Analisis Pengaruh Jumlah Petani Ikan dan Luas Areal Budidaya Perikanan Terhadap Jumlah Produksi Ikan Air Tawar Di Kab. Deli Serdang

(1)

ANALISIS PENGARUH JUMLAH PETANIIKAN DAN LUAS AREAL BUDIDAYA PERIKANANTERHADAPJUMLAH PRODUKSI

IKAN AIR TAWAR DI KAB. DELI SERDANG

TUGAS AKHIR

RUDIANSYAH 102407004

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMENMATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(2)

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh gelar Ahli Madya

RUDIANSYAH 102407004

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(3)

PERNYATAAN

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa Tugas Akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juli 2013

(4)

PERSETUJUAN

JUDUL : ANALISIS PENGARUH JUMLAHPETANI

IKAN DAN LUAS AREAL BUDIDAYA

PERIKANANTERHADAP JUMLAH PRODUKSI IKAN AIR TAWAR DI KAB. DELI SERDANG

KATEGORI : TUGAS AKHIR

NAMA : RUDIANSYAH

NIM : 102407004

PROGRAM STUDI : D3 STATISTIKA

DEPARTEMEN : MATEMATIKA

FAKULTAS : MATEMATIKA DAN ILMU

PENGETAHUANALAMUNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Disahkan di Medan, Juli 2013

Diketahui Oleh,

Ketua Departemen Matematika FMIPA USU Dosen Pembimbing

Prof. Dr. Tulus, Vordipl.Math.,M.Si.,Ph.D Drs. Gim Tarigan, M.Si

(5)

PENGHARGAAN

Assalamu’alaikum Warahmatullahi Wabarakatuh.

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang dengan limpah karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Analisis Pengaruh Jumlah Petani Ikan dan Luas Areal Budidaya Perikanan Terhadap Jumlah Produksi Ikan Air Tawar Di Kab. Deli Serdang.

Terimakasih penulis sampaikan kepada Bapak Drs. Gim Tarigan, M.Si selaku pembimbing yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan tugas akhir ini. Terimakasih kepada Bapak Drs. Faigiziduhu Bu’ulolo, M.Si dan Bapak Drs. Suwarno Ariswoyo, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si, PhD dan Ibu Dra. Mardiningsih, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU Medan, Bapak Dr. Sutarman, M.Sc selaku Dekan FMIPA USU Medan, seluruh staff dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, pegawai FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Ayahanda Mhd. Hammil Ajwan Ritonga dan Almh. Ibunda Nining Rosiani serta keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.

(6)

DAFTAR ISI

1.6.2 Metode Pengumpulan Data 5

1.6.3 Metode Analisis yang Digunakan 5

1.7Sistematika Penulisan 9

BAB 2 LANDASAN TEORI

2.1 Analisis Regresi 11

2.1.1 Analisis Regresi Linier Sederhana 12

2.1.2 Analisis Regresi Linier Berganda 13

2.2 Analisis Korelasi 16

2.2.1 Koefisien Korelasi 16

(7)

2.3 Uji Keberartian Regresi Linier Berganda 19

2.3.1 UjiF (Simultan) 19

2.3.2 Ujit (Parsial) 21

BAB 3 SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET

3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik (BPS) 24

3.2 Visi dan Misi Badan Pusat Statistik 27

4.4.1Koefisien Korelasi antara dengan Y 40

4.4.2 Koefisien Korelasi antara denganY 41

4.4.3 Koefisien Korelasi antara dengan 42

4.5 Uji Keberartian Regresi Linier Berganda 43

4.6.1Pengertian Implementasi Sistem 50

4.6.2Pengenalan SPSS 51

(8)

BAB 5 PENUTUP

5.1Kesimpulan 63

5.2 Saran 65

DAFTAR PUSTAKA

(9)

DAFTAR TABEL

Tabel2.1 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r 18

Tabel 4.1 Jumlah Petani Ikan, Luas Areal Budidaya Perikanan, dan JumlahProduksi Ikan Air Tawar di Kab. Deli

Serdang Tahun 1999 – 2011 31

Tabel 4.2 Harga-harga yang Diperlukan untuk Menghitung

b0, b1, danb2 33

(10)

DAFTAR GAMBAR

Gambar 4.1 Tampilan Pengaktifan SPSS Statistics 17.0 53

Gambar 4.2 SPSS Statistics Data Editor 53

Gambar 4.3 Tampilan Jendela Data View dalam SPSS 54

Gambar 4.4 Tampilan Jendela Variable View dalam SPSS 55

Gambar 4.5 Tampilan Pengisian Variable View 58

Gambar 4.6 Tampilan Pengisian Data View 59

Gambar 4.7 Kotak Dialog Linear Regression 60

Gambar 4.8 Kotak Dialog Linear Regression : Statistics 60

Gambar 4.9 Kotak Dialog Linear Regression : Plots 61

Gambar 4.10 Kotak Dialog Linear Regression : Plots 62

(11)

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Surat Pengantar Riset

Lampiran 2 Surat Permohonan Surat Riset Lampiran 3 Surat Balasan dari Tempat Riset

Lampiran 4 Surat Keterangan Hasil Uji Implementasi Sistem Tugas Akhir Lampiran 5 Kartu Bimbingan Tugas Akhir Mahasiswa

(12)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Usaha perikanan bukanlah usaha yang hanya sekedar melakukan kegiatan

pemeliharaan ikan di kolam, di sungai, di danau, atau di laut, melainkan usaha

yang mencakup berbagai aspek organisme (sumber hayati) di perairan secara

keseluruhan. Usaha perikanan dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu usaha

perikanan darat dan perikanan laut. Usaha perikanan darat disebut juga usaha

perikanan air tawar. Perikanan air tawar biasanya menggunakan tempat seperti

sungai, danau, bendungan, rawa, empang, kolam, sawah, serta tambak di tepi

pantai (Evy, 2001).

Tanah air Indonesia lebih dua pertiga wilayahnya berupa perairan laut.

Bagian barat berupa Dangkalan Sunda, dan bagian timur berupa Dangkalan Sahul.

Kedua kawasan ini merupakan perairan yang tidak dalam dan cocok sebagai

habitat perikanan. Namun yang akan dibahas dalam Tugas Akhir ini adalah di

Propinsi Sumatera Utara. Usaha perikanan darat di Sumatera Utara meliputi

perikanan perairan umum (sungai dan danau), dan perikanan budidaya (tambak,

(13)

daerah kabupaten/dati II. Kabupaten Deli Serdang merupakan salah satu daerah

budidaya perikanan darat.

Terlihat dari tahun ke tahun bahwa usaha budidaya ikan air tawar ini

mengalami pasang surut karena sulitnya mendapatkan bibit ikan air tawar dan

mendapatkan areal yang cocok untuk membuka usaha perikanan air tawar ini.

Apalagi saat ini banyak produksi ikan laut yang melimpah di pasaran sehingga

konsumsi ikan air tawar ini mulai berkurang.

Namun masyarakat berlomba-lomba untuk membuka usaha ikan air tawar

ini karena harga ikan yang lumayan mahal. Pemerintah juga banyak mendukung

usaha masyarakat ini dengan memberikan bantuan bibit ikan yang produktif.

Untuk membantu masyarakat mengetahui apakah jumlah petani yang

membudidayakan ikan dan luas areal budidaya memberi pengaruh yang besar

terhadap jumlah produksi ikan air tawar maka penulis memilih judul “Analisis Pengaruh Jumlah Petani Ikan dan Luas Areal Budidaya Perikanan Terhadap Jumlah Produksi Ikan Air Tawar di Kab. Deli Serdang”

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang pemilihan judul yang telah penulisuraikan di atas,

maka dirumuskan yang menjadi permasalahan dalam tugas akhir ini adalah

(14)

1. Apakah jumlah petani ikan dan luas areal budidaya perikanan memiliki

pengaruh yang besar terhadap jumlah produksi ikan air tawar di Kab. Deli

Serdang?

