup lemah (dilihat pada Tabel
7). Koefisien determinasi (R2) menandakan bahwa 44,7% variasi produksi kelapa
sawit dapat dijelaskan oleh variasi variabel curah hujan dan hari hujan yang
terjadi dan sisanya sebesar 55,3% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak
dimasukan ke dalam model.
Universitas Sumatera Utara
Uji t-parsial dilakukan dengan membandingkan nilai t-hitung dengan nilai
t-tabel. Berikut disajikan uji t-parsial pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun
selama 3 tahun (2013-2015) pada Tabel 8 (lampiran 13).
Tabel 8. Uji t-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman kelapa sawit
berumur 7 tahun selama 3 tahun (2012-2014)
7 Tahun
Peubah
t-hitung
Sig.
Curah hujan
-0,107
0,297tn
Hari hujan
2,318
0,046tn
Keterangan: tn = tidak nyata
Hasil uji t-parsial menunjukkan bahwa nilai signifikansi curah hujan dan
hari hujan pada tanaman berumur 7 tahun lebih besar dari alpha 5% (sig > α 5%),
maka dapat dikatakan t hitung berbeda tidak nyata pada taraf kepercayaan 95%
dengan nilai t tabel sebesar 2,201.
Analisis sidik ragam untuk persamaan regresi linear berganda variabel
curah hujan dan hari hujan pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3
tahun (2012-2014) disajikan pada tabel 9 (Lampiran 14).
Tabel 9. Sidik ragam persamaan regresi linear berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Umur
Sumber
Derajat
Jumlah
Kuadrat
FSig.
keragaman Bebas
Kuadrat
Tengah
hitung
Regresi
2
129304,2
64652,1
3,633
0,70tn
7
Residual
9
160182.6
11798,07
Tahun
Total
11
289486.9
Keterangan : tn = tidak berbeda nyata
Berdasarkan pendugaan model produksi pada tanaman kelapa sawit
berumur 7 tahun di tahun 2013-2015, diperoleh nilai F-hitung sebesar 3,633
dengan nilai F-tabel sebesar 4,26 dan nilai signifikansi pada uji ini adalah 0,70.
Nilai signifikansi pada uji F lebih besar dari alpha 5% (Sig > α 0,05), maka dapat
Universitas Sumatera Utara
dikatakan F-hitung berbeda tidak nyata pada taraf kepercayaan 95%. Hal tersebut
mengartikan bahwa variabel curah hujan dan hari hujan dalam model secara
bersama-sama berpengaruh tidak nyata terhadap produksi kelapa sawit.
Hasil model pengujian analisis regresi linier berganda pada tanaman
kelapa sawit berumur 7 tahun (2013-2015) disajikan pada Tabel 10 (lampiran 16).
Tabel 10. Model pengujian analisis regresi linier berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 7 tahun selama (2013-2015)
Umur
Variabel
Koefisien
Konstanta
435,390
7 Tahun
Curah Hujan
-1,022
Hari Hujan
52,21
Berdasarkan hasil analisis dapat dibentuk persamaan regresi yang
dihasilkan oleh variabel curah hujan dan hari hujan dalam memprediksi produksi
TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun berikut ini :
Y = 435,390 – 1,022 X1 + 52,21 X2 + E
Model persamaan untuk umur 7 tahun dapat diartikan bahwa penambahan
satu satuan nilai curah hujan akan menurunkan produksi TBS sebesar 1,022
satuan dan setiap penambahan satu satuan nilai hari hujan akan menaikkan nilai
produksi TBS sebesar 52,21 satuan.
Analisis Korelasi
Analisis korelasi berguna untuk melihat kuat-lemahnya hubungan antara
variabel bebas dan terikat. Berikut disajikan interpretasi nilai r pada analisis
korelasi pada tabel 11.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 11. Interpretasi nilai r pada analisis korelasi
Nilai r
0,00
0,01-0,20
0,21-0,40
0,41-0,60
0,61-0,81
0,81-0,99
1,00
Sumber : Husain dan setiadi, 1995
Interpretasi
Tidak ada korelasi
Sangat lemah
Lemah
Agak lemah
Cukup
Kuat
Sangat kuat
Berikut disajikan hasil analisis korelasi antara variabel produksi TBS,
curah hujan dan hari hujan pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3
tahun (2013-2015) pada Tabel 12 (lampiran 17).
Tabel 12. Uji analisis korelasi pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama
3 tahun (2013-2015)
Variabel
Umur
Variabel
Statistik Uji Produksi
Curah
Hari hujan
TBS
hujan
Produksi TBS R (koefisien)
1
0,341tn
0,609tn
Sig
0,278
0,035
Curah hujan
R (koefisien)
0,341tn
1
0,819**
7 Tahun
Sig
0,278
0,001
tn
Hari hujan
R (koefisien)
0,609
0,819**
1
Sig
0,035
0,001
Keterangan: * = berbeda nyata pada taraf uji 5%
** = berbeda sangat nyata pata taraf uji 1%
tn = tidak berbeda nyata
Uji analisis korelasi pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun
menunjukkan hubungan keeratan yang sangat erat antara variabel curah hujan dan
hari hujan yaitu 0,819. Hubungan yang kuat memperlihatkan berpengaruhnya
antara variabel curah hujan dan hari hujan terhadap pencapaian produksi TBS. Hal
ini terlihat dari nilai signifikansi lebih kecil dari 1% (Sig < α 0,01) dan korelasi
lainnya memperlihatkan hubungan berpengaruh tidak nyata terhadap pencapaian
produksi TBS yang disebabkan nilai signifikansi lebih besar dari 1% (Sig > α
Universitas Sumatera Utara
0,01). Korelasi terlemah terjadi pada variabel produksi TBS dengan curah hujan
terdapat pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun yaitu sebesar 0,341.
Uji Asumsi Klasik
Dilakukan untuk mengetahui apakah persamaan regresi berganda layak
atau tidak untuk digunakan. Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji
heteroskedastisitas, uji multikolinearitas, dan uji autokorelasi.
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data
berdistribusi normal atau tidak. Persyaratan uji normalitas adalah data
berdistribusi normal. Data di analisis dengan uji One Sample Kolmogrov-Sminov
pada taraf uji 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi
lebih besar dari 0,05 (Sig > α 0,05). Untuk persamaan regresi pada tanaman
kelapa sawit berumur 7 tahun diperoleh nilai Kolmogorov-Sminov dan nilai
signikansi yaitu 0,951 (α = 0,175) (lampiran 18) yang berarti data telah
terdistribusi normal.
Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan asumsi klasik heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan
varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Prasyarat yang
harus dipenuh dalam model regresi adalah tidak adanya gejala heteroskedastisitas
atau biasa disebut homoskedastisitas. Metode pengujian yang digunakan ialah uji
Glejser. Uji glejser dilakukan dengan mregresikan nilai absolute residual terhadap
variabel independen lainnya. Jika nilai β signifikan maka mengindikasikan
terdapat
hheteroskedastisitas
dalam
model
uji.
Uji
heteroskedastisitas
menggunakan uji Glejser pada model persamaan regresi linier berganda pada
Universitas Sumatera Utara
tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015) disajikan pada
Tabel 13 (lampiran 19).
Tabel 13. Nilai signifikansi pada uji heteroskedastisitas pada tanaman kelapa
sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Umur
Variabel
Sig.
Konstanta
0,120
7 Tahun
Curah hujan
0,175
Hari hujan
0,156
Hasil uji hetroskedastisitas menunjukkan bahwa variabel curah hujan
memiliki nilai signifikansi pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun yaitu
sebesar 0,175 sedangkan variabel hari hujan memiliki nilai signikansi 0,156.
Variabel curah hujan dan hari hujan memiliki nilai signifikansi diatas 0,01 dalam
model ini sehingga memiliki sebaran varian yang sama (homogen). Dengan kata
lain, tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model ini.
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
hubungan linear antar variabel independen dalam model regresi. Prasyarat yang
harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Uji
multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai varian inflation factor (VIF) dan
nilai Tolerance pada model regresi. Model regresi yang baik ialah tidak terjadi
multikolinearitas yang dibuktikan dengan nilai VIF < 5 dan nilai Tolerance > 0,1.
Nilai VIF dan Tolerance model regresi linear berganda pada produksi TBS
tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015) di kebun Huta
Padang disajikan pada Tabel 14 (Lampiran 16).
Universitas Sumatera Utara
Tabel 14. Uji multikolinearitas nilai VIF dan Tolerance pada umur 7 tahun selama
3 tahun (2013-2015)
Umur
Variabel
Tolerance
VIF
Curah hujan
0,330
3,032
7 Tahun
Hari hujan
0,330
3,032
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas diatas diperoleh nilai VIF yang
lebih kecil dari 5 dan nilai Tolerance lebih besar dari 0,1 untuk kedua variabel
yang diuji dapat diartikan bahwa tidak terdapat multikolinearitas dalam model
persamaan regresi tersebut.
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan
pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi
dapat dilihat dari nilai Durbin Watson (d) yang dibandingkan dengan nilai dari
tabel Durbin Watson (Lampiran 20). Untuk model persamaan regresi pada
tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun di atas, diperoleh nilai Durbin Watson (d)
ialah 0,438 dengan nilai dL = 0,8122 dan nilai dU = 1,5794 dari tabel Durbin
Watson
Berdasarkan kriteria pada uji autokorelasi, jika d terletak antara 0 dan dL,
maka ada autokorelasi positif, jika d terletak antara dL dan dU atau diantara (4dU) dan (4-dL), maka tidak dapat disimpulkan, jika d terletak antara dU dan 4-dU,
maka tidak ada autokorelasi, jika d terletak antara 4-dL dan 4, maka ada
autokorelasi negatif. Oleh karena itu, pada persamaan regresi pada tanaman
kelapa sawit berumur 7 tahun tidak dapat disimpulkan karena d terletak antara dU
dan dL. Dari keempat uji asumsi tersebut menyatakan bahwa persamaan regresi
pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun telah memenuhi syarat
Universitas Sumatera Utara
Pengaruh Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan (hari) Terhadap Produksi
TBS pada Tanaman Kelapa Sawit Berumur 7 Tahun
Menurut Prihutami (2011) mengatakan bahwa pengaruh curah hujan yang
terlalu tinggi pada tanaman kelapa sawit berpengaruh terhadap pembentukan dan
perkembangan bunga betina menjadi buah yang gagal terbentuk karena bunga
betina menjadi gugur (abortus) dan tanaman kelapa sawit lebih rentan terhadap
hama penyakit sehingga dapat menurunkan poduksi TBS.
