Media Komunikasi Hasil Penelitian Bidang Ilmu Agribisnis ISSN 2548-7027 (Print) ISSN 2541-6898 (Online) DOI 10.33087/mea.v8i2.190 (Media Agribisnis)
Publisher by : Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Batanghari

## MeA

## Komparasi Pendapatan dan Determinan Produksi Padi Rawa Lebak Indeks Pertanaman 100 Dan 200 di Kecamatan Kumpeh Ulu, Muaro Jambi
1 Adilla Adistya dan 2 Desi Aryani
1 Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Batanghari
2 Program Studi Agribisnis, Fakutlas Pertanian, Universitas Sriwijaya
1 e-mail korespondensi: adilla.adistya@unbari.ac.id
Abstract. Due to the increasing population and the thin market phenomenon, the high demand for rice has forced the government to continue optimizing land productivity through intensification and extensification programs for valley swamps. Muaro Jambi Regency is one of the rice-producing areas in Jambi Province, which carries out rice farming activities in valley swamplands, and some  of  them  have  achieved  a  planting  index of  200  (IP 200).  This  research  was  conducted  in  Pudak  Village,  Muaro  Jambi Regency. This study aims to describe the determinants of valley swamp rice production at IP 100 and IP 200 in Pudak Village, and to compare the income of valley swamp rice farming IP 100 and IP 200 in Pudak Village. The sample in the study was 60 people, 30 farmers were taken each, who carried out IP 100 and IP 200 rice farming. Implementation of IP 100 and 200 rice farming is carried out on different types of lowland swamp land , IP 100 rice farming was carried out in the middle valley, while IP 200 was in the shallow valley. The results of this study indicate that the factors is significantly affect the production of swamp rice are land area, seeds, fertilizers, pesticides, labor, and planting index. There is a significant difference between IP 100 and IP 200 land productivity in each growing season. The productivity of IP 100 rice is 3.21 tons per hectare per year, and IP 200 rice farming is 9.81 tons per year. There is a very significant difference between the income of IP 100 and IP 200 swamp rice farming. The income of IP 100 is Rp . 3.693.095 per hectare per year, while the income of IP 200 rice farming is Rp. 7.801.742. per hectare per year.
Keywords: Cropping Index, Farming, Income, Swamp
Abstrak. Tingginya  permintaan  beras  karena  bertambahnya  penduduk  dan  fenomena thin  market membuat  pemerintah  terus berupaya untuk mengoptimalkan produktivitas lahan melalui program intensifikasi dan ekstensifikasi lahan rawa lebak. Kabupaten Muaro Jambi tergolong daerah penghasil padi di Provinsi Jambi yang melaksanakan kegiatan usahatani padi di lahan rawa lebak, dan beberapa diantaranya telah mampu mencapai indeks pertanaman 200 (IP 200). Penelitian ini dilaksakanan di Desa Pudak, Kabupaten Muaro Jambi. Tujuan penelitian ini untuk mendeksripsikan determinan produksi padi rawa lebak pada IP 100 dan IP 200 di Desa Pudak, serta membandingkan pendapatan usahatani padi rawa lebak IP 100 dan IP 200 di Desa Pudak. Sampel pada penelitian sebanyak 60 orang, diambil masing-masing 30 petani yang melaksanakan usahatani padi IP 100 dan IP 200. Pelaksanaan usahatani padi IP 100 dan 200 dilakukan di lahan rawa lebak tipe berbeda, IP 100 di lebak tengahan, IP 200 di lebak dangkal. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa faktor-faktor yang berpengaruh nyata terhadap produksi padi rawa adalah luas lahan, bibit, pupuk, pestisida, tenaga kerja, dan indeks tanam. Tingkat produksi dan produktivitas antara hasil usahatani padi IP 100 dan IP 200 berbeda  secara  signifikan,  dengan  besar  produktivitas  usahatani  padi  IP  100  sebesar  3,21  ton/hektar/tahun,  dan  9,81 ton/hektat/tahun untuk IP 200. Hasil pendapatan usahatani padi rawa lebak IP 100 sebesar Rp3.693.095/hektar/tahun, sedangkan IP 200 sebesar Rp. 7.801.742 /hektar/tahun
Kata kunci: Indeks Pertanaman, Usahatani, Pendapatan, Rawa

