Pengaruh Curah Hujan Dan Hari Hujan Terhadap Produksi Tanaman Karet (Hevea brasiliensisMuell-Arg.)Umur 13, 16 Dan 19 Tahun Di PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh Chapter III V

METODOLOGI PENELITIAN
Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di Perusahaan PT. Socfin Indonesia Kebun
Lima Puluh terletak di Kecamatan Lima Puluh, Kabupaten Batu Bara, Provinsi
Sumatera Utara, pada bulan Oktober – Desember 2016.
Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode dasar yakni metode deskriptif
(descriptive analysis) kuantitatif maupun kualitatif. Data dikumpulkan, disusun,
dijelaskan, kemudian dianalisis dengan analisis regresi linear berganda dan
korelasi yang diuraikan secara deskriptif. Alat bantu yang digunakan untuk
mengolah data tersebut adalah SPSS.v.17 (Statistical Package of Social Science)
for windows.
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini ialah analisis regresi
linear berganda dan korelasi regresi. Teknik analisis regresi linear berganda
digunakan untuk mengetahui pengaruh fungsional antar variabel terikat dan
variabel bebas dan analisis korelasi berguna untuk melihat kuat-lemahnya
hubungan antara variabel bebas dan terikat. Analisis korelasi digunakan untuk
mengetahui kuat-lemahnya hubungan antara variabel bebas dan terikat serta
hubungan antar variabel komponen produksi. Variabel tidak bebas adalah variabel
yang keberadaannya dipengaruhi oleh variabel bebas dan dinotasikan dengan Y.
Variabel tidak bebas dalam penelitian ini adalah produksi karet (kg), sedangkan

variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab
perubahannya variabel tidak bebas dan dinotasikan dengan X. Variabel bebas
pada penelitian ini adalah curah hujan dan hari hujan bulanan. Pengaruh

Universitas Sumatera Utara

fungsional variabel curah hujan dan hari hujan bulanan terhadap produksi karet
yang dianalisis dengan fungsi matematis sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + ɛ
Y : produksi lateks karet
a : intersep dari garis pada sumbu Y
b : koefisien regresi linier
X 1 : curah hujan bulanan
X 2 : hari hujan bulanan
ɛ : eror
Peubah Amatan
Peubah amatan yang diamati adalah data primer berupa data-data dari
kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh yang terdiri atas:
Produksi Lateks
Data produksi yang digunakan berdasarkan data produksi karet bulanan

selama tiga tahun yakni 2010, 2011 dan 2012. Data ini dikumpulkan dari PT.
Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh. Data produksi yang digunakan yakni
berdasarkan umur tanaman 13, 16 dan 19 tahun di lapangan yaitu pada tahun
tanam 1997, 1998 dan 1999 (umur 13 tahun); tahun tanam 1994, 1995 dan 1996
(umur 16 tahun); tahun tanam 1991, 1992 dan 1993 (umur 19 tahun). Data
produksi lateks dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linear berganda
dan analisis korelasi.

Universitas Sumatera Utara

Curah Hujan (mm/bln)
Data curah hujan yang digunakan berdasarkan data pengukuran curah
hujan bulanan selama tiga tahun yakni 2009, 2010 dan 2012. Pengukuran curah
hujan dilakukan setiap pagi hari pada pukul 07.00. Data curah hujan dianalisis
dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi.
Hari Hujan (hari/bln)
Data hari hujan yang digunakan diperoleh dengan cara menjumlahkan hari
dimana turunnya hujan setiap bulannya selama tiga tahun yakni 2009, 2010 dan
2012. Satu hari hujan adalah periode 24 jam terkumpulnya curah hujan setinggi
0,5 mm atau lebih dan curah hujan dengan tinggi kurang dari ketentuan tersebut,

hari hujan dianggap nol tetapi curah hujan tetap diperhitungkan. Data hari hujan
dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis
korelasi.
Pelaksanaan Penelitian
Studi Kepustakaan
Studi kepustakaan dilakukan dengan menelusuri dan menelaah studi
pustaka yang berkaitan dengan curah hujan, umur tanaman, dan produksi karet.
Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang akan dilakukan terdiri dari data primer dan data
sekunder. Pengumpulan data primer meliputi untuk keperluan analisis dan data
sekunder untuk laporan umum. Data primer untuk keperluan analisis meliputi
data curah hujan (data curah hujan bulanan dan data hari hujan bulanan) selama 3
tahun (2009, 2010 dan 2011); data produksi selama 3 tahun (2010, 2011 dan
2012); data umur tanaman berumur 13, 16, dan 19 tahun setelah tanam

Universitas Sumatera Utara

berdasarkan umur tanam di lapangan. Pengumpulan data sekunder meliputi
seluruh kegiatan teknis dan manajerial kebun di lapangan yang meliputi
pembibitan (nursery), peremajaan (replanting), tanaman belum menghasilkan

(TBM/immature) dan tanaman menghasilkan (TM/mature). Metode pengambilan
data sekunder akan diperoleh dari studi literatur di kantor divisi. Data primer
untuk analisis ini disesuaikan dengan kelengkapan data pada administrasi kebun.
Pengukuran data sekunder curah hujan dilakukan dengan pengumpulan
data curah hujan bulanan rata-rata dan data hari hujan bulanan rata-rata pada
tahun 2009, 2010 dan 2011. Data curah hujan dan hari hujan diperoleh dari
administrasi kebun.
Pengolahan Data dan Analisis Data
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan analisis regresi linear
berganda dan analisis korelasi. Pengolahan data dibantu dengan software
SPSS.v.17 for windows.
Data yang telah diperoleh tersebut dianalisis dengan menggunakan
persamaan regresi linear berganda untuk mengetahui pengaruh curah hujan dan
hari hujan bulanan yang mempengaruhi produksi karet dan hubungan kedua
variabel bebas dan terikat pada umur 5, 10 dan 15 tahun (2013, 2014 dan 2015)
berdasarkan data yang diperoleh dari administrasi kebun.
Berdasarkan hipotesis yang diajukan, untuk menguji hipotesis digunakan
hasil analisis regresi linear berganda. Sedangkan jenis uji hipotesis menggunakan
uji dua arah dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5%. Teknik analisis data dengan
menggunakan analisis regresi berganda dengan model persamaan berikut ini:

Ŷ = a + b1 X1 + b2 X2 + ɛ

Universitas Sumatera Utara

Model yang digunakan dalam membuat suatu persamaan regresi linier
berganda ini, dapat terjadi beberapa keadaan yang dapat menyebabkan estimasi
koefisien regresi tidak lagi menjadi penduga koefisien tak bias terbaik, sehingga
diperlukan beberapa asumsi mendasar yang perlu diperhatikan dengan melakukan
uji asumsi klasik.
Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik berguna untuk menguji apakah model regresi yang
digunakan dalam penelitian ini layak diuji atau tidak. Kelayakan model regresi
dapat terlihat dari data yang dihasilkan terdistribusi normal, dan tidak terdapat
multikolinearitas, heteroskedastisitas, autokorelasi dalam model yang digunakan.
Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
variabel tidak bebas dan variabel bebas memiliki data yang terdistribusi normal
atau tidak. Data yang terdistribusi normal menunjukkan bahwa tidak terdapat nilai
ekstrim yang nantinya dapat mengganggu hasil data penelitian. Model regresi
yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal.

