ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI USAHATANI PADI … · 2020. 8. 12. · analisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi usahatani padi di kecamatan libureng kabupaten

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI USAHATANI PADI DI KECAMATAN LIBURENG

KABUPATEN BONE

ANALIYSIS FACTORS THAT INFLUENCE RICE FARMING PRODUCTION IN LIBURENG DISTRIC OF

BONE REGENCY

TESIS

Oleh :

YUSMIATI

105.05.02.012.17

PROGRAM PASCASARJANA MAGISTER AGRIBISNIS

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MAKASSAR MAKASSAR

2020

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI USAHATANI PADI DI KECAMATAN LIBURENG

KABUPATEN BONE TESIS

Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Mencapai Magister

Program Studi Magister Agribisnis

Disusun dan Diajukan oleh

YUSMIATI 105 05 02 012 17

Kepada

PROGRAM PASCASARJANA MAGISTER AGRIBISNIS

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MAKASSAR 2020

PERYATAAN KEASLIAN TESIS

Yang bertandatangan di bawah ini :

Nama : Yusmiati

NIM : 105 05 02 012 17

Program Studi : Magister Agribisnis

Menyatakan dengan sebenarnya bahwa tesis yang saya tulis ini

benar-benar merupakan hasil karya saya sendiri, bukan merupakan

pengambilalihan tulisan atau pemikiran orang lain. Apabila dikemudian

hari terbukti atau dapat dibuktikan bahwa sebagian atau keseluruhan tesis

ini hasil karya orang lain, saya bersedia menerima sanksi atas perbuatan

tersebut

Makassar,

Februari 2020

Yusmiati

ABSTRAK

Yusmiati, 2020. Analisis Faktor-Faktor yang mempengaruhi Produksi Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone, dibimbing oleh Syafiuddin dan Jumiati.

Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi variabel yang

dominan berpengaruh terhadap hasil produksi usahatani padi dan menganalisis elastisitas produksi usahatani padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone. Penelitian ini dilaksanakan di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone dengan menggunakan metode deskriptif kuantitatif dengan teknik data melalui observasi, wawancara dan dokumentasi dengan petani 98 orang dengan jumlah populasi 6.130 petani diambil 10% dengan menggunakan tehnik Slovin. Analsis data yang digunakan adalah menggunakan analisis fungsi Cobb-Dauglas dan elastisitas produksi.

Hasil penelitian menunjukkan variabel independen yang

paling dominan berpengaruh terhadap produksi padi adalah variabel luas lahan (X1) memberikan pengaruh dominan terhadap hasil produksi padi sebesar 1,006 dimana setiap penambahan luas lahan sebesar 1% maka produksi padi meningkat sebesar 1,006%, dan selanjutnya variabel penggunaan pupuk (X4) sebesar 0,912 artinya jika penggunaan pupuk naik 1% maka produksi padi meningkat sebesar 0,912% dan tenaga kerja (X3) sebesar -0,087 artinya jika penggunaan tenaga kerja naik 1% maka produksi padi menurun sebesar -0,087. Elastisitas dari masing-masing faktor produksi yang bertanda positif (signifikan) yaitu luas lahan 1,006, tenaga kerja -0,087 dan pupuk 0,912, yang menunjukkan bahwa tingkat pengaruh faktor produksi yang berpengaruh positif (signifikan) akan meningkatkan hasil produksi dalam usahatani padi. Sedangkan elastisitas faktor produksi yang bernilai negatif (non signifikan) yaitu benih -0,086, dan pestisida -0,214 yang menunjukkan bahwa dengan peningkatan jumlah benih dan pestisida maka produksi usahatani padi akan mengalami penurunan.

Kata Kunci: Produksi, usahatani, benih, tenaga kerja, pupuk dan

pestisda

KATA PENGANTAR

Syukur Alhamdulillah kami ucapkan kehadirat Allah SWT yang telah

melimpahkan Hidayat, Taufik, dan Rahmat-Nya, sehingga penulisan tesis

dapat diselesaikan dengan baik.

Penyusun menyadari bahwa dalam proses penulisan tesis ini

banyak mengalami kendala, namun berkat bantuan, bimbingan,

kerjasama dari berbagai pihak yang telah dengan sabar, tekun, tulus dan

ikhlas meluangkan waktu, tenaga, dan pikiran untuk memberikan

bimbingan, motivasi, arahan, dan saran-saran yang berharga kepada kami

selama penyusunan tesis ini.

Penulis menyadari bahwa penyusunan tesis ini tidak akan terwujud

tanpa adanya bantuan dan dorongan dari berbagai pihak . Oleh karena itu

pada kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terimah kasih

kepada yang terhormat :

1. Kedua orangtua ayahanda Suddin dan ibunda Radia dan kakak

tercinta Ummul Muafiah S.Pd, Nurhidayat S.Hi dan Nurmiati S.Pd dan

segenap keluarga yang senantiasa memberikan bantuan baik moril

maupun material sehingga tesis ini dapat terselesaikan.

2. Prof. Dr. Syafiuddin, M.Si. selaku Pembimbing I dan Pembimbing II

Dr. Jumiati, S.P., M.M yang senantiasa meluangkan waktunya

membimbing dan mengarahkan penulis sehingga tesis ini

terselesaikan.

3. Bapak Dr. H. Darwis Muhdina, M.Ag. selaku Direktur Program

Pascasarjana Universitas Muhammadiyah Makassar.

4. Bapak Prof. Dr. Syafiuddin, M.Si. selaku Ketua Prodi Agribisnis

Program pascasarjana Universitas Muhammadiyah Makassar.

5. Ibu Prof. Dr. Ir. Hj. Ratnawati Tahir, M.Si selaku penguji I

dan Dr. Mohammad Natsir, S.P., M.Si selaku penguji II yang

senantiasa meluangkan waktunya menguji dan mengarahkan penulis

sehingga tesis ini terselesaikan.

6. Seluruh Dosen Prodi Agribisnis di Program Pascasarjana Universitas

Muhammadiyah Makassar yang telah membekali segudang ilmu

kepada penulis.

7. Kepada Bapak Andi Rahmat Musrya, S.STP yang telah mengizinkan

penulis untuk melakukan penelitian di kecamatan tersebut.

8. Semua pihak yang telah membantu penyusun tesis dari awal hingga

akhir yang penulis tidak dapat sebut satu persatu.

Akhir kata penulis ucapkan terimakasih kepada semua pihak yang

terkait dalam penulisan tesis ini semoga karya tulis ini bermanfaat dan

dapat memberikan sumbangan yang berarti bagi pihak yang

membutuhkan dan menjadi amal jariyah di sisi Allah SWT. Amien.

Makassar, Februari 2020

YUSMIATI

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ..................................................................... I

HALAMAN PENGESAHAN ........................................................ ii

HALAMAN PENERIMAAN PENGUJI ......................................... iii

HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN TESIS ........................... iv

ABSTRAK .................................................................................. v

ABSTRACK ................................................................................ vi

KATA PENGANTAR .................................................................. vii

DAFTAR ISI ..................................................................... ......... x

DAFTAR TABEL .............................................................. ......... xi

DAFTAR GAMBAR .......................................................... ......... xii

DAFTAR LAMPIRAN ....................................................... ......... xiii

DAFTAR ISTILAH/SINGKATAN ....................................... ......... xiv

BAB I. PENDAHULUAN ................................................... ......... 1

A. Latar Belakang ...................................................... ......... 1

B. Rumusan Masalah ................................................. ......... 7

C. Tujuan Penelitian ................................................... ......... 7

D. Manfaat Penelitian ................................................. ......... 8

BAB II.KAJIAN PUSTAKA ............................................... ......... 9

A. Kajian Teoretis ...................................................... ......... 9

B. Kajian Penelitian yang Relevan ............................. ......... 35

C. Kerangka Piki ........................................................ ......... 42 D. Hipotesis ............................................................... ......... 44

BAB III. METODE PENELITIAN ................................................. ......... 45

A. Desain dan Jenis Penelitian .................................. ......... 45 B. Lokasi dan Waktu Penelitian ................................. ......... 45 C. Populasi dan Sampel ............................................. ......... 45 D. Metode Pengumpulan Data ................................... ......... 48

a. Jenis Data.......................................................... ......... 48

b. Sumber Data ..................................................... ......... 49

c. Teknik Pengumpulan Data ................................. ......... 49

E.Definisi Operasional .................................................. ......... 50

Teknik Analisis Data ............................................................52

BAB IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ................... ......... 59

A. Hasil Penelitian .............................................................. ......... 59

a. Deskripsi Lokasi Penelitian ........................................ ......... 59

b. Deskripsi Penelitian .................................................... ......... 64

c. Pengujian Hipotesis .................................................... ......... 81

B. Pembahasan .................................................................. ......... 83

C. Rekomendasi ................................................................. ......... 97

BAB V. SIMPULAN DAN SARAN ............................................... ......... 99

A. Simpulan ........................................................................ ......... 99

B. Saran ....................................................................................... 100

DAFTAR PUSTAKA ................................................................... 101

RIWAYAT HIDUP

LAMPIRAN-LAMPIRAN

1. INSTRUMEN PENELITIAN

2. IZIN PENELITIAN

3. OLAHAN DATA

4. DOKUMENTASI

DAFTAR TABEL

No Teks

Halaman

Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu yang Relevan ............................................ 36

Tabel 4.1 Jumlah Dusun/ Lingkungan Menurut Desa/Kelurahan

di Kecamatan Libureng 2017 ............................................. 59 Tabel 4.2 Jumlah Penduduk dan Laju Pertumbuhan Penduduk Desa/Kelurahan di Kecamatan Libureng, 2015–2016 ........ 60 Tabel 4.3 Jumlah Penduduk Menurut Kelompok Umur dan Jenis Kelamin di Kecamatan Libureng, 2016 ..................... 61

Tabel 4.4

Penggunaan Lahan Kecamatan Libureng Tahun 2017 ............. 63

Tabel 4.5 Variabel Luas Lahan Pada Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone ........................... 64 Tabel 4.6 Variabel Benih Pada Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone ........................... 66 Tabel 4.7 Variabel Tenaga Kerja Pada Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone 2019 .................. 48 Tabel 4.8 Distribusi Petani Berdasarkan Penggunaan Pupuk di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone .......................... 69 Tabel 4.9 Distribusi Petani Berdasarkan Penggunaan Pestisida

di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone .......................... 71 Tabel 4.10

Multikolinieritas........................................................................... 74 Tabel 4.11

Hasil Uji Autokorelasi ................................................................. 75 Tabel 4.12

Hasil Uji Heteroskedastisitas ...................................................... 76

Tabel 4.13 Hasil Estimasi Determinan Usahatani Padi di Kecamatan Liburang Kabupaten Bone .................... 77

DAFTAR GAMBAR

No Teks

Halaman

Gambar 2.1 Hubungan Antara Kurva-Kurva TPL, APL dan MPL 18

Gambar 2.2 Model Kerangka Pemikiran Faktor-Faktor yang mempengaruhi Produksi Usahatani Padi .............. ........... 43

Gambar 4.1 Peta Kabupaten Bone ................................ ........... 59

Gambar 4.2 Kepemilikan Luas Lahan Petani Kecamatan Libureng Kabupaten Bone 2019 ........................................... ........... 65

Gambar 4.3 Pengunaan Benih Petani Kecamatan Libureng

Kabupaten Bone 2019 ................................. ........... 68 Gambar 4.4 Pengunaan Tenaga Kerja Petani

Kecamatan Libureng Kabupaten Bone 2019 ........... 69

Gambar 4.5 Pengunaan Pupuk di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone Tahun 2019 ................................. ........... 71

Gambar 4.6 Pengunaan Pupuk di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone Tahun 2019 ................................. ........... 73

Gambar 4.7 Hasil Pengujian Uji Normalitas..................... ........... 74

DAFTAR LAMPIRAN

No Teks

Halaman

Lampiran .................................................................................... 1 Kuisioner Penelitian .............................................................................. 106

Lampiran .................................................................................... 2

Izin Penelitian....................................................................... 111 Lampiran .................................................................................... 3

Tabel penelitian Faktor-Faktor Produksi Usahatani Padi (luas lahan, Benih, tenaga kerja, pestisida dan pupuk) di Kecamatan Libureng kab. Bone .............. 117

Lampiran 4 Hasil Analisis Regresi Linear Berganda Faktor Produksi Usahatani Padi di Kecamatan Libureng

Kabupaten Bone tahun 2019 ......................................... 129

Lampiran 5 Foto Kegiatan Petani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone ........................................................... 132

DAFTAR ISTILAH

Input : Alat Masukan

Output : Alat Keluar

UPTD ..................... : Unit Pelaksana Teknis Dinas

EP .......................................... : Elastisitas Produksi

BAPPEDA : Badan Perencanaan Pembangunaan Daerah

Ha ............................................................. : Hektar

Rp ............................................................ : Rupiah

Ln ............................................... : logaritma natural

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Indonesia dikenal sebagai negara agraris dengan luas lahan

pertanian dan sumber daya alam yang melimpah, pertanian memegang

peranan penting dari keseluruhan perekonomian nasional. Hal ini dapat

ditunjukan dari banyaknya penduduk atau tenaga kerja yang hidup atau

bekerja pada sektor pertanian atau dari produk nasional yang berasal dari

pertanian. Pertanian Indonesia adalah pertanian tropika, karena sebagian

besar daerahnya berada di daerah tropik yang langsung dipengaruhi oleh

garis katulistiwa yang memotong Indonesia menjadi dua. Sektor pertanian

Indonesia terbagi menjadi lima subsektor, yaitu: subsektor tanaman

pangan, subsektor perkebunan, subsektor peternakan, subsektor

kehutanan dan subsektor perikanan. Di Indonesia, sektor pertanian

memiliki peranan yang sangat penting dalam proses pembangunan

perekonomian, pemenuhan penyediaan bahan pangan dan penyedia

lapangan pekerjaan. Selain itu konstribusi lainnya dari pertanian yaitu

menjadi salah satu sumber pendapatan negara (Rahim, 2007).

Indonesia merupakan negara di dunia yang bergantung terhadap

sektor pertanian sebagai penyumbang pendapatan nasional. Pendapatan

domestik bruto (PDB), tahun 2013 menunjukan bahwa sektor pertanian

menyumbangkan pendapatan sebesar 13,17 persen dari total PDB.

Sumbangan dari sektor pertanian merupakan terbesar ketiga setelah

sektor industri pengolahan dan perdagangan (BPS, 2014).

Padi merupakan salah satu hasil dari pertanian dari subsektor

tanaman pangan, padi juga merupakan tanaman budidaya terpenting

dalam peradaban dunia terutama di Indonesia, dikarenakan padi

merupakan penghasil beras dimana beras adalah bahan pangan pokok

dan merupakan sumber kalori bagi sebagian besar penduduk Indonesia.

Penduduk di Indonesia sebagian besar mengkonsumsi hasil padi atau

beras setiap harinya. Padi merupakan salah satu sumber pangan pokok

masyarakat Indonesia selain jagung dan gandum. Padi dibedakan dalam

dua tipe yaitu padi kering atau gogo yang ditanam di dataran tinggi dan

padi sawah didataran rendah yang memerlukan penggenangan. Daerah-

daerah penanaman padi di Indonesia tersebar di pulau Jawa, Bali,

Madura, Sulawesi dan Kalimantan (Hamdan, 2013).

Sulawesi Selatan adalah salah satu provinsi di Pulau Sulawesi

yang memiliki persentase lahan pertanian tanaman pangan yang besar

dan merupakan salah satu penyuplai pangan nasional Ke-4 di Indonesia

dengan luas panen 1.184.325 ha, produksi 6.016.016 ton, dan

produktivitas 50,80 kw/ha sedangkan yang tertinggi di Indonesia adalah

Jawa Timur dengan luas panen 2.291.982 ha, produksi 13.125.414 ton,

produktivitas 57,27 kw/ha dan yang paling terendah adalah Kepulauan

Riau dengan luas panen 213 ha, produksi 643 ton, produktivitas 30,24

kw/ha. Komoditas tanaman panganyang penting di Sulawesi Selatan

adalah padi, jagung, kedelai, kacang tanah, kacang hijau, ubi jalar dan

ubi kayu. Padi merupakan tanaman pangan yang paling banyak ditanam

oleh petani-petani di Sulawesi Selatan karena makanan pokok

masyarakat Sulawesi Selatan yang utama adalah hasil dari padi yang

lebih dikenal dengan beras (BPS, 2017).

Kabupaten atau kota di Sulawesi Selatan hampir semua

mempunyai lahan cukup luas yang digunakan untuk penanaman bahan

pangan khususnya padi. Kabupaten Bone bisa dikatakan sebagai

kabupaten yang mempunyai wilayah agraris, hal ini ditunjukkan dengan

besarnya luas lahan yang digunakan untuk pertanian. Tahun 2017

menurut kabupaten/kota di Sulawesi Selatan luas panen, produksi, dan

produktivitas tanaman padi tertinggi adalah Kabupaten Bone dengan luas

panen 171.165 ha, Produksi 812.776 ton, dan produktivitas 84,02 kw/ha

dan yang terendah adalah Pare-Pare dengan luas panen 954 ha, Produksi

5.349 ton dan Produktivitas 56,06 kw/ha (BPS, 2017).

Sektor pertanin bahan pangan di Kabupaten Bone dari tahun ke

tahun mengalami peningkatan, Produksi tanaman padi menurut

kecamatan di Kabupaten Bone tahun 2015–2017 menunjukan

peningkatan, pada tahun 2016 total produksi padi mencapai 1.057.381 ton

dan mengalami peningkatan hingga 5,80 persen daripada tahun

sebelumnya dimana total produksi padi tahun 2015 sebesar 885.654 ton.

Produksi tanaman padi di Kabupaten Bone menurut Kecamatan pada

tahun 2015-2017 yang paling tinggi adalah Kecamatan Libureng dengan

produksi padi tahun 2015 sebesar 69.019 ton, tahun 2016 sebesar

105.447 ton, dan tahun 2017 sebesar 111.051 ton, sedangkan yang paling

rendah adalah Kecamatan Amali dengan produksi tahun 2015 sebesar

4.351 ton, tahun 2016 sebesar 6.040 ton, dan tahun 2017 sebesar

7.379 ton (BPS, 2018).

Kecamatan Libureng merupakan salah satu kecamatan yang

berada di bagian selatan Kabupaten Bone Sulawesi Selatan yang berjarak

sekitar 110 km dari ibukota kabupaten, mempunyai luas daerah sebesar

344.250 ha, merupakan kecamatan yang menempati posisi kedua

terbesar di kabupaten Bone setelah Kecamatan Bontocani. Terletak di

daerah pegunungan yang mempunyai ketinggian ± 480 meter diatas

permukaan laut. Kecamatan Libureng merupakan salah satu sentra

produksi padi di Kabupaten Bone dengan propersi luas lahan sawah 32,06

persen, ini menunjukan bahwa di Kecamatan Libureng padi sawah

menjadi salah satu pilihan bagi petani untuk bercocok tanam demi

meningkatkan pendapatan dan kesejahteraan keluarga petani. Untuk

mendapatan keuntungan dan produksi yang maksimal, maka petani harus

mengetahui faktor-faktor apa yang mempengaruhi produksi usahatani padi

supaya mendapat hasil yang maksimal.

Konteks teori produksi dalam kaitannya dengan pertanian, faktor

penting dalam pengelolaan sumberdaya produksi adalah faktor alam

(tanah), modal, dan tenaga kerja, selain itu juga faktor manajemen. Modal

yang dimaksud adalah termasuk biaya untuk pembelian pupuk, pestisida,

dan benih. (Soekartawi, 1995) menyebutkan bahwa faktor yang

mempengaruhi produksi dibedakan menjadi dua kelompok yakni: a. faktor

biologi seperti lahan pertanian dengan macam dan tingkat kesuburannya,

varietas bibit, jenis pupuk, obat-obatan/pestisida, b. faktor-faktor sosial

ekonomi, seperti biaya produksi, harga, biaya tenaga kerja, tingkat

pendidikan, tingkat pendapatan, tersedianya kelembagaan kredit,

ketidakpastian. Oleh karena itu, penelitian mengenai faktor-faktor yang

mempengaruhi produksi usahatani padi tidak dapat dilepaskan dari kedua

faktor tersebut diatas. Dalam penelitian yang dilakukan ini faktor

penggunaan luas lahan, biaya tenaga kerja, varietas benih, biaya

pembelian pupuk dan pestisida yang digunakan merupakan faktor yang

dapat mempengaruhi hasil produksi usahatani padi.

Kabupaten Bone dilihat dari aspek ekologi merupakan daerah yang

sesuai untuk pengembangan usahatani padi, mengingat skala

pengelolaan pertanian di Bone masih ada yang bersifat tradisional maka

produksinya masih relatif rendah dan produktivitasnya berfluktuasi,

sedangkan permintaan kebutuhan akan padi semakin meningkat setiap

tahunnya. Pengelolaan pertanian yang masih tradisional ini,

mengakibatkan produksi usahatani padi di Kabupaten Bone kurang

maksimal, belum maksimalnya produksi padi mungkin disebabkan karena

kurang modal, langkanya pupuk, terbatasnya persediaan benih unggul

dan juga karena pengaruh musim kemarau yang panjang.

Produksi padi Kabupaten Bone ditinjau dari 5 tahun terakhir

mengalami fluktuasi dalam produksinya. Beberapa faktor yang diduga

dapat mempengaruhi hasil produksi usahatani padi antara lain: luas

lahan, biaya tenaga kerja, varietas benih, biaya pembelian pupuk, biaya

pestisida dan biaya produksi lainnya merupakan faktor yang harus

diperhatikan dalam usahatani padi. Dalam penelitian ini, analisis terhadap

faktor-faktor yang mempengaruhi produksi usahatani padi hanya dibatasi

pada faktor luas lahan, tenaga kerja, varietas benih, biaya pembelian

pupuk dan pestisida.

Penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi produksi

usahatani padi tidak dapat dilepaskan dari 5 faktor, dengan mengunakan

kombinasi faktor-faktor produksi pada gilirannya akan mampu

meningkatkan hasil produksi dan menaikan pendapatan petani. Petani

padi di Kabupaten Bone pada umumnya adalah petani yang memiliki

lahan usaha skala kecil. Keterbatasan faktor-faktor produksi sebagai

alokasi input seperti: luas lahan, biaya tenaga kerja, benih, biaya

pembelian pupuk dan pestisida maupun faktor lain seperti musim,

ketersediaan air, teknologi usahatani adalah merupakan faktor yang

selama ini dapat mempengaruhi hasil produksi, oleh karena itu peneliti

ingin mengidentifikasi faktor yang dominan berpengaruh terhadap hasil

produksi usahatani padi selanjutnya ingin mengatuhi bagaimana hasil

elastisitas produksi usahatani padi.

Sehubungan dengan uraian tersebut peneliti tertarik untuk meneliti

hal tersebut dengan judul : “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi

Produksi Usahatani Padi di Kecamatan Libureng kabupaten Bone.”

B. Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian diatas, maka dirumuskan permasalahan dalam

penelitian ini adalah :

a. Bagaimana mengidentifikasi faktor-faktor yang dominan berpengaruh

terhadap hasil produksi usahatani padi di Kecamatan Libureng

Kabupaten Bone?

b. Bagaimana hasil analisis elastisitas produksi usahatani padi di

Kecamatan Libureng Kabupaten Bone?

C. Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin di peroleh dari penelitian ini adalah untuk:

a. Mengidentifikasi faktor-faktor yang dominan berpengaruh terhadap

hasil produksi usahatani padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone.

b. Menganalisis elastisitas produksi usahatani padi di Kecamatan

Libureng Kabupaten Bone.

D. Manfaat Penelitian

Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi:

a. Petani padi, diharapkan dapat memberikan tambahan wawasan dalam

menyikapi timbulnya permasalahan, serta dalam pengambilan

keputusan dalam usahatani padi.

b. Instansi terkait, diharapkan dapat menjadi tambahan atau masukan

dalam melengkapi bahan pertimbangan dalam merumuskan kebijakan

pembangunan sektor pertanian khususnya pembangunan pertanian

tanaman pangan di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone.

BAB II KAJIAN PUSTAKA

A. Kajian Teoritis

a. Usahatani

Usahatani adalah ilmu yang mempelajari tentang cara petani

mengelola input atau faktor-faktor produksi (tanah, tenaga kerja, teknologi,

pupuk, benih, dan pestisida) dengan efektif, efisien, dan kontinu untuk

menghasilkan produksi yang tinggi sehingga pendapatan usahataninya

meningkat, adapun pengertian usahatani lainnya dapat dilihat dari masing-

masing pendapat sebagai berikut: Ilmu usahatani bisa diartikan juga

sebagai ilmu yang mempelajari bagaimana seseorang mengalokasikan

sumberdaya yang ada secara efektif dan efisien untuk tujuan memperoleh

keuntungan yang tinggi pada waktu tertentu (Rahim, 2007).

Petani dikatakan efektif bila dapat mengalokasikan sumberdaya

yang mereka miliki (yang dikuasai) sebaik-baiknya, dan dikatakan efisien

bila pemanfaatan sumberdaya tersebut menghasilkan keluaran (output).

Ditinjau dari segi pembangunan, hal terpenting mengenai usahatani

adalah kondisi yang hendaknya senantiasa berubah, baik dalam ukuran

maupun dalam susunannya, untuk memanfaatkan periode usahatani yang

senantiasa berkembang secara lebih efisien (Rahim, 2007).

Usahatani pada dasarnya adalah alokasi sarana produksi yang

efisien untuk mendapatkan produksi pendapatan usahatani yang tinggi,

jika usahatani dikatakan berhasil kalau diperoleh produksi yang tinggi dan

sekaligus juga pendapatan yang tinggi. Pengelolaan usahatani merupakan

pemilihan usaha antara berbagai alternatif penggunaan sumber daya yang

terbatas yang meliputi lahan, tenaga kerja, modal, dan waktu. Dalam

usahatani juga terjadi kegiatan mengorganisasi (mengelola) aset dan cara

dalam pertanian atau suatu kegiatan yang mengorganisasi sarana

produksi pertanian dan teknologi dalam suatu usaha yang menyangkut

bidang pertanian (Rahim, 2007).

Usahatani yang ada di negara berkembang khususnya Indonesia

terdapat dua corak dalam pengelolaannya yaitu usahatani yang bersifat

subsistem adalah dengan merubah melalui usahatani komersial.

Usahatani komersial dicirikan adanya suatu usahatani untuk mencari laba

atau profit yang sebesar-besarnya. Tingkat kesenjangan petani sangat

ditentukan pada hasil panen yang diperoleh, banyaknya hasil panen

tercermin pada besarnya pendapatan yang diterima dan pendapatan

tersebut sebagian besar untuk keperluan konsumsi keluarga terpenuhi,

dengan demikian tingkat kebutuhan konsumsi keluarga terpenuhi sangat

ditentukan oleh pendapatan yang diterimanya. Berdasarkan teori ekonomi

makro, usahatani pada prinsipnya dapat digolongkan sama dengan

bentuk perusahaan dimana untuk memproduksi secara umum diperukan

modal, tenaga kerja, teknologi, dan kekayaan (Mosher, 1997).

Kegiatan dalam usahatani selalu diperlukan faktor-faktor produksi

berupa lahan, tenaga kerja, dan modal yang dikelola seefektif dan

seefisien mungkin sehingga memberikan manfaat sebaik-baiknya. Faktor

produksi adalah semua korbanan yang diberikan pada tanaman agar

tanaman tersebut mampu tumbuh dan menghasilkan dengan baik. Faktor

produksi dikenal pula dengan istilah input dan korbanan produksi. Faktor

produksi memang sangat menentukan besar-kecilnya produksi yang

diperoleh. Faktor produksi lahan, modal untuk membeli bibit, pupuk, obat-

obatan dan tenaga kerja dan aspek manajemen adalah faktor produksi

yang terpenting. Hubungan antara faktor produksi (input) dan produksi

(output) biasanya disebut dengan fungsi produksi atau faktor relationship.

Terdapat tiga pola hubungan antara input dan output yang umum

digunakan dalam pendekatan pengambilan keputusan usahatani yaitu:

a). Hubungan antara input-output, yang menunjukkan pola hubungan

penggunaan berbagai tingkat input untuk menghasilkan tingkat output

tertentu (dieksposisikan dalam konsep fungsi produksi).

b). Hubungan antara input-input, yaitu variasi penggunaan kombinasi dua

atau lebih input untuk menghasilkan output tertentu (direpresentasikan

pada konsep isokuan dan isocost).

c). Hubungan antara output-output, yaitu variasi output yang dapat

diperoleh dengan menggunakan sejumlah input tertentu (dijelaskan

dalam konsep kurva kemungkinan produksi dan isorevenue)

(Supartama, 2013).

Ketiga pendekatan di atas digunakan untuk mengambil berbagai

keputusan usahatani guna mencapai tujuan usahatani yaitu: (a) menjamin

pendapatan keluarga jangka panjang, (b) stabilisasi keamanan pangan,

(c) kepuasan konsumsi, (d) status sosial.

b. Teori Produksi

Teori produksi mengambarkan tentang keterkaitan diantara faktor-

faktor produksi dengan tingkat produksi yang diciptakan. Teori produksi

dapat dinyatakan dalam bentuk fungsi produksi dan tingkat produksi yang

diciptakan. Faktor-faktor produksi dik enal pula dengan istilah input, dan

jumlah produksi disebut output. (Rahim, 2012) dalam kaitannya dengan

pertanian, produksi merupakan esensi dari suatu perekonomian. Untuk

berproduksi diperlukan sejumlah input, dimana umumnya input yang

diperlukan pada sektor pertanian adalah adanya kapital, tenaga kerja dan

teknologi. Dengan demikian terdapat hubungan antara produksi dengan

input, yaitu output maksimal yang dihasilkan dengan input tertentu atau

disebut fungsi produksi dalam istilah ekonomi faktor produksi kadang

disebut dengan input dimana macam input atau faktor produksi ini perlu

diketahui oleh produsen. Antara produksi dengan faktor produksi terdapat

hubungan yang kuat yang secara matematis, hubungan tersebut dapat

ditulis dengan rumus sebagai berikut :

Y= f (X1, X2,.......Xi, ......Xn) (Soekartawi, 2003)

Fungsi produksi seperti tersebut diatas, maka hubungan Y dan X

dapat diketahui dan sekaligus hubungan X1, X2, ... Xi,...., Xn juga dapat

diketahui.

Pengelolaan dalam sumberdaya produksi, aspek penting yang

dimasukan dalam klasifikasi sumberdaya pertanian adalah aspek alam

(tanah), modal dan tenaga kerja, selain itu juga aspek manajemen.

Pengusahaan pertanian selain dikembangkan pada luas lahan pertanian

tertentu. Pentingnya faktor produksi tanah bukan saja dilihat dari luas atau

sempitnya lahan, tetapi juga macan penggunaan tanah (tanah sawah,

tegalan) dan topografi (tanah dataran pantai, dataran rendah, dan atau

dataran tinggi). Proses produksi terdapat tiga tipe reaksi produksi atas

input (faktor produksi) (Soekartawi, 2006), yaitu :

a).Increasing return to scale, yaitu apabila tiap unit tambahan input

menghasilkan tambahan output yang lebih banyak daripada unit input

sebelumnya.

b). Constant return to scale, yaitu apabila unit tambahan input

menghasilkan tambahan output yang sama dari unit sebelumnya.

c). Decreasing return to scale, yaitu apabila tiap unit tambahan input

menghasilkan tambahan output yang lebih sedikit dari unit input

sebelumnya.

Ketiga tipe reaksi produksi tersebut tidak dapat dilepaskan dari

konsep produk marjinal (marginal product) yang merupakan tambahan

satu-satuan input X yang dapat menyebabkan penambahan atau

pengurangan satu-satuan output Y, dan produk marjinal (PM) umum ditulis

dengan ∆Y/∆X (Soekartawi, 2003). Dalam proses produksi tersebut setiap

tipe reaksi produksi mempunyai nilai produk marjinal yang berbeda.

Nilai produk marjinal berpengaruh besar terhadap elastisitas

produksi yang diartikan sebagai persentase perubahan dari output

sebagai akibat dari persentase perubahan dari input, dengan rumus

elastisitas produksi sebagai berikut:

Ep = /

atau

.

