INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 2 Tahun 2024 Page 7281-7301 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Produksi Padi di Indonesia
Juniyarti Hi Galitan 1 ✉ , Firdaus Duko 2 , Fajri Hatim 3
Fakultas Ekonomi Universitas Khairun Ternate, Indonesia
Email : juniyartihigalitan02@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Tujuan penelitian untuk mengetahui apakah analisis produksi padi di Indonesia. Model analisis yang digunakan  untuk  menguji  hipotesis  adalah  analisis  regresi  linier  berganda  dan  metode  penelitian deskriptif kuantitatif dengan menggunakan  data primer dan sekunder, serta menggunakan alat bantu program Aplikasi SPSS untuk analisis. Hasil penelitian menunjukkan (1). Luas panen, tenaga kerja, dan investasi berpengaruh positif terhadap produksi padi di Indonsia pada taraf keyakinan 90-99,5 persen, (2).  Tingkat  kepekaan  perubahan  peubah  tidak  bebas  produksi  padi  bersifat  elastis  terhadap perubahan  peubah  bebas  luas  panen,  tetapi  bersifat  tidak  elastis  (inelastis)  terhadap  perubahan peubah bebas tenaga kerja dan investasi. Kondisi tersebut terjadi disebabkan tingkat produktivitas padi  perkuintal  lahan  meningkat  pada  produksi  padi  dan  luas  panen  menurun.  (3).  Produksi  padi secara  nasional  di  Indonesia  periode  2011-2022  berada  pada  kondisi  hasil  balik  ke  skala  yang meningkat  ( increasing  return  to  scale,  IRTS),  karena  nilai  penjumlahan  pangkat-pangkat  koefisien regresi persamaan fungsi produksi padi lebih besar dari satu (HBS = RTS = 1,145 > 1).
Kata Kunci: produksi beras, Labor and Investment .

## Abstract
The aim of the research is to find out what is the analysis of rice production in Indonesia. The analytical capital used to test the hypothesis is multiple linear regression analysis and the research method used is  explanatory  research  with  a  quantitative  approach  with  primary  and  secondary  data,  with  data processing techniques using the SPSS application program. The research results prove that (1). Harvest area, labor and investment have a positive effect on rice production in Indonesia at a confidence level of 90-99.5 percent, (2). The level of sensitivity to changes in the independent variable of rice production is elastic to changes in the independent variable of harvested area, but is inelastic (inelastic) to changes in the independent variable of labor and investment. This condition occurs because the level of rice productivity per quintal of land increases in rice production and the harvested area decreases. (3). National rice production in Indonesia for the 2011-2022 period is in a condition of increasing returns to scale (IRTS), because the sum of the powers of the regression coefficients of the rice production function equation is greater than one (HBS = RTS = 1.145 > 1) .
Keyword: rice productio, Labor and Investment .

## PENDAHULUAN
Indonesia dikenal sebagai negara agraris dengan luas areal pertanian yang sangat luas dan sumber  daya  alam  yang  sangat  melimpah.  Pertanian  memainkan  peran  penting  dalam perekonomian nasional secara keseluruhan. Hal ini tercermin dari  banyaknya penduduk dan pekerja yang hidup dan bekerja di bidang pertanian, atau produk dalam negeri yang berasal dari pertanian. Pertanian di Indonesia merupakan pertanian tropis yang dipengaruhi langsung oleh  garis  khatulistiwa  yang  membagi  Indonesia  menjadi  dua  bagian  yang  sebagian  besar berada  di  daerah  tropis  Sektor  pertanian  Indonesia  terbagi  menjadi  lima  subsektor.  yaitu: Subsektor  Tanaman  Pangan,  Subsektor  Perkebunan,  Subsektor  Peternakan,  Subsektor Kehutanan,  Subsektor  Perikanan.  Di  Indonesia,  sektor  pertanian  memegang  peranan  yang sangat penting dalam proses pembangunanekonomi, kecukupan pangan, kependudukan dan penyerapan tenaga kerja.
Menurut FAO (2011) pangan adalah
sesuatu yang dikonsumsi secara konsisten dalam jumlah tertentu dan berubah menjadi bagian umum dari rutinitas makan yang berlebihan  sebagaimana  menjadi  sumber  utama  energi  dan  gizi  yang  dibutuhkan  tubuh. Cadangan  pangan merupakan  komponen  yang  sangat  penting  dalam  penyediaan  pangan, karena dapat di fungsikan sebagai stabilitor pasokan makanan pada saat produksi atau pasokan tidak  memadai.  Informasi  inventaris besar  ini  sangat  penting  untuk  mengetahui  situasi ketahanan pangan,  baik  di  tingkat  rumah  tangga,  kabupaten,  regional  maupun  nasional. Informasi stok besar pemerintah relatif lebih mudah diperoleh karena menyelenggaranya adalah instansi pemerintah . Namun, informasi tentang stok ini tidak tersedia secara teratur. Di sisi lain,
data  stok  ini  menyangkut  ketersediaan  pangan  di suatu  wilayah sehingga sangat dibutuhkan untuk penetapan kebijakan di bidang pertanian.
Permasalahan umum yang akhir-akhir ini ditemui oleh petani padi adalah mengalami gagal panen karena kendala alam atau serangan hama dan penyakit tanaman, termasuk juga masalah harga gabah yang suda ditetapkan pemerinta yang bisa menyebabkan dan membuat banyak petani  padi  tidak  bisa  melanjutkan  usaha  taninya.  Begitupun  masalah  lahan.  Salah  satunya adalah  masalah  menyangkut  status  penguasaan  lahan  yang  mengkaitkan  banyak  petani. Perbedaan  status  penguasaan  lahan  akan  menentukan  akses  petani  terhadap  modal.  Yang selanjutnya akan mempengaruhi faktor-faktor produksi yang akan digunakan dan yang pada akhirnya akan mempengaruhi produksi (Mudakir, 2011).
Dari  latar  belakang  diatas,  maka  di  peroleh  beberapa  substansi  masalah  pokok  yaitu Apakah  luas  panen,  tenaga  kerja,    dan    investasi    berpengaruh    terhadap  produksi  padi  di Indonesia, Apakah tingkat kepekaan perubahan (elastisitas) produksi padi di Indonesia elastis terhadap luas panen, tenaga kerja dan investasi  serta bagaimana reaksi perubahan produksi padi di Indonesia periode tahun 2011-2022 berada pada kondisi hasil balik ke skala ( return to scelae, RTS) yang meningkat ?
