ANALISIS HUBUNGAN ANTARA LUAS PANEN, BIBIT, DAN PUPUK TERHADAP PRODUKSI PADI DI SUMATERA SELATAN
Analysis of the Relationship between Harvested Area, Seeds, and Fertilizer to Rice Production in South Sumatra
Amrika 1 , Kuswantinah 2 , Wardi Saleh 2
1) Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Selatan
2) Pascasarjana Universitas Sjakhyakirti Email: amrika5amir@gmail.com 1 , kuswantinah56@gmail.com 2 , wardi_saleh@yahoo.com 2

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  hubungan  antara  luas  panen,  bibit,  dan pupuk terhadap produksi padi dari tahun 2018 hingga 2022.  Penelitian dilaksanakan di wilayah Provinsi Sumatera Selatan dengan lokasi 17 kabupaten/kota selama tahun 2018-2022. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder 2018-2022 yang berupa data panel dan terdiri dari dua data yaitu data cross section dan data time series.  Data  cross  section  yang  digunakan  sebanyak  17  kabupaten/kota  di  Provinsi Sumatera  Selatan.  Sedangkan  data  time  series  yang  digunakan  adalah  data  tahunan dari  tahun  2018-2022.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  regresi  linier  berganda logaritma natural untuk menguji hubungan antara variabel independen dan dependen. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  luas panen terhadap produksi padi di Sumatera Selatan, namun untuk bibit dan pupuk tidak terdapat hubungan yang signifikan terhadap produksi padi di Sumatera Selatan.
Kata Kunci: Bibit, Luas Panen, Padi, Produksi, Pupuk

## Abstract
This  research  aims  to  analyze  the  relationship  between  harvest  area,  seeds  and fertilizer on rice production from 2018 to 2022. The research was carried out in the South Sumatra Province area in 17 districts/cities during 2018-2022. The data used in this research is secondary data from 2018-2022 in the form of panel data and consists of  two  data,  namely  cross  section  data  and  time  series  data.  The  cross  section  data used  was  17  districts/cities  in  South  Sumatra  Province.  Meanwhile,  the  time  series data  used  is  annual  data  from  2018-2022.  This  research  uses  the  natural  logarithm multiple  linear  regression  method  to  test  the  relationship  between  independent  and dependent  variables.  The  results  of  the  research  show  that  there  is  a  significant relationship  between  harvested  area  and  rice  production  in  South  Sumatra,  but  for seeds  and fertilizer  there  is  no  significant  relationship  with  rice  production in South Sumatra
Keywords : Seeds, Harvest Area, Rice, Production, Fertilizer

