## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ADOPSI INOVASI PERTANIAN SAYUR ORGANIK DI KOTA BATU

## FACTORS AFFECTING THE ADOPTION OF ORGANIC VEGETABLE AGRICULTURAL INNOVATION IN BATU CITY
Jabal Tarik Ibrahim 1* , Ary Bakhtiar 1 , Dicky Adithya Pratama 1 , Lia Nita Pramudiastuti 1 , Fithri Mufriantie 2
1 Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian-Peternakan, Universitas Muhammadiyah Malang
2 Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Muhammadiyah Bengkulu *email: jabaltarik2012@gmail.com , HP.085746775675
Naskah diterima:  20/11/2019            Naskah direvisi: 12/07/2020          Naskah diterbitkan: 31/07/2020

## ABSTRACT
Batu City is an agricultural area that implements an organic farming system. the emergence of organic farming system as part of a sustainable agriculture system which is one of the answers to the degradation of  the  agricultural  environment,  the  dependence  of  farmers  on  the  components  of  the  green  revolution and the fading of local wisdom in farmers is very important to get serious attention. The purpose of this research  is  to  describe  the  perceptions  and  analyze  the  factors  of  adoption  of  innovations  in  organic vegetable  farming  in  Batu  City.  The  method  of  taking  the population  and  the  sample of  this  study  were determined by the census method. The data analysis method uses descriptive analysis and Partial Least Square. The results of this study indicate that the characteristics of farmers, the nature of technology and the  competency  of  instructors  have  a  positive and  significant  effect  on  the  adoption of  innovations.  The factor that has the most influence on the adoption of organic vegetable farming innovations in Batu City is  the  competency  of  extension  workers.  Recommendations  that  can  be  given  are  frequent  counseling about  organic  agriculture  and  there  must  also  be  an  understanding  of  the  mindset  of  the  extension participants so that counseling runs optimally.

## Keywords: adoption of innovation, organic agriculture, partial lest square

## ABSTRAK
Kota  Batu  merupakan  daerah  pertanian  yang  menerapkan  sistem  pertanian  organik.  munculnya  sistem pertanian organik sebagai bagian dari sistem pertanian berkelanjutan yang merupakan salah satu jawaban atas  terjadinya  degradasi  terhadap  lingkungan  pertanian,  ketergantungan  petani  terhadap  komponen revolusi hijau dan lunturnya kearifan lokal pada diri petani sangat penting untuk mendapatkan perhatian serius. Tujuan penelitian adalah mendeskripsikan persepsi dan menganalisis faktor-faktor adopsi inovasi pertanian sayur organik di Kota Batu. Metode pengambilan populasi dan sampel penelitian ini ditentukan dengan  metode  sensus.  Metode  analisis  data  menggunakan  analisis  deskriptif  dan Partial  Least  Square . Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  karakteristik  petani,  sifat  teknologi  dan  kompetensi  penyuluh berbengaruh positif dan signifikan  terhadap adopsi inovasi. Faktor yang memiliki pengaruh paling besar terhadap adopsi inovasi pertanian sayur organik di Kota Batu adalah kompetensi penyuluh. Rekomendasi yang  dapat  diberikan  adalah  sering  dilakukannya  penyuluhan  tentang  pertanian  organik  dan  juga  harus ada pemahaman pola pikir peserta penyuluhan agar penyuluhan berjalan secara maksimal.
Kata kunci : adopsi inovasi, partial least square, pertanian organik

## Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian
(Journal of Social and Agricultural Economics)

## S E P
How  to  Cite: Ibrahim,  J.T.,  Bakhtiar,  A.,  Pratama,  D.A.,  Pramudiastuti,  L.N.,  Mufriantie,  F.  (2020). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Adopsi Inovasi Pertanian Sayur Organik di Kota Batu. JSEP: Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian , 13(2): 200-214

