## Jurnal MeA (Media Agribisnis), 6(2), Oktober 2021, pp.64-72
Media Komunikasi Hasil Penelitian Bidang Ilmu Agribisnis
ISSN 2548-7027 (Print) ISSN 2541-6898 (Online)

## Dampak Teknik Sadap Terhadap Penerimaan Petani Karet di Kabupaten Tanjung Jabung Timur

## Rizki Gemala Busyra
Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Batanghari Jl. Slamet Riyadi, Broni Jambi. 36122. Telp.+62741-60103 e-mail : rizki.gemala.busyra@unbari.ac.id
Abstract. One of the way to increase rubber  productivity and its production, is by focusing to recommended tapping techniques. In East Tanjung Jabung Regency although the recommended rubber tapping technique (i.e. spiral  tapping technique) had been socialized,  but  there  were  still  many  rubber  farmers  who  done  a  non-spiral tapping techniques. This  will  certainly  affect  the amount of latex production and the rubber plants life duration. The low amount of rubber production will lead to a low number of sales, so it will have an impact on the low revenue of rubber farmers. The purpose of this study was to find out the impact of the application of  spiral  tapping  techniques  on  rubber  crops toward  farmer. The  results  showed that  simultaneously  the independent  variables  had  a Significant  effect on  the Farmer  revenues .  Partially,  rubber  production  and  rubber  prices  had showed  a significant   effect on farmer’s revenues, while the age of crops and tapping techniques, had no significant   effect on the farmer’s revenues. Although the variables of tapping techniques did not significantly effect to the farmer revenue but it gave the higher revenue than the other tapping techniques. Keywords : Tapping, Technique, Rubber, Farmer Revenue
Abstrak. Salah  satu  cara  dalam  meningkatan  produktivitas  dan  produksi  karet,  adalah  dengan  cara  memperhatikan  teknik penyadapan yang sudah sesuai dengan anjuran.  Di Kabupaten Tanjung Jabung Timur walaupun teknik penyadapan karet yang dianjurkan  (yaitu  teknik  sadap  spiral)  sudah  disosialisasikan,  namun  masih  banyak  juga  petani  karet  yang  melakukan  teknik sadap non spiral. Hal ini tentunya akan mempengaruhi pada jumlah produksi lateks dan lamanya umur ekonomi tanaman karet. Jumlah  produksi  karet  yang  rendah  akan  menyebabkan  jumlah  penjualan  yang  rendah  pula,  sehingga  akan  berdampak  pada rendahmya penerimaan petani karet. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui dampak penggunaan teknik penyadapan secara  spiral  pada  tanaman  karet  terhadap  penerimaan  petani.  Hasil  penelitian  menunjukkan  secara  simultan  variabel-variabel bebas  memberikan  pengaruh  secara  nyata  terhadap  penerimaan  petani  karet.  Secara  parsial,  produksi  karet  dan  harga  karet merupakan  faktor  yang  signifikan  berpengaruh  nyata  terhadap  penerimaan  petani,  sedangkan  umur  tanaman  dan  teknik penyadapan, tidak berpengaruh secara nyata terhadap penerimaan petani karet di Kabupaten Tanjung Timur. Walaupun variabel teknik  sadap  tidak  berpengaruh  secara  siginifikan  terhadap  penerimaan  petani  karet,  namun  penerimaan  petani  karet  yang melakukan teknik sadap spiral lebih tinggi dibandingkan dengan petani karet yang tidak menggunakan teknik sadap spiral. Kata Kunci : Teknik Sadap, Karet, Penerimaan Petani

