Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Nilai Tukar Petani Di Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2009-2018
Kholida Annisa*, Ika Chandriyanti Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat *kholida.annisa98@gmail.com

## ABSTRACT
This  study  aims  to  determine  the  effect  of  harvested  area,  inflation,  and  economic growth on the exchange rate of farmers in South Kalimantan.
This  research  was  conducted  in  South  Kalimantan  by  looking  at  Harvest  Area, Inflation,  economic  growth  and  NTP  in  the  period  2009-2018.  This  research  is  included  in the  type  of  quantitative  descriptive  research.  This  study  uses  secondary  data  and  data analysis used is Multiple Linear Regression Analysis.
The results of this study include: Harvest area has negative and significant effect on NTP. Inflation does not have a significant effect on NTP; economic growth has a positive and significant effect on NTP; harvested area, inflation, and economic growth simultaneous have a significant effect on NTP.

## Keywords : NTP, Harvest Area, Inflation, Economic Growth

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  luas  panen,  inflasi,  dan pertumbuhan ekonomi terhadap nilai tukar petani di Provinsi Kalimantan Selatan.
Penelitian ini dilakukan di Provinsi Kalimantan Selatan dengan melihat Luas Panen, Inflasi,  pertumbuhan  ekonomi  dan  NTP  pada  periode  2009-2018.  Penelitian  ini  termasuk dalam  jenis  penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  dan analisis data yang digunakan adalah Analisis Regresi Linier Berganda.
Hasil  penelitian  ini  antara  lain:  luas  panen  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  NTP;  inflasi  tidak  memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap  NTP;  pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  NTP;  Adapun  luas  panen,  inflasi,  dan pertumbuhan ekonomi secara bersama memberikan pengaruh yang signifikan terhadap NTP. Kata Kunci : NTP, Luas Panen, Inflasi, Pertumbuhan ekonomi

## PENDAHULUAN
Pertanian adalah kegiatan yang biasanya dilakukan oleh manusia dalam memanfaatkan sumber daya alam yang tersedia untuk menghasilkan bahan makanan seperti padi, jagung dan lain  lain,  selain  bahan  pangan  tentunya  kegiatan  ini  juga  menghasilkan  sumber  energi  atau bahan baku industri.
Indonesia  dikenal  sebagai  negara  agraris  yang  berarti  negara  yang  mengandalkan sektor  pertanian  baik  sebagai  sumber  mata  pencaharian  maupun  sebagai  penopang pembangunan  (Gadang,  2011).  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  tahun  2018  bidang pertanian  di  Indonesia  mampu  menyediakan  lapangan  kerja  bagi  sekitar  30,46%  penduduk, meskipun hanya menyumbang sekitar sekitar 12,81% dari total pendapatan domestik bruto.
Pada tahun 2018 sektor pertanian di Provinsi Kalimantan Selatan sangat memberikan pengaruh yang cukup besar terhadap PDRB (Produk Domestik Regional Bruto) yaitu sebesar 16,73%, atau terbesar kedua setelah pertembangan dan penggalian 19,84%, disisi lain sektor
ini  juga  memberikan  peluang  tenaga  kerja  yang  paling  banyak  yaitu  sebesar  35,9%,  melihat besarnya kontribusi yang diberikan sektor pertanian maka kiranya perlu melihat kesejahteraan petani di Kalimantan Selatan.
Sejahtera atau tidaknya tenaga kerja petani bisa dilihat pada meningkatnya nilai tukar petani (NTP). Hal ini didorong dengan meningkatnya indeks harga yang diterima petani (It) dibandingkan  dengan  indeks  harga  yang  harus  dibayar  oleh  petani  (Ib).  Maka  dari  itu kesejahteraan dari tenaga kerja  bidang pertanian harus diperhatikan agar  para petani mampu meningkatkan  produktivitasnya  dalam  menghasilkan  barang  pangan  maupun  sumber  energi dan lain lain.
Secara umum  nilai tukar petani dalam pengertiannya terdapat 3 bagian, pertama, jika Nilai Tukar Petani lebih dari 100 (NTP >100) maka bisa dikatakan petani mengalami surplus karena  tentunya  harga  hasil  produksinya  lebih  besar  dari  pada  pengeluarannya.  Kemudian yang  kedua jika  nilai  tukar  petani  sama dengan  100  (NTP=100)  maka  bisa  dikatakan  petani tingkat  kesejahteraan  petani  tidak  mengalami  perubahan  karena  jumlah  harga  barang  hasil produksinya  sama  dengan  penurunan  harga  barang  konsumsinya.  Terakhir  jika  NTP  kurang dari 100 berarti pada bagian ini petani mengalami defisit.
Di  Indonesia  tingkat  nilai  tukar  petani  mencapai  102,46    di  tahun  2018,  secara bersamaan di Provinsi Kalimantan Selatan sebesar 95,40. Selain Kalimantan selatan berada di bawah  Nasional  hal  ini  juga  menandakan  bahwa  petani  di  Kalimantan  Selatan  mengalami defisit atau kurang sejahtera.
Menurut  sensus  pertanian  (2013)  yang  mana  dilaksanakan  dalam  10  tahun  sekali, tercatat 432.238 keluarga yang bergantung pada sektor pertanian jumlah rumah tangga usaha pertanian  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  tercatat  sebanyak  432.328  rumah  tangga  yang menggantungkan  hidupnya  pada  sektor  pertanian.  Perlu  dikaji  faktor-faktor  yang mempengaruhi fluktuasi nilai tukar petani (NTP), karena tingginya peran sektor pertanian di Provinsi Kalimantan Selatan tidak diimbangi dengan kesejahteraan petaninya.
Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini  ditujukan  untuk  menganalisis  Nilai  Tukar Petani di Provinsi Kalimantan Selatan. Penelitian ini berjudul “ Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Nilai Tukar Petani di Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2009-2018”.

