III. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penentuan Daerah Penelitian
Daerah penelitian ditentukan secara purposive di bawah binaan Dinas Pertanian, yaitu di Kota Medan dan Kabupaten Deli Serdang. Adapun
pertimbangan penentuan dikarenakan pada daerah tersebut merupakan sentra produksi jamur tiram.
3.2. Metode Pengambilan Sampel
Metode yang digunakan dalam penentuan sample adalah metode sensus. Menurut Supranto 2003, sensus adalah kegiatan pencataan yang menyeluruh
terhadap elemen-elemen yang menjadi objek penyelidikan. Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri data primer dan data
sekunder. Data primer merupakan data dari hasil wawancara langsung kepada petani responden dengan menggunakan daftar pertanyaan kuisioner yang telah
dipersiapkan. Data sekunder merupakan data pelengkap yang dapat diperoleh dari instansi atau lembaga terkait seperti Dinas Pertanian serta literature – literature
yang berhubungan dengan penelitian ini. Adapun jumlah petani jamur tiram sebanyak 24 petani yang tersebar di
daerah Lubuk Pakam, Tanjung Morawa, Tanjung Selamat, Marelan, Medan Johor, Kec. Sibiru-Biru, Marendal, STM Ujung, Tuntungan, Martubung, Medan Kota
dan Kec. Patumbak.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4. Data Populasi Jamur Tiram di Kota Medan dan Kabupaten Deli Serdang
Sumber: Praktisi Dinas Pertanian Provinsi Sumatera Utara, 2012 3.3. Metode Analisis Data
Untuk menjawab identifikasi masalah 1, dianalisis dengan metode OLS
Ordinary Least Square dengan menggunakan Model Penduga Regresi Linear Berganda dengan alat bantu SPSS, dengan model persamffn sebagai berikut :
Y = a +b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ u
Dimana : Y
: Pendapatan petani Rpkg X
1
: Biaya Bibit Rp
No. Nama
Alamat
1. Hadi Pramono,
L.Pakam 2.
Arjuna Undian Tjg Morawa
3. Kusnadi
Tanjung Selamat 4.
Junaidi, Marelan
5. Baharudin
Medan Johor 6.
Adi Desa Klambir Lima
7. Nina
Ajibaho, Kec. Sibiru-Biru 8.
Karbol Marenda pasar 4
9. Hartopo
Jl stm ujung no.149 10.
Sri Agustina Tuntungan Lau Bakeri
11. Reza Jamur Raya
Jl. Sei Rotan Tembung 12.
Sawirman Jl. Platina 6 Martubung
13. Mariadi
Jl. Mangaan VIII Mabar 14.
15. 16.
17. 18.
19. 20.
21. 22.
23. 24.
Nova Indrawan Ali Sadikin
Harianto Jenda Ingeten
Richard Siregar Budiharto
M. Abdul Muis M. Zulfan
Kismayani Pdt. Sigalingging
Nanang Jl. Komplek TNI AU Krsari No. 34 Medan
Medan Limau Manis
Pasar 8 Kec. Biru-Biru Deli Serdang,Namorambe
Deli Serdang, Namorambe Amplas
Amplas Johor
Psr. 8 Kec. Biru-Biru Patumbak
Universitas Sumatera Utara
X
2
: Biaya Serbuk Kayu Rp X
3
: Biaya Kapur Rp X
4
: Pengalaman Bertani X
5
: Biaya Tenaga Kerja Rp B
1
, .... b
n
: Koefisien regresi yang mencerminkan pengaruh X terhadap Y a
: Konstanta disebut koefisien intercept yg mencerminkan pengaruh X terhadap Y
u :Error yang mencerminkan penyimpangan yang terjadi akibat
keragaman pengukuran maupun keragaman kondisi
Untuk mengetahui apakah biaya bibit, biaya serbuk kayu, biaya kapur, pengalaman kerja dan biaya tenaga kerja secara serempak berpengaruh nyata atau
tidak terhadap pendapatan Y maka digunakan uji F. Kriteria Uji
1. Bila nilai F-
hitung
nilai F-
tabel
atau nilai sig α 0,05 maka hipotesis alternatif
H
1
diterima. Artinya ”Secara serempak X1, X2, …, Xn berpengaruh signifikan terhadap Y”
2. Bila nilai F-
hitung
nilai F-
tabel
atau nilai sig α 0,05 maka hipotesis alternatif
H
1
ditolak. Artinya ”Secara serempak X1, X2, …, Xn tidak berpengaruh signifikan terhadap Y”
− ⋅
− ⋅
= 2
1 1
n JK
b JK
JK b
F
XY YY
XY hit
Universitas Sumatera Utara
Untuk mengetahui apakah biaya bibit, biaya serbuk kayu, biaya kapur, pengalaman kerja dan biaya tenaga kerja, secara parsial berpengaruh nyata atau
tidak terhadap pendapatan Y maka digunakan uji t dengan kriteria : Kriteria Uji:
1. Bila nilai t-
hitung
nilai t-
tabel
atau nilai sig α 0,05 maka hipotesis alternatif
H
1
diterima. Artinya ”Secara parsial X1, X2, …, Xn berpengaruh signifikan terhadap Y”
2. Bila nilai t-
hitung
nilai t-
tabel
atau nilai sig α 0,05 maka hipotesis alternatif
H
1
ditolak. Artinya ”Secara parsial X1, X2, …, Xn tidak berpengaruh signifikan terhadap Y”
Uji Asumsi Klasik
Model regresi linier berganda multiple regression dapat disebut sebagai model yang baik jika model terserbut memenuhi beberapa asumsi yang disebut
dengan asumsi klasik. Ada empat uji asumsi yang harus dilakukan terhadap suatu model regresi yaitu:
a. Normalitas
b. Multikolinieritas
c. Heteroskedassitas
d. Autokorelasi
Uji Normalitas Variabel µ
1
Berdistribusi Normal
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah variabel pengganggu residual memiliki distribusi normal. Dalam penelitian ini cara yang digunakan
untuk menguji normalitas adalah Uji One sample Kolmogorov-Smirnov yaitu
Universitas Sumatera Utara
membandingkan fungsi distribusi kumulatif dari pengamatan dengan fungsi distribusi kumulatif teoritis.
