## DETERMINAN NILAI PRODUKSI PETANI CABAI RAWIT DI KECAMATAN KEDIRI KABUPATEN LOMBOK BARAT

## DETERMINANTS OF PRODUCTION VALUE OF CAYENNE PEPPER FARMERS IN KEDIRI DISTRICT WEST LOMBOK REGENCY
Baiq Rika Ayu Febrilia 1* , Ni Made Wirastika Sari 2
1,2 Fakultas Pertanian Universitas Mataram, Mataram, Indonesia *Email penulis korespondensi: rika.febrilia@unram.ac.id

## ABSTRAK
Cabai  rawit  menjadi  salah  satu  komoditas  pada  sektor  holtikultura  yang  banyak  dibudidayakan  di  Indonesia. Masyarakat  Indonesia  yang  cenderung  menggemari  masakan  pedas  membuat  permintaan  cabai  rawit  menjadi cukup  tinggi.  Hal  ini  dapat  dijadikan  sebagai  peluang  yang  sangat  baik  bagi  petani  untuk  meningkatkan pendapatannya  melalui  peningkatan  jumlah  produksi  cabai  rawit  yang  mana  peningkatan  pendapatan  ini  akan ditentukan pula oleh nilai produksi cabai rawit. Oleh karena nilai produksi yang tinggi dapat menjadi indikator tingginya tingkat pendapatan petani, maka diperlukan kajian mengenai determinan nilai produksi petani. Penelitian ini melibatkan 30 responden petani cabai rawit di wilayah Kecamatan Kediri Kabupaten Lombok Barat Provinsi NTB. Pemilihan banyaknya responden dalam penelitian ini didasarkan agar hasil uji validitas dapat memenuhi asumsi kurva normal. Kecamatan Kediri dipilih dengan teknik purposive sampling dengan mempertimbangkan bahwa  kecamatan  ini  merupakan  pusat  produksi  cabai  rawit  di  wilayah  Kabupaten  Lombok  Barat,  sedangkan pemilihan responden menggunakan teknik quota sampling . Data yang digunakan adalah nilai produksi sebagai variabel  dependen (𝑌) serta  biaya  pupuk,  biaya  pestisida,  biaya  benih  dan  biaya  tenaga  kerja  sebagai  variabel independen (variabel 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , dan 𝑋 4 ). Analisis data yang digunakan adalah analisis data secara deskriptif dan secara inferensial. Analisis inferensial menggunakan analisis regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  variabel  biaya  pupuk,  biaya  pestisida,  biaya  benih  dan  biaya  tenaga  kerja  mempengaruhi  variabel  nilai produksi  secara  bersama-sama.  Variabel  bebas  yang  berpengaruh  secara  parsial  terhadap  nilai  produksi  adalah variabel biaya tenaga kerja.
Kata-Kata Kunci : determinan, nilai produksi, cabai rawit

## ABSTRACT
Cayenne pepper is one of the commodities in the horticulture sector that is widely cultivated in Indonesia. Indonesian people who tend to like spicy food make the demand for cayenne pepper quite high. This can be used as a very good opportunity for farmers to increase their income by increasing the amount of cayenne pepper production, where this increase in income will also be determined by the value of cayenne pepper production. Because high production value can be an indicator of high levels of farmer income, a study is needed  on  the  determinants  of  farmer  production  value.  This  study  involved  30  cayenne  pepper  farmer respondents in the Kediri District, West Lombok Regency, NTB province. The selection of the number of respondents in this study was based on the validity test results to meet the assumption of the normal curve. Kediri District was selected using a purposive sampling technique by considering that this district is the center of cayenne pepper production in the West Lombok Regency area, while the selection of respondents used the quota sampling technique. The data used were production value as the dependent variable ( 𝑌 ) and fertilizer costs, pesticide costs, seed costs and labor costs as independent variables (variables 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , and 𝑋 4 ). The data analysis used is descriptive and inferential data analysis. Inferential analysis uses multiple linear regression analysis. The results of the study indicate that the variables of fertilizer costs, pesticide costs, seed costs and labor costs affect the production value variable together. The independent variable that has a partial effect on the production value is the labor cost variable.
