25 Kegiatan pengumpulan data primer dilakukan dengan teknik survei.
Teknik survei merupakan metode pengumpulan data primer dengan memberikan pertanyaan-pertanyaan kepada petani yang telah disiapkan untuk menggali data
yang diperlukan dalam penelitian. Adapun data-data tersebut antara lain berkaitan dengan identitas petani, karakteristik petani, karakteristik usahatani padi, persepsi
petani yang sudah melakukan adopsi padi dengan pupuk organik, dan persepsi petani padi tanpa pupuk organik dalam mengadopsi usahatani padi dengan
menggunakan pupuk organik. Data sekunder yang dikumpulkan meliputi data potensi dan keadaan umum
daerah penelitian, data potensi produksi pertanian, data penduduk, dan literatur-literatur yang diperoleh dari Dinas Pertanian Kabupaten Bogor, BPS
Indonesia serta dinas-dinas lainnya yang terkait. Selain itu data sekunder juga dapat diperoleh dari berbagai literatur yang terdapat pada buku, laporan penelitian,
jurnal, dan internet.
1.3 Metode Pengambilan Contoh
Pengambilan contoh dilakukan dengan metode non probability sampling secara purposive sampling. Responden yang berasal dari Desa Purwasari,
Kecamatan Dramaga sebanyak 30 responden yang dibagi menjadi dua, yaitu 15 responden merupakan responden padi dengan pupuk organik dan 15 responden
lainnya merupakan responden padi tanpa pupuk organik. Kemudian sebanyak 10 responden dari Desa Sukajadi, Kecamatan Tamansari yang dibagi menjadi dua,
yaitu 5 responden merupakan responden padi dengan pupuk organik dan 5 responden lainnya merupakan responden padi tanpa pupuk organik. Pada metode
ini, pemilihan responden bukan atas pertimbangan sendiri melainkan atas petunjuk
26 dan arahan ketua kelompok tani, Petugas Penyuluh Lapangan PPL, aparatur
desa, dan tokoh-tokoh desa. Total responden sebanyak 40 orang dibagi menjadi dua yaitu 20 responden merupakan responden petani padi dengan pupuk organik
dan 20 responden lainnya merupakan responden petani padi tanpa pupuk organik.
1.4 Metode Analisis Data
Analisis data dilakukan secara kuantitatif dan kualitatif. Data kuantitatif diolah dalam bentuk tabulasi, dan perhitungannya secara manual dan
komputerisasi dengan program Microsoft Office Excel 2007 dan Minitab 14.0 for Windows. Sementara itu, data kualitatif dilakukan secara deskriptif.
Tabel 2. Jenis Data, Sumber Data, dan Metode Analisis Data Tujuan
Data Metode
Analisis Data Jenis
Sumber
Membandingkan pendapatan usahatani padi dengan dan tanpa
pupuk organik Kuantitatif
Survei Analisis
Pendapatan Usahatani
Faktor-faktor penentu penggunaan pupuk organik pada usahatani padi
Kuantitatif dan
Kualitatif Survei
Regresi Logistik
Selain itu, sumber data pada penelitian ini, yaitu dengan melakukan survei. Dimana informasi dari suatu contoh dikumpulkan dengan menggunakan kuesioner
sembari mewawancarai petani. 1.4.1
Analisis Pendapatan Usahatani
Untuk membandingkan pendapatan petani yang menggunakan padi dengan dan tanpa pupuk organik, salah satunya yaitu dengan menggunakan perhitungan
matematis yaitu pendapatan kotor usahatani Gross Farm Income dan pendapatan bersih usahatani Net Farm Income. Pendapatan kotor usahatani merupakan
selisih antara nilai produksi dengan biaya tunai, yang secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut Soekartawi, 1986:
27 Pi = FZi = F
α + βXi =
GFI = NP - BT
Dimana : GFI
= Pendapatan Kotor Usahatani Gross Farm Income NP
= Penerimaan, yang merupakan hasil kali antara jumlah produksi berasGabah Kering Giling GKGGabah
Kering Panen GKP dengan harga berasGabah Kering Giling GKGGabah Kering Panen GKP
BT = Biaya Tunai, yang dikeluarkan secara tunai untuk
pembelian pupuk, bibit, upah tenaga kerja maupun sarana produksi lainnya.
