Analisis Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Usahatani Sawi (Brassica Juncea L) di Kelurahan Landasan Ulin Utara Kecamatan Lianganggang Kota Banjarbaru
Vasella Beronaputri * , Ika Chandriyanti Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin
*vasella.ulm@gmail.com

## Abstract
The  research  was  conducted  to  understand  the  elements  contained  in  mustard farming  income,  which  consists  of  several  components,  namely  land  area,  production amount,  and  green  mustard  price  partially  and  simultaneously  that,  using  multiple linear regression analysis and using classical assumption tests and hypothesis tests. The research  location is  in  North  Landasan  Ulin  Village,  with  80  farmers  as  respondents, and  the  sample  selection  uses  the  Simple  Random  Sampling  technique.  The  research results for the variable land area have a positive and insignificant effect on the income of  green  mustard  farming  in  North  Landasan  Ulin  Village.  Meanwhile,  the  amount  of production and the price of mustard greens are positive and significant to the payment of green mustard plant farming in the North Landasan Ulin platform. The result of the coefficient  of  determination  (R2) is  0.9765,  where  the  change  in  income  up  and  down (Y) is explained by the area of land (X1), the amount of production (X2), and the price of  mustard  greens  (X3)  as  much  as  97.65%.  In  comparison,  the  remaining  2.35%  is explained apart from variables that don’t exist in the study.
Keywords:  Green  Mustard  Area;  Total  Green  Mustard  Production;  Green  Mustard Price.

## Abstrak
Penelitian  yang  dilakukan  agar  dapat  memahami  unsur  yang  terdapat  pada pendapatan  usahatani  sawi  yang  terdiri  dari  sebagian  unsur  yakni  luas  lahan,  jumlah produksi, dan harga sawi dengan cara parsial  dan simultan, sehingga memakai analisis regresi  linier  bergand  dan  menggunakan  uji  asumsi  klasik  serta  tes  hipotesis.  Lokasi penelitian  berada  di  Kelurahan  Landasan  Uin  Utara  dengan  responden  sebanyak  80 petani dimana pemilihan sample memakai teknik Simple Random Sampling . Pada hasil penelitian untuk variable luas lahan  mempunyai pengaruh positif serta tidak signifikan pada penghasilan usahatani sawi di Kelurahan Landasan Ulin Utara. Sedangkan jumlah produksi serta harga sawi positif dan signifikan terhadap penghasilan usahatani tanaman sawi  di  Landasan  Ulin  Utara.  Didapatkan  hasil  koefisein  determinasi  (R 2 )  sebesar 0.9765 dimana pergantian naik turunnya pendapatan (Y) dijelaskan dari luas lahan (X 1 ), jumlah produksi (X 2 ), dan harga sawi (X 3 ) sebanyak 97,65% sementara sisanya 2,35% dijelaskan selain variable yang tidak ada pada penelitian tersebut.
Kata Kunci : Luas Lahan Sawi; Jumlah Produksi Sawi; Harga Sawi.

