## Jurnal MeA (Media Agribisnis), 4(2), Oktober 2019, pp.53-67
Media Komunikasi Hasil Penelitian Bidang Ilmu Agribisnis ISSN 2548-7027 (Print) ISSN 2541-6898 (Online) DOI 10.33087/mea.v4i2.50

## DAMPAK PENERAPAN TEKNOLOGI BUDIDAYA PADI TERHADAP KESEJAHTERAAN PETANI PADI
Rizki Gemala Busyra
Dosen Pada Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian Universitas Batanghari Jl. Slamet Riyadi-Broni, Jambi. 36122. Telp. +6274160103 email : qie_bs@yahoo.com

## Abstract
Jambi  Province  has  implemented  rice  cultivation  technology  for  food  security  includes land optimization, improved cropping patterns, provision of superior seeds,  appropriate fertilization  doses,  control  of  Plant  Disturbing  Organisms  and  harvesting.  Tanjabtim Regency  has  implemented  rice  cultivation  technology  including  rice  cultivation  twice  a year  known  as  GertakTanpaDusta  and  Planting  rice  with  twice  harvests.  This  Study focused on the application of rice cultivation technology. The success of the application of  rice  cultivation  technology  in  increasing  both  of  cropping  index  and  rice  production requires  an  evaluation  to  see  its  impact,  it  is  necessary  to  know  how  much  is  this technology  in  increase  farmers'  income  by  increasing  the  farmer  welfare.  This  study aimed  to  determine  the  impact  of  the  application  of  rice  cultivation  technology  on  the farmer  welfare.  This  study  used  the  model  estimation  method  is  2SLS,  by  building  3 structural  equations  and  1  identity  equation.  The  results  showed that the  application  of rice cultivation technology  will improve  the  farmer  welfareas  seen  from  the increase  of land area, rice productivity and income of rice farmers.
Keywords :Cultivation Technology,Welfare, Farmer

## Abstrak
Dalam  menciptakan  ketahanan  pangan  pada  komoditas  padi,  maka  Provinsi  Jambi melakukan  penerapan  teknologi  budidaya  padi  yang  meliputi  optimalisasi  lahan, perbaikan  pola  tanam,  penyediaan  benih  unggul,  dosis  pemupukan  yang  tepat, pengendalian  Organisme  Pengganggu  Tanaman  (OPT)  dan  pemanenan.  Kabupaten Tanjabtim  telah  menerapkan  teknologi  budidaya  padi  diantaranya  penanaman  padi  dua kali  setahun  yang  dikenal  dengan  Gertak  Tanpa  Dusta  (Gerakan  Serentak  Tanam  Padi Dua  Kali  Setahun)  dan  Penanaman  padi  dengan  dua  kali  panen  yang  dikenal  dengan Senam Dupa (Sekali Tanam Dua Kali Panen). Pada Penelitian ini penelitihanya berfokus pada  penerapan  teknologi  budidaya  padi  berupa  program  Getak  Tanpa  Dusta. Keberhasilan  penerapanteknologi  budidaya  padi  meningkatkan  indeks  pertanaman  dan produksi  padi  memerlukan  evaluasi  untuk  melihat  dampaknya,  maka  perlu  mengetahui seberapa besar teknologi ini dalam meningkatkan pendapatan petani yang diikuti dengan peningkatan kesejahteraan petani padi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dampak penerapan  teknologi  budidaya  padi  terhadap  kesejahteraan  petani  padi.Penelitian  ini menggunakan metode estimasi model yang digunakan adalah 2 SLS, dengan membangun 3  persamaan  struktural  dan  1  persamaan  identitas.  Hasil  penelitian  ini  memperlihatkan bahwa  penerapan  teknologi  budidaya  padi  meningkatkan  kesejahteraan  petani  yang dilihat dari peningkatan areal, produktivitas padi dan pendapatan petani padi.
Kata Kunci : Teknologi Budidaya, Kesejahteraan, Petani Padi