## TINJAUAN PUSTAKA Nilai Tukar Petani
Nilai  tukar  petani  merupakan  poin  penting  untuk  mengetahui  kesejateraan  petani, dimana salah satu unsurnya dilihat dari kemampuan si petani untuk membeli berbagai macam keperluannya  terkhususnya  pengeluaran  untuk  bertani.  Jika  daya  belinya  tinggi  maka pendapatan  yang  dihasilkannya  pun  dalam  membeli  kbutuhan  juga  akan  tinggi  dan  bisa dikatakan  secara  relative  petani akan  lebih  sejahtera.  Nilai tukar  petani telah  dikembangkan sejak tahun 1980 an.
Kemudian nilai tukar petani secara konseptual berkemampuan untuk mengukur barang- barang  yang  biasanya  dihasilkan  oleh  petani  tersebut,  adapun  dalam  penyusunan  dan penghitungannya  bisa  didapat  dari  indeks  komponen  dimana  dalam  hal  ini  ada  dua  indeks yaitu  indek  yang  diterima  atau  disimbolkan  dengan  (It)  dan  juga  indek  yang  dibayar  atau disimbolkan dengan (Ib).
Adapun Rumus NTP sendiri yaitu:

## Luas Panen
adalah  luas  tanaman  yang  ketika  cukup umurnya  maka akan  dipungut  hasilnya.  Jika  dilihat dari  pekembagan  fluktuasi  menurut  data  Badan  Pusat  Statistik  maka  lading  padilah  yang
berpotensi  sangat  tinggi  dibandingkan  dengan  padi  sawah  yang  rata-rata  mengalami peningkatan luas panen setiap tahunnya (BPS,2015).

## Inflasi
Inflasi  dalam  pengertiannya  merupakan  keadaan  dimana  harga  barang  naik  secara terus-menerus.  Kemudian  Sukirno  mendefinisikan  inflasi  yang  menurutnya  ialah  kenaikan harga-harga  secara  umum  yang  dilihat  dari  suatu  periode  ke  periode  lainnya  dalam  suatu perekonomian. (Sukirno, 2004)

## Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan  yang  terfokus  pada  perkembangan  kegiatan  khususnya  di  bidang perekonomian yang terdapat pada barang dan jasa yang diproduksi.

