BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1 Hasil Penelitian 5.1.1 Proses Pengelolaan Pasca Panen Kubis
Pengelolaan pasca panen sayuran kubis ekspor di daerah penelitian terdiri dari 2 proses pengelolaan, yaitu proses pengelolaan pasca panen yang menggunakan
packing house dan proses pengelolaan pasca panen yang tidak menggunakan
packing house .
Pada proses pengelolaan pasca panen yang menggunakan packing house, petani terlebih dahulu memanen sayuran kubis ekspor di lahan mereka. Kemudian
dikumpulkan pada satu tempat serta dilakukan sortasi sesuai dengan berat dan kualitasnya. Setelah dilakukan sortasi maka sayuran akan dibawa ke tempat
pengepakan packing house dengan menggunakan mobil bak terbuka yang disediakan oleh packing house. Di tempat tersebut sayuran akan dibersihkan dari
sisa-sisa tanah yang menempel pada sayuran lalu dilakukan trimming. Trimming adalah mengupas kulit terluar kubis yang telah rusak atau jelek sehingga dihasilkan
kubis yang bagus. Kemudian dilakukan pengapuran guna menghindari busuknya tongkol sayuran kubis. Kemudian diangin-anginkan dikeringkan selama 1 hari di
atas rak jaring besi agar sayuran kubis kering dan tidak lembab. Setelah itu sayuran kubis siap untuk dikemas dengan menggunakan kertas pembungkus koran dan
jaring rajut. Pengemasan kubis dibuat dalam jaring rajut, satu jaring rajut berisi kubis sebanyak 18-20 kg. setelah semua sayuran dikemas, eksportir akan
menjemputnya langsung ke tempat pengepakan packing house tersebut. Berikut
Universitas Sumatera Utara
skema proses pengelolaan pasca panen kubis yang menggunakan packing house di daerah penelitian
Panen Sortasi
Pembersihan Trimming
Pengemasan Pengeringan
Pengapuran
Gambar 2. Skema Proses Pengelolaan Pasca Panen Kubis yang menggunakan Packing House
Pada proses pengelolaan pasca panen yang tidak menggunakan packing house ada perbedaan sedikit dibandingkan dengan yang menggunakan packing house.
Perbedaan tersebut ada pada proses trimming dan pengeringan. Setelah kubis dipanen lalu disortasi langsung di lahan, maka dilakukan pembersihan sisa-sisa
tanah yang masih menempel pada kubis. Setelah dilakukan pembersihan di lahan maka kubis akan dibawa ke rumah petani untuk proses selanjutnya. Di rumah
dilakukan proses pengapuran. Guna dari pengapuran ini adalah untuk menghindari busuknya tongkol kubis. Kemudian dikemas dengan kertas koran lalu dimasukkan
ke dalam jaring rajut. Berbeda halnya dengan yang menggunakan packing house, dalam 1 jaring rajut memiliki berat 15-18 kg kubis. Setelah itu langsung diantar ke
pedagang pengumpul. Berikut ini skema proses pengelolaan pasca panen kubis yang tidak menggunakan
packing house di daerah penelitian.
Universitas Sumatera Utara
Panen Sortasi
Pembersihan
Pengemasan Pengapuran
Gambar 3. Skema Proses Pengelolaan Pasca Panen Kubis yang Tidak menggunakan Packing House
5.1.2 Biaya-biaya Pada Pengelolaan Pasca Panen Kubis
Dalam proses pengelolaan pasca panen kubis baik yang menggunakan packing house
maupun yang tidak menggunakan packing house pasti memerlukan biaya. Biaya ini disebut dengan biaya produksi atau biaya pengepakan.
