ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI KELAPA SAWIT DI KABUPATEN LABUHAN BATU PADA TAHUN 2010
TUGAS AKHIR
SAIDAH ANNISARI D 092407023
PROGRAM STUDI D-3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI KELAPA SAWIT DI KABUPATEN LABUHAN BATU
PADA TAHUN 2010
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi memperoleh gelar Ahli Madya
SAIDAH ANNISARI D 092407023
PROGRAM STUDI DIPLOMA-III STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENEGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI PRODUKSI KELAPA SAWIT
DI KABUPATEN LABUHAN BATU PADA
TAHUN 2010
Kategori : TUGAS AKHIR
Nama : SAIDAH ANNISARI D
Nomor Induk Mahasiswa : 092407023
Program Studi : D-III STATISTIKA
Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA
UTARA
Disahkan di Medan, Juni 2012
Diketahui/Disetujui oleh
Departemen Matematika FMIPA USU
Ketua, Pembimbing,
PERNYATAAN
ANALISIS FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI
KELAPA SAWIT DI KABUPATEN LABUHAN BATU PADA TAHUN 2010
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 2012
SAIDAH ANNISARI D
PENGHARGAAN
Segala puji dan syukur penulis ucapkan atas Kehadirat Allah SWT, yang tiada
hentinya memberikan nikmat amal, insani dan ilmu, serta semangat dan kekuatan
sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan
sebaik-baiknya. Shalawat dan salam ke junjungan Nabi besar Baginda Rasulullah
Muhammad SAW yang menjadi inspirator dalam setiap nafas dan gerak penulis.
Dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini penulis tidak terlepas dari perhatian,
bimbingan, fasilitas dan dorongan serta bantuan berbagai pihak secara langsung
maupun tidak langsung, pada kesempatan ini penulis dengan segala kerendahan hati
serta rasa hormat penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Ibu Drs. Sinek Malem, M.Si sebagai Pembimbing yang telah memberikan
bimbingan kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini
dengan sebaik-baiknya.
2. Bapak Drs. Faigiziduhu Bu’ulolo, M.Si dan Bapak Drs. Suwarno Ariswoyo,
M.Si sebagai Ketua dan Sekretaris Program Studi D-III Statistika FMIPA USU
yang telah memberikan dukungan penuh kepada penulis untuk menyelesaiakan
penulisan Tugas Akhir ini sehingga dapat diselesaikan tepat pada waktunya.
3. Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si dan Dra. Mardiningsih, M.Si sebagai Ketua dan
proses penyelesaian Tugas Akhir ini kepada penulis sehingga dapat
diselesaikan tepat pada waktunya.
4. Bapak Dr. Sutarman, M.Sc sebagai Dekan FMIPA USU yang telah
memberikan izin kepada penulis untuk mengambil data pada salah satu
instansi sehubungan dengan rencana judul Tugas Akhir ini.
5. Bapak/Ibu dosen Departemen Matematika dan D-III Statistika FMIPA USU
yang telah banyak memberikan ilmu kepada penulis sehingga Tugas Akhir ini
dapat diselesaikan tepat pada waktunya.
6. Ibunda tercinta (Sukmayati Hsb) serta adik-adik penulis dan seluruh keluarga
yang selalu memberikan dukungan, do’a dan semangat dalam menyelesaikan
Tugas Akhir ini.
7. Teman-teman Statistika A dan seluruh teman-teman seangkatan di statistika
2009 dan khususnya Fika Khairani Rasyid, semoga kita terus sukses menjadi
apa yang kita inginkan.
8. Abangda dan kakanda serta saudara-saudari seperjuangan di UKMI Al-Falak
FMIPA USU, PK KAMMI Nusantara USU, dan MY CLUB Medan serta
adik-adik di Al-Faris SMAN 3 Medan. Semoga kita menjadi manusia yang
Penulis menyadari bahwa penyusunan Tugas Akhir ini masih terdapat banyak
kekurangan. Oleh karena itu, penulis sangat mengharapkan kritik dan saran yang
bersifat membangun, agar dapat dimanfaatkan bagi kemajukan ilmu pengetahuan
demi penyempurnaan Tugas Akhir ini.
Akhir kata penulis mengucapkan terima kasih, semoga Tugas Akhir ini dapat
berguna bagi pembaca dan penulis pada khususnya.
Medan, Juni 2012
Penulis,
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan ii
Pernyataan iii
Penghargaan iv
Daftar Isi vii
Daftar Tabel x
Daftar Gambar xi
BAB 1 Pendahuluan 1
1.1Latar Belakang 1
1.2Identifikasi Masalah 3
1.3Tujuan Penelitian 4
1.4 Manfaat Penelitian 4
1.5 Lokasi Penelitian 5
1.6 Metodologi Penelitian 5
1.6.1 Metode Pengumpulan Data 5
1.6.2 Metode Pengolahan Data 6
1.7 Metode Analisis yang Digunakan 6
1.8 Sistematika Penulisan 8
BAB 2 Gambaran Umum 10
2.1.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda 11
2.1.2 Masa Pemerintahan Jepang 12
2.1.3 Masa Kemerdekaan Republik Indonesia 12
2.1.4 Masa Orde Baru sampai Sekarang 12
2.2 Tugas, Fungsi dan Kewenangan Badan Pusat Statistik 12
2.2.1 Tugas 13
2.2.1 Fungsi 13
2.2.2 Kewenangan 13
2.3 Visi dan Misi BPS 14
2.3.1 Visi 14
2.3.2 Misi 14
2.4 Struktur Organisasi BPS 15
2.5 Sejarah Singkat Kabupaten Labuhan Batu 16
2.5.1 Kondisi Geografis 16
2.6 Visi, Misi dan Strategi 21
2.6.1 Visi 21
2.6.2 Misi 21
2.6.1 Strategi 22
BAB 3 Landasan Teori
3.1 Pengertian Regresi 25
3.2 Analisa Regresi Linear 26
3.3 Analisa Regresi Linear Sederhana 27
3.4 Analisa Regresi Linear Berganda 29
3.6 Koefisien Determinasi 33
3.7 Koefisien Korelasi 34
BAB 4 Analisis dan Pengolahan Data 39
4.1 Pengolahan Data 39
4.2 Persamaan Regresi Linear Berganda 40
4.3 Analisis Residu 47
4.4 Uji Regresi Linear Berganda 49
4.5 Koefisien Determinasi 52
4.6 Koefisien Korelasi 54
BAB 5 Implementasi Sistem 59
5.1 Pengertian Implementasi Sistem 59
5.2 Pengaktifan Excel 60
5.2.1 Pengisian Data 63
5.3 Pengaktifan SPSS 64
5.3.1 Pengisian Data Pada SPSS 69
BAB 6 Penutup 76
6.1 Kesimpulan 76
6.2 Saran 77
Daftar Pustaka 78
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 3.1 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai R 36
Tabel 4.1 Data Produksi Kelapa Sawit di Kabupaten Labuhan Batu2010 40
Tabel 4.2 Nilai-nilai Koefisien 41
Tabel 4.3 Jumlah Nilai Koefisien 42
Tabel 4.4 Harga Λ
Y
48
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 16
Gambar 5.1 Cara Mengaktifkan Program Excel 61
Gambar 5.2 Jendela Microsoft Excel 61
Gambar 5.3 Data Setelah dimasukkan 64
Gambar 5.4 Tampilan Cara Pengaktifan SPSS 65
Gambar 5.5 Kotak Diaolg Awal SPSS 66
Gambar 5.6 Tampilan Jendela Data View dalam SPSS 67
Gambar 5.7 Tampilan Pengisian Variabel View dalam SPSS 69
Gambar 5.8 Tampilan Pengisian Variabel Data View dalam SPSS 70
Gambar 5.9 Kotak Dialog Analisa Regresi 71
Gambar 5.10 Tampilan Jendela Linear Regression 72
Gambar 5.11 Tampilan Pada Pengisian Linear Regression Statistik 73
Gambar 5.12 Tampilan Pengisian Linear Regression Plots 74
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kekayaan alam Indonesia merupakan sumber daya alam yang sangat berharga, iklim
tropis yang dimiliki Negara ini membuatnya menjadi Negara yang agraris yang
banyak mengandalkan sector agrarian dalam menunjang pembangunan dan kebutuhan
masyarakat.