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi

## PENDAHULUAN
Kebijakan  pangan  yang  telah  dicanangkan  pemerintahan  sejak  tahun  2014 dan  telah  tertuang  dalam  Nawa  Cita  (Sembilan  Agenda)  yaitu  mencapai swasembada pangan dalam rangka ketahanan pangan nasional yang lebih berpihak pada peningkatan kesejahteraan petani. Kebijakan tersebut kemudian diimplementasikan  Kementerian  Pertanian  melalui  berbagai  program  kebijakan pembangunan pertanian, melalui optimalisasi lahan dan penambahan luas tanam, perbaikan infrastruktur dan penyediaan bantuan sarana usaha tani, serta penataan sumber daya manusia (Kementerian Pertanian, 2015).
Kebijakan pangan tersebut dilaksanakan pada seluruh provinsi di Indonesia. Dalam menciptakan ketahanan pangan pada komoditas padi, maka Provinsi Jambi melakukan  penerapan  teknologi  budidaya  padi  yang  meliputi  optimalisasi  lahan, perbaikan  pola  tanam,  penyediaan  benih  unggul,  dosis  pemupukan  yang  tepat, pengendalian  Organisme  Pengganggu  Tanaman  (OPT)  dan  pemanenan. Kabupaten Tanjung Jabung  Timur (Tanjabtim) merupakan salah kabupaten  yang terdapat  di  Provinsi  Jambi.  Kabupaten  Tanjabtim  telah  menerapkan  teknologi budidaya padi diantaranya penanaman padi dua kali setahun yang dikenal dengan Gertak  Tanpa  Dusta  (Gerakan  Serentak  Tanam  Padi  Dua  Kali  Setahun)  dan Penanaman padi dengan dua kali panen yang dikenal dengan Senam Dupa (Sekali Tanam Dua Kali Panen) (Busyra, 2017).
Program  penerapanteknologibudidaya  ini  diterapkan  untuk  meningkatkan kesejahteraan  petani.  Program  ini  merupakan  upaya  intensifikasi  yang  dilakukan Pemerintah  Kabupaten  (Pemkab)  Tanjabtim  untuk  meningkatkan  hasil  produksi padi sawah dengan memperhitungkan kondisi lahan rawa yang ada. Saat ini sektor pertanian  Tanjabtim  merupakan  kontributor  perekonomian  tertinggi  setelah pertambangan  dan  penggalian.  Dari  23.636  hektar  luas  lahan  sawah  potensial  di daerah  itu,  baru  mampu  tergarap  sekitar  20.572  hektar  atau  87,04%.  Produksi yang dicapai sebesar 104.090 ton dengan produktivitas mencapai 3,98 ton/hektar (Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan  dalam  Angka,  2017).  Untuk  mendukung program penerapanteknologibudidaya, Pemkab Tanjabtim menjamin ketersediaan dan akses petani terhadap kebutuhan pertanaman.
Keberhasilan  penerapan  teknologi  budidaya  meningkatkan  indeks pertanaman  dan  produksi  padi  memerlukan  evaluasi  untuk  melihat  dampaknya, maka  perlu  mengetahui  seberapa  besar  program  ini  dalam  meningkatkan pendapatan  petani  yang  diikuti  dengan  peningkatan  kesejahteraan  petani  padi. Penggalian  data  kuantitatif  dan  kualitatif  yang  bersifat  primer  dan  sekunder terhadap  tenaga  kerja,  modal  produksi,  produksi,  penerimaan  dan  pendapatan sebagai  dampak  dari  Gertak  Tanpa  Dusta  menjadi  penting  untuk  memastikan bahwa  program  ini  memang  bersifat pro  poor,  pro  growth,  pro  job dan pro equality menuju  Tanjung  Jabung  Timur  Sejahtera,  Adil,  Mandiri,  Unggul, Demokratis  dan  Agamis  (Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan  dan  Fakultas Pertanian Universitas Batanghari, 2016).
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  dapat  dirumuskan  batasan  dan  rumusan masalah yaitu melihat faktor-faktor yang mempengaruhi produksi dan pendapatan petani padi serta bagaimana dampak penerapan teknologi budidaya padi terhadap kesejahteraan petani padi di Kabupaten Tanjung Jabung Timur.

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dan  pengambilan  data  dilapangan  dilaksanakan  pada  bulan Januari  sampai  Mei  2019,  di  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  Provinsi Jambi.Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder.  Data  Primer  berupa  data  yang  diambil  langsung  dari  petani  yang terpilih sebagai sampel, pengambilan data dilakukan dengan wawancara langsung pada  responden  dengan  menggunakan  daftar  pertanyaan  yang  terpola  dan terstruktur  sesuai  dengan  kebutuhan.  Data  Sekunder  merupakan  data  tambahan yang  diperoleh  dari  Dinas  Pertanian  Provinsi  Jambi,  Dinas  Pertanian  Kabupaten Tanjung  Timur,  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Jambi  dan  Kabupaten  Tanjung Timur,  Badan  Pengkajian  Teknologi  Pertanian  (BPTP)  Jambi,  Dinas Perindustrian  dan  Perdagangan  Provinsi  Jambi,  dan  dari  berbagai  informasi– informasi  lain  seperti  jurnal–jurnal  pertanian,  ekonomi  dan  hasil  penelitian terdahulu  serta  pada  beberapa  situs  di  internet.  Penelitian  dilakukan  dengan metode survey. Pengolahan data dilakukan dengan program komputer yaitu: SAS for Windows 9.0.

## Spesifikasi Model
Model merupakan suatu penjelas dari fenomena aktual sebagai suatu sistem atau proses (Koutsoyiannis, 1977). Model ekonometrika adalah suatu pola khusus dari model aljabar, yakni suatu unsur yang bersifat stochastic yang mencakup satu atau lebih peubah pengganggu (Intriligator, 1978).
Model  ekonometrika  merupakan  gambaran  dari  hubungan  masing–masing variabel  penjelas  ( explanatory  variables )  terhadap  peubah  endogen  ( dependent variables )  khususnya  yang  menyangkut  tanda  dan  besaran  ( magnitude  and  sign ) dari penduga parameter sesuai dengan harapan teoritis secara apriori. Model yang baik haruslah memenuhi kriteria teori ekonomi ( theoritically meaningful ), kriteria statistika  yang  dilihat  dari  suatu  derajat  ketepatan  ( goodness  of  fit )  yang  dikenal dengan  koefisien  determinasi  (R 2 )  serta  nyata  secara  statistik  ( statistically significant )  sedangkan  kriteria  ekonometrika  menetapkan  apakah  suatu  taksiran memiliki  sifat–sifat  yang  dibutuhkan  seperti unbiasedness,  consistency, sufficiency,  efficiency .  Statistik  D w adalah  salah  satu  kriteria  ekonometrika  yang digunakan  untuk  menguji  taksiran,  yaitu  menguji  validitas  dari  asumsi autocorrelation (Koutsoyiannis, 1977).
Spesifikasi  model  yang  dirumuskan  dalam  penelitian  ini  adalah  sangat terkait  dengan  tujuan  penelitian  yaitu  bagaimana  dampak  penerapan  teknologi budidaya padi terhadap kesejahteraan petani padi. Persamaan yang disusun adaah persamaan  struktural  produksi  dan  pendapatan.  Model  yang  dibangun  adalah model ekonometrika persamaan simultan.