Keywords : determinant, production value, cayenne pepper

## PENDAHULUAN
Salah satu komoditas pada sektor holtikultura yang banyak dibudidayakan di Indonesia adalah cabai rawit (Amin & Prihantini, 2021). Alasannya adalah karena harga jual cabai rawit
tinggi (Haki & Taena, 2017) dan adanya manfaat bagi tubuh (Hongi et al., 2015). Cabai rawit memiliki senyawa yang dipercaya dapat mengurangi resiko terkena kanker dan mikroba (Saleh et al., 2018). Karakteristik masyarakat Indonesia yang sangat menyukai masakan pedas juga membuat cabai rawit menjadi bahan baku utama yang tidak boleh dilupakan. Cabai rawit dapat meningkatkan  cita  rasa  makanan  sekaligus  membuat  selera  makan  meningkat.  Terlebih  di Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) yang terkenal dengan cita rasa masakannya cukup pedas, konsumsi cabai rawit tentunya cukup tinggi. Dengan mempertimbangkan hal tersebut, ini tentu akan  menjadi  peluang  yang  sangat  baik  bagi  petani  untuk  meningkatkan  pendapatannya melalui  peningkatan  jumlah  produksi  cabai  rawit.  Peningkatan  produksi  cabai  rawit  akan berdampak pada peningkatan nilai produksi cabai rawit.
Nilai produksi adalah nilai yang diperoleh dari hasil perkalian antara harga jual barang dengan hasil produksi (Mardhiah et al., 2020; Nugrahaeni & Handayani, 2020; Ramlawati, 2020). Nilai produksi juga disebut sebagai penerimaan kotor petani (Saleh et al., 2021) yang nantinya akan digunakan dalam menghitung pendapatan petani tersebut. Nilai produksi yang tinggi dapat menjadi indikator tingginya tingkat pendapatan petani dengan syarat biaya lainnya yang  dibayarkan  petani  tidak  melonjak  cukup  tinggi  sehingga  membuat  pengeluarannya melebihi nilai produksi yang diperoleh. Oleh karena nilai produksi termasuk hal yang penting untuk ditingkatkan, maka diperlukan kajian mengenai determinan nilai produksi petani.
Beberapa  penelitian  yang  telah  membahas  mengenai  determinan  nilai  produksi kebanyakan fokus kepada dunia industri di luar sektor pertanian, seperti pada industri tenun ikat (Suroyah,  2016),  perabot  (Susanti  &  Andriyani,  2019)  dan  furnitur  (Candra  &  Jember, 2019).  Penelitian  yang  dilakukan  pada  sektor  pertanian  lebih  banyak  membahas  mengenai determinan  hasil  produksi  dan  pendapatan  petani.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk  menganalisis  determinan  nilai  produksi  petani  cabai  rawit  di  Kecamatan  Kediri Kabupaten Lombok Barat.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif yang melibatkan 30 responden petani cabai  rawit  di  Kecamatan  Kediri  Kabupaten  Lombok  Barat  Provinsi  NTB  yang  ditentukan secara quota sampling . Pemilihan banyak responden dalam penelitian ini didasarkan agar hasil uji  validitas  dapat  memenuhi  asumsi  kurva  normal.  Pemilihan  Kecamatan  Kediri  sebagai wilayah penelitian dilakukan dengan teknik purposive sampling dengan mempertimbangkan bahwa kecamatan ini merupakan pusat produksi cabai rawit di wilayah Kabupaten Lombok Barat.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai  produksi  sebagai  variabel dependen atau variabel 𝑌 serta biaya pupuk, biaya pestisida, biaya benih dan biaya tenaga kerja sebagai variabel independen (variabel 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , dan 𝑋 4 ). Pada penelitian ini, data variabel produksi dan harga jual diabaikan dengan mempertimbangkan bahwa fokus penelitian ini untuk melihat pengaruh dari segi komponen biaya terhadap nilai produksinya. Data ini merupakan data  primer  dan  kuantitatif  karena  data  diambil  secara  langsung  melalui  proses  survei  dan berupa bilangan-bilangan. Data ini kemudian diolah dengan menggunakan statistika deskriptif dan  statistika  inferensial.  Deskripsi  data  digunakan  untuk  mengidentifikasi  karakteristik responden,  sedangkan  statistika  inferensial  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi  linier berganda untuk mengidentifikasi determinan nilai produksi petani cabai rawit di Kecamatan Kediri. Model regresi dalam penelitian ini mengacu pada bentuk umum berikut.