Secara umum hubungan-hubungan tersebut dapat dijelaskan

sebagai berikut:

Tahap I: nilai Ep>l, produk total, produk rata-rata menaik dan produk

marjinal juga nilainya menaik kemudian menurun sampai

nilainya sama dengan produksi rata-rata (increasing rate).

Tahap II : nilai Ep adalah 0<Ep<1, produk total menaik tetapi produk rata-

rata menurun dan produk marjinal nilainya juga menurun

sampai nol (decreasing rate).

Tahap III: nilai Ep<0, produk total dan produk rata-rata menurun

sedangkan produk marjinal nilai negatif.

Hubungan antara faktor produksi variabel dengan kuantitas

produksi mempunyai perilaku tertentu, dimana pada waktu faktor produksi

nol, kuantitas produksi juga nol. Semakin banyak kuantitas faktor variabel

yang digunakan semakin besar kuantitas produksi. Penambahan kuantitas

faktor variabel ini berjalan terus sampai suatu ketika penggunaannya

terlalu banyak sehingga dikombinasikan dengan faktor produksi lain yang

justru menurunkan kuantitas produksi. Dalam bidang ekonomi kejadian ini

disebut the law of diminishing return (hukum hasil tambah yang semakin

berkurang). Produktivitas dari suatu faktor produksi dalam kaitannya

dengan faktor produksi yang lain, dicerminkan dari produk marginalnya.

Produk marginal adalah tambahan produksi yang diperoleh dari

penambahan kuantitas faktor produksi yang digunakan. Besarnya produk

marginal ini tergantung pada besarnya tambahan kuantitas faktor

produksi, sehingga besarnya dapat dirumuskan sebagai perbandingan

antara tambahan produk dengan tambahan faktor produksi

(Soekartawi, 2002).

c. Konsep Dalam Teori Produksi

a). The Law of The Deminishing Return

Teori produksi dikenal dalam istilah the law of the deminishing

returns atau hukum hasil lebih yang semakin berkurang dalam sistem

produksi yang menggunakan input tenaga kerja (labor). Kondisi ini

menjelaskan bahwa apabila faktor input tenaga kerja ditambah secara

terus menerus sebanyak satu unit, maka produk total akan terus

mengalami pertambahan yang proporsional. Pada suatu pertambahan unit

input tenaga kerja, pertambahan outputnya menjadi akan semakin

berkurang hingga akhirnya tidak terjadi pertambahan atau terjadi

penurunan produk total ketika input tenaga kerja terus dilakukan

pertambahan. Untuk melihat bagaimana bekerjanya konsep dalam hukum

hasil lebih yang semakin berkurang, terlebih dahulu akan diterangkan

pengertian dari produksi rata-rata, produksi marjinal, produk total (TP),

dan produksi rata-rata (AP).

b). Produksi Rata-rata dan Produksi Marjinal

Penjelasan mengenai produksi rata-rata dan produksi marjinal

diawali dengan pengertian dari produksi total atau produk total (total

product). Pengertian dari produk total adalah besarnya keseluruhan output

yang dihasilkan dengan menggunakan teknik-teknik produksi yang terbaik

(Rahim, 2007)

Produksi marjinal atau marginal product labor (MPL) menyatakan

tambahan produksi yang diakibatkan adanya penambahan satu tenaga

kerja (L) yang digunakan dalam produksi (Sukirno, 2002 dalam Arif, 2014).

Jika pertambahan tenaga kerja dinotasikan dengan ∆L, pertambahan

produksi total dinotasikan dengan ∆TP, maka produksi marjinal (MP)

dapat dihitung dengan menggunakan persamaan:

MP =

di mana:

MPL : Produksi marjinal tenaga kerja

∆TP : Total tambahan dari produksi total (total product)

∆L : Total pertambahan tenaga kerja.

Pindyck dan Rubinfeld (2005) dalam Bayu, 2011 menerangkan

bahwa marjinal produk dari tenaga kerja (MPL) ditentukan oleh besarnya

nilai kapital yang digunakan. Jika dilakukan penambahan atas input

kapital, maka marjinal produk dari tenaga kerja juga akan bertambah. Hal

ini dikarenakan produktivitas tenaga kerja menjadi semakin meningkat

sebagai akibat adanya penambahan penggunaan atas kapital.

Produk fisik marjinal merupakan suatu output atau keluaran

tambahan yang dapat diproduksi dengan menggunakan satu unit

tambahan dari masukan tersebut dengan mempertahankan semua input

lain tetap atau konstan. Secara matematis dapat dituliskan:

MPK =

= fK

MP =

= fL

Dimana persamaan pertama menyatakan produk fisik marjinal dari

modal, sedangkan persamaan kedua merupakan produk fisik marjinal dari

tenaga kerja.

Berdasarkan definisi secara matematis yang dituliskan pada

persamaan pertama dan kedua, terdapat adanya notasi matematika yang

menyatakan bentuk derivasi parsial.

Pengertian produksi rata-rata atau average product of labor adalah

produksi yang secara rata-rata yang dihasilkan oleh setiap pekerja. Jika

produksi total ditunjukkan melalui notasi TP dan tenaga kerja adalah L,

maka produksi rata-rata (AP) dapat dihitung (Pindyck dan Rubinfeld, 2005

dalam Bayu 2011):

APL=

=

Keterangan :

AP : Produksi rata-rata dari tenaga kerja

TP : Produksi total (total product)

L : Total tenaga kerja.

c). Hubungan Antara TPL, APL dan MPL

Sumber : Pindyck dan Rubinfeld 2005 dalam Bayu 2011

Gambar 2.1 Hubungan antara Kurva-Kurva TPL, APL dan MPL

Teori ekonomi dalam produktivitas tenaga kerja dapat diartikan

sebagai pengertian dari produktivitas rata-rata. Suatu industri yang

mengalami suatu peningkatan produktivitas, maka dapat dikatakan bahwa

keluaran atau output per unit input tenaga kerja dikatakan mengalami

peningkatan, konsep produktivitas fisik rata-rata dianggap paling banyak

mendapatkan perhatian karena lebih mudah pengukurannya daripada

konsep produktivitas marjinal, pada persamaan ketiga, nilai APL untuk

setiap jumlah masukan tenaga kerja merupakan kemiringan garis yang

ditarik dari titik asal di kurva TPL .

Gambar 2.1 memperlihatkan bagaimana produktivitas rata-rata dan

produktivitas marjinal untuk kurva tenaga kerja dapat diturunkan dari kurva

produk total. Kurva TPL dalam gambar 2.1 mewakili hubungan antara

input tenaga kerja dan output produksi konstan, seperti yang ditunjukkan

pada gambar 2.1 kemiringan kurva TPL merupakan produk marjinal

tenaga kerja (MPL) dan kemiringan kurva yang menggabungkan titik asal

dengan satu titik kurva TPL menghasilkan produk rata-rata tenaga kerja

(APL). Hubungan antara kurva APL dan MPL ini secara geometris dapat

dijelaskan melalui gambar 2.1.

Pembahasan kurva produksi seperti yang ditunjukkan dari Gambar

2.1 dibagi ke dalam tiga tahapan berdasarkan perubahan pada kurva

TPL.Tahapan-tahapan tersebut diterangkan sebagai berikut (Sukirno,

2002 dalam Arif, 2014).

(a). Tahap Pertama

Tahap awal, setiap penambahan input (tenaga kerja)

akanmenghasilkan sejumlah tambahan output yang lebih besar, hal ini

ditunjukkan dengan kurva APL yang terus meningkat hingga titik E.

kondisi ini pada kurva TPL ditunjukkan pada titik A dimana titik A

menggambarkan batas dimana setiap tambahan output akan berkurang

atau lebih kecil daripada setiap adanya tambahan input hingga sebesar

L*. Ini berarti, besarnya penambahan input sebesar L* dan L**

akanmenyebabkan tambahan output lebih kecil daripada penambahan

inputnya. Batas ini untuk kurva MPL ditunjukkan pada titik D, sedangkan

untuk batas penurunannya terdapat pada titik E.

(b). Tahap Kedua

Tahap kedua, tindakan produsen dalam menambah input masih

dikatakan rasional karena masih menghasilkan adanya tambahan output,

berkurangnya tambahan output yang tidak proporsional dengan tambahan

input ini ditunjukkan melalui kurva APL yang semakin menurun setelah

melewati titik E, dalam hal ini, kurva MPL memotong kurva APL di titik E

dimana tambahan output ditunjukkan lebih kecil daripada tambahan input.

Pada penambahan input sebesar L** hingga L*** , rata-rata output (APL)

ditunjukkan mulai berkurang. Total produk untuk tenaga kerja (TPL)

mencapai puncak di mana tambahan output mulai berkurang hingga pada

titik C. Pada titik C, tambahan input dikatakan yang paling optimum di

mana besarnya proporsi pertambahan output adalah sama dengan

pertambahan inputnya.

(c). Tahap Ketiga

Tahap ketiga diawali pada titik C di mana setelah melewati batas

penambahan input sebesar L***, besarnya output mulai mengalami

penurun, ini ditunjukkan melalui kurva TPL yang mulai menurun setelah

melewati titik C. Kurva MPL yang menggambarkan adanya tambahan

output ditunjukkan memotong garis horizontal pada titik F yang

menunjukkan bahwa sudah tidak ada lagi tambahan output setelah input

ditambahkan lebih besar daripada L***.

d. Fungsi Produksi Cobb-Douglas

Fungsi produksi adalah hubungan fisik antara masukan produksi

(input) dan produksi (output), dimana hubungan tersebut menunjukkan

output sebagai fungsi dari input. Fungsi produksi dalam ekonomi produksi

banyak diminati dan dianggap penting karena fungsi produksi dapat

menjelaskan hubungan antara faktor produksi dengan produksi itu sendiri

secara langsung dan hubungan tersebut dapat lebih muda dimengerti,

fungsi produksi mampu mengetahui hubungan antara variabel yang

dijelaskan (Q) dengan variabel yang menjelaskan (Y) serta mampu

mengetahui hubungan antar variabel penjelasnya (antar variabel X

dengan X yang lain). Fungsi produksi secara matematis dapat ditulis:

Output= f(input)

Q= f(X1, X2, X3, ..., Xi)

Dimana:

Q = ouput

Xi = input yang digunakan dalam proses produksi

i = 1, 2, 3, ..., n

Modal, tenaga kerja, dummy adalah input yang digunakan dalam

proses produksi, dalam ilmu ekonomi output dinotasikan dengan Q

sedangkan input (faktor produksi) yang digunakan (untuk

penyederhanaan) terdiri dari input kapital (K) dan tenaga kerja (L).

Konsep tersebut didefinisikan sebagai skedul atau persamaan matematika

yang menunjukkan kuantitas maksimum output yang dapat dihasilkan dari

serangkaian input, ceteris paribus. Ceteris paribus mengacu pada

berbagai kemungkinan teknik atau proses produksi yang ada untuk

mengelolahinput tersebut menjadi output (Rahim, 2012).

Fungsi produksi menunjukkan sifat hubungan di antara faktor-faktor

produksi dan tingkat produksi yang dihasilkan, dimana fungsi produksi

dinyatakan dalam bentuk rumus, seperti yang berikut:

Q = f (K,L,R,T)

Dimana:

Q = produksi

K = modal

L = jumlah tenaga kerja yang digunakan

R = sumber daya alam

T = teknologi

Maksud dari persamaan tersebut merupakan pernyataan matematik

yang pada dasarnya berarti bahwa tingkat produksi suatu barang

tergantung kepada jumlah modal, jumlah tenaga kerja, jumlah kekayaan

alam dan tingkat teknologi yang digunakan, jika jumlah produksi berbeda-

beda maka jumlah faktor produksi yang dibutuhkan juga berbeda-beda.

Fungsi produksi Cobb-Douglas adalah suatu fungsi atau

persamaan yang melibatkan dua atau lebih variabel (Rahim, 2012). Dalam

hal tersebut variabel yang satu disebut variabel dependen (variabel yang

dipengaruhi) dan variabel yang lain disebut variabel independen (variabel

yang mempengaruhi atau variabel yang menjelaskan). Analisis fungsi

produksi sering digunakan dalam penelitian empiris dikarenakan untuk

mengetahui informasi mengenai bagaimana sumber daya yang terbatas

seperti tanah, modal, tenaga kerja dapat dikelolah dengan baik agar

produksi maksimum dapat diperoleh. Tahun 1920 fungsi produksi Cobb-

Douglas diperkenalkan oleh Charles W. Cobb dan Paul H. Douglas

Secara sistematis fungsi produksi Cobb-Dauglas ditulis seperti:

Fungsi produksi Cobb-Douglas tersebut dinyatakan oleh hubungan

Y dan X, maka persamaanya dapat menjadi:

Y = f(X1, X2,..., Xi,..., Xn) (Soekartawi, 2002)

Y = αX1β1, X2β2,..., Xiβi,...,

Dimana:

Y: variabel yang dijelaskan

X: variabel yang menjelaskan

α: intercept/konstanta

β: koefisien regresi

u: kesalahan (disturbance term)

e: logaritma natural

Fungsi produksi Cobb-Douglas untuk memudahkan pendugaan

terhadap persamaan Output= f(input) dapat dilakukandengan mengubah

bentuk linear berganda dengan cara menjadikan bentuk linear berganda

menjadi bentuk logaritma dalam bentuk logaritma natural (Ln) sebagai

berikut:

Menurut Nicholson, 1995 dalam (Rahim, 2012) mengemukakan

bahwa hubungan antara input dan output dapat diformulasikan oleh

sebuah fungsi produksi, bentuk matematisnya bisa ditulis:

Q = f(K, L)

Dimana: Q : output yang dihasilkan selama satu periode tertentu

K : kapital (modal)

L : tenaga kerja

Suatu kegiatan dalam mencapai tujuan membutuhkan modal

termasuk dalam kegiatan proses produksi pertanian, dalam hal ini modal

LnY = Lnα + β1LnX1 + β2LnX2 + ,...,+βiLnXi +,...,+ βnLnXn + ……

terbagi dua yaitu modal tetap (fixed cost) dan modal tidak tetap (variabel

cost). Modal tetap terdiri dari tanah, bangunan, mesin, dan peralatan

pertanian dimana biaya yang dikeluarkan dalam kegitan proses produksi

tidak habis dalam sekali proses produksi. Lain halnya pada modal tidak

tetap yang terdiri benih, pupuk, pestisida, dan upah yang dibayarkan

kepada tenaga kerja (Rahim, 2012).

Fungsi produksi Cobb-Douglas lebih banyak dipakai oleh para

peneliti karena mempunyai keunggulan yang menjadi menarik, antara lain:

a). Penyelesaian fungsi Cobb-Douglas relatif lebih mudah dibandingkan

dengan fungsi lain, karena fungsi Cobb-Douglas dapat dengan mudah

ditransfer kebentuk linear dengan cara melogaritmakan.

b). Hasil pendugaan melalui fungsi Cobb-Douglas akan menghasilkan

koefisien regresi yang sekaligus juga menunjukkan besaran

elastisitas.

c). Jumlah besaran elastisitas sekaligus menunjukkan tingkat besaran

skala usaha (return of scale) yang berguna untuk mengetahui apakah

kegiatan dari suatu usaha tersebut mengikuti kaidah skala usaha

menaik, skala usaha tetap ataukah skala usaha yang menurun.

d). Koefisien intersep dari fungsi Cobb-Douglas merupakan indeks

efisiensi produksi yang secara langsung menggambarkan efisiensi

penggunaan input dalam menghasilkan output dari sistem produksi

yang sedang dikaji.

e). Koefisien-koefisien fungsi Cobb-Douglas secara langsung

menggambarkan elastisitas produksi dari setiap input yang

dipergunakan dan dipertimbangkan untuk dikaji dalam fungsi produksi

Cobb-Douglas.

Fungsi produksi Cobb-Douglas mempunyai beberapa ciri yang

berguna, antara lain:

(a). Fungsi produksi Cobb-Douglas diperoleh dengan estimasi analisis

regresi dan mentransformasikannya menjadi: lnQ = lnA + lnK + β lnL

yang linier dalam logaritma.

(b). Fungsi Cobb-Douglas dapat dengan mudah dikembangkan dengan

menggunakan lebih dari dua input.

Pendekatan Cobb Douglas merupakan bentuk fungsional dari

fungsi produksi secara luas yang digunakan untuk mewakili hubungan

output untuk input. Untuk produksi, model fungsi dapat digunakan dengan

rumus:

Y=ALα Kᵝ, 𝑌 = 𝐾αᵝ AL

Dimana:

Y = Total produksi

L = Tenaga kerja

K = Modal input

A = Produktivitas faktor total

α dan β= Elastisitas output dari tenaga kerja dan modal, dimana nilai

konstan ditentukan oleh teknologi yang tersedia (Soekartawi, 2002)

d. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Usahatani Padi

Suatu fungsi produksi akan berfungsi ketika terdapat beberapa

faktor yang mempengaruhi output produksi. Dalam sektor pertanian,

terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi produksi yaitu

sebagai berikut:

a). Tanah/Lahan

Tanah merupakan faktor produksi yang memiliki kedudukan penting

dalam suatu usahatani. Tanah merupakan syarat mutlak bagi petani untuk

dapat memproduksi padi, dengan memiliki lahan yang cukup berarti petani

sudah mempunyai modal utama yang sangat berharga sebagai seorang

petani karena pada lahan inilah petani akan melakukan proses produksi

sehingga menghasilkan padi. Whittow (1994) berpendapat, sebagaimana

dikutip oleh Widiyanto dan Suprapto dalam Maryam (2002), lahan

merupakan sebidang permukaan bumi yang meliputi parameter-parameter

geologi, endapan permukaan, topografi, hidrologi, tanah, flora dan fauna

yang secara bersama-sama dengan hasil kegiatan manusia baik di masa

lampau maupun masa sekarang yang akan mempengaruhi terhadap

penggunaan saat ini maupun yang akan datang. Pada umumnya lahan

sawah merupakan lahan pertanian yang berpetak-petak dan dibatasi oleh

pematang, saluran untuk menahan/menyalurkan air (Maryam, 2002).

Luas penguasaan lahan pertanian merupakan sesuatu yang sangat

penting dalam proses produksi ataupun usahatani dan usaha pertanian.

Semakin luas lahan (yang digarap/ditanami), semakin besar jumlah

produksi yang dihasilkan oleh lahan tersebut. Dalam usahatani misalnya

pemilikan atau penguasaan lahan sempit sudah pasti kurang efisien di

banding lahan yang lebih luas, semakin sempit lahan usaha, semakin

tidak efisien usahatani dilakukan kecuali bila suatu usahatani dijalankan

dengan tertib dan administrasi yang baik serta teknologi yang tepat.

Tingkat efisiensi sebenarnya terletak pada penerapan teknologi, karena

pada luasan yang lebih sempit, penerapan teknologi cenderung

berlebihan (hal ini berhubungan erat dengan konversi luas lahan ke

hektar), dan menjadikan usaha tidak efisien (Rahim, 2007).

Faktor produksi tanah tidak hanya dilihat dari segi luas atau

sempitnya saja, tetapi juga dilihat dari segi lain seperti produktivitas tanah

yang bergantung pada (jenis tanah, macam penggunaan lahan seperti

sawah/tegalan, keadaan pengairan, sarana prasarana), topografi (tanah

dataran tinggi, dataran rendah atau daerah pantai), pemilikan tanah, nilai

tanah serta fragmantasi tanah. Jenis tanah mengarahkan petani kepada

pilihan komoditas yang sesuai, pilihan teknologi, serta pilihan metode

pengolahan tanah, selain itu juga mempengaruhi petani dalam pemilihan

tanaman, pilihan waktu bertanam dan cara bercocok tanam.

Lahan sawah pada umumnya merupakan lahan pertanian yang

berpetak-petak dan dibatasi oleh pematang, saluran untuk menahan/

menyalurkan air, yang biasanya ditanami padi sawah tanpa memandang

dari mana diperolehnya atau status tanah tersebut. Sebaliknya, lahan

bukan sawah merupakan semua lahan selain sawah yang meliputi: (a)

lahan pekarangan (b) kebun (c) huma (d) perkebunan.

Status tanah adalah pernyataan hubungan antara tanah usahatani

dengan kepemilikan atau pengusahaannya. Status tanah dapat dibedakan

menjadi: tanah milik atau tanah hak milik, tanah sewa, tanah sakap, tanah

gadai dan tanah pinjaman. Berdasarkan sumber kepemilikan dan

pengusahaannya maka tanah yang dimiliki atau dikelola petani dapat

digolongkan atas beberapa jenis proses penguasaan dan status tanah,

yaitu: dibeli, disewa, disakap, pemberian oleh negara, warisan, wakaf, dan

membuka lahan.

Tanah sebagai faktor produksi mempunyai nilai yang tergantung

pada tingkat kesuburannya atau kelas tanahnya, fasilitas irigasi, posisi

lokasi terhadap jalan dan sarana perhubungan, dan adanya rencana

pengembangan. Atas dasar pengertian lahan dan fungsi lahan diatas,

dapat disimpulkan bahwa lahan merupakan faktor yang penting dalam

sektor pertanian. Lahan mempunyai nilai ekonomis yang bisa sangat

tinggi, dengan begitu akan menguntungkan pemiliknya. Konteks dalam

pertanian, penilaian tanah subur mempunyai nilai yang lebih tinggi dari

pada tanah tidak subur (Nasution, 2006).

b). Benih

Produksi dalam proses pertanian, modal dibedakan menjadi 2

macam, yaitu modal tidak bergerak (biasanya disebut modal tetap). Faktor

produksi seperti tanah, bangunan dan mesin-mesin sering dimasukkan

dalam kategori modal tetap.Sebaliknya modal tidak tetap atau modal

variabel, adalah biaya yang dikeluarkan dalam proses produk dan habis

dalam satu kali dalam proses produksi, misalnya biaya produksi untuk

membeli beni, pupuk, obat-obatan atau upah yang dibayarkan untuk

pembayaran tenaga kerja.

Benih menentukan keunggulan dari suatu komoditas, benih yang

unggul cenderung menghasilkan produk dengan kualitas yang baik.

Semakin unggul benih komoditas pertanian, semakin tinggi produksi

pertanian yang akan dicapai. Maka pemilihan benih unggul menentukan

hasil produksi dengan kualitas yang baik dan terjamin (Zainal, 2004).

c). Tenaga Kerja

Faktor produksi tenaga kerja, merupakan faktor produksi yang

penting dan perlu diperhitungkan dalam proses produksi dalam jumlah

yang cukup bukan saja dilihat dari ketersediaan, kualitas dan macam

tenaga kerja perlu pula diperhatikan. Beberapa hal yang perlu

diperhatikan pada faktor produksi tenaga kerja adalah:

(a). Tersedianya tenaga kerja

Setiap proses produksi diperlukan tenaga kerja yang cukup

memadai. Jumlah tenaga kerja yang diperlukan perlu disesuaikan dengan

kebutuhan sampai tingkat tertentu sehingga jumlahnya optimal. Jumlah

tenaga kerja yang diperlukan ini memang masih banyak dipengaruhi dan

dikaitkan dengan kualitas tenaga kerja, jenis kelamin, musim dan upah

tenaga kerja.

(b). Kualitas tenaga kerja

Persediaan tenaga kerja spesialisasi ini diperlukan sejumlah tenaga

kerja yang mempunyai spesialisasi pekerjaan tertentu, dan ini tersedianya

adalah dalam jumlah yang terbatas. Bila masalah kualitas tenaga kerja ini

tidak diperhatikan, maka akan terjadi kemacetan dalam proses produksi.

Sering dijumpai alat-alat teknologi canggih tidak dioperasikan karena

belum tersedianya tenaga kerja yang mempunyai kualifikasi untuk

mengoperasikan alat tersebut (Rahim, 2007).

(c). Jenis kelamin

Kualitas tenaga kerja juga dipengaruhi oleh jenis kelamin, apalagi

dalam proses produksi pertanian. Tenaga kerja pria mempunyai

spesialisasi dalam bidang pekerjaan tertentu seperti mengolah tanah, dan

tenaga kerja wanita mengerjakan tanam.

(d). Tenaga kerja musiman

Usahatani dalam sebagian besar tenaga kerja berasal dari keluarga

petani sendiri. Tenaga kerja keluarga merupakan sumbangan keluarga

pada produksi pertanian secara keseluruhan dan tidak perlu dinilai dengan

uang tetapi terkadang juga membutuhkan tenaga kerja tambahan

misalnya dalam penggarapan tanah baik dalam bentuk pekerjaan ternak

maupun tenaga kerja langsung, sehingga besar kecilnya upah tenaga

kerja ditentukan oleh jenis kelamin. Upah tenaga kerja ternak umumnya

lebih tinggi daripada upah tenaga kerja manusia (Fadholi, 1988).

Umur tenaga kerja di pedesaan juga sering menjadi penentu besar

kecilnya upah, mereka yang tergolong dibawah usia dewasa akan

menerima upah yang juga lebih rendah bila dibandingkan dengan tenaga

kerja yang dewasa. Penilaian terhadap upah perlu distandarisasi menjadi

hari kerja orang (HKO) atau hari kerja setara pria (HKSP). Lama waktu

bekerja juga menentukan besar kecilnya tenaga kerja makin lama jam

kerja, makin tinggi upah yang mereka terima dan begitu pula sebaliknya.

Tenaga kerja bukan manusia seperti mesin dan ternak juga menentukan

besar kecilnya upah tenaga kerja. Nilai tenaga kerja traktor mini akan lebih

tinggi bila dibandingkan dengan nilai tenaga kerja orang, karena

kemampuan traktor tersebut dalam mengolah tanah yang relatif lebih

tinggi. Begitu juga tenaga kerja ternak, nilainya lebih tinggi bila

dibandingkan dengan nilai tenaga kerja traktor karena kemampuan yang

lebih tinggi dari tenaga kerja tersebut (Rahim 2007).

d). Pupuk

Pupuk adalah suatu bahan yang mengandung satu atau lebih unsur

hara atau nutrisi bagi tanaman untuk menopang tumbuh dan

berkembangnya tanaman. Unsur hara yang diperlukan oleh tanaman

adalah sebagai berikut: C, H, O (ketersediaan di alam melimpah), N, P, K,

Ca, Mg, S (hara makro), dan Fe, Mn, Cu, Zn, Cl, Mo, B (hara mikro).

Pupuk dapat diberikan lewat tanah, daun, atau diinjeksi ke batang

tanaman. Jenis pupuk ada bentuk padat maupun cair. Berdasarkan

proses pembuatannya pupuk dibedakan menjadi pupuk alam dan pupuk

buatan. Pupuk alam adalah pupuk yang didapat langsung dari alam,

contohnya fosfat alam, pupuk kandang, pupuk hijau, kompos. Jumlah dan

jenis unsur hara yang terkandung di dalamnya sangat bervariasi.

Sebagian dari pupuk alam dapat disebut sebagai pupuk organik karena

merupakan hasil proses dekomposisi dari material mahluk hidup seperti,

sisa tanaman dan kotoran ternak (Zaini, 2014).

Pupuk buatan adalah pupuk yang dihasilkan dari proses

pembuatan pabrik. Kadar, hara, jenis hara, dan komposisi hara di dalam

pupuk buatan sudah ditentukan oleh produsen dan menjadi ciri khas dari

penamaan/merek pupuk. Berdasarkan ragam hara yang dikandungnya,

pupuk buatan dibedakan atas pupuk tunggal dan pupuk majemuk.

Pupuk tunggal merupakan jenis pupuk yang mengandung satu

macam unsur hara, misalnya pupuk N (nitrogen), pupuk P (fosfat), atau

pupuk K (kalium) pupuk tunggal yang mengandung unsur N dikenal pupuk

urea, ZA (zvavelvuure ammonium) biasa disebut ammonium sulfat. Pupuk

yang mengandung unsur P yaitu TSP (triple superphosfat) dan SP-36.

Pupuk tunggal tersebut sudah ditetapkan SNI-nya. Suatu pupuk disebut

urea bila kandungan Nitrogen dalam pupuk tersebut sekitar 45-46% N,

bila pupuk nitrogen lain yang mengandung N selain 45-46% N tidak bisa

disebut urea. Contoh lain adalah SP-36 adalah pupuk P yang kandungan

P2O5 sebesar 36%. Pupuk yang mengandung unsur K ialah pupuk KCl,

K2SO4 (ZK) (Zaini, 2014).

Pemberian pupuk dengan komposisi yang tepat dapat

menghasilkan produk berkualitas, pupuk yang sering digunakan adalah

pupuk organik dan pupuk anorganik. Pupuk organik merupakan pupuk

yang berasal dari penguraian bagian–bagian atau sisa tanaman dan

binatang, misal pupuk kandang, pupuk hijau, kompos, bungkil, guano, dan

tepung tulang. Sementara itu, pupuk anorganik atau yang biasa disebut

sebagai pupuk buatan adalah pupuk yang sudah mengalami proses di

pabrik misalnya pupuk Urea, TSP 36, PonsKa, dan ZA.

Pemupukan perlu dilakukan agar unsur hara yang telah habis pada

musim tanam sebelumnya dapat kembali tercukupi pada musim tanam

berikutnya, ini dikarenakan tanaman sangat membutuhkan ketersediaan

unsur hara yang cukup untuk proses pertumbuhan dan masa produksinya.

Selain itu, kebutuhan tanaman terhadap unsur hara pada setiap fase

pertumbuhannya yang berbeda-beda sehingga perlu dilakukan

pemupukan. (Rahim, 2007).

e). Pestisida

Pembasmi hama atau pestisida adalah bahan yang digunakan

untuk mengendalikan, menolak, dan membasmi organisme pengganggu.

Pestisida sangat dibutuhkan tanaman untuk mencegah serta membasmi

hama dan penyakit yang menyerangnyaseperti serangga, tikus, gulma,

burung, mamalia, ikan, atau mikrobia yang dianggap mengganggu. Di satu

sisi pestisida dapat menguntungkan usahatani namun di sisi lain pestisida

dapat merugikan petani. Pestisida dapat menjadi kerugian bagi petani jika

terjadi kesalahan pemakaian baik dari cara maupun komposisi. Kerugian

tersebut antara lain pencemaran lingkungan, rusaknya komoditas

pertanian, keracunan yang dapat berakibat kematian pada manusia dan

hewan peliharaan (Onibala, 2017).

Penggunaan pestisida dalam menganalisis faktor-faktor produksi

usahatani padi dapat membantu para petani dalam merawat tanaman

padi, sehingga jumlah dan kualitas produksi usahatani padi akan menjadi

lebih baik. Penggunaan pestisida dapat mempertahankan peningkatan

produksi padi, dengan melihat pertumbuhan beberapa jenis gulma,

serangan hama dan penyakit yang tumbuh dan menyerang tanaman padi

dilahan petani. Herbisida merupakan obat berbahan kimia dan memiliki

bahan aktif untuk mengendalikan gulma pada lahan bebas tanam dan

gulma di lahan tanaman. Fungisida dengan bahan aktif untuk

mengendalikan penyakit jamur pada tanaman padi dan insektisida dengan

bahan aktif untuk mengendalikan hama/serangga pada tanaman

(Supartama, 2013).

B. Kajian Penelitian yang Relevan

Penelitian terdahulu adalah suatu penelitian yang telah dilakukan

oleh peneliti-peneliti sebelumnya atau terdahulu.Penelitian terdahulu

berfungsi sebagai sumber rujukan bagi peneliti untuk mempermudah

dalam mengerjakan dan mengaplikasikan penelitiannya. Penelitian ini

memiliki model yang hampir sama seperti penelitian-penelitian

terdahulunya, tetapi terdapat suatu perbedaan dalam jenis objek yang

akan diteliti, tahun penelitian dan permasalahan yang terjadi di daerah

yang sedang diteliti dan kebijakan yang sesuai untuk diterapkan di daerah

tersebut. Terdapat beberapa jurnal atau penelitian yang dijadikan acuan

dalam penulisan antara lain dapat dilihat pada Tabel 2.1.

Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu yang Relevan

No Nama

Peneliti

/ Tahun

Judul

Penelitian

Tujuan Penelitian Hasil Penelitian

1. Arif/

2014

Analisis

efisiensi

faktor–faktor

produksi

usahatani padi

di Kecamatan

Undaan

Kabupaten

Kudus.