## PENDAHULUAN
Sebagai negara agraris dimana kebanyakan dari penduduk di Indonesia memilih untuk hidup dengan usaha di sektor pertanian, oleh karenanya pertanian menjadi posisi
penting  dalam  pengembangan  perekonomian  Indonesia  (Mubyarto,  1983).  Kontribusi pengembangan ekonomi di bidang pertanian  berada pada pengadaan profit pangan nan tinggi  dengan  masyarakat  juga  bertambah,  menyajikan  penghasilan  devisa  yang bertambah  untuk  impor  bahan-bahan  modal  untuk  pengembangan  melalui  ekspor produk  pertanian  yang  berkelanjutan,  memperbesar  pendapatan  penduduk  bagi mobilisasi pemerintah, serta memulihkan kesejahteraannya (Jhingan, 2010).
Pertanian  merupakan  bidang  terkuat  dalam  penghasilan  penduduk  Negara  ini sebab  kebanyakan  masyarakatnya  mendapatkan  pendapatan  menjadi  petani  (Sukanto, 2011).  Dengan  demikian  seharusnya  petani  menjadi  profesi  yang  diharapkan  dapat mengubah  perekonomian  di  Kota  Banjarbaru.  Namun,  tidak  kenyataannya  ternyata sektor pertanian di Kota Banjarbaru kurang dominan, padahal dari segi lahan dan tanah baik  jika  dijadikan  sektor  utama  dalam  memenuhi  kehidupan  harian  para  penduduk. Agar jelas dapat perhatikan tabel di bawah ini :
Tabel 1.1
PDRB Kota Banjarbaru Atas Dasar Harga Berlaku Menurut Lapangan Usaha (Milyar Rupiah) Tahun 2019-2021
Lapangan Usaha 2019 2020 2021 Perikanan, Pertanian, Kehutanan 186,13 185,68 192,83 Pertambangan dan Penggalian 362,07 371,30 383,07 Industri Pengolahan 701,82 711,11 766,76 Pengadaan Listrik, Gas 22,08 23,85 25,64 Pengadaan Air 55,56 58,06 62,30 Konstruksi 1.422,48 1.399,78 1.479,84 Reparasi Sepeda Motor dan Mobil, dan Perdagangan Eceran dan Besar 1.088,13 1.075,62 1.134,29 Pergudangan dan Transportasi 2.256,55 1.906,70 1.915,84 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum 258,81 269,42 277,86 Informasi dan Komunikasi 453,98 487,05 524,88 Jasa Keuangan 167,14 171,47 173,28 Real Estate 201,88 215,31 232,16 Jasa Perusahaan 42,96 43,52 46,51 Pertahanan, Jaminan Sosial Wajib, dan Administrasi Pemerintah 1.119,71 1.161,26 1.195,38 Jasa Pendidikan 883,59 945,86 1.018,38 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 305,74 337,26 389,67 Lapangan Usaha 2019 2020 2021 Jasa lainnya 172,47 175,79 183,38 PDRB 9.701,10 9.539,05 10.002,08

## Sumber : BPS KOTA BANJARBARU
Berdasarkan  tabel  1.1,  Sektor  transportasi  dan  perdagangan  merupakan  sektor yang paling berperan bagi pertumbuhan ekonomi di Kota Banjarbaru, sedangkan sektor pertanian berada pada urutan ke-12 di tahun 2021 namun tidak menutup kemungkinan dapat masuk  ke  dalam  10  besar  bahkan  lebih  sehingga  tentunya memiliki  peran  untuk
meningkatkan  ekonomi  di  Kota  Banjarbaru.  Sektor  pertanian  dari  arti  luas  dipilih menjadi  5  sektor  yakni  sektor  perkebunan,  kehutanan,  peternakan,  tanaman  pangan, perikanan,  namun  tanaman  pangan  adalah  subsektor  yang  memberikan  kontribusi terbesa. Konsumennya dimulai dengan masyarakat golongan kelas bawah sampai kelas atas.
Tanaman petsai atau sawi merupakan tanaman memiliki permintaan yang tinggi di  Kota  Banjarbaru  di  tahun  2018  dan  2019,  agar  makin  jelas  bisa  perhatikan  table dibawah ini:
Tabel 1.2
Produksi Tanaman Sayuran dan Buah-Buahan Semusim (kuintal)
Di Kota Banjarbaru Tahun 2017-2019 Kategori Tanaman 2017 2018 2019 Petsai/sawi 9.428 15.295 6.815 Terong 4.281 7.430 5.370 Ketimun 5.982 8.794 5.601 Kangkung 10.478 11.256 5.663 Kacang Panjang 4.605 8.656 4.001 Bawang merah 405 0 90 Bawang putih 0 0 0 Bayam 5.746 6.167 3.538

