Jurnal Ekonomi Pertanian dan Agribisnis (JEPA) Volume 10.
Nomor 2 .
: 724-733
ISSN: 2614-4670 .
ISSN: 2598-8174 .
FAKTOR Ae FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI PERTANIAN DI INDONESIA STUDI KASUS: KOMODITAS PADI
FACTORS AFFECTING AGRICULTURAL PRODUCTION IN INDONESIA: A CASE
STUDY THE RICE COMMODITY
Khusnul Ainia Aprilinda1*.
Karolinda Kidi Mukin2 .
Dhany Dharma Sayyidil Huda3 Universitas Airlangg.
(Khusnulainiaaprilinda14@gmail.
(Universitas Airlangg.
mukin-2023@feb.
(Universitas Airlangg.
dharma321@gmail.
Penulis korespondensi: khusnulainiaaprilinda14@gmail.
ABSTRACT
This study aims to analyze the effect of labor.
People's Business Credit (KUR) financing, and farm road infrastructure on rice production in Indonesia.
Using the Ordinary Least Squares (OLS) regression model on cross-section data from 34 provinces in 2023, this study found that farm road infrastructure has a positive and significant effect on rice production.
Conversely.
KUR financing shows a significant negative effect, indicating potential problems in the implementation and utilization of these funds.
Labor and fertilizer use do not show a significant effect on rice production.
The R-squared value of 26.
58% indicates that there are other factors, such as technology or planting patterns, that affect rice production.
This study recommends improving the quality of agricultural infrastructure, evaluating the distribution and use of KUR, and expanding the analysis in further research to include more diverse variables.
The results of this study are expected to be the basis for formulating more effective policies in supporting the sustainability and productivity of the agricultural sector in Indonesia.
Keywords: Production, rice commodity.
KUR
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh tenaga kerja, pembiayaan Kredit Usaha Rakyat (KUR), dan infrastruktur jalan usaha tani terhadap produksi padi di Indonesia.
Dengan menggunakan model regresi Ordinary Least Squares (OLS) pada data cross-section dari 34 provinsi pada tahun 2023, penelitian ini menemukan bahwa infrastruktur jalan usaha tani memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap hasil produksi padi.
Sebaliknya, pembiayaan KUR menunjukkan pengaruh negatif yang signifikan, mengindikasikan potensi permasalahan dalam implementasi dan pemanfaatan dana tersebut.
Tenaga kerja dan penggunaan pupuk tidak menunjukkan pengaruh signifikan terhadap produksi padi.
Nilai R-squared sebesar 26,58% menunjukkan bahwa terdapat faktor lain, seperti teknologi atau pola tanam, yang memengaruhi produksi padi.
Penelitian ini merekomendasikan peningkatan kualitas infrastruktur pertanian, evaluasi distribusi dan penggunaan KUR, serta perluasan analisis pada penelitian selanjutnya untuk mencakup variabel yang lebih beragam.
Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi https://doi.
org/10.
21776/ub.
Khusnul Ainia Aprilinda Ae Faktor Ae Faktor yang Mempengaruhi .
landasan bagi formulasi kebijakan yang lebih efektif dalam mendukung keberlanjutan dan produktivitas sektor pertanian di Indonesia.
Kata kunci: Produksi, komoditas padi.
KUR
PENDAHULUAN
Sektor pertanian memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia, baik sebagai penyedia pangan nasional maupun sebagai sumber pendapatan utama bagi jutaan rumah tangga Meskipun demikian, tantangan dalam meningkatkan hasil produksi pertanian terus menjadi perhatian.
Data menunjukkan bahwa hasil produksi padi nasional mengalami fluktuasi dalam tiga tahun terakhir, yaitu sebesar 54,4 juta ton pada tahun 2021, meningkat sedikit menjadi 54,7 juta ton pada tahun 2022, namun kembali menurun menjadi 53,9 juta ton pada Penurunan ini mengindikasikan adanya faktor yang menghambat peningkatan produksi di sektor pertanian, meskipun pemerintah telah berupaya melalui berbagai program seperti penyediaan tenaga kerja, pembiayaan usaha melalui Kredit Usaha Rakyat (KUR), pembangunan infrastruktur jalan usaha tani, serta penyaluran pupuk bersubsidi oleh pemerintah.
