## ANALISIS WILLINGNESS TO PAY PETANI TERHADAP PELAKSANAAN PROGRAM ASURANSI USAHA TANI PADI (AUTP) DI KABUPATEN ACEH BESAR
Analysis Of Willingness To Pay Farmers On Implementation Of  The Rice Farmers Insurance Program In Aceh Besar Regency
Lukman Hakim 1 , Muhammad Yuzan Wardhana 1* , Shinta Mulia 1 , Sofyan 1
1 Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala Jln. Tgk. Hasan Krueng Kalee No. 3, Kampus USK, Banda Aceh 23111, Aceh, Indonesia
*E-mail: yuzan@unsyiah.ac.id
`

## ABSTRAK
Kabupaten  Aceh  Besar  merupakan  salah  satu  wilayah  sentra  produksi  padi  di Provinsi Aceh dengan tingkat kerawanan bencana yang cukup tinggi. Jika hal ini dibiarkan terus berlanjut dikhawatirkan akan berdampak terhadap stabilitas dan ketahanan  pangan  daerah,  khususnya  produksi  dan  ketersediaan  bahan  pokok beras.  Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  nilai Willingness  To  Pay dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi Willingness To Pay terhadap premi asuransi usaha tani padi di Desa Tampok Blang Kecamatan Suka Makmur Kabupaten Aceh Besar. Data yang digunakan ialah data primer hasil wawancara dan  observasi,  sedangkan  data  sekunder  diambil  dari  Dinas  Pertanian  dan Perkebunan Provinsi Aceh terkait Februari – Agustus 2020. Teknik analisis data yang  digunakan  yaitu Contingent  Valuation  Methode dan  Persamaan  Regresi Logistik.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  rata-rata  nilai Willingness  To  Pay petani  terhadap  premi  Asuransi  Usaha  Tani  Padi  adalah  sebesar  Rp 33.140/Ha/MT.  Faktor  utama  yang  memengaruhi  peluang  kesediaan  petani untuk  membayar  ( Willingness  to  Pay) adalah  variabel  jumlah  tanggungan  dan pendapatan. Pengalaman bertani, luas lahan dan status lahan tidak berpengaruh secara  signifikan  terhadap  kesediaan  petani  responden  untuk  membayar ( Willingness  To  Pay )  premi  AUTP.  Disarankan  agar  adanya  kesetaraan pengetahuan  dan  koordinasi  informasi  antara  petani  dan  semua  pihak    terkait dalam  program  AUTP.  Hal  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  menambah pertemuaan penyuluhan serta sosialisasi kepada para petani.
Kata  kunci: Padi  Sawah,  Asuransi  Usaha  Tani  Padi  (AUTP), Willingnes  To  Pay (CVM), Contingent   Valuation Methode (CVM), Premi.

## ABSTRACT
Aceh Besar Regency is one of the rice production centers in Aceh with a fairly high level of  disaster  vulnerability.  If  this  is  allowed  to  continue,  it  is  feared  that  it  will  have  an impact on regional food stability and security, in particular the production and collection of  the  staple  rice.  This  study  aims  to  assess  the  Willingness  to  Pay  and  to  identify  the factors  that  affect  the  willingness  to  pay  for  rice  farming  insurance  in  Tampok  Blang Village,  Suka  Makmur  District,  Aceh  Besar  Regency.  The  data  used  are  primary  data from interviews and observations, while secondary data was taken from the Agriculture and Plantation Service Office of Aceh Province regarding February - August 2020. The data  analysis  technique  used  was  the  Contingent  Assessment  Method  and  Logistic Regression. The analysis showed that the average value of Willingness to Pay The main factor affecting the opportunity of farmers willingness to pay (Willingness to Pay) is the variable  number  of  dependents  and  income.  Farming  experience,  land  area  and  land status  do  not  significantly  influence  farmers'  willingness  to  pay  (Willingness  To  Pay) premium  AUTP.  It  is  suggested  that  there  is  equality  of  knowledge  and  information coordination between farmers and all parties involved in the AUTP program. Equality of knowledge and coordination can be done by adding extension meetings and outreach to farmers.
Keywords: Lowland Rice, Rice Farming Insurance Program, Willingnes To Pay (CVM), Contingent Valuation Method (CVM), Premi.