## Sumber : BPS KOTA BANJARBARU
Produksi  sayuran  terbesar  di  Kelurahan  Landasan  Ulin  Utara  berada  di  tahun 2018  yakni  posisi  pertama  adalah  tanaman  sayuran  Petsai/Sawi  sebanyak  15.295 kuintal/tahun, kemudian posisi kedua adalah tanaman sayur Kangkung sebanyak 11.256 kuintal/tahun  dan  ketiga  ketimun  sebanyak  8.974  kuintal/tahun.  Setelah  datangnya wabah  hama  pada  tanaman  yang  bernama  londot  di  tahun  2019  terjadi  penurunan produksi secara drastis dikarenakan hama tersebut muncul di dalam tanah dan memakan akar  sehingga  banyak  tanaman  yang  mati.  Selain  penyebab  hama  tersebut  tentunya terdapat faktor lain seperti penyakit pada tanaman, terjadi perubahan cuaca yang tidak menetentu, maka membuat  sayuran  mengalami  penurunan  produksi  seperti  pada  sayur Petsai/Sawi menjadi 6.815 kuintal/tahun, kemudian penurunan kedua juga terjadi pada Kangkung  sebesar  5.663  kuintal/tahun  dan  urutan  ketiga  yakni  Ketimun  sebesar  5.601 kuintal/tahun.
Dalam  mendapatkan  keuntungan  produksi  yang  maksimum  maka  petani  harus melakukan  pengelolaan  yang  intensif.  Pengelolaan  yang  baik  harus  diawali  dengan struktur  lahan  yang  sudah  sesuai  standar  dalam  bercocok  tanam,  jika  struktur  lahan bagus  maka  akan  berpengaruh  dalam  proses  produksi  tanaman  sawi.  Proses  tersebut tentunya  diiringi  dengan  banyaknya  jumlah  produksi  yang  dihasilkan,  apabila  jumlah
produksi besar dan harga jual pada tanaman sawi juga tinggi tentu sangat berpengaruh pada peningkatan pendapatan usahatani tanaman sawi.
Kesejahteraan  para  petani  sangat  ditentukan  oleh  besarnya  pendapatan  yang dihasilkan.  Terdapat  beberapa  sebab  dimana  telah  berpengaruh  pada  besarnya penghasilan  usahatani  tanaman  sawi  yakni  luas  lahan.  Luas  lahan  berpengaruh  dalam produksi  tanaman  sawi.  Luasnya  lahan  yang  dimiliki  tentunya  berpengaruh  dengan banyaknya  sawi  yang  bisa  ditanam  dalam  meningkatkan  produksinya.  Bilamana meningkatnya jumlah produksi, akan menyebabkan penghasilan petani meningkat  serta kemakmuran semakin meningkat (Weriantoni, 2017).
Selain  dari  luas  lahan,  faktor  lainnya  yag  bisa  berpengaruh  atas  penghasilan yaitu  total  produksi.  Jumlah  produksi  sangat  menentukan  kecil  besarnya  jumlah pendapatan  para  petani.  Jumlah  produksi  dalam  pertanian  dapat  diartiakan  sebagai seluruh  hasil  dari  kegiatan  pertanian  dengan  berbagai  kombinasi  komponen  produksi yakni modal, tenaga kerja, lahan hingga kemampuan tata manajamne. Oleh karena itu, besar  kecilnya  hasil  dari  jumlah  produksi  terkait  dengan  faktor  produksi  yang  dipakai pada  cara  produksi.  Semakin  besar  jumlah  produksi  maka  pendapatan  akan  semakin besar dan kesejahteraan semakin meningkat (Mawardati, 2015).
Faktor  terakhir  yang  juga  berpengaruh  dalam  meningkatkan  pendapatan  para petani  yaitu  harga.  Harga  sawi  yang  selalu  berubah-ubah  menjadi  permasalahan  di Kelurahan  Landasan  Ulin  Utara.  Harga  yang  diterima  para  petani  sawi  paling  rendah yaitu  hanya  Rp  5.000/kg  dan  harga  tinggi  yang  pernah  didapat  yaitu  sebesar  Rp 7.000/kg. perubahan harga yang tidak menentu tersebut bisa terjadi dalam waktu yang lama ataupun dalam waktu singkat. Apabila kualitas yang dihasilkan berkualitas tinggi maka  harga  dapat  stabil  atau  bahkan  dapat  meningkat.  Namun  kenyataannya  kualitas tanaman  sawi  masih  berkualitas  rendah,  karena  pengelolaannya  yang  masih  dilakukan secara sederhana.
Salah satu daerah yang harus dibantu dalam pengelolaannya yaitu di kelurahan Landasan Ulin Utara mengapa demikian, karena petani di tempat tersebut belum dapat dikatakan petani modern hal ini terlihat dengan alat-alat yang digunakan sebagian petani masih  sederhana.  Oleh  karena  itu,  Kelurahan  Landasan  Ulin  Utara  ditunjuk  sebagai objek  observasi  dengan  mengambil  tema  mengenai  “  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Pendapatan Usahatani Sawi (Brassica Juncea L) di Kelurahan Landasan Ulin Utara Kecamatan Lianganggang Kota Banjarbaru ”.