## PENDAHULUAN
Karet merupakan salah satu komoditas perkebunan yang memiliki arti penting bagi perekonomian Indonesia, baik sebagai sumber devisa negara non migas, sumber pendapatan masyarakat, penyedia lapangan kerja bagi sekitar 1.5  juta  kepala  keluarga,  pemasok  bahan  baku  industri,  sebagai  pelestari  sumber  daya  alam  dan  lingkungan,  dan berperan  penting  dalam  mendorong  pertumbuhan  sentra-sentra  ekonomi  baru  pada  wilayah  sentra  produksi  karet (RG Busyra, 2014).
Propinsi  Jambi  merupakan  salah  satu  sentra  produksi  karet  di  Indonesia.  Tanaman  karet  memegang  peranan penting  dalam  perekonomian  wilayah  Provinsi  Jambi,  hal  ini  dapat  dilihat  dari  peranan  tanaman  karet  dalam menciptakan  kesempatan  kerja  di  Provinsi Jambi.  Dari  data  statistik  diperoleh informasi  bahwa  63,22%  penduduk Provinsi  Jambi  kegiatan  ekonomi  dan  mata  pencahariannya  berkaitan  dengan  komoditas  karet.  Luas  perkebunan karet di Provinsi Jambi 667,114 Ha dan 348,551 Ton (Nofriadi & BPS,2018).
Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  merupakan  salah  satu  kabupaten  penghasil  karet  di  Provinsi  Jambi. Walaupun  luas  lahan  karet  di  Kabupaten  Tanjabtim  menempati  posisi  ke  8  namun  produktivitasnya  tetap  berada diatas  rata-rata  produkivitas  karet  Provinsi  Jambi  yaitu  sebesar  0,47  Ton/Ha  (Dinas  Perkebunan  Provinsi  Jambi, 2018).
Salah satu cara dalam meningkatan produktivitas dan produksi karet, disamping ditentukan oleh keadaan tanah dan  pertumbuhan  tanaman,  penggunaan  klon  unggul,  juga  dipengaruhi  oleh  teknik  dan  manajemen  penyadapan. Penyadapan,  yaitu  membuka  pembuluh  lateks  pada  kulit  pohon  agar  getah  mengalir.  Teknik  penyadapan  karet bertujuan  untuk  meningkatkan  produksi  lateks  dan  memperpanjang  masa  pengaliran  lateks  tanaman  karet  (Dewi, 2017).
Teknik  sadap  yang  sering  digunakan  oleh  petani  pada  perkebunan  rakyat  adalah  teknik  sadap  berbentuk  V (alur  sadap  V),  teknik  sadap  berbentuk  sembarang  (alur  sadap  C)  dan  teknik  sadap  spiral  (alur  sadap  S  atau berbentuk  spiral).  Teknik  sadap  yang  dianjurkan  adalah  teknik  sadap  spiral,  karena  teknik  ini  mempunyai
keunggulan  diantaranya,  (1)  Memperpanjang  alur  sadap,  (2)  Memperoleh  aliran  lateks  yang  baik,  dan  (3) Menghindari adanya jalur kulit yang tidak tersadap.
Di Kabupaten Tanjung Jabung Timur walaupun teknik penyadapan karet yang dianjurkan (yaitu teknik sadap spiral) sudah disosialisasikan, namun masih banyak juga petani karet yang melakukan teknik sadap non spiral. Hal ini  tentunya  akan  mempengaruhi  pada  jumlah  produksi  lateks  dan  lamanya  umur  ekonomi  tanaman  karet.  Jumlah produksi karet yang rendah akan menyebabkan jumlah penjualan yang rendah pula, sehingga akan berdampak pada rendahmya  penerimaan  petani  karet.  Melihat  fenomena  diatas  menyebabkan  peneliti  tertarik  untuk  melakukan penelitian  mengenai  “Dampak  Teknik  Sadap  Spiral  Terhadap  Penerimaan  Petani  Karet  di  Kabupaten  Tanjung Jabung Timur”.

