Jurnal Manajemen Bisnis dan Keuangan e-ISSN: 2716-3695 p-ISSN: 2775-1465 Vol. 3, No. 2, Oktober 2022, Hal. 104-114 DOI: https://doi.org/10.51805/jmbk.v3i2.69

## Analisis Pembiayaan Sektor Pertanian pada BPRS dengan Perspektif Kesejahteraan dan Risiko
Satrija Prajna Essa 1 (essatrija@gmail.com)* Dian Imanina Burhany 2 (dian.imanina@polban.ac.id) M. Edman Syarief 3 (moch.edman@polban.ac.id)
1,2,3 Politektik Negeri Bandung, Bandung Barat, Jawa Barat, Indonesia *Penulis Korespondensi
Artikel Masuk: 19 Juni 2022 Artikel Diterima: 5 Oktober 2022

## Abstract
This study aims to assess the effect of bias regret and overconfidence on cryptocurrency This  study  aims  to  examine  the  effect  of  two  aspects  that  form  the  basis  for  the distribution  of  financing  carried  out  by  BPRS  for  the  agricultural  sector,  namely farmer welfare and financing risk. This study uses a sample of 163 BPRS incorporated in the report published by the OJK with monthly data for the period 2016 to 2020. This study uses the PLS-SEM analysis method with a quantitative approach. The results of this study indicate that the welfare of farmers has a significant influence on the financing  of  the  agricultural  sector.  Meanwhile,  financing  risk  does  not  have  a significant effect on financing the agricultural sector.
Keywords: farmer welfare; financing risk; financing JEL Classification: Q12; D60; G10

## Abstrak
Studi ini dilakukan dengan tujuan untuk melihat pengaruh dua aspek yang menjadi  dasar  dalam  penyaluran  pembiayaan  yang  dilakukan  oleh  BPRS untuk  sektor  pertanian  yaitu  kesejahteraan  petani  dan  risiko  pembiayaan. Penelitian  ini  menggunakan  sampel  sebanyak  163  BPRS  yang  tergabung dalam  laporan  yang  diterbitkan  OJK  dengan  data  bulanan  selama  periode 2016  hingga  2020.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  PLS-SEM dengan pendekatan kuantitatif. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kesejahteraan  petani  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  pembiayaan sektor  pertanian,  sedangkan  risiko  pembiayaan  tidak  memiliki  pengaruh signifikan bagi pembiayaan sektor pertanian.
Kata Kunci: kesejahteraan petani; risiko pembiayaan; pembiayaan Klasifikasi JEL: Q12; D60; G10

## PENDAHULUAN
Sistem keuangan syariah menjadi alternatif atas sistem keuangan yang sudah ada di Indonesia. Salah satu lembaga keuangan syariah adalah Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS). BPRS yang memiliki segmentasi pasar pada pembiayaan sektor micro and small businesses (MSB ) disebabkan oleh lokasi serta jangkauan yang dekat dengan masyarakat dan menjangkau pedesaan (Anwar et al . 2020). Salah satu yang memanfaatkan kehadiran BPRS ini adalah sektor pertanian. Indonesia dengan proporsi  masyarakat  bekerja  pada  sektor  pertanian  sebesar  37%  (Kementerian Pertanian Indonesia, 2018). Hal tersebut menunjukkan potensi pembiayaan yang dapat disalurkan pada sektor ini.
Besar  potensi  tersebut  tidak  sejalan  dengan  penyaluran  pembiayaan  pada sektor pertanian yang dilakukan oleh BPRS. Mengacu pada laporan keuangan yang diterbitkan oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK), terdapat tren penurunan presentase pembiayaan  sektor  pertanian  pada  BPRS.  Pada  tahun  2016,  BPRS  berhasil menyalurkan pembiayaan untuk sektor pertanian sebesar Rp366 miliar. Penyaluran tersebut hanya 5,49% atas total pembiayaan yang disalurkan oleh BRPS sepanjang tahun 2016. Porsi pembiayaan sektor pertanian terus mengalami penurunan hingga tahun 2020. Pada November 2020 menjadi titik terendah penyaluran pembiayaan pada sektor pertanian yaitu hanya 2,83% saja.
