Analisis Efisiensi Penggunaan Pupuk Oleh Petani Pada Tanaman Ubi Kayu (Manihot esculenta) (Kasus: Desa Sukasari, Kec. Pegajahan, Kab. Serdang Bedagai) Chapter III VI

(1)

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Metode Penentuan Daerah Penelitian

Penelitian ini dilakukan di Desa Suka Sari, Kecamatan Pegajahan,

Kabupaten Serdang Bedagai, Sumatera Utara. Kabupaten Serdang Bedagai

ditentukan secara purposive (sengaja), sebab pada tabel 4. membuktikan bahwa

Kabupaten Serdang Bedagai termasuk salah satu sentra produksi yang

produktivitasnya tertinggi. Menurut Supriana (2016) purposive adalah metode

pengambilan sampel berdasarkan kriteria atau tujuan tertentu (disengaja).

Tabel 4. Perkembangan Produksi, Luas Panen, dan Produktivitas Ubi kayu Menurut Kabupaten Sentra Tahun 2013-2015

URAIAN 2013 2014 2015

(2)

Tabel 5. Luas Areal, Produksi Ubi kayu, dan Produktivitas Ubi Kayu, Menurut Kecamatan Tahun 2015

Sumber : Badan Pusat Statistik Serdang Bedagai, 2016

Kecamatan Pegajahan merupakan salah satu sentra produksi ubi kayu

terbesar di Kabupaten Serdang Bedagai setelah Kecamatan Dolok Masihul,

Kecamatan Pegajahan di pilih karena masih banyak petani ubi kayu di

Kecamatan Pegajahan yang belum menggunakan pupuk sehingga produktivitas

Kecamatan Pegajahan lebih kecil di banding Kecamatan Dolok Masihul. Desa

Suka Sari merupakan salah satu desa di Kecamatan Pegajahan yang 80% kepala

keluarga bermatapencaharian sebagai petani ubi kayu.

3.2 Metode Penetapan Sampel

Berdasarkan hasil pra survey, populasi dalam penelitian ini adalah

seluruh petani ubi kayu yang berjumlah 920 orang di Desa Suka Sari, Kecamatan

Pegajahan, Kabupaten Serdang Bedagai. Untuk menentukan jumlah petani yang Kecamatan Luas Panen

(3)

akan dijadikan sampel maka metode penentuan sampel menggunakan Rumus

Slovin, (Supriana, 2016), dengan persamaan sebagai berikut:

Dimana:

n : jumlah sampel

N : jumlah populasi

e : batas toleransi kesalahan (error tolerance) 10 % (0,10)

Jumlah populasi petani ubi kayu adalah 920 petani dengan batas toleransi

10% (0,10), maka jumlah sampel petani ubi kayu yang diambil adalah:

n = 920 = 90,196 petani 1+ 920 (0,10) 2

Penarikan sampel 91 dari 920 populasi dilakukan dengan metode

pengambilan sampel acak sederhana (simple random sampling), metode ini

memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur populasi untuk dipilih dan

pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa

memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu (Sugiono, 2008).

3.3 Metode Pengumpulan Data

Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan

data sekunder. Data primer diperoleh secara langsung dari hasil wawancara

dengan responden (petani) didaerah penelitian dengan menggunakan daftar

pertanyaan (kuisioner) yang telah disiapkan terlebih dahulu. Sedangkan data

(4)

yang dilakukan, seperti Badan Pusat Statistik, Balai Penyuluhan Pertanian dan

instansi lainnya yang berhubungan dengan penelitian ini.

3.4 Metode Analisis Data

Hipotesis (1) dianalisis dengan model fungsi produksi frontier. Model ini

digunakan untuk menghubungkan antara input dengan output dalam proses

produksi dan untuk mengetahui tingkat keefisienan suatu faktor produksi adalah

fungsi produksi frontier seperti yang dipakai oleh Coelli, et al sebagai berikut :

LnY = b0 + b1LnX1 + e

Adapun pengertian dari setiap variabel fungsi produksi dalam usaha tani

ubi kayu seperti Tabel 6. berikut ini :

Tabel 6. Definisi Variabel Fungsi Produksi Usaha Tani Ubi kayu

Variabel Kode Variabel Skala Pengukur

Dependen Y Output Kg

Independen X1 Pupuk Kg

Bo Intersept

Sumber : (Coelli, 1992)

Efisiensi Teknis

Penelitian ini menggunakan stochastic frontier dengan metode pendugaan

Maximum Likelihood (MLE). Variabel independen penduga fungsi produksi ini

yaitu: Pupuk (X1). Karakter uji efisiensi teknis berdasarkan alat uji frontier

adalah, semakin mendekati 1 maka data dianggap semakin efisien secara teknik.

Adapun formulasi nilai efisiensi teknis setiap petani dapat dicari dengan

menggunakan perbandingan fungsi produksi aktual yang dicapai petani dengan

fungsi produksi frontier (Coelli et. al. 2005) sebagai berikut

(5)

yi*

Dimana :

TEi = Efisiensi teknis petani ke-i

yi = Jumlah produksi aktual petani ke-i (Kg)

yi* = Jumlah produksi potensial petani ke-i (Kg)

Nilai efisiensi teknis (TE) berkisar antara 0 sampai sama dengan 1

(0 < TE≤ 1). Jika nilai TE yang mendekati 1 maka penggunaan pupuk semakin

efisien, namun apabila nilai TE mendekati 0, maka penggunaan pupuk dikatakan

semakin inefisien (tidak efisien) secara teknik ( Ningsih. dkk, 2014).

Efisiensi Harga

Menurut Soekartawi (1990) apabila fungsi produksi yang digunakan

adalah fungsi Cobb-Douglas, maka:

Y = AXb

Atau Ln Y = Ln A + bLnX

Maka kondisi produksi marginal adalah:

∂Y / ∂X = b (Koefisien parameter elastisitas)

Dalam fungsi produksi Cobb-Douglas, maka b disebut dengan koefisien

regresi yang sekaligus menggambarkan elastisitas produksi. Dengan demikian,

maka nilai produksi marginal (NPM) faktor produksi X, dapat ditulis sebagai

berikut:

(6)

NPM = bYPy X

Dimana:

b = elastisitas produksi (ubi kayu)

Y = produksi (ubi kayu)

Py = harga produksi (harga ubi kayu)

X = jumlah pupuk

NPM = nilai produktivitas marginal

Secara ekonomi ada satu syarat lagi yang perlu dipenuhi yaitu pilihan

yang berkaitan dengan harga input atau Px dan harga output atau PY. Jumlah

input disebut X dan jumlah output disebut Y, jumlah keuntungan disebut B,

sehingga dapat dituliskan :

B = (Y. Py) – (X. PX)

Agar B mencapai maksimum, turunan pertama harus disamakan dengan

nol, dengan asumsi PX dan PY konstan. Turunan pertamanya adalah nol.

dB = Py . dY - PX dX dX

Py . MP = PX VMP = PX VMP = 1

PX

dimana :

VMP = Value Marginal Product

Px = harga input

Py = harga output

(7)

Y = jumlah output

dB, dX = turunan B dan X

dY, dX = turunan Y dan X

Dalam banyak kenyataan NPMx tidak selalu sama dengan Px. Yang

sering terjadi adalah sebagai berikut:

a. (NPMx / Px) > 1 ; artinya penggunaan input X belum efisien, untuk mencapai

efisien input X perlu ditambah.

b. (NPMx / Px) < 1 ; artinya penggunaan input X tidak efisien, untuk mencapai

efisien input X perlu dikurangi.

c. ((NPMx / Px) = 1 ; artinya penggunaan input X sudah efisien, dan diperoleh

keuntungan maksimal (Soekartawi, 1990).