2. Sektor manakah yang lebih mempengaruhi produksi ikan air tawar di Kab.

Deli Serdang?

1.3Batasan Masalah

Untuk memudahkan pembahasan dan pemecahan masalah maka perlu dibuat

pembatasan permasalahan dalam penulisan tugas akhir ini agar terarah dan sesuai

dengan tujuan dan sasaran, yaitu :

1. Metode yang digunakan adalah regresi linier berganda dan analisis

korelasi di luar faktor lain yang mungkin mempengaruhi.

2. Pemecahan masalah hanya dibatasi pada analisis pengaruh jumlah petani

ikan dan luas areal budidaya perikanan terhadap produksi ikan air tawar di

Kab. Deli Serdang dengan menggunakan data sekunder dari BPSmulai

tahun 1999-2011.

1.4Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penulisan tugas akhir ini secara umum adalah untuk

mengetahui apakah secara signifikan terdapat korelasi positif, negatif, maupun

(15)

terhadap produksi ikan air tawar di Kab. Deli Serdangtahun 1999-2011 dan

mendapatkan bentukpersamaan regresi linier bergandanya.

1.5 Manfaat Penelitian

Adapun yang menjadi manfaat dari penyusunan tugas akhir ini adalah :

1. Bagi penulis, penyusunan tugas akhir ini sebagai media penerapan ilmu

dan mengaplikasikan teori-teori statistika yang diperoleh penulis selama

kuliah untuk menyelesaikan permasalahan yang diteliti dan menambah

pengetahuan penulis mengenai penerapan metode analisis yang digunakan.

2. Melengkapi persyaratan dalam penyelesaian pendidikan program studi D3

Statistika FMIPA USU.

3. Untuk melihat seberapa besar hubungan linier antara pengaruh jumlah

petani ikan dan luas areal budidaya perikanan terhadap produksi ikan air

tawar di Kab. Deli Serdang.

1.6 Metode Penelitian

Metode yang digunakan penulis dalam penulisan tugas akhir ini adalah sebagai

(16)

1.6.1 Studi Kepustakaan (Library Reseach)

Studi kepustakaan merupakan suatu cara pengumpulan data yang digunakan untuk

memperoleh data ataupun informasi dari perpustakaan yaitu dengan membaca

serta mempelajari buku-buku atau sumber terbitan lainnya dan bahan-bahan yang

berhubungan serta mendukung penulisan tugas akhir ini.

1.6.2 Metode Pengumpulan Data

Keperluan data untuk penulisan tugas akhir ini penulis lakukan dengan

mengumpulkan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara.

Data sekunder tersebut kemudian disusun dan disajikan dalam bentuk tabel

dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data

tersebut.

1.6.3 Metode Analisis yang Digunakan

Data sekunder diolah dengan menggunakan metode regresi linier berganda dan

analisis korelasi. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik (technique) untuk membangun persamaan garis lurus dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan (prediction). Model matematis dalam menjelaskan hubungan antarvariabel dalam analisis regresi menggunakan

persamaan regresi. Persamaan regresi (regression equation) adalah suatu persamaan matematis yang mendefenisikan hubungan antar dua variabel (Algifari,

(17)

Regresi linier dibagi ke dalam dua kategori, yaitu regresi linier sederhana dan

regresi linier berganda. Regresi linier sederhana digunakan hanya untuk satu

variabel bebas (independent) dan satu variabel terikat (dependent). Sedangkan regresi linier berganda digunakan untuk satu variabel terikat (dependent) dan dua atau lebih variabel bebas (independent). Tujuan penerapan kedua metode ini adalah untuk meramalkan atau memprediksi besaran nilai variabel tak terikat dan

yang dipengaruhi oleh variabel bebas.

Menurut Sudjana (2005) secara umum persamaan regresi linier berganda

atas , ,..., dapat ditulis:

... (2.4)

Keterangan :

= nilai estimasi Y

= nilai Y pada perpotongan antara garis linier dengan sumbu vertikal Y

= slope yang berhubungan dengan variabel dan

= nilai variabel bebas (independent) dan .

Persamaan regresi linier berganda dengan dua variabel bebas dapat

dibentuk dengan persamaan berikut:

(18)

Untuk menentukan besarnya dan yang terdapat pada persamaan tersebut

dapat menggunakan metode skor deviasi berikut:

... (2.6)

... (2.7)

... (2.8)

... (2.9)

... (2.10)

... (2.11)

... (2.12)

... (2.13)

... (2.14)

Selanjutnya hasil perhitungan tersebut dimasukkan ke dalam rumus di bawah ini:

a. Menghitung nilai konstanta b1

(19)

b. Menghitung nilai konstanta b2

... (2.16)

c. Menghitung nilai konstanta b0

... (2.17)

Analisis korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk

mengetahui derajat hubungan linier antara suatu variabel dengan variabel lain.

Analisis ini biasa digunakan untuk mengukur ketepatan garis regresi dalam

menjelaskan (explaining) variasi nilai variabelterikat (dependent).

Untuk keperluan perhitungan koefisien korelasi r berdasarkan sekumpulan data berukuran n dapat digunakan rumus:

!

" " " "

#$ " " %$ " " %

... (2.27)

Keterangan :

! = koefisien korelasi

n = jumlah data

(20)

1.7Sistematika Penulisan

Seluruh penulisan dari tugas akhir ini disusun dalam beberapa bab di mana setiap

bab tersebut berisikan sub-sub bab, disusun untuk memudahkan pembaca untuk

mengerti dan memahami isi penulisan tugas akhir ini. Adapun sistematika

penulisan yang digunakan penulis sebagai berikut:

BAB 1 : PENDAHULUAN

Menguraikan tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan

masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian,

dan sistematika penulisan.

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Menguraikan tentang segala sesuatu yang mencakup

penyelesaian masalah dan juga disertakan teori-teori yang

menyangkut metode pemecahan permasalahan.

BAB 3 : SEJARAH SINGKATTEMPAT RISET

Menguraikan sejarah singkat berdirinya Badan Pusat Statistik

(BPS) Sumatera Utara.

BAB 4 : PENGOLAHAN DATA

Menguraikan tentang cara pengolahan data, penggunaan rumus

(21)

yang dipakai sebagai pengolahan data dengan menggunakan

Program SPSS.

BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN

Menguraikan tentang kesimpulan dan saran dari hasil

(22)

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Analisis Regresi

Istilah regresi pertama kali digunakan oleh Francis Galton. Dalam papernya yang terkenal Galton menemukan bahwa meskipun terdapat tendensi atau kecenderungan bahwa orang tua yang tinggi akan mempunyai anak yang tinggi

dan orang tua yang pendek akan mempunyai anak yang pendek juga, tetapi

rata-rata tinggi badan anak yang lahir dari orang tua dengan tinggi badan tertentu

cenderung bergerak atau regress ke arah rata-rata tinggi badan anak seluruh populasi tersebut (Hakim Abdul, 2004).

Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik (technique) untuk membangun persamaan garis lurus dan menggunakan persamaan tersebut

untuk membuat perkiraan (prediction). Model matematis dalam menjelaskan hubungan antarvariabel dalam analisis regresi menggunakan persamaan regresi.

Persamaan regresi (regression equation) adalah suatu persamaan matematis yang mendefenisikan hubungan antar dua variabel (Algifari, 2000).

Variabel bebas adalah variabel yang nilai-nilainya tidak bergantung pada

(23)

terikat adalah variabel yang nilai-nilainya bergantung pada variabel lainnya,

biasanya disimbolkan dengan Y. Variabel itu merupakan variabel yang diramalkan atau menerangkan nilainya (Hasan, 1999).