Dalam pembahasan ini akan uji Shapiro-Wilk pada taraf uji 0,05. Data dinyatakan
berdistribusi normal jika signifikansi dan nilai uji Shapiro-Wilk lebih besar dari
5% atau 0,05 (Dahlan, 2010).
Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan asumsi klasik heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan
varians dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain pada model
regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya

Universitas Sumatera Utara

gejala heteroskedastisitas atau biasa disebut homoskedastisitas. Metode pengujian
yang yang digunakan ialah uji Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan
nilai absolute residual terhadap variabel independen lainnya. Jika nilai ß
signifikan maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas dalam model.
Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
hubungan linear antar variabel independen dalam model regresi. Prasyarat yang
harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Uji
multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai varian inflation factor (VIF) dan

nilai Tolerance pada model regresi. Model regresi yang baik ialah tidak terjadi
multikolinearitas yang dibuktikan dengan nilai VIF 0.1
(Qudratullah, 2012).
Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan
pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi
dapat dilihat dari nilai Durbin Watson. Prasyarat yang harus terpenuhi adalah
tidak adanya autokorelasi dalam model regresi. Metode uji Durbin-Watson (uji
DW) dengan ketentuan sebagai berikut:
1. Jika d lebih kecil dari -2 maka diindikasikan terdapat autokorelasi positif.
2. Jika d terletak antara -2 sampai 2, maka diindikasikan tidak ada autokorelasi.
3. Jika d lebih besar dari 2, maka diindikasikan adanya autokorelasi negatif.
(Qudratullah, 2012).

Universitas Sumatera Utara

Pengujian Hipotesis
Berdasarkan hipotesis yang diajukan, untuk menguji hipotesis digunakan
analisis regresi linear berganda (dilihat dari signifikan Uji-T (parsial), Uji-F

(serempak) dan R2) dan korelasi. Pengujian hipotesis dilakukan dengan melihat
nilai signifikansi pada hasil analisis yang dilakukan apakah diterima atau ditolak.
Pengujian hipotesis dilakukan dengan uji dua arah dengan tingkat signifikan (α)
sebesar 5%. Nilai koefisien determinasi (R2) digunakan untuk melihat besarnya
persentase pengaruh variabel bebas terhadap nilai variabel terikat. Hasil
perhitungan dari persamaan regresi linear berganda diuji pengaruh masing-masing
variabel bebas secara individu menggunakan uji-T.
Hipotesis yang diajukan dalam analisis ini ialah:
H0: bi = 0
H1: bi ≠ 0,
bi = koefisien regresi variabel ke-i
Pengambilan keputusan untuk melihat apakah hipotesis (H0) diterima atau
ditolak. H0 ditolak membuktikan bahwa variabel bebas yang digunakan
berpengaruh nyata terhadap produksi TBS.
Tabel 3. Interpretasi nilai R pada analisis korelasi
Nilai R
0,00
0,01-0,20
0,21-0,40
0,41-0,60

0,61-0,80
0,81-0,99
1,00
Sumber: Husain dan Setiadi, 1995

Interprestasi
Tidak Ada Korelasi
Sangat lemah
Lemah
Agak lemah
Cukup
Kuat
Sangat Kuat

Universitas Sumatera Utara

Penarikan Kesimpulan
Penarikan kesimpulan dilakukan untuk meringkas pengolahan data yang telah
dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis
korelasi. Kesimpulan dapat menjelaskan kebenaran dari hipotesis yang telah

dibuat apakah diterima atau ditolak.

Universitas Sumatera Utara

HASIL DAN PEMBAHASAN
Data produktifitas karet (lateks) (ton/ha) pada tahun 2010-2012, data curah
hujan (mm/bulan) dan hari hujan (hari/bulan) pada tahun 2009-2011 dari kebun
PT. Socfin Indonesia kebun lima puluh pada tanaman berumur 13, 16 dan 19
tahun dapat dilihat secara berturut-turut pada Tabel 4 – 6 (Lampiran 1); Tabel 7-8
(Lampiran 5).
ProduktifitasKaret/Lateks (kg/Ha)
Data produktifitas karet (ton/ha) pada tahun 2010, 2011 dan 2012 dari
kebun PT. Socfin Indonesia kebun lima puluh. Pada tanaman berumur 13, 16 dan
19 dapat dilihat pada Tabel 4, 5 dan 6.
Tabel 4. Rataan produktifitas Lateks (ton/Ha) pada tanaman berumur 13 tahun
selama 3 tahun (2010-2012)
Tahun
Bulan
Rataan
2010

2011
2012
Januari
0,12
0,19
0,14
0,15
Februari
0,07
0,17
0,11
0,12
Maret
0,03
0,08
0,06
0,06
April
0,05
0,11
0,05
0,07
Mei
0,10
0,18
0,11
0,13
Juni
0,12
0,20
0,13
0,15
Juli
0,16
0,23
0,16
0,18
Agustus
0,11
0,18
0,10
0,13
September
0,11
0,19
0,12
0,14
Oktober
0,16
0,22
0,12
0,17
November
0,14
0,19
0,13
0,16
Desember
0,15
0,19
0,14
0,16
Total
1,32
2,13
1,38
1,61
Dari Tabel 4 dapat dilihat bahwa rataan produktifitas lateks tertinggi pada
tanaman karet berumur 13 tahun terdapat pada bulan Juli sebesar 0,18 ton dan
rataan terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,06 ton. Grafik perkembangan
produktifitas lateks (ton/Ha) pada tahun pada tanaman karet berumur 13 tahun
(2010-2012) disajikan pada Gambar 1.

Universitas Sumatera Utara

Produksi (ton/Ha)

0,50
0,40
201
2
201
1

0,30
0,20
0,10
0,00

Bulan
Gambar 1. Grafik perkembangan produktifitas lateks (ton/ha) pada tanaman karet
berumur 13 tahun (2010-2012)
Dari gambar 1 di atas dapat dilihat bahwa tahun 2010 pada tanaman karet
berumur 13 tahun, total produktifitas lateks tertinggi terdapat pada bulan Oktober
sebesar 0,16 ton dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,03 ton.
Pada tahun 2011, total produktifitas lateks tertinggi terdapat pada bulan Juli
sebesar 0,23 ton dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,08 ton.
Pada tahun 2012, total produktifitas latekst tertinggi terdapat pada bulan Juli
sebesar 0,16 ton dan total terendah terdapat pada bulan April sebesar 0,05 ton.
Berikut ini data produktifitas lateks (ton/ha) pada tanaman berumur 16
tahun selama 3 tahun (2010-2012) di kebun PT. Socfin Indonesia kebun lima
puluh.