## PENDAHULUAN
Adanya  fenomena thin  market serta  peningkatan  jumlah  penduduk  Indonesia  menjadi  penyebab  utama meningkatnya kebutuhan beras setiap tahun.  Serta kecukupan beras menjadi tujuan utama kebijakan pemerintahan (Busyra & Anom, 2021). Pemerintah berupaya untuk mengoptimalkan produktivitas lahan dengan melakukan program intensifikasi dan ekstensifikasi lahan suboptimal. Lahan rawa lebak merupakan salah satu lahan suboptimal yang kini menjadi sasaran pemerintah untuk meningkatkan produktivitas dan melakukan ekstensifikasi lahan, diiringi dengan peningkatan intensitas pertanamannya.
Indonesia  memiliki  hamparan  lahan  rawa  lebak  mencapai  13,28  juta  hektar,  yang  terbagi  atas  rawa  lebak dangkal seluas 4,17 juta hektar, rawa lebak tengahan seluas 6,08 juta hektar, dan rawa lebak dalam seluas 3,04 juta hektar (Balitbangtan, 2007; Sulaiman et al., 2018). Masing-masing bentangan lahan rawa tersebut tersebar di empat pulau besar Indonesia, yaitu Sumatera, Kalimantan, Sulawesi, dan Papua dengan masing-masing luas sebesar 2,8 juta hektar, 2,6 juta hektar, 0,6 juta hektar dan 6,3 juta hektar (Djamhari, 2009; Sulaiman et al., 2018).
Ketersediaan lahan basah di beberapa kabupaten/kota di Provinsi Jambi masih cukup besar (Zainuddin, 2021), salah satunya adalah Kabupaten Muaro Jambi yang mana tergolong daerah dengan sawah terluas di Provinsi Jambi, namun tidak sejalan dengan tingkat produktivitas lahannya, karena jenis lahan sawah di Kabupaten Muaro Jambi di
Adilla Adistya dan Desi Aryani. Komparasi Pendapatan dan Determinan Produksi Padi Rawa Lebak Indeks Pertanaman 100 Dan 200 di Kecamatan Kumpeh Ulu, Muaro Jambi
dominasi oleh lahan rawa lebak. Jika dirincikan, salah satu lahan rawa lebak yang ada di Kabupaten Muaro Jambi paling  banyak  tersebar  di  Desa  Pudak,  Kecamatan  Kumpeh  Ulu.  Laporan  dari  BP3K  Arang-Arang  tahun  2019 menunjukkan  bahwa  Desa  Pudak  menjadi  daerah  yang  memiliki  produktivitas  nomor  dua  tertinggi  di  Kabupaten Muaro Jambi, yaitu sebesar 3,97 ton/ha dengan luas tanam seluas 340 hektar lahan rawa lebak dangkal dan rawa lebak tengahan.
Desa Pudak merupakan salah satu desa kawasan ekonmi masyarakat (KEM) dan menjadi percontohan bagi pengembangan kawasan-lawasan terpadu di Provinsi Jambi. Menurut (Syarifuddin et al., 2016) potensi yang dimiliki Desa Pudak meliputi subsector pertanian tanaman pangan dengan komoditi unggulan padi sawah seluas 650 hektar.
Dalam  proses  budidaya  padi,  masyarakat  di  Desa  Pudak  telah  mampu  mengadopsi  teknologi  budidaya sehingga dapat melaksanakan budidaya padi di lahan rawa lebak sebanyak dua kali dalam satu tahun (IP 200), namun masih pula terdapat beberapa petani yang hanya mampu melakukan budidaya padi sebanyak satu kali dalam setahun (IP  100).  Hal  ini  bersambut  baik  dengan  program  pemerintah  dalam  upayanya  meningkatkan  produktivitas  lahan. Apabila pelaksanaan usahatani padi di lahan rawa lebak dan peningkatan intensitas pertanamannya dikelola dengan baik, maka Kabupaten Muaro Jambi dapat meningkatkan produksi padi dan menjadi salah satu penyumbang gabah terbanyak di Provinsi Jambi.
Melaksanakan usahatani padi di lahan rawa lebak yang suboptimal serta kemauan petani untuk meningkatkan intensitas pertanamannya menimbulkan perbedaan pola dan sistem usahatani dengan petani padi yang masih belum dapat meningkatkan intensitas pertanamannya, dengan demikian berdasarkan uraian diatas maka tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis: 1) Determinan produksi padi rawa lebak indeks pertanaman 100 dan 200; 2) Membandingkan pendapatan yang diperoleh dari usahatani padi rawa lebak di indeks pertanaman 100 dan 200 di Desa Pudak.

## METODE PENELITIAN
Sampel yang dijadikan responden dalam penelitian ini adalah petani yang melaksanakan usahatani padi dengan IP 100 dan IP 200 yang ada di Desa Pudak, Kabupaten Muaro Jambi. Pengambilan sampel diambil dengan metode disproportionate stratified random sampling dengan total sampel sebanyak 60 petani.
Tabel 1. Jumlah Populasi dan Sampel Penelitian
No. Indeks Pertanaman Jumlah Populasi Jumlah Sampel Persentase 1 100 300 30 10% 2 20 124 30 24% Jumlah 424 60 34%

## Sumber: Olahan Data Primer, 2023
Jenis data yang digunakan adalah data cross-section dengan jenis data skala pengukuran rasoi yang bersumber dari data primer. Data primer diperoleh melalui wawancara langsung dengan petani sampel sebagai responden yang dipandu dengan daftar pertanyaan (kuisioner). Untuk menjawab tujuan pertama, digunakan metode metode regresi linear berganda dan uji asumsi klasik, yang meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, dan uji heteroskedastisitas. Ketiga kaidah uji asumsi klasik tersebut harus terpenuhi sesuai standar, maka dapat dilanjutkan dengan uji regresi linear berganda dengan persamaan matematis sebagai berikut (Riduwan, 2009).

