Abstrak—Jawa Timur merupakan daerah penghasil padi terbe-sar kedua di Pulau Jawa setelah Jawa Barat. Pada tahun 2011, produksi padinya mengalami penurunan sebesar 1,07 ton diban-dingkan dengan tahun 2010. Penurunan produksi padi ini dise-babkan oleh penurunan luas areal panen, produktivitas padi, dan perubahan fungsi lahan pertanian untuk pengembangan in-dustri, dan sebagainya akibat dari bertambahnya penduduk. Se-lama ini, pengukuran produktivitas dilakukan dengan membagi hasil produksi dengan luas areal panen. Pengukuran ini belum cukup menggambarkan performansi tanaman padi yang sebe-narnya, kecuali dengan memperhitungkan pula faktor lainnya. Agar diketahui faktor- faktor potensial  untuk peningkatan pro-duksi padi, diperlukan penelitian yang lebih seksama dalam pe-ngukuran produktivitas tanaman padi di Jawa Timur. Dalam penelitian ini, digunakan regresi OLS (Ordinary Least Square) untuk mendapatkan model produksi padi di Jawa Timur. Dari hasil pemeriksaan asumsi residual, terdapat data pencilan (out-lier) dan autokorelasi antar residual. Sehingga, digunakan regre-si robust dengan estimasi M untuk mengatasi data pencilan dan GLS (Generalized Least Square) untuk mengatasi penyimpangan asumsi autokorelasi antar residual. Hasil model terbaik menun-jukkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap produksi padi di Jawa Timur adalah luas panen (X 1 ), luas puso (X 2 ), dan penggunaan pupuk (X 3 ) dengan nilai koefisien determi-nasi (R 2 ) sebesar 99,3%.
Kata kunci—Produksi padi di Jawa Timur, Regresi OLS, Regresi Robust dengan Estimasi M, GLS

## I. PENDAHULUAN
eralihnya lahan pertanian di Jawa Timur menjadi lahan non pertanian menyebabkan penurunan hasil produksi padi. Pada tahun 2011, produksi padinya sebesar 10,58 juta ton mengalami penurunan dibandingkan dengan tahun 2010 [1]. Jawa Timur sebagai provinsi yang memliki sumba- ngan cukup besar terhadap produksi padi nasional perlu mela- kukan intensifikasi pertanian pada lahan yang tersedia dengan meningkatkan produktivitas tanaman padi. Selama  ini, pengu- kuran produktivitas dilakukan dengan membagi hasil produksi dengan luas areal panen. Pengukuran ini belum cukup meng- gambarkan performansi tanaman padi yang sebenarnya, ke- cuali dengan memperhitungkan pula faktor lainnya. Sehingga, diperlukan suatu penelitian yang lebih seksama dalam pengu- kuran produktivitas tanaman padi agar diketahui faktor-faktor yang potensial berpengaruh.
[2] telah melakukan penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi di Jawa Timur. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa variabel yang mempenga- ruhi produktivitas tanaman padi selama periode tahun 1995- 2000 adalah luas areal tanam, tenaga kerja, pupuk, dan benih. Penelitian serupa juga pernah dilakukan oleh [3], hasil peneli- tiannya menyimpulkan terdapat tiga pengelompokan wilayah berdasarkan luas lahan pertanian dan produksi padi, serta vari- abel yang mempengaruhi produksi padi sawah Jawa Timur ta- hun 2002 adalah jumlah penggunaan pupuk dan harga gabah.
Pada penelitian ini, digunakan metode OLS ( Ordinary Least Square ) untuk mengetahui faktor-faktor yang mempe- ngaruhi produksi padi di Jawa Timur tahun 2012. Pada metode OLS, terdapat asumsi klasik yang harus dipenuhi. Jika terda- pat pelanggaran terhadap asumsi tersebut, maka metode OLS tidak dapat digunakan. Oleh karena itu, diperlukan metode lain untuk mengatasi pelanggaran terhadap asumsi tersebut. Penelitian ini akan membahas mengenai metode regresi robust yang digunakan untuk mengatasi adanya data pencilan dan metode GLS ( Generalized Least Square ) untuk mengatasi adanya autokorelasi antar residual pada faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi di Jawa Timur tahun 2012.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Regresi Linear Berganda
Regresi linear berganda adalah teknik statistika yang digu- nakan untuk menentukan model hubungan satu variabel res- pon (Y) dengan melibatkan lebih dari satu variabel prediktor hingga p variabel prediktor dimana banyaknya p kurang dari jumlah observasi (n). Adapun model regresi berganda sebagai berikut [4].
Y i = β 0 + β 1 X i1 + β 2 X i2 +...+ β p X ip + ε i dimana Y i merupakan nilai variabel dependen dalam penga- matan ke- i , β 0 , β 1 , β 2 , ..., β p adalah parameter yang tidak dike- tahui nilainya, X i1 , X i2 , ..., X ip adalah  nilai dari variabel inde- penden dari pengamatan ke- i , dan ε i adalah error random dan berdistribusi normal dengan rata-rata nol dan varians σ 2 .
Persamaan (1) dapat ditransformasikan ke dalam bentuk matriks sebagai berikut.
Y=X β + ε
Metode estimasi parameter yang digunakan adalah metode OLS ( Ordinary Least Square ), yaitu menduga koefisien regre- si ( β ) dengan meminimumkan kesalahan (error)  [4]. Adapun penaksir parameternya adalah sebagai berikut.

## Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Padi di Jawa Timur Tahun 2012 dengan Kasus Pencilan dan Autokorelasi Error
Ria Kumala Dewi dan Wiwiek Setya Winahju Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail : wiwiek.statistika@gmail.com
B
(1)
(2)
Gambar 1 Kriteria Uji Durbin-Watson
dimana   adalah vektor dari parameter yang ditaksir (p+1)x1, X adalah matriks variabel bebas ukuran nx(p+1), dan Y adalah vektor observasi dari variabel respon berukuran nx1. Dan beri- kut merupakan bentuk penaksir variannya.
Uji signifikansi parameter dilakukan secara serentak dan parsial. Berikut merupakan hipotesis untuk uji signfikansi pa- rameter secara serentak.
H 0 : β 1 = β 2 = β 3 =...= β p =0 H 1 : paling tidak terdapat satu β j ≠ 0, j=1,2,3,...,p
Statistik uji yang digunakan adalah . Tolak H 0 jika nilai F>F α ;v 1 ,v 2 dimana v 1 =p dan v 2 =n-p-1.
Hipotesis untuk uji signifikansi parameter secara parsial adalah sebagai berikut.
H 0 : β j =0 H 1 : β j ≠ 0, j=1,2,3,...,p
Statistik uji yang digunakan adalah . Tolak H 0 jika
.
Dalam analisis regresi, terdapat asumsi residual yang harus dipenuhi antara lain antar residual tidak terjadi autokorelasi (independen), varian error pada setiap nilai variabel bebas ha- rus sama (identik), dan residual berdistribusi normal. Sehing- ga, perlu dilakukan uji asumsi residual. Uji Durbin-Watson dapat digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi. Beri- kut merupakan hipotesis uji asumsi residual independen [5]. H 0 : residual independen H 1 : residual tidak independen
Statistik uji yang digunakan adalah
. Tolak
H 0 apabila nilai d berada dalam interval d U dan 4-d U . Kriteria uji Durbin-Watson secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 1.
Uji glejser dapat digunakan untuk mendeteksi adanya vari- an error yang heterogen. Berikut ini merupakan hipotesis uji asumsi residual identik [5].
H 0 : residual identik H 1 : residual tidak identik Statistik uji yang digunakan adalah dimana merupakan nilai absolut residual ( ε ) dan X t adalah varia- bel bebas. Tolak H 0 apabila nilai p-value < α yang artinya vari- an error tidak homogen.
Pemeriksaan asumsi residual berdistribusi normal dapat menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dan berikut merupa- kan hipotesisnya [6].
H 0 : residual berdistribusi normal H 1 : residual tidak berdistribusi normal
Statistik uji yang digunakan adalah                             dimana S(x) merupakan sebaran kumulatif sampel dan F 0 (x) merupa- kan sebaran kumulatif normal. Tolak H 0 apabila D>D ( α ,n) atau nilai p-value < α .
Pada analisis regresi tidak boleh terjadi multikolinieritas. Multikolinieritas adalah terjadinya  hubungan linier antar variabel bebas dalam suatu regresi linier berganda [5]. VIF ( Variance Inflation Factor ) dapat digunakan untuk mendeteksi adanya multikolinieritas dengan rumus sebagai berikut [7].
dengan R 2 ( i ) merupakan nilai koefisien  determinasi hasil regresi antara variabel X i dengan variabel X lainnya. Jika nilai VIF( i )>10, maka terdapat indikasi multikolinieritas.

