## Journal of Scientech Research and Development
Volume 4, Issue 2, December 2022 P-ISSN: 2715-6974            E-ISSN: 2715-5846 Open Access at: http://idm.or.id/JSCR

## MARKETING MARGIN ANALYSIS OF CABBAGE (Brasicia oleraceae L.) IN THE SUB-DISTRICT OF GUMANTI VALLEY, SOLOK DISTRICT
ANALISIS MARJIN PEMASARAN KUBIS ( Brasicia oleraceae L.) DI

## KECAMATAN LEMBAH GUMANTI KABUPATEN SOLOK
Dang Sri Chaerani 1 , Alin  Deri Utama 2 1 Dosen PNSD LLDIKTI  WILAYAH  X DPK,  Fakultas Pertanian, Universitas Ekasakti
2 Dosen Tetap Prodi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Ekasakti E-mail: dangsrichaerani@yahoo.co.id 1 , bonosutan88@gmail.com 2
ARTICLE  INFO

## ABSTRACT
Correspondent:
Dang Sri Chaerani dangsrichaerani@yahoo.co.id Key words: marketing margin, cabbage Website: http://idm.or.id/JSCR page: 276 - 286
This study aims to analyze the factors  that  influence  the marketing margin  of  cabbage  in  Lembah  Gumanti  District,  Solok  Regency. Time for research in July 2022. The type of data used in this research is using  primary data in  the  form of questionnaires  and secondary data which is then used as material for analysis in the research. Data is  processed  descriptively quantitative  for  marketing  margins  and with  Multiple  Linear  Regression  Analysis  for  factors  that  affect marketing efficiency. Research using survey method. The population in  this  study  was  71  cabbage  farmers  and  marketing  agencies involved in the marketing process. The results showed that based on the results  of simultaneous  statistical  analysis (Test  F) showed that the  price  at  the  end  consumer  level  (X 1 ),  sales  volume  (X 2 ), marketing physical distance (X 3 ),  the number  of marketing agencies involved (X 4 ), the age of the retailer (X 5 ), experience (X 6 ) and retailer education  (X 7 )  have  a  significant  effect  on  cabbage  marketing margins.  But  partially (t  test)  among  the  seven  factors,  the  price variable at  the  final consumer  level (X 1 ),  the  number  of marketing agencies  involved (X 4 ),  the  physical distance  to marketing  (X 3 )  has the most influence,  followed by the education  level variable (X 7 ) and retail  experience  (X 6 ),  while  the  age  of  the  retailer  (X 5 )  and  sales volume  (X 2 )  have no  significant  effect  on  the  marketing  margin  of cabbage.
INFO  ARTIKEL
ABSTRAK
Koresponden
Dang Sri Chaerani dangsrichaerani@yahoo.co.id
Kata kunci:
marjin, pemasaran, kubis Website: http://idm.or.id/JSCR
hal: 276 - 286
Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi marjin pemasaran kubis di Kecamatan Lembah Gumanti  Kabupaten  Solok.  Waktu  penelitian  bulan  Juli  2022. Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah menggunakan  data  primer  dalam  bentuk  kuesioner  dan data sekunder  yang  selanjutnya  dijadikan  bahan  analisa  dalam penelitian.  Data  diolah  secara  deskriptif  kuantitatif  untuk marjin pemasaran dan dengan Analisis Regresi Linier Berganda untuk  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  efisiensi  pemasaran. Penelitian  menggunakan  metode  survei.  Populasi  pada penelitian  ini  petani  kubis  berjumlah  71  orang  dan  lembaga- lembaga pemasaran yang terlibat pada proses pemasaran. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  hasil  analisis statistik  secara simultan (Uji  F)  menunjukkan bahwa  harga di tingkat  konsumen akhir (X 1 ), volume  penjualan (X 2 ), jarak fisik pemasaran (X 3 ),  jumlah lembaga  pemasaran yang terlibat  (X 4 ), umur  pedagang  pengecer  (X 5 ),  pengalaman  (X 6 )  dan pendidikan  pedagang  pengecer  (X 7 )  berpengaruh  signifikan terhadap marjin pemasaran kubis. Namun secara parsial (Uji t) di antara tujuh faktor  tersebut,  maka variabel  harga di tingkat konsumen akhir (X 1 ), jumlah lembaga pemasaran yang terlibat (X 4 ),  jarak fisik pemasaran (X 3 ) paling berpengaruh,  kemudian diikuti  oleh  variabel  tingkat  pendidikan  (X 7 )  dan pengalaman berdagang  pengecer  (X 6 ), sedangkan umur pedagang  pengecer (X 5 )  dan  volume  penjualan (X 2 )  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap marjin pemasaran kubis.
