V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Identitas Responden Produksi Karet
2. Pengujian Secara Individual (Uji t)
Seperti telah dijelaskan sebelumnya bahwa uji t ini digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara parsial terhadap
Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho 125.352 2,78
variabel dependen. Dari hasil perhitungan dengan komputer diperoleh nilai t-hitung seperti disajikan dalam Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Uji Pada Produksi Karet di Desa Tamatto Kecamatan Ujung Loe Kabupaten Bulukumba
Variabel
Independen KoefisienRegresi t-hitung t-tabel= 5% Signifikansi Luas Lahan(X1) -0,0555 0,9808 2,78 0,7812 Umur Tanaan (X2) -0,0735 0,4228 2,78 0,4479 Usia Petani (X3) 0,2384 0,3274 2,78 0,000 Pupuk (X4) 0,0067 -0,1834 2,78 0,8722 Pestisida (X5) -0,0953 0,4524 2,78 0,3862 Tenaga Kerja (X6) -0,0525 0,6226 2,78 0,0629 Pendapatan (X7) 0,7830 0,9186 2,78 0,0000 Dummy Status Petani (X8) 0,3289 -0,4977 2,78 0,0004
Sumber : Data Primer Setelah Diolah, 2015
Untuk mengetahui signifikansi dari masing-masing variabel telah ditetapkan hipotesis sebagai berikut :
Ho : bi = 0 berarti tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen.
Ha : bi 0 berarti ada pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen.
Nilai t-hitung dibandingkan dengan nilai t-tabel dengan uji dua sisi (dengan tingkat signifikansi 5% (= 0,05) dan derajat kebebasan (df = n-k) 36, sehingga t-tabel bernilai + 2,78), maka :
Ho diterima jika t-hitung berada di daerah penerimaan Ho, atau p > 0,05. a. Pengujian Terhadap Variabel Luas Lahan (X1)
Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada tabel 14 diperoleh nilai t-hitung sebesar 0,9808. Dengan melihat posisi nilai t-hitung (0,9808) lebih besar dari t-tabel (2,78), maka nilai t-hitung berada di daerah penolakan Ho sehingga keputusannya menolak Ho dan menerima Ha. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh yang positif dan signifikan luas lahan terhadap produksi. Hal ini sesuai dengan penelitian Sunarti (2009) yang mengemukakan bahwa dalam suatu penelitian luas lahan berpengaruh apabila luas lahan bertambah atau berkurang maka akan mempengaruhi hasil produksi karet.
b. Pegujian Terhadap Variabel Umur Tanaman (X2)
Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada tabel 14 diperoleh nilai t-hitung sebesar 0,4228. Dengan melihat posisi nilai t-hitung (0,4228) lebih besar dari t-tabel (2,78), maka nilai t-hitung berada di daerah penolakan Ho sehingga keputusannya menolak Ho dan menerima Ha. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh yang positif dan signifikan umur tanaman terhadap produksi.
Berdasarkan penelitian Septianita (2009) mengemukakan umur tanaman pada produksi karet tidak terlalu berpengaruh pada produksi karet yang dilakukan karena umur tanaman saat melakukan penyadapan tidak bergantung pada umurnya tetapi bergantung pada lingkarang batang yang mengcapai 45 cm dan produksi yang maksimal
25 tahun itu tidak berpengaruh karena dilihat juga dari faktor iklim didaerah penelitian tersebut.
c. Pengujian Terhadap Variabel Pupuk (X3)
Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada tabel 14 diperoleh nilai t-hitung sebesar 0,3274. Dengan melihat posisi nilai t-hitung (0,3274) lebih besar dari t-tabel (2,78), maka nilai t-hitung berada di daerah penolakan Ho sehingga keputusannya menolak Ho dan menerima Ha. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh yang positif dan signifikan pupuk terhadap produksi. Berdasarkan hasil penelitian Septianita (2009) penggunaan pupuk sangat berpengaruh terhadap produksi karet karena penggunaan dosis pupuk pada tanaman sangat mendukung untuk hasil maupun kualitas produksi karet.
d. Pengujian Terhadap Variabel Pestisida (X4)
Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada tabel 14 diperoleh nilai hitung sebesar -0,1834. Dengan melihat posisi nilai t-hitung (-0,1834) lebih besar dari t-tabel (2,78), maka nilai t-t-hitung berada di daerah penolakan Ho sehingga keputusannya menolak Ho dan menerima Ha. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh meskipun tidak signifikan terhadap produksi. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Septianita (2009) pestisida dalam budidaya karet tidak
terlalu berpengaruh terhadap hasil produksi karet dikarenakan penggunaan pestisida bisa digantikan dengan manual.
