## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKTIVITAS TERHADAP PENDAPATAN PEMBUDIDAYA IKAN NILA
(STUDI KASUS: KOTA TASIKMALAYA)

## FACTORS AFFECTING PRODUCTIVITY TOWARDS INCOME OF TILAPIA CULTIVATORS (CASE STUDY: TASIKMALAYA CITY)
Fikri Nashrullah 1*) , Atikah Nurhayati 2 , Subiyanto 3 , dan Asep Agus H. Suryana 4
1,2,3,4 Program Studi Perikanan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Padjadjaran *)Penulis korespodensi: fikrinashrullah@gmail.com Diterima 13 Desember 2021, disetujui 14 Desember 2021

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengenali  berbagai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produktivitas usaha budidaya ikan nila di Kota Tasikmalaya. Selain beberapa karakteristik pembudidaya dan usaha budidaya, digunakan juga beberapa kondisi serta kendala yang dialami pembudidaya sebagai data pelengkap penelitian. Penelitian ini dilakukan di delapan kecamatan Kota Tasikmalaya. Penelitian ini dilaksanakan mulai dari bulan Februari 2021- November 2021.  Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif dan konfirmatori. Data yang diperlukan merupakan data kuantitatif yang bersifat primer dan sekunder. Data primer dikumpulkan melalui dua jenis teknik pengumpulan, berupa observasi dan wawancara dengan pengisian lembar kuisioner. Sedangkan data sekunder dalam penelitian ini diperoleh dengan mengunduh data dari situs laman dinas terkait dan badan pusat statistik, serta dari penelitian sebelumnya. Objek penelitian merupakan pembudidaya ikan nila di Kota Tasikmalaya. Adapun pengambilan sampel sebagai responden dilakukan dengan metode accidental sampling .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produktivitas  usaha budidaya ikan nila di Kota Tasikmalaya secara signifikan terdiri dari luas lahan, harga pakan, jumlah pakan, dan harga benih.
Kata Kunci: produktivitas, pendapatan, budidaya ikan nila,

## ABSTRACT
This  study  aims  to  identify  various  factors  that  affect  the  productivity  of  tilapia  aquaculture  in Tasikmalaya City. The location of this study was eight sub-districts of Tasikmalaya City. This research was conducted from February 2021 to November 2021. This is a quantitative and confirmatory descriptive study. The required quantitative data are primary and secondary data. The primary data were collected through two types of collection techniques, namely observation and interviews, followed by filling out questionnaires by the  respondent.  Meanwhile,  the  secondary  data  in  this  study  was  obtained  by  downloading  data  from  the websites of the relevant agencies and the district statistical center, as well as from previous studies. In addition to  several  characteristics  of  cultivators  and  cultivation  businesses,  several  conditions  and  obstacles experienced by cultivators are used as complementary research data. The respondents of this study are tilapia cultivators in Tasikmalaya City. The choosing of respondents was conducted by accidental sampling method. The  results  showed  that  the  factors  that  significantly  affected  the  productivity  of  tilapia  aquaculture  in Tasikmalaya City consisted of land size, feed price, quantity of feed, and price of fingerlings .
Keyword: productivity, income, tilapia cultivation.
Cara sitasi:  Nashrullah, F., Nurhayati, A., Subiyanto, Suryana, A. A. H. 2021.  Faktor-Faktor Yang  Mempengaruhi Produktivitas  Terhadap  Pendapatan  Pembudidaya  Ikan  Nila  (Studi  Kasus:  Kota  Tasikmalaya). PAPALELE:  Jurnal  Penelitian  Sosial  Ekonomi  Perikanan  dan  Kelautan,  5(2),  107-121, DOI: https://doi.org/10.30598/papalele.2021.5.2.94/

## PENDAHULUAN
Hingga  saat  ini,  Kota  Tasikmalaya memiliki jumlah  produksi  perikanan  budidaya
konsumsi  yang  cukup  potensial.  Berdasarkan data  dari  terkait,  yaitu  Dinas  Ketahanan Pangan,  Pertanian  dan  Perikanan  Kota
Tasikmalaya,  jumlah  total  produksi  perikanan budidaya Kota Tasikmalaya tahun 2020 adalah sebesar 9.951,42 ton. Jumlah produksi tersebut merupakan  dari  seluruh  komoditas  perikanan yang  ada  di  Kota  Tasikmalaya.  Terdapat beberapa  komoditas  yang  memiliki  jumlah produksi yang cukup  tinggi. Beberapa komoditas  utama  tersebut  diantaranya  adalah ikan  gurame  dengan  jumlah  produksi  sebesar 739,73  ton  yang  bernilai  produksi  sebesar  Rp 23.671.807.980,00,  ikan  lele  dengan  jumlah produksi  sebesar  1.479,48  ton  yang  bernilai produksi  sebesar  Rp  17.753.831.990,00,  ikan nila  dengan  jumlah  produksi  sebesar  2.113,39 ton  yang  bernilai  produksi  sebesar  Rp 31.700.759.990,00,  dan  ikan  mas  dengan jumlah  produksi  sebesar  2.074,63  ton  yang bernilai produksi sebesar Rp 35.268.730,00.
Walaupun  jumlah  produksi  perikanan budidaya di Kota Tasikmalaya pada tahun 2020 cukup besar, tetapi apabila dilihat perkembangannya  dari  tahun  ke  tahun berdasarkan data dari Dinas Ketahanan Pangan, Pertanian,  dan  Perikanan  Kota  Tasikmalaya, jumlah  produksi  perikanan  budidaya  Kota Tasikmalaya  dari  tahun  2013  hingga  2020 cukup fluktuatif. Beberapa komoditas mengalami  kenaikan  jumlah  produksi  dan beberapa komoditas juga mengalami penurunan  jumlah  produksi.  Salah  satu komoditas yang mengalami fluktuasi produksi adalah ikan nila. Penurunan produksi ikan nila dari tahun sebelumnya terjadi pada tahun 2014 yang  menurun  sebesar  20,62  ton  dari  tahun produksi  2013  yang  menghasilkan  produksi sebesar 2.133,72 ton, tahun produksi 2016 yang menurun sebesar 12,95 ton dari tahun produksi 2015  yang  menghasilkan  produksi  sebesar 2.113,44  ton,  tahun  produksi  2017  yang menurun  sebesar  2,35 ton  dari tahun  produksi 2016 sebesar 2.100,49 ton, dan tahun produksi 2020  yang  menurun  sebesar  14,17  dari  tahun produksi 2019.
Fluktuasi  jumlah  produksi  ikan  nila  di Kota
Tasikmalaya menjadi sebuah permasalahan yang memerlukan sebuah analisis lebih lanjut untuk mengetahui beberapa penyebab  dari  kondisi  tersebut.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menggambarkan  karakteristik sosial  ekonomi  usaha  budidaya  ikan  nila serta menganalisis beberapa faktor yang
mempengaruhi  produktivitas  usaha  budidaya ikan  nila  di  Kota  Tasikmalaya.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  dijadikan  sebagai  sumber wawasan bagi pemerintah untuk meningkatkan jumlah produksi ikan nila secara terus menerus.

## METODOLOGI Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  delapan kecamatan Kota Tasikmalaya, mulai dari bulan Februari hingga bulan November tahun 2021.

## Jenis dan Metode Pengambilan Data
Data  yang  diperlukan  merupakan  data kuantitatif  yang  bersifat  primer  dan  sekunder. Data  primer  dikumpulkan  melalui  dua  jenis teknik  pengumpulan,  berupa  observasi  dan wawancara dengan pengisian lembar kuisioner. Sedangkan  data  sekunder  dalam  penelitian  ini diperoleh  dengan  mengunduh  data  dari  situs laman  dinas  terkait  dan  badan  pusat  statistik, serta dari penelitian sebelumnya.