𝑌 = 𝑐 0 + 𝑐 1 𝑋 1 + 𝑐 2 𝑋 2 + 𝑐 3 𝑋 3 + 𝑐 4 𝑋 4 + 𝑒 Keterangan:
𝑌 = nilai produksi cabai rawit (Rp)
𝑋 1 = variabel biaya pupuk (Rp)
𝑋 2 = variabel biaya pestisida (Rp) 𝑋 3 = variabel biaya benih (Rp) 𝑋 4 = variabel biaya tenaga kerja (Rp) 𝑒 = residual yang dihasilkan dalam model 𝑐 𝑖 = konstanta regresi 𝑋 𝑖 untuk 𝑖 = 1,2,3,4
Selang  kepercayaan  yang  digunakan  sebesar  90%  atau 𝛼 = 10% .  Analisis  regresi didasarkan  oleh  beberapa  asumsi.  Oleh  karenanya,  pada  data  ini  peneliti  perlu  melakukan pemeriksaan  asumsi  terhadap  data  yang  diteliti.  Asumsi  yang  diperiksa  adalah  asumsi homoskedastisitas,  non  multikolinieritas  dan  normalitas  dan  asumsi  non  autokorelasi (Mardiatmoko, 2020). Akan tetapi, asumsi non autokorelasi tidak perlu diperiksa karena data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data cross section .
Asumsi homoskedastisitas diperiksa dengan menggunakan model regresi antara seluruh variabel bebas dalam model terhadap absolut dari residualnya (Trianggara et al., 2016). Jika semua  nilai  signifikansi  dari  setiap  variabel  bebas  bernilai  lebih  dari  0,1  maka  asumsi  ini terpenuhi.  Asumsi  non  multikolinieritas  diperiksa  dengan  menggunakan  nilai  tolerance  dan VIF setiap variabel bebas dalam model. Jika nilai tolerance setiap variabel bebas lebih dari 0,01 dan nilai VIF kurang dari 10 maka asumsi ini terpenuhi (Ningsih & Dukalang, 2019). Asumsi normalitas diperiksa melalui hasil Uji Kolmogorov-Smirnov terhadap residual yang dihasilkan oleh model (Huri & Syofyan, 2019). Jika nilai signifikansi dari hasil ujinormalitas residual lebih dari 0,1 maka asumsi ini terpenuhi.
Setelah semua asumsi terpenuhi, selanjutnya akan diinterpretasikan hasil ringkasan model regresi, hasil uji simultan atau serentak dan hasil uji parsial. Hasil interpretasi didasarkan pada kriteria p-value terhadap nilai signifikansi yang telah ditentukan di awal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakterisasi  didasarkan  kepada  empat  kategori,  yaitu  jenis  kelamin,  desa  asal,  status lahan  dan  tingkat  pendidikan.  Adapun  karakteristik  dari  responden  yang  dilibatkan  dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Karakteristik Responden No. Kategori Jumlah Responden (Orang) 1. Jenis kelamin a. Laki-laki 29 b. Perempuan 1 2. Desa asal a. Montong Are 10 b. Ombe Baru 10 c. Kediri Selatan 10 3. Status lahan a. Milik sendiri 0 b. Sewa 30 4. Tingkat pendidikan a. Tidak Tamat SD 6 b. Tamat SD 9 c. Tamat SMP 8 d. Tamat SMA 7
Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Responden  yang  terlibat  sebagian  besar  berjenis  kelamin  laki-laki,  hanya  satu  orang responden yang berjenis kelamin perempuan. Desa asal responden terbagi menjadi tiga, Desa Montong Are, Desa Ombe Baru dan Desa Kediri Selatan. Proporsi responden yang berasal dari ketiga des aini adalah sama. Status lahan yang digarap oleh seluruh responden adalah lahan sewa. Sebaran tingkat pendidikan terakhir responden juga cenderung sama, di mana sebagian besar dari petani memiliki Pendidikan terakhir tamat SD, disusul tamat SMP, tamat SMA dan tidak tamat SD.