Penurunan penyaluran pembiayaan pada sektor pertanian tidak terlepas pada tingginya  risiko  pembiayaan  pada  sektor  pertanian.  Larasati et  al .  (2017) menjelaskan  bahwa  tingkat  risiko  pembiayaan  sektor  pertanian  sangat  tinggi dikarenakan  banyak  faktor  yang  tidak  dapat  dikendalikan.  Dalam  lembaga keuangan  syariah,  risiko  pembiayaan  ini  dilihat  dari  varibel Non  Performing Financing (NPF)  (Damanhur et  al .  (2018).  NPF  akan  menunjukkan  jumlah pembiayaan yang bermasalah dari total pembiayaan yang telah disalurkan.
Dalam laporan yang dikeluarkan OJK, sektor pertanian menjadi penyumbang utama atas NPF yang dihadapi oleh BPRS.  Sepanjang periode 2016 hingga 2020, bulan Februari 2018 memiliki NPF sektor pertanian tertinggi yaitu sebesar 29,04%. Titik terendah NPF berada bulan Januari 2020 sebesar 10,41%. Jika mengacu aturan yang diterbitkan oleh OJK, batas wajar atas pembiayaan bermasalah hanyalah 5%. Tingginya  risiko  pembiayaan  di  sektor  pertanian  menjadi  sebuah  permasalahan bagi kegiatan bisnis yang dilakukan BPRS, dikarenakan banyak faktor yang tidak bisa dikendalikan seperti curah hujan dan perubahan suhu (Aziz & Yusoff, 2014). Sektor pertanian memiliki sensitifitas yang tinggi dan harus berada pada kondisi yang  optimal  dengan  beberapa  faktor  diantaranya  kondisi  permukaan  tanah pertanian,  kedalaman sulfidik dan lereng, temperatur, curah hujan, kelembaban, drainase,  tekstur,  kedalaman  tanah,  ketebalan  gambut,  pH  tanah,  salinitas,  dan alkalinitas (Adila et al . (2018).
Putri & Wirman (2021) menjelaskan NPF tidak memiliki pengaruh terhadap penyaluran  pembiayaan  murabahah.  Hal  tersebut  dikarenakan  adanya  proses penilaian  risiko  pembiayaan  yang  dilakukan  oleh  BPRS  dengan  metode  5C. Penelitian lainnya pun sepakat, bahwa secara umum NPF tidak mempengaruhi atas tingkat penyaluran pembiayaan yang diberikan oleh BsPRS (Nugraha et al . 2019).
Hal  tersebut  memperlihatkan  bahwa  tingginya  NPF  tidak  menurunkan confident level bagi BPRS dalam memberikan pembiayaan kepada masyarakat.
Sejatinya pemberian pembiayaan kepada masyarakat dalam konsep keuangan syariah memiliki tujuan untuk kemasalahatan umat (Fattach, 2018). Kesejahteraan akan memberikan multiplier effect bagi pertumbuhan ekonomi dalam sebuah negara (Rahman et al . 2017). Terlebih pembiayaan disektor pertanian sangat berpengaruh terhadap  kesejahteraan  petani  dan  mampu  mengurangi  kemiskinan  di  pedesaan (Feryanto,  2017).  Kesejahteraan  petani  dalam  sudut  pandang  ekonomi  makro dikenal dengan istilah Nilai Tukar Petani (NTP) (Badan Pusat Statistik, 2021).
NTP merupakan indikator yang memperlihatkan efektivitas budi daya yang dilakukan  oleh  petani  atas  biaya  budi  daya  dengan  hasil  panen.  Terdapat  tiga kondisi atas nilai NTP (Keumala & Zainuddin, 2018) yaitu: jika nilai NTP kurang dari  100  dapat  diartikan  petani  mengalami  defisit;  NTP  sama  dengan  100  dapat diartikan petani pada kondisi impas; NTP lebih besar 100 dapat diartikan petani mengalami  surplus  atas  budi  dayanya  dan  dapat  dikatakan  sejahtera.  Semakin tinggi  nilai  NTP,  maka  petani  akan  berada  pada  kondisi  yang  semakin  sejatera. Namun, kesejateraan petani ini masih cukup fluktuatif setiap tahunnya.
