VI. HASIL DAN PEMBAHASAN
6.2. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Alih Fungsi Lahan di Tingkat
Alih fungsi lahan pertanian di tingkat wilayah Kabupaten Bogor pada tahun 2002-2011 dipengaruhi oleh beberapa faktor. Variabel tak bebas (dependent) yang digunakan yaitu luas lahan sawah. Sedangkan variabel bebas (independent) atau faktor-faktor yang diduga mempengaruhi perubahan luas lahan sawah tersebut yaitu kepadatan penduduk, produktivitas padi, dan luas bangunan di Kabupaten Bogor.
Analisis dalam penentuan faktor-faktor yang mempengaruhi alih fungsi lahan pertanian di tingkat wilayah yaitu menggunakan analisis linier berganda. Data yang digunakan dalam membuat model tersebut merupakan data time series dari tahun 2002-2011. Data tersebut diolah menggunakan software Eviews 7.
55 Hasil estimasi faktor-faktor yang mempengaruhi lahan pertanian di tingkat wilayah Kabupaten Bogor dapat dilihat pada Tabel 16 di bawah ini.
Tabel 16. Hasil Estimasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Alih Fungsi Lahan Pertanian di Tingkat Wilayah Kabupaten Bogor
Variabel Koefisien t-statistik Probabilitas VIF
Intersep 11,38109 23,46203 0,0000 Kepadatan Penduduk (X1) -0,107466 -2,150102 0,0751*) 1,774828 Produktivitas (X2) 0,237015 3,680963 0,0103*) 2,044927 Luas Bangunan (X3) -0,20011 -0,457798 0,6632 1,436319 R-squared 0,710233 F-statistic 4,902098
Adjusted R-squared 0,565350 Prob(F-statistic) 0,047056 Log Likelihood 34,40385 Durbin – Watson
stat
2.334277
Sumber : Data sekunder (diolah) Keterangan : *) Nyata pada taraf 10%
Hasil estimasi menunjukkan bahwa model yang digunakan dalam penelitian ini adalah baik. Berdasarkan Tabel 16 di atas diperoleh koefisien determinasi (R-squared) sebesar 0,710233. Artinya keragaman yang mampu dijelaskan oleh faktor-faktor penjelas dalam model sebesar 71,02 persen sedangkan sisanya 29,08 persen dijelaskan oleh faktor-faktor di luar model. Adjusted R-squared yang diperoleh sebesar 55,53 persen. Nilai peluang uji F- statistic (Prob f-statistic) yang diperoleh sebesar 0,047056 atau sebesar 4,7 persen yang lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan yaitu 10 persen, hal ini berarti bahwa minimal ada satu variabel bebas (independent) yang mempengaruhi variabel tak bebasnya (dependent).
Hasil estiamasi model yang dihasilkan dari regresi linear berganda tersebut cukup baik, karena memenuhi kriteria BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). BLUE dapat dicapai bila memenuhi asumsi klasik, yaitu model tidak memiliki sifat multikolinearitas, normalitas, autokorelasi, dan heterokedastisitas. Hasil uji asumsi klasik ini dapat dilihat pada Lampiran 4. Signifikan atau tidaknya pengaruh setiap variabel tak bebas terhadap variabel bebas dapat dilihat dari probabilitas setiap variabel bebas dari model tersebut. Apabila nilai probabilitas lebih kecil dari nilai taraf nyata maka variabel bebas tersebut dapat dinyatakan signifikan. Berdasarkan model di atas, variabel bebas yang berpengaruh secara signifikan terhadap perubahan luas lahan sawah, yaitu kepadatan penduduk dan produktivitas padi yang berpengaruh nyata pada taraf α = 10 persen. Sedangkan
56
luas bangunan tidak berpengaruh nyata terhadap luas lahan sawah. Pembuktian multikolinearitas dapat ditunjukkan dengan memperhatikan nilai Variance Inflaction Factors (VIF) dengan kriteria, apabila nilai VIF yang dihasilkan kurang dari 10, maka dapat disimpulkan bahwa di dalam model tidak terdapat multikolinearitas. Dengan menggunakan metode pengubahan variabel bebas ke dalam Ln maka model ini tidak terdapat multikolinearitas. Berdasarkan hasil permodelan di atas, kepadatan penduduk, produktivitas padi sawah, dan luas lahan bangunan memiliki VIF kurang dari 10 atau berkisar antara 0-5 sehingga variabel bebas dalam model tersebut dapat disimpulkan bebas dari masalah multikolinearitas. Pembuktian autokorelasi dapat dilihat dari nilai breusch- Godfrey Serial Correlation LM Test. Berdasarkan hasil pengolahan data tersebut diperoleh nilai Prob. chi-square sebesar 0,3315 atau sebesar 33,15 persen. Nilai tersebut lebih besar dari