Nama : Dewi Apriliana
NIM : 18542011065
Semester : 5 (Pagi)
Fakultas : Pertanian
RESUME JURNAL
REGRESI LINIER SEDERHANA
Judul
Jurnal : Analisis Bantuan Traktor
dalam Meningkatkan Pendapatan Petani
di Kecamatan Ponrang Selatan Kabupaten Luwu
Judul : Bantuan
Traktor dalam Meningkatkan Pendapatan Petani
Volume : Vol. 04 No. 02
Tahun : Juli 2014
Penulis : Husmaruddin dan Salma
Latar Belakang
Jurnal ini di latar belakangi oleh fungsi traktor pertanian
yang saat ini menjadi komponen yang tak terpisahkan dari
pembangunan pertanian dan pedesaan. Kita
bisa saksikan bahwa penduduk telah melakukan peralihan dari pengerjaan
pengolahan sawah dengan menggunakan hewan atau tenaga otot, kini sebagian besar
telah beralih menggunakan traktor karena lebih cepat dan efisien.
Tujuan Penulisan Jurnal
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis apakah
bantuan traktor dapat meningkatkan pendapatan petani yang ada di Kecamatan
Ponrang Selatan, Kabupaten Luwu.
Metode
Jurnal
ini menggunakan beberapa metode, antara lain:
1. Analisis Regresi Sederhana
Regresi linier sederhana adalah hubungan secara
linear dan pengaruh antara satu variabel independen (X) dengan variabel
dependen (Y) yang bertujuan untuk
mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel
dependen guna memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai
variabel independen mengalami kenaikan
atau penurunan.
Y = a + bx
Dimana:
Y = Pendapatan Petani
a = Konstanta
X = Bantuan Traktor
b = Koefisien
regresi yaitu besarnya perubahan yang
terjadi pada Y jika
satu unit perubahan pada
variabel sederhana (variabel x)
2. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R²) pada intinya mengukur
seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.
Nilai koefisien determinasi adalah antara
nol dan satu. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir
semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi-variabel
dependen.
Hasil Penelitian
Tabel 1 menunjukkan jumlah sampel yang diambil dari
tahun 2009 sampai 2013. Jumlah sampel
tersebut diambil secara objektif dengan jumlah
yang proposional untuk mewakili seluruh populasi penelitian.
Tabel 2 menunjukan pendapatan petani tahun 2009 dengan luas
lahan 9H dengan
pendapatan Rp66.525.000,-. Nilai rata rata pendapatan petani tahun 2009
dengan cara Pendapatan petani di bagi dengan jumlah petani yang mendapatakan bantuan.
Rp66.525.000 /7 = Rp9.503.571,-
Tabel 3 Menunjukan pendapatan
petani yang mendapatkan bantuan traktor tahun 2010 luas lahan 12H dengan
pendapatan Rp90.404.500,-. Nilai
rata rata dari pendapatan total petani di bagi
dengan petani petani
yang mendapatkan bantuan tahun 2010. Rp90.404.500,-/8 = Rp11.300.563,-
Tabel 4 menunjukan
jumlah pendapatan petani tahun
2011 dengan luas lahan 19H dengan pendapatan
Rp. 180.000.000,-. Rata-rata
jumlah pendapatan di
bagi dengan Petani yang
mendapatkan bantuan traktor
yaitu : Rp. 180.000.000,- / 12 Bantuan
= Rp. 15.007.500,-
Tabel 5
menunjukan jumlah pendapatan petani pada
tahun 2012 dengan
luas lahan 43H dengan
nilai pendapatan Rp.383.471.500,- Nilai rata rata pendapatan
dibagi dengan bantuan traktor sama dengan Rp.16.019.646,-.
Tabel 6 menujukan
bahwa pendapatan petani tahu
2013, luas lahan
25 ½ H
dengan jumlah pendapatan sebesar Rp253.435.000,- Nilai rata-rata petani yaitu pendapatan
di bagi dengan jumlah bantuan
traktor sama dengan Rp16.895.666,-
Tabel 7 menujukan
nilai pendapatan rata-rata
petani yang menerima
bantuan traktor di Kecamatan
Ponrang Selatan Kabupaten
Luwu Mulai dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2013.
