## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI PINANG DI KELURAHAN KUALA LAHANG KECAMATAN GAUNG KABUPATEN INDRAGIRI HILIR
Ramli 1 , Yeni Afiza 2 , Nina Sawitri 2
1 Mahasiswa Prodi Agribisnis Fakultas Pertanian UNISI
2 Dosen Prodi Agribisnis Fakultas Pertanian UNISI
Email : 1 ninasawitri@gmail.com

## ABSTRAK
Pinang  merupakan  tanaman  perkebunan  yang  banyak  di  kembangkan  oleh  masyarakat Kabupaten Indragiri Hilir, khususnya di Kelurahan Kuala Lahang. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produksi  pinang  di  Kelurahan  Kuala  Lahang Kecamatan Gaung Kabupaten Indragiri Hilir. Tujuan penelitian ini adalah : (1) untuk mengetahui faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produksi  pinang  di  Kelurahan  Kuala  Lahang,  (2)  untuk mengetahui besarnya pengaruh faktor-faktor produksi pinang di Kelurahan Kuala Lahang. Metode ini  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi  linear  berganda.  Penelitian  ini  menghasilan  nilai  R 2 sebesar  84,6%,  variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  produksi  pinang  di  Kelurahan Kuala Lahang adalah luas lahan (α = 15%), herbisida (α = 1%) dan irigasi (α = 1%). Koefesien regresi  masing-masing  variabel  adalah  dengan  nilai  luas  lahan  sebesar  0,08,  herbisida  sebesar 241,04 dan irigasi sebesar 3,46.
Kata kunci : Pinang, Faktor Produksi, Regresi Linear Berganda.

## ABSTRACT
The  betel  nut  is  commodity  that  many  developed  by  the  people  in  Indragiri  Hili  District, especially in  Kuala  Lahang sub-district. So necessary to  analyze the factors  that influencing  the betel nut production.The aims of this study are : (1) to know the factors that influencing the betel nut production in Kuala Lahang, (2) to know how significant the influencing factors of the betel nut  production  in  Kuala  Lahang.  The  method  used  is  multiple  linear  regression  analysis.  From regression analysis R 2 is 84,6%, the variable that significant influence the betel nut production in Kuala  Lahang  is  the  land  area  (α  =  15%),  herbicides  (α  =  1%)  and  irrigation  (α  =  1%). Coofficient of regression of each variable is with a value land area of 0,08, herbicides of 241,04 and irrigation of 3,46.
Keywords : Betlenut, Production Factors, Linear Regression.

