## PENGARUH LUAS LAHAN DAN PRODUKTIVITAS TERHADAP HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE COBB DOUGLASS (STUDI KASUS: PTPN V, PEKANBARU)

## THE EFFECT OF LAND AND PRODUCTIVITY ON PALM OIL PRODUCTION
(CASE STUDY: PTPN V, PEKANBARU)
Elfira Safitri 1 § , Sri Basriati 2 , Kiki Indah Sari 3
1 UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia [elfira.safitri@uin-suska.ac.id] 2 UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia [sribasriati@uin-suska.ac.id] 3 UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia [kikiindahsari2207@gmail.com]
§ Corresponding Author
Received Oktober 2020; Accepted November 2020; Published Desember 2020;

## Abstrak
Penggunaan  minyak  kelapa  sawit  terus  meningkat  seiring  dengan  pertumbuhan  penduduk  dunia. Perkembangan  teknologi  produksi  dan  peningkatan  tingkat  konsumsi  penduduk,  diperkirakan  bahwa penggunaan  minyak  kelapa  sawit  akan  terus  meningkat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh  luas  lahan  dan  produktivitas  terhadap  hasil  produksi  kelapa  sawit.  Adapun  metode  yang digunakan adalah metode Cobb Douglass. Berdasarkan hasil pengolahan data diperoleh hasil uji asumsi klasik menunjukkan bahwa pengaruh luas lahan  dan produktivitas terhadap hasil produksi kelapa sawit terbebas  dari  gejala  multikolineritas,  autokorelasi,  heteroskedastisitas  dan  normalitas. Hasil  koefisien determinasi dapat dijelaskan bahwa presentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap  variabel  dependen  sebesar  99,6%.  Pengolahan  data  menggunakan software SPSS  versi  16.0 diperoleh    kesimpulan  bahwa  luas  lahan  dan  produktivitas  memiliki  pengaruh  terhadap  hasil  produksi kelapa sawit
Kata Kunci : Koefisien determinasi, produksi kelapa sawit, SPSS 16.0,  uji asumsi klasik

## Abstract
The  use  of  palm  oil  continues  to  increase  along  with  the  growth  of  the  world's  population,  the development  of  production  technology  and  the  increase  in  the  level  of  population  consumption,  it  is estimated that the use of palm oil will continue to increase. This study aims to determine the effect of land area and productivity on oil palm production. The method used is the Cobb Douglas method. Based on the results of data processing, the classical assumption test results show that the effect of land area and productivity  on  oil  palm  production  is  free  from  the  symptoms  of  multicolinearity,  autocorrelation, heteroscedasticity and normality. The results of the coefficient of determination can be explained that the percentage contribution of the influence given by the independent variable to the dependent variable is 99.6%.  Data  processing  using  SPSS  version  16.0  software,  it  can  be  concluded  that  land  area  and productivity have an influence on oil palm production.
Keywords : Classical assumption test, oil palm production, SPSS 16.0,  the coefficient of determination
Elfira Safitri, Sri Basriati, Kiki Indah Sari                                                                                         Pengaruh Luas Lahan dan Produktivitas …