## Penelitian Terdahulu
Penelitian  Citra  Sekarwangi  Kusumawardhani  (2017)  dengan  judul  “Analisis  Faktor Faktor  yang  Mempengaruhi  Nilai  Tukar  Petani  Tanaman  Pangan  di  Pulau  Jawa”,  dalam penelitian ini  menunjukkan  bahwa  harga gabah,  pupuk  urea,  jaringan  irigasi,  panjang  jalan, dan inflasi berpengaruh signifikan dan positif terhadap NTP Tanaman Pangan di Pulau Jawa. Adapun  variabel  luas  tanam  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  NTP  Tanaman Pangan  di  Pulau  Jawa.  Pada  variabel  upah  tenaga  kerja  dan  produktivitas  tidak  signifikan terhadap NTP Tanaman Pangan.
Penelitian  Fita  Febriana,  Teguh  Hadi  P,  Andjar  Widjajanti  (2015)  dengan  judul “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Nilai  Tukar  Petani  Di  Provinsi  Jawa  Timur”, menunjukkan  bahwa  Produktivitas,  Upah  kerja,  dan  Harga  dasar  gabah  signifikan mempengaruhi besarnya NTP.
Peneliti  Mohammad  Wahed  (2015)  dengan  judul  “Pengaruh  Luas  Lahan,  Produksi, Ketahanan  Pangan,  dan  Harga  Gabah  terhadap  Kesejahteraan  Petani  Padi  Di  Kabupaten Pasuruan”, menunjukkan bahwa Luas Lahan, Produksi, ketahanan pangan, dan harga gabah berpengaruh positif terhadap NTP,
Peneliti  Nurul Faridah, Mohd. Nur Syechalad (2016) dengan judul “Analisis Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Nilai Tukar Petani Sub Sektor Tanaman Pangan Padi Di Aceh” menunjukkan  bahwa  inflasi  berpengaruh  signifikan  dan  negatif,  harga  pupuk  memberikan pengaruh negatif, dan luas panen pengaruh positif
Penelitian  Reza Agung Wijaya (2018) dengan judul “Determinan Nilai Tukar Petani Provinsi-Provinsi di Pulau Sumatera Periode 2010-2015” menunjukkan bahwa produksi padi, Pertumbuhan ekonomi, dan luas panen memberikan pengaruh signifikan terhadap Nilai Tukar Petani. Inflasi tidak berpengaruh signifikan terhadap Nilai Tukar Petani.

## METODE PENELITIAN
Ruang  lingkup  penelitian  yang  dilakukan  penulis  bertempat  di  Provinsi  Kalimantan Selatan dengan melihat  berbagai macam indikator pada sektor pertanian yang meliputi; luas panen, inflasi, pertumbuhan ekonomi maupaun nilai tukar pertanian (NTP) pada tahun 2009- 2018.  Kemudian  jenis  penelitian  yang  digunakan  penulis  yaitu  metode  analisis  deskriptif yang  berusaha  mendeskripsikan  suatu  kejadian  dengan  data  yang  digunakan.  Penulis mencoba  menggunakan  regresi  linier  berganda  sebagai  unit  analisis  dimana  data-data  yang diperoleh  menggunakan  data  sekunder  dari  BPS  Provinsi  Kalimantan  Selaran  yang  pernah dipublikasi serta data primer dari literature dan jurnal yang sesuai dengan penelitian.

## Definisi Operasional Variabel
Nilai tukar petani  adalah kemampuan untuk mengukur indek yang diterima maupun dibayar oleh petani.
Luas  Panen  merupakan  luas  tanaman  yang  hasilnya  dapat  dipungut  ketika  sudah sampai umurnya dan satuan luas panen ini dinyatakan jumlah dalam hektar (Ha) pertahun.
Inflasi  menjelaskan  suatu  kenaikan  harga  yang  terus  menerus  dalam  jangka  waktu tertentu.  Pada  penelitian  ini  inflasi  dinyatakan  dalam  persen  (%)  per  tahun.
Pertumbuhan  Ekonomi  menjelaskan  suatu  kemampuan  yang  meningkatkan perekonomian  dalam  bentuk  barang  maupun  jasa.  Satuan  pertumbuhan  ekonomi  dalam penelitian ini dinyatakan dalam persen (%) per tahun.

## Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  dokumentasi  sebagai  pengumpulan  data yang diperoleh dari BPS Provinsi Kalimantan Selatan, serta dikuatkan beberapa literature dan jurnal yang berhubungan pada penelitian.

## Teknik Analisis Data

## Analisis Deskriptif
Teknik analisis  data  yang  digunakan  untuk  memecahkan  rumusan masalah  yang telah diajukan  dengan  menggunakan  analisis  deskriptif  kuantitatif.  Analisis  deskriptif  kuantitatif ialah  data  statistik  yang  diperoleh  untuk  menganalisis  data  dengan  cara  menjelaskan  suatu keadaan. (Sugiyono, 2012).

## Analisis Regresi Linier Berganda
Model  analisis  yang  digunakan  penulis  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  regresi linear berganda melalui program s oftware Microsoft Excel dan Eviews.  Melalui analisis ini, maka  penulis  dapat  mengetahui  pengaruh  luas  panen,    inflasi,  dan  pertumbuhan  ekonomi terhadap  Nilai  Tukar  Petani  di  Kalimantan  Selatan  yang  dituliskan  dalam  bentuk  fungsi sebagai berikut :
Y = βₒ + β₁X₁ + β₂X ₂ + β 3 X 3 + ε…….…………………
Dari  Fungsi  diatas  maka  dijadikan  ke  dalam  bentuk  logaritma  natural  untuk menyamakan satuan antar variabel.  Sehingga persamaannya menjadi sebagai berikut:
lnY = lnβₒ +β₁lnX₁+ β₂lnX₂ +  β3lnX 3 + ε …….………
Keterangan: Y : Nilai Tukar Petani β0 : Konstanta β1, β2, β3 : Parameter X1 : Luas Panen (Ha) X2 : Inflasi (%) X3 : Pertumbuhan Ekonomi (%) Ln : Logaritma natural ε : Error Term

## Uji Asumsi Klasik
Ada  atau  tidak  adanya  penyimpangan  terhadap  uji  asumsi  klasik  maka  perlunya diadakan suatu pengujian guna mendapatkan model regresi yang akan digunakan.
Untuk  mendapatkan  model  regresi  tersebut  ada  beberapa  tahapan  yang  harus diselesaikan  dengan  tepat,  dimulai  dengan  uji  normalitas,  pada  tahap  ini  model  regresi independen atau dependen yang harus di uji apakah mempunyai distribusi normal atau tidak melalui  perbandingan  nilai  probabilitas  Jarque-Bera  (JB)  hitung  dengan  tingkat  alpha  0,05. Jika  probabilitas  JB  hitung  >  0,05  maka  residual  terdistribusi  normal  dan  begitupun  juga sebaliknya.    Kemudian  tahap  yang  kedua  disebut  dengan  uji  linearitas  tujuannya  untuk mencari  hubungan  linier  suatu  variable  dependen  dengan  independen.  Dan  yang  ketiga
dinamakan  tahap  uji  multikolinearitas,  pada  tahap  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah dalam model regresi ditemukan kesamaan antara variabel independen, adapun kriteria untuk mengetahuinya adalah dengan melihat nilai VIF.  Jika VIF > 5 maka terjadi multikolinearitas, sebaliknya  jika  VIF  <  5  maka  tidak  ada  multikolinearitas.  Keempat  uji  heteroskedastisitas, pada  tahap  ini  gunanya  untuk  menguji  faktor  gangguan  yang  memiliki  varians  sama  atau tidak  dengan menggunakan  uji  Breusch-Pagan-Godfrey.  Kriteria  pengujiannya  ialah  dengan memerhatikan  nilai  Prob.  F  hitung  >  alpha  0,05  maka  tidak  terjadi  heteroskedastisitas  atau sebaliknya.  Kemudian  yang  terakhir  uji  autokorelasi  gunanya  untuk  mengetahui  suatu hubungan  yang  terjadi  pada  anggota  dari  serangkaian  waktu  dengan  menggunakan  metode Brusch-Godfrey.  Untuk  mengetahui  ada  tidaknya autokorelasi  dengan cara  membandingkan nilai  probabilitas,  Apabila  nilai  Prob.  f  hitung  >  tingkat  alpha  0,05  maka  H0  diterima  yang menunjukkan tidak terjadinya autokorelasi atau sebaliknya.

