ANALISA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT DI KEBUN BAGERPANG PT. PP. LONDON
SUMATRA INDONESIA Tbk. TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh Ahli Madya
BERNIATI 082407081
PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ANALISA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT DI KEBUN BAGERPANG PT. PP. LONDON
SUMATRA INDONESIA Tbk. TUGAS AKHIR
BERNIATI 082407081
PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : ANALISA FAKTOR-FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT DI KEBUN BAGERPANG
PT.PP. LONDON SUMATRA INDONESIA Tbk.
Kategori : TUGAS AKHIR
Nama : BERNIATI
Nomor Induk Mahasiswa : 082407081
PERNYATAAN
ANALISA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT DI KEBUN BAGERPANG PT. PP. LONDON
SUMATRA INDONESIA Tbk. TUGAS AKHIR
Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Juni 2011
PENGHARGAAN
Segala puji, hormat dan kemuliaan kepada Tuhan Yang Maha Kasih oleh karena anugerah dan kemurahan-Nya Saya mampu menyelesaikan Tugas Akhir ini dalam waktu yang telah ditetapkan.
DAFTAR TABEL
Halaman Tabel 4.1 Data Hasil Produksi Kelapa Sawit, Luas Lahan (Ha) dan Curah 27
Hujan (mm) pengolahan dari tahun 2005-2010
Tabel 4.2 Tabel Nilai- nilai Koefisien yang Diperlukan Untuk Memperoleh 28 , , dan
DAFTAR GAMBAR
Halaman Gambar 5.1 Tampilan saat membuka aplikasi SPSS pada windows 40 Gambar 5.2 Tampilan jendela variabel view 43 Gambar 5.3 Tampilan data pada data view setelah datanya sudah di ketik 44 Gambar 5.4 Tampilan analisis regresi linier 45
Gambar 5.5 Tampilan data setelah data dimasukkan ke dalam variabel dependent atau independent 45
Gambar 5.6 Tampilan analisis korelasi bivariate 46 Gambar 5.7 Tampilan data pada data view setelah datanya dimasukkan ke
DAFTAR ISI
2.4.1 Koefisien Determinasi 12
2.4.2 Koefisien Korelasi 13
Bab 3 Gambaran Umum PT.PP.London Sumatra Indonesia, Tbk.
3.1 Sejarah Ringkas 14
3.2 Jenis Usaha 16
3.3 Struktur Organisasi 17
Bab 6 Kesimpulan dan Saran
6.1 Kesimpulan 47
6.2 Saran 48
Daftar Pustaka 50
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Indonesia merupakan salah satu Negara di dunia yang kaya dengan sumber daya alam dan dikenal sebagai pusat konsentrasi keanekaragaman hayati dunia, seperti flora dan fauna dengan bermacam keunikan dan keindahan yang tersebar di seluruh kepulauan Indonesia.
Negara Indonesia mempunyai struktur tanah dan curah hujan yang cocok bagi tanaman kelapa sawit, sehingga dijadikan sebagai produsen kelapa sawit dunia. Kelapa sawit memberikan nilai tambah devisa disektor non migas.
Hasil produksi usaha perkebunan kelapa sawit, selain sebagai bahan baku industri minyak goreng, juga sebagai bahan baku industri oleochemical yang cukup
Sejalan dengan meningkatnya kebutuhan dan peranan kelapa sawit, maka dilakukanlah usaha-usaha untuk peningkatan produktivitas kelapa sawit. Dalam hal ini penulis mencoba untuk menganalisa hasil produksi kelapa sawit dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi hasil produksi kelapa sawit diantaranya adalah luas lahan, curah hujan, dan pemakaian pupuk.
Dari faktor yang ada, akan dianalisa bagaimana pengaruh dan hubungan antara produksi dengan faktor yang mempengaruhinya dengan menggunakan metode Analisis Regresi Linear Berganda.
Dari uraian diatas, penulis memilih judul “Analisa Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Hasil Produksi Kelapa Sawit di Kebun Bagerpang PT. PP. LONDON SUMATRA INDONESIA Tbk.”
1.2 Identifikasi Masalah
Adapun masalah yang timbul dari penelitian ini adalah bagaimana hubungan antara beberapa faktor yang mempengaruhi hasil produksi kelapa sawit di kebun Bagerpang PT. PP. LONDON SUMATRA INDONESIA Tbk. Dan seberapa erat hubungan variabel-variabel tersebut.
Penulis membuat batasan permasalahan dari sekian banyak faktor yang mempengaruhi produksi akasia, yakni penulis hanya mengambil dua faktor yang dianggap paling mempengaruhi hasil produksi kelapa sawit, yaitu pengaruh luas lahan dan curah hujan terhadap produksi kelapa sawit di PT. PP. LONDON SUMATRA INDONESIA Tbk. Lalu akan dianalisa secara regresi linear berganda (multiple) dan akan dicari apakah faktor-faktor tersebut sangat mempengaruhi kenaikan produksi kelapa sawit, sehingga nantinya akan diperoleh persamaan penduga yang layak digunakan.
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian
Adapun tujuan dalam penulisan ini adalah untk mengumpulkan dan menganalisa data yang diperoleh secara sistematis dan efisien untuk memecahkan suatu masalah sehingga memperoleh suatu kesimpulan yang dapat dipakai untuk program kerja selanjutnya.
Dengan data yang ada maka akan diketahui keadaan produksi kelapa sawit yang dapat memberikan gambaran dan masukan pada perusahaan khususnya di kebun Bagerpang PT. PP. LONDON SUMATRA INDONESIA Tbk. Sedangkan manfaat dari penulisan ini adalah :
1. Dapat mengaplikasikan ilmu dengan membandingkan teori-teori yang diperoleh selama perkuliahan.
1.5 Lokasi Penelitian
Pengambilan data melalui ijin PT. PP. LONDON SUMATRA INDONESIA Tbk. Yang berada di Jln. Jend. Ahmad Yani no. 2, Medan, dan data diambil di Kebun Bagerpang PT. PP. LONDON SUMATRA INDONESIA yang terletak di Kec. Batu Lokong, Deli Serdang.
1.6 Metode Penelitian
Metode penelitian adalah suatu cara yang digunakan untuk melaksanakan suatu penelitian, sehingga tujuan penelitian tersebut tercapai.
Pengumpulan data bersumber dari data sekunder yang diperoleh dari PT. PP. LONDON SUMATRA INDONESIA Tbk. Data yang dikumpulkan tersebut kemudian diatur, disusun dan disajikan dalam bentuk angka-angka dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.
apakah terdapat hubungan antara variabel X dengan variabel Y, maka analisa yang didapatkan dalam pengujian hipotesis seperti ini adalah regresi.
