## Tingkat Adopsi Inovasi Petani Padi Organik terhadap Teknologi E-rice Detector

## Adoption Innovation Rate on E-Rice Detector Technology by Organic Rice Farmers
Oleh: Faulicia Taurudzi Nirwanarti 1 *, Ary Bakhtiar 1 , dan M Zul Mazwan 1
1 Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian Peternakan, Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Tlogomas No. 246, Lowokwaru, Malang, Jawa Timur 65144
* email: faulicia94@gmail.com
Received: 22 February2022;   Revised: 25 May 2022 2022; Accepted:  17 November 2022

## ABSTRAK
Inovasi  teknologi E-rice  detector merupakan  aplikasi  mobile  yang  dapat  membantu  petani  dalam mendeteksi penyakit padi berbasis kecerdasan buatan. Penelitian bertujuan untuk melihat tingkat adopsi petani padi organik di Desa Sulek terhadap inovasi teknologi, serta hubungan antara minat petani dengan tingkat  adopsi  petani  terhadap  inovasi  teknologi  aplikasi  mobile E-rice  detector. Pemilihan  lokasi dilakukan secara sengaja ( purposive) di Desa Sulek. Responden ditentukan dengan menggunakan teknik purposive sampling dimana responden harus memenuhi beberapa kriteria agar dapat dijadikan sampel. Penelitian berlangsung pada bulan Desember 2021 dengan jumlah responden sebanyak 30 responden. Metode  pengambilan  data  yang  digunakan  yaitu  wawancara  serta  penyebaran  kuesioner  terstruktur. Data dianalisis menggunakan pendekatan deskriptif dan analisis pemodelan persamaan struktural (SEM) metode partial least square (PLS). Hasil menunjukkan bahwa efektivitas pendampingan dan kemajuan teknologi  memiliki  pengaruh  yang  positif  terhadap  minat  petani  untuk  mengadopsi,  Kesiapan  petani akan teknologi tidak memiliki pengaruh terhadap minat petani untuk mengadopsi. Sebesar 71% variabel independen  dapat  menjelaskan  variabel  dependen,  sedangkan  sisanya  sebesar  29%  dijelaskan  oleh model lain di luar penelitian.
Kata kunci: Adopsi, Inovasi, Teknologi

## ABSTRACT
E-rice detector technology innovation is a mobile application that can assist farmers in detecting rice diseases based on artificial intelligence. This study aims to find out the level of adoption of organic rice farmers in Sulek Village towards technological innovations, as well as the relationship between farmers' interests  and  the  level  of  farmer  adoption of technological  innovations  in  the  E-rice  detector  mobile application. The location selection was done purposively in Sulek Village. Respondents were determined using a  purposive  sampling  technique  where  respondents had  to meet  several  criteria  in order  to be sampled. The research was conducted in December 2021 with a total of 30 respondents. Data collection methods  used  are  interviews  and  the  distribution  of  structured  questionnaires.  The  method  used  is interviews and the distribution of structured questionnaires. The data were analyzed using a descriptive approach and partial least squares (PLS) method of structural equation modeling (SEM) analysis. The results show that the effectiveness of mentoring and technological advances have a positive influence on farmers' interest in adopting. Farmers' readiness for technology has no effect on farmers' interest in adopting. 71% of the independent variables can explain the dependent variable, while the remaining 29% is explained by other models outside the study.
Key words: Adoption, Innovation, Technology