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh luas  panen,  tenaga  kerja,  dan investasi terhadap produksi padi di Indonesia  dan  menganalisis  kondisi hasil balik  ke  skala ( return to scelae, RTS) produksi komoditas padi di Indonesia periode tahun 2011-2022. adapun manfaat yang penulis ingin sampaikan yaitu sebagai informasi  kepada pemerintah maupun peneliti lainya dalam bidang produksi padi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deskriptif  Kuantitatif,  dengan  menggunakan data sekunder dan primer untuk menganalisis produksi padi di Indonesia pada periode 2011- 2021. Metode yang akan dipakai untuk menganalisis produksi padi adalah: Q = β 0 X1 β1 X2 β 2 X3 β 3 Ҽ i, Ditransfer kebentuk logaritma Log Q = Log β 0 + β 1 𝑙𝑜𝑔 X 1 + β 2 𝑙𝑜𝑔 X 2 + β 3 𝑙𝑜𝑔 X 3 + Ҽ 𝑖 , dimana : Q = Produksi padi, X1= Luas Lahan, X2= Tenaga Kerja, X3= Investasi. Analisis data secara deskriptif untuk memberikan deskripsi tentang produksi padi secara dinamis di Indonesia periode tahun 2012-2021 dilakukan secara manual dengan Program Microsot Excel. Sementara analisis pendugaan luas lahan, tenaga kerja dan investasi produksi padi di indonesia penelitian dilakukan  dengan  menggunakan  Program  Aplikasi  Statistical  Package  for  the  Social  Science (SPSS).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perkembangan Luas Panen dan Produksi Padi
Perkembangan produksi padi di Indonesia bukan hanya cenderung melambat bahkan menurun  dan  secara  ekstensif  lebih  ditentukan  oleh  luas  panen,  karena  relatif  terbatasnya terobosan teknologi baru di bidang produksi secara signifikan. Pada hal secara intensif, produksi padi dapat ditingkatkan jumlahnya melalui penerapan berbagai jenis teknologi pertanian.
Tabel 1. Luas Panen, Produksi dan Produktivitas Padi di Indonesia Periode 2011-2022
Tahun Luas Panen (Ha) Produksi Padi (Ton) Produktivitas Kuintal/Ha Jumlah % Jumah % 2011 13.293.643 -  65.756.904 - 49,46 2012 13.445.524 1,14  69.056.126 5,02 51,36 2013 13.835.352 2,90  71.279.709 3,22 51,52 2014 13.797.307 -0,27  70.846.465 -0,61 51,35 2015 14.116.638 2,31  75.397.841 6,42 53,41 2016 15.156.000 7,36  79.354.767 5,25 52,36 2017 15.712.515 3,67  81.149.594 2,26 51,65 2018 11.377.934 -27,59  56.537.774 -30,33 51,85 2019 10.677.887 -6,15  54.604.033 -3,42 51,14 2020 10,786.814 1,02  55.160.548 1,02 51,14 2021 10.411.801 -3,50  54.415.294 -1,35 52,26 2022 10.606.513 1,87  55.670.210 2,31 52,49 Tumbuh/ Tahun -244.285 -1,84 -916.972 -1,39                0,56 Rata-rata/ Tahun -            - - -              51,67
Sumber : Statistik Indonesia. 2012-2023. Badan Pusat Statistik (BPS), Jakarta. Data diolah.
Data pada tabel ini memperlihatkan bahwa, selama periode tahun 2011-2022, produksi padi  di  Indonesia  mengalami  perkembangan  yang  bervariasi,  dengan  kecenderungan peningkatan  yang  melambat  dan    menurun.  Produksi  padi  yang  demikian  lebih  bersifat ekstensifikasi, yaitu peningkatan produksi lebih ditentukan oleh luas lahan yang digarap. Jumlah peningkatan  produksi  tertinggi  yang  dapat  dicapai  hanya  sebesar  6,42  %  pada  tahun  2016 dengan  peningkatan  luas  panen  sebesar  7,36  %  dengan  tingkat  produktivitas  sebesar  53,41 kuintal /Ha. Hal spesifik yang dapat dilihat pada tabel di atas adalah arah perubahan luas panen cenderung    sama    dengan      arah  perubahan  jumlah  produksi  padi  bahkan  dengan  nilai perubahan  yang  juga  cenderung  hampir  sama  dan  berbeda  tidak  terlalu  signifikan.  Jumlah produksi padi tertinggi yang dapat dicapai periode tahun 2011-2022 adalah  sebesar 81.149.594 ton pada tahun 2017 dengan luas panen sebesar 15.712.515 Ha.
Jika menggunakan analisis secara deskriptif untuk melihat nilai serta arah perubahan luas panen  dan  jumlah  produksi  padi  di  Indonesia  periode  tahun  2011-2022,  maka  dapat
dideskripsikan bahwa selama periode tersebut, produksi padi secara nasional lebih berorientasi pada sistem ekstensifikasi pertanian dengan memberikan tekanan yang kuat pada luas areal lahan yang diusahakan petani dan cenderung kurang mendapat sentuhan teknologi baru di bidang  produksi  secara  intensif.  Pernyataan  seperti  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  peningkatan produksi  yang  tidak  melebihi  angka  10,00  %  dan  selama  periode  pengamatan,  peningkatan produksi padi terbanyak berada di bawah angka 3,25 % bahkan mengalami penurunan yang sangat besar pada tahun 2018 sebesar 30,33 % karena berkurangnya luas panen sebesar 27,59 %.
Tabel 2. Produksi Beras di Indonesia Periode Tahun 2011-2022 Tahun Luas Panen (Ha) Produksi Padi (Ton) Produksi Beras (Ton) Jumlah % Jumlah % Jumlah % 2011 13.293.643 - 65.756.904 - 39.454.142 - 2012 13.445.524 1,14 69.056.126 5,02 39.783.234 0,83 2013 13.835.352 2,90 71.279.709 3,22 40.871.785 2,74 2014 13.797.307 -0,27 70.846.465 -0,61 41.799.414 2,27 2015 14.116.638 2,31 75.397.841 6,42 43.474.395 8,11 2016 15.156.000 7,36 79.354.767 5,25 45.660.733 5,03 2017 15.712.515 3,67 81.149.594 2,26 46.750.765 2,39 2018 11.377.934 -27,59 56.537.774 -30,33 35.053.420 -25,02 2019 10.677.887 -6,15 54.604.033 -3,42 33.854.500 -3,42 2020 10,786.814 1,02 55.160.548 1,02 34.199.539 1,02 2021 10.411.801 -3,50 54.415.294 -1,35 34.140.155 -0,17 2022 10.606.513 1,87 55.670.210 2,31 34.927.490 2,31 Tumbuh/Tahun -244.285 -1,84 -916.972 -1,39 -523.862 -1,38 Rata-rata/Tahun 12.786.161            - 65.769.105 - 39.164.131 60,00
Sumber : Statistik Indonesia, 2012-2023, Badan Pusat Statistik (BPS), Jakarta. Data diolah.