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5. Rataan produktifitas Lateks (ton/Ha) pada tanaman berumur 16 tahun
selama 3 tahun (2010-2012)
Tahun
Bulan
Rataan
2010
2011
2012
Januari
0,14
0,12
0,11
0,12
Februari
0,10
0,09
0,06
0,08
Maret
0,04
0,04
0,04
0,04
0,05
0,03
0,04
0,04
April
0,11
0,12
0,09
0,11
Mei
0,13
0,20
0,12
0,15
Juni
Juli
0,17
0,20
0,13
0,16
Agustus
0,13
0,13
0,08
0,12
September
0,11
0,14
0,09
0,12
Oktober
0,16
0,17
0,12
0,15
November
0,17
0,18
0,15
0,17
0,16
0,16
0,17
0,16
Desember
1,46
1,58
1,20
1,41
Total
Dari Tabel 5 dapat dilihat bahwa rataan produktifitas lateks tertinggi pada
tanaman karet berumur 16 tahun terdapat pada bulan November sebesar 0,17 ton
dan rataan terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,04 ton. Grafik
perkembangan produktifitas lateks (ton/ha) pada tanaman karet berumur 16 tahun
selama 3 tahun (2010-2012) disajikan pada Gambar 2.

Produksi (ton/Ha)

0,60
0,50
0,40

2012

0,30

2011

0,20

2010

0,10
0,00

Bulan
Gambar 2. Grafik perkembangan produktifitas lateks (ton) pada tanaman karet
berumur 10 tahun (2010-2012)
Dari gambar 2 di atas dapat dilihat bahwa tahun 2010 pada tanaman karet
berumur 16 tahun, total produktifitas lateks tertinggi terdapat pada bulan

Universitas Sumatera Utara

November sebesar 0,17 ton dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar
0,04 ton. Pada tahun 2011, total produktifitas lateks tertinggi terdapat pada bulan
Juni sebesar 0,20 ton dan total terendah terdapat pada bulan April sebesar 0,03
ton. Pada tahun 2012, total produktifitas karet tertinggi terdapat pada bulan
Desember sebesar 0,17 ton dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar
0,04 ton.
Berikut data rataan lateks (ton/ha) selama 3 tahun (2010-2012) dari kebun
PT. Socfin Indonesia Kebun Lima puluh, pada tanaman karet berumur 19 tahun.
Tabel 6. Rataan produktifitas Lateks (ton/ha) pada tanaman berumur 19 tahun
selama 3 tahun (2010-2012)
Tahun
Bulan
Rataan
2010
2011
2012
Januari
0,11
0,21
0,13
0,15
Februari
0,07
0,13
0,11
0,11
Maret
0,03
0,08
0,02
0,04
April
0,07
0,06
0,06
0,06
Mei
0,13
0,13
0,11
0,13
Juni
0,15
0,16
0,14
0,15
Juli
0,15
0,18
0,14
0,15
Agustus
0,13
0,13
0,10
0,12
September
0,10
0,14
0,12
0,12
Oktober
0,13
0,15
0,13
0,14
November
0,12
0,13
0,13
0,13
Desember
0,11
0,18
0,16
0,15
Total
1,30
1,68
1,34
1,44
Dari Tabel 6 dapat dilihat bahwa rataan produktifitas lateks tertinggi pada
tanaman karet berumur 19 tahun terdapat pada bulan Juli sebesar 0,15 ton dan
rataan terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,04 ton. Grafik perkembangan
produktifitas lateks (ton/ha) pada tanaman karet berumur 19 tahun selama 3 tahun
(2010-2012) disajikan pada Gambar 3.

Universitas Sumatera Utara

Produksi (ton/Ha)

0,60
0,50
0,40
0,30
2012

0,20

2011

0,10

2010

0,00

Bulan
Gambar 3. Grafik perkembangan produktifitas lateks (ton/ha) pada tanaman karet
berumur 19 tahun (2010-2012)
Dari gambar 3 di atas dapat dilihat bahwa tahun 2010 pada tanaman karet
berumur 19 tahun, total produktifitas lateks tertinggi terdapat pada bulan Juni
sebesar 0,15 ton dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,03 ton.
Pada tahun 2011, total produktifitas lateks tertinggi terdapat pada bulan Januari
sebesar 0,21 ton dan total terendah terdapat pada bulan April sebesar 0,06 ton.
Pada tahun 2012, total produktifitas karet tertinggi terdapat pada bulan Desember
sebesar 0,16 ton dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,02 ton.
Curah Hujan dan Hari Hujan
Data rataan curah hujan (mm/bulan) dan hari hujan pada tanaman karet
berumur 13, 16 dan 19 tahun selama 3 tahun (2009-2011) PT.Socfin Indonesia
kebun lima puluh dapat dilihat pada Tabel 7 dan 8 (Lampiran 5).

Universitas Sumatera Utara

Tabel 7. Rataan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet selama
3 tahun (2009-2011)
Tahun
Bulan
Rataan
2009
2010
2011
Januari
114,00
88,00
98,00
100,00
Februari
42,00
23,00
152,00
72,33
Maret
114,00
70,00
20,00
68,00
April
61,00
103,00
91,00
85,00
Mei
144,00
166,00
57,00
122,33
Juni
72,00
8,00
89,00
56,33
Juli
66,00
126,00
59,00
83,67
Agustus
169,00
200,00
130,00
166,33
September
177,00
162,00
119,00
152,67
Oktober
350,00
166,00
457,00
324,33
November
190,00
148,00
310,00
216,00
Desember
93,00
132,00
118,00
114,33
Total
1592,00
1392,00
1700,00
1561,33
Dari Tabel 7 dapat dilihat bahwa rataan curah hujan tertinggi pada
tanaman karet terdapat pada bulan Oktober sebesar 324,33 mm/bulan dan rataan
terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 56,33 mm/bulan. Grafik perkembangan
curah hujan (mm) pada tanaman karet selama 3 tahun (2009-2011) disajikan pada

Produksi

Gambar 4.
1600,00
1400,00
1200,00
1000,00
800,00
600,00
400,00
200,00
0,00

Total
2011
2010

Bulan
Gambar 4. Grafik curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet selama 3 tahun
(2009-2011)

Universitas Sumatera Utara

Dari gambar 4 di atas dapat dilihat bahwa tahun 2009 pada tanaman karet
total curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 350,00 mm/bulan
dan total terendah terdapat pada bulan Februari sebesar 42,00 mm/bulan. Pada
tahun 2010, total curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Agustus sebesar
200,00 mm/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 8,00
mm/bulan. Pada tahun 2011, total curah hujan tertinggi terdapat pada bulan
Oktober sebesar 457,00 mm/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Maret
sebesar 20,00 mm/bulan.
Berikut ini data rataan hari hujan (hari) selama 3 tahun (2009-2011) pada
tanaman karet PT. Socfindo Kebun Lima Puluh pada Tabel 8.
Tabel 8. Rataan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet selama
3 tahun (2009-2011)
Tahun
Bulan
Rataan
2009
2010
2011
Januari
8,00
6,00
11,00
8,33
Februari
4,00
6,00
9,00
6,33
Maret
10,00
6,00
3,00
6,33
April
3,00
10,00
9,00
7,33
Mei
6,00
8,00
5,00
6,33
Juni
8,00
2,00
5,00
5,00
Juli
5,00
8,00
4,00
5,67
Agustus
14,00
6,00
12,00
10,67
September
9,00
10,00
8,00
9,00
Oktober
15,00
13,00
14,00
14,00
November
12,00
9,50
10,00
10,50
Desember
9,00
9,00
10,00
9,33
Total
103,00
93,50
100,00
98,83
Dari Tabel 8 dapat dilihat bahwa rataan hari hujan tertinggi pada tanaman
karet terdapat pada bulan Oktober sebesar 14 hari/bulan dan rataan terendah
terdapat pada bulan Juni sebesar 5 hari/bulan. Grafik perkembangan hari hujan
(hari) pada tanaman karet selama 3 tahun (2009-2011) disajikan pada Gambar 5.