e. Pengujian Terhadap Variabel Usia Petani (X6)
Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada tabel 14 diperoleh nilai t-hitung sebesar 0,4524. Dengan melihat posisi nilai t-hitung (0,4524) lebih besar dari t-tabel 2,78, maka nilai t-hitung berada di daerah penolakan Ho sehingga keputusannya menolak Ho dan menerima Ha. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh yang positif dan signifikan jumlah usia petani terhadap produksi. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Septianita (2009) mengemukakan bahwa usia petani sangat berpengaruh terhadap produksi karet karena petani yang memiliki usia tua akan memiliki tenaga yang lemah dalam budidaya sehingga saling berpengaruh terhadap produksi karet.
f. Pengujian Terhadap Variabel Jumlah Tenaga Kerja (X6)
Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada tabel 14 diperoleh nilai t-hitung sebesar 0,6226 Dengan melihat posisi nilai t-hitung (0,6226) lebih besar dari t-tabel 2,78, maka nilai t-hitung berada di daerah penolakan Ho sehingga keputusannya menolak Ho dan menerima Ha. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh yang positif dan signifikan jumlah tenaga kerja terhadap produksi.
mengemukakan bahwa tenaga kerja berpengaruh terhadap produksi karet karena tenaga kerja yang memiliki pendidikan rendah atau tenaga kerja yang kurang akan mempengaruhi produksi karet karena kurangnya tenaga kerja yang mengontrol tanaman karet tersebut. g. Pengujian Terhadap Variabel Pendapatan (X7)
Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada tabel 14 diperoleh nilai t-hitung sebesar 0,9186 Dengan melihat posisi nilai t-hitung (0,9186) lebih besar dari t-tabel 2,78, maka nilai t-hitung berada di daerah penolakan Ho sehingga keputusannya menolak Ho dan menerima Ha. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh yang positif dan signifikan jumlah pendapatan terhadap produksi. Berdasarkan penelitian yang dilakukan Septianita (2009) mengemukakan bahwa pendapatan berpengaruh terhadap produksi karet karena pendapatan merupakan hal utama dalam suatu analisis produksi.
h. Pengujian Terhadap Dummy Status Petani (X8)
Berdasarkan hasil perhitungan yang ditunjukkan pada tabel 14 diperoleh nilai t-hitung sebesar -0,4977 Dengan melihat posisi nilai t-hitung (-0,4977) lebih besar dari t-tabel 2,78, maka nilai t-hitung berada di daerah penolakan Ho sehingga keputusannya menolak Ho dan menerima Ha. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh yang positif meskipun terlihat nilai negative dan saling berpengaruh atau saling menguntungkan dummy terhadap variabel-variabel lainnya terhadap produksi.
Hasil analisis pada Tabel 13 merupakan hasil analisis regresi Stepwise yang sudah terhindar dari gejala Multikolinearitas dan Heteroskedastisitas, sehingga dapat diinterprestasikan lebih lanjut. Sedangkan autokorelasi pada produksi karet tidak terjadi sama sekali dan menghampiri kesempurnaan dengan melihat nilai Durbin Witson Stat yaitu 1,9780 dengan nilai kostanta (ᵅ = 99 %), karena apabila nilai autokorelasi mendekati 2, maka pada penelitian tersebut tidak sama sekali terjadi auto. Jika dilihat nilai Multikolinearitas pada produksi karet dengan melihat R-Squared dengan nilai 0,9653 maka produksi karet di Desa Tamatto tidak terjadi karena nilai tersebut menghampiri nilai 1 maka sama sekali tidak terjadi Multikolinearitas atau menghampiri nilai sempurna. Sedangkan nilai Heteroskedastisitas pada produksi karet di Desa Tamatto dengan melihat grafik Residu tidak menunjukkan adanya Heteroskedastisitas dari grafik residual (dapat dilihat pada lampiran 6).
Berdasarkan hasil analisis regresi Stepwise pada tabel 13 diketahui bahwa nilai R2 (koefisien determinasi) sebesar 0,9653. Hal ini menunjukkan bahwa 96,53 % variasi produksi karet (variabel dependen) dapat dijelaskan oleh faktor-faktor yang termasuk komponen fungsi produksi karet (variabel independen), sedangkan 4,47 % sisanya dijelaskan oleh faktor-faktor lain diluar model yang diteliti.
b. Analisis Elastisitas Produksi
Dari hasil analisis regresi berganda dengan menggunakan fungsi produksi Cobb-Douglas maka akan menarik koefisien regresi dimana akan menunjukkan nilai elastisitas. Jumlah besaran elastisitas tersebut menunjukkan tingkat Return To Scale.
