ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI JAGUNG DI KABUPATEN SIMALUNGUN PADA TAHUN
2017
TUGAS AKHIR
MEILDITA ULIARTA AMBARITA 142407078
PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2017
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI JAGUNG DI KABUPATEN SIMALUNGUN PADA TAHUN
2017
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya
MEILDITA ULIARTA AMBARITA 142407078
PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2017
PERNYATAAN
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI JAGUNG DI KABUPATEN SIMALUNGUN PADA TAHUN
2017
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 2017
Meildita U Ambarita
PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Penggasih dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Hasil Produksi Jagung di Kabupaten Simalungun Pada Tahun 2017.
Terima kasih penulis sampaikan kepada Bapak Drs. Rosman Siregar, M.Si selaku Dosen Pembimbing dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU yang telah meluangkan waktunya dalam memberikan saran dan masukan kepada penulis untuk menyelesaikan penyusunan tugas akhir. Terima kasih kepada Bapak Prof. Dr. Saib Suwilo, M.Sc selaku Dosen Pendamping Akademik selama 3 tahun yang telah membimbing saya, Ibu Dr. Elly Rosmaini, M.Si dan Bapak Drs.
Marihat Situmorang, M.Kom selaku Ketua dan Sekretarist Program Studi D3 Statistika FMIPA USU yang telah memberikan dukungan penuh kepada penulis untuk menyelesaikan penyusunan tugas akhir tepat pada waktunya. Kepada Bapak Dr. Suyanto, M.Kom selaku Ketua Departemen Matematika FMIPA USU, Bapak Dr. Kerista Sebayang, MS selaku Dekan FMIPA USU, seluruh staff dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, Pegawai FMIPA USU, seluruh staff Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara dan rekan-rekan kuliah.
Akhirnya tidak terlupakan kepada orang tua saya Bapak S. Ambarita dan Ibu D.
br Sinaga serta keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dukungan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.
Penulis,
Meildita Ambarita
ABSTRAK
Kajian ini bertujuan untuk menganalisis hasil produksi jagung di Kabupaten Simalungun. Metode Penelitian yang digunakan adalah studi pustaka yaitu penelitian yang dilakukan penulis di Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara untuk mendapatkan data yang teoritis, seperti pengumpulan data yang banyak di ambil di buku-buku. Setelah melakukan studi pustaka maka selanjutnya penulis melakukan pengolahan data menggunakan aplikasi dengan SPSS 18.
Berdasarkan hal tersebut, penulis tertarik untuk menganalisis hasil produksi jagung di Kabupaten Simalungun serta hal apa yang paling mempengaruhi untuk meningkatkan hasil produksi jagung di Kabupaten Simalungun. Sasaran analisis ini adalah hal apa yang mempengaruhi hasil produksi jagung sehingga dapat menjadi suatu referensi bagi petani di Kabupaten Simalungun untuk menerapkan hal-hal yang dapat mempengaruhi hasil produksi jagung yang pada akhirnya diharapkan dapat meningkatkan hasil produksi jagung tersebut.
DAFTAR ISI
Halaman
PERSETUJUAN i
PERNYATAAN ii
PENGHARGAAN iii
ABSTRAK iv
DAFTAR ISI v
DAFTAR TABEL vii
DAFTAR GAMBAR viii
Bab 1 PENDAHULUAN 1
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Perumusan Masalah 2
1.3 Batasan Masalah 3
1.4 Tujuan Penelitian 3
1.5 Manfaat Penelitian 3
1.6 Metode Penelitian 4
1.7 Sistematika Penulisan 8
Bab 2 LANDASAN TEORI 10
2.1 Pengertian Regresi 10
2.2 Analisis Regresi Linier 11
2.2.1 Analisis Regresi Linier Sederhana 13
2.2.2 Analisis Regresi Linier Berganda 14
2.3 Uji Keberartian Regresi 15
2.4 Koefisien Determinasi 16
2.5 Koefisien Korelasi 17
Bab 3 GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET 19
3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik 19
3.1.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda 20
3.1.2 Masa Pemerintahan Jepang 20
3.1.3 Masa Kemerdekaan Republik Indonesia 20
3.1.4 Masa Orde Baru Sampai Sekarang 21
3.2 Tugas, Fungsi dan Kewenangan Badan Pusat Statistik 21
3.3 Visi dan Misi BPS 21
3.4 Struktur Organisasi BPS 23
3.5 Logo BPS 25
BAB 4 PENGOLAHAN DATA 26
4.1 Data dan Pembahasan 26
4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda 27
4.3 Uji Keberartian Regresi 30
4.4 Koefisien Determinasi 34
4.5 Koefisien Korelasi 35
4.5.1 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Bebas dan Variabel 35 Terikat
Bab 5 IMPLEMENTASI SISTEM 37
5.1 Pengoperasian SPSS 37
5.1.1 Membuka Lembar SPSS 37
5.1.2 Memasukkan Data SPSS 38
5.1.3 Penyimpanan Dokumen SPSS 39
5.1.4 Pengolahan Data Dengan Persamaan Regresi 40 5.1.5 Pengolahan Data Dengan Persamaan Korelasi 42
5.2 Hasil Pengolahan Data dalam SPSS 43
Bab 6 KESIMPULAN DAN SARAN 48
6.1 Kesimpulan 48
6.2 Saran 49
DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN
DAFTAR TABEL
Halaman Tabel 4.1 Hasil Produksi Jagung Kabupaten Simalungun 26 Tabel 4.2 Gambaran Data Hasil Produksi Jagung Yang Akan Diolah 27 Tabel 4.3 Kuadrat Masing-Masing Variabel Y, X1, X2, dan X3 28 Tabel 4.4 Hasil Kali Y (Variabel Terikat) dan X(Variabel Bebas) 28
Tabel 4.5 Hasil Kali Antara Variabel X 29
Tabel 4.6 Nilai Untuk Uji Keberartian Regresi 32
Tabel 5.1 Deskriptif Statistik 44
Tabel 5.2 Hasil Nilai Uji F 44
Tabel 5.3 Hasil Nilai Uji Regresi Linier Berganda 45 Tabel 5.4 Hasil Nilai Pengujian Koefisien Determinasi dan Koefisien, 46
Korelasi Ganda antara Hasil Produksi dengan Luas Lahan, Curah Hujan dan Jumlah Pupuk
Tabel 5. 5 Hasil Nilai Uji Korelasi 47
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 3.1 Struktur Organisasi BPS Provinsi 24
Gambar 3.2 Logo BPS 25
Gambar 5.1 Tampilan Mengaktifkan Lembar Kerja SPSS 37 Gambar 5.2 Tampilan Pembuatan Variabel Pada Variable View 38 Gambar 5.3 Tampilan Pengisian Data Pada Data View 39 Gambar 5.4 Tampilan Pada Waktu Menyimpan File 39 Gambar 5.5 Tampilan Pada Saat Membuat Persamaan Regresi Linier 40 Gambar 5.6 Tampilan Kotak Dialog Linear Regressio 40 Gambar 5.7 Tampilan Kotak Dialog Linear Regression: Statistics 41 Gambar 5.8 Tampilan Kotak Dialog Lineat Regression: Options 41 Gambar 5.9 Tampilan Analyze, Correlate, Bivariate 42 Gambar 5.10 Tampilan Kotak Dialog Bivariate Correlation 43
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Di Indonesia, jagung merupakan bahan pangan penting sebagai sumber karbohidrat kedua setelah beras. Hampir 70% hasil produksi jagung ini dimanfaatkan untuk konsumsi bagi masyarakat luas dan sisanya untuk berbagai keperluan,baik sebagai pakan ternak, kebutuhan permintaan pasar, maupun kebutuhan industri. Di Negara agraris seperti Indonesia, sangat mendukung dikembangkannya komoditi jagung. Sebab tanaman jagung memiliki potensi yang cukup untuk di budidayakan dan mudah diusahakan. Peranan penganekaragaman kebutuhan pangan dari bahan jagung sangat diperlukan dalam usaha tani ini sehingga tidak mustahil komoditi jagung pada dewasa ini mendapat perhatian (AAK, 1993).