Secara umum model regresi linear berganda dari data hasil pengamatan yang akan terjadi akibat variabel-variabel , ,…, untuk populasi adalah :
+ + + +…+ + ; = 1, 2, 3,…
Dengan , , ,…, adalah koefisien atau parameter yang nilainya tidak diketahui, sehingga nilainya diduga menggunakan statistic sampel dan µ merupakan error atau kesalahan yang tidak diketahui nilainya. Model populasi regresi berganda ini diduga menggunakan metode kuadrat terkecil (Least Square Method).
Prinsip metode kuadrat terkecil ini adalah meminimumkan selisih kuadrat antara Y observasi dan Y dugaan. Model sampel regresinya adalah:
+ + +…+
Dengan :
= Variabel tak bebas (dependent variabel) = Variabel bebas (independent varabel)
= Konstanta atau penduga bagi intersep (titik potong) = Penduga bagi
Model regresi berganda untuk populasi ini dapat diduga berdasarkan model regresi linear (simple regression method) sebagai berikut:
+ + +…+ + ℮
℮ = Kesalahan untuk sampel
1.7 Sistematika Penulisan
Penulisan tugas akhir ini disusun secara sistematis, yang didalamnya dikemukakan beberapa hal sebagai berikut :
BAB 1 : PENDAHULUAN
Dalam bab ini diuraikan latar belakang, identifikasi masalah, batasan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, lokasi penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan.
BAB 2 : TINJAUAN TEORITIS
Dalam bab ini akan diuraikan mengenai konsep dan defenisi dari analisa regresi, sebagai tinjauan teori untuk diaplikasikan dalam pengolahan data yang tepat.
BAB 3 : GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN
Bab ini menjelaskan atau menceritakan tentang sejarah singkat berdirinya perusahaan beserta struktur organisasi tempat riset dilakukan.
BAB 4 : ANALISA DAN PEMBAHASAN
Bab ini berisi tentang penganalisaan dan pengolahan data angka yang telah diperoleh, hingga nantinya mendapatkan kesimpulan.
Dalam bab ini dipaparkan mengenai langkah-langkah pengolahan data dengan menggunakan sistem komputerisasi.
BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 2
TINJAUAN TEORITIS
2.1 Regresi Liniear Sederhana
Kata regresi (regression) diperkenalkan pertama kali oleh Francis Dalton pada tahun 1886. Menurut Dalton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel.
Pada dasarnya analisa regresi diinterpretasikan sebagai suatu analisa yang berkaitan dengan studi ketergantungan (hubungan kausal) dari suatu variabel tak bebas (Dependent Variable) atau disebut juga variabel endogen dengan satu atau lebih variabel bebas (Independent Variable) atau disebut juga variabel eksogen dengan maksud untuk menduga atau memperkirkan nilai-niai dari variabel tak bebas. Penentuan variabel mana yang bebas dan mana yang tak bebas dalam beberapa hal tidak mudah dilakukan. Variabel yang mudah didapat atau tersedia sering digolongkan kedalam variabel bebas sedangkan variabel yang terjadi setelah variabel bebas itu merupakan variabel tak bebas. Untuk keperluan analisis, variabel bebas akan dinyatakan dengan , ,…, (k 1) sedangkan variabel tak bebas dinyatakan dengan Y.
Maka koefisien a dan utuk regresi linear dapat dihitung dengan rumus :
a =
b =
jika terlebih dahulu dihitung koefisien b, maka koefisien a dapat pula ditentukan oleh rumus:
a = - b
Dengan dan masing-masing rata-rata untuk variabel-variabel X dan Y.
2.2 Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda merupakan pengembangan lebih lanjut dari analisis regresi sederhana. Sering sekali dalam kehidupan sehari-hari terdapat suatu fenomena kehidupan masyarakat yang bersifat kompleks, sehingga tidak cukup untuk menjelaskan suatu kejadian hanya berdasarkan variabel penjelas tunggal atau hanya satu variabel saja. Sebagai contoh, sering diasumsikan bahwa tinggi rendahnya konsumsi keluarga (Y) terhadap suatu produk adalah dipengaruhi tinggi rendahnya pendapatan keluarga (X). Tetapi dalam kenyataannya tidaklah sesederhana itu, karena di samping pendapatan diketahui pula bahwa terdapat sejumlah variabel lain yang ikut mempengaruhi konsumsi, seperti misalnya variabel jumlah keluarga, tingkat pendidikan keluarga dan variabel lainnya.
intelegensi mahasiswa ( ) dan faktor lainnya. Secara umum, hasil pengamatan Y bisa terjadi karena variabel-variabel bebas , ,…, .
Berdasarkan kenyataan ini, maka perlu dikembangkan model regresi sederhana yang hanya melibatkan satu variabel penjelas atau variabel bebas, menjadi model regresi berganda yang melibatkan lebih dari satu variabel penjelas atau variabel bebas. Maka model regresi ganda atas , ,…, akan ditaksir oleh :
+ + +…+
Dengan , , ,…, merupakan koefisien-koefisien yang harus ditentukan berdasarkan hasil pengamatan. Koefisien-koefisien , , ,…, ditentukan dengan menggunakan metoda kuadrat terkecil seperti halnya menentukan koefisien-koefisien a dan buntuk regresi linier Ŷ = . Oleh karena model regresi linier ganda berisikan (k+1) buah koefisien, maka , , ,…, didapat dengan jalan menyelesaikan sistem persamaan yang terdiri atas (k+1) buah persamaan.
Untuk regresi linier ganda dengan dua variabel bebas :
+ +
Penyelesaian tiga persamaan akan berbentuk :
= n + +
= + +
2.3 Uji Regresi Linier Berganda
Uji regresi linier berganda ini perlu dilakukan untuk mengetahui apakah sekelompok variabel bebas secara bersamaan mempunyai pengaruh terhadap variabel tak bebas. Dalam hal ini persamaan regresi diuji secara statistik apakah dapat diandalkan sebagai model penjelas bagi fenomena yang terjadi dalam varibel tak bebas Y. Pengujian persamaan regresi dengan menggunakan statistik F pada umumnya dirumuskan sebagai berikut:
F = Dengan :
F = Statistik F yang menyebar mengikuti distribusi F dengan derajat kebebasan
k dan = (n-k-1)
= Jumlah Kuadrat Regresi
+ +…+
= Jumlah kuadrat residu (sisa)
Langkah-langkah yang dibutuhkan dalam pengujian hipotesa ini adalah sebagai berikut :
1. Menentukan hipotesa = = 0
0
2. Taraf nyata yang digunakan
4. Kesimpulan : tolak jika > ; k; n-k-1
Terima jika < ; k; n-k-1
2.4 Koefisien Determinasi Bergandadan Koeisien Korelasi Berganda
2.4.1 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan untuk pengujian regresi linier berganda yang mencakup lebih dari dua varabel, adalah untuk mengetahui proporsi keragaman total dalam variabel tak bebas Y yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel penjelas X yang ada dalam model persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka ditentukan dengan rumus:
=
Dengan :
= Jumlah Kuadrat Regresi
+ +…+
=
-1.00 r -0.80 berarti berkorelasi kuat
-0.79 r -0.50 berarti berkorelasi sedang
-0.49 r 0.49 berarti berkorelasi lemah
0.50 r 0.79 berarti berkorelasi sedang
0.80 r 1.00 berarti berkorelasi kuat
2.4.2 Koefisien Korelasi
Nilai koeisien (r) digunakan untuk mengukur kuat tidaknya hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas. Semakin besar nilai r maka makin kuat hubungan antara variabel bebas dengan variabel tidak bebas. Demikian juga apabila semakin kecil nilai r, berarti hubungannya semakin lemah pula.
