Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Desa Pasir Jaya dan Desa Ciburuy, Kecamatan Cigombong, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Desa Pasir Jaya dan Desa Ciburuy dipilih sebagai lokasi penelitian sebab di kedua desa tersebut terdapat sejumlah petani yang telah berusahatani Padi Sehat, yang diduga menerapkan prinsip LEISA, sejak lebih dari 5 tahun lalu. Namun terdapat pula petani padi yang masih berusahatani secara konvensional. Penelitian ini berlangsung pada bulan Juli- September 2013.
Metode Pengambilan Sampel
Populasi yang akan dijadikan objek penelitian adalah usahatani-usahatani padi di Desa Pasir Jaya dan Desa Ciburuy, Kecamatan Cigombong, Kabupaten Bogor. Informasi tentang petani-petani yang merupakan petani-petani Padi Sehat dan non Padi Sehat didapatkan dari Ketua Gapoktan harapan Maju dan Silih Asih. Jumlah sampel yang didapatkan dari proses pengambilan sampel adalah sebanyak 32 sampel yang terdiri dari 17 sampel usahatani Padi Sehat dan 15 sampel usahatani non Padi Sehat.
Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan langsung di lapangan oleh orang yang melakukan penelitian atau yang bersangkutan yang memerlukannya (Nazir 2011). Data primer yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh melalui wawancara langsung kepada responden. Data primer mencakup data ciri individu responden (karakteristik responden), ciri usahatani responden dan ciri eksternal responden (Tabel 1). Data sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh orang lain yang melakukan penelitian dengantujuan yang berbeda dengan peneliti atau dari sumber-sumber yang telah ada (Nazir 2011). Data sekunder dikumpulkan dari Departemen Pertanian, BPS Indonesia, Jurnal, buku dan hasil penelitian terdahulu (Tabel 1).
Tabel 1. Jenis Data dan Sumber data Penelitian
Jenis Data Sumber Ket.
Primer
- Penggunaan Input Petani Juli-September 2013
- Harga Input Petani Juli-September 2013
- Kegiatan Usahatani Petani Juli-September 2013
- Produksi/Panen Petani Juli-September 2013
- Harga Output Petani Juli-September 2013
- Keuangan Keluarga Petani Petani Juli-September 2013
- Karakteristik Petani dan Keluarga Petani Petani Juli-September 2013
- Karateristik Teknologi Usahatani Petani Juli-September 2013
Sekunder
Jenis Data Sumber Ket.
- Data Produksi Beras Deptan Mei 2013
- Luas Panen, Produksi dan Produktivitas
Padi
Hasil
Penelitian Mei 2013
- Faktor-Faktor yang Mempengruhi
Penerapan Inovasi
Hasil
Penelitian Mei 2013
Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data primer dilakukan dengan cara diskusi serta wawancara langsung dengan responden dan pihak-pihak yang terkait tentang penerapan LEISA di Desa Ciburuy dan Desa Pasir Jaya. Wawancara dengan responden dengan menggunakan kuesioner panduan yang berisikan daftar-daftar pertanyaan yang relevan dengan tujuan penelitian. Data sekunder diperoleh melalui pencarian data dari internet dan pencarian pustaka yang terkait dengan penelitian di perpustakaan.
Metode Pengolahan dan Analisis Data
Analisis data merupakan bagian yang sangat penting dalam metode ilmiah, karena dapat memberikan makna yang berguna dalam memecahkan masalah penelitian (Nazir, 2011). Pengolahan data dari lapang dilakukan dengan cara dengan menghitung dan merata-ratakan seluruh data dari responden yang dibedakan menjadi dua kelompok yaitu petani padi yang terdaftar menerapkan LEISA (Padi Sehat) pada usahataninya dan petani padi yang tidak menerapkan LEISA (non Padi Sehat) pada usahataninya yang selanjutnya akan dianalisis. Hasil analisis data dalam penelitian ini akan dianalisis secara kualitatif dan kuantitatif.