Berikut adalah produksi pertanian Nasional 3 tahun terakhir:
Dalam konteks ekonomi, produksi suatu sektor, termasuk pertanian, dapat dijelaskan menggunakan fungsi produksi yang menghubungkan input .
aktor produks.
dengan output .
asil produks.
Input utama yang relevan dalam penelitian ini meliputi tenaga kerja, modal, dan infrastruktur.
Pertama, tenaga kerja merupakan salah satu faktor produksi utama di sektor pertanian Indonesia.
Berdasarkan data tahun 2023, sebanyak 36,47 juta orang bekerja di sektor ini, dengan distribusi terbesar berada di Jawa Timur.
Jawa Tengah, dan Jawa Barat.
Ketiga provinsi ini juga merupakan sentra produksi padi nasional.
Ketersediaan tenaga kerja yang melimpah seharusnya mampu mendorong peningkatan hasil produksi, namun hal ini sering kali tergantung pada kualitas tenaga kerja, keterampilan, dan akses terhadap teknologi.
Menurut penelitian oleh Kharismawati & Karjati .
, jumlah tenaga kerja tidak selalu memiliki pengaruh signifikan terhadap produksi padi.
Penurunan jumlah tenaga kerja dapat diimbangi oleh efisiensi tenaga kerja dan adopsi teknologi.
Sebagai contoh, di Kabupaten Madiun pada tahun 2014-2015, meskipun jumlah tenaga kerja menurun dari 362.
786 menjadi 752 orang, produksi padi justru meningkat dari 520.
417 ton menjadi 524.
281 ton.
Temuan ini menunjukkan bahwa kualitas tenaga kerja dan penggunaan teknologi pertanian modern lebih menentukan dibandingkan dengan kuantitas tenaga kerja.
Berikut adalah presentase jumlah tenaga kerja pertanian di pulau Jawa:
Jawa Timur.
Jawa Tengah.
Jawa Barat .
Nasional .
Gambar 1.
1 Tenaga Kerja Sektor Pertanian Nasional pada tahun 2023 (Ribu Jiw.
Sumber: BPS, 2023 JEPA.
ISSN: 2614-4670 .
ISSN: 2598-8174 .
JEPA, 10 .
, 2026: 724-733 Kedua, modal dalam bentuk pembiayaan usaha, seperti Kredit Usaha Rakyat (KUR), menjadi faktor penting lainnya.
Pada tahun 2023, total penyaluran KUR untuk sektor pertanian mencapai Rp80,57 triliun, dengan kontribusi terbesar berasal dari Jawa Timur.
Jawa Tengah, dan Sulawesi Selatan.
Meskipun demikian, penyaluran KUR menunjukkan pola distribusi yang tidak merata, di mana beberapa daerah seperti Papua dan Maluku Utara menerima porsi yang jauh lebih kecil dibandingkan provinsi lain.
Hal ini dapat memengaruhi kemampuan petani dalam mengadopsi teknologi, membeli alat produksi, atau meningkatkan efisiensi kegiatan usaha tani mereka.
Pemanfaatan KUR secara efektif oleh petani terbukti mampu meningkatkan akses terhadap input produksi berkualitas, seperti benih unggul dan pupuk, yang berkontribusi pada peningkatan hasil panen hingga 1,024% untuk setiap kenaikan produksi sebesar 1%.
(Kelbo et al.
, 2.
Namun, ketimpangan distribusi KUR ini dapat menjadi hambatan bagi petani di daerah dengan akses terbatas untuk mencapai produktivitas optimal.
Berikut data penyaluran KUR dari masing-masing provinsi pada tahun 2023:
Kepulauan Riau Banten Nusa Tenggara Timur DKI Jakarta DI Yogyakarta Kalimantan Barat Jambi Sumatera Utara Jawa Timur Gambar 1.
