## Efisiensi Teknis Usahatani Bawang Merah di Kabupaten Bima Provinsi Nusa Tenggara Barat
Muhammad Nursan 1* , Nurtaji Wathoni 1 1 Fakultas Pertanian,Universitas Mataram NTB-Indonesia *Correspondence author : mnursan@yahoo.co.id
Article Info Abstrak Article history: Received 30 July 2021 Received in revised from 01 August 2021 Accepted 26 October 2021 DOI: https://doi.org/10.32938/ag.v6i4.1439 Bima  Regency  is  the  center  for  the  development  and  production  of  the largest  shallot  commodity  in  West  Nusa  Tenggara  Province.  However,  the productivity of shallots in Bima Regency still needs to be increased in order to achieve maximum production. The purpose of this study is to analyze the factors  that  influence  the  production  and  technical  inefficiency  of  shallot farming,  and  to  analyze  the  technical  efficiency  of  farmers  in  conducting shallot  farming.  Bima  Regency  is  the  research  area  determined  by purposive  sampling  because  it  is  the  center  of  shallot  development  in  NTB Province.  The  research  data  was  taken  by  conducting  interviews  with  35 respondents who were determined by proportional sampling. Then the data obtained  were  analyzed  using  the  Cobb  Douglas  Stochastic  Frontier production  function  approach  using  the  Frontier  4.1  software  program. Based on the results of the analysis, it was found that the production factor of the number of seeds, urea fertilizer and labor had a significant effect on the  production  of  shallots,  while  the  farmer's  age  and  farming  experience had a significant effect on the technical inefficiency of shallot farming at the alpha level of 5 percent. The level of technical efficiency of shallot farming in Bima  Regency  is  classified  as  efficient  because  it  has  a  value  of  0.9792. Farmers can still improve efficiency in onion farming by optimizing the use of  superior  seeds,  labor,  balanced  fertilizer  application,  and  increasing farmers'  skills  in  adopting  innovation  and  using  onion  cultivation technology.
Keywords:
Technical Efficiency
Cobb Douglas Production Function Stochastic Frontier

## 1. Pendahuluan
Sektor  pertanian  merupakan leading  sector pembangunan  hal  ini  tidak  lepas  dari  peran utama  dan  peran  pentingnya  dari  sektor  pertanian.    Oleh  karena  itu,  pembangunan  sektor pertanian harus terus dilakukan secara berkelanjutan untuk meningkatkan nilai tambah produk pertanian  dan  pendapatan  petani    ( Nursan  &  Septiadi,  2020 ).  Pengembangan  komoditas- komoditas  strategis  pertanian  perlu  menjadi  prioritas  dalam  program  maupun  kebijakan pembangunan  pertanian  berkelanjutan.  Komoditas  bawang  merah  adalah  salah satu  komoditas strategis  pertanian  di  Indonesia  karena  memiliki  nilai  ekonomi  tinggi  dan  banyak  digunakan sebagai bahan baku atau bahan masakan dari berbagai jenis olahan makanan  serta sering kali menjadi  komoditas  penyumbang  inflasi  bersama  beberapa  komoditas  strategis  lainnya  seperti beras, cabai, daging sapi dan daging ayam ( Mutiarasari et al. , 2019 ).
Konsumsi  bawang  merah  cenderung  meningkat  setiap  tahun  dengan  adanya  peningkatan jumlah  penduduk.  Tingkat  konsumsi  bawang  merah  setiap  tahun  memiliki  laju  peningkatan pertumbuhan  1.18  persen  ( Kementerian  Pertanian,  2015 )  dan  dari  hasil  survei  Susenas  tahun 2019 tingkat konsumsi bawang merah per kapita mencapai sebesar 27.72 kg/kapita/tahun ( BPS, 2019 ).  Untuk  pemenuhan  kebutuhan  konsumsi  masyarakat  tersebut  maka  tidak  heran  hampir seluruh  provinsi  di  Indonesia  melakukan  budidaya  bawang  merah  dan  bahkan  masih  kurang, sehingga  harus  dipenuhi  dengan  cara  mengimpor  bawang  merah  dari  negara  lain  seperti Vietnam, India dan Thailand.
