Volume 5 Nomor 2 Desember 2021                                                      E-ISSN: 2580-2259

## Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Produksi Jahe Di Indonesia Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda
Riza Amelia Choerunnisa, Rosiana Rahma Dewi, Muhammad Bariklana dan Edy Widodo Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia Email korepondensi: 18611015@student.uii.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini  ditujukan  untuk  mengetahui  besaran  pengaruh  penyinaran  matahari dan  tekanan  udara  di  Indonesia  terhadap  produksi  jahe  di  Indonesia.  Penelitian dilakukan dengan menggunakan analisis Regresi Linier Berganda dimana produksi jahe sebagai variabel dependen dan penyinaran matahari dan tekanan udara sebagai variabel independen. Dari hasil analisis diperoleh  bahwa  penyinaran matahari dan tekanan udara berpengaruh signifikan terhadap produksi jahe dengan nilai koefisien determinasi sebesar 61,68%.
Kata kunci: Regresi Linier Berganda, Produksi Jahe, Penyinaran Matahari, Tekanan Udara.

## PENDAHULUAN
Pada masa seperti ini, proses impor dan ekspor sudah sebaiknya menjadi perhatian khusus bagi pemerintah karena berpengaruh terhadap kebutuhan dan perekonomian negara. Tidak hanya pada bidang sandang saja, bahan pangan juga sudah diimpor dari luar negeri seperti beras, kopi, dan lainnya. Salah satu bahan pangan yang dijadikan objek penelitian oleh peneliti adalah jahe. Jahe merupakan jenis rempah yang umum di  masyarakat  dan  menjadi  rempah  dengan  tingkat  konsumsi  cukup  tinggi.  Oleh karena itu, peneliti hendak mengetahui hasil produksi jahe dari Indonesia. Impor jahe di Indonesia sendiri sudah terjadi cukup lama yakni sejak tahun 2018. Bahkan pada tahun  2019,  terjadi  lonjakan  impor  jahe  tertinggi  yang  sayangnya  tidak  banyak diketahui masyarakat sehingga kurang mendapat perhatian dari masyarakat. Padahal, lonjakan impor ini dapat berpengaruh terhadap perekonomian dan produktivitas tani di  Indonesia.  Maka  dari  itu,  dilakukan  penelitian  mengenai  faktor  yang  dapat berpengaruh  terhadap  tingkat  produksi  jahe. Cuaca  sangat  mempengaruhi  proses pertumbuhan tumbuhan, terutama di Indonesia yang memiliki iklim yang ekstrim dan perubahan  yang  tidak  menentu,  keadaan  cuaca  yang  tidak  menentu  dapat menyebabkan  musim  tanam  dan  panen  yang  tidak  sesuai  dengan  perhitungan waktunya.
Volume 5 Nomor 2 Desember 2021                                                      E-ISSN: 2580-2259
Dilakukan  penelitian  terkait  faktor  yang  dapat  berpengaruh  terhadap  tingkat produksi jahe di Indonesia, dengan faktor  penyinaran matahari dan tekanan udara. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  terbaru  yang dipublikasikan  oleh  Badan  Pusat  Statistik.  Data  yang  ada  diolah  menggunakan metode  analisis  deskriptif  serta  analisis  regresi  linier  berganda,  dan  keduanya memiliki tujuan yang berbeda. Penggunaan metode analisis Regresi Linier Berganda ditujukan  untuk  mengetahui  pengaruh  dari  masing-masing  variabel  independen terhadap  variabel  dependen  diukur  dari  kekuatan  hubungan  yang  terjadi  antara kedua  variabel  atau  lebih.  Selain  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruhnya, penggunaan metode ini juga bertujuan untuk memperlihatkan arah hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen (Ghozali, 2011). Tujuan dari penelitian ini  adalah  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  variabel  independen (penyinaran  matahari  dan  tekanan  udara)  terhadap  variabel  dependen  (produksi jahe),  penggunaan  metode  analisis  regresi  linier  berganda  pada  penelitian  ini  juga didasari oleh penentuan variabel independen yang telah dilakukan oleh peneliti yakni berjumlah lebih dari satu. Faktor cuaca yang digunakan adalah penyinaran matahari dan  tekanan  udara.  Penelitian  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  penyinaran matahari dan tekanan udara terhadap produksi jahe. Hasil dari penelitian juga dapat digunakan  untuk  menyusun  strategi  untuk  menghindari  hal  yang  tidak  diinginkan berdasarkan  kedua  faktor  tersebut.  Selain  itu,  analisis  regresi  linier  berganda digunakan  karena  prosesnya  yang  mudah  meskipun  memiliki  kekurangan  yakni adanya kemungkinan bahwa hasil peramalan kedepannya kurang sesuai dengan data aktual. Analisis regresi berganda telah digunakan sebelumnya pada penelitian Setiyo Agung  Nartopo  pada  tahun  2009  terkait  analisis  pengembangan  agribisnis  jahe. Namun sebagian besar penelitian pada topik ini terfokus pada segi penghasilan dan perekonomian  sehingga  dalam  penelitian  ini,  peneliti  berfokus  pada  hasil  produksi yang disebabkan oleh faktor penyinaran matahari dan tekanan udara. Telah banyak dilakukan penelitian tentang regresi berganda, namun masih jarang penelitian yang dilakukan  menggunakan  regresi  berganda  dalam  menganalisis  produksi  jahe.  Oleh karena  itu,  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  untuk  mengetahui  faktor  yang mempengaruhi tingkat produksi jahe di indonesia menggunakan metode regresi linier berganda.

