Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Nilai Ekonomi Lahan (Land Rent) pada Lahan Pertanian

6.3 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Nilai Ekonomi Lahan (Land Rent) pada Lahan Pertanian

  Sebelum dilakukan analisis regresi berganda, terlebih dahulu dilakukan analisis korelasi berganda terhadap variabel-variabel penjelas, hasil analisis korelasi berganda dapat dilihat pada Lampiran 9. Berdasarkan nilai korelasi (r) antara masing-masing variabel penjelas terlihat ada nilai korelasi yang tinggi atau

  bernilai lebih dari 50 persen yaitu antara status lahan (X 2 ) dengan biaya operasional (X 4 ) dan antara total penerimaan (X 3 ) dengan pajak (X 5 ). Sehingga,

  perlu dilihat nilai VIF masing-masing variabel penjelas agar diketahui ada atau tidaknya multikolinearitas.

  Berdasarkan hasil penelitian dan analisis yang dilakukan, diketahui terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi land rent pada lahan pertanian. Analisis yang dilakukan dalam perhitungan ini adalah Analisis Regresi Berganda. Berdasarkan land rent sebagai variabel tidak bebasrespon (Y) dan nilai variabel- variabel bebaspenjelas (X), dilakukan analisis lanjutan berupa analisis regresi berganda. Hasil analisis ini dapat dilihat pada Tabel 11. Berdasarkan nilai P pada

  masing-masing variabel terlihat bahwa variabel X 2 ,X 3 , dan X 3 menunjukkan

  pengaruh yang nyata terhadap land rent.

  Tabel 11. Hasil Estimasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Land Rent

  Lahan Pertanian di Kecamatan Ciampea, Kabupaten Bogor

  Variabel Interpretasi

  Koefisien SE Koefisien T

  X 1 Luas Lahan -0,008 0,015 -0,50 0,620 1,3

  X 2 Status Lahan

  X 3 Total Penerimaan

  X 4 Biaya Operasional -0,741 0,188 -3,94 0,001 3,1

  X 5 Pajak (PBB)

  X 6 Jarak ke Pasar

  S = 474,166 R-Sq = 89,2 R-Sq(adj) = 86,3

  Keterangan : nyata pada taraf 5, nyata pada taraf 1

  Dari hasil analisis tersebut diperoleh nilai koefisien determinasi (R-Sq) sebesar 89,2 persen dan nilai koefisien determinasi yang disesuaikan (R-Sq(adj)) sebesar 86,3 persen. Nilai tersebut menunjukkan bahwa keragaman yang bisa diterangkan oleh variabel-variebel penjelas (X) yang digunakan dalam model terhadap nilai Y (Land Rent) yaitu sebesar 86,3 persen. Sedangkan sisanya sebesar 13,7 persen dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diamati dalam model analisis. Pada Tabel 11 didapatkan pula nilai VIF untuk masing-masing variabel yang dapat digunakan untuk melihat adanya multikolinearitas antar variabel penjelas. Dari hasil tersebut dapat terlihat bahwa semua variabel mempunyai nilai VIF kurang dari lima yang artinya tidak ada masalah multikolinearitas pada model analisis. Sedangkan uji heteroskedastisitas yang dilakukan, diperoleh bahwa model tidak terdapat heteroskedastisitas. Hal ini dijelaskan dari plot data antara nilai residual dengan nilai dugaan variabel respon bersifat acak atau tidak ada pola tertentu. Variabel nyata mempengaruhi nilai ekonomi lahan (land rent) pada tingkat kepercayaan lebih dari 95 persen (p<0,05). Berdasarkan hasil analisis dimana Y merupakan nilai ekonomi lahan (land rent), model regresi berganda yang dihasilkan adalah :

  Y = - 583,5 – 0,008 X 1 + 620,4 X 2 + 0,838 X 3 – 0,741 X 4 + 4,336 X 5 + 0,004 X 6

  Hasil regresi ini menujukkan faktor-faktor yang memberikan pengaruh nyata terhadap land rent. Berdasarkan analisis ini menunjukkan bahwa faktor

  yang memberikan pengaruh nyata terhadap land rent adalah variabel X 2 (Status Lahan) dan yang memberikan pengaruh yang sangat nyata adalah variebel X 3

  (Penerimaan) serta variabel X 4 (Biaya Operasional), sedangkan variabel lain tidak

  berpengaruh nyata. Variabel-variabel yang tidak berpengaruh nyata terhadap

  model artinya pengaruh variabel-variabel penjelas terhadap perubahan land rent sangat kecil.