## Metode Pengambilan Sampel
Pengambilan sampel sebagai responden dilakukan dengan metode accidental sampling atau secara kebetulan. Hal ini ditujukan akibat kondisi  pembudidaya  ikan  nila  yang  sangat beragam  dan  tersebar  di  seluruh  Kota Tasikmalaya. Sehingga waktu yang digunakan untuk  pengambilan  data  dapat  dimanfaatkan secara efektif dan efisien. Adapun sampel yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berjumlah  40 pembudidaya ikan nila, yang terbagi kedalam 8 kecamatan di Kota Tasikmalaya.

## Metode Analisis Data
Analisis
faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas ikan nila di Kota Tasikmalaya  menggunakan  analisis  deskriptif kuantitatif  dan  konfirmatori  dengan  analisis regresi  linier  berganda.  Beberapa  alat  analisis yang  digunakan  pada  penelitian  ini  tersaji sebagai berikut:
1. Penerimaan
TR = Q.P Dimana:
TR  = Total Revenue atau Total Penerimaan (Rp)
Q  = Jumlah produk yang dihasilkan oleh usaha budidaya (Kg)
P = Harga jual produk (Rp)
2. Biaya total
TC = FC + VC
Dimana:
TC = Total Cost atau Total Biaya (Rp) FC = Fixed Cost atau Biaya Tetap (Rp) VC = Variabel  Cost atau  Biaya  Variabel (Rp)
3. Jumlah pendapatan π = TR-TC
Dimana: π   = Total pendapatan (Rp) TR = Total Revenue atau Total Penerimaan (Rp) TC = Total Cost atau Total Biaya (Rp)
4. Produktivitas
PSL (kg/m 2 ) = Ʃ Pmt (kg ) Ʃ LL (m²)
Dimana:
PSL =  Produktivitas  per  Satuan  Luas (kg/m 2 per musim tebar) Pmt  = Produksi per musim tebar (kg) LL  = Luas Lahan (m 2 )
5. Uji Normalitas
Uji  normalitas  digunakan  agar  dapat mengetahui apakah data yang digunakan dalam penelitian  ini  berdistribusi  normal  atau  tidak (Darwis,  2017).  Uji  statistik  nonparametrik Kolmogorov-Smirnov (Uji K-S) dapat digunakan  untuk  melakukan  uji  normalitas tersebut.  Zulkarnain et  al. (2013)  menyatakan bahwa  Hipotesis  yang  digunakan  dalam Hipotesis uji statistik nonparametrik
Kolmogorov-Smirnov adalah sebagai berikut: a. H0 : Data yang digunakan berdistribusi normal. b. H1 : Data  yang  digunakan  tidak berdistribusi normal.
Adapun  keputusan  penerimaan  atau penolakan H0 pada uji statistik nonparametrik Kolmogorov-Smirnov adalah sebagai berikut: a. Jika  Sig.(p)  atau  p value >  0,05  maka  H0 diterima
b. Jika  Sig.(p)  atau  p value <  0,05  maka  H0 ditolak.
6. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas merupakan sebuah  pengujian  yang  memiliki  fungsi  untuk mengetahui  ada  atau  tidaknya  korelasi  antar variabel  independen.  Apabila  tidak  terjadi korelasi  diantara  variabel  bebas,  maka  model regresi tersebut merupakan model regresi yang baik  (Haslinda  dan  Majid,  2016).  Uji multikolinieritas  dapat  dilakukan  dengan  cara melihat  nilai tolerance dan varian  inflation factor (VIF). Penelitian yang terdapat multikolinieritas ditandai dengan nilai tolerance ≤0,10 dan nilai VIF ≥10 (Ayuwardani dan Isroah, 2018).
7. Uji Heterokedastisitas Model  regresi  yang  baik  ditandai dengan  tidak  terjadinya  heteroskedastisitas.
Tujuan dari dilakukannya pengujian heteroskedastisitas  adalah  untuk  mengetahui apakah  pada  model  regresi  yang  digunakan pada  penelitian  terjadi  ketidaksamaan  varians dari  residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan lain (Ningsih dan Asandimitra, 2017). Adapun untuk mengetahui apakah model regresi dalam penelitian terdapat masalah heteroskedastisitas atau tidak, peneliti perlu memperhatikan grafik scaterplot.
8. Uji Autokorelasi
Model  regresi  yang  baik  ditandai dengan  tidak  terjadinya  autokorelasi.  Hal tersebut  dapat  diketahui  dengan  melakukan pengujian autokorelasi terlebih dahulu. Pengujian  tersebut  memiliki  fungsi  untuk mendapatkan  informasi  mengenai  ada  atau tidaknya korelasi antara keasalahan pengganggu  pada  periode  t  dengan  kesalahan yang  terjadi  pada  periode  sebelumnya  atau periode  t-1.  Salah  satu  jenis  pengujian  yang dapat digunakan untuk mendapatkan informasi mengenai ada atau tidaknya autokorelasi adalah uji  Durbin  Watson  (DW).  Adapun  kriteria keputusan  uji  Durbin  Watson  menurut Ayuwardani  dan  Isroah  (2018) adalah  sebagai berikut:
a. 0  <  d  <  dl,  artinya  tidak  terdapat autokorelasi  positif  dan  keputusannya ditolak.
b. dl  ≤  d  ≤  du,  artinya  tidak  terdapat autokorelasi  positif  dan  keputusannya no desicison.
c. 4  –  dl  <  d  <  4,  artinya  tidak  terdapat autokorelasi  negatif  dan  keputusannya ditolak.
d. 4  –  du  ≤  d  ≤  4  –  dl,  artinya  tidak terdapat autokorelasi  negatif  dan  keputusannya no desicison .
e. du  <  d  <  4  –  du,  artinya  tidak  terdapat autokorelasi  positif  atau  negatif  dan keputusannya tidak ditolak.
9. Analisis Regrsi Linier Berganda
Pada  penelitian  ini,  data  kuantitatif dianalisis  menggunakan  analisis  regregesi linier. Analisis regresi linier digunakan dengan tujuan  untuk  melakukan  prediksi  terhadap variabel dependen atau terikat. Adapun analisis regresesi linier yang digunakan adalah analisis regresi  linier  berganda.  Analisis  regresi  linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh  beberapa  faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhi produktivitas usaha budidaya.
Adapun persamaan regresi linier berganda tersebut tersaji sebagai berikut:
Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + β 6 X 6 + β 7 X 7 + β 8 X 8 + β 9 X 9 + e
Keterangan: Y =  Variabel  dependen  atau  terikat
(Produktivitas  per  musim  tebar
(Kg/m 2 )) β 0 =  Intersep,  yang  merupakan  nilai  y pada saat X = 0 β1-βn =  Koefisien regresi dari variabel bebas X =  Variabel independen atau bebas X 1
=  Usia (tahun)
X 2 =  Luas lahan budidaya (m 2 ) X 3 =  Harga jual per musim tebar (Rupiah)
X 4 =  Jumlah  produksi  per  musim  tebar (Kg)
X 5 =  Harga pakan (Rupiah) X 6 =  Jumlah pakan per musim tebar (Kg) X 7 =  Harga benih (Rupiah) X 8 =  Jumlah benih per musim tebar (Kg) X 9 =  Masa budidaya (Hari)
e =  Standar error
10. Koefisien Determinasi Koefisien  determinasi  (R 2 )  merupakan sebuah  pengujian  untuk  mengukur  seberapa besar  kemampuan  variabel  indipenden  atau
bebas  dalam  menjelaskan  variasi  dari  variabel dependen  atau  terikat.  Koefisien  determinasi dapat  diketahui  dengan  menggunakan  nilai  R Square (R 2 ). Rentang nilai koefisien determinasi adalah diantara 0 hingga 1 atau 0 ≤ R 2 ≤  1.  Nilai  R Square (R 2 )  yang  semakin mendekati  angka  1  mendefinisikan  bahwa variabel bebas semakin kuat dalam memprediksikan  atau  menjelaskan  variabel terikat  (Mahendra,  2015).  Nilai  koefisien determinasi juga bisa dinyatakan dalam bentuk persentase (%), yang dirtikan sebagai kontibusi dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
11. Uji Signifikansi Simultan
Uji  F  atau  uji  signifikansi  simultan berfungsi  untuk  menguji  apakah  variabel- variabel bebas yang terdapat pada suatu model regresi  secara  simultan  atau  bersama-sama dapat  menjelaskan  variabel  terikat  atau berpengaruh terhadap variabel terikat (Setiawati et  al., 2018).  Penelitian  ini menggunakan  uji  F  dengan  nilai  signifikansi sebesar 5% atau α = 0,05. Hipotesis uji F atau uji signifikansi simultan adalah sebagai berikut:
a. H0 :  Variabel  bebas  secara  simultan  tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.
b. H1 : Variabel  bebas  secara  simultan berpengaruh terhadap variabel terikat.
Adapun  keputusan  penerimaan  atau penolakan  H0  pada  uji  F  ini  adalah  sebagai berikut:
a. Jika  nilai  Signifikansi  atau  p value >  0,05 maka Ho diterima
b. Jika  nilai  Signifikansi  atau  p value ≤  0,05 maka Ho ditolak.
12. Uji Siginigikansi Parsial
Uji  T  atau  uji  signifikansi  parsial berfungsi  untuk  menguji  apakah  variabel- variabel bebas yang terdapat pada suatu model regresi secara parsial atau sendiri-sendiri dapat menjelaskan  variabel  terikat.  Penelitian  ini menggunakan  uji  T  dengan  nilai  signifikansi sebesar 5% atau α = 0,05. Hipotesis uji T atau uji signifikansi parsial adalah sebagai berikut:
a. H0 :  Variabel  bebas  secara  parsial  tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.
b. H1 : Variabel bebas secara parsial berpengaruh terhadap variabel terikat.
Adapun  keputusan  penerimaan  atau penolakan  H0  pada  uji  T  ini  adalah  sebagai berikut:
a. Jika nilai Signifikansi atau p value > 0,05 maka H0 diterima
b. Jika  nilai  Signifikansi  atau  p value ≤  0,05
maka H0 ditolak

## HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Usaha Budidaya
Karakteristik
usaha budidaya
merupakan komponen-komponen yang menjadi pembeda antara suatu usaha budidaya dengan  beberapa  usaha  sejenis  lainnya. Beberapa karakteristik usaha dari pembudidaya yang  dijadikan  responden  terdiri  dari  umur pembudidaya,  luas  lahan  budidaya,  harga  jual per  musim  tebar,  jumlah  produksi  per  musim tebar,  produktivitas  per  musim  tebar,  jumlah pakan  per  musim  tebar,  harga  pakan,  jumlah benih per musim tebar, harga benih, biaya total per musim tebar, penerimaan per musim tebar, pendapatan  per  musim  tebar,  dan  masa budidaya.  Adapun  beberapa  data  karakteristik tersebut  dapat  diketahui  melalui  penjelasan sebagai berikut:
1. Umur Pembudidaya
Berdasarkan  data  yang  didapatkan, diketahui  bahwa  usia  termuda  pembudidaya berada pada kelompok usia 21 tahun hingga 30 tahun,  tepatnya  pada  usia  24  tahun.  Adapun usia  tertua  responden  berada  pada  kelompok usia  71  tahun  hingga  80  tahun,  tepatnya  pada usia  76  tahun.  Apabila  merujuk  pada  kriteria usia  produktif  berdasarkan  penelitian  Mulyadi et al . (2015), dapat diketahui bahwa sebanyak 29 pembudidaya termasuk kedalam pembudidaya  dengan  usia  produktif  karena berada  pada  rentang  usia  16  tahun  hingga  55 tahun.  Sedangkan  11  pembudidaya  lainnya tergolong  kedalam  pembudidaya  dengan  usia tidak produktif.
2. Luas Lahan Budidaya
Lahan  budidaya  dengan  luas  terkecil yang tercatat berukuran 70 m 2 , sedangkan lahan dengan  ukuran  terbesar  berukuran  10.000  m 2 atau 1 hektar. Berdasarkan rentang ukuran luas lahan  pada  gambar  8,  rentang  luas  yang tertinggi  ditempati  oleh  rentang  lahan  antara 1000  m2  hingga  1499  m2,  dengan  jumlah
pembudidaya  sebanyak  11  orang.  Jumlah tersebut  diikuti  oleh  rentang  lahan  antara  0 hingga  499  m2,  dengan  jumlah  pembudidaya sebanyak 10 orang.
3. Harga jual per musim tebar
Sebanyak  21  pembudidaya  53%  dari seluruh  jumlah  pembudidaya  yang  dijadikan sebagai responden, menjual ikan nila yang telah dipanen  dengan  rentang  harga  diantara  Rp 21.000  hingga Rp 25.000.  Sedangkan, sebanyak  9  pembudidaya  menjual  hasil panennya pada rentang harga Rp 16.000 hingga Rp 20.000. Beberapa jenis harga yang diterima oleh para pembudidaya merupakan kesepakatan masing-masing pembudidaya dengan  pembeli  hasil  panen  yang  dimiliki. Harga  jual  tersebut  selanjutnya  dikalikan dengan jumlah produksi yang dihasilkan.
4. Jumlah produksi per musim tebar
Terdapat    26  pembudidaya  dengan
persentase sebesar 65% dari jumlah keseluruhan  pembudidaya  yang  dijadikan responden,  menghasilkan  jumlah  produksi kurang  dari  sama  dengan  250  kg.  Adapun jumlah produksi terendah pada rentang tersebut adalah  sebesar  33  kg.  Rentang  tersebut merupakan  rentang  jumlah  produksi  dengan kuantitas  pembudidaya  terbesar.  Sedangkan rentang  jumlah  produksi  dengan  kuantitas pembudidaya  terkecil  adalaha  rentang  jumlah produksi  lebih  dari  1.250  kg.  Pada  rentang tersebut  hanya  terdiri  1  pembudidaya  dengan jumlah produksi sebesar 2.560 kg.
5. Produktivitas per musim tebar
Sebanyak 23 pembudidaya atau sebanyak
57%  dari  seluruh  jumlah  pembudidaya  yang dijadikan sebagai responden, memiliki produktivitas berdasarkan lahan yang digunakan berkisar lebih dari 0,1 kg/m2 hingga 0,5  kg/m2.  Sedangkan,  rentang  produktivitas dengan  kuantitas  pembudidaya  terkecil  ada pada  rentang  kurang  dari  0,05  kg/m2.  Pada rentang  tersebut,  terdapat  2  pembudidaya  atau sebanyak 5% dari jumlah keseluruhan pembudidaya.
6. Jumlah pakan per musim tebar
Sebanyak 15 pembudidaya memberikan pakan kurang dari 200 kg. Jumlah pembudidaya pada  rentang  tersebut  mendominasi  sebanyak 37%  dari  seluruh  pembudidaya.  Pada  rentang tersebut, jumlah pakan terendah yang diberikan adalah  sebanyak  50  kg.  Selanjutnya,  rentang jumlah  pakan  terendah  yang  digunakan  oleh para  pembudidaya  adalah  600  kg  hingga  799 kg. Jumlah tersebut menunjukan bahwa hanya sebesar  3%  dari  seluruh  pembudidaya  yang memberikan  pakan  dalam  rentang  600  kg hingga 799 kg.
7. Harga pakan
Terdapat 5 rentang harga yang digunakan
untuk mengelompokkan pembudidaya berdasarkan  harga  pakan  ikan  nila  yang digunakan  pada  setiap  musim  tebar.  Jumlah responden terbanyak berada pada rentang harga antara Rp 9.000 - Rp 11.999, dengan kuantitas sebanyak 23 pembudidaya atau sebanyak 58% dari  jumlah  keseluruhan  pembudidaya.  Pada rentang  tersebut,  harga  benih  ikan  terendah yang  digunakan  adalah  sebesar  Rp  9.400. Adapun  rentang  harga  benih  dengan  kuantitas pembudidaya terkecil yaitu pada rentang lebih dari sama dengan Rp 12.000 serta pada rentang antara  Rp  3.000  hingga  Rp  5.999.  Jumlah pembudidaya  pada  masing-masing  rentang tersebut  adalah  sebanyak  2  pembudidaya  atau sebesar 5% dari seluruh pembudidaya. Adapun harga terendah yang dikeluarkan pembudidaya untuk membeli pakan adalah sebesar Rp 1.500. Penyebab  dari  rendahnya  harga  pakan  pada salah satu pembudidaya tersebut adalah sumber dari  pakan  tersebut  murni  menggunakan  hasil limbah  pertanian  dari  lahan  di  sekitar  kolam, sehingga modal yang semula digunakan untuk membeli pakan dapat dialihkan untuk pembelian benih.
8. Jumlah benih per musim tebar Sebanyak 23 pembudidaya
menggunakan  benih  pada  rentang  kurang  dari 50  kg.  Jumlah  pembudidaya  pada  rentang tersebut  mendominasi  sebanyak  57%  dari seluruh  pembudidaya.  Pada  rentang  tersebut, jumlah  benih terendah  yang  digunakan  adalah sebanyak  5  kg.  Selanjutnya,  rentang  jumlah benih  terendah  yang  digunakan  oleh  para
pembudidaya  adalah  100  kg  hingga  149  kg serta  pada  rentang  lebih  dari  150  kg.  Jumlah pembudidaya  pada  masing-masing  rentang tersebut  adalah  sebanyak  4  pembudidaya  atau sebesar 10% dari seluruh pembudidaya.
9. Harga benih Terdapat 5 rentang harga yang digunakan untuk mengelompokkan pembudidaya berdasarkan harga benih ikan nila yang  digunakan  pada  setiap  musim  tebar. Jumlah  responden  terbanyak  berada  pada rentang  harga  antara  Rp  21.000  -  Rp  30.000, dengan  kuantitas  sebanyak  20  pembudidaya atau  sebanyak  50%  dari  jumlah  keseluruhan pembudidaya.  Pada  rentang  tersebut,  harga benih  ikan  terendah  yang  digunakan  adalah sebesar Rp 22.000. Adapun rentang harga benih dengan  kuantitas  pembudidaya  terkecil  yaitu pada rentang kurang dari Rp 10.000 serta pada rentang  lebih  dari  Rp  41.000.  Jumlah pembudidaya  pada  masing-masing  rentang tersebut  adalah  sebanyak  1  pembudidaya  atau sebesar  2%  dari  seluruh  pembudidaya.  Harga terendah yang dikeluarkan pembudidaya untuk membeli  benih  adalah  sebesar  Rp  10.000. Penyebab dari rendahnya harga benih salah satu pembudidaya  tersebut  adalah  hasil  dari pemijahan secara mandiri, sehingga biaya yang dikeluarkan  adalah  biaya  pembesaran  telur hingga  menjadi  larva  yang  siap  untuk dibudidayakan.
10. Biaya Total per musim tebar Terdapat 4 rentang biaya yang digunakan untuk
mengelompokkan pembudidaya berdasarkan biaya keseluruhan yang dikeluarkan  pada  setiap  musim  tebar.  Pada rentang biaya keseluruhan yang kurang dari Rp 5.000.000,  terdapat  23  pembudidaya  atau sebanyak  57%  dari  jumlah  keseluruhan pembudidaya.  Pada  rentang  tersebut,  biaya keseluruhan  terkecil  yang  dikeluarkan  adalah sebesar  Rp  1.066.666,67  atau  bisa  dibulatkan menjadi  Rp  1.067.000.  Adapun  rentang  biaya keseluruhan  dengan  kuantitas  pembudidaya terkecil  yaitu  pada  rentang  lebih  dari  Rp 15.000.000,  yang  hanya  terdiri  dari  3 pembudidaya  atau  hanya  8%  dari  seluruh jumlah pembudidaya yang dijadikan responden.  Pada  rentang  biaya  tersebut,  biaya
keseluruhan  terbesar  yang  dikeluarkan  adalah Rp 106.840.000.
11. Penerimaan per musim tebar Sebanyak    29  pembudidaya  dengan persentase sebesar 72% dari jumlah keseluruhan  pembudidaya  yang  dijadikan responden,  mendapatkan  penerimaan  kurang dari  Rp  1.000.000.  Penerimaan  terkecil  yang diterima  oleh  pembudidaya  pada  rentang tersebut  adalah  sebesar  Rp  541.700.  Adapun penerimaan  terbesar  yang  diterima  oleh pembudidaya  adalah  sebesar  Rp  56.320.000. Jumlah tersebut merupakan rata-rata penerimaan dari beberapa frekuensi panen yang diterima dalam sekali musim tebar.
12. Pendapatan per musim tebar Terdapat 17 pembudidaya dengan persentase sebesar 43% dari jumlah keseluruhan pembudidaya, mendapatkan keuntungan,  sedangkan  sisanya  mengalami kerugian.  Sebanyak  9  orang    dari  kelompok pembudidaya yang mengalami keuntungan atau sebesar 53%, memiliki keuntungan yang berada pada  rentang  kurang  dari  Rp  2.500.000. Adapun  keuntungan  terkecil  yang  diterima pada rentang keuntungan tersebut yaitu sebesar Rp  63.750.  Sedangkan,  keuntungan  terbesar yang diperoleh para pembudidaya pada rentang lebih dari sama dengan Rp 5.000.000 adalah Rp 21.213.000  diikuti  dengan  1  pembudidaya lainnya  dengan  keuntungan  sebesar  Rp 20.210.000.
13. Masa budidaya
Sebanyak 21 pembudidaya atau
sebanyak 52% dari seluruh jumlah pembudidaya yang dijadikan sebagai responden, menghabiskan waktu selama 90 hari dalam  setiap musim tebar.  Berdasarkan waktu tersebut, para pembudidaya dapat melaksanakan 4 kali panen. Selanjutnya, masa budidaya  dengan  kuantitas  pembudidaya terkecil  berada  pada  rentang  181  hari  hingga 210  hari,  yaitu  hanya  1  pembudidaya  atau sebesar 3% dari jumlah keseluruhan pembudidaya.

## Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produktivitas
Salah  satu  upaya  untuk  mengatasi fluktuasi  jumlah  produksi  ikan  nila  di  Kota Tasikmalaya  adalah  dengan  meningkatkan produktivitas  dari  setiap  usaha  budidaya  ikan nila.  Hal  tersebut  dapat  dilakukan  dengan mengetahui beberapa faktor yang mempengaruhi produktivitas secara signifikan. Adapun perhitungan produktivitas yang digunakan  adalah  produktivitas  berdasarkan luas lahan yang digunakan. Dengan demikian, diharapkan  produktivitas  dari  lahan  yang dimiliki dapat dioptimalkan untuk meningkatkan  jumlah  produksi  ikan  nila  di Kota Tasikmalaya. Faktor-faktor yang
dapat mempengaruhi  produktivitas  dapat  diketahui dengan  beberapa  metode  analisis.  Salah  satu analisis  yang  dapat  digunakan  adalah  analisis regresi linier berganda. Beberapa tahapan yang diperlukan  untuk  dapat  menggunakan  model yang  dihasilkan  dari  analisis  regresi  liner berganda  terdiri  dari  uji  normalitas,  uji multikolinieritas,  uji  heterokedastisitas,  uji autokorelasi,  uji  determinasi,  uji  signifikansi simultan, dan uji siginigikansi parsial. Tahapan-tahapan  tersebut  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Uji Normalitas
Berdasarkan  pada  grafik  yang  tersaji pada gambar 1, dapat diketahui bahwa nilai dari P  Value adalah  sebesar  0,150.  Nilai  tersebut melebihi  dari  0,05 atau  dapat  dilihat juga  dari tanda  yang muncul  pada  kolom P  Value yaitu tanda  lebih  dari  (>).  Hal  ini  menunjukkan bahwa data yang digunakan pada penelitian ini berdistribusi  secara  normal,  sesuai  dengan hipotesis  yang  digunakan  dari  nilai p  value Kolmogorov-Smirnov. Untuk lebih memastikan  data  berdistribusi  secara  normal, dapat  juga  dilihat  dari  letak  dari  seluruh  titik yang  ada  pada  grafik  hasil  uji  kolmogoro- smirnov  dari  residualnya.  Data  yang  normal ditandai  dengan  posisi  dari  titik-titik  yang mendekati  garis  diagonal  pada  grafik  (Suardi, 2019).

