Analisis Logistik Hasil Produksi Jagung ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i. 2849

## ANALISIS LOGISTIK HASIL PRODUKSI JAGUNG (Zea Mays L) TERHADAP JARAK TANAM DAN PENGENDALIAN GULMA DI DESA TANJUNG AGUNG PALIK BENGKULU UTARA
(Logistics Analysis Of Corn (Zea mays L) Production On Spacing And Weed Control In Tanjung Agung Palik Vilagge, North Bengkulu)
Munhedi, Rika Dwi Yulihartika * , Yossie Yumiati Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian Universitas Dehasen Jl.Meranti Raya No. 32, Sawah Lebar Kota Bengkulu. Indonesia *Corresponding author, Email: rikadwiyh@unived.ac.id

## ABSTRACT
Corn  is  a  food  plant  that  contains  carbohydrates  which  are  commonly  found  in  agricultural fields,  especially  corn  cultivation.  Therefore,  it  is  possible  that  corn  plants  will  always  be developed considering the large market demand or processed into flour and snacks, even used in the livestock sector as an ingredient for animal feed. therefore it is not surprising that corn crops will continue to be improved.The research was conducted in the village of Tanjung Agung Palik ,research purposes to analyze the logistics of corn production on spacing and weed control. The results  showed  that  farmers  can  use  a  spacing  of  75  x  20  cm.  Meanwhile,  to  suppress  weed growth so that corn plants get sunlight and nutrients that are suitable for the needs of corn plants to  be  able  to  carry  out  photosynthesis.  The  method  in  this  research  is  the  Binary  Logistics Regression  model.  Binary  Logistics  Regression  in  this  study  was  used  to  see  the  effect  of  the independent variable on the dependent variable. The results showed that the variable spacing and weed control only affected 1.9%. The results of the production of chemical respondents were 72 people with a percentage of  40%, while the results of natural production were 18 people with a percentage of 20%.
Keywords: corn, planting distance, production yield, weed control .

## ABSTRAK
Jagung  merupakan  tanaman  pangan  yang  mengandung  karbohidrat  yang  banyak  ditemukan dilahan  pertanian  khususnya  budidaya  tanaman  jagung.  Oleh  karena  itu  tidak  menutup kemungkinan  tanaman  jagung  akan  selalu  dikembangkan  mengingat  banyaknya  permintaan pasar  ataupun  diolah  menjadi  bahan  pembuat  tepung  maupun  cemilan  bahkan  digunakan  di bidang  perternakan  sebagai  bahan  untuk  pakan  ternak.  maka  dari  itu  tidak  mengherankan tanaman  jagung  akan  terus  ditingkatkan.  Penelitian  dilakukan  di  Desa  Tanjung  Agung  Palik bertujuan  untuk  mengetahui  analisa  logistik  hasil  produksi  jagung  terhadap  jarak  tanam  dan pengendalian  gulma.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  petani  dapat  menggunakan  jarak tanam  75  x  20  cm.  Sedangkan  untuk  menekan    pertumbuhan  gulma  agar  tanaman  jagung mendapatkan  pencahayaan  matahari  dan  unsur  hara  yang  sesuai  kebutuhan  tanaman  jagung untuk dapat melakukan fotosintesis. Metode dalam penelitian ini adalah model Regresi Logistik Biner. Regresi  Logistik Biner  dalam penelitian digunakan untuk melihat pengaruh dari variabel independent  terhadap  variabel  dependent.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel  jarak
Analisis Logistik Hasil Produksi Jagung ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i. 2849
tanam  dan  pengendalian  gulma  hanya  mempengaruhi  sebesar  1,9%.  Hasil  produksi  responden secara kimia yaitu sebanyak 72 orang dengan persentase 40%, sedangkan hasil produksi  secara alami sebanyak 18 orang dengan persentase 20%.
