Lampiran 1. Data luas lahan sawah per kecamatan di Kabupaten Langkat tahun

Transkripsi

1 Lampiran 1. Data luas lahan sawah per kecamatan di Kabupaten Langkat tahun No. KECAMATAN Luas Lahan Sawah (Ha) Bahorok Salapian Sei. Bingei Kuala Selesai Binjai Stabat Wampu *) Batang Serangan *) Sawit Sebrang*) Padang Tualang Hinai Secanggang Tanjung Pura Gebang Babalan Sei. Lepan

2 Lanjutan lampiran 1 No KECAMATAN Luas Lahan Sawah (Ha) Brandan Barat Besitang Pangkalan Susu TOTAL Sumber : BPS - SUMUT berbagai tahun terbit * : Data masih bergabung dengan kecamatan sebelum pemekaran

3 Lampiran 2. Data luas lahan sawah Kabupaten Langkat tahun dan perubahannya Tahun Luas Lahan Sawah (Ha) Perubahan Luas Lahan Sawah terhadap tahun sebelumnya (Ha) Persentase* (%) , , , , , , , , ,74 * : { [ tahun (x i ) - tahun (x i-1 ) ] / tahun (xi-1) } x 100 % Perubahan luas lahan sawah dari tahun adalah : I = Ha atau II. {( ) / }x 100 % = -11,44 %

4 Lampiran 3. Karakteristik responden Sampel Status Lahan Kecamatan Pendidikan Umur (tahun) Luas Lahan (Ha) A B C 1 A Stabat SD 44 0,2 2 A Stabat SD 44 1,12 3 B. C Stabat SD ,06 4 B Stabat SD 58 0,4 5 C Stabat SR (tidak tamat) 84 0,06 6 C Stabat Buta Huruf 60 0,12 7 A Hinai SD A Hinai SD A Hinai SMA B Hinai SD 55 0,8 11 B Hinai SD 55 0,6 12 B Hinai SMA 45 0,92 13 C Hinai SMP 41 0,48 14 C Hinai SD 58 0,16 15 A Padang Tualang SD 31 0,6 16 A. C Padang Tualang SMP 40 0,04 1,5 17 A Padang Tualang SR 62 0,6 18 B Padang Tualang SD 50 1,6 19 B Padang Tualang SD B Padang Tualang SD B Padang Tualang SD 49 1

5 Lanjutan lampiran 3 Sampel Status Lahan Kecamatan Pendidikan Umur (tahun) Luas Lahan (Ha) A B C 22 C Padang Tualang SMA 54 0,5 23 A Babalan Buta Huruf 71 0,96 24 A Babalan SD 55 0,08 25 A. C Babalan STM 45 0,28 0,08 26 A Babalan SPMA 50 0,24 27 B Babalan Sarjana B Babalan SMU C Babalan SGO 42 0,4 30 C Babalan STM 31 0,32 Keterangan : i. A = Mempertahankan lahan B = Mengganti komoditi C = Menjual lahan ii. Mempertahankan lahan : 12 orang iii. Mengganti komoditi : 11 orang iv. Menjual lahan : 10 orang

6 Lampiran 4. Kondisi kepemilikan lahan dan faktor-faktor petanimempertahankan maupun mengalihfungsikan lahannya a. Kondisi kepemilikan lahan No Kondisi Petani Jumlah (orang) 1 Mempertahankan lahan sawah 12 2 Mengalihfungsikan lahan sawah 21 b. Faktor-faktor mempertahankan lahan No Faktor - faktor mempertahankan lahan sawah Jumlah (orang) Persentase (%) 1 Warisan (tidak boleh dijual) 7 58,33 2 ada pilihan lain 9 75,00 3 Untuk dijadikan warisan anak cucu 1 8,33 4 Menanam padi maka pasokan terjamin 8 66,67 5 Areal sempit sehingga dijual tidak akan lebih menguntungkan 1 8,33 6 Lokasi bagus dan masih menguntungkan 1 8,33 c. Faktor - faktor mengganti komoditi No Faktor - faktor mengganti komoditi Jumlah (orang) Persentase (%) 1 Cuaca kurang baik/tidak menentu 9 81,82 2 Harga komoditi pengganti lebih tinggi 10 90,91 3 Waktu lebih luang/senggang/santai 7 63,64 4 Harga input produksi mahal 2 18,18

