## ANALISIS KORELASI PEARSON BIAYA PRODUKSI TERHADAP LUAS LAHAN PETANI GARAM DI KECAMATAN BOLO KABUPATEN BIMA

## PEARSON CORRELATION ANALYSIS OF PRODUCTION COSTS ON THE LAND AREA OF SALT FARMERS IN BOLO SUB-DISTRICT, BIMA DISTRICT
Anna Apriana Hidayanti 1 *, Eka Nurminda Dewi Mandalika 2
12 Program Studi Agribisnis , Fakultas Pertanian Universitas Mataram, Indonesia
*Email: anna_apriana@unram.ac.id
Diterima: 20 Januari 2023. Disetujui: 29 Maret 2023. Dipublikasikan: 4 April 2023
Abstrak  : Di  Indonesia,  garam  banyak  diproduksi  dengan  cara  menguapkan  air  laut  pada  sebidang  tanah  pantai dengan bantuan  angin dan sinar matahari sebagai  sumber  energi  penguapan.  Keadaan  tersebut  di  atas  didukung  oleh kondisi  perairan  negara  Indonesia  salah  satunya  Kecamatan  Bolo  desa  Sanolo  menempati  urutan  pertama  dalam produksi  garam  di  Kabupaten Bima sehingga  banyak  penduduk  bekerja  sebagai  petani  garam.  Biaya  produksi  pada petani  garam  di  Kecamatan  Bolo  meliputi  unsur-unsur  upah  tenaga  kerja,  biaya  penyusutan  peralatan  produksi seperti (mesin pompa, linggis, karung, kincir angin) biaya bensin dalam mengaktifkan alat bantu produksi kemudian biaya pajak pertahun. Berdasarkan paparan diatas tujuan penelitian ini untuk mengetahui tingkat keeratan hubungan antar variabel dalam faktor biaya produksi terhadap luas lahan dengan metode Uji Korelasi Pearson. Ada 60 sampel petani garam  yang didapat dengan purposive sampling di dapatkan hasil. Dari hasil Uji Analisis Korelasi Person yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa untuk variabel biaya bensin, variabel penyusutan alat, biaya pajak lahan dan biaya tenaga kerja memiliki hubungan yang searah dan signifikan, semakin luas lahan yang dimiliki petani  garam  di  Kecamatan  Bolo  Kabupaten  Bima  maka  semakin  tinggi  biaya  bensin,  variabel  penyusutan  alat, biaya pajak lahan dan biaya tenaga kerja.
Kata Kunci : Biaya Produksi, Garam, Korelasi Pearson, Luas Lahan, Petani, Petani Garam
Abstract : In Indonesia, salt is produced by evaporating seawater on a piece of coastal land with the help of wind and sunlight as a source of evaporation energy. The above situation is supported by the condition of the waters of Indonesia, one of which is Bolo Sub-district, Sanolo Village, which ranks first in salt production in Bima Regency, so  that  many  people  work  as  salt  farmers.  Production  costs  for  salt  farmers  in  Bolo  District  include  elements  of labor  wages,  depreciation  costs  of  production  equipment  such  as  (pump  machines,  crowbars,  sacks,  windmills) gasoline costs in activating production aids then tax costs per year. Based on the explanation above, the purpose of this study is to determine the level of relationship between variables in the production cost factor on land area with the Pearson Correlation Test method. with purposive sampling there are 60 samples of  salt  farmers obtained. the results of the Person Correlation  Analysis Test that has been done it can be concluded that  for variable  gasoline costs, variable depreciation of tools, land tax costs and labor costs have a unidirectional and significant relationship, the  more  land  owned  by  salt  farmers  in  Bolo  District,  Bima  Regency,  the  higher  the  cost  of  gasoline,  variable depreciation of tools, land tax costs and labor costs.