Copyright © 2022 JSCR. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Salah satu  komoditas  unggulan  sayuran yang  banyak  dijadikan sebagai  komoditi utama oleh  petani untuk meningkatkan keuntungan adalah tanaman kubis.  Kubis merupakan salah satu jenis sayuran yang banyak dikonsumsi karena berbagai manfaat yang terdapat di dalam kubis. Rukmana (1994) menyatakan bahwa kubis merupakan salah satu tanaman hortikultura dan tanaman sayuran yang banyak di konsumsi  di Indonesia. Kubis  ( Brassica oleracea L.) termasuk salah satu di  antara 18 jenis sayuran komersial yang dihasilkan di Indonesia dan mendapat prioritas pengembangan dalam setiap tahapan pembangunan.
Tanaman kubis mempunyai nilai ekonomi dan sosial cukup tinggi, karena dijadikan salah  satu  andalan  sumber  nafkah  para  petani  dalam  rangka  meningkatkan pendapatan dan  taraf  hidup  mereka.  Kubis  termasuk  komoditas  pertanian yang sangat fluktuatif dalam hal produksi dan harga di tingkat petani. Produksi kubis dapat melimpah  dalam  satu  waktu  sehingga  harga  menjadi  sangat  murah.  Sementara,
kekhawatiran  petani  terhadap  risiko  usahataninya  di  lain  waktu  menyebabkan berkurangnya produksi sehingga menaikkan harga.
Kabupaten  Solok  merupakan  salah  satu  daerah  yang  menjadi  sentra  produksi komoditas kubis di Provinsi Sumatera Barat. Kecamatan Lembah Gumanti merupakan sentra pertanian hortikultura di Kabupaten Solok karena keadaan geografis dan iklim yang sangat berpotensi untuk mengembangkan sektor pertanian dan merupakan salah satu  daerah produksi  kubis  terbesar  di  Kabupaten Solok  (Tabel  1). Kecamatan ini berada di  dataran tinggi, dan dikelilingi  perbukitan. Kondisi  agroklimat daerah ini cocok ditanami tanaman sayuran, seperti kubis, kentang, cabai, bawang, dan bunga kol (BPS, 2022).
Tabel 1. Luas Panen, Produksi  dan Produktivitas  Kubis di Kabupaten Solok
Kecamatan Luas Panen (ha) Produksi  (ton) Produktivitas  (ton/ha) 2020 2021 2020 2021 2020 2021 Lembah Gumanti 3.885,00 3.420,00  138.040,00  121.617,00 35,53 35,56 Hiliran Gumanti 1,00 16,00 26,00 419,00 26,00 16,12 Payung Sekaki 5,00 10,00 162,6 323,90 32,52 32,39 Lembang Jaya 114,00 156,00 3.627,10 4.960,00 31,82 31,79 Danau Kembar 415,00 203,50 14.121,50 6.922,00 34,03 34,01 Gunung Talang 20,00 19,00 667,70 639,30 33,39 33,65 Kabupaten Solok 4.440,00 3.824,50  156.644,90  134.881,20 35,28 35,27
Sumber: BPS, Kabupaten  Solok dalam Angka, 2022
Berdasarkan Tabel 1, terlihat bahwa produksi kubis  di Kabupaten Solok tahun 2021 mengalami penurunan (13,89%) atau sebanyak 21.764 ton jika dibandingkan dengan tahun  2020  yang  memiliki  produksi  sebesar  156.644,90 ton.  Kecamatan Lembah Gumanti merupakan sentra produksi kubis terbesar di Kabupaten Solok. Sama halnya dengan Kabupaten Solok, Kecamatan Lembah Gumanti juga mengalami penurunan produksi yaitu sebesar 16.423 ton pada tahun 2021 (11,90%) jika dibandingkan dengan produksi kubis tahun 2020 sebesar 138.040,00 ton.