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  agraris  yang  memegang  peranan  penting dalam sektor pertanian. Peranan sektor pertanian dapat dikatakan sebagai mata pencaharian  utama  bagi  hampir  sebagian  besar  masyarakat  Indonesia. Kabupaten  Aceh  Besar  merupakan  salah  satu  daerah  sentral  produksi  padi  di Provinsi  Aceh.  Berdasarkan  data  yang  dirangkum  oleh  ([BPS]  2018), menunjukkan perkembangan luas tanam dan produksi padi di Kabupaten Aceh Besar  cenderung  mengalami  fluktuasi  selama  tahun  2009  hingga  2018. Penurunan tertinggi terjadi pada tahun 2013, dimana produksi padi mengalami penurunan sebesar 21,63 persen dari tahun sebelumnya. Produksi padi tertinggi terjadi pada tahun 2010 dimana jumlah produksi mencapai 274,461 Ton atau naik sebesar  10,67  persen  dari  tahun  sebelumnya.  Jika  ditinjau  dari  tingkat  luas tanamnya,  terlihat  bahwa  adanya  kecenderungan  penurunan  cukup  signifikan yang  terjadi  pada  tahun  2018  dengan  luas  lahan  seluas  26,898  Ha  atau  turun sebesar 34,76 persen dari tahun 2017.
Berbagai  bentuk  program  pembangunan  pemerintah  sebagai  upaya peningkatan  ketahanan  pangan  mengarah  pada  kedaulatan  pangan  yang  terus dirancang oleh Kementerian Pertanian Indonesia, yang mana jika tercapai upaya peningkatan  tersebut  di  harapkan  mampu  menggerakkan  tumbuh  kembang pertanian  di  Indonesia.  Program  Asuransi  Usaha  Tani  Padi  adalah  sebuah
program  yang  dirancang  pemerintah  guna  mengatasi  kerugian  yang  dialami petani. Asuransi Usaha Tani Padi mulai di perkenalkan sejak tahun 2015, dimana program  asuransi  usaha  tani  padi  ialah  sebuah  upaya  peralihan  risiko  yang mampu memberikan  ganti  rugi atas  dampak dari kerugian  usahatani  sehingga kontinuitas usahatani dapat terlindungi.
Aceh  adalah  salah  satu  daerah  yang  telah  mengimplementasikan program  Asuransi  Usaha  Tani  Padi  (AUTP)  terhitung  mulai  tahun  2015. Pertumbuhan AUTP di Provinsi Aceh masih tergolong rendah  dari target yang dicanangkan  seluas  10.000  Ha  dan  terealisasi  hanya  24,49  persen  atau  sebesar 2.448,09 Ha. Penurunan tertinggi terjadi di tahun 2018, dimana luas lahan yang terealisasi  hanya  sebesar  5,03  persen  atau  503,86  Ha  saja.  Kerusakan  saat pemanenan  yang  diakibatkan  oleh  kekeringan,  banjir,  serta  ledakan  hama  dan penyakit  terjadi  secara  sporadis  di  beragam  daerah  di  Aceh  khususnya Kabupaten  Aceh  Besar.  Ketidakpastian  serta  besarnya  risiko  yang  mengancam sangat berpotensial memungkinkan petani berganti menjalankan komoditas lain yang memiliki nilai ekonomis tinggi dengan risiko kegagalan yang lebih sedikit. Jika  hal  ini  terus  berlangsung,  dikhawatirkan  akan  berakibat  pada  ketahanan pangan  dan  stabilitas  daerah,  khususnya  ketersediasan  bahan  pokok  dan produksi beras dalam daerah.
Kabupaten Aceh besar khususnya Kecamatan Suka Makmur merupakan daerah  dengan  angka  klaim  asuransi  tertinggi  atas  kegagalan  panen  yang dialami  petani.  Kecamatan  Suka  Makmur  mendapatkan  klaim  terbesar  dengan jumlah  kerusakan  lahan  sebanyak  163,49  Ha.  Petani  yang  mendapatkan  klaim terdiri  dari  24  kelompok  tani  dengan  kerusakan  terbesar  diakibatkan  oleh kekeringan.  Beberapa  penelitian  terkait  kesediaan  petani  untuk  membayar ( Willingness To Pay) telah banyak dilakukan di Indonesia, antara lain oleh (Riana et  al.  2019)  Hasil  penelitiannya  menunjukkan 88  persen  responden  secara  suka rela  bersedia  lebih  membayar  dengan  peningkatan  antara  5  persen  sampai dengan  25  persen  berdasarkan  anggaran  beras  organik  saat  ini.  Faktor  yang dibuktikan  signifikan  berpengaruh  terhadap  kesediaan  membayar  responden yaitu  pendapatan,  merek  beras  organik  serta  harga.  Sementara  hasil  penelitian (SURNING  et  al.  2018)  menunjukkan  bahwa  besaran  iuran  premi  AUTP  yang ditetapkan  melalui  pendekatan Willingness  to  Pay (WTP)  petani  adalah  Rp 30.853/Ha/MT, sedangkan iuran premi AUTP yang berlaku saat ini adalah Rp 36.000/Ha/MT,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  petani  responden menginginkan  iuran  premi  AUTP  diturunkan.  Hal  ini  disebabkan  oleh munculnya berbagai permasalahan saat pelaksanaan program AUTP.
Terkait pelaksanaan asuransi pertanian, Dinas Pertanian dan Perkebunan Aceh  (2019)  juga  mengemukakan  program  asuransi  usaha  tani  belum  banyak diminati  petani  di  Provinsi  Aceh,  premi  yang  ditawarkan  sebesar  Rp  36.000,- /Ha/MT yang wajib dibayarkan dirasa cukup besar oleh petani. Kendati sudah diberikan  bantuan  pemerintah  dengan  pemberian  subsidi  sebesar  Rp  144.000,-
/Ha/MT  dari  jumlah  premi  sebesar  Rp  180.000,-/Ha/MT,  namun  mayoritas petani masih enggan ikut serta dalam program asuransi pertanian ini. Membayar premi  sebesar  20  persen  masih  di  anggap  sulit  untuk  dilakukan  petani, sedangkan  plafon  penjaminan  yang  diberikan  sebesar  Rp  6.000.000,-/Ha/MT dinilai  masih  kurang  sebab  klaim  yang  akan  diterima,  dianggap  hanya  cukup untuk membiayai pupuk ataupun bibit saja.
Luas area tanam yang sempit ditambah biaya produksi tinggi berdampak petani  butuh  adanya  jaminan  atas  beragam  risiko dan kerugian  yang  mungkin diderita  akibat  suatu  bencana  atau  kejadian  tidak  terduga.  Jika  premi  subsidi yang ditetapkan oleh pemerintah saat ini masih dinilai cukup tinggi, maka hal ini perlu dikaji kembali sejauh mana petani di Desa Tampok Blang Kecamatan Suka Makmur  Kabupaten  Aceh  Besar  bersedia  menerima  program  Asuransi  Usaha Tani Padi (AUTP).
Berdasarkan  uraian  diatas,  penelitian  ini  mencoba  untuk  menganalisis nilai Willingness  To  Pay atau  kesediaan  petani  Desa  Tampok  Blang  Kecamatan Suka  Makmur,  Kabupaten  Aceh  Besar  Untuk  Membayar  premi  AsuransiUsaha Tani  Padi  (AUTP).  Serta,  mengidentifikasi  dan  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi kesediaan petani untuk membayar ( Willingness To Pay) terhadap premi asuransi usaha tani padi di Desa Tampok Blang Kecamatan Suka Makmur, Kabupaten  Aceh  Besar.  Hasil  penelitian  diharapkan  dapat  memberikan tambahan  informasi  kepada  pemerintah  dan  penyuluh  tentang  kondisi  petani dilapangan saat mengikuti program Asuransi usaha Tani Padi (AUTP), sehingga dapat menjadi perbaikan untuk ke depan.

## METODOLOGI

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Desa  Tampok  Blang  Kecamatan  Suka Makmur,  Kabupaten  Aceh  Besar.  Penelitian  dilakukan  pada  Bulan  Februari hingga Mei tahun 2020.

## Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan ialah data primer dan data sekunder. Data primer dikumpulkan  melalui  pengamatan  lapangan  (observasi)  dan  wawancara mendalam  terhadap  petani  padi  sawah  sebanyak  50  orang  responden  yang terdiri atas 36 orang petani responden peserta Asuransi Usaha Tani padi (AUTP) dan  14  orang  petani  responden  non  peserta  Asuransi  Usaha Tani  Padi  (AUTP) survei  dilakukan  di  Desa  Tampok  Blang  Kecamatan  Suka  Makmur  Kabupaten Aceh  Besar.  Wawancara  terhadap  petani  responden  dilakukan  dengan menggunakan  kuesioner  terstruktur.    Data  sekunder  diperoleh  dari  Dinas Pertanian dan Perkebunan Provinsi Aceh, PT. Jasindo dan Badan Pusat Statistik Provinsi Aceh. Berdasarkan ketersediaan data, maka data yang digunakan yaitu data produksi dan luas panen padi sawah januari 2009 hingga Desember 2018.

## MAHATANI Vol. 4, No 1, Juni 2021                                        P-ISSN : 2622–2896 E-ISSN : 2721-513X

## Analisis Data
Adapun teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis Contingent Valuation Methode (CVM) dan Persamaan regresi logistik.
Contingent Valuation Methode (CVM)
Adapun  untuk  menetapkan  nilai  WTP  melaui  pendekatan Contingent Valuation  Method (CVM)  dapat  dilaksanakan  dengan  langkah-langkah  sebagai berikut (Fauzi 2006):
1. Membangun Pasar Hipotesis
Risiko  kegagalan  panen  akibat  banjir,  kekeringan  serta  organisme pengganggu tanaman (OPT) padi sawah di Desa Tampok Blang Kecamatan Suka Makmur, Kabupaten Aceh Besar merupakan dasar pembentukan pasar hipotesis dalam penelitian ini. Adapun dibutuhkannya bentuk antisipasi untuk membantu petani dalam menangani risiko kegagalan panen tersebut.
2. Menciptakan/Menghasilkan Nilai Tawaran ( Bids Value )
Besarnya penawaran nilai WTP di peroleh melalui wawancara langsung.
Teknik    ini  dilakukan  agar  memperoleh  nilai  penawaran  yaitu Open-ended Question yang  dilaksanakan  dengan  cara  menyampaikan  pertanyaan  terbuka pada responden mengenai berapakah nilai yang ingin atau mampu dibayarkan untuk memperoleh ganti rugi dari pemerintah.
3. Menghitung Nilai Rata-Rata WTP
Sebelum  mengestimasi  nilai  rataan  WTP  diperlukannya  memperhatikan ada  tidaknya  nilai  yang  bias  dari  nilai  rataan  ( outlier ).  Nilai  rata-rata  WTP diestimasi dengan menggunakan persamaan berikut .
∑(     ) Dimana: E WTP : Dugaan rataan nilai WTP (Rp) Wi : Nilai WTP ke-I (Rp) Pfi : Frekuensi relatif (%) n : Jumlah responden I : Responden  ke-I yang bersedia membayar premi AUTP

## 4. Mengagreratkan Data
Mengagregatkan  total  nilai  WTP  dihitung  menggunakan  nilai  rata-rata WTP  yang  dikalikan  dengan  jumlah  populasi.  Perhitungan  nilai  total  WTP dihitung menggunakan persamaan berikut :
TWTP= ∑ ( ) Dimana: TWTP :Total WTP (Rp/Ha/MusimTanam) WTPi : WTP perorangan sampel ke-i Ni : Jumlah sampel ke-i yang bersedia membayar sebesar WTP n : Jumlah sampel P : Jumlah populasi I : Responden ke-1 yang bersedia membayar    (i=1,2…n)

## Analisis Regresi Logistik
Analisis  Regresi  logistik  ( Logistic  Regression  Model )  adalah  salah  satu persamaan  dari  analisis  regresi  yang  meninjau  hubungan  antara  pengaruh variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  melalui  suatu  persamaan  matematis tertentu. Regresi logistik dapat dikatakan juga sebagai sebuah analisis univariate atau multivariate yang difungsikan untuk mengestimasi variabel dependen yaitu kemungkinan  dari  sebuah  kejadian  dengan  menggunakan  satu  atau  lebih variabel independen (Iban & Indriani 2019)
Model  analisis  regresi  logistik  ditentukan  untuk  mengetahui  peluang responden bersedia ataupun tidak bersedia membayar premi AUTP, dimana ada beberapa  variabel  yang  ditaksir  akan  mempengaruhinya.  Variabel  yang dimasukkan  ke  dalam  analisis  regresi  logit  ini  adalah  pengalaman  tani,  luas lahan,  jumlah  tanggungan,  status  lahan  dan  pendapatan.  Bentuk  model logistiknya yang akan di gunakan adalah :
= e
Dimana :
Y Apabila .. PB LL ST : : : : : : : Kesediaan petani membayar premi AUTP 1  petani  bersedia  membayar  premi  AUTP    0  petani  tidak bersedia membayar premi AUTP Konstanta Koefisien Regresi
Pengalaman Bertani (Tahun) Luas Lahan (ha)
Status  Lahan  (  bernilai  0  jika  menyewa,  bernilai  1  jika  milik
MAHATANI Vol. 4, No 1, Juni 2021                                        P-ISSN : 2622–2896 E-ISSN : 2721-513X
JT PDPT  : : : pribadi) Jumlah Tanggungan (org)
Pendapatan (Rp/MT) Galat

## Pengujian Parameter
Uji statistk umumnya digunakan untuk mengetahui kebaikan dari sebuah model.  Pengujian  parameter  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  Uji Serentak,  Uji  Hosmer  and  Lemeshow’s goodness  of  fit  tesst ,  Uji  Nagelkerke Rsquare ,  Uji  Multikolineritas  dan  Uji  Wald.  Adapun  pengujian  parameter dijelaskan sebagai berikut:

## Uji Serentak
Pengujian model G dilakukan untuk mengamati pengaruh variabel bebas terhadap  variabel  terikat  secara  serentak  maupun  secara  keseluruhan.  Adapun uji serentak ini juga disebut sebagai model Chi-Square .
Hipotesis untuk pengujian ini sebagai berikut: Paling sedikit ada satu parameter  0
Selanjutnya statistik uji G atau Likelihood ratio Test:
G= -2ln ( ) ( ) ( )
Dimana :

## Banyaknya observasi yang berkategori 0
Uji G mengikuti distribusi chi-square , sehingga untuk mendapatkan hasil dilakukan perbandingan dengan nilai  tabel, dengan derajat kebebasan (db) = k- 1, k adalah jumlah variabel bebas. Adapun kriteria tolak  jika nilai G >  atau jika nilai Sig <  (Timur et al. 2014).