## B. Regresi Robust
Regresi robust merupakan metode regresi yang diguna- kan apabila distribusi dari residual tidak normal dan atau me- ngandung pencilan yang berpengaruh pada model [7]. Tujuan dari regresi robust adalah untuk memperoleh model terbaik yang robust atau resisten terhadap pencilan. Metode estimasi parameter yang digunakan adalah estimasi M, yaitu dengan menggunakan fungsi Huber untuk meminimalkan fungsi galat- nya. Adapun fungsi Huber adalah sebagai berikut.
= r = -r
dimana r adalah permisalan suatu nilai tertentu (biasanya 1, 1,5 atau 2).
Bentuk penaksir parameter regresi robust adalah sebagai berikut.
b=(X T WX) -1 X T WY dengan X adalah matrik variabel bebas berukuran n x( p +1), W adalah matrik diagonal berukuran n x n dengan w i sebagai elemen diagonalnya, dan Y adalah vektor observasi dari varia- bel respon berukuran n x1. Pembobot dalam estimasi M bergantung pada residual dan koefisien. Prosedur iterasi yang digunakan adalah IRLS ( Iteratively Reweighted Least Squa- res ) atau melakukan weighted least squares secara itrasi sam- pai residual konvergen [8].

## C. Generalized Least Square (GLS)
Metode GLS adalah metode yang digunakan apabila terda- pat autokorelasi antar residual. GLS merupakan regresi OLS dengan transformasi variabel yang dapat memenuhi asumsi standar least square [5]. Misalkan model regresi untuk satu prediktor sebagai berikut.
dan diasumsikan residual mengikuti AR(1),
,   -1< ρ <1 sehingga, model GLS untuk satu prediktor dapat dinotasikan sebagai berikut.
dengan Y t *=Y t - ρ Y t-1 , β 0 *= β 0 (1- ρ ), β 1 *= β 1 , X t *=X t - ρ X t-1 , dan u t = ε t - ρε t-1 .  Setelah variabel persamaan (8) ditransfomasi ke dalam persamaan (10), dilakukan regresi dengan metode OLS. Dengan kata lain, GLS merupakan regresi OLS dengan trans- formasi variabel respon dan prediktor.
Jika nilai ρ tidak diketahui, maka perlu melakukan estima- si ρ .  Salah satu metode yang digunakan untuk mencari nilai
0 d L d U 2 4-d U 4-d L 4 Tolak H 0 Autokorela si positif Tidak ada keputu-
san Gagal tolak H 0
Tidak ada autokorelasi Tidak ada keputu- san
Tolak H 0 Autokorela si negatif ) ( ) ( 0 x F x S Sup D x − =
(5) (6) (8) (9) (10)
(7) (4)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) 2337-3520 (2301-928X Print)                          D-44
estimasi ρ yaitu Cochrane-Orcutt Iterative Procedure . Prinsip dari metode tersebut adalah meregresikan residual ε t dengan ε t- 1 hingga diperoleh nilai ρ yang konvergen.  Apabila jumlah observasi yang digunakan sedikit, maka perlu dilakukan trans- formasi Prais-Winsten pada pengamatan pertama [5].

