IMPLEMENTASI SISTEM
5.5 Hasil Output Pengolahan Data dalam SPSS
a. Bagian Descriptive Statistics
Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N Hasil_Produksi_Kelapa_Sawit 53.8724 32.34604 34 Curah_Hujan 2.4212 .79884 34 Pupuk 8.8406 5.88593 34 Usia_Tanaman 5.4706 2.21886 34 Interpretasi :
1. Rata-rata hasil produksi kelapa sawit (dengan jumlah data 34) adalah : 53,87 ton dengan standard deviasi 32.34.
2. Rata-rata curah hujan (dengan jumlah data 34) adalah : 2.42 mm dengan standard deviasi 0.79.
3. Rata-rata pupuk (dengan jumlah data 34) adalah : 8.84 ton dengan standard deviasi 5.88.
4. Rata-rata usia tanaman (dengan jumlah data 34) adalah : 5.47 tahun dengan standard deviasi 2.21.
b. Bagian Correlations
Interpretasi :
1. Besar hubungan antar variabel hasil produksi kelapa sawit dengan curah hujan yang dihitung dengan koefisien korelasi adalah 0.789. Variabel hasil produksi kelapa sawit dengan pupuk diperoleh 0.706. Dan variabel hasil produksi kelapa sawit dengan usia tanaman diperoleh 0.789. Karena korelasi hasil produksi kelapa sawit dengan usia tanaman besar, maka variabel usia tanaman lebih berpengaruh terhadap hasil produksi kelapa sawit dibanding dengan variabel curah hujan dan pupuk.
Correlations Hasil_Produksi_
Kelapa_Sawit Curah_Hujan Pupuk Usia_Tanaman
Pearson Correlation Hasil_Produksi_Kelapa_Sawit 1.000 .013 .706 .789
Curah_Hujan .013 1.000 .048 .143
Pupuk .706 .048 1.000 .682
Usia_Tanaman .789 .143 .682 1.000
Sig. (1-tailed) Hasil_Produksi_Kelapa_Sawit . .471 .000 .000
Curah_Hujan .471 . .394 .209 Pupuk .000 .394 . .000 Usia_Tanaman .000 .209 .000 . N Hasil_Produksi_Kelapa_Sawit 34 34 34 34 Curah_Hujan 34 34 34 34 Pupuk 34 34 34 34 Usia_Tanaman 34 34 34 34
2. Terjadi korelasi yang kuat antara variabel curah hujan dengan pupuk, yaitu sebesar 0.048. Dan korelasi yang lemah antara variabel curah hujan dengan usia tanaman yaitu sebesar 0.143 dan antara variabel usia tanaman dengan curah hujan yaitu sebesar 0.143.
3. Tingkat signifikansi koefisien korelasi satu sisi dari output (diukur dari probabilitas) menghasilkan angka 0,000 atau praktis 0. Karena probabilitas jauh di bawah 0,05 maka korelasi diantara variabel hasil produksi kelapa sawit dengan curah hujan, pupuk, dan usia tanaman adalah nyata.
c. Bagian variables entered/removed
Variables Entered/Removed Model Variables Entered Variables Removed Method 1 Usia_Tanaman, Curah_Hujan, Pupuka . Enter
a. All requested variables entered.
Interpretasi :
Tabel variables entered menunjukkan bahwa tidak ada variabel yang dikeluarkan (removed) atau dengan kata lain ketiga variabel bebas dimasukkan dalam perhitungan regresi.
d. Bagian Model Summary Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .826a .682 .651 19.12220
a. Predictors: (Constant), Usia_Tanaman, Curah_Hujan, Pupuk b. Dependent Variable: Hasil_Produksi_Kelapa_Sawit
Interpretasi :
1. Angka R square adalah 0.682. Hal ini berarti 68% hasil produksi kelapa sawit bisa dijelaskan oleh variabel curah hujan, pupuk dan usia tanaman. Sedangkan sisanya (100% - 68% = 32%) dijelaskan oleh sebab-sebab yang lain.
2. Standard error of estimate adalah 19.12220. Perhatikan pada analisis sebelumnya, bahwa standard deviasi hasil produksi kelapa sawit adalah 32.346 yang lebih besar dari standard error of estimate yang hanya 27,000. Karena nilainya lebih kecil dari standard deviasi, maka model regresi lebih bagus dalam bertindak sebagai predictor hasil produksi kelapa sawit daripada rata-rata hasil produksi kelapa sawit itu sendiri.
e. Bagian Anova
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 23557.029 3 7852.343 21.475 .000a
Residual 10969.750 30 365.658
Total 34526.779 33
a. Predictors: (Constant), Usia_Tanaman, Curah_Hujan, Pupuk b. Dependent Variable: Hasil_Produksi_Kelapa_Sawit
f. Bagian Coefficients Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Correlations
B Std. Error Beta Zero-order Partial Part
1 (Constant) .256 12.620 .020 .984
Curah_Hujan -3.508 4.221 -.087 -.831 .412 .013 -.150 -.086
Pupuk 1.682 .775 .306 2.170 .038 .706 .368 .223
Usia_Tanaman 8.635 2.076 .592 4.159 .000 .789 .605 .428
a. Dependent Variable: Hasil_Produksi_Kelapa_Sawit
Interpretasi :
1. Konstanta sebesar 0.256 menyatakan bahwa jika tidak ada curah hujan, pupuk, dan usia tanaman (variabel bebas) maka hasil produksi kelapa sawit adalah 0.256 ton.
a. Koefisien regresi X1 sebesar -3.508 menyatakan bahwa setiap pengurangan ( karena tanda - ) curah hujan maka, terjadi penurunan hasil produksi kelapa sawit sebesar -3.508 ton.
b. Koefisien regresi X2 sebesar 1.682 menyatakan bahwa setiap penambahan ( karena tanda + ) pupuk, maka terjadi kenaikan hasil produksi kelapa sawit sebesar 1.682 ton.
c. Koefisien regresi X3 sebesar 8.635 menyatakan bahwa setiap penambahan (karena tanda + ) usia tanaman, maka akan terjadi kenaikan hasil produksi kelapa sawit 8.635 ton.