## 𝒀
̂ = α + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + β 6 D + ε Dimana:
𝑌̂ = produksi petani padi rawa lebak
α
= nilai konstanta
β = nilai koefisien
X 1 = luas lahan garapan (ha/thn)
X 2 = penggunaan benih (kg/luas lahan/thn)
X 3 = penggunaan pupuk (kg/luas lahan/thn)
X 4 = intensitas pestisida (liter/luas lahan/thn)
X 5 = alokasi tenaga kerja (HOK/luas lahan/tahun)
D = indeks pertanaman, 0 = IP 100, 1 = IP 200
ε = error
Adilla Adistya dan Desi Aryani. Komparasi Pendapatan dan Determinan Produksi Padi Rawa Lebak Indeks Pertanaman 100 Dan 200 di Kecamatan Kumpeh Ulu, Muaro Jambi
Menguji  signfikansi  koefisien  korelasi  secara  bersama-sama  dapat  menggunakan  uji  F  dengan  rumus matematis seperti berikut:
F hitung = 𝑹 𝟐 (𝒏 – 𝒎 – 𝟏) 𝒎.(𝟏− 𝑹 𝟐 ) Dimana: n = jumlah responden m = jumlah variabel bebas Dengan hipotesis statistik:
H 0 : 𝑥 1 ̅̅̅ = 𝑥 2 ̅̅̅ H a : 𝑥 1 ̅̅̅ ≠ 𝑥 2 ̅̅̅ α = 0,05
Dengan kaidah keputusan sebagai berikut:
a. Jika P > 0,05, maka terima H 0 , artinya faktor lahan, benih, pupuk, pestisida, dan tenaga kerja secara simultan tidak mempengaruhi produksi usahatani.
b. Jika P ≤  0,05,  maka  terima  H a ,  artinya  faktor  lahan,  benih,  pupuk,  pestisida,  dan  tenaga  kerja  secara  simultan mempengaruhi pendapatan usahatani.
Sementara  untuk  menghitung  pendapatan  usahatani  IP  100  dan  IP  200  dengan  menggunakan  perhitungan analisis usahatani, yaitu perhitungan total biaya menurut Soekartawi (2003) sebagai berikut:

## TC = FC + VC
Keterangan: TC = total cost atau total biaya (Rp/hektar/tahun) FC
= fix cost atau biaya tetap (Rp/tahun)
VC = variable cost atau biaya variabel (Rp/hektar/tahun)
Setelah mendapatkan total biaya, selanjutnya mencari besar penerimaan usahatani dengan perhitungan sebagai berikut:
TR = P x Q Keterangan: TR = total revenue atau total penerimanaan (Rp/hektar/tahun)
P
= price atau harga gabah (Rp/kg) Q = quantity atau jumlah produksi gabah (ton/hektar)
Setelah diketahui nilai dari total biaya, maka pendapatan usahatani dapat dicari nilanya dengan rumus seperti sebagai berikut:
Π = TR – TC Keterangan: Π = pendapatan (Rp/ha/th)
TR = total revenue atau total penerimaan (Rp/ha/th)
TC = total cost atau total biaya (Rp/ha/th)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Determinan Produksi Usahatani Padi Rawa Lebak
A. Hasil Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik  adalaha alat analisis yang bertujuan untuk mendeteksi  permasalahan asumsi klasi dalam model  regresi  linear  (Riduwan,  2009).  Metode  uji  asumsi  klasik  bertujuan  untuk  melihat  koefisien  statistik  yang diperoleh merupakan penduga parameter yang benar dan akurat untuk melakukan uji regresi liner berganda, dalam hal ini jenis metode asumsi klasik yang digunakan berupa uji normalitas, uji multikolinearitas, dan uji heterskedastisitas (Rinaldi et al., 2021).

## Uji Normalitas
Uji normalitas merupakan metode yang bertujuan untuk mendeteksi nilai residual terdistribusi dengan normal atau tidak, syarat regresi yang baik harus memiliki nilai residual yang terdistribusi secara normal atau dapat hampir mendekati normal (Riduwan, 2009). Salah satu metode untuk menilai distribusi nilai residual dengan pendekatan grafik
Adilla Adistya dan Desi Aryani. Komparasi Pendapatan dan Determinan Produksi Padi Rawa Lebak Indeks Pertanaman 100 Dan 200 di Kecamatan Kumpeh Ulu, Muaro Jambi
diagonal Normal P-Plot of regression standardized , jika sebaran titik-titik dalam grafik mendekati atau rapat pada garis diagonal, maka dikatakan bahwa nilai residual berdistribusi normal (Mardiatmoko, 2020).
Gambar 1. Grafik Normal P-Plot Test
Gambar  1.  diatas  menunjukkan  bawhwa  nilai  residual  mengikuti  tersebar  hampir  mengikuti  arah  garis diagonal, maka model tersebut memenuhi asumsi uji asumsi klasik normalitas.

## Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas merupakan metode yang bertujun untuk menguji korelasi antar variabel bebas, apabila antara variabel bebas terdapat korelasi, maka data dapat dinyatakan memiliki gejala multikolinearitas. Menguji gejala multikolinearitas dalam regresi linear berganda dapat dilihat dengan nilai VIF pada masing-masing variabel bebas, apabila nilai VIF < 10, dan nilai tolerance > 0,01, maka data tersebut bebas dari gejala multikolinearitas (Azizah et al., 2021). Tabel berikut berisi nilai VIF dan tolerance pada masing-masing variabel bebas.
Tabel 2. Nilai VIF dan Tolerance pada Variabel Bebas
Variabel Bebas Collinearity Statistics Tolerance VIF Luas Lahan Garapan (Ha/Th) 0,186 5,365 Penggunaan Benih (Kg/Luas lahan/Th) 0,140 7,167 Penggunaan Pupuk (Kg/Luas lahan/Th) 0,320 3,124 Intensitas Pestisida (L/Luas lahan/Th) 0,355 2,816 Alokasi Tenaga Kerja (HOK/Luas lahan/Th) 0,103 9,668 Indeks Pertanaman (0= IP 100; 1= IP 200) 0,202 4,945 Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Hasil analisis menghasilkan bahwa seluruh variabel bebas bernilai nilai VIF < 10, dan nilai tolerance > 0,01, makas dapat disimpulkan bahwa melalui pengujian ini data tidak terdapat gejala multikolineartias dan telah memenuhi dua jenis uji asumsi klasik.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji heterosekdastisitas bertujuan untuk mendeteksi perbedaan nilai variance dan residual dari pengamatan satu ke pengamatan lain, apabila variance residual antar pengamatan tetap, maka disebut dengan homoskedastisitas. Cara menilai apakah suatu model mengalami heteroskedastisitas salah satunya dengan meihat grafik catterplot antara standardized predicted   value (ZPRED) dengan studendized residual (SRESID), dengan dasar pengambilan titik-titik dalam grafik tidak ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur, atau tidak ada apola yang jelas  (Mardiatmoko, 2020; Sulaeman, 2021).
Gambar 2. Hasil uji scatter plot
Gambar 2. diatas menunjukkan bahwa data bebas dari gejala heteroskedastisitas karena sebaran titik-titik tidak ada yang membentuk pola beraturan, melebar atau menyempit.

## B. Uji Regresi Linear Berganda
Setelah dilakukan uji asumsi klasik dan data telah memenuhi seluruh kriteria asumsi klasik, dapat dilakukan uji regresi linear berganda. Menurut Santoso (2000) penggunaan regresi linear berganda bertujuan untuk memprediksi besar  variabel  tergantung  dengan  menggunakan  data  variabel  bebas  yang  sudah  diketahui  besarnya.  Penelitian  ini memiliki satu variabel terikat yaitu produksi padi, serta enam variabel bebas yang terdiri dari luas lahan, penggunaan benih, penggunaan pupuk, penggunaan pestisida, tenaga kerja, dan indeks pertanaman dalam kategori 0 untuk IP 100 dan 1 untuk IP 200. Berikut adalah hasil nilai R 2 atau nilai korelasi dalam analisis regresi linear berganda.
Tabel 3. Hasil R 2 Analisis Regresi Linear Berganda
Model R R 2 Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0,988 a 0,976 0,973 436,86259
Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Hasil analisis diatas menunjukkan bahwa nilai adjusted R 2 sebesar 0,973, bahwa terdapat hubungan positif kuat antara variabel terikat dan ke-enam variabel bebas. Sebesar 97,3% variasi dari produksi sebagai variabel terikat, dapat dijelaskan oleh luas lahan, penggunaan benih, pupuk, pestisida, tenaga kerja dan indeks pertanaman sebagai variabel bebas, sisanya sebesar 2,7% dijelaskan oleh faktor diluar variabel. Selanjutnya pada Tabel 4. dituliskan hasil koefisien regresi.