## D. Tanaman Padi
Tanaman padi dapat hidup dengan baik di daerah yang berhawa panas dan banyak mengandung uap air. Padi dapat ditanam di dataran rendah sampai ketinggian 1300 m di atas permukaan laut. Curah hujan yang dikehendaki sekitar 1500- 2000 mm per tahun. Padi menghendaki tempat yang memiliki intensitas sinar matahari cukup atau di lingkungan yang terbu- ka. Suhu yang baik untuk pertumbuhannya adalah 23 ° C. Ta- nah yang baik untuk pertumbuhan padi adalah tanah sawah yang kandungan fraksi pasir, debu dan lempung dalam perban- dingan tertentu serta memerlukan air dalam jumlah yang cu- kup. Padi dapat tumbuh dengan baik pada tanah yang keteba- lan lapisan atasnya antara 18-22 cm dengan pH antara 4-7 [9].

## III. M ETODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Dinas Pertanian, yaitu data produksi sektor petanian khu- susnya tanaman padi tahun 2012.

## B. Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah  produksi padi  sebagai variabel respon dan variabel prediktornya meliputi luas panen, luas puso, jumlah pengguna- an pupuk, jumlah curah hujan, dan jumlah hari hujan dengan unit pengamatan 29 kabupaten dan 7 kota di Jawa Timur.

## C. Metode Analisis Data
Langkah-langkah dalam analisis data adalah sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan karakteristik variabel penelitian
2. Membuat model regresi kuadrat terkecil ( Ordinary Least
Square ) dengan langkah-langkah sebagai berikut.
a. Identifikasi pola hubungan variabel jumlah produksi padi dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya.
b. Menyusun model regresi antara jumlah produksi padi dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya.
c. Melakukan pemeriksaan asumsi residual ε i ~ IIDN(0, σ 2 ). d. Mendeteksi adanya kasus multikolinieritas pada variabel bebas.
e. Mendeteksi adanya data pencilan.
3. Membuat model regresi robust untuk mengatasi adanya data pencilan ( outlier ) dengan langkah-langkah sebagai berikut.
a. Menaksir koefisien parameter ( b ) menggunakan OLS, sehingga didapatkan dan
, i =1, 2, ...,
n.
b. Menghitung dari nilai residual dan pembobot awal
. Nilai dihitung sesuai dengan
fungsi Huber, dan .
c. Menyusun matrik pembobot berupa matrik diagonal yang berisi elemen
yang dinamakan W 0 .
Tabel 1. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian Variabel Mean Std. Deviasi Minimum Maksimum Produksi padi 338117 255572 4878 968505 Luas panen 54780 41304 925 158568 Luas puso 1564 2439 0 9557 Penggunaan pupuk 69463 49662 1123 166584 Curah hujan 1375,6 391,2 266 2226 Hari hujan 83,28 21,64 16 124 d. Menghitung penaksir koefisien regresi dengan persama- an b Robust ke-1 =( X T W 0 X) -1 X T W 0 Y dan
atau
.
e. Mengulangi langkah b) sampai dengan d) hingga dida- patkan yang konvergen.
f. Melakukan pemeriksaan asumsi residual ε i ~ IIDN(0, σ 2 ). 4. Membuat model regresi Generalized Least Square untuk mengatasi penyimpangan terhadap asumsi residual inde- penden. Karena nilai koefisien autokorelasi ( ρ ) tidak dike- tahui, maka dilakukan pendugaan atau estimasi nilai ρ se- cara iterasi dengan langkah-langkah sebagai berikut.
a. Meregresikan Y terhadap X dengan metode OLS meng- gunakan nilai awal dari estimasi parameter regresi ro- bust, sehingga  didapatkan nilai residual yang pertama yang disimbolkan dengan e t (1).
b. Meregresikan residual e t (1) dengan e t-1 (1), sehingga dipe- roleh nilai koefisien parameter yang selanjutnya dijadi- kan sebagai nilai estimasi ρ . c. Mensubstitusikan nilai estimasi ρ pada  variabel X* dan Y* sesuai persamaan (9).
d. Meregresikan Y* dengan X* menggunakan regresi OLS yang kemudian diperoleh nilai residual e t (2).
e. Mengulangi langkah b) sampai dengan d) hingga dipero- leh nilai estimasi ρ yang konvergen.
f. Melakukan pemeriksaan asumsi residual ε i ~ IIDN(0, σ 2 ). g. Melakukan tranformasi kembali ke dalam bentuk model OLS.

