Pemilihan lokasi penelitian dilakukan di Desa Kalibuaya, Kecamatan Telagasari, Kabupaten Karawang, Provinsi Jawa Barat. Pemilihan lokasi penelitian ini secara sengaja (purposive), dengan pertimbangan bahwa Kecamatan
Telagasari merupakan salah satu kecamatan di Kabupaten Karawang yang terdiri dari 14 desa dengan total luas wilayah 4 368 he ktar yang terdiri dari tanah darat 443 hektar dan tanah sawah 3 925 hektar. Sedangkan, Desa Kalibuaya merupakan salah satu desa di Kecamatan Telagasari sebagai sentra produksi yang memiliki luas lahan terluas yaitu 488 he ktar, dan desa dengan sebagian besar masyarakatnya berprofesi sebagai petani padi. Waktu penelitian dimulai dari bulan Januari 2016 hingga bulan Maret 2016.
Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data primer dan data sekunder. Data primer yang didapatkan merupakan dari hasil wawancara dengan petani menggunakan data usahatani yang dilakukan pada musim tanam kering II tahun 2014. D ata yang dikumpulan tersebut mencakup kondisi sosio-ekonomi responden, keragaan usahatani, pengunaan input produksi, pendapatan usahatani,
keanggotaan petani pada program pertanian dan keterangan lainnya. Data tersebut digunakan untuk bisa menentukan tingkat efisiensi dan faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensi teknis usahatani padi.
Data sekunder diperoleh dari berbagai bahan pustaka seperti buku yang terkait dengan metode penelitian dan hasil penelitian yang sesuai dengan topik efisiensi teknis usahatani. Selanjutnya, data sekunder juga diperoleh dari berbagai instansi terkait, seperti Badan Pusat Statistik Indonesia, Badan Pusat Statistik Jawa Barat, UPTD Kecamatan Telagasari, dan penyuluh BP3K Kecamatan Telagasari. Data sekunder tersebut berupa informasi terkait produksi, luas lahan, produktivitas padi, tingkat konsumsi beras dan informasi terkait lainnya yang digunakan pada penelitian ini. Data sekunder digunakan pada penelitian ini untuk bisa menjadi referensi dan melengkapi data primer sehingga kedua data tersebut diolah untuk dapat mencapai tujuan penelitian.
Metode Penentuan Sampel
Penentuan sampel yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode purposive sampling. Metode purposive sampling yaitu pemilihan petani
yang dijadikan sebagai sampel secara sengaja dengan kriteria yang sesuai pada penelitian ini. Kriteria sampel pada penelitian ini adalah petani di Desa Kalibuaya yang melakukan kegiatan usahatani padi. Jumlah responden yang digunakan sebanyak 64 orang petani padi yang masih aktif melakukan kegiatan usahatani
padi di Desa Kalibuaya. Responden ini terdiri dari 32 petani program SLPTT dan 32 petani non program SLPTT.
Metode Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan dan analisis data pada penelitian ini dilakukan secara kualitatif dan kuantitatif berdasarkan data primer dan sekunder yang diperoleh dari hasil penelitian. Pengolahan data dengan metode kualitatif yaitu deskriptif mengenai gambaran umum lokasi penelitian, karakteristik petani responden, keragaan usahatani, dan pengunaan input-input produksi dari usahatani padi di Desa
Kalibuaya, Kecamatan Telagasari, Kabupaten Karawang.
Pengolahan data dengan metode kuantitatif yaitu analisis efisiensi teknis dan identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensi teknis usahatani padi di Desa Kalibuaya, Kecamatan Telagasari, Kabupaten Karawang dengan menggunakan pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA) dan Regresi Tobit.
Data primer selanjutnya akan diolah dengan bantuan perangkat komputer seperti program Microsoft Excel 2010, DEAP versi 2.1, dan SAS 9.13. Selanjutnya, hasil
dari olahan data primer tersebut disajikan dalam bentuk tabel dengan interpretasi dalam bentuk pembahasan.
