Peran Physical Capital terhadap Output S
Peran Input Physical Capital Terhadap Output Sektor Pertanian Indonesia (1980-2002)
Kelompok 4
Kahfi Giovanni M. / 2010110011
Gerry Pramudya S. / 2010110022
Dini D. Rahmatillah / 2010110075
Kelas A
Abstrak
Indonesia merupakan sebuah negara agraris, di mana sektor
pertanian
berperan
penting
dalam
menggerakkan
roda
perekonomian dan memenuhi kebutuhan masyarakat. Semakin tinggi
output sektor pertanian, maka kebutuhan masyarakat dinilai semakin
mampu dipenuhi. Pertumbuhan output di sektor pertanian dinilai
dapat dipengaruhi oleh faktor input, yaitu teknologi, physical capital
dan labor. Penelitian ini menganalisa secara lebih spesifik apakah
pertumbuhan output sektor pertanian dipengaruhi secara signifikan
oleh input physical capital, baik secara negatif maupun positif.
Namun di sisi lain, input labor tidak dapat dipisahkan karena kedua
faktor input ini saling mempengaruhi satu sama lain. Lebih lanjut
lagi, penelitian ini juga menganalisa tentang input apa saja yang
mempengaruhi pertumbuhan output sektor pertanian Indonesia
secara positif.
Kata kunci : physical capital, input sektor pertanian, teknologi.
Pendahuluan
Output sektor pertanian Indonesia rata-rata mengalami peningkatan sebesar 3,6% per tahun
dari tahun 1961 sampai dengan 2006 (Fuglie, 2009). Hal ini menunjukkan bahwa sektor pertanian
merupakan salah satu roda penggerak perekonomian Indonesia. Physical capital dan labor merupakan
dua contoh faktor input yang dapat mempengaruhi output di sektor pertanian. Perubahan jumlah input
physical capital yang digunakan dapat mempengaruhi produktifitas tenaga kerja dan memiliki
backward and forward linkages terhadap perekonomian Indonesia, di mana keberadaan input physical
capital dan tenaga kerja saling mempengaruhi dan sulit dipisahkan satu sama lain. Maka, kami ingin
1
mengetahui apakah peningkatan output yang terjadi tersebut dipengaruhi secara signifikan oleh faktor
input physical capital dan/atau input tenaga kerja.
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor input apa saja yang dapat berpengaruh
secara signifikan terhadap pertumbuhan output di sektor pertanian pada tahun 1980 sampai 2002.
Dalam penelitian ini, kami menggunakan faktor input luas panen sawah, luas lahan yang beririgrasi,
jumlah traktor dan jumlah pupuk yang digunakan sebagai proxy input physical capital dan jumlah
petani yang bekerja sebagai proxy input tenaga kerja di sektor pertanian. Kami menggunakan proxy
jumlah produksi padi untuk menganalisa pertumbuhan output di sektor pertanian tersebut. Penelitian
ini mengacu kepada penelitian Fuglie pada tahun 2009 yang menganalisa tentang faktor-faktor apa
saja yang mempengaruhi pertumbuhan sektor pertanian di Indonesia pada tahun 1961-2006.
Perbedaan penelitian kami dengan penelitian sebelumnya adalah dalam penelitian ini kami ingin
menganalisa secara lebih spesifik apakah input physical capital berpengaruh secara signifikan
terhadap pertumbuhan output sektor pertanian, sedangkan Fuglie menganalisa bukan hanya faktor
input, tetapi juga peningkatan di total factor productivity dapat mempengaruhi pertumbuhan sektor
pertanian Indonesia. Dalam penelitian ini, kami mengasumsikan tidak ada perubahan teknologi yang
terjadi pada tahun 1980 sampai 2002.
Teori dan Model
Dalam penelitian ini, teori yang kami gunakan adalah teori produksi yang menjelaskan
kontribusi input dalam memproduksi outputnya. Input physical capital merupakan salah satu input
yang digunakan dalam proses produksi di sektor pertanian. Fungsi produksi yang kami gunakan
adalah:
P= f (C, T, F, I, L)
Keterangan:
P= Jumlah Produksi Padi
C= Luas Panen Sawah
T= Jumlah Traktor Yang Digunakan
F= Jumlah Pupuk yang Digunakan
I= Lahan Sawah Yang Beririgasi
L= Jumlah Petani
2
Variabel independen yang diamati dalam penelitian ini dinilai mempunyai pengaruh terhadap
pertumbuhan output sektor pertanian Indonesia dari tahun 1980-2002, diantaranya :
1. Luas panen sawah
Sawah merupakan modal utama dalam memproduksi output padi. Ekstensifikasi lahan
dinilai mempunyai pengaruh terhadap pertumbuhan output di sektor pertanian.
