## PERSPEKTIF PENINGKATAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN LAMONGAN

## Alviyah Yunianti dan Elys Fauziyah
Prodi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Trunojoyo Madura E-mail: alviyah.yunianti@gmail.com, mamakayis97@gmail.com
Abstract: The aim of this research are to know the result of rice product forecasting at Lamongan  regency  in  2016  and  identify  the  factor  influence  rice  production.  This research  was  done  at  Lamongan  by  using  cluster  method.  The  total  number  of respondents are 60 farmers. Data were analyzed with ARIMA and multiple regression method.  The  results  show  that  the  rice  production  forecasting  at  Lamongan  in  2016 will  increas  approximately  1.022.488  ton,  and  the  factors  influence  rice  production are land area, urea, labor and capital. If each those variables are increased, it will be able to increase the result of rice production.
Keywords: rice production, forecasting, ARIMA analysis, multiple regression analysis
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil peramalan produksi padi di Kabupaten  Lamongan  tahun  2016  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi  produksi  padi  di  Kabupaten  Lamongan.  Penelitian  ini  dilakukan  di Kabupaten  Lamongan  menggunakan  metode  cluster,  dengan  jumlah  responden  60 petani.  Analisis  data  menggunakan  ARIMA  dan  regresi  berganda.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa ramalan produksi padi di Kabupaten Lamongan pada tahun 2016 mengalami  peningkatan  sebesar  1.022.488  ton , dan  faktor-faktor  produksi  yang mempengaruhi produksi padi di Kabupaten Lamongan adalah  luas lahan, pupuk urea, tenaga  kerja  dan  modal.  Jika  masing-masing  variabel  tersebut  ditingkatkan  dengan asumsi cateris paribus maka mampu meningkatkan hasil produksi padi.
Kata kunci: produksi padi, peramalan, analisis ARIMA, analisis regresi berganda

## PENDAHULUAN
Pangan  adalah  hak  asasi  manusia  yang  harus terpenuhi  untuk  menjamin  keberlangsungan hidupnya.  Oleh  karena  itu  keberadaan  pangan dengan  jumlah  yang  cukup  dan  harga  yang terjangkau merupakan keinginan setiap manusia.  Sehingga  kewajiban  bagi  pemerintah adalah membuat kebijakan yang dapat menjamin ketahanan pangan serta swasembada pangan khususnya beras.
Menurut Adiratma (2004), beras mempunyai  peran  yang  strategis  baik  dalam penetapan ketahanan pangan, ketahanan ekonomi,  serta  ketahanan  politik  nasional.  Di Indonesia  beras  merupakan  komoditi  yang penting  karena:  a)  beras  merupakan  bahan pangan dan sumber kalori utama bagi lebih dari 90  persen  penduduk;  b)  usahatani  pemberasan di  Indonesia  mampu  menyerap  tenaga  kerja
sebanyak 21 juta keluarga petani; dan c) kurang lebih  30  persen  pengeluaran  rumah  tangga miskin  dipergunakan  untuk  membeli  beras (Bustaman, 2003).
Konsumsi beras di Indonesia dari waktu ke waktu  mengalami  peningkatan.  Pada  tahun 2008  jumlah  konsumsi  sebesar  31.799.000  ton meningkat  menjadi  33.035.000  ton.  Disisi  lain produksi beras di Indonesia dalam kurun waktu 5 tahun (2008-2012) juga mengalami peningkatan  sebesar  4.651.000  ton.Surplus produksi  beras  di  Indonesia,  tidak  mengurangi jumlah  impor  beras  Indonesia.  Jumlah  impor beras  cenderung  mengalami  kenaikan,  dari 289.260  ton  pada  tahun  2008  menjadi 2.774.002 ton pada tahun 2011, dan tahun 2012 turun  menjadi  1.927.330  ton.  Peningkatan jumlah  import  beras  yang    tajam  terjadi  pada tahun    2011.  Jumlah  impor  beras  mengalami kenaikan  3  kali  lipat  dari  tahun  2010.
Peningkatan  ini  dipengaruhi  oleh  menurunnya luas  areal  panen  padi  di  Indonesia  pada  tahun 2011 seluas 73,191 Ha (BPS, 2012).
Salah satu pemasok beras terbesar yang ada  di  Indonesia  adalah  Jawa  Timur,  dimana pada  tahun  2012  Jawa  Timur  berada  pada urutan  pertama  sebagai  provinsi  penghasil produksi  beras  terbanyak  dengan  konstribusi sebesar  17,67%.  Di  provinsi  Jawa  Timur produksi padi tertinggi dihasilkan oleh Kabupaten  Jember,  diikuti  oleh  Kabupaten Bojonegoro,  dan  peringkat  ketiga  adalah Kabupaten Lamongan.
Tabel 1. Produksi beras di Jawa Timur 2012
No. Kabupaten/Kota Produksi Padi (Juta ton) 1. Jember 153.331 2. Bojonegoro 147.005 3. Lamongan 140.783 4. Banyuwangi 122.132 5. Ngawi 112.835 Sumber: Direktorat Jendral Perimbangan Keuangan, 2012
Lamongan  adalah  salah  satu  basis pertanian  di  Jawa  Timur  dengan  produksi utamanya adalah padi dan jagung. Dimana luas areal panen padi adalah 138.302 Ha, sedangkan luas  ereal  panen  jagung  adalah  50.864  Ha (BKPM,  2012).  Dari  luas  areal  panen  dapat dilihat bahwa sektor pertanian didominasi oleh padi  yang  tersebar  di  semua  wilayah  yang  ada di  Kabupaten  Lamongan.Data  pada  kurun waktu  lima  tahun  terakhir  produksi  padi  di Kabupaten Lamongan cenderung berfluktuasi.
Tabel 2. Produksi Padi Kabupaten Lamongan  tahun
2008-2012 Tahun Luas Panen (Ha) Produksi (ton) Produktivitas (ton/Ha) 2008 134.117 839.393 6,26 2009 139.304 892.613 6,41 2010 138.302 857.637 6,20 2011 127.709 678.042 5,31 2012 142.559 911.854 6,4 Sumber: BPS Kabupaten Lamongan, 2013
Dalam  upaya  pembuatan  perencanaan peningkatan  produksi  padi  di  Kabupaten Lamongan, maka diperlukan peramalan produksi padi di masa yang akan datang. Hasil peramalan  ini  dapat  dijadikan  acuan  untuk pembuatan  kebijakan  di  masa  depan.  Kegiatan peramalan dapat dilakukan dengan menggunakan  data  masa  lalu  (Nurhayati  dkk, 2013),  salah  satunya  adalah    metode  metode ARIMA karena sangat baik ketepatannya untuk peramalan jangka pendek.
Dalam  pembuatan  kebijakan  produksi padi juga  dibutuhkan  informasi  tentang  faktor- faktor yang dapat dimobilisasi untuk peningkatan  produksi  padi  di  Kabupaten Lamongan.  Sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini adalah memprediksi produksi padi di Kabupaten Lamongan tahun 2016, dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi di Kabupaten Lamongan.

