Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Hasil Produksi Padi Sawah Di Kecamatan Binjai Selatan Chapter III VI
BAB 3
GAMBARAN UMUM DINAS TANAMAN PANGAN
DAN HORTIKULTURA PROVINSI SUMATERA UTARA
3.1 Sejarah Singkat Dinas Pertanian Provinsi Sumatera Utara
3.1.1 Sebelum Kemerdekaan
Pemerintahan Hindia Belanda mencoba menyampaikan hasil percobaan kepada
masyarakat tani untuk meningkatan produk-si pertanian pada tahun 1870.
Kegiatan Peringatan Dinas Pertanian Provinsi Sumatera Utara melalui penyuluhan
pertanian berjalan terasa sangat lambat.Dalam menggugah Swadaya Pertanian begitu
lamban, disebabkan terbatasnya pendidikan bagi masyarakat. Usaha dalam
peningkatan produksi Pertanian Tanaman Pangan menjadi lebih nyata setelah
didirikan Departemen Vanland Bouw (Depar-temen Pertanian) pada tahun 1905:
Jawatan Pertanian Rakyat ) dan tahun 1910 sebagai salah satu Departemen yang
mempunyai kegiatan Melaksanakan Penyuluhan Pertanian, memberikan saran-saran
dalam bidang Pertanian dan pemberian tanah kepada perusahaanperusahaan bidang
Pertanian. Selain itu Dinas Pertanian juga mengadakan penelitian tentang ekonomi
masyarakat
dan
membuat
laporan
keadaan
Pertanian
termasuk
statistic
Pembangunan Balai Pendidikan Masyarakat Desa (BPMD) dan Pembangunan objekobjek pencegahan serta Pembangunan Percobaan Perusahaan Tanah Kering (PTTK).
3.1.2 Setelah Kemerdekaan Republik Indonesia
Universitas Sumatera Utara
21
Rencana bagi Dinas Pertanian Provinsi Sumatera Utara di Medan setelah
Kemerdekaan dimulai dengan adanya “Plan Kasimo” yang merupakan rencana
proklamasi tahun 1915-1950, namun rencana tersebut tidak dapat dilaksana-kan
sepenuhnya
dikarenakan
oleh
gejolak
revolusi
pada
waktu
itu.
Program pembangunan rakyat yang termasuk ke dalam Rencana Kesejah-teraan
Istimewah (RKI) meliputi: Pembangunan balai-balai benih, Perbaikan dan perluasan
pengairan lahan pedesaan.
Dinas Jawatan Pertanian Rakyat Propinsi Sumatera Utara pada tahun 19151940 masih bernama DINAS JAWATAN PERTANIAN RAKYAT kemudian
diganti, dicabut dan diubah berdasarkan Peraturan Daerah Propinsi Sumatera Utara
No. 5 Tahun 1981 s/d Tahun 2001 namanya menjadi Dinas Pertanian Tanaman
Pangan dan Hortikultura yang beralamat di Jalan Diponegoro No. 11 A Medan.
Dinas Pertanian Tanaman Pangan pada Tahun 1981 berpindah ke Jalan Dr. A.H.
Nasution No. 6 Gedung Johor Medan, dengan keluarnya UU No. 22 Tahun 1999
tentang Otonomi Daerah, maka Dinas Pertanian Tanaman Pangan dan Hortikultura
dirubah menjadi DINAS PERTANIAN PROVINSI SUMATERA UTARA
berdasarkan PERDA No. 3 Tahun 2001. Gedung Dinas Pertanian Provinsi Sumatera
Utara disesuaikan berdirinya pada tahun 1981 yang beralamat di jalan Jendral Besar
Dr. Abdul Harris Nasution No. 6 Gedung Johor Medan Yang dibangun pada tahun
1950.
3.2 Latar Belakang Berdirinya
Yang melatarbelakangi berdirinya instansi ini diantaranya adalah:
Universitas Sumatera Utara
22
1. Konsumsi makan yang dihasilkan dari tanaman hortikultura di dunia semakin
meningkat dari tahun ke tahun seiring dengan semakin bertambahnya jumlah
penduduk dunia. Sehingga menyebabkan meningkatnya permintaan hasil
pertanian pada perdagangan dunia
2. Dengan meningkatnya permintaan hasil pertanian hortikultura di dunia yang terus
meningkat dari waktu ke waktu khususnya tanaman pangan sehingga prospek
usaha pertanian semakin memiliki lapangan pasar yang cukup baik untuk di
jadikan bidang usaha.
3. Sehubungan dengan hal tersebut di atas instansi Pertanian Sumatera Utara turut
mengelola pertanian di Sumatera Utara serta menyediakan hasil pertanian yang di
butuhkan masyarakat.
3.3 Tujuan Berdirinya
1. Memberikan pelayanan kepada masyarakat dengan memproduksi hasil pertanian
yang dibutuhkan masyarakat dunia dengan tetap menjaga mutu dan kualitas yang
baik.
2. Membuka dan memberikan lapangan pekerjaan kepada masyarakat untuk dilatih
dalam peningkatan Sumer Daya Manusia dan antara hidup yang lebih baik.
3. Turut serta mendukung program pemerintah dalam mengisi pembangunan dan
berpastisipasi dalam peningatan perekonomian bangsa.
3.4 Visi dan Misi
Visi
Universitas Sumatera Utara
23
Pertanian Yang Maju dan Berdaya Saing Dalam Mendukung Swasembada Pangan
dan Swasembada Berkelanjutan.
“ Menjadi Provinsi Yang Berdaya Saing Menuju Sumatera Utara Sejahtera “
Misi
1. Mewujudkan Swasembada Pangan dan Swasembada Berkelanjutan.
2. Meningkatkan Daya saing Produk Pertanian.
3. Mewujudkan Pemberdayaan Masyarakat dan Mendorong Partisipasi Aktif
Seluruh Stakeholder.
4. Mewujudkan Pertanian yang Maju dan Sejahtera.
3.5 Struktur Organisasi
Struktur Organisasi adalah suatu susunan dan hubungan antara tiap bagian serta
posisi yang ada pada suatu organisasi atau perusahaan dalam menjalankan kegiatan
operasional untuk mencapai tujuan. Struktur organisasi menggambarkan dengan jelas
pemisahan kegiatan pekerjaan antara yang satu dengan yang lain dan bagaimana
hubungan aktivitas dan fungsi dibatasi, serta menggambarkan juga dengan jelas
tugas-tugas kerja masing-masing yang harus diselesaikan tepat waktu. Hal ini sangat
perlu diperhatikan agar tidak terjadi tumpang tindih tugas yang dibebankan institusi
atau perusahaan. Dalam struktur organisasi yang baik harus menjelaskan hubungan
wewenang siapa melapor kepada siapa dan siapa yang bertugas melaksanakan suatu
Universitas Sumatera Utara
24
pekerjaan pada sebuah instusi atau perusahaaan. Adapun struktur organisasi Dinas
Pertanian Provinsi Sumatera Utara adalah sebagai berikut.
Gambar 3.1 Struktur Organisasi Dinas Pertanian Provinsi Sumatera utara
Universitas Sumatera Utara
BAB 4
PENGOLAHAN DATA
4.1 Data dan Pembahasan
Data merupakan alat untuk mengambil keputusan atau untuk memecahkan suatu
persoalan. Keputusan yang baik dapat dihasilkan jika pengambilan keputusan tersebut
didasarkan atas data yang baik. Salah satu kegunaan data adalah untuk memperoleh
dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaan atau permasalahan.
Untuk membahas dan memecahkan masalah tentang hasil produksi padi
Sawah dikecamatan Binjai Selatan seperti yang diuraikan sebelumnya,. Data yang
dikumpulkan adalah data hasil produksi padi sawah serta faktor-faktor yang
mempengaruhi, di antaranya adalah luas panen, curah hujan dan jumlah pupuk.
Adapun datanya adalah sebagai berikut.