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  agraris  yang menghasilkan  berbagai  macam  hasil  produksi. Salah  satunya  adalah  produksi  kelapa  sawit. Kelapa  sawit  (Elaeis  Guineensis)  termasuk tanaman  dengan  tinggi  yang  bisa  mencapai  24 meter.  Tanaman  ini  dapat  tumbuh  sempurna  di ketinggian  1-1500  mdpl  dengan  kecepatan  angin 5-6 km/jam untuk membantu proses penyerbukan.  Kelapa  sawit  membutuhkan  iklim dengan  curah  hujan  stabil,  2000-2500  mm pertahun  dengan  pembagian  yang  merata sepanjang  tahun.  Lamanya  penyinaran  matahari yang optimal antara 5-7 jam per hari dengan suhu optimal antara 240-380 0
380 240  C [7].
Penggunaan  minyak  kelapa  sawit  terus meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk dunia,  perkembangan  teknologi  produksi  dan peningkatan tingkat konsumsi penduduk. Sehingga  diperkirakan  bahwa  penggunaan minyak  kelapa  sawit  akan  terus  meningkat  dan peningkatannya  akan  mencapai  level  100%  pada tahun  2020.  Produksi  Kelapa  sawit  ( Elaeis Guineesis )  saat  ini  telah  berkembang  pesat  di Asia  Tenggara,  khususnya  Indonesia  dan malaysia [9].
Tercatat  bahwa  Indonesia  dan  Malaysia adalah  produsen  kelapa  sawit  utama  di  pasar global, kedua negara ini telah berkontribusi lebih dari 85% total produksi global kelapa sawit pada tahun 2013. Indonesia menghasilkan 33,5 juta ton dengan  luas  area  produksi  sebesar  9  juta  hektar dari  total  volume  produksi  kelapa  sawit  global sebesar  63,2  juta  ton  dan  luas  area  produksi global seluas 17 juta hektar [9].
PT.  Perkebunan  Nusantara  V  (PTPN-V) sebagai  salah  satu  Perseroan  perkebunan  milik negara yang telah cukup lama bergerak di bidang perkebunan  kelapa  sawit  dan  karet.  PT Perkebunan  Nusantara  V  (PTPN-V)  melakukan berbagai  usaha  untuk  meningkatkan  kinerja  nya antara  lain  meningkatkan  luas  lahan  dan produktivitas terhadap hasil produksi kelapa sawit dan karet inti.
Hasil  produksi  usaha  perkebunan  kelapa sawit, selain sebagai bahan baku industri minyak goreng  yang  merupakan  salah  satu  kebutuhan pangan  pokok,  juga  merupakan  bahan  baku industri. Sejalan dengan meningkatnya kebutuhan dan peranan kelapa sawit, maka dilakukan usaha untuk  peningkatan  produktivitas  kelapa  sawit  di PT Perkebunan Nusantara V Pekanbaru.
Peningkatan  luas  areal  tanam  kelapa  sawit seringkali  kurang  memperhatikan  kesesuaian lahan  untuk  kelapa  sawit.  Ketidaksesuaian  lahan dapat menyebabkan terjadinya penurunan produktivitas  tanaman  kelapa  sawit.  Analisis faktor  yang  mempengaruhi  produktivitas  kelapa sawit  tidak  dapat  dilakukan  secara  mudah mengingat  banyak  faktor  yang  mempengaruhi [10].
Penelitian terdahulu yang berkaitan dengan fungsi Cobb Douglass dapat dilihat dari jurnal penelitian yang  berkaitan  dengan  hal  tersebut  yaitu penelitian  yang  dilakukan  oleh  Amalia,  F  [3] pada tahun 2014  yang berjudul “ Analisis fungsi produksi  Cobb-Douglass  pada  kegiatan  Sektor Usaha  Mikro  di  Lingkungan  UIN  Syarif Hidayatullah  Jakarta”.  Pada  peelitian  ini membahas  mengenai  pengaruh  modal,  pekerja,
Elfira Safitri, Sri Basriati, Kiki Indah Sari                                                                                         Pengaruh Luas Lahan dan Produktivitas …
tingkat  pendidikan  dan  teknologi  terhadap  hasil produksi. Selanjutnya penelitian dari Nurprihatin,
F  dan  Tannady,  H  [6]  pada  tahun  2017  yang berjudul “Pengukuran Produktivitas menggunakan Fungsi Cobb-Douglass
Berdasarkan  Jam  Kerja  Efektif”.  Berdasarkan hasil  penelitian  menyimpulkan  kenaikan  tingkat produktivitas dipengaruhi oleh penggunaan input (jam kerja) yang efisien.
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  di  atas, penulis  tertarik  untuk  menganalisa  bagaimana Pengaruh Luas Lahan dan Produktivitas terhadap Hasil Produksi Kelapa Sawit. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui Pengaruh Luas  Lahan  dan  Produktivitas  terhadap  Hasil Produksi  Kelapa  Sawit  di  PT  Perkebunan Nusantara V Pekanbaru.

## 2. Landasan Teori

## 2.1 Analisis Regresi Berganda
Analisis  regresi  adalah  suatu  analisa statistika  yang  berguna  untuk  melihat  hubungan antara dua variabel atau lebih. Hubungan ini bisa berupa antara satu variabel tak bebas dengan dua variabel bebas atau antara satu variabel tak bebas dengan  beberapa  variabel  bebas.  Variabel  tak bebas  biasanya  dilambangkan  dengan Y dan variabel  bebas  dilambangkan  dengan X untuk k variabel bebas dilambangkan
dengan
k X X X , , , 2 1  [2].
Untuk melihat hubungan antara variabel tak bebas dengan k variabel bebas,
yaitu k X X X , ,
, 2 1  , persoalannya  menjadi  lebih rumit,  karena  berkemungkinan  ada  beberapa variabel  bebas  yang  mempengaruhi Y secara
bersama-sama.  Untuk  model  regresi  antara Y dengan beberapa k variabel bebas adalah sebagai berikut:
i ki k i i i X X X Y             2 2 1 1 0 (1)
dengan 0  , 1  ,..., k  adalah parameter yang tidak diketahui dan ingin diduga dan n i , , 2 , 1   [2].