Salah satu daerah  dengan jumlah produksi terbesar komoditas bawang merah di Indonesia adalah  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  (NTB)  yang  menempati  urutan  ketiga  nasional  setelah Provinsi Jawa Timur dan Jawa Tengah dengan jumlah produksi sebesar 188.740,4 ton dari luas panen sebesar 17.570 hektar ( BPS, 2020 ).  Sebagian besar produksi bawang merah NTB tersebut atau sebesar 73.35 persen disumbangkan oleh Kabupaten Bima yang memiliki produksi sebesar 136.292,4  ton  dengan  luas  panen  sebesar  12.028  hektar  ( BPS  NTB,  2021 ).  Berdasarkan  data tersebut  dapat  diketahui  bahwa  produktivitas  bawang  merah  di  Provinsi  NTB  sebesar  10.7 ton/hektar  dan  Kabupaten  Bima  sebesar  11.3  ton/hektar.  Produktivitas  komoditas  bawang merah di wilayah ini lebih tinggi daripada produktivitas nasional untuk komoditas bawang merah yakni 9,7 ton per hektar ( BPS, 2020 ). Namun, dibandingkan wilayah lain masih tergolong rendah seperti produktivitas bawang merah di Kabupaten Lampung Selatan mencapai sebesar 13.75 ton per  hektar  ( Tristya et  al., 2018) dan  masih  jauh  di  bawah  potensi  produksi  yang  dapat  dicapai yakni  sebesar  15-20  ton  per  hektar  ( Baswarsiati et  al., 2015 ).  Begitu  juga  jika  dibandingkan dengan  produktivitas  bawang  merah  di  negara  lainnya  seperti  china  yang  sudah  mencapai sebesar 38.43 ton per hektar, Irak 26.36 per hektar dan Jepang 22.28 per hektar  ( Astuti et  al.,
Produktivitas  bawang  merah  Kabupaten  Bima-NTB  yang  masih  tergolong  rendah  ini  bisa diduga  kurang  optimalnya  penggunaan  sarana  produksi  atau  input  produksi  sehingga  akan mempengaruhi  efisiensi  dan  produktivitas  usahatani  bawang  merah. Tinaprilla et  al., (2013) mengatakan  bahwa  kemampuan  menggunakan  input-input  produksi  akan  mempengaruhi efisiensi usahatani. Jika penggunaan input-input kurang optimal maka usahatani menjadi tidak efisien  dan  berdampak  pada  kurangnya  produktivitas.  Oleh  karena  itu,  tujuan  penelitian  ini adalah  menganalisis  faktor-faktor  produksi  apa  saja  yang  mempengaruhi  usahatani  bawang merah dan menganalisis tingkat efisiensi teknis petani serta menganalisis faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi inefisiensi teknis dalam melakukan usahatani bawang merah.

## 2. Metode .
Metode  penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif  dengan  pendekatan  penelitian kuantitatif  ( Sugiyono,  2014 ).  Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  Bulan  Agustus  sampai  Bulan Oktober  Tahun  2018  di  Kabupaten  Bima  yang  dipilih  secara purposive  sampling karena merupakan  wilayah  pusat  pengembangan  bawang  merah  di  Provinsi  NTB  dengan  jumlah produksi sebesar 136.292,4 ton atau sebesar 73.35 persen dari total produksi bawang merah di Provinsi  NTB  ( BPS  NTB,  2021 ).  Responden  pada  penelitian  ini  sebanyak  35  orang  yang  diambil pada  dua  kelompok  tani  menggunakan  metode proportional  random  sampling. Jenis  data  pada penelitian  ini  merupakan  data  kerat  lintang  ( Cross  section) .  Pengumpulan  data  penelitian dilakukan  dengan  cara  wawancara  terhadap  petani  bawang  merah  menggunakan  kuesioner penelitian.
Kemudian  untuk  menganalisis  data  penelitian  menggunakan  pendekatan  fungsi  produksi Cobb  Douglas Stochastic  Frontier  Analysis  (SFA) dengan  program  software  frontier  4.1 Penggunaan  fungsi  produksi  Cobb  Douglass stochastic  frontier dengan  metode  pendugaan Maximum  Likelihood  Estimation (MLE)  dipilih  karena  metode  MLE  memiliki  kinerja  terbaik  pada tingkat  teknologi  yang  ada  ( Mutiarasari et  al., 2019 ).    Adapun  persamaan  fungsi  produksi tersebut dapat dilihat pada persamaan berikut.
ln Y = β 0 + β 1 lnX 1i + β 2 lnX 2i +β 3 lnX 3i +β 4 lnX 4i +β 5 ln X 5i +β 6 lnX 6i (v i -u i ) ket:
Y
= produksi bawang merah (kw) X 1 = luas lahan petani (ha) X 2 = jumlah bibit (kg) X 3 = tenaga kerja (HKO) X 4
= Pupuk Urea (kg) X 5 = Pupuk KCL
X 6 = Pestisida (liter) β 0 = Konstanta β j = Nilai koefisien parameter, j= 1,2,3,4,5 dan 6, β j > 0 v i =  Variabel  pengganggu  yang  merupakan  faktor-faktor  eksternal  seperti  iklim, hama/penyakit dan lainnya
u i =  Variabel  efek  inefisiensi  teknis  yang  merupakan  faktor-faktor  internal  petani  bawang merah.
Analisis efisiensi teknis petani bawang merah di Kabupaten Bima menggunakan persamaan berikut ini:
𝑇𝐸 = 𝐸(𝑌/𝑈 𝑖 , 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑋 4 , 𝑋 5, 𝑋 6 ) 𝐸(𝑌 ∗ /𝑈 𝑖 = 0, 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑋 4 , 𝑋 5 , 𝑋 6 )
ket:
TE
= Tingkat efisiensi . teknis 𝐸 (𝑌/𝑈 𝑖 , 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑋 4 , 𝑋 5 , 𝑋 6 ) = Tingkat output . observasi 𝐸(𝑌 ∗ /𝑈 𝑖 = 0, 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑋 4 , 𝑋 5 , 𝑋 6 ) = Tingkat output batas ( frontier )
Tingkat  efisiensi  teknis  usahatani  memiliki  nilai 0≤ TE ≤  1. Jika  nilai  TE bernilai  ≥  0. 70 maka sudah tergolong efisien.