Data pada tabel diatas memperlihatkan bahwa, produksi beras nasional periode 2011- 2022 di Indonesia memiliki perkembangan yang fluktuatif, sama seperti halnya produksi padi, baik  persentase  nilainya  maupun  arah  perubahannya.  Perbedaan  antara  keduanya  hanya terletak pada konversi padi menjadi beras harus melalui proses pengeringan yang cukup untuk mengurangi kadar airnya menjadi minimal antara 13 % sampai dengan 14 % dan pemisahan kulit gabah (sekam) dari gabah.
Berdasarkan data pada tabel diatas ternyata produksi beras di Indonesia periode 2011- 2022  adalah  sangat  besar  meskipun  mengalami  perkembangan  yang  cenderung  menurun. Produksi beras yang sebesar 37.836.523 ton pada tahun 2011 kemudian turun menjadi hanya sebesar 32.074.045 ton pada tahun 2022 atau turun sebesar 1,38 % per tahun. Jika dilihat angka kumulatif  rata-rata  produksi  padi  yang  sebesar  65.769.105  ton  per  tahun  yang  kemudiaan dikonversi menjadi beras sebesar 37.781.669 ton rata-rata per tahun atau sebesar 57,45 % per
tahun, maka dapat dikatakan bahwa Indonesia termasuk ke dalam salah satu negara dengan produksi beras terbesar di dunia. Akan tetapi, arah perubahan produksi beras yang cenderung menurun periode tahun 2011-2022 akan mempengaruhi stok persediaan beras nasional dalam memenuhi kebutuhan konsumsi penduduk.
Tabel 3. Impor Beras di Indonesia Periode Tahun 2011-2022
Tahun Impor Beras (Ton) Nilai Pengeluaran Devisa Jumlah % 000 US $ Triliun Rp % 2011 1.810.372,3 - 945.623,2 8.574.911.178 - 2012 2.750.476,2 51,93 1.513.163,5 14.632.291.045 70,64 2013 472.664,7 -82,82 246.002,1 2.998.519.597 -79,51 2014 844.163,7 78,60 388.178,5 4.828.940.540 61,04 2015 861.601,0 2,07 351.602,1 4.850.350.970 0,44 2016 1.283.178,5 48,93 531.841,6 7.145.823.738 47,33 2017 305.274,8 -76,21 143.641,6 1.946.056.397 -72,77 2018 2.253.824,4 638,29 1.037.128,3 15.018.654.912 671,75 2019 444.508,8 -80,28 184.254,0 2.561.314.854 -82,95 2020 358.286,2 -19,40 195.408,9 2.756.242.535 7,61 2021 407.741,4 13,80 183.801,8 2.622.667.884 -4,85 2022 429.207,3 5,26 202.042,2 3.178.325.848 21,19 Jumlah 12.221.299,3 - 5.922.687,8 71.114.099.498 - Rata-rata/Tahun 1.018.441,6 -6,94 493.557,2 5.926.174.958 -5,72
Sumber : Statistik Indonesia, 2012-2023, Badan Pusat Statistik (BPS), Jakarta. Data diolah.
Dar    data    pada  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  dalam  periode  tahun  2011-2022 Indonesia telah mengimpor komoditas beras sejumlah 12.221.299,3 ton dengan total jumlah nilai pengeluaran devisa negara sebesar US $ 5.922.687.800,00 atau sekitar Rp 71.114.099.498.000. Kebijakan  impor  beras  dengan  tujuan  pengamanan  stok  pangan  nasional  memang  perlu dilakukan.  Akan  tetapi,  kebijakan  yang  demikian  harus  dilakukan  secara  berhati-hati,  sebab tujuan  impor  selain  untuk  melindungi  konsumen  dari  tingkat  harga  yang  terlalu  tinggi.  Di samping itu juga, agar harga yang terbentuk di pasar tidak sampai mengganggu harga jual beras di tingkat petani.
Tabel 4. Persediaan, Konsumsi, dan Persediaan Akhir Beras dI Indonesia Periode Tahun 2011- 2022
Tahun Persediaan Beras (Ton) 1 Konsumsi Beras (Ton) 2 Persediaan Akhir (Ton) Jumlah % Jumlah % Jumlah % 2011 41.264.514,3 - 39.930.000 - 1.334.514,3 - 2012 42.533.710,2 3,08 39.985.000 0,14 2.548.710,2 90,98 2013 41.344.449,7 -27,96 40.820.000 2,09 524.449,7 -79,42 2014 42.643.577,7 3,14 41.501.000 1,67 1.142.577,7 117,86 2015 44.335.996,0 3,97 41.946.000 1,07 2.389.996,0 109,18
2016 46.943.911,5 5,88
45.922.000 9,48 1.021.911,5 -61,06 2017 47.056.039,8 0,24 33.827.000 -26,34 13.229.039,8 1.194,54 2018 37.307.244,4 -20,72 34.681.000 2,52 2.626.244,4 -80,15 2019 34.299.008,8 -8,06 31.083.000 -10,37 3.216.008,8 22,46 2020 34.557.825,2 ,0,75 31.813.000 2,35 2.744.825,2 -14,65 2021 34.547.896,4 -0,03 31.189.000 -1,96 3.358.896,4 22,37 2022 35.356.597,3 2,34 31.737.000 1,76 3.619.597,3 7,76 Rata-rata/Tahun 40.182.564,3 - 37.036.167 - 3.146.397,6 - Tumbuh/Tahun -537.083,4 -1,30 -744.818 -1,87 207.734,8 15,57
Sumber : 1). Jumlah Beras Produksi Domestik dan  Beras Impor.
2) . Statistik Konsumsi Pangan, Badan Pusat Statistik, Jakarta. Data  diolah.
