## PENERAPAN MODEL ECM: ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI KARET JAMBI PERIODE 2000-2021

## Diniawati Rahmatika
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Tidar Jl. Kapten Suparman No. 39 Magelang 56116
E-mail: diniawatirahmatika12@gmail.com

## Abstract
Rubber is a type of plantation commodity that is part of the leading export commodity and generates a  lot  of  profit  for  Indonesia's  foreign  exchange.  One  of  the  largest  rubber  producing  centers  in Indonesia  is  Jambi.  However,  the  production  of  rubber  in  Jambi  has  fluctuated.  Meanwhile,  the potential size of the rubber trade market is very high. So it is feared that rubber production cannot keep up with the fulfillment of the domestic market and the international level. Then the purpose of this  study  is  to  analyze  the  factors  that  affect  both  the  long  term  and  the  short  term  on  rubber production  in  Jambi  as  a  determinant  of  a  more  appropriate  policy  to  enable  an  increase  in  its production.  The  method  used  in  this  research  is  Error  Correction  Mechanism  (ECM)  with  the research period starting from 2000 to 2021. Based on the results of the research conducted, in the long term the variable of planting area and the number of superior seeds has a significant effect on rubber  production  in  Jambi  while  the  variable  number  of  rubber  farmers  is  not  significant  in influencing  rubber  production.  Meanwhile,  in  the  short  term,  only the  variable number  of  rubber farmers  has  a  significant  effect  on  rubber  production,  while  the  variables  of  planting  area  and number of seeds are not significant in influencing rubber production.
Keywords: ECM, Rubber, Production

## Abstrak
Karet merupakan jenis komoditas hasil perkebunan yang menjadi bagian komoditas unggulan ekspor dan  menghasilkan  banyak  keuntungan  pada  devisa  negara  Indonesia.  Salah  satu  sentra  penghasil karet terbesar di Indonesia yaitu Jambi. Namun, produksi dari karet di Jambi mengalami situasi yang berfluktuatif.  Sementara  itu,  potensi  besarnya  pasar  perdagangan  karet  sangat  tinggi.  Sehingga dikhawatirkan  produksi  karet  tidak  dapat  mengikuti  pemenuhan  pasar  domestik  maupun  tingkat internasional.  Kemudian  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang berpengaruh baik dalam jangka panjang maupun jangka pendek pada produksi karet di Jambi sebagai penentu kebijakan yang lebih tepat untuk memungkinkan peningkatkan produksinya. Metode yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Error  Correction  Mechanism  (ECM)  dengan  periode penelitian mulai dari tahun 2000 sampai tahun 2021. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dalam  jangka  panjang  variabel  luas  tanam  dan  Jumlah  bibit  unggul  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  produksi  karet  di  Jambisedangkan  variabel  jumlah  petani  karet  tidak  signifikan  dalam mempengaruhi  produksi  karet.  Adapun,  dalam  jangka  pendek  hanya  variabel  jumlah  petani  karet yang berpengaruh secara signifikan terhadap produksi  karet, sedangkan untuk  variabel luas tanam dan jumlah bibit tidak signifikan dalam mempengaruhi produksi karet.
Kata Kunci: ECM, Karet, Produksi

## 1. PENDAHULUAN
Karet merupakan salah satu jenis komoditas hasil perkebunan yang mempunyai peran besar dalam menyumbang ekonomi di Indonesia. Salah satunya dengan karet menjadi bagian komoditas  unggulan  ekspor  yang  menghasilkan  banyak  keuntungan  pada  devisa  negara selain  minyak kelapa sawit, batubara dan gas.  Karet menyumbang  melalui sebuah ekspor pada tahun 2018 sebesar USD 3.33 miliar dengan urutan keenam dibawah  minyak kelapa sawit, briket batubara, gas petroleum, bijih tembaga dan emas. Selain  hal  itu di Indonesia produksi  karet  menampati  tempat  ke-2  setelah  thailand  sebagai  penghasil  karet  yang diperdagangkan secara luas. Menurut data BPS (Badan Pusat Statistik), pada kontribusi dari tiap  sektor  lapangan  usaha  didalam  PDB  Indonesia  tahun  2018,  yang  dimana  dari  data tersebut  menjelaskan  bahwa  sektor  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan  merupakan  salah satu sektor terbesar yang menempati tingkat ketiga dengan persentase terhadap PDB sebesar 12,81 persen. Selanjutnya, untuk subsektor tanaman perkebunan  mempunyai peran dalam PDB Indonesia tahun 2018 dengan menyumbang sebesar sebesar 3,29 persen atau dengan kata  lain  di  dalam  sektor  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan  karet  menempati  sebagai penyumbang  PDB  yang  termasuk  bagian  urutan-urutan  tertinggi.  Dari  hal  tersebut  jelas menunjukkan  bahwa didalam  subsektor tanaman  perkebunan, sektor tanaman perkebunan menjadi subsektor yang berperan sangat penting bagi Indonesia.
Namun,  kondisi  rata-rata  produksi  tanaman  perkebunan  selama  periode  2000-2021 menggambarkan  bahwa  komoditas  karet  menempati  urutan  kedua  setelah  kelapa  sawit dengan nilai produksi yang masih terpaut sangat jauh dari kelapa sawit,dan kemudian dengan memperhatikan  kondisi  ekonomi  dunia  dimana  adanya  peningkatan  permintaan  terhadap komoditi  karet,  berdasarkan  kondisi  tersebut  jelas  memacu  kementrian  pertanian  untuk mengejar  ketertinggalan  produksi  karet  dengan  kelapa  sawit.  Dan  upaya  yang  dilakukan untuk  meningkatkan  produksi  karet  dengan  melalui  perluasan  tanaman  karet  dan peremajaaan kebun
Dari kontribusi besar karet terhadap kondisi perekonomian, terdepat beberapa provinsi yang  menjadi  sentra  produksi  dan  penopang  terbesar  produksi  karet  di  Indonesia  salah satunya adalah Provinsi  Jambi  yang  menempati tingkat keempat setelah Sumatra Selatan, Sumatra Utara dan Riau selama periode 2000-2021. Dalam perkebunan karet di Jambi terdiri dari beberapa macam bentuk, diantaranya ada perkebunan milik rakyat (perkebunan rakyat), perkebunan milik swasta, perkebunan kerjasama antara rakyat dan swasta dan perkebunan milik  pemerintahan.  Di  Propinsi  Jambi  sendiri,  sebagian  besar  dari  luas  perkebunan didominasi  oleh  perkebunan  rakyat.  Berikut  merupakan  grafik  kontribusi  provinsi  Jambi dalam produksi karet di Indonesia dan luas tanam selama 2000-2021 di Jambi.
Gambar 1. Grafik Produksi dan Luas Tanam Karet di Jambi 2000-2021 Sumber : Badan Pusat Statistik
Dari  grafik  tersebut  kita  dapat  mengetahui  perbedaan  besar  produksi  karet  (ton)  dari setiap luas tanam (Ha) dari tahun ke tahun yang terlihat sangat jauh perbedaaannya, tetapi kondisi  peningkatan produksi karet telah diupayakan  yang dapat kita lihat di tahun 2000- 2004 hasil produksi dan luas tanam juga mengalami kenaikan, dari rata-rata produksi ditahun 2000-2004  sebesar  239.172(ton)  dan  rata-rata  luas  lahan  sebesar  561.781(Ha),  sampai ditahun 2017-2020 rata-rata produksi karet sebesar 348.423,5(ton) dan rata-rata luas tanam sebesar 667.716,25(ha).Di tahun 2021 luas tanam sedikit menurun dari luas lahan di tahun 2020  sebesar  665.285(ha)  menjadi  659.688(Ha)  tetapi  kondisi  produksi  karet  tetap  stabil seperti sebelumnya, dan dari grafik tersebut kita  juga dapat  mengetahui  bahwa dari tahun 200  sampai  2021  produksi  dan  luas  lahan  tanam  karet  cenderung  terus  meningkat  tiap tahunnya.
Tetapi peningkatan produksi karet di Jambi yang masih terlihat berfuktuasi jelas tidak sejalan dengan konsumsi karet yang terus meningkat tiap tahunnya, kemudian ketika melihat peluang karet pada  pasar dunia yang sangat menjanjikan. kondisi produksi karet di Jambi justru mengkhawatirkan karena produksi karet masih belum mengalami peningkatan yang signifikan  dan  stabil.  Peningkatan  maupun  penurunan  jumlah  produksi  karet  secara  tidak konstan dipengaruhi oleh beberapa faktor produksi seperti luas tanam, jumlah tenaga kerja, pemakaian  pupuk,  curah  hujan,  dan  jumlah  pohon  produktif.  Faktor-faktor  yang mempengaruhi  produksi  karet  tersebut  dijadikan  sebuah  tolak  ukur  untuk  mengambil keputusan dalam rangka mengoptimalkan produksi karet, karena jika dari sebuah penelitian diketahui  faktor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  penelitian  maka  faktor  produksi tersebut dapat dikendalikan.
Beberapa  penelitian  tentang  persoalan  produksi  karet  sebelumnya  sudah  pernah dilakukan oleh beberapa peneliti. Setyawan.E.al. (2016) menemukan bahwa secara parsial semua variable dalam penelitian  berpengaruh positif terhadapa produksi karet, dari semua variable diantaranya ada variabel HKO panen, pohon per hektar, penggunaan pupuk PMLT, luas lahan, curah hujan , harga pokok produksi, sthimulansia erthel, dummy sistem sadap,
0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 800000 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Produksi dan Luas Lahan Karet Jambi Produksi (Ton)
Luas Lahan (Ha)