## Uji F- Statistik
Pada pengujian ini digunakan melalui kriteria pengambilan suatu keputusan, misalnya jika  nilai  probabilitas  F  <  0.05  dengan  (alpha  5%),  maka  H0  dapat  ditolak,  dan  jika  nilai  F dihitung > F tabel maka H0 juga ditolak. (Ghozali, 2005).

## Uji T- Statistik
Nilai  signifikansi  yang  dimiliki  oleh  Uji  T-Statistik  yaitu  α=5%,  misalnya  apabila  nilai signifikansi  t    <  0,05,  maka  hipotesis  alternatifnya  diterima,  dengan  demikian  dapat  bahwa suatu  variabel  independen  secara  parsial  dan  signifikan  memberikan  pengaruh  kepada variabel dependen. (Ghozali, 2005)
Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  Detarminasi  biasanya  digunakan  untuk  menunjukkan  presentasi  apakah semua  variabel  independen  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen.  Hal  ini  dapat  dilihat dari persamaan regresi yang dihasilkan (Algifari, 2011).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Statistik Variabel Penelitian
Nilai Tukar Petani
Tabel 1 Nilai Tukar Petani Provinsi Kalimantan Selatan Dari tahun 2009 sampai 2018 NO Tahun Nilai Tukar Petani 1 2009 100,41 2 2010 106,50 3 2011 108,40 4 2012 107,85 5 2013 105,14 6 2014 99,83 7 2015 99,99 8 2016 97,52 9 2017 96,69 10 2018 95,40 Sumber : BPS Provinsi Kalimantan Selatan
Bersumberkan  pada  Tabel  1  menunjukkan  nilai  tukar  petani  di  Provinsi  Kalimantan Selatan  mengalami  fluktuasi  dan  terus  menurun,  serta  berada  pada  tingkat  kesejahteraan berbeda. Dimana nilai tukar petani pada tahun 2009-2013 pada kondisi sejahtera atau surplus. Sementara  di  tahun  2014-2018  nilai  tukar  petani  mengalami  kemerosotan  dengan  nilai dibawah  100.  Hal  ini  menunjukkan  dalam  5  tahun  terakhir  para  petani  Kalimanan  Selatan mengalami defisit atau kurang sejahtera.

## Luas Panen
Tabel 2 Luas Panen Provinsi Kalimantan Selatan Dari tahun 2009 sampai 2018
Sumber: BPS Kalimantan Selatan
Berdasarkan  Tabel  2  nampak  bahwa  secara  keseluruhan  luas  panen  di  provinsi Kalimantan  Selatan  menunjukkan  angka  yang  berfluktuasi  dan  terus  membaik,  dibuktikan dengan  naik  turunnya  luas  panen  pada  tahun  2009-2013  dan  mengalami  peningkatan  setiap tahunnya  dari  tahun  2014-2018.  Luas  lahan  Kalimantan  Selatan  tahun  2009  mencapai 690.069 turun menjadi 471.166 di tahun 2010, kemudian di tahun 2011 dan 2012 mengalami kenaikan sebesar 489.134 dan 496.082,  serta mengalami  penurunan kembali di  tahun 2013 sebesar  479.721.  Di  tahun  2014-2018  mengalami  peningkatan  secara  berturut-turut  setiap tahunnya sebesar 497.971, 511.213, 547.449, 569.993, 582.701.

