## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online

## DAMPAK PEMBIAYAAN BANK KONVENSIONAL DAN BANK SYARIAH TERHADAP NILAI TUKAR PETANI DI SUMATERA
BARAT PASCA COVID-19
Fadlan Ashabul Hamid Email: fadlanhamid05@gmail.com Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Andalas Jl. Rasuna Said, Kubu Gadang, Kota Payakumbuh, Sumatera Barat
Bintang Rizky Abdullah Majo Saibah Email: bintangrizky@eb.unand.ac.id Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Andalas Jl. Rasuna Said, Kubu Gadang, Kota Payakumbuh, Sumatera Barat
Nur Ari Sufiawan
Email: nurarisufiawan@eb.unand.ac.id Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Andalas Jl. Rasuna Said, Kubu Gadang, Kota Payakumbuh, Sumatera Barat
Putri Ayu*
Email: putriayu@eb.unand.ac.id Ekonomi /Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Andalas Jl. Rasuna Said, Kubu Gadang, Kota Payakumbuh, Sumatera Barat

## ABSTRAK
Pembiayaan  Bank  Konvensional  dan  Syariah  di  Indonesia  merupakan  salah  satu  penunjang  pelaksanaan pembangunan dalam rangka peningkatan mutu hidup. Pembiayaan Sektor pertanian dilakukan pasca pandemic Covid-19 oleh Bank Konvensional dan Syariah di Sumatera Barat tentu jadi perhatian. Adanya pembiayaan ini diharapkan meningkatkan kesejahteraan petani. Kesejahteraan petani di dalam studi ini diproxykan dengan Nilai Tukar  Petani  atau  NTP  yang  merupakan  rasio  antara  indeks  harga  yang  diterima  petani  dengan  harga  yang dibayar  petani.  Namun  demikian,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menguji  pengaruh  apakah  ada  pengaruh signifikan dan positif terhadap pembiayaan sektor pertanian yang dilakukan oeh Bank Konvensional dan Bank Syariah di Sumatera Barat setlah Pandemi. Jenis studi ini adalah studi yang dilakukan untuk menguji bagaimana pengaruh  antara  variabel  satu  dengan  variabel.  Jenis  data  yang  digunakan  adalah  sekunder  dalam  bentuk bulanan. Adapun untuk  analisis  data menggunakan analisis regresi berganda dengan data bulanan dari  Januari 2021 sampai Juli 2022. Hasil dari Penelitian ini adalah Pembiayaan Bank Konvensional terhadap NTP Sumatera Barat  pasca  Covid-19  tidak  signifikan  namun  pertumbuhan  positif  terhadap  pertumbuhan  petani.  Sedangkan pembiayaan  Bank  Syariah  terhadap  NTP  signifikan  berslope  negative  terhadap  NTP  di  Sumatera  Barat  Pasca Pandemi Covid-19.
Kata Kunci: Nilai Tukar Petani, Pembiayaan, Regresi.

## ABSTRAK
Conventional  and  Shariah  Bank  Financing  in  Indonesia  in  one  of  the  support  for  the  implementation  of development in order to improve the quality of life. Financing the agricultural sector carried out after the Covid- 19 pandemic by Conventional and Islamic Banks in West Sumatra is certainly a concern. The existence of this financing is expected to improve the welfare of farmers. The welfare of farmers in this study is proxied by the farmer exchange Rate of NTP which is the ratio between the price index received by farmer and the price paid bg  farmers.  However,  the  purpose  of  this  study  is  to  examine  whather  thare  is  a  significant  and  positive influence on the financing of the agricultural sector carried out by conventional Bank and Islamic Bank is West

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online
Sumatra  after  the  pandemic.  This  type  of  study  is  a  study  conducted  to  test  how  the  influence  between  on variable and another. The type of data used is secondary in monthly form. As for data analysis using multiple regression  analysis  with  monthly  data  from  January  2021  to  july  2022.  The  results  of  this  study  are Conventional Bank Financing on the West Sumatra NTP after Covid-19 is not significant but positive growth on farmer growth. Meanwhile, Islamic Bank financing of NTP is significant with a negative slope towaeds NTP in west Sumatra after the Covid-19 Pandemic.
Keywords: Farmer Exchange Rate, Financing, Regression.

## PENDAHULUAN
Peningkatan kesejahteraan masyarat merupakan hal yang terus mendapatkan perhatian. Menurut  (Rachmat,  2013)  hal  yang  berkaitan  dengan  kesejahteraan  memiliki  beberapa  hal penting  antara  lain  kesejahteraan  merupakan  hak  seluruh  umat  manusia,  salah  satu  tujuan Indonesia  adalah  menyejahterakan  kehidupan  bangsa  yang  terdapat  pada  dalam  pembukaan UUD  1945,  peningkatan  kesejahteraan  menjadi  kesepakatan  dunia  yang  tertuang  dalam Sustainable  Development  Goals (SDGs)  dan  Kesejahteraan  masyarakat  salah  satu  prioritas dari pembangunan nasional maupun daerah.
Salah  satu  indikator  kesejahteraan  secara  makro  bisa  diukur  dari  tingkat  pendapatan sebuah  daerah/negara  (de  Vroey  &  Malgrange,  2016)  Semakin  tinggi  pendapatan  suatu daerah/negara  akan  semakin  sejahtera  suatu  negara  berupa  PDRB  (  Produk  Domestik Regional  Bruto).  PDRB  pada  dasarnya perhitungan dari individu  sebagai nilai  tambah  yang dihasilkan dari jumlah nilai barang dan jasa yang dihasilkan oleh pelaku ekonomi di negara atau  daerah  (Sulaksono,  2015).  Barang  dan  jasa  dari  hasil  kegiatan  ekonomi  disuatu  daerah yang  dibuat  didaerah  tersebut  tanpa  melihat  faktor  produksinya,  termasuk  dalam  produk domestik daerah yang bersangkutan.  PDRB sektor lapangan usaha menjadi daya tarik karena dengan ini bisa melihat sisi penerimaan dari 17 sektor yang ada. Masing-masing daerah akan memprioritaskan  sektor-sektor  yang  menjadi  unggulan  agar  semakin  cepat  pengganda multiplier untuk meningkatkan pertumbuhan PDRB suatu daerah.
Dari  berbagai  variabel  perhitungan  PDRB  suatu  negara  maupun  daerah,  diantaranya ada  perhitungan  dari  sektor  pertanian.  Peningkatan  produksi  sektor  pertanian  merupakan salah satu sumber peningkatan perekonomian petani dan meningkatkan perekonomian suatu negara  dan  daerah  yang  diukur  dengan  PDRB  (Sulaksono,  2015).  Pembangunan  sektor pertanian merupakan suatu proses perubahan sosial bagi masyarakat. Pelaksanaan yang akan dilakukan tidak hanya ditunjukan untuk meningkatkan kesejahteraan dan status sosial semata,

