## ANALISIS EFISIENSI TEKNIS USAHATANI PADI DI KABUPATEN DELI SERDANG: SEBUAH PENDEKATAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA)

## TECHNICAL EFFICIENCY ANALYSIS OF RICE FARMING IN DELI SERDANG REGENCY: A DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) APPROACH
Chornelius Perangin Angin 1* , Helena Tatcher Pakpahan 1 , Manaor Bismar Posman Nababan 1
1 Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Methodist, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia *corresponding authors email: chornelpa@gmail.com
Submitted: 26/08/2023 Revised: 22/11/2023                 Accepted: 30/11/2023

## ABSTRACT
Deli Serdang Regency is the leading rice producer in North Sumatra Province. The fact is that productivity in  Deli Serdang Regency has stagnated. The problem experienced by farmers is that farmers still  apply monoculture cropping patterns, namely farming with only one type of crop each year, climate change, and rising input prices. This study aims to determine whether rice farming is run by farmers in Deli Serdang Regency, whether or not it is efficient, and to find out the socio-economic factors that influence technical efficiency in  Deli Serdang Regency. Our study uses the Data Envelopments Analysis (DEA) method and Tobit regression to measure the technical efficiency of 400 rice farmers. Our study found that the value of technical efficiency based on the CRS, VRS, and SE assumptions was 0.576, 0.806, and 0.717. These three values mean that inefficient rice farming must reduce inputs by 42.6%, 19.4%, and 28.3%, respectively, so inefficient farming becomes efficient. Our study also found that factors that increase technical efficiency are  education,  access  to  credit,  access  to  irrigation,  distance  to  markets,  experience,  and  crop diversification. Factors reducing technical efficiency are climate change and rising input prices.
Keywords: efficiency, DEA, rice production, tobit regression

## ABSTRAK
Kabupaten  Deli  Serdang  merupakan  penghasil  beras  unggulan  di  Provinsi  Sumatera  Utara.  Faktanya produktivitas di  Kabupaten Deli Serdang mengalami stagnasi. Permasalahan yang dialami petani adalah petani masih menerapkan pola tanam monokultur yaitu bercocok tanam hanya dengan satu jenis tanaman setiap  tahun,  perubahan  iklim,  dan  kenaikan  harga  saprodi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui apakah  usahatani  padi  sawah  yang  dijalankan  petani  di  Kabupaten  Deli  Serdang  efisien  atau  tidak,  dan untuk mengetahui faktor sosial ekonomi yang mempengaruhi efisiensi teknis di Kabupaten Deli Serdang. Studi kami menggunakan metode Data Envelopments Analysis (DEA) dan regresi Tobit untuk mengukur efisiensi  teknis  dari  400  petani  padi.  Studi  kami  menemukan  bahwa  nilai  efisiensi  teknis  berdasarkan asumsi CRS, VRS, dan SE adalah 0,576, 0,806, dan 0,717. Ketiga nilai tersebut berarti bahwa usahatani padi yang tidak efisien harus mengurangi input masing-masing sebesar 42,6%, 19,4%, dan 28,3%, sehingga usahatani  yang  tidak  efisien  menjadi  efisien.  Studi  kami  juga  menemukan  bahwa  faktor-faktor  yang meningkatkan efisiensi teknis adalah pendidikan, akses kredit, akses irigasi, jarak ke pasar, pengalaman, dan diversifikasi tanaman. Faktor yang mengurangi efisiensi teknis adalah perubahan iklim dan kenaikan harga input.
Kata kunci : efisiensi, DEA , produksi padi, regresi tobit
Copyright © 2023 by Author(s)
This  work  is  licensed  under  a  Creative  Commons  Attribution-ShareAlike  4.0  International License.  All  writings  published  in  this  journal  are  personal  views  of  the  authors  and  do  not represent the views of this journal and the author's affiliated institutions.

## Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian
(Journal of Social and Agricultural Economics)
( J - S E P )
Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian (J-SEP) Vol. 16 No. 3 November: 239-252 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/JSEP ISSN: 1978-5437 (Print), 2356-2382 (Online) Published by the University of Jember, Indonesia DOI: 10.19184/jsep.v16i3.43016
How  to  Cite :  Angin,  Chornelius  Perangin,  Pakpahan,  Helena  Tatcher,  Nababan,  Manaor  Bismar Posman.  (2023).  Analisis  Efisiensi  Teknis  Usahatani  Padi  Di  Kabupaten  Deli  Serdang:  Sebuah Pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA). Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian (J-SEP) , 16(3): 239- 252.

