ANALISA TERHADAP JUMLAH PRODUKSI KOPI, JUMLAH EKSPOR KOPI DAN NILAI DEVISA KOPI DI INDONESIA PADA TAHUN TUGAS AKHIR

ANALISA TERHADAP JUMLAH PRODUKSI KOPI, JUMLAH EKSPOR KOPI DAN NILAI DEVISA KOPI DI INDONESIA PADA TAHUN 1972 - 2008

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh gelar Ahli Madya

ERLINDA SIREGAR 062407163

PROGRAM STUDI DIII STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009

Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

PERSETUJUAN

Judul

Kategori Nama Nomor Induk Mahasiswa Program Studi Departemen Fakultas

: ANALISA TERHADAP JUMLAH PRODUKSI KOPI , JUMLAH EKSPOR KOPI DAN NILAI DEVISA KOPI DI INDONESIA PADA TAHUN 1972 – 2008 : TUGAS AKHIR : ERLINDA SIREGAR : 062407163 : DIPLOMA III STATISTIKA : MATEMATIKA : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan,

2009

Diketahui / Desetujui Oleh : Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,

Dosen Pembimbing

Dr.Saib Suwilo,M.Sc NIP : 131796149

Drs.Open Darnius, M.Sc NIP : 131945360


PERNYATAAN

ANALISA TERHADAP JUMLAH PRODUKSI KOPI, JUMLAH EKSPOR KOPI DAN NILAI DEVISA KOPI DI INDONESIA PADA TAHUN 1972 – 2008

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri,kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, 19 Maret 2009

ERLINDA SIREGAR 062407163


PENGHARGAAN

Puji dan syukur Penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa yang telah melimpahkan rahmat dan karunia-Nya kepada Penulis sehingga dapat menyelesaikan tugas akhir ini. Ucapan terimakasih Penulis sampaikan kepada bapak Drs.Open Darnius, M.Sc, yang telah membimbing dan memberikan kepercayaan kepada Penulis sehingga tugas akhir ini dapat diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan.Ucapan terimakasih juga ditujukan kepada ketua dan sekretaris departemen matematika, Dr.Saib Suwilo ,M.Sc dan Drs.Henry Rani Sitepu ,M.Si ,dekan dan pembantu dekan ,semua dosen dan pegawai departemen matematika di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) Universitas Sumatera Utara serta tak lupa pula Penulis ucapkan terimakasih kepada ayah,ibu dan keluarga tercinta yang telah memberikan bantuan,dorongan dan dukungan sehingga tugas akhir ini dapat diselesaikan.Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalasnya.


DAFTAR ISI

Persetujuan Pernyataan Penghargaan Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang 1.2 Identifikasi Masalah 1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian 1.4 Batasan Masalah 1.5 Metode Penelitian 1.6 Lokasi dan Waktu 1.7 Sistematika Penulisan

Halaman ii iii iv v vii viii 1 1 3 4 5 5 8 8

Bab 2

Landasan Teori 2.1 Peramalan Dengan Metode Trend Kuadratis 2.2 Definisi Analisis Regresi dan Korelasi 2.3 Analisis Korelasi Sederhana dan berganda 2.3.1 Analisis Korelasi Sederhana 2.3.2 Analisis Korelasi berganda 2.4 Analisis Regresi Sederhana dan berganda 2.4.1 Analisis Regresi Sederhana 2.4.2 Analisis Regresi Berganda 2.5 Uji Regresi Linier Berganda

10 10 11 12 12 13 14 14 16 17

Bab 3

Tinjauan Umum Tempat Riset 3.1 Kegiatan Badan Pusat Statistik (BPS) 3.2 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik 3.3 Visi dan Misi Badan Pusat Statistik

20 20 23 30

Bab 4

Analisa dan Evaluasi 4.1 Data Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi dan Nilai Devisa Kopi di Indonesia Tahun 1972 – 2008 4.2 Hasil Perhitungan Data 4.3 Peramalan Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi dan

31 31 34


Nilai Devisa Kopi di Indonesia Dengan Metode Analisis Trend Kuadratis 4.4 Persentase Jumlah Ekspor Kopi di Indonesia Tahun 1972 – 2008 4.5 Analisis Korelasi Sederhana dan Berganda 4.6 Analisis Regresi Linier Ganda 4.7 Uji Persamaan Regresi Linier Berganda 4.8 Standar Error of Estimate (Kesalahan Baku Persamaan Regresi Linier Berganda ) 4.9 Kesalahan Baku Koefisien Regresi Berganda 4.10 Koefisien Korelasi Parsial 4.11 Rata-rata Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi dan Nilai Devisa Kopi di Indonesia Selama Tahun 1972 – 2008 4.12 Varians dan Standar Deviasi Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi dan Nilai Devisa Kopi di Indonesia Tahun 1972 – 2008 4.13 Uji Asumsi Dalam Model Regresi 4.14 Uji Koefisien Model Regresi Berganda 4.15 Uji Kelayakan Model Regresi (Uji Simultan Parameter / Uji F )

57 58 63 65

Bab 5

Implementasi Sistem 5.1 Pengertian Implementasi Sistem 5.2 Pengertian SPSS 5.3 Langkah-langkah Pengolahan Data dengan SPSS

67 67 67 68

Bab 6

Kesimpulan dan Saran 6.1 Kesimpulan 6.2 Saran

74 74 76

Daftar Pustaka Lampiran

43 47 49 51 53 55 55 56 57

77 78


DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 2.1 Tingkat Hubungan Nilai r 12 Tabel 2.2 ANOVA 18 Tabel 4.1 Data Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi dan Nilai Devisa Kopi di Indonesia Tahun 1972 – 2008 31 Tabel 4.2 Perhitungan Data Pada Peramalan dengan Metode Trend Kuadratis 34 Tabel 4.3 Perhitungan Standar Deviasi Pada Peramalan Metode Trend Kuadratis 36 Tabel 4.4 Hasil Perhitungan Analisis Regresi dan Korelasi 37 Tabel 4.5 Varians dan Standar Deviasi 39 Tabel 4.6 Perhitungan Standar Deviasi dan Standar Error Penduga 41 Tabel 4.7 Persentase Jumlah Ekspor Kopi di Indonesia Tahun 1972-2008 47 Tabel 4.8 Analisis Varians (ANOVA) 54 Tabel 4.9 Coefficients 60 Tabel 4.10 Model Summary 61 Tabel 4.11 Coefficients 63 Tabel 4.12 ANOVA 65


DAFTAR GAMBAR

Halaman Gambar 4.1 Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi dan Nilai Devisa Kopi di Indonesia Tahun 1972 – 2008 Gambar 4.2 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variabel : Nilai Devisa Gambar 4.3 Plot Nilai-nilai Prediksi dengan Residualnya Gambar 5.1 Tampilan Jendela Data View Dalam SPSS Gambar 5.2 Tampilan Jendela Variable View Dalam SPSS Gambar 5.3 Tampilan Jendela Pengisian Variable View Dalam SPSS Gambar 5.4 Tampilan Jendela Pengisian Data View Dalam SPSS Gambar 5.5 Tampilan Jendela Pengisian Pengolahan Data Dalam SPSS Gambar 5.6 Tampilan Jendela Pengisian Linear Regresion Gambar 5.7 Tampilan Jendela Pengisian Linear Regresion Statistic Gambar 5.8 Tampilan Jendela Pengisian Linear Regresion Statistic Plots Gambar 5.9 Tampilan Jendela Pengisian Linear Regresion Statistic Options

33 59 60 68 69 70 71 71 72 72 73 73


BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kopi merupakan salah satu komoditas andalan perkebunan penghasil devisa , sumber pendapatan petani, penghasil bahan baku industri dan memberikan lapangan kerja di Indonesia.Sebagian besar perkebunan kopi di Indonesia diusahakan oleh perkebunan rakyat dan hanya sebagian kecil saja yang diusahakan oleh perkebunan besar baik PTPN maupun swasta.

Bagi Indonesia kopi merupakan salah satu komoditas penting.Pada tahun 1982 menghasilkan devisa sebesar US$ 343,6 juta dari ekspor kopi sebanyak 227,3 ribu ton.Nilai ini terus meningkat dari tahun ke tahun hingga akhir tahun 1988.Kemudian mengalami penurunan dari tahun 1989-1993,kemudian naik lagi pada tahun 1994 hingga tahun 1998.Pada tahun

1999-2004 pendapatan devisa negara kembali turun,yang

puncaknya pada tahun 2001 karena rendahnya mutu kopi Indonesia dimana harga jual kopi berada dibawah biaya produksinya tetapi, pada tahun 2005 hingga sekarang harga kopi sudah mulai naik lagi.

Data perkebunan kopi yang diusahakan di Indonesia tahun 2006 dengan total produksi 682,2 ribu ton dan ekspor 411,5 ribu ton.Devisa ekspor pada tahun 2006 sebesar Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

US$ 583,2 juta.Pada tahun 2007 total produksi kopi nasional sebanyak 686.8 ribu ton dengan nilai devisa ekspor kopi US$ 500 juta.

Ekspor komoditas kopi sepanjang 2008 tidak jauh berbeda dengan pencapaian 2007 akibat dampak krisis ekonomi global yang mengakibatkan melemahnya harga dan semakin turunnya permintaan komoditas tersebut di pasar internasional.Sekretaris Jenderal Asosiasi Eksportir Kopi Indonesia (AEKI) mengatakan hingga akhir 2008 pencapaian ekspor kopi hampir sama dengan tahun sebelumnya, sekitar 325 ribu ton dengan nilai sebesar US$ 500 juta.

Permasalahan yang dihadapi komoditi kopi di Indonesia salah satunya adalah sebagai berikut : Sebagian besar tanaman kopi (90 %) adalah diusahakan oleh perkebunan rakyat yang pengolahannya masih tetap tradisional.Produktivitas kopi rakyat masih rendah (masih 50-60% dari potensi produksi yang seharusnya) karena perkebunan kopi rakyat masih menggunakan bibit dan perawatan yang kurang bagus.Perbedaan harga antara kopi bermutu tinggi dengan kopi yang bermutu rendah masih belum sebanding.

Rendahnya mutu produksi kopi di Indonesia terutama disebabkan oleh pengelolaan panen dan penanganan pasca panen yang kurang memadai karena hampir seluruhnya kopi diproduksi oleh perkebunan rakyat. Disamping itu, pemasaran kopi masih menyerap seluruh produk kopi dan belum memberikan perbedaan harga yang memadai untuk kopi bermutu baik.


Budidaya kopi sebenarnya sudah dilakukan oleh petani sejak zaman penjajahan, tetapi pengelolaannya masih tetap tradisional. Kesalahan yang paling fatal yang umum dilakukan petani adalah pada fase pemetikan dan penanganan pasca panen, sehingga menghasilkan kopi yang bermutu rendah.Kebanyakan petani memetik buah kopi sebelum usia panen (petik hijau) dengan berbagai alasan seperti desakan kebutuhan hidup dan rawan pencurian. Kemudian saat penanganan pasca panen, penjemuran kopi umumnya dilakukan di tempat-tempat yang sanitasinya tidak memadai, sehingga terkontaminasi berbagai kotoran. Disamping itu, penjemuran yang dilakukan tidak dapat mencapai kadar air maksimum yang diizinkan yaitu 12,5%, sehingga biji kopi sering berjamur.Alat pengupas kopi yang digunakan umumnya tidak memenuhi standar, sehingga biji kopi yang dihasilkan banyak yang pecah. Selain itu, cara dan tempat untuk menyimpan kopi tidak memadai sehingga menyebabkan meningkatnya kadar kotoran dan kadar air.

Penanganan pasca panen tersebut sulit diperbaiki karena tidak ada perbedaan harga, kopi bermutu baik dihargai hampir sama dengan kopi bermutu rendah. Petani merasa lebih untung menghasilkan kopi dengan mutu seadanya tanpa harus mengorbankan waktu dan biaya untuk memperbaiki mutu kopi yang mereka hasilkan. Selama ada pasar yang dapat menyerap produksi mutu rendah, maka sulit diharapkan petani memperbaiki mutu kopinya.

1.2 Identifikasi Masalah


Melihat beberapa kendala kopi saat ini,Penulis ingin mengetahui bagaimana kondisi perkopian di Indonesia di masa mendatang, dengan melakukan analisis regresi dan korelasi serta meramalkan jumlah produksi kopi,jumlah ekspor kopi dan pendapatan devisa negara dari usaha perkebunan kopi di Indonesia sehingga dapat memberikan sumbangan dalam penentuan keputusan yang terbaik di masa yang akan datang.

Berdasarkan uraian diatas ,maka masalah dalam tugas akhir ini dirumuskan sebagai berikut :

1. Meramalkan jumlah produksi kopi,jumlah ekspor kopi dan berapa besar devisa kopi selama 5 tahun yang akan datang. 2. Untuk mengetahui berapa persen sisa produksi kopi sesudah di ekspor setiap tahunnya di Indonesia. 3. Mencari besarnya hubungan (korelasi) antara

jumlah produksi kopi, jumlah

ekspor kopi dan jumlah devisa kopi di Indonesia pada tahun 1972 – 2008. 4. Apakah jumlah produksi kopi dan jumlah ekspor kopi berpengaruh terhadap besarnya devisa kopi di Indonesia pada tahun 1972 – 2008 ? 5. Berapa besarnya pengaruh yang dapat disumbangkan jumlah produksi kopi dan jumlah ekspor kopi terhadap besarnya devisa kopi di Indonesia pada tahun 1972 – 2008 ?

1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh dan hubungan antara jumlah produksi kopi, jumlah ekspor kopi dan besarnya nilai devisa kopi di Indonesia pada tahun 1972 – 2008.Kemudian untuk meramalkan jumlah produksi kopi,jumlah ekspor kopi dan besarnya nilai devisa kopi di Indonesia di masa yang akan datang.

Selain tujuan tersebut, penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat sebagai berikut : 1. Penelitian ini dapat memberi gambaran sebagai pendekatan yang akan terjadi di masa mendatang mengenai jumlah produksi kopi,jumlah ekspor kopi dan besarnya nilai devisa kopi di Indonesia untuk memberikan sumbangan menentukan keputusan yang terbaik. 2. Penelitian ini dapat memberi gambaran tentang pengaruh jumlah produksi kopi dan jumlah ekspor kopi terhadap besarnya nilai devisa kopi di Indonesia pada tahun 1972 – 2008. 3. Hasil penelitian ini dapat memberi bahan masukan bagi penelitian-penelitian selanjutnya yang berkenaan dengan masalah kopi di Indonesia.