## PENDAHULUAN
Potensi  Indonesia  untuk  tanaman  padi  berdasarkan  data  Badan  Pusat Statistik  selama  lima  tahun  terakhir  (2022-2018)  luas  panen  di  Indonesia cenderung  mengalami  penurunan  luas  panen  padi  dari  11.377.934,44  hektar pada  tahun  2018  turun  menjadi  10.677.887,15  hektar  di  tahun  2019. Selanjutnya  terus  mengalami  penurunan  luas  panen  pada  tahun  2020  sebesar 10.657.275 hektar dan 2021 10.411.801,22 hektar. Luas panen pada tahun 2022 mengalami  sedikit  peningkatan  menjadi  10.452.672  hektar  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Perkembangan Luas Panen dan Produksi Padi Nasional, 2018-2022
Tahun Luas Panen Padi (Ha) Produksi Padi (Ton GKG) 2018 11.377.934 59.200.534 2019 10.677.887 54.604.033 2020 10.657.275 54.649.202 2021 10.411.801 54.415.294 2022 10.452.672 54.748.977 Sumber: Badan Pusat Statistik, 2023
Tanaman  padi  ( Oryza  sativa  L )  merupakan  tanaman  pangan  penting yang telah menjadi makanan pokok lebih  dari setengah penduduk dunia.  Padi di  Indonesia  merupakan  salah  satu  tanaman  utama  yang  di  budidayakan  oleh petani  sebagai  makanan  pokok  masyarakat.  95%  penduduk  Indonesia mengonsumsi  beras  sebagai  bahan  pangan  pokok,  sehingga  pada  setiap tahunnya permintaan akan kebutuhan beras semakin meningkat seiiring dengan bertambahnya jumlah penduduk.
Luas  panen  tanaman  padi  dari  tahun  2018  hingga  2022  juga  diikuti dengan  penurunan  produksi  padi.  Secara  nasional,  produksi  padi  tahun  2018 sebesar  59.200.534  ton  lalu  terus  menurun  hingga  tahun  2022  produksi  padi menjadi 54.748.977 ton. Penurunan produksi terjadi karena adanya penurunan luas  panen  dan  produktivitas.  Penurunan  produksi  padi  yang  relatif  besar terdapat  di  daerah  yang  menjadi  sentra  produksi  atau  lumbung  padi  nasional seperti Provinsi Jawa Timur, Jawa Tengah, Jawa Barat, Sulawesi Selatan, dan Sumatera Selatan.
Indonesia  pernah  menjadi  salah  satu  penghasil  produksi  padi  terbesar diantara  negara-negara  lain,  namun  pada  lima  tahun  terakhir,  seperti  yang banyak diberitakan oleh banyak media massa kondisinya menjadi berlawanan. Pada  waktu  itu  pasokan  komoditi  tersebut  menjadi  semakin  terbatas.  Faktor- faktor  yang  diduga  menjadi  penyebab  adalah  semakin  bertambahnya penduduk, adanya sikap berjaga-jaga dikalangan tertentu dan adanya dualisme pendapat  di  tubuh  pemerintah,  antara  pihak  yang  menyatakan  masih mencukupi  dan  pihak-pihak  yang  perlu  menjaga  stok  pangan  agar  tercukupi pada periode tertentu.
Pada era Kabinet Kerja dibawah Presiden Joko Widodo ini ditargetkan Indonesia  akan  swasembada  Pangan,  dalam  arti  pangan/beras  tersedia  cukup sampai 6 bulan kedepan.  Provinsi Sumatera Selatan masuk sebagai lima besar provinsi dengan produksi padi tertinggi sebagai salah satu provinsi penyanggah produksi  beras  Nasional.  Sumatera  Selatan  berhasil  memproduksi  sebanyak
2.775.069 ton pada Januari hingga Desember 2022 berdasarkan data Kerangka Sampel Area (KSA) Badan Pusat Statistik (2023)dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2.  Produksi Padi di 6 Provinsi Penghasil Produksi Padi Terbesar, 2022
No Provinsi Produksi Padi (Ton) 1 Jawa Timur 9.526.516 2 Jawa Tengah 9.356.445 3 Jawa Barat 9.433.723 4 Sulawesi Selatan 5.360.169 5 Sumatera Selatan 2.775.069 6 Lampung 2.688.160 Sumber : Badan Pusat Statistik, 2023
Strategi  yang  ditempuh  untuk  mencapai  swasembada  pangan  adalah melalui  peningkatan  produksi  padi.  Peningkatan  produksi  padi  dilaksanakan melalui peningkatan Indeks Pertanaman (IP) dengan perbaikan jaringan irigasi dan optimasi  lahan serta cetak sawah baru bagi daerah yang masih berpeluang, sedangkan  peningkatan  produktivitas  dilaksanakan  melalui  adopsi  teknologi sesuai  rekomendasi  seperti  peningkatan  penggunaan  bibit  unggul  bermutu, penggunaan  pupuk  berimbang,  tanam  sistem  jajar  legowo,  Padi  Tanam Sebatang/  SRI  ( The  System  rice  of  Intensification )  dan  penerapan  teknologi spesifik lokasi lainnya.
Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Sumatera Selatan, Produksi padi sawah dan pada ladang Provinsi Sumatera Selatan pada tahun 2021 tercatat sebanyak 2.775.069 ton.  Dibandingkan tahun 2021 terjadi peningkatan  produksi  sebesar  8,02  persen  dengan  produksi  sebanyak  222.626 ton.  Walaupun  banyak  penyusutan  lahan  dan  jumlah  penduduk  yang  tinggi Provinsi  Sumatera  Selatan  masih  mampu  mempertahankan  produksi  padinya. Hal ini juga bagus untuk memajukan perekonomian Indonesia.
Mencegah  produksi  padi  mengalami  penurunan  ataupun  menjaga  agar produksi padi Provinsi Sumatera Selatan tetap stabil bahkan meningkat adalah dengan cara mengetahui hubungan antara luas panen, bibit, dan pupuk terhadap produksi  padi  Provinsi  Sumatera  Selatan,  sebagai  upaya  dalam  mengurangi impor dan mencapai hasil akhir yaitu swasembada pangan. Penelitian ini akan membahas  tentang  hubungan  antara  luas  panen,  bibit,  dan  pupuk  terhadap produksi padi Provinsi Sumatera Selatan selama tahun 2018-2022.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  2018- 2022 yang berupa data panel dan terdiri dari dua data yaitu data cross section dan  data  time  series.  Data  cross  section  yang  digunakan  sebanyak  17 kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Selatan. Sedangkan data time series yang digunakan  adalah  data  tahunan  dari  tahun  2018-2022.  Penelitian  ini menggunakan  analisis  deskriptif  dan  analisis  regresi  berganda  dalam  bentuk logaritma  natural.  Statistik  deskripsi  digunakan  untuk  menggambarkan keadaan  umum  daerah  penelitian  sedangkan  analisis  regresi  berganda menggunakan model fungsi produksi Cobb-Douglas.
Untuk  menganalisis  apakah  terdapat  hubungan  antara  produksi  padi sebagai  variabel  terikat  dengan  input  produksi  sebagai  faktor-faktor  yang mempengaruhinya. Secara umum dapat digambarkan sebagai berikut
Y=b 0 X 1 b1 X 2 b2 X 3 b3 X 4 b4 X 5 b5 ………………………(1)
Untuk    mempermudah      perhitungan,    dari    fungsi    (1)    tersebut kemudian  diubah    dalam  bentuk    logaritma    natural,  sehingga      persamaan matematisnya menjadi:
LnY  =Lnb o +b 1 LnX 1 +b 2 LnX 2 +b 3 LnX3+ ε .. ...............................(2). dimana: Y                =Produksipadi b 0 =Intercep b1,b2,b3 =koefisienregresi X 1 =Luaspanen (hektar) X 2 =Bibityangdigunakan (ton) X 3 =Pupukyangdigunakan (ton)

## Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
Untuk  mendapatkan  model  persamaan  regresi  yang  baik  dan  benar- benar  mampu  memberikan  estimasi  yang  handal  dan  tidak  bias  sesuai  kaidah BLUE  ( Best  Linier  Unbiased  Estimator ),  maka  perlu  dilakukan  uji  terhadap penyimpangan  asumsi  klasik  yang  meliputi  multikolinearitas,  autokorelasi, heteroskedastisitas, dan normalitas.

## Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas merupakan metode statistik yang digunakan untuk mengetahui  apakah  ada  keterkaitan  antara  variabel  independen  dalam  suatu model  regresi.  Uji  multikolinearitas  terjadi  ketika  dua  atau  lebih  variabel independen  memiliki  korelasi  yang  tinggi,  yang  dapat  menyebabkan  masalah dalam  interpretasi  model  dan  pengambilan  keputusan  (Meidiawati  and Mildawati, 2016). Salah satu metode uji multikolinearitas adalah nilai Variance Inflation Factor (VIF) dan Tolerance. VIF mengukur sejauh mana variabilitas dari  suatu  variabel  independen  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen  lain dalam  model.  Sedangkan  Tolerance  mengukur  sejauh  mana  variabel independen tidak berkorelasi dengan variabel independen lainnya dalam model regresi.  Perhitungan  nilai  VIF  dapat  menggunakan  Persamaan  (4)  (Anggraeni et al., 2018; Hasbiana Dalimunthe, 2018).
VIF=1/(1- 〖 R_j 〗 ^2 ) …………………………(4) dimana  R_j  merupakan  koefisien  determinasi  dari  variabel  ke-  j terhadap  variabel  independen  lainnya.  Secara  matematis,  Tolerance  dihitung sebagai invers dari nilai VIF seperti pada Persamaan (4).
Tolerance=1/VIF ………………………………(5)
Jika  nilai  VIF<10  dan  Tolerance  >  0,01  maka  menunjukkan  tidak adanya  multikolinearitas  antar  variabel  independen,  sedangkan  jika  nilai VIF>10  dan  Tolerance  <  0,01  maka  menunjukkan  adanya  multikolinearitas antar variabel independen.

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  merupakan  metode  statistik  yang  digunakan  untuk memeriksa apakah terdapat ketergantungan antara nilai-nilai dalam suatu deret waktu.  Uji  autokorelasi  terjadi  ketika  nilai-nilai  dalam  suatu  deret  waktu berkorelasi  dengan  nilai-nilai  sebelumnya  atau  sesudahnya  (Hamza  and
Agustien,  2019).  Jika  terjadi  korelasi,  maka  dinamakan  ada  problem autokorelasi.  Uji  autokorelasi  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode,  salah satu  metode  yang  umum  digunakan  adalah  uji  Durbin  Watson.  Uji  Durbin Watson  melibatkan  pengujian  hipotesis  bahwa  tidak  terdapat  korelasi  antara residu pada waktu t dengan residu pada waktu t-1. Residu pada waktu t adalah selisih  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  pada  waktu  t.  Jika  residu  pada waktu  t-1  berkorelasi  dengan  residu  pada  waktu  t,  maka  hal  ini  menunjukkan adanya  autokorelasi  pada  data.  Pengujian  nilai  Durbin  Watson  memiliki beberapa kriteria sebagai berikut:
• Jika nilai 0<d<dL, artinya terdapat autokorelasi positif.
• Jika nilai 4-dL<d<4, artinya terdapat auto korelasi negatif.
• Jika nilai 2<d<4-dU atau dU<d<2, artinya tidak ada autokorelasi positif atau negatif.
• Jika  nilai  dL≤d≤dU  atau  4-dU≤d≤4-dL,  artinya  pengujian  tidak meyakinkan. Untuk itu dapat digunakan uji lain atau menambah data.
• Jika nilai dU<d<4-dU, maka tidak terjadi autokorelasi.
Dalam  uji  autokorelasi  Durbin  Watson,  nilai  dU  merupakan  Durbin's Upper  dan  dL  merupakan  Durbin's  Lower  yang  digunakan  untuk menginterpretasikan adanya keberadaan  atau tidak adanya autokorelasi positif atau  negatif  dalam  residu  model  regresi.  Tabel  nilai  kritis  Durbin  Watson disesuaikan  dengan  jumlah  variabel  independen  dalam  model  regresi  dan tingkat signifikansi yang ditetapkan sebelumnya (α = 0,05).

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  merupakan  metode  statistik  yang  digunakan untuk  menguji  apakah  terdapat  ketidaksamaan  dalam  variabilitas  residual (kesalahan  prediksi)  pada  model  regresi.  Heteroskedastisitas  terjadi  ketika variabilitas residual tidak konstan di sepanjang rentang nilai prediktor (Nabawi, 2019).  Cara  untuk  mendeteksi  ada  atau  tidaknya  heteroskedastisitas  yaitu dengan  menggunakan  uji  Glejser.  Uji  Glejser  dilakukan  dengan  cara meregresikan  antara  variabel  independen  dengan  nilai  absolut  residualnya. Model  akan  menunjukkan  tanda-tanda  heteroskedastisitas  jika  variabel independen  secara  signifikan  berkontribusi  terhadap  varians  absolut  residual secara statistik. Kriteria penilaian uji Glejser yaitu jika nilai signifikasi > 0,05 maka  tidak  terjadi  gejala  heteroskedastisitas  dalam  model  regresi.  Sedangkan jika nilai signifikansi < 0,05 maka terjadi gejala heteroskedastisitas pada model regresi.

