Jumlah 2682
100
Sumber: Kantor Kepala Desa Kampung Dalam, 2013
4.2. Karakteristik Petani Sampel
Petani yang menjadi sampel adalah sebanyak 30 orang. Gambaran umum tentang petani meliputi umur petani, tingkat pendidikan, jumlah tanggungan, lama
berusaha tani, luas lahan yang dikonversi.
Umur Petani
Hasil penelitian menunjukkan bahwa umur petani sampel berada diantara 38- 58 tahun dengan rata-rata 45,93 tahun. Komposisi petani sampel berdasarkan
umur dapat ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Komposisi Petani Sampel Berdasarkan Umur Petani
No Umur Tahun
Jumlah orang Persentase
1 38-41
7 23,33
2 42-45
9 30,00
3 46-49
4 13,33
4 50-53
6 20,00
5 54-57
2 6,67
6 58
1 3,33
Jumlah 30
100
Sumber: Analisis Data Primer, 2013 Tabel 6 menunjukkan bahwa sebesar 30 petani berada pada umur 42-45
tahun sejumlah 9 orang, sebesar 23,33 petani berada pada umur 38-41 tahun sejumlah 7 orang, sebesar 20 berada pada umur 50-53 sejumlah 6 orang. Hal ini
berarti usia petani masih dikatakan produktif.
Universitas Sumatera Utara
Tingkat Pendidikan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata tingkat pendidikan petani SMA. Komposisi tingkat pendidikan petani dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Komposisi Tingkat Pendidikan Petani
No TingkatPendidikan
Jumlah orang Persentase
1 SD
6 20
2 SMP
9 30
3 SMA
11 36,67
4 S1
4 13,33
Jumlah 30
100
Sumber: Analisis Data Primer, 2013 Berdasarkan Tabel 7 diatas, dapat dilihat bahwa sebanyak 36,67 petani
memiliki tingkat pendidikan SMA, kemudian 30 tingkat pendidikan SMP, 20 tingkat pendidikan SD dan 13,33 tingkat pendidikan S1. Hal ini menunjukkan
bahwa petani sadar akan pentingnya pendidikan.
Jumlah Tanggungan Petani
Jumlah tanggungan dalam penelitian ini adalah jumlah anggota keluarga yang secara ekonomi masih menjadi beban bagi kepala keluarga petani. Dari sisi
ekonomi, jumlah tanggungan akan berengaruh terhadap tingkat pengeluaran keluarga petani, tetapi disisi lain juga memberikan ketersediaan tenaga kerja
dalam keluarga untuk mengelola usahatani. Jumlah tanggungan keluarga petani dihitung dalam jiwaorang dengan distribusi seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Jumlah Tanggungan Petani Sebelum dan Sesudah Konversi
No Uraian
Jumlah Tanggungan sebelum konversi
jumlah tanggungan sesudah konversi
1 Tanggungan Minimum
3 2
Universitas Sumatera Utara
2 Tanggungan
Maksimum 6
4
Rata-rata Tanggungan 3,73
2,83
Sumber: Analisis Data Primer, 2013
Tabel 8 menunjukkan bahwa jumlah tanggungan rata-rata petani sampel sebelum konversi adalah 3,73 jiwa dengan tanggungan maksimum 6 jiwa dan
minimum 3 jiwa. Setelah konversi, rata-rata tanggungan menjad 2,83 dengan tanggungan maksimum 4 jiwa dan tanggungan minimum 2 jiwa
Luas Lahan Usahatani Sebelum dan Sesudah Konversi
Luas lahan usatani adalah jumlah luas lahan awal petani sebelum dikonversikan menjadi lahan tanaman kelapa sawit. Luas lahan awal yang dimiliki
petani rata-rata adalah 3,58 ha berada pada rentag maksimum 8 ha dan rentang
minimum 1 ha. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 9. Tabel 9. Luas Lahan Usatani Petani Sebelum dan Sesudah Konversi
No Uraian
Luas Lahan Awal Luas Lahan Akhir
Usaha tani Karet Usaha Tani Karet Kelapa
Sawit 1
Luas Lahan Minimun
1,0 1,0
1,0 0,0
1,0 2
Luas Lahan Maksimum
8,0 8,0
8,0 2,0
8,0
Luas Lahan rata- rata
107,5 107,5
107,5 0,3
99
Sumber: Analisis Data Primer, 2013 Tabel 9 menunjukkan bahwa jumlah luas lahan rata-rata tanaman karet
setelah konversi adalah 0,3 ha dengan jumlah luas lahan karet maksimum adalah 2 ha dan luas minimum adalah 0. Untuk luas lahan rata-rata tanaman kelpaa sawit
Universitas Sumatera Utara
petani hasil konversi adalah 3,3 ha dengan luas lahan kelapa sawit maksimum adalah 8 ha sedangkan luas lahan minimum adalah 1 ha.
