dengan luas lahan 0,5 haburuh tani, nelayan, buruh bangunan, buruh perkebunan atau pekerjaan lainnya dengan pendapatan di bawah Rp.800.000 per bulan.
4.4. Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Kemiskinan Petani
di Kecamatan Perbaungan
Untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan masyarakat petani di Kecamatan Perbaungan dilakukan analisis regresi
berganda. Variabel bebas yang diduga memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kemiskinan terdiri dari luas lahan X
1
, tingkat teknologi X
2
, tingkat pendidikan X
3
, tingkat kesehatan X
4
, aksesibilitas terhadap kelembagaan keuangan D
1
dan alternatif mata pencaharian D
2
. Sedangkan variabel tidak bebas Y adalah kemiskinan masyarakat petani yang diukur dengan tingkat pendapatan.
Pengolahan data hasil penelitian ini menggunakan alat bantu SPSS 17.0 for Windors data pengamatan dan variabel disajikan pada Lampiran 3. Dari pengolahan
data diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut: Y = 387.534 + 140.383X
1
+ 27.477X
2
+ 6.504X
3
- 1.773X
4
+ 2.336D1 +16.197D2
t = 21.456 8.644 4.625 1.645 -.262 .315 1.997 Sumber: Lampiran 3.
Secara ringkas, hasil pengolahan data dengan menggunakan SPSS for Windows disajikan pada Tabel 4.19 berikut ini.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.19. Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Pendapatan Petani
Variabel Bebas Koef. Regresi
t-statistik Sig.
bo Konstanta 387.534
21.456 .000
X
1
Luas lahan 140.383
8.644 .000
X
2
Teknologi 27.477
4.625 .000
X
3
Pendidikan 6.504
1.645 .104
X
4
Kesehatan -1.773
-.262 .794
D
1
Akses 2.336
.315 .754
D
2
Alternatif 16.197
1.997 .049
R = 0.929
a
R
2
= 0.863 F
statistik
= 92,038 F
tabel
= 2,33 DW
= 2,428
Sumber: Data Primer Diolah, Tahun 2009.
Uji kebaikan sesuai model Goodness of Fit = R
2
, pengujian model secara keseluruhan uji-F dan pengujian masing-masing koefisien regresi secara parsial uji-
t, dijelaskan sebagai berikut: Koefisien determinasi R
2
sangat dipengaruhi oleh banyaknya variabel bebas dan banyaknya observasi yang dilakukan. Semakin tinggi nilai koefisien determinasi
R
2
, berarti model semakin dapat diandalkan. Jika nilai koefisien determinasi R
2
terletak antara 0,70 – 1,00 pada umumnya dikatakan nilai koefisien determinasi R
2
memiliki nilai yang tinggi dan dapat diandalkan Hendranata, 1999: 7. Dari hasil pengolahan data diperoleh koefisien determinasi R
2
sebesar 86,3 hasil olah data disajikan pada lampiran. Hal ini menggambarkan bahwa model yang
digunakan dalam analisis ini mempunyai nilai yang tinggi atau dapat diandalkan. Variasi variabel luas lahan, tingkat teknologi, tingkat pendidikan, tingkat kesehatan,
Universitas Sumatera Utara
akses terhadap kelembagaan, mata pencaharian yang digunakan sebagai faktor-faktor yang berpengaruh terhadap pendapatan petani variabel Y mampu menjelaskan
sebesar 86,3 sedangkan 13,7 sisanya dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model ini.
Uji-F ini dilakukan untuk melihat pengaruh variabel-variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen. Pengujian ini dilakukan dengan
membandingkan nilai F
hitung
dengan F
tabel
. Hipotesis:
Tidak ditolak = H
a
: b
1
= b
2
= b
3
= b
4
= b
5
= b
6
= 0 Tolak H
a
= b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ b
4
≠ b
5
≠ b
6
≠ Kriteria:
H tidak ditolak apabila F
hitung
≤ F
tabel
á = 5 H
ditolak apabila F
hitung
F
tabel
á = 5 Berdasarkan hasil pengolahan data, diperoleh nilai F
hitung
tabel ANOVA, Lampiran-3 adalah sebesar 101,768. Hal ini membuktikan bahwa nilai F
hitung
101,768 F
0,055174
2,33 pada á = 5 atau signifikan pada tingkat keyakinan 95. Dengan demikian, luas lahan X
1
, tingkat teknologi X
2
, tingkat pendidikan X
3
, tingkat kesehatan X
4
, aksesibilitas terhadap kelembagaan keuangan D
1
, dan mata pencaharian alternatif D
2
atau variabel bebas secara serentak berpengaruh nyata terhadap pendapatan petani variabel terikat, pada tingkat keyakinan 95,
yang artinya signifikan sampai pada taraf signifikan 1. Dengan demikian H ditolak.
Universitas Sumatera Utara
Uji-t dimaksudkan untuk menguji signifikansi dari pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel
lain bersifat konstan koefisien regresi parsial secara parsial. Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai t-hitung dengan nilai t-tabel.
1. Luas Lahan X
1
Pada taraf signifikansi 5, nilai t
tabel
atau t
0,05;179
= 1,990. Karena nilai t
hitung
t
tabel
8,644 1,990, maka dapat disimpulkan menolak H . Artinya luas lahan
berpengaruh nyata terhadap pendapatan petani. Hal ini juga dapat dilihat dari nilai sig. = .000 yang jauh lebih kecil dari taraf signifikan 5.