## PENERAPAN  MODEL  ECM:  ANALISIS  FAKTOR  YANG
MEMPENGARUHI  PRODUKSI  KARET  JAMBI  PERIODE 2000-2021 Diniawati Rahmatika
dan  dummy  teknologi  sadap . Nugraha.  Et.al.  (2018)  menemukan  bahwa  variabel Kepemilikan lahan karet, tenaga kerja, jenis bahan tanam, penggunaan pupuk berpengaruh signifikan  terhadap  karet,  sedangkan  variable  umur tanaman  dan  jumlah  hari  sadap  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  produksi  karet.  Aisyah.et.al.  (2013)  menemukan bahwavariable    bibit  dan  jumlah  tanman  berpengaruh  signifikan  terhadap  produksi  karet. Sedangkan,  variabel  Luas  lahan,  umur  petani,  pendidikan  petani  dan  pengalaman berusahatani tidak berpengaruh signifikan terhadap produksi karet.
Maka  berdasarkan    Permasalahan  dan  tinjauan  literatur  yang  telah  dibahas  tersebut, penelitian ini dilakukan dengan tujuan memberikan gambaran pada produksi karet di Jambi dan Menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh dalam jangka panjang dan jangka pendek pada produksi karet di Jambi. Dengan harapan dengan hasil penelian ini dan diketahuinya gambaran  produksi  karet  maupun  diketahuinya  faktor  produksi  yang  berpengaruh  baik jangka  panjang  maupun  jangka  pendek  pada  produksi  karet  di  Jambi  bisa  dijadikan  cara untuk meningkatkan produksi karet di Jambi melalui perbaikan kelemahan faktor produksi yang berpengaruh signifikan.

## 2. LANDASAN TEORI
Karet  ( Havea  Brasiliensis )  merupakan  bagian  dari  komoditas  perkebunan.  Tanaman karet  sendiri  berasal dari Brasil. Tanaman  ini  adalah sumber utama dari bahan karet yang diperjualbelikan.  Sebagai  penghasil  dari  suatu  lateks,tanaman  karet  menjadi  satu-satunya yang  dikebunkan  secara  Dominan.  Tanaman  Karet  menyumbang  Devisa  Negara  dengan jumlah yang cukup besar. Karena hal tersebut Berbagai upaya untuk meningkatkan produksi pada  karet  terus  dilakukan  dan  hal  ini  juga  sejalan  dengan  salah  satu  tujuan  dari  sektor perkebunan  untuk  meningkatkan  produksi,  meningkatkan  mutu  dan  memperluas  tenaga kerja.  fungsi  produksi  sendiri  adalah  sebuah  fungsi  yang  dimana  dalam    fungsi  tersebut menunjukkan  sebuah  output tertinggi  yang  dapat diproduksi  oleh  suatu  perusahaan  untuk setiap kombinasi input tertentu (Pindyck, R., & Rubinfeld, 2009). Secara matematis, fungsi produksi dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑄 = 𝑓 ( 𝐾 , 𝐿 )
dimana: Q   : Jumlah Produksi (Output) K   : Jumlah Modal (Kapital) L   : Jumlah Tenaga Kerja (Labor)
Salah satu fungsi produksi  yang sering dijumpai  adalah Model  fungsi produksi cobb- douglass. Fungsi produksi cobb-douglass dapat digunakan untuk memodelkan berbagai jenis produksi  (Pindyck  dan  Rubinfeld,  2009).  Secara  matematik  persamaan  fungsi  produksi cobb-douglass antara lain sebagai berikut:
𝑓 ( 𝐾 , 𝐿 )= 𝑨𝑲 𝜶 𝑳 𝜷
dimana:
A : Koefisien teknologi (konstan positif)
K : Modal
L : Tenaga kerja
α dan β
: Koefisien elastisitas (konstan positif)

## 2.1. Perkebunan
Menurut UU Nomor 18 tahun 2004 pasal 1 ayat (1) tentang perkebunan, Perkebunan merupakan  segala  kegiatan  dari  yang  mengusahakan  dan  menghasilkan  tanaman  tertentu pada  media  tanah  dan/atau    mediatumbuh  lainnya  dalam    bentuk  ekosistem  yang  sesuai, mengolah  dan  memasarkan  bareng  dan  jasa  hasil  tanaman  tersebut,  dengan  bantuan  ilmu pengetahuan dan teknologi, permodalan sertamanajemen untukmewujudkan kesejahteraan bagi  pelaku  usaha  perkebunan  dan.  untuk  perusahaan  perkebunan  sendiri  dibagi  menjadi Perkebunan Besar Negara (PBN), Perkebunan Besar Swasta (PBS), dan Perkebunan Rakyat (PR).

