ANALISA KORELASI TERHADAP FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI KETERSEDIAAN BERAS
DI KOTA MEDAN
TUGAS AKHIR
DIAN ARIESTYA
082407030
PROGRAM STUDI D-III STATISTIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ANALISA KORELASI TERHADAP FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI KETERSEDIAAN BERAS
DI KOTA MEDAN
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya
DIAN ARIESTYA
082407030
PROGRAM STUDI D-III STATISTIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : ANALISA KORELASI TERHADAP FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI KETERSEDIAAN BERAS DI KOTA MEDAN
Kategori : TUGAS AKHIR
Nama : DIAN ARIESTYA
Nomor Induk Mahasiswa : 082407030
Program Studi : DIPLOMA III STATISTIKA
Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM ( FMIPA ) UNIVERSITAS SUMATERA
UTARA
Diluluskan di Medan, Juni 2011
Diketahui/Disetujui oleh Pembimbing Departemen Matematika FMIPA USU
Ketua,
Prof. Dr. Tulus, M.Si Drs. Rachmad Sitepu, M.Si NIP. 19620901 198803 1 002 NIP. 19530418 198703 1 0014
PERNYATAAN
ANALISA KORELASI TERHADAP FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETERSEDIAAN BERAS DI KOTA MEDAN
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
Puji dan syukur penulis ucapkan kehadirat Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpahan karunia-NYA akhirnya penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini tepat pada waktunya.
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan ii
Pernyataan iii
Penghargaan iv
Daftar Isi v
4.1.1 Menentukan Persamaan Regresi Linier Berganda 23
4.1.2 Uji Keberartian Regresi 26
BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM 34
4.1 Sekilas Tentang SPSS 34
4.2 Mengaktifkan SPSS 34
4.3 Membuka Lembar Baru 35
4.4 Menamai Variabel 36
4.5 Pengisian Data 37
4.6 Pengolahan Data Dengan Persamaan Regresi 38 4.7 Pengolahan Data Dengan Persamaan Korelasi 41
BAB 6 PENUTUP 43
6.1 Kesimpulan 43
6.2 Saran 44
DAFTAR TABEL
Halaman Tabel 4.1 Tabel Ketersediaan Beras, Produksi Beras dan Kebutuhan
Beras Per Bulan Pada Tahun 2008 dan 2009 21 Tabel 4.2 Tabel Nilai-nilai yang diperlukan untuk menghitung koefisien
Regresi a0, a1,a2 24
Tabel 4.3 Tabel Perhitungan Uji Regresi 28
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 5.1 Mengaktifkan SPSS 35
Gambar 5.2 Tampilan saat membuka SPSS 35
Gambar 5.3 Layar kerja variable view 37
Gambar 5.4 Data yang diolah 37
Gambar 5.5 Pilih Analyze, Regresion, Linier 38
Gambar 5.6 Kotak dialog Linier Regresion 39
Gambar 5.7 Kotak dialog Linier Regresion Statistic 39 Gambar 5.8 Kotak dialog Linier Regresion Plot 40 Gambar 5.9 Kotak dialog Linier Regresion Options 40 Gambar 5.10 Pilih analyze, correlate, bivariate 41
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Sektor pertanian dalam tatanan pembangunan nasional khususnya padi memegang peranan penting karena selain bertujuan menyediakan pangan bagi seluruh penduduk , juga merupakan sektor andalan penyumbang devisa negara dari sektor non migas. Besarnya kesempatan kerja yang dapat diserap dan besarnya jumlah penduduk yang masih bergantung pada sektor ini masih perlu ditumbuh kembangkan.
Penduduk Indonesia khususnya Sumatera Utara sangat bergantung pada nasi sebagai makanan pokok. Ketergantungan yang sangat besar ini menjadi tantangan bagi negara yang mengkonsumsi nasi sebagai makanan pokok untuk selalu dapat mencukupi kebutuhan beras tanpa melakukan impor dari negara lain.
Oleh karena hal di atas, maka penulis meras tertarik dan terdorong untuk mengadakan penelitian tentang ketersediaan beras dengan judul “ANALISA
KORELASI TERHADAP FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
KETERSEDIAAN BERAS DI KOTA MEDAN”.
1.2 Identifikasi Masalah
Sesuai dengan judul diatas, maka yang menjadi permasalahan adalah bagaimana hubungan korelasi antara beberapa faktor yang mempengaruhi ketersediaan beras di Kota Medan dan seberapa erat korelasi tersebut.
1.3 Batasan Masalah
1.4 Maksud dan Tujuan
Maksud diadakannya penelitian ini adalah untuk mengaplikasikan pengetahuan yang didapat selama perkualiahan tentang penerapan analisa korelasi dan regresi linier.
Tujuan diadakannya penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah secara signifikan (meyakinkan) terdapat korelasi positif, negatif atau tidak berkorelasi antara jumlah ketersediaan beras dengan jumlah produksi beras dan jumlah kebutuhan beras.