## 2.2  Fungsi Produksi Cobb-Douglass
Fungsi  produksi  Cobb-Douglass  adalah suatu fungsi atau persamaan yang melibatkan dua variabel  atau  lebih  yaitu  variabel dependent (Y) danvariabel independent (X)  yang  menjelaskan hubungan  antara  Y  dan  X  menggunakan  regresi yakni  variabel  Y  akan  dipengaruhi  oelh  variabel X [3].
Fungsi Cobb-Douglas adalah suatu fungsi atau  persamaan  yang  melibatkan  dua  atau  lebih variabel,  di  mana  variabel  yang  satu  disebut dengan  variabel dependent (Y)  dan  yang  lain disebut variabel independent (X) [1]. Pendekatan yang  sudah  banyak  digunakan  untuk  analisis fungsi  produksi  adalah  fungsi  produksi  Cobb- Douglas.  Teknik  penyelesaian  fungsi  produksi Cobb-Douglas dengan dilogaritmakan dan diubah menjadi  fungsi  linier . Persamaan  matematis fungsi Cobb-Douglas adalah:
u b b e X X B Y 2 1 2 1 0  (2)
dengan:
Y : Tingkat produksi B 0 : Konstanta X 1 : Luas lahan
X 2 : Produktivitas
b 1, b 2 : Nilai dugaan parameter
Elfira Safitri, Sri Basriati, Kiki Indah Sari                                                                                         Pengaruh Luas Lahan dan Produktivitas …
Model  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis regresi linear berganda yang dimodifikasikan dari persamaan  fungsi  Cobb-Douglas,  dimana  model di  atas  dapat  ditransformasikan  kedalam  bentuk linear logaritmatik sebagai berikut :
u X b X b B Y Ln     2 2 1 1 0 ln ln ln (3) dimana: Y : Tingkat produksi kelapa sawit (Kg) B 0 : Konstanta/ intersep X 1 : Luas lahan kelapa sawit (Ha) X 2 : Produktivitas kelapa sawit (Kg) b 1, b 2 : Nilai dugaan parameter u
: Unsur sisa atau error term
Ada  beberapa  persyaratan  yang  harus dipenuhi  untuk  bisa  menggunakan  fungsi produksi Cobb-Douglass dalam sebuah penelitian yaitu:
a. Tidak  adapengamatan  yang  bernilai  nol, karena  logaritma  dari  nol  adalah  suatu bilangan  yang  besarnya  tidak  diketahui ( infinite )
b. Diasumsikan tidak ada perbedaan teknologi pada  setiap  pengamatan  dalam  fungsi produksi. c. Setiap variabel X adalah perfect competition . d. Perbedaan  lokasi  sudah  tercakup  kedalam faktor kesalahan [6].

## 2.3 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
Sebelum melakukan analisis data maka data diuji  asumsi  klasik.  Pengujian  mengenai  ada tidaknya  pelanggaran  terhadap  asumsi-asumsi klasik yang merupakan dasar dalam model regresi
linear  berganda.  Hal  ini  dilakukan  sebelum dilakukan  pengujian  terhadap    hipotesis. Pengujian asumsi klasik meliputi uji  normalitas, uji multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas.