Kubis yang dipasarkan oleh petani di daerah ini adalah kubis segar, yaitu kubis yang dikonsumsi  sebagai  sayuran  oleh  konsumen.  Kubis  segar  merupakan  produk pertanian yang tidak dapat disimpan dalam waktu yang lama. Hal ini karena kubis segar  bersifat  mudah  rusak  ( perishable ), sehingga  harus  segera  didistribusikan  ke konsumen.  Proses  pendistribusian  kubis  ke  konsumen  melalui  proses  pemasaran. Pemasaran  kubis  pada  dasarnya  merupakan  institusionalisasi  pelayanan  untuk menjembatani berpindahnya kubis  dari sisi  produksi  ke  sisi  konsumsi.  Pemasaran kubis  yang  baik  akan mengalirkan  kubis  dari  petani ke  konsumen  dan  memberi indikasi tentang perubahan penawaran dan permintaan kubis kepada petani.

## METODE PENELITIAN
Lokasi penelitian di Kecamatan Lembah Gumanti Kabupaten Solok, dan dilaksanakan pada bulan Juli 2022. Pemilihan lokasi penelitian didasarkan atas pertimbangan bahwa Kecamatan Lembah Gumanti merupakan sentra produksi kubis terbesar di Kabupaten Solok. Populasi pada penelitian ini adalah petani yang berusahatani kubis dan panen
pada  bulan  Juli  2022. Berdasarkan  pertimbangan  tersebut,  maka  populasi  yang memenuhi kriteria sebanyak 71 orang.
Metode pengambilan sampel dengan menggunakan total sampling disebut juga sampel jenuh atau sensus. Sugiyono (2012) menyatakan bahwa sampel jenuh adalah seluruh anggota populasi dijadikan sampel. Hal ini dilakukan karena jumlah populasinya kecil atau terjangkau keseluruhan oleh peneliti.
Metode  analisis  data yang digunakan dalam penelitian ini  adalah metode  analisis kuantitatif. Untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  diduga  mempengaruhi  marjin pemasaran kubis di  Kecamatan Lembah Gumanti digunakan analisis ekonometrika dengan pendekatan regresi  linear  berganda ( multiple linear  regression ) dengan data cross section . Untuk persamaannya adalah sebagai berikut:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + b 5 X 5 + b 6 X 6 + b 7 X 7 + e
Y  = Marjin pemasaran, X 1 = harga kubis di tingkat konsumen, X 2 = volume penjualan X 3 = jarak fisik pemasaran X 4 = jumlah lembaga pemasaran terlibat, X 5 = umur pedagang pengecer X 6 = pengalaman pedagang pengecer. X 7 = pendidikan pedagang pengecer
Sebelum  model  yang  telah  diperoleh  ditetapkan  sebagai  model  fungsi  marjin pemasaran, dilakukan pengujian untuk memenuhi kriteria  uji  asumsi  regresi  linier berganda  dengan  uji  multikolinieritas,  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF)  untuk masing-masing variabel mempunyai nilai < 10 dan nilai Tolerance > 0,1; uji normalitas, sebaran data menyebar di sekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti garis tersebut  dan  uji  heterokedastisitas,  data tersebar  tanpa membentuk  pola  tertentu (Ghozali, 2001).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Marjin Pemasaran Kubis di Kecamatan Lembah
Gumanti
Faktor-faktor yang  diduga  mempengaruhi marjin pemasaran kubis  di  Kecamatan Lembah Gumanti adalah X 1 = harga kubis di tingkat konsumen, X 2 = volume penjualan, X 3 =  jarak fisik  pemasaran, X 4 =  jumlah  lembaga  pemasaran terlibat,  X 5 =  umur pedagang  pengecer,  X 6 =  pengalaman pedagang  pengecer  dan  X 7 =  pendidikan pedagang pengecer. Sebelum model yang telah diperoleh ditetapkan sebagai model fungsi marjin pemasaran, dilakukan pengujian untuk memenuhi kriteria uji asumsi regresi linier berganda.