## PENDAHULUAN
Sektor  pertanian  merupakan  salah  satu  sektor  yang  berkontribusi  ekonomi nasional. Pernyataan tersebut dibuktikan dengan nilai PDB sektor pertanian pada tahun 2021  adalah  sekitar  13,28%  (BPS,  2022).  Jumlah  masyarakat  yang  bekerja  di  sektor pertanian adalah sekitar 37,13 juta jiwa atau setara dengan 29,33% dari total keseluruhan jumlah tenaga kerja di indonesia (BPS, 2022). Padi adalah komoditi yang sangat utama dikonsumsi  oleh  masyarakat  setiap  hari. Hal  tersebut  menjelaskan  padi  adalah  sumber produksi dari beras, yang menjadi makanan utama dari seluruh rakyat di Indonesia (Fitria, 2022).
Kabupaten Deli Serdang menempati urutan pertama di Provinsi Sumatera Utara dengan  jumlah  produksi  yang  dihasilkan  327.607,62  ton,  luas  lahan  53.778,61  ha  dan produktivitas  6,09  ton/  ha  pada  tahun  2021.  Rata-rata  pertumbuhan  produktivitas  padi sebesar 0,61% per tahun di Kabupaten Deli Serdang. Nilai tersebut berarti pertumbuhan produktivitas  padi  selama  5  tahun  terakhir  mengalami  periode  stagnan  (BPS  Sumatera Utara, 2021). Permasalahan internal dan eksternal berkontribusi terhadap produktivitas padi  yang  stagnan.  permasalahan  internal  akibat  penggunaan  teknologi  oleh  petani. Metode pertanian monokultur adalah salah satu penerapannya. Petani pada saat ini masih menerapkan pola tanam secara monokultur yaitu bertani dengan satu jenis tanaman saja setiap  tahun.  Sistem  pertanian  monokultur  menyebabkan  penurunan  kesuburan  tanah. Kesuburan  tanah  menurun  menyebabkan  dampak  penurunan  penurunan  produktivitas lahan sawah  (Silalahi, 2021). Dampak lain dari pertanian monokultur adalah ekosistem pertanian  mudah  terkena  serangan  organisme  pengganggu  tanaman  (OPT),  karena pertanian  monokultur  menyebabkan  organisme  pengganggu  tanaman  (OPT) mendapatkan makanan secara terus menerus (Shara, 2019).
Perubahan  iklim  merupakan  salah  satu  masalah  eksternal  yang  dapat mengakibatkan terhambatnya pembangunan produktivitas padi. Banjir, kekeringan, dan serangan serangga telah meningkat sebagai akibat dari perubahan iklim baru-baru ini, dan peristiwa  ini  dapat  mengakibatkan  peningkatan  gagal  panen  yang  cukup  signifikan. (Priyadi,  2018).  Banjir  ditimbulkan  oleh  curah  hujan  yang  tinggi,  sehingga  dapat menyebabkan  tanaman  padi  tenggelam  dan  gagal  panen  (Chodijah,  2020).  Kekeringan merupakan  dampak  dari  kurangnya  pengairan  yang  dapat  menimbulkan  kerugian terhadap petani seperti keterlambatan panen sampai mengakibatkan penurunan produksi padi (Imami, 2017). Masalah eksternal lainnya berkaitan dengan kenaikan harga input. Salah satu input yang mengalami kenaikan harga adalah pupuk. Kenaikan harga pupuk menyebabkan petani semakin terbatas dalam penggunaan pupuk pada tanaman. Kenaikan harga input dan keterbatasan modal membuat petani mengurangi penggunaan pupuk pada tanaman  padi.  Pengurangan  penggunaan  pupuk  pada  tanaman  mengakibatkan pertumbuhan produktivitas padi menjadi rendah (Gracia et al ., 2021).
Peningkatan produktivitas dapat dilakukan seperti lahan yang luas harus disisihkan untuk produksi  beras,  teknologi  baru  harus  dikembangkan  dan  diadopsi  untuk  meningkatkan produksi,  dan  sumber  daya  harus  dikelola  lebih  efektif.  Menurut  berbagai  penelitian, pengelolaan  sumber  daya  yang  efektif  lebih  baik  daripada  meningkatkan  produksi beras.(Rivanda et al., 2015).
Secara  umum,  efisiensi  dapat  diukur  menggunakan stochastic  frontier  analysis (SFA) dan data envelopment analysis (DEA) (Pakpahan & Nababan, 2018). Kajian yang mengukur  efisiensi  menggunakan  stochastic  frontier  (SFA)  dapat  dilihat  pada  Ilham, (2022);  Hilalullaily et  al .,  (2021);  Khoerunisa et  al .,  (2021).  Model  SFA  memiliki kelemahan yaitu dapat mengalami kesalahan spesifikasi bentuk fungsional antara input
dan  output  (Oluwatayo et  al .,  2019).      Model  DEA  yang  menggunakan  metode  non parametrik  dapat  digunakan  sebagai  solusi  untuk  mengatasi  kelemahan  model  SFA (Coelli et al., 2005). Bebeapa kajian sebelumnya ditemukan mengukur efiesiensi teknis padi di Indonesia dengan model DEA. kajian Bakce, (2017) menggunakan model DEA untuk  mengukur  efisiensi  teknis  padi  di  riau.  Kajian  tersebut  tidak  nilai  efisiensinya. (Coelli  et  al.,  2005)  menyarankan menggunaka  regresi  tobit  untuk  mengetahui  sumber inefisiensi. Kajian (Firmana et al., 2017) dan (Hestina et al., 2017) menggunakan model DEA dan regresi tobit untuk mengukur efisiensi teknis padi.  Peningkatan efisiensi teknis padi penting dilakukan supaya produktivitas padi, pendapatan dan kesejahteraan petani meningkat  (Firmana  et  al.,  2017).  Kajian  sebelumnya  belum  ada  mengkaji  mengenai dampak  perubahan  iklim,  kenaikan  harga  input,  dan  diversifikasi  tanaman  terhadap efisiensi  teknis  padi.  Oleh  karena  itu,  kajian  ini  perlu  dilakukan  supaya  menambah informasi  pada  literatur  efisinsi.  Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  kajian  ini  bertujuan untuk mengetahui usahatani tani padi yang dijalankan petani sudah atau belum efisien, dan  mengetahui  faktor  sosial  ekonomi  yang  berpengaruh  pada  efisiensi  teknis  di Kabupaten Deli Serdang.

## METODE PENELITIAN
Penentuan daerah penelitian ini dilakukan dengan metode secara sengaja dengan lokasi  penelitian  adalah  Kabupaten  Deli  Serdang.    Daerah  tersebut  dipilih  karena merupakan  daerah  pengahasil  padi  terbesar  di  Provinsi  Sumatera  Utara.  Kecamatan Pantai  Labu  dan  Hamparan  Perak  dipilih  menjadi  lokasi  penelitian  yang  dilakukan  di Desa Kelambir, Desa Denai Kuala, Desa Palo kurau, dan Desa Kota Datar. penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 400 petani padi. Terdapat dua cara pengambilan sampel yaitu stratified random sampling dan simple random sampling. Penelitian ini dilaksankan dari bulan Maret hingga Mei tahun 2023. Metode pengumpulan data dibagi menjadi dua cara,  yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Melakukan  wawancara  dengan  petani  padi menjadi data primer dengan mengajukan pertanyaan yang telah disiapkan sebelumnya. Investigasi literatur sebelumnya, termasuk jurnal, publikasi BPS, tesis, dan sumber lain, digunakan untuk mengumpulkan data sekunder.

