IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan ditunjukkan hasil perhitungan analisis data penelitian serta pembahasannya yang meliputi gambaran umum lokasi penelitian, karakteristik responden, uji validitas, uji reliabilitas, uji model-fit, dan juga uji hipotesis. 4.1 Gambaran Umum Lokasi Penelitian Penelitian ini menggunakan data responden yang diperoleh di Kecamatan Getasan, Desa Batur, Kabupaten Semarang, Jawa Tengah dengan batasan wilayah sebagai berikut : Sebelah Utara : Desa Sumogawe Sebelah Selatan : Gunung Merbabu Sebelah Barat : Desa Kopeng Sebelah Timur : Desa Tajuk Secara geografis, Desa Batur memiliki data orbitrasi (jarak dari pusat pemerintahan) adalah sebagai berikut : Pusat Pemerintahan Kecamatan : 3 km Pusat Pemerintahan Kabupaten : 30 km Pusat Pemerintahan Provinsi : 35 km Desa Batur terbagi menjadi 19 dusun yang terdiri dari 19 RW dan 54 RT. Luas keseluruhan tanah baik jalan, sawah, pemukiman, bangunan umum, pemakaman, dan peternakan adalah 1081,75 Ha. Letak Desa Batur berada di 1200 mdpl dengan suhu udara rata-rata 30 o C dengan curah hujan sebesar 2500 mm/tahun. 4.2 Karakteristik Responden Analisis deskriptif responden dimaksudkan untuk melihat karakteristik umum responden. Seluruh responden dalam peneilitian ini merupakan petani sayuran di Kecamatan Getasan, Desa Batur. Gambaran umum responden dapat dilihat dalam beberapa tabel berikut ini : 18

2 4.2.1 Keputusan Petani Data keputusan petani yang ini dimaksudkan untuk melihat tingkatan dalam sistem pertanian organik yang diterapkan oleh responden dan melihat berapa presentase responden yang memiliki keputusan untuk menerapkan sistem pertanian organik dan non-organik. Tabel 4.1 Data Keputusan Petani Sistem Frekuensi Persentase (%) Tidak organik 6 5,5 Belum organik 11 10,0 Akan Mencoba 5 4,5 Pernah mencoba 26 23, ,4 Total ,0 Dari tabel 4.1 terlihat bahwa 56,4% responden sudah menerapkan sistem pertanian organik, 43,6% lainnya masih belum menerapkan sistem pertanian organik (non-organik). Berdasarkan jawaban responden, peneliti membagi sistem pertanian non-organik ke dalam 4 tingkatan: i. Tidak Subjek merupakan kelompok petani yang sedang tidak menerapkan pertanian organik dan memiliki keyakinan untuk tetap bertahan dengan sistem yang sedang diterapkan, untuk proses budidaya selanjutnya. Terdapat 6 petani yang masuk ke dalam kelompok ini. ii. Belum Subjek merupakan kelompok petani yang sedang tidak menerapkan pertanian organik tapi memiliki pandangan kedepan bahwa mereka akan menerapkan sistem pertanian organik suatu saat nanti (belum tahu kapan). Terdapat 11 petani yang masuk ke dalam kelompok ini. iii. Akan Mencoba Subjek merupakan kelompok petani yang belum pernah menerapkan pertanian organik tapi sudah memiliki rencana untuk beralih ke sistem pertanian organik untuk waktu yang sudah ditentukan, direncanakan kurang dari 3 tahun ke depan. Terdapat 5 petani yang masuk ke dalam kelompok ini dalam penelitian ini. 19

3 iv. Pernah Mencoba Subjek merupakan kelompok petani yang sudah pernah menerapkan sistem pertanian organik dan kembali lagi ke sistem pertanian non-organik karena alasanalasan tertentu. Terdapat 26 petani yang masuk ke dalam kelompok ini v. Subjek merupakan kelompok petani yang sedang menerapkan sistem pertanian organik, baik yang masih semi-organik maupun organik tersertifikasi. Terdapat 62 petani yang masuk ke dalam kelompok ini Tidak ada presentase yang dominan antara penerapan sistem pertanian organik dan non-organik, sehingga data yang digunakan dalam penelitian ini dipercaya memiliki nilai yang bervariasi karena data yang terkumpul bersumber dari berbagai sudut pandang yang berbeda Umur Petani Data umur responden dimaksudkan untuk mengetahui rentang umur seluruh responden sehingga dapat diketahui umur responden yang paling banyak dan persebaran data responden serta penerapan sistem pertanian yang sedang masingmasing petani jalani saat proses pengambilan data. Tabel 4.2 Frekuensi Umur Kategori Sistem Pertanian Umur Tidak Belum Akan Pernah Total (tahun) Mencoba Mencoba f % f % f % f % f % f % ,91 3 2, ,55 6 5,45 3 2,73 9 8, , , ,82 2 1, , , ,18 TOTAL 6 5., , , , Rata- Rata (tahun) Dari tabel 4.2 diketahui bahwa umur responden memiliki rentang yang jauh mulai dari katergori umur tahun sampai kategori umur tahun. Dapat dilihat bahwa petani yang menerapkan sistem pertanian organik didominasi oleh petani dengan rentang umur tahun, dengan rata-rata 49 tahun. Perbedaan rata- 20

