INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 4 Tahun 2023 Page 9573-9581 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Curah Hujan Terhadap Hasil Produksi Di PT Socfindo Kecamatan Aek Pamienke
Basri Mahendra Hasibuan 1 ✉ , Mawaddah Irham 2
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Email: basrimahendrahasibuan@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Dalam metabolisme tanaman karet, air mempunyai peranan penting. Produksi karet akan terganggu karena  penggunaan  air  yang  tidak  sesuai.  Studi  ini  mengkaji  bagaimana  hasil  produksi  karet dipengaruhi oleh curah hujan. Studi ini dilakukan pada bulan Januari 2023 yang dilaksanakan di PT. Socfindo Kec. Aek Pamienke, Kab. Labuhanbatu Utara, Sumatera Utara. Pihak administrasi perkebunan memiliki data sekunder mengenai produktivitas karet dan curah hujan pada tahun 2021 – 2022, yang semuanya digunakan dalam studi ini. Analisis regresi linier digunakan dalam studi ini untuk mengolah data.  Dengan  menggunakan  program  statistik  SPSS  23.00  for  Windows,  pengujian  hipotesis  klasik seperti  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji  heteroskedastisitas,  dan  uji  glejser  digunakan  untuk menilai kelayakan model regresi. Berdasarkan hasil analisis regresi, curah hujan mempunyai pengaruh sebesar 78,6% terhadap variabel terikat yaitu hasil produksi. Sedangkan faktor lain yang tidak tercakup dalam  penelitian  ini  memberikan  dampak  terhadap  sisanya  sebesar  21,4%.  Hal  ini  menghasilkan kesimpulan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  variabel  independen  dan  dependen. Selain  itu,  hasil  uji  hipotesis  menunjukkan  bahwa  variabel  X  atau  curah  hujan  mempunyai  nilai signifikansi kurang dari 0,05 yaitu 0,000 < 0,05. Hal ini menunjukkan hipotesis 0 tidak diterima yang membuktikan adanya hubungan antara curah hujan dengan hasil produksi.
Kata Kunci : Curah Hujan, Tanaman Karet, Hasil Produksi.

## Abstract
In the metabolism of rubber plants, water has an important role. Rubber production will be disrupted due to inappropriate water use. This study examines how rubber production results are affected by rainfall. This study was conducted in January 2023 at PT. Socfindo District. Aek Pamienke, Kab. North Labuhanbatu, North Sumatra. The plantation administration has secondary data on rubber productivity and rainfall in 2021 – 2022, all of which was used in this study. Linear regression analysis was used in this study to process the data. Using the SPSS 23.00 for Windows statistical program, classic hypothesis testing such as the normality test, multicollinearity test, heteroscedasticity test, and Glejser test are used to assess the feasibility of the regression model. Based on the results of the regression analysis, rainfall has an influence of 78.6% on the dependent variable, namely production results. Meanwhile, other factors not covered in this research had an impact on the remaining 21.4%. This results in the conclusion that there is a significant relationship between the independent and dependent variables. Apart from that, the results of the hypothesis test show that the variable X or rainfall has a significance value of less than 0.05, namely 0.000 < 0.05. This shows that hypothesis 0 is not accepted, which proves that there is a relationship between rainfall and production results.
Keyword: Rainfall, Rubber Plants, Production Results.