## A. Areal Padi
Faktor–faktor  yang  diduga  mempengaruhi  areal  padi  di  Kabupaten  Tanjung Jabung  Timur  adalah  harga  padi,  harga  benih  padi,  harga  pupuk,  harga  pestisida dan upah tenaga kerja yang digunakan. Persamaan areal padi adalah:
AP  =   a 0 + a 1 HP + a 2 HBNH + a 3 HPU + a 4 HPEST + a 5 UTK + U 1 dimana:

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi
AP = Areal Padi (Ha) HP = Harga Padi (Rp/Kg) HBNH = Harga Benih (Rp/Kg) HPU = Harga Pupuk (Rp/Kg) HPEST = Harga Pestisida (Rp/Liter) UTK = Upah Tenaga Kerja (Rp/Orang) Tanda parameter yang diharapkan adalah: a 1 > 0 a 2 , a 3 , a 4 , a 5 < 0

## B. Produktivitas Padi
Faktor–faktor  yang  diduga  mempengaruhi  produktivtas  padi  di  Kabupaten Tanjung  Jabung  Timur  adalah  areal  padi,  jumlah  benih,  jumlah  pupuk,  jumlah pestisida dan jumlah tenaga kerja  yang digunakan. Persamaan produktivitas padi adalah:
YP  =   b 0 + b 1 AP + b 2 JBNH + b 3 JPU + b 4 JPEST + b 5 JTK + U 2
dimana: YP = Produktivitas Padi (Kg/Ha) AP = Areal Padi (Ha) JBNH = Jumlah Benih Yang Digunakan (Kg) JPU = Jumlah Pupuk Yang Digunakan (Kg) JPEST = Jumlah Pestisida Yang Digunakan (Liter) JTK = Jumlah Tenaga Kerja (Orang)
Tanda parameter yang diharapkan adalah: b 1, b 2 , b 3 , b 4, b 5 > 0

## C. Produksi Padi
Produksi  padi  didefinisikan  sebagai  hasil  kali  antara  areal  padi  dengan produktivitasnya, yaitu:
QP = AP * YP dimana: QP  = Produksi Padi (Kg)

## D. Pendapatan Petani Padi
Pendapatan  petani  padi  di  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  diduga dipengaruhi oleh produksi padi, harga padi, harga pupuk, harga pestisida dan upah tenaga kerja.
I =   c 0 + c 1 QP + c 2 HP + c 3 HPU + c 4 HPEST + c 5 UTK + U 3
dimana: I = Pendapatan Petani (Rp/Ha) QP = Produksi Padi (Kg)

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi
HP = Harga Padi (Rp/Kg) HPU = Harga Pupuk (Rp/Kg) HPEST  = Harga Pestisida (Rp/Liter)
UTK = Upah Tenaga Kerja (Rp/Ha)
Tanda parameter dugaan yang diharapkan: c 1 , c 2 > 0; c 3 , c 4 , c 5 < 0;

## Identifikasi Model
Identifikasi  model  ditentukan  atas  dasar “order  condition” sebagai  syarat keharusan dan “rank condition” sebagai syarat  kecukupan. Rumusan identifikasi model  persamaan  struktural  berdasarkan order  condition adalah  (Koutsoyiannis, 1977):
(K - M) > (G - 1) dimana: K =  Total  variabel  dalam  model,  yaitu endogenous  variables dan
predetermined variables .
M =   Jumlah  variabel  endogen  dan  eksogen  yang  termasuk  dalam  satu persamaan tertentu dalam model, dan
G = Total  persamaan  dalam  model,  yaitu  jumlah  variabel  endogen    dalam model.
Jika dalam suatu persamaan model menunjukkan kondisi sebagai berikut: ( K – M ) > ( G – 1 )    =   maka  persamaan  dinyatakan  teridentifikasi  secara
berlebih (overidentified)
(K – M ) = ( G – 1 ) =  maka  persamaan  tersebut  dinyatakan  teridentifikasi secara tepat (exactly identified), dan (K – M) < (G – 1) =   maka persamaan tersebut dinyatakan tidak
teridentifikasi (unidentified) .
Hasil  identifikasi  untuk  setiap  persamaan  struktural  haruslah exactly  identified atau overidentified untuk dapat menduga parameter-parameternya. Pada penelitian ini    jumlah  K  =  13,  M  =  6  dan  G  =  4,  sehingga  persamaan  dinyatakan teridentifikasi secara berlebih (overidentified) .

## Metode Pendugaan Model
Dari  hasil  identifikasi  model  diketahui  bahwa  semua  persamaan  dalam model  adalah overidentified .  Persamaan  yang  demikian  dapat  diduga  dengan menggunakan 2SLS ( Two Stage Least  Squares ),  dengan beberapa pertimbangan, yaitu penerapan 2SLS menghasilkan taksiran yang konsisten, lebih sederhana dan lebih mudah (Gujarati, 2003).
Untuk  mengetahui  dan  menguji  apakah  variabel  penjelas  secara  bersama– sama  berpengaruh  nyata  atau  tidak  terhadap  variabel  endogen,  maka  pada  setiap persamaan  digunakan  uji  statistik  F,  dan  untuk  menguji  apakah  masing–masing variabel  penjelas  berpengaruh  nyata  atau  tidak  terhadap  variabel  endogen,  maka pada setiap persamaan digunakan uji statistik t.
Selain  itu  dilakukan  juga  uji  asumsi  klasik  yang  terdiri  dari  beberapa  uji berikut ini:

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi

## a). Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas  menandakan  bahwa  terdapat  hubungan  linear  (korelasi) yang sempurna atau pasti, diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari  model  regresi  (Gujarati,  2003).  Model  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak terjadi  hubungan  linear  diantara  variabel  independen.  Menurut  Ghozali  (2008), bahwa  untuk  mendeteksi  ada  tidaknya  multikolinearitas  didalam  model  regresi adalah sebagai berikut :
- Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya di atas 0,90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas.
- Multikolinearitas  dapat  juga  dilihat  dari  (1)  nilai tolerance dan  lawannya  (2) Variance Inflation Factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah  yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen dan diregresikan  terhadap  variabel  independen  lainnya. Tolerance mengukur variabilitas  variabel  independen  lainnya.  Jadi  nilai tolerance yang  rendah  sama dengan nilai VIF  yang tinggi (karena VIF=1/nilai tolerance ). Nilai cut off yang umum  dipakai  untuk  menunjukkan  adanya  multikolinearitas  adalah  nilai tolerance ≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF>10.
b). Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  digunakan  untuk  menguji  apakah  dalam  suatu model  regresi  terjadi  ketidaksamaan variance dan residual dari  satu  pengamatan ke  pengamatan  yang  lain.  Jika variance dari residual satu  pengamatan  ke pengamatan  lain  tetap,  maka  disebut  homoskedastisitas  dan  jika  berbeda  maka disebut heteroskedastisitas (Ghozali, 2008). Adapun cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya  heteroskedastisitas  menurut  Ghozali  (2008),  yaitu  dengan  melihat  grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID.  Deteksi  ada  tidaknya  heteroskedastisitas  dapat  dilakukan  dengan  melihat ada  tidaknya  pola  tertentu  pada  grafik scatterplot dimana  sumbu  Y  adalah  Y  yang telah  diprediksi,  dan  sumbu  X  adalah  residual  (Y  prediksi  –  Y  sesungguhnya). Adapun  dasar  pengambilan  keputusan  dilakukan  dengan  dasar  analisis  sebagai berikut :
- Jika  ada  pola  tertentu,  seperti  titik-titik  yang  ada  membentuk  pola  yang  teratur (bergelombang, melebar, menyempit), mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
- Jika  tidak  ada  pola  yang  jelas,  serta  titik-titik  menyebar  diatas  dan  dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

## c). Uji Asumsi Normalitas
Uji asumsi normalitas  digunakan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi,  variabel  dependen  atau  keduanya  mempunyai  distribusi  normal  atau mendekati  normal  (Santoso,  2000).  Apabila  asumsi  ini  tidak  terpenuhi,  baik  uji  F ataupun uji-t, dan nilai estimasi nilai variabel dependen menjadi tidak valid (Utomo, 2007).  Untuk  mendekati  normalitas  pada  model  regresi  yaitu  dengan  melihat penyebaran  data  (titik)  pada  sumbu  diagonal  dari  grafik  normal.  Adapun  dasar pengambilan keputusannya berdasarkan kriteria uji :

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi
- Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
- Jika  data  menyebar  jauh  dari  garis  diagonal  dan  tidak  mengikuti  arah  garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

## d). Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  adalah  salah  satu bagian dari uji  asumsi klasik  dimana suatu persamaan regresi dikatakan telah memenuhi asumsi tidak terjadi autokorelasi dengan menggunakan  uji  Durbin  Watson.  Menurut  Santoso  (2000)  bahwa  tujuan  uji autokorelasi  adalah  untuk    mengetahui  apakah  dalam  suatu  model  regersi  linear  ada korelasi  antara  kesalahan  pengganggu  dengan  kesalahan  sebelumnya.  Apabila  hal  ini terjadi  maka  terdapat  masakah  autokorelasi.  Adapun  kritik  pengujiannya  adalah  jika du<d<4-du maka Ho ditolak  yang berarti tidak ada autokorelasi baik positif maupun negatif.  Untuk  mengetahui  ketepatan  model  regresi  sampel  dalam  menaksir  nilai aktualnya dapat diukur dari goodness of fit- nya. Goodness of fit dalam model regresi dapat diukur dari nilai koefisien determinasi, nilai statistik F, dan uji statistik t.

## Validasi Model
Untuk mengetahui apakah model cukup valid untuk membuat suatu simulasi kebijakan  pertanian  dan  faktor  eksternal  dan  peramalan,  maka  perlu  dilakukan suatu  validasi  model,  dengan  tujuan  untuk  menganalisis  sejauhmana  model tersebut dapat mewakili dunia nyata.
Dalam penelitian ini, kriteria statistik untuk validasi nilai pendugaan model ekonometrika  yang  digunakan  adalah Root  Means  Square  Error  (RMSE),  Root Means  Percent  Square  Error  (RMSPE) dan Theil’s  Inequality  Coefficient  (U) (Pindyck and Rubinfield, 1991). Kriteria – kriteria dirumuskan sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑(𝑌 𝑡 𝑠 − 𝑌 𝑡 𝑎 ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑅𝑀𝑆𝑃𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ ( 𝑌 𝑡 𝑠 − 𝑌 𝑡 𝑎 𝑌 𝑡 𝑎 ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑈 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑡 𝑠 − 𝑌 𝑡 𝑎 ) 2 𝑛 𝑡=1 √ 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑡 𝑠 ) 2 𝑛 𝑡=1 + √ 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑡 𝑎 ) 0.5 𝑛 𝑡=1
dimana:
𝑌 𝑡 𝑠 = nilai hasil simulasi dasar dari variabel observasi
𝑌 𝑡 𝑎 = nilai aktual variabel observasi
𝑛 = jumlah periode observasi
Statistik  RMSPE  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  jauh  nilai–nilai peubah  endogen  hasil  pendugaan  menyimpang  dari  alur  nilai–nilai  aktualnya dalam  ukuran  relatif  (persen),  atau  seberapa  dekat  nilai  dugaan  itu  mengikuti perkembangan nilai aktualnya.

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi
Sedangkan  nilai  statistik  U  bermanfaat  untuk  mengetahui  kemampuan model untuk analisis simulasi peramalan. Nilai koefisien Theil (U) berkisar antara 1 dan 0. Jika U = 0 maka pendugaan model sempurna, jika U = 1 maka pendugaan model naif.
Untuk  melihat  keeratan  arah  (slope)  antara  aktual  dengan  hasil  yang disimulasi  dilihat  dari  nilai  koefisien  determinasinya  (R 2 ).  Pada  dasarnya  makin kecil  nilai  RMSPE  dan  U-Theil’s  dan  makin  besar  nilai  R 2 ,  maka  pendugaan model semakin baik.

