ANALISIS REGRESI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI PADI DI INDONESIA BAGIAN BARAT
Jeni Marianti Loban 1
Prodi Matematika FMIPA Universitas Tribuana Kalabahi

## ABSTRACT
This study aims to measure the influence of factors affecting rice production in the western part of Indonesia. Data analysis used multiple linear regression analysis, using the independent variable X1 = land area (Ha), X2 = rainfall (mm) and X3 = rainy days (days) on the dependent variable, namely the amount of rice production (Y). In this study, it was analyzed how much influence the land area (Ha), rainfall (mm), rainy days (days) had on the amount of  rice  production  (tons).  Data  analysis  using  the  help  of  RStudio  software.  The  regression  model  obtained  is Y=61.6+0.000007917X_1-0.1541X_2+0.0002555X_3 with a value of R2=0.9268.
Keywords : Multiple Regression Analysis, Rice Production

## PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara agraris, secara
geografis
Negara Indonesia sangat diuntungkan  karena  letak  Negara  Indonesia terletak di garis katulistiwa dan secara teoritis Negara Indonesia sangat baik untuk pertanian dikarenakan  seluruh  wilayah  yang  ada  di Negara Indonesia bisa terkena sinar matahari secara  merata  dan  curah  hujan  yang  merata. Sinar  matahari  dalam  ilmu  Biologi  adalah bahan  yang  digunakan  oleh  tumbuhan  untuk melakukan proses fotosintesis [1].
Posisi  geografis  Indonesia  yang berada   di  wilayah  tropis  mempunyai
* Correspondence Address E-mail: *yermialoban@yahoo.com
karakteristik iklim yang spesifik. Curah hujan merupakan  unsur  iklim  yang  paling  tinggi keragaman  dan  fluktuasinya  di  Indonesia, sehingga merupakan unsur iklim yang paling dominan  mencirikan  Indonesia.  Curah  hujan di Indonesia bagian barat lebih besar daripada Indonesia bagian timur [2].
Daerah  lumbung  padi  di  Indonesia sebagian besar di Indonesia bagian barat yaitu Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  dan Sumatera  Selatan.  Hampir  seluruh  rakyat Indonesia  mengkonsumsi  beras  sebagai makanan pokoknya. Oleh karena itu, sebagian
besar  tanaman  pangan  yang  ditanam  di Indonesia adalah padi [3].
Dalam analisisS regresi linier berganda membahas  pola  hubungan  beberapa  variabel yang  ada  dalam  model,  bagaimana  pengaruh langsung  dari  variabel  bebas  (independent) terhadap variabel tidak bebas (dependent) [4].
Dalam penelitian ini dianalisa seberapa besar pengaruh luas lahan (Ha), curah hujan (mm), hari  hujan  (hari)  terhadap  jumlah  produksi Padi  (ton),  sehingga  dengan  demikian  dapat ditentukan  faktor  penyebab  utama  dan seberapa pengaruhnya

## METODE PENELITIAN
Model  yang  digunakan  adalah  model  regresi berganda, dengan menggunakan data sekunder.  Yang  menjadi  variable  terikat  (Y) yaitu jumlah produksi padai (ton)  dan variable bebas  luas  lahan  ( 𝑋 " ) ,  curah  hujan  ( 𝑋 $ ) ,hari hujan ( 𝑋 % ) . analisis diawali dengan melakukan  uji  asumsi  klasik,  selanjutnya melakukan  uji  regresi  berganda.  Bentuk umum persamaan regresi berganda yaitu:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏1𝑋 " + 𝑏2𝑋 $ + ⋯ + 𝑏𝑛𝑋 /
Dimana Y : variable terikat a  : Konstanta regresi
b : Koefisien regresi
X1, X2,..Xn : Variabel bebas

## PEMBAHASAN
1. Matriks Korelasi dan Linearitas
Matriks korelasi dipergunakan untuk melihat korelasi  antara  peubah  baik  respon  dan prediktor.  Matriks  korelasi  juga  mampu menunjukkan  apakah  suatu  hubungan  antar peubah  berkorelasi  positif  maupun  negative [5].  Berikut  matriks  korelasi  yang  diperoleh dari data:
Dari  output  diatas  dapat  diketahui bahwa hubungan linier antara setiap variabel prediktor  ( 𝑋1 , 𝑋2 ,  dan X3 )  dengan  variab respon( 𝑌 )  terdapat  hubungan  positif  dan negatif.