Selain menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi dan tingkat efisiensi teknis, pendugaan  parameter  dengan  menggunakan  pendekatan  fungsi  produksi  Cobb  Douglas Stochastic Frontier Analysis (SFA) dengan program software frontier 4.1 juga dapat menganalisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  inefisiensi  teknis  usahatani  bawang  merah.  Variabel  efek
inefisiensi  teknis  yang  merupakan  faktor-faktor  internal  petani  bawang  merah,  diasumsikan bebas  dan  terdistribusi  setengah  normal  dengan  N  (u i ,σ 2 ).  Nilai  parameter  (u i )  yang  merupakan efek  inefisiensi  teknis  usahatani  bawang  merah  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑈 𝑖 = 𝛿 0 + 𝛿 1 𝑍 1 + 𝛿 2 𝑍 2 + 𝛿 3 Z 3 + 𝛿 4 Z 4 + 𝛿 5 Z 5 + 𝜔 i keterangan:
U i = efek inefesiensi teknis
Z 1 = umur (tahun)
Z 2 = pendidikan (tahun)
Z 3 = pengalaman (tahun)
Z 4 = jumlah tanggungan (orang)
Z 5 = dummy ikut pelatihan (pernah ikut pelatihan=1 dan tidak pernah=0)
Nilai koefisien yang diharapkan: δ 0 > 0, δ 1 >0, δ 2 , δ 3 , δ 4 , δ 5 <0.
Pengujian  parameter  dilakukan  dengan  dua  tahap  untuk    menganalisis  fungsi  produksi Cobb  Douglas stochastic  frontier dan  faktor-faktor  inefisiensi  teknis  usaha  tani  bawang  merah. Tahap  pertama  mengestimasi  nilai  parameter β j menggunakan  metode  OLS.  Kemudian  pada tahap kedua mengestimasi secara serentak nilai parameter β 0 , β j , u i dan v i menggunakan metode Maximum Likelihood Estimator (MLE).
Pengolahan analisis dengan menggunakan Program Frontier 4.1 nantinya akan memberikan nilai dugaan parameter varians sebagai berikut:
𝜎 2 = 𝜎 𝑣 2 + 𝜎 𝑢 2 𝛾 = 𝜎 𝑢 2 𝜎 𝑣 2
Parameter  varians  ini  dapat  mencari  nilai gamma ( γ ) ,  dimana 0  <γ  <1 .  Nilai  gamma  ( γ ) merupakan besarnya kontribusi efisiensi teknis terhadap efek residual total.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Karakteristik Petani Responden Bawang Merah
Karakteristik petani responden dalam melakukan usahatani bawang merah terdiri atas usia petani,  pendidikan,  pengalaman  usahatani,  dan  jumlah  tanggungan  petani.  Perbedaan karakteritik  di  antara  petani  bawang  merah  akan  mempengaruhi  keputusan  dan  hasil berusahatani bawang merah.
Tabel 1. Karakteristik Petani Bawang Merah di Kabupaten Bima Provinsi NTB
Usia Petani (tahun) Jumlah (Orang) Persentase (%) < 15 0 0 15-64 35 100 >64 0 0 Jumlah 35 100 Usia Rata-rata 40 (Tahun) Pendidikan Petani Tamat SD 3 8.57 Tamat SMP-SMA 28 80 Lulusan PT 4 11.43 Jumlah 35 100 Pengalaman Usahatani (Tahun) 1-10 10 28.57 11-20 18 51.43 21-30 4 11.43 >30 3 8.57 Jumlah 35 100 Rata-rata Pengalaman Berusatani 16 (Tahun) Jumlah Tanggungan (Orang) 1-3 13 37.14 4-6 20 57.14 >6 2 5.72 Jumlah 35 100 Rata-rata Tanggungan 4 (Orang) Sumber: Data Primer diolah (2021)
Tabel  1 menjelaskan  bahwa  petani  dalam  melakukan  usahatani  bawang  merah  di Kabupaten  Bima  memiliki  usia  rata-rata  sebesar  40  tahun  yang  termasuk  ke  dalam  usia  yang produktif  yaitu  15-64  tahun.  Usia  petani  dapat  mempengaruhi  petani  dalam  mengambil keputusan  dan  meningkatkan  produktivitas  usahatani.  Umur  yang  relatif  muda  akan  lebih produktif, inovatif dan penuh motivasi kerja ( Musafiri, 2016 ). Tingkat pendidikan petani bawang merah cukup baik yaitu rata-rata berada pada tingkat lulusan SMP-SMA sebanyak 28 orang atau 80  persen  dan  bahkan  ada  lulusan  perguruan  tinggi  4  orang.  Untuk  pengalaman  berusahatani petani bawang merah tergolong tinggi dengan rata-rata pengalaman berusahatani bawang merah sebesar  16  tahun.  Berusahatani  bawang  merah  di  Kabupaten  Bima  sudah  dilakukan  secara turun-temurun  dan  sudah  sejak  lama  dilakukan.  Sedangkan  untuk  jumlah  anggota  keluarga yang  menjadi  tanggungan  petani  rata-rata  sebanyak  4  orang  atau  didominasi  dengan  jumlah tanggungan  4-6  orang.  Dimana  semakin  banyak  tanggungan  keluarga  petani  akan  mendorong motivasi  kerja  petani  sehingga  mampu  meningkatkan  efisiensi  dalam  melakukan  usahatani bawang merah ( Astuti et al., 2020 ).
Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Produksi Bawang Merah Penggunaan fungsi produksi Cobb Douglass stochastic frontier dengan metode pendugaan Maximum Likelihood Estimation (MLE) dipilih pada penelitian karena metode MLE memiliki kinerja terbaik pada tingkat teknologi yang ada. Hasil pendugaan parameter menggunakan metode MLE selain  menghasilkan  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  produksi  usahatani  juga  dapat menduga  faktor apa saja yang menyebabkan inefisiensi teknis pada produksi usahatani bawang merah ( Mutiarasari et al., 2019 ).
Tabel 2. Hasil Pendugaan Menggunakan fungsi produksi Cobb-Douglass S tochastic Frontier pada usahatani bawang merah dengan Metode MLE Variabel Koefisien t-ratio Konstanta 1.568 16.654 Lahan 0.011 0.280 Bibit 0.366* 6.011 Tenaga Kerja 0.441* 4.624 Urea 0.087** 1.491 KCL 0.0002 0.021 Pestisida 0.114* 2.113 Sigma-Squared 0.0018 1.520 Gamma 0.500 1.886 LR Test 18.670 Loglikelihood  function (Metode OLS) 61.467 Loglikehood  function (Metode MLE) 70.802
Sumber: Data Primer Diolah (2021); Keterangan: * nilai t- α 5% = 1,701, t - α 10% = 1,313
Nilai Sigma-Squared yang  diperoleh  lebih  besar  yaitu  sebesar 0.0018,  ini  menandakan adanya efek inefisiensi pada model usahatani bawang merah. Nilai gamma (γ) yang ditunjukkan pada Tabel  2 sebesar  0.500  dan  memiliki  pengaruh  nyata  pada  t- α  5  persen.  Hasil  ini  berarti bahwa  sebagian  besar  atau  sebesar  50  persen  keragaman  hasil  yang  diperoleh  petani  bawang merah  disebabkan  oleh  perbedaan  efisiensi  teknis  di  antara  petani  dan  50  persen  dapat di pengaruhi oleh faktor pengganggu eksternal.  Pada penelitian ini nilai gamma (γ) yang diperoleh relatif lebih tinggi daripada nilai gamma (γ) pada penelitian Monica et al., (2021) pada usahatani bawang merah di Kabupaten  Cilacap sebesar 0.49,  dan lebih rendah jika dibandingkan dengan penelitian  ( Mutiarasari et  al., 2019 )  sebesar  0.65  pada  usahatani  bawang  merah  di  Kabupaten Majalengka Provinsi Jawa Barat.
Nilai LR Test hasil analisis fungsi produksi usahatani bawang merah sebesar  18.670 lebih besar dari  nilai LR Tabel kodde and Palm 1986 pada t- α 5% yaitu sebesar 13.401. Hal ini berarti bahwa  dalam  model  tersebut  terdapat  pengaruh  efisiensi  dan  inefisiensi  teknis  petani.  Begitu juga nilai log likelihood pada metode MLE sebesar 70.802 yang masih lebih tinggi dari pada nilai log  likelihood metode  OLS  sebesar  61.467.    Hal  ini  menjelaskan  bahwa  fungsi  produksi  Cobb Douglas stochastic frontier dengan  metode  MLE  yang  digunakan  ini  sudah  baik  dan  sesuai dengan kondisi yang ada di lapangan.
Hasil  nilai  pendugaan  parameter  menggunakan  fungsi  produksi  Cobb  Douglas  S tochastic Frontier usahatani bawang merah pada tabel 2 sama dengan nilai elastisitas dari masing-masing faktor  produksi.  Faktor  produksi  jumlah  bibit,  tenaga  kerja  dan  pestisida  berpengaruh  nyata
pada t- α 5% dan input pupuk urea berpengaruh nyata pada t - α 10% terhadap produksi bawang merah.  Adapun  penjelasan  mengenai  masing-masing  variabel  faktor  produksi  yaitu  dijelaskan sebagai berikut.
1. Luas Lahan
Hasil  analisis  fungsi  Cobb  Douglas stochastic  frontier pada  usahatani  bawang  merah berdasarkan Tabel  2 menunjukkan  bahwa  faktor  luas  lahan  tidak  memiliki  pengaruh  nyata terhadap  produksi  bawang  merah  pada  taraf  nyata  5  persen  maupun  10  persen.  Luas  lahan memiliki nilai koefisien sebesar 0.011. ini berarti bahwa adanya penambahan luas lahan sebesar 10 persen maka akan meningkatkan produksi  bawang merah sebesar 1.1 persen. Hasil temuan ini  sama  dengan  penelitian Sarlan  (2020) dan Waryanto et  al., (2014) bahwa  faktor  luas  lahan tidak  memiliki  pengaruh  nyata  terhadap  produksi  bawang  merah.  Namun  hasil  penelitian  ini berbeda  dengan  temuan Mutiarasari et  al., (2019) , Lawalata et  al., (2015) ,    dan Nurjati et  al.,
(2018) yang  menyatakan  bahwa  faktor  luas  lahan  memiliki  pengaruh  nyata  terhadap  produksi bawang merah.