Efisiensi Ekonomi

Efisiensi Ekonomi merupakan produk dari efisiensi teknis dan efisiensi

harga (Susantun, 2000). Efisiensi ekonomi adalah hasil kali antara efisiensi teknis

dengan efisiensi harga/alokatif dari seluruh faktor input dan dapat tercapai

apabila kedua efisiensi tercapai, yaitu efisiensi teknis dan efisiensi harga/alokatif

(Soekartawi, 1990).

Jadi, efisiensi ekonomi dapat tercapai bila kedua efisiensi tersebut tercapai,

sehingga dapat dituliskan menjadi:

EE = ET . EH

Dimana:

EE : Efisiensi Ekonomi

ET : Efisiensi Teknis

(8)

Dengan kriteria penilaian yaitu, jika :

1. EE = 1, maka penggunaan faktor produksi sudah efisien

2. EE >1, maka penggunaan faktor produksi belum efisien

3. EE< 1, maka penggunaan faktor produksi tidak efisien (Soekartawi, 1990).

Hipotesis (2) dianalisis secara kuantitatif dengan menggunakan model

regresi linier berganda untuk mengetahui pengaruh faktor-faktor (biaya pupuk,

harga ubi kayu, pengalaman petani, dan pendapatan) terhadap jumlah

penggunaan pupuk. Pengolahan data digunakan dengan menggunakan alat bantu

software spss 20. Setelah data diolah menggunakan spss 20, maka dilakukan

interpretasi hasil.

Untuk memudahkan pendugaan terhadap persamaan maka fungsi

Cobb-douglas yang bersifat non-linier diubah menjadi bentuk linier dengan cara

melogaritmakan persamaan tersebut (Soekartawi, 1990). Sehingga menjadi

bentuk sebagai berikut:

LnY = lnb0+b1lnx1+ b2lnx2+ b3lnx3+ e

Keterangan :

Y = jumlah pupuk

b0 = intercept

x1 = biaya pupuk

x2 = harga ubi

x3 = pengalaman petani

x4 = pendapatan

e = kesalahan pendugaan

(9)

Persamaan regresi dianalisis untuk menjelaskan hubungan sebab akibat

dari faktor-faktor produksi terhadap output yang dihasilkan. Nilai yang diperoleh

dari analisis regresi yaitu besarnya nilai t-hitung F-hitung dan koefisien

determinan (R2). Nilai t-hitung digunakan untuk menguji secara statistik apakah

koefisien regresi dari masing-masing variable bebas (Xn) yang dipakai secara

terpisah berpengaruh nyata atau tidak terhadap parameter tidak bebas (Y).

pengujian secara statistik adalah sebagai berikut:

1. Uji Determinan (R2)

Koefisien determinasi R2 merupakan suatu nilai statistik yang dihitung

dari data sampel. Koefisien ini menunjukkan persentase variasi seluruh variabel

terikat yang dapat dijelaskan oleh perubahan variabel bebas

(explanatory variables). Koefisien ini merupakan suatu ukuran sejauh mana

variabel bebas dapat merubah variabel terikat dalam suatu hubungan

(Supriana, 2013).

2. Uji t-hitung

Uji t adalah uji secara parsial pengaruh variabel independen terhadap

variabel dependen digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara

parsial berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel terikat. Taraf signifikansi

(α) yang digunakan dalam ilmu sosial adalah 5% (Firdaus, 2011).

Hipotesis:

Ho : Tidak ada pengaruh yang nyata antara biaya pupuk (X1) terhadap variabel

penggunaan pupuk (Y)

H1 : Ada pengaruh yang nyata antara biaya pupuk (X1) terhadap variabel

(10)

Uji statistik digunakan adalah uji statistik-t

t-hitung = bi-Bi Sbi

t-tabel = tα/2(n-p)

Keterangan:

bi = koefisien regresi ke-i

Sbi = standar deviasi koefisien regresi ke-i

Bi = parameter ke-I yang dihipotesiskan

n = banyaknya pasangan data

p = jumlah parameter regresi

Kriteria uji :

1. Berdasarkan Perbandingan Nilai t- hitung dan t- tabel

- t-hitung > t-tabel α/2 (n-p), maka H0 diterima dan H1 ditolak.

- t-hitung ≤ t-tabel α/2 (n-p), maka H0 ditolak dan H1 diterima.

2. Berdasarkan Nilai Signifikansi (α = 0,05)

- Jika nilai signifikansi > α, maka H0 diterima dan H1 ditolak.

-Jika nilai Signifikansi ≤α, maka H0 ditolak dan H1 diterima.

Jika signifikansi > α maka parameter yang diuji atau faktor-faktor pengaruh biaya pupuk (X1) berpengaruh nyata terhadap jumlah pupuk (Y),

sebaliknya jika signifikansi ≤ α, maka faktor-faktor pengaruh biaya pupuk (X1)

(11)

3. Uji F-hitung

Nilai F-hitung digunakan untuk mengetahui apakah variabel yang

digunakan secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap veriabel tidak bebas

(Supriana, 2013). Pengujian F-hitung adalah sebagai berikut:

Hipotesis :

H0 : Tidak ada pengaruh yang nyata secara serempak antara biaya pupuk, harga

ubi kayu, dan pengalaman bertani terhadap jumlah pupuk.

H1 : Ada pengaruh yang nyata secara serempak antara biaya pupuk, harga ubi

kayu, dan pengalaman bertani terhadap jumlah pupuk.

Uji statistik yang digunakan adalah uji F, yaitu:

Keterangan:

R2 = koefisien determinan

k = jumlah variabel termasuk intersept

n = jumlah pengamatan

Kriteria uji :

1. Berdasarkan Perbandingan Nilai F-hitung dan F-tabel

- F-hitung > F-tabel α/2 (n-p), maka H0 diterima dan H1 ditolak.