7 Lanjutan lampiran 4 No Faktor - faktor mengganti komoditi Jumlah (orang) Persentase (%) 5 Banyak menggunakan TK dibandingkan komoditi pengganti 4 36,36 6 Teknik budidaya lebih mudah komoditi pengganti 4 36,36 7 Input produksi sulit diperoleh 3 27,27 8 Padi lebih rentan terserang hama penyakit 2 18,18 9 Terpengaruh petani lain yang mengganti komoditi/ikut-ikutan 1 9,09 d. Faktor - faktor menjual lahan No Faktor - faktor menjual lahan Jumlah (orang) Persentase (%) 1 Kebutuhan mendesak Luas lahan terlalu sempit Hasil yang diperoleh tidak cukup memenuhi kebutuhan keluarga Pembangunan infrastruktur (SPN)* 2 20 * SPN : Sekolah Polisi Negara

8 Lampiran 5. Tabulasi data faktor-faktor petani mempertahankan lahan maupun mengalihfungsikannya a. Tabulasi faktor yang menyebabkan petani mempertahankan lahannya No Sampel Warisan (tidak boleh dijual) ada pilihan lain Faktor-Faktor Petani Mempertahankan Sawahnya Untuk dijadikan Menanam padi Areal sempit sehingga warisan anak maka pasokan dijual tidak akan lebih cucu terjamin menguntungkan Lokasi bagus dan masih menguntungkan Jumlah Persentase (%) 58,33 75,00 8,33 66,67 8,33 8,33

9 Lanjutan lampiran 5 b. Tabulasi faktor yang menyebabkan petani mengganti komoditi No Sampel Komodi Pengganti Cuaca kurang baik/tidak menentu Harga komoditi pengganti lebih tinggi Waktu lebih luang /senggang/ santai Faktor-Faktor Petani Mengganti Komoditi Harga input produksi mahal Banyak menggunakan TK dibandingkan komoditi pengganti Komoditi pengganti teknik budidaya lebih mudah Input produksi sulit diperoleh Padi lebih rentan terserang hama penyakit Terpengaruh petani lainnya yang mengganti komoditi/ikutikutan 1 3 Kelapa Sawit 2 4 Rambutan 3 10 Karet 4 11 Kelapa Sawit 5 12 Kelapa Sawit 6 18 Karet 7 19 Karet 8 20 Karet 9 21 Karet Kelapa Sawit Kelapa Sawit Jumlah Persentase (%) 81,8 90,9 63,6 18,2 36,4 36,4 27,3 18,2 9,1

10 Lanjutan lampiran 5 c. Tabulasi faktor yang menyebabkan petani menjual lahan Faktor-Faktor Petani Mengganti Komoditi No Sampel Alih fungsi menjadi Kebutuhan Luas lahan terlalu Hasil yang diperoleh tidak Pembangunan cukup memenuhi kebutuhan infrastruktur mendesak sempit keluarga (SPN) 1 3 Perumahan 2 5 Perumahan 3 6 Perumahan 4 13 SPN* 5 14 SPN* 6 16 Perumahan 7 22 Perumahan 8 25 Perumahan 9 29 Perumahan Perumahan Jumlah Persentase (%) * SPN : Sekolah Polisi Negara Secara tidak langsung petani dipaksa menjual. Sudah 25 Ha sawah yang diambil alih SPN sampai saat ini dan direncanakan hingga 40 Ha

11 Lampiran 6. Manfaat langsung, tidak langsung, bawaan maupun fungsi negatif lahan sawah a. Manfaat langsung No Manfaat Langsung Persentase (%) (%) (%) 1 Penghasil bahan pangan Menyediakan kesempatan kerja Sumber PAD melalui pajak tanah 96,70 3,30 4 Sumber PAD melalui pajak lainnya 23,23 76,70 5 Mencegah urbanisasi Sarana tumbuhnya rasa kebersamaan/ gotongroyong Sumber pendapatan masyarakat 83,30 16,70 8 Sarana refreshing dan pemandangan Sarana pariwisata 56,70 4,30 b. Manfaat tidak langsung No Manfaat Langsung Persentase (%) (%) (%) 1 Mengurangi peluang banjir Mengurangi peluang pendangkalan sungai 26,70 73,30 3 Mengurangi peluang tanah longsor 26,80 73,40 4 Mengurangi pencemaran udara Mengurangi pencemaran lingkungan 70 30