Kata kunci: jagung, jarak tanam, pengendalian gulma, produksi

## PENDAHULUAN
Regresi  logistik  merupakan  salah  satu model  statistika  yang  dapat  digunakan  untuk menganalisis pola hubungan antara sekumpulan variabel independen dengan suatu variabel  dependen  bertipe  kategoris  maupun kualitatif.  Kategori  dari  variabel  dependen dapat  terdiri  atas  dua  kemungkinan  nilai seperti suskes atau gagal (Rosadi, 2011).
Menurut Badan Pusat Statistik Indonesia produksi jagung Indonesia khusunya  Provinsi  Bengkulu,  di  kabupaten Bengkulu  Utara  produksi  jagung  dari  tahun 2018  sampai  2021  mengalami  berfluktuasi produksi  yang  tidak  sebanding  dengan  luas lahan  kering  yang  ada  di  kabupaten  tersebut hal ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Kurang  maksimalnya  produksi  jagung dengan  ketersediaan  lahan  yang  ada  di Provinsi Bengkulu dikarenakan belum optimalnya penggunaan lahan seperti pengaturan  sistem  jarak  tanam  yang  tidak sesuai dengan aturan dan masalah gulma yang mengganggu  tanaman  jagung.  Salah  satu usaha  untuk  meningkatkan  produktivitas tanaman  jagung  yaitu  dengan  mengatur  jarak tanam  atau  kepadatan  tanaman  persatuan  luas (Kartika, 2018).
Penelitian  secara  purpose  di  Desa Tanjung  Agung  Palik  Kecamatan  Tanjung Agung  Palik  Kabupaten  Bengkulu  Utara. Lokasi  ini  dipilih  berdasarkan  berbagai pertimbangan bahwa Desa tersebut merupakan salah  satu  yang  memiliki  penghasil  jagung terbesar di Kabupaten Bengkulu Utara.

## BAHAN DAN METODE
Metode  penentuan  lokasi    dilakukan secara  purposive (sengaja) di  Desa  Tanjung Agung  Palik  dengan  pertimbangan  bahwa
Analisis Logistik Hasil Produksi Jagung ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i. 2849
Desa  Tanjung  Agung  Palik  merupakan  salah satu penghasil jagung terbanyak di Kecamatan Tanjung  Agung  Palik  Kabupaten  Bengkulu Utara. Penentuan  sampel    petani  ditentukan menggunakan  metode  sensus  berjumlah  90 orang.      Pengumpulan  data  terdiri  dari  data primer yaitu teknik pengumpulan data dengan melakukan  wawancara  berdasarkan  daftar pertanyaan  (kuesioner)  seputar  karakteristik responden,  jenis  kelamin,  umur,  lama  bertani, jarak tanam dan pengendalian gulma.
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  regresi  logistic.  Regresi logistik merupakan salah satu model statistika yang dapat digunakan untuk menganalisis pola hubungan antara sekumpulan variabel independen  dengan  suatu  variabel  dependen bertipe  kategoris  maupun  kualitatif.  Kategori dari  variabel  dependen  dapat  terdiri  atas  dua kemungkinan  nilai  seperti  suskes  atau  gagal (Rosadi,  2011).  Analisis  regresi  logistik merupakan  suatu    regresi  logistik  antara variabel respon (Y) dan variabel  prediktor (X) dimana variabel Y menghasilkan dua kategori yaitu  0  (hasil  produksi  rendah)    dan  1  (hasil produksi  tinggi).  Beberapa  kreteria  pengujian yang harus dipenuhi untuk menilai keseluruhan fit  model terhadap  data  adalah sebagai berikut :
1. Uji G ( Goodness Of Fit test ) Goodness  Of  Fit  test digunakan  untuk menguji  kelayakan  model  agar  penjelasan pengaruh dari seluruh variabel independen ( x 1 dan x 2 ) terhadap variabel dependen (Y) layak untuk  dilakukan.  Nilai  G  pada  uji  G  Adalah (Ghani dan Amalia, 2005) :
G = -2 In [ ]
Keterangan :
Model B = model yang hanya terdiri dari satu konstanta saja
Model  A  =  model  yang  terdiri  dari  seluruh variabel Nilai G
selanjutnya dibandingkan dengan  nilai  tabel  chi  kuadrat  dengan  kriteria pengambilan keputusan :
H 0 ditolak  jika G≥  x 2 ; α :0.05 H 0 diterima jika G < x 2 ;α :0.05
Hasil  uji  ini  dapat  dilihat  pada  out  put Omnibus Test model of coefficint.