1. Koefisien korelasi antara Y dan
BAB 3
GAMBARAN UMUM PT. PP. LONDON SUMATRA INDONESIA, Tbk.
3.1 Sejarah Ringkas
PT. PP. London Sumatera Indonesia Tbk, yang berkantor di jalan Jenderal Ahmad Yani
No.2 Medan- Sumatera Utara pada tahun 1904, berdasarkan Akta Notaris Raden
Kadirman No. 93 tanggal 18 Desember 1963. Akta pendirian ini disahkan oleh
Menteri Kehakiman Republik Indonesia dengan surat keputusan No.J.A5/ 121/ 20
Tanggal 14 September 1963, tambahan No.531. Perusahaan ini mengelola
bermacam- macam usaha antara lain :
1. Industri dan Bahan kimia
2. Perkebunan
3. Pauls ( yang terdiri dari bermacam- macam dagang )
4. Perdagangan umum Internasional
Semua usaha di atas tersebar diseluruh dunia tetapi untuk di Indonesia
perusahaan ini hanya bergerak di bidang perkebunan saja. Harrison dan Crosfield
merupakan bekas hak konsensi berdasarkan perjanjian antara Zelf B Elstuut dengan
beberapa perusahaan Rubber Company Ltd, yang disahkan residen Sumatera Timur.
Untuk memperluas usahanya pada tahun 1962 sampai 1963 perusahaan ini
menggabungkan diri dengan perusahaan perkebunan di sumatera utara. Dengan
demikian penggabungan kedua perusahaan ini terbentuk PT. PP. London Sumatra
Indonesia,Tbk.. Pada masa konfrontasi dengan Malaysia, terjadi konflik antara
pemerintah Inggris dengan Indonesia yang menyebabkan kaum buruh perkebunan
dan pemerintah Republik Indonesia berinisiatif mengambil alih kepengurusan
perusahaan untuk meneruskan aktifitas yang terkendala.
Selanjutnya pada tahun 1964 kepengurusan ini diserahkan kepada badan
pengawas pemerintah daerah. Tetapi dalam tahun tersebut terjadi lagi perubahan
berdasarkan ketetapan Presiden No.6 Tahun 1064 diadakan perjanjian ini mulai
berlaku tanggal 20 Maret 1968.
Isi perjanjian tersebut adalah :
1. Pengambilan hak milik kepada Harrison dan Crosfield Ltd di Sumatera Utara.
2. Kerjasama di bidang perkebunan karet, kelapa sawit, proyek pertanian lainnya
dan proyek bahan pangan.
Perjanjian berdasarkan :
1. Instruksi Presidium Kabinet No.28/ U/ IN/ 12/ 1966, tanggal 12 Desember 1966
dan semua peraturan lain yang berhubungan dengan pengendalian perusahaan-
perusahaan asing.
Anggaran Dasar perseroan mengalami beberapa kali perubahan. Perubahan
terakhir terjadi pada tanggal 25 Juli 1967, sehubungan dengan perubahan Menteri
Kehakiman Republik Indonesia dengan surat keputusan No.C2- 6275. HT.01.04 tahun
1997. Sehubungan dengan perubahan Anggaran Dasar Perseroan sebagaimana diatur
oleh Undang- undang No.1/ 1995, perubahan nama perusahaan menjadi PT.PP.
London Sumatera Indonesia Tbk. Serta perubahan tempat kedudukan perusahaan
menjadi di Jakarta.
Perusahaan ini mengelola hak tanah perkebunan yang disebut Hak Guna
Usaha ( HGU ), berlaku selama 30 tahun dengan obsi pembaharuan. Semua Hak Guna
Usaha berakhir tahun 1998. Pada tanggal 31 Desember 1997 perusahaan telah
memperoleh kembali perpanjangan Hak Guna Usaha selama 25 tahun hingga tahun
2003.
3.2 Jenis Usaha
PT. PP. London Sumatra Indonesia, Tbk. (PT. LONSUM) merupakan salah satu
perkebunan yang masih membudidayakan tanaman karet selain kelapa sawit, kakao,
teh, kopi dan sebagai produsen benih kelapa sawit dan kakao. Operasional PT. PP.
London Sumatra Indonesia, Tbk. bergerak dalam bidang perkebunan yang terdiri
dari: Perkebunan kepala sawit, Perkebunan Karet, Perkebunan Coklat, Perkebunan
Perkebunan-perkebunan yang dimiliki oleh perusahaan ini tersebar diberbagai
daerah-daerah yaitu:
1. Daerah Langkat (Kebun Turangie, Kebun Namu Tongan, Kebun Pulau
Rambong, Kebun Bungara),
2. Daerah Serdang (Kebun Bagerpang, Kebun Sei. Merah)
3. Daerah Rampah (Kebun Rambong Sialang, Kebun Sei. Bulan, Kebun Bah
Bulian)
4. Daerah Asahan, Kebun Gunung Melayu)
5. Daerah Pulau Jawa (Kebun Kertasari, Kebun Baambessie)
6. Daerah Sulawesi (Kebun Balambessie, Kebun Palang Isang).
PT. PP. London Sumatra Indonesia, Tbk. juga melakukan pengelolahan yang
dilakukan dibeberapa pabrik yang terdapat ditiap-tiap daerah. Hal ini bertujuan
untuk mencapai effisiensi kerja yang menghemat biaya angkutan. Hasil perkebunan
dan pengolahan dari pabrik-pabrik yang akan dijual keluar negri maupun dalam negri
terdiri dari: minyak kelapa sawit, biji kelapa sawit, coklat, kopra dan teh.
