3.2 Metode Penentuan Sampel
Sampel adalah bagian dari populasi yang dianggap dapat menggambarkan populasi. Dalam penelitian ini yang menjadi sampel adalah petani yang memiliki
usahatani jeruk di daerah penelitian. Metode yang digunakan dalam pengambilan sampel adalah simpel random sampling, dimana penarikan besar sampel dengan
cara undian. Adapun jumlah populasi petani jeruk di Desa Perjuangan adalah sebanyak 103
KK, dimana jumlah petani untuk tanaman yang sudah menghasilkan sebanyak 40 KK dan petani untuk tanaman yang belum menghasilkan sebanyak 63 KK. Yang
akan dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah petani dengan tanaman menghasilkan.
Petani tanaman menghasilkan yang memiliki luas lahan lebih kecil atau sama
dengan 0,5 ha sebanayak 20 KK. Sedangkan petani yang memiliki luas lahan sebesar 0,51 ha sampai 1 ha sebanyak 13 KK, dan yang memiliki luas lahan lebih
besar dari 1 ha sebanyak 7 KK. Dari 40 KK jumlah populasi petani jeruk yang menghasilkan tersebut diambil lah 30 KK sampel petani seccara undian. Maka
besar sampel penelitian yang akan diambil adalah sebanyak 30 KK.
3.3 Metode Pengumpulan Data
Adapun data yang dikumpulkan pada penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh
suatu organisasi atau perorangan langsung dari objeknya. Dalam penelitian ini, data primer diperoleh dari data hasil wawancara langsung antara peneliti dan
responden dengan menggunakan daftar kuisoner yang dibuat terlebih dahulu. Data
Universitas Sumatera Utara
sekunder adalah data yang diperoleh dalam bentuk jadi dan telah diolah oleh pihak lain, yang biasanya dalam bentuk publikasi Supranto, 2000.
Data sekunder dalam penelitian ini merupakan jenis data yang diperoleh dalam
bentuk yang sudah jadi atau telah ada yang diperoleh peneliti dari dinas terkait seperti Badan Pusat Statistik provinsi Sumatera Utara, Kantor Dinas Pertanian
Kabupaten Dairi, Badan Penyuluh Pertanian Kecamatan Sumbul, dan dari jurnal, literatur, serta internet yang sesuai dengan kebutuhan dalam penelitian.
3.4 Metode Analisis Data
Untuk masalah 1, yaitu mula-mula data yang sudah diperoleh ditabulasi menurut spesifikasinya masing-masing. Kemudian dilakukan perhitungan-perhitungan
sebagai berikut: 1. Biaya produksi Cost = jumlah nilai seluruh komponen biaya dihitung
selama setahun. 2. Jumlah produksioutput dihitung jumlah produksi selama setahun.
3. Dihitung revenue penerimaan yaitu jumlah output dikalikan harga jual, ini juga dihitung selama setahun.
4. Dihitung RC per Petanithn dan per Hathn.
TC = FC + VC TR = P . Q
RC = TRTC
Universitas Sumatera Utara
Untuk masalah 2, yaitu dengan uji korelasi sederhana dengan rumus:
Keterangan : r
= koefisien korelasi n
= jumlah sampel X
i
= nilai RC sampel ke-i Y
i
= luas tanaman per Hathn sampel ke-i
Untuk mencari nilai t-hitung adalah, sebagai berikut:
Dengan kriteria uji hipotesa adalah :
Jika t hitung t tabel atau Sig 0.05 ; H diterima dan H
1
ditolak Jika t hitung t tabel atau Sig 0.05 ; H
ditolak dan H
1
diterima
.
H : Tidak ada hubungan R C dengan Luas tanam jeruk petani di daerah
penelitian. H
1
: Ada hubungan R C dengan Luas tanam jeruk petani di daerah penelitian.
Universitas Sumatera Utara
Untuk masalah 3, yaitu dengan uji regresi linear berganda dengan rumus:
Y = a + b
1
x
1
+ b
2
x
2
+ b
3
x
3
+ ε
Keterangan: Y
= Penerimaan a
= Konstanta b
1
, b
2,
b
3
= Koefisien Regresi x
1
= Pengalaman bertani x
2
= Jumlah Tanggungan x
3
= Modal ε
= Std. Eror
Dengan kriteria uji hipotesa adalah : Jika t hitung t tabel atau Sig 0.05 ; H
diterima dan H
1
ditolak Jika t hitung t tabel atau Sig 0.05 ; H
ditolak dan H
1
diterima
.