2. Tabel Klasifikasi
Tabel  klasifikasi  menjelaskan  akurasi model dalam menduga kondisi yang terjadi  di daerah  penelitian.  Tabel  klasifikasi  digunakan untuk  mengukur  akurasi  model-model  untuk memprediksi  perubahan  variabel  dependen. Hasil uji ini pada SPSS dapat dilihat pada out put clasification table
3. Model Summary
Model  summary merupakan  salah  satu tabel  yang  terdapat  pada  output  hasil  uji menggunakan  SPSS.  Pada  output  tersebut terdapat  dua  parameter  yang  telah  dilakukan pengujian  yaitu  nilai  statistik -2  log  likehood dan nilai nigelkerke R Square.
a. Statistik -2 log likehood digunakan untuk mengetahui  apakah  penambahan  variabel independen    kedalam    model    secara signifikan memperbaiki model. Hal tersebut  dapat  dibuktikan  dengan  melihat nilai  -2  log  likehood,  apabila  terjadi penurunan nilai -2 log likehood pada blok 0 menunjukan bahawa penambahan variabel  independen  kedalam  model secara siknifikan memperbaiki model atau dapat  dikatakan    model  menjadi  lebih baik.
Analisis Logistik Hasil Produksi Jagung ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i. 2849
b. Nigelkerke  R  Square merupakan  nilai yang  digunakan  sebagai  ukuran-ukuran dalam  model  untuk  mengetahui  seberapa besar  kemampuan  variabel  independen dalam  menjelaskan  variabel  denpenden.
(field 2009).
4. Uji Kelayakan Model Regresi
Uji  kelayakan  model  regresi  juga dinilai  dengan  menggunakan Hosmer  and Lemeshow’s  Goodness  of  fit  test .    Nilai probabilitas dibandingkan dengan nilai signifikansi  α  =  0,05  dengan  pengujian (Sujarweni, 2015) :
H 0 ditolak jika nilai p ≤ α = 0,05
H 0 diterima jika nilai P >α = 0,05
5. Uji Signifikansi Secara Individu
Untuk    melihat  kecocokan  koefisien, dengan  menggunakan  uji  wald.  Uji  wald
dalam penelitian ini digunakan untuk univariat masing-masing  koefisien  regresi  logistik (Rosadi,  2011).  Hasil  akhir  pengujian  SPSS bisa  dilihat  pada  output variabel  in  the equation.
H 0 :  Jarak  tanam,  pengendalian  gulma  dan produksi  secara  univariat  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  produksi  petani  jagung Desa  Tanjung  Agung  Palik  Bengkulu  Utara (β 1 = 0;=0,1,2,…p).
