## Pengaruh Penggunaan Bioaktivator Tehadap Produksi Usahatani Padi
Ipong Pujo Nalindro a , Rahayu Relawati a* , Istis Baroh a a Fakultas Pertanian-Peternakan, Program Studi Agribisnis, Universitas Muhammadiyah Malang *Correspondence author: rahayurelawati@umm.ac.id
Article Info Abstrak Article history: Received 12 July 2022 Received in revised from 20 August 2022
Accepted 28 December 2022 DOI: https://doi.org/10.32938/ag.v8i1.1817
Bioactivators or biological fertilizers are materials containing microorganisms used by rice farmers with the aim of increasing rice production so as to create increased food security. This study aims to analyze the production, income of rice farming and the effect of bioactivators and other production inputs on rice farming production. The research was conducted at the Margo Santoso Farmer's Group, Ngajum Village, Malang Regency. Simple random sampling was used as a determinant of sampling. The population of farmers is known to be 102 people and a sample of 50 respondents was taken using the Slovin formula calculation. Data analysis using Cobb Douglass production function. The  results  showed  that  the  average  rice  production  and  income  of  rice farming  using  bioactivators  was  9.385  kg/ha  with  an  income  of  Rp. 30.886.260 /Ha while those who do not use bioactivator 7.817 kg/Ha with an income of Rp. 23.329.566 /Ha. The results showed that simultaneously the  variables  of  seed,  fertilizer,  pesticide,  labor,  and  bioactivator  had  an effect on the rice production variable, while partially the pesticide, labor, and bioactivator variables had a significant effect on rice production, but the seed and fertilizer variables had no significant effect on the rice production. rice production. Strategies that can be used to increase rice farming production by adding a bioactivator by 1% will increase rice production by 19,9%, adding a workforce of 1% will increase production by 17,7% and adding pesticides by 1% will increase production 8,7%. However, adding 1% of seeds can only increase production by 5% and adding 1% fertilizer only increases production by 8,4%.
Keywords:
Income Productivity biofertilizer

## 1. Pendahuluan
Padi  adalah  salah  satu  tanaman  pangan  yang  sejak  dulu  hingga  sekarang  banyak dibudidayakan oleh petani di Indonesia. Peran yang dilakukan oleh Badan Penyuluhan Pertanian (BPP)  sebagai  fasilitator  komunikasi  antara  petani  dengan  pemerintah  untuk  meningkatkan ketahanan  pangan  dan  produksi  padi  di  Indonesia. Elizabeth  (2019) menjelaskan  bahwa peningkatan  kebutuhan  bahan  baku  pangan  berkelanjutan  perlu  diadakan  untuk  menambah pendapatan  petani.  Menurut Akbar et  al (2017) ,  Kementerian  Pertanian  telah  berusaha meningkatkan  produksi  padi  dengan  program  Penguatan  Pembangunan  Pertanian  untuk Kedaulatan Pangan (P3KP). Program ini sebagai upaya untuk meningkatkan produktivitas padi.
Dukungan  pemerintah  melalui  Kementrian  Pertanian  dalam  upaya  peningkatan  produksi dan  swasembada  padi  yakni  dengan  terus  melakukan  pembaharuan  inovasi  dengan  teknologi ( Sulaiman et al ., 2018 ). Teknologi bioaktivator atau pupuk hayati menjadi usaha pemerintah dalam peningkatan produksi padi.
Tabel 1. Kecamatan di Kabupaten Malang dengan Produksi Padi Tertinggi Tahun 2020.
Kecamatan Luas Panen (Ha) Produksi Padi (Ton) Donomulyo 6.268 44.481 Kepanjen 4.158 30.814 Dampit 3.990 28.627 Singosari 3.598 25.596 Ngajum 2.993 21.039 Bantur 2.850 19.776 Gondanglegi 2.652 19.120 Pagelaran 2.603 18.711 Pakisaji 2.553 18.529 Karangploso 2.590 18.471 Total 34.255 245.164
Sumber : Badan Pusat Statistik Kabupaten Malang (2021)
Tabel 1 menyajikan sepuluh kecamatan yang memiliki produksi padi tertinggi di Kabupaten Malang.  Produksi  usahatani  padi  di  Kabupaten  Malang  yang  tinggi  salah  satunya  Kecamatan Ngajum.  Kecamatan  Ngajum  berada  di  posisi  kelima  dengan  luas  panen  sebesar  2.993  Ha  dan produksi  padi  sebanyak  21.039  Ton  ( Badan  Pusat  Statistik,  2021 ).  Kecamatan  Ngajum  terletak pada  ketinggian  ±  370  meter  di  atas  permukaan  laut.  Kecamatan  ini  memiliki  beberapa  desa dengan mata pencaharian utama penduduk sebagian bekerja dibidang pertanian dengan beberapa
jenis tanaman seperti padi, jagung, tebu, kopi, ubi jalar ( Balai Penyuluhan Pertanian, 2021 ). Balai Penyuluhan Pertanian (2021) menjelaskan bahwa produksi padi Kecamatan Ngajum pada tahun 2019  sebesar  8.397,88  ton.  Desa  Ngajum  memiliki  luas  panen  237  Ha  dengan  produksi  padi sebesar 1.682,7 ton ( Balai Penyuluhan Pertanian, 2021 ).