Dalam menentukan determinan dari nilai produksi petani cabai rawit di Kecamatan Kediri Kabupaten Lombok Barat, dilakukan terlebih dahulu pemeriksaan terhadap pemenuhan asumsi klasik model regresi. Uji asumsi yang pertama adalah uji asumsi homoskedastisitas. Hasil uji asumsi homoskedastisitas ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Asumsi Homoskedastisitas Variabel Nilai Signifikansi Biaya pupuk 0.727 Biaya pestisida 0.903 Biaya benih 0.424 Biaya tenaga kerja 0.268 Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Tabel 2 memberikan informasi bahwa untuk seluruh variabel nilai signifikansinya lebih dari 0,1. Artinya, asumsi homoskedastisitas untuk model regresi ini terpenuhi. Uji selanjutnya adalah uji asumsi non multikolinieritas. Hasil uji ini diberikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Asumsi Non Multikolinieritas Variabel Nilai Tolerance VIF Biaya pupuk 0.467 2.143 Biaya pestisida 0.669 1.496 Biaya benih 0.588 1.700 Biaya tenaga kerja 0.522 1.916 Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Berdasarkan Tabel 3, diketahui bahwa nilai tolerance untuk setiap variabel bernilai lebih dari  0,01  dan  nilai  VIF  untuk  semua  variabel  kurang  dari  10.  Oleh  karenanya,  model  ini memenuhi asumsi multikolinearitas. Uji berikutnya adalah uji asumsi normalitas yang hasilnya ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Asumsi Normalitas Tes Statistik Nilai signifikansi (2-tailed) 0.200
Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Hasil uji normalitas menunjukkan bahwa nilai signifikansi dari residual model 0,200 yang mana nilai ini bernilai lebih dari 0,1. Hasil ini mengarahkan kepada kesimpulan bahwa asumsi normalitas  residual  model  terpenuhi.  Dengan  demikian,  dari  ketiga  hasil  uji  asumsi  dapat disimpulkan bahwa model memenuhi asumsi klasik analisis regresi.
Tabel 5 menunjukkan hasil ringkasan model regresi. Nilai R kuadrat dari model regresi ini adalah 0,802 atau 80,2%. Hal ini berarti nilai produksi petani cabai rawit dapat dijelaskan oleh seluruh variabel yang digunakan (biaya pupuk, pestisida, benih dan tenaga kerja) sebesar 80,2% dan sisanya disebabkan oleh faktor lain di luar variabel tersebut.
Tabel 5. Hasil Ringkasan Model R R Kuadrat 0.895 0.802
Sumber: Data diolah, 2023
Hasil  uji  secara  simultan  atau  serentak  menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel  bebas memberikan pengaruh secara signifikan terhadap nilai produksi petani. Hal ini dapat dilihat melalui nilai signifikansi model regresi yang bernilai kurang dari 0,1 (Tabel 6).
Tabel 6. Hasil Uji Simultan/serentak Model Jumlah Kuadrat Derajat Kebebasan F hitung Nilai Signifikansi Regresi 1499756266599581.000 4 25.294 0.000 Galat 370586150067085.200 Total 1870342416666666.200
Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Hasil uji secara parsial yang diberikan pada Tabel 7 memberikan informasi bahwa hanya ada satu variabel bebas yang berpengaruh secara nyata terhadap nilai produksi, yaitu variabel biaya tenaga kerja ( p-value kurang dari 0,1). Tiga variabel lainnya tidak memberikan pengaruh parsial secara nyata terhadap variabel dependennya, yaitu variabel nilai produksi.
Tabel 7. Hasil Uji Parsial Variabel Koefisien Standar Eror Nilai t Hitung Nilai Signifikansi Konstanta 2936598.729 1435218.582 2.046 0.051 Biaya pupuk 0.940 2.963 .317 0.754 Biaya pestisida -18.715 22.214 -.842 0.408 Biaya benih -1.135 1.757 -.646 0.524 Biaya tenaga kerja 9.700 1.298 7.471 0.000
Sumber: Data Primer Diolah, 2023
Secara umum, model regresi antar hubungan ini dapat dituliskan dalam bentuk berikut.