Biaya-biaya yang diperlukan antara lain biaya pembungkus kubis kertas koran dan jaring, biaya tenaga kerja, biaya pembelian rak jaring besi, biaya pembelian
timbangan, biaya pembelian kapur, biaya penyusutan dan biaya listrik, air, dan telepon. Biaya-biaya pengelolaan pasca panen kubis yang menggunakan packing
house dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 6. Biaya Pengelolaan Pasca Panen Kubis Petani yang menggunakan Packing House di daerah penelitian
No. Uraian
Total BiayaTon Rata-rata
Biayapetaniton
1. Biaya pembungkus kubis
2. Biaya tenaga kerja
3.318.276,31 110.609,21
3. Biaya pembelian peralatan
1.417.514,40 47.250,48
4. Biaya penyusutan
79.261,83 2.642,06
5. Biaya kapur
6. Biaya listrik,air dan telepon
Total 4.815.052,54
160.501,75
Sumber : Dari Lampiran 6a
Universitas Sumatera Utara
Dari tabel 6, dapat diketahui bahwa total biaya pembungkus kubis per ton petani yang menggunakan packing house adalah Rp 0ton, biaya tenaga kerja sebesar Rp
3.318.276,31ton, total biaya pembelian peralatan sebesar Rp657.126,55ton, total biaya penyusutan adalah Rp 102.239,22ton, total biaya kapur adalah Rp 0ton, dan
total biaya listrik, air dan telepon adalah Rp 0ton. Dari tabel di atas juga dapat diketahui bahwa biaya yang paling besar adalah biaya tenaga kerja, yaitu sebesar
Rp 3.318.276,31 ton, sedangkan biaya yang paling kecil adalah penyusutan, yaitu sebesar Rp 102.239,22ton. Total semua biaya pengelolaan pasca panen sayuran
kubis ekspor petani per ton yang menggunakan packing house di daerah penelitian
adalah Rp 4.815.052,54ton.
Biaya-biaya pengelolaan pasca panen kubis yang tidak menggunakan packing house dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 7. Biaya Pengelolaan Pasca Panen Kubis Petani yang Tidak Menggunakan Packing House di Daerah Penelitian
No. Uraian
Total BiayaTon Rata-rata
Biayapetaniton
1. Biaya pembungkus kubis
893.354,47 29.778,48
2. Biaya tenaga kerja
3.396.638,88 113.221,30
3. Biaya pembelian peralatan
499.173,18 16.639,11
4. Biaya penyusutan
36.022,85 1.200,76
5. Biaya kapur
91.391,23 3.046,37
6. Biaya listrik,air dan telepon
Total
393.601,43 5.310.182,04
13.120,05 177.006,07
Sumber : Dari Lampiran 5b Dari tabel 7, dapat diketahui bahwa, total biaya pembungkus kubis per ton petani
yang tidak menggunakan packing house adalah Rp 893.354,47ton, biaya tenaga
Universitas Sumatera Utara
kerja sebesar Rp 3.396.638,88ton, total biaya pembelian peralatan sebesar Rp. 499.173,18ton, total biaya penyusutan adalah Rp 36.022,85ton, total biaya kapur
adalah Rp 91.391,23ton, dan total biaya listrik, air dan telepon adalah Rp 393.601,43ton. Dari tabel di atas juga dapat diketahui bahwa biaya yang paling
besar adalah biaya tenaga kerja, yaitu sebesar Rp 3.396.638,88ton, sedangkan biaya yang paling kecil adalah biaya penyusutan, yaitu sebesar Rp 36.022,85ton.
Total semua biaya pengelolaan pasca panen sayuran kubis ekspor petani per ton yang tidak menggunakan packing house di daerah penelitian adalah Rp
5.310.182,04ton. Dari hasil perhitungan di atas maka dapat diambil kesimpulan bahwa biaya pasca
panen petani kubis ekspor yang menggunakan packing house lebih rendah daripada petani yang tidak menggunakan packing house.
5.1.3 Pendapatan pada Pengelolaan Pasca panen Kubis
Pendapatan pada pengelolaan pasca panen kubis ekspor ini didapat setelah penerimaan dikurangi dengan total biaya pengelolaan pasca panen. Setelah
dilakukan perhitungan dengan rumus, maka pendapatan pengelolaan pasca panen yang menggunakan packing house adalah sebesar Rp 1.639.498,25ton, dan
pendapatan pengelolaan pascapanen yang tidak menggunakan packing house adalah sebesar Rp 1.199.660,60ton.