## 2. Uji Asumsi Klasik
Sebelum  kita  melakukan  uji  analisis  regresi linear  berganda,  maka  yang  harus  dilakukan adalah menguji data-data yang akan dianalisis agar  data  tersebut  valid,  tidak  bias  dan memenuhi  persyaratan  ,  maka  digunakan  uji asumsi klasik. Adapun penjelasan uji asumsi klasik adalah sebagai berikut.

## Uji Normalitas
Pengujian  normalitas  dilakukan  untuk menguji  apakah  dalam  sebuah  model penelitian, data berdistribusi normal atau tidak. Identifikasi berdistribusi normal atau tidaknya data  dapat  dilakukan  dengan  uji    Shapiro untuk sampel kurang dari 30 [6].
Hipotesis yang diuji pada uji Shapiro adalah:
§ 𝐻 3 :   berdistribusi normal
§ 𝐻 " :   tidak berdistribusi normal
Kriteria pengujian:
§ Tolak 𝐻 3 jika nilai p-value < 0.05
§ Terima 𝐻 3 jika nilai p-value > 0.05
Setelah  diolah  dengan  menggunakan RStudio maka diperolah hasil sebagai berikut:
Berdasarkan hasil diatas, terlihat bahwa p-value = 0.5902 > 0.05 sehingga 𝐻 3 diterima, yang berarti residu data berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui  apakah  terdapat  hubungan (korelasi) yang tinggi atau tidak antar variabel bebas yang terdapat dalam  model regresi [7]. Jika terjadi korelasi, berarti terdapat masalah multikolinearitas.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari nilai VIF ( Variance Inflation Factor ). dimana :
𝑉𝐼𝐹 = (1 − 𝑅 $ ) :"
Hipotesis yang akan diuji adalah:
§ 𝐻 3 : 𝑟 < = < > = 𝑟 < = < > = ⋯ = 𝑟 < > < ? = 0 , 𝑖 ≠ 𝑗 (tidak  terjadi  multikolinearitas  antara variabel – variabel bebas).
§ 𝐻 " : 𝑟 < D < E ≠ 0 , 𝑖 ≠ 𝑗 (terjadi multikolinearitas  antara  variabel  – variabel bebas).
Kriteria pengujian:
§ Tolak 𝐻 3 jika  nilai VIF >10.
§ Terima 𝐻 3 jika nilai VIF <10.
Setelah diolah dengan menggunakan RStudio maka diperolah hasil sebagai berikut:
Berdasarkan  hasil  diatas,  terlihat  bahwa  VIF variabel tersebut diatas adalah kurang dari 10 sehingga 𝐻 3 diterima,  yang  berarti  tidak terjadi  Multikolinearitas  antar  variabel- variabel bebas.

## Uji Heterokedastisitas
Homoskedastisitas  berarti  bahwa  ragam  dari error  bersifat  konstan.  Artinya  pada  nilai variabel bebas berapapun, variannya konstan. Jika  variannya  berbeda-beda  atau  bervariasi, berarti terjadi heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas  adalah  suatu  kondisi dimana  sebaran  atau  variance  dari  data  hasil pengamatan tidak konstan sepanjang observasi [8]. Jika harga   makin besar maka sebaran      makin  lebar  atau  makin  sempit. Untuk  menguji  heterokedastisitas  dapat dilakukan dengan uji Glejser.
Hipotesis yang akan diuji adalah
§ 𝐻 3 : 𝑣𝑎𝑟 𝜀 " = 𝑣𝑎𝑟 𝜀 $ = ⋯ = 𝑣𝑎𝑟 𝜀 "% = 𝜎 $ (terjadi homoskedastisitas).
§ 𝐻 " :  Ada 𝑣𝑎𝑟 𝜀 I ≠ 𝜎 $ , 𝑖 = 1,2, … ,13 (terjadi heteroskedastisitas).

