## PENILAIAN DAN FAKTOR YANG MEMENGARUHI KINERJA PENYULUH PERTANIAN DI KABUPATEN LANDAK: SEBUAH PENDEKATAN REGRESI LINIER BERGANDA

## ASSESSMENT AND FACTORS INFLUENCING THE PERFORMANCE
AGRICULTURAL EXTENSION WORKERS IN LANDAK DISTRICT:

## A MULTIPLE LINEAR REGRESSION APPROACH
Yuti Lestari 1 , Dewi Kurniati* 2 , Wanti Fitrianti 3 1, 2, 3 Prodi Agribisnis, Jurusan Sosial Ekonomi Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
*Corresponding author’s email: dewi.kurniati@faperta.untan.ac.id
Submitted: 30/08/2023 Revised: 10/01/2024                 Accepted: 30/03/2024

## ABSTRACT
Due to  the lack of  current  agricultural  knowledge, increasing  the  the capacity of  agricultural  extension workers  is  considered  as  necessary  .  The  intension  of  this  research  was  to  analyze  the  performance  of agricultural extension workers and the factors that influenced the performance of agricultural extension workers in Landak District. In this study, the sample were 32 of extension workers was collected using a non-probabilistic  sampling  technique,  the  software  that  has  been  used  was  SPSS  with  multiple  linear regression methods. The results showed that the performance of extension workers at the field of study in 2022  with  the  predicate  of  work  performance  score  value  is  79.45,  in  accordance  with  the  work performance value set by the Ministry of Agriculture in the good category. The results of multiple linear regression  analysis  on  the  performance  of  extension  agents  at  the  research  site  were  significantly  or significantly (positively) influenced by a formal education, work experiences of extension workers and the availability of extension facilities and infrastructure provided by the Department of Agriculture, Fisheries and Food Security of Landak Regency to extension workers.
Key words: agricultural extension, performance, food security

## ABSTRAK
Karena kurangnya pengetahuan pertanian terkini, perlu upaya peningkatan kemampuan penyuluh pertanian. Tujuan  pada  studi  kali  ini  adalah  menganalisis  kinerja  penyuluh  pertanian  dan  faktor  –  faktor  yang memengaruhi kompetensi penyuluh (instruktur) pertanian di wilayah kabupaten landak. Pada studi kali ini, ukuran  sampel  sebanyak  32  tenaga  penyuluh  (instruktur),  dikerahkan  menggunakan  metode  teknik sampling nonprobabilistik, software yang dipakai untuk pengolahan data adalah spss dengan menggunakan pendekatan regresi linier berganda. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan disimpulkan bahwa kinerja penyuluh di tempat penelitian pada tahun 2022 dengan predikat nilai prestasi kerja adalah 79,45, sesuai dengan nilai prestasi kerja yang ditetapkan oleh kementerian pertanian dalam kategori baik. Analisis regresi  linear  berganda  menghasilkan  performa  penyuluh  (instruktur)  di  lokasi  studi  dipengaruhi  secara nyata  atau  signifikan  (positif)  oleh  faktor  pendidikan  formal,  pengalaman  penyuluh  (instruktur)  dan ketersediaan sarana dan prasarana penyuluh yang disediakan oleh dinas pertanian, perikanan dan ketahanan pangan Kabupaten Landak kepada penyuluh .
Kata kunci : kinerja, penyuluh (instruktur) pertanian, ketahanan pangan
Copyright ©2024 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. 17 No. 1 Maret 2024: 55-66 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.v17i1.43091
How  to  Cite :  Lestari,  Yuti,  Kurniati,  Dewi,  Fitrianti,  Wanti.  (2024).  Penilaian  Dan  Faktor  Yang Memengaruhi  Kinerja  Penyuluh  Pertanian  di  Kabupaten  Landak:  Sebuah  Pendekatan  Regresi  Linier Berganda. Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian (J-SEP) , 17(1): 55-66.

