Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 13 No. 2, Desember 2021, hal. 127-140 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422

## ANALISIS PENGARUH LUAS PANEN DAN PRODUKTIVITAS
UBI  KAYU DI KABUPATEN KEBUMEN DENGAN

## MENGGUNAKAN  REGRESI LINIER BERGANDA

## Umi Muslimah
Prodi Matematika Murni, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,  Universitas Jenderal Soedirman umi.muslimah@mhs.unsoed.ac.id

## Agus Sugandha
Prodi Matematika Murni, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,  Universitas Jenderal Soedirman agus.sugandha@unsoed.ac.id
ABSTRACT. Cassava  is  a  versatile  plant  that  is  also  a  staple  food  substitute  for  rice. However, currently almost no one consumes cassava as a staple food substitute for rice. Indonesia ranks third as the largest cassava producer in the world. Therefore, to maintain the value of cassava production, a linear regression model will be sought with the factors of harvested area and productivity. Productivity is defined as the ratio between harvested area  and  production.  To  find  the  regression  model  using  multiple  linear  regression method. Based on the existing data, obtained a regression model with a negative intercept of  -74199.175  which  is  influenced  by  productivity  with  a  regression  coefficient  of 3338,599 and is also influenced by harvested area with a regression coefficient of 23,345. The value of the coefficient of determination (R 2 ) produced is 0.988 or 9.88%.
Keyword. Cassava, Harvested Area, Multiple Linier Regression.
ABSTRAK. Ubi Kayu  merupakan tanaman serbaguna yang juga merupakan makanan pokok  pengganti  nasi.  Namun,  saat  ini  hampir  tidak  ada  orang  yang  mengkonsumsi singkong sebagai makanan pokok pengganti nasi. Indonesia menduduki peringkat ketiga sebagai  penghasil  singkong  terbesar  di  dunia.  Oleh  karena  itu,  untuk  mempertahankan nilai produksi ubi kayu akan dicari model regresi linier dengan faktor-faktor luas panen dan  produktivitas.  Produktivitas  didefinisikan  sebagai  rasio  antara  luas  panen  dan produksi.  Untuk  mencari  model  regresi  menggunakan  metode  regresi  linier  berganda. Berdasarkan  data  yang  ada,  diperoleh  model  regresi  dengan  intersep  negatif  sebesar  - 74199.175  yang  dipengaruhi  oleh  produktivitas  dengan  nilai  koefisien  regresi  sebesar 3338.599  dan  juga  dipengaruhi  oleh  luas  panen  dengan  nilai  koefisien  regresi  sebesar 23.345. Nilai koefisien determinasi (R 2 ) yang dihasilkan sebesar 0,988 atau 9,88%.
Kata Kunci . Ubi Kayu, Luas Panen, Regresi Linier Berganda.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Ubi  kayu (Manihot  Esculenta  crantz) merupakan  tanaman  multiguna karena  umbi,  batang  dan  daunnya  bermanfaat.  Ubi  kayu  sendiri  meruakan  jenis umbi-umbian  yang  berasal  dari  daerah  tropika  sekitar  Amerika  Tengah  dan Amerika Selatan. Namun, ubi kayu yang berkembang di Indonesia sebagian besar berasal dari Filipina (Van Der Eng, 1998). Pada tahun 2013, produksi ubi kayu di Indoesia  mencapai  24juta  ton,  dan  menjadi  produsen  terbesar  ke-3  di  Dunia, setelah  Nigeria  dan  Brazil  (Sutyorini  and  Waryanto,  2013). Namun,  pada  tahun 2019  berdasarkan  data  dari  FAO  Indonesia  mengalami  penurunan  dan  hanya mampu  menghasilkan  singkong  sebanyak  14,586,693  ton  dengan  menempati peringkat ke-6 dunia sebagai negara produsen ubi kayu terbanyak dunia.
Salah  satu  kabupaten  yang  juga  menghasilkan  ubi  kayu  yaitu  Kabupaten Kebumen.  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten  Kebumen pada  tahun  2015  produksi  ubi  kayu  sebanyak  167521,03  kwintal  angka  tersebut jauh  lebih  banyak  dibandingnya  pada  tahun  2019  yang  produksinya  hanya mencapai  29988  kwintal.  Dengan  adanya  tingkat  produksi  yang  menurun  cukup banyak  maka  perlu  diselidiki  apa  yang  sebenarnya  yang  mempengaruhi penurunan tingkat produksi ubi kayu di Kabupaten Kebumen. Berdasarkan uraian diatas,    penulis  memilih  luas  panen  dan  produktivitas  ubi  kayu  sebagai  variabel bebasnya  dan  untuk  mengetahui  variabel  mana  yang  berpengaruh,  penulis menggunakan metode regresi linier berganda.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian latar belakang diatas adalah apakah terdapat pengaruh luas  panen  dan  produktivitas  dalam  naik  turunnya  tingkat  produksi  ubi  kayu  di Kabupaten Kebumen?.

