## MODEL PRODUKTIVITAS, RISIKO DAN PERILAKU PETANI MENYIKAPI RISIKO PRODUKSI USAHATANI PADI SAWAH DI  KABUPATEN TEBO
Saidin Nainggolan 1) , Yanuar Fitri 2) , Riri Oktari Ulma 3)
1,2,3 Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Jambi Email: saidinnainggolan64@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan  penelitian  adalah  menganalisis  fungsi  respon  produksi,  produktivitas  risiko  dan    perilaku  petani padi  menyikapi  risiko.  Ukuran  sampel  ditentukan  dengan metode  slovin sebanyak  70  petani,  metode  penarikan sampel adalah simple random sampling . Analisis data menggunakan fungsi produksi cobb-douglas. Menganalisis perilaku  petani  menyikapi  risiko  adalah  metode  Moscardi  an  de  janvry.  Hasil  analisis  menunjukan  semua  input produksi berada dibawah dosis anjuran. Respon produksi, produktivitas secara sangat signifikan ditentukan oleh input  produksi.  Usahatani  padi  sawah  belum  efisien  secara  teknis  (TE  <  0,7)  Kesemua  Input  produksi  bersifat risk  reducing  factors  kecuali  benih  dan  tenaga  kerja  bersifat  risk  increasing  factors .  Variabel  benih,  pupuk  urea dan SP36 adalah variabel yang menentukan perilaku petani menyikapi risiko produksi dan sebagian besar petani adalah berperilaku risk averse Kata Kunci : Input, Produksi, Produktivitas  Perilaku Risiko

## PENDAHULUAN
Bagi  Provinsi  Jambi    penduduknya  banyak  bekerja  pada  usahatani  padi.  Tahun  2015  luas  panen  padi sawah  153.243  ha,  produksi  678.127  ton  dengan  produktivitas  4,3  ton/ha.  Sedangkan    tahun  2019  luas  panen menjadi  seluas  140.129  ha,    produksi  sebanyak  767,666  ton  dengan  produktivitas  4,8  ton/ha  .  Pada  periode 2015-2019 luas panen adalah fluktuatif dengan laju  penurunan sebesar 6,52 % per tahun peningkatan produksi 5,37  %  per  tahun  dengan  rata-rata  peningkatan  produktivitas  sebesar  2,88  %  per  tahun.    Pemerintah  Propinsi Jambi  tidak  berhasil  mencapai  target  produksi  850  ribu  ton  tahun  2020.  Pencapaian  produktifitas  yang  rendah hanya 4,5-5,5 ton/ha dari potensi produktivitas 7,5-9,5 ton/ha (Diperta Tanaman Pangan dan Hortikultura, 2021). Salah  satu  kabupaten  di  Provinsi  Jambi  Tahun  2019  yang  berpotensi  untuk  pengembangan  usahatani  padi sawah adalah Kabupaten Tebo dengan luas panen 8.685 ha atau 6,20 % dari total luas panen panen padi sawah Provinsi  Jambi  dengan  produksi  50.301  ton  atau  7,41  %  dari  total  produksi  Provinsi  Jambi.    Sedangkan  bagi Kabupaten Tebo sentra produksi padi dengan lahan sawah beririgasi teknis sehingga dapat ditanami padi dengan IP  200  adalah  Kecamatan  VII  Koto  Ilir  dengan  luas  panen  434,6  ha  dan  produksi  2.493,0  ton  dengan produktivitas 5,73 ton/ha.  Hal ini berarti efisiensi tergolong rendah karena  TE  0,7.
Produktivitas  yang  rendah  ini biasanya  terjadi karena  aplikasi  input  produksi  tidak  sesuai dengan  yang direkomendasikan (Setiawan et al. 2018) . Gagalnya peningkatan efisiensi teknis karena adanya risiko produksi yang  bersumber  dari  rendahnya  pengunaan  input  produksi,  Petani  selalu  dihadapkan  pada  risiko  karena penerapan  teknik  budidaya  tidak  sesuai  yang  dianjurkan,  .  Penyebab  rendahnya  produktiviitas    adalah  alokasi input  produksi  tidak  optimal  dan  teknik  budidaya  masih  tradisional.  Adopsi  inovasi  teknologi  usahatani  tidak berkembang mengakibatkan produktifitas menjadi stagnan .