Untuk mempelajari hubungan-hubungan antara beberapa variabel analisis

regresi dapat dilihat dari dua bentuk yaitu :

1. Analisis Regresi Linier Sederhana (Simple Analysis Regression) 2. Analisis Regresi Linier Berganda (Multiple Analysis Regression).

2.1.1 Regresi Linier Sederhana

Regresi linier sederhana merupakan suatu prosedur untuk menunjukkan dua

hubungan matematis dalam bentuk persamaan antara dua variabel, yaitu variabel

bebas (X) variabel terikat (Y).Bentuk umum persamaan regresi linier sederhana adalah :

& ... (2.1)

Keterangan :

= nilai estimasi Y

a = intersep (titik potong kurva terhadap sumbu Y) b = kemiringan atau slop kurva linier

X = Variabel bebas (variable independent).

(24)

a. Mencari nilai konstanta a

&

... (2.2)

b. Mencari nilai konstanta b

... (2.3)

2.1.2 Regresi Linier Berganda

Regresi linier berganda merupakan suatu linier yang menjelaskan ada tidaknya

suatu hubungan fungsional dan meramalkan pengaruh dua variabel bebas (X) atau lebih terhadap variabel terikat (Y). Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah:

... (2.4)

Keterangan:

= nilai estimasi Y

= nilai Y pada perpotongan antara garis linier dengan sumbu vertikal Y

= slope yang berhubungan dengan variabel dan

= nilai variabel bebas (independent) dan .

Persamaan regresi linier berganda dengan dua variabel bebas dapat

(25)

... (2.5)

Untuk menentukan besarnya dan yang terdapat pada persamaan

tersebut dapat menggunakan metode skor deviasi berikut :

... (2.6)

... (2.7)

... (2.8)

... (2.9)

... (2.10)

... (2.11)

... (2.12)

... (2.13)

... (2.14)

Selanjutnya hasil perhitungan tersebut dimasukkan ke dalam rumus di bawah ini:

a. Menghitung nilai konstanta b1

(26)

b. Menghitung nilai konstanta b2

=

... (2.16)

c. Menghitung nilai konstanta b0

=

... (2.17)

Setelah menentukan persamaan liniernya langkah selanjutnya adalah

menentukan kekeliruan baku (standard error). Menurut Hasan (1999) kekeliruan baku (standard error) adalah angka atau indeks yang digunakan untuk menduga ketepatan suatu penduga atau mengukur jumlah variasi titik-titik observasi di

sekitar garis regresi. Rumus untuk menghitung standard error adalah:

'

(

'

)

#

" ... (2.18)

Keterangan:

'

) =kekeliruan baku (standard error)

n =jumlah data

(27)

2.2 Analisis Korelasi

Analisis korelasi adalah suatu bentuk analisis data dalam penelitian yang

bertujuan untuk mengetahui kekuatan atau bentuk arah hubungan di antara dua

variabel dan besarnya pengaruh yang disebabkan oleh variabel yang satu (variabel

bebas) terhadap variabel lainnya (variabel terikat). Untuk statistik yang dapat

menggambarkan hubungan antara suatu variabel dengan variabel lain adalah

koefisien determinasi dan koefisien korelasi. Koefisien determinasi diberi simbol

r2atau R2dan koefisien korelasi diberi simbol ratau R(Syofian, 2013).

2.2.1 Koefisien Korelasi

Koefisien korelasi adalah bilangan yang menyatakan kekuatan hubungan antara

dua variabel atau lebih, juga dapat menentukan arah hubungan dari kedua

variabel. Nilai korelasi ! * + , + * untuk kekuatan hubungan nilai koefisien korelasi berada di antara -1 sampai 1 sedangkan untuk arah dinyatakan

dalam bentuk positif (+) dan negatif (-). Secara matematis dapat ditulis sebagai

berikut:

- #. /. ... (2.19)

Menurut Hasan (1999) koefisien korelasi yang terjadi dapat berupa :

1. Korelasi positif adalah korelasi dari dua variabel, yaitu apabila variabel

(28)

2. Korelasi negatif adalah korelasi dari dua variabel, yaitu apabila variabel

yang satu (X) meningkat maka variabel yang lainnya (Y) cenderung menurun.

3. Tidak ada terjadinya korelasi apabilakedua variabel (X dan Y) tidak menunjukkanadanya hubungan.

4. Korelasi sempurna adalah korelasi dua variabel, yaitu apabila kenaikan

atau penurunan variabel yang satu (X)berbanding dengan kenaikan atau penurunan variabel yang lainnya (Y).

Koefisien korelasi (r) berdasarkan sekumpulan data (Xi dan Yi) berukuran

n dapat pula ditentukan dengan menggunakan rumus:

!

" " " "

#$ _" _" %$ _" _" % ... (2.20)

Keterangan :

! = koefisien korelasi

n = jumlah data

= variabel bebas (independent) = variabel terikat (dependent).

Korelasi antara variabel dibedakan atas tiga jenis, yaitu :

1. Korelasi Positif

Perubahan antara variabel berbanding lurus, artinya apabila variabel yang

(29)

2. Korelasi Negatif

Perubahan antara variabel berlawanan, artinya apabila variabel yang satu

meningkat, maka variabel yang lain mengalami penurunan.

3. Korelasi Nihil

Terjadi apabila perubahan pada variabel yang satu diikuti pada perubahan

yang lain dengan arah yang tidak teratur.

Tabel 2.1 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r

Interval Koefisien Tingkat Hubungan

0 Tidak ada korelasi

1 Sangat tinggi (korelasi sempurna)

2.2.2 Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi adalah salah satu nilai statistik yang dapat digunakan untuk

mengetahui apakah ada hubungan pengaruh antara dua variabel. Nilai koefisien

determinasi menunjukkan persentase variasi nilai variabel terikat (dependent) yang dapat dijelaskan oleh persamaan regresi yang dihasilkan. Adapun besarnya

(30)

-

... (2.21)

2.3 Uji Keberartian Regresi Linier Berganda

Uji keberartian digunakan untuk mengetahui apakah sekelompok variabel bebas

secara bersamaan mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat. Pada dasarnya

pengujian hipotesa tentang parameter koefisien regresi secara keseluruhan adalah

dengan menggunakan uji F.

Uji linieritas garis regresi juga dilakukan dengan menghitung nilai F, yaitu dengan mempergunakan hipotesis nol 0 . Jika nilai Fhitung<F (0,05), garis

regresi data yang bersangkutan dinyatakan linier. Sebaliknya, jika nilai Fhitung<F

(0,05), garis regresi itu berarti tidak linier, dan sebagai konsekuensinya data

tersebut harus dibuat menjadi regresi nonlinier.

2.3.1 Uji F (Simultan)

Tujuan dilakukannya pengujian hipotesis terhadap penerapan metode regresi linier

berganda adalah untuk mengetahui sejauh mana pengaruh secara simultan antara

variabel bebas (X1dan X2) terhadap variabel terikat (Y).

12 34 5 67 7 8₉ ₆ 9

(31)

Keterangan:

- : nilai korelasi antara X1 dan X2 terhadap Y

m : jumlah variabel bebas n : jumlah data.

Maka langkah-langkah dalam pengujian hipotesis adalah sebagai berikut:

1. Membuat hipotesis dalam uraian kalimat

0 : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan

(bersama-sama) antara variabel bebas (X1dan X2) terhadap variabel terikat

(Y).

0 : Terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan (bersama-sama)

antara variabel bebas (X1dan X2) terhadap variabel terikat (Y).

2. Membuat hipotesis dalam bentuk model statistik 0 : :_; ,

0 : :_; < ,

3. Menentukan taraf signifikan

4. Kaidah pengujian

Jika 1_{2 34 5}+ 1_3=.)>, maka 0 diterima

Jika1_{2 34 5}? 1_3=.)>, maka 0 ditolak.