2. Jumlah traktor yang digunakan
Traktor merupakan teknologi yang dapat meningkatkan efisiensi produksi dan
meningkatkan produktifitas para petani dalam memproduksi padi. Traktor dapat
dinyatakan sebagai modal yang dapat meningkatkan produktifitas petani padi.
3. Jumlah pupuk yang digunakan
Pupuk merupakan teknologi yang dapat meningkatkan jumlah produksi dan
meningkatkan kualitas padi. Pupuk menjadi modal yang dapat membantu petani dalam
melakukan efisiensi produksi.
4. Luas lahan yang beririgasi
Irigasi merupakan teknologi untuk mengatur supply air yang ada di lahan pertanian. Luas
sawah yang beririgasi menjadi modal untuk padi tetap mendapatkan supply air yang
cukup, sehingga padi tidak cepat kering.
5. Jumlah petani
Petani merupakan input yang tidak bisa dipisahkan dengan input modal dalam proses
produksi. Dalam hal ini jumlah petani pun akan mempengaruhi perubahan jumlah
produksi padi di sektor pertanian Indonesia.
Penelitian kami yang berjudul “Peran Input Physical Capital Terhadap Output Sektor
Pertanian (1980-2002)” menggunakan jurnal dari Keith O. Fuglie (2009) sebagai jurnal utama dalam
referensi penelitian dan jurnal yang dibuat oleh Keith O. Fuglie dan D. Schimmelpfenig sebagai
referensi tambahan. Perbedaan antara penelitian Fuglie yang menjadi jurnal referensi utama dengan
penelitian yang kami lakukan adalah penelitian Fuglie (2009) lebih spesifik untuk menganalisis input
physical capital yang mempengaruhi output sektor pertanian.
3
Data dan Metode
Dalam penelitian ini, kami menggunakan data sektor pertanian yang merupaka data time
series sebanyak 22 tahun dimulai dari tahun 1980-2002. Data yang digunakan merupakan data
sekunder yang kami dapatkan dari Badan Pusat Statistik (BPS), Food and Agricultural Organization
(FAO), dan Departemen Pertanian (DEPTAN).
Metode analisis yang kami gunakan adalah analisis regresi linier berganda untuk menunjukan
besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dengan menggunakan metode estimasi
Ordinary Least Square (OLS). Dalam penelitian ini kami menggunakan lima variabel independen,
diantaranya luas panen sawah, jumlah traktor yang digunakan, jumlah pupuk yang digunakan, luas
sawah yang beririgasi, dan jumlah petani. Variabel jumlah produksi padi merupakan variabel
dependen yang kami ingin analisis perubahannya akibat variabel independen yang berubah. Data pada
variabel-variabel tersebut berbeda satuan untuk memudahkan dalam mengolah data dan interpretasi
hasil akhirnya, variabel independen dan dependen akan ditransformasi sehingga menjadi bentuk
satuan yang sama, yaitu dalam bentuk log natural (Ln).
Pada akhirnya kami menentukan model regresi yang akan kami gunakan :
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5
Pembahasan
Uji Kelayakan OLS
Sebelum melakukan analisis regresi berganda dengan metode estimasi OLS, terlebih dahulu
dilakukan uji asumsi klasik untuk memenuhi syarat. Uji asumsi dilakukan untuk memastikan tidak
ada heteroskedastis, autocorrelation maupun perfect multicollinearity.
1. Multikolineritas
Untuk menemukan ada atau tidaknya multikolineritas, penelitian ini menggunakan correlation matrix
yang menggunakan EViews
Table 1.1
LDLUASPN
LDPUPUK
LOGLUASLH
LOGTRAKTOR
LOGPTN
LDLUASPN
1.000000
0.277634
-0.134288
-0.331102
0.029854
LDPUPUK
0.277634
1.000000
-0.113380
-0.028467
0.005153
LOGLUASLH
-0.134288
-0.113380
1.000000
0.111360
0.553676
LOGTRAKTOR
-0.331102
-0.028467
0.111360
1.000000
-0.133933
LOGPTN
0.029854
0.005153
0.553676
-0.133933
1.000000
4
Hasil perbandingan terlihat bahwa tidak adanya multikolinieritas sehingga dapat dikatakan
tidak ada hubungan yang kuat antar variabel bebas. Adanya multikolinier ketika terlihat variabel yang
mendekati angka 1 dengan batasan ≥ 0,8.