1.5 Kontribusi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan harapan dapat memberikan manfaat antara lain: 1. Bagi penulis, bermanfaat untuk menambah pengetahuan mengenai analisa
korelasi dan regresi linier berganda.
2. Bagi pihak Badan Ketahanan Pangan, dapat bermanfaat sebagai masukan dalam pengambilan kebijakan.
1.6 Metodologi Penelitian
Metode yang digunakan penulis dalam melaksanakan penelitian ini yaitu : 1. Penelitian lapangan ( field research )
Dalam hal ini penulis mengadakan penelitian langsung ke Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara dengan melihat data yang dibutuhkan untuk membuat tugas akhir ini.
Penelitian ini dilakukan untuk memperolah data dan imformasi dengan bantuan bermacam-macam material yang di dapat seperti : buku-buku, Tulisan ilmiah, internet dan catatan selama perkuliahan yang berhubungan dengan judul tugas akhir ini.
3. Metode pengumpulan data
Pengumpulan data untuk keperluan riset ini penulis lakukan dengan menggunakan data sekunder yang di peroleh dari Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara. Data sekunder adalah data yang di peroleh atau di rangkum ulang berdasarkan data yang telah tersedia atau telah di susun oleh Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera. Data yang di kumpulkan tersebut kemudian di atur, disusun dan di sajikan dalam bentuk angka-angka dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.
1.7 SISTEMATIKA PENULISAN
BAB 1 PENDAHULUAN
Berisi tentang latar belakang, identifikasi masalah, ruang lingkup, maksud dan tujuan, manfaat, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS
Dalam bab ini menjelaskan tentang sesuatu yang mencakup penyelesaian masalah dengan judul dan masalah yang diutarakan.
BAB 3 SEJARAH TEMPAT RISET
BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN
Bab ini berisikan tentang hasil analisa dan pembahasan mengenai ketersediaan beras di Kota Medan.
BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM
Pada bab ini langkah langkah pengolahan data dengan memakai sistem komputerisasi.
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 2
TINJAUAN TEORITIS
2.1 Regresi Linier Sederhana
Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.untuk regresi linier sederhana, regresi linier hanya melibatkan dua variabel ( X dan
Y ).persamaan regresinya dapat dituliskan dalam bentuk sebagai berikut :
Y = a+ bX
Nilai a dan b dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut :
2.2 Regresi Linier berganda
Bila regresi linier sederhana digunakan untuk mengetahui hubungan dua variabel yaitu satu variabel bebas ( X ) dan satu variabel tak bebas ( Y ), maka regresi linier berganda digunakan untuk mengetahuihubungan antara dua variabel atau lebih variabel bebas ( X ) dengan variabel tak bebas ( Y ) dan juga digunakan untuk meramalkan nilai variabel tak bebas Y jika seluruh variabel bebasnya sudah diketahui nilainya dan semua koefisien regresi parsial sudah dihitung.
Bila jika dalam regresi linier sederhana hanya ada satu variabel bebas X yang dihubungkan dengan variabel tak bebas y linier dalam X, sehingga bentuk taksiran Y = a + bX, maka dalam regresi linier berganda terdapat sejumlah ( sebut saja k buah, k>1) variabel bebas yang yang dihubungkan dengan linier dalam semua variabel bebas. Jika variabel bebas X1, X2, X3, …,Xk dan variabel tak bebas Y, maka bentuk umum linier berganda atas X1, X2, X3, … Xk akan ditaksir oleh :
∧
Y = a + b1X1+b2X2+b3X3+…+bkXk
Dengan konstanta a0 dan koefisien a1, a2, a3,…,ak dapat ditaksir berdasarkan n buah
pasangan data X1, X2, X3, … , Xk. Y seperti halnya mencari a dan b dalam model
∧
Y=
a + bX diperlukan n buah pasangan data X dan Y, maka untuk mencari a0, a1, a2, a3, …,
Untuk regresi linier berganda dengan 2 variabel bebas X1, dan X2, metode kuadrat
terkecil memberikan hasil bahwa koefisien – koefisien a0, a1, a2, dapat dihitung dengan
sistem persamaan yaitu :
Y = na0+a1 X1+a2 X2
1
YX = + 2+ 2 1 2
1 1 1
0 X a X a X X
a
2
YX = a0 X2+a1 X1X2+a2 X22
Untuk mendapatkan harga – harga a0, a1, dan a2 dari persamaan di atas disusun
menurut datanya dan kemudian dapat diselesaikan dengan metode eliminasi dan substitusi.
2.3 Uji Keberartian Regresi
Uji keberartian regresi diperlukan untuk mengetahui apakah sekelompok variabel bebas secara bersamaan mempunyai pengaruh terhadap variabel tak bebas.
