Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 3: 806-814, November 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i3.1313

## Faktor-Faktor yang Dapat Mempengaruhi Keputusan Petani untuk Tetap Berusaha Tani Markisa di Kabupaten Karo, Sumatera Utara, Indonesia
The Factors Influencing Farmer's Decision to Keep Farming Passion Fruit: A Case Study in Karo Regency, North Sumatera, Indonesia
Utari Azrani ♥ , Sri Fajar Ayu, Salmiah Master of Agribusiness, Faculty of Agriculture, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia
♥ Corresponding author email: uazrani@gmail.com
Article history: submitted: April 14, 2023; accepted: November 9, 2023; available online: November 30, 2023 Abstract.  This  research  aims  to  examine  how  farmers'  decisions  to  continue  cultivating  passion  fruit  in  Karo District were influenced by their level of education, farming experience, income, and agricultural land. A total of 62 participants were involved in the research conducted between April and June 2022 in four sub-districts in Karo Regency that produce passion fruit. Binary logistic analysis technique was used to analyze the data. The findings show that farmers' decisions to continue planting passion fruit in Karo District are strongly influenced by their level  of  income  and  available  land.  During  this  time,  the  farmers'  actions  were  not  much  influenced  by  their educational background or previous farming experience.
Keywords: binary logistic analysis; farmers decision; Karo Regency; passion fruit
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  bagaimana  keputusan  petani  untuk  tetap  membudidayakan markisa  di  Kabupaten  Karo  dipengaruhi  oleh  tingkat  pendidikan,  pengalaman  bertani,  pendapatan,  dan  lahan pertanian. Sebanyak 62 peserta dilibatkan dalam penelitian yang dilakukan antara April hingga Juni 2022 di empat kecamatan di Kabupaten Karo yang menghasilkan buah markisa. Teknik analisis logistik biner digunakan untuk menganalisis data. Temuan menunjukkan bahwa keputusan petani untuk terus menanam markisa di Kabupaten Karo sangat dipengaruhi oleh tingkat pendapatan dan lahan yang tersedia. Selama ini berlangsung, tindakan petani tidak banyak dipengaruhi oleh latar belakang pendidikan atau pengalaman bertani sebelumnya. Kata kunci : analisis binary logistic ; markisa; Kabupaten Karo; pengambilan keputusan petani

## PENDAHULUAN
Pengembangan  agribisnis  buah  tropis memiliki  prospek  yang  cerah  karena permintaan buah setiap tahun terus meningkat.  Salah  satu  jenis  buah  tropis andalan  Indonesia  adalah  buah  markisa. Buah-buahan ini sudah diekspor ke berbagai negara  di  dunia  selain  untuk  dikonsumsi  di dalam  negeri  (Badan  Litbang  Pertanian, 2010).
Terdapat dua spesies markisa yang biasa dibudidayakan  di  Indonesia,yaitu  buahnya yang  telah  matang  berwarna  biru  atau  ungu yang  disebut  markisa  negeri  atau  Siuh (Passiflora  edulis)  dan  buahnya  setelah matang  berwarna  kuning  yang  disebut markisa  susu  atau  Konyal  (Passiflora flavicarpa).  Markisa  siuh  umumnya  dapat tumbuh  baik  di  dataran  tinggi  antara  1000- 1500  mdpl.  Sedangkan  markisa  konyal  rasa buahnya  asam  manis,  dan  umumnya  dapat tumbuh baik di dataran rendah dibawah 600
mdpl  dan  berkembang  secara  komersial (Direktorat Budidaya Tanaman Buah, 2008).
Tanaman  markisa  bukan  tanaman  asli dari  Indonesia,  melainkan  pendatang  dari negara  yang  diyakini  berasal  dari  Amerika Latin  dan  kemudian  menyebar  ke  seluruh dunia. Biasanya ditanam di daerah pegunungan atau daerah yang berhawa sejuk. Tanaman markisa saat  ini telah berkembang biak dan dibudidayakan  di  Sulawesi  Selatan (Gowa,  Sinjai,  dan  Tator)  dan  di  Sumatera Utara  (Karo).  Di  Jawa  tanaman  markisa dalam  skala  kecil  terdapat  di  Sukabumi, Cibodas, Pangalengan dan Lembang Mayoritas  masyarakat  di  Sumatera  Utara mengkonsumsi sirup markisa. Buah markisa sering dimakan segar untuk konsumsi sehari- hari,  yang  biasanya  dimasak  pada  hari-hari tertentu. Sirup buah markisa yang merupakan makanan khas daerah di luar Sumatera Utara dapat diakses di sana dan dapat dibeli sebagai oleh-oleh saat berkunjung ke daerah tersebut (Hariani & Gultom, 2018).
