Metode Analisis Data - III METODE PENELITIAN

III METODE PENELITIAN

E. Metode Analisis Data

Metode analisis data yang akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu: 1. Analisis Pendapatan dan Keuntungan Usahatani

Analisis besarnya pendapatan usahatani bawang merah varietas Bima menggunakan rumus sebagai berikut:

commit to user = (Y.Py) – EC

Keterangan:

Pd : pendapatan usahatani (Rp/Ha/MT) TR : total penerimaan usahatani (Rp/Ha/MT) TC : total biaya usahatani (Rp/Ha/MT) Py : harga produksi usahatani (Rp/Kg) Y : produksi usahatani (Kg/Ha/MT)

EC : total biaya eksplisit usahatani (Rp/Ha/MT)

Analisis besarnya keuntungan usahatani bawang merah varietas Bima menggunakan rumus sebagai berikut:

p = TR – TC = TR – (EC + IC) Keterangan:

p : keuntungan usahatani (Rp/Ha/MT) TR : total penerimaan usahatani (Rp/Ha/MT) TC : total biaya usahatani (Rp/Ha/MT)

EC : total biaya eksplisit usahatani (Rp/Ha/MT) IC : total biaya implisit usahatani (Rp/Ha/MT)

2. Analisis Hubungan Faktor-Faktor Produksi dengan Produksi

Pengkajian hubungan penggunaan faktor-faktor produksi berupa luas lahan, tenaga kerja, benih, pupuk urea, pupuk NPK Mutiara, pupuk ZA dan pestisida cair dengan produksi bawang merah varietas Bima digunakan model berbentuk kepangkatan yang merupakan modifikasi fungsi produksi Cobb Douglas, dan dirumuskan sebagai berikut:

Y = b0. X1b1. X2b2. X3b3. X4b4. X5b5. X6b6. X7b7

Keterangan:

Y : produksi bawang merah varietas Bima (Kg) X1 : luas lahan (Ha)

X2 : benih (Kg)

X3 : tenaga kerja (HKP)

commit to user X5 : pupuk NPK Mutiara (Kg)

X6 : pupuk ZA (Kg)

X7 : pestisida cair (Ltr)

b0 : konstanta

b1–b7 : koefisien regresi X1 sampai X7

Hubungan faktor-faktor produksi dengan produksi bawang merah varietas Bima dapat diketahui dengan analisis regresi linier berganda. Oleh karena itu, fungsi produksinya diubah ke dalam bentuk linier dengan cara dilogaritmakan menjadi:

Log Y = log b0 + b1 log X1 + b2 log X2 + b3 log X3 + b4 log X4+ b5 log

X5 + b6 log X6+ b7 log X7

3. Pengujian Model

Pada penelitian ini uji yang akan digunakan yaitu sebagai berikut: a. Uji adjusted R2(Rv2)

Uji adjusted R2 (R2 yang disesuaikan) digunakan sebagai ukuran yang menunjukkan besarnya proporsi variasi produksi bawang merah varietas Bima yang dapat dijelaskan oleh faktor-faktor produksi dengan mempertimbangkan jumlah variabel bebas yang dimasukkan ke dalam model fungsi produksi. Adapun rumusnya, yaitu:

Rv2 = 1 – (1 – R2) n - 1 n - k Keterangan:

Rv2 : R2 yang disesuaikan

R2 : R2 yang belum disesuaikan n : ukuran sampel

k : jumlah variabel (Gujarati, 2007). b. Uji serentak (Uji F)

Uji F yang digunakan untuk mengetahui apakah faktor-faktor produksi secara bersama-sama berpengaruh terhadap produksi bawang merah varietas Bima. Menutut Gujarati (2007) rumus uji F, yaitu:

commit to user Fhitung

=

ESS/(k-1) RSS/(n-k) Keterangan:

ESS : jumlah kuadrat yang dijelaskan (∑yi2)

RSS : jumlah kuadrat residu (∑ei2)

n : ukuran sampel k : jumlah variabel Dengan hipotesis yang diuji:

Ho : b1 = b2 = b3 = b4 = b5 = b6 = b7 = 0

Ha : minimal ada satu bi≠ 0

Pada tingkat kepercayaan 95%, maka:

1) Jika Fhitung < Ftabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak, yang artinya

faktor-faktor produksi secara bersama-sama tidak berpengaruh nyata terhadap produksi bawang merah varietas Bima.

2) Jika Fhitung > Ftabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang artinya

faktor-faktor produksi secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap produksi bawang merah varietas Bima.

c. Uji individual (Uji t)

Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing faktor produksi terhadap produksi bawang merah varietas Bima. Menurut Arief (1993) rumus uji t adalah sebagai berikut:

thitung

=

bi Si Keterangan:

bi : koefisien regresi ke-i

Si : standard error koefisien regresi ke-i Dengan hipotesis yang diuji:

Ho : bi = 0 Ha : bi ¹ 0

commit to user Pada tingkat kepercayaan 95%, maka:

1) Jika thitung < ttabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak, yang berarti

faktor produksi ke-i tidak berpengaruh nyata terhadap produksi bawang merah varietas Bima.