## Simulasi Model
Setelah  divalidasi,  prosedur  berikutnya  adalah  simulasi  model.  Analisis simulasi  digunakan  untuk  menjelaskan  dampak  penerapan  teknologi  budidaya padi terhadap kesejahteraan petani padi. Analisis simulasi diterapkan pada periode Januari 2015 – Januari 2019, karena teknologi budidaya  baru dilaksanakan sejak tahun 2015 dan data lebih lengkap dan terjamin.
Analisis  ini  mencakup  periode  yang  sudah  lampau,  sehingga  simulasi  ini dinamakan  simulasi  historis.  Dengan  demikian  beberapa  skenario  simulasi alternatif  dampak  penerapan  teknologi  budidaya  terhadap  kesejahteraan  petani padi, yaitu:
1. Peningkatan luas areal padi sebesar 6 persen. Simulasi  ini  dilakukan  berdasarkan  data  perkembangan  areal  padi  di Kabupaten Tanjung Timur, dimana peningkatan lahan tertinggi adalah sebesar 6 persen dalam 3 tahun terakhir.
2. Peningkatan jumlah bantuanbenihsebesar 5 persen.
3. Peningkatan jumlah bantuan pupuk sebesar 5 persen.
4. Peningkatan harga padi sebesar 10 persen.

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Gambaran Umum Hasil Estimasi Model
Model  penerapan  teknologi  budidaya  pada  komoditas  padi  di  Kabupaten Tanjung  Jabung  Timur  dalam  penelitian  ini  merupakan  model  simultan  dinamis yang  dibangun  dari  4  persamaan,  terdiri  dari  3  persamaan  perilaku  dan  1 persamaan  identitas.  Model  yang  dibangun  menggambarkan  adanya  keterkaitan antara  penerapan  teknologi  budidaya  pada  komoditas  padi  dengan  kesejahteraan petani  padi.  Model  tersebut  telah  melalui  beberapa  tahapan  respesifikasi  model. Data  yang  digunakan  adalah  data  mengenaiproduksi,  produktivitas,  biaya  dan pendapatan pada  komoditas padi Kabupaten Tanjung Jabung Timur yang disusun sebagai pooled data, mulai bulan September 2018 sampai bulan Mei 2019.
Secara  umum  hasil  estimasi  model  pada  umumnya  telah  sesuai  dengan pertimbangan-pertimbangan  ekonomi  dan  statistik  sehingga  model  dimaksud mampu  menggambarkan  fenomena-fenomena  yang  berkaitan  dengan  komoditas padi dan pendapatan petani di dunia nyata. Seluruh persamaan perilaku memiliki koefisien determinasi (R 2 ) di atas 0.82 (mencapai 0.86). Kondisi ini menunjukkan bahwa  secara  umum  kemampuan  peubah-peubah  penjelas  yang  ada  pada persamaan perilaku mampu menjelaskan dengan baik peubah endogennya.
Nilai statistik F dalam  model umumnya nyata secara statistik,  yaitu berkisar antara  84.65  sampai  131.98,  yang  berarti  variasi  peubah-peubah  penjelas  dalam setiap persamaan perilaku secara bersama-sama mampu menjelaskan dengan baik variasi  peubah endogennya. Sedangkan untuk  variabel  penjelas secara individual terdapat  beberapa  variabel  penjelas  yang  tidak  berepengaruh  nyata  terhadap peubah  endogen.  Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  nilai  t  statistik  yang beragam tingkat signifikansinya.
Pada  penelitian  ini  masalah  autokorelasi  dapat  dideteksi  dengan menggunakan  statistik  Durbin  Watson  (DW).  Nilai  statistik  Durbin  Watson persamaan struktural dalam model berkisar antara 1.803474 sampai 1.964689. Hal ini mengindikasikan tidakada persamaan yang mengandung masalah autokorelasi (Pindyck and Rubinfeld,1991).

## 2. Pembahasan Model Estimasi
Setelah dicoba beberapa alternatif spesifikasi model maka akhirnya diperoleh model penerapan teknologi budidaya dan pendapatan petani pada komoditas padi di  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  terdiri  dari  3  persamaan  struktural  sebagai berikut:

## A. Areal Padi
Pada Tabel 1 menunjukkan bahwa peubah penjelas pada persamaan areal padi mampu  menjelaskan  secara  baik  (82,598)  keragaman  perkembangan  areal  padi. Areal padi berhubungan positif dengan harga padi di tingkat petani. Sementara itu areal padi berhubungan negatif dengan harga benih, harga pupuk, harga pestisida dan  upah  tenaga  kerja.  Semua  tanda  ekonomi  pada  persamaan  ini  telah  sesuai dengan harapan. Perilaku areal padi dipengaruhi secara nyata pada taraf 5 persen oleh harga padi, harga benih, dan upah tenaga kerja. Perubahan harga padi sebesar satu  rupiah  akan  mengakibatkan  perubahan  areal  padi  sebesar  0.139503(sejalan dengan  penelitian  Busyra,  2016),  perubahan  areal  padi  lebih  kecil  dibandingkan dengan  perubahan  harga  padi  disebabkan  petani  belum  tentu  akan  memperluas areal  padinya  ketika  harga  padi  meningkat,  karena  keuntungan  yang  diperoleh

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi
petani  dari  peningkatan  harga  padi  digunakan  untuk  pembelian  input  yang dibutuhkan, atau bisa digunakan petani untuk pembelian kebutuhan hidupnya.
Perubahan  harga  benih  sebesar  satu  rupiah  mengakibatkan  perubahan  areal padi  sebesar-8.16E-6.  Hal  ini  disebabkan  benih  padi  merupakan  input  produksi dalam  produksi  padi,  apabila  harga  benih  meningkat  maka  petani  akan mengurangi  jumlah  pembeliannya  yang  mengakibatkan  tidak  seluruh  areal  padi ditanami, sehingga luas areal yang ditanami menjadi berkurang.
Besarnya perubahan areal padi sebagai akibat perubahan tingkat upah sebesar 1  rupiah  adalah  sebesar-1.17E-7(sejalan  dengan  penelitian  Kusumaningrum, 2008). Di daerah penelitian, dalam mengolahlahannya petani masih menggunakan tenaga kerja dari luar keluarga, apabila upah tenaga kerja meningkat maka petani akan mengurangi penggunaan jumlah tenaga kerja dalam mengolah lahan. Hal ini mengakibatkan luas lahan yang diolah menjadi berkurang.
Tabel 1. Hasil Estimasi Persamaan Areal Padi
Variabel Parameter Prob > |t| Label Estimasi Intercept 0.721319 0.0562 Intercept HP 0.139503 0.0446 Harga Padi di tingkat petani (Rp/Kg) HBNH -8.16E-6 <.0001 Harga Benih (Rp/Kg) HPU -6.8E-7 0.1331 Harga Pupuk (Rp/Kg) HPEST -7.64E-7 0.1102 Harga Pestisida (Rp/Kg) UTK -1.17E-7 0.0290 Upah Tenaga Kerja (Rp/orang) R-Square 0.82598 Dw 1.945775 F-hit 84.65 Sumber: Data Olahan Primer, 2019