Fungsi  produktivitas,  fungsi  risiko  dan  perilaku  petani  menghadapi  risiko  menentukan  efisiensi  teknis. Produksi  optimal  dapat  dicapai  dengan  mengurangi  risiko  yang  bersumber  dari  rendahnya  pengunaan  input produksi  oleh  petani.  Tasman,  A  2008    bahwa  optimalisasi  produksi  dapat  dicapai  apabila  input  produksi  yang digunakan tepat guna. Kumbhakar (2002), Tasman, A (2008), Zakirin et al. (2014), Apriana et al. (2017), Silitonga et al. (2018), dan Malik et al. (2019) bahwa produktivitas yang belum mencapai optimal terjadi karena  pengunaan input  produksi  yang  masih  rendah.  Berhasil  atau  tidaknya  peningkatan  produksi  padi  sawah  sangat  ditentukan oleh  adopsi  teknologi  dan  penerapan  faktor  produksi.  Kajian  respon  produksi  ditujukan  untuk  menganalisis seberapa  besar  pengaruh  penggunan  input  produksi  dalam  peningkatan  produktivitas.  Penambahan  atau pengurangan penggunaan input  ditentukan perilaku petani dalam menyikapi risiko.  Keberanian petani terhadap penanggungan risiko akan menentukan besarnya permintaan input produksi. Petani yang berani mengambil risiko akan  tidak  dipengaruhi  naik  atau  turunya  harga  input  produksi.  Berapapun  harga  input  produksi  petani  akan selalu  menambah  penggunaan  input  produksi  untuk  tujuan  peningkatan  produktivitas.  Petani  yang  menghindari risiko  akan  mengurangi  penggunaan  input  produksi  apabila  harganya  naik.  Sedangkan  petani  yang  risk  neutral akan bersipat pasif terhadap permintaan input apabila harga inputnya naik atau turun. . Dalam hal ini penelitian ini ditujukan    : Menganalisis  fungsi  produktivitas  ,  risiko  dan    perilaku    petani  menyikapi  risiko    produksi usahatani padi sawah .

## METODE
Daerah  penelitian  adalah  Kabupaten  Tebo  dengan  Kecamatan  VII  Koto  Ilir.  Desa  sampel  diambil  secara purposive yaitu  Desa  Cermin  Alam.  Dasar  pertimbangan  usahataninya  irigasi  teknis,  berpotensi  untuk pengembangan  usahatani  padi  dengan  IP  200-300  dan  petani  mengikuti  adopsi  teknologi.  Data  yang  diamati
pada MT April 2021 - September 2021. Dengan menggunakan metode slovin diperoleh ukuran sampel sebanyak 70 petani. Pengambilan sampel yang digunakan adalah simple random sampling.

## Data Analysis Methode

## Cobb-Douglas Production Function Analysis
Analisis  fungsi  produksi  Cobb-Douglas  baik  fungsi  produksi  actual  maupun  fungsi  produksi  frontier mengacu  pada;  Soekartawi  (2006)  dan  Tasman,  A  (2008)    Bentuk  fungsi  produksi  Cobb-Douglas    untuk menganalisis fungsi produksi aktual adalah dengan Metode Ordinary Least Square (MOLS)
Y0 = β0 X1b1 Y= β 0 X1 b1 X2 b2 X3 b3 X4 b4 X5 b5 X6 b6 X7 b7 X8 b8 e u
𝐿𝑛 𝑌 = 𝐿𝑛 𝑎 + 𝑏 1 𝐿𝑛 𝑋 1 + 𝑏 2 𝐿𝑛 𝑋 2 + ⋯ + 𝑏𝑛𝐿𝑛 𝑋𝑛 + 𝑉
Bentuk  fungsi  produksi  Cobb-Douglas  untuk  menganalisis  fungsi  produksi  frontier  adalah  dengan  Metode Maximum Likehood Estimation (MMLE)
Secara matematis fungsi stochastic frontier dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut: Yi = x1β + (Vi – Ui); dimana i = 1,2,3,…N
Bentuk transfirmasi fungsi stochastic frontier dinyatakan sebagai berikut: 𝐿𝑛𝑌 = β0 + β1 𝐿𝑛𝑋 1i  + β2 𝐿𝑛𝑋 2i  + β3 𝐿𝑛𝑋 3i  + β4 𝐿𝑛𝑏 4i  + β5 𝐿𝑛𝑋 5i  + β6 𝐿𝑛𝑏 6i  + β7 𝐿𝑛𝑋 7i  + β8 𝐿𝑛𝑋 8i  + β9 𝐿𝑛𝑋 9i +(vi-ui)
Bentuk umum fungsi tersebut ditransformasikan dengan notasi persamaan sebagai berikut: ln PRO = b0 + b1 lnPLL + b2 lnPBE + b3 lnPUA + b4 lnPSP + b5 lnPKCl + b6 lnPOR + b7 lnPOB + b8 lnPTK + (vi-ui) Dimana : PRO = Produksi Yang Dihasilkan Petani (kg) b0 = Konstanta PLL = Penggunaan Luas Tanam (ha) PBE = Penggunaan Benih (kg) PUA = penggunaan pupuk N (kg) PSP = Penggunaan Pupuk P (kg) PKCl = Penggunaan Pupuk K (kg) POR = Penggunaan Pupuk organik (kg) POB = Penggunaan obat-obatan (ml) PTK = penggunaanTenaga kerja (HOK) b1-b8
= Parameter Penduga Untuk Variabel LT...PJA
u = Kesalahan E = 2,718 (Logaritma natural)
Uji hipotesis menggunakan nilai  (p-value),
Nilai  p.value  > ɑ (0,05), > ɑ (0,01);   Ho diterima Nilai p. Value < ɑ (0,05), < ɑ (0,01) ;  Ho ditolak

## Pengukuran Besarnya Risiko Produksi
Coefisien variance (CV) menggambarkan ukuran risiko relatif  (Kumbhakar, 2002). Pujiharto dan Wahyuni (2017) Besarnya risiko dapat digunakan rumus risiko produksi yakni :
CV = s/Me x 100% Dimana :
CV = Coefisien variance risk production S = Deviation standard Me = Mean production usahatani padi
Variance) dan (standar deviation).  dirumuskan sebagai berikut :
Va2 = (∑_(i=1)^n▒(Eia-Ea)2)/(n-1 ) Dimana : Va2 = Keragaman produksi Ei = Produksi maksimum yang mungkin dihasilkan petani (kg) Ea = Rerata produksi aktual petani (kg) n = Ukuran petani responden Va = √(Va^2 ) Dimana : Va
= Standard deviation of production (kg) Va2
= Variance of production (kg)
Jika CR > 0,5 berarti risiko tergolong tinggi, jika CR < 0,5 berarti risiko tergolong rendah.

