Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Hasil Produksi Padi di Kabupaten Simalungun

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1Tinjaun Teoritis 2.1.1 Teori Produksi

Teori produksi merupakan analisa mengenai bagaimana seharusnya seorang pengusaha atau produsen, dalam teknologi tertentu memilih dan mengkombinasikan berbagai macam faktor produksi untuk menghasilkan sejumlah produksi tertentu, seefisien mungkin Suherman, (2000). Produksi adalah suatu proses mengubah input menjadi output, sehingga nilai barang tersebut bertambah. Penentuan kombinasi faktor-faktor produksi yang digunakan dalam proses produksi sangatlah penting agar proses produksi yang dilaksanakan dapat efisien dan hasil produksi yang didapat menjadi optimal.

Setiap faktor produksi yang terdapat dalam perekonomian adalah dimiliki oleh seseorang. Pemiliknya menjual faktor produksi tersebut kepada pengusaha dan sebagai balas jasanya mereka akan memperoleh pendapatan. Tenaga kerja mendapat gaji dan upah, tanah memperoleh sewa, modal memperoleh bunga dan keahlian keusahawanan memperoleh keuntungan. Pendapatan yang diperoleh masing-masing jenis faktor produksi tersebut tergantung kepada harga dan jumlah masing-masing faktor produksi yang digunakan. Jumlah pendapatan yang diperoleh berbagai faktor produksi yang digunakan untuk menghasilkan sesuatu barang adalah sama dengan harga dari barang tersebut Sukirno, (2002).

pada proses produksi dan hasil keluaran dapat digambarkan melalui fungsi produksi. Fungsi ini menunjukkan keluaran Q yang dihasilkan suatu unit usaha untuk setiap kombinasi masukan tertentu.

2.1.1.1 Teori Produksi Pertanian

Produksi adalah jumlah hasil. Dalam usaha tani, guna memperoleh hasil produksi petani melakukan usaha pengkombinasian faktor-faktor produksi yang dimiliki seperti; luas tanah, modal seperti pupuk, obat-obatan, bibit dan lain-lain, tenaga kerja, keahlian. Kemudian produktivitas adalah kemampuan suatu faktor produksi, seperti luas tanah, untuk memperoleh hasil produksi per hektar. Produksi dan produktivitas ditentukan oleh banyak faktor seperti kesuburan tanah, varitas bibit yang ditanam, penggunaan pupuk yang memadai baik jenis maupun dosis, tersedianya air dalam jumlah yang cukup, teknik bercocok tananam yang tepat dan penggunaan alat-alat produksi pertanian yang memadai dan tersedianya tenaga kerja .

Dalam kondisi nyata luas dan kesuburan tanah yang dimiliki petani adalah berbeda-beda, demikian pula keadaan lingkungan kehidupan sosial ekonomi mereka. Dengan perbedaan yang ada ini maka usahatani dapat dikelompokkan menjadi: a.) Usahatani yang bersifat subsisten yakni dengan cirri-ciri sebagai berikut: 1.Produksi subsisten (subsistence production) dengan tingkat komersial yang rendah dan produksi digunakan untuk memenuhi kebutuhan keluarga sendiri. 2.Tingkat kehidupan subsisten (subsistence living) yakni yang berhubungan dengan kemampuan memenuhi tingkat kebutuhan hidup yang minimum. b. Usahatani yang bersifat seperti sebuah perusahaan (farm bussines) dengan ciri-ciri sebagai berikut: 1. Pengalokasian biaya disesuaikan dengan kegiatan usaha yang dilakukan.

2. Pencapaian tingkat efisiensi teknis (penggunaan tenaga kerja dan modal) agar diperoleh kuantitas produksi yang optimum dan pencapaian tingkat efisiensi ekonomis yakni laba yang maksimum.

2.1.2 Proses Produksi Padi

Padi dapat terdiri dari padi sawah dan padi ladang. Padi sawah adalah padi yang ditanam di tanah persawahan. Sedangkan padi ladang adalah jenis padi yang ditanam di ladang, kebun, atau tegal.

