ANALISIS EFISIENSI PENGGUNAAN FAKTOR …/Analisis... · perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id...
Transcript of ANALISIS EFISIENSI PENGGUNAAN FAKTOR …/Analisis... · perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id...
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ANALISIS EFISIENSI PENGGUNAAN FAKTOR-FAKTOR PRODUKSI
USAHATANI KEDELAI
(Studi Kasus di Kecamatan Weru)
Skripsi
Diajukan Untuk Melengkapi Tugas-Tugas Dan Memenuhi Syarat-Syarat
Untuk Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Ekonomi Pembangunan
Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta
Oleh :
YUDIHANA WAHYU N
NIM. F0108130
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2012
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
MOTTO DAN PERSEMBAHAN
Motto:
“Jangan pernah ada kata menyerah dalam
mencapai sebuah kesuksesan, sebab
kesuksesan ada pada diri setiap orang,
dan pasti ada jalan untuk menuju sukses”.
(Penulis)
“ You can if you think you can”
(George Revees)
Karya ini penulis persembahkan untuk :
Orang tuaku tercinta ayah, ibu yang selalu
memberi doa, semangan dan support
rohani maupun materi untuk penulis
Dosen Pembimbingku yang telah
membimbing dan membantu
menyelesaikan karya ini
Teman-teman seperjuanganku yang selama
ini telah bersama-sama berjuang untuk
meraih cita-cita.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
KATA PENGANTAR
Alhamdulillahirobbil’alamin,
Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas
segala rahmat dan berkat – Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
Adapun judul penelitian ini adalah “ANALISIS EFISIENSI PENGGUNAAN
FAKTOR-FAKTOR PRODUKSI USAHATANI KEDELAI (Studi Kasus di
Kecamatan Weru)”, yang merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Ekonomi di Fakultas Ekonomi, Universitas Sebelas Maret Surakarta. Dengan
segala kerendahan hati penulis menyampaikan rasa hormat dan terima kasih pada :
1. Bapak Dr. Wisnu Untoro, M.S selaku Dekan Fakultas Ekonomi Universitas
Sebelas Maret Surakarta.
2. Bapak Drs. Supriyono, M.Si selaku Ketua Jurusan Ekonomi Pembangunan di
Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta..
3. Ibu Izza Mafruhah, S.E, M.Si selaku Sekretaris Jurusan Fakultas Ekonomi
Universitas Sebelas Maret Surakarta yang telah memberi ijin penulisan skripsi.
4. Ibu Dr. Yunastiti Purwaningsih, MP selaku pembimbing skripsi yang telah
memberikan banyak bantuan dan bimbingan dalam penulisan skripsi ini.
5. Kedua orang tua penulis, atas seluruh doa, cinta, pengorbanan, nasehat, dan
dukungan yang diberikan kepada penulis.
6. Adikku yang telah memberi inspirasi dan semangat.
7. Teman-teman seperjuangan Jurusan Ekonomi Pembangunan 2008, yang telah
memberi doa dan dukungan.
8. Semua pihak yang telah membantu dalam penyusunan skripsi, yang tidak dapat
disebutkan satu persatu.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Penulis menyadari kekurangan dan keterbatasan dalam skripsi ini. Oleh
karena itu, penulis sangat mengharapkan adanya saran dan kritik yang membangun
dari para pembaca, demi penyempurnaan skripsi ini. Akhir kata semoga skripsi ini
dapat bermanfaat bagi pihak yang membutuhkan dan penelitian selanjutnya.
Surakarta, Januari 2012
Penulis
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL .................................................................................. i
ABSTRAK ................................................................................................. ii
ABSTRAC ................................................................................................. iii
HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING ........................................ iv
HALAMAN PENGESAHAN .................................................................... v
HALAMAN MOTTO DAN PERSEMBAHAN ......................................... vi
KATA PENGANTAR .............................................................................. vii
DAFTAR ISI ............................................................................................. ix
DAFTAR TABEL ...................................................................................... xii
DAFTAR GAMBAR ................................................................................. xiv
BAB I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah ..................................................... 1
B. Perumusan Masalah ............................................................ 6
C. Tujuan Penelitian ................................................................ 6
D. Manfaat Penelitian ............................................................... 7
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
A. Usaha Tani Kedelai
1. Usaha Tani .................................................................... 8
2. Tanaman Kedelai .......................................................... 8
3. Permasalahan Dalam Usaha Tani Kedelai ................... 9
4. Teknik Bertanam Kedelai ............................................. 11
B. Teori Produksi
1. Definisi Produksi .......................................................... 13
2. Fungsi Produksi ............................................................ 13
3. Fungsi Produksi Cobb-Douglas .................................... 16
4. Skala Produksi Terhadap Hasil ................................... 17
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
5. Elastisitas Produksi ....................................................... 18
6. Efisiensi Penggunaan Faktor-faktor Produksi .............. 19
C. Penelitian Terdahulu ........................................................... 21
D. Kerangka Pemikiran ........................................................... 23
E. Hipotesis Penelitian ............................................................. 24
BAB III METODE PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian ................................................... 26
B. Populasi, Sampel dan Teknik Sampling ............................. 26
C. Jenis dan Sumber data ......................................................... 28
D. Metode Pengumpulan Data ................................................ 28
E. Definisi Operasional Variabel ............................................. 29
F. Metode Analisis ................................................................... 30
1. Analisis Regresi Linier Berganda ................................. 30
a. Uji Asumsi Klasik .................................................. 31
b. Uji Statistik ............................................................. 34
2. Pengujian Skala Hasil .................................................. 37
3. Pengujian Efisiensi Teknis .......................................... 37
4. Pengujian Efisiensi Ekonomis ...................................... 38
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
A. Kondisi Umum Kecamatan Weru ......................................... 40
B. Karakteristik Responden ....................................................... 44
C. Analisis Data dan Pembahasan ............................................. 50
1. Analisis Pengaruh Faktor-faktor Produksi Terhadap Out
put ................................................................................... 50
2. Uji Asumsi Klasik .......................................................... 52
3. Uji Statistik .................................................................... 55
4. Pembahasan dan Interpretasi Secara Ekonomi ............... 57
5. Uji elastisitas .................................................................. 59
6. Return to Scale ............................................................... 60
7. Pengujian Efisiensi ........................................................ 61
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
BAB V PENUTUP
A. Kesimpulan ......................................................................... 65
B. Saran .................................................................................... 66
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR TABEL
halaman
Tabel 1.1 Perkembangan Luas Panen, Produktifitas dan Produksi Kedelai
di Indonesia Berdasar Wilayah 2008-2010 ................................. 3
Tabel 1.2 Luas Panen dan Produksi Kedelai di Kebupaten Sukoharjo
Tahun 2011 ................................................................................ 4
Tabel 3.1 Jumlah Petani Kedelai dan Jumlah Produksi Kedelai per Desa
di Kecamatan Weru Tahun 2010 ............................................... 27
Tabel 4.1 Luas Wilayah Berdasar Desa di Kecamatan Weru Tahun 2010 41
Tabel 4.2 Luas Penggunaan Lahan Sawah di Kecamatan Weru
Tahun 2010 .................................................................................. 42
Tabel 4.3 Luas Penggunaan Lahan Bukan Sawah di Kecamatan Weru
Tahun 2010 ................................................................................. 42
Tabel 4.4 Penduduk Berdasar Kelompok Usia dan Jenis Kelamin
Di Kecamatan Weru Tahun 2010 ................................................ 43
Tabel 4.5 Luas Panen Berbagai Hasil Pertanian Kecamatan Weru
Tahun 2010 ................................................................................. 44
Tabel 4.6 Jumlah Petani Responden Berdasar Tingkat Usia ..................... 45
Tabel 4.7 Jumlah Petani Responden Berdasar Tanggungan Keluarga ...... 46
Tabel 4.8 Jumlah Petani Responden Berdasar Tingkat Pendidikan ........... 47
Tabel 4.9 Jumlah Petani Responden Berdasar Jenis Pekerjaan Pokok ....... 48
Tabel 4.10 Jumlah Petani Responden Berdasar Luas Lahan Garapan ........ 49
Tabel 4.11 Jumlah Petani Responden Berdasar Hasil Produksi ................ 50
Tabel 4.12 Hasil Analisi Regresi Linier Berganda ..................................... 51
Tabel 4.13 Hasil Uji Multikolinieritas dengan Metode Auxiliary Regretion 52
Tabel 4.14 Hasil Uji B-G Test .................................................................... 53
Tabel 4.15 Hasil Uji White ........................................................................ 54
Tabel 4.16 Hasil Perbaikan Heteroskedastikitas dengan Metode White ... 54
Tabel 4.17 Hasil Perhitungan Return to Scale ........................................... 59
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
Tabel 4.18 Perbandingan Produksi Rata-rata dengan Produksi Marginal
Masing-masing Variabel Independen ...................................... 62
Tabel 4.19 Perbandingan Produksi Marginal dengan Harga Masing-masing
Input dan Output ...................................................................... 63
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
DAFTAR GAMBAR
halaman
Gambar 2.1 Kurva Produksi Total, Produksi Rata-rata dan Produksi
Marginal ................................................................................. 14
Gambar 2.2 Kerangka Pemikiran ............................................................... 24
Gambar 3.1 Daerah Terima dan Tolak Uji F ............................................. 34
Gambar 3.2 Daerah Terima dan Tolak Uji t .............................................. 36
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ii
ABSTRAK
ANALISIS EFISIENSI PENGGUNAAN FAKTOR-FAKTOR PRODUKSI
USAHATANI KEDELAI
(Studi Kasus di Kecamatan Weru)
Yudihana Wahyu N
F0108130
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis besarnya pengaruh faktor-
faktor produksi (luas lahan, tenaga kerja, bibit, pupuk dan pestisida) yang
digunakan terhadap hasil produksi kedelai, tingkat skala usaha tani serta tingkat
efisiensi teknis dan efisiensi ekonomis pada usahatani Kedelai di Kecamatan
Weru Kabupaten Sukoharjo.
Data dalam penelitian ini diambil dengan cara survey dan wawancara
dengan petani responden. Sampel yang digunakan sebanyak 100 responden, yang
diambil dengan menggunakan metode area proportional random sampling. Data
dianalisis menggunakan analisis regresi linear berganda pada fungsi Cobb
Daouglas, Dengan metode Ordinary Least Square (OLS), pengujian skala usaha
tani dan pengujian efisiensi teknis serta efisiensi ekonomis.
Hasil analisis fungsi produksi menunjukkan bahwa secara statistik faktor-
faktor produksi luas lahan, bibit dan pupuk berpengaruh signifikan terhadap hasil
produksi kedelai, sedangkan tenaga kerja dan pestisida tidak berpengaruh
signifikan. Usahatani kedelai di Kecamatan Weru Kabupaten Sukoharjo berada
dalam keaadaan decreasing returns to scale. Dilihat dari kombinasi penggunaan
faktor-faktor produksi, menunjukan bahwa luas lahan, bibit dan pupuk tidak
efisien secara teknis. Hasil analisis efisiensi ekonomi menunjukkan penggunaan
luas lahan tidak efisien sedangkan penggunaan bibit dan pupuk belum efisien
secara ekonomis. Oleh karena itu saran yang dapat diberikan adalah petani dapat
meningkatkan penggunaan bibit dan pupuk agar dapat meningkatkan hasil
produksi, kombinasi penggunaan faktor-faktor produksi harusnya dilakukan lebih
rasional agar lebih optimal efisien teknis dapat tercapai, untuk mencapai efisien
secara ekonomis pemerintah perlu melakukan pengawasan terhadap
pendistribusian dan mengawasi harga pupuk.
Kata Kunci : produksi kedelai, faktor-faktor produksi, Cobb Douglas, Return to
Skill, efisiensi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
iii
ABSTRACT
AN EFFICIENCY ANALYSIS ON THE USE OF PRODUCTION FACTOR
IN SOYBEAN AGRIBUSINESS
(A Case Study on Weru Subdistrict)
Yudihana Wahyu N
F0108130
This research aims to analyze the effect of production factors (land width,
labor, seed, fertilizer, and pesticide) used on the soybean productivity,
agribusiness scale level as well as technical and economical efficiency levels in
soybean agribusiness in Weru Subdistrict of Sukoharjo Regency.
The data of research was taken using survey and interview method with
the respondent farmers. The sample used consisted of 100 respondents, taken
using area proportional random sampling method. The data was analyzed using a
multiple linear regression analysis in Cobb Douglass function, with Ordinary
Least Square (OLS) method, agribusiness scale testing, and technical and
economical efficiency examination.
The result of production function analysis showed that the production
factors of land width, seed and fertilizer statistically affected significantly the
soybean production, while labor and pesticide did not affect significantly. The
soybean agribusiness in Weru Subdistrict of Sukoharjo Regency was at
decreasing returns to scale tendency. Viewed from combined use of production
factors, it could be seen that land width, seed, and fertilizer were not efficient
technically. The result of economic efficiency analysis showed that the use of land
width was not efficient while the use of seed and fertilized had not been efficient
economically. For that reason, the recommendation given was that the farmer
could increase the seed and fertilizer used in order to improve the productivity;
combined use of production factors should be done more rationally in order to
achieve the technical efficiency optimally; to achieve the efficiency economically,
the government should oversee the fertilizer distribution and price.
Keywords: soybean production, production factors, Cobb Douglas, Return to
Scale, efficiency.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Indonesia merupakan salah satu negara berkembang yang memiliki
luas wilayah dan jumlah penduduk yang cukup besar, dengan sumber daya
alam yang cukup melimpah. Letak Indonesia yang berada di garis equator
menyebabkan Indonesia beriklim tropis, didukung dengan tanah yang subur,
menjadikan Indonesia cocok digunakan untuk melakukan usaha pertanian.
Indonesia juga merupakan negara agraris yang sebagian penduduknya
sebagian besar berprofesi sebagai petani.
Secara keseluruhan peran sektor pertanian di Indonesia masih
menduduki posisi yang penting. Peran sektor pertanian yang tangguh, seperti
halnya diharapkan dalam proses pembangunan, paling sedikit mencakup
empat aspek. Pertama kemampuan dalam menyediakan pangan bagi
masyarakat, kedua memberikan kesempatan kerja bagi masyarakat, ketiga
menghemat dan menghimpun devisa dan terakhir sebagai dasar yang
memberikan dukungan bagi berkembangnya sektor lain. (Sumodiningrat,
1991: 6)
Menurut Laporan Kinerja Kementrian Pertanian (2012), pada tahun
2011 (sampai dengan Triwulan III), PDB sektor pertanian (di luar perikanan
dan kehutanan) tumbuh sebesar 3,07%. Di mana tingkat pertumbuhan
tersebut lebih tinggi dibandingkan pertumbuhan tahun 2010 yang hanya
2,86%. Kontribusi PDB sektor pertanian (di luar perikanan dan kehutanan)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
2
terhadap PDB nasional pada tahun 2011 tersebut mencapai 11,88%. Lebih
tinggi dibandingkan tahun 2010 yang baru mencapai 11,49%.
Tanaman pangan merupakan salah satu sub sektor dalam pertanian
yang memberikan sumbangan terhadap sektor pertanian. Padi sebagai bahan
makanan pokok selama ini banyak di produksi di Indonesia. Selain padi
banyak juga tanaman lain yang diproduksi seperti jagung, ketela dan salah
satunya adalah kedelai. Sebagai tanaman pangan pengganti padi, kedelai juga
banyak diproduksi oleh petani di Indonesia.
Komoditas kedelai merupakan salah satu komoditas pertanian yang
menjadi perhatian pemerintah, saat ini kedelai dapat dikatakan sebagai salah
satu bahan pangang pokok, sebab tingkat konsumsi masyarakat akan kedelai
saat ini sangatlah besar. Sementara disisi lain produksi dalam negeri belum
mampu untuk memenuhinya. Setiap tahun kebutuhan kedelai mencapai 2 juta
ton, sedangkan produksi kedelai dalam negeri hanya 0,8 juta ton per tahun,
sehingga untuk memenuhinya diperlukan impor sebanyak 1,2 juta ton per
tahun. Di masa mendatang proyeksi permintaan kedelai akan terus meningkat
seiring dengan meningkatnya konsumsi kedelai oleh masyarakat Indonesia
mengingat beberapa pertimbangan seperti: bertambahnya populasi penduduk,
peningkatan pendapatan per kapita, kesadaran masyarakat akan gizi makanan.
Konsumsi per kapita dari 8.12 kg pada tahun 2005 menjadi 9,46 kg pada
tahun 2020. atau meningkat rata-rata 1.02% per tahun (Sulastri, dkk. 2011).
Berbagai upaya telah dilakukan oleh pemerintah agar impor kedelai
dapat dikurangi. Ketersediaan sumberdaya lahan yang cukup luas, iklim yang
cocok, teknologi yang telah dihasilkan serta sumberdaya manusia yang cukup
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
3
terampil dalam usahatani dan pasar komoditas kedelai masih terbuka lebar,
menjadikan prospek pengembangan kedelai di dalam negeri cukup baik.
Apabila sumber daya yang ada dikelola secara baik dan efisien maka dapat
meningkatkan produksi kedelai dalam negeri, sehingga impor kedelai dapat
dikurangi.
Tanaman kedelai merata di produksi di beberapa propinsi di
Indonesia. Sebagian besar produksi kedelai masih dilakukan di pulau Jawa,
sebab pulau Jawa mempunyai lahan pertanian yang subur dan wilayah yang
mendukung untuk usahatani kedelai. Jawa Tengah merupakan salah satu
propinsi penghasil kedelai di Indonesia. Sebagai daerah penghasil kedelai,
produksi kedelai di Jawa Tengah cukup baik. Dengan didukung luas panen
dan produktifitas yang terus bertambah, dari tahun ke tahun hasil produksinya
juga menunjukkan adanya peningkatan. Peningkatan produksi kedelai di Jawa
Tengah dapat dilihat dalam tabel 1.1 di bawah ini.
Tabel 1.1
Perkembangan Luas Panen, Produktivitas, dan Produksi Kedelai
di Indonesia Menurut Wilayah, 2008-2010
Perkembangan usaha 2008 2009 2010
1. Luas Panen (ha)
- Jawa Tengah
- Jawa
- Indonesia
2. Produktifitas (ku/ha)
- Jawa Tengah
- Jawa
- Indonesia
3. Produksi (ton)
- Jawa Tengah
- Jawa
- Indonesia
111.635
398.780
590.956
14.99
13.32
13.13
167.345
518.997
775.710
110.061
460.479
722.791
15.91
14.05
13.48
175.165
646.839
974.512
114.070
451.536
678.441
16.48
13.92
13.67
187.992
628.576
927.384
Sumber : www.Departemen Pertanian.go.id, (2010)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
4
Dari data dapat dilihat bahwa dari tahun ke tahun, baik produktifitas maupun
produksi kedelai di Jawa Tengah mengalami peningkatan. Pada tahun 2008
mencapai 167.354 ton, tahun 2009 produksi meningkat sebesar 4,67% dan
pada tahun 2010 terjadi peningkatan sebesar 7,32%. Rata-rata peningkatan
produktifitas kedelai di Jawa tengah mencapai 4,86% per tahun.
