Abstrak—Peran  padi  selain  sebagai  sumber  pangan  pokok bagi  petani,  juga  merupakan  sumber  penghasilan  bagi  jutaan penduduk. Kabupaten  Lamongan  merupakan  produsen  padi terbesar  di  Jawa  Timur.  Selain padi,  produksi terbesar berikutnya yang dihasilkan adalah jagung. Produksi merupakan hasil  perkalian  antara  produktivitas  dan  luas  areal  panen. Dimana dalam proses produksi itu sendiri kendala yang dihadapi pada  luas areal  pertanian  adalah cenderung menurun dan produktivitas yang  tidak  menentu hasilnya. Sehingga  dilakukan analisis  terhadap  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat produksi  padi  dan  jagung  menggunakan  metode  regresi  linier berganda  dengan  pendekatan  pendekatan principal  component regression. Persamaan  yang  digunakan  adalah  luas  areal  panen padi,  luas  areal  panen  jagung,  produktivitas  padi  dan produktivitas  jagung.  Berdasarkan  analisis  didapatkan  model yang cukup baik dengan taraf 0,5.
Kata kunci : Jagung, Padi, PCR, Regresi linier berganda.

## I. PENDAHULUAN
ADI  telah menjadi komoditas strategis dalam kehidupan bernegara di Indonesia. Peran padi, selain sebagai sumber pangan pokok juga menjadi sumber penghasilan bagi petani dan kebutuhan hidup sehari-hari bagi jutaan penduduk. Salah satunya  adalah  pada  Kabupaten  Lamongan.  Selain padi, produksi terbesar berikutnya  yang dihasilkan oleh Kabupaten Lamongan adalah jagung. Produksi merupakan hasil perkalian antara produktivitas dan luas areal panen padi. Dimana dalam proses  produksi itu  sendiri  kendala  yang  dihadapi pada  luas real  pertanian  yang cenderung menurun dan  produktivitas yang  tidak  menentu  hasilnya.  Sehingg  dilakukan penelitian mengenai perilaku produksi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi tingkat produksi padi dan jagung di Kabupaten Lamongan agar dapat dirumuskan kebijakan yang  efektif untuk mencapai target  program  swasembada  pangan. Dan dapat  memberikan  informasi  pemodelan  yang  baik  tentang faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi dan jagung di Kabupaten  Lamongan.  Metode  yang  digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi dan  jagung  adalah  model  persamaan linier  berganda  dengan pendekatan principal component regression karena diindikasikan  terjadinya  kasus  multikolinieritas.  Dengan pendugaan pada persamaan  luas  areal  panen  padi,  luas  areal panen  jagung,  produktivitas  padi  dan  juga  produktivitas jagung.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika  deskriptif  merupakan  bagian  statistika  yang membahas  tentang  metode-metode  mengumpulkan  untuk menyajikan data, sehingga dapat diperoleh informasi dari data yang telah diolah [1].

## B. Produksi
Produksi  adalah  tindakan  dalam  membuat  komoditi, baik berupa  barang  maupun jasa [2]. Secara matematis dinyatakan dengan rumus sebagai berikut:
(1) merupakan  hasil  produksi,  dan merupakan faktor-faktor produksi yang berbeda dan terlibat dalam proses produksi, yang menghubungkan antara faktor produksi dimana produksi  diberi  tanda  ,  yaitu  untuk  melihat  perubahan  dari produk  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  perubahan  faktor produksi yang digunakan

## C. Regresi Linier Berganda
Regresi  berganda  seringkali  digunakan  untuk  mengatasi permasalahan  analisis  regresi  yang  melibatkan  hubungan  dua atau  lebih  variabel  bebas  [14].  Model  regresi  secara  umum dapat dituliskan sebagai berikut :
(2) Keterangan : variabel terikat( i = 1, 2, …, n )
: konstanta ( intercept ) :koefisien regresi : variabel bebas ( j = 1, 2, …, k ;i=1,2,...,n ) : error ( i = 1, 2, 3, …, n ).
Tabel ANNOVA dapat disusun sebagai berikut :
Tabel 1. Analysis Of Variance (ANNOVA) Sumber Db/df SS MS F hitung Regresi p SSR SSR/k MSR/MSE Residual Error n-p-1 SSE SSE/( n-k- 1) Total n-1 SST

## D. Pengujian Parameter Model
a. Pengujian Serentak
Pengujian serentak dilakukan untuk mengetahui signifikansi koefisien model.
Hipotesis :

## Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Produksi Padi dan Jagung di Kabupaten Lamongan
Widiyawati dan Setiawan Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : setiawan@ statistika.its.ac.id
P
H 0 : 0 ... 2 1     k    H 1 : Paling tidak ada satu j   0 ;  j = 1,2,…,k
Statistik uji MSE MSR
 hitung
F (3)
Kriteria penolakan Tolak H 0 jika F hitung > F tabel ; F tabel = F (1-α; p-1,n-p )

## b. Pengujian Parsial
Pengujian  parsial  atau  individu  digunakan  untuk  melihat pengaruh masing-masing variabel prediktor.
Hipotesis yang digunakan sebagai berikut : H 0 :  j = 0 H 1 :  j  0, j = 1,2,…k Statistik uji yang digunakan adalah t hitung = ; ( ) (4)
Daerah penolakan :
Tolak apabila |t-hitung| > t-tabel.
c. Koifisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk  mengukur kebaikan  model. Dikatakan  semakin  baik  apabila  nilai  R 2 mendekati 1. Rumus yang digunakan adalah.
% 100 2
x SST SSR
R  , 0 <R 2 < 100%                                        (5)
E. Pengujian Asumsi Residual

## a. Identik dan independen
Pengujian  homogenitas  variansi  dari error dilakukan menggunakan  U ji  glejser dengan  cara  meregresikan  seluruh variabel  prediktor  terhadap  nilai error .  Atau  melihat  secara visual pada plot versus fits dan dikatakan identik apabila plot tidak  membentuk  pola. Uji  independen  atau  uji  autokorelasi residual untuk mengetahui apakah ada korelasi antara residual. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menguji independensi  tersebut  adalah  plot  ACF  ( Autocorrelation Function ) . Dikatakan  independen  apabila  lag  tidak  ada  yang kluar dari batas signifikan.
b. Distribusi Normal (0, σ 2 )
Pengujian  terhadap  asumsi  kenormalan  dilakukan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov (Daniel, 1989). Hipotesis : H 0 : F 0 (X) = F 0 (X), Data berdistribusi normal H 1 : F 0 (X)  F 0 (X), Data tidak berdistribusi normal Statistik Uji
) ( ) ( 0 x F x F Sup D n   (6)
Kriteria Penolakan Tolak H 0 jika D hitung >D α, n

## F. Principal Component Regression (PCR)
Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  regresi  yang  memiliki kasus  multikolinieritas  yaitu  dari menganalisis  struktur
korelasi  secara  rinci.  Cara  yang  digunakan  adalah menstandarisasi variabel prediktor (X) dan melihat nilai eigen- vlue dimana  digunakan  apabila  ≥  1.  Sehingga  terbentuk variabel baru dan diregresikan dengan variabel respon [3].

## G. Fungsi Cobb Douglas
Fungsi produksi yang berbentuk tidak linier berarti bahwa funsi tidak berupa garis lurus. Namun, dengan transformasi ln, model juga dapat menjadi linier [3]. Berikut adalah model dari fungsi cobb douglas :
(7)
Dengan transformasi ln, model menjadi sebagai beirikut :
(8)
Dimana :
= Output
= Input
= Konstanta / Intercept ,
= nilai koefesien regresi,
= error

## III. METODE PENELITIAN

## A. Sumber data dan Variabel Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder.Data  ini  diperoleh  dari  Dinas  Pertanian  dan Kehutanan Kabupaten Lamongan, BPS Kabupaten Lamongan, dan  instansi  yang  terkait  dengan  topik  penelitian  yang mendukung  ketersediaan  data  yang  dilakukan  peneliti.Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  dari  tahun 2000-2013.Variabel yang digunakan adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Penelitian Simbol Keterangan Satuan LAP Luas areal panen padi Ha Qt Produktivitas padi ton/Ha LAPj Luas areal panen jagung Ha Qtj Produktivitas jagung ton/Ha LAI Luas areal irigasi (Ha) Ha CH Curah hujan (mm/th) Mm/th HG Harga padi (rp/kg) Rp/Kg PB Penggunaan banyak bibit padi ton LPGU Lag penggunaan pupuk urea padi ton/Ha HPU Harga pupuk urea Rp/Kg HKP Harga komoditif pesaing Rp/Kg PBj Penggunaan banyak bibit jagung ton LUTK Lag upah tenaga kerja Rp/Kg LPGUj Lag penggunaan pupuk urea jagung ton/Ha

