## PENGARUH PERLAKUAN TANAM TERHADAP HASIL PANEN TANAMAN PADI

## The Effect of Planting Treatment on Rice Crop Yields
ANINDITA RAHMALIA PUTRI 1) , BAYU WAHYUDI 1)*
1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Palembang, Sumatera Selatan
Diterima redaksi: 03 Desember 2022/ Direvisi: 7 Januari Nopember 2023/ Disetujui 07 Februari 2023/Diterbitkanonline: 09 April 2023 DOI: 10.21111/agrotech.v8i3.9554
Abstrak. Ketahanan  pangan  menjadi  isu  yang  diperhatikan  oleh  masyarakat  dunia  beberapa  tahun  ini. Ketersediaan  pangan  sangat  bergantung  pada  kestabilan  pertanian.  Namun  pertanian  adalah  salah  satu  sektor yang sensitif terhadap iklim. Meskipun perbaikan terus-menerus dalam teknologi dan varietas tanaman dilakukan tetapi faktor cuaca dan iklim tetap tak terkendal. Faktor – faktor ini mempengaruhi kuantitas dan kualitas produksi pertanian sehingga produktivitasnya pun diragukan. Sehingga untuk meningkatkan produktivitasnya diperlukan suatu penerapan strategi yang tepat. Strategi yang optimal akan lebih tepat diterapkan jika terdapat temuan terkait pengaruh – pengaruh yang dapat meningkatkan produktivitas hasil panen. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk menganalisa pengaruh perlakuan tanam dalam meningkatkan produktivitas hasil panen dengan metode Structural Equation  Modeling(SEM). Hasil  penelitian  menujukkan  bahwa  penggunaan  pupuk  memberikan  pengaruh signifikan terhadap hasil panen serta perlakuan tanam.
Kata Kunci: Hasil Panen, Perlakuan Tanam, Structural Equation Modeling (SEM)
Abstract. Food security has become an issue that has been considered by the world community in recent years. The availability  of  food  is  very  dependent  on  the  stability  of  agriculture.  However,  agriculture  is  one  sector  that  is sensitive  to  climate.  Despite  continuous  improvements  in  technology  and  crop  varieties,  weather  and  climate factors  remain  uncontrollable.  These  factors  affect  the  quantity  and  quality  of  agricultural  production  so  its productivity is doubtful. So to increase productivity, it is necessary to apply the right strategy. The optimal strategy will be more appropriate to apply if there are findings related to effects that can increase crop productivity. So this study aims to analyze the effect of planting treatment in increasing crop productivity using the Structural Equation Modeling (SEM) method. The results showed that the use of fertilizers had a significant effect on crop yields and planting treatment.
Keywords: crop yields, planting treatment, Structural Equation Modeling (SEM)
* Korespondensi email: whybayuu@gmail.com Alamat: Jalan Jenderal Ahmad Yani , Palembang, Sumatera Selatan

## PENDAHULUAN
Ketahanan  pangan  menjadi  salah satu  tantangan  global  utama  abad  ini (Lobell  &  Burke,  2010).  Untuk  mencapai ketahanan pangan, tahap produksi adalah salah  satu  bagian  mendasar.  Tahap produksi  yang  dimaksud  adalah  proses
penanaman hingga tahap panen. Kegiatan pertanian  adalah  sektor  yang  berperan dalam ketahanan pangan yang sangat
sensitif terhadap iklim. Meskipun perbaikan terus dilakukan melalui aplikasi teknologi dan varietas tanam, namun cuaca
Gontor AGROTECH Science Journal Vol. 8 No. 3, Desember 2022: 147-160 http://ejournal.unida.gontor.ac.id/index.php/agrotech
dan  iklim  tetap  memengaruhi  kuantitas dan kualitas produksi pertanian Rötter, et al., 2013; Potopová, et al., 2015). Potopová, et  al.,  (2015)  mengatakan  kekeringan adalah  salah  satu  faktor  pembatas  hasil panen. Varietas tanaman yang ditingkatkan  saja  tidak  meningkatkan produktivitas tanaman kecuali jika dilengkapi  dengan  perawatan  tanah  dan air  yang  optimal.  Pupuk  organik  dan anorganik ditemukan untuk meningkatkan sifat  tanah  dan  produktivitasnya  (Tadele, 2017).
Pupuk dibutuhkan
untuk menghasilkan kuantitas panen yang tinggi, terutama di tanah yang  kandungan unsur haranya  rendah. Harga  pupuk yang  terus mengalami  peningkatan  maka  bahan organik  seperti  kompos  dan  pupuk kandang dianggap sebagai alternatif yang ekonomis dan ramah lingkungan. Namun, pupuk  organik  seperti  pupuk  kompos memberikan  nutrisi  sangat  lambat  ke tanaman  dan  nutrisi  ini  tidak  langsung diserap oleh tanaman.
Oleh karena itu, tanaman tidak dapat mengakses jumlah nutrisi yang diperlukan dalam  periode  pembentukan  hasil  kritis. Sehingga, pendekatan terpadu,
menggabungkan  aplikasi  kompos  dengan aplikasi  pupuk  anorganik  adalah  strategi yang baik untuk meningkatkan
produktivitas tanaman. Biaya pupuk dapat diminimalisir peningkatannya seiring dengan  peningkatan  pada  kesuburan tanah (Adugna, 2016).
Selain itu untuk peningkatan produktivitas  tanam  dapat  dilakukan dengan  penerapan biochar pada  tanah.
Penggunaan biochar dapat  meningkatkan penyerapan  suplemen  organic  cair  (SOC) serta  meningkatkan  efisiensi  pupuk, meningkatkan  kapasitas  produktif,  dan memajukan  ketahanan  pangan  global (Hussain, et al., 2017).