Keywords : Production Cost, Salt, Pearson Correlation, Land Area, Farmer, Salt Farmer

## PENDAHULUAN
Di  Indonesia,  garam  banyak  diproduksi dengan  cara  menguapkan air laut pada sebidang tanah pantai dengan bantuan angin dan sinar matahari sebagai sumber energi penguapan. Sementara itu, “Kementerian  Perindustrian  menghitung,  kebutuhan garam  nasional  2016  diperkirakan  sekitar  2,6  juta ton dan sektor industri yang paling banyak menggunakan  garam  adalah  industri chlor  alkali plant (soda kostik), aneka pangan dan farmasi” [1] Keadaan tersebut di atas didukung oleh kondisi perairan  negara  Indonesia.  Menurut  Badan  Pusat Statistik  Indonesia  (BPS)  tahun  2016,  bahwa  luas wilayah  perairan  mencapai  5,8  juta  km 2 atau  sama dengan  ¾  dari  luas  wilayah  Indonesia.  Luas  perairan tersebut terdiri dari Zona Ekonomi Eksklusif (ZEE) 2,7 juta  km 2 ,  laut  nusantara  2,3  juta  km 2 dan  perairan teritorial  0,8  juta  km 2 .  Sedangkan  Provinsi  Nusa
Tenggara  Barat  (NTB)  itu  sendiri  memiliki  jumlah perairan  lautnya  sekitar  29.159,05  km 2 ,  panjang pantai  2.333  km  dan  perairan  karang  sekitar  3.601 km 2 ,  dan  Kabupaten  Bima  sendiri  luas  perairan lautnya sekitar 3. 760, 33.  Untuk jumlah perairan dan laut yang begitu tinggi terkadang masyarakatnya masih sangat  kesulitan  mengelolah  sumber  daya  yang  ada terutama  sumber  daya  laut.  Terutama  masyarakat Kecamatan  Woha  yang  bertempat  tinggal  disekitar parairan  yaitu  desa  Talabiu,  Penapali,  Godo,  Muku, Sondo Sia dan masih banyak desa-desa lain sepanjang jalan raya dekat pantai sampai ke kecamatan Bolo dan Madapangga.  Serta  kecamatan  lain  seperti  Sape, Lambu, Monta dan Bolo ” [2]. Berdasarkan data pada lampiran  1,  terdapat  6  (Enam)  Kecamatan  di Kabupaten  Bima  yang  memiliki  produksi  garam,
dengan  kata  lain  sebagian  masyarakat  berprofesi sebagai petani garam.
Dari data tersebut Kecamatan Bolo desa Sanolo menempati urutan pertama dalam hal produksi garam, dengan  jumlah  3,387.49  Ton  pada  tahun  2016, 29,310.14  ton  pada  tahun  2017,  42,628.82  ton  pada tahun  2018  dan  dikuti  oleh  desa  Talabiu,  Penapali, Darusalam  Pandai,  Donggolo,  Soro  dan  terakhir Sondosia.  Artinya  dalam  data  tersebut  tingkat produksi  tertinggi  berada  di  Kecamatan  Bolo  Desa Sanolo.  Kemudian  produktivitas  garam  tertinggi  di Kabupaten  Bima  yaitu  pada  tahun  2017  sebesar 2.561,83.
