Pengaruh Curah Hujan Dan Hari Hujan Terhadap Produksi Tanaman Karet (Hevea brasiliensisMuell-Arg.)Umur 13, 16 Dan 19 Tahun Di PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh Chapter III V

(1)

METODOLOGI PENELITIAN Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan di Perusahaan PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh terletak di Kecamatan Lima Puluh, Kabupaten Batu Bara, Provinsi Sumatera Utara, pada bulan Oktober – Desember 2016.

Metode Penelitian

Penelitian ini menggunakan metode dasar yakni metode deskriptif (descriptive analysis) kuantitatif maupun kualitatif. Data dikumpulkan, disusun, dijelaskan, kemudian dianalisis dengan analisis regresi linear berganda dan korelasi yang diuraikan secara deskriptif. Alat bantu yang digunakan untuk mengolah data tersebut adalah SPSS.v.17 (Statistical Package of Social Science)

for windows.

(2)

fungsional variabel curah hujan dan hari hujan bulanan terhadap produksi karet yang dianalisis dengan fungsi matematis sebagai berikut:

Y = a + b1X1 + b2X2 + ɛ Y : produksi lateks karet

a : intersep dari garis pada sumbu Y b : koefisien regresi linier

X1

X

: curah hujan bulanan

2

ɛ : eror

: hari hujan bulanan

Peubah Amatan

Peubah amatan yang diamati adalah data primer berupa data-data dari kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh yang terdiri atas:

Produksi Lateks

(3)

Curah Hujan (mm/bln)

Data curah hujan yang digunakan berdasarkan data pengukuran curah hujan bulanan selama tiga tahun yakni 2009, 2010 dan 2012. Pengukuran curah hujan dilakukan setiap pagi hari pada pukul 07.00. Data curah hujan dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi.

Hari Hujan (hari/bln)

Data hari hujan yang digunakan diperoleh dengan cara menjumlahkan hari dimana turunnya hujan setiap bulannya selama tiga tahun yakni 2009, 2010 dan 2012. Satu hari hujan adalah periode 24 jam terkumpulnya curah hujan setinggi 0,5 mm atau lebih dan curah hujan dengan tinggi kurang dari ketentuan tersebut, hari hujan dianggap nol tetapi curah hujan tetap diperhitungkan. Data hari hujan dianalisis dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi.

Pelaksanaan Penelitian Studi Kepustakaan

Studi kepustakaan dilakukan dengan menelusuri dan menelaah studi pustaka yang berkaitan dengan curah hujan, umur tanaman, dan produksi karet. Pengumpulan Data

(4)

berdasarkan umur tanam di lapangan. Pengumpulan data sekunder meliputi seluruh kegiatan teknis dan manajerial kebun di lapangan yang meliputi pembibitan (nursery), peremajaan (replanting), tanaman belum menghasilkan (TBM/immature) dan tanaman menghasilkan (TM/mature). Metode pengambilan data sekunder akan diperoleh dari studi literatur di kantor divisi. Data primer untuk analisis ini disesuaikan dengan kelengkapan data pada administrasi kebun.

Pengukuran data sekunder curah hujan dilakukan dengan pengumpulan data curah hujan bulanan rata-rata dan data hari hujan bulanan rata-rata pada tahun 2009, 2010 dan 2011. Data curah hujan dan hari hujan diperoleh dari administrasi kebun.

Pengolahan Data dan Analisis Data

Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis korelasi. Pengolahan data dibantu dengan software SPSS.v.17 for windows.

Data yang telah diperoleh tersebut dianalisis dengan menggunakan persamaan regresi linear berganda untuk mengetahui pengaruh curah hujan dan hari hujan bulanan yang mempengaruhi produksi karet dan hubungan kedua variabel bebas dan terikat pada umur 5, 10 dan 15 tahun (2013, 2014 dan 2015) berdasarkan data yang diperoleh dari administrasi kebun.

Berdasarkan hipotesis yang diajukan, untuk menguji hipotesis digunakan hasil analisis regresi linear berganda. Sedangkan jenis uji hipotesis menggunakan uji dua arah dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5%. Teknik analisis data dengan

(5)

Model yang digunakan dalam membuat suatu persamaan regresi linier berganda ini, dapat terjadi beberapa keadaan yang dapat menyebabkan estimasi koefisien regresi tidak lagi menjadi penduga koefisien tak bias terbaik, sehingga diperlukan beberapa asumsi mendasar yang perlu diperhatikan dengan melakukan uji asumsi klasik.

Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik berguna untuk menguji apakah model regresi yang digunakan dalam penelitian ini layak diuji atau tidak. Kelayakan model regresi dapat terlihat dari data yang dihasilkan terdistribusi normal, dan tidak terdapat multikolinearitas, heteroskedastisitas, autokorelasi dalam model yang digunakan.

Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel tidak bebas dan variabel bebas memiliki data yang terdistribusi normal atau tidak. Data yang terdistribusi normal menunjukkan bahwa tidak terdapat nilai ekstrim yang nantinya dapat mengganggu hasil data penelitian. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Dalam pembahasan ini akan uji Shapiro-Wilk pada taraf uji 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika signifikansi dan nilai uji Shapiro-Wilk lebih besar dari 5% atau 0,05 (Dahlan, 2010).

Uji Heteroskedastisitas

(6)

gejala heteroskedastisitas atau biasa disebut homoskedastisitas. Metode pengujian yang yang digunakan ialah uji Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan nilai absolute residual terhadap variabel independen lainnya. Jika nilai ß signifikan maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas dalam model.

Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan linear antar variabel independen dalam model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai varian inflation factor (VIF) dan nilai Tolerance pada model regresi. Model regresi yang baik ialah tidak terjadi multikolinearitas yang dibuktikan dengan nilai VIF <10 dan nilai Tolerance> 0.1 (Qudratullah, 2012).

Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari nilai Durbin Watson. Prasyarat yang harus terpenuhi adalah tidak adanya autokorelasi dalam model regresi. Metode uji Durbin-Watson (uji DW) dengan ketentuan sebagai berikut:

(7)

Pengujian Hipotesis

Berdasarkan hipotesis yang diajukan, untuk menguji hipotesis digunakan analisis regresi linear berganda (dilihat dari signifikan Uji-T (parsial), Uji-F (serempak) dan R2) dan korelasi. Pengujian hipotesis dilakukan dengan melihat nilai signifikansi pada hasil analisis yang dilakukan apakah diterima atau ditolak. Pengujian hipotesis dilakukan dengan uji dua arah dengan tingkat signifikan (α) sebesar 5%. Nilai koefisien determinasi (R2

Hipotesis yang diajukan dalam analisis ini ialah:

) digunakan untuk melihat besarnya persentase pengaruh variabel bebas terhadap nilai variabel terikat. Hasil perhitungan dari persamaan regresi linear berganda diuji pengaruh masing-masing variabel bebas secara individu menggunakan uji-T.

H0: bi = 0 H1: bi ≠ 0,

bi = koefisien regresi variabel ke-i

Pengambilan keputusan untuk melihat apakah hipotesis (H0) diterima atau ditolak. H0 ditolak membuktikan bahwa variabel bebas yang digunakan berpengaruh nyata terhadap produksi TBS.

Tabel 3. Interpretasi nilai R pada analisis korelasi

Nilai R Interprestasi

(8)

Penarikan Kesimpulan

(9)

HASIL DAN PEMBAHASAN

Data produktifitas karet (lateks) (ton/ha) pada tahun 2010-2012, data curah hujan (mm/bulan) dan hari hujan (hari/bulan) pada tahun 2009-2011 dari kebun PT. Socfin Indonesia kebun lima puluh pada tanaman berumur 13, 16 dan 19 tahun dapat dilihat secara berturut-turut pada Tabel 4 – 6 (Lampiran 1); Tabel 7-8 (Lampiran 5).

ProduktifitasKaret/Lateks (kg/Ha)

Data produktifitas karet (ton/ha) pada tahun 2010, 2011 dan 2012 dari kebun PT. Socfin Indonesia kebun lima puluh. Pada tanaman berumur 13, 16 dan 19 dapat dilihat pada Tabel 4, 5 dan 6.

Tabel 4. Rataan produktifitas Lateks (ton/Ha) pada tanaman berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)

Bulan Tahun Rataan

(10)

Gambar 1. Grafik perkembangan produktifitas lateks (ton/ha) pada tanaman karet berumur 13 tahun (2010-2012)

Dari gambar 1 di atas dapat dilihat bahwa tahun 2010 pada tanaman karet berumur 13 tahun, total produktifitas lateks tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 0,16 ton dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,03 ton. Pada tahun 2011, total produktifitas lateks tertinggi terdapat pada bulan Juli sebesar 0,23 ton dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,08 ton. Pada tahun 2012, total produktifitas latekst tertinggi terdapat pada bulan Juli sebesar 0,16 ton dan total terendah terdapat pada bulan April sebesar 0,05 ton.

(11)

Tabel 5. Rataan produktifitas Lateks (ton/Ha) pada tanaman berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012)

Bulan Tahun Rataan

Dari Tabel 5 dapat dilihat bahwa rataan produktifitas lateks tertinggi pada tanaman karet berumur 16 tahun terdapat pada bulan November sebesar 0,17 ton dan rataan terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,04 ton. Grafik perkembangan produktifitas lateks (ton/ha) pada tanaman karet berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012) disajikan pada Gambar 2.

Gambar 2. Grafik perkembangan produktifitas lateks (ton) pada tanaman karet berumur 10 tahun (2010-2012)

Dari gambar 2 di atas dapat dilihat bahwa tahun 2010 pada tanaman karet berumur 16 tahun, total produktifitas lateks tertinggi terdapat pada bulan

(12)

November sebesar 0,17 ton dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,04 ton. Pada tahun 2011, total produktifitas lateks tertinggi terdapat pada bulan Juni sebesar 0,20 ton dan total terendah terdapat pada bulan April sebesar 0,03 ton. Pada tahun 2012, total produktifitas karet tertinggi terdapat pada bulan Desember sebesar 0,17 ton dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,04 ton.

Berikut data rataan lateks (ton/ha) selama 3 tahun (2010-2012) dari kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima puluh, pada tanaman karet berumur 19 tahun.

Tabel 6. Rataan produktifitas Lateks (ton/ha) pada tanaman berumur 19 tahun selama 3 tahun (2010-2012)

Bulan Tahun Rataan

(13)

Gambar 3. Grafik perkembangan produktifitas lateks (ton/ha) pada tanaman karet berumur 19 tahun (2010-2012)

Dari gambar 3 di atas dapat dilihat bahwa tahun 2010 pada tanaman karet berumur 19 tahun, total produktifitas lateks tertinggi terdapat pada bulan Juni sebesar 0,15 ton dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,03 ton. Pada tahun 2011, total produktifitas lateks tertinggi terdapat pada bulan Januari sebesar 0,21 ton dan total terendah terdapat pada bulan April sebesar 0,06 ton. Pada tahun 2012, total produktifitas karet tertinggi terdapat pada bulan Desember sebesar 0,16 ton dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 0,02 ton. Curah Hujan dan Hari Hujan

Data rataan curah hujan (mm/bulan) dan hari hujan pada tanaman karet berumur 13, 16 dan 19 tahun selama 3 tahun (2009-2011) PT.Socfin Indonesia

(14)

Tabel 7. Rataan curah hujan (mm/bulan) pada tanaman karet selama

Dari Tabel 7 dapat dilihat bahwa rataan curah hujan tertinggi pada tanaman karet terdapat pada bulan Oktober sebesar 324,33 mm/bulan dan rataan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 56,33 mm/bulan. Grafik perkembangan curah hujan (mm) pada tanaman karet selama 3 tahun (2009-2011) disajikan pada Gambar 4.