## a. Uji Normalitas
Uji  normalitas  pada  model  regresi digunakan  untuk  menguji  apakah  nilai  residual yang  dihasilkan  dari  regresi  terdistribusi  secara normal  atau  tidak.  Model  regresi  yang  baik adalah  yang  memiliki  nilai  residual  yang terdistribusi secara normal. Pelanggaran terhadap kenormalan  dapat  terjadi  karena  sampel  tidak berasal  dari  populasi  normal  atau  adanya beberapa  data  yang  merupakan  data  pencilan yang  berasal  dari  populasi  lain  yang  tidak  sama dengan  bagian  terbesar  data  lainnya  [3].  Asumsi normalitas  harus  terpenuhi  dalam  suatu  model regresi linier klasik.
Uji  normalitas  dapat  dilakukan  dengan beberapa metode yaitu:
1. Metode grafik
Uji  normalitas  residual  pada  model  regresi dengan metode grafik yaitu dengan melihat penyebaran data pada sumber diagonal pada grafik Normal  P-P  Plot  of  regression standardized  residual .  Dasar  pengambilan keputusan  dalam  metode  ini  adalah  jika titik-titik  menyebar  sekitar  garis  dan mengikuti  garis  diagonal  maka  nilai residual tersebut telah normal.
2. Metode  statistik One  Sample  Kolmogorov

## Smirnov
Uji  normalitas  pada  model  regresi  dengan metode One Sample Kolomogorov-Smirnov
Elfira Safitri, Sri Basriati, Kiki Indah Sari                                                                                         Pengaruh Luas Lahan dan Produktivitas …
digunakan  untuk  mengetahui  apakah distribusi  data  yang  digunakan  mengikuti distribusi  normal  atau  tidak.  Jika  nilai signifikansi  lebih  besar  dari  0,05  maka model regresi tersebut terdistribusi normal.

## b. Uji Multikolinearitas
Uji  Multikolinearitas  bertujuan  untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau independent .
Menurut herawati [4], pengujian ini dapat dilihat melalui :
1. Nilai Tolerance
Nilai Tolerance ,  nilai  outoff  yang  umum dipakai untuk menunjukkan adanya Multikolinearitas  adalah  nilai tolerance < 0.10 2. Nilai Variance Inflation Faktor , apabila :
Jika nilai Variance Inflation Faktor (VIF) <
5  maka  tidak  terdapat  multikolineritas antarvariabel  independent.  Jika  nilai
Variance Inflation Faktor (VIF) > 10 maka terdapat persoalan Multikolinearitas diantara variabel bebas. c. Uji Autokorelasi
Autokorelasi  adalah  adanya  korelasi  antara anggota  observasi  satu  dengan  observasi  lain yang  berlainan  waktu  [7].  Model  regresi  yang baik adalah regresi  yang bebas dari autokorelasi. Uji  autokorelasi  dapat  dilakukan  melalui  Runs test.  Runs  test  merupakan  bagian  dari  statistik non-parametik  dapat  pula  digunakan  untuk menguji  apakah  antar  residual  terdapat  korelasi yang  tinggi.  Jika  antar  residual  tidak  terdapat hubungan  korelasi  maka  dikatakan  bahwa residual  adalah  acak  atau  random.  Runs  test
digunakan  untuk  melihat  apakah  data  residual terjadi secara random atau tidak (sistematis).
Runs  test  dilakukan  dengan  membuat hipotesis dasar, yaitu:
: Tidak terjadi autokorelasi
: Terjadi autokorelasi
Berdasarkan  hipotesis  dasar  di  atas,  maka dasar pengambilan keputusan uji statistik dengan Run test adalah :
1.  Jika  nilai  Asymp.  Sig.  (2-tailed) ,  maka ditolak  dan diterima.  Berarti  data residual  tidak  random  sehingga  terjadi autokorelasi. 2.  Jika  nilai  Asymp.  Sig.  (2-tailed) ,  maka diterima  dan ditolak.  Berarti  data
residual    random  sehingga  tidak  terjadi autokorelasi.

## d. Uji Heteroskedasitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk menguji  apakah  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan  varians  dan  residual  satu pengamatan  ke  pengamatan  lainnya.  Model regresi  yang  baik  adalah  tidak  terjadi heteroskedastisitas [3] . Nilai probabilitas signifikan  lebih  besar  dari  0,05  sehingga disimpulkan  bahwa  pada  model  semua  variabel bebas  tidak  terdapat  gejala  Heteroskedastisitas. Selain  itu,  dapat  dilihat  dari  t hitung >    t tabel berarti terdapat heteroskedastisitas.

