dummy abid

8/3/2019 dummy abid

1/25

BAB I

PENDAHULUAN

Tebu (Saccharum officinarum L) adalah suatu komoditi pertanian

penghasil gula yang memerlukan pengolahan hasil di Pabrik Gula (PG) terlebih

dahulu sebelum menjadi gula. Perkembangan produksi pada sepuluh tahun

terakhir mengalami penurunan dengan laju penurunan sekitar 1,8% per tahun.

Namun demikian, semenjak tahun 2004, produksi gula mulai menunjukan

peningkatan. Pada tahun 1994, produksi gula nasional mencapai 2,435 juta ton,

sedangkan pada tahun 2004 hanya 2,051 juta ton. Pada dekade terakhir,

produksi terendah terjadi pada tahun 1998 dengan volume produksi 1,494 juta

ton. Berbagai kebijakan pemerintah seperti kebijakan tataniaga impor dan

program akselerasi peningkatan produktivitas berdampak positif guna

meningkatkan kembali produksi gula nasional.

Anjloknya harga gula pada musim giling 2008, mengakibatkan luas areal

budi daya tebu mengalami penurunan. Soentoro (2009), menyatakan bahwa

kelemahan utama industri gula di Indonesia saat ini adalah terkonsentrasinya

pabrik gula (PG) di Pulau Jawa, sehingga tidak mampu bersaing dengan

komoditas tanaman pangan yang mendapat perhatian dan proteksi yang lebih

besar dari pemerintah.Penurunan produksi dan produktivitas tebu, khususnya di

sentra produksi tebu di Jawa sebagai dampak adanya pergeseran pengusahaan

tebu dari lahan sawah ke lahan kering.

Di samping penurunan areal, penurunan produktivitas merupakan faktor

utama yang menyebabkan terjadinya penurunan produksi. Jika pada tahun 1990-

an produktivitas tebu/ha rata-rata mencapai 76,9/ha, maka pada tahun 2000-an

hanya mencapai sekitar 62,7 ton/ha. Rendemen sebagai salah indikator

produktivitas juga mengalami penurunan dengan laju sekitar -1,3% per tahun

pada dekade terakhir. Pada tahun 1998, rendemen mencapai titik terendah

(5,49%). Selanjutnya, rendemen mulai meningkat dan pada tahun 2004

rendemen mencapai 7,67 % .

1

8/3/2019 dummy abid

2/25

Produktivitas tebu yang makin menurun bukan hanya karena kurang

dikuasainya atau diterapkannya cara bercocok tanam tebu yang baik, tetapi juga

karena makin mahalnya harga input (terutama tenaga kerja dan pupuk). Maka,

petani tidak menggunakan input secara cukup. Maka dari itu perlu adanya kajian

akan pengaruh antara luas lahan dan tenaga kerja terhadap keutungan usaha

tani tebu ini.

2

8/3/2019 dummy abid

3/25

BAB II

TUJUAN

Tujuan dari praktikum ini adalah untuk mengetahui pengaruh luas lahan

dan tenaga kerja terhadap keuntungan usaha tani melaui analisis regresi linear

berganda, regresi liniear berganda dengan dummy slope, regresi linear berganda

dengan dummy intersep, dan regresi linear berganda dengan dummy kombinasi.

3

8/3/2019 dummy abid

4/25

BAB III

METODE

Metode yang digunakan adalah metode ekonometrik teori tentang linear,

double logaritma.

3.1. Linear

Model yg memperlihatkan hubungan antara satu variable terikat

(dependent variable) dgn beberapa variabel bebas (independent variables).

3.2. Regresi Berganda

Regresi berganda seringkali digunakan untuk mengatasi permasalahan

analisis regresi yang melibatkan hubungan dari dua atau lebih variabel bebas.

4

8/3/2019 dummy abid

5/25

Salah satu contoh penggunaan regresi berganda dibidang pertanian diantaranya

ilmuwan pertanian menggunakan analisis regresi untuk menjajagi antara hasil

pertanian (misal: produksi padi per hektar) dengan jenis pupuk yang digunakan,

kuantitas pupuk yang diberikan, jumlah hari hujan, suhu, lama penyinaran

matahari, dan infeksi serangga.