Dari  hasil  uji  multikolinieritas,  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF)  untuk  masing- masing  variabel  mempunyai  nilai  <10  dan  nilai Tolerance >0,1  (Lihat  Tabel  2). Berdasarkan hasil uji normalitas, sebaran data menyebar di sekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti  garis  tersebut.  Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan
bahwa model regresi yang digunakan telah memenuhi asumsi normalitas. Dari hasil uji heterokedastisitas, data tersebar tanpa membentuk pola tertentu dengan demikian asumsi heterokedastisitas terpenuhi (Lihat Gambar 2).
Tabel 2. Pengujian Asumsi Klasik
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance  VIF 1 (Constant) -931.756 512.687 -1.817  .074 HARGA .389 .067 .506 5.779  .000 .116  8.597 VOLUME -.003 .003 -.031 -.989  .327 .890  1.123 JARAK 2.363 .454 .429 5.206  .000 .131  7.630 JLH LEMBAGA 356.610 30.318 .437  11.762  .000 .644  1.552 UMUR 7.125 4.867 .057 1.464  .148 .584  1.711 PENGALAMAN 10.492 4.955 .104 2.117  .038 .369  2.712 PENDIDIKAN 24.202 11.002 .089 2.200  .031 .544  1.840
a. Dependent Variable: MARJIN
Gambar 1. Histogram

## Gambar 2. Hasil Uji  Normalitas

## Gambar 3. Hasil Uji  Heteroskedastisitas
Analisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap marjin pemasaran kubis dilakukan dengan menggunakan persamaan regresi linier berganda. Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel 2, Tabel 3, dan Tabel 4.
Tabel 3. Hasil Regresi  Linier Berganda (Koefisien  Determinasi)
Model R R Square Adjusted  R Square  Std. Error  of the Estimate 1 0,972 a 0,944 0,938 100,79080

## b. Dependent  Variable: marjin pemasaran
Berdasarkan Tabel 3, nilai koefisien determinasi sebesar 0,938 artinya 93,80% variasi marjin  pemasaran kubis  di  Kecamatan Lembah  Gumanti  mampu  dijelaskan  oleh variabel-variabel bebasnya  (X 1 =  harga  kubis  di  tingkat  konsumen,  X 2 =  volume
penjualan, X 3 = jarak fisik  pemasaran, X 4 = jumlah lembaga pemasaran terlibat, X 5 = umur pedagang pengecer, X 6 = pengalaman  dan X 7 = pendidikan pedagang pengecer), sedangkan sisanya (6,20%) dijelaskan oleh variabel lain di luar persamaan regresi.
Pengujian secara simultan dengan menggunakan uji F menunjukkan bahwa variabel X 1 =  harga  kubis  di  tingkat  konsumen,  X 2 =  volume  penjualan, X 3 =  jarak fisik pemasaran, X 4 = jumlah lembaga pemasaran terlibat, X 5 =  umur pedagang pengecer, X 6 =  pengalaman dan X 7 = pendidikan pedagang pengecer berpengaruh signifikan terhadap marjin pemasaran kubis (Tabel 4).
Tabel 4. Hasil Uji  F Model Regresi Linier  Berganda
ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 10770000000 7 1538792,266 151,474 0,000 a Residual 640003430 63 10158,785 Total 640003430 70
a.  Predictors:  (Constant),  pendidikan, jarak fisik, volume penjualan, jumlah lembaga, umur, pengalaman, harga   kubis di tingkat  konsumen akhir
b. Dependent  Variable: marjin pemasaran
Berdasarkan Tabel 4, nilai F-hitung sebesar 151,474 dengan tingkat signifikan 0,000 menunjukkan  bahwa  keseluruhan  variabel  bebas  (X 1 =  harga  kubis  di  tingkat konsumen, X 2 = volume penjualan, X 3 = jarak fisik pemasaran,  X 4 = jumlah lembaga pemasaran terlibat,  X 5 =  umur  pedagang  pengecer,  X 6 =  pengalaman  dan  X 7 = pendidikan pedagang pengecer) secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap marjin pemasaran kubis.