2 Distribusi KUR Per-Provinsi pada tahun 2023 (Juta Rupia.
Sumber: BPS, 2023 Ketiga, infrastruktur jalan usaha tani memainkan peran penting dalam mendukung distribusi hasil produksi dan efisiensi logistik pertanian.
Jalan usaha tani membantu petani mengakses pasar, mendapatkan input pertanian seperti pupuk dan benih, serta mendistribusikan hasil panen.
Namun, data menunjukkan bahwa jumlah rehabilitasi jalan usaha tani cenderung mengalami penurunan, dari 1.
137-unit pada tahun 2021 menjadi 958-unit pada tahun 2023.
Penurunan ini dapat memperburuk aksesibilitas petani, terutama di wilayah terpencil yang infrastrukturnya masih terbatas.
Kondisi ini dapat menghambat optimalisasi hasil produksi, karena jalan usaha tani yang buruk menyulitkan pengangkutan hasil panen tepat waktu dan meningkatkan biaya operasional pertanian.
Di sisi lain, infrastruktur yang memadai, seperti jalan usaha tani dengan kondisi layak, berperan signifikan dalam meningkatkan efisiensi logistik pertanian dan mendukung pertumbuhan hasil produksi (Jakatikta et al.
, 2.
Berikut adalah data terkait rehabilitasi jalan usaha tani oleh Kementan dalam 3 tahun terakhir:
JEPA.
ISSN: 2614-4670 .
ISSN: 2598-8174 .
Khusnul Ainia Aprilinda Ae Faktor Ae Faktor yang Mempengaruhi .
Gambar 1.
3 Rehabilitasi Jalan Usaha Tani oleh Kementan 2021-2023 (Uni.
Sumber: BPS, 2023 Papua Barat Maluku Gorontalo SulawesiA SulawesiA KalimantaA KalimantaA Bali Pupuk NPK .
NusaA JawaA Jawa Timur KepulauanA DKI Jakarta Jambi Bengkulu Aceh SumateraA Keempat, subsidi pupuk, khususnya NPK, menjadi salah satu faktor penting yang memengaruhi produksi padi di Indonesia.
Berdasarkan data Kementerian Pertanian, total subsidi pupuk NPK yang disalurkan pada tahun 2023 mencapai 2.
127 ton, dengan distribusi terbesar di Provinsi Jawa Timur .
805 to.
Jawa Tengah .
191 to.
, dan Jawa Barat .
218 to.
Subsidi ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi penggunaan input pertanian oleh petani, sekaligus mendorong peningkatan hasil produksi padi.
Data menunjukkan bahwa provinsi-provinsi dengan distribusi pupuk NPK yang tinggi, seperti Jawa Timur.
Jawa Tengah, dan Sulawesi Selatan, cenderung memiliki tingkat produksi padi yang lebih besar dibandingkan provinsi lain.
Sebaliknya, daerah seperti Papua.
Maluku, dan Gorontalo memiliki distribusi pupuk dan produksi padi yang relatif rendah, mencerminkan adanya ketimpangan dalam akses terhadap input pertanian.
Ketidakseimbangan ini menyoroti pentingnya pengelolaan distribusi pupuk yang merata untuk mendukung optimalisasi produktivitas pertanian di seluruh wilayah Indonesia.
Berikut adalah perbandingan distribusi pupuk NPK bersubsidi dan hasil produksi padi Per-provinsi pada tahun 2023:
Poduksi padi .
Gambar 1.
4 Perbandingan Distribusi Pupuk dan Produksi Padi di Berbagai Provinsi di Indonesia .
Sumber: BPS, 2023 Melalui lensa fungsi produksi, tenaga kerja, modal, infrastruktur, dan pupuk dapat dilihat sebagai input utama yang saling berinteraksi untuk menentukan tingkat output, yaitu hasil produksi pertanian.
