BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang - Analisa Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Hasil Produksi Padi Di Deli Serdang
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Penyediaan pangan, terutama beras, dalam jumlah yang cukup dan harga terjangkau tetap menjadi prioritas utama pembangunan nasional. Selain merupakan makanan pokok untuk lebih dari 95% rakyat Indonesia, Padi juga telah menyediakan lapangan kerja bagi sekitar 20 juta rumah tangga petani di pedesaan.
Dalam periode 1970-1990 laju pertumbuhan produksi padi cukup tajam, rata-rata 4,3% per tahun. Akan tetapi kemarau panjang yang terjadi beberapa tahun kemudian menyebabkan terjadinya penurunan produksi. Dalam periode 1997—2000 produksi padi kembali meningkat dan laju pertumbuhan rata-rata 1,67% per tahun, terutama karena bertambanya areal panen. Pada tahun 2007, produksi padi meningkat sebesar 4.96% dibanding dengan tahun 2006 sedangkan pada tahun 2008, menurut angka ramalan BPS, Produksi padi nasional mencapai 60,28% juta ton gabah kering giling, meningkat 5,46% dibanding 2007. Pencapaian ini telah mengantar Indonesia kembali meraih swasebada beras.
Sumber : Puslitbang Tanaman Pangan
Ditinjau dari kesediaan sumber daya lahan dan air, kemajuan teknologi, serta dukungan pembangunan dan pemeliharaan sarana dan prasarana pertanian, produksi padi nasional masih bisa ditingkatkan. Untuk perluasan areal sawah, tersedia lahan seluas 8,28% juta ha dan 60% diantaranya dapat dikembangkan menjadi lahan sawah. Di Sumatera Utara pun cukup besar yang perlu digali untuk meningkatkan ketahanan pangan penduduk.Deli Serdang merupakan sentra pertanian di Sumatera Utara yang memiliki luas lahan pertanian 90,234 hektar atau 36,27% dari luas daerah Deli Serdang yang tercatat 249.772 hektar. Berbagai program yang di laksanakan Pemerintah Daerah menjadikan Deli Serdang 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, bibit/benih. 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 panen(Ha) , 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 :
Analisa faktor - faktor yang mempengaruhi mempengaruhi hasil produksi padi di Deli Serdang
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 curah hujan (mm) sebagai X dan hari hujan (hari) sebagai X terhadap
2,
3
4 hasil produksi padi (Y) di Deli Serdang.
2. Bagaimana korelasinya antara variabel pupuk (Kg) sebagai X 1, luas panen (Ha) sebagai X curah hujan (mm) sebagai X dan hari hujan (hari) sebagai
2,
3 X 4 terhadap hasil produksi padi (Y) di Deli Serdang.
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 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) = parameter koefisien regresi
1
= 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 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
x x ... x ( k
1 ) sedangkan variabel tidak bebas dinyatakan dengan Y.
1 , 2 , k ≥Secara umum, persamaan regresi berganda dapat dibuat dalam bentuk berikut:
- =
(untuk popuulasi)
1
1
2
2
⋯ + = Konstanta regresi
, … = Koefisien regresi
1
= 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 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 2
�∑ ∑ =1 =1
1
= Dengan
− �, = ∑
=1
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 1.
1, luas panen (Ha)
Untuk mengetahui pengaruh antara pupuk (Kg) sebagai X sebagai X 2, curah hujan (mm) sebagai X
3 dan hari hujan (hari) sebagai X
4 terhadap hasil produksi padi (Y) di Deli Serdang.
2. Untuk mengetahui hubungan atau korlasi antara antara pupuk (Kg) sebagai
X luas panen (Ha) sebagai X curah hujan (mm) sebagai X dan hari hujan
1, 2,
3
(hari) sebagai X 4 terhadap hasil produksi padi (Y) di Deli Serdang.
1.6 Metode Penelitian
Dalam melaksanakan penelitian ini penulis menggunakan data sekunder kemudian data tersebut dianalisis dengan regresi berganda kemudian diselesaikan dengan metode kuadrat terkecil, adapun langkah-langkahnya yaitu : 1.
Menetapkan variabel penelitian 2. Pengumpulan data sekunder 3. Menghitung koefisien korelasi untuk masing-masing 4. Menentukan harga-harga koefisien dari persamaan regresi berganda 5. Uji asumsi dalam model regresi 6. Kesimpulan dan saran