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  merupakan  metode  statistik  yang  digunakan  untuk memeriksa apakah data berdistribusi normal atau tidak (Ningsih and Dukalang, 2019).  Model  regresi  yang  baik  memiliki  distribusi  data  yang  bersifat  normal atau  mendekati  normal.  Uji  normalitas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan  grafik  normal  P-P  plot  (Probability-Probability  plot).  Grafik normal P-P plot membandingkan distribusi data yang diamati dengan distribusi normal yang diharapkan. Pada sumbu x, kita memiliki nilai-nilai yang diamati
dalam  urutan  terurut,  sedangkan  pada  sumbu  y,  kita  memiliki  nilai-nilai  yang diharapkan jika data mengikuti distribusi normal. Interpretasi grafik normal P- P plot melibatkan memeriksa sejauh mana titik-titik pada plot mengikuti garis diagonal  yang  merupakan  representasi  distribusi  normal.  Berikut  beberapa kriteria penilaian uji normalitas menggunakan grafik P-P plot:
Jika  titik-titik  pada  grafik  P-P  plot  mengikuti  garis  diagonal  dengan sangat  dekat,  maka  ini  menunjukkan  bahwa  distribusi  data  sangat  mendekati distribusi  normal  yang  diharapkan.  Dalam  hal  ini,  kita  dapat  menerima hipotesis bahwa data mengikuti distribusi normal. Jika titik-titik pada grafik P- P  plot  mengarah  ke  atas  di  bagian  bawah  plot  dan  kemudian  mengarah  ke bawah  di  bagian  atas  plot,  maka  ini  menunjukkan  bahwa  distribusi  data memiliki ekor lebih berat daripada distribusi normal. Dalam hal ini, kita dapat menyimpulkan  bahwa  data  tidak  mengikuti  distribusi  normal.  Jika  titik-titik pada grafik P-P plot mengarah ke bawah di  bagian bawah plot dan kemudian mengarah ke atas di bagian atas plot, maka ini menunjukkan bahwa distribusi data memiliki ekor lebih ringan daripada distribusi normal. Dalam hal ini, kita dapat menyimpulkan bahwa data tidak mengikuti distribusi normal.

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  merupakan  metode  statistik  yang  digunakan  untuk memutuskan  apakah  suatu  pernyataan  tentang  populasi  dapat  diterima  atau ditolak berdasarkan sampel yang diambil dari populasi tersebut. Hipotesis yang diuji dibagi menjadi dua, yaitu hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (H1). Hipotesis  nol  merupakan  pernyataan  yang  diajukan  untuk  diuji  kebenarannya dalam  konteks  metode  statistik.  Hipotesis  nol  umumnya  menyatakan  bahwa tidak  ada  perbedaan,  atau  tidak  ada  hubungan  antara  variabel  yang  diuji. Sedangkan  hipotesis  alternatif  berlawanan  dengan  hipotesis  nol  yaitu  terdapat perbedaan, atau hubungan yang signifikan antara variabel yang diuji (Zaki and Saiman, 2021).

## Uji F
Uji  F  merupakan  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  menguji signifikansi  keseluruhan  model  regresi.  Uji  F  didasarkan  pada  perbandingan antara  variabilitas  yang  dijelaskan  oleh  model  dan  variabilitas  yang  tidak dijelaskan  oleh  model  yang  dinormalisasi  dengan  jumlah  derajat  kebebasan. Secara  matematis,  uji  F  dapat  dihitung  dengan  Persamaan  (6)  (Kosmaryati, 2019).
R2/ (k-1) F = ---------------  ................................................(6)
(1-R2)/(n-k) Bila  F hitung >  F tabel pada  tingkat  derajat  kepercayaan  5%  dan  tingkat kepercayaan    tertentu     atau    nilai    probabilitas signifikansi  lebih kecil  dari 0,05  maka  H 0 ditolak  yang  berarti  variabel  bebas  secara  bersama-sama mempengaruhi  variabel terikat.

## Uji-t
Uji  t  merupakan  metode  pengujian  hipotesis  yang  digunakan  untuk mengetahui apakah variabel independen tertentu memiliki pengaruh signifikan
terhadap  variabel  dependen.  Uji  t  didasarkan  pada  distribusi  t-student  dan sering  digunakan  ketika  sampel  yang  diuji  relatif  kecil  (Kaban  et  al.,  2020). Kriteria yang digunakan dalam menerima atau menolak hipotesis adalah: H 0 : α 1 = α 2 = 0 (Tidak ada pengaruh yang signifikan antara luas panen, bibit, dan pupuk terhadap produksi padi di Sumatera Selatan) H 1 :  α 1 =  α 2 ≠  0    (Ada  pengaruh  yang  signifikan  antara  luas  panen,  bibit,  dan pupuk terhadap produksi padi di Sumatera Selatan) Keputusan:
• t hitung ≤t tabel ; pada α =  0,05 dan nilai p-value> αmaka H 0 diterima, yang artinya tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  antara  luas  panen,  bibit,  dan  pupuk terhadap produksi padi di Sumatera Selatan
• t hitung > t tabel ; pada α =  0,05 dan nilai p-value≤ α maka H 0 ditolak, yang artinya ada  pengaruh  yang  signifikan  antara  luas  panen,  bibit,  dan  pupuk  terhadap produksi padi di Sumatera Selatan.

## Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  (R 2 )  merupakan  metode  statistik  yang  digunakan  untuk mengukur  sejauh  mana  variabel  independen  mempengaruhi  variasi  dalam variabel  respon.  Koefisien  determinasi  menunjukkan  seberapa  besar  proporsi variabilitas  total  dalam  variabel  respon  yang  dapat  dijelaskan  oleh  model regresi.  Nilai  R 2 berkisar  antara  0  dan  1,  semakin  dekat  nilai  R 2 dengan  1 semakin  baik  model  regresi  menjelaskan  variasi  variabel  respons.  Nilai  0 menunjukkan  bahwa  model  tidak  dapat  menjelaskan  sedikit  pun  dari  variasi variabel  respons,  sedangkan  nilai  1  menunjukkan  bahwa  model  dapat menjelaskan semua variasi variabel respons (Marpaung and Winarto, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat tiga model regresi data panel yaitu common effect, fixed effec,t dan random effect . Setiap model memiki kekurangan masing-masing. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah memilih model dari ketiga yang tersedia. Data panel yang telah dikumpulkan, diregresikan dengan menggunakan metode common effect yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Estimasi Model Common Effect
Sumber : data sekunder diolah dengan Eviews 12, 2023
Setelah melakukan uji model common effect, maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji model fixed effect . Pada Tabel 3 dibawah ini adalah hasil estimasi model fixed effect :
Tabel 4. Hasil Estemasi Model Fixed Effect
Sumber : data sekunder diolah dengan Eviews 12, 2023
Dari  uji  model fixed  effect ,  maka  dilanjutkan  dengan  menguji  model random effect . Pada tabel 5 merupakan hasil uji model random effect : Tabel 5. Hasil Estemasi Model Random Effect
Sumber : data sekunder diolah dengan Eviews 12, 2023
Hasil uji dari ketiga model antara lain common effect, fixed effect , dan random  effect maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  uji  pemilihan model dengan uji chow, uji hausman, dan uji lagrange multiplier.

## Hasil Estimasi Model Regresi Data Panel

## a. Uji Chow
Uji Chow dilakukan untuk menentukan model yang tepat antara model common effect atau fixed effect . Dengan cara dilihat pada p-value cross section pada uji chow. Berikut merupakan hasil uji chow:
Tabel 6. Hasil Uji Chow
Sumber : data sekunder diolah dengan Eviews 12, 2023
Berdasarkan  hasil  pengujian  diatas  pada  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa probabilitas  Cross-section  F  sebesar  0,0000  maka  artinya  bahwa  nilai  p-value lebih  kecil  dari  α  5%.  Dapat  disimpulkan  dari  pengujian  Chow  Test  di  atas adalah menolak H0, sehingga fixed effect model adalah pendekatan yang paling baik digunakan dibanding menggunakan common effect model .

## b. Uji Hausman
Uji Hausman dilakukan untuk menentukan model terbaik antara model fixed  effect atau random  effect .  Dengan  cara  melihat  nilai  probability  chi- square pada uji Hausman. Berikut merupakan hasil uji Hausman:
Tabel 7. Hasil Uji Hausman
Sumber : data sekunder diolah dengan Eviews 12, 2023
Hasil  Tabel  7,  bahwa  nilai  probability  chi-square  sebesar  0,2661  atau dapat  dikatakan > α (0,05). Dengan begitu berarti  menerima H 0 dan  menolak H 1 , sehingga model yang tepat untuk digunakan adalah model random effect .
c. Uji Lagrange Multiplier
Uji  ini  dilakukan  untuk  menentukan  model  yang  tepat  antara  model
random effect atau common effect . Metode yang digunakan dalam uji lagrange multiplier adalah metode Breush-Pagan dengan melihat nilai probabilitas pada uji Breush-Pagan tersebut. Berikut merupakan hasil uji lagrange multiplier: Tabel 8. Hasil Uji Lagrange Multiplier
Sumber : data sekunder diolah dengan Eviews 12, 2023
Berdasarkan  Tabel  8  bahwa  nilai  chi-square  <  0,05,  sehingga  H 0 diterima dan H 1 ditolak. Data tersebut menunjukkan hasil 0,0000. Maka dapat dikatakan yang digunakan adalah model random effect .

## Analisis Regresi Data Panel
Hasil  ketiga  uji  diatas,  model  terbaik  yang  dipilih  analisis  regresi  data panel ini adalah random effect . Berikut merupakan hasil uji regresi data panel dengan random effect :
Tabel 9. Hasil Estemasi Model Random Effect
Sumber: data sekunder diolah dengan Eviews 12, 2023
Berdasarkan  tabel  hasil  uji  regresi  data  panel  diatas,  model  regresi dapat ditulis dengan rumus sebagai berikut:
lnY = 1,232132 + 1,031576*lnX 1 - 0,007210*lnX 2 + 0,011800*lnX 3
Pengujian Hipotesis

## a. Uji F
Uji F bertujuan untuk mengetahui apakah model yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  model  yang  layak  (fit)  atau  tidak.  Untuk  mengetahui kelayakan  model  regresi  maka  dapat  dilakukan  dengan  cara  membandingkan nilai signifikansi dengan Fhitung. Jika nilai signifikan < 0,05 dan F hitung > F tabel , maka dapat dikatakan model regresi sudah layak digunakan, berikut merupakan hasil uji F pada Tabel 10 dibawah ini:
Tabel 10 Hasil Uji F
Sumber : data sekunder diolah dengan Eviews 12, 2023
Berdasarkan Tabel 10 hasil regresi dari model random effect diperoleh nilai  probabilitas  F  statistik  sebesar  0,000000.  Yang  artinya  bahwa  secara bersama-sama variabel independen (luas panen, bibit, dan pupuk) berpengaruh terhadap produksi padi. Hal itu dibuktikan dengan adanya nilai probabilitas < α atau 0,000000 < 0,05.