## METODE PENELITIAN
Penelitian dan pengambilan data dilapangan dilaksanakan pada bulan Maret sampai Juli 2021, di Kabupaten Tanjung Jabung Timur Provinsi Jambi.
Jenis  data  menurut  skala  pengukuran  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  rasio.  Jenis  data menurut  waktunya  adalah  data cross  section .  Sumber  data  yang  digunakan  adalah  data  primer  dan  data  sekunder. Data  Primer  berupa  data  yang  diambil  langsung  dari  petani  yang  terpilih  sebagai  sampel,  pengambilan  data dilakukan  dengan  wawancara  langsung  pada  responden  dengan  menggunakan  daftar  pertanyaan  yang  terpola  dan terstruktur sesuai dengan kebutuhan. Data Sekunder merupakan data tambahan yang diperoleh dari Dinas Pertanian Provinsi Jambi, Dinas Pertanian Kabupaten Tanjung Jabung Timur, Dinas Perkebunan, Badan Pusat Statistik (BPS) Jambi, Badan Pengkajian Teknologi Pertanian (BPTP) Jambi, Dinas Perindustrian dan Perdagangan Provinsi Jambi, dan  dari  berbagai  informasi–informasi  lain  seperti  jurnal–jurnal  pertanian,  ekonomi  dan  hasil  penelitian  terdahulu serta pada beberapa situs di internet. Penelitian dilakukan dengan metode survey.
Pengambilan  lokasi  penelitian  dilakukan  secara purposive ,  yaitu  dengan  mengambil  Kabupaten  Tanjung Jabung  Timur  sebagai  tempat  penelitian,  dikarenakan  wilayah    ini  sebagai  salah  satu  penghasil  karet  di  Provinsi Jambi (Dinas Perkebunan Provinsi Jambi, 2018). Populasi petani yang mengusahakan tanaman Karet di Kabupaten Tanjung  Jabung  Timur  berjumlah  5283  orang.  Besarnya  ukuran  sampel  yang  diambil  menggunakan  rumus  slovin, dengan derajat kesalahan 15 %. Rumus Slovin dapat dilihat sebagai berikut :
n = N 1+N (e) 2 = 5283 1+5283(0,15) 2 = 5283 119,86 = 44
Keterangan:
n = Jumlah Sampel
N = Jumlah Populasi e = Derajat Kesalahan yang digunakan sebesar 15 %
Jadi  besarnya  sampel  yang  diambil  sebanyak  44  orang.  Hal  ini  sesuai  dengan  pernyataan  (Winarno,  2004), untuk jumlah manusia hendaknya diambil diatas 30 sebagai sampel. Dengan teknik  pengambilan sampel secara acak sederhana  ( simple  random  sampling ).  Yang  merupakan  salah  satu  teknik  pengambilan  sampel  yang  dilakukan dengan cara acak sehingga setiap petani memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai sampel.
Penerimaan  petani  karet  merupakan  perkalian  antara  harga  produk  dengan  jumlah  produk  yang  dihasilkan. Besarnya nilai penerimaan dapat dihitung dengan menggunakan rumus (Hernanto, F, 1996), sebagai berikut :
TR = Hy.Y Keterangan : TR = Total Penerimaan Petani Karet (kg/ha/sdp) Hy = Harga Bokar Karet (Rp/Kg) Y   = Jumlah Produksi Bokar (Kg/ha/sdp)
Model  merupakan  suatu  penjelas  dari  fenomena  aktual  sebagai  suatu  sistem  atau  proses  (Koutsoyiannis, 1977). Model ekonometrika adalah suatu pola khusus dari model aljabar, yakni suatu unsur yang bersifat stochastic yang mencakup satu atau lebih peubah pengganggu (Intriligator, 1978).
Model  ekonometrika  merupakan  gambaran  dari  hubungan  masing–masing  variabel  penjelas  ( explanatory variables )  terhadap  peubah  endogen  ( dependent  variables )  khususnya  yang  menyangkut  tanda  dan  besaran ( magnitude  and  sign )  dari  penduga  parameter  sesuai  dengan  harapan  teoritis  secara  apriori.  Model  yang  baik haruslah memenuhi kriteria teori ekonomi ( theoritically meaningful ), kriteria statistika yang dilihat dari suatu derajat ketepatan ( goodness of fit ) yang dikenal dengan koefisien determinasi (R 2 ) serta nyata secara statistik ( statistically significant ) sedangkan kriteria ekonometrika menetapkan apakah suatu taksiran memiliki sifat–sifat yang dibutuhkan seperti unbiasedness,  consistency,  sufficiency,  efficiency .  Statistik  D w adalah  salah  satu  kriteria  ekonometrika  yang digunakan untuk menguji taksiran, yaitu menguji validitas dari asumsi autocorrelation (Koutsoyiannis, 1977).
Model yang dirumuskan dalam penelitian ini adalah sangat terkait dengan tujuan penelitian yaitu bagaimana dampak  teknik  sadap  spiral  terhadap  penerimaan  petani  karet.  Persamaan  yang  disusun  adalah  persamaan penerimaan. Penerimaan petani karet di Kabupaten Tanjung Jabung Timur diduga dipengaruhi oleh produksi karet, harga karet, umur tanaman, dan teknik penyadapan.
R =   a 0 + a 1 QK + a 2 HK + a 3 UT + a 4 TS + U
dimana:
R = Penerimaan Petani Karet (Rp/Ha/Sadap) QK = Produksi Karet (Kg/Ha) HK = Harga Karet (Rp/Kg) UT = Umur Tanaman (Tahun) TS = Teknik Sadap: D = 1 untuk penyadapan teknik spiral ; D = 0 untuk penyadapan non spiral) U
= Faktor kesalahan / Error a 1 , a 2 , a 3 , a 4 = Parameter yang digunakan
Tanda parameter dugaan yang diharapkan:
a 1 , a 2 , a 3 ≥ 0;       a 3 ≤ 0; 0≤ a 4 ≤ 1;
Untuk mengetahui dan menguji apakah variabel penjelas secara bersama–sama berpengaruh nyata atau tidak terhadap  variabel  endogen,  maka  pada  setiap  persamaan  digunakan  uji  statistik  F,  dan  untuk  menguji  apakah masing–masing  variabel  penjelas  berpengaruh  nyata  atau  tidak  terhadap  variabel  endogen,  maka  pada  setiap persamaan digunakan uji statistik t.
Selain itu dilakukan juga uji asumsi klasik yang terdiri dari beberapa uji berikut ini :

## a). Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas  menandakan  bahwa  terdapat  hubungan  linear  (korelasi)  yang  sempurna  atau  pasti,  diantara beberapa  atau  semua  variabel  yang  menjelaskan  dari  model  regresi  (Gujarati,  2003).  Model  regresi  yang  baik seharusnya  tidak  terjadi  hubungan  linear  diantara  variabel  independen.  Menurut  Ghozali  (2008),  bahwa  untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas didalam model regresi adalah sebagai berikut :
- Menganalisis  matrik  korelasi  variabel-variabel  independen.  Jika  antar  variabel  independen  ada  korelasi  yang cukup tinggi (umumnya di atas 0,90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas.
- Multikolinearitas dapat juga dilihat dari (1) nilai tolerance dan lawannya (2) Variance Inflation Factor (VIF). Kedua ukuran  ini  menunjukkan  setiap  variabel  independen  manakah    yang  dijelaskan  oleh  variabel  independen  lainnya. Dalam  pengertian  sederhana  setiap  variabel  independen  menjadi  variabel  dependen  dan  diregresikan  terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi (karena VIF=1/nilai tolerance ). Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance >0,10 atau sama dengan nilai VIF<10.