## I. PENDAHULUAN
Sektor pertanian tercermin melalui pembentukan PDB Nasional, penyerapan tenaga kerja, ekspor  hasil-hasil  pertanian  khususnya  perkebunan.  Pembangunan  subsektor  perkebunan merupakan  bagian  integral  dari  pembangunan  ekonomi  nasional.  Dengan  demikian  tujuan pembangunan  subsektor  perkebunan  harus  konsisten  dengan  tujuan  pembangunan  ekonomi nasional.  Arah  pembangunan  perkebunan  yang  ditujukan  untuk  meningkatkan  ekspor  dan memenuhi  kebutuhan  industri  dalam  negeri.  Subsektor  perkebunan  mempunyai  andil  yang  tidak kecil  dalam  proses  pembangunan.  Peranannya  bukan  hanya  sebagai  penyerap  tenaga  kerja  dan pemberi  peluang  baru  bagi  terbentuknya  kesempatan  berusaha,  namun  sangat  besar  makna produksinya dalam memenuhi  permintaan dan kebutuhan masyarakat  di  dalam negeri dan diluar negeri.
Di wilayah indonesia, pinang merupakan salah satu  komoditas perkebunan nasional  yang memiliki prospek pasar yang cukup bagus. Selain untuk konsumsi lokal, pinang di Indonesia juga merupakan salah satu komoditas ekspor. Saat ini pinang dikembangkan hampir di semua daerah di tanah  air.  Pinang  tersebar  disemua  wilayah  Indonesia,  namun  penyebaran  terbesar  dan  sekaligus sebagai  daerah  pengekspor  biji  pinang  terdapat  di  Pulau  Sumatera  antara  lain,  provinsi  Riau, Provinsi  Aceh  dan  Provinsi  Jambi,  sementara  daerah  lain  masih  terbatas  untuk  konsumsi  lokal. Luas tanaman pinang Sumatera 42,388 Ha (Muslimah, 2019).
Dari beberapa provinsi produsen pinang yang ada di pulau Sumatra tercatat Provinsi Riau merupakan salah satu wilayah produsen dengan luas perkebunan pinang 19.521 Ha (Disbun Riau, 2018)  yang  menyebar  di  hampir  semua  kabupaten  yang  ada.  Salah  satu  kabupaten  yang membudidayakan  tanaman  pinang  adalah  Kabupaten  Indragiri  Hilir,  luas  lahan  pinang  di kabupaten  Indragiri  Hilir  pada  tahun  2019  adalah  19.039  Ha  (Disbun  INHIL,  2019).  Salah  satu wilayah di Kabupaten Indragiri Hilir yang potensial dalam pembudidayaan komoditi Pinang ialah Kecamatan Gaung. Salah satu daerah di Kecamatan Gaung yang menjadi penghasil pinang adalah Kelurahan  Kuala  Lahang.  Budidaya  pinang  di  Kelurahan  Kuala  Lahang  didukung  oleh  keadan geografis wilayah yang cocok dalam pengembangan dan produksi pinang. Berdasarkan informasi dilapangan produksi pinang di Kelurahan Kuala Lahang sebesar 28,249 Kg/bulan.
Kelurahan  Kuala  Lahang  sebagai  salah  satu  produsen  pinang  yang  ada  di  Kecamatan Gaung Kabupaten Indragiri Hilir telah membudidayakan tanaman pinang secara monokultur, yang mana biasanya tanaman pinang hanya dijadikan sebagai tanaman selaan, hal tersebut menjadi ke khasan  tersendiri  dalam  sektor  perkebunan  pinang  di  Kelurahan  Kuala  Lahang.  Permasalahan yang  dihadapi  petani  pinang  di  Kelurahan  Kuala  Lahang  pada  saat  ini  yaitu  pada  produktivitas yang  tidak  menentu,  kondisi  ini  tentunya  dipengaruhi  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  hasil produksi, faktor produksi yang diduga menentukan produksi pinang adalah luas lahan, pupuk urea, herbisida, jarak tanam dan irigasi. Berdasarkan belakang masalah, maka tujuan penelitian adalah : 1)  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produksi  petani  pinang,  2)  untuk mengetahui besarnya pengaruh faktor-faktor produksi pinang di Kelurahan Kuala Lahang.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kelurahan  Kuala  Lahamg  Kecamatan  Gaung  Kabupaten Indragiri  Hilir.  Pemilihan  lokasi  penelitian  ini  ditentukan  secara purposive (senagaja).  Dengan pertimbangan  bahwa  Kelurahan  Kuala  Lahang  Kecamatan  Gaung  sebagai  wilayah  budidaya pinang yang monokultur. penelitan ini direncanakan selama kurang lebih 3 bulan yaitu pada bulan Januari 2021 sampai dengan bulan Maret 2021.

## 2.2. Populasi dan sampel
Populasi  merupakan  jumlah  dari  anggota  secara  keseluruhan,  sedangkan  sampel  adalah sebagian  dari  anggota  populasi  yang  terpilih  sebagai  objek  pengamatan  (Soekartawi,  2002) Jumlah  populasi  petani  pinang  di  Kelurahan  Kuala  Lahang  Kecamatan  Gaung  yaitu  30  petani. Tanaman  pinang  yang  akan  dijadikan  sampel  adalah  tanaman  pinang  yang  telah  berproduksi. Teknik pengambilan sampel secara sensus artinya seluruh populasi akan dijadikan sampel.

## 2.3. Metode Analisis Data
Dalam  analisis  data  ini    menggunakan  tekhnik  pengolahan  data    penelitian  secara kuantitatif    yakni  suatu    tekhnik  penelitian  yang  analisisnya  memakai  analisis  statistik    dengan menggunakan  daftar  pertanyaan  berstruktur  yang  disusun  berdasarkan  pengukuran  terhadap variabel  yang  diteliti  yang    kemudian  menghasilkan  data  kuantitatif, Teknik  analisa  data  yang digunakan  peneliti  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  program  SPSS  ( Statistical Product  and  Service  Solution )  versi  25.0 For  Windows yang  merupakan  salah  satu  aplikasi komputer untuk menganalisis data statistik