## METODE PENELITIAN
Penentuan  lokasi  penelitian  ini  dilakukan secara purposive atau  sengaja  di  Kabupaten Lamongan, dengan pertimbangan bahwa komoditas  unggulan  Kabupaten  Lamongan adalah  padi.    Hal  ini  ditunjukkan  dari  luasan areal  panen  padi  sebesar  138.302  hektar,  ini  . Selain  itu  Kabupaten  Lamongan  menempati urutan  sebagai  produksi  padi  tertinggi  di  Jawa Timur dengan jumlah produksi sebesar 140.783 juta ton
Penentuan  sampel  pada  penelitian  ini menggunakan metode cluster. Menurut Singarimbun  dan  Effendi  (2008),  metode  ini merupakan metode dimana pengambilan sampel  dilakukan  secara  bertahap  berdasarkan wilayah-wilayah  yang  ada.  Tahap  pertama yaitu menetapkan satu kecamatan sampel yaitu Kecamatan Sugio dengan pertimbangan bahwa Kecamatan  Sugio  adalah  kecamatan  dengan produksi  padi  tertinggi  yang  ada  di  Kabupaten Lamongan.  Tahap  kedua,  dengan  terpilihnya Kecamatan  Sugio  sebagai  sampel  maka langkah selanjutnya yaitu memilih desa sampel, dilihat  dari  luas  areal  panen  padi  maka terpilihlah  tiga  desa  dengan  dengan  luas  areal panen  padi  tertinggi  yaitu  Desa  Sekarbagus, Desa  Jubel  Kidul  dan  Desa  German,  dengan luas  areal  masing-masing  sebesar  884  Ha,  813 Ha dan 758 Ha.
Jumlah  sampel  penelitian  sebanyak  60 petani  yang  diambil  dari  tiga  desa  terpilih masing-masing  20  petani  dengan  teknik incidental sampling.
Dalam penelitian ini menggunakan dua macam  metode  pengambilan  data  yaitu  data primer  dan  data  sekunder.  Data  primer  ini digunakan  untuk  menganalisis  faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi di Kabupaten  Lamongan.  Data  sekunder  dalam penelitian  ini  berupa  data time  series produksi padi  Kabupaten  Lamongan  dari  tahun  1983 sampai  2012.  Data time  series ini  digunakan untuk meramalkan produksi padi di Kabupaten Lamongan tahun 2016.
Metode  yang  dipergunakan  untuk metode yang pertama adalah metode peramalan ARIMA.  Dalam  membuat  model  ARIMA menurut  Hossain et.  al. (2012),  ada  empat langkah  yaitu  :identifikasi  Model,  estimasi Model,  evaluasi  Model  dan  peramalan  dengan Model. Sedangkan untuk tujuan penelitian yang kedua  dianalisis  dengan  menggunakan  fungsi produksi Cobb-Douglas, dengan model sebagai berikut :
Q = A L β1 P Urea β2 TK β3 M β4
Dimana :
Q = hasil produksi
L = luas lahan P Urea = pupuk urea TK = tenaga kerja M = modal ɛ = error term

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Peramalan Produksi Padi Kabupaten Lamongan
Untuk meramalkan produksi padi di Kabupaten Lamongan  maka  dibutuhkan  empat  tahapan yaitu:
1. Identifikasi Model Produksi  padi  di  Kabupaten  Lamongan cenderung stabil bahkan mengalami
peningkatan.  Pola  produksi  padi  Kabupaten Lamongan  dari  tahun  1983  sampai  2012  dapat dilihat pada gambar 1.

## Sumber: Data Primer Diolah, 2014

## Gambar 1. Pola Data Produksi Padi Kab. Lamongan Tahun 1983-2012
Dari  gambar  1  bisa  diketahui  bahwa pola  produksi  padi  di  Kabupaten  Lamongan tahun  1983  sampai  2012 merupakan  data  yang tidak  stasioner,  karena  masih  ada  perubahan- perubahan  tingkat  produksi  seiring  perubahan waktu.  Selain  dilihat  dari  plot  data  untuk mengetahui karakteristik data juga bisa diamati dari  koefisien Autocorellation  Function (ACF) dan PartialAutocorrelation Function (PACF).
Sumber: Data Primer Diolah, 2014
Gambar 2. Fungsi Autokorelasi Produksi Padi Kabupaten Lamongan th 1983-2012
Sumber: Data Primer Diolah, 2014
Gambar 3. Fungsi Autokorelasi Produksi Padi Kabupaten Lamongan th 1983-2012
Tahun P ro d u ks i P a d i 30 27 24 21 18 15 12 9 6 3 900000 800000 700000 600000 500000 400000 300000 Time Series Plot of Data Produksi Padi Kab. Lamongan th 1983-2012 Lag A u to co rr e la ti o n 8 7 6 5 4 3 2 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Autocorrelation Function for Data produksi Padi th 1983-2012 (with 5% significance limits for the autocorrelations) Lag P a rt ia l A u to co rr e la ti o n 8 7 6 5 4 3 2 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Partial Autocorrelation Function for Data Produksi Padi th 1983-2012 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
Dari  gambar  2  dan  3  dapat  diketahui bahwa  antara  koefisien  autokorelasi  berbeda secara  signifikan  dari  nol  dan  terus  mengecil mendekati nol. Sedangkan pada semua koefisien  autokorelasi  parsial  terus  mendekati nol  setelah lag pertama.  Dari  plot  PACF  juga dapat  diidentifikasi  bahwa  terdapat  unsur musiman  dalam  data,  karena  dapat  dilihat adanya  pergantian  lag  positif  menjadi  negatif pada lag ke  4.  Menurut  Hatidja  (2011), koefisien autokorelasi berbeda secara signifikan  dari  nol  dan  mengecil  secara berlahan sedangkan semua koefisien autokorelasi mendekati nol setelah lag pertama maka  data  tersebut  tidak  stasioner.  Dari  kedua karakteristik tersebut dapat disimpulkan bahwa data tersebut tidak bersifat stasioner.
Sedangkan  untuk  meramalkan  data menggunakan  metode ARIMA diperlukan data yang stasioner, sehingga untuk menjadikan data stasioner diperlukan proses differencing (metode  pembedaan).  Hasil  proses differencig dapat dilihat pada gambar berikut.
Sumber: Data Primer Diolah, 2014
Gambar 4. Data Produksi Padi Kabupaten Lamongan tahun1983-2012 Selisih Orde 1
2. Estimasi Model Setelah data stasioner maka langkah selanjutnya  adalah  estimasi  model  yaitu mencari  model  ARIMA  terbaik  yang  akan digunakan  dalam  meramalkan  produksi  padi. Estimasi  model  ini  dilakukan  dengan  cara memasukkan  berbagai  parameter  yang  ada dalam model ARIMA Musiman yaitu parameter p, d, q, P, D, Q, S. Dimana p adalah derajat autoregressive (AR),  d  adalah  tingkat proses differencing, q  adalah  derajak moving average (MA), P adalah derajat autoregressive (AR)  musiman,  D  adalah  tingkat  proses
differencing musiman,  Q  adalah  derajak moving  average (MA)  musiman  dan  s  adalah periode  musiman.  Karena  d  dan  D  telah diketahui  yaitu  1,  dan  s  adalah  4,  maka  pada model ARIMA adalah ARIMA (p.1.q)(P,1,Q) 4 . Sehingga  model  yang  kemungkinan  digunakan adalah ARIMA (0,1,1)(1,1,0) 4 , ARIMA (0,1,1)(0,1,1) 4 ,  ARIMA  (1,1,0)(1,1,0) 4 ,  dan ARIMA (1,1,0)(0,1,1) 4 .
3. Evaluasi Model
Dari  kemungkinan  yang  telah  dievaluasi  maka diperoleh model terbaik yaitu ARIMA (1,1,0)(0,1,1) 4 hasil  dari  diagnostik  ARIMA (1,1,0)(0,1,1) 4 adalah  plot  ACF  dan  PACF dapat dilihat pada gambar 6 dan gambar 7.
Sumber: Data Primer Diolah, 2014
Gambar 5. Fungsi Autokorelasi Data Produksi Padi Kab. Lamongan th 1983-2012 Selisih Orde 1
Sumber: Data Primer Diolah, 2014
Gambar 6. Fungsi Partial Autokorelasi Data Produksi Padi Kab. Lamongan th 1983-2012

