Analisis Regresi Luas Panen & Produktivitas Padi Indonesia 2021

ANALISIS REGRESI LINEAR SEDERHANA HUBUNGAN ANTARA
LUAS PANEN DAN PRODUKTIVITAS TANAMAN PADI
DI INDONESIA TAHUN 2021
LAPORAN
diajukan sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan tugas Mata Praktikum
Statistika Laboratorium Komputasi dan Sistem Informasi Agribisnis
Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian
Universitas Jember
Dosen Pengampu:
Prof. Dr. Ir. Yuli Hariyati, M.S
Ariq Dewi Maharani, S.P., M.P
Asisten Pembimbing:
Iqlina Asmara Adha
221510601090
Disusun oleh:
Kelompok 7/Golongan G
Nurani Ayu Lukita
231510601048
Nadlirosafa Azahra
231510601049
LABORATORIUM KOMPUTASI DAN SISTEM INFORMASI
PROGRAM STUDI AGRIBISNIS
FAKULTAS PERTANIAN
UNIVERSITAS JEMBER
2025
UNIVERSITAS JEMBER
FAKULTAS PERTANIAN
JURUSAN SOSIAL EKONOMI PERTANIAN
LABORATORIUM KOMPUTASI DAN SISTEM INFORMASI AGRIBISNIS
TUGAS PRAKTIKUM
NAMA/NIM
: NURANI AYU LIKITA
(231510601048)
NADLIROSAFA AZAHRA (231510601049)
KELAS
: STATISTIKA G
ACARA
: 2. PENGARUH ANTAR VARIABEL
STATISTIK PARAMETRIK REGRESI
SEDERHANA
TANGGAL PRAKTIKUM
: 16 MEI 2025
TANGGAL PENYERAHAN
: 22 MEI 2025
ASISTEN
: IQLINA ASMARA ADHA (221510601090)
BAB 1. DATA DAN PEMBAHASAN
1.1
Data
Menghitung hubungan luas panen tanaman padi (X) dengan produktivitas
tanaman padi (Y) di Indonesia Tahun 2021.
Tabel 1.1 Data Hubungan Luas Panen Padi 34 Provinsi di Indonesia (X) dengan
Produktivitas Padi (Y)
Provinsi
Aceh
Sumatera Utara
Sumatera Barat
Riau
Jambi
Sumatera Selatan
Bengkulu
Lampung
Kepulauan Bangka Belitung
Kepulauan Riau
DKI Jakarta
Jawa Barat
Jawa Tengan
DI Yogyakarta
Jawa Timur
Banten
Bali
Nusa Tenggara Barat
Nusa Tenggara Timur
Kalimantan Barat
Kalimantan Tengah
Kalimantan Selatan
Kalimantan Timur
Kalimantan Utara
Sulawesi Utara
Sulawesi Tengah
Sulawesi Selatan
Sulawesi Tenggara
Gorontalo
Sulawesi Barat
Luas Panen Padi (X)
297058.38
385405
272391.95
53062.35
64412.26
496241.65
55704.69
489573.23
18278.27
270.16
559.97
1604109.31
1696712.36
107506.16
1747481.2
318248.46
105201.31
276211.88
174900.07
223165.74
125870.05
254263.59
66269.46
8880.83
59182.52
182186.62
985158.23
127517.29
48713.5
59763.18
Produktivitas Padi (Y)
55.03
52
48.36
40.98
46.29
51.44
48.67
50.77
38.57
31.65
58.03
56.81
56.69
51.77
56.02
50.38
58.83
51.39
41.85
31.9
30.28
39.97
36.92
33.74
39.35
47.59
51.67
41.57
48.12
52.05
Provinsi
Maluku
Maluku Utara
Papua Barat
Papua
Luas Panen Padi (X)
28319.75
7781.96
6414.94
64984.9
Produktivitas Padi (Y)
41.24
36.05
41.98
44.05
Sumber : Badan Pusat Statistik (2021)
1.2
Pembahasan
Analisis regresi merupakan suatu analisa statistika untuk menjelaskan
hubungan antara variabel terikat (Y) dengan variabel bebas (X). Regresi terbagi
menjadi dua yaitu analisis linear sederhana dan analisis regresi linear berganda.