## B. Produktivitas Padi
Pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  peubah  penjelas  pada  persamaan produktivitas  padi  mampu  menjelaskan  secara  baik  (86,864)  keragaman perkembangan  produktivitas  padi.  Hasil  pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa produktivitas  padi  di  Tanjung  Jabung  Timur  berhubungan  positif  dengan  areal padi,  jumlah  benih  yang  digunakan,  jumlah  pupuk,  jumlah  pestisida,  dan jumlah tenaga  kerja.Persamaan  produktivitas  padi  dipengaruhi  secara  nyata  pada  taraf nyata 5 persen oleh areal padi, jumlah benih yang digunakan, jumlah pupuk, dan jumlah tenaga kerja.
Perubahan  areal  padi  sebesar  1  Ha  akan  mengakibatkan  perubahan produktivitas  sebesar  548.893.  Hal  ini  dikarenakan  penambahan  areal  padi  akan menyebabkan  peningkatan  produksi  padi  sehingga  mengakibatkan  produktivitas juga ikut meningkat (sesuai dengan penelitian Busyra, 2016)
Perubahan  jumlah  benih  yang  digunakan  sebesar  1  kilogram  akan mengakibatkan  peningkatan  produktivitas  sebesar  9.15654  kg/ha.  Hal  ini dikarenakan  benih  merupakan  input  produksi,  sehingga  bila  jumlah  penggunaan benih  ditingkatkan  maka  produksi  juga  meningkat  dan  juga  akan  meningkatkan produktivitas  padi.  petani.  Perubahan  jumlah  pupuk  sebesar  1  kilogram  akan meningkatkan produktivitas padi sebesar 4.55034 kg/ha. Hal ini dikarenakan bila

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi
pupuk yang digunakan petani terus ditingkatkan sampai sesuai dengan dosis yang dianjurkan  maka  produksi  padi  akan  meningkat  yang  juga  diikuti  dengan peningkatan produktivitas.
Perubahan  jumlah  tenaga  kerja  1  orang  akan  mengakibatkan  perubahan produktivitas  padi  sebesar  13.1280.  Penyebabnya  adalah  petani  padi menggunakan  tenaga  kerja  dari  luar  keluarga,  maka  penambahan  jumlah tenagakerja yang digunakan akan meningkatkan produksi dan produktivitas padi.
Tabel 2. Hasil Estimasi Persamaan Produktivitas Padi
Variabel Parameter Estimasi Prob > |t| Label Intercept 6796.985 <.0001 Intercept AP 548.893 0.0075 Areal Padi (Ha) JBNH 9.15654 0.0306 Jumlah Benih (Kg) JPU 4.55034 0.0073 Jumlah pupuk (Kg) JPEST 87.94917 0.1827 Jumlah pestisida  (liter) JTK 13.1280 0.0371 Jumlah Tenaga Kerja  (orang) R-Square 0.86864 Dw 1.964689 F-hit 124.85 Sumber: Data Olahan Primer, 2019

## C. Pendapatan Petani Padi
Hasil  pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  peubah  penjelas  pada  persamaan pendapatan  petanipadi  mampu  menjelaskan  secara  baik  yaitu  sebesar  83.018. Pendapatan petani padi berhubungan positif dengan produksi padi dan harga padi. Serta berhubungan negative dengan harga pupuk, harga pestisida dan upah tenaga kerja.  Persamaan  pendapatan  petani  dipengaruhi  secara  nyata  pada  taraf  nyata  5 persen oleh produksi padi, harga padi, hargapupuk dan upah tenaga kerja.
Perubahan  produksi  padi  sebesar  1  kg  akan  mengakibatkan  perubahan pendapatan  petani  sebesar  12.00285.  Hal  ini  dikarenakan  penambahan  produksi padi  akan  meningkatkan  jumlah  penjualan  padi  sehingga  menyebabkan pendapatan petanipun meningkat.
Perubahan  harga  padi  sebesar  Rp.  1,-/kilogram  akan  mengakibatkan perubahan  pendapatan  petani  sebesar  4198990.  Hal  ini  dikarenakan  semakin tinggi  harga  padi  maka  petani  akan  mendapatkan  keuntungan  lebih  banyak sehingga mengakibatkan pendapatan petani meningkat.
Perubahan  harga  pupuk  sebesar  Rp.  1,-/kg  akan  mengakibatkan  perubahan pendapatan  petani  sebesar  -3.10554.  Karena  pupuk  merupakan  salah  satu  faktor produksi  dalam  usahatani  padi,  semakin  besar  biaya  yang  dikeluarkan  untuk membeli pupuk akan mengakibatkan semakin kecilnya pendapatan yang diterima petani.
Perubahan  upah  tenaga  kerja  sebesar  Rp.  1,-/orang  akan  mengakibatkan perubahan  pendapatan  petani  sebesar  -0.07160.  Penyebabnya  adalah  semakin mahal  upah  tenaga  kerja  maka  semakin  besar  biaya  yang  dikeluarkan  petani, sehingga pendapatan petani akan menurun.
Tabel 3. Hasil Estimasi Persamaan Pendapatan Petani Padi