Universitas Sumatera Utara

Hari Hujan

45,00
40,00
35,00
30,00
25,00
20,00
15,00
10,00
5,00
0,00

2011
2010
2009

Bulan
Gambar 5. Grafik hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet selama 3 tahun
(2009-2011)
Dari gambar di atas dapat dilihat bahwa tahun 2009 pada tanaman karet,
total hari hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 15 hari/bulan dan
total terendah terdapat pada bulan April sebesar 3 hari/bulan. Pada tahun 2010,
total hari hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 13 hari/bulan dan
total terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 2 hari/bulan. Pada tahun 2011,
total hari hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 14 hari/bulan dan
total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 3 hari/bulan.
Hubungan Curah Hujan dan Hari Hujan terhadap ProduktifitasLateks pada
Tanaman Karet berumur 13 Tahun
Data rataan lateks (ton/ha), curah hujan (mm/bulan), dan hari hujan
(hari/bulan) selama 3 tahun (2009-2011) dari kebun PT. Socfin Indonesia Kebun
Lima Puluh, pada tanaman karet berumur 13 tahun.

Universitas Sumatera Utara

Tabel 9. Rataan produktifitas lateks (ton/ha), Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan
(hari) pada tanaman berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)
Rataan
Bulan
Produktifitas Lateks
Curah Hujan
Hari Hujan
(ton/ha)
(mm)
(hari)
Januari
17,92
100,00
8,33
Februari
14,73
72,33
6,33
Maret
7,38
68,00
6,33
April
8,56
85,00
7,33
Mei
15,47
122,33
6,33
Juni
18,40
56,33
5,00
Juli
21,78
83,67
5,67
Agustus
15,28
166,33
10,67
September
16,57
152,67
9,00
Oktober
19,00
324,33
14,00
November
18,11
216,00
10,50
Desember
18,50
114,33
9,33
Total
191,69
1561,33
98,83
Dari Tabel 9 dapat dilihat bahwa total produktifitas lateks pada tanaman
karet berumur 13 tahun (2010-2012) sebesar 191,69 ton, total curah hujan sebesar
1561,33 mm dan total hari hujan sebanyak 98,83 hari. Grafik perkembangan
produktifitas lateks (ton/ha) dan curah hujan (mm) pada tanaman karet berumur
13 tahun selama 3 tahun (2010-2012) disajikan pada Gambar 1.
400,00
350,00

Rataan

300,00
250,00
200,00
150,00
100,00

CH

50,00

Produksi

0,00

Bulan
Gambar 6. Grafik hubungan produktifitas lateks (ton/ha) dan curah hujan (mm)
pada tanaman karet berumur 13 tahun (2010-2012)

Universitas Sumatera Utara

Dari gambar 6 diatas dapat diketahui bahwa rataan produktifitas lateks
tertinggi pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)
terdapat pada bulan Juli sebesar 21,78 ton dan rataan terendah terdapat pada bulan
Maret sebesar 7,38 ton. Rataan curah hujan tertinggi pada bulan Oktober sebesar
324,33 mm dan terendah pada bulan Juni 5,00 mm. Rataan hari hujan tertinggi
pada bulan Oktober sebanyak 14 hari dan terendah Juni sebanyak 5 hari/bulan.
Analisis Data
Analisis produktifitas karet 2010, 2011, dan 2012 di perkebunan karet
PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh dilakukan dengan menggunakan analisis
regresi linear berganda dan analisis korelasi. Analisis regresi linear berganda
untuk mengetahui apakah variabel curah hujan dan hari hujan akan memberikan
pengaruh terhadap produktifitas karet. Model yang digunakan untuk menganalisis
produktifitas karet adalah model analisis linear berganda. Analisis korelasi
berguna untuk melihat kuat lemahnya hubungan antara variabel bebas dengan
veriabel terikat. Alat bantu dengan menggunakan SPSS.v.17 for windows.
Analisis Regresi Linear Berganda
Berikut disajikan nilai koefisien pada model persamaan regresi linear
berganda pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012) di
PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh pada Tabel 10 (Lampiran 10).
Tabel 10. Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet
berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)
Std. Error of the
Model
1

R

R Square Adjusted R Square
a

.376

.142

-.049

Estimate
4.31197

Universitas Sumatera Utara

Pada Tabel dapat diperoleh bahwa pada tanaman karet berumur 13 tahun
nilai koefisien (R) sebesar 37,6%, koefisien determinasi (R2) sebesar 14,2%, dan
koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2) sebesar 4,9%. Koefisien
determinasi (R2) menandakan bahwa 14,2% variasi produktifitas lateks dapat
dijelaskan oleh variasi variabel curah hujan dan hari hujan yang terjadi dan
sisanya sebesar 85,8% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukan ke
dalam model.
Pengaruh curah hujan dan hari hujan terhadap produktifitas karet pada
tanaman berumur 13 tahun dapat dilihat dari uji T-parsial. Berikut disajikan uji
T-parsial pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010 -2012) pada
Tabel 11 (Lampiran 7).
Tabel 11. Uji T-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 13
tahun selama 3 tahun (2010-2012)
13 tahun
Peubah
t-hitung
Sig.
Curah hujan
0,967
0,359
Hari hujan
-0,615
0,554
Keterangan: * = berbeda nyata pada taraf uji 5%
tn
= tidak berbeda nyata
Hasil uji T-parsial di atas, terlihat bahwa nilai signifikansi pada tanaman
karet berumur 13 tahun

lebih besar dari α 5% (Sig > α 0,05), maka dapat

dikatakan t-hitung berbeda tidak nyata pada taraf kepercayaan 95% dengan nilai
t-tabel sebesar 2,201. Variabel yang berpengaruh secara tidak nyata adalah curah
hujan dengan nilai t-hitung 0,967% dan nilai signifikansi 0,359 serta hari hujan
dengan nilai t-hitung -0,615% dan nilai signifikansi 0,554. Berikut disajikan
analisis sidik ragam untuk persamaan regresi linear berganda variabel curah hujan