1.4 Batasan Masalah

Dalam penelitian ini analisis terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan devisa negara hanya dibatasi pada sektor pertanian dibidang perkebunan kopi yaitu, jumlah produksi kopi, jumlah ekspor kopi dan nilai devisa kopi di Indonesia pada tahun Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

1972-2008,dengan menggunakan analisis regresi dan korelasi serta metode peramalan trend kuadratis.

1.5 Metode Penelitian

Metode penelitian adalah suatu cara yang digunakan untuk melaksanakan penelitian sehingga tujuan penelitian diperoleh. Metode penelitian yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah penelitian kuantitatif.Pada bagian ini akan diuraikan mengenai sumber data serta analisa dan evaluasi data.

1.Sumber Data

Sumber data tugas akhir ini, menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara di Jalan Asrama No.179 Medan yaitu data jumlah produksi kopi,jumlah ekspor kopi dan besarnya nilai devisa kopi di Indonesia pada tahun 1972 – 2008.

2. Analisa dan Evaluasi Data

Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi dan korelasi untuk menganalisis pengaruh dan hubungan antara jumlah produksi kopi , jumlah ekspor kopi dan besarnya nilai devisa kopi di Indonesia pada tahun 1972 – 2008.Kemudian untuk meramalkan jumlah produksi kopi,jumlah ekspor kopi serta besarnya nilai devisa kopi di


Indonesia, Penulis menggunakan metode peramalan trend kuadratis.Pengolahan data penelitian ini menggunakan program komputer microsoft excel dan SPSS.

a. Peramalan dengan Metode Analisa Trend Kuadratis.

Persamaan trend kuadratis dirumuskan sebagai berikut: Y

'

= a + bX +cX 2 . Nilai-nilai

a,b dan c dicari dengan rumus sebagai berikut.

a=

b=

c=

(∑ Y )(∑ X 4 ) − (∑ X 2Y )(∑ X 2 ) n(∑ X 4 ) − (∑ X 2 ) 2

∑ XY ∑X 2

n(∑ X 2Y ) − (∑ X 2 )(∑ Y ) n(∑ X 4 ) − (∑ X 2 ) 2

Keterangan : Y X

'

= nilai trend untuk periode tertentu. = periode waktu tertentu

a,b,c = bilangan konstanta

X merupakan tahun kode,dengan ketentuan : a. Untuk jumlah tahun ganjil (n ganjil),nilai-nilai X adalah …,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3… b. Untuk jumlah tahun genap (n genap),nilai-nilai X adalah …,-5,-3,-1,0,+1,+3,+5… Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

b. Analisis Korelasi dan Regresi

Rumus korelasi sederhana adalah : rxy =

Rumus korelasi ganda adalah : R x1. x2 . y =

n.∑ XY − (∑ X )(∑ Y )

{n.∑ X

2

}{

− (∑ X ) . n.∑ Y 2 − (∑ Y ) 2

( )( )(

r 2 x1 y + r 2 x2 . y − 2 rx1 . y rx2 y . rx1 . x2 1− r

2

2

}

)

x1 . x2

Persamaan penduga regresi linear berganda dengan dua variabel bebas adalah : ^

Y = a + b1 X 1 + b2 X 2

1.6 Lokasi dan waktu

Lokasi dalam pengambilan data tugas akhir ini di Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara di Jalan Asrama No.179 Medan.Waktu pengambilan data pada tanggal 22 dan 30 Januari ,kemudian tanggal 2 Februari 2009.

1.7 Sistematika Penulisan.

Adapun sistematika penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

BAB 1 : PENDAHULUAN


Dalam bab ini dijelaskan mengenai latar belakang,identifikasi masalah,batasan masalah,tujuan

dan

manfaat

penelitian,metode

penelitian,dan

sistematika

penulisan.

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Bab ini menjelaskan uraian tentang teori-teori yang akan digunakan dalam penelitian ini.

BAB 3 : TINJAUAN UMUM TEMPAT RISET

Bab ini memaparkan kegiatan Badan Pusat Statistik ( BPS ), Visi dan Misi Badan Pusat Statistika dan Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik.

BAB 4 : ANALISA DAN EVALUASI

Bab ini menjelaskan uraian tentang metode yang digunakan dalam mengolah data hingga dapat menghasilkan suatu kesimpulan.

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini menjelaskan program komputer yang digunakan dalam pengolahan data tersebut yaitu microsoft excel dan SPSS. Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

BAB 6 : PENUTUP

Bab penutup berupa kesimpulan dan saran sebagai akhir penulisan tugas akhir ini.

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Peramalan dengan Metode Trend Kuadratis.

Trend adalah suatu gerakan kecenderungan naik atau turun dalam jangka panjang yang diperoleh dari perubahan dari waktu ke waktu.Trend yang meningkat disebut dengan trend positif dan trend yang menurun disebut dengan trend negatif.Trend menunjukkan perubahan waktu yang relatif cukup panjang dan stabil.

Trend yang sifatnya jangka pendek dan menengah,kemungkinan trend akan mengikuti pola linear.Namun demikian ,dalam jangka panjang pola bisa berubah tidak linear.Oleh sebab itu,apabila polanya tidak linear dan didunga dengan persamaan linear Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

hasil ramalannya akan berbeda atau tidak cocok.Salah satu metode yang tidak linear adalah metode kuadratis.Persamaan trend kuadratis dirumuskan sebagai berikut: Y ' = a + bX +cX 2 . Nilai a,b dan c dapat di cari dengan menggunakan persamaan normal sebagai berikut :

∑ Y = n.a + b.∑ X + c.∑ X

2

∑ XY = a.∑ X + b.∑ X ∑X

2

2

+ c.∑ X 3

Y = a.∑ X 2 + b.∑ X 3 + c.∑ X 4

Dimana, Y ' = nilai trend untuk periode tertentu. X = periode waktu tertentu a,b,c = bilangan konstanta Nilai-nilai a,b dan c dapat pula ditentukan dengan cara langsung, dengan rumus sebagai berikut :

a=

b=

c=

(∑ Y )(∑ X 4 ) − (∑ X 2Y )(∑ X 2 ) n(∑ X 4 ) − (∑ X 2 ) 2

∑ XY ∑X 2

n(∑ X 2Y ) − (∑ X 2 )(∑ Y ) n(∑ X 4 ) − (∑ X 2 ) 2

Nilai X merupakan tahun kode,dengan ketentuan sebagai berikut : a. Untuk jumlah tahun ganjil (n ganjil),nilai-nilai X adalah …,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3… b. Untuk jumlah tahun genap (n genap),nilai-nilai X adalah …,-5,-3,-1,0,+1,+3,+5…


2.2 Definisi Analisis Regresi dan Korelasi.

a) Analisis Korelasi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan kuatnya atau derajat hubungan linear antara dua variabel atau lebih.Semakin nyata hubungan linear (garis lurus) maka, semakin kuat atau tinggi derajat hubungan garis lurus antara kedua variabel atau lebih.Ukuran untuk derajat hubungan garis lurus ini dinamakan koefisien korelasi. b) Analisis Regresi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan kemungkinan bentuk hubungan / pengaruh antara dua atau lebih variabel bebas (X) dengan variabel terikat (Y).Tujuan pokok penentuan metode ini adalah untuk meramalkankan atau memperkirakan nilai dari satu variabel (Y) dalam hubungannya dengan variabel yang lain yang diketahui (X).

2.3 Analisis Korelasi Sederhana dan Berganda.

2.3.1 Analisis Korelasi Sederhana Kegunaan analisa korelasi sederhana untuk mengetahui derajat hubungan antara variable bebas X (independent) dengan veriabel terikat Y (dependent).Rumus korelasi sederhana adalah : rXY =

n.(∑ XY ) − (∑ X ).(∑ Y )

(n.∑ X 2 − (∑ X ) 2 ).(n.∑ Y 2 − (∑ Y ) 2 )


Koefisien korelasi sederhana dilambangkan (r) adalah suatu ukuran arah dan kekuatan hubungan linear antara dua variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y), dengan ketentuan nilai r tidak lebih dari harga (−1 ≤ r ≤ +1) .Apabila nilai r = -1 artinya korelasinya negatif sempurna (menyatakan arah hubungan antara X dan Y adalah negatif dan sangat kuat) ; r = 0 artinya tidak ada korelasi ; dan r = 1 berarti korelasinya sangat kuat dengan arah yang positif.Sedangkan arti harga r akan di konsultasikan dengan tabel sebagai berikut :

Tabel 2.1 Tingkat Hubungan Nilai r Interval Koefisien

Tingkat Hubungan

0,80-1,000

Sangat Kuat

0,60-0,799

Kuat

0,40-0,599

Cukup Kuat

0,20-0,399

Rendah

0,00-0,199

Sangat Rendah

Besar kecilnya sumbangan nilai variable X terhadap Y dapat ditentukan dengan rumus koefisien diterminan sebagai berikut : R 2 = r 2 × 100% . Dimana : R 2 = nilai koefisien determinasi

r = nilai koefisien korelasi.

Pengujian signifikan berfungsi apabila peneliti ingin mencari makna dari hubungan variable X terhadap Y,maka hasil korelasi tersebut dilakukan uji signifikansi sebagai berikut :


Hipotesis : Ho = Variabel X tidak berhubungan secara signifikan dengan variable Y H 1 = Variabel X berhubungan secara signifikan dengan variable Y

Dasar Pengambilan keputusan : a. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau

[0,05 ≤ Sig ] ,maka Ho diterima dan H 1 ditolak,artinya tidak signifikan. b. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau

[0,05 ≥ Sig ] ,maka Ho ditolak dan H 1 diterima,artinya signifikan.

2.3.2 Analisis Korelasi Berganda

Analisis korelasi berganda berfungsi untuk mencari besarnya hubungan antara dua variable bebas (X) atau lebih secara simultan dengan variable terikat (Y).Rumus Korelasi berganda adalah : R X 1 . X 2.Y =

rX21.Y + rX22.Y − 2(rX 1. .Y ).(rX 2 .Y ).(rX 1 . X 2 ) 1 − rX21 . X 2

Selanjutnya,untuk mengetahui signifikansi korelasi berganda bandingkan antara nilai probabilitas 0,05 dengan nilai probabilitas Sig sebagai berikut.

Hipotesis : Ho = Variabel X 1 dan X 2 tidak berhubungan secara simultan dan signifikan terhadap variabel Y. Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

H 1 = Variabel X 1 dan X 2 berhubungan

secara simultan dan signifikan terhadap

variabel Y.

Dasar Pengambilan Keputusan : a. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau

[0,05 ≤ Sig ] ,maka Ho diterima dan H 1 ditolak,artinya tidak signifikan. b. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau

[0,05 ≥ Sig ] ,maka Ho ditolak dan H 1 diterima,artinya signifikan.

2.4 Analisis Regresi Sederhana dan Berganda

2.4.1 Analisis Regresi Sederhana

Analisis regresi sederhana adalah proses mengestimasi (menaksir) sebuah fungsi hubungan antara variabel dependen (Y) dengan variabel independen (X).Dalam suatu persamaan regresi besarnya nilai variabel dependen adalah tergantung pada nilai variabel lainnya.Sedangkan variabel independent variabel yang nilainya tidak tergantung pada nilai variabel lainnya.

Persamaan regresi linear sederhana Y terhadap X adalah : Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

a. Model populasi regresi linier sederhana dinyatakan dalam persamaan : Yi = α + βX i + ε j ^

b. Model sampel (penduga) untuk regresi linier sedarhananya : Y i = a + bX i Dimana :

X i = variabel bebas (independen) Yi = variabel terikat (dependen)

a = penduga bagi intersep ( α ) b = penduga bagi koefisien regresi ( β ) i = 1,2,3,...

Nilai α dan β adalah parameter yang nilainya tidak diketahui sehingga diduga menggunakan statistik sampel.Komponen sisaan/kesalahan ( ε j = galat ) menunjukkan a) Pengaruh dari berbagai variabel yang tidak dimasukkan dalam persamaan regresi karena berbagai pertimbangan. b) Penetapan persamaan yang tidak sempurna. c) Kesalahan pengukuran dalam pengumpulan dan pemrosesan data .

Nilai a

menunjukkan intersep (konstanta) persamaan tersebut.Artinya jika nilai

variabel X = 0 maka besarnya Y = a.Parameter b menunjukkan besarnya koefisien (slope) persamaan tersebut.Nilai ini menunjukkan besarnya perubahan nilai Y jika nilai X berubah sebesar satu satuan.Dengan menggunakan metode kuadrat terkecil nilai a dan b dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :


b=

n(∑ XY ) − (∑ X )(∑ Y ) n( ∑ X 2 ) − ( ∑ X ) 2

a=

dan

∑Y ∑X −b n n

2.4.2 Analisis Regresi Berganda

Regresi berganda adalah bentuk hubungan atau pengaruh dari dua atau lebih variabel bebas (X) dengan variabel terikat (Y).Persamaan regresi linear berganda dari Y terhadap X adalah :

a. Model populasi regresi berganda adalah Y = α + β1 X 1i + β 2 X 2i + ... + β n X n + ε i . b. Sedangkan model penduganya (model sampel ) regresi linier ganda adalah ^

Y = a + b1 X 1i + b2 X 2i + ... + bn X n

α dan β

adalah parameter yang nilainya tidak diketahui sehingga diduga

menggunakan statistik sampel.Nilai a,b1 dan b2 akan diperoleh dari tiga persamaan normal berikut :

∑ Y = an + b ∑ X 1

∑ X Y = a∑ X 1

∑X

2

1

+ b2 ∑ X 2

+ b1 ∑ X 1 + b2 ∑ X 1 X 2 2

1

Y = a ∑ X 2 + b1 ∑ X 1 X 2 + b2 ∑ X 2

2

Koefisien a,b1 dan b2 dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut : −

−

−

a = Y − b1 X 1 − b2 X 2


b1 =

b2

(∑ X )(∑ X Y ) − (∑ X X )(∑ X Y ) (∑ X )(∑ X ) − (∑ X X ) 2 2i

1i i

1i

2 1i

2i

2i i

2

2 2i

1i

2i

(∑ X )(∑ X Y ) − (∑ X X )(∑ X Y ) = (∑ X )(∑ X ) − (∑ X X ) 2 1i

2i i

2 1i

1i

2 2i

2i

1i i

2

1i

2i

Nilai a,b1 dan b2 dari tiga persamaan normal di atas dapat juga dihitung dengan metode determinan matriks. Persamaan normal di atas adalah berbentuk Sistem Persamaan Linier (SPL) yang

dapat diselesaikan dengan metode determinan,yaitu

menggunakan aturan Cramer .

Jika A x = b merupakan suatu persamaan linier dalam k peubah, maka sistem tersebut mempunyai suatu penyelesaian sebagai berikut : a=

A1 A

,

b1 =

A2 A

, ...,

bn =

Ak A

Dengan A j adalah matriks yang diperoleh dengan menggantikan anggota-anggota pada kolom ke-j dari matriks A dengan anggota pada matriks b.