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi
Variabel  Parameter Estimasi Prob > |t| Label Intercept 5613428 0.0003 Intercept QP 12.00285 0.0002 ProduksiPadi (Kg) HP 4198990 0.0180 Harga Padi (Rp/Kg) HPU -3.10554 0.0200 Harga Pupuk (Rp/Kg) HPEST -0.95936 0.1086 Harga Pestisida (Rp/Liter) UTK -0.07160 0.0247 Upah Tenaga Kerja (Rp/Orang) R-Square 0.83018 Dw 1.803474 F-hit 131.98 Sumber: Data Olahan Primer, 2019

## 3. Evaluasi Daya Prediksi Model
Validasi  model  dilakukan  secara  historis  untuk  bulan  September  2018 sampai  bulan  Mei  2019.  Ada  4  peubah  endogen  yang  divalidasi,  hasil  validasi model menunjukkan bahwa sebagian besar variabel  endogen memiliki nilai  rata- rata RMSPE sebesar 3.87 persen dan U-Theil sebesar 0.19. Dari kondisi tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  sebagian  besar  persamaan  di  dalam  model  memiliki daya prediksi yang baik, dan cukup valid untuk melakukan simulasi.
4. DampakPenerapanTeknologiBudidayaPadiTerhadapKesejahteraanPetani Padi
Evaluasi dampak penerapan teknologi Budidaya Padi terhadap kesejahteraan  petani  padi,  yaitu  peningkatan  areal  padi,  peningkatan  subsidi benih,  dan  pupuk,  peningkatan  produksi  akibat  penerapan  teknologi  dan peningkatan harga padi. Evaluasi dilakukan terhadap 4 skenario simulasi historis. Berikut ini dikemukakan hasil simulasi pada masing-masing skenario.

## a. Peningkatan Areal Padi
Dari  Tabel  4  dapat  dijelaskan  bahwa  peningkatan  areal  padi  sebesar  6 persen  menyebabkan  peningkatan  produktivitas  padi  sebesar  2.5634  persen.  Hal ini sesuai dengan hasil estimasi dimana peningkatan areal padi berpengaruh nyata dalam  meningkatkan  produktivitas  padi.  Selain  itu  peningkatan  areal  padi  juga akan  meningkatkan  produksi  padi  sebesar  3.4710  persen.  Peningkatan  produksi padi diikuti oleh peningkatan  pendapatan petani  padi  sebesar 5.3267  persen. Hal ini  sejalan  dengan  hasil  estimasi  dimana  produksi  padi  berpengaruh  nyata terhadap pendapatan petani padi.
Tabel 4. Dampak Peningkatan Areal Padi sebesar 6 persen terhadap Kesejahteraan Petani Padi
No Variabel Endogen Nilai Dasar Nilai Simulasi Perubahan (%) 1 Areal Padi 3426.9 3632.5 6.0000 2 Produktivitas Padi 5.472 5.612 2.5634 3 Produksi Padi 8794 9099.24 3.4710 4 PendapatanPetaniPadi 789345 831391.04 5.3267

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi
Sumber:  Data Olahan Primer, 2019

## b. Peningkatan Jumlah Bantuan Benih
Tabel 5 memperlihatkan bahwa peningkatan pemberian subsidi benih sebesar 5 persen akan menyebabkan produktivitas padi meningkat sebesar 15.4951 persen. Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  estimasi  dimana  peningkatan  subsidi  benih berpengaruh nyata dalam meningkatkan produktivitas padi.
Tabel  5.  Dampak  Peningkatan  Subsidi  Benihsebesar  5  persen  terhadap
Pendapatan Petani Padi No Variabel Endogen Nilai Dasar Nilai Simulasi Perubahan (%) 1 Areal Padi 3426.9 3732.19 8.9087 2 Produktivitas Padi 5.472 6.3198 15.4951 3 Produksi Padi 8794 11346.17 29.0218 4 Pendapatan Petani Padi 789345 1057620.47 33.9871
Sumber:  Data Olahan Primer, 2019
Selain  itu  peningkatan  produktivitas  padi  juga  disebabkan  oleh  peningkatan areal  padi  sebesar  8.9087  persen  yang  diikuti  oleh  peningkatan  produksi  padi sebesar  29.0218  persen.  Hal  ini  juga  sesuai  dengan  hasil  estimasi,  dimana peningkatan  areal  padi  berpengaruh  nyata  terhadap  peningkatan  produktivitas padi.  Peningkatan  Produksi  padi  akan  mempengaruhi  peningkatan  pendapatan petani sebesar 33.9871 persen.

## c. Peningkatan Jumlah Bantuan Pupuk
Pada  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  peningkatan  subsidi  pupuk  sebesar  5 persen  akan  meningkatkan  produktivitas  sebesar  21.8748  persen.  Hal  ini  sesuai dengan hasil estimasi dimana peningkatan subsidi pupuk berpengaruh nyata dalam meningkatkan produktivitas padi.
Tabel  6.  Dampak  Peningkatan  Subsidi  Pupuk  sebesar  5  persen  terhadap Pendapatan Petani Padi
No Variabel Endogen Nilai Dasar Nilai Simulasi Perubahan (%) 1 Areal Padi 3426.9 3457.03 0.8792 2 Produktivitas Padi 5.472 6.668 21.8748 3 Produksi Padi 8794 11875.91 35.0456 4 Pendapatan Petani Padi 789345 1110486.06 40.6845
Sumber:  Data Olahan Primer, 2019
Selain  itu  peningkatan  produktivitas  padi  juga  disebabkan  oleh  peningkatan areal  padi  sebesar  0.8792  persen  yang  diikuti  oleh  peningkatan  produksi  padi sebesar  35.0456  persen.  Hal  ini  juga  sesuai  dengan  hasil  estimasi,  dimana peningkatan  areal  padi  berpengaruh  nyata  terhadap  peningkatan  produktivitas padi.  Peningkatan  Produksi  Padi  akan  mempengaruhi  peningkatan  pendapatan petani padi sebesar 40.6845 persen.