Dalam 10 taun terakhir industry kelapa sawit mengalami booming dengan
beberapa alasan terutama kebutuhan investasi untuk meningkatkan pertumbuhan
ekonomi. Faktor pendukung diluar itu adalah tekanan terhadap pengurangan bahan
bakar fosil secara global. Dengan paradigm pertumbuhan ekonomi, pemerintah
melihat bahwa industry kelapa sawit mampu menyerap tenaga kerja dan menghasilkan
devisa Negara dari pajak. Ekspansi perkebunan kelapa sawit pada saat ini telah meluas
hamper ke semua kepulauan besar di Indonesia. Selama 19 tahun terakhir ekspansi
perkebunan kelapa sawit mencapai rata-rata 315.000 Ha/tahun. Sampai saat ini
Diluar itu sekitar 18 juta hektar telah dibuka atas nama ekspansi perkebunan kelapa
sawit.
Jumlah tenaga kerja yang terserap pada perkebunan kelapa sawit termasuk
perkebunan rakyat diperkirakan mencapai angka 10 juta jiwa. Kehadiran perkebunan
kelapa sawit memberikan dampak besar bagi perekonomian Indonesia yang masih
memegang paradigm pertumbuhan ekonomi. Industri sawit sangat menguntungkan
dilihat dai segi daya penyebaran dan dampak pada peningkatan pendapatan pada para
pelaku dan dampak terhadap ekonomi regional. Dari segi sumbangan terhadap devisa
Negara terbukti bahwa pertumbuhan ekonomi nasional ditopang oleh industry
perkebunan kelapa sawit.
Sumatera Utara sebagai salah satu sentra perkebunan kelapa sawit di Indonesia
menghasilkan rata-rata 1.7 juta ton CPO per tahun. Jumlah ini mencapai 8.23 % dari
total produksi CPO nasional per tahun. Luas perkebunan kelapa sawit di Sumatera
Utara setiap tahun juga mengalami peningkatan. Peningkatan luas ini terjadi karena
konversi lahan pertanian khususnya sawah terutama di daerah Langkat, Serdang
Bedagai, dan Labuhan Batu.
Untuk itu perlu diperhatikan secara intensif produksi kelapa sawit di Indonesia,
apa-apa saja yang menjadi faktor produksinya. Dalam hal ini penulis mengambil
daerah produksi padi di Kabupaten Labuhan Batu. Maka melihat permasalahan yang
ada, penulis mengambil 3 variabel bebas yang dijadikan sandaran untuk melihat
hari hujan Penulis menggunakan metode analisis regresi linear berganda untuk
mengetahui produksi kelapa sawit di Kabupaten Labuhan Batu.
Dibeberapa literature yang ada khususnya buku-buku yang berhubungan dengan
statistic, regersi linear diartikan sebagai suatu teknik untuk membangun persamaan
garis lurus dan menggunakan perkiraan tersebut untuk melihat pengaruh antar variabel
dan dapat dijadikan prediksi ke depannya. Jadi dengan sederhana juga dapat
disebutkan bahwa analisa regresi linear adalah sebuah model matematika yang
digunakan untuk melihat hubungan antara variabel bebas (independent variable)
dengan variabel terikat (dependent variable) hingga didapat sebuah kesimpulan yang
dapat diinterpretasikan mengenai masalah yang di identifikasi.
Dari uraian diatas maka penulis mengambil sebuah judul untuk penelitian ini,
yaitu
“Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Kelapa Sawit di Kabupaten Labuhan Batu Pada Tahun 2010”
1.2 Identifikasi Masalah
Berdasarkan uraian pada latar belakang diatas, maka masalah yang muncul dapat
dirumuskan antara lain, bagaimana mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi
produksi kelapa sawit di Kabupaten Labuhan Batu dan bagaimana membuat model
persamaan faktor-faktor yang mempengaruhi produksi kelapa sawit di Kabupaten
variabel pendukung yang ada dimana akan ada hubungan fungsional antara variabel
bebas dan variabel terikat.
1.3 Tujuan Penelitian
Adapun yang menjadi tujuan penulis dalam melakukan penelitian ini adalah sebagai
berikut:
1. Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh yang diberikan variabel-variabel
yang diteliti terhadap produksi kelapa sawit.
2. Menganalisa faktor yang mempengaruhi produksi kelapa sawit.
3. Melihat hubungan antara variable yang diteliti.
4. Sebagai sarana aplikasi ilmu yang didapat ketika perkuliahan.
1.4 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang dapat diambil dari penelitian ini adalah :
1. Menambah pemahaman tentang faktor-faktor yang mempengaruhi produksi
kelapa sawit di Kabupaten Labuhan Batu.
2. Dapat diketahui pengaruh terhadap hasil produksi kelapa sawit.
4. Mengembangkan wawasan analisis statistik serta menambah pemahaman yang
berkaitan dengan penyajian model regresi linear regresi berganda pada
faktor-faktor yang mempengaruhi produksi kelapa sawit.
5. Kebutuhan kelapa sawit untuk Kabupaten Labuhan Batu.
1.5 Lokasi Penelitian
Penelitian dengan cara pengambilan data serta menganalisa hasil produksi kelapa
sawit di Kabupaten Labuhan Batu, dilakukan di Badan Pusat Statistik Provinsi
Sumatera Utara yang beralamat di Jln. Kapten Muslim Kota Madya Medan.
1.6 Metodologi Penelitian
Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan teknik
analisa regresi linear berganda sebagai teknik untuk mengetahui pengaruh fungsional
antara variabel terikat (Y) dan variabel bebas (X), serta dengan metode korelasi untuk
mengetahui hubungan keeratan antar variabel yang ada.
1.6.1 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan penulis sebagai sarana dalam pembuatan
tugas akhir ini adalah dengan menggunakan data sekunder, yaitu data yang diperoleh
1.6.2 Metode Pengolahan Data
Untuk mengolah data ini, maka penulis menggunakan metode regresi linear berganda
guna melihat seberapa besar pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel
terikat yaitu jumlah produksi kelapa sawit.
1.7 Metode Analisis Yang Digunakan
Metode analisis regresi linear berganda pada prinsip dasarnya sama dengan metode
regresi linear sederhana. Keduanya bekerja sebagai alat untuk melihat pengaruh dan
estimasi sebuah kasus dan diselesaikan dengan metode persamaan linear serta
membentuk garis lurus.
Persamaan regresi adalah suatu formula matematis yang menunjukkan
hubungan keterkaitan antar satu atau beberapa variabel yang nilainya sudah diketahui
dengan satu variabel yang lainnya belum diketahui. Dalam ilmu statistika, teknik yang
umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel adalah
analisa regresi. Model matematis dalam menjelaskan hubungan antara variabel dalam
analisis regresi menggunakan persamaan regresi. Prinsip dasar yang harus dipenuhi
dalam membangun suatu persamaan regresi adalah bahwa antara variabel dependent
dengan variabel independent mempunyai sifat hubungan sebab akibat, baik yang
didasarkan pada teori, hasil penelitian sebelumnya, ataupun yang berdasarkan pada
penjelasan logis tertentu. (Algifari, 2000. Analisa Regresi Teori, Kasus dan Solusi,
Rumus yang digunakan dalam regresi linear berganda adalah :
Y
=b
0+
b
1X
1i+
b
2X
2i+
...
+
b
nX
niDengan:
Y = Variabel terikat
X = Variabel bebas
b0, b1,…,bn = Koefisien regresi
Setelah dilihat pengaruh antar variabel yang ada kemudian dilihat juga
hubungan atau keeratan antar variabel tersebut dengan menggunakan metode korelasi
( r ). Adapun rumus dari korelasi adalah :
∑
∑
−
∑
∑
∑
∑
−
∑
−
=
}
)
(
}{
)
(
{
)
)(
(
2 2 2 2 i i ki ki i ki i ki yxY
Y
n
X
X
n
Y
X
Y
X
n
r
Dengan :ryx = Koefisien korelasi antara Y dan X
Xki = Variabel bebas
Yi = Variabel tidak bebas.
Untuk mengukur kuat tidaknya antara variabel bebas dan terikat ditinjau dari
besar kecilnya nilai koefisien kerelasi (r). Makin besar nilai r maka makin kuat
-1,00 ≤ r ≤ -0,80 berarti korelasi kuat
-0,79 ≤ r ≤ -0,50 berarti korelasi sedang
-0,49 ≤ r ≤ 0,49 berarti korelasi lemah
0,50 ≤ r ≤ 0,79 berarti korelasi sedang
0,80 ≤ r ≤ 1,00 berarti korelasi kuat
1.8Sistematika Penulisan
Dalam pembuatan laporan tugas akhir ini penulis membaginya dalam beberapa Bab
yang dibagi lagi dalam beberapa Sub Bab. Adapun sistematis yang penulis gunakan
adalah:
BAB 1 PENDAHULUAN
Dalam bab ini penulis menguraikan tentang latar belakang, identifikasi
masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan
sistematika penulisan.