Tabel 15. Hasil Analisis Regresi untuk Melihat Koefisien Regresi
Variabel Koefisien C -0.329838 LN_LL -0.055534 LN_UT -0.073541 LN_PPK 0.238482 LN_PEST 0.006745 LN_UP -0.095340 LN_TK -0.052588 LN_PUTK 0.783011 DSP 0.328911
Sumber : Data Primer Setelah Diolah, 2015
Ket :
Berdasarkan Tabel 15, maka dapat diketahui bahwa pada LN_Pest (Pestisida) mempunyai nilai 0,006745, dimana nilai tesebut sangat berpengaruh pada proses produksi dan menaik pada tahap Increasing rate. Pada kondisi ini, petani masih mungkin mengharapkan sejumlah produksi yang cukup menguntungkan ketika sejumlah input masih ditambahkan. Pada LN_Ppk (Pupuk) mempunyai nilai 0,238482, dimana nilai tersebut
:Decreasing Rate : Increasing Rate
berpengaruh pada proses produksi dan tetap menaik pada tahap Increasing rate. Pada kondisi ini, petani juga masih mungkin mengharapkan sejumlah produksi yang cukup dari sebelumnya dan menguntungkan ketika jumlah input pupuk masih ditambahkan. Berdasarkan hasil penelitian Septianita bahwa variabel pestisida dan variabel pupuk berpengaruh karena apabila dosis pengguanaanya ditambah maka akan mengurangi hasil produksi karet.
Pada Dsp (Dummy status petani) mempunyai nilai 0,328911, dimana nilai tersebut saling berpengaruh dan saling menguntungkan pada proses produksi dan ketika sejumlah input variabel ditambahkan akan menguntungkan. Sedangkan pada LN_Putk (Pendapatan usaha petani karet) mempunyai nilai 0,783011, dimana nilai tersebut menaik pada tahap Increasing rate. Kondisi ini, petani masih mungkin mengharapkan sejumlah produksi yang cukup menguntungkan ketika sejumlah input variabel yang ada pada tahap Increasing Rate masih ditambahkan. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Septianita mengemukakan bahwa pendapatan berpengaruh jika ada penggunaan variabel yang ditambahkan atau dikurangi dalam proses budidaya maupun produksi karet.
Penggunaan input LN_Tk (Tenaga kerja) menunjukkan nilai -0,052588 dalam keadaan menurun sehingga mendapatkan nilai negatif (Decreasing Rate). Dalam kondisi ini, setiap upaya menabah sejumlah input tetap akan merugikan. Sedangkan pada LN_LL (Luas lahan) menunjukkan nilai -0,055534 menjadi negatif dan dalam keadaan menurun dan berada pada tahap Decreasing Rate. Meskipun dalam kondisi ini, setiap upaya petani menambah
jumlah luas lahan tidak akan berpengaruh atau merugikan petani karet. Berdasarkan penelitian Sunarti (2009) mengemukakan bahwa variabel tenaga kerja dan luas lahan berpengaruh secara bersama sama terhadap produksi karet karena apabila variabel tersebut ditambah atau dikurangi penggunaanya maka akan berpengaruh terhadap produksi karet.
Untuk LN_Ut (Umur tanaman) menunjukkan nilai -0,073541 terhadap sejumlah input yang diberikan dan berada pada tahap Decreasing Rate, dalam keadaan menurun ini maka nilai umur tanaman menjadi negatif dan dalam keadaan menurun. Dalam kondisi ini, setiap upaya menambah sejumlah input tetap akan merugikan. Berdasarkan penelitian Septianita (2009) mengemukakan bahwa dalam prose penyadapan umur tanaman apabila ditambah atau dikurangi akan berpengaruh terhadap produksi karet.
Dan untuk LN_Up (Usia petani) mempunyai nilai -0,095340 dan berada pada tahap Decreasing Rate, dimana nilai tersebut menjadi negatif dan dalam keadaan menurun. Dalam kondisi ini, apabila petani tetap berupaya menambah sejumlah input usia petani maka akan tetap merugikan. Hal tersebut disebut kenaikan hasil yang berkurang. Berdasarkan hasil penelitian Septinita (2009) bahwa penggunaan tenaga kerja harus dilihat usia petani tersebut, jadi apabila ditambah akan mempengaruhi produksi karet karena tenaga kerja yang memiliki usia yang diatas rata-rata memiliki tenaga yang lemah.