Melihat pada data yang dikeluarkan oleh BPS (2021), NTP Indonesia belum menggembirakan.  Pada  periode  2019  hingga  2020,  bulan  Juni  2019  menjadi  titik terendah  bagi  kesejahteraan  petani  yaitu  senilai  99,41.  Hal  ini  dapat  diartikan bahwa petani mengalami defisit ( NTP < 100 ). Lebih lanjut, defisit ini dikarenakan kenaikan harga bahan baku pertanian lebih tinggi dibandingkan harga jual hasil panen (Badan Pusat Statistik, 2021). NTP kemudian mengalami tren peningkatan hingga mencapai titik tertinggi di bulan Januari 2020 sebesar 104,27. Namun trend penurunan kembali terjadi hingga bulan Mei 2020. Walaupun setelah itu, terjadi kenaikan  kembali  sampai  bulan  Desember  2020,  namun  tidak  setinggi  kenaikan pada  bulan Juni 2019.
Dalam  proses  penyaluran  pembiayaan,  BPRS  akan  melakukan  analisa terelebih  dahulu  terkait  dengan  kemampuan  nasabah  untuk  membayar  kembali kepada BPRS. Analisa yang sering dilakukan dengan menggunankan pendekatan 5C+1P. Dalam pendekatan tersebut, salah satu faktornya adalah Capacity . Capacity berkaitan erat dengan kemampuan membayar dengan melihat kondisi keuangan nasabah (Lailiyah, 2014). Dalam sektor pertanian, pendapatan petani diperoleh dari penjualan hasil panen setiap satu siklus budi daya. Semakin tinggi pendapatan hasil panen,  maka  petani  akan  semakin  mampu  membayar  kembali  kewajibannya terhadap BPRS. Tingginya pendapatan yang diperoleh petani pun dapat dikatakan petani berada kondisi yang sejahtera.
Dalam penelitian terdahulu, sepakat bahwa pendapatan memiliki pengaruh signifikan dalam penyaluran pembiayaan yang dilakukan oleh lembaga keuangan (Hamonangan, 2020; Mizan, 2014). Hal tersebut membuktikan bahwa pembiayaan yang  diberikan  oleh  BPRS  akan  diberikan  kepada  nasabah  yang  memiliki pendapatan lebih.  Petani akan lebih dahulu memenuhi kebutuhan primer mereka dibandingkan untuk membayarkan hutang mereka. Ketika kebutuhan primer telah dipenuhi, maka pengembalian pembiayaan yang telah diberikan dapat dilakukan. Kondisi tersebut mengindikasikan petani dalam kondisi yang sejahtera.
Penelitian  ini  kemudian  dibentuk  untuk  melihat  dari  dua  aspek  berbeda dalam proses penyaluran pembiayaan yang dilakukan BPRS. Satu sisi, BPRS harus mampu  menjalankan  kegiatan  bisnisnya  dengan  menyalurkan  pembiayaan sebanyak-banyaknya. Namun disisi lain, tetap BPRS harus memperhatikan risiko kegagalan  pembayaran  karena  dapat  mengganggung  kegiatan  operasional. Penelitian ini dibentuk untuk menjawab hubungan pengaruh antara kesejahteraan petani  dan  risiko  pembiayaan  terhadap  pembiayaan  yang  diberikan  oleh  BPRS pada sektor pertanian .

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  adalah  penelitian  dengan  pendekatan  kuantitaf.  Pendekatan kuantitatif dapat diartikan sebagai penelitian yang memanfaatkan data time series . Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  BPRS  yang  tersebar  diseluruh Indonesia.  Atas  populasi  tersebut,  kemudian  diambil  sampel  dengan menggunakan teknik purposive sampling . Penggunaakn teknik tersebut didasari oleh pendapat  Sugiyono  (2017)  yang  menyebutkan  teknik purposive  sampling menjadi teknik  pengambilan  sampel  terbaik  guna  tujuan  tertentu.  Dari  teknik  tersebut, kemudian hanya diambil BPRS yang tergabung kedalam laporan keuangan BPRS oleh Otoritas Jasa Keuangan yaitu sebanyak 163 BPRS.