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online
namun juga untuk  mengembangkan potensi sumberdaya manusia, ekonomi, budaya, politik, lingkungan melalui perbaikan, pertumbuhan dan perubahan (Sudaryanto et al., 2018)
Menurut  data  (Badan  Pusat  Statistik,  2020)  Distribusi  dan  Laju  Pertumbuhan  PDB Indonesia Triwulan II-2022 menunjukkan bahwa sebesar 17,84% disumbangkan oleh industri pengolahan,  sebesar  14,  06%  dari  pertambangan  dan  Penggalian,  12,98  %  dari  Pertanian, Kehutanan  dan  Perikanan,  sebesar  12,71%  dari  Perdagangan  Besar  dan  eceran,  sisanya dipengaruhi  oleh  lapangan  usaha  Lainnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  peran  dari  sektor Pertanian masih sangat penting di Indonesia yaitu rangking 3 dari lapangan usaha lainnya.
Sumatera  Barat  sebagai  provinsi  yang  ada  di  Indonesia  tentunya  juga  menyumbang PDB  di  Indonesia.  Pada  tahun  2022,  Sumatera  Barat  menurut  (Statistik  &  Barat,  n.d.)  laju pertumbuhan ekonomi berada pada peringkat 26 dari 34 provinsi yang ada di Indonesia yaitu sebesar 4.36% yang lebih rendah dari PDB Indonesia yaitu sebesar 5.31%. Berdasarkan data BPS  Sumatera  Barat  terjadi  kontraksi  akibat  pandemik  Covid-19  pada  tahun  2020,  kinerja Sumatera  Barat  sudah  menunjukkan  kinerja  yang  membaik  pada  tahun  2021,  hal  ini  bisa terlihat dari posisi laju pertumbuhan yang meningkat dari  -1,61 % pada tahun 2020, menaik menjadi  3,29  %  pada  tahun  2021  dan  4,36%  pada  tahun  2022.  Jika  dilihat  dari  lapangan usaha  di  Sumatera  Barat,  Jasa  Keuangan  dan  Asuransi  tumbuh  paling  tinggi  yaitu  8,46%, dilanjutkan  dengan  jasa  lainnya  7,10%,  kemudian  Informasi  Kesehatan  sebesara  6,42%. Walaupun  Sektor  Pertanian  tidak  masuk  ke  dalam  tiga  besar  pertumbuhan  ekonomi  tetapi Distribusi  PDRB  tahun  2021,  sektor  lapangan  usaha  Pertanian  berada  pada  posisi  terbesar penyumbang  PDRB  Sumatera  Barat  yaitu  sebesar  (21,71%),  diikuti  Perdagangan  (15,77%), Transportasi (10,30%%).
Besarnya  peranan  sektor  unggulan  sebagai  peyumbang  terbesar  PDRB  Sumtera  Barat maka  ini  mengindikasikan  semakin  baiknya  sektor  pertanian.  Hal  ini  tentu  tidak  terlepas salah  satunya  dari  petani  Indonesia.  Namun  dibalik  itu,  untuk  melihat  tingkat  kesejahteraan petani, maka salah satu indikator yang bisa melihat kesejahteraan petani, bisa diukur dengan Nilai Tukar Petani. Semakin tinggi Nilai Tukar Petani (NTP) maka semakin sejahtera tingkat penghidupan petani. nilai tukar petani (NTP) harus diperhatikan sebagai salah satu indicator kesejahteraan  petani.  Perhitungan  NTP  dimulai  dari  harga  yang  diterima  oleh  petani  (HT) terhadap  harga  yang  dibayarkan  kepada  petani  (HB).  Konsep  NTP  ini  didasarkan  kepada kuantitas yang tetap (indeks laspeynes) dan belum sepenuhnya indikator kesejahteraan petani.