Mengetahui efisiensi

teknis, harga (alokatif)

dan ekonomi dalam

penggunaan faktor-

faktor produksi luas

lahan (X1), bibit (X2),

pupuk (X3), pestisida

(X4), tenaga kerja (X5)

pada usahatani Padi di

Kecamatan Undaan.

Penghitungan

efisiensi diperoleh

nilai efisiensi teknis

sebesar 0,75,

efisiensi harga

sebesar 28,06 dan

efisiensi ekonomi

sebesar 21,04, nilai

return to scale

sebesar 0,27 dan

nilai R/C rasio 2,54.

2. Felis/

2017

Pengaruh

Penggunaan

Faktor

Produksi

terhadap

Produksi Padi

di Desa

Barugae

Kabupaten

Bone.

Mengetahui pengaruh

luas lahan, tenaga

kerja, bibit, pupuk, dan

pestisida terhadap

produksi padi di Desa

Barugae Kabupaten

Bone.

Menunjukkan bahwa

uji f secara simultan

luas lahan, tenaga

kerja, bibit, pupuk,

dan pestisida secara

simultan mempunyai

pengaruh positif dan

signifikan terhadap

produksi padi di Desa

Barugae Kabupaten

Bone. Melalui uji t

secara parsial

variabel luas lahan

berpengaruh positif

dan signifikan

terhadap produksi

padi, variabel bibit

berpengaruh positif

namun tidak

signifikan terhadap

produksi padi,

sedangkan tenaga

kerja, pupuk dan

pestisida

berpengaruh negatif

tidak signifikan

terhadap produksi

padi.

3. Alvio/

2017

Analisis faktor-

faktor yang

mempengaruhi

produksi padi

sawah di

Kelurahan

Koya,

Kecamatan

Tondano

Selatan.

Mengetahui pengaruh

faktor-faktor produksi

terhadap hasil

produksi pada

usahatani padi sawah.

Hasil produksi yang

dihasilkan padi

sawah di Kelurahan

Koya, Kecamatan

Tondano Selatan

secara serentak

variabel luas lahan,

benih, pupuk urea,

pupuk phonska,

pestisida dan tenaga

kerja berpengaruh

terhadap produksi

padi sawah di

Kelurahan Koya.

Secara individu

variabel luas lahan,

benih dan pupuk urea

berpengaruh

signifikan terhadap

produksi padi.

4. Sawa/

2007

Analisis

faktor-faktor

yang

mempengaruhi

produksi

jagung di

kabupaten

blora(Studi

Kasus

1).Menganalisis

pengaruh variabel-

variabel input, yaitu

luas lahan, biaya

tenaga kerja, varietas

bibit, jarak dan

jumlah tanaman, dan

biaya pembelian

pupuk terhadap hasil

1). Keseluruhan model

produksi jagung

yang diestimasikan

memberikan hasil

yang positip karena

semua variabel

independent yang

diamati terlihat

bahwa variansi

Produksi

Jagung Hibrida

di Kecamatan

Banjarejo

Kabupaten

Blora).

produksi Jagung

Hibrida di

Kecamatan Banjarejo

Kabupaten Blora

2) Mengetahui variabel

yang dominan yang

mempengaruhi hasil

produksi jagung

hibrida di Kecamatan

Banjarejo Kabupaten

Blora.

Luas Lahan (X1),

Varietas Bibit (X2),

Jarak dan Jumlah

tanaman (X3),

Biaya Tenaga

Kerja (X4) dan

variabel Biaya

Pembelian Pupuk

berpengaruh secara

signifikan terhadap

hasil produksi

Jagung Hibrida (Y).

F hitung sebesar =

32,197 adalah

signifikan , karena

p > .05. Dengan

demikian, Ho1 yang

menyatakan tidak

ada pengaruh luas

lahan, varietas bibit,

jarak dan jumlah

tanaman, biaya

tenaga kerja, biaya

pembelian pupuk

terhadap hasil

produksi jagung

hibrida, ditolak, dan

hipotesis altenatif

(ha) diterima.

2). Hasil uji parsial

ternyata variabel

jarak dan jumlah

tanamam (X3)

merupakan variabel

dominan yang

berpengaruh

terhadap hasil

produksi jagung

hibrida di

Kecamatan

Banjarejo

Kabupaten Blora.

5. Poppy/

2014

Faktor- faktor

yang

mempengaruhi

produksi

tanaman

pangan jagung

di Indonesia.

Mengetahui apakah

PDRB akan

mempengaruhi

produksi jagung di

Indonesia, mengingat

PDRB merupakan nilai

keseluruhan jumlah

barang dan jasa yang

diproduksi di dalam

wilayah tersebut.

Produksi padi dan

luas lahan jagung

berpengaruh secara

signifikan terhadap

produksi jagung,

sedangkan PDRB

tidak signifikan dan

tidak berpengaruh

langsung terhadap

produksi jagung.

Saran yang berkaitan

dengan penelitian ini

adalah perlunya

analisis lebih lanjut

mengenai faktor-

faktor lain yang dapat

mempengaruhi

produksi jagung,

serta diperlukan

upaya pemerintah

melalui kebijakan

yang dapat

mendukung

ketersediaam

produksi jagung dan

sosialisasi kepada

masyarakat agar

tidak hanya

tergantung pada

beras sebagai bahan

makanan pokok dan

optimalisasi buadaya

pangan lokal.

6. Jumiati/

2016

Analisis faktor-

faktor yang

mempengaruhi

produksi padi

di Kecamatan

Sinjai Selatan

Kabupaten

Sinjai

Menganalisis faktor-

faktor produksi padi di

Kecamatan Sinjai

Selatan Kabupaten

Sinjai.

Faktor-faktor yang

berpengaruh

signifikan terhadap

produksi padi di

Kecamatan Sinjai

Selatan Kabupaten

Sinjai adalah pupuk

urea, bibit, tenaga

kerja, dan luas lahan.

7. Bayu/

2011

Faktor-Faktor

Yang

Mempengaruhi

Produksi Padi

Di Desa

Pulorejo

Kecamatan

Winong

Kabupaten

Pati

1. Mengetahui

pengaruh luas lahan,

modal dan tenaga

kerja terhadap

produksi padi di

Desa Pulorejo

Kecamatan Winong

Kabupaten Pati.

2. Untuk mengetahui

besar pengaruh luas

lahan, modal, dan

tenaga kerja

terhadap produksi

padi di Desa Pulorejo

Kecamatan Winong

Kabupaten Pati.

1. variabel luas lahan

yang paling banyak

dimiliki oleh 38

petani (50%) adalah

antara 0,1333 –

0,2665 hektare.

Untuk variabel

modal yang paling

banyak digunakan

oleh 57 petani

(75%) adalah modal

antara

Rp 1.000.000 –

Rp 1.999.000.

Variabel tenaga

kerja terbanyak

digunakan oleh 59

petani (77,63%)

yaitu antara 14 – 19

orang.

2). Nilai koefisien

regresi masing-

masing variabel

bebas pada

pertanian padi di

Desa Pulorejo

Kecamatan Winong

Kabupaten Pati

yaitu variabel luas

lahan, modal dan

tenaga kerja

berpengaruh positif

terhadap produksi

padi. Hasil uji

hipotesis

menunjukkan

bahwa secara

bersama-sama luas

lahan, modal dan

tenaga kerja

berpengaruh secara

signifikan terhadap

produksi padi hasil

uji F sebesar

166,983 dengan

signifikansi 0,000.

Secara bersama-

sama produksi padi

di pengaruhi oleh

luas lahan, modal

dan tenaga kerja

sebesar 87,4 %.

C. Kerangka Pikir

Usahatani secara umum adalah kegiatan untuk memproduksi di

lingkungan pertanian untuk mendapatkan keuntungan yang maksimum.

Untuk mendapatan keuntungan tersebut banyak faktor yang

mepengaruhinya seperti kesuburan tanah, varietas benih, tersedianya

pupuk, tenaga kerja, penggunaan pestisida serta teknologi yang

digunakan. Oleh karena itu upaya untuk meningkatan pendapatan petani

harus memperhitungkan faktor-faktor produksi yang mempengaruhinya.

Produksi dalam pertanian, produksi fisik dihasilkan oleh bekerjanya

beberapa faktor produksi sekaligus yaitu tanah, modal dan tenaga kerja

(Mubyarto, 1994 dalam Sewa, 2007). Berdasarkan landasan teori yang

telah dibahas dan hasil penelitian terdahulu, ada beberapa variabel

dimasukkan dalam model ini, luas lahan, tenaga kerja, varietas benih,

penggunakan pupuk dan pestisida, mengacu pada teori dan hasil

penelitian terdahulu, maka dapat disusun suatu model dalam penelitian

pada gambar 2.2.

Keterangan: menunjukan pengaruh input terhadap output

Gambar: 2.2 Model kerangka pemikiran faktor-faktor yang mempengaruhi produksi usahatani padi

Gambar 2.2 menunjukan bahwa dalam memproduksi padi (output)

dipengaruhi oleh variabel input produksi, yaitu luas lahan, benih, jumlah

biaya tenaga kerja, biaya pembelian pupuk dan biaya pembelian

pestisida. Luas lahan sebagai variabel independen (X1), benih sebagai

Produksi Usahatani Padi

Pupuk (X4)

Pestisida (X5)

Luas Lahan (X1)

Benih (X2)

Tenaga Kerja (X3)

variabel independen (X2), jumlah biaya tenaga kerja sebagai variabel

indevenden (X3), jumlah biaya pembelian pupuk sebagai variabel

independen (X4) dan jumlah pembelian pestisida sebagai variabel

independen (X5) mempengaruhi proses produksi usahatani padi sebagai

variabel dependen (Y).

D. Hipotesis

Hipotesis adalah jawaban yang bersifat sementara terhadap

permasalahan penelitian, sampai terbukti melalui data yang terkumpul

(Arikunto, 2006). Berdasarkan kajian teoritis yang berhubungan dengan

latar belakang dan pembatasan masalah, serta temuan penelitian

sebelumnya dan kerangka pemikiran teoritis, maka dalam penelitian ini

dapat diajukan hipotesis sebagai berikut: ”Diduga bahwa faktor luas

lahan, benih, tenaga kerja, pupuk dan pestisida berpengaruh positif

terhadap produksi usahatani padi di Kecamatan Libureng Kabupaten

Bone“ dari hipotesis induk ini diturunkan beberapa hipotesis bahwa di

duga:

a. Faktor luas lahan (X1), Benih (X2), tenaga kerja (X3), pupuk (X4) dan

pestisida (X5) berpengaruh secara positif terhadap produksi usahatani

padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone.

b. Elastisitas produksi usahatani padi di Kecamatan Libureng Kabupaten

Bone meningkat.

BAB III METODE PENELITIAN

A. Desain dan Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini, yakni

penelitan kuantitatif dengan pendekatan deskriptif. Metode penelitian

kuantitatif merupakan salah satu jenis penelitian yang spesifikasinya

adalah sistematis, terencana dengan jelas sejak awal hingga pembuatan

desain penelitiannya. Menurut Sugiyono (2018), metode penelitian

kuantitatif dapat diartikan sebagai penelitian dengan memperoleh data

atau data kualitatif yang diangkakan.

B. Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli sampai September 2019

di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone. Alasan memilih lokasi penelitian

karena Kabupaten Bone merupakan salah satu daerah sentra produksi

tanaman pangan khususnya padi di wilayah Provinsi Sulawesi Selatan.

C. Populasi dan Sampel

Populasi adalah gabungan dari seluruh elemen yang terbentuk

peristiwa, hal atau orang yang memiliki karakteristik serupa yang menjadi

pusat perhatian peneliti, karena dipandang sebagai semesta penelitian

(Ferdinand, 2006 dalam Onibala, 2017), sedangkan menurut (Sujarweni,

2012 dalam Zaini, 2014) mengatakan bahwa, populasi adalah wilayah

generalisasi yang terdiri atau objek/subjek yang mempunyai kualitas dan

karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan

kemudian ditarik kesimpulan.

Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki

oleh populasi tersebut (Sugiyono, 2018). Dengan demikian sampel adalah

sebagian dari populasi yang karakteristiknya hendak diselidiki, dan bisa

mewakili keseluruhan populasinya sehingga jumlahnya lebih sedikit dari

populasi.

Jumlah populasi dalam penelitian ini adalah seluruh petani padi

yang terdapat di seluruh Kecamatan Libureng berjumlah 6.130 petani.

Adapun cara pengambilan sampel pada penelitian ini mengunakan simple

random sampling, dimana peneliti memberikan peluang yang sama bagi

setiap anggota populasi (petani) untuk dipilih menjadi sampel yang

dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam

populasi itu sendiri. Adapun penelitian ini menggunakan teknik Slovin

menurut Sugiyono, 2018 dengan rumus untuk menentukan sampel

sebagai berikut:

n = N

N (d2)+1

Keterangan:

n = jumlah sampel yang diambil

N = jumlah petani padi (populasi)

d = derajat kebebasan/ nilai presisi 10%

n = 6.130

6.130 (10)2+1

n = 6.130

62,3

= 98

Jumlah sampel dalam penelitian ini sebesar 98 responden.

Jumlah responden yang ditetapkan menggunakan rumus Slovin

sebesar 98 petani, sampel desa yang dilakukan secara Proportional

Sampling.

Dimana:

ni = Jumlah anggota sampel menurut stratum

n = Jumlah anggota sampel seluruhnya

Ni = Jumlah anggota populasi menurut stratum

N = Jumlah anggota populasi seluruhnya

Nama Desa Populasi Petani (Orang) Sampel Petani (Orang)

Tappale 230 21

Bune 270 24

Mattiro Bulu 240 22

Mallinrung 330 31

Jumlah 1.073 98

Jumlah sampel desa yang dipilih sebanyak 4 Lokasi, yaitu Desa

Tappale, Desa Bune, Desa Mattiro Bulu dan Desa Mallinrung sebagai

sampel desa yang menggunakan faktor-faktor yang mempengaruhi

produksi padi.

D. Metode Pengumpulan Data

a. Jenis Data

Jenis data yang di gunakan dalam penelitian ini adalah data

kualitatif dan data kuantitatif.

a). Data kualitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk kata, kalimat

dan gambar, data kualitatif yang peneliti gunakan yaitu wawancara

langsung kepada responden melaui kuesioner dimana setelah daftar

kuesioner diisi oleh responden kemudian hasil kuesioner yang

dikumpulkan dan dikelompokkan menurut kriteria yang ada dari

masing-masing jawaban ditabulasikan kedalam tabel, yang

selanjutnya akan dianalisis untuk memperoleh kesimpulan.

b). Data kuantitatif adalah jenis data yang dapat diukur atau dihitung

secara langsung, yang berupa informasi atau penjelasan yang

dinyatakan dengan bilangan atau berbentuk angka.

b. Sumber Data

Sumber data adalah segala sesuatu yang dapat memberikan

informasi mengenai data. Berdasarkan sumbernya, data dibedakan

menjadi dua, yaitu:

a). Data Primer

Data primer diperoleh dari sumber atau objek yang sedang diteliti

melalui observasi, pengisian kuesioner dan wawancara petani

responden. Data primer diambil secara cross section dari musim panen

pada tahun 2018 yang diperoleh melalui wawancara secara langsung

dengan responden yaitu para petani padi yang terpilih sebagai sampel

dengan menggunakan daftar kuesioner. Adapun jenis data yang

dipergunakan adalah data input dan output usahatani padi, sebagai

berikut: (a). Luas lahan tanaman padi (m2), (b). jumlah dan harga benih

(c). Biaya tenaga kerja (d). Biaya pembelian pupuk (Rp/ha), dan (e).

Biaya pembelian pestisida diakumulasi dalam satuan liter (Rp) jumlah

produksi usahatani padi (ton/ha) dan sebagainya.

b). Data Sekunder

Data sekunder meliputi data-data penunjang dari data primer, yang

didapatkan melalui studi kepustakaan dari berbagai sumber, baik

publikasi yang bersifat resmi seperti jurnal-jumal, buku-buku, hasil

penelitian terdahulu maupun publikasi terbatas arsip-arsip data

lembaga/instansi yang terkait dari Dinas Pertanian baik Provinsi

Sulawesi Selatan maupun Dinas Pertanian Kabupaten Bone, Kantor

Statistik, BAPPEDA Kabupaten Bone dan Kantor Kecamatan Libureng

yang merupakan sentra produksi usahatani padi di Kabupaten Bone.

c. Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data merupakan suat cara untuk memperoleh

bahan-bahan keterangan atau kenyataan yang benar-benar

mengungkapkan data yang diperlukan dalam suatu penelitian baik untuk

data yang pokok maupun data penunjang. Teknik yang digunakan dalam

pengumpulan data pada penelitian ini, sebagai berikut:

a). Observasi yaitu pengumpulan data dengan melakukan pengamatan

secara langsung kepada objek yang diteliti dalam hal ini adalah petani

padi di Kecamatan Libureng.

b). Wawancara (interview), yaitu pengumpulan data yang diperoleh

melalui wawancara dengan petani padi di Kecamatan Libureng

Kabupaten Bone, dengan menggunakan kuesioner/daftar pertanyaan.

c). Dokumentasi yaitu mencari data atau variabel mengenai hal-hal atau

variabel yang berupa catatan, buku, prasasti, notulen rapat. Metode

dokumentasi ini digunakan untuk mengumpulkan data fisik dan kondisi

wilayah di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone, seperti luas wilayah,

batas wilayah, jumlah penduduk, dan mata pencaharian penduduk.

E. Defenisi Oprasional

Untuk memperjelas pengertian dan kesamaan dalam penafsiran

data variable yang diajukan dalam penelitian ini digunakan pengukuran

dalam penggunaan istilah–istilah sebagai berikut:

a. Usahatani padi adalah kegiatan petani untuk memproduksi padi di

lahanya dengan pertimbangan kondisi iklim yang sesuai dengan

tanaman tersebut yang digunakan dalam satu kali musim tanam.

b. Petani adalah semua orang yang berusahatani padi di Kecamatan


c. Lahan adalah lingkungan fisik dan biotik yang berkaitan dengan daya

dukungannya terhadap kehidupan dan kesejahteraan hidup manusia.

Lingkungan fisik berupa relief atau topografi, iklim, tanah, dan air,

sedangkan lingkungan biotik adalah manusia, hewan, dan tumbuhan.

(Rp/ha).

d. Produksi usahatani padi adalah jumlah produksi padi di Kecamatan

Libureng Kabupaten Bone yang dihasilkan dari kegiatan usahatani yang

dilakukan oleh petani selama satu kali musim panen yang dinyatakan

dalam satuan kg/ha.

e. Benih adalah biji yang dipersiapkan untuk tanaman, telah melalui

proses seleksi sehingga diharapkan dapat mencapai proses tumbuh

yang besar yang digunakan dalam satu kali musim tanam (liter/kg).

f. Tenaga kerja adalah jumlah tenaga kerja baik laki-laki, perempuan,

anak-anak dan mekanik/ mesin yang digunakan dalam proses produksi

selama satu kali proses produksi yaitu mulai dari pengolahan tanah

sampai panen, baik yang berasal dari keluarga maupun luar keluarga

dan diukur dalam satuan HOK yang digunakan dalam satu kali musim

tanam Rp.

g. Pupuk adalah jumlah pupuk yang digunakan dalam proses produksi

dalam satu musim tanam dan diukur dalam satuan (liter/kg). Jenis

pupuk yang digunakan UREA dan NPK.

h. Pestisida adalah jumlah pestisida yang digunakan dalam proses

produksi dalam satu kali musim tanam (liter atau kg).

i. Elastisitas produksi adalah persentase perubahan dari output (produksi

usahatani) sebagai akibat dari persentase perubahan dari input (lahan,

benih, pupuk, pestisida, tenaga kerja).

F. Tehnik Analisis Data

a). Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik dilakukan untuk melakukan suatu pengujian

terhadap hipotesis, maka diperlukannya suatu pengujian asumsi klasik

terlebih dahulu. Pengujian asumsi klasik dimaksudkan untuk mendeteksi

ada tidaknya autokorelasi, multikolinieritas dalam hal estimasi karena bila

terjadi penyimpangan terhadap asumsi klasik tersebut maka uji t dan uji F

yang dilakukan sebelumnya tidak valid dan secara statistik dapat

mengacaukan kesimpulan yang diperoleh. Adapun masing-masing

pengujian penyimpangan asumsi klasik terdiri dari:

(a). Uji Normalitas

Menurut Gujarati (1995) dalam Rahim 2012, regresi linier normal

klasik memperkirakan bahwa alokasi probabilitas dari gangguan memiliki

rata-rata yang diharapkan sama dengan nol, tidak berkorelasi dan

mempunyai varians yang konstan. Dengan asumsi ini penaksir akan

memenuhi sifat-sifat statistis yang diinginkan seperti unbiased (tidak

memihak) dan memiliki varian yang minimum. Metode yang digunakan

untuk mengetahui normal atau tidaknya faktor gangguan antara lain

adalah dengan melihat normal probability plot. Jika residual atau faktor

gangguan adalah normal, maka garis yang menggambarkan data yang

sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.

(b). Uji Multikolinieritas

Multikolinearitas dapat diartikan sebagai suatu keadaan dimana

satu atau lebih variabel bebas dapat dinyatakan sebagai kombinasi

kolinier dari variabel yang lainnya. Uji ini bertujuan untuk mengetahui

apakah dalam regresi ini ditemukan adanya korelasi antar variabel

independen. Jika terjadi korelasi maka dinamakan terdapat problem

multikolinieritas. Cara mendeteksi adanya multikolineritas dilakukan

dengan uji Variance Inflation Factor (VIF) yang dihitung dengan rumus

sebagai berikut: Jika VIF > dari 10, maka antar variabel bebas

(independent variabel) terjadi persoalan multikolinearitas menurut Rahim

(2012) cara untuk mengetahui multikolinearitas dalam suatu model, salah

satunya adalah dengan melihat koefisien korelasi hasil output komputer.

Jika terdapat keofisien korelasi yang lebih besar dari 0,9 makan terdapat

gejala multikolinearitas. Untuk mengatasi masalah multikolinearitas, satu

variabel independen yang memiliki korelasi dengan variabel independen

lain harus dihapus. Dalam hal metode GLS, model ini sudah diantisipasi

dari multikolinearitas.

(c). Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi bertujuan untuk melihat ada atau tidaknya

hubungan antara residual satu observasi dengan residual observasi

lainnya. Uji autokorelasi dapat dilihat dengan menggunakan uji Breusch-

Godfrey. Autokorelasi merupakan korelasi antara variabel gangguan satu

observasi dengan variabel gangguan observasi lain.

Uji autokorelasi menggunakan uji Breusch-Godfrey. Penilaian dilihat dari

nilai probabilitasnya. Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 maka dapat

disimpulkan bahwa terdapat masalah autokorelasi pada model tersebut

(Ekaputri, 2018).

(d). Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas Suatu model regresi dikatakan terkena

heterokedastisitas apabila terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari

suatu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variansi dari residual dan

satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap maka disebut

homokedastisitas. Jika variansi berbeda disebut heterokedastisitas.

Adanya sifat heterokedastisitas ini dapat membuat penaksiran dalam

model bersifat tidak efisien. Umumnya masalah heterokedastisitas lebih

biasa terjadi pada data cross section dibandingkan dengan time series

(Gujarati, 1978 dalam Rahim 2012). Untuk mengetahui ada tidaknya

heterokedastisitas, dalam hal ini akan dilakukan dengan cara melihat

grafik scatterplot. Jika dalam grafik terlihat ada pola tertentu seperti titik-

titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang,

melebar, kemudian menyempit), maka mengindikasi telah terjadi

heterokedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar

diatas dan dibawah angka 0 pada sumbuh Y, maka tidak terjadi

heterokedastisitas (Ghozali, 2011).

b). Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis yang digunakan untuk mengetahui Faktor-Faktor yang

mempengaruhi Produksi usahatani Padi di Kecamatan Libureng

Kabupaten Bone dalam hal ini digunakan analisis regresi linier berganda

secara eksplisit dapat dinyatakan dalam fungsi Cobb-Douglas.

Analisis Cobb-Douglas menjelaskan hubungan antara produksi (Y)

dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya (X). Fungsi produksi yang

digunakan untuk menjelaskan hubungan antara Y dan X menggunakan

fungsi produksi Cobb-Douglas yang telah ditransformasikan kedalam

bentuk linier logaritmatik dimana variable yang dijelaskan atau dependen

(Y) adalah produksi dan variabel yang menjelaskan adalah independen

(X) yaitu luas lahan, benih, pupuk, pestisida, dan tenaga kerja. Secara

matematik fungsi produksi Cobb-Douglass dapat di tulis sebagai berikut:

Y = b0 X1

b1 X2b2 X3

b3 X4b4 X5

b5.................e ( Soekartawi, 2003)

Model Fungsi tersebut di tranformasikan ke dalam model linier

logaritmatik, maka model fungsi produksinya dapat di tulis sebagai berikut.

LnY= b0 + b1LnX1 + b2LnX2 + b3LnX3 + b4LnX4 + b5LnX5+ e

Keterangan :

LnY = Produksi usahatani padi yang dihasilkan dalam satu kali musim

tanam (kg/musim tanam)

LnX1= Luas Lahan yang digunakan dalam satu kali musim tanam (ha)

LnX2 = Benih yang digunakan dalam satu kali musim tanam (Liter/Kg)

LnX3= Tenaga kerja (HOK) yang digunakan dalam satu kali musim

tanam (Rp)

LnX4= Penggunaan pupuk dalam satu kali musim tanam (kg/ha)

LnX5= Penggunaan seluruh pestisida yang diakumulasi dalam satuan

liter/kg

b1-b6= Koefisien Regresi (nilai elastisitas)

e = Kesalahan (disturbance term)

b). Uji Statistik

(a). Uji R2

Menurut Gujarati (1995), dalam Pasca Tentoea, 2013 koefisien

determinasi adalah untuk mengetahui seberapa besar persentase

sumbangan variabel bebas terhadap variabel terikat yang dapat

dinyatakan dalam persentase. Besarnya persentase pengaruh semua

variabel independen terhadap nilai variabel dependen dapat diketahui

dari besarnya koefisien determinasi (R2) persamaan regresi. Besarnya

koefisien determinasi berkisar antara nol sampai dengan satu. Semakin

mendekati nol besarnya koefisien determinsi suatu persamaan regresi,

maka semakin kecil pengaruh semua variabel independen terhadap

variabel dependen. Sebaliknya, semakin mendekati satu besarnya

koefisien determinsi suatu persamaan regresi, maka semakin besar

pengaruh semua variabel independen terhadap variabel dependen

(Rahim, 2012).

(b). Uji F

Uji statistik F pada dasarnya menunjukan apakah semua variabel

bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara

bersama-sama terhadap variabel terikat. Artinya apakah semua variabel

penjelas secara bersamaan merupakan variabel-veriabel penjelas yang

siginifikan atau tidak signifikan terhadap variabel dependennya. Menurut

Gujarati (1995) dalam Pasca Tentoea, 2013, secara statistik formulasi uji

F adalah:

Bila F hitung > F tabel pada tingkat derajat kepercayaan 5% dan

tingkat kepercayaan tertentu atau nilai probabilitas signifikansi lebih kecil

dari 0,05 maka H0 ditolak yang berarti variabel bebas secara bersama–

sama mempengaruhi variabel terikat.

(c). Uji t

Uji t merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui

apakah koefisien regresi signifikan atau tidak. Uji t didefinisikan sebagai

berikut (Gujarati, 1995 dalam Pasca Tentoea, 2013) :

Akan tetapi, karena βj akan diuji apakah βj = 0, nilai βj dalam

persamaan harus diganti dengan 0. Maka uji t menjadi :

Bila ternyata setelah dihitung | t | > tα/2, maka hipotesis nol bahwa

βj = 0 ditolak pada tingkat kepercayaan (1 – α) 100%. Dalam hal ini dapat

dikatakan bahwa βj statistically significance.

d). Analisis Elastisitas Produksi

Menurut Soekartawi (2002) elastisitas produksi adalah persentase

perubahan dari output sebagai akibat dari persentase perubahan dari

input. Hal ini menunjukkan bahwa suatu kegiatan itu tidak berdiri sendiri

tetapi berkaitan dengan kegiatan-kegiatan lain. Sehingga ada pola

hubungan antara variabel yang diselidiki dengan variabel-variabel lain

yang perubahannya mempengaruhi perubahan variabel yang diselidiki.

Elastisitas produksi untuk mengetahui usahatani padi terhadap

pengaruh terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi produksi dapat di

tunjukkan dengan menggunakan pendekatan analisis produksi Cobb-

Douglas, sebagai teknik untuk mengetahui elastisitas produksi, karena

dalam fungsi produksi Cobb-Dauglas dapat dengan mudah ditransfer ke

bentuk linear berganda dengan cara melogaritmakan. Sedangkan hasil

pendugaan garis melalui fungsi Cobb-Douglas akan menghasilkan

koefisien regresi yang sekaligus juga menunjukkan besaran elastisitas

(Soekartawi, 2002).

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

A. Hasil Penelitian

a. Deskripsi Lokasi Penelitian

a). Letak dan Kondisi Geografi

Kecamatan Libureng merupakan salah satu kecamatan yang ada di

Kabupaten Bone dengan ibu kota Kelurahan Ceppaga (Camming) yang

berjarak sekitar 160 Km dari Kota Makassar. Secara astronomis terletak

dalam posisi 4013‟ 5006‟ Lintang Selatan dan antara 119042‟-120040‟

Bujur Timur.

Gambar 4.1 Peta Kabupaten Bone

(a). Sebelah Utara berbatasan dengan Kecamatan Lappariaja

(b).Sebelah Selatan berbatasan dengan Kecamatan Kahu dan Bontocani

(c). Sebelah Timur berbatasan dengan Kecamatan Ponre

(d). Sebelah Barat berbatasan dengan Kabupaten Maros

Kecamatan Libureng memiliki luas wilayah 344,25 Km2 atau 7,55

persen dari Kabupaten Bone dengan kepadatan penduduk sekitar 85

jiwa/Km2 penduduk. Kecamatan Libureng merupakan Kecamatan kedua

terbesar di Kabupaten Bone setelah Kecamatan Bontocani dengan luas

wilayah 463,35 Km2 atau 10,16 persen dari Kabupaten Bone. Secara

administratif wilayah Kecamatan Libureng terdiri dari 20 desa/kelurahan

sebagaimana di jelaskan pada tabel berikut:

Tabel: 4.1 Jumlah Dusun/ Lingkungan Menurut Desa/Kelurahan di Kecamatan Libureng Tahun 2017

Desa/Kelurahan Dusun Lingkungan RW RT

Baringeng 4 - 4 12

Tompo Bulu 4 - 4 12

Ponre-ponre 5 - 5 15

Laburaseng 3 - 3 9

Tappale 5 - 10 15

Polewali 3 - 3 9

Suwa 3 - 3 6

Pitumpidange 4 - 4 12

Wanuawaru 3 - 3 9

Ceppaga - 4 4 8

Mat.Walie 5 - 5 15

Mario 4 - 4 12

Poleonro 4 - 4 12

Tana Batue - 4 8 14

Swadaya 3 - 7 6

Binuang 3 - 3 9

Mat. Deceng 4 - 4 8

Bune 4 - 7 12

Mallinrung 6 - 9 18

Mat. Bulu 3 - 3 6

Libureng 70 8 97 219

Sumber: Bone dalam Angka Tahun 2018

b). Jumlah Penduduk

(a). Perkembangan Jumlah Penduduk

Jumlah penduduk di Kecamatan Libureng mengalami peningkatan

jumlah penduduk. Pada tahun 2015 berjumlah 29.805 jiwa dan pada tahun

2016 terjadi peningkatan 29.908 jiwa. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat

pada tabel 4.2:

Tabel 4.2 Jumlah Penduduk dan Laju Pertumbuhan Penduduk Menurut Desa/Kelurahan di Kecamatan Libureng, 2015 – 2016

Desa/

Kelurahan

Jumlah Penduduk Laju Pertumbuhan

Penduduk per Tahun 2015 2016

Baringeng 1.119 1.123 0,36

Tompo Bulu 971 974 0,31

Ponre-ponre 1.417 1.422 0,35

Laburaseng 1.049 1.053 0,38

Tappale 1.853 1.859 0,32

Polewali 1.313 1.317 0,30

Suwa 936 940 0,43

Pitumpidange 2.180 2.187 0,32

Wanuawaru 1.735 1.741 0,35

Ceppaga 2.036 2.043 0,34

Mat.Walie 1.494 1.500 0,40

Mario 1.347 1.351 0,30

Poleonro 1.765 1.772 0,40

Tana Batue 2.403 2.412 0,37

Swadaya 904 907 0,33

Binuang 1.182 1.186 0,34

Mat. Deceng 981 894 0,31

Bune 1.825 1.831 0,33

Mallinrung 2.133 2.140 0,33

Mat. Bulu 1.162 1.166 0,34

Libureng 29.805 29.908 0,35

Sumber: Bone dalam Angka Tahun 2016

(b). Kependudukan

Penduduk adalah orang-orang yang bertempat tinggal pada suatu

daerah tertentu, yang dapat menjadi gambaran potensi wilayah dalam

menjalankan suatu usaha demi keberlangsungan hidupnya. Berdasarkan

jumlah penduduk di Kecamatan Libureng dapat dilihat dari Tabel 4.3:

Tabel 4.3 Jumlah Penduduk Menurut Kelompok Umur dan Jenis Kelamin di Kecamatan Libureng Tahun 2016

Kelompok

Umur

Jenis Kelamin Jumlah

Laki-Laki Perempuan

Baringeng 569 554 1.123

Tompo Bulu 488 486 974

Ponre-ponre 695 727 1.422

Laburaseng 527 526 1.053

Tappale 910 949 1.859

Polewali 640 677 1.317

Suwa 498 442 940

Pitumpidange 1.104 1.083 2.187

Wanuawaru 850 891 1.741

Ceppaga 1.027 1.016 2.043

Mat.Walie 727 773 1.500

Mario 644 707 1.351

Poleonro 1.126 646 1.772

Tana Batue 1.172 1.240 2.412

Swadaya 432 475 907

Binuang 591 595 1.186

Mat. Deceng 466 518 984

Bune 886 945 1.831

Mallinrung 1.087 1.053 2.140

Mat. Bulu 596 570 1.166

Libureng 15.035 14.873 29.908

Sumber Data: Bone dalam Angka Tahun 2016

Tabel 4.3 menunjukkan bahwa jumlah penduduk Kecamatan

Libureng adalah Sebanyak 29.908 Jiwa, jumlah tersebut sebagian besar

berjenis kelamin perempuan, sebanyak 14.873 jiwa, selebihnya laki–laki

sebanyak 15.035 jiwa.