## PENDAHULUAN
Setelah Thailand, Indonesia menduduki peringkat kedunia sebagai produsen karet alam terbesar di dunia dengan output mencapai 3,27 juta ton di tahun 2012. Thailand dan Indonesia bersama-sama mengendalikan 27% hingga 30% permintaan karet alam dunia. Hampir  seluruh  produk  karet  buatan  Indonesia  saat  ini  berbentuk  produk  industri  hulu setengah jadi. Anak perusahaan PT. Perkebunan Nusantara III di Medan, Sumatera Utara, Industri Karet Indonesia merupakan salah satu dari sedikit produsen produk industri hilir, bersama dengan beberapa industri lainnya.
Perkembangan dan Produktivitas, faktor genetik dan lingkungan, serta interaksinya mempunyai  peranan  dalam  perkembangan  tanaman  karet.  Jika  faktor  lingkungan  dan pengelolaannya mendukung maka potensi hasil tanaman karet akan terwujud (Oktavia & Lasminingsih, 2010). Dalam keadaan ini, terdapat faktor alam seperti suhu dan curah hujan, serta faktor pengelolaan seperti teknik pemeliharaan dan penyadapan (Andrijanto, Karno, & Legowo, 2015).
Agar pohon karet dapat berkembang dan berproduksi dengan baik, budidaya yang dilakukan harus di lokasi berkondisi agroklimat yang sesuai. Jumlah curah hujan yang ideal untuk  pohon  karet  adalah  antara  1.500  dan  3.000  mm/tahun,  kemudian  untuk  periode kering  tidak  lebih  dari  3  bulan  dan  hari  hujan  antara  100-150  hari.  Menurut  Direktorat Jenderal Perkebunan, wilayah yang ideal terletak antara garis  lintang 150 Utara  dan 100
Selatan, beserta ketinggian 0 sampai 200 m di atas permukaan laut dan kecepatan angin maksimum kurang dari 30 km/jam.
Rendahnya daya produksi karet di berbagai industri membuat kekhawatiran banyak perusahaan. Persoalan utama hal ini adalah mencari cara untuk mengintegrasikan semua input  untuk  menghasilkan  output  dengan  kuantitas  maupun  kualitas  yang  maksimal. Maksud dari “input” dalam konteks ini adalah apa yang akan diproduksi, yang mencakup berbagai hal seperti tenaga kerja, modal, bahan mentah, teknologi, dan penggunaan lahan. Tanaman, tanah, dan batas alam merupakan factor biologi yang mempengaruhi produksi tersebut. Curah hujan merupakan gambaran fenomena alam yang dapat mempengaruhi produksi. Jumlah sinar matahari yang berfungsi untuk fotosintesis tanaman akan berkurang intensitasnya bila banyak hujan. Tetesan air hujan berdampak buruk pada kualitas lateks dan membatasi aktivitas staf. Selain itu, faktor sosial ekonomi seperti manajemen produksi, permodalan,  dan  tingkat  keterampilan  juga  akan  berdampak  pada  tingkat  produksi (Sitanggang, 2011).
Hujan  dapat  memberikan  dampak  terhadap  pertumbuhan  dan  perkembangan tanaman karet melalui berbagai cara, antara lain secara langsung menyediakan kebutuhan air bagi tanaman yang bervariasi tergantung tahap perkembangannya, iklim, dan kondisi tanah,  serta  secara  tidak  langsung  dengan  mempengaruhi  pertumbuhan  dan perkembangan tanaman karet melalui kelembaban udara dan tanah serta radiasi matahari. Penyakit tanaman, serapan air, dan unsur hara sangat berkorelasi dengan ketiga parameter lingkungan fisik tersebut (Fauzi, 2008).
Penelitian ini mengkaji bagaimana hasil produksi karet PT Socfindo Aek Pamienke dipengaruhi oleh curah hujan di PT. Socfindo Aek Pamienke.

## METODE PENELITIAN
Studi ini menggunakan pendekatan deskriptif dengan metode kuantitatif. Studi ini dilakukan pada bulan Januari 2023 yang dilaksanakan di PT. Socfindo Kec. Aek Pamienke, Kab. Labuhanbatu Utara, Sumatera Utara. Analisis regresi linier digunakan dalam studi ini untuk mengolah data. Tujuan dari analisis regresi linier adalah untuk melihat seberapa kuat hubungan  antar  dua  variabel  kuantitatif  (Kurniawan  &  Yuniarto,  2016).  Dengan menggunakan program statistik SPSS 23.00 for Windows, pengujian hipotesis klasik seperti uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji Glejser digunakan untuk menilai  kelayakan  model  regresi.  Pihak  administrasi  perkebunan  memiliki  data  sekunder mengenai  produktivitas  karet  dan  curah  hujan  pada  tahun  2021 – 2022,  yang  semuanya digunakan dalam studi ini. Studi ini mengkaji bagaimana hasil produksi karet PT Socfindo
Aek Pamienke dipengaruhi oleh curah hujan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Untuk memberikan ringkasan dan mengkarakterisasi variabel penelitian, digunakan statistik deskriptif. Alat yang digunakan untuk menggambarkannya adalah  rata-rata, dan standar deviasi. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini meliputi informasi curah hujan dan hasil produksi.
Tabel 1 Hasil Uji Analisis Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N Hasil Produksi 106,58 33,965 24 Curah Hujan 221,96 137,990 24
Berdasarkan data hasil statistika deskriptif, terdapat 24 data yaitu data selama dua tahun (2021-2022) pada masing-masing variabel. Variabel Y yaitu hasil produksi memiliki nilai rata-rata sebesar 106,58 dengan standar deviasi sebesar 33,965. Selanjutnya variabel X yaitu curah hujan selama dua tahun rata-rata dihasilkan sebesar 221,96 mm, dengan standar deviasi 137,990.