## Meperhitungkan Kelayakan Model Regresi

## 1. Uji Hosmer and Lemeshow’s goodness of fit test
Melakukan  pengujian  kelayakan  suatu  model  regresi  diukur  menggunakan Hosmer  and  Lemeshow’s  Goodness  of  Fit  Test ,  dengan  kategori  yang  telah ditentukan sebagai berikut:
 Jika  diketahui  nilai Hosmer  and  Lemeshow’s  Goodness  of  Fit  Test sama  dengan atau  kurang  dari  0,05  diartikan  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara model  dengan  nilai  observasinya  sehingga Goodness  fit model  tidak  dapat memperhitungkani nilai observasinya.
 Jika diketahui nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test lebih besar dari 0,05 diartikan model mampu memperhitungkan nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena sesuai dengan data observasinya.
2. Koefisien Determinan (Nagelkerke R Square)
Nagelkerke  R  Square adalah  sebuah  metode  uji  yang  dilaksanakan  guna mengestimasi  besaran  variabel  independen  mampu  menjelaskan  serta mempengaruhi  variabel  dependen. Nilai  Nagelkerke  R  Square beragam  antara  1 sampai dengan 0. Saat nilai semakin mendekati 1 maka model ditafsir semakin sesuai, adapun jika semakin mendekati 0 maka model ditafsir tidak sesuai (Imam Ghozali 2011).

## 3. Uji Multikolinearitas
Uji  multikolineritas  memiliki  tingkat  korelasi  yang  cukup  tinggi  antara  dua variabel  bebas  yaitu  r  >  0,8.  Ketika  hal  ini  terpenuhi  maka  diperkirakan terjadinya masalah multikolinearitas pada persamaan tersebut. Diketahui bahwa multikolinearitas  terdiri  dua  kategori,  ayitu  multikolineritas  tidak  sempurna apabila r < 1 dan multikolineritas sempurna apabila r = 1.

## Uji Wald
Pengujian  wald  dilaksanakan  setelah  dilakukan  uji  signifakn  model  yang menentukan  bahwa  paling  tidak  terdapat  satu  variabel  bebas  yang  memiliki pengaruh  terhadap  variabel  terikat.  Tujuannya  ialah  agar  mengetahui  variabel bebas  manakah  yang  teridentifikasi  signifikan  mempengaruhi  variabel  terikat. Barometer pengujian (koefisien β) secara parsial dilakukan menggunakan uji wald dengan syarat berikut:
 Jika diketahui nilai signifikan dari W < 0,1 maka variabel independen secara parsial mempengaruhi secara signifikan terhadap variabel dependen.
 Jika diketahui nilai signifikan dari W > 0,1 maka variabel independen secara parsial  tidak  mempengaruhi  secara  signifikan  terhadap  variabel  dependen (Rahmi & , 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kesediaan  Petani  Untuk  Membayar (Willingness  To  Pay) Pelaksanaan Program Sauransi Usaha Tani Padi (AUTP)
Analisis  kesediaan  membayar  ( Willingness  To  Pay )  digunakan  untuk mengetahui  tingkat  kemampuan  membayar  petani  untuk  mengikuti  Asuransi Usaha Tani  Padi  (AUTP)  dimana  tingkatan  harga  yang  ditawarkan  merupakan harga yang sanggup dan mampu yang ingin dibayar oleh petani. Jumlah premi asuransi  usaha  tani  padi  saat  ini  adalah  Rp  36.000-/Ha/MT  atau  senilai  20 persen dari jumlah pertanggungan sebesar Rp 144.000,-/Ha/MT dari total premi sebesar Rp 180.000,-/Ha/MT dan besaran premi ini sepenuhnya dibayarkan oleh pemerintah  melalui  subsidi  (APBN).  Pada  saat  dilakukannya  survei,  petani diberikan pertanyaan terkait jumlah premi yang mereka sedia bayarkan.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  setelah  dilakukan  wawancara  terhadap petani  responden,  didapatkan  estimasi  besarnya  nilai  kesediaan  membayar premi  Asuransi  Usaha  Tani  Padi  berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan pendekatan Contingent Valuation Method (CVM) dapat dilihat sebagai berikut :
1. Pembentukan Pasar Hipotetik ( Hypothetical Market )
Berdasarkan  hasil  survei  yang  dilakukan  terhadap  petani  responden  di Desa  Tampok  Blang  Kecamatan  Suka  Makmur  Kabupaten  Aceh  Besar  tentang kesediaan  petani  untuk  membayar  premi  Asuransi  Usaha  Tani  Padi  (AUTP), diketahui  bahwa  dari  jumlah  petani  responden  yang  bersedia melakukan  WTP tersebut,  sebanyak  44  petani  responden  dari  50  petani  responden  bersedia membayar  premi  AUTP.  Sedangkan  terdapat  6  petani  responden  mengatakan tidak bersedia membayar premi AUTP disebabkan berbagai alasan serta diduga masih  rendahnya  tingkat  kesadaran  terhadap  manfaat  dari  program  AUTP. Berikut  ini  merupakan  persentase  petani  responden  yang  bersedia  dan  tidak bersedia membayar premi AUTP dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1.  Kesediaan  Petaani  Responden  Untuk  Membayar  Premi  (WTP)  Terhadap Premi  Asuransi Usaha Tani Padi (AUTP) No Kesediaan Responden (Orang) Persentase (%) 1 Bersedia 44 88 2 Tidak Bersedia 6 12 Total 50 100 Sumber: Analisis data primer, 2020 (data diolah). .
2. Perolehan Nilai Penawaran ( Obtaining Bids )
Berdasarkan  nilai  lelang  yang  telah  diperoleh  melalui  survei  langsung dalam  bentuk  kuesioner.  Mayoritas  nilai  lelang  diperoleh  melalui  teknik open ended  question (pertanyaan  terbuka),  yaitu  responden  menjawab  langsung  nilai maksimal yang  bersedia dibayarkan. Berikut  nilai  WTP,  jumlah responden  dan frekuensi kumulatif petani yang bersedia membayar premi AUTP dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai WTP, Jumlah Responden dan Frekuensi Kumulatif Premium (%) Nilai WTP (Rp) Jumlah Responden Persentase (%) Frekuensi Kumulatif 11.11 20.000 10 23 23 16.67 30.000 4 9 32 20 36.000 15 34 66 22.22 40.000 15 34 100 Total 44 100
Sumber: Analisis data primer, 2020 (data diolah).
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  diketahui  sebaran  harga  yang  bersedia dibayarkan  petani  responden  terhadap  premi  AUTP.  Nilai  terendah  yang bersedia petani responden bayarkan yaitu sebesar Rp 20.000,-/Ha/MT dan nilai tertinggi  yang  bersedia  petani  responden  bayarkan  adalah  sebesar  Rp  40.000,- /Ha/MT. Sebanyak 14 petani responden bersedia membayar premi AUTP lebih rendah  dari  jumlah  premi  saat  ini  sedangkan  sebanyak  30  petani  responden bersedia membayar lebih tinggi dari jumlah premi yang telah ditetapkan saat ini. Sebanyak  15  petani  responden  atau  sekitar  34  persen  petani  responden bersedia untuk membayarkan premi asuransi usaha tani padi sebesar nilai premi saat  ini  yaitu  Rp  36.000,-/Ha/MT  atau  sebesar  20  persen  dari  nilai  total pertanggungan  saat  ini  dan  bersedia  membayar  premi  asuransi  pada  nilai tawaran awal ( initial bid ).
Selanjutnya diketahui sebanyak 15 petani responden atau sekitar 34 persen menyatakan  bersedia  untuk  membayar  premi  asuransi  dengan  tawaran  harga pertama yang lebih tinggi (first higher bid) yaitu sebesar Rp 40.000,-/Ha/MT atau senilai  22,22  persen  dari  nilai  total  pertanggungan  saat  ini  dan  bersedia membayar premi asuransi diatas nilai tawaran awal (initial bid) .
Selanjutnya  terdapat  4  petani  responden  atau  sekitar  9  persen  petani bersedia untuk membayar premi asuransi dengan tawaran harga pertama yang lebih rendah (first lower bid) senilai Rp 30.000,-/Ha/MT atau sebesar 16.67 persen dari  nilai  total  pertanggungan  saat  ini  dan  bersedia  membayar  premi  asuransi dibawah nilai tawaran awal (initial bid) dan 10 petani responden atau sekitar 23 persen petani bersedia untuk membayar dengan tawaran harga kedua yang lebih rendah (second  lower  bid) senilai  Rp  20.000,-/Ha/MT  atau  sebesar  11.11  persen dari  nilai  total  pertanggungan  saat  ini  dan  bersedia  membayar  premi  asuransi dibawah nilai tawaran awal (initial bid).