Bioaktivator merupakan salah satu larutan yang memiliki kandungan mikroorganisme baik berfungsi  sebagai  penyubur  tanah  dengan  mengembalikan  zat-zat  yang  hilang  ( Sunarsih et  al ., 2018 ). Subagio et al., (2019) menyatakan bahwa proses produksi pertanian membutuhkan banyak faktor  produksi  seperti  modal,  tenaga  kerja,  serta  teknologi  bioaktivator  yang  dapat memaksimalkan hasil produksi padi.
Produksi  merupakan  kegiatan  untuk  menghasilkan  produksi  padi  secara  maksimal. Pemanfaatan  faktor  produksi  dengan  proses  mengubah input menjadi output agar  dapat digambarkan pada produksi padi agar memiliki produktivitas yang efisien dan efektif ( Park, 2021 ). Fungsi produksi sebagai fungsi persamaan matematik yang melibatkan jumlah penggunaan input dan  jumlah output, dalam  kasus  ini  menggunakan  dua  atau  lebih  variabel  Independen  (X)  dan Dependen (Y) ( Karmini, 2018 ; Razzianto et al ., 2021 ). Analisis regresi fungsi produksi Cobb Douglas digunakan untuk mengetahui pengaruh faktor apa yang mempengaruhi produksi padi ( Bantaika, 2017 ; Musaba  &  Mukwalikuli,  2019 ). Subedi et  al., (2020) menjelaskan  fungsi  produksi Cobb Douglass digunakan sebagai alat penentu analisis efisiensi pertanian, oleh karena itu penggunaan fungsi produksi selain digunakan untuk mengetahui pengaruh faktor produksi dapat digunakan untuk analisis efisiensi pertanian.
Penelitian terdahulu tentang produksi padi dan bawang dipengaruhi oleh pupuk hayati dan variabel lainnya, menunjukan bahwa secara  simultan variabel pupuk hayati memiliki pengaruh yang signifikan terhadap produksi. Variabel lainnya yang dimaksud adalah variabel tenaga kerja dan pestisida ( Kurniati & Darus, 2018 ; Manggala & R. Boedi, 2018 ; Riyanto et al ., 2019 ) Penelitian terdahulu selanjutnya mengenai produksi kacang hijau dan padi yang dipengaruhi oleh  input  produksi.  Input  produksi  yang  dimaksud  adalah  pupuk  hayati,  benih,  dan  pupuk. Secara simultan diketahui variabel pupuk hayati, benih, dan pupuk tidak memiliki pengaruh yang signifikan  terhadap  produksi  kacang  hijau  dan  padi.  ( Atika et  al .,  2020 ; Fitriana et  al .,  2020 ; Septiadi et al ., 2020 )
Berdasarkan penelitian terdahulu diketahui bahwa penelitian yang membahas bioaktivator untuk  produksi  padi  masih  minim.  Kebaharuan  penelitian  ini  terdapat  pada  penggunaan bioaktivator  dan lokasi usahatani padi di dataran tinggi. Tujuan penelitian adalah menganalisis produksi dan pendapatan usaha tani, penggunaan bioaktivator, serta pengaruh bioaktivator dan input produksi lainnya terhadap produksi usahatani padi.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  menggunakan  metode  deskriptif  inferensial.  Metode  deskriptif digunakan  untuk menggambarkan hasil  melalui data-data yang diperoleh sebagai pendukung dan akan diringkas kesimpulannya.  Metode  inferensial  digunakan  untuk  membuat  hipotesis  sebagai  peramalan kesimpulan yang diperoleh melalui data sampel. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan  data  primer  yang  diperoleh  melalui  hasil  wawancara  secara  langsung  dengan responden ( Khoerunisa et al ., 2021 ). Penelitian dilaksanakan di Desa Ngajum, Kecamatan Ngajum, Kabupaten  Malang.  Waktu  penelitian  pada  bulan  Maret-April  2022.  Subjek  penelitian  adalah anggota Kelompok Tani Margo Santoso dengan jumlah populasi 102 petani padi. Jumlah sampel ditentukan  menggunakan  rumus Slovin menjadi  50  responden.  Menurut Yardha et  al .,(2021) , rumus Slovin dijelaskan sebagai berikut :
𝑛 = 𝑁 1 + 𝑁(ℯ 2 ) n  :  Jumlah sampel N :  Jumlah Populasi e : Error Sampel penelitian diperoleh menggunakan metode simple random sampling. Metode ini dapat digunakan ketika data populasi telah tersedia kemudian sampel diambil secara acak. Rifki et al.,
(2021) menjelaskan  bahwa  sampel  diambil  secara  acak  dari  populasi  tanpa  melihat  strata  yang terdapat dalam sampel tersebut.
Variabel penelitian terdiri dari Benih (Ben), Pupuk (Pu), Pestisida (Pes), Tenaga Kerja (Ten), Bioaktivator (Bio), dan Produksi padi (Prod). Analisis data menggunakan metode Fungsi Produksi Cobb      Douglas. Analisis  ini  digunakan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  apa  saja  yang mempengaruhi produksi padi. Sebelum dilakukan pengujian fungsi produksi, perlu dilakukan uji
asumsi klasik untuk mengetahui apakah data yang diperoleh berdistribusi normal ( Manggala & R. Boedi, 2018 ).