Ditinjau dari produksinya, swasembada jagung sebenarnya sudah berhasil dicapai oleh Indonesia. Namun, karena kontinuitas produksi jagung tidak dapat dipenuhi maka ada saatnya Indonesia harus mengimpor jagung disamping kegiatan mengekspor jagung (Adisarwanto, 2000).
Kabupaten Simalungun secara geografis terletak antara 3° 18’ - 9° 36’ LU dan 98° 32’ – 99° 35’ BT secara administrasif Kabupaten Simalungun terdiri dari 310 desa/nagori, 31 kecamatan dan 21 kelurahan. Luas wilayah Kabupaten Simalungun adalah 4.386,60 Km2 atau 438660 Ha sekitar 6,12% dari luas wilayah Provinsi Sumatera Utara. Dengan luas wilayah yang ada, masyarakat di kabupaten Simalungun memanfaatkan sebagian besar wilayah untuk bercocok tanam mulai dari padi, sayur, jagung dan lain-lain. Areal produksi jagung terdapat pada setiap kecamatan di Simalungun. Luas panen jagung pada tahun terakhir mencapai 62.351 Ha dengan produksi 22.806 ton/tahun. Selain itu Kabupaten Simalungun merupakan salah satu penghasil jagung tertinggi di Provinsi Sumatera Utara selain Kabupaten Karo.
Dalam upaya peningkatan produksi jagung ada beberapa kendala yang harus dihadapi. Kendala teknis yang secara umum sering terjadi adalah penerapan komponen teknologi produksi yang belum dilakukan sesuai aturan. Beberapa kasus yang sering terjadi yang dialami oleh kalangan petani jagung yang salah satunya petani jagung di Kabupaten Simalungun adalah :
1. Penggunaan varietas unggul, terutama hibrida yang belum dilakukan petani.
2. Jarak tanam yang diterapkan umumnya lebih rapat dibandingkan anjuran dan jumlah benih perlubang tanam pun lebih banyak.
3. Pemberian pupuk belum berimbang dan sering terlambat dari waktu yang dianjurkan.
4. Prediksi cuaca dan musim hujan yang tidak tepat.
Berdasarkan uraian tersebut, maka penulis mengusulkan judul “Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Hasil Produksi Jagung di Kabupaten Simalungun Pada Tahun 2017”.Penulis akan menganalisis hasil produksi jagung di kabupaten Simalungun dengan menggunakan analisis regresi linier berganda dengan mengambil satu variabel terikat dan tiga variabel bebas. Untuk Variabel terikatnya yaitu hasil produksi jagung di kabupaten Simalungun sedangkan variabel bebasnya yaitu Luas Panen (ha), Curah Hujan (mm), dan pemupukan (kg).
1.2 Perumusan Masalah
Sebagai rumusan masalah yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Apakah faktor–faktor yang mempengaruhi produksi jagung di Kabupaten Simalungun?
2. Bagaimana besar nilai faktor-faktor yangmempengaruhi produksi jagung di Kabupaten Simalungun ?
3. Bagaimanakah hubungan korelasi antara faktor-faktor yang mempengaruhi produksi jagung di kabupaten Simalungun ?
1.3 Batasan Masalah
Batasan masalah yang dikemukakan oleh penulis adalah:
1. Menggunakan satu variabel terikat (Y) dan tiga variabel bebas (X1, X2, X3) sebagai faktor-faktor yang mempengaruhi hasil produksi jagung di kabupaten Simalungun yaitu.
2. Variabel terikat yaitu Hasil Produksi (ton), sedangkan untuk variabel bebas yaitu Luas Panen (ha), Curah Hujan (mm), dan Pemupukan (Kwintal).
3. Dalam hal variabel bebas Pemupukan, pupuk yang di gunakan adalah pupuk Urea.
4. Penulis menggunakan metode analisis regresi linier berganda.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi produksi jagung di Kabupaten Simalungun dan seberapa besar faktor-faktor yang mempengaruhi produksi jagung tersebut serta untuk mengetahui faktor mana yang paling berpengaruh terhadap produksi jagung di Kabupaten Simalungun.
1.5 Manfaat Penelitian Manfaat penelitian ini, yaitu:
1. Menambah wawasan bagi penulis dalam penerapan ilmu yang diperoleh di bangku kuliah dengan objek permasalahan yang diamati.
2. Dapat dijadikan pertimbangan bagi instansi di Kabupaten Simalungun mengenai upaya peningkatan hasil produksi jagung.
3. Dapat bermanfaat sebagai bahan masukan dan referensi bagi pihak yang berkepentingan.
4. Menambah wawasan bagi para petani terkhususnya para petani jagung di Kabupaten Simalungun.
1.6 Metode Penelitian
Metode penelitian adalah suatu cara yang terdiri dari langkah-langkah atau urutan kegiatan yang berfungsi sebagai pedoman umum yang digunakan untuk
melaksanakan penelitian sehingga apa yang menjadi tujuan dari penelitian itu dapat terwujud.
Uraian mengenai variable penelitian dan definisi operasional , variabel, penentuan sampel, jenis dan sumber data, metode pengumpulan data serta metode analisis data yang digunakan.
1. Penelitian Kepustakaa
Penulis melakukan penelitian kepustakaan yaitu dengan mencari informasidi internet, membaca buku-buku di perpustakaan dan Badan Pusat Statistik (BPS) yang ada kaitannya dengan Kabupaten Simalungun dan Produksi jagung.
2. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dapat dibedakan berdasarkan sumbernya yaitu:
a. Data Primer
Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari sumbernya, diamati dan dicatat untuk pertama kalinya.
b. Data Sekunder
Data sekunder yaitu data yang tidak diusahakan sendiri pengumpulannya oleh peneliti tetapi dikumpulkan oleh pihak lain, misalnya dari internet, Badan Pusat Statistik (BPS), kantor-kantor yang ada hubungannya atau publikasi lainnya.
Adapun data yang digunakan penulis adalah data sekunder yang diperoleh dari internet dan Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara padaMaret 2017. Data yang dikumpulkan tersebut kemudian diatur, disusun dan disajikan dalam bentuk angka-angkadengantujuan untuk memperoleh gambaran yang jelas tentang data tersebut.
3. Metode Analisis Data
Agar mengetahui seberapa besar pengaruh tiga faktor terhadap hasil Produksi (ton) jagung di Kabupaten Simalungun yaitu Luas Panen (ha), Curah Hujan (mm), dan pemupukan (kwintal). Maka data yang diperoleh penulis akan dianalisis dengan menggunakan regresi linier berganda.
