tahunnya berfluktuatif, namun pembangunannya tidak banyak mengganggu luasan sawah yang ada di Kabupaten Cianjur.
Variabel PDRB non pertanian juga berpengaruh nyata terhadap perubahan luas lahan sawah. Koefisien PDRB non pertanian berpengaruh negatif - terhadap
penurunan luas sawah, nilai probabilitas PDRB non pertanian adalah 0,069 lebih kecil dari taraf nyata 10 persen 0,069 0,10. Hal ini berarti bahwa PDRB non
pertanian berpengaruh nyata terhadap perubahan luas lahan sawah. Koefisien variabel yang bernilai -0.167 pada tabel menjelaskan bahwa, setiap kenaikan
PDRB non pertanian sebesar 1 persen akan diikuti dengan penurunan luas lahan sawah sebesar 0,167 persen ceteris paribus. Hal ini sesuai dengan hipotesis
bahwa jumlah industri berkorelasi negatif dengan luas lahan sawah. PDRB merupakan indikator pertumbuhan ekonomi suatu daerah. Semakin besar
pertumbuhan ekonomi suatu wilayah dapat mempercepat terjadinya perubahan struktur ekonomi ke arah sektor manufaktur, jasa, dan sektor non pertanian
lainnya. Kebijakan pemerintah daerah yang akan diimplementasikan sangat dipengaruhi oleh PDRB. Pemerintah akan memprioritaskan sektor yang
memberikan kontribusi yang tinggi terhadap PDRB sehingga terjadi proses struktural ekonomi, sehingga hal ini menyebabkan adanya pengalihfungsian lahan
dari pertanian ke non pertanian. Variabel produktivitas padi sawah memiliki hubungan yang positif +
namun tidak berpengaruh nyata terhadap penurunan luas lahan sawah dimana nilai probabilitasnya sebesar 0,454 lebih besar dari taraf nyata yaitu 10 persen 0,454
0,10. Hal ini tidak sesuai dengan hipotesis dan tidak berpengaruh nyata. Hal ini dapat diinterpretasikan bahwa perubahan produktivitas padi sawah di Kabupaten
Cianjur belum tentu mempengaruhi terjadinya alih fungsi lahan sawah.
6.3 Faktor Mikro yang Mempengaruhi Alih Fungsi Lahan di Tingkat
Petani
Alih fungsi di lahan pertanian tidak hanya dipengaruhi oleh tingkat wilayah tetapi juga dipengaruhi oleh keputusan petani itu sendiri. Faktor mikro
yang dipengaruhi oleh keputusan petani disebabkan karena lahan yang dialihfungsikan merupakan milik petani. Saat petani memutuskan untuk menjual
lahannya kepada investor atau pengembang, maka kepemilikan atas lahan berganti dan lahan tersebut beralih fungsi menjadi industri atau pemukiman. Faktor ini
dianalisis untuk mengetahui apa penyebab petani menjual lahan kepada investor. Studi kasus mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi alih fungsi lahan
di tingkat petani di Kabupaten Cianjur ini dilakukan di Kecamatan Sukaluyu. Sebanyak 41 responden dalam penelitian ini merupakan petani pemilik penggarap
yang terdiri dari 25 responden merupakan petani yang menjual lahannya, sedangkan 16 responden merupakan petani yang tidak menjual lahannya.
Keputusan petani dalam melakukan alih fungsi lahan dipengaruhi oleh jumlah tanggungan, pengalaman bertani, luas sawah, biaya produksi, dan proporsi
pendapatan dari usaha tani. Dalam menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan petani
untuk melakukan alih fungsi lahan digunakan metode analisis regresi logistik dengan memasukkan variabel independen ke dalam variabel dependen. Adapun
variabel independen yang mempengaruhi petani melakukan alih fungsi lahan yaitu jumlah tanggungan, pengalaman bertani, luas sawah, biaya produksi, dan proporsi
pendapatan dari usaha tani, sedangkan variabel dependen yang digunakan terdapat dua kemungkinan. Bagi responden yang melakukan alih fungsi lahan diberi nilai 1
Y=1 dan bagi responden yang tidak melakukan alih fungsi lahan diberi nilai 0 Y=0. Hasil pengolahan data dengan menggunakan metode enter disajikan pada
Tabel 10 berikut ini.
Tabel 10. Hasil Estimasi Faktor - Faktor Mikro yang Mempengaruhi Petani dalam Mengalihfungsikan Lahan Sawah
Variable Coefficient
Sig. Exp β
Keterangan
Jumlah Tanggungan X
1
-1,991 0,028
0,137 Berpengaruh Nyata Pengalaman Bertani X
2
0,033 0,623
1,033 Tidak Berpengaruh
Nyata Luas Sawah X
3
-0,031 0,826
0,969 Tidak Berpengaruh
Nyata Biaya Produksi X
4
1,514 0,052
4,544 Berpengaruh Nyata Proporsi Pendapatan X
5
-0,073 0,026
0,929 Berpengaruh Nyata Constant
8,319 0,053
4.100
Sumber : Data Primer diolah Keterangan : nyata pada taraf 5
nyata pada taraf 10
Berdasarkan hasil analisis regresi logistik yang dapat dilihat pada Lampiran 5, diperoleh nilai Sig pada Omnimbus test sebesar 0,000. Nilai tersebut
