LAPORAN AKHIR PENELITIAN POTENSI UNGGULAN DAERAH
KABUPATEN TOLITOLI
Oleh :
PEMERINTAH KABUPATEN TOLITOLI BADAN PENANAMAN MODALDAERAH
Kerjasama Dengan
PUSAT KONSULTAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS TADULAKO 2011
KATA PENGANTAR . Pertama-tama, penulis mengucapkan terima kasih kepada Allah SWT yang telah memberikan anugerah dan kesehatan sehingga peneliti bisa menyelesaikan penelitian tentang potensi
unggulan
daerah
kabupaten
Tolitoli
sebagai
sumbangsih
pemikiran
guna
mengembangkan potensi daerah kabyupaten Tolitoli, sehingga mampu menunjang sektor perekonomian dan pendapatan daerah. Peneliti menyadari bawah penelitian ini tidak akan pernah selesai tanpa bantuan dari banyak pihak. Beberapa di antara mereka adalah : 1. Kepala Badan Penanaman Modal Daerah Kabupaten Tolitoli yang telah meluangkan waktu dan pikiran dalam mengarahkan penelitian ini. 2. Staf Badan Penanaman Modal Kabupaten Tolitoli yang juga telah membantu peneliti dalam menyusun penelitian ini 3. Sumber data terkait terutama dari BPS kabupaten Tolitoli dan dinas-dinas terkait di Kabupaten Tolitoli, dalam hal penyempurnaan data. 4. Tentu saja, penulis mengucapkan terima kasih yang setulus hati kepada mereka. Penulis juga menyampaikan rasa terima kasih kepada Tim dari Pusat Konsultan Teknologi Informasi UNTAD Palu yang bekerja keras dalam pengambilan data di lapangan serta proses pengolahan data. Akhir kata, peneliti berharap agar tesis ini memberikan manfaat bagi kabupaten Tolitoli yang unggul dan potensial.
Tolitoli,
Oktober 2011 Peneliti
Pusat Konsultan Teknologi Informasi (PKTI) UNTAD
KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS TADULAKO LEMBAGA PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT PUSAT KONSULTAN TEKNOLOGI INFORMASI KAMPUS BUMI TADULAKO TONDO Jl. Soekarno Hatta Km. 9 TELP. (0451) 429574 Fax (0451) 422844 PALU SULAWESI TENGAH
Nomor Lampiran Perihal
: 25/PKTI/VI/2011 : 2 (dua) berkas : Kerjasama Penelitian
PKTI
Palu, Juni 2011
Kepada Yth. Kepala Badan Penanaman Modal Daerah (BAPAMDA) Kabupaten Tolitoli Di – Tolitoli Assalamu’alaikum Warahmatullahi Wabarakatuh Menjawab surat Kepala Badan Penanaman Modal Daerah (BAPAMDA) Kabupaten Tolitoli Nomor : 570/87-08/VI-2011/Bapamda dan Kerangka Acuan Kerja (KAK) yang dikirimkan kepada kami tentang
Penelitian Potensi
Unggulan Daerah, maka kami Pusat Konsultan Teknologi Informasi (PKTI) Universitas Tadulako menyanggupi melaksanakan kegiatan dimaksud. Untuk maksud tersebut, kami lampirkan proposal dan profil lembaga serta Surat Keputusan Rektor Universitas Tadulako tentang pembentukan Pusat Konsultan Teknologi Informasi UNTAD dan Surat Tugas dari Lembaga Pengabdian Masyarakat UNTAD yang kami jadikan landasan hukum dalam kegiatan ini. Kiranya Kepala BAPAMDA Kabupaten Tolitoli berkenan dengan kerjasama ini, atas tanggapan dari Bapak serta atas jalinan kerjasama yang telah terbina selama ini, kami ucapkan terima kasih.
Ketua
Mohammad Yazdi, S.Kom, M.Eng. Tembusan : Ketua Lembaga Pengabdian Kepada Masyarakat, sebagai laporan
Bab 1 PENDAHULUAN
1.1. LATAR BELAKANG Mengingat banyaknya data dan beragam data-data dari berbagai instansi atau SKPD kabupaten Tolitoli sebagai sumber informasi untuk penanaman modal di kabupaten Tolitoli yang tidak terkelola dengan baik, sehingga menyulitkan pengambilan kebijakan dalam menentukan arah dan peluang investasi di kabupaten Tolitoli. Proses penyusunan data potensi unggulan memerlukan biaya, tenaga, dan waktu yang panjang dalam rangka penyediaan informasi. Dengan perkembangan teknologi informasi sekarang ini yang sangat cepat, memberikan kemudahan kepada daerah dan masyarakat untuk memperkenalkan suatu produk atau potensi suatu daerah. Untuk itu, sudah selayaknya Pemerintah Daerah Kabupaten Tolitoli dalam hal ini Badan Penanaman Modal Daerah mempunyai data potensi unggulan daerah sebagai sumber data dalam rangka penentuan kebijakan, penentuan keputusan dalam menarik para investor agar dapat menanamkan modal di daerah ini.
1.2. MAKSUD Maksud dari penelitian ini adalah
Tersedianya data potensi unggulan daerah dalam bentuk teks, table dan angka serta di kebangkan dalam bentuk visual.
Menyediakan data bagi masyarakat yang membutihkan, khusunya data potensi unggulan daerah.
Merangsang dan memicu para investor untuk berinvestasi di kabupaten Tolitoli dengan ketersedian data potensi dari berbagai sektor.
1.3. TUJUAN Adapun tujuan dari penelitian ini adalah : 1) Efesiensi kerja Badan Penanaman Modal Daerah kabupaten Tolitoli dalam penyediaan data dan informasi untuk menarik para investor. 2) Memudahkan para pengusaha dan masyarakat untuk memperoleh informasi, khususnya informasi potensi unggulan daerah. 3) Penyediaan salah satu pendukung untuk persiapan pengembangan kawasan pertumbuhan ekonomi di daerah ini. 4) Sebagai media dan sarana promosi potensi daerah kabupaten Tolitoli yang efektif.
1.4. SASARAN Adapun sasaran penelitian, meliputi : 1) Bidang/sektor pertanian, kehutanan, perikanan, kelautan, perkebunan dan pariwisata 2) Lingkup area potensi tersebar di 10 kecamatan se-kabupaten Tolitoli. 3) Institusi terkait sebagai data penunjang.
1.5. METODOLOGI Beberapa tahap yang harus dilakukan pada penelitian ini adalah:
1)
Pengumpulan data-data
2)
Pembuatan buku potensi daerah dan visual
3)
Banner
4)
Pengadaan 2 buah baleho, ukuran 3 x 2.5 m
5)
Pembuatan laporan kegiatan
6)
Pembuatan website potensi unggulan daerah kabupaten tolitoli
1.6. LINGKUP PENELITIAN Adapun lingkup penelitian ini adalah : 1) Penelitian potensi unggulan daerah kabupaten Tolitoli dalam bentuk data, angka, table, dan visual. 2) Pendataan potensi unggulan
1.7. LOKASI PENELITIAN “ Kabupaten Tolitoli, Provinsi Sulawesi Tengah “
1.8. NAMA ORGANISASI PENGGUNA JASA “ Badan Penanaman Modal Daerah Kabupaten Tolitoli “
1.9. SUMBER PEMBIAYAAN Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) kabupaten Tolitoli
1.10. WAKTU PELAKSANAAN 120 Hari Kalender
1.11. TENAGA AHLI “ Pusat Konsultan Teknologi Informasi Universitas Tadulako “
1.12. KELUARAN Adapun keluaran/output dari penelitian ini adalah : 1) Tersedianya data potensi unggulan daerah dalam bentuk buku, visual, dan website. 2) Terlaksananya penyediaan data potensi unggulan daerah.
1.13. LAPORAN Laporan penelitian (research executive summary report) adalah : 1) Laporan pendahuluan. 2) Laporan akhir.
Bab 2 PROFIL KABUPATEN TOLITOLI
2.1. DESKRIPSI KABUPATEN TOLITOLI
Kabupaten Tolitoli merupakan salah satu kabupaten di Propinsi Sulawesi Tengah. Dalam peta ulau Sulawesi terletak
memanjang
dari
timur
kebarat
disebelah
utara
garis
khatulistiwa dalam koordinat 0,350 – 1,200 lintang utara dan 1200 – 122,090
bujur
timur.
Tolitoli terletak diantara 0.350 – 1.200 Lintang Utara dan Lintang Selatan. 1200 – 122.090 Bujur Timur dengan mempunyai batasbatas wilayah sebagai beikut :
Sebelah Utara
Sulawesi berbatasan dengan Filipina
Sebelah Timur
: Kabupaten Buol
Sebelah Selatan
: Kabupaten Donggala dan Parigi Moutong
: Laut
Sebelah Barat
Luas
: Selat Makassar
Kabupaten
Tolitoli
Km2
Secara
4.079.77 administrasi
Kebupaten
Tolitoli dibagi kedalam 10 (sepuluh) Kecamatan dengan 78
Desa
Definif
Serta
5
Kelurahan. Luas kawasan daratan adalah 378.240 Ha dengan rincian sebagai berikut: 1. Dataran Ketinggian 0 – 100
meter
seluas
99.034 Ha. 2. Dataran Ketinggian 100 – 500 meter seluas 177.633 Ha. 3. Dataran Ketinggian 500 – 1000 meter seluas 84.450 Ha. 4. Dataran Ketinggian diatas 1000 meter seluas 16.954 Ha. Untuk luas kelas lereng tanah, kemiringan 15 – 40% sebesar 43,26%.
Dan
0,2%
sebesar
Sedangkan
kemiringan 13,59.
untuk
luas
kedalaman tanah, kedalaman >
90
CM
mempunyai
presentase yang terkecil yakni 14.405
Ha
(3.53%).
Sedangkan luas kedalaman efektif yang terbesar adalah 690
yaitu
Untuk
sebesar
luas
tekstur
sedang menempati (333.305 Ha).