BAB 2 GAMBARAN UMUM
Dalam bab ini penulis menjelaskan tentang sejarah singkat Badan Pusat
Statistik dan Kabupaten Labuhan Batu.
BAB 3 LANDASAN TEORI
Dalam bab ini penulis menjelaskan teoritis dan analisa tentang segala
BAB 4 ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Dalam bab ini penulis menguraikan tentang analisa produksi dengan
metode regresi linear berganda dan analisa korelasi untuk melihat
hubungan antar variabel. Dimana objek penelitiannya adalah produksi
kelapa sawit di Kabupaten Labuhan Batu pada tahun 2010.
BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM
Dalam bab ini penulis membahas tentang software yang digunakan dalam
analisis data serta cara penggunaan dari software yang dipakai dengan
menggunakan Microsoft Excel dan SPSS.
BAB 6 PENUTUP
Dalam bab ini penulis memberikan beberapa kesimpulan dan saran sesuai
BAB 2
GAMBARAN UMUM
2.1 Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik
Badan Pusat Statistik (BPS) adalah Lembaga Negara Non Departemen. BPS
melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh pemerintah antara bidang pertanian,
agrarian, pertambangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan, keuangan,
pendapatan, dan keagamaan. Selain hal – hal diatas BPS juga bertugas untuk
melaksanakan koordinasi di lapangan, kegiatan statistik dari segenap instansi baik
dipusat maupun didaerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang
serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan
defenisi, klasifikasi dan ukuran – ukuran lainnya.
Setiap sepuluh tahun sekali, BPS menyelenggarakan
samping itu, BPS juga melakukan pengumpulan data, menerbitkan publikasi statistik
nasional maupun daerah, serta melakukan analisis data statistik yang digunakan dalam
pengambilan kebijakan pemerintah. BPS juga terdapat di setiap
dan
sehingga bukan merupakan bagian dari instansi milik daerah, Tugas lain BPS di
daerah adalah melakukan koordinasi dengan pemerintah daerah dalam rangka
penyelenggaraan statistik regional. Setiap sepuluh tahun sekali BPS
menyelenggarakan:
1. Sensus Penduduk (SP) yaitu pada setiap tahun berakhiran "0" (nol),
2. Sensus Pertanian (ST) pada setiap tahun berakhiran "3" (tiga), dan
3. Sensus Ekonomi (SE) pada setiap tahun berakhiran "6" (enam).
Berikut ini adalah beberapa masa peralihan pada BPS, yaitu:
2.1.1 Masa pemerintahan Hindia Belanda
Pada bulan Februari 1920, kantor statistik pertama kali didirikan oleh direktur
pertanian, kerajinan dan perdagangan (Directeur Van Landbouw Nijverheid en
Hendle) dan berkedudukan di Bogor. Kantor ini diserahi tugas untuk mengolah dan
memublikasi data statistik.
Pada tanggal 24 September 1924 maka lembaga tersebut diganti dengan nama
Centraal kantoor Voor de Statistik (CKS) atau Kantor Pusat Statistik dan dipindahkan
ke Jakarta. Bersamaan dengan itu beralih pula pekerjaan mekanisme statistik
perdagangan yang semula dilakukan oleh Kantor Invoer en Accijinsen (IUA) yang
2.1.2 Masa pemerintahan Jepang
Pada bulan Juni 1942 pemerintahan Jepang baru mengaktifkan kembali kegiatan
statistik yang utamanya diarahkan untuk memenuhi kebutuhan perang/militer. Pada
masa ini CKS diganti namanya menjadi Shomubu Chasasitsu gunseikanbu
2.1.3 Masa kemerdekaan Republik Indonesia
Setelah Proklamasi Kemerdekaan Republik Indonesia tanggal 17 Agustus 1945
kegiatan statistik diganti oleh lembaga baru sesuai dengan susunan kemerdekaan yaitu
KAPPURI (Kantor Penyelidikan Perangkat Umum Republik Indonesia). Tahun 1946
Kantor KAPPURI dipindahkan ke Yogyakarta sebagai konsekuensi dari Perjanjian
Linggarjati. Sementara itu pemerintahan Belanda (NICA) di Jakarta mengaktifkan
kembali CKS.
2.1.4 Masa orde baru sampai sekarang
Pada masa pemerintahan orde baru, khusus untuk memenuhi kebutuhan dalam
perencanaan dan evaluasi pembangunan, maka untuk mendapatkan statistik yang
handal, lengkap, tepat, akurat dan terpercaya mulai diadakan pembenahan organisasi
BPS.
Menurut Keputusan Kepala BPS Nomor 121 tahun 2001 tentang organisasi dan tata
kerja perwakilan BPS di daerah.
2.2.1 Tugas
BPS memunyai tugas pemerintahan di bidang kegiatan statistik sesuai dengan
ketentuan peraturan perundang-undangan yang berlaku.
2.2.2 Fungsi
Dalam melaksanakan tugas sebagaimana dimaksud, BPS menyelenggarakan fungsi:
1. Pengkajian, penyusunan, dan perumusan kebijakan di bidang statistik.
2. Pengkoordinasian kegiatan statistik nasional dan regional.
3. Penetapan dan penyelenggaraan statistik dasar.
4. Pembinaan dan fasilitasi terhadap kegiatan instansi pemerintah di bidang kegiatan
statistik; dan
5. Penyelenggaraan pembinaan dan pelayanan administrasi umum di bidang
perencanaan umum, ketatausahaan, organisasi, tata laksana, kepegawaian,
keuangan, kearsipan, kehumasan, hukum, perlengkapan, dan rumah tangga.
2.2.3 Kewenangan
Dalam menyelenggarakan fungsi sebagaimana dimaksud, BPS memunyai
1. Penyusunan rencana nasional secara makro di bidangnya;
2. Perumusan kebijakan di bidangnya untuk mendukung pembangunan secara makro.
3. Penetapan sistem informasi di bidangnya;
4. Penetapan dan penyelenggaraan statistik nasional;
5. Kewenangan lain sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan yang
berlaku, yaitu:
1. Perumusan dan pelaksanaan kebijakan tertentu di bidang kegiatan statistik.
2. Penyusunan pedoman penyelenggaraan survei statistik sektoral.
2.3 Visi dan Misi BPS
2.3.1 Visi
Pelopor data
2.3.2 Misi
1. Memperkuat landasan konstitusional dan operasional lembaga statistik untuk
penyelenggaraan statistik yang efektif dan efisien.
2. Menciptakan insan statistik yang kompeten dan profesional, didukung
pemanfaatan teknologi informasi mutakhir untuk kemajuan perstatistikan
3. Meningkatkan penerapan standar klasifikasi, konsep dan definisi, pengukuran, dan
kode etik statistik yang bersifat universal dalam setiap penyelenggaraan statistik.
4. Meningkatkan kualitas pelayanan informasi statistik bagi semua pihak.
5. Meningkatkan koordinasi, integrasi, dan sinkronisasi kegiatan statistik yang
diselenggarakan pemerintah dan swasta, dalam kerangka Sistem
(SSN) yang efektif dan efisien.
2.4 Struktur Organisasi BPS
Sehubungan dengan semakin meningkatnya beban tugas dan pentingnya peranan BPS
dalam menunjang kegiatan pemerintahan, pembangunan dan kemasyarakatan maka
diperlukan struktur organisasi yang dapat menunjang kelancaran tugas dari
masing-masing bagian.
Surat keputusan kepala BPS No. 104 tahun 1999 yang mengatur tentang uraian
tugas, bagian bidang, subbagian dan seksi perwakilan BPS di daerah dipandang perlu
untuk menetapkan perincian tugas setiap bidang, subbagian, dan seksi di lingkungan
Gambar 2.1 Struktur organisasi BPS Provinsi
Organisasi merupakan suatu fungsi manajemen yang mempunyai peranaan dan
kegiatan langsung dengan instansi sosial yang terjadi diantara 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 tujuan yang
ditetepkan. Dengan adanya struktur organisasi maka akan jelaslah pemisahan tugas
dari para pegawai / staf tersebut.