## PENELITIAN TERDAHULU
Menurut  Rahmat  Jaya  (2019)  dengan  judul  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Pendapatan  Petani  Kubis  Di  Desa  Je'Netallasa  Kecamatan  Rumbia Kabupaten  Jeneponto”.  Berdasarkan  uji  t,  pupuk,  obat-obatan,  bibit,  luas  lahan, pengalaman bertani lalu biaya tenaga kerja nan simultan berpengearuh signifikan pada pendapatan.  Menurut  parsial  tenaga  kerja,  luas  lahan,  pupuk  berpengearuh  signifikan pada  pendapatan  sedangkan  bibit,  obat-obatan  serta  pengalaman  bertani  tidak berpengaruh signifikan.
Menurut Mochammad Faisal Hamzah dan Wahyu Hidayat  (2018) dengan judul “Analisis  Pendapatan  Petani  Pisang  di  Desa  Kandangteus  Kecamatan  Senduro Kabupaten  Lumajang”.  Berdasarkan  uji  t,  luas  lahan  berpengaruh  positif  serta  terjadi signifikansi  kepada  pendapatan,  kemudian  biaya  usahatani  berpengaruh  signifikan  dan jumlah produksi juga berpengaruh positif, sedangkan biaa sarana produksi berpengaruh signifikan kepada pendapatan.
Anak  Agung  Irfan  Alitawan  dan  Ketut  Sutrisna  (2017)  dengan  judul  “Faktor- faktor  Yang  mempengaruhi  Pendapatan  Petani  Jeruk  pada  Desa  Gunung  Bawu kecamatan  Kintamani  Kabupaten  Bangli”.  Berdasarkan  uji  t,  jumlah  produksi  punya pengaruh  positif  kepada  pendapatan,  lalu  luas  lahan  juga  punya  pengaruh  signifikan, kemudian  biaya  usahatani  berdampak  positif  serta  signifikan  dengan  simultan  kepada pendapatan,  sementara  anggaran  usahatani  berdampak  negative  dn  siginifikan  dengan parsial kepada pendapatan.
Menurut Pukuh Ariga Tri Yamutya (2013) dengan berjudul “Analisis Pendaptan Petani Tebu Di kecamatan jeon kabupaten Blora”. Berdasarkan uji t, luas lahan, modal, tenaga  kerja,  harga,  umur  serta  pendidikan  berpengaruh  positif  secara  simultan. Sedangkan  yang  berpengaruh  positif  secara  parsial  hanya  variabel  modal,  pendidikan, dan harga.
Menurut  Mia  Aprilia  (2019)  dengan  berjudul  “Pengaruh  Biaya  produksi  Dan Harga Jual Terhadap Pendpaatan Petani Menurt Perspektif Ekonomi Islam (Studi pada petani  Jagung  Desa  Komering  Putih  kecamatan  gunung  Augih  Kabupaten  lampung Tengah)”. Berdasarkan uji t,  biaya produksi secara parsial negatif  lalu secara simultan variabel harga jual berpengaruh positif.

## METODE

## Ruang Lingkup Penelitian
Berdasarkan  obyek  yang  diawasi  maka  dari  analisis  faktor  yang  berpengaruh terhadap  pendapatan  hanya  mementingkan  khusus  untuk  tanaman  sawi.  Lokasi  pada penelitian  berlokasi  kelurahan  Landasan  Ulin  Utara.  Penentuan  lokasi  observasinya dengan  terencana  (purposive  sampling)  yang  telah  dipertimbangkan  dimana  lokasi  itu merupakan  salah  satu  sentral  produksi  sawi  dalam  Kota  Banjarbaru.  Kategori penelitiannya  diterapkan  suatu  penelitian  berjenis  kuantitatif  dan  datanya  memakai primer.