2. Uji t untuk menguji signifikansi konstanta dan variabel dependent.
a. Untuk curah hujan, pada tabel dapat dilihat bahwa thitung sebesar -0.831. Dan nilai ttabel dapat dilihat pada tabel t dengan dk = 30 dan α = 0,05 yaitu 2.92. Karena thitung = -0,831 < ttabel = 2,92 maka H0 diterima. Atau koefisien regresi tidak signifikan, curah hujan secara signifikan tidak berpengaruh terhadap hasil produksi kelapa sawit.
b. Untuk pupuk, pada tabel dapat dilihat bahwa thitung sebesar 2.170. Dan nilai ttabel dapat dilihat pada tabel t dengan dk = 30 dan α = 0,05 yaitu
2.92. Karena thitung = 2.170 < ttabel = 2.92 maka Ho diterima. Atau koefisien regresi signifikan, secara signifikan tidak berpengaruh terhadap hasil produksi kelapa sawit.
c. Untuk usia tanaman, pada tabel dapat dilihat bahwa thitung sebesar 4.159. Dan nilai ttabel dapat dilihat pada tabel t dengan dk = 30 dan α = 0,05 yaitu
2.92. Karena thitung = 4.159 > ttabel = 2.92 maka Ho ditolak. Atau koefisien regresi signifikan, usia tanaman benar-benar berpengaruh terhadap hasil produksi kelapa sawit.
g. Bagian Gambar (chart)
Setelah diuraikan bagian output angka, sekarang beralih ke bagian output berupa chart untuk menganalisis hubungan setiap variabel bebas dengan variabel tidak bebas.
Gambar 5.8 Output Partial Regression Plot Pertama
Interpretasi :
Dari gambar terlihat bahwa data terpencar menyebar dan tidak membentuk suatu pola atau trend garis tertentu. Maka dapat dikatakan bahwa model regresi tidak memenuhi syarat untuk memprediksi hasil produksi kelapa sawit
Gambar 5.9 Output Partial Regression Plot Kedua
Interpretasi :
Dari gambar terlihat bahwa data terpencar menyebar dan tidak membentuk suatu pola atau trend garis tertentu. Maka dapat dikatakan bahwa model regresi tidak memenuhi syarat untuk memprediksi hasil produksi kelapa sawit
Gambar 5.10 Output Partial Regression Plot Ketiga Interpretasi :
Dari gambar terlihat bahwa data terpencar menyebar dan hampir membentuk suatu pola atau trend garis tertentu. Maka dapat dikatakan bahwa model regresi memenuhi syarat untuk memprediksi hasil produksi kelapa sawit
BAB 6
PENUTUP
6.1 Kesimpulan
Berdasarkan analisis data yang telah dilakukan, maka dapat diperoleh beberapa kesimpulan antara lain :
1. Dari hasil perhitungan diperoleh bahwa persamaan penduga hasil produksi kelapa sawit untuk curah hujan, pupuk dan usia tanaman adalah :
Ŷ = 0,256 – 3,517 X1 + 1,682 X2 + 8,635 X3
Persamaan ini mempunyai arti :
Konstanta sebesar 0,256 menyatakan bahwa jika tidak ada curah hujan, pupuk, dan usia tanaman (variabel bebas) maka hasil produksi kelapa sawit adalah 0,256 ton.
Koefisien regresi X1 sebesar -3,517 menyatakan bahwa setiap pengurangan (karena tanda -) untuk curah hujan maka hasil produksi kelapa sawit akan menurun sebesar -3,517 ton.
Koefisien regresi X2 sebesar 1,682 menyatakan bahwa setiap penambahan (karena tanda +) pupuk akan meningkatkan hasil produksi kelapa sawit sebesar 1,682 ton.
Koefisien regresi X3 sebesar 8,635 menyatakan bahwa setiap penambahan (karena tanda +) usia tanaman akan meningkatkan hasil produksi kelapa sawit sebesar 8,635 ton.
2. Dari pengujian koefisien korelasi diperoleh bahwa variabel X2 (Pupuk) sebesar 1,682 dan X3 (Usia Tanaman) sebesar 8,635 mempunyai hubungan yang relatif kuat terhadap hasil produksi kelapa sawit, sedangkan variabel X1 (Curah Hujan) sebesar -3,517 mempunyai hubungan yang lemah terhadap hasil produksi kelapa sawit.
3. Koefisien determinasi menunjukkan bahwa 68% variabel bebas (Curah Hujan, Pupuk, dan Usia Tanaman) mempengaruhi hasil produksi kelapa sawit , sedangkan 32 % lagi dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini.
4. Dari hasil pengujian ketiga koefisien regresi tersebut variabel yang paling dominan dan paling mempengaruhi hasil produksi kelapa sawit (Y) adalah usia tanaman X3.
6.2 Saran
Berdasarkan analisis yang didapat, penulis dapat memberikan saran sebagai berikut :
1. PT. Perkebunan Nusantara III sebaiknya memperhatikan usia tanaman kelapa sawit guna meningkatkan hasil produksi kelapa sawit, karena usia tanaman sangat berpengaruh terhadap hasil produksi kelapa sawit.
2. Selain memperhatikan usia tanaman sawit, PT. Perkebunan Nusantara III perlu juga memperhatikan pemberian pupuk, pemberian dosis pupuk yang tepat akan meningkatkan hasil produksi kelapa sawit.