  Dari hasil analisis regresi, variabel jarak antara lahan dengan pasar tidak berpengaruh nyata pada taraf 5 persen. Nilai P yang diperoleh sebesar 0,473 artinya pengaruh perubahan jarak dengan pasar terhadap perubahan land rent sangat kecil. Hal ini bertolak belakang dengan teori lokasi yang mengemukakan bahwa semakin dekat jarak suatu lahan ke pusat kota atau pasar maka land rent juga akan semakin tinggi. Berdasarkan penelitian yang dilakukan ada faktor yang menyebabkan jarak lahan dengan pasar tidak nyata terhadap model yaitu hampir setengah dari petani responden bekerja sama dengan tengkulak dalam mendapatkan sarana produksi dan menjual hasil produksinya. Berdasarkan definisi yang menyebutkan bahwa pasar merupakan tempat pertemuan antara penjual dan pembeli di dalam suatu kegiatan ekonomi, maka jarak lahan dengan pasar bagi responden yang bekerjasama dengan tengkulak bernilai nol, karena proses jual dan beli berlangsung di lahan tersebut. Sedangkan, untuk petani responden yang mendapatan sarana produksi dan menjual hasil produksinya di pasar, jarak antara lahan dengan pasar lebih ditentukan oleh jenis komoditi yang diproduksi. Hal ini disebabkan karena masing-masing jenis komoditi memiliki pasar induk yang berbeda-beda. Selain itu, jarak antara lahan dengan pasar tidak begitu mencerminkan besarnya biaya transportasi, karena biaya sewa angkutan untuk mengangkut hasil produksi ke pasar dihitung berdasarkan banyaknya hari pemakaian angkutan tersebut dan bobot hasil produksinya. Interpretasi variabel dengan penjelasan terhadap masing-masing variabel yang berpengaruh nyata dan sangat nyata adalah sebagai berikut :

  Status Lahan

  Variabel X 2 diinterpretasikan sebagai status lahan bagi petani responden

  yang menggarap lahan pertanian. Variabel ini merupakan variabel dummy yang bernilai satu apabila petani responden merupakan petani pemilik lahan, dan bernilai nol apabila petani responden bukan sebagai pemilik lahan atau hanya merupakan petani penggarap. Telah menjadi fenomena umum di semua desa Kecamatan Ciampea, terdapat beberapa pemilik lahan bukan penduduk stempat melainkan penduduk kota, yang umumnya penduduk Kota Bogor dan Kota Jakarta, yang menyewakan atau menyakapkan lahan mereka kepada petani setempat. Hal ini mempengaruhi jenis komoditi yang ditanam dan yang diusahakan oleh petani. Masyarakat kota sebagai pemilik lahan menentukan jenis tanaman dengan melihat komoditi yang sedang dan diperkirakan akan memiliki nilai jual yang tinggi. Terkadang, pemilihan jenis tanaman ini tanpa melihat kesesuaian lahannya dan memaksakan pertumbuhan tanaman tersebut dengan input yang lebih besar.

  Nilai koefisien regresi untuk variabel status lahan adalah 620,4 ini menunjukkan bahwa selisih land rent antara petani yang berstatus pemilik lahan

  dengan petani yang berstatus penggarap lahan sebesar Rp 620,40m 2 tahun pada

  saat variabel lain bernilai tetap. Berdasarkan nilai tersebut menunjukkan bahwa petani yang berstatus sebagai pemilik lahan memiliki keuntungan yang lebih besar dibandingkan dengan petani yang hanya berstatus bukan pemilik lahan atau hanya sebagai penggarap lahan. Hal ini disebabkan karena petani bukan pemilik lahan harus menambah jumlah input mereka dengan mengeluarkan biaya sewa lahan atau dengan membagi jumlah keuntungan usaha tani mereka dengan pemilik

  lahan. Semakin besar nilai input yang mereka keluarkan maka akan semakin menurunkan land rent usaha tani mereka.