## 1.3 Tujuan
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui apakah  ada  pengaruh  dari  luas  panen  dan  produktivitas  dalam  naik  turunnya tingkat produksi ubi kayu di Kabupaten Kebumen.

## 1.4 Manfaat
Manfaat dari penelitian ini adalah mampu mengetahui variabel mana yang memiliki  pengaruh  pada  naik  turunnya  tingkat  produksi  ubi  kayu  di  Kabupaten Kebumen.

## 2.   METODE PENELITIAN

## 2.1   Langkah-langkah Penelitian
Berikut  ini  langkah-langkah  yang  akan  digunakan  dalam  melakukan analisis  regresi linier berganda untuk mengetahui model dan pengaruh luas panen dan produktivitas terhadap produksi ubi kayu di Kabupaten Kebumen pada tahun 2012-2019 :
1.  penyusunan  data  variabel  dependen  dan  variabel  independent  Data variabel  dependen  Y  dan  variabel  independen  X 1 dan  X 2 diperolen    dari jumlahan produksi, luas panen, dan produktivitas ubi kayu di  Kabupaten Kebumen pada tahun 2012-2019;
2.  mengolah  data  dengan  metode  regresi  linier  berganda  dengan menggunakan  2  variabel  independent  yaitu  luas  panen  (X 1 )  dan produktivitas (X 2 );
3.  menguji  data  dengan  asumsi  klasik  yang  meliputi  uji  normalitas,  uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi;
4.   menguji analisis korelasi;
5.  menguji  pengaruh  variabel  independent  terhadap  variabel  dependen dengan uji F (Uji Simultan);
6.  menganalisis model regresi.

## 130 U. Muslimah, A. Sugandha

## 2.2   Data Penelitian
Data  yang  digunakan  adalah  data  sementara  yang  diperoleh  dari  Kantor Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Kebumen.  Data  yang  digunakan  adalah  data Luas  Panen,  Produktivitas  dan  Produksi  Ubi  Kayu  pada  tahun  2012-2019  di Kabupaten Kebumen.

## 2.3   Alat dan Bahan
Pada  penelitian  kali  ini,  untuk  alat  dan  bahan  yang  digunakan  adalah Software  Minitab,  Google  Crome,  Microsoft  Word  dan bahan-bahan  yang digunakan  berasal  dari  literatur  ataupun  referensi  lain,  seperti  dari  buku, e-book dan jurnal yang mendukung penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Uji Asumsi Klasik
Pada tahap ini, beberapa uji dilakukan :

## 1. Uji Normalitas
Tabel 1. Output One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 8 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 4465.75684720 Most Extreme Differences Absolute .181 Positive .155 Negative -.181 Test Statistic .181 Asymp. Sig. (2-tailed) .200 c,d a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Berdasarkan hasil output di atas, diketahui bahwa nilai signifikansi p-value sebesar 0,200 > 0,05. Maka sesuai dasar pegambilan keputusan dari uji normalitas Kolmogorov-smirnov diatas, dapat disimpulkan bahwa data tersebut berdistribusi normal.  Dengan  demikian,  asumsi  atau  persyaratan  untuk  uji  normalitas  dalam model regresi sudah terpenuhi. Selain itu, dapat dilihat dibagian bawah pada poin a dimana telah disebutkan  bahwa data tersebut  berdistribusi normal  berdasarkan nilai  dari mean sebesar  0,00  dan  standard  deviation  4465,75684720.  Untuk perbedaan  paling  ekstrim,  mutlaknya  sebesar  0,181,  positivenya  sebesar  0,155, dan negatifnya sebesar -0,181. Kemudian, untuk p-value sebesar 0,200 merupakan koreksi signifikansi Lilliefors yang juga merupakan batas bawah yang benanr dari suatu signifikansi.
Dengan uji hipotesis:
(i)     Uji hipotesis
a. H 0 = Residu berdistribusi normal
b. H 1 = Residu tidak berdistribusi normal
(ii)    Taraf signifikansi α = 5% = 0,05 (iii)   Daerah penolakan
a. Jika p-value > , maka H 0 gagal ditolak
b. jika p-value < , maka H 1 ditolak
(iv)   Kesimpulan
Karena p-value sebesar 0,200 > 0,05, maka H 0 gagal ditolak .  Artinya,
Residul berdistribusi nornal.
2. Uji Multikolinieritas