## Analisis Efisiensi Teknis dengan Metode DEA
Efisiensi teknis menunjukkan kemampuan dalam mencapai output yang maksimal dengan meminimalkan penggunaan input dalam suatu proses produksi usahatani (Saeri et al., 2021).
𝑇𝐸 𝑖 = 𝑦 𝑖 𝑦 𝑖∗ = exp(−𝜇𝑖)
Keterangan : Dimana  0 = 𝑇𝐸 𝑖 = 1. Faktor  produksi  dikatakan  efisien  penggunaannya  apabila  nilai dari suatu efisiensi mendekati nilai1.
TE : Efisiensi Teknis
Yᵢ : Produksi Aktual
𝑌 𝑖∗ : Produksi Frontier Exp (-µi) : Rata-rata/inefesiensi teknis pada model

## Model Data Envelopment Analysis CRS
Constant    return  to  Scale  (CRS)  menggunakan  dualitas  dalam  pemograman linier,  dan dan memperoleh Envelopment yang ekuivalen (Coelli et al., 2005).
Min θ,λ θ
Subject to    -qᵢ + Qλ > 0; θxi – Xλ > 0; I1’λ = 1 λ > 0
Dimana, θ adalah skala, λ adalah vektor konstanta dari Ix1 dan melibatkan bentuk dari (N+M < 𝐼 + 1 . Nilai x adalah input dari luas lahan, bibit, pupuk, pestisida, tenaga kerja dan traktor. Nilai θ yang diperoleh akan menjadi nilai efisiensi untuk DMU  ke-I (Coelli et al., 2005). Nilai yang memenuhi θ 𝐶𝑅𝑆 < 1, menunjukkan nilai inefisiens. nilai tersebut menyatakan petani tidak efisien dalam melakukan budidaya padi. Nilai θ 𝐶𝑅𝑆 =1, dengan nilai 1 menunjukkan DMU yang efisien secara teknis. Nilai tersebut menyatakan petani efisien dalam melakukan budidaya padi.

## Model Data Envelopment Analysis VRS
Variable Return to Scale (VRS) memungkinkan perhitungan efisiensi teknis tanpa adanya efek dari skala efisiensi. Asumsi CRS hanya sesuai ketika DMU berada pada skala optimal.  Pemograman  linier  CRS  dapat  dengan  mudah  dimodifikasi  untuk memperhitungkan  VRS  dengan  penambahan  :  N1’=1λ.  Adapun  rumus  efisiensi teknis berdasarkan asumsi VRS, sebagai berikut (Coelli et al., 2005) :
Min θ,λ θ
Subject to    -qᵢ + Qλ > 0; θxi – Xλ > 0; N1’λ = 1 λ > 0
Dimana, N1 adalah vektor Nx1. Nilai x adalah input dari luas lahan, bibit, pupuk, pestisida, tenaga kerja dan traktor. Pendekatan ini membentuk bidang perpotongan yang menyelimuti titik data lebih rapat dan memberikan nilai efisiensi teknis yang lebih besar atau sama dengan yang diperoleh dengan menggunakan model CRS (Coelli et al., 2005). Nilai yang memenuhi θ 𝑉𝑅𝑆 < 1, menunjukkan nilai inefisiensi. Nilai tersebut menyatakan petani  tidak  efisien  dalam  melakukan  budidaya  padi.  Nilai θ 𝑉𝑅𝑆 =1,  dengan  nilai  1 menunjukkan DMU yang efisien secara teknis. Nilai tersebut menyatakan petani efisien dalam melakukan budidaya padi.
Skala Efisiensi
Nilai efisiensi teknis dari CRS Data Envelopment Analysis dipecah menjadi dua bagian,  yaitu  komponen  skala  inefisiensi  teknis  dan  komponen  inefisiensi,  dan  dapat diterapkan  pada  CRS  dan  VRS.  Inefisiensi  skala  pada  DMU  akan  ditunjukkan  dengan selisih kedua angka efisiensi teknis tersebut. Dengan persamaan tersebut, skala efisiensi dapat dihitung (Coelli et al., 2005), berikut.
𝑆𝐸 𝑖 = 𝜃 𝐶𝑅𝑆 𝜃 𝑉𝑅𝑆
Nilai  yang  memenuhi 𝑆𝐸 𝑖 < 1,  menunjukkan  nilai  inefisiensi.  Nilai  tersebut menyatakan  bahwa  petani  tidak  efisien  dalam  melakukan  budidaya  padi.  Nilai 𝑆𝐸 𝑖 =1 dengan  nilai  1  akan  menunjukkan  DMU  yang  efisien  secara  teknis.  Nilai  tersebut mmenyatakan petani efisien dalam melakukan budidaya padi.

## Faktor-faktor yang Mempengaruhi Efisiensi dengan Model Regresi Tobit
Arifin et al., (2021) menyatakan bahwa regresi tobit adalah jenis analisis regresi yang  digunakan  ketika  variabel  dependen  mengandung  skala  pengukuran  kontinu  dan diskrit di beberapa data.. Nilai efisiensi dengan regresi tobit dapat dilihat sebagai berikut.
EF = β0 + β1X1 + β2X1 + … + β12X12 + Ɛ
Dimana: EF adalah Nilai efisiensi menggunakan metode DEA, β adalah Parameter,  X1 adalah Kelompok tani (tahun), X2 adalah Pengalaman bertani (tahun), X3 adalah Usia (tahun),  X4  adalah Pendidikan (tahun), X5 adalah Jarak ke pasar (menit), X6 adalah Jenis  kelamin  (petani  laki-laki  =1,  petani  perempuan  =  0),  X7  adalah  Jumlah  anggota keluarga (orang), X8 adalah Akses kredit (petani yang mendapat kredit = 1, petani yang tidak  mendapat  kredit  =  0),  X9  adalah  Frekuensi  penyuluhan  (kehadiran  petani  yang menghadiri  pelatihan  atau  penyuluha),  X10  adalah  Akses  irigasi  (petani  yang memperoleh pengairan dari sumber irigasi, 0 = petani yang tidak memperoleh pengairan dari sumber irigasi) , X11 adalah Diversikasi tanaman (rasio pangsa lahan), X12 adalah Perubahan iklim (1 = pasang air laut yang menurunkan produksi padi, 0 = pasang air laut yang  tidak  menurunkan  produksi  padi),  X13  adalah  kenaikan  harga  input  (persen),  Ɛ adalah Galat.

## Analisis Indeks Diversifikasi
Analisis indeks diversivikasi digunakan untuk mengkur nilai indeks diversifikasi tanaman  padi  dengan  menggunakan  model  Simpson  Indeks  Diversification  (SID).  Ai dapat di artikan sebagai jumlah lahan dalam satuan hektar yang dialokasikan pada msing masing tanaman dan Pi diartikan sebagai proporsi areal lahan. Model indeks diversifikasi dapat dilihat sebagai berikut.
∑ 𝑝 𝑖 2 𝑘 𝑖−1 𝑝 𝑖= 𝐴 𝑖 ∑ 𝐴 𝑖 𝑁 𝑖
0  ≥  SID  ≥  1  dengan  nilai  1  berarti  diversifikasi  lengkap  dan  0  berarti  tidak  ada diversifikasi (Mzyece et al., 2021)