## Cobb-Douglas Risk Production Function Analysis
Model  fungsi produksi CD dari fungsi risiko mengacu pada Suharyanto et.al (2015) berikut : 𝐿𝑛𝑌 𝜎 2=( 𝑌𝑖 − ŷ 𝑖 ̂)2= 𝐿𝑛 + 𝛼 1 𝐿𝑛𝑋 1i + 𝛼 2 𝐿𝑛𝑋 2i + 𝛼 3 𝐿𝑛𝑋 3i + 𝛼 4 𝐿𝑛𝑏 4i + 𝛼 5 𝐿𝑛𝑋 5i + 𝛼 6 𝐿𝑛 X6i + 𝛼 7 𝐿𝑛𝑋 7i  + 𝛼 8 𝐿𝑛𝑋 8i + 𝛼 9 𝐿𝑛𝑋 9i + ε
Yi : Produksi aktual usahatani padi Ŷ : Produksi frontier usahatani padi Bentuk umum tersebut ditransformasikan kedalam model aplikasi sebagai berikut: ln  PRO*  =  b0*  +  b1*  lnPLL*  +  b2*  lnPBE*  +  b3*  lnPUA*  +  b4*  lnPSP*  +  b5*  lnPKCl*  +  b6*  lnPOR*  +  b7* lnPOB* + b8* lnPTK*
Dimana : PRO* = Produksi Yang Dihasilkan Petani (kg) b0*
= Konstanta PLL* = Penggunaan Luas Tanam (ha) PBE* = Penggunaan Benih (kg) PUA* = penggunaan pupuk N (kg) PSP* = Penggunaan Pupuk P (kg) PKCl* = Penggunaan Pupuk K (kg) POR* = Penggunaan Pupuk organik (kg) POB* = Penggunaan obat-obatan (ml)
PTK* = penggunaanTenaga kerja (HOK)
b1*-b8* = Parameter Penduga Untuk Variabel LT*...PJA*

## Pengukuran Perilaku Petani
Metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  perilaku  petani  menggunakan  metode  Moscardi  and  de  Janvry Seperti yang digunakan oleh Pujiharto dan Wahyuni, S (2017) dengan model :
K(s) =  (1- )
Dimana : θ  = Koefisien variasi dari produksi (θ = Va / Ea) dimana Va = Standard deviasion dan Ea = Rerata produksi usahatani padi
Py = Price of Produc fi = Elasticity input to production Xi = Banyaknya faktor produksi ke – i Pxi = Price faktor produksi ke – i μy = Rerata produksi K(s) = Parameter dugaan (Parameter) besarnya perilaku petani menghadapi risiko
Terdapat tiga kategori klasifikasi perilaku petani terhadap risiko yaitu :
Kategori risiko rendah apabila risk taker (menyukai risiko) dengan (0 < K(s) < 0,4) Risiko kategori sedang apabila risk neutral (risiko netral ) dengan (0,4 < K(s) < 1,2) Risiko kategori tinggi apabila risk averse (menghindari risiko) dengan (1,2 < K(s) < 2,0)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penggunaan Input Produksi
Hasil akhir dari suatu proses produksi adalah produk (padi). Produksi dapat bervariasi karena perbedaan penggunaan faktor produksi. Dapat dilihat Tabel 1.