## Teknik Analisis Data
Teknis  analisis  ang  diterapkan  pada  penelitina  yaitu multiple  linier  regression .  Dalam mengetahui  pengaruh  antara  variable  dependen  dan  independen  dilakukanlah  analisis, sehingga model regresi anatara lain :
Y = α + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + e Keterangan:
Y = Pendapatna petani sawi (Rp) α = Konstanta X 1
= Luas Lahan (Ha)
X 2 = Jumlah Produksi (Ton) X 3 = Harga Sawi (Rp)
β 1 , β 2 , β 3
= Koefisien Variable Pengganggu e = Variable Pengganggu (error term)

## Uji Asumsi Klasik
1. Pengujian normalits, menggunakan Jarque Bera dan diuji pada Eviews.
2. Pengujian heteroskedasitas, penelitian ini menggunakan metode Harvey.
3. Pengujian multikolinieritas, bisa dicek dari variance inflation factor (VIF) juga nilai toleransi.
4. Pengujian  autokorelasi,  peneliian  ini  menggunakan  perhitunan  Durbin  Watson (DW).

## Uji Hipotesis
1. Pengujian  koefisien  determinasi,  diukur oleh  nilai  R-Square  lantaran  penelitiannya ini memiliki variabel bebas lebih dari satu.
2. Uji  Simultan  atau  Uji  F,  standard  pengujian  adalah  H 0 ditolak  atau  H 1 diterima dengan nilai probabilitas f < α = 0,05.
3. Uji Parsial atau Uji T, standard pengujian adalah H 0 ditolak atau H 1 diterima dengan nilai probabilitas t < α = 0,05.
4.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Asumsi Klasik
Sebelum  melakukan  pengetesan  hipotesis  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya masalah di lakukanlah pengetesan terlebih dahulu terkait asumsi klasik yang mendasari model  regresi  linier  berganda.  Dilakukan  Uji  normalitas  pada  penelitian  ini  dengan metode  Jarque  Bera  yang  menunjukkan  hasil  nilai  probability  sebesar  0,411  dan  nilai statistik  Jarque  Bera  sebesar  1.779.  Sehingga  ringkasnya  residual  normal  karena  nilai Prob. Lebih besar melalui 0,05 lalu nilai statistic JB juga lebih besar daripada nilai Chi Squaare Tabel artinya uji asumsi klasik kenormalannya telah dipenuhi.
Tabel 5.1
Uji Multikolinieritas Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 4.16E+11 101.9621 NA X1 1.01E+11 7.702201 1.069081 X2 1.41E+10 27.90821 1.046006 X3 9399.801 75.43052 1.040654