## Uji Multikolinearitas
Penelitian  ini  menggunakan  Uji  multikolinearitas  untuk  menengetahui  apakah temuan  menyimpang  dari  asumsi  tradisional  multikolinearitas,  yaitu  bahwa  variabel bebas dalam model regresi memiliki hubungan linier satu sama lain. Untuk perhitungan VIF  yang  ditunjukkan  pada  tabel  Koefisien,  khususnya  kolom  Collinearity  Statistics, diterapkan uji multikolinearitas dengan menggunakan SPSS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Sampel Petani Padi di Kabupaten Deli Serdang
Petani  responden  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  petani  padi  yang berada di Kabupaten Deli Serdang. Petani padi tersebut memiliki beberapa karakteristik yang ditunjukkan pada Tabel 1. Tabel 1 menunjukkan variabel padi mempunyai nilai rata- rata  2863.66  kg,  nilai  terkecil  dan  terbesar  250;  25000  kg.  Hal  ini  menunjukan  bahwa produksi padi yang dihasilkan paling tinggi 25000 kg dan paling rendah 250 kg. Variabel tenaga  kerja  memiliki  nilai  rata-rata  19,392  HOK;  nilai  minimum  dan  maksimumnya masing-masing adalah 5,55 dan 55 HOK. Hal ini menunjukkan bahwa tenaga kerja daerah penelitian  untuk  budidaya  padi  sawah  terbesar  pada  55  HOK  dan  terendah  pada  5,55 HOK.  Variabel  pupuk  mempunyai  nilai  rata-rata  sebesar  140,97  kg,  nilai  terkecil  dan terbesar  sebesar  8;1000.  Hal  ini  menunjukan  penggunaan  pupuk  di  lokasi  penelitian paling tinggi 1000 kg dan paling rendah 8kg.
Variabel luas lahan memiliki nilai rata-rata sebesar 0,790 ha, nilai, nilai terkecil dan terbesar sebesar 0,08; 7. Hal ini menunjukan bahwa luas lahan di lokasi penelitian paling tinggi 7 Ha dan paling kecil 0,08 Ha. Variabel traktor mempunyai nilai rata-rata 1,348 HOK, nilai terkecil dan terbesar sebesar 0,08 HOK; 5,42 HOK. Hal ini menunjukan bahwa penggunaan traktor di lokasi penelitian paling tinggi sebesar 5,42 HOK dan paling kecil 0,08 HOK.Variabel benih mempunyai nilai rata-rata sebesar 43,29 kg, nilai terkecil dan terbesar sebesar 3 kg; 560 kg. Hal ini menunjukan penggunaan benih padi sawah di lokasi penelitian sebesar 560 kg dan paling kecil 3 kg.
Variabel pestisida mempunyai nilai rata-rata 0,790 liter, nilai terkecil dan terbesar sebesar 0,065; 5. Hal ini menunjukan bahwa penggunaan pestisida di lokasi penelitian paling tinggi sebesar 5 liter dan paling kecil 0,065 liter. Variabel herbisida mempunyai nilai  rata-rata  1,414  liter,  nilai  terkecil  dan  terbesar  sebesar  0.1  liter;  16  liter.  Hal  ini menunjukan  bahwa  penggunaan  herbisida  di  lokasi  penelitian  paling  tinggi  sebesar  16 liter dan paling kecil 0,1 liter. Nilai mean variabel usia adalah 47,915 tahun, dengan nilai terendah dan tertinggi masing-masing 22 dan 86 tahun. Pernyataan tersebut menjelaskan rata-rata usia petani padi di wilayah studi adalah 22 tahun, dengan usia terendah adalah 86 tahun. Nilai terendah dan tertinggi variabel ukuran keluarga adalah 1 dan 8, sedangkan nilai  rata-ratanya  adalah  4,375.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  terendah  ukuran keluarga adalah 1 orang dan nilai tertinggi variabel ukuran keluarga petani padi di wilayah penelitian adalah 8 orang.
Nilai rata-rata variabel jenis kelamin kepala rumah tangga petani padi di lokasi penelitian  adalah  0,87.  Pernyataan  tersebut  menjelaskan  bahwa  jenis  kelamin  kepala
rumah tangga petani padi di daerah penelitian 87% adalah laki-laki. Variabel pendidikan mempunyai  nilai  rata-rata  7,895  tahun,  nilai  terkecil  dan  terbesar  sebesar  0  tahun;  16 tahun.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  tingkat  pendidikan  petani  padi  di  lokasi  penelitian paling  tinggi  adalah  16  tahun  dan  paling  kecil  0  tahun  atau  petani  tidak  memiliki pendidikan.  Variabel  frekuensi  penyuluhan  mempunyai  nilai  rata-rata  1,318  kali,  nilai terkecil dan terbesar sebesar 0 kali ;6 kali. Hal ini menunjukan bahwa jumlah frekuensi penyuluhan  di  lokasi  penelitian  paling  tinggi  sebesar  6  kali  dan  paling  kecil  0  kali. Variabel akses kredit di lokasi penelitian memiliki nilai rata-rata 0,273, rentang nilai 0 sampai 1, dan standar deviasi 0,446. Hal tersebut menjelasakan bahwa petani padi sawah di  kecamatan  Perak  di  Pantai  Labu  dan  Hamaparan  kesulitan  mendapatkan  kredit  dan kekurangan pinjaman kredit untuk menjalankan usaha mereka.
Tabel 1. Karakteristik Sampel Petani Padi di Kabupaten Deli Serdang
Sumber: Data Primer (diolah)
Nilai  rata-rata  variabel  akses  irigasi  di  lokasi  penelitian  adalah  0,175;  nilai terbesar adalah 1, nilai terendah adalah 0, dan standar deviasi adalah 0,380. Pernyataan tersebut menjelaskan beberapa petani padi di daerah tersebut tidak memiliki akses irigasi. Variabel  jarak  ke  toko  pertanian  dilokasi  penelitian  mempunyai  nilai  rata-rata sebesar 9,998 menit, nilai tertinggi sebesar 35 menit dan nilai terendah sebesar 1 dan nilai standar deviasi sebesar 6,086 menit. Hal tersebut menjelasakan jarak ke pasar input petani padi  sawah  tergolong  jauh  dimana  jarak  yang  paling  jauh  sebesar  35  menit  dan  yang paling terdekat yaitu 1 menit.
Variabel Mean Min Max Input Ouput Padi (kg) 2863,66 250 25000 TK (HOK) 19,392 5,55 55 Pupuk (kg) 140,97 8 1000 Luas Lahan (ha) 0,700 0,08 7 Traktor (HOK) 1,348 0,08 5,42 Benih (kg) 43,29 3 560 Pestisida (liter) 0,790 0,065 5 Herbisida (liter) 1,414 0,1 16 Sosial Ekonomi Usia (tahun) 47,918 22 86 Ukuran keluarga (Orang) 4,375 1 8 Jenis kelamin (1= pria, 0= wanita) 0,87 0 1 Pendidikan (Tahun) 7,895 0 16 Penyuluhan (kali/musim) 1,318 0 6 Akses Kredit (1=ada, 0=tidak) 0,2725 0 1 Akses Irigasi (1=ada, 0-tidak) 0,175 0 1 Jarak ke Pasar (menit) 9,998 1 35 Pengalaman (Tahun) 21,58 1 60 Diversifikasi Tanaman (rasio pangsa lahan) 0,893 0,5 1 Lama Ikut Kelompok Tani (Tahun) 9,983 0 50 Perubahan iklim (berpengaruh=1,produksi tidak terpengaruh=0) 0,503 0 1 Kenaikan Harga input (%) 6,903 1,28 30
Variabel  pengalaman  bertani  di  lokasi  penelitian  mempunyai  nilai  rata-rata sebesar  21,58  tahun.  Pernyataan  tersebut  menjelaskan  pengalamana  petani  tergolong tinggi  yaitu  sebesar  60  tahun  dan  yang  paling  rendah  sebesar  1  tahun.  Nilai  rata-rata Variabel Diversifikasi Tanaman adalah 0,893, dengan standar deviasi 0,189, dengan nilai terendah  dan  terbesar  adalah  0,5;  1.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  meskipun  sebagian petani  tidak  melakukan  diversifikasi  tanaman,  namun  petani  padi  di  wilayah  studi melakukan  diversifikasi  tanaman.  Variabel  lama  ikut  kelompok  tani  mempunyai  nilai rata-rata 9,983 tahun, nilai standar deviasi sebesar 10,053 tahun, nilai terkecil dan terbesar sebesar 0 tahun; 50 tahun. Hal ini menunjukan bahwa lama keikutsertaan petani padi pada kelompok tani di lokasi penelitian paling tinggi sebesar 50 tahun dan paling kecil 0 tahun atau sebagian petani tidak ikut dalam kelompok tani.
Variabel perubahan iklim mempunyai nilai rata-rata 0,503, nilai standar deviasi sebesar  0,501,  nilai  terkecil  dan  terbesar  sebesar  0;  1.  Hal  ini  menunjukan  bahwa perubahan iklim memberikan dampak dalam menurukan produksi pada sebagian besar petani  padi  sawah,  dan  sebagian  kecil  petani  sawah  tidak  mengalami  dampak  dari perubahan iklim. Variabel kenaikan harga input mempunyai nilai rata-rata 6,903 %, nilai standar deviasi sebesar 7,326 %, nilai minimum dan maksimum sebesar 1,28 % ; 30 %. Hal  ini  menunjukan  bahwa  kenaikan  harga  input  terkecil  adalah  1,28  %  dan  kenaikan harga pupuk terbesar adalah 30 %.