Langkah – langkah untuk pengujian keberartian regresi adalah sebagai berikut:
F =
) 1 (n−k− JKres
k JKreg
Dengan:
F = Statistik F yang menyebar mengikuti distribusi derajat kebebasan V1 = k
dan V2= n – k – 1
Jkreg = Jumlah kuadrat regresi:
b1 yix1i+b2 yix2i+b yix3i
3 + ...+bk yixki
x1i = X1i−X, X2i−X , X3i−X , Xki−X
y = Y1−Y
dengan derajat kebebasan (dk) = k
JKres = Jumlah Kuadrat Residu (sisa) = (Y −Yˆ)2 Dengan derajat kebebasan n – k – 1
3. Kriteria Pengujian.
a. Ho:B1=B2=...=Bk=0 (ini berarti bahwa antara Y dengan X1 dan X2 tidak ada hubungan)
0 :
1Bj≠
H ( ini berarti bahwa Y tergantung pada X1 dan X2 atau kedua – duanya) b. Tolak H0 Jika FHitung > FTabel
2.4 Koefisien Korelasi
Dalam kehidupan, kadang kita dihadapkan pada situasi dimana harus mencari hubungan antara dua variabel yang kita amati. Misalkan bagaimana hubungan antara ketersediaan beras dengan jumlah produksi beras. Untuk melihat hubungan tersebut kita dapat menggunakan analisa korelasi.
Korelasi merupakan istilah yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antar variabel. Analisa korelasi adalah cara untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antar variabel misalnya hubungan dua variabel. Apabila terdapat hubungan antara variabel maka perubahan – perubahan yang terjadi pada salah satu variabel akan mengakibatkan terjadinya perubahan pada variabel lainnya. Jadi, dari analisis korelasi dapat diketahui hubungan antara variabel tersebut.
Korelasi yang terjadi antara dua variabel dapat berupa korelasi positf, korelasi negatif, tidak ada korelasi ataupun korelasi sempurna.
1. Korelasi Positif.
Korelasi Positif adalah Korelasi dua variabel, dimana apabila variabel bebas X meningkat maka variabel tak bebas Y cenderung meningkat pula. Hasil perhitungan korelasi mendekati +1 atau sama dengan +1
2. Korelasi Negatif.
3. Tidak ada Korelasi
Tidak adanya korelasi terjadi apabila variabel bebas X dan variabel tak bebas Y tidak menunjukkan adanya hubungan. Hasil perhitungan korelasi mendekati 0 atau sama dengan 0.
4. Korelasi Sempurna
Korelasi Sempurna adalah korelasi dua variabel dimana kenaikan atau penurunan harga variabel X berbanding dengan kenaikan atau penurunan harga variabel tak bebas Y.
Jika yang diukur korelasi antara variabel X dengan variabel Y dinotasikan
xy
r , maka rumus yang digunakan adalah:
Sedangkan untuk menghitung korelasi antara variabel tak bebas dengan dua variabel bebas adalah :
1
Ukuran yang dipakai untuk mengetahui derajat hubungan antara dua variabel atau lebih terutama untuk data kuantitatif disebut koefisien korelasi. Besar kecilnya hubungan antara dua variabel dinyatakan dengan bilangan. Koefisien Korelasi ini bergerak antara 0,000 sampai 1,000 atau antara 0,000 sampai -0,000 tergantung kepada arah korelasi. Koefisien yang bertanda positif menunjukan arah korelasi yang positif, koefisien korelasi yang bertanda negatif menunjukkan arah korelasi yang negatif, sedang koefisien yang bernilai 0,000 menunjukkan tidak adanya hubungan.
Untuk lebih memudahkan mengetahui bagaimana sebenarnya keeratan hubungan antara variabel – variabel tersebut, dapat dilihat perumusan sebagai berikut:
2.5 Uji Keberartian Koefisien Korelasi
Setelah diperoleh ry.x1 dan ry.x2 maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji keberartian koefisien korelasi antara X dan Y. Dengan langkah – langkah sebagai berikut:
1. Statistik Uji adalah:
0 t =
2
1 2
r n n
− −
Dengan :
r = Koefisien Korelasi
n= Banyak Pasangan 2. Kriteria Pengujian
Tolak H0 Jika tHitung > tTabel dan terima H0Jika tHitung < tTabel Dengan
Tabel
BAB 3
SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET
3.1 Sejarah Singkat Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara, Medan
Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara adalah lembaga pemerintah yang didirikan pada tanggal 16 mei 2000 di Jalan Jendral Besar Abdul Haris Nasution No.24 Medan.
Kantor Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara Medan berlandaskan pada visi dan misi berikut:
1. Visi kantor Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara :
Terwujudnya ketahanan pangan masyarakat yang berbasis kepada sumber daya lokal yang dimiliki secara efisien dan berkelanjutan menuju masyarakat yang berkualitas dan sejahtera.
2. Misi kantor Badan ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara :
a. Meningkatkan pemberdayaan dan kemandirian masyarakat untuk mewujudkan ketahanan pangan yang berbasis sumber daya lokal yang dimiliki.
3.2 Tugas dan Fungsi Pokok Kantor Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara, Medan
Tugas dan Fungsi Pokok kantor Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara, Medan adalah :
1. Menyiapkan bahan dalam perumusan kebijakan teknis dalam lingkup ketahanan pangan.
2. Menyelenggarakan evaluasi dan pengkajian ketahanan pangan, pembinaan, kewaspadaan dan gizi serta pembinaan penyeragaman konsumsi pangan sumber daya dalam ketahanan pangan.