## METODE PENELITIAN
Data yang diolah dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari website Badan Pusat Statistik. Data diambil pada 24 April 2021. Data yang digunakan antara  lain  data  produksi  jahe,  penyinaran  matahari  dan  tekanan  udara,  dengan rincian sebagai berikut:
1. Variabel dependen (Y): Produksi jahe (kg).
2. Variabel independen (X 1 ): Penyinaran matahari (%).
Volume 5 Nomor 2 Desember 2021                                                      E-ISSN: 2580-2259
𝑃𝑒𝑛𝑦𝑖𝑛𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑡𝑎ℎ𝑎𝑟𝑖 = 𝑙𝑎𝑚𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑖𝑛𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 ℎ𝑎𝑟𝑖 𝑥 100%
dengan,  penyinaran  matahari:  prosentase  lama  penyinaran  matahari.  Lama penyinaran:  lamanya  matahari  menyinari  permukaan  bumi  dari  matahari  terbit hingga tenggelam (jam). Panjang hari: selisih waktu terbit dan tenggelam matahari. 3. Variabel independen (X 2 ): Tekanan udara (mb).
Alasan pemilihan data tersebut didasarkan pada proses pertumbuhan tanaman holtikultura  di  Indonesia,  dengan  dipengaruhi  oleh  perubahan  iklim  yang  tidak menentu  sehingga  menyebabkan  musim  tanam  dan  panen  tidak  sesuai  dengan perhitungan waktunya. Metode penelitian yaitu analisis deskriptif dan analisis regresi linier berganda.

## Regresi Linier Berganda
Regresi  linier  berganda  merupakan  teknik  analisis  dengan  komponen  berupa  satu variabel dependen dan lebih dari satu variabel independen. Metode analisis regresi linier berganda dipergunakan untuk melihat pengaruh dari masing-masing variabel independen  terhadap  variabel  dependen,  dan  melihat  variabel  yang  memiliki pengaruh lebih besar. Menurut (Sembiring, 2003), secara umum model regresi linear berganda dengan variabel dependen (Y) yang merupakan fungsi linear dari k variabel independen (𝑋 1 , 𝑋 2 , … , 𝑋 𝑘 ) , dapat ditulis:
Rumus Regresi Linier Berganda:
𝑌 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 + 𝜀 (1)
dengan,
𝑌 : Variabel dependen 𝛽 𝑗 : Koefisien regresi pada variabel 𝑋 𝑗 , (𝑗 = 1, 2, … , 𝑘)
𝑋 𝑗 : Variabel independen, (𝑗 = 1, 2, … , 𝑘) 𝜀 : Error