3.3. Double Logaritma

Variabel dummy digunakan sebagai upaya untuk melihat bagaimana

klasifikasi-klasifikasi dalam sampel berpengaruh terhadap parameter

pendugaan. Variabel dummy juga mencoba membuat kuantifikasi darivariabel kualitatif.

Kita pertimbangkan model berikut ini:

I. Y = a + bX + c D1 (Model Dummy Intersep)

II. Y = a + bX + c (D1X) (Model Dummy Slope)

III. Y = a + bX + c (D1X) + d D1 (Kombinasi)

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Regersi Linear Berganda

Hasil Analisis SPSS

Y = -25,450 + 0.542X1 + 0,771X2 ;R2 = 0.702

SE (9.351) (0.089) (0.132)

5

kkXXXY ++++= ...

22110

8/3/2019 dummy abid

6/25

T-Hit. 2.722 6.067 5.828

F-Hit 73,020

Df = 62

Keterangan : Y = Keuntungan usahatani tebu

X1 = Jumlah tenaga kerja

X2 = Luas lahan

a. Standar error of estimate (SE)

Standar error of estimate (SE) pada model summary bernilai 5,864. dengan

asumsi semakin kecil nilai standar error, maka model tersebut semakin valid.

b. F hitung

Dari hasil analisis dapat diketahui bahwa nilai F hitung sebesar 73.020 yang

nyata secara statistic signifikan pada tingkat alpha 5%. Ini menunjukkan bahwa

tenaga kerja dan luas lahan berpengaruh secara nyata terhadap keuntungan

usaha tani (Y).

c. R square

R square sebesar 0,702 merupakan pengkuadratan dari koefisien korelasi

yaitu 0,8382 = 0,702. R square disebut juga koefisien determinasi yang dapat

dinyatakan dalam bentuk persen yaitu sebesar 70,2 %. Hal ini menjelaskan

bahwa keuntungan usahatani bisa dijelaskan oleh variable tenaga kerja dan luas

lahan sebesar 70,2%. Sedangkan sisanya sebesar (100 % - 70,2 %= 29,8%)

dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dijelaskan dalam model (Santoso, 2003).

Dari tabel Coefficients diketahui variabel tenaga kerja signifikan

mempengaruhi perubahan keuntungan usaha tani tebu begitu pula dengan luas

lahan sangat signifikan mempengaruhi Y pada alpha 5%.

d. T hitung

6

8/3/2019 dummy abid

7/25

Dari tabel coeficients diperoleh nilai t hitung dengan nilai signifikansi t hitung

untuk konstanta, X1 dan X2 < 0,05. hal ini menunjukkan bahwa kesimpulan yang

diambil adalah dengan menerima Ha dan menolak Ho, dengan asumsi :

Berdasarkan probabilitas

Jika Probabilitas > 0,05, Ho diterima

Jika Probabilitas < 0,05 , Ha diterima

Uji t untuk menguji variable dependen dan signifikansi konstanta.

Variabel X1

t hitung = 6,067

Tingkat signifikansi () = 5%

Df = 62

t table = 1,6698 (2 - tailed)

Jadi t hitung 6,067 > t table1,6698 maka Ho ditolak , terima Ha maka koefisien

regresi ini signifikan

Variabel X2

t hitung = 5,828


Df = 62


Jadi t hitung 5,828 > t table1,6698 maka Ho ditolak , terima Ha maka koefisien

regresi ini signifikan.