## Tabel 2 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual N 24 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation 31,39118910 Most Extreme Differences Absolute ,104 Positive ,067 Negative -,104 Test Statistic ,104 Asymp. Sig. (2-tailed) ,200 c,d
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Uji  normalitas  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  independen  dan dependen dalam suatu model regresi sama-sama berdistribusi normal. Uji normalitas One Sample  Kolmogorov  Smirnov  dengan  software  SPSS  digunakan  untuk  melakukan  uji normalitas  pada  penelitian  ini.  Berdasarkan  pengolahan  yang  dilakukan,  diperoleh  hasil asym sig (2-tailed) yaitu 0,194. Nilai ini lebih besar dari nilai signifikansi yaitu 0,200 > 0,05. Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  variabel  terikat  dengan  variabel  bebas  keduanya mempunyai distribusi normal.

## Tabel 3 Uji Multikolonieritas
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients
Standardi
zed Coefficien ts
t Si g. Collinearity
Statistics B Std. Error Beta Tolera nce VI F 1  (Constan t) 85,714 12,602 6,8 02 ,0 00 Curah Hujan ,094 ,049 ,382 1,9 38 ,0 66
1,000 1, 0 0 0
a. Dependent Variable: Hasil Produksi
Berdasarkan uji multikolinearitas, sebagian atau seluruh variabel independen pada model  saat  ini  mempunyai  hubungan  linier  yang  sempurna  atau  tidak  dapat  disangkal. Model regresi yang tidak menunjukkan gejala multikolinearitas merupakan model regresi yang  baik.  Apabila  variabel  independen  dalam  suatu  model  regresi  mempunyai  nilai toleransi lebih besar dari 0,1 dan VIF lebih rendah dari 10, maka model regresi dikatakan bebas dari gejala multikolinearitas. Nilai toleransi 1,000 > 0,1 dan nilai VIF 1,000 < 10 terdapat pada variabel X yaitu curah hujan. Hal ini membawa kita pada kesimpulan bahwa variabel independen tidak menunjukkan tanda-tanda multikolinearitas.

## Tabel 4 Uji Hesteroskedastisitas

## Correlations
Curah Hujan Unstandardized Residual Spearman's rho  Curah Hujan Correlation Coefficient 1,000 ,009 Sig. (2-tailed) . ,966 N 24 24 Unstandardized Residual Correlation Coefficient ,009 1,000 Sig. (2-tailed) ,966 . N 24 24
Tujuan  dari  uji  heteroskedastisitas  adalah  untuk  mengetahui  ada  tidaknya ketimpangan varians antara residu observasi yang satu dengan observasi yang lain dalam model regresi. Model regresi yang tidak menunjukkan gejala heteroskedastisitas merupakan model  regresi  yang  baik.  Suatu  model  regresi  dapat  dikatakan  tidak  memiliki  gejala heteroskedastisitas  apabila  nilai  sig  (2-tailed)  unstandardized  residual  pada  variabel independen lebih besar dari 0,05. Variabel X yaitu curah hujan memiliki nilai sig (2-tailed) pada  unstandardized  residual  yaitu  0,966  >  0,05.  Berdasarkan  hal  tersebut,  dapat disimpulkan  tidak  terdapat  gejala  heteroskedasitisitas  pada  variabel  independent  dalam penelitian ini.
Gambar 1 Uji Hesteroskedastisitas
Plot sebar pada gambar menunjukkan bahwa titik-titik yang dihasilkannya tersebar secara acak dan tidak membentuk pola atau menyebar ke atas atau ke bawah.