46,27%. tanah 81.70%
Demografi Jumlah penduduk Kabupaten Kabupaten Tolitoli saat ini tercatat sebanyak 233.324 Jiwa yang tersebar di 10 (sepuluh) wilayah kecamatan dengan jumlah penduduk laki-laki 120.229 Jiwa dan jumlah penduduk perempuan 113.095 jiwa. Mata pencaharian penduduk mayoritas adalah dibidang pertanian dan perkebunan. Tabel 2.1. Demografi Penduduk berdasarkan luas wilayah Kecamatan Dampal Selatan Dampal Utara Dondo Basidondo Lampasio Ogodeide Baolan Galang Dakopemean Tolitoli Utara
Luas Wilayah Km2 392,67 182,88 542,51 441,30 626,00 412,12 258,03 597,76 221,00 405,50
Jumlah Desa/Kelurahan 6 Desa 9 Desa 12 Desa 7 Desa 8 Desa 11 Desa 3 Desa 5 Kelurahan 11 Desa 4 Desa 7 Desa
Jumlah Penduduk 32,720 Jiwa 13,358 Jiwa 24,111 Jiwa 13,859 Jiwa 13,280 Jiwa 18,009 Jiwa 62,850 Jiwa 30,141 Jiwa 8,100 Jiwa 16,861 Jiwa
Jumlah angka kerja Tabel 2.2. Jumlah angka kerja berdasarkan jenis kelamin Uraian Sisa Pencaker Thn 2007 Pencaker Thn 2007 Pencaker yang ditempatkan Thn 2008 Sisa Pencaker Thn 2008
Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan 1.646 2.183 313 1.066
Jumlah Total 3.829 1.379
235
307
768
1.959
3.249
5.208
Kondisi Kemiskinan Berdasarkan data BPS than 2008 dan tahun 2009 kemiskinan bertambah menjadi 17.522 rumah tangga. Masih besarnya kemiskinan ini disebabkan beberapa hal : 1. Pemerataan Pembangunan Belum Merata. 2. Kesempatan berusaha di desa dan kota belum dapat mendorong pendapatan Tingginya pengangguran terbuka didaerah. Tabel 2.3 Jumlah rumah tangga miskin berdaskan jumlah penduduk per kecamatan Kecamatan
Jml RT Miskin Thn Jml RT Miskin
Thn Jumlah Penduduk
Dampal Selatan Dampal Utara Dondo Basidondo Lampasio Ogodeide Baolan Galang Dakopemean Tolitoli Utara
2008 828 1,811 2,060 1,337 1,618 1,941 3,172 597,76 823 1,562 17,454
2009 743 1,645 1,953 1,189 1,250 1,471 3,950 11 Desa 827 1,921 17,522
32,720 Jiwa 13,358 Jiwa 24,111 Jiwa 13,859 Jiwa 13,280 Jiwa 18,009 Jiwa 62,850 Jiwa 30,141 Jiwa 8,100 Jiwa 16,861 Jiwa 202.948 Jiwa
2.2. ARTI LAMBANG KABUPATEN TOLITOLI
Kepahlawanan dan Patriotisme Persatuan Melambangkan Ketuhanan Bintang Yang Maha Esa Pohon serba guna yang Pohon Kelapa menjadi perekonomian masyarakat sejak dulu hingga sekarang. 5 biji buah kelapa Dan 5 Mengandung makna mewujudkan dan buah pelepah Kelapa mengamalkan pancasila sebagai falsafah Negara. Menggambarka Undang45 buah daun kelapa. undang Dasar 1945. Gambaran kasih saying dan Lingkaran Putih persaudaraan yang tulus antar penduduk yang berdomisili di daerah ini. Sandang dan pangan atau Padi dan Kapas lambing kesejahteraan dan kemakmuran. Bentuk Perisai Jantung
Gambaran Do’a dan pengharapan yang artinya hubungan vertical antara seorang hamba dengan Tuhannya dan sekaligus cengkeh adalah salah satu komoditi andalan yang banyak diusahakan masyarakat Kabupaten Tolitoli. Rumah Adat Tolitoli dan Lambang Kelembagaan dan kewibawaan tempat Pintu bermusyawarah dan mencari mufakat yang melahirkan produk hukum yang adil, tegas dan beradab sejalan dengan Visi dan Misi serta Paradigma baru yang menyinari daerah ini (Bonja Lipuku). Dua ekor Lumba-lumba Sifat masyarakat Tolitoli yang ramah tamah dan bergotongroyong. Gambaran Masa Lalu, Masa Tiga riak air Kini dan Masa Datang’ Masa Lalu adalah sebuah kisah legenda tentang 3 (tiga) anak manusia ”tau totolu” yang merupakan cikal bakal lahirnya manusia pertama di Tolitoli dan berdirinya daerah ini. Masa Kini adalah kehidupan didalam reformasi, transparansi dan demokrasi. Masa Datang adalah regenerasi dalam kehidupan dan pelanjut serta penentu maju mundurnya daerah ini yang berakar dari masa lalu. Dua buah Cengkeh
Garis Lintang
Ikatan batin dengan daerahdaerah lain si Sulawesi tengah.
2.3 PRIORITAS PEMBANGUNAN DAERAH KABUPATEN TOLITOLI
Perubahan tatanan dokumen perencanaan pembangunan setelah memasuki era otonomi daerah menuntut Pemerintah Daerah untuk selektif dan ketat dalam menggunakan keuangan daerah untuk hal yang benar-benar urgen dan prinsip sifatnya. Karena itu Tolitoli untuk tahun 2008 difokuskan pada penyelesaian masalah-masalah yang mendesak dan berdampak luas bagi kesejahteraan rakyat. Program prioritas permasalahan dan tantangan yang dihadapkan terbatas serta mengacu pada visi dan misi pembangunan daerah Kabupaten Tolitoli tahun 2006-2010. Untuk merealisasikan hal-hal tersebut diatas, maka ditetapkan 3 (tiga) prioritas pembangunan daerah Kabupaten Tolitoli, yaitu : Pengembangan Sumber Daya Manusia Untuk mendorong pertumbuhan, kemajuan dan dinamika ekonomi daerah, maka perlu peningkatan kwalitas sumber daya manusia yang handal dan memadai, melalui peningkatan aksesibilitas pendidikan dan kesehatan. Untuk itu, peningkatan kwalitas sumber daya manusia diprioritaskan pada : 1. Peningkatan pelayanan pendidikan dan kesehatan terhadap masyarakat. 2. Percepatan pemerataan, peningkatan aksesibilitas dan kwalitas pendidikan dasar sembilan tahun. 3. Peningkatan pemerataan, aksesibilitas dan relevansi pendidikan menengah dan tinggi. 4. Peningkatan kwalitas guru dan ketersediaan tenaga guru. 5. Pemenuhan kebutuhan dan pelayanan masyarakat miskin dan pendidikan dan kesehatan. 6. Peningkatan upaya kesehatan masyarakat, melalui pemerataan, aksesibilitas dan kwalitas pelayanan dasar bagi masyarakat miskin. 7. Revitalisasi pelayanan keluarga berencana dan keselamatan ibu melahirkan. 8. Peningkatan pengawasan obat, makanan dan keamanan pangan. 9. Penigkatan produktivitas tenaga kerja yang handal dan berkwalitas.
Penumbuhan dan Pengembangan Ekonomi Kerakyatan Percepatan proses pemulihan ekonomi Daerah perlu dibarengi dengan kebijakan yang menunjang peningkatan Pendapatan Asli daerah (PAD). Oleh karena itu penumbuhan dan pengembangan ekonomi kerakyatan diprioritaskan pada : Pembangunan di Bidang Pertanian, Peternakan, Perkebunan, Kehutanan, Perikanan dan Kelautan, serta Lingkungan Hidup, yang difokuskan pada : 1. Peningkatan ketahanan pangan daerah. 2. Peningkatan produksi dan produktivitas hasil pertanian, perikanan dan kelautan. 3. Pengembangan agrobisnis dan agroindustri. 4. Pengembangan perkebunan rakyat terpadu. 5. Peningkatan mutu hasil pertanian, perikanan dan kehutanan. 6. Peningkatan rehabilitas dan konservasi hutan. 7. Peningkatan sarana dan prasarana produksi pertanian, perikanan dan kelautan secara terpadu. 8. Peningkatan dan rehabilitasi ekosistem pesisir dan laut. 9. Konservasi dan Rehabilitasi sumber daya alam. 10. Peningkatan pengelolaan lingkungan hidup dan tata ruang. Pembangunan di Bidang Perindustrian dan Perdagangan, difokuskan pada : Pengembangan Industri kecil dan menengah yang berbasis pada sumber daya alam yang dapat menyerap tenaga kerja serta peningkatan SDM dan penggunaan teknologi tepat guna yang maju dan modern. 1. Peningkatan kemampuan teknologi industri. 2. Peningkatan produktifitas dan akses UKM kepada sumberdaya produktif. 3. Pengembangan usaha dan lembaga perdagangan. 4. Perluasan tujuan ekspor dan jenis produk ekspor. 5. Peningkatan interkoneksitas dan jenis produk ekspor. 6. Peningkatan kerjasama bilateral dan multilateral untuk pengelolaan wilayah perbatasan. 7. Percepatan pembangunan diwilayah perbatasan pulau-pulau kecil terluar. Peningkatan dan Pengembangan Infrastruktur Daerah Peningkatan dan pengembangan infrastruktur daerah dalam rangka pelayanan kepada masyarakat, diarahkan pada program prioritas yang mampu meningkatkan akselerasi
pembangunan sector melalui program peningkatan fasilitas umum Daerah. Sarana infrastruktur menjadi alat untuk mencapai tujuan pembangunan sumber daya manusia dan percepatan pemulihan serta pemberdayaan ekonomi rakyat yang difokuskan pada : 1. Pemenuhan kebutuhan masyarakat miskin atas perumahan dan infrastruktur dasar seperti air bersih dan sanitasi. 2. Pengembangan dan pengendalian jaringan irigasi, rawa dan jaringan pengairan lainnya. 3. Pengembangan dan konservasi sungai, danau dan sumber daya air lainnya. 4. Pembangunan dan pengembangan infrastruktur. 5. Rehabilitasi dan pemeliharaan infrastruktur. 6. Peningkatan pembangunan sarana dan prasarana perhubungan, komunikasi dan pelayanan informasi serta pengembangan pusat pertumbuhan ekonomi di wilayah terisolir. 7. Peningkatan kwalitas dan kuantitas pelayanan ketenaga listrikan. Prioritas Pembangunan Daerah tersebut, dirumuskan kedalam program pembangunan Daerah Kabupaten Tolitoli melalui Musyawarah Perencanaan Pembangunan (Musrembang) yang secara teknis diimplementasikan kedalam program dan kegiatan yang akan dilaksanakan pada tahun 2008.
2.4. MOTTO KABUPATEN TOLITOLI MOSIMBESANG MESOUNGUU MOTIMPEDES MAGAU
2.5. HISTORY TOLITOLI
Nama Tolitoli berasal dari kata Totolu yang berarti Tiga.Maksudnya suku bangsa Tolitoli berasal dari tiga manusia kahyangan yang menjelma ke bumi masing-masing melalui Olisan Bulan (Bumbu Emas), Bumbung Lanjat (Puncak Pohon Langsat), dan Ue Saka (Sejenis
Rotan). Jelmaan Olisan Bulan dikenal sebagai Tau Dei Baolan atau Tamadika Baolan yang menjelma melalui Ue Saka dikenal sebagai Tau Dei Galang atau Tamadika Dei Galang sedangkan seorang putri yang menjelma sebagai Bumbung Lanjat dikenal sebagai tau Dei Bumbung Lanjat atau Boki Bulan. Kemudian Totolu berubah menjadi Tontoli sebagaimana tertulis dalam LanggeContract Tahun 1858 yang di tandatangani pihak Belanda antara Dirk Francois dan Raja Bantilan Safiuddin. Tahun 1918 berubah menjadi Tolitoli seperti dalam penulisan Korte Verklaring yang ditandatangani Raja Mohammad Ali dengan pemerintah belanda yang berpusat di
Nalu.
Bahasa yang dipakai sehari-hari adalah bahasa Geiga, bahasa ini menurut ahli bahasa AC kruyt dan DR. Adriani termasuk dalam kelompok bahasa tomini, yang daerah sebarannya antara desa Towera di wilayah Kabupaten Donggala sampai Desa Molosipat.
2.6. POTENSI DAERAH KABUPATEN TOLITOLI
2.6.1. Kehutanan Luas wilayah hutan di kabupaten tolitoli pada tahun 2007 sebesar 407.977 Ha. Yang terdiri dari 57.463 Ha. Hutan suaka alam dan hutan wisata atau sekitar 14.08 Persen. Hutan lindung sebanyak 38.582 Ha, atau 9.46 persen yang diikuti oleh hutan produksi tetap sebesar 73.149 Ha atau 17.93 Persen, sedangkan hutan produksi yang dapat dikonversi, hutan produksi biasa dan areal penggunaan lain dan masing-masing sebesar 2.851 Ha. 30.434 Ha dan 205.497 Ha.