Fungsi  produksi Cobb  Douglas dapat  menjadi  linier  dengan  merubah  atau mentransformasikan ke bentuk linear dalam bentuk logaritma Natural ( Ln ) ( Moonik et al ., 2020 ). Secara matematis ditulis sebagai berikut :
Ln Prod = a + β 1 Ln Ben + β 2 Ln Pu + β 3 Ln Pes + β 4 Ln TK + β 5 Ln Bio + e
Ln
: Log natural a :  Konstanta β (1,2,3,4,5) :  Koefisien Prod :  Produksi Ben :  Benih TK :  Tenaga Kerja Pu :  Pupuk Pes :  Pestisida Bio : Dummy Bioaktivator
0 : Tidak Menggunakan Bioaktivator
1 : Menggunakan Bioaktivator
e
: Error
3. Hasil Dan Pembahasan
1) Produksi dan Pendapatan Usahatani Padi
Produksi  sebagai  salah  satu  proses  merubah input menjadi output untuk  menjadi  produk yang bernilai tinggi, hasil dari proses tersebut dinamakan produk (padi). Produksi dalam penelitian ini merupakan hasil panen padi per Hektar. Produksi padi dan pendapatan usahatani  padi per hektar dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3 .
Tabel 2. Hasil Produksi Padi Menggunakan Bioaktivator
Hasil Produksi (kg) Jumlah Persentase (%) <7.195 0 0 7.195-8.655 6 30 8.655-10.115 10 50 10.115-11575 3 15 >11.575 1 5 Total 20 100
Sumber : Data Primer Diolah, 2022
Tabel 2 menjelaskan bahwa 30%-50% mayoritas responden yang menggunakan bioaktivator memiliki rentang produksi sekitar 7.195 - 10.115 kg/Ha dengan jumlah petani 6 - 10 yang memiliki jenjang  pendidikan  SMP  -  SMA.  Total  responden  yang  menggunakan  bioaktivator  sebanyak  20 responden. Rata-rata produksi padi yang menggunakan bioaktivator sebanyak 9.385 kg/Ha.
Tabel 3. Hasil Produksi Padi Tidak Menggunakan Bioaktivator
Hasil Produksi (kg) Jumlah Persentase (%) <781 1 3,3 781-2.768 12 40 2.768-4.755 13 43,4 4.755-6.743 1 3,3 >6.743 3 10 Total 30 100
Sumber : Data Primer Diolah, 2022
Tabel  3 menjelaskan  bahwa  mayoritas  responden  yang  tidak  menggunakan  bioaktivator memiliki hasil produksi pada rentang 781 - 4.755 kg/Ha dengan persentase sebesar 40% - 43,4%. Total responden yang tidak menggunakan bioaktivator sebanyak 30 orang. Rata-rata produksi padi tanpa menggunakan bioaktivator sebanyak 7.817 kg/Ha.
Penjelasan  diatas  diketahui  rata-rata  produksi  usahatani  padi  di  Desa  Ngajum  baik  yang menggunakan  bioaktivator  maupun  tidak  menggunakan  bioaktivator  jauh  lebih  besar  daripada
produksi padi di Kecamatan Sidomulyo, Kabupaten Lampung yang mempunyai hasil panen padi tertinggi  di  Kabupaten  Lampung  yang  mampu  memproduksi  sebesar  2.287  kg/Ha  ( Noer et  al ., 2018 ).  Produksi  di  Desa  Togid  sebagai  sentra  produksi  tertinggi  di  Kecamatan  Tutuyan  yang memiliki hasil panen padi sebesar 2.259 kg/Ha masih kalah jauh dari pada produksi Desa Ngajum.
Tabel 4. Rata-rata Biaya Variabel Responden Menggunakan Bioaktivator Per Hektar
Uraian Jumlah ( Rp) Persentase (%) Benih 108.575 0,77 Pupuk 6.868.425 48,60 Pestisida 899.144 6,36 Tenaga Kerja 6.148.006 43,50 Bioaktivator 109.306 0,77 Total 14.133.456 100
Sumber : Data Primer Diolah, 2022
Penggunaan input produksi sangat perlu digunakan untuk memaksimalkan hasil produksi usahatani padi. Biaya variabel produksi usahatani padi yang digunakan terdiri dari benih, pupuk, pestisida,  tenaga  kerja,  dan  bioaktivator.  Perbedaan  jumlah  biaya  produksi  yang  dikeluarkan responden ditentukan oleh jenis kegiatan yang dilakukan bisa dari aktivitas produksi usahatani padi dan pengelolaan dalam produksi usahatani. Biaya variabel yang dikeluarkan pada responden yang menggunakan bioaktivator sebanyak Rp. 14.133.456 /Ha.