## PENDAHULUAN
Suatu  inovasi  tidak  akan  berguna  tanpa  adanya  adopsi.  Demikian  juga  dengan pertanian sayur Organik tidak akan berguna tanpa adanya adopsi. Menurut Rogers dan Shoemaker  (Ibrahim,  J.  T.;  Sudiyino,  A.;  Harpowo,  2003),  adopsi  merupakan  proses yang  terjadi  sejak  awal  seseorang  mengetahui  informasi  mengenai  inovasi  sampai dengan orang tersebut mulai mengadopsi inovasi tersebut. Terkait dengan hal tersebut, Kota  Batu  merupakan  daerah  yang  telah  lama  mengembangkan  pertanian  organik hampir  diseluruh  kecamatan  yang  ada  disana.  Walaupun  demikian,  tidak  serta  merta pertanian sayur organik diadopsi oleh petani.
Penelitian  terdahulu  yang  sudah  dilakukan  oleh  (Sezgin,  A.;  Kaya,  E.T.; Kulekci,  M.;  Kumbasaroglu,  2010)  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi  adopsi  inovasi.  169  petani  ditinjau  dalam  7  kabupaten  yang  mungkin mewakili provinsi Erzurum dalam hal sosial, ekonomi dan aspek budaya. Variabel yang diteliti  adalah  usia,  pendidikan  tingkat,  dan  tingkat  pendapatan  petani,  tujuan operasional  pertanian,  partisipasi  dalam  studi  tambahan,  memanfaatkan  sarana  media massa  dan  mengambil  manfaat  dari  insentif  pertanian.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa  usia,  pendidikan  tingkat,  dan  tingkat  pendapatan  petani,  tujuan  operasional pertanian,  partisipasi  dalam  studi  tambahan,  memanfaatkan  sarana  media  massa  dan mengambil manfaat dari insentif pertanian yang berpengaruh pada adopsi inovasi untuk sebagian  besar.  Studi  ini  menyimpulkan  bahwa  untuk  meningkatkan  efisiensi  studi tentang  adopsi  inovasi  secara  signifikan,  perlu  diadakan  studi  ekstensi  terus-menerus dan  intensif,  gunakan  sarana  media  massa  secara  efektif  selain  metode  lain,  termasuk inovasi  dalam  skema  dukungan  untuk  jangka  waktu  tertentu  dan  mendorong  bisnis untuk produksi komersial.
Selain  itu  terdapat  beberapa  penelitian  lainnya  seperti  penelitian(Adawiyah, C.R.; Sumardjo; Mulyani, 2017); (Arlis; Defidelwina; Rusdiyana, 2016); (Fachrista, A. I.;  Sarwendah,  2014);  dan  (Harinta,  2011).  Penelitian-penelitian  tersebut  menemukan bahwa  tingkat  adopsi  teknologi  petani  baik  di  beberapa  wilayah  Indonesia  masih tergolong  rendah.  Hal  ini  dikarenakan  petani  di  Indonesia  masih  memiliki  tingkat Pendidikan yang rendah dan rata-rata memiliki umur yang relatif tua.
Penelitian  lain  juga  dilakukan  oleh  (Wangke,  M.;  Olfie,  W.B.;  Suzana,  2016) dan  (EGWU,  2014)  tujuan  penelitiannya  adalah  mengetahui  adopsi  petani  terhadap inovasi padi sawah organik dan mengetahui faktor-faktor yang melatarbelakangi petani untuk mengadopsi sistem pertanian organik khusnya padi sawah organik. Variabel yang diteliti  adalah  tingkat  umur,  pendidikan,  luas  lahan,  dan  pendapatan  petani.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat  umur,  pendidikan,  lusa  lahan,  dan  pendapatan petani berpengaruh terhadap kecepatan adopsi dan tingkat adopsi inovasi.
Tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi  inovasi  pertanian  sayur  organik  di  Kota  Batu.  Menganalisis  pengaruh  faktor- faktor terhadap adopsi inovasi pertanian sayur organik di Kota Batu. Urgensi penelitian ini  adalah  munculnya  sistem  pertanian  organik  sebagai  bagian  dari  sistem  pertanian berkelanjutan  yang  merupakan  salah  satu  jawaban  atas  terjadinya  degradasi  terhadap lingkungan  pertanian,  ketergantungan  petani  terhadap  komponen  revolusi  hijau  dan lunturnya  kearifan  lokal  pada  diri  petani  sangat  penting  untuk  mendapatkan  perhatian serius.  Kebaruan  dalam  penelitian  ini  adalah  variabel  yang  diuji  meliputi  sifat  inovasi (keuntungan relatif, kesesuaian, kerumitan, ketercobaan, dan keteramatan) dan keadaan penyuluh (berkomunikasi, penguasaan materi, dan memotivasi). Variabel tersebut diuji
untuk mengetahui pengaruhnya terhadap adopsi inovasi pertanian sayur organik di Kota Batu, Jawa Timur.

## METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan di Kota Batu dengan pertimbangan bahwa (1) 16 desa dari total keseluruhan 24 desa yang ada di tiga Kecamatan seluruh Kota Batu sudah  mulai menerapkan sistem pertanian organik, (2) Sistem pertanian organik di Kota Batu sudah bersertifikasi  sesuai  komoditas  tanam,  (3)  Berdasarkan    atas  tersedianya  data  yang memadai  serta  kemudahan  mengumpulkan  data  bagi  peneliti.  Pengambilan  sampel menggunakan  metode  sensus  yang  mana  total  sampling  keseluruh  anggota  populasi dijadikan  sampel  penelitian  (Suharsini,  1998);  (Effendi,  2014);  dan  (Koentjaraningrat, 1983) . Sampel yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 83.  Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data primer yang diambil melalui kuesioner dan wawancara. Variabel  yang  digunakan  meliputi  karakteristik  petani  (X 1 ),  sifat  inovasi  (X 2 ), kompetensi penyuluh (X 3 ), adopsi inovasi (Y).
Semua  indikator/parameter  dari  variabel  dalam  penelitian  diukur  dengan  skala ordinal  dengan  rentang  nilai  1  sampai  5.  Data  yang  didapat  dikelompokkan  dalam katagori yang berbeda, dan penentuan katagori dilakukan berdasarkan skor hasil analisis data dari responden menggunakan rumus interval class sebagai berikut:
i = jarak jumlah kelas Ket : i : interval kelas Jarak : nilai skor tertinggi – nilai skor terendah
Jumlah  Kelas  :  jumlah  kategori  yang  ditentukan  dalam  penelitian  dengan  adanya  5 katagori  maka  i  =  (5-1)/5  = 8 atau jika dalam bentuk  persentase i  = (100%-20%)/5  = 16%, sehingga kategori pencapaian skor dari penelitian ini adalah seperti berikut:
Tabel 1. Kategori Pencapaian Skor Variabel dalam Penelitian No Pencapaian Skor Katagori Penilaian Angka Persentase 1 >4,2 – 5 >84 – 100 Sangat Tinggi 2 >3,4 - 4,2 >68 – 84 Tinggi 3 >2,6 - 3,4 >52 – 68 Sedang 4 >1,8 - 2,6 >36 – 52 Rendah 5 1 – 1,8 20 – 36 Sangat Rendah
Analisis  data  menggunakan  metode  deskriptif  untuk  mendeskripsikan  faktor- faktor yang mempengaruhi adopsi inovasi pertanian sayur organik di Kota Batu. Untuk mengetahui  sejauh  mana  variabel  bebas  mempengaruhi  variabel  terikat  atau  pengujian hipotesis  penelitian  digunakan Partial  Least  Square (PLS).  Adapun  alat  analisis  yang digunakan dalam penelitian adalah software SPSS (Ghozali, 2011).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Petani
Penelitian  ini  memiliki  karakteristik  yang  beragam,  karakteristik  pertani responden  dapat  berupa  karakter  demografis,  karakter  sosial  serta  karakter  kondisi ekonominya. Karakteristik yang diamati dalam  penelitian ini adalah umur, pendidikan, luas lahan, pengalaman berusahatani, jumlah tanggungan keluarga, dan pendapatan.