Gambar. 2.4. Potensi Kehutanan-Areal Hutan Produksi yang tersebar di Kecamatan Tolitoli Utara
Tabel 2.4. Luas Wilayah Hutan Sesuai Tata Guna Hutan di Kabupaten Tolitoli tahun 2007- 2009(Ha)
2.6.2. Peternakan Jenis ternak yang diusahakan di Kabupaten Tolitoli di klasifikasikan hedalam tiga bagian yaitu : 1. Ternak besar yang meliputi Sapi, Kerbau dan Kuda 2. Ternak kecil meliputi Kambing dan babi 3. Ternak Unggas yang meliputi Ayam Kampung, Ayam Ras dan itik Untuk melihat ternak perkembangan produksi ternak baik itu ternak besar ternak kecil dan ternak unggas serta produksi daging dan telur.
Gambar 2.5. Potensi Peternakan-Ternak Sapi di kecamatan Dampal Utara dan Ternak Unggas (Ayam Ras) di kecamatan Baolan
Tabel. 2.5. Populasi Ternak Besar menurut Jenis Ternak per Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (ekor).
Tabel. 2.6. Populasi Ternak Kecil menurut Jenis Ternak per Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (ekor)
Tabel. 2.7. Populasi Ternak Unggas menurut Jenis Unggas per Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (ekor)
Tabel. 2.8. Jumlah Ternak Besar yang Dipotong menurut Jenis Ternak per Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (ekor)
Tabel. 2.9. Produksi Daging Ternak Besar menurut Jenis Ternak per Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Kg)
Tabel. 2.10. Produksi Kulit Ternak Besar menurut Jenis Ternak per Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Lembar).
Tabel. 2.11. Jumlah Unggas yang Dipotong menurut Jenis Ternak per Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (ekor)
Tabel. 2.12. Produksi Telur Unggas menurut Jenis Unggas per Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Kg)
Tabel. 2.13. Pengiriman Ternak Besar ke Kabupaten dan Propinsi Lain menurut Jenis Ternak per Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (ekor)
2.6.3. Pertanian Dan Tanaman Pangan Pertanian Sektor pertanian merupakan sektor yang sangat menentukan perekonomian kabupaten tolitoli. Karena sebahagian besar penduduk mempunyai mata pencaharian dengan bercocok tanam terutama berkebun. Hal ini sesuai dengan data bahwa dari sekian luas wilayahKabupaten Tolitoli sekitar 12,43% yang digunakan sebagai lahan pertanian. Tanaman Pangan Usaha Tanaman Pangan dari tahun ketahun tetap mengalami perkembangan, hal ini ditunjang dari program pemerintah yaitu melalui program identifikasi yang bertujuan mendorong para petani agar melakukan usaha pertanian dengan berpedoman pada Panca Uasaha Tani yaitu menggunakan bibit unggul, pemupukan pengendalian Hama dan pengairan serta
bercocok tanam yang baik. Disamping usaha intensifikasi diatas juga dilakukan usaha ekstensifikasi melalui perluasan areal pertanian. Produksi padi ( Padi sawah dan padi lading ) pada tahun 2007 Sebesar 83.704 Ton. Sedangkan luasa tanaman padi pada tahun 2007 tercatat sebesar 18.094 Ha.Dengan melihat besaran produksi yang dicapai dengan besaran luas panen yang ada maka produktifitas lahan pertanian masih dapat memberikan harapan baik pada masyarakata di Kbupaten Tolitoli. Pada Tahun
2007
Produktifitas
Tanaman
padi
mencapai
4.62
Ton/Ha.
Produksi Tanaman jagung pada Tahun 2007 sebesar 1.506 Ton., angka ini meningkat bila dibandingkan tahun 2006 yang produksinya sebesar 1.595 Ton., sementara itu untuk luas panen pada tahun 2007 sebesar 669 Ton/Ha. Luas panen tanaman ketela pohon pada tahun 2007sebesar 373 Ha, sementara tingkat produksinya mencapai 2.108 Ton, dengan demikian produksi per-Ha mencapai 565 Ton Per-Ha. Produksi ketela Rambat pada tahun 2007 sebesart 1.611 Ton, sementara itu untuk luas panen pada tahun 2007 sebesar 224 Ha, sedangkan tingkat produktifitasnya sebesar 6.60Ton/Ha. untuk kacang-kacangan pada tahun 2007 produksinya mencapai, untuk kacang tanah sebesar 337 Ton, kacang kedele sebesar 28 Ton, dan kacang hijau sebesar 60 Ton, sementara untuk luas panen kacang-kacangan yaitu untuk kacang tanah sebesar 280 Ton/Ha, kacang kedele 22 Ton/Ha, dan untuk kacang hijau sebesar 92 Ton/Ha. Sumber Data Dinas Pertanian, Tanaman Pangan dan Holtikultura Kab. Tolitoli Tanaman sayu-sayuran yang ada di Kabupaten Tolitoli terdiri dari Bawang Merah, Buncis , Kacang-Kacangan, Kentang, Ketimun, Kubis, Labu Petsai /Sawi, Terong, Cabe, Lombok, Tomat, Bayam dan Kangkung. Dari data yang disajikan diatas terlihat bahwa luas panen tanaman sayur-sayuran pada tahun 2007 sangat bervariasi, dimana tanaman sayuran mempunyai luas pane terbesar adalah kacang-kacanagan
sedangkan
yang
paling
rendah
adalah
tanaman
kubis.
Jika kita perhatikan dengan seksama dari data-data yang telah disajikan diatas produksi tanaman sayur-sayuran yang mempunyai porsi terbesar adalah ketimun, dengan besaran produksi mencapai 12.300 Ton, selanjutnya disusul oleh tanaman tomat dengan produksi sebesar 70440 Ton, adapun jenis tanaman terung yang mempunyai produksi terkecil yaitu sebesar 472 Ton.
Gambar 2.6 Potensi Pertanian-Areal Persawahan di kecamatan Galang
Tabel 2.14. Produksi Tanaman Bahan Makanan menurut Jenis Tanaman di Kabupaten Tolitoli 20052009 (Ton)
Tabel. 2.15. Luas Panen dan Produksi Padi menurut Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009
Tabel 2.16. Luas Panen Palawija menurut Jenis Tanaman dan Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Ha)
Tabel 2.17. Produksi Palawija menurut Jenis Tanaman per Kecamatan Tahun 2009 (Ton)
Tabel. 2.18. Luas Panen Sayur-sayuran menurut Jenis Tanaman di Kabupaten Tolitoli Tahun 2005-2009 (Ha)
Tabel. 2.19. Produksi Sayur-sayuran menurut Jenis Tanaman di Kabupaten Tolitoli Tahun 2005-2009 (Ton)
Tabel 2.20. Luas Panen Buah-buahan menurut Jenis Tanaman di Kabupaten Tolitoli Tahun 2005-2009 (Ha)
Tabel 2.21. Produksi Buah-buahan menurut Jenis Tanaman di Kabupaten Tolitoli Tahun 2005-2009 (Kwt/Ha)
Tabel 2.22. Rata-rata Produktivitas Padi per Hektar dirinci menurut Jenis dan Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Ton/Ha)
Tabel 2.23. Luas Lahan Sawah Aktual Dirinci menurut Kondisi Pengairan dan Kecamatan Tahun 2009 (Ha)
Tabel 2.24. Luas Lahan Dirinci Menurut Penggunaan dan Kecamatan di Kabupaten Tolitoli : Tahun 2009 (Ha)
Tabel. 2.25. Keadaan Panen, Produksi Padi serta Persediaan Beras per Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009
Perkebunan
Komoditi Tanaman Perkebunan merupakan tanaman perdagangan yang cukup strategis di Kabupaten Tolitoli. Karena tidak saja merupakan sumber penghasilan drvisa disektor pertanian, tetapi lebih penting adalah rangkaian kegiatan produksinya termasuk pengusahaan dan pemasarannya menciptakan, lapangan kerja sehingga dapat menyerap tenaga kerja yang ada. Tanaman Kelapa yang pada umumnya merata di daerah Kabupaten Tolitol. Pada tahun 2007 Luas Areal Tanaman Kelapa Mencapai 14.055 Ha, yang terdiri dari tanaman yang belum menghasilkan sebesar 602 Ha, tanaman yang menghasilkan sebesar 12.791 Ha, dan tanaman yang sudah tua sebesar 662 Ha. Sedangkan produksinya mencapai
13.638 Ton.
Tanaman cengkeh di Kabupaten Tolitoli di usahakan secara besar-besaran oleh petani . Sejak membaiknya kembali harga cengkeh dipasaran maka dalam kurung waktu 2 ( dua )Tahun Produksi
cengkeh
pun
mengalami
fluktuasi
yang
cukup
berarti.
Namun dengan adanya kebijakan pemerintah untuk menghapuskan organisasi BPPC maka pada tahun 1999 Cengkeh kembali membaik. Produksi cengke pada tahun 2007 mencapai 5.399 Ton. Sementara itu untuk luas panennya mencapai 24.887 Ha yang terdiri dari yang menghasilkan sebesar 23.216 Ha. Yang sudah tua sebesar 2.481 Ha dan tanaman yang muda sebesar 190 Ha. Berbeda dengan tanaman kelapa dan cengkeh, tanaman kakao termasuk tanaman yang masih baru diusahakan oleh petani dan sudah mulai banyak diminati. Sehingga pada tahun 2007 luas poanennya mencapai10.862 Ha. Yang terdiri dari tanaman yang masih muda sebesar 2.228 Ha. Tanaman yang menghasilkan 8.385 Ha dan tanaman yang sudah tua sebesar 249 Ha. Sementara itu untuk produksinya menurun dengan hanya mencapai 2.178 Ton. Jeni-jenis tanaman perkebunan lainnya seperti kopi, kapok, pala, lada dan jambu mente sudah mulai diusahakan rakyat secara kecil-kecilan dan tidak merata, meskipun demikian jika dilihat dari luas dan produksinya, umumnya tanaman tersebut mengalami peningkatan, walaupun ada beberapa jenis tanaman perkebunan mengalami penurunan baik dari segi areal maupun produksinya. Hal ini menunjukan bahwa tanamn-tanaman lain tersebut sudah mulai di perhatikan oleh para petani.
Gambar 2.7. Potensi Perkebunan-Areal tanaman Kelapa di kecamatan Dampal Utara
Tabel 2.26. Luas Areal Tanaman Kelapa menurut Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Ha)
Tabel. 2.27. Luas Areal Tanaman Cengkeh menurut Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Ha)
Tabel. 2.28. Luas Areal Tanaman Kopi menurut Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Ha)
Tabel. 2.29. Luas Areal Tanaman Melinjo menurut Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Ha)
Tabel. 2.30. Luas Areal Tanaman Pala menurut Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Ha)
Tabel. 2.31. Luas Areal Tanaman Lada menurut Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Ha)
Tabel. 2.32. Luas Areal Tanaman Jambu Mente menurut Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Ha)
Tabel. 2.33. Luas Areal Tanaman Kakao menurut Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Ha)
Tabel. 2.34. Luas Areal Tanaman Vanili menurut Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Ha)
Tabel. 2.35. Produksi Tanaman Perkebunan menurut Jenis Tanaman dan Kecamatan di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009 (Ton)
Lanjutan Tabel
Perikanan Usaha Perikanan di Kabupaten Tolitoli Pada Tahun 2007 baik itu perikanan darat maupun perikanan laut dilihat pada tabel berikut yang menyangkut jenis perahu kapal yang digunakan untuk menangkap ikan, Produksi perikanan laut, produksi perikanan darat maupun nilai produksi yang dicapai selam tahun 2007. Disamping itu juga dapat dilihat berbagai olahan hasil perikanan yang disajikan menurut jenis perikanan.
