## P UBLIKASI P ENELITIAN T ERAPAN  DAN K EBIJAKAN 2 (2) (2019) : HLM. 122-124

## PUBLIKASI PENELITIAN TERAPAN DAN KEBIJAKAN
e-ISSN: 2621-8119
PENGARUH LUAS LAHAN SAWAH DAN LUAS TANAM TERHADAP PRODUKSI PADI DI SUMATERA SELATAN MELALUI ANALISIS REGRESI

## THE EFFECT OF RICE FIELD AREA AND PLANTING AREA ON RICE PRODUCTION IN SOUTH SUMATRA THROUGH REGRESSION ANALYSIS

## Wenni Tania Defriyanti
Badan Penelitian dan Pengembangan Daerah Provinsi Sumatera Selatan Jl. Demang Lebar Daun No. 4864, Palembang, Indonesia
* Korespondensi Penulis, e-mail : wen.taniadefriyanti@litbangda.sumselprov.go.id

## ABSTRACT
Paddy fields have a strategic function because they are the leading food suppliers  for  the  Indonesian  population.  The  paddy  fields  in  the province of South Sumatera consist of irrigation, rain, tides, and Lebak land.  Utilization  with  rice  planting  places  South  Sumatra  as  the  sixth contributor  to  national  rice  production.  The  study  uses  a  quantitative approach  with  simple  regression  analysis  and  multiple  regression methods. A simple regression analysis was carried out between the land area  variable  and  the  rice  harvest  area,  each  with  rice  production.  A multiple regression analysis was carried out between the land area and harvest  area  variables  with  rice  production.Data  analysis  using  the Microsoft  Excel  Program  version  of  2010.  From  the  results  of  the analysis  shows  that  Banyuasin  is  a  regency  that  has  the  total  area  of paddy  fields  that  is  the  widest  202.682  ha,  and  East  Ogan  Komering Ulu  is  the  district  that  has  the  widest  rice  planting  area  is  179.307  ha and  is  the  largest  producer  of  rice  production  is  1,  162.123  ton.  The area  of  paddy  fields  (X1)  and  planting  area  (X2)  have  a  positive  and significant  effect  on  rice  production  (Y)  in  the  Regency/city  of  South Sumatera province with a correlation rate of 94% (high).
Keywords: Rice  production,  rice  field  area,  planting  area,  regression analysis

## ABSTRAK
Lahan  sawah  memiliki  fungsi  strategis,  merupakan  penyedia  bahan pangan  utama  bagi  penduduk  Indonesia.  Lahan  sawah  di  Provinsi Sumatera Selatan terdiri atas lahan irigasi, tadah hujan, pasang surut dan lebak.  Pemanfaatannya  dengan  penanaman  padi  menempatkan  posisi Sumatera  Selatan  sebagai  penyumbang  produksi  keenam  terhadap produksi  padi  nasional.  Kajian  menggunakan  pendekatan  kuantitatif dengan metode analisis regresi sederhana dan regresi berganda. Analisis regresi  sederhana  dilaksanakan  antara  peubah  luas  lahan  dan  peubah luas panen padi, masing-masing dengan produksi padi.  Analisis regresi ganda  dilaksanakan  antara  peubah  luas  lahan  dan  luas  panen  dengan produksi  padi.  Dari  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  Banyuasin merupakan  kabupaten  yang  memiliki  total  areal  lahan  sawah  terluas yaitu 202.682ha, dan OKU Timur merupakan kabupaten yang memiliki areal  tanam  padi  terluas  yaitu  179.307ha,  serta  merupakan  penghasil produksi padi terbanyak yaitu 1,162.123ton. Luas lahan sawah (X 1 ) dan luas  tanam  (X 2 )  sangat  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap produksi padi (Y) di Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Selatan dengan tingkat korelasi sebesar 94% (tinggi).
Kata  Kunci  : Produksi  padi,  luas  lahan  sawah,  luas  tanam,  analisis regresi

## PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  merupakan  Negara agraris  dan  sebagian  besar  penduduknya memiliki  pekerjaan  utama  yang  berada  di sektor  pertanian  atau  dari  produk  nasional yang  berasal  dari  pertanian  (Harini  et  al. 2019;Irawan  2015;  Mubyarto  1989).  Sektor pertanian  merupakan  salah  satu  sektor  yang berperan penting dalam perekonomian Indonesia (Sastraatmadja 1991).
Besarnya  peran  sektor  pertanian  di Indonesia  tidak  langsung  membuat  sektor  ini bebas  dari  berbagai  masalah,  salah  satunya adalah  konversi  lahan  dari  pertanian  menjadi nonpertanian  (Harini  et  al.  2019).  Di  luar Pulau  Jawa  konversi  lahan  lebih  tinggi  di mana  konversi  lahan  dilakukan  untuk kegiatan  nonpertanian  (56,68  persen)  dan kegiatan bukan sawah (perkebunan, pertambangan,  dan  lain  sebagainya)  (Irawan 2016; Harini et al. 2019).
Menurut Sitorus (2004) dalam (Abdullah 2018), sumberdaya lahan merupakan  sumberdaya  alam  yang  sangat penting  untuk  kelangsungan  hidup  manusia karena  diperlukan  dalam  setiap  kegiatan manusia.  Penggunaan  sumberdaya  lahan khususnya  untuk  kegiatan  pertanian  pada pertanian  pada  umumnya  ditentukan  oleh kemampuan lahan dan kesesuaian lahan.
Lahan  sawah  memiliki  fungsi  strategis, karena  merupakan  penyedia  bahan  pangan utama  bagi  penduduk  Indonesia  (Wahyunto 2009).  Pertambahan  jumlah  penduduk  dan meningkatnya  kebutuhan  akan  lahan  untuk berbagai  sektor  membuat  konversi  lahan sawah  cenderung  mengalami  peningkatan,  di lain  pihak  pencetakan  lahan  sawah  baru (ekstensifikasi) mengalami perlambatan (Abdullah 2018).
Lahan  sawah  di  Provinsi  Sumatera Selatan  terdiri  atas  empat  agroekosistem utama yaitu lahan irigasi, tadah hujan, pasang surut  dan  lebak.  Pemanfaatannya  dengan penanaman padi menempatkan posisi Sumatera
Selatan sebagai penyumbang produksi  keenam  terhadap  produksi  padi nasional.
Luas  total  lahan  di  Sumatera  Selatan berdasarkan  penggunaannya  untuk  tanaman
padi adalah 739.395 ha (Badan Pusat Statistik 2017). Tersebar di lahan Irigasi 16,82%, lahan tadah  hujan  12,55%,  lahan  pasang  surut 34,28%, lahan lebak 36,01%.
Selain  agroekosistem,  faktor  lain  yang mempengaruhi  produktivitas  dan  produksi padi  pada  masing-masing  agroekosistem adalah luas lahan  dan luas  tanam.   Eksistensi kedua faktor ini beragam di 17 kabupaten/kota  lingkup  Sumatera  Selatan. Tulisan ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana  pengaruh  luas  lahan  dan  luas  tanam padi  di  17  kabupaten/kota  Sumatera  Selatan mempengaruhi produksi padi.

## METODE PENELITIAN
Kajian menggunakan pendekatan kuantitatif  dengan  metode  analisis  regresi sederhana  dan  regresi  berganda.  Data  yang dianalisis adalah data sekunder yang bersumber  dari  Dinas  Pertanian  Tanaman Pangan  dan  Hortikultura  Provinsi  Sumatera Selatan  Tahun  2018.  Peubah  yang  dianalisis adalah  luas  lahan,  luas  panen  padi  dan produksi  padi.  Analisis  regresi  sederhana dilaksanakan  antara  peubah  luas  lahan  dan peubah  luas  panen  padi,  masing-masing dengan  produksi  padi.  Analisis  regresi  ganda dilaksanakan  antara  peubah  luas  lahan  dan luas  panen  dengan  produksi  padi.  Analisis data  menggunakan  Program Microsoft  Excell versi tahun 2010.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 1. Luas LahanSawah
Sumber : Dinas Pertanian TPH Provinsi Sumatera Selatan, 2018.
Dari  Gambar  1.  diatas  dapat  diketahui  bahwa pada  tahun  2017  Banyuasin  merupakan kabupaten  yang  memiliki  total  areal  lahan sawah  terluas  yaitu  202.682  ha,  sedangkan Prabumulih  merupakan  kota  yang  memiliki total  areal  lahan  sawah  paling  rendah  yaitu seluas 700 ha.
Gambar 2. Luas TanamPadi
Sumber : Dinas Pertanian TPH Provinsi Sumatera Selatan, 2018.
Berdasarkan Gambar 2. diatas dapat diketahui bahwa  OKU  Timur  merupakan  kabupaten yang  memiliki  areal  tanam  padi  terluas  yaitu 1 79.307
ha, sedangkan Prabumulih merupakan  kota  yang  memiliki  areal  tanam padi terendah yaitu seluas 666 ha.
Gambar 3. Produksi Padi
Sumber : Dinas Pertanian TPH Provinsi Sumatera Selatan, 2018.
Berdasarkan  Gambar  3.  diatas  OKU  Timur merupakan Kabupaten penghasil padi terbanyak  yaitu  1.162.123  ton,  sedangkan wilayah  penghasil  padi  terendah  yaitu  Kota Prabumulih sebanyak 2.091 ton.