(c). Kondisi Fisik Dasar Kecamatan Libureng

a. Topografi

Keadaan permukaan wilayah Kecamatan Libureng bervariasi mulai

dari landau, bergelombang hingga curam. Daerah landau dijumpai

sepanjang pantai dan bagian Utara, sementara di bagian Barat dan

Selatan umumnya bergelombang hingga curam, dengan rincian sebagai

berikut:

a). Kemiringan lereng 0-2 % (datar) (36,1%)

b). Kemiringan lereng 0-15 % (landai dan sedikit bergelombang) (20,07%)

c). Kemiringan lereng 15-40 % (bergelombang) (24,65%)

d). Kemiringan lereng >40 % (curam) (24,65%)

b. Keadaan Iklim

Kecamatan Libureng termasuk daerah beriklim sedang.

Kelembaban udara berkisar antara 76%-86% dengan temperatur berkisar

24,0C–27,60C. Kecamatan Libureng merupakan wilayah peralihan yaitu

sebagian mengikuti wilayah barat dan sebagian wilayah timur. Pada

periode April-September, bertiup angin timur yang membawa hujan.

Sebaliknya pada bulan Oktober–Maret bertiup angin barat, saat dimana

mengalami musim kemarau. Rata–rata curah hujan tahunan diwilayah

Bone bervariasi, yaitu berkisar 0–638 mm, jumlah hari hujan selama tahun

2015 berkisar 0–23 hari.

c. Penggunaan Lahan

Penggunaan lahan di Kecamatan Libureng masih di dominasi

oleh pemanfaatan perkebunan atau tegalan dengan luas 12.684,74 ha,

untuk persawahan dengan luas 17.800 ha, tanaman holtikultura 906,01

ha, padang rumput dengan luas 4.503,48 ha. Kawasan Hutan dengan

luas 35.073 ha. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.4:

Tabel 4.4 Penggunaan Lahan Kecamatan Libureng Tahun 2017

No Penggunaan Lahan Luas Wilayah (ha)

1. Sawah 17.800

2. Perkebunan/tegalan 12.684,74

3. Holtikultura 906,01

4. Padang rumput 4.503,48

5. Kawasan Hutan 25.073

Sumber Data: Bone dalam Angka Tahun 2017

b. Deskripsi Penelitian

Deskripsi penelitian sesuai dengan tujuannya yaitu untuk

mengidentifikasi faktor-faktor mana yang dominan berpengaruh terhadap

hasil produksi padi dan menganalisis elastisitas produksi usahatani padi di

Kecamatan Libureng Kabupaten Bone, maka data yang dan diperoleh dari

pengisian angket selanjutnya dianalisis melalui dua tahap: analisis

deskriptif dan uji statistik. Analisis deskriptif bertujuan untuk memberikan

penjelasan dari masing-masing variabel, sedangkan uji statistik digunakan

untuk menguji hipotesis.

Deskripsi dari masing-masing variabel dalam penelitian ini yaitu

luas lahan, benih, tenaga kerja, pupuk dan pestisida yang memepengaruhi

produksi padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone dapat diketahui

dari analisis deskriptif. Analisis untuk masing-masing variabel tersebut

yaitu:

a). Luas Lahan (X1)

Luas lahan merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi

produksi. Semakin luas lahan maka hasil produksi semakin bertambah.

Begitupun sebaliknya, jika luas lahan semakin sempit maka hasil produksi

semakin sedikit. Gambaran tentang luas lahan pertanian petani di

Kecamatan Libureng Kabupaten Bone, berdasarkan angket masing-

masing responden diperoleh hasil seperti yang terangkum pada tabel 4.5:

Tabel: 4.5 Variabel Luas Lahan Pada Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone

Luas lahan (Ha) Frekuensi (n) Persentase (%)

0,45 – 0,95 47 48

0,96 – 1,45 33 34

1,46 - 1,95 8 8

≥ 1,96 10 10

Jumlah 98 100

Sumber: Hasil Olahan Data Primer Tahun 2019

Tabel 4.5 menunjukkan bahwa ada 47 petani 48% yang

menyatakan bahwa faktor luas lahan yang dimiliki sebesar 0,45–0,95

ha,ada 33 petani 34% yang memiliki luas lahan pertanian sebesar 0,96–

1,45 ha. Selanjutnya ada 8% atau 8 orang petani yang luas lahan

pertaniannya termasuk dalam 1,46-1,95 ha. Sedangkan luas lahan

pertanian petani yang sebesar≥ 1,96 ha ada 10 petani 10%.

Hasil penelitian terlihat bahwa kebanyakan luas lahan pertanian

yang dimiliki oleh petani di Kecamatan Libureng sebesar 0,45–0,95 ha.

Sedangkan yang memiliki luas lahan ≥ 1,96 ha sangat sedikit. Menurut

petani hal tersebut dikarenakan, sawah mereka rata-rata sudah habis

dibagi kepada anak-anaknya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dalam

grafik4.2:

Sumber: Data Primer Setelah Diolah Tahun 2019

Gambar 4.2 Kepemilikan Luas Lahan Petani Kecamatan Libureng Kabupaten Bone 2019

b). Benih (X2)

Benih merupakan salah satu faktor yang menentukan sebuah

keberhasilan dalam berusahatani, artinya penggunaan benih dilakukan

secara proporsional sesuai dengan kebutuhan di tiap-tiap luas lahan,

dengan luas lahan yang sempit maka ada baiknya benih diberikan dengan

kondisi lahan yang ada. Petani biasanya menggunakan benih yang

dibudidayakan sendiri dimana hal ini bertujuan untuk meminimalkan biaya

0

10

20

30

40

50

0,45 – 0,95 0,96 – 1,45

1,46 - 1,95≥ 1,96

produksi itu sendiri. Benih dapat juga mempengaruhi jumlah produksi

suatu usahatani, benih yang unggul tentunya akan memberikan hasil yang

baik pula begitu juga sebaliknya.

Hasil penelitian untuk variabel penggunaan benih dapat disajikan

dalam bentuk datapada tabel 4.6:

Tabel: 4.6 Variabel Benih Pada Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone

Benih (Kg) Frekuensi (n) Persentase (%)

14 – 28 52 53

29-43 24 24,5

44-58 14 14,3

≥ 59 8 8,2

Jumlah 98 100


Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, maka pengunaan

benihdi Kecamatan Libureng Kabupaten Bone yang berada antara 14–28

Kg sebanyak 52 petani (73%), untuk petani dengan penggunaan benih

antara 29-43 kg ada 24 petani (24,5%). Selanjutnya ada 14 petani (14,3%)

petani yang menggunakan benih antara 44-58 kg dan ada 8 petani (8,2%)

yang menggunakan benih lebih dari ≥ 59 kg. Hal itu juga dapat kita lihat

dalam grafik 4.3:


Gambar 4.3 Pengunaan Benih Petani Kecamatan Libureng Kabupaten Bone 2019.

c). Tenaga Kerja (X3)

Penggunaan tenaga kerja yang efisien dan memiliki keterampilan

memadai merupakan salah satu penentu keberhasilan usahatani. Secara

umum penggunaan tenaga kerja pada kegiatan usahatani padi sawah

antara lain untuk pekerjaan pengolahan lahan, penanaman, penyiangan,

pemupukan, penyemprotan, pemungutan hasil, pengangkutan, dan juga

pengeringan. Besarnya penggunaan tenaga kerja akan mempengaruhi

besarnya biaya yang harus dikeluarkan untuk kegiatan usahatani

sehingga akan mempengaruhi besarnya pendapatan yang diterima oleh

petani. Berdasarkan hasil wawancara di lokasi penelitian, pada umumnya

petani padi sawah di Kecamatan Libureng menggunakan tenaga manusia

dan tenaga kerja mesin, dimana sistem pengupahan yang berlaku untuk

tenaga kerja manusia yaitu 50.000/hari, dan tidak membedakan antara

wanita dan pria.

0

10

20

30

40

50

60

14 - 28 29-43 44-58 ≥ 59

Hasil penelitian menunjukkan bahwa kriteria tenaga kerja yang

digunakan petani sangat jauh berbeda. Faktor tenaga kerja yang

digunakan petani kurang dari 9 orang ada 12 petani (12,5%), ada 68,5%

atau 67 petani yang menggunakan tenaga kerja antara 10–13 orang.

Sedangkan faktor tenaga kerja yang digunakan petani antara 14-17 orang

ada 16 petani (16%) dan sisanya sebanyak 3 petani (3%) yang

menggunakan tenaga kerja lebih dari 18 orang.

Tabel 4.7 Variabel Tenaga Kerja Pada Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone Tahun 2019

Tenaga Kerja (HOK) Frekuensi (n) Persentase (%)

< 9 12 12,5

10 -13 67 68,5

14 – 17 16 16

≥ 18 3 3

Jumlah 98 100


Keterangan di atas dapat dilihat juga dari grafik berikut ini :

Sumber : Data Primer Setelah diolah tahun 2019

Gambar 4.4 Pengunaan Tenaga Kerja Petani Kecamatan Libureng Kabupaten Bone Tahun 2019

0

10

20

30

40

50

60

70

< 9 < 10 - 13 14 - 17 ≥ 18

Tabel dan grafik diatas terlihat bahwa jumlah tenaga kerja yang

paling banyak digunakan petani padi di Kecamatan Libureng Kabupaten

Bone yaitu antara 10–13 tenaga kerja sesuai (HOK), yang kedua yaitu 14-

17 tenaga kerja sesuai (HOK) dan terendah >18 tenaga kerja.

d). Pupuk (X4)

Pemupukan perlu dilakukan agar unsur hara yang telah habis pada

musim tanam sebelumnya dapat kembali tercukupi pada musim tanam

berikutnya, ini dikarenakan tanaman sangat membutuhkan ketersediaan

unsur hara yang cukup untuk proses pertumbuhan dan masa produksinya.

Selain itu, kebutuhan tanaman terhadap unsur hara pada setiap fase

pertumbuhannya yang berbeda-beda sehingga perlu dilakukan

pemupukan. Penggunaan pupuk secara umum oleh petani responden

padi sawah di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone ada 3 jenis pupuk

yaitu Urea, SP 36 dan Phonska. Penggunaan pupuk oleh petani

responden disesuaikan dengan luas lahan yang mereka miliki.

Distribusi responden berdasarkan penggunaan pupuk dapat dilihat

pada tabel 4.8:

Tabel: 4.8 Distribusi Petani Berdasarkan Penggunaan Pupuk di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone Tahun 2019

Pupuk (Kg) Frekuensi (n) Persentase (%)

≤ 200 4 4

201-550 60 61

551- 900 31 32

≥ 901 3 3

Jumlah 98 100


Berdasarkan tabel 4.8 menunjukkan bahwa kriteria penggunaan

pupuk yang digunakan petani jauh berbeda. Faktor penggunaan pupuk

petani kurang dari 4 orang petani (4%) ada 60 petani atau (61%) yang

menggunakan pupuk sebesar 201-550 kg. Selanjutnya ada 32% atau 31

orang petani yang menggunakan pupuk sebanyak 551-900 kg dan

sisanya sebanyak 3 petani (3%) yang menggunakan pupuk lebih dari ≥

901 kg. Keterangan di atas dapat dilihat juga dari gambar grafik 4.5:

Sumber : Data Primer Setelah Diolah Tahun 2019

Gambar 4.5 Pengunaan Pupuk di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone Tahun 2019

e). Pestisida (X5)

Penggunaan pestisida pada saat ini sangat berpengaruh untuk

mempertahankan peningkatan produksi padi, dengan melihat

pertumbuhan beberapa jenis gulma, serangan hama dan penyakit yang

tumbuh dan menyerang tanaman padi dilahan petani. Herbisida

merupakan obat berbahan kimia dan memiliki bahan aktif untuk

mengendalikan gulma pada lahan bebas tanam dan gulma di lahan

tanaman. Fungsida dengan bahan aktif untuk mengendalikan penyakit

0

10

20

30

40

50

60

≤ 200 201-550 551- 900 ≥ 901

jamur pada tanaman padi dan Insektisida dengan bahan aktif untuk

mengendalikan hama/serangga pada tanaman (Supartama, 2013).

Pestisida yang sering digunakan oleh petani responden di

Kecamatan Libureng Kabupaten Bone adalah clipper, marshal, dan

Tabas. Pestida ini memiliki fungsi yang berbeda-beda yakni untuk

membunuh gangguan serangga/hama, mengatasi serangan jamur dan

juga membunuh gulma. Dosis yang digunakan pun bervariasi tergantung

dengan luas lahan yang dimiliki dan juga penggunaannya tergantung dari

tingkat serangan yang ada.

Distribusi responden berdasarkan penggunaan pestisida

merupakan salah satu faktor yang berpengaruh terhadap peningkatan

produksi petani, adapun penggunaan pestisida yang dilakukan petani

dalam satu kali masa panen di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone

dijelaskan dalam tabel 4.9:

Tabel: 4.9 Distribusi Petani Berdasarkan Penggunaan Pestisida di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone

Pestisida (Ml) Frekuensi (n) Persentase (%)

≤ 500 2 2

501-1.000 78 80

1.001- 1.500 17 17

≥ 1.501 1 1

Jumlah 98 100


Hasil penelitian berdasarkan yang diperoleh, maka pengunaan

pestisida di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone yaitu ≤500 ml sebanyak

2 petani (2%). Untuk petani dengan penggunaan pestisida antara 501-

1000 ada 78 petani (80%). Selanjutnya penggunaan pestisida 1001-1500

ml sebanyak 17 petani (14,3%) dan ada 1 petani (1%) yang menggunakan

pestisida lebih dari ≥1501 ml. Hal itu juga dapat kita lihat dalam gambar

grafik4.6:

Sumber : Data Primer Setelah Diolah Tahun 2019

Gambar 4.6 Pengunaan Pupuk di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone Tahun 2019

f). Uji Asumsi Klasik

(a). Uji Normalitas

Uji normalitas dimaksudkan untuk menguji apakah nilai residual

yang telah distandarisasi pada model regresi berdistribusi normal atau

tidak. Nilai residual dikatakan berdistribusi normal jika nilai residual

terstandarisasi tersebut sebagian besar mendekati nilai rata-ratanya.

Tidak terpenuhinya normalitas umumnya dikarenakan nilai ekstrem pada

data yang diambil. Adapun hasil pengujian uji normalitas yang ditunjukkan

pada gambar 4.7:

0

10

20

30

40

50

60

70

80

≤ 500 501-1000 1001- 1500 ≥ 1501

0

2

4

6

8

10

12

14

16

-0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Series: ResidualsSample 1 98Observations 98

Mean -2.46e-15Median -0.000947Maximum 0.529524Minimum -0.235711Std. Dev. 0.099611Skewness 1.223819Kurtosis 10.14230

Jarque-Bera 232.7639Probability 0.000000

Sumber: Eviews 8, data diolah peneliti 2019 Gambar 4.7 Hasil Pengujian Uji Normalitas

Hasil pengujian yang ditunjukkan oleh gambar 4.7 diketahui bahwa

probability signifikan lebih besar dari 0,05. Hal ini sesuai dengan kriteria

pengujian yang telah dijabarkan terlihat bahwa hasil dari uji normalitas

yaitu probability sebesar 0,00 lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan

bahwa data berdistribusi normal.

(b). Uji Multikolinieritas

Multikolonieritas adalah keadaan dimana terjadi hubungan linear

yang sempurna atau mendekati antar variabel independen dalam model

regresi. Suatu model regresi dikatakan mengalami multikolonieritas jika

ada fungsi linear yang sempurna pada beberapa atau semua independen

variable dalam fungsi linear dan hasilnya sulit didapatkan pengaruh antara

independen dan dependen variabel. Cara untuk mengetahui ada atau

tidaknya gejala multikoliniearitas antara lain dengan melihat nilai Variance

Inflation Factor (VIF), apabila nilai VIF>10 maka dinyatakan tidak terjadi

multikoliniearitas. Adapun hasil uji multikolinieritas dapat dilihat pada tabel

4.10 berikut:

Tabel 4.10 Multikolinieritas

Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF

C 2.117 19.840.30 NA

X1 0.017 25.947 25.920

X2 0.008 891.343 12.572

X3 0.004 253.374 1.647

X4 0.141 9.535.134 9.138

X5 0.116 8.647.243 2.786

Sumber: Eviews 8, Data Diolah Peneliti Tahun 2019

Tabel 4.10 diketahui bahwa tidak ada masalah Multikolonieritas, hal

ini dapat dilihat dari nilai VIF pada Centered VIF untuk ke lima variabel

independen < 10. Dimana nilai centered VIF tenaga kerja

sebesar 1,647<10, pupuk 9,138 <10 dan pestisida sebesar 2,786<10.

(c).Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi bertujuan untuk melihat ada atau tidaknya

hubungan antara residual satu observasi dengan residual observasi

lainnya. Uji autokorelasi dapat dilihat dengan menggunakan uji Breusch-

Godfrey. Autokorelasi merupakan korelasi antara variabel gangguan satu

observasi dengan variabel gangguan observasi lain.

Uji autokorelasi menggunakan uji Breusch-Godfrey penilaian dilihat

dari nilai probabilitasnya. Jika nilai probabilitas < 0,05 maka dapat

disimpulkan bahwa terdapat masalah autokorelasi pada model tersebut.

Hasil dari uji autokorelasi dapat dilihat pada tabel 4.11:

Tabel 4.11 Hasil Uji Autokorelasi

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.374 Prob. F(2,90) 0.688

Obs*R-squared 0.808 Prob. Chi-Square(2) 0.667

Sumber: Eviews 8, data diolah peneliti tahun 2019

Hasil uji autokorelasi pada tabel 4.11 diperoleh nilai probabilitas

F(2,90) 0,688 dapat juga disebut sebagai nilai probabilitas F hitung. Nilai

probalitas F hitung >0,05 (5%) sehingga berdasarkan uji hipotesis, H0

diterima yang artinya tidak terjadi autokorelasi. Sebaliknya apabila nilai

probabilitas F hitung < dari 0,05 maka dapat disimpulkan terjadi

autokorelasi.

(d). Uji Heterokedastisitas

Heterokedastisitas terjadi pada saat residual dan nilai prediksi

memiliki korelasi atau pola hubungan. Hubungan ini tidak hanya sebatas

hubungan yang linear tetapi dalam pola yang berbeda juga

dimungkingkan oleh karena itu ada beberapa metode uji

heterokedastisitas yang dimiliki oleh eviews seperti Breush-Pagar-

Godfreyharvey-Glejsei dan White.

Uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini menggunakan White

Heteroskedasticity Test. Hasil yang diperlukan dari hasil uji ini adalah

Obs*R-squared, dengan hipotesis sebagai berikut:

H0 : Tidak ada Heteroskedastisitas

H1 : Ada Heteroskedastisitas

Apabila p-value Obs*R-square < 0,05, maka H0 ditolak sehingga

tidak ada heteroskedastisitas pada model tersebut. Berikut tabel 4.12

menunjukkan hasil uji heteroskedastisitas:

Tabel 4.12 Hasil Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedasticity Test: White



Scaled explained SS 162.221 Prob. Chi-Square(20) 0.000

Sumber: Eviews 8, data diolah peneliti tahun 2019

Hasil uji heteroskedastisitas menunjukkan nilai p-value Obs*R-

square 0,004<0,05 sehingga dapat simpulkan bahwa H0 di tolak artinya

bahwa dalam penelitian ini tidak ada heteroskedastisitas atau data bersifat

homogen.

g). Analisis Regresi Linear Berganda

Analisis ini digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh

variabel luas lahan (X1), benih (X2), tenaga kerja (X3), pupuk (X4) dan

pestisida (X5) terhadap produksi petani padi di Kecamatan Libureng

Kabupaten Bone (Y). Alat analisis yang digunakan adalah dengan

menggunakan program Eviews 8. Berdasarkan perhitungan, maka

diperoleh hasil analisis elastisitas pada tabel 4.13:

Tabel 4.13 Hasil Estimasi Determinan Usahatani Padi di Kecamatan Liburang Kabupaten Bone.

Variabel Koefisien Elastisitas

Standar Kesalahan

Probabilitas

Constanta 7,547 1,455 0,000

Luas Lahan 1,006 0,130 0,000***

Benih -0,086 0,090 0,337ns

T. Kerja -0,087 0,067 0,098*

Pupuk 0,912 0,376 0,017**

Pestisida -0,214 0,341 0,531ns

R-Square = 0,948 ***) : Signifikan ( = 1%)

F-Statistik = 336,507 **) : Signifikan ( = 5%)

Prob (F-Statistik)= 0,000 *) : Signifikan ( = 10%)

ns : Non Signifikan

𝑌

LnY = 7,547 + 1,006***LnX1 - 0,086nsLnX2 - 0,087*LnX3 +

0,912**LnX4 - 0,214nsLnX5

Sumber: Eviews 8, Data Primer Setelah Dioleh Tahun 2019

Tabel 4.13 menunjukan bahwa pengaruh signifikan variabel luas

lahan, benih, tenaga kerja, pupuk dan pestisida secara serentak

berpengaruh terhadap produksi padi dapat dilihat pada tabel hasil

estimasi determinan usahatani padi di Kecamatan Libureng, dari hasil

pengujian nilai signifikan sebesar 0,000 sehingga menunjukan bahwa

variabel-variabel tersebut secara serentak berpengaruh signifikan

terhadap produksi padi.

Hasil dari persamaan regresi pada tabel 4.13 dapat

diinterpretasikan sebagai berikut:

(a). Nilai koefisien β0 sebesar 7,547, jika variabel luas lahan (X1), benih

(X2), tenaga kerja (X3), pupuk (X4) dan pestisida (X5) konstan atau X

= 0, maka produksi petani akan meningkat sebesar 7,547 rupiah.

(b). Nilai koefisien (β1) adalah luas lahan yaitu sebesar 1,006 berarti jika

variabel luas lahan, benih, tenaga kerja, pupuk dan pestisida

konstamengalami kenaikan sebesar 1 are maka produksi petani

mengalami peningkatan sebesar 1,006 rupiah. Koefisien bernilai

positif artinya terjadi hubungan positif antara luas lahan dan produksi

karena semakin besar luas lahan yang digarap maka produksi

semakin meningkat.

(c). Nilai koefisien (β2) adalah benih yaitu sebesar -0,086 berarti jika

variabel luas lahan, tenaga kerja, pupuk dan pestisda konstan.

Variabel benih mengalami peningkatan sebesar 1% maka produksi

petani akan menurun sebesar 0,086 rupiah. Koefisien bernilai negatif

artinya tidak terjadi hubungan positif antara benih dan produksi

karena semakin besar penggunaan benih maka produksi semakin

menurun.

(d). Nilai koefisien (β3) adalah tenaga kerja yaitu -0,087 artinya jika

variabel luas lahan, benih, pupuk dan pestisida konstan. Variabel

tenaga kerja mengalami kenaikan sebesar 1% maka produksi petani

mengalami penurunan sebesar 0,087 rupiah. Hal ini menandakan

bahwa jumlah tenaga kerja yang semakin naik akan menurungkan

tingkat produksi usahatani padi. Berdasarkan hasil estimasi

determinan diperoleh bahwa tenaga kerja berpengaruh singnifikan

terhadap produksi usahatani padi di Kecamatan Libureng Kabupaten

Bone.

(e). Nilai koefisien (β4) adalah pupuk yaitu sebesar 0,912 artinya jika

variabel luas lahan, benih, tenaga kerja dan pestisida konstan dan

variabel pupuk mengalami kenaikan sebesar 1% maka produksi petani

mengalami peningkatan sebesar 0,912 rupiah. Koefisien bernilai

positif artinya terjadi hubungan positif antara pupuk dan produksi

karena dengan penggunaan pupuk produksi semakin meningkat.

(f). Nilai koefisien (β5) adalah pestisida yaitu sebesar –0,214 artinya jika

variabel luas lahan, benih, tenaga kerja dan pupuk konstan dan

variabel pestisida mengalami kenaikan sebesar 1% maka produksi

petani mengalami penurunan sebesar -0,214 rupiah. Hal ini

menandakan bahwa penggunaan pestisida yang semakin naik akan

menurungkan tingkat produksi usahatani padi. Berdasarkan hasil

estimasi determinan diperoleh bahwa pestisida tidak berpengaruh

singnifikan terhadap produksi usahatani padi di Kecamatan Libureng

Kabupaten Bone.

c. Pengujian Hipotesis

a). Pengujian Parsial (uji t)

Uji parsial (uji t) ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah masing

masing variabel bebas mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat.

Yaitu untuk mengetahui seberapa jauh luas lahan (X1), benih (X2), tenaga

kerja (X3), pupuk (X4) dan pestisida (X5) berpengaruh secara parsial

terhadap produksi padi petani (Y).

Hasil estimasi determinan tabel 4.13 dapat dilihaat bahwa terdapat

1 variabel independen yang berpengaruh secara signifikan terhadap

produksi usahatani padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone.

Variabel independen tersebut yaitu luas lahan, berdasarkan tabel 4.13

hasil estimasi terlihat bahwa nilai t-statistik untuk variabel luas lahan

sebesar 7,683 dan nilai probabilitas t-statistik sebesar 0,000, yang lebih

kecil dari tingkat kesalahan 0,01 (α=1%) yang berarti bahwa luas lahan

berpengaruh signifikan dan positif terhadap produksi usahatani padi di

Kecamatan Liburen Kabupaten Bone pada taraf kepercayaan 99%.

b). Pengujian Secara Bersama (uji F)

Uji F-Statistik yaitu untuk mengetahui pengaruh variabel bebas

(Independen), terhadap variabel terkait (Dependen) secara bersama-sama

(Simultan). Analisis ini dilakukan dengan melihat nilai Probabilitas F-

Statistik pada tabel hasil estimasi dengan menggunakan program eviews

8. Berdasarkan hasil estimasi pada tabel 4.13 dapat dilihat bahwa nilai F-

Statistik sebesar dan 336,507 nilai Probabilitas (F-Statistik) sebesar 0,000.

Maka dapat diketahui bahwa variabel independen (luas lahan, benih,

tenaga kerja, pupuk, dan pestisida) sacara bersama-sama mempengaruhi

produksi usahatani padidi Kecamatan Libureng Kabupaten Bone secara

signifikan pada taraf kepercayaan sebesar 99% (α = 1%).

c). Uji Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi (R2) mencerminkan besarnya pengaruh

perubahan variabel–variabel bebas (independent varaibles) dalam

menjalankan perubahan-perubahan pada variabel terkait (dependent

variables) secara bersama–sama, dengan tujuan untuk mengukur

kebenaran dan kebaikan hubungan antara variabel dalam model yang

digunakan. Besarnya nilai koefisien determinasi adalah antara 0 hingga 1

(0˂R2˂1), dimana nilai koefisien mendekati 1, maka model tersebut

dikatakan baik karena semakin dekat hubungan antara variabel bebas

dengan variabel terkait.

Berdasarkan hasil estimasi metode OLS dengan menggunakan

program eviews 8 pada tabel 4.13 diketahui bahwa koefisien determinasi

(R2) sebesar 0,948 yang bermakna bahwa variabel bebas (independen),

luas lahan, benih, tenaga kerja, pupuk, dan pestisida dapat menjelaskan

variasi total produksi usahatani padi sebesar 94% dan sisanya sebesar

6% dipengaruhi oleh variabel yang tidak diteliti.

B. Pembahasan

Produksi dalam persepektif islam adalah sebagai usaha manusia

untuk memperbaiki tidak hanya kondisi fisik materialnya, tetapi juga

moralitas, sebagai sarana untuk mencapai tujuan hidup sebagaimana

digariskan dalam agama islam, yaitu kebahagiaan dunia akhirat. Produksi

adalah proses mencari, mengalokasikan dan mengolah sumber daya

menjadi output dalam rangka meningkatkan kemashlahatan bagi manusia.

Oleh karena itu, produksi juga mencakup aspek tujuan kegiatan

menghasilkan output serta karakter-karakter yang melekat pada proses

dan hasilnya. Adapun surah yang menjelaskan tentang produksi yaitu

dalam Surah As-Sajdah ayat 27 sebagai berikut:

اولم روا انا نسوق الماء الى الرض الجرز فنخرج به زرعا

م وانفسهم افل بصرون تأكل منه انعامه

“Dan apakah mereka tidak memperhatikan, bahwasanya kami menghalau (awan yang mengandung) air ke bumi yang tandus, lalu kami tumbuhkan dengan air hujan itu tanaman yang dari padanya makan hewan ternak mereka dan mereka sendiri. Maka apakah mereka tidak memperhatikan”. (As-Sajdah:27)

Ayat di atas memberikan gambaran kepada kita untuk berfikir

dalam pemanfaatan sumber daya alam dan proses terjadinya hujan. Jelas

sekali menunjukkan adanya suatu siklus produksi dari proses turunnya

hujan, tumbuh tanaman, menghasilkan dedaunan dan buah-buahan yang

segar setelah di disiram dengan air hujan dan pada akhirnya oleh manusia

dan hewan untuk dikonsumsi. Siklus rantai makanan yang

berkesinambungan seperti telah dijelakan secara baik dalam ayat ini.

Tentunya pula harus disertai dengan prinsip efisiensi dalam

memanfaatkan seluruh batas kemungkinan produksinya.

Secara teknis, produksi adalah proses mentransformasikan input

menjadi output. produksi merupakan penyediaan barang dan jasa dengan

memperhatikan nilai keadilan dan kemaslahatan bagi masyarakat. Pada

dasarnya prinsip kegiatan produksi seluruhnya terkait dengan Syari’at

Islam, dimana seluruh kegiatan produksi harus sejalan dengan tujuan dari

konsumsi itu sendiri. Konsumsi seorang muslim dilakukan untuk mencari

fallah (kebahagian) dengan demikian pula produksi dilakukan untuk

menyediakan barang dan jasa guna memperoleh fallah tersebut.