Proses produksi yang dilakukan untuk menghasilkan padi sudah umum dipelajari. Proses ini membutuhkan tiga kali musim tanam dan tiga kali musim panen dalam setiap tahun. Benih padi umumnya diperoleh dari pedagang eceran atau penjual di pasar dan bantuan dari pemerintah. Hal-hal yang dilakukan dalam proses produksi padi adalah:

a. Pengolahan lahan

Pengolahan lahan ini dilakukan agar kondisi struktur tanah dapat sesuai dengan ketentuan tanah untuk ditanami padi. Lahan yang ada dipersiapkan dengan mensterilkan tanah dari rumpun rumput, mempertimbangkan kadar air, curah hujan, hari hujan, tekstur, dan solum tanah.

b. Penanaman

Penanaman yang baik dapat dilakukan dengan pola jajar legowo. Cara tanam padi jajar legowo adalah teknik penanaman padi untuk menghasilkan produksi yang cukup tinggi. Pengaturan jarak tanam jajar legowo dapat menghasilkan tambahan jumlah populasi tanaman.

c. Pemeliharaan

Tahap pemeliharaan adalah tahap yang cukup penting dalam keberlangsungan hidup tanaman. Tahap ini dapat menentukan apakah luas panen akan bertambah atau mengalami gagal panen. Para petani harus mengetahui dengan baik adaptasi dalam menghadapi perubahan iklim yang dapat memicu adanya faktor-faktor lain penyebab gagal panen. Penyemaian yang tepat sangat diperlukan dalam tahap ini. Penggunaan pupuk dan obat pembasmi OPT perlu dilakukan secara bijak.

d. Pemanenan

melakukan kesalahan. Dapat juga terjadi karena serangan hama di beberapa tanaman sehingga tidak bisa dipanen, atau kerusakan tanaman karena perubahan iklim.

e. Pascapanen

Pada tahap pasca panen, umumnya hasil panen ini dijual kepada tengkulak atau penebas dengan ukuran yang berbeda tergantung jenis gabah kering atau gabah basah pada saat dijual. Sebagian besar hasil panen akan diolah menjadi beras dan dipasarkan ke masyarakat sebagai konsumsi.

2.1.2.1Curah Hujan

Curah hujan adalah butir-butir atau kristal es yang keluar dari awan. Bila curah dapat mencapai bumu disebut “hujan”, apabila setelah keluar dari dasar awan tidak sampai ke bumi karena habis menguap segera setelah keluar dari awan disebut “virga”. Alat yang digunakan untuk mengukur curah hujan dinamakan “Penakar Hujan”. Akat ini berfungsi untuk mengukur jumlah curah hujan yang jatuh dan masuk kedalam corong penakar curah hujan dalam periode 24 jam dan diamati dalam periode waktu tertentu.

Butir air yang dapat keluar dari awan mencapi bumi sekurang-kurangnya bergaris tengah 200 mikrometer, bila kurang dari 200 mikrometer, butir-butir air tersebut sudah habis menguap sebelummencapai bumi (1 mikrometer = 0,001 cm).

Perubahan iklim tidak hanya dipengaruhi oleh suhu, akan tetapi juga dipengaruhi oleh curah hujan yang tidak merata dan dalam waktu yang tidak dapat diprediksi. Besar kecilnya curah hujan sangat berpengaruh terhadap kelangsungan metabolisme tanaman sehingga curah hujan yang terlalu tinggi dapat menyababkan banjir. Banjir berdampak pada kegagalan panen karena tanaman rusak dan tergenang air.

2.1.2.2Hari Hujan

banyaknya hari 30, terjadi 9 hari hujan maka kepadatan hujan 9/30 Rumus umumnya ditulis:

D= h/B Dengan:

D = menyatakan kepadatan hujan h = banyaknya hari hujan

B = banyaknya hari dalamsebulan

Hari hujan adalah hari ada hujan lebih dari 0,5 mm. Curah hujan yang tinggi dapat mengakibatkan hari hujan meningkat sehingga dapat menyebabkan banjir

yang berdampak pada kegagalan panen.

2.1.2.3Penggunaan Pupuk

Tingkat produktivitas usahatani padi pada dasarnya sangat dipengaruhi oleh tingkat penerapan teknologinya, dan salah satu diantaranya adalah pemupukan. Dengan penggunaan pupuk yang tidak sesuai dosis maka produtivitas per satuan lahan dapat menjadi berkurang. Oleh karena itu berapa dan dalam kondisi bagaimana faktor-faktor produksi digunakan, semuanya diputuskan dengan menganggap bahwa produsen selalu berusaha untuk mencapai keuntungan yang maksimum. Pemupukan berimbang yang didasari oleh konsep “ pengelolaan hara spesifik lokasi” (PHSL) adalah salah satu konsep penetapan rekomendasi pemupukan. Dalam hal ini, pupuk diberikan untuk mencapai tingkat kesediaan hara esensial yang seimbang di dalam tanah dan optimum guna: (a) meningkatkan produktivitas dan mutu tanaman, (b) meningkatkan efisiensi pemupukan, (c) meningkatkan kesuburan tanah, dan (d) menghindari pencemaran lingkungan.