## Uji Realibilitas
Ghozali  (2015)  menjelaskan  bahwa  realibilitas  adalah  tingkat  kestabilan  suatu  alat pengukuran  dalam  mengukur  gejala  atau  kejadian.  Realiabilitas  merupakan  suatu  instrument cukup  dapat  dipercaya  untuk  digunakan  sebagai  alat  pengumpul  data  karena  instrumen  tersebut sudah  baik.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menghitung  koefisien Cronbach  alpha >  0,6.  Untuk nilai realibilitas  jika semakin mendekati 1,00 dapat dikatakan skala tersebut memiliki realibilitas
yang tinggi, semakin mendekati 0, berarti semakin rendah.

## Uji Normalitas
Uji normalitas merupakan uji  yang dilakukan sebagai prasyarat untuk melakukan analisis data.  Uji  normalitas  dilakukan  sebelum  data  diolah  berdasarkan  model-model  penelitian  yang diajukan. Uji normalitas data bertujuan untuk mendeteksi distribusi data dalam satu variabel yang akan  digunakan  dalam  penelitian.  Data  yang  baik  dan  layak  untuk  membuktikan  model-model penelitian  tersebut  adalah  data  distribusi  normal.  Uji  normalitas  yang  digunakan  adalah  uji Kolmogorov-Smirnov. Rumus Kolmogorov-Smirnov adalah sebagai berikut :

## √
Keterangan :
KD = jumlah Kolmogorov-Smirnov yang dicari n1 = jumlah sampel yang diperoleh n2
= jumlah sampel yang diharapkan
(Sugiyono,  2013:257)  Data  dikatakan  normal,  apabila  nilai  signifikan  lebih  besar  0,05  pada (P>0,05). Sebaliknya, apabila nilai signifikan lebih kecil dari 0,05 pada (P

## Analisis Regresi Linear Berganda
Dalam  mengkaji  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produksi  pinang  digunakan  model analisis  regresi  linear  berganda.  Analisi  regresi  adalah  sebuah  alat  analisis  statistik  yang memberikan  penjelasantentang  pola  hubungan  (antara  dua  variabel  atau  lebih).  Tujuan  dari analisis  regresi  ini  adalah  meramalkan  nilai  rata-rata  satu  variabel.  Metode  ini  sebenarnya menggambarkan  hubungan  antara  perubahan  bebas  atau independent (Y)  dengan  perubahan  tak bebas atau dependent (X) dan sering disebut dengan perubah penjelas. Faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap produksi pinang adalah :
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + b 5 X 5 + e (ui)
Di mana :
Y a X1 = = Produksi pinang
Konstanta (Intercept) Luas lahan
X2 = Pupuk Urea
X3 =  Herbisida
X4 = Jarak tanam
X5 = Irigasi
B 1 – b 5 = Koefisien Regresi faktor X 1 –X 5 E      = Error

## Pengujian Model
Sebagai  salah satu  awal  pengujian dilakukan pengujian ketelitian dan kemampuan model regresi.  Pengujian  model  regresi  diperlukan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  tiga  pengujian  yaitu koefisien determinasi ( R- squared ), Uji F, dan Uji T. Untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh peubah-peubah dalam persamaan akan mempengaruhi alih fungsi lahan pertanian akan uji statistic sebagai berikut :
Uji Koefisien Determinasi (R- squared )
Nilai  R- squared mencerminkan  seberapa  besar  keragaman  dari  variabel  dependent  yang
dapat  diterangkan oleh variabel  independent.  Nilai R- squared memiliki besaran  yang positif dan besarnya  adalah  0  <  R- squared <  1  Jika  nilai  R- squared bernilai  nol  maka  artinya  keragaman variabel dependent tidak dapat dijelaskan oleh variabel independentnya. Sebaliknya, jika nilai R- squared bernilai  satu  maka  keragaman  dari  variabel  dependen  secara  keseluruhan  dapat diterangkan oleh variabel independennya secara sempurna (Gujarati, 2002).

## Uji t
Uji t dilakukan untuk menghitung koefisiensi regresi masing-masing variabel independen sehinngga dapat diketahui pengaruh variabel independen tersebut terhadap variabel dependennya, adapun prosedur pengujian yang diungkap Gujarati (2002):
1. Jika t hitung < t tabel, maka variabel (X) tidak berpengaruh nyata terhadap variabel (Y).
2. Jika t hitung > t tabel maka variabel (X) berpengaruh nyata terhadap variabel (Y).