## Selisih Orde 1
Dari  tabel  ACF  dan  PACF  diatas memiliki  kesamaan  yaitu  sama-sama  tidak  ada garis  warna  biru  yang  melampaui  garis  warna merah. Dengan demikian maka model ARIMA
Index d a ta a kt u a l 30 27 24 21 18 15 12 9 6 3 200000 100000 0 -100000 -200000 Time Series Plot of Data Produksi Padi Kab. Lamongan th 2983-2012 Orde 1 Lag A u to co rr e la ti o n 6 5 4 3 2 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 ACF of Residuals for Data Produksi Padi th 1983-2012 (with 5% significance limits for the autocorrelations) Lag P a rt ia l A u to co rr e la ti o n 6 5 4 3 2 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 PACF of Residuals for Produksi Padi th 1983-2012 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
(1,1,0)(0,1,1) 4 dapat digunakan untuk meramalkan produksi padi Kabupaten
Lamongan.  Dan  dapat  dirumuskan  persamaan peramalan produksi padi Kabupaten Lamongan adalah sebagai berikut :
Y t  = Y t-1 -  0,3041Y t-1 +  Y t-4 +  0,3041Y t-5 - 0.3041Y t-6 + e t – 0,8612e t-6 + e
Dari model ARIMA (1,1,0)(0,1,1) 4 juga dapat  diperoleh  plot  data  produksi  padi Kabupaten Lamongan tahun 1983 sampai 2012 sebenarnya,  prediksi,  batas  maksimal  serta baras minimal produksi padi sebagai berikut :

## Sumber: Data Primer Diolah, 2014

## Gambar 7. Plot Data Produksi Padi Sebenarnnya, Batas Atas, Peramalan dan Batas Bawah Produksi Padi
Dari  gambar  7  dapat  dilihat  bahwa antara  plot  data  produksi  padi  sebenarnya saling  bersinggunngan  dengan  plot  data peramalan,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa model  ARIMA  (1,1,0)(0,1,1) 4 layak  digunakan untuk  menghitung  peramalan  produksi  padi Kabupaten  Lamongan  untuk  beberapa  tahun kedepan.
4. Peramalan dengan Model
Dari model ARIMA (1,1,0)(0,1,1) 4 didapatkan hasil sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Peramalan Produksi Padi Perio de Forecast Lower Upper Actual 2003 706.675 554.528 858.821 631.602 2004 773.209 587.844 958.574 711.504 2005 752.983 532.193 973.774 719.309 2006 774.577 525.320 1.023.834 776.285 2007 793.618 508.667 1.078.568 819.831 2008 855.597 541.863 1.169.332 839.393 2009 836.756 495.860 1.177.652 892.613 2010 857.929 492.111 1.223.747 857.637 2011 877.097 480.179 1.274.016 678.043 2012 939.038 515.585 1.362.491 911.854 2013 920.209 471.137 1.369.281 2014 941.378 468.261 1.414.496 2015 960.548 457.745 1.463.350 2016 1.022.488 493.699 1.551.277
Sumber: Data primer diolah, 2014
Dari  hasil  peramalan  dapat  diketahui bahwa  produksi  padi  di  Kabupaten  Lamongan akan  terus  mengalami  peningkatan,  dan  pada tahun  2016  produksi  padi  di  Kabupaten Lamongan  mencapai  1.022.488  ton.  Jika digambarkan  dengan  grafik  maka  sebagai berikut :
Sumber: Data Primer Diolah, 2014
Gambar 8. Plot Peramalan Produksi padi Kabupaten Lamongan Dengan diketahuinya peramalan produksi padi yang terus mengalami peningkatan sampai tahun 2016, maka
diperlukan  upaya  yang  dapat  mendorong peningkatan  tersebut.  Beberapa  peluang  yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan produksi  padi  di  Kabupaten  Lamongan  yaitu
tahun p ro d u ks i p a d i 30 25 20 15 10 5 1 1600000 1400000 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 Time Series Plot for data aktual, batas atas, peramalan, dan batas bawah (with forecasts and their 95% confidence limits)
tahun p e ra m a la n p ro d u ks i 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1050000 1000000 950000 900000 850000 800000 750000 700000
Time Series Plot of Peramalan Produksi Padi Kabupaten Lamongan
pemanfaatan  904  Ha  lahan  kering  yang  ada  di Kecamatan Sugio menjadi lahan produksi padi, menjadikan  sistem  irigrasi  setengah  teknis menjadi  teknis,  memberikan  pengetahuan kepada  para  petani  tentang  penggunaan  bibit unggul  sehingga  mereka  tidak  memakai  bibit turunan  pada  musim  tanam  sebelumnya, mendukung  para  petani  untuk  ikut  serta  dalam kelompok  tani,  mendorong  para  petani  untuk ikut  serta  dalam  penyuluhan  pertanian  dan memberikan bantuan modal kepada para petani.
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Produksi Padi di Kabupaten Lamongan
Upaya  untuk  meningkatkan  jumlah  produksi padi  yang  telah  diramalkan  dapat  juga dilakukan  dengan  mengetahui  faktor  produksi. Untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi  produksi  padi  di  Kabupaten Lamongan  maka  digunakan  fungsi  produksi Cobb-Douglas . Analisis yang digunakan adalah analisis regresi berganda dengan menggunakan Software SPSS 16.
Uji  statistik  regresi  berganda  ini menggunakan  metode  kuadrat  terkecil  biasa ( Ordinary  Least  Squares/ OLS ),  dalam  metode ini  dibutuhkan  beberapa  asumsi  supaya  hasil yang  diperoleh  bersifat  BLUEdapat  ( Beast Linier Unbiased Estimator ).

