## ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DALAM ESTIMASI PRODUKTIVITAS TANAMAN PADI DI KABUPATEN KARAWANG
Tesa Nur Padilah 1)* , Riza Ibnu Adam 2)
1,2) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. H.S. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang, 41361
* tesa.nurpadilah@staff.unsika.ac.id

## Abstrak
Karawang  merupakan  salah  satu  pusat  penanaman  padi  di  Pulau  Jawa.  Sebagai  pusat penanaman  padi,  sudah  seharusnya  produktivitas  padi  dari  tahun  ke  tahun  mengalami peningkatan.  Namun,  produktivitas  padi  ternyata  tidak  konsisten,  tahun  2015  mengalami kenaikan  sedangkan  tahun  2016  mengalami  penurunan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu estimasi sehingga dapat diketahui produktivitas padi untuk tahun-tahun berikutnya. Beberapa algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  mengestimasi  hubungan  antar  variabel  diantaranya regresi linier, fuzzy, dan jaringan syaraf tiruan. Regresi linier terbagi menjadi regresi linier sederhana dan regresi linier berganda. Regresi linier berganda digunakan untuk menelusuri pola  hubungan  antara  variabel  terikat  dengan  dua  atau  lebih  variabel  bebas.  Berdasarkan suatu  penelitian,  regresi  linier  berganda  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  metode  fuzzy dan  jaringan  syaraf  tiruan.  Oleh  karena  itu,  masalah  produktivitas  padi  di  Kabupaten Karawang  dapat  diestimasi  dengan  menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda.  Model regresi  linier  berganda  dapat  dinyatakan  dalam  bentuk  perkalian  matriks.  Selanjutnya, perhitungan nilai-nilai koefisien regresi dapat dicari dengan menggunakan eliminasi Gauss. Berdasarkan  model  regresi  yang  didapat,  sebesar  80,46%  faktor-faktor  produktivitas  padi dapat  dijelaskan  oleh  produksi,  luas  panen,  luas  tanam,  curah  hujan,  dan  hari  hujan. Sedangkan sisanya 19,54% dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Variabel-variabel yang mempengaruhi peningkatan jumlah produktivitas yaitu variabel  produksi  dan  curah  hujan,  sedangkan  variabel-variabel  yang  mempengaruhi penurunan jumlah produktivitas yaitu variabel luas panen, luas tanam, dan hari hujan. Rata- rata kesalahan relatif regresi yang diperoleh yaitu 0,04642 atau 4,642%.
Kata Kunci: eliminasi gauss, estimasi, produktivitas, regresi linier berganda.
Volume 5 No. 2 Bulan Desember Tahun 2019

## PENDAHULUAN
Kabupaten  Karawang  mempunyai potensi  besar  dalam  subsektor  pertanian khususnya  tanaman  pangan  baik  ditinjau dari  aspek  sumber  daya  alam  maupun sumber daya manusia. Sumber daya petani sangat
menunjang keberhasilan pembangunan  pertanian  di  Kabupaten Karawang, dimana 61,9% penduduk bergerak di bidang usaha pertanian dengan persentase  buruh  tani  sekitar  59,43% (Dinas  Pertanian  Kehutanan  Perkebunan dan  Peternakan  Kabupaten  Karawang, 2014).  Menurut  Makarim  &  Suhartatik (2009),  Karawang  merupakan  salah  satu pusat  penanaman  padi  di  Pulau  Jawa. Dengan  luas  areal  pertanian  lahan  basah mencapai 97.000 hektar, Kabupaten Karawang  mampu  memproduksi  padi sekitar 1,4 juta ton GKP per tahun. Dengan jumlah produksi padi sebesar itu, Karawang  memberikan  kontribusi  beras hingga  9%  dari  produksi  beras  yang dihasilkan  provinsi  Jawa  Barat.  Sebagai pusat  penanaman  padi,  sudah  seharusnya produktivitas  padi  dari  tahun  ke  tahun mengalami peningkatan.