## Kriteria pengujian:
§ Tolak 𝐻 3 jika nilai p-value < 0.05
§ Terima 𝐻 3 jika nilai p-value > 0.05.
Setelah  diolah  dengan  menggunakan RStudio maka diperolah hasil sebagai berikut:
Berdasarkan  hasil  diatas,  terlihat  bahwa  p- value = 0.06177 > 0.05 sehingga 𝐻 3 diterima, yang berarti terjadi homoskedastisitas dengan kata lain tidak terjadi heteroskedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  bertujuan  untuk  menguji apakah  dalam  suatu  model  regresi  linier  ada korelasi  antar  error-nya.  Cara  untuk mendiagnosis  adanya    autokorelasi  dalam suatu  model  regresi  dilakukan  melalui pengujian terhadap nilai  Uji Durbin-Watson (Uji Dw)[9].
Hipotesis untuk uji Durbin-Watson:
§ Jika 𝐷𝑊 < 𝑑𝐿 atau DW > 4 − dL maka 𝐻 3 ditolak, berarti terdapat autokorelasi.
§ Jika 𝐷𝑊 terletak  diantara 𝑑𝑈 dan 4 − 𝑑𝑈 ,  maka 𝐻 3 diterima,  berarti  tidak terdapat autokorelasi.
§ Jika 𝐷𝑊 terletak  diantara 𝑑𝐿 dan 𝑑𝑈 atau  diantara 4 − 𝑑𝑈 dan 4 − 𝑑𝐿 ,  maka
tidak  menghasilkan  kesimpulan  yang pasti.
Nilai 𝑑𝐿 (  nilai  batas  bawah)  dan  dU  (nilai batas  atas)  dapat  dilihat  pada  tabel  Durbin Watson.  Dimana 𝑛 adalah  jumlah  sampel yakni  13, 𝑘 adalah  jumlah  variabel  bebas yakni 3, dan α adalah taraf signifikansi yaitu sebesar 0.05.
Setelah diolah dengan menggunakan RStudio maka diperolah hasil sebagai berikut:
Berdasarkan  hasil  diatas,  terlihat  bahwa
𝐷𝑊 = 0.73312 dimana 0.7147(𝑑𝐿) < 0.73312(𝐷𝑊) < 1.8159(𝑑𝑈) ,  berarti  tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti. Apabila terjadi kasus seperti diatas, maka autokorelasi dapat diuji dengan menggunakan Runs Test. Hipotesis untuk uji Runs Test adalah
§ 𝐻 3 : Terjadi gejala autokorelasi.
§ 𝐻 " : Tidak terjadi gejala autokorelasi.
Kriteria pengujian:
§ Tolak 𝐻 3 jika nilai Asymp.Sig. (2-tailed) < 0.05
§ Terima 𝐻 3 jika  nilai  Asymp.Sig.  (2- tailed) > 0.05.
Setelah menggunakan software SPSS 22, nilai asumsi signifikannya dapat diperoleh:
> library(zoo) > library(lmtest, pos=15) > bptest(Y ~ X1 + X2 + X3, data=DataKP)
studentized Breusch -Pagan test data:  Y ~ X1 + X2 + X3

## Runs Test
Unstandardiz ed Residual Test Value a -.12013 Cases < Test Value 6 Cases >= Test Value 7 Total Cases 13 Number of Runs 5 Z -1.144 Asymp. Sig. (2- tailed) .253
Berdasarkan  hasil  diatas,  terlihat  bahwa Asymp.Sig. (2-tailed) = 0.253 > 0.05 sehingga 𝐻 3 ditolak,  yang  berarti  tidak  terdapat  gejala autokorelasi.