## PENDAHULUAN
Perkembangan serta keberlajutan sektor  pertanian  bergantung  pada  sumber daya  manusianya.  Indonesia  merupakan negara  agraris  dimana  sektor  pertaniannya banyak menyerap tenaga kerja yaitu sebesar 29,76%  dengan  jumlah  38,23  juta  jiwa  dari total  128,45  juta  jiwa  (BPS,  2020).  Namun demikian petani Indonesia sedang mengalami  degenerasi,  dimana  hal  tersebut menyebabkan  mayoritas  petani  Indonesia berusia lanjut (Apriani et al., 2021).
Revolusi  industri  4.0  memberikan dampak  perubahan  paradigma  dalam  sektor pertanian.  Perubahan  pola  tujuan  dalam bertani  untuk  memenuhi  kebutuhan  pokok menjadi  bertani  untuk  berbisnis  (Utami  & Harianto, 2021). Paradigma tersebut menyebabkan peningkatan inovasi teknologi untuk mendukung produktivitas ushatani.
Adopsi  adalah  keputusan  (menerima atau  menolak),  implementasi,  penghentian, atau  modifikasi  selanjutnya  oleh  suatu individu atau organisasi (Kee, 2017). Adopsi teknologi  merupakan  sebuah  konsep  yang digunakan untuk menyerap sebuah teknologi inovatif  yang  berkaitan  dengan  pertanian. Penerimaan  petani  terhadap  suatu  inovasi teknologi ditandai dengan perubahan perilaku  berupa  pengetahuan,  sikap,  dan keterampilan petani (Priyadi et al., 2022).
Menurut Bakhtiar & Novanda   (2018) ciri-ciri  inovasi  yang  baik  diharapkan  dapat diadopsi  oleh  petani  dalam  mewujudkan pertanian  berkelanjutan.  Inovasi  merupakan suatu yang dapat berupa ide atau barang baru yang  belum  pernah  diketahui  oleh  suatu individu atau kelompok yang bertujuan untuk memecahkan suatu masalah (Nurdayati et al., 2021).  Faktor  yang  mempengaruhi  adopsi teknologi yaitu sifat atau karakteristik sebuah inovasi, karakteristik petani, adopsi pengambilan keputusan, media yang digunakan, dan kualifikasi penyuluh.
Suatu  teknologi  dapat  diterima  oleh masyarakat  tani  apabila  teknologi  tersebut dapat  memberikan  keuntungan  bagi  petani, mudah  untuk  diaplikasikan,  tidak  perlu mengeluarkan  biaya  yang  besar,  sesuai
dengan lingkungan budayanya, sesuai dengan kondisi fisik (physical compatibility). Dari  pernyataan  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  teknologi  sendiri  dalam  sektor pertanian adalah hal baru atau sebuah inovasi yang  belum  diketahui,  diterima,  dan digunakan  oleh  suatu  masyarakat  dalam suatu  lokasi  tertentu  yang  dapat  berupa  ide maupun barang (Ali, 2017).
Gabungan  kelompok  tani  Sulek  Raya merupakan  suatu  lembaga  tani  yang  berada di  Desa  Sulek,  Kecamatan  Tlogosari, Kabupaten Bondowoso. Gapoktan ini memiliki  fokus  pengembangan  usaha  tani berbasis  pertanian  organik.  Salah  satu masalah  terbesar  dalam  budidaya  tanaman padi  organik  yaitu  serangan  Organisme Pengganggu  tanaman  (OPT)  (Yuliani  & Sudir,  2017).  Keterlambatan  diagnosis penyakit  pada  tanaman  padi  mengakibatkan banyak  kerugian.  Pengetahuan  petani  yang minim dalam identifikasi jenis-jenis penyakit tanaman padi membuat penanganan menjadi terhambat  sehingga  dapat  menyebabkan kegagalan panen .
Teknologi E-rice  detector adalah sebuah inovasi teknologi yang memudahkan petani  dalam  mendeteksi  penyakit  padi berbasis  Artificial  Intelligence  (kecerdasan buatan) yang menggunakan aplikasi mobile. Teknologi ini mampu untuk mendeteksi dan mengklasifikasi  jenis  penyakit  pada  padi menggunakan  teknologi deep  learning serta memberikan informasi yang bermanfaat bagi petani  padi  melalui  fitur  pesan  otomatis. Petani  diharapkan  mampu  mengadopsi teknologi E-rice  detector sehingga  dapat membantu  dalam  mengelola  usaha  taninya. Sejauh  mana  petani  dapat  mengadopsi teknologi E-rice  detector, serta  hubungan antara minat petani dengan tingkat adopsinya terhadap teknologi E-rice detector.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat adopsi inovasi teknologi aplikasi mobile E-rice detector dan mengetahui  hubungan  antara  minat  petani dengan  tingkat  adopsi  petani  terhadap inovasi  teknologi  aplikasi  mobile E-rice detector .

## METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan pada petani padi organik di Desa Sulek Kecamatan Tlogosari Kabupaten  Bondowoso.  Pengambilan  data berlangsung  pada  bulan  Desember  2021. Pemilihan  lokasi  dilakukan  secara  sengaja ( purposive ) dengan pertimbangan lokasi ini merupakan  daerah  dengan  masyarakat  tani yang  mulai  berkembang  serta  berorientasi terhadap teknologi. Pemilihan lokasi dikarenakan  desa  tersebut  merupakan wilayah  bimbingan  serta  pendampingan penyuluhan  dari  kegiatan  penyuluhan teknologi E-rice  Detector. Selain  itu  padi juga merupakan tanaman pokok yang selalu ditanam  setiap  tahunnya.  Keberadaan perkumpulan  petani  padi  organik  di  Desa Sulek  menjadi  poin  utama  diadakannya penyuluhan teknologi E-rice Detector. Responden ditentukan dengan menggunakan  teknik purposive  sampling dimana responden harus memenuhi kriteria tertentu  sebagai  sampel.  Jumlah  reponden yang  digunakan  sebagai  sampel  dalam penelitian  ini  yaitu  sebanyak  30  responden yang  telah  mewakili  total  populasi  petani padi  organik  yang  berasal  dari  gapoktan Sulek  Raya.  Kriteria  yang  dipilih  sebagai responden  yakni  petani  padi  organik  dari gapoktan Sulek Raya  yang telah mengikuti kegiatan  penyuluhan  teknologi E-rice Detector.
Metode yang digunakan dalam penelitian adalah metode survei.
Pengumpulan data dilakukan dengan pengisian  kuesioner  oleh  responden.    Data yang dikumpulkan berupa data primer yang meliputi  keadaan  demografi  responden (umur,  pendidikan  terakhir,  lama  bertani, luas  lahan,  jumlah  produksi),  pemahaman responden terhadap teknologi E-rice detector , serta tingkat adopsi inovasi petani terhadap teknologi E-rice detector .
Metode analisis yang digunakan yaitu analisis  deskriptif.  Analisis  deskriptif berhubungan  dengan  penguraian  data  yang telah disajikan dengan memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu
fenomena yang kemudian digunakan untuk menarik suatu kesimpulan (Nasution, 2017).
Pengujian  hipotesis  serta  analisis menggunakan  menggunakan  metode  SEM- PLS  ( Stuctural  Equation  Modeling-Partial Least  Square ).  Metode  ini  bertujuan  untuk melihat  pengaruh  dari  hubungan  antar variabel  laten  (Lansia  et  al.,  2021). Pengujian menggunakan PLS dipilih karena data  tidak  harus  terdistribusi  normal  serta toleran  terhadap  ukuran  sampel  yang  kecil (Nuryaman & Ramaditya, 2020).
Data  analisis  menggunakan  konstruk reflektif, sehingga membutuhkan pengujian validitas  dan  reabilitas  konstruk.  Model penelitian  dapat  digunakan  jika  memenuhi syarat  dari  evaluasi  model  struktural  yang terdiri  dari outer  model dan inner  model (Lansia  et  al.,  2021).  Data  hasil  penelitian berupa  data  kuantitatif,  dengan  4  variabel yakni  variabel  Minat  terhadap  teknologi (Y), Efektivitas pendampingan (X1), Kesiapan  petani  terhadap  teknologi  (X2), dan Kemajuan teknologi (X3).
Keterangan uji hipotesis : Ho  :  β≠0,  terdapat  pengaruh  positif signifikan terhadap variabel laten.
Ho  :  β=0,  tidak  terdapat  pengaruh  positif signifikan terhadap variabel laten.
Kriteria :
a. Nilai signifikasi ≤ nilai probabilitas 0,05, terdapat pengaruh yang nyata antar variabel.
b. Nilai signifikasi > nilai probabilitas 0,05, tidak terdapat pengaruh yang nyata antar variabel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Petani
Karakteristik  merupakan  sifat  yang dimiliki  oleh  seorang  individu  yang kemudian  di  cerminkan  dalam  pola  fikir, sikap,  serta  tindakan  dalam  lingkungan (Mandang  et  al.,  2020).  Sifat-sifat  yang melekat  pada  seorang  petani  merupakan karakteristik  petani.  Karakteristik  dari seorang petani dapat memberikan gambaran  sikap  serta  penerimaan  petani
terhadap sebuah inovasi teknologi. Hal ini sejalan dengan penelitian Wahyuni (2019) yang  menjelaskan  bahwa  karakteristik berperan  penting  dalam  kemampuan petani  untuk  menerapkan  suatu  inovasi teknologi.  Karekteritik  yang  diamati dalam  penelitian  ini  yaitu  umur  petani, pendidikan, pengalaman bertani.