Tabel 1 . Luas Lahan Produksi Garam di Desa Sanolo Luas Lahan (Ha) Jumlah Responden (orang) Presentase(%) <1 18 30 1-2 40 67 3-4 2 3 Jumlah 60 100 Sumber: Data Primer Diolah 2019
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa kisaran  luas  lahan  <1  Ha  sebanyak  18  orang  (30%) artinya  ada  18  orang  (30%)  yang  memproduksi garam hanya sedikit saja dalam setiap produksi, pada kisaran 1-2 Ha sebanyak 40 orang (67%) artinya ada 40  orang  (67%)  yang  memproduksi  garam  sedang dalam  setiap  produksi,  dan  pada  kisaran  3-4 sebanyak  2  orang  (3%)  artinya  ada  2  orang  (3%) yang  memproduksi  garam  sangat  banyak  dalam setiap produksi. Luas  Lahan  merupakan  modal awal untuk  usahatani  garam  dalam  memproduksi  garam, karena  besar  kecilnya    luas  lahan  dapat mempengaruhi  hasil  produksi  garam  selama  proses produksi  dan  juga  dapat  mengetahui  besar  kecilnya biaya  yang  dikeluarkan  sehingga  pajak  yang  harus dibayarkan selama setahun sesuai dengan luas lahan dan pendapatan yang diterima petani. Biaya produksi dapat didefinisikan sebagai semua pengeluaran yang dilakukan  oleh  petani  garam  untuk  memperoleh faktor-faktor produksi dan bahan-bahan mentah yang akan  digunakan  untuk  menciptakan  barang-barang yang diproduksi petani garam tersebut ( ” [3] Harga  pokok  produksi  sering  juga  disebut biaya  produksi.  Biaya  produksi  adalah  biaya  yang dikeluarkan  untuk  mengolah  bahan  baku  menjadi produk  jadi.  Biaya  produksi  digolongkan  menjadi tiga  jenis  yaitu:  biaya  bahan  baku  langsung,  biaya tenaga kerja langsung, biaya overhead pabrik. [4]
Biaya  produksi  pada  petani  garam  di kecamata  Bolo  meliputi  unsur-unsur  upah  tenaga kerja , biaya Penyusutan peralatan produksi seperti ( mesin  pompa,  linggis,  karung,  kincir  angin)    biaya bensin  dalam  mengaktifkan  alat  bantu  produksi kemudian biaya pajak pertahun. Berdasarkan paparan diatas  peneliti  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat keeratan hubungan antar variabel dalam faktor biaya produksi  terhadapa  luas  lahan  dengan  metode  Uji Korelasi Pearson .

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  survey.  Menurut  [5] metode  survey  merupakan  metode  yang  dilakukan pada  populasi  besar  maupun  kecil,  tetapi  data  yang dipelajari adalah  data dari  sampel  yang diambil dari populasi  tersebut,  sehingga  ditemukan  kejadian- kejadian  relatif,  distribusi  dan  hubungan-hubungan antar variabel, sosiologis maupun psikologis.
Dalam  penelitian  ini,  unit  analisis  yang digunakan    adalah  usahatani  garam  yang  dijalankan oleh  petani  garam  di  Kecamatan  Bolo  Kabupaten Bima. Penelitian ini dilaksanakan di Kecamatan Bolo Kabupaten  Bima,  pemilihan  lokasi  dilakukan  secara sengaja  ( purposive sampling). Karena di daerah ini merupakan  penghasil  garam  atau  dijadikan  sentra produksi  garam  terbesar  di  Kabupaten  Bima.  Di Kecamatan Bolo terdapat 14 desa, yaitu desa Sanolo, Sondo,  Bontokape,  Timu,  Leu,  Tambe,  Rasabou, Rato, Kananga, Nggembe, Tumpu, Rada,
Darussalam  dan  Kara.  Dari  14  desa  tersebut  dipilih tiga  desa  yaitu  Desa  Sondo,  Desa  Sanolo  dan  Desa Darussalam.
Petani  responden  diambil  secara  “Quota Sampling”  dan  ditetapkan  sebanyak  60  orang responden  dari  populasi  petani  garam  di  tiga  desa tersebut  yakni  sebanyak  2.023  orang  petani. Selanjutnya  penentuan  responden  di  masing-masing desa  sampel  dilakukan  dengan  teknik  “Proporsional Sampling” yaitu:
Desa Sanolo = x 60 = 44 Desa Sondo = x 60 = 7 Desa Darussalam = x 60 = 9

## Sumber: [6]
Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  teknik Accidental Sampling yang rianciannya disajikan pada gambar  berikut:
Kecamatan Bolo Kecamatan Bolo Desa Sanolo Desa Sondo n= 7 Desa Darussalam n= 44 N= 60 n= 9 Kecamatan Bolo Desa Sanolo Desa Sondo n= 7 Desa Darussalam n= 44 N= 60 n= 9 Desa Sanolo Desa Sondo n= 7 Desa Darussalam n= 44 N= 60 n= 9