2.5 Uji Regresi Linier Berganda.

Untuk mengetahui atau menguji kepastian dari persamaan regresi berganda tersebut apakah X 1 dan X 2 berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap Y dilakukan dengan uji F .

1.Hipotesa yang di uji


Ho : β1 = β 2 = 0 , berarti antara X 1 dan X 2 tidak berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap Y.

H 1 : β1 , β 2 ≠ 0 , ini berarti antara X 1 dan X 2 berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap Y.

2. α = 5 % (taraf nyata )

3. Perhitungan uji statistik :

JK res =

∑ (Y

i

^

− Y i )2

(∑ Y ) = ∑Y − n

2

JKT

2

JK reg = JKT – JK res , karena n

JKT = JK res −

n

+ JK reg n

^

^

−

∑ (Yi − Y ) 2 = ∑ (Yi − Y ) 2 + ∑ (Yi − Y ) 2 i =1

i =1

i =1

Dimana : JK res (Jumlah Kuadrat Residu) adalah variasi yang tidak dijelaskan. JK reg (Jumlah Kuadrat Regresi ) adalah variasi yang dijelaskan . JKT (Jumlah Kuadrat Total ) adalah variasi total

Fhitung

JKreg KTreg k = = JKres KTres (n − k − 1)

Tabel 2.2 ANOVA Sumber variasi

JK

df

KT

F hit


Regresi

JK reg

k

JK reg / k

KT reg / KT res

Residu

JK res

(n-k-1)

JK res / (n-k-1)

Total

JKT

n-1

4.Kriteria pengujian : Ho ditolak jika Fhit > F tabel.

Pada tingkat keyakinan sebesar 95 % atau taraf nyata sebesar 5 %,dengan

derajat

kebebasan pembilang (df = k) dan derajat kebebasan penyebut (n-k-1).Nilai F tabel diperoleh dari daftar distribusi F.

5.Membuat Kesimpulan .

Standard Error of Estimate

Standar error atau kesalahan baku adalah angka yang digunakan untuk mengukur ketepatan suatu penduga atau mengukur jumlah variasi titik-titik observasi di atas dan di bawah garis regresi populasi .Karena standard error populasinya tidak diketahui ,maka σ e diduga dengan S e (standard error estimate ).Sehingga S e adalah standar deviasi yang menggambarkan variasi titik-titik di atas dan di bawah garis regresi sampel.Nilai S e dapat diperoleh dengan rumus berikut : ^

Se =

∑(Y − Y ) 2 n − k −1


Apabila semua titik observasi berada pada tepat garis regresi ,berarti standard error penduga sama dengan nol.Dengan demikian, standar error penduga secara langsung menunjukkan pencaran data. Standar error penduga berguna untuk mengetahui batasan seberapa jauh melesetnya perkiraan kita dalam meramalkan data.

Varians dan Standar Deviasi

Standar deviasi (S) adalah akar kuadrat dari varians dan menunjukkan standar penyimpangan data dari nilai rata-rata hitungnya.Varians (S 2 ) menunjukkan sebaran atau fluktuasi data terhadap rata-rata hitungnya. Nilai S 2 dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut berikut : −

n

S2 =

∑(X i =1

i

− X)

n −1

BAB 3

TINJAUAN UMUM TEMPAT RISET


3.1 Kegiatan Badan Pusat Statistik (BPS)

Badan Pusat Statistik (BPS) adalah lembaga negara non-departemen dan bertanggung jawab langsung kepada presiden.Badan Pusat Statistik melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh pemerintah antara lain : dibidang pertanian, agraria, pertambangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan, keuangan, pendapatan dan keagamaan. Selain hal-hal diatas Badan Pusat Statistik juga bertugas untuk melaksanakan koordinasi di lapangan, kegiatan statistik dari segenap instansi baik di pusat maupun daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan definisi, klasifikasi dan ukuran- ukuran lainnya.Adapun kegiatan dari Badan Pusat Statistik (BPS) antara lain :

1.Pengumpulan Data

Cara pengumpulan data statistik adalah sensus, survei sektoral, studi khusus dan pemanfaatan catatan administrasi.

Sensus adalah kegiatan yang berskala besar yang dilakukan sepuluh tahun sekali sebagai upaya pengumpulan data secara menyeluruh. BPS melakukan tiga macam sensus yaitu: 1. Sensus Penduduk yang dilaksanakan pada tahun berakhiran 0 (nol). 2. Sensus Pertanian yang dilaksanakan pada tahun berakhiran 3 (tiga). 3. Sensus Ekonomi yang dilaksanakan pada tahun berakhiran 6 (enam). Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

Survei Antar Sensus adalah kegiatan pengumpulan data yang berkaitan dengan sensus.Survei Sektoral adalah survei yang bebas penyelenggaraannya dan tidak berkaitan dengan salah satu sensus. Pemanfaatan catatan administrasi dilakukan bekerjasama dengan departemen/instansi pemerintah atau swasta yang mengelola administrasi.Survei khusus dilaksanakan guna menghasilkan data statistik yang beragam, lebih lengkap untuk memenuhi berbagai keperluan dan diusahakan pelaksanaannya dilakukan secara teratur.

Studi khusus dilakukan untuk mempelajari kegiatan aspek statistik guna memberi masukan untuk pengumpulan data statistik yang baru, penyempurnaan metode yang sudah ada sebelum diimplementasikan secara nasional. Disamping itu, studi khusus dimaksudkan untuk memenuhi permintaan data yang lebih spesifik yang belum terdapat pada sensus atau survei.

2. Pengolahan Data

Kegiatan selanjutnya adalah pengolahan data, kegiatan ini dilakukan dengan dua cara yaitu cara komputerisasi dan manual. Di bidang perangkat keras saat ini BPS mempunyai jaringan yang terbesar di Indonesia hingga tingkat Kabupaten/Kotamadya dan dikelompokkan munurut Lokal Area Network untuk keperluan Resource Sharing. Dengan semakin memasyarakatnya penggunaan komputer, memungkinkan untuk pengiriman data secara elektronik. Dibidang perangkat lunak BPS dilengkapi dengan berbagai bahasa Pemrograman. Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

3. Ruang Lingkup Kegiatan Kantor BPS Provinsi Sumatra Utara a. Merencanakan kegiatan badan pusat statistik untuk dilaksanakan misalnya, jenis data yang akan dikumpulkan, kegunaan data dan lain-lain. b. Mengumpulkan Data Badan Pusat Statistik Sesudah dikumpulkan data sebelumnya agar data yang diperlukan itu dapat dipergunakan dengan sebaik-baiknya . c. Mengolah Data Badan Pusat Statistik Sesudah dikumpulkan data tersebut satu persatu kemudian data diolah kembali supaya kita dengan mudah menemukannya saat dibutuhkan. d. Menyajikan Data Badan Pusat Statistik Kantor Badan Pusat Statistik adalah merupakan suatu sumber atau pusat informasi yang dapat mempermudah masyarakat untuk mengetahui tentang perkembangan negara Indonesia . e. Menganalisa Data Badan Pusat Statistik Kemudian data tersebut dianalisa atau dibahas,data statistik tersebut juga disebar luaskan .Misalnya Indikator pendapatan, proyeksi keadaan perekonomian dan ketenagakerjaan di Indonesia, analisa badan pusat statistik perbankan, dan lembaga keuangan lainnya. f. Memasyarakatkan Data Badan Pusat Statistik


Sesudah selesai dikerjakan seluruhnya ,data tersebut disebar luaskan kepada seluruh lapisan masyarakat agar suatu tujuan dapat tercapai.

3.2 Struktur Organisasi Badan Pusat Statistik

Organisasi merupakan suatu fungsi manajemen yang mempunyai peranaan dan kegiatan langsung dengan instansi sosial yang terjadi diantara individu dalam rangka kerjasama untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan.Dengan adanya struktur organisasi pemisahan tugas diantara para pegawai / staf akan lebih jelas.

Struktur organisasi yang diterapkan di kantor Badan Pusat Statistik adalah struktur organisasi yang

mengandung unsur – unsur spesialisasi kerja, standarisasi kegiatan,

sentralisasi dan desentralisasi dalam pembuatan keputusan yang menunjukan lokasi kekuasaan, pembuatan keputusan dan ukuran satuan yang menunjukkan suatu kelompok kerja.

Adapun struktur organisasi Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara adalah sebagai berikut.Dalam organisasi Kantor Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara dipimpin seorang kepala kantor. Kepala kantor dibantu bagian tata usaha yang terdiri dari : a. Sub Bagian Urusan Dalam b. Sub Bagian Perlengkapan c. Sub Bagian Keuangan Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

d. Sub Bagian Kepegawaian e. Sub Bagian Bina Potensi / Bina Program

Bidang Penunjang Statistik terdiri dari lima bidang yaitu :

1.Bidang Statistik Produksi

Bidang statistik produksi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan statistik pertanian, industri, konstruksi pertambangan dan energi.

2.Bidang Statistik Distribusi

Bidang statistik ditribuisi mempunyai tugas untuk melaksanakan kegiatan statistik konsumen dan perdagangan besar, statistik keuangan dan harga produsen serta niaga dan jasa.

3.Bidang Statistik Sosial

Bidang statistik kependudukan mempunyai tugas yaitu melaksanakan kegiatan demografi dan rumah tangga, ketenagakerjaan, serta statistik kesejahteraan.

4.Bidang Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statitik (IPDS)


Penyiapan data, penyusunan sistem dan program serta operasional pengolahan data dengan komputer.

5 .Bidang Neraca Wilayah dan Analisis Statistik

Mempunyai tugas untuk penyusunan neraca produksi, neraca konsumsi, dan akumulasi penyajian analisis serta kegiatan penerapan statistik.

Tugas dan Wewenangan Masing–Masing Bagian di Badan Pusat Statistik

Wewenang adalah hak untuk melakukan sesuatu atau memerintahkan orang lain untuk melakukan atau tidak melakukan sesuatu agar tercapai tujuan tertentu.Contoh: seorang manager suatu organisasi mempunyai hak untuk memberi perintah dan tugas serta menilai pelaksanaan kerja bawahannya.Tugas adalah kewajiban untuk melakukan sesuatu agar tercapai tujuan tertentu.

1. Bagian Tata Usaha

a. Menyusun program kerja tahunan tiap bidang. b. Mengatur dan melaksanakan penghimpunan barang dan penyusunan program kerja tahunan baik rutin maupun proyek kantor statistik provinsi dan menyampaikan ke Badan Pusat Statistik.


c. Mengatur dan melaksanakan urusan dalam, yang meliputi surat – surat penggandaan atau percetakan kearsipan, rumah tangga dan pemeliharaan gedung keamanan dan lingkungan serta perjalanan dinas didalam maupun diluar negeri. d. Mengatur dan melaksanakan urusan perlengkapan dan perbekalan yang meliputi penyusunan, penyimpanan atau penggudangan, inventarisasi dan penghapusan serta pemeliharaan perlengkapan. e. Mengatur dan melaksanakan urusan dan keuangan yang meliputi tata usaha keuangan, perbankan, vertikasi dan pembukuan. f. Mengatur dan melaksanakan urusan dan mutasi pegawai, pembinaan pegawai, kesejahteraan pegawai, administrasi jabatan dan fungsional, hukum,organisasi tata laksana serta penyajian. g. Menyusun laporan kegiatan bagian secara berkala dan sewaktu – waktu. h. Mengatur dan melaksanakan urusan penyelenggaraan berbagai pelatihan teknis dan pelatihan administratif.

2. Bidang Statistik Produksi

a. Menyusun program kerja tahunan yang meliputi kegiatan statistik dibidang pertanian, industri, konstruksi energi dan statistik produksi lainnya yang ditemukan. b. Mengatur keikutsertaan program pelatihan yang diselenggarakan oleh pusat dibidang statistik produksi. Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

c. Mengatur dan mengkordinasikan penyelenggaraan pelatihan petugas lapangan dipusat pelatihan serta mengatur penjatahan pelatihannya. d. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik provinsi atau pimpinan bagian proyek untuk menyiapkan program pelatihan petugas lapangan. e. Mengatur dan melaksanakan penjatahan dan pengawasan lapangan terhadap pelaksanaan lapangan produksi. f. Mengatur dan melaksanakan pengawasan dan pemeriksaan dokumen hasil pengumpulan data statistik produksi. g. Bersama-sama dengan bidang pengolahan data, mengatur dan menyiapkan data statistik produksi melalui komputer sesuai yang diterapkan. h. Mengatur dan melaksanakan evaluasi hasil kerja kegiatan statistik produksi. i.

Mengatur dan menyiapkan hasil pengolahan statistik produksi yang akan dikirim ke pusat melalui komputer sesuai dengan jadwal yang ditentukan.

j.

Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik provinsi melakukan pembinaan secara teratur, petugas pencacah, pengawas dan pemeriksaan pengumpulan data statistik produksi, kabupaten, kotamadya, maupun dikecamatan.

3. Bidang Statistik Distribusi

a. Menyusun program kerja tahunan yang meliputi pelaksanaan kegiatan statistik dibidang pertanian, industri pertambangan, energi dan satistik produksi lainnya yang ditentukan. Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

b. Mengatur keikutsertaan program pelatihan yang diselenggarakan oleh pusat dibidang statistik produksi. c. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik memimpin proyek untuk menyiapkan proyek tugas lapangan. d. Mengatur dan mengkoordinasikan penyelenggaraan petugas lapangan di pusat pelatihan serta mengatur pelatihan. e. Mengatur dan melaksanakan dokumen yang diperlukan untuk pelaksanaan lapangan, melakukan pembinaan dan pengawasan terhadap kegiatan statistik produksi. f. Melakukan pembinaan, pengamatan lanjut, dan pengawasan lapangan terhadap pelaksanaan kegiatan statistik produksi. g. Mengatur dan melaksananakan penerimaan dan pemeriksaan dokumen hasil pengumpulan data statistik distribusi. h. Mengatur dan melaksanakan pengolahan data statistik distribusi secara sederhana sesuai yang diterapkan oleh pusat. i.

Bersama- sama dengan bidang pengolahan data dan menyiapkan pengolahan statistik distribusi melalui komputer sesuai yang diterapkan.

j.