Tabel 1. Penggunaan Input Produksi Usahatani Padi Sawah di Daerah Penelitian, 2021
Uraian Kisaran Rata-rata/petani Rata- rata/ ha Anjuran (*) Luas lahan (ha) 0,25 – 1,60 0,65 Benih (kg) 17 – 35 17,21 29,15 10 – 15 Pupuk Urea (kg) 125 – 150 72,28 122,4 0 150 – 250 Pupuk SP36 (kg) 30 – 150 73,91 125,1 5 100 – 160 Pupuk KCl (kg) 20 – 120 56,59 95,82 80 – 100 Pupuk Organik (kg) 250 – 1000 577,10 977,1 7 3000 – 5000 Obat-obatan (ml) 250 – 1700 742,75 1.257 3000 - 3500 Tenaga kerja (HOK) 29 – 84 60,30 102,1 1 57 Produksi (kg) 1228 – 5690 2.969 5.028
Sumber ; (*) BPTP Provinsi Jambi (2014)
Tabel  1  bahwa  kisaran  luas  lahan    0,25 –  1,60  ha  dengan  rata-rata  0,65  ha/  petani  penggunaan  benih berkisar 17-35 kg dengan rata-rata 29,15/ha sedangkan jumlah anjuran 10- 15 kg/ha  artinya penggunaan benih tergolong  melebihi    anjuran.  Pupuk  urea  berkisar  125-150  kg  dengan  rata-rata  penggunaan  122,40  kg/ha  dan 72,28 kg/petani, Dosis pupuk urea  tergolong jauh dari dosis anjuran yaitu sebanyak 150- 250 kg/ha. Pupuk SP36
berkisar 30-150 kg/ha dengan rata-rata 73,91 kg/petani dan sebanyak 125,15 kg/ha, dosis pupuk SP36  tergolong berada dalam kisaran anjuran (100-160 kg/ha). Pupuk organic berkisar 250-1000 kg/ha dengan rata-rata 377,10 kg/petani  dan  977,17  kg/ha,  dosis  ini  sangat  jauh  dari    dosis  anjuran  (3000-5000  kg/ha).  Pupuk  KCL  dosis anjuran adalah 80-100 kg/ha dengan dosis yang digunakan petani 95,82 kg/ha .  Dosis obat-obatan relative jauh dari  dosis  anjuran  artinya    pencegahan  terhadap  serangan  hama  dan  penyakit  relatif  tidak  dilakukan  petani. Penggunaan  tenaga  kerja  tergolong  sangat  banyak  yaitu  102  HOK/ha    pada  hal  cukup  sebanyak  57  HOK. Produksi real bekisae1.228 -5.690 kg/ha dengan rata-rata   2.969 kg /petani dengan  produktivias 5.028.kg/ha..

## Analisis Respon Produksi Fungsi Produksi Aktual
Respon produksi usahatani padi sawah terhadap penggunaan input produksi dapat dilihat Tabel 2. Tabel 2. Estimasi Fungsi Produksi Coob Douglas di Daerah Penelitian, 2021
Variable ModeL OLS Model MLE Coefficient Prob. Coefficient Prob. Ln_PBE 0.3645 0.0000 b 0,3785 0.0000 a Ln_PUA 0.5762 0.0000 b 0,7458 0.0000 b Ln_PSP 0.1827 0.0272 a 0,1753 0.0125 a Ln_PKCL 0.0124 0.0854 c 0,1347 0.0353 a Ln_POR 0.1433 0.0295 a 0.2621 0.0064 b Ln_POB 0.1038 0.0433 a 0,2852 0.0041 b Ln_PTK 0.0285 0.0774 c 0,1376 0.0342 a Ln_PLl 0.1582 0.0225 a C 2,4183 0.0000 3,1630 0.0000 R-squared 0.8276 R-squared 0.9185 Adjusted R-squared 0.8341 Adjusted R-squared 0.9264 Prob (F-statistic) 0.00000 Prob (F-statistic) 0.00000 1.3341 Durbin-Watson stat 1.4352 Durbin-Watson stat Keterangan : a, b dan c artinya berbeda nyata pada taraf     = 0,01, 0,05 dan 0,10
Tabel 2. bahwa model fungsi produksi CD aktual yang digunakan lolos dari uji asumsi klasik terutama uji asumsi  klasik autokorelasi .  Hal  ini  ditunjukkan  oleh Durbin-watson  stat 1,4352  <  1,72  nilai  Adj.  R-Squared  = 0,8341, artinya 83,41 % respon produksi  secara simultan dipengaruhi oleh  input produksi yang digunakan. Uji Adj.R 2 dilihat dari p.value (f-stat) = 0,000 < α (0,01) artinya nilai R 2 berbeda sangat signifikan dari nilai 0. Hal ini mengindikasikan bahwa penggunaan input produksi secara simultan berpengaruh sangat nyata terhadap respon produksi.  B esarnya nilai skala produksi ∑βi > 1 berarti kurva produksi berada pada daerah increasing return to scale . Nilai ∑βi =1,23  artinya apabila ada tambahan input produksi dengan proporsi yang sama sebesar 10 % maka dihasilkan tambahan output sebesar 12,23 %.
Benih Besarnya  nilai  elastisitas  benih  terhadap  produksi  (b1)  sebesar  0,365.  Nilai  elastisitas  ini mengindikasikan  bahwa  apabila  terjadi  kenaikan  jumlah  penggunaan  input  sebanyak  10  %  maka  akan  terjadi peningkatan produksi sebanyak 3,65 % dengan asumsi  input lainya ceteris paribus. Variabel benih  berpengaruh sangat  signifikan  terhadap  produksi  padi  .  Penelitian  ini  konsisten  dengan  Sutawati  (2014)  bahwa  peningkatan produksi  secara  sangat  signifikan  ditentukan  oleh  penggunan  benih  terutama  jika  menggunakan  benih  unggul bersertifikat label biru.