## F. Spesifikasi Model
Model  persamaan yang  digunakan  pada penelitian  ini adalah sebagai berikut :

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Karakteristik Variabel Penelitian
Berikut  adalah  hasil  analisis  karateristik  dari  variabel produksi padi dan jagung di Kabupaten Lamongan dari tahun 2000 hingga 2013.
1 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 2 0 1 0 2 0 0 5 2 0 0 0 1 4 0 0 0 0 1 3 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 7 , 2 6 , 4 5 , 6 4 0 0 0 3 0 0 0 2 0 0 0 2 0 0 0 1 5 0 0 1 0 0 0 2 4 0 0 2 0 0 0 1 6 0 0 2 0 1 0 2 0 0 5 2 0 0 0 1 5 0 0 1 2 5 0 1 0 0 0 5 5 0 0 5 0 0 0 4 5 0 0 2 0 1 0 2 0 0 5 2 0 0 0 2 0 0 1 5 0 1 0 0 Q p ( t o n ) T a h u n L A P Q t ( t o n / h a ) H G ( r p / k g ) H P U ( r p / k g ) C H ( m m / t h ) L A I ( H a ) P B ( t o n ) P G U ( K g / h a )
Gambar 1. Plot Faktor-faktor dari Produksi Padi
Berdasarkan gambar 1, dapat dilihat bahwa setiap variabel mempunyai  hubungan, seperti  ketika curah rendah, luas areal panen padi rendah dan produksi yang dihasilkan juga rendah. Sedangkan  pada  faktor-faktor  profuksi  jagung  dapat  dilihat pada  gambar  2,  dimana  diketahui  bahwa  produktivitas  dan luas areal panen jagung bergerak keatas  naik-turun, dan pada harga  komoditif  pesaing,  upah  tenaga  kerja,  penggunaan pupuk urea dan harga pupuk urea grafik bergerak keatas.
6 0 0 0 0 5 0 0 0 0 4 0 0 0 0 2 0 1 0 2 0 0 5 2 0 0 0 6 5 4 1 6 0 0 1 2 0 0 8 0 0 2 5 0 0 2 0 0 0 1 5 0 0 3 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 2 0 1 0 2 0 0 5 2 0 0 0 1 4 0 0 1 2 0 0 1 0 0 0 2 0 1 0 2 0 0 5 2 0 0 0 3 3 0 3 0 0 2 7 0 3 6 0 0 0 3 0 0 0 0 2 4 0 0 0 L A P j T a h u n Q t j H P U ( R p / k g ) C H ( m m / t h )
H K P ( R p / k g ) P B j ( t o n ) P G U ( R p / k g ) U T K ( R p )

## Gambar 2. Plot Faktor-Faktor Produksi Jagung

## B. Pendugaan Fungsi Luas Areal Panen Padi
A. Korelasi antara Luas Areal Panen Padi dengan Luas Areal Irigasi, Curah Hujan dan Harga riil padi
Tabel 3.
Korelasi antara Luas Areal Panen Padi dengan dengan Luas Areal Irigasi,
Curah Hujan dan Harga riil Padi LAP LAI CH HG LAP 1 0,837 0,460 0,737 LAI 0,837 1 0,322 0,920 CH 0,460 0,322 1 0,279 HG 0,737 0,920 0,279 1
Berdasrakan  tabel  3 menunjukkan  bahwa antar  variabel prediktor  tinggi,  mengindikasikan  kasus  multikolinieritas. Untuk  menangani  kasus  multikolinieritas  tersebut,  maka dilakukan penanganan dengan menggunakan metode Principal Component  Regression (PCR). Akan  tetapi  setelah  dilakukan analisis,    belum  memenuhi  asumsi  residual  residual berdistribusi  normal  sehingga  dilakukan  transformasi  dengan persamaan cobb douglas sebagai berikut :
B. Pengujian Model Setelah dilakukan Principal Components Regression (PCR) dan Transformasi

## i. Uji Serentak Dan Koefisien Determinasi
Pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak  dengan menguraikan  seluruh  total  variansi  menggunakan  analisis varian.
Gambar 3 . ANOVAPengujian Serentak Luas Areal Panen Padi
Diketahui  bahwa  nilai  F hitung sebesar  25,38>  F tabel sebesar F (0,005,2,11) adalah  3,98,  maka  keputusannya  adalah  tolak  H 0 . Atau  dilihat  dari  nilai  p-value  <  α  ,  sehingga  dapat disimpulkan  secara  serentak  memberikan  pengaruh  yang signifikan.Dan diiketahui bahwa nilai dari standart error hasil regresi  pengamatan  adalah  sebesar  0,0433906,  R-sq  sebesar 69,9 dan R-sq(adj) sebesar 62,5.
C. Pengujian Asumsi Klasik Model Luas Areal  Panen Padi