## METODE PENELITIAN Sampel Penelitian
Sampel  penelitian  didapatkan  dari petani  Kabupaten  Ogan  Komering  Ilir (OKI) dengan jumlah 100 sampel.
Penelitian  dilakukan  pada  bulan  Januari-
Maret 2022. Pemilihan sampel ini dilakukan secara acak.

## Kerangka Model Usulan
Beberapa peneliti menyatakan bahwa perlakuan tanam berpengaruh pada hasil panen (Islam, et al 2017 dan Hadi, et al.,  2016).  Selain  perlakuan  tanam,  hasil panen  juga  dipengaruhi  oleh  penggunaan pupuk organik dan anorganik (Hadi, et al., 2016,  Islam,  et  al  2017,  Lubis  &  Suwarto, 2018).  Sehingga  model  yang  diusulkan terlihat pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Model usulan pengaruh perlakuan tanam terhadap hasil panen
Adapun  hipotesa  yang  diusulkan berdasarkan model tersebut sebagai berikut.
• H1 : Penggunaan pupuk berpengaruh positif terhadap Hasil Panen • H2 : Penggunaan pupuk berpengaruh positif terhadap
Perlakuan Tanam
• H3 : Perlakuan Tanam berpengaruh positif terhadap Hasil Panen

## Operasionalisasi Variabel
Adapun  variabel – variable  yang terdapat  pada  metode  ini,  ditunjukkan Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1 . Variabel Penelitian No  Konstruk Indikator Variabel Label 1 Perlakuan Jarak PT1 Tanam Varietas PT2 Jumlah bibit per lubang PT3 2 Pengguna- an Dosis pupuk (kg/ha) PP1 Pupuk Organik Anorganik PP2 PP3 Frekuensi PP4 3 Hasil Panen Panjang buah (cm) HP1 Diameter buah (cm) HP2 Berat per buah (g) HP3 Hasil (t / ha) HP4

## Metode Analisa
Menurut  Ghozali  &  Fuad  (2005),
ada  asumsi-asumsi  yang  harus  dipeuhi pada Structural Equation Modeling , diantaranya ukuran
sampel yang
digunakan minimal sebanyak 100 dan data memenuhi  asumsi  distribusi  normal.  Uji reliabilitas  digunakan  untuk  mengetahui konsistensi indikator-indikator yang digunakan  (Ferdinand,  2002).  Selain  itu, Selain  itu,  indikator  kesesuaian  pada model Structural  Equation  Modeling dapat dilihat  dari Chi-Square  Statistic,  The  Root Mean  Square  Error  of  Approximation (RMSEA), Goodnest  of  Fit  Indices (GFI) , Adjusted  Goodnest  of  Fit  Index (AGFI) , dan Comparative  Fit  Index (CFI)  (Schermelleh- Engel, et al., 2003).
Menurut  Widarjono  (2015),  model yang dinyatakan baik jika telah memenuhi salah  satu  metode  uji  kelayakan.  Adapun nilai  kritis  yang  direkomendasikan  untuk
indikator-indikator kesesuaian model tersebut, ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel  2. Nilai  Kritis  Indikator  kesesuaian model Indikator Kesesuaian Model Fit Model dapat diterima Chi-square 0 ≤ χ 2 ≤ 2df 2df < χ 2 ≤ 3df P-value 0,05 < P- value ≤ 1,00 0,01 ≤ P - value ≤ 0,05 GFI 0,95 ≤ GFI ≤ 1,00 0,90 ≤ GFI < 0,95 AGFI 0,90 ≤ AGFI ≤ 1,00 0,85 ≤ AGFI < 0,90 RMSEA 0 ≤ RMSEA ≤ 0,05 0,05 < RMSEA ≤ 0,08 CFI 0,97 ≤ CFI ≤ 1,00 0,95 ≤ CFI < 0,97