## Identitas Responden Berdasarkan Umur
Umur  petani  adalah  usia  petani  pada  saat  dilakukannya  penelitian  yang dinyatakan  dalam  tahun.  Umur  responden  adopsi  inovasi  pertanian  sayur  organik  di Kota Batu sebagai berikut:
Tabel 2. Distribusi Responden Berdasarkan Usia No. Umur Frekuensi Persentase 1 >60 tahun 2 2.4% 2 >50-60 tahun 40 48.2% 3 >40-50 tahun 27 32.5% 4 >30-40 tahun 14 16.9% 5 20-30 tahun 0 0.0% Total 83 100% Sumber: Data Primer diolah, 2019

## Identitas Responden Berdasarkan Pendidikan Terakhir
Pendidikan  merupakan  jenjang  pendidikan  yang  diperoleh  dari  bangku  sekolah yang  telah  di  selesaikan  oleh  responden.  Tingkat  pendidikan  petani  responden  adopsi inovasi pertanian sayur organik di Kota Batu adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Distribusi Responden Berdasarkan Indikator Pendidikan No. Pendidikan Frekuensi Persentase 1 S1 9 10.8% 2 SLTA 43 51.8% 3 SLTP 25 30.1% 4 SD 6 7.2% 5 Tidak Sekolah 0 0.0% Total 83 100% Sumber: Data Primer diolah, 2019

## Identitas Responden Berdasarkan Luas Lahan
Luas lahan responden adalah area sawah yang diusahakan oleh petani responden untuk usahatani padi yang dinyatakan dalam meter persegi (m 2 ). Luas lahan responden adopsi inovasi pertanian sayur organik di Kota Batu adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Distribusi Responden Berdasarkan Indikator Luas Lahan No. Luas Lahan Frekuensi Persentase 1 > 2000 m 2 18 21.7% 2 1500 - 2000 m 2 3 3.6% 3 1000 - 1500 m 2 9 10.8% 4 500 - 1000 m 2 20 24.1% 5 0 - 500 m 2 33 39.8% Total 83 100%
Sumber: Data Primer diolah, 2019

## Identitas Responden Berdasarkan Lama Pengalaman Berusahatani
Pengalaman  berusahatani  responden  adalah  lamanya  petani  responden  dalam bekerja  sebagai  petani.  Pengalaman  petani  responden  adopsi  inovasi  pertanian  sayur organik di Kota Batu adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Distribusi Responden Berdasarkan Pengalaman Berusahatani No. Pengalaman Frekuensi Persentase 1 >30 tahun 33 39.8% 2 20-30 tahun 24 28.9% 3 10-20 tahun 19 22.9% 4 5-10 tahun 7 8.4% 5 <5 tahun 0 0.0% Sumber: Data Primer diolah, 2019

## Identitas Responden Berdasarkan Jumlah Tanggungan Keluarga
Tanggungan  keluarga  responden  adalah  jumlah  anggota  keluarga  yang  menjadi tanggungan  responden  dalam  hal  pemenuhan  kebutuhan  hidup.  Jumlah  tanggungan anggota keluarga responden sebagai berikut:
Tabel 6. Distribusi Responden Berdasarkan Tanggungan Keluarga
No. Jumlah Tanggungan Keluarga Frekuensi Persentase 1 1-2 orang 62 74.7% 2 3-4 orang 16 19.3% 3 >4 orang 5 6.0% Total 83 100% Sumber: Data Primer diolah, 2019

## Identitas Responden Berdasarkan Jumlah Pendapatan Setiap Bulan
Jumlah  pendapatan  dalam  penelitian  ini  adalah  penghasilan  yang  didapat  oleh petani responden setiap bulan. Pendapatan petani responden sebagai berikut:
Tabel 7. Distribusi Responden Berdasarkan Pendapatan
No. Pendapatan Frekuensi Persentase 1 Rp 0-1jt 0 0.0% 2 Rp 1-2jt 38 45.8% 3 Rp 2-3jt 28 33.7% 4 Rp 3-4jt 17 20.5% 5 >4jt 0 0.0% Total 83 100% Sumber: Data Primer diolah, 2019

## Persepsi Responden Terhadap Variabel Sifat Inovasi
Persepsi responden pada variabel sifat teknologi diinformasikan melalui distribusi frekuensi dan penjelasan berikut:
Tabel 8. Sifat Inovasi No. Indikator Rata-rata Skor Keterangan 1 Keuntungan Relatif 3.84 Tinggi 2 Tingkat Kesesuaian 3.94 Tinggi 3 Tingkat Kerumitan 3.88 Tinggi 4 Dapat Dicoba 4.15 Tinggi 5 Mudah Diamati 3.79 Tinggi Rata-rata Skor Sifat Inovasi 3,92 Tinggi Sumber: Data Primer diolah, 2019
Sifat  inovasi  merupakan  ciri  inovasi  yang  dapat  mempengaruhi  proses  adopsi petani  terhadap  inovasi  atau  teknologi  baru  berupa  sistem  pertanian  sayur  organik. Berdasarkan jumlah hasil rata-rata diperoleh 3,92 yang termasuk kategori tinggi, hal ini berarti  sifat  inovasi  pertanian  sayur  organik  memiliki  kriteria  inovasi  atau  teknologi yang baik. Nilai rata-rata skor sifat inovasi masuk pada kategori tinggi karena sebagian besar responden menilai bahwa indikator yang ada didalamnya dinilai baik atau sering diterapkan.