𝑌 = 2936598,729 + 0,940𝑋 1 − 18,715𝑋 2 − 1,135𝑏 3 𝑋 3 + 9,7𝑋 4 ∗

## Konstanta
Nilai konstanta pada model berbanding lurus terhadap pendapatan petani cabai rawit. Nilai ini  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  nilai  produksi.  Nilai  konstanta  sebesar 2936598.729  menunjukkan  apabila  variabel  lain  nol,  maka  nilai  produksi  cabai  rawit sebesar 2936598.729.

## Biaya pupuk terhadap nilai produksi cabai rawit
Berdasarkan hasil estimasi parameter terhadap kosefisien variabel biaya pupuk, diketahui bahwa biaya pupuk memberikan pengaruh yang sebanding dengan nilai produksi yang berarti apabila terjadi peningkatan terhadap biaya pupuk maka akan meningkatkan pula nilai produksi. Akan tetapi, biaya pupuk tidak memberikan pengaruh yang cukup signifikan terhadap nilai produksi  cabai  rawit  (karena  nilai  signifikansi  =  0.754  <  0,1).  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil penelitian (Wehfany et al., 2022) yang menyatakan bahwa tidak ada pengaruh signifikan dari biaya pupuk terhadap pendapatan usahatani cabai rawit, sementara pendapatan merupakan nilai yang  dihitung  dari  penerimaan.  Nilai  koefisien  variabel  biaya  pupuk  sebesar  0.940 menunjukkan  bahwa  apabila  variabel  bebas  lainnya  tetap,  maka  adanya  peningkatan terhadap biaya pupuk sebanyak satu rupiah akan meningkatkan nilai produksi cabai rawit sebesar 0.940 rupiah.

## Biaya pestisida terhadap nilai produksi cabai rawit
Berbeda  dengan  biaya  pupuk,  biaya  pestisida  memberikan  pengaruh  yang  berbanding terbalik  dengan  nilai  produksinya.  Hal  ini  berarti,  kenaikan  pada  biaya  pestisida  akan mengakibatkan penurunan terhadap nilai produksi cabai rawit (Putra, 2021). Pengaruh yang diberikan oleh biaya pestisida terhadap nilai produksi cabai rawit tidak signifikan karena nilai signifikansi untuk koefisien variabel ini kurang dari 0,1. Hasil ini sesuai dengan hasil penelitian (Wehfany  et  al.,  2022)  dan  (Putra,  2021).  Menurut  (Putra,  2021),  hal  ini  dimungkinkan terjadi apabila pestisida yang digunakan lebih dari kebutuhan yang dikehendaki sehingga biaya yang dibutuhkan untuk pestisida tinggi. Nilai  koefisien  variabel  biaya  pestisida  sebesar  - 18.715  menunjukkan  bahwa  apabila  variabel  bebas  lainnya  tetap,  maka  adanya peningkatan  terhadap  biaya  pestisida  sebanyak  satu  rupiah  akan  menurunkan  nilai produksi cabai rawit sebesar 18.715 rupiah.

## Biaya benih terhadap nilai produksi cabai rawit
Pengaruh yang diberikan oleh biaya benih terhadap nilai produksi cabai rawit sama seperti pengaruh yang diberikan oleh biaya pestisida yaitu berbanding terbalik dan tidak signifikan karena nilai signifikansinya kurang dari 0,1. Hubungan berbanding terbalik ini sesuai dengan hasil  (Wehfany  et  al.,  2022).  Akan  tetapi,  hasil  signifikansinya  berbeda  dari  penelitian tersebut.  Hasil  signifikansi  ini  sesuai  dengan  hasil  dari  (Simatupang  et  al.,  2021)  pada komoditas bawang merah. Tidak signifiknannya pengaruh biaya benih mungkin disebabkan oleh  adanya  penambahan  benih  oleh  petani  dengan  menggunakan  benih  dari  hasil  panen sebelumnya  (Damsut  et  al.,  2018).  Nilai  koefisien  variabel  biaya  benih  sebesar  -1.135 menunjukkan  bahwa  apabila  variabel  bebas  lainnya  tetap,  maka  adanya  peningkatan terhadap biaya benih sebanyak satu rupiah akan menurunkan nilai produksi cabai rawit sebesar 1.135 rupiah.