## IV. ANALISIS PEMBAHASAN

## A. Deskripsi Karakteristik Variabel Penelitian
Rata-rata produksi padi (Y) tiap kabupaten/kota di Jawa Timur adalah 338.117 ton dengan standard deviasi 255.572 ton. Kabupaten Jember merupakan kabupaten yang menghasil- kan produksi padi terbesar di Jawa Timur, yaitu sebesar 968.505 ton dengan luas panen 158.568 ha. Rata-rata luas puso (X 2 ) yang terjadi di Jawa Timur adalah 1.564 ha dengan standard deviasi 2.439 ha. Kabupaten Lamongan merupakan kabupaten dengan luas puso terbesar, yaitu 9.557 ha. Hal ini terjadi karena pengaruh kondisi iklim yang tidak kondusif dan meningkatnya Organisme Penganggu Tumbuhan (OPT). Statistik deskriptif variabel penelitian lebih jelas  dapat dilihat pada Tabel 1.

## B. Identifikasi Pola Hubungan antara Variabel Respon deng- an Variabel Prediktor
Gambar 2 menunjukkan semua variabel prediktor memiliki pola hubungan yang positif terhadap variabel respon. Hasil pengujian korelasi dengan menggunakan α =5%, diketahui bahwa variabel luas panen, luas puso, dan penggunaan pupuk memiliki hubungan nyata terhadap produksi padi. Sedangkan,
160000 80000 0 10000 5000 0 160000 80000 0 1000000 750000 500000 250000 0 2000 1000 0 1000000 750000 500000 250000 0 100 50 0 X1 X Y X2 X3 X4 X5 Gambar 2 Diagram Pencar Antara Variabel Respon Dengan Variabel Prediktor
Tabel 2. Pengujian Parameter Regresi OLS secara Parsial Variabel t hitung p-value VIF Keterangan β 1 23,28 0,000 5,223 Signifikan β 2 0,59 0,562 1,834 Tidak signifikan β 3 1,43 0,163 4,469 Tidak signifikan β 4 0,03 0,973 2,742 Tidak signifikan β 5 -0,61 0,548 2,545 Tidak signifikan 50000 25000 0 -25000 -50000 99 90 50 10 1 Residual P er ce nt 1000000 750000 500000 250000 0 50000 25000 0 -25000 -50000 Fitted Value R es id ua l 60000 40000 20000 0 -20000 -40000 8 6 4 2 0 Residual Fr eq ue nc y 35 30 25 20 15 10 5 1 50000 25000 0 -25000 -50000 Observation Order R es id ua l Normal Probability Plot Versus Fits Histogram Versus Order

## Gambar 3 Plot Residual
variabel curah hujan dan hari hujan tidak memiliki hubungan nyata terhadap produksi padi.

## C. Pemodelan dengan Metode OLS
Berikut ini merupakan hasil model regresi OLS pada produksi padi di Jawa Timur tahun 2012.
Y=13881+5,82X 1 +1,47X 2 +0,275X 3 +0,64X 4 -202X 5 Model tersebut memiliki nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 98,9% yang artinya model regresi dapat menjelaskan keragaman variabel respon sebesar 98,9%, sedangkan 1,1% dijelaskan oleh variabel atau faktor lain yang tidak ada dalam model.
Pengujian parameter regresi secara serentak menggunakan ANOVA diperoleh nilai F hitung =633,83 dan p-value =0,000. Dengan menggunakan α =5%, dapat di-simpulkan bahwa minimal terdapat satu parameter yang berpengaruh signifkan terhadap variabel produksi. Hasil pengujian parameter secara parsial menggunakan α =10% dapat dilihat pada Tabel 2. Nilai VIF masing-masing prediktor kurang dari 10, hal ini menun- jukkan antar variabel prediktor tidak terjadi kasus multikoli- nieritas.
Langkah selanjutnya adalah pemeriksaan asumsi residual. Gambar 3 merupakan pemeriksaan asumsi residual secara vi- sual.
Tabel 3 merupakan hasil uji hipotesis masing-masing a- sumsi residual. Pada Tabel 3, diketahui terdapat satu asumsi residual  yang tidak terpenuhi yaitu terdapat autokorelasi antar residual. Sehingga, pemodelan produksi padi dengan metode
Tabel 3. Uji Hipotesis Asumsi Residual Asumsi Residual Statistik Uji Keputusan Independen d hitung = 2,62096 lebih besar dari 4-d U = 2,2013 Tidak independen Identik Tidak ada parameter yang signifikan ( p-value > 0,05) Identik Berdistribusi normal KS (D)=0,074 kurang dari D ( α ,n) =0,221 Berdistribusi normal 1000000 800000 600000 400000 200000 0 3 2 1 0 -1 -2 FITS1 SR ES 1 -2 0 2