Tabel 5. Rata-rata Biaya Tetap Responden Menggunakan Bioaktivator Per Hektar
Uraian Jumlah (Rp) Persentase (%) Sewa Lahan 726.000 28,32 Sewa Alat 1.602.833 62,53 Penyusutan Alat 234.642 9,15 Total 2.563.475 100
Sumber : Data Primer Diolah, 2022
Tabel  5 menyajikan  biaya  tetap  usahatani  padi  yang  digunakan  yaitu  sewa  lahan,  pajak lahan,  sewa  alat,  dan  penyusutan  alat.  Penggunaan  sewa  alat  dan  sewa  lahan  dapat mempengaruhi efisiensi waktu dan tenaga kerja dalam proses produksi usahatani padi di Desa Ngajum. Bervariasinya jumlah biaya yang digunakan tergantung dengan kemampuan responden dalam  pengelolaan  usahatani  yang  dimiliki.  Rata-rata  biaya  tetap  yang  dikeluarkan  responden pengguna bioaktivator sebesar Rp. 2.563.475 /Ha.
Tabel 6. Rata-rata Biaya Variabel Responden Tidak Menggunakan Bioaktivator Per Hektar
Uraian Jumlah ( Rp) Persentase (%) Benih 120.192 0.90 Pupuk 5.897.614 44,32 Pestisida 821.077 6,17 Tenaga Kerja 6.469.064 48,61 Total 13.307.947 100
Sumber : Data Primer Diolah, 2022
Biaya  input  produksi  pada  responden  yang  tidak  menggunakan  bioaktivator  cukup signifikan,  terlihat  rata-rata  biaya  tenaga  kerja  dan  pupuk  berada  sekitar  Rp.  5.000.000  - 6.000.000/Ha.  Tenaga  kerja  memiliki  jumlah  rata-rata  terbanyak  dengan  persentase  sebesar 48,61% dengan total biaya variabelnya sebesar Rp. 13.307.947 /Ha.
Tabel 7. Rata-rata Biaya Tetap Responden Tidak Menggunakan Bioaktivator Per Hektar
Uraian Jumlah (Rp) Persentase (%) Sewa Lahan 913.956 37,18 Sewa Alat 1.323.687 62,53 Penyusutan Alat 220.489 8,97 Total 2.458.132 100 Sumber : Data Primer Diolah, 2022
Data  tersebut  menjelaskan  bahwa  rata-rata  biaya  sewa  lahan  dan  sewa  alat  merupakan pengeluaran yang hampir sama besarnya dibandingkan dengan pengeluaran yang lain. Rata-rata
biaya  tetap  yang  dikeluarkan  oleh  responden  tanpa  menggunakan  bioaktivator  sebesar  Rp. 2.458.132 /Ha.
Total  rata-rata  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  produksi  padi  pada  responden  yang menggunakan bioaktivator sebesar Rp. 16.696.931 /Ha. Rata-rata biaya yang dikeluarkan oleh responden yang tidak menggunakan bioaktivator sebesar Rp. 15.766.079 /Ha. Data outlook BPS menunjukan total rata-rata biaya untuk usahatani padi sebesar Rp. 13.559.300 /Ha ( BPS, 2019 ). Rata-rata biaya yang ada di Desa Ngajum lebih besar dibandingkan dengan data BPS.
Tabel 8. Pendapatan Responden yang Menggunakan dan Tidak Menggunakan Bioaktivator
Menggunakan Bioaktivator Tidak Menggunakan Bioaktivator Pendapatan (Juta/Rp.) Jumlah (Orang) Pendapatan (Juta/Rp.) Jumlah (Orang) <17 0 <14 2 17-26 7 14-20 7 26-35 6 20-26 11 35-44 6 26-32 9 >44 1 >32 1 Total 20 Total 30
Sumber : Data Primer Diolah, 2022
Tabel 8 diketahui bahwa terdapat mayoritas responden yang menggunakan bioaktivator di antara  rentang  Rp.  26.000.000  -  Rp.  35.000.000  /Ha  dan  Rp.  35.000.000 – Rp.  44.000.000. Responden  yang  memiliki  pendapatan  tersebut  memiliki  pendidikan  SMP  -  SMA.  Rata-rata pendapatan  usahatani  padi  yang  menggunakan  bioaktivator  sebesar  Rp.  30.886.260  /Ha. Pendapatan responden yang tidak menggunakan bioaktivator yang mayoritas diketahui diantara Rp. 20.000.000 - Rp. 26.000.000 /Ha. Pendapatan tersebut didominasi dengan responden yang memiliki  pendidikan  di  tingkat  SMP-SMA.  Rata-rata  pendapatan  usahatani  padi  yang  tidak menggunakan bioaktivator sebesar Rp. 23.329.566 /Ha.
Jika dibandingkan dengan pendapatan usahatani yang ada di Desa Pitu Raiwa  Kabupaten Sirdap yang memiliki luas lahan padi yang dihasilkan tertinggi di Kabupaten Sierdap serta memiliki pendapatan  rata-rata  sebesar  Rp.  13.624.672  /Ha  terlihat  pendapatan  Desa  Ngajum  jauh  lebih tinggi dari Desa Pitu Raiwa ( Ma’ruf et al ., 2019 ). Namun, hasil ini masih jauh lebih rendah daripada pendapatan usahatani di Mlonggo yang memiliki produksi padi terbesar di Kabupaten Jepara serta mempunyai  rata-rata  pendapatan  sebesar  Rp.  32.908.096  /Ha.  Jadi  secara  keseluruhan pendapatan  usahatani  padi  di  Ngajum  yang  menggunakan  bioaktivator  maupun  tidak menggunakan  bioaktivator  berada  diantara  pendapatan  usahatani  di  Pitu  Riawa  dan  Mlonggo, Jepara.