Gambar 1. Bagan Teknik Penentuan Responden
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah: Y : Luas Lahan X 1 : Biaya Bensin X 2 : Biaya penyusutan alat X 3
: Biaya Pajak lahan X 4 : Biaya Tenaga Kerja

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  sebagai  berikut:  Analisis  Korelasi  Analisis yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analsisi korelasi  ganda.  Analisis  korelasi  ganda  digunakan untuk  mengetahui besarnya atau kekuatan  hubungan antara  ketiga  variabel  atau  lebih,  serta  untuk mengetahui  kontribusi  yang  diberikan  secara simultan  oleh  variabel  X1  dan  X2  terhadap  nilai variabel  Y  dan  kontribusi  secara  parsial  yang diberikan  oleh  variabel  X1  terhadap  Y  serta  X2 terhadap  Y.  Dengan  menggunakan  keyakinan  95%, taraf  signifikansi  5%  dan  nilai  probabilitas  0,05. Pengambilan  keputusan  untuk  analisis  ganda  ini meliputi  nilai  pearson  correlation  yang  tertera  pada output SPSS dan signifikansi. Apabila signifikansi < 0,05  maka  berkorelasi,  namun  bila  sebaliknya (signifikansi hitung > 0,05) maka ditidak berkorelasi. Menurut  [7].  Koefisien  korelasi  tersebut  dapat dirumuskan sebagai berikut:
Keterangan: R yx1x2 : koefisien korelasi ganda antara variabel x1 dan x2 ryx1 : koefisien korelsi X1 terhadap Y ryx2 : koefisien korelsi X2 terhadap Y rx1x2   : koefisien korelsi X1 terhadap X2
Sebelum menghitung analisis korelasi pearson dilakukan dulu tahapan uji normalitas
1. Uji Normalitas
Uji  Normalitas  bertujuan  untuk  mengetahui apakah data yang dianalisis berdistribusi normal atau  tidak,  maka  digunakan  uji  statistik Kolmogorov Smirnov (K-S). Menurut [8], untuk menguji non-parametrik Kolmogorov - Smirnov, maka pengambilan keputusannya ialah:
a. Jika  nilai  signifikan  >0.05  maka  data berdistribusi secara normal.
b. Jika nilai signifikan  < 0.05 maka data tidak berdistribusi secara normal Tabel 2. Tabel Uji Normalitas Variabel Asymp. Sig. (2- tailed) Signifikansi >0,05 Luas lahan 0.357 > 0.05 Biaya Bensin 0.174 > 0.05 Biaya penyusutan alat 0.147 > 0.05 Biaya Pajak lahan 0.357 > 0.05 Biaya Tenaga Kerja 0.339 > 0.05 Sumber: Data Primer Diolah 2019
Dari
hasil uji normalitas diatas menggunakan  uji  Kolmogorov-Smirnov  (K-S) diperoleh nilai signifikan yaitu pada variabel (Y) luas lahan, variabel (X1) Biaya Bensin, variabel (X2) Biaya penyusutan alat, variabel, (X3) Biaya pajak lahan dan variabel (X4) Biaya tenaga kerja nilai  signifikan  yang  diperoleh  lebih  besar  dari pada  0,05.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa seluruh  variabel  yang  di  analisis  berdistribusi normal sesuai dengan penelitian [9] bahwa untuk variable biaya produksi berdistribusi normal.
2. Uji Analisis Korelasi Pearson
Analisis  korelasi  pearson  berfungsi  untuk mencari besarnya hubungan dan konstribusi dua variabel  bebas  (X)  atau  lebih  secara  simultan (bersama-sama)  dengan  variabel  terikat  (Y). Korelasi  pearson  merupakan  angka  yang menunjukkan arah dan kuatnya hubungan antara dua  variabel  independen  secara  bersama-sama atau lebih dengan satu variabel dependen. Model korelasi  pearson  melibatkan  lebih  dari  satu variabel bebas atau prediktor. Dengan menggunakan  keyakinan  95%,  dan  nilai signifikansi  0,05. Pengambilan  keputusan  untuk analisis  ganda  ini  meliputi  nilai  pearson correlation  yang  tertera  pada  output  SPSS  20 pada  nilai  signifikansi.  Apabila  signifikansi  < 0,05  maka  terdapat  korelasi,  namun  bila sebaliknya  signifikansi  >  0,05  maka  tidak terdapat  korelasi.  Menurut  [10]  untuk  melihat derajat  hubungan  maka  dapat  dengan  pedoman pada analisi Pearson sebagai berikut:
a. Nilai  Pearson  correlation  0,00  s/d  0,20  = tidak ada korelasi.