2. Heteroskedastisitas
Untuk menguji adanya heteroskedastisitas adalah dengan menggunakan white test.
Table 1.2
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
0.873359
Probability
0.570329
Obs*R-squared
8.666508
Probability
0.468610
Hasil uji heterokedasticity membuktikan bahwa kelima variabel independen tidak ada
heteroskedasticity karena nilai observation r-squared (8.666508) lebih besar dari nilai probability
(0.570329).
3. Autocorrelation
Untuk menguji autokorelasi, kami menggunakan Durbin-Watson stat untuk mengukur ada atau
tidaknya autokorelasi antar variabel independen.
Table 1.3
Dependent Variable: LOGJUMLAHPD
Method: Least Squares
Date: 11/29/12 Time: 12:01
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LDLUASPN
LDPUPUK
LOGLUASLH
LOGPTN
LOGTRAKTOR
-15.90023
0.002414
0.000692
0.398940
2.623332
0.012013
1.412449
0.001081
0.001062
0.062552
0.142172
0.015536
-11.25721
2.233149
0.651746
6.377742
18.45178
0.773220
0.0000
0.0393
0.5233
0.0000
0.0000
0.4500
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.978919
0.972718
0.027157
0.012538
53.78138
1.981244
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
5
17.53131
0.164417
-4.154903
-3.858687
157.8808
0.000000
Hasil uji autocorrelation membuktikan bahwa kelima variabel independen tidak memiliki
autocorrelation, karena dengan data 22 tahun dan 5 variabel independen menghasilkan nilai lower
sebesar 0.8629 dan nilai upper 1.9400, hasil uji yang didapat adalah 1.9812 (lebih besar dari nilai
upper).
Hasil uji regresi linier berganda
Table 1.4
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LDLUASPN
LDPUPUK
LOGLUASLH
LOGPTN
LOGTRAKTOR
-15.90023
0.002414
0.000692
0.398940
2.623332
0.012013
1.412449
0.001081
0.001062
0.062552
0.142172
0.015536
-11.25721
2.233149
0.651746
6.377742
18.45178
0.773220
0.0000
0.0393
0.5233
0.0000
0.0000
0.4500
Hasil persamaan regresi :
Jumlah produksi padi = -15,90023 + 0,002414 Luas panen + 0,000692 Jumlah pupuk + 0,398940
Luas lahan beririgasi + 2,623332 Jumlah petani + 0,012013 Jumlah traktor
Nilai konstanta (β0) = - 15,90023 menjelaskan bahwa jika semua variabel bebas dianggap
konstan, maka akan menurunkan produksi padi sebesar 15,90023 ton. Hal ini menunjukkan
akan terjadi penurunan produksi padi apabila variabel lainnya dianggap tidak berubah.
Variabel Luas panen berpengaruh signifikan positif terhadap besarnya produksi padi. Nilai
koefisien β = 0,002414; menjelaskan bahwa apabila variabel independen lainnya tetap, maka
1
setiap kenaikan 1 hektar lahan panen akan meningkatkan jumlah produksi padi 0,002414 ton.
Variabel Jumlah pupuk tidak signifikan sehingga dapat dikatakan tidak berpengaruh
terhadap produksi padi. Dalam penelitian ini, penggunaan pupuk masih dinilai fluktuatif dan
tidak semua petani menggunakan pupuk, sehingga tidak terlalu berpengaruh terhadap
pertumbuhan output padi.
Variabel Luas lahan beririgasi berpengaruh signifikan positif terhadap jumlah produksi
padi. Nilai koefisien β = 0,398940; artinya apabila variabel independen lainnya tetap, maka
3
setiap penambahan area sawah yang beririgasi sebesar 1 hektar akan menaikkan produksi padi
sebesar 0,398940 ton.
Variabel Jumlah petani berpengaruh signifikan positif terhadap jumlah produksi padi. Nilai
koefisien β = 2,623332; artinya apabila variabel independen lainnya tetap, maka setiap
4
penambahan 1 orang petani akan menaikkan produksi padi sebesar 2,623332 ton.
