24 III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek dan Subjek Penelitian Objek penelitian yang diamati yaitu pengaruh aplikasi teknologi pakan, kandang dan bibit terhadap penerimaan usaha, dengan subjek penelitian peternak sapi perah yang berada di Kecamatan Ciater, Kabupaten Subang. Kriteria peternak yang dijadikan responden adalah peternak sapi perah yang masih aktif melakukan usaha ternak sapi perah. 3.2 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode survei. Metode survei adalah suatu penelitian yang mengambil sampel dari suatu populasi dan menggunakan kuesioner sebagai alat pengumpulan data yang pokok (Singarimbun dan Effendi, 1989). 3.2.1 Penentuan Lokasi Penelitian Penelitian dilaksanakan di Kecamatan Ciater, Kabupaten Subang. Penentuan lokasi penelitian ini dilakukan secara sengaja (purposive) dengan dasar pertimbangan bahwa peternak sapi perah di Kecamatan Ciater mendapatkan program penerapan inovasi teknologi dari DDCP dari PT. Danone Dairy Indonesia.
25 3.2.2 Metode Penentuan Sampel Penentuan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode Simple Random Sampling. Simple Random Sampling adalah teknik untuk mendapatkan sampel yang langsung dilakukan pada unit sampling. Populasi peternak sapi perah yang ada di Kecamatan Ciater berjumlah 147 orang peternak. Menurut Arikunto (1998), apabila populasi berjumlah lebih dari 100 orang maka dapat diambil sampel sebanyak 10-25%. Berdasarkan pertimbangan tersebut, maka sampel yang akan diambil yaitu 25 persen dari jumlah populasi 147 orang peternak, sehingga di dapat jumlah sampel sebanyak 32 orang peternak. 3.2.3 Jenis Data yang Digunakan Data yang digunakan dalam penelitian ini ada dua jenis yaitu data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh berdasarkan hasil wawancara kepada peternak dengan menggunakan daftar pertanyaan (kuesioner), sedangkan data sekunder diperoleh dari data yang dimiliki oleh instansiinstansi yang terkait, studi pustaka, dan literatur-literatur yang relevan dengan penelitian. 3.3 Operasional Variabel 3.3.1 Variabel Bebas Variabel bebas dalam penelitian ini adalah aplikasi teknologi pakan, aplikasi teknologi kandang, aplikasi teknologi bibit, dan Dummy inovasi teknologi. Variabel yang di amati terdiri dari :
26 1. Aplikasi pakan: diukur dari jumlah pakan yang diberikan (kg) 2. Aplikasi kandang: diukur dari banyaknya perubahan yang dilakukan peternak. tidak ada perubahan : skor 0 1-2 perubahan : skor 5 3-4 perubahan : skor 10 5 perubahan : skor 15 3. Aplikasi teknologi bibit: diukur dari harga pembelian bibit (Rp), karena dari harga dapat dilihat kualitas bibit yang digunakan. 4. Dummy Inovasi Teknologi: diukur dari ada tidaknya penerapan inovasi teknologi. Jika menerapkan inovasi teknologi maka nilainya 1, jika tidak maka nilainya 0. 3.3.2 Variabel Terikat Variabel terikat dalam penelitian ini adalah penerimaan usaha, dimana indikator yang diamati yaitu: 1. Penjualan susu: diukur dari jumlah susu yang dijual dikalikan dengan harga susu (Rp) 2. Susu untuk pedet: diukur dari jumlah susu yang diberikan ke pedet dikalikan dengan harga susu (Rp) 3. Sapi culling: diukur dari jumlah sapi dewasa yang dijual dikalikan dengan harga sapi (Rp) 4. Sapi pedet: diukur dari jumlah sapi pedet yang dijual dikalikan dengan harga sapi pedet (Rp)
27 5. Pupuk: diukur dari pupuk yang dihasilkan dikalikan dengan harga pupuk (Rp). 3.4 Model Analisis 3.4.1 Analisis Inovasi Teknologi terhadap Produksi Fungsi produksi adalah hubungan fisik antara variabel yang dijelaskan (Y) dan variabel yang menjelaskan (X). Variabel yang dijelaskan biasanya berupa output dan variabel yang menjelaskan biasanya berupa input. Fungsi produksi yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Fungsi Produksi Cobb Douglas. Fungsi produksi Cobb-Douglas merupakan suatu fungsi atau persamaan yang melibatkan dua atau lebih variabel. Variabel yang dijelaskan disebut sebagai variabel dependen (Y) dan variabel yang menjelaskan disebut sebagai variabel independen (X). Variabel dependen berupa output sedangkan variabel independen berupa input. Penyelesaian hubungan antara Y dan X adalah biasanya dengan cara regresi dimana Y akan dipengaruhi oleh X. Dengan demikian, kaidah-kaidah pada garis regresi juga berlaku dalam penyelesaian fungsi Cobb-Douglas. Ada tiga alasan pokok mengapa fungsi Cobb Douglas lebih sering digunakan, yaitu: 1. Penyelesaian fungsi Cobb Douglas relatif lebih mudah dibandingkan dengan fungsi lain. Fungsi Cobb Douglas dapat dengan mudah ditransfer ke bentuk linear. 2. Hasil pendugaan garis melalui fungsi Cobb Douglas akan menghasilkan koefisien regresi yang sekaligus juga menunjukkan besaran elastisitas.