7

8/3/2019 dummy abid

8/25

4.2. Regresi Linear Berganda dengan Dummy Intersep

Hasil Analisis SPSS :

Y = a + 1X1 + 2X2 + c D1

Y = -28,603 + 0.538 X1 + 0,799 X2 + 3,481 D1

SE (9,123) (0,086) (0.128)

T-Hit. 6,237 6.232 2,360

F-Hit = 54,122

Df = 61

(R2 = 0.727)

Keterangan : Y = Keuntungan usahatani tebu

X1 = Jumlah tenaga kerja

X2 = Luas lahan

D1 = Dummy (1= anggota, 0 = Non anggota)




b. F hitung

Dari hasil analisis SPSS dapat diketahui bahwa nilai F-hit sebesar 54,122

yang signifikan pada tingkat alpha 5% atau 0.05 Artinya bahwa tenaga kerja

dan luas lahan mempengaruhi secara nyata terhadap keuntungan usaha tani (Y).

c. R square

8

8/3/2019 dummy abid

9/25

Angka R square sebesar 0,727 merupakan pengkuadratan dari koefisien

korelasi yaitu 0,8532 = 0,727 R square disebut juga koefisien determinasi yang

dapat dinyatakan dalam bentuk persen yaitu sebesar 72,7 %. Hal ini berarti


lahan sebesar 72,7%. Sedangkan sisanya sebesar 100 % - 72,7 %= 27,3%

dijelaskan oleh faktor-faktor yang lain yang tidak dijelaskan dalam model.

(Santoso,2003).

d.T hitung

Dari tabel coeficient diperoleh nilai t hitung dengan nilai signifikansi t

hitung untuk konstanta, X1 dan X2 < 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa

kesimpulan yang diambil adalah dengan menerima Ha dan menolak Ho,

dengan asumsi :





Variabel X1

t hitung = 6,237


Df = 62

t table = 1,6702 (2 - tailed)Jadi t hitung 6,237> t table1,6702 maka Ho ditolak , terima Ha

maka koefisien regresi ini signifikan.

Variabel X2

t hitung = 6,232


Df = 62


9

8/3/2019 dummy abid

10/25

Jadi t hitung 6,232> t table1,6702 maka Ho ditolak , terima Ha maka

koefisien regresi ini signifikan.

Variabel Dummy (D1)

T hitung = 2,360


Df = 62


Jadi t hitung 2,360 > t table1,6702 maka Ho ditolak , terima Ha maka

koefisien regresi ini signifikan

4.3. Regresi Linear Berganda dengan Dummy Slope

Hasil uji SPSS :

Y = a + 1X1 + 2X2 + c (D1 X1) + d (D1 X2 )

Y = -28,131 + 0.522X1 + 0,809 X2 + C(0,079) + d (0,037)

SE (9.175) (0.097) (0.140) (0,207) (0,214)

T-Hit. -3,066 5,395 5.769 0,383 -0,175

F-Hit = 40,250

Df = 69

R2 = 0.729

Dimana : Y = Keuntungan usahatani tebu

X1 = Jumalah tenaga kerja

X2 = Luas lahan

D1X1 dan D1X2 = Dummy

(1= anggota, 0 = Non anggota).




10

8/3/2019 dummy abid

11/25

b. F hitung

Hasil analisis di atas menunjukkan bahwa model secara statistik adalah

memang dapat digunakan, terbukti dari nilai F-hit sebesar 40,250 yang signifikan

pada tingkat alpha 5% atau 0.05 Artinya bahwa tenaga kerja dan luas lahan

mempengaruhi secara nyata terhadap Y(keuntungan usaha tani).

c. R square

Angka R square sebesar 0,729 yang merupakan pengkuadratan dari koefisien

korelasi yaitu 0,8542 = 0,729. R square disebut juga koefisien determinasi yang

dapat dinyatakan dalam bentuk persen yaitu sebesar 72,9 %. Hal ini berarti


lahan sebesar 72,9%. Sedangkan sisanya (100 % - 72,9 %= 27,1%) dijelaskan

oleh faktor-faktor lain yang tidak dijelaskan dalam model. Angka R square

berkisar antara 0 sampai 1, dengan ketentuan semakin kecil angka R square

semakin lemah hubungan kedua variable (Santoso,2003).

d. T hitung


Variabel X1t hitung = 5,393


Df = 62

t table =1,6706 (2 - tailed)

Jadi t hitung 5,393 > t table 1,6706 maka Ho ditolak , terima Ha


Variabel X2

t hitung = 5,769


Df = 62


Jadi t hitung 5,769 > t table 1,6706 maka Ho ditolak , terima Ha maka

koefisien regresi ini signifikan.