Tabel 4.1 Hasil Produksi Padi Sawah di Kecamatan Binjai Selatan
Tahun
Hasil Produksi
Luas Panen
Curah Hujan
Jumlah Pupuk
(Ton)
(Ha)
(MM
(Kwintal)
2006
16,889
3,935
222
6,685
2007
21,772
4,961
215
11,480
2008
18,346
4,111
241
6,500
2009
18,173
3,944
243
10,030
2010
19,247
4,032
154
10,291
2011
19,470
4,041
215
9,750
2012
20,558
4,239
244
9,790
2013
19,708
3,962
432
8,870
2014
12,926
2,646
290
7,900
2015
14.445
2,868
160
9,481
Sumber: Dinas Tanaman Pangan dan Hortikultura Provinsi Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
26
Dari data tersebut, di simbolkan menjadi:
Hasil Produksi
Luas Panen
Curah Hujan
Jumlah Pupuk
Tabel 4.2 Gambaran Data Hasil Produksi Padi Sawah Yang Akan Diolah
Y
X1
X2
X3
16.899
3.935
222
6.685
21.772
4.961
215
11.48
18.346
4.111
241
6.5
18.173
3.944
243
10.03
19.247
4.032
154
10.291
19.47
4.041
215
9.75
20.558
4.239
244
9.79
19.708
3.962
432
8.87
12.926
2.646
290
7.9
14.445
2.868
160
9.481
∑ Y = 181.544
∑ X1 = 38.739
∑ X2 = 2416
∑ X3 = 90.777
Kemudian penulis mengelompokkan pembahasan menjadi 4 kelompok:
1. Persamaan regresi linier berganda
2. Uji keberartian regresi
3. Uji kofisien determinasi
4. Uji koefisien Korelasi
Universitas Sumatera Utara
27
4.2 Persamaan Regresi Linear Berganda
Pada pembahasan sebelumnya telah dilihat bagaimana data yang telah dikumpulkan
tersebut. Dan dari data pada tabel tersebut akan dibentuk persamaan regresi linier
berganda dengan terlebih dahulu menentukan koefisien-koefisien regresi
, ,
adalah sebagai berikut:
Tabel 4.3 Kuadrat Masing-Masing Variabel Y, X1, X2 dan X3
Y2
285,576
15,484
49,284
44,689
474,020
24,612
46,225
131,790
336,576
16,900
58,081
42,250
330,258
15,555
59,049
100,601
370,447
16,257
23,716
105,905
379,081
16,330
46,225
95,063
422,631
17,969
59,536
95,844
388,405
15,697
186,624
78,677
167,081
7,001
84,100
62,410
208,658
8,225
25,600
89,889
∑Y = 3.362,734
2
154,031
= 638,440
= 847,118
Lanjutan tabel untuk mencari persamaan regresi linier berganda menentukan
koefisien-koefisien regresi
, ,
Tabel 4.4 Hasil Kali Y (Variabel Terikat) dan X (Variabel Bebas)
YX1
66,498
108,011
75,420
71,674
YX2
3.751,578
4.680,980
4.421,386
4.416,039
YX3
112,970
249,943
119,249
182,275
Universitas Sumatera Utara
28
77,604
78,678
87,145
78,083
34,202
41,428
∑YX1 = 718,744
2.964,038
4.186,050
5.016,152
8.513,856
3.748,540
2.311,200
∑YX2 = 44.009,819
198,071
189,833
201,263
174,810
102,115
136,953
∑YX3 = 1.667,481
Lanjutan tabel untuk mencari persamaan regresi linier berganda menentukan
koefisien-koefisien regresi
, ,
Tabel 4.5 Hasil Kali Antara Variabel bebas X
X1X2
X1X3
X2X3
873,570
26,305
1.484,070
1.066,615
56,952
2,468,200
990,751
26,722
1.566,500
958,392
39,558
2.437,290
620,928
41,493
1.584,814
868,815
39,400
2.096,250
1.034,316
41,500
2.388,760
1.711,584
35,143
3.831,840
767,340
20,903
2.291.000
458,880
27,192
1.516,960
∑X1X2 = 9.351,191
∑X1X2 = 355,168
∑X1X2 = 21.665,684
Rumus umum untuk persamaan regresi linier berganda dengan 3 variabel bebas
adalah:
Universitas Sumatera Utara
29
Dari Tabel 4.2 Sampai 4.5 diperoleh hasil sebagai berikut.
∑Y2
n
= 10
∑y
= 181,153
= 154,031
∑X1
= 38,739
= 638,440
∑ X2
= 2416
= 847,118
∑ X3
= 90,777
= 3.362,734
∑X1X2 = 9.351,191
∑YX1 = 718,744
∑X1X3 = 355,168
∑YX2 = 44.009,819
∑X2X3 = 21.665,684
∑YX3 = 1.667,481
Maka di peroleh Persamaan dengan rumusnya sebagai berikut:
Dengan demikian terbentuk persamaan yaitu:
181,544
= 10b0 + 38,739b1 + 2416b2 + 90,7778b3
718,744
= 38,739b0 + 154,031b1 + 9.351,191b2 + 355,1686b3
44.009,819
= 2416b0 + 9.351,191b1 + 638,440b2 + 21.665,684b3
1.667,481
= 90,777b0 + 355,168b1 + 21.665,6848b2 + 847,118b3
Setelah persamaan regresi linier berganda di atas diselesaikan, maka diperolehlah
nilai-nilai koefisien linier bergandanya, yaitu:
-0,213
3,601
0,005
0,354
Universitas Sumatera Utara
30
Dari nilai-nilai yang telah diperoleh di atas maka nilai persamaan regresi linier
bergandanya, yaitu:
4.3 Uji Keberartian Regresi
Sebelum persamaan regresi dibuat untuk menentukan kesimpulan, maka perlu
dilakukan suatu pengujian hipotesis mengenai keberartian regresi. Untuk menentukan
uji keberartian regresi tersebut , maka digunakan rumus untuk menentukan uji
hipotesisnya, yaitu:
Artinya : Tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel bebas, yaitu luas panen
(X1), curah hujan (X2) dan jumlah pupuk (X3) terhadap variabel tidak bebas yaitu hasil
produksi (Y).
Minimal satu parameter koefisien regresi
0
Artinya : Terdapat pengaruh signifikan antara variabel bebas, yaitu luas panen (X1),
curah hujan (X2) dan jumlah pupuk (X3) terhadap variabel tidak bebas yaitu hasil
produksi (Y).
Kriteria pengujian:
Jika Fhitung ≥ Ftabel maka H0 ditolak dan H1 diterima
Jika Fhitung < Ftabel maka H0 diterima dan H1 ditolak
Universitas Sumatera Utara
31
Untuk menguji model regresi yang telah terbentuk, maka diperlukan dua
macam Jumlah Kuadrat (JK) yaitu untuk regresi (
) dan untuk sisa
yang
akan didapatkan setelah mengetahui hasil dari
. Untuk memperoleh nilai-nilai tersebut, maka diperlukan
nilai harga sebagai berikut:
= 8,1544
= 3,8739
= 241,6
= 9,0777
Untuk menentukan uji keberartian regresi maka diperlukan nilai
dan y yang
dapat membantu untuk mengerjakan uji keberartian regresi, dapat dilihat dari Tabel
4.6 berikut ini:
Tabel 4.6 Nilai Untuk Uji Keberartian Regresi
Y
x1
x2
x3
1,255
34,804
19,600
84,092
-3,618
33,778
26,600
79,297
-0,192
34,628
0,600
84,277
0,019
34,795
-1,400
80,747
-1,093
34,707
87,600
80,486
-1,316
34,698
26,600
81,027
-2,404
34,500
-2,400
80,987
-1,554
34,777
-190,400
81,907
5,228
36,093
-48,400
82,877
3,709
35,871
81,600
81,296
Lanjutan Tabel untuk mencari nilai keberartian masing-masing variabel dengan
mengalikan tiap variabel
Universitas Sumatera Utara
32
Tabel 4.6 Nilai untuk Uji Keberartian Regresi
yx1
yx2
yx3
y2
43,679
24,598
105,535
1,575
-122,209
-96,239
-286,897
13,090
-6,649
-0.115
-16,181
0,037
-0,661
0,027
-1,534
0,000
-37,935
-95,747
-87,971
1,195
-45,663
-35,006
-106,632
1,732
-82,938
5,770
-194,693
5,779
-54,043
295,882
-127,283
2,415
188,694
-253,035
433,281
2,.332
133,046
302,654
301,527
13,757
15,322
148,789
19,152
66,911
Lanjutan tabel untuk mencari nilai uji keberartian regresi dengan mencari nilai Ŷ
Tabel 4.6 Nilai untuk Uji Keberartian Regresi
Ŷ
17,433
22,790
18,097
18,755
18,719
18,865
19,737
19,354
13,562
14,271
∑Ŷ = 181,584
Dari Tabel 4.6 diperoleh:
n
= 10
Y- Ŷ
-0,534
-1,018
0,249
-0,582
0,528
0,605
0,821
0,354
0,636
0,174
∑Y-Ŷ = -0.040
∑Ŷ
(Y- Ŷ)2
0,286
1,037
0,062
0,339
0,279
0,366
0,674
0,125
0,404
0,030
∑(Y-Ŷ2) = 3,601
= 181,534
Universitas Sumatera Utara
33
∑yx1
= 15,332
∑Y-Ŷ
∑yx2
= 148,789
∑(Y-Ŷ)2 = 3,601
∑yx3
= 19,152
∑y2
= -0,040
= 66,911
Dengan k = 3, n = 10 dan (Y- )2 = 3,601 didapat:
Maka Kesalahan bakunya dapat di hitung dengan menggunakan rumus:
Ini berarti bahwa rata-rata hasil produksi padi sawah yang sebenarnya akan
menyimpang dari rata-rata hasil produksi yang diperkirakan sebesar 0,7747%%.