28 3. Besaran elastisitas tersebut sekaligus menunjukkan besaran returns to scale (Soekartawi, 2003). Rumus fungsi produksi Cobb-Douglas secara umum yaitu: Y = ax b1 1 X b2 2 X bi i e u Untuk memudahkan pendugaan terhadap persamaan maka persamaan tersebut diubah menjadi bentuk linear berganda dengan cara melogaritmakan persamaan tersebut dan dapat dituliskan sebagai berikut : ln Y = ln a + b 1 ln X 1 + b 2 ln X 2 + b 3 ln X 3 + c 1 ln D 1 + u Keterangan : Y : Penerimaan usaha (Rp) X1 : Aplikasi pakan (Kg) X2 : Aplikasi kandang X3 : Aplikasi bibit (Rp) D1 : Dummy Inovasi Teknologi a, b, c : Koefisien yang akan diduga u : sisa (residual) Pada hasil regresi yang dilakukan, ada beberapa besaran statistik yang perlu diketahui yaitu: 1. Matriks korelasi, untuk melihat ada tidaknya auto-korelasi yang serius 2. Ada tidaknya korelasi serial yang serius, dapat dilihat dari nilai Durbin-Watson 3. Uji F, apakah variabel X nyata terhadap Y 4. Koefisien determinasi, R 2 5. Koefisien regresi, apakah sesuai dengan teori dan logik R
29 6. Apakah uji t terhadap masing-masing koefisien regresi adalah nyata pada taraf kepercayaan tertentu. Maka untuk memenuhi persyaratan diatas, dilakukan pengujian t- hitung, F-hitung dan koefisien determinasi (R 2 ). Nilai t-hitung digunakan untuk menguji secara statistik apakah koefisien regresi dari masing-masing parameter bebas (Xi) yang dipakai secara terpisah berpengaruh nyata atau tidak terhadap parameter tidak bebas (Y). Apabila nilai thitung lebih besar dari t-tabel berarti parameter yang diuji berpengaruh nyata terhadap parameter tidak bebas dan bila t-hitung lebih kecil dari t-tabel berarti parameter yang diuji tidak berpengaruh nyata terhadap parameter bebas. Nilai F-hitung digunakan untuk melihat apakah parameter bebas (X) yang digunakan secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap parameter tidak bebas (Y), atau dengan kata lain apakah model penduga yang digunakan sudah layak untuk menduga parameter dalam fungsi produksi. Bila F-hitung lebih besar dari F-tabel maka secara bersama-sama parameter bebas berpengaruh nyata terhadap parameter tidak bebas. Sedangkan nilai R 2 digunakan untuk melihat sampai sejauh mana keragaman yang diterangkan oleh parameter bebas (X) terhadap parameter tidak bebas (Y). Nilai F-hitung dapat diperoleh dari rumus: F-tabel = F α(k-1,n-k) Keterangan : R 2 = Koefisien determinasi k = Jumlah variabel termasuk intersep
30 n = Jumlah pengamatan Apabila nilai F-hitung lebih besar dari F-tabel (tolak H 0 ) berarti secara bersama-sama parameter bebas yaitu inovasi teknologi mempunyai pengaruh yang nyata terhadap produksi (Y). Sebaliknya jika F-hitung lebih kecil dari F-tabel (terima H 0 ) berarti secara bersama-sama parameter bebas yaitu inovasi teknologi tidak berpengaruh nyata terhadap produksi (Y). Uji statistik yang digunakan adalah uji t, yaitu : t-tabel = t α/2(n-k) Keterangan : b i = parameter penduga Se (b i ) = parameter penduga dari unsur sisa n k = jumlah pengamatan = jumlah koefisien regresi dugaan Kriteria uji : t-hitung >t α/2(n-k), maka tolak H 0 t-hitung <t α/2(n-k), maka terima H 0 Jika t-hitung lebih besar dari t-tabel (tolak H 0 ) maka parameter yang diuji (aplikasi inovasi teknologi) berpengaruh nyata terhadap parameter tidak bebas (penerimaan). Sebaliknya t-hitung lebih kecil dari t-tabel (terima H 0 ) berarti parameter yang diuji tidak berpengaruh nyata terhadap parameter tidak bebas. Metode penduga yang digunakan adalah metode kuadrat terkecil atau Ordinary Least Square (OLS), sehingga ada beberapa asumsi yang harus