## Tabel 4. Hasil Koefisien Regresi
Model Unstandardized Coefficient B T Sig. (constant) -1123,510 -6,785 0,000 Luas Lahan Garapan (Ha/Th) 1093,542 2,434 0,018 Penggunaan Benih (Kg/Luas lahan/Th) 34,100 3,493 0,001 Penggunaan Pupuk (Kg/Luas lahan/Th) 0,266 3,321 0,002 Intensitas Pestisida (L/Luas lahan/Th) 143,753 2,545 0,014 Alokasi Tenaga Kerja (HOK/ Luas lahan/Th) 44,718 6,979 0,000 Indeks Pertanaman (0 = IP 100; 1 = IP 200) 835,658 3,332 0,002 Uji F = 354,200 Sig 0,000 b
Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Adilla Adistya dan Desi Aryani. Komparasi Pendapatan dan Determinan Produksi Padi Rawa Lebak Indeks Pertanaman 100 Dan 200 di Kecamatan Kumpeh Ulu, Muaro Jambi
Berdasarkan Tabel  4.  hasil  estimasi  regresi  linier  berganda  dalam  penelitian  ini  memberikan  hasil  bahwa seluruh  variabel  bebas  berpengaruh  secara  nyata  terhadap  produksi  padi  lahan  rawa  lebak  di  Desa  Pudak.  Secara matematis, hasil estimasi dapat ditulis dengan persamaan regresi linier berganda seperti berikut:
Y = -1123,510 + 1093,542 X 1 + 34,100 X 2 + 0,266 X 3 + 143,753 X 4 + 44,718 X 5 + 835,658 X 6 +є
Hasil  analisis  estimasi  parameter  koefisien  regresi  juga  diperoleh  nilai  F  sebesar  354,200  dengan  tingkat signifikansi sebesar 0,000 lebih kecil dari alfa 0,05, yang artinya secara  simultan luas lahan garapan, penggunaan benih, penggunaan  pupuk, intensitas pestisida, alokasi tenaga kerja dan indeks pertanaman berpengaruh secara nyata terhadap produksi padi di Desa Pudak.
Luas lahan garapan (X 1 ) bernilai signifikansi sebesar 0,018, nilai signifikansi lebih kecil dari alfa 0,05, indikasi menunjukkan  bahwa  secara  parsial  luas  lahan  berpengaruh  secara  nyata  terhadap  produksi  padi  di  Desa  Pudak. Koefisien regresi sebesar 1039,542 artinya dengan meningkatnya satu hektar luas lahan akan meningkatkan produksi sebesar 1.093,542 kg/hektar. Akbar et al. (2017) meneliti bahwa keselarasan peningkatan luas lahan dengan rata-rata produksi padi berbanding lurus, semakin meningkatnya luas lahan yang digarap akan meningkatkan produksi padi.
Penggunaan benih (X 2 ) bernilai signfikansi sebesar 0,001 dan lebih kecil dari alfa 0,05. Indikasi menunjukkan bahwa secara parsial penggunaan benih berpengaruh secara nyata terhadap produksi padi di Desa Pudak. Koefisien regresi sebesar 34,100, artinya dengan menambahkan 1 kilogram benih padi, akan meningkatkan produksi sebesar 34,100  kg/hektar.  Sejalan  dengan  penelitian  Sofhan  &  P.  (2019)  bahwa  benih  memiliki  hubungan  positif  dan berpengaruh nyata terhadap produksi padi sawah, dengan standar penggunaan benih sebesar 30 – 40 kg/hektar.
Pupuk (X 3 ) bernilai ignfikansi sebesar 0,002 dan lebih kecil dari alfa 0,05.  Indikasi estimasi menunjukkan bahwa penggunaan pupuk berpengaruh secara nyata erhadap produksi padi di Desa Pudak. Koefisien regresi sebesar 0,266,  artinya  dengan  bertambahnya  satu  kilogram  pupuk  akan  meningkatkan  produksi  sebesar  0,266  kg/hektar. Sejalan dengan penelitian Sofhan & P., (2019); Sulistyorini & Sunaryanto, (2020) respon tanaman terhadap pemberian pupuk akan meningkat apabila pupuk yang digunakan tepat jenis, dosis, waktu dan cara pemberian.
Pestisida (X 4 ) benilai signifikansi sebesar 0,014 dan lebih kecil dari alfa 0,05. Hasil estimasi menunjukkan bahwa  secara  parsial  pestisida  berpengaruh  secara  nyata  terhada  produksi  padi  di  Desa  Pudak.  Koefisien  regresi sebesar 143,753 artinya dengan bertambahnya 1-liter pestisida akan meningkatkan produksi sebesar 143,753 kg/hektar. Neonbota & Kune (2016) menyatakan apabila penggunaan pestisida tidak sesuai dengan panduan usahatani seperti penggunaan  takaran  dan  dosis  yang  terlalu  berlebihan  atau  kekurangan  akan  mengakibatkan  rusaknya  padi  dan menurunkan hasil produksi padi.
Tenaga  kerja  (X 5 )  bernilai  signifikansi  sebesar  0,000,  dan  lebih  kecil  dari  alfa  0,05.  Indikasi  estimasi menunjukkan  bahwa  secara  parsial  tenaga  kerja  berpengaruh  secara  nyata  terhadap  produksi  padi  di  Desa  Pudak. Koefisien  regresi  sebesar  44,718  artinya  setiap  penambahan  1  HOK  akan  meningkatkan  produksi  sebesar  44,718 kg/hektar. Tenaga kerja berpengaruh dalam produksi padi karena kuantitas tenaga kerja merupakan faktor yang krusial dalam kegiatan budidaya padi dari pengolahan lahan hingga panen. Keberadaan tenaga kerja di bidang pertanian yang tidak menerapkan mekanisasi secara penuh menjadi faktor yang sangat menentukan dalam upaya peningkatan produksi tanaman.  Pada  kasus  usahatani  padi  di  Desa  Pudak,  kegiatan  mekanisasi  hanya  melibatkan  pengolahan  lahan  dan pemanenan.  Kegiatan  pembibitan,  penanaman  dan  pemeliharaan  tanaman  masih  menggunakan  tenaga  manusia, sehingga keberadaan tenaga kerja tersebut sangat berpengaruh terhadap peningkatan produksi padi.
Indeks pertanaman (X 6 ) memiliki dua kategori yang digolongkan menjadi variabel dummy , kode 0 untuk IP 100, dan kode 1 untuk IP 200. Hasil menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,002 lebih kecil dari alfa (0,005) pada kode 1, dengan nilai koefisien sebesar 835,658, artinya produksi padi pada IP 200 835,658 kg lebih besar dari produksi usahatani padi pada IP 100. Peningkatan indeks pertanaman secara teoritis akan meningkatkan produksi tanaman, pada luas lahan yang sama, tentu saja peningkatan indeks pertanaman akan mempengaruhi jumlah produksi dalam kurun satu tahun.