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online
Pentingnya NTP mengukur kesejahteraan petani (Keumala & Zainuddin, 2018), (Essa et al., 2022).
Sektor  pertanian  memiliki  peran  penting  dalam  kontribusi  di  negara  maupun  dunia. Sebagai  salah  satu  sektor  yang  penting  ini,  ada  kendala  yang  ditemukan  masyarakat  dalam akses  pembiayaan.  Diperlukan  adanya  suatu  model  pembiayaan  untuk  pertanian  guna meningkatkan  produksi,  dan  mengurangi  risiko  gagal  panen.  Semakin  rendah  gagal  panen petani,  dan  berkurangnya  berbagai  penyakit  tanaman,  maka  semakin  tinggi  hasil  produksi sektor  pertanian.  Hal  tersebut  termasuk  unsur  kesejahteraan  petani  dalam  kemampuan memenuhi kebutuhan pemasukan maupun pengeluaram rumah tangga petani. Semakin tinggi pendapatan  petani,  maka  semakin  tinggi  nilai  tukar  petani  yang  menyebabkan  pertukaran uang semakin tinggi yang berarti kesejahteraan petani maningkat. Arah dari nilai tukar petani mempunyai  kompunen.  Komponen  tersebut  ada  penerimaan  yang  mempunyai  arah  positif dan  pembayaran  yang  mempunyai  arah  negatif.  Ketika  komponen  pembayaran  lebih  tinggi dari penerimaan, maka nilai tukar petani akan menurun, demikian sebaliknya. Pergerakan ini menggambarkan naik turunnya kesejahteraan petani (Nirmala et al., 2016)
NTP  berkaitan  dalam  hal  membiayai  kebutuhan  rumah  tangga.  Pada  saat  pendapatan petani lebih besar dari kenaikan harga produksi pertanian dan berdampak pada daya belinya, hal  ini  akan  mengindentifikasi  bahwa  kemampuan  petani  menjadi  lebih  baik  atau  terjadi kenaikan  pendapatannya.  Meningkatkan  kesejahteraan  petani  dalam  sektornya,  memerlukan suatu  pembiayaan.  Menurut  2pembiayaan  dianggap  salah  satu  alat  untuk  memutuskan “lingkaran  setan”  dari  pendapatan  rendah,  kemampuan  persoalan  modal  yang  rendah, kemampuan  membeli  sarana  produksi,  produktifitas  usaha  petani  rendah,  dan  pendapatan rendah  petani.  Tentunya  pada  pembiayaan  dari  petani  juga  bermacam-macam,  namun  pada kesempatan  kali  ini  kami  akan  membahas  pengaruh  pembiayaan  Bank  Konvensional  dan Bank Konvensional terhadap NTP.
Pada  bank  syariah  pada  umumnya  memberikan  peluang  pembiayaan  kepada  sektor pertanian  sebagai  salah  satu  sekto  riil.  Selain  itu  bank  syariah  memberikan  pembiayaan kepada  sektor  pertanian  karena  pada  dasarnya,  bank  syariah  dalam  pemberian  pembiayaan kepada  sektor  pertanian  tidak  adanya  perhitungan  bunga,  tetapi  menggunakan  prinsip  bagi hasil dan pengambilan keuntungan secara jual beli. Dikutip menurut  (Asaad, 2011) 1) Bank syariah  tidak  menggunakan  perhitungan  bunga,  tetapi  menggunakan  prinsip  bagi  hasil  dan

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online
pengambilan keuntungan secara jual beli, 2) Prinsip besarnya pembagian keuntungan antara pemilik uang atau bank dan pengelola usaha atau petani yang diserahkan kepada kedua belah pihak  yang  bersangkutan  dengan  disesuaikan  masa  panen,  3)  usaha  pertanian  yang  kecil pendapatannya,  nisbah  yang  disepakati  tidak  sama  dengan  usaha  yang  lebih  besar pendapatannya,  mengingat  setiap  komoditi  usaha  pertanuan  memiliki  pendapatan  berbeda dan masa panen yang berbeda pula, (4) Petani tidak dibebani dengan bunga pinjaman, namun menlainkan pengembaliannya secara otomatis disesuaikan dengam masa panen.
Bank  syariah  merupakan  suatu  sistem  perbankan  yang  dikembangkan  berdasarkan syariat islam. Hal ini didasari oleh larangan dalam islam memungut atau memberi pinjaman dengan bunga, serta larangan berinstasi pada sektor-sektor haram, dimana yang   berbankan konvensional diperbolehkan.  Bank Syriah  sangat  cocok  untuk  mengembangkan pembiayaan sektor  riil,  salah  satunya  sektor  pertanian,  kehutanan  dan  sarana  pertanian  yang  memiliki karakter berbeda dengan sektor lain.  Perbankkan  syariah  sebagai  pendukung  pembiayaan petaniaan  secara  legal  dan  formal  merupakan  suatu  intermedinasi  keuangan.  Dikutip  dari (Lestari, 2018) pembiayaan sektor pertanian dapat digunakan untuk membiayai input seperti bibit, pupuk, pestisida, tenaga kerja, ataupun kebutuhan listrik. Dengan kebutuhan cenderung meningkat, maka peran lembaga keyangan seharusnya akan signifikan.
Menurut    (Ashari  &  Saptana,  2016))  sektor  pembiayaan  sangat  berperan  dalam kesejahteran  petani  yang  dikur  dari  NTP.  Mereka  mengungkapkan  pembiayaan  syariah berpospektif  untuk  meningkatkan  NTP.  Hasil  kualitatif  ini  di  dukung  oleh  penelitian terdahulu    (Essa et  al.,  2022)  yang  menguji pembiayaan BPRS  terhadap  NTP  menunjukkan hasil  bahwa  pembiayaan  BPRS  signifikan  mempengaruhi  kesejahteraan  petani  tetapi  tidak signifikan  dalam  resiko  pembiayaan.  Senada  dengan  itu  (Purwanto,  2018b)  di  Pulau Sumatera  menunjukkan  bahwa  pembiayaan  sektor  pertanian  pada  BUS  dan  UUS  signifikan mempengaruhi  sedangkan  pembiayaan  pada  BPRS  tidak  signifikan  mempengaruhi  nilai Tukar  Petani.  Selain  itu,  Hasil  tidak  signifikan  ditunjukkan  oleh  (Maulana,  2018)  dengan menggunakan  VECM,  terlihat  bahwa  pembiayaan  Perbankan  syariah  sektor  Pertanian,  NPF (Net Performing Financing) menunjukkan hasil tidak signifikan dalam jangka pendek, tetapi terdapat hubungan jangka  panjang  terhadap Nilai  tukar Petani  di  Indonesia.  Penelitian  yang berfokus  kepada  NTP  sektor  Tanaman  Pangan  di  antaranya  adalah  (Riyadh,  2015)  dengan menggunakan cob  doglas fungsi  sebagai  faktor  yang  mempengaruhi.  Masih  minimnya