## 3. Estimasi  Parameter  dan  Penduga

## Model Regresi
Berdasarkan  hasil  output    maka  penduga model regresinya adalah sebagai berikut:
𝑌 = 61.6 + 0.000007917𝑋 " − 0.1541𝑋 $ + 0.0002555𝑋 %

## 4. Uji Hipotesis

## Uji F (Uji Simultan)
Uji  F  digunakan  untuk  melihat  apakah variabel bebas  secara simultan atau bersama- sama berpengaruh terhadap variabel terikat Uji Hipotesis:
§ 𝐻 3 : 𝛽 " = 𝛽 $ = 𝛽 % = 0 (Tidak  ada hubungan linier).
§ 𝐻 " : 𝛽 I ≠ 0 , 𝑖 = 1,2,3 (Setidaknya  satu variabel prediktor mempengaruhi variabel respon).
Kriteria pengujian:
§ 𝐻 3 diterima  jika  probabilitasnya  (nilai signifikan) > 0.05
§ 𝐻 " diterima  jika  probabilitasnya  (nilai signifikan) ≤ 0.05
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  pada pegolahan  terlihat  bahwa  p-value = 0.00001945 < 0.05 ,  sehingga 𝐻 3 ditolak artinya  secara  bersamaan  variabel 𝑋 " , 𝑋 $ , 𝑋 % bepengaruh terhadap variable 𝑌
Uji-t digunakan untuk memprediksi pengaruh masing-masing  variabel  prediktor  terhadap variabel  respon.  Dalam  pengujian  ini dilakukan digunakan 𝛼 = 5% .
Uji Hipotesis:
§ 𝐻 3 : 𝛽 I = 0 , 𝑖 = 1,2,3
Luas lahan (Ha), curah hujan (mm), hari hujan  (hari)  secara  parsial  tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terhadap jumlah produksi Padi (ton)
§ 𝐻 " : 𝛽 I ≠ 0  , 𝑖 = 1,2,3
Luas lahan (Ha), curah hujan (mm), hari hujan  (hari)  secara  parsial  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  terhadap jumlah produksi Padi (ton)
Kriteria pengujian:
§ 𝐻 3 diterima  jika  probabilitasnya  (nilai signifikan) > 0.05
§ 𝐻 " diterima  jika  probabilitasnya  (nilai signifikan) ≤ 0.05
Berdasarkan output tersebut dapat diketahui sebagai berikut:
1. Uji  t  untuk  variabel  luas  lahan  ( 𝑋 " ) terhadap  variabel  jumlah  produksi  padi
( 𝑌 ).  Berdasarkan  hasil  diatas  terlihat bahwa 𝑃𝑟 > 𝑡 = 0.002 < 0.05 sehingga 𝐻 " diterima  artinya  secara parsial    variabel  luas  lahan  ( 𝑋 " ) berpengaruh  terhadap  variabel  jumlah produksi padi ( 𝑌 ).
2. Uji  t  untuk  variabel  curah  hujan  ( 𝑋 $ ) terhadap  variabel  jumlah  produksi  padi ( 𝑌 ).  Berdasarkan  hasil  diatas  terlihat bahwa 𝑃𝑟(> |𝑡|) = 0.240 > 0.05 sehingga 𝐻 3 diterima  artinya  secara parsial  variabel  curah  hujan  tidak berpengaruh  terhadap  variabel  jumlah produksi  padi  atau  secara  parsial tingginya curah hujan tidak berpengaruh terhadap jumlah produksi padi.
3. Uji  t  untuk  variabel  hari  hujan  ( 𝑋 % ) terhadap  variabel  jumlah  produksi  padi ( 𝑌 ).  Berdasarkan  hasil  diatas  terlihat bahwa Pr > t = 0.043 < 0.05
sehingga 𝐻 3 diterima  artinya  secara parsial  jumlah  hari  hujan    berpengaruh terhadap  variabel  jumlah  produksi  padi atau secara parsial tingginya/ banyaknya hari  hujan  berpengaruh  terhadap  jumlaj produksi padi.

## Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  pada  regresi linier sering diartikan sebagai seberapa besar kemampuan  semua  variabel  prediktor  dalam menjelaskan varians dari variabel responnya.
Jadi,  koefisien  determinasi  menunjukkan pengaruh semua variabel independen terhadap nilai variabel dependen.
Berdasarkan hasil di atas karena pada regresi  linier  berganda  untuk  melihat  baik tidaknya  suatu  model  dilihat  dari 𝑅 $ − 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒𝑑 nya.  Terlihat  bahwa 𝑅 $ − 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒𝑑  = 0.9024 yang  berarti  90.24% variabel prediktor dapat menjelaskan variabel respon  sedangkan  sisanya  sebesar  9.76% dijelaskan oleh faktor lain di luar model.