Variabel D1X1

11

8/3/2019 dummy abid

12/25

t hitung = 0,383


Df = 62


Jadi t hitung 0,383< t table 1,6706 maka Ha ditolak , terima Ho maka

koefisien regresi ini tidak signifikan.

Variabel D1X2

t hitung = -0,175


Df = 62


Jadi t hitung -0,175 < t table 1,6706 maka Ha ditolak , terima H 0

maka koefisien regresi ini tidak signifikan.




Pada kolom sig adalah 0.000 < 0,05 maka Ha diterima (X1 dan X2),

koefisien regresi signifikan atau jumlah tenaga kerja dan luas lahan benar

benar berpengaruh secara signifikan terhadap keuntungan usahatani.

Sedangkan pada variable Dummy D1x1 dan D1X2 tidak signifikan karena

probabilitas >0,05.

4.4. Regresi Linear Berganda dengan Dummy Kombinasi

Berdasarkan hasil uji SPSS dperoleh bahwa :

Y = a + bX + c (D1X) + d D1

Y = -24,670 + 0,517 X1 + 0,771 X2 +0,125 D1X1 +0,094 D1X2 14,383 D1

SE (10,578) (0.098) (0.152) (0,219) (0,292) (21,563)

T-Hit. -2.332 5,306 5.086 0,571 0,323 -0,667

12

8/3/2019 dummy abid

13/25

F-Hit = 31,991

Df = 59

R2 = 0.731




b. F hitung

Hasil analisis di atas menunjukkan bahwa model secara statistik adalah

memang dapat digunakan, terbukti dari nilai F-hit sebesar 31,991 yang signifikan

pada tingkat alpha 5% atau 0.05 Artinya bahwa tenaga kerja dan luas lahan

mempengaruhi secara nyata terhadap Y(keuntungan usaha tani).

c. R square

Angka R square adalah 0,731 yang merupakan pengkuadratan dari koefisien

korelasi yaitu 0,855 x 0,855 = 0,731 R square disebut juga koefisien determinasi

yang dalam hal ini berarti 73,1 %. Hal ini berarti bahwa keuntungan usahatani

bisa dijelaskan oleh variable tenaga kerja dan luas lahan sebesar 73,1%.

Sedangkan sisanya (100 % - 73,1 %= 26,9%) dijelaskan oleh sebab sebab lain

yang tidak terdapat dalam model. Angka R square berkisar antara 0 sampai 1,

dengan ketentuan semakin kecil angka R square semakin lemah hubungan

kedua variable (Santoso,2003).

d. T hitung


Variabel X1

t hitung = 5,306


Df = 62


Jadi t hitung 5,306> t table 1,6711 maka Ho ditolak , terima Ha


13

8/3/2019 dummy abid

14/25

Variabel X2

t hitung = 5,086


Df = 62


Jadi t hitung 5,086> t table 1,6711 maka Ho ditolak , terima Ha


Variabel D1X1

t hitung = 0,571


Df = 62


Jadi t hitung 0,571< t table 1,6711 maka Ho ditolak , terima Ha


Variabel D1X2

t hitung = 0,323


Df = 62


Jadi t hitung 0,323< t table 1,6711 maka Ho ditolak , terima Ha


Variabel D1

t hitung = -0,667


Df = 62

t table =1,6711 (2 - tailed)Jadi t hitung -0,667< t table 1,6711 maka Ho ditolak , terima Ha





Pada kolom significance adalah 0.000 atau probabilitas jauh

dibawah 005 maka H0 ditolakatau Ha diterima, koefisien regresi signifikan,

14

8/3/2019 dummy abid

15/25

atau jumlah tenaga kerja dan luas lahan benar benar berpengaruh

secara signifikan terhadap keuntungan usahatani.