## 3. Menghitung Dugaan Nilai Rataan WTP
Dugaan nilai rataan WTP (EWTP) responden diestimasi berdasarkan data distribusi  WTP  responden  dengan  menggunakan  rumus  EWTP.  Nilai  tersebut dijadikan tingkatan serta diurutkan dari terkecil sampai terbesar. Data distribusi WTP responden dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3.  Tingkatan  nilai  WTP,  Jumlah  Responden,  dan  Frekuensi  Relatif  Petani
Responden No Tingkatan WTP (Rp/Ha/MT) Jumlah Responden Frekuensi Relatif EWPT (Rp/Ha/MT) 1 20000 10 0,23 4.600 2 30000 4 0,09 2.700 3 36000 15 0,34 12.240 4 40000 15 0,34 13.600 Total 44 33.140
Sumber: Analisis data primer, 2020 (data diolah).
Berdasarkan  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  rataan  maksimum  nilai  WTP petani responden terhadap premi AUTP adalah sebesar Rp 33.140/Ha/MT atau sebesar  18,4  persen  dari  total  premi  keseluruhan  sebesar  Rp  180.000/Ha/MT. Nilai WTP yang didapatkan lebih rendah sebesar Rp 2.860,- atau 2,2 persen jika dibandingkan dengan premi swadaya yang ditetapkan pemerintah saat ini yaitu berkisar 20 persen dari jumlah total premi asuransi usaha tani padi (AUTP).

## 4. WTP Agregat atau Total WTP (TWTP)
Nilai  total  (TWTP)  petani  responden  diestimasi  berdasarkan  data  distribusi WTP responden dan menggunakan rumusan nilai total WTP. Hasil estimasi nilai TWTP dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Perhitungan Nilai WTP
No Maksimum WTP (Rp) Jumlah Responden TWTP (Rp) 1 20000 10 200.000 2 30000 4 120.000 3 36000 15 540.000 4 40000 15 600.000 Total 44 1.460.000
Sumber: Analisis data primer, 2020 (data diolah).
Berdasarkan  Tabel  4  diketahui  bahwa  nilai  TWTP  yaitu  nilai  kesediaan untuk  membayar  dari  seluruh  sampel  penelitian  yang  berjumlah  44  petani responden.  Berdasarkan  pada  hasil  perhitungan  didapatkan  nilai  total  WTP untuk  44  petani responden  yang  menyatakan  bersedia  membayar  premi  AUTP adalah sebesar Rp 1.460.000//Ha/MT serta untuk nilai total WTP pertahunnya untuk 2 kali musim tanam ialah sebesar Rp. 2.920.000/Ha/Tahun.
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kesediaan Untuk Membayar (Willingness To Pay) dengan Analisis Persamaan Logistik
Metode  analisis  yang  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  variable- variabel independen terhadap peluang yang mempengaruhi variabel dependen dalam model penelitian ini yaitu dapat dijelaskan berdasarkan hasil persamaan Regresi  Logistik  atau  fungsi  logit  dengan  menggunakan  SPSS  versi  17. Penggunaan  alat  analisis  regresi  logistik (logistick  regression) adalah  disebabkan variabel  dependen  bersifat  biner/lebih  dari  1  sifat  (petani  bersedia  atau  tidak bersedia  membayar  premi  AUTP).  Sedangkan  asumsi  normal  distribusi  yang biasanya  digunakan  tidak  perlu  dipenuhi  sebab  variabel  bebas  adalah  variabel campuran antara kontinu  (metrik) dan  kategorik  (non-metrik).  Keadaan  seperti ini  dapat  dianalisis  dengan  regresi  logistik  yang  mana  regresi  ini  tidak diperlukannya  uji  asumsi  normalitas  data  pada  variabel  bebas  (Imam  Ghozali 2011)  Analisis  regresi  logistik  menggunakan  5  variabel  independen  dan diperoleh  hasil  bahwa  terdapat  2  variabel  yang  berpengaruh  secara  signifikan
terhadap  kesediaan  petani  untuk  membayar  (WTP)  premi  AUTP  dengan  taraf signifikan  = 5% dan 10%. Hasil pengujian regresi logistik dapat dilihat sebagai berikut:
a) Hasil Uji Serentak
Uji  serentak dilaksanakan  untuk  menguji  tingkat  signifikansi  sebuah model  dalam  suatu  penelitian.  Adapun  hasil  dari  analisis  Uji  G  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Uji signifikansi parameter secara serentak Chi-Square Df Sig Step 1 Step 15,112 5 ,010 Block 15,112 5 ,010 Model 15,112 5 ,010 Sumber: Analisis data primer, 2020 (data diolah).
Berdasarkan Tabel 5 diketahui bahwa nilai statistik uji G yang dihasilkan dalam  model  diperoleh  nilai G sebesar  15,112  dengan  menggunakan  =  5%. Maka  diperoleh  nilai    ,  hal  ini  menunjukkan G >    maka  tolak    yang  diartikan bahwa  paling  sedikit  ada  satu  parameter    dimana  terdapat  satu  atau  lebih variabel  bebas  yang  berpengaruh  signifikan  secara  serentak  atau  secara keseluruhan terhadap variabel terikat.