## Sumber: Output Eviews-9 (Data Diolah)
Melalui tabel tersebut bisa perhatikan pada kolom Centered  VIF memiliki nilai VIF  variable  Luas  Lahan  (X 1 )  nilainya  adalah  1.069081,  kemudian  nilai  VIF  Jumlah Produksi  (X 2 )  yaitu  1.046006,  dan  terakhir  dari  nilai  VIF  Harga  Sawi  (X 3 )  adalah
1.040654, karena seluruh nilai VIF < 10 maka dapat dipastikan bahwa variabel terbebas dari multikolinieritas yang artinya uji asumsi klasik telah dipenuhi.
Tabel 5.2 Uji Heteroskedasitas F-Statistic 1.072504 Prob. F (3,76) 0.3659 Obs*R-squared 3.249295 Prob. Chi-Square(3) 0.3548 Scaled explained SS 1.466724 Prob. Chi-Square(3) 0.6900
Sumber: Output Eviews-9 (Data Diolah)
Dari tabel tersebut menggunakan metode Harvey dapat dilihat bahwa pada nilai Obs*R-Squared  sebesar  3,249295  bersama  angka  Prob.  Chi-Square  sebesar  0,3548. Angka  ini  dapat  dinyatakan  bahwa  model  regresi  telah  memenuhi  uji  heteroskedasitas dikarenakan pada nilai Prob. Chi-Square > taraf signifikansi yaitu 0,05 (5%), sehingga dari  tabel  tersebut  didapat  bahwa  nilai  0,3548  >  0,05  atau  35,48%  >  5%  maka  dapat dipastikan  variabel  terbebas  dari  masalah  heteroskedasitas  yang  artinya  uji  asumsi klasik telah dipenuhi.
Tabel 5.3 Uji Autokorelasi R-squared 0.977485  Mean dependent var 12240499 Adjusted R-squared 0.976597  S.D. dependent var 3733815. S.E. of regression 571204.1  Akaike info criterion 29.39759 Sum squared resid 2.48E+13  Schwarz criterion 29.51669 Log likelihood -1171.904  Hannan-Quinn criter. 29.44534 F-statistic 1099.865  Durbin-Watson stat 1.805651 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Output Eviews-9 (Data Diolah)
Mengenai  tabel  tersebut  bisa  diperhatikan  tentang  angka  Durbin  Watson  (DW) adalah 1,805651, sehingga ntuk mendeteksi masalah autokorelasi dilakukan perhitungan Durbin Watson dengan dasar pengambilannya yakni :
1. Apabila  d  <  dL  atau  d  >  4-dL  maka  hipotesis  nol  ditolak,  artinya  terjadi  masalah autokorelasi.
2. Apabila  dU  <  d  ,  4-dU  maka  hipotesis  nol  diterima,  artinya  tidak  ada  masalah autokorelasi.
3. Apabila dL < d < dU atau 4-dU < d < 4-dL, artinya tidak memiliki kesimpulan. Untuk mengetahui nilai dL dan dU yang diketahui jumlah responden sebanyak 80, maka bisa diperhatikan di tabel DW berikut:
Tabel 5.4 Durbin Watson (DW), α = 5% R-squared 0.977485  Mean dependent var 12240499 Adjusted R-squared 0.976597  S.D. dependent var 3733815. S.E. of regression 571204.1  Akaike info criterion 29.39759
Sum squared resid 2.48E+13  Schwarz criterion 29.51669 Log likelihood -1171.904  Hannan-Quinn criter. 29.44534 F-statistic 1099.865  Durbin-Watson stat 1.805651 Prob (F-statistic) 0.000000 Sumber: Output Eviews-9 (Data Diolah)
Hasil Uji Autokorelasi Durbin Watson bisa diketahui sebagai berikut : DW : 1,8056 DL : 1,5600 DU : 1,7153 4-DL  : 4 - 1,5600 = 2,4400
4-DU  : 4 - 1,7153 = 2,2847
Untuk  mengetahui  terdapat  masalah  autokorelasi  dilakukan  uji  tabel  DW,  lebih jelasnya dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 5.1 Grafik Uji Tabel DW

## Sumber: Data Diolah
Dari  hasil  uji  tabel  DW  dalam  bentuk  grafik  tersebut  dapat  dihitung menggunakan rumus dU < d < 4-dU serta mendapatkan hasil 1,7153 < 1,8056 < 2,2847, sehingga dari hasil tersebut dikatakan bahwa variabel terbebas dari masalah autokorelasi yang artinya uji asumsi klasik terpenuhi.
Uji Hipotesis
Tabel 5.5 Uji Koefisien Determinasi R-squared Adjusted R-squared Std. Error of Regression 0.9774 0.9765 571204.1
Sumber: Output Eviews-9 (Data Diolah)
Berdasarkan  tabel  tersebut  telah  menunjukkan  nilai  adjusted  R-square  bernilai 0.9765  artinya  perubahan  naik  turunnya  pendapatan  (Y)  bisa  diberitahukan  oleh  luas lahan (X 1 ), jumlah produksi (X 2 ), dan harga sawi (X 3 ) senilai 97,65% sementara sisanya
2,35% bisa dipengaruhi oleh selain variable dari penelitian ini.
4 0 Autokorelasi Negatif DL DU 4-DL 4-DU Tidak Ada Autokorelasi Ragu-Ragu Ragu-Ragu Autokorelasi Positif 0 1,5600 1,7153 2,2847
1,8056 2,4400
Tabel 5.6 Hasil Uji F (simultan) f-statistic Prob. F 1099.865 0.000000

