74 melalui pengembangan teknologi. Kalangan pengusaha membantu dalam hal
penjualan hasil pertanian dan penyaluran faktor-faktor produksi dengan tidak memberatkan dan merugikan petani.
Hasil ini semakin memperkuat teori yang mengemukakan bahwa petani cenderung memanfaatkan lahannya untuk penggunaan yang memberikan
keuntungan lebih besar dalam jangka pendek. Teori inilah yang dapat menjelaskan mengapa petani cenderung untuk mengkonversi lahan pertaniannya
menjadi lahan non pertanian. Nilai ekonomi lahan yang memberikan keuntungan lahan komparatif akan mempunyai kapasitas penggunaan lahan terbesar, sehingga
pengunaan lahan tertentu akan dialokasikan untuk kegiatan yang memberikan nilai land rent tertinggi. Penggunaan lahan yang memberikan nilai land rent
tertinggi cenderung lebih mudah dalam menduduki lokasi utama dan menekan serta menggeser posisi penggunaan lahan yang memiliki nilai land rent lebih
rendah. Teori Barlowe 1978 mengemukakan bahwa lahan dengan land rent tertinggi cenderung dikuasai oleh kegiatan jasa, selanjutnya pada tingkat yang
lebih rendah berturut-turut yaitu lahan industri, pemukiman, pertanian, hutan hingga lahan tandus.
6.3. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Land Rent
6.3.1. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Land Rent Pertanian
Faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap nilai ekonomi lahan land rent adalah luas lahan X
1
, pendapatan petani atau penerimaan X
2
, biaya operasional X
3
dan sewa lahan X
4
. Berdasarkan analisis regresi yang dilakukan hasil pendugaan atas variabel-variabel yang menjelaskan land rent dapat dilihat
75 pada Tabel 15. Model land rent pertanian di sekitar perumahan Pakuan Regency
dapat diduga dengan persamaan sebagai berikut:
e X
X X
X Y
4 3
2 1
7258 ,
6371 ,
00000106 ,
02530 ,
Tabel 15. Hasil Pendugaan Variabel Model Land Rent Pertanian
Variabel Koefisien
Std Error T
Hitung P-
value VIF
Konstanta -0,0253
0,01205 -2,1
0,046 Luas Lahan X
1
-0,00000106 0,00000036 -2,97
0,007 2
Penerimaan X
2
0,6371 0,1092
5,83 0 5,5E+08
Biaya Operasional X
3
-1 0,00001 -199484
1,5 Sewa Lahan X
4
0,7258 0,2184
3,32 0,003 5,5E+08
R-Sq = 100 R-Sq adj = 100
F Hitung = 1,55322E+10 , P-value = 0,000
Sumber: Data Primer, diolah Juli 2009 Berdasarkan pada Tabel 15 dapat diketahui bahwa semua variabel bebas
yang digunakan dalam model persamaan regresi yang dihasilkan berpengaruh secara nyata dan signifikan secara statistik terhadap land rent pertanian dengan
taraf nyata 5 . Akan tetapi, terlihat adanya indikasi pelanggaran asumsi regresi linier berganda yaitu adanya masalah multikolinearitas pada model tersebut.
Indikasi pelanggaran multikolinearitas ditunjukkan melalui nilai Varians Inflation Factor VIF pada variabel X
2
dan X
4
bernilai lebih besar daripada sepuluh Draper dan Smith, 1992. Sehingga, model tersebut harus diperbaiki agar
memenuhi asumsi regresi berganda dan layak untuk digunakan. Output Minitab analisis regresi antara land rent pertanian dengan variabel-variabel yang diduga
mempengaruhinya dapat dilihat pada Lampiran 4. Penyelesaian pelanggaran multikolinearitas pada penelitian ini dilakukan
dengan menggunakan metode stepwise regression. Variabel-variabel yang
76 berpengaruh berdasarkan pada metode stepwise regression adalah variabel X
1
, X
2
, dan X
3
. Hasil pendugaan variabel land rent pertanian dengan menggunakan metode stepwise regression dan analisis regresi dengan menggunakan variabel
bebas yang berpengaruh dapat dilihat pada Lampiran 5. Pendugaan variabel-variabel fungsi produksi padi setelah melewati metode
stepwise regression dapat dilihat pada Tabel 16. Model yang dihasilkan dari variabel-variabel tersebut adalah sebagai berikut:
e X
X X
Y
3 2
1
00001 ,
1 00000076
, 01650
,
Pada Tabel 16 nilai VIF yang dihasilkan pada masing-masing variabel bebas di bawah sepuluh. Hal ini mengindikasikan bahwa sudah tidak ada indikasi
terjadinya pelanggaran multikolinearitas. Untuk mendapatkan model regresi yang sesuai dengan OLS maka model tersebut harus memenuhi asumsi-asumsi lainnya
selain bebas dari masalah multikolinearitas, yaitu sisaan mempunyai ragam yang homogen homoscedasticity, sisaan saling bebas autocorrelation dan sisaan
menyebar normal. Tabel 16. Hasil Pendugaan Variabel Land Rent dengan Menggunakan Variabel-
Variabel yang Dipilih Melalui Prosedur Metode Stepwise Regression
Variabel Koefisien
Std Error T
Hitung P-
value VIF
Konstanta -0,0165
0,01384 -1,19
0,244 Luas Lahan X
1
-0,00000076 0,00000041 -1,87
0,073 1,9
Penerimaan X
2
1,00001 0,00001
122334 2,2
Biaya Operasional X
3
-1 0,00001 -169441
1,5 R-Sq = 100
R-Sq adj = 100 F Hitung = 1,49398E+10 , P-value = 0,000
Sumber: Data Primer, diolah Juli 2009
77 Pemeriksaan asumsi homoscedasticity dilakukan dengan memeriksa plot
antara sisaan dengan dugaan respon. Pada plot antara sisaan dengan vitted values yang dihasilkan dari output Minitab Lampiran 5 dapat disimpulkan bahwa sisaan
menyebar homogen karena plot sisaan yang dihasilkan tidak membentuk suatu pola. Pemeriksaan asumsi untuk menguji ada atau tidak adanya autocorrelation
dilakukan dengan menggunakan Uji Runtunan Runs Test. Berdasarkan pada plot residual versus the order of the data dapat disimpulkan bahwa sisaan saling bebas.