Di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone, menurut monografi

Kecamatan, mayoritas masyarakatnya bekerja sebagai petani padi,

mereka berusaha memanfaatkan sumber daya alam (SDA) yang tersedia

seperti tanah, yaitu dengan cara mengelola lahan sawah untuk dijadikan

sebagai sumber penghidupan bagi mereka. Pada dasarnya, setiap usaha

yang dilakukan oleh setiap orang bertujuan untuk mendapatkan sebuah

hasil guna memenuhi segala kebutuhan hidup seseorang dan

keluarganya. Islam mewajibkan setiap umatnya untuk bekerja dan

berusaha, agar hidup mereka menjadi lebih baik dan tidak kekurangan

sedikit pun. Pada proses pelaksananya, para petani yang ada di

Kecamatan Libureng sudah cukup memenuhi beberapa syarat yang telah

ditentukan dalam islam, dimana yang melakukan kerja sama adalah orang

yang sudah cukup umur dan memiliki kemampuan dalam menggarap

lahan sawah sehingga dapat memberikan hasilnya, dalam kerja sama

tersebut, lahan yang di penggarap adalah tanah milik sendiri. Berdasarkan

data yang peneliti dapatkan dari hasil wawancara yang disebarkan kepada

98 responden, yaitu petani padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone,

ada 2 yang ingin diketahui yaitu faktor yang dominan yang mempengaruhi

produksi usahatani dan elastisitas produksi usahatani padi.

a. Pengaruh luas lahan, benih, tenaga kerja, pupuk, dan pestisida

terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi di Kecamatan


Hasil analisis Cobb-Douglas dengan menggunakan program eviews

8 diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:

LnY = 7,547 + 1,006***LnX1 - 0,086nsLnX2 - 0,087*LnX3 + 0,912**LnX4 -

0,214nsLnX5

a). Luas Lahan

Luas lahan adalah faktor produksi yang penting mencangkup

semua sumber daya alam yang digunakan dalam proses produksi.

Ekonomi islam mengakui tanah/luas lahan sebagai faktor ekonomi untuk

dimanfaatkan secara maksimal demi mencapai kesejahteraan ekonomi

masyarakat dengan memperhatikan prinsip-prinsip ekonomi islam. Firman

Allah dalam QS. Al-A'raf (7) ayat 58 :

والبلد الطب خرج نباته باذن ربه والذي خبث ل خرج ال

ت لقوم شكرون ف ال نكدا كذلك نصر

“Dan tanah yang baik, tanaman-tanamannya tumbuh subur dengan seizin Allah; dan tanah yang tidak subur, tanaman-tanamannya hanya tumbuh merana. Demikianlah Kami mengulangi tanda-tanda kebesaran (Kami) bagi orang-orang yang bersyukur”(Al-A’raf:58) .

Ayat di atas memberikan perumpamaan dengan tanah baik dan

subur serta tanah yang buruk dan tidak subur untuk menjelaskan sifat dan

tabiat manusia. Orang yang baik sifatnya akan dapat menerima

kebenaran, sementara orang yang buruk sifat dan tabiatnya tidak dapat

menerima kebenaran. Dan jika hujan turun pada tanah yang baik,

tanaman-tanamannya akan tumbuh subur dengan izin tuhan dan adapun

jika hujan turun pada tanah yang buruk, ia tidak akan dapat

menumbuhkan tanaman yang baik melainkan hanya akan menumbuhkan

tanaman-tanamannya yang tumbuh merana. Demikianlah kami

menjelaskan berulang-ulang tanda-tanda kebesaran kami bagi orang-

orang yang bersyukur. Setelah pada ayat yang lalu diterangkan tentang

nikmat Allah berupa hujan yang bisa menumbuhkan tanah tandus dan

tanam-tanaman sebagai bukti keesaan Allah untuk menghidupkan orang-

orang yang telah mati pada hari kiamat, pada ayat ini dan ayat-ayat

selanjutnya Allah menyebutkan kisah beberapa nabi terdahulu dan

umatnya sebagai pelajaran bagi umat nabi Muhammad. Penyebutan

kisah-kisah nabi ini dimulai dari kisah nabi nuh, rasul pertama yang

mengajarkan ajaran tauhid. Sungguh, kami benar-benar telah mengutus

nabi nuh kepada kaumnya untuk mengajak mereka mengesakan Allah

dan memurnikan ibadah hanya kepada-Nya, lalu dia berkata dengan

lemah lembut dan sopan, wahai kaumku! sembahlah Allah yang maha

esa! tidak ada tuhan atau sembahan yang layak disembah bagimu selain

dia. Sesungguhnya jika kamu durhaka dan tetap menyembah berhala-

berhalamu, aku takut kamu akan ditimpa azab yang pedih akibat

kekufuranmu pada hari yang dahsyat, yakni hari kiamat.

Lahan merupakan tempat dimana proses produksi usahatani

berlangsung. Pada lahan yang lebih luas akan lebih banyak menampung

benih sedangkan lahan sempit tidak banyak benih yang dipakai, sehingga

semakin banyak benih yang ditanam maka akan diperoleh produksi yang

semakin tinggi. Akan tetapi, usaha perluasan lahan di Kecamatan

Libureng hampir optimal dengan menjadikan lahan ladan menjadi sawah.

Variabel luas lahan secara parsial berpengaruh secara signifikan

terhadap produksi petani padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone

karena nilai probabilitasnya 0,000>0,05 dengan hasil uji t sebesar 7,683.

Dalam model regresi koefisien X1 (Luas Lahan) diperoleh nilai 1,006

dimana setiap penambahan luas lahan sebesar 1%maka akan terjadi

kenaikan hasil produksi sebesar 1,006% cateris paribus.. Hal ini berarti

faktor produksi luas lahan berpengaruh positif terhadap produksi padi. Hal

ini berbeda dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Bayu terhadap

petani padi di Desa Pulorejo Kecamatan Winong Kabupaten Pati tahun

2011, yang menyatakan bahwa luas lahan kurang berpengaruh terhadap

hasil produksi padi, itu dikarenakan luas lahan yang dimiliki petani disana

tidak begitu besaryaitu 1-1,5 kotak (13–25 are) dan tidak mampu membeli

tanah lagi untuk menambah hasil produksinya karena harganya yang

sangat mahal. Hal ini sesuai dengan pendapat (Rahim, 2007) yang

menyatakan bahwa, semakin luas lahan (yang digarap/ditanami), semakin

besar jumlah produksi yang dihasilkan oleh lahan tersebut dan semakin

sempit lahan yang digarap atau ditanami semakin kecil pula jumlah

produksi yang dihasilkan lahan tersebut.

b). Benih

Firman Allah dalam Surat Al-Baqarah: 261

بتت سبع كمثل حبة ان ل الله سب ن نفقون اموالهم ف مثل الذ

واسع ضعف لمن شاء والله ائة حبة والله بلة م كل سن سنابل ف

م عل

“Perumpamaan (nafkah yang dikeluarkan oleh orang-orang yang menafkahkan hartanya di jalan Allah adalah serupa dengan sebutir benih yang menumbuhkan tujuh bulir, pada tiap-tiap bulir seratus biji. Allah melipat gandakan (ganjaran) bagi siapa yang Dia kehendaki. Dan Allah Maha Luas (karunia-Nya) lagi Maha Mengetahui”. (Al-Baqarah: 261)

Ayat di atas menjelaskan kekuasaan-Nya menghidupkan makhluk

yang telah mati, Allah beralih menjelaskan permisalan terkait balasan

yang berlipat ganda bagi orang yang berinfak di jalan Allah.

Perumpamaan keadaan yang sangat mengagumkan dari orang yang

menginfakkan hartanya di jalan Allah dengan tulus untuk ketaatan dan

kebaikan, seperti keadaan seorang petani yang menabur benih. Sebutir

biji yang ditanam di tanah yang subur menumbuhkan tujuh tangkai, pada

setiap tangkai ada seratus biji sehingga jumlah keseluruhannya menjadi

tujuh ratus. Bahkan Allah terus melipat gandakan pahala kebaikan sampai

tujuh ratus kali lipat atau lebih bagi siapa yang dia kehendaki sesuai

tingkat keimanan dan keikhlasan hati yang berinfak. Dan jangan menduga

Allah tidak mampu memberi sebanyak mungkin, sebab Allah maha luas

karunia-Nya. Dan jangan menduga dia tidak tahu siapa yang berinfak di

jalan-Nya dengan tulus, sebab dia maha mengetahui siapa yang berhak

menerima karunia tersebut, dan maha mengetahui atas segala niat

hamba-Nya.

Secara parsial benih tidak berpengaruh secara signifikan terhadap

produksi petani padi, sebagaimana telah dijelaskan pada tabel 4.13 yaitu

dari hasil uji t sebesar -0,963 dengan nilai probabilitas 0,337. Koefisien

X2 benih sebesar -0,086 yang berarti setiap penambahan benih sebesar

1% maka akan terjadi penurunan hasil produksi sebesar 0,086%, dengan

asumsi luas lahan, tenaga kerja, pupuk dan pestisida tetap. Hal ini

menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh positif benih terhadap produksi

petani padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone dikarena pada

sebagian besar petani di Kecamatan Libureng menggunakan benih yang

berasal dari hasil panennya sendiri. Hal ini berarti petani menggunakan

benih yang berasal dari hasil panen yang diperuntukkan sebagai padi

komsumsi. Menurut Permadi dalam Bayu (2011), benih yang berasal dari

padi komsumsi berkualitas rendah karena tidak berasal dari proses

seleksi, sehingga menyebabkan produktivitasnya rendah.

Petani di Kecamatan libureng tidak melakukan seleksi secara

khusus dalam menyisihkan hasil panen yang akan dijadikan benih karena

petani tidak mempunyai keahlian khusus dalam menetapkan yang mana

benih yang bagus dan tidak. Seleksinya berdasarkan pengamatan

terhadap kondisi pertumbuhan tanaman secara keseluruhan, produktivitas

dan tidak tercampur dengan varietas lain, sehingga kemurnian varietas

tidak begitu diperhatikan dan yang menjadikan patokan dalam menilai

kualitas benih hanya lama penyimpanan. Kendala yang biasa terjadi

dikelompok tani terkadang juga karena keterlambatan pemerintah untuk

meyalurkan bantuan subsidi benih dan tidak tepat sasaran, hal ini

berbeda dengan hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Jumiati

(2016), di Kecamatan Sinjai Selatan Kabupaten Sinjai menemukan bahwa

volume benih berpengaruh signifikan terhadap jumlah produksi padi.

c). Tenaga kerja

Tenaga kerja merupakan salah satu faktor produksi yang penting

dalam kegiatan usahatani. Tenaga kerja yang digunakan dalam mengelola

usahatani padi antara lain untuk kegiatan pengolahan tanah, persemian,

penanaman, pemupukan, pemeliharaan, pengairan, pengendalian hama

dan penyakit, pemanenan, pengangkutan hasil panen dan pengeringan.

Firman Allah surah Az-Zumar ayat 39:

مل فسوف تعلمون قوم ٱعملوا على مكانتكم إنى ع قل “Hai kaumku, bekerjalah sesuai dengan keadaanmu, sesungguhnya aku akan bekerja (pula), maka kelak kamu akan mengetahui (Az-Zumar:39)”.

Ayat di atas menjelaskan bagaimana Allah memerintahkan kepada

umat islam agar menyembah kepada yang berhak untuk disembah (Allah)

sesuai kemampuan, semua jenis ibadah yang mampu dilakukan oleh

manusia hendaklah dilakukan secara ikhlas karena Allah, untuk

mempertahankan kehidupan dunia, manusia hendaklah bekerja sesuai

dengan keahlian masing-masing, sehingga hasilnya maksimal.

Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan eviews 8 variabel

tenaga kerja secara parsial berpengaruh secara nyata (positif) dan

signifikan terhadap produksi petani padi ditunjukkan dari hasil uji t sebesar

-1,294 koefisien X3 tenaga kerja sebesar -0,087 dimana setiap

penambahan tenaga kerja sebesar 1% maka akan terjadi penurunan

produksi sebesar -0,087%. Pengaruh tenaga kerja terhadap produksi

petani padi di Libureng Kabupaten Bone sudah mengalami peralihan dari

tenaga kerja manusia ke tenaga kerja modern seperti pengolahan lahan

dilakukan dengan traktor, penanaman padi menggunakan mesin

transplalenter dan pemaneman menggunakan mesin combine.

Berdasarkan keterangan diatas sesuai dengan pernyataan

(Soekartawi, 1995) yang mengatakan bahwa yang dimaksud tenaga kerja

adalah suatu alat kekuatan fisik dan otak manusia, yang tidak dapat

dipisahkan dari manusia dan ditujukan pada usaha produksi, setiap usaha

pertanian yang akan dilaksanakan pasti memerlukan tenaga kerja. Oleh

karena itu dalam analisa ketenagakerjaan dibidang pertanian, penggunan

tenaga kerja dinyatakan oleh besarnya curahan tenaga kerja yang dipakai

adalah besarnya tenaga kerja efektif yang dipakai. Skala usaha akan

mempengaruhi besar kecilnya berapa tenaga kerja yang dibutuhkan dan

pula menentukan macam tenaga kerja yang bagaimana diperlukan.

d). Pupuk

Hasil uji statistik memperlihatkan bahwa variabel pupuk (X4)

bertanda positif sebesar 0,912 dan nilai signifikansi 0,017 yang lebih kecil

dari (5%), sehingga perhitungan variabel pupuk memperoleh hasil bahwa

variabel pupuk berpengaruh signifikan dan positif terhadap produksi

usahatani padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone artinya jika

penggunaan pupuk naik 1% maka produksi usahatani padi akan

meningkat sebesar 0,912%. Apabila dosis penggunaan pupuk tinggi akan

meningkatkan produksi padi. Jika diberikan pupuk dalam jumlah yang

optimal maka akan meningkatkan produksi padi secara optimal. Hal ini

disebabkan karena padi termasuk tanaman yang membutuhkan banyak

unsur hara untuk dapat tumbuh dan berproduksi dengan baik karena itu

selain kondisi iklimnya harus sesuai untuk pertumbuhan tanaman padi,

tanahnya harus subur baik secara fisik maupun kimiawi. Hal ini sesuai

dengan hasil penelitian (Onibala, 2017), menyatakan bahwa padi

merupakan tanaman yang rakus terhadap hara (nutrient demanding crop),

sehingga untuk dapat tumbuh dan berproduksi dengan baik tanaman

padimemerlukan jumlah pupuk yang relatif tinggi, pupuk merupakan faktor

yang sangat berpengaruh dalam proses produksi untuk menghasilkan

jumlah produksi. Pupuk petani merupakan luas lahan yang ditanami yang

telah menghasilkan (luas panen), dengan luas lahan yang petani miliki

akan dapat memproduksi sejumlah output, maka dengan meningkatnya

luas lahan maka kemampuan petani untuk menghasilkan produksi juga

akan bertambah demikian sebaliknya.

Hasil penelitian yang dilakukan sesuai dengan penelitian yang

dihasilkan Sartika Ekaputri (2018), dengan judul pengaruh luas lahan,

pupuk, pestisida dan pengalaman terhadap produksi usahatani lada di

Desa Harapan Kecamatan Malili Kabupaten Luwu Timur, yang

menyatakan bahwa penggunaan pupuk berpengaruh nyata terhadap

produksi lada.

e). Pestisida

Hasil uji statistik memperlihatkan bahwa variabel pestisida (X5)

tidak berpengaruh signifikan sebesar -0,219 dan nilai probabilitasnya

0,531 yang lebih besar dari (5%), sehingga perhitungan variabel pestisida

memperoleh hasil bahwa variabel pestisida tidak berpengaruh signifikan

dan positif terhadap produksi usahatani padi di Kecamatan Libureng

kabupaten Bone. Artinya jika penggunaan pestisida naik 1% maka

produksi usahatani padi akan menurun sebesar 0,219%. Peranan

pestisida terhadap produktivitas tanaman pangan berbeda dengan input

lainnya. Pestisida tidak meningkatkan produktivitas tetapi menyelamatkan

produktivitas dari serangan hama/penyakit. Adapun hubungannya dengan

peningkatan produktivitas terjadi karena tanaman yang sehat akan lebih

responsif terhadap penyerapan unsur hara sehingga produktivitasnya

meningkat. Hama dan penyakit merupakan penyebab utama kegagalan

panen selain karena faktor alam. Serangan hama dapat dibasmi dengan

melakukan penyemprotan sehingga kebutuhan petani akan pestisida akan

meningkat sejalan dengan besarnya luas lahan yang diusahakan. Dengan

melakukan penanggulangan sediri mungkin terhadap hama dan penyakit

diharapkan produksi akan terbebas dari risiko kegagalan.

Penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh

Lien Damayanti dengan judul faktor-faktor yang mempengaruhi produksi,

pendapatan dan kesempatan kerja pada usahatani padi Sawah di daerah

Irigasi Parigi Moutong (2013) yang menyatakan bahwa variabel

penggunaan pestisida berpengaruh positif.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa kelima variabel yaitu luas

lahan, benih, tenaga kerja, pupuk dan pestisida yang digunakan petani

padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone ternyata hanya sebagian

yang bisa menghasilkan produksi padi yang tinggi. Hal tersebut

memperkuat pendapat Soekartawi (1995) yang menyatakan untuk

menghasilkan produksi (output) yang optimal maka penggunaan faktor

produksi dapat digabungkan. Dalam praktek, faktor-faktor produksi yang

mempengaruhi produksi ini dibedakan atas dua kelompok:

a). Faktor biologis, seperti lahan pertanian dengan macam dan tingkat

kesuburannya, benih, varietas, pupuk, dan pestisida.

b). Faktor sosial ekonomi, seperti biaya produksi, harga tenaga kerja,

tingkat pendidikan, tingkat pendapatan, resiko dan ketidakpastian,

kelembagaan, tersedianya kredit.

Jadi dapat disimpulkan bahwa rendahnya produksi padi petani di

Kecamatan Libureng Kabupaten Bone selain disebabkan oleh rendahnya

faktor-faktor produksi tetapi juga oleh faktor biologis dan faktor sosial

ekonomi. Faktor tersebut seperti bencana banjir, serangan hama tikus,

serangan hama keong emas. Kelima dari faktor-faktor yang dikaji,

pengaruh paling dominan terhadap produksi padi petani di Kecamatan

Libureng Kabupaten Bone dilihat dari tingkat koefisien elastisitas yang

paling tinggi yaitu variabel luas lahan (X1) sebesar 1,006 dimana setiap

penambahan luas lahan sebesar 1% maka akan terjadi kenaikan produksi

sebesar 1,006%, selanjutnya variabel penggunaan pupuk (X4) sebesar

0,912 artinya jika penggunaan pupuk naik 1% maka produksi padi

meningkat sebesar 0,912% dan tenaga kerja (X3) sebesar -0,087 artinya

jika penggunaan tenaga kerja naik 1% maka produksi padi menurun

sebesar -0,087. Sedangkan variabel yang tidak berpengaruh terhadap

produksi padi petani di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone adalah

benih sebesar -0,086 dan pestisida sebesar -0,219. Variabel yang paling

utama atau paling kuat dalam penelitian ini adalah tenaga kerja karena

tingkat kesalahanya yang paling rendah yaitu 0,067 (elastis) diantara

varibel yang lain.

b. Elastisitas Produksi (EP)

Elastisitas produksi adalah persentase perubahan dari output

sebagai akibat dari persentase perubahan dari input. Hal ini menunjukkan

bahwa suatu kegiatan itu tidak berdiri sendiri tetapi berkaitan dengan

kegiatan-kegiatan lain. Dalam model fungsi produksi Cobb-Douglass nilai

koefisien dinormalkan dengan harga output atau nilai elastisitas dari

masing–masing variabel faktor produksi. Adapun nilai elastisitas dari

masing–masing variabel fungsi produksi adalah sebagai berikut:

a). Luas Lahan (X1)

Nilai koefisien regresi atau elatisitas luas lahan sebesar 1,006 dan

bernilai positif. Nilai elastisitas tersebut mengandung arti bahwa jika

pengunaan lahan ditambah 0,1 ha (1%) maka produksipadi di Kecamatan

Libureng meningkat sebesar 1,006% dengan asumsi variabel lain tetap

(cateris paribus). Berdasarkan uji t-statistik diperoleh bahwa faktor

produksi luas lahan berpengaruh nyata (signifikan) terhadap produksi

usahatani padi di Kecamatan Libureng.

b). benih (X2)

Pada tabel 4.13 menunjukkan bahwa variabel benih tidak

berpengaruh positif terhadap produksi padi di Kecamatan Libureng. Nilai

elastisitas benih sebesar -0,086 yang artinya apabila harga benih di

tambahkan sebesar 1% maka produksi padi di Kecamatan Liburengakan

menurun sebesar -0,086%. Namun berdasarkan uji t-statistik diperoleh

bahwa faktor produksi benihtidak berpengaruh signifikan terhadap

produksi usahatani padi di Kecamatan Libureng.

c). Tenaga Kerja (X3)

Nilai koefisien regresi atau elastisitas tenaga kerja pada tabel 4.13

sebesar -0,087 dan bernilai negatif yang berarti bahwa tenaga kerja tidak

berpengaruh nyata terhadap produksi usahatani padi di Kecamatan

Libureng. Apabila tenaga kerja di tambah 1% maka akan menurunkan

produksi 0,087%. Hal ini menandakan bahwa penambahan tenaga kerja

di Kecamatan Libureng akan menurunkan produksi petani dalam

usahatani padi namun berdasarkan uji t-statistik diperoleh bahwa faktor

produksi tenaga kerja berpengaruh signifikan terhadap usahatani padi di

Kecamatan Libureng.

d). Pupuk (X4)

Tabel 4.13 menunjukkan bahwa variabel pupuk berpengaruh positif

terhadap produksi padi di Kecamatan Libureng. Nilai elastisitas pupuk

sebesar 0,912 yang artinya apabila harga di tambah sebesar 0,1 (1%)

maka produksipadi di Kecamatan Libureng akan meningkat sebesar

0,912%. Berdasarkan uji t-statistik diperoleh bahwa faktor produksi pupuk

berpengaruh nyata (signifikan) terhadap produksi usahatani padi di

Kecamatan Libureng.

C. Rekomendasi

Rekomendasi berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah

dijelaskan terdapat beberapa rekomendasi yang dapat penulis kemukakan

di antaranya adalah:

a. Bagi para petani, untuk meningkatkan produktivisas padi yang

dihasilkann perlu dilakukan penambahan faktor infut atau faktor-faktor

produksi yang ada. Penambahan faktor-faktor tersebut akan terkait

dengan investasi sehingga dalam hal ini perlu diupakan iklim kerja yang

representatif dan menerapkan intensifikasi pertanian yaitu menitik

beratkan keseluruhan proses pengolahan pertanian sesuai yang

diterapkan dan dianjurkan UPTD (Unit Pelaksana Teknis Dinas)

pertanian maupun balai pengembangan buduidaya tanaman pangan

dan holtikultura agar mendapatkan produksi padi yang memuaskan.

b. Para petani hendaknya lebih mengembangkan pengetahuan

bertaninya, dengan mengikuti penyuluhan-penyuluhan yang diadakan

pemerintah sehingga dapat menerapkan inovasi pertanian yang pada

akhirnya dapat meningkatkan produksi pertanian.

c. Bagi pihak pemerintah setempat, perlu dilakukan upaya memberikan

akses informasi dan memfasilitasi petani untuk mengembangkan

agribisnis padi dalam jangkauan yang lebih luas untuk meminimalisir

produk impor.

d. Bagi yang tertarik meneliti analisis faktor-faktor yang mempengaruhi

produksi usahatani padi, maka penelitian ini dapat menjadi rujukan

untuk penelitian selanjutnya.

BAB V SIMPULAN DAN SARAN

A. Simpulan

Hasil analisis data dan pembahasan yang telah dikemukakan pada

bab sebelumnya maka dapat diambil kesimpulan:

a. Berdasarkan hasil analisis statistik pada analisis regresi ditunjukan

bahwa untuk standar koefisien untuk variabel luas lahan (X1)

menunjuk angka paling besar. Sehingga dapat disimpulkan bahwa

variabel luas lahan (X1) memberikan pengaruh dominan terhadap

hasil produksi padi sebesar 1,006 dimana setiap penambahan luas

lahan sebesar 1% maka akan terjadi kenaikan produksi sebesar

1,006%, selanjutnya variabel penggunaan pupuk (X4) sebesar 0,912

artinya jika penggunaan pupuk naik 1% maka produksi padi meningkat

sebesar 0,912% dan tenaga kerja (X3) sebesar -0,087 artinya jika

penggunaan tenaga kerja naik 1% maka produksi padi menurun

sebesar -0,087.

b. Elastisitas produksi pada usahatani padi di Kecamatan Libureng dapat

dilihat dari nilai koefisien regresi hasil estimasi. Elastisitas dari

masing–masing faktor produksi yang bertanda positif (signifikan) yaitu

luas lahan 1,006, tenaga kerja -0,087, dan pupuk 0,912, yang

menunjukkan bahwa tingkat pengaruh faktor produksi yang

berpengaruh positif akan meningkatkan hasil produksi dalam

usahatani padi. Sedangkan elastisitas faktor produksi yang bernilai

negatif (non signifikan) yaitu benih -0,086 dan pestisida -0,214 yang

menunjukkan bahwa dengan peningkatan benih dan pupuk maka

produksi usahatani padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone

akan menurun.

B. Saran

Berdasarkan dari permasalahan yang ada serta dikaitkan dengan

hasil analisis yang diperoleh, maka penulis menyarankan:

a. Dalam menentukan kebijakan yang terkait dengan produksi usahatani

padi, maka selaku pimpinan khususnya di Dinas Pertanian dan

Tanaman Pangan dan Hortikultura Kabupaten Bone hendaknya secara

terus menerus memberikan dukungan moral, bantuan modal dan

penyuluhan dalam rangka mempercepat kesejahteraan petani padi.

b. Penggunaan faktor produksi luas lahan dapat mempengaruhi

produktivitas lahan pada usahatani padi di Kecamatan Libureng

Kabupaten Bone maka diharapkan petani dapat mengoptimalkan lahan

yang digarapnya dengan menggunakan benih dengan kualitas unggul.

Selain itu penggunaan pupuk dan pestisida nonorganik dikurangi

karena dalam jangka panjang usahatani padi tidak berkelanjutan

sekaligus dapat menurungkan kesuburan tanah.

DAFTAR PUSTAKA

Arikunto, 2006. Produser Penelitian Pendekatan Praktik. Jakarta: Rineka Cipta

BPS, 2015. Kabupaten Bone Dalam Angka. Badan Pusat Statistik Kabupaten Bone.

BPS, 2017. Kabupaten Bone Dalam Angka. Badan Pusat Statistik

Kabupaten Bone. BPS, 2018. Sulawesi Selatan Dalam Angka. Badan Pusat Statistik

Sulawesi Selatan. Damayanti, Lien, 2013. ’’Faktor-Faktor yang mempengaruhi Produksi,

Pendapatan dan Kesempatan Kerja Pada Usahatani Padi Sawah Di Daerah Irigasi Parigi Moutong’’. Sepa 9. 2 Februari 2013: 249 – 259.

Departemen Agama RI, 2010. Al-Qur’an dan Terjemahannya Al-Hikmah.

CV Diponegoro, Bandung

Ekaputri, Artika, 2018. Pengaruh Luas Lahan, Pupuk, Pestisida dan Pengalaman Terhadap Produksi Usaha Tani Lada di Desa Harapan Kecamatan Malili Kabupaten Luwu Timur. Skripsi tidak diterbitkan. Makassar: Program Studi Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Islam Universitas Islam Negeri Alauddin

Ghozali, 2011. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPS 1.

Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Hamdan, 2013. Analisis Efisiensi Penggunaan Faktor Produksi pada

Usahatani Padi Sawah di Bengkulu. Balai PengkajiTeknologi Pertanian. Bengkulu.

Hernanto, Fadholi,1988. Ilmu Usahatani. Penebar Swadaya. Bogor. Maryam, 2002. Evaluasi Kesesuaian Lahan Untuk Pemukiman Melalui

Pemanfaatan Sistem Informasi Geografis di Kota Semarang.Skripsi FIS UNNES Semarang.

Miftachuddin, Arif, 2014. Analisis Efisiensi Faktor–Faktor Produksi Usahatani Padi di Kecamatan Undaan Kabupaten Kudus. http://Jurnal.unnes.ac.id./sju/index.php/edaj. Jurusan Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Negeri Semarang, Indonesia. di akses 13 Februari 2019.

Mosher, 1997. Menggerakkan dan Membangun Pertanian. Yasa guna.

Jakarta. Murdiantoro, Bayu. 2011. Faktor-Faktor yang mempengaruhi Produksi

Padi, Indiarti 2007. Skripsi. Depertemen Ilmu-Ilmu sosial Ekonomi Pertanian, Fakultas Pertanian.Universitas Negeri Malang.

Pasca, T.A. 2013. Analisis Produksi Padi di Kabupaten Kendal. (online),

http//Jurnal.undip.ac.id. Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Universitas Diponogoro Semarang, Di Akses 25 Juni 2019

Onibala, A.G. 2017. Analisis faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi

Padi sawah di Kelurahan Koya Kecamatan Tondona Selatan.Agri Sosial Ekonomi Unsrat. 13.2A Juli 2017: 237-247

Rahim, Abdul dan Hastuti, D.R.D 2007. Ekonomika Pertanian (Pengantar,

teori dan kasus). Jakarta : Penebar Swadaya.

Rahim, Abdul dan Supardi. 2012. Model Analisis Ekonometrika Pertanian. Badan penerbit UNM MAKASSAR.

Rudiah, Nasution, 2006. Pengaruh Modal Kerja, Luas Lahan, dan Tenaga

Kerja Terhadap Pendapatan Usahatani Padi. http://Jurnal Agribisnis. Depertemen Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara Medan. Di Akses13 Februari 2019

Soekartawi,1995. Analisis Usahatani. Universitas Indonesia. Jakarta. Soekartawi, 2002. Teori Ekonomi Produksi dengan Pokok Bahasan

Khusus Fungsi Produksi Cobb-Douglas. Grafindo persada Jakarta. Soekartawi, 2003. Agribisnis Teori dan Aplikasi. PT. Raja Grafindo

Persada. Jakarta Soekartawi, 2006. Analisis Usahatani. Universitas Indonesia. Jakarta.

Sugiyono, 2018. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R & D.

Alfabeta. Bandung.

http://jurnal.unnes.ac.id./sju/index.php/edaj

Sukirno, Sadono, 2000. Ekonomi Makro, Raja Grapindo Persada, Jakarta Suryana, Sawa, 2007. Alalisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

Produksi Jagung di Kabupaten Blora. http://Jurnal Program Studi Magister Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan Universitas Diponegoro, Semarang Juli 2007, Diakses 25 Februari 2019

Supartama, 2013. Analisis Pendapatan dan Kelayakan Usahatani Padi

Sawah Di Subak Baturiti Desa Balinggi Kecamatan Balinggi Kabupaten Parigi Moutong. http://Jurnal Jurusan Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Tadulako Palu. Diakses 18 November 2019

Zaini, Ahmad, 2014. Pengaruh Biaya Produksi dan Penerimaan Terhadap

Pendapatan Petani Padi Sawah. http://Jurnal Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Mulawarman, Samarinda maret 2014, Diakses 13 Januari 2017

http://jurnal/

http://jurnal/

http://jurnal/

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Yusmiati lahir di Mallinrung Bone, Sulawesi

Selatan pada tanggal 09 Oktober 1993, anak

keempat dari empat bersaudara pasangan

Suddin dan Radia. Penulis mulai menempuh

pendidikan sekolah dasar di SD/Inpres 3/77

Mallinrung lulus tahun 2005, lalu melanjutkan

pendidikan di MTsN 3 Bone dan selesai pada

tahun 2008. Penulis melanjutkan pendidikan ketingkat MAN 3 Bone, dan

selesai pada tahun 2011. Pada tahun 2013 penulis melanjutkan

pendidikan di jenjang (S1) Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian

Universitas Muhammadiyah Makassar sampai tahun 2017. Pada tahun

2017 penulis melanjutkan pendidikan di jenjang (S2) dengan memilih

Program Studi Agribisnis pada Program Pascasarjana Universitas

Muhammadiyah Makassar.

Tugas akhir dalam pendidikan tinggi diselesaikan dengan

menulis tesis yang berjudul Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

Produksi Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone.