b. Nilai  Pearson  correlation  0,21  s/d  0,40  = korelasi lemah.
c. Nilai  Pearson  correlation  0,41  s/d  0,60  = korelasi sedang.
d. Nilai  Pearson  correlation  0,61  s/d  0,80  = korelasi kuat.
e. Nilai  Pearson  correlation  0,81  s/d  1,00  = korelasi sempurna.
Tabel 3. Hasil Analisis Korelasi Pearson Biaya Bensin Terhadap Luas Lahan Variabel Biaya- bensin Luas lahan Biaya Bensin Pearson Correlation 1 .820 ** Sig. (2-Tailed) .000 N 60 60 Luas Lahan Pearson Correlation .820 ** 1 Sig. (2-Tailed) .000 N 60 60 Sumber: Data Primer Diolah 2019 Dengan hipotesis: Ho
: Tidak adanya hubungan yang signifikan antara biaya bensin terhadap luas lahan petani garam
H1 : Adanya hubungan yang signifikan antara biaya bensin terhadap luas lahan petani garam.
Dari hasil Uji Analisis Korelasi Person tabel di  atas  diketahui  bahwa  biaya  bensin  terhadap luas lahan petani garam memiliki nilai signifikan yaitu  0,000.  Nilai  signifikan  antara  biaya  benih terhadap luas lahan usahatani padi sawah adalah 0,002  <  0,05,  sehingga  nilai  signifikan  kurang dari  0,05  maka  dapat  diambil  kesimpulan  Ho ditolak  dan  H1  diterima  artinya  adanya hubungan  yang  signifikan  antara  biaya  bensin terhadap luas lahan petani garam . Hasil analisis korelasi antara biaya bensin  terhadap luas lahan petani  garam    diketahui  bahwa  nilai  koefisien korelasinya sebesar 0,820 yang artinya memiliki korelasi  sempurna  dengan  nilai  koefisien korelasi  yang  positif  yang  artinya  hubungan antara  biaya  bensin  dan  luas  lahan  memiliki hubungan  yang  searah.  Bahan  bakar  bensin sangat  diperlukan  untuk  menghidupkan  mesin guna  mengalirkan  air  asin  ke  tambak  garam, sehingga  semakin  luas  lahan  tambak  yang  di miliki petani  maka semakin banyak juga bensin yang  digunakan  sehingga  biaya  bensin  juga semakin tinggi [10].
Tabel 4 . Hasil Analisis Korelasi Pearson Biaya Penyusutan alat Terhadap Luas Lahan
Variabel Biaya penyusut an_alat Luaslah an Biaya penyusutanal at Pearson Correlatio n 1 .888 ** Sig. (2- tailed) .000 N 60 60 Luas lahan Pearson Correlatio n .888 ** 1 Sig. (2- tailed) .000 N 60 60 Sumber: Data Primer Diolah 2019 Dengan hipotesis: Ho : Tidak adanya hubungan yang signifikan antara biaya penyusutan alat terhadap luas lahan petani garam H1 : Adanya hubungan yang signifikan antara biaya penyusutan alat terhadap luas lahan petani garam
Dari hasil Uji Analisis Korelasi Person tabel di  atas  diketahui  bahwa  biaya  penyusutan  alat terhadap luas lahan petani  garam  memiliki  nilai signifikan  yaitu  0,000.  Nilai  signifikan  antara biaya  penyusutan  alat  terhadap  luas  lahan usahatani  padi  sawah  adalah  0,000  <  0,05, sehingga nilai  signifikan  kurang dari 0,05 maka dapat  diambil  kesimpulan  Ho  ditolak  dan  H1
diterima  artinya  adanya  hubungan  yang signifikan antara biaya penyusutan alat terhadap luas  lahan  petani  garam.  Hasil  analisis  korelasi antara biaya penyustan alat  terhadap luas lahan petani  garam    diketahui  bahwa  nilai  koefisien korelasinya sebesar 0,888 yang artinya memiliki korelasi  sempurna  dengan  nilai  koefisien korelasi  yang  positif  yang  artinya  hubungan antara  biaya  bensin  dan  luas  lahan  memiliki hubungan  yang  searah.  Biaya  Penyusutan  Alat adalah  alokasi  biaya  perolehan  atau  sebagian besar  harga  perolehan  suatu  aset  tetap  selama masa  manfaat  aset  itu.  Besar  nilai  yang  dapat disusutkan adalah selisih antara harga perolehan dengan  nilai  sisa,  yaitu  nilai  aset  itu  pada  akhir masa manfaatnya sehingga biaya penyusutan alat masuk  dalam  kategori  biaya  tetap.  Biaya penyusutan  alat  dipengaruhi  oleh  jenis  dan banyaknya  alat  yang  digunakan  dan  dimiliki petani garam tersebut. Jenis alat yang digunakan oleh  petani  garam  adalah  cangkul,  ember, kincing  angin,  sekop,  selang,  pengais,  linggis dan karung.