## 132 U. Muslimah, A. Sugandha
Tabel 2. Output Coefficients Uji Mutikolinieritas Coefficients a Model Sig. Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) .002 Luas Panen (X1) .000 .787 1.271 Produktivitas (X2) .002 .787 1.271 a. Dependent Variable: Produksi (Y)
Berdasarkan  output  diatas,  diperoleh  nilai  dari signifikansi atau  p-value dari intercept dan variabel sebesar 0.002 dan untuk variabel sebesar 0.00 artinya variabel tersebut saling berpengaruh karena nilai p-valuenya < (0.05). Untuk  nilai tolerance untuk variabel luas panen (X 1 ) dan produktivitas (X 2 ) sebesar 0,787  > 0,10 sedangkan nilai VIF sebesar 1,271<10,00. Mengacu pada dasar  pengambilan keputusan  dalam  uji  multikolinieritas  dapat  ditarik  kesimpulan    bahwa  tidak terjadi  gejala  multikolinieritass  dalam  model  regresi.  Untuk  nilai  nilai  selain toleransi dan VIF-nya sudah dijelaskan pada model regresi.
3.   Uji Heteroskedastisitas
Gambar 1. Plot kenormalan residual
Berdasarkan  output  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  titik  menyebar  diatas  dan dibawah  serta  tidak  membentuk  pola-pola  tertentu,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas atau error model mempunyai variansi yang
Analisis Pengaruh Luas Panen dan Produkrivitas Ubi Kayu                                           133
homogen.
4.   Uji Autokorelasi
Tabel 3. Output Uji Runs Test
Runs Test Unstandardized Residual Test Value a -331.41721 Cases < Test Value 4 Cases >= Test Value 4 Total Cases 8 Number of Runs 5 Z .000 Asymp. Sig. (2-tailed) 1.000

## a. Median
Berdasarkan  output  diatas,  diketahui  nilai  dari  Asymp,  Sig.  (2-tailed) sebesar  1,000  lebih  besar  dari  0,05,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada gejala/masalah  tentang  autokorelasi.  Dengan  demikian,  Regresi  Linier  Berganda dapat dilanjutkan. Dilihat dari Unstandardized Residual- nya untuk nilai pengujian dengan nilai tengah (median) sebesar -331,41721, ada data dengan Cases < Test Value sebesar 4 dan Cases Test Value sebesar 4, number of runs sebesar 5 dan  Z sebesar 0.00.

## 3.2   Uji Koefisien Regresi Linier Berganda
Pada tahap ini, beberapa uji dilakukan :
1.   Uji Simultan (F)
Uji signifikansi dapat dilakukan menggunakan uji F simultan dan uji parsial.  Pada pembahasan  kali  ini  akan  mnggunakan  uji  F  simultan.  Dengan  pengujian hipotesis sebagai berikut:

## 134 U. Muslimah, A. Sugandha
(i)   Hipotesis
H 0 : luas panen (X1), produktivitas (X2) tidak perpengaruh secara  signifikan terhadap produksi (Y) pada ubi kayu.
H 1 : luas panen (X1), produktivitas (X2) memiliki perpengaruh secara signifikan terhadap produksi (Y) pada ubi kayu.
(ii)   Taraf signifikansi
α = 5% = 0,05
(iii)   Daerah Penolakan
a. Jika p-value < atau Fhitung > Ftabel maka H 0 ditolak.
b. Jika p-value > atau Fhitung < Ftabel maka H 0 gagal ditolak.
(iv)   Statistik Uji