## b). Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  digunakan  untuk  menguji  apakah  dalam  suatu  model  regresi  terjadi  ketidaksamaan variance dan residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke  pengamatan  lain  tetap,  maka  disebut  homoskedastisitas  dan  jika  berbeda  maka  disebut  heteroskedastisitas (Ghozali,  2008).  Adapun  cara  untuk  mendeteksi  ada  atau  tidaknya  heteroskedastisitas  menurut  Ghozali  (2008),  yaitu dengan  melihat  grafik scatterplot antara  nilai  prediksi  variabel  dependen  yaitu  ZPRED  dengan  residualnya  SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya). Adapun dasar pengambilan keputusan dilakukan dengan dasar analisis sebagai berikut :
- Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola yang teratur (bergelombang, melebar, menyempit), mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
- Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

## c). Uji Asumsi Normalitas
Uji  asumsi  normalitas    digunakan  untuk  menguji  apakah  dalam  suatu  model  regresi,  variabel  dependen  atau keduanya mempunyai distribusi normal atau mendekati normal (Santoso, 2000). Apabila asumsi ini tidak terpenuhi, baik
uji  F  ataupun  uji-t,  dan  nilai  estimasi  nilai  variabel  dependen  menjadi  tidak  valid  (Utomo,  2007).  Untuk  mendekati normalitas  pada  model  regresi  yaitu  dengan  melihat  penyebaran  data  (titik)  pada  sumbu  diagonal  dari  grafik  normal. Adapun dasar pengambilan keputusannya berdasarkan kriteria uji :
- Jika  data  menyebar  di  sekitar  garis  diagonal  dan  mengikuti  arah  garis  diagonal,  maka  model  regresi  memenuhi asumsi normalitas.
- Jika  data  menyebar  jauh  dari  garis  diagonal  dan  tidak  mengikuti  arah  garis  diagonal,  maka  model  regresi  tidak memenuhi asumsi normalitas.

## d). Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  adalah  salah  satu  bagian  dari  uji  asumsi  klasik  dimana  suatu  persamaan  regresi  dikatakan  telah memenuhi asumsi tidak terjadi autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin Watson. Menurut Santoso (2000) bahwa tujuan uji autokorelasi adalah untuk  mengetahui apakah dalam suatu model regersi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu dengan  kesalahan  sebelumnya.  Apabila  hal  ini  terjadi  maka  terdapat  masakah  autokorelasi.  Adapun  kritik  pengujiannya adalah jika du<d<4-du maka Ho ditolak yang berarti tidak ada autokorelasi baik positif maupun negatif. Untuk mengetahui ketepatan model regresi sampel dalam menaksir nilai aktualnya dapat diukur dari goodness of fit- nya. Goodness of fit dalam model regresi dapat diukur dari nilai koefisien determinasi, nilai statistik F, dan uji statistik t.

## HASIL PENELITIAN

## A. Gambaran Variabel Bebas Yang Mempengaruhi Penerimaan Petani Karet

## Produksi Karet
Produksi karet merupakan kegiatan dalam menciptakan dan menambah kegunaan ( utility ) barang yang berupa lateks/bokar. Jumlah produksi karet petani sampel berkisar antara 9 – 47 kg/Sadap. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 1. berikut ini.
Tabel 1. Distribusi Frekuensi Petani Berdasarkan Produksi Karet Di Daerah Penelitian.
No. Distribusi Produksi Karet Kg/Ha/Sadap Frekuensi (RTP) Persentase(%) 1 9-14,43 7 15 2 14,44-19,87 6 13 3 19,88-25,31 8 17 4 25,32-30,75 10 21 5 30,75-36,18 5 11 6 36,19-41,62 7 15 7 4,63-47,06 4 9 Jumlah 47 100
Sumber : Olahan Data Primer Tahun 2021
Tabel 1 menunjukan bahwa frekuensi produksi terbanyak ada pada distribusi 25,32-30,75 Kg/Ha/Sadap yaitu sebanyak  10  RTP  (21%),  dan  frekuensi  produksi  terkecil  berada  pada  4,63-47,06  Kg/Ha/Sadap  yaitu  sebanyak  4 RTP. Dengan rata-rata produksi karet petani sampel persadapan adalah 26.51 Kg/Sadap.