## Tabel 1.
Karakteristik petani responden Uraian Jumlah Responden (orang) Persentase (%) Usia (tahun) < 17 18-30 31-60 >60 0 13 17 0 0 43 57 0 Pendidikan SD SMP SMA S1 9 8 12 1 30 27 40 3 Pengalaman Bertani (tahun) <5 6-10 11-15 16-20 >20 12 6 7 2 3 40 20 23 7 10 Luas Lahan (ha) <0,5 0,6-1 1-1,5 1,6-2 >2 23 4 0 1 2 77 13 0 3 7 Produktivitas (ton/Ha) <5 6-10 >10 27 1 2 90 3 7
Menurut BPS usia produktif berkisar antara 15-64 tahun. Berdasarkan data yang diperoleh  diketahui  bahwa  sebanyak  43% responden  berada  pada  masa  awal kedewasaan (early adulthood) , sedangkan 57%  responden  berada  pada  masa pertengahan  kedewasaan (later  age) . Seluruh  responden  berada  pada  usia produktif.  Usia  tersebut  dinilai  lebih responsif  dalam  menerima  pengetahuan baru.  Dari  faktor  usia  dapat  disimpulkan bahwa  petani  padi  Desa  Sulek  telah  siap
dan  mampu  untuk  menerima  inovasi teknologi E-rice  detector. Petani  yang memasuki  usia  produktif  dinilai  mampu untuk  menerima  suatu  inovasi  teknologi karena  memiliki  kecenderungan  untuk berkembang.  Menurut  Haryanto  (2022) pada saat memasuki umur produktif petani dapat terlibat secara aktif dalam melakukan  usaha  tani,  produktif  dalam bekerja, serta banyak mencari peluang dan informasi yang menguntungkan bagi usaha taninya.
Pendidikan merupakan proses pembelajaran  secara  formal.    Pada  data tidak terdapat responden yang mengalami buta huruf karena seluruh responden telah mendapatkan  pendidikan  formal.  Namun demikian  tingkat  pendidikan  responden dapat dikatakan sedang. Sebanyak 9 orang (30%)  tamat  SD,  8  orang  (27%)  tamat SMP,  12  orang  (40%)  tamat  SMA,  dan hanya  1  orang  (3%)  tamat  S1.  Dari  data tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam faktor  pendidikan  petani  padi  organik Desa  Sulek  dikatakan  mampu  untuk menerima teknologi E-rice detector sebagai sebuah inovasi pertanian. Setengah  dari  sampel  yang  diuji  telah memiliki  jenjang pendidikan tinggi, sehingga dianggap mampu untuk menerima  informasi  yang  diberikan  oleh penyuluh  dan  mampu  untuk  menerapkan suatu  teknologi.  Hal  tersebut  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Burrahmad et al., (2020) jenjang pendidikan  petani  yang  tinggi  akan mempengaruhi  penerimaanya  terhadap suatu inovasi.
Pengalaman petani melakukan usaha tani akan berpengaruh terhadap cara petani mengelola usaha taninya. Hasil penelitian menunjukkkan bahwa sebanyak 12 petani 40% dari total sampel memiliki pengalaman  bertani  kurang  dari  5  tahun, sedangkan  60%  petani  dari  total  sampel telah  memiliki  pengalaman  lebih  dari  5 tahun. Petani dapat dikatakan berpengalaman  jika  telah  melakukan usaha  tani  lebih  dari  5  tahun.  Dapat disimpulkan  bahwa  menurut  pengalaman
bertaninya  petani  organik  Desa  Sulek dapat  dengan  mudah  menerima  inovasi teknologi E-rice  detector .  Hal  tersebut dikarenakan  petani  yang  berpengalaman cenderung  lebih  terampil  dan  memiliki pengetahuan yang lebih banyak. Mandang et al., (2020) dalam penelitiannya mengatakan bahwa petani yang telah lama menjalankan usaha taninya akan cenderung lebih mudah menerima inovasi dan penerapan teknologi.
Luas lahan merupakan besaran lahan yang  dimiliki  oleh  seorang  petani  yang terukur  dalam  hektar  (Ha).  Luas  lahan yang  dimiliki  oleh  petani  berpengaruh terhadap keinginan petani untuk mengadopsi seatu inovasi teknologi (Burrahmad  et  al.,  2020).  Data  hasil penelitian menunjukkan bahwa 23 reponden atau 77% memiliki lahan dengan luasan  kurang  dari  0,5  hektar  dan  4 responden  atau  13%  dari  total  sampel memiliki  luas  lahan  0,5  hingga  1  hektar. Hal  tersebut  mengartikan  bahwa  90% sampel  memiliki  luas  lahan  yang  dapat dikategorikan  dengan  luas  lahan  yang sempit.  Luas  lahan  yang  sempit  tidak mempengaruhi  keinginan  petani  untuk menggunakan  teknologi E-rice  Detector, hal  tersebut  dikarenakan  luas  lahan  tidak berpengaruh terhadap penggunaan teknologi ini. Petani yang memiliki lahan sempit maupun luas memiliki ketertarikan untuk mengadopsi teknologi E-rice Detector .
Produktivitas  merupakan  hasil  yang didapatkan oleh petani setelah melakukan budidaya  penanaman  suatu  komoditas. Data  hasil  penelitian  menunjukkan  27 responden atau 90% dari total sampel yang digunakan  memiliki  hasil  panen  kurang dari 5ton/Ha, dengan rata-rata 3,16 ton/Ha. Hasil panen tersebut dipengaruhi oleh luas lahan yang sempit.