Regresi linier berganda adalah analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara peubah respon (variabel dependent) dengan factor-faktor yangmempengaruhi lebih dari satu predaktor (variabel independent). Metode analis regresi linier berganda pada prinsip dasarnya sama dengan metode analisis regresi linier sederhana. Keduanya bekerja alat untuk melihat pengaruh dan estimasisebuah kasus dan diselesaikan dengan metode persamaan linier serta membentuk sebuah garis lurus. Adapun langkah yang dilakukan dalam pengolahan data dan menganalisis data adalah :
1. Menentukan kelompok data yang menjadi variabel bebas (𝑋𝑋) dan variabelterikat (𝑌𝑌).
2. Menentukan hubungan antara variabelbebas (𝑋𝑋) dengan variabel terikat (𝑌𝑌) sehingga didapat regresi 𝑌𝑌 atas 𝑋𝑋1, 𝑋𝑋2, 𝑋𝑋3, … , 𝑋𝑋𝑘𝑘.
3. Uji regresi linier berganda, untuk mengetahui besarnya pengaruh variabelbebas 𝑋𝑋 secara bersama-bersama terhadap variabelterikat 𝑌𝑌.
Secara umum model regresi linier berganda untuk populasi adalah sebagai berikut:
𝑌𝑌 = 𝛽𝛽0+ 𝛽𝛽1𝑋𝑋1+ 𝛽𝛽2𝑋𝑋2+ 𝛽𝛽3𝑋𝑋3+ … + 𝛽𝛽𝑛𝑛𝑋𝑋𝑛𝑛 + 𝜀𝜀 .... (1)
dimana:
𝛽𝛽0 = suatu konstanta
𝛽𝛽1, 𝛽𝛽2, … , 𝛽𝛽𝑛𝑛 = koefisien variable𝑋𝑋 atau parameter model 𝜀𝜀 = variabel kesalahan atau eror
Model regresi linier berganda untuk populasi diatas dapat ditaksir berdasarkan sebuah sampel acak yang berukuran n dengan model regresi linier berganda untuk sampel, yaitu:
𝑌𝑌� = 𝑎𝑎0+ 𝑎𝑎1𝑋𝑋1+ 𝑎𝑎2𝑋𝑋2 + 𝑎𝑎3𝑋𝑋3 + ⋯ + 𝑎𝑎𝑛𝑛𝑋𝑋𝑛𝑛
dimana:
Ŷ = variabel tak bebas (dependent variable) atau nilai estimasi(taksiran) bagi variabel 𝑌𝑌
𝑋𝑋1, 𝑋𝑋2, … , 𝑋𝑋𝑛𝑛 = variabel bebas (independent variable) 𝑋𝑋1, 𝑋𝑋2, … , 𝑋𝑋𝑛𝑛 𝑎𝑎0 = taksiran bagi parameter konstanta 𝛽𝛽0
𝑎𝑎1, 𝑎𝑎2, … , 𝑎𝑎𝑛𝑛 = parameter koefisien regresi variabel bebas 𝑋𝑋1, 𝑋𝑋2, … , 𝑋𝑋𝑛𝑛
4. Uji koefisien determinasi, untuk mengetahui proporsi keragaman total dalam variabel tak bebas 𝑌𝑌 yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel- variabel bebas 𝑋𝑋 yang ada didalam model persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Dihitung dengan rumus:
𝑅𝑅2 = 𝐽𝐽𝐽𝐽∑ 𝑦𝑦𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟
𝑖𝑖2 .... (2)
di mana:
𝑅𝑅2 = koefisien determinasi 𝐽𝐽𝐽𝐽𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 = jumlah kuadrat regresi 𝛴𝛴 𝑦𝑦12 = 𝛴𝛴 𝑦𝑦12− (𝛴𝛴𝑦𝑦𝑖𝑖)2
𝑛𝑛
5. Uji korelasi untuk mengetahui bagaimana dan seberapa besar pengaruh hubungan variabel-variabel bebas𝑋𝑋 tersebut terhadap variabel terikat𝑌𝑌.
Dihitung dengan rumus:
𝑟𝑟 = 𝑛𝑛𝛴𝛴 𝑋𝑋𝑖𝑖𝑌𝑌𝑖𝑖–(𝛴𝛴𝑋𝑋𝑖𝑖)(𝛴𝛴𝑌𝑌𝑖𝑖)
�{𝑛𝑛𝛴𝛴𝑋𝑋𝑖𝑖2−(𝛴𝛴𝑋𝑋𝑖𝑖)2} {𝑛𝑛𝛴𝛴𝑌𝑌𝑖𝑖2−(𝛴𝛴𝑌𝑌𝑖𝑖)2} .... (3)
Untuk hubungan empat variabel tersebut dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
a. Koefisien korelasi antara 𝑋𝑋1 dan Y
𝑟𝑟𝑋𝑋1𝑌𝑌 = 𝑛𝑛𝛴𝛴 𝑋𝑋1𝑌𝑌–(𝛴𝛴 𝑋𝑋1)(𝛴𝛴 𝑌𝑌)
�{𝑛𝑛𝛴𝛴𝑋𝑋12−(𝛴𝛴𝑋𝑋1)2} {𝑛𝑛𝛴𝛴𝑌𝑌2−(𝛴𝛴𝑌𝑌)2}
.... (4)
b. Koefisien korelasi antara 𝑋𝑋2 dan Y
𝑟𝑟𝑋𝑋2𝑌𝑌 = 𝑛𝑛𝛴𝛴 𝑋𝑋2𝑌𝑌–(𝛴𝛴𝑋𝑋2)(𝛴𝛴𝑌𝑌)
�{𝑛𝑛𝛴𝛴𝑋𝑋22−(𝛴𝛴𝑋𝑋2)2} {𝑛𝑛𝛴𝛴𝑌𝑌2−(𝛴𝛴𝑌𝑌)2} .... (5)
c. Koefisien korelasi antara 𝑋𝑋3 dan Y
𝑟𝑟𝑋𝑋3𝑌𝑌 = 𝑛𝑛𝛴𝛴 𝑋𝑋3𝑌𝑌–(𝛴𝛴𝑋𝑋3)(𝛴𝛴𝑌𝑌)
�{𝑛𝑛𝛴𝛴𝑋𝑋32−(𝛴𝛴𝑋𝑋3)2} {𝑛𝑛𝛴𝛴𝑌𝑌2−(𝛴𝛴𝑌𝑌)2}
.... (6)
6. Uji koefisien-koefisien regresi untuk menguji taraf nyata koefisien-koefisien regresi yang didapat dan seberapa besar kontribusinya.
7. Setelah uji koefisien-koefisien regresi, maka kita dapat memberikan kesimpulan dari data yang sudah kita olah, bagaimana hubungan antara variabel-variabel yang bersangkutan dan sebapa besar pengaruh dari satu variabel terhadap variabel yang lainnya.
1.7 Sistematika Penulisan
Penulisan tugas akhir ini disusun secara sistematis, yang didalamnya dikemukakan bab maupun subab, yaitu sebagai berikut:
BAB 1 : PENDAHULUAN
Dalam bab ini diuraikan latar belakang, perumusan masalah,tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan yang digunakan.
BAB 2 : LANDASAN TEORI
Bab ini menjelaskan tentang klasifikasi mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi produksi jagung di Kabupaten Simalungun dan menguraikan tentang regresi, regresi linier berganda, uji regresi ganda dan korelasi regresi linier berganda serta uji koefisien regresi berganda.
BAB 3 : GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET
Bab ini menjelaskan sejarah singkat tentang Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara.
BAB 4 : ANALISIS DATA
Pada bab ini penulis menganalisa data yang ada yang telah diamati dan dikumpulkan dengan menggunakan metode analisa regresi linier berganda.
BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM
Bab ini menjelaskan tentang program atau softwere yang digunakan sebagai analisis terhadap data yang telah diperoleh.
BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN
Berisi tentang kesimpulan dan saran yang merupakan pernyataan singkat yang diambil dari hasil analisis dan pembahasan penelitian dan mencoba memberikan saran yang mungkin bermanfaat bagi BPS dan penulis.
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Regresi
Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel eksplanatorik, variabel independen atau secara bebas, variabel X (karena sering kali digambarkan dalam grafik sebagai absis atau sumbu X). Variabel yang kedua adalah variabel yang dipengaruhi, variabel dependen, variabel terikat atau variabel Y. Kedua variabel ini dapat merupakan variabel acak (random), namun variabel yang dipengaruhi harus selalu variabel acak.
Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistika oleh Sir Francis Galton (1822-1911). Beliau memperkenalkan model peramalan, penaksiran atau pendugaan, yang selanjutnya dinamakan regresi. Sehubungan dengan penelitiannya terhadap tinggi badan manusia. Galton melakukan suatu penelitian dimana penelitian tersebut membandingkan antara tinggi anak laki-laki dan tinggi badan ayahnya. Galton menunjukkan bahwa tinggi badan anak laki-laki dari ayah yang tinggi setelah beberapa generasi cenderung mundur (regressed) mendekati nilai tengah populasi. Dengan kata lain, anak laki-laki dari ayah yang badannya sangat tinggi cenderung lebih pendek dari pada ayahnya, sedangkan anak laki-laki dari ayah yang badannya sangat pendek cenderung lebih tinggi dari ayahnya, jadi seolah-seolah semua anak laki-laki yang tinggi dan anak laki-laki yang pendek bergerak menuju kerata-rata tinggi dari seluruh anak laki-laki yang menurut istilah Galton disebut dengan “regression to mediocrity”. Dari uraian tersebut dapat disimpulkan bahwa pada umumnya tinggi anak mengikuti tinggi orangtuanya.
Istilah “regresi” pada mulanya bertujuan untuk membuat perkiraan nilai satu variabel (tinggi badan anak) terhadap satu variabel yang lain (tinggi badan orang
tua). Pada perkembangan selanjutnya analisis regresi dapat digunakan sebagai alat untuk membuat perkiraan nilai suatu variabel dengan menggunakan beberapa variabel lain yang berhubungan dengan variabel tersebut.
Jadi prinsip dasar yang harus dipenuhi dalam membangun suatu persamaan regresi adalah bahwa antara suatu variabel tidak bebas (dependent variable) dengan variabel-variabel bebas (independent variable) lainnya memiliki sifat hubungan sebab akibat (hubungan kausalitas), baik didasarkan pada teori, hasil penelitian sebelumnya, maupun yang didasarkan pada penjelasan logis tertentu.
2.2 Analisis Regresi Linier
Analisis regresi adalah teknik statistika yang berguna untuk memeriksa dan memodelkan hubungan diantara variabel-variabel. Analisis regresi linier atau regresi garis lurus digunakan untuk:
1. Menentukan hubungan fungsional antara variabel dependen dengan independen. Hubungan fungsional ini dapat disebut sebagai persamaan garis regresi yang berbentuk linier.
2. Meramalkan atau menduga nilai dari satu variabel dalam hubungannya dengan variabel yang lain yang diketahui melalui persamaan garis regresinya.
Analisis regresi terdiri dari dua bentuk yaitu:
1. Analisis Regresi Linier Sederhana 2. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis Regresi sederhana adalah bentuk regresi dengan model yang bertujuan untuk mempelajari hubungan antara dua variabel, yakni variabel dependen (terikat) dan variabel independen (bebas). Analisis regresi berganda adalah bentuk regresi dengan model yang memiliki hubungan antara satu variabel dependen dengan dua atau lebih variabel independen.
Variabel independen adalah variabel yang nilainya tergantung dengan variabel lainnya, sedangkan variabel dependen adalah variabel yang nilainya tergantung dari variabel yang lainnya.
Analisis regresi dipergunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih, terutama untuk menelusuri pola hubungan yang modelnya belum diketahui dengan baikatau untuk mengetahui bagaimana variasi dari beberapa variabel independen mempengaruhi variabel dependen dalam suatu fenomena yang komplek. Jika X1, X2, X3,..., Xjadalah variabel-variabel independen dan Y adalah variabel dependen, maka terdapat hubungan fungsional antara X dan Y, dimana variasi dari X akan diiringi pula oleh variasi dari Y. Jika dibuat secara matematis hubungan itu dapat dijabarkan sebagai berikut:
Keterangan: Y = f (X1, X2,..., Xj, e)
Y adalah variabel dependen (tak bebas) X adalah variabel independen (bebas) e adalah variabel residu (disturbace term)
Berkaitan dengan analisis regresi ini, setidaknya ada empat kegiatan yang lazim dilaksanakan yakni:
1. Mengadakan estimasi terhadap parameter berdasarkan data empiris.
2. Menguji berapa besar variasi variabel dependen dapat diterangkan oleh variasi independen.
3. Menguji apakah estimasi parameter tersebut signifikan atau tidak.
4. Melihat apakah nilai dari ukuran skala estimasi parameter cocok dengan teori.
2.2.1 Analisis Regresi Linier Sederhana
Regresi linier sederhana digunakan untuk memperkirakan hubungan antara dua variabel dimana hanya terdapat satu variabel atau peubah bebas X dan satu peubah tak bebas Y.
Dalam bentuk persamaan, model regresi sederhana adalah:
𝑌𝑌 = 𝑎𝑎 + 𝑏𝑏𝑋𝑋
Keterangan: Y = variabel terikat (dependent) X = variabel bebas (independent) a = konstanta
b = koefisien X
Penggunaan regresi linier sederhana didasarkan pada asumsi diantaranya sebagai berikut:
1. Model regresi harus linier dalam parameter.
2. Variabel bebas tidak berkorelasi dengan disturbance term (error) .
3. Nilai disturbance term sebesar 0 atau dengan simbol sebagai berikut: (E (U / X)) = 0
4. Varian untuk masing-masing error term (kesalahan) konstan.
5. Tidak terjadi otokorelasi.
6. Model regresi dispesifikasi secara benar. Tidak terdapat bias spesifikasi dalam model yang digunakan dalam analisis empiris.
7. Jika variabel bebas lebih dari satu, maka antara variabel bebas (explanatory) tidak ada hubungan linier yang nyata.
Koefisien-koefisien regresi a dan b dapat dihitung dengan rumus:
𝑎𝑎 =(∑ 𝑌𝑌𝑖𝑖)(∑ 𝑋𝑋𝑖𝑖2) − (∑ 𝑋𝑋𝑖𝑖)(∑ 𝑋𝑋𝑖𝑖𝑌𝑌𝑖𝑖) 𝑛𝑛 ∑ 𝑋𝑋𝑖𝑖2− (∑ 𝑋𝑋𝑖𝑖)2
𝑏𝑏 =𝑛𝑛(∑ 𝑋𝑋𝑖𝑖𝑌𝑌𝑖𝑖) − (∑ 𝑋𝑋𝑖𝑖)(∑ 𝑌𝑌𝑖𝑖) 𝑛𝑛 ∑ 𝑋𝑋𝑖𝑖2− (∑ 𝑋𝑋𝑖𝑖)2
2.2.2 Analisis Regresi Linier Berganda
Untuk memperkirakan nilai variabel tak bebas Y, akan lebih baik apabila kita ikut memperhitungkan variabel-variabel bebas lain yang ikut mempengaruhi nilai Y, dengan demikian dimiliki hubungan antara satu variabel tidak bebas Y dengan beberapa variabel lain yang bebas X1, X2, X3,..., Xj. Untuk itulah digunakan regresi linier berganda. Dalam pembahasan mengenai regresi sederhana, symbol yang digunakan untuk variabel bebasnya adalah X. Dalam regresi berganda, persamaan regresinya memiliki lebih dari satu variabel bebas maka perlu menambah tanda bilangan pada setiap variabel tersebut, dalam hal ini X1, X2, X3, ...., Xj.