Metode Data Envelopment Analysis (DEA)
Metode DEA adalah metode non parametrik sebagai alat evaluasi kerja suatu aktivitas yang memerlukan satu macam atau lebih dari satu input dan
menghasilkan satu macam ouput atau lebih, dengan menggunakan model program
linier sebagai metode pengukuran efisiensi. Secara sederhana pengukuran dinyatakan dengan rasio antara output terhadap input yang merupakan satuan
pengukuran efisiensi atau produktivitas yang bisa dinyatakan secara parsial (Cooper et al. 2006). Selanjutnya, Cooper et al. (2006) menjelaskan bahwa
metode DEA menggunakan teknis program matematis yang dapat menangani variabel dan batasan yang banyak. Selain itu, metode DEA tidak membatasi input
dan output yang akan dipilih karena teknis yang dipakai dapat mengatasinya.
Contoh output dari suatu entitas, seperti hasil penjualan satu atau lebih macam
produk, produksi suatu komoditi pertanian, profit perusahan, keuntungan usahatani komoditi pertanian dan lain-lain) ataupun secara total (melibatkan semua output dan semua input pada suatu entitas kedalam pengukuran) yang dapat
menunjukkan faktor input apa yang paling berpengaruhh dalam menghasilkan
suatu output.
DMU (Decision Making Unit) adalah organisasi atau entitas yang akan
diukur efisiensinya secara relatif terhadap sekelompok entitas lainnya yang homogen. Homogen artinya adalah input dan output dari masing-masing DMU
yang dievaluasi harus sama atau sejenis. Pendekatan DEA menggunakan pembobotan yang bersifat fixed pada seluruh masukan (input) dan keluaran
(output) dari setiap DMU yang dievaluasi. Penggunaan bobot yang bersifat fixed
yang diterapkan secara seragam pada semua input dan output dari DMU yang
Konsep DEA pertama kali dilakukan oleh Farrel (1957) dan dikembangkan oleh Charnes, Cooper, dan Rhodes (1978) yang dikenal dengan model CCR. Pada model CCR asumsi yang digunakan adalah constant return to scale (CRS). Asumsi CRS mensyaratkan suatu DMU mampu menambah atau
mengurangi variabel input dan output secara linear tanpa mengalami kenaikan
atau penurunan nilai efisiensi. Dalam perkembangannya, DEA mengalami modifikasi yang pertama kali diperkenalkan oleh Banker, Charnes, dan Cooper (1984) yang dikenal dengan model BCC. Pada model BCC asumsi yang digunakan adalah variable return to scale (VRS). Asumsi VRS berbeda dengan
CRS, dimana VRS tidak mengharuskan perubahan input dan output suatu DMU
berlangsung secara linier, sehingga diperbolehkan terjadinya kenaikan (increasing return to scale) dan penurunan (decreasing return to scale) nilai efisiensi (Cooper et al. 2006).
Asumsi CRS lebih tepat digunakan ketika semua DMU bekerja pada skala optimal. Sedangkan, asumsi VRS digunakan ketika tidak semua DMU berada pada skala yang optimal. Perbedaan lain antara CRS dan VRS adalah perhitungan nilai variasi efisiensi dengan ukuran skala DMU. Pada asumsi VRS, suatu DMU dapat dibandingkan dengan DMU lain yang lebih besar atau lebih kecil. Hal ini tidak diterapkan pada asumsi CRS. Perhitungan efisiensi teknis dengan model VRS akan diperoleh nilai skala efisiensi pada masing-masing DMU. Nilai skala efisiensi dari sebuah DMU dapat dihitung sebagai rasio antara efisiensi dengan asumsi CRS atau VRS dari sebuah DMU. Suatu DMU akan tidak efisien jika terdapat perbedaan nilai efisiensi teknis CRS dan VRS. Selain itu, akan tidak efisien jika DMU hanya memiliki efisiensi teknis murni, dimana nilai efisiensi yang sama antara CRS dan VRS dan dipastikan nilai efisiensi teknis lebih kecil dari satu.
Secara matematis, perhitungan efisiensi teknis dengan model variable return to scale (VRS) adalah sebagai berikut:
Min �,� �, �� − �� + �� ≥ 0, ��� −�� ≥ 0, I1′� = 1 � ≥ 0 Keterangan: I1 = Vektor Ix1
� = Pengurangan proporsional input yang mungkin untuk DMU ke-i,
asumsi output konstan
� = Bobot dari DMU ke-j
Analisis Efisiensi Teknis dengan Pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA)
Pendekatan model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data Envelopmen Analysis (DEA). DEA merupaka alat evaluasi kerja suatu aktivitas
yang menggunakan satu macam input atau lebih dan menghasilkan satu macam ouptut atau lebih. Cooper et al. (2006), mendefinisikan DEA secara sederhana
dinyatakan secara parsial. Kegiatan yang diamati dalam model DEA adalah membandingkan input dan output dari setiap decision making unit (DMU) atau
unit pengambil keputusan. Setiap DMU akan mencerminkan keragaman karena adanya perbedaan penggunaan kombinasi input untuk menghasilkan output yang
berbeda. Perbandingan input dan output pada DMU dilakukan untuk mendapatkan
skor efisiensi. Pada penelitian ini jika nilai efisiensi sama dengan satu, maka usahatani padi relatif efisien. Namun, jika nilai efisiensi kurang dari satu, maka usahatani padi relatif tidak efisien.