3.3 Struktur Organisasi
Dalam menjalankan fungsi-fungsi dan tugas-tugas masing-masing serta
memperlancar aktifitas arus kerja perusahaan maka diperlukan struktur organisasi
yang jelas dalam menggambarkan departemen-departemen yang dapat membantu
wewenang setiap departemen dan bagaimana sebenarnya hubungan antara
departemen-departemen tersbut.
Bentuk struktur organisasi pada PT. PP. London Sumatra Indonesia, Tbk.
adalah struktur organisasi garis atau line organization yang menggambarkan
pembagian tugas, fungsi, tanggung jawab serta wewenang didalam perusahaan.
Tugas dan tanggung jawab dari masing- masing bagian atau departemen pada PT. PP. London Sumatera Indonesia, Tbk. dapat diketahui sebagai berikut :
1. Dewan Komisaris
a. Mempertimbangkan serta memutuskan laporan tahunan atau program kerja yang diajukan Presiden Direktur.
b. Menyetujui kebijaksanaan yang diambil oleh Presiden Direktur dalam menggunakan cadangan dana menurut cara yang terbaik.
c. Mengawasi jalannya perseroan 2. Presiden Direktur
a. Membuat perencanaan kerja
b. Menyusun kebijaksanaan dan strategi perusahaan 3. Direktur Produksi
a. Bertugas dan bertanggung jawab atas perancanaan dan pengaturan bidang produksi, baik kualitas maupun kuantitas
b. Membawahi semua pekerjaan yang dilaksankan oleh bagian produksi 4. Direktur Keuangan
a. Bertanggung jawab atas keuangan perusahaan
a. Mengadakan pengawasan kepada inspektur lapangan terhadap kepincangan yang terjadi dan dilakukan oleh staff dalam menjalankan tugas
b. Mengadakan pengawasan data dari perkebunan
6. Direktur Manajemen
a. Mengadakan perencanaan tenaga kerja, pendidikan, kenaikan perangkat, pemberhentian staff dan karyawan
b. Mengurus segala urusan kesekretariatan c. Bertindak sebagai Publik Relation perusahaan 7. Estate Departement
a. Membuat laporan tahunan, bulanan dan laporan rutin b. Mengatur peredaran uang tunai
c. Mengatur pemakaian modal 8. Training sector
a. Melaksanakan training untuk para staff dan karyawan b. Menyusun perencanaan kebutuhan training
9. Enginering Departement
a. Pembelian barang untuk pabrik b. Pemeliharaan mesin-mesin
c. Membuat peta lokasi pabrik dan kebun 10. Internal Audit
3.4 Kinerja Usaha Terkini
1. Produksi
Tingkat rata-rata rendemen CPO Lonsum pada tahun 2008, merupakan salah
satu yang tertinggi di dunia. Kegiatan operasional Lonsum mencakup pengelolaan
perkebunan dari tahap pengembangan hingga tahap produksi; pengoperasian pabrik
pengolahan minyak sawit dan produk turunan sawit, karet remah, biji kakao, kopi
dan teh, engineering dan sistem pengelolaan proyek maupun pengendalian seluruh
kegiatan perkebunan dan pabrik pengolahan, termasuk prasarana pendukungnya
seperti jalan, perumahan dan sarana umum di sekitar perkebunan. Selain itu, Lonsum
juga mengoperasikan fasilitas penelitian dan pengembangan yang berkonsentrasi
pada kegiatan pembibitan dan persemaian, proteksi tanaman, serta pengendalian
dampak lingkungan dan pencapaian proses pengembangan yang berkelanjutan.
a) Lahan perkebunan
Sejak tahun 2008 Lonsum telah mulai mengelola kembali lahan-lahan
perkebunan sawit dan karet yang sempat terabaikan. Lonsum memiliki dan
mengoperasikan areal perkebunan seluas 65.578 hektar yang tersebar di berbagai
penjuru nusantara, dan kini tengah mengupayakan pengembangan perkebunan
plasma seluas 31.553 hektar, yang hasilnya akan diolah di pabrik Lonsum sesuai
dengan perjanjian kontrak.
Perkebunan kelapa sawit merupakan lahan usaha Lonsum terbesar, dengan
Perkebunan karet meliputi lahan seluas lebih dari 17.600 hektar terutama terletak di
Sumatera Utara, Sumatera Selatan dan Sulawesi Selatan. Perkebunan kakao
mencakup areal seluas kurang lebih 4.400 hektar dari lahan yang ditanami, dan
perkebunan teh seluas hampir 600 hektar di dataran tinggi Jawa Barat yang subur.
Lebih dari 85% keseluruhan areal perkebunan karet, kakao dan teh berada
pada tahap menghasilkan. Sementara 27.359 hektar perkebunan kelapa sawit di
Sumatera Utara merupakan kebun produktif dengan prasarana yang sudah tertata
rapi. Sisanya seluas 9.277 hektar sebagian besar merupakan perkebunan kelapa sawit
yang baru mulai matang dalam berbagai tahap pengembangan di Sumatera Selatan
dan Kalimantan Timur.
Langkah konkrit ke arah sasaran tersebut di atas adalah membagi perkebunan
Lonsum menjadi beberapa Strategic Business Unit (SBU) dan menempatkan seorang
General Manager (GM) yang bertanggung jawab atas sasaran kinerja masing-masing
SBU. Pada tahun 2008, Perseroan menambah empat GM yang ditunjuk berdasarkan
proses seleksi yang ketat, sehingga jumlah keseluruhan GM menjadi sepuluh pada
akhir tahun tersebut. Salah seorang GM juga memiliki tanggung jawab fungsional
guna mengelola kebun sawit plasma Perseroan yang luas di Sumatera Selatan.
Prioritas utama dalam waktu dekat adalah memecahkan berbagai masalah
pertanahan yang diwarisi. Sebuah studi dilakukan sejak akhir tahun guna
mengupayakan terobosan dalam skema usaha plasma.
Salah satu tujuan utama pendekatan baru ini adalah untuk menyatukan
berbagai elemen dalam sistem transportasi dan penyimpanan ke dalam landasan
terpadu menyeluruh. Dengan landasan semacam ini tidak hanya akan meningkatkan
efektivitas dalam pengiriman komoditas Lonsum, namun juga dalam pengiriman
serta penyimpanan pupuk, peralatan dan suku cadang pabrik, bahan bakar solar, dan
segala yang dibutuhkan oleh perkebunan.
2. Pemasaran
Selesainya pembangunan instalasi tangki timbun Sei Lais di Palembang
menjadi awal upaya Lonsum mengalihkan basis penjualan CPO dari ex-pabrik
menjadi ex-tangki timbun, yang lebih menguntungkan. Komoditas yang dipasarkan
Lonsum merupakan hasil dari perkebunan yang dikelolanya sendiri, yaitu produk.