## i. Asumsi Residual Berdistribusi Normal
Uji normalitas  pada residual  dapat dilakukan menggunakan  uji  kolmogorov  Smirnov. Berdasarkan  output hasil  plot  residual  distribusi  normal, diketahui  p-value  lebih besar dari  0,15  sehingga  diputuskan  gagal  tolak  H 0 .  Nilai tersebut dapat  disimpulkan bahwa error  pemodelan luas areal panen padi sudah. memenuhi asumsi berdistribusi normal.

## a. Asumsi Residual independen dan identik
Secara  visual  untuk  melihat  apakah  persamaan  identik dapat dilihat melalui residual plot pada scatter plot versus fits. Berdasarkan  output  scatter  plot  versus  vits,  diketahui  bahwa tidak  terdapat  pola  atau pola menyebar  secara  acak  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  sudah  memenuhi  asumsi  identik. Sedangkan  pada  plot  ACF,  diketahui bahwa  tidak  terdapat nilai  lag  yang  keluar  dari  batas  signifikansi,  maka dapat disimpulkan  bahwa  plot ACF  menunjukkan  residual  yang independen.

## D. Interpretasi Model
Model  luas  areal  panen  padi  dalam  variabel  s  dengan mensubtitusikan nilai PC1 adalah sebagai berikut :
Model  luas  areal  panen  padi  dalam  variabel ln x  adalah sebagai berikut :
Berdasarkan  model  regresi  dapat  menjelaskan  sebagai berikut :
Masing-masing variabel perdiktor memberikan pengaruh yang positif terhadap luas areal panen padi. Ketika luas areal irigasi naik  satu  persen,  maka  rata-rata  luas  areal  panen  padi cenderung  meningkat  sebesar  0,08  persen  dengan  asumsi curah hujan dan harga rill adi konstan. Ketika curah hujan naik satu  persen,  rata-rata  luas  areal  panen  padi  cenderung meningkat  sebesar  0,12  persen  dengan  asumsi  luas  areal
Source          DF        SS        MS      F      P Regression       1  0,047794  0,047794  25,38  0,000 Residual Error  12  0,022593  0,001883 Total           13  0,070386
irigasi dan harga riil padi konstan. Sedangkan ketika harga rill padi  naik  satu  persen,  rata-rata  luas  areal  panen  padi cenderung meningkat sebesar 0,10 persen.

## C.  Pendugaan Fungsi Produktivitas Padi
A. Korelasi  antara  Produktivitas  Padi  dengan  Harga  Padi, Penggunaan Banyak Bibit dan Lag Penggunaan Pupuk Urea
Tabel 4. Korelasi antara Produktivitas dengan Harga riil padi, Penggunaan Bibit dan Lag Penggunaan Pupuk Urea. Qt HG PB LPGU Qt 1 0,674 0,730 0,531 HG 0,674 1 0,737 0,809 PB 0,730 0,737 1 0,850 LPGU 0,531 0,809 0,850 1
Berdasrakan Tabel 4 menunjukkan bahwa antar  variabel memberikan  pengaruh  yang  positif.Korelasi  antar  variabel prediktor  juga  lebih  tinggi  dibandingkan  korelasi  antara variabel respon dan variabel predictor. Hal ini mengindikasikan  terdapatnya kasus  multikolinieritas.Untuk menangani  kasus  multikolinieritas  tersebut,  maka  dilakukan penanganan  dengan  menggunakan  metode Principal Component  Regression (PCR). Akan  tetapi  setelah  dilakukan analisis,    belum  memenuhi  asumsi  residual  residual berdistribusi  normal  sehingga  dilakukan  transformasi  dengan persamaan cobb douglas sebagai berikut :

## B. Pengujian Model Setelah dilakukan Principal Components Regression (PCR) dan Transformasi

## a. Uji Serentak dan koefisien determinasi
Pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak  dengan menguraikan  seluruh  total  variansi  menggunakan  analisis varian.
Gambar 4 ANOVAPengujian Serentak Produktivitas Padi
Diketahui  bahwa  nilai  F hitung sebesar  8,64>  F tabel sebesar F (0,005,2,11) adalah  3,98,  maka  keputusannya  adalah  tolak  H 0 . Atau  dilihat  dari  nilai  p-value  <  α  ,  sehingga  dapat disimpulkan  secara  serentak  memberikan  pengaruh  yang signifikan. Dengan  nilai  standart  error  dari  hasil  regresi pengamatan adalah sebesar 0,0593637, R-sq sebesar 44dan R- sq(adj) sebesar 38,9.