Terdapat beberapa asumsi penggunaan model DEA menurut Cooper et al.
(2006), yaitu penggunaan input dan hasil output merupakan variabel pada
penelitian, seluruh decision making unit (DMU) harus memiliki variabel input dan output yang sama jenisnya agar dapat dianalis, setiap DMU memiliki pilihan
ukuran atau besaran input dan output yang berbeda untuk memaksimalkan
efisiensi secara individual, semua varibael input dan ouput pada masing-masing
DMU bernilai positif (>0), serta DEA digunakan sebagai alat analisis untuk mengukur kinerja pada setiap DMU. Langkah-langkah penelitian kerja penggunaan metode DEA menurut Cooper et al. (2006), yaitu mengidentifikasi
DMU yang diamati dengan variabel input dan output yang telah ditentukan serta
menghitung nilai efisiensi pada setiap DMU untuk mendapatkan variabel input
dan output yang seharusnya agar mencapai kinerja optimal. Petani sebagai unit
pengambil keputusan memiliki kontrol atas input yang digunakan dibandingkan
dengan output yang dihasilkan, sehingga model DEA pada penelitian ini
berorientasi pada variabel input.
Pendekatan model DEA Variable Return to Scale lebih tepat digunakan
pada penelitian ini karena usahatani padi di lokasi penelitian hampir tidak mencapai skala optimal. Asumsi dari model ini adalah bahwa rasio antara penambahan input dan output tidak sama (variable return to scale). Artinya,
perubahan input dan output suatu DMU berlangsung secara linier, sehingga
diperbolehkan terjadinya kenaikan (increasing returns to scale/IRS) dan
penurunan (decreasing returns to scale/DRS) nilai efisiensi. Sehingga, metode ini
melibatkan analisis multi input, multi output, dan variable return to scale.
Variabel input yang digunakan yaitu benih padi, pupuk NPK, pupuk urea,
insektisida padat, insektisida cair, dan tenaga kerja (tenaga kerja dalam keluarga dan tenaga kerja luas keluarga). Sedangkan, variabel output yang digunakan pada
penelitian ini terdiri dari produksi padi dan produktivitas padi. Berikut ini adalah variabel input dan output yang digunakan pada penelitian ini:
a. Benih padi (input 1), yaitu jumlah benih yang digunakan untuk melakukan
kegiatan usahatani padi dalam satu musim tanam (kg).
b. Pupuk NPK (input 2), yaitu jumlah pupuk NPK yang digunakan untuk
melakukan kegiatan usahatani padi dalam satu musim tanam (kg).
c. Pupuk urea (input 3), yaitu jumlah pupuk urea yang digunakan untuk
melakukan kegiatan usahatani padi dalam satu musim tanam (kg).
d. Insektisida padat (input 4), yaitu jumlah insektisida padat yang digunakan
untuk melakukan kegiatan usahatani padi dalam satu musim tanam (kg).
e. Insektisida cair (input 5), yaitu jumlah insektisida cair yang digunakan untuk
f. Tenaga kerja dalam keluarga (input 6), yaitu jumlah hari kerja dari tenaga kerja
dalam keluarga untuk melakukan kegiatan usahatani padi dalam satu musim tanam (HOK).
g. Tenaga kerja luar keluarga (input 7), yaitu jumlah hari kerja dari tenaga kerja
luar keluarga untuk melakukan kegiatan usahatani padi dalam satu musim tanam (HOK).
h. Produksi padi (output 1), yaitu jumlah produksi padi yang didapatkan dari
usahatani padi dalam satu musim tanam (kg).
i. Produktivitas padi (output 2), yaitu jumlah total panen padi per hektar dari
usahatani padi dalam satu musim tanam (kg/hektar).