## Inflasi
Tabel 3 Inflasi Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2009-2018 NO Tahun Inflasi (%) 1 2009 3.86 2 2010 9.06 3 2011 3.98 4 2012 5.96 5 2013 6.98 6 2014 7.16 7 2015 5.03 8 2016 3.68 9 2017 3.82 10 2018 2.63

## Sumber: BPS Kalimantan Selatan
Berdasarkan Tabel 3 tersebut menunjukan bahwa inflasi di Kalimantan Selatan terjadi peningkatan  dan  penurunan  namun  masih  pada  tahap  inflasi  ringan  yaitu  berada  dibawah 10%.  Inflasi  tertinggi  pada  tahun  2010  yakni  9,06%  dan  inflasi  yang  berada  dibawah  5%
NO TAHUN LUAS PANEN (Ha) 1 2009 490.069 2 2010 471.166 3 2011 489.134 4 2012 496.082 5 2013 479.721 6 2014 497.971 7 2015 511.213 8 2016 547.449 9 2017 569.993 10 2018 582.701
adalah pada tahun 2009 (3,86 %), 2011 (3,98 %), 2016 (3,68 %), 2017 (3,82 %), dan tahun 2018 (2,63%). Terjadinya peningkatan dan penurunan tingkat inflasi di Provinsi Kalimantan Selatan  dipicu  terutama  oleh  kenaikan  harga  komoditas  terutama  bahan  pokok  dipasaran terbatas.

## Pertumbuhan Ekonomi
Tabel 4 Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2009-2018 NO Tahun Pertumbuhan   Ekonomi (%) 1 2009 5.29 2 2010 5.59 3 2011 6.97 4 2012 5.97 5 2013 5.33 6 2014 4.84 NO Tahun Pertumbuhan   Ekonomi (%) 7 2015 3.82 8 2016 4.40 9 2017 5.28 10 2018 5.13
Sumber: BPS Kalimantan Selatan
Pada Tabel 4 di atas dapat dihitung dalam rentang waktu 2009-2018 pertumbuhan ekonomi  di  provinsi  Kalimantan  Selatan  mengalami  kenaikan  dan  penurunan.  Dimana pertumbuhan ekonomi dengan nilai tertinggi adalah pada tahun 2011 dengan nilai 6,97% dan terendah di tahun 2015 dengan nilai 3,82% setiap tahunnya.

## Analisis Data Uji Asumsi Klasik
Analisis  hasil  output  yang  didapat  pada  tahap  uji  normalitas  adalah  jika  JB  >  0,05 dengan  jumlah  yang  dihitung  0,0501308  maka  residualnya  berdistribus  normal,  kemudian pada  tahap  linearitas  jika  pada  baris  statistic  F  kolom  probalitinya  berjumlah  0,0906  juga lebih dari 0,05artinya model asumsi pada uji ini telah memenuhi asumsi liniearitas, kemudian pada  tahap  multikolinearitas  jika  nilai  VIF  variable  luas  panen  nilainya  1.417163,  inflasi 1.287190  dan  nilai  pertumbuhan  ekonominya  1.171477  maka  ketiga  variable  tersebut  tidak terjadi multikolienaritas, memasuki uji heteroskedasitas, nilai prob f dihitung 0,07206 > alpha 0,05  maka  tidak  terjadi  heteroskedasitas.  Tahap  yang  terakhir  yaitu  autokorelasi,  jika  nilai yang dihasilkan 0,06761 kurang dari alpha maka hasilnya tidak terjadi autokorelasi.