- F-hitung ≤ F-tabel α/2 (n-p), maka H0 ditolak dan H1 diterima.

(12)

- Jika nilai signifikansi > α maka H0 diterima dan H1 ditolak.

- Jika nilai Signifikansi ≤α maka H0 ditolak dan H1 diterima.

Apabila Signifikansi < α maka H0 ditolak maka ada pengaruh yang nyata

secara serempak antara biaya pupuk, harga ubi kayu, dan pengalaman bertani

terhadap penggunaan pupuk. Dan sebaliknya bila Signifikansi ≤ H0 diterima maka tidak ada pengaruh yang nyata secara serempak antara biaya pupuk, harga

ubi kayu, dan pengalaman bertani terhadap jumlah pupuk.

4. Uji Asumsi Klasik

1) Uji Normalitas

Pengujian normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data yang

digunakan telah terdistribusi secara normal. Uji normalitas dapat dilakukan

dengan uji Kolmogorov Smirnov, dengan melihat nilai signifikansi.

Sig.KS > 0,05 = Data berdistribusi normal

Sig.KS ≤ 0,05 = Data tidak berdistribusi normal

Uji Kolmogorov Smirnov digunakan untuk menguji null hipotesis suatu

sampel atas suatu distribusi tertentu (Firdaus, 2011).

2) Heteroskedastisitas

Dalam persamaan regresi berganda perlu juga diuji mengenai sama atau

tidak varians dari residual dari observasi yang satu dengan observasi yang lain.

Jika residualnya mempunyai varians yang sama disebut terjadi homokedastisitas,

dan jika variansnya tidak sama atau berbeda disebut terjadi heterokedastisitas.

Persamaan regresi yang baik adalah jika tidak terjadi heterokedastisitas

(13)

Penelitian ini menggunakan uji Glejser sebagai penguji heterokedastisitas,

dengan melihat nilai signifikansi.

Sig. > 0,05 = Homokedastisitas (tidak terjadi masalah heterokedastisitas)

Sig. ≤ 0,05 = Heterokedastisitas

3) Uji Multikolinieritas

Uji asumsi klasik jenis ini diterapkan untuk analisis regresi berganda yang

terdiri atas dua atau lebih variabel bebas atau independent variable, dimana akan

diukur tingkat asosiasi (keeratan) hubungan/pengaruh antar variabel bebas

tersebut melalui besaran koefisien korelasi (R). Dikatakan terjadi

multikolinieritas jika koefisien korelasi antar variabel bebas lebih besar dari 0,60

(pendapat lain : 0,50 dan 0,90). Dikatakan tidak terjadi multikolinieritas jika

kefisien korelasi antar variabel bebas lebih kecil atau sama dengan 0,60 (r ≤ 0,60) (Sunyoto, 2002). Atau dapat dilihat dari Kriteria nilai uji yang digunakan berikut

ini, yaitu :

 Jika nilai tolerance >0,1 dan nilai VIF < 10, maka model tidak mengalami

multikolinieritas.

 Jika nilai tolerance < 0,1 dan nilai VIF > 10, maka model mengalami

multikolinieritas.

3.5 Definisi dan Batasan Operasional

Untuk menghindari kesalahpahaman dan kekeliruan dalam menafsirkan

penelitian ini, maka perlu dibuat definisi dan batasan operasional sebagai berikut

:

3.5.1 Definisi

(14)

1. Ilmu usahatani adalah ilmu yang mempelajari bagaimana seorang

mengusahakan dan mengkoordinir faktor-faktor produksi.

2. Usahatani ubi kayu ialah kegiatan yang dilakukan seseorang di dalam

pembudidayakan tanaman ubi kayu dengan tujuan untuk memperoleh

keuntungan.

3. Fungsi produksi menggambarkan hubungan antara input dan output.

Sehingga faktor produksi pupuk dapat diartikan sebagai faktor yang

mempengaruhi total produksi.

4. Fungsi produksi linier adalah suatu fungsi atau persamaan yang melibatkan

dua atau lebih variabel yang berpangkat satu, dimana variabel yang satu

disebut dengan variabel dependen, yang dijelaskan (Y) dan yang lain

disebut variabel independen, yang menjelaskan (X).

5. Efisiensi adalah perbandingan yang terbaik antara input (masukan) dan

output (hasil antara keuntungan dengan sumber-sumber yang

dipergunakan).

6. Efisiensi teknis merupakan proses pengubahan input menjadi output,

kombinasi antara kapasitas dan kemampuan unit kegiatan ekonomi untuk

memproduksi sampai tingkat output maksimum dari input dan teknologi.

Efisiensi teknis dikatakan tercapai apabila Average Product berada di titik

maksimum.

7. Efisiensi harga merupakan kemampuan dan kesediaan unit ekonomi untuk

beroperasi pada tingkat nilai produk marjinal (Marginal Value Product)

(15)

8. Efisiensi ekonomi manakala petani mampu meningkatkan produksinya

dengan harga faktor produksi yang dapat ditekan, tetapi dapat menjual

produksinya dengan harga yang tinggi.

9. Faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan pupuk merupakan

kemungkinan alasan petani menggunakan pupuk pada tanaman ubi kayu

dan sesuai dengan teori fungsi permintaan.

10. Harga ubi kayu ialah harga jual ubi kayu yang berlaku di daerah penelitian

dalam Rupiah.

11. Biaya pupuk ialah jumlah seluruh harga input pupuk yang dipakai petani

ubi kayu di daerah penelitian dalam Rupiah.

12. Pengalaman petani ialah kejadian yang pernah dialami petani ubi kayu

ketika dalam proses budidaya ubi kayu di daerah penelitian.

13. Pupuk pada penelitian ini ialah pupuk kimia dan pupuk organik yang

digunakan petani ubi kayu.

15. Dosis (dose ; dosage) merupakan takaran obat, pupuk, pestisida, dsb;

menyatakan banyaknya bahan (dalam kilogram) persatuan bobot badan

atau satuan luas lahan, yang akan menghasilkan efek yang optimal.

16. Kesesuaian penggunaan pupuk merupakan ketika penggunaan pupuk

seharusnya sama dengan penggunaan pupuk oleh petani ubi kayu.

3.5.2 Batasan Operasional

Adapun batasan operasional dalam penelitian ini adalah:

1. Daerah penelitian di Desa Suka Sari, Kecamatan Pegajahan, Kabupaten

Serdang Bedagai, Provinsi Sumatera Utara.

(16)

3. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah petani ubi kayu di Desa

Suka Sari, Kecamatan Pegajahan, Kabupaten Serdang Bedagai, Provinsi

Sumatera Utara.