2.1.2.4Sisa Tanam Akhir Tahun Lalu

diawali bulan Juli samapi akhir Oktober (musim kering). Secara umum pola tanam tanam di negara kita ada 3 yaitu:

1. Pola tanam yang biasa dilakukan dengan menanam Padi-Padi-Padi. 2. Pola tanam yang biasa dilakukan dengan menanam Padi-Padi-Palawija. 3. Pola tanam yang biasa dilakukan dengan menanam Padi-Palawija-Padi.

Di dalam Musim Tanam Pertama dilakukan penanaman padi diawal November dan akan dipanen pada pertengahan bulan Februari, hal ini mengakibatkan produksi padi tercatat sebagai produksi tahun lalu atau sering disebut dengan sisa tanam akhir tahun lalu.

2.2 Pengertian Regresi

Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu variabel yang disebut variabel yang disebut variabel tak bebas (dependent variable) pada satu atau lebih variabel, yaitu variabel yang menerangkan dengan tujuan untuk memperkirakan ataupun meramalkan nilai-nilai dari variabel tak bebas apabila nilai variabel yang menerangkan sudah diketahui. Variabel yang menerangkan sering disebut variabel bebas (independent variable).

2.3 Analisis regresi Linier

Analisis regresi linier digunakan untuk peramalan, dimana dalam model terdapat variabel bebas X dan variabel tak bebas Y. Regresi linier yaitu menentukan satu persamaan dan garis yang menunjukkan hubungan antara variabel bebas dan variabel tak bebas, yang merupakan persamaan penduga yang berguna untuk menaksir/meramalkan variabeltak bebas. Untuk mempelajari hubungan-hubungan antara beberapa variabel, analisis ini terdiri dari dua bentuk, yaitu:

4. Analisis Regresi Sederhana (Simple Analisis Regresi) 5. Analisis Regresi Berganda (Multiple Analisis Regresi)

variabel tak bebas.

2.4 Regresi Linier Sederhana

Regresi Linier sederhana merupakan suatu prosedur untuk mendapatkan hubungan matematis dalam bentuk suatu persamaan antara variabel tak bebas tunggal dengan variabel bebas tunggal. Regresi linier sederhana hanya ada satu peubah bebas X yang dihubungkan dengan satu peubah tak bebas Y. Bentuk-bentuk model umum regresi sederhana yang menunjukkan anatara dua variabel, yaitu variabel X sebagai variabel bebas dan variabel Y sebagai variabel tak beba adalah :

Ŷ = a+bx Dengan :

Ŷ = Variabel tak bebas

� = Variabel bebas

� = Parameter intercept

� = Parameter koefisien regresi variabel bebas

2.5 Regresi Linier Berganda

Regresi linier berganda adalah analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara peubah respon (variable dependent) dengan faktor-faktor yang mempengaruhi lebih dari satu predaktor (variable independent). Regresi linier berganda hampir sama dengan regresi linier sederhana, hanya saja pada regresi linier berganda variabel penduga (variabel bebas) lebih dari satu variabel penduga. Tujuan analisis regresi linier berganda adalah untuk mengukur intensitas hubungan antara dua variabel atau lebih dan memuat prediksi/perkiraan nilai Y atas nilai X.

Untuk hal ini, penulis menggunakan regresi linier berganda satu variabel terikat (variable dependent) dan empat variabel bebas (variable independent). Bentuk umum persamaan regresi linier berganda tersebut, adalah :

Dimana :

Langkah-langkah menentukan persamaan regresi dan pengujian keberartian koefisienregresi ganda dalam tiga variabel sebagai berikut :

1. Tentukan harga-harga yang diperlukan untuk menghitung koefisien b0, b1, b2,

b3, b4

X1, X1X2, X1X3, X1X4, X2, X2X3, X2X4, X3, X3X4 , X4, Y, Y2, YX1, YX2, YX3,

YX4, X12, X22, X32, X42

2. Tentukan harga-harga, koefisien b0, b1, b2, b3, b4 dengan cara menyelesaikan

sistem persamaan berikut :