Mengatur dan mengevaluasi hasil kegiatan statistik distribusi sebagai bahan masukan untuk penyempurnaan selanjutnya.

k. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik provinsi melakukan pembinaan secara teratur terhadap petugas pencacah,pengawas dan pemeriksaan penyimpulan data statistik produksi, kabupaten,kotamadya ataupun di kecamatan. Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

4. Bidang Statistik Sosial

a. Menyusun program kerja tahunan dibidang statistik kependudukan meliputi pelaksanaan

kegiatan

statistik

demokratis

,rumah

tangga

dan

statistik

kepedudukan lainnya. b. Mengatur keikutsertaan program lainnya yang akan diselenggrakan oleh statistik bidang penduduk . c. Membantu kepala kantor Badan Pusat Statistik provinsi atau pimpinan bagian proyek untuk menyiapkan pengolahan latihan tugas lapangan d. Mengatur dan mengkoordinasi penyelenggaran latihan tugas lapangan dipusat serta mengatur penjatahan pelatihannya. e. Mengatur dan melaksanakan penjatahan dokumen untuk melaksanakan tugas lapangan . f. Melakukan pembinaan dan pengawasan lapangan terhadap pengawasan kegiatan statistik kependudukan. g. Bersama-sama dengan bidang pengolahan data mengatur dan menyiapkan pengolahan data statistik kependudukan melalui komputer sesuai yang ditetapkan. h. Mengatur dan melaksanakan penerimaan dokumen hasil dari pengumpulan data statistik kependudukan. i.

Mengatur dan menyiapkan pengolahan data statistik kependudukan yang akan dikirim kepusat sesuai dengan jadwal yang ditetapkan.


j.

Mengatur dan melaksanakan evaluasi hasil pengolahan statistik kependudukan sebagai bahan untuk penyempurnaan .

5.Bidang Integrasi Pengolahan dan Diseminasi Statistik

a. Menyusun program kerja tahunan. b. Melaksanakan penyusunan, pemeliharaan, penyelesaian permasalahan dan pengembangan sistem jaringan komunikasi data sesuai dengan aturan yang ditetapkan serta membantu penyerapan teknologi informasi . c. Mengatur dan melaksanakan keikutsertaan dalam program latihan yang diselenggarakan oleh badan pusat statistik dalam bidang pengolahan, penyajian dan pelayanan statistik . d. Melaksanakan koordinasi pengolahan dan pemeliharaan perangkat keras dan perangkat lunak serta menyusun sistem pengolahan data . e. Mengatur integrasi penggunaan sistem dan program aplikasi pengolahan data statistik seperti data statistik kependudukan , data statistik produksi dan data statistik distribusi termasuk sarana pendukungnya . f. Melaksanakan kajian evaluasi kebutuhan dan pengolahan data termasuk bahan komputer yang bekerjasama dengan satuan organisasi terkait.

3.3 Visi dan Misi Badan Pusat Statistika


Badan pusat statistik mempunyai visi menjadikan informasi statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung sumber daya manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan tekhnologi informasi yang mutakhir.

Dalam menunjang pembangunan nasional badan pusat statistik mengemban misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyediaan data statistik yang bermutu, handal, efektif, dan efesien. Peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaan statistik, serta pegembanan ilmu pengetahuan statistik.


BAB 4

ANALISA DAN EVALUASI

4.1 Data Jumlah Produksi Kopi , Jumlah Ekspor dan Nilai Devisa Kopi di Indonesia Pada Tahun 1972-2008.

Data yang akan dianalisa dalam tugas akhir ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara di Jalan Asrama No.179 Medan yaitu data jumlah produksi kopi ,jumlah ekspor kopi dan nilai devisa kopi di Indonesia pada tahun 1972-2008. Datanya adalah sebagai berikut :

Tabel 4.1 Data Jumlah Produksi Kopi,Jumlah Ekspor Kopi dan Nilai Devisa Kopi di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008.

Periode

Tahun

Jumlah Produksi

Jumlah Ekspor Kopi

Kopi di Indonesia

di Indonesia

Nilai Devisa Kopi

(dalam ribuan ton )

(dalam ribuan ton)

(dalam jutaan US$ )


1

1972

180,5

107

77,1

2

1973

150,4

100,8

77,6

3

1974

159,1

111,9

98,1

4

1975

170,7

128,5

99,8

5

1976

193,2

136,3

237,5

6

1977

195

160,4

59,93

7

1978

222,2

215,8

491,3

8

1979

273,2

220,2

614,5

9

1980

297,4

238,9

658,3

10

1981

313,8

210,8

347,8

11

1982

281,7

227,3

343,6

12

1983

304

241,6

429,9

13

1984

329,1

294,9

567,9

14

1985

312,7

285,9

561,9

15

1986

356,3

298,5

821,7

16

1987

388,6

286,7

538,7

17

1988

391,2

298,9

551,9

18

1989

428,4

357,6

491,1

19

1990

447,5

422,6

379

20

1991

425,5

381,5

375,9

21

1992

432,9

270,6

242

22

1993

430,9

352,3

351,9

23

1994

441,4

291,2

753,7

24

1995

450,4

230,1

605,7

25

1996

462,3

368,6

605,9

26

1997

426,8

316,2

529,7

27

1998

498,2

363

615,8

28

1999

521,4

358

488,8

29

2000

613,5

345,6

339,9

30

2001

569,6

254,8

203,5

31

2002

681

322,5

218,8

32

2003

674,4

320,8

250,9

33

2004

647,4

338,6

281,6

34

2005

640,4

442,7

497,8


35

2006

682,2

411,5

583,2

36

2007

686,8

332,7

500

37

2008

679,1

325

500

15359,2

10370,3

15392,73

Jumlah

Sumber : BPS Sumatera Utara.

900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 1

3

5

7

9

11 13 15 17 19 21 23 25 27 Periode

Jumlah produksi kopi (ribuan ton)

Jumlah ekspo

Nilai devisa(dlm juta US$)

Gambar 4.1 Jumlah produksi kopi, jumlah ekspor kopi dan nilai devisa kopi di Indonesia pada tahun 1972-2008.


4.2 Hasil Perhitungan Data

Tabel 4.2 Hasil Perhitungan Peramalan dengan Metode Trend Kuadratis Tahun

Produksi

X2

X

X3

X4

X 2Y

XY

Ekspor

X 2Y

XY

1972

180,5

-18

324

-5832

104976

-3249

58482

107

-1926

34668

1973

150,4

-17

289

-4913

83521

-2556,8

43465,6

100,8

-1713,6

29131,2

1974

159,1

-16

256

-4096

65536

-2545,6

40729,6

111,9

-1790,4

28646,4

1975

170,7

-15

225

-3375

50625

-2560,5

38407,5

128,5

-1927,5

28912,5

1976

193,2

-14

196

-2744

38416

-2704,8

37867,2

136,3

-1908,2

26714,8

1977

195

-13

169

-2197

28561

-2535

32955

160,4

-2085,2

27107,6

1978

222,2

-12

144

-1728

20736

-2666,4

31996,8

215,8

-2589,6

31075,2

1979

273,2

-11

121

-1331

14641

-3005,2

33057,2

220,2

-2422,2

26644,2

1980

297,4

-10

100

-1000

10000

-2974

29740

238,9

-2389

23890

1981

313,8

-9

81

-729

6561

-2824,2

25417,8

210,8

-1897,2

17074,8

1982

281,7

-8

64

-512

4096

-2253,6

18028,8

227,3

-1818,4

14547,2

1983

304

-7

49

-343

2401

-2128

14896

241,6

-1691,2

11838,4

1984

329,1

-6

36

-216

1296

-1974,6

11847,6

294,9

-1769,4

10616,4

1985

312,7

-5

25

-125

625

-1563,5

7817,5

285,9

-1429,5

7147,5

1986

356,3

-4

16

-64

256

-1425,2

5700,8

298,5

-1194

4776

1987

388,6

-3

9

-27

81

-1165,8

3497,4

286,7

-860,1

2580,3

1988

391,2

-2

4

-8

16

-782,4

1564,8

298,9

-597,8

1195,6

1989

428,4

-1

1

-1

1

-428,4

428,4

357,6

-357,6

357,6

1990

447,5

0

0

0

0

0

0

422,6

0

0

1991

425,5

1

1

1

1

425,5

425,5

381,5

381,5

381,5

1992

432,9

2

4

8

16

865,8

1731,6

270,6

541,2

1082,4

1993

430,9

3

9

27

81

1292,7

3878,1

352,3

1056,9

3170,7

1994

441,4

4

16

64

256

1765,6

7062,4

291,2

1164,8

4659,2

1995

450,4

5

25

125

625

2252

11260

230,1

1150,5

5752,5


1996

462,3

6

36

216

1296

2773,8

16642,8

368,6

2211,6

13269,6

1997

426,8

7

49

343

2401

2987,6

20913,2

316,2

2213,4

15493,8

1998

498,2

8

64

512

4096

3985,6

31884,8

363

2904

23232

1999

521,4

9

81

729

6561

4692,6

42233,4

358

3222

28998

2000

613,5

10

100

1000

10000

6135

61350

345,6

3456

34560

2001

569,6

11

121

1331

14641

6265,6

68921,6

254,8

2802,8

30830,8

2002

681

12

144

1728

20736

8172

98064

322,5

3870

46440

2003

674,4

13

169

2197

28561

8767,2

113973,6

320,8

4170,4

54215,2

2004

647,4

14

196

2744

38416

9063,6

126890,4

338,6

4740,4

66365,6

2005

640,4

15

225

3375

50625

9606

144090

442,7

6640,5

99607,5

2006

682,2

16

256

4096

65536

10915,2

174643,2

411,5

6584

105344

2007

686,8

17

289

4913

83521

11675,6

198485,2

332,7

5655,9

96150,3

2008

679,1

18

324

5832

104976

12223,8

220028,4

325

5850

105300

15359,2

0

4218

0

864690

64522,2

1778378

10370,3

28249

1061776,8

Jumlah

Tabel 4.3 Hasil Perhitungan Standar Deviasi Pada Peramalan Metode Trend Kuadratis Periode 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

Produksi 180,5 150,4 159,1 170,7 193,2 195 222,2 273,2 297,4 313,8 281,7 304 329,1 312,7 356,3 388,6

X

Y’

-18 -17 -16 -15 -14 -13 -12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3

154,95 167,73 180,65 193,71 206,92 220,27 233,77 247,41 261,2 275,13 289,2 303,42 317,78 332,28 346,93 361,72

Y-Y’ 25,551 -17,326 -21,547 -23,012 -13,721 -25,274 -11,571 25,788 36,203 38,674 -7,499 0,584 11,323 -19,582 9,369 26,876

2

(Y-Y’ ) 652,85 300,19 464,27 529,55 188,27 638,78 133,89 665,02 1310,7 1495,7 56,235 0,3411 128,21 383,45 87,778 722,32

Ekspor 107 100,8 111,9 128,5 136,3 160,4 215,8 220,2 238,9 210,8 227,3 241,6 294,9 285,9 298,5 286,7

Y’ 93,766 111,45 128,51 144,94 160,75 175,92 190,47 204,39 217,68 230,34 242,38 253,78 264,56 274,71 284,24 293,13

Y-Y’ 13,234 -10,653 -16,612 -16,443 -24,446 -15,521 25,332 15,813 21,222 -19,541 -15,076 -12,183 30,338 11,187 14,264 -6,431

2

(Y-Y’ ) 175,14 113,49 275,96 270,37 597,61 240,9 641,71 250,05 450,37 381,85 227,29 148,43 920,39 125,15 203,46 41,358


Devisa 77,1 77,6 98,1 99,8 237,5 59,93 491,3 614,5 658,3 347,8 343,6 429,9 567,9 561,9 821,7 538,7

17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 Jumlah

391,2 428,4 447,5 425,5 432,9 430,9 441,4 450,4 462,3 426,8 498,2 521,4 613,5 569,6 681 674,4 647,4 640,4 682,2 686,8 679,1 15359,2

-2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 0

376,66 391,74 406,97 422,34 437,85 453,51 469,31 485,25 501,34 517,57 533,95 550,47 567,14 583,95 600,9 618 635,24 652,62 670,15 687,82 705,64 15361,5

14,539 36,658 40,533 3,164 -4,949 -22,606 -27,907 -34,852 -39,041 -90,774 -35,751 -29,072 46,363 -14,346 80,101 56,404 12,163 -12,222 12,049 -1,024 -26,541 -2,3

211,38 1343,8 1642,9 10,011 24,493 511,03 778,8 1214,7 1524,2 8239,9 1278,1 845,18 2149,5 205,81 6416,2 3181,4 147,94 149,38 145,18 1,0486 704,42 38483

298,9 357,6 422,6 381,5 270,6 352,3 291,2 230,1 368,6 316,2 363 358 345,6 254,8 322,5 320,8 338,6 442,7 411,5 332,7 325 10370,3

301,4 309,04 316,05 322,43 328,19 333,31 337,81 341,68 344,93 347,54 349,53 350,89 351,62 351,72 351,2 350,04 348,26 345,85 342,82 339,15 334,86 10369,32

-2,498 48,563 106,552 59,069 -57,586 18,987 -46,612 -111,583 23,674 -31,341 13,472 7,113 -6,018 -96,921 -28,696 -29,243 -9,662 96,847 68,684 -6,451 -9,858 0,98

6,24 2358,4 11353 3489,1 3316,1 360,51 2172,7 12451 560,46 982,26 181,49 50,595 36,216 9393,7 823,46 855,15 93,354 9379,3 4717,5 41,615 97,18 67783

551,9 491,1 379 375,9 242 351,9 753,7 605,7 605,9 529,7 615,8 488,8 339,9 203,5 218,8 250,9 281,6 497,8 583,2 500 500 15392,73

Tabel 4.4 Hasil Perhitungan Analisis Regresi dan Korelasi Periode 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

X1 180,5 150,4 159,1 170,7 193,2 195 222,2 273,2 297,4 313,8 281,7 304 329,1 312,7 356,3 388,6

X2 107 100,8 111,9 128,5 136,3 160,4 215,8 220,2 238,9 210,8 227,3 241,6 294,9 285,9 298,5 286,7

Y 77,1 77,6 98,1 99,8 237,5 59,93 491,3 614,5 658,3 347,8 343,6 429,9 567,9 561,9 821,7 538,7

X1

2

32580,25 22620,16 25312,81 29138,49 37326,24 38025 49372,84 74638,24 88446,76 98470,44 79354,89 92416 108306,81 97781,29 126949,69 151009,96

X2

2

11449 10160,64 12521,61 16512,25 18577,69 25728,16 46569,64 48488,04 57073,21 44436,64 51665,29 58370,56 86966,01 81738,81 89102,25 82196,89

2

Y 5944,41 6021,76 9623,61 9960,04 56406,25 3591,6049 241375,69 377610,25 433358,89 120964,84 118060,96 184814,01 322510,41 315731,61 675190,89 290197,69


X1Y 13916,55 11671,04 15607,71 17035,86 45885 11686,35 109166,86 167881,4 195778,42 109139,64 96792,12 130689,6 186895,89 175706,13 292771,71 209338,82