5. MenghitungFhitung dan Ftabel

1

2 34 5 67 7 8₉ ₆_{7 7 8}9

Menentukan nilai Ftabel

(32)

13=.)> 1@ A = A .

Keterangan:

dka : jumlah variabel bebas (pembilang) dkb : n-m-1 (penyebut).

6. Membandingkan Ftabel dan Fhitung

Tujuan membandingkan antara Ftabel dan Fhitung adalah untuk mengetahui

apakah H0 ditolak atau diterima berdasarkan kaidah pengujian.

7. Mengambil keputusan

Menerima atau menolak H0.

2.3.2Uji t (Parsial)

Tujuan dilakukan uji signifikansi secara parsial dua variabel bebas (independent) terhadap variabel terikat (dependent) adalah untuk mengukur secara terpisah dampak yang ditimbulkan dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel

terikat. Adapun rumus untuk mencari thitung adalah:

B2 34 5

."

C_D"

... (2.23)

Keterangan:

bi = nilai konstanta

Sbi =standard error.

Sebelum menghitung nilai thitung terlebih dahulu mencari nilai Sbi (standard error).

(33)

1. Menghitung nilai Standar Error (Sbi)

2. Menghitung nilai standar deviasi regresi linier berganda (SX1X2)

• Menentukan nilai varian

'

E. ₉ /. ... (2.26)

• Menentukan nilai deviasi standar

' #

'

J* J ... (2.27)

Keterangan :

' = standar deviasi regresi berganda

n = jumlah data

m = jumlah variabel bebas.

Langkah-langkah dalam pengujian hipotesis adalah sebagai berikut :

1. Membuat hipotesis dalam uraian kalimat

0 : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara

(34)

0 : Terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara variabel

bebas (X1dan X2) terhadap variabel terikat (Y).

0 : :_; < ,

di mana : :_; koefisien yang akan diuji.

3. Menentukan taraf signifikan ( )

4. Kaidah pengujian

Jika B_3=.)> + B_{2 34 5}+ B_3=.)> maka 0 diterima

Jika B_{2 34 5}? B_3=.)>0 ditolak.

5. Menghitung

t

hitung dengan rumus :

B2 34 5

." C_D"

6. Menentukan nilai ttabel

7. Nilai

t

tabel dapat dicari dengan menggunakan tabel t-student. Bila pengujian dua sisi, maka nilai dibagi 2.

B3=.)> BK

8. Membandingkan ttabel dan thitung

Tujuan membandingkan antara ttabel dan thitungadalah untuk mengetahui,

apakah H0ditolak atau diterima berdasarkan kaidah pengujian.

(35)

BAB 3

SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET

3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik (BPS)

Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Negara Non Departemen. Badan

Pusat Statistik melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh pemerintah antara lain

pada bidang pertanian, agraria, pertambangan, kependudukan, sosial,

ketenagakerjaan, keuangan, pendapatan, dan keagamaan. Selain hal-hal tersebut

Badan Pusat Statistik juga bertugas untuk melaksanakan koordinasi di lapangan,

kegiatan statistik dari segenap instansi baik di pusat maupun daerah dengan tujuan

mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi,

memajukan keseragaman dalam penggunaan definisi, klasifikasi, dan

ukuran-ukuran lainnya. Berikut ini beberapa masa peralihan di BPS yaitu :

3.1.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda

Pada bulan Februari 1920, Kantor Statistik pertama kali didirikan oleh Direktur

(36)

Pada tanggal 24 September 1924, nama lembaga tersebut diganti dengan nama

Central Kantor Vor de Statistik (CKS) atau Kantor Statistik dan dipindahkan ke Jakarta. Bersama dengan itu, beralih juga pekerjaan mekanisme statistik

perdagangan yang semula dilakukan oleh Kantor Invoer Uitvoer en Accijnsen (IUA) yang disebut sekarang Kantor Bea dan Cukai.

3.1.2 Masa Pemerintahan Jepang

Pada bulan Juni 1944, pemerintahan Jepang baru mengaktifkan kembali kegiatan

statistik yang utamanya diarahkan untuk memenuhi kebutuhan perang atau

militer. Pada masa ini juga CKS diganti nama menjadi Shomubu Chosasitu Gunseikanbu.

3.1.3 Masa Kemerdekaan Republik

Setelah proklamasi kemerdekaan Republik Indonesia tanggal 17 Agustus 1945,

kegiatan statistik ditangani oleh lembaga atau instansi baru sesuai dengan suasana

kemerdekaan yaitu KPPURI (Kantor Penyelidikan Perangkaan Umum Republik

Indonesia). Tahun 1946, kantor KPPURI dipindahkan ke Yogyakarta sebagai

hasil dari perjanjian Linggarjati. Sementara itu, pemerintahan Belanda (NICA) di

Jakarta mengaktifkan kembali CKS.

Dengan Keputusan Presiden RI No. 131 tahun 1957, kementerian

(37)

perindustrian. Untuk selanjutnya, Keputusan Presiden RI No. 172 tahun 1957,

terhitung mulai tanggal 1 Juni 1957 KPS diubah menjadi Biro Pusat Statistik.

3.1.4 Masa Orde Baru Sampai Sekarang

Pada pemerintahan Orde Baru, khususnya untuk memenuhi kebutuhan dalam

perencanaan dan evaluasi pembangunan, maka untuk mendapatkan statistik yang

handal, lengkap, tepat, akurat, dan terpercaya mulai diadakan pembenahan

Organisasi Biro Pusat Statistik.

Dalam masa orde baru ini BPS telah mengalami tujuh kali perubahan

Struktur Organisasi yaitu :

1. Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968 tentang Organisasi BPS.

2. Peraturan Pemerintah No. 6 tahun 1980 tantang Organisasi BPS.

3. Peraturan Pemerintah No. 2 tahun 1992 tentang kedudukan, tugas, fungsi,

suasana, dan tata kerja BPS.

4. Undang-Undang No. 16 tahun 1997 tentang Statistik.

5. Keputusan Presiden RI No. 86 tahun 1998 tentang BPS.

6. Keputusan Kepala BPS No. 100 tahun 1998 tentang organisasi dan tata

kerja BPS.

7. PP 51 tahun 1999 tentang penyelenggaraan statistik.

Tahun 1968, ditetapkan Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968 yaitu

yang mengatur organisasi dan tata kerja di pusat dan di daerah. Tahun 1980,

(38)

Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968 di tiap Propinsi dan di Kabupaten atau

Kotamadya terdapat cabang perwakilan Badan Pusat Statistik. Pada tanggal 19

Mei 1997 menetapkan tentang statistik sebagai pengganti Undang - Undang

Nomor : 6 dan 7 tentang sensus dan statistik. Pada tanggal 17 Juni 1998 dengan

Keputusan RI No. 86 tahun 1998 ditetapkan Biro Pusat Statistik sekaligus

mengatur tata kerja dan struktur organisasi Badan Pusat Statistik yang baru.

3.2Visi dan Misi Badan Pusat Statistik

3.2.1 Visi Badan Pusat Statistik

Badan Pusat Statistik mempunyai visi menjadikan informasi statistik sebagai

tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung sumber

daya manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang

mutakhir.

3.2.2 Misi Badan Pusat Statistik

Dalam perjuangan pembangunan nasional, Badan Pusat Statistik mengembangkan

misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyajian data statistik yang

bermutu handal, efektif, dan efisien, peningkatan kesadaran masyarakat akan arti

(39)

3.3 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik

Organisasi merupakan suatu fungsi manajemen yang mempunyai peranan dan

kegiatan langsung dengan instansi sosial yang terjadi di antara individu - individu

dalam rangka kerjasama untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Struktur

organisasi perusahaan merupakan salah satu faktor penting yang mempengaruhi

tingkat keberhasilan suatu perusahaan dalam mencapai suatu tujuan yang

ditetapkan. Dengan adanya struktur organisasi maka akan jelaslah pemisahan

tugas dari para pegawai/staf.