## C. Pengujian Asumsi Klasik Model Produktivitas Padi
Pengujian  asumsi  klasik  antara  lain  adalah  asumsi residual berdistribusi normal, asumsi independen dan identik.

## a. Asumsi Residual Berdistribusi Normal
Berdasarkan  output  residual  berdistribusi  normal, diketahui  p-value  lebih dari  0,15  sehingga  diputuskan  tolak
H 0 .  Nilai  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  error  pemodelan luas areal panen padi memenuhi asumsi berdistribusi normal.

## b. Asumsi Residual independen dan identik
Secara  visual  untuk  melihat  apakah  persamaan  identik dapat dilihat melalui residual plot pada scatter plot versus fits. Berdasarkan  plot  versus  fits,  diketahui  bahwa  tidak  terdapat pola pada  Gambar  12 atau pola menyebar  secara  acak sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  sudah  memenuhi  asumsi identik. Berdasarkan output plot ACF, diketahui tidak terdapat nilai  lag  yang  keluar  dari  batas  signifikansi,  maka dapat disimpulkan bahwa Plot autocorrelation function menunjukkan residual yang independen.

## D. Interpretasi Model
Model  produktivitas  padi  dalam  variabel  s  dengan mensubtitusikan nilai PC1 adalah sebagai berikut :
Model  produktivitas  padi  dalam  variable ln x  adalah  sebagai berikut :
Berdasarkan  model  regresi  dapat  menjelaskan  sebagai berikut.
Masing-masing  variabel  prediktor  memberikan  pengaruh positif terhadap produktivitas padi. Ketika harga riil padi naik satu persen, rata-rata produktivitas padi cenderung meningkat sebesar 0,066persen dengan asumsi  penggunaan bibit dan lag penggunaan  pupuk  urea  konstan.    Ketika  penggunaan  bibit naik  saru  persen,  rata-rata  produktivitas  padi  cenderung meningkat  sebesar  0,24persen  dengan  asumsi  harga  riil  padi dan  lag  penggunaan  pupuk  urea  konstan.  Ketika  lag penggunaan  pupuk  urea  naik  satu  persen,  rata-rata produktivitas padi cenderung mengingkat sebesar 0.095 persen dengan asumsi harga riil padi dan penggunaan bibit konstan.

## D Pendugaan Fungsi Luas Areal Panen Jagung
A. Korelasi antara Luas Areal Panen Jagung dengan Curah Hujan, Harga Pupuk Urea dan Harga Komoditif Pesaing
Tabel 5.
Korelasi antara Luas Areal Panen Jagung dengan denganCurah Hujan dan
Harga Komoditif Pesaing. LAPj CH HPU HKP LAPj 1 0,193 -0,663 -0,609 CH -0,193 1 0,229 0,370 HPU -0,663 0,299 1 0,969 HKP -0,609 0,370 0,969 1
Berdasarkan  tabel  5 menunjukkan  bahwa antar  variabel memberikan  pengaruh  yang  negati  dengan korelasi  antar variabel  prediktor  sangat  tinggi.Seperti  korelasi  antara harga komoditif  pengganti  dengan  harga  riil  pupuk  urea.Korelasi antar  variabel  prediktor  juga  lebih  tinggi  dibandingkan korelasi antara variabel respon dan variabel prediktor. Hal ini mengindikasikan  terdapatnya  kasus  multikolinieritas.Untuk menangani  kasus  multikolinieritas  tersebut,  maka  dilakukan penanganan  dengan  menggunakan  metode Principal Component Regression (PCR).
Source          DF        SS        MS     F      P Regression       1  0,030435  0,030435  8,64  0,013 Residual Error  11  0,038765  0,003524 Total           12  0,069199