Kabupaten  Karo  merupakan  salah  satu sentra  produksi  buah  markisa  terbesar  di Sumatera  Utara.  Menurut  data  geografis Sumatera  Utara  tertulis  bahwa  secara geografis,  Kabupaten  Karo  menempati  2,97 persen  dari  luas  wilayah  Provinsi  Sumatera Utara  atau  2.127,25  km2,  dan  terletak  di antara garis lintang 2.500 dan 3.190 Lintang Utara  dan  garis  bujur  97.550  dan  98.380 Bujur  Timur.  Tipe  tanah  yang  terdapat  di Kabupaten Karo sangat cocok untuk ditanami buah-buahan  dan  beraneka  ragam  sayuran (Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sumatera Utara, 2020).
Permintaan  markisa  sendiri  beberapa kurun  waktu  terakhir  mengalami  fluktuatif baik dari produksi maupun harganya. Hal ini terjadi  karena  banyak  petani  yang  sudah enggan menanam kembali markisa sedangkan  permintaan semakin banyak, baik pangsa  pasar  lokal  maupun  internasional meningkat.  Produksi  markisa  mengalami penurunan  yang  sangat  drastis  dalam  tahun terakhir  padahal  Kabupaten  Karo  adalah sentra  penghasil  markisa.  Permasalahan umum  biasanya  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor penyebab salah satunya karena banyak petani yang beralih komoditi dari markisa ke tanaman  sayuran  atau  kopi.  Dengan  demikian perencanaan produksi tidak tercapai. Namun tidak  sedikit  pula  petani  yang  juga  masih tetap bertahan pada komoditi markisa karena beberapa  alasan  .  Berdasarkan  hal-hal tersebut  penulis  melakukan  penelitian  lebih dalam tentang permasalahan ini dengan judul penelitian "Faktor-Faktor yang Dapat Mempengaruhi  Keputusan  Petani  untuk Tetap  Berusaha  Tani  Markisa  di  Kabupaten Karo".Menurut  (Kotler,  2008)  menyatakan bahwa ada beberapa variabel yang mempengaruhi pengambilan keputusan dalam  suatu  penelitian,  yaitu:  (a)  faktor budaya, yang didalamnya meliputi pengaruh budaya, subkultur, dan kelas sosial masyarakat.  Yang  termasuk  dalam  variabel tersebut  adalah  afiliasi,  keluarga, peran, dan status.  (c)  Karakteristik  individu,  seperti rentang  usia  dan  siklus  hidup  masyarakat. lingkungan  kerja,  cara  hidup,  kepribadian
diri,  dan  konsep  bawaan  diri  (d)  variabel tentang  psikologis,  yang  meliputi  landasan, pengetahuan, keyakinan, persepsi, dan motif.
Selain  itu,  (Soekartawi,  2016)  juga berpendapat  bahwa  pengalaman  seseorang dalam melakukan suatu usaha juga berpengaruh  dalam  menerima  inovasi  dari luar. Bagi yang mempunyai pengalaman yang sudah  cukup  lama  akan  lebih  mudah menerapkan inovasi dari pada pemula.
Pada  penelitian  (Putri  &  Purnomo, 2015), pendidikan petani berpengaruh dalam mengambil keputusan untuk budidaya tanaman  buah.  Pendidikan  formal  di Indonesia  termasuk  dalam  kategori  rendah. Sebagian  besar  petani  memiliki  pendidikan SD. Pendidikan yang rendah ini menyebabkan mereka tidak memiliki keterampilan khusus sehingga mereka bekerja  sebagai  petani.  Bahwa  semakin rendah pendidikan seseorang semakin rendah pula pekerjaan yang dimilikinya. Petani yang memutuskan  untuk  budidaya  tanaman  buah memiliki  pendidikan  formal  rendah,  tetapi mereka memiliki pengetahuan dalam budidaya  yang  diperoleh  dari  pengalaman atau pendidikan.