4.5.Uji Multikolinearitas

Berdasarkan table hasil analisis korelasi antar variable independent di

atas, terlihat antara X1 dan X2 memilki korelasi sebesar 51,60% yang signifikan

pada tingkat = 0,01 (2 arah) lebih kecil dari = 0,05, antara X1 dan D1 tidak

terjadi korelasi karena nilai korelari -0,032 pada tingkat significkan 0,8 lebih besar

dari = 0,05 (2 arah). Sedangkan antara X2 dan D2 juga tidak terjadi korelasi

karena nilai korelasi -0,096 pada tingkat signifikan 0,446 lebih besar dari = 0,05

(2 arah). Jadi dari hasi analisis korelasi di atas dapat disimpulkan bahwa antara

variable dalam model regresi linear berganda, regresi linear berganda dengan

dummy variable (intersep, slope dan kombinasi) terjadi multikolinieritas

dikarenakan antara variable X1 (tenaga kerja) dan X2 (luas lahan) berkorelasi.

15

8/3/2019 dummy abid

16/25

BAB V

KESIMPULAN

Berdasarkan analisis regresi berganda dengan dummy intersep. Dari

analisis keragaman diperoleh nilai F hitung sebesar 54,122 dengan tingkat

signifikan 0,000. lebih kecil dari 0,05 maka semua variable independen (X1, X2

dan D1) merupakan penjelas yang signifikan terhadap variable dependen (Y).

Berdasarkan analisis regresi berganda dengan dummy slope. Dari analisis

keragaman diperoleh nilai F hitung sebesar 40,250 dengan tingkat signifikan

0,000 lebih kecil dari 0,05 maka semua variable independen (X1, X2, D1X1 dan

D1X1) merupakan penjelas yang signifikan terhadap variable dependen (Y).

Variabel D1X1 dan D1X1 tidak mempengaruhi variable dependen karena nilai

koefisien korelasinya tidak signifikan pada = 0,05.

Berdasrkan analisis regresi berganda dengan dummy kombinasi Dari

analisis keragaman diperoleh nilai F hitung sebesar 31,991 dengan tingkat

signifikan 0,000lebih kecil dari 0,05 maka semua variable independen (X1, X2, D1,

D1X1 dan D1X1) merupakan penjelas yang signifikan terhadap variable dependen

(Y). Variabel D1, D1X1 dan D1X1 tidak mempengaruhi variable dependen karena

nilai koefisien korelasinya tidak signifikan pada = 0,05.

Berdasrkan Uji multikolinieritas antara variable dalam model regresi linear

berganda, regresi linear berganda dengan dummy variable (intersep, slope dan

kombinasi) terjadi multikolinieritas dikarenakan antara variable X1 (tenaga kerja)

dan X2 (luas lahan) berkorelasi.

Berdasarakan hasil uji SPSS dengan analisis regresi linear berganda,

regresi linear dengan dummy intersep, regresi linear berganda dengan dummy

slope dan regresi linear berganda dengan dummy kombinasi diperoleh

kesimpulan bahwa variabel luas lahan dan tenaga kerja berpengaruh pada

keuntungan usaha tani

16

8/3/2019 dummy abid

17/25

DAFTAR PUSTAKA

Asmara, R. 2010. Dummy Variabel. Available Online With Update at

http://www.rosihan.com/Dummy Variabel. (Verified at 17 April 2010).

Asmara, R. 2010. Operation Reseach Linier Programming. Available Online With

Update at http://www.rosihan.com/Operation Reseach Linier

Programming. (Verified at 17 April 2010).

Gujarati,Damodar.2006. Ekonometrika Dasar. Erlangga. Jakarta

Santoso, S. 2003. Mengatasi Berbagai Masalah Statistik dengan SPSS versi

11,5. Elex Media Komputindo. Jakarta.

