IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan dengan mengambil studi kasus di Kabupaten Cianjur, Jawa Barat. Pemilihan lokasi dilakukan dengan sengaja (purposive) dengan pertimbangan bahwa: (1) Lapangan kerja utama Kabupaten Cianjur di sektor pertanian yaitu sekitar 52 persen. (2) Sektor pertanian merupakan penyumbang terbesar terhadap PDRB Kabupaten Cianjur (Pemkab Cianjur 2009). (3) Terdapat kelompok usahatani padi yang telah mengembangkan penerapan metode SRI dan metode Konvensional. Waktu pengambilan data lapang dilaksanakan dari bulan Februari hingga April 2011. 4.2. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan adalah cross section. Data yang dikumpulkan dan dipergunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh dengan observasi langsung. Data primer yang dikumpulkan adalah data rumah tangga petani (demografi), profil usahatani (data input dan output), data aset pertanian seperti lahan, alat pertanian, alokasi tenaga kerja, harga input output, dan upah tenaga kerja. Data primer dikumpulkan dengan menggunakan daftar pertanyaan (kuesioner) yang terstruktur. Data sekunder adalah data yang telah terdokumentasi, data ini diambil dari text book, hasil
penelitian, dan lain-lain. Data sekunder merupakan data penunjang data primer yang berfungsi untuk memberikan gambaran umum mengenai lokasi penelitian. 4.3. Metode Pengumpulan Data Pengumpulan data primer dilakukan dengan wawancara terstruktur, yaitu dengan mengajukan pertanyaan-pertanyaan kepada petani berdasarkan kuesioner yang telah disiapkan. Penentuan responden SRI dilakukan secara snowball yaitu penentuan responden dari responden sebelumnya, yang terdiri dari tiga kecamatan yaitu Kecamatan Karang Tengah, Kecamatan Cianjur dan Kecamatan Ciranjang pemilihan ketiga kecamatan tersebut dikarenakan petani SRI lebih banyak dari pada kecamatan lainnya. Sedangkan penetuan responden konvensional dilakukan secara purposive lebih jelasnya dapat dilihat dalam tabel berikut ini. Tabel 1. Rincian Responden Usahatani Metode SRI dan Konvensional Periode Tahun 2010/2011 Metode Responden Kecamatan Karang Tengah Kecamatan Cianjur Kecamatan Ciranjang SRI 6 Responden 12 Responden 12 Responden Konvensional 6 Responden 12 Responden 12 Responden Sumber: Data Primer, 2011 Keseluruhan sampel sebanyak 60 responden yang terdiri dari 30 responden SRI dan 30 responden konvensional. Data sekunder diperoleh dari Dinas Pertanian Kabupaten Cianjur, Balai Penyuluh Pertanian Kabupaten Cianjur. Data sekunder mengenai pengetahuan umum tentang pertanian diperoleh dari berbagai literatur yang terdapat di perpustakaan, buku, jurnal dan browsing melalui internet. 25
4.4. Metode Analisis Data Data data yang telah diperoleh dari lapangan diklasifikasikan melalui analisis tabulasi. Bentuk tabulasi mudah dibaca dan dipahami dikarenakan data primer hasil wawancara baik kualitatif maupun kuantitatif ditransformasikan/diubah dalam bentuk tabel. Data mengenai biaya, penerimaan, dan lain-lain digunakan sebagai perhitungan dalam analisis pendapatan petani. Perhitungan analisis usahatani dilakukan dengan menggunakan Microsoft Office Excel 2007, Minitab Release 14.1, SPSS 17, dan Eview 6. Tabel 2 berikut ditampilkan matriks metode analisis yang digunakan untuk menjawab tujuan dalam penelitian. Tabel 2. Matrik Metode Analisis Data No Tujuan Penelitian Sumber Data Metode Analisis Data 1. Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi usahatani SRI dan Konvensional. Data primer Metode Cobb Douglas 2. Menganalisis pendapatan usahatani padi dengan menggunakan penerapan SRI dan penerapan konvensional Data primer melalui wawancara (menggunakan kuesioner) Analisis Pendapatan Usahatani 3. Mengidentifikasi pengaruh penerapan metode SRI terhadap lingkungan Data primer dan data sekunder Analisis Deskriptif 4.4.1. Mengidentifikasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi Usahatani SRI dan Konvensional Fungsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah fungsi produksi Cobb Douglas. Fungsi Cobb Douglas adalah suatu fungsi atau persamaan yang 26
melibatkan dua atau lebih variabel, variabel yang satu disebut variabel dependen yaitu variabel yang dijelaskan (Y) dan yang lain disebut variabel independen yang menjelaskan (X). Faktor-faktor yang mempengaruhi produksi usahatani padi SRI dan Konvensional menggunakan kaidah-kaidah dalam regresi yang berlaku dalam penyelesaian fungsi Cobb Douglas. Secara matematik, fungsi Cobb Douglas dapat dituliskan: Y = ax b1 1 X b2 2 X b3 3 X b4 4 X b5 5 X b6 6 e u Untuk memudahkan pendugaan terhadap persamaan diatas maka persamaan tersebut diubah menjadi bentuk linier berganda dengan cara melogaritmakan persamaan tersebut. Logaritma dari persamaan diatas, adalah: Ln Y = Ln a+ b 1 LnX 1 + b 2 LnX 2 + b 3 LnX 3 + b 4 LnX 4 + b 5 LnX 5 + b 6 LnX 6 + u Bila fungsi Cobb Douglas tersebut dinyatakan oleh hubungan Y dan X, maka: Y = f(x 1,X 2,...X n ) Y = produksi usahatani padi X 1 = benih (kg) X 2 = pupuk (kg) X 3 = tenaga kerja dalam keluarga (Rp) X 4 = tingkat pendidikan (tahun) X 5 = pengalaman bertani (tahun) X 6 = luas lahan (ha) a,b = besaran yang akan diduga U = kesalahan (disturbance term) dan e = logaritma natural, e = 2,718. 27
usahatani yaitu: Pentingnya penggunaan fungsi Cobb Douglas dalam pendugaan produksi a. Penyelesaian fungsi Cobb Douglas relatif lebih mudah dibandingkan dengan fungsi lain, seperti fungsi kuadratik. b. Hasil pendugaan garis melalui fungsi Cobb Douglas akan menghasilkan koefisien regresi yang sekaligus menunjukan besaran elastisitas. c. Besaran elastisitas tersebut sekaligus menunjukan tingkat besaran Return to Scale. Menurut Soekartawi (2002) fungsi Cobb Douglas selalu dilogaritmakan dan diubah bentuk fungsinya menjadi fungsi linier, maka ada beberapa persyaratan yang harus dipenuhi, yaitu: a. Tidak ada nilai pengamatan yang bernilai nol b. Dalam fungsi produksi, perlu asumsi bahwa tidak ada perbedaan teknologi pada setiap pengamatan. c. Tiap variabel adalah perfect competition d. Perbedaan lokasi (pada fungsi produksi) seperti iklim adalah sudah tercakup pada faktor kesalahan u. Selain itu, fungsi Cobb Douglas pun memiliki kelemahan yaitu elastisitas berada dalam linier aditive yang memiliki arti bahwa tidak mempengaruhi interaksi dalam variabel. 4.4.2. Mengidentifikasi Pendapatan dan Kesejahteraan Usahatani dengan Metode SRI dan Konvensional Soekartawi (1995) mengemukakan bahwa pada analisis usahatani, maka data tentang penerimaan, biaya dan pendapatan usahatani perlu diketahui. Cara analisis terhadap tiga variabel ini sering disebut dengan analisis anggaran arus 28