Secara umum persamaan regresi berganda dapat ditulis sebagai berikut:
𝑌𝑌� = 𝑏𝑏𝑜𝑜 + 𝑏𝑏1𝑋𝑋1+ 𝑏𝑏2𝑋𝑋2+ 𝑏𝑏3𝑋𝑋3+ ⋯ + 𝑏𝑏𝑗𝑗𝑋𝑋𝑗𝑗 Keterangan:
Y = Variabel terikat (dependent variable) Xj = Variabel bebas (independent variable) bo = Konstanta regresi
bj = Koefisien regresi variabel bebas Xj
j = 1,2,...,n
Dalam penelitian ini, digunakan empat variabel yang terdiri dari satu variabel terikat Y dan tiga variabel bebas X yaitu X1, X2dan X3. Maka persamaan regresi bergandanya adalah:
𝑌𝑌� = 𝑏𝑏𝑜𝑜 + 𝑏𝑏1𝑋𝑋1 + 𝑏𝑏2𝑋𝑋2+ 𝑏𝑏3𝑋𝑋3
Persamaan di atas dapat dapat diselesaikan dengan empat bentuk yaitu:
� 𝑌𝑌 = 𝑛𝑛𝑏𝑏0+ 𝑏𝑏1� 𝑋𝑋1+ 𝑏𝑏2� 𝑋𝑋2+ 𝑏𝑏3� 𝑋𝑋3
� 𝑋𝑋1𝑌𝑌 = 𝑏𝑏0� 𝑋𝑋1+ 𝑏𝑏1� 𝑋𝑋12 + 𝑏𝑏2� 𝑋𝑋1𝑋𝑋2 + 𝑏𝑏3� 𝑋𝑋1𝑋𝑋3
� 𝑋𝑋2𝑌𝑌 = 𝑏𝑏𝑜𝑜� 𝑋𝑋2+ 𝑏𝑏1� 𝑋𝑋2𝑋𝑋1 + 𝑏𝑏2� 𝑋𝑋22+ 𝑏𝑏3� 𝑋𝑋2𝑋𝑋3
� 𝑋𝑋3𝑌𝑌 = 𝑏𝑏0� 𝑋𝑋3 + 𝑏𝑏1� 𝑋𝑋3𝑋𝑋1+ 𝑏𝑏2� 𝑋𝑋3𝑋𝑋2+ 𝑏𝑏3� 𝑋𝑋32
2.3 Uji Keberartian Regresi
Sebelum persamaan regresi yang diperoleh digunakan untuk membuat kesimpulan terlebih dahulu diperiksa setidak-tidaknya mengenai kelinieran dan keberartiannya. Pemeriksaan ini ditempuh melalui pengujian hipotesis. Uji keberartian dilakukan untuk meyakinkan diri apakah regresi yang didapat berdasarkan penelitian ada artinya bila dipakai untuk membuat kesimpulan mengenai hubungan sejumlah peubah yang sedang dipelajari.
Untuk itu diperlukan dua macam jumlah kuadrat (JK) yaitu Jumlah Kuadrat untuk regresi yang ditulis JKregdan Jumlah Kuadrat untuk sisa (residu) yang ditulis dengan JKres. Jika x1= X1–X�1,x2 = X2– X�2,..., xk= Xk– X�kdanyi= Yi– Y�maka secara umum jumlah kuadrat-kuadrat tersebut dapat dihitung dari:
JKreg = b1� x1y + b2� x2y + ⋯ + bk� xky dengan derajat kebebasan dk = k
JKres = ∑�Y − Ŷ�2
dengan derajat kebebasan dk = (n – k – 1) untuk sampel berukuran n. Dengan demikian uji keberartian regresi berganda dapat dihitung dengan:
𝐹𝐹ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑟𝑟 =
𝐽𝐽𝐽𝐽𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝐽𝐽𝐽𝐽𝑘𝑘𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 (𝑛𝑛 − 𝑘𝑘 − 1)
dimana statistik F yang menyebar mengikuti distribusi F dengan derajat kebebasan pembilang v1= k dan penyebut v2= n – k – 1. Dalam penelitian ini penulis menggunakan aplikasi softwere SPSS versi.18.
2.4 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi yang disimbolkan dengan R2 bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen.
Nilai R2dikatakan baik jika berada di atas 0,5 karena nilai R2 berkisar antara 0 dan 1. Pada umumnya model regresi linier berganda dapat dikatakan layak dipakai untuk penelitian, karena sebagian besar variabel dependen dijelaskan oleh variabel independen yang digunakan dalam model.
Koefisien determinasi dapat dihitung dari:
Harga R2 diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan oleh masing-masing variabel yang tinggal dalam regresi. Hal ini mengakibatkan variasi yang dijelaskan penduga hanya disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja. Dalam penelitian ini penulis menggunakan aplikasi softwere SPSS versi.18.
R2=
∑
= n1 i
2 i reg
y JK
2.5 Koefisien Korelasi
Uji korelasi bertujuan untuk menguji hubungan antara dua variabel yang tidak menunjukkan hubungan fungsional (berhubungan bukan berarti disebabkan). Uji korelasi tidak membedakan jenis variabel (tidak ada variabel dependen maupun independen). Keeratan hubungan ini dinyatakan dalam bentuk koefisien korelasi.
Uji korelasi terdiri dari Pearson, Spearman, dan Kendall. Jika sampel data lebih dari 30 (sampel besar) dan kondisi data normal, sebaiknya menggunakan korelasi Pearson (karena memenuhi asumsi parametrik). Jika jumlah sampel kurang dari 30 (sampel kecil) dan kondisi data tidak normal maka sebaiknya menggunakan korelasi Spearman atau Kendall (karena memenuhi asumsi non-parametrik). Nilai koefisien korelasi merupakan nilai yang digunakan untuk mengukur kekuatan (keeratan) suatu hubungan antara variabel.
Koefisien korelasi biasanya disimbolkan dengan r.Koefisien korelasi dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝒓𝒓𝒀𝒀𝒀𝒀𝒊𝒊 = 𝒏𝒏 ∑ 𝒀𝒀𝒊𝒊𝒀𝒀 − (∑ 𝒀𝒀𝒊𝒊)(∑ 𝒀𝒀)
��𝒏𝒏 ∑ 𝒀𝒀𝒊𝒊𝟐𝟐− (∑ 𝒀𝒀𝒊𝒊)𝟐𝟐��𝒏𝒏 ∑ 𝒀𝒀𝟐𝟐− (∑ 𝒀𝒀)𝟐𝟐�
Untuk menghitung koefisien korelasi antara variabel tak bebas Y dengan tiga variabel bebas X1, X2 dan X3yaitu:
1. Koefisien korelasi antara Y dengan X1
𝑟𝑟𝑌𝑌𝑋𝑋1 = 𝑛𝑛 ∑ 𝑋𝑋1𝑌𝑌 − (∑ 𝑋𝑋1)(∑ 𝑌𝑌)
��𝑛𝑛 ∑ 𝑋𝑋12− �∑ 𝑋𝑋1�2� {𝑛𝑛 ∑ 𝑌𝑌2− (∑ 𝑌𝑌)2}
2. Koefisien korelasi antara Y dengan X2
𝑟𝑟𝑌𝑌𝑋𝑋2 = 𝑛𝑛 ∑ 𝑋𝑋2𝑌𝑌 − (∑ 𝑋𝑋2)(∑ 𝑌𝑌)
��𝑛𝑛 ∑ 𝑋𝑋22− �∑ 𝑋𝑋2�2� {𝑛𝑛 ∑ 𝑌𝑌2− (∑ 𝑌𝑌)2}
3. Koefisien korelasi antara Y dengan X3
𝑟𝑟𝑌𝑌𝑋𝑋3 = 𝑛𝑛 ∑ 𝑋𝑋3𝑌𝑌 − (∑ 𝑋𝑋3)(∑ 𝑌𝑌)
��𝑛𝑛 ∑ 𝑋𝑋32− �∑ 𝑋𝑋3�2� {𝑛𝑛 ∑ 𝑌𝑌2− (∑ 𝑌𝑌)2}
BAB 3
GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET
3.1 Sejarah 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 yan serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan defenisi, klasifikasi dan ukuran – ukuran lainnya.