## PENDAHULUAN
Keberhasilan  pembangunan  pertanian  membutuhkan  ketersediaan  sumber  daya yang  unggul  yaitu  penyuluh  pertanian.  Adanya  penyuluh  pertanian  yang  perofesional, kreatif, inovatif dan memiliki wawasan diperlukan untuk menyebarluaskan informasi dan inovasi kepada petani di sektor pertanian khususnya di sektor pangan. Tujuan kegiatan tersebut  adalah  untuk  meningkatkan  produksi,  produktivitas,  pendapatan  dan kesejahteraan  para  petani.  Keberhasilan  pembangunan  pertanian  tidak  hanya membutuhkan ketersediaan penyuluh pertanian, tetapi juga kinerja mereka yang memadai untuk  dapat  mengukur  sejauh  mana  tujuan  penyuluhan  pertanian  itu  sudah  terlaksana. Menurut Paginian et al., 2021) mengungkapkan kinerja penyuluh pertanian di Indonesia masih  perlu  ditingkatkan.  Sesuai  dengan  pengamatan  di  lapangan  mengatakan  kinerja penyuluh pertanian di Kabupaten Landak masih perlu ditingkatkan. Hal ini disebabkan kurangnya  tingkat  pertanian  yang up  to  date k arena  keterbatasan  kegiatan  seperti pendidikan  dan  program  pelatihan,  bimbingan  teknis  serta  intensifikasi  kegiatan kunjungan  dan  supervisi  pelatihan  jarang  dilakukan.  Selaras  dengan  masalah  yang dihadapi  oleh  penyuluh  di  Kabupaten  Landak  menunjukan  bahwa  kinerja  penyuluh dengan predikat cukup.
Dalam mencapai
dan mewujudkan keberhasilan kinerjanya pada program perluasan luas lahan tanam, meningkatkan produktivitas masyarakat yang lebih  maju,  mandiri dan  sejahtera  penyuluh  pertanian  melakukan  kunjungan  rutin  dan pemantauan  langsung  terhadap  aktivitas  petani  (Landak,  2018).  Tujuan  penelitian  ini untuk  menganalisis  kinerja  penyuluh  dan  faktor  apa  saja  yang  memengaruhinya. Kemudian  dilakukan  perhitungan  Nilai  Prestasi  Kerja  (NPK),  sebelumnya  dilakukan terlebih  dahulu  perhitungan  Nilai  Evaluasi  Mandiri  (NEM)  yang  telah  ditetapkan oleh Kementan  Tahun  2013.  Keberhasilan  penyuluh  pertanian  dibutuhkan  sebuah  strategi yang  tepat  sasaran  dan  mudah  dalam  pelaksanaannya.  Evaluasi  kinerja  penyuluh pertanian  dapat  mengidentifikasi  masalah  dan  peluang  yang  dapat  dianalisis  untuk meningkatkan  kinerja  penyuluh  pertanian  di  masa  mendatang.  Selain  itu,  peringkat kinerja memungkinkan untuk mengkorelasikan faktor mana yang memengaruhi kinerja penyuluh  pertanian.  Petani,  sebagai  pengguna  akhir,  dapat  merasakan  hasil  yang diharapkan  di  seluruh  program  staf  penyuluh.  Penelitian  terkait  penilaian  kinerja  dan faktor  yang  mempengaruhi  kinerja  penyuluh  pertanian  pernah  dilakukan  oleh Limapoccoe,  dkk  (2022)  dan  Paginian  dkk  (2021)  yang  menunjukkan  bahwa  kinerja penyuluh dipengaruhi oleh pengalaman dan keaktifan kelompok tani. Adapun kebaruan penelitian  melihat  kinerja  penyuluh  pertanian  di  Kabupaten  Landak  dengan  melihat beberapa faktor seperti karakteristik penyuluhan, jarak wilayah kerja, dan ketersediaan sarana dan prasarana di wilayah kerja.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  di  Kecamatan  Mandor,  Kabupaten  Landak  sebagai  sentra pertanian  (BPS,  2022).  Teknik  pengambilan  data  dilakukan  secara non  probability sampling terhadap  32  penyuluh  pertanian  karena  yang  bertugas  melakukan  pembinaan dan  pengembangan  pertanian  di  Kecamatan  Mandor  Kabupaten  Landak.  Analisis  data dilakukan dengan 3 tahap, sebagai berikut: (1) mengidentifikasi karakteristik responden terdiri  dari  faktor  internal  yang  mencakup  umur,  pendidikan  formal,  dan  pengalaman kerja, sedangkan faktor eksternal seperti jarak ke wilayah kerja, ketersediaan sarana dan prasarana, dan jumlah petani yang didukung bersifat deskriptif dan diukur menggunakan
rumus NPK (Nilai Prestasi kerja ) dengan menggunakan software SPSS. Adapun rumus regresi yang digunakan sebagai berikut (Yuli Hariyati dkk, 2018):
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 D 1 + b 5 X 4 + e Keterangan: Y =kinerja penyuluh (skala likert) X 1 = Usia penyuluh (tahun) X 2 = Pendidikan formal penyuluh (tahun) X 3 = jarak lokasi kerja (km) D 1 = ketersediaan sarana dan prasarana (D=1 : tersedia dan D=0: tidak tersedia) X 4 = total kelompok tani yang dibina (kelompok)
Beberapa  pelanggaran  asumsi  analisis  regresi  linier  berganda  sering  terjadi, lebih lanjutnya seperti dibawah ini:
1. Uji Linieritas
Merupakan  uji  yang  digunakan  sebagai  acuan  analisis  korelasi  maupun  regresi. linier.Fundamental  penentuan  uji  pada  metode  ini  ialah  jika  skor probability >  0,05 maka korelasi antar variabel bersifat linier dan jika skor probability < 0,05 0,05 maka korelasi antar variabel bersifat tidak linier  (Kaylana Cruisietta, 2020).
2. Uji normalitas
Metode  uji  normalitas  menguji  residual  terhadap  persamaan  regresi  yang distribusinya normal untuk mengetahui apakah residual sebagian besar mendekati mean atau  tidak  normal.  Normalitas  bisa  diprediksi  memakai  H 0 /hipotesis  nol  serta H1/hipotesis alternatif, yaitu sebagai berikut:
H₀ : residual data yang distribusinya secara normal H₁ : residual data yang distribusinya tidak secara normal
Uji normalitas memakai uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov yaitu H.  fungsi  distribusi  kumulatif.  Standarisasikan  residual  dari  distribusi  normal  bila  K hitung < K> alpha (Widarjono, 2007).
3. Uji Multikolinieritas
Nilai VIF/Variance Inflation Factor dan TOL/Tolerance dipakai guna mengetahui multikolinearitas  pada  regresi  linier  berganda  model.  Aturan  tersebut  menunjukkan bahwa ketika nilai VIF melebihi 10, oleh sebab itu multikolinieritas pada model regresi berganda  akan  terjadi.  Sebaliknya,  jika  diketahui  nilai tolerance adalah  1  dapat disimpulkan tidak terdapat multikolinearitas pada model regresi (Harlan, 2018).
4. Uji Heteroskedastisitas
Salah satu cara guna mengetahui heteroskedastisitas pada suatu model regresi yaitu melalui senuah metode yang disebut Glejser. Beliau merupakan seorang pegiat (expert) dalam bidang ilmu ekonometrika, yang menurutnya skor varians pada sebuah variabel kesalahan  bergantung  pada  variabel  independen.  Syarat  metode  Glejser  adalah  tidak adanya  heteroskedastisitas  di  sebuah  model  regresi  jika  uji  F  yang  diperoleh  tidak signifikan (Harlan, 2018).
5. Uji Autokorelasi
Metode Durbin-Watson dipakai guna mengetahui autokorelasi pada model regresi linier  yang  berganda.   Namun  jika  hasil  uji  tersebut  tidak  dapat  disimpulkan,  dapat menggunakan  uji run  test  dalam  SPSS.  ketentuan  yang  digunakan  yaitu  Jika  nilai residual random (acak) Jika signifikansinya di atas 5%, residual dapat dikatakan tidak ada hubungan korelasinya atau tidak ada gejala autokorelasi (Christine et al., 2019).
Kriteria dalam pendektesian regresi linier berganda jika terdapat autokorelasi pada metode  tersebut,  apabila  skor  d  <−  2;    dapat  dikatakan  terdapat  autokorelasi  yang sifatnya positif, apabila −2 ≤ d ≤ 2 dapat dikatakan tidak terlihat autokorelasi, serta jika nilai  d  >  2  maka  simpulannya  terdapat  autokorelasi  yang  bersifat  negatif   (Harlan, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Responden
Karakteristik individu yang diteliti pada studi kali ini terdiri dari faktor internal seperti  usia,  pendidikan  formal  dan  pengalaman  kerja,  sedangkan  faktor  eksternal meliputi jarak ke tempat kerja, ketersediaan sarana dan prasarana, dan jumlah kelompok tani yang didukung data sebagai berikut:

## Tabel 1. Karakteristik responden Faktor Internal
Karakteristik Total keseluruhan Responden (orang)  Persentase (%) Umur (Tahun) < 40 11 34,375% 40 – 50 12 37,5% > 50 9 28,125% Pendidikan formal SMA 11 34,375% D3 3 9,375% S1 18 56,25% Pengalaman Kerja (Tahun) < 10 15 46,875% 10 – 20 8 25% > 20 9 28,125% Jarak wilayah kerja (km) ≤ 5 10 31,25% 5 – 10 12 37,5% ≥ 10 10 31,25% Jumlah Sarana dan Prasarana (buah) 0 21 65,625% 1 4 12,5% 2 6 18,75% 3 1 3,125% Jumlah  kelompok  binaan (orang) 7 5 15,625% 8 10 31,25% 9 17 53,125%
Sumber: data primer, 2022
Karakteristik  penyuluh  pertanian  untuk  mengetahui  keragaman  dari  responden dari  faktor  internal  yang  mencakup  umur,  pendidikan  formal,  dan  pengalaman  kerja, sedangkan  faktor  eksternal  yang  meliputi  jarak  wilayah  kerja,  ketersediaan  sarana  dan prasarana,  dan  jumlah  kelompok  tani  yang  didukung.  Hal  ini  diekspektasikan  mampu memvisualisasikan  detail  yang  konkret  perihal  keadaan  responden  ( sample )  serta hubungannya  terhadap  studi  kasus  ini  .  Tabel  1  menunjukan  bahwa  karakteristik  usia menunjukan  pada  40–50  tahun  yang  paling  didominasi  karena  karena  termasuk  usia
produktif  (Wibowo,  2022),  karakteristik  tingkat  pendidikan  didominasi  S1  karena penyuluh sangat berperan dalam menjalankan tanggungjawabnya kepada petani (D. A. Sari  et  al.,  2017),  karakteristik  yang  didominasi  pengalaman  kerja  <  10  tahun, karakteristik jarak wilayah kerja didominasi 5-10 km karena jika jarak selanjutnya  jauh waktu  tempuh  semakin  lama  dan  biaya  operasional  juga  tinggi  (Jafri,  2018),  jumlah sarana  dan  prasarana  sebanyak  0  buah,  dan  karakteristik  yang  didominasi  jumlah kelompok binaan sebesar 9 orang.