Dari hasil analisis, dapat diketahui bahwa pendapatan petani yang menggunakan packing house
lebih tinggi daripada pendapatan petani yang tidak menggunakan packing house
dalam proses pasca panen.
Universitas Sumatera Utara
5.1.4 Analisis Pengaruh Biaya Pengelolaan Pasca Panen Terhadap Pendapatan Petani yang Menggunakan Packing House di Daerah Penelitian
Data yang digunakan dalam analisis ini adalah data primer yang telah diolah, yaitu data pada lampiran 5. Setelah itu data akan diolah dengan menggunakan persamaan
regresi linier berganda dengan menggunakan variabel terikat yaitu pendapatan dan variabel bebas yang terdiri dari biaya bahan pembungkus kubis X1, biaya tenaga
kerja X2, biaya peralatan X3, biaya penyusutan X4, biaya kapur X5 dan biaya listrik, air dan telepon X6. Dikarenakan pada pengelolaan pasca panen yang
menggunakan packing house tidak mengeluarkan biaya pembungkus kubis, biaya kapur, dan biaya listrik, air, dan telepon, maka biaya tersebut tidak diregresikan
atau bernilai 0. Maka digunakan persamaan yang tertulis di metode penelitian untuk memudahkan melihat koefisien regresi dan interpretasi.
Untuk memberikan kepastian bahwa persamaan regresi yang akan diperoleh nanti memiliki ketepatan dalam estimasi, tidak bias, dan konsisten, maka dilakukan uji
asumsi klasik dahulu.
Hasil Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
Uji normalitas dapat dilihat dari histogram dan scatter plot hasil pengolahan dengan SPSS seperti berikut :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4. Histogram Uji Normalitas
Berdasarkan histogram di atas terlihat bahwa rata-rata residual telah sama dengan nol dan standar deviasi mendekati 1 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa model
terdistribusi normal. Untuk lebih meyakinkan maka dapat menganalisis plot untuk menguji normalitas.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5. Scatter Plot Uji Normalitas
Plot di atas memiliki aturan jika titik-titik gradient antara probabilita kumulatif observasi dan probabilita kumulatif harapan berada sepanjang garis, maka residual
mengikuti distribusi normal. Melihat plot di atas dimana titik-titik yang relatif tidak jauh dari garis, maka dapat diambil kesimpulan bahwa residual telah mengikuti
distribusi normal.
Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas dapat dilihat dari nilai Tolerance dan VIF masing-masing variabel seperti tabel di bawah ini:
Tabel 8. Nilai Tolerance dan VIF
Variabel Tolerance
VIF Biaya Tenaga Kerja
0,637 1,571
Biaya Peralatan 0,584
1,713 Biaya penyusutan
0,579 1,728
Sumber : Lampiran 9d
Universitas Sumatera Utara
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai Tolerance masing-masing variabel lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF 10. Sehingga diperoleh kesimpulan bahwa tidak
terjadi gejala multikolinieritas di dalam model persamaan tersebut.