Dari data pada table diatas dijelaskan bahwa, persediaan beras nasional periode tahun 2011-2022  berada  pada  angka  rata-rata  40.182.564,3  ton  per  tahun,  sedangkan  konsumsi komoditas  beras  berada  pada  angka  rata-rata  37.036.167  ton  per  tahun.  Dengan  demikian, selisih  positif  yang  menunjukkan  kelebihan  persediaan  terhadap  konsumsi  beras  adalah 3.146.397,6  ton  rata-rata  per  tahun.  Persediaan  akhir  komoditas  beras  yang  mencapai 3.619.597,3  ton  pada  akhir  tahun  2022  memperlihatkan  bahwa,  perencanaan  produksi  dan impor beras yang dilakukan pemerintah selama periode tahun 2011-2022 telah dilakukan secara efektif, baik dalam memenuhi kebutuhan konsumsi penduduk, menjaga ketersediaan (stok) dan ketahanan  pangan  nasional,  maupun  dalam  mengendalikan  stabilitas  harga  beras  baik  di produsen (petani) dan pada tingkat konsumen (masyarakat).

## Perkembangan Kesempatan kerja
Penduduk Indonesia meningkat dari 237.641.326 jiwa, hasil Sensus Penduduk (SP) 2010, menjadi 270.203.800 jiwa, hasil Sensus Penduduk (SP) 2022, dengan laju pertumbuhan ( rate of population growth) 1,37 % per tahun.  Sementara berdasarkan hasil proyeksi penduduk tahun 2011 dan 2022, penduduk Indonesia diproyeksikan meningkat 241.182.182 jiwa pada tahun 2011 menjadi 275.773.800 jiwa pada tahun 2022 dengan rata-rata laju pertumbuhan sebesar 1,30 % per tahun. Meskipun mengalami penurunan dalam tingkat laju pertumbuhannya, akan tetapi penduduk Indonesia diperkirakan mengalami pertambahan dalam angka mutlak yang masih cukupt  besar,  yaitu  sebanyak  3.144.693  jiwa  per  tahun.  Dengan  taingkat  laju  pertambahan penduduk yang masih cukup besar tersebut, tentunya, kondisi yang demikian akan berpengaruh terhadap  komposisi  umur  penduduk  dan  perkembangan  tingkat  kesempatan  kerja  secara nasional.
Tabel 5. Kesempatan Kerja Pada Kegiatan Produksi Padi di Indonesia Tahun 2011-2022
Tahun Kesempatan Kerja (Orang) 1 Produksi Padi (Ton) 2 Jumlah % Jumlah % 2011 16.165.453 - 65.756.904 - 2012 15.930.085 -1,46 69.056.126 5,02 2013 16.830.523 5,65 71.279.709 3,22 2014 16.241.811 -3,50 70.846.465 -0,61 2015 15.223.981 -6,27 75.397.841 6,42 2016 15.776.402 3,63 79.354.767 5,25 2017 14.443.667 -8,45 81.149.594 2,26 2018 13.161.165 -8,88 56.537.774 -30,33 2019 12.642.913 -3,94 54.604.033 -3,42 2020 15.150.291 19,83 55.160.548 1,02 2021 13.811.500 -8,84 54.415.294 -1,35 2022 13.158.615 -4,73 55.670.210 2,31 Tumbuh/Tahun -273.349 -1,69 -916.972 -1,39
Sumber : 1). Statistik Pertanian, 2012-2023, Badan Pusat Statistik (BPS), Jakarta.
Terdapat dua (2) hal yang dapat dideskripsikan berdasarkan data yang ditunjukkan pada tabel 4.6. Pertama, produksi padi di Indonesia menurun seiring dengan terjadinya penurunan dalam  jumlah  kesempatan  kerja  yang  tersedia.  Produksi  padi  secara  nasional  turun  dari 65.756.904 ton pada tahun 2011 menjadi hanya sebesar 55.670.210 ton pada tahun 2022 atau turun sebesar 1,39 % per tahun. Sementara jumlah kesempatan kerja turun 16.165.453 orang pada tahun 2011 menjadi sebanyak 13.158.615 orang pada tahun 2022 atau turun sebesar 1,69 % per tahun. Kondisi yang demikian memperlihatkan bahwa, terjadi pola hubungan yang searah antara  tingkat  kesempatan  kerja  dengan  perkembangan  produksi  padi. Kedua,    besaran persentase  perubahan  jumlah  produksi  padi  relatif  homogen  dengan  besaran  persentase perubahan  jumlah  kesempatan  kerja.  Kondisi  tersebut  memberikan  makna  bahwa,  terdapat korelasi  yang  relatif  cukup  kuat  antara  penurunan  kesempatan  kerja  dengan  penurunan produksi padi.

## Perkembangan Investasi
Peranan investasi yang demikian esensial dalam upaya mendukung kegiatan produksi padi  akan  semakin  meningkat  apabila  jumlah  dana  yang  menjadi  sumber  investasi  dalam masyarakat  tersedia  memadai.  Dengan  perkataan  lain,  kegiatan  produksi  padi  hanya  dapat ditingkatkan, apabila jumlah dana yang diinvestasikan petani pada usaha pertanian padi juga bertambah. Akan tetapi, yang menjadi permasalahannya di sini adalah dari mana sumber dana investasi  itu  diperoleh. Dalam penelitian ini,  perlu dijelaskan bahwa, yang  dimaksud  dengan kegiatan  investasi  adalah  kegiatan  penanaman  modal  baik  yang  dilakukan  petani  maupun pemerintah  dalam  usaha  pertanian  padi  secara  nasional  untuk  menghasilkan  produksi  padi.
Investasi  yang diakukan oleh para  petani dapat berupa  pengadaan  bibit/benih padi, pupuk, obat-obatan,  pembangunan  rumah/gudang  penampungan  dan  tempat  penjemuran,  mesin perontok padi, dan peralatan produksi lainnya. Sementara investasi yang dilakukan pemerintah dapat  berupa  pembangunan  jaringan  irigasi  untuk  pengairan  sawah,  penelitian  untuk pengadaan bibit padi andal seperti padi hibryd yang dapat meningkatkan produksi padi 10 % sampai  20  %  dari  biasanya,  pembangunan  pabrik  penggilingan  padi,  dan  lain  sebagainya. Investasi  petani  bersumber  dari  modal  yang  dimiliki  petani  sendiri,  sedangkan  investasi pemerintah  berasal  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Negara  (APBN)  atau  Anggaran Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  (APBD).  Meskipun  investasi  yang  dijelaskan  di  sini  dapat bersumber  dari  petani  (swasta)  dan  pemerintah,  akan  tetapi,  data  investasi  yang  diperoleh merupakan penggabungan dari kedua sumber tersebut.