BAB IV

GAMBARAN UMUM DAERAH PENELITIAN

4.1. Deskripsi Daerah Penelitian

4.1.1. Letak Geografis, Batas, dan Luas Wilayah

Penelitian ini dilakukan di Desa Suka Sari, Kecamatan Pegajahan,

Kabupaten Serdang Bedagai. Desa Suka Sari adalah salah satu desa dari 13 desa

di Kecamatan Pegajahan. Desa Suka Sari merupakan salah satu desa tertinggi

penghasil ubi kayu di Kecamatan Pegajahan, Kabupaten Serdang Bedagai. Desa

Suka Sari berada pada ketinggian antara 20-30m di atas permukaan laut dengan

suhu rata-rata 29oC-30oC. Luas wilayah Desa Suka Sari adalah sebesar 1.150 Ha

dan berjarak ± 5 Km arah selatan dari Kantor Camat Pegajahan, 25 Km dari Kota

Kabupaten, 50 Km dari Kota Provinsi. Adapun batas-batas wilayah Desa Suka

Sari adalah sebagai berikut :

Sebelah Utara berbatasan dengan Desa Pegajahan Kecamatan Pegajahan

Sebelah Timur berbatasan dengan Rambung Sialang Kecamatan Sei Rampah

Sebelah Selatan berbatasan dengan Desa Bah Sidua-dua Kecamatan Serbajadi

Sebelah Barat berbatasan dengan Desa Bingkat/ Desa T. Putus Kecamatan

Pegajahan

4.1.2. Tata Guna Lahan

Desa Suka Sari yang terdiri dari 9 (sembilan) dusun dengan luas wilayah

(17)

Tanah Pemukiman : 390 Ha

Tanah Ladang : 358 Ha

Tanah Perkebunan : 400 Ha

Tanah Fasilitas Umum : 2 Ha

4.1.3. Keadaan Penduduk

1. Distribusi Penduduk Berdasarkan Jenis Kelamin

Jumlah penduduk Desa Suka Sari berdasarkan data berjumlah 4.146 jiwa

dengan kepala keluarga sebanyak 1.125 KK. Hal ini dapat dilihat pada tabel 7.

Tabel 7. Distribusi Penduduk Berdasarkan Jenis Kelamin

No. Jenis Kelamin Jumlah (Jiwa) Persentase (%)

1. Laki-Laki 2.022 48,8

2. Perempuan 2.122 51,2

Jumlah 4.144 100

Sumber: Data Monografi Desa Suka Sari, 2016

Tabel 7. menunjukkan bahwa jumlah penduduk perempuan lebih banyak

dibandingkan dengan jumlah penduduk laki-laki yaitu sebanyak 2.124 jiwa

dengan persentase 51,2% sedangkan laki-laki sebanyak 2.022 jiwa dengan

persentase 48,8%.

2. Distribusi Penduduk Berdasarkan Agama

Penduduk Desa Suka Sari pada umumnya menganut agama islam,dan

hanya sebagian kecil yang menganut agama kristen dan budha. Hal ini dapat

dilihat pada tabel 8.

Tabel 8. Distribusi Penduduk Berdasarkan Agama

No. Agama Jumlah (Jiwa) Persentase (%)

1. Islam 3.989 96.1

2. Kristen 148 3,6

3. Budha 7 0,2

Jumlah 4.144 100

(18)

Tabel 8. menunjukkan bahwa mayoritas penduduk di desa Suka Sari

adalah Islam sebanyak 3.989 jiwa dengan persentase 96,1% sedangkan penduduk

yang beragama Kristen sebanyak 148 jiwa dengan persentase 3,6% dan penduduk

yang beragama Budha sebanyak 7 jiwa dengan persentase sebanyak 0,2%.

4.1.4. Sarana dan Prasarana

Sarana dan prasarana merupakasn salah satu faktor penting yang

mempengaruhi kemajuan dan perkembangan suatu desa. Semakin baik sarana

dan prasarana yang tersedia maka akan semakin cepat laju perkembangan desa

tersebut. Berikut adalah distribusi sarana dan prasarana yang tersedia di Desa

Suka Sari yang di jelaskan pada tabel 9.

Tabel 9. Distribusi Sarana dan Prasarana

No. Sarana dan Prasarana Jumlah

1. Paud 3

2. SD-Madrasah ibtidayah 3

3. SLTP 1

Sumber: Data Monografi Desa, 2016

Tabel 9. menunjukkan bahwa desa Suka Sari memiliki 9 unit sarana

pendidikan yang terdiri dari 3 unit Paud, 3 unit SD-Madrasah ibtidayah, 1 unit

SLTP, 1 unit SLTA dan 1 unit SMK. Desa Suka Sari memiliki 4 unit sarana

kesehatan yang terdiri dari 1 unit Puskesmas dan 3 unit Posyandu. Desa Suka

Sari juga memiliki 15 unit sarana tempat peribadatan yang terdiri dari 4 unit

Mesjid, 9 unit Musholla dan 2 unit Gereja.

(19)

Petani sampel yang dimaksud dalam penelitian ini adalah petani ubi kayu

yang berdomisili di Desa Suka Sari, Kecamatan Pegajahan, Kabupaten Serdang

Bedagai. Jumlah responden yang diambil yaitu sebanyak 92 Orang. Adapun

karakteristik petani sampel adalah sebagai berikut :

4.2.1. Karakteristik Petani Sampel Berdasarkan Jenis Kelamin

Adapun jenis kelamin sampel di daerah penelitian dapat dilihat pada tabel

10. berikut:

Tabel 10. Karakteristik Petani Sampel Berdasarkan Jenis Kelamin

No. Jenis Kelamin Jumlah (Jiwa) Persentase (%)

1. Laki-Laki 62 67,4

2. Perempuan 30 32,6

Jumlah 92 100

Sumber: Data Primer

Tabel 10. menunjukkan bahwa secara umum dari 92 orang sampel di

daerah penelitian, petani sampel yang berjenis kelamin yang paling dominan

adalah laki-laki yaitu sebesar 62 orang dengan persentase 67,4%. Sedangkan

petani sampel yang berjenis kelamin perempuan adalah sebesar 30 orang dengan

persentase 32,6%.

4.2.2. Karakteristik Petani Sampel Berdasarkan Umur

Adapun umur sampel di daerah penelitian dapat dilihat pada tabel 11.

berikut:

Tabel 11. Karakteristik Petani Sampel Berdasarkan Umur

(20)

Tabel 11. menunjukkan bahwa bahwa secara umum dari 92 orang petani

sampel di daerah penelitian, jumlah petani sampel terbesar berada pada interval

umur 41-50 tahun yaitu sebanyak 32 orang dengan persentase 34,8%, sedangkan

yang terkecil berada pada interval 20-30 tahun dan >70 tahun yaitu sebanyak 1

orang dengan persentase 1,1%.