Analisis regresi linear sederhana adalah analisis yang membahas hubungan antar 2
variabel (satu variabel terikat dan satu variabel bebas), sedangkan analisis regresi
linear berganda adalah suatu model regresi yang memuat lebih dari satu variabel
bebas. Analisis regresi berguna dalam penelitian seperti mengukur kekuatan
hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor, mengetahui pengaruh suatu
atau beberapa variabel prediktor terhadap variabel respon, pengaruh suatu variabel
atau beberapa variabel prediktor terhadap variabel respon (Prasetyo & Helma,
2021). Regresi linear sederhana biasanya digunakan sebagai penduga dikarenakan
pengamatan langsung terhadap seluruh populasi jarang dilakukan. Rumus
persamaan regresi linear sederhana yaitu sebagai berikut:
Y = a + bX
Keterangan:
a = Konstanta
b = Slop atau kemiringan garis regresi
Y= Variabel dependen (variabel terikat)
Uji F dan Uji T digunakan untuk mengidentifikasi perbedaan yang terlihat
antara kelompok data. Uji F menguji pengaruh simultan variabel independen
terhadap variabel dependen dan Uji T menguji pengaruh parsial masing-masing
variabel independen terhadap variabel dependen (Agustyawati & Efin, 2024).
Selain Uji T dan Uji F, terdapat koefisien korelasi yang merupakan angka yang
menggambarkan kekuatan hubungan linier antara dua atau lebih variabel, namun
tidak menunjukkan hubungan sebab-akibat, persentase korelasi mencerminkan
keterkaitan antar variabel, sementara koefisien korelasi mengukur sejauh mana
kekuatan hubungan tersebut (Yolanda et al., 2024). Ketiga metode ini memberi
panduan penting dalam menentukan kekuatan hubungan dan tingkat perbedaan
dalam data penelitian.
Pada kasus luas panen dan produksi padi di Indonesia, metode-metode
statistik memungkinkan kita untuk memahami keterkaitan antara luas lahan yang
dipanen dengan jumlah hasil produksi yang diperoleh. Data Badan Pusat Statistik
tahun 2021, menunjukkan bahwa luas panen padi tercatat sekitar 10,41 juta
hektare dengan total produksi mencapai 54,42 juta ton gabah kering giling (GKG).
Namun, terdapat variasi yang berbeda antara daerah di Indonesia, simpangan baku
untuk luas panen padi mencapai angka yang besar, yang menunjukkan perbedaan
dalam tingkat produktivitas dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi hasil panen
di setiap wilayah.
BAB 2. FLOWCHART
Masukkan data luas panen dan produktivitas padi di Indonesia tahun 2021 pada
Ms. Excel
↓
Pilih menu bar dan klik icon data analysis
↓
Setelah panel data analysis terbuka, scroll ke bawah hingga terdapat menu
regression
↓
Klik menu regression
↓
Isilah input Y range dengan mem-blok data Produktivitas Tanaman Padi
↓
Isilah input X dengan mem-blok data Luas Panen Tanaman Padi
↓
Pilih kolom yang masih kosong untuk meletakkan output range
↓
Klik OK
↓
Hasilnya akan keluar pada output range
BAB 3. OUTPUT
3.1
Output Data Luas Panen Terhadap Produktivitas Padi Tahun 2021
Tabel 3. 1 Output Data Luas Panen Padi pada Tahun 2021 dengan Produktivitas Padi
Pada Tahun 2021 disetiap Provinsi
Provinsi
Aceh
Sumatera Utara
Sumatera Barat
Riau
Jambi
Sumatera Selatan
Bengkulu
Lampung
Kepulauan Bangka Belitung
Kepulauan Riau
DKI Jakarta
Jawa Barat
Jawa Tengan
DI Yogyakarta
Jawa Timur
Banten
Bali
Nusa Tenggara Barat
Nusa Tenggara Timur
Kalimantan Barat
Kalimantan Tengah
Kalimantan Selatan
Kalimantan Timur
Kalimantan Utara
Sulawesi Utara
Sulawesi Tengah
Sulawesi Selatan
Sulawesi Tenggara
Gorontalo
Sulawesi Barat
Maluku
Maluku Utara
Luas Panen Padi
(X)
297058.38
385405
272391.95
53062.35
64412.26
496241.65
55704.69
489573.23
18278.27
270.16
559.97
1604109.31
1696712.36
107506.16
1747481.2
318248.46
105201.31
276211.88
174900.07
223165.74
125870.05
254263.59
66269.46
8880.83
59182.52
182186.62
985158.23
127517.29
48713.5
59763.18
28319.75
7781.96
Produktivitas Padi
(Y)
55.03
52
48.36
40.98
46.29
51.44
48.67
50.77
38.57
31.65
58.03
56.81
56.69
51.77
56.02
50.38
58.83
51.39
41.85
31.9
30.28
39.97
36.92
33.74
39.35
47.59
51.67
41.57
48.12
52.05
41.24
36.05
Luas Panen Padi
(X)
6414.94
64984.9
Provinsi
Papua Barat
Papua
3.2
Output Perhitungan Summary dan Annova
a.
Summary
Produktivitas Padi
(Y)
41.98
44.05
Regression Statistics
Multiple R
0.510955831
R Square
0.261075862
Adjusted R Square
0.237984482
Standard Error
7.135228505
Observations
34
b.