K E P A L A
Bagian Tata Usaha
Bidang I ntegrasi Pengolahan & Diseminasi Statistik Bidang
Neraca Wilayah & Analisis Statistik Bidang Stat. Distribusi Bidang Stat. Produksi Bidang Stat. Sosial
Seksi St at ist ik Kependudukan
Seksi St at ist ik Ket ahanan Sosial
Seksi St at ist ik Kesej aht eraan
Rakyat
Seksi St at ist ik Konst ruksi, Pert
am-bangan & Energi Seksi St at ist ik
I ndust ri Seksi St at ist k
Pert anian
Seksi St at ist k Niaga & Jasa Seksi St at ist k Keuangan & Harga
Produsen Seksi St at ist k Harga Konsumen &
Perdag. Besar
Seksi Analisis St at ist ik
Lint as Sekt or Seksi Neraca Konsumsi Seksi Neraca Produksi Seksi Diseminasi dan Layanan St at ist ik
Seksi Jaringan dan Ruj ukan St at ist ik
Struktur organisasi yang diterapkan di Kantor Badan Pusat Statistik adalah
struktur organisasi lini dan staf. Struktur ini mengandung unsur – unsur spesialisasi
kerja, standarisasi kegiatan, sentralisasi dan desentralisasi dalam pembuatan keputusan
yang menunjukan lokasi kekuasaan, pembuatan keputusan dan ukuran satuan yang
menunjukkan suatu kelompok kerja.
Adapun tujuan dari struktur organisasi dan staf di Kantor Badan Pusat Statistik
(BPS) 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.
2.5 SEJARAH SINGKAT KABUPATEN LABUHAN BATU
2.5.1 KONDISI GEOGRAFIS
Kabupaten labuhan batu dengan ibukota dengan ibukota rantauprapat merupakan
salah satu kabupaten yang berada pada kawasan pantai timur Propinsi Sumatera Utara
yang terletak pada koordinat 1o26’-2o11’ Lintang Utara dan 91o01’- 95o53’ Bujur
Timur dengan batas wilayah sebagai berikut:
- Sebelah utara dengan Kabupaten Asahan dan Selat Malaka
- Sebelah Timur dengan Propinsi Riau
- Sebelah Selatan dengan Kabupaten Tapanuli Selatan
- Sebelah Barat dengan Kabupaten Toba Samosir dan Tapanuli Utara
Kabupaten ini mempunyai wilayah terluas di propinsi Sumatera Utara yaitu
922.318 Ha(9.223,18 Km2) atau 12,87 % dari luas propinsi Sumatera Utara. Secara
administratif wilayahnya terdiri dari 22 Kecamatan, 209 Desa dan 33 Kelurahan.
pada jalur lintas timur Sumatera dan berada pada persimpangan menuju Propinsi
Sumatera Barat dan Riau, yang menghubungkan pusat-pusat perkembangan wilayah
di Sumatera dan Jawa serta mempunyai akses yang memadai ke luar negeri karena
berbatasan langsung dengan Selat Malaka.
Secara topografis sekitar 7.633,26 Ha atau 82,76% wilayahnya mempunyai
tingkat kemiringan lahan 0-150. Kabupaten Labuhan Batu terbagi atas kawasan pantai
dan kawasan lainnya yang terletak pada ketinggian 0-s/d 2.151 m dari permukaan laut.
Secara hidrologi Labuhan Batu mempunyai 3 sungai besar yaitu Sungai Kualuh, Bilah
dan Barumun dengan Daerah Aliran Sungai(DAS)nya sebagai berikut :
- DAS Barumun meliputi Kecamatan Sungai Kanan, Kota Pinang, Torgamba, Silangkitang, KampungRakyat dan Kecamatan Panai Tengah. Pemerintah Kabupaten
Labuhan Batu tahun 2006-2010.
- DAS Bilah meliputi Bilah Barat, Rantau Utara, Rantau Selatan, Bilah Hulu, Pangkatan, Bilah Hilir, Panai Hulu dan Kecamatan Panai Hilir.
Sebelum penjajahan Belanda memasuki daerah Labuhan Batu, sistem
pemerintahan Labuhanbatu bersifat monarkhi yang Kepala Pemerintahan disebut
Sultan atau Raja yang dibantu oleh seorang bergelar Bendahara Paduka Sri Maharaja
yang bertugas sebagai Kepala Pemerintahan sehari-hari(semacam Perdana Mentri).
Kesultanan yang terdapat di wilayah Kabupaten Labuhan Batu pada waktu itu terdiri
dari empat kesultanan, yaitu :
1. Kesultanan Kota Pinang berkedudukan di Kota Pinang
2. Kesultanan Kualuh berkedudukan di Tanjung Pasir
3. Kesultanan Panai berkedudukan di Labuhan Bilik
4. Kesultanan Bilah berkedudukan di Negeri Lama
5. Ditambah satu Half-Bestuur Kerajaan Kampung Raja berkedudukan di Tanjung
Medan.
Penjajah Belanda memasuki wilayah Labuhan Batu berkisar tahun 1825,
disamping itu ada pula keterangan yang menyatakan setelah selesai Perang
Paderi(berkisar tahun 1831). Pada tahun 1861 kesatuan angkatan laut Belanda di
bawah pimpinan Bevel Hebee datang ke Kampung Labuhanbatu(di hulu Kuota
Labuhan Bilik sekarang) melalui sungai Barumun. Kemudian di perkampungan
dibangun pelabuhan yang terbuat dari beton sebagai tanda pendaratan persinggahan
kapal-kapal berbobot 3000 s/d 5000 ton. Kemudian pada lokasi pelabuhan tersebut
berkembang menjadi sebuah perkampungan(desa) yang lebih dikenal dengan nama
Pelabuhanbatu.
Pada awalnya Contreleur Labuhanbatu berkedudukan di Kampung
dipindahkan ke Merbau, tahun 1928 dipindahkan ke Aek Kota Batu dan pada tahun
1932 dipindahkan ke Rantauprapat sampai kemerdekaan diproklamirkan 17 Agustus
1945. Pada masa pemerintahan jepang sistem pemerintahan hindia dilanjutkan dan
untuk memonitoring kegiatan pemerintahan yang dilaksanakan oleh siltan/raja,
pemerintahan jepang membentuk Tuk Fuku Bunsyuco. Setelah kemerdekaan Republik
Indonesia diproklamirkan dan tepatnya pada tanggal 16 malam 17 oktober 1945
bertempat di rumah dinas kepala PLN Rantauprapat diadakan rapat untuk
pembentukan Komite Nasional daera Labuhan Batu sekaligus ditetapkannya
ketua(Abdul Rahman) sebagai kepala pemerintahan.
2.6 VISI, MISI & STRATEGI
2.6.1 VISI
“LABUHANBATU SEJAHTERA 2020”
Labuhanbatu yang masyarakatnya mampu memenuhi kebutuhan dan meningkatkan
kualitas hidupnya baik secara material maupun spritual dengan kondisi :
- Masyarakat yang cerdas karena dapat menikmati kesempatan memperoleh
pendidikan yang cukup
- Masyarakat yang mempunyai derajat kesehatan yang optimal
- Masyarakat yang makmur dalam arti mempunyai pendapatan yang dapat memenuhi
kebutuhan pokoknya
-Masyarakat yang aman dan tentram
2.6.2 MISI
1. Meningkatkan kecerdasan intelektual, spritual dan emosional melalui peningkatan
pelayanan pendidikan yang merata dan berkualitas dengan memberdayakan partisipasi
masyarakat.
2. Meningkatkan pelayanan kesehatan yang bermutu, terjangkau dan berkeadilan serta
memberdayakan masyarakat dan keluarga untuk mendorong tumbuhnya paradigma
hidup sehat.
3. Meningkatkan perekonomian masyarakat dengan berbasis potensi daerah.
4. Meningkatkan kesadaran hukum masyarakat dan pengamalan ajaran agama.
5. Meningkatkan kualitas sumber daya aparatur dan pelayanan publik.
2.6.3 STRATEGI
- Strategi memenuhi kebutuhan hidup masyarkat ; Tujuan terpenuhinya kebutuhan
pokok untuk kelangsungan hidup masyarakat yang meliputi kebutuhan pangan, papan,
pelayanan kesehatan dasar dan pendidikan dasar
- Strategi meningkatkan kualitas hidup masyarakat ; untuk mewujudkan kehidupan
yang baik bagi masyarakat baik dari segi aspek ekonomi, pendidikan, kesehatan dan
- Strategi meningkatkan keamanan dan ketertiban ; Untuk menciptakan suasana aman,
tertib dan damai didalam kehidupan masyarakat baik dari aspek sosial budaya,
ekonomi dan politik.
- Strategi meningkatkan kapasitas kelembagaan dan SDM aparatur ; Tujuan tertatanya
fungsi-fungsi kelembagaan dan meningkatnya kapasitas sumber daya manusia
aparatur sesuai dengan tugas dan fungsinya.
PRIORITAS PEMBANGUNAN 2006-2010
Misi 1
- Peningkatan akses masyarakat terhadap pelayanan pendidikan yang berkualitas
- Pengembangan kebudayaan
- Peningkatan pembinaan pemuda dan olahraga
Misi 2
- Peningkatan akses masyarakat terhadap pelayanan kesehatan yang berkualitas.