Hasil Runs Test dan plot residual versus the order of the data dapat dilihat pada Lampiran 5. P-value yang diperoleh adalah sebesar 0,440, sehingga untuk taraf
nyata α = 5 dapat disimpulkan bahwa sisaan menyebar acak dan tidak terjadi autokorelasi.
Pemeriksaan asumsi sisaan menyebar normal dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov Lampiran 5. P-value uji Kolmogorov-Smirnov yang
dihasilkan sebesar 0,114. Hal ini menyatakan bahwa sisaan menyebar normal. Pemenuhan asumsi-asumsi analisis regresi menandakan bahwa model tersebut
telah layak untuk digunakan. Pengujian terhadap model kemudian dilanjutkan dengan uji t uji parsial, uji F uji serempak dan uji koefisien determinasi R
2
. Uji beda nyata koefisien regresi secara parsial dilakukan dengan
pendekatan statistik uji-t pada taraf nyata 5 . Berdasarkan hasil uji tersebut diketahui bahwa ada dua koefisien regresi dalam model memiliki P-value yang
lebih kecil dari pada 0,05 yaitu X
2
dan X
3
. Hal ini berarti variabel X
2
dan X
3
berpengaruh nyata terhadap land rent pertanian pada taraf nyata 5 . Sedangkan P-value variabel X
1
lebih besar daripada 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel X
1
tidak berpengaruh nyata terhadap land rent pertanian pada taraf nyata
78 5 . Variabel X
2
dan X
3
yang berpengaruh nyata pada taraf nyata 5 terhadap land rent pertanian menandakan bahwa variabel X
2
penerimaan dan X
3
biaya operasional memiliki pengaruh yang besar terhadap perubahan land rent
pertanian. Sedangkan, variabel X
1
yang tidak berpengaruh nyata pada taraf nyata 5 menandakan bahwa pengaruh yang diberikan oleh variabel luas lahan X
1
memiliki pengaruh yang lebih kecil terhadap perubahan land rent pertanian. Pengaruh seluruh variabel bebas yang digunakan terhadap land rent
pertanian pada model dilakukan dengan cara melakukan uji F Tabel 17. P-value dari F hitung pada model land rent pertanian yang diduga adalah sebesar 0,000. P-
value yang lebih kecil daripada nilai taraf nyata 0,05 menunjukkan bahwa ada minimal satu dari variabel bebas diantara luas lahan X
1
, penerimaan X
2
dan biaya operasional X
3
yang berpengaruh nyata terhadap nilai land rent pertanian pada selang kepercayaan 95 .