Data Kuantitatif disajikan menggunakan tabel data frekuensi dan persentase. Data kuantitatif diolah dengan menggunakan alat hitung atau
kalkulator dan dengan bantuan komputer yaitu menggunakan software microsoft
excel 2007 dan software SPSS 17. Analisis kualitatif dianalisis secara deskriptif untuk mengambarkan petani padi di Desa Pasir Jaya dan Desa Ciburuy, Kecamatan Cigombong, Kabupaten Bogor.
Analisis Pendapatan Usahatani
Terdapat dua unsur data yang harus dikumpulkan untuk melakukan analisis pendapatan usahatani yaitu data mengenai semua penerimaan usahatani dan data mengenai pengeluaran-pengeluaran usahatani (Soekartawi 1995). Adapun komponen-komponen yang termasuk di dalam biaya pada penelitian ini adalah benih, pupuk, obat-obatan dan tenaga kerja luar keluarga. Semua komponen tersebut di lakukan pada perhitungan musim tanam bulan Juli 2013 sampai bulan September 2013. Penerimaan dalam penelitian ini adalah total produksi padi dalam bentuk gabah kering panen dikalikan dengan harga jual gabah kering panen.
Tabel 2. Perhitungan Keuntungan Usahatani
No Komponen
Petani yang Menerapakan LEISA
(Rp)
Petani yang Tidak Menerapkan LEISA (Rp)
1. Penerimaan
Produksi Harga Jual
Total Penerimaan (gross
farm income) 2. Biaya Usahatani Benih Pupuk Organik Pupuk Kimia Obat–Obatan
Tenaga Kerja Luar
Keluarga
Total Biaya Usahatani
3. Pendapatan Usahatani (net
farm income)
4. Bunga Pinjaman
5.
Penghasilan Bersih
Usahatani (net farm
earnings)
6. Imbalan atas Seluruh
Modal
7. Imbalan atas Modal Petani 8. Imbalan atas Tenaga Kerja
Semua komponen biaya dan penerimaan dikonversikan ke dalam satu hektar agar dapat dilakukan perbandingan antara satu petani dengan petani yang lain. Kemudian masing-masing kelompok petani padi yang menerapkan sistem LEISA pada usahataninya dan petani padi yang tidak menerapkan sistem LEISA pada usahataninya dihitung nilai rata-rata setiap biaya dan penerimaan untuk menggambarkan pendapatan secara umum dari kedua kelompok tersebut.
Perhitungan keuntungan usahatani merupakan perhitungan balas jasa terhadap penggunaan faktor-faktor produksi (lahan, modal, tenaga kerja dan pengelolaan). Tingkat keuntungan usahatani bisa tergambar dari nilai pendapatan usahatani, nilai penghasilan bersih usahatani, imbalan atas seluruh modal, imbalan atas modal petani, dan imbalan atas tenaga kerja keluarga. Cara mendapatkan nilai
pendapatan usahatani (net farm income) adalah dengan mengurangkan seluruh
penerimaan usahatani (gross farm income) dengan total biaya usahatani. Bila
sebagian modal usahatani diperoleh dari utang, maka perlu menghitung
penghasilan bersih usahatani (net farm earnings) yang diperoleh dengan cara
mengurangkan pendapatan usahatani dengan bunga utang usahatani. Bila modal usahatani seluruhnya merupakan modal sendiri maka nilai pendapatan usahatani juga merupakan nilai penghasilan bersih usahatani (Soekartawi 1995).