Data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder.  Data  sekunder merupakan data yang telah dipublikasikan oleh lembaga terkait kepada khalayak umum melalui website ataupun media publikasi lainnya.  Adapun dalam penelitian ini menggunakan tiga variabel yaitu kesejahteraan petani dan risiko pembiayaan sebagai  variabel  bebas,  serta  pembiayaan  di  sektor  pertanian  sebagai  variabel terikat. Variabel dalam penelitian ini kemudian diuraikan sebagai berikut:
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel Variabel Pengertian Sumber Data Kesejahteraan Petani  Kesejahteraan  petani  diwakilkan  dengan indeks  Nilai  Tukar  Petani.  Nilai  Tukar Petani  merupakan  perbandingan  atas harga yang diperoleh petani dengan harga yang dikeluarkan oleh petani. Badan Pusat Statistik Risiko Pembiayaan Risiko  pembiayaan  tergambarkan  pada variabel Non  Performing  Financing (NPF). NPF berarti persentase jumlah pembiayaan bermasalah terhadap keseluruhan  pembiayan  yang  disalurkan (Widarjono & Rudatin, 2021). Statistika Perbankan Syariah OJK Pembiayaan Sektor Pertanian Pembiayaan  sektor  pertanian  adalah jumlah  seluruh  pembiayaan  yang  pada sektor  pertanian  yang  dibandingkan dengan total pembiayaan yang disalurkan oleh BPRS. Statistika Perbankan Syariah OJK
Catatan: data bersumber dari berbagai sumber yang diolah penulis, 2022.
Dari  variabel  di  atas,  kemudian  akan  dilakukan  analisis  data  dengan menggunakan metode analisi adalah Partial Least Square dengan model Structural Equation Model (PLS-SEM) . PLS-SEM merupakan model penelitian dengan variabel yang  memberikan  mampu  memberikan  pengaruh  bagi  variabel  lain  dan  dalam kondisi  yang  sama  masih  bisa  menjadi  penyebab  bagi  variabel  terikat  lainnya (Garson,  2016).  Sebanyak  enam  puluh  data  dari  periode  2016  hingga  2020  akan diolah  menggunakan  aplikasi  analisis  WarpPLS  7.0.  Dari  hasil  pengolahan  akan menghasilkan nilai tingkat pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat dengan memperhatikan evaluasi model fit yang sudah ditentukan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Penyaluran  pembiayaan  bagi  BPRS  merupakan  sumber  utama  pemasukan guna kegiatan opersional bisa terus berjalan. BPRS akan menyalurkan pembiayaan kepada  berbagai  sektor  ekonomi  salah  satunya  adalah  sektor  pertanian.  Porsi pembiayaan  yang  disalurkan  pada  sektor  pertanian  setiap  tahunnya  mengalami penurunan.  Terlihat  pada  Gambar  1  tren  penurunan  terus  terjadi  hingga  tahun 2020.

## Gambar 1. Porsi Pembiayaan Sektor Pertanian pada BPRS Tahun 2018-2020 (Sumber: OJK)
Secara umum, porsi pembiayaan sektor pertanian mengalami penurun dari tahun  2018  hingga  2020.  Dimulai  dari  Januari  2018  sebesar  4,47%  dan  menurun hingga  Desember  2020  sebesar  2,852%.  Namun  terjadi  anomali  pada  bulan Desember  2019  terjadi  kenaikan  cukup  drastis  pada  sektor  pertanian  menjadi 6,561% dari bulan sebelumnya yang hanya 3,083% saja. Hal tersebut hanya dapat bertahan  sebentar  saja,  pada  April  2020  kembali  menurun  menjadi  3,432%. Penurunan tersebut disebabkan Indonesia memasuki fase pandemik Covid-19.
Pada  Gambar  2,  terlihat  fluktuasi  pergerakan  NTP  di  Indonesia  sepanjang tahun 2018 hingga 2020. Jika dilihat, titik terendah berada bulan Juni 2019 dengan NTP pada 99,41. Namun setelah itu, NTP mengalami tren peningkatan yang sangat dominan. Tren tersebut mencapai titik tertingginya yaitu pada Januari 2020 sebesar 104,27.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  kondisi  kesejahteraan  petani  sedang mengalami kondisi sejahtera. Hal tersebut  dikarenakan nilai NTP lebih dari 100. Petani sedang memeroleh pendapatan yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan
pengeluaran selama proses budidaya. Namun, setelah mencapai titik tertinggi, NTP mengalami tren penurunan kembali. Dari Gambar 2 pun dapat disimpulkan bahwa Periode Juni hingga Januari merupakan periode terbaik untuk kesejahteraan petani dikarenakan memasuki musim hujan yang cukup membantu petani dalam proses budidaya. Pendapatan yang diperoleh petani dari hasil budidayanya pun semakin maksimal.