Pupuk  Urea Respon  produksi  terhadap  pupuk  urea  sebesar  (b2)  =  0,576.    Nilai  elastisitas  ini mengindikasikan  bahwa  apabila  terjadi  kenaikan  jumlah  penggunaan  input  Urea  sebanyak  10  %  maka  akan terjadi  peningkatan  produksi  sebanyak  5,76  %  dengan  asumsi    input  lainya ceteris  paribus.  Respon  produksi terhadap Variabel  Pupuk  urea    adalah    sangat    signifikan  .  Penelitian  ini  konsisten  dengan    (Nainggolan et  al. , 2019) bahwa faktor determinan tehadap produksi padi sawah adalah penggunaan pupuk urea.
Pupuk  SP36 .  Besarnya  nilai  elastisitas  Pupuk  SP36  terhadap  produksi  (b3)  sebesar  0,183,  yang mengindikasikan    apabila  terjadi  kenaikan  jumlah  penggunaan  pupuk  SP36  sebanyak  10  %  maka  akan  terjadi peningkatan produksi sebanyak 1,83 % dengan asumsi  input lainya ceteris paribus. Respon produksi usahatani padi  terhadap  pupuk  SP36  adalah    signifikan.  Berbeda  dengan  Nuraini et  al. (2015)    bahwa  respon  produksi terhadap  penggunaan  pupuk  urea  adalah  bertanda  negatif.  (Saidin  Nainggolan  &  Fitri,  2021) Pupuk  KCL . Besarnya nilai elastisitas Pupuk KCL terhadap produksi (b4) sebesar 0,0124 .Nilai elastisitas ini mengindikasikan bahwa  apabila  terjadi  kenaikan  jumlah  penggunaan  input  KCL  sebanyak  10%  maka  akan  terjadi  peningkatan produksi  sebanyak  0,66 %  ( ceteris  paribus). Pupuk  KCL     tidak  berpengaruh  nyata terhadap  produksi.  Berbeda dengan Sutawati (2014) (Saidin Nainggolan & Malik, 2017) bahwa respon produksi secara nyata dipengaruhi oleh penggunaan pupuk KCL.
Pupuk  Organik Nilai  elastisitas  produksi  karena  penggunaan  Pupuk  Organik  adalah  (b5)  sebesar 0,1433.  Nilai  elastisitas  ini  mengindikasikan  bahwa  apabila  terjadi  kenaikan  jumlah  penggunaan  input  Pupuk Organik  sebanyak  10%    akan  meningkatkan  produksi  sebanyak  1,43  %  ( ceteris  paribus). Pupuk  organik berpengaruh  signifikan  terhadap  produksi.  Berbeda  dengan  Nuraini et  al. (2015)bahwa  produksi  usahatani  padi tidak dipengaruhi secara nyata oleh penggunaan pupuk organik.
Obat – obatan .  Besarnya  nilai  elastisitas  Obat – obatan  terhadap produksi (b5) sebesar 0,1038. Nilai elastisitas  ini mengindikasikan  bahwa  apabila  terjadi  kenaikan  jumlah  penggunaan  input Obat-obatan  sebanyak 10%  akan  mengakibatkan  peningkatan  hasil  sebanyak  1,04  %  ( ceteris  paribus). Penggunaan  obat-obatan berpengaruh  nyata  terhadap  peningkatan  produksi.  Sedangkan  Nainggolan  et  al.  (2018)  bahwa  produksi  padi sangat responsive terhadap penggunaan obat-obatan.
Tenaga  kerja .  Besarnya  nilai  elastisitas  Tenaga  kerja    terhadap  produksi  (b7)  sebesar  0,0285.  Nilai elastisitas  ini  mengindikasikan  peningkatan  sebanyak  10%  terhadap  penggunaan  tenaga  kerja  mengakibatkan peningkatan  hasil  sebanyak  0,29  %  dengan  asumsi    input  lainya ceteris  paribus. Respon  produksi  terhadap tenaga kerja adalah tidak   signifikan .Berbeda dengan (Saidin Nainggolan & Fitri, 2021), bahwa produksi secara nyata dipengaruhi oleh penggunaan tenaga kerja.
Luas  lahan Respon  produksi  padi  terhadap  luas  lahan    sebesar  0,1582.  Nilai  elastisitas  ini mengindikasikan  bahwa  kenaikan  luas  lahan  sebanyak  10%    akan  mengakibatkan  peningkatan  hasil  sebanyak 1,58  %    dengan  asumsi    input  lainya ceteris  paribus. Respon  produksi  terhadap  luas  lahan    adalah  signifikan. Berbeda  dengan  Apriana et  al. (2017),  Nainggolaan  &  Murdy  (2021)  bahwa  luas  lahan  tergolong  faktor determinan yang sangat signifikan terhadap terjadinya peningkatan produksi..