Universitas Sumatera Utara

dan hari hujan pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)
pada Tabel 12 (Lampiran 8).
Tabel 12. Sidik ragam persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet
berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)
Umur Tanaman
Sumber keragaman
F-hitung
Sig.
13 Tahun
Regresi
0,742
0,503tn
Keterangan: * = berbeda nyata pada taraf uji 5%
tn
= tidak berbeda nyata
Berdasarkan sidik ragam produktifitas di atas, pada tanaman karet berumur
13 tahun di tahun 2010-2012, diperoleh nilai F-hitung sebesar 0,742 dengan nilai
F-tabel sebesar 4,26 (Lampiran 9) dan nilai signifikansi pada uji ini adalah 0,503.
Nilai signifikansi pada uji F lebih besar dari α 5% (Sig > α 0,05), maka dapat
dikatakan F-hitung berbeda tidak nyata pada taraf kepercayaan 95%. Hal tersebut
mengartikan bahwa variabel curah hujan dan hari hujan dalam model secara
bersama-sama berpengaruh tidak nyata terhadap produktifitas karet.
Berikut disajikan hasil model pengujian analisis regresi linear berganda
pada tanaman karet berumur 13 tahun (2010-2012) pada Tabel 13 (Lampiran 11).
Tabel 13. Model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet
berumur 13 tahun (2010-2012)
Umur
Variabel
Koefisien regresi
Sig.
Konstanta
17,019
0,020
13 Tahun
Curah hujan
0,043
0,359
Hari hujan
-0,810
0,554
Keterangan: * = berbeda nyata pada taraf uji 5%
tn
= tidak berbeda nyata
Berdasarkan hasil analisis di atas, dapat dibentuk persamaan regresi yang
dihasilkan oleh variabel curah hujan dan hari hujan dalam memprediksi
produktifitas Lateks pada tanaman karet berumur 6 tahun berikut ini:
Ŷ = 17,019 + 0,043 curah hujan - 0,810 hari hujan + ɛ

Universitas Sumatera Utara

Model persamaan untuk umur 13 tahun dapat diartikan bahwa setiap
penambahan

satu

satuan

nilai

curah

hujan

akan

meningkatkan

nilai

produktifitaslateks sebesar 0,043 satuan dan setiap penambahan satu satuan nilai
hari hujan akan menurunkan nilai produktifitas lateks sebesar 0,810 satuan.
Analisis Korelasi
Analisis korelasi digunakan untuk melihat kuat-lemahnya hubungan antara
variable bebas dan terikat. Berikut disajikan inpretasi nilai R pada analisis korelasi
pada Tabel 14.
Tabel 14. Interpretasi nilai R pada analisis korelasi
Nilai R
Interprestasi
0,00
Tidak Ada Korelasi
0,01-0,20
Sangat lemah
0,21-0,40
Lemah
0,41-0,60
Agak lemah
0,61-0,80
Cukup
0,81-0,99
Kuat
1,00
Sangat Kuat
Berikut disajikan data analisis korelasi antara variabel produktifitaskaret,
curah hujan, dan hari hujan pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun
(2010-2012) pada Tabel 15 (Lampiran 12).
Tabel 15. Uji Analisis Korelasi pada tanaman karet berumur 13 tahun selama
3 tahun (2010-2012)
Variabel
Statistik Uji
Variabel
Curah Hujan
Hari Hujan
Umur 13
**
1
0,926
0,325
Curah Hujan
Korelasi
0,000
0,151
Sig.
**
0,926
1
0,229
Hari Hujan
Korelasi
0,000
0,237
Sig.
0,325
0,229
1
Umur 13
Korelasi
0,151
0,237
Sig.
Keterangan : ** = berbeda nyata pada taraf uji 1%.

Universitas Sumatera Utara

Hasil analisis korelasi di atas pada tanaman karet berumur 13 tahun
menunjukan bahwa variabel curah hujan dan hari hujan memiliki keeratan yang
kuat yaitu 0,926. Nilai R tersebut memiliki interpretasi bahwa variabel curah
hujan dan hari hujan memiliki pengaruh yang kuat dalam pencapaian
produktifitaskaret. Hal ini dapat terlihat dari nilai signifikansi lebih kecil dari α
1% (Sig < α 0,01) dan analisis korelasi lainnya memperlihatkan hubungan tidak
berpengaruh nyata terhadap pencapaian produktifitas karet yang disebabkan nilai
signifikansi lebih besar dari α 1% (Sig > α 0,01). Korelasi terlemah dari hasil
analisis korelasi pada tanaman karet berumur 13 tahun terjadi pada variabel hari
hujan dan produktifitas karet yaitu sebesar 0,229 yang menunjukan keeratan yang
lemah.
Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji
multikolinearitas, dan uji autokorelasi.
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data
berdistribusi normal atau tidak. Persyaratan uji normalitas adalah data
berdistribusi normal. Data di analisis dengan uji One Sample Kolmogrov-Sminov
pada taraf uji 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi
lebih besar dari 0,05 (Sig > α 0,05). Untuk persamaan regresi pada tanaman karet
berumur 13 tahun diperoleh nilai Kolmogorov-Sminov dan nilai signikansi yaitu
0,200 (α = 0,178) (lampiran 18) yang berarti data telah terdistribusi normal..
Uji

heteroskedastisitas

digunakan

untuk

mengetahui

adanya

ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi.
Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya gejala.

Universitas Sumatera Utara

Metode pengujian yang yang digunakan ialah uji Glejser. Uji Glejser dilakukan
dengan meregresikan nilai absolute residual terhadap variabel independen
lainnya. Jika nilai ß signifikan maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas
dalam model. Berikut disajikan uji heteroskedastisitas menggunakan uji Glejser
pada model persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 13
tahun selama 3 tahun (2010-2012) pada Tabel 16 (Lampiran 14).
Tabel 16. Nilai signifikansi pada uji heteroskedastisitas pada tanaman karet
berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)
Umur
Variabel
Sig.
Konstanta
0,193
13 Tahun
Curah hujan
0,843
Hari hujan
0,358
Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas di atas menunjukkan bahwa
variabel curah hujan memiliki nilai signifikansi pada tanaman karet berumur 13
tahun yaitu sebesar 0,843 sedangkan variabel hari hujan memiliki nilai
signifikansi sebesar 0,358. Variabel curah hujan dan hari hujan memiliki nilai
signifikansi di atas 0,01 dalam model ini sehingga memiliki sebaran varian yang
sama (homogen). Dengan kata lain, tidak terdapat heteroskedastisitas dalam
model ini.
Model

regresi

yang

memenuhi

prasyarat

adalah

tidak

adanya

multikolinearitas. Uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai varian
inflation factor (VIF) dan nilai Tolerance pada model regresi. Model regresi yang
baik ialah tidak terjadi multikolinearitas yang dibuktikan dengan nilai VIF < 10
dan nilai Tolerance > 0,1. Berikut disajikan nilai VIF dan Tolerance model regresi
linear berganda pada produktifitas karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-

Universitas Sumatera Utara

2012) di kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh pada Tabel 17 (Lampiran
8).
Tabel 17. Uji multikolinearitas nilai VIF dan Tolerance pada umur 13 tahun
selama 3 tahun (2010-2012)
Umur
Variabel
Tolerance
VIF
Curah hujan
0,143
6,997
13 tahun
Hari hujan
0,143
6,997
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas di atas diperoleh nilai VIF yang
lebih kecil dari sepuluh dan nilai Tolerance lebih besar dari 0,1 untuk kedua
variabel yang diuji dapat diartikan bahwa tidak terdapat multikolinearitas dalam
model persamaan regresi tersebut.
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan
pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi
dapat dilihat dari nilai Durbin Watson. Untuk model persamaan regresi pada
tanaman karet berumur 13 tahun di atas, diperoleh nilai Durbin Watson (d) ialah
1,009 berdasarkan kriteria pada uji autokorelasi, jika d terletak antara -2 dan 2,
maka tidak ada autokorelasi. Oleh karena itu, pada persamaan regresi pada
tanaman karet berumur 13 tahun tidak ada autokorelasi. Dari keempat uji asumsi
tersebut menyatakan bahwa persamaan regresi pada tanaman karet berumur 13
tahun telah memenuhi syarat.
Pengaruh Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan (hari)
ProduktifitasLateks pada Tanaman Karet berumur 13 Tahun

terhadap

Menurut Fathia dan Tety (2012) Curah hujan rata-rata yang sesuai bagi
pertumbuhan karet adalah sekitar 2000 mm per tahun dengan jumlah hari
hujan 100-150 hari hujan. Suhu harian yang diinginkan tanaman karet

Universitas Sumatera Utara

rata-rata

250-300C.