## Gambar 4 Deteksi Pencilan
OLS ini tidak dapat digunakan karena terdapat pelanggaran asumsi. Selain itu, terdapat titik yang jauh dari garis regresi yang diduga merupakan pencilan yang ditunjukkan oleh Gambar 3 bagian Normal Probability Plot . Sehingga, dilaku-kan identifikasi pencilan dengan menggunakan Gambar 4.
Gambar 4 merupakan plot standardized residual versus fits . Gambar 4 memperlihatkan terdapat dua titik yang melebi- hi batas nilai 2. Titik tersebut merupakan pengamatan ke-19 dan 23. Sehingga, kedua pengamatan tersebut diduga merupa- kan pencilan. Pada output software Minitab, juga menunjuk- kan terdapat residual yang mengandung huruf R yang berarti data memiliki nilai sisaan atau residual yang besar ( R denotes an observation with large standardized residual ). Oleh karena itu, akan digunakan metode regresi robust untuk mengatasi adanya pencilan dan GLS untuk mengatasi adanya autokorela- si antar residual.

## D. Pemodelan dengan Regresi Robust
Berikut ini merupakan model akhir regresi robust dengan estimasi M pada data produksi padi di Jawa Timur. Model ini menggunakan nilai awal ( initial value ) dari estimasi parameter metode OLS.
Y=11659,5+5,836X 1 +0,251X 2 +0,28X 3 +1,806X 4 -186,047X 5 Nilai koefisien determinasi dari model tersebut adalah 98,89%, artinya model regresi dapat menjelaskan keragaman variabel respon sebesar  98,89%, sedangkan 1,11% dijelaskan oleh variabel atau faktor lain yang tidak ada dalam model.
Pengujian parameter regresi robust juga dilakukan secara serentak dan parsial. Pengujian parameter regresi robust secara serentak menggunakan F hitung . Nilai F hitung yang diperoleh adalah 621,679 lebih besar dari F tabel =2,534 pada taraf signifikansi 5%, sehingga dapat disimpulkan bahwa paling tidak terdapat satu parameter yang berpengaruh signifikan terhadap variabel produksi. Hasil pengujian parameter model regresi robust secara parsial menggunakan t tabel =1,3014 dapat dilihat pada Tabel 4.
Selanjutnya, dilakukan pemeriksaan asumsi residual. Hasil pemeriksaan asumsi residual berdistribusi normal secara visu- al pada Gambar 5 menyatakan bahwa residual telah berdistri-
Tabel 4. Pengujian Parameter Regresi Robust Variabel t hitung t (0,10;30) Keterangan β 1 26,4888 1,3014 Signifikan β 2 0,115531 1,3014 Tidak signifikan β 3 1,60795 1,3014 Signifikan β 4 0,111640 1,3014 Tidak signifikan β 5 -0,664225 1,3014 Tidak signifikan 75000 50000 25000 0 -25000 -50000 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 residual Pe rc en t Mean -39,19 StDev 24892 N 36 KS 0,081 P-Value >0,150 Probability Plot of residual Normal Gambar 5 Normal Probability Plot Regresi Robust 1000000 800000 600000 400000 200000 0 75000 50000 25000 0 -25000 -50000 Fits e 0 Gambar 6 Residual Versus Fits Plot Regresi Robust 35 30 25 20 15 10 5 0 75000 50000 25000 0 -25000 -50000 Observation Order e 0
Gambar 7 Residual Versus Order Plot Regresi Robust
busi  normal karena titik-titik pengamatannya mengikuti pola garis linear. Pada pengujian dengan Kolmogorov-Smirnov di- peroleh nilai D=0,081 dan p-value lebih besar dari 0,150. Jika nilai D dibandingkan dengan nilai D ( α ,n) =0,221 dengan meng- gunakan α =5%, maka diputuskan gagal tolak H 0 yang artinya residual telah berdistribusi normal.
Hasil pemeriksaan asumsi residual identik secara visual pada Gambar 6 menyatakan bahwa asumsi residual identik terpenuhi karena titik-titik pengamatannya menyebar secara random/acak  dan tidak membentuk suatu pola. Pada uji glejser, nilai p-value yang dihasilkan lebih dari nilai α =5% yang artinya tidak ada parameter yang signifikan berpengaruh terhadap model. Sehingga, dapat diputuskan bahwa asumsi residual identik terpenuhi.
Hasil pemeriksaan asumsi residual independen secara visual  pada Gambar 7 menyatakan bahwa asumsi residual independen terpenuhi karena titik-titik pengamatannya menye- bar secara random/acak. Namun, hasil uji Durbin-Watson diperoleh nilai DW=2,466. Nilai tersebut lebih besar dari batas
Tabel 5. Pengujian Parameter Regresi GLS secara Parsial
Variabel t hitung t (0,10;30) Keterangan β 1 29,075 1,3014 Signifikan β 2 1,853 1,3014 Signifikan β 3 1,861 1,3014 Signifikan β 4 -0,492 1,3014 Tidak signifikan β 5 -0,057 1,3014 Tidak signifikan
nilai 4-d U =2,2013. Sehingga, diputuskan bahwa asumsi residu- al independen tidak terpenuhi. Selanjutnya, dilakukan pemo- delan dengan GLS untuk mengatasi pelanggaran asumsi resi- dual independen.