(15)

Dari gambar 4 di atas dapat dilihat bahwa tahun 2009 pada tanaman karet total curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 350,00 mm/bulan

dan total terendah terdapat pada bulan Februari sebesar 42,00 mm/bulan. Pada tahun 2010, total curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Agustus sebesar

200,00 mm/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 8,00 mm/bulan. Pada tahun 2011, total curah hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 457,00 mm/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 20,00 mm/bulan.

Berikut ini data rataan hari hujan (hari) selama 3 tahun (2009-2011) pada tanaman karet PT. Socfindo Kebun Lima Puluh pada Tabel 8.

Tabel 8. Rataan hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet selama

(16)

Gambar 5. Grafik hari hujan (hari/bulan) pada tanaman karet selama 3 tahun (2009-2011)

Dari gambar di atas dapat dilihat bahwa tahun 2009 pada tanaman karet, total hari hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 15 hari/bulan dan total terendah terdapat pada bulan April sebesar 3 hari/bulan. Pada tahun 2010, total hari hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 13 hari/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 2 hari/bulan. Pada tahun 2011, total hari hujan tertinggi terdapat pada bulan Oktober sebesar 14 hari/bulan dan total terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 3 hari/bulan.

Hubungan Curah Hujan dan Hari Hujan terhadap ProduktifitasLateks pada Tanaman Karet berumur 13 Tahun

Data rataan lateks (ton/ha), curah hujan (mm/bulan), dan hari hujan (hari/bulan) selama 3 tahun (2009-2011) dari kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh, pada tanaman karet berumur 13 tahun.

(17)

Tabel 9. Rataan produktifitas lateks (ton/ha), Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan (hari) pada tanaman berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)

Bulan

Dari Tabel 9 dapat dilihat bahwa total produktifitas lateks pada tanaman karet berumur 13 tahun (2010-2012) sebesar 191,69 ton, total curah hujan sebesar 1561,33 mm dan total hari hujan sebanyak 98,83 hari. Grafik perkembangan produktifitas lateks (ton/ha) dan curah hujan (mm) pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012) disajikan pada Gambar 1.

Gambar 6. Grafik hubungan produktifitas lateks (ton/ha) dan curah hujan (mm) pada tanaman karet berumur 13 tahun (2010-2012)

(18)

Dari gambar 6 diatas dapat diketahui bahwa rataan produktifitas lateks tertinggi pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012) terdapat pada bulan Juli sebesar 21,78 ton dan rataan terendah terdapat pada bulan Maret sebesar 7,38 ton. Rataan curah hujan tertinggi pada bulan Oktober sebesar 324,33 mm dan terendah pada bulan Juni 5,00 mm. Rataan hari hujan tertinggi pada bulan Oktober sebanyak 14 hari dan terendah Juni sebanyak 5 hari/bulan. Analisis Data

Analisis produktifitas karet 2010, 2011, dan 2012 di perkebunan karet PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh dilakukan dengan menggunakan analisis

regresi linear berganda dan analisis korelasi. Analisis regresi linear berganda untuk mengetahui apakah variabel curah hujan dan hari hujan akan memberikan pengaruh terhadap produktifitas karet. Model yang digunakan untuk menganalisis produktifitas karet adalah model analisis linear berganda. Analisis korelasi berguna untuk melihat kuat lemahnya hubungan antara variabel bebas dengan veriabel terikat. Alat bantu dengan menggunakan SPSS.v.17 for windows.

Analisis Regresi Linear Berganda

Berikut disajikan nilai koefisien pada model persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012) di PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh pada Tabel 10 (Lampiran 10).

Tabel 10. Nilai koefisien persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate

(19)

Pada Tabel dapat diperoleh bahwa pada tanaman karet berumur 13 tahun nilai koefisien (R) sebesar 37,6%, koefisien determinasi (R2) sebesar 14,2%, dan koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2) sebesar 4,9%. Koefisien determinasi (R2

Pengaruh curah hujan dan hari hujan terhadap produktifitas karet pada tanaman berumur 13 tahun dapat dilihat dari uji T-parsial. Berikut disajikan uji T-parsial pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010 -2012) pada

Tabel 11 (Lampiran 7).

) menandakan bahwa 14,2% variasi produktifitas lateks dapat dijelaskan oleh variasi variabel curah hujan dan hari hujan yang terjadi dan sisanya sebesar 85,8% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukan ke dalam model.

Tabel 11. Uji T-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)

Peubah 13 tahun

t-hitung Sig.

Curah hujan 0,967 0,359

Hari hujan -0,615 0,554 Keterangan: * = berbeda nyata pada taraf uji 5%

tn = tidak berbeda nyata

(20)

dan hari hujan pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012) pada Tabel 12 (Lampiran 8).

Tabel 12. Sidik ragam persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)

Umur Tanaman Sumber keragaman F-hitung Sig.