## 2.2. Luas Lahan
Berdasarkan Buku Pembakuan Statistik Perkebunan 2007 tentang Perkebunan dan Buku Konsep Definisi Baku Statistik Pertanian, lahan perkebunan merupakan sebuah lahan usaha pertanian  yang  luas,  dan  biasanya  terletak  di  daerah  tropis  atapun    subtropis,  hal  ini digunakan pada komoditas perdagangan sektor pertanian dalam jangkauan skala besar dan akan didistribusikan ke tempat yang jauh, bukan hanya untuk konsumsi lokal. Berdasarkan potensi hasilnya, luas lahan sendiri dibedakan menjadi Luas Tanaman Belum Menghasilkan, Luas Tanaman Menghasilkan, dan Luas Tanaman Tidak Menghasilkan.

## 2.3. Tenaga Kerja (Petani)
Berdasarkan  Buku  Konsep  dan  Definisi  Baku  Statistik  Pertanian  2012,  petani merupakan  orang-orang  yang  melakukan  kegiatan  usaha  sektor  pertaniandengan  resiko ditanggung sendiri dan bertujuan untuk dijual, baik sebagai petani pemilik maupun petani penggarap.  Orang  yang  bekerja  pada  usaha  pertanian  yang  dimiliki  orang  lain  dengan mengharapkan upah (buruh tani) bukan termasuk petani.

## 2.4. Bibit Unggul
Menurut  (Badan  Pusat  Statistik,  2022).  Penggunaan  bibit  unggul  merupakan  sebuah modal dasar dalam menentukan berhasilnya sebuah usaha perkebunan karet. Karena Akibat dari    kesalahan  dalam  memilih  sebuah  benih,  akan  dirasakan  oleh  pekebun  karet  selama kurang lebih 25 tahun. Tanaman karet untuk dapat disadap memerlukan waktu yang cukup lama, yaitu 5  tahun. Pemilihan benih harus dipertimbangkan secara cermat karena adanya kekeliruan  dalam  pemilihan  akan  berdampak  negatif  terhadap  perkebunan  dan  terhadap usaha karet alam nasional. Sehingga bahan tanaman atau mutu benih yang digunakan harus baik dan benar.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  model  yang  diadopsi  dari  penelitian  (Safitri  &  Yuliana, 2021)  dimana  dalam  penelitian  tersbut  membahas  mengenai  produksi  kopi  di  Indonesia selama  tahun 2012-2018,  dalam  penelitian tersebut peneliti melakukan sebuah kombinasi antara  fungsi  produksi  dengan  metode  ECM  ( Error  Corection  Mechanism) untuk mengetahui  diantara  berbagai  faktor  produksi  dalam  penelitian  ,faktor  produksi  apa  saja yang  mempengaruhi  produksi  kopi  secara  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek,  dan menghasilkan sebuah kesimpulan mengenai faktor produksi yang mempengaruhi produksi kopi  dari  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang.  Hal  ini  sesuai  dengan  tujuan  penelitian yang akan dilakukan dalam penelitian  ini,  maka dari  itu dengan  mengadopsi  model  yang dilakukan  oleh  penelitian  sebelumnya  diharapkan  dapat  menghasilkan  penelitian  yang optimal pada analisis faktor produksi karet.
Di dalam penelitian ini data yang digunakan ialah data deret waktu periode 2000-2021. jenis karet yangtermasukdidalam penelitian  ini  bersifat umum  atau dengan kata lain tidak membedakan jenisnya. Sesuai dengan pendapat (Pindyck, R., & Rubinfeld, 2009) mengenai fungsi produksi, variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini juga berdasarkan atas sebuah  fungsi  produksi  ,  dimana  yang  menjadi  output  fungsi  adalahjumlah  produksi karettiap  tahun  dalam  setiap  periode  pertahunnya.  Sedangkan  untuk  variabel-variabel independen  yang  digunakan  sebagai  faktor  input  dari  fungsi  produksi  yaitu  adalah  luas tanam, jumlah petani karet, dan Jumlah bibit unggul.
Metode  analisis  dalam  penelitian  ini  yang  digunakan  adalah  metode  ECM ( ErrorCorrection  Mechanism ).  Metode  ini  digunakan  untuk  mengetahui  variable-variable Indipenden  apa  saja  yang  bepengaruh  baik  dalam  jangka  pendek  maupun  dalam jangkapanjang. Untuk tahapan penggunaan metode ECM didalam penelitian ini diantaranya sebagai berikut:
1) Dilakukan  pengujian  stasioneritas  dengan  menggunakan  uji  ADF  ( Augmented  Dickey Fuller) terhadap  seluruh  variable-variable  pada  penelitian.  Dimana  dalam  penggunaan sebuah model ECM, persyaratan kondisi data yaitu tidak stasioner pada tingkat level dan harus stasioner pada tingkat ordo yang sama ( 1 st difference ).
2) Membentukan  sebuah  Persamaan  model  dalam  Jangka  Panjang,  model  dalam  jangka panjang yang akan diestimasi dalam penelitian ini sebagai berikut:
𝑙𝑛𝑃𝑟𝑜𝑑 𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑙𝑛𝐿𝑇 𝑡 + 𝛽 2 𝑙𝑛𝑃𝑒𝑡𝑎𝑛𝑖 𝑡 + 𝛽 3 𝑙𝑛𝐵𝑖𝑏𝑖𝑡 𝑡 + 𝜀 𝑡 dimana: 𝑙𝑛𝑃𝑟𝑜𝑑 𝑡
: Logaritma Natural Produksi Karet tahun ke-t (ton) 𝑙𝑛𝐿𝑇 𝑡
: Logaritma Natural Luas Tanam tahun ke-t (hektare) 𝑙𝑛𝑃𝑒𝑡𝑎𝑛𝑖 𝑡 : Logaritma Natural Jumlah Petani Karet tahun ke-t (orang) 𝑙𝑛𝐵𝑖𝑏𝑖𝑡 𝑡 : Logaritma Natural Jumlah bibit unggul tahun ke-t
𝜀 𝑡 : Residual model jangka panjang tahun ke-t.
3) Dilakukan  uji  kointegrasi,  uji  kointegrasi  yang  akan  digunakan  yaitu  Uji  kointegrasi Johansen. Dan untuk melihat apakan data dapat dilakukan uji ECM sampai model jangka pendek  maka  dilakukan  sebuah  uji  terhadap  series  residual  yang  merupakan  hasil  dari persamaan  jangka  panjang  dengan  menggunakan  uji  ADF.  Jika  series  dari  residual
stasioner  pada  tingkat  level  makadapat  dikatakan  didalam  penelitian  variable-variable sudah saling terkointegrasi sehingga analisis ECM jangka pendek dapatdilakukan.
4) Pembentukan Persamaan Model  jangka pendek, persamaan  model  jangka pendek  yang akan diestimasi didalam penelitian ini sebagai berikut:
∆𝑙𝑛𝑃𝑟𝑜𝑑 𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 ∆𝑙𝑛𝐿𝑇 𝑡 + 𝛽 2 ∆𝑙𝑛𝑃𝑒𝑡𝑎𝑛𝑖 𝑡 + 𝛽 3 ∆𝑙𝑛𝐵𝑖𝑏𝑖𝑡 𝑡 + 𝑦𝐸𝐶𝑇 ̂ 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 dimana: 𝑙𝑛𝑃𝑟𝑜𝑑 𝑡 : Logaritma Natural Produksi Karet tahun ke-t (ton) 𝑙𝑛𝐿𝑇 𝑡
: Logaritma Natural Luas Tanam tahun ke-t (hektare) 𝑙𝑛𝑃𝑒𝑡𝑎𝑛𝑖 𝑡 : Logaritma Natural Jumlah Petani Karet tahun ke-t (orang) 𝑙𝑛𝐵𝑖𝑏𝑖𝑡 𝑡 : Logaritma Natural Jumlah bibit unggul tahun ke-t ∆ : Perubahan Nilai Variabel 𝜀 𝑡
: Residual model jangka panjang tahun ke-t.
Untuk pengujian sebuah keberartian model akan digunakan uji
 Uji t-Statistik (Hipotesis)
Uji t merupakan suatu prosedur yang mana hasil sampel dapat digunakan untuk verifikasi kebenaran atau kesalahan dimana hipotesis nol ( 𝐻 𝑜 ) merupakan keyakinan penelitiyang akan dibuktikan kebenarannya dan  hipotesis alternatif ( 𝐻 𝑎 ) merupakan lawan atau alternatif dari hipotesis nol (Widarjono, 2018:42)
 Uji f-Statistik (Silmultan)
Uji f adalah suatu prosedur pengujian untuk mengetahui apakah semua variabel independen  secara  bersama-sama  mempengaruhi  variabel  dependen.Jika  Nilai  f- Statistik lebih besar dari nilai f kritis maka hipotesis nol ( 𝐻 𝑜 ) ditolak. Dan Apabila f- Statistik lebih kecil dari nilai f kritis maka peneliti gagal menolak hipotesis nol ( 𝐻 𝑜 ) (Widarjono, 2018:67)
 Koefisien Determinasi Koefisien  determinasi  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  besar  proporsi variasi  variabel  independen  menjelaskan  variasi  variabel  dependen.Nilai  koefisien determiniasi adalah diantara nol dan satu (Widarjono, 2018).
5) Kemudian dilakukan Pengujian asumsi klasik meliputi Uji Jarque Bera (uji normalitas), Uji Breusch-Godfrey (uji autokorelasi), Uji Breusch-Pagan-Godfrey (uji heteroskedastisitas), dan meilihat nilai Variance Inflation Factor (uji multikolinearitas)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
4.1.1. Analisis Deskriptif
1) Gambaran Umum Produksi Karet di Jambi 2000-2021
a) Gambaran Produksi Karet Di Jambi 2000-2021
Kondisi Produksi karet di Jambi secara umum dari tiap tahun memperlihatkan pola yang fluktuatif. Ini dapat dilihat dari grafik 2 sebagai berikut.