H 1 :  Jarak  tanam,  pengendalian  gulma  dan produksi  secara  univariat  sangat  berpengaruh signifikan  terhadap  produksi  petani  jagung Desa  Tanjung  Agung  Palik  Bengkulu  Utara (β 1 ≠ 0;=0,1,2,…p).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karekteristik Responden
Jenis kelamin
Tabel 2. Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin
No Jenis Kelamin Jumlah (orang) Persentase(%) 1 Laki-Laki 65 72,2 2 Perempuan 25 27,8 Jumlah 90 100 Sumber : Data Primer diolah, Tahun 2022
Tabel  2  memperlihatkan  bahwa  jenis kelamin responden  yang  paling  banyak mendominasi  dalam  hal  petani  di  Desa Tanjung  Agung  Palik    adalah  laki-laki.  Jenis kelamin  berhubungan  dengan  kemampuan kerja  antara  laki-laki  dan  perempuan.  Laki- laki  adalah  sebagai  kepala  keluarga  yang bertanggung  jawab  dalam  hal  mencari  nafkah bagi  keluarga,  sedangkan  untuk  perempuan mereka hanya sekedar membantu meringankan  beban  kepala  keluarga  untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari,

## Umur Responden
Petani  yang berada   di  Desa  Tanjung Agung  Palik  masih  berusia   produktif.  Usia produktif dan berhubungan dengan kemampuan  kerja  petani  yaitu  memiliki kemampuan    bekerja lebih besar dibandingkan  dengan  usia  nonproduktif. Menurut Mubyarto (2001) umur 15 sampai 64 tahun  merupakan usia produktif.  Dengan Usia produktif  mereka  juga  bisa  menghasilkan hasil pertanian  yang  memuaskan  karena  dari
Analisis Logistik Hasil Produksi Jagung ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i. 2849
segi tenaga mereka lebih unggul dibandingkan usia di atas mereka. Tabel 3. Karakteristik responden berdasarkan umur No Umur (Tahun) Jumlah (orang) Persentase (%) 1 32-40 21 23,3 2 41-49 57 63,4 3 50-58 12 13,3 Jumlah 90 100
Sumber : Data Primer diolah, Tahun 2022

## Pengalaman Usahatani
Tabel 4. Karakteristik responden berdasarkan pengalaman berusahatani No Umur (Tahun) Jumlah (orang) Persentase (%) 1 15-22 30 33,3 2 23-30 50 55,6 3 31-38 10 11,1 Jumlah 90 100 Sumber : Data Primer diolah, Tahun 2022 Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  petani  di Desa Tanjung Agung Palik memiliki pengalaman  bertani  yang  cukup  lama  yang dapat  membantu  mereka  menaikkan  hasil produksi.
Jarak Tanam Tabel 5. Karakteristik responden berdasarkan jarak tanam No. Jarak Tanam (Cm) Jumlah (Orang) Produksi (Ton/ 1 x Panen) Persentase (%) 1 70 x 20 9 202 10 2 75 x 20 81 1.685 90 Jumlah 90 1.887 100
Sumber : Data Primer diolah, Tahun 2022
Tabel  5.  Memperlihatkan  bahwa  sebanyak  81 orang  dengan  persentase  90%  menggunakan jarak  tanam  75x20  cm.  Menurut  Hidayat (2008)  pengaturan  sistem  jarak  tanam  dengan kepadatan  tertentu  bertujuan  memberi  ruang tumbuh  pada  tiap-tiap  tanaman  agar  tumbuh dengan baik.
Tabel 6 menjelaskan bahwa pengendalian  gulma  yang  banyak  digunakan oleh  para  petani  di  Desa  Tanjung  Agung Palik  adalah  dengan  cara  kimia  yaitu
sebanyak  71  orang  dengan  persentase  78,9% sedangkan  sisanya  sebanyak  19  orang dengan  persentase  21,1%  lebih  memilih menggunakan    cara    alami.    Menurut Mardiansyah    (2020),    pengendalian  gulma adalah proses membatasi pertumbuhan gulma sehingga  tanaman  jagung  dapat  tumbuh secara  produktif  dan  efisien,  pengendalian gulma  pada  tanaman  jagung  memberikan pengaruh yang sangat besar terhadap
Analisis Logistik Hasil Produksi Jagung ....
pertumbuhan panjang tongkol tanaman jagung.
Tabel 6. Jumlah Responden Berdasarkan Pengendalian Gulma No. Pengendalian Gulma Jumlah (Orang) Produksi (Ton/ 1 x Panen) Persentase (%) 1 Kimia 72 1.530 80 2 Fisik (alami) 18 357 20 Jumlah 90 1.887 100 Sumber : Data Primer diolah, Tahun 2022

## Uji Regresi Logistik
Tabel 7. Classification table a
Classification table b Observed Predicted produksi Percentage Correct 0 1 Step 0 Produksi Rendah 54 0 100.0 Tinggi 36 0 .0 Overall Percentage 60.0 a. Constant is included in the model. b. The cut value is .500
Sumber Data : Output SPSS, Tahun 2022
Table  7  menyajikan  hasil  output frekuensi  harapan  berdasarkan  data  empiris variabel  dependen,  dimana  jumlah  sampel yang  memiliki  kategori  variabel  dependen referensi  atau  mengalami  tingginya  produksi
(kode  1)  sebanyak  36  orang,  sedangkan  yang mengalami  produksi  rendah  pada  tingkat produksi  sebanyak  54  orang  dengan  jumlah sampel 90 orang  dengan total 60,0%.