Setiap sepuluh tahun sekali, BPS menyelenggarakan sensus penduduk. Di 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 provinsi, kabupaten dan kota di seluruh Indonesia. Dinamakan perwakilan BPS daerah, karena BPS merupakan instansi vertikal, yakni instansi pemerintah pusat yang berada di daerah, sehingga bukan merupakan bagian dari instansi milik daerah.
Tugas lain BPS di daerah adalah melakukan koordinasi dengan pemerinta 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:
3.1.1 Masa Pemerintahan Hindia Belanda
Pada bulan Februari 1920, Kantor Statistik pertama kali didirikan oleh Direktur Pertanian, Kerajinan dan Perdagangan (Directur Vand Land Bouw Nijeverbeid en Handel), dan berkedudukan di Bogor. Kantor ini ditugaskan untuk mengelola dan mempublikasikan data statistik.
Pada bulan Maret 1923, dibentuk suatu Komisi untuk statistik yang anggotanya merupakan tiap – tiap Departemen. Komisi tersebut diberi tugas merencanakan tindakan yang mengarah sejauh mungkin untuk mencapai kesatuan dalam kegiatan di bidang statistik di Indonesia. Pada tanggal 24 September 1924, nama lembaga tersebut diganti dengan nama Central Kantor Vor de Statistik (CKS) atau Kantor Statistik dan dipindahkan ke Jakarta. Bersama dengan itu, beralih juga pekerjaan mekanisme statistik perdagangan yang semula dilakukan oleh Kantor Invoer Uitvoer en Accijnsen (IUA) yang disebut sekarang Kantor Bea dan Cukai.
3.1.2 Masa Pemerintahan Jepang
Pada bulan Juni 1944, pemerintahan Jepang baru mengaktifkan kembali kegiatan statistik yang utamanya diarahkan untuk memenuhi kebutuhan perang atau militer. Pada masa ini juga CKS diganti nama menjadi Shomubu Chosasitu Gunseikanbu.
3.1.3 Masa Kemerdekaan Republik Indonesia
Setelah proklamasi kemerdekaan Republik Indonesia tanggal 17 Agustus 1945, kegiatan statistik ditangani oleh lembaga atau instansi baru sesuai dengan suasana kemerdekaan yaitu KPPURI (Kantor Penyelidikan Perangkaan Umum Republik Indonesia). Tahun 1946, kantor KPPURI dipindahkan ke Yogyakarta sebagai hasil dari perjanjian Linggarjati. Sementara itu, pemerintahan Belanda (NICA) di Jakarta mengaktifkan kembali CKS.
Dengan surat Menteri Perekonomian tanggal 1 Maret 1952 No. P/44, lembaga KPS berada di bawah dan bertanggung jawab kepada Menteri Perekonomian.
Selanjutnya, keputusan Menteri Perekonomian tanggal 24 September 1953 No.
18.009/M KPS dibagi menjadi 2 (dua) bagian, yaitu bagian research yang disebut Afdeling A dan bagian penyelenggaraan tata usaha yang disebut Afdeling B.
Dengan Keputusan Presiden RI No. 131 tahun 1957, kementerian perekonomian dipecah menjadi kementerian perdagangan dan kementerian perindustrian. Untuk selanjutnya, Keputusan Presiden RI No. 172 tahun 1957, terhitung mulai tanggal 1 Juni 1957 KPS diubah menjadi Biro Pusat Statistik.
3.1.4 Masa Orde Baru Sampai Sekarang
Pada pemerintahan Orde Baru, khususnya untuk memenuhi kebutuhan dalamperencanaan dan evaluasi pembangunan, maka untuk mendapatkan statistik yang handal, lengkap, tepat, akurat, dan terpercaya mulai diadakan pembenahan Organisasi Biro Pusat Statistik.
Tahun 1968, ditetapkan Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968 yaitu yang mengatur organisasi dan tata kerja di pusat dan di daerah. Tahun 1980, Peraturan Pemerintah No. 6 tahun 1980 tentang organisasi sebagai pengganti Peraturan Pemerintah No. 16 tahun 1968 di tiap Propinsi dan di Kabupaten atau Kotamadya terdapat cabang perwakilan Badan Pusat Statistik. Pada tanggal 19 Mei 1997 menetapkan tentang statistik sebagai pengganti Undang - Undang Nomor : 6 dan 7 tentang sensus dan statistik. Pada tanggal 17 Juni 1998 dengan Keputusan RI No. 86 tahun 1998 ditetapkan Biro Pusat Statistik sekaligus mengatur tata kerja dan struktur organisasi Badan Pusat Statistik yang baru.
3.2 Tugas, Fungsi dan Kewenangan Badan Pusat Statistik
Menurut Keputusan Kepala BPS Nomor 121 tahun 2001 tentang organisasi dan tata kerja perwakilan BPS di daerah. 3.2.1 Tugas BPS memunyai tugas pemerintahan dibidang kegiatan statistik sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan yang berlaku. 3.2.2 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.
3.2.3 Kewenangan Dalam menyelenggarakan fungsi sebagaimana dimaksud, BPS mempunyai kewenangan:
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.
3.3 Visi dan Misi BPS
3.3.1 Visi
BPS mempunyai visi yaitu “Pelopor data statistik terpercaya untuk semua”.
3.3.2 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 Indonesia.
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 Statistik Nasional (SSN) yang efektif dan efisien.
3.4 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 perwakilan dan cabang perwakilan BPS.
Gambar 3.1 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.
Struktur organisasi yang diterapkan di Kantor Badan Pusat Statistik adalah struktur organisasi ini 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.
3.5 Logo BPS
Logo BPS adalah sebagai berikut:
Gambar 3.2 Logo BPS
BAB 4
PENGOLAHAN DATA
4.1 Data dan Pembahasan
Data merupakan alat untuk mengambil keputusan atau untuk memecahkan suatu persoalan. Keputusan yang baik dapat dihasilkan jika pengambilan keputusan tersebut didasarkan atas data yang baik. Salah satu kegunaan data adalah untuk memperoleh dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaan atau permasalahan.
Untuk membahas dan memecahkan masalah tentang hasil produksi jagung di Kabupaten Simalungun seperti yang diuraikan sebelumnya,. Data yang dikumpulkan adalah data hasil produksi jagung serta faktor-faktor yang mempengaruhi, di antaranya adalah luas panen, curah hujan dan jumlah pupuk.
Adapun datanya adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1 Hasil produksi jagung di Kabupaten Simalungun.