Dari hasil penelitian (Rahmalia & Rani, 2022)  menyatakan  bahwa  proses  keputusan didasarkan  pada  pengenalan  kebutuhan, pencarian  informasi,  evaluasi  alternatif, keputusan,  dan  evaluasi.  Berbeda  dengan penelitian  (Anisah  &  Mardiyah,  2017) menyatakan  pengalaman  budidaya  tani mempengaruhi keputusan petani untuk  terus menanam cabai di wilayah Bluto. Pengalaman  tentang  dunia  pertanian  yang meningkat dapat meningkatkan pengetahuan petani  tentang  cara  mengurangi  kegagalan dalam  pertanian.  Faktor  kapabilitas  dan peluang  petani  memiliki  pengaruh  yang menguntungkan  dan  cukup  besar  terhadap keterlibatan petani.
(Pinem,  Supriana,  &  Ayu,  2022)  dalam penelitiannya  menunjukkan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  volume  kubis  di Provinsi  Sumatera  Utara  adalah  faktor produksi, harga ekspor dan harga domestik ke Malaysia.  Menurut  (Yuanita  Ayu,  2017)
Jumlah  pembiayaan  Iahan  dan  jumlah keluarga adalah dua faktor yang berpengaruh pada  pengambilan  keputusan  petani  dalam mempertahankan  lahan  sawah  di  Kaliwates Jember. juga pendapatan dari saluran irigasi tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan antara  sawah  sebelum  dan  sesudah  petani lokal merawatnya.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi secara sengaja ( Purposive Sampling) . Kabupaten Karo merupakan salah satu daerah sentra  penghasil  buah-buahan  tropika,  salah satunya adalah markisa. Dominasi kontribusi Kabupaten  Karo  terhadap  total  produksi markisa  di  Sumatera  Utara  nilainya  hampir mencapai
50 persen. Berdasarkan
pertimbangan  saat  melakukan  penelitian  di lapangan  dan    sumber  data  dari  dinas pertanian terkait, maka Kecamatan Barusjahe,  Kecamatan  Payung,  Kecamatan Merdeka  dan  Kecamatan  Namanteran  dipilih sebagai lokasi penelitian  karena merupakan daerah  pusat  penghasil  buah  markisa  yang ada  di  Kabupaten  Karo.  Penelitian  ini dilaksanakan pada rentang waktu bulan April hingga akhir Juni tahun 2022.

## Metode Pengambilan Sampel
Jumlah  populasi  penelitian  ini  adalah 165  petani  buah  markisa  yang  tersebar  di  4 kecamatan yang merupakan sentra penghasil markisa di Kabupaten Karo berdasarkan data dari penyuluh pertanian setempat. Setelah itu, sampel  dipilih  secara  acak,  terlepas  dari ukuran  sampel.  Oleh  karena  itu,  setiap  unit memiliki  probabilitas  yang  sama  untuk terpilih.  Rumus  di  bawah  ini,  yang dikembangkan oleh Slovin, digunakan untuk menghitung jumlah total responden:
𝑛 = 𝑁 1+N (e)² …. 1)
Keterangan: n   = Jumlah/ukuran responden N  =  Jumlah/ukuran populasi e  =  Persentase  kelonggaran  ketidaktelitian, disebabkan kesalahan pengambilan
responden  dan  masih  dapat  ditoleransi  (e= 10%).
Berdasarkan  rumus  diatas,  ditentukan jumlah  sampel  petani  markisa  adalah sebanyak  62  orang  yang  tersebar  di  4 kecamatan  daerah  lokasi  penelitian  yang berada di Kabupaten Karo.

## Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data primer dan  data  sekunder  yang  merupakan  dua bentuk  data  yang  berbeda.  Data  survei pertama  ditunggu  dengan  seksama  oleh peserta survei (kontributor) dengan menggunakan  kuesioner.  Informasi  juga dihimpun  dari  sumber  seperti  Badan  Pusat Statistik (BPS) dan Dinas Pertanian Kabupaten Karo yang merupakan organisasi dan lembaga terkait.

## Metode Analisis Data
Metode  analisis  logistik  biner,  yang menggunakan  perangkat  lunak  IBM  SPSS Statistics 22, adalah pendekatan analitis yang dipergunakan  dalam  penelitian  ini.  HaI  ini ternyata  berdampak  pada  keputusan  petani untuk tetap berusaha tani.