## Persepsi Responden Terhadap Variabel Kompetensi Penyuluh
Persepsi  responden  pada  variabel  kompetensi  penyuluh  diinformasikan  melalui distribusi frekuensi dan penjelasan berikut:
Tabel 9. Kompetensi Fasilitator No. Indikator Rata-rata Skor  Keterangan 1 Kemampuan Berkomunikasi 3.80 Tinggi 2 Penguasaan Materi 3.92 Tinggi 3 Kemampuan Memotivasi 3.86 Tinggi Rata-rata Skor Kompetensi Penyuluh 3,86 Tinggi Sumber: Data Primer diolah, 2019
Kompetensi penyuluh merupakan faktor yang dapat mempengaruhi proses adopsi petani  terhadap  inovasi  atau  teknologi  baru  berupa  sistem  pertanian  sayur  organik. Berdasarkan jumlah hasil rata-rata diperoleh 3,86 yang termasuk kategori tinggi, hal ini berarti  kompetensi  penyuluh  sebagai  fasilitator  pertanian  sayur  organik  memiliki kriteria yang baik. Nilai rata-rata skor kompetensi penyuluh masuk pada kategori tinggi karena sebagian besar responden menilai bahwa indikator yang ada didalamnya dinilai baik atau memuaskan.

## Persepsi Responden Terhadap Variabel Adopsi Inovasi
Persepsi responden pada variabel adopsi inovasi diinformasikan melalui distribusi frekuensi dan penjelasan berikut :
Tabel 10. Adopsi Inovasi No. Indikator Rata-rata Skor Keterangan 1 Pestisida Nabati 4.06 Tinggi 2 Tanaman Border 3.98 Tinggi 3 Water Treatment 3.72 Tinggi Rata-rata Skor Adopsi Inovasi 3,92 Tinggi Sumber: Data Primer diolah, 2019
Adopsi  inovasi  merupakan  proses  yang  terjadi  sejak  pertama  kali  seseorang mendengar  hal  yang  baru  sampai  orang  tersebut  mengadopsinya.  Berdasarkan  jumlah
hasil  rata-rata  diperoleh  3,92  yang  termasuk  kategori  tinggi,  hal  ini  berarti  adopsi inovasi pertanian sayur organik memiliki kriteria yang baik.  Nilai rata-rata skor adopsi inovasi  masuk  pada  kategori  tinggi  karena  sebagian  besar  responden  menilai  bahwa indikator yang ada didalamnya dinilai baik atau sering diterapkan.

## Analisis Partial Least Square (PLS) Diagram Jalur

## Gambar 1. Diagram Jalur

## Evaluasi Model Pengukuran
Model  pengukuran  penelitian  ini  terdiri  dari  empat  konstruk  diantaranya karakteristik petani, sifat inovasi, kompetensi penyuluh, dan adopsi inovasi.

## Evaluasi Validitas Konstruk
Convergent Validity 1 st Order Model Formatif Hasil pengujian validitas model formatif dapat dilihat dalam Tabel 11 di bawah ini.
Tabel 11. Pengujian Validitas Model Formatif Variabel Indikator Weight Standard Error t-statistics Karakteristik Petani X1.1.1 1.178* 0.376 3.129 X1.1.2 -0.449* 0.224 2.002 X1.1.3 -0.148 0.187 0.793 X1.1.4 -0.446 0.422 1.055 X1.1.5 -0.170 0.259 0.656 X1.1.6 -0.032 0.239 0.133
Ket: *signifikan pada α=5% Sumber: Data Primer diolah, 2019
Keterangan : X1.1.1 : Umur X1.1.2 : Pendidikan X1.1.3 : Luas Lahan X1.1.4 : Pengalaman Berusaha Tani X1.1.5 : Jumlah Tanggungan Keluarga X1.1.6 : Pendapatan
Berdasarkan  Tabel  11.  diketahui  nilai  t-s tastistics indikator  X1.1.1  dan  X1.1.2 lebih  besar  dari  t-tabel  (1.96).  Dengan  demikian  indikator  tersebut  dinyatakan  valid untuk  mengukur  variabel  karakteristik  petani.  Sedangkan  indikator  X1.1.3,  X1.1.4, X1.1.5  dan  X1.1.6  mempunyai  nilai  t- statistics kurang  dari  t-tabel  sehingga  indikator dinyatakan tidak valid dalam mengukur variabel karakteristik petani.
Convergent Validity 1 st Order Model Reflektif
Hasil  pengujian convergent  validity mengahasilkan  bahwa  loading  factor  semua indikator yang mengukur dimensi dalam variabel sifat teknologi, kompetensi penyuluh, dan  adopsi  inovasi  bernilai  lebih  besar  dari  0.6.  Hal  ini  berarti  indikator  tersebut dinyatakan valid untuk mengukur dimensinya.
Convergent Validity 2 nd Order Model Formatif
Hasil pengujian validitas model formatif dalam tabel 12 :
Tabel 12. Hasil Pengujian Validitas Model Formatif
Variabel Dimensi Loading Factor Standard Deviation t Statistics Kompetensi Penyuluh Kemampuan Berkomunikasi 0.333 0.041 8.133 Penguasaan Materi 0.402 0.024 16.744 Kemampuan Memotivasi 0.447 0.045 9.975
Sumber: Data Primer diolah, 2019
Berdasarkan  Tabel  12  diketahui  bahwa  semua  dimensi  yang  mengukur  variabel kompetensi  penyuluh memiliki nilai  t- statistics lebih  besar  dari  t-tabel.  Dengan demikian dimensi dinyatakan valid dalam mengukur variabel kompetensi penyuluh.
Convergent Validity 2 st Order Model Reflektif Hasil pengujian convergent  validity dapat diketahui  bahwa semua loading factor dimensi yang mengukur variabel sifat teknologi dan adopsi inovasi bernilai lebih besar dari  0.6.  Hal  ini  berarti  dimensi  tersebut  dinyatakan  mampu  mengukur  variabel  sifat teknologi dan adopsi inovasi atau valid.