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Confirmatory  Analysis  Factor (CFA)

## Untuk Variabel Eksogen
Pengolahan  data  diawali  dengan melakukan uji Confirmatory Analysis Factor
(CFA) untuk variabel eksogen dan variabel endogen.  Adapun  output  hasil  dari  uji Confirmatory  Analysis  Factor (CFA)  untuk variabel eksogen disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Variabel Eksogen untuk Uji Confirmatory Factor
Pada Gambar 2 jika ditinjau dari nilai Chi Square (0,381) dengan CMIN/DF (0,190 <  2)  probabilitas  P  =  0,827  >  0,05 menunjukkan  bahwa  model  sudah  fit. Demikian  juga  dari  kriteria  GFI  (0.999  > 0,9), AGFI (0,996 > 0,9) dan RMSEA (0,000 < 0,08)  semuanya  menunjukkan  nilai  fit.
Sehinga  indikator  pada  Gambar  2  akan
diunakan sebagai indikator untuk
menyusun model lengkap.
Confirmatory  Analysis  Factor (CFA) Untuk Variabel Endogen
Pada Confirmatory  Analysis  Factor (CFA) untuk variabel endogen output yang dihasilkan pada Gambar 3.
Hasil    uji Chi  Square menunjukkan bahwa  model belum  fit dengan nilai Chi Square sebesar  37,164  dengan  CMIN/DF (4,397  >  2)  probabilitas    P  (0,000  <  0,05), kriteria GFI (0,934 > 0,9), AGFI  (0,859 < 0,9) dan  RMSEA    (0,113  >  0,08),  maka  model belum  fit.  Untuk  memperbaiki  model, dilakukan uji konfirmatory dengan meninjau  estimasi  standar  regressi  dan standardized  regression  weight sehingga dihasilkan  output  berupa  model  akhir untuk variabel endogen seperti gambar 4.
Gambar 3. Diagram Variabel
Endogen untuk Uji Confirmatory Factor
Gambar 4. Hasil Akhir Diagram Variabel Endogen untuk Uji
Confirmatory Factor
Hasil revisi model yang ditunjukkan pada  Gambar  4  dengan  nilai  Chi  square 4,645  dengan  CMIN/DF  (0,929  <  2) Probabilitas  P  =  0,461  >  0,05  menyatakan bahwa  model  fit.  Demikain  juga  kriteria yang  lain  yaitu  GFI  (0,994  >  0,9),  AGFI (0,976  >  0,9)  dan    RMSEA    (0,000  <    0,08) mendukung  bahwa  model  fit.  Hasil  ini akan  digunakan  untuk  menyusun  model lengkap.

## Uji Estimasi Model Lengkap
Berdasarkan  hasil  uji  konfirmatori pada variabel eksogen dan endogen, maka disusun model lengkap dengan mengkorelasikan semua variable berdasarkan kerangka teoritis dan hipotesa yang  diajukan.  Output  lengkap  diberikan dalam Gambar 5.
Gambar 5. Output Model Lengkap