4.2.3. Karakteristik Petani Sampel Berdasarkan Tingkat Pendidikan

Adapun tingkat pendidikan sampel di daerah penelitian dapat dilihat pada

tabel 12. berikut:

Tabel 12. Karakteristik Petani Sampel Berdasarkan Tingkat Pendidikan No. Tingkat Pendidikan Jumlah (Jiwa) Persentase (%)

1. Tidak Sekolah 8 8,7

Tabel 12. menunjukkan bahwa bahwa secara umum dari 92 orang petani

sampel di daerah penelitian, jumlah petani sampel terbesar berdasarkan tingkat

pendidikan berada pada tingkat SD sebanyak 45 orang dengan persentase 48,9%,

tingkat pendidikan SMA sebanyak 25 orang dengan persentase sebesar 27,2%,

tingkat pendidikan SMP sebanyak 14 orang dengan persentase 15,2% dan jumlah

terkecil berada pada tingkat pendidikan petani yang tidak bersekolah yaitu

(21)

BAB V

HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1. Efisiensi Teknis, Efisiensi Harga, dan Efisiensi Ekonomi Penggunaan

Pupuk Pada Usahatani Ubi Kayu

Efisiensi diartikan sebagai upaya untuk menggunakan input

sekecil-kecilnya untuk memperoleh produksi yang sebesar-besarnya. Penggunaan input

secara optimal sangat dituntut dalam melakukan kegiatan usahatani, yakni

dengan cara mengalokasikan sumber daya yang terbatas namun mampu

memberikan hasil yang optimal.

Ubi Kayu (Manihot esculenta) merupakan salah satu tanaman pangan

yang dapat memberikan keuntungan yang cukup besar bagi petani jika dikelola

dengan baik. Agar memperoleh keuntungan maksimal maka perlu dilakukan

penggunaan pupuk yang efisien sebagai penunjang pertumbuhannya.

Untuk menghitung efisiensi penggunaan pupuk pada usahatani ubi kayu

dibutuhkan data mengenai jumlah pupuk, biaya pupuk, produksi ubi kayu, dan

harga ubi kayu per hektar dalam satu musim tanam.

Pada tabel 13. disajikan data mengenai jumlah pupuk, biaya pupuk,

(22)

Tabel 13. Jumlah Pupuk, Biaya Pupuk, Produksi Ubi Kayu, Harga Ubi Kayu, dan Penerimaan Usahatani Ubi Kayu / Ha / Musim Tanam

(23)

(24)

91 250 537.500 30.000 650 19.500.000

Sumber: Data Primer, 2017

5.1.1 Efisiensi Teknis

Nilai efisiensi teknis dapat diketahui dari pengolahan data dengan bantuan

Software Frontier Version 4.1 dengan input data yang digunakan adalah jumlah

produksi ubi kayu setiap sampel dan jumlah pupuk yang digunakan setiap sampel

per hektar. Jika nilai efisiensi teknis sama dengan satu maka penggunaan pupuk

sudah efisien dan jika nilai efisiensi teknis kurang dari satu maka penggunaan

pupuk tidak efisien. Tabel 14. berikut adalah adalah hasil olahan data efisiensi

(25)

Tabel 14. Efisiensi Teknis Penggunaan Pupuk Pada Usahatani Ubi Kayu

No Sampel

Efisiensi

Teknis Keterangan

1 0.89687012 Tidak Efisien

(26)

Tabel 14. Lanjutan

(27)

Rata

Sumber: Data Primer Diolah, 2017

Berdasarkan hasil estimasi menggunakan Software Frontier 4.1 diperoleh

nilai rata-rata efisiensi teknis penggunaan pupuk sebesar 0,90. Nilai efisiensi

tersebut menunjukkan bahwa rata-rata petani sampel dapat mencapai 90% dari

produksi potensial yang diperoleh dengan penggunaan pupuknya. Hal ini

menunjukkan bahwa penggunaan pupuk oleh petani ubi kayu hampir mendekati

efisien secara teknis. Hal ini dikarenakan 0,90 < 1 (mendekati 1) dan terdapat

peluang sebesar 10% untuk mencapai efisiensi secara teknis.

Meskipun secara teknis, hasil uji Frontier 0,90 hampir mendekati 1

(efisien). Namun hasil tersebut masih dibawah 1 dan masih termasuk daerah

inefisien. Butuh 0,10 lagi untuk mencapai efisiensi secara teknis, maka

penggunaan pupuk harus dikurangi.

5.1.2. Efisiensi Harga

Nilai efisiensi harga dapat diketahui dari pengolahan data dengan bantuan

Software Frontier Version 4.1 dengan input data yang digunakan adalah biaya

pupuk setiap sampel dan penerimaan setiap sampel per hektar. Jika nilai efisiensi

harga sama dengan satu maka penggunaan pupuk sudah efisien dan jika nilai

efisiensi harga kurang dari satu maka penggunaan pupuk tidak efisien. Tabel 15.

(28)

Tabel 15. Efisiensi Harga Penggunaan Pupuk Pada Usahatani Ubi Kayu

No

Sampel Efisiensi Harga Keterangan

(29)

Rata- Rata 0.11016450 Tidak Efisien

(30)

Berdasarkan hasil estimasi menggunakan Software Frontier 4.1 diperoleh

nilai rata-rata efisiensi harga sebesar 0,11. Dimana 0,11 < 1 yang artinya

penggunaan pupuk pada tanaman ubi kayu tidak efisien secara harga. Dilihat

dari hasil penelitian sebanyak 91 sampel, semua sampel tidak mencapai efisiensi

secara harga. Hal ini dikarenakan efisiensi harga dipengarui oleh harga pada

waktu tertentu. Efisiensi harga akan tercapai jika harga mengalami peningkatan.

Pada saat penelitian dilakukan, harga ubi kayu sedang mengalami penurunan.

5.1.3. Efisiensi Ekonomi

Efisiensi ekonomi adalah hasil kali antara efisiensi teknis dengan efisiensi

harga, efisiensi ekonomi dapat tercapai bila kedua efisiensi tersebut tercapai,

sehingga dapat dituliskan menjadi:

EE = ET . EH

Dimana:

EE : Efisiensi Ekonomi

ET : Efisiensi Teknis

EH : Efisiensi Harga

Dengan kriteria penilaian yaitu, jika :

1. EE = 1, maka penggunaan faktor produksi sudah efisien

2. EE >1, maka penggunaan faktor produksi belum efisien

3. EE< 1, maka penggunaan faktor produksi tidak efisien

Efisiensi ekonomi adalah hasil kali antara efisiensi teknis dengan efisiensi harga.