## Fungsi Produktivitas Frontier
Model fungsi  produksi  CD  Frontier mempunyai  nilai Durbin  Watson-stat 1.33  <  1,72,  berarti  model terbebas dari uji asumsi klasik (autokorelasi) Presisi model fungsi produktivitas ditunjukan oleh besarnya nilai R² Adj = 0,9264 , pembahasan produktivitas berarti adalah membahas efisiensi. (Presisi model 92,64 persen)  Uji F terhadap model dapat dilihat dari nilai p. value 0,00< α (0,01).  Daerah kurva produksi ( Increasing Return to Scale ),  dengan  nilai  skala  produksi  ∑β 1 =  2,8339  >  1.Peningkatan  produktivitas  akan  ada  sebesar  28,34  %,  apabila peningkatan input produksi( dalam proporsi yang sama sebesar 10 %
Hasil estimasi model fungsi produktivitas adalah:
Y: opt=  3,1630 (a, b, dan c artinya berbeda nyata pada taraf      = 0,01,  0,05 dan 0,10). Peningkatan produktivitas  dengan tambahan input produksi benih (PBE) pupul urea (PUA) SP36 (PSP), KCl (PKCl) pupuk organic (POR), pestisida (POB), dan tenaga kerja (PTK) masing –masing sebesar 10 % maka akan  terjadi  peningkatan  produktivitas  dengan  asumsi ceteris  paribus maka  akan  terjadi  peningkatan  masing- masing sebesar 3,79 %, 7,45 %, 1,75 %, 1,35 %, 2,62 %, 2,85 %, 0,38 %. Faktor determinan terhadap produksi optimal  adalah  benih,  pupuk  urea,  SP36,  pupuk  organik  dan  luas  lahan.  Konsisten  dengan  Balitbang  Pertanian (2013)  dan Firmana  et  al. (2016),  bahwa  peningkatan  produksi  usahatani  padi  dapat  dllakukan  dengan  alokasi pupuk  urea,  SP36,  pupuk  organik  dan  luas  lahan  secara  optimal.  Dengan  menggunakan  fungsi  produks  CD actual  diperoleh  tingkat  produksi  4,4  ton/ha,  sedangkan  menggunakan  fungsi produksi  frontier diperoleh  tingkat produksi  7,8  ton/ha,  sehingga  diperoleh Technical  efficiency  (Ya/Yf) sebesar  0,55.  Ukuran  suatu  usahatani dikatakan efisiensi secara teknis apabila TE> 0,7,  berarti usahatani padi daerah penelitian belum efisien secara teknis.

## Analisis Risiko Produksi Usahatani Padi
Produksi  actual  usahatani  padi  berkisar  3,75-5,62  ton/ha  dengan  produksi  frontier  7,80    ton/ha. Besarnya  koefisien  risiko  produksi  tergolong    besar,  CV=0,3875  artinya  penyimpangan  produksi  dari  produksi frontier  adalah  sebesar  38,75  %.  Hasil  estimasi  fungsi  risiko  produksi  menggunakan  metode Just  and  Pope . disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Estimasi Fungsi Risiko Produksi Usahatani Padi di Daerah Penelitian, 2021
Input Produksi Fungsi Risiko Koefisien Prob. Ln_PLL -0,0932 0,0337 b Ln_PBE 0,0362 0,0852 c Ln_PUA -0,5421 0,0005 a Ln_PSP -0,3381 0,0036 a Ln_PKCl -0,0276 0,0735 c Ln_POR -0,0362 0,0622 c Ln_POB -0,5835 0,0001 a Ln_PTK 0,0748 0,0563 c R-sq R-squared 0,8273 a Adju Adjusted R-squared 0,8365 a
Keterangan ; a, b, dan c  artinya berbeda nyata pada taraf     = 0,01, 0,05 dan 0,10
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  presisi  model  Adj.  R 2 sama  dengan  0,8365,  artinya  penggunaan  input produksi  secara  bersama-sama  mampu  menjelaskan  keragaman  resiko  produksi  sebesar  83,65  %.  Hasil pengujian  model  diketahui  bahwa  prob.  0,0000  <  α  (0,01)  bahwa  risiko  prosuksi  padi  secara  sangat  signifikan dipengaruhi oleh input produksi yang digunakan.
Variabel benih (JB) dan tenaga kerja (JTK) adalah variabel Risk Increasing Factors . Hasil penelitian  ini sejalan dengan Suharyanto et al. (2015) bahwa benih dan tenaga kerja adalah Risk Increasing Factor tetapi tidak signifikan sedangkan Apriana et al. (2017) bahwa benih dan tenaga kerja adalah Reducing Risk Factors . Variabel pupuk  urea,  pupuk  SP36,  pupuk  KCl,  pupuk  organik  dan  pestisida  tergolong  variabel Risk  Reducing  Factors. Terutama  pupuk  urea,  pupuk SP  36  dan  Obat-obatan berpengaruh sangat  signifikan  meurunkan  risiko  produksi Sejalan dengan Hasan et al (2018) Haryadin dan Hindarti (2019), Nainggolan et al , 2019 dan Febriansyah et al , 2022    bahwa  input  produksi  pupuk  urea,  pupuk  SP36,  pupuk  KCl,  pupuk  organik,  dan  pestisida  adalah Risk Reducing Factors . Variabel pestisida dan luas lahan berpengaruh sangat signifikan terhadap resiko produksi dan bersifat Reducing Risk Factors. Mahananto et al. (2009), Herminingsih dan hesti (2014) , Nainggolan et al. (2019) bahwa luas lahan sempit menurunkan resiko produksi tetapi lahan areal luas menambah resiko produksi.