## Ordinary Least Square
Estimasi parameter dalam
penelitian ini dilakukan menggunakan   metode Ordinary   Least  Square (OLS)    yang  bertujuan  untuk melakukan  estimasi  dalam  suatu  regresi  dengan  meminimumkan  jumlah  kuadrat kesalahan  pada  setiap  observasi  terhadap  garis.  Dari  asumsi  -  asumsi  pada  model regresi linier, estimasi OLS disebut sebagai disebut sebagai estimator tak bias linear terbaik atau Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) karena mempunyai variansi terkecil di  antara  estimator  tak  bias  lainnya.  Berikut  merupakan  estimasi  dengan menggunakan metode OLS:
𝛽̂ = (𝑋 ′ 𝑋) −1 𝑋 𝑇 𝑦 (2)
dengan, 𝛽̂ = vektor parameter yang diestimasi; 𝑋 = matriks variabel dependen dan 𝑌 = variabel independen (Makarti & Karim, 2017)
Volume 5 Nomor 2 Desember 2021                                                      E-ISSN: 2580-2259

## Uji Validitas

## Uji Overall
Uji overall dilakukan  dalam  pengolahan  data  penelitian  untuk  melihat  adanya pengaruh  secara  bersamaan  dari  semua  variabel  independen  terhadap  variabel dependennya. Hipotesis dalam uji overall yakni:
H 0 : 𝛽 0 = 𝛽 1 =   𝛽 2 = . . . =   𝛽 𝑘 (Model tidak layak digunakan) H 1 : ∃ 𝛽 𝑗 ≠   0 dimana j = 0, 1, 2, …, k (Model layak digunakan)
Uji overall dapat  dijelaskan  dengan  menggunakan  tabel  ANOVA  ( Analysis of Variance ).  ANOVA  digunakan  untuk  melakukan  pengujian  adanya  hubungan variabel dependen dengan variabel independen.
Rumus hitung pada pengujian ANOVA ditampilkan pada tabel: Tabel 1. ANOVA Source Sum of Squares Df Mean Square F-Test Regression SSR k MSR = SSR k F = MSR MSE Residuals SSE n − k − 1 MSE = SSE n − k − 1
dengan,
SSR =   ∑(𝑦̂ 𝑖 − 𝑦̅) 2 SSE = ∑(𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2
(Chatterjee & Hadi, 2012)

## Uji Parsial
Uji parsial dilakukan dalam pengolahan data penelitian untuk mengetahui seberapa besar  pengaruh  variabel  independen  dengan  variabel  dependen  secara  individu dalam  penjelasan  variasi.  Hipotesis  dalam  uji  parsial,  dapat  ditunjukkan  sebagai berikut:
H 0 : 𝛽 𝑗 =  0 dimana j = 0,1,2 ,…, k (Variabel independen ke- j tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen).
H 1 : 𝛽 𝑗 ≠  0 dimana j =  0,1,2 ,…, k (Variabel  independen  ke- i berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen).
Nilai yang dapat diambil untuk menentukan kesimpulan adalah nilai t hitung . Jika nilai t hitung kurang dari t tabel atau p-value > α , maka diperoleh kesimpulan bahwa H 0 gagal tolak atau dalam artian tidak terdapat pengaruh signifikan terhadap variabel dependen begitu sebaliknya. (Ghozali 2011:98)

## Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  dilakukan  dalam  pengolahan  data  penelitian  untuk  melihat kemampuan variabel independen (X) pada model dalam menentukan variasi variabel dependen  (Y).  Koefisien  determinasi  biasanya  dilambangkan  dengan 𝑅 2 .  Artinya,
Volume 5 Nomor 2 Desember 2021                                                      E-ISSN: 2580-2259
sebesar 𝑅 2 variansi variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen dan sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lain  diluar  model  yang  mempunyai  pengaruh terhadap variabel dependen. (Kurniawan & Yuniarto, 2016)
Berikut merupakan rumus untuk mencari 𝑅 2 : (Sinambela et al., 2014)
𝑅 2 = (b 1 ∑ 𝑋 1 𝑌+𝑏 2 ∑ 𝑋 2 𝑌+⋯+𝑏 𝑘 ∑ 𝑋 𝑗 𝑌) ∑ 𝑌 2 (3)
dengan,
𝑅 2 : koefisien determinasi 𝑋 𝑗 : variabel independen ke-k
𝑌 : variabel dependen