## 2) Analisis Cobb Douglas
Uji kolmogorov-smirnov digunakan  untuk  mengetahui  data  yang  didapat  bertribusi  secara normal atau tidak. Data yang telah dinyatakan normal dapat dilanjutkan ke tahap uji selanjutnya.
Tabel 9. Uji Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 50 Asymp. Sig (2-tailed) ,200 c.d

## Sumber : Data Primer Diolah, 2022
Tabel 9 diketahui bahwa uji data dikatakan normal apabila Asymp. Sig > α, dapat dikatakan data tersebut memiliki distribusi normal begitu juga sebaliknya apabila Asymsp. Sig < α maka data dikatakan tidak berdistribusi normal ( Pramono et al ., 2021 ; Putra et al ., 2018 ). Tabel One-Sample Kolmogorov-smirnov  Test terdapat nilai Asymp.  Sig adalah  0,200  >  0,05  yang  diartikan  data berdistribusi normal. Didukung dengan grafik P-Plot titik mengikuti arah grafik yang menunjukan data  yang  diambil  berdistribusi  normal  hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  pendapat Permadi et al .,(2020) titik-titik  mengikuti  garis  diagonal  bisa  dikatakan  dan  diartikan  nilai  residual berdistribusi normal.
Uji scatter plot dapat diketahui bahwa titik-titik menyebar tidak beraturan, dapat diartikan bahwa  data  tidak  memiliki  masalah  heteroskedastisitas.  Uji Multikolinearitas menunjukan  nilai tolerance masing-masing variabel > 0,1 dan nilai masing-masing nilai VIF < 10 yang menandakan tidak ada data yang terjadi multikolinearitas. Hasil uji asumsi klasik dapat disimpulkan data yang telah diperoleh berdistribusi normal.
Analisis  koefisien  determinasi  merupakan  keragaman  variabel  dependen    yang  mampu dijelaskan oleh variabel independen ketika telah dalam model regresi atau variabel yang digunakan pada penelitian. Nilai koefisien determinasi sebagai pengukur perbandingan antara nilai kuadrat regresi  serta  nilai  kuadrat  total  R square .  Analisis  Uji  F  menggunakan  fungsi  produksi Cobb Douglass diperlukan  untuk  mengetahui  perbandingan  regresi  rata-rata  dengan  nilai  residu  dari variabel  independen  secara  simultan  mempengaruhi  produksi  padi.  Uji  F  dapat  dilihat  dengan membandingkan hasil nilai F hitung dengan nilai F tabel. Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel 10 .

## Tabel 10. Analisis Koefisien Determinasi dan Uji F
Analisis Hasil Koefisien Determinasi R ,723 a R Square ,522 Adjusted R Square ,464 Uji F F 9,616 F Tabel 2,43 (5%)
Sumber : Data Primer Diolah 2022
Tabel 10 menjelaskan bahwa kontribusi variabel benih, pupuk, tenaga kerja, pestisida, dan bioaktivator  terhadap  variabel  produksi  padi  sebesar  52,2%  yang  dapat  diukur  dengan  variabel tersebut, sedangkan sisanya sebesar 47,8% dipengaruhi oleh variabel lain di luar model. Tabel 10 juga menjelaskan nilai F hitung (9,616) > F tabel (2,43). F tabel diperoleh dari hasil perhitungan jumlah variabel  dikurangi  satu  dan  jumlah  sampel  dikurangi  dengan  jumlah  variabel.  Secara  simultan seluruh variabel bebas berpengaruh terhadap produksi usahatani padi. variabel yang dimaksud antara lain benih, pupuk, pestisida tenaga kerja, dan bioaktivator ( Manggala & R. Boedi, 2018 ). Berdasarkan analisis faktor produksi didapatkan nilai koefisien regresi, T hitung dan nilai signifikansi untuk mengetahui adanya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen yang disajikan pada Tabel 11 .
Tabel 11. Tabel Koefisien Variabel Bebas Terhadap Produksi Padi Tahun 2022
Model B t Sig. Produksi Padi (Prod) 7,212 11,743 ,000 Benih (Ben) ,050 ,763 ,450 Pupuk (Pu) ,084 1,273 ,210 Pestisida (Pes) ,087 2,143 ,038 Tenaga Kejra (TK) ,177 2,468 ,018 Dummy Bioaktivator (Bio) ,199 4,451 ,000
Sumber : Data Primer Diolah, 2022
Prod :  7,212 + 0,050 ln Ben + 0,08 lnPu + 0,87 lnPes + 0,177 lnTK + 0,199 lnBio (1) + e Variabel  Benih  (Ben)  didapat  hasil  bahwa  nilai  signifikan  diketahui  sebesar  0,450  dimana 0,450 > 0,05 nilai ini dapat diartikan sebesar 55% dimana nilai kesalahan tidak boleh lebih dari 5%  yang  berarti  penggunaan  Variabel  Benih  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap produksi usahatani padi. Hasil tersebut berbeda dengan penelitian terdahulu yang menyatakan penggunaan variabel benih memiliki pengaruh yang signifikan terhadap produksi usahatani padi ( Nambela & Sinaga, 2019 ; Putra et al ., 2018 ). Nilai koefisien Ben sebesar 0,050 hal ini menandakan setiap kenaikan 1% pada benih hanya meningkatkan produksi padi sebesar 5%.