- Peningkatan cakupan dan mutu pelayanan KB
Misi 3
- Pemberdayaan koperasi dan UKM
- Peningkatan ketenagakerjaan
- Pembangunan industri dan perdagangan
- Peningkatan investasi
Misi 4
- Peningkatam keamanan dan ketertiban di lingkungan masyarakat.
- Peningkatan kewaspadaan terhadap bencana.
Misi 5
- Penataan kelembagaan dan peningkatan kualitas SDM aparatur
- Pembangunan infrastruktur
- Peningkatan kehidupan sosial masyarakat
BAB 3
LANDASAN TEORI
3.1 Pengertian Regresi
Analisis regresi adalah satu cabang statistika yang banyak mendapatkan perhatian dan
dipelajari oleh para ilmuan khususnya para peneliti, baik ilmuan bidang social maupun
eksakta. Banyak buku atau literature yang membahas hal-hal yang berkaitan dengan
analisi regresi, dimana satu dengan yang lainnya saling melengkapi. Istilah regresi
pertama kali diperkenalkaan oleh Francis Galton. Menurut Galton, analisis regresi
terikat(dependent variable), pada satu atau lebih variabel, yaitu variabel yang
menerangkan dengan tujuan untuk memperkirakan atau pun meramalkan nilai – nilai
dari variabel terikat apabila nilai variabel yang menerangkan sudah diketahui .
Variabel yang menerangkan sering disebut variabel bebas (independent variable).
Adapun beberapa definisi regresi yang dapat dijabarkan yaitu :
a. Analisis regresi adalah hubungan yang didapat dan dinyatakan dalam bentuk
persamaan matematik yang menyatakan hubungan fungsional antar
variabel-variabel. (Sudjana, 2002 : 310)
b. Persamaan regresi adalah suatu formula matematis yang menunjukkan
hubungan keterkaitan antara satu atau beberapa variabel yang nilainya sudah
diketahui dengan variabel yang nilainya belum diketahui. (Algifari, 2000 :2)
c. Analisis regresi digunakan untuk memprediksi seberapa jauh perubahan nilai
variabel dependen bila nilai variabel independen manipulasi/diubah-rubah atau
dinaik turunkan. (Prof. DR. Sugiyono,2010)
3.2 Analisa Regresi Linear
Sebelum melakukan analisis korelasi dalam sebuah penelitian maka terlebih dahulu
harus diketahui apakah variabel-variabel yang akan dikorelasikan merupakan regresi
Analisis regresi linear digunakan untuk peramalan, dimana dalam model
terdapat variabel bebas X dan variabel terikat Y. Regresi Linear yaitu menentukan
satu persamaan dan garis yang menunjukkan hubungan antara variabel bebas dan
variabel terikat, yang merupakan persamaan penduga yang berguna
menaksir/meramalkan variabel terikat dananalisis jika hubungan persamaan tersebut
searah dan membentuk sebuah pola garis lurus.
Untuk mempelajari hubungan–hubungan antar variabel, analisis terdiri dari dua
bentuk, yaitu :
1. Analisis Regresi Sederhana (sample anayisis regresi)
2. Analisis Regresi Berganda (multiple anayisis regresi)
3.3 Analisa Regresi Linear Sederhana
Yang dimaksud hubungan linear sederhana adalah yang ditunjukkan dengan
persamaan Y = a + Bx. Regresi linear sederhana merupakan suatu proses duri untuk
mendapatkan hubungan matematis dalam bentuk suatu persamaan antara variabel
terikat tunggal dengan variabel bebas tunggal . Regresi linear sederhana hanya ada
satu peubah bebas X yang dihubungkan dengan satu peubah tak bebas Y. Sehingga
setiap nilai X bertambah dengan satu satuan maka nilai Y akan bertambah dengan b.
Bentuk-bentuk model umum regresi sederhana yang menunjukkan antar dua
variabel, yaitu variabel X sebagai variabel bebas dan variabel Y sebagai variabel
terikat adalah:
Y = a + bx
Dengan:
Y = Variabel terikat
X = Variabel bebas
a = Parameter intercept
b = Parameter Koefisien Regresi Variabel Bebas
Penggunaan model regresi sederhana hanya memungkinkan bila pengaruh
yang ada itu hanya dari independent variabel (variabel bebas) terhadap dependent
variabel (variabel terikat), tidak boleh ada pengaruh timbale balik, yaitu jika variabel
mterikat juga berpengaruh terhadap variabel bebas.
Ciri penting dari regresi sederhana adalah apabila terdapat homoscedasiticity.
Homoscedasticity adalah kesamaan distribusi Y pada setiap nilai X. Artinya
berapapun besarnya X , jika diamati nilai Y nya dan dihitung deviasi standartnya
relative sama, misalnya jika pada nilai X1 diamati nilai Y dan dicatat deviasi
standartnya dan dibandingkan dengan nilai Y pada X2, maka nilainya sama. Hal
seperti inilah yang dimaksud dengan homoscedasiticity. Kalau distribusinya tidak
3.4 Analisa Regresi Linear Berganda
Regresi Linear berganda adalah analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara
peubah respon (variable dependent) dengan faktor – faktor yang mempengaruhi lebih
dari satu predaktor (variable independent).
Untuk analisa regresi akan dibedakan dua jenis variabel yaitu variabel bebas
(variable predictor) dan variable terikat (variable respon). Variabel yang mudah
didapat atau tersedia sering digolongkan dalam variabel bebas, sedangkan variabel
yang terjadi karena variabel bebas itu merupakan variabel terikat . Tujuan analisis
regresi linear adalah untuk mengukur intensitas hubungan antara dua variabel atau
lebih dan memuat prediksi / perkiraan nilai Y atas nilai X. Dengan demikian multiple
regression (regresi berganda) digunakan untuk penelitian yang menyertakan beberapa
variabel sekaligus. Dalam hal ini regresi juga dapat dijadikan pisau analisis terhadap
penelitian yang diadakan, tentu saja jika regresi diarahkan untuk menguji
variabael-variabel yang ada.
Bentuk umum persamaan regresi linear berganda yang mencakup dua atau
lebih variabel, yaitu:
Y
=β
0+
β
1X
1+
β
2X
2+
...
+
β
nX
nε
iDengan:
Xi = Pengamatan ke-i pada variabel bebas
0
β
= Parameter Intersepn
β
β
β
1,
2,
...,
= Parameter koefisien regresi variabel bebasi
ε = Pengamatan ke-i variabel kesalahan
Model diatas merupakan model regresi untuk populasi, sedangkan apabila
hanya menarik sebagian berupa sampel dari populasi secara acak, dan tidak
mengetahui regresi populsi, untuk keperluan analisis, variabel bebas akan dinyatakan
dengan x1,x2,...xn (n≥1)sedangkan variabel terikat dinyatakan dengan Y. Sehingga
model regresi populasi perlu diduga berdasarkan model regresi sampel berikut:
n n o a x a x a x a
Y = + + + +
Λ
.... 2 2 1
1 εi
Dimana :
Y = Variabel terikat (dependent)
X = Variabel bebas
a0,a1,…,an = Koefisien regresi
Dalam regresi linear berganda variabel terikat (Y), tergantung kepada dua atau
lebih variabel bebas (X). Bentuk persamaan regresi linear berganda yang mencakup
dua atau lebih variabel, yaitu:
Dalam regresi linear berganda variabel terikat (Y), tergantung kepada dua atau
lebih variabel bebas (X). Bentuk persamaan regresi linear berganda yang mencakup
dua atau lebih variabel, yaitu:
Y1 = b0 +b1 X1 +b2X2 +… +bnXn+ei
Untuk hal ini, penulis menggunakan regresi linear berganda satu variabel
terikat (variable dependent) dan tiga variabel bebas (variable independent). Bentuk
umum persamaan regresi linear berganda tersebut, yaitu:
Y
=b
0+
b
1X
1i+
b
2X
2i+
...