## Uji Asumsi Klasik

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  dalam  pengolahan  data  penelitian  untuk  mengetahui apakah  nilai  residual  dari  model  regresi  yang  telah  distandarisasi  berdistribusi normal  atau  tidak.  Uji  normalitas  memiliki  peranan  penting  untuk  meyakinkan bahwa  hasil  uji  hipotesis  yang  diteliti  merupakan  hasil  yang  akurat.  Metode  yang digunakan  untuk  menguji  normalitas  adalah  Kolmogorov-Smirnov.  Dalam  uji normalitas, hipotesis dapat ditunjukkan sebagai berikut (Cruz, 2013):
H 0 : Data berdistribusi normal.
H 1 : Data tidak berdistribusi normal.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedasitas dilakukan dalam pengolahan data penelitian untuk mengetahui penyimpangan  asumsi  klasik  dan  variansi  residual  yang  terdapat  disekitar  model regresi  tidak  sama  untuk  semua  nilai  variabel.  Apabila  terdapat  variansi  residual bernilai  konstan,  maka  residual  bersifat  homogen  atau  homoskedastisitas  (Marita, 2015).  Uji  heteroskedastisitas  yang  digunakan  yaitu  uji bamset .  Hipotesis  yang digunakan dalam uji bamset adalah sebagai berikut:
H 0 :  Asumsi  kehomogenan  ragam  residual  tidak  terpenuhi  (Terjadi heteroskedastisitas)
H 1 :  Asumsi  kehomogenan  ragam  residual  terpenuhi  (Tidak  terjadi heteroskedastisitas)

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  dilakukan  dalam  pengolahan  data  penelitian  untuk  mengetahui adanya  korelasi  antar  residual  dalam  suatu  model  regresi  pada  periode  t  dengan kesalahan periode sebelumnya. Jika terdapat korelasi, artinya terdapat permasalahan autokorelasi. Berikut adalah hipotesis dalam uji autokorelasi:
H 0 : Tidak terdapat Autokorelasi H 1 : Terdapat Korelasi (Ghozali, 2011).
Volume 5 Nomor 2 Desember 2021                                                      E-ISSN: 2580-2259
Uji autokorelasi yang digunakan adalah uji durbin watson .
𝐷𝑊 = ∑(𝑒 𝑡 −𝑒 𝑡−1 ) ∑ 𝑒 𝑡2 (4)
dengan,
e t : Nilai residual. e t-1 : Nilai residual satu periode sebelumnya.
Uji durbin  watson dinyatakan tidak  memiliki  autokorelasi  apabila  memenuhi  syarat berikut:
𝑑 𝑦 < 𝑑 < 4 − 𝑑 𝑦 (5)
dengan,
𝑑 : nilai hitung durbin watson 𝑑 𝑦 : nilai batas atas ( upper) tabel durbin Watson . (Arum & Anie, 2012).

## Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan ketika korelasi dalam suatu model regresi terbilang kuat atau dikatakan sempurna antar variabel (Arum & Anie, 2012). Untuk mengetahui multikolinearitas  pada  model  regresi,  peneliti  dapat  melihat  nilai  nilai variance inflation factor (VIF) dan toleransi yang ada.
Rumus dari VIF, sebagai berikut:
𝑉𝐼𝐹  = 1 𝑇𝑜𝑙𝑒𝑟𝑎𝑛𝑐𝑒 (6)
Nilai  toleransi  berfungsi  untuk mengukur  keanekaragaman  variabel independen  yang  terpilih  dan  tidak  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  lainnya.  Jika toleransi  bernilai  rendah,  maka  nilai  VIF  akan  tinggi  (VIF=1/ tolerance )  sehingga kolinearitas dinilai berada dalam taraf yang tinggi. Multikolinearitas dapat terjadi jika nilai tolerance kurang  dari  0,1  dan  nilai  VIF  lebih  dari  10  (Primadasa  &  Muharam, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  menganalisis  suatu  data  tanpa  menarik  kesimpulan  yang didasarkan atas perhitungan peluang atau inferensial mengenai suatu data yang lebih besar. Informasi yang ditampilkan analisis deskriptif antara lain ukuran pemusatan data (Sugiarto & Setio, 2020).
Tabel 2. Statistika Deskriptif
PRODUKSI JAHE (KG) PENYINARAN MATAHARI (%) TEKANAN UDARA (MB) MINIMUM 1788 33,69 946,1 RATA-RATA 5076289 58,30 1004,1 MAKSIMUM 49091741 84,32 1010,5
Volume 5 Nomor 2 Desember 2021                                                      E-ISSN: 2580-2259
Berdasarkan  hasil Tabel  2, didapatkan  nilai  minimum,  rata-rata,  dan  maksimum. Pada variabel produksi jahe, didapat nilai produksi jahe terkecil yaitu 1788 kg, nilai rata-rata  produksi  jahe  sebesar  5076289  kg  dan  nilai  produksi  jahe  terbesar  yaitu 49091741  kg.  Kemudian,  untuk  variabel  penyinaran  matahari  dinyatakan  dalam satuan persen, dengan lama penyinaran matahari terendah sebesar 33,69%, rata-rata lama  penyinaran  matahari  sebesar  58,30%  dan  lama  penyinaran  matahari tertinggi sebesar  84,32%.  Sedangkan  pada  variabel  tekanan  udara,  didapatkan  nilai  tekanan udara terendah yaitu 946,1 mb, rata-rata tekanan udara sebesar 1004,1 mb dan nilai tekanan udara tertinggi sebesar 1010,5 mb.