## Gambar 4. Hubungan antara Luas Tanam Padi dan Produksi Padi
Bentuk  hubungan  antara  luas  tanam  padi  dan produksi  disajikan  pada  Gambar  4.  Bentuk hubungan  antara  kedua  parameter  tersebut adalah  linier  positif  (R 2 =  0,944)  dengan persamaan  regresi  sederhana.  Hasil  analisis ini  menunjukkan  bahwa  produksi  padi meningkat secara nyata dengan bertambahnya luas tanam padi.
Gambar 5. Hubungan antara Total Luas Lahan Sawah dan Produksi Padi
Grafik  diatas  menggambarkan  tingkat  linier yang  cukup  tinggi  antara  total  luas  lahan sawah dan produksi padi  yaitu sebesar 0,735. Dengan kata lain total luas lahan sawah  yang terdapat  di  Kabupaten/kota  lingkup  Sumatera Selatan  memiliki  hubungan  yang  erat  dengan hasil produksi padi.
SUMMARY OUTPUT Regression Statistics
Multiple R
0,972170533
R Square
0,945115546
Adjusted R Square 0,93727491 Standard Error 94383,3152 Observations 17 ANOVA df SS MS F Significance F Regression
2 2.147.603.233.106,48 1.073.801.616.553,24 120,54 0,000000001500 Residual
14 124.714.942.645,29 8.908.210.188,95 Total 16 2.272.318.175.751,76
Gambar 6. Hubungan antara Total Luas Lahan, Luas Tanam dan Produksi
Gambar 7. Normal Probability Plot
Gambar 8. Total Luas LahanSawah (ha) Residual Plot
Dari  hasil  analisis  regresi  dapat  diketahui bahwa  terdapat  hubungan  antara  total  luas lahan sawah  dan  luas  tanam dengan produksi padi  dengan  tingkat  korelasi  94%.  Hasil analisis ini menunjukkan bahwa produksi padi meningkat secara nyata dengan meningkatnya luas sawah dan luas tanam padi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  diketahui bahwa  regresi  luas  lahan  sawah  dan  luas panen padi dengan produksi padi membentuk hubungan linier positif sangat nyata. Peningkatan  atau  penurunan  besaran  kedua parameter  ini  akan  sangat  mempengaruhi produksi  padi.  Penurunan  luas  lahan  untuk kepentingan  non  pertanian  perlu  diantisipasi untuk  menghindari  dampaknya  terhadap penurunan produksi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah,  Muhammad.  2018.  “Strategi Peningkatan  Produksi  Komoditas  Padi Sawah Di Kabupaten Halmahera Timur.” Universitas Hasanuddin.
Badan  Pusat  Statistik.  2017.  “Provinsi Sumatera  Selatan  Dalam  Angka  Tahun 2017.”
Harini,  Rika,  Rina  Dwi  Ariani,  Supriyati Supriyati,  and  M  Chrisna  Satriagasa. 2019.  “Analisis  Luas  Lahan  Pertanian Terhadap  Produksi  Padi  Di  Kalimantan Utara.” Jurnal  Kawistara 9  (1):  15. https://doi.org/10.22146/kawistara.38755 .
Irawan,  Bambang.  2015.  “Statistik  Padi Tahun 2015.” In . ———.  2016.  “Konversi  Lahan  Sawah: Potensi  Dampak,  Pola  Pemanfaatannya, Dan Faktor Determinan.” Forum Penelitian  Agro  Ekonomi 23  (1):  1. https://doi.org/10.21082/fae.v23n1.2005. 1-18. Mubyarto. 1989. Pengantar Ekonomi Pertanian . Jakarta: LPSE. Sastraatmadja,  E.  1991. Ekonomi  Pertanian Indonesia:  Masalah,  Gagasan  Dan Strategi .
Wahyunto. 2009. “Lahan Sawah Di Indonesia Sebagai  Pendukung  Pangan  Nasional.”
Informatika  Pertanian  Volume  18  No.2 18 (2): 133–52.
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept -40908,31502 32180,38495 -1,271218945 0,224366167 -109928,3761 28111,74602 -109928,3761 28111,74602 Total Luas Lahan Sawah (Ha) 0,201600584 0,78317747 0,257413667 0,800604371 -1,478148023 1,881349192 -1,478148023 1,881349192 Luas Tanam Padi (Ha) 5,972668529 0,815883282 7,320493823 3,788E-06 4,222772932 7,722564127 4,222772932 7,722564127 RESIDUAL OUTPUT
PROBABILITY OUTPUT
Observation Predicted Produksi Padi (Ton) Residuals Standard Residuals Percentile Produksi Padi (Ton) 1 46963,20822 7267,791777 0,082319594 2,941176471 2091 2 1048929,265 -214106,2652 -2,425102624 8,823529412 25837 3 192981,8816 -51780,88164 -0,58650293 14,70588235 28336 4 229759,6735 -7470,673509 -0,084617561 20,58823529 41298
5 373897,7187 8298,281251 0,093991568 26,47058824 48815
6 500431,4927 -81710,49275 -0,925504586 32,35294118 51865
7 899221,359 209086,641 2,368247193 38,23529412 54231
8 240045,532 -53094,532 -0,601382163 44,11764706 120409 9 1045875,743 116247,2572 1,316689767 50 141201 10 313064,5851 -66428,58508 -0,75241206 55,88235294 186951
11 130988,8215 -10579,82153 -0,119833733 61,76470588 222289 12 53328,22397 -1463,223974 -0,016573398 67,64705882 246636 13 31126,24076 10171,75924 0,115211762 73,52941176 382196
14 -2444,229237 28281,22924 0,320331043 79,41176471 418721 15 -36789,39737 38880,39737 0,440383907 85,29411765 834823
16 12710,52941 36104,47059 0,40894201 91,17647059 1108308
17 -3960,648077 32296,64808 0,36581221 97,05882353 1162123