Gambar 5. Hubungan antara variabel input dan output
Berdasarkan Tabel 15 variabel luas lahan (LL), tenaga kerja (TK), Umur tanaman (UT) dan usia petani (UP) berada pada tahap III ( Decreasing rate ) hal ini menunjukkan bahwa pada kondisi ini, setiap upaya menambahkan 1 input luas lahan, tenaga kerja, umur tanaman dan uisa petani tetap akan merugikan. Lahan usaha tani yang terlalu luas justru akan mengakibatkan petani kesulitan dalam mengontrol setiap pohon karet yang ada sehingga perawatannya tidak merata dan justru akan menurunkan hasil produksi. Sumber daya manusia yang ada harus dimanfaatkan dengan baik sebagai contoh untuk memenej budidaya karet.Umur tanaman yang tua akan
1>Ep>0
LL,UP,UT dan Tk
menghasilkan produksi yang berkurang karena produktivitasnya sudah berkurang, sehingga membutuhkan peremajaan tanaman. Umur petani yang kurang produktif akan berpengaruh negatif terhadap hasil produksi. Petani yang telah berumur tua kurang mampu lagi untuk bekerja smaksimal mungkin sehingga kegiatan usaha taninya kurang efektif lagi sehingga menyebabkan produksi akan semakin berkurang.
Variabel pestisida (Pest), pupuk (Ppk), pendapatan (Putk) dan dummy (Dsp) berada pada tahap II ( Increasing Rate ). Di daerah II ini, terhadap sejumlah input yang diberikan, HPT akan tetap menaik pada tahapan Decreasing Rate, artinya setiap penambahan 1 input pestisida,pupuk, pendapatan dan variabel dummy output akan meningkat.
c. Gross Margin (Pendapatan Kotor )
Dari hasil analisis regresi dengan menggunakan fungsi Cobb Douglas sehingga menarik koefisien regresi dengan nilai elastisitas produksi. Akhirnya menghasilkan pendapatan kotor (Gross Margin) baik dari petani pemilik maupun petani penggarap dengan menghitung nilai rata-rata dari petani pemilik dan petani penggarap. Dengan rumus sebagai berikut :
TC = TR – TVC Dimana :
TC = Pendapatan
TR = Penerimaan (Total Fixed Cost)
TVC = Total variable cost atau total biaya variabel.
TC = 13.158.000– (11.000-11.800-206.833-2.198,00) = 13.126.502,00 Dimana Rp 13.158.000 meupakan biaya penerimaan produksi karet dari petani pemilik per bulannya, sedangkan biaya Rp 11.000 merupakan biaya variabel pupuk urea, 11.800 merupakan biaya pupuk kcl, Rp 206.833 merupakan biaya variabel pestisida dan Rp 2.198,00 merupakan biaya vartiabel tenaga kerja. Dimana harga penerimaan diambil dari nilai rata-rata dari 35 responden petani pemilik, sedangkan biaya-biaya variabel tersebut diambil dari nilai rata-rata dari 35 responden petani pemilik dan dihitung per bulan sehingga menghasilkan nilai pendapatan sebanyak Rp 13.126.502,00 dalam perbulannya.
b. Pendapatan Kotor Petani Penggarap
TC = 28.142.400 – (4.759 – 31.152 – 453.333 – 2.168,00) = 28.104.320,67
Dimana biaya penerimaan sebanyak Rp 28.142.400 merupakan biaya dari petani penggarap sebanyak 15 responden dan merupakan nilai rata-rata dari 15 responden. Sedangkan Rp 4.759 merupakan biaya variabel pupuk urea, Rp 31.152 merupakan biaya variabel pupuk kcl, sedangkan Rp 453.333 merupakan biaya variabel pestisida dan Rp 2.168,00 merupakan biaya variabel tenaga kerja. Dari biaya-biaya variabel tersebut merupakan biaya variabel dari 15 responden petani penggarap dan merupakan nilai rata-rata selama sebulan sehingga menghasilkan nilai pendapatan sebanyak Rp 28.104.320,67 per bulannya.
Jika dibandingkan nilai pendapatan petani pemilik dan petani penggarap, petani pemilik memiliki keuntungan sebanyak Rp 13.126.502,00 dan petani penggarap yang memiliki keuntungan sebanyak Rp 28.104.320,67. Jika dilihat dari nilai pendapatan kedua petani tersebut, petani penggarap yang memiliki keuntungan jauh lebih besar dibandingkan petani pemilik. Hal tersebut dapat disimpulkan bahwa petani penggarap menggunakan takaran variabel pada faktor produksi yang diinginkan atau sesuai dengan takaran yang dibutuhkan oleh tanaman karet, karena penggunaaan variabel pada petani penggarap telah dikontrol oleh perusahaan. Sedangkan pada petani pemilik penggunaan variabel tidak terlalu diperhatikan sesuai dengan yang diinginkan pada sistem budidaya ataupun sistem produksi karet.