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online
96 98 100 102 104 106 108 110 112 114 116 270 280 290 300 310 320 330 340 Ja n u a ri 2 0 2 1 F eb ru a ri 2 0 2 1 M a re t 2 0 2 1 A p ril 2 0 2 1 M e i 2 0 2 1 Ju n i 2 0 2 1 Ju li 2 0 2 1 A g u stu s 2 0 2 1
S ep -2 1 O kto b e r 2 0 2 1 N o v- 2 1 D e se m b e r 2 0 2 1
Ja n u a ri 2 0 2 2
F eb ru a ri 2 0 2 2
M a re t 2 0 2 2 A p ril 2 0 2 2 M e i 2 0 2 2 Ju n i 2 0 2 2 Ju li 2 0 2 2 N TP S u m b a r P em b ia ya a n Sy a ri a h (M il ya r R u p ia h ) Bulan Pembiayaan Bank Syariah
Indeks Nilai Tukar Petani
penelitian  mengenai  NTP  sektor  khusus  Sektor  tanaman  Pangan  dengan  variabel  diduga adalah  pembiayaan  oleh  bank  menjadi  alasan  selanjutnya  untuk  bisa  ditelusuri  lebih  dalam berdasarkan studi empiris yang sudah di dapatkan.
Gambar 1. Pembiayaan Bank Syariah Sumatera Barat dan NTP Sumatera Barat pada periode 2021- Juli 2022
Sumber: OJK dan BPS Sumbar
Pada gambar diatas bisa kita lihat bahwa ketika pembiayaan bank syariah berfluktuasi terhadap  NTP  dari  Jaunari  2021-Juli  2022.  Pada  gambar  diatas  bisa  dilihat  bahwa  ketika pembiayaan  Bank  Syariah  mengalami  penurunan,  maka  NTP  naik.  Begitupun  sebaliknya, namun  ini  belum  bisa  dikatakan  sepenuhnya.  Maka  dari  itu  peneliti  sangat  tertarik  melihat yang  terjadi  pada  pembiayaan  sektor  pertanian  yang  berdampak  pana  nilai  tukar  petani  di Provinsi Sumatera Barat.
Pembiayaan bank konvensional yang dikutip dari (Chikmah, 2016) menjelaskan prinsip yang  dipakai  oleh  bank  konvensional  dalam  mendapatkan  laba  menggunakan  dua  metode, yaitu; Pertama, menetapkan  suku  buga  sebagai  harga,  mulai  dari  simpnanan  seperti  giro, tabungan,  dan  deposito.  Demikian  pula  pinjaman  (kredit)  yang  ditentukan  berdasarkan tingkat suku bunga yang ditetapkan. Kedua, Untuk jasa-jasa bank lainnya pihak menerapkan sebagai biaya-biaya dalam nominal. (Pratiwi et al., 2020) menggunakan variabel NTP periode sebelumnya  dalam  memprediksi  nilai  NTP  dengan  menggunakan  seasonal  ARIMA (SARIMA)  dengan  memiliki out  of  sample  average  forecasting  error  rate (AFER)  periode Mei hingga November 2019 sebesar 0,55 persen.

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online
Pembiayaan  juga  memainkan  peranan  penting  dalam  pertumbuhan  sektor  pertanian. karena  memungkinkan  petani  untuk  membeli  input  pertanian  yang  diperlukan  untuk membutuhkan  dan  memperluas  pertanian.  (Akintayo  et  al.,  2012)  Mengamati  bahwa meskipun  kredit  perbankan  memiliki  peran  yang  vital  dalam  sektor  pertanian,  perbankan masih enggan untuk memajukan pembiayaan pertanian. Berbeda dengan itu, (Feryanto, 2019) mengungkapkan  komponen  pembiayaan  yang  mempengaruhi  kesejahteraan  petani  tersebut adalah kredit, subsidi pupuk, subsidi benih, dan PMA, sedangkan PMDN tidak berpengaruh signifikan terhadap NTP.
Penelitian  lain  yang  berfokus  pada  sektor  pertanian  mengungkapkan  bahwa  dengan Model  VAR    pinjaman  Bank  komersial  bidang  pertanian  dan  JUB  sigfikan  mempengaruhi jangka  panjang  dalam sektor pertanian di Nigeria  (Adeola  &  Ikpesu,  2016).  Senada dengan itu,  (Chandio  et  al.,  2022)  mengungkapkan  meningkatkan  sektor  perbankan,  pasar  kredit pedesaan  yang  efisien,  dan  meningkatkan  infrastruktur  berdampak  dalam  jangka  panjang dalam output sektor pertanian.
Namun  demikian  data  yang  diperoleh  dari  hasil  pembiayaan  Bank  Konvensional  di Sumatera Barat menunjukan sebagai berikut;
Gambar 2 Pembiayaan Bank Konvensional Sumatera Barat dan NTP Sumatera Barat (Series 2018=100) periode 2020- Juli 2022
Sumber: BPS dan OJK
Pada  data  gambar  diatas  menunjukan  bahwa  pembiayaan  Bank  Konvensional  ketika awal 2021, NTP naik seiringan keaikan pembiayaan Bank Konvensional. Namun pada april

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online
2022,  terjadi  keanehan  yang  berbeda  pada  sebelumnya.  Pada  april  2022  terjadi  kenaikan pembiayaan Bank Konvensional namun NTP malah menurun. Hal ini sangat menarik, untuk diteliti.  Bagaimana  sebenarnya  pengaruh  pembiayaan  Bank  Konvensional  sebenarnya berpengaruh  pada  NTP  dan  juga  bagaimana  pembiayaan  Bank  Syariah  berpengaruh  pada NTP di Sumatera Barat.