## b) Hasil Goodness of Fit
1. Hosmer and Lemeshow’s Test
Pemodelan estimasi statistik Hosmer and Lemeshow memberikan informasi terkait  kualitas  penggunaan  model  statistik.  Adapun  hasil  analisis Hosmer  and Lemeshow dapat dilihat pada Tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 6. Hosmer and Lemeshow’s Test Chi-square Df Sig Step 1 3.010 8 0,934
Sumber: Analisis data primer, 2020 (data diolah).
Berdasarkan  Tabel  6  diketahui  bahwa  tingkatan  signifikansi  observasi untuk  nilai chi-square (x 2 )  yang  didapatkan  adalah  3.010  dan  nilai  sig  yaitu sebesar 0,934 >  (0,05). Hal ini mengartikan bahwa model dapat memperkirakan nilai  observasi  atau  dapat  dikatakan  model  dapat  diterima  untuk  dilanjutkan dikarenakan sesuai dengan data observasi.

## 2. Uji Nagelkerke R Square
Pengukuran  keeratan  hubungan  antara  variabel  independen  dengan variabel  dependen  juga  dihitung  menggunakan Cox  and  Snell  R  Square and Nagelkerke R Square . Nagelkerke’s R Square merupakan transformasi lanjutan untuk

## MAHATANI Vol. 4, No 1, Juni 2021                                        P-ISSN : 2622–2896 E-ISSN : 2721-513X
koefisien Cox and Snell’s untuk menetapkan bahwa kisaran nilainya antara 1 dan 0.  Umumnya  nilai Nagelkerke’s lebih  besar  dari  pada  nilai Cox  and Snell’s .  Hasil analisis Nagelkerke’s dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Nagelkerke R Square -2 Log Likehood Cox & Snell R Square  Nagelkerke R Square Step 1 21.580 a 0,241 0,502
umber: Analisis data primer, 2020 (data diolah).
Berdasarkan  Tabel  6  diketahui  bahwa  nilai Nagelkerke  R  Square ialah sebesar  0.502.  Nilai  ini  membuktikan  kekuatan  model  yang  digunakan  dalam penelitian.  Berdasarkan  nilai  yang  didapat  dijelaskan  bahwa  variabel independen  mampu  menjelaskan  variabel  dependen  sebesar  50,2  persen, sedangkan 49,8 persen dijelaskan oleh variabel lain diluar model.
3. Uji Multikolineritas Matriks
Uji  korelasi  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  terjadinya multikolineritas antar variabel-variabel yang digunakan dalam model penetlitian ini. Adapun hasil analisis pengujian Multikolineritas dapat dilihat pada Tabel 8 sebagai berikut.
Tabel 8. Correlation Matrix
Konstanta X1 X2 X3 X4 X5 Step 1 Konstanta 1,000 -0,148 -0,232 -0,236 -0,093 -0,555 Pengalaman Tani -0,148 1,000 0,507 -0,080 0,007 -0,387 Luas Lahan -0,232 0,507 1,000 0,032 0,351 -0,663 Status Lahan -0,236 -0,080 0,032 1,000 0,219 0,077 Jumlah Tanggungan -0,093 0,007 0,351 0,219 1,000 -0,335 Pendapatan -0,0555 -0,387 -0,663 0,077 -0,335 1,000
Sumber: Analisis data primer, 2020 (data diolah).
Pada  Tabel  8  diketahui  matriks  hubungan  membuktikan  bahwa  tidak adanya  gejala  multikolineritas  serius  yang  terjadi  antara  variabel  bebas, sebagaimana dapat dilihat pada nilai korelasi antar variabel bebas yang bernilai di bawah 0.8.

## c) Hasil Analisis Classification Table
Adapun  pengujian  validitas  pada  model  ini  menggunakan  tabel klasifikasi (Classification Table) guna memperlihatkan apakah benar atau tidaknya sebuah  model  dalam  suatu  penelitian.  Keputusan  yang  didapatkan  pada  tabel klasifikasi ialah tingkat sensivitas model yang dapat dilihat pada tabel 9 sebagai berikut.
Tabel 9. Tabel Klasifikasi Observed Predicted Kesediaan Membayar Percentag e Correct Tidak Bersedia Bersedia Step 1 Kesediaan Membayar Tidak Bersedia 4 2 66,6 Bersedia 1 43 97,7 Overall Percentage 94,0
a. The cut value is, 500
Berdasarkan  pada  Tabel  9  dapat  diketahui  bahwa  tingkat  persentase ketepatan model dalam mengelompokkan responden berdasarkan kesedian atau ketidaksediaan membayar premi AUTP adalah 94 persen. Hal ini dapat diartikan dari  50  jumlah  petani  responden,  terdapat  47  petani  responden  yang  tepat diklasifikasikan  dengan  model  regresi  logistik.  Hasil  klasifikasi  regresi  ini membuktikan  bahwa  terdapat  6  petani  responden  tidak  bersedia  membayar premi  AUTP  dan  terdapat  2  petani  responden  yang  disklasifikasi  (salah klasifikasi),  yang  mana  membuktikan  ketepatan  prediksi  sebesar  66,6  persen, sedangkan terdapat 44 petani responden yang bersedia membayar premi AUTP, terdapat 1 petani responden disklasifikasi (salah klasifikasi) serta membuktikan ketepatan prediksi sebesar 97,7 persen.