Pengujian secara parsial dengan menggunakan uji t menunjukkan bahwa variabel X 1 = harga kubis di tingkat konsumen, X 3 = jarak fisik pemasaran,  X 4 = jumlah lembaga pemasaran terlibat,  dan  X 6 =  pengalaman dan  X 7 pendidikan  pedagang pengecer berpengaruh signifikan sedangkan X 2 = volume penjualan dan X 5 = umur pedagang pengecer tidak berpengaruh terhadap marjin pemasaran kubis (Tabel 5).
Tabel 5. Hasil Uji  t Regresi Linier Berganda
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -931.756 512.687 -1.817  .074 HARGA .389 .067 .506  5.779  .000 .116 8.597 VOLUME -.003 .003 -.031  -.989  .327 .890 1.123 JARAK 2.363 .454 .429  5.206  .000 .131 7.630 JLH LEMBAGA 356.610 30.318 .437  11.762  .000 .644 1.552 UMUR 7.125 4.867 .057  1.464  .148 .584 1.711 PENGALAMAN 10.492 4.955 .104  2.117  .038 .369 2.712 PENDIDIKAN 24.202 11.002 .089  2.200  .031 .544 1.840 a. Dependent  Variable:  MARJIN
Berdasarkan Tabel 4, maka persamaan marjin pemasaran (Y) dan faktor-faktor yang mempengaruhinya, an (Y) dan faktor-faktor yang mempengaruhinya, yaitu variabel X 1 =  harga  kubis  di  tingkat  konsumen,  X 2 =  volume  penjualan, X 3 =  jarak fisik pemasaran, X 4 = jumlah lembaga pemasaran terlibat, X 5 = umur pedagang pengecer, X 6 =  pengalaman dan  X 7 pendidikan  pedagang  pengecer  berpengaruh signifikan terhadap marjin pemasaran kubis, ditulis sebagai berikut:
Y= - 931,756 + 0,389 X 1 - 0,003X 2 + 2,363X 3 + 356,610X 4 + 7,125X 5 + 10,492X 6 + 24,202X 7 + e Nilai p>| t| atau signifikansi variabel harga jual kubis di tingkat konsumen (X1) yaitu 0,000 lebih kecil dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa H 0 ditolak yang berarti harga di tingkat konsumen berpengaruh nyata terhadap peningkatan besaran marjin yang  didapatkan oleh  pedagang secara signifikan  karena harga  kubis  di  pasaran cenderung  bersaing,  apabila  harga  pasaran  ditingkatkan  tinggi,  maka  pembeli cenderung tidak membeli. Harga yang berpengaruh pada konsumen akan berdampak positif terhadap marjin pemasaran kubis. Semakin tinggi harga di tingkat konsumen maka  akan memperbesar  marjin pemasaran dan  sebaliknya  bila  harga  di  tingkat konsumen  semakin  rendah,  maka  akan  memberi  keuntungan  yang  kecil  bagi pedagang pengumpul desa dan pedagang perantara lainnya.
Koefisiensi  regresi  bertanda positif  menunjukkan bahwa peningkatan harga jual di tingkat konsumen akan meningkatkan marjin pemasaran. Koefisien regresi  sebesar 0,389 dengan tanda positif, artinya setiap peningkatan satu rupiah harga jual di tingkat konsumen  dengan  menjaga  faktor  lain  konstan  maka  marjin  pemasaran  akan meningkat sebesar Rp0.389. Irawan (2007) menyatakan bahwa harga konsumen sangat berpengaruh terhadap marjin pemasaran. Fluktuasi harga yang terjadi baik di tingkat konsumen maupun petani produsen dapat mendorong pelaku pemasaran (pedagang) memainkan  harga  di  tingkat  petani  produsen.  Semakin  tinggi  harga  di  tingkat konsumen maka marjin pemasaran juga semakin besar.