Tabel 6. Investasi Pada Kegiatan Produksi Padi di Indonesia Periode Tahun 2011-2022
Tahun Investasi (Triliun) 1 Produksi Padi (Ton) 2 Jumlah % Jumlah % 2011 6.941,1 - 65.756.904 - 2012 9.631,5 38,76 69.056.126 5,02 2013 6.949,0 -27,94 71.279.709 3,22 2014 13.356,0 92,20 70.846.465 -0,61 2015 12.366,0 -7,41 75.397.841 6,42 2016 21.465,0 73,58 79.354.767 5,25 2017 22.884,0 6,61 81.149.594 2,26 2018 31.186,0 36,28 56.537.774 -30,33 2019 43.599,0 39,80 54.604.033 -3,42 2020 32.096,0 -26,38 55.160.548 1,02 2021 29.375,0 -8,48 54.415.294 -1,35 2022 41.051,0 39,75 55.670.210 2,31 Tumbuh/Tahun 3.100,9 44,67 -916.972 -1,39
Sumber : 1). Statistik Pertanian, 2012-2023, Badan Pusat Statistik (BPS), Jakarta.
Dengan  berbagai  kebijakan  ekonomi  yang  diterapkan  pemerintah  tersebut,  maka selama  periode  tahun  2011-2022,  kegiatan  investasi  dalam  usaha  tani  padi  secara  nasional meningkat. Jumlah investasi yang ditanamkan dalam kegiatan pertanian padi meningkat dari Rp 6.941,1  triliun  pada  tahun  2011  meningkat  menjadi  Rp  41.051,0  triliun  pada  tahun  2022  atau tumbuh sebesar 44,67 % per tahun. Sementara produksi padi turun dari jumlah 65.756.904 ton pada tahun 2011 menjadi hanya sebesar 55.670.210 ton pada tahun 2022 atau turun sebesar 1,39 % per tahun. Hubungan  negatif antara investasi dan produksi padi secara nasional tersebut disebabkan oleh berbagai faktor antara lain : (1). Menurunnya luas panen pertanian padi dari 13.293.643 Ha pada tahun 2011 menjadi 10.606.513 Ha pada tahun 2022. Penurunan ini setara dengan berkurangnya luas panen sebesar 244.286 Ha per tahun atau turun sebesar 1,84 % per
tahun. (2). Berkurangnya jumlah tenaga kerja (petani) dari 16.165.453 orang pada tahun 2011 menjadi  hanya  sebanyak  13.158.615  orang  pada  tahun  2022.  Penurunan  ini  setara  dengan berkurangnya jumlah tenaga kerja (petani) sebesar 273.349 orang per tahun atau turun sebesar 1,69 % per tahun. (3). Faktor cuaca yang tidak menentu serta gangguan hama penyakit yang mengakibatkan jumlah produksi secara nasional menurun meskipun investasi meningkat.

## Pendugaan Model Fungsi Produksi Padi
Dalam penelitian ini, pendugaan model fungsi produksi padi secara nasional dilakukan menggunakan peralatan olah data Program Aplikasi Statistical Package for the Social Science (SPSS). Prosedur  pertama  yang  dilakukan  dalam  pendugaan  model  fungsi produksi padi secara  nasional  di  Indonesia  periode  2011-2022  adalah  melakukan  uji  asumsi  klasik  sebagai syarat menggunakan analisis regresi dari korelasi, yaitu :
(1). Uji Linearitas Model Regresi.
Uji linearitas model regresi  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  spesifikasi model fungsi produksi padi di Indonesia periode 2011-2022 berbentuk linear atau tidak linear. Kriteria pengujian dilakukan dengan menggunakan nilai linearitas standar deviasi. Jika tingkat signifikansi dari nilai linearitas  standar  deviasi > 0,05 berarti terdapat hubungan yang linear antara  peubah-peubah  bebas  luas  panen,  tenaga  kerja,  dan  investasi  dengan  peubah  tidak bebas produksi padi secara nasional di Indonesia. Sebaliknya, jika tingkat signifikansi dari nilai linearitas standar deviasi < 0,05 berarti terdapat hubungan yang tidak linear antara peubah- peubah bebas luas panen, tenaga kerja, dan investasi dengan peubah tidak bebas produksi padi secara nasional di Indonesia.
Tabel 7. Hasil Analisis Varians Model Regresi Fungsi Produksi Padi di Indonesia Periode 2011-
2022 Sum  of Squares Df Mean Squares F Sig Y”X1, X2, X3, X4 Between Groups Combined .063 10 .006 145.205 .065 Linearity .057 1 .057 1316.184 .018 Deviation from Linearity .006 9 .001 15.096 .197 Within Group .000 1 .000 Total .063 11

## Sumber : Hasil Analisis SPSS
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  aplikasi  SPSS  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 4.8 ditemukan nilai linearitas standar deviasi sebesar 0,179 > 0,05 yang berarti  bahwa  spesifikasi  model  regresi  fungsi  produksi  padi  dalam  penelitian  ini  berbentuk linear.

## (2). Uji Normalitas Model regresi
Uji normalitas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  sebaran  data  peubah- peubah  bebas  ( independent  variables)  dan  peubah  tidak  bebas  (dependent  variable)  dalam model regresi berdistribusi normal atau tidak. Untuk mengetahui hasilnya, dilakukan analisis dengan tiga cara, yaitu : (1). Melihat histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusinya apakah mendekati distribusi normal atau tidak. (2). Melihat perbandingan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal, yang biasanya disebut normal probability plot, dan (3). Melakukan uji normalitas data dengan metode Kolmogorov-Smirnov.
Berdasarkan hasil analisis data dengan program SPSS (lampiran 4) sebagaimana yang ditunjukkan  pada  gambar  di  bahwa,  sebagian  besar  diagram  batang  dari  grafik  histogram berada di dalam wilayah diagram Kartesius yang dimulai dari skor minus 2 sampai dengan skor plus 2. Hal tersebut memperlihatkan bahwa, sebaran data peubah-peubah bebas luas panen pertanian tanaman pangan padi, tenaga kerja (petani) dan investasi dengan peubah tidak bebas produksi  padi  nasional  di  Indonesia  periode  tahun  2011-2022  hasil  pengamatan  berdistibusi normal.