## Gambar 2. Nilai Tukar Petani di Indonesia Tahun 2018-2020 (Sumber: BPS)
Variabel lain yang digunakan dalam penelitian ini adalah Risiko Pembiayaan yang digambarkan pada Non Perfoming Financing . NPF pada sektor pertanian yang ditanggung  oleh  BPRS  cukup  tinggi.  Rata-rata  nilai  NPF  sepanjang  tahun  2018 hingga  tahun  2020  pada  sektor  pertanian  sebesar  18,564%.  Nilai  tersebut  nyaris empat kali lipat dibandingkan dengan ketentuan OJK dengan batas wajar NPF pada 5% saja.

## Gambar 3. NPF Sektor Pertanian di BPRS Tahun 2018-2020 (Sumber: BPS)
Lebih lanjut, pada Gambar 3 terlihat pergerakan nilai NPF sektor pertanian pada BPRS. Sepanjang tahun 2018, NPF sektor pertanian bertahan pada rentang 26- 28%  dengan  rata-rata  NPF  sebesar  27,075%.  Pada  tahun  selanjutnya,  NPF mengalami penurunan sangat drastis hingga hanya mencapai titik terendah sebesar 10,409% pada Januari 2020. Penurunan tingkat NPF ini menunjukkan bahwa BPRS telah berhasil untuk memitigasi risiko pembiayaan yang ada. Walaupun nilai NPF masih bisa dikatakan tinggi. Hal ini disebabkan oleh risiko sektor pertanian yang sangat  tinggi  karena  banyak  faktor  internal  dan  eksternal  yang  tidak  dapat
diprediksi.  Dampak  dari  faktor  tersebut  sangat  besar  pengaruhnya  terhadap budidaya yang dilakukan oleh petani.

## Evaluasi Model Fit
Pada  metode  analisis  PLS-SEM  dengan  menggunakan  WarpPLS  sebagai media pengolahan data, maka diperlukan evaluasi model fit. Evaluasi ini dilakukan sebagai  proses  pengujian  model  yang  dibentuk  telah  memenuhi  ketentuan  yang ada atau tidak. Adapaun hasil evaluasi model pada penelitian ini sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Evaluasi Model Fit Indikator Hasil p-values Kriteria Status APC 0,263 0,007 𝑝 < 0,05 Fit ARS 0,206 0,023 𝑝 < 0,05 Fit AARS 0,178 0,037 𝑝 < 0,05 Fit AVIF 1,265 - 𝑎𝑐𝑐𝑒𝑝𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒 < 5 , 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙𝑙𝑦 ≤ 3,3 Fit AFVIF 1,127 - 𝑎𝑐𝑐𝑒𝑝𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒 < 5 , 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙𝑙𝑦 ≤ 3,3 Fit GoF 0,454 - 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑢𝑚 ≥ 0,25 , 𝑙𝑎𝑟𝑔𝑒 ≥ 0,36 Fit SPR 1,000 - 𝑎𝑐𝑐𝑒𝑝𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒 ≥ 0,7 , 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙𝑙𝑦 = 1 Fit RSCR 1,000 - 𝑎𝑐𝑐𝑒𝑝𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒 ≥ 0,9 , 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙𝑙𝑦 = 1 Fit NLBCDR 0,826 - 𝑎𝑐𝑐𝑒𝑝𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒 ≥ 0,7 Fit
Dari tabel 2 tersebut, seluruh indikator memiliki status fit atau sesuai dengan kriteria yang ada. Dapat ditarik kesimpulan bahwa model yang dibangun dalam penelitian ini sudah memenuhi kriteria dan dapat untuk dianalisis lebih lanjut.