Dalam penelitian ini, keempat faktor tersebut akan dianalisis untuk melihat bagaimana pengaruhnya terhadap hasil produksi pertanian rumah tangga petani di Indonesia.
Dengan menggunakan pendekatan empiris berbasis data, penelitian ini bertujuan untuk JEPA.
ISSN: 2614-4670 .
ISSN: 2598-8174 .
JEPA, 10 .
, 2026: 724-733 menjawab pertanyaan: Sejauh mana tenaga kerja, pembiayaan usaha (KUR), dan akses infrastruktur jalan usaha tani berkontribusi terhadap peningkatan hasil produksi pertanian.
Penelitian ini tidak hanya akan memberikan wawasan mengenai hubungan antara faktor-faktor tersebut tetapi juga berupaya memberikan rekomendasi kebijakan yang dapat mendukung optimalisasi sektor pertanian.
Peningkatan kualitas tenaga kerja melalui pelatihan, distribusi KUR yang lebih merata, dan pembangunan infrastruktur yang berkelanjutan diharapkan mampu menjadi strategi untuk mendorong peningkatan produktivitas petani, mengurangi disparitas antarwilayah, dan memperkuat ketahanan pangan nasional.
Dengan demikian, hasil penelitian ini akan menjadi landasan bagi formulasi kebijakan yang lebih efektif dalam mengembangkan sektor pertanian yang inklusif dan berdaya saing tinggi.
METODE PENELITIAN
Penelitian ini mengunakan metode analisis berupa model analisis data Ordinary Least Squares (OLS).
Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS).
Direktur Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian Kementerian Pertanian (Dirjen PSP Kementa.
Dalam penelitian ini variabel dependen yaitu hasil produksi pertanian .
data yang digunakan adalah hasil produksi padi.
Penelitian ini menggunakan tiga variabel independen, variabel pertama adalah Kredit Usaha Tani (KUR), yang diukur berdasarkan jumlah penyaluran KUR untuk sektor pertanian pada tahun 2023, dengan satuan juta Rupiah, data ini diperoleh Publikasi Buku Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian 2024 yang diterbitkan oleh Dirjen PSP Kementan.
Variabel kedua adalah Jalan Usaha Tani (JUT), yang mengacu pada jumlah unit Jalan Usaha Tani yang direhabilitasi pada tahun 2024, dengan sumber data dari Publikasi Buku Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian 2024 yang diterbitkan oleh Dirjen PSP Kementan.
Variabel ketiga adalah jumlah tenaga kerja di sektor pertanian, yang diukur dalam satuan ribu orang dari data Sunsus pertanian pada tahun Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah model regresi Ordinary Least Squares (OLS) dan jenis data yang gunakan adalah data crosstion yaitu data pada tahun 2023 dan dari 34 provinsi di Indonesia.
Model Ordinary Least Squares (OLS) adalah salah satu metode regresi linier yang paling umum digunakan untuk mengestimasi hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.
Metode ini mendasarkan estimasinya pada prinsip meminimalkan jumlah kuadrat dari residual .
elisih antara nilai yang diamati dengan nilai yang diprediksi oleh mode.
Model ini bertujuan untuk menemukan garis regresi linier yang "terbaik" berdasarkan data yang tersedia.
Model OLS juga digunakan oleh (Indah et al.
, 2.
dan (Ariansyah et al.
, 2.
, model regresi linier sederhana dapat dinyatakan sebagai:
Yi =0 1 Xi Ai Keterangan:
Yi : Variabel dependen .
Xi : Variabel independen .
0 : Intersep .
1 : Koefisien regresi .
engaruh X terhadap Y) Ai : Residual atau error .
Berdasarkan penjelasan model analisis OLS diatas, berikut implementasi model tersebut terhadap variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
JEPA.
ISSN: 2614-4670 .
ISSN: 2598-8174 .
Khusnul Ainia Aprilinda Ae Faktor Ae Faktor yang Mempengaruhi .