4 rata umur pada setiap kelas sistem pertanian tidak memiliki rentang yang jauh sehingga dapat dikatakan bahwa rentang umur tidak terlalu mempengaruhi keputusan petani dalam menentukan salah satu sistem pertanian Jenis Kelamin Berikut adalah tabel gambaran umum perbandingan jenis kelamin seluruh responden penelitian ini : Tabel 4.3 Perbandingan Jenis Kelamin Tidak Belum Akan Pernah organik organik mencoba mencoba Total f % f % f % f % f % f % Laki-Laki 5 4,5 7 6,4 3 2, , , ,3 Perempuan 1 0,9 4 3,6 2 1, , , ,7 Total 6 5, , , , Dari tabel 4.3 terlihat bahwa 57,3% responden merupakan petani laki-laki dan sisanya 42,7% merupakan petani perempuan. Jika melihat per-kategori sistem pertanian, hampir seluruh kategori didominasi oleh kaum pria, kecuali di kategori kelompok petani yang pernah mencoba organik. Walaupun jumlah petani pria dan wanita yang menerapkan pertanian organik lebih banyak dari pada petani nonorganik, perbandingan tersebut tidak begitu jauh sehingga bisa dikatakan bahwa hasil analisa kedepannya merupakan data yang diambil dari dua sudut pandang, laki-laki dan perempuan yang hampir sama kuatnya Distribusi Kondisi Lingkungan Sosial Petani Data distribusi berikut diharapkan mampu memperlihatkan gambaran umum responden dalam menilai dirinya sendiri terhadap keadaan lingkungan sosial di sekitar petani. Lingkungan sosial petani ini merupakan sudut pandang masingmasing individu petani yang petani rasakan dan alami secara nyata dan sudah dikelompokkan ke dalam masing-masing sistem pertanian. Data pada tabel 4.4 merupakan rata-rata skor yang dipilih oleh responden dan sudah dikelompokkan pada masing-masing kategori sistem pertanian dengan skor 1-5 (sangat tidak setuju sangat setuju). 21

5 Tabel 4.4 Distribusi Kondisi Lingkungan Sosial Petani No Lingkungan Sosial Tergabung dalam kelompok tani organik dengan banyak anggota Tidak Skor per Kategori Sistem Pertanian Belum Akan Mencoba Pernah Mencoba 1,00 1,00 1,20 3,35 4,73 Selalu mengikuti programprogram dalam kelompok tani 1,00 1,09 1,40 2,92 4,42 Selalu hadir dalam kegiatan penyuluhan kelompok tani 1,00 1,00 1,60 3,08 4,35 Selalu aktif mengungkapkan pendapat dalam kelompok tani Penyuluh selalu memberikan solusi terhadap permasalahan yang dihadapi petani Penyuluh selalu memberikan informasi penting kepada petani Penyuluh memberikan inovasi-inovasi menguntungkan kepada petani 1,17 1,00 1,80 2,88 4,37 1,00 1,00 1,20 3,77 4,18 1,00 1,00 1,20 3,65 4,24 1,00 1,00 1,20 3,73 4,00 Rata-Rata Skor Total 1,02 1,01 1,37 3,34 4,33 Sumber : Data primer yang dioilah, 2016 Petani memiliki sudut pandang yang beragam mengenai lingkungan sosial di sekitar mereka. Data dari tabel 4.4 menunjukkan kondisi bahwa lingkungan sosial di kalangan petani organik memiliki skor yang lebih tinggi dibandingkan lingkungan sosial di kalangan petani non-organik. Rata-rata skor total ini menunjukkan bahwa banyak petani organik setuju bahwa lingkungan sosial mereka mendukung keputusan mereka dalam menerapkan pertanian organik, sedangkan kelompok petani non-organik cenderung memiliki nilai lingkungan sosial yang lebih rendah daripada petani organik Distribusi Persepsi Petani tentang Risiko Pertanian Data distribusi berikut diharapkan dapat memperlihatkan seberapa jauh pengetahuan petani tentang risiko pertanian sayuran organik. Persepsi petani ini merupakan sudut pandang masing-masing individu petani yang petani rasakan dan alami secara nyata dan sudah dikelompokkan ke dalam masing-masing sistem pertanian. Data pada tabel 4.5 merupakan rata-rata skor yang dipilih oleh responden 22