Dari perhitungan efisiensi ekonomi, maka diperoleh hasil efisiensi ekonomi

(31)

Tabel 16. Efisiensi Ekonomi Penggunaan Pupuk Pada Usahatani Ubi Kayu

(32)

48 0,853032340 0,111047110 0,094726776 Tidak Efisien 49 0,853032340 0,108644400 0,092677187 Tidak Efisien 50 0,877770620 0,110850860 0,097301628 Tidak Efisien 51 0,924392940 0,108654700 0,100439638 Tidak Efisien 52 0,877770620 0,108851430 0,095546587 Tidak Efisien 53 0,853032340 0,107612870 0,091797258 Tidak Efisien 54 0,937486680 0,110491380 0,103584197 Tidak Efisien 55 0,919995070 0,111333410 0,102426188 Tidak Efisien 56 0,877770620 0,109096960 0,095762106 Tidak Efisien 57 0,919995070 0,109202720 0,100465964 Tidak Efisien 58 0,970782380 0,110491380 0,107263085 Tidak Efisien 59 0,926408990 0,110978120 0,102811128 Tidak Efisien 60 0,919995070 0,111246050 0,102345818 Tidak Efisien 61 0,877770620 0,111218490 0,097624323 Tidak Efisien 62 0,896870120 0,110491380 0,099096417 Tidak Efisien 63 0,919995070 0,111321420 0,102415158 Tidak Efisien 64 0,877770620 0,109101650 0,095766223 Tidak Efisien 65 0,919995070 0,110896290 0,102024040 Tidak Efisien 66 0,926408990 0,111135960 0,102957352 Tidak Efisien 67 0,919995070 0,111320200 0,102414035 Tidak Efisien 68 0,877770620 0,109195430 0,095848540 Tidak Efisien 69 0,919995070 0,108742040 0,100042141 Tidak Efisien 70 0,571524270 0,108764590 0,062161603 Tidak Efisien 71 0,896870120 0,111297450 0,099819357 Tidak Efisien 72 0,853032340 0,110858230 0,094565655 Tidak Efisien 73 0,877770620 0,110853860 0,097304261 Tidak Efisien 74 0,919995070 0,109216230 0,100478393 Tidak Efisien 75 0,926408990 0,108691390 0,100692681 Tidak Efisien 76 0,932229050 0,110790530 0,103282151 Tidak Efisien 77 0,912954290 0,111009560 0,101346654 Tidak Efisien 78 0,926408990 0,111007800 0,102838624 Tidak Efisien 79 0,905259430 0,111228400 0,100690558 Tidak Efisien 80 0,932229050 0,111214490 0,103677378 Tidak Efisien 81 0,919995070 0,110996850 0,102116555 Tidak Efisien 82 0,896870120 0,109022500 0,097779023 Tidak Efisien 83 0,710037600 0,110843780 0,078703252 Tidak Efisien 84 0,970782380 0,108654700 0,105480068 Tidak Efisien 85 0,924392940 0,110685100 0,102316525 Tidak Efisien 86 0,896870120 0,109136880 0,097881607 Tidak Efisien 87 0,932229050 0,110809200 0,103299555 Tidak Efisien 88 0,919995070 0,111098320 0,102209907 Tidak Efisien 89 0,970782380 0,110658480 0,107425303 Tidak Efisien 90 0,896870120 0,111056310 0,099603086 Tidak Efisien 91 0,896870120 0,108654700 0,097449154 Tidak Efisien Rata- Rata 0,901150600 0,110164500 0,099283102 Tidak Efisien

(33)

Dari perhitungan yang telah dilakukan pada tabel 16. maka diperoleh

rata-rata nilai efisiensi ekonomi sebesar 0,09. Hal ini menunjukkan bahwa

penggunaan pupuk pada usahatani ubi kayu di daerah penelitian tidak efisien

secara ekonomi karena 0,09 < 1. Artinya, penggunaan pupuk pada tanaman ubi

kayu harus dikurangi agar efisiensi secara ekonomi dapat tercapai. Dengan

demikian, hipotesis (1) yang menyatakan bahwa penggunaan pupuk pada

usahatani ubi kayu tidak efisien baik secara teknis, harga, maupun ekonomi

diterima kebenarannya.

5.1.4. Penggunaan Pupuk yang Optimal Berdasarkan Teori The Law Of

Diminishing Returns (LDR)

The Law of Diminishing Returns (Hukum Kenaikan Hasil Berkurang),

Hukum ini menyatakan bahwa apabila penggunaan satu macam input ditambah

sedang input-input yang lain tetap maka tambahan output yang dihasilkan dari

setiap tambahan satu unit input yang ditambahkan tadi mula-mula naik, tetapi

kemudian seterusnya menurun jika input tersebut terus ditambahkan.

Petani ubi kayu meningkatkan penggunaan jumlah pupuk dengan harapan

akan meningkatkan hasil produksi ubi kayunya. Sesuai dengan Teori The Low Of

Diminishing Retuns, jika jumlah pupuk ditambahkan pada waktu tertentu

produksi akan mengalami peningkatan. Namun jika penambahan jumlah pupuk

dilakukan secara terus-menerus sampai batas maksimal maka produksi tidak akan

bertambah, tetapi sebaliknya produksi yang dihasilkan akan semakin berkurang.

Untuk mengetahui tingkat penggunaan pupuk yang optimal (EP=1) maka

disajikan data jumlah pupuk, produksi ubi kayu, AP, MP pada tabel 17. sebagai

(34)

Tabel 17. Jumlah Pupuk, Produksi Ubi Kayu, AP, MP, dan EP penggunaan pupuk Pada Usahatani Ubi Kayu/Ha

(35)

(36)

917 37.500 6,82074 10,53210 1,54413 0,00000 0,00

988 40.000 6,89518 10,59663 1,53682 0,86707 0,56

1000 20.000 6,90776 9,90349 1,43368 -55,10447 -38,44

1000 25.000 6,90776 10,12663 1,46598 0,00000 0,00

1000 30.000 6,90776 10,30895 1,49237 0,00000 0,00

1022 30.000 6,92957 10,30895 1,48767 0,00000 0,00

1063 30.000 6,96838 10,30895 1,47939 0,00000 0,00

1115 37.500 7,01661 10,53210 1,50102 4,62668 3,08

1300 12.500 7,17012 9,43348 1,31567 -7,15662 -5,44

1400 37.500 7,24423 10,53210 1,45386 14,82448 10,20

1475 25.000 7,29641 10,12663 1,38789 -7,76965 -5,60

1485 35.000 7,30317 10,46310 1,43268 49,79770 34,76

1571 25.000 7,35974 10,12663 1,37595 -5,94785 -4,32

1900 15.000 7,54961 9,61581 1,27368 -2,69041 -2,11

2167 42.500 7,68095 10,65726 1,38749 7,92969 5,72

2738 30.000 7,91480 10,30895 1,30249 -1,48941 -1,14

3600 40.000 8,18869 10,59663 1,29406 1,05036 0,81

4000 37.500 8,29405 10,53210 1,26984 -0,61255 -0,48

5043 15.000 8,52566 9,61581 1,12787 -3,95622 -3,51

7775 30.000 8,95867 10,30895 1,15072 1,60076 1,39

(37)

(38)

Pada saat jumlah pupuk 192 Kg/Ha produksi ubi kayu meningkat kembali, dan

kembali menurun pada saat jumlah pupuk 250 Kg/Ha.