6
Variabel Jumlah traktor tidak signifikan sehingga dapat dikatakan tidak berpengaruh
terhadap produksi padi. Dalam penelitian ini, dari tahun 1980-2002 sektor pertanian dianggap
masih melakukan proses produksi dengan teknik tradisional, dengan mengandalkan hewan
ternak seperti kerbau untuk membajak sawah, sehingga traktor masih belum berpengaruh
terhadap produktifitas padi.
Kesimpulan
Hasil penelitian ini menunjukan bahwa input physical capital yang berpengaruh signifikan
terhadap pertumbuhan output sektor pertanian dari tahun 1980-2002 adalah luas panen sawah sebagai
modal utama sektor pertanian dalam memproduksi padi, ekstensifikasi lahan menjadi cara yang dapat
meningkatkan produksi padi. Dan input physical capital lain yang berpengaruh signifikan adalah luas
sawah yang beririgasi, artinya semakin banyak area sawah yang beririgasi akan membantu
meningkatkan produksi padi di Indonesia dari tahun 1980-2002. Variabel independen lain yang
berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan produksi padi adalah jumlah petani, jika jumlah petani
ditambah maka akan meningkatkan produksi padi. Variabel yang tidak berpengaruh terhadap
peningkatkan produksi padi adalah jumlah pupuk yang digunakan dan jumlah traktor yang digunakan.
Hasil tersebut disinyalir diakibatkan karena sektor pertanian Indonesia masih menggunakan teknik
tradisional dalam memproduksi padi. Sehingga penggunaan teknologi pupuk dan traktor tidak
berpengaruh dalam peningkatan produksi padi di tahun 1980-2002. Maka pupuk dan traktor tidak bisa
dinyatakan sebagai input physical capital yang berpengaruh signifikan dalam meningkatkan produksi
padi Indonesia.
Dalam penelitian ini, kami menggunakan asumsi bahwa tidak ada perubahan teknologi
dimaksudkan untuk mempermudah penelitian. Dalam penelitian ini, sektor pertanian di Indonesia
dianggap tidak menggunakan teknologi selain penggunaan pupuk, ekstensifikasi lahan panen,
penggunaan irigasi sebagai pengatur supply air, dan penggunaan traktor yang dapat meningkatkan
produksi output sektor pertanian.
Sektor pertanian Indonesia harus meningkatkan penggunaan input physical capital dan
teknologi modern untuk meningkatkan efisiensi produksi output di sektor pertanian, diharapkan akan
terjadi perpindahan tenaga kerja dari tenaga kerja di sektor pertanian ke sektor industri atau jasa.
Sehingga ada transisi dari labour intensive ke capital intensive yang saat ini sudah diterapkan di
negara maju.
7
Daftar Pustaka
Fuglie, K., O. (2010). Sources of growth in Indonesian agriculture. Journal of production analysis,
33, 225-240. doi: 10.1007/s11123-009-0150-x.
Fuglie, K., & Schimmelpfennig, D. (2010). Introduction to the special issue on agricultural
productivity growth: A closer look at large, developing countries. Journal of Productivity Analysis,
33(3), 169-172.
8
Lampiran Data
Tahun
Padi (ton)
Luas Panen (ha)
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
27993088
30988801
31775624
33294263
36017309
37027443
37739620
37969591
39316072
42371324
42825267
42330934
45413648
45558933
43959181
46805672
48188255
46591874
46482803
48201136
49207201
47895512
48899065
7824046
8191020
7872600
7986909
8547125
8755721
8888012
8796321
8927374
9374956
9377514
9168502
9799107
9806895
9493966
10081220
10251393
9881764
10475562
10794211
10617600
10419375
10456979
Irigasi
(1000 ha)
4107
4107
4107
4107
4107
4107
4107
4106
4300
4387
4410
4410
4410
4415
4415
4420
4428
4772
5015
5260
5500
5745
6000
9
Traktor
(unit)
5149
3577
4159
4340
2178
1907
1727
1852
2220
2300
3365
2500
2700
2200
3200
3257
4562
7130
4400
1250
3500
3350
3500
Pupuk (ton)
Petani
850931
997054
1082400
1049155
1285800
1298900
1366200
1467400
1585400
1469100
1609900
1551700
1697000
1557900
1649000
1844000
2084000
1706600
2120900
1925500
1964400
1953480
2213000
80848
82272
83695
85097
86467
87796
89073
90338
91567
92743
93867
94133
94331
94499
94607
94619
94569
94462
94360
94146
93918
93666
93387
Kelompok 4
Kahfi Giovanni M. / 2010110011
Gerry Pramudya S. / 2010110022
Dini D. Rahmatillah / 2010110075
Kelas A
Abstrak
Indonesia merupakan sebuah negara agraris, di mana sektor
pertanian
berperan
penting
dalam
menggerakkan
roda
perekonomian dan memenuhi kebutuhan masyarakat. Semakin tinggi
output sektor pertanian, maka kebutuhan masyarakat dinilai semakin
mampu dipenuhi. Pertumbuhan output di sektor pertanian dinilai
dapat dipengaruhi oleh faktor input, yaitu teknologi, physical capital
dan labor. Penelitian ini menganalisa secara lebih spesifik apakah
pertumbuhan output sektor pertanian dipengaruhi secara signifikan
oleh input physical capital, baik secara negatif maupun positif.