+
b
nX
niDengan:
Y = Produksi Kelapa Sawit
X1 = Luas Panen
X2 = Curah Hujan
X3 = Hari Hujan
i = 1,2,…,n
e = Variabel kesalahan (galat)
Untuk rumus diatas, dapat diselesaikan dengan empat persamaan oleh empat
variabel yang terbentuk:
Dengan b0, b₁, b₂, b₃ adalah koefisien yang ditentukan berdasarkan data hasil
pengamatan. Untuk menghitung nilai x₁ , x₂ , x ,
dan
3.5 Kesalahan Standart Estimasi
Untuk mengetahui ketepatan persamaan estimasi dapat digunakan kesalahan
standar estimasi (standard error of estimate). Besarnya kesalahan standar estimasi
menunjukkan ketepatan persamaan estimasi untuk menjelaskan nilai variabel tidak
bebas yang sesungguhnya. Semakin kecil nilai kesalahan standar estimasi, makin
tinggi ketepatan persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variable
tidak bebas sesungguhnya. Sebaliknya, semakin besar nilai kesalahan standar estimasi,
makin rendah ketepatan persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai
variable tidak bebas sesungguhnya.( Algifari, 2000. Analisa Regresi Teori, Kasus dan
Solusi, Edisi 2) Kesalahan standar estimasi dapat ditentukan dengan rumus :
1
2
,..., 2 , 1
, = − −
∑
Λk n
Y Y
Sy k i
Yi = Nilai data sebenarnya
Λ
i
Y = Nilai taksiran.
3.6 Koefisien Determinasi
Menguji keberartian regresi linear berganda dimaksudkan untuk meyakinkan apakah
regresi yang didapat berdasarkan penelitian ada artinya bila dipakai untuk membuat
kesimpulan mengenai sejumlah peubah yang dipelajari.( Usman, Husaini, R. Purnomo
Setiady Akbar, 1995. Pengantar Statistik)
Hipotesa :
Ho : Tidak terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor
yang mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.
H1 : Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor yang
mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.
Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan R2 untuk pengujian regresi
linear berganda yang mencakup lebih dari dua variabel adalah untuk mengetahui
proporsi keragaman total dalam variabel terikat (Y) yang dapat dijelaskan atau
regresi linear berganda secara bersama – sama. Maka R2 akan ditentukan dengan
rumus ,yaitu:
R2 = 2
i reg
y
JK
∑
Dengan:
JKreg = Jumlah Kuadrat Regresi
Harga R2 yang diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan masing –
masing variabel yang tinggal dalam regresi. Hal ini mengakibatkan variasi yang
dijelaskan penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja (yang
bersifat nyata).
3.7 Koefisien Korelasi
Setelah mendapatkan hasil jumlah pengaruh pada variabel yang diteliti untuk
selanjutnya penulis akan mencari seberapa besar hubungan antara variabel terikat
dengan variabel bebas atau antara variabel bebas itu sendiri.
Analisis korelasi adalah alat statistic yang dapat digunakan untuk mengetahui
derajat hubungan linear antara satu variabel dengan variabel yang lain (Algifari, 2000.
Analisa Regresi Teori, Kasus dan Solusi, Edisi 2). Umumnya analisis korelasi
digunakan dalam hubungannya dengan analisis regresi untuk mengukur ketepatan
Setelah mengetahui hubungan fungsional antara variabel-variabel dimana
persamaan regresinya telah ditentukan dan telah melakukan pengujian maka persoalan
berikutnya yang perlu dirasakan yaitu, jika data hasil pengamatan terdiri dari banyak
variabel adalah seberapa kuat hubungan antara variabel – variabel itu (Sudjana, 2001.
Metode Statistik. Bandung). Dengan kata lain perlu ditentukan derajat hubungan
antara variabel – variabel tersebut. Studi yang membahas derajat hubungan antara
variabel – variabel tersebut dikenal dengan nama analisis korelasi. Ukuran yang
dipakai untuk mengetahui derajat hubungan, terutama data kuantitatif dinamakan
koefisien korelasi. Untuk menghitung koefisien korelasi (r) antara dua variabel dapat
digunakan rumus:
∑
∑
−∑
∑
∑
∑
−∑
− = } ) ( }{ ) ( { ) )( ( 2 2 2 2 i i ki ki i ki i ki yx Y Y n X X n Y X Y X n r Dengan:ryx = Koefisien korelasi antara Y dan X
Xki = Variabel bebas
Yi = Variabel terikat
Nilai r selalu terletak antara -1 dan 1, sehingga nilai r tersebut dapat ditulis :
1
1≤ ≤+
− r . Untuk r = +1, berarti ada korelasi positif sempurna antara X dan Y,
sebaliknya jika r = -1, berarti korelasi negatif sempurna antara X dan Y, sedangkan r =
Jika kenaikan didalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan didalam variabel
lain, maka dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai korelasi yang
positif. Tetapi jika kenaikan didalam suatu variabel diikuti oleh penurunan didalam
variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa variabel tersebut mempunyai korelasi yang
negatif. Dan jika tidak ada perubahan pada variabel walaupun variabel lainnya
berubah maka dikatakan bahwa kedua variabel tersebut tidak mempunyai hubungan.
[image:48.595.141.490.360.584.2]Interpretasi harga r akan disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 3.1 Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai R
R Interpretasi
0
0,01 – 0,20
0,21 – 0,40
0,41 – 0,60
0,61 – 0,80
0,81 – 0,99
1
Tidak berkorelasi
Sangat rendah
Rendah
Agak rendah
Cukup
Tinggi
Sangat tinggi
Sumber : Hartono, M.Pd Statistik untuk penelitian
Keterangan:
r koefisien korelasi
+ menunjukkan korelasi positif
− menunjukkan korelasi negatif
Hubungan antara variabel dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis:
1. Korelasi Positif
Terjadinya korelasi positif apabila perubahan antara variabel yang satu diikuti oleh
variabel lainnya dengan arah yang sama (berbanding lurus). Artinya variabel yang
satu meningkat, maka akan diikuti peningkatan variabel lainnya.
2. Korelasi Negatif
Terjadinya korelasi negatif apabila perubahan antara variabel yang satu diikuti oleh
variabel lainnya dengan arah yang berlawanan (berbanding terbalik). Artinya
apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti penurunan variabel
lainnya.
3. Korelasi Nihil
Korelasi nihil artinya tidak adanya korelasi antara variabel.
Dalam hal ini penulis menggunakan empat variabel dalam penelitiannya, untuk
hubungan empat variabel dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
ryx1 =
(
)
{
2}
{
2( )
2}
1 2 1 1 1 1
Y
Y
n
X
X
n
Y
X
Y
X
n
∑
−
∑
∑
−
∑
∑
∑
−
∑
b. Koefisien Korelasi antara Y dan X2
ryx2 =
(
)
{
2}
{
2( )
2}
2 2 2 2 1 2
Y
Y
n
X
X
n
Y
X
Y
X
n
∑
−
∑
∑
−
∑
∑
∑
−
∑
c. Koefisien Korelasi antara Y dan X3
ryx3 =
(
)
{
2}
{
2( )
2}
3 2 3 3 1 3
Y
Y
n
X
X
n
Y
X
Y
X
n
∑
−
∑
∑
−
∑
∑
∑
−
∑
d. Koefisien Korelasi antara X1 dan X2
r12 =
(
)(
)
(
)
{
}
{
(
)
2}
2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1
X
X
n
X
X
n
X
X
X
X
n
∑
−
∑
∑
−
∑
∑
∑
−
∑
e. Koefisien Korelasi antara X1 dan X3
r13 =
(
)(
)
(
)
{
}
{
(
)
2}
f. Koefisien Korelasi antara X2 dan X3
r23 =
(
)(
)
(
)
{
}
{
(
)
2}
3 2 3 2 2 2 2 3 2 3 2
X
X
n
X
X
n
X
X
X
X
n
∑
−
∑
∑
−
∑
∑
∑
−
∑
BAB 4ANALISIS DAN PENGOLAHAN DATA
4.1 Pengolahan Data
Setiap data yang didapat merupakan alat pengambil keputusan dalam penyelesaian
persoalan yang ada. Dalam hal ini persoalan yang diteliti tentang produksi kelapa
sawit yang telah dijelaskan di bab pendahuluan. Pengumpulan data dilakukan dengan
melakukan riset di Badan Pusat Statistika Provinsi Sumatera Utara. Dalam hal ini
banyaknya curah hujan, dan hari hujan yang secara keseluruhannya data yang diambil
adalah data pada tahun 2010 sebanyak 12 bulan di Kabupaten Labuhan Batu.
Pengambilan data dimaksudkan untuk melihat apakah variabel bebas ( luas
panen, hari hujan, curah hujan) mempengaruhi produksi kelapa sawit yang ada.
[image:52.595.109.526.416.757.2]Adapun data yang diambil adalah sebagai berikut :
Tabel 4.1 Data Produksi Kelapa Sawit, Luas Panen, Hari Hujan, dan Curah Hujan di Kabupaten Labuhan Batu Pada Tahun 2010 NO Bulan Produksi
(Ton)
Luas Panen
(Ha)
Curah Hujan
(mm)
Hari Hujan
(Hari)
1 Januari 4997 366 412 18
2 Februari 7930 587 255 11
3 Maret 7252 557 556 20
4 April 5768 442 342 15
5 Mei 2476 171 308 12
6 Juni 2441 213 55 3
7 Juli 2448 201 178 9
8 Agustus 982 115 217 12
9 September 1824 144 445 20
11 November 2347 189 504 17
12 Desember 3517 248 450 14
Sumber : BPS Sumut
4.2 Persamaan Regresi Linear Berganda
Dalam mencari persamaan regresi linear berganda, maka terlebih dahulu menghitung
koefisien-koefisien regresinya dengan mencari hubungan fungsional antar variabel
yang ada.