Analisis Data Regresi Sederhana
Dari
hasil tersebut apabila
ditulis dalam bentuk standardized
dari persamaan regresinya adalah sebagai berikut :
Y = a + bx
Y = 8959307,493 + 362581,948 X
Karna
Nilai Koefisien b
= 362581,948 maka model
regesinya bernilai positif
atau searah yang artinya setiap
ada penambahan 1 unit baruan traktor
maka meningkatpulah pendapatan
petani sebesar Rp362,581,948
Analisis Data Koefisien Determinasi
R = 0,777
berada di antra
nilai 0,604 –1,000
dapat di simpulkan
bahwa antara bantuan traktor (X) dengan pendapatan petani
(Y) sangat kuat. Hasil perhitungan
dengan menggunakan program SPSS
versi 15 dapat
diketahui bahwa koefisien determinasi (Squere R2)
yang diperoleh sebesar 0,604.
Hal ini berarti
60,4% Bantuan Traktor dapat dijelaskan
oleh variabel pendapatan, sedangkan
sisanya yaitu 39,6%
dipengaruhi oleh variabel-variabel
lainnya yang tidak diteliti dalam penelitian
ini, seperti penggunaan
pupuk, BBM, racun, sewah buruh
dari petani yang
tidak mendapatkan batuan traktor.
Kesimpulan
Berdasarkan
pada hasil analisis
regresi sederhana yang telah dilakukan pada penelitian ini, didapat
persamaan regresi sebagai berikut :
Y = a + bx
Y = 8959307,493 + 362581,948X
Hipotesisnya
: ada pengaruh
yang signifikan antara bantuan
traktor dan pendapatan petani yang
ada di Kecamatan
Ponrang Selatan Kabupaten Luwu.
Dimana setiap ada penambahan 1 unit
bantuan traktor makan
pendapatan petani meningkat
sebesar Rp.362,581,948
Kelebihan dan Kekurangan
-
Bagi petani
yang sudah mendapatkan bantuan traktor
dapat memanfaatkannya dengan baik
sehingga dapat meningkatkan hasil
produksinya dengan baik.
-
Bagi pemerintah
di Daerah Kabupaten Luwu jangan
cuma kelompok tani
saja yang diutamakan untuk
diberikan bantuan traktor
tapi coba lihat petani yang
tidak mempunyai lahan yang cukup luas untuk diberikan bantuan traktor.
-
Peneliti sangat
sulit untuk bertemu langsung dengan petani di rumah
sehingga peneliti harus turun langsung kelapangan.
RESUME JURNAL
REGRESI LINIER BERGANDA
Judul
Jurnal : Analisis Pengaruh Luas
Penggunaan Lahan dan Tinggi Tempat
Terhadap
Produksi Padi di Kabupaten Semarang Tahun 2018
Judul : Pengaruh
Luas Penggunaan Lahan dan Tinggi Tempat
Terhadap
Produksi Padi
Volume : Vol. 3
Tahun : 2020
Penulis : Endang Setyowati dan Mashuri
Latar Belakang
Jurnal ini di latar belakangi oleh pertumbuhan jumlah
penduduk Kabupaten Semarang
tidak disertai dengan pertumbuhan
produksi pangan yang seimbang yang menyebabkan Kabupaten Semarang
memiliki ketergantungan terhadap
impor bahan pangan dari daerah lain.
Tujuan Penulisan Jurnal
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh
luas lahan dan tinggi
tempat terhadap produksi
padi di Kabupaten
Semarang.
Metode
Jurnal
ini menggunakan beberapa metode, antara lain:
1. Analisis Regresi
2. Analisis Asumsi Klasik
3. Uji Normalitas
4. Uji Multikolinearitas
5. Uji Autokorelasi
6. Uji Heterokedatisitas
7. Analisis Regresi Linear Sederhana
8. Analisis Regresi Nonlinear
9. Analisis Regresi Linear Berganda
10. Koefisien Korelasi
11. Software SPSS
Hasil Penelitian
Data
yang digunakan pada
penelitian ini diambil
dari Buku Kabupaten
Semarang Dalam Angka
2019 yang diambil pada tanggal 25 September pada pukul 10:09 WIB.
Pengujian Asumsi
Regresi Sederhana
o Uji Normalitas
Menentukan
Hipotesis
H0:
Variabel Produksi Padi (Y) berdistribusi normal.
H1:
Variabel Produksi Padi (Y) berdistribusi tidak normal.
Pada Tabel 2 diperoleh nilai sig adalah 0,616 >
0,05 maka H0 diterima. Artinya data variabel produksi padi (Y) berdistribusi
normal. Sehingga data yang
diperoleh dapat dianalisis lebih
lanjut dengan metode regresi sederhana maupun regresi ganda.
o Uji Homogenitas
Menentukan Hipotesis
H0: Data variabel Produksi Padi (Y) homogen.