Tabel 3. Hasil Pengujian Hipotesis Variabel Independen Variabel Dependen Path Coef. p-value Keterangan Keputusan NTP Pembiayaan 0.332 0.003 Signifikan 𝐻 1 diterima NPF Pembiayaan -0.193 0.057 Tidak Signifikan 𝐻 2 ditolak
Dari hasil pengujian hipotesis di atas dapat dibentuk persamaan model seperti berikut:
𝑃𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 = 0.332 𝑁𝑇𝑃 − 0.193 𝑁𝑃𝐹 .............................................................. (1)
Adapun model struktural dari hasil penelitian ini sebagai berikut:
Gambar 4. Model Struktural (Sumber: Pengolahan Penulis)
Dari  tabel  3,  terlihat  bahwa  hipotesis  pertama  diterima.  Hal  tersebut membuktikan bahwa Kesejahteraan petani memiliki pengaruh signifikan terhadap pembiayaan sektor pertanian dengan nilai p-value sebesar 0,003 < 0,005 . Dengan nilai path coef sebesar 0,332 yang dapat diartikan bahwa ketika terjadi peningkatan kesejahteraan  petani  satu  satuan,  maka  akan  ada  kenaikan  tingkat  penyaluran pembiayaan di sektor pertanian sebesar 0,332. Pengaruh positif dari peningkatan pembiayaan di sektor pertanian seiring dengan peningkatan kesejahteraan petani dikarenakan tingkat kepercayaan BPRS semakin meningkat.
Hasil  penelitian  ini  pun  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang menyatakan bahwa peningkatan pendapatan yang diperoleh petani berpengaruh positif  pada  peningkatan  penyaluran  pembiayaan  yang  dilakukan  oleh  lembaga keuangan  (Hamonangan,  2020;  Mizan,  2014).  Kesejahteraan  petani  sangat  erat kaitannya  dengan  pendapatan  yang  diperoleh  petani.  Peningkatan  pendapatan yang  diperoleh  petani  akan  meningkatan  penilaian  BPRS  dalam  proses  analisis pembiayaan. Salah satu dasar analisis yang dilakukan oleh BPRS adalah dengan memperhatikan Debt  Service  Ratio (DSR). Debt  Service  Ratio (DSR)  adalah perbandingan nilai atas angsuran pembiayaan dibandingkan dengan pendapatan bersih  setiap  bulannya.  DSR  digunakan  untuk  memperlihatkan  kemampuan seseorang dalam membayar hutangnya. DSR yang wajar berada dikisaran 30%-35% atas pendapatan perbulan.
Pendapatan  petani  yang  semakin  tinggi,  akan  menurunkan  tingkat  DSR. Semakin  rendah  nilai  DSR  yang  diperoleh,  maka  petani  akan  semakin  layak diberikan pembiayaan oleh BPRS. Oleh karena itu, kesejahteraan petani memiliki pengaruh positif terhadap jumlah pembiayaan yang diberikan BPRS pada sektor pertanian.
Hasil  pengujian  hipotesis  kedua  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa NPF  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  bagi  tingkat  pembiayaan  di  sektor pertanian dengan p-value sebesar 0,057 > 0,05 dan nilai path coef sebesar -0.193. Hal ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Putri  &  Wirman (2021)  pada  pembiayaan  murabahah,  NPF  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap penyaluran  pembiayaan  murabahah.  Hal  senada  dijelaskan  oleh  Nugraha et  al . (2019)  yang  menyebutkan  menyebutkan  secara  umum  NPF  tidak  memiliki pengaruh terhadap penyaluran pembiayaan pada Bank Umum Syariah.
Analisa  penyaluran  pembiayaan  akan  memperhatikan  banyak  aspek didalamnya  dengan  dasar  analisis  5C+1P.  BPRS  sangat  berhati-hati  dalam menyalurkan  pembiayaan  kepada  nasabah.  BPRS  ketika  sudah  melakukan penyaluran  pembiayaan,  maka  dapat  dikatakan  nasabah  tersebut  layak  untuk diberikan pembiayaan. Namun, pada proses repayment jelas tidak dapat diprediksi oleh  BPRS  karena  akan  banyak  faktor  yang  mempengaruhi  kegiatan  bisnis nasabahnya. NPF menjadi sebuah hasil atas kegagalan pembayaran yang dilakukan oleh nasabah dan menjadi risiko atas pembiayaan yang disalurkan BPRS.
Terjadinya  NPF  dikarenakan  adanya  faktor  eksternal  ataupun  kesalahan pengelolaan  bisnis  yang  dijalankan  oleh  nasabah  sehingga  pendapatan  nasabah menjadi menurun. Salah satu risiko yang timbul pada sektor pertanian adalah gagal panen  yang  diakibatkan  faktor  eksternal  yang  sulit  dikendalikan  semisal  hama
hama penggerek batang padi, thrips yang mengancam tanaman cabai dan lainnya (Adila et  al .  2018).  Risiko  lainnya  adalah  kegagalan  panen  akibat  bencana  alam seperti banjir, longsor yang tidak dapat diprediksi oleh petani.  Risiko yang sulit dikendalikan  itulah  yang  kemudian  memicu  petani  kehilangan  pendapatannya, sedangkan  pada  proses  analisa,  faktor  eksternal  tersebut  sulit  diprediksi.  Hal tersebut akhirnya menyebabkan NPF tidak memiliki pengaruh siginifikan terhadap tingkat pembiayaan sektor pertanian di BPRS.