## 2.4 Pengujian Hipotesis
Data  diolah  dengan  menggunakan  aplikasi software pengolahan  data  SPSS  versi  16.0  dan pengujian  hipotesis  menggunakan  regresi  linear berganda,  dimana  akan  terlihat  pengaruh  secara
Elfira Safitri, Sri Basriati, Kiki Indah Sari                                                                                         Pengaruh Luas Lahan dan Produktivitas …
signifikan.  Untuk    pengujian  hipotesis  maka digunakan alat uji sebagai berikut:

## a. Uji Serempak (Uji F)
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah secara  signifikan  variabel  bebas  berpengaruh terhadap  variabel  tidak  bebas,  dengan  tingkat keyakinan 95 % (α = 0.05). Selain itu, uji F dapat dilakukan untuk mengetahui signifikasi koefisien determinasi  R 2 [7].  Nilai  F hitung dapat diformulasikan sebagai berikut:
  1 1 2 2    
k n R k R F hitung
dengan:
R 2 : Koefisien determinasi
n : Jumlah sampel
k : Jumlah variabel bebas
Sedangkan hipotesis dalam uji F ini adalah:
Ho : b 1 = b 2 = . . . = b n = 0
H 1 : b 1 ≠b 2 ≠. .. ≠ b n ≠ 0

## b. Uji Parsial (uji t)
Menurut  Setyadharma,  A  [7],  Uji  Parsial (uji  t)  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh secara  parsial  antara  variabel  bebas  terhadap variabel  tidak  bebas  dengan  dengan  tingkat keyakinan 95 % (α = 0.05).
Menghitung  t-hitung  dengan  menggunakan rumus:
i b i hitung s b t 
dengan:
b i : Koefisien regresi masing-masing variabel Sb i : Standar error masing-masing variable Sedangkan hipotesis dalam uji F ini adalah :
Ho : b 1 = 0 (tidak berpengaruh) H 1 : b 1 ≠ 0 (berpengaruh)
Jika  nilai  t hitung >    t tabel maka  H 0 ditolak  artinya terdapat  pengaruh  secara  individu  variabel independent terhadap  variabel dependent ,  begitu sebaliknya.
2.5 Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien Determinasi bertujuan
mengetahui  atau  mengukur  seberapa  baik  garis regresi  yang  dimiliki.  Dengan  kata  lain, mengukur  seberapa  besar  proporsi  variasi variabel dependent dalam mempengaruhi variabel independent [9].  Koefisien  Determinasi  dapat diformulasikan sebagai berikut:
R 2 =
dengan: JKR  : Jumlah Kuadrat Regresi JKT  : Jumlah Kuadrat Total
Nilai koefisien determinasi antara 0 dan 1 ( 0 < R 2 < 1 ). Nilai R 2 sama dengan 0, maka tidak ada  sedikitpun  presentase  sumbangan  pengaruh yang  diberikan  variabel independent terhadap variabel dependent .  Sebaliknya  jika  R 2 sama dengan  1,  maka  presentase  sumbangan  pengaruh yang  diberikan  variabel independent terhadap variabel dependent adalah sempurna.

## 3 Hasil Dan Pembahasan

## 3.1  Gambaran Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  sekunder  yang  diambil  dari  PT. Perkebunan  Nusantara  V  Pekanbaru.  Berikut datuas  lahan,  produktivitas  dan  produksi  kelapa sawit di Pekanbaru:
Elfira Safitri, Sri Basriati, Kiki Indah Sari                                                                                         Pengaruh Luas Lahan dan Produktivitas …

## Tabel 1.  Luas Lahan, Produktivitas dan Produksi
Kelapa  Sawit Tahun Luas Lahan (Ha) Produktivitas (Kg) Produksi (Juta) 2015 7.514 19.884 147.905.820 2016 7.572 19.395 146.856.440 2017 7.618 20.850 159.011.460 2018 7.618 24.835 185.754.560 2019 7.593 26.185 198.828.860
(Sumber: PT Perkebunan Nusantara V, Pekanbaru)
Data luas lahan, produktivitas dan produksi kemudian  diubah  kedalam  bentuk  logaritma natural  (ln)  agar  dapat  diolah  menggunakan regresi.  Berikut  hasil  logaritma  natural  dari masing-masing va4riabel yang dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2.  Luas Lahan, Produktivitas dan Produksi
Kelapa  Sawit Tahun Ln Luas Lahan (Ha) Ln Produktivitas (Kg) Produksi (Juta) 2015 8,92452 9,89767 18,81209 2016 8,93221 9,87277 18,80497 2017 8,93827 9,94511 18,88449 2018 8,93827 10,12001 19,03994 2019 8,93498 10,17294 19,10796
(Sumber: PT Perkebunan Nusantara V, Pekanbaru)
Gambar 1. Kurva Luas Lahan dan Produksi Kelapa Sawit
Gambar 2. Kurva Produktivitas dan Produksi Kelapa Sawit