Gambar 2.8. Potensi Perikanan & Kelautan- Potensi Perikan dan Terumbu Karang di Labuan Lobo
Tabel. 2.36. Jumlah Rumahtangga Pengusaha Perikanan Laut menurut Jenis Perahu Kapal di Kabupaten Tolitoli Tahun 2005-2009
Tabel. 2.37. Jumlah Perahu Kapal Penangkap Ikan Menurut Jenis Kapal di Kabupaten Tolitoli Tahun 2005-2009
Tabel. 2.38. Jumlah Alat Penangkap Ikan Menurut Jenisnya di Kabupaten Tolitoli. Tahun 2005 – 2009
Tabel. 2.39. Produksi Perikanan Darat dan Laut di Daerah Kabupaten Tolitoli Tahun 2009
Tabel. 2.40. Nilai Produksi Perikanan Darat dan Laut di Daerah Kabupaten Tolitoli Tahun 2009
Perindustrian Industri Pada hakekatnya merupakan diversifikasi dari pada bidang usaha. Jadi tujuan utama pada industry sebenarnya adalah membuka kesempatan hidup yang lebih luas dari anggota masyarakat atau menambah variasi lapangan usaha. Perusahaan yang bergerak dibidang industri dibedakan atas industry besar, sedang, kecil dan industry Rumah Tangga. Pengelompokan tersebut diambil semata – mata didasarkan atas banyaknya pekerja diperusahaan yang bersangkutan. Perusahaan industri besar mempunyai pekerja 100 orang atau lebih, perusahaan yang mempunyai pekerja 20 S/d 99 orang di kategorikan sebagai industry sedang. Industri kegil mempunyai pekerja 5 S/d 19 orang,
sedangkan industri yang mempunyai pekerja kurang dari 5 orang di kategorikan sebagai industri rumah tangga. Berdasarkan konsep tersebut dia atas maka perusahaan yang ada di Kabupaten Tolitoli masih
tergolong
kategori
perusahaan
industry
kecil
dan
industri
rumah
tangga.
Sehubungan dengan adanya krisis ekonomi yang berkepanjangan dewasa ini maka dalam tahun 2007 perusahaan industri yang ada di Kabupaten Tolitoli berjumlah 592 buah dengan tingkat penyerapan tenaga kerja sebanyak 2.179 Orang. Walaupun adanya krisis moneter yang melanda bangsa Indonesia, namun penanaman investasi bagi perusahaan di Kabupaten Tolitoli terus meningkat, pada tahun 2007 penanaman investasi di Kabupaten Tolitoli sebesar Rp. 9.427.992,00,- sedangkan nilai produksi yang diharapkan sebesar Rp. 440.745.250,Nilai bahan baku yang terserat pada tahun 2007 sebesar Rp. 259.406.497,- dengan perolehan nilai tambah sebesar Rp. 188.078.112,-
Gambar 2.9 Potensi Perindustrian-Usaha Mikro pembuatan kripok Pisang dan Nangka
JENIS INDUSRTI DAN KODE INDUSTRI DI KABUPATEN TOLITOLI
Tabel. 2.41. Banyaknya Perusahaan Industri danTenaga Kerja menurut Golongan Industri 2004-2008
Tabel. 2.42. Nilai Investasi dan Nilai Produksi Menurut Jenis Industri di Kabupaten Tolitoli Tahun 2008 (000 Rp)
Pariwisata
Pariwisata Kabupaten Tolitoli adalah salah satu sector unggulan dalam pengembangan daerah dan peningkatan pendapatan daerah melalui investasi. Beberapa obyek wisata yang menjadi unggulan adalah wisata pantai/bahari, wisata agro, air terjun, dan peninggalan sejarah.
Gambar 2.10. Potensi Pariwisata-Air Terjun Kolasi kecamatan Dondo (85 km from tolitoli)
Tabel. 2.43. Tamu Yang Menginap dirincai Menurut Kategori di Kabupaten Tolitoli Tahun 2009
Tabel. 2.44. Banyaknya Hotel/Penginapan Yang Mempunya Beberapa Jenis Fasilitas di Kabupaten Tolitoli Tahun 2006 – 2009
Tabel. 2.45. Obyek Wisata Alam di Kabupaten Tolitoli
2.7. TINJAUAN PUSTAKA
2.7.1. Analisis Deskriptif Analisis ini digunakan untuk mendapatkan gambaran dan penjelasan mengenai variabel-variabel dalam kaitannya dengan produk domestik regional bruto (PDRB) Kabupaten Toli-Toli dengan mengamati data yang tersedia berdasarkan kondisi dan fenomena yang terjadi di Kabupaten Toli-Toli Provinsi Sulawesi Tengah dalam periode 1990 - 2010.
2.7.2. Definisi Peubah Operasional Dari pemaparan sebelumnya, ditetapkan peubah operasional yang digunakan dalam penelitian ini dengan definisi peubah tak bebas, yaitu : Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Perkapita Kabupaten Tolitoli Provinsi Sulawesi Tengah.
2.7.3. Analisis Regresi Berganda (Multiple Regression Analysis) Analisis regresi berganda merupakan salah satu metode analisis yang sesuai jika masalah penelitian meliputi sebuah variabel tak bebas (dependent variabele) yang dianggap berhubungan dengan dua atau lebih variabel bebas (independent variable). Analisis regresi dalam penelitian ini dilakukan untuk mengetahui kontribusi masing-masing faktor. Data yang digunakan dalam analisis regresi adalah data kuantitatif, baik untuk variabel bebas maupun untuk vaariabel tak bebas. Penyusunan Model Bentuk umum untuk model regresi linear berganda dengan variabel tak bebas pendapatan pelabuhan dan variabel bebas merupakan faktor yang mempengaruhinya terbentuk dalam analisis sebagai berikut : (1.1) dimana : Y
= Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Perkapita Kabupaten Tolitoli Provensi Sulawesi Tengah = konstanta = koefisien regresi untuk variabel
= error atau kesalahan pengganggu, yaitu jarak antara nilai sebenarnya dengan garis model taksiran. = Variabel bebas (
1,2,3,…,n)
Dan model sampelnya seperti persamaan (1.2) di bawah ini : (1.2) Perhitungan persamaan regresi linear berganda dapat disederhanakan dengan menggunakan teori matriks. Misalkan suatu percobaan mempunyai k variabel bebas yaitu dan n pengamatan yaitu
, yang dapat dinyatakan dengan persamaan : (1.3)
Model persamaan 1.3 pada dasarnya menyatakan n persamaan yang memberikan nilai variabel takbebas dalam proses penelitian. Persamaan (1.3) dapat di tulis dalam bentuk matriks berikut ini :
(1.4) Koefisien regresi
ditaksir dengan
menggunakan metode kuadrat terkecil. Bila dari k peubah bebas
dari data sampel
respon yang diamati pada nilai
, tiap pengamatannya memenuhi persamaan : (1.5)
Dalam menggunakan metode kuadrat terkecil untuk menaksir
, kita minimumkan
bentuk Jumlah Kuadrat Galat (JKG) dengan rumus sebagai berikut : (1.6) Jika JKG diturunkan berturut-turut terhadap maka hasilnya seperti di bawah ini.
dan kemudian disamakan dengan nol,
Akhirnya kita peroleh k+1 persamaan normal sebagai berikut :
Persamaan diatas dapat dinyatakan dalam bentuk matriks, yaitu :
dimana :
Bila matriks
tak singular maka diperoleh koefisien regresi, yaitu : dan
Dimana :
n x i1 2 i 1 n x x X' X i 1 i1 i 2 n x xik i 1 i1
x x i 1 i1 i 2
n
i 1
xi2
2
n
i 1
x i1 xik n x x i 1 i 2 ik n 2 x i1 ik
n
x i 2 xik
n
i 1
n x y i i 1 1i n x y X' Y i 1 2i i n x y i i 1 ki
2
n
i 1
xi j
n
i 1
n
i 1
n
i 1
x ij xih
i 1 X i j n
2
( in1 x ij ) 2
i 1 X ij X ih n
i 1 Y ij -
x ij y i
i 1 X i jYi -
n
n
2
; j 1,2, , k
in1 xij in1 x ih n
( in1 Yij )
yi j
2
n
2
n in1 xij in1 y i n
; j h dan j, h 1,2, k
C11 C12 C1k C 22 C 2 k C kk Sebelum analisis regresi dilakukan, dilakukan uji asumsi dari error (Gujarati, 1997). Pemeriksaan Asumsi Model Asumsi-asumsi yang harus dipenuhi oleh suatu model regresi linear berganda adalah : 1.
0, untuk i = 1,2,3,...,n artinya rata-rata kesalahan pengganggu sama dengan nol.
2.
0;
. Artinya tidak ada korelasi antara kesalahan pengganggu yang satu
dengan yang lainnya. 3.
Artinya setiap kesalahan pengganggu mempunyai varian yang sama atau mempunyai penyebaran yang sama (homoskedastisitas).
4.
. Artinya untuk setiap kesalahan pengganggu mengikuti distribusi normal dengan rata-rata nol dan varian
.
5. Tidak ada multikolinieritas, yaitu tidak ada hubungan linear yang pasti antara variabelvariabel bebas. Metode Eliminasi Backward Untuk mendapatkan model regresi terbaik dari variabel-variabel yang diteliti digunakan model eliminasi backward. Dalam metode ini, semua variabel bebas (X) dimasukan kedalam model kemudian dilakukan pengujian untuk mengetahui variabel-variabel mana yang tidak mempunyai arti atau yang tidak mempunyai kontribusi dalam pembentukan variabel tak bebas (Y). (Nirwana SK Sitepu: 1994).
Bab 3 METODE PENELITIAN
3.1. LOKASI DAN TEMPAT PENELITIAN
Lokasi pengambilan data penelitian ini adalah Kabupaten Tolitoli Provensi Sulawesi Tengah. Sedangkan bentuk kegiatan penelitian lainnya dilakukan di Pusat Konsultan Teknologi Informasi Universitas Tadulako.
3.2. SUMBER DAN JENIS DATA
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yaitu data yang diperoleh oleh peneliti melalui media perantara yang diambil dari instansi terkait dalam hal ini Pemda Kabupaten Tolitoli Provensi Sulawesi Tengah dan Biro Pusat Statistik (BPS) Sulawesi Tengah. Data tersebut berupa data kuantitatif. Variabel yang diukur pada penelitian ini adalah data pendapatan pada sektor Pertanian, Pertambangan dan Galian, Produksi Industri Pengolahan, Produksi Listrik, Gas dan Air Bersih, Produksi Bangunan, Produksi Perdangan, Hotel dan Restauran, Produksi Jasa-Jasa, Produksi Pengankutan dan Komunikasi, Produksi Keuangan, Persewaan dll mulai tahun 1990 sampai dengan tahun 2010.
3.3. TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL
Pengambilan Sampel dilakukan dengan mengumpulkan data sekunder yang berasal dari literatur pihak terkait yang memiliki data yang dibutuhkan. Data tersebut berupa data kuantitatif, data ini diperoleh dari bagian data dan informasi pada Pemda Kabupaten Toli-Toli, Biro Pusat Statistik (BPS) Sulawesi Tengah serta pihak-pihak yang berkaitan dengan masalah penelitian ini.