## Efisiensi Teknis Usahatani Padi di Kabupaten Deli Serdang
Kajian ini pertama-tama akan membahas apa arti efisiensi teknis dalam hal asumsi CRS, VRS, dan SE. Menurut asumsi CRS, efisiensi teknis adalah 0,576; menurut asumsi VRS, efisiensi teknis adalah 0,806; dan menurut asumsi SE, efisiensi tenis adalah 0,717. Ketiga  nilai  tersebut  berarti  usahatani  padi  yang  tidak  efisien  harus  mengurangi penggunaan  input  masing-masing  sebesar  42,6%,  19,4%  dan  28,3%  supaya  usahatani yang  tidak  efisien  tersebut  menjadi  efisien.  Prinsip  penggunaan  input  juga  dinyatakan oleh Saeri et al. , (2021) dan Yilmaz, (2020)
Penelitian ini menunjukkan nilai efisiensi teknis berdasarkan asumsi VRS lebih tinggi daripada nilai efisiensi teknis asumsi CRS dan SE. hal ini terjadi karena adanya perbandingan  antara  teknologi  dan  produksi  dalam  suatu  perusahaan,  dimana  semua perbandingan output dan input yang digunakan harus sama Coelli et al ., (2005).

## Skala Produksi Usahatani Padi di Kabupaten Deli Serdang
Model  Data  Envelopmenrt  Analysis  (DEA)  menghasilkan  tiga  skala  produksi untuk usahatani padi di Kabupaten Deli Serdang. Adapun skala produksi tersebut yaitu skala  produksi Constant  return  to  scale (CRS), Increasig Return  To  Scale (IRS)  dan decreasing return to scale (DRS). Usahatani padi berdasarkan skala produksi IRS sebesar 97,25%.  Presentase  tersebut  setara  dengan  389  usahatani  padi. Share usahatani  padi berdasarkan  skala  produksi  CRS  sebesar  2,5%.  Presentase  tersebut  setara  dengan  10 usahatani  padi. Share usahatani  padi  berdasarkan  skala  produksi  DRS  sebesar  0,25%. Presentase tersebut setara dengan 1 usahatani padi. Kajian  (Mishra, 2019) menyatakan bahwa perusahaan yang berada pada skala produksi  IRS belum efisien, maka perusahaan harus meningkatkan pertumbuhan skala usahanya agar perusahaan menjadi efisien dan dapat menghemat biaya. Berdasarkan pernyataan tersebut, maka penelitian ini mengambil kesimpulan, berdasarkan skala produksi IRS usahatani padi tidak efisien, oleh karena itu petani  disarankan  meningkatkan  skala  usaha  (contoh:  luas  lahan)  dan  skala  teknologi
(contoh:  benih  unggul,  teknologi  panen,  dll)  supaya  usahatani  menjadi  efisien  dan menghemat biaya.