Yi = 0 1*X1 i 2*X2 i 3*X3 i 4*X4 i Ai Keterangan:
X1i
X2 i X3i
X4 i ii
= Produksi pertanian di Provinsi
= Jalan Usaha Tani
= Kredit Usaha Rakyat (KUR) = Tenaga Kerja (TK) = Pupuk
= error term
HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Asumsi Klasik Uji Tabel 1.
1 Uji Asumsi Klasik Nilai Prob/ VIF keterangan >/< alpa atau 10 Normalitas 0,55319 0,737959 Mulitikolineritas 1,18 0,740985 0,5434 0,994665 Sumber: Olah Data Peneliti Berdasarkan pada hasil uji normalitas pada tabel 1.
1 dapat simpulkan bahwa menerima H0 dan menolak H1 yang artinya data berdistribusi normal.
Hal ini dibuktikan dengan nilai Prob > 0,05 yaitu 0,55319.
Berdasarkan pada hasil uji pada tabel 1.
1 dapat disimpulkan bahwa menerima H0 dan menolak H1, yang artinya tidak terdapat gejala multikolinearitas atau lolos uji multikolinearitas.
Hal ini dibuktikan dengan nilai VIF .
< 10 yaitu 1,18 < 10.
Secara individu juga ketiga variabel tidak terdapat gejala multikolinearitas, karena memiliki nilai VIF < 10.
Berdasarkan pada hasil uji pada tabel 1.
1 dapat disimpulkan bahwa menerima H0 dan menolak H1, dapat diartikan bahwa tidak tidak terdapat gejala heteroskedasitas atau lolos uji heteroskedasitas dengan dibuktikan oleh nilai Prob > 0,05 yaitu 0.
5434 > 0,05.
Hasil Regresi OLS Persamaan model:
Y = 25.
00076 0,1081942 * X1Ae 0,3485537 * X2 Ae 0,2483297 *X3 Ae 0,0063994 * X4 Tabel 1.
2 Nilai Analisis Model Koefisien Determinasi (R.
atau R-Square.
0,2658 Adjusted R-squared 0,1646 Signifikansi Model (F-statisti.
0,0550 Nilai Kostanta
25,0076
Sumber: Olah Data Peneliti JEPA.
ISSN: 2614-4670 .
ISSN: 2598-8174 .
JEPA, 10 .
, 2026: 724-733 Berdasarkan pada tabel 1.
2 nilai koefisiensi determinasi dapat menjelaskan seberapa besar secara keseluruhan variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen dalam model yang ada.
Dalam penelitian ini pengujian menggunakan stata dengan hasil yang ditunjukkan pada tabel 1.
2, menunjukkan bahwa nilai koefisiensi determinasinya sebesar 0,2658, ini menunjukkan bahwa variabel Jalan Usaha Tani.
KUR.
TK dan Pupuk secara bersama dapat menjelaskan variabel Produksi pertanian (Pad.
sebesar 26,58 %.
Sisanya .
,42%) dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak termasuk dalam model, seperti cuaca, teknologi pertanian, atau modal Tabel 1.
2 menunjukkan nilainya Adjusted R-squared sebesar 0,1924, ini menunjukkan bahwa variabel Jalan Usaha Tani.
KUR.
TK dan Pupuk secara bersama dapat menjelaskan variabel Produksi pertanian (Pad.
sebesar 19,24 %.
Dimana nilainya sedikit lebih rendah dari RA karena penyesuaian terhadap jumlah variabel independen.
Namun, ini tetap menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan moderat dalam menjelaskan variabilitas data.
Berdasarkan pada hasil regresi pada tabel 1.
2, probabilitas (Prob > F) sebesar 0,0550 menunjukkan bahwa model secara keseluruhan signifikan pada tingkat signifikansi 10%, sehingga variabel independen bersama-sama memiliki hubungan yang signifikan dengan variabel dependen.
Hal ini dibuktikan dengan nilai F prob < 0,1 yaitu 0,0550 > 0,1.