## 3.2  Pengujian Asumsi Klasik
Syarat  suatu  model  regresi  linear  berganda dikatakan  baik  jika  model  tersebut  terbebas  dari asumsi  klasik  yang  terdiri  dari  normalitas, multikolinearitas,
autokorelasi dan
heteroskedastisitas
a. Uji Normalitas
Pengujian normalitas data dalam penelitian ini  hanya  akan  dideteksi  melalui  analisis  grafik yang  dihasilkan  melalui  perhitungan  regresi dengan software SPSS  16.0.  Berikut  bentuk grafik dari uji normalitas:
Gambar  3.  Hasil  Uji  Normalitas  dengan  Grafik  Plot Kenormalan Residual
Untuk  model  regresi  pada  penelitian  ini sudah memenuhi asumsi normalitas. Hal ini dapat dilihat  dari  normal P-plot titik  yang  menyebar disekitar  garis  diagonal  serta  penyebarannya mengikuti  arah  garis  diagonal.  Artinya  model regresi terdistribusi secara normal. Atau bisa juga untuk menentukan terdistribusi normal atau tidak menggunakan metode One Sample Kolomogorov- Smirnov . Berdasarkan pengolahan data menggunakan software SPSS  16.0  maka diperoleh tingkat signifikan > 0.05 yaitu 0.200 >
0,05  maka  model  regresi  di  atas  terdistribusi secara normal.
Elfira Safitri, Sri Basriati, Kiki Indah Sari                                                                                         Pengaruh Luas Lahan dan Produktivitas …

## b. Uji Multikolineritas
Uji  Multikolineritas,  dasar  pengambilan keputusan  berdasarkan  nilai tolerance .  Jika tolerance maka tidak terjadi
multikolinieritas,  sebaliknya  jika tolerance < maka  terjadi  multikolinieritas.  Berdasarkan hasil  pengolahan  data  menggunakan software SPSS  16.0,  maka  diperoleh  nilai tolerance sebesar  0,717.  Karena  0,717  >  0,10  maka  tidak terjadi multikolineritas.

## c. Autokorelasi
Berdasarkan pengolahan data menggunakan software SPSS 16.0 maka diperoleh nilai Durbin- Watson (DW) sebesar 2.778, dengan jumlah data ( n ) sama dengan 5 dan jumlah variabel  ( k ) sama dengan  2  dengan  nilai  signifikan  5%,  sehingga diperoleh  hasil  dU  dari  tabel r adalah  1.8964. Karena nilai DW lebih besar dari batas dU  yaitu 2.778  >  1.8964  maka  disimpulkan  tidak autokorelasi.

## d. Heteroskedastisitas
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan SPSS maka diperoleh nilai t hitung adalah 0.350 dan 0.003.  Sedangkan  nilai  t tabel dapat  dicari  dengan tabel  t-student  dengan df =    n – 2    =  3 pada pengujian  2  sisi  dengan  α  =  0.025,  sehingga didapat  nilai  t tabel sebesar 4.176535. Karena nilai t hitung berada  pada  –  t tabel ≤    t hitung ≤  t tabel ,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat heteroskedastisitas.
Berdasarkan  Tabel  2,  pengolahan  data menggunakan software SPSS  16.0  menunjukkan model  regresi  pengaruh  luas  lahan  dan produktivitas  terhadap  produksi  terbebas  dari gejala  normalitas,  multikolineritas,  autokorelasi,
dan heteroskedastisitas.

## 3.3  Analisis Regresi Linier Berganda
Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan software SPSS  16.0,  maka diperoleh  persamaan  regresi  yang  dapat  dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Koefisien Regresi
Model Unstandardized. Coeff Std. coeff t Sig. B Std. Error Beta konstan -3.478 10.21 -.341  .766 Ln_Luas lahan 1.417 1.172 .059 1.209  .350 Ln_Produktivitas 0.975 .49 .966 19.86  .003
Berdasarkan  Tabel  3,  maka  diperoleh persamaan regresi berganda berikut:
2 1 975 . 0 417 . 1 478 . 3 X X Y     (4)
Kemudian  berdasarkan  Persamaan  (4) diperoleh  model  analisis  yang  dimodifikasikan dari  Persamaan  (3),  dimana  model  di  atas  dapat ditransformasikan kedalam bentuk linear logaritmatik sebagai berikut :
1 2 ln( 3.478) 1.417 ln 0.975ln LnY X X     (5)
dengan:
Ln Y : Produksi Kelapa Sawit lnX 1 : Luas Lahan
lnX 2 : Produktivitas