taraf nyata yang digunakan yaitu 10 persen atau 0,1 (0,3315 > 0,1) sehingga menunjukkan bahwa model tersebut bebas dari masalah autokorelasi. Asumsi normalitas ditunjukkan dengan melihat nilai probabilitas pada histogram of normality test. Berdasarkan model tersebut nilai probabilitas yang diperoleh sebesar 0,811070 atau sebesar 81,10 persen. Nilai tersebut lebih besar dari taraf nyata yang digunakan yaitu 10 persen (0,8110 > 0,1), sehingga dapat disimpulkan bahwa pada model ini residual menyebar secara normal atau tidak terjadi permasalahan normalitas. Pada model ini juga tidak ditemukan masalah heteroskedastisitas, karena dari hasil uji Glejser diperoleh nilai Prob. chi- square sebesar 0,7063 atau 70,63 persen. Nilai tersebut lebih besar dari taraf nyata yang digunakan yaitu 10 persen (0,7063 > 0,1), sehingga pada model ini tidak ditemukan masalah heteroskedastisitas. Model hasil estimasi regresi faktor-faktor yang mempengaruhi alih fungsi lahan pertanian tingkat wilayah di Kabupaten Bogor, adalah sebagai berikut :
LnY = 11,38109 - 0,107466 LnX1 + 0,237015 LnX2 - 0,20011 LnX3
Berdasarkan hasil estimasi nilai probabilitas dari variabel kepadatan penduduk lebih kecil dari taraf nyata 10 persen (0,07 < 0,1). Hal ini berarti bahwa kepadatan penduduk berpengaruh nyata terhadap perubahan luas lahan sawah. Koefisien variabel yang bernilai -0,107466 pada tabel menjelaskan bahwa, setiap kenaikan 10 persen kepadatan penduduk maka luas lahan sawah akan berkurang
57 atau beralih fungsi sebesar 1,07 persen (ceteris paribus). Model estimasi ini sesuai dengan hipotesis yang telah dikemukakan sebelumnya bahwa, kepadatan penduduk berkorelasi negatif dengan luas lahan sawah.
Kepadatan penduduk yang tinggi mengindikasikan adanya pertumbuhan penduduk yang terus meningkat. Peningkatan pertumbuhan jumlah penduduk berakibat pada naiknya permintaan lahan untuk pemukiman. Selain pemukiman, penduduk juga membutuhkan penunjang berupa sarana dan prasarana seperti, infrastruktur, sekolah, rumah sakit dan sebagainya. Hal tersebut akan mempengaruhi permintaan akan lahan. Lahan yang jumlahnya sangat terbatas menjadi kendala dalam mengatasi permasalahan tersebut sehingga mulai banyaknya lahan sawah yang dilirik untuk dialihfungsikan menjadi lahan pemukiman. Hal ini mengindikasikan adanya pengalihfungsian lahan dari pertanian ke non pertanian
Hasil estimasi nilai probabilitas dari variabel produktivitas padi sawah memiliki hubungan yang positif. Produktivitas padi sawah juga berpengaruh nyata terhadap luas lahan sawa dengan nilai probabilitas sebesar 0,0103 lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan yaitu 10 persen (0,0103 < 0,1). Sedangkan nilai koefisien produktivitas padi sawah adalah sebesar 0,237015. Hal ini berarti bahwa peningkatan produktivitas padi sawah sebesar 10 persen akan mengakibatkan luas lahan sawah bertambah sebesar 2,3 persen (ceteris paribus).
Keterkaitan searah atau hubungan positif yang terjadi antara produktivitas padi sawah terhadap luas lahan sawah sesuai dengan hipotesis awal. Produktivitas lahan yang semakin meningkat akan mempertahankan luasan lahan sawah yang ada. Hal ini mengindikasikan bahwa, alih fungsi lahan sawah terjadi pada lahan sawah yang memiliki produktivitas rendah. Produktivitas yang rendah disebabkan adanya beberapa faktor seperti tekstur tanah yang sulit ditanami, irigasi yang kurang baik, ataupun penggunaan zat kimia yang berlebihan. Sehingga pemilik lahan lebih tertarik untuk menjual lahan sawahnya ke investor yang akan lebih menguntungkan dari pada usaha tani sendiri. Hal terserbut mengindikasikan pula adanya alih fungsi lahan pertanian ke non pertanian.
Hasil estimasi koefisien luas lahan bangunan berpengaruh negatif terhadap luas lahan sawah. Namun tidak berpengaruh nyata dimana nilai probabilitas luas
58
lahan bangunan lebih besar dari taraf nyata 10 persen (0,6632 > 0,1). Hal ini tidak sesuai dengan hipotesis yang menyatakan bahwa luas lahan bangunan akan berpengaruh terhadap luas lahan sawah.
6.3 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Alih Fungsi Lahan di Tingkat Petani