Namun,  produktivitas  padi  ternyata tidak konsisten, pada tahun 2015 diketahui produktivitas  mengalami  kenaikan  dari 76,05  kw/ha  menjadi  79,99  kw/ha, sedangkan  pada tahun 2016, produktivitas mengalami  penurunan  menjadi  75,38 kw/ha.  Kenaikan  dan  penurunan  ini  dapat disebabkan  oleh  beberapa  faktor  seperti rata-rata curah hujan, luas tanam, produksi, luas panen, dan rata-rata hari hujan (Dinas Pertanian  Kehutanan  Perkebunan  dan Peternakan  Kabupaten  Karawang,  2016). Hal tersebut dapat menimbulkan kekhawatiran  jika  suatu  saat  produktivitas mengalami penurunan secara terus menerus.  Oleh  karena  itu,  produktivitas padi perlu diestimasi agar dapat
diperkirakan  seberapa  besar  produktivitas padi selanjutnya.
Beberapa  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  mengestimasi  hubungan antar  variabel  diantaranya  regresi  linier, fuzzy,  dan  jaringan  syaraf  tiruan.  Regresi linier  terbagi  menjadi  regresi  linier sederhana  dan  regresi  linier  berganda. Regresi  linier  berganda  merupakan  suatu algoritma yang digunakan untuk menelusuri  pola  hubungan  antara  variabel terikat  dengan  dua  atau  lebih  variabel bebas  (Uyanik  &  Guler,  2013).  Pada penelitian  Wati,  Sebayang,  &  Sitepu (2013) tentang peramalan jumlah produksi, regresi  linier  berganda  lebih  baik  jika dibandingkan  dengan  fuzzy.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  nilai  rata-rata  kesalahan  relatif regresi  linier  berganda  sebesar  9,383% yang  lebih  kecil  daripada  nilai  rata-rata kesalahan  relatif  fuzzy  sebesar  20.748%. Selanjutnya, Nurmahaludin (2014)
membandingkan algoritma Particle Swarm
Optimization (PSO)  pada  jaringan  syaraf tiruan  dengan  regresi  linier  berganda  pada prakiraan cuaca. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada prakiraan temperatur  udara  minimum,  penggunaan algoritma PSO memberikan tingkat kesalahan  paling  minimum  dengan  rata- rata  kesalahan  sebesar  2,597%,  sedangkan pada  regresi  linier  berganda  sebesar 2,675%.  Akan  tetapi,  pada  prakiraan temperatur  udara  maksimum,  metode regresi  linear  berganda  memberikan  hasil yang lebih baik dengan rata-rata kesalahan sebesar  4.911%,  sedangkan  pada  jaringan syaraf tiruan sebesar 5,930%.
Analisis regresi linier berganda telah digunakan  dalam  estimasi  produktivitas padi  di  Kabupaten  Demak  oleh  Aziz, Prasetyo,  &  Sukmono  (2018).  Selain  itu, pendugaan  produktivitas  padi  dengan analisis  regresi  linier  berganda  juga  telah
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 5 (2), pp: 117 - 128.
dilakukan  oleh  Kurnianto,  Ariffin,  & Azizah  (2018)  berdasarkan  curah  hujan  di Kabupaten  Malang.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  ini  digunakan  regresi  linier berganda untuk mengestimasi
produktivitas padi di Kabupaten Karawang.

## METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Identifikasi Variabel
Identifikasi variabel merupakan tahapan  penentuan  variabel  terikat  dan variabel-variabel  bebas  berdasarkan  data yang  diperoleh  dari  Dinas  Pertanian Kehutanan  Perkebunan  dan  Peternakan Kabupaten Karawang.

## Analisis Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian asumsi  klasik  dan  pengujian  hipotesis (Mona,  Kekenusa,  &  Prang,  2015). Pengujian  dilakukan  dengan  bantuan tools Minitab 18 dan SPSS 16.
1. Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian ini terdiri dari uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi. Syarat untuk
mendapatkan  model  regresi  yang  baik adalah  distribusi  datanya  normal  atau mendekati  normal.  Jika  data  tidak berdistribusi normal, maka perlu dilakukan  transformasi  data  terlebih dahulu.  Selanjutnya,  model  regresi yang  baik  adalah  model  regresi  yang tidak terjadi multikolinieritas,
heteroskedastisitas,  dan  autokorelasi (Ndruru,  Situmorang,  &  Tarigan, 2014).
2. Pengujian Hipotesis Setelah  semua  syarat  untuk  ditelitinya suatu  model  regresi  terpenuhi  semua,
maka langkah selanjutnya untuk mengetahui  diterima  atau  tidaknya hipotesis  yang  diajukan  yaitu  dengan melakukan  uji  simultan  (uji  F)  dan  uji signifikansi  (uji  T).  Uji  F  dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel  bebas  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  variabel  terikat. Sedangkan  uji  T  dilakukan  untuk mengetahui apakah dalam model regresi,  variabel  bebas  secara  parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (Sulistyono &
Sulistiyowati, 2017). Penentuan Model Regresi Linier
Berganda
Tahap  selanjutnya  adalah  penentuan koefisien atau parameter-parameter regresi dengan  metode  kuadrat  terkecil  (Walpole, Myers,  Myers,  &  Ye,  2011).  Pada  metode kuadrat  terkecil  akan  diperoleh  suatu sistem  persamaan  linier  yang  dapat dibentuk  ke  dalam  perkalian  matriks. Perhitungan nilai koefisien regresi dilakukan  dengan  menyelesaikan  solusi sistem.  Solusi  sistem  tersebut  dapat  dicari dengan  menggunakan  eliminasi  Gauss (Anton  &  Rorres,  2005).  Perhitungan dilakukan  dengan  bantuan tools Matlab 2016b. Selanjutnya hasil tersebut dibandingkan  dengan  nilai  yang  diperoleh dengan  perhitungan  menggunakan tools Minitab  18.  Setelah  itu,  kebaikan  model regresi  dapat  diukur  dari  nilai  koefisien determinasi  ( R 2 )  (Widiyawati  &  Setiawan,
2015). Nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 sampai 1. Jika nilainya mendekati 1, maka dapat dikatakan pengaruh variabel bebas  terhadap  variabel  terikat  adalah besar. Artinya model  yang digunakan baik untuk  menjelaskan  pengaruh  variabel tersebut (Ndruru et al., 2014).
Volume 5 No. 2 Bulan Desember Tahun 2019

## Evaluasi
Evaluasi
dilakukan dengan
menghitung nilai rata-rata kesalahan relatif
( error ) (Wati et al., 2013).

## Penarikan Kesimpulan
Dari  hasil  analisis  yang  didapatkan maka  tahap  terakhir  yang  dilakukan  pada penelitian ini adalah
penarikan kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Identifikasi Variabel
Data  yang  digunakan  adalah  data perbulan yang berjumlah 57 data. Variabel terikat pada penelitian ini adalah produktivitas
padi (kw/ha). Data
produktivitas padi dihasilkan dari dua data utama  yaitu  data  produksi  dibagi  dengan luas  panen  (Damiri  &  Ishak,  n.d.). Sedangkan variabel-variabel bebasnya yaitu  produksi,  luas  panen,  luas  tanam, rata-rata  curah  hujan,  dan  rata-rata  hari hujan

## Analisis Data
Pengujian Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  menggunakan  uji Kolmogorov-Smirnov  (K-S)  dengan bantuan tools Minitab  18.  Hasil  uji normalitas  untuk  data  produksi  dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Uji normalitas data produksi
Hasil  uji  normalitas  untuk  data  luas panen  dapat  dilihat  pada  gambar berikut.
Gambar 2. Uji normalitas data luas panen
Hasil  uji  normalitas  untuk  data  luas tanam  dapat  dilihat  pada  gambar berikut.