Ukuran penampilan usahatani lainnya adalah ukuran imbalan atas modal dan tenaga kerja keluarga. Penegertian modal yang digunakan di penelitian ini adalah total biaya yang digunakan untuk operasional usahatani. Imbalan atas
modal terbagi menjadi dua yaitu imbalan atas seluruh modal (return to total capital) dan imbalan atas modal sendiri (return to farm equity capital). Imbalan atas seluruh modal dihitung dengan cara membagi pendapatan bersih usahatani dengan nilai seluruh modal, baik modal sendiri maupun modal pinjaman. Hasil pembagian ini dinyatakan dalam presentase. Imbalan atas modal sendiri dihitung dengan cara membagi pendapatan usahatani dengan nilai modal sendiri dan hasil pembagiannya juga dinyatakan dalam presentase. Imbalan atas tenaga kerja
keluarga (return to labor) diperoleh dengan cara membagi penghasilan bersih
usahatani dengan jumlah total HOK yaitu tenaga kerja luar keluarga dan tenaga kerja keluarga. Hasil perhitungan ini akan menunjukkan tingkat upah per HOK dan dibandingkan dengan upah yang diberikan kepada tenaga kerja luar keluarga (Soekartawi 1995).
Model Regresi Linier Berganda
Analisis regresi merupakan studi tentang hubungan antara satu variabel yang disebut variabel tak bebas atau variabel yang dijelaskan dan satu atau lebih variabel bebas atau variabel penjelas. Model regresi linier berganda merupakan model regresi linear yang mempunyai lebih dari satu variabel penjelas (Gujarati, 2006). Model regresi linier berganda faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat penerapan LEISA pada usahatani merupakan model regresi yang didapat dari data sampel atau bisa disebut juga fungsi regresi sampel. Maka untuk menaksir fungsi regresi keseluruhan populasi berdasarkan fungsi regresi sampel yang ada
digunakan metode kuadrat terkecil biasa atau ordinary least square (OLS). Faktor
yang diduga merupakan berpengaruh terhadap tingkat penerapan LEISA pada usahatani padi adalah umur responden, lama pendidikan formal responden, jumlah tanggungan keluarga, luas lahan garapan, pendapatan luar usahatani responden, status penguasaan lahan, tujuan usahatani padi, dan status petani sebagai petani Padi Sehat atau non Padi Sehat. Persamaan regresi untuk faktor-faktor yang mempengaruhi penerapan LEISA pada usahatani padi adalah sebagai berikut:
Y = β0+ β1X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4X4 + β5X5+ β6X6 + β7X7+ β8D1 + β9D2+ ε
Keterangan :
Y = Tingkat penerapan LEISA pada usahatani padi
X1 = Umur responden (Tahun)
X2 = Lama pendidikan formal responden (Tahun)
X3 = Jumlah tanggungan keluarga (Jiwa)
X4 = Luasan lahan garapan (Ha)
X5 = Pendapatan luar usahatani padi (Rupiah/Bulan)
D1 = Dummy status penguasaan lahan (1=Milik; 0=Lainnya)
D2 = Dummy tujuan usahatani padi (1=Pekerjaan utama; 0=Pekerjaan
sampingan)
D3 = Dummy petani Padi (1=Petani Padi Sehat; 0=Petani non Padi Sehat) β0 = Konstanta
ε = Galat
Ketepatan model regresi hasil analisis diukur dengan nilai koefisien
determinasi (R2). Nilai koefisien determinasi merupakan gambaran dari proporsi
keragaman (varian) total di dalam variabel tidak bebas (Y) yang dapat dijelaskan oleh variabe-variabel bebas (Xi) secara bersama-sama dan menunjukkan besarnya sumbangan variabel bebas (Xi) terhadap variabel tidak bebas (Y). Sedangkan keeratan hubungan linear antara variabel tidak bebas (Y) dan semua variabel bebas (Xi) dalam model diukur dengan koefisien korelasi berganda (R) yang
merupakan akar dari R2 (Kurniawan, 2009).