## Perilaku Petani Menyikapi Risiko
Perilaku  petani  menyikapi  risiko  dapat  digolongkan  kedalam risk  taker,  risk  neutral  dan  risk  averse . Penentuan  perilaku  petani  menhadapi  risiko  menggunakan  fungsi  produksi  yang  input  produksinya  memiliki koefisien  terbesar  dan  signifikan.  Dalam  hal  ini  digunakan  input  benih,  urea  dan  SP36.    Hasil  pengelompoan perilaku petani dapat dilihat Tabel 4.
Tabel 4. Perilaku Petani Menyikapi Risiko Produksi Usahatani Padi Sawah di Daerah Penelitian, 2021
Variabel Benih Variabel Urea Variabel SP36 Kriteria Perilaku Risiko Frekuensi (Petani) Persentase (%) Frekuensi( Petani) Persentase (%) Frekuensi (Petani) Persentase (%) Risk Taker 5 7,14 6 8,57 3 4,28 Risk Neutral 6 8,57 4 5,71 4 5,71 Risk Averse 59 84,29 60 86,72 63 91,11 Total 70 100,00 70 100,00 70 100,00
Tabel 4 menunjukan bahwa sebagian besar petani (84,29 %) adalah menghindari risiko apabila terjadi kenaikan  harga  benih.  Permintaan  input  benih  atau  penggunan  benih  akan  dikurangi  apabila  harga  benih meningkat. Perilaku petani pada penggunaan pupuk urea juga menghindari risiko (risk averse) sebanyak 86,72 % petani, artinya apabila terjadi kenaikan harga pupuk urea maka akan terjadi turunya permintaan pupuk urea atau petani  akan  mengurangi  penggunaan  pupuk  urea  dalam  usahatani.  Demikian  juga  penggunaan  pupuk  SP36 perilaku petani juga adalah menghindari risiko (risk averse) ada sebanyak 91,11 % petani hal ini berarti apabila terjadi kenaikan harga pupuk SP36 maka akan mengakibatkan jumlah permintaan input pupuk SP36 atau petani akan mengurangi jumlah pupuk SP36 dalam usahatni padi.
Petani  yang  menyikapi risk  neutral menggunakan  variabel  benih,  Pupuk  Urea  dan  SP  36  sebagai parameter  penentuan  perilaku  masing-masing    8,57  %,  5,71  %  dan  5,71  %    petani.  Hal  ini  berarti  petani  netral dalam  mengambil  kesempatan  walaupun  hasil  yang  diperoleh  naik  maupun  turun.  Produktivitas  yang  naik maupun  turun  tidak  mempengaruhi  keinginan  petani  dalam  menjalankan  kegiatan  produksinya,  jika  terjadi kenaikan  dan  penurunan  harga  input  produksi  maka  permintaan  dan  penggunaan  input  produksi  petani  akan tetap  berperilaku  netral.      Petani  yang  mempunyai  perilaku risk  taker terhadap  Variabel  benih,  pupuk  urea  dan sp36  masing-masing  sebanyak  7,4  %,  8,57  %  dan  4,18  %  petani      .  Perilaku  petani  akan  tetap  menggunakan atau  bahkan  menambah  permintaan  terhadap  variabel  benih,    pupuk  urea  dan  SP36,  walaupun  ketiga  variabel harganya meningkat. Hal ini sesuai dengan Nainggolan et al. (2019) bahwa petani yang berani menambah pupuk urea,benih  dan  SP  36  akan  menjadi  faktor  determinan  terhadap  peningkatan  produksi  padi.  Faktor  kunci  untuk mengatasi risiko produksi adalah dengan menggunakan benih, pupuk urea dan SP 36 mendekati jumlah optimal (sesuai  anjuran).  Konsisten  dengan  S.  Nainggolan et  al. (2019)  bahwa  rata-rata  perilaku  resiko  produksi  petani pada usahatani padi dari aspek penggunaan input produksi dengan rata-rata nilai θ sebesar -0,016 dan rata-rata nilai λ sebesar 1,995, artinya rata-rata perilaku resiko produktivitas petani adalah risk averse .

## KESIMPULAN
Respon  produksi,  produktivitas  secara    sangat  signifikan  dipengaruhi  penggunaan  input  produksi  secara simultan. Skala produksi berada pada daerah Increasing Return to Scale. Perbandingan produksi actual dengan produksi  frontier (TE  =  0,55  <    0,7),  berarti  usahatani  padi  belum  efisien  secara  teknis.  Input  produksi  yang bersifat risk reducing factors dan  signifikan adalah  pupuk urea, pupuk SP 36, pupuk KCl, pupuk organic, obat- obatan  dan  luas  lahan.  Sedangkan  yang  bersifat risk  increasing  factors adalah  benih  dan  tenaga  kerja  .  Faktor penentu perilaku petani adalah benih, urea dan pupuk SP36 dengan menggunakan ketiga jenis variable sebagai indicator yang mempengaruhi perilaku petani diketahui bahwa sebagian besar petani adalah risk averse 91,30%
petani, dari aspek pupuk urea terdapat 87% petani adalah risk averse dan dari aspek pupuk sp36 92,80% petani adalah risk averse .