Berdasarkan data curah hujan di kebun Huta Padang klasifikasi iklim
menurut Schimidth-Ferguson termasuk kedalam tipe iklim a yaitu daerah sangat
basah (Lampiran 7). Berdasarkan data total curah hujan selama 3 tahun (20122014) kebun Huta Padang sebesar 10943 mm dan total produksi sebesar 24175,2
ton. Total curah hujan tertinggi terdapat pada tahun 2012 sebesar 4963 mm/tahun
dan total curah hujan terendah terdapat pada tahun 2014 sebesar 2220 mm/tahun..
Data rataan curah hujan pada kebun Huta Padang adalah 3467 mm (Lampiran 9)
sedangkan data rataan hari hujan tahunan adalah 125,67 hari (Lampiran 12). Oleh
karena itu, jumlah curah hujan sudah sesuai dengan kebutuhan dan syarat tumbuh
kelapa sawit pada tanaman berumur 7 tahun.
Berdasarkan hasil analisis regresi, diperoleh nilai koefien regresi curah
hujan selama 3 tahun (2013-2015) pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun
memiliki tanda negatif sebesar 1,022 (Lampiran 16). Hal tersebut mengartikan
bahwa setiap penambahan satu milimeter curah hujan maka akan menurunkan
produksi TBS sebesar 1,022 ton dengan asumsi variabel lain dianggap konstan.
Sedangkan nilai koefisien regresi hari hujan memiliki tanda positif sebesar 52,21
(Lampiran 16). Hal tersebut mengartikan bahwa setiap penambahan satu hari
Universitas Sumatera Utara
hujan maka akan menaikkan produksi TBS sebesar 52,21 ton dengan asumsi
variabel lain dianggap konstan.
Hasil analisis secara serempak (uji-F) memperlihatkan bahwa variabel
curah hujan dan hari hujan yang berpengaruh tidak nyata pada taraf uji 5%
terhadap produksi TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun. Nilai Fhitung pada analisis ini lebih kecil daripada nilai F-tabelnya yakni sebesar 3,633
(3,633 α 0,05). Ini membuktikan bahwa
curah hujan dan hari hujan secara bersama-sama (serempak) berpengaruh tidak
nyata terhadap produksi TBS pada umur 7 tahun di PTPN III Huta Padang.
Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa curah hujan dan hari hujan
secara statistik berpengaruh tidak nyata terhadap produksi TBS pada tanaman
berumur 7 tahun. Hal ini diduga dikarenakan curah hujan yang tinggi pada
tanaman kelapa sawit dapat menghambat penyerbukan bunga oleh serangga dan
buah busuk di pohon sehingga produksi TBS pada tanaman berumur 7 tahun di
kebun Huta Padang menjadi rendah. Rendahnya produksi TBS yang dihasilkan
disebabkan karena bunga pada saat penyerbukan tidak menjadi buah karena
jumlah hari hujan yang tinggi dan menyebabkan bakal buah gugur. Kelebihan air
yang dikarenakan tingginya curah hujan dapat meneyebabkan kegagalan matang
tandan pada bunga yang telah mengalami anthesis. Hari hujan yang banyak
mengakibatkan
penurunan
intensitas
penyinaran
matahari
sehingga laju
fotosintesis turun. Hal ini sesuai dengan literatur Nugraheni (2007) yang
menyatakan bahwa hubungan curah hujan, hari hujan dan produksi hanya
berlangsung saat tanaman kelapa sawit mengalami proses penyerbukan. Apabila
tanaman kelapa sawit mengalami proses penyerbukan, jumlah hari hujan yang
Universitas Sumatera Utara
tinggi dapat mempengaruhi penyerbukan pada tahun ke depannya karena bunga
pada penyerbukan tersebut tidak menjadi buah yang menyebabkan bakal buah
gugur. Hari hujan yang banyak mengakibatkan penurunan intensitas penyinaran
matahari sehingga laju fotosintesis turun dan dapat menyebabkan turunnya
produktivitas.
Produksi Tandan Buah Segar (ton), Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan
(hari) pada Tanaman Kelapa Sawit Berumur 10 Tahun
Data rataan produksi tandan buah segar (ton/bulan), curah hujan
(mm/bulan), dan hari hujan (hari/bulan) selama 3 tahun (2013-2015) dari kebun
Huta Padang PTPN III pada tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun.
Tabel 15. Rataan produksi TBS (ton/bulan) pada tanaman kelapa sawit berumur
10 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Tahun
Rataan
Bulan
2013
2014
2015
Januari
141,3
689,3
1217,8
682,8
Februari
140,1
572,8
1139,5
617,5
Maret
118,8
585,8
1374,3
693
April
119,7
758,8
1725,2
867,9
Mei
157
807,1
1935,5
966,5
Juni
189,1
679
2262,6
1043,6
Juli
252,6
919,8
2440,7
1204,4
Agustus
191,6
1061,4
2920,6
1391,2
September
250,6
849,6
2658,3
1252,2
Oktober
214,2
730,9
2607,9
1184,3
Nopember
246,9
735,2
2261
1081
Desember
205,73
729
1978
970,9
TOTAL
2228
9119,3
24521,9
11955,8
Tabel 15 menyatakan bahwa rataan produksi TBS tertinggi pada tanaman
kelapa sawit berumur 10 tahun, terdapat pada bulan Agustus yakni sebesar 1391,2
ton/bulan dan rataan terendah terdapat pada bulan Februari yakni sebesar 617,5
ton/bulan. Berikut ini disajikan perkembangan produksi TBS dalam (ton) pada
Universitas Sumatera Utara
tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun (2013-2015) pada Gambar
5.
Gambar 5. Perkembangan produksi TBS (ton/bulan) pada tanaman kelapa sawit
tahun 2013, 2014, dan 2015
Gambar 5 menyatakan bahwa tahun 2013 pada tanaman kelapa sawit
berumur 10 tahun, total produksi TBS tertinggi terdapat pada bulan Juli sebesar
252,6 ton/bulan dan total terendah pada bulan Maret yakni sebesar 118,8
ton/bulan. Pada tahun 2014 total produksi TBS tertinggi terdapat pada bulan
Agustus sebesar 1061,4 ton/bulan dan total terendah pada bulan Februari sebesar
572,8 ton/bulan. Pada tahun 2015 total produksi TBS tertinggi terdapat pada bulan
Agustus sebesar 2920,6 ton/bulan dan total terendah pada bulan Januari sebesar
1139,5 ton/bulan. Berikut ini data rataan curah hujan (mm) pada tanaman kelapa
sawit berumur 10 tahun di kebun Huta Padang.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 16. Rataan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman kelapa sawit berumur 10
tahun selama 3 tahun (2012-2014)
Tahun
Bulan
Rataan
2012
2013
2014
Januari
76
504
42
207,3
Februari
279
557
44
293,3
Maret
501
299
37
279
April
712
287
118
372,3
Mei
613
248
150
337
Juni
211
106
166
161
Juli
442
146
62
216,6
Agustus
388
138
472
332,6
September
408
320
408
378,6
Oktober
355
525
245
375
Nopember
373
270
261
301,3
Desember
605
360
215
393,3
TOTAL
4963
3760
2220
3647,6
Tabel 16 menyatakan bahwa rataan curah hujan tertinggi pada tahun 20122014 terdapat pada bulan Desember sebesar 393,3 mm/bulan dan rataan terendah
terdapat pada bulan Juni sebesar 161 mm/bulan. Berikut disajikan perkembangan
curah hujan (mm) pada tahun 2012-2014.
Gambar 6. Perkembangan curah hujan (mm/bulan) pada tahun 2012, 2013, dan
2014
Gambar 6 menyatakan bahwa pada tahun 2012 curah hujan tertinggi
terdapat pada bulan Mei sebesar 613 mm/bulan dan curah hujan terendah terdapat
Universitas Sumatera Utara
pada bulan Januari sebesar 76 mm/bulan. Tahun 2013 curah hujan tertinggi
terdapat pada bulan Februari sebesar 557 mm/bulan dan terendah terdapat pada
bulan Juni sebesar 106 mm/bulan. Tahun 2014 curah hujan tertinggi terdapat pada
bulan Agustus sebesar 472 mm/bulan dan terendah terdapat pada bulan Maret
sebesar 37 mm/bulan. Berikut ini disajikan data rataan hari hujan (hari) pada
tahun 2013-2014 kebun Huta Padang.
Tabel 17. Rataan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman kelapa sawit tahun 20122014
Tahun
Bulan
Rataan
2012
2013
2014
Januari
2
15
6
7,6
Februari
8
14
2
8
Maret
11
6
4
7
April
17
10
5
10,6
Mei
12
8
9
9,6
Juni
7
5
5
5,6
Juli
11
10
6
9
Agustus
9
12
16
12,3
September
10
11
18
13
Oktober
11
18
15
14,6
Nopember
11
13
15
13
Desember
16
14
15
15
TOTAL
125
136
116
125,6
Tabel 5 menyatakan bahwa rataan hari hujan tertinggi pada tahun 20122014 terdapat pada bulan November sebesar 14,6 hari/bulan dan rataan hari hujan
terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 7 hari/bulan. Berikut disajikan
perkembangan hari hujan (hari) pada tahun 2012-2014 pada gambar 7.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 7. Perkembangan hari hujan (hari/bulan) pada tahun 2012, 2013, dan
2014
Gambar 3 menunjukkan bahwa tahun 2012 rataan hari hujan tertinggi
terdapat pada bulan Mei sebesar 17 hari/bulan dan terendah terdapat pada bulan
Januari sebesar 2 hari/bulan. Tahun 2013 hari hujan tertinggi terdapat pada bulan
Oktober sebesar 18 hari/bulan dan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 5
hari/bulan. Tahun 2014 hari hujan tertinggi terdapat pada bulan September sebesar
18 hari/bulan dan terendah terdapat pada bulan Februari sebesar 2 hari/bulan.