∑

3. Membentuk persamaan regresi linier berganda dengan empat variabel :

Ŷ = �� + ���� + ���� + ���� + ���� …(2.7)

2.6 Metode Matriks

2.6.1 Konsep Dasar dan Definisi Matriks

kolom-kolom dan baris-baris. Apabila suatu matriks A terdiri dari m baris dan n kolom-kolom, maka matriks A ditulis sebagai berikut:

��� =

⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡�11

�21

⋮ ��1

⋮ ��1

�12

�22

⋮ ��2

⋮ ��2

⋯ ⋯ ⋮ ⋯

⋮ ⋯

�1�

�2�

⋮ ���

⋮ ���

�1�

�2�

⋮ ���

⋮ ���⎦

⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤

Atau disingkat dengan : (�_��),� = 1,2, … ,�

� = 1, 2, … ,�

Disebut matriks tingkat m × n , karena terdiri dari m baris dan n kolom. Setiap �_�� disebut unsur dari matriks.

2.6.2 Perkalian Matriks

Perkalian dua matriks hanya dapat dikerjakan bila keduanya memenuhi sifat tertentu dan perkalian itu dikerjakan dengan cara yang tertentu pula. Dua matriks bujur sangkar yang berukuran sama selalu dapat diperkalikan. Sedangkan perkalian AB hanya memenuhi arti bila banyaknya lajur A sama dengan banyaknya baris B. Jadi bila A dinyatakan dengan �_�� dan unsur B dinyatakan dengan �_�� maka unsure C=AB adalah:

��� = � ������ �

�=�

Perhatikan bahwa pada umumnya AB≠BA Bila

�= ��_�11 �12

21 �22�dan B =��

11 �12 �13

�21 �22 �23� Maka

��= ��11�11+�12�21 �11�12+�12�22 �11�13 +�12�23

�21�11+�22�21 �21�12 +�22�22 �21�13+�22�23�

2.6.3 Determinan Matriks

Determinan adalah suatu scalar (angka) yang diperoleh dari suatu matriks bujur sangkar melalui operasi khusus. Disebut operasi khusus karena dalam proses penurunan determinan dilakukan perkalian-perkalian. Determinan dinotasikan dengan tanda | | .

2.6.3.1Determinan Matriks dengan Metode Sarrus

Metode Sarrus adalah metode yang hanya dapat digunakan untuk mencari determinan matriks berordo sampai dengan 3. Perhitungan determinan matriks dengan metode sarrus hanya dapat diterapkan pada matriks ukuran (2x2) dan (3x3). Determinan matriks yang ukurannya lebih besar dari (3 x 3) tidak bisa dihitung menggunakan Metode Sarrus. Metode Sarrus (disebut juga Metode Spaghetti) menggunakan perkalian elemen matriks secara diagonal.

Perkalian elemen matris pada diagonal turun (dari kiri atas ke kanan bawah) diberi tanda positif (+) sedangkan perkalian elemen matriks pada diagonal naik dari (dari kiri bawah ke kanan atas) diberi tanda negatif (-).

� = �

�11 �12 �13

�21 �22 �23

�31 �32 �33

�

Diperoleh determinan A = �₁₁�₂₂�₃₃+�₁₂�₂₃�₃₁ +�₁₃�₂₁�₃₂− �₃₁�₂₂�₁₃ −

�32�23�11− �33�21�12

2.6.3.2Determinan Matriks dengan Metode Kofaktor

Jika A adalah matriks persegi, maka minor dari komponen �_�� dinyatakan oleh �_�� dan didefinisikan sebagai determinan submatriks A dengan komponen selain baris ke-I dan baris ke-j dari matriks A. Bilangan (−1)�+��_�� dinyatakan oleh �_�� dinamakan kofaktor dari komponen �_��.

Jika suatu matriks � = �

�11 �12 �13

�21 �22 �23

�31 �32 �33

�

Langkah awal menentukan determinan A adalah dengan membuat minor dari elemen baris pertama.

Minor dari �₁₁ adalah �₁₁ =��_�22 �23

32 �33�

Minor dari �₁₂ adalah �₁₂ =��_�21 �23

31 �33�

Minor dari �13 adalah �13 =�

�21 �22

�31 �32�

Langkah selanjutnya adalah menentukan kofaktor dari elemen baris pertama.