## E. Pemodelan dengan metode GLS
Berikut ini merupakan model akhir GLS dengan estimasi Cochrane-Orcutt Iterative Procedure pada produksi padi di Jawa Timur. Model ini menggunakan nilai awal dari estimasi parameter regresi robust.
Y=14224,89+5,762X 1 +3,479X 2 +0,286X 3 -8,687X 4 -15,988X 5 Nilai koefisien determinasi model tersebut adalah 99,4%, artinya model regresi dapat menjelaskan keragaman variabel respon sebesar 99,4%, sedangkan 0,6% dijelaskan oleh varia- bel atau faktor lain yang tidak ada dalam model.
Hasil pengujian parameter regresi secara serentak dipero- leh nilai F hitung =1202,193 yang lebih besar dari F tabel =2,534 pada α =5%, sehingga dapat disimpulkan paling tidak terdapat satu parameter yang berpengaruh signifikan terhadap variabel produksi. Untuk hasil pengujian parameter regresi secara par- sial menggunakan α =10% dapat dilihat pada Tabel 5.
Setelah itu, dilakukan pemeriksaan asumsi residual kemba- li. Hasil pemeriksaan asumsi residual berdistribusi normal se- cara visual menyatakan bahwa residual telah berdistribusi nor- mal karena titik-titik pngamatannya mengikuti pola garis line- ar. Pada pengujian dengan Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai D=0,071 dan p-value lebih besar dari 0,150. Jika nilai D dibandingkan dengan nilai D ( α ,n) =0,221 dengan menggunakan α =5%, maka diputuskan gagal tolak H 0 yang artinya residual telah berdistribusi normal.
Hasil pemeriksaan asumsi residual identik secara visual menyatakan bahwa asumsi residual identik terpenuhi karena titik-titik pengamatannya menyebar secara random/acak dan tidak membentuk suatu pola. Pada uji glejser, nilai p-value yang dihasilkan lebih dari nilai α =5% yang artinya tidak ada parameter yang signifikan berpengaruh terhadap model. Se- hingga, dapat diputuskan bahwa asumsi residual identik terpe- nuhi.
Hasil pemeriksaan asumsi residual independen secara visual menyatakan bahwa asumsi residual independen terpenuhi karena titik-titik pengamatannya menyebar secara random atau acak. Pada uji Durbin-Watson diperoleh nilai DW  =  2,1333. Nilai tersebut berada pada batas nilai d U <  DW  <4-d U . Sehingga, diputuskan bahwa asumsi residual indepen-den telah terpenuhi.
Setelah didapatkan model yang telah memenuhi semua asumsi residual, langkah selanjutnya melakukan transformasi kembali ke dalam bentuk OLS. Berikut ini merupakan model GLS yang telah dikembalikan ke dalam bentuk model OLS.
Y=13385+5,78X 1 +3,08X 2 +0,281X 3 -6,7X 4 -49X 5 Model tersebut menjelaskan bahwa apabila luas panen (X 1 ) mengalami kenaikan sebesar satu hektar, maka produksi padi
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) 2337-3520 (2301-928X Print)                          D-47