Tabel 5. Hasil Analisis Korelasi Pearson Biaya pajak Terhadap Luas Lahan Variabel Biaya pajak lahan Luas lahan Biaya pajak lahan Pearson Correlation 1 .987 ** Sig. (2-tailed) .000 N 60 60 Luas lahan Pearson Correlation .987 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 60 60 Sumber: Data Primer Diolah 2019 Dengan hipotesis: Ho : Tidak adanya hubungan yang signifikan antara biaya pajak terhadap luas lahan petani garaM.
H1 : Adanya hubungan yang signifikan antara biaya pajak terhadap luas lahan petani garam
Dari hasil Uji Analisis Korelasi Person tabel di  atas  diketahui  bahwa  biaya  pajak  lahan terhadap luas lahan petani  garam  memiliki  nilai signifikan  yaitu  0,000.  Nilai  signifikan  antara biaya  penyusutan  alat  terhadap  luas  lahan usahatani  padi  sawah  adalah  0,000  <  0,05, sehingga nilai  signifikan  kurang dari 0,05 maka dapat  diambil  kesimpulan  Ho  ditolak  dan  H1 diterima  artinya  adanya  hubungan  yang signifikan antara biaya pajak lahan terhadap luas lahan petani garam. Hasil analisis korelasi antara biaya penyustan alat  terhadap luas lahan petani garam    diketahui  bahwa  nilai  koefisien korelasinya sebesar 0,987 yang artinya memiliki korelasi  sempurna  dengan  nilai  koefisien
korelasi  yang  positif  yang  artinya  hubungan antara  biaya  bensin  dan  luas  lahan  memiliki hubungan  yang  searah  sehingga  semakin  luas lahan  yang  dimiliki  sehingga  biaya  pajak semakin tinggi .