Pengujian Asumsi OLS
Penaksir OLS adalah penaksir fungsi regresi tak bias linear terbaik atau
best linear unbiased estimator (BLUE) karena model regresi yang dihasilkan dengan metode OLS berbentuk linear, tak bias, dan mempunyai varian terendah dalam kelompok penaksir dari sebuah model (Gujarati, 2006). Untuk mengetahui sifat-sifat OLS tersebut apakah terdapat pada model yang dihasilkan maka dilakukan pengujian-pengujian sebagai berikut:
1. Uji Multikolinearitas mengukur hubungan linear antar variabel bebas di
dalam model (Gujarati, 2006). Bila hubungan linear antar variabel bebas tinggi maka konsekuensi yang akan dihadapi adalah:
a. Varians dan standar deviasi yang besar pada model OLS.
b. Interval keyakinan yang lebih lebar,
c. Nilai R2 tinggi tapi sedikit variabel bebas yang signifikan.
d. Model cenderung tidak stabil.4
e. Kesalahan tanda untuk koefisien regresi
f. Kesulitan dalam menilai kontribusi individual dari variabel-
variabel bebas terhadap R2.
Deteksi multikolinearitas dilakukan dengan menggunakan nilai VIF (Variance Inflation Factor), bilai nilai VIF lebih dari 10 untuk masing- masing variabel maka terdapat multikolinearitas (Iriawan dan Astuti, 2006; dalam Nadhwatunnaja, 2008) .
2. Uji Heteroskedastisitas, heteroskedastisitas adalah kondisi adanya variasi
dari varian galat dari setiap observasi. Keadaan yang dikehendaki pada model adalah homoskedastisitas atau tidak adanya variasi varian galat dari setiap observasi. Heteroskedastisitas dapat diidentifikasi melalui pengujian grafik residu. Bila titik-titik pada grafik residu membentuk pola maka terdapat heteroskedastisitas dalam data (Gujarati, 2006).
3. Uji Autokolerasi, autokorelasi merupakan kondisi adanya korelasi antar
variabel bebas. Autokorelasi menyebabkan model atau penaksir OLS menjadi tidak efisien karena tidak mempunyai varians terkecil dan uji signifikansi menjadi tidak andal (Gujarati, 2006). Autokorelasi
diidentifikasi melalui Uji Durbin-Watson. Teknis Uji Durbin-Watson
adalah dengan mencocokkan nilai yang didapat dari perhitungan (d hitung)
Tabel 3. Uji d Durbin-Watson: Aturan Keputusan
Hipotesis nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dL
Tidak ada autokorelasi positif Tak ada keputusan 0 ≤d ≤dU
Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4- dL < d< 4
Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada
keputusan
4- dU < d < 4- dL
Tidak ada autokorelasi positif atau negatif
Jangan tolak dU < d < 4- dU
Sumber: Gujarati (2006)
Bila nilai Durbin-Watson yang didapat berada pada daerah tanpa
keputusan (4- dU < d < 4- dL) maka akan dilakukan Uji Run. Bila nilai Asymp. Sig. hasil Uji Run berada di atas 0,5 maka tidak ada autokorelasi,
sedangkan bila Asymp. Sig. berada di bawah 0,5 maka terdapat
autokorelasi (Gujarati, 2006).
Pengujian Hipotesis Gabungan dan Parsial
Pengujian hipotesis gabungan atau secara keseluruhan dilakukan untuk mengetahui berpengaruh nyata atau tidaknya secara simultan seluruh variabel bebas terhadap variabel tidak bebas (Gujarati, 2006). Hipotesi ujinya dinyatakan sebagai berikut:
H0: β1 = β2 = ...= β9 = 0
H1: paling sedikit ada satu βi≠ 0
Uji statistik yang digunakan adalah uji F dengan kriteria sebagai berikut: F hitung ≤ F tabel atau P-value < α, maka tolak H0
F hitung > F tabel atau P-value > α, maka terima H0
Jika P-value < α (tolak H0), maka variabel bebas yang diuji secara
bersama-sama (seluruh faktor yang mempengaruhi tingkat pnerapan LEISA pada usahatani padi) berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas (tingkat
penerapan LEISA pada usahatani padi). Sedangkan bila P-value > α (terima H0),
maka variabel bebas yang diuji secara bersama-sama tidak berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas.