Annova
df
Regression
Residual
Total
Interc
ept
X
Variab
le 1
1
32
33
SS
575.6156804
1629.167546
2204.783226
Coeffici Standard
ents
Error
43.2631 1.46009
173
5209
8.74623
E-06
2.60113
E-06
MS
575.6157
50.91149
F
11.3062
Significance F
0.00201519
t Stat
29.63
034
Pvalue
7.79E25
Lower
95%
40.2890
0069
Upper
95%
46.2372
3392
Low
er
95.0
%
40.2
89
3.362
47
0.002
015
3.4479E06
1.40446
E-05
3.45
E-06
Upper
95.0%
46.23
723
1.4E05
BAB 4. INTEPRETASI
4.1
Statistic (Keragaman Variabel)
Nilai R Square sebesar 26% yang menunjukkan bahwa variabel produktivitas
tanaman padi dapat dijelaskan oleh variabel luas panen tanaman padi sebesar 26%,
sedangkan sisanya sebesar 74% dijelaskan oleh variabel lain diluar model
persamaan regresi.
4.2
Uji F
1)
Menentukan Hipotesis:
H0: Variabel luas panen tanaman padi tidak signifikan mempengaruhi
variabel produktivitas tanaman padi
H1: Variabel luas panen tanaman padi signifikan mempengaruhi variabel
produktivitas tanaman padi
2)
Menentukan taraf nyata. 5% = 0.05
3)
Menentukan kriteria penilaian
- Jika signifikansi > 0.05 maka H0 diterima dan H1 ditolak
- Jika signifikansi < 0.05 maka H0 ditolak dan H1 diterima
4)
Melakukan perhitungan
5)
Menarik kesimpulan
Berdasarkan output annova diketahui nilai signifikansi sebesar 0,00201. Nilai
tersebut kurang dari 0,00201 sehingga H0 ditolak dan H1 diterima. Hal
tersebut menunjukkan bahwa variable luas panen tanaman padi secara
Bersama-sama mempengaruhi variabel produktivitas tanaman padi.
4.3
Uji T
1)
Menentukan Hipotesis:
H0: Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara variabel luas panen padi
dengan produktivitas padi.
H1: Terdapat hubungan yang signifikan antara variabel luas panen padi
dengan produktivitas padi.
2)
Menentukan taraf nyata, 5% = 0.05
3)
Pengambilan keputusan
- Jika signifikansi > 0.05 maka H0 diterima dan H1 ditolak
- Jika signifikansi ≤ 0.05 maka H0 ditolak dan H1 diterima
4)
Melakukan perhitungan
5)
Membuat kesimpulan
Berdasarkan output P value X Variable 1, nilai signifikansi variabel
produktivitas tanaman padi adalah sebesar 0,00201. Nilai 0,00201 lebih kecil
dari 0,05 H0 ditolak dan H1 diterima, artinya terdapat hubungan yang
signifikan antar variabel luas panen tanaman padi dengan produktivitas
tanaman padi.
4.4
Coefficient
Y = a + bX
Y = 43,26 + 8,75X
a. Konstanta sebesar 43,26 menunjukkan bahwa ketika tidak ada pengaruh dari
variabel luas panen tanaman padi maka produktivitas tanaman padi sebesar
43,26 satuan.
b. Nilai koefisien variabel luas panen tanaman padi sebesar 8,75 menunjukkan
bahwa ketika terjadi peningkatan luas panen tanaman padi sebesar 1 satuan
akan meningkatkan produktivitas tanaman padi sebesar 8,75 satuan.
DAFTAR PUSTAKA
Agustyawati, D., & Efin, E. (2024). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Literasi Keuangan Mahasiswa. Jurnal Ilmiah Manajemen, 2(1), 10-19.
Badan Pusat Statistika (2021). Luas Panen, Produktivitas, dan Produksi Padi
Menurut
Provinsi
2021.
https://www.bps.go.id/id/statisticstable/3/WmpaNk1YbGFjR0pOUjBKYWFIQlBSU3MwVHpOVWR6MDkj
Mw==/luas-panen-produktivitas-dan-produksi-padi-menurutprovinsi.html?year=2020 [Diakses pada, 21 Mei 2025].
Prasetyo, R. A., & Helma, H. (2022). Analisis Regresi Linear Berganda Untuk
Melihat Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Kemiskinan di Provinsi
Sumatera Barat. Journal of Mathematics UNP, 7(2), 62-68.
Yolanda, F., Egianto, F., Arnita, F., Wahyuni, L. A., Sari, U. S., Cahyani, R., &
Saputri, T. (2024). Studi Literatur: Korelasi Bivariat menggunakan Uji
Korelasi Koefisien Kontigensi. Jurnal Pendidikan Tabusai, 8(2), 1830018312.
LAMPIRAN
(Data BPS 2021)
(Yolanda et al., 2024)
(Agustyawati & Efin, 2024)
(Prasetyo & Helma, 2022)