Sebagian besar petani ubi kayu yang diteliti, tidak menggunakan pupuk

secara optimal sehingga penggunaan jumlah pupuk harus dikurangi. Dari tabel 17

dapat kita lihat bahwa hanya 2 orang sampel yang menggunakan pupuk secara

optimal sedangkan 1 sampel menggunakan pupuk di bawah optimal yaitu

125kg/ha dan 88 orsng sampel menggunakan pupuk di atas jumlah pupuk

optimal. Hal ini berarti, penambahan jumlah pupuk yang dilakukan oleh petani

ubi kayu tidak mempengaruhi peningkatan jumlah produksi yang diperoleh atau

penambahan output produksi kecil. Pengurangan jumlah pupuk yang berlebihan

tersebut merupakan salah satu alternatif untuk menekan biaya (cost) yang

dianggap tidak terlalu memberikan dampak besar bagi peningkatan jumlah

produksi. Sehingga dana yang diperoleh dari pengoptimalan pupuk dapat

dialokasikan untuk biaya pengadaan faktor produksi lain.

Penggunaan pupuk secara optimal berdasarkan data tersebut dapat dilihat

ketika Avarage Product (AP) sama dengan Marginal Product (MP) atau ketika

AP bersinggungan dengan MP. Salah satu cara untuk melihat titik optimal ialah

dengan melihat dan membandingkan nilai Elastisitas Produksinya (EP). Dimana,

apabila nilai EP hampir mendekati 1 (0 ≤ Ep <1), maka nilai tersebut berada pada daerah efisien .

Pada tabel 17. dapat kita lihat bahwa titik optimal penggunaan jumlah

pupuk berada pada saat penggunaan jumlah pupuk sebesar 150 kg/ha

dengan produksi sebesar 40.000 Kg/ha. Artinya jika penggunaan pupuk diatas

(39)

pengurangan jumlah pupuk dan apabila penggunaan pupuk dibawah 150 Kg/Ha,

maka penggunaan pupuk belum optimal dan penggunaan pupuk perlu ditambah.

Adapun komposisi pupuk yang ditemukan dilapangan adalah sebagai

berikut: Urea : 50kg/ha, KCL : 50 kg/ha dan TSP : 50 kg/Ha. Sedangkan

berdasarkan teori yang dikemukakan oleh Salim (2011) menyatakan “bahwa

jumlah pupuk anjuran untuk tanaman ubi kayu yaitu Urea: 60-120 kg/ha, KCL :

50 kg/ha, dan TSP : 30 kg/ha.” Sehingga jumlah pupuk Urea yang digunakan

oleh petani harus ditambah sedangkan jumlah pupuk TSP harus dikurangi karena

sesuai dengan anjuran pemupukan jumlah pupuk Urea harus lebih banyak dari

pada jumlah pupuk TSP.

5.2. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penggunaan Pupuk Pada Tanaman Ubi Kayu

Uji statistik dilakukan dengan metode Regresi Linier Berganda. Data yang

digunakan dalam analisis ini adalah data primer dimana variabel bebasnya yaitu

biaya pupuk (X1), harga ubi kayu (X2), pengalaman bertani (X3), dan pendapatan

(X4). dari variabel-variabel bebas tersebut akan dilihat seberapa besar

pengaruhnya terhadap jumlah pupuk yang digunakan (variabel terikat/ Y).

Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan alat bantu software spss 20.

Berikut akan disajikan data jumlah pupuk, berikut pupuk, harga ubi kayu,

(40)

Tabel 18. Jumlah Pupuk, Biaya Pupuk, Harga Ubi Kayu, Pengalama Petani dan Pendapatan / Ha / Musim Tanam

(41)

(42)

Y= - 3,116 + 0,882 X1 + 0,581 X2– 0,030 X3– 0,408 X4 Berdasarkan persamaan diatas maka dapat diinterpretasikan:

1. Apabila biaya pupuk sama dengan nol, harga ubi kayu sama dengan nol,

pengalaman bertani sama dengan nol dan pendapatan sama dengan nol maka

penggunaan jumlah pupuk mengalami penurunan sebesar -3,116 kg/Ha.

2. Apabila terjadi peningkatan biaya pupuk sebesar Rp.1, maka akan terjadi

peningkatan terhadap penggunaan jumlah pupuk oleh petani ubi kayu sebesar

0,882 Kg/Ha.

3. Apabila terjadi peningkatan harga ubi kayu sebesar Rp.1, maka akan terjadi

peningkatan terhadap penggunaan jumlah pupuk oleh petani ubi kayu sebesar

0,581 Kg/Ha.

4. Apabila terjadi peningkatan pengalaman bertani sebesar 1 tahun, maka akan

terjadi penurunan terhadap penggunaan jumlah pupuk oleh petani ubi kayu

sebesar 0,030 Kg/Ha.

5. Apabila terjadi peningkatan pendapatan sebesar Rp.1, maka terjadi penurunan

terhadap penggunaan jumlah pupuk oleh petani ubi kayu sebesar 0,408

Kg/Ha. Pernyataan diatas berbeda dengan teori yang dikemukakan oleh

Maiangwa yang menyatakan bahwa “petani dengan pendapatan lebih tinggi

mempunyai kemampuan untuk membeli pupuk di pasar dengan jumlah lebih

banyak”. Hal ini dikarenakan penggunaan pupuk di daerah penelitian sudah

berada pada kondisi daerah irrasional (penggunaan pupuk yang berlebihan).

Sehingga peningkatan pendapatan tidak digunakan untuk penambahan pupuk

(43)

5.2.1 Uji Determinan (R2)

Hasil estimasi menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi R2 (R

Square) yang diperoleh adalah 0,397. Hal ini menunjukkan bahwa sebesar 39,7%

variasi variabel terikat jumlah pupuk telah dapat dijelaskan oleh variabel bebas

biaya pupuk, harga ubi kayu, pengalaman bertani dan pendapatan. Sedangkan

sisanya 60,3% dipengaruhi oleh variabel bebas atau faktor lain yang belum

dimasukkan ke dalam model.

5.2.2.Uji Parsial (Uji t - Statistik)

Uji t adalah uji secara parsial pengaruh variabel independen terhadap

variabel dependen digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara

parsial berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel terikat. Taraf signifikansi

(α) yang digunakan dalam ilmu sosial adalah 5%.