2. Tingkat Teknologi X
2
Pada taraf signifikansi 5, nilai t
tabel
atau t
0,025;179
= 1,990. Karena nilai t
hitung
t
tabel
4,625 1,990, maka dapat disimpulkan menolak H . Artinya tingkat
teknologi berpengaruh nyata terhadap pendapatan petani. Hal ini juga dapat dilihat dari nilai sig. = .000 yang jauh lebih kecil dari taraf signifikan 5.
3. Tingkat Pendidikan X
3
Pada taraf signifikansi 5, nilai t
tabel
atau t
0,025;179
= 1,990. Karena nilai t
hitung
t
tabel
1,645 1,990, maka dapat disimpulkan menolak H . Artinya tingkat
pendidikan berpengaruh nyata terhadap pendapatan petani. Hal ini juga dapat dilihat dari nilai sig. = .104 yang jauh lebih kecil dari taraf signifikan 5.
4. Tingkat Kesehatan X
4
Pada taraf signifikansi 5, nilai t
tabel
atau t
0,025;179
= 1,990. Karena nilai t
hitung
t
tabel
-.262 1,990, maka dapat disimpulkan H tidak ditolak. Artinya tingkat
Universitas Sumatera Utara
kesehatan tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan petani. Hal ini dibuktikan juga dari nilai sig. = -.794 yang jauh lebih kecil dari taraf signifikan 5.
5. Aksessibilitas terhadap lembaga ekonomi D
1
Pada taraf signifikansi 5, nilai t
tabel
atau t
0,025;179
= 1,990. Karena nilai t
hitung
t
tabel
.315 1,990, maka dapat disimpulkan menolak H . Artinya aksesibilitas
terhadap kelembagaan ekonomi berpengaruh nyata terhadap pendapatan petani. Hal ini juga dapat dilihat dari nilai sig. = .754 yang jauh lebih kecil dari taraf
signifikan 5 bahkan masih jauh lebih kecil dari taraf signifikan 1. 6.
Mata Pencaharian Alternatif D
2
Pada taraf signifikansi 5, nilai t
tabel
atau t
0,025;179
= 1,990. Karena nilai t
hitung
t
tabel
1,997 1,990, maka dapat disimpulkan menolak H . Artinya mata
pencaharian alternatif terhadap kelembagaan ekonomi berpengaruh nyata terhadap pendapatan petani. Hal ini juga dapat dilihat dari nilai sig. = .049 yang
jauh lebih kecil dari taraf signifikan 5 bahkan masih jauh lebih kecil dari taraf signifikan 1.
Dari persamaan regresi, nilai koefisien regresi dari luas lahan X
1
adalah 140.383. Ini berarti ada pengaruh positif dari tingkat pendidikan terhadap pendapatan
petani. Semakin tinggi tingkat pendidikan, maka pendapatan petani akan cenderung semakin naik. Dengan kata lain apabila semua variabel bebas, kecuali X
1
luas lahan konstan, maka kenaikan X
1
luas lahan sebesar 1 satuan akan menyebabkan kenaikan Y pendapatan petani sebesar 140.383.
Universitas Sumatera Utara
Nilai koefisien regresi dari tingkat teknologi X
2
adalah 27.477. Ini berarti terdapat pengaruh positif tingkat teknologi terhadap pendapatan petani. Apabila
semua variabel bebas, kecuali X
2
tingkat teknologi konstan, maka kenaikan X
2
tingkat teknologi sebesar 1 satuan akan menyebabkan kenaikan Y pendapatan petani sebesar 27.477.
Dari persamaan regresi, nilai koefisien regresi dari tingkat pendidikan X
3
adalah 6.504. Ini berarti ada pengaruh positif dari luas lahan terhadap pendapatan petani. Apabila semua variabel bebas kecuali X
3
tingkat pendidikan konstan, maka kenaikan X
3
tingkat pendidikan sebesar 1 satuan akan menyebabkan kenaikan Y pendapatan petani sebesar 6.504.
Dari persamaan regresi, nilai koefisien regresi dari tingkat kesehatan X
4
adalah -1.773. Apabila semua variabel bebas kecuali X
4
tingkat kesehatan konstan, maka kenaikan X
4
tingkat kesehatan sebesar 1 satuan akan menyebabkan turunnya Y pendapatan petani sebesar -1.773 satuan. Dengan kata lain jika tingkat kesehatan
petani miskin mengalami penurunan, maka akan memberikan dampak yang negatif terhadap pendapatan petani.
Dari persamaan regresi, nilai koefisien regresi dari aksesibilitas terhadap lembaga ekonomi D1 adalah 2.336. Ini berarti ada pengaruh positif aksesibilitas
lembaga ekonomi terhadap pendapatan petani. Semakin tinggi aksesibilitas lembaga ekonomi maka pendapatan petani cenderung akan semakin tinggi. Dengan kata lain,
aksesibilitas terhadap lembaga ekonomi mampu memberikan tambahan pendapatan bagi petani miskin sebesar 2.336.
Universitas Sumatera Utara
Dari persamaan regresi, nilai koefisien regresi dari aksesibilitas terhadap mata pencaharian alternatif D2 adalah 16.197. Ini berarti ada pengaruh positif
aksesibilitas lembaga ekonomi terhadap pendapatan petani. Semakin tinggi aksesibilitas lembaga ekonomi kana pendapatan petani cenderung akan semakin
tinggi. Dengan kata lain, aksesibilitas terhadap lembaga ekonomi mampu memberikan tambahan pendapatan bagi petani miskin sebesar 16.197.
4.5. Implikasi Kebijakan dan Pengentasan Kemiskinan oleh Pemerintah