## Hasil Regresi Tobit Efisiensi Usahatani Padi di Kabupaten Deli Serdang
Hasil  analisis  pengaruh  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  efisiensi  teknis usahatani padi di Kabupaten Deli Serdang dilakukan dengan analisis regresi tobit yang dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Rata-rata  nilai  VIF  sebesar  1,61.  Helmiawan et  al .,  (2019) Menyatakan  bahwa  nilai  VIF  dibawah  10  menunjukan  tidak  terjadi  multikolinearitas. Berdasarkan  literatur  tersebut,  hasil  penelitian  ini  menunjukan  tidak  terjadi multikolineritas.
Tabel 2. Hasil Regresi Tobit Efisiensi Usahatani Padi di Kabupaten Deli Serdang
Variabel Independent CRS VRS SE Koefisien Prob Koefisien Prob Koefisien Prob Usia 0,001015 0,473 0,001566 0,389 0,000316 0,823 Ukuran keluarga 0,000059 0,993 -0,003944 0,633 0,001226 0,849 Jenis kelamin -0,002091 0,944 -0,015719 0,681 0,011352 0,701 Pendidikan 0,012334   0,000 *** 0,007426 0,039 ** 0,008297 0,003 *** Penyuluhan 0,005279 0,496 -0,038984 0,383 0,007331 0,343 Akses kredit 0,036838 0,079 * 0,042499 0,120 0,031342 0,134 Akses irigasi 0,107079 0,000 *** 0,138290 0,000 *** 0,040917 0,134 Jarak kepasar 0,008892 0,000 *** 0,006684 0,003 *** 0,005579 0,001 *** Pengalaman 0,003412 0,009 *** -0.001617 0,335 0,004287 0,001 *** Diversifikasi tanaman 0,153812 0,003 *** 0, 030658 0, 641 0,196723 0,000 *** Lama ikut kelompok tani -0,001219 0,314 0,000044 0,977 -0,001759 0,634 Perubahan iklim   -0,053772 0,004 *** -0,067427 0,006 *** -0,008835 0,000 *** Kenaikan harga input -0,214357  0, 000 *** 0,655560 0,024 ** -0,419362 0,000 ***
Keterangan:*sigifikansi pada α= 10%, **signifikan pada α= 5%, ***signifikan pada α= 1%
Tinjauan  pertama  adalah  bahwa  variabel  pedidikan  berpengaruh  positif  dan signifikan  pada  efisiensi  teknis  berdasarkan  asumsi  CRS,  VRS,  dan  SE.  Hal  ini menunjukkan bahwa petani yang berpendidikan mudah mendapatkan informasi tentang pola  budidaya  dan  metode  baru  pada  budidaya  pertanaian,  sehingga  petani  dapat meningkatkan hasil produksi dan efisiensi. Bealu et al ., (2021) mendukung kajian kami. Variabel  akses  kredit  berpengaruh  positif  dan  signifikan  pada  efisiensi  teknis berdasarkan asumsi CRS. Hal ini menunjukkan bahwa menyatakan bahwa akses kredit membantu  petani  dalam  memenuhi  sumberdaya  kebutuhan  pertanian  seperti: pembaharuan  teknologi  dan  perluasan  lahan  pertanian.  Hal  itu  dapat  membuat  petani meningkatkan produksi padi dan efisiensi teknis. Hasil ini sama dengan kajian  (Danso- Abbeam et al . 2020).
Variabel  akses  irigasi    berpengaruh  positif  dan  signifikan  pada  efisiensi  teknis berdasarkan asumsi CRS dan VRS. Hal ini menunjukkan bahwa bahwa akses irigasi dapat memberikan  ketersediaan  air  pada  lahan  pertanian  yang  dimiliki  oleh  petani  sehingga petani tidak perlu khawatir akan masalah kekeringan air dan petani dapat meningkatkan produksi padi dan efisiensi teknis. Hasil ini sama dengan kajian ( Zewdie et al .,2021). Variabel  jarak  kepasar  berpengaruh  positif  dan  signifikan  pada efisiensi  teknis berdasarkan  asumsi  CRS,  VRS,  dan  SE.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  petani  yang memiliki  rumah  dekat  ke  pasar  cenderung  memiliki  biaya  transaksi  yang  lebih  rendah
dalam memperoleh informasi mengenai input di pasar dan lebih mudah memperoleh alat- alat pertanian untuk mengelolah lahan. Hal itu menyebabkan petani dapat meningkatkan hasil produksi padi dan efisiensi teknis. Hasil ini didukung oleh kajian (Abdulai et al., 2017)
Variabel  pengalaman  berpengaruh  positif  dan  signifikan  pada  efisiensi  teknis berdasarkan asumsi CRS, dan SE. Pernyataan tersebut menjelaskan bahwa petani yang berpengalaman mempunyai teknik bertani, seperti pengetahuan tentang prakiraan cuaca, dan  kemungkinan  besar  para  petani  tersebut  menggunakan  taktik  untuk  beradaptasi terhadap  perubahan  iklim.  Strategi  adaptasi  berdasarkan  pengalaman  tersebut  yang menyebabkan petani dapat meningkatkan produksi padi dan efisiensi teknis. Kajian dari Fadina et al ., (2018) mendukung hasil ini.
Variabel diversifikasi tanaman berpengaruh positif dan signifikan pada efisiensi teknis  berdasarkan  asumsi  CRS,  dan  SE.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  diversifikasi tanaman dapat mengurangi resiko pada kondisi iklim yang ekstrim, serangan hama dan penyakit  dan  penurunan  harga  pertanian  dipasar.  Pengurangan  resiko  menyebabkan petani dapat meningkatkan produksi padi dan efisiensi teknis (Kurdy, 2021)
Variabel perubahan iklim  berpengaruh negatif dan signifikan pada efisiensi teknis berdasarkan  asumsi  CRS,  VRS  dan  SE.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perubahan  iklim yang  sesuai  dengan  jadwal  budidaya  penanaman  sampai  panen  menyebabkan produktivitas meningkat dan efisien. Hasil ini didukung oleh kajian (Mar et al ., 2018). Variabel kenaikan harga input meningkatkan efisiensi teknis berdasarkan asumsi VRS. Hal  ini  menunjukkan  peningkatan  biaya  input,  seperti  biaya  pupuk  kimia,  dapat memotivasi  petani  untuk  melakukan  pertanian  yang  lebih  ramah  lingkungan  dengan menggunakan pupuk organik buatan sendiri. Penggunaan pupuk organik jauh lebih baik daripada pupuk kimia, karena pupuk organik memberikan dampak jangka panjang pada pertanian seperti menjaga kesuburan tanah dan lahan pertanian terhindar dari pemakaian pupuk  kimia  yang  berlebihan.  Selain  itu,  produk  pertanian  yang  dihasilkan  lebih berkualitas  dan  harganya  jauh  lebih  mahal,  serta  benih  padi  yang  dihasilkan  dapat digunakan  pada  musim  tanam  selanjutnya.  Sehingga  mengurangi  biaya  input  yang dikeluarkan  petani  dalam  membeli  benih.  Hal  inilah  yang  mendorong  petani  untuk meningkatkan  produksinya  dan  terjadi  peningkatan  produksi  padi  dan  efisiensi  teknis. Kajian Koirala et al ., (2016) mendukung hasil ini. Hasil lainnya menunjukkan variabel kenaikan  harga  input  berpengaruh  negatif  dan  signnifikan  pada  efisiensi  teknis berdasarkan  asumsi  CRS  dan  SE.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  kenaikan  harga  input mengakibatkan peningkatan biaya produksi pada usahatani padi sawah. Untuk menekan kerugian  akibat  kenaikan  harga  input,  petani  terpaksa  mengurangi  penggunaan  input. Akibatnya, penggunaan input tidak maksimal dan terjadi penurunan produksi padi dan efisiensi teknis. Hasil ini telah di dukung oleh kajian (Liu et al ., 2019)