Adapun tujuan dari struktur organisasi ini dan staf di Kantor Badan Pusat

Statistik (BPS) Propinsi Sumatera Utara adalah :

a. Pengkoordinasian yaitu yang memungkinkan komunikasi integrasi

berbagai departemen dan kegiatan-kegiatan yang saling berhubungan satu

sama lain.

b. Pemberian saran yaitu memberikan saran atau membuat rekomendasi bagi

manajemen.

c. Pembuatan keputusan yaitu membuat keputusan-keputusan dan mengamati

bagaimana pelaksanaan dari keputusan tersebut.

Adapun bagan struktur organisasi Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera

Utara adalah sebagai berikut :

Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor : 86 tahun 1998 ditetapkan Badan

Pusat Statistik sebagaimana lampiran dalam organisasi Kantor Badan Pusat

(40)

Kepala Kantor dibantu tata usaha yang terdiri dari :

1. Sub Bagian Urusan Dalam

2. Sub Bagian Perlengkapan

3. Sub Bagian Keuangan

4. Sub Bagian Kepegawaian

5. Sub Bagian Bina Potensi/Bina Program

Sedangkan Bidang Penunjang Statistik terdiri dari 5(lima) bidang yaitu :

1. Bidang Statistik Produksi

Bidang Statistik Produksi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan

statistik pertanian, industri, konstruksi pertambangan dan energi.

2. Bidang Statistik Distibusi

Bidang Statistik Distribusi mempunyai tugas melaksanakan kegiatan statistik

konsumen, perdagangan besar, statistik keuangan dan harga produsen serta

niaga dan jasa.

3. Bidang Statistik Kependudukan

Bidang BPS Kependudukan mempunyai tugas melaksanakan kegiatan

statistik demografi dan rumah tangga, statistik tenaga kerja, serta statistik

kesejahteraan.

4. Bidang Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statistik (IPDS)

Bidang IPDS mempunyai tugas untuk penyiapan data, penyusunan sistem,

(41)

5. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik mempunyai tugas untuk

penyusunan neraca produksi, neraca konsumsi, dan akumulasi penyajian

(42)

BAB 4

PENGOLAHAN DATA

4.1 Data dan Pembahasan

Data yang diolah pada Tugas Akhir ini adalah data sekunder yang diperoleh dari

Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara, yaitu jumlah petani ikan, luas areal

budidaya perikanan dan jumlah produksi ikan air tawar di Kab. Deli Serdang

tahun 1999 s/d 2011. Datanya adalah sebagai berikut :

Tabel 4.1 Jumlah Petani Ikan, Luas Areal Budidaya Perikanan, dan Jumlah Produksi Ikan Air Tawar di Kab. Deli Serdang Tahun 1999– 2011

(43)

Tahun

Sumber : Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara

Keterangan :

Y = Jumlah Produksi Ikan Air Tawar (Ton) = Jumlah Petani Ikan (Orang)

= Luas Areal Budidaya Perikanan (Ha)

4.2 Pengolahan Data denganMetode Regresi Linier Berganda

Dalam pengolahan data dibutuhkan proses pengolahan data agar diperoleh hasil

yang baik. Di mana data yang akan diolah harus terlebih dahulu disajikan dalam

bentuk tabel. Selanjutnya membentuk persamaan regresi linier berganda, maka

diperlukan perhitungan masing-masing satuan variabel untuk menentukan b0, b1,

(44)

Tabel 4.2 Harga-harga yang Diperlukan untuk Menghitung b0, b1, dan b2

2007 5.062,87 1.061 1.959,52 25.632.652,64

2008 5.360,09 1.070 1.958,23 28.730.564,81

2009 5.607,2 1.104 2.204,96 31.440.691,84

2010 8.378,98 1.148 2.304,72 70.207.305,84

2011 9.179,23 1.193 2.375,43 84.258.263,39

Jumlah 104.511,47 13.318 29.444,36 1.005.870.274,29

Sambungan dari Tabel 4.2

LMN LNN LMO LNO LMLN

1.849.600 8.514.724 17.941.664 38.495.423,2 3.968.480

1.876.900 8.678.916 18.358.000 39.476.400 4.036.020

1.024.144 8.573.184 13.740.430 39.754.920 2.963.136

1.028.196 8.573.184 11.857.006,2 34.237.982,4 2.968.992

797.449 2.480.940,01 4.484.556,7 7.909.994,69 1.406.564,3 613.089 3.509.627,56 3.594.987,9 8.601.341,42 1.466.872,2

688.900 3.015.432,25 3.917.683 8.196.453,65 1.441.295

(45)

LMN LNN LMO LNO LMLN

1.125.721 3.839.718,63 5.371.705,07 9.920.795,02 2.079.050,72 1.144.900 3.834.664,73 5.735.296,3 10.496.289,04 2.095.306,1 1.218.816 4.861.848,60 6.190.348,8 12.363.651,71 2.434.275,84 1.317.904 5.311.734,28 9.619.069,04 19.311.202,79 2.645.818,56 1.423.249 5.642.667,68 10.950.821,39 21.804.618,32 2.833.887,99

14.339.268 69.852.074 114.030.336,4 258.776.813,14 31.173.218,71

Dari daftar tabel di atas maka diperoleh:

P = 13 = 29.444,36

= 104.511,47 = 1.005.870.274,29

= 13.318 = 14.339.268

= 69.852.074 = 258.776.813,14

= 114.030.336,4 = 31.173.218,71

Dari data tersebut maka selanjutnya akan dicari persamaan dengan Rumus(2.6) -

(46)

= 3.162.048,169

=

= *(,,X(UY,(JYQ JS [(] [^_V

=165.666.630,80

=

= **Q(,R,(RRT Q V(V W [(] [^

V

= 6.962.355,057

=

= JXU(YYT(U*R *Q Z([[[ V\ [(] [^

V

= 22.063.478,73

=

= R*(*YR(J*U Y* V(V W Z([[[ V\_V

=1.008.604,365

V(V W

V *(,JQ QT*XRU *(,QS(XJ* QQQ

Z([[[ V\

(47)

[(] [^

V U(,RS RQRUQT TQ(TR*(,QS QU

Selanjutnya hasil perhitungan di atas akan dimasukkan ke dalam Rumus (2.15) –

(2.17)

Menghitung nilai konstanta b1

=

(48)

Sehingga persamaan regresi linier berganda dengan dua variabel bebas

Y(Y,R YRT , J,* Y ,QJ

Hal ini berarti bahwa jumlah produksi ikan, jika tanpa adanya jumlah

petani ikan dan luas areal budidaya (X1 dan X2 = 0) maka produksi ikan hanya

Y(Y,R YRT Y(Y,R YRT B_P. Koefisien regresi berganda sebesar -0,201 dan

7,042 mengindikasikan bahwa besaran penambahan/pengurangan tingkat produksi

ikan setiap penambahan/pengurangan dari jumlah petani ikan dan luas areal

budidaya. Persamaan regresi berganda Y(Y,R YRT , J,* Y ,QJ

yang digunakan sebagai dasar untuk memperkirakan tingkat produksi ikan yang

dipengaruhi oleh jumlah petani ikan dan luas areal budidaya.