Gambar 3. Uji normalitas data luas tanam
Hasil  uji  normalitas  untuk  data  rata- rata  curah  hujan  dapat  dilihat  pada gambar berikut.
Gambar 4. Uji normalitas data rata-rata curah hujan
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 5 (2), pp: 117 - 128.
Hasil  uji  normalitas  untuk  data  rata- rata  hari  hujan  dapat  dilihat  pada gambar berikut.
Gambar  5. Uji  normalitas  data  rata- rata hari hujan
Berdasarkan  Gambar  1,  2,  3,  4, dan  5,  nilai  P-Value  untuk  data produksi,  luas  panen,  luas  tanam,  rata- rata  curah  hujan,  dan  rata-rata  hari hujan  masing-masing  adalah  >0,150; 0,110; >0,150; <0,010; dan 0,035. Data berdistribusi  normal  jika  nilai  P-Value lebih  dari  0,05.  Ini  berarti  variabel produksi,  luas  panen,  dan  luas  tanam berdistribusi normal, sedangkan variabel rata-rata curah hujan dan rata- rata  hari  hujan  tidak  berdistribusi normal.
Pada data yang tidak berdistribusi normal dilakukan transformasi Box-Cox. Kemudian pada data hasil transformasi tersebut dilakukan  uji  normalitas,  hasilnya sebagai berikut.
Gambar  6. Uji  normalitas  data  hasil transformasi
Berdasarkan  Gambar  6,  P-Value untuk  data  transformasi  curah  hujan dan  transformasi  hari  hujan  keduanya bernilai  >0,150.  Ini  berarti  kedua variabel  tersebut  berdistribusi  normal. Dengan  demikian,  data  yang  akan digunakan  selanjutnya  adalah  variabel produksi,  luas  panen,  luas  tanam, transformasi curah hujan, dan
transformasi hari hujan. 2. Uji Multikolinieritas Pengujian ada tidaknya
multikolinieritas dilakukan dengan melihat  nilai  VIF  menggunakan tools Minitab 18 pada gambar berikut.
Gambar 7. Nilai coefficients
Berdasarkan  Gambar  7  terlihat bahwa semua variabel bebas mempunyai  nilai  VIF  kurang  dari  10, artinya tidak terjadi kasus multikolinieritas.
Volume 5 No. 2 Bulan Desember Tahun 2019
3. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan uji Glejser
menggunakan tools SPSS  16  sebagai berikut.
Gambar 8. Hasil uji glejser
Berdasarkan Gambar 8, diperoleh
nilai signifikansi untuk variabel
produksi,  luas  panen,  luas  tanam, transformasi curah hujan, dan transformasi  hari hujan  masing-masing 0,029;  0,015;  0,404;  0,394;  dan  0,266.
Nilai-nilai  tersebut  lebih  dari  0,01 sehingga tidak terdapat
heteroskedastisitas  dalam  model.  Ini berarti  semua  variabel  bebas  dalam model  ini  memiliki  sebaran  varian yang sama (homogen).
4. Uji Autokorelasi
Pengujian  autokorelasi  dilakukan dengan  uji  Durbin  Watson  (DW)
menggunakan tools Minitab  18.  Nilai statistik  uji  Durbin  Watson  diperoleh
. Berdasarkan tabel
Durbin Watson dengan derajat kepercayaan , banyaknya sampel , dan banyaknya variabel  bebas diperoleh  nilai Durbin Lower dan Durbin  Upper .  Oleh karena nilai lebih besar daripada
dan  lebih  kecil  daripada
, atau
maka tidak terdapat autokorelasi positif dan negatif dalam model.

## Pengujian Hipotesis
1. Uji Simultan (Uji F)
Hasil pengolahan data untuk uji F dengan tools SPSS  16  disajikan  dalam tabel berikut.
Tabel 1. Uji simultan ( uji f)
Model Sum of Squares  df Mean Square F Sig. 1 Regre ssion 13364.2 57 5  2672.851 41. 990 .000 a Resid ual 3246.37 4 51 63.654 Total  16610.6 31 56
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 5 (2), pp: 117 - 128.