## Tabel 4. Output ANOVA
ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 16428772420.839 2 8214386210.419 293.896 .000 b Residual 139749990.036 5 27949998.007 Total 16568522410.875 7
a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), X2, X1
F hit = 5,14
(v)  Keputusan
Diketahui  nilai  signifikansi  (sig)  variabel  luas  panen  (X1)  adalah  sebesar 0,000.  Karena  nilai  sig.  0,000  <  probabilitas  0,05.  Jika  dilihat  dari  F hitung terdapat    variabel  luas  panen  dan  produktivitas  ubi  kayu  adalah  296,753. Karena nilai  F hit =  296,753> F tabel = 5,14, maka dapat  disimpulkan bahwa H 0 ditolak.  Artinya,    dengan  taraf  signifikansi  0,05  secara  simultan berpengaruh  terhadap  luas  panen    (X 1 )  dan  produktivitas  (X 2 )  terhadap produksi (Y) pada ubi kayu.
Analisis Pengaruh Luas Panen dan Produkrivitas Ubi Kayu                                           135

## 3. Uji Parsial ( t )
Pada  pembahasan  kali  ini  akan  mnggunakan  Uji  Parsial  (t).  Dengan  pengujian hipotesis sebagai berikut:
(i) Hipotesis
H 0 : luas panen (X1), produktivitas (X2) tidak perpengaruh secara  parsial terhadap produksi (Y) pada ubi kayu.
H 1 : luas panen (X1), produktivitas (X2) memiliki perpengaruh secara parsial terhadap produksi (Y) pada ubi kayu.
(ii).   Taraf signifikansi
α = 5% = 0,05
(iii).  Daerah Penolakan
a. Jika p-value < 0,05 maka H 0 ditolak.
b. Jika p-value > 0,05 maka H 0 gagal ditolak.
(iv).  Statistik Uji
Tabel 5. Output Coefficients
Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -74199,175 12495,572 -5,938 ,002 X1 23,345 1,290 ,838 18,100 ,000 X2 3338,599 561,043 ,276 5,951 ,002
a. Dependent Variable: Y
(v)   Keputusan
Diketahui  nilai  signifikansi  (sig)  variabel  luas  panen  (X1)  adalah  sebesar 0,000 < probabilitas 0,05. Dan nilai signifikansi (sig) variabel produktivitas (X2) sebesar 0,002 < probabilitas 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H 0 ditolak.  Artinya,    dengan  taraf  signifikansi  0,05  secara  parsial  (individu)
berpengaruh  terhadap  luas  panen    (X 1 )  dan  produktivitas  (X 2 )  terhadap produksi (Y) pada ubi kayu.

## 3.3 Koefisien Determinasi
Nilai  dari  koefisien  determinasi  (R 2 )  ini  adalah  cerminan  seberapa  besar variansi  daei  variabel  terikat  Y  dapat  diterangkan  oleh  variabel  bebas  X,  atau dengan  kata  lain  seberapa  besar  X  memberikan  kontribusi  terhadap  Y.  Nilai Adjusted R 2 dapat dilihat dari tabel  dibawah ini:
Tabel 6. Output Model Summary
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,996 a ,992 ,988 5286,77577 a. Predictors: (Constant), X2, X1
Dari  tabel  diatas  diketahui  bahwa  nilai  dari  adjusted  R 2 adalah  sebesar 0,988.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  sebesar  98,8%  tingkat  produksi  ubi  kayu dipterangkan  oleh  luas  panen  (X1)  dan  produktivitas  (X2)  sedangkan  sisanya diterangkan oleh faktor-faktor lain.

## 3.4 Analisis Regresi Linier Berganda
Tabel 6. Output Coefficients Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -74199,175 12495,572 -5,938 ,002
X1 23,345 1,290 ,838 18,100 ,000 X2 3338,599 561,043 ,276 5,951 ,002
a. Dependent Variable: Y
Berdasarkan  tabel  diatas,  diperoleh  persamaan  regresi  linier  berganda sebagai berikut:
Penjelasan dari persamaan diatas sebagai berikut:
1. Nilai 23,345 pada variabel luas panen (X1) adalah bernilai positif sehingga dapat  dikatakan  bahwa  semakin  meningkat  luas  panen  (X1),  maka  akan semakin meningkat pula nilai produksi ubi kayu.
2. Nilai  3338,599  pada  variabel  produktivitas  (X2)  adalah  bernilai  positif sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  semakin  meningkat  nilai  produktivitas (X2),  maka  akan  semakin  meningkat  pula  nilai  produksi  ubi  kayu.
Sedangkan  koefisien  determinasi  dari  persamaan  diatas  dapat  dilihat  pada tabel dibawah ini:

## Tabel 7. Output Model Summary
Model Summary Mo del R R Square Adjusted R Square Std.  Error  of the Estimate 1 ,996 a ,992 ,988 5286,77577
a. Predictors: (Constant), X2, X1
Dalam  dikatakan  bahwa  98,8%  tingkat  ubi  kayu  di  Kabupaten  Kebumen dapat dijelaskan oleh Y= -74199,175 + 23,345 X1 + 3338,599 X2.