13 Tahun Regresi 0,742 0,503tn

Keterangan: * = berbeda nyata pada taraf uji 5% tn = tidak berbeda nyata

Berdasarkan sidik ragam produktifitas di atas, pada tanaman karet berumur 13 tahun di tahun 2010-2012, diperoleh nilai F-hitung sebesar 0,742 dengan nilai

F-tabel sebesar 4,26 (Lampiran 9) dan nilai signifikansi pada uji ini adalah 0,503. Nilai signifikansi pada uji F lebih besar dari α 5% (Sig > α 0,05), maka dapat dikatakan F-hitung berbeda tidak nyata pada taraf kepercayaan 95%. Hal tersebut mengartikan bahwa variabel curah hujan dan hari hujan dalam model secara bersama-sama berpengaruh tidak nyata terhadap produktifitas karet.

Berikut disajikan hasil model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 13 tahun (2010-2012) pada Tabel 13 (Lampiran 11). Tabel 13. Model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet

berumur 13 tahun (2010-2012)

Umur Variabel Koefisien regresi Sig.

13 Tahun

Konstanta 17,019 0,020

Curah hujan 0,043 0,359 Hari hujan -0,810 0,554 Keterangan: * = berbeda nyata pada taraf uji 5%

tn = tidak berbeda nyata

Berdasarkan hasil analisis di atas, dapat dibentuk persamaan regresi yang dihasilkan oleh variabel curah hujan dan hari hujan dalam memprediksi produktifitas Lateks pada tanaman karet berumur 6 tahun berikut ini:

(21)

Model persamaan untuk umur 13 tahun dapat diartikan bahwa setiap penambahan satu satuan nilai curah hujan akan meningkatkan nilai produktifitaslateks sebesar 0,043 satuan dan setiap penambahan satu satuan nilai hari hujan akan menurunkan nilai produktifitas lateks sebesar 0,810 satuan.

Analisis Korelasi

Analisis korelasi digunakan untuk melihat kuat-lemahnya hubungan antara variable bebas dan terikat. Berikut disajikan inpretasi nilai R pada analisis korelasi pada Tabel 14.

Berikut disajikan data analisis korelasi antara variabel produktifitaskaret, curah hujan, dan hari hujan pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012) pada Tabel 15 (Lampiran 12).

Tabel 15. Uji Analisis Korelasi pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)

Variabel Statistik Uji _Variabel

Curah Hujan Hari Hujan Umur 13

(22)

Hasil analisis korelasi di atas pada tanaman karet berumur 13 tahun menunjukan bahwa variabel curah hujan dan hari hujan memiliki keeratan yang kuat yaitu 0,926. Nilai R tersebut memiliki interpretasi bahwa variabel curah hujan dan hari hujan memiliki pengaruh yang kuat dalam pencapaian produktifitaskaret. Hal ini dapat terlihat dari nilai signifikansi lebih kecil dari α 1% (Sig < α 0,01) dan analisis korelasi lainnya memperlihatkan hubungan tidak berpengaruh nyata terhadap pencapaian produktifitas karet yang disebabkan nilai signifikansi lebih besar dari α 1% (Sig > α 0,01). Korelasi terlemah dari hasil

analisis korelasi pada tanaman karet berumur 13 tahun terjadi pada variabel hari hujan dan produktifitas karet yaitu sebesar 0,229 yang menunjukan keeratan yang lemah.

Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji multikolinearitas, dan uji autokorelasi.

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Persyaratan uji normalitas adalah data berdistribusi normal. Data di analisis dengan uji One Sample Kolmogrov-Sminov pada taraf uji 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 (Sig > α 0,05). Untuk persamaan regresi pada tanaman karet

berumur 13 tahun diperoleh nilai Kolmogorov-Sminov dan nilai signikansi yaitu 0,200 (α = 0,178) (lampiran 18) yang berarti data telah terdistribusi normal..

(23)

Metode pengujian yang yang digunakan ialah uji Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan nilai absolute residual terhadap variabel independen lainnya. Jika nilai ß signifikan maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas dalam model. Berikut disajikan uji heteroskedastisitas menggunakan uji Glejser pada model persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012) pada Tabel 16 (Lampiran 14).

Tabel 16. Nilai signifikansi pada uji heteroskedastisitas pada tanaman karet berumur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)

Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas di atas menunjukkan bahwa variabel curah hujan memiliki nilai signifikansi pada tanaman karet berumur 13 tahun yaitu sebesar 0,843 sedangkan variabel hari hujan memiliki nilai signifikansi sebesar 0,358. Variabel curah hujan dan hari hujan memiliki nilai signifikansi di atas 0,01 dalam model ini sehingga memiliki sebaran varian yang sama (homogen). Dengan kata lain, tidak terdapat heteroskedastisitas dalam model ini.

Model regresi yang memenuhi prasyarat adalah tidak adanya multikolinearitas. Uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai varian inflation factor (VIF) dan nilai Tolerance pada model regresi. Model regresi yang baik ialah tidak terjadi multikolinearitas yang dibuktikan dengan nilai VIF < 10 dan nilai Tolerance > 0,1. Berikut disajikan nilai VIF dan Tolerance model regresi linear berganda pada produktifitas karet berumur 13 tahun selama 3 tahun

(2010-Umur Variabel Sig.

13 Tahun

Konstanta 0,193

Curah hujan 0,843

(24)

2012) di kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh pada Tabel 17 (Lampiran 8).