Gambar 1.  Uji Normalitas Model Regresi Fungsi Produksi Padi di Indonesia Periode 2011-2022
Kemudian,  berdasarkan  hasil  analisis  dengan  menggunakan  gambar  4.2  juga menunjukkan bahwa,  pada grafik normal probability plot  terlihat titik-titik data menyebar di sekitar garis diagonal. Dengan perkataan lain grafik ini memperlihatkan bahwa model regresi fungsi produksi padi di Indonesia layak digunakan karena memenuhi asumsi normalitas.
Grafik Normal Probability Plot Regresi Fungsi Produksi Padi di Indonesia  Periode 2011-2022
Selanjutnya untuk memperkuat hasil analisis gambar 4.1 dan 4.2 tersebut  atas dilakukan pula uji normalitas data dengan menggunakan metode Kolmogorov-Smirnov fungsi produksi padi di Indonesia  periode 2011-2022 yang  hasilnya disajikan pada  tabel 4.9.  Berdasarkan hasil  uji normalitas  dengan  metode  Kolmogorov-Smirnov  diperoleh  nilai  asymptotic  significance  2- tailed atau nilai probabilitas ( Probability Value) fungsi produksi padi di Indonesia periode 2011- 2022 sebesar 0,200 yang lebih besar dari nilai  α = 0,05. Secara  ekonometrik  hal  tersebut dapat  ditulis P = 0,200 >  α = 0,05,  yang berarti hasil pengujian tidak signifikan karena  P > α. Dengan demikian berarti bahwa, tidak terjadi perbedaan antara distribusi data  hasil  observasi dengan kurva normalnya, sehingga dapat disimpulkan bahwa sebaran data penelitian mengikuti distribusi normal.
Tabel 8. Hasil Uji Normalitas dengan Metode Kolmogorov-Smirnov Fungsi Produksi Padi di
Indonesia N 12 Normal Parameters Mean .0000000 Standard Deviation .02097171 Most Extreme Differences Absolute .110 Positive .110 Negative -.101 Test Statistic .110 Asymp. Sig (2-Tailed) .200 Sumber Hasil Analisis SPSS.

## (3). Uji multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  pada  model  regresi  terjadi korelasi  antarpeubah  bebas  ( independent  variable)  atau  tidak.  Berdasarkan  hasil  uji menggunakan  aplikasi  program  SPSS  pada  tabel  dibawah,  diketahui  bahwa  pada  besaran korelasi antar peubah bebas, hanya peubah investasi (X 2 ) yang berkorelasi cukup tinggi dengan peubah tingkat inflasi (X 3 ) dengan tingkat korelasi sebesar negatif 0,866 atau sebesar 86,8 %. Akan  tetapi,  karena  besaran  korelasi  tersebut  masih  di  bawah  90  %,  maka  dapat  dikatakan bahwa tidak terjadi multikolinearitas yang serius.
Tabel 9. Hasil Uji Multikolinearitas Model Fungsi Produksi Padi di Indonesia Periode 2011-2022
Y X1 X2 X3 Pearson Correlation    Y 1.000 .990 .  657 -.594 X1 .990 1.000 .677 -.634 X2 .657 .  677 1.000 -.866 X3 -.594 -.634 -.866 1.000 Sig (1-taeled)               Y . .000 .010 .021 X1 .000 . .008 .013 X2 .010 .008 . .000 X3 .021 .013 .000 . N                                 Y 12 12 12 12 X1 12 12 12 12 X2 12 12 12 12 X3 12 12 12 12
Sumber : Hasil Analisis SPSS Lampiran 4.
Hasil  perhitungan  nilai  toleransi  sebagaimana  ditunjukkan  pada  tabel  dibawah.  juga memperlihatkan bahwa tidak ada satu peubah bebas pun yang memiliki nilai toleransi kurang dari 0,10 atau 10 % yang  berarti  tidak  terjadi  korelasi antarpeubah bebas yang nilainya lebih dari  90  %.  Sementara  pada  hasil  perhitungan  nilai variance  inflation  factor  (VIF),  juga memperlihatkan hal  yang sama yaitu tidak terdapat satu peubah bebas  pun  yang  memiliki nilai  VIF  lebih  besar  dari  10.  Dengan  demikian,  dapat  ditegaskan  bahwa  tidak  terjadi multikolinearitas  antarpeubah  bebas  luas  panen  (X 1 ),  tenaga  kerja  (petani,  X 2 )  dan  invetasi (penanaman modal, X 3 ) pada model regresi fungsi produksi padi di Indonesia periode tahun 2011-2022  yang  digunakan  dalam penelitian ini.
Tabel 10. Nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) Hasil Uji Multikolinearitas Fungsi

## ProduksiPadi di Indonesia
Model Variables Unstandardized Coefficient Standardized Coefficient T Sig. B Std. Error Beta 1 Constant -.456 1.327 -.344 .740 X1 1.047 .065 1.016 16.058 .000 X2 .077 .158 .048 .486 .640 X3 .021 .022 .091 .978 .357 Model Variables 95.9 % Confidence Interval for B Zero Order Par . Collinearity Statistic Lower Bound Upper Bound Tolerance       VIF 1 Constan -3.517 2.604 . X1 .897 1.198 .990 .741 .532               1.879 X2 -.287 .440 .657 .022 .222               4.494 X3 -.029 .071 -.594 .045 .246               4.071
Sumber : Hasil Analisis SPSS.
Nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) sebagaimana yang ditunjukkan pada tabel sebelumnya mempertegas korelasi Pearson bahwa memang tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam model regresi fungsi produksi padi di Indonesia periode 2011-2022.

## (4). Uji autokorelasi
Uji  autokorelasi  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  dalam  suatu model regresi linear terjadi korelasi antara kesalahan pengganggu (residual) pada periode pengamatan t dengan kesalahan pengganggu pada periode pengamatan t-1 atau tidak. Akan tetapi, perlu dijelaskan di  sini  bahwa,  untuk  dapat  menggunakan  tabel  Durbin-Watson  banyaknya  nilai  observasi minimum 15.