## Tingkat Adopsi Responden
Kemampuan petani untuk mengadopsi  inovasi  teknologi  dapat dilihat dari kemampuannya dalam memahami  serta  pengetahuan  responden
setelah dilakukan penyuluhan.
Pengetahuan responden terhadap teknologi  mobile E-rice  detector diukur dengan menggunakan
pertanyaan terstruktur.  Pertanyaan  yang  digunakan yaitu,  (1) Pengetahuan  responden terhadap   teknologi mobile E-rice detector (2) Kegunaan E-rice detector (3)
pengetahuan  responden  tentang  cara penggunaan  serta  pengaplikasian E-rice detector.
Penyuluhan  aplikasi  mobile E-rice detector dilakukan terlebih dahulu sebelum  melakukan  pengambilan  data. Data  yang  telah  terkumpul  kemudian diolah  untuk  mengetahui  respon  dari petani.  Data  penelitian  menunjukkan bahwa  20  orang  atau  67%  responden mengetahui  dan  telah  mengenal  aplikasi mobile E-rice detector. Data menunjukkan bahwa  petani  padi  organik  Sulek  Raya dapat dikatakan telah mengetahui aplikasi mobile E-rice  detector. Dapat  diartikan bahwa  responden  telah  melakukan  tahap pertama proses adopsi inovasi karena telah memperoleh pemahaman baru. Responden telah melakukan tahap kesadaran ( Awareness) dimana  responden  tahu  dan sadar  akan  sebuah  inovasi  (Wangke  & Suzana, 2016).
Aplikasi  mobile E-rice  detector merupakan alat pendeteksi dan penglasifikasian jenis penyakit  pada padi. Aplikasi  ini  memiliki  4  fitur  utama  yaitu pemindaian penyakit padi, pesan otomatis yang  berisi  informasi  penyakit  dan  harga padi,  daftar  penyakit,  dan  berita  terkini seputar pertanian padi. Data menunjukkan bahwa  26  orang  atau  87%  responden mengetahui kegunaan dari aplikasi mobile E-rice detector, 26 orang responden dapat menjawab dengan  tepat  kegunaan  dari teknologi tersebut. Responden yang menjawab kurang tepat atau  tidak menjawab  sejumlah  4  orang  atau  13%. Dari  data  yang  diperoleh  dapat  diketahui bahwa  petani  yang  telah  mengikuti penyuluhan  mampu  untuk  menyerap pengetahuan baru terkait inovasi teknologi yang disampaikan oleh penyuluh.
Responden mulai tertarik dan mengetahui informasi  tentang  inovasi  teknologi  pada tahap  ini  responden  memasuki  tahap
persuasi ( Persuasion) (Wangke & Suzana, 2016) .
Tabel 2. Tingkat pengetahuan responden Uraian Jumlah (orang) Presentase (%) Pengetahuan responden terhadap teknologi a. Responden mengetahui b. Responden tidak mengetahui c. Responden mengetahui sekilas 20 1 9 67 3 30 Pengetahuan Kegunaan a. Alat pendeteksi penyakit pada padi b. Jawaban lainnya 26 4 87 13 Pengetahuan cara penggunaan a. Responden mengetahui b. Responden tidak mengetahui c. Responden mengetahui sekilas 18 3 9 60 10 30
Aplikasi  mobile E-rice  detector merupakan  aplikasi  mobile  yang  dapat digunakan oleh sistem operasi android 4.4 (KitKat) dengan bantuan jaringan internet. Cara  mendeteksi  penyakit  menggunakan aplikasi  ini  cukup  mudah,  petani  hanya perlu  memfoto  padi  kemudian  secara otomatis sistem akan melakukan pemindaian  penyakit.  Data  menunjukkan bahwa  18  orang  atau  60%  responden mengetahui  cara  penggunaan  aplikasi mobile E-rice  detector. Sejumlah  40% responden  tidak  mengetahui  atau  hanya mengetahui  sekilas  cara  menggunakan aplikasi  ini.  Hal  tersebut  dapat  terjadi karena  faktor  pendidikan,  usia,  dan pemahaman  reponden  akan  penggunaan alat eletronik. Tahap pengamnbilan keputusan  ( Decision ),  pada  tahap  ini reponden  dapat  menilai  dan  memutuskan untuk mengadopsi suatu inovasi  (Wangke & Suzana, 2016). Diperkirakan lebih dari setengah  petani  akan  mengadopsi  inovasi teknologi E-rice detector.
Analisis Struktural Equation Modelling- Partial Least Square (SEM-PLS)
Partial Least Square (PLS)
digunakan  sebagai  alat  analisis  data  yang telah  diambil.  Analisis  data  menguji
pengaruh  variabel  independen  efektivitas pendampingan  penyuluh  (X1),  kesiapan petani  menerima  teknologi  (X2),  dan kemajuan  teknologi  (X3)  terhadap  minat mengadopsi  inovasi  teknologi E-rice detector (Y).  Pengujian  menggunakan konstruk  reflektif.    Analisis  dilakukan menggunakan software WarpPLS 7.0.
Evaluasi  Model  Pengukuran  ( Outer Model )