## Gambar 1. Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
Sumber: Data primer diolah, 2021.

## 2. Uji Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  dapat  dilakukan dengan cara melihat nilai tolerance dan varian inflation  factor  (VIF) .  Berdasarkan  data  yang tersaji  pada  Tabel  1,  dapat  diketahui  bahwa seluruh  variabel  bebas  yang  digunakan  tidak mengalami  multikoliniearitas.  Hal  tersebutt
ditandai  dengan  nilai  VIF  dari  masing-masing variabel bebas berada dibawah 10. Hal tersebut merujuk  pada  penelitian  Ayuwardani  dan Isroah  (2018)  yang  menyatakan  bahwa penelitian  yang  terdapat  multikolinieritas ditandai dengan nilai tolerance ≤0,10 dan nilai VIF ≥10.
Tabel 1. Hasil nilai VIF dari Variabel Bebas
No. Variabel Bebas Nilai VIF 1 Usia (tahun) 1,13 2 Luas lahan budidaya (m 2 ) 1,38 3 Harga jual per musim tebar (Rupiah) 1,14 4 Jumlah produksi per musim tebar (Kg) 4,98 5 Harga pakan (Rupiah) 1,78 6 Jumlah pakan per musim tebar (Kg) 4,19 7 Harga benih (Rupiah) 1,08 8 Jumlah benih per musim tebar (Kg) 7,27 9 Masa budidaya (Hari) 1,73 3. Uji Heterokedastisitas
Berdasarkan  grafik  scaterplot  yang tersaji  pada  gambar  2,  dapat  diketahui  bahwa data  penelitian  tidak  mengalami  masalah heterokesdatisitas. Hal ini ditandai dengan titik- titik  pada  grrafik  scaterplot  yang  menyebar serta  tidak  membentuk  suatu  pola  tertentu. Haslinda dan Majid (2016) menyatakan bahwa
apabila  pada  grafik  scaterplot  tidak  terdapat pola  yang  jelas  dan  titik-titik  pada  grafik tersebut menyebar di bawah dan diatas angka 0 pada  sumbu  y,  artinya  pada  model  regresi tersebut tidak terdapat masalah heteroskedastisitas. Sedangkan apabila terdapat pola  tertentu,  seperti  titik-titik  yang  ada  pada grafik membentuk sebuah pola dengan bentuk
yang teratur, diantaranya bergelombang melebar  lalu  menyempit,  maka  hal  tersebut
menandakan bahwa terdapat masalah heteroskedastisitas (Denziana et al. , 2014).

## Gambar 2. Hasil Uji Heterokesdatisitas
Sumber: Data primer diolah, 2021.

## 4. Uji Autokorelasi
Berdasarkan hasil analisis regresi linier menggunakan  aplikasi  Minitab  19,  diketahui bahwa nilai Durbin-Watson dari model regresi tersebut adalah sebesar 1,92839. Nilai tersebut selanjunya dibandingkan dengan tabel Durbin- Watson dengan α = 5%, dengan nilai k=9. Hasil dari  perbandingan  tersebut  adalah  diketahui nilai dl = 1,0078, nilai du= 2,0723, nilai 4-dl= 2,9922,  dan  nilai  4-du=1,9277.  Beberapa  data tersebut dapat disimpulkan berdasarkan kriteria keputusan uji Durbin-Watson menurut Ayuwardani  dan  Isroah  (2018),  yaitu  tidak terdapat  autokorelasi  positif  maupun  negatif, dan keputusannya no desicison .
Nilai dari analisis Durbin-Watson yang diperoleh  juga  dapat  dibandingkan  dengan kriteria  autokorelasi  yang  digunakan  pada penelitian  Khaeruman  (2018).  Pada  kedua penelitian  tersebut  digunakan  tiga  hipotesis yang dijadikan sebagai acuan untuk mengetahui adanya  autokorelasi.  Pertama,  Ketika  nilai Durbin-Watson berada pada kisaran lebih dari +2, maka pada model regresi tersebut terdapat autokorelasi  negatif.  Kedua,  apabila  nilai Durbin-Watson  kurang  dari  -2,  maka  pada
model  regresi  tersebut  terdapat  autokorelasi positif.  Ketiga,  ketika  nilai  Durbin-Watson berada  diantara  -2  hingga  +2,  artinya  pada model regresi tersebut tidak terdapat autokorelasi.  Sehingga  apabila  ketiga  kriteria tersebut  digunakan  untuk  mengetahui  ada tidaknya  autokorelasi  pada  model  regresi penelitian ini, maka dapat diketahui bahwa nilai Durbin-Watson pada penelitian ini menandakan  tidak  adanya  autokorelasi  pada model regresi yang digunakan.

## 5. Model Hasil Regrsi Linier Berganda
Berdasarkan pada data yang tersaji pada Tabel  2,  dapat  diketahui  bahwa  model  regresi linier  berganda  tersaji  kedalam  model  sebagai berikut.
Y  =  -0,799 + 0,00264 X 1 - 0,000087 X 2 + 0,000008 X 3 + 0,000342 X 4 + 0,000044X 5 - 0,000413X 6 + 0,000015 X 7 + 0,00165X 8 + 0,00049X 9 + e Data  yang  terlampir  pada  Tabel  2 merupakan hasil analisis regresi linier berganda menggunakan software Minitab 19. Pada model regresi yang dihasilkan, dapat diketahui bahwa
nilai  koefisien  dari  variabel  terikat  yaitu produktivitas  adalah  -0,799.  Hal  tersebut menandakan  bahwa  apabila  seluruh  variabel bebas bernilai 0, maka produktivitas pada setiap musim terbarnya bernilai negatif atau mengalami  penurunan  (Wicaksana et  al., 2017).
Variabel-variabel bebas digunakan pada penelitian  ini  memiliki  pengaruhnya  masing- masing  terhadap  variabel  terikat.  Berdasarkan hasil analisis regresi linier berganda, diketahui bahwa  terdapat  tujuh  variabel  bebas  yang memberikan pengaruh positif terhadap variabel terikat,  sedangkan  2  variabel  bebas  yang memberikan pengaruh negatif terhadap variabel  terikat.  Adapun  kedua  variabel  bebas yang  memberikan  pengaruh  negatif  tersebut adalah luas lahan dan juga jumlah pakan. Nilai
positif  dan  negatif  tersebut  memiliki  arti tersendiri  terhadap  variabel  bebas  sebagai pengaruh yang diberikan oleh variabel tersebut. Salah  satu  variabel  bebas  yang  memberikan pengaruh positif atau berbanding lurus terhadap variabel terikat adalah harga jual, yaitu sebesar 0,000008. Nilai tersebut dapat diartikan bahwa setiap adanya peningkatan 1 satuan dari harga jual,  maka  akan  meningkatkan  produktivitas sebesar  0,000008.  Adapun  pada  salah  satu variabel  bebas  yang  bernilai  negatif,  diartikan bahwa variabel tersebut memberikan pengaruh yang negatif atau berbanding terbalik terhadap variabel terikat. Dalam hal ini, luas lahan yang memberikan  pengaruh  sebesar  -0,000087, maka  dapat  diartikan  bahwa  setiap  adanya peningkatan  1  satuan  dari  luas  lahan  akan mengurangi produktivitas sebesar 0,000087.