Universitas Sumatera Utara
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi Variabel Penelitian
Konversi lahan di kabupaten Labuhan Batu dianalisis dengan metode regresi linier berganda. Konversi lahan karet menjadi kelapa sawit Y diduga
dipengaruhi oleh biaya input karet X
1
, biaya input kelapa sawit X
2
, biaya tenaga kerja karet X
3
dan biaya tenaga kerja kelapa sawit X
4
. Biaya input karet dan kelapa sawit adalah total seluruh biaya yang
dikeluarkan petani dalam masa produksi per 1ha, yang meliputi bibit, pupuk dan obat-obatan. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Biaya Input Karet dan Kelapa Sawit Petani Per 1ha
No Uraian
Biaya input karet Biaya input kelapa
sawit 1
Biaya minimum 3.896.429
2.798.000 2
Biaya maksimum 4.546.250
2.855.333
Rata-rata biaya 4.002.789,02
2.818.044,44
Sumber: Analisis Data Primer, 2013 Tabel 10 menunjukkan bahwa biaya minimum petani karet yang dkeluarkan
untuk 1ha adalah sebesar Rp 3.896.429, sedangkan biaya maksimum sebesar Rp 4.546.250 dengan biaya rata-rata Rp 4.002.789,02. Sedangkan biaya minimum
petani kelapa sawit yang dikeluarkan sebesar Rp 2.798.000 sedangkan biaya maksimum Rp 2.855.333 dengan biaya rata-rata Rp 2.818.044,44.
Biaya tenaga kerja karet dan kelapa sawit adalah seluruh biaya tenaga kerja luar keluarga yang dikeluarkan petani dalam masa proses produksi per 1ha. Untuk
lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 11.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 11. Biaya Tenaga Kerja Karet dan Kelapa Sawit Petani Per 1ha
No Uraian
Biaya tenaga kerja karet
Biaya tenaga kerja kelapa sawit
1 Biaya minimum
644.000 2
Biaya maksimum 5.376.000
1.731.429
Rata-rata biaya 2.252.479,89
994.232,80
Sumber: Analisis Data Primer, 2013 Tabel 11 menunjukkan bahwa biaya minimum tenaga kerja karet yang
dikeluarkan petani dalam 1ha adalah sebesar Rp 644.000 dan biaya maksimum Rp 5.376.00 dengan biaya rata-rata Rp 2.252.479,89. Sedangkan untuk baiya
minimum tenaga kerja kelapa sawit yang dikeluarkan petani sebesar Rp 0 dan biaya maksimum Rp 1.731.429 dengan biaya rata-rata Rp 994.232,80.
Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi konversi lahan karet menjadi kelapa sawit
Uji asumsi Ordinary Least Squares OLS
Sebelum dilakukan uji kesesuaian goodness of fit model perlu dilakukan uji asumsi. Pengujian ini dilakukan untuk mendeteksi terpenuhinya asumsi-asumsi
dalam model regresi linier konversi lahan karet menjadi lahan kelapa sawit yang dispesifikasi. Hasil pengujian asumsi klasik diuraikan pada bagian berikut.