## Uji Normalitas Data
Evaluasi  Normalitas  dilakukan untuk  mengetahui  data  berdistribusi normal secara multivariate. Setiap variabel akan berdistribusi normal jika nilai critical ratio  skewness  (kemencengan)  terletak antara  -2,56  <  cr  <  2,56  pada  tingkat signifikansi  0,01. Assessment  of  normality digunakan  sebagai  syarat  asumsi  yang harus dipenuhi dengan Maximum
Likelihood .  Hasil assessment  of  normality ditunjukkan pada Tabel 3.
Hasil ini menunjukkan bahwa secara univariate,  variabel  PT2,  PT3,  HP2,  PP4, PP2,  dan  PP1  berdistribusi  tidak  normal dengan  nilai critical  ratio  skewness (c.r)
keluar dari range ±2,56. Secara multivariate data  terdistribusi  tidak  normal  dengan nilai cr (25,611 > 2,56). Untuk mendapatkan  data  dengan  distribusi normal, dapat dilakukan evaluasi Outlier , yaitu  mencari  data  yang  menyimpang jauh  dari  data  lain.  Diharapkan  dengan outlier ini,  dapat  menghilangkan  data ekstrim  yang  menyebabkan  data  tidak normal.
Tabel 3. Assessment of normality Variable min max skew  c.r. kurtosis c.r. PT2 1,000  5,000 -,633 -4,236 ,690 2,309 PT3 1,000  5,000 -,458 -3,070 ,209 ,699 HP4 2,000  5,000 -,263 -1,760 -,550 -1,841 HP3 1,000  5,000 -,268 -1,797 -,319 -1,067 HP2 1,000  5,000 -,405    -2,711 -,466 -1,559 HP1 1,000  5,000 -,274 -1,834 -,424 -1,418 PP4 1,000  5,000 -,456    -3,051 ,018 ,062 PP3 2,000  5,000 -,344 -2,307 -,455 -1,524 PP2 1,000  5,000 -,547 -3,660 ,072 ,242 PP1 1,000  5,000 -,391 -2,617 ,297 ,993 Multivari ate 48,383 25,611

## Estimasi Nilai Parameter Model Lengkap
Adapun output model  akhir  dari penelitian ini disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Output Model Akhir
Dari Gambar 6, didapatkan nilai Chi Square mengalami  penurunan  dari  173,106 menjadi  30,554,  nilai  CMIN/DF  (1,273  <  2) probablilitas  p  =  0,167  >  0,05,  GFI  (0,974), AGFI  (0,940)  dan  RMSEA  (0,035)  model dinilai  fit.  Sehingga  model  akan  dianalisa estimasi  parameternya  untuk  melihat apakah  hipotesa  yang  diajukan  pada
penelitian  ini  terbukti.  Pengujian  terhadap hipotesa  model  yang  diusulkan  dapat dilihat  dari  hasil output estimasi  standar regresi pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 4. Regression Weights
Dari  Tabel  4,  diketahui  bahwa pengaruh hubungan variabel Penggunaan_Pupuk dengan Perlakuan_Tanam signifikan karena P value lebih kecil dari 0,001. Demikian juga untuk hubungan antara variabel Penggunaan_Pupuk  dengan  Hasil_Panen memiliki  P  value  lebih  kecil  dari  0,001.
Sedangkan variabel Perlakuan_Tanam dengan  Hasil_Panen  tidak  signifikan karena nilai P value (0,028 > 0,001).
Tabel 5. Standardized Regression Weights
Estimate Perlakuan_Tana m <---  Penggunaan_Pupu k ,678 Hasil_Panen <---  Perlakuan_Tanam -,152 Hasil_Panen <---  Penggunaan_Pupu k ,997 HP1 <---  Hasil_Panen ,815 HP2 <---  Hasil_Panen ,889 HP3 <---  Hasil_Panen ,876 HP4 <---  Hasil_Panen ,797 PT2 <---  Perlakuan_Tanam ,963 PP3 <---  Penggunaan_Pupu k ,827 PP2 <---  Penggunaan_Pupu k ,815 PP4 <---  Penggunaan_Pupu k ,716 PP1 <---  Penggunaan_Pupu k ,539 PT3 <---  Perlakuan_Tanam ,825 Estimate  S.E. C.R. P  Label Perlakuan_Tanam <---  Penggunaan_Pupuk 1,005  ,099 10,179  *** Hasil_Panen <---  Perlakuan_Tanam -,185  ,084 -2,200    ,028 Hasil_Panen <---  Penggunaan_Pupuk 1,796  ,232 7,733  *** HP1 <---  Hasil_Panen 1,000 HP2 <---  Hasil_Panen 1,138  ,072 15,850  *** HP3 <---  Hasil_Panen 1,059  ,067 15,816  *** HP4 <---  Hasil_Panen ,930  ,061 15,235  *** PT2 <---  Perlakuan_Tanam 1,108  ,088 12,608  *** PP3 <---  Penggunaan_Pupuk 1,532  ,189 8,105  *** PP2 <---  Penggunaan_Pupuk 1,602  ,198 8,109  *** PP4 <---  Penggunaan_Pupuk 1,423  ,189 7,527  *** PP1 <---  Penggunaan_Pupuk 1,000 PT3 <---  Perlakuan_Tanam 1,000
Berdasarkan  Tabel  5,  diketahui bahwa  Penggunaan_Pupuk  berpengaruh positif terhadap Perlakuan_Tanam dengan koefisien standardized  regression sebesar 0,678  (H2  diterima).  Penggunaan_Pupuk berpengaruh positif terhadap Hasil_Panen dengan  koefisien standardized  regression sebesar 0,997 (H1 diterima). Hipotesa yang menyatakan  bahwa  Perlakuan_Tanam berpengaruh positif terhadap Hasil_Panen ditolak  karena  nilai  koefisien standardized regression – 0,152 (H3 ditolak).