3. Penjualan
Keunggulan Lonsum dalam hal mutu dan penyediaan produk memungkinkan
Perseroan memperoleh pembiayaan penjualan yang menguntungkan dengan
jaminan piutang Perseroan.
a. Kantor Pemasaran Singapura
Di tahun 2008 Lonsum mengkoordinasikan seluruh kegiatan pemasaran dan
penjualannya melalui kantor Singapura, mengerahkan segenap daya untuk
mengembangkan pangsanya di pasar internasional. Lonsum tengah membangun
teh, terutama melayani pembeli dari kalangan industri seperti pialang komoditas
global, perusahaan pengolah makanan dan sebagainya.
b. Penjualan CPO
Pada tahun 2008 Lonsum berhasil melakukan diversifikasi pemasaran CPO
sehingga mampu meningkatkan jumlah pelanggan. Perkembangan ini berawal dari
selesainya pembangunan instalasi tangki timbun Sei Lais di Palembang, yang
merupakan langkah awal upaya Lonsum mengalihkan metode penjualan CPO di
Sumatera Selatan dari ex-pabrik ke ex-tangki timbun. Hasilnya, kami mampu
menambah jumlah pelanggan secara signifikan serta menikmati keuntungan dari
perolehan harga pasar CPO yang berlaku.
c. Penjualan Komoditas Lainnya
Penjualan karet, kakao dan teh di sepanjang tahun 2008 menunjukkan hasil
yang cukup menggembirakan meskipun masing-masing komoditas ini memiliki
prospek yang berbeda. Permintaan akan produk karet alam sedikit menurun akibat
lesunya pasar otomotif di Cina, yang merupakan pasar karet alam terbesar di dunia.
Sementara melonjaknya harga minyak bumi belakangan ini, tidak mempengaruhi
stabilitas harga karet alam, berbeda dengan harga karet sintetis yang terbawa naik.
Bumi belakangan ini, tidak mempengaruhi stabilitas harga karet alam, berbeda
dengan harga karet sintetis yang terbawa naik .
4. Penanganan Logistik
Pengelolaan informasi dan peningkatan sisi keamanan akan menjadi salah
yang baik dan benar, terutama dalam hal penanganan dan pengiriman tandan buah
segar kelapa sawit (TBS) dari perkebunan ke pabrik pengolahan, dan pengiriman CPO
dari pabrik ke tangki timbun, sangat mempengaruhi biaya operasional maupun mutu
CPO yang sampai ke tangan pelanggan.
Mutu CPO sangat bergantung pada rendahnya kandungan asam lemak bebas
(FFA), di mana kadar FFA akan meningkat apabila TBS tidak ditangani secara benar,
atau terlambat waktu pengirimannya ke pabrik pengolahan, dan pengiriman CPO dari
pabrik ke tangki timbun, sangat mempengaruhi biaya operasional maupun mutu CPO
yang sampai ke tangan pelanggan. Mutu CPO sangat bergantung pada rendahnya
kandungan asam lemak bebas (FFA), di mana kadar FFA akan meningkat apabila TBS
tidak ditangani secara benar, atau terlambat waktu pengirimannya ke pabrik.
Untuk itu, Lonsum berencana untuk merombak pengelolaan logistiknya
melalui pengembangan sistem terpadu yang memungkinkan Perseroan untuk
melakukan pengiriman tepat waktu, hemat biaya, namun tetap aman.
Pada tahun 2008, Lonsum diuntungkan oleh perubahan penyerahan CPO dari
ex-pabrik ke ex-tangki timbun, dengan berkurangnya rata-rata stok CPO di pabrik. Hal
ini dapat menekan biaya penyimpanan selain juga risiko penurunan mutu CPO.Upaya
penanganan dan pengelolaan transportasi maupun logistik terpadu akan
meningkatkan keunggulan Lonsum dengan semakin pendeknya jalur distribusi
sebagaimana telah diupayakan untuk produk CPO. Inisiatif ini akan mulai dijalankan
baru dalam menangani transportasi maupun logistik dengan berbagai keunggulan
strategis.
Sebagai langkah awal, Lonsum akan melakukan investasi pada pengadaan
armada truk maupun tongkang, yang sepenuhnya akan dikendalikan oleh Perseroan.
Armada pengangkutan Lonsum akan dilengkapi dengan sistem navigasi satelit (GPS)
agar mobilitas masing-masing kendaraan dapat dipantau setiap saat.
Peningkatan pengelolaan sistem informasi dan pengamanan akan menjadi
salah satu fitur utama dalam penanganan logistik dan transportasi terpadu, dan
merupakan suatu prioritas Rencana cetak biru bagi pengembangan teknologi
informasi Lonsum yang baru juga telah mencakup sistem informasi manajemen yang
menunjang kegiatan logistik terpadu.
5. Kinerja Saham LSIP & Perkebunan di BEJ
LSIP kembali terpilih menjadi salah satu saham pilihan yang membentuk
indeks harga saham LQ45 BEJ. Biro Direksi Lonsum mengelola komunikasi internal
maupun eskternal Perseroan.
Kebijakan dan prosedur tata kelola perusahaan di lingkungan Lonsum
diterapkan serta dipantau oleh Biro Direksi di bawah kendali langsung Presiden
Direktur. Selain aspek tata kelola, Direktorat tersebut juga mengawasi empat
departemen lainnya, yaitu Departemen Komunikasi Perusahaan, Hubungan Investor,
Kemasyarakatan. Keempat departemen ini berperan aktif dalam berbagai kegiatan di
sepanjang tahun 2008 dalam upaya untuk menyatukan visi dan nilai utama,
menyelaraskan organisasi dan operasional dengan visi yang baru, dan menumbuhkan
citra Perusahaan yang bertanggung jawab, tanggap perkembangan serta
menjanjikan.
6. Tanggung Jawab Pelaporan Keuangan
Laporan Keuangan dan semua informasi keuangan yang berkaitan dengan
Laporan Keuangan Tahunan disiapkan oleh Manajemen Lonsum. Dalam
pelaksanaannya, Manajemen menerapkan prinsip akuntansi yang berlaku umum dan
melakukan penilaian serta estimasi terhadap hal-hal yang dirasa perlu.
Untuk memenuhi standar kebenaran dan kewajaran dari laporan dan segala
informasi ini, Manajemen menerapkan sistem pengawasan intern untuk memastikan
bahwa setiap transaksi dilakukan sesuai dengan otorisasi Manajemen, semua aktiva
yang dimiliki dilindungi dengan baik dan semua hal tersebut dicatat secara benar.