3.4. TEKNIK ANALISIS DATA
Teknik penganalisaan data meliputi beberapa pengujian dengan menggunakan bantuan program SPSS 17. Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut : 1. Melakukan perhitungan terhadap variabel-variabel pendapatan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) yang akan dianalisis, yaitu : sektor Pertanian, Pertambangan dan Galian, Produksi Industri Pengolahan, Produksi Listrik, Gas dan Air Bersih, Produksi Bangunan, Produksi Perdangan, Hotel dan Restauran, Produksi Jasa-Jasa, Produksi Pengankutan dan Komunikasi, Produksi Keuangan, Persewaan dll. 2. Analisis deskriptif merupakan suatu metode dalam mengorganisis dan menganalisis data kuantitatif sehingga diperoleh gambaran yang teratur mengenai suatu kegiatan. 3. Uji asumsi yang terdiri dari : Uji Normalitas Uji normalitas adalah uji kesalahan pengganggu atau error apakah mengikuti distribusi normal dengan rata-rata nol dan varian
. Asumsi normalitas diuji dengan menggunakan
diagram pencar peluang normal antar probabilitas kumulatif residual dengan probabilitas kumulatif normal jika sebaran identik dengan garis lurus pada normal plot maka asumsi kenormalan terpenuhi. Apabila asumsi ini tidak terpenuhi maka kita dapat membuang pencilan dalam data dengan melihat diagram pencarnya (Drapper and Smith:137, 1998). Uji Multikolinieritas Multikolinieritas artinya terjadi hubungan linear antara variabel bebas. Dalam model regresi linear yang mencakup lebih dari dua variabel, sering terjadi multikolinieritas. Untuk mengetahui adanya multikoliniearitas pada suatu model regresi, digunakan cara dengan langkahlangkah sebagai berikut:
1. Besar nilai toleransi
:
.
2. Besar nilai variance inflation factor (VIF) : Keterangan : = Nilai toleransi (besarnya tingkat kesalahan yang dibenarkan
secara statistik)
VIF = Nilai variance inflation factor (faktor inflasi penyimpangan baku kuadrat). Variabel bebas dikatakan mengalami multikolinearitas jika , tidak mengalami multikolinearitas jika
dan
dan
Apabila asumsi ini terjadi maka dapat ditanggulangi dengan cara mengeluarkan variabel dengan kolineritas yang tinggi, mentransformasi data dengan perbedaan pertama, dan bila kedua cara tidak berhasil maka lakukan penambah data (obsrvasi) yang baru. Autokorelasi Autokorelasi adalah korelasi antar variabel serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu (seperti dalam data deret waktu) atau ruang (seperti data cross section). Akibat adanya autokorelasi dalam model regresi akan menyebabkan penaksir yang digunakan tidak lagi efisien meskipun penaksir tetap tak bias (Unbiased) dan konsisten, selain itu penaksir akan memberikan gambaran yang menyimpang dari populasi yang sebenarnya. Uji untuk mendeteksi apakah hasil regresi melanggar asumsi autokorelasi atau tidak dilakukan dengan melihat nilai statistik DurbinWatson (DW). Pengujian hipotesis : (tidak terdapat autokorelasi) (terdapat auotokorelasi) Statistik uji :
Keputusan : : tolak
(terdapat autokorelasi positif)
: tolak
(terdapat autokorelasi negatif)
: terima
(tidak terdapat autokorelasi)
: pengujian tidak meyakinkan
: pengujian tidak meyakinkan Untuk lebih jelasnya, daerah kritis statistik Durbin-Watson dapat dilihat pada gambar berikut : Menolak
Daerah keraguraguan
bukti
autokorelasi positif
Menerima
atau
atau keduanya
Daerah keraguraguan
Menolak
bukti
autokorelasi negatif
2 Gambar 2.1 kriteria Pengujian statistik Durbin-Watson
Dimana : d
4
= Statistik Durbin Watson = batas atas titik kritis statistik Durbin Watson = batas bawah titik kritis statistik Durbin Watson
Uji Heterokedastisitas Asumsi yang penting dari model regresi linear berganda adalah bahwa gangguan (disturbance) yang muncul dalam model regresi adalah homoskedastisitas, yaitu semua gangguan tadi mempunyai variansi yang sama. Adanya Heterokedastisitas mengakibatkan penaksir tidak lagi efisien walaupun penaksir tersebut tetap tak bias dan konsisten, artinya mempunyai variansi yang lebih besar dari variansi minimum. Untuk mendeteksi apakah terjadi Heterokedastisitas dapat dilakukan dengan membuat plot data antara nilai-nilai prediksi (ZPRED = Regression Standardized Predicted Value) pada sumbu X dengan nilai residualnya (ZRESID = Regression Standardized Predicted Value) pada sumbu Y. Jika ditemukan ada pola tertentu, maka mengindikasikan adanya Heterokedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat Heterokedastisitas (Gujarati, 1997). 4. Uji Model Regresi a. Uji Parameter Uji-F Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel tak bebas. Pengujian hipotesis :
secara simultan tidak ada variabel bebas yang berpengaruh signifikan terhadap variabel tak bebas minimal ada satu variabel bebas ke-j yang berpengaruh signifikan terhadap variabel tak bebas. Statistik ujinya adalah :
Dimana: JKR = Jumlah Kuadrat Regresi JKS = Jumlah Kuadrat Sisa = jumlah paremeter termasuk konstanta n
= banyaknya sampel = tingkat kesalahan yang masih diterima (taraf uji).
Keputusan : jika
maka
ditolak.
Uji-t Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel tak bebas. Pengujian hipotesis : tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel bebas ke-j terhadap variabel tak bebas. ada pengaruh yang signifikan dari variabel bebas ke-j terhadap variabel tak bebas. Statistik uji: ; dimana Keputusan: jika maka
= standar error , atau
ditolak.
5. Koefisien Determinasi
(2.3) .
Koefisien determinasi digunakan untuk menilai kemampuan model regresi yaitu proporsi keragaman variabel tak bebas yang dapat ditunjukan oleh model regresi melalui variabel bebasnya. ; atau
(2.4)
Dimana : JKR = Jumlah Kuadrat Regresi JKT = Jumlah Kuadrat Total Semakin besar nilai
maka sumbangan variabel bebas secara bersama-sama
terhadap variabel tak bebas semakin besar. Hal ini berarti model yang digunakan semakin kuat untuk menerangkan variasi variabel tak bebas. Sebaliknya bila
semakin kecil maka
sumbangan variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel tak bebas semakin kecil. 6. Metode Eliminasi Backward Pengujian pada metode eliminasi backward ini didasarkan pada jumlah kuadrat sisa. Prosedur pengujiannya adalah sebagai berikut : 1. Tentukan persamaan regresi yang mungkin 2. Jumlah kuadrat sisa dari persamaan regresi yang mungkin 3. a) tentukan jumlah kuadrat sisa yang minimum dari persamaan regresi
yang
mempunyai p paremeter. b) tentukan jumlah kuadrat sisa yang minimum dari persamaan regresi yang mempunyai (p-1) paremeter. c) lakukan pengujian dengan statistik uji dimana
d) Kriteria penolakan Tolak variabel yang dimasukan apabila Apabila tolak variabel yang akan dimasukan kedalam model, maka selanjutnya kelangkah ke-5
Apabila terima variabel yang akan dimasukan kedalam model, teruskan
dengan
langkah ke-4 4. Ulangi lagi butir 3a, 3b, 3c, dan 3d, untuk variabel yang mempunyai jumlah kuadrat sisa yang lebih besar. Demikian seterusnya sampai semua variabel telah teruji untuk (p-k+1) parameter. 5. Berdasarkan hasil pengujian tentukan regresi terbaiknya.
Bab 4 HASIL DAN P EMBAH ASAN Pada pembahasan ini akan menentukan potensi unggulan daerah yang menjadi andalan
dalam
didasarkan
peningkatan
pada
perekonomian
mekanisme
pencapaian
daerah.
Potensi
produk
unggulan
domestic
bruto
tersbut yang
mengindikasikan bahwa sector mana yang unggul dari tiap sector potensi yang ada. Berdasarkan data tersebut serta ditunjang dengan alat analisis regresi untuk menentukan sector mana yang unggul dan mana yang tidak, serta sektor mana yang bias dikembangkan menjadi komoditi unggulan guna meningkatkan perekonomian daerah. Ada beberapa sektor produksi di kabupaten Tolitoli untuk diolah menjadi komoditi unggulan potensi, yaitu : produksi sektor pertanian, produksi pertambangan dan galian, industri pengolahan, produksi list rik, gas,dan air bersih, produksi bahan bagunan, produksi perdagangan, hotel, dan restoran, produksi jasa -jasa, produksi pengukuran dan komunikasi, dan produksi keuangan persewaan, dll.
4.1. PRODUKSI DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB)
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Perkapita Kabupaten Tolitoli Provinsi Sulawesi Tengah sejak tahun 1990 sampai dengan tahun 2010 menunjukan peningkatan.
Sumber: Biro Pusat Statistik Suawesi Tengah Grafik 1. Perkembangan Pendapatan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Tahun 1990-2010
4.2. PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN
Sektor pertanian masih merupakan sektor yang sangat menentukan perekonomian Kabupaten Tolitoli, karena sebagian besar penduduk mempunyai mata pencaharian dengan bercocok tanam terutama berkebun, hal ini sesuai dengan data bahwa dari sekian luas wilayah Kabupaten Tolitoli, sekitar 12,43 % yang dipergunakan sebagai lahan pertanian. Pada sektor pertanian ini dapat dibagi menjadi lima bagian sebagai berikut : 1. Tanaman Pangan 2. Perkebunan 3. Kehutanan 4. Peternakan 5. Perikanan Berikut data sektor pertanian terhadap PDRB dari tahun 1990-2010 :
No.
Tahun
1
1990
Produksi (Juta Rupiah) Rp82,876.00
PDRB Perkapita Rp689,439.00
2 3 4 5 6 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Rp90,673.00 Rp735,624.00 Rp98,653.00 Rp794,560.00 Rp110,826.00 Rp835,023.00 Rp132,567.00 Rp953,172.00 Rp107,234.00 Rp1,107,563.00 Rp112,885.00 Rp1,309,572.00 Rp138,119.00 Rp1,515,375.00 Rp249,573.00 Rp256,907.00 Rp268,368.00 Rp3,126,666.00 Rp315,046.00 Rp3,535,679.00 Rp389,554.00 Rp4,244,326.00 Rp448,816.00 Rp5,119,860.00 Rp505,137.00 Rp5,645,500.00 Rp558,119.00 Rp6,214,397.00 Rp468,457.10 Rp6,913,355.50 Rp501,088.50 Rp7,607,177.00 Rp534,227.50 Rp8,592,287.30 Rp560,853.10 Rp10,126,942.70 Rp599,883.00 Rp11,629,383.00 Rp629,686.80 Rp18,934,567.00 Sumber : BPS Kabupaten Tolitoli
Untuk sektor produksi Pertanian pada analisis regresi dinamakan dengan variable X1
4.3. PRODUKSI PERTAMBANGAN DAN GALIAN
Berikut data produksi pertambangan dan galian dari tahun 1990-2010 : No.
Tahun
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
Produksi (Juta Rupiah) Rp342.00 Rp376.00 Rp4,023.00 Rp4,984.00 Rp5,750.00 Rp5,988.00 Rp6,114.00 Rp6,326.00 Rp11,032.00 Rp11,160.00 Rp12,135.00 Rp14,252.00
PDRB Perkapita Rp689,439.00 Rp735,624.00 Rp794,560.00 Rp835,023.00 Rp953,172.00 Rp1,107,563.00 Rp1,309,572.00 Rp1,515,375.00 Rp256,907.00 Rp3,126,666.00 Rp3,535,679.00 Rp4,244,326.00
13 14 15 16 17 18 19 20 21
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Rp15,640.00 Rp5,119,860.00 Rp16,905.00 Rp5,645,500.00 Rp18,530.00 Rp6,214,397.00 Rp14,971.50 Rp6,913,355.50 Rp15,482.18 Rp7,607,177.00 Rp16,374.90 Rp8,592,287.30 Rp17,539.70 Rp10,126,942.70 Rp18,725.10 Rp11,629,383.00 Rp19,488.09 Rp18,934,567.00
Sumber : BPS Kabupaten Tolitoli
Untuk sektor produksi Pertambangan dan Galian, pada analisis regresi dinamakan dengan variable X2 4.4. PRODUKSI INDUSTRI PENGOLAHAN
Berikut data produksi industri pengolahan dari tahun 1990-2010 : No.