1

1

1 1 1 2 1

17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 Jumlah

391,2 428,4 447,5 425,5 432,9 430,9 441,4 450,4 462,3 426,8 498,2 521,4 613,5 569,6 681 674,4 647,4 640,4 682,2 686,8 679,1 15359,2

298,9 357,6 422,6 381,5 270,6 352,3 291,2 230,1 368,6 316,2 363 358 345,6 254,8 322,5 320,8 338,6 442,7 411,5 332,7 325 10370,3

551,9 491,1 379 375,9 242 351,9 753,7 605,7 605,9 529,7 615,8 488,8 339,9 203,5 218,8 250,9 281,6 497,8 583,2 500 500 15392,7

153037,44 183526,56 200256,25 181050,25 187402,41 185674,81 194833,96 202860,16 213721,29 182158,24 248203,24 271857,96 376382,25 324444,16 463761 454815,36 419126,76 410112,16 465396,84 471694,24 461176,81 7403242

89341,21 127877,76 178590,76 145542,25 73224,36 124115,29 84797,44 52946,01 135865,96 99982,44 131769 128164 119439,36 64923,04 104006,25 102912,64 114649,96 195983,29 169332,25 110689,29 105625 3201334,3

304593,61 241179,21 143641 141300,81 58564 123833,61 568063,69 366872,49 367114,81 280582,09 379209,64 238925,44 115532,01 41412,25 47873,44 62950,81 79298,56 247804,84 340122,24 250000 250000 7820237,5

215903,28 210387,24 169602,5 159945,45 104761,8 151633,71 332683,18 272807,28 280107,57 226075,96 306791,56 254860,32 208528,65 115913,6 149002,8 169206,96 182307,84 318791,12 397859,04 343400 339550 6700083

1 1

1

1 2 1 2 1

1

2

4

Tabel 4.5 Varians dan Standar Deviasi Standar Deviasi Produksi −

Standar Deviasi Ekspor

−

Tahun

X1

X

X1 − X

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986

180,5 150,4 159,1 170,7 193,2 195 222,2 273,2 297,4 313,8 281,7 304 329,1 312,7 356,3

415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135

-234,61351 -264,71351 -256,01351 -244,41351 -221,91351 -220,11351 -192,91351 -141,91351 -117,71351 -101,31351 -133,41351 -111,11351 -86,013514 -102,41351 -58,813514

−

( X1

− X )2

55043,50072 70073,24423 65542,91909 59737,96558 49245,60747 48449,95883 37215,62369 20139,44531 13856,47126 10264,42802 17799,16558 12346,21288 7398,324505 10488,52775 3459,02937

−

−

X2

X

X2 − X

107 100,8 111,9 128,5 136,3 160,4 215,8 220,2 238,9 210,8 227,3 241,6 294,9 285,9 298,5

280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784

-173,27838 -179,47838 -168,37838 -151,77838 -143,97838 -119,87838 -64,478378 -60,078378 -41,378378 -69,478378 -52,978378 -38,678378 14,6216216 5,6216216 18,2216216


1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Jumlah

388,6 391,2 428,4 447,5 425,5 432,9 430,9 441,4 450,4 462,3 426,8 498,2 521,4 613,5 569,6 681 674,4 647,4 640,4 682,2 686,8 679,1 15359,2

415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 415,1135 15359,2

-26,513514 -23,913514 13,2864865 32,3864865 10,3864865 17,7864865 15,7864865 26,2864865 35,2864865 47,1864865 11,6864865 83,0864865 106,286487 198,386487 154,486487 265,886487 259,286487 232,286487 225,286487 267,086487 271,686487 263,986487 4,9

702,9663981 571,8561279 176,5307235 1048,884508 107,8791018 316,359102 249,213156 690,9793725 1245,13613 2226,564508 136,5739667 6903,364239 11296,81721 39357,19803 23866,07451 70695,6237 67229,48208 53957,01181 50754,001 71335,19127 73813,54695 69688,86505 1027430,543

286,7 298,9 357,6 422,6 381,5 270,6 352,3 291,2 230,1 368,6 316,2 363 358 345,6 254,8 322,5 320,8 338,6 442,7 411,5 332,7 325 10370,3

280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 280,2783784 10370,3

6,4216216 18,6216216 77,3216216 142,321622 101,221622 -9,6783784 72,0216216 10,9216216 -50,178378 88,3216216 35,9216216 82,7216216 77,7216216 65,3216216 -25,478378 42,2216216 40,5216216 58,3216216 162,421622 131,221622 52,4216216 44,7216216 -5,6

TABEL 4.6 Perhitungan Standar Deviasi dan Standard Error Penduga Standar Deviasi Devisa Kopi −

Tahun 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984

−

Standard Error Penduga (esti −

^

Y

Y

Y −Y

(Y − Y ) 2

X1

X2

Y

Y

77,1 77,6 98,1 99,8 237,5 59,93 491,3 614,5 658,3 347,8 343,6 429,9 567,9

416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973

-338,92 -338,42 -317,92 -316,22 -178,52 -356,09 75,28027 198,4803 242,2803 -68,2197 -72,4197 13,88027 151,8803

114866,583 114527,913 101072,955 99994,9175 31869,2939 126799,896 5667,1191 39394,4177 58699,7294 4653,93152 5244,61725 192,661904 23067,6165

180,5 150,4 159,1 170,7 193,2 195 222,2 273,2 297,4 313,8 281,7 304 329,1

107 100,8 111,9 128,5 136,3 160,4 215,8 220,2 238,9 210,8 227,3 241,6 294,9

77,1 77,6 98,1 99,8 237,5 59,93 491,3 614,5 658,3 347,8 343,6 429,9 567,9

208,153547 211,212353 227,588573 252,761379 256,344775 300,164384 389,742443 373,238915 396,212737 336,174488 382,294415 398,027862 484,727289


1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Jumlah

561,9 821,7 538,7 551,9 491,1 379 375,9 242 351,9 753,7 605,7 605,9 529,7 615,8 488,8 339,9 203,5 218,8 250,9 281,6 497,8 583,2 500 500 15392,73

416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 416,01973 15392,73

145,8803 405,6803 122,6803 135,8803 75,08027 -37,0197 -40,1197 -174,02 -64,1197 337,6803 189,6803 189,8803 113,6803 199,7803 72,78027 -76,1197 -212,52 -197,22 -165,12 -134,42 81,78027 167,1803 83,98027 83,98027 -0,00241

21281,0533 164576,482 15050,4487 18463,4479 5637,04699 1370,46039 1609,59271 30282,8663 4111,33974 114027,965 35978,6049 36054,517 12923,2039 39912,1564 5296,96774 5794,21325 45164,6355 38895,6218 27264,5251 18068,6637 6688,01261 27949,2428 7052,6858 7052,6858 1416558,09

312,7 356,3 388,6 391,2 428,4 447,5 425,5 432,9 430,9 441,4 450,4 462,3 426,8 498,2 521,4 613,5 569,6 681 674,4 647,4 640,4 682,2 686,8 679,1 15359,2

285,9 298,5 286,7 298,9 357,6 422,6 381,5 270,6 352,3 291,2 230,1 368,6 316,2 363 358 345,6 254,8 322,5 320,8 338,6 442,7 411,5 332,7 325 10370,3

561,9 821,7 538,7 551,9 491,1 379 375,9 242 351,9 753,7 605,7 605,9 529,7 615,8 488,8 339,9 203,5 218,8 250,9 281,6 497,8 583,2 500 500 15392,73

4.3 Peramalan Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi dan Nilai Devisa Kopi di Indonesia dengan Metode Analisis Trend Kuadratis.

Persamaan trend kuadratis dirumuskan sebagai berikut: Y ' = a + bX +cX 2 .Nilai-nilai a,b dan c dihitung dengan rumus sebagai berikut :

a=

b=

c=

(∑ Y )(∑ X 4 ) − (∑ X 2Y )(∑ X 2 ) n(∑ X 4 ) − (∑ X 2 ) 2

∑ XY ∑X 2

n(∑ X 2Y ) − (∑ X 2 )(∑ Y ) n(∑ X 4 ) − (∑ X 2 ) 2


475,968809 478,249538 440,748384 462,114252 552,975871 664,272796 598,697446 389,470495 541,93881 423,559844 305,906251 556,980375 476,97913 529,235351 508,744441 441,212437 294,065889 365,734919 365,774153 411,838475 608,262351 530,192593 381,844604 371,289624 15392,7

Peramalan Jumlah Produksi Kopi

Dari tabel 4.2 diperoleh : n = 37

∑X =0

∑X

2

∑X

= 4218

∑ Y = 15359,2 ∑ XY = 64522,2

dan

∑X

2

3

=0

∑X

4

= 864690

Y = 1778378 , sehingga :

(15359,2)(864690) − (1778378)(4218) 5779748244 = = 406,967 14202006 37.(864690) − (4218) 2 64522,2 b= = 15,297 4218 a=

c=

37.(1778378) − (4218)(15359,2) 1014880,4 = = 0.072 14202006 37.(864690) − (4218) 2

Dengan demikian persamaan trend kuadratis (parabolik) diatas adalah : Y ' = 406,967 +15,297 X + 0.072 X 2 . Maka nilai peramalan jumlah produksi kopi di Indonesia untuk 5 (lima) tahun ke depan adalah : Tahun 2009 (X = 19 ) = 723,602 2010 (X = 20 ) = 741,707 2011 (X = 21 ) = 759,956 2012 (X = 22 ) = 778,349 2013 (X = 23 ) = 796,886


Dengan metode peramalan kuadratis di atas diperkirakan jumlah produksi kopi untuk lima tahun mendatang akan meningkat.

Peramalan Jumlah Ekspor Kopi

Dari tabel 4.2 diperoleh :

∑ Y = 10370 ,3

∑ XY = 28249 ∑ X

2

Y = 1061776,8 ,sehingga nilai :

a=

(10370,3)(864690) − (1061776,8)(4218) 4488520165 = = 316,048322 14202006 37.(864690) − (4218) 2

b=

28249 = 6,697249881 4218

c=

37(1061776,8) − (4218)(10370,3) − 4456183,8 = = −0,313771434 14202006 37(864690) − (4218) 2

Bentuk umum persamaan trend kuadratis adalah : Y ' = a + bX +cX 2 . Dengan demikian persamaan trend kuadratis di atas adalah : Y ' = 316,048322 +6,697249881 X 0,313771434 X 2 .

Nilai peramalan jumlah ekspor kopi di Indonesia untuk 5 (lima) tahun ke depan adalah : Tahun 2009 (X = 19 ) = 330,025 2010 (X = 20 ) = 324,317 2011 (X = 21 ) = 318,339 2012 (X = 22 ) = 311,522 Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

2013 (X = 23 ) = 304,100

Dengan metode peramalan kuadratis di atas diperkirakan jumlah ekspor kopi untuk lima tahun mendatang akan menurun,hanya tahun 2009 saja yang diperkirakan naik sebesar 5,025 ribu ton.Untuk tahun 2010 – 2013 diperkirakan menurun.

Peramalan Nilai Devisa Kopi

Dari tabel 4.2 diperoleh :

∑ Y = 15392,73 ∑ XY = 23674 ,41 ∑ X

2

Y = 1403004 sehigga diperoleh nilai

a=

(15392,73)(864690) − (1403004)(4218) 7392068832 = = 520,4946985 14202006 37.(864690) − (4218) 2

b=

23674,41 = 5,612709815 4218

c=

37(1403004) − (4218)(15392,73) − 13015387,14 = = −0,916447094 14202006 37(864690) − (4218) 2

Dengan demikian persamaan trend kuadratis diatas adalah : Y ' = 520,4946985+5,612709815 X - 0,916447094 X 2

Nilai peramalan devisa kopi di Indonesia untuk 5 (lima) tahun ke depan adalah : Tahun 2009 (X = 19 ) = 296,299 2010 (X = 20 ) = 266,170 Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

2011 (X = 21 ) = 234,208 2012 (X = 22 ) = 200,414 2013 (X = 23 ) = 164,787

Dengan metode peramalan kuadratis diatas diperkirakan jumlah devisa kopi untuk lima tahun mendatang akan menurun.

Standar Deviasi Galat (Standard Deviation of Error)

SDE =

Dimana :

∑e

2 i

(n − 1)

=

(Y − Y ' ) 2 (n − 1)

ei = Y − Y ' Y = data aktual

Y ' = nilai ramalan untuk n periode waktu

Standar Deviasi Galat Jumlah produksi kopi

SDE =

∑e

2 i

(n − 1)

=

(Y − Y ' ) 2 = (n − 1)

38483 = 32,695 (37 − 1)

Standar Deviasi Galat Jumlah Ekspor Kopi

SDE =

∑e

2 i

(n − 1)

=

(Y − Y ' ) 2 = (n − 1)

67783 = 43,392 (37 − 1)

Standar Deviasi Galat Nilai Devisa Kopi Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

SDE =

∑e

2 i

(n − 1)

=

(Y − Y ' ) 2 961304,02 = = 163,410 (n − 1) (37 − 1)

Jadi,standar deviasi galat jumlah produksi kopi adalah sebesar 32,695 ribu ton ,jumlah ekspor kopi 43,392 ribu ton dan nilai devisa kopi sebesar 163,410 juta US$.