## Uji F
Uji  F  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  independent  atau  bebas  (X 1 )  secara bersama-sama  terhadap  variabel  dependent  atau  tidak  bebas  (Y).  Adapun  prosedur  yang digunakan dalam uji F (Gujarti 2002).
1. Apabila F hitung < F tabel maka variabel bebas (X) tidak berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas (Y).
2. Apabila F hitung > F tabel maka variabel bebas (X) berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas (Y).

## Uji Asumsi Klasik
Model  yang  dihasilkan  dari  regresi  linear  berganda  haruslah  baik,  jika  tidak  baik  maka akan  mempengaruhi  interprestasinya.  Interprestasi  ini  menjadi  tidak  benar  apabila  terhadap hubungan linear antara variabel bebas (chatterjee and price dalam Nachrowi et all 2002) namun, agar  diperoleh  model  regresi  linear  berganda  yang  baik,  maka  model  harus  memenuhi  kriteria BLUE ( Best Linear Unbiased Estimator). BLUE dapat dicapai bila memenuhi asumsi klasik, uji asumsi  klasik  merupakan pengujian pada model  yang telah berbentuk  linear untuk  mendapatkan model yang baik, setelah model di regresikan kemudian dilakukan uji penyimpangan asumsi.

## 1. Uji Multikolinearitas
Jika suatu model regresi berganda terdapat hubungan linear sempurna antara peubah bebas dalam  model  tersebut,  maka  dapat  dikatakan  model  tersebut  mengalami  multikolinearitas. Terjadinya  multiko  linearitas  menyebabkan risquared tinggi  namun  tidak  banyak  variabel  yang signifikan  dari  uji  t.  Ada  berbagai  cara  untuk  menentukan  apakah  suatu  model  memiliki  gejala multikolinearitas. Salah satu cara yang digunakan adalah uji Varian Infiaction Factor (VIF). Cara ini sangat mudah, hanya melihat apakah nilai VIF untuk masing-masing variabel lebih besar dari 10  atau  tidak.  Bila  nilai  VIF  lebih  besar  dari  10  maka  diindikasikan  model  tersebut  mengalami multikolinearitas.  Sebaliknya,  jika  VIF  lebih  kecil  dari  10  maka  diindikasikan  bahwa  model tersebut tidak mengalami multikolinearitas yang serius.

## 2. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  bertujuan  menguji  apakah  model  regresi  linear  ada  korelasi  antara kesalahan pengganggu pada prode t dengan kesalahan pengganggu pada priode t-1 (sebelumnya). Jika  terjadi  korelasi,  maka  dinamakan  ada  problem  autokorelasi  (Imam  Ghazali,  2005).  Model regresi  yang baik  adalah regresi  yang bebas dari  autokorelasi dapat  dilakukan melalui pengujian terhadap nilai uji Durbin Watshon (uji DW) dengan ketentuan sebagai berikut : Ada autokorelasi : 0-1,224 Daerah keragu-raguan  : 1,224-1,553 Tidak ada autokorelasi  : 1,553-2.447
Daerah keragu-raguan  : 2.447-2.776 Ada autokorelasi : 2.776-4