Dari nilai-nilai di atas maka dapat diperoleh dua macam jumlah kuadrat-kuadrat
yakni
dan
, yaitu sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
34
3,601(15,332) + 0,005(148,789) +0,354(19,152)
62,734
3,601
Jadi,
dapat dicari dengan rumus:
34,852
Untuk
, yaitu nilai statistik yang dapat dilihat di lampiran tabel F dengan
derajat kebebasan pembilang
= k, penyebut
= n – k – 1 dan α = 5% (0,05) maka
diperoleh:
α
α
4,757
Kita lihat bahwa nilai Fhitung lebih besar dari Ftabel yaitu 34,852 ≥ 4,757 maka H0
ditolak dan H1 diterima. Hal ini artinya terdapat pengaruh signifikan antara variabel
bebas dengan variabel terikat. Dapat dikatakan bahwa variabel bebas secara bersamasama mempengaruhi variabel terikatnya.
4.4 Koefisien Determinasi
Universitas Sumatera Utara
35
Pada bahasan sebelumnya pada Tabel 4.6 dapat dilihat harga
= 66,911 dan nilai
= 62,739 yang telah di hitung sebelumnya, maka nilai koefisien determinasi
dapat dihitung dengan:
0,938
Untuk koefisien korelasi ganda digunakan rumus sebagai berikut:
Dari hasil perhitungan di atas telah diperoleh nilai koefisien korelasi yaitu sebesar
0,968 dan nilai koefisien determinasi sebesar 0,938 yang berarti 93,8% terjadi
peningkatan yang dipengaruhi oleh luas panen, curah hujan, dan jumlah pupuk
sedangkan sisanya 6,2% dipengaruhi oleh faktor lain.
Universitas Sumatera Utara
36
4.5 Koefisien Korelasi
4.5.1 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Bebas dan Variabel Terikat
Untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel tidak bebas
maka dari tabel sebelumnya dapat dihitung besar koefisien korelasinya yaitu sebagai
berikut:
1.
Koefisien Korelasi antara Hasil Produksi (Y) dengan Luas Panen (
0,950
Nilai yang diperoleh adalah 0,950, nilai positif ini menandakan hubungan yang searah
antara hasil produksi dengan luas panen. Artinya, semakin tinggi luas panen maka
semakin tinggi pula hasil produksi di daerah tersebut.
Universitas Sumatera Utara
37
2.
Koefisien Korelasi antara Hasil Produksi (Y) dengan Curah Hujan (
Nilai yang diperoleh adalah 0,078, nilai positif ini menandakan hubungan yang searah
antara hasil produksi dengan curah hujan. Artinya, semakin tinggi curah hujan maka
semakin tinggi pula hasil produksi di daerah tersebut.
3.
Koefisien Korelasi antara Hasil Produksi (Y) dengan Jumlah Pupuk (
Universitas Sumatera Utara
38
0,496
Nilai yang diperoleh adalah 0,496, nilai positif ini menandakan hubungan yang searah
antara hasil produksi dengan jumlah pupuk yang diberikan. Artinya semakin tinggi
jumlah pupuk yang diberikan maka akan semakin tinggi pula hasil produksi di daerah
tersebut.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengoperasian SPSS
Adapun langkah-langkah yang dilakukan untuk mengoperasikan SPSS adalah sebagai
berikut:
5.1.1 Membuka Lembar Kerja SPSS
Jika program SPSS telah di install, maka cara memulai SPSS adalah sebagai berikut:
1. Double klik pada desktop yang berlambang SPSS 18.0, atau
2. Klik menu start kemudian pilih dan klik SPSS 18.0
Gambar 5.1 Tampilan Mengaktifkan Lembar Kerja SPSS
Universitas Sumatera Utara
40
5.1.2 Memasukkan Data Dengan SPSS
Adapun langkah-langkah yang dapat dilakukan dalam pemasukan data dengan
program SPSS 18.0 adalah:
1. Buka dahulu Program SPSS for Windows.
2. Setelah program SPSS terbuka, klik variable view yang terdapat pada SPSS
data editor untuk menginput nama variabel.
3. Klik variable view pada SPSS data editor, definisikan variabel Y dengan label
hasil produksi, variabel X1 dengan label luas lahan, variabel X2 dengan label
curah hujan dan variabel X3 dengan label jumlah pupuk.
Gambar 5.2 Tampilan Pembuatan Variabel Pada Variable View
1. Kemudian klik data view, maka akan terlihat empat variabel input data
berdasarkan data yang tersedia pada variabel Y, X1, X2 dan X3, masingmasing variabel diisi sebanyak 10 data.
Universitas Sumatera Utara
41
Gambar 5.3 Tampilan Pengisian Data Pada Data View
5.1.3 Penyimpanan Dokumen SPSS
Adapun cara dalam penyimpanan berkas atau lembar kerja SPSS adalah dengan cara
klik menu file kemudian pilih save. Atau dapat juga dilakukan dengan cara tekan
tombol Ctrl+s. Kemudian beri nama pada file tersebut.
Gambar 5.4 Tampilan Pada Waktu Menyimpan File
Universitas Sumatera Utara
42
5.1.4 Pengolahan Data dengan Persamaan Regresi
Adapun langkah-langkah dalam analisis regresi dengan SPSS 18.0 adalah sebagai
berikut:
1. Klik Analyse – Regression – Linear
Gambar 5.5 Tampilan Pada Saat Membuat Persamaan Regresi Linier (1)
Berganda (2)
1. Maka akan muncul kotak dialog Linear Regression, kemudian pindahkan
variabel hasil produksi ke kolom Dependent dan variabel luas lahan, curah
hujan
dan jumlah pupuk ke kolom Independent dengan mengklik tanda
panah.
Gambar 5.6 Tampilan Kotak Dialog Liner Regressio
Universitas Sumatera Utara
43
1. Pilih dan klik menu statistics kemudian pada regression coefficient berikan
tanda ceklis pada kotak estimate, model fit dan descriptive, selanjutnya klik
continue.