## 2. Pendapatan Usahatani Padi Rawa Lebak
A. Biaya Tetap
Biaya  tetap  merupakan  suatu  biaya  yang  besar  kecilnya  tidak  tergantung  pada  hasil  produksi  serta penggunaannya tidak habis dalam satu kali masa tanam atau satu kali proses produksi. Biaya tetap yang dihitung pada penelitian ini adalah biaya penyusutan alat usahatani. Berikut dijelaskan rincian struktur biaya tetap produksi padi rawa lebak di Desa Pudak.
Adilla Adistya dan Desi Aryani. Komparasi Pendapatan dan Determinan Produksi Padi Rawa Lebak Indeks Pertanaman 100 Dan 200 di Kecamatan Kumpeh Ulu, Muaro Jambi
Tabel 5. Stuktur Biaya Tetap Usahatani Padi Rawa Lebak IP 100 dan IP 200
No.  Komponen IP 100 IP 200 Rata-Rata (Rp/Ha/Th)  Persentase (%)  Rata-Rata (Rp/Ha/Th) Persentase (%) 1. Cangkul 13.722 7,13 8.018 1,49 2. Parang 8.260 4,30 3.779 0,70 3. Sabit 6.019 3,13 2.410 0,45 4. Arco 109.848 57,08 27.069 11,04 5. Hand-sprayer 54.569 28,36 59.719 5,00 6. Jaring 0 0,00 439.611 81,32 Jumlah 192.418 100,00 540.607 100,00
Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Berdasarkan  Tabel  5.  diatas  terlihat  perbedaan  yang  sangat  senjang  antara  penggunaan  biaya  tetap  pada usahatani padi rawa lebak IP 100 dan IP 200. Perbedaan yang jauh ini terjadi dikarenakan petani padi pada IP 100 tidak menggunakan jaring dalam proses budidaya padi. Sementara petani padi yang melaksanakan IP 200 seluruhnya telah menggunakan jaring sebagai salah satu komponen biaya tetap, harga jaring sebesar Rp100.000/bal. Satu hektar lahan sawah dibutuhkan sebanyak 30 bal jaring. Jaring berfungsi untuk melindungi tanaman padi dari serangan hama burung.