## Tabel 2. Hasil Regresi Beberapa Faktor yang Mempengaruhi Produktivitas
Coefficient Term Coef SE Coef  T-Value  P-Value VIF Constant -0,799 0,431 -1,85 0,074 X1 (Usia Pembudidaya) 0,00264 0,00333 0,79 0,435 1,13 X2 (Luas Lahan Budidaya)  -0,000087  0,000026 -3,36 0,002 1,38 X3 (Harga Jual) 0,000008  0,000010 0,77 0,449 1,14 X4 (Jumlah Produksi) 0,000342  0,000177 1,93 0,063 4,98 X5 (Harga pakan) 0,000044  0,000018 2,44 0,021 1,78 X6 (Jumlah Pakan) -0,000413  0,000197 -2,10 0,044 4,19 X7 (Harga Benih) 0,000015  0,000006 2,46 0,020 1,08 X8 (Jumlah Benih) 0,00165 0,00115 1,43 0,162 7,27 X9 (Masa Budidaya) 0,00049 0,00152 0,32 0,749 1,73 Dependent Variabel: Produktivitas
6. Uji Determinasi
Berdasarkan  hasil  yang  tersaji  pada Tabel  3,  diketahui  bahwa  terdapat  dua  nilai koefisien determinasi, yaitu nilai R-Square (R 2 ) dan R-Square  adjusted (R 2 adj ).  Penggunaan Adjusted  R 2 sangat  disarankan  oleh  beberapa peneliti  karena  nilai  R 2 dapat  mengalami perubahan  oleh  adanya  perubahan  jumlah variabel  bebas  kedalam  analisis  regresi (Manurung  dan  Haryanto,  2015).  Dengan demikian,  koefisien  determinasi  pada  analisis regresi  berganda  ini  adalah  52,13%  atau 0,5213.  Hal  tersebut  diartikan  bahwa  variasi variabel  terikat  dapat  dijelaskan  oleh  variasi variabel  bebas  sebesar  52,13%,  sedangkan
sebesar  47,87%  dijelaskan  oleh  variabel lainnya di luar model penelitian.
Tabel 3. Hasil Uji Determinasi S R-sq R-sq(adj)  R-sq(pred) 0,231413  63,17% 52,13% 0,00%
7. Uji Signifikansi Simultan Berdasarkan  data  yang  terlampir  pada
Tabel  4,  diketahui  bahwa  variabel  bebas yang digunakan secara simultan memberikan pengaruh terhadap variabel terikat. Hal tersebut ditandai  dari  nilai p  value yang  berada  para rentang  ≤  0,05  yang  menandakan  bahwa
diterimanya  H1  dan  menolak  H0.  Nanincova (2019)  menyatakan  bahwa  apabila  nilai signifikansi  dari  uji  f  kurang  dari  0,05,  maka
model  dari  regresi  yang  digunakan  adalah model yang layak.

## Tabel 4. Nilai dari Hasil Uji F
Analysis of Variance Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value Regression 9 2,75613  0,306237 5,72 0,000 Error 30 1,60657  0,053552 Total 39 4,36270 8. Uji Siginigikansi Parsial
Berdasarkan  data  yang  terlampir  pada Tabel  5,  diketahui  bahwa  terdapat  4  variabel bebas  yang  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  variabel  terikat.  Beberapa  variabel tersebut  diantaranya  adalah  luas  lahan,  harga pakan,  jumlah  pakan,  dan  harga  benih.  Hal tersebut ditandai dari nilai p value dari keempat variabel  bebas  tersebut  yang  berada  para rentang ≤ 0,05 (Kurniati, 2019).
Setelah  mengetahui  beberapa  jenis pengaruh yang diberikan oleh seluruh variabel bebas, perlu diketahui beberapa variabel bebas yang  memberikan  pengaruh  yang  signifikan terhadap  variabel  bebas.  Hal  tersebut  dapat dilakukan dengan membandingkan nilai
signifikansi  atau p  value dari  uji  signifikansi parsial (Uji T). Apabila nilai signifikansi atau p value dari  masing-masing  variabel  bebas sebesar  ≤  0,05  maka  dapat  diketahui  bahwa variabel bebas tersebut secara parsial berpengaruh  terhadap  variabel  terikat  secara signifikan. Adapun alasan nilai p-value tersebut dibandingkan  dengan  nilai  0,05  adalah penelitian  ini  menggunakan  derajat  keyakinan sebesar  95%  atau  α  =  0,05.  Berdasarkan  data yang terlampir pada  Tabel 2, diketahui bahwa terdapat  4  variabel  bebas  yang  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  variabel  terikat. Beberapa  variabel  tersebut  diantaranya  adalah luas  lahan,  harga  pakan,  jumlah  pakan,  dan harga benih.