## 3. Uji Heteroskedastisitas
Asumsi  penting  dari  regresi  linear  klasik  adalah  bahwa  gangguan  yang  muncul  dalam fungsi regresi adalah Heteroskedastisitas. Menurut Juanda (2009), Heteroskedastisitas terjadi jika ragam  sisaan tidak sama untuk  tiap pengamatan  dari peubah-peubah bebas dalam model regresi. Masalah  Heteroskedastisitas  biasanya  sering  terjadi  dalam  data cross  section. Salah  satu  cara dalam  mendeteksi  Heteroskedastisitas  adalah  dengan  transformasi  terhadap  peubah  respon  yang dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menjadikan  ragam  menjadi  homogeny  pada  peubah  respon  hasil transformasi tersebut. Namun, dalam mendekati terjadinya Heteroskedastisitas dalam model dapat digunakan juga metode grafik (Nachrowi etall  2002). Selain itu dapat  juga dilakukan dengan uji glejser, uji glejser dilakukan dengan meregresikan variabel-variabel bebas terhadap nilai absolute residualnya  (Gujarati  2006).  Jika  nilai  signifikan  dari  hasil  uji  Glejser  lebih  besar  dari  a  maka tidak terdapat Heteroskedastisitas dan sebaliknya. Data yang diperoleh dari hasil penelitian diolah dan disetarakan untuk dianalisis sesuai dengan tujuan penelitian.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Realibilitas
Suatu  instrumen  penelitian  dikatakan  reliabel  bila  dapat  digunakan  lebih  dari  satu  kali dalam  kurun  waktu  yang  berbeda,  namun  masih  menunjukkan  hasil  yang  konsisten  atau  sejauh mana alat ukur dapat dipercaya atau diandalkan. Hasil uji reliabilitas dinyatakan reliabel jika hasil perhitungan  memiliki  koefisien  sebesar  α  >  0,05.  Atau  Instrumen  memiliki  tingkat  reliabilitas yang tinggi jika nilai koefisien yang diperoleh > r tabel. Hasil uji reliabilitas dalam penelitian ini dinyatakan  reliabel  dengan  hasil  0,599  >  r  tabel    yaitu  0,361.  nilai  tersebut    menyatakan  bahwa setiap variabel dan pernyataan di kuesioner dianggap realibel.

## Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual telah terdistribusi normal atau tidak. Hal ini penting karena dalam uji regresi semua mengasumsikan  nilai  residual  mengikuti  distribusi  normal.  Berdasarkan  Tabel  1,  dapat disimpulkan  bahwa  nilai Kolmogorov-smirnov  test 0,183  dari    nilai  tersebut  menunjukan  nilai yang lebih besar dari 0,05 yang berarti data terdistribusi normal.
Tabel 1.  Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test No Unstandardized Predicted Value Kolmogorov-Smirnov Test 1 N 30 2 Test Statistic 0,183 3 Asymp. Sig. (2-tailed) 0,12 c

## Sumber: Data Primer Diolah, 2021

## Regresi Linear Berganda
Pembuatan  persamaan  regresi  berganda  dengan  menggunakan  output  SPSS  dapat dilakukan dengan mengintepretasikan angka-angka yang termuat dalam Tabel 2.
Tabel 2.  Persamaan Regresi Berganda No Variabel Koefesien Regresi t-hitung Sig 1 Constant -797,583 -3,066 0,005 2 Luas Lahan 0,083 1,533 0,138 b 3 Pupuk Urea -16,351 -1,060 0,300 4 Herbisida 241,042 3,217 0,004 a 5 Jarak tanam 16,075 0,370 0,715 6 Irigasi 3,462 2,921 0,007 a Sumber: Data Primer Diolah, 2021 R 2 = 0,846 F hitung = 26,415
Ket : a : signifikan pada taraf α 1 % b : signifikan pada taraf α 15 %
Dari Tabel 2, diketahui persamaan Regresi Liniear Berganda sebagai berikut Y = -797,583 + 0,083 X 1 + -16,351 X 2 + ( 241,042 X 3 )+ 16,075 X 4 + 3,462 X 5 ) + e.

## Pengujian Model

## 1. Koefisien Determinasi (R 2 )
Uji  koefisien  determinasi  yaitu  mengukur  seberapa  jauh  kemampuan  model  dalam menerangkan  variasi  variabel  dependen    Hasil  uji  dari  koefisien  determinasi  pada  penelitian  ini didapat nilai adjusted R 2 sebesar 0,846 atau 84,6%. Artinya produksi pinang (Y) dipengaruhi oleh 5 variabel penjelas  yaitu Luas Lahan (X1), (Pupuk Urea (X2), Herbisida (X3), Jarak tanam (X4) dan irigas (X5) dengan nilai 0,846 atau sebesar 84,6 %, Sisanya 15,4% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dijelaskankan dalam penelitian ini.

## 2. Uji F (F-Test)
Uji  statistik  F  menunjukan  apakah  semua  variabel  independen  yang  dimasukkan  dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen, Hasil nilai f hitung sebesar  26,415  nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  Variabel  Luas  Lahan  (X1),  Pupuk  Urea  (X2), Herbisida  (X3),  Jarak  tanam  (X4),  Irigasi  (X5)  secara  bersama-sama  berpengaruh  terhadap Produksi (Y) Pinang di Kelurahan Kuala Lahang Kecamatan Gaung.