6 dan sudah dikelompokkan pada masing-masing kategori sistem pertanian dengan skor 1-5 (sangat setuju sangat tidak setuju). Tabel 4.5 Distribusi Persepsi Petani terhadap Risiko Pertanian No Risiko Risiko Produksi : Pengolahan pertanian organik sangat susah Risiko Produksi : Pertanian organik memiliki kemungkinan gagal lebih besar daripada pertanian konvensional Risiko finansial : modal bertani secara organik sangat besar/mahal Risiko finansial : Keuntungan diperoleh petani dalam jangka waktu yang lama Risiko harga dan pasar : produk pertanian organik dibandingkan dengan pertanian non-organik harganya jauh lebih murah Risiko harga dan pasar : harga dari produk pertanian organik kondisinya fluktuatif Tidak Skor per Kategori Sistem Pertanian Belum Akan Mencoba Pernah Mencoba 1,33 1,45 3,00 3,65 3,90 1,33 1,45 3,00 3,62 4,03 3,00 2,27 3,20 4,19 4,58 3,00 2,27 3,20 3,92 3,89 3,00 2,18 3,20 3,23 3,40 3,00 2,27 3,00 2,85 2,76 Rata-Rata Skor Total 2,44 1,98 3,10 3,58 3,76 Tabel distribusi ini menunjukkan bahwa kelompok petani organik memiliki persepsi tidak setuju terhadap risiko produksi dan finansial pada pertanian organik, sedangkan pada risiko harga dan pasar seluruh kategori kelompok tani kecuali kelompok petani yang belum organik cenderung merasakan hal yang sama karena memiliki nilai yang tidak berbeda jauh. Secara keseluruhan, rata-rata skor total menunjukkan bahwa kategori petani organik dan petani yang sudah pernah mencoba sistem organik merasa tidak setuju dengan risiko pertanian organik yang ditawarkan Distribusi Karakter Petani Data distribusi berikut diharapkan dapat memperlihatkan gambaran umum responden dalam menilai kepribadian yang dimiliki oleh masing-masing individu. Karakter petani ini merupakan sudut pandang masing-masing individu petani yang 23

7 petani rasakan dan alami secara nyata dan sudah dikelompokkan ke dalam masingmasing sistem pertanian. Data pada tabel 4.6 merupakan rata-rata skor yang dipilih oleh responden dan sudah dikelompokkan pada masing-masing kategori sistem pertanian dengan skor 1-5 (sangat tidak setuju sangat setuju). Tabel 4.6 Distribusi Karakter Petani No Karakter Petani Suka mencari informasi ten-tang pertanian organik melalui penyuluhan Suka mencari informasi ten-tang pertanian organik melalui media massa Merupakan seorang yang kosmopolitan terhdap pertanian organik Terbuka dengan lingkungan untuk mencari informasi mengenai pertanian organik Tertarik dengan inovasiinovasi yang baru Selalu tahu jika ada inovasi baru mengenai pertanian organik. Selalu menerapkan inovasi-inovasi baru tentang pertanian organik Tidak Skor per Kategori Sistem Pertanian Belum Akan Mencoba Pernah Mencoba 1,00 1,00 1,20 2,12 3,84 1,00 1,00 1,20 2,31 3,69 1,00 1,09 1,60 2,46 3,82 1,00 1,09 1,40 2,46 3,87 1,00 1,00 1,20 2,38 3,60 1,00 1,00 1,20 2,27 3,58 1,00 1,00 1,20 2,27 3,58 Rata-Rata Skor Total 1,00 1,03 1,29 2,32 3,71 Data disitribusi mengenai karakter petani menunjukkan bahwa sebagian besar responden belum memiliki nilai karakter yang informatif dan inovatif dan terbuka terhadap pertanian organik, baik dari segi informasi maupun inovasi, bahkan ratarata skor kelompok petani yang sudah menerapkan sistem pertanian organik saja masih belum bisa menyentuh skor Distribusi Persepsi Petani Terhadap Pertanian Data distribusi berikut diharapkan dapat memperlihatkan gambaran umum responden dalam menilai pertanian sayuran organik secara umum. persepsi petani ini merupakan sudut pandang masing-masing individu petani yang petani rasakan dan alami secara nyata dan sudah dikelompokkan ke dalam masing-masing sistem pertanian. Data pada tabel 4.7 merupakan rata-rata skor yang dipilih oleh responden 24

8 dan sudah dikelompokkan pada masing-masing kategori sistem pertanian dengan skor 1-5 (sangat tidak setuju sangat setuju). Tabel 4.7 Distribusi Persepsi Petani terhadap Pertanian No Persepsi Petani Pertanian organik sebagai salah satu solusi untuk meningkatkan kesejahteraan petani Pertanian organik dapat memperbaiki kondisi ekonomi keluarga saya Pertanian organik dapat meningkatkan dan menjaga kualitas tanah dan unsur hara di dalam tanah Produktivitas lahan pertanian organik saya tidak menurun Hasil pertanian organik lebih menyehatkan bagi saya dan konsumen Hasil pertanian organik lebih awet dan tahan lama Tidak Skor per Kategori Sistem Pertanian Belum Akan Mencoba Pernah Mencoba 1,0 1,0 1,6 3,3 3,9 1,0 1,0 1,6 3,4 3,9 2,7 2,6 2,6 2,9 4,0 2,7 2,6 2,6 3,1 4,1 2,5 2,5 2,6 3,8 4,4 2,5 2,5 2,6 3,9 4,3 Rata-Rata Skor Total 2,1 2,1 2,3 3,4 4,1 Data menunjukkan bahwa kelompok petani organik cenderung setuju dengan persepsi yang bagus terhadap pertanian organik. Rata-rata skor total juga menunjukkan bahwa kelompok petani yang tergabung dalam kategori non-organik cenderung tidak setuju dengan persepsi yang bagus terhadap pertanian organik Potensi Keberlanjutan Bertani Secara Data berikut diharapkan dapat memperlihatkan gambaran umum responden dalam menentukan keputusannya untuk melakukan budidaya sayuran organik secara terus-menerus. Keputusan petani ini berasal dari sudut pandang masingmasing individu petani dan sudah dikelompokkan ke dalam masing-masing sistem pertanian. Data pada tabel 4.8 merupakan rata-rata skor yang dipilih oleh responden dan sudah dikelompokkan pada masing-masing kategori sistem pertanian dengan skor 1-5 (sangat tidak setuju sangat setuju). 25