Nilai intersep sebesar 25,0076 menunjukkan bahwa ketika semua variabel independen bernilai nol, nilai produksi padi diperkirakan sebesar 25,0076.
Pembahasan Tabel 1.
3 Interpeasi Koefisien Model Berdasrkan Pada Hasi Regrsi OLS
Variabel
standar error
Prob > t padi (Y) 0,1081942 2,72 0,011 Jalan Usaha Tani
-0,3485537
-1,88
0,070
Keredit Usaha
-0,2483297
-1,34
0,190
Raktat (KUR) Pupuk Sumber: Olah Data Peneliti -0,0063994 -0,04 0,969 Koefisien menunjukkan pengaruh masing-masing variabel independen terhadap hasil padi, dengan asumsi variabel lain tetap konstan:
1 Jalan Usaha Tani.
Koefisien sebesar 0,1081942, berdasarkan pada asumsi ceteris paribus, maka dikatakan bahwa menolak H0 dan menerima H1 karena nilai koefisien lebih besar dari alfa .
,1.
0,05.
yang artinya nilai koefisien tidak sama dengan 0.
Ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan 1 unit pada jalan usaha tani akan meningkatkan produksi padi sebesar 0,1081942 ton dengan nilai variabel independen (X) lainnya bernilai 0.
Nilai p-value sebesar 0,011 (<0,.
menunjukkan bahwa variabel ini signifikan secara statistik pada tingkat 5%.
Maka dapat disimpulkan variabel independen Jalan Usaha Tani menunjukkan pengaruh signifikan dan positif terhadap variabel Produksi Pertanian (Pad.
Hasil temuan ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Shamdasani .
juga menjelaskan bahwa akses jalan dapat meningkatkan diversifikasi tanaman, penggunaan teknologi modern, dan mobilitas tenaga kerja.
Hal ini karena jalan yang lebih baik memungkinkan petani mengakses pasar, membeli input produksi, serta mendistribusikan hasil JEPA.
ISSN: 2614-4670 .
ISSN: 2598-8174 .
Khusnul Ainia Aprilinda Ae Faktor Ae Faktor yang Mempengaruhi .
panen dengan biaya lebih rendah.
Namun, dampak nyata dari pembangunan jalan usaha tani mungkin membutuhkan waktu lebih lama, terutama di wilayah terpencil yang sebelumnya kurang terhubung.
2 Kredit Usaha Petani (KUR) Koefisien sebesar -0,3485537, berdasarkan pada asumsi ceteris paribus, maka dikatakan bahwa menolak H0 dan menerima H1 karena nilai koefisien lebih besar dari alfa .
yang artinya nilai koefisien tidak sama dengan 0.
Ini menunjukkan bahwa peningkatan 1 juta pada KUR akan menurunkan produksi padi sebesar 0, 3485537 ton dengan nilai variabel independen (X) lainnya bernilai 0.
Nilai p-value sebesar 0,070 (>0,.
menunjukkan bahwa pengaruh KUR signifikan pada tingkat signifikansi pada tingkat 10%.
Maka dapat disimpulkan bahwa variabel Kredit Usaha Rakyat (KUR) berpengaruh secara signifikan dan Negatif terhadap Variabel Produksi Pertanian (Pad.
Hasil temuan tersebut menunjukkan bahwa meskipun kredit usaha dapat meningkatkan akses petani terhadap modal, implementasi di lapangan belum memberikan hasil atau perubahan secara signifikan.
Pernyataan ini sejalan dengan pendapat Farida et al.
, .
dalam penelitian yang menunjukkan bahwa rendahnya efektivitas program kredit subsidi di Indonesia dapat disebabkan oleh kendala aksesibilitas, seperti rendahnya literasi keuangan, kurangnya jaminan, dan prosedur kredit yang rumit .
Fungsi kredit sebagai modal kerja belum optimal karena alokasi dana sering kali dialihkan untuk kebutuhan lain di selain untuk pertanian .
Oleh karena itu, peningkatan kualitas kelompok tani dan pengawasan alokasi kredit menjadi penting untuk meningkatkan produktivitas melalui pemanfaatan dana secara efektif.