## Harga Karet
Harga  karet  adalah  ukuran  nilai  dari  barang-barang  dan  jasa.  Harga  karet  komoditi  perkebunan  merupakan salah  satu  faktor  yang  menentukan  dalam  kelanjutan  akan  suatu  usahatani,  karena  tingkat  harga  karet  pada  saat panen  dapat  berubah-ubah  dan  sangat  menentukan  tingkat  penerimaan  petani  karet.  Harga  karet-karet    petani berkisar antara 6.000-6.800. Untuk perbedaan tingkat harga karet dapat dilihat pada Tabel 2 Berikut.
Tabel 2. Distribusi dan Frekuensi Petani Berdasarkan Harga Karet di Daerah Penelitian.
No. Distribusi Harga Karet (Rp/Kg) Frekuensi (RTP) Persentase(%) 1 6.000-6.114 9 19 2 6.115-6.239 4 9 3 6.230-6.344 6 13 4 6.345-6.460 11 23 5 6.460-6.575 8 17 6 6.575-6.689 2 4 7 6.690-6.804 7 15 Jumlah 47 100
Sumber : Olahan Data primer Tahun 2021.
Tabel  2  menunjukan  bahwa  frekukensi  harga  karet  terbanyak  ada  pada  distribusi  6.345-6.460  Rp/Kg  yaitu sebanyak 11 RTP (23%), dan yang terkecil berada pada distribusi 6.575-6689 Rp/Kg. Dengan rata-rata harga karet petani adalah 6.373, 33 Rp/Kg.

## Umur Tanaman
Dari hasil penelitian dilapangan diketahui umur tanaman karet berkisar antara 7 sampai dengan 40 tahun. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Distribusi Frekuensi Petani Berdasarkan Umur Tanaman Karet di Daerah Penelitian
No. Umur Tanaman (Tahun) Frekuensi (RTP Persentase(%) 1 7-11 13 28 2 12-16 10 21 3 17-21 12 26 4 22-26 5 11 5 27-31 1 2 6 32-36 3 6 7 37-41 3 6 Jumlah 47 100
Sumber : Olahan Data Primer Tahun 2021
Dari Tabel 3 terlihat bahwa frekuensi petani terbanyak ada pada distribusi umur tanaman karet 7 - 11 Tahun yaitu sebanyak 13 RTP (28%) dan frekuensi terendah ada pada distribusi umur 27 – 31 tahun, yaitu sebanyak 1 RTP (2%). Dengan rata-rata umur tanaman karet 18,37 tahun. Umur tanaman karet petani sebagian besar sudah mendekati periode umur produksi konstan, yaitu pada kondisi optimum, karet mulai bisa disadap pada umur 6 tahun setelah itu tanaman  masuk  pada  periode  produksi  konstan  hingga  25-30  tahun.  Semakin  bertambahnya  umur  tanaman  karet maka kemampuan karet untuk berproduksi juga akan semakin menurun, maka produktifitasnya juga akan menurun.

## Teknik Penyadapan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diketahui  teknik  penyadapan  karet  didaerah  penelitian  menerapkan  dua teknik penyadapan yaitu spiral dan bukan spiral. Distribusi frekuensi petani berdasarkan penyadapan tanaman karet dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Distribusi Frekuensi Petani Berdasarkan Teknik Penyadapan Tanaman Karet Di Daerah Penelitian
No Teknik Penyadapan Jumlah (RTP) Persentase (%) 1 Teknik Spiral 20 43 2 Teknik Bukan Spiral 27 57 Jumlah 47 100
Sumber : Olahan Data Primer Tahun 2021
Berdasarkan Tabel 4 diatas, petani di daerah penelitian mayoritas menerapkan teknik penyadapan bukan spiral yaitu sebanyak 27 RTP (57%).

## B. Gambaran Penerimaan Petani Karet
Penerimaan usahatani karet adalah nilai uang yang diterima oleh penjualan yang merupakan perkalian antara jumlah  produksi  dengan  harga  karet.  Distribusi  penerimaan  usahatani  karet  di  daerah  penelitian  dapat  dilihat  Pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Distribusi Frekuensi Petani Berdasarkan Penerimaan Usahatani Karet
No Distribusi Penerimaan Petani (Rp/Ha/Sadap) Frekuensi (RTP) Persentase (%) 1 28.350-43.728 5 11 2 43.729-59.107 12 26 3 59.108-74.486 7 15 4 74.487-89.865 10 21 5 89.866-105.244 6 13 6 105.245-120.623 2 4 7 120.624-136.002 5 11 Jumlah 47 100
Sumber : Olahan Data Primer Tahun 2021
Berdasarkan  Tabel  5  di  atas,  persentase  untuk  tingkat  penerimaan  petani  karet  yang  terbesar  pada  kelas  2  yaitu dengan  kisaran  Rp.43.729-59.107  /Ha/Sadap  sebanyak  12  RTP  (26%).  Sedangkan  untuk  persentase    terkecil  pada kelas 6 yaitu dengan kisaran Rp.105.246-120.623/Ha/Sadap sebanyak 2 RTP (4%).
C. Dampak Teknik Sadap Spiral Terhadap Penerimaan Petani Karet Di Kabupaten Tanjung Jabung Timur
Dalam  penelitian  ini  diduga  bahwa  teknik  sadap  spiral  merupakan  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi penerimaan  petani  karet  di  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur.  Faktor  lainnya  yang  diduga  mempengaruhi penerimaan  petani  karet  adalah  produksi  karet,  harga  karet,  dan  umur  tanaman.  Untuk  melihat  pengaruh    faktor- faktor  tersebut  digunakan  model  ekonometrika  dengan  persamaan  regresi  linear  berganda  dengan  bantuan  alat analisis  program  SPSS.  Sebelum  dilakukan  estimasi  model  regresi  berganda  tersebut,  data  yang  digunakan  harus dipastikan terbebas dari penyimpangan asumsi klasik diantaranya uji multikolinearitas, heteroskesdasitas, normalitas dan autokorelasi. Hasil uji asumsi klasik dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