## Biaya tenaga kerja terhadap nilai produksi cabai rawit
Variabel  biaya  tenaga  kerja  berbanding  lurus  terhadap  nilai  produksi  cabai  rawit  dan menjadi satu-satunya variabel yang signifikan karena p-value nya kurang dari 0,1. Hubungan ini sesuai dengan hasil penelitian dari (Wehfany et al., 2022). Hal ini dimungkinkan terjadi karena  penggunaan  tenaga  kerja  telah  sesuai  dengan  bidang  dan  adanya  pengawasan  yang cukup  ketat  sehingga  berakibat  pengoptimalan  hasil  kerja  dan  pada  akhirnya  berdampak kepada  peningkatan  penerimaan  petani  (Rangkuti  et  al.,  2014).  Peneliti  lain  (Saragih  & Panjaitan,  2020)  menyatakan  bahwa  peningkatan  biaya  tenaga  kerja  yang  tentunya  akan mendorong efisiensi dan optimalisasi pengelolaan usaha tani yang dimiliki. Nilai  koefisien variabel  biaya  tenaga  kerja  sebesar  9.7  menunjukkan  bahwa  apabila  variabel  bebas lainnya tetap, maka adanya peningkatan terhadap biaya tenaga kerja sebanyak satu rupiah akan meningkatkan nilai produksi cabai rawit sebesar 9.7 rupiah.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang diperoleh maka dapat disimpulkan bahwa variabel biaya pupuk, biaya  pestisida,  biaya  benih  dan  biaya  tenaga  kerja  mempengaruhi  variabel  nilai  produksi secara bersama-sama. Variabel bebas yang berpengaruh secara parsial terhadap nilai produksi adalah variabel biaya tenaga kerja.

## Saran
Penelitian  selanjutnya  perlu  mempertimbangkan  faktor-faktor  lainnya  yang  mungkin berpengaruh  terhadap  nilai  produksi  cabai  rawit.  Peneliti  juga  perlu  menambah  sampel penelitian untuk melihat pola pergerakan hubungan sebab akibat antar variabel.

## DAFTAR PUSTAKA
Amin, M., & Prihantini, C. I. (2021). Analisis Produksi dan Risiko Produksi Usahatani Cabai Rawit di Kecamatan Watunohu, Kabupaten Kolaka Utara. Agrimor , 6 (1), 15– 21. https://doi.org/10.32938/ag.v6i1.1199
Candra, I. P. Y. K., & Jember, I. M. (2019). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Nilai  Produksi  dan  Pendapatan  Industri  Furniture  di  Kota  Denpasar. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana , 8 (12), 2897–2926.
Damsut, E. A., Herewilla, K., & Bernadina, L. (2018). Analisis Pendapatan Usaha Tani Bawang Merah di Kecamatan Lembor Selatan Kabupaten Manggarai Barat. Ilmiah Impas , 20 (4), 11–17.
Haki, M. G., & Taena, W. (2017). Analisis Pendapatan Usahatani Cabe Rawit Merah di Desa Tapenpah Kecamatan Insana Kabupaten Timor Tengah Utara. Agrimor , 2 (04), 57–58. https://doi.org/10.32938/ag.v2i04.191
Hongi, H. N. A., Ijong, F. G., & Famuaja, C. F. (2015). Komposisi Mikroba Berisolasi dengan Tingkat Kepedasan dan Kesegaran Cabe Rawit Selama Penyimpanan pada Suhu Ruang. J. Ilmu Dan Teknologi Pangan , 3 (1), 35–43.
Huri,  S.,  &  Syofyan,  E.  (2019).  Pengaruh  Jenis  Industri,  Ukuran  Perusahaan, Kompleksitas  Perusahaan  Dan  Profitabilitas  Klien  Terhadap  Audit  Fee. Jurnal Eksplorasi Akuntansi , 1 (3), 1096–1110. https://doi.org/10.24036/jea.v1i3.130 Mardhiah, A., Khumaira, & Aida, N. (2020). Analisis Pendapatan Usahatani  Melon di Desa  Neuheun  Kecamatan  Mesjid  Raya  Kabupaten  Aceh  Besar. Jurnal  Agrifora , 4 (2), 58–65.