## Convergent validity
Convergent validity digunakan untuk melihat  sejauh  mana  tingkat  keterkaitan indikator  penelitian    dapat  menunjukkan korelasi  yang positif (Thoma et al., 2018). Validitas  konvergen    digun  akan  untuk menganalisis  dengan  melihat  korelasi antara skor indikator dengan skor konstruknya.  Kriteria  yang  digunakan untuk  melihat  outer  model  memenuhi syarat    validitas  konvergen  yaitu  dengan (1) jika nilai loading factor berada di atas 0,30 (2) jika nilai p-value   adalah p<0,05 (3)  jika  nilai  AVE  >0,5    (Solimun  et  al., 2017).
Indikator  dari  variabel  minat  (Y) memiliki  nilai  hasil  loading  factor  0,860 yang berarti setiap indikator mampu untuk
menggambarkan  variabel  minat.  Dapat dikatakan bahwa semua indikator dinyatakan  valid  karena  telah  memenuhi kriteria convergent validity. Hasil tersebut juga  dapat  mengartikan  bahwa    kegiatan
yang berorientasi terhadap inovasi teknologi perlu ditingkatkan karena petani memiliki  minat  yang  tinggi  terhadap inovasi  teknologi  yang  dapat  membantu usaha tani mereka.
Tabel 3 .
Uji Convergent Validity berdasarkan Loading Factor dan p-value Variabel Indikator Loading Factor p-value Minat Petani (Y) Ketertarikan menggunakan E-rice detector 0,860 <0,001 Kesediaan menggunakan E-rice detector 0,860 <0,001 Efektivitas Pendampingan (X1) Penyelenggaraan kegiatan 0,930 <0,001 Pendampingan menarik dan efektif 0,773 <0,001 Kemampuan menjawab 0,818 <0,001 Penguasaan E-rice detector 0,876 <0,001 Mampu melakukan bimbingan dan penerapan 0,387 0,008 Kesiapan Petani terhadap Teknologi (X2) Kelengkapan dan kesiapan teknologi 0,808 <0,001 Kemudahan E-rice detector digunakan 0,809 <0,001 Wawasan petani 0,691 <0,001 Keberadaan teknologi 0,708 <0,001 Kemajuan Teknologi (X3) Penyuluhan E-rice detector 0,787 <0,001 Kemampuan E-rice detector membantu petani 0,676 <0,001 Keefektivan E-rice detector 0,647 <0,001 Perkembangan teknologi 0,736 <0,001 Efisiensi teknologi 0,697 <0,001 Teknologi E-rice  detector meningkatkan  hasil produksi 0,833 <0,001 Indikator terkuat dari variabel efektivitas  pendampingan  (X1)    yaitu penyelenggaraan  kegiatan  (0,930)  dan Peguasaan E-rice detector (0,876). Seluruh indikator dalam variabel efektivitas pendampingan memiliki nilai loading factor diatas  0,3, hasil  tersebut  dapat  diartikan bahwa  nilai  telah  memenuhi convergent validity  sehingga  dapat  dianggap  seluruh indikator pada variabel efektivitas pendampingan valid. Hasil tersebut mengartikan  bahwa  kegiatan  penyuluhan inovasi  teknologi  mobile E-rice  detector berjalan dengan efektif serta responden dapat menerima inovasi tersebut.
Indikator    terkuat  dari  variabel kesiapan  petani  terhadap  teknologi  (X2) yaitu      kelengkapan  dan  kesiapan  teknologi (0,808)  dan  kemudahan E-rice  detector untuk  digunakan  (0,809).  Seluruh  indikator dapat dikatakan memenuhi kriteria
convergent validity sehingga dapat dianggap seluruh  indikator  darivariabel  kesiapan petani terhadap teknologi adalah valid. Hasil tersebut  mengartikan  bahwa  responden  siap untuk  menerima  atau  mengadopsi  inovasi teknologi E-rice detector.
Indikator    terkuat  dari  variabel kemajuan teknologi (X3) yaitu   teknologi E- rice detector meningkatkan produksi (0,833), penyuluhan E-rice  detector (0,787)  dan perkembangan  teknologi  (0,736).  Seluruh indikator memiliki nilai loading factor yang memenuhi kriteria convergent  validity sehingga  setiap  indikator  dapat  dinyatakan valid.  Hasil  tersebut  mengartikan  bahwa responden setuju jika aplikasi mobile E-rice detector merupakan bentuk  dari  kemajuan teknologi dalam sektor pertanian yang dapat membantu  responden  dalam  menjalankan usaha taninya.