## KESIMPULAN
Nilai  efisiensi  teknis  berdasarkan  asumsi  CRS  sebesar  0,576.  Nilai  ini  berarti usahatani  di  Kabupaten  Deli  Serdang  yang  tidak  efsien  harus  mengurangi  penggunaan input sebesar 42,4% supaya usahatani padi yang tidak efisien menjadi efisien berdasarkan asumsi  CRS.  Nilai  efisiensi  teknis  berdasarkan  asumsi  VRS  sebesar  0,806.  Nilai  ini berarti  usahatani  di  Kabupaten  Deli  Serdang  yang  tidak  efsien  harus  mengurangi penggunaan  input  sebesar  19,4%  supaya  usahatani  yang  tidak  efisien  menjadi  efisien berdasarkan  asumsi  VRS.  Nilai  efisiensi  teknsi  berdasarkan  asumsi  SE  sebesar  0,717.
Nilai ini berarti usahatani di Kabupaten Deli Serdang yang tidak efsien harus mengurangi penggunaan input sebesar 28,3% supaya usahatani yang tidak efisien menjadi efisien
Faktor yang berpengaruh positif secara signifikan pada efisiensi teknis usahatani padi sawah di Kabupatrn Deli Serdang berdasarkan asumsi CRS  adalah pendidikan, akses kredit,  akses  irigasi,  jarak  kepasar,  pengalaman,  dan  diversifikasi  tanaman.  Menurut asumsi  CRS,  perubahan  iklim  dan  kenaikan  harga  input  merupakan  dua  variabel yang secara signifikan menurunkan efisiensi teknis usahatani padi sawah di Kabupaten Deli Serdang.  Berdasarkan  asumsi  VRS,  variabel-variabel  seperti  pendidikan,  ketersediaan irigasi,  jarak  ke  pasar,  dan  kenaikan  harga  input  semuanya  secara  signifikan meningkatkan  efisiensi  teknis  usahatani  padi  sawah  di  Kabupaten  Deli  Serdang. Perubahan iklim merupakan salah satu variabel yang menurut asumsi VRS mempunyai dampak  buruk  yang  cukup  besar  terhadap  efisensi  teknis  usahatani  padi  sawah  di Kabupaten  Deli  Serdang.  Variabel  yang  menurunkan  efisiensi  teknis  usahatani  padi sawah  di  Kabupaten  Deli  Serdang  berdasarkan  asumsi  SE  adalah  pendidikan,  jarak kepasar,  diversifikasi  tanaman,  sedangkan  variabel  yang  menurunkan  efisiensi  teknis usahatani  padi  sawah  di  Kabupaten  Deli  serdang  berdasarkan  asumsi  SE  adalah perubahan iklim dan kenaikan harga input.
Penelitian ini memberikan saran kepada petani supaya petani yang berpendidikan fokus  untuk  mempelajari  hal  hal  baru  tentang  pertanian  seperti  penggunaan  teknologi (contoh:  bibit  unggul  dan  traktor)  supaya  dapat  meningkatkan  produksi  padi  efisiensi teknis di Kabupaten Deli Serdang. Pemerintah disarankan juga agar selalu memfasilitasi pendidikan agar dapat meningkatkan pengetahuan petani tentang metode pertanian baru termasuk  diversifikasi  tanaman.  Pendidikan  yang  dimaksud  dapat  berupa  kegiatan penyuluhan  mengenai  diversifikasi  tanaman  agar  tidak  dapat  diserang  penyakit  dan serangan hama. Hal tersebut dapat meningkatakan produksi padi dan terjadi peningkatan efisiensi teknis padi sawah di Kabupaten Deli Serdang.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbeam,  Gideon  Donso,.  Baiyegunhi, Lloyd  J.S.,  &  Ojo,  Temitope  O.2020.  “ Gender Differentials in Technical Efficiency of Ghanaian Cocoa Farms .” Heliyon , Vol.
6, No. 5 e04012. doi:10.1016/j.heliyon.2020.e04012.
Abdulai,  Abdul  Nafeo.,  &  Abdulai,  Awudu    2017.  “ Examining  the  Impact  of Conservation Agriculture on Environmental Efficiency among Maize Farmers in Zambia .” Environment and Development Economics , Vol. 22, No. 2, p. 177–201. doi: 10.1017/S1355770X16000309.
Arifin,  Ahsanah  Mukarromah.,  Fariyanti,  Anna.,  &  Tinaprilla,  Netti  2021.  “Efisiensi Teknis  Usahatani  Kentang  Di  Kabupaten  Gowa  Sulawesi  Selatan.” Forum Agribisnis, Vol. 11, No. 1, p. 65–74. doi: 10.29244/fagb. Bakce, D. (2017). Analisis Efisiensi Produksi Padi Sawah di Province Riau. Prosiding Seminar  Nasional  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  Secara  Terpadu  2017 , 163–172.
Bealu.,  &  Rambabu,  K  2021.  “ Factors  Affecting  Economic  Efficiency  in  Maize Production : The Case of Boricha Woreda in Sidama Zone , Southern Ethiopia.” Journal  of  Emerging  Technologies  and  Innovative  Research, Vol.  8,  No.  7,  p. 755–70.
BPS. (2022). Statistik Indonesia . Jakarta: Badan Pusat Statistik. Coelli, Timothy et al. 2005. Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (Second Edition) . Berlin: Springer.
Fadina,  Adégnandjou  Mahouna  Roland.,  &  Barjolle,  Dominique  2018.  “ Farmers’ Adaptation Strategies to Climate Change and Their Implications in the Zou Department of  South  Benin. ” Environments  -  MDPI, Vol.  5,  No.  1,  p.  1–17.  doi: 10.3390/environments5010015.
Firmana,  F.,  Nurmalina,  R.,  &  Rifin,  A.  (2017).  Efisiensi  Teknis  Usahatani  Padi  Di Kabupaten  Karawang  Dengan  Pendekatan  Data  Envelopment  Analysis  (Dea).