4.4 Persentase Jumlah Ekspor Kopi di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008

Rendahnya mutu kopi Indonesia menyebabkan harga dan jumlah ekspor kopi menurun.Hingga saat ini, Indonesia masih mempunyai sisa produksi kopi setiap tahunnya.Jumlah kopi yang di konsumsi di Indonesia adalah dari sisa ekspor tersebut .Persentase jumlah ekspor kopi dan sisa ekspor kopi setiap tahunnya di Indonesia mulai tahun 1972-2008 adalah sebagai berikut :

Tabel 4.7 Persentase Jumlah Ekspor Kopi di Indonesia Tahun 1972 – 2008 Jumlah

Jumlah

Sisa

Sisa Produksi

Produksi

Ekspor

Produksi

(% per tahun)

Jumlah Ekspor

N0

Tahun

(% per tahun)

1

1972

180,5

107

73,5

40,72

59,28

2

1973

150,4

100,8

49,6

32,98

67,02

3

1974

159,1

111,9

47,2

29,67

70,33

4

1975

170,7

128,5

42,2

24,72

75,28

5

1976

193,2

136,3

56,9

29,45

70,55

6

1977

195

160,4

34,6

17,74

82,26

7

1978

222,2

215,8

6,4

2,88

97,12

8

1979

273,2

220,2

53

19,4

80,6

9

1980

297,4

238,9

58,5

19,67

80,33


10

1981

313,8

210,8

103

32,82

67,18

11

1982

281,7

227,3

54,4

19,31

80,69

12

1983

304

241,6

62,4

20,53

79,47

13

1984

329,1

294,9

34,2

10,39

89,61

14

1985

312,7

285,9

26,8

8,57

91,43

15

1986

356,3

298,5

57,8

16,22

83,78

16

1987

388,6

286,7

101,9

26,22

73,78

17

1988

391,2

298,9

92,3

23,59

76,41

18

1989

428,4

357,6

70,8

16,53

83,47

19

1990

447,5

422,6

24,9

5,56

94,44

20

1991

425,5

381,5

44

10,34

89,66

21

1992

432,9

270,6

162,3

37,49

62,51

22

1993

430,9

352,3

78,6

18,24

81,76

23

1994

441,4

291,2

150,2

34,03

65,97

24

1995

450,4

230,1

220,3

48,91

51,09

25

1996

462,3

368,6

93,7

20,27

79,73

26

1997

426,8

316,2

110,6

25,91

74,09

27

1998

498,2

363

135,2

27,14

72,86

28

1999

521,4

358

163,4

31,34

68,66

29

2000

613,5

345,6

267,9

43,67

56,33

30

2001

569,6

254,8

314,8

55,27

44,73

31

2002

681

322,5

358,5

52,64

47,36

32

2003

674,4

320,8

353,6

52,43

47,57

33

2004

647,4

338,6

308,8

47,70

52,30

34

2005

640,4

442,7

197,7

30,87

69,13

35

2006

682,2

411,5

270,7

39,68

60,32

36

2007

686,8

332,7

354,1

51,56

48,44

37

2008

679,1

325

354,1

52,14

47,86

15359

10370,3

4988,9

100

100

Jumlah

Akhir-akhir ini jumlah ekspor kopi Indonesi menurun,dari tabel di atas dapat dilihat menurunnya jumlah ekspor kopi puncaknya semenjak pada tahun 2001 yaitu Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

hanya 44,73 % dari jumlah produksi kopi di Indonesia,sementara pada tahun-tahun sebelumnya hampir jumlah ekspor kopi setiap tahunnya mencapai tujuh puluhan hingga sembilan puluhan persen.

4.5 Analisis Korelasi Sederhana dan Berganda n.∑ XY − (∑ X )(∑ Y )

Rumus koefisien korelasi sederhana : rXY =

Rumus koefisien korelasi ganda : R x1. x2 . y =

{n.∑ X

2

}{

− (∑ X ) . n.∑ Y 2 − (∑ Y ) 2

( )( )(

r 2 x1 y + r 2 x2 . y − 2 rx1 . y rx2 y . rx1 . x2 1− r

2

2

}

)

x1 . x2

Dari (Tabel 4.4) diperoleh : n = 37

∑X

1

= 15359,2

∑X

2 1

= 7403242

∑ X Y = 6700083

∑X

2

= 10370,3

∑X

2 2

= 3201334,3

∑X

2

Y = 4650332,2

= 7820237,5

∑X

1

X 2 = 4740157,1

∑ Y = 15392,7

∑Y

2

1

Koefisien Korelasi antara X 1 dan Y


rX

1Y

n.∑ X 1Y −

=

{n.∑ X

1

}{

1

− (∑ X 1 ) . n.∑ Y 2 − (∑ Y ) 2

2

}

37.(6700083) − (15359,2)(15392,7)

rX 1Y =

=

2

(∑ X )(∑ Y )

{37.(7403242) − (15359,2) 2 }{37.(7820237,5) − (15392,7) 2 }

11483050,9 = 0,257 44637016,04

rX 1Y = 0,257 adalah koefisien korelasi antara X 1 dan Y. Hal ini menunjukkan arah

hubungan antara X 1 dan Y adalah positif sebesar 0,257 dan mempunyai

hubungan

yang lemah.

Koefisien Korelasi antara X 2 dan Y

rX 2Y =

rX 2Y =

=

n.∑ X 2Y −

{n.∑ X

2 2

(∑ X )(∑ Y )

}{

2

− (∑ X 2 ) . n.∑ Y 2 − (∑ Y ) 2

2

}

37.(4650332,2) − (10370,3)(15392,7) {37.(3201334,3) − (10370,3) 2 }{37.(7820237,5) − (15392,7) 2 }

12435062,82 = 0,520 23908684,68

rX 2Y = 0,520 adalah koefisien korelasi antara X 2 dan Y. Hal ini menunjukkan arah

hubungan antara X 2 dan Y adalah positif sebesar 0,520 dan mempunyai

hubungan

yang cukup kuat.


Koefisien Korelasi antara X 1 dan X 2

rX

1

X2

{n.∑ X

2 1

}{

2

1

− (∑ X 1 ) . n.∑ X 2 − (∑ X 2 ) 2

2

2

}

37.(4740157,1) − (15359,2)(10370,3)

rX 1 X 2 =

=

(∑ X )(∑ X )

n.∑ X 1 X 2 −

=

{37.(7403242) − (15359,2) 2 }{37.(3201334,3) − (10370,3) 2 }

16106302,42 = 0,791 20361732,43

rX 1 X 2 = 0,791 adalah

koefisien

korelasi antara X 1 dan X 2 . Hal ini menunjukkan

arah hubungan antara X 1 dan X 2 adalah positif

sebesar 0,791 dan mempunyai

hubungan yang kuat.

Koefisien korelasi ganda antara X 1 , X 2 dan Y

R x1. x2 . y =

R x1x2. y =

=

( )( )(

r 2 x1 y + r 2 x2 . y − 2 rx1 . y rx2 y . rx1 . x2

)

1 − r 2 x1 . x2

(0,257) 2 + (0,520) 2 − 2(0,257)(0,520)(0,791) = 1 − (0,791) 2

0,336449 − 0,21141848 1 − (0,625681)

0,12503052 = 0,578 0,374319

R X 1 X 2Y = 0,578 . Koefisien korelasi ganda (R) menunjukkan tingkat hubungan antar variabel 0,578 yaitu hubungan yang cukup kuat antara jumlah produksi kopi (X 1 ) dan Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

jumlah ekspor kopi (X 2 ) secara simultan terhadap nilai devisa kopi (Y) di Indonesia .R square (koefisien determinasi) adalah pengkuadratan dari koefisien korelasi ganda 0,578 yaitu (0,578) 2 = 0,334. R square = 0,334 menunjukkan bahwa sebesar 33,4 % variabel Y dapat dijelaskan variabel X 1 dan X 2 ,sisanya sebesar 66,6 % diterangkan oleh faktorfaktor lain.

4.6 Analisis Regresi Linear Ganda.

Persamaan regresi linier berganda Y atas X 1 , X 2 ,..., X n akan ditaksir oleh : ^

Y = a + b1 X 1 + b2 X 2 + ... + bn X n . Penaksir untuk persamaan regresi linier ganda dengan ^

dua variabel bebas adalah Y = a + b1 X 1 + b2 X 2 .

Nilai a,b1 dan b2 akan diperoleh dari tiga persamaan normal berikut :

∑ Y = an + b ∑ X 1

∑ X Y = a∑ X 1

∑X

2

1

+ b2 ∑ X 2

+ b1 ∑ X 1 + b2 ∑ X 1 X 2 2

1

Y = a ∑ X 2 + b1 ∑ X 1 X 2 + b2 ∑ X 2

2

Persamaan normal di atas adalah berbentuk Sistem Persamaan Linier (SPL) yang dapat diselesaikan dengan metode determinan.Jika A x = b dengan A j adalah matriks yang diperoleh dengan menggantikan anggota-anggota pada kolom ke-j dari matriks A


dengan anggota pada matriks b maka, sistem tersebut mempunyai suatu penyelesaian sebagai berikut : a=

A1

b1 =

,

A

 37  A = 15359,2 10370,3 

A2 A

15359,2 7403242 4740157,1

, ...,

bn =

Ak A

 a    4740157,1   b1  = 3201334,3   b2 

10370,3

15359,2 10370,3 A = 15359,2 7403242 4740157,1 10370,3 4740157,1 3201334,3 37

15392,7 10370,3 A2 = 15359,2 6700083 4740157,1 10370,3 4650332,2 3201334,3

15392,7     6700083   4650332,2   

15359,2 A1 = 6700083 7403242 4650332,2 4740157,1 15392,7

37

37 A3 = 15359,2 10370,3

10370,3 4740157,1 3201334,3

15359,2 15392,7 6700083 7403242 4740157,1 4650332

Setelah dihitung nilai determinan A , A1 , A2 , dan A3 maka didapatkan penyelesaian sebagai berikut :

a=

A1 A

= 97,023750121 = 97,023

dan nilai b2 =

A3 A

b1 =

A2 A

= −0,483582511 = −0,484

= 1,854359251 = 1,854

^

Penaksir untuk persamaan regresi linear berganda

Y = a + b1 X 1 + b2 X 2

^

adalah Y = 97,023 − 0,484 X 1 + 1,854 X 2 .


Konstanta sebesar 97,023 menyatakan bahwa jika tidak ada kenaikan nilai dari variabel jumlah produksi kopi (X 1 ) dan jumlah ekspor kopi (X 2 ) maka nilai devisa kopi (Y) adalah 97,032 juta US$.Koefisien regresi berganda sebesar -0,484 dan 1,854 menyatakan bahwa setiap pengurangan dan penambahan (karena tanda – dan + ) satu skor,maka nilai jumlah produksi kopi dan jumlah ekspor kopi akan memberikan pengurangan dan penambahan skor sebesar -0,484 dan 1,854.

4.7 Uji Persamaan Regresi Linier Berganda

Untuk mengetahui atau menguji kepastian dari persamaan regresi linier berganda tersebut apakah jumlah produksi kopi ( X 1 ) dan jumlah ekspor kopi ( X 2 ) berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap pendapatan devisa kopi (Y) di Indonesia atau tidak berpengaruh dilakukan uji F .Langkah-langkah pengujian persamaan regresi linier berganda tersebut adalah :

1.Hipotesis yang di uji Ho : β1 = β 2 = 0 ,berarti antara jumlah produksi kopi ( X 1 ) dan jumlah ekspor kopi ( X 2 ) tidak berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap pendapatan devisa kopi (Y) di Indonesia.

H 1 : β1 ≠ β 2 ≠ 0 ,berarti antara jumlah produksi kopi ( X 1 ) dan jumlah ekspor kopi ( X 2 ) berpengaruh secara simultan dan

signifikan

terhadap

pendapatan devisa kopi (Y) di Indonesia. Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

2. α = 5 % (taraf nyata ) 3 Kriteria Pengujian : Ho ditolak jika Fhit > F tabel 4. Perhitungan uji statistik : JKT

= JK res

+ JK reg

JK res =

∑ (Yi − Y i ) 2 = 943430,3764

^

(∑ Y ) = ∑Y − n

2

JKT

2

(15392,73) 2 = 7820237,465 − = 1416558,091 37

JK reg = JKT – JK res = 1416558,091 - 943430,3764 = 473127,7146

JKreg 236563,8573 KTreg k = = = 8,525 F= 27747.95225 KTres JKres (n − k − 1) Tabel 4.8 Analisis Varians (ANOVA) Sumber

JK

dk

KT

Fhit

JKreg

k=2

JKreg / k

KT reg / KT res

=236563,8573

=8,525

variasi Regresi

=473127,7146 Residu

Total

JKres

(n-k-1)

JKres / (n-k1)

=943430,3764

=34

=27747,95225

JKT

n-1

= 1416558,091

4.Kriteria pengujian : Jika F hitung > F tabel tolak Ho. Pada tingkat keyakinan sebesar 95 % atau taraf nyata sebesar 5 %,dengan

derajat

kebebasan pembilang (dk = k=2) dan derajat kebebasan penyebut (n-k-1) = 34,maka


diperoleh F tabel = 3,28 untuk α = 5% (dari daftar distribusi F),Karena F hitung (8.525) > Ftabel (3,28) maka, Ho ditolak. 5. Kesimpulan : antara jumlah produksi kopi ( X 1 ) dan jumlah ekspor kopi ( X 2 ) berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap nilai devisa kopi (Y) di Indonesia.

4.8 Standard Error of Estimate (Kesalahan Baku Persamaan Regresi Linear Berganda)

^

Dari tabel 4.6 diperoleh nilai (Y − Y ) 2 = 943430,3764 maka : ^

Se =

∑ (Y − Y ) 2 n − k −1

=

943430,3764 = 27747,95225 = 166,577166 =166,5772 37 − 3

Standard Error of Estimate (Se) atau kesalahan baku adalah angka yang digunakan untuk mengukur ketepatan suatu penduga atau mengukur jumlah variasi titiktitik observasi di atas dan di bawah garis regresi sampel. Standard Error of Estimate (standar kesalahan penduga ) berguna untuk mengetahui batasan seberapa jauh melesetnya perkiraan dalam suatu peramalan .Kesalahan baku pendugaan terhadap persamaan regresi linier berganda di atas adalah 166,577 juta US$.

4.9 Kesalahan Baku Koefisien Regresi Berganda Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

Kesalahan baku koefisien regresi berganda b1 dan

b2 dapat dihitung dengan

rumus sebagai berikut :

Kesalahan baku koefisien b1

Se

Sb1 =

−

(∑ X 1 − n. X 1 )(1 − (rX 1 X 2 ) 2 ) 2

=

2

166,577 (7403242 − 37.(415,114) )(1 − (0,791) ) 2

2

=

166,577 = 0,269 620,1460894

Kesalahan baku koefisien b2

Se

Sb2 =

−

(∑ X 2 − n. X 2 )(1 − (rX 1 X 2 ) 2 ) 2

=

2

166,577 (3201334 − 37.(280,278) 2 )(1 − (0,791) 2 )

=

166,777 = 0,501 332,1723814

4.10 Koefisien Korelasi Parsial

Koefisien korelasi parsial adalah angka yang digunakan untuk mengukur keeratan hubungan antara dua variabel,jika variabel lainnya konstan,pada hubungan yang melibatkan lebih dari dua variabel.


Koefisien korelasi parsial antara Y dan X 1 ,apabila X 2 konstan

rYX1 − rYX 2 .rX 1 X 2

rYX1 . X 2 =

(1 − r 2 YX 2 )(1 − r 2 X 1 X 2 0,257 − (0,520)(0,791)

=

(1 − (0,520) )(1 − (0,791) 2

2

=

− 0,15432 (0,7296)(0,374319)

= -0,295

Koefisien korelasi parsial antara Y dan X 2 ,apabila X 1 konstan

rYX 2 − rYX1 .rX 1 X 2

rYX 2 . X =

(1 − r 2 YX1 )(1 − r 2 X 1 X 2

1

0,520 − (0,257)(0,791)

=

(1 − (0,257) 2 )(1 − (0,791) 2

=

0,316713 (0,933951)(0,374319)

= 0,536

4.11 Rata-rata jumlah produksi kopi,jumlah ekspor kopi dan nilai devisa kopi di Indonesia selama tahun 1792 sampai tahun 2008.