## B. Pengujian Model Setelah dilakukan Principal Components Regression (PCR)
a. Uji Serentak Pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak  dengan menguraikan  seluruh  total  variansi  menggunakan  analisis varian.
Gambar 5. ANOVA Pengujian Serentak Luas Areal Panen Jagung
Diketahui  bahwa  nilai  F hitung sebesar  7,33  >  F tabel sebesar F (0,005,2,11) adalah  3,98,  maka  keputusannya  adalah  tolak  H 0 . Atau  dilihat  dari  nilai  p-value  <  α  ,  sehingga  dapat disimpulkan  secara  serentak  memberikan  pengaruh  yang signifikan. Dengan  nilai  standart  error  dari  hasil  regresi pengamatan adalah sebesar 4861,86, R-sq sebesar 37,9 dan R- sq(adj)  sebesar  37,9.  R-sa(adj)  menunjukkan  bahwa variabilitas  data  yang  dapat  dijelaskan  oleh  model  regresi sebesar 37,9%.

## C. Pengujian Asumsi Klasik Model Luas Areal Panen
Jagung.

## a. Asumsi Residual Berdistribusi Normal
Uji normalitas pada residual dapat dilakukan menggunakan uji  kolmogorov  Smirnov. Berdasrkan  output  residual berdistribusi  normal, diketahui  p-value  lebih  dari  0,15 sehingga  diputuskan  gagal  tolak  H 0 .  Nilai  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  error  pemodelan  luas  areal  panen  jagung sudah. memenuhi asumsi berdistribusi normal.

## b. Asumsi Residual independen dan identik
Secara  visual  untuk  melihat  apakah  persamaan  identik dapat dilihat melalui residual plot pada scatter plot versus fits. Dilihat  pada  scatter  plot  versus  fits  dapat  diketahui  bahwa tidak terdapat pola atau menyebar secara acak sehingga dapat disimpulkan  bahwa  sudah  memenuhi  asumsi  identik. Berdasarkan  output  plot  ACF,  diketahui  tidak  terdapat  nilai lag  yang  keluar  dari  batas  signifikansi,  maka dapat disimpulkan bahwa Plot autocorrelation function menunjukkan residual yang independen.

## D. Interpretasi Model
Model  luas  areal  panen  jagung dalam  variabel  s  dengan mensubtitusikan nilai PC1 adalah sebagai berikut :
Model  luas  areal  panen  jagung dalam  variabel  x  adalah sebagai berikut :
Berdasarkan  model  regresi  dapat  menjelaskan  sebagai berikut :
Ketika  luas  curah  hujan  naik  satu  mm/th,  luas  areal  panen jagung  cenderung  menurun  sebesar  2,77  Ha  dengan  asumsi harga  pupuk  urea  dan  harga  komoditif  pengganti  konstan. Ketika  harga  pupuk  urea  naik  satu  Rp/Kg,  luas  areal  panen jagung  cenderung  menurun  sebesar  5,04  Ha  dengan  asumsi curah  hujan  dan  harga  komoditif  pengganti  konstan.  Ketika
harga  komoditif  pengganti  naik  satu  Rp/Kg,  luas  areal  panen jagung  cenderung  menurun  sebesar  2,88  Ha  dengan  asumsi curah hujan dan harga pupuk urea konstan.
E. Pendugaan Fungsi Produktivitas Jagung.

## A. Pendugaan Model
Persamaan regresi linier berganda produktivitas jagung ini dapat dinyatakan pada persamaan sebagai berikut :

## a. Uji Serentak
Pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak  dengan menguraikan  seluruh  total  variansi  menggunakan  analisis varian.
Gambar. 6. ANOVA Pengujian Serentak Produktivitas Jagung
Pada  pengujian  serentak,  diketahui  bahwa  nilai  F hitung sebesar  24,06  >  F tabel sebesar  F (0,005,2,11) sebesar  3,98,  maka keputusannya  adalah  gagal  tolak  H 0 .  Dapat  disimpulkan bahwa  paling  tidak  ada  satu  parameter  yang  tidak  sama dengan nol (signifikan)

## b. Pengujian Parsial
Pengujian  parsial  (individu)  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengetahui  parameter  yang  signifikan  secara  individu terhadap model.
Gambar 7 . Pengujian Parsial Produktivitas Jagung
Berdasarkan  p-value  <  α  hanya  ada  satu  variabel  yang signifikan.Variabel  Lag  penggunaan  pupuk  urea  dan  variabel lag upah tenaga kerja memberikan pengaruh yang negatif pada produktivitas  jagung. Dengan  hasil  standart  error  dari  hasil regresi  pengamatan  adalah  sebesar  0,334844,  R-sq  sebesar 88,9  dan  R-sq(adj)  sebesar  85,2.  R-sa(adj)  menunjukkan bahwa  variabilitas  data  yang  dapat  dijelaskan  oleh  model regresi adalah sebesar 85,2%.