Gambar 5.7 Tampilan Kotak Dialog Liner Regression: Statistics
1. Kemudian klik tombol Options pada kotak dialog Linear Regression: Options
muncul kotak dialog yang baru. Pada Steeping Method Criteria, aktifkan Use
Probability of F dengan standard eror 0,05 oleh karena itu masukkan nilai
entry 0,05. Akatifkan Include Constant in Aquation dan Exclude Cases
Litwise pada Missing Values, lalu klik Continue pada gambar berikut
Gambar 5.8 Tampilan Kotak Dialog Linear Regression: Options
Universitas Sumatera Utara
44
2. Selanjutnya klik Ok pada kotak dialog Linier Regression
5.1.5 Pengolahan Data dengan Persamaan Korelasi
Langkah-langkah pengolahan data sebagai berikut:
1. Tampilkan lembar kerja dimana sudah terdapat data yang akan dianalisis
2. Dari menu utama SPSS, klik menu Analyze, lalu pilih sub menu Correlate dan
klik Bivariates seperti pada gambar berikut:
Gambar 5.9 Tampilan Analyze, Correlate, Bivariate
1. Pada kotak dialog Bivariate Correlations akan ditampilkan variabel-variabel
yang akan diuji. Pindahkan variabel-variabel tersebut ke dalam kotak
Variables.
2. Pada kolom Correlation Coefficient aktifkan Pearson, pada kolom Test of
Significance aktifkan Two-tailed dan Flag Significant Correlations, lalu klik
OK seperti pada Gambar 4.10:
Universitas Sumatera Utara
45
Gambar 5.10 Tampilan Kotak Dialog Bivariate Correlation
5.2 Hasil Pengolahan Data dalam SPSS
Berdasarkan hasil pengolahan data dalam program SPSS yang telah penulis lakukan
untuk menentukan persamaan regresi linier berganda, maka penulis menampilkan
data-data yang telah diolah dalam program SPSS agar nilai yang didapat dari program
SPSS untuk persamaan regresi linier berganda dapat dibandingkan dengan hasil nilai
untuk persamaan regresi linier berganda yang telah dihitung sebelumnya pada bab 4.
Hasil nilai data dalam program SPSS, yaitu:
Universitas Sumatera Utara
46
Tabel 5.1 Deskriptif Statistik
Descriptive Statistics
Mean
HasilProduksi_Y
Std. Deviation
N
1,8153410
2,727161
10
LuasPanen_X1
3,87390
0,663342
10
CurahHujan_X2
241,60
77,985
10
9,07770
1,601100
10
JumlahPupuk_X3
Pada Tabel 5.1 Deskriptif Statistik diperoleh nilai rata-rata dan standard deviasi dari
masing-masing varibel terikat (Y) dan variabel bebas (X1, X2 dan X3).
Tabel 5.2 Hasil Nilai Uji F
b
ANOVA
Model
1
Sum of Squares
Regression
Mean Square
63,310
3
21,103
3,601
6
0,600
66,911
9
Residual
Total
Df
F
35,160
Sig.
0,000
a
a. Predictors: (Constant), X3, X2, X1
b. Dependent Variable: Y
Pada Tabel 5.2 diperoleh hasil nilai dari derajat kebebasan (df) untuk v1 = 3 dan v2 =
6, serta hasil nilai dari Fhitung sebesar 35,160
Universitas Sumatera Utara
47
Tabel 5.3 Hasil Nilai Uji Regresi Linier Berganda
Coefficients
a
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
(Constant)
Coefficients
Std. Error
Beta
-0,213
2,124
3,601
0,420
X2
0,005
X3
0,354
X1
t
Sig.
-0,100
0,924
0,876
8,578
0,000
0,003
0,142
1,456
0,196
0,179
0,208
1,980
0,095
a. Dependent Variable: Y
Pada Tabel 5.3 menampilkan hasil nilai dari b0 = -0,213, b1 = 3,601, b2 = 0,005 dan b3
= 0,3564 Dengan demikian persamaan regresi linier bergandanya, yaitu:
Tabel 5.4 Hasil Nilai Pengujian Koefisien Determinasi dan Koefisien Korelasi
Ganda antara Hasil Produksi dengan Luas Lahan, Curah Hujan dan
Jumlah Pupuk
Model Summary
Std. Error of the
Model
1
R
0,973
R Square
a
0,946
Adjusted R Square
0,919
Estimate
0,774735
a. Predictors: (Constant), X3, X2, X1
Universitas Sumatera Utara
48
Pada Tabel 5.4 diperoleh hasil nilai dari koefisien determinasi (R2) = 0,946 dan
koefisien korelasi ganda (R) = 0,973.
Tabel 5.5 Hasil Nilai Uji Korelasi
Correlations
Y
Pearson Correlation
Sig. (1-tailed)
N
X1
X2
X3
Y
1.000
0,950
0,078
0,496
X1
0,950
1.000
-0,018
0,367
X2
0,078
-0,018
1.000
-0,237
X3
0,496
0,367
-0,237
1.000
.
0,000
0,415
0,073
X1
0,000
.
0,481
0,148
X2
0,415
0,481
.
0,255
X3
0,073
0,148
0,255
.
Y
10
10
10
10
X1
10
10
10
10
X2
10
10
10
10
X3
10
10
10
10
Y
Pada Tabel 5.5 menampilkan hasil nilai hubungan korelasi antara hasil produksi (Y)
dengan luas lahan (X1) sebesar 0,930, hasil produksi (Y) dengan dengan curah hujan
(X2) sebesar 0,065 dan hasil produksi (Y) dengan dengan jumlah pupuk (X3) sebesar
0,240.
Universitas Sumatera Utara
BAB 6
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
Dengan menggunakan rumus, didapat nilai koefisien-koefisien b0 = -0,213, b1 =
3,601, b2 = 0,005, dan b3 = 0,354. Persamaan regresi linier yang didapat adalah
1. Pada uji linier berganda dengan taraf nyata 0,05, dk pembilang = 3, dk penyebut
= 6, maka Ftabel yang didapat sebesar 4,757 dan Fhitung sebesar 34,852. Diperoleh
Fhitung ≥ Ftabel dan dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima. Ini
menunjukan adanya hubungan fungsional yang signifikan antara luas lahan (X1),
curah hujan (X2) dan jumlah pupuk (X3) terhadap hasil produksi (Y).
2. Koefisien determinasi sebesar 0,937 menunjukan bahwa 93,7% hasil produksi
dipengaruhi oleh luas lahan, curah hujan dan jumlah pupuk. Sedangkan sisanya
dipengaruhi oleh faktor-faktor lainnya yang tidak tertera pada tulisan ini.
3. Pada analisis korelasi antara variabel bebas dengan variabel terikat, korelasi yang
kuat terjadi pada ketiga variabel bebas yaitu luas lahan (X1) sebesar 0,950,
jumlah pupuk (X3) sebesar 0,496 dan curah hujan (X2) sebesar 0,078 terhadap
hasil produksi (Y).
Universitas Sumatera Utara
50
6.2 Saran
1. Dari hasil analisis, penulis dapat mengajukan saran bahwa dalam meningkatkan
hasil produksi padi sawah di kecamatan binjai selatan adalah dengan
meningkatkan variabel X1, X2 dan X3 yaitu luas panen, curah hujan dan jumlah
pupuk.
2. Bagi pemerintah Kecamatan Binjai Selatan seperti Dinas Pertanian dan
Perkebunan agar lebih memperhatikan faktor-faktor yang menyebabkan
tingginya tingkat hasil produksi padi ladang agar dapat mengambil kebijakan
untuk menambah jumlah hasil produksi padi sawah pada masyarakat di
Kecamatan Binjai Selatan.
3. Dapat mencermati pengaruh perubahan iklim terhadap luas lahan, curah hujan
dan jumlah pupuk terhadap hasil produksi padi ladang di Kecamayan Binjai
Selatan meskipun tidak memberikan pengaruh yang sangat signifikan serta
memperkuat daya tahan sektor pertanian terutama tanaman
pangan
yang
berpengaruh terhadap perubahan iklim, maka sangat diperlukan suatu upaya yang
strategis dalam mengantisipasi perubahan iklim dengan melakukan alternatif
budidaya pertanian dalam arti luas agar dampak perubahan iklim yang cenderung
meningkat tersebut dapat diminimalisasi sehingga tidak menimbulkan kerugian
yang sangat besar bagi kesinambungan ketahanan pangan.