3. Melaksanakan tugas lain yang terkait dengan kehanan pangan sesuai dengan ketetapan kepala daerah.
4. Mengkoordinasikan perumusan kebijakan dan perencanaan program peningkatan ketahanan pangan daerah yang meliputi aspek-aspek sebagai berikut :
a. Aspek ketersediaan yang bersumber dari produksi, cadangan dan import.
b. Aspek distribusi yang berbasis kepada stabilitas harga pangan, aman dan terjangkau.
c. Aspek konsumsi yang berbasis kepada penganekaragaman konsumsi non beras, bermutu / bergizi dan aman.
5. Mengkoordinasikan monitoring program peningkatan ketahanan pangan melalui rapat Dewan Ketahanan Pangan dan rapat Pokja guna mengantisipasi dan memecahkan masalah yang dihadapi melalui hal-hal sebagai berikut :
a. Monitoring pelaksanaan kegiatan tani.
d. Monitoring pengadaan / penyiapan / penyaluran Cadangan Pangan. e. Monitoring daerah rawan pangan.
f. Monitoring kewaspadaan pangan (bencana alam dan gangguan OPT). g. Monitoring panganekaragaman konsumsi bahan pangan.
h. Monitoring mutu dan keamanan pangan. i. Supervisi yang terkoordinasi ke lapangan.
6. Melaksanakan pengkajian, analisis dan pembinaan terhadap aspek-aspek ketahanan pangan (ketersediaan, distribusi, penganekaragaman konsumsi dan kewaspadaan atau keamanan pangan).
7. Memantau dan mengendalikan ketersediaan dan distribusi bahan pangan, terutama sembilan bahan pangan pokok.
8. Mengkoordinasikan palaporan dan evaluasi program peningkatan ketahanan pangan yang meliputi aspek ketersediaan, mutu dan keamanan pangan.
3.3 Kebijakan-Kebijakan Kantor Badan Ketahanan Pangan untuk Peningkatan Pangan
Kebijakan kantor Badan Ketahanan Pangan untuk peningkatan pangan meliputi berbagai aspek diantaranya adalah :
1. Kebijakan dalam aspek ketahanan pangan :
• Pemberdayaan kelompok tani dan kelembagaan kelompok ekonomi petani (KUD, Koptan dan lain-lain).
• Pemantapan penyediaan dan penyaluran sarana produksi (benih, pupuk, obat - obatan dan alsintan).
• Penyediaan dan penyaluran kredit modal. • Peningkatan mutu teknologi.
• Peningkatan kinerja penyuluh.
• Mengembangkan kemitraan dalam pemasaran hasil. • Peningkatan mutu koordinasi.
• Peningkatan dan pengembangan jaringan irigasi.
2. Perlunya menata ulang kembali mekanisme/tata cara pengadaan dan penyaluran pupuk yang sudah ada secara terkoordinasi dengan pemerintah daerah sehingga pupuk betul-betul tersedia di tengah-tengah petani yang memenuhi prinsip 6 (enam) tepat.
3. Tingkat ketersediaan bahan pangan yang bersumber dari produksi lokal harus diupayakan secara bertahap mencapai titik ideal yaitu sesuai dengan tingkat kebutuhan dan jika terjadi kelebihan (surplus) diprioritaskan untuk perdagangan antar propinsi maupun eksport.
4. Mendukung kebijakan pemerintah untuk tetap melaksanakan larangan import beras pada tahun 2005 dan tahun 2006, mengingat cadangan dan produksi cukup tinggi.
2. Kebijakan dalam aspek distribusi :
1. Mengembangkan kerja sama jaringan distribusi dan informasi pangan dalam daerah dan antar daerah untuk mewujudkan ketersediaan dan stabilitas harga. 2. Peningkatan efisiensi kelancaran distribusi bahan pangan melalui reformasi
berbagai peraturan yang menghambat lalulintas perdagangan, pengembangan saranan dan prasaranan distribusi serta pelayanan teknologi pasca panen.
3. Peningkatan kemampuan masyarakat dan pemerintah daerah dalam menstabilkan harga bahan pangan antar waktu maupun antar wilayah.
4. Penguatan pangsa pasar yang bukan saja antar propinsi tetapi juga eksport serta mengembangkan kemitraan pemasaran hasil.
3. Kebijakan dalam aspek penganekaragaman konsumsi :
1. Melakukan upaya-upaya diversifikasi konsumsi pangan yang beragam, bergizi dan berimbang serta aman, sesuai dengan kondisi dan situasi daerah, dengan mengutamakan sumber pangan lokal untuk mencegah ketergantungan terhadap satu jenis pangan tertentu sesuai dengan Pola Pangan Harapan (PPH).