## 3.5  Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  maka  digunakan  alat  uji sebagai berikut:
1. Uji Serempak (Uji-F)
Pengaruh  variabel  bebas  (  luas  panen  dan keadaan  suhu)  secara  serempak  dapat  dihitung dengan  menggunakan  uji  F.  Berdasarkan  hasil pengolahan  data  menggunakan software SPSS 16.0, dapat dilihat pada Tabel 4 berikut:
Elfira Safitri, Sri Basriati, Kiki Indah Sari                                                                                         Pengaruh Luas Lahan dan Produktivitas …
Tabel 4. Uji-F Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 0.075 2 0.038 293.703 .003 Residual 0.000 2 0.000 Total 0.075 4 Berdasarkan Tabel 4 diperoleh 703 . 293  hiung F dan 004 . 0  sign .  Selanjutnya menentukan  F tabel dengan  selang  kepercayaan 4 , 2 , 05 . 0 1    df df  diperoleh F (0.05;  1;  2) = 18.51. Karena 94 . 6 703 . 293    tabel hiung F F maka ditolak  dan diterima,  hal  ini  berarti secara  bersama-sama  (serempak)  variabel  luas lahan  dan  produktivitas  berpengaruh  signifikan terhadap tingkat produksi kelapa sawit.

## 2. Uji- t
Uji  parsial  atau  uji  t  digunakan  untuk menganalisis  seberapa  jauh  pengaruh  satu variabel  bebas  secara  individual  atau  parsial dalam  menerangkan  variasi  suatu  variabel dependent .  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data menggunakan software SPSS  16.0,  maka
diperoleh: Tabel 5. Uji-t Model Unstandardized. Coeff Std. coeff t Sig. B Std. Error Beta konstan -3.478 10.21 -.341  .766 Ln_Luas lahan 1.417 1.172 .059 1.209 .350 Ln_Produktivitas 0.975 .49 .966 19.86 .003
Berdasarkan Tabel 5,  maka diperoleh:
a. Pengaruh  Luas  Lahan  Terhadap  Produksi
Kelapa Sawit. Berdasarkan Tabel 5, diperoleh 209 . 1  hitung t
dan   571 . 2 025 . 0 ; 4   t t tabel . Karena
209 . 1  hitung t <   571 . 2 025 . 0 ; 4   t t tabel ,  maka
terima  H 0 .  Hal  ini  berarti  tidak  terdapat
pengaruh  yang  signifikan  antara  luas  lahan terhadap produksi kelapa sawit.
b. Pengaruh  Produktivitas  Terhadap  Hasil Produksi Kelapa Sawit. Berdasarkan Tabel 5, diperoleh 86 . 19  hitung t dan   571 . 2 025 . 0 ; 4   t t tabel . Karena 388 . 19  hitung t >
  571 . 2 025 . 0 ; 4   t t tabel ,  maka  tolak  H 0 .  Hal ini berarti terdapat pengaruh  yang signifikan antara produktivitas terhadap produksi kelapa sawit.

## 3.4  Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi  (R 2 ) bertujuan untuk mengukur  seberapa  jauh  kemampuan  model dalam menerangkan variasi variabel dependen.
Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software SPSS  16.0,  maka  diperoleh  koefisien determinasi sebagai berikut:
Tabel 6. Koefisien Determinasi Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .998 a .997 .993 .01130763
Berdasarkan  Tabel  6,  diperoleh  hasil Adjusted  R  square yakni  sebesar  0.997  yang berarti bahwa 99,7% hasil produksi kelapa sawit dipengaruhi  oleh  variabel  bebasnya  yakni  luas lahan  dan  produktivitas  dan  0.4%  sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