## 4.  KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1   Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  diulas  diatas,  dari
pengujian  hipotesis  dengan  menggunakan  uji  F  dapat  dijelaskan  bahwa  kedua variabel  yang  diujikan  memiliki  pengaruh  yang  simultan  (signifikan)  terhadap tingkat  produksi  ubi  kayu  di  Kabupaten  Kebumen.  Berdasarkan  hasil  pengujian diperoleh  nilai  F  hitung  sebesar  296,753  dengan  nilai  signifikansinya  sebesar 0,000. Nilai koefisien determinasi (R 2 ) yang dihasilkan adalah 0,988 atau 9,88%.
Pada uji regresi linier berganda diperoleh persamaan sebagai berikut:
Y= -74199,175 + 23,345 X1 + 3338,599 X2.
Berdasarkan  persamaan  diatas  dapat  dilihat  bahwa  luas  panen  (X 1) memiliki  pengaruh  terhadap  tingkat  produksi  ubi  kayu  dengan  nilai  koefisien regresi  sebesar  23,345  dan  pengaruh  produktivitas  terhadap  produksi  ubi  kayu dengan nilaii koefisien regresi sebesar 3338,599.

## 4.2 Saran
Penelitian  selanjutnya  disarankan  dapat  menambah  faktor  lain  yang  bisa mempengaruhi tingkat produksi ubi kayu di Kabupaten Kebumen sehingga hal-hal yang  mempengaruhi  bisa  diperhatikan  lebih  mendalam  agar  diperoleh  data pengaruh yang lebih akurat, lengkap, dan bermanfaat sehingga mampu membantu pemerintah dalam mengambil keputusan terkait peningkatan produksi ubi kayu.

## DAFTAR PUSTAKA
George, F. A., Saber, Alan, J. L., Linear Regression Analysis , 2 nd Edition. Wiley
2003.
Harlan,  J., Analisis  Regresi  Linear ,  Journal  of  Chemical  Information  and Modeling, 53 (9) (2018).
BPS. Ketela Pohon, 2012-2018 [ Online ], https://kebumenkab.bps.go.id/ , diakses pada 17 April 2021.
BPS. Luas  Panen,  Produks,  dan  Produktivitas  Ubi  Kayu  Menurut Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun  2019 [ Online ],
https://jateng.bps.go.id/, diakses pada 17 April 2021.
Kementrian  Investasi/BKBM, Sektor  Pertanian  Indonesia  di  Mata  Dunia . [Online], https://www.investindonesia.go.id/id/ ,  diakses  pada  31  Maret 2021.
Janie,  D.  N.  A., Statistik  Deskriptif  dan  Regresilinier  Berganda  dengan  SPSS , Semarang University Press, 2012.
Lawendatu,  J.,  Kekenusa,  J.  S.,  Hatidja,  D., Regresi  Linier  Berganda  untuk Menganalisis  Pendapatan  Petani  Pala ,  d’CARTESIAN, 3 (1)  (2014),  66. https://doi.org/10.35799/dca.1.2014.3998.
Kutner,  M.  H.,  Nachtsheim,  C.  J.,  Neter,  J.,  Li,  W., Applied  Linear  Statistical Models, 5th Edition , McGraw-Hill, 2005.
Olive,  D.  J., Linear  Regression ,  2017,  1-494,  https://doi.org/10.1007/978-3-319- 55252-1
Sudarmanto,  R.  G., Analisis  Regresi  Linear  Ganda  dengan  SPSS .,  Graha  Ilmu, Vol. 1, 2005.
Saleh, N., Taufq, A., Widodo, Y., Sundari, T., Pedoman Budi Daya Ubi Kayu di Indonesia , 1984.
Yuliara, I. M., Modul Regresi Linier Berganda, Regresi Linier Berganda , 2016.
140 U. Muslimah, A. Sugandha