ANALISIS PENDAPATAN DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN PETANI MENJADI MITRA
B. Biaya Non Tunai
2. Tenaga kerja dalam keluarga (TKDK)
7.2 Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Petani menjadi Mitra menjadi Mitra
7.2.1 Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Keputusan Bermitra
Model pengolahan analisis regresi logistik digunakan untuk mengetahui pengaruh peubah bebas secara bersama-sama terhadap peubah respon. Pada uji signifikasi, diketahui bahwa terdapat tiga peubah bebas yang berpengaruh nyata atau signifikan terhadap keputusan petani untuk menjadi mitra PT Saung Mirwan, yaitu variabel pengalaman, pendidikan terakhir, dan produktivitas. Variabel yang tidak berpengaruh nyata terhadap keputusan menjadi mitra yaitu umur, variabel jumlah anggota keluarga, pendapatan dan luas lahan.
Ketiga variabel tersebut berpengaruh nyata pada selang kepercayaan 90 persen (α=10 persen). Hal ini dapat diketahui dari hasil Uji Wald atau dari nilai P-value yang kecil dari 0,1 berarti signifikan, sedangkan angka P-P-value lebih dari 0,1 berarti tidak signifikan. Penggunaan α sebesar 10 persen, mengingat peluang atau resiko kesalahan maksimal sebesar 10 persen dalam menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan petani untuk menjadi PT Saung Mirwan tersebut dirasakan masih dapat ditolelir. Hasil pengolahan analisis regresi logistik dapat dilihat pada Tabel 29.
Tabel 29 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keputusan Petani untuk Menjadi Mitra PT Saung Mirwan (α = 10%)
Variabel Koefisien P-Value Odds Ratio
Umur 0.365753 0.157 1.44 Pengalaman -2.71356 0.083* 0.07 Pendidikan -1.94338 0.096* 0.14 Produktivitas 11.4920 0.092* 97,925.31 Keluarga -0.673626 0.398 0.51 Pendapatan -0.408173 0.760 0.66 Luas Lahan -1.30898 0.410 0.27 Constant -14.6647 0.256 Keterangan : * Signifikan pada α = 10%
clvi 139
Berdasarkan hasil analisis logit diketahui bahwa variabel pengalaman berpengaruh terhadap keputusan menjadi mitra PT Saung Mirwan. Variabel pengalaman signifikan pada α = 10% dengan nilai p-value 0.083 dan berpengaruh negatif terhadap keputusan menjadi mitra. Nilai koefisien sebesar -2.7 menunjukkan bahwa jika variabel lainnya tetap, maka jika pengalaman bertambah 1 tahun, secara rata-rata perkiraan logit akan turun sekitar 2.7 unit.
Nilai koefisien negatif menunjukkan adanya hubungan atau korelasi negatif antara pengalaman petani dengan keputusan petani manjadi mitra budidaya lettuce PT Saung Mirwan. Variabel pengalaman sesuai dengan dugaan sebelumnya bahwa pengalaman petani yang semakin lama dalam menanam
lettuce cenderung memungkinkan petani untuk tidak menjadi mitra. Petani yang
semakin lama dalam menanam lettuce memungkinkan untuk memiliki jaringan pemasaran yang lebih luas dan juga penguasaan teknologi budidaya yang semakin baik.
PT Saung Mirwan secara terbuka mentransformasikan pengalamannya kepada petani kecil untuk kemajuan bidang pertanian sesuai dengan misi perusahaan yaitu menjalankan kemitraan. Petani yang berpengalaman akan semakin paham dalam menjalankan usahatani lettuce. Kemampuan dalam teknologi budidaya yang diperoleh dari jalinan kemitraan membuat petani tidak memerlukan lagi bimbingan budidaya. Oleh karena itu petani yang sudah lama dan berpengalaman cenderung keluar atau tidak bergabung dengan kemitraan, dengan harapan dapat mengembangkan dan meluaskan usahanya. Petani yang lebih berpengalaman mempunyai kecenderungan lebih kecil sebesar 0.07 kali, untuk bergabung menjadi mitra dibanding petani yang kurang berpengalaman.
clvii 140
Berdasarkan hasil penelitian karakteristik responden, kelompok petani non mitra lebih banyak berpendidikan dengan jenjang perguruan tinggi. Hasil analisis logit menunjukkan adanya korelasi negatif dengan tingkat pendidikan. Hal tersebut bertolak belakang dengan dugaan sebelumnya, bahwa tingkat pendidikan berkorelasi positif. Program kemitraan yang menguntungkan kedua belah pihak merupakan suatu pilihan logis dan ekonomis bagi petani yang berpendidikan tinggi, sehingga petani tersebut cenderung ingin bergabung. Nilai koefisien -1.94 menunjukkan bahwa apabila pendidikan naik 1 tingkat maka perkiraan logit akan turun sebesar 1.94 tingkat, sehingga tidak sesuai dengan dugaan awal.