## METODE PENELITIAN
Didalam penelitian  ini adalah  eksplanatori  yang  mana dilakukakan untuk  melihat atau membuktikan hubungan sebab akibat  dan  menguji bagaimana pengaruh  antara satu variabel dengan  variabel  yang  lainnya.  Subjek  dalam  penelitian  ini  adalah  pembiayaan  bank konvensional,  bank  syariah dan nilai  tukar petani di  Sumatera Barat.  Bentuk  data  dari  studi ini adalah bulanan yang dimulai dari bulan Januari 2020, sampai Juli 2022.
Variabel  dalam  kajian  ini  terdiri  dari  2  variabel  yaitu  variabel  dependen  dan independen.  Variabel  dependen  adalah  variabel  yang  dipengaruhi  karena  adanya  variabel bebas.  Sedangkan  variabel  independen  merupakan  yang  mempengaruhi  sebab  perubahan variabel  dependen.  Adapun  variabel  dependen  dalam  kajian  ini  adalah  Nilai  Tukar  Petani (NTP), dan variabel independen adalah pembiayaan Bank Konvensional terhadap Pertanian, perburuan  dan  kehutanan  (X1)  dan  Bank  Syariah  merupakan  pembiayaan  Pertanian, perburuan  dan Kehutanans  (X2).  Selanjutnya  variabel dari  NTP akan  dilambangkan dengan Y, Bank Konvensional dengan X1, dan Bank Syariah dengan X2.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder.  Yang  mana  menurut  penelitian  dari (Purwanto 2018) data sekunder ialah data yang diperoleh oleh peneliti secara tidak langsung. Yang  artinya  data  diambil  dari  sumber  penyedia  data.  Sumber  data  Y  diambil  dari www.//sumbar.bps.go.id (Nilai Tukar Petani), dan X1, X2 diambil dari www.ojk.go.id (Bank Konvensional dan Bank Syariah).
Dalam  teknis  analisis  data  penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  berganda. Menurut  (Agus  Widarjono,  2013)  tentang  analisis  regresi  adalah  analisis  yang  mempelajari pengaruh  variabel  dependen  terhadap  satu  atau  lebih  variabel  independen  dengan  tujuan mengestimasi atau memprediksi nilai rata-rata variabel yang didasarkan variabel independen.
Persamaan regresi dengan dua predictor sebagai berikut;
Y t = α 0 +β 1 X 1t + β 2 X 2t + t …1

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online
Dimana; Y : Nilai Tukar Petani (%) X1 : Variabel independen Pembiayaan Bank Konvensional pada Sektor Pertanian (Milyar Rupiah) X2 : Variabel independen Pembiayaan Bank Syariah pada Sektor Pertanian (Milyar Rupiah)
β1 dan β2 : Koefisien regresi C : Angka konstanta
t : error term
Untuk  menguji  regresi  linear  berganda  ini,  akan  dilakukan  beberapa  pengujian.  Uji asumsi  ini  akan  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan.  Pengujian  yang  dilakukan  ada diantaranya, Pertama  uji  normalitas  data. pengujian  ini  bertujuan  untuk  melihat  apakah dalam suatu model regresi memiliki data distribusi normal atau tidak (Ghozali, 2018). kedua adalah pengujian Multikolineritas. Pengujian Multikolineritas bertujuan untuk melihat model regresi  memenuhi  asumsi  atau  tidaknya  multikolinieritas  (Agus  Widarjono,  2013). Maksudnya  ialah  tidak  adanya  hubungan  linier  antara  variabel  independen. Ketiga Heteroskedasitas.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  melihat  variabel  gangguan  mempunyai varian yang tidak konstan atau heteroskedastisitas (Agus Widarjono, 2013). Maksudnya ialah variabel  gangguan  tidak  saling  berhubungan  antara  observasi  dengan  observasi  lainnya. keempat Uji Autokorelasi. Pengujian ini  dilakukan dengan asumsi variabel gangguang  yang tidak  adanya  korelasi  antara  variabel  gangguan  satu  observasi  dengan  observasi  lain  (Agus Widarjono, 2013). Masalah dari autokorelasi ini muncul karena kesalahan pengganggu tidak bebas  dari  satu  observasi  dengan  obser  vasi  lainnya.  Tujuan  dari  autokerelasi  adalah  untuk melihat  ada  tidakya  korelasi  antara  kesalahan  pada  periode  (waktu  penelitian)  dengan kesalahan  penggunaan  pada  waktu  sebelumnya.  Korelasi  antara  variabel  biasanya  terjasi karena data time series seringkali menunjukan adanya autokorelasi positif dari pada negatif.
Karena biasanya pada data time series biasanya ada kesamaan pergerakan naik dan turun. Uji siginifikasi  berupa  uji  t  dua  arah,  uji  F  dan  uji  adjusted  R  square  dilakukan  di  dalam penelitian ini. Derajat kepercayaan yang digunakan adalah 90% atau alfa sebesar 10%.

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  melakukan  pengujian  hipotesis,  pada  analisis  regresi  ini  diperlukan  uji  asumsi klasik.  Uji  asumsi  diantaranya  ada  uji  normalitas,  multikolineritas,  hetetoskedasitas  dan autokorelasi.