9 Tabel 4.8 Distribusi Perilaku Petani Kategori Sistem pertanian Sangat Tidak Setuju (orang) Potensi Keberlanjutan Pertanian Tidak Setuju (orang) Netral (orang) Setuju (orang) Sangat Setuju (orang) Rata2 skor Tidak Belum Akan Mencoba Sudah Mencoba TOTAL (orang) Data menunjukkan bahwa kelompok petani di dalam kategori tidak organik dan belum organik masih enggan untuk melanjutkan ke pertanian organik dalam jangka waktu yang singkat. Kelompok petani dalam kategori sudah pernah mencoba sistem pertanian organik maupun yang sedang menerapkan pertanian organik cenderung setuju untuk tetap melanjutkan budidaya sayuran dengan sistem pertanian organik. Terdapat data yang menarik pada tabel tersebut dimana ada salah satu petani organik yang sangat tidak setuju untuk melanjutkan sistem pertanian organik. Dari hasil wawancara, diketahui bahwa petani ini adalah petani independen yang bukan merupakan anggota kelompok tani dan petani tersebut menganggap bahwa kegiatan bertani organik yang selama ini dilakukan kurang mendapat dukungan dari lingkungan sosial di sekitarnya (dapat diketahui dari nilai lingkungan sosial yang rendah) seperti tidak turut aktif dalam kegiatan kelompok tani, pelatihan, dan juga penyuluhan. Hal inilah yang membuatnya merasa dirugikan karena tanpa dukungan lingkungan sosial di sekitarnya, kegiatan pertanian yang dijalaninya tidak berjalan dengan lancar. 4.3 Uji Keabsahan data Uji keabsahan data berikut mencakup hasil pengujian validitas, reliabilitas dan juga uji model-fit dari data yang sudah didapat sehingga dapat diketahui data apa saja yang tidak layak untuk proses pengolahan data selanjutnya. Terdapat 5 variabel yang digunakan pada penelitian ini yang terdiri dari 3 variabel endogen, 1 variabel kendali, dan juga 1 variabel eksogen. Variabel-variabel tersebut adalah LS 26

10 (Lingkungan Sosial petani), R (Risiko Pertanian ), KP (Karakteristik Petani), PP (Persepsi Petani) dan juga PRP (Perilaku Petani). a. Uji Validitas Uji validitas dilakukan untuk mengukur apakah instrumen penelitian benarbenar mampu mengukur konstruk yang digunakan. Peneliti menggunakan metode analisis faktor untuk mengetahui validitas instrumen penelitian. Tinggi rendahnya validitas suatu instrumen kuesioner dapat dilihat melalui factor loading dengan menggunakan software SPSS Statistic 20.0 Tabel 4.9 Hasil Uji Validitas (Pertama) Item Factor Fokus Item Factor Fokus Status Kuesioner Loading Komponen Kuesioner Loading Komponen Status LS1 0,657 2 Valid KP2a 0,808 1 Valid LS2a 0,645 1 Valid KP2b 0,812 1 Valid LS2b 0,632 1 dan 2 Tidak Valid KP3a 0,907 1 Valid LS2c 0,630 1 Valid KP3b 0,834 1 Valid LS3a 0,746 1 Valid KP3c 0,827 1 Valid LS3b 0,715 1 Valid PP1a 0,787 2 Valid LS3c 0,719 1 Valid PP1b 0,793 2 Valid R1a 0,813 2 Valid PP2a 0,772 3 Valid R1b 0,796 2 Valid PP2b 0,784 3 Valid R2a 0,745 2 Valid PP3a 0,606 2 Valid R2b 0,573 2 Valid PP3b 0,597 1 dan 3 Tidak Valid R3a 0,692 4 Valid PRP1 0,689 2 Valid R3b 0,877 4 Valid PRP2 0,803 2 Valid KP1a 0,775 1 Valid KP1b 0,772 1 Valid Hasil dari uji validitas pertama pada tabel 4.9 menunjukkan bahwa sebenarnya seluruh item di kuesioner memenuhi syarat factor loading sebesar > 0,5, namun ada beberapa item pertanyaan yang tidak terekstrak dengan sempurna ke dalam salah satu faktor dan harus dihilangkan pada uji validitas selanjutnya. Oleh karena itu indikator LS2b dan PP3b akan dihilangkan pada uji validitas selanjutnya. 27