## Regresi Linier Berganda
Setelah  dilakukan  perhitungan  regresi  dengan  menggunakan  bantuan  Eviews  10, sehingga diperoleh hasil perhitungan penelitian sebagai berikut:
Tabel 5 Hasil Uji Regresi Linier Berganda Model Koefesien Regresi T hitung Probabilitas Kesimpulan Konstanta 10,62284 7,047374 0,0004 Luas Panen (XI) -0,473187 -4,167548 0,0059 Berpengaruh Signifikan Inflasi (X2) 0,013001 0,622018 0,5568 Tidak Berpengaruh Pertumbuhan Ekonomi (X3) 0,119472 2,513863 0,0457 Berpengaruh Signifikan R-squared (R 2 )  = 0,864316 F-hitung = 12,74013 Multiple R= 0,796474
Prob(F-hitung)  = 0,005178
Sumber: Hasil olah data Eviews 10
Berlandaskan  hasil  perhitungan  tabel  6  diatas  diketahui  nilai  koefisien  regresi  untuk setiap varibel penelitian dapat dirumuskan melalui model regresi estimasi sebagai berikut:
= 10.62284 – 0.473187 X 1 + 0.013001 X 2 + 0.119472 X 3

## Uji F – Statistik
Nilai  Probabilitas  adalah  0.005178  hasil  ini  ditemukan  setelah  dilakukan  pengujian dengan menggunakan software eviews 10, dan karena nilai prob f kurang dari alpha artinya variable  independen  berpengaruh  siginifikan  terhadap  NTP  di  provinsi  Kalimantan  Selatan selama periode 2009-2018,

## Uji T – Statistik
Bisa  dilihat  berdasarkan  table  5  diatas  variable  luas  panen  memiliki  nilai  signifikansi yaitu  0.0059  dimana  pada  penelitian  ini  alpha  yang  digunakan  ialah  5%  (0,05).  Artinya jumlah  nilai  variable  inflasi  sangat  tinggi  dibandingkan  dengan  alpha  yang  hanya  memiliki (0,5  <  0.5568).  Untuk  variabel  pertumbuhan  ekonomi  terlihat  bahwa  nilai  probabilitas 0.0457, hal ini membuat nilai variabel Pertumbuhan Ekonomi lebih besar dari alpha (0,05 > 0.0457).
Koefesien Determinasi (R 2 )
Setelah melakukan pengujian dengan menggunakan aplikasi Eviews 10,  dari tabel 5 di atas  memperlihatkan  nilai  Koefesien  determinasi  (R 2 ) dari  hasil  estimasi  adalah  senilai 0.864316. Hal ini bermakna  bahwa kemampuan variabel-variabel bebas:  luas panen, inflasi, dan  pertumbuhan  ekonomi  memberikan  pengaruh  terhadap  variabel  terikat  dalam  hal  ini adalah  nilai  tukar  petani.  Hal  tersebut  ditunjukkan  hasil  regresi  pada  R-squared  sebesar 0.864316 atau 86.43%, sedangkan 0.135684 atau 13.57% dipegaruhi oleh variabel lain di luar model.

## Koefesien Korelasi (R)
Perhitungan nilai koefisien korelasi (R) adalah dengan mengakarkan nilai dari koefisien determinasi  (R 2 ),  maka  dapat  dihitung  nilai  koefisien  korelasi  sebesar = 0.929685968.
Nilai  koefisien  korelasi  sebesar  0.929685968,  artinya  pengaruh  variabel  bebas  luas panen (X1), inflasi (X2), pertumbuhan ekonomi (X3) dan variabel terikat Nilai Tukar Petani (Y) dalam penelitian ini memiliki pengaruh yang sangat kuat.

## PENUTUP Keterbatasan Penelitian
Peneliti menyadari bahwa dalam penelitian ini memiliki kekurangan dan keterbatasan dalam  referensi,  penyusunan,  dan  pengolahan  data.  Pada  penelitian  ini  hanya  menganalisis
tiga  variabel  yakni  luas  panen,  inflasi,  dan  pertumbuhan  ekonomi,  padahal  ada  beberapa faktor lain yang juga mempengaruhi nilai tukar petani.