## 1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  digunakan  untuk  mengetahui apakah  dalam  model  regresi  antara  variabel dependen dan independen keduanya mempunyai  distribusi  normal  atau  tidak.  Dari hasil  penelitian  ini  diketahui  nilai  signifikansi pada kolom Kolmogorov-Smirnov dari masing- masing  variabel  hasil  produksi,  luas  lahan, bibit,  pestisida,  tenaga  kerja  dan  modal memiliki  nilai  signifikansi  lebih  besar  dari 0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data berdistribusi  normal.  Menurut  Fatoni  dan Sumarsono  (2013),  jika  signifikansi  variabel independen  memiliki  nilai  signifikansi  lebih dari  5%,  dapat  dikatakan  bahwa  data  yang digunakan dalam penelitian berdistribusi normal.
2. Uji Linieritas
Uji  Linieritas  digunakan  untuk  mengetahui linier  atau  tidaknya  hubungan  antara  variabel independen  terhadap  variabel  dependen.  Jika
nilai  signifikansi  kurang  dari  0,05  berarti hubungan  antara  variabel  dependen  dan independen  adalah  linier  (Dewi  dan  Indrawati, 2014).  Dari  hasil  penelitian  ini  diketahui  nilai signifikansi  dari  masing-masing  variabel  luas lahan,  bibit,  pestisida,  tenaga  kerja  dan  modal memiliki nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  masing- masing variabel independen memiliki hubungan  yang  linier  terhadap  variabel dependen.

## 3. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  digunakan  untuk  mengetahui apakah  terdapat  korelasi  antara  kesalahan pengganggu pada periode ke-x dengan kesalahan  pengganggu  periode  sebelumnya. Berdasarkan  uji  autokorelasi  diatas  diketahui nilai DW yaitu 1,756 dan nilai dU yaitu 1,7274. Berarti  nilai  DW  diantara  nilai  dU  dan  4-dU (1,7274<2,022<2,2746) sehingga dapat disimpulkan bahwa model bebas dari autokorelasi.  Menurut  Damayanti  (2013),  jika nilai  DW  berada  antara  nilai  dU  dan  4-dU maka tidak terjadi autokorelasi.

## 4. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui  apakah  ada  hubungan  linier  antara variabel  independen  satu  dengan  variabel independen  yang  lain.  Berdasarkan  hasil analisis  diperoleh  nilai tolerance masing- masing  model  luas  lahan,  pupuk  urea,  tenaga kerja dan modal diatas 0,1, sedangkan nilai VIF dibawah  10.  Sehingga  dapat  disimpulkan model  bebas  dari  masalah  multikolinieritas. Menurut  Setyorini  (2012),  jika  nilai tolerance menunjukan  kurang  dari  10%,  maka  tidak  ada korelasi  anatar  variabel  independen.  Dan  jika nilai  VIF  tidak  ada  yang  menunjukkan  diatas 10 maka dinyatakan tidak ada gejala multikolinieritas  antar  variabel  independen pada model.
5. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui  apakah  ada  ketidaksamaan  varian dan  residual  pada  Berdasarkan  hasil  uji heteroskedastisitas  diperoleh  nilai  signifikansi masing-masing  variabel  diatas  0,05,  sehingga dapat diartikan bebas dari gejala heteroskedastisitas.  Menurut  Arifiyani  (2012), jika  nilai  signifikansi  variabel  lebih  besar  dari
0,05  maka  dapat  disimpulkan  dalam  model regresi tidak terjadi gejala heteroskedastisitas.
Setelah  dilakukan  uji  asumsi  klasik maka  langkah  yang  selanjutnya  yaitu  uji statistik  yang  terdiri  dari:  (1)  Uji  koefisien determinasi  (R 2 ),  (2)  Uji  koefisien  regresi secara  simultan  (uji  F),  dan  (3)  Uji  koefisien secara parsial (uji t).
Tabel 4. Hasil Uji Regresi
Varabel B t Sig. Constant 0.656 0.354 0.725 Luas Lahan 0.396 3.185 0.002 Pupuk Urea 0.197 2.858 0.006 Tenaga Kerja 0.277 2.333 0.023 Modal 0.385 2.935 0.005 Adjusted R 2 0,786 F hitumg 55.162
Sumber : Data Primer Diolah, 2014
Berdasarkan  hasil  uji  regresi  maka didapat persamaan sebagai berikut : LnQ  =  0,656  +  0,396  lnL  +  0,197  lnP Urea + 0,277 lnTK + 0,385 lnM + ɛ
Dimana  :  Q  adalah  hasil  produksi,  L  adalah luas lahan, P Urea adalah  pupuk urea, TK adalah tenaga kerja, M adalah modal dan ɛ adalah error term.
6. Uji koefisien determinasi (R 2 ) Dari  penelitian  diketahui  nilai adjusted  R square adalah  0,786  atau  78,6%.  Sehingga dapat  disimpulkan  model  layak  digunakan karena  lebih  dari  50%,  dan  dapat  diartikan bahwa  variabel  luas  lahan,  pupuk  urea,  tenaga kerja  dan  modal  mampu  menjelaskan  variabel hasil  produksi  78,6%  dan  21,4%  dijelaskan oleh  variabel  lain  diluar  model.  Ini  sama dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nedi, dkk  (2013),  dimana  diketahui  nilai adjust R 2 sebesar  0,928  atau  92,8%  yang  berarti variabel  luas  lahan,  bibit,  tenaga  kerja,  pupuk ure,  phonska,  Sp-36,  kandang,  ZA  dan pestisida.  Sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh faktor-faktor  yang  tidak  ada  dalam  penelitian. Hasil  koefisien  determinasi  dapat  dilihat  pada tabel 32.
7. Uji koefisien regresi secara simultan (uji
F)
Uji  F  ini  digunakan  untuk  mengetahui pengaruh variabel independen secara
keseluruhan terhadap variabel dependen. Berdasarkan  hasil  uji  F  diperoleh  nila  F hitung sebesar 55,162 dan diketahui nilai F tabel sebesar 2,53, berarti nilai F hitung (55,162) > F tabel (2,53). Dan dikrtahui nilai sig sebesar 0,000 atau lebih kecil  dari  0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  variabel  luas  lahan,  pupuk  urea,  tenaga kerja  dan  modal  berpengaruh  terhadap  hasil produksi  padi  di  Kabupaten  Lamongan.  Ini seperti  penelitian  yang  dilakukan  Rizwan,  dkk (2011),  dimana  uji  F  sebesar  0,00  dengan tingkat  kesalahan  5%  menunjukkan  model regresi  yang  sangat  berarti.  Ini  berarti  tujuh variabel  faktor  produksi  ukuran  kapal,  daya mesin,  panjang  jaring  pukat  cincin,  dalam jaring  pukat  cincin,  jumlah  awak  kapal,  BBM dan jumlah lampu secara bersama berpengaruh nyata terhadap hasil tangkapan nelayan.