Hipotesis  awal  dan  hipotesis alternatif pada uji F adalah:
H 0 : variabel produksi, luas panen, luas tanam,  transformasi  curah  hujan,  dan transformasi hari hujan tidak mempunyai  pengaruh  yang  signifikan secara bersama-sama terhadap  variabel produktivitas.
H 1 : variabel produksi, luas panen, luas tanam,  transformasi  curah  hujan,  dan transformasi  hari  hujan  mempunyai pengaruh yang signifikan secara
bersama-sama terhadap
variabel produktivitas.
Berdasarkan  Tabel  1,  dapat diketahui  bahwa  nilai  F hitung adalah 2672.851  dan  F tabel dengan  derajat kebebasan ,  untuk dan dan  derajat  kepercayaan adalah 2,40. Dengan demikian,  F hitung >  F tabel sehingga  H 0 ditolak,  artinya  variabel  produksi,  luas panen,  luas  tanam,  transformasi  curah hujan,  dan  transformasi  hari  hujan secara bersama-sama mempunyai pengaruh  yang  signifikan  terhadap variabel produktivitas.
2. Uji Signifikansi (Uji T)
Hasil pengolahan data  untuk  uji T dengan tools Minitab 18 dapat dilihat dari  nilai  T-Value  pada  Gambar  7. Hipotesis  awal  dan  hipotesis  alternatif pada uji T adalah:
H 0 :  secara  parsial  tidak  ada  pengaruh signifikan  variabel  produksi,  luas panen,  luas  tanam,  transformasi  curah hujan,  atau  transformasi  hari  hujan terhadap variabel produktivitas.
H 1 :  secara  parsial  terdapat  pengaruh signifikan  variabel  produksi,  luas panen,  luas  tanam,  transformasi  curah
hujan,  atau  transformasi  hari  hujan terhadap variabel produktivitas.
Nilai T tabel dengan derajat kebebasan 51  dan  derajat kepercayaan untuk  uji  dua  sisi sehingga adalah  2,00758.
Dengan demikian, untuk:
a) Variabel Produksi
Berdasarkan  Gambar  7  diperoleh nilai  T-Value  =  14,45  dan  P-Value =  0,000  sehingga  T-Value  >  T tabel (14,45  >  2,00758)  dan  P-Value  < 0,05,  artinya  H 0 ditolak.  Dengan demikian,  variabel  produksi  secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel produktivitas.
b) Variabel Luas Panen Berdasarkan  Gambar  7  diperoleh nilai T-Value = -13,04 dan P-Value =  0,000  sehingga  T-Value  <  -T tabel (-13,04  <  -2,00758)  dan  P-Value  < 0,05,  artinya  H 0 ditolak.  Dengan demikian,  variabel  luas  panen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel produktivitas.
c) Variabel Luas Tanam Berdasarkan  Gambar  7  diperoleh nilai  T-Value  =  -0,59  dan  P-Value =  0,559  sehingga  T-Value  >  -T tabel (-0,59  >  -2,00758)  dan  P-Value  > 0,05,  artinya  H 0 diterima.  Dengan demikian,  variabel  luas  tanam secara  parsial  tidak  berpengaruh signifikan terhadap variabel produktivitas.
d) Variabel Transformasi Curah Hujan Berdasarkan  Gambar  7  diperoleh nilai T-Value = 0,65 dan P-Value = 0,518  sehingga  T-Value  <  T tabel (0,65  <  2,00758)  dan  P-Value  > 0,05,  artinya  H 0 diterima.  Dengan demikian,  variabel  transformasi
Volume 5 No. 2 Bulan Desember Tahun 2019
curah  hujan  secara  parsial  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap variabel produktivitas.
e) Variabel Transformasi Hari Hujan Berdasarkan  Gambar  7  diperoleh nilai  T-Value  =  -0,93  dan  P-Value =  0,357  sehingga  T-Value  >  -T tabel
(-0,93  >  -2,00758)  dan  P-Value  > 0,05,  artinya  H 0 diterima.  Dengan demikian,  variabel  transformasi hari  hujan  secara  parsial  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap
variabel produktivitas.