Pendapatan bersih usahatani merupakan penerimaan yang diterima petani setelah dikurangi biaya tunai dan biaya diperhitungkan atau hasil pengurangan
pendapatan kotor usahatani GFI dan biaya diperhitungkan. Secara matematis pendapatan bersih usahatani dapat dituliskan sebagai berikut :
NFI = GFI – BD
Dimana: NFI
= Pendapatan Bersih Usahatani Net Farm Income GFI
= Pendapatan Kotor Usahatani BD
= Biaya Diperhitungkan, terdiri atas biaya penyusutan, biaya tenaga kerja dalam keluarga dan lain-lain
1.4.2 Analisis Faktor-faktor Penentu Penggunaan Pupuk Organik pada
Usahatani Padi
1.4.2.1
Model Regresi Logistik Biner
Model regresi logistik merupakan variasi dari model regresi. Model regresi ini digunakan jika peubah dependent Y-nya berupa kategori biner, peubah ordinal
ataupun nominal. Model regresi logistik yang digunakan dalam penelitian ini
adalah model regresi logistik biner. Analisis regresi logistik biner dalam penelitian
ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor penentu penggunaan pupuk organik pada usahatani padi. Hal ini mengindikasikan bahwa model tersebut dirumuskan
sebagai berikut Juanda, 2009 : ............................................................1
28 Pi = peluang seseorang dalam mengambil keputusan
2,718 Untuk melihat model pada persamaan 1 serta parameter koefisiennya
muda kan menjadi :
Dimana :
e = logaritma natural dengan nilai
h diinterpretasikan, maka persamaan 1 dapat ditunjuk →
= ................................................2
Persamaan 2 ditransforma den
logaritma natural, maka : sikan
gan ln
→ ..................................................3
an penggunaan pupuk organik pada usahatani padi di antaranya umur petani, lama pendidikan
petani, luas lahan, jumlah tanggungan, pendapatan luar usahatani padi, dan pengalam
ln
Beberapa faktor yang diduga berpengaruh terhadap penentu
an bertani. Berdasarkan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya, maka model logit dapat dijabarkan sebagai berikut:
Pi Pi Zi
α β X β X
β X β X
β X β X
puk organik Pi =0; tidak bersedia, Pi=1; bersedia
Zi = Keputusan petani
α = Konstantaintersep
Koefisien Regresi
petani jiwa padi dengan pupuk organik tahun
atani Padi Rp te
pengaruh terhadap keputusan petani Dimana :
Pi = Peluang kesediaan petani menggunakan pu
β =
X1 = Umur petani tahun
2 X
= Lama pendidikan petani tahun X3
= Luas Lahan ha 4
X = jumlah tanggungan
i X5
= Pengalaman bertan X6
= Pendapatan Luar Usah ng diduga ber
Hipo sis faktor-faktor ya menggunakan pupuk organik :
29 m
adap suatu perubahan. Hal ini didasarkan pada wa usia muda lebih produktif dan lebih memungkinkan
2
k memahami sesuatu yang baru
rganik akan lebih mudah dibandingkan
3
melakukan sistem pertanian baru. besarnya luas lahan usahatani padi mempengaruhi
4
ang harus ditanggung, maka akan semakin banyak pula kebutuhan gga tekanan untuk mendapatkan
1 U ur Petani X1
Umur petani diharapkan negatif. Semakin muda umur seorang petani diduga akan semakin terbuka terh
pertimbangan bah untuk melakukan sesuatu yang baru.
Lama Pendidikan Petani X2 Lama pendidikan petani diharapkan positif. Diduga semakin lama pendidikan
petani maka kemampuan untu seperti usahatani padi dengan pupuk o
dengan petani yang berpendidikan rendah. Luas Lahan X3
Luas lahan diharapkan positif. Semakin besar luas lahan pada usahatani padi diduga mempengaruhi seorang petani untuk
Oleh karena itu, diduga keputusan petani dalam mengadopsi sistem usahatani padi dengan pupuk
organik. Jumlah Tanggungan Petani X4
Jumlah tanggungan petani diharapkan positif. Semakin banyak anggota keluarga y
hidup yang harus ditanggung, sehin pendapatan yang tinggi semakin besar. Oleh karena itu, diduga besarnya
jumlah tanggungan petani dapat mempengaruhi keputusan petani mengadopsi sistem usahatani padi dengan pupuk organik.
30 5
akin lama pengalaman petani ntang usahatani padi, maka diharapkan petani dapat memilih sistem
. 6
h oleh petani, maka diharapkan petani berani dopsi usahatani padi dengan pupuk
1.4 1
kelihood ratio adalah rasio fungsi kemungkinan model
UR
lengkap ungsi kemungkinan disini
Juanda, 2009. Hipotesis statistik yang diuji dalam hal ini
ibawah ini menyebar menurut sebaran khi-kuadrat dengan derajat
_
Pengalaman Petani X5 Pengalaman petani diharapkan positif. Sem
te usahatani yang lebih baik
Pendapatan Luar Usahatani Padi X6 Pengaruh pendapatan luar usahatani padi diharapkan positif. Semakin besar
pendapatan yang diperole mengambil keputusan untuk menga
organik.
.2.2 Pengujian Model Regresi Logistik Biner
Uji Likelihood Ratio
Uji li terhadap fungsi kemungkinan model
R
H0 benar. F adalah dalam persamaan 1
adalah :
H0 : β1 = β2 =....= βn = 0 model tidak signifikan
H1 : minimal ada βj ≠ 0, untuk j =1,2,...n model signifikan
Statistik uji-G d bebas k-1.
G = -2 ln
_ _
_
≈
Jika menggunakan taraf nyata α, hipotesis H0 ditolak jika : statistik G
. = 2
ln _
ln _
2 Odds Ratio
31 Dalam kajian hubungan antar variabel katageri dikenal adanya ukuran
sosiasi atau ukuran keeratan hubungan antar variabel kategori. Salah satu ukuran iperoleh melalui analisis regresi logistik adalah odds ratio.
Odds r
1 - P : Peluang kejadian yang tidak terjadi
Uji Wald
i Wald digunakan untuk menjelaskan bahwa variabel penjelas is statistik yang diuji adalah :
j = 1,2,....,n H1 :
βj
W = a
asosiasi yang dapat d atio berarti rasio peluang kejadian suskes dengan kejadian tidak sukses dari
variabel respon Firdaus, 2004
Dimana, P
: Peluang kejadian yang terjadi
Odds Ratio =
3
Uj mempunyai engaruh pada variabel respon. Hipotes
p H0 :
βj = 0, untuk ≠ 0
Secara matetamatis, uji Wald dapat dituliskan sebagai berikut :
Se = standard error of
β galat kesalahan dari β Dimana :
= koefisien regresi
32
V. GAMBARAN UMUM LOKASI PENELITIAN
.1 Gambaran Umum Lokasi Penelitian di Desa Purwasari dan Desa Sukajadi