## 3. Uji T (T-Test)
Uji  statistik  t  digunakan  untuk  menguji  hubungan  masing-masing  variabel  independen terhadap  variabel  dependen.  Digunakan  untuk  mengetahui  masing-masing  sumbangan  variabel bebas  secara  parsial  terhadap  variabel  terikat,  mengunakan  uji  masing–masing  koefisien  regresi variabel  bebas  apakah mempunyai  pengaruh  yang bermakna  atau tidak terhadap variabel  terikat. Untuk  menguji  variabel  yang  berpengaruh  antara  variabel  independen    terhadap  variabel dependen  secara individual (parsial) maka digunakan uji t
Hasil analisis yang menunjukan koefisien signifikansi disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3.  Hasil Nilai T-test No Variabel T Sig 1 Luas Lahan 1,533 0,138 2 Pupuk Urea -1,060 0,300 3 Herbisida 3,217 0,004 4 Jarak tanam 0,370 0,715 5 Irigasi 2,921 0,007 Sumber: Data Primer Diolah, 2021 Luas Lahan (X 1 ), Pada variabel  luas lahan  t-hitung 1,533 artinya  variabel  luas lahan
merupakan  variabel  yang  berpengaruh  secara  nyata  terhadap  produksi  (Y)  pada  taraf  α  15  %,  . Pupuk Urea (X 2 ) t hitung yakni -1,060 artinya variabel pupuk urea tidak berpengaruh secara nyata terhadap  produksi  (Y),  Herbisida  (X 3 ),  t  hitung  yakni 3,217 merupakan  variabel  yang berpengaruh secara nyata terhadap produksi (Y) pada taraf α 1%, j Jarak tanam (X 4 ) nilai t hitung yakni 0,370 Artinya variabel  jarak tanam tidak  berpengaruh secara nyata  terhadap produksi (Y) dan  irigasi  (X 5 )  t  hitung  yakni 2,921 Artinya  variabel  irigasi  merupakan  variabel  yang berpengaruh secara nyata terhadap produksi (Y) pada taraf α 5 %.

## 4. Uji Asumsi Klasik Uji Multikolinearitas
Jika suatu model regresi berganda terdapat hubungan linear sempurna antara peubah bebas dalam  model  tersebut,  maka  dapat  dikatakan  model  tersebut  mengalami  multikolinearitas. terjadinya  multikolinearitas  menyebabkan risquared tinggi  namun  tidak  banyak  variabel  yang signifikan  dari  uji  t.  Ada  berbagai  cara  untuk  menentukan  apakah  suatu  model  memiliki  gejala multikolinearitas. Salah satu cara yang digunakan adalah uji Varian Infiaction Factor (VIF). Uji multikolinearitas dilakukan dengan menghitung nilai variance inflation factor (VIF) dari masing-masing variabel  independen. Nilai  yang umum dipakai untuk menunjukkan tidak adanya multikolinearitas  adalah  nilai  VIF  <  10.  Berdasarkan  tabel  4  dibawah  terlihat  bahwa  nilai  VIF untuk keseluruhan variabel X yaitu Variabel Luas Lahan (X1), Pupuk Urea (X2), Herbisida (X3), Jarak  tanam  (X4)  dan  Irigasi  (X5)  dimana  nilainya  kecil  dari  10  (sepuluh).  Dengan  demikian berarti dapat disimpulkan bahwa antar variabel bebas tidak mengandung multikolinearitas.
Tabel 4. Uji Multikolinearitas No Variabel VIF 1 Luas Lahan 8,044 2 Pupuk Urea 2,881 3 Herbisida 2,999 4 Jarak tanam 2,375 5 Irigasi 2,124 Sumber: Data Primer Diolah, 2021

## Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada priode t dengan kesalahan pengganggu pada priode t-1 (sebelumnya).  Model  regresi  yang  baik  adalah  regresi  yang  bebas  dari  autokorelasi  dapat dilakukan melalui penguji terhadap nilai uji durbin-watson.
Hasil  uji  autokorelasi  menggunakan  uji  Durbin  Watson.  Dari  hasil  output  SPSS  untuk model  summary  diperoleh  nilai  DW  sebesar  2,076  angka  tersebut  terletak  pada  interval  1.553- 2.447 sehingga menunjukan tidak adanya autokorelasi yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Uji autokorelasi Kesimpulan DW Ada autokorelasi 0-1.224 Daerah keragu-raguan 1.224-1.553 Tidak ada autokorelasi 1.553-2.447 Daerah keragu-raguan 2.447-2.776 Ada autokorelasi 2.776-4