Ho = Tidak ada hubungan yang signifikan antara karasteristik pengalaman bertani, jumlah tanggungan, dan modal terhadap penerimaan dari usahatani
jeruk di daerah penelitian. H1 = Ada hubungan yang signifikan antara karasteristik pengalaman bertani,
jumlah tanggungan, dan modal terhadap penerimaan dari usahatani jeruk di daerah penelitian.
Jika F hitung F tabel atau Sig 0.05 ; H ditolak dan H
1
diterima. Jika F hitung F tabel atau Sig 0.05 ; H
diterima dan H
1
ditolak.
Universitas Sumatera Utara
Ho = Tidak ada hubungan yang signifikan antara karasteristik pengalaman bertani, jumlah tanggungan, dan modal terhadap penerimaan dari
usahatani jeruk di daerah penelitian. H1 = Ada hubungan yang signifikan antara karasteristik pengalaman bertani,
jumlah tanggungan, dan modal terhadap penerimaan dari usahatani jeruk di daerah penelitian.
3.5 Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik diperlukan untuk mengetahuai hasil estimasi regresi yang dilakukan benar-benar bebas dari adanya gejala heterokedastisitas, gejala
multikolinearitas, auto hubungan regresi, normalitas, dan linearitas. Jika terdapat hal-hal yang disebutkan sebelumnya maka varian tidak konstan sehingga dapat
menyebabkan biasnya standar-eror. Jika terdapat multikolinearitas, maka akan sulit untuk mengisolasi pengaruh-pengaruh individual dari variabel, sehingga
tingkat signifikansi koefisien regresi menjadi rendah. Dengan adanya auto hubungan regresi mengakibatkan penaksiran masih tetap bias dan masih tetap
konsisten hanya saja menjadi tidak efisien. Oleh karena itu, uji asumsi klasik perlu dilakukan. Pengujian yang dilakukan sebagai berikut:
1. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas adalah situasi adanya hubungan regresi di antara variabel
independen. Model hubungan regresi yang baik seharusnya tidak terjadi hubungan regresi diantara variabel independen. Konsekuensi jika terjadi
multikolinearitas adalah: koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir, nikai standar error menjadi besar dan tidak terhingga. Untuk mendeteksi adanya
multikolinearitas adalah dengan melihat koefisien hubungan regresi sederhana antar variabel. Jika nilai r tinggi maka variabel berkolerasi dan ada
Universitas Sumatera Utara
masalah multikolinearitas. Suatu model terdapat gejala multikolinearitas, jika hubungan regresi diantara variabel independen lebih besar dari 0,8. Beberapa
cara untuk mengatasi multikolinearitas adalah dengan mengeluarkan salah satu variabel, menambah jumlah sampel Erlina, 2011.
2. Uji Heteroskedastisitas Dalam praktiknya heteroskedastisitas banyak ditemukan pada data cross-
section karena pengamatan dilakukan pada individu-individu yang berbeda- beda pada saat yang sama akan tetapi bukan berarti tidak ada dalam data time
series. Untuk mengatasi permasalahan heteroskedastisitas pertama dengan melakukan GLS General Least Square yaitu dengan mentransformasikan
data dengan satu faktor yang tepat, kemudian menggunakan prosedur OLS terhadap data yang telah ditransformasi tersebut. Kedua, transformasi data
dalam bentuk logaritma Erlina, 2011.
3. Uji Normalitas Pengujian normalitas adalah pengujian tentang normalan distribusi data.
Pengujian uji normalitas karena pada analisis statistik parametrik, asumsi yang harus dimiliki oleh data adalah bahwa data tersebut terdistribusi secara
normal. Distribusi normal data dengan bentuk distribusi normal dimana data memusat pada nilai rata-rata dan median. Menguji asumsi normalitas dapat
digunakan Uji Kolmogorov-Smirnov Uji K-S.
Universitas Sumatera Utara
Untuk masalah 4, yaitu dengan uji regresi sederhana, dengan rumus:
Y = a + bx
Keterangan: Y = Penerimaan
a = Konstanta b = Koefisien Regresi
x = Luas tanaman Dengan kriteria uji hipotesa adalah :
Jika t hitung t tabel atau Sig 0.05 ; H diterima dan H
1
ditolak Jika t hitung t tabel atau Sig 0.05 ; H
ditolak dan H
1
diterima
.
H = Tidak ada pengaruh luas tanaman jeruk terhadap pendapatan petani
H
1
= Ada pengaruh luas tanaman jeruk terhadap pendapatan petani.
3.6 Defenisi dan Batasan Operasional
Kategori