1. Uji asumsi multikolinieritas Multikolinieritas adalah suatu keadaan di mana variabel-variabel bebas saling
berkorelasi satu dengan lainnya. Persamaan regresi linier berganda yang baik adalah persamaan yang bebas dari adanya multikolinieritas antara variabel-
variabel bebasnya. Sebagai alat ukur yang sering digunakan untuk mengukur ada
Universitas Sumatera Utara
tidaknya variabel yang berkorelasi, maka digunakan alat uji statistik multikolinieritas collinierity statistics dengan menggunakan nilai Variance
Inflation Factor VIF. Di mana apabila nilai toleransi tolerance 0,1 dan nilai VIF 10 menunjukkan bahwa model regresi linier berganda terbebas dari
masalah multikolinieritas. Hasil uji asumsi multikolinieritas untuk model konversi lahan karet menjadi kelapa sawit dapat ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil Uji Multikolinieritas Menggunakan Statistik Kolinieritas
No Variabel Bebas
Collinerity Statistics Tollerance
VIF 1
Biaya tenaga kerja Karet 0,839
1,192 2
Biaya tenaga kerja Kelapa Sawit 0,904
1,106 Sumber: Analisis Data Primer, 2013
Tabel 12 menunjukkan bahwa masing-masing variabel bebas memiliki nilai VIF 10 dan nilai toleransi tolerance 0,1. Maka dapat dinyatakan model
regresi linier konversi lahan karet menjadi lahan kelapa sawit terbebas dari masalah multikolinieritas.
2. Uji asumsi heterokedastisitas Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model
regresi, terjadi perbedaan varian residual dari suatu periode pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian residual dari suatu periode pengamatan ke
pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas. Dan jika varian berbeda, maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah jika tidak terjadi
heteroskedastisitas. Hasil uji heterokedastisitas model konversi lahan karet menjadi lahan kelapa sawit disajikan pada Gambar 4.
Metode grafik menunjukkan penyebaran titik-titik varian residual sebagai berikut.
Universitas Sumatera Utara
a. Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0. b. Titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja.
c. Penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang menyebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
d. Penyebaran titik-titik data tidak berpola. Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi linier konversi lahan karet menjadi
kelapa sawit terbebas dari asumsi heteroskedastisitas
Sumber: Analisis Data Primer, 2013
Gambar 4. Grafik Uji Heteroskedastisitas
3. Uji asumsi normalitas Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah residual dalam model
regresi memiliki distribusi normal. Uji ini dapat dilakukan dengan menggunakan normal probability plot dan diagram histogram yang tidak condong ke kiri
Universitas Sumatera Utara
maupun ke kanan. Hasil uji normalitas residual model konversi lahan karet menjadi lahan kelapa sawit disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5 menunjukkan bahwa residual terdistribusi dengan normal. Data terlihat menyebar mengikuti garis diagonal dan diagram histogram yang tidak
condong ke kiri maupun ke kanan.
Sumber: Analisis Data Primer, 2013
Gambar 5. Grafik Uji Normalitas
Uji normalitas dapat juga dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov. Uji Kolmogorov-Smirnov bertujuan untuk membandingkan sebaran residual dengan
sebaran normal. Hipotesis yang diajukan adalah “Ho: tidak ada perbedaan sebaran residual dengan sebaran normal” dan “H1: ada perbedaan distribusi residual
Universitas Sumatera Utara
dengan distribusi normal”. Hasil uji Kolmogorov-Smirnov disajikan pada Tabel 13.
Tabel 13. Uji Normalitas
Keterangan N
Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp.Sig. 2- tailed
Unstandardized Residual
30 0,692
0,725 Sumber: Analisis Data Primer, 2013
Nilai uji Kolmogorov-Smirnov Z diperoleh pada kolom Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,725 yang lebih besar dari α 0,1 menunjukkan bahwa Ho diterima,
yaitu tidak ada perbedaan distribusi residual dengan distribusi normal, sehingga dapat disimpulkan bahwa residual model terdistribusi normal.