Tabel 17. Uji multikolinearitas nilai VIF dan Tolerance pada umur 13 tahun selama 3 tahun (2010-2012)

Umur Variabel Tolerance VIF

13 tahun Curah hujan 0,143 6,997

Hari hujan 0,143 6,997

Berdasarkan hasil uji multikolinearitas di atas diperoleh nilai VIF yang lebih kecil dari sepuluh dan nilai Tolerance lebih besar dari 0,1 untuk kedua variabel yang diuji dapat diartikan bahwa tidak terdapat multikolinearitas dalam model persamaan regresi tersebut.

Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari nilai Durbin Watson. Untuk model persamaan regresi pada tanaman karet berumur 13 tahun di atas, diperoleh nilai Durbin Watson (d) ialah 1,009 berdasarkan kriteria pada uji autokorelasi, jika d terletak antara -2 dan 2, maka tidak ada autokorelasi. Oleh karena itu, pada persamaan regresi pada tanaman karet berumur 13 tahun tidak ada autokorelasi. Dari keempat uji asumsi tersebut menyatakan bahwa persamaan regresi pada tanaman karet berumur 13 tahun telah memenuhi syarat.

Pengaruh Curah Hujan (mm) dan Hari Hujan (hari) terhadap ProduktifitasLateks pada Tanaman Karet berumur 13 Tahun

Menurut Fathia dan Tety (2012) Curah hujan rata-rata yang sesuai bagi

pertumbuhan karet adalah sekitar 2000 mm per tahun dengan jumlah hari

(25)

rata-rata 250-300

Berdasarkan data curah hujan pada kebun PT. Socfin Indonesia Kebun

Lima Puluh klasifikasi iklim menurut Schimidth-Ferguson termasuk ke dalam tipe iklim B yaitu daerah basah (Lampiran 7). Data tahun 2009-2011

menunjukkan bahwa rataan bulan basah sebanyak 7 bulan dan rataan bulan kering sebanyak 5 bulan (Lampiran 6). Pada tahun 2009-2011, data total rataan curah hujan tahunan di Begerpang 2644,33 mm/tahun. Maka jumlah curah hujan sudah sesuai dengan syarat tumbuh tanaman karet pada tanaman berumur 13 tahun.

C. Tanaman karet dapat tumbuh dengan baik pada ketinggian 1-600 m dpl.

Menurut Fathia dan Tety (2012) Curah hujan rata-rata yang sesuai bagi

pertumbuhan karet adalah sekitar 2000 mm per tahun dengan jumlah hari hujan 100-150 hari hujan. Suhu harian yang diinginkan tanaman karet rata-rata 250-300

Berdasarkan hasil analisis regresi diperoleh nilai koefisien regresi curah hujan selam 3 tahun (2009-2011) pada tanaman karet berumur 13 tahun memiliki tanda positif sebesar 0,043 (Tabel 13) . Hal tersebut mengartikan bahwa setiap kenaikan satu milimeter curah hujan meningkatkan produktifitaslateks sebesar 0,043 dengan asumsi variabel lain dianggap konstan. Sedangkan nilai koefisien regresi hari hujan bertanda negatif sebesar 0,810 satuan (Tabel 13). Hal tersebut menyatakan bahwa setiap penambahan satu hari hujan akan menurunkan produktifitaslateks sebesar 0,810 dengan asumsi variabel lain dianggap konstan.

C. Tanaman karet dapat tumbuh dengan baik pada ketinggian 1-600 m dpl.

(26)

produktifitaskaret pada tanaman berumur 13 tahun pada taraf uji 5%. Nilai hitung pada tanaman berumur 13 yaitu sebesar 0,742 lebih kecil daripada nilai F-tabelnya yakni sebesar 4,26. Nilai signifikansi tanaman berumur 13 tahun adalah 0,503 lebih besar dari 0,05 (Sig > α 0,05). Ini membuktikan bahwa curah hujan dan hari hujan secara bersama-sama berpengaruh tidak secara nyata terhadap produktifitaslateks di kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh.

(27)

Data rataan lateks (kg), curah hujan (mm/bulan), dan hari hujan (hari/bulan) selama 3 tahun (2010-2012) dari kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh pada tanaman karet berumur 16 tahun.

Bulan

(28)

Dari gambar 7 dapat diketahui bahwa rataan produktifitas lateks tertinggi pada tanaman karet berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012) terdapat pada bulan Oktober sebesar 119,11 ton dan rataan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 26,58 ton. Rataan curah hujan tertinggi pada bulan Oktober sebesar 324,33 mm dan terendah pada bulan Juni 56,33 mm. Rataan hari hujan tertinggi pada bulan Oktober sebanyak 14 hari dan terendah Februari sebanyak 5 hari/bulan.

Analisis Data

Umur Nilai Koefisien

R r2 Adjusted r2

16 tahun 0,999 0,998 0,997

Pada Tabel dapat diperoleh bahwa pada tanaman karet berumur 10 tahun nilai koefisien (R) sebesar 99,9%, koefisien determinasi (R2) sebesar 99,8%, dan

(29)

koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2) sebesar 99,7%. Koefisien determinasi (R2

Pengaruh curah hujan dan hari hujan terhadap produktifitas karet pada

tanaman berumur 16 tahun dapat dilihat dari uji T-parsial. Berikut disajikan uji T-parsial pada tanaman karet berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010 -2012)

pada Tabel 20 (Lampiran 7).

) menandakan bahwa 99,8% variasi produktifitaskelapa lateks dapat dijelaskan oleh variasi variabel curah hujan dan hari hujan yang terjadi dan sisanya sebesar 1,2% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukan ke dalam model.

Tabel 20. Uji T-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010 - 2012)

Peubah 16 tahun

t-hitung Sig.