2. Penurunan konsumsi beras sebagai bahan pangan pokok masyarakat.
3. Peningkatan penganekaragaman konsumsi bahan pangan yang seimbang baik jenis nabati, atau hewani maupun mutu dan gizi.
4. Peningkatan konsumsi bahan pangan lokal sebagai basis pada non beras.
1. Melaksanakan pengamatan dini kerawanan pangan serta mengembangkan cadangan pangan daerah untuk mengantisipasi kondisi darurat (bencana alam, kerawanan pangan kronis dan lain-lain) yang mampu memenuhi kebutuhan masyarakat dalam 3 (tiga) bulan.
2. Peningkatan kemampuan fungsi Sistem Kewaspadaan Pangan dan Gizi (SKPG). 3. Peningkatan keberdayaan masyarakat miskin yang berada dalam kondisi
kerawanan pangan kronis serta pengembangan jaringan pengamanan pangan bagi kelompok rawan pangan transien (mendadak) karena bencana alam dan sosial.
4. Peningkatan pengembangan keamanan mutu dan gizi pangan.
5. Kebijakan dalam upaya pengentasan kemiskinan :
1. Mengurangi jumlah penduduk yang kelaparan sekurang-kurangnya 1% per tahun dimulai tahun 2005 sebagai komitmen Indonesia dalam deklarasi Roma Tahuh 1996 pada KKT Pangan Dunia melalui Pembangunan Ketahanan Pangan di pedesaan dan perkotaan.
2. Mengembangkan desa mandiri pangan dan menggalang sumber-sumber dana masyarakat yang memadai yang dimulai pada tahun 2005.
6. Kebijakan dalam pemberdayaan masyarakat dalam ketahanan pangan :
Meningkatkan pemberian bantuan langsung masyarakat baik berupa dana penguatan modal bagi lembaga ekonomi pedesaan maupun bantuan dana berupa penguatan modal usaha kelompok petani di pedesaan.
5. Melaksanakan pengamatan dini kerawanan pangan serta mengembangkan cadangan pangan daerah untuk mengantisipasi kondisi darurat (bencana alam, kerawanan pangan kronis dan lain-lain) yang mampu memenuhi kebutuhan masyarakat dalam 3 (tiga) bulan.
6. Peningkatan kemampuan fungsi Sistem Kewaspadaan Pangan dan Gizi (SKPG). 7. Peningkatan keberdayaan masyarakat miskin yang berada dalam kondisi
kerawanan pangan kronis serta pengembangan jaringan pengamanan pangan bagi kelompok rawan pangan transien (mendadak) karena bencana alam dan sosial.
8. Peningkatan pengembangan keamanan mutu dan gizi pangan.
8. Kebijakan dalam upaya pengentasan kemiskinan :
3. Mengurangi jumlah penduduk yang kelaparan sekurang-kurangnya 1% per tahun dimulai tahun 2005 sebagai komitmen Indonesia dalam deklarasi Roma Tahuh 1996 pada KKT Pangan Dunia melalui Pembangunan Ketahanan Pangan di pedesaan dan perkotaan.
4. Mengembangkan desa mandiri pangan dan menggalang sumber-sumber dana masyarakat yang memadai yang dimulai pada tahun 2005.
9. Kebijakan dalam pemberdayaan masyarakat dalam ketahanan pangan :
BAB 4
ANALISA DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisa Dan Pembahasan
Dalam pengambilan data ini, penulis memperoleh data ketersediaan ( perimbangan ) beras dan faktor – faktor yang mempengaruhinya yaitu produksi beras dan kebutuhan dari Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara.
Data disajikan dalam tabel berikut :
Tabel 4.1 Ketersediaan beras, Produksi beras, dan Kebutuhan beras per bulan pada tahun 2008 dan 2009 di Kota Medan.
Bulan Ketersediaan Beras ( ton )
Produksi Beras ( ton )
Kebutuhan Beras ( ton )
Januari 2008 28556 2550 23859
Februari 2008 28556 2600 20000
Maret 2008 28556 2750 19500
April 2008 28556 2865 23850
Mei 2008 28556 2980 23859
Juni 2008 28556 3070 23000
Juli 2008 28556 3110 23859
Agustus 2008 28556 3200 23800
Oktober 2008 28556 3300 25000
November 2008 28556 3410 24000
Desember 2008 28556 3550 25000
Januari 2009 29700 3640 23000
Februari 2009 29700 3765 26000
Maret 2009 29700 3879 20000
April 2009 29700 3900 20000
Mei 2009 29700 4070 21000
Juni 2009 29700 4150 20000
Juli 2009 29700 4230 23200
Agustus 2009 29700 4330 24062
September 2009 29700 4540 25300
Oktober 2009 29700 4600 25000
November 2009 29700 4787 24062
Desember 2009 29700 4820 23700
Sumber data : Badan Ketahanan Pangan Propinsi Sumatera Utara
Dengan :
Y = Jumlah Ketersediaan Beras
X1 = Jumlah Produksi Beras
X2 = Jumlah Kebutuhan Beras
1. Menentukan persamaan regresi linier berganda 2. Uji keberartian regresi
3. Menentukan koefisien korelasi 4. Uji keberartian korelasi
4.1.1 Menentukan Persamaan Regresi Linier Berganda
Untuk Melihat hubungan antara variabel – variabel bebas yaitu jumlah produksi beras dan jumlah kebutuhan beras ( X1 , X2 ) terhadap variabel tak bebas yaitu jumlah ketersediaan ( perimbangan ) beras ( Y ), Maka langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan persamaan regresi linier berganda.