Tabel 9. Hasil Analisis Variabel
Koefisien Regresi
Standar Error
T-Hitung Signifikan
Constanta 2304847,249
4483226,648 0,514
0,612 X1 = Biaya pembungkus kubis
- -
- -
X2 = Biaya tenaga kerja -3,188
1,002 -3,180
0,004 X3 = Biaya peralatan
2,746 3,455
0,795 0,435
X4 = Biaya penyusutan -57,508
43,472 -1,323
0,199 X5 = biaya kapur
- -
- -
X6 = biaya listrik, air, telepon -
- -
- R = 0,988
a
R square = 0,927 F-Hitung = 192,586
,000
a
F-Tabel = 2,62 T-Tabel = 2,068
Sumber : Lampiran 9 Adapun persamaan yang diperoleh dari hasil analisis adalah :
Y = 2304847,25 - 3,188X2 + 2,746X3 – 57,508X4
Uji Kesesuaian Model Test of Goodness of Fit
Setelah dilakukan analisis terhadap model regresi tersebut data lampiran 5, maka diperoleh hasil R
2
lampiran 9a sebesar 0,927 yang artinya 92,7 variasi variabel pendapatan telah dapat dijelaskan oleh variabel biaya tenaga kerja, biaya peralatan,
dan biaya penyusutan. Sisanya sebesar 7,3 dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
Universitas Sumatera Utara
Uji F Uji Simultan
Berdasarkan tabel ANOVA lampiran 9b dapat dilihat bahwa secara serempak pengaruh variabel biaya tenaga kerja, biaya peralatan, dan biaya penyusutan
signifikan secara statistik pada α = 5. Hal ini dapat dilihat dari uji F dimana F- Hitung 192,586 F-Tabel 2,62. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel
bebas biaya tenaga kerja, biaya peralatan, dan biaya penyusutan mempunyai pengaruh nyata terhadap variabel pendapatan.
Uji t Uji Parsial
1. Biaya Tenaga Kerja X2 Secara parsial, variabel tenaga kerja berpengaruh nyata terhadap pendapatan petani.
Dimana dapat dilihat bahwa signifikansi lebih kecil daripada 0,05 0,001 0,05. Tanda minus pada T-hitung menandakan pengaruh biaya tenaga kerja pada
pendapatan petani berlawanan arah. 2. Biaya Peralatan X3
Variabel biaya peralatan ternyata tidak signifikan secara statistik pada α = 5. Hal ini dapat dilihat pada tabel 9 bahwa signifikansi biaya peralatan sebesar 0,897
0,05. Artinya variabel biaya peralatan tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan petani kubis yang menggunakan packing house di daerah penelitian.
Universitas Sumatera Utara
3. Biaya Penyusutan X4 Secara parsial, variabel biaya penyusutan berpengaruh secara tidak nyata pada taraf
kepercayaan 95. Dimana dapat dilihat pada tabel 9 bahwa signifikansi biaya penyusutan sebesar 0,711 0,05.
Interpretasi Model
Dari model di atas. Dapat diinterpretasikan pengaruh setiap variabel. Variabel biaya peralatan dan penyusutan tidak dapat diinterpretasikan karena tidak berpengaruh
kepada pendapatan petani yang menggunakan packing house. Maka interpretasi Biaya tenaga kerja terhadap pendapatan petani yang menggunakan packing house
sebagai berikut : 1. Biaya Tenaga Kerja X2
Secara teoritis dilihat dari basis koefisien regresi biaya tenaga kerja memiliki pengaruh negatif terhadap pendapatan petani yang menggunakan packing house.
Koefisien 3,682 menerangkan bahwa ketika biaya tenaga kerja naik 1 rupiah maka pendapatan petani akan turun sebesar 3,682 Rupiah.