## d. Peningkatan HargaPadi
Pada  Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  peningkatan  harga  padi  sebesar  10  persen akan  meningkatkan  areal  sebesar  15.7453  persen.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi
estimasi  dimana peningkatan  harga padi  berpengaruh nyata dalam  meningkatkan areal padi.
Tabel 7. Dampak Peningkatan Harga Padi sebesar 10 persen terhadap Pendapatan Petani Padi
No Variabel Endogen Nilai Dasar Nilai Simulasi Perubahan (%) 1 Areal Padi 3426.9 3966,5 15.7453 2 Produktivitas Padi 5.472 6.491 18.6289 3 Produksi Padi 8794 11227.77 27.6754 4 Pendapatan Petani Padi 789345 1175470.47 48.9172
Sumber:  Data Olahan Primer, 2019
Selain  itu  peningkatan  areal  padi  juga  menyebabkan  peningkatan  produksi dan  produktivitas  padi,  masing-masingnya  sebesar  27.6754  dan  18.6289. Peningkatan  produksi  padi  akan  mempengaruhi  peningkatan  pendapatan  petani padi  sebesar  48.9172  persen.  Hal  ini  juga  sesuai  dengan  hasil  estimasi,  dimana peningkatan  harga  padi  berpengaruh  nyata  terhadap  peningkatan  pendapatan petani padi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dikemukakan  di  atas,  maka  dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  peningkatan  areal  padi  adalah  harga  padi, harga  benih,  dan  upah  tenaga  kerja.  Produktivitas  padi  dipengaruhi  secara signifikan  oleh  areal  padi,  jumlah  benih  yang  digunakan,  jumlah  pupuk,  dan jumlah  tenaga  kerja..  Pendapatan  petani  padi  dipengaruhi  secara  nyata  oleh produksi padi, harga padi, harga pupuk dan upah tenaga kerja.
2. Penerapan  teknologi  yang  dilakukan  (dalam  hal  ini  adalah  peningkatan  areal sawah  dengan  pembukaan  lahan  sawah  baru,  subsidi  benih  varietas  unggul, pemakaian  pupuk  dengan  dosis  yang  tepat  dengan  subsidi  pupuk)  kepada komoditas padi akan berdampak kepada peningkatan kesejahteraan petani padi (yang  menggunakan  tingkat  pendapatan  sebagai  salah  satu  indicator kesejahteraan petani) .

## DAFTAR PUSTAKA
A.T.  Mosher.  1987.  Menggerakkan  Dan  Membangun  Pertanian.  Yasaguna. Jakarta.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jambi.  2018.  Jambi  Dalam  Angka.  Badan  Pusat Statistik Provinsi Jambi. Jambi.
BP2TP. 2008. Teknologi Budidaya Padi. Litbang Departemen Pertanian. Bogor. Busyra,  R.G.  2016.  Dampak  Program  Upaya  Khusus  (UPSUS)  Padi  Jagung Kedelai (Pajale) Pada Komoditas Padi Terhadap Perekonomian Kabupaten Tanjung  Jabung  Timur.  Jurnal  Media  Agribisnis  (MeA)  Vol.1  No.1  :  12- 27.
Busyra,  R.G.  2017.  Perbandingan  Pendapatan  Petani  Padi  Sistem  Senam  Dupa (Sekali Tanam Dua Kali Panen) Dengan Petani Padi Sistem Konvensional

## Dampak Penerapan Teknologi Budidaya Padi Terhadap Kesejahteraan Petani Padi
Di  Kecamatan  Berbak  Kabupaten  Tanjabtim.  Jurnal  Media  Agribisnis (MeA), ISSN No. 2541-6898 Vol. 1 No. 1 Oktober 2017.
Dinas  Pertanian  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur.  2017.  Dinas  Pertanian Tanaman  Pangan  Dalam  Angka.  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Tanjung Jabung Timur. Kabupaten Tanjung Jabung Timur.
Ghozali,  I.  2008.  Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  SPSS.  Undip Press. Semarang.
Gujarati, D. 2003. Ekonometrika Dasar. Terjemahan. Erlangga. Jakarta.
Hutagalung,  M.  2007.  Dampak  Peningkatan  Harga  Beras  Terhadap  Tingkat Kesejahteraan  Petani  Pada  Beberapa  Strata  Luas  Lahan.  Skripsi Departemen  Sosial  Ekonomi  Pertanian  Fakultas  Pertanian  Universitas Sumatera Utara. Medan.
Intriligator,  M.D.  1978.  Econometric  Model.  Techniques.  and  Applications. Prentice Hall Inc. New Jersey.
Kementerian  Pertanian.2015.  Peraturan  Menteri  Pertanian  No.  03  Tahun  2015 tentang  Pedoman  Upaya  Khusus  (UPSUS)  Peningkatan  Produksi  Padi, Jagung, dan Kedelai Melalui Program Perbaikan Jaringan Irigasi da Sarana Pendukungnya Tahun Anggaran 2015. Jakarta.
Koutsoyiannis.  1977.  Theory  of  Econometrics:  An  Introductory  Exposition  of Econometric  Methods.  Second  Edition.  Macmillan  Publishers  Ltd. London.
Pindyck,  R.S.  and  D.L.  Rubinfeld.  1991.  Econometrics  Models  and  Economic Forecast. Third Edition. McGraw-Hill Inc. New York.
Poerwadarminta,  W.J.S.  2003.  Kamus  Umum  Bahasa  Indonesia.  Balai  Pustaka. Jakarta.
Rizieq,   R.  2010.  Dampak  Subsidi  Pupuk  Terhadap  Kesejahteraan  Petani.  Jurnal Soca Vol. 10 (2) : 121 – 127. ISSN: 1411-7177.
Santoso,S.  2000.  Buku    Latihan  SPSSStatistik  Parametrik.  Elex  Media Komputindo.Jakarta.
Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  11  Tahun  2019  Tentang Kesejahteraan Sosial.