12 Lanjutan lampiran 6 c. Manfaat bawaan No Manfaat Bawaan Persentase (%) (%) (%) 1 Sarana pendidikan 76,70 23,30 d. Fungsi negatif No Fungsi Negatif Persentase (%) (%) (%) 1 Pencemaran udara melalui efek rumah kaca 33,30 66,70 2 Pencemaran air melalui penggunaan bahan kimia Pencemaran tanah melalui penggunaan bahan kimia 60 20

13 Lampiran 7. Tabulasi data pengetahuan petani mengenai manfaat langsung. bawaan. tidak langsung dan manfaat negatif sawah a. Manfaat langsung sawah Manfaat langsung lahan sawah Sampel Penghasil bahan pangan Menyediakan kesempatan kerja Sumber PAD melalui pajak tanah Sumber PAD melalui pajak lainnya Mencegah urbanisasi Sarana tumbuhnya rasa kebersamaan/ gotongroyong Sumber pendapatan masyarakat Sarana refreshing dan pemandangan Sarana pariwisata

14 Lanjutan Lampiran 7 Sampel Penghasil bahan pangan Menyediakan kesempatan kerja Sumber PAD melalui pajak tanah Manfaat langsung lahan sawah Sumber PAD melalui pajak lainnya Mencegah urbanisasi Sarana tumbuhnya rasa kebersamaan/ gotongroyong Sumber pendapatan masyarakat Sarana refreshing dan pemandangan Sarana pariwisata Jumlah Persentase (%)

15 Lanjutan lampiran 7 b. Manfaat tidak langsung dan bawaan sawah Sampel Mengurangi peluang banjir Manfaat tidak langsung/fungsi pelestarian lingkungan Mengurangi peluang pendangkalan sungai Mengurangi peluang tanah longsor Mengurangi pencemaran udara Mengurangi pencemaran lingkungan Manfaat bawaan Sarana pendidikan

16 Lanjutan lampiran 7 Sampel Mengurangi peluang banjir Manfaat tidak langsung/fungsi pelestarian lingkungan Mengurangi peluang pendangkalan sungai Mengurangi peluang tanah longsor Mengurangi pencemaran udara Mengurangi pencemaran lingkungan Manfaat bawaan Sarana pendidikan Jumlah Persentase (%)

17 Lanjutan lampiran 7 c. Manfaat negatif lahan sawah Fungsi negatif lahan sawah Sampel Pencemaran udara melalui efek rumah kaca Pencemaran air melalui penggunaan bahan kimia Pencemaran tanah melalui penggunaan bahan kimia

18 Lanjutan lampiran 7 Sampel Pencemaran udara melalui efek rumah kaca Fungsi negatif lahan sawah Pencemaran air melalui penggunaan bahan kimia Pencemaran udara melalui efek rumah kaca Jumlah Persentase (%)

19 Lampiran 8. Data produksi padi Kabupaten Langkat tahun Tahun Luas Lahan (Ha) Produktivitas (Ton/Ha) Produksi Padi (Ton) ProduksiBeras (Ton) , , , , , , ,086 5, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,93 Produktivitas rata-rata: 5,29 Sumber : BPS - SUMUT berbagai tahun terbit Perhitungan konversi berat padi - beras : i. Produksi Gabah Kering Panen (GKP) : Luas lahan (Ha) x Produktivitas rata-rata (Ton/Ha) ii. Produksi Gabah Kering Giling (GKG) : 86,59% x GKP iii. Produksi Beras : 63,20% x GKG Perubahan produksi beras dari tahun adalah : a , ,69 = ,76 Ton b. {( , ,69) / ,69} x 100 % = - 11,44 %

20 Lampiran 9. Formulasi proyeksi luas lahan sawah di Kabupaten Langkat sepuluh tahun mendatang No Tahun Notasi Tahun (x) Luas Lahan (Ha) (y) Luas Lahan Sawah (Ha) Variables Entered/Removed b Variables Variables Model Entered Removed Method 1 Tahun a, Enter a, All requested variables entered, b, Dependent Variable: Luas Lahan (Ton)