Variabel Pupuk (Pu) didapat hasil nilai signifikan sebesar 0,210 > 0,05 yang dapat diartikan bahwa hanya 79% yang dapat diartikan bahwa variabel pupuk tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap produksi usahatani padi. Hasil penelitian tersebut berbeda dengan penelitian terdahulu yang  menyatakan  penggunaan  pupuk  berpengaruh  nyata  terhadap  produksi  usahatani  padi ( Khairul & Lamusa, 2021 ; Putra et al ., 2018 ). Nilai koefisien sebesar 0,084 nilai ini berarti apabila terdapat penambah variabel Pu sebesar 1% hanya bisa meningkatkan produksi sebesar 8,4%.
Variabel Pestisida (Pes) dapat diketahui memiliki nilai signifikan sebesar 0,038 < 0,05 dengan demikian  dapat  diartikan  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  sebesar  96,2%  terhadap  produksi usahatani padi. Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa
variabel pestisida tidak berpengaruh nyata terhadap produksi usahatani padi ( Cahyati & Hasan, 2021 ; Putra et al ., 2018 ). Nilai koefisien variabel Pes sebesar 0,087 yang  berarti setiap penambahan pestisida sebanyak 1% dapat mempengaruhi peningkatan produksi usahatani padi sebesar sebesar 8,7%.
Variabel  Tenaga  Kerja  (TK)  setelah  dianalisis  mendapatkan  nilai  signifikansi  0,018  <  0,05 dimana  diketahui  bahwa  sebesar  98,2%  tenaga  kerja  berpengaruh  signifikan  secara  parsial terhadap produksi usahatani padi ( Manggala & R. Boedi, 2018 ). Namun, berbeda dengan penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa tenaga kerja tidak memiliki pengaruh yang nyata signifikan terhadap produksi usahatani padi ( Putra et al ., 2018 ). Nilai koefisien sebesar 0,177 yang berarti setiap penambahan 1% tenaga kerja dapat meningkatkan produksi sebesar 17,7%.
Variabel dummy bioaktivator (Bio) dapat dianalisis nilai signifikan sebesar 0,000 < 0,05  nilai ini diketahui pengaruh penggunaan variabel Bio sebesar 100% yang berarti variabel bioaktivator memiliki pengaruh positif signifikan terhadap produksi usahatani padi ( Riyanto et al ., 2019 ). Nilai koefisien Bio sebesar 0,199 yang berarti jika terdapat kenaikan variabel bioaktivator sebesar 1% maka dapat meningkatkan produksi sebesar 19,9%.
Berdasarkan penjelasan yang telah diuraikan dapat ditarik kesimpulan bahwa secara parsial variabel bioaktivator, tenaga kerja, dan pestisida berpengaruh nyata terhadap produksi usahatani padi sedangkan variabel benih dan pupuk tidak berpengaruh secara signifikan terhadap produksi usahatani padi di Desa Ngajum.
Simpulan Rata-rata  produksi  responden  yang  menggunakan  bioaktivator  sebesar  9.385  kg/Ha, sedangkan  yang  tidak  menggunakan  bioaktivator  sebesar  7.817  kg/Ha.  Pendapatan  rata-rata responden yang menggunakan bioaktivator dalam satu kali musim panen sebesar Rp. 30.886.260 /Ha sedangkan yang tidak menggunakan bioaktivator sebesar Rp. 23.329.566 /Ha.
Secara  simultan  penggunaan  benih,  pupuk,  pestisida,  tenaga  kerja,  dan  bioaktivator berpengaruh terhadap produksi padi. Secara parsial Penggunaan bioaktivator, tenaga kerja, dan pestisida  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  produksi  usahatani  padi  sedangkan  variabel benih dan pupuk tidak berpengaruh nyata terhadap produksi usahatani padi
Strategi  yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  produksi  usahatani  padi  dengan menambah penggunaan bioaktivator, tenaga kerja, pestisida, dan mengurangi penggunaan benih serta pupuk. Upaya dinas pertanian berperan penting untuk meningkatkan produksi padi dengan melakukan  penyuluhan  dan  pelatihan  agar  petani  bisa  menggunakan  bioaktivator  untuk meningkatkan produksi.

## Pustaka
Akbar,  I.,  Budiraharjo,  K.,  &  Mukson.  (2017).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Produktivitas  Padi  Di  Kecamatan  Kesesi,  Kabupaten  Pekalongan. Agrisocionomics:  Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian , 1 (2), 99 – 111. https://doi.org/10.14710/agrisocionomics.v1i2.1820 Atika, Syaifuddin, & Kaharuddin. (2020). Respons Petani Terhadap Efektivitas Pemberian Pupuk Hayati Petrobio Terhadap Pertumbuhan Vegetatif Tanaman Kacang Tanah (Arachis hypogaea L.). Jurnal Agrisistem: Seri Sosek dan Penyuluhan , 16 (2), 63 – 69. Badan Pusat Statistik. (2021). Luas Panen, Produksi, dan Produktivitas Padi Menurut Provinsi Tahun 2019-2021 . https://www.bps.go.id.