Penentuan Model Regresi Linier Berganda Perhitungan  nilai  koefisien  regresi dan dilakukan  dengan menyelesaikan  solusi  sistem  persamaan linier berikut.
̅ ̅ (1)
dengan ̅ [ ] ̅ [ ] . Solusi persamaan (1) menggunakan
eliminasi  Gauss  dengan  bantuan tools
Matlab 2016b diperoleh nilai berikut:
sehingga  diperoleh  persamaan  regresi linier berganda yaitu
Hasil tersebut sama dengan hasil perhitungan  dengan  bantuan tools Minitab 18 pada gambar berikut.
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 5 (2), pp: 117 - 128.
Gambar 9. Model regresi linier berganda
Persamaan  regresi  pada  Gambar  9 dapat diartikan sebagai berikut:
1. Nilai koefisien untuk variabel produksi bernilai  positif  sebesar  0,000504.  Hal ini menunjukkan bahwa dengan mengasumsikan  diabaikannya  variabel bebas  lainnya,  jika  variabel  produksi meningkat  sebesar  1%  maka  dapat mempengaruhi  peningkatan  jumlah produktivitas sebesar 0,000504.
2. Nilai  koefisien  untuk  variabel  luas panen  bernilai  negatif  sebesar  - 0,004074. Hal  ini menunjukkan bahwa dengan  mengasumsikan  diabaikannya variabel  bebas  lainnya,  jika  variabel luas  panen  meningkat  sebesar  1% maka  dapat  mempengaruhi  penurunan jumlah produktivitas sebesar 0,004074.
3. Nilai  koefisien  untuk  variabel  luas tanam  bernilai  negatif  sebesar  - 0,000084. Hal  ini menunjukkan bahwa dengan  mengasumsikan  diabaikannya variabel  bebas  lainnya,  jika  variabel luas  tanam  meningkat  sebesar  1% maka  dapat  mempengaruhi  penurunan jumlah produktivitas sebesar 0,000084.
4. Nilai koefisien untuk variabel transformasi  curah  hujan  bernilai positif sebesar 1,11. Hal ini menunjukkan bahwa dengan mengasumsikan  diabaikannya  variabel bebas lainnya, jika variabel transformasi  curah  hujan  meningkat sebesar 1% maka dapat mempengaruhi peningkatan jumlah produktivitas sebesar 1,11.
5. Nilai koefisien untuk variabel transformasi hari hujan bernilai negatif sebesar  -2,21.  Hal  ini  menunjukkan
bahwa dengan
mengasumsikan diabaikannya  variabel  bebas  lainnya, jika  variabel  transformasi  hari  hujan meningkat  sebesar  1%  maka  dapat mempengaruhi penurunan jumlah produktivitas sebesar 2,21.
Dengan  demikian,  variabel-variabel yang  mempengaruhi  peningkatan  jumlah produktivitas  yaitu  variabel  produksi  dan curah  hujan,  sedangkan  variabel-variabel yang  mempengaruhi  penurunan  jumlah produktivitas  yaitu  variabel  luas  panen, luas tanam, dan hari hujan.
Nilai  koefisien  determinasi  ( R 2 )  dari persamaan  regresi  pada  Gambar  5  dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 10. Nilai koefisien determinasi
Berdasarkan  Gambar  10,  diperoleh nilai  koefisien determinasi  adalah 80,46%, artinya sebesar 80,46% faktor-faktor produktivitas  padi  dapat  dijelaskan  oleh produksi, luas panen, luas tanam, transformasi curah hujan, dan transformasi hari  hujan.  Sedangkan  sisanya  19,54% dapat  dijelaskan  oleh  faktor-faktor  lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

## Evaluasi
Jika masing-masing variabel produksi, luas panen, luas tanam, transformasi curah hujan, dan transformasi hari hujan dimasukkan ke dalam persamaan pada Gambar 9, maka diperoleh estimasi  produktivitas  padi  pada  tabel berikut.