## 8. Uji koefisien secara parsial (uji t)
Uji  t  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh masing-masing  variabel  independen  terhadap variabel dependen.  Hal ini dapat diketahui dari nilai  t hitung dan  nilai  signifikan.  Dengan diketahui nilai df sebanyak 59 (60-1) dan t hitung sebesar  2,001  dengan  taraf  kepercayaan  95%. Hasil uji t dapat dilhat pada tabel 35.

## A. Luas Lahan
Nilai koefisien variabel luas lahan pada analisis regresi  memiliki  tanda  positif  yaitu  sebesar 0,396  dan  nilai  t hitung sebesar  3,185.  Dapat diartikan bahwa nilai t hitung lebih besar dari nilai t tabel yaitu  2,001.  Nilai  koefisien  sebesar  0,396 menunjukkan  bahwa  dengan  penambahan  luas lahan  sebesar  1%  dapat  meningkatkan  hasil produksi  sebesar  0,396%.  Dari  seluruh  petani responden,  antara  petani  yang  memiliki  luas lahan sempit (<0,5 Ha), sedang (0,5-1 Ha) dan luas  (>1 Ha) menghasilkan produksi padi yang berbeda.  Dimana  petani  yang  memiliki  luas lahan sempit (<0,5 Ha) memiliki rata-rata hasil produksi  2,416  ton,  sedang  (0,5-1)  7,825  ton dan  luas  (>1  Ha)  8,778  ton.  Ini  menunjukkan bahwa  semakin  luas  lahan  yang  dimiliki  oleh petani maka hasil produksi padi yang diperoleh petani  maka  semakin  banyak.  Karena  menurut Mubyarto  dalam  Darwanto  (2010),  lahan garapan  adalah  salah  satu  faktor  dalam usahatani yang memiliki produktivitas, semakin sedikit lahan garapan yang ada di suatu daerah maka  hasil  produksi  dan  pendapatan  usahatani tersebut juga semakin sedikit.
Penelitian ini sejalan dengan penelitian Damayanti (2013), variabel luas lahan memiliki koefisien  bertanda  positif  yaitu  0,982617 artinya  setiap  peningkatan  penggunaan  luas lahan 1% akan mampu meningkatkan produksi padi  sawah  sebesar  0,98361%.  Dan  ini munjukkan  semakin  luas  garapan  usahatani yang  dikelolah  oleh  petani  akan  meningkatkan produksinya.  Dan  menurut  Fitrah  (2013),  luas lahan  adalah  faktor  yang  memiliki  pengaruh sangat  nyata  terhadap  produksi  padi  dengan taraf kepercayaan 99%, yang dilihat dari nilai t- hit  (7,8491083)  lebih  besar  dari  nilai  t-tab (2,457).
Sedangkan  penelitian  Maridelana,  dkk (2014),  menyatakan  bahwa  luas  lahan  pada usahatani kopi memiliki nilai koefisien regresi - 0,666  dengan  signifikansi  0,96.  Ini  memiliki arti bahwa luas lahan memiliki pengaruh nyata terhadap  produksi  kopi  pada  taraf  kepercayaan 90%  dan  arah  hubungannya  adalah  negatif. Dimana  kenaikan  luas  lahan  sebesar  1% menyebabkan penurunan keuntungan usahatani kopi sebear 0,666%.