Forum Agribisnis , 6 (2), 213–226. https://doi.org/10.29244/fagb.6.2.213-226 Fitria, Aisyah Nur. 2022. “Analisis Efisiensi Teknis Produksi Padi di Kabupaten/Kota Provinsi  jawa  Timur  Tahun  2020  Dengan  Pendekatan  Data  Envelopment Analysis.”
Helmiawan,  Muhammad.,  Akbar,  Yopi., &  Sofian,  Yan  Yan  2019. “Evaluasi  Dan  Uji Kualitas Website Dengan Metode Webqual (Studi Kasus: STMIK Sumedang).” Journal  of  Information  Technology, Vol.  1,  No.  1,  p.  1–4.  doi: 10.47292/joint.v1i1.5.
Hestina,  J.,  Nurmalina,  R.,  &  Suharno,  S.  (2017).  Analisis  Efisiensi  Teknis  Usahatani Padi  Di  Jawa  Dan  Luar  Jawa :  Pendekatan  Data  Envelopment  Analysis  (Dea). Forum Agribisnis , 7 (2), 103–120. https://doi.org/10.29244/fagb.7.2.103-120 Hilalullaily,  Rivani.,  Kusnadi,  Nunung.,  &  Rachmina,  Dwi  2021.  “Analisis  Efisiensi Usahatani  Padi  Di  Jawa  Dan Luar  Jawa, Kajian  Prospek  Peningkatan  Produksi Padi  Nasional.”  Jurnal  Agribisnis  Indonesia , Vol.  9,  No.  2,  p.  143–153.  doi: 10.29244/jai.2021.
Ilham,  Aprialdhi.  2022.  “Analisis  Efisiensi  Produksi  Padi  Sawah  Sistem  Tanam  Jajar Legowo  di  Kecamatan  Gunung  Toar  Kabupaten  Kuantan  Singingi.”
(8.5.2017):2003–5.
Khoerunisa,  Elis  Sulistiana.,  Noor,  Trisna  Insan.,  &  Isyanto,  Agus  Yuniawan  2021. “Efisiensi Ekonomi Penggunaan Input Usahatani Padi Sawah Pada Lahan Irigasi Pedesaan  (Suatu  Kasus  Desa  Gunungsari  Kecamatan  Sadananya  Kabupaten Ciamis).” Jurnal Ilmiah Mahasiswa Agroinfo Galuh, Vol. 8, No. 1, p. 31–39.
Koirala,  K.  H.,  Mishra,  A.,  &  Mohanty,  S.  (2016).  Impact  of  land  ownership  on productivity and efficiency of rice farmers: The case of the Philippines. Land Use Policy , 50 , 371–378. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2015.10.001 Kurdy, Agnieszka. 2021. “ The Impact of Crop Diversification on the Economic Efficiency of Small Farms in Poland. ”
Liu,  Y.,  Yan,  B.,  Wang,  Y.,  &  Zhou,  Y.  (2019).  Will  land  transfer  always  increase technical  efficiency  in  China?—A  land  cost  perspective. Land  Use  Policy , 82 (169), 414–421. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.12.002
Mar, Sein., Nomura, Hisako., Takahashi, Yoshifumi., Ogata, Kazuo., & Yabe, Mitsuyasu 2018.  “ Impact  of  Erratic  Rainfall  from  Climate  Change  on  Pulse  Production Efficiency in Lower Myanmar. ” Sustainability (Switzerland), Vol. 10, No. 2, p. 1– 16. doi: 10.3390/su10020402.
Mishra, V. (2019). Measuring Technical Efficiency in Healthcare Service : A Case Study Measuring Technical Efficiency in Healthcare Service : A Case Study . March .
Mzyece, Agness., & Ng'ombe, John N. 2021. “ Crop Diversification Improves Technical Efficiency  and  Reduces  Income  Variability  in  Northern  Ghana. ” Journal  of Agriculture and Food Research 5(April):100162. doi: 10.1016/j.jafr.2021.100162.
Oluwatayo, Isaac Busayo., & Adedeji, Taiwo Adeola 2019. “ Comparative  Analysis  of Technical  Efficiency  of  Catfish  Farms  Using  Different  Technologies  in  Lagos
State, Nigeria: A Data Envelopment Analysis (DEA) Approach .” Agriculture and Food Security, Vol. 8, No. 1, p. 1–9. doi: 10.1186/s40066-019-0252-2. Pakpahan, H. T., & Nababan, M. B. P. (2018). The Influence of Chili Input and Technical Efficiency of Chili Farmers in Lingga Village , North Sumatera Province. Ijpsat , 7 (1), 43–50.
Rivanda,  D.  R.,  Nahraeni,  W.,  &  Yusdiarti,  A.  (2015).  Analisis  Efisiensi  Teknis Usahatani Padi Sawah. Jurnal Agribisains , 1 (1), 1–13.
https://doi.org/10.30997/jagi.v1i1.140
Saeri, M., Lativah, E., Antarlina, S. S., & Arifin, Z. (2021). Technical efficiency analysis of  rice  farmers  in  Ngawi  District,  East  Java  Province. IOP  Conference  Series: Earth  and  Environmental  Science , 782 (2).  https://doi.org/10.1088/1755- 1315/782/2/022007
Shara, M. 2019. “Keragaman Dan Kelimpahan Predator Hama Padi Beras Merah (Oryza Nivara)  Fase  Vegetatif  Yang  Di  Tanam  Di  Antara  Tegakan  Karet  (Hevea Brasiliensis) (Skripsi Sarjana).”
Silalahi, Aanja Rahyuni. 2021. “Analisis Kelayakan Dan Pola Integrasi Usahatani Padi- Itik Di Desa Pematang Johar, Kecamatan Labuhan Deli, Kabupaten Deli Serdang Skripsi.”
Yilmaz, H. (2020). Analysis of technical efficiency in milk production : a cross-sectional study on Turkish dairy farming .
Zewdie, Markose Chekol., Moretti, Michele., Tenessa, Daregot Berihun., Ayele, Zemen Ayalew., Nyssen, Jan., Tsegaye, Enyew Adgo., Minale, Amare Sewnet., & Van Passel, Steven 2021. “ Agricultural Technical Efficiency of Smallholder Farmers in Ethiopia: A Stochastic Frontier Approach. ” Land, Vol. 10, No. 3, p. 1–17. doi: 10.3390/land10030246.

## Halaman ini sengaja dikosongkan