31 dipenuhi. Kelayakan model diuji berdasarkan asumsi OLS yaitu multikolinearitas, homoskedastisitas dan normalitas error. Peubah bebas yang dilibatkan dalam model fungsi produksi pendapatan peternak cukup banyak. Keterkaitan atau hubungan antar peubah bebas dikenal dengan istilah multikolinearitas. Uji multikolinearitas dilakukan dengan pendekatan Varians Inflation Factors (VIF). Nilai VIF digunakan sebagai indikator dalam uji tersebut. Nilai VIF lebih besar dari 10 berarti terdapat kolinear antar peubah bebas (Gujarati, 2015). Untuk mengetahui adanya autokorelasi dapat dilakukan dengan uji Durbin-Watson. Apabila nilai d mendekati 2, maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat autokorelasi pada komponen error. Dalam penelitian ini, hipotesis faktor-faktor yang diduga mempengaruhi penerimaan usaha ternak sapi perah di Kecamatan Ciater adalah: 1. Aplikasi pakan, berpengaruh positif terhadap penerimaan usaha, karena pakan merupakan salah satu faktor lingkungan yang sangat penting yang dapat mempengaruhi produksi susu dan dapat meningkatkan penerimaan usaha. 2. Aplikasi kandang, berpengaruh positif terhadap penerimaan usaha. Kandang juga merupakan salah satu faktor lingkungan yang mempengaruhi produksi ternak, dan faktor lingkungan dapat mempengaruhi produksi sampai sebanyak 70 persen. 3. Aplikasi bibit, berpengaruh positif terhadap penerimaan usaha. Besarnya produksi ternak 30 persen dipengaruhi oleh faktor genetik, dimana bibit
32 yang memiliki sifat genetik yang unggul maka produktivitasnya akan semakin bagus. 4. Dummy inovasi teknologi, berpengaruh positif terhadap penerimaan usaha. Penerapan teknologi dalam usaha peternakan akan sangat membantu dan dapat meningkatkan penerimaan dan pendapatan peternak. 3.4.2 Efisiensi Teknis Faktor-Faktor Produksi Efisiensi diartikan sebagai upaya penggunaan input yang sekecilkecilnya untuk menghasilkan produksi sebesar-besarnya. Menurut Yotopoulus dan Nugent dalam Astuti, dkk (2010), efisiensi teknis adalah kemampuan untuk memperoleh output yang maksimum melalui penggunaan suatu tingkat input atau sumberdaya tertentu. Efisiensi teknis akan tercapai bila petani mampu mengalokasikan faktor produksi sedemikian rupa sehingga hasil yang tinggi dapat dicapai. Petani dapat dikatakan mengalokasikan faktor produksi secara efisien harga bila mendapat keuntungan yang besar dari usahataninya. Efisiensi teknis dilihat melalui nilai elastisitas produksi (Ep) masingmasing faktor produksi. Nilai Ep adalah persentase perubahan sebagai akibat dari persentase perubahan input. Efisiensi teknis akan tercapai jika peternak berproduksi pada daerah dan nilai Ep antara nol sampai satu. Keterangan: dy = nilai perubahan produk Y y = jumlah output dx = nilai perubahan input X x = jumlah input (Soekartawi, 2003)