## SIMPULAN
Dapat  ditarik  kesimpulan  atas  penelitian  ini  yaitu  kesejahteraan  petani memiliki pengaruh positif terhadap pembiayaan sektor pertanian yang dilakukan oleh  BPRS.  Peningkatan  kesejahteraan  dapat  memperlihatkan  peningkatan pendapatan  yang  diperoleh  petani.  Dengan  meningkatnya  pendapatan  yang diperoleh petani, maka rasio hutang terhadap pendapatan akan semakin rendah. Oleh  karena  besarnya  kemampuan repayment ,  BPRS  akan  menilai  layak  petani tersebut diberikan pembiayaan.
NPF  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  pembiayaan  sektor pertanian  yang  dilakukan  BPRS.  Hal  ini  dikarenakan  NPF  terjadi  dikarenakan faktor  yang  tidak  dapat  diprediksi,  sehingga  mengganggu  proses  bisnis  yang dilakukan pada nasabah. NPF terjadi ketika pembiayaan sudah disalurkan kepada petani.  Dalam  proses  analisa,  sebenarnya  sudah  memperhatikan  banyak  aspek. Namun, faktor eksternal yang diluar kemampuan pihak BPRS menjadi faktor yang sulit untuk memitigasi risiko yang ada.
Faktor  utama  kegagalan  pembayaran  adalah  kemampuan repayment yang dimiliki  petani  masih  rendah  dikarenakan  hasil  panen  pertanian  yang  memiliki daya tahan tidak lama. Petani membutuhkan pengepul yang siap untuk membeli hasil panen mereka sehingga dapat segera melakukan pembayaran kepada pihak BPRS.  Dalam  proses  analisa  BPRS  tidak  hanyak  memerhatikan  5C  saja,  tetapi melihat supply chain yang dimiliki petani dari awal hingga akhir. Hal tersebut guna memastikan eksosistem bisnis yang dibangun oleh petani.
Masih  banyak  risiko  eksternal  dalam  sektor  pertanian  yang  dapat  menjadi sebuah penelitian lanjutan yang dapat dilakukan oleh penulis lainnya agar BPRS mampu  memitigasi  risiko  yang  ada.  Dalam  proses  penyaluran  pun,  BPRS  dapat memiliki  tingkat  kepercayaan  yang  lebih  tinggi  dalam  melakukan  penyaluran pembiayaan di sektor pertanian. Indikator kesejahteraan petani pun dapat menjadi penelitian lainnya dikarenakan dalam penelitian ini terbukti dapat mempengaruhi pembiayaan di sektor pertanian yang dilakukan oleh BPRS.
Guna  meminimalisir  gagal  bayar,  diharapkan  petani  mampu  membentuk sebuah  laporan  keuangan  yang  baik.  Hal  ini  dikarenakan,  kemampuan  petani terkait  pembukuan  yang  masih  rendah.  Kolaborasi  dengan  pihak  BPRS  untuk membantu membuat laporan satu siklus panen dapat menjadi keuntungan petani jika  memiliki  pembiayaan  di  BPRS  yang  seharusnya  dimanfaatkan.  Selain  itu, pembiayaan  yang  diberikan  BPRS  seharusnya  bisa  dimaksimalkan  dalam meningkatkan  tingkat  produksi  pertanian.  Jika  hal  tersebut  berhasil  dilakukan,
maka  petani  akan  bisa  mandiri  dan  terlepas  dari  tengkulak  yang  justru  akan merugikan petani.