## Analisis Kinerja Penyuluh Pertanian
Analisis  kegiatan  pendampingan  pertanian  adalah  analisis  deskriptif.  Evaluasi kinerja  penyuluh  pertanian  tahun  2022  dimulai  dari  bulan  Januari  2023,  dengan  nilai kinerja yang dianalisis adalah rata-rata ( Avarage). Banyaknya pembacaan parameter yang sudah  didapatkan  Penyuluh  (instruktur)  Pertanian  dipaparkan  sebagai  NEM/Nilai Evaluasi Mandiri dan ialah ukuran efisiensi performa kerja. . Tata cara perhitungannya sebagai berikut:

## NPK
= Total NEM 80 X 100 = 2034 80 X 100 = 25,425 X 100
Rata-rata = 2.542,5 : 32 = 79,45
Menurut output dari kalkukasi serta pengukuran di atas terlihat jelas untuk tahun 2022 sebesar 79,45. Nilai tersebut selanjutnya di- compare pada NPK standart table yaitu di kisaran 76 hingga 90 yang mana dapat diasumsikan bahwa skor output/efisiensi kinerja penyuluh/instruktur di Kecamatan Mandor Kabupaten Landak berada pada posisi yang baik. Kinerja yang baik tersebut menunjukkan bahwa penyuluhan di Kecamatan Mandor Kabupaten  Landak  berjalan  sesuai  dengan  program  dan  parameter  pengukuran  telah terpenuhi  serta  memenuhi  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Hasil  ini  sesuai  dengan penelitian  Limapoccoe,  dkk  (2022)  yang  menunjukkan  bahwa  kinerja  penyuluh  di Kabupaten Maros tergolong kategori yang baik dikarenakan telah memenuhi program dan standar yang ditetapkan oleh Dinas Pertanian setempat.

## Faktor yang Mempengaruhi Kinerja Penyuluh di Kabupaten Landak Uji Asumsi Klasik Uji Linieritas
Intensi lewat uji ini guna melihat benarkah dua variable atau lebih yang diukur memiliki korelasi linier atau signifikansinya tidak terlihat. Uji pada tingkat signifikansi 5% atau 0,05.
Tabel 2. Uji Linieritas Model Sig (DFL) (α) Usia 0.204 0.05 Pend. Formal 0.971 0.05 Work Experience 0.054 0.05 Jarak Wilayah Kerja 0.992 0.05 Ketersediaan Sarana serta Prasarana 0.739 0.05 Jumlah Kelompok Tani Binaan 0.047 0.05 Sumber:  Data yang diolah, 2022
Kesimpulannya  bahwa  terdapat  hubungan  linear  antara  Usia, work  experience , pendidikan  yang  ditempuh,  seberapa  jauh  lokasi  pekerjaan  terhadap  tempat  tingga, ketersediaan sarana serta prasarana, dan total keseluruhan kelompok tani yang didukung tergantung  pada  kinerja  penyuluh  pertanian,  dikarenakan probability  score yang didapatkan ialah sebesar > 0,05 .

## Uji Normalitas
Pada pengujian ini intensinya guna menunjukkan jika residual pada model regresi distribusinya terlihat secara normal maupun tidak normal. Metode Kolmogorov-Smirnov diimplementasikan dalam penelitian ini   (Harlan, 2018).
Tabel 3. Uji Normalitas Unstandardized Residual Asymp. Sig. (2-tailed) 0.200
Sumber: Data utama yang telah diolah, 2022
Dari sini dapat disimpulkan bahwa nilai p (pada kolom Sig) sebesar 0,200 berada di atas taraf signifikansi 0,05. Dari sini bias disimpulkan model pada regresi residual yang diperoleh sudah memenuhi standar asumsi distribusi yang sifatnya normal.