Namun di sisi lain, input labor tidak dapat dipisahkan karena kedua
faktor input ini saling mempengaruhi satu sama lain. Lebih lanjut
lagi, penelitian ini juga menganalisa tentang input apa saja yang
mempengaruhi pertumbuhan output sektor pertanian Indonesia
secara positif.
Kata kunci : physical capital, input sektor pertanian, teknologi.
Pendahuluan
Output sektor pertanian Indonesia rata-rata mengalami peningkatan sebesar 3,6% per tahun
dari tahun 1961 sampai dengan 2006 (Fuglie, 2009). Hal ini menunjukkan bahwa sektor pertanian
merupakan salah satu roda penggerak perekonomian Indonesia. Physical capital dan labor merupakan
dua contoh faktor input yang dapat mempengaruhi output di sektor pertanian. Perubahan jumlah input
physical capital yang digunakan dapat mempengaruhi produktifitas tenaga kerja dan memiliki
backward and forward linkages terhadap perekonomian Indonesia, di mana keberadaan input physical
capital dan tenaga kerja saling mempengaruhi dan sulit dipisahkan satu sama lain. Maka, kami ingin
1
mengetahui apakah peningkatan output yang terjadi tersebut dipengaruhi secara signifikan oleh faktor
input physical capital dan/atau input tenaga kerja.
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor input apa saja yang dapat berpengaruh
secara signifikan terhadap pertumbuhan output di sektor pertanian pada tahun 1980 sampai 2002.
Dalam penelitian ini, kami menggunakan faktor input luas panen sawah, luas lahan yang beririgrasi,
jumlah traktor dan jumlah pupuk yang digunakan sebagai proxy input physical capital dan jumlah
petani yang bekerja sebagai proxy input tenaga kerja di sektor pertanian. Kami menggunakan proxy
jumlah produksi padi untuk menganalisa pertumbuhan output di sektor pertanian tersebut. Penelitian
ini mengacu kepada penelitian Fuglie pada tahun 2009 yang menganalisa tentang faktor-faktor apa
saja yang mempengaruhi pertumbuhan sektor pertanian di Indonesia pada tahun 1961-2006.
Perbedaan penelitian kami dengan penelitian sebelumnya adalah dalam penelitian ini kami ingin
menganalisa secara lebih spesifik apakah input physical capital berpengaruh secara signifikan
terhadap pertumbuhan output sektor pertanian, sedangkan Fuglie menganalisa bukan hanya faktor
input, tetapi juga peningkatan di total factor productivity dapat mempengaruhi pertumbuhan sektor
pertanian Indonesia. Dalam penelitian ini, kami mengasumsikan tidak ada perubahan teknologi yang
terjadi pada tahun 1980 sampai 2002.
Teori dan Model
Dalam penelitian ini, teori yang kami gunakan adalah teori produksi yang menjelaskan
kontribusi input dalam memproduksi outputnya. Input physical capital merupakan salah satu input
yang digunakan dalam proses produksi di sektor pertanian. Fungsi produksi yang kami gunakan
adalah:
P= f (C, T, F, I, L)
Keterangan:
P= Jumlah Produksi Padi
C= Luas Panen Sawah
T= Jumlah Traktor Yang Digunakan
F= Jumlah Pupuk yang Digunakan
I= Lahan Sawah Yang Beririgasi
L= Jumlah Petani
2
Variabel independen yang diamati dalam penelitian ini dinilai mempunyai pengaruh terhadap
pertumbuhan output sektor pertanian Indonesia dari tahun 1980-2002, diantaranya :
1. Luas panen sawah
Sawah merupakan modal utama dalam memproduksi output padi. Ekstensifikasi lahan
dinilai mempunyai pengaruh terhadap pertumbuhan output di sektor pertanian.