## DAFTAR PUSTAKA
Adila, W. N., Regasari, R., & Nurwasito, H. (2018). Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  Pemilihan  Tanaman  Pangan  Pada  Suatu  Lahan  Berdasarkan  Kondisi Tanah Dengan Metode ELECTRE dan TOPSIS. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JPTIIK) Universitas Brawijaya , 2 (5), 2548 – 2964. Anwar, M., Nidar, S. R., Komara, R., & Layyinaturrobaniyah, L. (2020). Rural bank efficiency and loans for micro and small businesses: evidence from West Java Indonesia. International  Journal  of  Emerging  Markets , 15 (3),  587 – 610. https://doi.org/10.1108/IJOEM-11-2017-0494
Aziz, M. R. A., & Yusoff, M. M. (2014). Identifying risks of financing for agro Projects in Islamic banks. International Journal of Technical Research and Applications , 2 (4),
29 – 33. Badan Pusat Statistik. (2021). Konsep Nilai Tukar Petani .
Damanhur, Albra, W., Syamni, G., & Habibie, M. (2018). What is the determinant of non-performing  financing  in  branch  Sharia  regional  bank  in  Indonesia. Emerald  Reach  Proceedings  Series , 1 ,  265 – 271.  https://doi.org/10.1108/978-1- 78756-793-1-00081
Fattach, A. (2018). Distribusi Pendapatan Kesejahteraan Menurut Konsep Ekonomi Islam. Jurnal Penelitian Ilmu Manajemen , 3 (2), 728 – 746.
Feryanto, F. (2017). PEMBIAYAAN PERTANIAN DAN UPAYA MENINGKATKAN KESEJAHTERAAN PETANI: ANALISA DATA MAKRO. Agricore: Jurnal Agribisnis Dan Sosial Ekonomi Pertanian Unpad , 2 (2). Garson, G. D. (2016). Partial least squares. Regression and structural equation models . Statistical Publishing Associates.
Hamonangan.  (2020).  Analisis  Penerapan  Prinsip  5C  Dalam  Penyaluran Pembiayaan Pada Bank Muamalat KCU Padangsidempuan. Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, & Akuntansi) , 4 (2), 454 – 466.
Kementerian Pertanian Indonesia. (2018). Sektor Pertanian Masih Menjadi Kekuatan Ekonomi di Indonesia .
Keumala, C. M., & Zainuddin, Z. (2018). Indikator kesejahteraan petani melalui nilai tukar petani (NTP) dan pembiayaan syariah sebagai solusi. Economica: Jurnal Ekonomi Islam , 9 (1), 129 – 149.
Lailiyah, A. (2014). Urgensi Analisa 5C Pada Pemberian Kredit Perbankan Untuk Meminimalisir
Resiko. Yuridika ,
29 (2), 217 – 232. https://doi.org/10.20473/ydk.v29i2.368
Larasati, P. P., Fitriyah, S., Widiastuti, T., & Berkah, D. (2017). Pembiayaan syariah di  sektor  pertanian:  Solusi  permasalahan  riba  dalam  perspektif  sosial  dan ekonomi. Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis  Islam|  Journal  of  Economics  and  Business Islamic , 3 (2), 139 – 157.
Mizan,  M.  S.  Y.  H.  (2014).  Pengaruh  Pendapatan  Nasabah  Terhadap  Pengajuan Pembiayaan Pada Bank Pembiayaan Rakyat Syariah Rahmah Hijrah Agung
Lhokseumaw. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 12 (2), diakses, September, 20, 2021. Nugraha, D. P., Karlina, S., & Ali, H. (2019). Analisis Pengaruh Simpanan, Tingkat Bagi Hasil, Dan Non Performing Financing (Npf) Terhadap Pembiayaan Pada Perbankan Syariah. SEGMEN-Jurnal Manajemen Dan Bisnis , 15 (1).
Putri,  A.,  &  Wirman,  W.  (2021).  Pengaruh  CAR,  ROA  dan  NPF  Terhadap Pembiayaan Murabahah. COMPETITIVE Jurnal Akuntansi Dan Keuangan , 5 (2), 83. https://doi.org/10.31000/competitive.v5i2.4237
Rahman, F. K. K., Tareq, M. A., Yunanda, R. A., & Mahdzir, A. (2017). Maqasid Al- Shari ’ ah-based  performance  measurement  for  Halal  industry. Humanomics ,
33 (3), 357 – 370. https://doi.org/https://doi.org/10.1108/H-03-2017-0054 Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R & D . Alfabeta. Widarjono, A., & Rudatin, A. (2021). The Determinants of Indonesian Islamic Rural Banks ’ Non-Performing  Financing. Global  Review  of  Islamic  Economics  and Business , 9 (1), 029. https://doi.org/10.14421/grieb.2021.091-03