## d) Uji Wald
Uji wald digunakan untuk memperhitungkan besaran pengaruh variabel independen  yang  signifikan  terhadap  variabel  dependen.  Adapun  hasil  dari pengujian Wald dapat dilihat pada Tabel 10 sebagai berikut.
Tabel 10. Hasil Uji Koefisien Regresi Logistik B S.E Wald Df Sig Exp(B) Konstanta -4,876 14,539 0,112 1 0,737 0,008 Pengalaman Bertani -0,058 0,088 0,435 1 0,510 0,944 Luas Lahan -2,183 1,757 1,545 1 0,214 0,113 Status Lahan -0,411 1,467 0,079 1 0,779 0,663 Jumlah Tanggungan -1,251 0,508 6,058 1 0,014 0,286* Pendapatan 2,244 1,339 2,807 1 0,094 9,431** a . Variabel(s) entered on step 1 :X1,X2, X3, X4, X5. Keterangan:   *Signifikansi  95% **Signifikansi 90%
Tabel 10 diketahui bahwa variabel independen yang berpengaruh secara signifikan  terhadap  kesediaan  petani  untuk  membayar  atau  tidak  membayar premi AUTP adalah variabel jumlah tanggungan (X4) dan variabel pendapatan (X5).  Hal  ini  dapat  diartikan  nilai  variabel  X4  dan  X5  <  (0,05  dan  0,1). Sedangkan variabel Pengalaman Bertani (X1), Luas Lahan (X2) dan Status Lahan
(X3) tidak mempengaruhi keputusan petani bersedia atau tidak bersedia untuk membayar premi AUTP.  Adapun berdasarkan Tabel 10 hasil pengujian terhadap koefisien regresi didapatkan persamaan sebagai berikut:
Y = - 4,876 - 0,058PB - 2,183LL - 0,411ST - 1,251JT + 2,244PDPT + e
Nilai  konstanta  pada  kesediaan  petani  untuk  membayar  premi  AUTP adalah  sebesar  -4,876  yang artinya adalah  apabila  seluruh  variabel  yang  terdiri dari  Pengalaman  Bertani,  Luas  Lahan,  Status  Lahan,  Jumlah  Tanggungan  dan Pendapatan  dianggap  konstan  atau  bernilai  nol  (0),  maka  akan  menurunkan tingkat kesediaan petani untuk membayar premi AUTP sebesar -4,876.
Variabel  pengalaman  bertani  (X1)  memiliki  nilai P-value sebesar 0,510. Nilai tersebut diartikan bahwa lebih besar dari tingkat signifikansi uji sebesar 5% atau 0,05 sehingga  diterima, yang diartikan bahwa lama bertani yang dilakukan petani responden tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kesediaan petani dalam  membayar  premi  AUTP.  Koefisien  regresi  dari  variabel  pengalaman bertani  bernilai  negatif.  Nilai odds  ratio sebesar  0,944  nilai  tersebut  diartikan bahwa  kecenderungan  kesediaan  petani  membayar  premi  AUTP  akan  turun sebesar 0,944 kali, setiap peningkatan 1 tahun pengalaman kerja usahatani.
Variabel  luas  lahan  (X2)  memiliki  nilai P-value sebesar  0,214.  Nilai tersebut diartikan bahwa lebih besar dari tingkat signifikansi uji sebesar 5% atau 0,05  sehingga    diterima,  yang  diartikan  bahwa  luas  lahan  yang  dikelola  oleh petani responden tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kesediaan petani dalam  membayar  premi  AUTP.  Koefisien  estimasi  dari  variabel  luas  lahan bernilai  negatif.  Nilai odds  ratio sebesar  0,133,  nilai  tersebut  diartikan  bahwa kecenderungan  kesediaan  petani  membayar  premi  AUTP  akan  turun  sebesar 0,133 kali, setiap peningkatan 1 hektar luas lahan.
Variabel status lahan (X3) yang merupakan variabel dummy memiliki nilai P-value yaitu  sebesar  0,779.  Nilai  tersebut  diartikan  bahwa  lebih  besar  dari tingkat  signifikansi  uji  sebesar  5%  atau  0,05  sehingga    diterima  yang  diartikan bahwa  status  lahan  yang  dimiliki  atau  disewa  oleh  petani  responden  tidak (Azwar  et  al.  2016)berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  kesediaan  petani dalam  membayar  premi  AUTP.  Koefisien  estimasi  dari  variabel  luas  lahan bernilai  negatif.  Nilai odds  ratio sebesar  0,663,  nilai  tersebut  diartikan  bahwa kecenderungan  kesediaan  petani  membayar  premi  AUTP  akan  turun  sebesar 0,663 kali, setiap peningkatan 1 satuan status lahan. Variabel  jumlah  tanggungan  (X4)  nilai P-value yaitu  sebesar  0,014.  Nilai ini  diartikan  bahwa  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  5%  atau  0,05  sehingga ditolak,  yang  diartikan  bahwa  jumlah  tanggungan  petani  responden berpengaruh  secara  signufikan  terhadap  kesediaan  petani  dalam  membayar premi  AUTP.  Koefisien  estimasi  dari  variabel  jumlah  tanggungan  bernilai negatif.  Nilai odds  ratio sebesar  0,286,  nilai  tersebut  diartikan  bahwa  setiap
kecenderungan kesediaan petani membayar AUTP akan turun sebesar 0,286 kali, setiap peningkatan 1 orang jumlah tanggungan.
Variabel  pendapatan  memiliki  nilai P-value yaitu  sebesar  0,094.  Nilai tersebut diartikan bahwa lebih kecil dari tingkat signifikansi uji sebesar 10 persen atau  0,1  sehingga    ditolak,  yang  diartikan  bahwa  tingkat  pendapatan  petani responden  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  kesediaan  petani  dalam membayar  premi  AUTP.  Koefisien  estimasi  dari  variabel  pendapatan  bernilai positif. Nilai odds ratio sebesar 9,431, nilai tersebut diartikan bahwa setiap adanya peningkatan  Rp  1  pendapatan,  maka  peluang  petani  untuk  membayar  premi AUTP akan naik sebesar 9,431 kali.