Tanaman

karet

dapat

tumbuh

dengan

baik

pada

ketinggian 1-600 m dpl.
Berdasarkan data curah hujan pada kebun PT. Socfin Indonesia Kebun
Lima Puluh klasifikasi iklim menurut Schimidth-Ferguson termasuk ke
dalam tipe iklim B yaitu daerah basah (Lampiran 7). Data tahun 2009-2011
menunjukkan bahwa rataan bulan basah sebanyak 7 bulan dan rataan bulan kering
sebanyak 5 bulan (Lampiran 6). Pada tahun 2009-2011, data total rataan curah
hujan tahunan di Begerpang 2644,33 mm/tahun. Maka jumlah curah hujan sudah
sesuai dengan syarat tumbuh tanaman karet pada tanaman berumur 13 tahun.
Menurut Fathia dan Tety (2012) Curah hujan rata-rata yang sesuai bagi
pertumbuhan karet adalah sekitar 2000 mm per tahun dengan jumlah hari
hujan 100-150 hari hujan. Suhu harian yang diinginkan tanaman karet
rata-rata

250-300C.

Tanaman

karet

dapat

tumbuh

dengan

baik

pada

ketinggian 1-600 m dpl.
Berdasarkan hasil analisis regresi diperoleh nilai koefisien regresi curah
hujan selam 3 tahun (2009-2011) pada tanaman karet berumur 13 tahun memiliki
tanda positif sebesar 0,043 (Tabel 13) . Hal tersebut mengartikan bahwa setiap
kenaikan satu milimeter curah hujan meningkatkan produktifitaslateks sebesar
0,043 dengan asumsi variabel lain dianggap konstan. Sedangkan nilai koefisien
regresi hari hujan bertanda negatif sebesar 0,810 satuan (Tabel 13). Hal tersebut
menyatakan bahwa setiap penambahan satu hari hujan akan menurunkan
produktifitaslateks sebesar 0,810 dengan asumsi variabel lain dianggap konstan.
Hasil analisis secara serempak (uji-F) Tabel 12 memperlihatkan bahwa
variabel curah hujan dan hari hujan yang berpengaruh tidak nyata terhadap

Universitas Sumatera Utara

produktifitaskaret pada tanaman berumur 13 tahun pada taraf uji 5%. Nilai Fhitung pada tanaman berumur 13 yaitu sebesar 0,742 lebih kecil daripada nilai Ftabelnya yakni sebesar 4,26. Nilai signifikansi tanaman berumur 13 tahun adalah
0,503 lebih besar dari 0,05 (Sig > α 0,05). Ini membuktikan bahwa curah hujan
dan hari hujan secara bersama-sama berpengaruh tidak secara nyata terhadap
produktifitaslateks di kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh.
Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa curah hujan dan hari hujan
secara statistik berpengaruh tidak signifikan terhadap produktifitas lateks di kebun
PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh pada tanaman berumur 13 tahun. Hal ini
diduga disebabkan oleh adanya faktor lain yang mendukung pertumbuhan yang
baik atau optimum bagi tanaman seperti keadaan keadaan tata air dan udara yang
baik dan seimbang yang dapat membantu memperlancar penyerapan unsur hara
yang dapat meningkatkan produktifitas tanaman, sehingga curah hujan dan hari
hujan berpengaruh tidak secara nyata. Hal ini berdasarkan literatur Sarief (1986)
untuk pertumbuhan yang baik atau optimum bagi tanaman diperlukan suatu
keadaan tata air dan udara yang baik dan seimbang sehingga akar tanaman dengan
mudah dapat menyerap unsur hara. Tata air dan udara yang baik yaitu bila pori
yang terisi air minimum 10% dan pori terisi udara minimum 10% atau lebih.
Selain itu, menurut Subroto dan Napitupulu (1979) indeks produktifitasmerupakan
suatau

perbandingan

menggambarkan

antara

kemampuan

produktifitas

dengan

produktifitastanaman.

lilit

batang

Indeks

ini

yang
juga

menggambarkan produktifitaskulit. Indeks produktifitas dipengaruhi faktor
anatomis dan fisiologis tanaman.

Universitas Sumatera Utara

Hubungan Curah Hujan dan Hari Hujan terhadap ProduktifitasLateks pada
Tanaman Karet berumur 16 Tahun
Data rataan lateks (kg), curah hujan (mm/bulan), dan hari hujan
(hari/bulan) selama 3 tahun (2010-2012) dari kebun PT. Socfin Indonesia Kebun
Lima Puluh pada tanaman karet berumur 16 tahun.
Tabel 18. Rataan produktifitas lateks (ton/ha), Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan
(hari) pada tanaman berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012)
Rataan
Bulan
Produktifitas Lateks
Curah Hujan
Hari Hujan
(ton/ha)
(mm)
(hari)
Januari
42.08
100.00
8.33
Februari
31.13
72.33
6.33
Maret
27.24
68.00
6.33
April
33.63
85.00
7.33
Mei
48.04
122.33
6.33
Juni
26.58
56.33
5.00
Juli
37.04
83.67
5.67
Agustus
64.09
166.33
10.67
September
59.41
152.67
9.00
Oktober
119.11
324.33
14.00
November
81.54
216.00
10.50
Desember
47.39
114.33
9.33
Total
617.28
1561.33
98.83
Dari Tabel 18. dapat dilihat bahwa total produktifitas lateks pada tanaman
karet berumur 16 tahun (2010-2012) sebesar 617,28 ton, total curah hujan sebesar
1561,33 mm dan total hari hujan sebanyak 98,83 hari. Grafik perkembangan
produktifitas lateks (ton/ha) dan curah hujan (mm) pada tanaman karet berumur
16 tahun selama 3 tahun (2010-2012) disajikan pada Gambar 6.

