Perumusan Masalah Batasan Masalah Tinjauan Pustaka

lumbung pangan Sumatera Utara yang menghasilkan padi 290.516 ton sehingga surplus 32.130 ton. Agar dapat menghasilkan produksi yg cukup tinggi maka perlu dilakukan penelitian terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi seperti luas lahan, pupuk, curah hujan, bibitbenih. Analisa data sebagai bahan pokok pembahasan kemudian diaplikasikan kepada analisa regresi linier berganda dan diselesaikan dengan metode kuadrat terkecil Least Square Method. Dalam Analisa Regresi Linier Berganda membahas pola hubungan beberapa variabel yang ada dalam model, bagaimana pengaruh langsung dari variabel bebas independen terhadap variabel tidak bebas dependen. Dalam penelitian ini dianalisa seberapa besar pengaruh pupuk Kg , luas panenHa , Analisa faktor - faktor yang mempengaruhi mempengaruhi hasil produksi padi di Deli Serdang curah hujan mm, hari hujan hari terhadap jumlah produksi Padi. Sehingga dengan demikian dapat dilihat faktor penyebab utama dan seberapa pengaruhnya. Atas dasar pemikiran tersebut diatas penulis mengajukan judul skripsi :

1.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belangka yang telah diuraikan di atas, maka yang menjadi rumusan masalah adalah sebagai berikut : 1. Bagaimana pengaruh antara pupuk Kg sebagai X 1, luas panen Ha sebagai X 2, curah hujan mm sebagai X 3 dan hari hujan hari sebagai X 4 2. Bagaimana korelasinya antara variabel pupuk Kg sebagai X terhadap hasil produksi padi Y di Deli Serdang. 1, luas panen Ha sebagai X 2, curah hujan mm sebagai X 3 dan hari hujan hari sebagai X 4 terhadap hasil produksi padi Y di Deli Serdang. Universitas Sumatera Utara

1.3 Batasan Masalah

Untuk mengarahkan penelitian ini agar sesuai dengan tujuan maka perlu dilakukan pembatasan ruang lingkup permasalahan yaitu : menganalisis secara regresi linier berganda dan diselesaikan dengan metode kuadrat terkecil Least Square Method terhadap hasil produksi padi yang diasumsikan memberi pengaruh yaitu pupuk Kg sebagai X 1, luas panen Ha sebagai X 2, curah hujan mm sebagai X 3 dan hari hujan hari sebagai X 4 di Deli Serdang.

1.4 Tinjauan Pustaka

Tinjauan pustaka dilakukan sebagia acuan untuk menyelesaikan sikripsi ini, penulis menggunakan teori-teori sebagai berikut:

1.4.1 Analisis Regresi

Algifari, 2000, Analisis Regresi Teori, Kasus dan Solusi, Edisi 2, Yogyakarta : BPFE hal 4. Menyatakan perubahan nilai variabel dapat disebabkan oleh berubahnya variabel lain yang berhubungan dengan variabel tersebut. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh variabel lain diperlukan alat analisis yang memungkinkan kita untuk membuat perkiraan nilai variabel tersebut pada nilai tertentu variabel yang mempengaruhinya.Dalam ilmu statistika, teknik yang umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel adalah analisa regresi.Model matematis dalam menjelaskan hubungan antara variabel dalam analisis regresi menggunakan persamaan regresi. Prinsip dasar yang harus dipenuhi dalam membangun suatu persamaan regresi adalah bahwa antara variabel dependen dengan variabel independen mempunyai sifat hubungan sebab akibat, baik yang didasarkan pada teori, hasil penelitian sebelumnya, ataupun yang berdasarkan pada penjelasan logis Universitas Sumatera Utara tertentu.Bentuk hubungan antara variabel dapat searah atau dapat berlawanan arah. Hubungan antara variabel searah artinya perubahan nilai yang satu dengan nilai yang lain searah.Hubungan antara variabel berlawanan arah artinya perubahan nilai yang satu dengan nilai yang lain berlawanan arah.