Unsur penting dari suatu penetapan kendali adalah dengan pemilihan, pelatihan dan
pengembangan personilnya termasuk di dalamnya pengawasan intern. Manajemen
percaya bahwa sistem pengawasan intern akan mendukung keandalan dan
BAB 4
ANALISA DAN EVALUASI
4.1 Data yang Diperoleh
Pada dasarnya data merupakan alat bagi pengambilan keputusan untuk memecahkan suatu persoalan. Keputusan dikatakan baik jika pengambilan keputusan tersebut
didasarkan atas data yang baik. Salah satu dari kegunaan data yaitu untuk memperoleh dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaan atau permasalahan.
Untuk mengetahui gambaran keadaan atau permasalahan mengenai faktor- faktor yang mempengaruhi hasil produksi kelapa sawit, penulis telah melakukan pengumpulan data, yaitu data yang diperoleh dari P.T. Perusahaan Perkebunan London Sumatra Indonesia Tbk. yaitu di Begerpang Estate dari tahun 2005-2010. Adapun datanya sebagai berikut :
Tabel 4.1 Data Hasil Produksi Kelapa Sawit, Luas Lahan (Ha) dan Curah Hujan (mm) Pengolahan dari tahun 2005-2010
Tahun Hasil Produksi (Ton) Luas Lahan (Ha) Curah Hujan (mm)
2005 81,045 3,092.10 1,557
2006 88,514 3,535.90 1,808
2007 98,981 3,848.60 1,943
2009 114,488 4,852.60 1,939
2010 102,305 4,649.41 2,044
Sumber : PT. PP. London Sumatra Indonesia 4.2 Persamaan Regresi Linear Ganda
Untuk mencari persamaan regresi, terlebih dahulu kita menghitung koefisien-koefisien regresinya dengan mencari penggandaan suatu variabel dengan variabel lain. Bentuk umum dari persamaan yang dicari adalah sebagai berikut :
+ + +…+
Maka untuk menentukan , , dan dibuat tabel sebagai berikut:
Tabel 4.2 Tabel Nilai- nilai Koefisien yang Diperlukan Untuk Memperoleh , , dan
Tahun
2005 81,045 3,092.10 1,557 9,561,082.41 2,424,249.00 4,814,399.70 250,599,244.50 126,187,065.00 6,568,292,025.00
2006 88,514 3,535.90 1,808 12,502,588.81 3,268,864.00 6,392,907.20 312,976,652.60 160,033,312.00 7,834,728,196.00
2007 98,981 3,848.60 1,943 14,811,721.96 3,775,249.00 7,477,829.80 380,938,276.60 192,320,083.00 9,797,238,361.00
2008 101,726 4,915.90 1,763 24,166,072.81 3,108,169.00 8,666,731.70 500,074,843.40 179,342,938.00 10,348,179,076.00
2009 114,488 4,852.60 1,939 23,547,726.76 3,759,721.00 9,409,191.40 555,564,468.80 221,992,232.00 13,107,502,144.00
2010 102,305 4,649.41 2,044 21,617,013.35 4,177,936.00 9,503,394.04 475,657,890.05 209,111,420.00 10,466,313,025.00
Total 587,059 24,894.51 11,054 106,206,206.10 20,514,188.00 46,264,453.84 2,475,811,375.95 1,088,987,050.00 58,122,252,827.00
Dengan :
= Hasil Produksi Kelapa Sawit
= Luas Tanah
n = Banyak Data
Dari tabel di atas didapat nilai-nilai :
= 587,059
= 24,894.51
= 11,054
= 106,206,206.10
= 20,514,188.00
= 46,264,453.84
= 2,475,811,375.95
= 1,088,987,050.00
= 58,122,252,827.00
Dari sistem persamaan :
= n + +
= + +
= + +
Maka akan didapat persamaan sebagai berikut :
587,059 = 6 + 24,894.51 + 11,054 (1) 2,475,811,375.95 = 24,894.51 + 106,206,206.10 + 46,264,453.84 (2) 1,088,987,050.00 = 11,054 + 46,264,453.84 + 20,514,188.00 (3) Bila diselesaikan dengan mtode eliminasi :
Persamaan 1 dan 2
587,059 = 6 + 24,894.51 + 11,054 {x 24,894.51} 2,475,811,375.95= 24,894.51 + 106,206,206.10 + 46,264,453.84 { x 6}
Menjadi :
14,614,546,146.09 = 149,367.06 + 619,736,628.14 + 275,183,913.54
14,854,868,255.70 = 149,367.06 + 637,237,236.60 + 277,586,723.04
__________________________________________________________________ _
-240,322,109.61 = 0 - 17,500,608.46 - 2,402,809.50 (4)
Persamaan 1 dan 3
Menjadi :
577,448,248,030,965.00 = 42,050,628,263,229.20 + 5,773,493,493,290.54 780,039,115,344,028.00 = 42,050,628,263,229.20 +15,649,254,092,144.10 __________________________________________________________________ _ -202,590,867,313,063.00 = 0 - 9,875,760,598,853.58 Maka diperoleh :
= 20.51
Untuk memperoleh digunakan persamaan 4 dengan memasukkan nilai
-240,322,109.61 = -17,500,608.46 - 2,402,809.50
-240,322,109.61 = -17,500,608.46 - 2,402,809.50 (20.51)
-240,322,109.61 = -17,500,608.46 - 49,291,115.93
Maka diproleh :
= 10.92
Untuk memperoleh digunakan persamaan 1 dengan memasukkan nilai dan
587,059 = 6 + 24,894.51 + 11,054
587,059 = 6 + 24,894.51 10.92 ) + 11,054 20.51)
587,059 = 6 + 271,740.44 + 226,761.21
-6 = 271,740.44 + 226,761.21 - 587,059
-6 = - 88,557.35
Maka diperoleh :
= 14,759.56
Sehingga persamaan regresi linear yang didapat adalah :
+ +
14,759.56 +10.92 +20.51
Untuk mengetahui apakah sekelompok variabel bebas secara bersamaan mempunyai pengaruh terhadap variabel tak bebas. Maka kita melakukan uji F dengan menggunakan statistik F.
Dalam pengujian persamaan regresi terutama menguji hipotesis tentang parameter koefisien regresi secara keseluruhan, perlu dikemukakan langkah-langkah sebagai berikut :
5. Hipotesa
= = 0 :Tidak ada pengaruh luas lahan dan curah hujan terhadap produksi kelapa sawit.
Ada pengaruh luas lahan dan curah hujan terhadap produksi kelapa sawit.
