pada saat tanaman sudah mengalami kerusakan, akan sangat terlambat untuk memperbaikinya.
Variabel-variabel yang dapat dimasukkan ke dalam persamaan logit antara lain : 1
Tenaga kerja dalam keluarga 2
Pendidikan 3
Pengalaman bertani cabai Dimana variabel respon tersebut adalah :
0 ; sistem pengelolaan dengan perlakuan biasa . 1 ; sistem pengelolaan dengan perlakuan intensif
5.4.1. Menguji Kelayakan Model Regresi
Sebelum melakukan pengujian hipotesis terlebih dahulu diuji kelayakan dari model regresi logistik yang digunakan. Analisis ini didasarkan pada uji
Hosmer Lemeshow Test. Hasil uji Hosmer Lemeshow Test dapat ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 13. Hosmer and Lemeshow Step
Chi-square Df
Sig. 1
1.020 8
.998 Sumber : Data diolah dari lampiran 21
Pada tabel di atas menunjukkan bahwa nilai probabilitas Sig sebesar 0,998 0,10, yang menyatakan bahwa model tidak bisa menolak adanya
hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Menurut Ghozali 2005, apabila nilai signifikansi diatas 0,10, maka hipotesis nol yang ada pada
penelitian tidak dapat ditolak, artinya model penelitian mampu memprediksikan nilai observasi atau dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan
data observasinya.
Universitas Sumatera Utara
5.4.2. Estimasi logit
Hasil secara simultan ditunjukkan dengan uji Chi Square sebesar 42,261 dan p-value sebesar 0,000 0,10. Hal ini berarti secara simultan variable
independent yang terdiri dari harga jual, tenaga kerja dalam keluarga, tingkat pendidikan dan pengalaman bertani cabai berpengaruh signifikan terhadap sistem
perlakuan. Secara lengkap hasil uji regresi logit disajikan dalam tabel berikut: Tabel 14. Hasil Regresi Logistik
Variabel B
S.E. Wald
Sig ExpB
Keterangan TK Dalam Keluarga
.118 .056
4.424 .035
1.126 Signifikan Pendidikan
.994 .570
3.035 .081
2.702 Signifikan Pengalaman
.403 .269
2.235 .135
1.496 Tidak Signifikan Constant
-22.984 10.734
4.585 .032
Chi Square = 42.261
p-value = 0.000
Cox Snell R
2
= 0.652
Nagelkerke R
2
= 0.889
Sumber : Data diolah dari lampiran 21 Hasil perhitungan koefisien dari model regresi logistik ini dapat dilihat
pada tabel 14. maka diperoleh model persamaan regresi logistik sebagai berikut : L
1
= ln
i i
p -
1 p
= -22,984+ 0,118 TKDK + 0,994 Pendidikan + 0,403 Pengalaman Dari Hasil Cox and Snell’s R Square merupakan ukuran yang mencoba
meniru ukuran R
2
pada multiple Regression yang didasarkan pada teknik estimasi likelihood dengan nilai maksimum kurang dari 1 satu sehingga sulit
diinterpretasikan. Nagelkerke’s R-Square merupakan modifikasi dari koefisien Cox and Snell untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 nol sampai
dengan 1 satu. Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox and Snell’s R Square dengan nilai maksimumnya. Nilai Nagelkerke’s R-Square dapat
diinterpretasikan seperti nilai R
2
pada multiple Regression.
Universitas Sumatera Utara
Dari tabel 14. juga diketahui nilai Cox Snell’s R-Square sebesar 0,652 dan Nilai Nagelkerke’s R-Square adalah 0,889 yang berarti variabilitas variabel
terikat yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel bebas sebesar 88,9. Sedangkan sisanya 11,1 dijelaskan oleh faktor-faktor lain.
5.4.3. Uji model secara parsial
Dari uji secara parsial dari tiga variabel bebas yang digunakan terdapat dua variabel yang signifikan yaitu variabel tenaga kerja dalam keluarga X
1
, variabel tingkat pendidikan X
2
. Sedangkan untuk variabel pengalaman bertani cabai X
3
tidak signifikan. Adapun penjelasannya sebagai berikut: 1
Tenaga kerja dalam keluarga. Dari hasil analisis secara parsial seperti pada tabel 14. nilai Wald
untuk variabel tenaga kerja dalam keluarga sebesar 4,424 dengan nilai probabilitas sebesar 0,035 yang nilainya di bawah 0,10. Hal ini berarti
terdapat pengaruh yang signifikan antara tenaga kerja dalam keluarga terhadap pemilihan perlakuan secara intensif dan biasa. Hal ini berarti
pemilihan perlakuan sangat ditentukan oleh jumlah tenaga kerja dalam
keluarga.
Dan untuk variabel tenaga kerja dalam keluarga ini juga diperoleh nilai ExpB 1,126, ini berarti setiap sampel yang mencurahkan 1 satu
tenaga kerja dalam keluarga memiliki peluang 1,126 kali lebih besar untuk memilih perlakuan intensif daripada perlakuan biasa.
Ini disebabkan tanaman cabai merupakan tanaman yang manja, sehingga harus terus dirawat secara rutin. Semakin sering petani
melakukan perbaikan bedengan, pengairan, penyiangan, pemberantasan
Universitas Sumatera Utara
HPT, dan pemanenan maka akan semakin lama masa hidup cabai serta produksinya akan semakin baik pula.
2 Tingkat pendidikan.
Sedangkan untuk variabel tingkat pendidikan X
2
nilai Wald sebesar 3,035 dan probabilitas sebesar 0,081 yang nilainya lebih kecil dari
0,10. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan pada tingkat pendidikan terhadap pemilihan perlakuan intensif dan perlakuan
biasa. Dan variabel ini juga memperoleh koefisien variabel sebesar 0,994.
Nilai ExpB tingkat pendidikan 2,702, ini berarti sampel yang memiliki pendidikan 1 satu tahun lebih lama memiliki peluang 2,702 kali lebih
besar untuk memilih perlakuan intensif daripada perlakuan biasa. Hal ini dikarenakan kebanyakan dari sampel yang memilih
perlakuan intensif merupakan orang yang memilih bersekolah di luar daerah penelitian. Walaupun jarak daerah penelitian dari Kecamatan
Kabanjahe hanya sekitar 9 Km, namun harus menempuh jalan setapak melewati jurang yang sangat berbahaya sehingga harus melakukan
perantauan. Ini disebabkan daerah tersebut sebelum tahun 1994 dapat dikatakan sangat terpencil tidak adanya akses transportasi. Sehingga
wawasannya pun tidak hanya mengikuti apa yang sudah menjadi kebiasaan di daerah tersebut.
Universitas Sumatera Utara
3 Pengalaman bertani cabai
Untuk variabel pengalaman bertani cabai merah X
3
diketahui koefisien variabel sebesar 0,403. Sedangkan nilai Wald Test sebesar 2,235
dan probabilitas sebesar 0,135 yang nilainya diatas 0,10. Hal ini berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan pada pengalaman bertani cabai
terhadap pemilihan perlakuan secara intensif dan perlakuan biasa. Dapat dikatakan bahwa lamanya bertani cabai untuk sampel
sangatlah kurang. ini disebabkan kebanyakan dari sampel penelitian hanya menanam tanaman cabai merah 4-5 tahun sekali. Hal ini dikarenakan
tanaman cabai dianggap terlalu lama dalam menghasilkan dan adanya resiko yang sangat tinggi.
Universitas Sumatera Utara
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