21 Lanjutan lampiran 9 Model Summary b Change Statistics Adjusted R Std, Error of the R Square Model R R Square Square Estimate Change F Change df1 df2 Sig, F Change 1,705 a,498, ,09189,498 6, ,034 a, Predictors: (Constant), Tahun b, Dependent Variable: Luas Lahan (Ton) ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig, 1 Regression 3,359E8 1 3,359E8 6,934,034 a Residual 3,391E8 7 4,844E7 Total 6,750E8 8 a, Predictors: (Constant), Tahun b, Dependent Variable: Luas Lahan (Ton)

22 Lanjutan lampiran 9 Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std, Error Beta t Sig, 1 (Constant) 78460, ,031 33,819,000 Tahun -2366, ,544 -,705-2,633,034 a, Dependent Variable: Luas Lahan (Ton) Sehingga persamaan regresi model diatas dapat dituliskan : y * = , ,083x *

23 Lampiran 10. Proyeksi luas lahan sawah dan produksi padi sawah Kabupaten Langkat sepuluh tahun mendatang Dari formula y * * = , ,083x, maka diperoleh proyeksi sebagai berikut : Tahun proyeksi Notasi Tahun (x*) Luas Lahan (Ha) (y*) Produksi Padi (Ton) Produksi Beras (Ton) , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,52 Perhitungan konversi berat padi - beras : i. Produksi Gabah Kering Panen (GKP) : Luas lahan (Ha) x Produktivitas rata-rata (Ton/Ha) ii. Produksi Gabah Kering Giling (GKG) : 86,59% x GKP iii. Produksi Beras : 63,20% x GKG a, Proyeksi penurunan jumlah luas lahan periode yakni : i , = - 36,603,91 Ha ii. {(42.969, )/ }* 100 % = -46% b, Proyeksi penurunan jumlah produksi beras periode yakni : , ,93 = ,41 Ton

24 Lampiran 11. Jumlah penduduk, kebutuhan dan perimbangan beras Kabupaten Langkat tahun Tahun Jumlah Penduduk (Jiwa) Kebutuhan Beras (Ton) Perimbangan Beras (Ton) , , , , , , , , , , , , , , , , , ,70 Tingkat konsumsi rata-rata perkapita kabupaten Langkat : 126,04 kg/tahun atau 0,13 ton/tahun Sumber : Departemen Pertanian Kabupaten langkat

25 Lampiran 12. Formulasi proyeksi jumlah penduduk Kabupaten Langkat sepuluh tahun mendatang No Tahun Notasi Tahun (x) Jumlah Penduduk (jiwa) (y) Jumlah Penduduk (jiwa) Variables Entered/Removed b Variables Model Variables Entered Removed Method 1 Notasi tahun a, Enter a, All requested variables entered, b, Dependent Variable: Jumlah Penduduk (Jiwa)

26 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std, Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig, F Change 1,976 a,953, ,94859, , ,000 a, Predictors: (Constant), Notasi tahun b, Dependent Variable: Jumlah Penduduk (Jiwa) ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig, 1 Regression 1,530E10 1 1,530E10 140,660,000 a Residual 7,616E8 7 1,088E8 Total 1,607E10 8 a, Predictors: (Constant), Notasi tahun b, Dependent Variable: Jumlah Penduduk (Jiwa)

27 Coefficients a Standardized Unstandardized Coefficients Coefficients Correlations Collinearity Statistics Model B Std, Error Beta t Sig, Zero-order Partial Part Tolerance VIF 1 (Constant) , , ,778,000 Notasi tahun 15971, ,630,976 11,860,000,976,976,976 1,000 1,000 a, Dependent Variable: Jumlah Penduduk (Jiwa) Sehingga persamaan regresi model diatas dapat dituliskan : * y =.059, ,050x *

28 Lampiran 13. Proyeksi jumlah penduduk dan kebutuhan beras Kabupaten Langkat sepuluh mendatang Dari formulula : y + * * = , ,050x, maka diperoleh hasil proyeksi berikut : Tahun proyeksi Notasi Tahun Jumlah Penduduk (Jiwa) Kebutuhan Beras (Ton) Produksi Beras (Ton) Perimbangan Beras (Ton) , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,05 Tingkat konsumsi rata-rata perkapita kabupaten Langkat : 126,04 kg/tahun atau 0,13 ton/tahun a. Peningkatan jumlah penduduk periode , = ,97 Jiwa atau {( , )/ } x 100 % = 13,94 % b. Peningkatan kebutuhan beras periode , ,24 = Ton