Tabel 11. Pola Konversi Lahan Sawah Menurut Jenis Sawah Terkonversi di Kabupaten Tangerang 2002-2011 dalam persen
Jenis Sawah Sawah
Irigasi Teknis
Sawah Irigasi ½
Teknis Sawah
Irigasi sederhana
Sawah Tadah
Hujan Total Konversi 2002-
2011 62,37
22,16 7,01
8,45 Rata-rata pertahun
6,237 2,216
0,701 0.845
Sumber : Dinas Pertanian dan Peternakan Kabupaten Tangerang Diolah
6.2 Faktor yang Mempengaruhi Konversi Lahan di Tingkat Wilayah
Konversi lahan pertanian di Kabupaten Tangerang pada tahun 2002-2011 dipengaruhi oleh beberapa faktor. Variabel tak bebas yang digunakan adalah
penurunan luas lahan sawah konversi lahan sawah. Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi penurunan lahan sawah di Kabupaten Tangerang yang digunakan
sebagai variabel bebas adalah luas bangunan, jumlah industri dan produktivitas lahan sawah.
Analisis dalam penentuan faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi konversi lahan pertanian di tingkat wilayah yaitu menggunakan analisis regresi
linear berganda. Data yang digunakan dalam menentukan model tersebut merupakan data time series pada tahun 2002
–2011. Penelitian mengolah data-data tersebut menggunakan software Eviews 7. Hasil estimasi faktor-faktor yang
mempengaruhi konversi lahan pertanian ke penggunaan non pertanian dapat dilihat pada Tabel 12 dibawah ini.
Tabel 12. Hasil Estimasi Faktor-Faktor yang mempengaruhi Alih Fungsi Lahan Pertanian di Tingkat Wilayah
Variabel Koefisien
t-statistik Probabilitas
VIF Intersep
11,15521 19,15410
0,000 Luas Bangunan
-0,097451 -1,796435
0,1226 1,523218
Industri -0,055822
-1,453871 0,1962 1,369527
Produktivitas Padi
Sawah 0,262610
5,675630 0,0013 1,200029
R-squared 0.848837 F-statistic
11,23076 Adjusted R-squared
0.773256 ProbF-statistic 0,007114
Log likelihood 32,54172 Durbin-Watson
stat 2,203292
Sumber : Data Sekunder diolah Keterangan : Nyata pada taraf 20
Hasil estimasi memperlihatkan bahwa model yang digunakan dalam penelitian ini baik. Berdasarkan Tabel 12 diperoleh koefisien determinasi
RSquared sebesar 0,848837. Artinya keragaman yang mampu dijelaskan oleh
faktor-faktor penjelas dalam model sebesar 84,88 persen sedangkan sisanya 15,12 persen dijelaskan oleh faktor-faktor di luar model. Adj-R-squared yang diperoleh
bernilai 77,32 persen. Nilai peluang uji F statistik Prob f-statistic yang diperoleh sebesar 0,007 atau sebesar 0,7 persen yang lebih kecil dari taraf nyata yang
digunakan, yaitu 20 persen memiliki arti bahwa dari hasil estimasi regresi minimal ada satu variabel independen yang mempengaruhi variabel dependennya.
Guna melihat signifikan atau tidaknya pengaruh setiap variabel independen terhadap variabel dependennya dapat dilihat dari probabilitas setiap variabel
independennya. Berdasarkan Tabel 12 seluruh variabel-variabel independen berpengaruh secara signifikan terhadap penurunan luas lahan sawah, yaitu luas
bangunan, jumlah industri dan produktivitas padi sawah berpengaruh nyata pada taraf α= 20 persen. Dalam membuktikan tidak terjadi multikolinearitas dalam
model maka digunakan nilai VIF dengan kriteria apabila nilai VIF yang dihasilkan dibawah 10 maka dapat disimpulkan bahwa didalam model tidak
mengalami multikolinearitas. Berdasarkan hasil pengolahan data, diperoleh bahwa luas bangunan, jumlah industri dan produktivitas padi sawah masing-masing
diperoleh nilai VIF dibawah 10 atau berkisar antara 0 sampai 5. Dalam memeriksa ada atau tidak terjadinya autokorelasi dilihat dari nilai breusch-Godfrey Serial
Correlation LM Test. Berdasarkan hasil pengolahan diperoleh nilai Prob. chi- square sebesar 0,8852 atau sebesar 88,52 persen. Nilai tersebut lebih besar dari
taraf nyata yang digunakan yaitu 20 persen atau 0,20 0,8852 0,20 sehingga menunjukkan bahwa tidak terjadinya autokorelasi. Untuk membuktikan asumsi
normalitas maka digunakan nilai probabilitas pada histogram of normality test. Dalam model ini nilai probabilitasnya sebesar 0,843265 atau sebesar 84,32
persen. Nilai tersebut lebih besar dari taraf nyata yang digunakan yaitu 20 persen atau 0,20 0,8432 0,20, sehingga dapat disimpulkan bahwa pada model ini
residual menyebar secara normal atau tidak terjadi permasalahan normalitas. Pada model ini juga tidak ditemukan masalah heteroskedastisitas, karena dari hasil uji
Glejser diperoleh nilai Prob. chi-square sebesar 0,7679 atau 76.79 persen. Nilai tersebut lebih besar dari taraf nyata yang digunakan yaitu 20 persen 0,7679
0,20, sehingga pada model ini tidak ditemukan masalah heteroskedastisitas.