L

A

M

P

I

R

A

N

Lampiran 1. Kuisioner Penelitian Tentang “Analisis Faktor-Faktor yang mempengaruhi Produksi Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone”.

KUISIONER PENELITIAN

A. IDENTITAS RESPONDEN

1. Nama Responden : ……………………………………………...

2. Alamat : Desa : ………………………………

Kecamatan: Libureng Kabupaten Bone

3. Umur : ................................... tahun

4. Pendidikan : TT SD / SD / SLTP / SLTA / Diploma /

Sarjana

5. Pekerjaan Pokok : ……………………………………………..

6. Pekerjaan Sampingan : ……………………………………………...

7. Pengalaman Berusahatani :………………………………………………

8. Luas Lahan : ................................... ha

9. JumlahTanggungan Keluarga: orang

10. LokasiTanam : Jarak ........ km, dalam desa, luar desa

B. ProduksiPadi

1. Berapa jumlah produksi padi yang dihasilkan dalam satu kali musim

panen?

2. Hasil produksi padi di jual kemana?

3. Berapa harga jual (Rp/Kg)?

C. Lahan

1. Berapa luas lahan yang digarap?

2. Bagaimana system lahan yang digunakan?

a. Milik sendiri

b. Menyewa

c. Bagi hasil

d. Lainnya

3. Berapa harga sewa lahan?

4. Bagaimana pengelolaannya? (a)digarap sendiri (b)digarap orang lain

5. Bagaimana proses pengolahan lahannya?

6. Bagaimana jenis lahannya? (a) Irigasi (b) Tadah Hujan

D. Benih

1. Berapa jumlah benih yang digunakan dalam satu kali musim panen?

2. Jenis benih apa yang anda tanam?

3. Berasal darimana benih yang digunakan?

4. Berapa harganya?.................kg

E. Tenaga Kerja

1. Berapa banyak tenaga kerja yang digunakan untuk:

a. Pengolahaan lahan

1). Berapa jumlah tenaga kerja yang digunakan?

a). Laki-laki =……………..

b). Perempuan =……………..

2). Berasal darimana tenaga kerja yang digunakan?

a). Tenaga kerja sendiri b). Tenagakerja orang lain

b. Penanaman





a). Tenaga kerja sendiri b). Tenaga kerja orang lain

c. Pemeliharaan






d. Pemupukan/Penyiangan






e. Pengendalian OPT





a). Tenaga kerja sendiri b). Tenagakerja orang lain

f. Panen






2. Dalam 1 hari kerja berapa jumlah jam kerja yang digunakan?

3. selain tenaga kerja manusia, apakah tenaga kerja mesin juga

digunakan?

4. Apabilaiya, tenaga kerja mesin apa yang digunakan?

5. Berasal darimana mesin yang digunakan?

a. Milik sendiri

b. Menyewa

6. Apabila menyewa berapa harga sewanya?

F. Pupuk

1. Berapa jumlah pupuk yang digunakan dalam sekali panen?

2. Sumber perolehan pupuk darimana?

3. Waktu pemupukan

a. Pemupukan I dilakukan pada umur tanaman…….hari, jenis

pupuk yang digunakan…………

b. Pemupukan II dilakukan pada umur tanaman…….hari, jenis


c. Pemupukan III dilakukan pada umur tanaman…….hari, jenis


4. Input pupuk

Jenis Pupuk Jumlah Pupuk (kg)

I II III

G. Pestisida

1. Jenis pestisida apa yang digunakan?

2. Apakah fungsida yang digunakan?

3. Apabila iya, fungsida apa yang digunakan?

4. Berapa dosisnya

5. Apakah insektisida juga digunakan?

6. Jenis insektisida apa yang digunakan?

7. Berapa dosisnya?

8. Jenis hama dan penyakit apa yang biasanya sering menyerang

tanaman?

9. Bagaimana pengendaliannya?

a. Pengendalian I : saat umur tanaman..….hari, jenis

pengendaliannya….

b. Pengendalian II : saat umur tanaman..…..hari, jenis

pengendaliannya….

c. Pengendalian III : saat umur tanaman...….hari, jenis

pengendaliannya….

10. Input yang digunakan

Jenis Pestisida Jumlah Pestisida (kg)

I II III

Lampiran 2. Izin Penelitian Tentang “Analisis Faktor-Faktor yang mempengaruhi Produksi Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone”.

Lampiran 3. Olahan Data Tentang “Analisis Faktor-Faktor yang mempengaruhi Produksi Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone”.

1. Identitas Responden Usahatani Padi di Kecamatan Libureng

Kabupaten Bone No. Nama Umur Tingkat Jmlh Tang. Ls Lahan

Responden (tahun) Pendidikan kel.(Orang) (ha)

1 Agus 27 SLTA 2 1,01

2 Muis 41 SLTP 4 1,15

3 Kardiyanto 37 SLTA 3 1,50

4 Saharuddin 48 SLTA 4 0,80

5 Kamaruddin /kama 45 SLTA 6 0,50

6 Medan 55 SD 4 0,75

7 Deppungen 59 SLTP 4 1,35

8 Rusdiaman 32 SLTA 5 0,80

9 H.Siri 58 SD 3 1,50

10 Suhardi 32 SLTP 4 0,95

11 Amiruddin 32 SLTA 3 0,75

12 Hasan 40 SLTA 5 1,02

13 Bahaking 40 SLTP 4 0,65

14 Jamaludding 43 D3 5 0,80

15 Ronta 52 SD 4 1,75

16 Asfar 36 S1 5 1,05

17 Ahmad 34 SLTA 4 1,01

18 Muslimin 42 SLTP 5 0,95

19 Saha 38 SLTP 4 0,50

20 Safaruddin 44 SLTA 4 0,97

21 Suddin 46 SD 3 0,70

22 Muh Ridwan 45 SLTA 4 2,00

23 M. Idris 41 SLTA 4 1,09

24 Suni 36 SLTP 3 0,65

25 Sandi 45 SLTA 3 1,25

26 Risal 46 SLTP 4 1,40

27 Sahir 37 SLTP 4 0,90

28 Andi Ismail 26 SLTA 2 2,00

29 Kahar 41 SLTP 4 2,00

30 Sri Masrianto 45 SLTA 3 0,80

31 Mustari 49 SD 3 1,15

32 Sulaeman 51 SLTA 3 1,50

33 Tasing 37 SD 5 0,80

34 Adnan 33 S1 3 1,25

35 Sakka 55 SD 6 0,75

36 Ansar 53 SLTA 3 1,95

37 Alling 33 SLTP 4 1,35

38 Adding 40 SD 4 0,90

39 Sirring 44 SLTA 5 0,95

40 Firdaus 39 SD 4 0,75

41 elli 39 SLTP 4 0,50

42 Hamzah 33 SLTA 3 0,75

43 Makmur 50 SD 4 1,01

44 Aco 48 SLTP 4 2,01

45 Salam 43 SLTA 5 1,35

46 Olleng 29 SLTA 3 0,80

47 Amin 34 SLTA 4 1,50

48 Edi 47 SLTA 3 0,50

49 Sukri 50 SLTP 5 1,05

50 Dennu 56 SLTP 4 1,01

51 Masdar 27 SMA 3 0,97

52 Abdul Rakib 42 SLTA 5 0,70

53 Anto 40 SLTP 5 2,00

54 Abdul Rahman 51 SLTA 6 1,09

55 Salama 44 SLTA 4 0,65

56 Arfan Arif 56 SLTA 4 1,25

57 Mire 37 SLTP 2 1,40

58 Dalle 35 SLTA 4 0,90

59 Syarimin 47 SLTP 4 2,00

60 Hammatang 45 SLTP 3 0,85

61 Darling 33 SLTA 4 0,45

62 M.Yusuf 27 SLTA 3 0,50

63 Mustakim 42 SLTP 4 0,99

64 Rasyid 52 SD 6 0,90

65 Ambo Sakka 43 S1 4 2,00

66 Ilyas 49 SLTP 4 1,75

67 Idrus 25 SLTA 3 0,55

68 Iswandi 32 S1 4 1,35

69 Kadir 44 SLTA 4 1,25

70 Haerudding 40 SLTA 5 0,95

71 Gustang 41 SLTA 4 0,75

72 Sudirman S 42 SLTA 5 0,50

73 Mare 43 SD 5 0,65

74 Saidil 36 SLTP 4 0,80

75 Beddu 45 SLTP 6 0,99

76 Saeni 33 SLTA 4 0,65

77 Arman 47 SLTP 6 1,45

78 Sofyan 37 SLTA 5 0,99

79 Jusdar 29 SLTA 3 1,05

80 Mappiati 43 SLTA 4 1,01

81 Ismail 30 S1 3 0,95

82 Abdul Malik 40 S1 3 0,50

83 Tanwir 55 SLTA 4 0,97

84 Rijal 26 SLTA 4 0,70

85 Kameja 55 SLTP 6 2,00

86 Ancu 42 SD 4 1,09

87 Asis 46 SLTP 5 1,50

88 Suha 35 SLTP 5 0,65

89 Ari 42 SLTP 6 1,40

90 Alwi 46 S1 4 2,00

91 Tapa 51 SD 5 0,90

92 Karman 37 SLTA 3 2,00

93 Rusdiaman 33 SLTA 3 0,45

94 Muhammad 59 SD 7 0,75

95 Asri 31 SLTP 4 0,50

96 Jufri 40 SLTP 3 0,95

97 Sahrul 39 SLTP 4 0,80

98 Tahang 36 SLTA 4 1,05

2. Faktor-Faktor Produksi Usahatani Padi (luas lahan, Produksi dan Penerimaan) di Kecamatan Libureng kabupaten Bone No. Luas Benih Prod. Gabah Harga Penerimaan

lahan (ha) Kg kering (kg) (Rp/kg) (Rp)

1 1,01 30,00 7.410,00 4.000,00 29.640.000,00

2 1,15 32,00 7.900,00 4.000,00 31.600.000,00

3 1,50 57,00 9.000,00 4.000,00 36.000.000,00

4 0,80 27,00 6.000,00 4.000,00 24.000.000,00

5 0,50 16,00 3.500,00 4.000,00 14.000.000,00

6 0,75 22,00 5.000,00 4.000,00 20.000.000,00

7 1,35 50,00 8.000,00 4.000,00 32.000.000,00

8 0,80 22,00 5.900,00 4.000,00 23.600.000,00

9 1,50 55,00 10.000,00 4.000,00 40.000.000,00

10 0,95 35,00 7.500,00 4.000,00 30.000.000,00

11 0,75 22,00 6.000,00 4.000,00 24.000.000,00

12 1,02 26,00 7.000,00 4.000,00 28.000.000,00

13 0,65 17,00 4.000,00 4.000,00 16.000.000,00

14 0,80 20,00 6.150,00 4.000,00 24.600.000,00

15 1,75 48,00 13.000,00 4.000,00 52.000.000,00

16 1,05 28,00 7.000,00 4.000,00 28.000.000,00

17 1,01 26,00 7.100,00 4.000,00 28.400.000,00

18 0,95 24,00 6.700,00 4.000,00 26.800.000,00

19 0,50 18,00 2.700,00 4.000,00 10.800.000,00

20 0,97 27,00 7.150,00 4.000,00 28.600.000,00

21 0,70 20,00 5.350,00 4.000,00 21.400.000,00

22 2,00 65,00 15.000,00 4.000,00 60.000.000,00

23 1,09 26,00 14.500,00 4.000,00 58.000.000,00

24 0,65 17,00 4.200,00 4.000,00 16.800.000,00

25 1,25 32,00 10.100,00 4.000,00 40.400.000,00

26 1,40 40,00 12.000,00 4.000,00 48.000.000,00

27 0,90 25,00 6.000,00 4.000,00 24.000.000,00

28 2,00 65,00 15.000,00 4.000,00 60.000.000,00

29 2,00 63,00 14.750,00 4.000,00 59.000.000,00

30 0,80 27,00 4.800,00 4.000,00 19.200.000,00

31 1,15 29,00 9.000,00 4.000,00 36.000.000,00

32 1,50 57,00 11.115,00 4.000,00 44.460.000,00

33 0,80 27,00 6.000,00 4.000,00 24.000.000,00

34 1,25 33,00 8.500,00 4.000,00 34.000.000,00

35 0,75 22,00 5.700,00 4.000,00 22.800.000,00

36 1,95 60,00 14.000,00 4.000,00 56.000.000,00

37 1,35 45,00 10.480,00 4.000,00 41.920.000,00

38 0,90 30,00 8.000,00 4.000,00 32.000.000,00

39 0,95 33,00 6.500,00 4.000,00 26.000.000,00

40 0,75 25,00 5.000,00 4.000,00 20.000.000,00

41 0,50 17,00 3.800,00 4.000,00 15.200.000,00

42 0,75 22,00 5.100,00 4.000,00 20.400.000,00

43 1,01 26,00 7.000,00 4.000,00 28.000.000,00

44 2,01 61,00 15.100,00 4.000,00 60.400.000,00

45 1,35 50,00 9.350,00 4.000,00 37.400.000,00

46 0,80 28,00 5.900,00 4.000,00 23.600.000,00

47 1,50 44,00 10.300,00 4.000,00 41.200.000,00

48 0,50 18,00 3.800,00 4.000,00 15.200.000,00

49 1,05 26,00 7.500,00 4.000,00 30.000.000,00

50 1,01 20,00 7.650,00 4.000,00 30.600.000,00

51 0,97 31,00 7.200,00 4.000,00 28.800.000,00

52 0,70 24,00 5.100,00 4.000,00 20.400.000,00

53 2,00 57,00 15.500,00 4.000,00 62.000.000,00

54 1,09 28,00 7.280,00 4.000,00 29.120.000,00

55 0,65 18,00 4.000,00 4.000,00 16.000.000,00

56 1,25 37,00 8.850,00 4.000,00 35.400.000,00

57 1,40 45,00 10.100,00 4.000,00 40.400.000,00

58 0,90 27,00 6.700,00 4.000,00 26.800.000,00

59 2,00 60,00 14.950,00 4.000,00 59.800.000,00

60 0,85 25,00 6.000,00 4.000,00 24.000.000,00

61 0,45 14,00 2.600,00 4.000,00 10.400.000,00

62 0,50 17,00 3.500,00 4.000,00 14.000.000,00

63 0,99 30,00 7.000,00 4.000,00 28.000.000,00

64 0,90 27,00 7.100,00 4.000,00 28.400.000,00

65 2,00 57,00 15.000,00 4.000,00 60.000.000,00

66 1,75 47,00 13.700,00 4.000,00 54.800.000,00

67 0,55 18,00 3.800,00 4.000,00 15.200.000,00

68 1,35 45,00 9.300,00 4.000,00 37.200.000,00

69 1,25 40,00 8.780,00 4.000,00 35.120.000,00

70 0,95 35,00 6.500,00 4.000,00 26.000.000,00

71 0,75 25,00 5.500,00 4.000,00 22.000.000,00

72 0,50 18,00 3.800,00 4.000,00 15.200.000,00

73 0,65 19,00 4.000,00 4.000,00 16.000.000,00

74 0,80 22,00 6.050,00 4.000,00 24.200.000,00

75 0,99 30,00 7.000,00 4.000,00 28.000.000,00

76 0,65 18,00 3.800,00 4.000,00 15.200.000,00

77 1,45 40,00 9.000,00 4.000,00 36.000.000,00

78 0,99 29,00 7.560,00 4.000,00 30.240.000,00

79 1,05 30,00 7.800,00 4.000,00 31.200.000,00

80 1,01 31,00 7.500,00 4.000,00 30.000.000,00

81 0,95 28,00 7.400,00 4.000,00 29.600.000,00

82 0,50 17,00 3.750,00 4.000,00 15.000.000,00

83 0,97 25,00 6.700,00 4.000,00 26.800.000,00

84 0,70 19,00 5.600,00 4.000,00 22.400.000,00

85 2,00 62,00 13.500,00 4.000,00 54.000.000,00

86 1,09 33,00 8.000,00 4.000,00 32.000.000,00

87 1,50 43,00 10.640,00 4.000,00 42.560.000,00

88 0,65 20,00 4.110,00 4.000,00 16.440.000,00

89 1,40 39,00 10.300,00 4.000,00 41.200.000,00

90 2,00 67,00 15.300,00 4.000,00 61.200.000,00

91 0,90 28,00 7.400,00 4.000,00 29.600.000,00

92 2,00 57,00 14.800,00 4.000,00 59.200.000,00

93 0,45 15,00 3.200,00 4.000,00 12.800.000,00

94 0,75 21,00 5.100,00 4.000,00 20.400.000,00

95 0,50 17,00 3.550,00 4.000,00 14.200.000,00

96 0,95 29,00 7.500,00 4.000,00 30.000.000,00

97 0,80 27,00 6.000,00 4.000,00 24.000.000,00

98 1,05 32,00 7.600,00 4.000,00 30.400.000,00

3. Faktor-Faktor Produksi Usahatani Padi (Tenaga Kerja) di Kecamatan Libureng Kab. Bone Nomorpengolahan tanah panen Total Total

Resp. Dalam Luar Dalam Luar Biaya Dalam Luar Biaya Dalam Luar Biaya Dalam Luar Biaya Dalam Luar Biaya tng. kerja Biaya (Rp)

Kel. Kel. Kel. Kel. (Rp) Kel. Kel. Kel. Kel. (Rp) Kel. Kel. (Rp) Kel. Kel. (Rp) (HKO)

1 1 1 2 1.000.000,00 1 1 2 160.000,00 1 1 2 50.000,00 1 0 1 45.000,00 1 0 1 180.000,00 0 4 4 3.800.000,00 12 5.235.000,00

2 1 1 2 1.500.000,00 2 0 2 180.000,00 2 1 3 105.000,00 2 0 2 60.000,00 2 0 2 240.000,00 0 4 4 4.180.000,00 14 6.265.000,00

3 1 0 1 800.000,00 2 0 2 130.000,00 1 1 2 60.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 150.000,00 0 4 4 1.995.000,00 10 3.175.000,00

4 1 2 3 1.250.000,00 1 0 1 140.000,00 2 0 2 60.000,00 1 0 1 50.000,00 2 0 2 200.000,00 0 4 4 3.990.000,00 13 5.690.000,00

5 0 1 1 750.000,00 1 0 1 120.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 140.000,00 0 4 4 2.090.000,00 9 3.170.000,00

6 1 1 2 80.000,00 1 0 1 130.000,00 1 0 1 25.000,00 1 0 1 35.000,00 1 0 1 140.000,00 0 4 4 2.375.000,00 10 2.785.000,00

7 2 1 3 1.350.000,00 2 0 2 160.000,00 1 1 2 80.000,00 1 0 1 50.000,00 1 0 1 220.000,00 0 4 4 3.420.000,00 13 5.280.000,00

8 0 2 2 800.000,00 1 0 1 140.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 110.000,00 0 4 4 2.280.000,00 10 3.410.000,00

9 1 1 2 1.500.000,00 2 0 2 180.000,00 2 0 2 70.000,00 2 0 2 60.000,00 2 0 2 240.000,00 0 4 4 4.180.000,00 14 6.230.000,00

10 1 0 1 1.000.000,00 1 0 1 160.000,00 1 1 2 50.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 180.000,00 0 4 4 3.135.000,00 10 4.565.000,00

11 1 0 1 750.000,00 1 0 1 150.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 38.000,00 1 0 1 130.000,00 0 4 4 1.900.000,00 9 2.998.000,00

12 1 1 2 500.000,00 1 0 1 80.000,00 2 0 2 40.000,00 1 0 1 25.000,00 1 0 1 100.000,00 0 4 4 1.235.000,00 11 1.980.000,00

13 0 2 2 650.000,00 1 0 1 120.000,00 1 0 1 35.000,00 1 0 1 35.000,00 1 0 1 90.000,00 0 4 4 1.520.000,00 10 2.450.000,00

14 0 2 2 800.000,00 1 0 1 140.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 110.000,00 0 4 4 2.280.000,00 10 3.410.000,00

15 0 1 1 1.000.000,00 1 0 1 176.000,00 1 0 1 450.000,00 1 0 1 450.000,00 1 0 1 200.000,00 0 4 4 2.850.000,00 9 5.126.000,00

16 2 1 3 1.000.000,00 1 0 1 180.000,00 2 1 3 40.000,00 2 0 2 40.000,00 1 0 1 160.000,00 0 4 4 2.660.000,00 13 4.080.000,00

17 1 1 2 1.000.000,00 1 0 1 160.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 150.000,00 0 4 4 2.470.000,00 10 3.860.000,00

18 1 1 2 950.000,00 1 0 1 100.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 160.000,00 0 4 4 2.470.000,00 10 3.750.000,00

19 1 1 2 500.000,00 1 0 1 80.000,00 1 0 1 25.000,00 1 0 1 25.000,00 1 0 1 100.000,00 0 4 4 1.330.000,00 10 2.060.000,00

20 0 2 2 1.000.000,00 1 0 1 150.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 170.000,00 0 4 4 2.090.000,00 10 3.490.000,00

21 0 3 3 700.000,00 1 0 1 90.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 150.000,00 0 4 4 1.995.000,00 11 3.015.000,00

22 1 3 4 2.000.000,00 1 0 1 180.000,00 2 1 3 70.000,00 1 1 2 80.000,00 1 2 3 220.000,00 1 4 5 5.320.000,00 17 7.870.000,00

23 1 1 2 1.000.000,00 1 0 1 90.000,00 1 0 1 35.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 120.000,00 0 4 4 2.280.000,00 10 3.565.000,00

24 2 0 2 1.500.000,00 2 0 2 120.000,00 2 0 2 50.000,00 2 0 2 60.000,00 1 0 1 200.000,00 0 4 4 3.230.000,00 13 5.160.000,00

25 1 1 2 650.000,00 1 0 1 80.000,00 1 0 1 20.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 140.000,00 0 4 4 1.520.000,00 10 2.450.000,00

26 3 0 3 1.350.000,00 2 0 2 160.000,00 2 0 2 40.000,00 2 0 2 50.000,00 2 0 2 160.000,00 0 4 4 3.800.000,00 15 5.560.000,00

27 0 4 4 2.000.000,00 1 1 2 200.000,00 0 2 2 80.000,00 0 2 2 160.000,00 1 1 2 240.000,00 0 4 4 5.890.000,00 16 8.570.000,00

28 1 1 2 1.000.000,00 1 0 1 140.000,00 1 0 1 35.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 160.000,00 1 4 5 2.280.000,00 10 3.655.000,00

29 2 2 4 1.950.000,00 2 0 2 190.000,00 0 2 2 70.000,00 1 2 3 90.000,00 1 2 3 240.000,00 1 4 5 5.700.000,00 18 8.240.000,00

30 1 1 2 80.000,00 1 0 1 130.000,00 1 0 1 25.000,00 1 0 1 35.000,00 1 0 1 140.000,00 0 4 4 2.375.000,00 10 2.785.000,00

31 1 1 2 1.000.000,00 1 1 2 160.000,00 1 1 2 50.000,00 1 0 1 45.000,00 1 0 1 180.000,00 0 4 4 3.800.000,00 12 5.235.000,00

32 2 0 2 1.500.000,00 2 0 2 120.000,00 2 0 2 50.000,00 2 0 2 60.000,00 1 0 1 200.000,00 0 4 4 3.230.000,00 13 5.160.000,00

33 0 2 2 800.000,00 1 0 1 140.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 110.000,00 0 4 4 2.280.000,00 10 3.410.000,00

34 1 2 3 1.250.000,00 1 0 1 140.000,00 2 0 2 60.000,00 1 0 1 50.000,00 2 0 2 200.000,00 0 4 4 3.990.000,00 13 5.690.000,00

35 1 0 1 750.000,00 1 0 1 150.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 38.000,00 1 0 1 130.000,00 0 4 4 1.900.000,00 9 2.998.000,00

36 1 3 4 2.000.000,00 1 0 1 180.000,00 2 1 3 70.000,00 1 1 2 80.000,00 1 2 3 220.000,00 0 4 4 5.320.000,00 17 7.870.000,00

37 2 1 3 1.350.000,00 2 0 2 160.000,00 1 1 2 80.000,00 1 0 1 50.000,00 1 0 1 220.000,00 0 4 4 3.420.000,00 13 5.280.000,00

38 1 0 1 1.000.000,00 1 0 1 120.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 160.000,00 0 4 4 3.040.000,00 9 4.400.000,00

39 1 0 1 1.000.000,00 1 0 1 160.000,00 1 1 2 50.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 180.000,00 0 4 4 3.135.000,00 10 4.565.000,00

40 1 0 1 750.000,00 1 0 1 150.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 38.000,00 1 0 1 130.000,00 0 4 4 1.900.000,00 9 2.998.000,00

41 1 1 2 500.000,00 1 0 1 80.000,00 2 0 2 40.000,00 1 0 1 25.000,00 1 0 1 100.000,00 0 4 4 1.235.000,00 11 1.980.000,00

42 1 1 2 650.000,00 1 0 1 80.000,00 1 0 1 20.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 140.000,00 0 4 4 1.520.000,00 10 2.450.000,00

43 1 1 2 1.000.000,00 1 0 1 160.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 150.000,00 0 4 4 2.470.000,00 10 3.860.000,00

44 1 3 4 2.000.000,00 1 0 1 180.000,00 2 1 3 70.000,00 1 1 2 80.000,00 1 2 3 220.000,00 0 4 4 5.320.000,00 17 7.870.000,00

45 2 1 3 1.350.000,00 2 0 2 160.000,00 1 1 2 80.000,00 1 0 1 50.000,00 1 0 1 220.000,00 0 4 4 3.420.000,00 13 5.280.000,00

46 1 1 2 800.000,00 1 0 1 140.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 110.000,00 0 4 4 2.280.000,00 10 3.410.000,00

47 2 0 2 1.500.000,00 2 0 2 120.000,00 2 0 2 50.000,00 2 0 2 60.000,00 1 0 1 200.000,00 0 4 4 3.230.000,00 13 5.160.000,00

48 1 1 2 500.000,00 2 0 2 90.000,00 1 1 2 40.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 90.000,00 0 4 4 1.425.000,00 12 2.175.000,00

49 1 1 2 1.000.000,00 1 0 1 160.000,00 1 1 2 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 150.000,00 0 4 4 2.470.000,00 10 3.860.000,00

50 1 1 2 1.000.000,00 1 0 1 90.000,00 1 0 1 35.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 120.000,00 0 4 4 2.280.000,00 10 3.565.000,00

HOK

persemaian penanaman pemupukan penyiangan dan pemberantasan HPT

HOKHOK Biaya HOK HOK HOK

51 1 0 1 1.000.000,00 1 0 1 160.000,00 1 1 2 50.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 180.000,00 0 4 4 3.135.000,00 10 4.565.000,00

52 0 3 3 700.000,00 1 0 1 90.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 150.000,00 0 4 4 1.995.000,00 11 3.015.000,00

53 2 2 4 1.950.000,00 2 0 2 190.000,00 1 2 3 105.000,00 1 2 3 90.000,00 1 2 3 240.000,00 0 4 4 5.700.000,00 18 8.275.000,00

54 1 1 2 1.000.000,00 1 0 1 90.000,00 1 0 1 35.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 120.000,00 0 4 4 2.280.000,00 10 3.565.000,00

55 1 1 2 650.000,00 1 0 1 80.000,00 1 0 1 20.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 140.000,00 0 4 4 1.520.000,00 10 2.450.000,00

56 1 2 3 1.250.000,00 1 0 1 140.000,00 2 0 2 60.000,00 1 0 1 50.000,00 2 0 2 200.000,00 0 4 4 3.990.000,00 13 5.690.000,00

57 2 1 3 1.350.000,00 2 0 2 160.000,00 2 0 2 40.000,00 2 0 2 50.000,00 2 0 2 160.000,00 0 4 4 3.800.000,00 15 5.560.000,00

58 1 0 1 1.000.000,00 1 0 1 120.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 160.000,00 0 4 4 3.040.000,00 9 4.400.000,00

59 2 2 4 1.950.000,00 2 0 2 190.000,00 0 2 2 70.000,00 1 2 3 90.000,00 1 2 3 240.000,00 0 4 4 5.700.000,00 18 8.240.000,00

60 1 1 2 800.000,00 1 0 1 140.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 110.000,00 0 4 4 2.280.000,00 10 3.410.000,00

61 1 1 2 500.000,00 1 0 1 80.000,00 2 0 2 40.000,00 1 0 1 25.000,00 1 0 1 100.000,00 0 4 4 1.235.000,00 11 1.980.000,00

62 1 1 2 500.000,00 2 0 2 90.000,00 1 1 2 40.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 90.000,00 0 4 4 1.425.000,00 12 2.175.000,00

63 1 0 1 1.000.000,00 1 0 1 160.000,00 1 1 2 50.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 180.000,00 0 4 4 3.135.000,00 10 4.565.000,00

64 1 1 2 1.000.000,00 1 0 1 140.000,00 1 0 1 35.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 160.000,00 0 4 4 2.280.000,00 10 3.655.000,00

65 3 1 4 2.000.000,00 1 1 2 200.000,00 2 2 4 200.000,00 0 2 2 160.000,00 1 1 2 240.000,00 0 4 4 5.890.000,00 16 8.690.000,00

66 1 1 2 1.500.000,00 2 0 2 180.000,00 2 1 3 105.000,00 2 0 2 60.000,00 2 0 2 240.000,00 0 4 4 4.180.000,00 14 6.265.000,00

67 1 1 2 1.500.000,00 2 0 2 180.000,00 2 0 2 70.000,00 2 0 2 60.000,00 2 0 2 240.000,00 0 4 4 4.180.000,00 14 6.230.000,00

68 2 1 3 1.350.000,00 2 0 2 160.000,00 1 1 2 80.000,00 1 0 1 50.000,00 1 0 1 220.000,00 0 4 4 3.420.000,00 13 5.280.000,00

69 1 1 2 1.000.000,00 1 1 2 160.000,00 1 1 2 60.000,00 1 0 1 45.000,00 1 0 1 180.000,00 0 4 4 3.800.000,00 12 5.245.000,00

70 1 0 1 1.000.000,00 1 0 1 120.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 160.000,00 0 4 4 3.040.000,00 9 4.400.000,00

71 1 0 1 750.000,00 1 0 1 150.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 38.000,00 1 0 1 130.000,00 0 4 4 1.900.000,00 9 2.998.000,00

72 1 1 2 500.000,00 1 0 1 80.000,00 2 0 2 40.000,00 1 0 1 25.000,00 1 0 1 100.000,00 0 4 4 1.235.000,00 11 1.980.000,00

73 1 1 2 450.000,00 1 0 1 100.000,00 1 0 1 20.000,00 2 0 2 60.000,00 1 0 1 80.000,00 0 4 4 855.000,00 10 1.565.000,00

74 1 1 2 80.000,00 1 0 1 130.000,00 1 0 1 25.000,00 1 0 1 35.000,00 1 0 1 140.000,00 0 4 4 2.375.000,00 10 2.785.000,00

75 0 1 1 1.000.000,00 1 0 1 176.000,00 1 0 1 450.000,00 1 0 1 450.000,00 1 0 1 200.000,00 0 4 4 2.850.000,00 9 5.126.000,00

76 1 1 2 650.000,00 1 0 1 80.000,00 1 0 1 20.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 140.000,00 0 4 4 1.520.000,00 10 2.450.000,00

77 3 0 3 1.350.000,00 2 0 2 160.000,00 2 0 2 40.000,00 2 0 2 50.000,00 2 0 2 160.000,00 0 4 4 3.800.000,00 15 5.560.000,00

78 1 1 2 1.000.000,00 1 0 1 150.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 170.000,00 0 4 4 2.090.000,00 10 3.490.000,00

79 2 1 3 1.000.000,00 1 0 1 180.000,00 2 0 2 40.000,00 2 0 2 40.000,00 1 0 1 160.000,00 0 4 4 2.660.000,00 13 4.080.000,00

80 1 1 2 1.000.000,00 1 0 1 160.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 150.000,00 0 4 4 2.470.000,00 10 3.860.000,00

81 1 0 1 1.000.000,00 1 0 1 160.000,00 1 1 2 50.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 180.000,00 0 4 4 3.135.000,00 10 4.565.000,00

82 1 1 2 500.000,00 2 0 2 90.000,00 1 1 2 40.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 90.000,00 0 4 4 1.425.000,00 12 2.175.000,00