Universitas Sumatera Utara
GAMBARAN UMUM DINAS TANAMAN PANGAN
DAN HORTIKULTURA PROVINSI SUMATERA UTARA
3.1 Sejarah Singkat Dinas Pertanian Provinsi Sumatera Utara
3.1.1 Sebelum Kemerdekaan
Pemerintahan Hindia Belanda mencoba menyampaikan hasil percobaan kepada
masyarakat tani untuk meningkatan produk-si pertanian pada tahun 1870.
Kegiatan Peringatan Dinas Pertanian Provinsi Sumatera Utara melalui penyuluhan
pertanian berjalan terasa sangat lambat.Dalam menggugah Swadaya Pertanian begitu
lamban, disebabkan terbatasnya pendidikan bagi masyarakat. Usaha dalam
peningkatan produksi Pertanian Tanaman Pangan menjadi lebih nyata setelah
didirikan Departemen Vanland Bouw (Depar-temen Pertanian) pada tahun 1905:
Jawatan Pertanian Rakyat ) dan tahun 1910 sebagai salah satu Departemen yang
mempunyai kegiatan Melaksanakan Penyuluhan Pertanian, memberikan saran-saran
dalam bidang Pertanian dan pemberian tanah kepada perusahaanperusahaan bidang
Pertanian. Selain itu Dinas Pertanian juga mengadakan penelitian tentang ekonomi
masyarakat
dan
membuat
laporan
keadaan
Pertanian
termasuk
statistic
Pembangunan Balai Pendidikan Masyarakat Desa (BPMD) dan Pembangunan objekobjek pencegahan serta Pembangunan Percobaan Perusahaan Tanah Kering (PTTK).
3.1.2 Setelah Kemerdekaan Republik Indonesia
Universitas Sumatera Utara
21
Rencana bagi Dinas Pertanian Provinsi Sumatera Utara di Medan setelah
Kemerdekaan dimulai dengan adanya “Plan Kasimo” yang merupakan rencana
proklamasi tahun 1915-1950, namun rencana tersebut tidak dapat dilaksana-kan
sepenuhnya
dikarenakan
oleh
gejolak
revolusi
pada
waktu
itu.
Program pembangunan rakyat yang termasuk ke dalam Rencana Kesejah-teraan
Istimewah (RKI) meliputi: Pembangunan balai-balai benih, Perbaikan dan perluasan
pengairan lahan pedesaan.
Dinas Jawatan Pertanian Rakyat Propinsi Sumatera Utara pada tahun 19151940 masih bernama DINAS JAWATAN PERTANIAN RAKYAT kemudian
diganti, dicabut dan diubah berdasarkan Peraturan Daerah Propinsi Sumatera Utara
No. 5 Tahun 1981 s/d Tahun 2001 namanya menjadi Dinas Pertanian Tanaman
Pangan dan Hortikultura yang beralamat di Jalan Diponegoro No. 11 A Medan.
Dinas Pertanian Tanaman Pangan pada Tahun 1981 berpindah ke Jalan Dr. A.H.
Nasution No. 6 Gedung Johor Medan, dengan keluarnya UU No. 22 Tahun 1999
tentang Otonomi Daerah, maka Dinas Pertanian Tanaman Pangan dan Hortikultura
dirubah menjadi DINAS PERTANIAN PROVINSI SUMATERA UTARA
berdasarkan PERDA No. 3 Tahun 2001. Gedung Dinas Pertanian Provinsi Sumatera
Utara disesuaikan berdirinya pada tahun 1981 yang beralamat di jalan Jendral Besar
Dr. Abdul Harris Nasution No. 6 Gedung Johor Medan Yang dibangun pada tahun
1950.
3.2 Latar Belakang Berdirinya
Yang melatarbelakangi berdirinya instansi ini diantaranya adalah:
Universitas Sumatera Utara
22
1. Konsumsi makan yang dihasilkan dari tanaman hortikultura di dunia semakin
meningkat dari tahun ke tahun seiring dengan semakin bertambahnya jumlah
penduduk dunia. Sehingga menyebabkan meningkatnya permintaan hasil
pertanian pada perdagangan dunia
2. Dengan meningkatnya permintaan hasil pertanian hortikultura di dunia yang terus
meningkat dari waktu ke waktu khususnya tanaman pangan sehingga prospek
usaha pertanian semakin memiliki lapangan pasar yang cukup baik untuk di
jadikan bidang usaha.
3. Sehubungan dengan hal tersebut di atas instansi Pertanian Sumatera Utara turut
mengelola pertanian di Sumatera Utara serta menyediakan hasil pertanian yang di
butuhkan masyarakat.
3.3 Tujuan Berdirinya
1. Memberikan pelayanan kepada masyarakat dengan memproduksi hasil pertanian
yang dibutuhkan masyarakat dunia dengan tetap menjaga mutu dan kualitas yang
baik.
2. Membuka dan memberikan lapangan pekerjaan kepada masyarakat untuk dilatih
dalam peningkatan Sumer Daya Manusia dan antara hidup yang lebih baik.
3. Turut serta mendukung program pemerintah dalam mengisi pembangunan dan
berpastisipasi dalam peningatan perekonomian bangsa.
3.4 Visi dan Misi
Visi
Universitas Sumatera Utara
23
Pertanian Yang Maju dan Berdaya Saing Dalam Mendukung Swasembada Pangan
dan Swasembada Berkelanjutan.
“ Menjadi Provinsi Yang Berdaya Saing Menuju Sumatera Utara Sejahtera “
Misi
1. Mewujudkan Swasembada Pangan dan Swasembada Berkelanjutan.
2. Meningkatkan Daya saing Produk Pertanian.
3. Mewujudkan Pemberdayaan Masyarakat dan Mendorong Partisipasi Aktif
Seluruh Stakeholder.
4. Mewujudkan Pertanian yang Maju dan Sejahtera.
3.5 Struktur Organisasi
Struktur Organisasi adalah suatu susunan dan hubungan antara tiap bagian serta
posisi yang ada pada suatu organisasi atau perusahaan dalam menjalankan kegiatan
operasional untuk mencapai tujuan. Struktur organisasi menggambarkan dengan jelas
pemisahan kegiatan pekerjaan antara yang satu dengan yang lain dan bagaimana
hubungan aktivitas dan fungsi dibatasi, serta menggambarkan juga dengan jelas
tugas-tugas kerja masing-masing yang harus diselesaikan tepat waktu. Hal ini sangat
perlu diperhatikan agar tidak terjadi tumpang tindih tugas yang dibebankan institusi
atau perusahaan. Dalam struktur organisasi yang baik harus menjelaskan hubungan
wewenang siapa melapor kepada siapa dan siapa yang bertugas melaksanakan suatu
Universitas Sumatera Utara
24
pekerjaan pada sebuah instusi atau perusahaaan. Adapun struktur organisasi Dinas
Pertanian Provinsi Sumatera Utara adalah sebagai berikut.
Gambar 3.1 Struktur Organisasi Dinas Pertanian Provinsi Sumatera utara
Universitas Sumatera Utara
BAB 4
PENGOLAHAN DATA
4.1 Data dan Pembahasan
Data merupakan alat untuk mengambil keputusan atau untuk memecahkan suatu
persoalan. Keputusan yang baik dapat dihasilkan jika pengambilan keputusan tersebut
didasarkan atas data yang baik. Salah satu kegunaan data adalah untuk memperoleh
dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaan atau permasalahan.
Untuk membahas dan memecahkan masalah tentang hasil produksi padi
Sawah dikecamatan Binjai Selatan seperti yang diuraikan sebelumnya,. Data yang
dikumpulkan adalah data hasil produksi padi sawah serta faktor-faktor yang
mempengaruhi, di antaranya adalah luas panen, curah hujan dan jumlah pupuk.
Adapun datanya adalah sebagai berikut.