## c. Uji Multikolinieritas
Kasus  multikolinieritas  merupakan  kasus  dimana  terjadi hubungan  antara  variabel  prediktor.Asumsi  yang  harus dipenuhi adalah tidak adanya kasus multikolinieritas atau tidak ada  hubungan  linier  yang  benar  benar  terjadi  antar  variabel independen.  Salah  satu  indikator  yang  digunakan  untuk mendeteksi  adanya  kasus  multikolinieritas yaitu  dengan mengetahui nilai VIF.
Predictor           Coef     SE Coef      T      P    VIF
Constant           8,606       1,843   4,67  0,001
Bibit (ton)    0,0011720   0,0007528   1,56  0,154  1,418 LUTK         -0,00018384  0,00006327  -2,91  0,017  4,738 LPGU           -0,003717    0,006894  -0,54  0,603  4,448 Source          DF      SS      MS      F      P Regression       3  8,0927  2,6976  24,06  0,000 Residual Error   9  1,0091  0,1121 Total           12  9,1018
Source          DF         SS         MS     F      P Regression       1  173335975  173335975  7,33  0,019 Residual Error  12  283652045   23637670 Total           13  456988020
Tabel 6. Uji Multikolinieritas pada Produktivitas Padi Predictor VIF Constant * Bibit (ton) 1,418 LUTK 4,738 LPGU 4,448
Diketahui  bahwa  tidak  terdapat  nilai  VIF  pada  variabel prediktor  yang  lebih  dari  10  hal  ini  mengindikasikan  bahwa dilihat melalui nilai VIF tidak terdapat kasus multikolinieritas.

## B. Pengujian Asumsi Klasik Model Luas Produktivitas Jagung

## a. Asumsi Residual Berdistribusi Normal
Uji normalitas pada residual dapat dilakukan menggunakan uji  kolmogorov Smirnov. Berdasarkan  output  residual berdistribusi  normal, diketahui  p-value  >  0,15  sehingga diputuskan  gagal  tolak  H 0 .  Dapat  disimpulkan  bahwa  error pemodelan  produktivitas  padi  sudah  memenuhi  asumsi berdistribusi normal.

## b. Asumsi Residual independen dan identik
Secara visual untuk melihat apakah persamaan identik dapat dilihat  melalui  residual  plot pada  scatter  plot  versus  fits. Beredasarkan  output  plot  versus  vits,  diketahui  residual  plot pada  scatter  plot  versus  fits  dapat  diketahui  bahwa  tidak terdapat  pola  atau  menyebar  secara  acak  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  sudah  memenuhi  asumsi  identik Berdasarkan output plot ACF, diketahui bahwa tidak terdapat nilai  lag  yang  keluar  dari  batas  signifikansi,  maka dapat disimpulkan bahwa Plot autocorrelation function menunjukkan residual yang independen.

## C. Interpretasi Model
Model produktivitas padi sebagai berikut :
Berdasarkan  model  regresi  dapat  menjelaskan  sebagai berikut.
Ketika harga jagung naik satu Rp/Kg, produktivitas jagung cendeung meningkat sebesar 0,0011 ton/Ha dengan asumsi lag upah  tenaga  krja  dan  lag  penggunaan  pupuk  urea  konstan. Ketika  lag  upah  tenaga  kerja  naik  satu  rupiah,  produktivitas jagung  cenderung  menurun  sebesar  0,00018  ton/Ha  dengan asumsi  harga  rill  jagung  dan  lag  penggunaan  pupuk  urea konstan.  Ketika  Lag  penggunan  pupuk  urea  naik  Kg/Ha, produktivitas  jagung  cenderung  menurun  sebesar  0,0037 ton/Ha  dengan  asumsi  harga  riil  jagung  dan  lag  penggunaan pupuk urea konstan.