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan kepengamatan lainnya. Untuk mengetahui ada  tidaknya  heteroskedastisitas  dapat  dilihat  dengan  menggunakan  uji  glejser  yang  dapat  lebih menjamin keakuratan hasil. Hasil uji glejser dapat dilihat pada Tabel 6. Pada tabel tersebut dapat dilihat  bahwa  probabilitas  signifikansinya  dari  hasil  perhitungan  menunjukkan  hasil  lebih  besar dari 0,05 kesimpulannya tidak terjadi heteroskedastisitas dan jika nilai signifikansinya lebih kecil dari  0,05  kesimpulannya  terjadi  heteroskedastisitas,  berdasarkan  tabel  17  dapat  dilihat  nilai  dari variabel X yaitu Variabel Luas Lahan (X1), Pupuk Urea (X2), Herbisida (X3), Jumlah Bibit (X4), dan Irigasi (X5) yang nilainya lebih dari 0,05 maka artinya tidak terjadi heteroskedatisitas.
Tabel 6. Uji heteroskedastisitas No Variabel Sig 1 Luas Lahan 0,855 2 Pupuk Urea 0,757 3 Herbisida 0,467 4 Jarak tanam 0,149 5 Irigasi 0,423 Sumber: Data Primer Diolah, 2021
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Pinang di Kelurahan Kuala Lahang.

## 1. Luas lahan (X1)
Variabel luas lahan (X 1 ) merupakan variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap produksi  (Y)  pinang  di  kelurahan  Kuala  Lahang  dengan  nilai  koofesien  regresi    0,083.  Nilai tersebut  menunjukkan  bahwa  jika  luas  lahan  bertambah  1  M 2 maka  Produksi  Pinang  akan meningkat  0,083  Kg /Bulan.  Luas  lahan  merupakan  areal  tanaman  yang  di  ungkapkan  dalam satuan meter (M) atau satuan yang lainya. luas lahan merupakan aspek pertama yang diperhatikan petani  dalam  usahanya  untuk  meningkatkan  produksinya.  Hasil  penelitian  ini  selaras  dengan penelitian  yang dilakukan oleh Kapsul Asrar Dkk, Dalam penelitian mereka di dapat hasil bahwa luas lahan berpengaruh nyata terhadap produksi pinang.
2. Pupuk urea
Variabel  pupuk  urea  (X 2 )  merupakan  variabel  yang  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  produksi  (Y)  pinang  di  Kelurahan  Kuala  lahang.  Hal  ini  dapat  disebabkan  karna kebanyakan petani pinang hanya melakukan pemberian pupuk urea hanya diawal tanam.
3. Herbisida
Variabel  herbisida  (X 3 )  merupakan  variabel  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap produksi (Y) pinang di Kelurahan Kuala lahang Koefisien regresi sebesar 241,042 . Nilai tersebut menunjukkan  bahwa  jika    herbisida  bertambah  1  liter  maka  produksi  Petani  Pinang  akan meningkat 241,042 Kg /Bulan. Herbisida berasal  dari senyawa kimia organik  maupun anorganik atau berasal dari metabolit hasil ekstraksi dari suatu organisme. Herbisida bersifat racun terhadap gulma  atau tumbuhan pengganggu. Para petani pinang di Kelurahan Kuala Lahang menggunakan herbisida untuk dapat mengendalikan gulma sebelum mengangu tanaman budidaya pinang  yang dapat  merusak  perakaran,  dan  dalam  penggunaan  dosis  rendah    dapat  berperan  sebagai  hormon tumbuh sehingga dapat meningkatkan produksi.
4. Jarak tanam
Variabel  jarak  tanam  (X 4 )  merupakan  variabel  yang  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap produksi (Y) pinang di Kelurahan Kuala lahang.