Tabel 8. Classification table a

## Classification table a
Observed Predicted produksi Percentage Correct 0 1 Step 1  Produksi Rendah 51 3 94.4 Tinggi 29 7 19.4 Overall Percentage 64.4 Sumber Data : Output SPSS, Tahun 2022
Analisis Logistik Hasil Produksi Jagung ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i. 2849
Table  8  yang  merupakan  pembanding antara step 0 dan step 1 dengan hasil produksi tinggi sebanyak 29 orang dan produksi rendah
sebanyak 51 orang dengan persentase 64,4 %, artinya  terdapat  peningkatan  sebesar  4,4  % dan penelitian ini layak untuk dilanjutkan.
Tabel 9. Variabel in the equation block 0 regresi logistik
Variables in the Equation B S.E. Wald Df Sig. Exp(B) Step 0  Constant -.405 .215 3.551 1 .060 .667
Sumber Data : Out Put SPSS, Tahun 2022
Tabel Variabel  In  The  Equation menjelaskan bahwa didalam penelitian ini saat sebelum  variabel  X  dimasukkan  kedalam model, maka belum ada variabel indenpenden di  dalam  model tersebut.  Nilai  koofisien  Beta (B)  dari  konstanta  adalah  sebesar  -0,405
dengan Odds  Ratio (Exp  B)  sebesar  0,667 Nilai  Signifikansi  atau  p  value  dari  uji  Wald sebesar  0,060.  Uji  Wald  identik  dengan  t parsial  pada  OLS,  sedangkan  Exp  (B)  adalah nilai  Exsponen  dari  B,  maka  Exp  (-0,405)  = 0,667.
Tabel 10. Variables not in the equation
Variables not in the Equation Score df Sig. Step 0 Variables jarak_tanam 2.917 1 .088 Gulma 2.963 1 .085 Overall Statistics 5.337 2 .069 Sumber Data : Out Put SPSS, Tahun 2022
Tabel  10  menjelaskan  bahwa  didalam penelitian  ini  variabel  X1  yang  digunakan adalah jarak tanam dan X2 berupa pengendalian  gulma,  dengan  score  X1  nya yaitu 2.917 dan score X2 nya yaitu 2.963 serta score overall statistic nya 5.33 . Tabel 11. Omnibus tests of model coefficients

## Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square Df Sig. Step 1 Step 5.503 2 .064 Block 5.503 2 .064 Model 5.503 2 .064 Sumber Data : Output SPSS, Tahun 2022
Tabel 11 menjelaskan bahwa didalam penelitian  ini  memiliki  Chi-square  hitung 5.503  <  5.991  yaitu  nilai  chi-square  tabel dengan  nilai  signifikansi    0,064  >  0,05  maka
Ho  diterima  dan  Ha  ditolak  dimana  ini menunjukkan  bahwa  penambahan  variabel bebas  tidak  berpengaruh  nyata  terhadap produksi
Analisis Logistik Hasil Produksi Jagung ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i. 2849
Tabel 12. Model summary
Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 115.639 a .059 .080
Sumber Data : Output SPSS, Tahun 2022
Tabel  12  dapat  dilihat  bahwa  dengan memasukkan  dua  variabel  independen    ke dalam  model  ternyata  telah  terjadi  perubahan dalam penaksiran parameter (-2 Log likelihood)  sebesar  115.639.  Jika  dilihat  dari nilai  R-Square sebesar  0,059  atau  5,9%  (Cox
&  Snell ) dan  0,80  atau  8,0%  (Nagekerk  R- Square).  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa dengan  dua  variabel  yaitu  X1  dan  X2  maka pemahaman  terhadap  literasi  produksi  tinggi yang  dapat  dijelaskan  dengan  nilai  8,0  % sehingga model layak digunakan.