Tabel 4.1 Hasil Produksi Padi Sawah di Kecamatan Binjai Selatan
Tahun
Hasil Produksi
Luas Panen
Curah Hujan
Jumlah Pupuk
(Ton)
(Ha)
(MM
(Kwintal)
2006
16,889
3,935
222
6,685
2007
21,772
4,961
215
11,480
2008
18,346
4,111
241
6,500
2009
18,173
3,944
243
10,030
2010
19,247
4,032
154
10,291
2011
19,470
4,041
215
9,750
2012
20,558
4,239
244
9,790
2013
19,708
3,962
432
8,870
2014
12,926
2,646
290
7,900
2015
14.445
2,868
160
9,481
Sumber: Dinas Tanaman Pangan dan Hortikultura Provinsi Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
26
Dari data tersebut, di simbolkan menjadi:
Hasil Produksi
Luas Panen
Curah Hujan
Jumlah Pupuk
Tabel 4.2 Gambaran Data Hasil Produksi Padi Sawah Yang Akan Diolah
Y
X1
X2
X3
16.899
3.935
222
6.685
21.772
4.961
215
11.48
18.346
4.111
241
6.5
18.173
3.944
243
10.03
19.247
4.032
154
10.291
19.47
4.041
215
9.75
20.558
4.239
244
9.79
19.708
3.962
432
8.87
12.926
2.646
290
7.9
14.445
2.868
160
9.481
∑ Y = 181.544
∑ X1 = 38.739
∑ X2 = 2416
∑ X3 = 90.777
Kemudian penulis mengelompokkan pembahasan menjadi 4 kelompok:
1. Persamaan regresi linier berganda
2. Uji keberartian regresi
3. Uji kofisien determinasi
4. Uji koefisien Korelasi
Universitas Sumatera Utara
27
4.2 Persamaan Regresi Linear Berganda
Pada pembahasan sebelumnya telah dilihat bagaimana data yang telah dikumpulkan
tersebut. Dan dari data pada tabel tersebut akan dibentuk persamaan regresi linier
berganda dengan terlebih dahulu menentukan koefisien-koefisien regresi
, ,
adalah sebagai berikut:
Tabel 4.3 Kuadrat Masing-Masing Variabel Y, X1, X2 dan X3
Y2
285,576
15,484
49,284
44,689
474,020
24,612
46,225
131,790
336,576
16,900
58,081
42,250
330,258
15,555
59,049
100,601
370,447
16,257
23,716
105,905
379,081
16,330
46,225
95,063
422,631
17,969
59,536
95,844
388,405
15,697
186,624
78,677
167,081
7,001
84,100
62,410
208,658
8,225
25,600
89,889
∑Y = 3.362,734
2
154,031
= 638,440
= 847,118
Lanjutan tabel untuk mencari persamaan regresi linier berganda menentukan
koefisien-koefisien regresi
, ,
Tabel 4.4 Hasil Kali Y (Variabel Terikat) dan X (Variabel Bebas)
YX1
66,498
108,011
75,420
71,674
YX2
3.751,578
4.680,980
4.421,386
4.416,039
YX3
112,970
249,943
119,249
182,275
Universitas Sumatera Utara
28
77,604
78,678
87,145
78,083
34,202
41,428
∑YX1 = 718,744
2.964,038
4.186,050
5.016,152
8.513,856
3.748,540
2.311,200
∑YX2 = 44.009,819
198,071
189,833
201,263
174,810
102,115
136,953
∑YX3 = 1.667,481
Lanjutan tabel untuk mencari persamaan regresi linier berganda menentukan
koefisien-koefisien regresi
, ,
Tabel 4.5 Hasil Kali Antara Variabel bebas X
X1X2
X1X3
X2X3
873,570
26,305
1.484,070
1.066,615
56,952
2,468,200
990,751
26,722
1.566,500
958,392
39,558
2.437,290
620,928
41,493
1.584,814
868,815
39,400
2.096,250
1.034,316
41,500
2.388,760
1.711,584
35,143
3.831,840
767,340
20,903
2.291.000
458,880
27,192
1.516,960
∑X1X2 = 9.351,191
∑X1X2 = 355,168
∑X1X2 = 21.665,684
Rumus umum untuk persamaan regresi linier berganda dengan 3 variabel bebas
adalah:
Universitas Sumatera Utara
29
Dari Tabel 4.2 Sampai 4.5 diperoleh hasil sebagai berikut.
∑Y2
n
= 10
∑y
= 181,153
= 154,031
∑X1
= 38,739
= 638,440
∑ X2
= 2416
= 847,118
∑ X3
= 90,777
= 3.362,734
∑X1X2 = 9.351,191
∑YX1 = 718,744
∑X1X3 = 355,168
∑YX2 = 44.009,819
∑X2X3 = 21.665,684
∑YX3 = 1.667,481
Maka di peroleh Persamaan dengan rumusnya sebagai berikut:
Dengan demikian terbentuk persamaan yaitu:
181,544
= 10b0 + 38,739b1 + 2416b2 + 90,7778b3
718,744
= 38,739b0 + 154,031b1 + 9.351,191b2 + 355,1686b3
44.009,819
= 2416b0 + 9.351,191b1 + 638,440b2 + 21.665,684b3
1.667,481
= 90,777b0 + 355,168b1 + 21.665,6848b2 + 847,118b3
Setelah persamaan regresi linier berganda di atas diselesaikan, maka diperolehlah
nilai-nilai koefisien linier bergandanya, yaitu:
-0,213
3,601
0,005
0,354
Universitas Sumatera Utara
30
Dari nilai-nilai yang telah diperoleh di atas maka nilai persamaan regresi linier
bergandanya, yaitu:
4.3 Uji Keberartian Regresi
Sebelum persamaan regresi dibuat untuk menentukan kesimpulan, maka perlu
dilakukan suatu pengujian hipotesis mengenai keberartian regresi. Untuk menentukan
uji keberartian regresi tersebut , maka digunakan rumus untuk menentukan uji
hipotesisnya, yaitu:
Artinya : Tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel bebas, yaitu luas panen
(X1), curah hujan (X2) dan jumlah pupuk (X3) terhadap variabel tidak bebas yaitu hasil
produksi (Y).
Minimal satu parameter koefisien regresi
0
Artinya : Terdapat pengaruh signifikan antara variabel bebas, yaitu luas panen (X1),
curah hujan (X2) dan jumlah pupuk (X3) terhadap variabel tidak bebas yaitu hasil
produksi (Y).
Kriteria pengujian:
Jika Fhitung ≥ Ftabel maka H0 ditolak dan H1 diterima
Jika Fhitung < Ftabel maka H0 diterima dan H1 ditolak
Universitas Sumatera Utara
31
Untuk menguji model regresi yang telah terbentuk, maka diperlukan dua
macam Jumlah Kuadrat (JK) yaitu untuk regresi (
) dan untuk sisa
yang
akan didapatkan setelah mengetahui hasil dari
. Untuk memperoleh nilai-nilai tersebut, maka diperlukan
nilai harga sebagai berikut:
= 8,1544
= 3,8739
= 241,6
= 9,0777
Untuk menentukan uji keberartian regresi maka diperlukan nilai
dan y yang
dapat membantu untuk mengerjakan uji keberartian regresi, dapat dilihat dari Tabel
4.6 berikut ini:
Tabel 4.6 Nilai Untuk Uji Keberartian Regresi
Y
x1
x2
x3
1,255
34,804
19,600
84,092
-3,618
33,778
26,600
79,297
-0,192
34,628
0,600
84,277
0,019
34,795
-1,400
80,747
-1,093
34,707
87,600
80,486
-1,316
34,698
26,600
81,027
-2,404
34,500
-2,400
80,987
-1,554
34,777
-190,400
81,907
5,228
36,093
-48,400
82,877
3,709
35,871
81,600
81,296
Lanjutan Tabel untuk mencari nilai keberartian masing-masing variabel dengan
mengalikan tiap variabel
Universitas Sumatera Utara
32
Tabel 4.6 Nilai untuk Uji Keberartian Regresi
yx1
yx2
yx3
y2
43,679
24,598
105,535
1,575
-122,209
-96,239
-286,897
13,090
-6,649
-0.115
-16,181
0,037
-0,661
0,027
-1,534
0,000
-37,935
-95,747
-87,971
1,195
-45,663
-35,006
-106,632
1,732
-82,938
5,770
-194,693
5,779
-54,043
295,882
-127,283
2,415
188,694
-253,035
433,281
2,.332
133,046
302,654
301,527
13,757
15,322
148,789
19,152
66,911
Lanjutan tabel untuk mencari nilai uji keberartian regresi dengan mencari nilai Ŷ
Tabel 4.6 Nilai untuk Uji Keberartian Regresi
Ŷ
17,433
22,790
18,097
18,755
18,719
18,865
19,737
19,354
13,562
14,271
∑Ŷ = 181,584
Dari Tabel 4.6 diperoleh:
n
= 10
Y- Ŷ
-0,534
-1,018
0,249
-0,582
0,528
0,605
0,821
0,354
0,636
0,174
∑Y-Ŷ = -0.040
∑Ŷ
(Y- Ŷ)2
0,286
1,037
0,062
0,339
0,279
0,366
0,674
0,125
0,404
0,030
∑(Y-Ŷ2) = 3,601
= 181,534
Universitas Sumatera Utara
33
∑yx1
= 15,332
∑Y-Ŷ
∑yx2
= 148,789
∑(Y-Ŷ)2 = 3,601
∑yx3
= 19,152
∑y2
= -0,040
= 66,911
Dengan k = 3, n = 10 dan (Y- )2 = 3,601 didapat:
Maka Kesalahan bakunya dapat di hitung dengan menggunakan rumus:
Ini berarti bahwa rata-rata hasil produksi padi sawah yang sebenarnya akan
menyimpang dari rata-rata hasil produksi yang diperkirakan sebesar 0,7747%%.
