Penelitian ini dilaksanakan di PT. Perkebunan Nusantara IV Kebun Berangir, Kecamatan NA IX-X Kabupaten Labuhan Batu Utara Provinsi Sumatera Utara mulai bulan April sampai dengan selesai.
Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif maupun kualitatif. Data curah hujan, hari hujan mulai tahun 2013 sampai dengan tahun 2016, dan data produktivitas mulai tahun 2014 sampai dengan tahun 2017 dikumpulkan melalui data administrasi kebun, lalu data produktivitas dikelompokkan berdasarkan kedua varietas yaitu varietas PPKS dan varietas Socfindo, kemudian data curah hujan, hari hujan, dan produktivitas dianalisis dengan analisis regresi berganda dan korelasi. Analisis regresi berganda menggunakan Uji Asumsi Klasik (Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas, Uji Heterokedastisitas, Uji Autokorelasi). Hasil pengujian kemudian dilakukan pengujian terhadap hipotesis, apakah hipotesis diterima atau ditolak. Dan yang terakhir dapat dilakukan penarikan kesimpulan. Alat bantu yang digunakan untuk mengolah data tersebut adalah dengan aplikasi SPSS.v.22 (Statistical Package of Social Science) for windows.
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini ialah analisis regresi linier berganda dan korelasi. Teknik analisis regresi linier 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 serta hubungan antar variabel komponen produktivitas.
Variabel tidak bebas adalah varibel yang keberadaannya dipengaruhi oleh variabel bebas dan dinotasikan dengan Y. Variabel tidak bebas dalam penelitian ini adalah produktivitas TBS kelapa sawit, 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 fungsional variabel curah hujan dan hari hujan bulanan terhadap produksi TBS yang dinalaisis dengan fungsi matermatis sebagai berikut :
Y = a+b1X1+b2X2+b3X3+e Keterangan :
Y : produktivitas TBS
a : intersep dan garis pada sumbu Y b : koefisien regresi linier
: curah hujan bulanan : hari hujan bulanan
X3 : varietas bibit kelapa sawit ε : error
Peubah Amatan
Peubah amatan yang diamati adalah data primer dari kebun berupa data produktivitas tandan buah segar (TBS) sebagai variabel terikat dan data curah hujan, hari hujan dan varietas sebagai variabel bebas di PT. Perkebunan Nusantara IV Kebun Berangir Kecamatan NA IX-X Kabupaten Labuhan Batu Utara Provinsi Sumatera Utara.
Produktivitas Tandan Buah Segar ( ton )
Data produktivitas tandan buah segar (ton/bulan) yang digunakan berdasarkan data produksi kelapa sawit bulanan selama 4 tahun yakni tahun 2014 sampai dengan tahun 2017 dikumpulkan lalu dibagi dengan luas lahan sehingga didapatkan data produktivitas. Data produktivitas TBS dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linier berganda dan analisis korelasi.
Curah Hujan (mm)
Data curah hujan yang digunakan berdasarkan data pengukuran curah hujan bulanan selama 4 tahun yakni tahun 2013 sampai dengan tahun 2016. Data diperoleh dari PT. Perkebunan Nusantara IV kebun Berangir Kecamatan NA IX-X Kabupaten Labuhan Batu Utara Provinsi Sumatera Utara.
Hari Hujan (Hari)
Data hari hujan yang digunakan diperoleh dengan cara menjumlahkan hari dimana turunnya hujan setiap bulannya selama 4 tahun mulai tahun 2013 sampai dengan tahun 2016. Data diperoleh dari PT. Perkebunan Nusantara IV Kebun Berangir Kecamatan NA IX-X Kabupaten Labuhan Batu Utara Provinsi Sumatera Utara.
Varietas
Terdapat dua varietas kelapa sawit di Kebun Berangir PT. Perkebunan Nusantara IV, yaitu varietas Socfindo dan varietas PPKS. Varietas yang diamati adalah varietas Socfindo dan PPKS. Data diperoleh dari PT. Perkebunan Nusantara IV Kebun Berangir Kecamatan NA IX-X Kabupaten Labuhan Batu Utara Provinsi Sumatera Utara.