Salah satu Kabupaten penghasil kedelai di Jawa Tengah adalah
Kabupaten Sukoharjo. Dengan kondisi wilayah berupa dataran rendah
Kabupaten Sukoharjo mempunyai jenis tanah dan struktur tanah yang bagus,
menyebabkan Kabupaten Sukoharjo menjadi wilayah yang potensial dan sangat
cocok sebagai daerah pertanian, khususnya untuk usahatani kedelai. Salah satu
wilayah di Kabupaten Sukoharjo yang paling produktif sebagai daerah penghasil
Kedelai adalah Kecamatan Weru, seperti yang terlihat pada tabel 1.2 berikut.
Tabel 1.2
Luas Panen dan Produksi Kedelai di Kabupaten Sukoharjo Tahun 2011
No Kecamatan Luas Panen
(Ha)
Produksi
(Ton)
Produktifitas
(Kw/Ha)
1 Weru 1.673 3.197 19,11
2 Bulu 52 83 15,96
3 Tawangsari 609 1.140 18,72
4 Sukoharjo 68 108 15,88
5 Nguter 145 235 16,21
6 Bendosari 131 221 16,87
7 Polokarto 43 69 16,05
8 Mojolaban 0 0 0
9 Grogol 0 0 0
10 Baki 1 1 10,00
11 Gatak 0 0 0
12 Kartasura 0 0 0
Jumlah 2722 4.054 18,57
2010 3.642 8.719 23,94
Sumber: Dinas Pertanian Kabupaten Sukoharjo (2011)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
5
Dari data dapat dilihat, dari beberapa Kecamatan penghasil kedelai di
Kabupaten Sukoharjo, Kecamatan Weru merupakan penghasil utama tanaman
kedelai dengan hasil produksi mencapai 3.197 ton di tahun 2011.
Dengan produksi kedelai yang terbesar dan didukung dengan sistem
pengairan dan lahan yang cukup, menjadikan usaha pertanian di Kecamatan
Weru mempunyai prospek yang baik. Namun sumber daya alam yang ada
belum dapat dimanfaatkan secara optimal oleh para petani. Dalam
pelaksanaan proses produksi kedelai, petani juga dihadapkan pada masalah
baik dari dalam dan dari luar, masalah dari dalam diantaranya keterbatasan
faktor produksi, baik kualitas maupun kuantitas. Dengan demikian petani
harus pandai memilih dan mengkoordinasikan jenis-jenis tanaman yang
menguntungkan serta mengkombinasikan faktor produksi yang ada secara
efisien sehingga produksi yang dilakukan dapat optimal sedangkan masalah
dari luar adalah kondisi alam atau musim serta serangan hama dan penyakit.
Selain itu teknologi ditingkat petani sepertinya juga masih kurang, pada
umumnya petani melakukan kegiatan usahatani masih didasarkan kebiasaan
semata sehingga rasionalitas sering terabaikan.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh Siregar dan
Sumaryanto (2003), diperoleh hasil luas tanah, benih, pupuk K2O, dan
pestisida, positif dan secara signifikan mempengaruhi produksi kedelai,
sedangkan pupuk N dan P2O5, pompa irigasi, dan tenaga kerja tidak.
Efisiensi teknis produksi kedelai di daerah ini adalah 83%.
Oleh karena itu, penelitian serupa juga dapat dilakukan untuk melihat
rasionalitas petani di Kecamatan Weru dalam berusahatani dalam upaya
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
6
meningkatkan hasil produksi, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi,
bagaimana pengkombinasian dan penggunaan faktor-faktor produksi luas
lahan, tenaga kerja, bibit, pupuk dan pestisida pada usahatani kedelai di
Kecamatan Weru untuk mencapai produksi yang optimal, sekaligus
mengetahui efisiensi teknis dan efisiensi ekonomi penggunaan faktor-faktor
produksi tersebut.
B. Perumusan Masalah
Banyak faktor yang berpengaruh terhadap usaha tani kedelai yang
berkaitan langsung dengan proses produksi. Untuk mengetahui pengaruh
tersebut maka permaslahan dirumuskan sebagai berikut :
1. Bagaimanakah pengaruh faktor-faktor produksi dalam proses produksi
kedelai pada usaha tani kedelai di Kecamatan Weru?
2. Bagaimanakah skala produksi usaha tani kedelai di Kecamatan Weru?
3. Bagaimanakah efisiensi teknis penggunaan faktor-faktor produksi pada
usaha tani kedelai di Kecamatan Weru?
4. Bagaimanakah efisiensi ekonomi penggunaan faktor-faktor produksi
pada usaha tani kedelai di Kecamatan Weru?
C. Tujuan Penelitian
Adapun tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah sebagai
berikut :
1. Mengetahui bagaimana pengaruh faktor-faktor produksi dalam proses
produksi kedelai pada usaha tani kedelai di Kecamatan Weru.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
7
2. Mengetahui bagaimana skala produksi usaha tani kedelai di Kecamatan
Weru.
3. Mengetahui bagaimana efisiensi teknis penggunaan faktor-faktor produksi
pada usaha tani kedelai di Kecamatan Weru.
4. Mengetahui bagaimana efisiensi ekonomi penggunaan faktor-faktor
produksi pada usaha tani kedelai di Kecamatan Weru.
D. Manfaat Penelitian
Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat:
1. Bagi petani, dapat dimanfaatkan dalam penentuan kerangka perencanaan
untuk melakukan produksi kedelai, sehingga produksi pada usaha tani
kedelai dapat lebih efisien.
2. Bagi pemerintah, memberikan masukan dan menjadikan bahan
pertimbangan pengambilan kebijakan untuk membina para petani
khususnya petani tanaman kedelai dan kebijakan untuk meningkatkan
produksi pada usaha tani kedelai
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
8
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Usaha Tani Kedelai
1. Usaha Tani
Usaha tani adalah himpunan dari sumber-sumber alam yang
terdapat ditempat itu, yang diperlukan untuk produksi pertanian seperti
tumbuhan, tanah, dan air, perbaikan-perbaikan yang telah dilakukan atas
tanah itu, sinar matahari, bangunan-bangunan yang didirikan diatas tanah
dan sebagainya (Mubyarto, 1989:66).
Pertanian dibagi menjadi dua yaitu pertanian dalam arti sempit dan
pertanian dalam arti luas. Pertanian dalam arti sempit dapat dikatakan
sebagai pertanian rakyat yaitu usaha pertanian keluarga dimana
produksinya bahan makanan utama seperti beras, palawija (jagung,
kacang-kacangan dan umbi-umbian), tanaman sayuran dan buah-buahan.
Pada umumnya sebagian hasil pertanian rakyat adalah untuk dikonsumsi
keluarga (Mubyarto, 1989:16).
2. Tanaman Kedelai
Kedelai merupakan tanaman semusim dan termasuk tanaman
basah, batangnya berdiri tegak. Tanaman ini mempunyai banyak cabang
ada yang pendek dan ada cabang yang panjang tergantung dari jenis
varietasnya (Aak, 1989:17).
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
9
Kedelai sudah cukup lama dibudidayakan di Indonesia dengan
berbagai jenis kedelai. Berbagai jenis tanaman kedelai secara garis besar
diklasifikasikan menurut (Aak, 1989:23) :
a. Dasar penentuan Varietas dibedakan :
1) Berdasar umur
- Kedelai genjah : berumur pendek 75-85 hari
- Kedelai tengahan : berumur 85-90 hari
- Kedelai dalam : berumur lebih dari 90 hari
2) Berdasar warna biji
- Kedelai Putih/ kedelai kuning
- Kedelai hitam/ kedelai hijau
3) Berdasar tipe batang
- Batang lurus keatas (vertikal)
- Ujung batang melilit
b. Varietas yang dianjurkan
Varietas kedelai yang dianjurkan mempunyai criteria-
kriteria tertntu, misalnya umur panen, produksi per hektar, daya
tahan terhadap serangan hama dan penyakit. Ada bayak jenis
varietas dalam klasifikasi ini misalnya: Muria, Galunggung,
Sumbing, dan lain-lain.
3. Permasalahan dalam Usaha Tani Kedelai
Menurut Satya (2010), terdapat banyak kendala yang dihadapi
dalam upaya peningkatan produksi kedelai antara lain :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
10
a. Harga kedelai
Harga kedelai yang kurang menarik menyebabkan petani kurang
optimal dalam mengusahakan tanaman kedelai. Oleh karena itu,
dalam melakukan usaha tani kedelai petani cenderung menghemat
pengeluaran. Dengan penggunaan input yang minimal maka
produktifitas tanaman tidak dapat mencapai tingkat optimum.
b. Kurangnya benih
Kurangnya benih yang bermutu menjadi masalah yang masih sulit
dipecahkan. Upaya penyediaan benih bermutu oleh pemerintah
melaui Dinas Pertanian, Umumnya tidak dapat berjalan dengan baik.
c. Hama dan penyakit
Pada kedelai hama dan penyakit yang menyerang lebih banyak
dibandingkan palawija lainnya. Hal menjadi kendala tersendiri
dalam proses pembudidayaan kedelai, perhatian yang lebih perlu
diberikan pada tanaman kedelai untuk menangani masalah hama dan
penyakit ini.
d. Ketersediaan lahan dan iklim
Menyediakan lahan untuk usaha tani kedelai merupakan tantangan
yang semakin besar karena dihadapkan kompetisi lahan dengan
upaya meningkatkan produksi komoditas lainnya. Selain itu keadaan
iklim yang saat ini sulit diprediksi menjadi maslah tersendiri bagi
usaha pertanian pada umumnya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
11
4. Teknik Bertanam Kedelai
Banyak hal-hal yang perlu diperhatikan dalam menanam kedelai
antara lain (M. Arsyad, 1998) :
a. Waktu dan musim tanam, musim tanam kedelai di lahan sawah
adalah bulan Maret – April atau Juni-juli (musim kemarau),
Februari-Maret (musim hujan).
b. Pemilihan benih, pilih benih yang bermutu tinggi sesuai dengan pola
dan musim tanam serta lokasi ekosistem setempat.
c. Persiapan atau pengolahan tanah, penanaman kedelai setelah panen
padi dapat dilakukan tanpa pengolahan tanah apabila cukup lembab,
bersih dari gulma, dan tunggul jerami padi dipotong sampai dekat
permukaan tanah.
d. Cara dan jarak tanam , Penanaman benih kedelai perlu diperhatikan
beberapa hal antara lain :
1) Penanaman diawali dengan pembuatan lubang tanam tunggal
kurang lebih 3 cm.
2) Jarak lubang yang ideal antara lubang satu dengan yang lain
kurang lebih 20 x 20 cm. (disamping tunggul jerami)
3) Jumlah tanam bibit, setiap lubang diberi bibit 2-3 biji.
e. Pemupukan
1) Pada lahan sawah yang tidak pernah dipupuk, pupuk yang
diperlukan 40-50 kg urea, 60-70 TSP, dan 60-75 kg KCL per
hektar. Bila ada pupuk kandang dianjurkan 5 ton per hektar.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
12
2) Pada lahan kering diperlukan 50-75 kg urea, 75-100 kg TSP,
dan 50-75 kg KCL per hektar, pupuk kandang 3-5 ton per
hektar.
f. Pengairan
Tanaman kedelai merupakan jenis tanaman yang tidak terlalu
memerlukan banyak air, sehingga pengairan dilakukan sesuai
kebutuhan.
g. Pengendalian gulma dan hama
1) Pengndalian gulma dilakukan dengan mencabuti gulma dengan
tangan atau dibantu dengan alat seperti pacul, garu. Dilakukan
2-3 kali saat tanaman berumur 3,7 dan 10 minggu.
2) Pengendalian hama dan penyakit dilakukan sesuai dengan hama
dan penyakit yang menyerang saat itu,
h. Panen dan Pasca Panen
1) Waktu, cara dan alat yang digunakan dalam pemanenan dapat
mempengaruhi jumlah dan mutu hasil kedelai. Panen sebaiknya
diusahakan tepat waktu. Bila panen terlalu awal akan banyak
biji muda dan perontokan biji sulit dilakukan. Sebaliknya, bila
panen terlambat biji banyak yang tercecer.
2) Penanganan pasca panen antara lain terdiri dari penjemuran
brangkasan tanaman, pembijian, pengeringan, pembersihan dan
penyimpanan biji perlu mendapat perhatian yang lebih besar,
agar kualitas biji atau benih terjaga.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
13
B. Teori Produksi
1. Definisi Produksi
Produksi adalah suatu kegiatan yang mengubah input menjadi
output. Kegiatan tersebut dalam ekonomi biasa dinyatakan dalam fungsi
produksi (Sugiarto, 2002)
Dalam proses produksi pertanian dibutuhkan bermacam-macam
faktor produksi antara lain tenaga kerja, tanah, modal dan manajemen
pertanian. Tenaga kerja meliputi tenaga kerja yang berasal dari dalam
dan luar keluarga. Faktor produksi modal diartikan sebagai uang atau
keseluruhan nilai dari sumber-sumber ekonomi non manusiawi
(Mubyarto, 1989: 70).
2. Fungsi Produksi
Fungsi produksi adalah hubungan fisik antara variabel yang
dijelaskan (Y) dan variabel yang menjelaskan (X). Variabel yang
dijelaskan biasanya berupa output dan variabel yang menjelaskan
biasanya berupa input (Soekartawi, 2003).
Fungsi Produksi menunjukkan jumlah maksimum output yang
dapat dihasilkan dari pemakaian sejumlah input dengan menggunakan
teknologi tertentu. Secara matematis fungsi produksi dapat dituliskan
sebagai berikut (Sugiarto, 2002):
Q = F(K,L,X,E)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
14
Keterangan :
Q = output
K,L,X,E = input (kapital, tenaga kerja, bahan baku, keahlian
keusahawanan)
Menurut Soekartawi (2003) Dalam melakukan produksi, ada
dua pendekatan yang akan digunakan oleh seorang produsen yang
pertama yaitu profit maximization dengan pendekatan ini seorang
produsen akan selalu berusaha untuk mengalokasikan input yang
dimilikinya sefisien mungkin untuk dapat menghasilkan output yang
maksimal. pendekatan kedua yaitu cost minimization pendekatan ini
akan dilakukan oleh seorang produsen apabila produsen dihadapkan
pada keterbatasan biaya dalam melakukan usahanya, mereka akan
berusaha memperoleh keuntungan yang besar dengan meminimumkan
biaya produksi. profit maximization dan cost minimization keduanya
mempunyai tujuan yang sama yaitu sama-sama bertujuan untuk
memaksimal keuntungan dengan pengalokasian penggunaan
sumberdaya yang seefisien mungkin.
a. Tahapan Produksi
Gambar 2.1 Kurva Produksi Total, Produksi Rata-rata dan Produksi
Marjinal (Adiningsih, 1995)
Y
X
PR
PM
Tahap 1 Tahap 2
Tahap 3
PT
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
15
Ada 3 tahap dalam fungsi produksi yang masing-masing
memiliki sifat yang khusus. Tahap-tahapnya adalah sebagai
berikut (Adiningsih, 1995) :
1) Tahap I
Pada Tahap ini PR meningkat, PM juga meningkat. Ini
berarti input tetap digunakan dengan penggunaan input
variabel. Oleh karena itu tahap ini bukan tahap yang
rasional bagi produsen, karena tiap tambahan satu unit
input variabel akan menambah tambahan output yang
lebih besar. Sehingga produsen yang rasional tidak akan
berproduksi pada tahap ini.
2) Tahap II
Pada Tahap ini PR menurun, PM juga menurun. Ini
berarti penggunaan input tetap maupun input variabel
sudah rasional, karena pada tahap ini tambahan
penggunaan input variabel sudah mulai menurunkan PR
maupun PM. Sehingga tahap ini adalah tahap yang
rasional bagi produsen untuk berproduksi.
3) Tahap III
Pada Tahap ini PR menurun, PM juga menurun hingga
dibawah 0. Ini berarti penggunaan input variabel relative
terlalu banyak digunakan dibandingkan penggunaan
input tetap. Sehingga pada tahap ini tidak rasional bagi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
16
produsen untuk berproduksi, karna tambahan input
variabel justru akan menurunkan tingkat total output.
3. Fungsi Produksi Cobb-Douglas
Menurut Soekartawi (2003) Fungsi produksi Cobb Douglas
adalah suatu fungsi atau persamaan yang melibatkan dua atau lebih
variabel, yaitu variabel dependen (Y) dan variabel independen (X).
Biasanya penyelesaian hubungan antara Y dan X dilakukan dengan cara
regresi. Secara matematik, fungsi produksi Cobb-Douglas dapat
dituliskan sebagai berikut :
Y =
=
Bila persamaan tersebut dilogaritmakan maka persamaan tersebut dapat
diubah menjadi bentuk linier berganda. Logaritma dari persamaan di atas
adalah sebagai berikut (Soekartawi, 2003):
Log Y = log a + b1 log X1 + b2 log X2 + v
Y* =
di mana:
Y* = log Y
X*= log X
v* = log v
a* = log a
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
17
Ada tiga alasan pokok mengapa fungsi Cobb-Douglas lebih
banyak dipakai oleh para peneliti, yaitu (Soekartawi, 2003:165-166):
a. Penyelesaian fungsi Cobb-Douglas relatif lebih mudah
dibandingkan dengan fungsi yang lain, seperti fungsi kuadratik
b. Hasil pendugaan garis melalui fungsi Cobb-Douglas akan
menghasilkan koefisien regresi yang sekaligus juga menunjukkan
besaran elastisitas. Jadi besaran b pada persamaan diatas adalah
angka elastisitas.
c. Besaran elastisitas tersebut sekaligus menunjukkan tingkat besaran
return to scale. Jadi seperti pada persamaan diatas, dimana:
Y* =
dan besaran b adalah elastisitas, maka jumlah dari elastisitas adalah
merupakan ukuran return to scale.
4. Skala Produksi Terhadap Hasil (Return To Scale)
Retutn to Scale (RTS) perlu diketahui untuk mengetahui apakah
kegiatan dari suatu usaha yang diteliti tersebut mengikuti kaidah
increasing, constant atau decreasing return to scale. Berdasarkan
persamaan diatas maka RTS persamaan tersebut dapat dituliskan sebagai
berikut (Soekartawi, 2003:162-163):
1 < b1 + b2 < 1
Dengan demikian, kemungkinannya ada tiga alternatif, yaitu:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
18
a. Decreasing return to scale, bila βı + β2 < 1. Dalam keadaan demikian,
dapat diartikan bahwa proporsi penambahan faktor produksi melebihi
proporsi penambahan produksi.
b. Constant return to scale, bila βı + β2 = 1. Dalam keadaan demikian
penambahan faktor produksi akan proporsional dengan penambahan
produksi yang diperoleh.
c. Increasing return to scale, bila βı + β2 > 1. Ini artinya bahwa proporsi
penambahan faktor produksi akan menghasilkan tambahan produksi
yang proporsinya lebih besar.