## Descriminant Validity
Tabel 4. Uji descriminant validity dengan Combine
loading and cross-loading Y X1 X2 X3 Y1.1 (0,860) 0,153 -0,311 0,322 Y1.2 (0,860) -0,153 0,311 -0,322 X1.1 -0,431 (0,930) 0,193 0,174 X1.2 -0,113 (0,773) 0,426 -0,236 X1.3 0,563 (0,818) -0,192 -0,388 X1.4 0,351 (0,876) -0,275 -0,176 X1.5 -0,723 (0,387) -0,284 1,270 X2.1 0,038 0,039 (0,808) -0,364 X2.2 0,400 -0,252 (0,809) -0,536 X2.3 -0,424 0,324 (0,691) 0,538 X2.4 -0,087 -0,073 (0,708) 0,503 X3.1 -0,237 -0,355 0,049 (0,787) X3.2 -1,060 0,304 -0,256 (0,676) X3.3 0,278 -0,015 -0,320 (0,647) X3.4 -0,026 0,056 -0,126 (0,736) X3.5 0,669 -0,075 0,594 (0,697) X3.6 0,332 0,113 0,024 (0,833)
Analisis  digunakan  untuk  melihat sejauh  mana  hasil  dari  analisis  dapat membedakan diri dengan pengukuran variabel  lain  (Nuryaman  &  Ramaditya, 2020).  Pemenuhan  syarat descriminan validity yaitu nilai hasil analisis loading ke konstruk  lain  lebih  rendah  daripada  nilai ke konstruk  variabel.  Nilai  loading  yang digunakan yaitu nilai di dalam kurung  yang memiliki  nilai  lebih  besar  dibandingkan dengan nilai konstruk kanan dan kirinya.
Hasil  output  memperlihatkan  bahwa nilai  korelasi  konstruk  laten  pada  setiap indikator  memiliki  nilai  lebih  tinggi dibandingkan nilai konstruk lainnya. menunjukkan  bahwa  nilai  konstruk  laten lebih  baik.  Namun  pada  indikator  X1.5 terjadi perbedaan dimana nilai konstruk laten lebih  rendah  (0,387)  dibandingkan  nilai konstruk lainnya (1,270). Keadaan seperti ini dapat digeneralisasikan, karena seluruh nilai cross-loading dari setiap variabel dinyatakan lebih besar dibandingkan nilai cross-loading lainnya  sehingga  data-data  yang  digunakan dapat dinyatakan memenuhi validitas diskriminan ( discriminant validity) (Henseler et al., 2015) . Dari pernyataan tersebut dapat disimpulkan  bahwa  seluruh  konstruk  telah
memenuhi kriteria discriminant validity dan pengujian  dapat  dilanjut  dengan  proses selanjutnya.

## Composite Reability
Pengujian Composite  Reability diuji menggunakan  2  kriteria  yaitu  (1) composite reliability  coefficients dan  (2) cronbach’s alpha  coefficients. Variabel  dapat  dikatan reliabel  jika  hasil  pada  tabel Composite reliability  coefficients memiliki  nilai  diatas  0,7 , dan  nilai  pada  tabel cronbach’s  alpha coefficients memiliki nilai diatas 0,6 (Solimun et al., 2017).

## Tabel 5.
Composite reliability coefficients dan cronbach’s alpha coefficients. Y X1 X2 X3 1 0,850 0,880 0,841 0,873 2 0,648 0,820 0,748 0,824
Hasil  menunjukkan  bahwa setiap variabel  memiliki  nilai composite  reliability diatas  0,7  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa seluruh variabel dapat dinyatakan reliabel. Nilai cronbach’s alpha pada  setiap  variabel  memiliki nilai diatas 0,6 sehingga dapat dinyatakan bahwa seluruh variabel adalah reliabel.
Evaluasi Model Stuktural ( Inner Model )

## Goodness of fit
Pengujian inner
model menggunakan  uji  model  fit  yang  di gunakan  untuk  melihat  kecocokan  data. Inner  model  melihat  kecocokan    dengan menggunakan  3  indeks  pengujian  yaitu, average  path  coefficient (APC), average R-squared (ARS)  dan average  varians factor (AVIF)  (Nuryaman  &  Ramaditya, 2020).
Tabel 6. Uji model fit and quality indices Indeks p-value APC 0,323 P=0,012 ARS 0,706 P<0,001 AVIF 1,844
Data hasil uji model fit menunjukkan  jika  nilai  p-value  pada average  path  coefficient (APC)  dan average  R-squared (ARS)  memenuhi syarat      karena nilai p-value <0,05. Nilai hasil  dari average  varians  factor (AVIF) <5  .  Hasil  uji  mengatakan  bahwa  nilai APC,  ARS,  dan  AVIF    telah  memenuhi syarat  uji goodness  of  fit. Dapat disimpulkan  bahwa  penelitian  memiliiki goodness  of  fit sehingga  layak  untuk digunakan sebagai pengujian hipotesis.