Secara sistematis model regresi logistik dituliskan sebagai berikut
𝑌 = 𝑒 𝛽0 + 𝛽1𝑥1+ 𝛽2𝑥2+ 𝛽3𝑥3+𝛽4𝑥4 1+𝑒 𝛽0+ 𝛽1𝑥1+ 𝛽2𝑥2+ 𝛽3𝑥3+𝛽4𝑥4 ….. 2)
Ln ( 𝑝 1−𝑝 ) = β0 + β1 𝑥1 + β2 𝑥2 + β3 𝑥3 + β4 𝑥4 ..... 3)
Dimana:
P = Probabilitas keputusan petani Y   = Keputusan petani
1 : petani tetap melakukan usaha tani markisa 0 : petani tidak melakukan usaha tani markisa β0   = Konstanta regresi β1,2,3,4 = Koefisien regresi (parameter yang dicari)
X1  = Tingkat Pendidikan X2  = Pengalaman Berusaha Tani X3  = Pendapatan X4  = Luas lahan usaha tani e   = Ketetapan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Responden
Menurut  tingkat  pendidikannya,  petani yang  menjawab  kuesioner  penelitian  dapat
diklasifikasikan  berdasarkan  karakteristik tertentu  (kriteria  tertentu).  Keahlian  dalam pengembangan, pendapatan, dan lokasi lahan pertanian petani markisa di Kabupaten Karo ditunjukkan pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Karakteristik responden petani markisa di Kabupaten Karo Variabel Indikator Persentase Tingkat Pendidikan SD SMP SMA S1 33,88 35,48 22,58 8,06
Pengalaman Usaha Tani Pendapatan Luas Lahan Usaha tani ≤ 15 tahun 15 – 25 tahun 26 – 36 tahun > 37 tahun <  Rp 35.000.000 Rp 35.000.000 – Rp 45.000.000 Rp 46.000.000 – Rp 56.000.000 > Rp 57.000.000 0,5 Ha 0,8 Ha 1 Ha – 1,5 Ha 1,61 53,23 43,55 1,61 22,59 69,35 6,45 1,61 46,77 22,59 30,64
Sumber: Data Primer Diolah, 2022
Berdasarkan  tabel  1,  pengelompokkan pada tingkat  pendidikan terakhir para petani markisa  di  Kabupaten  Karo  pada  rentang Pendidikan  tingkat  SD, SMP,  SMA  dan  S1. Jumlah dari  responden terbanyak yaitu pada tingkat  pendidikan  terakhir  setingkat  SMP dimana  persentase  sebesar  35,48%  dan responden  terendah  pada  tingkat  pendidikan S1  dengan  persentase  8,06%.  Dari  data tersebut terlihat bahwasanya tingkat pendidikan  di  lokasi  penelitian  masih termasuk  rendah.  Berdasarkan  Badan  Pusat Statistik,  pendidikan  rendah  dapat  menjadi akibat rendahnya pengetahuan dalam konteks pemanfaatan SDA yang tersedia di sekitarnya. Pengalaman pelaku berusaha tani markisa  di  wilayah  Kabupaten  Karo  juga masih  tergolong  rendah  dengan  persentase 53,23%  pada  golongan  15-25  tahun  lama berusaha tani. Padahal apabila dipertimbangkan dengan matang pengalaman
pelaku usaha dalam berusaha tani berpengaruh  signifikan  terhadap  proses penerimaan  inovasi  baru  dari  luar.  Dalam kasus ini petani yang memiliki  pengalaman cukup  lama  dalam  bertani  akan  cenderung lebih  mudah  menerapkan  inovasi  baru dibandingkan dengan petani pemuIa. Berdasarkan pendapatan, dapat dilihat bahwa pendapatan  dengan  rata-rata  berkisar  Rp 35.000.000-  Rp  45.000.000  berada  pada posisi  tertinggi  dengan  persentase  69,35% menunjukan bahwa pendapatan yang didapatkan  petani  masih  cukup  rendah mengingat  pengeluaran  yang  dikeluarkan juga tergolong cukup besar.
Pendapatan  adalah  salah  satu  hal  yang terpenting  dalam  proses    penentuan  jumlah laba  atau  rugi  dalam  suatu  usaha.  Seluruh penghasilan yang menjadi penyebab bertambahnya  suatu  kemampuan,  baik  yang digunakan  sebagai  bahan  konsumsi  ataupun
untuk disimpan sebagai tabungan, pendapatan tersebut diharapkan dapat dipergunakan  dalam  memenuhi  keperluan hidup  sehari-hari  dan  juga  mencapai kepuasan.  Semakin  tinggi  pendapatan  yang didapatkan  petani  akan  mempengaruhi keputusan  petani  untuk  tetap  berusaha  tani markisa atau tidak. Sementara apabila dilihat dari  luas  lahan  kepunyaan  usaha  tani, sebagian besar lahan petani markisa memiliki luas  lahan  yang  tergolong  kecil  dengan  luas 0,5  Ha  dan  memiliki  persentase  sebesar 46,77%.  Luas  lahan  pertanian  sendiri nantinya  dapat  mempengaruhi  skala  usaha tani itu sendiri.