## AVE
Tabel  13  menjelaskan  bahwa  dimensi  keuntungan  relatif,  tingkat  kesesuaian, tingkat  kerumitan,  dapat  dicoba,  mudah  diamati,  kemampuan  berkomunikasi, penguasaan materi, kemampuan memotivasi, pertisida nabati, tanaman border dan water treatment  menghasilkan  nilai  AVE  yang  lebih  besar  dari  0.5.  Dengan  demikian
indikator  yang  mengukur  dimensi  tersebut  dikatakan  valid.  Hasil  pengujian  validitas konvergen dalam Tabel 13:
Tabel 13. Hasil Pengujuan Validitas Konvergen Variabel Dimensi AVE Sifat Teknologi Keuntungan Relatif 0.602 Tingkat Kesesuaian 0.518 Tingkat Kerumitan 0.630 Dapat Dicoba 0.661 Mudah Diamati 0.654 Kompetensi Penyuluh Kemampuan Berkomunikasi 0.701 Penguasaan Materi 0.732 Kemampuan Memotivasi 0.604 Adopsi Inovasi Pertisida Nabati 0.661 Tanaman Border 0.698 Water Treatment 0.668 Sumber: Data Primer diolah, 2019

## Discriminant Validity
Hasil  perhitungan cross  loadings diketahui  bahwa  keseluruhan  indikator  yang mengukur  dimensi  keuntungan  relatif,  tingkat  kesesuaian,  tingkat  kerumitan,  dapat dicoba,  mudah  diamati,  kemampuan  berkomunikasi,  penguasaan  materi,  kemampuan memotivasi, pertisida nabati, tanaman border dan water treatment menghasilkan loading factor yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan cross  correlation pada  dimensi  lainnya. Dengan  demikian  dinyatakan  bahwa  setiap  indikator  dapat  mengukur  dimensi  yang bersesuaian dengan indikatornya.

## Hasil Evaluasi Reliabilitas
Hasil perhitungan composite reliability dan cronbach alpha diketahui bahwa nilai composite  reliability semua  indikator  yang  mengukur  dimensi  keuntungan  relatif, tingkat  kesesuaian,  tingkat  kerumitan,  dapat  dicoba,  mudah  diamati,  kemampuan berkomunikasi,  penguasaan  materi,  kemampuan  memotivasi,  pertisida  nabati,  tanaman border dan water treatment lebih besar dari 0.7.

## Model Pengukuran Variabel Karakteristik Petani
Indikator pengukur variabel karakteristik petani dapat dilihat melalui Tabel 14 : Tabel 14. Dimensi Pengukuran Variabel Karakteristik Penyuluh
Variabel Indikator Weight Karakteristik Petani X1.1 1.178 X1.2 -0.449 X1.3 -0.148 X1.4 -0.446 X1.5 -0.170 X1.6 -0.032 Sumber: Data Primer diolah, 2019
Model pengukuran variabel karakteristik petani adalah sebagai berikut :
X1 = 1.178 X1.1 – 0.449 X1.2 – 0.148 X1.3 – 0.446 X1.4 – 0.170 X1.5 – 0.032 X1.6