## B. Biaya Variabel
Biaya  variabel  adalah  biaya  yang  penggunaannya  habis  dalam  satu  msuim  tanam.  Volume  biayavariabel tergantung pada besar kecilnya produksi. Petani di Desa Pudak cenderung menggunakan rincian alat dan bahan yang sama  karena  seluruhnya tergabung  dalam  kelompom  tani.  Berikut adalah  rincian  struktur  biaya  penggunaan  biaya variabel pada usahatani padi IP 100 dan IP 200 di Desa Pudak.
Tabel 6. Struktur Biaya Variabel Usahatani Padi Rawa Lebak IP 100 dan IP 200
No. Komponen IP 100 IP 200 Rata-Rata (Rp/Ha/Th) Persentase (%) Rata-Rata (Rp/Ha/Th) Persentase (%) 1. Benih 148.694 1,66 230.092 2,23 2. Pupuk 539.250 6,04 1.908.039 18,53 3. Obat-Obatan 144.736 1,62 220.678 2,14 4. Tenaga Kerja 5.399.583 60,46 5.239.910 50,88 5. Hand-tractor 1.200.000 13,43 1.200.000 11,65 6. Mini-combine 1.500.000 16,79 1.500.000 14,56 Jumlah 8.932.264 100,00 10.298.720 100,00
Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Berdasarkan Tabel 6. Perbedaan yang jauh antara rata-rata biaya variabel usahatani padi IP 100 dan IP 200 dikarenakan perhitungan menggunakan satuan tahun. Usahatani padi IP 200 melakukan dua kali penanaman dalam satu tahun dimana artinya terdapat penjumlahan antara biaya variabel musim tanam pertama dan musim tanam kedua.
Rendahnya  alokasi  biaya  penggunaan  benih  pada  usahatani  IP  100  dikarenakan  para  petani  masih menggunakan padi lokal yang dihasilkan sendiri atau dibeli langsung dari petani lokal lain seharga Rp5000/kg. Petani padi  IP  200  rata-rata  telah  menggunakan  benih  Ciherang  dan  Inpara  3.  Selain  penggunaan  benih  yang  berbeda, intensitas  penggunaan  pupuk  diantara  usahatani  IP  100  dan  200  juga  berbeda.  Usahatani  IP  100  cenderung  tidak menggunakan pupuk kompos karena lahan yang cenderung lebih lama basah dan terendam.
Alokasi tenaga kerja memiliki persentase terbesar dalam komponen biaya variabel usahatani padi rawa lebak di Desa Pudak. Tingginya biaya alokasi tenaga kerja dikarenakan kegiatan usahatani masih cenderung semi-tradisional yang masih banyak membutuhkan tenaga kerja manusia.

## C. Total Biaya Produksi, Produktivitas dan Pendapatan Usahatani Padi
Total biaya produksi merupakan hasil penjumlahan dari biaya tetap dan biaya variabel yang telah dikeluarkan petani dalam satu tahun. Tabel berikut menuliskan rata-rata total biaya produksi usahatani padi rawa lebak IP 100 dan IP 200 di Desa Pudak.
Tabel 7. Total Biaya Produksi Usahatani Padi Rawa Lebak IP 100 dan IP 200 di Desa Pudak
No. Jenis Biaya IP 100 IP 200 Rata-Rata (Rp/Ha/Th) Persentase (%) Rata-Rata (Rp/Ha/Th) Persentase (%) 1. Biaya Tetap 192.418 2,00 540.607 5,00 2. Biaya Variabel 8.932.263 98,00 10.298.720 95,00 Jumlah 9.124.682 100,00 10.839.327 100,00
Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Berdasarkan Tabel 7. Terlihat bahwa total biaya produksi usahatani padi IP 100 dan IP 200 memiliki perbedaan yang besar, namun seluruh total biaya produksi diantara kedua usahatani padi ini sama-sama didominasi oleh biaya variabel.
Penerimaan dalam usahatani adalah hasil perkalian antara jumlah produksi dengan harga jual produk, sehingga penerimaan ditentukan oleh besar kecilnya volume produksi dan harga (Sofhan & P., 2019). Bentuk gabah yang dijual oleh para petani padi di Desa Pudak merpakan gabah kering giling (GKG) dengan harga jual sebesar Rp4000/kg, rata- rata gabah dijual untuk tujuan konsumsi, bukan untuk dijadikan benih kembali. Para petani menjual gabah cenderung langsung kepada pedagang pengumpul langganan petani yang sama. Hasil perhitungan pendapatan usahatani padi IP 100 dan IP 200 disajikan pada tabel berikut.
Tabel 8. Pendapatan Usahatani Padi IP 100 dan IP 200 di Desa Pudak
No. Uraian IP 100 IP 200 Perbedaan (Rp/Ha/Th) Rata-Rata Rata-Rata 1. Produksi (ton/luas Garapan/th) 2,06 5,60 3,54 2. Luas Lahan (Ha) 0,65 0,57 0,08 3. Produktivitas (Kg/Ha/Th) 3,20 9,81 6,61 4. Harga (Rp/kg) 4.000 3.800 200 5. Penerimaan (Rp/Ha/Th) 12.817.778 18.641.068 5.823.290 6. Total Biaya Produksi (Rp/Ha/Th) 9.124.683 10.839.327 1.714.644 7. Pendapatan (Rp/Ha/Th) 3.693.095 7.801.742 4.108.647
Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Berdasarkan Tabel 8. Menunjukkan bahwa rata-rata pendapatan usahatani padi IP 200 sangat jauh lebih besar dibandingkan usahatani IP 100. Perbedaan yang sangat besar dari IP 200 ini selain dikarenakan adanya penjumlahan antara pendapatan musim tanam pertama dan musim tanam kedua, petani padi IP 100 cenderung memiliki keterbatasan dalam  jenis  lahan  rawa  yang  mereka  miliki,  serta  keterbatasan  modal  sehingga  kuantitas  dan  kualitas  benih  yang digunakan  tidak  sebanding  dengan  usahatani  padi  IP  200,  serta  tidak  melakukan  perawatan  tanaman  padi  yang maksimal seperti yang dilakukan oleh petani padi IP 200.