(30)

16 tahun Regresi 1923,625 0,000*

Keterangan: * = berbeda nyata pada taraf uji 5% tn

Berdasarkan pendugaan model produktifitas di atas, pada tanaman karet berumur 16 tahun di tahun 2010-2012, diperoleh nilai F-hitung sebesar 1923,625 dengan nilai F-tabel sebesar 4,26 dan nilai signifikansi pada uji ini adalah 0,000. Nilai signifikansi pada uji F lebih kecil dari α 5% (Sig < α 0,05), maka dapat dikatakan F-hitung berpengaruh nyata pada taraf kepercayaan 95%. Hal tersebut bersama-sama berpengaruh nyata terhadap produktifitas karet. Berikut disajikan hasil model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 16 tahun (2010-2012) pada Tabel 22 (Lampiran 11).

= tidak berbeda nyata

Tabel 22. Model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 16 tahun (2010-2012)

16 tahun

Ŷ = 5,674 + 0,348 curah hujan + 0.063 hari hujan + ɛ

Model persamaan untuk umur 16 tahun dapat diartikan bahwa setiap penambahan satu satuan nilai curah hujan akan meningkatkan nilai produktifitaslateks sebesar 0,348 satuan dan setiap penambahan satu satuan nilai hari hujan akan menaikan nilai produktifitaslateks sebesar 0,063 satuan.

(31)

Berikut disajikan data analisis korelasi antara variabel produktifitaskaret, curah hujan, dan hari hujan pada tanaman karet berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012) pada Tabel 24 (Lampiran 12).

Keterangan : ** = berbeda nyata pada taraf uji 1%.

(32)

berpengaruh nyata terhadap pencapaian produktifitas karet yang disebabkan nilai signifikansi lebih besar dari α 1% (Sig > α 0,01).

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Persyaratan uji normalitas adalah data berdistribusi normal. Data di analisis dengan uji One Sample Kolmogrov-Sminov pada taraf uji 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 (Sig > α 0,05). Untuk persamaan regresi pada tanaman karet

berumur 19 tahun diperoleh nilai Kolmogorov-Sminov dan nilai signikansi yaitu 0,200 (α = 0,180) (lampiran 18) yang berarti data telah terdistribusi normal.

Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Metode pengujian yang yang digunakan ialah uji Glejser. Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan nilai absolute residual terhadap variabel independen lainnya. Jika nilai ß signifikan maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas dalam model. Berikut disajikan uji heteroskedastisitas menggunakan uji Glejser pada model persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012) pada Tabel 25 (Lampiran 14).

Umur Variabel Sig.

16 tahun

Konstanta 0,192

(33)

Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas di atas menunjukkan bahwa variabel curah hujan memiliki nilai signifikansi pada tanaman karet berumur 16 tahun yaitu sebesar 0,358 sedangkan variabel hari hujan memiliki nilai signifikansi sebesar 0,844. Variabel curah hujan dan hari hujan memiliki nilai signifikansi di atas 0,01 dalam model tidak terdapat heteroskedastisitas.

Berikut disajikan nilai VIF dan Tolerance model regresi linear berganda

pada produktifitas karet berumur 16 tahun selama 3 tahun (2010-2012) di kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh pada Tabel 26 (Lampiran 14).

16 tahun Curah hujan 0,143 6,997

(34)

tanaman karet berumur 16 tahun tidak ada autokorelasi. Dari keempat uji asumsi tersebut menyatakan bahwa persamaan regresi pada tanaman karet berumur 16 tahun telah memenuhi syarat.

Pada tanaman karet berumur 16 tahun, curah hujan secara statistik berpengaruh signifikan terhadap produktifitas lateks di kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh. Hal ini diduga terjadi dikarenakan curah hujan di PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh termasuk tipe iklim B sehingga tidak terjadi kekeringan, dan kebutuhan air untuk pertumbuhan karet sudah terpenuhi. Sebab jika berkurangnya kebutuhan air bagi tanaman atau air menjadi faktor pembatas bagi pertumbuhan tanaman maka akan memperlambat pertumbuhan dan mengurangi hasil panen. Hal ini sesuai dengan literatur Gardner, dkk., 1991 dalam Dalimunthe (2004) yang menyatakan bahwa karena adanya kebutuhan air yang sangat tinggi dan pentingnya air, tumbuhan memerlukan sumber air yang tetap untuk tumbuh dan berkembang. Setiap kali air menjadi pembatas, pertumbuhan berkurang dan biasanya berkurang pula hasil panen tanaman budidaya.

(35)

perlu diketahui kondisi agroekosistem suatu kebun dimana tanaman karet dikembangkan.

Berdasarkan hasil analisis regresi, diperoleh nilai koefisien regresi curah hujan selama 3 tahun (2010-2012) pada tanaman karet berumur 16 tahun memiliki hari hujan tanda positif sebesar 0,348 (Tabel 22). Hal tersebut mengartikan bahwa setiap kenaikan satu milimeter curah hujan meningkatkan produktifitas lateks sebesar 0,348 dengan asumsi variabel lain dianggap konstan. Sedangkan nilai koefisien regresi hari hujan bertanda positif sebesar 0.063 satuan (Tabel 22). Hal tersebut menyatakan bahwa setiap penambahan satu hari hujan akan menaikan produktifitas lateks sebesar 0.063 ton dengan asumsi variabel lain dianggap konstan.