Sumodiningrat, Gunawan.1995. Ekonometrika Pengantar. BPPE. Yoyakarta

17
http://www.rosihan.com/Dummyhttp://www.rosihan.com/Operationhttp://www.rosihan.com/Dummyhttp://www.rosihan.com/Operation

8/3/2019 dummy abid

18/25

Tabel Usaha Tani Gula

TenagaKerja

LuasLahan

Keuntunganusaha tani

Keterlibatan dalam kelompok

X1 X2 YD1; 1= anggota 0=non

anggota D1X1 D1X281.00 87.00 83.42 0.00 0.000 0.000

80.05 85.20 76.67 0.00 0.000 0.000

66.33 84.40 76.67 0.00 0.000 0.000

82.60 87.20 96.67 0.00 0.000 0.000

80.15 86.14 86.67 0.00 0.000 0.000

71.67 72.00 73.33 0.00 0.000 0.000

78.45 85.67 86.67 0.00 0.000 0.000

88.33 89.83 100.00 0.00 0.000 0.000

76.45 83.00 86.67 0.00 0.000 0.000

72.12 74.00 70.00 0.00 0.000 0.00077.68 86.00 86.67 0.00 0.000 0.000

66.35 76.00 66.67 0.00 0.000 0.000

86.33 87.67 80.00 0.00 0.000 0.000

77.50 87.67 75.23 0.00 0.000 0.000

76.35 82.00 83.33 0.00 0.000 0.000

80.00 86.43 80.00 0.00 0.000 0.000

75.00 75.34 73.33 0.00 0.000 0.000

75.00 65.89 63.33 0.00 0.000 0.000

73.33 83.33 76.67 0.00 0.000 0.000

65.00 62.34 60.00 0.00 0.000 0.000

18

8/3/2019 dummy abid

19/25

86.33 81.43 86.67 0.00 0.000 0.000

91.67 87.00 92.00 0.00 0.000 0.000

74.00 83.75 76.67 1.00 74.000 83.750

91.67 86.33 90.00 1.00 91.667 86.333

67.50 80.33 76.23 1.00 67.500 80.333

82.00 86.80 80.00 1.00 82.000 86.800

73.00 78.34 70.00 1.00 73.000 78.340

76.00 62.30 56.67 1.00 76.000 62.300

71.67 70.00 73.33 1.00 71.667 70.000

82.00 81.33 80.00 0.00 0.000 0.000

96.25 84.00 90.00 0.00 0.000 0.000

98.33 86.60 86.67 0.00 0.000 0.000

88.33 82.67 80.00 0.00 0.000 0.000

75.00 74.23 63.33 0.00 0.000 0.000

98.33 85.50 86.67 0.00 0.000 0.000

98.33 80.25 86.67 0.00 0.000 0.000

90.00 82.50 90.00 0.00 0.000 0.000

95.00 87.00 86.67 0.00 0.000 0.000

Tabel Usaha Tani Gula (Lanjutan)

TenagaKerja

LuasLahan

Keuntunganusaha tani

Keterlibatan dalam kelompok

X1 X2 Y D1; 1= anggota 0=nonanggota D1X1 D1X2

76.00 74.25 66.67 0.00 0.000 0.000

91.67 86.60 83.33 0.00 0.000 0.000

95.00 85.40 93.33 0.00 0.000 0.000

93.33 84.50 93.33 0.00 0.000 0.000

98.33 84.00 80.00 0.00 0.000 0.000

96.67 75.60 93.33 0.00 0.000 0.000

98.33 87.50 93.33 0.00 0.000 0.000

65.00 69.21 56.67 0.00 0.000 0.000

70.00 68.32 63.33 0.00 0.000 0.000100.00 75.00 93.33 0.00 0.000 0.000

72.00 70.21 63.33 0.00 0.000 0.000

87.60 79.00 93.33 1.00 87.600 79.000

86.43 78.25 83.33 1.00 86.429 78.250

74.00 71.23 73.33 1.00 74.000 71.230

88.57 84.25 93.33 1.00 88.571 84.250

82.14 80.20 86.67 1.00 82.143 80.200

84.00 80.75 76.67 1.00 84.000 80.750

88.29 82.40 86.67 1.00 88.286 82.400

88.57 82.80 96.67 1.00 88.571 82.800

19

8/3/2019 dummy abid

20/25

82.14 81.33 86.67 1.00 82.143 81.333

80.43 83.00 93.33 1.00 80.429 83.000

87.86 80.67 96.67 1.00 87.857 80.667

78.00 75.68 73.33 1.00 78.000 75.680

88.00 78.00 83.33 1.00 88.000 78.000

90.83 82.40 83.33 1.00 90.833 82.400

91.43 81.50 89.00 1.00 91.429 81.500

80.00 83.00 86.67 1.00 80.000 83.000

LAMPIRAN

Lampiran 1 : Regresi Linear Berganda

Variables Entered/Removed

Model

Variables

Entered

Variables

Removed Method

1 X2, X1a . Enter

a. All requested variables entered.