## Estimasi
Hasil estimasi yang diperoleh adalah:
Tabel 3. Estimasi Koefisien Nilai 𝛽 0 654739984 𝛽 1 272802 𝛽 2 −662868 Model hasil estimasi yang diperoleh, sebagai berikut: 𝑌 ̂ =  65739984 + 272803(𝑝𝑒𝑛𝑦𝑖𝑛𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑡𝑎ℎ𝑎𝑟𝑖) −  662868(𝑡𝑒𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑢𝑑𝑎𝑟𝑎)
(7)

## Uji Overall
Dalam melakukan uji overall digunakan tabel ANOVA sebagai statistik uji. Diperoleh hasil perhitungan ANOVA dan ringkasan hasil uji overall pada Tabel 4 dan Tabel 5 .
Tabel 4. Hasil ANOVA Model Df Sum of Square Mean Square 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 Regresi 2 2,492 × 10 15 1,246 × 10 15 27,56 Error 31 1,402 × 10 15 4,521 × 10 13 Total 33 3,893 × 10 15 Tabel 5. Hasil Uji Overall 1 Statistik Uji 2 Nilai 3 P-value 1,326 × 10 −7 4 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 5 27,56
Berdasarkan Tabel 4 dan Tabel 5 , dilakukan uji hipotesis sebagai berikut: Hipotesis
H 0 : 𝛽 0 = 𝛽 1 =   𝛽 2 = 0 (Model tidak layak digunakan) H 1 : ∃ 𝛽 𝑗 ≠   0 dimana j = 0,1,2 (Model layak digunakan)
Tingkat Signifikansi α=5%
Volume 5 Nomor 2 Desember 2021                                                      E-ISSN: 2580-2259

## Daerah kritis
Tolak H 0 jika p-value ≤ 𝛼
Statistik Uji Diperoleh p-value = 1,326 × 10 −7

## Keputusan
Karena nilai p-value ( 1,326 × 10 −7 ) ≤ α (0,05)  maka tolak H 0

## Kesimpulan
Dengan menggunakan tingkat kepercayaan sebesar 95%, dapat disimpulkan bahwa data yang ada tolak H 0 sehingga model layak untuk dipergunakan.

## Uji Parsial
Dalam melakukan uji parsial hasil pengujian yang diperoleh terdapat pada Tabel 6 .
Hipotesis
H 0 : 𝛽 𝑗 =  0 dimana j = 0,1,2 (Variabel independen ke- j tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen).
H 1 : 𝛽 𝑗 ≠  0 dimana j =  0,1,2  (Variabel  independen  ke- j berpengaruh  signifikan terhadap variabel dependen).
Tingkat signifikansi α = 5% = 0.05

## Daerah kritis
Tolak H 0 jika p-value ≤ α

## Statistik Uji dan Keputusan
Tabel 6. Statistik Uji Parsial dan Keputusan Koefisien Regresi P-value Tanda  Alph a Keputusan 𝛽 0 5,58 × 10 −7 < 0,05   Tolak H 0 𝛽 1 0,00776 < 0,05  Tolak H 0 𝛽 2 3,58 × 10 −7 < 0,05  Tolak H 0