5. Elastisitas Produksi
Elastisitas produksi (Ep) adalah prosentase perubahan dari
output sebagai akibat dari prosentase perubahan input. Ep ini dapat
dituliskan melalui rumus sebagai berikut (Soekartawi,2003:40) :
atau
Keterangan :
∆Y = Perubahan output
∆X =Perubahan input
Y = output
X = input
Karena adalah PM, maka besarnya Ep tergantung dari besar kecilnya
PM dari suatu input, misalnya input X.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
19
6. Efisiensi Penggunaan Faktor-faktor Produksi
Faktor produksi terdiri dari empat komponen, yaitu tanah, modal,
tenaga kerja, dan manajemen (pengelolaan). Masing-masing faktor
mempunyai fungsi yang berbeda dan saling terkait satu sama lain.
Apabila salah satu faktor tidak tersedia maka proses produksi tidak akan
berjalan, terutama tiga faktor terdahulu, antara lain tanah, modal, dan
tenaga kerja (Daniel, 2002 :52).
Menurut Soekartawi (2003) Pengertian “efisiensi” sangat relatif,
efisiensi diartikan sebagai upaya penggunaan input yang sekecil-kecilnya
untuk mendapatkan produksi yang sebesar-besarnya. Efisien dapat
digolongkan menjadi 3 (tiga) macam, yaitu : efisiensi teknis, efisiensi
alokatif (efisiensi harga ) dan efisiensi ekonomi.
a. Efisiensi Teknis
Jika elastisitas produksi dari suatu input dan produksi rata-
ratanya diketahui, maka dapat diturunkan produk marginal dari input
tersebut sebagai berikut (Soekartawi, 1993):
MPPXi = Epi . APPXi
Keterangan :
MPPXi = marginal produk input Xi
Epi = elastisitas produksi input Xi
APPXi = Produksi rata-rata Xi
Efisiensi teknis diperoleh bila elastisitas produksinya (Ep) = 1, yaitu
apabila :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
20
Keterangan :
1) MPPx > APPx, berarti penggunaan input belum mencapai
efisiensi teknis.
2) MPPx < APPx, berarti penggunaan input tidak mencapai
efisiensi teknis.
3) MPPx = APPX, berarti penggunaan input sudah mencapai
efisiensi teknis.
Tinggi Rendahnya tingkat efisiensi dapat dilihat dari nilai konstanta,
semakin tinggi konstanta maka semakin tinggi tingkat efisiensi.
b. Efisiensi Ekonomi
Efisiensi diartikan sebagai upaya penggunaan input yang
sekecil-kecilnya untuk mendapatkan produksi yang sebesar-
besarnya. Situasi yang demikian akan terjadi kalau petani mampu
membuat suatu upaya kalau nilai produk marginal (NPM) untuk
suatu input sama dengan harga input tersebut atau dapat dituliskan
(Soekartawi,1993:59) :
NPMx = Px ; atau
= 1
Dari sini apabila nilai produk marginal (NPMx) sama dengan
harga input (Px) maka penggunaan faktor produksi dapat dikatakan
sudah optimal. Namun pada kenyataannya nilai produk marginal
(NPMx) tidak selalu sama dengan harga input (Px). Bila NPMx/Px
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
21
> 1 berarti penggunaan faktor produksi x tersebut belum efisien, bila
NPMx/Px < 1 berarti penggunaan faktor produksi x tidak efisien.
C. Penelitian Terdahulu
Berdasarkan penelitian Siregar dan Sumaryanto (2003) yang
berjudul “Estimating Soybean Production Efficiency in Irrigated Area Of
Brantas River Basin” Penelitian ini menggunakan model frontier stokastik,
diperoleh hasil luas tanah, benih, pupuk K2O, dan pestisida, positif dan
secara signifikan mempengaruhi produksi kedelai, sedangkan pupuk N dan
P2O5, pompa irigasi, dan tenaga kerja tidak. Efisiensi teknis produksi kedelai
di daerah ini adalah 83%.
Berdasarkan hasil penelitian Fauziyah (2007) yang berjudul
“Analisis Efisiensi Usaha Tani Kedelai di Desa Sukosari Kecamatan
Gondanglegi Kabupaten Malang”, dengan fungsi produksi frontier Cobb
Douglas yang dianalisis dengan Frontier diperoleh hasil, dari lima variabel
yang digunakan hanya variabel luas lahan yang berpengaruh signifikan,
sedangkan variabel tenaga kerja, bibit, pupuk dan pestisida tidak
berpengaruh secara signifikan. Indeks efisiensi pada 30 populasi petani
kedelai di Sukosari menggambarkan bahwa mereka sudah mampu mencapai
efisiensi teknis. Efisiensi ekonomis telah dicapai oleh 80% petani kedelai,
sedangkan 6 petani belum dapat mencapai efisiensi alokasi dan ekonomis
karena indeks efisiensinya lebih kecil dari 0,7.
Berdasarkan Penelitian Tahir, dkk (2010) yang berjudul “Analisis
Efisiensi Produksi Sistem Usahatani Kedelai Di Sulawesi Selatan”. Penelitian
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
22
ini menggunakan fungsi produksi Cobb Douglas yang diestimasi dengan
metode Ordinary Least Square (OLS). Hasil analisis fungsi produksi
menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi peningkatan produksi
kedelai secara nyata adalah tingkat pengalaman petani, jumlah angkatan kerja
dalam keluarga, jumlah pupuk urea, jumlah pupuk KCl, jumlah pupuk
organik, dummy status kepemilikan lahan sistem bagi hasil, dummy varietas
kedelai (varietas unggul), dummy jarak tanam (40 x 15 cm dan 40 x 10 cm),
dan dummy tipe lahan. Secara ekonomis efisiensi produksi dalam usahatani
kedelai belum optimal.
Berdasar penelitian Adebanjo (2010) yang berjudul “Constraints and
determinants of technical efficiency in medium-scale soybean production in
Benue State, Nigeria”, dengan menggunakan model frontier stokastik untuk
memperkirakan faktor-faktor penentu efisiensi teknis dari petani. Diperoleh
hasil efisiensi teknis rata-rata faktor-faktor penentu efisiensi teknis yang
secara statistik signifikan adalah jenis kelamin, usia dan pengalaman. Jenis
kelamin dan usia memiliki hubungan terbalik dengan inefisiensi teknis dari
petani sementara pengalaman memiliki hubungan langsung. Indeks efisiensi
teknik sebesar 73%.
Berdasarkan penelitian Sulastri (2011) yang berjudul “Analisis
Usahatani Kedelai (Glycine max L) yang Berkelanjutan di Kecamatan
Sukorejo Kabupaten Ponorogo”, dengan analisis fungsi produksi Cobb-
Douglass. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor produksi atau
input produksi secara bersama-sama berpengaruh terhadap produski kedelai,
namun secara individu input yang berpengaruh nyata terhadap peningkatan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
23
produksi kedelai di lahan sawah adalah luas lahan, bibit, tenaga kerja pria dan
tenaga kerja wanita, sedangkan di lahan tegal adalah pupuk organik. Dari
hasil analisis efisiensi penggunaan input pada usahatani kedelai lahan tegal
dan sawah menunjukkan, di lahan tegal secara ekonomi penggunaan faktor
produksi belum efisien.
D. Kerangka Pemikiran
Usaha tani kedelai merupakan usaha yang prospektif untuk
dikembangkan di Kecamatan Weru, hal ini ditunjukkan dengan produktifitas
kedelai yang tinggi dibandingkan dengan kecamatan lain di kabupaten
Sukoharjo, seperti yang terlihat pada tabel 1.2.
Dari kerangka dapat dilihat bahwa faktor produksi luas lahan, bibit,
pupuk, pestisida dan tenaga kerja digunakan untuk produksi tanaman kedelai,
sehingga akan menghasilkan output berupa kedelai. Dengan melihat
perbandingan perubahan semua faktor–faktor produksi dan perubahan hasil
produksi yang, dapat diketahui apakah usaha tani padi tersebut dalam keadaan
increasing, decreasing, atau constant return to scale.
Efisiensi ekonomi dari usaha ini dapat diketahui dengan cara
membandingkan antara biaya yang dikeluarkan untuk faktor-faktor produksi
dengan nilai produk yang diperoleh petani, sedangkan efisiensi tekniknya
dapat diketahui dengan membandingkan antara jumlah perubahan
penggunaan faktor-faktor produksi dengan jumlah perubahan hasil produksi.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
24
Kerangka pemikiran digunakan untuk mempermudah dalam mencapai
tujuan penelitian, secara skematis kerangka pemikiran digambarkan sebagai
berikut :
Gambar 2.1. Kerangka Pemikiran
E. Hipotesis Penelitian
Dari penelitian yang ada tersebut maka dapat diabil beberapa hipotesis
sebagai berikut :
1. Diduga bahwa faktor produksi luas lahan, bibit, pestisida, pupuk dan
tenaga kerja berpengaruh positif terhadap hasil produksi usaha tani
kedelai di Kecamatan Weru.
2. Diduga keadaan skala usaha pada usaha tani kedelai di Kecamatan Weru
berada dalam kondisi increasing return to scale.
3. Diduga bahwa penggunaan faktor produksi luas lahan, bibit, pestisida,
pupuk dan tenaga kerja pada usaha tani kedelai di Kecamatan Weru
belum efisien secara teknis.
4. Diduga bahwa penggunaan faktor produksi luas lahan, bibit, pestisida,
pupuk dan tenaga kerja pada usaha tani kedelai di Kecamatan Weru
belum efisien secara ekonomis.
- Luas Lahan
- Bibit
- Pestisida
- Pupuk
- Tenaga Kerja
Produksi Hasil
Produksi
Skala
Produksi
Efisiensi
Teknis
Efisiensi
Ekonomi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
25
Pembatasan masalah dalam penelitian ini adalah :
1. Penelitian ini dilakukan pada usaha tani kedelai di Kecamatan Weru
Kabupaten Sukoharjo
2. Produksi kedelai yang dihasilkan petani diasumsikan untuk dijual semua
3. Petani yang dimaksud adalah pengusaha sektor pertanian, baik petani
pemilik lahan sendiri ataupun petani penyewa yang mengusahakan usaha
tani kedelai
4. Keadaan atau faktor-faktor produksi di luar model dianggap konstan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
26
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode survei dengan petani kedelai
sebagai unit analisisnya. Daerah penelitian berada di Kecamatan Weru
Kabupaten Sukoharjo, Kecamatan Weru dipilih sebagai daerah penelitian
karena mempunyai produktifitas kedelai yang tertinggi diantara kecamatan
lain di Kabupaten Sukoharjo, seperti yang terlihat pada Tabel 1.2. Penelitian
dikhususkan pada pertanian kedelai di Kecamatan Weru yang dapat panen
dua kali satu tahun, penelitian dilakukan pada musim tanam April-Juni.
B. Populasi, Sampel dan Teknik Sampling
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah para petani
kedelai di wilayah Kecamatan Weru Kabupaten Sukoharjo, yang pada tahun
2010 berjumlah 3.760 orang (Tabel 3.1). Untuk menentukan besarnya sampel
dari desa terpilih dihitung dengan rumus Slovin (Uma Sekaran, 2000 dalam
Warsana, 2007) :
n =
Keterangan :
n = Jumlah petani sampel
N = Jumlah populasi petani empat desa
e = Batas kesalahan yang dapat ditolelir (10%)
1 = Konstanta
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
27
Dari rumus yang ada maka dapat ditentukan jumlah sampel sebagai berikut :
n = = 97,40 dibulatkan menjadi 100
100 sampel tersebut akan diambil dari 13 desa yang ada. Pengambilan sampel
dilakukan dengan menggunakan metode area proportional random
sampling.
Tabel 3.1
Jumlah petani kedelai, jumlah sampel
per Desa di Kecamatan Weru tahun 2010
No Desa Jumlah
petani
Jumlah
Sampel
1 Weru 210 6
2 Tawang 84 3
3 Ngreco 451 12
4 Karangmojo 249 7
5 Karanganyar 471 12
6 Alasombo 242 6
7 Krajan 476 13
8 Karangwuni 445 12
9 Jatingarang 383 10
10 Karakan 234 6
11 Grogol 120 3
12 Karangtengah 228 6
13 Tegalsari 167 4
Jumlah 3.760 100
Sumber : Cabang Dinas Pertanian Kecamatan Weru (2010).
Tabel 3.1 menunujukkan banyaknya jumlah sampel dari masing-
masing desa yang ada di Kecamatan Weru. Besaran sampel ditentukan
berdasarkan proporsi jumlah petani dari masing-masing desa, sehingga setiap
petani di tiap desa mempunyai peluang yang sama untuk dipilih menjadi
anggota sampel.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
28
C. Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dan dianalisis dalam penelitian terdiri dari dua
macam jenis data yaitu :
1. Data primer : yaitu data dari petani kedelai sampel atau petani responden,
dan pengamatan langsung di lapangan. Data primer yang digunakan
adalah data mengenai hasil produksi kedelai, input yang digunakan, harga
input dan harga output. Data diperoleh melalui kuesioner dan wawancara
dengan petani sampel.
2. Data sekunder : yaitu data yang diperoleh dari instansi atau lembaga yang
ada hubungannya dengan penelitian, meliputi Dinas Pertanian Kabupaten
Sukoharjo dan Kecamatan Weru, Badan Pusat Statistik Kabupaten
Sukoharjo, Kantor Kecamatan Weru, Kantor-kantor Kelurahan di
Kecamatan Weru, serta pustaka yang relevan dengan masalah yang
diteliti.
D. Metode Pengumpulan Data
1. Interview, yaitu metode pengumpulan data dengan cara melakukan
wawancara langsung dengan responden mengenai permasalahan yang
diteliti. Wawancara langsung tersebut menggunakan kuisioner yang telah
dipersiapkan terlebih dahulu
2. Pencatatan, yaitu pengumpulan data sekunder dengan mencatat data yang
diperlukan dari instansi atau lembaga yang berkaitan dengan penelitian ini.
3. Observasi, yaitu dengan melakukan pengamatan langsung dan pencatatan
secara sistematis didaerah penelitian.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
29
E. Definisi Operasional Variabel
Dalam penelitian ini terdapat dua variabel yaitu variabel dependen dan
variabel independen. Definisi operasional variabel-variabel tersebut sebagai
berikut :
1. Dalam penelitian ini variabel dependen adalah hasil produksi tanaman
kedelai (Y), yang diukur dalam satuan kilogram (Kg), sedangkan harga
kedelai diukur dalam rupiah per kilogram (Rp/Kg).
2. Variabel independen, terdiri dari :
a. Luas lahan (X1)
Adalah luas lahan sawah garapan petani yang digunakan untuk
usahatani kedelai selama satu kali musim tanam, dinyatakan dengan
satuan meter persegi (m2). sedangkan harga luas lahan
diperhitungkan sesuai harga sewa yang berlaku di daerah tersebut,
diukur dalam rupiah per patok atau 3300 m2 (Rp/patok).
b. Tenaga Kerja (X2)
Yaitu seluruh tenaga kerja yang digunakan dalam usahatani kedelai,
selama satu musim tanam, baik tenaga kerja keluarga maupun tenaga
kerja luar, dinyatakan dalam satuan Hari Orang Kerja (HOK). Nilai
tenaga kerja berdasarkan upah dan dinyatakan dalam rupiah per Hari
Orang Kerja (Rp/HOK).
c. Bibit (X3)
Adalah banyaknya bibit yang digunakan dalam usahatani kedelai
selama satu kali musim tanam. Bibit yang ditanam petani dapat
berasal dari bibit yang dibuat oleh petani sendiri maupun dari bibit
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
30
yang dibeli (bibit bersertifikasi). Bibit diukur dengan satuan
kilogram (Kg), dan di perhitungkan sesuai harga pasar dengan satuan
rupiah per kilogram (Rp/Kg).
d. Pupuk (X4)
Pupuk yang digunakan petani dapat terdiri lebih dari satu macam
pupuk, diukur dalam satuan kilogram (Kg) dan diperhitungkan
sesuai harga pasar dengan satuan rupiah per kilogram (Rp/Kg).
e. Pestisida (X5)
Pestisida yang digunakan petani dalam pemeliharaan tanaman
kedelai selama satu kali musim tanam, diukur dalam satuan liter (L)
dan diperhitungkan sesuai harga pasar dengan satuan rupiah per liter
(Rp/L).
F. Metode Analisis
Metode analisis data yang akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu :
1. Analisis Regresi Linier Berganda
Untuk mengetahui seberapa besar variabel independen dalam hal
ini luas lahan, bibit, pupuk, pestisida dan tanaga kerja mempengaruhi
hasil produksi kedelai sebagai variabel dependen. Maka dilakukan regresi
terhdap fungsi Cobb Douglas dengan metode OLS (Ordinary Least
Square). Dalam penelitian Fauziyah (2007) fungsi produksi Coob
Douglas untuk menganalisis usahatani kedelai dapat dituliskan dalam
bentuk linear yang dilogaritmakan sebagai berikut :
Ln Yi = β0 + β1 LnX1i + β2 LnX2i + β3 LnX3i + β4 LnX4i + β5 LnX5i + ui
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
31
Keterangan:
Y = hasil produksi tanaman kedelai (Kg)
β0 = konstanta
β1 . . . β5 = koefisien regresi variabel
X1 = luas lahan (m2)
X2 = tenaga kerja (HOK)
X3= bibit (Kg)
X4 = pupuk (Kg)
X5= pestisida/ obat-obatan (L)
ui = error term
i = Responden 1-100
Pengujian validasi model dilakukan dengan cara sebagai berikut :
a. Uji Asumsi Klasik
Untuk melihat apakah regresi bermasalah atau tidak dan supaya
menghasilkan koefisien regresi yang tidak bias maka dalam penelitian
ini digunakan metode kwadrat terkecil (OLS = Ordinary Least Square)
untuk mencari koefisien regresi. Agar diperoleh koefisien regresi yang
linier terbaik tidak bias harus dipenuhi beberapa asumsi klasik. Uji
multikolinearitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas dilakukan untuk
mengetahui apakah ada pelanggaran terhadap asumsi-asumsi klasik
tersebut atau tidak (Gujarati, 1999).
1) Uji Multikolinearitas
Multikoloniaritas berarti adanya hubungan linier yang sempurna
atau pasti, diantara beberapa atau semua variabel yang
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
32
menjelaskan dari model regresi (Gujarati, 1999). Untuk
mengetahui ada tidaknya hubungan diantara variabel bebas
dalam model regresi, dapat dideteksi dengan menggunakan
metode Auxiliary Regression dengan pendekatan Koutsoyiannis,
yaitu dengan membandingkan nilai r2 dengan nilai R
2. Model
dikatakan terbebas dari masalah multikolinearitas jika nilai r2 <
R2.
2) Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah adanya korelasi diantara angota observasi
yang diurutkan menurut waktu (seperti data dalam deret berkala)
atau ruang (seperti data lintas-sektoral) (Gujarati, 1999).
Untuk menguji ada tidaknya autokorelasi maka dapat digunakan
Uji Breush-Godfrey (B-G Test) dengan menggunakan program
Eviews, (B-G Test) dilakukan dengan lankah-langkah sebagai
berikut (Winarno, 2009):
a) Meregres persamaan regresi untuk mendapatkan nilai
obs*R-squared dan nilai probabilitas.
b) Ada tidaknya masalah autokorelasi pada model dapat
diketahui dengan membandingkan nilai probabiltas dengan
tingkat signifikansi yang digunakan (α = 5%). Dengan
kriteria sebagai berikut :
- Bila probabilitas > α = 5%, berarti tidak ada autokorelasi
- Bila probabilitas ≤ α = 5%, berarti ada autokorelasi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
33
3) Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas terjadi apabila varian dari unsur-unsur
disturbance (Ui) adalah σ2, menunjukkan ketidaksamaan
observasi (bervariasinya observasi satu ke observasi yang lain).
Hal ini dapat ditunjukkan simbol (Gujarati,1999):
E (Ui) = σ2i : i = 1, 2, 3, … n
Apabila tiap unsur disturbance (Ui) merupakan suatu angka
konstan yang sama dengan σ2, maka hal ini disebut
homoskedastis. Secara simbol dapat dituliskan sebagai berikut
(Gujarati, 1999):
E (Ui) = σ2 : i = 1, 2, 3, … n
Untuk menguji ada tidaknya heteroskedastisitas dalam model
dapat digunakan beberapa cara, dan salah satunya dengan
melakukan Uji White menggunakan program Eviews. Dalam
Uji White ada tidaknya maslah heteroskedastisitas dapat
diketahui dengan cara melihat nilai probabilitasnya, apabila nilai
probabilitas > α =5% maka tidak terjadi masalah
heteroskedastisitas. Selain itu jugamembandingkan nilai Obs*R-
Squared dengan nilai χ2 tabel, dengan ketentuan sebagau berikut
(Winarno, 2009) :
- Apabila nilai Obs*R-Squared < nilai χ2 tabel maka tidak
ada masalah heteroskedastisitas.
- Apabila nilai Obs*R-Squared > nilai χ2 tabel maka terjadi
masalah heteroskedastisitas.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
34
b. Uji Statistik
1) Uji F
Untuk mengetahui apakah variabel independen secara
bersama-sama mempengaruhi variabel dependen secara
signifikan, maka dilakukan pengujian variabel-variabel
independen secara keseluruhan dan serentak. Uji F dapat
dilakukan dengan langkah sebagai berikut (Gujarati, 1999):
a) Ho : β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0 (tidak ada pengaruh antara
variabel bebas terhadap variabel tidak bebas secara
bersama-sama).
Ha : β1 ≠ β2 ≠ β3 ≠ β4 ≠ β5 ≠ 0 (ada pengaruh antara variabel
bebas terhadap variabel tidak bebas secara bersama-sama).
b) Tingkat keyakinan (level of significance) α = 0,05
F tabel: Fα ; k – 1; n – k
c) Daerah kritis
Ho diterima apabila F tabel ≤ Fα; k -1 ; k(n – 1)
Ho ditolak apabila F > F α; k -1 ; k(n – 1)
Daerah terima Daerah tolak
F tabel F tabel = Fα; k-1 ; n – k
Gambar 3.1. Daerah Terima dan Daerah Tolak Uji F
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
35
d) F hitung :
F hitung =
e) Kesimpulan Ho diterima apabila F hitung ≤ F tabel,
dapat dikatakan bahwa semua koefisien regresi secara
bersama-sama tidak signifikan pada tingkat α
Ho ditolak apabila F hitung > F tabel, dapat dikatakan
bahwa semua koefisien regresi secara bersama-sama
signifikan pada tingkat α
2) Uji R2 (Koefisien Deteminasi)
Untuk mengetahui besarnya pengaruh dari variabel
independen terhadap naik turunnya variabel dependen, maka
digunakan R2. Dirumuaskan sebagai berikut (Gujarati,1999):
R2 =
Keterangan :
k = Banyaknya parameter dalam model, termasuk unsur
intersep.
n = Banyaknya observasi.
3) Uji t
Pengaruh dari satu variabel independen terhadap variabel
dependen dapat diketahui melalui uji t. Adapun langkahnya
adalah sebagai berikut (Gujarati,1999):
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
36
a) Ho :βi = 0 (tidak signifikan)
Ha : βi > 0 (signifikan)
b) Nilai t tabel:
Keterangan :
α = derajat signifikansi
n = jumlah data yang diobservasi
k = jumlah parameter dalam model termasuk intersep
c) Daerah kritis
Daerah tolak Daerah terima Daerah tolak
- T tabel + T tabel
Gambar 3.2. Daerah Terima dan Daerah Tolak Uji t
d) T hitung:
T hitung =
e) Kesimpulan Apabila t hitung > t tabel atau t hitung < -t
tabel maka Ho ditolak, berarti signifikan. Hal ini dapat
dikatakan bahwa Xi secara statistik berpengaruh terhadap
Y pada tingkat α
Apabila t hitung < t tabel maka Ho diterima berarti tidak
signifikan. Hal ini dapat dikatakan bahwa Xi secara
statistik tidak berpengaruh terhadap Y pada tingkat α
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
37
2. Pengujian Skala Hasil (Return to Skill)
Analisis skala hasil menunjukan hubungan antara
perbandingan perubahan semua input dan perubahan output yang
diakibatkannya, skala usaha digolongkan menjadi 3 macam incresing,
decreasing, atau constant return to scale. Skala usaha dari suatu unit
produksi dapat diketahui dengan cara menjumlahkan elastisitas βı +
β2 + β3 + β4 + β5 (Soekartawi, 2003) :
a. Decreasing return to scale, bila (βı + β2 + β3 + β4 + β5 < 1). Artinya
proporsi penambahan faktor produksi melebihi proporsi
penambahan produksi.
b. Constant return to scale, bila (βı + β2 + β3 + β4 + β5= 1). Artinya
penambahan faktor produksi akan proporsional dengan
penambahan produksi yang diperoleh.
c. Increasing return to scale, bila (βı + β2 + β3 + β4 + β5 > 1). Artinya
bahwa proporsi penambahan faktor produksi akan menghasilkan
tambahan produksi yang proporsinya lebih besar.
3. Pengujian Efisiensi Teknis
Efisiensi teknis dapat diketahui dengan membandingkan antara jumlah
perubahan penggunaan faktor-faktor produksi dengan jumlah
perubahan hasil produksi. Efisiensi teknis diperoleh apabila koefisien
elastisitas produksinya (Ep) = 1, yaitu apabila (Soekartawi, 2003) :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
38
MPPxi = APPxi
Menghitung MPPxi dengan cara sebagai berikut:
Kriteria :
a. MPPxi > APPxi, berarti penggunaan input belum mencapai
efisiensi teknis.
b. MPPxi < APPxi, berarti penggunaan input tidak mencapai
efisiensi teknis.
c. MPPxi = APPxi, berarti penggunaan input sudah mencapai
efisiensi teknis.
Dalam fungsi produksi Cobb-Duoglass, tinggi rendahnya efisiensi
teknis dapat dilihat pada besarnya nilai konstanta, semakin besar
nilai konstanta maka semakin tinggi pula tingkat efisiensi dalam
penggunaan input.
4. Pengujian Efisiensi Ekonomis
Untuk menguji efisiensi ekonomis digunakan cara sebagai berikut
(Soekartawi, 2003) :
NPMxi = Pxi atau = 1
Rumus dari NPM adalah :
NPM = MPxi . Pq
Rumus dari MPPx adalah :
MPxi =
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
39
Kriteria :
a. Jika MPPxi > maka pengunaan faktor produksi belum
mencapai efisiensi.
b. Jika MPPxi < maka pengunaan faktor produksi tidak
mencapai efisiensi.
c. Jika MPPxi = maka pengunaan faktor produksi sudah
mencapai efisiensi
Efisiensi ekonomis dapat tercapai jika nilai MPP dari suatu faktor
produksi sama dengan perbandingan antara harga faktor produksi
yang bersangkutan dengan harga hasil produksi.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
40
BAB IV
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
A. Kondisi Umum Kecamatan Weru
1. Letak Geografis
Kecamatan Weru merupakan salah satu dari 12 kecamatan di
Kabupaten Sukoharjo yang letaknya berada di paling selatan, luas wilayah
Kecamatan Weru adalah 41.98 km2, terletak di daerah dengan ketinggian
118 m diatas permukaan laut. Secara administratif Kecamatan Weru
terbagi dalam 13 Desa, wilayah tersebut terdiri dari 48 dusun dengan 137
RW dan 397 RT.
Batas-batas wilayah Kecamatan Weru adalah sebagai berikut:
- Sebelah utara : Kecamatan Tawangsari.
- Sebelah timur : Kecamatan Manyaran, Kabupaten Wonogiri.
- Sebelah selatan : Kecamatan Semin, Daerah Istimewa Yogyakarta.
- Sebelah barat : Kecamatan Cawas, Kabupaten Klaten.
2. Luas Wilayah
Kecamatan Weru mempunyai luas wilayah sekitar 8,99 % (4.198
Ha) dari luas Kabupaten Sukoharjo (46.686 Ha), yang terbagi dalam 13
Desa yang masing-masing mempunyai luas wilayah yang hampir sama.
Besar pembagian luas wilayah dapat dilihat pada tabel 4.1 berikut :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
41
Tabel 4.1
Luas Wilayah Menurut Desa di Kecamatan Weru
Tahun 2010
Desa Luas Wilayah (Ha)
Weru 292
Tawang 316
Ngreco 476
Karangmojo 371
Karanganyar 308
Alasombo 460
Krajan 335
Karangwuni 228
Jatingarang 321
Karakan 280
Grogol 213
Karangtengah 262
Tegalsari 336
Jumlah 4.198
Sumber : Kecamatan Weru Dalam Angka 2011
Desa Ngreco merupakan desa yang mempunyai wilayah paling luas yaitu
476 Ha atau sekitar 11,34% dari seluruh luas wilayah Kecamatan Weru.
Sedangkan desa dengan wilayah paling sempit adalah Desa Grogol, yang
hanya mempunyai luas 213 Ha atau sekitar 5,07% dari luas total.
3. Penggunaan Lahan
Lahan di Kecamatan Weru terbagi kedalam dua kelompok, lahan
sawah dan lahan bukan sawah. Lahan sawah sebesar 47,38 % atau 1.989
Ha. Sebagian besar lahan sawah merupakan sawah tehnis yaitu sebesar
25,77% atau 1.082 Ha. Sisanya 0,47 % merupakan lahan ½ tehnis, 12,17
% lahan sederhana dan 8,95 % merupakan lahan tadah hujan. Pada musim
penghujan lahan sawah biasa ditanami padi sedangkan pada musim
kemarau para petani biasanya mengusahakan tanaman kedelai.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
42
Tabel 4.2
Luas Penggunaan Lahan Sawah di Kecamatan Weru
Tahun 2010
Lahan Luas (Ha)
- Tehnis
- ½ Tehnis
- Sederhana
- Tadah Hujan
1.082
20
511
376
Jumlah 1.989
Sumber: UPTD Pertanian Kecamatan Weru 2011
Luas lahan bukan sawah di Kecamatan Weru sebesar 2.209 Ha atau
52,62 %. Lahan bukan sawah ini digunakan untuk tegal, pekarangan, hutan
rakyat, dan lain-lain. Penggunaan lahan bukan sawah dapat dilihat pada
tabel 4.3 berikut :
Tabel 4.3
Luas Penggunaan Lahan Bukan Sawah di Kecamatan Weru
Tahun 2010
Lahan Luas (Ha)
Tegal
Pekarangan
Hutan Rakyat
Lain-lain
459
1.430
297
148
Jumlah 2.209
Sumber: UPTD Pertanian Kecamatan Weru 2011
Sebagian besar lahan bukan sawah digunakan untuk pekarangan yaitu
sebesar 1.470 Ha atau 64,74 % dari total luas lahan bukan sawah.
Pekarangan tersebut bisa digunakan untuk menanam tanaman bukan
pertanian, rumah, halam, kolam dan lain-lain. Prosentase tersebut
merupakan yang terbesar dibandingkan prosentase penggunaan lahan
bukan sawah lainnya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
43
4. Keadaan penduduk
a. Penduduk Jenis Kelamin
Jumlah Penduduk di Kecamatan Weru pada tahun 2010 adalah
66.893 jiwa, yang terdiri dari 32.909 jiwa atau 49,19% penduduk
laki-laki dan 33.984 jiwa atau 50,81% adalah perempuan. Dilihat dari
jumlah penduduk laki-laki dan perempuan, prosentase penduduk laki-
laki dan perempuan di Kecamatan Weru bisa dikatakan seimbang,
karna jumlahnya hampir sama.
Tabel 4.4
Penduduk Menurut Kelompok Usia dan Jenis Kelamin
di Kecamatan Weru Tahun 2010
Kelompok Umur Laki-laki Perempuan Jumlah
0-14
15-64
65 keatas
7.664
21.431
3.814
7.148
22.451
4.385
14.812
43.882
8.199
Jumlah 32.909 33.984 66.893
Sumber: Kecamatan Weru Dalam Angka, 2011
b. Penduduk Menurut Usia
Untuk mengetahui jumlah angkatan kerja dan jumlah tenaga
kerja, maka dapat dilihat dari pengelompokan penduduk menurut usia.
Dari tabel 4.4 dapat dilihat bahwa di Kecamatan Weru jumlah
penduduk yang tergolong usia produktif sebesar 65,60% atau 43.882
jiwa. Sisanya sebesar 22,14 % merupakan penduduk usia belum
produktif. Sisanya sebesar 12,25 % adalah penduduk yang sudah
tidak produktif.
5. Keadaan Pertanian di Wilayah Kecamatan Weru
Kecamatan Weru merupakan salah satu daerah pertanian yang cukup
maju di Kabupaten Sukoharjo. Luas lahan sawah yang dimiliki Kecamatan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
44
Weru mencapai 1.989 Ha. Lahan sawah di wilayah Kecamatan weru tidak
hanya ditanami tanaman pangan saja seperti padi, jagung, tetapi juga
ditanami berbagai tanaman lain seprti kedelai, palawija, kacang-kacangan,
dan juga umbi-umbian.
Tabel 4.5
Luas Panen Bebagai Hasil Pertanian
Kecamatan Weru Tahun 2010
Jenis Tanaman Luas Panen (Ha)
Padi
Jagung
Kedelai
Kacang tanah
Kacang hijau
Ubi jalar
3.374
168
1673
213
9
257
Sumber: UPTD Pertanian Kecamatan Weru 2011. Data diolah
Dapat dilihat dalam tabel 4.5 sebagai tanaman pangan dan juga
tanaman pokok di daerah sampel, padi mempunyai luas panen yang paling
besar mencapai 3.374 Ha. Tanaman yang memiliki luas panen paling
sedikit adalah kacang hijau dengan luas panen 9 Ha. Luas panen tanaman
kedelai mencapai 1673 Ha. Di daerah sampel tanaman kedelai di tanam
dua kali dalam satu tahun, penanaman dilakukan setelah dua kali musim
tanam padi.
B. Karakteristik Responden
Dalam penelitian yang berjudul Analisis Efisiensi Penggunaan Faktor-
Faktor Produksi Usaha Tani Tanaman Kedelai di Kecamatan Weru
Kabupaten Sukoharjo ini. Diambil sampel sebanyak 100 petani kedelai yang
tersebar di 13 desa yang akan digunakan sebagai daerah penelitian.
Karakteristik responden secara lebih lengkap akan diuraikan di bawah ini:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
45
1. Karakteristik Responden Berdasar Jenis kelamin
Berdasarkan data yang sudah diperoleh dari lapangan, dari 100
orang responden petani kedelai semuanya berjenis kelamin laki-laki.
Karna bertani bukan merupakan pekerjaan yang ringan, sehingga sudah
sepantasnya bila pekerjaan ini banyak dikerjakan oleh laki-laki. Peran
wanita dalam usaha tani kedelai ini biasanya hanya membantu pada saat
penanaman saja.
2. Karakteristik Responden Berdasar Usia
Dilihat dari usia, rata-rata usia petani responden berada pada
tingkat kelompok usia 41 – 50 tahun yakni sebanyak 45 % dari total 100
responden. Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa sebagian besar
petani masih tergolong dalam usia produktif.
Tabel 4.6
Jumlah Petani Responden Berdasar Tingkat Usia
No. Tingkat Usia (tahun) Jumlah Responden Prosentase (%)
1. < 30 3 3
2. 30 – 40 16 16
3. 41 – 50 45 45
4. > 50 36 36
Jumlah 100 100
Sumber: Data primer diolah, 2012
Petani sampel yang termuda berusia 27 tahun dan yang tertua berusia 81
tahun. Jumlah petani yang berusia lebih dari 50 tahun mempunyai
prosensate yang cukup besar yaitu mencapai 36 %. Dilihat dari usia rata-
rata petani sampel, dapat diambil kesimpulan bahwa bidang pertanian
masih didominasi orang tua dan kurang diminati kaum muda.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
46
3. Karakteristik Responden Berdasar Tanggungan Keluarga
Tanggungan keluarga merupakan salah satu faktor yang
mempengaruhi keseriusan petani dalam berusaha tani, petani yang
mempunyai jumlah tanggungan keluarga yang semakin banyak akan
semakin serius dalam berusaha tani. Sebab petani dengan jumlah
tanggungan keluarga yang banyak maka tanggungan untuk mencukupi
kebutuhan keluarganya juga akan semakin besar.
Tabel 4.7
Jumlah Petani Responden Berdasar Jumlah Tanggungan Keluarga
No. Jumlah tanggungan Jumlah Responden Prosentase (%)
1. 1 – 2 orang 25 25
2. 3 – 4 orang 46 46
3. 5 – 6 orang 19 19
Jumlah 100 100
Sumber: Data primer diolah, 2012
Berdasar tabel 4.7 dapat dilihat bahwa sebagian besar petani
responden mempunyai jumlah tanggungan keluarga 3-4 orang, yaitu
mencapai 46%. Petani responden mempunyai jumlah tanggungan
keluarga 1-2 orang yaitu sebesar 25%. Sisanya sebanyak 19% dari petani
sampel mempunyai jumlah tanggungan keluarga 5-6 orang. Jumlah
tanggungan keluarga yang cukup banyak ini kebanyakan dimiliki oleh
petani yang sudah berumur cukup tua karna pada jaman dahulu belum
mengenal KB.