Universitas Sumatera Utara

500,00

Rataan

400,00
300,00
200,00
CH
Desem…

Novem…

Oktober

Bulan

Agustus

Juli

Juni

Mei

April

Maret

Februari

Januari

0,00

Septem…

100,00

Produksi

Gambar 7. Grafik hubungan produktifitas lateks (ton/ha) dan curah hujan (mm)
pada tanaman karet berumur 16 tahun (2010-2012)
Dari gambar 7 dapat diketahui bahwa rataan produktifitas lateks tertinggi
pada tanaman karet berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012) terdapat pada
bulan Oktober sebesar 119,11 ton dan rataan terendah terdapat pada bulan Juni
sebesar 26,58 ton. Rataan curah hujan tertinggi pada bulan Oktober sebesar
324,33 mm dan terendah pada bulan Juni 56,33 mm. Rataan hari hujan tertinggi
pada bulan Oktober sebanyak 14 hari dan terendah Februari sebanyak 5
hari/bulan.
Analisis Data
Analisis Regresi Linear Berganda
Berikut disajikan nilai koefisien pada model persamaan regresi linear
berganda pada tanaman karet berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012) di
PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh pada Tabel 19 (Lampiran 10).
Tabel 19. Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet
berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012)
Nilai Koefisien
Umur
R
r2
Adjusted r2
16 tahun
0,999
0,998
0,997
Pada Tabel dapat diperoleh bahwa pada tanaman karet berumur 10 tahun
nilai koefisien (R) sebesar 99,9%, koefisien determinasi (R2) sebesar 99,8%, dan

Universitas Sumatera Utara

koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2) sebesar 99,7%. Koefisien
determinasi (R2) menandakan bahwa 99,8% variasi produktifitaskelapa lateks
dapat dijelaskan oleh variasi variabel curah hujan dan hari hujan yang terjadi dan
sisanya sebesar 1,2% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukan ke dalam
model.
Pengaruh curah hujan dan hari hujan terhadap produktifitas karet pada
tanaman berumur 16 tahun dapat dilihat dari uji T-parsial. Berikut disajikan
uji T-parsial pada tanaman karet berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010 -2012)
pada Tabel 20 (Lampiran 7).

Tabel 20. Uji T-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 16
tahun selama 3 tahun (2010 - 2012)
16 tahun
Peubah
t-hitung
Sig.
Curah hujan
23,315
0,000
Hari hujan
0,144
0,889
Keterangan: * = berbeda nyata pada taraf uji 5%
tn
= tidak berbeda nyata
Hasil uji T-parsial di atas, terlihat bahwa nilai signifikansi pada tanaman
karet berumur 16 tahun lebih k ecil dari α 5 % (Sig < α 0,05),

maka dapat

dikatakan variable curah hujan t-hitung berbeda nyata pada taraf kepercayaan
95% dengan nilai t-tabel sebesar 2,262 dan nilai signifikansi sebesar 0,000.
Variabel yang berpengaruh secara tidak nyata adalah hari hujan dengan nilai thitung 0,144 dan nilai signifikansi 0,889. Berikut disajikan analisis sidik ragam
untuk persamaan regresi linear berganda variabel curah hujan dan hari hujan pada
tanaman karet berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012) pada Tabel 21
(Lampiran 8).

Universitas Sumatera Utara

Tabel 21. Sidik ragam persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet
berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012)
Umur Tanaman
Sumber keragaman
F-hitung
Sig.
16 tahun
Regresi
1923,625
0,000*
Keterangan: * = berbeda nyata pada taraf uji 5%
tn
= tidak berbeda nyata
Berdasarkan pendugaan model produktifitas di atas, pada tanaman karet
berumur 16 tahun di tahun 2010-2012, diperoleh nilai F-hitung sebesar 1923,625
dengan nilai F-tabel sebesar 4,26 dan nilai signifikansi pada uji ini adalah 0,000.
Nilai signifikansi pada uji F lebih kecil dari α 5% (Sig < α 0,05), maka dapat
dikatakan F-hitung berpengaruh nyata pada taraf kepercayaan 95%. Hal tersebut
bersama-sama berpengaruh nyata terhadap produktifitas karet. Berikut disajikan
hasil model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet
berumur 16 tahun (2010-2012) pada Tabel 22 (Lampiran 11).
Tabel 22. Model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman
karet berumur 16 tahun (2010-2012)
Umur
Variabel
Koefisien regresi
Sig.
Konstanta
5,674
0,020
16 tahun
Curah hujan
0,348
0,000
Hari hujan
0,063
0,889
Keterangan: * = berbeda nyata pada taraf uji 5%
tn
= tidak berbeda nyata
Berdasarkan hasil analisis di atas, dapat dibentuk persamaan regresi yang
dihasilkan oleh variabel curah hujan dan hari hujan dalam memprediksi
produktifitas Lateks pada tanaman karet berumur 16 tahun berikut ini:
Ŷ = 5,674 + 0,348 curah hujan + 0.063 hari hujan + ɛ
Model persamaan untuk umur 16 tahun dapat diartikan bahwa setiap
penambahan

satu

satuan

nilai

curah

hujan

akan

meningkatkan

nilai

produktifitaslateks sebesar 0,348 satuan dan setiap penambahan satu satuan nilai
hari hujan akan menaikan nilai produktifitaslateks sebesar 0,063 satuan.
Analisis Korelasi

Universitas Sumatera Utara

Analisis korelasi digunakan untuk melihat kuat-lemahnya hubungan antara
variable bebas dan terikat. Berikut disajikan inpretasi nilai R pada analisis korelasi
pada Tabel 23.
Tabel 23. Interpretasi nilai R pada analisis korelasi
Nilai R
Interprestasi
0,00
Tidak Ada Korelasi
0,01-0,20
Sangat lemah
0,21-0,40
Lemah
0,41-0,60
Agak lemah
0,61-0,80
Cukup
0,81-0,99
Kuat
1,00
Sangat Kua
Berikut disajikan data analisis korelasi antara variabel produktifitaskaret,
curah hujan, dan hari hujan pada tanaman karet berumur 16 tahun selama 3 tahun
(2010-2012) pada Tabel 24 (Lampiran 12).
Tabel 24. Uji Analisis Korelasi pada tanaman karet berumur 16 tahun selama
3 tahun (2010-2012)
Variabel
Statistik Uji
Variabel
Curah Hujan
Hari Hujan
Umur 16
**
1
0,926
0,999
Curah Hujan
Korelasi
0,000
Sig.
**
0,926
1
0,926
Hari Hujan
Korelasi
0,000
0,000
Sig.
0,999
0,926
1
Umur 16
Korelasi
0,000
0,000
Sig.
Keterangan : ** = berbeda nyata pada taraf uji 1%.
Hasil analisis korelasi di atas pada tanaman karet berumur 16 tahun
menunjukan bahwa variabel curah hujan dan hari hujan memiliki keeratan yang
sangat erat yaitu 0,926. Nilai R tersebut memiliki interpretasi bahwa variabel
curah hujan dan hari hujan memiliki pengaruh yang kuat dalam pencapaian
produktifitaskaret. Hal ini dapat terlihat dari nilai signifikansi lebih kecil dari α
1% (Sig < α 0,01) dan analisis korelasi lainnya memperlihatkan hubungan tidak

Universitas Sumatera Utara

berpengaruh nyata terhadap pencapaian produktifitas karet yang disebabkan nilai
signifikansi lebih besar dari α 1% (Sig > α 0,01).

Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji
multikolinearitas, dan uji autokorelasi.
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data
berdistribusi normal atau tidak. Persyaratan uji normalitas adalah data
berdistribusi normal. Data di analisis dengan uji One Sample Kolmogrov-Sminov
pada taraf uji 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi
lebih besar dari 0,05 (Sig > α 0,05). Untuk persamaan regresi pada tanaman karet
berumur 19 tahun diperoleh nilai Kolmogorov-Sminov dan nilai signikansi yaitu
0,200 (α = 0,180) (lampiran 18) yang berarti data telah terdistribusi normal.
Uji

heteroskedastisitas

digunakan

untuk

mengetahui

adanya

ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi.
Metode pengujian yang yang digunakan ialah uji Glejser. Uji Glejser dilakukan
dengan meregresikan nilai absolute residual terhadap variabel independen
lainnya. Jika nilai ß signifikan maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas
dalam model. Berikut disajikan uji heteroskedastisitas menggunakan uji Glejser
pada model persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 16
tahun selama 3 tahun (2010-2012) pada Tabel 25 (Lampiran 14).
Tabel 25. Nilai signifikansi pada uji heteroskedastisitas pada tanaman karet
berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012)
Umur
Variabel
Sig.
Konstanta
0,192
16 tahun
Curah hujan
0,358
Hari hujan
0,844

Universitas Sumatera Utara

Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas di atas menunjukkan bahwa
variabel curah hujan memiliki nilai signifikansi pada tanaman karet berumur 16
tahun yaitu sebesar 0,358 sedangkan variabel hari hujan memiliki nilai
signifikansi sebesar 0,844. Variabel curah hujan dan hari hujan memiliki nilai
signifikansi di atas 0,01 dalam model tidak terdapat heteroskedastisitas.
Berikut disajikan nilai VIF dan Tolerance model regresi linear berganda
pada produktifitas karet berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012) di kebun
PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh pada Tabel 26 (Lampiran 14).

Tabel 26. Uji multikolinearitas nilai VIF dan Tolerance pada umur 16 tahun
selama 3 tahun (2010-2012)
Umur
Variabel
Tolerance
VIF
Curah hujan
0,143
6,997
16 tahun
Hari hujan
0,143
6,997
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas di atas diperoleh nilai VIF yang
lebih kecil dari sepuluh dan nilai Tolerance lebih besar dari 0,1 untuk kedua
variabel yang diuji dapat diartikan bahwa tidak terdapat multikolinearitas dalam
model persamaan regresi tersebut.
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan
pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi
dapat dilihat dari nilai Durbin Watson. Untuk model persamaan regresi pada
tanaman karet berumur 16 tahun di atas, diperoleh nilai Durbin Watson (d) ialah
1,009 berdasarkan kriteria pada uji autokorelasi, jika d terletak antara -2 dan 2,
maka tidak ada autokorelasi. Oleh karena itu, pada persamaan regresi pada

Universitas Sumatera Utara

tanaman karet berumur 16 tahun tidak ada autokorelasi. Dari keempat uji asumsi
tersebut menyatakan bahwa persamaan regresi pada tanaman karet berumur 16
tahun telah memenuhi syarat.

Pengaruh Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan (hari)
ProduktifitasLateks pada Tanaman Karet berumur 16 Tahun

terhadap

Pada tanaman karet berumur 16 tahun, curah hujan secara statistik
berpengaruh signifikan terhadap produktifitas lateks di kebun PT. Socfin
Indonesia Kebun Lima Puluh. Hal ini diduga terjadi dikarenakan curah hujan di
PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh termasuk tipe iklim B sehingga tidak
terjadi kekeringan, dan kebutuhan air untuk pertumbuhan karet sudah terpenuhi.
Sebab jika berkurangnya kebutuhan air bagi tanaman atau air menjadi faktor
pembatas bagi pertumbuhan tanaman maka akan memperlambat pertumbuhan dan
mengurangi hasil panen. Hal ini sesuai dengan literatur Gardner, dkk., 1991 dalam
Dalimunthe (2004) yang menyatakan bahwa karena adanya kebutuhan air yang
sangat tinggi dan pentingnya air, tumbuhan memerlukan sumber air yang tetap
untuk tumbuh dan berkembang. Setiap kali air menjadi pembatas, pertumbuhan
berkurang dan biasanya berkurang pula hasil panen tanaman budidaya.
Pencapaian produktifitasyang optimal dapat juga dengan tehnik penanaman dan
penggunaan klon yang baik dengan juga memperhatikan keadaan agrosistem
tanaman, sebab produktifitas tidak selalu dipengaruhi oleh curah hujan dan hari
hujan. Hal ini sesuai dengan literatur Woelan, dkk. (1999) yang menyatakan
bahwa tidak tercapainya potensi produktifitas bukan hanya disebabkan oleh
penyakit gugur daun tetapi terganggunya penyadapan akibat curah hujan tinggi
dan merata sepanjang tahun. Oleh karena itu sebelum penempatan suatu klon

Universitas Sumatera Utara

perlu diketahui kondisi agroekosistem suatu kebun dimana tanaman karet
dikembangkan.
Berdasarkan hasil analisis regresi, diperoleh nilai koefisien regresi curah
hujan selama 3 tahun (2010-2012) pada tanaman karet berumur 16 tahun memiliki
hari hujan tanda positif sebesar 0,348 (Tabel 22). Hal tersebut mengartikan bahwa
setiap kenaikan satu milimeter curah hujan meningkatkan produktifitas lateks
sebesar 0,348 dengan asumsi variabel lain dianggap konstan. Sedangkan nilai
koefisien regresi hari hujan bertanda positif sebesar 0.063 satuan (Tabel 22). Hal
tersebut menyatakan bahwa setiap penambahan satu hari hujan akan menaikan
produktifitas lateks sebesar 0.063 ton dengan asumsi variabel lain dianggap
konstan.
Hasil analisis secara serempak (uji-F) Tabel 21 memperlihatkan bahwa
variabel curah hujan dan hari hujan yang berpengaruh tidak nyata terhadap
produktifitas karet pada tanaman berumur 16 tahun pada taraf uji 5%. Nilai Fhitung pada tanaman berumur 16 yaitu sebesar 1923,625 lebih besar daripada nilai
F-tabelnya yakni sebesar 4,26. Nilai signifikansi tanaman berumur 16 tahun
adalah 0,000 lebih kecil dari 0,05 (Sig > α 0,05). Ini membuktikan bahwa curah
hujan dan hari hujan secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap
produktifitaslateks di kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh.
Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa curah hujan dan hari hujan
secara statistik berpengaruh signifikan terhadap produktifitas lateks di kebun PT.
Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh pada tanaman berumur 16 tahun. Hal ini
diduga disebabkan faktor-faktor lain di luar curah hujan dan hari hujan yang
terdapat di lingkungan pertanaman karet berumur 16 tahun. Sebab tinggi

Universitas Sumatera Utara

rendahnya produktifitas tanaman juga dipengaruhi oleh faktor biologi tanaman,
tanah, dan alam batas. Hal ini sesuai dengan literatur Sitanggang (2011) yang
menyatakan bahwa masalah produktivitas yang dimaksud pada dasarnya adalah
bagaimana kombinasi setiap input yang digunakan untuk menghasilkan output
yang maksimal kuantitasnya serta berkualitas