H1: Data variabel Produksi Padi (Y) tidak homogen.
Pada Tabel 3 diperoleh nilai kurtosis sebesar 0,875 yang menunjukan
nilai positif tersebut mendekati nol sehingga H0 diterima artinya data variabel
terikat memiliki varian yang sama atau homogen.
o 
Pengaruh Banyaknya Luas Lahan
Terhadap Produksi Padi
Menentukan Hipotesis
𝐻0: 𝛾 = 0
(koefisien regresi tidak signifikan)
𝐻1: 𝛾 ≠ 0
(koefisien regresi signifikan)
Pada Tabel
4 diperoleh nilai sig pada Constant
sebesar 0,064 dan nilai sig pada variabel luas lahan sebesar 0,000. Karena
nilai sig (luaslahan) = 0,000 < α = 0,05 maka H0 ditolak. Nilai a = -
3287,146 dan b = 13,065, jadi persamaan regresi
𝑧 ̂= −3287,146 + 13,065𝑦.
Pada Tabel
5 diperoleh < 0,05 berarti nilai F =
124,067 , sig = 0,000 tolak H0. Jadi, ada relasi linier antara Produksi Padi
(Y) dan Luas Lahan (X1).
Pada Tabel 6 diperoleh nilai koefisien korelasi
antara variabel Produksi Padi (Y) dengan Luas Lahan (X1) sebesar 0,938 yang
menunjukkan hubungan yang sangat kuat. Diperoleh pula nilai R Square sebesar 0,879 atau 87,9% dan 12,1%
sisanya disebabkan oleh faktor lainnya.
o Pengaruh
Banyaknya Tinggi Tempat terhadap Produksi Padi
Menentukan Hipotesis
𝐻0: 𝛾 = 0
(koefisien regresi tidak signifikan)
𝐻1: 𝛾 ≠ 0
(koefisien regresi signifikan)
Pada Tabel 7 diperoleh nilai sig pada Constant
sebesar 0,082 dan nilai sig pada variabel tinggi tempat sebesar 0,000.
Karena nilai sig
(tinggi tempat) =
0,000 < 𝛽 =
0,05 maka H0
ditolak. Nilai a = 119350,168
dan b = -0,005, jadi persamaan regresi 𝑧 ̂ = 119350,168 − 0,005𝑦.
Pada Tabel
8 diperoleh <
0,05 berarti nilai F = 29,484, sig
= 0,000 tolak H0. Jadi, ada relasi linier antara Produksi Padi (Y) dan Tinggi
Tempat (X2).
Pada
Tabel 9 diperoleh
nilai koefisien korelasi
antara variabel Produksi
Padi (Y) dengan
Tinggi Tempat (X2) sebesar
0,796 yang menunjukkan
hubungan yang kuat.
Diperoleh pula nilai
R Square sebesar 0,634 atau 63,4%
dan 36,6% sisanya disebabkan oleh faktor lainnya.
Pengujian Asumsi
Regresi Ganda
o 
Uji Normalitas
Menentukan Hipotesis
H0: Variabel Produksi Padi (Y) berdistribusi normal.
H1: Variabel Produksi Padi (Y) berdistribusi tidak
normal.
Pada
Tabel 10 diperoleh
nilai sig adalah
0,616 > 0,05
maka H0 diterima.
Artinya data variabel produksi padi (Y) berdistribusi
normal. Sehingga data yang diperoleh dapat dianalisis lebih lanjut dengan metode
regresi sederhana maupun regresi ganda.
o Uji
Multikolinearitas
Menentukan Hipotesis
H0: Tidak terjadi multikolinearitas antara variabel
independen.
H1: Terjadi multikolinearitas antara variabel
independen.
Pada Tabel 11 diperoleh nilai VIF (Variance Inflation Factor) untuk variabel
Luas Lahan (X1) adalah 1,103
sedangkan untuk variabel
tinggi tempat (X2)
juga 1,103 yang mana kedua
variabel tersebut memiliki nilai
kurang dari 10. Kemudian untuk nilai Tolerance, untuk variabel Luas Lahan (X1)
adalah 0,907 sedangkan untuk
variabel tinggi tempat(X2)
adalah 0,907 yang
mana kedua variabel
tersebut memiliki nilai lebih dari 0,1 maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima yang artinya tidak terjadi proses
multikolinearitas diantara variabel-variabel Independen.
o 
Uji Autokorelasi
Menentukan Hipotesis
H0: Tidak terdapat autokorelasi pada model regresi.