## 1. Hasil Uji Asumsi Klasik

## a). Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah digunakan untuk mengetahui apakah terjadi hubungan antar variabel independen dengan  variabel  independen  lainnya.  Apabila  hal  ini  terjadi,  maka  terjadi  masalah  multikolinearitas  sebab  model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independennya. Berdasarkan hasil analisis data uji multikolinearitas dengan menggunakan nilai VIF dan nilai tolerance menunjukan tidak terjadi multikolinearitas pada model regresi, untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Multikolinearitas dengan menggunakan Nilai VIF
Variabel Tolerance Nilai VIF Keterangan Produksi Karet  (X 1 ) 0,742 1.348 Tidak terjadi Multikolinearitas Harga Karet      (X 2 ) 0,509 1.965 Tidak terjadi Multikolinearitas Umur Tanaman (X 3 ) 0,503 1.989 Tidak terjadi Multikolinearitas Teknik Sadap    (D 4 ) 0,788 1.269 Tidak terjadi Multikolinearitas
Sumber : Data Primer yang Diolah, Tahun 2021

## b). Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  digunakan  untuk  menguji  apakah  dalam  suatu  model  regresi  terjadi  ketidaksamaan variance dan residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, namun apabila berbeda maka terjadi heteroskedastisitas.
Berdasarkan  keterangan  pada  Gambar  1,  dapat  diketahui  bahwa  tidak  terjadi  heteroskedastisitas.  Hal  ini disebabkan karena tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat dikatakan uji heteroskedastisitas terpenuhi.
Gambar 1. Grafik Scatterplot Hasil Uji Heteroskedastisitas

## c). Uji Normalitas
Uji  asumsi  normalitas  digunakan  untuk  menguji  apakah  dalam  suatu  model  regresi,  varibel  dependen  atau keduanya  mempunyai  distribusi  normal  atau  mendekati  normal  (Santoso,  2000).  Berdasarkan  penjelasan  tersebut bahwa  Apabila  asumsi  normalitas  tidak  terpenuhi  maka  baik  uji  F  ataupun  uji-t,  dan  nilai  estimasi  nilai  variabel dependen  menjadi  tidak  valid.  Berdasarkan  keterangan  Gambar  2,  bahwa  terlihat  titik-titik  yang  menyebar  disekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti garis tersebut. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi yang digunakan telah memenuhi asumsi normalitas.

## Gambar 2. Gambar Grafik Normal P-Plot

## d). Uji Autokorelasi
Menurut Santoso (2000) bahwa tujuan uji autokorelasi adalah untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu dengan kesalahan sebelumnya. Hasil pengujian terhadap model regresi yang dilakukan tidak terdapat autokorelasi, karena nilai DW sebesar 1,844  lebih besar dari batas atas (du) 1,72 dan kurang dari 2.

## A. Pengujian Hipotesis
Hasil uji asumsi klasik regresi linear berganda untuk mengetahui pengaruh variabel bebas ( independen ) yaitu produksi karet, harga karet, umur tanaman dan teknik penyadapan terhadap variabel terikat ( dependen ) atau penerimaan petani karet, dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
No. Variabel Koefesien Regresi T hitung Sig Ket 1 (Constant) -203584,555 -14,148 ,000 √ (X1)Produksi Karet 6383,650 155,156 ,000 √ (X2)Harga Karet 32,231 13,672 ,000 √ (X3)Umur Tanaman -87,388 -1,490 ,144 X (D4)Teknik Penyadapan 508,235 ,561 ,578 X Adjusted R Square = 0 ,999 Sig F =0,000 F hitung = 8579,760 F tabel (4;42) = 2,59 t tabel (0,025; 47) = 2,01
Sumber : Data Primer yang Diolah, Tahun 2021
Berdasarkan hasil analisis regresi pada Tabel 7 di atas, diperoleh persamaan regresi: Y= -203584,555 + 6383,650 X1 + 32,231 X2 - 87,388 X3 + 508,235 D4 + e

## a). Analisis Uji Keragaman (Uji F)
Uji statistik yang digunakan untuk menguji besarnya pengaruh seluruh variabel independen digunakan Uji-F, untuk menentukan F table tingkat signifikan yang digunakan sebesar 0,05. Berdasarkan data analisis SPSS diperoleh nilai Fhitung = 8579,760 lebih besar dari Ftabel sebesar 2,59. Hal yang sama bisa juga dilihat dari nilai signifikansi F(0,00)  yang  lebih  kecil  dari  5%.  Nilai  ini  menunjukan  secara  simultan  variabel-variabel  bebas  memberikan pengaruh secara nyata terhadap penerimaan petani karet atau dengan kata lain variabel independen (produksi karet, harga  karet,  umur  tanaman,  dan  teknik  penyadapan)  secara  bersama-sama  berpengaruh  nyata  terhadap  variabel dependen (Penerimaan Petani Karet).
Hal  ini  memperkuat  bahwa  hipotesis  penelitian  yang  menyatakan  bahwa  faktor  produksi  karet,  harga  karet, umur  tanaman,  dan  teknik  penyadapan  secara  bersama-sama  berpengaruh  terhadap  penerimaan  petani  karet  di Kabupaten Tanjung Jabung Timur, dapat diterima.