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan  Petani  Untuk  Tetap  Berusaha Tani Markisa
Keputusan  petani  agar  tetap  berusaha tani  markisa  di  Kabupaten  Karo  diduga merupakan  akibat  beberapa  faktor  penyerta. Berbagai  faktor  yang  terindikasi  berperan dalam  pengambilan  keputusan  petani  untuk tetap  berusaha  tani  buah  markisa  dalam penelitian ini terdiri atas tingkat pendidikan,
pengalaman sebelum usaha tani, pertimbangan  pendapatan,  dan  luas  lahan yang  dimiliki  usaha  tani.  Pengambilan keputusan  petani  untuk  tetap  berusaha  tani adalah  menggunakan  regresi binary  logistic dengan  menganalisis  hasil  pengaruh  faktor variabel yang telah dipaparkan. Berikut akan dipaparkan  beberapa  pengujian  yang  telah dilakukan dengan analisis logistik.
a. Analisis Kelayakan Model (Uji Likelihood Ratio)
Uji ini yang lebih dikenal dengan uji-G, uji-G  merupakan  suatu  uji  simultan  yang dapat dimanfaatkan dalam proses signifikansi  parameter  β  pada  beberapa variabel  terkait  secara  keseluruhan  ataupun serentak.  Membandingkan  -2  log  likelihood saat  inisialisasi  akan  melakukan  pengujian. (Block number = 0) dengan nilai proses akhir -2  log  likelihood.  Probabilitas  penguncian awal  adalah  -2  pada  nomor  blok  =  0  dan probabilitas penguncian akhir adalah -2 pada nomor blok = 1 (nomor blok = 1). Tabel 3 dan 4  di  bawah  ini  menyajikan  tampilan perhitungan yang lebih jelas.
Tabel 2. Nilai -2 Log Likelihood (-2LL Awal) Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant Step 0  1 81.776 .516 2 81.774 .528 3 81.774 .528 Sumber: Data Primer Diolah, 2022
Tabel 3. Nilai -2 Log Likelihood (-2LL Akhir)
Sumber: Data Primer Diolah, 2022
Model hipotetik sesuai dengan data yang diolah karena terdapat penurunan antara nilai -2LL  pertama  (fungsi  -2LL  awal)  dengan
nilai  akhir  -2LL  yang  terdapat  pada  fase berikutnya.  Ketika  probabilitas  log  kurang dari  -2,  model  dikatakan  fit.  Hal  ini
Iteration -2Log
likelihood Constant  X1 X2 X3 X4 Step 1  1 60.132 -6.029 .015 .029 .191 -2.459 2 55.540 -10.232  .026 .047 .320 -4.002 3 54.943 -12.375  .023 .059 .387 -4.877 4 54.926 -12.800  .021 .061 .401 -5.055 5 54.926 -12.814  .021 .061 .402 -5.061 6 54.926 -12.814  .021 .061 .402 -5.061
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 3: 806-814, November 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i3.1313
menunjukkan  bahwa  tingkat  pendidikan petani termasuk dalam penambahan variabel bebas.  Model  penelitian  diadaptasi  untuk memperhitungkan  pengalaman  pertanian petani sebelumnya, pertimbangan pendapatan, dan aliran lahan.
b.  Menguji  Kelayakan  Model  Regresi (Hosmer and Lemeshow Test)
Hosmer and Lemeshow  Test adaIah uji Goodness of Fit (GoF) yang memiliki tujuan untuk membandingkan distribusi data observasi  dengan  distribusi  data  teori  (uji kesesuaian  model).  Pengujian  kelayakan  ini diukur  berdasarkan  nilai Chi-Square yang akan ditampilkan dalam tabel berikut melalui Hosmer and Lemeshow Test
Tabel 4. Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square  Df Sig. 1 5.574 8 .695
Sumber: Data Primer Diolah. 2022
Nilai estimasi statistik chi-square adalah 5,574,  dan  nilai  Sig  adalah  0,695,  sesuai Tabel  4.  Dapat  disimpulkan  bahwa  model dapat  digunakan  untuk  memasangkan  data berdasarkan nilai statistik chi-square sebesar 5,574 dan nilai sig sebesar 0,695 yang berarti nilai sig sebesar 0,695 > 0,05. Model logistik biner  ini  cukup  dan  dapat  digunakan  untuk menjelaskan variabel independen dan dependen untuk analisis data dalam penelitian ini karena tabel di atas menunjukkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan yang signifikan secara statistik.