11 Tabel 4.10 Hasil Uji Validitas (kedua) Uji Tes KMO dan Bartlett Syarat Hasil Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,5 0,897 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 4863,099 Sig. 0,05 0,000 Hasil uji validitas kedua menyatakan bahwa data indikator dinyatakan dapat dianalisa karena nilai yang keluar hasil uji uji KMO dan Barlett s Test sudah memenuhi syarat (lihat tabel 4.10). Dengan nilai KMO Measure of Sampling Adequacy 0,897 (di atas 0,5), serta nilai Bartlett s Test dengan Chi-Square sebesar 4863,099 dan signifikan pada 0,000 (di bawah 0,005) maka disimpulkan bahwa data dapat dilanjutkan ke uji analisis faktor. Tabel 4.11 Hasil Uji Analisis Faktor Item Kuesioner Factor Loading Fokus Komponen Status Item Kuesioner Factor Loading Fokus Komponen Status LS1 0,671 1 Valid KP2a 0,824 1 Valid LS2a 0,669 1 Valid KP2b 0,829 1 Valid LS2c 0,655 1 Valid KP3a 0,915 1 Valid LS3a 0,751 1 Valid KP3b 0,845 1 Valid LS3b 0,723 1 Valid KP3c 0,837 1 Valid LS3c 0,721 1 Valid PP1a 0,787 2 Valid R1a 0,823 2 Valid PP1b 0,793 2 Valid R1b 0,805 2 Valid PP2a 0,751 3 Valid R2a 0,746 2 Valid PP2b 0,773 3 Valid R2b 0,574 2 Valid PRP1 0,689 2 Valid R3a 0,700 4 Valid PRP2 0,795 2 Valid R3b 0,871 4 Valid KP1a 0,796 1 Valid KP1b 0,792 1 Valid Hasil uji validitas kedua dengan 110 responden dilakukan dengan analisis faktor dan tersajikan pada tabel Rotated Component Matrix (Tabel 4.11). Dari output tersebut dapat dilihat bahwa setiap item pertanyaan sudah terekstrak sempurna ke dalam salah satu faktor komponen dengan loading factor > 0,50. Dapat disimpulkan bahwa variabel yang dapat diolah selanjutnya adalah variabel Lingkungan Sosial (LS) dengan enam item pertanyaan, Risiko (R) dengan enam 28

12 item pertanyaan, Karakteristik Petani (KP) dengan tujuh item pertanyaan, Persepsi Petani (PP) dengan empat item pertanyaan, dan juga Perilaku Petani (PRP) dengan dua item pertanyaan. b. Uji Reliabilitas Uji reliabilitas merupakan uji yang dilakukan untuk mengukur apakah kuesioner benar-benar merupakan indikator yang mengukur suatu variabel. Reliabilitas dalam penelitian ini diuji dengan metode Chronbach s Alpha. Menurut Nunnaly dalam Ghozali (2006), suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Chronbach s Alpha > 0,60 Tabel 4.12 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Chronbach s Alpha Keterangan Lingkungan Sosial 0,988 Reliabel Risiko 0,834 Reliabel Karakter Petani 0,981 Reliabel Persepsi Petani 0,943 Reliabel Perilaku petani 0,901 Reliabel Hasil pengujian reliabilitas dengan menggunakan software SPSS Statistic 20.0 menunjukkan bahwa semua variabel dinilai mampu memberikan hasil pengukuran yang konsisten karena semua variabel memiliki nilai Chronbach s Alpha > 0, Uji Goodness of Fit Pengujian goodness of fit ini merupakan uji model-fit yang digunakan untuk mengetahui ukuran kesesuaian input observasi dengan prediksi dari model yang diajukan. Pengujian goodness of fit dilakukan dengan menggunakan software IBM AMOS 22.0 dan hasilnya dapat dilihat pada tabel Dari hasil pengujian, terlihat bahwa beberapa kriteria goodness of fit belum menunjukkan indikasi yang baik. Dimulai dari nilai Chi-square yang menunjukkan angka 264,981 yang didapat dari nilai Chi-square yang dibagi dengan degree of freedom. Indeks ini merupakan indeks kesesuaian parsimonious yang mengukur hubungan goodness of fit model dengan jumlah koefisien-koefisien estimasi yang diharapkan untuk mencapai tingkat kesesuaian. Nilai chi-square dianggap baik karena nilainya lebih kecil dari nilai tabel sebesar 341,95. 29