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Malang.  (2021). Kabupaten  Malang  Dalam  Angka  2021 .  CV. kurnia.
Balai  Penyuluhan  Pertanian,  B.  P.  P.  (2021). Progama  Penyuluhan  Pertanian  Balai  Penyuluhan Pertanian  (BPP)  Kecamatan  Ngajum  Tahun  2021 .  Dinas  Tanaman  Pangan  Hortikultura  dan Perkebunan Balai Penyuluh Pertanian.
Bantaika, Y. (2017). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Usahatani Jagung di Desa Tesi Ayofanu,  Kecamatan  Kie,  Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan. Agrimor , 2 (01),  10 – 11. https://doi.org/10.32938/ag.v2i01.127 BPS,  B.  P.  S.  (2019). Nilai  Produksi  dan  Biaya  Produksi  per  Musim  Tanam  per  Hektar  Budidaya Tanaman Padi Sawah, Padi Ladang, Jagung, dan Kedelai, Tahun 2017 . Bps.Go.Id.
Cahyati, T., & Hasan, F. (2021). Efisiensi Teknis Usahatani Padi Organik di Desa Sumberngepoh Kecamatan Lawang Kabupaten Malang. Jurnal Ekonomi Pembangunan dan Agribisnis (JEPA) ,
5 (3), 606 – 617.
Elizabeth,  R.  (2019).  Peningkatan  Partisipasi  Petani,  Pemberdayaan  Kelembagaan  Dan  Kearifan Lokal  Mendukung  Ketahanan  Pangan  Berkelanjutan. Agricore:  Jurnal  Agribisnis  dan  Sosial Ekonomi Pertanian UNPAD , 4 (2), 48 – 61. https://doi.org/10.24198/agricore.v4i2.26509
Fitriana, L., Nasution, M. Y., & Agung G, S. (2020). Pengaruh Input Terhadap Output Produksi Padi Sawah Tadah Hujan  Di  Desa Rambah Utama Kecamatan Rambah Samo Kabupaten Rokan Hulu. Jurnal Ilmu Manjemen Daya Saing (DS) , 6 (1), 76 – 83. https://www.ejournal.kompetif.com/index.php/dayasaing/article/download/461/371 Karmini, K. (2018). Ekonomi Produksi Pertanian . Mulawarman University PRESS.
Khairul, K., & Lamusa, A. (2021). Analisis Efisiensi Penggunaan Input Produksi Usahatani Padi Sawah di Desa Siboang Kecamatan Sojol Kabupaten Donggala. e-J. Agrotekbis , 9 (1), 213 – 218. Khoerunisa,  E.  S.,  Noor,  T.  I.,  &  Isyanto,  A.  Y.  (2021).  Efisiensi  ekonomi  penggunaan  input usahatani padi sawah pada lahan irigasi pedesaan (suatu kasus Desa Gunungsari Kecamatan Sadananya Kabupaten Ciamis). Jurnal Ilmiah Mahasiswa Agroinfo Galuh , 8 (1), 31 – 39. Kurniati,  S.  A.,  &  Darus,  D.  (2018).  Optimalisasi  Input  dan  Pengaruhnya  terhadap  Produksi Usahatani  Bawang  Merah  di  Desa  Sungai  Geringging  Kecamatan  Kampar  Kiri  Kabupaten Kampar. Unri  Conference  Series:  Agriculture  and  Food  Security , 1 ,  34 – 39. https://doi.org/10.31258/unricsagr.1a5
Ma’ruf,  M.  I.,  Kamaruddin,  C.  A.,  &  Muharief,  A.  (2019).  Analisis  Pendapatan  Dan  Kelayakan Usahatani Padi Di Kecamatan Pitu Riawa Kabupaten Sidrap. Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian , 15 (3), 193 – 204. https://doi.org/10.20956/jsep.v15i3.7021
Manggala, R. B., & R. Boedi, A. (2018). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Padi Di Desa Sumengko Kecamatan Sukomoro Kabupaten Nganjuk. Jurnal Ilmu Ekonomi , 2 (3), 441 – 452. Moonik, F. E., Kaunang, R., & Lolowang, T. F. (2020). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi  Usahatani  Padi  Sawah  Di  Desa  Tumani  Kecamatan  Maesaan. Agri-Sosio  Ekonomi Unsrat , 16 (1), 69 – 76. https://doi.org/10.35791/agrsosek.16.1.2020.27073 Musaba, E. C., & Mukwalikuli, M. (2019). Socio-Economic Factors Affecting Rice Production among Smallholder  Farmers  in Lukulu  District,  Western  Zambia. International  Journal of Research Studies  in  Agricultural  Sciences  (IJRSAS) , 5 (11),  35 – 40.  https://doi.org/10.20431/2454- 6224.0511005
Nambela, J. B., & Sinaga, A. (2019). Analisis Faktor-Faktor Produksi Terhadap Produksi Usahatani Padi  Sawah  Di  Distrik  Oransbari  Kabupaten  Manokwari  Selatan  Analysis  of  Production Factors on Production of Rice Farming in Oransbari District South Manokwari Regency. Jurnal Triton , 10 (1), 11 – 19. https://jurnal.polbangtanmanokwari.ac.id/index.php/jt/article/view/8 Noer, S. R., Zakaria, W. A., & Murniati, K. (2018). Analisis Efisiensi Produksi Usahatani Padi Ladang Di Kecamatan Sidomulyo Kabupaten Lampung Selatan. Jurnal Ilmu-Ilmu Agribisnis (JIIA) , 6 (1), 17 – 24. https://doi.org/10.23960/jiia.v6i1.17-24
Park,  S.  T.  P.  I.  U.  (2021). Manajemen  Produksi  &  Operasi  Syariah .  KNEKS  (Komite  Nasional Ekonomi dan Keuangan Syariah).