## B. Pupuk Urea
Nilai koefisien pupuk urea pada analisis regresi memiliki  tanda  positif  yaitu  sebesar  0,197  dan nilai t hitung sebesar 2,858. Dapat diartikan bahwa nilai t hitung lebih besar dari nilai t tabel yaitu 2,001. Ini menunjukkan bahwa semakin banyak pupuk urea yang digunakan oleh petani maka semakin banyak  pula  hasil  produksi  yang  diperoleh. Penggunaan  pupuk  urea  dengan  takaran  dan dosis  yang  tepat  mampu  mengoptimalkan pertumbuhan  padi.  Nilai  koefisien  sebesar 0,197  menunjukkan  bahwa  jika  pengguaan pupuk urea ditambah sebesar 1% maka mampu meningkatkan  hasil  produksi  padi  sebesar 0,197%. Sehingga dengan meningkatkan penggunaan pupuk urea akan dapat meningkatkan  produksi  padi.  Karena  dosis yang dianjurkan oleh Dinas Pertanian Kabupaten  Lamongan  yaitu  350  kg/Ha, sedangan  rata-rata  pupuk  urea  yang  digunakan oleh  petani  hanya  sebesar    220  kg/Ha.  Ini menunjukan bahwa takaran dosis yang digunakan  petani  masih  jauh  dibawah  anjuran. Kondisi  ini  terjadi  karena  seringkali  petani mengalami kesulitan untuk mendapatkan pupuk urea pada saat pemupukan, karena  kelangkaan pupuk  urea  di  pasar  sekitar  desa  penelitian. Selain  itu  petani  sebagian  petani  juga
menghadapi keterbatasan modal sehingga tidak mampu memberikan pupuk urea sesuai dengan anjuran.
Pupuk N memiliki peranan yang sangat penting  untuk  meningkatkan  produksi  padi sawah, dan pupuk N dapat diperoleh dari pupuk urea.  Tapi,  hanya  30%  dari  yang  diberikan pupuk  N  yang  dapat  diserap  oleh  padi (Dobermann dalam Siregar dan Marzuki 2011). Pemberian  pupuk  N  dengan  dosis  yang  tepat akan  mampu  mengoptimalkan  pertumbuhan panjang, lebar dan luas daun, sehingga mampu meningkatkan  produktivitas  padi.  Tapi  jika pupuk  N  tidak  digunakan  tidak  tepat  dapat mencemari  tanah.  Pemberian  pupuk  urea dilakukan  ketika  pemupukan  pertama  dan kedua, yaitu pada saat padi berumur 10 hari dan 25 hari setelah tanam, karena pada usia tersebut tanaman  padi  berada  pada  masa  pertumbuhan batang  dan  daun,  sehingga  dengan  pemberian pupuk urea pertumbuhan batang dan daun akan maksimal. Sedangkan pemupukan ketiga biasanya  dilakukan  pada  usia  30  hari  setelah masa  tanam,  tapi  pada  pemupukan  ketiga  ini tidak  digunakan  pupuk  urea  karena  padi  telah masuk dalam fase pembuahan.
Penelitian ini sejalan dengan penelitian Damayanti (2013), dimana variabel pupuk urea yang  memiliki  koefisien  positif  0,077450 memiliki  arti  bahwa  penggunaan  pupuk  urea meningkat  1%  maka  meningkatkan  produksi sebesar  0,077450%.  Sehingga  peningkatan penggunaan  pupuk  urea  masih  dimungkinkan mampu  meningkatkan  produksi.  Ini  karena pupuk  urea  memiliki  nilai  positif  dan menunjukkan bahwa penggunaan pupuk urea di daerah penelitian belum maksimal.
Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan Isyanto (2012), menyatakan bahwa penggunaan pupuk  pada  usahatani  padi  tidak  memiliki pengaruh  yang  signifikan.  Penggunaan  pupuk kandang  memiliki  nilai  koefisien  bertanda negatif,  yang  berarti  penggunaan  pupuk kandang  berlebihan  sehingga  harus  dikurangi. Sedangkan  penggunaan  pupuk  kimia  (urea, KCL, SP 36) memiliki nilai koefisien bertanda positif, sehingga pupuk kimia harus ditambah.

## C. Tenaga Kerja
Nilai  koefisien  tenaga  kerja  pada  analisis regresi  memiliki  tanda  positif  yaitu  sebesar 0,277  dan  nilai  t hitung sebesar  2,333.  Dapat diartikan bahwa nilai t hitung lebih besar dari nilai
t tabel yaitu  2,001.  Ini  menunjukkan  bahwa semakin  banyak  tenaga  kerja  yang  digunakan oleh  petani  maka  semakin  banyak  usahatani yang dapat dilakukan dan semakin banyak pula hasil  produksi  yang  diperoleh.  Nilai  koefisien sebesar  0,277  menunjukkan  bahwa  jika pengguaan  tenaga  kerja  ditambah  sebesar  1% maka mampu meningkatkan hasil produksi padi sebesar 0,277%.
Tenaga kerja yang digunakan di daerah penelitian berasal dari dalam dan luar keluarga, tetapi yang banyak berperan aktif adalah tenaga kerja  keluarga.  Pada  proses  pemupukan, penyemprotan  dan  penyiangan  dilakukan  oleh tenaga  kerja  keluarga  dengan  jumlah  yang terbatas,  karena  sebagian  besar  pekerjaan tersebut  hanya  dilakukan  oleh  petani  yang bersangkutan.  Sehingga  intensitas  pemupukan, penyemprotan dan penyiangan kurang optimal. Dimana penyiangan yang seharusnya dilakukan pada minggu ketiga dan keenam setelah tanam hanya dilakuan ketika petani yang bersangkutan  tidak  ada  kegiatan  yang  lain seperti  penyemprotan  dan  pemupukan.  Proses penyiangan  ini  biasanya  dilakukan  pada  pagi hari sampai sebelum Dhuhur dan kembali pada keesokan  harinya  jika  tidak  ada  kegiatan  lain. Sedangan  untuk  proses  tanam  dan  panen menggunakan  tenaga  kerja  luar,  karena  pada proses  ini  membutuhkan  tenaga  kerja  cukup banyak  sehingga  jika  hanya  menggunakan tenaga  kerja  keluarga  akan  membutuhkan waktu yang lama.
Namun menurut Wahyuningsih  (2012),  ketersediaan  tenaga kerja dalam keluarga adalah potensi besar yang dapat dimanfaatkan dalam melakukan usahatani,  karena  pemanfaatan  tenaga  kerja dalam  rumah  tangga  mampu  menekan  biaya yang  harus  dikeluarkan  sebagai  upah  tenaga kerja luar keluarga.
Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelian yang dilakukan oleh Nedi, dkk (2013), variabel tenaga  kerja  memiliki  pengaruh  yang  nyata terhadap produksi jagung dengan nilai koefsien regresi  sebesar  0,340.  Dan  memiliki  nilai  t hitung 2,084  yaitu  lebih  besar  dari  nilai  t tabel sebesar 1,982.  Sedangkan  menurut  Yulianto  (2005), nilai koefisien biaya tenaga kerja memiliki nilai negatif  yaitu  -0,249  artinya  biaya  tenaga  kerja memiliki  hubungan  yang  negatif  terhadap pendapatan  usahatani  semangka.  Hal  ini dikarenakan tenaga kerja yang digunakan telah
melebihi  dari  kebutuhan  yang  ada  sehingga berpengaruh pada penerimaan.