## b). Analisis Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Dari  hasil  analisis  regresi  linier  berganda  diperoleh  nilai  Adjusted  R  Square  sebesar  0 ,999 ini  menunjukan penerimaan  petani  karet  dapat  dijelaskan  99,9%  oleh  variabel  yang  ada  di  dalam  model  (Produksi  Karet,  Harga Karet,  Umur  Tanaman,  dan  Teknik  Penyadapan)  dan  sisanya  sebesar  0,1%  dijelaskan  oleh  faktor  lain  yang  tidak termasuk dalam perhitungan atau model. Berarti model yang digunakan untuk analisis ini baik untuk mengestimasi variabel  variabel  yang  diikut  sertakan  dalam  model  berdasarkan  data  yang  ada.  R²  ini  berfungsi  untuk  mengukur ketepatan yang baik dari persamaan analisis regresi dan jika ada observasi tepat pada garis estimasi maka data hasil sampel hampir mendekati keadaan yang sebenarnya.

## c). Analisis Koefisien Regresi (Uji t)
Dalam persamaan regresi suatu penelitian, nilai koefisien pada masing-masing variabel independen (produksi karet, harga karet, umur tanaman dan teknik penyadapan) harus melalui pengujian secara satu persatu, hal ini bertujuan untuk  mengetahui  variabel  independen  yang  mana  yang  memiliki  pengaruh  nyata  terhadap  variabel  dependen (penerimaan petani karet). Adapun hasil dan pembahasan uji signifikansi akan dijelaskan sebagai berikut :

## Produksi Karet (X1)
Nilai t hitung pada variabel produksi karet 155,156 > nilai t tabel sebesar 2,01 maka secara statistik produksi karet berpengaruh terhadap penerimaan petani karet. Disisi lain juga bisa dilihat dari uji parsial dimana sig t = 0 ,000 yang lebih kecil dari α = 5%, yang artinya produksi karet berpengaruh nyata terhadap penerimaan petani
Semakin  tinggi  produksi  karet  maka  penerimaan  petani  akan  semakin  meningkat.  Jika  dihubungkan  dengan nilai  koefisien  regresi  (b1)  yaitu  sebesar 6383,650 ini  berarti  jika  penambahan  produksi  karet  sebesar  1  Kg/sadap akan terjadi kenaikan penerimaan sebesar Rp. 6.383,650 ,-.Ha/sadap.

## Harga Karet (X2)
Berdasarkan Uji Parsial yang dilakukan terhadap variabel harga karet (X2), ternyata variabel ini berpengaruh signifikan dilihat dari Sig t = 0 ,000 yang lebih kecil dari 0,05 (5%), atau bisa dilihat dari t hitung 13,672 yang lebih besar jika dibandingkan dengan t tabel 2,01.
Semakin tinggi harga karet maka penerimaan petani juga akan semakin tinggi, hal ini dikarenakan penerimaan didapatkan  dari  harga  dikali  dengan  produksi.  Jika  dihubungkan  dengan  persamaan  dengan  nilai  koefisien  regresi (b 2 ) yaitu sebesar 32,231 ini berarti jika terjadi kenaikan harga karet sebesar Rp. 1/Kg maka akan terjadi kenaikan penerimaan sebesar Rp. 32,231 ,-.Ha/sadap.

## Umur Tanaman (X3)
Berdasarkan  Uji  Parsial  yang  dilakukan  terhadap  variabel  Umur  Tanaman  (X3),  ternyata  variabel  ini  tidak berpengaruh signifikan dilihat dari Sig t = 0 ,144 yang lebih besar dari 0,05 (5%), demikian pula halnya bisa dilihat dari t hitung -1,490 yang lebih kecil jika dibandingkan dengan t tabel 2,01. Umur  tanaman  dihubungkan  dengan  produksi  karet,  semakin  tua umur tanaman  karet  maka  produksinya akan menurun. Pada saat produksi petani menurun maka ini akan menurunkan penerimaan petani.