3 Tenaga Kerja Koefisien sebesar -0,2483297, berdasarkan pada asumsi ceteris paribus, maka dikatakan bahwa menolak H0 dan menerima H1 karena nilai koefisien lebih besar dari alfa .
yang artinya nilai koefisien tidak sama dengan 0.
Ini menunjukkan bahwa peningkatan 1 ribu .
pada TK akan menurunkan produksi padi sebesar 0, 2483297 ton dengan nilai variabel independen (X) lainnya bernilai 0.
Nilai p-value sebesar 0,137 dan menunjukkan bahwa variabel ini tidak signifikan pada (>0,.
dan (>0,.
Maka dapat disimpulkan bahwa variabel Tenaga Kerja (TK) tidak berpengaruh signifikan dan negatif pada variabel Produksi Pertanian (Pad.
Hasil temuan yang menyatakan bahwa Variabel Tenaga Kerja (TK) memiliki pengaruh negatif dan juga tidak signifikan, ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Hilalullaily et al.
, .
yang menunjukkan belum terdapat pengaruh signifikan terhadap hasil pertanian.
4 Pupuk Koefisien sebesar -0,0063994 berdasarkan pada asumsi ceteris paribus, maka dikatakan bahwa menolak H0 dan menerima H1 karena nilai koefisien lebih besar dari alfa .
yang artinya nilai koefisien tidak sama dengan 0.
Ini menunjukkan bahwa peningkatan 1 ton pada pupuk akan menurunkan produksi padi sebesar 0, 2483297 ton dengan nilai variabel independen (X) lainnya bernilai 0.
Nilai p-value sebesar 0,969 dan menunjukkan bahwa variabel ini tidak signifikan pada (>0,.
dan (>0,.
Maka dapat disimpulkan bahwa variabel Pupuk tidak berpengaruh signifikan dan negatif pada variabel Produksi Pertanian (Pad.
JEPA.
ISSN: 2614-4670 .
ISSN: 2598-8174 .
JEPA, 10 .
, 2026: 724-733
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Hasil penelitian menunjukkan bahwa Jalan Usaha Tani (JUT) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap produksi padi, mendukung penelitian Yanuar et al.
yang menunjukkan bahwa pengembangan JUT meningkatkan pendapatan usaha tani.
Kredit Usaha Rakyat (KUR) menunjukkan pengaruh negatif dan signifikan, mengindikasikan bahwa penyaluran dana KUR belum efektif, sejalan dengan temuan Farida et al.
tetapi berbeda dengan Mariyono .
Tenaga Kerja (TK) memiliki pengaruh negatif dan tidak signifikan, menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja yang besar belum tentu meningkatkan produktivitas, mendukung hasil Hilalullaily et al.
Pupuk juga memiliki pengaruh negatif dan tidak signifikan, menunjukkan bahwa penggunaannya belum optimal.
Secara keseluruhan, model signifikan, tetapi rendahnya nilai R-squared .
,58%) menunjukkan perlunya mempertimbangkan faktor lain seperti teknologi, modal, atau pola tanam dalam penelitian Saran Berdasarkan hasil temuan dalam penelitian ini, peneliti merekomendasikan beberapa langkah strategis untuk meningkatkan produktivitas padi.
Pertama, peningkatan infrastruktur, terutama jalan usaha tani, perlu menjadi prioritas utama karena terbukti memiliki pengaruh signifikan terhadap hasil produksi.
Kedua, diperlukan evaluasi terhadap implementasi Kredit Usaha Rakyat (KUR) agar penggunaannya lebih diarahkan pada kegiatan yang secara langsung mendukung peningkatan hasil panen.
Ketiga, peneliti merekomendasikan dilakukannya penelitian lanjutan dengan menambahkan variabel-variabel lain yang relevan, sehingga kemampuan model dalam menjelaskan variasi produksi padi dapat ditingkatkan secara lebih DAFTAR PUSTAKA