2) Jika thitung > ttabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti

faktor produksi ke-i berpengaruh nyata terhadap produksi bawang merah varietas Bima.

d. Uji standard koefisien regresi (beta coefficient)

Uji Standard koefisien regresi digunakan untuk mengetahui faktor produksi yang paling berpengaruh diantara faktor produksi yang lain. Menurut Arief (1993) beta coefficient dihitung dengan rumus: bi*

=

i Keterangan:

bi* : standard koefisien regresi

bi : koefisien regresi untuk faktor produksi ke-i σi : standard deviasi faktor produksi ke-i σy : standard deviasi produksi

Nilai standard koefisien regresi yang paling besar merupakan faktor produksi yang paling berpengaruh terhadap produksi bawang merah varietas Bima.

4. Uji Asumsi Klasik

a. Uji multikolinearitas

Uji multikolinieritas dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi yang sangat kuat antar variabel bebas pada model regresi. Deteksinya diketahui dari matriks pearson correlation. Apabila matriks pearson correlation tidak ada yang bernilai lebih dari 0,8 maka disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas (Nisfiannoor, 2009).

b. Uji autokorelasi

Menurut Sulaiman (2002), uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi antara anggota serangkaian

commit to user

observasi yang diurutkan menurut waktu (time series) atau tempat/ruang (cross section). Pengujian autokorelasi dilakukan dengan melihat nilai Durbin Watson dengan kriteria sebagai berikut:

1) 1,65 < DW < 2,35 yang artinya tidak terjadi autokorelasi

2) 1,21 < DW < 1,65 atau 2,35 < DW < 2,79 yang artinya tidak dapat disimpulkan (inconclusion)

3) DW < 1,21 atau DW > 2,79 yang artinya terjadi autokorelasi c. Uji heteroskedastisitas

Uji Heterokesdastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi mempunyai varians (variance) yang tidak sama untuk semua pengamatan. Uji ini dilakukan dengan scatterplot antara nilai prediksi variabel dependent yaitu ZPRED (sumbu X) dengan residualnya SRESID (sumbu Y). Apabila tidak terdapat pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas (Nisfiannoor, 2009). 5. Analisis Efisiensi Ekonomi Penggunaan Faktor-Faktor Produksi

Analisis efisiensi ekonomi digunakan untuk mengetahui kombinasi penggunaan faktor-faktor produksi pada usahatani bawang merah mencapai efisiensi ekonomi tertinggi atau belum. Efisiensi ekonomi tertinggi dicapai apabila perbandingan nilai produk marjinal (NPMxi) dengan harga faktor produksi (Pxi) sama dengan satu. Adapun rumusnya: NPMx₁ Px₁ = NPMx₂ Px₂ = NPMx₃ Px₃ = NPMx₄ Px₄ = NPMx₅ Px₅ = NPMx₆ Px₆ = NPMx₇ Px₇ = 1 Keterangan:

NPMxi : Nilai Produk Marginal untuk faktor produksi xi

Pxi : harga faktor produksi xi

Kriteria yang digunakan sebagai berikut:

Pxi NPMxi

= 1, berarti penggunaan faktor produksi xi telah mencapai

efisiensi ekonomi tertinggi. Pxi

NPMxi

≠ 1, berarti penggunaan faktor produksi xi tidak efisien secara

commit to user

Apabila terdapat kendala sehingga kombinasi penggunaan faktor- faktor produksi belum mencapai efisiensi ekonomi tertinggi, maka dilakukan analisis optimalisasi. Analisis ini bertujuan untuk mengetahui kombinasi penggunaan faktor-faktor produksi pada usahatani bawang merah varietas Bima mencapai kombinasi optimal atau belum. Kombinasi optimal dicapai apabila perbandingan antara produk fisik marjinal (PFMxi) dengan harga faktor produksi (Pxi) besarnya sama untuk setiap faktor produksi. Adapun rumusnya adalah sebagai berikut:

PFMx₁ Px₁ = PFMx₂ Px₂ = PFMx₃ Px₃ = PFMx₄ Px₄ = PFMx₅ Px₅ = PFMx₆ Px₆ = PFMx₇ Px₇ Keterangan:

PFMxi : Produk Fisik Marjinal faktor produksi xi

Pxi : harga faktor produksi xi

Apabila belum mencapai kombinasi optimal, maka yang dapat dilakukan adalah mencapai kondisi optimum dengan mengoptimalkan penggunaan faktor-faktor produksinya. Penentuannya menggunakan pendekatan Least Cost Combination (LCC) dengan menentukan salah satu faktor produksi yang dijadikan sebagai faktor pembatas (constraint) (xi),

sehingga penentuan penggunaan faktor produksi lain (xj) yang optimal

menggunakan rumus: Xj = βj.Xi.Pxi

βi.Pxj Keterangan:

Xi : penggunaan faktor pembatas Xj : penggunaan faktor produksi lain Pxi : harga faktor produksi pembatas Pxj : harga faktor produksi ke-j

βi : koefisien regresi faktor pembatas

commit to user

IV. KEADAAN UMUM DAERAH PENELITIAN

Dalam dokumen ANALISIS EFISIENSI EKONOMI PENGGUNAAN FAKTOR FAKTOR PRODUKSI PADA USAHATANI BAWANG MERAH VARIETAS BIMA DI KABUPATEN BREBES (Halaman 30-37)