Dengan koefisien yang didapat dari perhitungan maka dapat ditentukan
[image:53.595.111.528.84.143.2]persamaan regresinya. Adapun perhitungan koefisiennya adalah sebagai berikut :
Tabel 4.2 Nilai-nilai Koefisien
Y X1 X2 X3 X12 X22 X32 Y2
4997 366 412 18 133956 169744 324 24970009
7930 587 255 11 344569 65025 121 62884900
7252 557 556 20 310249 309136 400 52591504
5768 442 342 15 195364 116964 225 33269824
2476 171 308 12 29241 94864 144 6130576
2441 213 55 3 45369 3025 9 5958481
2448 201 178 9 40401 31684 81 5992704
1824 144 445 20 20736 198025 400 3326976
3256 293 217 11 85849 47089 121 10601536
2347 189 504 17 35721 254016 289 5508409
3517 248 450 14 61504 202500 196 12369289
X1X2 X1X3 X2X3 YX1 YX2 YX3
150792 6588 7416 1828902 2058764 89946
149685 6457 2805 4654910 2022150 87230
309692 11140 11120 4039364 4032112 145040
151164 6630 5130 2549456 1972656 86520
52668 2052 3696 423396 762608 29712
11715 639 165 519933 134255 7323
35778 1809 1602 492048 435744 22032
24955 1380 2604 112930 213094 11784
64080 2880 8900 262656 811680 36480
63581 3223 2387 954008 706552 35816
111600 3472 6300 872216 1582650 49238
Keterangan :
Y = Produksi Kelapa Sawit
X1 = Luas Panen
X2 = Curah Hujan
[image:55.595.113.523.333.392.2]X3 = Hari Hujan
Tabel 4.3 Jumlah Nilai Koefisien
∑Y ∑X1 ∑X2 ∑X3 ∑X12 ∑X22 ∑X32 ∑Y2
45238 3526 3939 162 1316184 1539161 2454 224568532.00
∑X1X2 ∑X1X3 ∑X2X3 ∑YX1 ∑YX2 ∑YX3
1220966 49483 60693 17153402 15915153 641020
Dari persamaan :
45238 = 12 b0 + 3526 b1 + 3939 b2 + 162 b3 (1)
17153402 = 3526 b0 + 1316184 b1 + 1220966 b2 + 49483 b3 (2)
15915153 = 3939 b0 + 1220966 b1 + 1539161 b2 + 60693 b3 (3)
641020 = 162 b0 + 49483 b1 + 60693 b2 + 2454 b3 (4)
Persamaan diatas diselesaikan dengan metode eliminasi persamaan linear,
dengan menghilangkan nilai b0.
Jika persamaan1 dan 2 diambil dan disamakan nilai b0 nya dengan persamaan 2 maka
persamaan 1 harus dikalikan dengan 293.83 (3526 : 12 = 293.83) sehingga diperoleh
persamaan ke 5 :
13292432.33 = 3526 b0 + 1036056.33 b1 + 1157409.5 b2 + 47601 b3
17153402 = 3526 b0 + 1316184 b1 +1220966 b2 + 49483 b3 _
-3860969.67 = - 280127.67 b1 - 63556.50 b2 - 1882 b3
Selanjutnya untuk mendapatkan persamaan ke 6 penulis gunakan rumus persamaan 1
dan 3. Jika persamaan 3 tetap, maka persamaan 1 dikalikan dengan 328.25 ( 3939 : 12
= 328.25 )
14849373.5 = 3939 b0 + 1157409.5 b1 + 1292976.75 b2 + 53176.5 b3
15915153 = 3939 b0 + 1220966 b1 + 1539161 b2 + 60693 b3 _
-1065779.5 = - 63556.5 b1 - 246184.25 b2 - 7516.5 b3
Selanjutnya untuk mendapatkan persamaan ke 7 penulis gunakan rumus persamaan 1
dan 4. Jika 4 tetap, maka persamaan 1 dikalikan dengan 13.5 ( 162 : 12 = 13.5 )
610713 = 162 b0 + 47601 b1 + 53176.5 b2 + 2187 b3
641020 = 162 b0 + 49483 b1 + 60693 b2 + 2454 b3 _
-30307 = - 1882 b1 - 7516.5 b2 - 267 b3
Maka diperoleh beberapa persamaan :
-3860969.67 = - 280127.67 b1 - 63556.50 b2 - 1882 b3 … (5)
-1065779.5 = - 63556.5 b1 - 246184.25 b2 - 7516.5 b3 ... (6)
-30307 = - 1882 b1 - 7516.5 b2 - 267 b3 … (7)
Langkah berikutnya akan menghilangkan nilai b1, dengan menggunakan rumus
persamaan 5 dan 6.
Jika persamaan 5 dikalikan dengan -1 dan persamaan 6 dikalikan dengan 4.41 akan
didapat persamaan 8.
3860969.67 = 280127.67 b1 + 63556.50 b2 + 1882 b3
-4697463.33 = -280127.67 b1 - 1085066.36 b2 - 33129.26 b3 +
- 836493.66 = - 1021509.86 b2 - 31247.26 b3
Kemudian dengan menggunakan rumus persamaan 5 dan 7 akan diperoleh persamaan
3860969.67 = 280127.67 b1 + 63556.50 b2 + 1882 b3
-4511067.64 = -280127.67 b1 - 1118798.95 b2 - 39741.81 b3 +
-650097.97 = - 1055242.45 b2 - 37859.81 b3
Maka diperoleh 2 persamaan berikut :
- 836493.66 = - 1021509.86 b2 - 31247.26 b3… (8)
-650097.97 = - 1055242.45 b2 - 37859.81 b3…(9)
Kemudian kedua persamaan tersebut kembali dieliminasi hingga didapat harga b3.
Jika persamaan 8 tetap maka persamaan 9 dikalikan dengan 0.968
- 836493.66 = - 1021509.86 b2 - 31247.26 b3
-629316.50 = - 1021509.86 b2 - 36649.56 b3 -
-207177.16 = 5402.30 b3
b3 = -38.350
Setelah didapat harga b3 maka substitusikan ke persamaan 8.
- 836493.66 = -1021509.86 b2 - 31247.26 b3
- 836493.66 = -1021509.86 b2 + 1198332.42
- 836493.66 - 1198332.42 = -1021509.86 b2
-2034826.08 = -1021509.86 b2
Kemudian harga b2 dan b3 di substitusikan kepersamaan 5.
-3860969.67 = - 280127.67 b1 - 63556.50 b2 - 1882 b3
-3860969.67 = - 280127.67 b1 - 126604.55 + 72174.70
-3860969.67 + 126604.55 - 72174.70 = - 280127.67 b1
-3806539.82 = - 280127.67 b1
b1 = 13.589
Kemudian harga b1, b2, dan b3 disubstitusikan ke persamaan 1.
45238 = 12 b0 + 3526 b1 + 3939 b2 + 162 b3
45238 = 12 b0 + 47914.81 + 7846.49 - 6212.70
45238 – 47914.81 – 7846.49 + 6212.70 = 12 b0
-4310.6 = 12 b0
b0 = -359.091
Dari seluruh harga yang diperoleh maka didapatlah persamaan regresi linear
bergandanya sebagai berikut :
Λ
Y =
b
0+
b
1X
1i+
b
2X
2i+
...