tunai. Penerimaan usahatani adalah perkalian antara produksi yang diperoleh dengan harga jual. Penerimaan dapat dirumuskan sebagai berikut: Dimana, TR = Total Penerimaan Usahatani (Rp) Q = Produksi (Kg) P = Harga jual produk per unit (Rp/Kg) Rumus Biaya Tetap (Fixed Cost) juga dapat dipakai untuk menghitung Biaya Variabel (Variabel Cost). Karena total biaya (Total Cost) adalah jumlah dari biaya tetap (FC) dan biaya tidak tetap (VC), dapat digunakan rumus: Pendapatan Usahatani: Dimana, = Pendapatan Usahatani (Rp) TR = Total Penerimaan Usahatani (Rp) TC = Total Biaya Usahatani (Rp) Biaya penyusutan perlu diperhitungkan karena usahatani padi ini menggunakan peralatan pertanian dalam aktivitasnya. Biaya penyusutan peralatan pertanian diperhitungkan dengan menggunakan metode garis lurus, yaitu membagi selisih antara nilai pembelian dengan nilai sisa yang diperkirakan dangan lamanya modal dipakai. Metode garis lurus dirumuskan sebagai berikut: 29
Dimana, Nb = Nilai pembelian (Rp) Ns = Perkiraan nilai sisa (Rp) N = Umur ekonomi alat (tahun) Menurut Sajogyo, salah satu penentuan garis kemiskinan diukur dari nilai tukar beras. Berdasarkan nilai tukar beras dibedakan garis kemiskinan pedesaan dan perkotaan. Di desa ditentukan nilai 180, 240, dan 320 kilogram serta di kota ditentukan nilai 270, 360, dan 480 kilogram setara beras per orang per tahun. Ukuran batas garis kemiskinan Sajogyo dapat dilihat antara lain, Pendapatan Usahatani (Rp/bulan) > Batas Garis Kemiskinan Maka, usahatani tersebut tidak dikatakan miskin yang berdampak pada tercukupinya pangan per rumah tangga petani dan kesejahteraan petani tercapai. Pendapatan Usahatani (Rp/bulan) < Batas Garis Kemiskinan Maka, usahatani tersebut dikatakan miskin yang berdampak kurang tercukupinya pangan per rumah tangga petani dan kesejahteraan petani belum tercapai. Penentuan batas garis kemiskinan dapat ditentukan dengan mengkonversikan nilai garis kemiskinan di desa ataupun kota dalam satuan bulan per kilogram, lalu kali dengan harga beras saat ini. Cara mengubahnya dalam satuan rumah tangga petani dikalikan dengan rata-rata jumlah tanggungan jiwa keluarga. 4.4.3. Mengidentifikasi Pengaruh Penerapan Metode SRI terhadap Lingkungan Budidaya padi menggunakan metode penerapan SRI dapat menghemat air lebih dari 30 persen karena dilihat dari sistem cara pengolahan lahan dengan menggunakan kompos menjadi dasar suatu kebutuhan yang harus diberikan pada 30
lahan untuk meningkatkan konservasi air dan memperbaiki struktur dan tekstur tanah. Penerapan penggunaan MOL dengan cara teknis masing-masing sesuai dengan bahan yang ada dan merupakan suatu kebutuhan petani pelaku SRI setempat. Dan sistem pengendalian hama terpadu dilakukan dengan menggunakan pestisida nabati yang tersedia di daerah masing-masing, hal ini dapat menimbulkan interaksi lingkungan yang baik atau terjadinya perputaran siklus kehidupan. 4.5. Pengujian Asumsi-Asumsi Regresi A. Pengujian Asumsi Regresi Cobb Douglas Metode pendugaan model yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Cobb Douglas, sehingga agar model yang digunakan sesuai dengan asumsi, maka dilakukan pengujian-pengujian Gujarati (1978). Pengujian asumsi tersebut sebagai berikut : 1. Peubah X i merupakan peubah non-stokastik (fixed), artinya sudah ditentukan bukan peubah acak. Selain itu, tidak ada hubungan linear sempurna antar peubah bebas X i. 2. Normalitas Regresi linear normal klasik mengasumsikan bahwa tiap e i didistribusikan secara normal dengan ( ) ( ) [ ( )][ ( )] ( ) 31