## Gambar 2. Grafik Produksi karet di Jambi 2000-2021
Sumber : Badan Pusat Statistik
Produksi  karet  mengalami  peningkatan  dari  tahun  2000-2003,  kemudian  terjadi sedikit  penurunan  pada  tahun  2004  sejumlah  5387  (ton),  dan  tahun  2005  menglami kebangkitan  pertumbuhan  produksi  karet  dari  247.568  (ton)  sampai  273.503  (ton),  tetapi ditahun  2008  produksi  karet  sedikit  mengalami  penurunan  jumlah  produksi  sebesar  1752 (ton) dan tambah turun pada tahun 2009 sampai menjadi 255.702 (ton), kemudian ditahun 2010  mengalami  kenaikan  kembili  seperti  pada  tahun  2007,  namun  harus  kembali  turun ditahun 2011, mulai sejak itu mengalami kenaikan dalam jangka panjang dari tahun 2012- 2016, dan sedikit mengalami penurunan kembali  di tahun 2017. Tak berhenti disitu mulai tahun 2018-2021 produksi karet mengalami peningkatan terus menerus.
b) Gambaran Umum Luas Tanam karet Jambi
Kondisi Luas Tanam karet di Jambi secara umum dari tiap tahun memperlihatkan pola yang lebih baik daripada produktivitaskaret itu sendiri. Ini dapat dilihat dari grafik 3 sebagai berikut.
0.00 100,000.00 200,000.00 300,000.00 400,000.00 500,000.00 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 Produksi Karet  di Jambi Produksi (ton)

## Gambar 3. Grafik Luas Tanam karet di Jambi 2000-2021
Sumber : (Badan Pusat Statistika, 2022)
Luas Tanam Karet di Jambi mengalami kenaikan secara terus menerus dari tahun 2000- 2013  dari  558.570  (Ha)  sampai  menjadi  6.662.213  (Ha),  kemudian  sedikit  mengalami penurunan dalam luas tanam pada tahun 2014 sebesar sebesar 6960 (Ha), dan kembali naik ditahun  2015  yang  dimana  peningkatannya  jauh  lebih  baik  dari  taun  2000-2013  yaitu sejumlah 664.704 (Ha), dan mulai dari tahun 2015-2020 terjadi peningkatan dan penurunan dalam luas tanam tapi masih terkendali, tetapi puncaknya justru pada tahun 2020 luas tanam kembali menjadi 659.688 (Ha).

## c) Gambaran Umum Jumlah Petani karet Jambi
Kondisi Jumlah Petani karet di Jambi secara umum dari tiap tahun memperlihatkan pola yang tidak jauh lebih baik daripada produktivitas karet itu sendiri. Ini dapat dilihat dari grafik 4 sebagai berikut.
Gambar 4.Grafik Jumlah Petani karet di Jambi 2000-2021 Sumber : Badan Pusat Statistik
0.00 100,000.00 200,000.00 300,000.00 400,000.00 500,000.00 600,000.00 700,000.00 800,000.00 900,000.00 1,000,000.00 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Luas Tanam Karet  di Jambi luas tanam 0.00 100,000.00 200,000.00 300,000.00 400,000.00 500,000.00 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Jumlah Petani Karet  di Jambi Jumlah Petani

## PENERAPAN  MODEL  ECM:  ANALISIS  FAKTOR  YANG
MEMPENGARUHI  PRODUKSI  KARET  JAMBI  PERIODE 2000-2021 Diniawati Rahmatika
Jumlah petani karet dari tahun 2000-2004 mengalami penurunan secara terus menerus dengan jumlah yang sangat berfluktuatif, dimana ditahun 2001 turun sejumlah 8383 (orang kk),  kemudian  naik  kembali  tahun  2002  sejumlah  7589  (orang)  tetapi  tetap  saja  tetap mengalami  penurunan  jika  dibandingkan  dengan  tahun  2000  dan  begitu  juga  seterusnya sampai tahun 2004, Jumlah petani di tahun 2005-2010 mengalami peningkatan yang sangat signifikan  dari  215.297  (orang  kk)  menjadi  251.011  (orang  kk),  ditahun  2011-2012 mengalami penurunan kembali,dimana ditahun 2011 jumlah petani menjadi 249.978 (orang kk) dan terus turun menjadi 217.542 (orang kk), Kemudian jumlah petani membaik kembali ditahun  2013-2018  dari  sejumlah  254.813(orang kk)  sampai  menjadi  263.583  (orang  kk), dan ditahun 2019-2021 mengalami kenaikan dan penurunan secara tak terkendali.
d) Gambaran umum bibit unggul karet Jambi
Kondisi  Jumlah  Bibit  Unggul  karet  di  Jambi  secara  umum  dari  tiap  tahun memperlihatkan pola yang lebih buruk (sangat berfluktuatif) daripada produktivitas karet itu sendiri. Ini dapat dilihat dari gambar 5 sebagai berikut.