+
b
nX
niΛ
4.3 Analisis Residu
Setelah persamaan regresinya didapat, maka untuk mengetahui seberapa besar
penyimpangan jumlah hasil produksi kelapa sawit terhadap jumlah produksi kelapa
sawit yang diperkirakan, maka dapat dihitung dengan mencari koefisien –koefisien
[image:60.595.106.522.485.768.2]dari analisa residunya sebagai berikut :
Tabel 4.4 Harga
Λ
Y
Y X1 X2 X3 Ŷ Y - Ŷ (Y - Ŷ)2
4997 366 412 18 4744.887 252.113 63560.96477
7930 587 255 11 7703.762 226.238 51183.63264
7252 557 556 20 7550.534 -298.534 89122.54916
5768 442 342 15 5753.261 14.739 217.238121
2476 171 308 12 2117.964 358.036 128189.7773
2441 213 55 3 2529.876 -88.876 7898.943376
2448 201 178 9 2381.724 66.276 4392.508176
982 115 217 12 1175.708 -193.708 37522.78926
3256 293 217 11 3632.9 -376.9 142053.61
2347 189 504 17 2561.248 -214.248 45902.2055
3517 248 450 14 3370.481 146.519 21467.81736
∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑
45238 3526 3939 162 45239.51 -1.51 602925.7529
Maka kesalahan bakunya adalah sebagai berikut :
1 2 ,..., 2 , 1 , = − −
∑
Λ k n Y YSy k i
Dimana :
k = 3 ; n = 12 ; dan ∑ ( Y -Λ
Y ) = 602925.7529
Sehingga : 1 3 12 7529 . 602925 ,..., 2 , 1 , − − = k y S 8 7529 . 602925 ,..., 2 , 1
, k =
y S 72 . 75365 ,..., 2 , 1
, k =
y S
= 274.52812
Dari hasil penyimpangan nilai yang diperoleh, maka hasil produksi kelapa sawit yang
4.4 Uji Regresi Linear Berganda
Perumusan Hipotesa :
H0 :
β
1=
β
2=
β
3=
β
4=
0
(X1, X2, X3 tidak mempengaruhi Y)H1 : Minimal ada satu parameter koefisien regresi yang tidak sama dengan nol
atau mempengaruhi Y
Dengan :
H0 diterima jika Fhit≤ Ftab
H0 ditolak jika Fhit > Ftab
Untuk menguji model regresi yang telah terbentuk, maka dapat diambil :
1 1
1
X
X
x
=
−
x
3=
X
3−
X
32 2
2
X
X
x
=
−
y
=
Y
−
Y
Dengan :
1
X
= 293.83X
3 = 13.52
Hasil Perhitungannya disajikan didalam tabel berikut ini :
Tabel 4.5 Pengujian Regresi Linear
Y x1 x2 x3 y2
1227.17 72.17 83.75 4.5 1505946.2
4160.17 293.17 -73.25 -2.5 17307014
3482.17 263.17 227.75 6.5 12125508
1998.17 148.17 13.75 1.5 3992683.3
-1293.83 -122.83 -20.25 -1.5 1673996.1
-1328.83 -80.83 -273.25 -10.5 1765789.2
-1321.83 -92.83 -150.25 -4.5 1747234.5
-2787.83 -178.83 -111.25 -1.5 7771996.1
-1945.83 -149.83 116.75 6.5 3786254.4
-513.83 -0.83 -111.25 -2.5 264021.27
-1422.83 -104.83 175.75 3.5 2024445.2
-252.83 -45.83 121.75 0.5 63923.009
0.04 0.04 0 0 54028812
x12 x22 x32 yx1 yx2 yx3
5208.5089 7014.0625 20.25 88564.9 102775 5522.27
85948.649 5365.5625 6.25 1219637 -304732 -10400
69258.449 51870.0625 42.25 916403 793064 22634.1
15087.209 410.0625 2.25 158921 26200.1 1940.75
6533.4889 74665.5625 110.25 107409 363103 13952.7
8617.4089 22575.0625 20.25 122705 198605 5948.24
31980.169 12376.5625 2.25 498548 310146 4181.75
22449.029 13630.5625 42.25 291544 -227176 -12648
0.6889 12376.5625 6.25 426.479 57163.6 1284.58
10989.329 30888.0625 12.25 149155 -250062 -4979.9
2100.3889 14823.0625 0.25 11587.2 -30782 -126.42
0.0016 0 0 3860970 1065780 30307
Dari tabel 4.5 diatas dapat diperoleh perhitungan sebagai berikut :
JKreg =
b
1∑
y
x
1+
b
2∑
y
x
2+
b
3∑
y
x
3= 13.589 (3860970) + 1.992 (1065780) + -38.350 ( 30307)
= 52466716.80 + 2123032.76 - 1162273.45
= 53427476.12
Untuk JKres dapat dilihat dari tabel 4.4 yaitu
2
)
(
∧
−
∑
Y
Y
= 602925.7529 , makanilai Fhit dapat dicari dengan rumus :
F =
=
72 . 75365
71 . 17809158
= 236.30
Dari tabel distribusi F dengan dk pembilang = 3, dk penyebut = 8, dan α =
0.05, diperoleh Ftab = . Karena Fhit lebih daripada Ftab maka H0 di dan H1 di. Hal ini
berarti persamaan regresi linear berganda Y atas X1, X2, dan X3 bersifat nyata atau ini
berarti bahwa
4.5 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi digunakan untuk menganalisa seberapa besar pengaruh
faktor-faktor yang mempengaruhi hasil produksi kelapa sawit.
Berdasarkan tabel 4.5 dapat dilihat ∑ y2 = 54028812 sedangkan JKreg yang
telah dihitung adalah 53427476.12. Maka selanjutnya dengan rumus R2 = JKreg /∑ y2.
Sehingga diperoleh koefisien determinasi :
R2 = 53427476.12
54028812
= 0.9888701
R =
= = 0.9944
Dari hasil perhitungan diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0.988 dan
dengan mencari akar dari R2 diperoleh koefisien korelasinya sebesar 0.99. Nilai
tersebut digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independent terhadap
perubahan variabel dependent. Artinya 99 % jumlah produksi kelapa sawit yang
dipengaruhi oleh ketiga faktor yang dianalisis, sedangkan 1 % sisanya dipengaruhi
oleh faktor-faktor lain yang tidak dapat dijelaskan oleh persamaan ini.
4.6 Koefisien Korelasi
Koefisien korelasi digunakan untuk melihat keeratan hubungan antara variabel bebas
dan variabel terikat atau antara variabel bebas yang ada. Untuk mempermudah dalam
hal penghitungan setiap nilai yang ada dibagi 1000.
1.Koefisien Korelasi antara Y dan
= 0.992
Nilai yang positif menandakan hubungan yang searah antara luas panen dengan
produksi kelapa sawit, artinya penambahan luas panen akan meningkatkan produksi
kelapa sawit, dan sebaliknya penurunan luas panen akan menurunkan produksi kelapa
sawit, hubungan antara luas panen dengan produksi kelapa sawit tergolong kuat, ini
ditandai dengan nilai r yang tinggi yaitu 0,992.
2.Koefisien Korelasi antara Y dan
= 0.292
Nilai yang positif menandakan hubungan yang searah antara curah hujan dengan
produksi kelapa sawit, artinya penambahan intensitas curah hujan akan meningkatkan
produksi kelapa sawit, dan sebaliknya penurunan intensitas curah hujan akan
menurunkan produksi kelapa sawit, hubungan antara intensitas curah hujan dengan
produksi kelapa sawit tergolong lemah, ini ditandai dengan nilai r yang rendah yaitu
0,292.
3.Koefisien Korelasi antara Y dan
= 0.252
Nilai yang positif menandakan hubungan yang searah antara banyaknya hari hujan
dengan produksi kelapa sawit, artinya penambahan hari hujan akan meningkatkan
produksi kelapa sawit, dan sebaliknya penurunan hari hujan akan menurunkan
produksi kelapa sawit, hubungan antara banyaknya hari hujan dengan produksi kelapa
sawit tergolong lemah, ini ditandai dengan nilai r yang rendah yaitu 0,252.
4.Koefisien Korelasi antara
= 0.242
5. Koefisien Korelasi antara
= 0.218
= 0.927
BAB 5
5.1 Pengertian Implementasi Sistem
Implementsai Sistem adalah tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam
programming dengan menggunakan perangkat lunak (software) sebagai implementasi
ataupun prosedur untuk menyelesaikan desain system, yang mana dalam hal ini
implementasi system digunakan untuk menganalisis data jumlah produksi kelapa
sawit pada tahun 2010 di Kabupaten Labuhan. Batu
Adapun implementasi system yang digunakan adalah Microsoft excel dan
SPSS (Statistical Product and Service Solution) 16.0 for windows. Dengan
menggunakan Microsoft Excel dan SPSS 16.0 diharapkan dapat menambah dan
meningkatkan pengetahuan penulis dalam menggunakan aplikasi ilmu statistic.
5.2 Pengaktifan Excel
Sebelum mengoperasikan excel, pastikan bahwa program tersebut telah tersedia di
computer, kemudian langkah-langkah sebagai berikut :
b. Klik windows excel maka secara otomatis jendela utama excel akan tampil dan
langsung digunakan untuk mengelolah data.
Pada setiap lembar kerja excel memiliki 256 kolom dan 65636 baris yang siap
untuk digunakan. Pada setiap baris dan kolom terdapat sel-sel ya