Tabel 13. Hosmer and Lemeshow Test
Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square Df Sig. 1 .076 1 .783
Sumber Data : Output SPSS, Tahun 2022
Tabel 13 menunjukkan bahwa didalam penelitian  ini  nilai Chi  Square  tabel untuk  Df pada  taraf  signifikkan  0,05  adalah  sebesar 0.783.  Karena Chi  Square  Hosmer  and
Lemeshow 0,076  <  dari Chi  Square  Tabel
5.991  atau  nilai  signifikansi  sebesar  0.783  (>
0,05) sehingga Ho diterima dan Ha ditolak.

## Tabel 14. Contingency table for hosmer and lemeshow test
Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test produksi = 0 produksi = 1 Total Observed Expected Observed  Expected Step 1  1 13 13.424 4 3.576 17 2 37 36.576 25 25.424 62 3 4 4.000 7 7.000 11 Sumber Data : Output SPSS, Tahun 2022 Tabel 14 menjelaskan bahwa nilai hasil produksi 0 didapatkan nilai expected tertingginya yaitu 36.576 dan nilai terendahnya  adalah  4.000,  sedangkan  pada
hasil produksi 1  dengan nilai tertinggi 25.424 dan yang terendah adalah 3.576
Table    15  menyajikan  hasil  output dengan  nilai  signifikan  untuk  X1  (  jarak tanam) terdapat nilai sig sebesar 0,133 > 0,05,
Analisis Logistik Hasil Produksi Jagung ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i. 2849
sedangkan  X2  (pengendalin  gulma)    terdapat nilai  sig  sebesar  0,122  >  0,05  maka  variabel
ini tidak berpengaruh nyata  terhadap Y secara parsial.
. Tabel 15. Variabels in the equation
Variables in the Equation B S.E.  Wald  df  Sig. Exp (B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1 a Jarak tanam -1.016  .677  2.254  1 .133 .362 .096 1.364 Gulma .959  .621  2.389  1 .122  2.609 .773 8 .806 Constant -.306  .845 .132  1 .717 .736
a. Variable(s) entered on step 1: Jarak_Tanam, Pengendalian_Gulma. Sumber Data : Output SPSS, Tahun 2022
Tabel 16. Variabels in the equation persamaan regresi logistik Variables in the Equation
B S.E.  Wald  df Sig. Exp (B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1 a Jarak tanam -1.016 .677  2.254  1 .133 .362 .096 1.364 Gulma .959 .621  2.389  1 .122  2.609 .773 8 .806 Constant -.306 .845 .132  1 .717 .736
a. Variable(s) entered on step 1: Jarak_Tanam, Pengendalian_Gulma. Sumber Data : Output SPSS, Tahun 2022
Tabel.16  menunjukkan  nilai  Exp  (B) dari  variabel  X1adalah  0,362  dan  ini menandakan  bahwa  jika  nilainya  di  atas  1 berarti  pengaruh  X1  dan  X2  lebih  besar terhadap  hasil  produksi,  sedangkan  nilai  (B) hanya  0,362  untuk  hasil  X1  dan  2.609  untuk hasil  X2.  Hasil  yang  didapat  pada  penelitian ini  yaitu  adanya  pengaruh  antara  variabel X1(jarak tanam) dengan nilai uji Wald 2.254 > 1,66  yang  berpengaruh  terhadap  X2  (gulma) dengan nilai 2.389 > 1,66. dengan nilai dari uji wald    dan  Dari  penelitian  ini  didapat
kesimpulan  rumus  persamaan  regresi  logistik sebagai berikut :
Y = -0,306 – -1.016 x 1 – -0,959 x 2 + e X 1 : Jika  jarak  tanam  dinaikkan  secara  1 satuan maka akan menurunkan hasil produksi. X 2 : Jika pengendalian gulma digunakan secara kimia atau 1 satuan penggunaan kimia (Pupuk, Pestisida) akan menurunkan Y (Hasil Produksi). Y : Jika X 1 Jarak Tanam) dan X 2 (Pengendalian Gulma) dianggap konstan maka produksinya sebesar 1,663.