## 5. Irigasi
Variabel  irigasi  (X 5 )  merupakan  variabel  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap produksi  (Y)  pinang  di  Kelurahan  Kuala  lahang  dengan  nilai  koofesien  regresi  sebesar  3,462. Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  jika    irigasi  bertambah  1  M  maka  produksi  Pinang  akan meningkat  3,462 Kg/bulan. Irigasi  merupakan  suatu  proses  untuk  mengalirkan  air  dari  suatu sumber air ke sistem perkebunan.
6. Produksi (Y)
Variabel  produksi  (Y)  merupakan  variabel  yang  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  tiga variabel  yaitu luas lahan, herbisida, dan irigasi, sedangkan variabel  pupuk urea dan jarak tanam tidak mempengaruhi variabel produksi.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
1. Faktor yang mempengaruhi Produksi Pinang di Keluarahan Kuala Lahang adalah variabel luas lahan  (X 1 ),  herbisida  (X 3 ),  dan  irigasi  (X 5 ).  Sedangkan  faktor  yang  tidak  berpengaruh  adalah variabel pupuk urea (X 2 ), dan jarak tanam (X 4 ) 2. Dari hasil uji regresi liniear berganda pada produksi petani pinang di Keluarahan Kuala Lahang Kecamatan  Gaung  diketahui  pengauruh  variabel  bebas  terhadap  produksi  pinang  sebagai berikut :
a. Variabel  luas  lahan  (X 1 )  berpengaruh  signifikan  dengan  koefisien  regresi  sebesar 0,083 . yang  artinya  apabila  luas  lahan  bertambah  1  M 2 maka  produksi  pinang  akan  meningkat 0,083 Kg /Bulan.
b. Variabel herbisida (X 4 ) berpengaruh positif dengan koefisien regresi sebesar 241,042 . yang artinya apabila Herbisida bertambah 1 liter maka produksi Pinang akan meningkat 241,042 Kg /Bulan.
c. Variabel  irigasi  (X 6 )  berpengaruh  positif  dengan  koefisien  regresi  sebesar  3,462.  yang artinya  apabila  Irigasi  bertambah  1  m  maka  Produksi  Pinang  akan  meningkat  3,462 .Kg /Bulan.

## 4.2 Saran
1. Hendaknya  petani pinang dapat  meningkatkan produksi dengan memaksimalkan faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap produksi pinang yaitu luas lahan, herbisida dan irigasi.
2. Diharapkan  kepada  pemerintah  agar  dapat  membantu  para  petani  dalam  memahami  cara berbudidaya pinang, sehingga dapat menghasilkan produksi yang lebih tinggi

## DAFTAR PUSTAKA
Bowo Tri. 2010. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Belimbing” (Studi Kasus Desa Betokan Kecamatan Demak Kabupaten Demak).
Ghozali, Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  SPSS .  Semarang:  universitas Diponegoro, 2005.
Gujarati, Damodar. 2006. Dasar-Dasar Ekonometrika.Jakarta: Erlangga.
Juanda, Bambang. 2009. Ekonometrika Pemodelan dan Pendugaan. IPB Press, Bogor.
Kaspul  Asrar,  T.  Makmur1  ,  Zakiah1  .2018.  Dengan  judul,  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Produksi  Pinang  Di  Kecamatan  Labuhanhaji  Timur  Kabupaten  Aceh Selatan. Jurnal ilmiah mahasiswa pertanian  unsyiah Vol 3, No. 1.
Mardawati.  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pendapatan  usahatani  pinang  Kecamatan Sawang Kabupaten Aceh Utara,” Agrisep , vol. 16, no. 1, pp. 61-65, 2015.
Muslimah.  2019.  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pendapatan  Usaha  Tani  Pinang  Di  Desa Sungai Beras Kecamatan Mendahara Ulu Kabupaten Tanjung Jabung Timur
Riza Azhari. 2015. Efesiensi Faktor-faktor Produksi Pinang Di Kabupaten Pidie ( Studi Kasus Di Kecamatan Padang Tiji
Soekartawi. 2002. Analisis Usaha Tani. UI Press. Jakarta
Soekartawi.  2003.  Teori  Ekonomi  Produksi  dengan  Pokok  Bahasan  Analisis  Fungsi  Cobb Douglas. CV Rajawali. Jakarta.
Subyakto, Sudarmo. 1991. Insektisida. Kanisius. Yogyakarta.
Suciaty, Tety. 2004. Efisiensi Faktor-Faktor Produksi dalam Usaha Tani  Bawang Merah di Desa Pabuaran Lor Kec. Cileduk Kab. Cirebon. Universitas Diponegoro. Semarang.
Suratno, 1986. Ekonomi Pertanian. Karunika Jakarta Universitas Terbuka. Jakarta