2. Jumlah Bibit
Faktor produksi jumlah bibit ternyata memiliki pengaruh nyata terhadap produksi bawang merah  pada  t- α  5%. Bibit  bawang  merah  yang  mutunya  sesuai  akan  dapat  meningkatkan kualitas dan produksi bawang merah. Menurut Wiguna et al., (2013), dan Seran & Taena (2019) menyatakan  bahwa  peningkatan  kualitas,  produktivitas  dan  produksi  bawang  merah  dapat ditingkatkan  dengan  penggunaan  umbi  bibit  unggul.  Faktor  jumlah  bibit  pada  penelitian memiliki  nilai  koefisien  atau  elastisitas  sebesar  0.366,  ini  berarti  bahwa  setiap  penambahan jumlah bibit bawang merah sebesar 10 persen,  maka akan meningkatkan produksi  sebesar 3.66 persen.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  temuan Junaidi et  al., (2020) ; Mutiarasari et  al., (2019 ); Nurjati et  al., (2018) bahwa  faktor  jumlah  bibit  memiliki  pengaruh  nyata  terhadap produksi  usahatani  bawang  merah.  Namun  hasil  berbeda  pada  penelitian Monica et  al., (2021) yang menemukan bahwa nilai koefisien bibit bertanda negatif dan tidak memiliki pengaruh nyata terhadap produksi bawang merah.
3. Tenaga Kerja
Dalam melakukan usahatani bawang merah di Kabupaten Bima, penggunaan tenaga kerja juga  memiliki  pengaruh  nyata  pada  t- α  5%  dan  nilai koefisien  atau  elastisitasnya  paling  tinggi dalam meningkatkan produksi bawang merah. Nilai koefisien atau elastisitas faktor tenaga kerja sebesar  0.441.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  setiap  penambahan  jumlah  tenaga  kerja  sebesar  10 persen, maka produksi usahatani bawang merah akan meningkat sebesar 4.41 persen. Hasil ini sejalan  dengan  temuan Sarlan  (2020) , Nurjati et  al., (2018) dan Waryanto et  al., (2014) yang menyatakan  faktor  tenaga  kerja  berpengaruh    nyata  terhadap  produksi  bawang  merah. Sedangkan hasil berbeda ditemukan pada penelitian Junaidi et al., (2020) dan Mutiarasari et al.,
(2019) dimana faktor tenaga kerja tidak berpengaruh nyata terhadap produksi bawang merah.
4. Pupuk Urea
Urea  merupakan  jenis  pupuk  yang  sangat  dibutuhkan  oleh  tanaman.  Penggunaan  pupuk urea pada usahatani bawang merah  merupakan hal yang penting untuk dilakukan. Berdasarkan hasil  pada Tabel  2 menunjukkan  bahwa    pupuk  urea  memiliki  pengaruh  nyata  pada  t- α  5% terhadap  produksi  bawang  merah.  Nilai  koefisien  atau  elastisitas  variabel  pupuk  urea  sebesar 0.087.  hal  ini  dapat  diartikan  bahwa    setiap  penambahan  pupuk  urea  sebesar  10  persen  akan meningkatkan produksi bawang merah sebesar 0.87 persen. Temuan ini sejalan dengan Monica et  al., (2021) , dan Astuti et al., (2020) bahwa pupuk urea berpengaruh nyata terhadap produksi bawang merah. Pengaruh ini terjadi tidak lain dikarenakan bahwa pupuk urea yang mengandung banyak unsur nitrogen akan merangsang pembentukan klorofil dan meningkatkan pertumbuhan tanaman ( Napitupulu & Winarto, 2010 ).

## 5. Pupuk KCL
Penggunaan  pupuk  KCL  berpengaruh  tidak  nyata  terhadap  produksi  bawang  merah  pada baik  t- α  5%  maupun  t - α  10%.  Dimana  pupuk  KCL  memiliki  nilai  koefisien  atau  elastisitas sebesar  0.0002.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  setiap  penambahan  10  persen  pupuk  KCL  dapat meningkatkan produksi bawang merah sebesar 0.02 persen. Temuan ini sama dengan Monica et al., (2021) dan Tristya et al., (2018) yang menemukan bahwa faktor penggunaan pupuk KCL tidak berpengaruh nyata terhadap produksi usahatani bawang merah.
6. Pestisida Penggunaan  pestisida  juga  berpengaruh  nyata  pada  t- α  5%  terhadap  produksi  bawang merah  di  Kabupaten  Bima.  Nilai  koefisien  atau  elastisitasnya  sebesar  0.114.  Ini  berarti  bahwa peningkatan 10 persen penggunaan pestisida dapat menambah produksi bawang merah sebesar 1.14 persen. Hasil temuan ini sejalan dengan Monica et al., (2021) , Mutiarasari et al., (2019) dan Susanti et  al., (2018) yang  menemukan  bahwa  pestisida  memiliki  pengaruh  nyata  terhadap produksi usahatani bawang merah. Namun berbeda dengan temuan Sarlan (2020) , Nurjati et al.,
(2018) dan Waryanto et  al., (2014) bahwa  penggunaan  pestisida  tidak  memiliki  pengaruh  yang nyata terhadap produksi usahatani bawang merah.

## Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Inefisiensi Teknis Usaha Tani Bawang Merah
Penggunaan  fungsi  produksi  Cobb  Douglass stochastic  frontier dengan  metode  pendugaan Maximum  Likelihood  Estimation (MLE)  pada  penelitian  ini  juga  menduga  faktor-faktor  yang mempengaruhi inefisiensi teknis usahatani Bawang Merah.
Tabel  3.  Hasil  Analisis  Efek  Inefisiensi  Teknis  Usahatani  Bawang  Merah  menggunakan  Metode MLE
Variabel Koefisien t-ratio Konstanta -0.527 -1.535 Umur 0.012* 2.059 Pendidikan -0.002 -0.377 Pengalaman Usahatani -0.011* -2.380 Jumlah Tanggungan 0.035 1.189 Dummy Pelatihan -0.0021 -0.035 Sumber: Data Primer Diolah (2021); Keterangan: * nilai t- α 5% = 1,699,
Berdasarkan  hasil  analisis  model  inefisiensi  teknis  pada Tabel  3 diperoleh  bahwa  variabel umur dan jumlah tanggungan keluarga berpengaruh positif terhadap inefisiensi teknis usahatani bawang  merah.  Kemudian  variabel  pendidikan,  pengalaman  usahatani  dan  dummy  ikut pelatihan  berpengaruh  negatif  terhadap  inefisiensi  teknis  usahatani  bawang  merah.    Variabel- variabel  yang  berpengaruh  nyata  pada  t- α  5% terhadap  inefisiensi  teknis  usahatani  bawang merah adalah variabel umur petani dan pengalaman berusahatani bawang merah.
Variabel umur memiliki nilai koefisien sebesar 0.012 dan memiliki pengaruh nyata pada t- α 5 % . Ini artinya bahwa semakin tinggi umur petani maka dapat meningkatkan tingkat inefisiensi teknis  usahatani  bawang  merah  atau  petani  yang  umurnya  relatif  lebih  muda  memiliki  nilai efisiensi  teknis  yang  tinggi  dibandingkan  dengan  petani  yang  tua.  Pada  penelitian  ini  rata-rata umur  petani  relatif  berada  pada  usia  muda  yaitu  sebesar  40  tahun.  Hasil  ini  berbeda  dengan temuan Nurjati et  al., (2018) yang  menemukan  bahwa  variabel  usia  petani  bernilai  negatif  dan tidak berpengaruh terhadap inefisiensi teknis usahatani bawang merah.
Kemudian  untuk  variabel  pengalaman  usahatani  juga  memiliki  pengaruh  nyata  terhadap usahatani  bawang  merah  pada  t- α  5%.  Nilai  koefisien  variabel  pengalaman  usahatani  yang dimiliki  petani  sebesar  -0.011.  Ini  artinya  bahwa  semakin  tinggi  pengalaman  usahatani  yang dimiliki petani maka inefisiensi teknis petani akan semakin menurun atau efisiensi teknis petani semakin  tinggi.  Pada  penelitian  ini  rata-rata  pengalaman  usahatani  yang  dimiliki  petani  cukup tinggi  yaitu  16  tahun.  Hasil  ini  sejalan  dengan  temuan Monica et  al., (2021) dan Tristya et  al.,
(2018) yang menyatakan bahwa pengalaman petani dalam melakukan usahatani petani bawang merah  mampu  menurunkan  tingkat  inefisiensi  teknis.    Sedangkan  untuk  variabel  pendidikan, jumlah  tanggungan  dan dummy pelatihan  tidak  berpengaruh  nyata  terhadap  inefisiensi  teknis usahatani bawang merah. Pada penelitian ini rata-rata tingkat pendidikan cukup tinggi yaitu 80 %  berada  pada  lulusan  SMP-SMA,  dan  jumlah  tanggungan  keluarga  petani  rata-rata  sebesar  4 orang.  Selain itu, petani di lapangan juga memiliki pengalaman dalam mengikuti pelatihan yaitu sebanyak 19 orang pernah ikut pelatihan.

## Analisis Efisiensi Teknis Petani Bawang Merah
Analisis  efisiensi  teknis  petani  bawang  merah  di  Kabupaten  Bima-Provinsi  NTB menggunakan  pendekatan  fungsi  produksi  Cobb-Douglas stochastic  fronter dengan  metode estimasi maximum likelihood estimate (MLE). Program analisis komputer yang digunakan adalah program frontier 4.1 . Adapun hasil analisis tingkat efisiensi teknis petani bawang merah disajikan pada Tabel 4.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  efisiensi  teknis  petani  bawang  merah  di  Kabupaten Bima  tergolong  efisien  karena  memiliki  nilai  sebesar  0.9792  dengan  nilai  minimum  0.8628  dan nilai maksimum sebesar 0.9887. Menurut Fadwiwati (2013) , Nursan et  al., (2014) dan Nursan (2015) menyatakan bahwa suatu usahatani dapat dikategorikan efisien jika sudah memiliki nilai efisiensi  teknis  ≥  0,70.  Perolehan  nilai  efisiensi  teknis  penelitian  ini  masih  lebih tinggi  daripada penelitian Monica et al., (2021) dengan nilai efisiensi teknis sebesar 0,8410, Astuti et al., (2020) sebesar 0.8972, Mutiarasari et al., (2019) sebesar 0.842, dan Nurjati et al., (2018) sebesar 0,8683. Berdasarkan  nilai  efisiensi  teknis  dapat  disimpulkan  bahwa  di  daerah  penelitian  petani masih  mampu  menaikkan  tingkat  efisiensi  teknis  sebesar  13.36  persen  (1-0.8628/0.9959). Peningkatan  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  penggunaan  input  yang  optimal  dan  efisien,
adopsi  inovasi  dan  penggunaan  teknologi  budidaya  bawang  merah  serta  meningkatkan manajemen  usahatani.  Tingkat  efisiensi  teknis  yang  berbeda  diantara  petani  bawang  merah  ini menandakan bahwa adanya perbedaan pada adopsi dan penggunaan teknologi serta manajemen usahatani yang disebabkan oleh adanya perbedaan faktor internal petani. Hal ini sejalan dengan temuan Prayoga  (2010) bahwa    faktor  umur  petani  dan    pengalaman  berusahatani  dapat menentukan tingkat penguasaan teknologi diantara petani.