## Model Pengukuran Variabel Sifat Teknologi
Indikator pengukur variabel sifat teknologi dapat dilihat pada Tabel 15:
Tabel 15. Dimensi Pengukuran Variabel Sifat Teknologi Variabel Dimensi Indikator Loading Factor Dimensi Loading Factor Indikator Sifat Teknologi Keuntungan Relatif X2.1.2 0.802 0.708 X2.1.3 0.811 X2.1.4 0.805 Tingkat Kesesuaian X2.2.1 0.859 0.723 X2.2.2 0.635 X2.2.3 0.793 X2.2.4 0.719 Tingkat Kerumitan X2.3.2 0.848 0.744 X2.3.3 0.803 X2.3.4 0.832 Dapat Dicoba X2.4.2 0.826 0.730 X2.4.3 0.860 X2.4.4 0.842 Mudah Diamati X2.5.1 0.701 0.849 X2.5.4 0.766 Sumber: Data Primer diolah, 2019
Hasil  dan  pembahasan  berisi  hasil  analisis  fenomena  di  wilayah  penelitian  yang relevan dengan tema kajian. Hasil penelitian hendaknya dibandingkan dengan teori dan temuan penelitian yang relevan. Hasil dan pembahasan dapat berisi data yang disajikan dengan  tabel-tabel  dan/atau  gambar-gambar  serta  analisis  pembahasannya.  Tabel  dan gambar diberi nomor urut dengan angka arab dan diberi judul. Tabel ditampilkan tanpa garis  vertikal,  sedangkan  garis  horizontal  hanya  ditampilkan  3  garis  horizontal  utama yaitu 2 garis horizontal untuk item judul kolom dan 1 garis penutup untuk baris paling bawah.  Ukuran  huruf  untuk  isi  tabel  10  pt  tanpa bold .  Jarak  antara  judul  tabel  dan kalimat sebelumnya 1 spasi, antara judul tabel dan tabel ½ spasi, serta antara tabel dan kalimat  selanjutnya  1  spasi.  Apabila  tabel  memiliki  lajur/kolom  cukup  banyak,  bisa digunakan  format  satu  kolom  atau  satu  halaman  penuh.  Contoh  penyajian  tabel  dan gambar adalah sebagai berikut
Model pengukuran variabel sifat inovasi adalah sebagai berikut:
X2.1 = 0.802 X2
X2.4 = 0.826 X2
X2.2 = 0.859 X2 X2.5 = 0.701 X2
X2.3 = 0.848 X2
Model pengukuran variabel sifat inovasi juga menginformasikan bahwa dimensi tingkat  kesesuaian  (X2.2)  memiliki  nilai  loading paling  besar  yaitu  sebesar  0.859.  Hal ini  berarti  dimensi  tingkat  kesesuaian  merupakan  dimensi  yang  paling  dominan  dalam mengukur variabel sifat inovasi

## Model Pengukuran Variabel Kompetensi Penyuluh
Indikator pengukur variabel kompetensi penyuluh dapat dilihat pada Tabel 16 :
Tabel 16. Dimensi  Pengukuran Variabel Kompetensi Penyuluh Variabel Dimensi Indikator Weight Dimensi Loading  Factor Indikator Kompetensi Penyuluh Kemampuan Berkomunikasi X3.1.2 0.333 0.821 X3.1.3 0.854 Penguasaan Materi X3.2.1 0.402 0.838 X3.2.5 0.872 Kemampuan Memotivasi X3.3.1 0.447 0.792 X3.3.3 0.868 X3.3.4 0.656
Sumber: Data Primer diolah, 2019
Model pengukuran variabel kompetensi penyuluh adalah sebagai berikut:
X3 = 0.333 X3.1 + 0.402 X3.2 + 0.447 X3.3
Model  tersebut  menunjukkan  pengukuran  dimensi  kemampuan  berkomunikasi (X3.1) terhadap variabel kompetensi penyuluh menghasilkan nilai weight sebesar 0.333. Hal  ini  berarti  dimensi  kemampuan  berkomunikasi  (X3.1)  mengukur  variabel kompetensi  penyuluh  secara  positif.  Dengan  demikian,  semakin  baik  dimensi kemampuan berkomunikasi (X3.1) cenderung dapat meningkatkan variabel kompetensi penyuluh.
Pengukuran  dimensi  penguasaan  materi  penyuluh  (X3.2)  terhadap  variabel kompetensi penyuluh menghasilkan nilai weight sebesar  0.402. Hal ini berarti dimensi penguasaan  materi  penyuluh  mengukur  variabel  kompetensi  penyuluh  secara  positif. Dengan demikian, semakin baik dimensi penguasaan materi penyuluh cenderung dapat meningkatkan variabel kompetensi penyuluh.
Pengukuran dimensi kemampuan penyuluh memotivasi (X3.3) terhadap variabel kompetensi penyuluh menghasilkan nilai weight sebesar  0.447. Hal ini berarti dimensi kemampuan  penyuluh  memotivasi  mengukur  variabel  kompetensi  penyuluh  secara positif.  Dengan  demikian,  semakin  baik  dimensi  kemampuan  penyuluh  memotivasi cenderung  dapat  meningkatkan  variabel  kompetensi  penyuluh.  Penelitian  ini  sejalan dengan  penelitian  (Indraningsih,  2011)  yang  menyatakan  bahwa  faktor  yang mempengaruhi  petani  mengadopsi  suatu  inovasi  salah  satunya  adalah  kompetensi penyuluh.

## Model Pengukuran Variabel Adopsi Inovasi
Indikator pengukur variabel adopsi inovasi dapat dilihat pada Tabel 17:
Tabel 17. Dimensi Pengukuran Variabel Adopsi Inovasi
Variabel Dimensi Indikator Loading Factor Dimensi Loading Factor Indikator Adopsi Inovasi Pestisida Nabati Y1.2.1 0.728 0.825 Y1.2.2 0.801 Tanaman Border Y1.3.1 0.906 0.826 Y1.3.2 0.875 Y1.3.3 0.803 Water Treatment Y1.4.1 0.862 0.814 Y1.4.2 0.852 Y1.4.3 0.784 Sumber: Data Primer diolah, 2019
Model  pengukuran  variabel  adopsi  inovasi  juga  menginformasikan  bahwa  dimensi tanaman border (Y1.3) memiliki nilai loading paling besar yaitu sebesar 0.906. Hal ini berarti  dimensi  tanaman  border  merupakan  dimensi  yang  paling  dominan  dalam mengukur variabel adopsi inovasi.