Tabel 11. Nilai Uji Durbin-Watson Model Fungsi Produksi Padi di Indonesia Periode 2011-2022
Mod el R R Squar es Adjust ed R sqare Std. Error of the Estimat e R Sqare Chan ge Change Statistic Sig. F chan ge Durbi n- Watso n F         df1 df2 Chage 1 .991 a .983 .977 .010283 97 .983  153.88    3 8 .000 0 1.603

## Sumber : Hasil Analisis SPSS.
Jika dilakukan uji menggunakan aplikasi program SPSS ditemukan nilai Uji  Durbin  Watson ( DW  test)    sebesar    1,603    sebagaimana  yang  ditunjukkan  pada  tabel  4.12.  Kemudian  jika menggunakan kurun  waktu pengamtan 15 tahun yang lebih dekat ke 12 tahun, maka nilai batas bawah (d L ) adalah 0,82 dan nilai batas atas (d U ) adalah 1,75 dengan jumlah peubah bebas (K) sebanyak 3 pada tingkat  signifikansi 95 %. Dengan menggunakan nilai kritis d pada tingkat signifikan/nyata 5 %, nilai d L = 0,82 dan d U = 1,75. Hasil uji memperlihatkan bahwa nilai statistik DW  =  1,603.  Jika  menerapkan  uji  dua  arah  dengan  rumusan  hipotesis  nol,  Ho  tidak  ada autokorelasi positif atau negatif, dan hipotesis alternatifnya, Ha ada autokorelasi positif atau negative, maka hasil uji dapat dikemukakan sebagaiberikut: d L ≤ DW ≤ d U, 0,82 ≤ 1,603 ≤ 1,75 tidak dapat disimpulkan ( inconclusive) , Pengujian hipotesis autokorelasi  tersebut  di  atas  tidak dapat  memberikan kesimpulan ( inconclusive)  tentang  ada  tidaknya  gejala  autokorelasi  positif
atau negatif dalam model regresi yang digunakan.
(5). Uji heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah   pada   suatu model regresi terjadi  ketidaksamaan  varians  dari  kesalahan  pengganggu  (residual)  satu  pengamatan (observasi)  ke  pengamatan  (observasi)  yang  lainnya  atau  tidak.  Berdasarkan  hasil  uji heteroskedastisitas dengan metode Glejser menggunakan aplikasi program SPSS sebagaimana yang ditunjukkan pada tabel dibawah, ternyata bahwa semua peubah bebas yang diteliti, yaitu luas panen, tenaga kerja, dan investasi mempunyai nilai signifikansi yang lebih besar dari 0,05. Dengan  demikian  dapat  ditegaskan  bahwa  model  regresi  fungsi  produksi  padi  di  Indonesia periode  2011-2022  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  tidak  mengandung  masalah heteroskedastisitas.
Tabel 12.  Uji  Heteroskedastisitas dengan Metode  Glejser Model Regresi Fungsi Produksi Padi di Indonesia Menggunakan Program SPSS
Model Unsiandardized Coefficients  Standardized Coefficient Beta T Sig Β Standar Error Constan Luas Panen Tenaga Kerja Investasi 1.201 -.016 -.118 -.018 .691 .034 .082 .011 - -.188 -.919 -.954 1.739 -.457 -1.443 -1.574 .120 .660 .187 .154
Sumber : Hasil Analisis SPSS.
Selanjutnya  dilakukan  analisis  pendugaan  model  fungsi  produksi  padi  di  Indonesia dengan menggunakan hasil perhitungan SPSS, Hasil analisis varians pendugaan model regresi fungsi  produksi  padi  di  Indonesia  periode  tahun  2011-2022  disajikan  pada  tabel  dibawah. Berdasarkan hasil analisis varians, diperoleh nilai F-hitung 153,88 yang lebih besar dari nilai F- tabel (F 0,01(3)(8) ) = 7,59 pada taraf keyakinan 99 persen. Hal tersebut berarti bahwa hipotesis nol H o : b i = 0  ditolak, dan hipotesis alternatif H a :  b i > 0 diterima. Dengan demikian berarti secara serempak (kolektif) semua peubah beas yang diteliti, yaitu luas panen (X 1 ), tenaga kerja (X 2 ), dan investasi (X 3 ) berpengaruh sangat signifikan terhadap peubah tidak bebas produksi padi (Y) di Indonesia pada taraf keyakinan 99 persen.
Tabel 13. Analisis Varian dan Statistik Uji-F Model Fungsi Produksi Padi di Indonesia Periode
Tahun 2011-2022 Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig 1 Regression .049 3 .016 153.88 .000 b Residual .001 8 .000 Total .050 11
Sumber : Hasil Analisis SPSS.
** Berpengaruh sangat signifikan pada taraf keyakinan 99 persen.
F 0,01 (3)(8) = 7,59
Hubungan antara  peubah - peubah  bebas  tersebut  di  atas  dengan peubah tidak bebas produksi padi adalah sangat erat yang ditunjukkan oleh nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0,991 atau 99,1 persen. Sementara nilai koefisien determinasi (R 2 ) yang sebesar 0.983 mengandung arti bahwa sebesar 98,3 persen variasi produksi padi sebagai peubah tidak bebas di Indonesia periode 2011-2022 dapat dijelaskan oleh variasi luas panen, jumlah tenaga kerja, dan investasi sebagai peubah-peubah bebasnya, sedangkan selebihnya sebesar 0,017 atau sebesar 1,7 persen dijelaskan  oleh  faktor-faktor  lain  yang  tidak  diteliti  dalam  penelitian  ini.  Nilai  koefisien determinasi (R 2 ) yang sebesar 0,983  tersebut  dapat  diterjemahkan  dengan
Tabel 14. Nilai Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinsi Model Regresi Fungsi Produksi Padi
di Indonesia Periode 2011-2022 Model R R Squares Adjusted R sqare Std. Error of the Estimate R Sqare Change Change Statistic Sig. F change Durbin- Watson F df1   df2 Chage 1 .991 .983 .977 .01028397 .983 153.88 4      6 .0000 1.603

## Sumber : Hasil Analisis SPSS.
melihat perubahan produksi padi di Indonesia periode 2011-2022. Jika pada tahun 2011, total jumlah  produksi  padi  secara  nasional  di  Indonesia  adalah  sebesar  65.756.904  ton  yang kemudian mengalami penurunan menjadi hanya sebesar 55.670.210 ton pada tahun 2022, maka hal itu berarti terjadi penurunan produksi padi secara nasional di Indonesia sebesar 10.086.694 ton  selama  periode  tersebut.  Jika  dihubungkan  dengan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  yang sebesar  0,983,  maka  hal  tersebut  mengandung  arti  bahwa  penurunan  produksi  padi  secara nasional  di Indonesia 10.086.694 ton  periode  tahun 2011-2022, sebesar 98,3 persennya atau sebesar  9.915.220  ton  ditentukan  oleh  variasi  (naik-turunnya)  perubahan  yang  terjadi  pada peubah peubah bebas luas panen, tenaga kerja dan investasi.