−

Mean = X = −

X1 =

∑X

i

n

15359,2 = 415,1135135 = 415,11 4 37

−

Y= −

15392,73 = 416,0197297 = 416,02 37

X2 =

10370,3 = 280,2783784 = 280,278 37


Selama tahun 1972-2008 rata-rata jumlah produksi kopi di Indonesia adalah 415,114 ribu ton , jumlah ekspor kopi 280,278 ribu ton dan nilai devisa kopi adalah 416,02 juta US$ . 4.12 Varians dan Standar Deviasi Jumlah Produksi Kopi ,Jumlah Ekspor Kopi dan Nilai Devisa Kopi di Indonesia Pada Tahun 1972-2008.

Varians dan Standar Deviasi Jumlah Produksi Kopi −

n

S2 = S=

∑(X i =1

i

− X) =

n −1

1027430,54 = 28539,73722 37 − 1

28539,73722 =168,9370807 = 168,9371

Varians dan Standar Deviasi untuk Jumlah Ekspor Kopi −

n

S2 = S=

∑(X i =1

i

− X) =

n −1

294763,3827 = 8187,871742 37 − 1

8187,871742 = 90,4868595 = 90,4869

Varians dan Standar Deviasi untuk Nilai Devisa Kopi −

n

S2 = S=

∑(X i =1

i

− X)

n −1

=

1416558,09 = 39348,8358 37 − 1

39348,8358 = 198,36541 = 198,3654

Standar deviasi adalah akar kuadrat dari varians dan menunjukkan standar penyimpangan data dari nilai rata-rata hitungnya.Varians menunjukkan sebaran atau Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

fluktuasi data terhadap rata-rata hitungnya.Standar deviasi jumlah produksi kopi adalah sebesar 168,9371 ribu ton ,jumlah ekspor kopi 90,4869 ribu ton dan nilai devisa kopi sebesar 198,3654 juta US$.

4.13 Uji Asumsi Dalam Model Regesi

1

Uji Normalitas

Uji ini merupakan pengujian terhadap normalitas kesalahan pengganggu/error,yang digunakan untuk melihat

apakah variabel bebas dan variabel terikat mempunyai

distribusi normal. Asumsi kenormalan dapat diperiksa dengan menggunakan plot normal P-P Plot sebagai berikut :


1,0

,8

Expected Cum Prob

,5

,3

0,0 0,0

,3

,5

,8

1,0

Observ ed Cum Prob Gambar 4.2 Normal P – P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variabel : Nilai Devisa

Sebaran titik-titik data plot diatas nampak tersebar di sekitar garis lurus,akan tetapi lebih cenderung membentuk huruf S .Ini berarti asumsi kenormalan kurang terpenuhi atau tidak terpenuhi.

2. Uji Non-multikolinearitas


Multikolinearitas adalah antara variabel independen dalam model memiliki hubungan/ korelasi sempurna atau mendekati sempurna (koefisien korelasinya tinggi atau bahkan satu ).Pengujian ini dapat dilihat dari nilai VIF pada tabel berikut. Tabel 4.9 Coefficients (a) Model

Collinearity Statistics Tolerance

1

Jumlah Produksi Jumlah Ekspor

VIF

,374

2,672

,374

2,672

a Dependent Variable: Nilai Devisa

Hasil perhitungan menunjukkan nilai VIF sebesar 2,672 < 10 maka multikolinearitas tidak terjadi pada tingkat toleransi 0,374, berarti pada tingkat toleransi 0,05 ( α = 5%) terjadi multikolinearitas. Hal ini juga ditandai dengan antara variabel independent memiliki hubungan yang kuat/tinggi (koefisien korelasinya 0.791).Berarti asumsi nonmultikolinearitas tidak terpenuhi.

3. Uji Homoskedastisitas

Homoskedastisitas adalah varians variabel dalam model sama untuk semua pengamatan . Ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan memplot nilai-nilai prediksi dengan residualnya.


Scatterplot Dependent Variable: Nilai Devisa Regression Standardized Residual

3

2

1

0

-1

-2 -2

-1

0

1

2

3

Regression Standardized Predicted Value

Gambar 4.3 Plot Nilai-nilai Prediksi dengan Residualnya.

Dapat dilihat bahwa dari plot diatas sebaran data disekitar nilai nol secara acak dan tidak membentuk pola tertentu sehingga mengindikasikan asumsi homoskedastisitas variasi terpenuhi.

4. Uji Non-autokorelasi

Adanya penyimpangan autokorelasi dalam model regresi berarti,ada korelasi antara anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu.Penyimpangan asumsi ini karena menggunakan data time series.

Konsekuensi adanya autokorelasi dalam suatu model regresi adalah varians sampel tidak dapat menggambarkan varians populasinya.Selain itu model regresi yang Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

dihasilkan tidak dapat digunakan untuk menaksir nilai variabel dependen (Y) pada nilai variabel independen tertentu (X).Untuk mendiagnosis adanya autokorelasi dalam suatu model regresi dilakukan pengujian terhadap nilai uji Durbin-Watson (Uji DW).

Tabel 4.10 Model Summary (b) Std. Error of the Model 1

R

R Square

Adjusted R Square

,334

,295

,578(a)

Estimate 166,5772

Durbin-Watson ,930

a Predictors: (Constant), Jumlah Ekspor, Jumlah Produksi b Dependent Variable: Nilai Devisa

Pada tabel model summary menunjukkan nilai koefisien korelasi ganda (R),nilai R square (koefisien determinasi),Standar error penduga (Std.Error of the Estimate) dan nilai Durbin Watson (DW). Prosedur pengujian Non-autokorelasi adalah sebagai berikut :

1.Menentukan hipotesis Ho : tidak ada autokorelasi H 1 : ada autokorelasi positif/negatif

2.menentukan nilai α dan nilai d tabel Signifikansi 5% pada n=37 dan k=2 (tidak termasuk konstanta) diperoleh d 1 =1,364 dan d u =1,590.


3.Menentukan Kriteria Pengujian

a.Untuk autokorelasi positif Ho diterima jika d > d u dan H 1 ditolak jika d < d 1 serta tidak ada kesimpulan jika d1< d < d u .

b.Untuk autokorelasi negatif Ho diterima jika (4-d) > d u dan H 1 ditolak jika (4-d) < d 1 serta tidak ada kesimpulan jika d 1 < (4-d) < d u .

4.Menentukan nilai uji statistik Pada tabel summary diatas nilai uji statistik diperoleh d = 0,930 (nilai DurbinWatson). 5. Membuat kesimpulan Nilai d = 0,930 berada diantara d 1 dan d u ( d 1 < d < d u ),sehingga tidak dapat disimpulkan (diperlukan observasi lebih lanjut).


4.14 Uji Koefisien Model Regresi Berganda.

Tabel 4.11 Coefficients(a)

Model

Unstandardized

Standardized

Coefficients

Coefficients

t

Sig.

Std. B 1

(Constant) Jumlah Produksi Jumlah Ekspor

Error

97,032

90,250

-,484

,269

1,854

,501

Correlations Zero-

Beta

order

Partial

Part

1,075

,290

-,412

-1,800

,081

,257

-,295

-,252

,846

3,698

,001

,520

,536

,518


Berdasarkan Tabel koefisien diatas diperoleh bentuk estimasi persamaan model ^

regresi linier berganda Y = 97,032 − 0,484 X 1 + 1,854 X 2 .Model ini untuk menjelaskan keterkaitan atau pengaruh X 1 dan X 2 terhadap Y.Jika nilai sign < 0,05 maka,variabel

X 1 dan X 2 memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Y.Artinya kedua variabel bebas secara sendiri-sendiri berpengaruh secara signifikan terhadap Y ,sehingga model ^

Y = 97,032 − 0,484 X 1 + 1,854 X 2 dapat digunakan untuk menjelaskan variabel Y.Untuk memperkuat penjelasan tersebut dapat didukung dengan uji korelasi parsial.


Pada tabel korelasi parsial Zero order ,menampilkan koefisien korelasi biasa sebelum dilakukan uji parsial yaitu rYX1 = 0,257 (hasil korelasi parsial antaraY dan X 1 tanpa variabel kontrol)

dan rYX 2 = 0,520.Sedangkan koefisien korelasi parsial rYX1 = -

0,295 (dengan variabel kontrol X 2 ) dan rYX 2 = 0,536(dengan variabel kontrol X 1 ). Analisis koefisien regresi secara sendiri-sendiri signifikan atau tidak di gunakan uji t sebagai berikut. 1. Hipotesis yang diuji : Ho : koefisien regresi tidak signifikan H 1 : koefisien regresi signifikan 2. Tarap nyata ( α ) = 0,05 3. Nilai uji statistik t 0 (t hitung) t0 =

bi − Bi Sbi

t1 =

− 0,484 − 0 = −1,8 0,269

dan

t2 =

1,854 − 0 = 3,7 0,501

Nilai t tabel = t ( n −k −1);(α ) =t (37 − 2−1);( 0, 05) = t (34:( 0, 05)) = 1,6905

4.Kriteria pengujian Jika t hitung > t tabel maka Ho ditolak dan jika t hitung < t tabel maka Ho diterima.Pengujian koefisien regresi dapat juga diketahui dengan melihat nilai sign,jika nilai sign < α maka Ho ditolak.


5.Kesimpulan Pada tabel koefisien diatas koefisien regresi yang signifikan hanya koefisien regresi variabel jumlah ekspor kopi ( X 2 ),dimana t hitung (3,698) > t tabel (1,6905) atau sign (0,001) < 0,05 maka Ho ditolak (koefisien regresi signifikan).

Setelah dilakukan uji asumsi model regresi dan uji koefisien regresi ,kemudian dilakukan uji keterandalan / kelayakan model regresi,untuk melihat apakah model yang digunakan dapat menggambarkan /menjelaskan veriabel dependen (Y).

4.15 Uji Kelayakan Model Regresi (Uji Simultan Parameter / Uji F ) Tabel 4.12 ANOVA (b) Sum of Model

Squares

1

df

Mean Square

Regression

473127,714

2

236563,857

Residual

943430,376

34

27747,952

1416558,090

36

Total

F

Sig.

8,525

,001(a)

a Predictors: (Constant), Jumlah Ekspor, Jumlah Produksi b Dependent Variable: Nilai Devisa

Uji kelayakan/keandalan/keberartian untuk melihat apakah model yang digunakan dapat mengganbarkan/menjelaskan variabel Y. Tabel ANOVA adalah pengujian apakah ^

model Y = 97,032 − 0,484 X 1 + 1,854 X 2 dapat digunakan untuk menjelaskan nilai variabel Y. Pengujian yang dilakukan dengan menyatakan bentuk hipotesis sebagai berikut :

Hipotesis yang diuji : Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

Ho : β1 = β 2 = 0 (model tidak memiliki kelayakan/keberartian untuk digunakan) H 1 : β1 ≠ β 2 ≠ 0 (model memiliki kelayakan / keberartian untuk digunakan )

Uji sebesar

kelayakan

0,001

<

0,05

model

dapat

berarti Ho

dilihat ditolak.

pada

nilai

Artinya

Sign Regression

model

regresi

linear

^

Y = 97,032 − 0,484 X 1 + 1,854 X 2 memiliki keberartian / kelayakan/ keandalan untuk digunakan menjelaskan variabel Y. Uji kelayakan model regresi dapat juga dengan membandingankan F hitung dan F tabel.Dengan derajat kebebasan pembilang (dk = k=2) dan derajat kebebasan penyebut (n-k-1) = 34,maka diperoleh F tabel = 3,28 untuk

α = 5% (dari daftar distribusi F).Karena F hitung (8.525) > F tabel (3,28) maka, Ho ditolak.Ini menunjukkan terdapat pengaruh antara X 1 dan X 2 terhadap Y sehingga, model tersebut memiliki keberartian / keandalan /kelayakan untuk digunakan menjelaskan variabel Y.


BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah tahap penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming dengan menggunakan perangkat lunak (software) sebagai implementasi atau prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem.Dalam analisa dan evaluasi data yang digunakan pada karya tulis ini adalah satu perangkat lunak sebagai implementasi sistem yaitu software SPSS versi 11.5 for windows untuk memperoleh hasil perhitungan.

5.2 Pengertian SPSS Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

SPSS (Statistical Product and Service Sollution) merupakan suatu program statistika untuk pengolahan ataupun analisis data ilmu sosial.SPSS pertama kali dibuat pada tahun 1968 oleh mahasiswa Stanford University.Seiring dengan perkembangan software ini ,SPSS sudah mampu memproses data statistik pada berbagai bidang ilmu sosial maupun non sosial.

Dalam pengolahan data, komputer mempunyai kelebihan dari manusia yaitu kecepatan,ketepatan dan keandalan dalam memproses data.Dengan adanya perangkat lunak tersebut kita sangat terbantu karena ada kalanya data yang sangat rumit dan banyak tidak dapat dikerjakan secara manual atau dengan menggunakan tenaga manusia yang tentunya membutuhkan waktu dan tenaga yang sangat banyak untuk mengolah data tersebut.Faktor kesalahan yang dilakukan manusia relatif besar sementara komputer dan perangkat lunak dapat menyelesaikan pekerjaan dengan cepat dan tepat waktu serta tingkat kesalahannya relatif kecil.

5.3 Langkah-langkah Pengolahan Data dengan SPSS

Langkah-langkah yang dilakukan dalam menyelesaikan program regresi linier berganda dengan SPSS sesuai dengan data dalam tulisan ini sebagai berikut : 1. Aktifkan program SPSS pada windows dengan perintah : Start lalu, All program dan pilih SPSS for windows klik SPSS versi 11.5 for Windows 2. Pemasukan Data ke SPSS.Langkah-langkahnya sebagai berikut :


Buka lembar kerja baru dari menu File,pilih menu New,lalu klik Data,dan akan tampil sebagai berikut :

Gambar 5.1 Tampilan jendela data view dalam SPSS Berikan nama variabel yang diperlukan,untuk setiap variabel,type,label data dan sebagainya.Untuk membuatnya klik tab sheet Variabel View yang ada pada bagian kiri bawah.Akan tampil sebagai berikut :

Gambar 5.2 Tampilan jendela variabel view dalam SPSS Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

3. Pengisian Variabel Pengisian Variabel nilai devisa (Y),jumlah produksi kopi ( X 1 ) dan jumlah ekspor kopi (X 2 ) tempatkan pointer pada baris dan kolom yang akan diisikan,klik ganda,lalu lakukan pengisian variabel view dalam SPSS. Name

: Ketik nama variabel yang kita inginkan dengan meletakkan pointer di bawah name,lalu klik ganda pada sel baris pertama kolom pertama ketik Y. Baris kedua kolom pertama ketik X 1 dan baris ketiga kolom pertama ketik X 2 .