## Sumber: Output Eviews-9 (Data Diolah)
Dari  tabel  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  hasil  regresi  pada  Probabilitas  F adalah 0,000000 dengan α = 0,05. Dari hasil itu bisa diartikan jika Prob. F < α atau 0,000000 < 0,05 sehingga jadi dipastikan bahwa uji f telah terpenuhi. Untuk variabel X (luas lahan, jumlah  produksi,  dan  harga  sawi)  secara  bersama  berpengaruh  signifikan  kepada variable Y (pendapatna) maka hipotesis pertama untuk penelitian ini di terima.
Tabel 5.7
Hasil Uji T (parsial) Model Unstandardized Coefficient t-statistic Prob. β Std. error C -18.682 644.860,4 -28,9719 0,0000 X1 LUAS LAHAN 322.129,5 318.214,3 1,0123 0,3146 X2 JUMLAH PRODUKSI 5.547.339 118.848,0 46,6759 0,0000 X3 HARGA SAWI 2.694,388 96,9525 27,7907 0,0000

## Sumber: Output Eviews-9 (Data Diolah)
Dari tabel hasil perhitungan uji t tersebut dapat dilihat bahwa :
1. Luas Lahan (X 1 )
Berlandaskan  table  tersebut  bisa  dilihat  untuk  angka  t-statistik  luas lahan  memiliki nilai  sebesar  1,0123  dengan  prob.  bernilai  0,3146  (angka  ini  lebih  besar  dari  α  = 5%) atau 0,3146 > 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa luas lahan (X 1 ) tida terdapat pengaruh yang signifikan terhadap pendapatan usahatani tanaman sawi di Kelurahan Landasan Ulin Utara Kecamatan Lianganggang Kota Banjarbaru.
2. Jumlah Produksi (X 2 )
Berlandaskan  tabel  tersebut  bisa  dilihat  untuk  angka  t-statistik  jumlah  produksi memiliki  nilai  sebesar  46,6759  dengan  probabilitas  sebesar  0,0000  (nilai  ini  lebih kecil  dari  α  =  5%)  atau  0,0000  >  0,05  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah produksi  (X 2 )  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  pendapatan  usahatani tanaman  sawi  di  Kelurahan  Landasan  Ulin  Utara  Kecamatan  Lianganggang  Kota Banjarbaru.
3. Harga Sawi (X 3 )
Berlandaskan  tabel  tersebut  dapat  dilihat  untuk  nilai  t-statistik  jumlah  produksi memiliki  nilai  sebesar  27,7907  dengan  prob.  senilai  0,0000  (angka  ini  lebih  kecil dari α = 5%) atau 0,0000 > 0,05 sehingga bisa disimpulkan untuk  harga sawi (X 3 ) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pendapatan tanaman sawi berdasarkan
usahatani  di  Kelurahan  Landasan  Ulin  Utara  Kecamatan  Lianganggang  Kota Banjarbaru.

## PENUTUP Kesimpulan
Pertama  yakni  luas  lahan,  jumlah  produksi,  dan  harga  sawi  secara  simultan berpengaruh  dengan  signifikan  tentang  pendapatan  usahatani  tanaman  sawi  di Kelurahan  Landasan  Ulin  Utara.  Kedua  yakni  jumlah  produksi  dan  harga  sawi  secara parsial berpengaruh signifikan kepada pendapatan usahatani tanaman sawi di Kelurahan Landasan Ulin Utara. Ketiga yakni jumlah produksi adalah faktor yang paling dominan dalam mempengaruhi pendapatan usahatani tanaman sawi di Kelurahan Landasan Ulin Utara.

