III. METODE PENELITIAN
3. Pencatatan
3.8. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini digunakan untuk mengolah data primer yang diperoleh, menganalisis pendapatan usahatani berdasarkan penerimaaan dan biaya usahatani, menganalisis distribusi penguasaan lahan dan distribusi pendapatan usahatani , serta menganalisis hubungan antara pendapatan usahatani jagung dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya.
1. Analisis Pendapatan Usahatani
Penerimaan total usahatani (total farm revenue) merupakan nilai produk dari usahatani yaitu harga produk dikalikan dengan total produksi periode tertentu. Total biaya atau pengeluaran adalah semua nilai faktor produksi yang dipergunakan untuk menghasilkan suatu produk dalam
commit to user
periode tertentu. Pendapatan total usahatani merupakan selisih antara penerimaan total dengan pengeluaran total (Soekartawi 1995).
Besarnya pendapatan dari petani sangat tergantung dengan besarnya penerimaan yang diperoleh. Untuk menghitung penerimaan dihitung dengan cara :
TR = P x Q Keterangan :
TR = Total penerimaan (Rp) P = Harga barang (Rp/Kg) Q = Jumlah produksi (Kg)
Pendapatan petani dari usahatani jagung dihitung dengan rumus sebagai berikut : Pd = TR – TC Keterangan : Pd = Pendapatan petani (Rp) TR = Total penerimaan (Rp) TC = Total biaya (Rp)
Pendapatan petani dianalisis berdasarkan biaya tunai dan biaya tidak tunai atau biaya yang diperhitungkan. Biaya tunai digunakan untuk melihat seberapa besar likuiditas tunai yang dibutuhkan petani untuk menjalankan kegiatan usahataninya. Biaya tidak tunai digunakan untuk menghitung berapa sebenarnya pendapatan kerja petani jika penyusutan, sewa lahan dan nilai kerja keluarga diperhitungkan.
2. Analisis Gini Rasio
Untuk mengetahui kemerataan distribusi penguasaan lahan dan distribusi pendapatan menggunakan rumus Gini Rasio sebagai berikut : a. Distribusi Penguasaan lahan
Indikator ketimpangan distribusi pemilikan dan penggarapan tanah yang lazim digunakan adalah koefisien Gini (GR) yang formulanya sebagai berikut : n
GR = 1- ∑ fi (Yi + Yi-1) 1
commit to user Keterangan :
Yi = proporsi jumlah rumah tangga kumulatif ke – i Yi-1 = Yi sebelumnya
fi = frekuensi luas lahan yang dimiliki/digarap kumulatif ke – i GR = Rasio Gini
Ketimpangan distribusi pemilikan dan penggarapan tanah perlu dikaji, karena mengandung implikasi terhadap distribusi pendapatan, terutama di wilayah dimana tingkat ketergantungan pendapatan masyarakat terhadap pertanian land base yang sangat tinggi. Dalam penelitian ini, dengan asumsi bahwa distribusi pemilikan dan penggarapan tanah sangat berkorelasi positif dengan distribusi pendapatan, patokan yang digunakan mengacu pada kriteria yang dikembangkan oleh H. T. Oshima (1976).