( ) [ ( )] ( ) Asumsi ini secara ringkas bisa dinyatakan sebagai e i ~ N(0, σ 2 ) Artinya komponen sisaan e i mempunyai nilai harapan sama dengan nol, tidak ada hubungan atau tidak ada korelasi antar sisaan e i, dan komponen sisa menyebar normal. Dengan probabilitas normal masingmasing nilai pengamatan dipasangkan dengan nilai harapan pada distribusi normal. Normalitas terpenuhi apabila titik-titik (data) terkumpul di sekitar garis. 3. Multikolinearitas Multikolinearitas berarti adanya hubungan linear yang sempurna atau pasti, di antara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi. Situasi multikolinearitas sempurna adalah penyakit yang ekstrim. Biasanya tidak terdapat hubungan yang pasti atau eksak di antara variabel X. Adanya kolinearitas seringkali diduga ketika R 2 tinggi dan korelasi derajat nol juga tinggi, tetapi tak satu pun atau sangat sedikit koefisien regresi parsial yang secara individual penting/signifikan secara statistik atas dasar pengujian t yang konvensional. Multikolinearitas diidentifikasi dengan melihat VIF (Variance Inflation Factor) pada masing-masing variabel. Jika nilai VIF > 10, maka terdapat masalah multikolinearitas dalam model. 32
4. Heteroskedastisitas Salah satu asumsi dari model regresi linear adalah bahwa ragam sisaan (e i ) sama atau homogen, yang menunjukkan bahwa untuk masingmasing nilai peubah X, sebaran atau ragam disekitar garis regresi adalah sama atau konstan. Jika ragam sisaan tidak sama untuk tiap pengamatan ke-i dari peubah-peubah bebas dalam model regresi, maka ada masalah heteroskedastisitas. Hal ini dapat dilihat dengan metode grafik dari plot antara sisaan dengan nilai dugaan telah menunjukkan bahwa titik-titik telah menyebar secara acak dan tidak membentuk pola. Selain itu, Heteroskedastisitas dapat diidentifikasi pula dengan melakukan pengujian White, melalui sebaran Scale explained SS yang diregresi dengan variabel yang diuji, dimana jika nilai P > alpha maka asumsi Homoskdastisitas terpenuhi. White menyarankan bahwa jika heteroskdastisitas ragam sisaan berkolerasi dengan satu peubah seperti X dan X 2 untuk kemungkinan nonlinearitas. 5. Autokorelasi Salah satu asumsi dari model regresi linear adalah bahwa tidak ada autokoelasi atau korelasi serial antara sisaan (e i ). Dengan pengertian lain, sisaan menyebar bebas untuk i j, dan dikenal juga sebagai bebas serial (serial independence). Jika antar sisaan tidak bebas untuk i j, maka terdapat masalah korelasi. Istilah korelasi dapat juga didefinisikan sebagai korelasi antara anggota serangkain observasi yang diurutkan menurut waktu atau ruang. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi dapat menggunakan metode grafik atau uji Durbin-Watson (DW). Akan tetapi 33
masalah autokorelasi ini pada umumnya terjadi pada data time series, sehingga pada penelitian ini tidak dilakukan karena data yang digunakan merupakan data cross section. B. Koefisien Determinasi Terkoreksi (adjusted-r 2 ) Koefisien determinasi terkoreksi mempunyai karateristik yang diinginkan sebagai ukuran goodness of fit dari pada koefisien determinasi. Jika peubah baru ditambahkan, R 2 selalu naik, tetapi adjusted-r 2 tidak tergantung pada jumlah peubah. Nilai koefisien determinasi berkisar antara nol dan satu. Jika nilai koefisien determinasi semakin mendekati satu berarti semakin besar keragaman hasil pendapatan dapat dijelaskan oleh faktor-faktor yang mempengaruhinya. C. Pengujian Parameter Secara Keseluruhan (Uji-F) Menurut Bambang Juanda (2009) pengujian ini digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel bebas yang digunakan dalam model mempunyai pengaruh secara nyata terhadap variabel yang akan dijelaskan atau tidak. Pengujian hipotesa secara statistik menggunakan uji-f, yaitu : F hit = ( ) ( ) Dimana, JKT JKG n k = Jumlah kuadrat tengah regresi = Jumlah kuadrat tengah galat/sisa regresi = Jumlah pengamatan = Jumlah variabel bebas Jika, H 0 : data dari sampel yang sama 34