## Kesimpulan
Dengan  menggunakan  tingkat  kepercayaan  sebesar  95%,  data  penelitian menunjukkan  bahwa  semua  variabel  independen  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel dependen.
Volume 5 Nomor 2 Desember 2021                                                      E-ISSN: 2580-2259

## Koefisien Determinasi
Hasil dari koefisien determinasi ditampilkan pada Gambar 1 .
Gambar 1. Koefisien Determinasi
Dari Gambar  1 , didapatkan  nilai R-Squared sebesar  0,6168,  nilai R-Squared menunjukan bahwa sebanyak 61,68% variansi variabel produksi jahe dapat dijelaskan oleh  variabel  penyinaran  matahari  dan  tekanan  udara  dalam  model  dan  sebesar 38,32% dipengaruhi oleh variabel lain yang di luar model. Setelah didapatkan model yang  signifikan  dilanjutkan  dengan  pengujian  asumsi,  yaitu  uji  normalitas,  uji heteroskedastisitas, uji autokorelasi dan uji multikolinearitas.

## Uji Normalitas
Uji normalitas yang digunakan yaitu Kolmogorov-Smirnov , dengan hasil seperti pada Tabel 7 .
Tabel 7. Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov Kolmogorov-Smirnov Test p- value 0,1407
Dari Tabel 7. diperoleh bahwa nilai p-value sebesar 0,1407, yang artinya lebih besar dari  alfa  0,05.  Oleh  karena  itu diperoleh  kesimpulan  bahwa  dengan  menggunakan tingkat  kepercayaan  sebesar  95%,  data  yang  ada  gagal  tolak  H 0 sehingga  residual berdistribusi normal.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas yang digunakan adalah uji bamset , dengan hasil seperti pada Tabel 8 .
Tabel 8. Hasil Uji Bamset Bamset Test p-value 0,108
Volume 5 Nomor 2 Desember 2021                                                      E-ISSN: 2580-2259
Hasil uji Bamset disajikan pada Tabel 8. Dari tabel tersebut diperoleh bahwa nilai p- value sebesar 0,108, yang artinya lebih besar dari alfa 0,05. Oleh karena itu diperoleh kesimpulan  bahwa  dengan  menggunakan  tingkat  kepercayaan  sebesar  95%,  data yang ada gagal tolak H 0. Artinya, asumsi kehomogenan ragam residual terpenuhi atau tidak terjadi heteroskedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi pada penelitian ini dilakukan menggunakan durbin watson , dengan hasil uji durbin watson sebagaimana yang dapat dilihat pada Tabel 9 .
Tabel 9. Hasil Uji Durbin Watson Durbin Watson Test p-value 0,5496
Pengujian autokorelasi ditampilkan Tabel  9, diketahui bahwa nilai p-value sebesar 0,5496, yang artinya lebih besar dari alfa 0,05. Oleh karena itu diperoleh kesimpulan bahwa dengan menggunakan tingkat kepercayaan sebesar 95%, data yang ada gagal tolak H 0, artinya tidak terdapat autokorelasi.

## Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas pada penelitian ini dilakukan dengan melihat nilai VIF seperti pada pada Tabel 10 .
Tabel 10. Nilai VIF Variabel Nilai VIF Penyinaran matahari(X 1 ) 1,016657 Tekanan udara (X 2 ) 1,016657
Dari Tabel 10. diperoleh bahwa nilai VIF pada variabel Penyinaran matahari (X 1 ) dan Tekanan  udara  (X 2 )  sebesar  1,016657,  yang  artinya  lebih  besar  dari  alfa  0,05.  Oleh karena itu diperoleh kesimpulan bahwa dengan menggunakan tingkat kepercayaan sebesar  95%,  data  yang  ada  gagal  tolak  H 0, artinya  tidak  terdapat  korelasi  antara variabel independen.
Volume 5 Nomor 2 Desember 2021                                                      E-ISSN: 2580-2259