## Gambar 5. Jumlah Bibit Unggul karet di Jambi 2000-2021
Sumber : Badan Pusat Statistik
Kondisi Jumlah Bibit Unggul yang digunakan di Jambi memiliki nilai yang sangat berfluktuatif, dimana pada tahun 2000 sejumlah 1000.000 dan terus naik turun dari tahun 2000-2005  secara  curam,  kemudian  meningkat  ditahun  2006  dan  tahun  2007  sejumlah 6560.500 dan 12.135.500 kemudian naik turun lagi secara curam dari tahun 2008-2021.

## 4.1.2. Analisis Inferensia
1) Uji Stationeritas
Tahapan uji stationeritas dilakukan guna memeriksa sebuah data yang akan digunakan apakahsudah  stasioner  atau  tidak.  Uji  stasioneritas  harus  dilakukan  dikarenakan  saat melakukan  analisis  regresi,analisis  regresi  tidak  dapat  diproses  jika  sebuah  data tidakstasioner dan apabila tetap dilakukan analisis regresi akan menghasilkan regresi palsu.
0.00 2,000,000.00 4,000,000.00 6,000,000.00 8,000,000.00 10,000,000.00 12,000,000.00 14,000,000.00 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

## Jumlah Bibit Unggul Karet  di Jambi
Jumlah Bibit Unggul
Uji stasioneritas data pada tingkat level dilakukan dengan menggunakan uji ADF pada tingkat  level  terhadap  seluruh  variabel  penelitian.  Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan dapat dilihat pada Tabel sebagai berikut.
Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas Data Tingkat Level Variabel ADF Prob. Interprestasi lnProd -0.490902 0.8746 Tidak stationer lnLT -2.560591 0.1180 Tidak stationer lnPETANI -1.657586 0.4371 Tidak stationer lnBIBIT -1.780135 0.3792 Tidak stationer Sumber : data diolah, 2023 , 2023
Uji  ADF  (Augmented  Dickey  –  Fuller).  Dilakukan  dengan  menilai  keputusan  hitung suatu variabel dimana ADF > nilai kritis MacKinnon, dan nilai prob. < (1%,5% dan 10%) maka data variabel dapat dinyatakan stasioner.
Hasil  estimasi  untuk  uji  tingkat  level  menunjukkan  bahwa  variabel  Produksi,  Luas Tanam,  Jumlah  Petani  dan  Bibit  unggul  tidak  stasioner  karena  nilai  ADF  <  nilai  kritis MacKinnon    dan  nilai  probabilitas  >  0,05%,sehingga  untuk  melanjutkan  penelitian  perlu dilanjutkan  uji  tahap first  difference .  Maka  Tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah menguji  stasioneritas  seluruh  variabel  pada first  difference .  Berikut  merupakan  hasil  uji stationer tingkat first difference.
Tabel 2. Hasil Uji Stasioneritas Data Tingkat First Difference Variabel ADF Prob. Interprestasi LnProd -5.506993 0.0003 Stationer LnLT -3.420242 0.0259 Stationer LnPETANI -5.859548 0.0001 Stationer lnBIBIT -4.259072 0.0038 Stationer Sumber : data diolah, 2023 , 2023
Berdasarkan hasil uji ADF pada masing-masing variable (produksi, luas tanam, jumlah petani  dan  jumlah  bibit  unggul),  didapatkan  bahwa  hasil  uji  stationeritas  pada  variable- variable  menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel  penelitian  stasioner  pada  tingkat first difference . Hal ini dapat dilihat Karena masing-masing variable memiliki nilai ADF > nilai kritis MacKinnon  dan nilai probabilitas masing-masing variable < nilai signifikansi 0,05% maka penelitian ECM dapat dilakukan.
2) Uji ECM (Error Correction Model) pada Produksi Karet Jangka Panjang Pengolahan  ECM  jangka  Panjang  pada  Analisis  faktor  produksi  karet  dalam  jangka panjang diperoleh :
Tabel 3. Ringkasan Hasil Uji ECM Jangka Panjang Variable Independent : lnProd Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. lnLT 2.684692 0.569411 4.714857 0.0002 lnPETANI -0.229912 0.296450 -0.775550 0.4481 lnBIBIT -0.043885 0.010605 -4.138191 0.0006 C -19.82539 4.466054 -4.439130 0.0003 F-statistic 33.23319 𝑅 2 0.847068 Prob (F-statistic) 0.000000 𝐴𝑑𝑗.  𝑅 2 0.821580
Model hasil persamaan jangka panjang yang terbentuk sebagai berikut:
𝑙𝑛𝑃𝑟𝑜𝑑 𝑡 ̂ = -19.82539 + 2.684692 𝑙𝑛𝐿𝑇 𝑡 **- 0.229912 𝑙𝑛𝑃𝑒𝑡𝑎𝑛𝑖 𝑡 - 0.0438845 𝑙𝑛𝐵𝑖𝑏𝑖𝑡 𝑡 ** Keterangan: * signifikan pada α=10%, ** signifikan pada α= 5% *** signifikan pada α= 1%
Pada hasil penelitian ECM (Error Correction Model ) persamaan model jangka panjang , nilai dari F-statistik (Uji Simultan) sebesar 33.23319 dengan nilai peluang sebesar 0,000000 yang dimana nilai peluang tersebut kurang dari α = 5% sehingga menunjukkan keputusan tolak 𝐻 0 . Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa terdapat dua variabel dari tiga variable diantaranya  variable  luas tanam,  jumlah petani, dan  bibit unggul  yang  memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel produksi karet. Dari hasil uji parsial (uji t), variabel luas tanam dan  variabel  bibit  unggul  menunjukkan  nilai  peluang  kurang  dari  nilai  α  =  5%    persen sehingga  menghasilkan  keputusan  tolak 𝐻 0 dan  menerima 𝐻 𝑎 yang  berarti  variabel  luas tanam dan variabel bibit berpengaruh signifikan terhadap variabel produksi karet. Sedangkan variabel jumlah petani memiliki nilai peluang lebih dari nilai α = 5% sehingga menghasilkan keputusan  gagal  tolak 𝐻 0 yang  berarti  variabel  jumlah  petani  tidak  signifikan  dalam mempengaruhi produksi karet  pada persamaan  jangka panjang. Nilai  Adjusted 𝑅 2 sebesar 0,821580. Sehingga dapat dikatakan bahwa keragaman produksi karet dalam jangka panjang dapat dijelaskan oleh variabel luas tanam, jumlah petani, dan harga kopi domestik sebesar 82,15 persen dan sisanya 17,85 persen dapat dijelaskan oleh faktor lain di luar persamaan.
Variabel luas tanam dan bibit unggul memiliki hubungan yang positif dengan produksi karet di Jambi. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Rachman, 2018)yang menyatakan bahwa luas tanam berpengaruh signifikan positif terhadap produksi karet. Hal ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Sirait et al., 2016) yang menyatakan bahwa jenis bibit karet unggul terbukti mempengaruhi produktivitas karet.