## c. Coefficient of determination (Nagelkerke
R Square)
Nagelkerke  R  Square menunjukkan kualitas parameter variabel independen dapat menjelaskan variabel dengan Iengkap. Menurut  Ghazali  (2018)  bahwa  nilai  R- square Nagelkerke untuk regresi Iogistik dan regresi Iinier berganda adalah sama. HasiI uji Nagelkerk  R-squared  merupakan  salah  satu
dasar analisis regresi Iogistik. Pada Tabel 5 di bawah ini, hasiI pengujian ditunjukkan.
Tabel  5. Nilai Cox  and  Snell  R  Square dan Nagelkerke R Square
Step
-2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 54.926 a .351 .480 Sumber: Data Primer Diolah, 2022
Dari  tabel  5  telah  diperlihatkan  bahwa nilai dari Nagelkerke R Square sebesar 0,480. Nilai  ini  bisa  menginterpretasikan  bahwa tingkat  pendidikan,  pengalaman  berusaha tani, pendapatan, dan luas lahan berpengaruh sebesar  48%  terhadap  keputusan  petani. Sisanya  ada  52%  dijelaskan  oleh  variabel lain.

## d.  Uji  Signifikansi  Pengaruh  Parsial  (Uji Wald)
Uji-t  digunakan  dalam  regresi  linier dasar  untuk  menentukan  apakah  pengaruh parsial signifikan. Uji Wald kemudian dapat digunakan  untuk  menentukan  signifikansi efek parsial dalam regresi logistik. Metode uji kemungkinan dapat digunakan untuk memutuskan hipotesis dengan menggunakan uji  Wald.  Pedoman  penerapan  pendekatan probabilistik  dalam  pengambilan  keputusan adalah sebagai berikut:
Probabilitas diterima jika lebih besar dari ambang  signifikansi,  tetapi  H1  ditolak.
Tingkat
probabilitas signifikansi menghasilkan penolakan H0 dan penerimaan H1.  Uji  signifikansi-efek  (juga  dikenal sebagai  uji  Wald)  tercantum  dalam  tabel  di bawah ini.
Tabel 6. Uji Signifikansi Efek Parsial
Variabel Konstanta Koef.(B)  Wald Sig. Exp(B) Tingkat Pendidikan (X1) Pengalaman Berusahatani (X2) Pendapatan (X3) Luas Lahan (X4) .021 .061 .402 -5.061 .029 .647 11.92 2 6.732 .864 .421 .001* .009* 1.021 1.063 1.494 .006
Sumber: Data Primer Diolah, 2022
Berdasarkan data pada tabel 6 diperoleh sebuah persamaan regresi Iogistik sebagai berikut:
Ln ( 𝑥 1−𝜋(𝑥) ) = -12,814 + 0,021 𝑥1 + 0,61 𝑥2 + 0,402 𝑥3 – 5,061 𝑥4 + e  .............. 2)
Dari  hasiI  uji  diatas,  diketahui  bahwa nilai positif koefisien tingkat pendidikan (X1) adaIah  0,021.  HaI  ini  menunjukkan  bahwa pengambilan  keputusan  petani  dipengaruhi secara  positif  oleh  tingkat  pendidikan mereka, dengan skor 1,021 yang menunjukkan bahwa keberhasilan pendidikan dapat meningkat dengan faktor 1 atau 1. Bias dalam pengambilan keputusan di kalangan  petani  buah  markisa  naik  menjadi 1,021. Keputusan petani untuk tetap membudidayakan markisa tidak dipengaruhi secara  nyata  oleh  tingkat  pendidikan  petani, berdasarkan data sig yang terkumpul sebesar 0,864  >  0,05.  Hasil  penelitian  ini  relevan dengan  temuan  pada  penelitian  yang dilakukan oleh (Damanik, Ayu, & Iskandarini, 2021) yang menunjukkan bahwa pendidikan tidak berpengaruh nyata terhadap keputusan  nasabah  petani  pada  persetujuan pembiayaan petani kelapa sawit.