Volume 5 No. 2 Bulan Desember Tahun 2019
Tabel 2. Estimasi produktivitas padi
Produktivitas (kw/ha) Estimasi Produktivitas (kw/ha) Kesalahan Relatif 60,45454545  76,67245907 0,26826624 61,16564968  68,93625235  0,127041938 68,69033413  65,69505135  0,043605593 116,2621284  139,5700058  0,200476954 47,34344565  40,66201206  0,141126897 140,1493931  101,6925244 0,27439911 71,33149226 75,9759457 0,065110841 61,82746099  62,05998478 0,00376085 0 10,35852338 0 53,65478441  51,72115949  0,036038257 83,94207478  83,48761065  0,005414021 103,0324544  84,23115855  0,182479355 79,62636222  77,92902637  0,021316255 74,25297114  76,71594087  0,033169982 75,20626368  74,81795475  0,005163253 85,45202463  86,55549765  0,012913363 67,53807359  60,27226549 0,10758092 68,17257127  71,58691885 0,05008389 78,06092008  78,72338739  0,008486542 74,71327674  77,90340034  0,042698216 72,77268533  76,20163115  0,047118583 78,6872087 78,68168017 0,00007026 77,55928854  76,28513064  0,016428179 79,14755027  78,86777128  0,003534904 79,33121019  79,83719786  0,006378166 83,43157045  81,32954343  0,025194624 71,90856074 72,3141517 0,005640371 76,60578481  72,86696182  0,048806014 76,02013247  74,33465417  0,022171473 72,31965849  74,31372465  0,027572948 74,02594011 76,3806686 0,031809505 76,938832 75,99424716  0,012277088 78,62437077  78,11368064  0,006495316 80,2667378 81,3385099 0,013352631 73,78396096  71,44116329  0,031752127 77,64129269  77,76509277  0,001594513 74,9132948 77,51871492  0,034779142 70,16465423 79,0325661 0,126387167 71,91062403  71,28957311  0,008636428 77,48700415  76,19303735  0,016699146
Produktivitas (kw/ha) Estimasi Produktivitas (kw/ha) Kesalahan Relatif 75,48187322  71,27566172 0,05572479 77,03693495  78,28622568  0,016216776 76,79296346  80,26774954  0,045248756 114,7587393  109,9638655 0,04178221 80,04011768  82,12019434  0,025987926 81,9900295 84,11745927 0,02594742 80,97911833  82,42906923  0,017905244 62,26787182  67,70460636  0,087312034 78,78838174  78,11248054  0,008578691 76,40870617  78,47077485  0,026987353 76,00047136  76,31715479  0,004166861 77,09120013  76,38781955  0,009124006 76,54638755  75,00880613  0,020086923 75,14425361  70,95420143  0,055760115 74,58220797  76,27300776  0,022670283 75,00818087  72,54490382  0,032840112 76,12150453  73,55476976  0,033718918 Jumlah 2,64588948
Berdasarkan  Tabel  2  diperoleh  rata- rata kesalahan relatif regresi yaitu
atau
.

## SIMPULAN
Berdasarkan  model  regresi  yang didapat,  sebesar  80,46%  faktor-faktor produktivitas  padi  dapat  dijelaskan  oleh produksi,  luas  panen,  luas  tanam,  curah hujan,  dan  hari  hujan.  Sedangkan  sisanya 19,54% dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Variabel-variabel yang mempengaruhi peningkatan  jumlah  produktivitas  padi yaitu  variabel  produksi  dan  curah  hujan, sedangkan variabel-variabel yang mempengaruhi penurunan jumlah produktivitas  yaitu  variabel  luas  panen, luas  tanam,  dan  hari  hujan.  Rata-rata
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 5 (2), pp: 117 - 128.
kesalahan  relatif  regresi  yang  diperoleh yaitu atau .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Universitas Singaperbangsa Karawang sebagai penyandang dana dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Anton, H., & Rorres, C. 2005. Elementary Linear  Algebra (9 th ed.).  New
York: John Wiley and Sons.