Type

: Type data yang kita inginkan ,pilih numeric.

Width

: Untuk menentukan lebar kolom,ketik 8.

Decimal

: Ketik 1 karena data yang dimasukkan adalah satu desimal.

Label

: Ketik nama variabel yaitu nilai devisa, jumlah produksi dan jumlah ekspor kopi.

Value

: Untuk mengisi penjelasan nama (label) pada variabel,pilih none.

Missing

: Untuk penjelasan data yang hilang / rusak,pilih none.

Column

: Digunakan untuk menentukan lebar kolom,ketik 20.

Align

: Menentukan letak pengisian data, apakah rata kiri,kanan atau rata tengah,pilih center.

Measure

: Menentukan jenis data,pilih scale.Sehingga hasilnya sebagai berikut :


Gambar 5.3 Tampilan jendela pengisian variabel view dalam SPSS

4. Pengisian Data Letakkan pointer pada baris pertama kolom pertama (Y),kemudian ketik data,demikian pula untuk pengisian data pada X 1 yaitu pada kolom kedua dan X 2 pada kolom ketiga.setelah itu simpan . Sehingga hasilnya sebagai berikut :

Gambar 5.4 Tampilan jendela pengisian data view dalam SPSS Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

5. Pengolahan data Setelah

data

dimasukkan

,dari

menu

utama

SPSS

pilih

Analyze,lalu

pilih

Regression,lalu sub menu linier. Sehingga hasilnya sebagai berikut :

Gambar 5.5 Tampilan jendela pengisian pengolahan data dalam SPSS

Pilih variabel nilai devisa ,lalu pindahkan ke kolom Dependent.Begitu pula dengan

variabel

jumlah

produksi dan

jumlah

ekspor

pindahkan

ke

kolom

Independent.Pada Method, pilih Enter , sehingga hasilnya sebagai berikut :


Gambar 5.6 Tampilan jendela pengisian linier regression

Pilih atau klik tab statistics dan berikan tanda ceklist pada kotak Estimate, Confidence intervals, Model fit, Descriptives, Part and Partial Correlaton, Colinearity diagnostics kemudian pada Residual berikan ceklist pada Durbin-Watson ,Casewise diagnosis serta All case,sehingga akan tampil sebagai berikut :

Gambar 5.7 Tampilan jendela pengisian linier regression statistics Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

Kemudian klik continue,kemudian Plot dan berikan tanda ceklist pada pilihan normal probability plot dan isi pada sumbu X ZPRED dan sumbu Y ZRESID lalu, klik tombol continue, akan tampak seperti gambar dibawah ini :

Gambar 5.8 Tampilan jendela pengisian linier regression plots

Kemudian klik Options.Pada kotak dialog Linear Regression : Options, klik Use probability of F-Entry : .05 .Klik Include constant in equation pilih Exclude cases listwise.Klik

Continue,sehingga

nampak

seperti

gambar

berikut.

Gambar 5.9 Tampilan jendela pengisian linier regression options Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

Kemudian klik OK untuk mengakhiri pengisian prosedur analisis.Kemudian akan muncul output regresinya.


BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisa dan evaluasi data pada bab sebelumnya,maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :

1. Berdasarkan metode peramalan trend kuadratis diperkirakan : a. Jumlah produksi kopi di Indonesia lima tahun mendatang akan meningkat. b. Jumlah ekspor kopi di Indonesia pada tahun 2009 akan meningkat sebesar 5,025 ribu ton.Kemudian pada tahun 2010-2013 jumlah ekspor kopi diperkirakan akan menurun. c. Besarnya devisa kopi di Indonesia pada tahun 2009-2013 diperkirakan akan menurun. 2. Akhir-akhir ini jumlah ekspor kopi Indonesia cendrung menurun,berkisar 40% hingga enam puluhan persen dari jumlah produksi kopi di Indonesia.Padahal pada tahun-tahun sebelumnya jumlah ekspor kopi hampir berkisar tujuh puluhan hingga sembilan puluhan persen dari jumlah produksi kopi tiap tahunnya. Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

3. Jumlah produksi kopi (X 1 ) dan jumlah ekspor kopi (X 2 ) berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap nilai pendapatan devisa kopi (Y) di Indonesia pada tahun 1972-2008. ^

4. Model persamaan regresi Y = 97,032 − 0,484 X 1 + 1,854 X 2 dapat digunakan untuk menjelaskan nilai variabel Y sehingga model tersebut memiliki keberartian / kelayakan untuk digunakan menjelaskan variabel Y 5. Besarnya hubungan jumlah produksi kopi (X 1 ) dengan nilai devisa kopi di (Y) yang dihitung dengan koefisien korelasi adalah 0,257 (memiliki hubungan yang lemah).Sumbangan jumlah produksi kopi terhadap nilai pendapatan devisa kopi di Indonesia sebesar (0,257) 2 x 100 % = 6,605 %.Artinya nilai devisa kopi di Indonesia sebesar 6,605 % dijelaskan oleh variable jumlah produksi kopi dan sisanya 93,395 % ditentukan oleh variable lain yang tidak dapat dijelaskan dalam penelitian ini. 6. Besarnya hubungan jumlah ekspor kopi (X 2 ) dengan nilai devisa kopi (Y) adalah 0,520 (memiliki hubungan yang cukup kuat).Sumbangan jumlah ekspor kopi terhadap nilai devisa kopi sebesar (0,520) 2 x 100%=27,04 %.Artinya sumbangan variable nilai devisa kopi sebesar 27,04 % dijelaskan oleh variable jumlah ekspor kopi dan sisanya 72,96 % ditentukan oleh variable lain yang tidak dapat dijelaskan dalam penelitian ini. 7. Besarnya hubungan jumlah produksi kopi (X 1 ) dengan jumlah ekspor kopi (X 2 ) sebesar 0,791 (memiliki hubungan yang kuat). Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

8. Besarnya R square = 0,334,menunjukkan hubungan yang rendah (lemah) antara jumlah produksi kopi dan jumlah ekspor kopi secara simultan terhadap nilai devisa kopi di Indonesia.Berarti sumbangan 33,4 % variable nilai devisa kopi ini dijelaskan oleh variable jumlah produksi kopi dan jumlah ekspor kopi.Sisanya 66,6 % dapat dijelaskan oleh sebab-sebab lain.

6.2 Saran

1. Dalam meningkatkan pendapatan dar devisa kopi di Indonesia bukan hanya dipengaruhi oleh jumlah produksi kopi dan jumlah ekspor kopi saja,melainkan ada faktor lain seperti: mutu atau kualitas kopi yang di ekspor,harga kopi, nilai tukar rupiah terhadap dollar,dan faktor lainnya.Oleh karena itu diharapkan agar memperhatikan faktor-faktor lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini untuk meningkatkan pendapatan negara dari ekspor kopi di Indonesia. 2. Salah satu kebijakan yang harus diterapkan untuk meningkatkan jumlah ekspor kopi, hasil devisa ekspor kopi dan pendapatan petani kopi di Indonesia adalah meningkatkan kualitas atau mutu kopi Indonesia,karena rendahnya mutu kopi Indonesia menyebabkan harga yang diterima petani maupun harga ekspor kopi menjadi rendah.Pada tahun yang akan datang diharapkan ekspor kopi Indonesia tidak lagi berupa bahan mentah tapi dalam bentuk hasil olahan dengan mutu yang dikehendaki konsumen sehingga harga jual kopi meningkat.


3. Saran untuk petani agar tetap memelihara tanaman kopi dengan menerapkan sistem perawatan dan pengolahan hasil panen yang benar.

DAFTAR PUSTAKA

Sudjana.1983.Metode Statistika.Bandung : Tarsito. Hasan,M.I.1996.Pokok-pokok Materi Statistik 1 (Statistik Deskriptif).Edisi ke-1.Jakarta :Bumi Aksara. Hasan,M.I.1996.Pokok-pokok Materi Statistik 2 (Statistik Inferensi).Edisi ke-1.Jakarta :Bumi Aksara. Purwanto,S.2003.Statistika Untuk Ekonomi dan Keuangan Modern .Jilid 1 .Edisi ke1.Jakarta : PT Salemba Empat Patria. Hadi,S.2004.Statistik.Jilid 3.Edisi ke-1.Yogyakarta : ANDI Yogyakarta. Algifari.1999.Soal Jawab Statistik Deskriptif.Edisi 1.Yogyakarta : BPFE – Yogyakarta. BPS.2008.Statitik Indonesia 1972-2007.BPS.Medan. Sugiarto.2000.Metode Statistika Untuk Bisnis dan Ekonomi.Jakarta:PT Gramedia Pustaka Utama. Iswardono.1981.Sekelumit Analisa Regresi dan Korelasi.Yogyakarta:BPFE . Algifari.2000.Analisis Regresi Teori,Kasus dan Solusi.Edisi ke-2 .Yogyakarta : BPFEYogyakarta. Purwoto,A.2007.Panduan Laboratorium Statistik Inferensial.Edisi 1.Jakarta : PT Gransindo.


LAMPIRAN


Regression

Descriptive Statistics

Nilai Devisa

Mean 416,020

Std. Deviation 198,3654

N

Jumlah Produksi

415,114

168,9371

37

Jumlah Ekspor

280,278

90,4869

37

37

Correlations

Pearson Correlation

Sig. (1-tailed)

N

Nilai Devisa 1,000

Jumlah Produksi ,257

Jumlah Produksi

,257

1,000

,791

Jumlah Ekspor

,520

,791

1,000

Nilai Devisa

Nilai Devisa

Jumlah Ekspor ,520

.

,062

,000

Jumlah Produksi

,062

.

,000

Jumlah Ekspor

,000

,000

.

Nilai Devisa

37

37

37

Jumlah Produksi

37

37

37

Jumlah Ekspor

37

37

37

Variables Entered/Removed(b)

Model 1

Variables Entered

Variables Removed

Jumlah Ekspor, Jumlah Produksi(a)

Method .

Enter

a All requested variables entered. Erlinda Siregar : Analisa Terhadap Jumlah Produksi Kopi, Jumlah Ekspor Kopi Dan Nilai Devisa Kopi Di Indonesia Pada Tahun 1972 – 2008, 2009. USU Repository © 2009

Model 1

b Dependent Variable: Nilai Devisa

Model Summary(b) Adjusted R Std. Error of R R Square Square the Estimate ,578(a) ,334 ,295 166,5772 a Predictors: (Constant), Jumlah Ekspor, Jumlah Produksi b Dependent Variable: Nilai Devisa

DurbinWatson ,930

Model 1

ANOVA(b) Sum of Squares df Mean Square Regressio 473127,71 2 236563,857 n 4 Residual 943430,37 34 27747,952 6 Total 1416558,0 36 90 a Predictors: (Constant), Jumlah Ekspor, Jumlah Produksi b Dependent Variable: Nilai Devisa Model 1

F

Sig.

8,525

,001(a)

Coefficients(a) Unstandardized Coefficients B (Constant ) Jumlah Produksi Jumlah Ekspor

Std. Error

97,032

90,250

-,484

,269

1,854

,501

Standardized Coefficients Beta

95% Confidence Interval for B t

Lower Bound

Sig.

Upper Bound 280,44 2

Correlations Zeroorder

Partial

Collinearity S Part

1,075

,290

-86,377

-,412

-1,800

,081

-1,029

,062

,257

-,295

-,252

,374

,846

3,698

,001

,835

2,873

,520

,536

,518

,374


Collinearity Diagnostics(a)

Variance Proportions Model 1

Dimensio n 1

Tolerance

Eigenvalue 2,903

Condition Index 1,000

(Constant) ,01

Jumlah Produksi ,01

Jumlah Ekspor ,00


2

,075

6,229

,76

,24

,02

,022 a Dependent Variable: Nilai Devisa

11,483

,23

,75

,98

3

Casewise Diagnostics(a)

Std. Residual -,787

Nilai Devisa 77,1

Predicted Value 208,159

Residual -131,059

2

-,802

77,6

211,218

-133,618

3

-,777

98,1

227,594

-129,494

4

-,918

99,8

252,766

-152,966

5

-,113

237,5

256,350

-18,850

6

-1,442

59,9

300,169

-240,239

7

,610

491,3

389,745

101,555

8

1,448

614,5

373,241

241,259

9

1,573

658,3

396,215

262,085

10

,070

347,8

336,177

11,623

11

-,232

343,6

382,297

-38,697

12

,191

429,9

398,030

31,870

13

,499

567,9

484,728

83,172

14

,516

561,9

475,970

85,930

15

2,062

821,7

478,250

343,450

16

,588

538,7

440,749

97,951

17

,539

551,9

462,115

89,785

18

-,371

491,1

552,975

-61,875

19

-1,713

379,0

664,270

-285,270

20

-1,337

375,9

598,696

-222,796

21

-,885

242,0

389,472

-147,472

22

-1,141

351,9

541,938

-190,038

23

1,982

753,7

423,560

330,140

24

1,800

605,7

305,908

299,792

25

,294

605,9

556,979

48,921

26

,316

529,7

476,979

52,721

27

,520

615,8

529,234

86,566

28

-,120

488,8

508,743

-19,943

Case Number 1


29

-,608

339,9

441,211

30

-,544

203,5

294,067

-90,567

31

-,882

218,8

365,734

-146,934

32

-,690

250,9

365,774

-114,874

33

-,782

281,6

411,838

-130,238

34

-,663

497,8

608,259

-110,459

35

,318

583,2

530,190

53,010

36

,709

500,0

381,844

118,156

500,0

371,289

128,711

37

,773 a Dependent Variable: Nilai Devisa

-101,311

Residuals Statistics(a) Minimum 208,159

Maximum 664,270

Mean 416,020

Std. Deviation 114,6405

-285,270

343,450

,000

161,8839

37

-1,813

2,165

,000

1,000

37

-1,713 a Dependent Variable: Nilai Devisa

2,062

,000

,972

37

Predicted Value Residual Std. Predicted Value Std. Residual

N 37

Charts Normal P – P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variabel : Nilai Devisa


1,0

,8

Expected Cum Prob

,5

,3

0,0 0,0

,3

,5

,8

1,0

Observ ed Cum Prob


Scatterplot Dependent Variable: Nilai Devisa Regression Standardized Residual

3

2

1

0

-1

-2 -2

-1

0

1

2

3

Regression Standardized Predicted Value


ANALISA TERHADAP JUMLAH PRODUKSI KOPI, JUMLAH EKSPOR KOPI DAN NILAI DEVISA KOPI DI INDONESIA PADA TAHUN TUGAS AKHIR

Recommend Documents