Dari persamaan regresi di atas dapat diketahui bahwa secara serempak luas lahan X
1
memberikan pengaruh positif terhadap pendapatan petani agroforestry, yang berarti jika luas lahan bertambah 10 maka akan menambah pendapatan
petani sebesar 13,71 . Demikian juga dengan variabel tenaga kerja X
3
juga memberikan pengaruh positif terhadap pendapatan. Yang berarti jika tenaga kerja
ditambah 10 , maka pendapatan akan bertambah 5,25 . Menurut Soekartawi 1999 bahwa luas lahan pertanian akan mempengaruhi skala usaha, dan skala
usaha ini pada akhirnya akan mempengaruhi efisien atau tidaknya suatu usaha pertanian. Dicken dan Vergara 1990 menegaskan, dengan adanya sistem
agroforestry akan memberikan manfaat untuk meningkatkan pemanfaatan lahan, sehingga menambah produksi biomassa sebagai bahan organik, memperbaiki sifat
fisik, kimia dan biologi tanah dan menambah produktivitas lahan. Oleh karena itu penting bagi petani untuk memanfaatkan lahan mereka secara optimal untuk
meningkatkan pendapatan dengan model agroforestry yang sesuai. Untuk variabel status kepemilikan lahan X
5
dan tipebentuk agroforestry X
6
tidak berpengaruh karena tidak memiliki korelasi disebabkan oleh keseragaman hasil,
yaitu petani responden menerapkan sistem agrisilvikultur dan status kepemilikan lahannya adalah milik sendiri.
a. Uji R
2
Koefisien Determinasi
Nilai R
2
mempunyai interval antara 0 sampai 1 0 ≤ R
2
≤ 1. Semakin besar R
2
mendekati 1, semakin baik hasil untuk model regresi tersebut dan semakin mendekati 0, maka variabel independen secara keseluruhan tidak dapat
mrenjelaskan variabel dependen. Pada Tabel 13 nilai R sebesar 0,842. Artinya, hubungan keempat variabel tersebut sangat kuat. Korelasi positif menunjukkan
Universitas Sumatera Utara
bahwa hubungan antara luas lahan, jumlah tenga kerja dan pendidikan dengan pendapatan searah. Nilai R
2
sebesar 0,708 yang menunjukkan bahwa keempat variabel bebas luas lahan, umur, tenaga kerja, dan pendidikan yang
dipergunakan dalam model telah mampu menjelaskan keragaman variabel pendapatan sebesar 70,8, sedangkan sisanya sebesar 29,2 dijelaskan oleh
faktor-faktor penyebab lainnya yang berasal dari luar model regresi ini, seperti status kepemilikan lahan dan sistempola agroforestry.
b. Uji Regresi Secara Parsial t-Test
Hasil analisis regresi pada Tabel 13 menunjukkan bahwa koefisien regresi dari variabel bebas yaitu luas lahan, tenaga kerja, dan pendidikan adalah bertanda
positif. Hal ini berarti ada hubungan positif antara pendapatan dengan luas lahan, tenaga kerja, dan pendidikan. Sedangkan untuk variabel umur bertanda negatif.
Hal ini berarti semakin tua umur petani maka pendapatan semakin berkurang karena berkurangnya tenaga dan keterampilan.
Hasil uji statistik secara parsial diperoleh bahwa variabel luas lahan berpengaruh nyata terhadap pendapatan pada tingkat signifikan
α = 5. Hal ini disebabkan hasil uji statistik dari t-hitung untuk variabel luas lahan lebih besar
dari t-tabel yaitu sebesar 9,447 pada tingkat signifikan α = 5. Luas lahan
agroforestry petani responden memiliki koefisien regresi sebesar 1,371. Maka setiap penambahan 100 luas lahan akan diikuti dengan kenaikan pendapatan
sebesar 137,1 . Petani yang memiliki lahan yang luas biasanya memiliki keberanian untuk mengambil resiko tinggi karena mereka dapat mencoba
beberapa pola sekaligus tanpa merasa terancam keamanan pangannya sehingga dari usaha tersebut akan meningkatkan pendapatan mereka.
Universitas Sumatera Utara
Umur berpengaruh tidak nyata terhadap pendapatan pada tingkat signifikan
α = 5. Hal ini disebabkan hasil uji statistik dari t-hitung untuk variabel umur lebih kecil dari t-tabel yaitu sebesar -0,063 pada tingkat signifikan
α = 5. umur responden memiliki koefisien regresi sebesar -0,005. Hal ini disebabkan semakin tinggi umur seseorang, maka tenaga dan ketrampilannya
semakin berkurang. Tenaga Kerja berpengaruh tidak nyata terhadap pendapatan pada tingkat
signifikan α = 5. Hal ini disebabkan hasil uji statistik dari t-hitung untuk
variabel tenaga kerja lebih kecil dari t-tabel yaitu sebesar 2,757 pada tingkat signifikan
α = 5. Tenaga Kerja memiliki koefisien regresi sebesar 0,525. Hal ini disebabkan karena rata-rata petani responden memiliki jumlah tenaga kerja yang
hampir sama, yaitu 2 sampai 3 orang. Penambahan tenaga kerja dilakukan hanya pada waktu-waktu tertentu, seperti pada waktu panen.
Pendidikan berpengaruh tidak nyata terhadap pendapatan pada tingkat signifikan
α = 5. Hal ini disebabkan hasil uji statistik dari t-hitung untuk variabel pendidikan lebih kecil dari t-tabel yaitu sebesar 1,707 pada tingkat
signifikan α = 5. Pendidikan responden memiliki koefisien regresi sebesar
0,132. Hal ini disebabkan karena pada umumnya responden yang memiliki pendidikan tinggi lebih cenderung untuk berusaha dibidang lain dan merantau ke
luar daerah. Hal ini menunjukkan bahwa latar belakang pendidikan tidak berpengaruh terhadap pendapatan masyarakat yang mengusahakan agroforestry.
c. Uji Koefisien Regresi Secara Serempak F-Test