Pengujian hipotesis parsial dilakukan untuk mengetahui berpengaruh nyata atau tidaknya masing-masing koefisien variabel bebas (Xi) terhadap variabel tidak bebas (Y) (Gujarati, 2006). Hipotesinya dinyatakan sebagai berikut:
H0: βi = 0
H0: βi ≠ 0
Uji statistik yang digunakan adalah uji t dengan kriteria sebagai berikut: t hitung ≤ t tabel atau P-value < α, maka tolak H0
t hitung > t tabel atau P-value > α, maka terima H0
Jika P-value < α (tolak H0), maka variabel bebas yang diuji (faktor yang
mempengaruhi tingkat pnerapan LEISA pada usahatani padi) berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas (tingkat penerapan LEISA pada usahatani padi). Sedangkan bila P-value > α (terima H0), maka variabel bebas yang diuji tidak
Hipotesis Variabel Penjelas
Analisis regersi linear berganda dilakukan untuk membuktikan variabel- variabel penjelas dugaan yang berpengaruh nyata terhadap tingkat penerapan LEISA pada usahatani padi. Variabel-variabel penjelas yang digunakan dalam penelitian ini ditentukan dari teori penerapan Lionberger (1968), hasil peneitian terdahulu, dan pendapat peneliti. Berdasarkan teori dan hasil penelitian terdahulu didapatkan dugaan awal atas pengaruh setiap variabel bebas dugaan terhadap tingkat penerapan LEISA pada usahatani padi.
a) Umur (tahun)
Umur merupakan angka yang menunjukkan usia petani responden pada saat dilaksanakannya penelitian, satuan yang digunakan adalah tahun. Hipotesis awal dari variabel umur adalah umur berpengaruh negatif terhadap tingkat penerapan LEISA pada usahatani padi. Artinya semakin tua petani maka semangat untuk ingin tahu dan mencoba hal baru semakin rendah sehingga tingkat penerapan LEISA dalam usahatani padi juga semakin kecil. Hal ini juga dikaitkan dengan semakin menurunnya kesehatan dan tenaga petani dengan semakin bertambahnya umur petani.
b) Lama Pendidikan (tahun)
Lama pendidikan diartikan sebagai banyaknya tahun yang petani habiskan di sekolah atau pendidikan formal. Variabel ini diduga berkorelasi positif terhadap tingkat penerapan LEISA pada usahatani padi. Hipotesis awal yang dibangun dalam penelitian ini semakin lama petani mendapat pendidikan, maka petani akan semakin terbuka terhadap inovasi dan menerapkan LEISA dengan tingkat penerapan yang semakin tinggi pula.
c) Ukuran Keluarga (jiwa)
Ukuran keluarga merupakan jumlah orang/jiwa yang tinggal satu rumah dengan petani dan merupakan tanggung jawab petani dalam pemenuhan kebutuhan hidupnya. Tanggungan keluarga bisa berarti anak, istri dan kerabat dekat yang tinggal di rumah petani tersebut. Hipotesis awal dari variabel tanggungan keluarga adalah bahwa semakin besar tanggungan keluarga yang ada maka petani akan lebih cenderung untuk menerapkan teknologi-teknologi yang ada di LEISA pada usahatani padinya, karena LEISA mengandalkan input-input dalam yang berasal dari dalam usahtani termasuk juga tenaga kerja dalam keluarga. Bila tenaga kerja dalam keluarga yang tersedia dalam keluarga semakin banyak maka petani akan semakin cenderung menerapkan LEISA pada usahatani padinya.
d) Luas Lahan Garapan (meter persegi)
Luas lahan garapan pada penelitian ini diartikan sebagai luas areal yang ditanami padi. Hipotesis awal mengenai variabel ini adalah bahwa semakin luas lahan yang digunakan untuk usahatani padi maka tingkat penerapan LEISA pada usahtani akan semakin tinggi. Hal ini dikarenakan penerapan teknologi menuntut skala yang lebih besar, sehingga lahan sebagai media usahatani juga dituntut luas.