## Uji Hipotesis

## Gambar 1.
Model SEM dan koefisien jalur antar variabel
Uji hipotesis digunakan untuk membuktikan  kebenaran  dari    hipotesis. Tingkat signifikansi dapat dilihat dari hasil path coeficient . Dasar pengujian hipotesis dilihat dari nilai β (koefisien jalur) dan P (p-value).
Koefisien  determinan  (R 2 )  memiliki nilai  hasil  sebesar  0,71  yang  berartisetiap perubahan variabel independen efektivitas pendampingan  (X1),  kesiapan  petani terhadap  teknologi  (X2),  dan  kemajuan teknologi  (X3)  mampu  menjelaskan variabel  dependen  minat  petani  untuk sebesar 71% secara bersama-sama, sedangkan sisanya sebesar 29% dijelaskan oleh variabel lain di luar model penelitian.
Variabel  efektivitas  pendampingan (X1)  memiliki  nilai  P=0,03  (≤0,05)  dan koefisien  jalur  sebesar  0,30  (β≠0).  Dari
nilai  tersebut  dapat  diartikan  bahwa terdapat  pengaruh  yang  nyata  antara variabel X1 dengan variabel Y.  Koefisien jalur  bernilai  positif  0,30,  menunjukkan bahwa setiap variabel efektivitas pendampingan menalami kenaikan sebesar satu  kesatuan  maka,  akan  meningkatkan minat  petani  untuk  mengadopsi  teknologi E-rice  detector sebesar  0,30  satuan. Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh  Abdullah  et  al.,  (2019)  yang mengatakan bahwa kesiapan serta kemampuan  penyuluh  terhadap  materi yang dibawakan akan berpengaruh terhadap keinginan petani untuk mengadopsi suatu inovasi teknologi. Variabel    kesiapan  petani  terhadap teknologi  (X2)  memiliki  nilai  P=0,50 (>0,05)  dan  koefisien  jalur  sebesar  0,00 (β=0).  Dari  nilai  tersebut  dapat  diartikan bahwa  tidak  terdapat  pengaruh  dari variabel X2 terhadap variabel Y.
Menandakan  bahwa  tinggi  rendahnya kesiapan  petani  terhadap  teknologi  tidak memiliki  pengaruh  terhadap  minat  petani untuk  mengadopsi  inovasi  teknologi E- rice  detector. Petani  padi  organik  Desa Sulek  memiliki  keterbatasan  teknologi berupa smartphone berbasis android  yang tidak  dimiliki  oleh  seluruh  petani,  selain itu wawasan petani akan teknologi E-rice Detector juga dapat mempengaruhi kesiapan petani untuk menerima teknologi baru.  Yuniarsih  et  al.,  (2020)  dalam jurnalnya mengatakan bahwa,  sikap yang ditunjukkan  oleh  petani  tidak  sejalan dengan  adopsi  teknlogi.  Petani  akan mempertimbangkan teknologi yang diterima dengan menganalisis resiko yang akan  muncul  serta  keadaaan  petani  itu sendiri.
Variabel      kemajuan  teknologi  (X3) memiliki  nilai  P<0,01  (≤0,05)  dan koefisien  jalur  sebesar  0,67  (β≠0).    Dari nilai  tersebut  dapat  diartikan  bahwa terdapat  pengaruh  yang  nyata  antara variabel X3 dengan variabel Y. Koefisien jalur  bernilai  positif  0,67,  menunjukkan bahwa setiap variabel kemajuan teknologi menalami kenaikan sebesar satu kesatuan,
maka  akan  meningkatkan  minat  petani untuk mengadopsi teknologi E-rice detector sebesar  0,67  satuan.  Petani memiliki  keinginan  untuk  memudahkan pekerjaannya  dengan  bantuan  teknologi. Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh  Ali,  (2017)  menyatakan  bahwa teknologi dibutuhkan oleh manusia berpengaruh  terhadap  produktivitas  hasil panen  padi.  Pertanian  yang  berorientasi terhadap  teknologi  perlu  dikembangkan dengan  tujuan  menarik  minat  petani  muda untuk  bekerja  pada  sektor  pertanian (Anwarudin et al., 2020).