2. Jumlah traktor yang digunakan
Traktor merupakan teknologi yang dapat meningkatkan efisiensi produksi dan
meningkatkan produktifitas para petani dalam memproduksi padi. Traktor dapat
dinyatakan sebagai modal yang dapat meningkatkan produktifitas petani padi.
3. Jumlah pupuk yang digunakan
Pupuk merupakan teknologi yang dapat meningkatkan jumlah produksi dan
meningkatkan kualitas padi. Pupuk menjadi modal yang dapat membantu petani dalam
melakukan efisiensi produksi.
4. Luas lahan yang beririgasi
Irigasi merupakan teknologi untuk mengatur supply air yang ada di lahan pertanian. Luas
sawah yang beririgasi menjadi modal untuk padi tetap mendapatkan supply air yang
cukup, sehingga padi tidak cepat kering.
5. Jumlah petani
Petani merupakan input yang tidak bisa dipisahkan dengan input modal dalam proses
produksi. Dalam hal ini jumlah petani pun akan mempengaruhi perubahan jumlah
produksi padi di sektor pertanian Indonesia.
Penelitian kami yang berjudul “Peran Input Physical Capital Terhadap Output Sektor
Pertanian (1980-2002)” menggunakan jurnal dari Keith O. Fuglie (2009) sebagai jurnal utama dalam
referensi penelitian dan jurnal yang dibuat oleh Keith O. Fuglie dan D. Schimmelpfenig sebagai
referensi tambahan. Perbedaan antara penelitian Fuglie yang menjadi jurnal referensi utama dengan
penelitian yang kami lakukan adalah penelitian Fuglie (2009) lebih spesifik untuk menganalisis input
physical capital yang mempengaruhi output sektor pertanian.
3
Data dan Metode
Dalam penelitian ini, kami menggunakan data sektor pertanian yang merupaka data time
series sebanyak 22 tahun dimulai dari tahun 1980-2002. Data yang digunakan merupakan data
sekunder yang kami dapatkan dari Badan Pusat Statistik (BPS), Food and Agricultural Organization
(FAO), dan Departemen Pertanian (DEPTAN).
Metode analisis yang kami gunakan adalah analisis regresi linier berganda untuk menunjukan
besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dengan menggunakan metode estimasi
Ordinary Least Square (OLS). Dalam penelitian ini kami menggunakan lima variabel independen,
diantaranya luas panen sawah, jumlah traktor yang digunakan, jumlah pupuk yang digunakan, luas
sawah yang beririgasi, dan jumlah petani. Variabel jumlah produksi padi merupakan variabel
dependen yang kami ingin analisis perubahannya akibat variabel independen yang berubah. Data pada
variabel-variabel tersebut berbeda satuan untuk memudahkan dalam mengolah data dan interpretasi
hasil akhirnya, variabel independen dan dependen akan ditransformasi sehingga menjadi bentuk
satuan yang sama, yaitu dalam bentuk log natural (Ln).
Pada akhirnya kami menentukan model regresi yang akan kami gunakan :
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5
Pembahasan
Uji Kelayakan OLS
Sebelum melakukan analisis regresi berganda dengan metode estimasi OLS, terlebih dahulu
dilakukan uji asumsi klasik untuk memenuhi syarat. Uji asumsi dilakukan untuk memastikan tidak
ada heteroskedastis, autocorrelation maupun perfect multicollinearity.
1. Multikolineritas
Untuk menemukan ada atau tidaknya multikolineritas, penelitian ini menggunakan correlation matrix
yang menggunakan EViews
Table 1.1
LDLUASPN
LDPUPUK
LOGLUASLH
LOGTRAKTOR
LOGPTN
LDLUASPN
1.000000
0.277634
-0.134288
-0.331102
0.029854
LDPUPUK
0.277634
1.000000
-0.113380
-0.028467
0.005153
LOGLUASLH
-0.134288
-0.113380
1.000000
0.111360
0.553676
LOGTRAKTOR
-0.331102
-0.028467
0.111360
1.000000
-0.133933
LOGPTN
0.029854
0.005153
0.553676
-0.133933
1.000000
4
Hasil perbandingan terlihat bahwa tidak adanya multikolinieritas sehingga dapat dikatakan
tidak ada hubungan yang kuat antar variabel bebas. Adanya multikolinier ketika terlihat variabel yang
mendekati angka 1 dengan batasan ≥ 0,8.