Hubungan Curah Hujan dan hari hujan terhadap produksi TBS pada
tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun
Produksi tanaman kelapa sawit dipengaruhi oleh besarnya curah hujan
yang terjadi. Besarnya curah hujan yang terjadi pada saat ini akan mempengaruhi
besarnya produksi tanaman kelapa sawit pada beberapa waktu ke depan karena
berhubungan dengan proses pembungaan dan pematangan buah pada tanaman
kelapa sawit. Untuk melihat hubungan curah hujan dan hari hujan terhadap
produksi TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun
(2012-2014) dilihat pada tabel 18.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 18. Rataan produksi TBS, curah hujan dan hari hujan pada tanaman
berumur 10 tahun selama 3 tahun (2012-2014)
Rataan
Bulan
Produksi TBS
Curah Hujan
Hari Hujan
(Ton)
(mm)
(Hari)
Januari
682,8
207,3
7,6
Februari
617
293,3
8
Maret
693
279
7
April
867,9
372,3
10,6
Mei
966,5
337
9,6
Juni
1043,6
161
5,6
Juli
1204,4
216,6
9
Agustus
1391,2
332,6
12,3
September
1252,2
378,6
13
Oktober
1184,3
375
14,6
Nopember
1081
301,3
13
Desember
970,9
393,3
15
TOTAL
11955,8
3647,6
125,6
Tabel 18 menyatakan bahwa total rataan produksi TBS pada tanaman
berumur 10 tahun selama 3 tahun (2013-2015) sebesar 11955,8 ton, sedangkan
total rataan curah hujan (mm) sebesar 3647,6 mm dan total rataan hari hujan (hari)
sebesar 125,6 hari. Berikut disajikan hubungan antara curah hujan dengan
produksi TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun
(2013-2015) pada Gambar 8.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 8. Hubungan curah hujan (mm/bulan), hari hujan (hari/bulan) dan
produksi TBS (ton/bulan) pada tanaman kelapa sawit berumur 10
tahun
Gambar 8 menunjukkan bahwa rataan produksi tertinggi pada tanaman kelapa
sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun (2013-2015) terdapat pada bulan Agustus
yakni sebesar 1391,2 ton/bulan dan rataan produksi terendah terdapat pada bulan
Februari sebesar 617 ton/bulan. Rataan curah hujan tertinggi terdapat pada bulan
Desember yakni sebesar 393,3 mm/bulan dan rataan curah hujan terendah terdapat
pada bulan Juni sebesar 161 mm/bulan. Rataan hari hujan tertinggi terdapat pada
bulan Desember sebesar 15 hari dan rataan hari hujan terendah terdapat pada
bulan Juni sebesar 5,6 hari.
Analisis Data
Analisis produksi tandan buah segar pada tahun 2013, 2014 dan 2015 di
kebun Huta Padang PTPN III dilakukan dengan menggunakan analisis regresi
linear berganda dan analisis korelasi. Analisis linear berganda untuk mengetahui
apakah variabel curah hujan dan hari hujan akan memberikan pengaruh terhadap
produksi kelapa sawit. Analisis korelasi berguna untuk melihat kuat-lemahnya
Universitas Sumatera Utara
hubungan antara variabel bebas dan terikat. Alat bantu untuk mengolah data
menggunakan SPSS.v.20 for windows.
Analisis Regresi Liner Berganda
Dalam uji regresi berganda dikenal nilai koefisien korelasi (r), koefisien
determinasi (R2), dan koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2). Koefisien
korelasi (r) digunakan untuk melihat besarnya hubungan antar variabel bebas dan
variabel terikat. Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui
persentase sumbangan pengaruh serentak variabel-variabel bebas terhadap
variabel terikat.
Berikut disajikan nilai koefisien pada model persamaan regresi linear
berganda pada tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun (20132015) di Kebun Huta Padang pada Tabel 19 (Lampiran 15).
Tabel 19. Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Nilai Koefisien
Umur
r
R2
Adjusted R2
10 Tahun
0,710a
0,504
0,394
Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 10 tahun menunjukkan bahwa nilai koefisien (r) sebesar 71%,
koefisien determinasi (R2) sebesar 50,4% dan nilai koefisien determinasi
terkoreksi (Adjusted R2) sebesar 39,4%. Nilai koefisien (r) sebesar 71%
menunjukkan besarnya hubungan variabel curah hujan dan hari hujan terhadap
variabel produksi TBS pada umur 16 tahun ialah cukup (dilihat pada Tabel 5).
Koefisien determinasi (R2) menandakan bahwa 50,4% variasi produksi kelapa
sawit dapat dijelaskan oleh variasi variabel curah hujan dan hari hujan yang
Universitas Sumatera Utara
terjadi dan sisanya sebesar 49,6% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak
dimasukan ke dalam model.
Uji t-parsial dilakukan dengan membandingkan nilai t-hitung dengan nilai
t-tabel. Hasil uji t-parsial pada tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun selama 3
tahun (2013-2015) disajikan pada Tabel 20 (Lampiran 13).
Tabel 20. Uji t-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman kelapa sawit
berumur 10 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
10 Tahun
Peubah
t-hitung
Sig.
Curah hujan
-1,261
0,239tn
Hari hujan
1,012
0,338tn
Keterangan: tn = tidak nyata
Hasil uji t-parsial menunjukkan bahwa nilai signifikansi curah hujan pada
tanaman berumur 10 tahun lebih besar dari alpha 5% (sig > α 5%), maka dapat
dikatakan t-hitung berbeda tidak nyata pada taraf kepercayaan 95% dengan nilai
t-tabel sebesar 2,201. Variabel yang juga tidak berpengaruh secara nyata adalah
hari hujan dengan nilai t-hitung 1,012 dan nilai signifikansi 0,338. adapun
variabel curah hujan berpengaruh tidak nyata pada taraf kepercayaan 95% dengan
nilai t-hitung -1,261 dan nilai signifikansi 0,239.
Analisis sidik ragam untuk persamaan regresi linear berganda variabel
curah hujan dan hari hujan pada tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun selama 3
tahun (2013-2015) disajikan pada Tabel 21 (Lampiran 14).
Tabel 21. Sidik ragam persamaan regresi linear berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Umur
Sumber
Derajat
Jumlah
Kuadrat
FSig.
keragaman Bebas
Kuadrat
Tengah
hitung
Regresi
2
14342,92
7171,46
0,796
0,481tn
10
Residual
9
81105,46
9011,71
Tahun
Total
11
95448,38
Keterangan: tn = tidak nyata
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan pendugaan model produksi pada tanaman kelapa sawit
berumur 10 tahun di tahun 2013-2015, diperoleh nilai F-hitung sebesar 0,
Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di PTPN III Unit Huta Padang Kabupaten
Asahan, Provinsi Sumatera Utara, Penelitian ini dimulai pada bulan Maret 2016
sampai dengan bulan April 2016.
Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metoda dasar yakni metoda deskriptif
(descriptive analysis) kuantitatif maupun kualitatif.Data dikumpulkan, data
ditabulasi, kemudian dianalisis dengan analisis regresi berganda dan korelasi
dengan SPSS, setelah hasil analisis didapat kemudian diuraikan secara deskriptif.
Alat bantu yang digunakan untuk mengolah data tersebut adalah SPSS.v.20
(Statistical Package of Social Science) for windows.Metode analisis yang
digunakan dalam penelitian ini ialah analisis regresi berganda dan korelasi regresi.
Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh
fungsional antar variabel terikat dan variabel bebas dan analisis korelasi berguna
untuk melihat kuat–lemahnya hubungan antara variabel bebas dan terikat.Analisis
korelasi digunakan untuk mengetahui kuat–lemahnya hubungan antara variabel
bebas dan terikat serta hubungan antar variabel komponen produksi. Variabel
tidak bebas adalah variabel yang keberadaannya dipengaruhi oleh variabel bebas
dan dinotasikan dengan Y. Variabel tidak bebas dalam penelitian ini adalah
produksi TBS kelapa sawit, sedangkan variabel bebas adalah variabel yang
mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya variabel tidak bebas dan
dinotasikan dengan X. Variabel bebas pada penelitian ini adalah curah hujan dan
Universitas Sumatera Utara
hari hujan bulanan. Pengaruh fungsional variabel curah hujan dan hari hujan
bulanan terhadap produksi TBS yang dianalisis dengan fungsi matematis sebagai
berikut:
Peubah Amatan
Peubah amatan yang diamati adalah data primer yang diolah dari PTPN III
Huta Padang yang terdiri atas :
Produksi Tandan Buah Segar
Data produksi tandan buah segar(ton) yang digunakan berdasarkan data
produksi kelapa sawit bulanan selama 3 tahun yaitu2013, 2014 dan 2015. Data ini
dikumpulkan dari beberapaafdelingdi PTPN III Huta Padang. Data produksi
tandan buah segar yang digunakan yaitu2013, 2014 dan 2015 berdasarkan umur
tanaman 7, 10 dan 13 tahun di lapangan yaitu pada tahun tanam 2006, 2007 dan
2008 (umur 7 tahun); tahun tanam 2003, 2004 dan 2005(umur 10 tahun); tahun
tanam 2000, 2001 dan 2002 (umur 13 tahun). Data produksi TBS dianalisis
dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi.
Produksi kelapa sawit banyak dipengaruhi oleh beberapa faktor. Faktor
tersebut tidak berdiri sendiri untuk memberikan pengaruh terhadap produksi yang
dihasilkan kebun. Berdasarkan ketersediaan data di kebun, maka data komponen
produksi yang digunakan yaitu terdiri dari data komponen jumlah tandan, berat
rata–rata tandan (kg/tdn), berat brondolan dan jumlah pokok produktif serta Curah
Hujan bulanan (mm/bulan) dan Hari hujan (hari/bulan) dan Produksi TBS
(Ton/Bulan) Komponen produksi ini dianalisis dengan menggunakan analisis
korelasi.
Universitas Sumatera Utara
Curah Hujan
Data curah hujan yang digunakan berdasarkan data pengukuran curah
hujan bulanan selama tiga tahun yaitu 2012, 2013 dan 2014.Pengukuran curah
hujan dilakukan setiap pagi hari pada pukul 07.00 WIB dengan menggunakan alat
Ombrometer. Spesifikasi penakar hujan meliputi mulut penakar yang telah
dikalibrasi, mempunyai luas 100 cm², diameter 11,5 cm, serta memiliki ketinggian
± 85 cm dari atas permukaan tanah dan corong menyempit untuk menyalurkan air
hujan ke dalam tabung kolektor yang diukur menggunakan gelas ukur pengukur
curah hujan. Data curah hujan dianalisis dengan menggunakan analisis regresi
linear berganda dan analisis korelasi.