## Uji Multikolinearitas
Pedoman model regresi tanpa masalah multikolinearity bias divisualisasikan pada tolerance score mapun VIF/ variance factor :
Tabel 4. Tes Multikolinieritas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF Usia 0.286 3.503 Pend. Formal 0.661 1.513 Work Experience 0.212 4.709 Jarak lokasi kerja 0.885 1.130 Ketersediaan sarana serta prasarana 0.229 4.372 Total kelompok tani yang dibina 0.854 1.171 Source: Data utama yang telah diolah,2022
Bisa dilihat bahwa kesimpulannya score of tolerance keseluruhan variabel X > 0,1  serta  skor variance  factor /VIF  tidak  minus  dari  10   atau  <10,  artinya  keseluruhan variabel memenuhi persyaratan asumsi klasik yaitu tidak terdapat multikolinieritas.

## Uji Heteroskedastisitas
Tujuan  dari  uji  Heteroskedastisitas  berarti  menemukan  model  regresi  dengan perbedaan varian residual antar observasi. Sedangkan hasil dari regresi linier yang dapat diterima  positif  ialah  heteroskedastisitas  tidak  ditemukan   (Harlan,  2018).    Pengujian untuk  menemukan  heteroskedastisitas  yaitu  melakukan  mekanisme Glejser  test yang ditentukan dengan menggunakan nilai probabilitas pada tiap-tiap variabel independent .
Tabel 5 .  Output Glejser Tes Model p-value (Sig) α Umur 0.922 0.05 Pendidikan Formal 0.120 0.05 Pengalaman Kerja 0.935 0.05 Jarak Wilayah Kerja 0.121 0.05 Ketersediaan sarana Serta Prasarana 0.839 0.05 Jumlah Kelompok Tani Binaan 0.977 0.05 Source : Data yang telah diolah, 2022
Berdasarkan  Tabel  5  di  atas  diperoleh  sebuah  kesimpulan  bahwa  nilai  P  (pada kolom Sig) semua variabel independent  memiliki skor yang tinggi setara dengan 0,05, sehingga  bias  ditarik  kesimpulan  tidak  heteroskedastisitas  terlihat  pada  uji  atau  tes  ini (Mardiatmoko, 2020)

## Uji Autokorelasi
Pengujian  autokorelasi  intensinya  guna  menemukan  model  regresi  linier  yang mengkorelasikan  positif  palsu t  period terhadap t  periode terdahulu.  apabila  ada hubungan, ada problem pada autokorelasi. Uji statistik Durbin-Watson (DW) digunakan untuk mengukur autokorelasi, yaitu membandingkan nilai DW terhadap dL/batas bawah serta dU/batas atas pada  Durbin-Watson table .  (Sari et al., 2020).
Tabel 6. Output dari pengujian Durbin Watson
Model Durbin Watson-hitung DurbinWatson-tabel 1 Regression 1.874 dL=1.0409 dU=1.9093
Sumber: data primer setelah diproses, 2022
Hasil pada Tabel 6 dapat menyimpulkan bahwa skor Durbin-Watson ialah 1,874. Kemudian untuk mengecek batas bawah (dL) dan batas atas (dU) melalui penggunaan Durbin-Watson  table .  Menurut  Durbin-Watson  table  dengan  skor  tingkat  signifikansi sebesar 5%, total keseluruhan data 32 serta total keseluruhan variable yang bersifat bebas ialah 6, didapatlah skor : dL = 1.0409  (4-dL) = 2.9591 dU = 1.9093  (4-dU) = 2.0907 (4 – d) = 2.126 Jika dL < d < dU  atau 1.0409 < 1.874 < 1.9093,
Hasil perhitungan diatas diperoleh keputusan bahwa nilai DW tidak dapat disimpulkan. Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dapat  dicoba  salah  satu  metode  yaitu  uji  Run  Test dalam SPSS (Christine et al., 2019). Uji Run Test diimplementasikan guna menunjukkan data residual bersifat acak maupun bersifat sistematis, yaitu apabila signifikansi skornya lebih  besar  dari  0,05  maka  autokorelasi  kesimpulannya  nihil  dan  apabila  signifikansi skornya lebih kecil dari 0,05. Kesimpulannya adanya autokorelasi yang diimplemtasikan guna  memvisualisasikan  data  residual  yang  muncul  atau  terjadinya  secara  random maupun yang terjadinya secara sistematis, yaitu apabila signifikansi skornya  > 0.05 dapat disimpukan  autokorelasi  tidak  terjadi  sama  sekali  atau  sama  dengan  nihil dan apabila signifikansi skornya < 0.05 dapat ditarik kesimpulan bahwasannya autokorelasi tersebut terjadi atau muncul( occur ).
Tabel 7.  Hasil Uji Run Test
Unstandardized Resiual
Asymp. Sig (2-tailed) 1.000
Sumber: data primer setelah diproses, 2022
Nilai asymp diketahui sebesar. Sig (2- tailed ) 1000, ialah. > 0,05 oleh sebab itu bias  ditarik  kesimpulan  gejala  autokorelasi  tidak  muncul  atau  gejalanya  nihil/negatif. Oleh karena itu, problem pada autokorelasi tidak mungkin diselesaikan melalui pengujian Durbin's Watson, tetapi possible diselesaikan dengan mekanisme pengujian run test.