## Analisis Regresi Linier Berganda
Hasil dari regresi linier berganda ditampilkan pada Gambar 2 .
Gambar 2. Output Regresi Linier Berganda Berdasarkan Gambar 2 , diperoleh output yang menunjukan nilai 𝛽 0 , 𝛽 1 , 𝛽 2 , dari nilai tersebut dapat digunakan untuk membuat model regresi berganda. Dari hasil regresi linier berganda, diperoleh semua variabel signifikan terhadap model, sehingga dapat dibuat persamaan regresi linier seperti berikut:
𝑌 ̂ =  65739984 + 272803(𝑝𝑒𝑛𝑦𝑖𝑛𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑡𝑎ℎ𝑎𝑟𝑖) − 662868(𝑡𝑒𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑢𝑑𝑎𝑟𝑎)
Dari  persamaan  8  dapat  diinterpretasikan  sebagai  berikut:  dengan  menganggap variabel lain konstan, maka setiap adanya kenaikan 1 % dalam penyinaran matahari maka akan terjadi peningkatan produksi jahe sebesar 272803 kg, dan setiap adanya penurunan tekanan udara sejumlah 1 mb maka produksi jahe akan menurun sebesar 662868 kg.

## KESIMPULAN
Hasil dari penelitian ini memberikan kesimpulan bahwa faktor yang mempengaruhi tingkat  produksi  jahe  di  Indonesia  menggunakan  metode  regresi  linier  berganda adalah penyinaran matahari dan tekanan udara dengan koefisien determinasi sebesar 61,68%  atau  dengan  kata  lain  variansi  produksi  jahe  dapat  dijelaskan  oleh  model sebesar 61,68,4%, sedangkan sisanya sebesar 38,32% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model.

## DAFTAR PUSTAKA
Arum, D. N. J., & Anie. (2012). Statistik deskriptif & regresi linier berganda dengan spss . Chatterjee, S., & Hadi, A. S. (2012). Regression Analysis By Example Fifth Edition .
Cruz,  A.  P.  S.  (2013).  Processing  Data  Penelitian Kuantitatif Menggunakan  Eviews. Journal of Chemical Infrmation and Modeling , 53 (9), 1689 – 1699.
Ghozali,  Imam.  (2011). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  20 . Semarang: Badan Penerbit-Universitas Dipenogoro.
Kurniawan,  R.,  &  Yuniarto,  B.  (2016). ANALISIS  REGRESI:  Dasar  dan  Penerapannya dengan R . KENCANA.
Volume 5 Nomor 2 Desember 2021                                                      E-ISSN: 2580-2259
Makarti, P. P., & Karim, A. (2017). Perbandingan metode ordinary least square (OLS) dan metode regresi robust pada hasil produksi padi di Kabupaten Indramayu.
Prosiding Seminar Nasional & … , 219 – 223. https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/psn12012010/article/view/3014
Marita, W. E. (2015). Pengaruh Struktur Organisasi dan Ukuran Perusahaan Terhadap Penerapan  Business  Entity  Concept. AKRUAL:  Jurnal  Akuntansi , 7 (1),  18. https://doi.org/10.26740/jaj.v7n1.p18-40
Nartopo, S. A. (2009). Analisis Pengembangan Agribisnis Jahe (Zingiber Officinale) di Desa  Ngargoyo  Kabupaten  Karanganyar. Under  Graduated  Thesis ,  Universitas Sebelas Maret.
Primadasa,  D.  G.,  &  Muharam,  H.  (2015).  Analisis  Faktor  Yang  Mempengaruhi Dividend Payout Ratio Pada Perusahaan Manufaktur Yang Listed di BEI Tahun 2008-2012. Diponegoro Journal of Management, Vol. 4, No. 2.
Sembiring, R., K. (2003). Analisis Regresi Edisi Kedua . Bandung: ITB.
Sinambela,  S.  D.,  Ariswoyo,  S.,  &  Sitepu,  H.  R.  (2014).  Menentukan  Koefisien Determinasi  Antara  Estimasi  M  dengan  Type  Welsch  dengan  Least  Trimmed Square dalam Data yang Mempunyai Pencilan. Saintia Matematika , 02 .
Sugiarto & Setio, Hongyanto. (2020). Statistika Deskriptif & Konsep Peluang Aplikasi R-Stat. Yogyakarta: ANDI.