Hari Hujan
Data hari hujan yang digunakan diperoleh dengan cara menjumlahkan hari
dimana turunnya hujan setiap bulannya selama tiga tahun yaitu 2012, 2013 dan
2014.Pengukuran hari hujan bersamaan dengan pengukuran curah hujan. Satu hari
hujan adalah periode 24 jam terkumpulnya curah hujan setinggi 0,5 mm atau lebih
dan curah hujan dengan tinggi kurang dari ketentuan tersebut, hari hujan dianggap
nol tetapi curah hujan tetap diperhitungkan. Data hari hujan dianalisis dengan
menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi.
Universitas Sumatera Utara
PELAKSANAAN PENELITIAN
Studi Kepustakaan
Studi kepustakaan dilakukan dengan menelusuri dan menelaah studi
pustaka yang berkaitan dengan curah hujan, hari hujan, umur tanaman dan
produksi tandan buah segar (TBS) pada tanaman kelapa sawit.
Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan terdiri dari data primer.Pengumpulan
data primer meliputi data primer untuk laporan umum dan data primer untuk
keperluan analisis. Data primer ini diperoleh dari studi literatur yang didapat di
kantor tentang PTPN III Sawit Huta Padang.Data primer untuk analisis
disesuaikan dengan kelengkapan data pada administrasi kebun. Data primer untuk
laporan umum meliputi keadaan umum perusahaan, letak geografis, keadaan
tanahdan iklim, luas tata guna kebun, keadaan produksi dan produktivitas
tanaman. Data primer untuk keperluan analisis ini diambil data bulanan selama 3
tahun meliputi data curah hujan, data hari hujan pada tahun 2012, 2013, dan 2014,
juga data produksi pada tahun 2013, 2014, dan 2015 data umur tanaman berumur
7, 10 dan 13 tahun setelah tanam berdasarkan umur tahun tanam di lapangan.
Pengolahan Data dan Analisis Data
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan analisis regresi linear
berganda dan analisis korelasi.Regresi linear berganda berguna untuk menghitung
besarnya pengaruh hubungan dua atau lebih variabel bebas terhadap satu variabel
terikat dan memprediksi variabel terikat dengan menggunakan dua atau lebih
Universitas Sumatera Utara
variabel bebas.Analisi korelasi berguna untuk melihat kuat–lemahnya hubungan
antara variabel bebas dan terikat.Pengolahan data dibantu dengan software
SPSS.v.20 for windows.
Analisis data bersifat deskriptif dengan menggunakan bantuan statistik
untuk melihat hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Analisis data
dilakukan untuk memperoleh hasil pengolahan data. Data yang telah diperoleh
tersebut dianalisis dengan menggunakan persamaan regresi linear berganda untuk
mengetahui pengaruh curah hujan dan hari hujan bulanan yang mempengaruhi
produksi kelapa sawit dan hubungan kedua variabel bebas dan terikat pada
tanaman berumur 7, 10 dan 13 tahun berdasarkan data yang diperoleh dari
administrasi kebun.
Berdasarkan hipotesis yang diajukan, untuk menguji hipotesis digunakan
Uji–T (parsial), Uji–F (serempak) dan R2.Uji hipotesis menggunakan uji dua arah
dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5%. Teknik analisis data dengan
menggunakan analisis regresi berganda dengan model persamaan berikut ini:
Y = a + b1X1 + b2X2 + E
Y : produksi TBS
a : intersep dari garis pada sumbu Y
b : koefisien regresi linier
X1 : curah hujan bulanan
X2 : hari hujan bulanan
E : eror
Model yang digunakan dalam membuat suatu persamaan regresi linier
berganda ini, dapat terjadi beberapa keadaan yang dapat menyebabkan estimasi
koefisien regresi tidak lagi menjadi penduga koefisien tak bisa terbaik, sehingga
Universitas Sumatera Utara
diperlukan beberapa asumsi mendasar yang perlu diperhatikan dengan melakukan
uji asumsi klasik.
Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik berguna untuk menguji apakah model regresi yang
digunakan dalam penelitian ini layak diuji atau tidak.Kelayakan model regresi
dapat terlihat dari data yang dihasilkan terdistribusi normal, dan tidak terdapat
multikolinearitas,
heteroskedastisitas,
autokorelasi
dalam
model
yang
digunakan.Jika keseluruhan syarat tersebut terpenuhi berarti model analisis telah
layak digunakan.
Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
variabel tidak bebas dan variabel bebas memiliki data yang terdistribusi normal
atau tidak.Data yang terdistribusi normal menunjukkan bahwa tidak terdapat nilai
ekstrim yang nantinya dapat mengganggu hasil data penelitian.Model regresi yang
baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Dalam
pembahasan ini akan digunakan uji One Sample Kolmogorov–Smirnov dengan
menggunakan taraf signifikansi 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika
signifikansi dan nilai One Sample Kolmogorov–Smirnov lebih besar dari 5% atau
0,05.
Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan asumsi klasik heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan
varians dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain pada model
regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya
Universitas Sumatera Utara
gejala heteroskedastisitas atau biasa disebut homoskedastisitas.Metode pengujian
yang yang digunakan ialah uji Glejser.Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan
nilai absolute residual terhadap variabel independen lainnya.Jika nilai ß signifikan
maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas dalam model.
Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
hubungan linear antar variabel independen dalam model regresi.Prasyarat yang
harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas.Uji
multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai varian inflation factor (VIF) dan
nilai Tolerance pada model regresi.Model regresi yang baik ialah tidak terjadi
multikolinearitas yang dibuktikan dengan nilai VIF < 5 dan nilai Tolerance> 0.1.
Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan
pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi
dapat dilihat dari nilai Durbin Watson (d) dibandingkan dengan nilai Tabel Durbin
Watson.Prasyarat yang harus terpenuhi adalah tidak adanya autokorelasi dalam
model regresi. Metode uji Durbin–Watson (uji DW) dengan ketentuan sebagai
berikut:
1. Jika d terletak antara 0 dan dL, maka ada autokorelasi positif.
2. Jika d terletak antara dL dan dU atau d terletak antara (4-dU) dan (4-dL), maka
tidak dapat disimpulkan.
3. Jika d terletak antara dU dan (4-dU), maka tidak ada autokorelasi.
4. Jika d terletak antara (4-dL) dan 4, maka ada autokorelasi negatif.
Universitas Sumatera Utara
Pengujian Hipotesis
Berdasarkan hipotesis yang diajukan, untuk menguji hipotesis digunakan
Uji–T (parsial), Uji–F (serempak) dan R2.Pengujian hipotesis dilakukan dengan
uji dua arah dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5% apakah diterima atau
ditolak. Nilai koefisien determinasi (R2) digunakan untuk melihat besarnya
persentase pengaruh variabel bebas terhadap nilai variabel terikat.Nilai R2
semakin mendekati nol memperlihatkan semakin kecil pengaruh semua variabel
bebas terhadap nilai variabel terikat sedangkan nilai R2 semakin mendekati satu
memperlihatkan semakin besar pula pengaruh semua variabel bebas terhadap nilai
variabel terikat. Uji hipotesis secara parsial digunakan untuk mengetahui
pengaruh dari masing–masing variabel independen terhadap variabel dependen.
Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai T–hitung dengan nilaiT–tabel.Uji
hipotesis secara serempak digunakan untuk mengetahui pengaruh dari variabel
independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen.Uji ini dilakukan
dengan membandingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel. Hipotesis yang
diajukan dalam analisis ini ialah:
H0: bi = 0
H1: bi ≠ 0,
bi = koefisien regresi variabel ke–i
Pengambilan keputusan untuk melihat apakah hipotesis H0 diterima atau
ditolak.Hipotesis H0 ditolak membuktikan bahwa variabel bebas yang digunakan
berpengaruh nyata terhadap produksi TBS.
Universitas Sumatera Utara
Penarikan Kesimpulan
Penarikan kesimpulan dilakukan untuk meringkas hasil pengolahan data
yang telah di analisis dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan
analisis korelasi.Kesimpulan dapat menjelaskan kebenaran dari hipotesis yang
telah dibuat apakah diterima atau ditolak.
Universitas Sumatera Utara
HASIL DAN PEMBAHASAN
Data tahun 2013-2015 yang didalamnya terdapat rataan produksi tandan
buah segar (ton/bulan) pada Lampiran 1, curah hujan (mm/bulan) pada Lampiran
5, dan hari hujan (hari/bulan) pada Lampiran 10. dari kebun Huta Padang PT.
Perkebunan Nusantara III Persero untuk tanaman kelapa sawit berumur 7, 10, dan
13 tahun.
Hasil uji korelasi antar komponen tandan buah segar (TBS) pada beberapa
tahun tanam pada tanaman kelapa sawit berumur 7, 10, dan 13 tahun selama 3
tahun (2013-2015) dapat dilihat pada lampiran 4. Hasil uji korelasi ini adalah
tidak terjadi korelasi yang signifikan antara variabel berat janjang rata-rata dan
jumlah pohon produktif.
Hasil uji analisis regresi linear berganda hubungan antara produksi TBS,
curah hujan dan hari hujan dapat dilihat pada Lampiran 16 selama 3 tahun (20132015) pada tanaman kelapa sawit berumur 7, 10 dan 13 tahun. Hasil uji regresi
menunjukkan bahwa jumlah curah hujan dan banyaknya hari hujan berpengaruh
signifikan terhadap produksi TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 13 tahun.
Komponen Produksi Tandan Buah Segar
Produksi tandan buah segar (TBS) tidak terlepas dari komponenkomponen produksi yang mempengaruhinya yang berkaitan dengan pencapaian
produksi yang diharapkan. Berdasarkan ketersediaan data pada kebun Huta
Padang, adapun komponen-komponen produksi tanaman kelapa sawit yang dapat
Universitas Sumatera Utara
mempengaruhi produksi TBS ialah jumlah janjang, berat janjang rata-rata (BJR)
dan jumlah pohon produktif.
Berikut disajikan data komponen produksi kebun Huta Padang pada
beberapa tahun tanam pada tanaman kelapa sawit berumur 7, 10 dan 13 tahun
pada Tabel 1.