## D. Modal
Nilai  koefisien  modal  pada  analisis  regresi memiliki  tanda  positif  yaitu  sebesar  0,385  dan nilai t hitung sebesar 2,935. Dapat diartikan bahwa nilai t hitung lebih besar dari nilai t tabel yaitu 2,001. Nilai  koefisien  sebesar  0,385  menunjukkan bahwa jika pengguaan modal ditambah sebesar 1% maka mampu meningkatkan hasil produksi padi  sebesar  0,385%.  Ini  menunjukkan  bahwa modal yang digunakan masih belum maksimal, sehingga penambahan modal sangat memungkinkan  dapat  meningkatkan  hasil produksi  padi.  Di  daerah  penelitian  rata-rata biaya yang harus dikeluarkan oleh petani dalam menjalankan usahataninya sebesar Rp. 4.636.700,  karena  sebagian  besar  petani memiliki  luas  lahan  dibawah  1  Ha.  Sedangkan modal yang digunakan oleh petani berasal dari hasil  panen  sebelumnya.  Di  daerah  penelitian belum terbentuk koperasi yang siap menyediakan  modal  kepada  para  petani,  dan kelompok  tani  yang  sudah  ada  juga  tidak memfasilitasi peminjaman modal kepada anggotanya.  Padahal  menurut  Nainggolan  dan Murdy  (2013),  Program  Penguatan  Modal Petani  (PMP)  memiliki  pengaruh  positif  dan nyata  terhadap  peningkatan  produksi  dan pendapatan  petani  padi  di  Kabupaten  Tanjung Jabung  Barat.  Ini  menunjukkan  bahwa  PMP memiliki pengaruh kepada petani yang menerima dana program PMP, sehingga petani dapat mengoptimalkan input produksi dibandingkan  dengan  petani  yang  tidak menerima dana dari program PMP.
Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk  memberikan  modal  kepada  para  petani yaitu dengan membentuk lembaga pengkreditan  desa  (LPD)  dengan  bunga  yang rendah.  Dimana  LPD  ini  berbeda  dengan koperasi,  karena  LPD  merupakan  lembaga yang  berasal  dari  masyarakat  lokal.  Seperti halnya yang telah dilakukan oleh para petani di Desa  Baturiti  Kabupaten  Tabanan,  Bali. Menurut Elizabeth dan Anugrah (2009), di desa tersebut  terdapat  Lembaga  Pengkreditan  Desa (LDP)  merupakan  institusi  yang  tumbuh berdasarkan  ikatan  adat  budaya  lokal.  Kunci utama  dari  lembaga  ini  yaitu  dukungan masyarakat  yang  kuat  antara  masyarakat  Desa Adat dan Banjar. Dimana sebagian keuntungan
usahanya akan masuk kedalam kas pemerintahan Desa Adat yang selanjutnya akan digunakan  sebagai  sumber  pengkreditan  dan kebutuhan  sarana  dan  prasaran  umum  bersama dan  kelompok  tanilah  yang  berfungsi  sebagai wadah  pelaksanaan  program  ini.  Tidak  hanya kegiatan  pengkreditan,  komonitas  petani  yang ada  di  daerah  ini  juga  tercemin  pada  aktivitas- aktivitas  yang  diselenggarakan  oleh  kelompok tani  seperti  diskusi  tentang  budidaya  dan pemasaran  sayuran,  arisan  rutin  kelompok  tani yang  diadakan  setiap  bulan,  iuran  gabah  2 kg/are  setiap  musim  panen  dan  pelatihan pengolahan  produk  pertanian.  Dari  kegiatan- kegiatan yang diadakan oleh kelompok tani ini mampu  membawa  desa  Baturiti  sebagai  desa mandiri  yang  memiliki  sumber  ekonomi sendiri.
Penelitian  ini  seperti  penelitian  yang dilakukan  Yulianto  (2005),  dimana  biaya produksi  memiliki  pengaruh  positif  terhadap pendapatan  usahatani  semangka  di  Kec. Samarinda Utara. Ini berarti bahwa
peningkatan penggunaan biaya produksi mampu  meningkatkan  pendapatan  petani, dimana diketahui nilai koefisien biaya produksi yaitu 4,696 yang menunjukkan bahwa peningkatan  biaya  produksi  sebesar  1%  akan meningkatkan pendapatan petani sebesar 4,696%.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini  maka dapat disimpulkan: (1) Hasil peramalan dengan menggunakan  metode  ARIMA,  diramalkan produksi  padi  di  Kabupaten  Lamongan  pada tahun  2016  mengalami  peningkatan  yaitu sebesar 1.022.488 ton.(2) Faktor-faktor
produksi  yang  berpengaruh  nyata  terhadap produksi  padi  di  Kabupaten  Lamongan  yaitu luas lahan, pupuk urea, tenaga kerja dan modal. Sehingga  jika  masing-masing  variabel  tersebut ditingkatkan  maka  mampu  meningkatkan  hasil produksi padi.

## Saran
Kabupaten  Lamongan  berpotensi  untuk  dapat meningkatkan  produksi  padinya  sebesar  1.02 juta  ton  pada  tahun  2016.  Cara  yang  dapat dilakukan  adalahmemberikan  pinjaman  modal
berbunga rendah karena dengan modal tersebut maka petani dapat mengintensifkan penggunaan  pupuk  urea  sampai  pada  batas yang  dianjurkan  yaitu  350  kg/  Ha.  Selain  itu petani  juga  dapat  menambah  jumlah  tenaga kerja  di  luar  keluarga  sehingga  usahatani  padi bisa  lebih  intensif.  Cara  lain  yang  dapat ditempuh  oleh  pemerintah  adalah  dengan memperbaiki  sistem  irigrasi  setengah  teknis menjadi sistem irigasi teknis.