  Total Penerimaan (Rpm 2 tahun)

  Variabel X 3 diinterpretasikan sebagai total penerimaan. Penerimaan

  merupakan hasil yang diperoleh oleh petani selama melakukan kegiatan usaha tani, total penerimaan didapatkan dari hasil produksi selama satu tahun dikali dengan harga komoditi yang ditanam. Total penerimaan yang didapatkan oleh petani juga dapat menggambarkan tingkat produktivitas lahan pertanian dan harga komoditi pertanian, apabila produktivitas lahan pertanian atau harga komoditi pertanian tinggi maka penerimaan yang diterima petani juga relatif besar, dan sebaliknya. Dari hasil pengamatan yang dilakukan di lokasi penelitian harga yang diterima oleh semua responden relatif seragam untuk komoditi yang sama. Oleh

  karena itu, dalam penelitian ini variabel total penerimaan (X 3 ) dapat

  menggambarkan tingkat produktivitas atau kesuburan lahan pertanian, seperti yang dikemukakan oleh David Ricardo bahwa semakin tinggi tingkat produktivitas atau kesuburan lahan pertanian semakin tinggi land rent lahan tersebut.

  Total penerimaan tersebut selanjutnya dibagi dengan luas lahan, hal ini dimaksudkan untuk mengantisipasi adanya korelasi yang tinggi antara variabel total penerimaan dengan variabel-variabel lain yang nilainya tergantung dengan nilai luas lahan, seperti biaya operasional, pajak, serta luas lahan itu sendiri. Berdasarkan hasil koefisien regresi yang diperoleh untuk variabel total penerimaan menunjukkan bahwa penambahan satu satuan total penerimaan akan

  meningkatkan land rent lahan pertanian sebesar 0,833 satuan pada saat variabel lain tetap.

  Biaya Operasional (Rpm 2 tahun)

  Variabel X 4 diinterpretasikan sebagai biaya operasional. Biaya operasional

  merupakan penjumlahan dari biaya-biaya sarana produksi dan biaya tenaga kerja baik tenaga kerja keluarga maupun tenaga kerja non keluarga. Sedangkan yang termasuk biaya sarana produksi yaitu biaya pembelian bibit, pupuk, pestisida, serta biaya transportasi untuk mengangkut hasil pertanian ke pasar terdekat. Biaya-biaya tersebut dihitung berdasarkan pengeluaran yang dikeluarkan oleh petani dalam melakukan kegiatan usaha tani selama kurun waktu satu tahun. Biaya operasional pada penelitian ini dapat menggambarkan tingkat kesuburan lahan pertanian, karena dari hasil pengamatan dan wawancara pada semua responden terlihat bahwa harga saprodi dan biaya tenaga kerja relatif sama di lokasi penelitian. Oleh karena itu, apabila ada reponden yang memiliki luas lahan yang sama dan menanam komoditi yang sama tetapi biaya operasionalnya berbeda, maka hal ini yang berbeda dari responden tersebut adalah tingkat kesuburan lahannya.

  Biaya operasional tersebut selanjutnya dibagi dengan luas lahan, agar tidak terjadi korelasi yang tinggi dengan variabel-variabel lain yang nilainya tergantung dengan nilai luas lahan. Berdasarkan hasil koefisien regresi untuk biaya operasional menunjukkan setiap penambahan satu satuan biaya yang dikeluarkan oleh petani akan menurunkan land rent 0,741 satuan, pada saat variabel lain tetap. Hal ini sesuai dengan teori David Ricardo bahwa semakin

  rendah tingkat kesuburan lahan, dalam hal ini diwakilkan oleh biaya operasional

  (X 4 ), maka land rent juga akan semakin rendah.

  Berdasarkan analisis ragam pada pendugaan model Land Rent lahan pertanian yang diperoleh, pada Tabel 12 didapatkan nilai F-hitung sebesar 31,51 yang signifikan pada taraf kepercayaan 95 persen. Hal ini menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi Land Rent di dalam model secara bersama- sama berpengaruh nyata terhadap Land Rent pada lahan pertanian.

  Tabel 12. Analisis Ragam Model Land Rent Lahan Pertanian di Kecamatan

  Ciampea, Kabupaten Bogor

  Residual Error

  Total 29 47681037