2 Semi Intensif (Hatimah,et al 199 dalam
3.5 Analisis Penggunaan Faktor Produksi
dengan nilai upah Rp. 5.000/jam.
Fungsi produksi menjelaskan adanya hubungan antara vaiabel dependent (Y) dengan variabel independent (X). Berdasarkan hasil pengamatan pada usaha
29 pendederan gurame di Desa Petir ada beberapa variabel dari input produksi yang diduga mempengaruhi output yang dihasilkan. Variabel tersebut diantaranya adalah benih gurame (X1), urea (X2), TSP (X3), kapur (X4), postal (X5), tepung pelet (X6) dan tenaga kerja (X7
No
). Model yang digunakan dalam analisis fungsi produksi usaha pendederan gurame ini adalah model fungsi produksi Cobb-Douglas. Hasil analisis dengan meggunakan metode kuadrat terkecil (Ordinary Least Square) diperoleh hasil koefisien regresi yang menggambarkan elastisitas produksi. Data hasil pendugaan tersebut disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pendugaan Koefisien Regresi dengan Metode Kuadrat Terkecil pada Usaha Pendederan Gurame di Desa Petir
Peubah Koefisien Regresi thitung
1 Intercept 0,625 0,399 2 X1 (Benih Gurame) 0,752 1,120 3 X2 (Urea) 0,093 0,836 4 X3 (TSP) -0,065 -0,412 5 X4 (Kapur) 0,005 0,040 6 X5 (Postal) 0,081 0,134 7 X6 (Tepung Pelet) 0,172 1,021 8 X7 (Tenaga Kerja) -0,029 -0,323
Sumber : Data Primer, 2011 Keterangan : Multiple R Square = 0,976 R square = 0,952 Adjusted R Square = 0,911 Standard Error = 0,099 Fhitung = 22,832 Ftabel = 14,067
Berdasarkan analisis Ordinary Least Square pada Tabel 7, dapat dibuat persamaan linear sebagai berikut :
Y = 0,625. (X1)0,752. (X2)0,093. (X3)-0,065. (X4)0,005. (X5)0, 081.(X6)0,174.(X7)-0,029 ... (12) Atau Ln Y = 0,625 + 0,752 Ln X1 + 0,093 Ln X2 – 0,065 Ln X3 + 0,005 Ln X4 + 0,081 Ln X5 + 0,174 Ln X6 – 0,029 Ln X7
Berdasarkan hasil analisis pendugaan fungsi produksi dengan model kuadrat terkecil melalui analisis kriteria statistik diperoleh nilai Multiple R Square
……….. (13)
30 0,976 yang menunjukkan bahwa nilai tersebut mendekati satu, sehingga dapat dikatakan bahwa nilai tersebut berkorelasi positif. Nilai korelasi positif menjelaskan bahwa apabila nilai input dinaikkan maka akan mempengaruhi kenaikkan nilai output. Nilai R Square 0,952 menunjukkan bahwa dari variabel input (benih gurame, urea, TSP, kapur, postal, tepung pelet dan tenaga kerja) menjelaskan produksi output sebesar 95,2 %. Sedangkan sisanya yaitu 4,8 % dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan kedalam model fungsi produksi.
Nilai Adjusted R Square sebesar 0,911 menunjukkan bahwa dengan semakin banyak variabel dimasukkan untuk variabel penjelas maka dalam regresi akan mengurangi derajat kebebasan. Adapun nilai standard error yang diperoleh dari hasil analisis model kuadrat terkecil sebesar 0,099 adalah merupakan nilai galat baku dari regresi secara keseluruhan. Nilai Fhitung yang diperoleh dari hasil analisis fungsi produksi adalah sebesar 22,832 dan Ftabel sebesar 14,067 hal ini menunjukkan bahwa Apabila nilai Fhitung lebih besar daripada Ftabel maka tolak H0
3.5.2 Analisis Ekonometrik
, artinya faktor produksi secara serentak berpengaruh nyata terhadap output yang dihasilkan. Hal ini menunjukkan pula bahwa model produksi pada persamaan 12 dan 13 dapat digunakan dalam analisis selanjutnya.
Analisis ekonometrik merupakan kelanjutan dari analisa statistik. Adapun fungsi dari analisis ekonometrik adalah untuk mengetahui apakah model regresi memenuhi asumsi normalitas, multikolinearitas, homoskedastisitas, dan autokorelasi (Santoso, 2000). Untuk analisa kriteria ekonometrik dalam penelitian ini digunakan software SPSS 16.0 (Statistical Product and Service Solution versi 16.0). Hasil analisis diperoleh bahwa pada model regresi terpenuhi asumsi normalitas. Asumsi normalitas ditunjukkan pada grafik Normal P-P Plot of Regression. Terlihat bahwa nilai Y (variabel dependent) didistribusikan secara normal terhadap nilai X (variabel independent), dimana data menyebar disekitar garis diagonal dengan mengikuti arah garis tersebut (Lampiran 6)
Multikolinearitas dapat diuji dengan melihat nilai toleransi dan nilai VIF (Variance Inflation Factor). Suatu model regresi dikatakan bebas dari multikolinearitas apabila memiliki nilai toleransi mendekati angka satu dan nilai
31 VIF disekitar angka satu. Hasil pengujian diperoleh data bahwa untuk nilai toleransi tidak ada satupun variabel yang mendekati angka satu dan pada nilai VIF tidak ada satu variabel yang berada disekitar angka satu (Tabel 8). Artinya bahwa variabel seperti benih gurame, urea, TSP, kapur, postal, tepung pelet dan tenaga kerja pada data mengalami multikolinearitas. Multikolinearitas dapat dihindari dengan menambah sampel dan mengeluarkan variabel yang memiliki korelasi tinggi. Namun hal tersebut tidak dapat dilakukan karena sampel penelitian yang diperoleh hanya 16 sampel.