Nilai p >| t| atau signifikansi variabel volume penjualan (X 2 ) yaitu  0,327 lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 diterima. Hal tersebut menunjukkan bahwa volume  penjualan tidak  mempengaruhi  marjin pemasaran kubis.  Volume penjualan tidak berpengaruh nyata terhadap marjin pemasaran kubis  dikarenakan semakin  tinggi  volume  penjualan maka  komoditas  kubis  yang  beredar  di  setiap lembaga pemasaran semakin banyak dan harga yang diterima petani juga tetap sama bila volume penjualan dinaikkan oleh petani.
Sesuai dengan persamaan garis regresi yang diperoleh, maka model regresi tersebut dapat diinterpretasikan bahwa nilai koefisien regresi volume penjualan = - 0,003. Ini berarti bahwa, setiap peningkatan volume penjualan (X 2 ) sebesar 1  unit sementara variabel independen lainnya dianggap tetap, maka besarnya marjin pemasaran di daerah  penelitian  akan  berkurang  sebesar  Rp0,003. Hal  ini  terkait  dengan  biaya pengangkutan, baik  biaya  untuk  alat  transportasi maupun retribusi  dan  lain-lain. Rahim dan Hastuti (2007) menyatakan bahwa biaya pemasaran komoditas pertanian meliputi  biaya  transportasi  atau  biaya  angkut,  biaya  pungutan  retribusi,  biaya penyusutan dan lain-lain. Besarnya biaya pemasaran berbeda satu sama lain. Hal ini disebabkan  lokasi  pemasaran, lembaga  pemasaran (pengumpul,  pedagang  besar,
pengecer, dan sebagainya) dan efektifitas  pemasaran yang dilakukan serta macam komoditas.
Nilai p >| t| atau signifikansi variabel jarak fisik  pemasaran (X 3 ) adalah 0,000 lebih kecil  dari  0,05 sehingga  dapat disimpulkan  bahwa H0 ditolak.  Artinya jarak fisik pemasaran berpengaruh signifikan terhadap marjin pemasaran kubis. Nilai koefisien regresi variabel jarak fisik pemasaran adalah 2,363 artinya jika jarak fisik pemasaran ditambah satu satuan maka variabel marjin pemasaran akan naik sebesar  Rp2,363 apabila variabel lainnya tetap. Jarak yang ditempuh mempengaruhi biaya bahan bakar yang  dikeluarkan.  Semakin  jauh  jarak  yang  ditempuh  biaya  bahan  bakar  yang dikeluarkan semakin besar.
Nilai p >| t| atau signifikansi  variabel jumlah lembaga pemasaran (X 4 ) yaitu 0.000 lebih kecil dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak. Jumlah lembaga pemasaran (X 4 ) berpengaruh signifikan terhadap marjin pemasaran kubis. Koefisiensi regresi bertanda positif menunjukkan bahwa peningkatan jumlah lembaga pemasaran akan  meningkatkan  marjin  pemasaran.  Nilai  koefisien  regresi  jumlah  lembaga pemasaran sebesar  356,610. Artinya jika  jumlah  lembaga  pemasaran yang  dilalui bertambah  satu  unit  lembaga  pemasaran  maka  marjin  pemasaran  kubis  akan meningkat sebesar Rp356,610.  Hasil penelitian ini senada dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Chaerani (2021) tentang marjin pemasaran jeruk siam di Kecamatan Pasaman, Kabupaten Pasaman Barat yang menyatakan bahwa semakin bertambah lembaga pemasaran maka biaya pemasaran juga meningkat dan marjin pemasaran otomatis bertambah. Pendapat ini didukung oleh  Daniel (2002), menyatakan bahwa semakin banyak lembaga niaga maka semakin panjang rantai tata niaga dan semakin besar biaya tata niaganya; demikian sebaliknya.