akan meningkat sebesar 5,78 ton dengan syarat variabel yang lainnya konstan. Nilai produksi padi juga akan menurun 49 ton apabila jumlah hari hujan (X 5 ) meningkat satu hari dengan syarat variabel yang lainnya konstan. Interpretasi serupa juga berlaku untuk variabel prediktor lain yang terdapat dalam model regresi. Nilai koefisien determinasi yang didapat adalah 99,3% yang berarti model regresi dapat menjelaskan keraga- man variabel respon sebesar 99,3%, sedangkan 0,7% dijelas- kan oleh variabel atau faktor lain yang tidak ada dalam model.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Pemodelan data produksi padi di Jawa Timur Tahun 2012 tidak dapat dilakukan dengan regresi OLS saja karena terdapat pelanggaran asumsi residual independen (autokorela- si) dan data pencilan ( outlier ), sehingga dilakukan regresi ro- bust untuk mengatasi data pencilan dan GLS untuk mengatasi penyimpangan asumsi independen. Model akhir yang didapat menghasilkan variabel yang berpengaruh signifikan terhadap produksi padi di Jawa Timur Tahun 2012 adalah luas panen (X 1 ), luas puso (X 2 ) dan penggunaan pupuk (X 3 ) dengan nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 99,3%.
Dalam penelitian ini, variabel curah hujan dan banyak hari hujan tidak terlihat berpengaruh signifikan terhadap mo- del  karena diduga terdapat kasus multikolinieritas. Sehingga, disarankan untuk penelitian selanjutnya menggunakan metode analisis  yang dapat mengatasi kasus multikolinieritas dan me- lakukan penambahan variabel prediktor lain yang diduga juga mempengaruhi produksi padi, seperti suhu, ketinggian tempat, kelembaban udara, jenis tanah, dll.
UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih pada  jurusan Statistika ITS  dan teman-teman  yang telah membimbing penulis dalam pengerjaan Tugas Akhir sebagai syarat kelulusan. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada PT Angkasa Pura II  yang telah memberikan dukungan finansial melalui Beasiswa Pro- gram BUMN Peduli Pendidikan tahun 2010-2013.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BPS. 2011. Tanaman Pangan . Dipetik Feburari 3, 2013 dari Badan Pusat Statistik:http://bps.go.id/tnmn_pgn.php?kat=3 [2] Lukmandono. 2002. Menentukan Variabel-variabel yang Potensial Untuk Meningkatkan Produktivitas Sektor Pertanian Tanaman Padi Provinsi Jawa Timur . Tesis Tidak Dipublikasikan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
[3] Norman, I. 2004. Analisis Statistik Terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi Padi di Wilayah Jawa Timur . Tugas Akhir Tidak Dipublikasikan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. [4]  Draper, N.R., & Smith, H. 1992. Analisis Regresi Terapan (Second ed.). Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama
[5]  Gujarati, N. D. 2004. Basic Econometrics (Fourth ed.). New York: The McGraw-Hill Companies.
[6]  Daniel, W. W. 1989. Statistika Nonparametrik Terapan (Second ed.). Jakarta: PT Gramedia.
[7] Ryan, T. P. 1997. Modern Regression Methods . New York: John Wiley & Sons, Inc.
[8]  Fox, J. 2002. Robust Regression. Appendix to An R and S-PLUS Companion to Applied Regression .
[9] Sastrapradja, S. D., & Widjaja, E. A. 2010. Keanekaragaman Hayati Pertanian Menjamin Kedaulatan Pangan . Jakarta: LIPI Press.