## b. Uji t
Uji t bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh variabel luas panen, jumlah bibit, dan jumlah pupuk terhadap produksi padi. Jika nilai t hitung > nilai t tabel maka H 0 ditolak atau dengan kata lain dapat diartikan bahwa variabel independen  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen.  Akan  tetapi jika nilai  t hitung < nilai  t tabel , maka H 0 diterima atau variabel  independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Tabel 11.  Hasil Uji t-statistik
Sumber: data sekunder diolah dengan Eviews 12, 2023
Apabila  probabilitas  <  α  0,05,  maka  variabel  independen  berpengaruh terhadap variabel  dependen secara signifikan. Sebaliknya, apabila probabilitas >  α  0,05,  berarti  bahwa  variabel  independen  tidak  berpengaruh  terhadap variabel dependen.
Hipotesis yang digunakan adalah: H 0 : β 1 = 0, tidak berpengaruh signifikan
H 1 : β 1 ≠ 0, berpengaruh signifikan
1.  Pengaruh Luas Panen terhadap Produksi Padi
Nilai  t  hitung  untuk  variabel  luas  panen  sebesar  1.031576  hal  ini menunjukkan  luas  panen  berpengaruh  positif  terhadap  produksi  padi.  Nilai probabilitas untuk luas panen (0,0000) < 0,05, maka menerima H 1 dan menolak H 0 .
Dapat  disimpulkan  bahwa  secara  statistik  luas  panen  secara  parsial berpengaruh  positif  dan  signifikan  secara  nyata  terhadap  produksi  padi  di Provinsi Sumatera Selatan periode 2018-2022.
2.  Pengaruh Bibit terhadap Produksi Padi
Nilai  t  hitung  untuk  varibel  Bibit  sebesar  -0,007210  hal  ini  menunjukkan bibit  berpengaruh  negatif  terhadap  Produksi  Padi.  Nilai  probabilitas  untuk variabel  bibit  (0,1141)  >  0,05,  maka  H 1 ditolak  H 0 diterima.  Yang  artinya bahwa  secara  parsial  bibit  signifikan  tidak  nyata  dengan  α  =  5%  dan berpengaruh  negatif  terhadap  produksi  padi  di  Provinsi  Sumatera  Selatan selama  periode  2018-2022  karena  ketika  penggunaan  bibit  bertambah  sebesar 1% maka jumlah produksi padi akan berkurang sebesar 0.007210%.
3. Pengaruh Pupuk terhadap Produksi Padi
Nilai  t hitung untuk  varibel  pupuk  sebesar  0,011800  hal  ini  menunjukkan penggunaan  berpengaruh  positif  terhadap  produksi  padi.  Nilai  probabilitas untuk  variabel  pupuk  (0,3685)  >  0,05,  maka  menolak  H 1 dan  menerima  H 0 . Yang  artinya  bahwa  secara  statistik  penggunaan  pupuk  secara  parsial signifikan  tidak  nyata  dengan  α  =  5%  dan  berpengaruh  positif  terhadap produksi padi di Provinsi Sumatera Selatan 2018-2022.

## c. Koefisien determinan (R 2 )
Berdasarkan  hasil  regresi  dari  model  random  effect  pada  Tabel  10 didapatkan  nilai  R²  sebesar  0.986307  yang  artinya  bahwa  variabel-variabel independen luas panen, jumlah bibit, dan jumlah pupuk berpengaruh terhadap variabel  dependen  produksi  padi  sebesar  0,986307  atau  98,63%  dan  sisanya sebesar 1,37% dijelaskan oleh variabel di luar model.

## Uji Penyimpangan Asumsi Klasik a. Uji Multikolinieritas
Uji multikolonieritas dapat digunakan untuk mencari jawaban ada atau tidaknya hubungan linier antar variabel  bebas tersebut.  Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas yang tinggi antar variabel bebas maka nantinya akan bisa dideteksi dengan cara mengitung koefisien korelasi atau nilai F.
Tabel 12.  Hasil Uji Multikolinieritas
Sumber : data sekunder diolah dengan Eviews 12, 2023
Dari Tabel 12 diatas dapat kita simpulkan bahwa nilai korelasi variabel independen  antara  luas  panen  dan  bibit  sebesar  0,727640;  antara  luas  panen dan  pupuk  sebesar  0,781560;  dan  antara  bibit  dan  pupuk  sebesar  0,601795. Nilai  korelasi  variabel  independen  terkecil  adalah  0,601795,  yaitu  antara variabel bibit dan pupuk, sedangkan nilai korelasi variabel independen tertinggi dalam  penelitian  ini  pun  hanya      mencapai  0,781560,  yaitu  antara  luas  panen dan  pupuk.  Hasil  uji  multikolinearitas  menunjukkan  tidak  terdapat  nilai korelasi  yang  tinggi  antar  variabel  bebas  tidak  melebihi  0,80  (Ghozali,  2016) sehingga  disimpulkan  tidak  terdapat  multikolinearitas  antar  variabel  bebas. Artinya  data  dalam  penelitian  ini  tidak  terjadi  multikolinieritas.    Kemudian dapat dilakukan ke tahap pengujian selanjutnya.

## b. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  suatu  model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan  pada  periode  t-1  (sebelumnya).  Jika  terjadi  korelasi,  maka dinamakan  ada  problem  autokorelasi.  Masalah  ini  timbul  karena  residual (kesalahan  pengganggu)  tidak  bebas  dari  satu  observasi  ke  obervasi  lainnya. Dalam penelitian ini untuk melakukan uji autokorelasi meggunakan uji Durbin –  Watson.  Dari  hasil  pengolahan  diperoleh  nilai  d  =  1,431162,  dengan signifikansi  5%  nilai  D-W  di  antara  -2  sampai  +2  artinya  tidak  ada autokorelasi.  Maka  dapat  disimpulkan:  pada  analisis  regresi  tidak  terdapat autokorelasi  positif  dan  tidak  terdapat  autokorelasi  negatif  sehingga  bisa disimpulkan sama sekali tidak terdapat autokorelasi.

## c. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  digunakan  untuk  mengevaluasi  apakah  terdapat ketidakseragaman  variansi  atau  pola  heterogenitas  dalam  suatu  data.  Uji  ini dilakukan  dengan  menggunakan  uji  Glejser,  yakni  dengan  melihat  nilai signifikansi  (Sig.).  Hasil  uji  heteroskedastisitas  dapat  dilihat  pada  Tabel  13 berikut.
Tabel 13.  Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber: data sekunder diolah dengan Eviews 12, 2023
Nilai p-value variabel bebas yaitu luas panen, bibit, dan pupuk masing- masing  sebesar  0.9020,  0.2657,  dan  0.9222,  hasil  ini  menujukkan  nilai  yang lebih  besar  dari  tingkat  alpha  0.05,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  data  ini terbebas dari masalah heteroskedastisitas.

## d. Uji Normalitas
Uji  normalitas      yang  digunakan  untuk  menguji  apakah  variabel dependen, variabel independen, atau keduanya berdistribusi normal atau tidak. Salah  satu  cara  untuk  melihat  hasil  uji  normalitas  residual  yaitu  dengan menggunakan metode jarque-bera. Model regresi yang baik adalah model yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Uji normalitas sebuah data dapat diketahui dengan membandingkan nilai jarquee bera dan nilai jarque bera dan nilai chi square chart.
Gambar 1.  Hasil Uji Normalitas
Sumber: data sekunder diolah dengan Eviews 12, 2023
Hasil  uji  normalitas  residual  di  atas  adalah:  nilai  jarque  bera  sebesar 2.051681 dengan p value sebesar 0,358495 dimana > 0,05 sehingga terima H 0 atau yang berarti residual berdistribusi normal.
Analisis Hubungan Antara Luas Panen, Bibit, Dan Pupuk Terhadap Produksi Padi Di Sumatera Selatan Amrika, Kuswantinah, Wardi Saleh

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  analisis  diatas,  maka  dapat  diketahui  hasil  dari pengujian hipotesis sebagai berikut:
1.   Pengaruh Luas Panen terhadap Produksi Padi
Hasil  pengujian  regresi  data  panel  dalam  penelitian  yang  menggunakan metode Random Effect Model menunjukkan bahwa luas lahan panen signifikan dan  berpengaruh  positif  terhadap  produksi  padi  di  Provinsi  Sumatera  Selatan. Penggunaan  faktor  produksi  lahan  berpengaruh  signifikan  terhadap  produksi padi.  Nilai  koefisien  yang  bertanda  positif  menunjukkan  bahwa  tingkat produksi  berbanding  lurus  dengan  luas  lahan  panen  dimana  penambahan  luas lahan panen akan meningkatkan produksi padi.
2.   Pengaruh Penggunaan Bibit terhadap Produksi Padi Hasil  pengujian  regresi  data  panel  dalam  penelitian  yang  menggunakan
metode Random Effect Model menunjukkan bahwa bibit signifikan secara tidak nyata pada α = 5% dan berpengaruh negatif terhadap produksi padi di Provinsi Sumatera  Selatan.  Dari  penelitian  ini  didapat  bahwa  penggunaan  faktor produksi  bibit  yang  tidak  bersertifikat  berpengaruh  signifikan  secara  tidak nyata dengan asumsi variabel lain diabaikan atau secara parsial.
Nilai koefisien yang bertanda negatif menunjukkan bahwa tingkat produksi berbanding  terbalik  dengan  bibit  dimana  penggunaan  bibit  yang  tidak bersertifikat  akan  menurunkan  produksi  padi.    Hal  ini  menunjukkan  perlu adanya  penggunaan  bibit  bersertifikat  untuk  meningkatkan  produksi  padi. Penggunaan  bibit  tidak  bersertifikat  yang  diperoleh  dari  hasil  produksi  padi sebelumnya akan mengurangi produksi padi yang dihasilkan di suatu daerah.
3.  Pengaruh Penggunaan Pupuk terhadap Produksi Padi
Hasil  pengujian  regresi  data  panel  dalam  penelitian  yang  menggunakan metode Random  Effect  Model menunjukkan  bahwa  pupuk  signifikan  tidak secara  nyata  dan  berpengaruh  positif  terhadap  produksi  padi  di  Provinsi Sumatera  Selatan.  Dari  penelitian  ini  didapat  bahwa  penggunaan  faktor produksi pupuk berpengaruh signifikan secara tidak nyata dengan      α = 5% dan  bernilai  positif  menunjukkan  bahwa  tingkat  produksi  berbanding  lurus dengan  pupuk  dimana  penggunaan  pupuk  akan  meningkatkan  produksi  padi. Artinya  penggunaan  pupuk  sebanyak  apapun  tidak  akan  berdampak  secara nyata  terhadap  produksi  padi  jika  variabel  lain  seperti  luas  panen  dan  bibit diabaikan.
Dari  hasil  pengujian  regresi  data  panel  dalam  penelitian  yang menggunakan metode Random Effect Model menunjukkan secara simultan atau bersama-sama  ketiga  variabel  tersebut  signifikan  berpengaruh  secara  nyata dengan  α  =  5%,  yang  artinya  ketiga  variabel  tersebut  jika  digunakan  secara bersamaan akan mempengaruhi produksi padi di Sumatera Selatan.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan dari tujuan penelitian, maka beberapa hal yang didapat dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Produksi  padi  tertinggi  terjadi  di  wilayah  potensi  penghasil  padi  seperti Banyuasin,  Ogan  Komering  Ulu  Timur,  dan  Ogan  Komering  Ilir,
sedangkan  produksi  padi  terendah  terjadi  di  Kota  Prabumulih,  Lubuk Linggau, dan Palembang.
2. Berdasarkan  hasil  uji  F  dapat  disimpulkan  bahwa  hubungan  antara  luas panen, bibit, dan pupuk terhadap produksi padi memiliki hubungan yang signifikan  secara  simultan  atau  bersama-sama.  Dari  hasil  uji  t disimpulkan  bahwa  secara  parsial  atau  terpisah,  ada  hubungan  yang signifikan tidak nyata antara variabel bibit dan pupuk terhadap produksi padi di Sumatera Selatan pada α=5%, sedangkan variabel luas panen padi menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  luas panen  padi  terhadap  produksi  di  Sumatera  Selatan.  Kenaikan  atau penurunan luas panen padi dapat memberikan kontribusi yang signifikan terhadap produksi padi di wilayah Sumatera Selatan.

## Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  dari  hasil  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  mempertimbangkan  variabel lain  yang  dapat  berpotensi  mempengaruhi  produksi  padi  di  Sumatera Selatan, seperti teknologi pertanian.
2. Pemerintah  diharapkan  dapat  memberikan  bantuan  bagi  para  petani berupa  pemberian  bibit  padi  bersertifikat  atau  unggulan  dan  pemberian pupuk  serta  memberikan  penyuluhan  bagaimana  cara  agar  produktivitas tinggi  dengan  lahan  tetap.  Pemerintah  juga  perlu  memberikan  bantuan teknologi lebih banyak lagi agar hasil yang dicapai lebih tinggi dan selalu meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraeni, W.R., N.N. Debataraja, and S.W. Rizki. 2018. Estimasi Parameter Regresi Ridge Untuk Mengatasi Multikolinearitas. Buletin Ilmiah Mat. Stat. Dan Terapannya (Bimaster). 07 (4): 295–303.
Badan Pusat Statistik Sumatera Selatan. 2018-2022. Luas Panen dan Produksi Padi di Provinsi Sumatera Selatan, Palembang: Sumatera Selatan
Badan Pusat Statistik Sumatera Selatan. 2022. Sumatera Selatan Dalam Angka,
Palembang: Sumatera Selatan.
Badan  Pusat  Statistik  Sumatera  Selatan.  2022.  Luas  Panen  dan  Produksi  Padi di Indonesia, Palembang: Sumatera Selatan.
Ghozali, I. (2016) Aplikasi Analisis Multivariete Dengan Program  IBM SPSS 23. Edisi 8. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hamza,  L.M.  and  D.  Agustien.  2019.  Pengaruh  Perkembangan  Usaha  Mikro,
Kecil,  Dan  Menengah  Terhadap  Pendapatan  Nasional  Pada  Sektor UMKM  Di  Indonesia.  Jurnal  Ekonomi  Pembangunan.  8  (2):  127–35. https://doi.org/10.23960/jep.v8i2.45.
Hasbiana  Dalimunthe.  2018.  Pengaruh  Gaya  Kepemimpinan  Dan  Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Usaha Pembungkusan Garam. Jurnal
Konsep Bisnis Dan Manajemen. 5 (1): 54–62.
Janet  Celfian  Diansya.  2020.  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Pendapatan  PetaniPadi  (Studi  Kasus  di  DesaWatugede  Kecamatan Singosari Kabupaten Malang)
Kaban, R.H., D. Anzelina, R. Sinaga, and P.J. Silaban. 2020. Pengaruh Model Pembelajaran PAKEM Terhadap Hasil Belajar Siswa Di Sekolah Dasar. Jurnal Basicedu. 5 (1): 102–9. https://doi.org/10.31004/basicedu.v5i1.574.
Marpaung,  I.  and  Winarto.  2018.  Pengaruh  Pengembangan  Karir  Terhadap Penilaian  Prestasi  Kerja  (Studi  Kasus  Pada  PT.PLN  (PERSERO) Wilayah Sumatera Utara). Jurnal Ilmiah Methonomi. 4 (1): 79–86.
Meidiawati, K. and T. Mildawati. 2016. Pengaruh Size, Growth, Profitabilitas, Struktur  Modal,  Kebijakan  Dividen  Terhadap  Nilai  Perusahaan.  Jurnal Ilmu Dan Riset Akuntansi. 5 (2): 1–16.
MH  Alamri.  2022.  Analisis  Faktor-Faktor  Produksi  Terhadap  Produksi  Padi Sawah  di  Kecamatan  Bintauna  Kabupaten  Bolaan  Mongondow  Utara. Agrinesia Vol 6 No. 3 Juli 2022.
Nabawi,  R.  2019.  Pengaruh  Lingkungan  Kerja  Dan  Beban  Kerja  Terhadap Kinerja  Pegawai.  Jurnal  Ilmiah  Magister  Manajemen.  2  (2):  170–83. https://doi.org/10.52643/jam.v11i2.1880.
Ningsih,  S.  and  H.H.  Dukalang.  2019.  Penerapan  Metode  Suksesif  Interval Pada  Analsis  Regresi  Linier  Berganda.  Jambura  Journal  of Mathematics. 1 (1): 43–53. https://doi.org/10.34312/jjom.v1i1.1742.
Zaki,  M.  and  S.  Saiman.  2021.  Kajian  Tentang  Perumusan  Hipotesis  Statistik Dalam  Pengujian  Hipotesis  Penelitian.  JIIP  -  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Pendidikan. 4 (2): 115–18. https://doi.org/10.54371/jiip.v4i2.216
Analisis Hubungan Antara Luas Panen, Bibit, Dan Pupuk Terhadap Produksi Padi Di Sumatera Selatan Amrika, Kuswantinah, Wardi Saleh