Koefisien negatif diduga bahwa petani dengan jenjang pendidikan akhir yang tinggi akan lebih maju dalam pemikirannya. Pola pikir tersebut didukung dengan pengetahuan, kemampuan dalam mengakses pasar dan teknologi terbaru. Hal-hal tersebut diduga mendorong keinginan petani untuk mengembangkan dan meluaskan usahataninya sendiri, dengan tidak terikat pada suatu jalinan yang membatasi dalam produksinya. Petani dengan jenjang pendidikan akhir tinggi berpeluang lebih kecil untuk menjadi mitra PT Saung Mirwan, sebesar 0.14 kali dibanding petani dengan jenjang pendidikan lebih rendah.
Variabel lainnya yang berpengaruh terhadap kemitraan yaitu produktivitas. Hal tersebut sesuai dengan dugaan sebelumnya bahwa produktivitas akan berpengaruh positif terhadap keputusan petani untuk menjadi mitra. Petani mitra akan mendapat peningkatan pendapatan, apabila produktivitasnya tinggi karena harga yang layak yang ditetapkan perusahaan. Penyediaan bibit dan bimbingan teknis budidaya oleh PT Saung Mirwan berpengaruh baik dalam produktivitas
clviii 141
Hasil penelitian menunjukkan bahwa responden petani mitra lebih banyak yang memiliki nilai produktivitas lebih besar dibanding dengan petani non mitra Nilai koefisien sebesar 11.49 yaitu bahwa jika nilai produktivitas naik 1 satuan maka perkiraan logit akan naik sebesar 11.49 satuan. Odd ratio menunjukkan bahwa kecenderungan petani dengan produktivitas tinggi untuk melanjutkan kemitraan berpeluang lebih besar, senilai 97,925.31 kali dibanding petani dengan produktivitas rendah. Hal tersebut karena adanya kemudahan dan fasilitas yang diberikan PT Saung Mirwan dirasa berpengaruh nyata terhadap produktivitas.
Model regresi logistik yang terbentuk untuk menggambarkan keputusan petani untuk menjadi mitra PT Saung Mirwan adalah: -14.6+ 0.36 Umur (Tahun)
– 0.27 Pengalaman (Tahun) – 1.94 Pendidikan terakhir + 11.49 Produktivitas – 0.67 jumlah anggota keluarga – 0.4 Pendapatan – 1.3 Luas lahan. Model
regresi yang terbentuk tersebut terdapat empat variabel atau peubah bebas yang terbentuk yaitu: Keputusan menjadi mitra = -14.6 – 0.27 Pengalaman (Tahun)
– 1.94 Pendidikan terakhir + 11.49 Produktivitas.
Pengujian kelayakan model tersebut, dapat dilihat nilai -5.056 Log
Likelihood yaitu menghasilkan statistik G sebesar 28.078 dan nilai p–value
sebesar 0.00. Nilai p-value lebih kecil dari α = 0.1, sehingga dapat disimpulkan paling sedikit terdapat βi ≠ 0 (parameter model layak berada dalam model). Nilai
Log Likelihood menjadi ukuran dimana semakin kecil nilai ini semakin bagus
model yang diperoleh (Firdaus dan Afendi, 2008). Nilai Log Likelihood sebesar -5.056 maka model tersebut dapat dikatakan sudah baik.
Pengujian kebaikan model dapat dilihat juga dari nilai Somers’ D, Goodman-Kruskal Gamma dan Kendall’s Tau-a merupakan ringkasan asosiasi
clix 142
tabel cocordant dan discordant yang bernilai 0-1. Komponen nilai tersebut menjelaskan bahwa semakin mendekati nilai satu (nilai 1), maka model sudah dikatakan baik. Nilai yang diperoleh yaitu Somers’ D 0.96, Goodman-Kruskal Gamma 0.96 dan Kendall’s Tau-a 0.44. Berdasarkan nilai ringkasan tersebut antara 0.44 sampai 0.96 yang mendekati nilai satu dapat dikatakan bahwa daya prediksi model yang didapatkan sudah baik.
7.2.2 Faktor-faktor yang Tidak Berpengaruh Terhadap Keputusan