Tabel 17. Analisis Ragam Model Land Rent Pertanian di Kawasan Perumahan Pakuan Regency
Source DF
SS MS
F P
Regression 3
102609 334203
1,49E+10 Residual Error
26 Total
29 1002609
Sumber: Data Primer, diolah Juli 2009 Berdasarkan hasil pendugaan land rent pertanian diperoleh koefisien
determinasi R
2
sebesar 100 dan koefisien determinasi terkoreksi R
2
-adj sebesar 100 . Hal ini menyatakan bahwa keragaman nilai land rent pertanian
Y mampu dijelaskan sepenuhnya oleh peubah-peubah bebas yang digunakan dalam model. Pada penelitian yang dilaksanakan faktor jarak tidak dimasukkan ke
dalam variabel dugaan model dikarenakan jarak setiap petani dengan pasar dan
79 jalan utama relatif sama. Selain itu, faktor jarak tidak berpengaruh karena biaya
yang dikeluarkan untuk mengangkut padi sebagai hasil pertanian dan pupuk sebagai input produksi tidak memiliki pengaruh yang berbeda pada setiap
responden sehingga tidak menggambarkan biaya transportasi. Besarnya biaya transportasi dihitung berdasarkan bobot yang diangkut. Interpretasi terhadap
masing-masing variabel yang berpengaruh nyata dan variabel yang tidak berpengaruh nyata adalah sebagai berikut:
Luas Lahan m
2
Luas lahan X
1
merupakan luasan lahan yang digunakan oleh petani dalam melakukan usahatani. Rata-rata luas lahan yang digunakan dalam usahatani
padi di daerah penelitian adalah 4.071,67 m
2
. Hasil dari analisis regresi diperoleh bahwa koefisien luas lahan adalah -0,00000076. Nilai koefisien variabel luas
lahan tersebut menandakan bahwa dengan peningkatan luas lahan satu satuan akan menurunkan tingkat land rent lahan pertanian yang akan diterima sebesar
0,00000076 satuan dengan asumsi bahwa variabel lainnya dalam kondisi tetap. Semakin luas lahan yang diusahakan oleh petani maka petani akan semakin besar
mengeluarkan biaya operasional. Faktor biaya yang semakin besar menyebabkan variabel luas lahan memiliki hubungan yang negatif dengan land rent pertanian
dengan asumsi bahwa kesuburan lahan adalah tetap.
Penerimaan Rp per m
2
per tahun
Variabel X
2
didefinisikan sebagai total pendapatan yang diterima oleh petani selama melakukan kegiatan usahatani. Total pendapatan diperoleh dari
perkalian antara komoditi yang dihasilkan padi dengan harga yang berlaku di petani. Total pendapatan yang diperoleh juga dapat menggambarkan produktifitas
80 lahan pertanian dan harga komoditi pertanian. Apabila tingkat produktifitas dan
harga komoditi pertanian tinggi, maka pendapatan yang akan diterima oleh petani relatif lebih tinggi dan sebaliknya.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan harga komoditi padi yang diterima oleh responden memiliki nilai yang sama. Oleh karena itu, variabel
penerimaan X
2
menggambarkan tingkat produktifitas atau kesuburan lahan, seperti yang dikemukakan oleh David Ricardo bahwa semakin tinggi tingkat
kesuburan suatu lahan maka akan semakin tinggi nilai land rent pertanian tersebut. Total penerimaan yang dihitung merupakan nilai penerimaan per luasan lahan per
m
2
. Hal ini dilakukan untuk mengantisipasi adanya korelasi yang tinggi antara variabel penerimaan dengan variabel lain yang tergantung dengan luas lahan
seperti biaya operasional, sewa lahan dan luas lahan itu sendiri. Koefisien dari variabel penerimaan berdasarkan hasil analisis regresi yang dilakukan sebesar
1,00001 yang menunjukkan bahwa dengan penambahan sebesar satu satuan penerimaan akan meningkatkan nilai land rent pertanian sebesar 1,00001 satu
satuan dengan asumsi bahwa variabel lain dalam kondisi tetap.
Biaya Operasional Rp per m
2
per tahun
Biaya opersional X
3
merupakan penjumlahan dari biaya sarana produksi dan biaya tenaga kerja baik tenaga kerja keluarga maupun tenaga kerja luar
keluarga. Biaya sarana produksi terdiri dari biaya pembelian bibit, pupuk, pestisida, konsumsi, serta biaya transportasi untuk mengangkut hasil pertanian
dan pengangkutan pupuk. Sedangkan, biaya tenaga kerja terdiri dari biaya tenaga kerja untuk pengolahan lahan, bajak sawah, penyakap maro, dan pengeringan.
81 Biaya-biaya yang dikeluarkan oleh petani dihitung berdasarkan pada
pengeluaran yang dilakukan petani dalam melakukan usahatani selama kurun waktu satu tahun. Biaya operasional yang dikeluarkan oleh petani dalam
penelitian ini menggambarkan tingkat kesuburan lahan pertanian, karena dari hasil pengamatan dan wawancara pada semua responden terlihat bahwa biaya saprodi
dan biaya tenaga kerja relatif sama. Oleh karena itu, apabila ada petani yang memiliki luas lahan sama tetapi biaya operasionalnya berbeda, maka hal ini terjadi
dikarenakan adanya perbedaan tingkat kesuburan lahan. Biaya operasional pada penelitian ini dihitung dengan membaginya per satuan luas lahan untuk
menghindari terjadinya korelasi yang kuat dengan variabel lain yang tergantung dengan luasan lahan. Berdasarkan analisis regresi yang dilakukan, koefisien dari
variabel biaya operasional diperoleh sebesar -1. Nilai koefisien variabel biaya operasional menggambarkan bahwa dengan peningkatan biaya operasional
sebesar satu satuan akan menurunkan nilai land rent pertanian sebesar satu satuan dengan asumsi bahwa variabel lain dalam kondisi tetap.
6.3.2. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Land Rent Pemukiman