5.1.5 Analisis Pengaruh Biaya Pengelolaan Pasca Panen Terhadap Pendapatan Petani yang Tidak Menggunakan Packing House di Daerah Penelitian
Hasil Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas
Uji normalitas dapat dilihat dari histogram dan scatter plot hasil pengolahan dengan SPSS seperti berikut :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 6. Histogram Uji Normalitas
Berdasarkan histogram di atas terlihat bahwa rata-rata residual telah sama dengan nol dan standar deviasi mendekati 1 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa model
terdistribusi normal. Untuk lebih meyakinkan maka dapat menganalisis plot untuk menguji normalitas.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 7. Scatter Plot Uji Normalitas
Plot di atas memiliki aturan jika titik-titik gradient antara probabilita kumulatif observasi dan probabilita kumulatif harapan berada sepanjang garis, maka residual
mengikuti distribusi normal. Melihat plot di atas dimana titik-titik yang relatif tidak jauh dari garis, maka dapat diambil kesimpulan bahwa residual telah mengikuti
distribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 10. Hasil Analisis Variabel
Koefisien Regresi
Standar Error
T- Hitung
Signifikan
Constanta 2304847,249
4483226,648 0,514
0,612 X1 = Biaya pembungkus kubis
37,553 9,664
3,886 0,001
X2 = Biaya tenaga kerja -3,682
1,061 -3,469
0,002 X3 = Biaya peralatan
0,477 3,632
0,131 0,897
X4 = Biaya penyusutan -18,113
48,371 -0,374
0,711 X5 = biaya kapur
-76,731 27,406
-2,800 0,010
X6 = biaya listrik, air, telepon 28,050
27,268 2,089
0,044 R = 0,990
a
R square = 0,980 F-Hitung = 192,586
,000
a
F-Tabel = 2,53 T-Tabel = 2,068
Sumber : Lampiran 10 Adapun persamaan yang diperoleh dari hasil analisis adalah :
Y = 2304847,249+ 37,553X
1
- 3,682X
2
+ 0,477X
3
– 18,113X
4
- 76,731X
5
+ 28,050X
6
Uji Kesesuaian Model Test of Goodness of Fit
Setelah dilakukan analisis terhadap model regresi tersebut data lampiran 5, maka diperoleh hasil R
2
lampiran 10a sebesar 0,980 yang artinya 98 variasi variabel pendapatan telah dapat dijelaskan oleh variabel biaya pembungkus kubis, biaya
tenaga kerja, biaya peralatan, biaya penyusutan, biaya kapur, dan biaya listrik, air, dan telepon. Sisanya sebesar 2 dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
Uji F Uji Simultan
Berdasarkan tabel ANOVA lampiran 10b dapat dilihat bahwa secara serempak pengaruh variabel biaya pembungkus kubis, biaya tenaga kerja, biaya peralatan,
biaya penyusutan, biaya kapur, dan biaya alistrik, air, dan telepon signifikan secara
Universitas Sumatera Utara
statistik pada α = 5. Hal ini dapat dilihat dari uji F dimana F-Hitung 192,586 F-Tabel 2,53. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel bebas biaya
pembungkus kubis, biaya tenaga kerja, biaya peralatan, biaya penyusutan, biaya kapur, dan biaya alistrik, air, dan telepon mempunyai pengaruh nyata terhadap
variabel pendapatan.
Uji t Uji Parsial
1. Biaya Pembungkus Kubis X1 Secara parsial, variabel biaya pembungkus kubis berpengaruh nyata pada taraf
kepercayaan 95. Dimana dapat dilihat pada tabel 13 bahwa signifikansi 0,001 0,05.
2. Biaya Tenaga Kerja X2 Secara parsial, variabel tenaga kerja berpengaruh nyata terhadap pendapatan petani.
Dimana dapat dilihat bahwa signifikansi sebesar 0,002 0,05. Tanda minus pada T-hitung menandakan pengaruh biaya tenaga kerja pada pendapatan petani
berlawanan arah. 3. Biaya Peralatan X3
Variabel biaya peralatan ternyata tidak sigifikan secara statistik pada α = 5. Hal ini dapat dilihat pada tabel 13 bahwa signifikansi 0,897 0,05. Artinya variabel
biaya peralatan tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan petani kubis yang tidak menggunakan packing house di daerah penelitian.
Universitas Sumatera Utara
4. Biaya Penyusutan X4 Secara parsial, variabel biaya penyusutan berpengaruh secara tidak nyata pada taraf
kepercayaan 95. Dimana dapat dilihat pada tabel 13 bahwa signifikansi 0,711 0,05.
5. Biaya Kapur X5 Variabel biaya kapur berpengaruh nyata secara parsial terhadap pendapatan pada
taraf kepercayaan 95. Hal ini dapat dilihat dari signifikansinya, dimana signifikansi 0,010 0,05.
6. Biaya listrik, air, dan telepon Secara parsial, variabel biaya listrik, air, dan telepon signifikan secara statistik pada
α = 5. Hal ini dapat dilihat dari tabel 13 bahwa signifikansi sebesar 0,044 lebih kecil dari 0,05.