4. Karakteristik Responden Berdasar Tingkat Pendidikan
Latar belakang tingkat pendidikan para petani kedelai di
Kecamatan Weru cukup bervariasi mulai dari tidak pernah bersekolah,
lulus SD sampai dengan lulus perguruan tinggi. Dengan adanya latar
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
47
belakang yang berbeda-beda, hal ini menyebabkan pola pikir dan
rasionalisme terhadap budidaya kedelai juga berbeda-beda satu dengan
yang lain. Data mengenai tingkat pendidikan petani responden tersaji
dalam tabel 4.8 berikut :
Tabel 4.8
Jumlah Petani Responden Berdasar Tingkat Pendidikan
No. Tingkat Pendidikan Jumlah Responden Prosentase (%)
1. Tidak bersekolah 17 17
2. Tamat SD 37 37
3. Tamat SLTP 13 13
4. Tamat SLTA 24 24
5. Tamat Perguruan tinggi 9 9
Jumlah 100 100
Sumber: Data primer diolah, 2012
Tabel 4.8 Menunjukkan bahwa sebagian besar petani responden
adalah tamatan SD, yaitu mencapai 37 %. Prosentase petani responden
yang tamat SLTA sebesar 24%, Prosentase petani responden yang belum
pernah bersekolah sebesar 17%, petani responden yang tamat SLTP
sebesar 13%. Sedangkankan petani responden yang berhasil menamatkan
pendidikannya hingga perguruan tinggi mempunyai prosentase sebesar
9%.
5. Karakteristik Responden Berdasar Jenis Pekerjaan Pokok
Berdasarkan survei yang telah dilakukan diperoleh hasil bahwa
tidak semua petani responden mempunyai pekerjaan pokok sebagai
petani. Sebagian dari responden ada yang menjadikan usahatani sebagai
pekerjaan pokok dan sebagian responden menjadikan pekerjaan petani
hanya sebagai pekerjaan sampingan. Berbagai jenis pekerjaan pokok
petani responden dapat dilihat pada tabel 4.9 berikut :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
48
Tabel 4.9
Jumlah Petani Responden Berdasar Jenis Pekerjaan Pokok
No. Jenis Pekerjaan Pokok Jumlah Responden Prosentase (%)
1. Petani 64 64
2. Peternak 4 4
3. Pedagang 10 10
4. Buruh 7 7
5. Tukang 5 5
6. PNS 3 3
7. Wiraswasta 4 4
8. Karyawan 2 2
9. Perangkat desa 1 1
Jumlah 100 100
Sumber: Data primer diolah, 2012
Dari data yang telah dikumpulkan bahwa sebagian besar petani
responden di daerah penelitian bekerja sebagai petani yaitu sebesar 64%.
Mereka menjadikan pertanian sebagai sumber penghasilan mereka untuk
memenuhi kebutuhan sehari-hari. Selain bertani responden juga
mempunyai pekerjaan sampingan. Jumlah responden yang yang
menjadikan pertanian bukan sebagai pekerjaan pokok sebanyak 36% yang
terdiri dari 4 orang peternak, 10 orang pedagang, 7 orang buruh, 5 orang
tukang, 3 orang PNS, 4 orang wiraswasta, 2 orang karyawan, dan 1 orang
bekerja sebagai perangkat desa. Para petani responden ini melakukan
usahatani untuk menambah penghasilan.
6. Karakteristik Responden Berdasar Luas Lahan Garapan
Luas tidaknya lahan garapan dapat mempengaruhi besarnya hasil
produksi yang akan diperoleh. Semakin luas lahan yang digarap maka
hasil produksi yang diperoleh juga akan semakin tinggi. Sebagian besar
lahan yang digarap oleh petani responden besar berstatus lahan milik
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
49
pribadi, dan yang lainnya menggarap lahan yang berstatus lahan sewaan.
Data hasil survei dapat dilihat dalam tabel 4.10 berikut:
Tabel 4.10
Jumlah Petani Responden Berdasar Luas Lahan Garapan
No. Luas Lahan (m2) Jumlah Responden Prosentase (%)
1. <1000 10 10
2. 1000- 2000 29 29
3. 2001- 3000 14 14
4. 3001- 4000 35 35
5. 4001 - 5000 12 12
Jumlah 100 100
Sumber: Data primer diolah, 2012
Berdasar Tabel 4.10 dapat dilihat bahwa sebanyak 35% petani
menggarap lahan dengan luas antara 3001 – 4000 m2. Sebagian besar
petani di daerah sampel menggarap lahan seluas 1 patok dengan luas
sekitar 3.300 m2 (satu patok). Petani dengan luas garapan kurang dari
1000 m2 berjumlah 10 orang, dengan luas lahan terkecil 500 m
2. 14%
mempunyai luas lahan 1000 – 2000 m2, 29% mempunyai luas lahan 2001-
3000 m2. Sisanya sebanyak 12% petani responden mempunyai luas lahan
4001-5000 m2, dengan luas lahan terbesar mencapai 5000 m
2.
7. Karakteristik Responden Berdasar Hasil Produksi
Hasil survei yang telah dilakukan menunjukkan bahwa hasil panen
yang diperoleh 100 responden cukup bervariasi jumlahnya, namun secara
kuantitas hasil panen petani satu dengan yang lain tidak jauh berbeda.
Perbandingan hasil produksi dapat dilihat dalam table 4.11 :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
50
Tabel 4.11
Jumlah Petani Responden Berdasar Hasil Produksi
No. Hasil Produksi (kg) Jumlah Responden Prosentase (%)
1. < 100 3 3
2. 100 – 200 23 23
3. 201 – 300 21 21
4. 301 – 400 17 17
5. 401 – 500 23 23
6. 501 – 600 6 6
7. > 600 7 7
Jumlah 100 100
Sumber: Data primer diolah, 2012
Berdasar tabel 4.11 dapat dilihat petani yang mempunyai hasil
panen lebih dari 600 kg ada 7 orang dengan hasil produksi paling besar
mencapai 725 kg. Rata-rata petani mempunyai hasil panen antara 100-200
kg dan 40-500 kg yang masing-masing berjumlah 23 orang. Sedangkan
petani yang mempunyai hasil panen kurang dari 100 kg sebanyak 3 orang
dengan hasil panen terendah 50 kg. Dari 100 petani responden semua
mempunyai hasil panen kurang kurang dari 1 ton, hal ini disebabkan oleh
beberapa hal antara lain karna terbatasnya luas lahan.
C. Analisis Data dan Pembahasan
1. Analisis Pengaruh Faktor-Faktor Produksi Terhadap Output
Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh masing-masing faktor
produksi sebagai variabel independen, luas lahan, tenaga kerja, jumlah
bibit, jumlah pupuk, dan pestisida terhadap hasil produksi kedelai sebagai
variabel dependen. Maka digunakan analisis regresi linier berganda pada
fungsi Cobb Douglas. Selanjutnya data yang akan dianalisis dalam fungsi
produksi Cobb Douglas dilogaritmakan agar dapat diregresi secara linier,
hasilnya adalah :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
51
Ln Yi = β0 + β1 ln X1i + β2 ln X2i + β3 ln X3i + β4 ln X4i + β5 ln X5i +
Dimana :
Y : produksi
X1 : luas lahan
X2 : tenaga Kerja
X3 : jumlah bibit
X4 : jumlah pupuk
X5 : jumlah pestisida
α : konstanta
β1-5 : koefisien variabel independen.
: Variabel gangguan
i : responden 1 -100
Hasil olah data menggunakan program Eviews dapat dilihat pada tabel
4.12 berikut:
Tabel 4.12
Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C (Konstanta) -0.149022 0.510103 -0.292141 0.7708
LN_X1 (Luas lahan) 0.526260 0.099499 5.289114 0.0000
LN_X2 (T kerja) -0.081797 0.094235 -0.868012 0.3876
LN_X3 (Bibit) 0.311963 0.101515 3.073060 0.0028
LN_X4 (Pupuk) 0.084562 0.032610 2.593109 0.0110
LN_X5 (Pestisida) 0.060071 0.046996 1.278228 0.2043
R-squared 0.878964 Mean dependent var 5.671948
Adjusted R-squared 0.872526 S.D. dependent var 0.570838
S.E. of regression 0.203809 Akaike info criterion -0.285138
Sum squared resid 3.904598 Schwarz criterion -0.128828
Log likelihood 20.25691 F-statistic 136.5255
Durbin-Watson stat 1.534262 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Analisis data primer dengan Eviews, 2012
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
52
Berdasarkan hasil regresi pada tabel 4.12 maka dapat disusun persamaan
sebagai berikut:
lnY = - 0,1490 + 0,5263 lnX1 – 0,0817 lnX2 + 0,3119 lnX3 + 0,0849
lnX4 + 0,0600 lnX5
Langkah selanjutnya dilakukan uji asumsi klasik dan uji statistik terhadap
hasil regresi tersebut:
2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolinearitas
Metode Auxiliary Regression dengan pendekatan
Koutsoyiannis, digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya
multikolinearitas yaitu membandingkan nilai r2 dengan nilai R
2.
Model dikatakan terbebas dari masalah multikolinearitas jika nilai r2 <
R2. Hasil uji multikolononieritas dapat dilihat dalam tabel 4.13 berikut
ini :
Tabel 4.13
Hasil Uji Multikolinearitas dengan Metode Auxiliary
Regression
Variabel Nilai r2 Nilai
R2
Keterangan
Luas Lahan (lnX1)
Tenaga kerja (lnX2)
Bibit (lnX3)
Pupuk (lnX4)
Pestisida (lnX5)
0,8651
0,2110
0,8748
0.5162
0,5384
0,8789
0,8789
0,8789
0,8789
0,8789
Bebas Multikolinearitas
Bebas Multikolinearitas
Bebas Multikolinearitas
Bebas Multikolinearitas
Bebas Multikolinearitas Sumber: Analisis data primer dengan Eviews, 2012
Berdasarkan olah data didapat dilihat pada tabel 4.13, bahwa
model terbebas dari masalah multikolinearitas, sebab semua variabel
mempunyai nilai r2 lebih kecil dari R
2 (r
2 < 0,8789).
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
53
b. Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Test (B-G tes) dilakukan untuk memastikan
ada tidaknya autokorelasi dalam model. Dari hasil uji B-G test
diperoleh nilai probabilitas Obs*R-Squared sebesar 0,0693. Hasil B-
G tes tersaji dalam tabel 4.14 berikut:
Tabel 4.14
Hasil Uji B-G Test
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.593997 Probability 0.080179
Obs*R-squared 5.338101 Probability 0.069318
Sumber: Analisis data primer dengan Eviews, 2012
Dengan menggunakan tingkat signifikansi 5% maka nilai probabilitas
Obs*R-squared lebih besar yaitu 0,0693 > 0,05 yang berarti tidak
signifikan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam model tidak
terjadi masalah autokorelasi.
c. Uji Heteroskedastisitas
White test digunakan untuk menguji ada tidaknya
heteroskedastisitas. Uji White dilakukan dengan cara membandingkan
nilai Obs*R-Squared dengan nilai χ2 tabel. Dengan df = 10 dan α =
5% maka diperoleh nilai 18,3. Dari hasil analisis diperoleh nilai
Obs*R-Squared yang lebih besar dari χ2
tabel (37,5760 > 18,3), hal ini
menunjukkan bahwa dalam model terjadi masalah heteroskedastisitas.
Hasil dari White test dapat dilihat pada tabel 4.15 berikut :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
54
Tabel 4.15
Hasil Uji White
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 5.357340 Probability 0.000004
Obs*R-squared 37.57601 Probability 0.000045
Sumber: Analisis data primer, 2012
Oleh karena itu uji White Heteroskedacity-Consistent Standard Errors
& Covariance dilakukan untuk memperbaiki masalah
heteroskedastisitas pada model. Hasil perbaikan dapat dilihat pada
tabel 4.16 berikut :
Tabel 4.16
Hasil Perbaikan Heteroskedasitas dengan Metode White
White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C (Konstanta) -0.149022 0.645827 -0.230746 0.8180
LN_X1 (Luas lahan) 0.526260 0.108809 4.836572 0.0000
LN_X2 (T kerja) -0.081797 0.103050 -0.793765 0.4293
LN_X3 (Bibit) 0.311963 0.099748 3.127498 0.0023
LN_X4 (Pupuk) 0.084562 0.039669 2.131681 0.0356
LN_X5 (Pestisida) 0.060071 0.071035 0.845656 0.3999
R-squared 0.878964 Mean dependent var 5.671948
Adjusted R-squared 0.872526 S.D. dependent var 0.570838
S.E. of regression 0.203809 Akaike info criterion -0.285138
Sum squared resid 3.904598 Schwarz criterion -0.128828
Log likelihood 20.25691 F-statistic 136.5255
Durbin-Watson stat 1.534262 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Analisis Data Primer, 2012
hitung = ESS / 2 = 3,9045 / 2 = 1,9522
tabel dengan α = 5% dengan derajat kebebasan (df) = m-1 (m
adalah jumlah variabel dependen dan independen), sehingga m-1 = 5,
dari tabel diketahui tabel sebesar 11,07
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
55
Dari perhitungan di atas diperoleh hasil hitung < tabel, yaitu
1,9522 < 11,07, sehingga dapat disimpulkan bahwa model sudah
bebas dari masalah heteroskedastis.
3. Uji Statistik
a. Uji F
Berdasar hasil regresi linier diperoleh nilai F hitung sebesar 136,5255
dengan nilai probabilitasnya 0,0000, pada tingkat signifikansi 5 %
nilai probabilitasnya lebih kecil dari 0,05 (0,0000 < 0,05), sehingga
dapat diambil kesimpulan variabel luas lahan, tenaga kerja, bibit,
jumlah pupuk, dan pestisida secara bersama-sama berpengaruh
terhadap hasil produksi kedelai di Kecamatan Weru Kabupaten
Sukoharjo..
b. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Berdasar regresi linier, diperoleh nilai adjusted R squared sebesar
0,8789 artinya sekitar 87,89 % variasi variabel dependen dalam hal ini
produksi dapat dijelaskan oleh variabel independen luas lahan, tenaga
kerja, bibit, jumlah pupuk dan pestisida. Sisanya sebesar 12,11 %
dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
c. Uji t
Uji t digunakan bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh
masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil
dari uji t sebagai berikut:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
56
1) Pengaruh variabel luas lahan
Dari hasil uji regresi model nilai t statistic yang diperoleh sebesar
4,8365 dengan nilai signifikansi sebesar 0,0000. Artinya variabel
luas lahan secara statistik berpengaruh signifikan terhadap hasil
produksi kedelai di Kecamatan Weru. Dengan asumsi variabel
lainnya konstan.
2) Pengaruh variabel tenaga kerja
Dari hasil uji regresi model nilai t hitung yang diperoleh sebesar -
0,7937 dengan nilai signifikansi sebesar 0,4293. Artinya variabel
tenaga kerja secara statistik tidak berpengaruh secara signifikan
terhadap hasil produksi kedelai di Kecamatan Weru. Dengan
asumsi variabel lainnya konstan.
3) Pengaruh variabel bibit
Dari hasil uji regresi model nilai t hitung yang diperoleh sebesar
3,1274 dengan nilai signifikansi sebesar 0,0023. Artiny variabel
bibit secara statistik berpengaruh signifikan terhadap hasil
produksi kedelai di Kecamatan Weru. Dengan asumsi variabel
lainnya konstan.
4) Pengaruh variabel pupuk
Dari hasil uji regresi model nilai t hitung yang diperoleh sebesar
2,1316 dengan nilai signifikansi 0,0356. Artinya variabel pupuk
secara statistik berpengaruh signifikan terhadap hasil produksi
kedelai di Kecamatan Weru. Dengan asumsi variabel lainnya
konstan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
57
5) Pengaruh variabel pestisida
Dari hasil uji regresi model nilai t hitung yang diperoleh sebesar
0,8456 dengan nilai signifikansi sebesar 0,3999. Artinya variabel
pestisida secara statistik tidak berpengaruh secara signifikan
terhadap hasil produksi kedelai di Kecamatan Weru. Dengan
asumsi variabel lainnya konstan.
4. Pembahasan dan Interpretasi Secara Ekonomi
a. Pengaruh Variabel Luas Lahan terhadap Hasil Produksi
variabel luas lahan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,5262,
pada tingkat signifikansi 5% luas lahan yang digunakan pada
usahatani kedelai mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap
besarnya produksi kedelai yang dihasilkan. Hal ini berarti apabila luas
lahan mengalami kenaikan sebesar 1% maka akan meningkatkan hasil
produksi sebesar 0,5262% dengan asumsi variabel yang lain konstan.
Semakin luas lahan yang digunakan untuk menanam kedelai maka
kedelai yang dihasilkan juga semakin banyak.
b. Pengaruh Variabel Tenaga Kerja terhadap Hasil Produksi
Nilai koefisien regresi variabel tenaga kerja adalah -0,0817, pada
tingkat signifikansi 5% jumlah tenaga kerja yang digunakan pada
usahatani kedelai tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap
besarnya produksi kedelai yang dihasilkan. Artinya apabila jumlah
tenaga kerja bertambah maka tidak akan berpengaruh terhadap hasil
produksi kedelai. Hasil ini sama dengan hasil yang penelitian
Fauziyah (2007) hasil peneliannya juga menunjukkan bahwa variabel
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
58
tenaga kerja tidak berpengaruh secara signifikan terhadap hasil
produksi kedelai di desa Sukosari Kecamatan Gondanglegi, sebab
faktor utama yang dapat meningkatkan produksi kedelai bukan jumlah
tenaga kerja tetapi varietas kedelai yang dipakai. Dalam budidaya
kedelai tidak mempunyai banyak tahapan yang harus dilalui untuk
memperoleh output, oleh sebab itu dalam budidaya kedelai tidak
dibutuhkan banyak tenaga kerja. Biasanya tambahan tenaga kerja
hanya diperlukan pada saat penanaman dan pemanenan saja, pada saat
pengolahan, pemupukan, dan penyemprotan biasanya dilakukan oleh
petani sendiri.
c. Pengaruh Variabel Bibit terhadap Hasil Produksi
Variabel bibit mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,3119, pada
tingkat signifikansi 5 % jumlah bibit pada usahatani kedelai
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap besarnya produksi
yang dihasilkan. Hal ini berarti apabila jumlah bibit mengalami
kenaikan sebesar 1% akan meningkatkan hasil produksi kedelai
sebesar 0,3119% dengan asumsi variabel yang lain konstan. Jumlah
bibit yang digunakan petani akan mempengaruhi jumlah produksi.
d. PengaruhVariabel Pupuk terhadap Hasil Produksi
Variabel pupuk mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,0845,
pada tingkat signifikansi 5% variabel pupuk pada usahatani kedelai
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap besarnya produksi
yang dihasilkan. Hai ini berarti apabila jumlah pupuk yang digunakan
mengalami kenaikan sebesar 1% maka akan meningkatkan hasil
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
59
produksi sebesar 0,0845% dengan asumsi variabel yang lain tetap.