Kriteria menurut H. T. Oshima :
GR ≤0,3 = ketimpangan distribusi penguasaan lahan rendah 0,3 < GR < 0,4 = ketimpangan sedang
GR ≥ 0,4 = ketimpangan tinggi b. Distribusi Pendapatan
Untuk mengetahui kemerataan distribusi pendapatan digunakan rumus Gini Rasio sebagai berikut :
n
GR = 1- ∑ fi (Yi + Yi-1) 1
Keterangan :
Yi = proporsi jumlah rumah tangga kumulatif ke – i Yi-1 = Yi sebelumnya
fi = frekuensi pendapatan kumulatif ke – i GR = Rasio Gini
Kriteria menurut H. T. Oshima :
GR ≤ 0,3 = ketimpangan distribusi pendapatan rendah 0,3 < GR < 0,4 = ketimpangan sedang
commit to user 3. Analisis Regresi Linear Berganda
Menurut Sumodiningrat (2004) analisis regresi linier berganda ialah suatu model regresi yang variabel terikatnya merupakan fungsi linier dari dua variabel bebas atau lebih. Untuk mengetahui pengaruh luas penguasaan lahan, biaya tenaga kerja, biaya saprodi, dan produksi terhadap pendapatan usahatani jagung digunakan model fungsi kepangkatan keuntungan, dengan rumus sebagai berikut :
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + e Keterangan :
Y = Pendapatan (Rp)
b0 = Konstanta
X1 = Luas lahan (Ha)
X2 = Tenaga kerja (HKP)
X3 = Biaya saprodi (Rp)
X4 = Produksi (Kg)
b1, b2, b3, b4 = Koefisisen masing-masing variabel
e = error (kesalahan pengganggu)
a. Pengujian Model 1) Uji Asumsi Klasik
Uji pelanggaran asumsi klasik meliputi uji deteksi multikolinearitas dan heteroskedastisitas. Hasil dari uji ini dapat diketahui sebagai berikut :
a) Multikolinearitas
Uji deteksi multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai Varians Inflation Factor (VIF), jika lebih dari 5 maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya. Nilai VIF tidak ada yang bernilai lebih besar dari 5, berarti bahwa antara variabel-variabel bebas tidak terjadi multikolinearitas. Uji deteksi multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai Pearson
commit to user
mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel lainnya. Nilai PC setelah di uji tidak ada yang melebihi |0,8| maka antar variabel-variabel bebas tersebut tidak terjadi multikolinearitas.
b) Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan melalui metode grafik dengan melihat diagram pencar (scatterplot). Berdasarkan analisis data, diketahui bahwa titik-titik yang ada dalam diagram pencar (scatterplot) menyebar dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang berarti tidak terjadi hetetoskedastisitas pada model regresi.
2) Uji adjusted R2
U Uji ini dilakukan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel-variabel bebas terhadap pendapatan. Nilai R2 mempunyai range antara 0-1 atau (0 < R2 ≤ 1). Semakin besar R2
(mendekati satu) semakin baik hasil regresi tersebut (semakin besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel tak bebas), dan semakin mendekati 0 maka variabel bebas secara keseluruhan semakin kurang bisa menjelaskan variabel tidak bebas. Koefisien deteminasi (R2) merupakan angka yang memberikan proporsi atau persentase variasi total dalam variabel tak bebas (Y) yang dijelaskan oleh variabel bebas (X).
3) Uji F
Pengujian terhadap pengaruh semua variabel independen di dalam model dapat dilakukan dengan uji simultan (uji F). Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh semua variabel independen yang terdapat dalam model secara bersama-sama terhadap variabel dependen, uji F dihitung dengan rumus sebagai berikut : ) /( ) 1 /( k N TSS k ESS F
commit to user Keterangan :
ESS = Explained Sum of Square
= Jumlah kuadrat yang bisa dijelaskan atau variasi yang bisa dijelaskan
TSS = Total Sum of Square = Jumlah kuadrat total k = Jumlah variabel N = Jumlah sampel Dengan hipotesis : Ho : bi = 0
Hi : bi ≠ 0
Dengan tingkat signifikasi = 5% maka kriteria pengujian yang digunakan sebagai berikut :
a) Jika Fhitung > Ftabel : Ho ditolak dan Hi diterima, yang berarti variabel independen secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
b) Jika Fhitung < Ftabel : Ho diterima dan Hi ditolak, yang berarti variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
4) Uji t
Uji statistik t dilakukan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Uji t ini dilakukan dengan membandingkan t hitung dengan t tabel (Ghozali, 2011). Untuk menguji hipotesis tersebut digunakan statistik t, dimana nilai t hitung dapat diperoleh dengan formula sebagai berikut:
) (bi Se bi thitung Dimana :
bi = koefisien regresi ke-i
commit to user Dengan hipotesis :
Ho : bi = 0 Hi : bi 0
Pada tingkat signifikasi = 5%, kriteria pengujian yang digunakan sebagai berikut :
a) Jika t hitung > t tabel : Ho ditolak dan Hi diterima, yang berarti variabel independen ke-i berpengaruh nyata secara individual terhadap variabel dependen.
b) Jika t hitung < t tabel : Ho diterima dan Hi ditolak, yang berarti variabel independen ke-i tidak berpengaruh nyata secara individual terhadap variabel dependen.
commit to user