Aziz,  K.W.,  Prasetyo,  Y.,  &  Sukmono,  D.
2018. “Analisis  regresi  linier
terhadap  pola  histogram  spektral algoritma ndvi,  evi,  dan lswi untuk mengestimasi  tingkat  produktivitas padi (studi kasus: kabupaten demak,  jawa  tengah)”. Jurnal Geodesi Undip. Vol. 7 (1), pp: 172- 181.
Damiri, A., & Ishak, A. n.d. Perbandingan
Produktivitas  Padi  Sawah  dengan Beberapa Model Plot Ubinan pada Sistem Tanam Legowo 4:1 . [Online] Tersedia: http://bengkulu.litbang.pertanian.go
.id/ind/images/dokumen/publikasi/
Makalah_Ubinan.pdf [21  Agustus
2018]. Dinas  Pertanian  Kehutanan  Perkebunan dan Peternakan Kabupaten Karawang.  2014. Laporan  tahunan tahun 2014 . Karawang: Penulis.
_____________.  2016. Laporan  tahunan tahun 2016 . Karawang: Penulis.
Kurnianto,  M.  I.,  Ariffin,  &  Azizah,  N. 2018.  “Pendugaan  produktivitas padi  (oryza  sativa)  berdasarkan curah  hujan  di  kabupaten  malang”. Jurnal  Produksi  Tanaman, Vol.  6 (8), pp: 1859-1867.
Makarim,  A.  K.,  &  Suhartatik,  E.  2009. Morfologi  dan  Fisiologi  Tanaman Padi. [Online] Tersedia: http://www.litbang.pertanian.go.id/ special/padi/bbpadi_2009_itkp_11.
pdf [21 September 2018].
Mona, M. G., Kekenusa, J. S., & Prang, J.
D.  2015.  “Penggunaan  regresi linear berganda untuk menganalisis pendapatan  petani  kelapa,  studi kasus:  petani  kelapa  di  desa  beo, kecamatan  beo,  kabupaten  talaud”. JdC . Vol. 4 (2), pp: 196-203.
Ndruru, R. E., Situmorang, M., & Tarigan, G.  2014.  “Analisa  faktor-faktor yang  mempengaruhi  hasil  produksi padi  di  deli  serdang”. Saintia
Matematika . Vol. 2 (1), pp: 71-83.
Nurmahaludin. 2014. “Analisis perbandingan metode jaringan syaraf  tiruan  dan  regresi  linear berganda  pada  prakiraan  cuaca”. Intekna . Vol. 14 (2), pp: 102-109.
Sulistyono  &  Sulistiyowati,  W.  2017. “Peramalan produksi dengan metode  regresi  linier  berganda”. Prozima . Vol. 1 (2), pp: 82-89.
Uyanik, G. K., & Guler, N. 2013. “A study on multiple linear regression analysis”. Procedia-Social and Behavioral Science. Vol. 106,  pp: 234-240.
Walpole, R. E., Myers, R. H., Myers, S. L.,
&  Ye,  K.  2011. Probability  & Statistics for Engineers & Scientists (9 th ed.). USA: Prentice Hall.
Wati,  S.  E.,  Sebayang,  D.,  &  Sitepu,  R. 2013.  “Perbandingan  metode  fuzzy dengan  regresi  linier  berganda dalam peramalan jumlah produksi”. Saintia Matematika. Vol. 1 (3), pp: 273-284.
Volume 5 No. 2 Bulan Desember Tahun 2019
Widiyawati  &  Setiawan.  2015.  “Analisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi tingkat produksi padi dan jagung di kabupaten lamongan”. Jurnal Sains
dan  Seni  ITS .  Vol.  4  (1),  pp:  103- 108.