## Tabel 5 Uji Glejser
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance  VIF 1  (Constant) 31,065 7,250 4,285  ,000 Curah Hujan -,028 ,028 -,209  -1,004  ,326 1,000  1,000
a. Dependent Variable: Abs_Res
Uji  Glejser  berupaya  untuk  mengetahui  melalui  beberapa  pendekatan  apakah terdapat heteroskedastisitas, atau adanya ketimpangan varians dari residu satu observasi ke observasi  lainnya,  dalam  model  regresi.  Model  regresi  yang  tidak  menunjukkan  gejala heteroskedastisitas  merupakan  model  regresi  yang  baik.  Pendekatan  Glejser  merupakan salah  satu  cara  terbaik  untuk  mengidentifikasi  tanda-tanda  heteroskedastisitas.  Regresi variabel  independen  dengan  nilai  absolut  residunya  dilakukan  dengan  cara  uji  Glajser. Berdasarkan  hal  tersebut,  diperoleh  nilai  sig  (2-tailed)  pada  variabel  independent  yang sudah diregresikan yaitu 0,326 > 0,05. Berdasarkan hal tersebut, dapat disimpulkan tidak terdapat gejala heteroskedasitisitas pada variabel independent dalam penelitian ini.
Tabel 6 Uji Regresi Linier
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate  Durbin-Watson 1 ,887 a ,786 ,776 60,017 2,230 a. Predictors: (Constant), Curah Hujan
b. Dependent Variable: Hasil Produksi
Apabila suatu persamaan linier mempunyai skala ukur atau rasio sebagai variabel terikatnya, maka analisis regresi linier digunakan untuk menguji hubungan kedua variabel tersebut.

## 1. Koefisien Determinasi
Tujuan  analisis  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  seberapa  baik  model  dapat memperhitungkan  variabilitas  variabel  terikat.  Nilai  R2  menunjukkan  sejauh  mana variabel  penjelas  mampu  menjelaskan  seluruh  variasi  variabel  terikat.  Koefisien determinasi pada penelitian ini terdapat bagian R2, yaitu diperoleh hasil 78,6%. Hasil ini menunjukkan bahwa variabel dependen yaitu hasil produksi nilainya dipengaruh
oleh variabel independent yaitu curah hujan sebesar 78,6%. Sedangkan 21,4% lainnya dipengaruhi oleh variabel lainnya yang tidak dibahas pada penelitian ini.
2. Koefisien Korelasi
Analisis koefisien korelasi bertujuan untuk mengetahui seberapa kuat pengaruh variabel independen tersebut dapat mempengaruhi nilai variabel dependen. Koefisien determinasi pada penelitian ini dapat dilihat pada bagian R, yaitu diperoleh hasil 88,7. Berdasarkan  hal  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  korelasi  variabel  independen terhadap variabel dependen memiliki korelasi yang kuat.
Tabel 7 Uji Hipotesis
ANOVA a Model Sum of Squares  df Mean Square F Sig. 1 Regression 291237,489 1 291237,489  80,853 ,000 b Residual 79245,230 22 3602,056 Total 370482,719 23
a. Dependent Variable: Hasil Produksi b. Predictors: (Constant), Curah Hujan
Mengetahui  seberapa  besar  kontribusi  variabel  independen  terhadap  penjelasan variabel  dependen  merupakan  tujuan  pengujian  hipotesis.  Dapat  disimpulkan  terdapat hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen jika nilai signifikansi yang dicapai dalam penelitian ini kurang dari 0,05. Curah hujan merupakan variabel X yang nilai signifikansinya  0,000  yaitu  <  0,05.  Hal  ini  menunjukkan  hipotesis  0  tidak  diterima  yang membuktikan adanya hubungan antara curah hujan dengan hasil produksi.