## KESIMPULAN
1. Determinan penentu produksi usahatani padi rawa lebak IP 100 dan IP 200 adalah luas lahan, penggunaan benih, pupuk, pestisida, tenaga kerja dan indeks pertanaman.
2. Terdapat perbedaan yang sangat besar antara poduktivitas usahatani padi rawa lebak IP 100 dan IP 200 di Desa Pudak. Usahatani IP 100 memiliki produktivitas sebesar 3,21 ton/hektar/tahun, dan produktivitas usahatani padi IP 200 sebesar 9,81 ton/hektar/tahun. Pendapatan usahatani padi IP 100  sebesar Rp3.693.095/ha/tahun, sedangkan pendapatan IP 200 sebesar Rp7.801.742/ha/tahun.

## DAFTAR ISI
Akbar, I., Budiharjo, K., & Mukson. (2017). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produktivitas Padi di Kecamatan Kesesi, Kabupaten Pekalongan. Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian .
Azizah, I. N., Arum, P. R., & Wasono, R. (2021). Model Terbaik Uji Multikolinearitas untuk Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Padi di Kabupaten Blora tahun 2020. Prosiding Seminar Nasional UNIMUS , 61–69.
Balitbangtan. (2007). Luas dan Karakteristik Lahan Rawa Lebak . Pertanian.Go.Id. https://repository.pertanian.go.id Busyra, R. G., & Anom, A. (2021). Strategi Pengembangan Pemasaran Beras Perusahaan Umum (Perum) Bulog di Kota Jambi. Media Agribisnis , 6 (1).
Djamhari, S. (2009). Peningkatan Produksi Padi di Lahan Lebak Sebagai Alternatif Dalam Pengembangan Lahan Pertanian ke Luar Pulau Jawa. Jurnal Sains Dan Teknologi Indonesia , 11 (1), 64–69.
Mardiatmoko, G. (2020). Pentingnya Uji Asumsi KlasikPada Analisis Regresi Linier Berganda (Studi Kasus Penyusunan Persamaan Alometrik Kenari Muda [Canarium indicum L.]). Barekeng: Jurnal Ilmu Matemtika
Adilla Adistya dan Desi Aryani. Komparasi Pendapatan dan Determinan Produksi Padi Rawa Lebak Indeks Pertanaman 100 Dan 200 di Kecamatan Kumpeh Ulu, Muaro Jambi
Dan Terapan , 14 (3).
Neonbota, S. L., & Kune, S. J. (2016). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Usahatani Padi Sawah di Desa Haekto Kecamatan Neomuti Timur. Agribisnis Lahan Kering , 1 (3), 32–35. Riduwan. (2009). Pengantar Statitstika Sosial . Alfabeta.
Rinaldi, M., Prayudyanto, M. N., & Syaiful. (2021). Persepsi Masyarakat Terhadap Tingkat Kepuasan Pelayanan Bus Transjabodetabek dengan Metode Uji Asumsi Klasik dan Uji Regresi Linier Berganda. Seminar Nasional Ketekniksipilan, Infrastruktur, Dan Industri Jasa Konstruksi (KIIJK) , 309–315.
Santoso, S. (2000). Buku Latihan SPSS Statistik Parametrik . Elex Media Komputindo. Soekartawi. (2003). Teori Ekonomi Produksi Dengan Pokok Bahasan Analisis Fungsi Cobb-Douglass . PT Raja Grafindo Persada.
Sofhan, N. A. M., & P., A. R. (2019). Analisis Produksi dan Pendapatan Usahatani Padi Sawah di Kecamatan Dampelas Kabupaten Donggala. E-Jurnal Mitra Sains , 7 (1), 83–95.
Sulaeman, R. (2021). Pengaruh Profitabilitas, Leverage, dan Ukuran Perusahaan Terhadap Penghindaran Pajak (Tax Avoidance). Syntax Idea , 3 (2), 354–367.
Sulaiman, A. A., Subagyono, K., Alihamsyah, T., Noor, M., Hermanto, Muharam, A., Subiiksa, I. G. M., & Suwastika, I. W. (2018). Membangkitkan Lahan Rawa, Membangun Lumbung PANGAN Indonesia . IAARD PRESS.
Sulistyorini, S., & Sunaryanto, L. T. (2020). Dampak Efisiensi Usahatani Padi Terhadap Peningkatan Produktvitas. Jambura Agribusiness Journal , 1 (2), 43–51. https://doi.org/10.37046/jaj.v1i2.2680
Syarifuddin, H. W. A. S., Hamzah, E., Kartika, A., & Andayani, J. (2016). Pengenalan Teknik Usahatani Terpadu Di Kawasan Ekonomi Masyarakat Desa Pudak. Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat , 31 (4), 1–4.
Zainuddin. (2021). Dampak Dana Alokasi Khusus (DAK) Pertanian dan Irigasi Terhadap Produksi Padi Sawah dan Ketahanan Pangan Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi. Media Agribisnis , 6 (2).