## Kesimpulan
Kesimpulan  dalam  penelitian  ini  adalah  Hasil  penelitian  ini  secara  bersama  (simultan) memiliki  pengaruh  terhadap  Nilai  Tukar  Petani  (NTP)  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan. Artinya  variabel  luas  panen,  inflasi,  dan  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  terhadap  Nilai Tukar Petani (NTP) di Provinsi Kalimantan Selatan dalam waktu penelitian selama 10 tahun, dari  tahun  2009-2018;  Luas  panen  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  nilai  tukar petani di Provinsi Kalimantan Selatan tahun 2009-2018; Inflasi tidak berpengaruh signifikan terhadap  nilai  tukar  petani  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  tahun  2009-2018;  Pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  nilai  tukar  petani  di  Provinsi Kalimantan Selatan tahun 2009-2018.

## Saran
Saran-saran  yang  dikemukakan  penulis  yaitu  (1)  Luas  panen  memberikan  pengaruh negatif  terhadap  nilai  tukar  petani  disebabkan  karena  biaya  yang  dikeluarkan  petani  dalam memenuhi  ongkos  produksinya  cukup  besar.  Diharapkan  kepada  pemerintah  agar memberikan subsidi pupuk dan penyaluran bibit gratis sebagai upaya untuk membantu petani menekan  ongkos  produksi  (2)  Pertumbuhan  ekonomi  atau  PDRB  akan  mendorong masyarakat  untuk  mendapatkan  fasilitas  lebih  baik.  Diharapkan  kepada  pemerintah  untuk meningkatkan  fasilitas  disektor  pertanian  (irigasi)  dan  perbaikan  akan  menunjang kesejahteraan petani. (3) Permasalahan gagal panen adalah permasalahan yang sering terjadi, maka  perlunya  bantuan  dari  pemerintah  melalui  penyuluhan  agar  memaksimalkan  produksi pertanian.  Perlunya  jenis  tanaman  yang  unggul  dan  tahan  terhadap  hama.  Perlunya penyuluhan  terhadap  perubahan  iklim  serta  bantuan  pemerintah  terhadap  sawah  yang terendam banjir.

## DAFTAR REFERENSI
Algifar. (2011). Analisis Regresi: Teori, Kasus, dan Solusi. Yogyakarta: BPFE.
BPS.  (2014). Potensi  Pertanian  Indonesia  Analisis  Hasil  Pencacahan  Lengkap  Sensus Pertanian 2013. Jakarta: Badan Pusat Statistik. BPS. (2015). Statistik Indonesia. Jakarta: Badan Pusat Statistik (BPS).
F Febriana, T. H. (2015). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Nilai Tukar Petani Di Provinsi  Jawa  Timur. Karya  Ilmiah  Civitas  Akademika  Program  Studi  Ekonomi Pembangunann,Fakultas Ekonomi, Universitas Jember (UNEJ) . , 1-8. Gadang,  D.  T.  (2011).  Analisis  Peranan  Pertanian  Terhadap  Perekonomian  Jawa  Tengah (Pendekatan Analisis Input- Output). Universitas Diponegoro , vol 25. Ghozali,  I.  (2005). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  SPSS.  Edisi  Ketiga. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Kusumawardhani,  C.  S.  (2017). Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Nilai  Tukar Petani  Tanaman  Pangan  Di  Pulau  Jawa  . Semarang:  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis Universitas Diponegoro.
Nurul Faridah, M. N. (2016). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Nilai Tukar Petani Sub Sektor Tanaman Pangan Padi Di Aceh . Jurnal Ilmiah Mahasiswa (JIM) Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Unsyiah Volume 1 Nomor 1 , 169-176 . Sugiyono. (2012). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta. Sukirno, S. (2004). Pengantar Teori Makroekonomi. Jakarta: RajaGrafindo Persada.
ISSN 2746-3249
Wahed,  M.  (2015).  Pengaruh  Luas  Lahan,  Produksi,  Ketahanan  Pangan  dan  Harga  Gabah Terhadap Kesejahteraan Petani Padi di Kabupaten Pasuruan . JESP-Vol. 7, No 1 , 68- 74.
Wijaya,  R.  A.  (2018). Determinan  Nilai  Tukar  PetaniProvinsi-Provinsi  di  Pulau  Sumatera Periode 2010-2015. Yogyakarta: Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga.