Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Padi Di Kabupaten Pati Tahun 1990-2019

Abstract

The purpose of this study is to analyze the long-term and short-term effects of paddy field area, rice prices and rainfall on rice production in Pati Regency. This study uses the ARDL analysis method. Secondary data obtained from the Central Statistics Agency 1990-2019. From the calculation using ARDL, it was found that the rice price and rainfall variables had a positive and significant effect on rice production, both in the long term and in the short term. Meanwhile, the variable area of ??land does not significantly affect the yield of rice production, both in the long and short term.
 Keywords: Production, Land Area, Price, Rainfall

The Relationship Between Students' Asking Activity and Critical Thinking Ability in Class VIII for Science Learning

“…The normality test was performed using the Kolmogorov Smirnov (Quraisy, 2020). Based on the results of the analysis in The multicollinearity test serves to determine whether there is intercorrelation (a strong relationship) between variables or not (Azizah et al,2020). The results of the multicollinearity test as in Table 2.…”

Pengaruh Strategi Marketing Aplikasi E-Commerce Terhadap Perilaku Konsumtif Mahasiswa Teknik Industri Uns dengan Pendekatan Psikologi Konsumen

“…Uji multikolinieritas adalah uji yang dilakukan untuk mengetahui apakah model regresi yang dibuat memiliki hubungan antara variabel independen atau variabel bebas dengan variabel dependen alias variabel terikat. Uji multikolinearitas sangat penting dilakukan karena digunakan untuk memastikan bahwa tidak terdapat korelasi antara variabel prediktor yang satu dengan yang lainnya (Azizah, 2021). Syarat uji multikoleniaritas yaitu ketika tolerance > 0.10 dan VIF < 10.000, maka tidak terjadi multikoleniaritas.…”

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETERLAMBATAN WAKTU PELAKSANAAN PROYEK KONSTRUKSI BANGUNAN FASILITAS PARIWISATA (Studi Kasus : Kabupaten Badung dan Gianyar)

“…Uji multikolinearitas sangat penting dilakukan karena digunakan untuk memastikan bahwa tidak terdapat korelasi antara variabel prediktor yang satu dengan yang lainnya. Pada penelitian ini, ada tidaknya multikolinearitas dilihat melalui nilai VIF (Variance Inflation Factor), di mana jika nilai VIF lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas (Azizah et al, 2021). Nilai VIF lebih besar dari 10 mengidentifikasi adanya masalah multikolinearitas yang serius (Ryan, 1997) pada jurnal (Sriningsih et al, 2018).…”

“…Pada penelitian ini, ada tidaknya multikolinearitas dilihat melalui nilai VIF (Variance Inflation Faktor), di mana jika nilai VIF lebih kecil dari 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas. (Azizah et al, 2021). Hasil pengujian multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 4.…”