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka dapat disimpulkan bahwa secara keseluruhan model fit. Penggunaan pupuk berpengaruh  positif  terhadap  hasil  panen (H1  diterima).  Selainitu,  penggunaan pupuk  juga  berpengaruh  positif  terhadap perlakuan  tanam  (H2  diterima).  Namun berdasarkan hasil pengolahan data, perlakuan tanam tidak berpengaruh positif terhadap  hasil  panen  (H3  ditolak). Sehingga dari hasil penelitian ini penggunaan pupuk berpengaruh terhadap produktivitas hasil panen.

## DAFTAR PUSTAKA
Adugna, G. (2016). A review on impact of compost  on  soil  properties,  water use and crop productivity. Academic Research  Journal  of  Agricultural Science and Research , 93-104.
Blanchet, K., Fouad, F., & Pherali, T. (2016).
Syrian  refugees  in  Lebanon:  the search for universal health coverage. Conflict and Health , 1-5.
Ferdinand,  A.  (2002).  Structural  Equation Modeling dalam Penelitian Manajemen  (3rd  ed.).  Semarang: Fakultas Ekonomi UNDIP. Ghozali,  I.  &  Fuad.  (2005).  Structural Equation Modeling. Semarang:
Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Hadi,  E.,  Widyastuti,  S.,  &  Wahyuono,  S. (2016). Keanekaragaman Dan Pemanfaatan  Tumbuhan  Bawah Pada Sistem Agroforestri Di Perbukitan  Menoreh,  Kabupaten
Kulon  Progo. Jurnal  Manusia  dan Lingkungan , 206-215.
Hussain, S., Abbas, J., Lei, S., Haider, M., & Akram,  T.  (2017).  Transactional leadership and organizational creativity: Examining the mediating role of knowledge sharing behavior. Cogent Business &
Management , 1-11.
Islam, M., Ferdous, G., Akter, A., Hossain,
M., & Nandwani, D. (2017). Effect of Organic,  Inorganic  Fertilizers  and Plant  Spacing  on  the  Growth  and Yield of Cabbage. Agriculture , 1-6. Lobell,  D.,  &  Burke,  M.  (2010). Climate Change and Food Security. Dordrecht: Springer .
Lubis,  L.,  &  Suwarto.  (2018).  Pengaruh Jarak  Tanam  dan  Dosis  Pupuk Kalium  Terhadap  Pertumbuhan dan Produksi Talas Belitung (Xanthosoma  sagittifolium  (L.)). Buletin Agrohorti , 87-98.
Potopová, V., Zahradnícek, P., Türkott, L., Štepánek,  P.,  &  Soukup,  J.  (20 15). The  Effects  of  Climate  Change  on Variability of the Growing Seasons in  the  Elbe  River  Lowland,  Czech Republic. Advances  in  Meteorology , 1-16.
Rotter, R., Hohn, J., Trnka, M., Fronzek, S.,
Carter,  T.,  &  Kahiluoto,  H.  (2013). Modelling shifts in agroclimate and crop  cultivar  response  under climate change. Ecology and
Evolution , 4197-4214.
Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., & Müller, H. (2003). Evaluating the Fit of  Structural  Equation  Models:
Tests of Significance and
Descriptive Goodness-of-Fit Measures. Methods  of  Psychological Research, 8 (2), 23-74. Tadele, Z. (2017). Raising Crop
Productivity  in  Africa  through
Intensification. agronomy , 1-30. Widarjono,  A.  (2015). Analisis  multivariat terapan. Yogyakarta:  UPP  STIM YKPN.