Permadi, A. S., Purtina, A., & Jailani, M. (2020). Pengaruh Pemanfaatan Teknologi Informasi dan Komunikasi Terhadap Motivasi Belajar. Jurnal Pendidikan Guru Pendidikan Dasar , 6 (1), 16 – 21.
Pramono, A., Tama, T. J. L., & Waluyo, T. (2021). Analisis Arus Tiga Fasa Daya 197 Kva Dengan Menggunakan Metode Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov. Jurnal Rekayasa Sistem Komputer (RESISTOR) , 4 (2), 213 – 216. https://doi.org/10.31598/jurnalresistor.v4i2.696
Putra,  I.  G.  N.  Y.,  Antara,  M.,  &  Suardi,  D.  P.  O.  (2018).  Efisiensi  Penggunaan  Faktor-Faktor Produksi Pada Usahatani Padi Subak Carik Tangis Wongaya Gede Tabanan – Bali. Journal Of Agribusiness Management , 6 (1), 70 – 77. https://doi.org/10.24843/jma.2018.v06.i01.p10 Razzianto, D. A., Suminartika, E., Noor, T. I., & Kalfin, K. (2021). Analisis Struktur Biaya Usaha Tani  Bawang  Merah  Berdasarkan  Tujuan  Pasar  Menggunakan  Metode  Cobb-Douglas Stochastic Frontier Production Function. Jurnal Matematika Sains dan Teknologi , 22 (1), 23 – 36. https://doi.org/10.33830/jmst.v22i1.1490.2021
Rifki, M., Khoiriyah, N., & Sudjoni, M. N. (2021). Pendapatan Dan Efisiensi Usahatani Padi Di Desa Pendem, Kecamatan Junrejo, Kota Batu. Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian dan Agribisnis , 9 (2). Riyanto, D., Widodo, S., & Sukristiyonubowo. (2019). Aplikasi Biochar dan Pupuk Hayati Dalam Meningkatkan Kualitas Lahan Sawah Tadah Hujan Serta Produktivitas Padi di Gunungkidul. Prosiding Seminar Nasional Lahan Suboptimal , 206 – 215.
Septiadi,  D.,  Suparyana,  P.  K.,  &  Utama  FR,  A.  F.  (2020).  Analisis  Pendapatan  dan  Pengaruh Penggunaan Input Produksi Pada Usahatani Kedelai di Kabupaten Lombok Tengah. JIA (Jurnal Ilmiah  Agribisnis) :  Jurnal  Agribisnis  dan  Ilmu  Sosial  Ekonomi  Pertanian , 5 (4),  141 – 149. https://doi.org/10.37149/jia.v5i4.12305 Subagio, R., Wisnujati, N. S., & Patiung, M. (2019). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi
Beras  Di  Desa  Mulyoagung,  Kecamatan  Singgahan,  Kabupaten  Tuban. Jurnal  Ilmiah  Sosio Agribis , 19 (1), 104 – 118. https://doi.org/10.30742/jisa.v19i1.691 Subedi,  S.,  Ghimire,  Y.  N.,  Kharel,  M.,  Adhikari,  S.  P.,  Shrestha,  J.,  &  Sapkota,  B.  K.  (2020). Technical  efficiency  of  rice  production  in  terai  district  of  Nepal. Journal  of  Agriculture  and Natural Resources , 3 (2), 32 – 44. https://doi.org/10.3126/janr.v3i2.32301
Sulaiman,  A.  A.,  Subagyono,  K.,  Soetopo,  D.,  Sulihanti,  S.,  &  Wulandari,  S.  (2018).  Kebijakan Penyelamatan Swasembada Pangan. I H. Haryono, Y. Yulianto, & I. Inounu (Red.), Pontificia Universidad Catolica del Peru (Edisi II, Bd. 8, Nummer 33). IAARD PRESS.
Sunarsih,  F.,  Hastiana,  Y.,  &  Aseptianova.  (2018).  Respon  Pupuk  Organik  Ampas  Tahu  dengan Bioaktivator  Terhadap  Pertumbuhan  Ipomoea  reptans. Bioeksperimen:  Jurnal  Penelitian Biologi , 4 (2), 1 – 9. https://doi.org/10.23917/bioeksperimen.v4i2.6879
Yardha,  Wahyudi,  E.,  &  Wafi,  A.  (2021).  Analysis  on  Factors  Affecting  the  Risk  of  Rice  Farming Production in West Tanjung Jabung Regency. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 1 – 12. https://doi.org/10.1088/1755-1315/715/1/012009