## Kendala Asuransi Usaha Tani Padi (AUTP)
Pelaksanaan  Asuransi  usaha  tani  padi  dari  pihak    petani    sebagai    peserta AUTP    memiliki    beberapa    kendala.    Adapun    kendala    dari    petani    dalam mengikuti  pelaksanaan  AUTP  adalah  sebagai  berikut :
1. Terkendala adat istiadat dan agama.
2. Kurangnya informasi yang didapatkan terkait asuransi usaha tani padi.
3. Sulitnya persyaratan dan tata cara dalam mengikuti program asuransi usaha tani padi.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Terdapat  sebanyak  44  responden  atau  88  sekitar  88  persen  dari  total jumlah  petani  responden  petani  padi  sawah  yang  dinyatakan  berminat  dan bersedia  untuk  membayar  premi  asuransi  usaha  tani  padi  (AUTP)  dengan tingkatan harga rata-rata WTP adalah sebesar Rp 33.140/Ha/MT dan nilai total WTP  responden  sebesar  Rp  1.460.000,-/Ha/MT.  Hasil  perhitungan  nilai  WTP menunjukkan  bahwa  responden  mampu  untuk  membayar  premi  AUTP  lebih rendah daripada biaya retribusi yang telah ditetapkan pemerintah saat ini yaitu sebesar Rp 36.000/Ha/MT.
Berdasarkan  hasil  analisis  logistik  faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap  peluang  kesediaan  membayar  ( Wllingness  to  Pay) petani  di  Desa Tampok Blang Kecamatan Suka Makmur Kabupaten Aceh Besar terhadap premi Asuransi  Usaha  Tani  Padi  (AUTP)  adalah  variabel  jumlah  tanggungan  dan pendapatan (pada  taraf nyata 5 persen dan 10 persen). Sedangkan pengalaman bertani,  luas  lahan  dan  status  lahan  tidak  berpengaruh  secara  nyata  terhadap kesediaan petani untuk membayar (WTP) terhadap premi Asuransi Usaha Tani Padi (AUTP).

## MAHATANI Vol. 4, No 1, Juni 2021                                        P-ISSN : 2622–2896 E-ISSN : 2721-513X

## Saran
Berdasarkan hasil penelitian, disarankan dua hal sebagai berikut, Pertama, di  perlukannya  peningkatan  kesetaraan  pengetahuan  dan  koordinasi  informasi antara petani, dinas, penyuluh lapangan, serta semua pihak yang terkait dengan program  AUTP  sehingga  meminimalisisr  kesalahpahaman  yang  terjadi  serta lebih memberikan informasi secara detail, ringkas dan mudah dipahami petani sehingga program AUTP dapat dijalankan dengan baik.
Kedua, penyuluh  lapangan  sebaiknya  menambah  pertemuaan penyuluhan  atau  sosialisasi  kepada  para  petani  untuk  meningkatkan  peluang keikutsertaan  petani  dalam  program-program  pemerintah  kedepannya.  Serta diperlukannya  upaya  peningkatan  partisipasi  dan  keaktifan  petani  dalam kelompok  tani.  Dengan  adanya  peningkatan  partisipasi  dan  keaktifan  petani maka akan membangun pengetahuan yang akan meningkatkan pola pikir petani dalam menyikapi suatu inovasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis bersyukur kepada Allah SWT atas segala karunia-Nya sehingga naskah  ini  berhasil  diselesaikan.  Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan kepada  semua  pihak  yang  telah  mendukung  penelitian  ini.  Kepada  Dinas Pertanian  dan  Holtikultura  Provinsi  Aceh  yang  telah  memberikan  kesedian dalam perolehan data untuk mendukung penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS.  PA.  2018. Hasil  Survei  Pertanian  Antar    Sensus  (SUTAS)  2018 Provinsi  Aceh. SUTAS T, editor. Aceh: Badan Pusat Statistik Provinsi Aceh. Dewi  N.  2019. Analisis  kesediaan  membayar  premi  asuransi  usaha  tani  padi  di kabupaten karawang : Sebelas maret. Fauzi A. 2006. Ekonomi Sumber Daya Alam  dan Lingkungan : Teori dan Aplikasi. NA. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
Iban M, Indriani D. 2019. Regression Analysis  of Ordinal Logit and Probit Models to Predict  the  Factors  Affecting  Low  Birth  Weight .  J  Biometrika  dan Kependud. 8(1):62.
Imam Ghozali. 2011. Aplikasi Analisis  Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19 edisi 5. 5th ed. BP Universitas Diponegoro.
Rahmi H, , F. 2017. Faktor-Faktor Yang  Mempengaruhi Pengambilan Keputusan Petani Terhadap Penggunaan Benih Padi Di Kecamatan Nisam Kabupaten Aceh Utara. Agrifo  J Agribisnis Univ Malikussaleh. 2(2):18. Riana  ET,  Mukson  M,  Roessali  W.  2019.    Analisis  Kesediaan  Membayar (Willingness To Pay) Konsumen Terhadap Berbagai Jenis Beras Organik di Kota Semarang (Kasus Di Pasar Modern Gelael Signature). Jurnal Ekonomi Pertan dan Agribisnis . 3(4):689–700. Sabri F, Amelia R. 2016. Analisis Willingness   to Pay (WTP) Dan Kebutuhan Air di Kecamatan Merawang . Infoteknik. 17(2):235–252.
Surning  NN,  Ambarawati  IGAA,  Ustriyana  ING.    2018.  Willingness  To  Pay
Petani  terhadap  Pelaksanaan  Asuransi  Usaha  Tani  Padi  (AUTP)  (Studi Kasus Subak Cepik Desa Tajen Kecamatan Penebel Kabupaten Tabanan). J Agribisnis dan Agrowisata (Journal Agribus Agritourism ). 7(3):364. Timur  DA,  Wilandari  Y,  Safitri  D.  2014. Ketetapan  Klasifikasi  Keikutsertaan Keluarga  Berencana  (KB)  Menggunakan  Analisis  Regresi  Logistik  Biner  dan Fuzzy K-Nearest  Neightbor  In  Every  Class  Di  kabupaten  Klaten.  J Gaussian. 3(4):615–624.