## Model Terbaik
Model  terbaik  iyalah  model  yang sederhana  dan    mampu    menjelaskan  lebih baik  dari  pada  model  yang  lain.  Untuk menentukan  model  tebaik  disini  digunakan software  Minitab  16.  Adapun  hasil  nya sebagai berikut:
Dimana kriteria yang digunakan pada metode Best Subset, yaitu:
§ 𝑅 $ terbesar
§ 𝑆 residual terkecil
§ 𝐶𝑝 yang mendekati jumlah parameter
Pada hasil output diatas dapat disimpulkan bahwa model terbaiknya yaitu X1, X2 dan X3. Jadi persamaan regresinya yaitu:
Persamaan Regresi:
𝑌 = 61.6 + 0.000007917𝑋 " − 0.1541𝑋 $ + 0.0002555𝑋 %

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dapat
disimpulkan  melalui  uji  F  diketahui  secara bersamaan  (simultan) variable luas lahan ( 𝑋 " ) , curah  hujan  ( 𝑋 $ )  dan  hari  hujan  ( 𝑋 % ) bepengaruh  siknifikan  terhadap  variable jumlah produksi padi ( 𝑌 )  dan secara parsial melalui uji T diketahui variabel luas lahan ( 𝑋 " ) berpengaruh  terhadap  variabel  jumlah produksi  padi  ( 𝑌 ),  variabel  curah  hujan  ( 𝑋 $ ) tidak  berpengaruh  terhadap  variabel  jumlah produksi padi (Y) dan variabel hari hujan ( 𝑋 % )
berpengaruh  terhadap  variabel  jumlah produksi padi (Y).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Wahyudie, Pengelolaan Komoditas Hortikultura Unggulan Berbasis Lingkungan . 2020.
[2] S. B. Sipayung, L. Q. Avia, B. D. Dasanto, and Sutikno, “Analisis Pola
Curah Hu]an Indonesia Berbasis
Luaran Model Sirkulasi Global
(Gcm),” J. Sains Dirgant. , vol. 4, no.
2, pp. 145–154, 2007, [Online].
Available:
http://jurnal.lapan.go.id/index.php/jurn al_sains/article/viewFile/669/587
[3] G. P. Dewi and A. M. Ginting, “Antisipasi Krisis Pangan Melalui
Kebijakan Diversifikasi Pangan,” J.
Ekon. Kebijak. publik , no. September
2011, pp. 67–75, 2012.
[4] T. N. Padilah and R. I. Adam, “Analisis Regresi Linier Berganda
Dalam Estimasi Produktivitas
Tanaman Padi Di Kabupaten
Karawang,” FIBONACCI J. Pendidik.
Mat. dan Mat. , vol. 5, no. 2, p. 117,
2019, doi: 10.24853/fbc.5.2.117-128.
[5] I. M. Yuliara, “Regresi linier berganda
1.,” J. Artic. , pp. 1–6, 2016, [Online].
Available: http://www.mendeley.com/research/re
gresi-linier-berganda-1/
[6] W. Widana and P. L. Muliani, Uji
Persyaratan Analisis . 2020.
[7] E. Supriyadi, S. Mariani, and Sugiman, “Perbandingan Metode Partial Least
Square (PLS) dan Principal
Component Regression (PCR) Untuk Mengatasi Multikolineritas Pada Model Regresi Linear Berganda.,”
UNNES J. Math. , vol. 6, no. 2, pp.
117–128, 2017, [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php /ujm
[8] L. P. Talangko, P. S. Statistika, U.
Hasanuddin, M. K. Terkecil, and M.
Eksponensial, “Estimasi Parameter dan Pengujian Breusch Pagan Godfrey
Pada Regresi Eksponensial,” pp. 1–9.
[9] Anggito dan Setiawan, “Jenis
Penelitian,” Angew. Chemie Int. Ed.
6(11), 951–952. , no. 2007, pp. 66–82,
2018.