Tabel 6. Hasil Analisis Korelasi Pearson Biaya tenaga kerja Terhadap Luas Lahan Variabel Biaya tenagak erja Luas lahan Biaya_t enagak erja Pearson Correlation 1 .666 ** Sig. (2-tailed) .000 N 60 60 Luas_la han Pearson Correlation .666 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 60 60 Sumber: Data Primer Diolah 2019 Dengan hipotesis : Ho : Tidak adanya hubungan yang signifikan antara biaya tenaga kerja terhadap luas lahan petani garam H1
: Adanya hubungan yang signifikan antara biaya tenaga kerja  terhadap luas lahan petani garam
Dari hasil Uji Analisis Korelasi Person tabel di  atas  diketahui  bahwa  biaya  tenaga  kerja terhadap luas lahan petani  garam  memiliki  nilai signifikan  yaitu  0,000.  Nilai  signifikan  antara biaya tenaga kerja  terhadap luas lahan usahatani padi  sawah  adalah  0,000  <  0,05,  sehingga  nilai signifikan  kurang  dari  0,05 maka  dapat  diambil kesimpulan  Ho  ditolak  dan  H1  diterima  artinya adanya  hubungan  yang  signifikan  antara  biaya tenaga  kerja  terhadap  luas  lahan  petani  garam. Hasil  analisis  korelasi  antara  biaya  tenaga  kerja terhadap  luas  lahan  petani  garam    diketahui bahwa  nilai  koefisien  korelasinya  sebesar  0,666 yang artinya memiliki korelasi kuat dengan nilai koefisien  korelasi  yang  positif  yang  artinya hubungan  antara  biaya  bensin  dan  luas  lahan memiliki  hubungan  yang  searah.  Pada  kegiatan pertama usahatani garam yaitu persiapan tambak paling  banyak  mengeluarkan  biaya  karena jumlah  tenaga  kerja  yang  digunakan  lebih banyak  dibandingkan  dengan  jumlah  tenaga kerja  pada  jenis  kegiatan  lainnya,  dan  jumlah hari  pada kegiatan persiapan  tambak lebih lama dibandingkan  dengan  jumlah  hari  pada  jenis kegiatan  lainnya.  Penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian [9] hubungan biaya tenaga kerja serah dengan  luas  lahan  karena  semakin  luas  lahan tambak petani garam maka kegiatan tenaga kerja semakin banyak sehingga upah atau pembiayaan lain  untuk  tenaga  kerja  juga  semakin  tinggi, apalagi  petani  tambak  juga  menggunkan  tenaga kerja  dalam  keluarga  dan  di  luar  keluarga sehingga upah untuk tenaga kerja tinggi.

## KESIMPULAN
Dari hasil analisis yang telah dilakukan maka dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  variabel  biaya bensin,  variabel  penyusutan  alat,  biaya  pajak  lahan dan  biaya  tenaga  kerja  memiliki  hubungan  yang searah  dan  signifikan,  dan  variabel  biaya  pajak memiliki  korelasi  paling  tinggi  dengan  luas  lahan yang dimiliki petani garam, semakin luas lahan yang dimiliki petani garam di Kecamatan Bolo Kabupaten Bima  maka  semakin  tinggi  biaya  bensin,  variabel penyusutan  alat, biaya pajak  lahan dan biaya  tenaga kerja

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Widiarto.  (2013). Kementrian  Kelautan  dan Perikanan . Jakarta.
[2] Badan  Pusat  Statistik  NTB.  (2016). Nusa Tenggara  Barat  Dalam  Angka  2009-2015. Download.  ntb.bps.go.id  (diakses  tanggal  17 Februari 2019).
[3] Sukirno, Sadono. (2013). Mikro Ekonomi Teori Pengantar ,  Edisi  Ketiga  (Jakarta  :  PT.  Raja Grafindo Persada.
[4] Hansen, Mowen. (2009). Akuntansi Manajerial, Terjemahan  Dewi  Fitriasari  dan  Deny  Arnor Kwary, 7th ed . Salemba Empat, Jakarta.
[5] Sugiyono. (2018). Metode Penelitian
Kuantitatif . Bandung: Alfabeta. [6] Dinas  Kelautan  Dan  Perikanan  (2019). Pemerintah Kota Bima. https://kanlut.bimakota.go.id/ (17 Februari 2019). [7] Sugiyono. (2017). Metode Penelitian
Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D.  Bandung :Alfabeta, CV. [8] Gozaly, I. (2018). Aplikasi Analisis
Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  25. Edisi 9 . Semarang: Undip
[9] Liana, Nova., Saragih, FH., Basriwijaya, KMZ., &  Gustiana,  Cut.  (2022). Analisis  Hubungan Biaya  Produksi  Terhadap  Luas  Lahan Usahatani  Padi  Sawah  Di  Desa  Alue  Merbau Kecamatan  Langsa  Timur .  Jurnal  Inovasi Penelitian,  Vol.2  No.8  Januari  2022,  2557- 2564.
[10] Kementerian  Perdagangan.  (2019). Laporan Akhir  Analisis  Struktur  Biaya  Produksi  Garam Rakyat .  Pusat  Pengkajian  Perdagangan  Dalam Negeri.