Dapat  dikatakan  koefisien  pengalaman pertanian  (X2)  sebesar  0,061  yang  bertanda positif. Hal ini menunjukkan bahwa pengambilan  keputusan  petani  dipengaruhi oleh  pengalaman  bertani  mereka.  Peluang seorang petani untuk tetap menanam markisa meningkat  sebesar  faktor  1,063  jika  usaha taninya meningkat sebesar faktor 1 atau satu kali,  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  1,063. Nilai sig yang diketahui adalah 0,421 > 0,05 bermakna keputusan petani tidak dipengaruhi secara  signifikan  oleh  pengalaman  mereka dalam bertani. Temuan peneIitian ini bertoIak
beIakang  dengan  peneIitian  yang  dilakukan oleh  (Ferwina,  2021)  yang  menunjukkan suatu  hasiI  bahwa  keputusan  petani  saat meIakukan  usaha  tani  buah  di  wiIayah peneIitian  penulis  sangat  dipengaruhi  oleh tingkat keahIian petani buah markisa. Selain itu  (Soekartawi,  2016)  berpendapat  bahwa pengalaman  yang  dimiliki  seseorang  dalam melakukan  suatu  usaha  berpengaruh  dalam penerimaan  inovasi  baru  yang  berasal  dari luar  sehingga  semakin  tinggi  tingkat pengalaman  petani  akan  semakin  bijaksana dalam  mengambil  keputusan  untuk  tetap berusaha tani markisa atau tidak.
Nilai  positif  koefisien  pendapatan  (X3) adalah  0,402  yaitu.  Penelitian  menunjukkan bahwa keputusan petani untuk terus menanam markisa  dipengaruhi secara positif oleh tingkat pendapatan petani. Namun angka 1,494  tersebut  mengandung  arti  bahwa kecenderungan keputusan petani buah markisa  juga  akan  meningkat  sebesar  faktor 1,494 jika pendapatan petani tumbuh dengan faktor  pengaruh  1  atau  satu  kali.  Nilai  sig yang diketahui adalah 0,001 < 0,05 bermakna pendapatan  berpengaruh  nyata  terhadap pertimbangan  keputusan  petani  untuk  tetap membudidayakan  buah  markisa.  Studi  ini relevan  dan  sejalan  dengan  temuan  yang dibuat  oleh  (Apriliana  &  Mustadjab,  2016) yang menyoroti terkait keputusan petani yang memilih  menggunakan  benih  jenis  hibrida dalam  usaha  tani  jagung  dipengaruhi  oleh faktor pendapatan mereka.
Nilai koefisien dari luas lahan usaha tani adalah  -5,061  dan  bernilai  negatif.  Maka dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  luas  lahan memiliki efek negatif terhadap pengambilan keputusan petani. Ini sejalan dengan keadaan di  lapangan  saat  ini.  Karena  produksi  buah markisa juga cukup menantang, semakin luas areal budidaya, semakin ekonomis pengoperasiannya dan semakin sulit pengelolaan lahan dari sudut pandang lokasi penelitian. Di sini,  nilai  0,006 menunjukkan pertumbuhan 1 kali atau lebih dalam jumlah hektar. Diketahui juga bahwa nilai Sig.0.009 < 0.05 menunjukkan bahwa luas berpengaruh signifikan  terhadap  pilihan  yang  diambil petani  markisa.  Penelitian  ini  berbanding terbalik dengan penelitian (Zulkarnain, 2021) yang  menemukan  bahwa  keputusan  petani menggunakan  pola  tanam  jajar  Legowo sangat  dipengaruhi  oleh  ketersediaan  lahan garapan.

## SIMPULAN
Variabel  yang  terdiri  atas  tingkat pendidikan pelaku berusaha tani, pengalaman pelaku  berusaha  tani,  pendapatan  dan  luas lahan yang dimiliki pelaku usaha tani secara serempak  berpengaruh  nyata  dan  signifikan pada  keputusan  petani  apakah  petani  di Kabupaten  Karo  akan  tetap  menanam markisa. Variabel pendapatan dan luas lahan secara  parsial  memiliki  terhadap  Keputusan petani  di  Kabupaten  Karo  untuk  tetap menanam  markisa  secara  langsung  atau signifikan  dipengaruhi  oleh  pendapatan  dan ketersediaan  lahan  yang  bervariasi.  Dua faktor lainnya yaitu latar belakang pendidikan pelaku, latar  belakang pertanian, dan  praktek  bertani  tidak  memiliki  efek langsung  maupun  signifikan  pada  tahapan pengambilan keputusan oleh petani markisa.