Tahun
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Produksi PDRB (Juta Rupiah) Perkapita Rp3,659.00 Rp689,439.00 Rp4,089.00 Rp735,624.00 Rp4,539.00 Rp794,560.00 Rp5,070.00 Rp835,023.00 Rp5,844.00 Rp953,172.00 Rp7,893.00 Rp1,107,563.00 Rp18,347.00 Rp1,309,572.00 Rp21,100.00 Rp1,515,375.00 Rp37,531.00 Rp256,907.00 Rp43,024.00 Rp3,126,666.00 Rp49,002.00 Rp3,535,679.00 Rp59,160.00 Rp4,244,326.00 Rp76,464.00 Rp5,119,860.00 Rp86,326.00 Rp5,645,500.00 Rp95,848.00 Rp6,214,397.00 Rp73,454.60 Rp6,913,355.50 Rp77,728.64 Rp7,607,177.00 Rp82,186.20 Rp8,592,287.30 Rp87,337.00 Rp10,126,942.70 Rp92,529.40 Rp11,629,383.00 Rp96,974.64 Rp18,934,567.00
Sumber : BPS Kabupaten Tolitoli
Untuk sektor produksi Industri Pengolahan pada analisis regresi dinamakan dengan variable X3 4.5. PRODUKSI LISTRIK, GAS, DAN AIR BERSIH
Berikut data produksi Listrik, Gas, dan Air Bersih dari tahun 1990-2010 : No.
Tahun
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Produksi PDRB (Juta Rupiah) Perkapita Rp387.00 Rp689,439.00 Rp430.00 Rp735,624.00 Rp490.00 Rp794,560.00 Rp540.00 Rp835,023.00 Rp598.00 Rp953,172.00 Rp856.00 Rp1,107,563.00 Rp1,148.00 Rp1,309,572.00 Rp1,469.00 Rp1,515,375.00 Rp2,908.00 Rp256,907.00 Rp3,426.00 Rp3,126,666.00 Rp3,874.00 Rp3,535,679.00 Rp4,662.00 Rp4,244,326.00 Rp4,539.00 Rp5,119,860.00 Rp5,120.00 Rp5,645,500.00 Rp5,838.00 Rp6,214,397.00 Rp4,527.60 Rp6,913,355.50 Rp4,917.90 Rp7,607,177.00 Rp5,287.90 Rp8,592,287.30 Rp5,622.00 Rp10,126,942.70 Rp5,980.10 Rp11,629,383.00 Rp6,349.83 Rp18,934,567.00
Sumber : BPS Kabupaten Tolitoli
Untuk sektor produksi Listrik, Gas, dan Air Bersih pada analisis regresi dinamakan dengan variable X4
4.6. PRODUKSI BAHAN BANGUNAN
Berikut data produksi bahan bangunan dari tahun 1990-2010
No.
Tahun
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Produksi PDRB (Juta Rupiah) Perkapita Rp9,076.00 Rp689,439.00 Rp9,872.00 Rp735,624.00 Rp10,983.00 Rp794,560.00 Rp12,386.00 Rp835,023.00 Rp13,871.00 Rp953,172.00 Rp14,789.00 Rp1,107,563.00 Rp15,429.00 Rp1,309,572.00 Rp17,198.00 Rp1,515,375.00 Rp24,965.00 Rp256,907.00 Rp28,310.00 Rp3,126,666.00 Rp31,397.00 Rp3,535,679.00 Rp38,649.00 Rp4,244,326.00 Rp48,318.00 Rp5,119,860.00 Rp56,131.00 Rp5,645,500.00 Rp64,211.00 Rp6,214,397.00 Rp50,408.40 Rp6,913,355.50 Rp53,487.80 Rp7,607,177.00 Rp57,257.80 Rp8,592,287.30 Rp61,844.80 Rp10,126,942.70 Rp71,780.10 Rp11,629,383.00 Rp74,285.94 Rp18,934,567.00
Sumber : BPS Kabupaten Tolitoli
Untuk sektor produksi Bahan Bangunan pada analisis regresi dinamakan dengan variable X5
4.7. PRODUKSI PERDAGANGAN, HOTEL, DAN RESTAURAN
Berikut data produksi perdagangan, hotel, dan restoran dari tahun 1990-2010 : No. 1 2 3 4 5 6
Tahun 1990 1991 1992 1993 1994 1995
Produksi (Juta Rupiah) Rp20,935.00 Rp24,390.00 Rp28,430.00 Rp30,539.00 Rp33,819.00 Rp23,498.00
PDRB Perkapita Rp689,439.00 Rp735,624.00 Rp794,560.00 Rp835,023.00 Rp953,172.00 Rp1,107,563.00
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Rp25,435.00 Rp1,309,572.00 Rp27,463.00 Rp1,515,375.00 Rp48,135.00 Rp256,907.00 Rp54,740.00 Rp3,126,666.00 Rp60,602.00 Rp3,535,679.00 Rp72,343.00 Rp4,244,326.00 Rp99,173.00 Rp5,119,860.00 Rp110,501.00 Rp5,645,500.00 Rp122,176.00 Rp6,214,397.00 Rp89,633.70 Rp6,913,355.50 Rp96,246.70 Rp7,607,177.00 Rp102,810.20 Rp8,592,287.30 Rp111,699.70 Rp10,126,942.70 Rp120,658.50 Rp11,629,383.00 Rp127,460.50 Rp18,934,567.00
Sumber : BPS Kabupaten Tolitoli
Untuk sektor produksi Perdagangan, Hotel, dan Restauran pada analisis regresi dinamakan dengan variable X6
4.8. PRODUKSI PENGUKURAN DAN KOMUNIKASI
Berikut data produksi pengukuran dari tahun 1990-2010 : No.
Tahun
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Produksi (Juta Rupiah) Rp8,034.00 Rp8,954.00 Rp10,674.00 Rp12,293.00 Rp15,169.00 Rp15,468.00 Rp15,941.00 Rp17,549.00 Rp32,492.00 Rp43,702.00 Rp47,683.00 Rp55,710.00 Rp60,455.00 Rp69,231.00 Rp81,327.00
PDRB Perkapita Rp689,439.00 Rp735,624.00 Rp794,560.00 Rp835,023.00 Rp953,172.00 Rp1,107,563.00 Rp1,309,572.00 Rp1,515,375.00 Rp256,907.00 Rp3,126,666.00 Rp3,535,679.00 Rp4,244,326.00 Rp5,119,860.00 Rp5,645,500.00 Rp6,214,397.00
16 17 18 19 20 21
2005 2006 2007 2008 2009 2010
Rp61,269.30 Rp6,913,355.50 Rp66,212.20 Rp7,607,177.00 Rp70,917.90 Rp8,592,287.30 Rp77,989.90 Rp10,126,942.70 Rp84,231.40 Rp11,629,383.00 Rp89,434.71 Rp18,934,567.00
Sumber : BPS Kabupaten Tolitoli
Untuk sektor produksi Pengukuran dan Komunikasi pada analisis regresi dinamakan dengan variable X7
4.9. PRODUKSI KEUANGAN, PERSEWAAN, DLL
Berikut data produksi keuangan, persewaan, dll dari tahun 1990-2010 : No.
Tahun
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Produksi PDRB (Juta Rupiah) Perkapita Rp7,956.00 Rp689,439.00 Rp8,560.00 Rp735,624.00 Rp9,056.00 Rp794,560.00 Rp9,454.00 Rp835,023.00 Rp12,208.00 Rp953,172.00 Rp7,650.00 Rp1,107,563.00 Rp8,191.00 Rp1,309,572.00 Rp9,175.00 Rp1,515,375.00 Rp13,820.00 Rp256,907.00 Rp16,737.00 Rp3,126,666.00 Rp18,291.00 Rp3,535,679.00 Rp21,387.00 Rp4,244,326.00 Rp38,639.00 Rp5,119,860.00 Rp43,006.00 Rp5,645,500.00 Rp55,665.00 Rp6,214,397.00 Rp35,796.10 Rp6,913,355.50 Rp38,219.70 Rp7,607,177.00 Rp41,197.50 Rp8,592,287.30 Rp44,626.50 Rp10,126,942.70 Rp47,950.70 Rp11,629,383.00 Rp50,772.90 Rp18,934,567.00
Sumber : BPS Kabupaten Tolitoli
Untuk sektor produksi Keuangan, Persewaan, dll pada analisis regresi dinamakan dengan variable X8
4.10. PRODUKSI JASA JASA
Berikut data produksi jasa dari tahun 1990-2010 : No.
Tahun
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Produksi PDRB (Juta Rupiah) Perkapita Rp15,843.00 Rp689,439.00 Rp16,245.00 Rp735,624.00 Rp16,543.00 Rp794,560.00 Rp17,198.00 Rp835,023.00 Rp17,572.00 Rp953,172.00 Rp23,129.00 Rp1,107,563.00 Rp28,837.00 Rp1,309,572.00 Rp33,158.00 Rp1,515,375.00 Rp53,545.00 Rp256,907.00 Rp70,318.00 Rp3,126,666.00 Rp76,612.00 Rp3,535,679.00 Rp89,331.00 Rp4,244,326.00 Rp130,555.00 Rp5,119,860.00 Rp143,399.00 Rp5,645,500.00 Rp159,086.00 Rp6,214,397.00 Rp115,835.60 Rp6,913,355.50 Rp122,684.10 Rp7,607,177.00 Rp133,819.50 Rp8,592,287.30 Rp150,482.10 Rp10,126,942.70 Rp159,482.90 Rp11,629,383.00 Rp170,988.60 Rp18,934,567.00
Sumber : BPS Kabupaten Tolitoli
Untuk sektor produksi Keuangan, Persewaan, dll pada analisis regresi dinamakan dengan variable X9
4.11. PEMBAHASAN MENGGUNAKAN METODE PERSAMAAN
Persamaan Regresi Linear Berganda Model sampel persamaan regresi linear berganda untuk tujuh variabel bebas dapat dinyatakan seperti sebagai berikut :
(3.1) Berdasarkan output SPSS V.17 pada lampiran 7 yaitu pada kolom Unstandardized Coefficients B diperoleh koefisien untuk masing-masing variabel bebas (tabel 3.1 ). Persamaan regresinya adalah:
(3.2) Tabel 3.1: Koefisien dari masing-masing pariabel bebas a
Coefficients
Unstandardized Coefficients Model
1
Standardized Coefficients
T
Sig.
-1.460
.172
B
Std. Error
Beta
(Constant)
-2476643.606
1696594.914
X1 X2
18.746 -282.184
36.526 387.751
.798 -.371
.513 -.728
.618 .482
X3
-281.360
289.846
-2.150
-.971
.353
X4
-1854.225
4833.200
-.865
-.384
.709
X5
453.805
253.596
2.174
1.789
.101
X6
-88.691
196.639
-.736
-.451
.661
X7
174.982
408.782
1.070
.428
.677
X8
-326.540
296.127
-1.185
-1.103
.294
X9
170.039
166.441
2.086
1.022
.329
a. Dependent Variable: Y
Setelah diperoleh persamaan regresi (3.2), untuk mencari persamaan regresi terbaiknya dilanjutkan dengan melakukan uji asumsi, uji model regresi, dan menentukan persamaan terbaik dengan metode eliminasi backward.
UJI ASUMSI
Uji Normalitas Dari gambar 3.1. di bawah ini dapat dilihat bahwa data menyebar mendekati normal. Dengan nilai sebaran data terletak disekitar garis lurus maka dapat dikatakan persyaratan normalitas dapat terpenuhi.