Mardiatmoko,  G.  (2020).  Pentingnya  Uji  Asumsi  Klasik  Pada  Analisis  Regresi  Linier Berganda (Studi Kasus Penyusunan Persamaan Allometrik Kenari Muda [Canarium Indicum L.]). BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , 14 (3), 333–342. https://doi.org/10.30598/barekengvol14iss3pp333-342
Ningsih, S., & Dukalang, H. H. (2019). Penerapan Metode Suksesif Interval pada Analsis Regresi  Linier  Berganda. Jambura  Journal  of  Mathematics , 1 (1),  43–53. https://doi.org/10.34312/jjom.v1i1.1742
Nugrahaeni, D. W., & Handayani, H. R. (2020). Analisis Pengaruh Upah, Modal, Dan Nilai  Produksi  Terhadap  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Di  Industri  Tahu  Serasi Kecamatan Bandungan. Diponegoro Journal of Economics , 9 (2), 56–65.
Putra, D. D. D. (2021). Analisis Pendapatan Petani Cabai Rawit Mitra PT. Tunas Agro
Persada Sayung Kabupaten Demak. Jurnal Agristan , 3 (1), 26–43. https://doi.org/10.37058/ja.v3i1.3116
Ramlawati.  (2020).  Peranan  Sektor  Pertanian  Dalam  Perencanaan  Pembangunan Ekonomi  Di  Kecamatan  Galang  Kabupaten  Tolitoli. GROWTH  Jurnal  Ilmiah Ekonomi Pembangunan , 1 (2), 173–193.
Rangkuti, K., Siregar, S., Thamrin, M., & Andriano, R. (2014). Pengaruh Faktor Sosial Ekonomi Terhadap Pendapatan Petani Jagung. Agrium , 19 (1), 52–58.
Saleh, B. K., Omer, A., & Teweldemedhin, B. (2018). Medicinal uses and health benefits of  chili  pepper  (Capsicum  spp.):  a  review. MOJ  Food  Processing  &  Technology ,
6 (4), 325–328. https://doi.org/10.15406/mojfpt.2018.06.00183
Saleh, I., Zulkarnain, Z., & Baihaqi, A. (2021). Analisis Pendapatan dan Faktor-faktor yang  Mempengaruhi  Usahatani  Serai  Wangi  di  Kecamatan  Blang  Jerango Kabupaten  Gayo  Lues. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Pertanian , 6 (4),  378–387. https://doi.org/10.17969/jimfp.v6i4.18410
Saragih,  F.  H.,  &  Panjaitan,  F.  A.  B.  (2020).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Pendapatan Usaha Tani Padi Ciherang Di Desa Tebing Tinggi Kabupaten Serdang Bedagai. Jurnal Agrica , 13 (1), 55–65. https://doi.org/10.31289/agrica.v13i1.3555 Simatupang, J. T., Hutapea, K. P., & Aguaninta, D. S. (2021). Analisis Pengaruh Faktor Produksi  Terhadap  Produksi  dan  Pendapatan  Usahatani  Bawang  Merah. Jurnal Penelitian Bidang Ilmu Pertanian , 19(2) , 37–45.
Suroyah,  I.  A.  (2016).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Nilai  Produksi Industri  Kecil  Tenun  Ikat  di  Kabupaten  Jepara  (Studi  Kasus  di  Desa  Troso, Kecamatan Pecangaan , Kabupaten Jepara). Jurnal Pendidikan Dan Ekonomi , 5 , 1–
5.
Susanti, A., & Andriyani, D. (2019). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Nilai Produksi Industri  Perabot  Di  Kecamatan  Jeumpa  Kabupaten  Bireun. Jurnal  Ekonomika Indonesia , 8 (2), 48. https://doi.org/10.29103/ekonomika.v8i2.1728
Trianggara,  N.,  Rahmawati,  R.,  &  Yasin,  H.  (2016).  Pemodelan  Indeks  Pembangunan Manusia  Menggunakan  Spatial  Panel  Fixed  Effect  (Studi  Kasus:  Indeks Pembangunan Manusia Propinsi Jawa Tengah 2008-2013). Jurnal Gaussian , 5 (1), 173–182.
Wehfany,  F.  Y.,  Timisela,  N.  R.,  &  Luhukay,  J.  M.  (2022).  Analisis  Faktor  yang Mempengaruhi Pendapatan Usahatani Cabai Rawit (Capsicum frutescens L.). Jurnal Agrica , 15 (2), 123–133. https://doi.org/10.31289/agrica.v15i2.7314