e) Pendapatan dari Luar Usahatani Padi (rupiah per bulan)
Pendapatan di luar usahatani padi adalah jumlah pendapatan yang diperoleh
keluarga petani dalam satu bulan baik dari usahatani non padi dan non
usahatani. Pendapatan keluarga petani dapat menjadi modal bagi petani untuk mencoba suatu inovasi atau teknologi baru sehingga jika pendapatan petani
tinggi maka petani dengan cepat menerapkan teknologi baru sehingga mengakibatkan pendapatan keluarga petani menjadi semakin tinggi. Hipotesis awal variabel pendapatan di luar usahatani adalah semakin tinggi pendapatan keluarga petani dari luar usahatani padi petani maka kemauan petani untuk menerapkan LEISA akan semakin tinggi dan menyebabkan tingkat penerapan LEISA yang semakin tinggi pula.Pada penelitian ini pendapatan yang diperoleh dari anggota keluarga lain selain petani diasumsikan dikelola dalam wewenang penuh oleh petani sebagai kepala keluarga.
f) Status Penguasaan Lahan
Penguasaan lahan merupakan variabel dummy yang menunjukkan jenis
penguasaan lahan padi yang petani kelola. Pemilik tanah mempunyai kewenangan penuh dalam mengambil keputusan untuk menerapkan teknologi sesuai dengan keinginanya tetapi penyewa atau penggarap perlu mendapat izin dari pemilik tanah ketika akan menerapkan teknologi. Hipotesis awal untuk variabel status kepemilikan lahan adalah jika petani adalah petani milik maka tingkat penerapan LEISA pada usahataninya akan lebih tinggi dari petani sewa ataupun petani penggarap.
g) Tujuan Usahatani Padi
Tujuan usahatani padi merupakan variabel dummy yang menunjukkan tujuan
usahatani padi sebagai pekerjaan utama atau pekerjaan sampingan. Usahatani padi sebagai pekerjaan utama berarti sumber penghasilan utama bagi keluarga petani. Hal tersebut akan membuat petani lebih berupaya meningkatkan keuntungan dari usahatani padinya dan keuntungan tersebut dapat diperoleh dengan menerapkan teknologi baru. Hipotesis awal untuk variabel tujuan usahatani adalah jika usahatani padi adalah pekerjaan utama maka kemauan petani menerapkan teknologi-teknologi dalam LEISA lebih tinggi dari pada petani yang melakukan usahatani padi dengan tujuan pekerjaan sampingan.
h) Keanggotaan Kelompok Tani
Status administratif petani adalah variabel dummy yang menunjukkan
keanggotaan kelompok tani dari petani yaitu sebagai petani Padi Sehat atau petani padi non Padi Sehat. Tingkat penerapan LEISA petani Padi Sehat diduga akan lebih tinggi dari petani non Padi Sehat sebab petani Padi Sehat terikat dengan peraturan Gapoktan mengenai prosedur budidaya Padi Sehat. Selain itu variabel ini akan menjadi pembuktian terbalik mengenai apakah petani Padi Sehat menerapkan LEISA pada usahataninya. Bila terbukti anggota kelompok tani Padi Sehat memiliki tingkat penerapan LEISA yang lebih tinggi dibandingkan petani Padi Sehat maka terbukti bahwa Padi Sehat adalah LEISA. Pembuktian ini dilakukan untuk menegaskan pembuktian adanya penerapan LEISA pada Padi Sehat yang dilakukan pada pengukuran tingkat penerapan LEISA pada usahatani padi yang pengelompokkan tinggi rendahnya tingkat penerapan LEISA masih bersifat subjektif.
Konsep Pengukuran Variabel Tak Bebas
Variabel tak bebas atau variabel yang akan dijelaskan dalam penelitian ini adalah tingkat penerapan LEISA pada usahatani padi dengan satuan presentase. Tingkat penerapan LEISA pada usahatani diukur melalui penerapan prinsip-
1. Menjamin kondisi tanah yang mendukung bagi pertumbuhan tanaman, terutama dengan mengelola bahan-bahan organik dan meningkatkan kehidupan agen hayati dalam tanah.