Semakin bertambah pupuk yang digunakan maka hasil produksi juga
akan meningkat.
e. Pengaruh variabel Pestisida terhadap Hasil Produksi
Variabel pestisida mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,0600,
pada tingkat signifikansi 5% variabel pestisida pada usahatani kedelai
tidak berpengaruh secara signifikan terhadap hasil produksi. Artinya
apabila jumlah pestisida mengalami kenaikan maka tidak akan
mempengaruhi hasil produksi. Pestisida tidak selalu digunakan dalam
produksi kedelai, pestisida hanya digunakan oleh petani pada saat
tanaman diserang oleh hama atau wereng. Hasil penelitian ini sama
dengan hasil penelitian yang diperoleh Siregar dan Sumaryanto (2003)
dan penelitian Fauziyah (2007) keduanya menunjukkan bahwa
variabel pestisida tidak berpengaruh signifikan terhadap hasil
produksi kedelai.
5. Uji Elastisitas
Untuk mengetahui variabel yang mempunyai pengaruh paling besar maka
digunakan uji elastisitas, yaitu dengan cara melihat besaran koefisien
masing-masing variabel yang signifikan. Sebab koefisien regresi fungsi
Cobb Douglas sekaligus menunjukkan besaran elastisitas. Jadi besaran β
adalah angka Elastisitas.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
60
Tabel 4.17
Hasil Penghitungan Return to Scale
No Variabel Koefisien
1
2
3
4
5
Luas Lahan
Tenaga Kerja
Bibit
Pupuk
Pestisida
0,5262
-
0,3119
0,0845
-
Jumlah 0,9226
Dari tabel 4.17 dapat dilihat bahwa elastisitas luas lahan sebasar 0,5262
artinya 1 persen kenaikan pada input luas lahan akan mendorong kenaikan
output rata-rata sebesar 0,53 persen. Elastisitas bibit sebesar 0,3119
artinya 1 persen kenaikan pada input bibit akan mendorong kenaikan
output rata-rata sebesar 0,31 persen, sedangkan elastisitas pupuk sebesar
0,0845 artinya 1 persen kenaikan pada input pupuk akan mendorong
kenaikan output rata-rata sebesar 0,08 persen. Dari besaran koefien
masing-masing input yang signifikan dapat disimpul bahwa dengan luas
lahan mempunyai pengaruh yang paling besar, karena lahan mempunyai
koefisien elastisitas yang paling besar yaitu 0,5262.
6. Return to Scale
Untuk mengetahui skala produksi usahatani kedelai di Kecamatan
Weru, termasuk ke dalam decreasing return to skil, constant return to skil
atau increasing return to skil, maka dapat dilihat dari nilai koefisiennya.
Tidak semua variabel dihitung dalam penghitungan skala produksi, hanya
koefisien regresi variabel independen yang signifikan terhadap variabel
dependen yang akan dihitung.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
61
Dari tabel 4.17 dapat dilihat berdasarkan hasil analisis regresi linier
berganda hanya tiga variabel yang signifikan, yaitu luas lahan, bibit, dan
pupuk. Hasil penjumlahan dari seluruh koefisien masing-masing variabel
yang signifikan menunjukan hasil 0,9226 atau kurang dari satu , hal ini
menunjukkan usahatani kedelai di Kecamatan Weru berada pada kondisi
decreasing return to scale. Artinya setiap penambahan input 1% akan
meningkatkan produksi kurang dari 1%. Banyak faktor yang
menyebabkan skala produksi dalam keadaan decreasing return to scale,
antara lain: pengelolaan faktor-faktor produksi yang kurang baik dari
petani, pengelolaan yang masih didasarkan pada kebiasaan dan belum
memperhitungkan efektifitas dalam penggunaan faktor-faktor produksi,
penggunaan teknologi yang masih sederhana, adanya faktor cuaca saat ini
yang kurang mendukung, dan lain-lain.
7. Pengujian Efisiensi
a. Efisiensi Teknis
Output yang maksimal dapat tercapai bila kombinasi
penggunaan input dilakukan secara tepat. Oleh karena itu konsep
efisiensi teknis digunakan untuk mengetahui bagaimana penggunaan
kombinasi input yang digunakan untuk menghasilkan output yang
maksimal. Menurut Soekartawi (1993) efisiensi teknis dapat diketahui
dengan kriteria sebagai berikut :
1) MPPx > APPx, berarti penggunaan input belum mencapai
efisiensi teknis.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
62
2) MPPx < APPx, berarti penggunaan input tidak mencapai
efisiensi teknis.
3) MPPx = APPX, berarti penggunaan input sudah mencapai
efisiensi teknis.
Untuk melihat tingkat efisiensi teknis usahatani kedelai di
Kecamatan Weru maka dapat dilihat tabel 4.18 berikut :
Tabel 4.18
Perbandingan Produksi Rata-rata dengan Produksi
Marginal Masing-masing Variabel Independen
No. Variabel APP MPP Keterangan
1. Luas lahan 0,13 0,07 Tidak efisien
2. Tenaga kerja - - -
3. Bibit 12,08 3,75 Tidak efisien
4. Pupuk 1,34 0,11 Tidak efisien
5. Pestisida - - -
Sumber: Analisis data primer, 2012
Pada tabel 4.18 dapat dilihat bahwa dari tiga variabel yang
signifikan luas lahan, bibit, dan pupuk pada usahatani kedelai di
Kecamatan Weru, ketiganya masih memiliki nilai APP yang lebih
besar dari nilai MPP-nya, sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa
penggunaan faktor-faktor produksi usahatani kedelai di Kecamatan
Weru tidak efisien secara teknis. Selama ini penggunaan input oleh
para petani kedelai di Kecamatan Weru belum dikombinasikan dengan
baik. Pengkombinasian input masih didasarkan pada kebiasaan petani
sehingga rasionanalitas masih terabaikan, hal ini dapat menyebabkan
efisiensi teknis tidak tercapai.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
63
b. Efisiensi Ekonomi
Efisiensi ekonomi akan tercapai apabila Nilai Produk Marjinal
yang di capai petani untuk suatu input sama dengan harga input
tersebut atau NPM=Px atau NPM/Px=1. ditulis dengan rumus sebagai
berikut (soekartawi, 2003) :
NPM=MPX.Pq
Dimana MPPxi = Pxi/Py dengan kriteria sebagai berikut:
1) Jika MPPxi > Pxi/Py, maka penggunaan faktor produksi belum
mencapai efisien.
2) Jika MPPxi < Pxi/Py, maka penggunaan faktor produksi tidak
mencapai efisiensi.
3) Jika MPPxi = Pxi/Py, maka penggunaan faktor produksi sudah
mencapai efisien.
Hasil olah data dapat dilihat pada tabel 4.19:
Tabel 4.19
Perbandingan Produksi Marginal dengan Harga
Masing-masing Input dan Output
No. Variabel MPP Px/Py Keterangan
1. Luas lahan 0,07 142 Tidak efisien
2. Tenaga kerja - - -
3. Bibit 3,75 1,76 Belum efisien
4. Pupuk 0,11 0,08 Belum efisien
5. Pestisida - - -
Sumber: Analisis data primer, 2012
Berdasar pada tabel 4.19, dari tiga variabel yang signifikan luas
lahan, bibit dan pupuk, belum ada yang efisien secara ekonomi. Hasil
olah data menunjukkan bahwa variabel luas lahan memiliki nilai MPP
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
64
lebih kecil dari nilai Px/Py nya sehingga dapat diambil kesimpulan
penggunaan variabel luas lahan tidak efisien secara ekonomi, untuk
mencapai efisien maka penggunaan luas lahan perlu dikurangi.
Dilihat dari koefisien regresinya penggunaan lahan berhubungan
positif, artinya setiap penambahan luas lahan akan meningkatkan
produksi kedelai, namun bila dikaitkan dengan tingginya biaya yang
diperlukan untuk manambah luas lahan, maka hal ini menjadikan
peningkatan biaya yang besar dan tidak sebanding dengan tambahan
nilai output yang dihasilkan sehingga tidak efisein secara ekonomi.
Variabel bibit, dan pupuk memiliki nilai MPP yang lebih besar dari
nilai Px/Py sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel tenaga kerja
dan pestisida belum mencapai efisien secara ekonomi sehingga untuk
mencapai efisien perlu ditambah penggunaannya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
65
BAB V
PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari analisis data mengenai usahatani kedelai di
Kecamatan Weru dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Faktor produksi tenaga kerja, tenaga kerja, bibit, jumlah pupuk dan
pestisida secara bersama-sama berpengaruh terhadap hasil produksi
usahatani kedalai di Kecamatan Weru. Faktor produksi luas lahan, bibit,
dan pupuk mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap hasil produksi
usahatani kedelai, sedangkan faktor produksi tenaga kerja dan pestisida
tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap hasil produksi usahatani
kedelai di Kecamatan weru.
2. Skala produksi pada usahatani kedelai di Kecamatan Weru berada pada
kondisi decreasing return to scale atau skala hasil menurun.
3. Tingkat efisiensi teknis yang dicapai petani kedelai di Kecamatan Weru
menunjukkan bahwa penggunaan faktor-faktor produksi usahatani kedelai
tidak efisien scara teknis.
4. Tingkat efisiensi ekonomi yang telah dicapai petani kedelai di Kecamatan
Weru menunjukkan bahwa faktor produksi luas lahan tidak efisien secara
ekonomi, sedangkan pada faktor bibit, dan pupuk belum efisien secara
ekonomi.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
66
B. Saran
Berdasarkan kesimpulan yang didapat dari penelitian ini, maka dapat
diajukan saran sebagai berikut :
1. Penggunaan bibit, dan pupuk masih dapat dilakukan oleh petani agar dapat
meningkatkan hasil produksi.
2. Berdasarkan penghitungan skala produksi usahatani kedelai di Kecamatan
Weru berada pada skala decresing return to scale, hal ini dapat
disebabkan oleh banyak faktor, salah satunya adalah pemilihan jenis bibit
yang kurang tepat. Sehingga petani disarankan untuk memilih jenis bibit
yang lebih tepat untuk dibudidayakan di Kecamatan Weru.
3. Usahatani kedelai di Kecamatan Weru tidak efisien secara teknis dan
belum efisien secara ekonomis sehingga petani harus lebih
memperhatikan kombinasi penggunaan faktor-faktor produksi, antara lain
lahan, bibit dan pupuk.
4. Pemerintah sebagai pembuat kebijakan sebaiknya membuat kebijakan
yang tepat terhadap pendisitribusian pupuk dan melakukan pengendalian
terhadap harga pupuk. Agar petani dapat memperoleh pupuk dengan
mudah dan dengan harga yang sesuai. Sehingga efisiensi ekonomi dapat
dicapai petani.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
67
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
68
LAMPIRAN
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
69
Lampiran 1.1
KUESIONER PENELITIAN No :
Usaha Tani Kedelai
a. Identitas Responden
1. Nama Petani :
2. Alamat :
3. Umur : ……….tahun
4. Jenis Kelamin : a. Laki-laki
b. Perempuan
5. Pendidikan : a. Tidak sekolah d. Tamat SLTP
b. Tidak tamat SD e. Tamat SLTA
c. Tamat SD f. Perguruan tinggi …….
6. Tanggungan keluarga :………. Orang
7. Apakah petani merupakan pekerjaan pokok :
i. Ya, pekerjaan sampingan adalah:
- Tidak ada - Pedagang - Lainnya……
- peternak - Tukang/ Buruh bangunan
ii. Tidak, pekerjaan pokok adalah:
- PNS - Pedagang - Lainnya……
- Karyawan Perusahaan - Buruh Tani
- Peternak - Tukang/ Buruh bangunan
-
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
70
Lampiran 1.2
b. Lahan garapan
1. Luas Sawah : ………… Ha
2. Status Lahan : a. Milik sendiri
b. Sewa, berapa harga sewa Rp………… per tahun/musim
c. Bagi hasil, bagaimana bagi hasilnya
- 1 : 1 = modal dari ………..
- 1 : 3 = modal dari ………..
- 1 : 6 = modal dari ………..
c. Pendapatan dan Biaya Produksi
1. Hasil Produksi
a. Total Produksi : …………… Kg/ musim
b. Harga Per Kg : Rp. ……….
c. Total Penerimaan (TR) (a x b) : Rp. ……….
2. Biaya Produksi
Uraian Biaya Riil yang Dikeluarkan
Banyak (kg) Harga/kg (Rp) Biaya (Rp)
1. Bibit
2. Pupuk
a. ………………
b. ………………
………………
………………
………………
………………
……………
……………
3. Pestisida
c. ………………
d. ………………
………………
………………
………………
………………
……………
……………
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
71
Lampiran 1.3
3. Biaya Tenaga Kerja
Uraian Tenaga Kerja Upah/ hari Biaya
(Rp) Pria Wanita Pria Wanita
A. Biaya Tanam
1. Pembersihan ladang
2. Penananam
3. Pemupukan
a. Pertama
b. Kedua
c. …………..
……
……
…….
………
………
……...
………
………
………
…………
…………
…………
……………
……………
…………...
4. Penyemprotan hama
5. Penyiangan
Jumlah A
B. Panen
1. Tenaga Tebang
2. Mengangkut
3. Lain-lain
Jumlah B
Jumlah A + B
4. Pengeluaran Lain-lain
Uraian Nilai (Rp)
1. Sewa Lahan per tahun/ per musim
2. Pajak Tanah per tahun
3. Iuran Pengairan per musim
4. Dan lain-lain
- makan
- rokok
- ……………..
- …………….
………………….
………………….
………………….
…………………..
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
72
Lampiran 1.4
5. Apa saja hambatan/ kendala dalam budidaya Kedelai :
a. Ketersediaan benih sebutkan……………………
b. Serangan hama dan penyakit sebutkan…………
c. Ketersediaan lahan sebutkan……………………
d. Iklim.……………………………………………
6. Bagimana Pemasarannya?
a. Lokal ………..
b. Wilayah ……..
c. Nasional …….