Hasil analisis secara serempak (uji-F) Tabel 21 memperlihatkan bahwa variabel curah hujan dan hari hujan yang berpengaruh tidak nyata terhadap produktifitas karet pada tanaman berumur 16 tahun pada taraf uji 5%. Nilai F-hitung pada tanaman berumur 16 yaitu sebesar 1923,625 lebih besar daripada nilai F-tabelnya yakni sebesar 4,26. Nilai signifikansi tanaman berumur 16 tahun adalah 0,000 lebih kecil dari 0,05 (Sig > α 0,05). Ini membuktikan bahwa curah hujan dan hari hujan secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap produktifitaslateks di kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh.

(36)

rendahnya produktifitas tanaman juga dipengaruhi oleh faktor biologi tanaman, tanah, dan alam batas. Hal ini sesuai dengan literatur Sitanggang (2011) yang menyatakan bahwa masalah produktivitas yang dimaksud pada dasarnya adalah bagaimana kombinasi setiap input yang digunakan untuk menghasilkan output yang maksimal kuantitasnya serta berkualitas. Produktifitas ini juga dipengaruhi oleh faktor biologi dari tanaman, tanah, dan alam batas. Selain itu adanya faktor lain yang mendukung pertumbuhan yang baik atau optimum bagi tanaman seperti keadaan keadaan tata air dan udara yang baik dan seimbang yang dapat membantu memperlancar penyerapan unsur hara yang dapat meningkatkan produktifitas tanaman, sehingga curah hujan dan hari hujan berpengaruh nyata. Hal ini berdasarkan literatur Sarief (1986) untuk pertumbuhan yang baik atau optimum bagi tanaman diperlukan suatu keadaan tata air dan udara yang baik dan seimbang sehingga akar tanaman dengan mudah dapat menyerap unsur hara.

Data rataan lateks (ton/ha), curah hujan (mm/bulan), dan hari hujan (hari/bulan) selama 3 tahun (2010-2012) dari kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh pada tanaman karet berumur 19 tahun.

(37)

September 73.69 152.67 9.00

Oktober 152.48 324.33 14.00

November 102.68 216.00 10.50

Desember 57.02 114.33 9.33

Total 759.15 1561.33 98.83

Dari Tabel 27 dapat dilihat bahwa total produktifitas lateks pada tanaman karet berumur 19 tahun (2010-2012) sebesar 759.15 ton, total curah hujan sebesar 1561.33 mm dan total hari hujan sebanyak 98.83 hari. Grafik perkembangan produktifitas lateks (ton/ha) dan curah hujan (mm) pada tanaman karet berumur 19 tahun selama 3 tahun (2010-2012) disajikan pada Gambar 8.

Dari gambar 8 diatas dapat diketahui bahwa rataan produktifitas lateks tertinggi pada tanaman karet berumur 19 tahun selama 3 tahun (2010-2012) terdapat pada bulan Oktober sebesar 152,48 ton dan rataan terendah terdapat pada bulan Juni sebesar 29,30 ton. Rataan curah hujan tertinggi pada bulan Oktober

(38)

sebesar 324.33 mm dan terendah pada bulan Juni 56.33 mm. Rataan hari hujan tertinggi pada bulan Oktober sebanyak 14 hari dan terendah Juni sebanyak 5 hari/bulan.

Analisis Data

Umur Nilai Koefisien

R R2 Adjusted R2

19 tahun 0,999 0,999 0,999

Pada Tabel dapat diperoleh bahwa pada tanaman karet berumur 14 tahun nilai koefisien (R) sebesar 99,9%, koefisien determinasi (R2) sebesar 99,9, dan koefisien determinasi terkoreksi (Adjusted R2) sebesar 99,9. Koefisien determinasi (R2

Pengaruh curah hujan dan hari hujan terhadap produktifitas karet pada

tanaman berumur 19 tahun dapat dilihat dari uji T-parsial. Berikut disajikan uji T-parsial pada tanaman karet berumur 19 tahun selama 3 tahun (2010 -2012)

pada Tabel 29 (Lampiran 7).

) menandakan bahwa 99,9% variasi produktifitaskelapa lateks dapat dijelaskan oleh variasi variabel curah hujan dan hari hujan yang terjadi dan sisanya sebesar 00,1% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukan ke dalam model.

Tabel 29. Uji T-parsial curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 19 tahun selama 3 tahun (2010 - 2012)

Peubah 19 tahun

(39)

Hasil uji T-parsial di atas, terlihat bahwa nilai signifikansi pada tanaman karet berumur 19 tahun lebih kecil dari α5% (Sig < α 0,05), maka dapat dikatakan t-hitung berbeda nyata pada taraf kepercayaan 95% dengan nilai t-tabel sebesar

2,201. Variabel yang berpengaruh secara nyata adalah curah hujan dengan nilai t-hitung 90,688 dan nilai signifikansi 0,000 serta hari hujan dengan nilai t-hitung 2,439 dan nilai signifikansi 0,037. Berikut disajikan analisis sidik ragam

untuk persamaan regresi linear berganda variabel curah hujan dan hari hujan pada tanaman karet berumur 19 tahun selama 3 tahun (2010-2012) pada Tabel 30 (Lampiran 8).

19 tahun Regresi 30227,584 0,000*

(40)

Tabel 31. Model pengujian analisis regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 19 tahun (2010-2012)

19 tahun

Ŷ = 1,886 + 0,449 curah hujan + 0,356 hari hujan + ɛ

Model persamaan untuk umur 19 tahun dapat diartikan bahwa setiap penambahan satu satuan nilai curah hujan akan meningkatkan nilai produktifitas lateks sebesar 0,449 satuan dan setiap pengurangan satu satuan nilai hari hujan akan menaikan nilai produktifitas lateks sebesar 0,356 satuan.