Interpretasi Model
Dari model di atas, dapat diinterpretasikan pengaruh setiap variabel. Variabel biaya peralatan, biaya penyusutan dan biaya listrik, air, dan telepon tidak berpengaruh
terhadap pendapatan petani kubis ekspor yang tidak menggunakan packing house. Sehingga interpretasi variabel biaya pembungkus kubis, biaya tenaga kerja, dan
biaya kapur terhadap pendapatan petani yang tidak menggunakan packing house sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
1. Biaya pembungkus kubis X1 Secara teoritis dilihat dari basis koefisien regresi biaya pembungkus kubis memiliki
pengaruh positif terhadap pendapatan petani yang tidak menggunakan packing house
. Koefisien sebesar 37,553 menjelaskan bahwa ketika biaya pembungkus kubis naik 1 Rupiah maka pendapatan petani juga akan naik sebesar 37,553 Rupiah.
2. Biaya Tenaga Kerja X2 Secara teoritis dilihat dari basis koefisien regresi biaya tenaga kerja memiliki
pengaruh negatif terhadap pendapatan petani yang tidak menggunakan packing house
. Koefisien -3,682 menerangkan bahwa ketika biaya tenaga kerja naik 1 Rupiah maka pendapatan petani akan turun sebesar 3,682 Rupiah.
3. Biaya Kapur X5 Secara teoritis dilihat dari basis koefisien regresi biaya kapur memiliki pengaruh
negatif terhadap pendapatan petani yang tidak menggunakan packing house. Koefisien -76,731 menjelaskan bahwa ketika biaya kapur naik 1 Rupiah maka
pendapatan petani akan turun sebesar 76,731 Rupiah. 4. Biaya Listrik, Air dan Telepon X6
Secara teoritis dilihat dari basis koefisien regresi biaya listrik, air dan telepon memiliki pengaruh positif terhadap pendapatan petani yang menggunakan packing
house . Koefisien 28,050 menjelaskan bahwa ketika biaya listrik, air dan telepon
naik 1 rupiah maka pendapatan petani juga akan naik sebesar 28,050 Rupiah.
Universitas Sumatera Utara
Sehingga dari hasil regresi maka diambil kesimpulan bahwa biaya pengelolaan pasca panen tidak berpengaruh secara signifikan terhadap pendapatan petani kubis
ekspor yang tidak menggunakan packing house.
5.1.5 Uji Beda Rata-rata Pendapatan Petani Kubis Ekspor yang Menggunakan Packing House dan yang Tidak Menggunakan Packing House
Data yang digunakan untuk melihat beda rata-rata pendapatan petani kubis ekspor yang menggunakan packing house dan yang tidak menggunakan packing house di
daerah penelitian adalah data primer yang telah diolah yang dapat dilihat pada lampiran. Adapun hasil analisis dengan menggunakan uji beda rata-rata
independent sample T-test, maka dihasilkan output sebagai berikut:
Tabel 11. Hasil Analisis Uji Beda Rata-rata Independent Sample T-test Variabel
Nilai
t
hitung
15,151 Signifikansi
0,000 Df
58 Sumber : Lampiran 11
Berdasarkan uji beda rata-rata didapat t
hitung
15,151 dan t
tabel
dengan df 58 sebesar 2,008, sehingga t
hitung
t
tabel
15,151 2,008, maka H
1
terima dan H ditolak.
Dengan uji t dapat ditarik kesimpulan bahwa secara signifikan ada perbedaan pendapatan petani yang menggunakan packing house dan pendapatan petani yang
tidak menggunakan packing house di daerah penelitian. Hal ini juga dapat dilihat dari nilai signifikansi 0,000 sebab p-value 0,05 tingkat kepercayaan 95.
Maka hipotesis diterima yang menyatakan ada perbedaan yang signifikan antara pendapatan pengelolaan pasca panen sayuran kubis ekspor yang menggunakan
packing house dan tanpa menggunakan packing house di daerah penelitian.
Universitas Sumatera Utara
5.2 Pembahasan 5.2.1 Biaya Pembungkus Kubis.