Tabel 1. Komponen produksi TBS kebun Huta Padang pada beberapa tahun tanam
Berat Janjang
Jumlah Pohon
Jumlah Janjang
Rata-rata
Produktif
Tahun Tanam
(X1)
(X2)
(X3)
2000
7.766
15,90
8.342
2001
16.859
14,60
19.096
2002
8.340
14,90
11.461
2003
13.349
13,90
13.559
2004
57.844
13,14
59.931
2005
133.030
15,20
146.967
2006
69.287
8,27
51.769
2007
138.613
9,44
108.968
2008
29.879
12,15
28.551
Hasil uji korelasi pada komponen-komponen produksi TBS di Kebun
Rambutan PTPN III dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Uji korelasi pada komponen-komponen produksi TBS
Variabel
Variabel
Uji Statistik
Jumlah
Berat Janjang
Jumlah Pohon
Janjang
Rata-Rata
Produktif
tn
Jumlah
1
-0,451
0,969**
Pearson
Janjang
Correlation
0,223
0,00016
Sig. (2-tailed)
Berat Janjang
Rata-Rata
Jumlah Pohon
Produktif
N
Pearson
Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson
Correlation
Sig. (2-tailed)
N
9
9
9
-0,451tn
1
-0,254tn
0,223
9
9
0,510
9
0,969**
0,254tn
1
0,00016
9
0,510
9
9
Universitas Sumatera Utara
Keterangan : * = berbeda nyata pada taraf uji 5%
** = berbeda sangat nyata pada taraf uji 1%
tn = tidak berbeda nyata
Dari tabel 2 diatas hasil uji kolerasi menunjukan bahwa terdapat hubungan
yang signifikan sangat berbeda nyata antara komponen jumlah janjang dan jumlah
pohon produktif dilihat dari nilai signifikansi sebesar 0,00016 pada uji taraf 1%.
Pada komponen jumlah janjang dan berat janjang rata-rata terdapat hubungan
yang tidak signifikan berbeda tidak nyata dengan nilai signifikasi -0,451 pada
taraf uji α= 0,01. Pada komponen Berat janjang rata-rata dan jumlah pohon
produktif terdapat hubungan yang tidak signifikan berbeda tidak nyata dengan
nilai signifikansi -0,254 pada taraf uji α= 0,01.
Analisis korelasi juga memperlihatkan arah korelasi yang searah atau
berlawnan arah yang dapat dilihat dari nilai koefisien yang bernilai positif atau
negatif. Hubungan searah ditunjukan oleh komponen berat janjang rata-rata
dengan jumlah janjang dan jumlah pohon produktif. Hasil ini menunjukan jika
semakin besar berat janjang rata-rata maka semakin besar juga jumlah janjang dan
jumlah pohon produktif. Hubungan searah juga ditunjukan oleh komponen jumlah
janjang dengan berat janjang rata-rata dan jumlah pohon produktif. Hasil ini
menunjukan jika semakin besar jumlah janjang maka semakin besar juga jumlah
berat janjang rata-rata dan jumlah pohon yang produktif. Serta komponen jumlah
pohon produktif dengan berat janjang rata-rata dan jumlah janjang. Hasil ini
menunjukan bahwa semakin besar nilai jumlah pohon produktif maka semakin
besar pula berat janjang rata-tada dan jumlah janjang yang dihasilkan.
Hasil analis korelasi menunjukan bahwa korelasi pada ketiga komponen
produksi memiliki hubungan yang searah adalah jumlah pohon produktif dengan
Universitas Sumatera Utara
jumlah janjang. Hasil korelasi ini dapat diartikan bahwa semakin besar jumlah
pohon produktif maka semakin besar pula pengaruh jumlah janjang terhadap
pencapaian produksi TBS yang diharapkan. Hal ini disebabkan oleh komposisi
umur tanaman yang diamati adalah tanaman muda, remaja dan menjelang fase
puncak dewasa dan tentu saja jumlah janjang yang dihasilkan lebih banyak dari
pada tanaman dewasa. Pada fase umur tanaman yang diamati adalah fase dimana
pertumbuhan dari kelapa sawit tersebut meningkat secara signifikan atau biasa
disebut dengan fase sigmoid. Umur tanaman kelapa sawit berubah setiap
tahunnya, dengan kata lain hal tersebut juga mempengaruhi pencapaian produksi
per hektarnya per tahunnya. Jumlah janjang yang dihasilkan tanaman yang lebih
muda lebih banyak dikarenakan oleh pada tanaman muda produksi masi lebih
optimal dan lebih sedikit jumlah tanaman yang terkena hama dan penyakit.
Jumlah pohon produktif yang tinggi menyebabkan pencapaian produksi TBS yang
besar pula.
Produksi Tandan Buah Segar (ton), Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan
(hari) pada Tanaman Kelapa Sawit Berumur 7 Tahun
Data rataan produksi tandan buah segar (ton/bulan), curah hujan
(mm/bulan), dan hari hujan (hari/bulan) selama 3 tahun (2013-2015) dari kebun
Huta Padang PTPN III pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3. Rataan produksi TBS (ton/bulan) pada tanaman kelapa sawit berumur 7
tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Tahun
Bulan
Rataan
2013
2014
2015
Januari
360,8
935,2
69,6
455,2
Februari
398,3
888,2
68,6
451,7
Maret
287,9
1052,5
91
477,1
April
439,5
1218,6
112,6
590,2
Mei
591
1308,2
113,8
671
Juni
588,8
1097,3
167,4
617,8
Juli
764,1
1617,8
115,9
832,6
Agustus
717,3
1983,8
138,7
946,6
September
810,1
1558,9
186,4
851,8
Oktober
813,4
1361,6
168,5
781,2
Nopember
685
1283,6
131,8
700,1
Desember
595,8
1315,2
136,4
682,5
TOTAL
7052,5
15621,4
1501,2
8058,3
Tabel 3 menyatakan bahwa rataan produksi TBS tertinggi pada tanaman
kelapa sawit berumur 7 tahun, terdapat pada bulan Agustus yakni sebesar 946,6
ton/bulan dan rataan terendah terdapat pada bulan Februari yakni sebesar 451,7
ton/bulan. Berikut ini disajikan grafik perkembangan produksi TBS dalam (ton)
pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015) pada
Gambar 1.
Gambar 1. Perkembangan produksi TBS (ton/bulan) pada tanaman kelapa sawit
tahun 2013, 2014, dan 2015
Universitas Sumatera Utara
Gambar 1 menyatakan bahwa tahun 2013 pada tanaman kelapa sawit
berumur 7 tahun, total produksi TBS tertinggi terdapat pada bulan Oktober
sebesar 813,4 ton/ bulan dan total terendah pada bulan Januari yakni sebesar 360,8
ton/bulan. Pada tahun 2014 total produksi TBS tertinggi terdapat pada bulan
Agustus sebesar 1983,8 ton/bulan dan total terendah pada bulan Februari sebesar
888,2 ton/bulan. Pada tahun 2015 total produksi TBS tertinggi terdapat pada bulan
September sebesar 186,4 ton/bulan dan total terendah pada bulan Maret sebesar
68,6 ton/bulan.Berikut ini data rataan curah hujan (mm) pada tanaman kelapa
sawit berumur 7 tahun di kebun Huta Padang
Tabel 4. Rataan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman kelapa sawit berumur 7
tahun selama 3 tahun (2012-2014)
Tahun
Bulan
Rataan
2012
2013
2014
Januari
76
504
42
207,3
Februari
279
557
44
293,3
Maret
501
299
37
279
April
712
287
118
372,3
Mei
613
248
150
337
Juni
211
106
166
161
Juli
442
146
62
216,6
Agustus
388
138
472
332,6
September
408
320
408
378,6
Oktober
355
525
245
375
Nopember
373
270
261
301,3
Desember
605
360
215
393,3
TOTAL
4963
3760
2220
3647,6
Tabel 4 menyatakan bahwa rataan curah hujan tertinggi pada tahun 20122014 terdapat pada bulan Desember sebesar 393,3 mm/bulan dan rataan terendah
terdapat pada bulan Juni sebesar 161 mm/bulan. Berikut disajikan perkembangan
curah hujan (mm) pada tahun 2012-2014.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2. Perkembangan curah hujan (mm/bulan) pada tahun 2012, 2013, dan
2014
Gambar 2 menyatakan bahwa pada tahun 2012 curah hujan tertinggi
terdapat pada bulan Mei sebesar 613 mm/bulan dan curah hujan terendah terdapat
pada bulan Januari sebesar 76 mm/bulan. Tahun 2013 curah hujan tertinggi
terdapat pada bulan Februari sebesar 557 mm/bulan dan terendah terdapat pada
bulan Februari sebesar 106 mm/bulan. Tahun 2014 curah hujan tertinggi terdapat
pada bulan Agustus sebesar 472 mm/bulan dan terendah terdapat pada bulan
Maret sebesar 37 mm/bulan. Berikut ini disajikan data rataan hari hujan (hari)
pada tahun 2012-2014 kebun Huta Padang.
Tabel 5. Rataan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman kelapa sawit tahun 20122014
Tahun
Bulan
Rataan
2012
2013
2014
Januari
2
15
6
7,6
Februari
8
14
2
8
Maret
11
6
4
7
April
17
10
5
10,6
Mei
12
8
9
9,6
Juni
7
5
5
5,6
Juli
11
10
6
9
Agustus
9
12
16
12,3
September
10
11
18
13
Oktober
11
18
15
14,6
Nopember
11
13
15
13
Desember
16
14
15
15
TOTAL
125
136
116
125,6
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5 menyatakan bahwa rataan hari hujan tertinggi pada tahun 20122014 terdapat pada bulan November sebesar 14,6 hari/bulan dan rataan hari hujan
terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 7 hari/bulan. Berikut disajikan
perkembangan hari hujan (hari) pada tahun 2012-2014 pada gambar 3.
Gambar 3. Perkembangan hari hujan (hari/bulan) pada tahun 2012, 2013, dan
2014
Gambar 3 menunjukkan bahwa tahun 2012 rataan hari hujan tertinggi
terdapat pada bulan Mei sebesar 17 hari/bulan dan terendah terdapat pada bulan
Januari sebesar 2 hari/bulan. Tahun 2013 hari hujan tertinggi terdapat pada bulan
Oktober sebesar 18 hari/bulan dan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 5
hari/bulan. Tahun 2014 hari hujan tertinggi terdapat pada bulan September sebesar
18 hari/bulan dan terendah terdapat pada bulan Februari sebesar 2 hari/bulan.