83 0 2 2 1.000.000,00 1 0 1 150.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 170.000,00 0 4 4 2.090.000,00 10 3.490.000,00

84 0 3 3 700.000,00 1 0 1 90.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 150.000,00 0 4 4 1.995.000,00 11 3.015.000,00

85 1 3 4 2.000.000,00 1 0 1 180.000,00 2 1 3 70.000,00 1 1 2 80.000,00 1 2 3 220.000,00 0 4 4 5.320.000,00 17 7.870.000,00

86 1 1 2 1.000.000,00 1 0 1 90.000,00 1 0 1 35.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 120.000,00 0 4 4 2.280.000,00 10 3.565.000,00

87 2 0 2 1.500.000,00 2 0 2 120.000,00 2 0 2 50.000,00 2 0 2 60.000,00 1 0 1 200.000,00 0 4 4 3.230.000,00 13 5.160.000,00

88 1 1 2 650.000,00 1 0 1 80.000,00 1 1 2 20.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 140.000,00 0 4 4 1.520.000,00 10 2.450.000,00

89 3 0 3 1.350.000,00 2 0 2 160.000,00 2 1 3 40.000,00 2 0 2 50.000,00 2 0 2 160.000,00 0 4 4 3.800.000,00 15 5.560.000,00

90 0 4 4 2.000.000,00 1 1 2 200.000,00 1 2 3 120.000,00 0 2 2 160.000,00 1 1 2 240.000,00 0 4 4 5.890.000,00 16 8.610.000,00

91 1 1 2 1.000.000,00 1 0 1 150.000,00 1 1 2 80.000,00 1 0 1 80.000,00 1 0 1 120.000,00 0 4 4 2.280.000,00 10 3.710.000,00

92 1 3 4 1.600.000,00 1 1 2 200.000,00 1 2 3 120.000,00 0 2 2 160.000,00 1 1 2 240.000,00 0 4 4 5.890.000,00 16 8.210.000,00

93 1 1 2 450.000,00 1 0 1 80.000,00 1 0 1 20.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 80.000,00 0 4 4 855.000,00 10 1.515.000,00

94 1 0 1 750.000,00 1 0 1 100.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 38.000,00 1 0 1 130.000,00 0 4 4 1.900.000,00 9 2.948.000,00

95 0 1 1 750.000,00 1 0 1 100.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 140.000,00 0 4 4 2.090.000,00 9 3.150.000,00

96 1 0 1 1.000.000,00 1 0 1 100.000,00 1 1 2 50.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 180.000,00 0 4 4 3.135.000,00 10 4.505.000,00

97 1 0 1 800.000,00 2 0 2 200.000,00 1 0 1 30.000,00 1 0 1 40.000,00 1 0 1 150.000,00 0 4 4 1.995.000,00 10 3.215.000,00

98 2 1 3 1.000.000,00 1 0 1 100.000,00 2 1 3 40.000,00 2 0 2 40.000,00 1 0 1 160.000,00 0 4 4 2.660.000,00 13 4.000.000,00

136

4. Faktor-Faktor Produksi Usahatani Padi (Pupuk) di Kecamatan Libureng Kab. Bone Jenis Pupuk

Pupuk Urea Pupuk SP36 Pupuk NPK ponska Biaya

kg Rp/kg Biaya (Rp) kg Rp/kg Biaya (Rp) kg Rp/kg Biaya (Rp) Pupuk (Rp)

1 300 2.000,00 600.000,00 100 2.400,00 240.000,00 100 2.600,00 260.000,00 1.100.000,00

2 250 2.000,00 500.000,00 100 2.400,00 240.000,00 75 2.601,00 195.075,00 935.075,00

3 150 2.000,00 300.000,00 100 2.400,00 240.000,00 300 2.602,00 780.600,00 1.320.600,00

4 100 2.000,00 200.000,00 50 2.400,00 120.000,00 250 2.603,00 650.750,00 970.750,00

5 100 2.000,00 200.000,00 50 2.400,00 120.000,00 100 2.604,00 260.400,00 580.400,00

6 125 2.000,00 250.000,00 50 2.400,00 120.000,00 200 2.605,00 521.000,00 891.000,00

7 100 2.000,00 200.000,00 100 2.400,00 240.000,00 250 2.606,00 651.500,00 1.091.500,00

8 225 2.000,00 450.000,00 75 2.400,00 180.000,00 100 2.607,00 260.700,00 890.700,00

9 450 2.000,00 900.000,00 100 2.400,00 240.000,00 200 2.608,00 521.600,00 1.661.600,00

10 100 2.000,00 200.000,00 100 2.400,00 240.000,00 200 2.609,00 521.800,00 961.800,00

11 150 2.000,00 300.000,00 50 2.400,00 120.000,00 200 2.610,00 522.000,00 942.000,00

12 250 2.000,00 500.000,00 100 2.400,00 240.000,00 100 2.611,00 261.100,00 1.001.100,00

13 100 2.000,00 200.000,00 50 2.400,00 120.000,00 75 2.612,00 195.900,00 515.900,00

14 200 2.000,00 400.000,00 75 2.400,00 180.000,00 75 2.613,00 195.975,00 775.975,00

15 300 2.000,00 600.000,00 100 2.400,00 240.000,00 200 2.614,00 522.800,00 1.362.800,00

16 250 2.000,00 500.000,00 100 2.400,00 240.000,00 100 2.615,00 261.500,00 1.001.500,00

17 200 2.000,00 400.000,00 100 2.400,00 240.000,00 150 2.616,00 392.400,00 1.032.400,00

18 150 2.000,00 300.000,00 100 2.400,00 240.000,00 200 2.617,00 523.400,00 1.063.400,00

19 50 2.000,00 100.000,00 50 2.400,00 120.000,00 100 2.618,00 261.800,00 481.800,00

20 300 2.000,00 600.000,00 75 2.400,00 180.000,00 100 2.619,00 261.900,00 1.041.900,00

21 100 2.000,00 200.000,00 100 2.400,00 240.000,00 75 2.620,00 196.500,00 636.500,00

22 600 2.000,00 1.200.000,00 200 2.400,00 480.000,00 200 2.621,00 524.200,00 2.204.200,00

23 300 2.000,00 600.000,00 100 2.400,00 240.000,00 150 2.622,00 393.300,00 1.233.300,00

24 150 2.000,00 300.000,00 50 2.400,00 120.000,00 50 2.623,00 131.150,00 551.150,00

25 150 2.000,00 300.000,00 100 2.400,00 240.000,00 300 2.624,00 787.200,00 1.327.200,00

26 400 2.000,00 800.000,00 150 2.400,00 360.000,00 150 2.625,00 393.750,00 1.553.750,00

27 270 2.000,00 540.000,00 50 2.400,00 120.000,00 100 2.626,00 262.600,00 922.600,00

28 300 2.000,00 600.000,00 100 2.400,00 240.000,00 500 2.627,00 1.313.500,00 2.153.500,00

29 300 2.000,00 600.000,00 200 2.400,00 480.000,00 250 2.628,00 657.000,00 1.737.000,00

30 200 2.000,00 400.000,00 50 2.400,00 120.000,00 100 2.629,00 262.900,00 782.900,00

31 350 2.000,00 700.000,00 100 2.400,00 240.000,00 150 2.630,00 394.500,00 1.334.500,00

32 150 2.000,00 300.000,00 150 2.400,00 360.000,00 420 2.631,00 1.105.020,00 1.765.020,00

33 270 2.000,00 540.000,00 100 2.400,00 240.000,00 100 2.632,00 263.200,00 1.043.200,00

34 150 2.000,00 300.000,00 100 2.400,00 240.000,00 350 2.633,00 921.550,00 1.461.550,00

35 150 2.000,00 300.000,00 50 2.400,00 120.000,00 100 2.634,00 263.400,00 683.400,00

36 400 2.000,00 800.000,00 150 2.400,00 360.000,00 200 2.635,00 527.000,00 1.687.000,00

37 150 2.000,00 300.000,00 100 2.400,00 240.000,00 200 2.636,00 527.200,00 1.067.200,00

38 200 2.000,00 400.000,00 75 2.400,00 180.000,00 100 2.637,00 263.700,00 843.700,00

39 200 2.000,00 400.000,00 100 2.400,00 240.000,00 50 2.638,00 131.900,00 771.900,00

40 150 2.000,00 300.000,00 50 2.400,00 120.000,00 100 2.639,00 263.900,00 683.900,00

41 50 2.000,00 100.000,00 50 2.400,00 120.000,00 150 2.640,00 396.000,00 616.000,00

42 100 2.000,00 200.000,00 50 2.400,00 120.000,00 150 2.641,00 396.150,00 716.150,00

43 350 2.000,00 700.000,00 100 2.400,00 240.000,00 100 2.642,00 264.200,00 1.204.200,00

44 500 2.000,00 1.000.000,00 200 2.400,00 480.000,00 250 2.643,00 660.750,00 2.140.750,00

45 150 2.000,00 300.000,00 100 2.400,00 240.000,00 350 2.644,00 925.400,00 1.465.400,00

46 75 2.000,00 150.000,00 75 2.400,00 180.000,00 200 2.645,00 529.000,00 859.000,00

47 450 2.000,00 900.000,00 100 2.400,00 240.000,00 150 2.646,00 396.900,00 1.536.900,00

48 50 2.000,00 100.000,00 50 2.400,00 120.000,00 175 2.647,00 463.225,00 683.225,00

49 300 2.000,00 600.000,00 100 2.400,00 240.000,00 100 2.648,00 264.800,00 1.104.800,00

50 300 2.000,00 600.000,00 100 2.400,00 240.000,00 150 2.649,00 397.350,00 1.237.350,00

No

137

51 100 2.000,00 200.000,00 75 2.400,00 180.000,00 225 2.650,00 596.250,00 976.250,00

52 75 2.000,00 150.000,00 75 2.400,00 180.000,00 200 2.651,00 530.200,00 860.200,00

53 200 2.000,00 400.000,00 200 2.400,00 480.000,00 500 2.652,00 1.326.000,00 2.206.000,00

54 150 2.000,00 300.000,00 100 2.400,00 240.000,00 270 2.653,00 716.310,00 1.256.310,00

55 75 2.000,00 150.000,00 50 2.400,00 120.000,00 150 2.654,00 398.100,00 668.100,00

56 150 2.000,00 300.000,00 100 2.400,00 240.000,00 300 2.655,00 796.500,00 1.336.500,00

57 200 2.000,00 400.000,00 100 2.400,00 240.000,00 350 2.656,00 929.600,00 1.569.600,00

58 150 2.000,00 300.000,00 100 2.400,00 240.000,00 200 2.657,00 531.400,00 1.071.400,00

59 500 2.000,00 1.000.000,00 100 2.400,00 240.000,00 200 2.658,00 531.600,00 1.771.600,00

60 250 2.000,00 500.000,00 50 2.400,00 120.000,00 75 2.659,00 199.425,00 819.425,00

61 100 2.000,00 200.000,00 50 2.400,00 120.000,00 100 2.660,00 266.000,00 586.000,00

62 50 2.000,00 100.000,00 50 2.400,00 120.000,00 175 2.661,00 465.675,00 685.675,00

63 100 2.000,00 200.000,00 75 2.400,00 180.000,00 250 2.662,00 665.500,00 1.045.500,00

64 200 2.000,00 400.000,00 100 2.400,00 240.000,00 150 2.663,00 399.450,00 1.039.450,00

65 400 2.000,00 800.000,00 150 2.400,00 360.000,00 200 2.664,00 532.800,00 1.692.800,00

66 450 2.000,00 900.000,00 150 2.400,00 360.000,00 100 2.665,00 266.500,00 1.526.500,00

67 75 2.000,00 150.000,00 50 2.400,00 120.000,00 150 2.666,00 399.900,00 669.900,00

68 150 2.000,00 300.000,00 150 2.400,00 360.000,00 250 2.667,00 666.750,00 1.326.750,00

69 100 2.000,00 200.000,00 150 2.400,00 360.000,00 200 2.668,00 533.600,00 1.093.600,00

70 100 2.000,00 200.000,00 70 2.400,00 168.000,00 200 2.669,00 533.800,00 901.800,00

71 150 2.000,00 300.000,00 70 2.400,00 168.000,00 50 2.670,00 133.500,00 601.500,00

72 50 2.000,00 100.000,00 50 2.400,00 120.000,00 100 2.671,00 267.100,00 487.100,00

73 150 2.000,00 300.000,00 50 2.400,00 120.000,00 50 2.672,00 133.600,00 553.600,00

74 200 2.000,00 400.000,00 70 2.400,00 168.000,00 100 2.673,00 267.300,00 835.300,00

75 100 2.000,00 200.000,00 75 2.400,00 180.000,00 200 2.674,00 534.800,00 914.800,00

76 200 2.000,00 400.000,00 75 2.400,00 180.000,00 100 2.675,00 267.500,00 847.500,00

77 400 2.000,00 800.000,00 150 2.400,00 360.000,00 150 2.676,00 401.400,00 1.561.400,00

78 300 2.000,00 600.000,00 100 2.400,00 240.000,00 100 2.677,00 267.700,00 1.107.700,00

79 300 2.000,00 600.000,00 100 2.400,00 240.000,00 150 2.678,00 401.700,00 1.241.700,00

80 150 2.000,00 300.000,00 100 2.400,00 240.000,00 275 2.679,00 736.725,00 1.276.725,00

81 100 2.000,00 200.000,00 100 2.400,00 240.000,00 200 2.680,00 536.000,00 976.000,00

82 50 2.000,00 100.000,00 50 2.400,00 120.000,00 125 2.681,00 335.125,00 555.125,00

83 100 2.000,00 200.000,00 50 2.400,00 120.000,00 250 2.682,00 670.500,00 990.500,00

84 100 2.000,00 200.000,00 50 2.400,00 120.000,00 150 2.683,00 402.450,00 722.450,00

85 200 2.000,00 400.000,00 150 2.400,00 360.000,00 500 2.684,00 1.342.000,00 2.102.000,00

86 100 2.000,00 200.000,00 150 2.400,00 360.000,00 300 2.685,00 805.500,00 1.365.500,00

87 350 2.000,00 700.000,00 100 2.400,00 240.000,00 200 2.686,00 537.200,00 1.477.200,00

88 100 2.000,00 200.000,00 50 2.400,00 120.000,00 75 2.687,00 201.525,00 521.525,00

89 300 2.000,00 600.000,00 100 2.400,00 240.000,00 175 2.688,00 470.400,00 1.310.400,00

90 500 2.000,00 1.000.000,00 200 2.400,00 480.000,00 250 2.689,00 672.250,00 2.152.250,00

91 150 2.000,00 300.000,00 75 2.400,00 180.000,00 150 2.690,00 403.500,00 883.500,00

92 250 2.000,00 500.000,00 200 2.400,00 480.000,00 350 2.691,00 941.850,00 1.921.850,00

93 75 2.000,00 150.000,00 50 2.400,00 120.000,00 50 2.692,00 134.600,00 404.600,00

94 100 2.000,00 200.000,00 50 2.400,00 120.000,00 50 2.693,00 134.650,00 454.650,00

95 100 2.000,00 200.000,00 40 2.400,00 96.000,00 100 2.694,00 269.400,00 565.400,00

96 200 2.000,00 400.000,00 100 2.400,00 240.000,00 150 2.695,00 404.250,00 1.044.250,00

97 100 2.000,00 200.000,00 75 2.400,00 180.000,00 100 2.696,00 269.600,00 649.600,00

98 250 2.000,00 500.000,00 100 2.400,00 240.000,00 100 2.697,00 269.700,00 1.009.700,00

138

5. Faktor-Faktor Produksi Usahatani Padi (Pestisida) di Kecamatan Libureng Kab. Bone Pestisida Total

NomorClipper Marshal Tabes

Resp. Ml Rp/Ml Biaya (Rp) Ml Rp/Ml Biaya (Rp) Ml Rp/Ml Biaya (Rp) Biaya (Rp)

1 250 160 40.000,00 150,00 140 21.000,00 250,00 1025 256.250,00 317.250,00

2 200 160 32.000,00 500,00 140 70.000,00 300,00 1025 307.500,00 409.500,00

3 450 160 72.000,00 500,00 140 70.000,00 500,00 1025 512.500,00 654.500,00

4 250 160 40.000,00 250,00 140 35.000,00 200,00 1025 205.000,00 280.000,00

5 100 160 16.000,00 150,00 140 21.000,00 300,00 1025 307.500,00 344.500,00

6 200 160 32.000,00 250,00 140 35.000,00 200,00 1025 205.000,00 272.000,00

7 250 160 40.000,00 200,00 140 28.000,00 250,00 1025 256.250,00 324.250,00

8 230 160 36.800,00 450,00 140 63.000,00 250,00 1025 256.250,00 356.050,00

9 400 160 64.000,00 500,00 140 70.000,00 400,00 1025 410.000,00 544.000,00

10 200 160 32.000,00 300,00 140 42.000,00 350,00 1025 358.750,00 432.750,00

11 150 160 24.000,00 300,00 140 42.000,00 250,00 1025 256.250,00 322.250,00

12 300 160 48.000,00 200,00 140 28.000,00 500,00 1025 512.500,00 588.500,00

13 100 160 16.000,00 250,00 140 35.000,00 150,00 1025 153.750,00 204.750,00

14 200 160 32.000,00 220,00 140 30.800,00 200,00 1025 205.000,00 267.800,00

15 400 160 64.000,00 250,00 140 35.000,00 500,00 1025 512.500,00 611.500,00

16 250 160 40.000,00 350,00 140 49.000,00 300,00 1025 307.500,00 396.500,00

17 250 160 40.000,00 250,00 140 35.000,00 300,00 1025 307.500,00 382.500,00

18 300 160 48.000,00 400,00 140 56.000,00 250,00 1025 256.250,00 360.250,00

19 200 160 32.000,00 250,00 140 35.000,00 100,00 1025 102.500,00 169.500,00

20 400 160 64.000,00 250,00 140 35.000,00 200,00 1025 205.000,00 304.000,00

21 250 160 40.000,00 200,00 140 28.000,00 200,00 1025 205.000,00 273.000,00

22 500 160 80.000,00 700,00 140 98.000,00 250,00 1025 256.250,00 434.250,00

23 250 160 40.000,00 200,00 140 28.000,00 200,00 1025 205.000,00 273.000,00

24 150 160 24.000,00 300,00 140 42.000,00 250,00 1025 256.250,00 322.250,00

25 300 160 48.000,00 250,00 140 35.000,00 300,00 1025 307.500,00 390.500,00

26 350 160 56.000,00 500,00 140 70.000,00 400,00 1025 410.000,00 536.000,00

27 300 160 48.000,00 350,00 140 49.000,00 250,00 1025 256.250,00 353.250,00

28 300 160 48.000,00 250,00 140 35.000,00 800,00 1025 820.000,00 903.000,00

29 500 160 80.000,00 400,00 140 56.000,00 500,00 1025 512.500,00 648.500,00

30 150 160 24.000,00 200,00 140 28.000,00 250,00 1025 256.250,00 308.250,00

31 450 160 72.000,00 250,00 140 35.000,00 300,00 1025 307.500,00 414.500,00

32 300 160 48.000,00 250,00 140 35.000,00 250,00 1025 256.250,00 339.250,00

33 100 160 16.000,00 250,00 140 35.000,00 250,00 1025 256.250,00 307.250,00

34 400 160 64.000,00 450,00 140 63.000,00 300,00 1025 307.500,00 434.500,00

35 270 160 43.200,00 250,00 140 35.000,00 100,00 1025 102.500,00 180.700,00

36 400 160 64.000,00 450,00 140 63.000,00 400,00 1025 410.000,00 537.000,00

37 300 160 48.000,00 300,00 140 42.000,00 200,00 1025 205.000,00 295.000,00

38 300 160 48.000,00 250,00 140 35.000,00 250,00 1025 256.250,00 339.250,00

39 400 160 64.000,00 100,00 140 14.000,00 300,00 1025 307.500,00 385.500,00

40 300 160 48.000,00 250,00 140 35.000,00 200,00 1025 205.000,00 288.000,00

41 200 160 32.000,00 200,00 140 28.000,00 150,00 1025 153.750,00 213.750,00

42 300 160 48.000,00 150,00 140 21.000,00 250,00 1025 256.250,00 325.250,00

43 350 160 56.000,00 350,00 140 49.000,00 250,00 1025 256.250,00 361.250,00

44 300 160 48.000,00 500,00 140 70.000,00 550,00 1025 563.750,00 681.750,00

45 200 160,00 32.000,00 150 140,00 21.000,00 500 1.025,00 512.500,00 565.500,00

46 200 160,00 32.000,00 450 140,00 63.000,00 200 1.025,00 205.000,00 300.000,00

47 500 160,00 80.000,00 300 140,00 42.000,00 350 1.025,00 358.750,00 480.750,00

48 200 160,00 32.000,00 300 140,00 42.000,00 200 1.025,00 205.000,00 279.000,00

49 250 160,00 40.000,00 250 140,00 35.000,00 300 1.025,00 307.500,00 382.500,00

50 200 160,00 32.000,00 300 140,00 42.000,00 350 1.025,00 358.750,00 432.750,00

139

51 250 160,00 40.000,00 350 140,00 49.000,00 300 1.025,00 307.500,00 396.500,00

52 200 160,00 32.000,00 250 140,00 35.000,00 250 1.025,00 256.250,00 323.250,00

53 500 160,00 80.000,00 350 140,00 49.000,00 400 1.025,00 410.000,00 539.000,00

54 300 160,00 48.000,00 200 140,00 28.000,00 300 1.025,00 307.500,00 383.500,00

55 200 160,00 32.000,00 300 140,00 42.000,00 150 1.025,00 153.750,00 227.750,00

56 250 160,00 40.000,00 250 140,00 35.000,00 300 1.025,00 307.500,00 382.500,00

57 300 160,00 48.000,00 200 140,00 28.000,00 350 1.025,00 358.750,00 434.750,00

58 250 160,00 40.000,00 220 140,00 30.800,00 300 1.025,00 307.500,00 378.300,00

59 400 160,00 64.000,00 450 140,00 63.000,00 450 1.025,00 461.250,00 588.250,00

60 200 160,00 32.000,00 200 140,00 28.000,00 300 1.025,00 307.500,00 367.500,00

61 200 160,00 32.000,00 150 140,00 21.000,00 200 1.025,00 205.000,00 258.000,00

62 150 160,00 24.000,00 200 140,00 28.000,00 200 1.025,00 205.000,00 257.000,00

63 350 160,00 56.000,00 250 140,00 35.000,00 250 1.025,00 256.250,00 347.250,00

64 250 160,00 40.000,00 300 140,00 42.000,00 200 1.025,00 205.000,00 287.000,00

65 300 160,00 48.000,00 450 140,00 63.000,00 400 1.025,00 410.000,00 521.000,00

66 500 160,00 80.000,00 250 140,00 35.000,00 250 1.025,00 256.250,00 371.250,00

67 200 160,00 32.000,00 200 140,00 28.000,00 200 1.025,00 205.000,00 265.000,00

68 250 160,00 40.000,00 300 140,00 42.000,00 250 1.025,00 256.250,00 338.250,00

69 200 160,00 32.000,00 100 140,00 14.000,00 300 1.025,00 307.500,00 353.500,00

70 300 160,00 48.000,00 200 140,00 28.000,00 250 1.025,00 256.250,00 332.250,00

71 250 160,00 40.000,00 250 140,00 35.000,00 100 1.025,00 102.500,00 177.500,00

72 100 160,00 16.000,00 200 140,00 28.000,00 250 1.025,00 256.250,00 300.250,00

73 150 160,00 24.000,00 150 140,00 21.000,00 300 1.025,00 307.500,00 352.500,00

74 200 160,00 32.000,00 250 140,00 35.000,00 200 1.025,00 205.000,00 272.000,00

75 250 160,00 40.000,00 250 140,00 35.000,00 250 1.025,00 256.250,00 331.250,00

76 250 160,00 40.000,00 600 140,00 84.000,00 150 1.025,00 153.750,00 277.750,00

77 200 160,00 32.000,00 150 140,00 21.000,00 300 1.025,00 307.500,00 360.500,00

78 500 160,00 80.000,00 350 140,00 49.000,00 200 1.025,00 205.000,00 334.000,00

79 350 160,00 56.000,00 150 140,00 21.000,00 250 1.025,00 256.250,00 333.250,00

80 400 160,00 64.000,00 200 140,00 28.000,00 300 1.025,00 307.500,00 399.500,00

81 350 160,00 56.000,00 250 140,00 35.000,00 250 1.025,00 256.250,00 347.250,00

82 250 160,00 40.000,00 100 140,00 14.000,00 250 1.025,00 256.250,00 310.250,00

83 200 160,00 32.000,00 300 140,00 42.000,00 250 1.025,00 256.250,00 330.250,00

84 300 160,00 48.000,00 250 140,00 35.000,00 200 1.025,00 205.000,00 288.000,00

85 500 160,00 80.000,00 400 140,00 56.000,00 300 1.025,00 307.500,00 443.500,00

86 200 160,00 32.000,00 300 140,00 42.000,00 450 1.025,00 461.250,00 535.250,00

87 250 160,00 40.000,00 450 140,00 63.000,00 200 1.025,00 205.000,00 308.000,00

88 200 160,00 32.000,00 250 140,00 35.000,00 150 1.025,00 153.750,00 220.750,00

89 450 160,00 72.000,00 500 140,00 70.000,00 400 1.025,00 410.000,00 552.000,00

90 500 160,00 80.000,00 200 140,00 28.000,00 100 1.025,00 102500,00 210.500,00

91 300 160,00 48.000,00 200 140,00 28.000,00 400 1.025,00 410.000,00 486.000,00

92 700 160,00 112000,00 900 140,00 126000,00 250 1.025,00 256250,00 494250,00

93 200 160,00 32.000,00 250 140,00 35.000,00 50 1.025,00 51.250,00 118.250,00

94 250 160,00 40.000,00 300 140,00 42.000,00 250 1.025,00 256.250,00 338.250,00

95 200 160,00 32.000,00 250 140,00 35.000,00 100 1.025,00 102.500,00 169.500,00

96 200 160,00 32.000,00 200 140,00 28.000,00 250 1.025,00 256.250,00 316.250,00

97 250 160,00 40.000,00 200 140,00 28.000,00 300 1.025,00 307.500,00 375.500,00

98 200 160,00 32.000,00 250 140,00 35.000,00 400 1.025,00 410.000,00 477.000,00

140

6. Penggunaan Biaya Tetap Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone iuran jumlah

jmlh harga nilai umur pkn peny/musim jmlh harga nilai umur Pknpeny/musim jmlh harga nilai umur Pkn peny/musim jmlh harga nilai umur pkn peny/musim irigasi biaya tetap

unit (Rp) (Rp) tahun (Rp) unit (Rp) (Rp) tahun (Rp) unit (Rp) (Rp) tahun (Rp) unit (Rp) (Rp) tahun (Rp) (Rp) (Rp) (Rp)

1 1 120.000,00 120.000,00 8 15.000,00 2 55.000,00 110.000,00 5 22.000,00 1 240.000,00 240.000,00 5 48.000,00 1 17.500.000,00 17.500.000,00 3 5.833.333,33 27.000,00 10.000,00 5.955.333,333

2 2 120.000,00 240.000,00 10 24.000,00 3 40.000,00 120.000,00 10 12.000,00 2 150.000,00 300.000,00 8 37.500,00 2 15.000.000,00 30.000.000,00 10 3.000.000,00 30.000,00 10.000,00 3.113.500,000

3 2 75.000,00 150.000,00 10 15.000,00 5 35.000,00 175.000,00 10 17.500,00 2 145.000,00 290.000,00 10 29.000,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 12 1.250.000,00 50.000,00 15.000,00 1.376.500,000

4 1 100.000,00 100.000,00 10 10.000,00 2 36.000,00 72.000,00 10 7.200,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 10 1.500.000,00 20.000,00 8.000,00 1.595.200,000

5 2 75.000,00 150.000,00 12 12.500,00 3 30.000,00 90.000,00 15 6.000,00 1 150.000,00 150.000,00 10 15.000,00 1 13.500.000,00 13.500.000,00 15 900.000,00 12.500,00 5.000,00 951.000,000

6 1 110.000,00 110.000,00 11 10.000,00 2 45.000,00 90.000,00 10 9.000,00 1 150.000,00 150.000,00 8 18.750,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 10 1.500.000,00 17.000,00 5.000,00 1.559.750,000

7 1 100.000,00 100.000,00 10 10.000,00 2 45.000,00 90.000,00 8 11.250,00 1 250.000,00 250.000,00 4 62.500,00 1 16.000.000,00 16.000.000,00 8 2.000.000,00 23.000,00 13.000,00 2.119.750,000

8 3 100.000,00 300.000,00 10 30.000,00 3 37.000,00 111.000,00 10 11.100,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 14.700.000,00 14.700.000,00 10 1.470.000,00 33.000,00 18.000,00 1.612.100,000

9 1 95.000,00 95.000,00 14 6.785,71 2 45.000,00 90.000,00 5 18.000,00 2 150.000,00 300.000,00 3 100.000,00 1 17.000.000,00 17.000.000,00 5 3.400.000,00 25.000,00 7.000,00 3.556.785,714

10 2 95.000,00 190.000,00 13 14.615,38 3 45.000,00 135.000,00 6 22.500,00 1 165.000,00 165.000,00 8 20.625,00 1 12.000.000,00 12.000.000,00 16 750.000,00 25.000,00 10.000,00 842.740,385

11 1 100.000,00 100.000,00 10 10.000,00 2 35.000,00 70.000,00 10 7.000,00 1 190.000,00 190.000,00 10 19.000,00 1 15.800.000,00 15.800.000,00 8 1.975.000,00 15.000,00 8.000,00 2.034.000,000

12 2 105.000,00 210.000,00 15 14.000,00 4 42.000,00 168.000,00 10 16.800,00 2 150.000,00 300.000,00 12 25.000,00 1 13.000.000,00 13.000.000,00 16 812.500,00 40.000,00 15.000,00 923.300,000

13 1 115.000,00 115.000,00 10 11.500,00 2 45.000,00 90.000,00 8 11.250,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 2 15.000.000,00 30.000.000,00 12 2.500.000,00 15.000,00 6.000,00 2.593.750,000

14 1 120.000,00 120.000,00 8 15.000,00 3 35.000,00 105.000,00 12 8.750,00 1 170.000,00 170.000,00 5 34.000,00 1 16.500.000,00 16.500.000,00 8 2.062.500,00 22.000,00 10.000,00 2.152.250,000

15 1 105.000,00 105.000,00 8 13.125,00 2 38.000,00 76.000,00 10 7.600,00 1 170.000,00 170.000,00 10 17.000,00 1 14.500.000,00 14.500.000,00 10 1.450.000,00 25.000,00 10.000,00 1.522.725,000

16 3 95.000,00 285.000,00 12 23.750,00 4 45.000,00 180.000,00 10 18.000,00 1 200.000,00 200.000,00 8 25.000,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 27.000,00 10.000,00 1.103.750,000

17 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 3 43.000,00 129.000,00 10 12.900,00 1 250.000,00 250.000,00 5 50.000,00 1 15.700.000,00 15.700.000,00 8 1.962.500,00 25.000,00 10.000,00 2.080.400,000

18 1 120.000,00 120.000,00 9 13.333,33 4 45.000,00 180.000,00 10 18.000,00 1 150.000,00 150.000,00 10 15.000,00 1 15.500.000,00 15.500.000,00 10 1.550.000,00 23.000,00 10.000,00 1.629.333,333

19 1 100.000,00 100.000,00 10 10.000,00 3 40.000,00 120.000,00 12 10.000,00 1 200.000,00 200.000,00 2 100.000,00 1 17.000.000,00 17.000.000,00 8 2.125.000,00 12.500,00 3.000,00 2.260.500,000

20 1 120.000,00 120.000,00 10 12.000,00 2 45.000,00 90.000,00 10 9.000,00 1 170.000,00 170.000,00 4 42.500,00 1 16.000.000,00 16.000.000,00 10 1.600.000,00 25.000,00 4.000,00 1.692.500,000

21 2 10.000,00 20.000,00 13 1.538,46 5 37.000,00 185.000,00 10 18.500,00 1 200.000,00 200.000,00 10 20.000,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 12 1.250.000,00 19.500,00 13.000,00 1.322.538,462