BULAN Y X1 X2 X12 X22 X1X2 X1Y X2Y Y2
Dari tabel di atas diperoleh nilai – nilai sebagai berikut :
Persamaan mencari nilai koefisien regresi:
Y = na0 +a1 X1+a2 X2
1
YX = a0 X1+a1 X12+a2 X1X2
2
Dapat kita substitusikan nilai - nilai yang bersesuaian, sehingga diperoleh persamaan di bawah ini :
699.072 = 24a0 + 87.376 a1 + 551.051a2
2.553.122.440 = 87.376a0 + 329.159.660a1 + 2.012822.264a2
16.050.783.012 = 551.051 a0 + 2.012.822.264a1 + 12.747.247.831a2
Setelah persamaan di atas diselesaikan maka di peroleh koefisien – koefisien regresi linier sebagai berikut :
a0 = 27.635,854
a1 = 0,76
a2 = -0,056
Jadi persamaan regeresinya adalah :
Yˆ = 27.635,854+0,76X1+(-0,056)X2
4.1.2 Uji Keberartian Regresi
Setelah persamaan regresi linier berganda diperoleh, maka dibutuhkan suatu pengujian hipotesa mengenai keberartian model regresi dengan kriteria pengujian :
Tolak H0 jika Fhitung > Ftabel
Terima H0 jika Fhitung < Ftabel
Dengan Ftabel diperoleh dari F dengan = 0.05 dan dk pembilang = k, dk penyebut =
Rumus yang digunakan sebagai berikut :
hitung
F =
) 1 (n−k− JK
k JK
res reg
Dengan :
reg
JK = + 2
2 1
1 yx a yx
a
res
JK = 2
1
) ˆ (Y Y
n
i i −
Tabel 3.3 : Tabel Perhitungan Uji Regresi
28556 2550 23859 -572,00 -1090,67 898,54 623861,33 -513965,83 28237,75 318,25 101283,06 2
28556 3280 20000 -572,00 -360,67 -2960,46 206301,33 1693382,17 29008,65 -452,65 204895,64 10
28556 3300 25000 -572,00 -340,67 2039,54 194861,33 -1166617,83 28743,85 -187,85 35289,13 11
28556 3410 24000 -572,00 -230,67 1039,54 131941,33 -594617,83 28883,45 -327,45 107226,12 12
28556 3550 25000 -572,00 -90,67 2039,54 51861,33 -1166617,83 28933,85 -377,85 142773,65 13
29700 3640 23000 572,00 -0,67 39,54 -381,33 22617,83 29114,25 585,75 343098,38
14
29700 3765 26000 572,00 124,33 3039,54 71118,67 1738617,83 28933,85 658,75 433946,29
15
No Y X1 X2
y
(Y-Y )
x1 (X1-X )
x2
(X2-X)
yx
1yx
2 Yˆ Y-Yˆ (Y-Yˆ)2
16
29700 3900 20000 572,00 259,33 -2960,46 148338,67 -1693382,17 29479,85 220,15 48464,26 17
29700 4070 21000 572,00 429,33 -1960,46 245578,67 -1121382,17 29553,05 146,95 21593,13 18
29700 4150 20000 572,00 509,33 -2960,46 291338,67 -1693382,17 29669,85 30,15 908,78
19
29700 4230 23200 572,00 589,33 239,4 337098,67 137017,83 29551,45 148,55 22065,91
20
29700 4330 24062 572,00 689,33 1101,54 394298,67 630081,83 29579,18 120,82 14596,99
21
29700 4540 25300 572,00 899,33 2339,54 514418,67 1338217,83 29669,45 30,55 933,06
22
29700 4600 25000 572,00 959,33 2039,54 548738,67 1166617,83 29731,85 -31,85 1014,68
23
29700 4787 24062 572,00 1146,33 1101,54 655702,67 630081,83 29926,50 -226,50 51303,16
24
29700 4820 23700 572,00 1179,33 739,54 674578,67 423017,83 29971,85 -271,85 73904,60
Jumlah
699072 87376 551051 8034312,00 -230516,00 1734652,89
Y X 1 X2
Dari nilai – nilai diatas dapat diketahui nilai jumlah kuadrat regresi (JKreg),nilai jumlah kuadrat residu (JKres) sehingga diperoleh nilai Fhitung.