�11 = (−1)1+1�11= �

�22 �23

�32 �33�

�12 = (−1)1+2�11 =− �

�21 �23

�31 �33�

�13 = (−1)1+3�11 =�

�21 �22

�31 �32�

Setelah itu masukkan dalam rumus

|�| =�₁₁�₁₁+�12�12+�13�13

|�| =�₁₁��_�22 �23

32 �33� − �12�

�21 �23

�31 �33�+�13�

�21 �22

�31 �32�

|�| =�₁₁(�22�33 − �32�23)− �12(�21�33− �31�23)

+�13(�21�32 − �31�22)

2.7 Persamaan Regresi Linier Berganda dalam Bentuk Matriks

Analisis regresi linier berganda ialah suatu alat analisis dalam ilmu statistik yang berguna untuk mengukur hubungan matematis antara lebih dari 2 peubah.Bentuk umum persamaan regresi linier berganda ialah sebagai berikut :

Persamaan tersebut diduga oleh persamaan di bawah ini : Ŷ = �0+�1�1+�2�2+�3�3+⋯+����

Menentukan b0, b1, b2, …, bk dapat menggunakan metode kuadrat terkecil melalui

apa yang disebut dengan persamaan normal seperti di bawah ini :

⎣

Bentuk persamaan matriks di atas termasuk ke dalam suatu sistem persamaan linier. Mencari atau menentukan b0, b1, b2, b3, …, bn berarti mencari atau

menentukan solusi dari sistem persamaan linier (SPL). Mencari solusi SPL ada berbagai macam cara, diantaranya ialah Metode Eliminasi Gauss, Metode Invers (Metode Matriks yang diperbesar dan Metode Matriks Adjoin), dan Metode Cramer.Metode Cramer merupakan metode yang paling populer dalam menentukan suatu solusi SPL karena sifatnya yang mudah dipelajari dan sederhana. Menurut Cramer jika kita punya SPL sebagai berikut :

⎣

Aj dengan determinan matriks koefisien A.

Dimana :

Contoh:

�1 =

⎣ ⎢ ⎢ ⎢

⎡�_�1₂ �_�2212 �_�13_{23 ⋯ �}⋯ �₂1�_� �3 �32 �33 ⋯ �3�

⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮

�� ��2 ��3 ⋯ ���⎦

⎥ ⎥ ⎥ ⎤

; �₂ =

⎣ ⎢ ⎢ ⎢

⎡�_�11₂₁ �_�1₂ �_�13_{23 ⋯ �}⋯ �₂1�_� �31 �3 �33 ⋯ �3�

⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮

��1 �� ��3 ⋯ ���⎦

⎥ ⎥ ⎥ ⎤

; ���.

�� −1 =

����

|�|

Dimana: j = 1,2,3,…,n.

sehingga:

�0 =

|�₁|

|�| ; �1 = |�₂|

|�| ;���

2.8 Pengujian Kriteria Statistik

Gujarati (1995) menyatakan bahwa uji signifikan merupakan prosedur yang digunakan untuk menguji kebenaran atau kesehatan dari hasil hipotesis nol dari sampel. Ide dasar yang melatarbelakangi pengujian signifikansi adalah uji statistik (estimator) dari distribusi sampel dari suatu statistik dibawah hipotesis nol. Keputusan untuk mengolah Ho dibuat berdasarkan nilai uji statistik yang diperoleh dari data yang ada.

2.8.1 Kesalahan Standard Estimasi

dihasilkan untuk menjelaskan nilai variable tidak bebas sesungguhnya (Algifari; 2000).

Kesalahan standar estimasi dapat ditentukan dengan rumus :

( )

1 ˆ

1

2

,..., 2 , 1 ,

− −

− =

=

∑

=

k n

Y Y S

S

n

i i

e k

y …(2.8)

Dimana:

Yi = nilai data sebenarnya Ŷ = nilai taksiran

2.8.2 Uji F-Statistik

Uji statistik ini adalah pengujian yang bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Adapun langkah-langkah dalam pengujian uji F-statistik adalah sebagai berikut: 1. Menentukan formulasi hipotesis