13 Tabel 4.13 Hasil Uji Goodness of Fit Indeks Nilai Kritis Nilai Keterangan Chi-square < 341,95 264,981 Baik Probability level 0,05 0,0 Baik CMIN/DF < 2,00/3,00 4,569 Kurang baik GFI 0,90 0,747 Kurang baik AGFI 0,90 0,604 Kurang baik RMSEA 0,08 0,181 Kurang baik TLI 0,90 0,856 Cukup baik CFI 0,90 0,893 Cukup baik NFI 0,90 0,868 Cukup baik Nilai CMIN/DF dinilai masih kurang bagus karena masih berada di atas nilai kritis (2,00/3,00) yaitu 4,569. Nilai GFI menunjukkan derajat kesesuaian dari data yang diprediksi dengan data aktual tanpa menyesuaikan degree of freedom-nya. Semakin tinggi nilai GFI maka semakin baik modelnya. Dalam tabel terlihat bahwa nilai GFI 0,747 masih dinilai kurang baik karena masih dibawah nilai yang diharapkan ( 0,90). AGFI merupakan GFI yang disesuakan dengan degree of freedom-nya. Dengan nilai GFI yang kurang baik, maka nilai AGFI sebesar 0,604 juga masih jauh dari nilai yang diharapkan. RMSEA digunakan untuk mengkompensasi nilai Chi-square dalam sampel yang besar. Nilai yang direkomendasikan untuk indeks RMSEA adalah 0,08, maka ilai RMSEA sebesar 0,181 menunjukkan tingkat kesesuaian yang kurang baik. TLI merupakan indeks kesesuaian model yang kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel. Dengan nilai rekomendasi 0,90, maka nilai TLI 0,856 dinilai masih cukup baik. CFI merupakan indeks yang membandingkan model yang diuji dengan null model. Indeks ini dianjurkan memiliki nilai yang mendekati 1 karena semakin mendekati angka 1 maka model yang diajukan dinilai memiliki tingkat kesesuaian yang baik. Dengan begitu nilai 0,893 menunjukkan bahwa model sudah memiliki kesesuaian yang cukup baik. Sama dengan CFI, NFI juga menunjukkan ukuran 30

14 perbandingan antara model yang diajukan dan null model. Dengan begitu nilai NFI 0,868 juga dianggap masih cukup baik karena sudah mendekati nilai rekomendasi 0, Pengujian Hipotesis Setelah kriteria goodness of fit struktural yang diestimasi dapat terpenuhi, maka tahap selanjutnya adalah analisis terhadap hubungan-hubungan struktural model (pengujian hipotesis). Pengujian Structural Equation Modeling (SEM) dalam penelitian ini menggunakan software AMOS Pengujian hipotesis dilakukan dengan menganalisis tingkat signifikansi hubugan kausalitas antar konstruk dalam model yang didasakan pada nilai Critical Ratio (C.R). Nilai C.R sendiri dianalisis dengan mengacu pada cut of value tabel T. Tabel 4.14 Syarat Signifikansi Score Cut of Value Critical Ratio 1% 2,56 Sumber : Tabel T 5% 1,96 10% 1,645 Variabel dianggap berpengaruh signifikan jika nilai Critical Ratio (C.R) pada output AMOS menunjukkan nilai lebih atau sama dengan 1,96 karena berarti variabel tersebut memiliki tingkat signifikansi 95%. Hasil analisa regresi dapat dilihat pada tabel output berikut ini : Tabel 4.15 Output Regresi AMOS Variabel Critical Ratio Probabilitas Estimasi Persepsi <--- Lingk_sos 4,536 *** 0,481 Persepsi <--- Risiko 3,218,001 0,571 Persepsi <--- Karakter 0,560,576 0,035 Perilaku <--- Persepsi 8,312 *** 0,972 LS1 <--- Lingk_sos 16,441 *** 0,985 LS2 <--- Lingk_sos 15,597 *** 0,963 LS3 <--- Lingk_sos 0,857 R1 <--- Risiko 3,655 *** 0,918 R2 <--- Risiko 3,543 *** 0,767 R3 <--- Risiko 0,342 KP1 <--- Karakter 19,964 *** 0,967 KP2 <--- Karakter 19,953 *** 0,967 31

15 Tabel 4.15 Output Regresi AMOS Variabel Critical Ratio Probabilitas Estimasi KP3 <--- Karakter 0,917 PP1 <--- Persepsi 8,684 *** 0,930 PP2 <--- Persepsi 0,660 PRP1 <--- Perilaku 0,906 PRP2 <--- Perilaku 16,573 *** 0,929 Tabel output regresi dari software AMOS itulah yang berikutnya akan dianalisa dan digunakan untuk menjawab hipotesa yang telah diajukan. Tabel output tersebut digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh antar variabel dengan melihat nilai Critical Ratio dan juga nilai signifikansinya. Sedangakan kolom estimasi digunakan untuk melihat seberapa besar nilai standar deviasi variabel yang terpengaruh oleh nilai standar deviasi variabel bebas Pengaruh Lingkungan Sosial terhadap Persepsi tentang Pertanian Sayuran Pengujian hipotesis pertama ini ingin membuktikan bahwa ada pengaruh antara lingkungan sosial petani sayuran terhadap persepsi petani tentang pertanian sayuran organik. Asumsi ini diuji melalui hasil regresi Variabel Lingkungan Sosial dan Variabel Persepsi. Supaya lebih jelas, maka berikut peneliti tampilkan hasil regresi terukur dan regresi terstandar dari output AMOS : Tabel 4.16 Output Hipotesis 1 Regresi Regresi Terstandar Variabel C.R. P Estimasi Persepsi <--- Lingk_sos 4,536 *** 0,481 Dari hasil pengolahan maka didapatkan nilai Critical Ratio (C.R.) variabel lingkungan sosial terhadap persepsi sebesar 4,536. Dapat disimpulkan bahwa lingkungan sosial memiliki pengaruh dengan signifikansi level < 1% karena nilai C.R. berada di atas 2,5. Hal ini juga ditandai dengan adanya simbol tiga bintang pada kolom probabilitas, yang berarti Variabel Lingkungan Sosial berpengaruh signifikan terhadap Variabel Persepsi dengan nilai siginifikansinya kurang dari 0,001. Terlihat juga pada tabel Standardized Regression bahwa meningkatnya 1 32