Tabel 4. Hasil Analisis Tingkat Efisiensi Teknis Petani Bawang Merah.
Tingkat efisiensi teknis (%) Jumlah Responden (orang) Persentase (%) < 50 0 0 51-60 0 0 61-70 0 0 71-80 0 0 81-90 2 5.71 91-100 33 94.29 Jumlah 35 100 Maksimal 0.9959 Minimal 0.8628 Rata-rata 0.9792 Sumber: Data Primer Diolah (2021)

## 4. Simpulan
Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  faktor  produksi  bibit,  tenaga  kerja,  pupuk  urea berpengaruh nyata terhadap produksi bawang merah pada taraf alpha 5 persen. Tingkat efisiensi teknis  petani  bawang  merah  di  Kabupaten  Bima  sudah  tergolong  efisien  karena  memiliki  nilai sebesar 0.9792. Faktor umur petani dan pengalaman usahatani berpengaruh terhadap inefisiensi teknis  usahatani  bawang  merah  pada  alpha  5  persen.  Dalam  rangka  meningkatkan  efisiensi petani  dalam  melakukan  usahatani  bawang  merah  maka  perlu  melakukan  optimalisasi penggunaan input-input produksi terutama penggunaan tenaga kerja, penggunaan bibit unggul, pemberian  pupuk  berimbang,  dan  peningkatan  keterampilan  petani  untuk  mengadopsi  inovasi dan  menggunakan  teknologi  budidaya  bawang  merah  baik  melalui  penyuluhan  maupun pelatihan.

## Pustaka
Astuti,  T.  L.  W.,  Daryanto,  A.,  Syaukat,  Y.,  &  Daryanto,  H.  K.  (2020a).  Efficiency  Analysis  of Shallot Farmer in Brebes , Central Java. International Journal of Research and Review , 7 (11), 551 – 558.
Astuti, T. L. W., Daryanto, A., Syaukat, Y., & Daryanto, H. K. (2020b). Risk Behavior Analysis of Shallot  Farmer  Production  In  Brebes,  Central  Java,  Indonesia. American  Journal  of Humanities and Social Sciences Research (AJHSSR) , 4 (5), : 273-281. Baswarsiati, Tri, S., Kuntoro, B., & Sudarmadi, P. (2015). Pengembangan Varietas Bawang Merah Potensial  dari  Jawa  Timur:  Inovasi  Hortikultura  Pengungkit  Peningkatan  Pendapatan  Rakyat (IAARD Press (ed.)). Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia.
BPS.  (2019). Ringkasan  Eksekutif  Pengeluaran  dan  Konsumsi  Penduduk  Indonesia  Berdasarkan Hasil Susenas September 2019 . Badan Pusat Statistik Republik Indonesia.
BPS. (2020). Statistik Hortikultura . Badan Pusat Statistik Republik Indonesia. BPS NTB. (2021). Provinsi Nusa Tenggara Barat Dalam Angka Tahun 2021 (Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Barat (ed.)).
Fadwiwati,  A.  (2013). Pengaruh  penggunaan  varietas  unggul  terhadap  efisiensi,  pendapatan  dan distribusi pendapatan petani jagung di Provinsi Gorontalo . Institut Pertanian Bogor.
Junaidi,  M.,  Hindarti,  S.,  &  Khoiriyah,  N.  (2020).  Efisiensi  Dan  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Produksi  Bawang  Merah  (Di  Desa  Tawangsari  Kecamatan  Pujon  Kabupaten Malang). Seagri :Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian Dan Agribisnis , 8 (2), 69 – 82. Kementerian  Pertanian.  (2015). Rencana  Strategis  Kementerian  Pertanian  Tahun  2015-2019 . Kementerian Pertanian Republik Indonesia.
Lawalata, M., Darwanto, D. H., & Hartono, S. (2015). Efisiensi Relatif Usahatani Bawang Merah di Kabupaten  Bantul  dengan  Pendekatan  Data  Envelopment  Analysis  (DEA). Ilmu  Pertanian , 18 (1), 1 – 8.