## 3) Uji Kointegrasi
Setelah seluruh  variabel  sudah stasioner, selanjutnya akan diamati terkointegrasi atau tidaknya variabel sesuai yang diinginkan teori ekonomi.
Metode  yang  digunakan  uji  kointegrasi  penelitian  yaitu  Uji  Kointegrasi  Johansen. Pengambilan  keputusan  dillakukan  dengan  melakukan  perbandingan  pada  nilai  t-statistic apabila nilai statistik > nilai kritis, variabel diambil masing – masing.
Tabel 4. Hasil Uji Kointegrasi Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s)  Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.717058 55.96781 47.85613 0.0072 At most 1 * 0.625171 30.71757 29.79707 0.0391 At most 2 0.287546 11.09188 15.49471 0.2059 At most 3 * 0.193905 4.311077 3.841466 0.0379
Sumber : data diolah, 2023 , 2023
Uji  kointegrasi  diatas,  menunjukkan  statistic  55.96781  jauh  >  dari  nilai  kritis  5% (47.85613).  sehingga  dapat  Ditarik  kesimpulan  bahwa  keempat  variable  yakni  variable Produksi,  Luas  Tanam,  Jumlah  Petani  dan  Bibit  Unggul  sudah  terkointegrasi.  Kemudian Setelah dilakukan uji kointegrasi, selanjutnya untuk mengetahui apakah penelitian ini dapat menggunakan  model ECM atau tidak dapat dilihat melalui probabilitas uji akar unit pada resid ect dengan syarat harus stasioner tingkat level.
Tabel 5. Hasil uji akar unit pada resid ect Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. ECT(-1) -0.764528 0.213865 -3.574818 0.0020 Sumber : data diolah, 2023 , 2023
Hasil pengujian menunjukkan bahwa didapat nilai peluang sebesar 0,0020  yang lebih kecil dari nilai 𝛼 = 5% sehingga menghasilkan keputusan tolak H0. Hal ini berarti dengan tingkat  signifikansi  5  persen,  residual  dalam  persamaan  jangka  panjang  stasioner  pada tingkat  level.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  luas  tanam,  jumlah  petani,  dan bibit  unggul  dalam  penelitian  ini  saling  berkointegrasi  atau  memiliki  hubungan  jangka panjang terhadap produksi karet Indonesia, kemudian penelitian ECM untuk jangka pendek dapat dilakukan.
4) Uji ECM (Error Correction Model) pada Produksi Karet Jangka Panjang
Hasil persamaan jangka Panjang yang telah diestimasi dari Uji ECM (Error Correction Model) pada Produksi Karet Jangka Panjang, dapat dilihat pada Tabel  sebagai berikut.
Tabel 6. Ringkasan Hasil Uji ECM Jangka Pendek Variable Independent : lnProd Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. lnLT 0.774053 0.403007 1.920696 0.0728 lnPETANI -0.244252 0.110703 -2.206365 0.0423 lnBIBIT -0.014979 0.007255 -2.064777 0.0555 ECT(-1) -0.459894 0.143594 -3.202739 0.0055 C 0.014711 0.008379 1.755610 0.0983

## PENERAPAN  MODEL  ECM:  ANALISIS  FAKTOR  YANG
MEMPENGARUHI  PRODUKSI  KARET  JAMBI  PERIODE 2000-2021 Diniawati Rahmatika
F-statistic 4.115374 𝑅 2 0.507108 Prob (F-statistic) 0.017615 𝐴𝑑𝑗. 𝑅 2 0.383885 Sumber : data diolah, 2023
Model hasil persamaan jangka pendek yang terbentuk sebagai berikut:
∆𝑙𝑛𝑃𝑟𝑜𝑑 ̂ 𝑡 =  0.014711 + 0.774053 ∆𝑙𝑛𝐿𝑇 𝑡 *- 0.244252 ∆𝑙𝑛𝑃𝑒𝑡𝑎𝑛𝑖 𝑡 ** - 0.014979 ∆𝑙𝑛𝐵𝑖𝑏𝑖𝑡 𝑡 * - 0.459894 𝐸𝐶𝑇 ̂ 𝑡−1 ∗∗
Keterangan: * signifikan pada α=10%, ** signifikan pada α= 5% *** signifikan pada α= 1%
Pada persamaan jangka pendek, nilai F-statistik sebesar 4.115374 dengan nilai peluang sebesar 0.017615yang kurang dari nilai  α= 5%menunjukkan keputusan tolak 𝐻 0 . Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa terdapat minimal satu dari tiga variabel diantaranya luas tanam,  jumlah  petani,  dan  bibit  unggul  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel produksi karet. Dari hasil uji parsial (uji t), nilai  peluang dari variabel  luas tanam sebesar 0.0728  dan  bibit  unggul  sebesar  0.0555  lebih  dari  nilai  alpha  5  persen  sehingga menghasilkan keputusan gagal tolak 𝐻 0 yang berarti variabel luas tanam dan bibit unggul tidak  signifikan  dalam  mempengaruhi  produksi  karet.  Sedangkan  variabel  jumlah  petani memiliki  nilai  peluang  sebesar  0.0423kurang  dari  nilai  alpha  5  persen  sehingga menghasilkan  keputusan  tolak 𝐻 0 dan  menerima 𝐻 𝑎 yang  berarti  variabel  jumlah  petani secara  signifikan  berpengaruh  terhadap  variabel  produksi  karet  pada  persamaan  jangka pendek. Nilai Adjusted 𝑅 2 sebesar 0.383885. Sehingga dapat dikatakan bahwa keragaman volume  produksi  karet  dalam  jangka  pendek  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  luas  tanam, jumlah petani, dan Jumlah bibit unggul sebesar 38,4 persen dan sisanya 81,6 persen dapat dijelaskan oleh faktor lain di luar persamaan.
Variabel jumlah petani karet memiliki arah yang positif, sehingga memiliki arti bahwa jumlah  petani  karet  memiliki  hubungan  yang  positif  dan  searah  dengan  produksi  karet Indonesia.
Dengan demikian, dalam jangka pendek jumlah petani karet berbanding lurus dengan produksi karet Indonesia. Selanjutnya, dengan tingkat signifikansi 5 persen, koefisien error correction term (ECT) berpengaruh signifikan terhadap model. Nilai ECT yang didapatkan sebesar  -0.459894yang  berarti  bahwa  suatu  saat  dalam  jangka  panjang  dengan  kecepatan yang  dinyatakan  dalam  speed  of  adjustment,  variabel  luas  tanam,  jumlah  petani,  jumlah bibit,  dan  produksi  kopi  Indonesia  akan  menuju  keseimbangan  ke  arah  yang  sama (konvergen) karena kondisi koefisien ECT yang negatif. Hal ini menyatakan bahwa terdapat kointegrasi antara variabel independen terhadap variabel dependennya.

