Penerapan Metode Analisis Regresi Linier Berganda Terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Produksi Padi Sawah di Kabupaten Dairi

Abstract

Padi merupakan bahan makanan pokok sebagian besar rakyat Indonesia karena 90% penduduk Indonesia mengkonsumsi beras. Tingginya kebutuhan konsumsi beras disebabkan oleh sebagian besar penduduk Indonesia beranggapan bahwa beras merupakan makanan pokok yang belum dapat digantikan keberadaannya. Oleh karenanya perlu dicari solusi untuk mengatasi atau paling tidak untuk meningkatkan produksi padi sawah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh produksi padi sawah dengan menggunakan variabel luas lahan, jumlah curah hujan, dan luas panen. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier berganda, analisis ini digunakan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel terikat dengan variabel bebas apakah masing-masing variabel berhubungan positif atau negatif dengan menggunakan jenis data sekunder. Wilayah dalam penelitian ini adalah untuk melihat varasi tingkat produksi padi sawah, luas lahan, jumlah curah hujan, dan luas panen di Kabupaten Dairi. Pada uji linier berganda dengan taraf nyata 0,05, dk pembilang = 3, dk penyebut = 6, Fhitung> Ftabel = Maka Ho ditolak H1 diterima. Hal ini berarti persamaan regresi linier berganda menyatakan ada hubungan signifikan antara, luas lahan, jumlah curah hujan, dan luas panen terhadap tingkat produksi padi sawah. Koefisien determinasi (R) sebesar ton tingkat produksi padi sawah dapat ditentukan oleh luas lahan, jumlah curah hujan, dan luas panen.

Rice is a staple food for most Indonesians because 90% of Indonesia's population consumes rice. The high demand for rice consumption is caused by the majority of the Indonesian population assuming that rice is a staple food whose existence cannot be replaced. Therefore it is necessary to find a solution to overcome or at least to increase rice production. This study aims to analyze the effect of wetland rice production using variables on land area, amount of rainfall, and harvest area. The method used in this study is multiple linear regression, this analysis is used to determine the direction of the relationship between the dependent variable and the independent variable whether each variable is positively or negatively related to the use of secondary data types. The area in this study was to look at variations in the level of rice paddy production, land area, amount of rainfall, and harvest area in Dairi District. In a multiple linear test with a significance level of 0.05, the numerator = 3, and the denominator = 6, Fhitung ≥ Ftabel = Ho Then is rejected H1 is accepted. This means that multiple linear regression equations state that there is a significant relationship between, land area, amount of rainfall, and harvest area to the level of rice production. The coefficient of determination (R) of the level of production of paddy rice can be determined by land area, amount of rainfall, and harvest area.