Hubungan Curah Hujan dan hari hujan terhadap produksi TBS pada
tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun
Produksi tanaman kelapa sawit dipengaruhi oleh besarnya curah hujan
yang terjadi. Besarnya curah hujan yang terjadi pada saat ini akan mempengaruhi
besarnya produksi tanaman kelapa sawit pada beberapa waktu ke depan karena
Universitas Sumatera Utara
berhubungan dengan proses pembungaan dan pematangan buah pada tanaman
kelapa sawit. Untuk melihat hubungan curah hujan dan hari hujan terhadap
produksi TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (20132015) dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Rataan produksi TBS, curah hujan dan hari hujan pada tanaman berumur
7 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Rataan
Bulan
Produksi TBS
Curah Hujan
Hari Hujan
(Ton)
(mm)
(Hari)
Januari
455,2
207,3
7,6
Februari
451,7
293,3
8
Maret
477,1
279
7
April
590,2
372,3
10,6
Mei
671
337
9,6
Juni
617,8
161
5,6
Juli
832,6
216,6
9
Agustus
946,6
332,6
12,3
September
851,8
378,6
13
Oktober
781,
375
14,6
Nopember
700,1
301,3
13
Desember
682,5
393,3
15
TOTAL
8058,3
3647,6
125,6
Tabel 6 menyatakan bahwa total rataan produksi TBS pada tanaman
berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015) sebesar 8058,3 ton, sedangkan total
rataan curah hujan (mm) sebesar 3647,6 mm dan total rataan hari hujan (hari)
sebesar 125,6 hari. Berikut disajikan
hubungan antara curah hujan dengan
produksi TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (20132015) pada Gambar 4.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4. Hubungan curah hujan (mm/bulan), hari hujan (hari/bulan) dan
produksi TBS (ton/bulan) pada tanaman kelapa sawit berumur 7
tahun.
Gambar 4 menunjukkan bahwa rataan produksi tertinggi pada tanaman
kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015) terdapat pada bulan
Agustus yakni sebesar 946,6 ton/bulan dan rataan produksi terendah terdapat pada
bulan Februari sebesar 451,7 ton/bulan. Rataan curah hujan tertinggi terdapat pada
bulan Desember yakni sebesar 393,3 mm/bulan dan rataan curah hujan terendah
terdapat pada bulan Juni sebesar 161 mm/bulan. Rataan hari hujan tertinggi
terdapat pada bulan Oktober sebesar 14,6 hari dan rataan hari hujan terendah
terdapat pada bulan Maret sebesar 7 hari.
Analisis Data
Analisis produksi tandan buah segar pada tahun 2013, 2014 dan 2015 di
kebun Huta Padang PTPN III dilakukan dengan menggunakan analisis regresi
linear berganda dan analisis korelasi. Analisis linear berganda untuk mengetahui
apakah variabel curah hujan dan hari hujan akan memberikan pengaruh terhadap
produksi kelapa sawit. Analisis korelasi berguna untuk melihat kuat-lemahnya
Universitas Sumatera Utara
hubungan antara variabel bebas dan terikat. Alat bantu untuk mengolah data
menggunakan SPSS.v.20 for windows.
Analisis Regresi Liner Berganda
Dalam uji regresi berganda dikenal nilai koefisien korelasi (r), koefisien
determinasi (R2), dan koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2). Koefisien
korelasi (r) digunakan untuk melihat besarnya hubungan antar variabel bebas dan
variabel terikat. Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui
persentase sumbangan pengaruh serentak variabel-variabel bebas terhadap
variabel terikat. Berikut disajikan nilai koefisien pada model persamaan regresi
linear berganda pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun
(2013-2015) di Kebun Huta Padang disajikan pada Tabel 7 (Lampiran 15).
Tabel 7. Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Nilai Koefisien
Umur
r
R2
Adjusted R2
7 Tahun
0,668a
0,447
0,324
Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 7 tahun menunjukkan bahwa nilai koefisien (r) sebesar 66,8%,
koefisien determinasi (R2) sebesar 44,7% dan nilai koefisien determinasi
terkoreksi (Adjusted R2) sebesar 32,4%. Nilai koefisien (r) sebesar 44,7%
menunjukkan besarnya hubungan variabel curah hujan dan hari hujan terhadap
variabel produksi TBS pada umur 7 tahun ialah cukup lemah (dilihat pada Tabel
7). Koefisien determinasi (R2) menandakan bahwa 44,7% variasi produksi kelapa
sawit dapat dijelaskan oleh variasi variabel curah hujan dan hari hujan yang
terjadi dan sisanya sebesar 55,3% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak
dimasukan ke dalam model.
Universitas Sumatera Utara
Uji t-parsial dilakukan dengan membandingkan nilai t-hitung dengan nilai
t-tabel. Berikut disajikan uji t-parsial pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun
selama 3 tahun (2013-2015) pada Tabel 8 (lampiran 13).
Tabel 8. Uji t-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman kelapa sawit
berumur 7 tahun selama 3 tahun (2012-2014)
7 Tahun
Peubah
t-hitung
Sig.
Curah hujan
-0,107
0,297tn
Hari hujan
2,318
0,046tn
Keterangan: tn = tidak nyata
Hasil uji t-parsial menunjukkan bahwa nilai signifikansi curah hujan dan
hari hujan pada tanaman berumur 7 tahun lebih besar dari alpha 5% (sig > α 5%),
maka dapat dikatakan t hitung berbeda tidak nyata pada taraf kepercayaan 95%
dengan nilai t tabel sebesar 2,201.
Analisis sidik ragam untuk persamaan regresi linear berganda variabel
curah hujan dan hari hujan pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3
tahun (2012-2014) disajikan pada tabel 9 (Lampiran 14).
Tabel 9. Sidik ragam persamaan regresi linear berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Umur
Sumber
Derajat
Jumlah
Kuadrat
FSig.
keragaman Bebas
Kuadrat
Tengah
hitung
Regresi
2
129304,2
64652,1
3,633
0,70tn
7
Residual
9
160182.6
11798,07
Tahun
Total
11
289486.9
Keterangan : tn = tidak berbeda nyata
Berdasarkan pendugaan model produksi pada tanaman kelapa sawit
berumur 7 tahun di tahun 2013-2015, diperoleh nilai F-hitung sebesar 3,633
dengan nilai F-tabel sebesar 4,26 dan nilai signifikansi pada uji ini adalah 0,70.
Nilai signifikansi pada uji F lebih besar dari alpha 5% (Sig > α 0,05), maka dapat
Universitas Sumatera Utara
dikatakan F-hitung berbeda tidak nyata pada taraf kepercayaan 95%. Hal tersebut
mengartikan bahwa variabel curah hujan dan hari hujan dalam model secara
bersama-sama berpengaruh tidak nyata terhadap produksi kelapa sawit.
Hasil model pengujian analisis regresi linier berganda pada tanaman
kelapa sawit berumur 7 tahun (2013-2015) disajikan pada Tabel 10 (lampiran 16).
Tabel 10. Model pengujian analisis regresi linier berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 7 tahun selama (2013-2015)
Umur
Variabel
Koefisien
Konstanta
435,390
7 Tahun
Curah Hujan
-1,022
Hari Hujan
52,21
Berdasarkan hasil analisis dapat dibentuk persamaan regresi yang
dihasilkan oleh variabel curah hujan dan hari hujan dalam memprediksi produksi
TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun berikut ini :
Y = 435,390 – 1,022 X1 + 52,21 X2 + E
Model persamaan untuk umur 7 tahun dapat diartikan bahwa penambahan
satu satuan nilai curah hujan akan menurunkan produksi TBS sebesar 1,022
satuan dan setiap penambahan satu satuan nilai hari hujan akan menaikkan nilai
produksi TBS sebesar 52,21 satuan.
Analisis Korelasi
Analisis korelasi berguna untuk melihat kuat-lemahnya hubungan antara
variabel bebas dan terikat. Berikut disajikan interpretasi nilai r pada analisis
korelasi pada tabel 11.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 11. Interpretasi nilai r pada analisis korelasi
Nilai r
0,00
0,01-0,20
0,21-0,40
0,41-0,60
0,61-0,81
0,81-0,99
1,00
Sumber : Husain dan setiadi, 1995
Interpretasi
Tidak ada korelasi
Sangat lemah
Lemah
Agak lemah
Cukup
Kuat
Sangat kuat
Berikut disajikan hasil analisis korelasi antara variabel produksi TBS,
curah hujan dan hari hujan pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3
tahun (2013-2015) pada Tabel 12 (lampiran 17).
Tabel 12. Uji analisis korelasi pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama
3 tahun (2013-2015)
Variabel
Umur
Variabel
Statistik Uji Produksi
Curah
Hari hujan
TBS
hujan
Produksi TBS R (koefisien)
1
0,341tn
0,609tn
Sig
0,278
0,035
Curah hujan
R (koefisien)
0,341tn
1
0,819**
7 Tahun
Sig
0,278
0,001
tn
Hari hujan
R (koefisien)
0,609
0,819**
1
Sig
0,035
0,001
Keterangan: * = berbeda nyata pada taraf uji 5%
** = berbeda sangat nyata pata taraf uji 1%
tn = tidak berbeda nyata
Uji analisis korelasi pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun
menunjukkan hubungan keeratan yang sangat erat antara variabel curah hujan dan
hari hujan yaitu 0,819. Hubungan yang kuat memperlihatkan berpengaruhnya
antara variabel curah hujan dan hari hujan terhadap pencapaian produksi TBS. Hal
ini terlihat dari nilai signifikansi lebih kecil dari 1% (Sig < α 0,01) dan korelasi
lainnya memperlihatkan hubungan berpengaruh tidak nyata terhadap pencapaian
produksi TBS yang disebabkan nilai signifikansi lebih besar dari 1% (Sig > α
Universitas Sumatera Utara
0,01). Korelasi terlemah terjadi pada variabel produksi TBS dengan curah hujan
terdapat pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun yaitu sebesar 0,341.
Uji Asumsi Klasik
Dilakukan untuk mengetahui apakah persamaan regresi berganda layak
atau tidak untuk digunakan. Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji
heteroskedastisitas, uji multikolinearitas, dan uji autokorelasi.
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data
berdistribusi normal atau tidak. Persyaratan uji normalitas adalah data
berdistribusi normal. Data di analisis dengan uji One Sample Kolmogrov-Sminov
pada taraf uji 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi
lebih besar dari 0,05 (Sig > α 0,05). Untuk persamaan regresi pada tanaman
kelapa sawit berumur 7 tahun diperoleh nilai Kolmogorov-Sminov dan nilai
signikansi yaitu 0,951 (α = 0,175) (lampiran 18) yang berarti data telah
terdistribusi normal.
Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan asumsi klasik heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan
varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Prasyarat yang
harus dipenuh dalam model regresi adalah tidak adanya gejala heteroskedastisitas
atau biasa disebut homoskedastisitas. Metode pengujian yang digunakan ialah uji
Glejser. Uji glejser dilakukan dengan mregresikan nilai absolute residual terhadap
variabel independen lainnya. Jika nilai β signifikan maka mengindikasikan
terdapat
hheteroskedastisitas
dalam
model
uji.
Uji
heteroskedastisitas
menggunakan uji Glejser pada model persamaan regresi linier berganda pada
Universitas Sumatera Utara
tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015) disajikan pada
Tabel 13 (lampiran 19).
Tabel 13. Nilai signifikansi pada uji heteroskedastisitas pada tanaman kelapa
sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Umur
Variabel
Sig.
Konstanta
0,120
7 Tahun
Curah hujan
0,175
Hari hujan
0,156
Hasil uji hetroskedastisitas menunjukkan bahwa variabel curah hujan
memiliki nilai signifikansi pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun yaitu
sebesar 0,175 sedangkan variabel hari hujan memiliki nilai signikansi 0,156.
Variabel curah hujan dan hari hujan memiliki nilai signifikansi diatas 0,01 dalam
model ini sehingga memiliki sebaran varian yang sama (homogen). Dengan kata
lain, tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model ini.
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
hubungan linear antar variabel independen dalam model regresi. Prasyarat yang
harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Uji
multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai varian inflation factor (VIF) dan
nilai Tolerance pada model regresi. Model regresi yang baik ialah tidak terjadi
multikolinearitas yang dibuktikan dengan nilai VIF < 5 dan nilai Tolerance > 0,1.
Nilai VIF dan Tolerance model regresi linear berganda pada produksi TBS
tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun selama 3 tahun (2013-2015) di kebun Huta
Padang disajikan pada Tabel 14 (Lampiran 16).
Universitas Sumatera Utara
Tabel 14. Uji multikolinearitas nilai VIF dan Tolerance pada umur 7 tahun selama
3 tahun (2013-2015)
Umur
Variabel
Tolerance
VIF
Curah hujan
0,330
3,032
7 Tahun
Hari hujan
0,330
3,032
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas diatas diperoleh nilai VIF yang
lebih kecil dari 5 dan nilai Tolerance lebih besar dari 0,1 untuk kedua variabel
yang diuji dapat diartikan bahwa tidak terdapat multikolinearitas dalam model
persamaan regresi tersebut.
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan
pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi
dapat dilihat dari nilai Durbin Watson (d) yang dibandingkan dengan nilai dari
tabel Durbin Watson (Lampiran 20). Untuk model persamaan regresi pada
tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun di atas, diperoleh nilai Durbin Watson (d)
ialah 0,438 dengan nilai dL = 0,8122 dan nilai dU = 1,5794 dari tabel Durbin
Watson
Berdasarkan kriteria pada uji autokorelasi, jika d terletak antara 0 dan dL,
maka ada autokorelasi positif, jika d terletak antara dL dan dU atau diantara (4dU) dan (4-dL), maka tidak dapat disimpulkan, jika d terletak antara dU dan 4-dU,
maka tidak ada autokorelasi, jika d terletak antara 4-dL dan 4, maka ada
autokorelasi negatif. Oleh karena itu, pada persamaan regresi pada tanaman
kelapa sawit berumur 7 tahun tidak dapat disimpulkan karena d terletak antara dU
dan dL. Dari keempat uji asumsi tersebut menyatakan bahwa persamaan regresi
pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun telah memenuhi syarat
Universitas Sumatera Utara
Pengaruh Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan (hari) Terhadap Produksi
TBS pada Tanaman Kelapa Sawit Berumur 7 Tahun
Menurut Prihutami (2011) mengatakan bahwa pengaruh curah hujan yang
terlalu tinggi pada tanaman kelapa sawit berpengaruh terhadap pembentukan dan
perkembangan bunga betina menjadi buah yang gagal terbentuk karena bunga
betina menjadi gugur (abortus) dan tanaman kelapa sawit lebih rentan terhadap
hama penyakit sehingga dapat menurunkan poduksi TBS.
Berdasarkan data curah hujan di kebun Huta Padang klasifikasi iklim
menurut Schimidth-Ferguson termasuk kedalam tipe iklim a yaitu daerah sangat
basah (Lampiran 7). Berdasarkan data total curah hujan selama 3 tahun (20122014) kebun Huta Padang sebesar 10943 mm dan total produksi sebesar 24175,2
ton. Total curah hujan tertinggi terdapat pada tahun 2012 sebesar 4963 mm/tahun
dan total curah hujan terendah terdapat pada tahun 2014 sebesar 2220 mm/tahun..
Data rataan curah hujan pada kebun Huta Padang adalah 3467 mm (Lampiran 9)
sedangkan data rataan hari hujan tahunan adalah 125,67 hari (Lampiran 12). Oleh
karena itu, jumlah curah hujan sudah sesuai dengan kebutuhan dan syarat tumbuh
kelapa sawit pada tanaman berumur 7 tahun.
Berdasarkan hasil analisis regresi, diperoleh nilai koefien regresi curah
hujan selama 3 tahun (2013-2015) pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun
memiliki tanda negatif sebesar 1,022 (Lampiran 16). Hal tersebut mengartikan
bahwa setiap penambahan satu milimeter curah hujan maka akan menurunkan
produksi TBS sebesar 1,022 ton dengan asumsi variabel lain dianggap konstan.
Sedangkan nilai koefisien regresi hari hujan memiliki tanda positif sebesar 52,21
(Lampiran 16). Hal tersebut mengartikan bahwa setiap penambahan satu hari
Universitas Sumatera Utara
hujan maka akan menaikkan produksi TBS sebesar 52,21 ton dengan asumsi
variabel lain dianggap konstan.
Hasil analisis secara serempak (uji-F) memperlihatkan bahwa variabel
curah hujan dan hari hujan yang berpengaruh tidak nyata pada taraf uji 5%
terhadap produksi TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 7 tahun. Nilai Fhitung pada analisis ini lebih kecil daripada nilai F-tabelnya yakni sebesar 3,633
(3,633 α 0,05). Ini membuktikan bahwa
curah hujan dan hari hujan secara bersama-sama (serempak) berpengaruh tidak
nyata terhadap produksi TBS pada umur 7 tahun di PTPN III Huta Padang.
Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa curah hujan dan hari hujan
secara statistik berpengaruh tidak nyata terhadap produksi TBS pada tanaman
berumur 7 tahun. Hal ini diduga dikarenakan curah hujan yang tinggi pada
tanaman kelapa sawit dapat menghambat penyerbukan bunga oleh serangga dan
buah busuk di pohon sehingga produksi TBS pada tanaman berumur 7 tahun di
kebun Huta Padang menjadi rendah. Rendahnya produksi TBS yang dihasilkan
disebabkan karena bunga pada saat penyerbukan tidak menjadi buah karena
jumlah hari hujan yang tinggi dan menyebabkan bakal buah gugur. Kelebihan air
yang dikarenakan tingginya curah hujan dapat meneyebabkan kegagalan matang
tandan pada bunga yang telah mengalami anthesis. Hari hujan yang banyak
mengakibatkan
penurunan
intensitas
penyinaran
matahari
sehingga laju
fotosintesis turun. Hal ini sesuai dengan literatur Nugraheni (2007) yang
menyatakan bahwa hubungan curah hujan, hari hujan dan produksi hanya
berlangsung saat tanaman kelapa sawit mengalami proses penyerbukan. Apabila
tanaman kelapa sawit mengalami proses penyerbukan, jumlah hari hujan yang
Universitas Sumatera Utara
tinggi dapat mempengaruhi penyerbukan pada tahun ke depannya karena bunga
pada penyerbukan tersebut tidak menjadi buah yang menyebabkan bakal buah
gugur. Hari hujan yang banyak mengakibatkan penurunan intensitas penyinaran
matahari sehingga laju fotosintesis turun dan dapat menyebabkan turunnya
produktivitas.
Produksi Tandan Buah Segar (ton), Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan
(hari) pada Tanaman Kelapa Sawit Berumur 10 Tahun
Data rataan produksi tandan buah segar (ton/bulan), curah hujan
(mm/bulan), dan hari hujan (hari/bulan) selama 3 tahun (2013-2015) dari kebun
Huta Padang PTPN III pada tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun.
Tabel 15. Rataan produksi TBS (ton/bulan) pada tanaman kelapa sawit berumur
10 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Tahun
Rataan
Bulan
2013
2014
2015
Januari
141,3
689,3
1217,8
682,8
Februari
140,1
572,8
1139,5
617,5
Maret
118,8
585,8
1374,3
693
April
119,7
758,8
1725,2
867,9
Mei
157
807,1
1935,5
966,5
Juni
189,1
679
2262,6
1043,6
Juli
252,6
919,8
2440,7
1204,4
Agustus
191,6
1061,4
2920,6
1391,2
September
250,6
849,6
2658,3
1252,2
Oktober
214,2
730,9
2607,9
1184,3
Nopember
246,9
735,2
2261
1081
Desember
205,73
729
1978
970,9
TOTAL
2228
9119,3
24521,9
11955,8
Tabel 15 menyatakan bahwa rataan produksi TBS tertinggi pada tanaman
kelapa sawit berumur 10 tahun, terdapat pada bulan Agustus yakni sebesar 1391,2
ton/bulan dan rataan terendah terdapat pada bulan Februari yakni sebesar 617,5
ton/bulan. Berikut ini disajikan perkembangan produksi TBS dalam (ton) pada
Universitas Sumatera Utara
tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun (2013-2015) pada Gambar
5.