Nilai p >| t| atau signifikansi variabel umur pedagang pengecer (X 5 ) yaitu 0,148 lebih besar  dari  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  H0  diterima.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  umur  pedagang  pengecer  tidak  mempengaruhi  marjin pemasaran kubis.  Usia  responden pedagang pengecer masih  termasuk dalam usia produktif (rata-rata usia pedagang 49 tahun), sehingga mampu bekerja dengan baik karena didukung  dengan fisik  serta mental yang  kuat dalam melaksanakan peran sebagai penyalur pemasaran kubis dari petani ke konsumen. Di samping itu umur berpengaruh terhadap kinerja pedagang dalam mengelola usahanya. Pedagang yang memiliki  usia produktif lebih kuat dan bertenaga dalam melakukan kegiatan usaha daganganya.
Sesuai dengan persamaan garis regresi yang diperoleh, maka model regresi tersebut dapat diinterpretasikan bahwa nilai koefisien regresi umur pedagang pengecer adalah 7,125. Ini berarti bahwa, setiap peningkatan umur pedagang pengecer (X 5 ) sebesar 1 tahun sementara variabel independen lainnya dianggap tetap, maka besarnya marjin pemasaran di daerah penelitian akan meningkat sebesar Rp7,125.
Nilai p>| t| atau signifikansi variabel pengalaman pedagang pengecer (X 6 ) yaitu  0.038 lebih  kecil  dari  0,05 sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa H 0 ditolak  yang  berarti pengalaman pedagang pengecer berpengaruh terhadap peningkatan besaran marjin. Koefisiensi  regresi  bertanda positif  menunjukkan bahwa peningkatan pengalaman pedagang  pengecer  akan  meningkatkan  marjin  pemasaran  karena  pengalaman pedagang pengecer kubis (rata-rata responden memiliki pengalaman 12,97 tahun) ini
mempengaruhi cara memasarkan kubis dan mampu membaca serta mengikuti kondisi pasar.
Nilai koefisien  regresi  pengalaman pedagang pengecer sebesar  10,492. Artinya jika pengalaman pedagang pengecer bertambah satu tahun maka marjin pemasaran kubis akan  meningkat  sebesar  Rp10,492.  Kondisi  ini  menjelaskan  bahwa  pengalaman berdagang akan berpengaruh pada efektifitas dan  efisiensi  dalam mengelola  usaha bisnisnya  karena  pengalaman  berdagang  dapat  dijadikan  kunci  kekuatan  untuk membangun sebuah roda ekonomi. Di samping itu pengalaman adalah guru terbaik dalam  semua  bidang,  tidak  terkecuali  dalam  hal  berdagang.  Pedagang  yang berpengalaman  akan  lebih  mudah  dan  menguntungkan  dalam  menjalankan bisnisnya.  Schmitt  (1999), menyatakan bahwa pengalaman merupakan peristiwa- peristiwa pribadi yang terjadi dikarenakan adanya stimulus tertentu (misalnya yang dilakukan oleh pihak  pemasar sebelum  atau sesudah pembelian  barang atau jasa). Kotler  (2005)  pengalaman  adalah  pembelajaran  yang  mempengaruhi  perubahan perilaku  seseorang.  pengalaman  adalah  proses  belajar  yang  mempengaruhi perubahan dalam perilaku seseorang individu.
Nilai p>| t | atau signifikansi variabel tingkat pendidikan pedagang pengecer (X 7 ) yaitu  0.031 lebih kecil dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa H 0 ditolak yang berarti pendidikan pedagang pengecer berpengaruh terhadap peningkatan besaran marjin. Koefisiensi regresi bertanda positif menunjukkan bahwa peningkatan tingkat pendidikan  pedagang  pengecer  akan  meningkatkan  marjin  pemasaran  karena pendidikan pedagang pengecer kubis  (rata responden memiliki  tingkat pendidikan 10,78 tahun) ini mempengaruhi cara memasarkan kubis dan mampu membaca serta mengikuti kondisi pasar.