Monica,  E.,  Hartati,  A.,  &  Wijayanti,  I.  K.  E.  (2021).  Efisiensi  Teknis  Usahatani  Bawang  Merah
pada Lahan Pasir di Kecaamatan Adipala Kabupaten Cilacap. Jurnal Pertanian Agros , 23 (1), 134 – 147. https://e-journal.janabadra.ac.id/index.php/JA/article/view/1287
Musafiri,  I.  (2016).  Effects  of  Population  Growth  on  Smallholder  Farmers’  Productivity  and Consumption  in  Rwanda:  A  Long-term  Analysis. Asian  Journal  of  Agricultural  Extension, Economics & Sociology , 12 (4), 1 – 11. https://doi.org/10.9734/ajaees/2016/27693 Mutiarasari,  N.  R.,  Fariyanti,  A.,  &  Tinaprilla,  N.  (2019).  Analisis  Efisiensi  Teknis  Komoditas Bawang Merah di Kabupaten Majalengka, Jawa Barat. Jurnal AGRISTAN , 1 (1), 31 – 41. Napitupulu,  D.,  &  Winarto,  L.  (2010).  Pengaruh  Pemberian  Pupuk  N  dan  K  terhadap
Pertumbuhan dan Produksi Bawang Merah. J. Hort , 20 (1), 27 – 35. https://doi.org/10.24014/ja.v10i1.5628
Nurjati,  E.,  Fahmi,  I.,  &  Jahroh,  S.  (2018).  Analisis  Efisiensi  Produksi  Bawang  Merah  di Kabupaten  Pati  dengan  Fungsi  Produksi  Frontier  Stokastik  Cobb-Douglas. Jurnal  Agro Ekonomi , 36 (1), 15 – 29. https://doi.org/10.21082/jae.v36n1.2018.55-69 Nursan, M. (2015). Efisiensi dan Daya Saing Usahatani Jagung Pada Lahan Kering dan Sawah di Kabupaten Sumbawa [Institut Pertanian Bogor]. https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/74832
Nursan, M., Hartoyo, S., & Anna, F. (2014). Technical efficiency of dry and wetland maize farming in  Sumbawa  Regency. International  Seminar  on  Agricultural  Finance  for  Rural  Development and Sustainability 2014 , 363 – 372.
Nursan,  M.,  &  Septiadi,  D.  (2020).  Penentuan  Prioritas  Komoditas  Unggulan  Peternakan  di Kabupaten  Sumbawa  Barat. Jurnal  Agribisnis  Dan  Ilmu  Sosial  Ekonomi  Pertanian , 5 (1),  29 – 34.
Prayoga,  A.  (2010).  Produktivitas  dan  Efisiensi  Teknis  Usahatani  Padi  Organik  Lahan  Sawah. Jurnal Agro Ekonomi , 28 (1), 1 – 19.
Sarlan,  M.  (2020).  Analisis  Efisiensi  Penggunaan  Faktor-Faktor  Produksi  Pada  Usaha  Tani Bawang Merah di Kecamatan Pringgabaya Kabupaten Lombok Timur. Journal Ilmiah Rinjani (JIR) Media Informasi Ilmiah Universitas Gunung Rinjani , 8 (2), 132 – 142.
Seran,  A.,  &  Taena,  W.  (2019).  Tingkat  Penerapan  Teknologi  Pertanian  dan  Strategi Pengembangan  Budidaya  Bawang  Merah  (Allium  cepa.  L)  di  Desa  Tes  Kecamatan  Bikomi Utara Kabupaten Timor Tengah Utara. Agrimor , 4 (3), 29 – 33. https://doi.org/10.32938/ag.v4i3.671
Sugiyono. (2014). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D . Alfabeta.
Susanti, H., Budiraharjo, K., & Handayani, M. (2018). Analisis Pengaruh Faktor-Faktor Produksi Terhadap  Produksi  Usahatani  Bawang  Merah  Di  Kecamatan  Wanasari  Kabupaten  Brebes.
Agrisocionomics: Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian , 2 (1), 23 – 30. https://doi.org/10.14710/agrisocionomics.v2i1.2673
Tinaprilla,  N.,  Kusnadi,  N.,  Sanim,  B.,  &  Hakim,  D.  (2013).  Analisis  Efisiensi  Teknis  Usahatani Padi di Jawa Barat Indonesia. Jurnal Agribisnis , 7 (1), 15 – 34.
Tristya,  H.,  Murniati,  K.,  &  Affandi,  M.  I.  (2018).  Efisiensi  Teknis  Usahatani  Bawang  Merah  di
Kecamatan Ketapang Kabupaten Lampung Selatan.
JIIA , 6 (3), 222 – 228. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.23960/jiia.v6i3.313-318
Waryanto, B., Chozin, M. A., Dadang, & Putri, E. I. K. (2014). Environmental Efficiency Analysis of Shallot Farming : A Stochastic Frontier Translog Regression Approach. Journal of Biology, Agriculture and Healthcare , 4 (19), 87 – 100.
Wiguna, G., Hidayat, I. M., & Azmi, C. (2016). Perbaikan Teknologi Produksi Benih Bawang Merah Melalui  Pengaturan  Pemupukan,  Densitas,  dan  Varietas. Jurnal  Hortikultura , 23 (2),  137. https://doi.org/10.21082/jhort.v23n2.2013.p137-142