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut :
Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat produksi  padi  dan  jagung  dengan  menggunakan  metode regresi linier berganda dengan pendekatan
pendekatan principal component regression tidak menghasilkan model yang cukup baik pada setiap persamaan.
Pada  persamaan  luas  areal  panen  padi,  variabel  luas  areal irigasi memberikan pengaruh positif sebesar 0,08 %, harga riil padi  ditingkat  petani memberikan  pengaruh  yang  positif 0,10% dan  curah  hjan  setempat  meberikan  pengaruh  yang positif  sebesar  0,12%.  Sedangkan  pada  persamaan produktivitas  padi,  variabel  harga  riil  padi  ditingkat  petani memberikan  pengaruh  yang  positif  sebesar  0,06%, penggunaan  bibit memberikan  pengaruh  yang  positif  sebesar 0,24%, dan  penggunaan  pupuk  urea  memberikan pengaruh yang  positif  sebesar  0,0042%.Masing-masing variabel memberikan pengaruh terhadap  rata-rata  produktivitas padi. Pada persamaan luas areal panen jagung, variabel curah hujan memberikan  pengaruh  negatif  sebesar  2,77  Ha,  harga  riil pupuk uera memberikan pengaruh yang negatif sbesar 5,04 Ha dan  harga  komoditif  pesaing  memberikan  pengaruh  yang negatif sebesar 2,88 Ha.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aridinanti, Lucia. 2007. Pengantar Metode Statistika . Surabaya : ITS.
[2] Lipsey, R. (1995). Pengantar Mikroekonomi . Binarupa Aksara, Jakarta.
[3] Setiawan, and Kusrini D.E. (2010). Ekonometrika . Jogyakarta: Andi.
[4] Benu,  F.L.  (1996). Analisis  Struktur  Produksi,  Konsumsi  dan Perdagangan  Beras di  Propinsi  Nusa  Tenggara  Timur  Tesis. Program Pasca Sarjana . Institut Pertanian Bogor, Bogor .
[5] Biro  Pusat  Statistik  2013.  Lamongan  Dalam  Angka  (2000-20013). B.P.S. Kabupaten Lamongan, Lamongan.
[6] Dinas  Pertanian  dan  Kehutanan  Kabupaten  Lamongan.  (2007). Road MapPembangunan  Tanaman  Pangan  Kabupaten  Lamongan .  Dinas Pertanian dan Kehutanan Kabupaten Lamongan, Lamongan
[7] Dinas Pertanian dan Kehutanan Kabupaten Lamongan. (2008). Petunjuk Pelaksanaan Program Peningkatan Produksi PadiMenuju Swasembada Beras  Tahun  2011 (Tahun  Anggaran  2008).  Dinas  Pertanian  dan Kehutanan Kabupaten Lamongan, Lamongan.
[8] Dinas  Pertanian  dan  Perkebunan  Kabupaten  Lamongan.  (2008). Rencana  Strategis  Satuan  Kerja  Perangkat  daerah  (Renstra  SKPD) Dinas  Pertanian  dan  Kehutanan  Kabupaten  Lamongan2008 .  Dinas Pertanian dan Kehutanan Kabupaten Lamongan, Lamongan.
[9] Doll, J.P and F. Orazem. 1984. Production Economics. John Wiley and Sons,USA .
[10] Draper,N and Smith, H (1992). Analisis Regresi Terapan (Edisi kedua). Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
[11] Gujarati, D. (1978). Ekonometrika Dasar . Erlangga, Jakarta.
[12] Hutauruk, J. (1996). Analisis Dampak Kebijakan Harga Dasar Padi dan Subsidi Pupuk terhadap Permintaan dan Penawaran Beras di Indonesia . Tesis. Program Pasca Sarjana. Institut Pertanian Bogor, Bogor.
[13] Intriligator,  M.D.  (1978). Econometric  Models,  Techniques  and aplication . Prentice-Hall Inc. New Jersey, USA.
[14] Nani, S. (2009) Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi dan konsumsi  beras  di  Kabupaten  Siak,  Riau .  Skripsi.  Institute  Pertanian Bogor, Bogor.
[15] Neter,  J.  Wasserman,  W.  And  Kutner,  M.  (1990).  Applied  Linier Statistical  Models.  Diterjemahkan  oleh  Bambang  Sumantri.  Institute Pertanian Bogor. Bogor.
[16] Putong,  I.  (2003). Pengantar  Ekonomi  Mikro  dan  Makro  (Edisi  2). Ghalia  Indonesia,  Jakarta.Salvatore,  Dominict.  (2001). Managerial Ekonomics dalam Pekonomian Global. Erlangga, Jakarta.
[17] Salvatore, Dominict. (2001). Managerial Ekonomics dalam Pekonomian Global. Erlangga, Jakarta.
[18] Soekartawi.  (2002). Prinsip  Dasar  Ekonomi  Pertanian  (Teori  dan Aplikasi) . Raja Grafindo Persada, Jakarta.