2. Mengoptimalkan ketersediaan unsur hara dan menyeimbangkan arus unsur
hara, terutama dengan menanam tanaman pengikat nitrogen, mendaur ulang unsur hara, dan menggunakan pupuk kimia sebagai pelengkap.
3. Meminimalkan kehilangan akibat radiasi matahari, udara, dan air (misalnya
terjadi penguapan berlebihan, kebanjiran, rebah, dan kekeringan) dengan cara pengelolaan iklim mikro, pengelolaan air, dan pengendalian erosi.
4. Meminimalkan serangan hama dan penyakit terhadap tanaman dan hewan
melalui pencegahan dan perlakuan yang aman dari ekologis maupun kesehatan manusia.
5. Penggunaan sumber daya genetik secara komplementer dan sinergis dengan
mempertahanan tingkat biodiversitas yang tinggi.
Karena tidak adanya standar untuk mengukur penerapan prinsip-prinsip ekologi dasar tersebut dalam kegiatan usahatani, maka pengukuran tingkat penerapan LEISA pada usahatani Padi Sehat dan non Padi Sehat dilakukan dengan mengukur tingkat penerapan kegiatan usahatani standar Padi Sehat. Namun, hal tersebut hanya bisa dilakukan bila usahatani Padi Sehat terbukti menerapkan seluruh prinsip-prinsip LEISA. Kegiatan-kegiatan usahatani standar Padi Sehat yang akan diukur penerapannya antara lain:
1. Penggunaan benih unggul berlabel
2. Jumlah pemakaian benih maksimal antara 8 sampai 15 kg per hektar
3. Dilakukannya perlakuan benih sebelum semai
4. Umur semai bibit maksimal 12 sampai dengan 20 hari
5. Jumlah bibit per lubang maksimal 1 sampai 2 bibit
6. Jarak tanam Jajar Legowo
7. Dosis pupuk organik minimal 2 ton per hektar
8. Dosis pupuk unsur N maksimal 46 kg per hektar
9. Dosis pupuk unsur K maksimal 30 kg per hektar
10.Dilakukannya perlakuan benih sebelum semai
11.Penggunaan pestisida nabati tanpa tambahan pestisida kimia sama
sekali
Cara pengukuran tingkat penerapan kegiatan-kegiatan standar tersebut pada usahatani padi responden adalah dengan memberikan nilai satu pada setiap kegiatan yang sesuai dengan standar Padi Sehat dan nilai nol untuk kegiatan yang tidak sesuai standar Padi Sehat, dengan batas atas dan batas bawah sebesar 20 persen. Setelah dilakukan pemberian nilai pada setiap kegiatan, nilai setiap kegiatan kemudian dijumlahkan dan dibagi dengan total jumlah kegiatan dan dinyatakan dalam bentuk persentase. Nilai presentase tersebut menggambarkan tingkat penerapan LEISA pada usahatani padi responden.
Tingkat penerapan LEISA pada usahatani padi dikelompokkan menjadi tiga kelompok tingkat penerapan yaitu tingkat penerapan LEISA rendah, sedang, dan tinggi. Pengelompokkan tingkat penerapan ini dilakukan dengan menggunakan nilai rata-rata dan standar deviasi. Tingkat penerapan yang lebih rendah dari nilai tingkat penerapan rata-rata yang dikurangi setengah kali standar deviasi dimasukkan ke dalam kelompok tingkat penerapan rendah. Tingkat penerapan yang lebih tinggi dari pada nilai tingkat penerapan rata-rata yang
ditambah setengah kali standar deviasi dimasukkan ke dalam kelompok tingkat penerapan tinggi. Tingkat penerapan yang berada di antara nilai rata-rata tingkat