## SIMPULAN
Berdasarkan karakteristik yang dimiliki  petani  padi  organik  Desa  Sulek dapat  menerima  atau  mengadopsi  inovasi teknologi E-rice  detector. Respon  petani terhadap  inovasi  teknologi  selaras  dengan karakteristik yang dimiliki. Petani memiliki tingkat pengetahuan serta minat yang tinggi untuk  melakukan  proses  adopsi  inovasi teknologi.    Efektivitas  pendampingan  dan kemajuan teknologi memliki pengaruh yang positif  terhadap  minat  petani  padi  organik Desa  Sulek  untuk  melakukan  adopsi teknologi E-rice  detector .  Kesiapan  petani untuk menerima teknologi tidak berpengaruh  terhadap  meinat  petani  untuk melakukan adopsi teknologi E-rice detector . Variabel independen dapat memjelaskan sebesar 71% secara bersama- sama,  sisanya  sebesar  29%  dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, A., Jamila, J., A, A., Amrullah, A., B,  S.,  &  Ibrahim,  H.  (2019). Identifikasi Aplikasi Penggunaan Cyber  Extension  sebagai  Sumber Informasi  Penyuluh  dalam  Adopsi Teknologi Pakan. Suluh Pembangunan :  Journal  of  Extension and  Development , 1 (2),  109–114. https://doi.org/10.23960/jsp.v1i2.22 Ali, A. (2017). Pengaruh Teknologi
Pertanian Terhadap Produktivitas Hasil
Panen Padi di Kecamatan Maritengngae  Kabupaten  Sidenreng
Rappang. Jurnal  Ilmiah , 14 (3),  514–
525.
Anwarudin,  O.,  Sumardjo,  S.,  Satria,  A.,  & Fatchiya,  A.  (2020).  Process  and Approach  to  Farmer  Regeneration Through  Multi-strategy  in  Indonesia.
Jurnal Penelitian Dan Pengembangan
Pertanian , 39 (2), 73. https://doi.org/10.21082/jp3.v39n2.20 20.p73-85
Apriani,  A.,  Nugraha,  A.  K.,  Fitriani,  A., Duma,  H.,  &  Sudaryana,  Y.  (2021). The  Superior  Strategies  to  Establish Indonesia Digital Agriculture by 2030. HUMANIS  (Humanities,Management and  Science  Proceedings) , 2 (1),  398– 407.
Bakhtiar, A., & Novanda, R. R. (2018). The Relationship  between  the  Adoption Innovation  and  the  Communication Channel  of  Madura  Cattle  Farmers. Journal of Socioeconomics and
Development , 1 (2), 72. https://doi.org/10.31328/jsed.v1i2.604
BPS. (2020). Keadaan Pekerja di Indonesia Agustus 2020 .
Burrahmad, M., Irwan, I., & Fahlevy, M. R.
(2020).  Persepsi  Petani  Terhadap Penerapan  Budidaya  Padi  Dengan Metode System of Rice Intensification (Sri) Di Kecamatan Indrapuri Kabupaten Aceh Besar Provinsi Aceh. SEPA: Jurnal Sosial Ekonomi
Pertanian Dan Agribisnis , 16 (2), 160. Haryanto, Y., Effendy, L., & Yunandar, D. T. (2022). Karakteristik  Petani  Milenial pada  Kawasan  Sentra  Padi  di  Jawa Barat . 18 (01), 25–35.
Henseler,  J.,  Ringle,  C.  M.,  &  Sarstedt,  M. (2015).  A  new  criterion  for  assessing discriminant validity in variance-based structural  equation  modeling. Journal of the Academy of Marketing Science ,
43 (1),
115–135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-
0403-8
Kee,  K.  F.  (2017).  Adoption  and  Diffusion.
The  International  Encyclopedia  of Organizational Communication , 1–14. https://doi.org/10.1002/978111895556
7.wbieoc058
Lansia, Y. B., Gultom, D. T., & Nurmayasari, I.  (2021).  Pengaruh  Kepemimpinan Terhadap  Efektivitas  Kelompok  P3A
Ngudi  Makmur  dalam  Pengelolaan Irigasi  Usahatani  Padi  di  Kecamatan Metro  Selatan  Kota  Metro. Suluh Pembangunan :  Journal  of  Extension and Development , 3 (1), 8–16.
Mandang, M., Sondakh, M. F. L., & Laoh, O. E.  H.  (2020).  Karakteristik  Petani Berlahan  Sempit  Di  Desa  Tolok
Kecamatan Tompaso. Agri- Sosioekonomi , 16 (1), 105. https://doi.org/10.35791/agrsosek.16.1
.2020.27131
Nasution,  L.  M.  (2017).  STATISTIK DESKRIPTIF. Jurnal Hikmah , 14 (01), 49–55.
Nurdayati,  Wulandari,  A.,  &  Supriyanto. (2021). Pengaruh Karakteristik Inovasi Terhadap  Persepsi  Peternak  dalam
Pembuatan Pupuk Organik Cair (POC)
Urine Sapi Potong di Desa Bumiharjo
Kecamatan Borobudur Kabupaten Magelang. Jurnal Penelitian Peternakan  Terpadu , 3 (5),  134–148. https://doi.org/e-ISSN : 2714-5964 Nuryaman, G. C., & Ramaditya, M. (2020). Pengaruh  kualitas  produk,  persepsi harga, promosi, dan kualitas pelayanan terhadap  kepuasan  konsumen  umkm pisang  nugget  boogie  di  bekasi  utara.
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia , 1–22.
Priyadi,  R.,  Nuryati,  R.,  &  Faqihuddin.
(2022).  Perilaku  Petani  Terhadap Adopsi Teknologi M-Bio untuk Pengembangan Usahatani Agroforestri. Sarwahita , 19 (01),  65– 82. https://doi.org/10.21009/sarwahita.191
.7
Solimun, Fernandes, A. A. R., & Nurjannah. (2017). Metode  Statistika  Multivariat Pemodelan Persamaan Struktural
(SEM) Pendekatan WarpPLS (4th ed) . Universitas Brawijaya Press. https://books.google.co.id/books?id=G rRVDwAAQBAJ
Thoma, R. J., Cook, J. A., McGrew, C., King, J.  H.,  Pulsipher,  D.  T.,  Yeo,  R.  A., Monnig, M. A., Mayer, A., Pommy, J., &  Campbell,  R.  (2018).  Convergent and  discriminant  validity  of  the ImPACT with traditional neuropsychological  measures. Cogent
Psychology , 5 (1).
Utami,  A.  D.,  &  Harianto.  (2021).

## FARMERS  ’  SUBSISTENCE  IN
INDONESIAN  RICE  FARMING. Jurnal  Agribisnis  Indonesia  (Journal of Indonesian Agribusiness) , 9 (2), 79–
87.
https://doi.org/https://doi.org/10.29244
/jai.2021.9.2.79-87
Wahyuni, S. (2019). Hubungan Karakteristik Inovasi  Dan  Pola  Komunikasi  Salibu Di Kabupaten Tanah Datar. Journal of Extension and Development , 1 (2), 72–
80.
Wangke, W. M., & Suzana, B. O. L. (2016). Adopsi Petani  Terhadap Inovasi Tanaman Padi Sawah Organik Di Desa Molompar Kecamatan Tombatu Timur, Kabupaten Minahasa Tenggara.
Agri-Sosioekonomi , 12 (2), 143. h
Yuliani,  D.,  &  Sudir.  (2017).  Keragaan Hama,  Penyakit,  Dan  Musuh  Alami Pada Budidaya Padi Organik
Performance  of  Pests,  Diseases,  and Natural  Enemies  on  Organic  Rice
Cultivation. Jurnal Agro , IV (1). https://doi.org/10.15575/1335
Yuniarsih, E. T., Tenriawaru, A. N., Haerani, S.,  Triana  Yuniarsih,  E.,  &  Syam,  A.
(2020). Analisis Korelasi Sikap Petani Dengan  Adopsi  Teknologi  Budidaya Cabai  Di  Sulawesi  Selatan. Jurnal
Pengkajian Dan Pengembangan Teknologi  Pertanian , 23 (3),  375–385. http://ejurnal.litbang.pertanian.go.id/in dex.php/jpengkajian/article/view/1227
4