## Analisis  Faktor-Faktor  yang  Memengaruhi  Performa  Penyuluh/  Instruktur Pertanian Di Wilayah Kabupaten Landak
Dua faktor yang dapat dikatakan memiliki pengaruh yang besar terhadap performa instruktur  pertanian  yaitu internal  factor yang  terdapat   pada  pribadi  instruktur  yang secara  tidak  langsung  seperti  usia,  pendidikan  penyuluh,  dan  pengalaman  kerja,  dan faktor eksternal atau faktor dari luar pribadi instruktur yang directly yakni jarak wilayah kerja, ketersediaan sarana dan prasarana serta jumlah petani binaan yang berada dibawah koordinasi penyuluh pertanian (Limapoccoe et al., 2022).
Metode  analisis multiple  regression atau  regresi  linear  berganda  melalui implementasi  dari  perangkat  lunak  Statistics  yaitu  SPSS.  melalui  metode  ini  dapat diketahui apakah independent variable memiliki pengaruh terhadap dependent variable . Output dari kalkulasi serta pengolahan data yang dilakukan tercantum di bawah ini :

## Uji Koefisien Determinasi (R²)
Pengujian pada koefisien determinasi ini penggunaanya ialah guna mengekspose kelayakan  penelitian  adalah  untuk  menguji  pengaruh independent  variable kepada dependent variable (Harlan,  2018).  Berdasarkan  output  dari  data  yang  telah  diolah melalui  implementasi  dari  software  SPSS,  dapat  ditentukan  koefisien  dari  skor determinasi sebesar 0,637. Artinya sebesar 63,7 persen variabel umur, pendidikan formal, jarak wilayah kerja, pengalaman, dan total kelompok tani binaan berpengaruh terhadap kinerja penyuluh di Kabupaten Landak, sisanya sebesar 36,3 persen dipengaruh variabel lain di luar model

## Uji Simultan (F)
Pengujian  uji  F  silmutanisasinya  menentukan  pengaruh  signifikan  independent variable terhadap dependent variable. Hasil analisis menunjukkan bahwa skor uji F yang dihitung senilai 7,300 lebih tinggi dibanding F (32-6-1;6) 2,40 dan nilai probabilitas (sig) 0,000 yang nampak lebih rendah dari 0,05, maka dari itu Ho ditolak. Berarti kesimpulan yang  dapat  ditarik  secara  simultan independent  variable secara  bersama-sama mempunyai  pengaruh  yang  nyata  terhadap  performa  penyuluh  pertanian  di  Kabupaten Landak.