2. Heteroskedastisitas
Untuk menguji adanya heteroskedastisitas adalah dengan menggunakan white test.
Table 1.2
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
0.873359
Probability
0.570329
Obs*R-squared
8.666508
Probability
0.468610
Hasil uji heterokedasticity membuktikan bahwa kelima variabel independen tidak ada
heteroskedasticity karena nilai observation r-squared (8.666508) lebih besar dari nilai probability
(0.570329).
3. Autocorrelation
Untuk menguji autokorelasi, kami menggunakan Durbin-Watson stat untuk mengukur ada atau
tidaknya autokorelasi antar variabel independen.
Table 1.3
Dependent Variable: LOGJUMLAHPD
Method: Least Squares
Date: 11/29/12 Time: 12:01
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LDLUASPN
LDPUPUK
LOGLUASLH
LOGPTN
LOGTRAKTOR
-15.90023
0.002414
0.000692
0.398940
2.623332
0.012013
1.412449
0.001081
0.001062
0.062552
0.142172
0.015536
-11.25721
2.233149
0.651746
6.377742
18.45178
0.773220
0.0000
0.0393
0.5233
0.0000
0.0000
0.4500
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.978919
0.972718
0.027157
0.012538
53.78138
1.981244
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
5
17.53131
0.164417
-4.154903
-3.858687
157.8808
0.000000
Hasil uji autocorrelation membuktikan bahwa kelima variabel independen tidak memiliki
autocorrelation, karena dengan data 22 tahun dan 5 variabel independen menghasilkan nilai lower
sebesar 0.8629 dan nilai upper 1.9400, hasil uji yang didapat adalah 1.9812 (lebih besar dari nilai
upper).
Hasil uji regresi linier berganda
Table 1.4
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
LDLUASPN
LDPUPUK
LOGLUASLH
LOGPTN
LOGTRAKTOR
-15.90023
0.002414
0.000692
0.398940
2.623332
0.012013
1.412449
0.001081
0.001062
0.062552
0.142172
0.015536
-11.25721
2.233149
0.651746
6.377742
18.45178
0.773220
0.0000
0.0393
0.5233
0.0000
0.0000
0.4500
Hasil persamaan regresi :
Jumlah produksi padi = -15,90023 + 0,002414 Luas panen + 0,000692 Jumlah pupuk + 0,398940
Luas lahan beririgasi + 2,623332 Jumlah petani + 0,012013 Jumlah traktor
Nilai konstanta (β0) = - 15,90023 menjelaskan bahwa jika semua variabel bebas dianggap
konstan, maka akan menurunkan produksi padi sebesar 15,90023 ton. Hal ini menunjukkan
akan terjadi penurunan produksi padi apabila variabel lainnya dianggap tidak berubah.
Variabel Luas panen berpengaruh signifikan positif terhadap besarnya produksi padi. Nilai
koefisien β = 0,002414; menjelaskan bahwa apabila variabel independen lainnya tetap, maka
1
setiap kenaikan 1 hektar lahan panen akan meningkatkan jumlah produksi padi 0,002414 ton.
Variabel Jumlah pupuk tidak signifikan sehingga dapat dikatakan tidak berpengaruh
terhadap produksi padi. Dalam penelitian ini, penggunaan pupuk masih dinilai fluktuatif dan
tidak semua petani menggunakan pupuk, sehingga tidak terlalu berpengaruh terhadap
pertumbuhan output padi.
Variabel Luas lahan beririgasi berpengaruh signifikan positif terhadap jumlah produksi
padi. Nilai koefisien β = 0,398940; artinya apabila variabel independen lainnya tetap, maka
3
setiap penambahan area sawah yang beririgasi sebesar 1 hektar akan menaikkan produksi padi
sebesar 0,398940 ton.
Variabel Jumlah petani berpengaruh signifikan positif terhadap jumlah produksi padi. Nilai
koefisien β = 2,623332; artinya apabila variabel independen lainnya tetap, maka setiap
4
penambahan 1 orang petani akan menaikkan produksi padi sebesar 2,623332 ton.