Berdasarkan pendapat dari Cooper et al. (2006), pendekatan model DEA
pada penelitian ini memiliki beberapa keunggulan dan keterbatasan dibandingkan dengan model lainnya, yaitu:
1. Model DEA dapat mengukur banyak variabel input dan output.
2. Model DEA dapat membandingkan secara langsung nilai efisiensi dari beberapa DMU yang relatif efisien dengan yang tidak efisien.
3. Model DEA dapat diperoleh keterangan yang menunjukkan kecenderungan tren pada petani, apakah petani tergolong pada increasing return to scale (IRS), decreasing return to scale (DRS), atau constant return to scale (CRS).
4. Asumsi model DEA berorientasi pada input akan menunjukkan sejumlah input
yang dapat dikurangi oleh petani untuk menghasilkan tingkat output yang sama.
5. Variabel input dan output dapat memiliki satuan pengukuran yang berbeda.
Sementara itu, keterbatasan model DEA pada penelitian ini berdasarkan pendapat dari Cooper et al. (2006), yaitu:
1. Kesalahan pengukuran akan berakibat fatal karena model DEA merupakan teknik titik ekstrim.
2. Pengujian hipotesis secara statistik atas hasil DEA sulit dilakukan karena model DEA merupakan pengukuran non parametrik.
3. Dalam melakukan analisis efisiensi teknis, tidak dapat ditarik kesimpulan secara general (umum) karena nilai efisiensi teknis yang diperoleh dari hasil
perhitungan merupakan nilai efisiensi relatif.
4. Model tidak dapat memperhitungkan faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensi sehingga menggunakan alternatif permodelan, yaitu model regresi tobit.
Model Regresi Tobit
Model regresi ini pertama kali dikemukakan oleh Tobit pada tahun 1958, dimana Tobit menghubungkan studinya berdasarkan analisis probit. Regresi tobit mengasumsikan bahwa variabel tidak bebas terbatas nilainya (censored), hanya
variabel bebas yang tidak terbatas. Semua variabel baik bebas maupun tidak bebas diukur dengan benar sehingga tidak ada autokorelasi, heterorkeditas, dan multikolinearitas yang sempurna serta menggunakan model matematis yang tepat (Gujarati dan Dawn 2009). Model regresi tobit memiliki beberapa keunggulan, yaitu dapat menentukan intensitas faktor yang mempengaruhi efisiensi teknis pada usahatani, dapat memeriksa konsistensi hasil DEA dan mengidentifikasi variabel penjelas (Cooper et al. 2006), dan pengaruh dari variabel eksternal pada proses
produksi dapat diuji baik dari segi arah (sign) maupun signifikansinya (Gujarati
dan Dawn 2009).
Nilai tingkat efisiensi teknis dengan analisi DEA yang dihasilkan pada penelitian ini adalah 0.00 s ampai 1.00, di mana penggunaan regresi tobit akan menjelaskan hubungan antara tingkat efisiensi teknis dengan karakteristik petani responden. Faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensi teknis disesuaikan dengan kondisi responden di lokasi penelitian. Faktor yang diduga berpengaruh terhadap efisiensi teknis usahatani padi di Desa Kalibuaya, yaitu usia (AGE), pendidikan (EDU), pengalaman berusahatani padi (EXP), jumlah tanggungan keluarga (FAM), keanggotaan petani dalam program SLPTT (PROG) dan penggunaan pupuk organik (ORG). Model tobit yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
TE = β0 + β1AGE + β2EDU + β3EXP + β4FAM + β5PROG + β6ORG + ε
Keterangan:
Variabel Dependen
TE = Nilai Efisiensi Teknis Variabel Independen
AGE = Usia (Tahun) EDU = Pendidikan (Tahun)
EXP = Pengalaman Berusahatani Padi (Tahun) FAM = Jumlah Tanggungan Keluarga (Jiwa)
PROG = Keanggotaan Petani dalam Program SLPTT (1 = anggota dan 0 = tidak anggota )
ORG = Pupuk Organik (1 = Menggunakan dan 0 = tidak menggunakan)
Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini diduga dapat mempengaruhi tingkat efisiensi teknis dari usahatani padi. Terdapat beberapa hipotesis yang digunakan pada setiap variabel yaitu usia, pendidikan, pengalaman berusahatani padi, jumlah tanggungan keluarga, dan keanggotaan petani dalam program SLPTT. Karakteristik usia merupakan lama petani responden hidup hingga penelitian ini dilakukan. Kelompok usia produktif akan lebih baik dalam beberapa hal seperti tenaga yang dihasilkan lebih besar dalam melakukan kegiatan di sawah, serta lebih cepat dalam hal adopsi inovasi yang akan diterima walaupun minim dalam hal pengalaman. Selain itu, usia produktif bagi petani mempunyai manfaat untuk menerapkan komponen teknologi yang dianjurkan dan diinformasikan oleh penyuluh. Semakin tua usia petani, maka diduga akan berpengaruh negatif terhadap efisiensi teknis, sehingga usia perlu diuji pengaruhnya terhadap efisiensi teknis.