## Uji Parsial (Uji T)
Tujuan dari uji t ini bertujuan guna mengekspose secara parsial pengaruh tiap-tiap independent variable ( bebas) kepada variable dependent (terikat). Hipotesis signifikansi score untuk uji-t adalah apabila signifikansi probability score adalah 0,05, oleh karena
itu variabel x pengaruhnya bias disimpulkan negative atau tidak ada sama sekali terhadap variabel y. Simpulannya yaitu hipotesis ditolak. (Harlan, 2018).
Tabel 8. Hasil  Analisis  Regresi  Faktor  yang  Mempengaruhi  Kinerja  Penyuluh  di Kabupaten Landak Model Koefisien t-hitung t-tabel Sig (Constanta) 44.343 3.993 2.0555 0.001 Umur -058 -373 2,0555 0.712 Pendidikan Formal 1.190 2.597 2,0555 0.016 Pengalaman Kerja 195 1.345 2,0555 0.091 Jarak wilayah kerja -348 -1.811 2,0555 0.082 Ketersediaan sarana dan prasarana 1.671 1.038 2,0555 0.309 Jumlah Kelompok tani binaan -559 -575 2,0555 0.571
Sumber: data primer setelah diproses, 2022
Berdasarkan  Tabel  8  dapat  diisimpulkan  bahwa  semua  variabel  memiliki  nilai signifikan. Test > Probability artinya antara variabel. Berikut adalah analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja Penyuluh Pertanian di Kabupaten Landak:
a. Pengaruh Umur Terhadap Kinerja Penyuluh Pertanian di Kabupaten Landak Output  dari  kalkulasi  serta  pengujian  regresi  linear  berganda  guna  melihat pengaruh antara umur terhadap kinerja penyuluh adalah -0,58 dengan probability score signifikan  0,712  >  0,05  dapat  ditarik  kesimpulan  H 0 ditolak.  Dari  hasil  perhitungan tersebut disimpulkan bahwasannya faktor usia tidak memiliki dampak signifikan kepada performa instruktur dalam menjalankan tugasnya serta tanggung jawabnya di Kecamatan Mandor. Usia penyuluh rata-rata berada pada rentang 40-60 tahun. Hal ini menyebabkan umur  penyuluh  tidak  signifikan  dalam  mempengaruhi  kinerja  penyuluh  di  Kabupaten Landak
b.  Pengaruh  Pendidikan  Formal  Terhadap  Kinerja  Penyuluh  Pertanian  di  Kabupaten Landak
Hasil  pengujian  regresi  linear  berganda  guna  melihat  pengaruh  antara pendidikan formal dengan kinerja tenaga penyuluh ialah 1,190 dengan probability score signifikansinya senilai 0,016 < dari 0,05 dapat disimpulkan H 0 diterima. Artinya terdapat dampak  yang  signifikansinya  positif  antara  pendidikan  formal  dengan  kegiatan penyuluhan  yang  dinyatakan  dalam  bentuk  korelasi  yang  tinggi. Pendidikan  formal penyuluh  yang  meningkat  akan  meningkatkan  kinerja  penyuluh.  Hail  ini  dikarenakan tingginya pendidikan akan berdampak meningkatnya kemampuan dalam mengembangkan  potensi  diri.  Rata-rata  Pendidikan  penyuluh  di  Kabupaten  Landak berada  pada  Pendidikan  minimal  SMA  dan  Sebagian  besar  merupakan  lulusan  sarjana yang  menyebabkan  penyuluh  di  Kabupaten  Landak  memiliki  Pendidikan  yang  tinggi sehingga mampu mengembangkan diri dan memiliki tingkat kemampuan kognitif untuk meningkatkan kapasita kelompok tani yang dibina.
c.  Pengaruh  Pengalaman  Kerja  Terhadap  Kinerja  Penyuluh  Pertanian  di  Kabupaten Landak
Pengalaman kerja memiliki koefisien sebesar 191 dengan signifikansi probability bernilai 0,091 yaitu lebih rendah dibandingkan dengan 0,10 kesimpulannya H0 diterima. Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  pengalaman  kerja  terhadap performa tenaga  instruktur  dikarenakan  pengalaman  profesional  yang  panjang
memengaruhi  efikasi  diri  yang  lebih  baik,  sehingga penyuluh menunjukkan  tingkat kinerja yang lebih tinggi. Adanya pengalaman kerja yang tinggi menyebabkan penyuluh mampu beradaptasi terhadap kondisi kelompok tani yang dibina dan kebijakan yang ada, sehingga akan meningkatkan kinerja penyuluhan yang dilakukan.
d.  Pengaruh  Jarak  Wilayah  Kerja  Terhadap  Kinerja  Penyuluh  Pertanian  di  Kabupaten Landak
Jarak lokasi kerja  memiliki nilai koefisien sebesar -318 dengan nilai probabilitas signifikansinya senilai 0,082 yang mana lebih tinggi dibanding 0,05 yang berarti bahwa pengaruh  jarak  lokasi  kerja  tidak  signifikan  terahadap  kinerja  penyuluh  di  Kabupaten Landak. Jarak wilayah kerja memang sudah ditentukan oleh Dinas Pertanian Kabupaten. Setiap  penyuluh  telah  memiliki  wilayah  kerja  sendiri-sendiri,  dimana  penyuluh  akan bertempat tinggal di sekitar wilayah kerja mereka dengan jarak antara 5 sampai dengan 10  km.  Hal  ini  tentu  sudah  menjadi  komitmen  bagi  penyuluh  untuk  memberikan pendampingan kepada kelompok binannya, sehingga jarak wilayah kerja menjadi tidak berpengaruh signifikan dalam kinerja penyuluh pertanian.