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of

the Estimate

1 .838a .702 .692 5.864

a. Predictors: (Constant), X2, X1

20

8/3/2019 dummy abid

21/25

ANOVAb

Model

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 5022.372 2 2511.186 73.020 .000a

Residual 2132.209 62 34.390

Total 7154.581 64

a. Predictors: (Constant), X2, X1

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.B Std. Error Beta

1 (Constant) -25.450 9.351 -2.722 .008

X1 .542 .089 .491 6.067 .000

X2 .771 .132 .472 5.828 .000

a. Dependent Variable: Y

Lampiran 2 : Regresi Linear Berganda dengan Dummy Intersep


Model

Variables

Entered

Variables

Removed Method

1 D1, X1, X2a . Enter


Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of

the Estimate

1 .853a .727 .713 5.660

a. Predictors: (Constant), D1, X1, X2

21

8/3/2019 dummy abid

22/25

ANOVAb

Model

Sum of


1 Regression 5200.702 3 1733.567 54.122 .000a

Residual 1953.879 61 32.031

Total 7154.581 64

a. Predictors: (Constant), D1, X1, X2


Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients


1 (Constant) -28.603 9.123 -3.135 .003

X1 .538 .086 .487 6.237 .000

X2 .799 .128 .489 6.232 .000

D1 3.481 1.475 .159 2.360 .022


Lampiran 3 : Regresi Linear Brganda dengan Dummy Slope


Model

Variables

Entered

Variables

Removed Method

1 D1X2, X1, X2,

D1X1a. Enter


22

8/3/2019 dummy abid

23/25

Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of

the Estimate

1 .854a .729 .710 5.690

a. Predictors: (Constant), D1X2, X1, X2, D1X1

ANOVAb

Model

Sum of


1 Regression 5212.175 4 1303.044 40.250 .000a

Residual 1942.405 60 32.373

Total 7154.581 64

a. Predictors: (Constant), D1X2, X1, X2, D1X1


Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients


1 (Constant) -28.131 9.175 -3.066 .003

X1 .522 .097 .473 5.395 .000

X2 .809 .140 .495 5.769 .000

D1X1 .079 .207 .299 .383 .703

D1X2 -.037 .214 -.136 -.175 .862


23

8/3/2019 dummy abid

24/25

Lampiran 4 : Regresi Linear Berganda dengan Dummy Kombinasi


Model

Variables

Entered

Variables

Removed Method

1 D1X2,

TenagaKerja,

luasLahan,

D1X1, D1a

. Enter


Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of

the Estimate

1 .855a .731 .708 5.716

a. Predictors: (Constant), D1X2, TenagaKerja, luasLahan,

D1X1, D1

ANOVAb

Model

Sum of


1 Regression 5226.713 5 1045.343 31.991 .000a

Residual 1927.868 59 32.676

Total 7154.581 64

a. Predictors: (Constant), D1X2, TenagaKerja, luasLahan, D1X1, D1

b. Dependent Variable: KeuntunganUsahatani

24

8/3/2019 dummy abid

25/25

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients


1 (Constant) -24.670 10.578 -2.332 .023

TenagaKerja .517 .098 .469 5.306 .000

luasLahan .771 .152 .472 5.086 .000

D1 -14.383 21.563 -.656 -.667 .507

D1X1 .125 .219 .472 .571 .570

D1X2 .094 .292 .343 .323 .748

a. Dependent Variable: KeuntunganUsahatani

Documents

dummy abid