Berdasarkan hasil uji t dari pengolahan data melalui spss 20 untuk menguji

seberapa besar faktor biaya pupuk berpengaruh terhadap jumlah penggunaan

pupuk pada usahatani ubi kayu, diperoleh nilai signifikansi 0,00 < 0,05 maka, H0

ditolak dan H1 diterima. Artinya, terdapat pengaruh nyata antara biaya pupuk

terhadap penggunaan jumlah pupuk pada tanaman ubi kayu. Dengan kata lain,

biaya pupuk berpengaruh nyata terhadap jumlah penggunaan pupuk pada tanaman

ubi kayu.

Hasil uji t faktor harga ubi kayu berpengaruh terhadap jumlah penggunaan

pupuk pada usahatani ubi kayu, diperoleh nilai signifikansi 0,313> 0,05 maka, H0

diterima dan H1 ditolak. Artinya, tidak terdapat pengaruh nyata antara harga ubi

(44)

lain, harga ubi kayu tidak berpengaruh nyata terhadap penggunaan pupuk pada

tanaman ubi kayu.

Hasil uji t faktor pengalaman bertani berpengaruh terhadap jumlah

penggunaan pupuk pada usahatani ubi kayu, diperoleh nilai signifikansi

0,780 > 0,05 maka, H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya, tidak terdapat pengaruh

nyata antara pengalaman bertani terhadap penggunaan jumlah pupuk pada

tanaman ubi kayu. Dengan kata lain, pengalaman bertani tidak berpengaruh nyata

terhadap penggunaan pupuk pada tanaman ubi kayu.

Hasil uji t faktor pendapatan berpengaruh terhadap jumlah penggunaan

pupuk pada usahatani ubi kayu, diperoleh nilai signifikansi 0,010 < 0,05 maka,

H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya, terdapat pengaruh nyata antara pendapatan

terhadap jumlah penggunaan pupuk pada tanaman ubi kayu. Dengan kata lain,

pendapatan berpengaruh nyata terhadap penggunaan pupuk pada tanaman ubi

kayu.

5.2.3.Uji Serempak (Uji F - Statistik)

Uji F adalah uji secara serempak (simultan) signifikansi pengaruh

perubahan variabel independen terhadap variabel dependen. Artinya parameter

X1, X2, dan X3 secara bersamaan diuji apakah memiliki signifikansi atau tidak.

Hasil estimasi menunjukkan bahwa tingkat signifikansi F sebesar

0,000 (<α 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa H0 ditolak atau H1 diterima yang

berarti variabel bebas biaya pupuk, harga ubi kayu, pengalaman bertani, dan

pendapatan secara serempak berpengaruh nyata terhadap variabel terikat jumlah

(45)

biaya pupuk, pengalaman petani, dan pendapatan merupakan faktor yang

mempengaruhi penggunaan pupuk diterima kebenarannya.

5.2.4. Uji Normalitas

Hasil uji Kolmogorov Smirnov, hasil estimasi menunjukkan bahwa tingkat

singnifikansi KS adalah sebesar 0,060 ( >α 0,05) maka H0 diterima. Dari hasil

tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan antara distribusi residual

dengan distribusi normal, data residual model berdistribusi normal.

5.2.5.Uji Heteroskedastisitas

Berdasarkan hasil uji Heteroskedastisitas, hasil estimasi menunjukkan

bahwa tingkat signifikansi t seluruh variabel lebih besar dari nilai α (0,05) yaitu

signifikansi biaya pupuk 0,124 > α (0,05), harga ubi kayu 0,392 > α (0,05),

pengalaman bertani 0,291 > α (0,05) dan pendapatan 0,162 > α (0,05), maka artinya tidak heteroskedastisitas pada model regresi atau model regresi

merupakan homoskedastisitas.

5.2.6.Uji Multikolinearitas

Kriteria nilai uji yang digunakan berikut ini, yaitu :

 Jika nilai tolerance > 0,1 dan nilai VIF < 10, maka model tidak mengalami

multikolinieritas.

 Jika nilai tolerance < 0,1 dan nilai VIF > 10, maka model mengalami

multikolinieritas.

Berdasarkan hasil uji Multikolinearitas, hasil estimasi menunjukkan bahwa

seluruh variabel memiliki nilai tolerance > 0,1 dan nilai VIF < 10 yaitu biaya

pupuk memiliki tolerance 0,960 >0,1 dan nilai VIF 1,041 < 10, harga ubi kayu

(46)

memiliki tolerance 0,961 > 0,1 dan nilai VIF 1,040 < 10 dan pendapatan

memiliki tolerance 0,888 > 0,1 dan nilai VIF 1,126 < 10, maka artinya model

tidak mengalami multikolinieritas. Dimana tidak terjadi keeratan

hubungan/pengaruh antar variabel bebas (biaya pupuk, harga ubi kayu,

(47)

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil dan pembahasan dapat diperoleh kesimpulan sebagai

berikut:

1. Penggunaan pupuk pada tanaman ubi kayu tidak efisien baik secara teknik,

harga, maupun ekonomi dan jumlah penggunaan pupuk yang optimal

berdasarkan teori The law Of Diminishing Returns (LDR) pada tanaman ubi

kayu adalah 150 Kg/Ha (Urea : 50 kg/ha, KCL : 50 kg/ha dan TSP: 50 kg/ha).

2. Biaya pupuk dan pendapatan berpengaruh nyata terhadap penentuan

penggunaan jumlah pupuk pada tanaman ubi kayu. Sedangkan, harga ubi

kayu dan pengalaman bertani tidak berpengaruh nyata terhadap penentuan

penggunaan jumlah pupuk pada tanaman ubi kayu. Biaya pupuk, harga ubi

kayu, pengalaman bertani, dan pendapatan secara bersama-sama berpengaruh

nyata terhadap penentuan jumlah pupuk pada tanaman ubi kayu.

6.2. Saran

Kepada Petani

Petani ubi kayu di Desa Suka Sari, Kecamatan Pegajahan, Kabupaten

Serdang Bedagai sebaiknya mengurangi jumlah penggunaan pupuk pada tanaman

ubi kayu agar tercapai efisiensi penggunaan pupuk pada tanaman ubi kayu baik

secara teknik, harga, maupun ekonomi.

Kepada Pemerintah

Pemerintah sebaiknya menyediakan penyuluh khusus untuk tanaman ubi

kayu serta membentuk gapoktan yang dapat memberikan arahan kepada petani

(48)

di Desa Suka Sari, Kecamatan Pegajahan, Kabupaten Serdang Bedagai tidak

menggunakan pupuk secara berlebihan yang mengakibatkan penurunan hasil

produksi.

Kepada Peneliti Selanjutnya

Peneliti selanjutnya dapat meneliti efisiensi dan optimasi penggunaan

faktor produksi lain pada tanaman ubi kayu, sehingga petani memperoleh

informasi yang dapat mengefisienkan dan mengoptimalkan seluruh faktor