Analisis Korelasi

(41)

Berikut disajikan data analisis korelasi antara variabel produktifitas karet, curah hujan, dan hari hujan pada tanaman karet berumur 19 tahun selama 3 tahun (2010-2012) pada Tabel 33 (Lampiran 12).

Keterangan : ** = berbeda nyata pada taraf uji 1%.

Hasil analisis korelasi di atas pada tanaman karet berumur 19 tahun menunjukan bahwa variabel curah hujan dan hari hujan memiliki keeratan yang sangat erat yaitu 0,926. Nilai R tersebut memiliki interpretasi bahwa variabel curah hujan dan hari hujan memiliki pengaruh yang kuat dalam pencapaian produktifitaskaret. Hal ini dapat terlihat dari nilai signifikansi lebih kecil dari α 1% (Sig < α 0,01) dan analisis korelasi lainnya memperlihatkan hubungan berpengaruh nyata terhadap pencapaian produktifitaskaret yang disebabkan nilai signifikansi lebih kecil dari α 1% (Sig < α 0,01).

(42)

pada taraf uji 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 (Sig > α 0,05). Untuk persamaan regresi pada tanaman karet

berumur 19 tahun diperoleh nilai Kolmogorov-Sminov dan nilai signikansi yaitu 0,200 (α = 0,180) (lampiran 18) yang berarti data telah terdistribusi normal.

.

Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan nilai absolute residual terhadap variabel independen lainnya. Jika nilai ß signifikan maka mengindikasikan terdapat heteroskedastisitas dalam model. Berikut disajikan uji heteroskedastisitas menggunakan uji Glejser pada model persamaan regresi linear berganda pada tanaman karet berumur 19 tahun selama 3 tahun (2010-2012) pada Tabel 34 (Lampiran 14).

Umur Variabel Sig.

19 tahun

Konstanta 0,200

Curah hujan 0,348

Hari hujan 0,826

Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas di atas menunjukkan bahwa variabel curah hujan memiliki nilai signifikansi pada tanaman karet berumur 19 tahun yaitu sebesar 0,348 sedangkan variabel hari hujan memiliki nilai signifikansi sebesar 0,826. Variabel curah hujan dan hari hujan memiliki nilai signifikansi di atas 0,01 dalam model tidak terdapat heteroskedastisitas.

Berikut disajikan nilai VIF dan Tolerance model regresi linear berganda

(43)

19 tahun Curah hujan 0,143 6.997

Hari hujan 0,143 6.997

Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari nilai Durbin Watson. Untuk model persamaan regresi pada tanaman karet berumur 19 tahun di atas diperoleh nilai Durbin Watson (d) ialah 1,012 berdasarkan kriteria pada uji autokorelasi, jika d terletak antara -2 dan 2, maka tidak ada autokorelasi. Oleh karena itu, pada persamaan regresi pada tanaman karet berumur 19 tahun tidak ada autokorelasi. Dari keempat uji asumsi tersebut menyatakan bahwa persamaan regresi pada tanaman karet berumur 19 tahun telah memenuhi syarat.

(44)

dianggap konstan. Sedangkan nilai koefisien regresi hari hujan bertanda positif sebesar 0,356 satuan (Tabel 31). Setiap penambahan satu hari hujan akan menaikan produktifitaslateks sebesar 0,356 ton dengan asumsi variabel lain dianggap konstan.

Pada saat hari hujan pengutipan lateks memerlukan waktu lebih lama, sehingga lateks memiliki peluang untuk mengumpal sebelum dikutip lebih besar. Namun pada tanaman karet berumur 19 tahun mengalami produktifitasyang stabil pada saat hari hujan dikarenakan viskolitas (penggumpalan) lateks yang dihasilkan tanaman berumur 19 tahun lebih cepat dibandingkan tanaman yang berusia lebih muda. Hal ini sesuai dengan literatur Dijikman (1951) yang menyatakan bahwa proses penggumpalan lateks lebih lama terjadi pada lateks yang keluar dari organ muda, sebab partikel dari organ ini sangat sedikit dan viskolitas lateks lebih rendah. Selain itu, penurunan produktifitas tanaman karet pada usia 19 tahun terjadi dikarenakan pada saat curah hujan tinggi hasil fotosintesis berkurang akibat dari kurangnya intensitas cahaya matahari. Hal ini sesuai dengan literatur Sitanggang (2011) yang menyatakan bahwa contoh faktor alam yang dapat mempengaruhi produktifitas adalah tingkat curah hujan. Ketika curah hujan tinggi maka intensitas cahaya matahari yang berguna untuk fotosintesis tanaman akan berkurang. Kualitas lateks berkurang karena tetesan air hujan dan aktivitas karyawan yang terbatas ketika hujan turun.

(45)

bahwa curah hujan dan hari hujan secara bersama-sama secara nyata terhadap produktifitas lateks di kebun PT. Socfin Indonesia Kebun Lima Puluh.

(46)

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan

1. Curah hujan nyata terhadap peningkatan produktifitas lateks pada tanaman karet berumur 16 dan 19 tahun dan tidak berpengaruh nyata pada tanaman karet berumur 13 tahun di kebun PT. Socfindo Kebun Lima Puluh.

2. Hari hujan juga berpengaruh tidak nyata pada peningkatan produktifitas lateks berumur 13 tahun dan berpengaruh nyata terhadap meningkatkan produktifitas lateks pada tanaman karet berumur 16 dan 19 tahun di Kebun PT. Socfindo Kebun Lima Puluh.

3. Curah hujan dan hari hujan menunjukkan hubungan (korelasi) yang sangat erat antara yaitu 0,926 pada tanaman karet berumur 13, 16 dan 19 tahun. Saran