Gambar 5. Perkembangan produksi TBS (ton/bulan) pada tanaman kelapa sawit
tahun 2013, 2014, dan 2015
Gambar 5 menyatakan bahwa tahun 2013 pada tanaman kelapa sawit
berumur 10 tahun, total produksi TBS tertinggi terdapat pada bulan Juli sebesar
252,6 ton/bulan dan total terendah pada bulan Maret yakni sebesar 118,8
ton/bulan. Pada tahun 2014 total produksi TBS tertinggi terdapat pada bulan
Agustus sebesar 1061,4 ton/bulan dan total terendah pada bulan Februari sebesar
572,8 ton/bulan. Pada tahun 2015 total produksi TBS tertinggi terdapat pada bulan
Agustus sebesar 2920,6 ton/bulan dan total terendah pada bulan Januari sebesar
1139,5 ton/bulan. Berikut ini data rataan curah hujan (mm) pada tanaman kelapa
sawit berumur 10 tahun di kebun Huta Padang.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 16. Rataan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman kelapa sawit berumur 10
tahun selama 3 tahun (2012-2014)
Tahun
Bulan
Rataan
2012
2013
2014
Januari
76
504
42
207,3
Februari
279
557
44
293,3
Maret
501
299
37
279
April
712
287
118
372,3
Mei
613
248
150
337
Juni
211
106
166
161
Juli
442
146
62
216,6
Agustus
388
138
472
332,6
September
408
320
408
378,6
Oktober
355
525
245
375
Nopember
373
270
261
301,3
Desember
605
360
215
393,3
TOTAL
4963
3760
2220
3647,6
Tabel 16 menyatakan bahwa rataan curah hujan tertinggi pada tahun 20122014 terdapat pada bulan Desember sebesar 393,3 mm/bulan dan rataan terendah
terdapat pada bulan Juni sebesar 161 mm/bulan. Berikut disajikan perkembangan
curah hujan (mm) pada tahun 2012-2014.
Gambar 6. Perkembangan curah hujan (mm/bulan) pada tahun 2012, 2013, dan
2014
Gambar 6 menyatakan bahwa pada tahun 2012 curah hujan tertinggi
terdapat pada bulan Mei sebesar 613 mm/bulan dan curah hujan terendah terdapat
Universitas Sumatera Utara
pada bulan Januari sebesar 76 mm/bulan. Tahun 2013 curah hujan tertinggi
terdapat pada bulan Februari sebesar 557 mm/bulan dan terendah terdapat pada
bulan Juni sebesar 106 mm/bulan. Tahun 2014 curah hujan tertinggi terdapat pada
bulan Agustus sebesar 472 mm/bulan dan terendah terdapat pada bulan Maret
sebesar 37 mm/bulan. Berikut ini disajikan data rataan hari hujan (hari) pada
tahun 2013-2014 kebun Huta Padang.
Tabel 17. Rataan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman kelapa sawit tahun 20122014
Tahun
Bulan
Rataan
2012
2013
2014
Januari
2
15
6
7,6
Februari
8
14
2
8
Maret
11
6
4
7
April
17
10
5
10,6
Mei
12
8
9
9,6
Juni
7
5
5
5,6
Juli
11
10
6
9
Agustus
9
12
16
12,3
September
10
11
18
13
Oktober
11
18
15
14,6
Nopember
11
13
15
13
Desember
16
14
15
15
TOTAL
125
136
116
125,6
Tabel 5 menyatakan bahwa rataan hari hujan tertinggi pada tahun 20122014 terdapat pada bulan November sebesar 14,6 hari/bulan dan rataan hari hujan
terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 7 hari/bulan. Berikut disajikan
perkembangan hari hujan (hari) pada tahun 2012-2014 pada gambar 7.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 7. Perkembangan hari hujan (hari/bulan) pada tahun 2012, 2013, dan
2014
Gambar 3 menunjukkan bahwa tahun 2012 rataan hari hujan tertinggi
terdapat pada bulan Mei sebesar 17 hari/bulan dan terendah terdapat pada bulan
Januari sebesar 2 hari/bulan. Tahun 2013 hari hujan tertinggi terdapat pada bulan
Oktober sebesar 18 hari/bulan dan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 5
hari/bulan. Tahun 2014 hari hujan tertinggi terdapat pada bulan September sebesar
18 hari/bulan dan terendah terdapat pada bulan Februari sebesar 2 hari/bulan.
Hubungan Curah Hujan dan hari hujan terhadap produksi TBS pada
tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun
Produksi tanaman kelapa sawit dipengaruhi oleh besarnya curah hujan
yang terjadi. Besarnya curah hujan yang terjadi pada saat ini akan mempengaruhi
besarnya produksi tanaman kelapa sawit pada beberapa waktu ke depan karena
berhubungan dengan proses pembungaan dan pematangan buah pada tanaman
kelapa sawit. Untuk melihat hubungan curah hujan dan hari hujan terhadap
produksi TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun
(2012-2014) dilihat pada tabel 18.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 18. Rataan produksi TBS, curah hujan dan hari hujan pada tanaman
berumur 10 tahun selama 3 tahun (2012-2014)
Rataan
Bulan
Produksi TBS
Curah Hujan
Hari Hujan
(Ton)
(mm)
(Hari)
Januari
682,8
207,3
7,6
Februari
617
293,3
8
Maret
693
279
7
April
867,9
372,3
10,6
Mei
966,5
337
9,6
Juni
1043,6
161
5,6
Juli
1204,4
216,6
9
Agustus
1391,2
332,6
12,3
September
1252,2
378,6
13
Oktober
1184,3
375
14,6
Nopember
1081
301,3
13
Desember
970,9
393,3
15
TOTAL
11955,8
3647,6
125,6
Tabel 18 menyatakan bahwa total rataan produksi TBS pada tanaman
berumur 10 tahun selama 3 tahun (2013-2015) sebesar 11955,8 ton, sedangkan
total rataan curah hujan (mm) sebesar 3647,6 mm dan total rataan hari hujan (hari)
sebesar 125,6 hari. Berikut disajikan hubungan antara curah hujan dengan
produksi TBS pada tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun
(2013-2015) pada Gambar 8.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 8. Hubungan curah hujan (mm/bulan), hari hujan (hari/bulan) dan
produksi TBS (ton/bulan) pada tanaman kelapa sawit berumur 10
tahun
Gambar 8 menunjukkan bahwa rataan produksi tertinggi pada tanaman kelapa
sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun (2013-2015) terdapat pada bulan Agustus
yakni sebesar 1391,2 ton/bulan dan rataan produksi terendah terdapat pada bulan
Februari sebesar 617 ton/bulan. Rataan curah hujan tertinggi terdapat pada bulan
Desember yakni sebesar 393,3 mm/bulan dan rataan curah hujan terendah terdapat
pada bulan Juni sebesar 161 mm/bulan. Rataan hari hujan tertinggi terdapat pada
bulan Desember sebesar 15 hari dan rataan hari hujan terendah terdapat pada
bulan Juni sebesar 5,6 hari.
Analisis Data
Analisis produksi tandan buah segar pada tahun 2013, 2014 dan 2015 di
kebun Huta Padang PTPN III dilakukan dengan menggunakan analisis regresi
linear berganda dan analisis korelasi. Analisis linear berganda untuk mengetahui
apakah variabel curah hujan dan hari hujan akan memberikan pengaruh terhadap
produksi kelapa sawit. Analisis korelasi berguna untuk melihat kuat-lemahnya
Universitas Sumatera Utara
hubungan antara variabel bebas dan terikat. Alat bantu untuk mengolah data
menggunakan SPSS.v.20 for windows.
Analisis Regresi Liner Berganda
Dalam uji regresi berganda dikenal nilai koefisien korelasi (r), koefisien
determinasi (R2), dan koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2). Koefisien
korelasi (r) digunakan untuk melihat besarnya hubungan antar variabel bebas dan
variabel terikat. Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui
persentase sumbangan pengaruh serentak variabel-variabel bebas terhadap
variabel terikat.
Berikut disajikan nilai koefisien pada model persamaan regresi linear
berganda pada tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun (20132015) di Kebun Huta Padang pada Tabel 19 (Lampiran 15).
Tabel 19. Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Nilai Koefisien
Umur
r
R2
Adjusted R2
10 Tahun
0,710a
0,504
0,394
Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 10 tahun menunjukkan bahwa nilai koefisien (r) sebesar 71%,
koefisien determinasi (R2) sebesar 50,4% dan nilai koefisien determinasi
terkoreksi (Adjusted R2) sebesar 39,4%. Nilai koefisien (r) sebesar 71%
menunjukkan besarnya hubungan variabel curah hujan dan hari hujan terhadap
variabel produksi TBS pada umur 16 tahun ialah cukup (dilihat pada Tabel 5).
Koefisien determinasi (R2) menandakan bahwa 50,4% variasi produksi kelapa
sawit dapat dijelaskan oleh variasi variabel curah hujan dan hari hujan yang
Universitas Sumatera Utara
terjadi dan sisanya sebesar 49,6% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak
dimasukan ke dalam model.
Uji t-parsial dilakukan dengan membandingkan nilai t-hitung dengan nilai
t-tabel. Hasil uji t-parsial pada tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun selama 3
tahun (2013-2015) disajikan pada Tabel 20 (Lampiran 13).
Tabel 20. Uji t-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman kelapa sawit
berumur 10 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
10 Tahun
Peubah
t-hitung
Sig.
Curah hujan
-1,261
0,239tn
Hari hujan
1,012
0,338tn
Keterangan: tn = tidak nyata
Hasil uji t-parsial menunjukkan bahwa nilai signifikansi curah hujan pada
tanaman berumur 10 tahun lebih besar dari alpha 5% (sig > α 5%), maka dapat
dikatakan t-hitung berbeda tidak nyata pada taraf kepercayaan 95% dengan nilai
t-tabel sebesar 2,201. Variabel yang juga tidak berpengaruh secara nyata adalah
hari hujan dengan nilai t-hitung 1,012 dan nilai signifikansi 0,338. adapun
variabel curah hujan berpengaruh tidak nyata pada taraf kepercayaan 95% dengan
nilai t-hitung -1,261 dan nilai signifikansi 0,239.
Analisis sidik ragam untuk persamaan regresi linear berganda variabel
curah hujan dan hari hujan pada tanaman kelapa sawit berumur 10 tahun selama 3
tahun (2013-2015) disajikan pada Tabel 21 (Lampiran 14).
Tabel 21. Sidik ragam persamaan regresi linear berganda pada tanaman kelapa
sawit berumur 10 tahun selama 3 tahun (2013-2015)
Umur
Sumber
Derajat
Jumlah
Kuadrat
FSig.
keragaman Bebas
Kuadrat
Tengah
hitung
Regresi
2
14342,92
7171,46
0,796
0,481tn
10
Residual
9
81105,46
9011,71
Tahun
Total
11
95448,38
Keterangan: tn = tidak nyata
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan pendugaan model produksi pada tanaman kelapa sawit
berumur 10 tahun di tahun 2013-2015, diperoleh nilai F-hitung sebesar 0,