Uji kesesuaian test goodness of fit model
Tabel 14. Hasil Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Konversi Lahan Karet Menjadi Lahan Kelapa Sawit
No Variabel Bebas Koefisien Regresi t hitung
signifikansi 1
Konstanta 27,19
0,559 0,581
2 Biaya input karet
-7,940E-7 -0,413
0,683 3
Biaya input kelapa sawit -6,925E-6
-0,426 0,674
4 biaya tenaga kerja karet
-7,708E-7 -4,475
0,00
5 biaya tenaga kerja kelapa
sawit 6,76E-7
1,892 0,07
R
2
0,580 F hitung
8,637 Signifikansi F
0,000 Sumber: Analisis Data Primer, 2013
Setelah dilakukan uji asumsi, maka dilakukan uji kesesuaian model dan uji hipotesis. Hasil analisis menunjukkan terdapat dua variabel bebas yang
Universitas Sumatera Utara
berpengaruh terhadap variabel terikat Luas lahan yang dikonversi Y1, yaitu biaya tenaga kerja karet X
3
, dan biaya tenaga kerja kelapa sawit X
4
. Hasil pengujian variabel yang mempengaruhi konversi lahan karet menjadi kelapa sawit
sebelum menggunakan metode backward disajikan dalam Tabel 14. Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa perlu dilakukan metode backward.
Metode backward dilakukan untuk mereduksi beberapa variabel bebas, sehingga dihasilkan variabel-variabel bebas yang benar-benar berpengaruh terhadap
variabel terikat. Hasil analisis menggunakan metode backward disajikan dalam Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Analisis Data Setelah Menggunakan Metode Backward
No Variabel Bebas Koefisien Regresi t hitung
signifikansi 1
Konstanta 27,190
0,559 0,581
2 Biaya tenaga kerja karet
-7,708E-7 -4,475
0,000
3 Biaya tenaga kerja kelapa
sawit 6,760E-7
1,892 0,070
R
2
0,576 Adjusted R
2
0,544 Signifikansi F
0,000 Sumber: Analisis Data Primer, 2013
Dengan metode backward tetap diperoleh dua variabel bebas yang berpengaruh terhadap konversi lahan karet menjadi kelapa sawit Y, yaitu biaya
tenaga kerja karet X
3
, dan biaya tenaga kerja kelapa sawit X
4
. Untuk mempermudah pembacaan hasil dan interpretasi analisis regresi maka
digunakan bentuk persamaan. Persamaan atau model tersebut berisi konstanta dan koefisien-koefisien regresi yang didapat dari hasil pengolahan data yang telah
dilakukan sebelumnya. Persamaan regresi faktor-faktor yang mempengaruhi daun gambir adalah sebagai berikut.
Universitas Sumatera Utara
Y = 27,190 -7,708X3 + 6,760X4 + e
Pada model regresi ini, nilai konstanta yang tercantum sebesar 27,190 menunjukkan bahwa jika variabel bebas dalam model diasumsikan sama dengan
nol, maka luas lahan yang dikonversi di Kabupaten Labuhan Batu adalah sebesar 27.190.
Tabel 15 menunjukkan koefisien determinasi sebesar 0,576. Namun karena menggunakan metode backward maka nilai koefisien determinasi yang digunakan
adalah nilai koefisien determinasi yang sudah disesuaikan adjusted R2. Nilai adjusted R2 yang diperoleh sebesar 0,544 menunjukkan bahwa sebesar 54,4
luas lahan konversi karet menjadi kelapa sawit Y telah dapat dijelaskan oleh variabel bebas biaya tenaga kerja karet X
3
, dan biaya tenaga kerja kelapa sawit X
4
. Sedangkan sisanya sebesar 45,6 dipengaruhi oleh variabel bebas lain yang belum dimasukkan ke dalam model
Untuk menguji hipotesis bahwa biaya tenaga kerja karet X
3
, dan biaya tenaga kerja kelapa sawit X
4
berpengaruh terhadap konversi lahan Y, secara serempak dilakukan dengan uji F dan secara parsial dilakukan dengan uji t dengan
tingkat signifikansi dalam penelitian ini menggunakan α 10 atau 0,1. Hasil pengujian hipotesis diuraikan dalam bagian berikut.