Nilai koefisien regresi tingkat pendidikan pedagang pengecer sebesar 24,202. Artinya jika  tingkat  pendidikan  pedagang  pengecer  bertambah  satu  tahun  maka  marjin pemasaran kubis akan meningkat sebesar Rp24.202. Kondisi ini  menjelaskan bahwa tingkat  pendidikan  berdagang  akan  berpengaruh  pada  marjin  pemasaran,  atau dengan  kata  lain  semakin  tinggi  tingkat  pendidikan  pedagang,  maka  pola pemikirannya akan semakin  rasional  dalam mengelola  usaha. Tingkat  pendidikan merupakan  salah  satu  variabel  penting  dalam  menggambarkan  karakteristik pedagang responden. Pendidikan mempengaruhi cara berfikir dan cara menjalankan bisnis/berdagang  sebagai  salah  satu  lembaga  penting  dalam  tataniaga.  Tingkat pendidikan  setidaknya  dapat membantu  dalam  memperoleh  informasi  dan  relasi bisnis/berdagang dengan baik. Sebagaimana dikemukakan oleh Sedarmayanti (2001) bahwa melalui pendidikan seseorang dipersiapkan untuk memiliki  bekal  agar siap tahu, mengenal dan mengembangkan metode berfikir  secara sistematik  agar dapat memecahkan masalah yang akan dihadapi dalam kehidupan dikemudian hari.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut: Berdasarkan  hasil  analisis  statistik  secara  simultan  (Uji  F)  menunjukkan bahwa variabel harga di  tingkat  konsumen  akhir  (X 1 ),  volume  penjualan (X 2 ),  jarak fisik pemasaran  (X 3 ),  jumlah  lembaga  pemasaran  yang  terlibat  (X 4 ),  umur  pedagang
pengecer  (X 5 ),  pengalaman (X 6 )  dan  tingkat  pendidikan  pedagang  pengecer  (X 7 ) berpengaruh signifikan terhadap marjin pemasaran kubis. Namun secara parsial (Uji t) diantara tujuh faktor tersebut, maka variabel harga di tingkat konsumen akhir (X 1 ), jumlah  lembaga  pemasaran yang  terlibat  (X 4 ),  jarak  fisik  pemasaran (X 3 )  paling berpengaruh, kemudian diikuti oleh variabel tingkat pendidikan (X 7 ) dan pengalaman berdagang  pengecer  (X 6 ),  sedangkan  umur  pedagang  pengecer  (X 5 )  dan  volume penjualan (X 2 ) tidak berpengaruh signifikan terhadap marjin pemasaran kubis.

## Saran
Disarankan kepada  petani  untuk  menjual  kubis  melalui  pedagang  besar  karena dengan memperpendek saluran pemasaran maka marjin pemasaran semakin kecil dan akan semakin  efisien  dalam pemasarannya. Diharapkan ada penelitian selanjutnya mengenai strategi pemasaran kubis di Kecamatan Lembah Gumanti, Kabupaten Solok.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. 2022.  Kabupaten Solok dalam Angka 2021. BPS Solok.
Chaerani, Dang Sri. 2021.  Analisis Marjin Pemasaran Jeruk Siam ( Citrus nobilis Lour) di Kecamatan Pasaman, Kabupaten Pasaman Barat. Jurnal Embrio (13) (1) (21- 32) 2021.
Daniel, Moehtar. 2002. Pengantar Ekonomi Pertanian. Bumi Aksara. Jakarta.
Ghozali, Imam. 2001. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. Semarang: Badan Peneliti Universitas Diponegoro.
Irawan, B. 2007. Fluktuasi Harga, Transmisi Harga, dan Marjin Pemasaran Sayuran dan Buah. Analisis Kebijakan Pertanian. 5(4): 358-373.
Philip Kotler. 2005. Manajemen Pemasaran. Edisi kesebelas Jilid 2, Indeks, Jakarta.
Rahim. Abd.  dan Hastuti. DRW. 2007. Ekonomi Pertanian. Penebar Swadaya. Jakarta.
Rukmana, Rahmat. 1994. Bertanam Kubis. Kanisius. Yogyakarta.
Schmitt, Bernd H. 1999. Experiential Marketing: How to Get Customers to Sense, Feel. Think, Act and Relate to Your Company and Brands . New York: The Free Pass .
Sedarmayanti. 2001. Sumber Daya Manusia dan Produktivitas Kerja. Mandar Maju. Bandung.
Sugiyono. 2012. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Alfabeta: Bandung