Gambar 3.1 Diagram pencar antara probabilita kumulatif residual dengan probabilita kumulatif normal
Uji Multikolinieritas Asumsi tidak ada multikolinieritas, yaitu tidak ada hubungan linear yang pasti antara variabel-variabel bebas. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan program SPSS V.17 seperti tabel 3.2 di bawah ini : Tabel 3.2 Nilai fariance inflation factor (VIF) Variabel
Nilai Tolerance
Nilai VIF
Keterangan
0.668
1.498
Non Multikoliniearitas
0.840
1.190
Non Multikoliniearitas
0.706
1.416
Non Multikoliniearitas
0.796
1.257
Non Multikoliniearitas
0.803
1.245
Non Multikoliniearitas
0.948
1.054
Non Multikoliniearitas
0.718
1.392
Non Multikoliniearitas
0.895
1.357
Non Multikoliniearitas
0.903
1.405
Non Multikoliniearitas
Menggunakan nilai toleransi (α) = 10 % atau 0,10 maka (VIF) = 10. dari tabel 3.2. di atas diperoleh nilai VIF < 10, dan semua nilai toleransi variabel bebas diatas 10% yang berarti tidak ada multikoliniearitas pada variabel bebas dalam model regresi tersebut. Autokorelasi Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi, maka digunakan uji Durbin-Watson. Hasil pengujian diperoleh nilai D-W dapat dilihat pada lampiran, dengan taraf nyata 5 % diperoleh
= 1,52 dan
=1,82. dan hasil output program SPSS V.17 pada tabel 3.3 di bawah didapat
nilai d = 1,609. Nilai tersebut berada diantara -2 dan 2 maka dapat disimpulkan bahwa diterima, yang artinya tidak ada autokorelasi antara sisaan. Tabel 3.3 Uji Autokorelasi Model Summaryb Adjusted Model
R
R Square
.968a
1
.938
Square .887
R
Std. Error of the Estimate 1590850.59186
Durbin-Watson 1.609
a. Predictors: (Constant), X9, X2, X8, X4, X5, X6, X3, X1, X7
Koefisien determinasi
dapat dilihat pada kolom R Square sebesar 0,938 yang
berarti 93,8% Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) bisa dijelaskan oleh faktor dari pendapatan sektor Pertanian, Pertambangan dan Galian, Produksi Industri Pengolahan, Produksi Listrik, Gas dan Air Bersih, Produksi Bangunan, Produksi Perdangan, Hotel dan Restauran, Produksi Jasa-Jasa, Produksi Pengankutan dan Komunikasi, Produksi Keuangan, Persewaan dll. Sedangkan yang dijelaskan oleh sebab-sebab lain sebesar 6,2%. Heterokedastisitas Dengan membuat data antara nilai prediksi dengan nilai residualnya apakah menunjukan pola tertentu. Dari hasil ploting data pada gambar 3.2 di bawah ini dapat dilihat bahwa pola penyebarannya tidak membentuk pola tertentu sehingga asumsi homokedastisitas dapat terpenuhi.
Gambar 3.2 Diagram pencar antara regression standardized residual dengan regression standardized predictied value
UJI MODEL REGRESI
Uji F Berdasarkan hasil olahan data menggunakan SPSS V. 17 diperoleh daftar ANAVA seperti pada tabel 3.4 di bawah ini. Kriteria pengujian : terima H0 jika Uji-F tolak H0 jika Uji-F
dengan
= 0,05.
Tabel 3.4 Daftar Analisis Variansi Analisis Variansib Model 1
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Regression
4.184E14
9
4.649E13
18.369
.000a
Residual
2.784E13
11
2.531E12
Total
4.462E14
20
a. Predictors: (Constant), X9, X2, X8, X4, X5, X6, X3, X1, X7 b. Dependent Variable: Y
Dari tabel 3.4 di atas, pada kolom F menunjukkan nlai uji-F sebesar 18,369. Yang artinya
ditolak, dengan menggunakan kriteria pengujian
lebih besar dari
= 0,05 dapat diketahui nilai uji-F
. Sehingga produksi pendapatan sektor Pertanian, Pertambangan
dan Galian, Produksi Industri Pengolahan, Produksi Listrik, Gas dan Air Bersih, Produksi Bangunan, Produksi Perdangan, Hotel dan Restauran, Produksi Jasa-Jasa, Produksi Pengankutan dan Komunikasi, Produksi Keuangan, Persewaan dll secara umum diasumsikan bisa mempengaruhi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Toli-Toli. Karena keputusan yang diperoleh
ditolak, dilanjutkan dengan pengujian t parsial.
Uji t Dari hasil pengolahan data menggunakan program SPSS V.17 pada lampiran diperoleh nilai uji t yang ditunjukkan oleh tabel 3.5 di bawah ini: Tabel 3.5 Nilai Uji t untuk setiap variabel bebas Variabel
Nilai t
Keterangan
X1
1.749
terima
X2
0.758
terima
X3
3.916
tolak
X4
1.469
terima
X5
5.717
tolak
X6
-3.610
terima
X7
0.520
terima
X8
2.456
tolak
X9
0.765
terima
Kriteria pengujian : terima tolak
jika jika
Berdasarkan tabel di atas terlihat bahwa nilai , maka di asumsikan bahwa
untuk variabel X3 , X5 dan X8 lebih dari
ditolak. Sedangkan
X7 dan X9 kurang dari nilai
untuk variabel X1, X2, X4, X6,
, maka di asumsikan bahwa terima
sehingga
kesimpulannya tidak perlu digunakan sebagai variabel bebas. Metode Eliminasi Backward Tabel 3.6 dibawa ini merupakan kombinasi antara kesembilan variabel bebas (X) dengan variabel terikat (Y) yang akan dipilih. Tabel 3.6 Variabel yang di masukan dan yan tereliminasib Model 1
Variables Entered X9, X2, X8, X4, X5, X6, X3, X1, X7
Variables Removed
Method
.
Enter
2
.
X4
3
.
X7
4
.
X6
Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100).
5
.
X1
6
.
X2
7
.
X9
Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100). Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100).
a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Y
Selanjutnya akan dibangun kombinasi dari model dengan variabel yang tereliminasi, kesimpulan dari model tersebut dapat dilihat pada tabel 3.7 dibawah ini. Tabel 3.7 Kesimpulan dari model yang terbentuk Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
a
.938
.887
1590850.59186
b
.937
.895
1533279.46842
c
.937
.902
1475516.18102
d
.935
.907
1439707.16317
e
.934
.912
1402005.33327
6
.963
f
.928
.910
1420582.25625
7
.956g
.914
.899
1498961.31510
1
.968
2
.968
3
.968
4
.967
5
.966
a. Predictors: (Constant), X9, X2, X8, X4, X5, X6, X3, X1, X7 b. Predictors: (Constant), X9, X2, X8, X5, X6, X3, X1, X7 c. Predictors: (Constant), X9, X2, X8, X5, X6, X3, X1 d. Predictors: (Constant), X9, X2, X8, X5, X3, X1 e. Predictors: (Constant), X9, X2, X8, X5, X3 f. Predictors: (Constant), X9, X8, X5, X3 g. Predictors: (Constant), X8, X5, X3
Dari tabel 3.7 menunjukkan bahwa model yang terbentuk dari variabel-variabel berpengaruh signfikan terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) terlihat dari nilai R yang signifikan, selanjutnya akan dilihat manakah dari model tersebut yang paling baik. Dari tabel 3.8 analisis variansi (ANOVA), tabel 3.9 koefisien dari tiap pariabel dapat disimpulkan bahwa model terbaik adalah model keempat. Tabel 3.8 Analisis Of Variansih Model 1
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Regression
4.184E14
9
4.649E13
18.369
.000a
Residual
2.784E13
11
2.531E12
2
3
4
5
6
7
Total
4.462E14
20
Regression
4.180E14
8
5.225E13
Residual
2.821E13
12
2.351E12
Total
4.462E14
20
Regression
4.179E14
7
5.971E13
Residual
2.830E13
13
2.177E12
Total
4.462E14
20
Regression
4.172E14
6
6.954E13
Residual
2.902E13
14
2.073E12
Total
4.462E14
20
Regression
4.168E14
5
8.335E13
Residual
2.948E13
15
1.966E12
Total
4.462E14
20
Regression
4.140E14
4
1.035E14
Residual
3.229E13
16
2.018E12
Total
4.462E14
20
Regression
4.080E14
3
1.360E14
Residual
3.820E13
17
2.247E12
Total
4.462E14
20
22.227
.000b
27.424
.000c
33.548
.000d
42.405
.000e
51.281
.000f
60.535
.000g
a. Predictors: (Constant), X9, X2, X8, X4, X5, X6, X3, X1, X7 b. Predictors: (Constant), X9, X2, X8, X5, X6, X3, X1, X7 c. Predictors: (Constant), X9, X2, X8, X5, X6, X3, X1 d. Predictors: (Constant), X9, X2, X8, X5, X3, X1 e. Predictors: (Constant), X9, X2, X8, X5, X3 f. Predictors: (Constant), X9, X8, X5, X3 g. Predictors: (Constant), X8, X5, X3 h. Dependent Variable: Y Tabel 3.10 Coefficients of variabela Unstandardized Coefficients Model
1
B
Std. Error
(Constant)
-2476643.61
1696594.91
X1
18.746
36.526
X2
-282.184
387.751
Standardized Coefficients
Correlations T
Sig.