16 satuan standar deviasi lingkungan sosial petani akan meningkatkan 0,481 satuan standar deviasi persepsi petani. Hasil ini sejalan dengan teori yang diutarakan Amsyari (1986) bahwa lingkungan sosial dapat mempengaruhi seseorang dalam mengambil suatu tindakan. Dalam hal ini lingkungan sosial petani sayuran organik ternyata juga mempengaruhi persepsi petani terhadap pertanian sayuran organik. Lingkungan sosial petani disini bisa saja merupakan sesama anggota kelompok tani, antar petani, keluarga, juga penyuluh pertanian. Dapat dilihat pada Tabel 4.4 bahwa ternyata tergabungnya petani ke dalam kelompok tani secara aktif akan membuat petani memiliki persepsi yang baik terhadap pertanian organik. Selain anggota dalam kelompok tani, keaktifan petani dalam mengikuti penyuluhan juga ternyata dapat merubah sudut pandang petani terhadap pertanian organik. Sehingga dapat dikatakan bahwa lingkungan sosial ini tidak luput dari peran aktif penyuluh dalam melaksanakan program penyuluhan. Penyuluh juga tidak bisa bergerak secara individu, namun harus menggandeng beberapa anggota kelompok tani organik untuk bekerja sama mensosialisasikan pertanian organik ke petani-petani yang masih menerapakan sistem pertanian nonorganik. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis pertama diterima, bahwa ada pengaruh antara lingkungan sosial petani dengan persepsi petani tentang pertanian sayuran organik Pengaruh Risiko Pertanian Sayuran terhadap Persepsi tentang Pertanian Sayuran Pengujian hipotesis kedua ini ingin membuktikan bahwa ada pengaruh antara persepsi petani tentang risiko pertanian sayuran organik terhadap persepsi petani tentang pertanian sayuran organik. Asumsi ini diuji melalui hasil regresi Variabel Risiko dan Variabel Persepsi. Supaya lebih jelas, maka berikut peneliti tampilkan hasil regresi terukur dan regresi terstandar dari output AMOS : Tabel 4.17 Output Hipotesis 2 Regresi Regresi Terstandar Variabel C.R. P Estimasi Persepsi <--- Risiko 3,218 0,001 0,571 33

17 Dari hasil pengolahan maka didapatkan nilai Critical Ratio (C.R.) variabel risiko terhadap persepsi sebesar 3,218. Dapat disimpulkan bahwa risiko memiliki pengaruh dengan signifikansi level < 1% karena nilai C.R. berada di atas 2,5. Hal ini juga ditandai dengan nilai 0,001 pada kolom probabilitas, yang berarti signifikasi pengaruh yang diberikan Variabel Risiko terhadap Variabel Persepsi sebesar 0,001. Terlihat juga pada tabel Standardized Regression bahwa meningkatnya 1 satuan standar deviasi persepsi petani tentang risiko pertanian sayuran organik akan meningkatkan 0,571 satuan standar deviasi persepsi petani tentang pertanian sayuran organik. Setiap perlakuan yang diaplikasikan ke dalam sistem budidaya pertanian pasti memiliki risiko yang bermacam-macam. Hal inilah yang menjadi pertimbangan petani dalam melakukan budidaya dan mempengaruhi persepsi mereka terhadap pertanian sayuran organik. Petani yang menganggap bahwa pertanian sayuran organik tidak memiliki risiko yang besar, akan memiliki persepsi yang baik terhadap pertanian sayuran organik itu sendiri. Sedangkan petani yang menganggap bahwa pertanian sayuran organik memiliki risiko yang besar, akan memiliki persepsi yang buruk juga terhadap pertanian sayuran organik. Ada juga petani yang menganggap bahwa pertanian sayuran organik memiliki risiko yang tinggi, namun juga menganggap bahwa risiko yang tinggi akan mendatangkan keuntungan yang tinggi, sehingga memiliki nilai persepsi yang baik terhadap pertanian sayuran organik. Hal ini didukung oleh tabel 4.5 yang menunjukkan bahwa kategori kelompok petani organik cenderung tidak merasakan risiko produksi dan risiko finansial selama menerapkan sistem pertanian organik. Beda halnya dengan kelompok petani non-organik yang masih memiliki persepsi bahwa pertanian organik memiliki risiko produksi dan risiko finansial besar. Namun, baik kelompok petani organik maupun non-organik memiliki persepsi yang sama pada risiko harga pasar bahwa hasil dari produksi pertanian organik masih memiliki harga yang fluktuatif di pasaran dan masih perlu bersaing dengan hasil dari produksi pertanian nonorganik. Hal inilah yang dapat mempengaruhi petani dalam membentuk persepsi mereka terhadap pertanian sayuran organik. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis 2 dalam penelitian ini diterima, bahwa persepsi petani tentang 34