Produksi kelapa sawit banyak dipengaruhi beberapa oleh faktor. Faktor tersebut tidak berdiri sendiri untuk memberikan pengaruh terhadap produksi yang dihasilkan kebun. Berdasarkan ketersediaan data di kebun, maka data komponen produksi yang digunakan yaitu data komponen jumlah janjang, berat janjang rata-rata, jumlah pokok produktif. Komponen produksi ini dianalisis dengan menggunakan analisis korelasi.
Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik berguna untuk menguji apakah model regresi yang digunakan dalam penelitian layak diuji atau tidak. Kelayakan model regresi dapat terlihat dari data yang dihasilkan terdistribusi normal, dan tidak terdapat multikolinearitas, heteroskedasitisitas, autokorelasi dalam model yang digunakan.
Jika keseluruhan syarat tersebut terpenuhi berarti model analisis telah layak 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 penelitian. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal dan mendekati normal. Dalam pembahasan ini akan digunakan uji one sample Kolmogorov – Sminov dengan menggunakan taraf signifikan 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika signifikan dan nilai uji one sample Kolmogorov – Sminov lebih besar dari 5%
atau 0,05.
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 gejala heteroskedastisitas atau biasa disebut homoskedastisitas. Metode pengujian yang digunakan adalah uji Glejser. Uji glejser dilakukan dalam meregresikan nilai absolute residual terhadap variabel independen lainnya. Jika nilai β 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 yang terjadi multikolinearitas yang dibuktikan dengan nilai VIF<5 dan nilai tolerance > 0,1.
Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan adanya pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari nilai Durbin Watson (d) dibandingkan dengan nilai Tabel 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 terletak antara 0 dan dI, maka autokorelasi positif.
2. Jika d terletak antara dL dan dU atau d terletak antara (4-dU) dan (4-dL), maka tidak dapat disimpulkan.
3. Jika d terletak antara dU dan (4-dU), maka tidak ada autokorelasi.
4. Jika d terletak antara (4-dL) dan 4, maka ada autokorelasi negatif.
Pengujian Hipotesis
Berdasarkan hipotesis yang diajukan, untuk menguji hipotesis digunakan Uji-T (parsial), Uji-F (serempak) dan R2. Pengujian hipotesis dilakukan dengan uji dua arah dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5% apakah diterima atau ditolak. Nilai koefisien determinasi (R2) digunakan untuk melihat besarnya presentase pengaruh variabel bebas terhadap nilai variabel terikat. Nilai R2 semakin mendekati nol memperlihatkan semakin kecil pengaruh semua variabel bebas terhadap nilai variabel terikat sedangkan nilai R2 semakin mendekati satu memperlihatkan semakin besar pula pengaruh semua variabel bebas terhadap nilai variabel terikat. Uji hipotesis secara parsial digunakan untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel dependen terhadap variabel independen.
Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai T-hitung dengan T-Tabel.
Uji hipotesis secara serempak digunakan untuk mengetahui pengaruh dari variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen. Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung dengan nilai F Tabel, hipotesis yang diajukan dalam analisis ialah :
H0 : bi = 0 Hi : bi ≠ 0,
Bi = koefisien regresi variabel ke-i
Pengambilan keputusan untuk melihat apakah hipotesis H0 diterima atau ditolak. Hipotesis H0 ditolak membuktikan bahwa variabel bebas yang digunakan berpengaruh nyata terhadap produktivitas kelapa sawit.
Tabel 1. Interpretasi nilai R pada analisis korelasi
Nilai R Interpretasi
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
Sumber: Husain dan Setiadi, 1995 Penarikan Kesimpulan
Penarikan kesimpulan dilakukan untuk meringkas hasil pengolahan data yang telah di analisis dengan menggunakan analisis regresi linier berganda dan analisis korelasi. Kesimpulan dapat menjelaskan kebenaran dari hipotesis yang telah dibuat apakah diterima atau ditolak.
PELAKSANAAN PENELITIAN