MODEL REGRESI DATA PANEL PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MENENTUKAN PRODUKSI KOPI DI PROVINSI SUMATERA SELATAN TAHUN 2015-2021
Abstract
Kopi merupakan salah satu komoditas perkebunan unggulan yang ada di Indonesia. Sumatera Selatan merupakan provinsi dengan luas areal dan hasil produksi kopi terbesar di Indonesia. Tujuan penelitian ini yaitu untuk memperoleh model regresi data panel pada faktor-faktor yang menentukan produksi kopi pada 12 kabupaten/kota di Sumatera Selatan tahun 2015-2021. Penelitian ini menggunakan data dari Direktorat Jenderal Perkebunan Kementerian Pertanian Indonesia. Estimasi model regresi data panel dilakukan dengan menggunakan tiga model yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Pemilihan model terbaik dilakukan dengan tiga pengujian yaitu uji Chow, uji Hausman dan uji Lagrange Multiplier. Model terbaik yang terpilih yaitu FEM dengan efek individu. Hasil estimasi FEM menunjukkan variabel luas lahan Tanaman Menghasilkan berpengaruh positif dan mampu menjelaskan total produksi kopi di Provinsi Sumatera Selatan sebesar 85,91%. Model regresi data panel dari FEM adalah , dengan merupakan efek individu/wilayah yang menjadi pembeda kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Selatan.
Kata kunci: efek individu, Fixed Effect Model, produksi kopi, regresi data panel
References
Direktorat Jenderal Perkebunan, Statistik perkebunan unggulan nasional. 2021.
D. C. Nugroho and A. Y. Kholil, “Prospek Peningkatan Produksi Kopi di Indonesia,” pp. 1–16, 2020.
Irmeilyana, Ngudiantoro, A. Desiani, and D. Rodiah, “Deskripsi Hubungan Luas Areal dan Produksi Perkebunan Kopi di Provinsi Sumatera Selatan,” 2019.
Irmeilyana, Ngudiantoro, A. Desiani, and D. Rodiah, “Deskripsi Hubungan Luas Areal dan Produksi Perkebunan Kopi di Indonesia Menggunakan Analisis Bivariat dan Analisis Klaster,” Infomedia, vol. 4, no. 1, pp. 21–27, 2019, [Online]. Available: http://e-jurnal.pnl.ac.id/index.php/infomedia/article/view/936/915.
A. Mendo, M. M. J Kapa, and K. Herewila, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Kopi Arabika Bajawa. Studi Kasus di Desa Beiwali, Kecamatan Bajawa Kabupaten Ngada,” Bul. Ilm. IMPAS, vol. 20, no. 02, pp. 1–9, 2019.
Irmeilyana, Ngudiantoro, and M. N. Samsuri, “Binary Logistic Regression Modeling on Net Income of Pagar Alam Coffee Farmers,” vol. 2, no. 2, pp. 137–156, 2020.
Irmeilyana, Ngudiantoro, and D. Rodiah, “Correspondence Analysis pada Hubungan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Petani Kopi Pagaralam,” vol. 15, no. 1, pp. 179–192, 2021.
Irmeilyana, M. N. Samsuri, and B. Suprihatin, “Logistic Regression Model on Land Productivity of Pagar Alam Coffee Farming Logistic Regression Model on Land Productivity of Pagar Alam Coffee Farming,” 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1943/1/012135.
Irmeilyana, Ngudiantoro, and D. Rodiah, “Deskripsi Profil dan Karakter Usaha Tani Kopi Pagar Alam Berdasarkan Descriptive Statistics dan Korelasi,” vol. 4, no. 2, pp. 60–68, 2019.
D. N. Gujarati and D. C. Porter, Dasar-dasar Ekonometrika, 5th-Buku 1st ed. Jakarta: Salemba Empat, 2012.
M. A. D. N. Achadin, “Analisis Faktor yang Mempengaruhi Produksi Tebu pada Sub Sektor Perkebunan di Provinsi Jawa Timur Tahun 2011-2015,” J. Ekon. Pembang., vol. 15, no. 2, p. 193, 2017, doi: 10.22219/jep.v15i2.8432.
S. N. Valen and A. Kesumawati, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Komoditi Olahan untuk Ekspor pada Kabupaten Cilacap Menggunakan Regresi Data Panel,” no. September, pp. 1–9, 2018.
D. A. Nandita, L. B. Alamsyah, E. P. Jati, and E. Widodo, “Regresi Data Panel untuk Mengetahui Faktor-Faktor yang Mempengaruhi PDRB di Provinsi DIY Tahun 2011-2015,” Indones. J. Appl. Stat., vol. 2, no. 1, p. 42, 2019, doi: 10.13057/ijas.v2i1.28950.
W. H. Greene, Econometric Analysis, 7th ed. New York: Prentice Hall, 2013.
DOI: https://doi.org/10.32487/jst.v8i1.1550
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2022 JST (Jurnal Sains Terapan)