6. Taraf nyata yang digunakan adalah sebesar α = 0.05 atau 5 %.
7. Daerah kritis : F > ;F >
Dari tabel dstribusi F diperoleh : = 9.55
Sehingga daerah kritis : F > 9.55
8. Statistik F dihitung dengan menggunakan rumus :
F =
Untuk itu kita memerlukan nilai-nilai tabel sebagai berikut :
Tabel 4.3 Nilai-nilai yang diperlukan untuk uji regresi linier berganda
Tahun
2005 81,045 3,092.10 1,557 9,561,082.41 2,424,249.00 4,814,399.70 250,599,244.50 126,187,065.00
2006 88,514 3,535.90 1,808 12,502,588.81 3,268,864.00 6,392,907.20 312,976,652.60 160,033,312.00
2008 101,726 4,915.90 1,763 24,166,072.81 3,108,169.00 8,666,731.70 500,074,843.40 179,342,938.00
2009 114,488 4,852.60 1,939 23,547,726.76 3,759,721.00 9,409,191.40 555,564,468.80 221,992,232.00
2010 102,305 4,649.41 2,044 21,617,013.35 4,177,936.00 9,503,394.04 475,657,890.05 209,111,420.00
Total 587,059 24,894.51 11,054 106,206,206.10 20,514,188.00 46,264,453.84 2,475,811,375.95 1,088,987,050.00
Y-Ŷ (
6,568,292,025.00 80,459.36 585.64 342,971.87
7,834,728,196.00 90,453.67 -1,939.67 3,762,311.95
9,797,238,361.00 96,637.20 2,343.80 5,493,389.06
10,348,179,076.00 104,600.32 -2,874.32 8,261,703.97
13,107,502,144.00 107,518.84 6,969.158 48,569,163.23
10,466,313,025.00 107,453.56 -5,148.56 26,507,641.24
58,122,252,827.00 587,122.95 - 63.95 92,937,181.32
= +
=10.92 (40,053,684.94) + 20.51 (7,428,685.67)
= 589,748,582.51
disebabkan karena jumlah sampel (n) yang diambil belum cukup untuk mewakili gambaran produksi kelapa sawit.
4.4 Koefisien Determinasi
Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh luas lahan dan curah hujan terhadap hasil produksi kelapa sawit, maka akan dilakukan perhitungan sebagai berikut :
=
=
= 0.8640
Untuk koefisien korelasi ganda dapat dicari = 0.8640
R =
R = 0.9295
Dari hasil perhitungan didapat korelasi positif yaitu sebesar 0.9295yang menunjukkan bahwa antara variabel X dan Y berhubungan secara positif dengan tingkat hubungan yang tinggi dan kuat. Besar hubungannya ditentukan oleh nilai koefisien determinasi sebesar 0.8640 atau sebesar 86.40%.
4.5 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Y dengan dan
0.8977
4.5.2 Koefisien Korelasi Antara Y dan
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengertian Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah tahapan hasil desain tertulis kedalam programming dengan menggunakan perangkat lunak (software) sebagai implementasi ataupun prosedur untuk menyelesaikan desain system, yang mana dalam hal ini implementasi sistem digunakan untuk menganalisa data-data yang dianggap mempengaruhi hasil produksi kelapa sawit di Kebun Bagerpang PT. PP. London Sumatra Indonesia Tbk.
Adapun implementasi yang digunakan untuk menganalisa hubungan ataupun pengaruh hasil produksi kelapa sawit adalah SPSS. Diharapkan dengan penggunakan SPSS ini dapat meningkatkan pengetahuan dan kemampuan dalam hal :
1. Pemahaman bentuk elemen dari lembar kerja SPSS 2. Menganalisa data dan lembar kerja
5.2 Peranan Komputer dalam Statistika
Komputer memegang peranan yang sangat penting dalam statistika. Komputer bekerja secara efisien dalam pengolahan data mempunyai karakteristik sebagai berikut:
1. Jumlah Input yang besar
Jumlah input yang besar akan dapat diolah komputer dengan mudah semudah kita mengolah data yang jumlahnya sedikit sehingga komputer akan dapat bekerja secara efisien pada pengolahan data dengan menggunakan input yang besar.
2. Proyek yang Repetitif
Perintah pengolahan yang beruang-ulang akan lebih efisien dengan menggunakan komputer, karena disini perintah hanya dilakukan satu kali kemudian diulang-ulang ( di-copy ) untuk menjalankan perintah pengolahan yang lain.
3. Diperlukan Kecepatan Tinggi
Komputer dapat melakukan proses pengolahan jumlah data yang besar dalam waktu yang singkat. Jumlah data yang besar dan sedikit akan sama cepatnya diolah oleh komputer, yang membedakannya hanya pada proses pemasukan data saja.
4. Diperlukan Ketepatan yang Tinggi
Komputer yang telah terprogram dengan benar akan melakukan proses pengolahan yang tepat. Kesalahan informasi yang mungkin dihasilkan hanya terjadi pada proses pemasukan data saja.
5. Pengolahan Hal yang Kompleks
SPSS sebagai software statistik, pertama kali dibuat tahun 1968 oleh tiga mahasiswa Standford University, yang dioperasikan pada komputer mainframe. SPSS yang tadinya ditujukan bagi pengolah data statistik untuk ilmu social ( SPSS saat itu adalah singkatan dari Statistical package for the social sciences), sekarang diperluas untuk melayani berbagai user, seperti untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu-ilmu sains dan lainnya. Sehingga sekarang kepanjangan SPSS adalan Statistical Product and Services Solutions. Kelebihan progaram ini adalah kita dapat melakukan secara lebih cepat semua perhitungan statistik dari yang sederhana sampai yang rumit sekalipun yang jika kita lakukan secara manual akan memakan waktu yang lebih lama.
5.3 Mengoperasikan SPSS
Adapun langkah-langkah pengolahan data dengan menggunakan program SPSS adalah :
5.3.1 Mengaktifkan Program SPSS pada Windows
Setelah program SPSS for windows terinstal di komputer, cara memulai SPSS adalah sebagai berikut :
Gambar 5.1 Tampilan saat membuka aplikasi SPSS pada windows
5.3.2 Pemasukan Data
Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :
Buka lembar kerja baru dari menu file, pilih new lalu klik data. Pada menu data View isilah kolom dengan ketentuan data yang akan diperoleh. Pada pemasukan data view hanya akan didefinisikan seperlunya saja.
1. Input variabel X1i (Luas Lahan) 1. Name
Letakkan pointer pada kolom name, klik ganda pada sel tersebut dan ketik X1i. 2. Type
Pilihan type untuk mendefinisikan tipe variabel apakah bersifat numeric dan string. Karena X1i berupa angka, maka klik kotak kecil sel tersebut lalu pilih
3. Widht
Pilihan widht digunakan untuk menentukan panjang pendeknya variabel. Untuk keseragaman ketik 8.
4. Decimal
Pilihan decimal untuk menuliskan jumlah decimal di belakang koma. Untuk keseragaman pilih 2.
5. Label
Pilihan label digunakan untuk menuliskan label variabel. Maka untuk X1i ketik Luas Lahan.