## Teknik Penyadapan (D4)
Berdasarkan  Uji  Parsial  yang  dilakukan  terhadap  variabel  Teknik  Penyadapan  (D4),  ternyata  variabel  ini berpengaruh  tidak  signifikan  dilihat  dari  Sig  t  =  0 ,578 yang  lebih  besar  dari  0,05  (5%),  disamping  itu  juga  dapat dilihat dari t hitung 0 ,561 yang lebih kecil jika dibandingkan dengan t tabel  2,01. Dengan demikian hipotesis yang menyatakan  bahwa  Teknik  Penyadapan  berpengaruh  terhadap  penerimaan  petani  karet   tidak  dapat  diterima.  Dari koefisien  (b 4 )  petani  yang  menyadap  dengan  kategori  spiral  penerimaanya  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  Rp. 508,235 /Ha/Sdp bila dibandingkan dengan penerimaan petani yang tidak menerapkan penyadapan kategori spiral.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dikemukakan di atas, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari hasil penelitian diperoleh Fhitung = 8579,760 lebih besar dari Ftabel sebesar 2,59 artinya menunjukan secara simultan  variabel-variabel  bebas  memberikan  pengaruh  secara  nyata  terhadap  penerimaan  petani  karet.  Secara parsial,  produksi  karet  dan  harga  merupakan  faktor  yang  signifikan  berpengaruh    nyata  terhadap  penerimaan petani,  sedangkan  umur  tanaman  dan  teknik  penyadapan,  tidak  berpengaruh  secara  nyata  terhadap  penerimaan petani karet di Kabupaten Tanjung Timur.
2. Walaupun  variabel  teknik  sadap  tidak  berpengaruh  secara  siginifikan  terhadap  penerimaan  petani  karet,  namun penerimaan petani karet yang melakukan teknik sadap spiral lebih tinggi dibandingkan dengan petani karet yang tidak menggunakan teknik sadap spiral.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwar, C. 2006. Manajemen dan Teknologi Budidaya Karet. TeknoEkonomi Agribisnis Karet. Indonesia Konsultan. Jakarta.
Badan Pusat Statistik Provinsi Jambi. 2020. Jambi Dalam Angka. Badan Pusat Statistik Provinsi Jambi. Jambi. Budiman, dan Haryanto. 2012. Budidaya Karet Unggul. Pustaka Baru Press. Yogyakarta.
Busyra, R.G. 2014. Dampak Perluasan Areal Pada Komoditas Karet Terhadap Perekonomia Provinsi Jambi. Journal of Agriculture, Resource and Environmental Economics 1 (2), 12-25 .
Busyra,  R.G  &  Pariyanto.  2018.  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Penerimaan  Petani  Karet  Di  Desa  Baru Kecamatan Mestong Kabupaten Muaro Jambi. Jurnal Media Agribisnis (MeA) Vol.3 No.1 : 1-11. Cahyono, B. 2010. Cara Sukses Berkebun Karet. Cetakan Pertama.
Dewi  Nur  Rokhmah.  2017.  Peningkatan  Hasil  Sadap  Karet  Menggunakan  Etephone.  www.balittri.pertanian.go.id.
Jawa Barat. Diunduh tanggal 15 Maret 2021.
Ghozali, Imam. 2014. Structural Equation Modelling Metode Alternatif dengan Partial Least Squares (PLS) Edisi 4. Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Semarang. Gujarati, D. 2003. Ekonometrika Dasar. Terjemahan. Erlangga. Jakarta. Harjadi S.S. 1996. Pengantar Agronomi. PT. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. Hasan, M. Iqbal. 2008. Pokok-pokok Materi Statistik (Statistik Deskriptif) Bumi Aksara. Jakarta. Hernanto. F. 1996. Ilmu Usahatani. PT. Penebar Swadaya. Jakarta. Intriligator, M.D. 1978. Econometric Model. Techniques. and Applications. Prentice Hall Inc. New Jersey. Koutsoyiannis.  1977.  Theory  of  Econometrics:  An  Introductory  Exposition  of  Econometric  Methods.  Second Edition. Macmillan Publishers Ltd.  London.
Mudrajad Kuncoro. 2001. Metode Penelitian Kuantitatif. UPP AMP YKPM. Yogyakarta. Santoso, S. 2000. Buku  Latihan SPSS Statistik Parametrik. Elex Media Komputindo. Jakarta. Setiawan, D. H dan A. Andoko. 2005. Petunjuk Lengkap Budi Daya Karet. Agromedia Pustaka. Jakarta. Soekartawi.1990. Teori Ekonomi Produksi dengan Produk Bahasan Analisis Fungsi
Coob-Douglas. PT.
Rajagrafindo Persada Jakarta.
Sudjana. 1992. Metode Statistika. Tarsito. Bandung. Supranto, J. 2004. Ekonometri. Ghalia Indonesia. Jakarta. Tim Penulis PS. 2008. Panduan Lengkap Karet. Penebar Swadaya. Jakarta.
Utomo,  T.P.,  U.,  Hasanudin.,  dan  E.  Suroso  .  2012.  Agroindustri  Karet  Indonesia.  PT.  Sarana  Tutorial  Nurani Sejahtera. Bandung.
Woelan, Sekar. 2005. Pengenalan Klon Karet Unggul Baru Penghasil Lateks- Kayu. Balai penelitian Sungei Putih.
Medan.
Wibowo dan Larasati S. 2012. Analisis Efisiensi Alokatif faktor-faktor Produksi Dan Pendapatan Usahatani Padi  ( Oriza Sativa L.) Naskah Publikasi Jurnal.
Winarno, S. 2004. Pengantar Penelitan Ilmiah (dalam Metode Teknik). Kanisius. Bandung