JKreg = a1 + 2
2
1 a yx
yx
= (0,76) (8034312,00) + (-0,056) (230516,00) = 6.106.077,12 + (12.908,90)
= 6.118.986,02
Untuk JKres dapat diketahui dari tabel 3.3 seperti dibawah ini :
JKres =
Jadi Fhitung dapat dicari dengan rumus dibawah ini :
Ftabel = F(α)(k;n−k−1)
= F(0.05)(2;21) = 3,47
Jadi karena Fhitung > Ftabel yaitu 37,112 > 3,47 maka H0 ditolak. Hal ini berarti persamaan regresi linier ganda Yatas X1 dan X2 bersifat nyata yang berarti bahwa jumlah produksi padi dan jumlah kebutuhan beras secara bersama sama mempengaruhi jumlah ketersediaan beras.
4.1.3 Menentukan Koefisien Korelasi
=
Perhitungan koefisien korelasi antar variabel bebas
12
Berdasarkan perhitungan korelasi antar variabel X1 dan X2 terhadap variabel Y dapat disimpulkan bahwa :
1. Variabel X1 berkorelasi kuat terhadap Y 2. Variabel X2 berkorelasi lemah terhadap Y 3. Variabel X1 berkorelasi lemah terhadap X2
4.1.4 Uji keberartian koefisien korelasi
Setelah koefisien korelasi diperoleh,maka dibutuhkan suatu pengujian hipotesa mengenai keberartian koefisien dengan kriteria pengujian :
Untuk melakukan pengujian digunakan rumus :
Untuk taraf nyata = 0.05 dengan dk = 21 dari daftar distribusi student t nilai
tabel
t = 2,08 untuk t1 = 8,615 maka thitung > ttabel sehingga H0 ditolak yang berarti bahwa ada hubungan secara dominan antara jumlah produksi beras terhadap jumlah ketersediaan beras. Sedangkan untuk t2 = -1,844 maka thitung < ttabel sehingga H0
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Sekilas Tentang SPSS
SPSS ( Statistical Package For Service Solution ) dibuat pada tahun 1968 oleh mahasiswa dari Standford University. SPSS pada awalnya merupakan salah satu paket program olah data statistik yang ditujukan untuk analisis data ilmu-ilmu sosial, yang dahulu namanya Social Package For Service Solution. Seiring dengan perkembangannya, SPSS berubah nama sesuai dengan kebutuhannya. SPSS sudah mampu memproses data statistik pada berbagai bidang ilmu, baik ilmu sosial maupun non sosial. Penggunaan SPSS Dimaksudkan untuk melakukan analisis dengan cepat.
5.2 Mengaktifkan SPSS
Gambar 5.1 Mengaktifkan SPSS
5.3 Membuka lembar Baru
Dari tampilan yang muncul pada start saat membuka SPSS, Pilih type in data untuk membuat data baru atau dari menu file, pilih new maka akan muncul jendela editor, kemudian klik data.
5.4 Menamai Variabel
Klik variabel view, yang terletak disebelah kiri bawah jendela editor, lalu lakukan langkah – langkah sebagai berikut :
1. Name : Ketik nama variabel yang kita inginkan.
2. Type : Sesuaikan type data dengan apa yang kita inginkan. 3. Width : Digunakan untuk menentukan jarak / lembar kolom. 4. Label : Ketikkan nama sesuai dengan identitas dari nama
,hanya terdiri dari 8 digit / karakter.
5. Value : Digunakan untuk mengisi penjelasan nama ( label ) pada variabel.
6. Missing : Digunakan untuk menjelaskan data yang hilang. 7. Columns : Digunakan untuk menentukan lebar kolom.
8. Align : Digunakan untuk menentukan letak pengisian data, apakah rata kiri, rata kanan, atau ditengah – tengah kolom.
Gambar 5.3 Layar kerja Variabel View
5.5 Pengisian Data
1. Aktifkan jendela data dengan mengklik data view, yang terletak disudut kiri bawah jendela editor.
2. Selanjutnya ketikkan data yang sesuai untuk setiap variabel yang telah didefinisikan.
5.6 Pengolahan Data Dengan Persamaan Regresi
1. Tampilkan file yang akan ditentukan oleh persamaan regresi pada jendela editor yang tampak.
2. Pilih menu analyze, kemudian pilih sub menu Regression dengan cursor, dan pilih linier yang keluar pada tampilan jendela editor.
Gambar 5.5 Pilih Analyze, Regresion, Linier
Gambar 5.6 Kotak Dialog Linier Regresion
4. Klik statistic pada kotak dialog linier regression, aktifkan estimate,model fit,
casewise diagnostics, kemudian klik continiue untuk melanjutkannya.
Gambar 5.7 Kotak dialog Linier Regresion Statistic
Gambar 5.8 Kotak dialog Linier Regresion Plot
6. Pilih kolom Options dengan mengklik pilihan tersebut. Pengisian:
Untuk stepping method criteria, digunakan uji F dengan standard eror 0,05. oleh karena itu angka entry dipilih 0,05. kemudian klik continiue, lalu klik OK pada kotak dialog linier regression untuk melihat hasilnya / outputnya.
5.7 Pengolahan Data Dengan Persamaan Korelasi
1. Untuk mengetahui korelasi antara variabel tak bebas dengan variabel bebas maka lakukan analyze, kemudian pilih sub menu Corelate, kemudian pilih bivariate.