Tahun Hasil Produksi (Ribu Ton)
Luas Panen (Ribu Ha)
Curah Hujan (Ribu Mm)
Jumlah Pupuk (Kwintal)
2006 204,196 57,257 1,962 36,849
2007 205,436 59,604 1,380 37,068
2008 289,861 64,971 2,859 40,101
2009 311,724 65,820 2,286 43,648
2010 322,271 63,712 1,490 44,758
2011 371,070 64,935 2,150 47,865
2012 383,796 64,643 0,145 48,267
2013 383,813 64,643 0,229 48,482
2014 297,612 46,065 0,314 42,549
2015 324,428 53,512 0,226 45,134
Sumber : Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara
Keterangan :
𝑌𝑌 = Hasil Produksi
𝑋𝑋1 = Luas Panen 𝑋𝑋2 = Curah Hujan 𝑋𝑋3 = Jumlah Pupuk
4.2 Persamaan Regresi Linear Berganda
Pada pembahasan sebelumnya telah dilihat bagaimana data yang telah dikumpulkan tersebut. Dan dari data pada tabel tersebut akan dibentuk persamaan regresi linier berganda dengan terlebih dahulu menentukan koefisien-koefisien regresinya. Untuk menentukannya maka diperlukan nilai-nilai dari jumlah variabel-variabel seperti tabel
Tabel 4.2 Gambaran Data Hasil Produksi Jagung Yang Akan Diolah
Y X1 X2 X3
204,196 57,257 1,962 36,849
205,436 59,604 1,38 37,068
289,861 64,971 2,859 40,101
311,724 65,82 2,286 43,648
322,271 63,712 1,490 44,758
371,070 64,935 2,150 47,865
383,796 64,643 0,145 48,267
383,813 64,643 0,229 48,482
297,612 46,065 0,314 42,549
324,428 53,512 0,226 45,134
ΣY = 3094,207 ΣX1 = 605,162 ΣX2 = 13,041 ΣX3 = 434,72 Ῡ = 281,291 X�1 = 655,015 X�2 = 1,185 X�3 = 39,520
Lanjutan tabel untuk mencari persamaan regresi linearnya, maka di kuadrat kan masing-masing variabel terikat (Y) dan Variabel bebas (X)
Tabel 4.3 Kuadrat Masing-Masing Variabel Y, X1, X2 dan X3
Y2 X12 X22 X32
41696,006 3278,364 3,849 1357,849
42203,950 3552,637 1,904 1374,037
84019,399 4221,231 8,174 1608,090
97171,852 4332,272 5,226 1905,148
103858,597 4059,219 2,220 2003,279
137692,945 4216,554 4,623 2291,058
147299,370 4178,717 0,021 2329,703
147312,419 4178,717 0,052 2350,504
88572,903 2121,984 0,099 1810,417
105253,527 2863,534 0,051 2037,078
∑Y2 = 995080,969 ∑X12 = 37003,231 ∑X22 = 26,219 ∑X32 = 19067,163
Lanjutan tabel untuk mencari persamaan regresi linearnya maka dilakukan perkalian antara variabel terikat (Y) dengan variabel bebas (X)
Tabel 4.4 Hasil Kali Y (Variabel Terikat) dan X(Variabel Bebas)
YX1 YX2 YX3
11691,650 400,633 7524,418
12244,807 283,502 7615,102
18832,559 828,713 11623,716
20517,674 712,601 13606,129
20532,530 480,184 14424,205
24095,430 797,801 17761,266
24809,725 55,650 18524,682
24810,824 87,893 18608,022
13709,497 93,450 12663,093
17360,791 73,321 14642,733
∑YX1 = 11691,650 ∑YX2 = 400,633 ∑YX3 = 7524,418 Lanjutan tabel untuk mencari perkalian antara Variabel terikat (X)
Tabel 4.5 Hasil Kali Antara Variabel X
X1X2 X1X3 X2X3
112,338 2109,863 72,298
82,254 2209,401 51,154
185,752 2605,402 114,649
150,465 2872,911 99,779
94,931 2851,622 66,689
139,610 3108,114 102,910
9,373 3120,124 6,999
14,803 3134,022 11,102
14,464 1960,020 13,360
12,094 2415,211 10,200
∑X1X2 = 816,084 ∑X1X3 = 26386,689 ∑X2X3= 549,141
Rumus umum untuk persamaan regresi linier berganda dengan 3 variabel bebas adalah:
Y� = b0+ b1X1+ b2X2+ b3X3 Dan persamaan rumusnya sebagai berikut:
∑ Y = nb0+ b1∑ X1 + b2∑ X2+ b3∑ X3
∑ X1Y = b0∑ X1+ b1∑ X12+ b2∑ X1X2+ b3∑ X1X3 ∑ X2Y = bo∑ X2+ b1∑ X2X1+ b2∑ X22+ b3∑ X2X3 ∑ X3Y = b0∑ X3+ b1∑ X3X1+ b2∑ X3X2+ b3∑ X32
Dengan demikian terbentuk persamaan yaitu:
3094,207 = 10b0 + 605,162b1 + 13,041b2 + 434,720b3
11691,650 = 605,162b0 + 37003,231b1 + 816,084b2 + 26386,689b3 400,633= 13,041b0 + 816,084b1 + 26,219b2 + 549,141b3
7524,418= 434,720b0 + 26386,689b1 + 549,141b2 + 19067,163b3
Setelah persamaan regresi linier berganda di atas diselesaikan, maka diperolehlah nilai-nilai koefisien linier bergandanya, yaitu:
𝑏𝑏0 = -361,356 𝑏𝑏1 = 0,023 𝑏𝑏2 = 5,306 𝑏𝑏3 = 15,283
Dari nilai-nilai yang telah diperoleh di atas maka nilai persamaan regresi linier bergandanya, yaitu:
Y� = b0+ b1X1+ b2X2+ b3X3
Y� = −361,356 + 0,023X1+ 5,306X2+ 15,283X3
4.3 Uji Keberartian Regresi
Sebelum persamaan regresi dibuat untuk menentukan kesimpulan, maka perlu dilakukan suatu pengujian hipotesis mengenai keberartian regresi. Untuk menentukan uji keberartian regresi tersebut , maka digunakan rumus untuk menentukan uji hipotesisnya, yaitu:
H0 ∶ β0 = β1 = ⋯ = βk = 0
Artinya : Tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel bebas, yaitu luas lahan (X1), curah hujan (X2) dan jumlah pupuk (X3) terhadap variabel tidak bebas yaitu hasil produksi (Y).
H1 : Minimal satu parameter koefisien regresi ≠ 0
Artinya : Terdapat pengaruh signifikan antara variabel bebas, yaitu luas lahan (X1), curah hujan (X2) dan jumlah pupuk (X3) terhadap variabel tidak bebas yaitu hasil produksi (Y).