Beta
Zero-order
Partial
Part
-1.460
.172
.798
.513
.618
.872
.153
.039
-.371
-.728
.482
.805
-.214
-.055
2
3
4
5
6
X3
-281.360
289.846
-2.150
-.971
.353
.832
-.281
-.073
X4
-1854.225
4833.200
-.865
-.384
.709
.830
-.115
-.029
X5
453.805
253.596
2.174
1.789
.101
.898
.475
.135
X6
-88.691
196.639
-.736
-.451
.661
.861
-.135
-.034
X7
174.982
408.782
1.070
.428
.677
.869
.128
.032
X8
-326.540
296.127
-1.185
-1.103
.294
.847
-.315
-.083
X9
170.039
166.441
2.086
1.022
.329
.864
.294
.077
(Constant)
-2731577.53
1504553.23
-1.816
.094
X1
19.504
35.153
.831
.555
.589
.872
.158
.040
X2
-247.080
363.164
-.325
-.680
.509
.805
-.193
-.049
X3
-367.508
176.634
-2.808
-2.081
.060
.832
-.515
-.151
X5
484.675
231.789
2.322
2.091
.058
.898
.517
.152
X6
-99.816
187.451
-.828
-.532
.604
.861
-.152
-.039
X7
32.660
165.483
.200
.197
.847
.869
.057
.014
X8
-249.317
209.335
-.905
-1.191
.257
.847
-.325
-.086
X9
191.651
150.949
2.352
1.270
.228
.864
.344
.092
(Constant)
-2774250.47
1432843.29
-1.936
.075
X1
22.478
30.563
.957
.735
.475
.872
.200
.051
X2
-218.810
321.148
-.288
-.681
.508
.805
-.186
-.048
X3
-373.169
167.724
-2.851
-2.225
.044
.832
-.525
-.155
X5
486.134
222.943
2.329
2.181
.048
.898
.517
.152
X6
-103.033
179.706
-.855
-.573
.576
.861
-.157
-.040
X8
-256.715
198.192
-.932
-1.295
.218
.847
-.338
-.090
X9
201.875
136.441
2.477
1.480
.163
.864
.380
.103
(Constant)
-3244591.34
1146250.51
-2.831
.013
X1
9.477
19.993
.404
.474
.643
.872
.126
.032
X2
-315.957
266.190
-.416
-1.187
.255
.805
-.302
-.081
X3
-314.658
129.874
-2.404
-2.423
.030
.832
-.544
-.165
X5
559.345
178.316
2.680
3.137
.007
.898
.642
.214
X8
-348.057
115.033
-1.263
-3.026
.009
.847
-.629
-.206
X9
149.253
98.507
1.831
1.515
.152
.864
.375
.103
(Constant)
-3029858.15
1025354.24
-2.955
.010
X2
-309.191
258.847
-.407
-1.194
.251
.805
-.295
-.079
X3
-285.648
111.549
-2.183
-2.561
.022
.832
-.552
-.170
X5
616.590
127.756
2.954
4.826
.000
.898
.780
.320
X8
-347.167
112.005
-1.260
-3.100
.007
.847
-.625
-.206
X9
140.788
94.338
1.727
1.492
.156
.864
.360
.099
(Constant)
-3879325.91
748443.90
-5.183
.000
7
X3
-356.509
95.718
-2.724
-3.725
.002
.832
-.681
-.250
X5
567.998
122.711
2.722
4.629
.000
.898
.757
.311
X8
-310.560
109.159
-1.127
-2.845
.012
.847
-.580
-.191
X9
160.922
94.049
1.975
1.711
.106
.864
.393
.115
(Constant)
-4120850.98
775565.76
-5.313
.000
X3
-216.838
52.744
-1.657
-4.111
.001
.832
-.706
-.292
X5
679.452
109.734
3.256
6.192
.000
.898
.832
.439
X8
-204.669
94.881
-.743
-2.157
.046
.847
-.464
-.153
a. Dependent Variable: Y
Kesimpulan dari model tersebut dapat dilihat dari tabel 3.11 di bawah ini: Tabel 3.11: Excluded Variablesg Model 2
Beta In X4
-.865
X4 X7
4
X7
Partial
Collinearity Statistics
Correlation
Tolerance
.709
-.115
.001
.011b
.012
.991
.003
.006
.200
b
.197
.847
.057
.005
.019
c
.021
.983
.006
.006
.247
c
.252
.805
.070
.005
c
X6
-.855
-.573
.576
-.157
.002
X4
.191
d
.258
.800
.069
.009
.379
d
.469
.646
.124
.007
-.042
.967
-.011
.005
X7 5
-.041
X1
.404d
d
X6
.474
.643
.126
.006
-.062
e
-.086
.932
-.022
.009
-.007
e
-.010
.992
-.002
.008
X6
-.463
e
-.517
.613
-.132
.006
X1
e
X4 X7 6
Sig.
-.384
3 X4
a
t
.405
.691
.104
.006
-.407
e
-1.194
.251
-.295
.038
X4
-.013
f
-.017
.986
-.004
.009
X7
.210f
.267
.793
.067
.009
X6
.082
f
.091
.928
.023
.007
X1
.064f
X2
7 X2 X9
.349
-.498
.072
.944
.018
.007
f
-1.431
.172
-.337
.039
f
1.711
.106
.393
.003
1.975
Tabel 3.11: Excluded Variablesg Model 2
Beta In X4 X4
-.865a
X4 4
X7
Partial
Collinearity Statistics
Correlation
Tolerance
-.384
.709
-.115
.001
.011
.012
.991
.003
.006
.200
b
.197
.847
.057
.005
.019
c
.021
.983
.006
.006
.247
c
.252
.805
.070
.005
c
X6
-.855
-.573
.576
-.157
.002
X4
.191
d
.258
.800
.069
.009
X7
.379d
.469
.646
.124
.007
-.042
.967
-.011
.005
5 -.041
X1
d
d
X6
.474
.643
.126
.006
-.062
e
-.086
.932
-.022
.009
-.007
e
-.010
.992
-.002
.008
X6
-.463
e
-.517
.613
-.132
.006
X1
.349
e
.405
.691
.104
.006
X2
-.407e
-1.194
.251
-.295
.038
X4
-.013
f
-.017
.986
-.004
.009
X7
.210
f
.267
.793
.067
.009
X6
.082
f
.091
.928
.023
.007
X1
.064f
.072
.944
.018
.007
-1.431
.172
-.337
.039
1.711
.106
.393
.003
X4 X7 6
Sig.
b
3 X7
t
7
.404
f
X2
-.498
X9
1.975f
a. Predictors in the Model: (Constant), X9, X2, X8, X5, X6, X3, X1, X7 b. Predictors in the Model: (Constant), X9, X2, X8, X5, X6, X3, X1 c. Predictors in the Model: (Constant), X9, X2, X8, X5, X3, X1 d. Predictors in the Model: (Constant), X9, X2, X8, X5, X3 e. Predictors in the Model: (Constant), X9, X8, X5, X3 f. Predictors in the Model: (Constant), X8, X5, X3 g. Dependent Variable: Y
Berdasarkan hasil pengujian pada Dari tabel 3.8 analisis variansi (ANOVA), tabel 3.9 koefisien dari tiap pariabel dan tabel 3.11 Excluded Variablesd dapat disimpulkan bahwa model terbaik adalah model keempat, maka variabel yang tereliminasi adalah produksi listrik, gas & air bersih, produksi perdagangan, hotel & restoran dan produksi jasa-jasa, sehingga diperoleh model regresi berganda yang terbaik adalah
Jadi variabel yang potensial untuk dikembangkan di Kabupaten Toli-Toli adalah pendapatan pada sektor Pertanian, Pertambangan dan Galian, Produksi Industri Pengolahan, Produksi Bangunan, Produksi Pengankutan dan Komunikasi, Produksi Keuangan, Persewaan dll
4.12. KESIMPULAN
Dari pembahasan di atas dapat disimpulkan: Pendapatan pada sektor Pertanian, Pertambangan dan Galian, Produksi Industri Pengolahan, Produksi Listrik, Gas dan Air Bersih, Produksi Bangunan, Produksi Perdangan, Hotel dan Restauran, Produksi Jasa-Jasa, Produksi Pengankutan dan Komunikasi, Produksi Keuangan, Persewaan dll secara umum bisa mempengaruhi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Toli-Toli namun tidak saling mempunyai linearitas yang pasti
Pada penelitian ini Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Toli-Toli terjelaskan oleh Pendapatan pada sektor Pertanian, Pertambangan dan Galian, Produksi Industri Pengolahan, Produksi Listrik, Gas dan Air Bersih, Produksi Bangunan, Produksi Perdangan, Hotel dan Restauran, Produksi Jasa-Jasa, Produksi Pengankutan dan Komunikasi, Produksi Keuangan, Persewaan dll sebesar 93,8%. Sedangkan 6,2% terjelaskan oleh faktor-faktor lainnya
Variabel Dominan yang sangat berpengaruh terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Toli-Toli adalah pendapatan pada sektor Pertanian (X1), Pertambangan dan Galian (X2), Produksi Industri Pengolahan (X3), Produksi
Bangunan(X5), Produksi Pengankutan dan Komunikasi
(X8), Produksi Keuangan,
Persewaan dll (X9) hal ini terlihat pada persamaan regresi linier terbaik yaitu
Bab 5 DOKUMENTASI POTENSI DAERAH
6.1.
POTENSI PERTANIAN
Gambar 1 Potensi Pertanian-Areal Persawahan di kecamatan Galang
6.2. POTENSI PERKEBUNAN
Gambar 2.1 Potensi Perkebunan-Areal tanaman Kelapa di kecamatan Dampal Utara
Gambar 2.2 Potensi Perkebunan-tanaman Kakao yang tersebar di kecamatan Dondo dan Basidondo
Gambar 2.3 Potensi Perkebunan-tanaman cengeh terbesar arel tanam dan hasil produksi di kecamatan Ogodeide
6.3. POTENSI PETERNAKAN
Gambar 3.1 Potensi Peternakan-Ternak Sapi di kecamatan Dampal Utara
Gambar 3.2 Potensi Peternakan-Ternak Unggas (Ayam Ras) di kecamatan Baolan
6.4. POTENSI KELAUTAN
Gambar 4.1 Potensi Perikanan & Kelautan-sebaran perahu nelayan (perahu kecil) di keluraham Nalu
Gambar 4.2 Potensi Perikanan & Kelautan-tangkapan ikan laut dan pasar ikan di kelurahan Nalu
Gambar 4.3 Potensi Perikanan & Kelautan-Pantai Sabang (18 km dari kota Tolitoli)
Gambar 4.4 Potensi Perikanan & Kelautan-Pulau Dolangan
Gambar 4.5 Potensi Perikanan & Kelautan-Tanjung Matop (58 km dari kota Tolitoli)
Gambar 4.6 Potensi Perikanan & Kelautan-Pulau Lutungan
Gambar 4.7 Potensi Perikanan & Kelautan-Pulau Tumbelekan
Gambar 4.8 Potensi Perikanan & Kelautan-Terumbu Karang Labuan Lobo
Gambar 4.9 Potensi Perikanan & Kelautan-Pembibitan Ikan di Labuan Lobo
Gambar 4.10 Potensi Perikanan & Kelautan-Potensi Perikan di Labuan Lobo
Gambar 4.11 Potensi Perikanan & Kelautan-Terumbu Karang Pulau Lingayan
Gambar 4.12 Potensi Perikanan & Kelautan Terumbu Karang Pulau Lingayan
Gambar 4.13 Potensi Perikanan & Kelautan-Terumbu Karang Pulau Buol
Gambar 4.14 Potensi Perikanan & Kelautan-Terumbu Karang Desa Santigi
6.5. POTENSI KEHUTANAN
Gambar 5.1 Potensi Kehutanan-Areal Hutan Produksi yang tersebar di Kecamatan Tolitoli Utara
Gambar 5.2 Potensi Kehutanan-Hutan Lindung di sekitar kecamatan Dondo
6.6. POTENSI PERINDUSTRIAN
Gambar 6.1 Potensi Perindustrian-Usaha Mikro jajanan tradisional
Gambar 6.2 Potensi Perindustrian-Usaha Mikro pembuatan kripok Pisang dan Nangka
Gambar 6.3 Potensi Perindustrian-Usaha Mikro dodol (dompo) durian
6.7. POTENSI PARIWISATA
Gambar 7.1 Potensi Pariwisata-Air Terjun Kolasi kecamatan Dondo (85 km from tolis)
Gambar 7.2 Potensi Pariwisata-Air Terjun Tattire (Kec. Dampal Utara)
Gambar 7.3 Potensi Pariwisata-Obyek Wisata Dermaga di Kota Tolitoli tempat melihat sun set dan sun rise dan hiburan coffee malam
Gambar 7.3 Potensi Pariwisata-Penginapan (Hotel) sebagai tempat meninap wisatawan (tersebar di kota Tolitoli)
Bab 6 PRODUK PENELITIAN
12.1. LAPORAN PENDAHULUAN DAN LAPORAN AKHIR
12.2. WESBSITE HOME
PROFIL DAERAH
History
Visi-Misi
Profil ToliToli
Peta
POTENSI DAERAH
Kelautan
Peternakan
Pertanian
Perkebunan
Pariwisita
Kehutanan
Perindustrian
GALERI
Foto Potensi
ABOUT
CARA ENTRY DATA DAN UPDATE DATA Login Otentikasi username & password
POTENSI DAERAH Kelauatan
Petenakan
Pertanian
Perkebunan
Pariwisata
Kehutanan
Perindustrian
GALERI Foto Potensi
12.3. TUJUAN
TAMPILAN BUKU DIGITAL POTENSI DAERAH KABUPATEN TOLITOLI (LENGKAPNYA PADA CD)
12.4.
PROFIL INTERAKTIF TAMPILAN PROFIL INTERAKTIF (LENGKAPNYA PADA CD)
12.5. VIDEO INTERAKTIF POTENSI DAERAH