Setelah mendapatkan persamaan regresi, langkah selanjutnya adalah

(49)

harga dan yang diketahui. Maka untuk mencari kesalahan baku tersebut

dibuat terlebih dahulu tabel seperti di bawah ini :

Tabel 4.3 Harga O` untuk Data pada Tabel 4.1

Oa Oà Oa Oà Oa Oà N

13.192,4 12.570,43074 621,969 386.845,764

13.400 12.765,58804 634,412 402.478,532

13.577,5 12.710,93233 866,568 750.939,531

11.693,3 12.710,52955 -1.017,230 1.034.755,957

5.021,9 3.208,00803 1.813,892 3.290.204,080

4.591,3 5.330,73819 -739,438 546.768,843

4.720,1 4.357,24662 362,853 131.662,576

4.726,6 4.427,73270 298,867 89.321,661

5.062,87 5.881,19436 -818,324 669.654,760

5.360,09 5.870,29790 -510,208 260.312,104

5.607,2 7.600,88099 -1.993,681 3.974.763,893

8.378,98 8.294,51268 84,467 7.134,728

9.179,23 8.783,37786 395,852 156.698,913

104.511,47 104.511,47 0,000 11.701.541,342

Dari tabel di atas maka diperoleh:

= 104.511,47 = 0,000

= 104.511,47 = 11.701.541,342

Sehingga standard error dapat dicari dengan Rumus (2.18)di bawah ini:

(50)

' ') b**(Y,*(XQ* RQJ_{*R J *}

d*(*Y,(*XQ *RQJ

' ') *(,U* YRTTJS

Jika dibulatkan menjadi '₎ *(,U* YRY

Ini berarti produksi ikan yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata

produksi ikan air tawar yang diperkirakan yaitu sebesar 1.081,737 ton.

4.3 Perhitungan Koefisien Korelasi Linier Berganda

Koefisien korelasi bergandanya didapat dengan rumus (2.19):

- = #. /.

= # VWWW \(Z\ (V]] ]^ / ^ [ W WV Z ( \V([^W ^V

\](\\\(\V W

= # ([ ( [ VV V / ]](V\^( Z

\](\\\(\V W

= e, SJSRTTSRQ

- = 0,964036791

Jika dibulatkan menjadi 0,964

Dari hasil perhitungan didapat korelasi (R) antara jumlah petani ikan dan

luas areal budidaya perikanan terhadap jumlah produksi ikan air tawar sebesar

(51)

ikan dan luas areal budidaya perikanan terhadap jumlah produksi ikan air tawar

tinggi.

Mencari koefisien determinasi dengan menggunakan rumus (2.20):

-

-- , STQ,RTYS*

R2 = , SJSRTTSRQ

Didapat nilai koefisien determinasi 0,9294. Hal ini berarti bahwa sekitar

92,94% produksi ikan air tawar dapat ditentukan oleh jumlah petani ikan dan luas

areal budidaya perikanan melalui hubungan regresi linier berganda sedangkan

sisanya 7,06% lagi dipengaruhi oleh faktor lain.

4.4Perhitungan Koefisien Korelasi Antar Variabel

Dari Tabel (4.2) dapat diperoleh koefisien korelasi antara variabel terikat (Y) dengan variabel bebas (X) sehingga diketahui seberapa besar pengaruh antar variabel tersebut.

4.4.1Koefisien Korelasi antara Jumlah Petani Ikan dengan Jumlah Produksi Ikan Air Tawar

! " "

(52)

= V [( V (VV\ [ V(V W [(] [^

Koefisien korelasi antara jumlah petani ikan (X1) dan jumlah produksi ikan

air tawar (Y) adalah 0,649 yang menunjukkan korelasi yang cukup dengan arah positif mendekati 1 (korelasi positif). Hal ini berarti jika jumlah petani ikan

mengalami peningkatan maka jumlah produksi ikan air tawar juga akan

meningkat.

4.4.2 Koefisien Korelasi antara Luas Areal Budidaya Perikanan dengan Jumlah Produksi Ikan Air Tawar

(53)

= W\(W ]( [

Z^(]VZ(WV W\

! = , STRSUSRRR

Koefisien korelasi antara luas areal budidaya perikanan(X2)dan jumlah

produksi ikan air tawar(Y)adalah 0,964 yang menunjukkan korelasi yang tinggi dengan arah positif mendekati 1 (korelasi positif). Hal ini berarti jika luas areal

budidaya perikanan mengalami peningkatan maka jumlah produksi ikan air tawar

(54)

Koefisien korelasi antara jumlah petani ikan(X1) dan luas areal budidaya

perikanan(X2) adalah 0,680 yang menunjukkan korelasi cukup dengan arah positif

mendekati 1 (Korelasi Positif). Hal ini berarti jika jumlah petani ikan mengalami

peningkatan maka luas areal budidaya perikanan juga akan meningkat.

4.5 Uji Keberartian Regresi Linier Berganda

Pengujian hipotesa dalam regresi linier berganda perlu dilakukan agar tidak terjadi

kesalahan penarikan kesimpulan.

4.5.1 Uji F (Simultan)

1. Membuat hipotesis dalam bentuk model kalimat

0 : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan

(bersama-sama) antara variabel bebas yaitu jumlah petani ikan dan luas areal

budidaya perikanan terhadap variabel terikat yaitu jumlah produksi

ikan air tawar.

0 : Terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan (bersama-sama)

antara variabel bebas yaitu jumlah petani ikan dan luas areal budidaya

perikanan terhadap variabel terikat yaitu jumlah produksi ikan air

tawar.

(55)

3. Menentukan taraf signifikan

Pada hipotesis ini nilai = 5%

4. Kaidah pengujian

Jika 1_{2 34 5}+ 1_3=.)>, maka 0 diterima

Jika1_{2 34 5}? 1_3=.)>, maka 0 ditolak.

5. MenghitungFhitungdan Ftabel

Menentukan nilai Fhitung

Menentukan nilai Ftabel

13=.)> 1@ A = A . 1 ] Q *,

areal budidaya perikanan terhadap variabel terikat yaitu jumlah produksi

(56)

4.5.2 Uji t (Parsial)

4.5.2.1 Pengaruh Jumlah Petani Ikan(X1) Terhadap Jumlah Produksi Ikan

Air Tawar (Y)

1. Menentukan formulasi hipotesis

0 : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara jumlah

petani ikan terhadap jumlah produksi ikan air tawar di Kab. Deli

Serdang.

0 : Terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara jumlah petani

ikan terhadap jumlah produksi ikan air tawar di Kab. Deli Serdang.

Pada kasus ini nilai = 5%

3. Kaidah pengujian

0 diterima bila B_3=.)>+ B_{2 34 5}+ B_3=.)>

0 ditolak bila B_{2 34 5}? B_3=.)>

4. Menentukan nilai statistik

t

hitung

B2 34 5 _'

.

Terlebih dahulu menghitung nilai standar deviasi regresi linier berganda

(57)

(58)

• Mencari B_{2 34 5}

B2 34 5 _'

.

B2 34 5 _{* YTSRTXTTU}, J,*RUUU , **RU*SYYR

Jika dibulatkan menjadi -0,114

B3=.)> BK Bf fg _V B _] J J,

6. Membandingkan ttabeldan thitnug

J J, + , **Q + J J,

Karena J J, + , **Q + J J, maka H0Diterima.

7. Kesimpulan

Hal ini berarti bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial

antara jumlah petani ikan dan luas areal budidaya perikanan terhadap variabel

(59)

4.5.2.2 Pengaruh Luas Areal Budidaya Perikanan(X2) Terhadap Jumlah

Produksi Ikan Air Tawar (Y)

1. Menentukan formulasi hipotesis

0 : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara luas

areal budidaya perikanan terhadap jumlah produksi ikan air tawar di

Kab. Deli Serdang.

0 : Terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara luas areal

budidaya perikanan terhadap jumlah produksi ikan air tawar di Kab.

Deli Serdang.

Pada kasus ini nilai = 5%

3. Kaidah pengujian

0 diterima bila B_3=.)>+ B_{2 34 5}+ B_3=.)>

0 ditolak bila B_{2 34 5}? B_3=.)>

4. Menentukan nilai statistik

t

hitung

B2 34 5 _'

.

Terlebih dahulu menghitung nilai standar deviasi regresi linier berganda

(60)

' = 1.170.154,201

' = d*(*Y,(*XQ J, = 1.081,73666

• Standard error Sb2

'.