Gambar 5.10 Pilih Analyze, correlate, bivariate
2. Setelah muncul kotak dialog, kemudian sorot variebel – variabel yang akan ditentukan korelasinya dan pindahkan ke kotak variables
BAB 6
PENUTUP
6.1 Kesimpulan
Berdasarkan analisa yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu:
1. Dari hasil perhitungan diperoleh bahwa persamaan penduga dari jumlah ketersediaan beras untuk jumlah produksi beras dan jumlah kebutuhan beras adalah
Yˆ = 27.635,33+0,76X1+(-0.056)X2 yang berarti bahwa untuk setiap pertambahan X1 ( jumlah produksi beras ) sebesar satu ton,maka rata - rata ketersediaan beras Yˆ bertambah sebesar 0,76 ton dan setiap
pertambahan X2( kebutuhan beras ) sebesar satu ton,maka rata – rata ketersediaan berkurang sebesar 0,056 ton.
2. Melalui uji keberartian regresi, dimana = 0.05 disimpulkan bahwa
0
H ditolak. Hal ini berarti bahwa persamaan regresi linier ganda Yatas
1
3. Berdasarkan perhitungan korelasi antara variabel X1 dan X2 terhadap variabel Y dapat disimpulkan bahwa variabel X1 berkorelasi kuat terhadap variabel Y, variabel X2 berkorelasi lemah terhadap variabel Y, dan variabel X1 berkorelasi lemah terhadap variabel X2.
4. Melalui uji keberatian koefisien korelasi, dengan = 0.05 disimpulkan bahwa untuk t1= 8,615 maka thitung > ttabel sehingga H0 ditolak yang berarti bahwa ada hubungan secara dominan antara jumlah produksi beras terhadap jumlah ketersediaan beras. Sedangkan untuk t2= -1,844 maka thitung < ttabel sehingga H0 diterima yang berarti bahwa tidak ada hubungan secara dominan antara jumlah kebutuhan beras terhadap jumlah ketersediaan beras.
6.2 Saran
1. Badan Ketahanan Pangan lebih memperhatikan ketersediaan beras di Kota Medan , agar daerah tersebut memenuhi kebutuhan beras di daerah tersebut. 2. Bagi masyarakat Kota Medan lebih memberdayakan areal persawahan yang
DAFTAR PUSTAKA
Walpole, Ronald E. 1993. Pengantar Statistika. Jakarta : PT Gramedia Pustaka Utama Hartono. 2004. Statistika untuk Penelitian. Pekanbaru: Lembaga Studi Filsafat,
Kemasyarakatan, Kependidikan dan Perempuan. Sudjana.1992.Metode Statistik.Bandung:Tarsito Bandung.
Santoso, Ratno Dwi. 1992. Analisis Regresi. Yogyakarta: Andi Offset. Algifari. 1997. Analisis Regresi. Yogyakarta: BPFE.
L
A
M
P
I
R
A
OUTPUT SPSS
Regression
Variables Entered/Removedb
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1 kebutuhan
beras, produksi
berasa
. Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: ketersediaan beras
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 .883a .779 .758 287.16306
a. Predictors: (Constant), kebutuhan beras, produksi beras
b. Dependent Variable: ketersediaan beras
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 6120700.956 2 3060350.478 37.112 .000a
Residual 1731715.044 21 82462.621 1
Total 7852416.000 23
a. Predictors: (Constant), kebutuhan beras, produksi beras
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) 27635.854 702.841 39.320 .000
produksi beras .760 .088 .902 8.615 .000 1
kebutuhan beras -.056 .030 -.193 -1.844 .079
a. Dependent Variable: ketersediaan beras
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Predicted Value 2.8249E4 2.9983E4 2.9128E4 515.86571 24
Std. Predicted Value -1.704 1.658 .000 1.000 24
Standard Error of Predicted
Value 58.629 130.857 99.717 19.499 24
Adjusted Predicted Value 2.8183E4 3.0041E4 2.9127E4 522.68333 24
Residual -4.62282E2 6.46342E2 .00000 274.39380 24
Std. Residual -1.610 2.251 .000 .956 24
Stud. Residual -1.732 2.427 .001 1.015 24
Deleted Residual -5.35227E2 7.51376E2 .56270 310.05727 24
Stud. Deleted Residual -1.826 2.792 .018 1.079 24
Mahal. Distance .000 3.818 1.917 1.063 24
Cook's Distance .000 .319 .043 .070 24
Centered Leverage Value .000 .166 .083 .046 24
Correlations
Correlations
ketersediaan
beras produksi beras
kebutuhan
beras
Pearson Correlation 1 .862** -.008
Sig. (2-tailed) .000 .969
ketersediaan beras
N 24 24 24
Pearson Correlation .862** 1 .205
Sig. (2-tailed) .000 .337
produksi beras
N 24 24 24
Pearson Correlation -.008 .205 1
Sig. (2-tailed) .969 .337 kebutuhan beras
N 24 24 24