## Tabel 5. Nilai dari Hasil Uji T
Term Coef SE Coef  T-Value  P-Value Constant -0,799 0,431 -1,85 0,074 X1 (Usia Pembudidaya) 0,00264 0,00333 0,79 0,435 X2 (Luas Lahan Budidaya)  -0,000087  0,000026 -3,36 0,002 X3 (Harga Jual) 0,000008  0,000010 0,77 0,449 X4 (Jumlah Produksi) 0,000342  0,000177 1,93 0,063 X5 (Harga pakan) 0,000044  0,000018 2,44 0,021 X6 (Jumlah Pakan) -0,000413  0,000197 -2,10 0,044 X7 (Harga Benih) 0,000015  0,000006 2,46 0,020 X8 (Jumlah Benih) 0,00165 0,00115 1,43 0,162 X9 (Masa Budidaya) 0,00049 0,00152 0,32 0,749 Luas lahan menjadi variabel bebas yang memberikan pengaruh secara signifikan terhadap  variabel  terikat.  Adapun  pengaruh yang  diberikan  merupakan  pengaruh  negatif atau  berbanding  terbaik.  Pengaruh  tersebut menandakan bahwa adanya peningkatan sebesar 1 satuan dari luas lahan yang digunakan akan mengurangi produktivitas sebesar
0,000087.  Hasil  tersebut  sesuai  dengan  hasil dari penelitian Laksmidevi dan Purwohandoyo (2018),  yang  menyatakan  bahwa  luas  kolam memberikan  pengaruh  yang  signifikan  dan berbanding terbalik (negatif) terhadap produktivitas  kolam  budidaya.  Hal  tersebut disebabkan  karena  luas  kolam  merupakan pembagi dari jumlah produksi yang dihasilkan
dari  suatu  usaha  budidaya.  Sehingga,  ketika luas  kolam  meningkat,  maka  akan  semakin memperkecil atau mengurangi nilai produktivitas. Hasil penelitian Laksmidevi dan Purwohandoyo (2018) tersebut dapat didukung oleh  penelitian  Mustafa  dan  Ratnawati  (2007) yang menjelaskan bahwa pertambahan luas dari tambak budidaya dapat mengurangi produktivitas  dari  kegiatan  budidaya  tersebut. Hal ini disebabkan oleh berkurangnya kemampuan  pembudidaya  dalam  mengelola usaha tersebut akibat keterbatasan waktu serta tenaga,  hingga  dana  yang  dimiliki.  Walaupun demikian,  hasil  penelitian  Andayani  (2016) menyatakan  bahwa  luas  lahan  memberikan pengaruh  yang  signifikan  dan  positif  terhadap kegiatan  budidaya.  Hal  ini  disebabkan  karena pertambahan  luas  kolam  dapat  memperbesar peluang  untuk  meningkatkan  produktivitas dengan  bertambahnya  kapasitas  dari  jumlah benih  yang  dibudidayakan.  Dengan  demikian, luas  lahan  yang  tersedia  perlu  dioptimalkan potensinya  dengan  kepemilikan  modal  cukup agar  jumlah  produksi  yang  ditargetkan  dapat terpenuhi (Munandar dan Sari, 2019).
Selain  luas  lahan,  jumlah  pakan  juga memberikan pengaruh secara signifikan terhadap  variabel  terikat  dengan  pengaruh negatif  atau  berbanding  terbaik.  Berdasarkan hasil regresi linier, adanya peningkatan sebesar 1  satuan  dari  jumlah  pakan  yang  digunakan akan mengurangi produktivitas sebesar 0,000413. Sudarmadji et al . (2011) menyatakan bahwa penambahan pakan dapat menyebabkan kegiatan  budidaya  menjadi  kurang  efisien, akibat  penggunaan  pakan  yang  berlebih. Jumlah  pakan  yang  diberikan  perlu  diatur sesuai dengan kebutuhan ikan yang dibudidayakan. Hal ini disebabkan harga pakan cenderung tidak sesuai dengan harga jual hasil panen  yang  berlaku.  Harga  pakan  cenderung tidak  dipengaruhi  oleh  jumlah  produksi  ikan pada  suatu  wilayah  maupun  kondisi  iklim maupun cuaca yang dapat mengakibatkan gagal panen seperti musim kemarau, sedangkan harga jual  sangat  dipengaruhi  oleh  jumlah  produksi ikan nila dari beberapa wilayah. Stabilitas harga jual yang cenderung tidak stabil tersebut dapat menyebabkan  berkurangnya  pendapatan  yang diterima  oleh  pembudidaya  di  masa  panen (Yanuar,  2017).  Hal  tersebut  dapat  diatasi
dengan mengatur jumlah pakan yang diberikan agar  tepat  guna.  Salah  satu  cara  mengatur jumlah  pakan  yang  diberikan  adalah  dengan menerapkan manajemen pemberian pakan (Sari et  al .,  2017).  Metode  manajemen  pemberian pakan  dapat  menghindari  terbuangnya  pakan secara sia-sia. Sehingga pemberian pakan yang didasarkan  pada  frekuensi  ataupun  takaran tertentu  tersebut  dapat  membantu  mencegah kerugian bagi para pembudidaya ikan nila.
Harga  pakan  memiliki  pengaruh  yang signifikan dan juga positif terhadap produktivitas. Pertambahan harga pakan sebesar 1 satuan akan menambah produktivitas sebesar  0,000044.  Peningkatan  produktivitas akibat  bertambahnya  harga  pakan  yang digunakan diduga berhubungan dengan adanya perbedaan kualitas input produksi berdasarkan harga  yang  dipilih  oleh  masing-masing pembudidaya.  Jayalaksana et  al .  (2016) menyatakan  bahwa  tingginya  harga  pakan berbanding lurus dengan tingginya kandungan protein  yang  ada  didalam  pakan  tersebut. Protein berfungsi untuk pertumbuhan ikan serta dapat  juga  menjadi  sumber  energi  apabila kebutuhan  sumber  energi  tidak  terpenuhi (Wulanningrum et  al .,  2019).    Sehingga keputusan  dalam  memilih  harga  pakan  yang akan  digunakan  dapat  didasarkan  pada kandungan  nutrisi  yang  berguna  untuk meningkatkan produktivitas usaha budidaya.
Selain  harga  pakan,  harga  benih  juga memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dan  juga positif  terhadap  produktivitas.  Peningkatan harga  benih  sebesar  1  satuan  akan  menambah produktivitas  sebesar  0,000015.  Peningkatan produktivitas akibat bertambahnya harga benih yang dipilih dapat didasarkan pada kualitas dari benih  yang  akan  digunakan  tersebut.  Hal  ini disebabkan karena benih berkualitas dihasilkan dari  manajemen  induk  serta  penggunaan teknologi dalam memproduksi benih. Hadie et al .  (2013)  menyatakan  bahwa  manajemen induk berfungsi untuk menjaga serta mengontrol sifat genetik yang ada pada seluruh populasi  induk  ikan.  Adapun  teknologi  yang digunakan untuk memproduksi benih berkualitas  salah  satunya  adalah  pemuliaan ikan  (Tamam,  2011).  Beberapa  hal  tersebut tentunya membutuhkan biaya yang lebih besar dibandingkan  produksi  benih  tradisional  yang
tidak memperhatikan  beberapa aspek  tersebut. Dengan  demikian,  harga  jual  benih  yang dihasilkan  dari  beberapa  teknik  pembenihan modern tersebut menjadi lebih mahal dibanding benih biasa tanpa penanganan khusus.
Bertambahnya  harga  jual  benih  tersebut berbanding  lurus  dengan  performa  yang dihasilkan  dari  benih  ikan  nila,  sehingga performa  pertumbuhan  ikan  yang  dihasilkan dapat optimal dan dapat meningkatkan jumlah produksi usaha budidaya

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  diketahui bahwa  terdapat  4  variabel  bebas  yang berpengaruh secara signifikan terhadap produktivitas usaha budidaya ikan nila di Kota Tasikmalaya.  Beberapa  variabel  tersebut diantaranya  adalah  luas  lahan,  harga  pakan, jumlah pakan, dan harga benih. Luas lahan dan jumlah  pakan  memberikan  pengaruh  negatif atau  berbanding  terbaik.  Adapun  harga  pakan dan harga benih memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap produktivitas.

## Saran
Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi produktivitas  usaha  budidaya  ikan  nila  secara signifikan dapat menjadi sumber informasi bagi pemerintah  melalui  dinas  terkait.  Pemerintah dapat  membuat  suatu  kebijakan  berdasarkan beberapa  faktor  tersebut  sebagai  upaya peningkatan jumlah produksi dari setiap usaha budidaya.  Kebijakan  tersebut  dapat  berupa bantuan  secara  langsung  seperti  pemberian benih,  pakan,  induk  ikan  nila,  dan  mesin penggiling  pakan  maupun  dengan  cara mengatur harga dari setiap input produksi yang digunakan agar lebih meningkatkan pendapatan bagi  para  pembudidaya.  Sehingga  kebijakan- kebijakan  yang  dibuat  oleh  pemerintah  dapat membantu meningkatkan produktivitas berserta pendapatan  para  pembudidaya  agar  jumlah produksi  ikan  nila  hasil  budidaya  di  Kota Tasikmalaya dapat meningkat setiap tahunnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Andayani,  S.  A.  (2016).  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Produktivitas dan Pendapatan Usaha Pembesaran Ikan Air
Tawar. Jurnal  Ilmu  Pertanian  dan Peternakan , 4 (2),  206–213.  Retrieved from http://jurnal.unma.ac.id/index.php/AG/i ndex. Ayuwardani, R. P. & Isroah. (2018). Pengaruh Informasi Keuangan dan Non Keuangan Terhadap Underpricing Harga  Saham  pada  Perusahaan  yang Melakukan  Initial  Public  Offering (Studi  Empiris  Perusahaan  Go  Public yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015). Nominal , Vol 7(1), 143-158.
Doi:
10.21831/nominal.v7i1.19781. Darwis,  R.  H.  (2017).  Efektivitas  Pemberian Tes  Formatif  dengan  Umpan  Balik Terhadap Hasil Belajar Statistik
Deskriptif  Mahasiswa  Prodi  Studi Ekonomi  Syariah  STAIN  Watampone.
Histogram ,  Vol  1(1),  43-50.  Doi:
10.31100/histogram.v1i1.22.
Denziana,  A.,  Indrayenti,  &  Fatah,  F.  (2014).
Corporate Financial Performance Effects  of  Macro  Economic  Factors Against Stock Return. Jurnal Akuntansi
&  Keuangan ,  Vol  5(2),  14-40.  Doi: 10.36448/jak.v5i2.542.
Hadie, L. E., Dewi, R. R. S. P. S., & Hadie, W. (2013).  Efektivitas  Strain  Ikan  Nila Srikandi ( Oreochromis niloticus) dalam
Perbenihan Skala Massal. Jurnal Iktiologi  Indonesia ,  Vol  13(1),  13-23. Doi: 10.32491/jii.v13i1.108.
Haslinda,  &  Majid,  J.  (2016).  Pengaruh Perencanaan  Anggaran  dan  Evaluasi Anggaran Terhadap Kinerja Organisasi dengan Standar Biaya Sebagai Variabel Moderating  pada  Pemerintah  Daerah
Kabupaten Wajo. Jurnal Ilmiah
Akuntansi  Peradaban ,  Vol  2(1),  1-21. Doi : 10.24252/jiap.v2i2.3015.
Jayalaksana,  M.  R.,  Suryana,  A.  A.  H.,  & Subhan,  U.  (2016).  Keragaan  Produksi Dan  Evaluasi  Usaha  Pembesaran  Ikan Mas  ( Cyprinus  carpio )  Pada  Sistem Kolam  Air  Deras  (Studi  Kasus  Di Kecamatan Cijambe Kabupaten Subang). Jurnal  Perikanan  Kelautan ,
7 (1), 84-92. Retrieved
from http://jurnal.unpad.ac.id/jpk/index.