Analisis Logistik Hasil Produksi Jagung ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i. 2849

## KESIMPULAN
Variabel jarak tanam dan pengendalian gulma hanya 3,8% dari masalah penelitian, ini diartikan  bahwa  hasil  produksi  tanaman jagung  hanya  3,8%  dari  variabel.  Selebihnya dipengaruhi  oleh  variabel  lain  misalnya  bibit, pupuk,  luas  lahan,  dan  kondisi  lahan. Persamaan regresi logistik Y = -0,306 – -1.016 x 1 – -0,959 x 2 +  e  secara  uji  wald    X 1 dan  X 2 berpengaruh,  nilai  ujia  wald  X 1 sebesar  2.254 >  01,66,  sedangkan  X 2 (pengendalin  gulma) terdapat  nilai  uji  wald  sebesar  2.389  >  1,66. Pengendalian  gulma  dengan  cara  kimia  lebih mendominan dibandingkan dengan pengendalian  secara  alami.  Besaran  dari pengendalian  secra  kimia  yaitu  sebesar  80% untuk  per  sekali  panen  dalam  kurun  waktu satu  tahun,  sedangkan  untuk  pengendalian secara  alami  hanya  sebesar  20%  untuk  satu kali panen dalam kurun waktu satu tahun.
DAFTAR PUSTAKA .
Abdurahman,  Maman,  dkk.  (2011). Dasar- dasar  Metode  Statika  Untuk  Penelitian. Bandung: CV.Pusaka Setia.
Basuki,  Tri  Agus. Bahan  Ajar  Ekonometrika Universitas Muhammadiyah Yogyakarta
Badan Pusat Statistik (2020) . Jumlah Penduduk  Kabupaten  Bengkulu  Utara Tahun 2020 BPS Bengkulu Utara.
Dad  Resiworo  J.S . (1992) .  Pengendalian Gulma Dengan
Pengaturan Jarak Tanam  dan  cara  penyiangan  Pada Pertanman Kedelai. Prosiding Konverensi  Himpunan  Ilmu  Gulma Indonesia. Ujung Padang.
Ghozali,  Imam.  (2016) “Aplikasi  Analisis Multivariate  Dengan  Program  SPSS”, Semarang : UNDIP.
Ghozali,  Imam.  (2018). Aplikasi  Analisis Multivariate  Dengan  Program  SPSS, Edisi 7. Semarang:Universitas
Diponegoro.
Hosmer,  D.W  dan  Lemehow,  S.  (2000) . Applied  Logistic  Regression.  Jhoni Wiley and Sons. New York.
Kantikowatti,  E.  &    Febrianti,  R  (2021).
Pengaruh  Sistem  Olahan  Tanah  dan Pengendalian Gulma Terhadap Pertumbuhan dan Hasil Tanaman Jagung Varietas Paragon.
Kartika  T.  (2018). Pengaruh  Jarak  Tanam Terhadap  Perumbuhan  dan  Produksi Jagung Non Hibrida dilahan Balai Agro Teknologi  Terpadu.  Universitas  PGRI Palembang.
Purnomo  dan  Hartono,  (2008). Bertanam Jagung  Unggul.  Penebar  Swadaya Jakarta.
Putri  Deka  Karina,  (2016). Pengaruh  Jarak
Tanam dan Pengendalian Gulma Terhadap Pertumbuhan  dan  Hasil Tanaman Jagung.Universitas PGRI Yogyakarta.
Rukmana,  R  dan  H  Yudirachman,  (2010). Jagung  Budidaya,  Pascapanen,  dan Penganekaragaman  Pangan. CV. Aneka Ilmu. Semarang
Santoso,  S.  (2009). Menguasai  Statistik Dengan  SPSS  15.  Jakarta:  PT.  Elex Media Komputindo, Kompas Gramedia.