22 3 105.000,00 315.000,00 15 21.000,00 4 40.000,00 160.000,00 10 16.000,00 2 250.000,00 500.000,00 5 100.000,00 2 16.000.000,00 32.000.000,00 10 3.200.000,00 50.000,00 25.000,00 3.412.000,000

23 1 105.000,00 105.000,00 9 11.666,67 2 45.000,00 90.000,00 12 7.500,00 1 150.000,00 150.000,00 10 15.000,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 12 1.250.000,00 25.000,00 8.000,00 1.317.166,667

24 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 4 50.000,00 200.000,00 10 20.000,00 1 250.000,00 250.000,00 4 62.500,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 16 875.000,00 12.500,00 5.000,00 995.000,000

25 1 120.000,00 120.000,00 6 20.000,00 1 47.000,00 47.000,00 5 9.400,00 1 225.000,00 225.000,00 5 45.000,00 1 17.000.000,00 17.000.000,00 4 4.250.000,00 15.000,00 50.000,00 4.389.400,000

26 3 750.000,00 ########## 15 150.000,00 3 43.000,00 129.000,00 8 16.125,00 2 200.000,00 400.000,00 8 50.000,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 35.000,00 10.000,00 1.261.125,000

27 1 120.000,00 120.000,00 7 17.142,86 1 45.000,00 45.000,00 5 9.000,00 2 200.000,00 400.000,00 5 80.000,00 2 16.000.000,00 32.000.000,00 3 10.666.666,67 25.000,00 10.000,00 ############

28 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 3 38.000,00 114.000,00 10 11.400,00 1 170.000,00 170.000,00 8 21.250,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 50.000,00 25.000,00 1.127.650,000

29 3 95.000,00 285.000,00 15 19.000,00 5 35.000,00 175.000,00 14 12.500,00 2 200.000,00 400.000,00 10 40.000,00 2 15.000.000,00 15.000.000,00 10 1.500.000,00 50.000,00 20.000,00 1.641.500,000

30 1 120.000,00 120.000,00 7 17.142,86 1 43.000,00 43.000,00 8 5.375,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 12.000.000,00 12.000.000,00 6 2.000.000,00 15.000,00 8.000,00 2.095.517,857

31 2 120.000,00 240.000,00 10 24.000,00 3 40.000,00 120.000,00 10 12.000,00 2 150.000,00 300.000,00 8 37.500,00 2 15.000.000,00 30.000.000,00 10 3.000.000,00 30.000,00 10.000,00 3.113.500,000

32 2 75.000,00 150.000,00 8 18.750,00 5 35.000,00 175.000,00 10 17.500,00 2 145.000,00 290.000,00 10 29.000,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 12 1.250.000,00 75.000,00 20.000,00 1.410.250,000

33 1 100.000,00 100.000,00 10 10.000,00 2 45.000,00 90.000,00 8 11.250,00 1 250.000,00 250.000,00 4 62.500,00 1 16.000.000,00 16.000.000,00 8 2.000.000,00 23.000,00 25.000,00 2.131.750,000

34 3 100.000,00 300.000,00 10 30.000,00 3 37.000,00 111.000,00 10 11.100,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 14.700.000,00 14.700.000,00 10 1.470.000,00 33.000,00 10.000,00 1.604.100,000

35 2 10.000,00 20.000,00 13 1.538,46 5 37.000,00 185.000,00 10 18.500,00 1 200.000,00 200.000,00 10 20.000,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 12 1.250.000,00 19.500,00 15.000,00 1.324.538,462

36 1 110.000,00 110.000,00 11 10.000,00 2 45.000,00 90.000,00 10 9.000,00 1 150.000,00 150.000,00 8 18.750,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 10 1.500.000,00 17.000,00 27.000,00 1.581.750,000

37 1 100.000,00 100.000,00 10 10.000,00 2 45.000,00 90.000,00 8 11.250,00 1 250.000,00 250.000,00 4 62.500,00 1 16.000.000,00 16.000.000,00 8 2.000.000,00 23.000,00 7.000,00 2.113.750,000

38 3 100.000,00 300.000,00 10 30.000,00 3 37.000,00 111.000,00 10 11.100,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 14.700.000,00 14.700.000,00 10 1.470.000,00 33.000,00 18.000,00 1.612.100,000

39 1 95.000,00 95.000,00 14 6.785,71 2 45.000,00 90.000,00 5 18.000,00 2 150.000,00 300.000,00 3 100.000,00 1 17.000.000,00 17.000.000,00 5 3.400.000,00 25.000,00 7.000,00 3.556.785,714

40 2 95.000,00 190.000,00 13 14.615,38 3 45.000,00 135.000,00 6 22.500,00 1 165.000,00 165.000,00 8 20.625,00 1 12.000.000,00 12.000.000,00 16 750.000,00 50.000,00 10.000,00 867.740,385

41 1 100.000,00 100.000,00 10 10.000,00 3 40.000,00 120.000,00 12 10.000,00 1 200.000,00 200.000,00 2 100.000,00 1 17.000.000,00 17.000.000,00 8 2.125.000,00 12.500,00 3.000,00 2.260.500,000

42 1 110.000,00 110.000,00 11 10.000,00 2 45.000,00 90.000,00 10 9.000,00 1 150.000,00 150.000,00 8 18.750,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 10 1.500.000,00 17.000,00 5.000,00 1.559.750,000

43 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 3 43.000,00 129.000,00 10 12.900,00 1 250.000,00 250.000,00 5 50.000,00 1 15.700.000,00 15.700.000,00 8 1.962.500,00 25.000,00 10.000,00 2.080.400,000

44 1 120.000,00 120.000,00 7 17.142,86 1 45.000,00 45.000,00 5 9.000,00 2 200.000,00 400.000,00 5 80.000,00 2 18.000.000,00 36.000.000,00 3 12.000.000,00 50.000,00 25.000,00 ############

45 3 100.000,00 300.000,00 10 30.000,00 3 37.000,00 111.000,00 10 11.100,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 14.700.000,00 14.700.000,00 10 1.470.000,00 33.000,00 18.000,00 1.612.100,000

46 3 100.000,00 300.000,00 10 30.000,00 3 37.000,00 111.000,00 10 11.100,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 14.700.000,00 14.700.000,00 10 1.470.000,00 33.000,00 18.000,00 1.612.100,000

47 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 4 50.000,00 200.000,00 10 20.000,00 1 250.000,00 250.000,00 4 62.500,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 16 875.000,00 37.500,00 20.000,00 1.035.000,000

48 1 100.000,00 100.000,00 10 10.000,00 3 40.000,00 120.000,00 12 10.000,00 1 200.000,00 200.000,00 2 100.000,00 1 17.000.000,00 17.000.000,00 8 2.125.000,00 12.500,00 5.000,00 2.262.500,000

49 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 3 43.000,00 129.000,00 10 12.900,00 1 250.000,00 250.000,00 5 50.000,00 1 15.700.000,00 15.700.000,00 8 1.962.500,00 25.000,00 20.000,00 2.090.400,000

50 3 95.000,00 285.000,00 12 23.750,00 4 45.000,00 180.000,00 10 18.000,00 1 200.000,00 200.000,00 8 25.000,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 27.000,00 20.000,00 1.113.750,000

PBBno res

cangkul Sabit Tangki/Sprayer Traktor

141

51 2 10.000,00 20.000,00 13 1.538,46 5 37.000,00 185.000,00 10 18.500,00 1 200.000,00 200.000,00 10 20.000,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 12 1.250.000,00 19.500,00 18.000,00 1.327.538,462

52 3 105.000,00 315.000,00 15 21.000,00 4 40.000,00 160.000,00 10 16.000,00 2 250.000,00 500.000,00 5 100.000,00 2 16.000.000,00 32.000.000,00 10 3.200.000,00 50.000,00 15.000,00 3.402.000,000

53 1 105.000,00 105.000,00 9 11.666,67 2 45.000,00 90.000,00 12 7.500,00 1 150.000,00 150.000,00 10 15.000,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 12 1.250.000,00 25.000,00 30.000,00 1.339.166,667

54 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 4 50.000,00 200.000,00 10 20.000,00 1 250.000,00 250.000,00 4 62.500,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 16 875.000,00 37.500,00 15.000,00 1.030.000,000

55 1 120.000,00 120.000,00 6 20.000,00 1 47.000,00 47.000,00 5 9.400,00 1 225.000,00 225.000,00 5 45.000,00 1 17.000.000,00 17.000.000,00 4 4.250.000,00 15.000,00 8.000,00 4.347.400,000

56 3 100.000,00 300.000,00 10 30.000,00 3 37.000,00 111.000,00 10 11.100,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 14.700.000,00 14.700.000,00 10 1.470.000,00 33.000,00 28.000,00 1.622.100,000

57 3 750.000,00 ########## 15 150.000,00 3 43.000,00 129.000,00 8 16.125,00 2 200.000,00 400.000,00 8 50.000,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 35.000,00 28.000,00 1.279.125,000

58 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 3 38.000,00 114.000,00 10 11.400,00 1 170.000,00 170.000,00 8 21.250,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 25.000,00 14.000,00 1.091.650,000

59 3 105.000,00 315.000,00 15 21.000,00 4 40.000,00 160.000,00 10 16.000,00 2 250.000,00 500.000,00 5 100.000,00 2 16.000.000,00 32.000.000,00 10 3.200.000,00 50.000,00 25.000,00 3.412.000,000

60 3 100.000,00 300.000,00 10 30.000,00 3 37.000,00 111.000,00 10 11.100,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 14.700.000,00 14.700.000,00 10 1.470.000,00 33.000,00 18.000,00 1.612.100,000

61 1 120.000,00 120.000,00 8 15.000,00 2 55.000,00 110.000,00 5 22.000,00 1 240.000,00 240.000,00 5 48.000,00 1 17.500.000,00 17.500.000,00 3 5.833.333,33 12.500,00 5.000,00 5.935.833,333

62 2 120.000,00 240.000,00 10 24.000,00 3 40.000,00 120.000,00 10 12.000,00 2 150.000,00 300.000,00 8 37.500,00 2 15.000.000,00 30.000.000,00 10 3.000.000,00 30.000,00 10.000,00 3.113.500,000

63 2 75.000,00 150.000,00 10 15.000,00 5 35.000,00 175.000,00 10 17.500,00 2 145.000,00 290.000,00 10 29.000,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 12 1.250.000,00 50.000,00 15.000,00 1.376.500,000

64 1 100.000,00 100.000,00 10 10.000,00 2 36.000,00 72.000,00 10 7.200,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 10 1.500.000,00 20.000,00 8.000,00 1.595.200,000

65 2 75.000,00 150.000,00 12 12.500,00 3 30.000,00 90.000,00 15 6.000,00 1 150.000,00 150.000,00 10 15.000,00 1 13.500.000,00 13.500.000,00 15 900.000,00 31.000,00 12.000,00 976.500,000

66 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 4 50.000,00 200.000,00 10 20.000,00 1 250.000,00 250.000,00 4 62.500,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 16 875.000,00 37.500,00 10.000,00 1.025.000,000

67 1 100.000,00 100.000,00 10 10.000,00 3 40.000,00 120.000,00 12 10.000,00 1 200.000,00 200.000,00 2 100.000,00 1 17.000.000,00 17.000.000,00 8 2.125.000,00 12.500,00 3.000,00 2.260.500,000

68 3 100.000,00 300.000,00 10 30.000,00 3 37.000,00 111.000,00 10 11.100,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 14.700.000,00 14.700.000,00 10 1.470.000,00 33.000,00 18.000,00 1.612.100,000

69 2 120.000,00 240.000,00 10 24.000,00 3 40.000,00 120.000,00 10 12.000,00 2 150.000,00 300.000,00 8 37.500,00 2 15.000.000,00 30.000.000,00 10 3.000.000,00 30.000,00 10.000,00 3.113.500,000

70 2 95.000,00 190.000,00 13 14.615,38 3 45.000,00 135.000,00 6 22.500,00 1 165.000,00 165.000,00 8 20.625,00 1 12.000.000,00 12.000.000,00 16 750.000,00 50.000,00 10.000,00 867.740,385

71 3 95.000,00 285.000,00 12 23.750,00 4 45.000,00 180.000,00 10 18.000,00 1 200.000,00 200.000,00 8 25.000,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 27.000,00 10.000,00 1.103.750,000

72 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 3 43.000,00 129.000,00 10 12.900,00 1 250.000,00 250.000,00 5 50.000,00 1 15.700.000,00 15.700.000,00 8 1.962.500,00 25.000,00 6.000,00 2.076.400,000

73 1 120.000,00 120.000,00 9 13.333,33 4 45.000,00 180.000,00 10 18.000,00 1 150.000,00 150.000,00 10 15.000,00 1 15.500.000,00 15.500.000,00 10 1.550.000,00 23.000,00 8.000,00 1.627.333,333

74 1 100.000,00 100.000,00 10 10.000,00 3 40.000,00 120.000,00 12 10.000,00 1 200.000,00 200.000,00 2 100.000,00 1 17.000.000,00 17.000.000,00 8 2.125.000,00 12.500,00 10.000,00 2.267.500,000

75 1 120.000,00 120.000,00 10 12.000,00 2 45.000,00 90.000,00 10 9.000,00 1 170.000,00 170.000,00 4 42.500,00 1 16.000.000,00 16.000.000,00 10 1.600.000,00 25.000,00 12.000,00 1.700.500,000

76 1 115.000,00 115.000,00 10 11.500,00 2 45.000,00 90.000,00 8 11.250,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 2 15.000.000,00 30.000.000,00 12 2.500.000,00 15.000,00 5.000,00 2.592.750,000

77 3 750.000,00 ########## 15 150.000,00 3 43.000,00 129.000,00 8 16.125,00 2 200.000,00 400.000,00 8 50.000,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 35.000,00 15.000,00 1.266.125,000

78 1 120.000,00 120.000,00 10 12.000,00 2 45.000,00 90.000,00 10 9.000,00 1 170.000,00 170.000,00 4 42.500,00 1 16.000.000,00 16.000.000,00 10 1.600.000,00 25.000,00 15.000,00 1.703.500,000

79 3 95.000,00 285.000,00 12 23.750,00 4 45.000,00 180.000,00 10 18.000,00 1 200.000,00 200.000,00 8 25.000,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 27.000,00 27.000,00 1.120.750,000

80 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 3 43.000,00 129.000,00 10 12.900,00 1 250.000,00 250.000,00 5 50.000,00 1 15.700.000,00 15.700.000,00 8 1.962.500,00 25.000,00 25.000,00 2.095.400,000

81 1 100.000,00 100.000,00 10 10.000,00 2 35.000,00 70.000,00 10 7.000,00 1 190.000,00 190.000,00 10 19.000,00 1 15.800.000,00 15.800.000,00 8 1.975.000,00 15.000,00 10.000,00 2.036.000,000

82 2 105.000,00 210.000,00 15 14.000,00 4 42.000,00 168.000,00 10 16.800,00 2 150.000,00 300.000,00 12 25.000,00 1 13.000.000,00 13.000.000,00 16 812.500,00 20.000,00 7.500,00 895.800,000

83 1 115.000,00 115.000,00 10 11.500,00 2 45.000,00 90.000,00 8 11.250,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 2 15.000.000,00 30.000.000,00 12 2.500.000,00 15.000,00 14.000,00 2.601.750,000

84 1 120.000,00 120.000,00 8 15.000,00 3 35.000,00 105.000,00 12 8.750,00 1 170.000,00 170.000,00 5 34.000,00 1 16.500.000,00 16.500.000,00 8 2.062.500,00 22.000,00 10.000,00 2.152.250,000

85 1 105.000,00 105.000,00 8 13.125,00 2 38.000,00 76.000,00 10 7.600,00 1 170.000,00 170.000,00 10 17.000,00 1 14.500.000,00 14.500.000,00 10 1.450.000,00 25.000,00 25.000,00 1.537.725,000

86 1 105.000,00 105.000,00 9 11.666,67 2 45.000,00 90.000,00 12 7.500,00 1 150.000,00 150.000,00 10 15.000,00 1 15.000.000,00 15.000.000,00 12 1.250.000,00 25.000,00 27.000,00 1.336.166,667

87 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 4 50.000,00 200.000,00 10 20.000,00 1 250.000,00 250.000,00 4 62.500,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 16 875.000,00 37.500,00 30.000,00 1.045.000,000

88 1 120.000,00 120.000,00 6 20.000,00 1 47.000,00 47.000,00 5 9.400,00 1 225.000,00 225.000,00 5 45.000,00 1 17.000.000,00 17.000.000,00 4 4.250.000,00 15.000,00 10.000,00 4.349.400,000

89 3 750.000,00 ########## 15 150.000,00 3 43.000,00 129.000,00 8 16.125,00 2 200.000,00 400.000,00 8 50.000,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 35.000,00 20.000,00 1.271.125,000

90 3 105.000,00 315.000,00 15 21.000,00 4 40.000,00 160.000,00 10 16.000,00 2 250.000,00 500.000,00 5 100.000,00 2 16.000.000,00 32.000.000,00 10 3.200.000,00 100.000,00 50.000,00 3.487.000,000

91 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 3 38.000,00 114.000,00 10 11.400,00 1 170.000,00 170.000,00 8 21.250,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 25.000,00 25.000,00 1.102.650,000

92 3 95.000,00 285.000,00 15 19.000,00 5 35.000,00 175.000,00 14 12.500,00 2 200.000,00 400.000,00 10 40.000,00 2 15.000.000,00 15.000.000,00 10 1.500.000,00 50.000,00 30.000,00 1.651.500,000

93 1 120.000,00 120.000,00 7 17.142,86 1 43.000,00 43.000,00 8 5.375,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 12.000.000,00 12.000.000,00 6 2.000.000,00 10.000,00 4.000,00 2.086.517,857

94 3 750.000,00 ########## 15 150.000,00 3 43.000,00 129.000,00 8 16.125,00 2 200.000,00 400.000,00 8 50.000,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 35.000,00 10.000,00 1.261.125,000

95 1 120.000,00 120.000,00 7 17.142,86 1 45.000,00 45.000,00 5 9.000,00 2 200.000,00 400.000,00 5 80.000,00 2 18.000.000,00 36.000.000,00 3 12.000.000,00 50.000,00 25.000,00 ############

96 2 100.000,00 200.000,00 10 20.000,00 3 38.000,00 114.000,00 10 11.400,00 1 170.000,00 170.000,00 8 21.250,00 1 14.000.000,00 14.000.000,00 14 1.000.000,00 25.000,00 11.000,00 1.088.650,000

97 3 95.000,00 285.000,00 15 19.000,00 5 35.000,00 175.000,00 14 12.500,00 2 200.000,00 400.000,00 10 40.000,00 2 15.000.000,00 15.000.000,00 10 1.500.000,00 40.000,00 20.000,00 1.631.500,000

98 1 120.000,00 120.000,00 7 17.142,86 1 43.000,00 43.000,00 8 5.375,00 1 200.000,00 200.000,00 4 50.000,00 1 12.000.000,00 12.000.000,00 6 2.000.000,00 50.000,00 27.000,00 2.149.517,857

142

7. Hasil Analisis LN Produksi Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone

No. Produksi Ls Lahan Benih Tenaga Kerja Pupuk Pestisida

Rspndn LNY LN X1 LN X2 LN X3 LN X4 LN X5

1 8,91 0,01 3,40 2,48 2,70 2,78

2 8,97 0,14 3,47 2,64 2,67 2,85

3 9,10 0,41 4,04 2,30 2,73 2,92

4 8,70 -0,22 3,30 2,56 2,64 2,79

5 8,16 -0,69 2,77 2,20 2,57 2,73

6 8,52 -0,29 3,09 2,30 2,64 2,78

7 8,99 0,30 3,91 2,56 2,69 2,79

8 8,68 -0,22 3,09 2,30 2,66 2,84

9 9,21 0,41 4,01 2,64 2,77 2,90

10 8,92 -0,05 3,56 2,30 2,67 2,82

11 8,70 -0,29 3,09 2,20 2,65 2,79

12 8,85 0,02 3,26 2,40 2,69 2,85

13 8,29 -0,43 2,83 2,30 2,55 2,72

14 8,72 -0,22 3,00 2,30 2,63 2,77

15 9,47 0,56 3,87 2,20 2,75 2,88

16 8,85 0,05 3,33 2,56 2,69 2,84

17 8,87 0,01 3,26 2,30 2,70 2,82

18 8,81 -0,05 3,18 2,30 2,70 2,85

19 7,90 -0,69 2,89 2,30 2,52 2,74

20 8,87 -0,03 3,30 2,30 2,68 2,82

21 8,58 -0,36 3,00 2,40 2,60 2,78

22 9,62 0,69 4,17 2,83 2,83 2,91

23 9,58 0,09 3,26 2,30 2,73 2,78

24 8,34 -0,43 2,83 2,56 2,55 2,79

25 9,22 0,22 3,47 2,30 2,73 2,83

26 9,39 0,34 3,69 2,71 2,77 2,89

27 8,70 -0,11 3,22 2,77 2,65 2,84

28 9,62 0,69 4,17 2,30 2,80 2,89

29 9,60 0,69 4,14 2,89 2,80 2,91

30 8,48 -0,22 3,30 2,30 2,63 2,76

31 9,10 0,14 3,37 2,48 2,74 2,85

32 9,32 0,41 4,04 2,56 2,78 2,82

33 8,70 -0,22 3,30 2,30 2,70 2,75

34 9,05 0,22 3,50 2,56 2,74 2,88

35 8,65 -0,29 3,09 2,20 2,60 2,76

36 9,55 0,67 4,09 2,83 2,79 2,90

37 9,26 0,30 3,81 2,56 2,70 2,82

38 8,99 -0,11 3,40 2,20 2,65 2,82

39 8,78 -0,05 3,50 2,30 2,63 2,79

40 8,52 -0,29 3,22 2,20 2,60 2,80

41 8,24 -0,69 2,83 2,40 2,55 2,75

42 8,54 -0,29 3,09 2,30 2,60 2,79

43 8,85 0,01 3,26 2,30 2,71 2,85

44 9,62 0,70 4,11 2,83 2,84 2,90

45 9,14 0,30 3,91 2,56 2,74 2,80

46 8,68 -0,22 3,33 2,30 2,63 2,82

47 9,24 0,41 3,78 2,56 2,76 2,88

48 8,24 -0,69 2,89 2,48 2,56 2,79

49 8,92 0,05 3,26 2,30 2,70 2,82

50 8,94 0,01 3,00 2,30 2,73 2,82

143

51 8,88 -0,03 3,43 2,30 2,66 2,84

52 8,54 -0,36 3,18 2,40 2,63 2,79

53 9,65 0,69 4,04 2,89 2,82 2,89

54 8,89 0,09 3,33 2,30 2,72 2,82

55 8,29 -0,43 2,89 2,30 2,58 2,77

56 9,09 0,22 3,61 2,56 2,73 2,82

57 9,22 0,34 3,81 2,71 2,76 2,82

58 8,81 -0,11 3,30 2,20 2,70 2,81

59 9,61 0,69 4,09 2,89 2,78 2,90

60 8,70 -0,16 3,22 2,30 2,62 2,79

61 7,86 -0,80 2,64 2,40 2,57 2,75

62 8,16 -0,69 2,83 2,48 2,56 2,75

63 8,85 -0,01 3,40 2,30 2,67 2,83

64 8,87 -0,11 3,30 2,30 2,70 2,80

65 9,62 0,69 4,04 2,77 2,79 2,88

66 9,53 0,56 3,85 2,64 2,76 2,85

67 8,24 -0,60 2,89 2,64 2,58 2,77

68 9,14 0,30 3,81 2,56 2,74 2,82

69 9,08 0,22 3,69 2,48 2,70 2,75

70 8,78 -0,05 3,56 2,20 2,65 2,80

71 8,61 -0,29 3,22 2,20 2,58 2,75

72 8,24 -0,69 2,89 2,40 2,52 2,74

73 8,29 -0,43 2,94 2,30 2,55 2,76

74 8,71 -0,22 3,09 2,30 2,65 2,78

75 8,85 -0,01 3,40 2,20 2,65 2,81

76 8,24 -0,43 2,89 2,30 2,65 2,83

77 9,10 0,37 3,69 2,71 2,77 2,77

78 8,93 -0,01 3,37 2,30 2,70 2,85

79 8,96 0,05 3,40 2,56 2,73 2,80

80 8,92 0,01 3,43 2,30 2,72 2,83

81 8,91 -0,05 3,33 2,30 2,67 2,83

82 8,23 -0,69 2,83 2,48 2,54 2,75

83 8,81 -0,03 3,22 2,30 2,64 2,80

84 8,63 -0,36 2,94 2,40 2,60 2,80

85 9,51 0,69 4,13 2,83 2,80 2,89

86 8,99 0,09 3,50 2,30 2,73 2,84

87 9,27 0,41 3,76 2,56 2,76 2,83

88 8,32 -0,43 3,00 2,30 2,55 2,76

89 9,24 0,34 3,66 2,71 2,74 2,91

90 9,64 0,69 4,20 2,77 2,84 2,78

91 8,91 -0,11 3,33 2,30 2,66 2,83

92 9,60 0,69 4,04 2,77 2,81 2,94

93 8,07 -0,80 2,71 2,30 2,50 2,69

94 8,54 -0,29 3,04 2,20 2,52 2,82

95 8,17 -0,69 2,83 2,20 2,56 2,74

96 8,92 -0,05 3,37 2,30 2,70 2,78

97 8,70 -0,22 3,30 2,30 2,60 2,80

98 8,94 0,05 3,47 2,56 2,69 2,82

144

Lampiran 4. Hasil Analisis Regresi Linear Berganda Faktor Produksi Usahatani Padi beserta Standardized Residuals di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone tahun 2019.

Dependent Variable: Y

Method: LeastP Squares

Date: 11/12/19 Time: 21:31

Sample: 1 98

Included observations: 98 Variable Coefficient Std. Error T Statistic Prob. C 7.547136 1.455333 5.185849 0.0000

X1 1.006140 0.130949 7.683454 0.0000

X2 -0.086963 0.090255 -0.963532 0.3378

X3 -0.087210 0.067389 -1.294124 0.0989

X4 0.912967 0.376780 2.423079 0.0173

X5 -0.214220 0.341279 -0.627696 0.5318 R-squared 0.948155 Mean dependent var 8.867449

Adjusted R-squared 0.945338 S.D. dependent var 0.437479

S.E. of regression 0.102282 Akaike info criterion -1.662887

Sum squared resid 0.962477 Schwarz criterion -1.504623

Log likelihood 87.48145 Hannan-Quinn criter. -1.598872

F-statistic 336.5070 Durbin-Watson stat 1.860792

Prob(F-statistic) 0.000000 Wald F-statisitic 475.3589

Uji Asumsi Klasik

1. Uji Normalitas

0

2

4

6

8

10

12

14

16

-0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Series: ResidualsSample 1 98Observations 98

Mean -2.46e-15Median -0.000947Maximum 0.529524Minimum -0.235711Std. Dev. 0.099611Skewness 1.223819Kurtosis 10.14230

Jarque-Bera 232.7639Probability 0.000000

145

2. Uji Multikolinieritas

Variance Inflation Factors

Date: 11/12/19 Time: 21:50

Sample: 1 98

Included observations: 98

Coefficient Uncentered Centered

Variable Variance VIF VIF

C 2.117993 19840.30 NA

X1 0.017148 25.94706 25.92050

X2 0.008146 891.3430 12.57208

X3 0.004541 253.3745 1.647485

X4 0.141963 9535.134 9.138572

X5 0.116472 8647.243 2.786024

3. Uji Autokorelasi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:


Obs*R-squared 0.808452 Prob. Chi-Square(2) 0.6675 Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 12/02/19 Time: 19:08

Sample: 1 98


Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.225313 1.488579 -0.151361 0.8800

X1 -0.025815 0.135340 -0.190746 0.8492

X2 0.012928 0.092965 0.139060 0.8897

X3 -0.004167 0.068788 -0.060579 0.9518

X4 0.086724 0.395526 0.219262 0.8269

X5 -0.014492 0.345664 -0.041926 0.9667

RESID(-1) 0.073154 0.110948 0.659354 0.5114

RESID(-2) 0.055890 0.109193 0.511841 0.6100 R-squared 0.008250 Mean dependent var -2.46E-15

Adjusted R-squared -0.068887 S.D. dependent var 0.099611





Prob(F-statistic) 0.997775

146

4. Uji Heterokedastisitas

Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic 0.923249 Prob. F(5,92) 0.4697


Scaled explained SS 6.352484 Prob. Chi-Square(5) 0.2734 Test Equation:

Dependent Variable: ARESID


Date: 11/12/19 Time: 21:59

Sample: 1 98

Included observations: 98 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.455077 1.029130 0.442196 0.6594

X1 0.017419 0.092600 0.188111 0.8512

X2 -0.051614 0.063823 -0.808702 0.4208

X3 -0.011620 0.047654 -0.243847 0.8079

X4 0.092555 0.266438 0.347380 0.7291


Adjusted R-squared -0.003972 S.D. dependent var 0.072185






Heteroskedasticity Test: White F-statistic 2.685372 Prob. F(20,77) 0.0010


Scaled explained SS 162.2218 Prob. Chi-Square(20) 0.0000 Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2


Date: 11/12/19 Time: 22:03

Sample: 1 98

Included observations: 98 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 16.04373 44.80381 0.358088 0.7213

X1^2 -0.596759 0.427521 -1.395857 0.1668

X1*X2 0.992778 0.546544 1.816465 0.0732

X1*X3 -0.202702 0.243558 -0.832252 0.4078

X1*X4 3.889224 1.666321 2.334019 0.0222

X1*X5 -4.478255 1.306836 -3.426793 0.0010

X1 -0.672544 7.650012 -0.087914 0.9302

X2^2 -0.270655 0.181389 -1.492123 0.1398

147

X2*X3 0.091903 0.195055 0.471166 0.6389

X2*X4 -4.092117 1.120029 -3.653582 0.0005

X2*X5 3.610875 0.775623 4.655449 0.0000

X2 2.402670 4.241795 0.566428 0.5728

X3^2 -0.162529 0.130226 -1.248049 0.2158

X3*X4 -0.866186 0.773782 -1.119418 0.2664

X3*X5 3.035032 0.852956 3.558252 0.0006

X3 -5.782301 3.138050 -1.842641 0.0692

X4^2 3.128338 2.596419 1.204866 0.2319

X4*X5 -6.614655 3.706215 -1.784747 0.0782

X4 17.94645 20.23444 0.886926 0.3779

X5^2 4.298564 2.066731 2.079885 0.0409










Date: 11/12/19 Time: 22:06

Sample: 1 98


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7.547136 1.455333 5.185849 0.0000

X1 1.006140 0.130949 7.683454 0.0000

X2 -0.086963 0.090255 -0.963532 0.3378

X3 -0.087210 0.067389 -1.294124 0.0989

X4 0.912967 0.376780 2.423079 0.0173








148

Standardized Residuals

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

7.5

8.0

8.5

9.0

9.5

10.0

10 20 30 40 50 60 70 80 90

Residual Actual Fitted


149

Lampiran 5. Foto Kegiatan Tentang “Analisis Faktor-Faktor yang mempengaruhi Produksi Usahatani Padi di Kecamatan Libureng Kabupaten Bone”.

Gambar: 1. Wawancara bersama salah seorang petani sekaligus

sebagai ketua kelompok tani di Desa Tappale

Gambar: 2. Wawancara bersama salah seorang petani sekaligus sebagai

ketua kelompok tani di Desa Bune

150

Gambar: 3. Wawancara bersama salah seorang petani di Desa Mattiro

Bulu

Gambar: 4. Kegiatan Sekolah lapang dengan salah satu kelompok tani

di Desa Mallinrung

151

Gambar: 5. Kegiatan Sekolah lapang di Desa Mallinrung dengan Pemateri

dari Dinas Pertanian Kabupaten Bone

Gambar: 6. Kegiatan Sekolah lapang dan panen raya di Desa Tappale

152

Gambar: 7. Kegiatan Sekolah lapang dan panen raya di Desa Mattiro Bulu

Gambar: 8. Kegiatan Sekolah lapang dan praktek pembuatan pupuk

Kompos di Desa Mallinrung

Documents

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI USAHATANI PADI … · 2020. 8. 12. · analisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi usahatani padi di kecamatan libureng kabupaten