## 5) Uji Asumsi Klasik
Pengujian  asumsi  klasik  dilakukan  terhadap  persamaan  jangka  pendek  dengan  hasil sebagai berikut.

## a) Uji normalitas
0 2 4 6 8 10 -0.10 -0.05 0.00 0.05 Series: Residuals Sample 2001 2021 Observations 21
Mean 6.61e-19 Median 0.005844 Maximum 0.053793 Minimum -0.079597 Std. Dev. 0.031655 Skewness -0.820116 Kurtosis 3.907778 Jarque-Bera 3.075117 Probability 0.214905

## Gambar 6. Hasil Uji Normalitas
Sumber : data diolah, 2023, 2023
Dalam uji asumsi  klasik pada Faktor yang  mempengaruhi Produksi diantaranya  Luas Tanam,  Jumlah  Petani  dan  jumlah  Bibit  Unggul  didapatkan  hasil  0.214905  >  0,05.  Maka dapat disimpulkan bahwa uji normalitas pada penelitian ini variabel gangguanterdistribusi normal.
b) Uji Auto Korelasi

## Tabel 7. Hasil Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.394506 Prob. F(2,14) 0.6813 Obs*R-squared 1.120376      Prob. Chi-Square(2) 0.5711 Sumber : data diolah, 2023
Maka,  dikarenakan  nilai  probabilitas  Chi-Square  LM  Test  0.5711>  nilai  signifikansi 0,05 (5%), disimpulkan model regresi antar residual tidak terdapat autokorelasi.

## c) Uji Heterokedasititas
Tabel 8. Hasil Uji Heteroskedakticity Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 0.63 6889 Prob. F(4,16) 0.64 36 Obs*R- squared 2.88 4406 Prob. Chi- Square(4) 0.57 74 Scaled explained SS 2.43 4383 Prob. Chi- Square(4) 0.65 64
Sumber : data diolah, 2023

## PENERAPAN  MODEL  ECM:  ANALISIS  FAKTOR  YANG
MEMPENGARUHI  PRODUKSI  KARET  JAMBI  PERIODE 2000-2021 Diniawati Rahmatika
Pada uji Breusch-Pagan-Godfrey terlihat prob.chi-square lebih besar dari 0,05 atau 5%. Dalam  Uji  Faktor  yang  mempengaruhi  Produksi  diantaranya  Luas  Tanam,  Jumlah  Petani dan  jumlah  Bibit  Unggul  didapatkan  hasil  chi-squere  adalah    0,5744  >  0,05.  Maka  dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini tidak terjadi heteroskedasitas atau dengan kata lain memiliki kesamaan varian residual.
d) Uji Multikolinielitas
Tabel 9. Hasil Uji Multikolinearitas Model VIF Keterangan D(LNLT) 1.145401 Tidak terjadi multikolinielitas D(LNBIBIT) 1.314249 Tidak terjadi multikolinielitas D(LNPETANI)   1.164051 Tidak terjadi multikolinielitas ECT(-1) 1.268246 Tidak terjadi multikolinielitas Sumber : data diolah, 2023
Hasil  centered  VIF  pada  variabel  independen  Luas  Tanam,  Jumlah  Bibit  dan  Jumlah Petani memiliki nilai dibawah 10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada model prediksi ini terbebas dari masalah multikolinearitas.

## 4.2. Pembahasan

## 4.2.1. Pengaruh Luas Tanam Terhadap Produksi Karet di Jambi Periode 2000-2021
Faktor  produksi  dari  variable    luas  tanam    berperan  sangat  pentig  terhadap  Produksi karet,  karena  luas  tanam/lahan  sebagai  media  tempat    pertumbuhan  karet,  sebagai  sebuah media tempat pertumbuhan karet luas tanam/lahan yang digunakan  harus memiliki Tanah yang baik dan sesuai untuk lahan/luas tanam, Tanah yang digunakan adalah tanah yang agak asam  dan gembur atau dengan kata lain  tanah yang subur . Mayoritas tanaman karet akan tumbuh  dengan  baik  di  daerah-daerah    pegunungan  ataupun  di  daerah  daratan.  Luas tanam/lahan  berpengaruh  terhadap  hasil  karet.  Maka  yang  dimaksud  dengan  luas tanam/lahan    ialah    tanah  atau  luas  daerah  yang  digunakan  untuk  menanam  suatu  jenis tanaman  dan bersifat sangat produktif untuk melakukan penanaman. Besarnya persentase dari penghasilan rumah tangga seorang petani akan ditentukan oleh luasnya usaha tani yang dimiliki, pemerintah merencanakan sebuah Program  revitalisasi dalam perkebunan dimana salah satunya adalah dengan melakukan perluasan area tanaman karet. Perubahan dari luas area tanaman karet akan berpengaruh terhadap produksi karet alam.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ECM (Error  Correction  Model) pada  Produksi  Karet Jangka  Panjang  diperoleh  variabel  luas  tanam  dalam  jangka  panjang  memiliki  pengaruh positif dan signifikan terhadap produksi karet di Jambi selama periode 2000-2021. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Indah.I (2008) dimana dalam hasil penelitian ini  memiliki kesimpulan bahwa variabel  luas area tanaman karet berpengaruh positif  atau signifikan terhadap produksi karet.
4.2.2. Pengaruh Jumlah Petani Terhadap Produksi Karet Di Jambi periode 2000-2021. Semakin  banyak  jumlah  petani    maka  semakin  besar  produksi  yang  akan  dilakukan karena semakin banyak petani yang menanam pohon karet dikebunnya. sesuai dengan teori
fungsi  Produksi  Cobb-  douglas  yang  menyatakan  bahwa  tenaga  mempengaruhi  output produksi,    atau  dengan  kata  lain  bahwa  jumlah  tenaga  kerja/jumlah  petani    sangat berpengaruh  terhadap  banyaknya    hasil  produksi  karet  yang  mereka  hasilkan.  Apabila jumlah petani bertambah maka jumlah produksi karet  yang dihasilkan akan bertambah pula.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ECM (Error  Correction  Model) pada  Produksi  Karet Jangka  Pendek  diperoleh  bahwa  variabel  Jumlah  petani    dalam    model  jangka  pendek memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap produksi karet di Jambi selama periode 2000-2021. Hal  ini  sejalan dengan penelitian  yang telah dilakukan oleh  (Rachman, 2018) dimana dalam hasil penelitian ini memiliki kesimpulan bahwa variabel jumlah tenaga kerja berpengaruh positif atau signifikan terhadap produksi karet.