Kriteria pengujian:
Jika Fhitung≥ Ftabel maka H0 ditolak dan H1 diterima Jika Fhitung < Ftabel maka H0 diterima dan H1 ditolak
Untuk menguji model regresi yang telah terbentuk, maka diperlukan dua macam Jumlah Kuadrat (JK) yaitu untuk regresi (JKreg) dan untuk sisa (JKres) yang akan didapatkan setelah mengetahui hasil dari x1 = X1− X�1, x2 = X2− X�2, x3 = X3 − X�3 dan yi = Yi− Y�i. Untuk memperoleh nilai-nilai tersebut, maka diperlukan nilai harga sebagai berikut:
Y� = 18,153 X�1 = 3,874 X�2 = 0.242 X�3 = 9,077
Untuk menentukan uji keberartian regresi maka diperlukan nilai x1, x2, x3 dan y yang dapat membantu untuk mengerjakan uji keberartian regresi, dapat dilihat dari Tabel 4.6 berikut ini:
Tabel 4.6 Nilai Untuk Uji Keberartian Regresi
Y x1 x2 x3
1,264 -62 20 2,393
-3,619 -1,087 27 -2,402
-193 -237 1 2,578
-20 -70 -1 -952
-1,094 -158 88 -1,213
-1,317 -167 27 -672
-2,405 -365 -2 -712
-1,555 -88 -190 208
5,227 1,228 -48 1,178
3,708 1,006 82 -403
Lanjutan Tabel 4.6 Nilai untuk Uji Keberartian Regresi
Tabel untuk mencari nilai keberartian masing-masing variabel dengan mengalikan tiap variabel
yx1 yx2 yx3 y2
-77,104 25,280 3,025 1,598
3,934 -97,713 8,693 13,097
45,741 -93 -497,554 37,249
1,400 20 19,040 400
172,852 3 1,327 1,197
219,939 -96,272 885,024 1,734
877,825 -35,669 1,712 5,784
136,840 4,810 -323,440 2,418
6,419 -250,896 6,157 27,321
3,730 304,056 1,494 13,749
∑ 𝑦𝑦𝑦𝑦1 = 15,460 ∑ 𝑦𝑦𝑦𝑦2 = 148,983 ∑ 𝑦𝑦𝑦𝑦3 = 19,503 ∑ 𝑦𝑦2 = 66,937 Lanjutan tabel untuk mencari nilai uji keberartian regresi dengan mencari nilai Ŷ Lanjutan Tabel 4.6 Nilai untuk Uji Keberartian Regresi
Ŷ Y-Ŷ (Y-Ŷ)2
16,543 346 199,716
21,942 170 28,900
17,110 1,236 1,528
17,766 407 165,649
18,175 1,072 1,149
18,015 1,455 2,117
18,742 1,816 3,298
17,419 2,289 5,239
12,336 590 348,100
13,698 747 558,009
∑Ŷ = 171,746 ∑ Y-Ŷ = 9,788 ∑(Y-Ŷ)2 = 14,552
Dari nilai-nilai di atas maka dapat diperoleh dua macam jumlah kuadrat-kuadrat yakni JKreg dan JKres, yaitu sebagai berikut:
JKreg = b1∑ x1y + b2∑ x2y + b3∑ x3y
= 3,599(15,460) + 0,005(148,983) +0,356(19,503)
= 63,328 JKres = ∑�Y − Ŷ�2
= 14,552
Jadi, Fhitung dapat dicari dengan rumus:
Fhitung = JK regJK resk
(n−k−1)
= 63,32814,5523 10−3−1
= 8,705
Untuk Ftabel, yaitu nilai statistik yang dapat dilihat di lampiran tabel F dengan derajat kebebasan pembilang v1= k, penyebut v2= n – k – 1 dan α = 5% (0,05) maka diperoleh:
Ftabel = F(α)(v1v2) = F(α)(k;n−k−1)
= F(0,05)(3;6)= 4,757
Kita lihat bahwa nilai Fhitung lebih besar dari Ftabel yaitu 8,705 ≥ 4,757 maka H0
ditolak dan H1 diterima. Hal ini artinya terdapat pengaruh signifikan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Dapat dikatakan bahwa variabel bebas secara bersama-sama mempengaruhi variabel terikatnya.
4.4 Koefisien Determinasi
Pada bahasan sebelumnya pada Tabel 3.6 dapat dilihat harga ∑ y2 = 66,937 dan nilai JKreg = 63,328 yang telah di hitung sebelumnya, maka nilai koefisien determinasi dapat dihitung dengan:
R2 =JK∑ yreg2
= 6366,937,328 = 0,946
Untuk koefisien korelasi ganda digunakan rumus sebagai berikut:
R = �R2 R = √0,946 = 0,973
Dari hasil perhitungan di atas telah diperoleh nilai koefisien korelasi yaitu sebesar 0,973 dan nilai koefisien determinasi sebesar 0,946.
4.5 Koefisien Korelasi
4.5.1 Perhitungan Korelasi Antara Variabel Bebas dan Variabel Terikat Untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel tidak bebas maka dari tabel sebelumnya dapat dihitung besar koefisien korelasinya yaitu sebagai berikut:
1. Koefisien Korelasi antara Hasil Produksi (Y) dengan Luas Lahan (X1) rYX1 = n∑ X1Y−(∑ X1)(∑ Y)
��n ∑ X12−�∑ X1�2��n ∑ Y2−(∑ Y)2�
= (10)(718,704)−(3,879)(18,153)
��(10)(154.031)−(38,739)2��(10)(3362,392)−(181,534)2�
= 718,704−70,415
�{15,403−1500,710}{33,623−325,459}
= �(−1485,307)(−3261,836)648,289
=√4844,828648,289 =648696,289,048 =0,930
Nilai yang diperoleh adalah 0,930, nilai positif ini menandakan hubungan yang searah antara hasil produksi dengan luas lahan. Artinya, semakin tinggi luas lahan maka semakin tinggi pula hasil produksi di daerah tersebut.
2. Koefisien Korelasi antara Hasil Produksi (Y) dengan Curah Hujan (X2) rYX2 = n∑ X2Y−(∑ X2)(∑ Y)
��n ∑ X22−�∑ X2�2��n ∑ Y2−(∑ Y)2�
= (10)(44,007)−(2,416)(181,534)
��(10)(638,440)−(2,416)2��(10)(3362,396)−(181,534)2�
= 440,07−438,568
�{6,384−5,837}{33,624−32,954}
=�(−5,830)(67)1,484 =√36,6491,484 =60,5381,484 = 0,024
Nilai yang diperoleh adalah 0,024, nilai positif ini menandakan hubungan yang searah antara hasil produksi dengan curah hujan. Artinya, semakin tinggi curah hujan maka semakin tinggi pula hasil produksi di daerah tersebut.
3. Koefisien Korelasi antara Hasil Produksi (Y) dengan Jumlah Pupuk (X3) rYX3 = n∑ X3Y−(∑ X3)(∑ Y)
��n ∑ X32−�∑ X3�2��n ∑ Y2−(∑ Y)2�
= (10)(1167,414)−(90,777)(181,534)
��(10)(847,118)−(90,778)2��(10)(171,746)−(181,534)2� = 16,674−16,471
�{8,471−8,240}{1,717−32,954}
= �(84,711)(8,240)203 = 76203,471
= 874203,477 = 0,232
Nilai yang diperoleh adalah 0,232, nilai positif ini menandakan hubungan yang searah antara hasil produksi dengan jumlah pupuk yang diberikan. Artinya semakin tinggi jumlah pupuk yang diberikan maka akan semakin tinggi pula hasil produksi di daerah tersebut.
BAB 5
IMPLEMENTASI SISTEM
5.1 Pengoperasian SPSS
Adapun langkah-langkah yang dilakukan untuk mengoperasikan SPSS adalah sebagai berikut:
5.1.1 Membuka Lembar Kerja SPSS
Jika program SPSS telah di install, maka cara memulai SPSS adalah sebagai berikut:
1. Double klik pada desktop yang berlambang SPSS 18.0, atau 2. Klik menu start kemudian pilih dan klik SPSS 18.0
Gambar 5.1 Tampilan Mengaktifkan Lembar Kerja SPSS