H1: Terdapat autokorelasi pada model regresi.
Pada Tabel 12
diperoleh nilai Asymp.sig.
(2-tailed) sebesar 0,159 > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa tidak
terjadi masalah autokorelasi.
Dengan demikian masalah
autokorelasi yang tidak
dapat terselesaikan dengan Durbin Watson dapat teratasi melalui Uji Run
Test sehingga analisis regresi linear dapat dilanjutkan.
o 
Uji Heterokedatisitas
Menentukan Hipotesis
H0: Tidak terjadi heteroskedastisitas pada variabel
Independen.
H1: Terjadi heteroskedastisitas pada variabel
Independen
Pada Tabel 13 diperoleh nilai Sig. untuk
variabel Luas Lahan (X1) adalah sebesar 0,476 > 0,05 maka pada
variabel Luas Lahan (X1) tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Untuk
variabel tinggi tempat (X 2) diperoleh
nilai Sig sebesar
0,237 > 0,05
maka variabel tinggi
tempat (X2) tidak
terjadi gejala heteroskedastisitas. Jadi
dapat disimpulkan bahwa
tidak terjadi gejala heteroskedastisitas pada
variabel independen.
Persamaan Regresi Ganda
Pada Tabel 14 diperoleh nilai persamaan regresi
gandanya adalah:
Y = a + b1 X1 + b2 X2
Y = −2716,224
+ 12,971X1– 0,790X2
Dimana:
a. Konstanta
= – 2716,224 artinya apabila variabel Luas Lahan dan tinggi tempat adalah nol,
maka
variabel Produksi Padi bernilai sebesar – 2716,224
b. Luas Lahan
(X1) = 12,971 yang artinya untuk setiap Luas Lahan naik satu satuan, nilai variabel
Produksi Padi akan naik sebesar 12,971 dengan asumsi
bahwa variabel tinggi tempat adalah nol.
c.
Tinggi tempat (X2)
= -0,790 yang
artinya untuk setiap
tinggi tempat naik satu satuan,
nilai variabel Produksi Padi
akan turun sebesar
0,790 dengan asumsi
bahwa variabel Luas
Lahan adalah nol.
o 
Uji Kelinearan Regresi Ganda
Pada
Tabel 15 diperoleh
nilai Sig sebesar
0,000 < 𝛽 =
0,05 maka H0
ditolak yang artinya koefisien regresi signifikan antara
Luas Lahan (X1) dan Tinggi Tempat (X2) terhadap Produksi Padi (Y). Dengan kata
lain variabel X1 dan X2 dapat digunakan untuk memprediksi variabel Y.
Koefisien Korelasi Regresi Ganda
Pada Tabel 16
diperoleh nilai koefisien
korelasi regresi ganda yang dilihat dari nilai R sebesar 0,938 yang mana
nilai tersebut sangat
mendekati 1. Artinya
kedua variabel tersebut
secara bersama -sama mempunyai
hubungan sangat kuat dengan variabel Y yaitu sebesar 93,8 %.
Koefisien Determinasi Regresi Ganda
Pada Tabel 17
diperoleh nilai koefisien determinasi regresi ganda yang dilihat dari
nilai R2 sebesar 0,880. Artinya kedua
variabel tersebut secara
bersamasama mempengaruhi variabel
Y yaitu sebesar 88,0%, sedangkan sisanya sebesar 12,0
% dipengaruhi oleh variabel lain.
Kesimpulan
1.
Faktor luas
lahan dan tinggi tempat berpengaruh positif
terhadap produksi padi.
2.
Dari analisis
koefisien korelasi regresi
ganda sebesar 0,938 yang
menunjukkan bahwa nilai
tersebut sangat mendekati
1, yang menyatakan
bahwa kedua variabel secara
bersama-sama mempunyai hubungan
sangat kuat dengan
variabel Produksi Padi (Y)
sebesar 93,8 %.
Dari analisis koefisien
determinasi regresi ganda,
semua variabel bebas
yang ada secara bersama-sama
memberikan sumbangan pengaruh
terhadap variabel Produksi
Padi (Y) sebesar 0,880 = 88,0 % dan 12,0% dipengaruhi
oleh variable lain.
No comments:
Post a Comment