## Goodness of Fit Model
Adapun hasil Goodness of fit Model yang telah diringkas dalam Tabel 18:
Tabel 18. Hasil Goodness of Fit Model Variabel R Square Kompetensi penyuluh 0.800 Sumber: Data Primer diolah, 2019
Berdasarkan  Tabel  18.  dapat  diketahui  bahwa  R-square  adopsi  inovasi  bernilai 0.800 atau 80.0%. Hal ini dapat menunjukkan bahwa keragaman variabel adopsi inovasi mampu  dijelaskan  oleh  karakteristik  petani,  sifat  teknologi  dan  kompetensi  penyuluh atau  dengan  kata  lain  kontribusi  karakteristik  petani,  sifat  teknologi  dan  kompetensi penyuluh  terhadap  adopsi  inovasi  sebesar  80.0%,  sedangkan  sisanya  sebesar  20.0% merupakan kontribusi variabel lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini.

## Pengujian Hipotesis
Hasil pengujian hipotesis dapat diketahui pada Tabel 19:

## Tabel 19. Hasil Pengujian Hipotesis
Eksogen Endogen Path Coefficients Standard Error t- statistics Karakteristik petani Adopsi Inovasi 0.147 0.061 2.412 Sifat teknologi Adopsi Inovasi 0.322 0.087 3.713 Kompetensi penyuluh Adopsi Inovasi 0.538 0.080 6.723
Sumber: Data Primer diolah, 2019
Berdasarkan Tabel 19. di atas dapat diketahui bahwa pengujian hipotesis pengaruh karakteristik  petani  terhadap  adopsi  inovasi  menghasilkan  t- statistics sebesar  2.412. Hasil  pengujian  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai  t- statistics >  T-table.  Oleh  karena itu,  dapat  diartikan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  karakteristik  petani terhadap adopsi inovasi.
Pengujian  hipotesis  pengaruh  sifat  teknologi  terhadap  adopsi  inovasi menghasilkan  t- statistics sebesar  3.71.  Hasil  pengujian  tersebut  menunjukkan  nilai  t- statistics >  t-table.  Oleh  karena  itu,  dapat  diartikan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang signifikan sifat teknologi terhadap adopsi inovasi.
Pengujian  hipotesis  pengaruh  kompetensi  penyuluh  terhadap  adopsi  inovasi menghasilkan  t- statistics sebesar  6.723.  Hasil  pengujian  tersebut  menunjukkan  bahwa nilai  t-s tatistics >  t-tabel.  Dengan  demikian,  terdapat  pengaruh  yang  signifikan kompetensi penyuluh terhadap adopsi inovasi.

## Konversi Diagram Jalur ke dalam Model Struktural
Berikut hasil konversi diagram jalur:
Tabel 20. Konversi Diagram Jalur Eksogen Endogen Path Coefficients Karakteristik petani Adopsi Inovasi 0.147* Sifat teknologi Adopsi Inovasi 0.322* Kompetensi penyuluh Adopsi Inovasi 0.538* Sumber: Data Primer diolah, 2019
Keterangan : * (signifikan)
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa  model  pengukuran  yang terbentuk adalah :
Y = 0.147 X1 + 0.322 X2 + 0.538 X3
Dari persamaan tersebut dapat diinformasikan bahwa :
Koefisien karakteristik petani terhadap adopsi inovasi sebesar 0.147 menyatakan bahwa  karakteristik  petani  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  adopsi  inovasi. Karakteristik  petani  berpengaruh  signifikan  terhadap  adopsi,  hal  ini  juga  dapat  dilihat dari  kenyataan  bahwa  petani  responden  memilih  pekerjaan  petani  sebagai  pekerjaan utama  terbukti  dengan  pengalaman  dan  luas  lahan  yang  dimiliki.    Hal  ini  berarti semakin baik karakteristik petani maka cenderung dapat meningkatkan adopsi inovasi.
Koefisien sifat inovasi terhadap adopsi inovasi sebesar 0.322 menyatakan bahwa sifat  teknologi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  adopsi  inovasi.  (Hawkins; Ban,  1999)  menjelaskan  bahwa  petani  lebih  cenderung  mengadopsi  teknologi  yang dapat dicoba sendiri dalam skala kecil. Hal ini berarti semakin baik sifat teknologi maka cenderung dapat meningkatkan adopsi inovasi.
Koefisien  kompetensi  penyuluh  terhadap  adopsi  inovasi  sebesar  0.538 menyatakan  bahwa  kompetensi  penyuluh  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap adopsi  inovasi.  Nurhadi  (2018)  menyatakan  kemampuan-kemampuan  yang  dimiliki penyuluh sebagai fasilitator yang prosesional dalam mengubah pengetahuan, sikap, dan keterampilan  petani  dapat  mengubah  kondisi  tersebut  menjadi  lebih  baik  agar tercapainya tujuan yang telah di rencanakan.

## Pengaruh Dominan
Variabel eksogen atau variabel bebas yang memiliki pengaruh dominan terhadap variabel  endogen  atau  variabel  terikat  dapat  diketahui  dengan  melihat  nilai  koefisien yang  paling  besar.  Hasil  analisis  menginformasikan  variabel  yang  memiliki  koefisien terbesar terhadap adopsi inovasi adalah kompetensi penyuluh dengan koefisien sebesar 0.538.  Dengan  demikian  kompetensi  penyuluh  merupakan  variabel  yang  berpengaruh paling besar atau dominan terhadap adopsi inovasi.