Hipotesis yang diajukan adalah: H
: Tidak ada perbedaan distribusi µ
i
residual dengan distribusi normal atau residual berdistribusi normal.
H
1
: Ada perbedaan distribusi µ
i
residual dengan distribusi normal atau residual tidak berdistribusi normal.
Kriteria pengambilan keputusan: -
Jika signifikansi α
0,05
maka H diterima artinya residual berdistribusi normal.
- Jika signifikansi α
0,05
maka H
1
diterima artinya residual tidak berdistribusi normal Gujarati, 1995.
Uji Multikolinieritas Variabel Bebas Tidak berkorelasi Secara Sempurna
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas variabel independen.
Multikolinieritas dapat dilihat dari: - Nilai koefisien korelasi antara variabel bebas
≥ 0,8. - Apabila secara serempak variabel berpengaruh nyata tetapi secara parsial lebih
banyak variabel yang tidak nyata Gujarati, 1995.
Uji Heteroskedastisitas Variasi µ
i
Konstan
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Jika varians tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda maka
Universitas Sumatera Utara
terjadi problem heteroskedastisitas. Model regresi yang baik yaitu homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Gejala heteroskedastisitas lebih sering terjadi pada data cross section.
Untuk menguji ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat digunakan Uji White. Secara manual, uji ini dilakukan dengan meregresi residual kuadrat µ
i 2
dengan variabel bebas. Dapatkan nilai R
2
, untuk menghitung χ
2
Chi-Square
, dimana χ
2
= nR
2
. Kriteria yang digunakan adalah apabila χ
2
tabel lebih kecil dibandingkan dengan nilai ObsR-squared, maka terdapat gejala heterokedastisitas di dalam
persamaan penelitian
Gujarati, 1995.
Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dengan kesalahan
penganggu pada periode t-1 sebelumnya, dimana jika terjadi korelasi dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena pengamatan yang
berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual kesalahan penggangu tidak bebas dari satu pengamatan ke
pengamatan lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu time series.
Cara untuk mendeteksi gejala autokorelasi yaitu uji Durbin Watson DW test. Uji Durbin-Watson dilakukan dengan membandingkan nilai Durbin-watson
dari hasil perhitungan dengan nilai Durbin-Watson tabel. Nilai Durbin-watson tabel diperoleh dengan melihat pada K variabel dalam persamaan dan jumlah
pengamatan. Kriteria pengujian:
Universitas Sumatera Utara
- Bila d dL, maka tolak H Berarti ada autokorelasi yang positif atau kecenderungannya ρ = 1
- Bila dL ≤ d ≤ dU, maka tidak dapat diambil kesimpulan apa-apa
- Bila dU ≤ d ≤ 4 – dU, maka terima H
Berarti tidak ada autokorelasi positif maupun negatif - Bila 4 – dU
≤ d ≤ 4 – dL, maka tidak dapat mengambil kesimpulan apa-apa - Bila d 4 – dL, maka tolak H
Berarti ada autokorelasi yang negatif atau kecenderungannya ρ = -1. Gujarati, 1995.
Untuk identifikasi masalah ke-2, dianalisis dengan analisis biaya.
Mengetahui jumlah biaya yang dikeluarkan oleh responden digunakan rumus sebagai berikut :
TC = TFC + TVC Dimana :
TC : Total Cost Total Biaya
TFC : Total Fixed Cost Jumlah Biaya Tetap
TVC : Total Variable Cost Jumlah Biaya Tidak Tetap
Analisis Penerimaan dan Pendapatan
Penerimaan digunakan rumus sebagai berikut : TR= Y x Py
TR : Total Penerimaan Total Revenue
Y : Produksi yang diperoleh Kg
Py : Harga Jual Rp
Pendapatan digunakan rumus sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
π = TR –TC
π : Pendapatan
TR : Total Revenue Total Penerimaan
TC : Total Cost Total Biaya
Analisis Kelayakan
Mengetahui usahatani jamur tiram yang diusahakan apakah telah mencapai tingkat kelayakan atau belum, maka digunakan rumus sebagai berikut:
RC Rasio =
Rp biaya
Jumlah Rp
penerimaan Jumlah
- Jika RC Rasio 1, maka usahatani dikatakan tidak layak
- Jika RC Rasio 1, maka usahatani dikatakan menguntungkan
Jika nilai RC Rasio = 1 maka dikatakan nilai produksi dengan biaya adalah sama besar atau impas.
3.4. Defenisi dan Batasan Operasional
Kategori