6
Variabel Jumlah traktor tidak signifikan sehingga dapat dikatakan tidak berpengaruh
terhadap produksi padi. Dalam penelitian ini, dari tahun 1980-2002 sektor pertanian dianggap
masih melakukan proses produksi dengan teknik tradisional, dengan mengandalkan hewan
ternak seperti kerbau untuk membajak sawah, sehingga traktor masih belum berpengaruh
terhadap produktifitas padi.
Kesimpulan
Hasil penelitian ini menunjukan bahwa input physical capital yang berpengaruh signifikan
terhadap pertumbuhan output sektor pertanian dari tahun 1980-2002 adalah luas panen sawah sebagai
modal utama sektor pertanian dalam memproduksi padi, ekstensifikasi lahan menjadi cara yang dapat
meningkatkan produksi padi. Dan input physical capital lain yang berpengaruh signifikan adalah luas
sawah yang beririgasi, artinya semakin banyak area sawah yang beririgasi akan membantu
meningkatkan produksi padi di Indonesia dari tahun 1980-2002. Variabel independen lain yang
berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan produksi padi adalah jumlah petani, jika jumlah petani
ditambah maka akan meningkatkan produksi padi. Variabel yang tidak berpengaruh terhadap
peningkatkan produksi padi adalah jumlah pupuk yang digunakan dan jumlah traktor yang digunakan.
Hasil tersebut disinyalir diakibatkan karena sektor pertanian Indonesia masih menggunakan teknik
tradisional dalam memproduksi padi. Sehingga penggunaan teknologi pupuk dan traktor tidak
berpengaruh dalam peningkatan produksi padi di tahun 1980-2002. Maka pupuk dan traktor tidak bisa
dinyatakan sebagai input physical capital yang berpengaruh signifikan dalam meningkatkan produksi
padi Indonesia.
Dalam penelitian ini, kami menggunakan asumsi bahwa tidak ada perubahan teknologi
dimaksudkan untuk mempermudah penelitian. Dalam penelitian ini, sektor pertanian di Indonesia
dianggap tidak menggunakan teknologi selain penggunaan pupuk, ekstensifikasi lahan panen,
penggunaan irigasi sebagai pengatur supply air, dan penggunaan traktor yang dapat meningkatkan
produksi output sektor pertanian.
Sektor pertanian Indonesia harus meningkatkan penggunaan input physical capital dan
teknologi modern untuk meningkatkan efisiensi produksi output di sektor pertanian, diharapkan akan
terjadi perpindahan tenaga kerja dari tenaga kerja di sektor pertanian ke sektor industri atau jasa.
Sehingga ada transisi dari labour intensive ke capital intensive yang saat ini sudah diterapkan di
negara maju.
7
Daftar Pustaka
Fuglie, K., O. (2010). Sources of growth in Indonesian agriculture. Journal of production analysis,
33, 225-240. doi: 10.1007/s11123-009-0150-x.
Fuglie, K., & Schimmelpfennig, D. (2010). Introduction to the special issue on agricultural
productivity growth: A closer look at large, developing countries. Journal of Productivity Analysis,
33(3), 169-172.
8
Lampiran Data
Tahun
Padi (ton)
Luas Panen (ha)
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
27993088
30988801
31775624
33294263
36017309
37027443
37739620
37969591
39316072
42371324
42825267
42330934
45413648
45558933
43959181
46805672
48188255
46591874
46482803
48201136
49207201
47895512
48899065
7824046
8191020
7872600
7986909
8547125
8755721
8888012
8796321
8927374
9374956
9377514
9168502
9799107
9806895
9493966
10081220
10251393
9881764
10475562
10794211
10617600
10419375
10456979
Irigasi
(1000 ha)
4107
4107
4107
4107
4107
4107
4107
4106
4300
4387
4410
4410
4410
4415
4415
4420
4428
4772
5015
5260
5500
5745
6000
9
Traktor
(unit)
5149
3577
4159
4340
2178
1907
1727
1852
2220
2300
3365
2500
2700
2200
3200
3257
4562
7130
4400
1250
3500
3350
3500
Pupuk (ton)
Petani
850931
997054
1082400
1049155
1285800
1298900
1366200
1467400
1585400
1469100
1609900
1551700
1697000
1557900
1649000
1844000
2084000
1706600
2120900
1925500
1964400
1953480
2213000
80848
82272
83695
85097
86467
87796
89073
90338
91567
92743
93867
94133
94331
94499
94607
94619
94569
94462
94360
94146
93918
93666
93387