18 risiko pertanian sayuran organik mempengaruhi persepsi petani tentang pertanian sayuran organik Pengaruh Karakter Petani terhadap Persepsi tentang Pertanian Sayuran Pengujian hipotesis ketiga ini ingin membuktikan bahwa ada pengaruh antara karakter petani sayuran terhadap persepsi mereka tentang pertanian sayuran organik. Asumsi ini diuji melalui hasil regresi Variabel Karakter dan Variabel Persepsi. Supaya lebih jelas, maka berikut peneliti tampilkan hasil regresi terukur dan regresi terstandar dari output AMOS : Tabel 4.18 Output Hipotesis 3 Regresi Regresi Terstandar Variabel C.R. P Estimasi Persepsi <--- Karakter 0,560 0,576 0,035 Dari hasil pengolahan maka didapatkan nilai Critical Ratio (C.R.) variabel karakter terhadap persepsi sebesar 0,560. Dapat disimpulkan bahwa karakter petani tidak memiliki pengaruh karena nilai C.R berada di bawah 1,645 (lihat tabel 4.14 syarat signifikansi). Probabilitas yang dihasilkan pun sebesar 0,576, yang artinya variabel karakter petani hanya mampu mempengaruhi sekitar 42% variabel persepsi saja. Terlihat juga pada tabel Standardized Regression bahwa meningkatnya 1 satuan standar deviasi karakter petani hanya akan meningkatkan 0,035 satuan standar deviasi persepsi petani. Hasil analisis yang didapat agak bertolak belakang dengan yang dikemukakan oleh Soekarwati dalam penelitian Ferdias (2005) yang mengatakan bahwa karakter petani akan turut menentukan pengambilan keputusan petani. Karakter petani yang inovatif, kosmopolitan dan informatif ternyata tidak mempengaruhi persepsi mereka terhadap pertanian organik. Hal ini didukung oleh Tabel 4.6 dan Tabel 4.7 yang menunjukkan bahwa banyak petani organik memiliki nilai karakter yang informatif dan inovatif, tetapi memiliki persepsi yang tidak baik terhadap pertanian organik karena mereka hanya mengikuti teman-teman di anggota kelompok tani mereka saja tanpa mempertimbangkan risiko dan hasilnya. Begitu jugan dengan petani yang sebenarnya menganggap dirinya tidak memiliki nilai karakter yang informatif dan inovatif tapi memiliki persepsi yang baik terhadap 35

19 pertanian organik. Dari hasil analisis maka disimpulkan bahwa hipotesis 3 dalam penelitian ini ditolak, bahwa karakter petani ternyata tidak mempengaruhi persepsi petani terhadap pertanian sayuran organik Pengaruh Persepsi Petani tentang Pertanian Sayuran terhadap Perilaku Petani tentang Pertanian Sayuran Pengujian hipotesis keempat ini ingin membuktikan bahwa ada pengaruh antara persepsi petani sayuran terhadap perilaku mereka tentang pertanian sayuran organik. Asumsi ini diuji melalui hasil regresi Variabel Persepsi dan Variabel Perilaku Petani. Supaya lebih jelas, maka berikut peneliti tampilkan hasil regresi terukur dan regresi terstandar dari output AMOS : Tabel 4.19 Output Hipotesis 4 Regresi Regresi Terstandar Variabel C.R. P Estimasi Perilaku <--- Persepsi 8,312 *** 0,972 Dari hasil pengolahan maka didapatkan nilai Critical Ratio (C.R.) variabel persepsi petani terhadap perilaku petani sebesar 8,312. Dapat disimpulkan bahwa persepsi petani memiliki pengaruh dengan signifikansi level < 1% karena nilai C.R berada di atas 2,5. Hal ini juga ditandai dengan adanya simbol tiga bintang pada kolom probabilitas, yang berarti Variabel Persepsi berpengaruh signifikan terhadap Variabel Perilaku dengan nilai siginifikansinya < 0,001. Terlihat juga pada tabel Standardized Regression bahwa meningkatnya 1 satuan standar deviasi persepsi petani akan meningkatkan 0,972 satuan standar deviasi perilaku petani. Seperti teori yang diungkapkan oleh Prayitno et, al. (2014) bahwa persepsi yang dimiliki seseorang akan mempengaruhi perilaku orang tersebut. Sama halnya dengan petani, melalui faktor eksternal dan internal yang ada pada petani, maka akan terbentuk persepsi pada masing-masing petani tentang pertanian sayuran organik. Persepsi inilah yang kemudian dituangkan dalam perilaku mereka dalam menerapkan sistem budidaya sayuran organik. Petani yang memiliki persepsi yang baik terhadap sayuran organik memiliki kecenderungan untuk menerapkan sistem pertanian sayuran organik. Begitu juga petani yang memliki persepsi yang kurang baik terhadap pertanian sayuran organik cenderung ragu-ragu untuk menerapkan sistem pertanian sayuran organik. 36

20 Pada tabel 4.8 juga terlihat bahwa petani yang sudah pernah menerapkan pertanian organik cenderung memilih untuk tetap melanjutkan pertanian organik, berbeda dengan petani yang belum pernah mencoba pertanian organik, masih ragu-ragu untuk mengambil keputusan dalam menerapkan pertanian organik. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis 4 pada penelitian ini diterima, bahwa ada hubungan antara persepsi petani tentang usahatani organik dengan perilaku petani terhadap pertanian sayuran organik. 37