6. Measure
Pilihan measure untuk menentukan skala pengukuran. Maka untuk X1i pilih scale.
2. Input variabel X2i (Curah Hujan) 1. Name
Letakkan pointer pada kolom name, klik ganda pada sel tersebut dan ketik X2i. 2. Type
Pilihian type untuk mendefinisikan tipe variabel apakah bersifat numeric dan string. Karena X2i berupa angka, maka klik kotak kecil sel tersebut lalu pilih
numeric. 3. Widht
4. Decimal
Pilihan decimal untuk menuliskan jumlah decimal di belakang koma. Untuk keseragaman pilih 2.
5. Label
Piliha label digunakan untuk menuliskan label variabel. Maka untuk X2i ketik curah hujan.
6. Measure
Pilihan measure untuk menentukan skala pengukuran. Maka untuk X2i pilih scale.
3. Input Variabel Yi (Jumlah Produksi) 1. Name
Letakkan pointer pada kolom name, klik ganda pada sel tersebut dan ketik Yi. 2. Type
Pilihan type untuk mendefinisikan tipe variabel apakah bersifat numeric dan string. Karena Yi berupa angka, maka klik kotak kecil sel tersebut lalu pilih
numeric. 3. Widht
Pilihan widht digunakan untuk menentukan panjang pendeknya pilihan. Untuk keseragaman ketik 8.
4. Decimal
5. Label
Pilihan label digunakan untuk menuliskan label variabel. Maka untuk Yi ketik Jumlahn Produksi.
6. Measure
Pilihan measure untuk menentukan skala pengukuran. Maka untuk Yi pilih scale.
Variabel View dapat dilihat pada gambar 5.2 di bawah ini.
Gambar 5.2 Tampilan jendela variabel View
Gambar 5.3 tampilan data pada data view setelah datanya sudah di ketik.
5.3.3 Menyimpan Data
Untuk menyimpan data yang telah diketik ke dalam SPSS data editor tersebut, maka langkah selanjutnya adalah menyimpan file tersebut. Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Dari menu SPSS pilih menu File ( Ctrl + S ), kemudian sorot save as. 2. Beri nama file tersebut.
3. Setelah menemukan direktori yang dituju, klik save.
5.4 Analisis Regresi dengan SPSS
1. Buka file, pilih analyze, Regression, linear... akan tampilan seperti gambar 5.4 berikut:
2. Masukkan variabel :
Yipada kotak dependent
Tampilan outputnya dapat dilihat pada lampiran.
5.5 Analisis Korelasi dengan SPSS
Adapun langkah-langkah analisis korelasi dalam SPSS adalah sebagai berikut :Buka
1. Masukkan Variabel Yi, X1i, X2i, kedalam kotak Variables... tampilannya adalah seperti gambar 5.7 di bawah ini.
2. Abaikan pilihan yang lain, lalu klik Ok.
BAB 6
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
Dari data yang telah dianalisis, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Model persamaan regresi linier berganda untuk analisis faktor yang mempengaruhi hasil produksi sawit di Kebun Bagerpang PT. PP. London Sumatra Indonesia Tbk. adalah :
14,759.56 +10.92 +20.51
Konstanta sebesar 14,759.56 menyatakan bahwa jika tidak ada kenaikan nilai dari variabel dan variabel maka hasil produksi kelapa sawit (Y) adalah 14,759.56. koefisien regresi ganda sebesar 10.92 dan 20.51 menyatakan bahwa setiap penambahan (karena tanda positif) satu nilai atau nilai luas lahan dan curah hujan akan memberikan kenaikan hasil produksi sebesar 10.92 dan 20.51. 2. Uji regresi linier berganda adalah :
Dari hasil perhitungan di atas dapat dilihat bahwa < ,yaitu 9.528 < 9.55, maka diterima. Hal ini berarti bahwa regresi linear ganda Y atas dan
bersifat tidak nyata atau persamaan regresi yang diperoleh belum layak digunakan untuk memprediksi rata-rata Y jika dan diketahui.
tingkat hubungan yang tinggi dan kuat. Besar hubungannya ditentukan oleh nilai koefisien determinasi sebesar 0.8640 atau sebesar 86.40%, ini berarti meningkat atau menurunnya produksi kelapa sawit dapat dijelaskan oleh faktor luas lahan dan curah hujan, sedangkan 13.60% dipengaruhi oleh faktor-faktor yang lain. 4. Dari hasil koefisien korelasi parsial antara dengan Y dan antara dengan Y,
diperoleh bahwa :
Nilai koefisien korelasi antara dengan Y adalah 0.8977. Hal ini berarti faktor luas lahan memberikan pengaruh yang kuat terhadap hasil produksi
kelapa sawit.
Nilai koefisien korelasi antara dengan Y adalah 0.7366. Hal ini
berarti faktor curah hujan memberikan pengaruh yang sedang terhadap hasil produksi kelapa sawit.
6.2 Saran
1. Jika ingin melihat apakah terdapat pengaruh antara usaha yang dibuat dengan meningkatnya produksi kelapa sawit, peneliti dapat menggunakan regresi linier berganda.
2. Untuk dapat menganalisa seberapa besar pengaruh faktor-faktor yang ada dalam meningkatkan produksi kelapa sawit, petugas penelitian dapat menggunakan perhitungan analisis korelasi.
kedua hal ini perlu diperhatikan untuk memaksimalkan produksi kelapa sawit. Namun tidak hanya kedua faktor tersebut yang dapat mempengaruhi tingginya produksi sawit, ada faktor-faktor lain yang mendukung, seperti pemberian pupuk, bibit yang baik, perawatan yang intensif serta pembasmian hama yang dapat merusak tanaman tersebut.
DAFTAR PUSTAKA
Dixon, J. W. – Massey, J. F, Jr. 1997. Pengantar Analisa Statistik. Terjemahan Dra. Sri Kustamini Samiyono. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Sudjana. 1992. Metoda Statistika. Edisi kelima. Bandung: Tarsito. Supranto, Johannes. 2005. Ekonometri. Bogor: Ghalia Indonesia.
Wisiboso, Yusuf.2005. Metode Statistika. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Algivari. 2000. Analisa Regresi. Yogyakarta: BPFF
Iswardono. 2001. Sekelumit Analisa Regresi Korelasi. Yogyakarta: BPFE.
Tampilan Output SPSS :
Jumlah Produksi Luas Lahan Curah Hujan
Jumlah Produksi Pearson Correlation 1 .898* .737
Sig. (2-tailed) .015 .095
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Regression
Model Summary
a. Predictors: (Constant), Curah Hujan, Luas Lahan
Model Summaryb
a. Predictors: (Constant), Curah Hujan, Luas Lahan b. Dependent Variable: Jumlah Produksi
Coefficientsa