## DAFTAR PUSTAKA
Apriana,  N.,  Fariyanti,  A.,  &  Burhanuddin,  B.  (2017).  Preferensi  Risiko  Petani  Padi  di  Daerah  Aliran  Sungai Bengawan  Solo,  Kabupaten  Bojonegoro,  Provinsi  Jawa  Timur. Jurnal  Manajemen  Dan  Agribisnis , 14 (2), 165 –173. https://doi.org/10.17358/jma.14.2.165 Firmana, F., Nurmalina, R., & Rifin, A. (2016). Efisiensi Teknis Usahatani Padi di Kabupaten Karawang Dengan Pendekatan Data Envelopment Analysis ( Dea ) . 213 –226.
Kumbhakar,  S.  C.  (2002).  Specification  and  estimation  of  production  risk,  risk  preferences  and  technical efficiency. American  Journal  of  Agricultural  Economics , 84 (1),  8 –22.  https://doi.org/10.1111/1467- 8276.00239
Mahananto, Sutrisno, S., & Ananda, C. F. (2009). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Padi . 12 (1), 179 – 191.
Malik,  A.,  Murdy,  S.,  &  Nainggolan,  S.  (2019).  the  Study  of  Risk  Production  in  Increasing  of  Farming  Rice Productivity  At  Kerinci  District  of  Jambi  Province,  Indonesia. Russian  Journal  of  Agricultural  and  Socio- Economic Sciences , 95 (11), 58 –63. https://doi.org/10.18551/rjoas.2019-11.08 nainggolan, S., Fitri, Y., & KURNIASIH, S. (2019). Kajian Efisiensi Teknis Dan  Preferensi Risiko Produksi Petani Dalam  Rangka  Peningkatan  Produktivitas  Usahatani  Padi  Sawah  Di  Kabupaten  Bungo  Provinsi  Jambi  - Indonesia. Journal Of Agribusiness and Local Wisdom , 2 (1).
Nainggolan, S., Napitupulu, D. M. T., & Murdy, S. (2019). Analysis  of Technical Efficiency, Source of Inefficiency and  Risk  Preferences  of  Farmers  and  Its  Implications  in  the  Efforts  To  Improve  Productivity  of  Palm  Oil Plantation  in  Jambi  Province  of  Indonesia. Russian  Journal  of  Agricultural  and  Socio-Economic  Sciences , 95 (11), 83 –92. https://doi.org/10.18551/rjoas.2019-11.11
Nainggolan,  Saidin,  &  Fitri,  Y.  (2021).  Model  Fungsi  Produktivitas  dan  Risiko  Produksi  Usaha  Tani  Padi. Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi , 5 (2), 243 –253. Nainggolan,  Saidin,  &  Malik,  A.  (2017). Use  of  Upsus  Technology  and  Its  Relationships  With  the  Production . 11 (71), 440 –443. https://doi.org/https://doi.org/10.18551/rjoas.2017-11.58 USE Nainggolan, Saidin, Murdy, S., & Malik, A. (2018). Kajian Pendugaan Fungsi Produksi Usahatani Padi Sawah Di Kabupaten  Muaro  Jambi  Provinsi  Jambi  Indonesia. JALOW  |  Journal  of  Agribusiness  and  Local  Wisdom , 1 (1), 77 –86. https://doi.org/10.22437/jalow.v1i1.5449
Nuraini, Y., Afandi, F. N., & Siswanto, B. (2015). Pengaruh Pemberian Berbagai Jenis Bahan Organik Terhadap Sifat  Kimia  Tanah  Pada  Pertumbuhan  Dan  Produksi  Tanaman  Ubi  Jalar  Di  Entisol  Ngrangkah  Pawon, Kediri. Jurnal Tanah Dan Sumberdaya Lahan , 2 (2), 237 –244. http://jtsl.ub.ac.id
Silitonga,  P.  Y.,  Hartoyo,  S., Sinaga,  B.  M.,  &  Rusastra, I. W.  (2018).  Analisis  Efisiensi Usahatani  Jagung  Pada Lahan Kering Melalui Penerapan Pengelolaan Tanaman Terpadu (Ptt) Di Provinsi Jawa Barat. Informatika Pertanian , 25 (2), 199. https://doi.org/10.21082/ip.v25n2.2016.p199-214
Suharyanto,  S.,  Rinaldy,  J.,  &  Ngurah  Arya,  N.  (2015).  Analisis  Risiko  Produksi  Usahatani  Padi  Sawah.
AGRARIS: Journal of Agribusiness and Rural Development Research , 1 (2), 70 –77. https://doi.org/10.18196/agr.1210
Sutawati, F. (2014). Analisis efisiensi teknis dan alokatif usaha tani padi sawah di kabupaten sambas-kalimantan barat: pendekatan stochastic . Zakirin,  M.,  Yurisinthae,  E.,  &  Kusrini,  N.  (2014).  Analisis  Risiko  Usahatani  Padi  Pada  Lahan  Pasang  Surut  Di
Kabupaten Pontianak. Jurnal Social Economic of Agriculture , 2 (1), 75 –84.
https://doi.org/10.26418/j.sea.v2i1.5122