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
73
Lampiran 2.1
IDENTITAS RESPONDEN
No. Nama Responden Usia
(tahun) Pendidikan
Tanggungan
Keluarga
Pekerjaan
Pokok
1. S. Ngatno 56 SMA 3 petani
2. Tarno Suwih 61 SD 2 Petani
3. Narto Wiyono 60 SD 4 tukang
4. Harno Suwito 59 SD 5 petani
5. Nardi Haryanto 49 SD 4 tukang
6. Darmo Wiyono 52 SD 5 Petani
7. Warto Suwito 70 Tak Tamat SD 4 petani
8. Sutarno 56 SD 5 petani
9. Parno Wiyono 55 SD 3 petani
10. Nardi Suwito 57 SD 5 petani
11. Tarno 62 SD 6 petani
12. Yono 42 SMP 4 pedagang
13. Pur Rukimo 55 SD 3 petani
14. Nendyo 38 SMA 5 pedagang
15. Widodo 42 SMA 3 karyawan
16. Warsito 40 SMA 3 petani
17. Priyo Widodo 70 SMP 3 petani
18. Sukadi 47 SMP 4 petani
19. Hasan Azis 41 Perguruan tinggi 2 karyawan
20. Hadi Kusmanto 47 SD 3 petani
21. Wartono 52 Tak sekolah 5 buruh
22. Sunadi 58 SMA 4 pedagang
23. Alim Bintoro 37 Perguruan tinggi 3 PNS
24. Kasbullah 65 Perguruan tinggi 4 peternak
25. Sarip 60 SMA 4 pedagang
26. Rigatemin 35 SMA 4 petani
27. Muslim 70 Tak sekolah 2 buruh
28. Juwahir 60 tidak sekolah 3 petani
29. Harun 63 Perguruan tinggi 4 PNS
30. Salim 62 Perguruan tinggi 1 peternak
31. Iksanudin 50 SMA 3 karyawan
32. Ngatno Sugito 60 SD 4 petani
33. Tarip Margo 52 SD 3 petani
34. Kirno 48 SD 4 pedagang
35. Poyo 45 SMP 3 petani
36. Pardi 47 SD 2 petani
37. Wiyono 52 SMP 3 tukang
38. Sutikno 40 SMP 3 tukang
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
74
Lampiran 2.2
No. Nama Responden
Usia
(tahun) Pendidikan
Tanggungan
Keluarga
Pekerjaan
Pokok
39. Hartoyo Makali 54 SD 3 petani
40. Wiro Sudarmo 60 Tidak sekolah 6 petani
41. Purwanto 47 SD 3 petani
42. Arjo 55 Tidak sekolah 2 petani
43. Ramto Suwito 65 SD 4 petani
44. Marjoko 34 SMA 5 petani
45. Darmuji 47 SMA 6 pedagang
46. Sudarsono 55 SMA 4 petani
47. Suyatno 65 SD 4 peternak
48. Sarwo Wikono 64 Tak tamat SD 5 buruh
49. Sugiyono 45 SMA 1 wiraswasta
50. Sarwo Raharjo 62 SD 2 pedagang
51. Imar Thohari 61 SD 4 pedagang
52. Tomo 59 Tak tamat SD 2 petani
53. Ramto 62 SD 3 petani
54. Dayadi 61 SD 4 petani
55. Sarwo Wiyono 70 SD 2 petani
56. Darmaji 50 Tak tamat SD 5 petani
57. Sriyono 43 SMA 5 petani
58. Kasno 61 Tak tamat SD 3 petani
59. Sarto 62 Tak tamat SD 2 petani
60. Sudi Wahono 48 SMP 3 pedagang
61. Harno Miharjo 61 SD 4 petani
62. Kismo 59 Tak tamat SD 2 petani
63. Samto 43 SMP 4 petani
64. Jamen 65 SD 4 petani
65. Teguh Wiyono 48 SD 4 buruh
66. Harjanto 38 SMA 1 tukang
67. Murdi 48 SMP 4 petani
68. Murma 65 Tak tamat SD 5 peternak
69. Giyanto 41 SD 3 petani
70. Teguh 59 SMA 3 petani
71. Sri Sukarni 56 SMP 3 petani
72. Yoso Pawiro 70 Tak tamat SD 4 petani
73. Juwanto 26 SMA 2 Peangkat desa
74. Harto Suwito 56 SD 2 petani
75. Pitoyo 46 Perguruan tinggi 4 PNS
76. Ratno 75 SD 3 petani
77. Tris Marimo 57 SMA 2 petani
78. Tarjo 45 SMP 4 petani
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
75
Lampiran 2.3
No. Nama Responden
Usia
(tahun) Pendidikan
Tanggungan
Keluarga
Pekerjaan
Pokok
79. Sutiman 50 SMA 3 Pedagang
80. Ngadi 57 Perguruan tinggi 3 petani
81. Pitoyo 37 SD 1 buruh
82. Maryono 42 SMA 4 petani
83. Sri Kuswanto 51 Sarjana 2 petani
84. Sukirno 39 SD 2 petani
85. Sukarno 41 Diploma 2 buruh
86. Basuki 28 SD 1 petani
87. Haryadi 41 SMA 4 buruh
88. Sutarman 52 tidak sekolah 3 petani
89. Yatiman 49 SD 2 petani
90. Kardi 32 SMA 3 Karyawan
91. Purwono 48 SMP 6 petani
92. Sriyono 43 SMA 4 petani
93. Budi 45 tidak sekolah 5 petani
94. Sumarjono 34 SD 2 petani
95. Arjo Martono 47 SMA 5 petani
96. Agus Muser 45 SD 5 petani
97. Martono 42 SMP 2 wiraswasta
98. Taryono 44 SD 6 petani
99. Muryanto 49 SMA 3 petani
100. Waliyono 59 tidak sekolah 2 petani
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
76
Lampiran 3.1
HASIL OLAH DATA
A. Analisis Regresi Linier Berganda
Dependent Variable: LN_Y Method: Least Squares Date: 07/05/12 Time: 00:45 Sample: 1 100 Included observations: 100
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.149022 0.510103 -0.292141 0.7708 LN_X1 0.526260 0.099499 5.289114 0.0000 LN_X2 -0.081797 0.094235 -0.868012 0.3876 LN_X3 0.311963 0.101515 3.073060 0.0028 LN_X4 0.084562 0.032610 2.593109 0.0110 LN_X5 0.060071 0.046996 1.278228 0.2043
R-squared 0.878964 Mean dependent var 5.671948 Adjusted R-squared 0.872526 S.D. dependent var 0.570838 S.E. of regression 0.203809 Akaike info criterion -0.285138 Sum squared resid 3.904598 Schwarz criterion -0.128828 Log likelihood 20.25691 F-statistic 136.5255 Durbin-Watson stat 1.534262 Prob(F-statistic) 0.000000
B. Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.593997 Probability 0.080179 Obs*R-squared 5.338101 Probability 0.069318
Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 07/05/12 Time: 00:46
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.059665 0.511179 -0.116720 0.9073 LN_X1 0.013976 0.099699 0.140179 0.8888 LN_X2 0.017823 0.093018 0.191605 0.8485 LN_X3 -0.017242 0.101035 -0.170650 0.8649 LN_X4 -0.001665 0.032101 -0.051878 0.9587 LN_X5 -0.001903 0.046227 -0.041176 0.9672
RESID(-1) 0.237121 0.105208 2.253828 0.0266 RESID(-2) -0.017987 0.106502 -0.168893 0.8663
R-squared 0.053381 Mean dependent var 2.52E-16 Adjusted R-squared -0.018644 S.D. dependent var 0.198596 S.E. of regression 0.200439 Akaike info criterion -0.299997 Sum squared resid 3.696167 Schwarz criterion -0.091583 Log likelihood 22.99984 F-statistic 0.741142 Durbin-Watson stat 1.975883 Prob(F-statistic) 0.637712
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
77
Lampiran 3.2
C. Heteroskedastisitas
a. Uji White
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 5.357340 Probability 0.000004 Obs*R-squared 37.57601 Probability 0.000045
Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 07/05/12 Time: 00:48 Sample: 1 100 Included observations: 100
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3.215970 1.256591 2.559282 0.0122 LN_X1 -0.681344 0.367605 -1.853468 0.0671
LN_X1^2 0.043580 0.024057 1.811487 0.0734 LN_X2 0.269100 0.255535 1.053085 0.2952
LN_X2^2 -0.079305 0.084929 -0.933783 0.3529 LN_X3 -0.041451 0.152575 -0.271675 0.7865
LN_X3^2 0.002790 0.022018 0.126714 0.8995 LN_X4 -0.201500 0.118308 -1.703181 0.0920
LN_X4^2 0.016734 0.010957 1.527222 0.1303 LN_X5 -0.031345 0.151975 -0.206248 0.8371
LN_X5^2 0.003527 0.012443 0.283492 0.7775
R-squared 0.375760 Mean dependent var 0.039046 Adjusted R-squared 0.305621 S.D. dependent var 0.065703 S.E. of regression 0.054750 Akaike info criterion -2.868601 Sum squared resid 0.266786 Schwarz criterion -2.582032 Log likelihood 154.4300 F-statistic 5.357340 Durbin-Watson stat 2.049216 Prob(F-statistic) 0.000004
b. Perbaikan Heteroskedasitas dengan Metode White
Hasil Regres dengan Consistent Standard Errors & Covariance
White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.149022 0.645827 -0.230746 0.8180 LN_X1 0.526260 0.108809 4.836572 0.0000 LN_X2 -0.081797 0.103050 -0.793765 0.4293 LN_X3 0.311963 0.099748 3.127498 0.0023 LN_X4 0.084562 0.039669 2.131681 0.0356 LN_X5 0.060071 0.071035 0.845656 0.3999
R-squared 0.878964 Mean dependent var 5.671948 Adjusted R-squared 0.872526 S.D. dependent var 0.570838 S.E. of regression 0.203809 Akaike info criterion -0.285138 Sum squared resid 3.904598 Schwarz criterion -0.128828 Log likelihood 20.25691 F-statistic 136.5255 Durbin-Watson stat 1.534262 Prob(F-statistic) 0.000000
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
78
Lampiran 3.3
Uji White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 07/05/12 Time: 00:51 Sample: 1 100 Included observations: 100 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3.215970 1.195811 2.689363 0.0085 LN_X1 -0.681344 0.344128 -1.979912 0.0508
LN_X1^2 0.043580 0.022031 1.978109 0.0510 LN_X2 0.269100 0.258887 1.039450 0.3014
LN_X2^2 -0.079305 0.082551 -0.960683 0.3393 LN_X3 -0.041451 0.187512 -0.221057 0.8256
LN_X3^2 0.002790 0.024976 0.111707 0.9113 LN_X4 -0.201500 0.138452 -1.455376 0.1491
LN_X4^2 0.016734 0.012158 1.376424 0.1721 LN_X5 -0.031345 0.202690 -0.154643 0.8775
LN_X5^2 0.003527 0.015506 0.227490 0.8206
R-squared 0.375760 Mean dependent var 0.039046 Adjusted R-squared 0.305621 S.D. dependent var 0.065703 S.E. of regression 0.054750 Akaike info criterion -2.868601 Sum squared resid 0.266786 Schwarz criterion -2.582032 Log likelihood 154.4300 F-statistic 5.357340 Durbin-Watson stat 2.049216 Prob(F-statistic) 0.000004
D. Multikolinearitas
X1
Dependent Variable: LN_X1 Method: Least Squares Date: 07/05/12 Time: 00:56 Sample: 1 100 Included observations: 100 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4.660603 0.283322 16.44982 0.0000 LN_X2 0.259888 0.122751 2.117199 0.0369 LN_X3 0.897373 0.051618 17.38479 0.0000 LN_X4 0.033760 0.030674 1.100607 0.2738 LN_X5 -0.056991 0.063874 -0.892234 0.3745
R-squared 0.865152 Mean dependent var 7.776733 Adjusted R-squared 0.859474 S.D. dependent var 0.560618 S.E. of regression 0.210157 Akaike info criterion -0.233213 Sum squared resid 4.195785 Schwarz criterion -0.102954 Log likelihood 16.66064 F-statistic 152.3745 Durbin-Watson stat 1.564364 Prob(F-statistic) 0.000000
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
79
Lampiran 3.4
X2
Dependent Variable: LN_X2 Method: Least Squares Date: 07/05/12 Time: 00:57 Sample: 1 100 Included observations: 100 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.704966 0.707089 -0.996997 0.3213 LN_X1 0.289729 0.137009 2.114673 0.0371 LN_X3 -0.325001 0.107247 -3.030392 0.0031 LN_X4 0.024104 0.047594 0.506459 0.6137 LN_X5 0.146098 0.066143 2.208824 0.0296
R-squared 0.211053 Mean dependent var 1.563739 Adjusted R-squared 0.177834 S.D. dependent var 0.244719 S.E. of regression 0.221895 Akaike info criterion -0.124515 Sum squared resid 4.677567 Schwarz criterion 0.005744 Log likelihood 11.22575 F-statistic 6.353421 Durbin-Watson stat 1.297243 Prob(F-statistic) 0.000142
X3
Dependent Variable: LN_X3 Method: Least Squares Date: 07/05/12 Time: 00:58 Sample: 1 100 Included observations: 100 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -3.997192 0.397985 -10.04358 0.0000 LN_X1 0.862075 0.049405 17.44904 0.0000 LN_X2 -0.280059 0.095930 -2.919400 0.0044 LN_X4 0.026517 0.027396 0.967924 0.3355 LN_X5 0.125222 0.051472 2.432811 0.0169
R-squared 0.874878 Mean dependent var 3.209249 Adjusted R-squared 0.869610 S.D. dependent var 0.570438 S.E. of regression 0.205983 Akaike info criterion -0.273343 Sum squared resid 4.030742 Schwarz criterion -0.143084 Log likelihood 18.66713 F-statistic 166.0648 Durbin-Watson stat 1.613313 Prob(F-statistic) 0.000000
X4
Dependent Variable: LN_X4 Method: Least Squares Date: 07/05/12 Time: 00:59 Sample: 1 100 Included observations: 100
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
80
Lampiran 3.5 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1.815959 1.254251 -1.447844 0.1510 LN_X1 0.314292 0.281112 1.118031 0.2664 LN_X2 0.201286 0.391370 0.514313 0.6082 LN_X3 0.256971 0.263506 0.975200 0.3319 LN_X5 0.610497 0.152827 3.994695 0.0001
R-squared 0.516203 Mean dependent var 5.624538 Adjusted R-squared 0.495832 S.D. dependent var 0.903068 S.E. of regression 0.641222 Akaike info criterion 1.997823 Sum squared resid 39.06068 Schwarz criterion 2.128082 Log likelihood -94.89116 F-statistic 25.34080 Durbin-Watson stat 1.868643 Prob(F-statistic) 0.000000
X5
Dependent Variable: LN_X5 Method: Least Squares Date: 07/05/12 Time: 00:59 Sample: 1 100 Included observations: 100 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3.857197 1.790631 2.154100 0.0338 LN_X1 -0.255463 0.304460 -0.839066 0.4035 LN_X2 0.587434 0.242090 2.426513 0.0171 LN_X3 0.584295 0.241352 2.420926 0.0174 LN_X4 0.293954 0.061339 4.792301 0.0000
R-squared 0.538450 Mean dependent var 6.317629 Adjusted R-squared 0.519017 S.D. dependent var 0.641565 S.E. of regression 0.444945 Akaike info criterion 1.266973 Sum squared resid 18.80770 Schwarz criterion 1.397231 Log likelihood -58.34865 F-statistic 27.70709 Durbin-Watson stat 2.169993 Prob(F-statistic) 0.000000
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
81
Lampiran 4.1
DATA PRIMER RESPONDEN
No Produksi
(Y)
L. Lahan
(X1)
T. Kerja
(X2)
Bibit
(X3)
Pupuk
(X4)
Pestisida
(X5)
1 350 3300 3 32 850 0,5
2 355 3300 3.43 35 700 0,5
3 352 3300 2.71 32 850 0,5
4 200 2500 2.78 24 40 0,25
5 550 5000 3.85 48 350 0,5
6 375 3400 4 32 200 0,5
7 500 5000 5 45 890 0,5
8 690 5000 5.85 85 850 1,5
9 350 3300 3 33 50 0,3
10 362 3300 3.14 35 800 0,5
11 450 3500 3.86 38 200 0,5
12 500 4000 5.29 40 130 0,5
13 110 1000 2.43 12 50 0,1
14 230 2000 3.71 18 60 0,5
15 242 2000 3.14 19 115 0,6
16 120 2000 3.43 15 50 0,1
17 460 4000 6.28 35 150 0,5
18 455 4000 5.28 33 150 0,6
19 125 700 2.86 8 60 0,15
20 131 500 2.28 10 60 1
21 125 500 2.43 9 60 0,1
22 400 3000 4.28 32 240 0,4
23 125 800 3.86 8 60 0,15
24 50 800 4.57 7 60 0,15
25 110 800 4.29 8 60 0,15
26 125 800 4.71 10 81 0,1
27 200 3000 5.29 30 60 0,15
28 54 800 6.29 8 60 1
29 138 800 5.14 8 60 0,15
30 540 5000 6 45 700 1
31 310 2500 4.29 25 650 0,5
32 250 2500 5.71 22 60 0,4
33 257 2500 4.57 23 360 0,4
34 512 5000 5.57 38 680 1
35 200 2500 6.29 20 60 0,5
36 268 2500 6.86 21 360 0,5
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
82
Lampiran 4.2
No Produksi
(Y)
L. Lahan
(X1)
T. Kerja
(X2)
Bibit
(X3)
Pupuk
(X4)
Pestisida
(X5)
37 570 5000 4.71 42 800 1
38 210 2000 5.29 16 350 0,5
39 200 1650 6.29 12 110 0,5
40 300 3300 4.57 35 200 0,4
41 380 3300 5.29 40 215 0,5
42 260 1650 6 20 100 0,5
43 150 1650 3.86 18 100 0,7
44 225 3300 6 35 130 0,7
45 90 825 4 8 580 0,5
46 190 1650 4.29 22 120 0,5
47 685 5000 5 78 750 1
48 200 1650 4.71 15 60 0,4
49 600 3000 4.86 36 600 1
50 210 1500 5 18 350 0,4
51 695 5000 3.86 90 900 1,5
52 725 5000 4 100 1100 2
53 450 3300 5.57 24 325 1
54 240 1650 6 16 320 1,5
55 475 3300 4.71 35 470 0,75
56 452 3300 4.29 32 400 1
57 440 3300 5.86 34 275 0,75
58 470 3400 6.14 34 400 1
59 452 3300 5 33 570 1
60 461 3300 6 33 520 0,5
61 458 3300 4.71 32 435 0,75
62 482 3300 5 33 675 0,9
63 457 3300 5 34 420 1
64 442 3200 4.71 32 570 0,3
65 473 3300 4.71 35 620 1
66 449 3300 6.14 34 470 0,75
67 460 3300 7 35 863 0,6
68 400 3300 4.71 30 420 0,9
69 150 1200 4.86 10 230 0,4
70 156 1200 6 12 275 0,5
71 660 4500 5.86 60 320 1,1
72 620 4500 6.14 55 370 0,9
73 326 3000 7.14 30 435 0,75
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
83
Lampiran 4.3
No Produksi
(Y)
L. Lahan
(X1)
T. Kerja
(X2)
Bibit
(X3)
Pupuk
(X4)
Pestisida
(X5)
74 220 2000 4.29 31 380 0,5
75 365 3000 5.71 32 510 0,75
76 340 3000 4.57 30 410 0,45