## Uji Normlitas Data
Uji  normalitas  yang  diuji  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen jika  residual  valid  yang  didapatkan  distribusi  normal  (Agus  Widarjono,  2013).  Data  akan dikatakan normal jika Probalbility yang diperoleh bedar dari 0,05.
Gambar 3. Uji Normalitas Data.
Sumber: Eviews 10
Dari hasil uji normalitas diatas dapat diketahui jika nilai Probability diperoleh 0,643 > 0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa dat penelitian berdistribusi normal.

## Uji Multikolineritas
Menurut  Agus  Widarjono,  (2013)  uji  multikolinearitas  dalam  regresi  dapat  terjadi dalam  bentuk  hubungan  linear  sempurna  dan  linear  kurang  sempurna.  Jika  korelasi independen  0,85 maka mengandung mutikorelasi, dan jika  0,85 maka tidak mengandung multikolineritas. Untuk pengujian penelitian diperoleh sebagai berikut:
Tabel 2. Uji Multikonlineritas. LOG(X1) LOG(X2) LOG(X1) 1.000000 -0.485069 LOG(X2) -0.485069 1.000000 Sumber: Eviews 10

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online
Hasil dari pengujian menunjukan bahwa antara variabel independen tidak memiliki nilai korelasi. Karena nilai korelasi menunjukan < 0,85 seihingga dapat dikatakan data penelitian tidak mengandung masalah multikolinearitas.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas merupakan uji  yang pentingnpada metode OLS, karena dengan uji  ini  bisa  mengetahui  model  regresi  mengandung  heteroskedasitas.  Uji  heteroskedasitas membuat estimator OLS tidak menghasilkan estimator yang Best Linier Unbiased Estimator (BLUE), hanya Linear Unbiased Estimator (Agus Widarjono, 2013). Pada penelitian ini, uji heteroskedastisitas  menggunakan  uji  Glejser.  Uji  Glejser    merupakan  deteksi  variabel ganggaun  yang  nilainya  tegantung  nilai  independen  (Agus  Widarjono,  2013).  Model  yang tidak mengandung heteroskedastisitas jika variabel independen dengan residual > 0,05. Setlah dilakukan pengujian dengan metode Glejser diperoleh hasil sebgai berikut:
Gambar 4. Uji HeterosKedastisitas
Sumber: Eviews 10
Hasil  diatas  dengan  metode  Glejser  diperoleh  hasil  Prob  >0,055.  Hasil  ini  menunjkan bahwa model penelitian tidak mengandung masalah heteroskedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Pengujian  autokorelasi  berarti  adanya  hubungan  yang  korelasi  antara  data  penelitian satu  dan  data  penelitian  yang  berlainan  waktu  dan  dalam  kaitannya  dengan  asumsi  metode OLS,  autokorelasi  merupakan  korelasi  antara  satu  variabel  gangguan  dengan  variabel gangguan  lainnya  (Agus  Widarjono,  2013).  Pengujian  autokorelasi  pada  pengjian  kali  ini menggunakan  metode  Breusch-Godfrey  (LM).  Hasil  pengujian  autokorelasi  dengan  motede LM sebagai berikut:

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online
Tabel 3. Uji Autokorelasi F Statistic Prob F(2,14) Obs R Square Prob Chi Square 0224828 0.8015 0.591257 0.7441
Sumber: Eviews 10
Penentuan  ada  tidaknya  masalah  autokorelasi  bisa  dilihat  dari  nilai  probabilitas  chi squares.  Jika  nilai  probability  <  0,05  maka  terjadi  kesalahan  autokorelasi.  Hasil  diatas menunjukan  bahwa  hasil  probabiti chi  squares sebesar  0,744.  Maka  dapat  diambil kesimpulan bahwa model regresi telah dinyatakan bebas dari masalah autokorelasi.

## Uji Hipotesis
Dari  pengujian  asumsi  klasik  dapat  dikatakan  atau  disimpulkan  bahwa  model  regresi pada penelitian ini memenuhi asumsi klasik. Hasil analisis data dengan menggunakan Eviews 10 diperoleh hasil sebgai berikut:
Gambar 5. Uji Hipotesis Sumber: Eviews 10
Y t = 134,0100 +0,000949X 1t – 0,11687X 2t
Dari  hasil  diatas  menunjukan  ada  tidaknya  pengaruh  variabel  independen  dengan variabel  dependen.  Variabel  independen  pada  penelitian  ini  adalah  pembiayaan  Bank Konvensional  (X1)  dan  pembiayaan  Bank  Syariah  (X2).  Untuk  variabel  depende  pada penelitian ini adalah Nilai Tukar Petani (Y).

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online

## Pembahasan

## Pengujian pembiayaan sektor pertanian oleh Bank Syariah (X2) terhadap NTP.
Berdasarkan  pengujian  diperoleh  hasil  sig.t  pada  variabel  pembiayaan  Bank  Syariah (X2) terhadap NTP sebesar 0 yang berarti tingkat sig.t lebih kecil dari 0,05. Hasil pengujian ini  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  ada  pengaruh  signifikan  antara  pembiayaan  Bank Syariah terhadap NTP di Sumatera Barat., koefisien yang dihasilkan adalah -0.116 (negatif). Hasil  penlelitian  ini  bahwa  ada  pengaruh  negatif  dan  signifikan  pembiayaan  Bank  Syariah (X2)  signifikan  terhadap  NTP  di  Provinsi  Sumatera  Barat.  Artinya  jika  pembiayaan  Bank Syariah  semakin  tinggi  di  provinsi  Sumatera  Barat,  maka  NTP  Sumatera  Barat  akan menurun.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian  dari  (Purwanto,  2018a)  yang  mengatakan bahwa  pembiayaan  Bank  Syariah  signifikan  dan  berpengaruh  negatif.  Namun  penelitian  ini tidak sama dihasilkan dengan penelitian (Raihan & Rosyadi, 2020) yang mengatakan bahwa pembiayaan  Bank  Syariah  signifikan  dan  positif  terhadap  Pembiayaan  Sektor  Pertanian. Pembiayaan  Syariah  di  perpengaruh  negatif  dikarnakan  adanya  dominasi  akad murabahah dalam memberikan pembiayaan oleh Bank Syariah Sumatera (Purwanto, 2018a)