## DAFTAR PUSTAKA
Anisah,  &  Mardiyah,  H.  (Juli  2017). Pengambilan  Keputusan  Petani  untuk Tetap  Berusaha  tani  Cabe  Jamu  di
Kecamatan Bluto, Kabupaten Sumenep. AGRARIS: Journal of
Agribusiness  and  Rural  Development Research,  Vol.  3  No.2  Juli  2017 .
doi:https:/ /doi.org/10.18196/agr.3251
Apriliana, R. M., & Mustadjab, M. M. (April 2016).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Pengambilan Keputusan Petani Dalam Menggunakan  Benih  Hibrida  Pada Usaha tani Jagung (Studi Kasus di Desa Patokpicis,
Kecamatan Wajak,
Kabupaten Malang). Jurnal HABITAT, Volume 27, No. 1 ( 2338-2007 (e)), Hal.
7-13. doi:DOI:
10.21776/ub.habitat.2016.027.1.2 Badan  Litbang  Pertanian.  (2010).  Pola Produksi dan Usaha Pemasaran Komoditas Markisa.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sumatera Utara.  (2020). Analisis  Komoditas Buah-Buahan  Unggulan  di  Provinsi
Sumatera  Utara  2015-2019. Medan:
Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara. Hämtat från https://sumut.bps.g0.id/ Damanik,  P.  S.,  Ayu,  S.  F.,  &  Iskandarini. (Oktober  2021).  Faktor  Faktor  Yang Mempengaruhi
Persetujuan
Pembiayaan  Petani  Kelapa  Sawit  Di Bank Syariah Mandiri Cabang Harapan Jaya. Jurnal  AGRICA,  Vol.14  No.2 . doi:10.31289/agrica.v14i2.5144
Direktorat Budidaya Tanaman Buah. (2008).
Budidaya  Maju  Markisa.  (P.  K.
Pertanian, Red.) Hämtat från https://ppid.pertanian.go.id/
Ferwina. (2021). Analisis Fakor-Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Petani Dalam  Melakukan  Usaha  tani  Salak Pakkat.
Hariani,  A.  E.,  &  Gultom,  T.  (2018). Karakteristik  Morfologi  Markisa  di Kabupaten  Karo  Sumatera  Utara. Prosiding  Seminar  Nasional  Biologi dan  Pembelajarannya. ISSN  2656- 1670. Medan:  Universitas  Negeri
Medan. Hämtat från http://digilib.unimed.ac.id/35468/
Kotler,  P.  &.  (2008). Prinsip-Prinsip Pemasaran  Edisi  12  Jilid  I. Jakarta: Erlangga.
Pinem,  E.  R.,  Supriana,  T.,  &  Ayu,  S.  F. (November  2022).  Analisis  Faktor- Faktor  Yang  Mempengaruhi  Ekspor
Kubis  di  Provinsi  Sumatera  Utara, Indonesia  ke  Malaysia. Jurnal  Agro Bali: Agricultural Journal, Vol.5 No.3:
552-558 . doi:https://doi.org/10.37637/ab.v5i3.9 95
Putri,  C.  F.,  &  Purnomo,  N.  H.  (2015).
Faktor-Faktor Pengambilan Keputusan Petani  Untuk  Budidaya  Melon  di Kecamatan  Tanjung  Anom  Kabupaten Nganjuk. E-Journal  UNESA,  Swara Bhumi.  Volume  04  Nomor  05  Tahun 2017,7-14 .
Rahmalia,  D.,  &  R.  M.  (July  2022). Keputusan  Pembelian  Bahan  Pangan Online oleh Konsumen Rumah Tangga
di  Kota  Bandar  Lampung,  Indonesia.
Jurnal Agro Bali: Agricultural Journal, Vol.5 No.2: 384-391 . doi:https://doi.org/10/37637/ab.v5i2.9 42
Soekartawi.  (2016). Agribisnis  Teori  dan Aplikasinya. Jakarta: PT. Raja Grafindo
Persada. Yuanita Ayu, W. R. (2017). Analisis Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Petani Melakukan Konservasi Lahan Sawah dan Dampaknya Terhadap Pendapatan
Petani. Agribest ,  1(2),  2581-1339. doi:https://doi.org/10.32528/agribest.v 1i2.1154
Zulkarnain,  M.  A.  (2021).  Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Petani Padi Sawah Dalam Menerapkan Sistem Tanam  Jajar  Legowo  di  Kecamatan Limboto  Barat  Kabupaten  Gorontalo. AGRINESIA, Vol. 5 No.3 Juli 2021 .