## Khaeruman.  (2018).  Pengaruh  Pelayanan  MM
Mart (Mitra Muslim) Terhadap Kepuasan  Konsumen  di  MM-Mart Cipocok Serang. Jurnal Sains
Manajemen ,  Vol  4(1),  46-71.  Doi:
10.30656/sm.v4i1.655.
Kurniati.  (2019).  Pengaruh  Parsial  dan
Simultan  Variabel  Bebas  Terhadap
Kepuasan Pelanggan Transportasi Online Kota Palembang. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu
Komputer ,  Vol  6(4),  549-558.  Doi: 10.25126/jtiik.2019651175.
Laksmidevi,  N.  &  Purwohandoyo,  J.  (2018).
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Produksi  dan  Produktivitas  Kolam Budidaya Ikan di Kawasan Minapolitan Kecamatan Polanharjo, Kabupaten
Klaten  (Kasus  di  Desa  Nganjat  dan Desa Janti). Bumi Indoensia , 7 (2), 1-12.
Retrieved from http://lib.geo.ugm.ac.id/ojs/index.php/j bi/index.
Mahendra,  M.  M.,  &  Ardani,  I.  G.  A.  K.  S. (2015).  Pengaruh  Umur,  Pendidikan dan  Pendapatan  Terhadap  Niat  Beli Konsumen  Pada  Produk  Kosmetik  the Body Shop Di Kota Denpasar. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana , 4 (2), 442-456. Retrieved from https://ojs.unud.ac.id/index.php/Manaje men/index.
Marunung,  H.  T.  &  Haryanto,  A.  M.  (2015). Analisis Pengaruh ROE, EPS, NPM dan MVA  Terhadap  Harga  Saham  (Studi Kasus pada Perusahaan Manufaktur Go Public  Sektor  Food  dan  Beverages  di Bei  Tahun  2009-2013). Diponegoro Journal  of  Accunting , 4 (4),  1-16. Retrieved from https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/ djom/index.
Mulyadi,  M.  Y.,  Isytar,  I.  &  Dolorosa,  E. (2015).  Analisis  Finansial  Budidaya Ikan Dalam Karamba Jaring Apung Di Sungai Melawi Kecamatan Pinoh Utara Kabupaten  Melawi. Jurnal  Social Economic of Agriculture , Vol 4(1), 37- 45. doi: 10.26418/j.sea.v4i1.10131. Munandar, A. & Sari, C. P. M. (2019). Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Jumlah
Produksi  Usaha  Tambak  Ikan  Di Gampong  Batuphat  Barat  Kecamatan Muara Satu Kota Lhokseumawe. Jurnal Ekonomi Regional Unimal , 2 (1), 51-62. Retrieved from http://ojs.unimal.ac.id/index.php/ekono mi_regional.
Mustafa,  A.  &  Ratnawati,  E.  (2007).  Faktor- Faktor  Dominan  yang  Mempengaruhi Produktivitas  Tambak  di  Kabupaten Pinrang, Sulawesi Selatan. Riset Akuakultur ,  Vol  2(1),  117-133.  Doi: 10.15578/jra.2.1.2007.117-133.
Nanincova,  N.  (2019).  Pengaruh  Kualitas Layanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Noach Cafe and Bistro. Agora , 7 (2), 1-
5. Retrieved from http://publication.petra.ac.id/index.php/ manajemen-bisnis/index.
Ningsih,  T.  R.  &  Asandimitra,  N.  (2017).
Pengaruh  Bin-Ask  Spread,  Market Value  dan  Variance  Retrun  Terhadap Holding Period Saham Sektor
Pertambangan  Yang  Listing  Di  Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun 2011-2015. Jurnal  Ilmu  Manajemen , 5 (3),  1-10.
Retrieved from https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/ji m. Sari, I. P., Yulisman, & Muslim. (2017). Laju
Pertumbuhan  dan Efisiensi  Pakan  Ikan Nila  ( Oreochromis  niloticus )  yang dipelihara  dalam  Kolam  Terpal  yang dipuasakan Secara Periodik. Akuakultur Rawa Indonesia , Vol 5(1), 45-55. Doi: 10.36706/jari.v5i1.5807.
Setiawati,  D.,  Daris,  E.,  &  Nahamuddin,  M. (2018).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Pembentukan  Harga Beras  di  Indonesia. Jurnal  Agribisnis , Vol 12(1), 1-10. Doi: 10.15408/aj.v12i1.11846.
Suardi.  (2019).  Pengaruh  Kepuasan  Kerja Terhadap  Kinerja  Pegawai  Pada  PT Bank  Mandiri,  Tbk  Kantor  Cabang Pontianak. Journal Business Economics and  Entrepreneurship ,  Vol  1(2),  9-18.
Doi: 10.16021/b.e.e..v1i2.124.
Sudarmadji,  H.,  Hamzah,  A.,  &  Suhdi,  M.
(2011). Faktor-Faktor
yang
Mempengaruhi  Produksi  dan  Efisiensi
Usaha Budidaya Ikan Lele di Kabupaten  Sumenep. Cemara ,  Vol
8(1), 1-8. Doi: 10.24929/fp.v8i1.561. Tamam,  B.  2011.  Anida,  A.  N.  &  Hastuti,  S.
(2012). Analisis Genetic Gain Ikan Nila
Pandu  dan  Nila  Kunti  ( Oreochromis niloticus )  F4  Hasil  Pendederan  I  –  III.
Journal  of  Aquaculture  Management and Technology , 1 (1), 193-205. Retrieved from https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/ jamt/index.
Wicaksana, R. H., Rahadhini, M. D., & Suddin, A.  (2017).  Kinerja  yang  dipengaruhi
Lingkungan Kerja, Motivasi dan Kompensasi Pada Karyawan Perusahaan  Manufaktur. Jurnal  Riset dan  Ekonomi  Bisnis  Usm ,  Vol  10(2), 144-155. Doi:
10.26623/jreb.v10i2.1134.
Wulaningrum, S., Subandiyono, & Pinandoyo.
(2019).  Pengaruh  Kadar  Protein  Pakan yang  Berbeda  dengan  Rasio  E/P  8,5 Kkal/G Protein Terhadap Pertumbuhan
Ikan  Nila  ( Oreochromis  niloticus ). Sains  Akuakultur  Tropis ,  Vol  3(2),  1-
10. Doi: 10.14710/sat.v3i2.3265.
Yanuar,  V.  (2017).  Pengaruh  Pemberian Jenis Pakan  yang  Berbeda  Terhadap  Laju
Pertumbuhan Benih Ikan Nila ( Oreochiomis  Niloticus )  dan  Kualitas
Air di Akuarium Pemeliharaan. Ziraa'ah ,  Vol  42(2),  91-99.  Doi:
10.31602/zmip.v42i2.772.
Zulkarnain,  M.,  Purwanti,  P.  &  Indrayani,  E. (2013). Analisis Pengaruh Nilai
Produksi Perikanan Budidaya Terhadap Produk Domestik Bruto Sektor Perikanan di Indonesia. Jurnal
ECSOFiM , 1 (1), 52-68. Retrieved from https://ecsofim.ub.ac.id/index.php/ecso fim/index.