=

C7 7

#EF ( GHE I7 7 H

'.

= ( W ^V\\\

#E\Z(W] ( ^[ V ]( V ( ZW^ HE \W ZJH

= ( W ^V\\\

d V( \ ( [W \Z ]V^[ [][V

= _{(V V ]Z]Z Z}( W ^V\\\

'.

=

0,8298098

• Mencari B_{2 34 5}

B2 34 5 _'

.

B2 34 5 Y ,Q*UJUR,S_{, UJSU,SU} U QUT,YX*RT

(61)

B3=.)> BK Bf fg _V B _] J J,

6. Membandingkan ttabeldan thitnug

B2 34 5 U QUT ? B3=.)> J J,

Karena B_{2 34 5} U QUT ? B_3=.)> J J, maka H0Diolak.

7. Kesimpulan

Hal ini berarti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara

luas areal budidaya perikanan terhadap jumlah produksi ikan air tawar di

Kab. Deli Serdang.

4.6 Implementasi Sistem

4.6.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikam desain

sistem yang ada dalam desain sistem yang telah disetujui, menginstal, dan

memulai sistem baru yang diperbaiki.

Tujuan dari implementasi sistem adalah sebagai berikut :

1. Menyelesaikan desain sistem yang ada dalam dokumen sistem yang

disetujui.

2. Menulis, menguji, dan mendokumentasikan program-program dan

prosedur-prosedur yang diperlukan oleh dokumen desain sistem yang

(62)

3. Memastikan bahwa personal dapat mengoperasikan sistem baru.

4. Memperhitungkan bahwa sistem memenuhi permintaan pemakai.

5. Memastikan bahwa konveksi ke sistem yang baru berjalan dengan benar.

Implementasi yang sudah selesai harus diuji coba kehandalannya sehingga

dapat diketahui kehandalannya dari sistem yang ada dan telah sesuai dengan apa

yang diinginkan. Dalam pengolahan data pada Tugas Akhir ini penulis

menggunakan suatu perangkat lunak sebagai implementasi sistem yaitu program

SPSS 17.0 For Window dalam masalah memperoleh hasil perhitungan.

4.6.2 Pengenalan SPSS

SPSS (Statistical Product and Service Solution) merupakan program aplikasi yang digunakan untuk melakukan perhitungan statistik dengan menggunakan komputer.

SPSS paling banyak digunakan dalam berbagai riset pasar, pengendalian dan

perbaikan mutu (quality improvement) serta riset-riset lain.

SPSS dibuat pertama kali sebagai software statistik pada tahun 1968.

Diprakarsai oleh ketiga mahasiswa Stanford University yang pada saat itu dioperasikan hanya pada komputer mainframe. Pada tahun 1984, SPSS pertama kali muncul pada versi PC (bisa dipakai untuk komputer desktop) dengan nama SPSS/PC+, dan sejalan dengan populernya sistem operasi windows. Pada tahun 1992, SPSS juga mengeluarkan versi windows. Dan antara tahun 1994-1998,

SPSS melakukan berbagai kebijakan strategis untuk pengembangan software

(63)

BMDP Statistical Software, Jandel Statistics Software Clear Software, Quantime Ltd, Initive Technologies A/S dan Integral Solution Ltd. Untuk memantapkan posisinya sebagai salah satu market leader dalam business intelligence, SPSS juga menjalin aliansi strategis dengan software house terkemuka dunia yang lain

seperti Oracle Corp, Business Object dan Ceres Integrated Solution.

Karena perkembangan SPSS ini membuat program SPSS yang tadinya

hanya ditujukan pada pengolahan data statistik untuk ilmuan sosial yang pada saat

itu SPSS yang singkatan dari Statistical Packcage for The Social Science berubah menjadi Statistical Product and Service Solution. Fungsi SPSS diperluas untuk melayani berbagai user seperti proses produksi di pabrik, riset ilmu sains dan

lain-lain.

4.6.3 Langkah – Langkah Pengolahan Data dengan SPSS

4.6.3.1 Cara Mengaktifkan SPSS pada Program Windows

1. Pilih menu Start dari windows.

2. Kemudian pilih menu All Programs.

(64)

Gambar 4.1 Tampilan Pengaktifan SPSS Statistics 17.0

4. Lalu akan muncul aplikasi SPSS Statistics 17.0, pada saat tersebut akan

muncul kotak dialog SPSS Statistics 17.0, lalu tekan Cancel atau tanda

silang (close) untuk membuat file data baru sekaligus mengaktifkan SPSS

Statistics Data Editor.

(65)

4.6.3.2Mengenal Lingkungan Kerja SPSS

SPSS data editor mempunyai 2 (dua) tipe lingkungan kerja yaitu :

1. Data View adalah tempat di mana data akan dimasukkan dan diproses.

Gambar 4.3 Tampilan Jendela Data View dalam SPSS

2. Variable View adalah tempat di mana variabel akan didefenisikan terlebih

dahulu sebelum dimasukkan ke Data View. Cara mengaktifkannya adalah

dengan mengklik tab sheet Variable View yang berada di bagian kiri

(66)

Gambar 4.4 Tampilan Jendela Variable View dalam SPSS

4.6.3.3 Menyusun Definisi Variable View

Name : Untuk memasukkan nama variabel yang akan diuji.

Type : Untuk mendefenisikan tipe variabel.

Widht : Untuk pengaturan panjang karakter dari variabel.

Decimals : Untuk menuliskan jumlah desimal di belakang koma.

Label : Untuk menuliskan keterangan dari nama variabel.

Missing : Untuk menuliskan ada tidaknya jawaban kosong.

Columns : Untuk pengaturan lebar kolom.

Align : Untuk pengaturan teks/angka pada data View apakah akan

dibuat rata kiri (Left), kanan (Right) atau tengah (Center).

Measure : Untuk menentukan skala pengukuran variabel, misalnya nominal,

(67)

(Dalam penulisan Tugas Akhir ini Values, Missing, Columns dan Measure tidak

dipergunakan, karena itu ketiga pengaturan ini diabaikan saja).

4.6.3.4 Pemasukan Data Ke dalam SPSS Statistics 17.0

Cara memasukkan data ke SPSS Statistics 17.0 adalah sebagai berikut :

1. Pengisian variabel pada Variable View.

Variabel Tahun adalah Tahun dari data yang diambil, variabel ini merupakan

variabel pertama yang akan ditempatkan pada baris pertama.

Langkah-langkahnya adalah :

1) Isi Name dengan Tahun lalu pilih Type dan pilih Numeric. 2) Pilih Width isi dengan angka 4 lalu pilih Decimals ketik 0.

3) Pada Label ketik “Tahun”.

4) Lalu pada Align pilih Center.

Variabel Y adalah jumlah produksi ikan air tawar, variabel ini merupakan variabel

kedua yang akan ditempatkan pada baris kedua.

5) Isi Name dengan Y lalu pilih Type dan pilih Numeric. 6) Pilih Widthisi dengan angka 8 lalu pilih Decimals ketik 2.

7) Pada Label ketik “Jumlah Produksi Ikan Air Tawar”.

(68)

Selanjutnya Variabel X1 adalah jumlah petani ikan yang juga menjadi variabel

kedua yang ditempatkan pada baris kedua.

1) Isi Name dengan X1 lalu pilih Type dan pilih Numeric. 2) Pilih Widthisi dengan angka 8 lalu pilih Decimals ketik 0.

3) Pada Label ketik “Jumlah Petani Ikan”.

Selanjutnya Variabel X2 adalah luas areal budidaya perikanan yang juga menjadi

variabel ketiga yang ditempatkan pada baris ketiga.

1) Isi Name dengan X2 lalu pilih Type dan pilih Numeric. 2) Pilih Widthisi dengan angka 8 lalu pilih Decimals ketik 2.