Dari nilai-nilai di atas maka dapat diperoleh dua macam jumlah kuadrat-kuadrat
yakni
dan
, yaitu sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
34
3,601(15,332) + 0,005(148,789) +0,354(19,152)
62,734
3,601
Jadi,
dapat dicari dengan rumus:
34,852
Untuk
, yaitu nilai statistik yang dapat dilihat di lampiran tabel F dengan
derajat kebebasan pembilang
= k, penyebut
= n – k – 1 dan α = 5% (0,05) maka
diperoleh:
α
α
4,757
Kita lihat bahwa nilai Fhitung lebih besar dari Ftabel yaitu 34,852 ≥ 4,757 maka H0
ditolak dan H1 diterima. Hal ini artinya terdapat pengaruh signifikan antara variabel
bebas dengan variabel terikat. Dapat dikatakan bahwa variabel bebas secara bersamasama mempengaruhi variabel terikatnya.
4.4 Koefisien Determinasi
Universitas Sumatera Utara
35
Pada bahasan sebelumnya pada Tabel 4.6 dapat dilihat harga
= 66,911 dan nilai
= 62,739 yang telah di hitung sebelumnya, maka nilai koefisien determinasi
dapat dihitung dengan:
0,938
Untuk koefisien korelasi ganda digunakan rumus sebagai berikut:
Dari hasil perhitungan di atas telah diperoleh nilai koefisien korelasi yaitu sebesar
0,968 dan nilai koefisien determinasi sebesar 0,938 yang berarti 93,8% terjadi
peningkatan yang dipengaruhi oleh luas panen, curah hujan, dan jumlah pupuk
sedangkan sisanya 6,2% dipengaruhi oleh faktor lain.
Universitas Sumatera Utara
36
4.5 Koefisien Korelasi
4.5.1 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Bebas dan Variabel Terikat
Untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel tidak bebas
maka dari tabel sebelumnya dapat dihitung besar koefisien korelasinya yaitu sebagai
berikut:
1.
Koefisien Korelasi antara Hasil Produksi (Y) dengan Luas Panen (
0,950
Nilai yang diperoleh adalah 0,950, nilai positif ini menandakan hubungan yang searah
antara hasil produksi dengan luas panen. Artinya, semakin tinggi luas panen maka
semakin tinggi pula hasil produksi di daerah tersebut.
Universitas Sumatera Utara
37
2.
Koefisien Korelasi antara Hasil Produksi (Y) dengan Curah Hujan (
Nilai yang diperoleh adalah 0,078, nilai positif ini menandakan hubungan yang searah
antara hasil produksi dengan curah hujan. Artinya, semakin tinggi curah hujan maka
semakin tinggi pula hasil produksi di daerah tersebut.
3.
Koefisien Korelasi antara Hasil Produksi (Y) dengan Jumlah Pupuk (
Universitas Sumatera Utara
38
0,496
Nilai yang diperoleh adalah 0,496, nilai positif ini menandakan hubungan yang searah
antara hasil produksi dengan jumlah pupuk yang diberikan. Artinya semakin tinggi
jumlah pupuk yang diberikan maka akan semakin tinggi pula hasil produksi di daerah
tersebut.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengoperasian SPSS
Adapun langkah-langkah yang dilakukan untuk mengoperasikan SPSS adalah sebagai
berikut:
5.1.1 Membuka Lembar Kerja SPSS
Jika program SPSS telah di install, maka cara memulai SPSS adalah sebagai berikut:
1. Double klik pada desktop yang berlambang SPSS 18.0, atau
2. Klik menu start kemudian pilih dan klik SPSS 18.0
Gambar 5.1 Tampilan Mengaktifkan Lembar Kerja SPSS
Universitas Sumatera Utara
40
5.1.2 Memasukkan Data Dengan SPSS
Adapun langkah-langkah yang dapat dilakukan dalam pemasukan data dengan
program SPSS 18.0 adalah:
1. Buka dahulu Program SPSS for Windows.
2. Setelah program SPSS terbuka, klik variable view yang terdapat pada SPSS
data editor untuk menginput nama variabel.
3. Klik variable view pada SPSS data editor, definisikan variabel Y dengan label
hasil produksi, variabel X1 dengan label luas lahan, variabel X2 dengan label
curah hujan dan variabel X3 dengan label jumlah pupuk.
Gambar 5.2 Tampilan Pembuatan Variabel Pada Variable View
1. Kemudian klik data view, maka akan terlihat empat variabel input data
berdasarkan data yang tersedia pada variabel Y, X1, X2 dan X3, masingmasing variabel diisi sebanyak 10 data.
Universitas Sumatera Utara
41
Gambar 5.3 Tampilan Pengisian Data Pada Data View
5.1.3 Penyimpanan Dokumen SPSS
Adapun cara dalam penyimpanan berkas atau lembar kerja SPSS adalah dengan cara
klik menu file kemudian pilih save. Atau dapat juga dilakukan dengan cara tekan
tombol Ctrl+s. Kemudian beri nama pada file tersebut.
Gambar 5.4 Tampilan Pada Waktu Menyimpan File
Universitas Sumatera Utara
42
5.1.4 Pengolahan Data dengan Persamaan Regresi
Adapun langkah-langkah dalam analisis regresi dengan SPSS 18.0 adalah sebagai
berikut:
1. Klik Analyse – Regression – Linear
Gambar 5.5 Tampilan Pada Saat Membuat Persamaan Regresi Linier (1)
Berganda (2)
1. Maka akan muncul kotak dialog Linear Regression, kemudian pindahkan
variabel hasil produksi ke kolom Dependent dan variabel luas lahan, curah
hujan
dan jumlah pupuk ke kolom Independent dengan mengklik tanda
panah.
Gambar 5.6 Tampilan Kotak Dialog Liner Regressio
Universitas Sumatera Utara
43
1. Pilih dan klik menu statistics kemudian pada regression coefficient berikan
tanda ceklis pada kotak estimate, model fit dan descriptive, selanjutnya klik
continue.