## Pengujian pengaruh X1 (pembiayaan Bank Konvensional) terhadap NTP.
Berdasarkan  hasil  pengujian,  diperoleh  hasil  sig.t  pada  variabel  pembiayaan  Bank Konvensional terhadap NTP sebesar 0.0741. Hasil ini menunjukan sig.t lebih besar dari 0.05. Koefisien  yang  dihasilkan  adalah  positif  (+)  0.000949.  Pengujian  ini  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  ada  pengaruh  positif  tdan  tidak  signifikan  antara  variabel  pembiayaan Bank Konvensional terhadap NTP.
Dari  Pembahasan  diatas,  maka  dengan  demikian  pembiayan  Bank  Konvensional terhadap  NTP  di  Provinsi  Sumatera  Barat  setelah  COVID-19  dapat  diambil  kesumpilan bahwa semakin tinggi pembiayaan sektor pertanian yang diberikan oleh Bank Konvensional , maka  kesejahteraan  petani  akan  meningkat.  Hasil  penelitian  ini  kurang  sesuai  dengan penelitian  terdahulu  yang  menemukan  variabel  yang  signifikan.  Namun  koefisien  yang dihasilkan  sama-sama  positif.  Hasil  Penelitian  ini  menunjukan  hasil  yang  sama  dengan penelitian  (Adeola  &  Ikpesu,  2016),  dan  (Vincent  et  al.,  2015)  yang  mengatakan  bahwa pembiayaan Bank Konvensional (kredit) berpengaruh positif terhadap Nilai Tukar Petami.

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  ini  menggunakan  metode  OLS  mennjukan, Pertama pembiayaan Bank  Konvensional  di  Provinsi  Sumatera  Barat  setelah  menunjukan  hasil    yang  tidak signifikan  namun  positif  terhadap  Nilai  Tukar  Petani.  Sementara  itu,  pembiayaan  sektor pertanian oleh Bank Syariah di Provinsi Sumatera Barat signifikan dan negatif terhadap Nilai Tukar Petani.
Kedua hasil  ini  membuktikan  bahwa  jika  pembiayaan  sektor  pertanian  oleh  Bank Konvensional  Perbengaruh  positif.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  ketika  semakin  tinggi pembiayaan Bank Konvensional, maka Nilai Tukar Petani akan menungkat. Lalu pembiayaan oleh  Bank  syariah  yang  berdampak  negatif  menunjukan  bahwa  semkin  banyak  pembiayan yang  dilakukan  oleh  Bank  Syariah,  maka  NTP  akan  menurun.  Hal  ini  didapat  karna  akad murabahah, yang  mana  membagi  hasil  dari  keuntungan.  Bagi  Bank  Syariah,  akad Murabahah memastikan  keuntungan  dari  hasi  pertanian.  Namun  para  petani  belum  tentu mengalami  keuntungan  namun  diaruskan  membayar  markup  yang  sifatnya  tetap  kendati petani mengalami kerugian.
Namun Demikian, dari penelitian ini juga terdapat beberapa perbedaan dari penelitian sebelumnya. diantaranya adalah dilihat dari segi lokasi studi. Lokasi yang ada pada penelitian ini  yang  mana  hanya  Probinsi  Sumatera  Bara.  Subjek  dari  penelitian  yang  diteliti menggunakan subjek Pembiayaan Bank Syariah, Bank Konvensional dan Niliat Tukar Petani di  Provinsi  Sumatera  Barat.  Dan  ditinjau  dari  segi  penelitian,  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  Analisis  Regresi  dengan  OLS.  Sedangkan  penelitian  terdahulu  juga ada naumn, ada juga menggunakan teknik lain seperti teknik VAR.

## DAFTAR PUSTAKA
Adeola, O., & Ikpesu, F. (2016). An empirical investigation of the impact of bank lending on agricultural output in Nigeria: A vector autoregressive (VAR) approach. The Journal of Developing Areas , 50 (6), 89–103. https://doi.org/10.1353/jda.2016.0140
Agus  Widarjono.  (2013). Ekometrika :  Pengantar  dan  Aplikasi  disertai  Panduan  Eviews (edisi keem).
Akintayo,  O.,  Rahji,  M.,  Awoyemi,  T.,  & Adeoti,  A.  (2012).  Determinants of  Yield  Gap  in Lowland Rice Production in North-Central Nigeria. Agrosearch , 11 (1). https://doi.org/10.4314/agrosh.v11i1.1
Asaad,  M.  (2011).  Untuk  Pembiayaan  Usaha  Pertanian. Peningkatan  Peranan  Perbankan

## ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online
Syariah , 34 , 113–127.
Ashari,  N.,  &  Saptana,  N.  (2016).  Prospek  Pembiayaan  Syariah  untuk  Sektor  Pertanian.
Forum Penelitian Agro Ekonomi , 23 (2), 132.
https://doi.org/10.21082/fae.v23n2.2005.132-147
Badan  Pusat  Statistik.  (2020).  Catalog :  1101001. Statistik  Indonesia  2020 , 1101001 ,  790. https://www.bps.go.id/publication/2020/04/29/e9011b3155d45d70823c141f/statistik- indonesia-2020.html
Chandio,  A.  A.,  Jiang,  Y.,  Abbas,  Q.,  Amin,  A.,  &  Mohsin,  M.  (2022).  Does  financial development  enhance  agricultural  production  in  the  long-run?  Evidence  from  China. Journal of Public Affairs , 22 (2). https://doi.org/10.1002/pa.2342
Chikmah, A. N. (2016). Analisis Perbandingan Sistem Pemberian Kredit Bank Konvensional dengan  Pembiayaan  Bank  Syariah  Pada  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah. Jurnal Akuntansi Unesa , 2 (2), 1–19. https://core.ac.uk/download/pdf/230768101.pdf de  Vroey,  M.,  &  Malgrange,  P.  (2016).  Macroeconomics.  In Handbook  on  the  History  of Economic Analysis (Vol. 3). https://doi.org/10.4337/9781788974912.m.1
Essa,  S.  P.,  Burhany,  D.  I.,  & Syarief,  M.  E. (2022).  Analisis Pembiayaan  Sektor  Pertanian pada BPRS dengan Perspektif Kesejahteraan dan Risiko. Jurnal Manajemen Bisnis Dan Keuangan , 3 (2), 104–114. https://doi.org/10.51805/jmbk.v3i2.69
Feryanto, F. (2019). Pembiayaan Pertanian Dan Upaya Meningkatkan Kesejahteraan Petani: Analisa  Data  Makro. Agricore:  Jurnal  Agribisnis  Dan  Sosial  Ekonomi  Pertanian Unpad , 2 (2). https://doi.org/10.24198/agricore.v2i2.15145
Ghozali.  (2018). Apliksi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  25 .  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Keumala, C. M., & Zainuddin, Z. (2018). Indikator Kesejahteraan Petani melalui Nilai Tukar Petani  (NTP)  dan  Pembiayaan  Syariah  sebagai  Solusi. Economica:  Jurnal  Ekonomi Islam , 9 (1), 129–149. https://doi.org/10.21580/economica.2018.9.1.2108
Lestari, S. (2018). Analisis Pengaruh dan Fungsi Bank Syariah Terhadap Pembiayaan Sektor Pertanian di
Indonesia (2014-2016). UMS Institutial Repository . http://eprints.ums.ac.id/id/eprint/61034
Maulana, H. (2018). Analisis Integrasi Pembiayaan Sektor Pertanian Dan Nilai Tukar Petani Di  Indonesia.  In Jurnal  Ekonomi  Regional  Unimal (Vol.  1,  Issue  3). https://doi.org/10.29103/jeru.v1i3.1075
Nirmala,  A.,  Hanani,  N.,  &  Muhaimin,  A.  (2016).  Analisis  Faktor  Faktor  yang Mempengaruhi  Nilai  Tukar  Petani  Tanaman  Pangan  di  Kabupaten  Jombang. Habitat , 27 (2), 66–71. https://doi.org/10.21776/ub.habitat.2016.027.2.8
Pratiwi, D., Agustini, S. M. U., Windasari, W., & Kencana, E. N. (2020). Forecasting Farmer Exchange  Rate  in  Bali  Province  Using  Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving Average  (SARIMA)  Method. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1503 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1503/1/012002
Purwanto,  P.  (2018a).  Kontribusi  Pembiayaan  Sektor  Pertanian  Bank  Syariah  Terhadap
ISSN: 2339-1529 Print / ISSN: 2580-524X Online
Kesejahteraan  Petani  Di  Pulau  Sumatera  Periode  2016-2017. Share:  Jurnal  Ekonomi Dan Keuangan Islam , 7 (1), 37–58. https://doi.org/10.22373/share.v7i1.1646
Purwanto,  P.  (2018b).  Kontribusi  Pembiayaan  Sektor  Pertanian  Bank  Syariah  Terhadap Kesejahteraan  Petani  Di  Pulau  Sumatera  Periode  2016-2017. Share:  Jurnal  Ekonomi Dan Keuangan Islam , 7 (1). https://doi.org/10.22373/share.v7i1.1646
Rachmat,  M.  (2013).  Nilai  Tukar  Petani :  Konsep,  Pengukuran  dan  Relevansinya  sebagai Indikator  Kesejahteraan  Petani. Forum  Penelitian  Agro  Ekonomi , 31 (2),  111. https://doi.org/10.21082/fae.v31n2.2013.111-122
Raihan,  M.  A.,  &  Rosyadi,  I.  (2020). Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Pembiayaan  Perbankan  Syariah  Sektor  Pertanian  Di  Indonesia  Tahun  2015-2017 . http://eprints.ums.ac.id/id/eprint/86225%0Ahttp://eprints.ums.ac.id/86225/11/NASKAH PUBLIKASI ku baru.pdf
Riyadh,  M.  I.  (2015).  Analysis  of  Farmers  Term  of  Trade  of  Crops  Commodities  in  North Sumatra. Jurnal Ekonomi & Kebijakan Publik , 6 (1), 17–32.
Statistik, B. P., & Barat, P. S. (n.d.). Catalog : 1102001.13 .
Sudaryanto,  T.,  Iqbal,  M.,  Kustiari,  R.,  Dermoredjo,  S.  K.,  Muslim,  C.,  &  Saputra,  Y.  H. (2018).  Tingkat  Dukungan  Domestik  untuk  Sektor  Pertanian  Indonesia. Analisis Kebijakan Pertanian , 14 (1), 73. https://doi.org/10.21082/akp.v14n1.2016.73-82
Sulaksono,  A.  (2015).  Pengaruh  Investasi  Dan  Tenaga  Kerja  Terhadap  Pdb  Sektor Pertambangan Di Indonesia. Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis , 20 (1), 16–24.
Vincent, A. E., Lucky, I., & Timothy, P. (2015). Impact of Commercial Banksâ™ Credit on Agricultural  Productivity  in  Nigeria (Time  Series  Analysis  1980  -  2013). International Journal  of  Academic  Research  in  Business  and  Social  Sciences , 5 (11),  248–253. https://doi.org/10.6007/ijarbss/v5-i11/1921