## KESIMPULAN
Petani  responden  memiliki  karakteristik  yang  beragam,  karakteristik  tersebut dapat berupa karakter demografis, karakter sosial serta karakter kondisi ekonomi petani itu  sendiri.  Karakteristik  responden  yang  diamati  terdiri  dari  umur,  pendidikan,  luas lahan,  pengalaman  berusahatahi,  jumlah  tanggungan  keluarga,  dan  pendapatan.  Rata- rata petani berusia >50-60 tahun dengan pendidikan SLTA dan berpengalaman di dunia pertanian selama >30 tahun. Sifat teknologi yang terdiri dari keuntungan relatif, tingkat kesesuaian,  tingkat  kerumitan,  dapat  dicoba,  dan  mudah  diamati  termasuk  dalam kategori  tinggi.  Selanjutnya,  kompetensi  fasilitator  yang  terdiri  dari  kemampuan berkomunikasi,  penguasaan  materi,  dan  kemampuan  memotivasi  termasuk  dalam kategori  tinggi.  Kemudian,  adopsi  inovasi  yang  terdiri  dari  pestisida  nabati,  tanaman border,  dan  water  treatment  termasuk  dalam  kategori  tinggi.  Hal  ini  berarti  indikator pemakaian  pestisida  nabati,  tanaman  border,  dan  water  treatment  merupakan  indikator yang  paling  dominan  dalam  mengukur  dimensi  mudah  diamati.  Faktor  karakteristik petani berbengaruh positif dan signifikan terhadap adopsi inovasi, faktor sifat teknologi berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  adopsi  inovasi,  dan  faktor  kompetensi penyuluh sebagai fasilitator berpengaruh positif dan signifikan terhadap adopsi inovasi. Dari  ketiga  faktor  yang  memiliki  pengaruh  paling  besar  terhadap  adopsi  inovasi pertanian sayur organik di Kota Batu adalah kompetensi penyuluh.
Bagi  Pemerintah  pembekalan  materi  pertanian  organik  kepada  penyuluh pertanian  di  Kota  Batu  sebagai  fasilitator  harus  sering  dilakukan.  Pembekalan  yang diberikan  harus  lebih  kepada  penyegaran  dan  pembaharuan  materi-materi.  Sedangkan untuk  penyuluh  sebagai  fasilitator  harus  lebih  mengenal  karakteristik  petani  yang menjadi sasaran adopsi inovasi agar kedepannya proses adopsi inovasi lebih maksimal. Bagi  Peneliti  Selanjutnya  untuk  peneliti  selanjutnya  yang  ingin  melakukan  penelitian tentang  adopsi  inovasi  pertanian  sayur  organik  di  Kota  Batu  disarankan  menggunakan variabel  eksogen  atau  independen  yang  berbeda.  Hal  ini  dikarenakan  masih  banyak faktor lainnya yang mempengaruhi adopsi inovasi pertanian sayur organik

## DAFTAR PUSTAKA
Adawiyah, C.R.; Sumardjo; Mulyani, E. S. (2017). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Peran  Komunikasi  Kelompok  Tani  Dalam  AdopsiI  Inovasi  Teknologi  Upaya Khusus (Padi, Jagung, dan Kedelai) Di Jawa TImur. Jurnal Agro Ekonomi , 35 (2), 151–170.
Arlis;  Defidelwina;  Rusdiyana,  E.  (2016).  Hubungan  Karakteristik  Petani  Dengan Produksi  Padi  Sawah  Di  Desa  Rambah  Tengah  Barat  Kecamatan  Rambah Kabupaten Rokan Hulu. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Fakultas Pertanian , 3 (2), 1–13.
Effendi, S. (2014). Metode Penelitian Survei . LP3ES.

## EGWU, E. W. (2014). Factors Affecting Farmer’s Adoption Of Agricultural Innovation
In  Delta  State. Global  Journal  of  Agricultural  Economics,  Extension  and  Rural Development , 3 (2), 177–182.
Fachrista, A. I.; Sarwendah, M. (2014). Persepsi Dan Tingkat Adopsi Petani Terhadap Inovasi  Teknologi  Pengelolaan  Tanaman  Terpadu  Padi  Sawah. Agriekonomika , 3 (1), 1–10.
Ghozali. (2011). Structural Equation Modeling. Metode Alternatif Dengan Partial Least Square . Badan Penerbit Undip.
Harinta,  Y.  W.  (2011). Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kecepatan  Adopsi  Inovasi Pertanian  Di  Kalangan  Petani  Di  Kecamatan  Gatak  Kabupaten  Sukoharjo . Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Hawkins; Ban, V. D. (1999). Penyuluhan Pertanian . Kanisius.
Ibrahim,  J.  T.;  Sudiyino,  A.;  Harpowo,  &.  (2003). Komunikasi  dan  Penyuluhan Pertanian . UMM Press.
Indraningsih,  K.  S.  (2011).  Pengaruh  Penyuluhan  Terhadap  Keputusan  Petani  dalam Adopsi Inovasi Teknologi Usahatani Terpadu. Jurnal Agro Ekonomi , 29 (1), 1–24.
Koentjaraningrat. (1983). Metode-Metode Penelitian Masyarakat . PT Gramedia Pustaka Utama.
Sezgin, A.; Kaya, E.T.; Kulekci, M.; Kumbasaroglu, H. (2010). Factors Affecting The Adoption  Of  Agricultural  Innovations  In  Erzurum  Province,  Turkey. African Journal of Business Management , 5 (3), 777–782.
Wangke, M.; Olfie, W.B.; Suzana, L. (2016). Adopsi Petani Terhadap Inovasi Tanaman Padi  Sawah  Organik  Di  Desa  Molompar  Kecamatan  Tombatu  Timur  Kabupaten Minahasa Tenggara. Agri-SosioEkonomi Unsrat , 12 (2), 143–152.