Gambar 5.7 Tampilan Kotak Dialog Liner Regression: Statistics
1. Kemudian klik tombol Options pada kotak dialog Linear Regression: Options
muncul kotak dialog yang baru. Pada Steeping Method Criteria, aktifkan Use
Probability of F dengan standard eror 0,05 oleh karena itu masukkan nilai
entry 0,05. Akatifkan Include Constant in Aquation dan Exclude Cases
Litwise pada Missing Values, lalu klik Continue pada gambar berikut
Gambar 5.8 Tampilan Kotak Dialog Linear Regression: Options
Universitas Sumatera Utara
44
2. Selanjutnya klik Ok pada kotak dialog Linier Regression
5.1.5 Pengolahan Data dengan Persamaan Korelasi
Langkah-langkah pengolahan data sebagai berikut:
1. Tampilkan lembar kerja dimana sudah terdapat data yang akan dianalisis
2. Dari menu utama SPSS, klik menu Analyze, lalu pilih sub menu Correlate dan
klik Bivariates seperti pada gambar berikut:
Gambar 5.9 Tampilan Analyze, Correlate, Bivariate
1. Pada kotak dialog Bivariate Correlations akan ditampilkan variabel-variabel
yang akan diuji. Pindahkan variabel-variabel tersebut ke dalam kotak
Variables.
2. Pada kolom Correlation Coefficient aktifkan Pearson, pada kolom Test of
Significance aktifkan Two-tailed dan Flag Significant Correlations, lalu klik
OK seperti pada Gambar 4.10:
Universitas Sumatera Utara
45
Gambar 5.10 Tampilan Kotak Dialog Bivariate Correlation
5.2 Hasil Pengolahan Data dalam SPSS
Berdasarkan hasil pengolahan data dalam program SPSS yang telah penulis lakukan
untuk menentukan persamaan regresi linier berganda, maka penulis menampilkan
data-data yang telah diolah dalam program SPSS agar nilai yang didapat dari program
SPSS untuk persamaan regresi linier berganda dapat dibandingkan dengan hasil nilai
untuk persamaan regresi linier berganda yang telah dihitung sebelumnya pada bab 4.
Hasil nilai data dalam program SPSS, yaitu:
Universitas Sumatera Utara
46
Tabel 5.1 Deskriptif Statistik
Descriptive Statistics
Mean
HasilProduksi_Y
Std. Deviation
N
1,8153410
2,727161
10
LuasPanen_X1
3,87390
0,663342
10
CurahHujan_X2
241,60
77,985
10
9,07770
1,601100
10
JumlahPupuk_X3
Pada Tabel 5.1 Deskriptif Statistik diperoleh nilai rata-rata dan standard deviasi dari
masing-masing varibel terikat (Y) dan variabel bebas (X1, X2 dan X3).
Tabel 5.2 Hasil Nilai Uji F
b
ANOVA
Model
1
Sum of Squares
Regression
Mean Square
63,310
3
21,103
3,601
6
0,600
66,911
9
Residual
Total
Df
F
35,160
Sig.
0,000
a
a. Predictors: (Constant), X3, X2, X1
b. Dependent Variable: Y
Pada Tabel 5.2 diperoleh hasil nilai dari derajat kebebasan (df) untuk v1 = 3 dan v2 =
6, serta hasil nilai dari Fhitung sebesar 35,160
Universitas Sumatera Utara
47
Tabel 5.3 Hasil Nilai Uji Regresi Linier Berganda
Coefficients
a
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
(Constant)
Coefficients
Std. Error
Beta
-0,213
2,124
3,601
0,420
X2
0,005
X3
0,354
X1
t
Sig.
-0,100
0,924
0,876
8,578
0,000
0,003
0,142
1,456
0,196
0,179
0,208
1,980
0,095
a. Dependent Variable: Y
Pada Tabel 5.3 menampilkan hasil nilai dari b0 = -0,213, b1 = 3,601, b2 = 0,005 dan b3
= 0,3564 Dengan demikian persamaan regresi linier bergandanya, yaitu:
Tabel 5.4 Hasil Nilai Pengujian Koefisien Determinasi dan Koefisien Korelasi
Ganda antara Hasil Produksi dengan Luas Lahan, Curah Hujan dan
Jumlah Pupuk
Model Summary
Std. Error of the
Model
1
R
0,973
R Square
a
0,946
Adjusted R Square
0,919
Estimate
0,774735
a. Predictors: (Constant), X3, X2, X1
Universitas Sumatera Utara
48
Pada Tabel 5.4 diperoleh hasil nilai dari koefisien determinasi (R2) = 0,946 dan
koefisien korelasi ganda (R) = 0,973.
Tabel 5.5 Hasil Nilai Uji Korelasi
Correlations
Y
Pearson Correlation
Sig. (1-tailed)
N
X1
X2
X3
Y
1.000
0,950
0,078
0,496
X1
0,950
1.000
-0,018
0,367
X2
0,078
-0,018
1.000
-0,237
X3
0,496
0,367
-0,237
1.000
.
0,000
0,415
0,073
X1
0,000
.
0,481
0,148
X2
0,415
0,481
.
0,255
X3
0,073
0,148
0,255
.
Y
10
10
10
10
X1
10
10
10
10
X2
10
10
10
10
X3
10
10
10
10
Y
Pada Tabel 5.5 menampilkan hasil nilai hubungan korelasi antara hasil produksi (Y)
dengan luas lahan (X1) sebesar 0,930, hasil produksi (Y) dengan dengan curah hujan
(X2) sebesar 0,065 dan hasil produksi (Y) dengan dengan jumlah pupuk (X3) sebesar
0,240.
Universitas Sumatera Utara
BAB 6
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
Dengan menggunakan rumus, didapat nilai koefisien-koefisien b0 = -0,213, b1 =
3,601, b2 = 0,005, dan b3 = 0,354. Persamaan regresi linier yang didapat adalah
1. Pada uji linier berganda dengan taraf nyata 0,05, dk pembilang = 3, dk penyebut
= 6, maka Ftabel yang didapat sebesar 4,757 dan Fhitung sebesar 34,852. Diperoleh
Fhitung ≥ Ftabel dan dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima. Ini
menunjukan adanya hubungan fungsional yang signifikan antara luas lahan (X1),
curah hujan (X2) dan jumlah pupuk (X3) terhadap hasil produksi (Y).
2. Koefisien determinasi sebesar 0,937 menunjukan bahwa 93,7% hasil produksi
dipengaruhi oleh luas lahan, curah hujan dan jumlah pupuk. Sedangkan sisanya
dipengaruhi oleh faktor-faktor lainnya yang tidak tertera pada tulisan ini.
3. Pada analisis korelasi antara variabel bebas dengan variabel terikat, korelasi yang
kuat terjadi pada ketiga variabel bebas yaitu luas lahan (X1) sebesar 0,950,
jumlah pupuk (X3) sebesar 0,496 dan curah hujan (X2) sebesar 0,078 terhadap
hasil produksi (Y).
Universitas Sumatera Utara
50
6.2 Saran
1. Dari hasil analisis, penulis dapat mengajukan saran bahwa dalam meningkatkan
hasil produksi padi sawah di kecamatan binjai selatan adalah dengan
meningkatkan variabel X1, X2 dan X3 yaitu luas panen, curah hujan dan jumlah
pupuk.
2. Bagi pemerintah Kecamatan Binjai Selatan seperti Dinas Pertanian dan
Perkebunan agar lebih memperhatikan faktor-faktor yang menyebabkan
tingginya tingkat hasil produksi padi ladang agar dapat mengambil kebijakan
untuk menambah jumlah hasil produksi padi sawah pada masyarakat di
Kecamatan Binjai Selatan.
3. Dapat mencermati pengaruh perubahan iklim terhadap luas lahan, curah hujan
dan jumlah pupuk terhadap hasil produksi padi ladang di Kecamayan Binjai
Selatan meskipun tidak memberikan pengaruh yang sangat signifikan serta
memperkuat daya tahan sektor pertanian terutama tanaman
pangan
yang
berpengaruh terhadap perubahan iklim, maka sangat diperlukan suatu upaya yang
strategis dalam mengantisipasi perubahan iklim dengan melakukan alternatif
budidaya pertanian dalam arti luas agar dampak perubahan iklim yang cenderung
meningkat tersebut dapat diminimalisasi sehingga tidak menimbulkan kerugian
yang sangat besar bagi kesinambungan ketahanan pangan.
Universitas Sumatera Utara