e. Pengaruh Ketersediaan Sarana dan Prasarana Terhadap Kinerja Penyuluh Pertanian di Kabupaten Landak
Besaran  pengaruh  ketersediaan  sarana  dan  prasarana  adalah  sebesar  1,671  dengan probabilitas signifikansinya senilai 0,309 yaitu skornya lebih tinggi dari 0,05 atau dapat dikatakan  ketersediaan  sarana  dan  prasarana  tidak  berpengaruh  nyata  terhadap  kinerja penyuluh  di  Kabupaten  Landak.  Hasil  ini  dikarenakan  sarana  dan  prasarana  yang disediakan oleh pemerintah  dalam kondisi yang sama dimana sebagian besar penyuluh memang  tidak  memperoleh  bantuan  sarana  prasarana  dari  pemerintah  baik  berupa kendaraan dinas atau yang lainnya. Oleh karena itu, dengan kondisi tidak adanya sarana prasarana  yang  tersedia  untuk  menunjang  kinerja,  maka  ketersediaan  sarana  prasarana tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja penyuluh pertanian di Kabupaten Landak.
f.  Pengaruh  Total  Keseluruhan  Kelompok  Tani  Binaan  Terhadap  Kinerja  Penyuluh Pertanian di Kabupaten Landak
Koefisien  regresi  pengaruh  total  keseluruhan  kelompok  tani  binaan  terhadap kinerja penyuluh sebesar -559 dengan nilai signifikansi sebesar 0,571 yang mana lebih tinggi terhadap 0,05 sehingga dapat dikatakan tidak ada pengaruh jumlah kelompok tani binaan terhadap kinerja penyuluh. Hasil ini selaras dengan penelitian Paginian dkk (2021) yang  menunjukkan  tidak  ada  pengaruh  antara  kelompok  tani  binaan  dengan  kinerja penyuluh.  Setiap  penyuluh  memperoleh  kelompok  binaan  sebanyak  7-9  kelompok, dengan Sebagian besar penyuluh memperoleh kelompok binaan sebanyak 9 kelompok. Adapun  pembagian  kelompok  tersebut  sudah  berdasarkan  pada  wilayah  kerja  dan pemerataan dengan melihat jumlah penyuluh yang tersedia. Sehingga berapa pun jumlah kelompok  binaannya,  penyuluh  akan  memaksimalkan  potensi  kelompoknya  dan meningkatkan kinerja kelompoknya.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan nilai prestasi kerja penyuluh di daerah penelitian sudah  mendapatkan  predikat  kerja  yang  baik  berdasarkan  Kementerian  Pertanian Republik Indonesia. Sedangkan berdasarkan analisis regresi linier berganda, pendidikan formal berpengaruh positif terhadap kinerja instruktur pertanian, pengalaman profesional
instruktur,  serta  ketersediaan  sarana  dan  prasarana  penyuluhan  dari  Kementerian Pertanian Perikanan dan Ketahanan Pangan di wilayah Landak. Meskipun faktor seperti umur, jarak tempat kerja dan jumlah kelompok tani yang didukung tidak penting, namun hal ini dapat mempengaruhi kinerja penyuluh.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS. (2022). Luas Wilayah Kabupaten Landak. Landak: BPS
Christine, D., Wijaya, J., Chandra, K., Pratiwi, M., Lubis, M. S., & Nasution, I. A. (2019). Pengaruh Profitabilitas, Leverage, Total Arus Kas dan Ukuran Perusahaan terhadap Financial Distress pada Perusahaan Property dan Real Estate yang Terdapat di Bursa Efek Indonesia Tahun 2014-2017. Jesya (Jurnal Ekonomi & Ekonomi Syariah) , 2 (2), 340–350. https://doi.org/10.36778/jesya.v2i2.102
Harlan.  (2018). Analisis  Regresi  Linear (J.  Slameto  (ed.);  1st  ed.,  Vol.  53,  Issue  9). Gunadarma.
Hariyati,  R.,  Rahman,  R.Y.,  Zainuddin,  A.  2018.  Analisis  Kuantitatif:  Konsep  dan Aplikasi untuk Permasalahan penelitian Agribisnis. Jember: Unej Press.
Kaylana  Cruisietta,  S.  S.  Y.  Y.  (2020).  Pengaruh  Green  Marketing  Dan  Brand  Image Terhadap  Keputusan  Pembelian  Produk  The  Body  Shop  Indonesia  (Studi  Kasus Pada Followers Account Twitter @TheBodyShopIndo). Jurnal Ilmiah M-Progress , 10 (1), 1–9. https://doi.org/10.35968/m-pu.v10i1.371
Landak,  D.  P.  K.  (2018).  Renstra  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Landak. Angewandte Chemie International Edition , 6 (11), 951–952.
Limapoccoe, D., Cenrana, K., & Maros, K. (2022). Analisis Kinerja Penyuluh Terhadap Pelaksanaan  Tugas  Pokok  Penyuluh  Pertanian  di  Desa  Limapoccoe  Kecamatan Cenrana Kabupaten Maros. Jurnal Ilmiah Agribisnis , 10 , 69–79. https://doi.org/10.46918/agribis.v15i1.1270
Paginian, E., Kurniati, D., Hamid, A., Agribisnis, M., Pertanian, F., Pontianak, U. T., & Barat,  K.  (2021). Strategi  Peningkatan  Kinerja  Penyuluh  Di  Kabupaten  Landak. 17 (2), 135–142.
Sari, I. M., Rinaldi, A., & Putra, F. G. (2020). Pengaruh Sisa Hasil Usaha (SHU) pada Koperasi menggunakan Regresi Linear Berganda. MAJU: Jurnal Ilmiah Pendidikan
Matematika , 7 (2), 110–120. https://www.ejournal.stkipbbm.ac.id/index.php/mtk/article/view/495/443

## Halaman ini sengaja dikosongkan