1. Uji pengaruh variabel secara serempak Uji serempak dengan uji F bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel
bebas secara serempak terhadap variabel terikat. Hasil uji F disajikan pada Tabel 16.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 16. Hasil Uji Serempak
Model Sum of
Squares Df
Mean Square F
hitung Sig
3 Regression
51,448 2
25,724 18,317
0.000 Residual
37,918 27
1,404 Jumlah
89,367 29
Sumber: Analisis Data Primer, 2013 Tabel 16 menunjukkan bahwa nilai signifikansi uji F sebesar 0,000. Nilai
yang diperoleh lebih kecil dari probabilitas kesalahan yang ditolerir yaitu α 10 atau 0,1. Hal ini menunjukkan bahwa H1 diterima, yaitu variabel bebas biaya
tenaga kerja karet X
3
, dan biaya tenaga kerja kelapa sawit X
4
, secara serempak berpengaruh nyata terhadap konversi lahan karet menjadi kelapa sawit Y
1
. 2. Uji pengaruh variabel secara parsial
Setelah dilakukan uji pengaruh variabel secara serempak, pembahasan dilanjutkan dengan pengujian pengaruh variabel bebas secara parsial. Hasil uji t
menunjukkan variabel-variabel bebas secara parsial berpengaruh nyata terhadap variabel terikat jika nilai signifikansi t lebih kecil dari α level of significant yang
ditentukan. Hasil uji pengaruh variabel bebas secara parsial disajikan pada Tabel 17.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 17. Hasil Uji Secara Parsial
No Variabel Bebas
Unstandardized Coefficient
Standardized Coefficient
t Sig
B Std
error Beta
1 Biaya tenaga
kerja karet -7,708E-7 0,000
-0,633 -
4,475 0,000
2 Biaya tenaga
kerja kelapa sawit
6,760E-7 0,000 0,258
1,892 0,070
Sumber: Analisis Data Primer, 2013
a. Biaya Tenaga Kerja karet X3 Nilai signifikansi variabel bebas biaya tenaga kerja karet X
3
sebesar 0,000 menunjukkan bahwa variabel bebas biaya tenaga kerja karet X
3
secara parsial berpengaruh nyata terhadap luas lahan konversi karet menjadi kelapa sawit Y
karena signifikansi t 0,000 lebih kecil dari α 0,1. Nilai koefisien regresi sebesar -7,708
menunjukkan bahwa apabila biaya tenaga kerja karet X
3
naik sebesar Rp 1, maka konversi lahan karet menjadi lahan kelapa sawit turun sebesar 7,708 ha.
b. Biaya Tenaga Kerja Kelapa Sawit X
4
Nilai signifikansi variabel bebas biaya tenaga kerja kelapa sawit X
4
sebesar 0,070 menunjukkan bahwa variabel bebas biaya tenaga kerja kelapa sawit X
4
secara parsial berpengaruh nyata terhadap luas lahan konversi karet menjadi kelapa sawit Y karena signifikansi t 0,070 lebih kecil dari α 0,1. Nilai
koefisien regresi sebesar 6,760 menunjukkan bahwa apabila biaya tenaga kerja kelapa sawit X
4
naik sebesar Rp 1, maka konversi lahan karet menjadi lahan kelapa sawit naik sebesar 6,760 ha.
Universitas Sumatera Utara
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
6.1. Kesimpulan