H 1 : data dari sampel yang berbeda dengan menggunakan kriteria keputusan sebagai berikut : F hit > F tabel (k-1 ; n-k) maka tolak H 0 F hit < F tabel (k-1 ; n-k) maka terima H 0 Hal ini berarti, jika H 0 ditolak maka model dugaan dapat digunakan untuk diramalkan hubungan antara variabel tak bebas dengan variabel penjelas pada tingkat signifikan atau tingkat kepercayaan tertentu (α %). D. Pengujian Parameter Secara Parsial/Individu (Uji-t) Menurut Bambang Juanda (2009) pengujian uji-t dilakukan untuk mengetahui apakah variabel-variabel bebas yang digunakan satu per satu berpengaruh nyata secara statistik terhadap besarnya variabel tak bebas. Pengujian ini dapat dirumuskan sebagai berikut : t hit = Dimana, b i Sb i d = nilai koefisien regresi dugaan = simpangan baku koefisien dugaan = batasan yang diharapkan Adapun kriteria penarikan kesimpulan pada pengujian hipotesis tersebut adalah : t hit > t tabel (α ; n-k) atau p-value (output komputer) < α maka tolak H 0 t hit < t tabel (α ; n-k) atau p-value (output komputer) > α maka terima H 0 Jika H 0 ditolak, artinya adalah variabel yang digunakan berpengaruh secara nyata terhadap variabel tak bebas. Sebaliknya, jika H 0 diterima, maka variabel yang digunakan tidak berpengaruh secara nyata. 35
4.6. Definisi Operasional Variabel yang diamati merupakan data dan informasi mengenai usahatani padi yang diusahakan usahatani dengan perbedaan metode budidaya. Sehingga untuk menghindari ketidaksamaan pandangan dalam pengertian, maka terdapat beberapa hal yang perlu diberi batasan sesuai dengan tujuan yang diinginkan dari penelitian. Batasan-batasan tersebut meliputi : 1) Luas lahan garapan adalah luas areal usahatani padi dalam satuan hektar (ha) (merupakan lahan yang digunakan untuk menanam padi saja). 2) Biaya tunai adalah besarnya nilai uang tunai yang dikeluarkan usahatani untuk membeli pupuk, benih, upah tenaga kerja luar keluarga dan lain-lain. 3) Biaya yang diperhitungkan adalah pengeluaran untuk pemakaian input milik sendiri dan pembayaran upah tenaga kerja berdasarkan tingkat upah yang berlaku. 4) Biaya total merupakan penjumlahan dari biaya tunai dan biaya yang diperhitungkan. 5) Harga jual padi adalah harga padi dalam bentuk GKP ditingkat petani dalam satu musim panen dengan satuan rupiah per kilogram. Harga jual yang digunakan adalah sama baik dari hasil padi metode SRI dan metode konvensional. 6) Penerimaan usahatani padi adalah nilai produksi yang diperoleh dari produk total dikalikan dengan harga jual padi dalam bentuk GKP ditingkat petani. Satuan yang dipakai adalah rupiah. 36
7) Pendapatan usahatani padi merupakan selisih antara penerimaan dan biaya usahatani. Oleh karena terdapat dua macam biaya, maka perhitungan pendapatan dilakukan atas biaya tunai dan biaya total. 8) Tenaga kerja adalah tenaga kerja yang digunakan dalam proses produksi padi baik untuk persiapan bibit, pengolahan lahan, penanaman dan pemeliharaan, pemanenan. Tenaga kerja dibedakan menjadi tenaga kerja dalam dan luar keluarga. Satuan kerja yang digunakan baik tenaga kerja pria, maupun tenaga kerja wanita adalah Hari Orang Kerja (HOK). 9) Tingkat pendidikan petani adalah tingkat pendidikan formal terakhir yang ditempuh oleh petani (kelas pendidikan formal). 10) Pengalaman usahatani padi adalah lama petani melakukan usahatani padi (tahun). 11) Tingkat produktivitas padi adalah produksi padi yang dihasilkan per luasan lahan-(kg/ha). 37