Karakteristik tingkat pendidikan merupakan jumlah tahun mengikuti pendidikan formal yang ditempuh oleh petani responden hingga penelitian ini dilakukan. Pendidikan dapat mempengaruhi perilaku dan tingkat adopsi petani dalam mengaplikasikan informasi dan tekonologi baru yang telah diberikan. Semakin tinggi pendidikan petani, maka diduga akan berpengaruh positif terhadap efisiensi teknis, sehingga pendidikan perlu diuji pengaruhnya terhadap efisiensi teknis.
Karakteristik pengalaman berusahatani merupakan pengetahuan yang dimiliki petani responden dalam melakukan budidaya padi pada kurun waktu tertentu hingga penelitian ini dilakukan. Pengalaman bertani diasumsikan bahwa petani memiliki waktu belajar yang cukup banyak, sehingga petani tersebut dapat belajar secara langsung dari setiap kejadian yang terjadi selama melakukan budidaya. Semakin lama pengalaman petani dalam melakukan kegiatan usahatani padi, maka diduga akan berpengaruh positif terhadap efisiensi teknis, sehingga pengalaman berusahatani perlu diuji pengaruhnya terhadap efisiensi teknis.
Jumlah tanggungan keluarga merupakan banyaknya jumlah tanggungan di dalam rumah tangga petani. Jumlah tanggunan akan berpengaruh terhadap tingginya pengeluaran untuk konsumsi di dalam rumah tangga sehingga pembelian input-input produksi akan terbatas dan menyebabkan penggunaan input-input produksi menjadi tidak sesuai dengan penggunaan yang dianjurkan,
terutama apabila harga input-input produksi tersebut cukup tinggi. Oleh karena itu,
jumlah tanggungan keluarga rumah tangga petani perlu diuji untuk melihat pengaruhnya terhadap efisiensi teknis.
Faktor keanggotaan petani dalam program pertanian di Desa Kalibuaya yaitu program SLPTT (Sekolah Lapang Pengelolaan Tanaman Terpadu) merupakan program penggunaan komponen teknologi dalam melakukan kegiatan usahatani. Keanggotaan petani dalam program SLPTT diduga akan meningkatkan kemampuan manajerial dan pengambilan keputusan petani untuk menggunakan
input produksi yang tepat pada kegiatan usahatani. Selain itu, manfaat adanya
program pertanian akan berdampak baik bagi petani seperti adanya penyuluhan dan pelatihan, permodalan, informasi, inovasi teknologi dan program bantuan dari pemerintah. Keanggotaan dalam lembaga pertanian diduga berpengaruh positif terhadap efisiensi teknis, sehingga perlu diuji pengaruhnya terhadap efisiensi teknis.
Penggunaan pupuk o rganik merupakan banyaknya jumlah pupuk or ganik yang digunakan oleh petani dalam melakukan budidaya padi pada satu musim tanam tertentu. Penggunaan pupuk organik diduga akan meningkatkan kesuburan tanah dengan adanya penerapan pemupukan yang berimbang. Selain itu, penggunaan pupuk or ganik merupakan alternatif untuk mengurangi penggunaan pupuk anorganik. Penggunaan pupuk organik diduga berpengaruh positif terhadap efisiensi teknis, sehingga perlu diuji pengaruhnya terhadap efisiensi teknis.