## Implikasi Hasil Penelitian
Menurut  cara  parsial  yang  berpengaruh  signifikan  kepada  pendapatan  terdapat variabel  harga  sawi  serta  jumlah  produksi,  sedangkan  variabel  luas  lahan  tidak berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  pendapatan.  Oleh  karenanya  para  petani  dapat memperhatikan  variabel  bebas  yang  telah  signifikan  agar  dapat  meningkatkan pendapatan,  sesuai  variabel  yang  dominan  berpengaruh  terhadap  pendapatan  yaitu jumlah produksi maka variabel tersebut lah yang harus sangat diperhatikan.
Berdasarkan  hasil  dari  wawancara  para  responden  masih  banyak  petani  yang kesulitan  dalam  menghasilkan  jumlah  produksi  yang  besar,  disebabkan  oleh  beberapa faktor yang sangat mempengaruhi pertumbuhan tanaman sawi seperti hama, perubahan harga  pada  bibit,  pupuk,  obat,  vitamin  dan  juga  perubahan  cuaca  yang  tidak  menentu. Menurut para responden yang telah diwawancarai masih ada beberapa petani yang sulit mendapatkan subsidi pupuk maupun bibit karena kurangnya pembagian secara merata, sehingga  bantuan  pemerintah  tidak  dapat  dirasakan  oleh  seluruh  petani  di  Kelurahan Landasan Ulin Utara. Banyak dari mereka masih berharap agar dapat diadakan kembali pembagian bahan tersebut oleh pemerintah dan pembagian tersebut dibagi sesuai untuk para  petani  yang  belum  mendapatkannya,  apabila  semua  petani  mendapatkan  subsidi secara  merata  pastinya  dapat  mengurangi  biaya  produksi  yang  dikeluarkan  dan membuat jumlah produksi menjadi semakin meningkat.
Hama  yang  bernama  londot  adalah  masalah  paling  serius  bagi  para  petani tanaman  sawi  di  Kelurahan  Landasan  Ulin  Utara.  Hama  tersebut  tidak  dapat  dilihat karena berada di dalam tanah yang membuat akar tanaman sawi menjadi rusak sehingga tanaman  sawi  mengalami  gagal  panen  yang  tentunya  hingga  saat  ini  belum  ada  cara untuk mengatasinya karena untuk obat pembasmi hama itu pun belum tersedia.

## DAFTAR PUSTAKA
Alitawan, A. A., & Sutrisna, K. (2017). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Petani  Jeruk  Pada  Desa  Gunung  Bau  kecamatan  Kintamani  Kabupaten  Bangli. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 6(5), 798-826.
Aprilia,  M.  (2019).  Pengaruh  Biaya  Produksi  Dan  Harga  Jual  Terhadap  Pendapatan Petani Menurut Perspektif Ekonomi Islam. Skripsi , 1-125. Daniel, M. (2004). Pengantar Ekonomi Pertanian. Jakarta: Bumi Aksara.
Hamzah,  F.  M.,  &  Hidayat  ,  W.  (2018).  Analisis  pendapatan  petani  Pisang  Di  Desa
Kandangtepus Kecamatan Senduro Kabupaten Lumajang. Jurnal Ilmu Ekonomi , 2(2), 283-293.
Hidayati, S. (2019). Teori Ekonomi Mikro. Pamulang, Tangerang Selatan: Unpan Press. Jaya, R. (2019). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Petani Kubis Di Desa Je'Netallasa Kecamatan Rumbia Kabupaten Jeneponto. Skripsi , 1-114. Jhingan, M. L. (2010). Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan. Jakarta: Rajawali.
Mawardati. (2015). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Usahatani Pinang Kecamatan Sawang Kabupaten Aceh Utara. Agrisep , 16(1), 61–65.
Mubyarto. (1983). Pengantar Ekonomi Pertanian. Jakarta: LP3S.
Mubyarto. (1989). Pengantar Ekonomi Pertanian. Jakarta: LP3S.
Roring, C. K. (2019). Faktor-faktor yang Mempengaruhi Jumlah Produksi Petani Bunga di Kota Tomohon. Berkala Ilmiah Efisiensi , 19(1), 78–87.
Sukanto, D. G. (2011). Analisis Peranan Sektor Pertanian Terhadap Perekonomian Jawa Tengah (Pendekatan Analisis Input-Output). Ekonomi dan Bisnis , 1(2), 13-25. Sukirno,  S.  (2004). Makroekonomi  Teori  Pengantar  (Edisi  Ketiga). Jakarta:  PT.  Raja Grafindo Persada.
Suroto.  (2000). Strategi  Pembangunan  dan  Perencanaan  Kesempatan  Kerja. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Weriantoni,  S.  M.  (2017).  Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Kesejahteraan Petani Karet (Studi Kasus di Nagari Limo Koto Kecamatan Koto VII Kabupaten Sijunjung). Jurnal Teknologi Pertanian Andalas , 21(2), 161-167.
Yanutya,  P.  A.  (2013).  Analisis  Pendapatan  Petani  Tebu  Di  Kecamatan  Jepon Kabupaten Blora. Economics Development Analysis Journal .