## DAFTAR PUSTAKA
Adiratma,  R.E.  2004. Stop  Tanaman  Padi. Penebar Swadaya . Jakarta.
Arifiyani,  H.  A.,  dan  Sukirno.  2012.  Pengaruh
Pengendalian  Intern,  Kepatuhan  dan Kompensasi Manajemen terhadap
Perilaku Etis Karyawan (Studi Kasus PT Adisatria  Abadi  Yogyakarta). Jurnal Nominal Volume 1 Nomor 1 tahun 2012.
BKPM.  2012. Gambaran  Wilayah  Kabupaten Lamongan. Badan Koordinasi Penanaman Modal. Lamongan.
BPS.  2013. Kabupaten  Lamongan  dalam
Angka. Dinas  Pertanian  dan  Kehutanan. Lamongan.
Bustaman,  A.  2003.  Analisis  integrasi  pasar beras di Indonesia. Skripsi . Jurusan ilmu sosial ekonomi pertanian. Fakultas pertanian. Institute Pertanian Bogor.
Damayanti,  L.  2013.  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi  Produksi,  Pendapatan dan  Kesempatan  Kerja  pada  Usahatani Padi Sawah di Daerah Irigasi
ParigiMoutong. Jurnal SEPA Vol. 9 No.
2 Februari 2013:249-259.
Dewi,  I.  A.  G.  B.  P.,  dan  Komang  R.  I.  2014. Perilaku  Mencatat  dan  Kemampuan Memori  pada  Proses  Belajar. Jurnal Psikologi  Udayana Vol.  1,  No.  2,  241- 250.
Elizabeth,  R.,  dan  Iwan  S.  A.  2009.  Sistem
Kelembagaan Komonitas Petani Sayuran di  Desa  Baturti,  Kabupaten  Tabanan, Provinsi Bali. Seminar Nasional
Peningkatan  Daya  Saing  Agribisnis Berorientasi Kesejahteraan Petani. Bogor: 14 Oktober 2009.
Fatoni,  Z.,  dan  Hadi  S.  2013.  Dampak Fluktuasi  Indeks  Harga  Saham  dan Ekspor Netto terhadap Kurs Rupiah pada Masa Krisis Global. Jurnal Ekonomi dan Studi  Pembangunan Vol.  5,  No.  1,
Maret 2013. Fitrah, H. 2013. Input Faktor yang mempengaruhi  Produksi  dan  Kelayakan Usahatani  Padi  Sawah  Pasang  Surut  di Desa Karang Buah Kecamatan Belawang
Kabupaten  Barito  Kuala  Kalimantan Selatan. Media  Sains ,  Volume  6  Nomor 2, Oktober 2013.
Hatidja,  D.  2011.  Penerapan  Model  ARIMA untuk  Memprediksi  Harga  Saham  PT. Telkom,  Tbk .  Jurnal  Ilmiah  Sains Vol.
11 No. 1, April 2011.
Hossain, Md. K., Anton A. K., Md. Azizul B., and  Adli  M.  2012.  Stochastic  Frontier
Approach and Data Envelopment Analysis to Total Factor Productivity and Efficiency Meansurement of Bangladeshi  Rice. PLOS  ONE October
2012, Volume 7, Issue 10, e46081.
Hutami,  R.  P.  2012.  Pengaruh  Devidend  Per Share,  Return  On  Equity  dan  Net  Profil
Margin terhadap Harga Saham Perusahaan  Industri  Manufaktur  yang Tercatat di Bursa Efek Indonesia Periode
2006-2010 .  Jurnal  Nominal ,  Volume  1, Nomor 1, tahun 2012.
Isyanto,  A.  Y.  2012.  Faktor-faktor  yang Berpengaruh  terhadap  Produksi  pada Usahatani  Padi  di  Kabupaten  Ciamis. CAKRAWALA  GALUH Vol.  1.  No.  8, Maret 2012.
Luntungan,  A.  Y.  2012.  Analisis  Pendapatan Usahatani  Tomat  Apel  di  Kecamatan Tompaso  Kabupaten  Minahasa .Jurnal Ekonomi dan Keuangan Daerah (PEKB) Volume 7 No. 3 Edisi Oktober 2012.
Maridelana,  V.  P.,  Yuli  H..,  dan  Ebban  B.  K. 2014.  Fungsi  Keuntungan  Usahatani Kopi Rakyat di Desa Belatih Kecamatan Kintamani  Kabupaten  Bangli. Berkalah Ilmiah PERTANIAN volume 1, Nomor 3, Februari 2014, hlm 47-52.
Nainggolan, S., dan Sa’ad M. 2013. Pengkajian Program  Penguatan  Modal  Petani  dan Dampaknya  terhadap  Pendapatan  dan Efisiensi  Usahatani  Padi  Sawah  di Kabupaten Tanjung Jabung Barat Provinsi  Jambi .Seminar  Nasional  Sains
&  Teknologi  V Lembaga  Penelitian Universitas Lampung.
Nedi,  B.,  Suprapti  S.,  dan  Joko  S.  2013.
Analisis  Usahatani Jagung  di  Kabupaten Grobongan Provinsi Jawa Tengah.
Agribusiness  Review Vol  1,  No.  1
(Desember 2013), hal 33-44. ISSN 2354- 8320.
Nurhayati,  A.,  Darnah  A.  N.,  dan  Yaripuddin. 2013.  Peramalan  menggnakan  Model ARIMA  Musiman  dan  Verifikasi  Hasil Peramalan  dengan  Grafik  Pengendali Moving  Range  (Studi  Kasus:  Produksi Air  Bersih  di  PDAM  Tirta  Kencana Samarinda) .  Jurnal  EKSPONENSIAL Volume 4, Nomor 1, Mei 2013.
Rahmawati,  D.,    dan  Ahmad  F.  2013. Optimalisasi  Sistem  Persediaan  Bahan Baku  Karet  Mentah  (Lateks)  dengan Metode  Lot  Sizing  (Studi  Kasus:  PT. Abaisiat  Raya). Jurnal  Optimalisasi Industri , Vol. 12 No. 1, April 2013:317- 325.
Rizwan., I. S., dan Ratna M. A. 2011. Effect of Production  Factors  on  Purse  Seine  Fish Capture in the Lampulo Coastal Fisherries  Port,  Banda  Aceh. Jurnal Natural Vol. 11, No. 1, 2011.
Sangarimbun,  M  dan  Sofyan  E.  2008. Metode Penelitian Survei. LP3ES. Yogyakarta.
Setyorini,  C.  T.  2012.  Pengaruh  Komitmen Organisasi,  Budaya  Organisasi  dan
Keterlibatan  Kerja  terhadap  Kinerja Karyawan  Baitulmaal  Wat  Tamwil
Alviyah Yunianti dan Elys Fauziyah: Perspektif peningkatan produksi padi ...
(BMT). Jurnal Media Riset , Vol. 2 No. 1 Februari 2012.
Siregar,  A.,  dan  Ilyas  M.  2011.  Efisiensi
Pemupukan  Urea  terhadap  Serapan  dan Peningkatan Produksi Padi Sawah ( Oryza  sativa  L.).  Jurnal  Budidaya
Pertanian, Vol.  7.  No.  2,  Desember 2011. Halaman 107-112.
Wahyuningsih,  Y.  M.  2012.  Potensi  Tenaga Kerja dalam Kelurga terhadap Pendapatan Usahatani Tomat (Lycopersicon  esculentium)  di  Desa Rantau Keminting Kecamatan Labuanamas  Utara  Kabupaten  Hulu Sungai  Tengah  Provinsi  Kalimantan
Selatan. Media  Sains ,  Volume  4  Nomor
1, April 2012.
Yulianto,  E.  H.  2005.  Pengaruh  Biaya  Saprodi dan  Tenaga  Kerja  terhadap  Pendapatan Usahatani  Semangka. Jurnal  EPP .  Vol.
2, No. 2, 2005 : 24-32.