## 4.2.3. Pengaruh Jumlah Bibit Terhadap Produksi Karet Di Jambi periode 2000-2021
Bibit  berperan  sebagai  salah  satu  modal  dalam  produksi  karet.  Sama  halnya  dengan jumlah  petani,  sesuai  dengan  teori  cobb-douglass  bibit  (modal)  mempengaruhi  output produksi,  semakin  banyak  jumlah  bibit  yang  digunakan  akan  memperbesar  kemungkinan banyaknya tanaman karet yang dapat dipanen sehingga jumlah produksi meningkat.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ECM (Error  Correction  Model) pada  Produksi  Karet Jangka Panjang diperoleh  bahwa variabel Jumlah bibit  dalam  jangka panjang  memiliki pengaruh positif dan signifikan  terhadap produksi karet di Jambi selama periode 2000-2021. Hal ini juga sejalan dengan penelitian yang telah dilakukan oleh (Sirait et al., 2016) dimana dalam  hasil  penelitian  ini  memiliki  sebuah  kesimpulan  bahwa  variabel  jumlah  bibit berpengaruh positif atau signifikan terhadap produksi karet.

## 5. KESIMPULAN
Karet merupakan salah satu jenis tanaman perkebunan yang memiliki peran besar dalam kontribusi devisa negara, tetapi produksi karet di Jambi sendiri  yang merupakan salah satu dari provinsi sentra produksi karet, masih terbilang belum mengalami peningkatan produksi secara    konstan  tiap  tahunnya  sedangkan  peluang  permintaan  karet  sangat  besar terutama dalam ekspor karet dunia, dari hal tersebut dilakukan penelitian untuk mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi produksi karet. Berdasarkan teori fungsi produksi cobb-douglass produksi  dipengaruhi  oleh  Tenaga  kerja  dan  modal,  maka  dari  itu  variable  yang  terkait didalam  penelitian  ini  adalah  Variable  Produksi  karet,  Luas  Tanam  ,  Jumlah  petan,  dan jumlah  bibit.  Selama  periode  2000-2021  Variable  Produksi  karet,  Luas  Tanam,  Jumlah petani dan jumlah bibit memiliki kondisi data yang berfluktuasi, terutama dalam jumlah bibit menujukkan  pola  kondisi  yang  sangat  fluktuatif  dari  tiap  tahunnya.  Berdasarkan  analisis ECM  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa  dalam  jangka  panjang  variable  Luas  tanam  dan variable  Jumlah  bibit  unggul  secara  signifikan  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan terhadap  produksi  karet  di  Jambi,  kedua  variable  tersebut  berpengaruh  secara  positif terhadap produksi karet di Indonesia. Sedangkan, Jumlah petani dalam jangka panjang tidak signifikan dalam mempengaruhi produksi karet di Jambi. Selanjutanya dalam  model jangka pendek  hanya  variable  jumlah  petani  karet  yang  berpengaruh  secara  positif  terhadap produksi  karet  di  Jambi,  dan  variable  dari  Luas  tanam  dan  jumlah  bibit  unggul  memiliki pengaruh tidak signifikan terhadap produksi karet di Jambi

## PENERAPAN  MODEL  ECM:  ANALISIS  FAKTOR  YANG
MEMPENGARUHI  PRODUKSI  KARET  JAMBI  PERIODE 2000-2021 Diniawati Rahmatika
Berdasarkan hasil penelitian tersebut diharapkan petani dapat menambah  penggunaan luas  tanam/lahan  dengan  memperhatikan  aspek  produktivitas  dari  lahan  tersebut  salah satunya jenis tanah, kemudian dari aspek Modal juga harus ditambah  salah satunya bibit. Selanjutnya  diperlukan  penambahan  dan  penggunaan  serta  pemanfaatan  teknologi  untuk memaksimalkan hasil produksi, dan untuk mendapatkan hasil yang lebih kompleks mungkin peelitian ini dapat dilanjutkan oleh peneliti selanjutnya dengan mengambil variabel lain di luar variabel Luas Tanam, Jumlah petani dan jumlah bibit. Hal ini untuk mengetahui faktor apa saja yang berperan dalam tingkat produksi karet sehingga produksi karet dapat dilakukan dengan lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Aisyah.,Gusriati.,Budaraga.K.( 2013). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Karet (Havea Brasiliensis) Di Kabupaten Pasaman Provinsi Sumatera Barat. UNES Journal Of Scientech Research
Badan Pusat Statistik. (2022). Statistik Karet Indonesia . Badan Pusat Statistika. (2022). Jambi dalam Angka 2000-2021 . Ghozali,  I.  (2011). Aplikasi  Analisis  Multivarite  dengan  Program  IBM  SPSS19 .  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Indah.I.(2008). Pengaruh Luas Area Tanaman Karet Alam Terhadap Produksi Dan Ekspor Karet Alam Indonesia. Repository.ub.ac.id.
Nugraha.S.I.,Alamsyah.A.,Agustina.S.D.(2018). Analisis Faktor-Faktor
Yang
Mempengaruhi Produksi Dan Pendapatan Petani Karet(Studi Kasus Petani Karet Di Wilayah Operasional Perusahaan Migas Kabupaten Musi  Banyuasin). Indonesian  J. Nat. Rubb. Res. 2018, 36 (2) : 183 - 192
Pindyck, R., & Rubinfeld, D. (2009). Microeconomics (7 th editi). Pearson Education. Rachman, T. (2018). Analisis Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Produksi Tanaman Karet Di PT. Lonsum Kecamatan Bulukumpa, Kabupaten Bulukumpa. Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952. , 10–27.
Safitri,  Z.,  &  Yuliana,  L.  (2021).  Penerapan  Model  Error  Correction  Mechanism: Determinan Produksi Kopi Di Indonesia Periode 2002-2018. Seminar Nasional Official Statistics , 2020 (1), 946–956. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.561 Santoso, S. (2014). Statistik Parametrik . Elex Media Komputindo. Setyawan.E.,Subantoro.R.,Prabowo.R.(2016). Analisis Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Produksi Karet Di Pt Perkebunan Nusantara Ix Kebun Sukamangli Kabupaten Kendal. MEDIAGRO VOL. 12. NO.1. 2016. HAL. 35-4.4
Sirait, S. J. B., Mara, A., & Fathoni, Z. (2016). Analisis Faktor-faktor yang mempengaruhi Produktivitas Perkebunan Karet di Kecamatan Singkut Kabupaten Soralangun . 19 (1), 1–11.
Widyawan.B.M.,Wenagama.W.(2018). Peran Produksi Dalam Memediasi Pengaruh Luas Lahan,  Modal,  Dan  Tenaga  Kerja  Terhadap  Pendapatan  Petani  Kopi.  E-Jurnal  EP Unud, 10 [9] : 3703 – 3739
Widarjono, A. (2018). Ekonometrika (Edisi Keli). UPP STIM YKPN.

## Copyrights
Copyright for this article is retained by the author(s), with first publication rights granted to the journal.
This  is  an  open-access  article  distributed  under  the  terms  and  conditions  of  the  Creative Commons Attribution license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).