Tabel 8. Nilai Toleransi dan VIF untuk Setiap Variabel Input
No Keterangan Nilai Toleransi VIF
1 Benih Gurame (X1) 0,014 73,667 2 Urea (X2) 0,147 6,787 3 TSP (X3) 0,088 11,310 4 Kapur (X4) 0,345 2,903 5 Postal (X5) 0,016 63,934 6 Tepung Pelet (X6) 0,150 6,684 7 Tenaga Kerja (X7) 0,191 5,242
Sumber : Data Primer, 2011
Walaupun demikian pada hasil analisis fungsi produksi dengan menggunakan Cobb-Douglas ini, multikolinearitas merupakan masalah yang sulit dihindari. Masalah multikolinearitas dalam suatu analisis dapat diabaikan bila terjadi pada variabel-variabel dengan nilai koefisien regresi yang tidak tinggi. Multikolinearitas yang terjadi pada variabel dengan nilai koefisien regresi yang tidak tinggi ini disebut multikolinearitas yang tidak sempurna.
Hasil analisis ekonometrik selanjutnya adalah asumsi model regresi homoskedastisitas yang merupakan variasi dari garis regresi yang konstan untuk nilai variabel X. Apabila tidak terjadi, diduga mengalami heteroskedastisitas yang merupakan adanya ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Untuk melihat terjadinya heteroskedastisitas dapat dilihat pada grafik scatterplot apakah terdapat pola tertentu pada hasil scatterplot atau tidak ada pola (Lampiran 7). Pada grafik scatterplot terlihat jelas bahwa titik- titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola tertentu. Hal ini membuktikan bahwa model regresi pada usaha pendederan gurame di Desa Petir tidak
32 mengalami heteroskedastisitas dan layak digunakan untuk analisis pendugaan fungsi produksi.
Pada analisis ekonometrik diperoleh pula nilai Durbin-Watson sebesar 1,880 hal ini membuktikan bahwa tidak terjadi autokorelasi. Suatu model regresi yang bebas dari autokorelasi dapat terjadi apabila nilai Durbin-Watson diantara -2 sampai dengan +2. Problem autokorelasi positif terjadi jika pada suatu model regresi nilai Durbin-Watson dibawah -2 sedangkan problem autokorelasi negatif terjadi apabila diatas +2. Sehingga autokorelasi terjadi akibat tidak dimasukkannya variabel penting dalam model atau karena data tidak linear. Apabila suatu model regresi memiliki masalah autokorelasi, maka model regresi yang seharusnya signifikan menjadi tidak layak untuk dipakai.
3.5.3 Kriteria Ekonomi
Fungsi produksi dapat dikatakan layak ataupun tidak diketahui dengan melakukan analisis kriteria ekonomi. Tanda positif pada penggunaan input menunjukkan bahwa output dapat ditingkatkan dengan menambah jumlah input. Berdasarkan analisis kuadrat terkecil pada Tabel 7 dan persamaan 12 atau 13 menunjukkan bahwa koefisien yang bertanda positif adalah variabel X1 (benih gurame), X2 (urea), X4 (kapur), X5 (postal) dan X6 (tepung pelet). Hal tersebut menunjukkan bahwa apabila dilakukan peningkatan pada variabel tersebut maka akan mempengaruhi peningkatan output sesuai dengan besarnya koefisien yang dimiliki. Untuk yang memiliki tanda negatif adalah variabel X3 (TSP) dan X7
Nilai elastisitas produksi menunjukkan presentase perubahan, dalam hal ini perubahan input akan mengakibatkan perubahan output. Nilai elastisitas pada variabel X
(Tenaga Kerja) hal ini menunjukkan bahwa jika dilakukan penambahan pada variabel tersebut maka akan mengurangi output yang dihasilkan berdasar koefisen yang dimiliki.
1 (benih gurame) sebesar 0,752 dapat diartikan bahwa apabila ada penambahan benih gurame sebanyak 1 satuan dengan asumsi input yang lain tetap (cateris paribus) maka output akan meningkat sebanyak 0,752 satuan. Nilai elastisitas X2 (Urea), X4 (Kapur), X5 (postal) dan X6 (tepung pelet) masing– masing sebesar 0,093 ; 0,005 ; 0,081 dan 0,174 dapat diartikan bahwa apabila ada penambahan pada masing–masing input produksi tersebut sebanyak 1 satuan