Uji Normalitas Data
Analisis uji normalitas data yang digunakan pada penelitian ini yaitu analisis uji Shapiro-Wilks. Analisis uji Shapiro-Wilk digunakan untuk jumlah data
≤ 50, dimana pada penelitian ini data yang digunakan yaitu sebanyak 64 petani responden. Apabila hasil dari uji normalitas data memiliki sebaran data yang normal (p > 0.05), maka untuk langkah selanjutnya menggunakan analisis statistik parametrik (uji T). Sedangkan, apabila hasil dari uji normalitas data memiliki sebaran data yang tidak menyebar secara normal (p < 0 .05), maka langkah selanjutnya menggunakan analisis statistitk non-parametrik (uji Mann-Whitney). Analisis uji normalitas data memiliki hipotesis, dimana hipotesis yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
H0: Data berdistribusi secara normal
Uji Mann-Whitney
Analisis Mann-Whitney pada penelitian dilakukan untuk analisis hubungan kausal (dependency) dari dua variabel bebas dan untuk menyimpulkan
serta membuktikan hubungan kausal antara dua berbeda secara signifikan untuk jumlah data yang bersifat nonparametrik. Uji Mann-Whitney dilakukan perhitungan statistik uji dengan melakukan peringkat data pada sampel populasi yang digunanakan. Berdasarkan data sampel, maka selanjutnya dilakukan peringkat tanpa membedakan asal sampel. Selanjutnya, sampel yang sudah diberikan peringkat, maka dilakukan uji hipotesis dengan statistik uji. Analisis dilakukan dengan menggunakan alat program analisis SPSS dan disimpulkan melalui output pada program SPSS. Taraf nyata yang digunakan pada penelitian
ini yaitu α = 5%. Pada output SPSS dapat dilihat informasi nilai Exact Sig (2- tailed), dimana apabila nilai Exact Sig (2-tailed) lebih kecil dari nilai α maka
dapat disimpulkan tolak H0. Sedangkan, apabila nilai Exact Sig (2-tailed) lebih
besar dari nilai α maka dapat disimpulkan terima H0. Hipotesis uji Mann-Whitney
yang digunakan pada penelitian ini yaitu terima H0 yang artinya tidak terdapat
perbedaan antara sampel 1 da n sampel 2 da n tolak H0 yang artinya terdapat
perbedaan antara sampel 1 dan sampel 2. Sampel 1 dan sampel 2 yang digunakan pada peneltian ini untuk membuktikan hubungan kausal dari beberapa variabel sosial ekonomi yang mempengaruhi tingkat efisiensi teknis dari usahatani padi. Secara matematis, perhitungan uji Mann-Whitney adalah sebagai berikut:
Z= U- n 1 n2 2 � (n1) (n2) (n1 +n2+1) 12 Keterangan: Z : Nilai Z hitung U : Jumlah peringkat n1 : Jumlah sampel 1 n2 : Jumlah sampel 2 Uji Beda T-Test
Analisis uji beda T-Test pada penelitian dilakukan untuk membandingkan beberapa beberapa data antara sampel 1 dan sampel 2 apakah terdapat perbedaan signifikan secara statistik. Sampel 1 dan sampel 2 yang digunakan pada peneltian ini yaitu variabel sosial ekonomi yang mempengaruhi tingkat efisiensi teknis dari usahatani padi. Beberapa asumsi yang harus dipenuhi untuk melakukan analisis uji beda T-Test adalah sampel data berdistribusi secara normal, memiliki varians sama, dan datanya bersifat interval atau rasio. Analisis dilakukan dengan menggunakan alat program analisis SPSS dan disimpulkan melalui output pada
program SPSS. Kriteria uji yang digunakan pada penelitian ini dengan cara membandingkan nilai Sig (2-tailed) dan nilai alfa (α) dengan nilai sebesar 0.05.
Apabila hasil analisis menunjukkan bahwa nilai Sig (2-tailed) > alfa (α), maka
terima H0. Sedangkan, apabila hasil menunjukkan bahwa Sig (2- tailed) < alfa
(α), maka tolak H0. Hipotesis uji beda T-Test yang digunakan pada penelitian ini
sampel 2 da n tolak H0 yang artinya terdapat perbedaan antara sampel 1 dan
sampel 2. Secara matematis, perhitungan uji beda T-Test adalah sebagai berikut (Harimini, 2009): t = X1 – X2 σ gab�n1 1+ 1 n2 σ gab=�(n1+1)σn12 + (n2 + 1) σ22 1+n2-2 Keterangan: t : Nilai t hitung
X1 : Rata-rata data sampel 1
X2 : Rata-rata data sampel 2
n1 : Jumlah petani sampel 1
n2 : Jumlah petani sampel 2
σ12 : Simpangan baku sampel 1
σ22 : Simpangan baku sampel 2