## Pembahasan
Berdasarkan hasil analisis regresi, curah hujan mempunyai pengaruh sebesar 78,6% terhadap variabel terikat yaitu hasil produksi. Sedangkan faktor lain yang tidak tercakup dalam  penelitian  ini  memberikan  dampak  terhadap  sisanya  sebesar  21,4%.  Hal  ini menghasilkan  kesimpulan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  variabel independen dan dependen. Selain itu, hasil uji hipotesis menunjukkan bahwa variabel X atau curah  hujan  mempunyai  nilai  signifikansi  kurang  dari  0,05  yaitu  0,000  <  0,05.  Hal  ini menunjukkan hipotesis 0 tidak diterima yang membuktikan adanya hubungan antara curah hujan dengan hasil produksi. Jika tidak adanya curah hujan maka pohon akan mengalami kekeringan  bahkan  bisa  menyebabkan  gugurnya  daun-daun  walaupun  tidak  di  waktu musim gugur. Hal tersebut terjadi  dikarenakan akibat panasnya cuaca dan  tidak adanya kelembapan  pada  tanah  yang  merangsang  akar  pohon.  Namun,  pohon  karet  pun  juga
dapat  mengalami  penurunan  hasil  produksi  apabila  meningkatnya  curah  hujan  yang berakibat kurangnya hari penyadapan sehingga mengurangi hasil produksi.  Hal ini sesuai dengan studi (Nasution, Siregar, & Pane, 2019) yang mengklaim bahwa di tiga kecamatan di  Kabupaten  Padang  Lawas  Utara,  faktor  iklim,  khususnya  curah  hujan  dan  hari  hujan, mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  produksi  karet.  Namun  jika  terjadi peningkatan  curah  hujan  dan  hari  hujan  dapat  menyebabkan  berkurangnya  hari penyadapan, yang pada akhirnya menurunkan produksi karet.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis data yang telah dijelaskan sebelumnya dapat kita ketahui bahwa curah hujan mempunyai pengaruh yang cukup besar terhadap produksi karet di PT. Socfindo Aek Pamienke berdasarkan hasil uji  hipotesis terlihat bahwa variabel X yaitu curah hujan memiliki nilai signifikansi yang lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,000 < 0,05. Berdasarkan hal tersebut dapat diketahui bahwa hipotesis 0 ditolak yang artinya terdapat pengaruh antara curah  hujan  dengan  hasil  produksi.  Namun,  pohon  karet  pun  juga  dapat  mengalami penurunan hasil produksi apabila meningkatnya curah hujan yang berakibat kurangnya hari penyadapan sehingga mengurangi hasil produksi.

## DAFTAR PUSTAKA
Andrijanto, A. D., Karno, & Legowo, A. M. (2015). Pengaruh Jenis Pupuk Terhadap Produksi Lateks Tanaman Karet (Hevea Brasiliensis) Dalam Aspek Bisnis Terhadap Pendapatan Pekerja Sadap Dan Laba Perusahaan Perkebunan Tlogo. Agromedia: Berkala Ilmiah Ilmu-ilmu Pertanian, 88-96.
Fauzi, A. (2008). Kesesuaian Lahan Tanaman Karet (Hevea brasiliensis) berdasarkan Aspek Agroklimat di Sulawesi Tenggara. Bogor: Skripsi FMIPA, Institut Pertanian Bogor.
Kurniawan, R., & Yuniarto, B. (2016). Analisis Regresi: Dasar dan Penerapannya dengan R. Jakarta: Prenada Media.
Nasution, I., Siregar, T. H., &  Pane, E.  (2019). Hubungan Iklim Terhadap Produksi Serta Pendapatan Petani Karet di Kabupaten Padang Lawas Utara. Agrisains: Jurnal Ilmiah Magister Agribisnis, 56-67.
Oktavia, F., & Lasminingsih, M. (2010). Pengaruh Kondisi Daun Tanaman Karet Terhadap Keragaman Hasil Sadap Beberapa Klon Seri IRR. Jurnal Penelitian Karet, 32-40.
Sitanggang, E. (2011). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Hasil Produksi Karet Di PTPN  III  Kebun  Sarang  Giting,  Kabupaten  Serdang  Bedagai.  Medan:  Doctoral dissertation, Universitas Sumatera Utara.