## 4. Kesimpulan Dan Saran
Berdasarkan hasil penelitian maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil  uji  asumsi  klasik  menunjukkan  bahwa model  regresi  pengaruh  luas  lahan  dan produktivitas terhadap produksi terbebas dari
Elfira Safitri, Sri Basriati, Kiki Indah Sari                                                                                         Pengaruh Luas Lahan dan Produktivitas …
gejala multikolineritas, autokorelasi, heteroskedastisitas dan normalitas.
2. Berdasarkan  pengujian  hipotesis  didapatkan persamaan regresi sebagai berikut:
2 1 975 . 0 417 . 1 478 . 3 X X Y     dan
kemudian  berdasarkan  persamaan  regresi berganda  tersebut  diperoleh  model  analisis yang  dimodifikasikan  dari  persamaan  fungsi Cobb-Douglas,  dimana  model  diatas  dapat ditransformasikan  kedalam  bentuk  linear logaritmatik sebagai berikut.
1
2
ln( 3.478 ) 1.417 ln
0.975 ln
Ln Y X X     3. Uji  F hitung menunjukkan  bahwa  secara bersama-sama  (serempak)  variabel  luas lahan dan produktivitas berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat produksi kelapa sawit di Pekanbaru.
4. Uji  t -hitung menunjukkan  bahwa  tidak terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara luas  lahan  terhadap  produksi  kelapa  sawit dan  terdapat  pengaruh  yang  signifikan antara  produktivitas  terhadap  produksi kelapa sawit.
5. Hasil  koefisien  determinasi  (R 2 )  dapat dijelaskan  bahwa  99,6  %  variasi  variabel dependen  produksi  di  Pekanbaru  dapat dijelaskan oleh 2 variabel independen yaitu variabel  luas  lahan  dan  produktivitas. Sedangkan  0.4%  dijelaskan  oleh  variabel lain di luar model.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Dalam  penelitian  ini  peneliti  mengucapkan terima  kasih  kepada  pihak-pihak  terkait  yang telah  membantu  dalam  penyelesaian  penelitian
ini.  Khususnya  kepada  Pembimbing  lapangan, dan para staff  PTPN V, Pekanbaru.

## Daftar Pustaka
[1]  Afrianto,  Deni.  (2010). Analisis  Pengaruh Stok  Beras,  Luas  Panen,  Rata-Rata Produksi,  Harga  Beras  dan  Jumlah Konsumsi  Beras  Terhadap  Ketahanan Pangan  Di  Jawa  Tengah .  Skripsi. Universitas Gajah Mada.
[2]    Algifari.  (2000). Analisis  Regresi  Teori, Kasus,  dan  Solusi .  Yogyakarta:  STIE YKPN.
[3]  Amalia,  F.  (2014). Analisis  Fungsi ProduksiCobb-Douglass  Pada  Kegiatan Sektor  Usaha  Mikro  di  Lingkungan  UIN Syarif  Hidayatullah  Jakarta .  Signifikan,
Vol. 3, No. 1, April 2014. [4]   Ghozali,  I.  (2005).  A plikasi  Multivariate Dengan Program SPSS . Semarang: Universitas Diponegoro.
[5]  Herawati,  E.  (2008). Analisis  Pengaruh Faktor  Produksi  Modal,  Bahan  Baku, Tenaga  Kerja,  dan  Mesin  Terhadap Produksi Glycerine pada PT. Flora Sawita Chemindo  Medan .  Tesis,  Universitas Sumatra Utara.
[6]  Nurprihatin,  F  dan  Tannady,  H.  (2017). Pengukuran  Produktivitas  menggunakan Fungsi  Cobb-Douglass  Berdasarkan  Jam Kerja  Efektif .    Journal  of  Industrial Engineering and Management Systems Vol.
10, No. 1, February 2017.
[7]  Setyadharma, A. (2010). Uji Asumsi Klasik dengan  SPSS  16.0 .  Semarang:  Universitas Diponegoro.
[8]  Widarjono,  A.  (2007). Ekonometrika Pengantar  dan  Aplikasinya .  Ekonisia  FE UII, Jakarta.
[9]  Wulansari.  E,  dkk.  (2016).  Pengaruh Jumlah Produksi, Harga Internasional, Nilai Tukar  dan  Tingkat  Suku  Bunga  terhadap Tingkat  Daya  Saing  Ekspor  Kelapa  Sawit Indonesia  (Studi  Kasus  Tahun  2009-2013). Jurnal Adnministrasi Bisnis (JAB) , Vol. 39,
No. 2.
[10]  Yohansyah,  W.M  dan  Lubis,  I.  (2014). Analisis Produktivitas Kelapa Sawit ( Elaeis guineensis Jacq.) di PT. Perdana Inti Sawit Perkasa I, Riau. Bul. Agrohorti 2(1) : 125 – 131 (2014) .