3) Pada Label ketik “Luas Areal Budidaya Perikanan”.

(69)

Gambar 4.5 Tampilan Pengisian Variable View

2. Pengisian Data Pada Data View

Langkah-langkah pengisian data ke dalam data view adalah :

1) Setelah pengisian variabel pada Variable View lalu klik pada tab sheet

Data View yang ada di kiri bawah layar.

2) Isilah tahun pada kolom Tahun sesuai jumlah data yang ada.

3) Isi Y, X1 dan X2 dengan data yang ada.

(70)

Gambar 4.6 Tampilan Pengisian Data View

4.6.3.5 Pengolahan Data

Pengolahan Data untuk Mencari Korelasi dan Persamaan Regresi Linier Berganda

Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :

1) Pada Menu Bar klik menu Analyze, lalu pilih Regression dan klik Linear.

2) Lalu akan muncul kotak dialog Linear Regression.

3) Pada kotak dialog tersebut masukkan variabel Y pada kotak Dependent

(71)

Gambar 4.7 Kotak Dialog Linear Regression

4) Klik tombol Statistics sehingga akan muncul Linear Regression Statistics,

lalu beri tanda ceklist pada Estimate, Model Fit dan Descriptives.

Gambar 4.8 Kotak Dialog Linear Regression : Statistics

(72)

6) Selanjutnya balik ke kotak dialog Linear Regression, lalu klik Plots untuk

membuat grafik. Isi kolom Y dengan pilihan SDRESID dan kolom X

dengan ZPRED, kemudian klik Next.

Gambar 4.9 Kotak Dialog Linear Regression : Plots

7) Selanjutnya isi kolom Y dengan ZPRED dan kolom X dengan

DEPENDNT. Pada pilihan Standardized Residual Plots, ceklist

Histogram, Normal Probability Plot dan Produce all partial plot, setelah

(73)

Gambar 4.10 Kotak Dialog Linear Regression Plots

8) Maka aplikasi akan kembali ke kotak dialog Linear Regression, lalu

selanjutnya klik Option maka akan muncul kotak dialog Linear

Regression Option. Pilih Use Probability of F kemudian masukkan nilai

tingkat kepercayaan pada kotak Entry dengan 0,05, lalu klik Continue.

Gambar 4.11 Kotak Dialog Linear Regression : Option

(74)

BAB 5

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Dari perhitungan yang telah dilakukan secara manual dan menggunakan software

maka diperoleh:

1. Hasil persamaan yang sama bahwa jumlah produksi ikan, jika tanpa

adanya jumlah petani ikan dan luas areal budidaya (X1 dan X2 = 0) maka

produksi ikan hanya Y(Y,R YRT Y(Y,R YRT B_P. Koefisien regresi berganda sebesar -0,201 dan 7,042 mengindikasikan bahwa besaran

penambahan/pengurangan tingkat produksi ikan setiap

penambahan/pengurangan dari jumlah petani ikan dan luas areal budidaya.

Persamaan regresi berganda Y(Y,R YRT , J,* Y ,QJ yang digunakan sebagai dasar untuk memperkirakan tingkat produksi ikan yang

dipengaruhi oleh jumlah petani ikan dan luas areal budidaya.

2. Kesalahan baku (Standard Error) sebesar 1.081,736629. Ini berarti

produksi ikan yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata produksi

ikan air tawar yang diperkirakan yaitu sebesar 1.170.154,972 ton.Melalui

uji keberartian regresi linier didapat Fhitung = 66,389 >Ftabel = 4,10 maka

(75)

luas areal budidaya perikanan berpengaruh secara simultan dan signifikan

terhadap jumlah produksi ikan air tawar di Kab. Deli Serdang.

3. Dari hasil perhitungan korelasi (R) antara jumlah petani ikan dan luas areal budidaya perikanan terhadap jumlah produksi ikan air tawar sebesar 0,964.

Nilai korelasi tersebut menyatakan mahwa hubungan antara jumlah petani

ikan dan luas areal budidaya perikanan terhadap jumlah produksi ikan air

tawar tinggi.

4. Melalui perhitungan R2 didapat nilai koefisien determinasi 0,9294. Hal ini berarti bahwa sekitar 92,94% produksi ikan air tawar dapat ditentukan

oleh jumlah petani ikan dan luas areal budidaya perikanan melalui

hubungan regresi linier berganda sedangkan sisanya 7,06% lagi

dipengaruhi oleh faktor lain.

5. Berdasarkan perhitungan koefisien korelasi antara jumlah produksi ikan air

tawar (Y) dan jumlah petani ikan (X1) adalah 0,649 yang menunjukkan

korelasi yang cukup dengan arah positif mendekati 1 (Korelasi Positif).

Hal ini berarti jika jumlah petani ikan mengalami peningkatan maka

jumlah produksi ikan air tawar juga akan meningkat. Berdasarkan

perhitungan koefisien korelasi antara jumlah produksi ikan air tawar (Y) dan luas areal budidaya perikanan (X2) adalah 0,964 yang menunjukkan

korelasi yang tinggi dengan arah positif mendekati 1 (Korelasi Positif).

Hal ini berarti jika luas areal budidaya perikanan mengalami peningkatan

maka jumlah produksi ikan air tawar juga akan meningkat.

(76)

jumlah produksi ikan air tawar adalah H0 Diterima yang berarti secara

parsial jumlah petani ikan tidak berpengaruh terhadap jumlah produksi

ikan air tawar di Kab. Deli Serdang. Dan untuk pengaruh luas areal

budidaya perikanan dan jumlah produksi ikan air tawar adalah H0 Ditolak

yang berarti secara parsial luas areal budidaya perikanan berpengaruh

terhadap jumlah produksi ikan air tawar di Kab. Deli Serdang.

5.2 Saran

Adapun saran-saran yang dapat penulis sampaikan adalah :

1. Pemerintah Kab. Deli Serdang sebaiknya lebih memperhatikan produksi

ikan air tawar saat ini yang semakin berkurang karena kurangnya lahan

dan bibit yang bagus untuk usaha perikanan.

2. Pemerintah Kab. Deli Serdang sebaiknya membantu masyarakat dengan

memberikan penyuluhan tentang tata cara pembudidayaan ikan air tawar

yang baik dan benar.

3. Penelitian selanjutnya, sebaiknya menggunakan sampel yang lebih banyak

lagi agar dapat dilihat lebih jelas hubungan yang representatif antara

(77)

DAFTAR PUSTAKA

Algifari, Analisis Regresi Teori, Kasus, dan Solusi, BPFE, Yogyakarta, 1997.

BPS, Deli Serdang dalam Angka, Badan Pusat Statistik, 1999-2011.

Evy Ratna, Usaha Perikanan di Indonesia, Mutiara Sumber Widya, Jakarta, 2001.

Hakim Abdul, Statistik Deskriptif Untuk Ekonomi dan Bisnis, Edisi Pertama,EKONISIA, Yogyakarta, 2004.

Hasan Iqbal,Pokok-Pokok Materi Statistika I, Bumi Aksara, Jakarta, 1999

Kazmier Leonard J, Ph.D., Statistik Untuk Bisnis,Erlangga, Jakarta, 2005.

Kustituanto, Bambang, Statistik Analisa Runtut Waktu dan Regresi Korelasi, Edisi Pertama, BPFE, Yogyakarta, 1984.

Marzuki, Gunawan, Nurgiyantoro Burhan, Statistik Terapan Untuk Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial, Gadjah Mada University Press, Yogyakarta, 2002.

Nurlaelah, ST, MT, R.A Agung, SE, MM,Praktikum Statistika Ekonomi dan Bisnis Dengan SPSS, Edisi Pertama, Mitra Wacana Media, Jakarta,2010.

Siregar Syofian, Ir.,M.M., Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantitatif, Bumi Aksara, Jakarta, 2013

(78)

(79)

(80)

(81)

(82)