2. Mencari nilai Ftabel dari Tabel Distribusi F

Dengan taraf nyata α = 0,05 dan nilai Ftabel dengan dk pembilang (v1) = k = 4

dan dk penyebut (v2) = n – k – 1 = 24 – 4 – 1 = 19, maka di peroleh

��1;�2(�) = �4;19(0,05)= 2,90

3. Menentukan kriteria pengujian

�0 diterima bila �ℎ����� < ������

�0 ditolak bila �ℎ����� ≥ ������ 4. Menentukan nilai statistik Fhitung

�

ℎ�����

=

_��(��_���(_)/(���_�−�−)/� ₁₎ …(2.9)

Untuk menguji model regresi yang telah terbentuk, maka diperlukan nilai-nilai y, x1, x2, x3,dan x4dengan rumus :

y= −Y Y x₂ = X₂ −Y x4 = X4 −Y

1 1

2.8.3 Koefisien Determinasi (R2)

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, dan R. Purnomo Setiady Akbar,2008). Hipotesa :

H0 : 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 diterangkan oleh variabel–variabel bebas (X) yang ada dalam model persamaan regresi linear berganda secara bersama–sama. Maka R2 akan ditentukan dengan rumus, yaitu:

∑

₌

= n

i i reg

y JK R

1 2 2

…(2.10)

Dimana:

JKreg = Jumlah Kuadrat Regresi

R2 = Koefisien Determinasi

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).

2.8.4 Koefisien Korelasi

dipakai untuk mengetahui derajat hubungan, terutama data kuantitatif dinamakan koefisien korelasi. Untuk menghitung koefisien korelasi (r) antara dua variabel dapat digunakan rumus:

   

   

          − 

      

  −

         

  − =

∑

∑

∑

∑

∑

∑

∑

= =

= =

= = =

2

1 1

2 2

1 1

2

1 1 1

n

i

n

i i i

n

i

n

i i i

n

i

n

i i n

i i i

i

XY

Y Y

n X

X n

Y X

Y X n

r …(2.11)

Dimana:

ryx = Koefisien korelasi antara Y dan X

X = Variabel bebas Y = Variabel terikat

Nilai r selalu terletak antara -1 dan 1, sehingga nilai r tersebut dapat ditulis -1≤ r ≤+1. 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 = 0, berarti tidak ada korelasi antara X dan Y.

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. Interpretasi harga r akan disajikan dalam tabel berikut:

Tabel 2.1 Interpretasi Koefisien Korelasi

Besarnya Nilai �_�� Interpretasi

0,00−0,199 Sangat rendah

0,20−0,399 Rendah

0,40−0,599 Sedang

0,60−0,799 Kuat

Keterangan:

r = koefisien korelasi

+ = menunjukkan korelasi positif

− = menunjukkan korelasi negatif

0 = menunjukkan tidak adanya korelasi (korelasi nihil)

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 lima variabel dalam penelitiannya, untuk hubungan lima variabel dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

a. Koefisien Korelasi antara Y dan X1



b. Koefisien Korelasi antara Y dan X2

c. Koefisien Korelasi antara Y dan X3

d. Koefisien Korelasi antara Y dan X4

h. Koefisien Korelasi antara X2 dan X3

Uji t-statistik merupakan suatu pengujian secara parsial yang bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing koefisien regresi berpengaruh signifikan atau tidak terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel lainnya konstan. Adapun langkah-langkahnya adalah:

1. Menentukan formulasi hipotesis

2. Mencari nilai ttabel dari Tabel Distribusi t

3. Menentukan kriteria pengujian

�0 diterima bila �ℎ����� <������

�0 ditolak bila �ℎ����� ≥ ������ 4. Menentukan nilai statistik thitung

(

2

)

12 , 1

2 1

2 ,..., 2 , 1 ,

1 _y

n

i i

k y bj

R X

S S

−    

  =

∑

₌ …(2.22)

Selanjutnya hitung statistik :

j

b j hitung

s b

t = …(2.23)

5. Kesimpulan

2.8.6 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik 2.8.6.1Uji Normalitas

Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal dan dilakukan dengan cara uji kolmogrov smirnov di SPSS.

Untuk menguji normalitas data dapat digunakan dengan uji kolmogrov smirnov dengan melihat data residualnya. Uji kolmogrov smirnov dihitung dengan bantuan SPSS. Dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas yakni : jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi lebih lebih dari 0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal.

2.8.6.2Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.

disebut homoskedastisitas dan berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas. Dasar pengambilan keputusan pada uji heteroskedastisitas yakni:

• Jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, kesimpulannya adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.

• Jika nilai nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, kesimpulannya adalah terjadi heteroskedastisitas.

2.8.6.3Uji Multikolinieritas