1.4.2 Regresi Sederhana

J.Supranto. 2001.Statistik teori dan aplikasi.Edisi 6.Jakarta : Erlangga. Hal 178 Regresi linier sederhana adalah suatu pola hubungan yang merupakan fungsi, dimana hanya terdapat satu variabel bebas dan satu variabel terikat. Apabila dua variabel X dan Y mempunyai hubungan korelasi, maka perubahan nilai variabel yang satu akan mempengaruhi nilai variabel lainnya. Hubungan variabel dapat dinyatakan dalam bentuk fungsi, Y = f X. Dengan persamaan umum � = � + � 1 � + � � dimana : Y = variabel tak bebas dependen X = variable bebas independent � = parameter intersep Konstan � 1 = parameter koefisien regresi � � = galat error

1.4.3 Regresi Berganda

Usman, Husaini, R. Purnomo Setiady Akbar, 1995. Pengantar Statistik. Jakarta : Bumi Aksara. Hal. 241. Regresi ganda berguna untuk mendapatkan pengaruh dua variabel kriterium atau untuk mencari hubungan fungsional dua prediktor atau lebih dengan variabel kriteriumnya atau untuk meramalkan dua variabel prediktor atau lebih terhadap variabel kriteriumnya. Sujana, 2001. Metode Statistik. Bandung : Tarsito. Hal.310-311. Untuk analisa regresi akan dibedakan dua jenis variabel yaitu variabel bebas variabel predictor dan variabel tidak bebas variabel respon. Variabel yang Universitas Sumatera Utara mudah didapat atau tersedia sering digolongkan dalam variabel bebas, sedangkan variabel yang terjadi karena variabel bebas itu merupakan variabel tidak bebas. Untuk keperluan analisis, variabel bebas akan dinyatakan dengan 1 ... , 2 , 1 ≥ k x x x k sedangkan variabel tidak bebas dinyatakan dengan Y. Secara umum, persamaan regresi berganda dapat dibuat dalam bentuk berikut: � � = � + � 1 � 1 � + � 2 � 2 � + ⋯ + � � � �� + � � untuk popuulasi � = Konstanta regresi � 1 , … � � = Koefisien regresi � �� = Nilai dari variabel bebas untuk k= 1,2,3,…,j � � = kekeliruan yang terjadi dalam usaha untuk mencapai harga yang diharapkan

1.4.4 Analisa Korelasi

Algifari, 2000. Analisa Regresi Teori, Kasus dan Solusi, Edisi 2. Yogyakarta : BPFE. Hal. 45. Analisa korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui derajat hubungan linier antara satu variabel dengan variabel lain.

1.4.5 Koefisien Korelasi

J. Supranto, 2000. Statistik Teori dan Aplikasi.Erlangga.Hal. 151 Kuat dan tidaknya hubungan antara X dan Y apabila dapat dinyatakan dengan fungsi linier paling tidak mendekati, diukur dengan suatu nilai yang desebut koefisien korelasi. Nilai koefisien korelasi paling sedikit -1 dan paling besar 1. Dadi jika r = koefisien korelasi, maka nilai r dapat adalah dinyatakn sebagai berikut : −1 ≤ � ≤ 1 Universitas Sumatera Utara Artinya: Jika r = 1, hubunga X dan Y sempurna dan positif mendekati 1, yaitu hubungan sangat kuat dan positif. = -1 hubunga X dan Y sempurna dan negatif mendekati -1, yaitu hubungan sangat kuat dan negatif. = 0, hubungan X dan Y lemah sekali atau tidak ada hubungan Untuk menghitung koefisien korelasi r antara dua variabel dapat digunakan rumus : � = ∑ � � � � � �=1 �∑ � � 2 � �=1 ∑ � � 2 � �=1 � � = � � − ��, �= 1 � ∑ � � � �=1 Dengan � � = � � − ��, �= 1 � ∑ � � � �=1 Iswardono, 1981.Analisa Regresi dan Korelasi.Yogyakarta : BPFE. Hal. 17. Jika kenaikan didalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan di dalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai korelasi yang positip. Tetapi jika kenaikan di dalam suatu variabel diikuti oleh penurunan di dalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa variabel tersebut mempunyai korelasi yang negatip. Dan jika tidak ada perubahan pada variabel walaupun variabel lainnya berubah maka dikatakan bahwa kedua variabel tersebut tidak mempunyai hubungan.

1.5 Tujuan Penelitian