77 235 2000 5.57 30 445 1
78 120 1000 6 15 230 0,25
79 206 2000 5 20 310 0,5
80 200 2000 4.86 20 275 0,5
81 353 3300 5.14 25 550 0,5
82 170 1500 5.86 15 325 1
83 265 2000 6.14 17 520 1
84 350 2500 4.86 20 430 1,2
85 216 1500 6.29 15 445 0,5
86 320 2500 6 18 540 0,75
87 255 2000 4.57 20 320 0,575
88 238 2000 5.14 24 520 1
89 239 2000 6 22 420 0,6
90 410 3300 4.29 28 450 1
91 235 1650 6.29 17 300 0,5
92 270 2000 6.14 20 350 0,5
93 520 4000 4.57 34 650 0,75
94 710 5000 4.71 95 750 2
95 460 3300 4.86 26 450 0,5
96 485 3300 5.29 30 700 1
97 134 1000 5.57 17 250 0,5
98 180 1500 4.43 18 400 0,75
99 340 3300 5.14 29 475 0,6
100 420 3300 4.86 32 550 0,5
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
84
Lampiran 4.4
1. Luas Lahan
No Y X1 APP EP MPP Py Px Px/Py
1 350 3300 0.11 0.52 0.06 6000 1500000 250.00
2 355 3300 0.11 0.52 0.06 5000 0 0.00
3 352 3300 0.11 0.52 0.06 6000 0 0.00
4 200 2500 0.08 0.52 0.04 6000 2000000 333.33
5 550 5000 0.11 0.52 0.06 5800 0 0.00
6 375 3400 0.11 0.52 0.06 6000 2000000 333.33
7 500 5000 0.10 0.52 0.05 5750 0 0.00
8 690 5000 0.14 0.52 0.07 5750 0 0.00
9 350 3300 0.11 0.52 0.06 5750 1700000 295.65
10 362 3300 0.11 0.52 0.06 6000 1300000 216.67
11 450 3500 0.13 0.52 0.07 6000 0 0.00
12 500 4000 0.13 0.52 0.07 6000 1500000 250.00
13 110 1000 0.11 0.52 0.06 6000 0 0.00
14 230 2000 0.12 0.52 0.06 5000 2000000 400.00
15 242 2000 0.12 0.52 0.06 6000 0 0.00
16 120 2000 0.06 0.52 0.03 6000 1700000 283.33
17 460 4000 0.12 0.52 0.06 6000 0 0.00
18 455 4000 0.11 0.52 0.06 6000 0 0.00
19 125 700 0.18 0.52 0.09 5000 0 0.00
20 131 500 0.26 0.52 0.14 5000 0 0.00
21 125 500 0.25 0.52 0.13 5000 2000000 400.00
22 400 3000 0.13 0.52 0.07 5000 1500000 300.00
23 125 800 0.16 0.52 0.08 5000 2000000 400.00
24 50 800 0.06 0.52 0.03 5000 0 0.00
25 110 800 0.14 0.52 0.07 5000 0 0.00
26 125 800 0.16 0.52 0.08 5000 1700000 340.00
27 200 3000 0.07 0.52 0.03 5000 1300000 260.00
28 54 800 0.07 0.52 0.04 5000 0 0.00
29 138 800 0.17 0.52 0.09 5000 0 0.00
30 540 5000 0.11 0.52 0.06 5000 0 0.00
31 310 2500 0.12 0.52 0.06 6000 2000000 333.33
32 250 2500 0.10 0.52 0.05 6000 0 0.00
33 257 2500 0.10 0.52 0.05 5000 1700000 340.00
34 512 5000 0.10 0.52 0.05 6000 0 0.00
35 200 2500 0.08 0.52 0.04 5800 0 0.00
36 268 2500 0.11 0.52 0.06 5800 0 0.00
37 570 5000 0.11 0.52 0.06 2400 2000000 833.33
38 210 2000 0.11 0.52 0.05 6000 0 0.00
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
85
Lampiran 4.5
No Y X1 APP EP MPP Py Px Px/Py
39 200 1650 0.12 0.52 0.06 5000 2000000 400.00
40 300 3300 0.09 0.52 0.05 6000 0 0.00
41 380 3300 0.12 0.52 0.06 5000 2000000 400.00
42 260 1650 0.16 0.52 0.08 5000 0 0.00
43 150 1650 0.09 0.52 0.05 5000 1300000 260.00
44 225 3300 0.07 0.52 0.04 2500 0 0.00
45 90 825 0.11 0.52 0.06 5000 0 0.00
46 190 1650 0.12 0.52 0.06 6000 1500000 250.00
47 685 5000 0.14 0.52 0.07 5500 0 0.00
48 200 1650 0.12 0.52 0.06 6000 0 0.00
49 600 3000 0.20 0.52 0.10 6000 0 0.00
50 210 1500 0.14 0.52 0.07 6500 0 0.00
51 695 5000 0.14 0.52 0.07 5000 0 0.00
52 725 5000 0.15 0.52 0.08 5000 0 0.00
53 450 3300 0.14 0.52 0.07 5000 1200000 240.00
54 240 1650 0.15 0.52 0.08 5000 1500000 300.00
55 475 3300 0.14 0.52 0.07 5000 1500000 300.00
56 452 3300 0.14 0.52 0.07 5000 2000000 400.00
57 440 3300 0.13 0.52 0.07 5000 0 0.00
58 470 3400 0.14 0.52 0.07 5500 0 0.00
59 452 3300 0.14 0.52 0.07 4200 1700000 404.76
60 461 3300 0.14 0.52 0.07 5500 0 0.00
61 458 3300 0.14 0.52 0.07 5500 0 0.00
62 482 3300 0.15 0.52 0.08 5500 2000000 363.64
63 457 3300 0.14 0.52 0.07 6000 1500000 250.00
64 442 3200 0.14 0.52 0.07 6000 0 0.00
65 473 3300 0.14 0.52 0.07 6000 1500000 250.00
66 449 3300 0.14 0.52 0.07 6000 2000000 333.33
67 460 3300 0.14 0.52 0.07 6000 0 0.00
68 400 3300 0.12 0.52 0.06 6000 0 0.00
69 150 1200 0.13 0.52 0.07 6000 0 0.00
70 156 1200 0.13 0.52 0.07 6000 1500000 250.00
71 660 4500 0.15 0.52 0.08 6500 1500000 230.77
72 620 4500 0.14 0.52 0.07 7000 2000000 285.71
73 326 3000 0.11 0.52 0.06 7500 2000000 266.67
74 220 2000 0.11 0.52 0.06 5000 0 0.00
75 365 3000 0.12 0.52 0.06 8000 1300000 162.50
76 340 3000 0.11 0.52 0.06 3200 0 0.00
77 235 2000 0.12 0.52 0.06 6000 1500000 250.00
78 120 1000 0.12 0.52 0.06 5000 0 0.00
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
86
Lampiran 4.6
No Y X1 APP EP MPP Py Px Px/Py
79 206 2000 0.10 0.52 0.05 5000 0 0.00
80 200 2000 0.10 0.52 0.05 5000 0 0.00
81 353 3300 0.11 0.52 0.06 5000 0 0.00
82 170 1500 0.11 0.52 0.06 6000 0 0.00
83 265 2000 0.13 0.52 0.07 6000 1500000 250.00
84 350 2500 0.14 0.52 0.07 6000 1500000 250.00
85 216 1500 0.14 0.52 0.07 6000 0 0.00
86 320 2500 0.13 0.52 0.07 6000 2000000 333.33
87 255 2000 0.13 0.52 0.07 5000 1500000 300.00
88 238 2000 0.12 0.52 0.06 6000 0 0.00
89 239 2000 0.12 0.52 0.06 6000 2000000 333.33
90 410 3300 0.12 0.52 0.06 6000 2000000 333.33
91 235 1650 0.14 0.52 0.07 7000 0 0.00
92 270 2000 0.14 0.52 0.07 6000 2000000 333.33
93 520 4000 0.13 0.52 0.07 6500 0 0.00
94 710 5000 0.14 0.52 0.07 7000 0 0.00
95 460 3300 0.14 0.52 0.07 7500 0 0.00
96 485 3300 0.15 0.52 0.08 5000 0 0.00
97 134 1000 0.13 0.52 0.07 8000 0 0.00
98 180 1500 0.12 0.52 0.06 8000 0 0.00
99 340 3300 0.10 0.52 0.05 5000 0 0.00
100 420 3300 0.13 0.52 0.07 5000 1500000 300.00
Jumlah 12.52
6.51
13599.70
Rata-rata 0.13
0.07
136.00
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
87
Lampiran 4.7
2. Bibit
No Y X1 APP EP MPP Py Px Px/Py
1 350 32 10.94 0.31 3.39 6000 11000 1.83
2 355 35 10.14 0.31 3.14 5000 10000 2.00
3 352 32 11.00 0.31 3.41 6000 11000 1.83
4 200 24 8.33 0.31 2.58 6000 10000 1.67
5 550 48 11.46 0.31 3.55 5800 10000 1.72
6 375 32 11.72 0.31 3.63 6000 10000 1.67
7 500 45 11.11 0.31 3.44 5750 10000 1.74
8 690 85 8.12 0.31 2.52 5750 11000 1.91
9 350 33 10.61 0.31 3.29 5750 10000 1.74
10 362 35 10.34 0.31 3.21 6000 10000 1.67
11 450 38 11.84 0.31 3.67 6000 10000 1.67
12 500 40 12.50 0.31 3.88 6000 10000 1.67
13 110 12 9.17 0.31 2.84 6000 10000 1.67
14 230 18 12.78 0.31 3.96 5000 10000 2.00
15 242 19 12.74 0.31 3.95 6000 10000 1.67
16 120 15 8.00 0.31 2.48 6000 10000 1.67
17 460 35 13.14 0.31 4.07 6000 10000 1.67
18 455 33 13.79 0.31 4.27 6000 10000 1.67
19 125 8 15.63 0.31 4.84 5000 10000 2.00
20 131 10 13.10 0.31 4.06 5000 10000 2.00
21 125 9 13.89 0.31 4.31 5000 10000 2.00
22 400 32 12.50 0.31 3.88 5000 10000 2.00
23 125 8 15.63 0.31 4.84 5000 10000 2.00
24 50 7 7.14 0.31 2.21 5000 10000 2.00
25 110 8 13.75 0.31 4.26 5000 10000 2.00
26 125 10 12.50 0.31 3.88 5000 10000 2.00
27 200 30 6.67 0.31 2.07 5000 10000 2.00
28 54 8 6.75 0.31 2.09 5000 10000 2.00
29 138 8 17.25 0.31 5.35 5000 10000 2.00
30 540 45 12.00 0.31 3.72 5000 10000 2.00
31 310 25 12.40 0.31 3.84 6000 10000 1.67
32 250 22 11.36 0.31 3.52 6000 8000 1.33
33 257 23 11.17 0.31 3.46 5000 8000 1.60
34 512 38 13.47 0.31 4.18 6000 9000 1.50
35 200 20 10.00 0.31 3.10 5800 9500 1.64
36 268 21 12.76 0.31 3.96 5800 9500 1.64
37 570 42 13.57 0.31 4.21 2400 10000 4.17
38 210 16 13.13 0.31 4.07 6000 10000 1.67
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
88
Lampiran 4.8
No Y X1 APP EP MPP Py Px Px/Py
39 200 12 16.67 0.31 5.17 5000 10000 2.00
40 300 35 8.57 0.31 2.66 6000 10000 1.67
41 380 40 9.50 0.31 2.95 5000 10000 2.00
42 260 20 13.00 0.31 4.03 5000 11000 2.20
43 150 18 8.33 0.31 2.58 5000 10000 2.00
44 225 35 6.43 0.31 1.99 2500 10000 4.00
45 90 8 11.25 0.31 3.49 5000 11000 2.20
46 190 22 8.64 0.31 2.68 6000 8500 1.42
47 685 78 8.78 0.31 2.72 5500 11000 2.00
48 200 15 13.33 0.31 4.13 6000 10000 1.67
49 600 36 16.67 0.31 5.17 6000 10000 1.67
50 210 18 11.67 0.31 3.62 6500 10000 1.54
51 695 90 7.72 0.31 2.39 5000 10000 2.00
52 725 100 7.25 0.31 2.25 5000 10000 2.00
53 450 24 18.75 0.31 5.81 5000 10000 2.00
54 240 16 15.00 0.31 4.65 5000 10000 2.00
55 475 35 13.57 0.31 4.21 5000 10000 2.00
56 452 32 14.13 0.31 4.38 5000 9750 1.95
57 440 34 12.94 0.31 4.01 5000 10000 2.00
58 470 34 13.82 0.31 4.29 5500 8500 1.55
59 452 33 13.70 0.31 4.25 4200 10000 2.38
60 461 33 13.97 0.31 4.33 5500 10000 1.82
61 458 32 14.31 0.31 4.44 5500 9000 1.64
62 482 33 14.61 0.31 4.53 5500 10000 1.82
63 457 34 13.44 0.31 4.17 6000 9000 1.50
64 442 32 13.81 0.31 4.28 6000 9000 1.50
65 473 35 13.51 0.31 4.19 6000 9000 1.50
66 449 34 13.21 0.31 4.09 6000 9000 1.50
67 460 35 13.14 0.31 4.07 6000 9000 1.50
68 400 30 13.33 0.31 4.13 6000 9000 1.50
69 150 10 15.00 0.31 4.65 6000 9000 1.50
70 156 12 13.00 0.31 4.03 6000 9000 1.50
71 660 60 11.00 0.31 3.41 6500 8500 1.31
72 620 55 11.27 0.31 3.49 7000 7000 1.00
73 326 30 10.87 0.31 3.37 7500 10000 1.33
74 220 31 7.10 0.31 2.20 5000 9000 1.80
75 365 32 11.41 0.31 3.54 8000 8500 1.06
76 340 30 11.33 0.31 3.51 3200 7000 2.19
77 235 30 7.83 0.31 2.43 6000 7500 1.25
78 120 15 8.00 0.31 2.48 5000 7000 1.40
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
89
Lampiran 4.9
No Y X1 APP EP MPP Py Px Px/Py
79 206 20 10.30 0.31 3.19 5000 8500 1.70
80 200 20 10.00 0.31 3.10 5000 10000 2.00
81 353 25 14.12 0.31 4.38 5000 10000 2.00
82 170 15 11.33 0.31 3.51 6000 10000 1.67
83 265 17 15.59 0.31 4.83 6000 8500 1.42
84 350 20 17.50 0.31 5.43 6000 10000 1.67
85 216 15 14.40 0.31 4.46 6000 10000 1.67
86 320 18 17.78 0.31 5.51 6000 8500 1.42
87 255 20 12.75 0.31 3.95 5000 10000 2.00
88 238 24 9.92 0.31 3.07 6000 10000 1.67
89 239 22 10.86 0.31 3.37 6000 10000 1.67
90 410 28 14.64 0.31 4.54 6000 9000 1.50
91 235 17 13.82 0.31 4.29 7000 10000 1.43
92 270 20 13.50 0.31 4.19 6000 9000 1.50
93 520 34 15.29 0.31 4.74 6500 8500 1.31
94 710 95 7.47 0.31 2.32 7000 7000 1.00
95 460 26 17.69 0.31 5.48 7500 10000 1.33
96 485 30 16.17 0.31 5.01 5000 9000 1.80
97 134 17 7.88 0.31 2.44 8000 8500 1.06
98 180 18 10.00 0.31 3.10 8000 10000 1.25
99 340 29 11.72 0.31 3.63 5000 9000 1.80
100 420 32 13.13 0.31 4.07 5000 9000 1.80
Jumlah 1208.13
374.52
176.15
Rata-rata 12.08
3.75
1.76
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
90
Lampiran 4.10
3. Pupuk
No Y X1 APP EP MPP Py Px Px/Py
1 350 850 0.41 0.08 0.03 6000 300 0.05
2 355 700 0.51 0.08 0.04 5000 300.00 0.06
3 352 850 0.41 0.08 0.03 6000 300.00 0.05
4 200 40 5.00 0.08 0.40 6000 300.00 0.05
5 550 350 1.57 0.08 0.13 5800 300.00 0.05
6 375 200 1.88 0.08 0.15 6000 300.00 0.05
7 500 890 0.56 0.08 0.04 5750 300.00 0.05
8 690 850 0.81 0.08 0.06 5750 300.00 0.05
9 350 50 7.00 0.08 0.56 5750 300.00 0.05
10 362 800 0.45 0.08 0.04 6000 300.00 0.05
11 450 200 2.25 0.08 0.18 6000 1000.00 0.17
12 500 130 3.85 0.08 0.31 6000 0.00 0.00
13 110 50 2.20 0.08 0.18 6000 1000.00 0.17
14 230 60 3.83 0.08 0.31 5000 1000.00 0.20
15 242 115 2.10 0.08 0.17 6000 1000.00 0.17
16 120 50 2.40 0.08 0.19 6000 1000.00 0.17
17 460 150 3.07 0.08 0.25 6000 500.00 0.08
18 455 150 3.03 0.08 0.24 6000 500.00 0.08
19 125 60 2.08 0.08 0.17 5000 500.00 0.10
20 131 60 2.18 0.08 0.17 5000 500.00 0.10
21 125 60 2.08 0.08 0.17 5000 500.00 0.10
22 400 240 1.67 0.08 0.13 5000 500.00 0.10
23 125 60 2.08 0.08 0.17 5000 0.00 0.00
24 50 60 0.83 0.08 0.07 5000 0.00 0.00
25 110 60 1.83 0.08 0.15 5000 500.00 0.10
26 125 81 1.54 0.08 0.12 5000 500.00 0.10
27 200 60 3.33 0.08 0.27 5000 500.00 0.10
28 54 60 0.90 0.08 0.07 5000 500.00 0.10
29 138 60 2.30 0.08 0.18 5000 500.00 0.10
30 540 700 0.77 0.08 0.06 5000 500.00 0.10
31 310 650 0.48 0.08 0.04 6000 500.00 0.08
32 250 60 4.17 0.08 0.33 6000 500.00 0.08
33 257 360 0.71 0.08 0.06 5000 500.00 0.10
34 512 680 0.75 0.08 0.06 6000 300.00 0.05
35 200 60 3.33 0.08 0.27 5800 300.00 0.05
36 268 360 0.74 0.08 0.06 5800 1000.00 0.17
37 570 800 0.71 0.08 0.06 2400 300.00 0.13
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
91
Lampiran 4.11
No Y X1 APP EP MPP Py Px Px/Py
38 210 350 0.60 0.08 0.05 6000 300.00 0.05
39 200 110 1.82 0.08 0.15 5000 0.00 0.00
40 300 200 1.50 0.08 0.12 6000 400.00 0.07
41 380 215 1.77 0.08 0.14 5000 400.00 0.08
42 260 100 2.60 0.08 0.21 5000 0.00 0.00
43 150 100 1.50 0.08 0.12 5000 400.00 0.08
44 225 130 1.73 0.08 0.14 2500 400.00 0.16
45 90 580 0.16 0.08 0.01 5000 300.00 0.06
46 190 120 1.58 0.08 0.13 6000 300.00 0.05
47 685 750 0.91 0.08 0.07 5500 300.00 0.05
48 200 60 3.33 0.08 0.27 6000 0.00 0.00
49 600 600 1.00 0.08 0.08 6000 300.00 0.05
50 210 350 0.60 0.08 0.05 6500 300.00 0.05
51 695 900 0.77 0.08 0.06 5000 500.00 0.10
52 725 1100 0.66 0.08 0.05 5000 500.00 0.10
53 450 325 1.38 0.08 0.11 5000 500.00 0.10
54 240 320 0.75 0.08 0.06 5000 500.00 0.10
55 475 470 1.01 0.08 0.08 5000 0.00 0.00
56 452 400 1.13 0.08 0.09 5000 300.00 0.06
57 440 275 1.60 0.08 0.13 5000 300.00 0.06
58 470 400 1.18 0.08 0.09 5500 300.00 0.05
59 452 570 0.79 0.08 0.06 4200 300.00 0.07
60 461 520 0.89 0.08 0.07 5500 300.00 0.05
61 458 435 1.05 0.08 0.08 5500 300.00 0.05
62 482 675 0.71 0.08 0.06 5500 300.00 0.05
63 457 420 1.09 0.08 0.09 6000 400.00 0.07
64 442 570 0.78 0.08 0.06 6000 400.00 0.07
65 473 620 0.76 0.08 0.06 6000 300.00 0.05
66 449 470 0.96 0.08 0.08 6000 300.00 0.05
67 460 863 0.53 0.08 0.04 6000 300.00 0.05
68 400 420 0.95 0.08 0.08 6000 300.00 0.05
69 150 230 0.65 0.08 0.05 6000 400.00 0.07
70 156 275 0.57 0.08 0.05 6000 300.00 0.05
71 660 320 2.06 0.08 0.17 6500 400.00 0.06
72 620 370 1.68 0.08 0.13 7000 400.00 0.06
73 326 435 0.75 0.08 0.06 7500 400.00 0.05
74 220 380 0.58 0.08 0.05 5000 500.00 0.10
75 365 510 0.72 0.08 0.06 8000 500.00 0.06
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
92
Lampiran 4.12
No Y X1 APP EP MPP Py Px Px/Py
76 340 410 0.83 0.08 0.07 3200 500.00 0.16
77 235 445 0.53 0.08 0.04 6000 500.00 0.08
78 120 230 0.52 0.08 0.04 5000 500.00 0.10
79 206 310 0.66 0.08 0.05 5000 500.00 0.10
80 200 275 0.73 0.08 0.06 5000 500.00 0.10
81 353 550 0.64 0.08 0.05 5000 500.00 0.10
82 170 325 0.52 0.08 0.04 6000 0.00 0.00
83 265 520 0.51 0.08 0.04 6000 500.00 0.08
84 350 430 0.81 0.08 0.07 6000 400.00 0.07
85 216 445 0.49 0.08 0.04 6000 400.00 0.07
86 320 540 0.59 0.08 0.05 6000 400.00 0.07
87 255 320 0.80 0.08 0.06 5000 500.00 0.10
88 238 520 0.46 0.08 0.04 6000 500.00 0.08
89 239 420 0.57 0.08 0.05 6000 500.00 0.08
90 410 450 0.91 0.08 0.07 6000 500.00 0.08
91 235 300 0.78 0.08 0.06 7000 500.00 0.07
92 270 350 0.77 0.08 0.06 6000 500.00 0.08
93 520 650 0.80 0.08 0.06 6500 500.00 0.08
94 710 750 0.95 0.08 0.08 7000 500.00 0.07
95 460 450 1.02 0.08 0.08 7500 500.00 0.07
96 485 700 0.69 0.08 0.06 5000 500.00 0.10
97 134 250 0.54 0.08 0.04 8000 500.00 0.06
98 180 400 0.45 0.08 0.04 8000 500.00 0.06
99 340 475 0.72 0.08 0.06 5000 500.00 0.10
100 420 550 0.76 0.08 0.06 5000 500.00 0.10
Jumlah 134.01
10.72
7.58
Rata-rata 1.34
0.11
0.08