Tabel 15. Koefisien-koefisien Regresi Peubah Bebas Model Regresi Fungsi Produksi Padi di

## Indonesia Periode Tahun 2011-2022
Model Variables Unstandardized Coefficient Standardized Coefficient T Sig. B Std. Error Beta 1 Constant -.456 1.327 -.344 .740 X1 1.047 .065 1.016 16.058 .000 X2 .077 .158 .048 .486 .640 X3 .021 .022 .091 .978 .357 Model Variables 95.9 % Confidence Interval for B Zero Order Par . Collinearity Statistic Lower Bound Upper Bound Tolerance       VIF 1 Constan -3.517 2.604 . X1 .897 1.198 .990 .741 .532               1.879 X2 -.287 .440 .657 .022 .222               4.494 X3 -.029 .071 -.594 .045 .246               4.071
Sumber : Hasil Analisis.
Selanjutnya  untuk  mengetahui  nilai  parameter  regresi  dan  nilai  uji-t  ( t-test)  hasil pendugaan model regresi fungsi produksi padi di Indonesia periode tahun 2011-2022, maka hal tersebut  disajikan  pada  tabel  4.16.  Berdasarkan  hasil  pendugaan  model  regresi  pada  tabel tersebut,  maka  model  persamaan  regresi  fungsi  pertumbuhan  ekonomi  di  Kabupaten Halmahera Timur dapat diekspresikan ke dalam persamaan ekonometrik sebagai berikut : log Y = log -0,456 + 1,047 log X 1 + 0,077 log X 2 + 0,021 log X 3 Std error                1,327    0,065              0,158               0,022 t-hitung                -0,344   16,058            0,486               0,978
Analisis Elastisitas dan Hasil Balik ke Skala Produksi Padi Nasional Sebelumnya  telah  dijelaskan  bahwa,  model  yang  digunakan  untuk  melakukan  estimasi terhadap fungsi produksi padi di Indonesia adalah regresi model logaritma ganda atau model elastisitas konstan. Dengan model tersebut, maka : (1). Besaran koefisien regresi dari peubah- peubah bebas menunjuk langsung elastisitas peubah tidak bebas terhadap perubahan pada peubah-peubah bebas yang bersangkutan. (2). Penjumlahan pangkat-pangkat koefisien regresi memberikan  informasi  mengenai  hasil  balik  ke  skala  ( return  to  scale),  yaitu  apabila  input ditambah dua (2) kali, maka secara proporsonal output juga akan meningkat sebanyak dua (2) kali.  Berdasarkan  hasil  pendugaan  model  regresi  fungsi  produksi  padi  sebagaimana  yang ditunjukkan  pada  tabel  4.16,  diperoleh  persamaan  regresi  fungsi  produksi  padi  di  Indonesia sebagai berikut  :
log Y = log -0,456 + 1,047 log X 1 + 0,077 log X 2 + 0,021 log X 3
Koefisien regresi peubah bebas luas panen (b 1 ) yang sebesar 1,047 lebih besar dari satu (1,047 > 1). Hal tersebut berarti bahwa, tingkat kepekaan perubahan (elastisitas) produksi padi di Indonesia periode 2011-2022 bersifat elastis terhadap perubahan luas panen. Pada kondisi yang demikian, penambahan luas panen pertanian tanaman pangan padi sebesar 1 persen akan berimplikasi meningkatkan produksi komoditas padi di Indonesia sebesar 1,047.persen.
Koefisien regresi peubah bebas tenaga kerja (b 2 ) yang sebesar 0,077 lebih kecil dari satu (0,077 < 1). Dengan demikian, berarti tingkat kepekaan peubahan (elastisitas) produksi padi di Indonesia periode 2011-2022 bersifat tidak elastis (inelastis) terhadap perubahan jumlah tenaga kerja.  Pada  kondisi  yang  demikian,  pertambahan  dalam  jumlah  tenaga  kerja  pada  kegiatan pertanian  tanaman  pangan  padi  sebesar  1  persen,  hanya  akan  berimplikasi  mendorong peningkatan jumlah produksi komoditas padi sebesar 0,077 persen.
Koefisien regresi peubah bebas investasi (b 3 ) yang sebesar 0,021 lebih kecil dari sati (- 0,021  <  1).  Hal  tersebut  mengandung  pengertian  bahwa,  tingkat  kepekaan  perubahan (elastisitas) produksi padi di Indonesia periode tahun 2011-2022 bersifat tidak elastis (inelastis) terhadap perubahan jumlah investasi. Dalam keadaan yang demikian, bila terjadi penambahan jumlah investasi pada kegiatan pertanian tanaman pangan padi sebesar 1 persen, hanya akan diikuti dengan peningkatan dalam jumlah produksi komoditas padi sebesar 0,021 %.
Selanjutnya kondisi hasil balik ke skala produksi  padi  di Indonesia  periode 2011-2022 dapat ditentukan dengan jalan mengubah persamaan di atas menjadi sebagai berikut :
Y = 0,350 X 1 1,047 X 2 0,077 X 3 0,021
Jika  pangkat-pangkat  koefisien  regresi  tersebut  di  atas  dijumlahkan  (1,047  +  0,077+ 0,021)  akan  menghasilkan  nilai  hasil  balik  ke  skala  ( return  to  scale)  1,145.  Nilai  tersebut mengandung arti bahwa, jika input luas panen (X 1 ), tenaga kerja (X 2 ), dan investasi (X 3 ) ditambah sebesar 1 persen, maka secara proporsional, produksi padi secara nasional di Indonesia akan meningkat sebesar 1,145 persen. Oleh karena nilai hasil balik ke skala (HBS) atau return to scale (RTS) produksi komoditas padi di Indonesia periode tahun 2011-2022 lebih besar dari satu (HBS = RTS =1,145 > 1), maka hal tersebut berarti bahwa produksi padi secara nasional di Indonesia periode tahun 2011-2022 berada pada kondisi hasil balik ke skala yang meningkat ( increasing return to scale).
Berdasarkan hasil analisis data dengan menggunakan  model  regresi logaritma ganda ( double logharitm), diperoleh kesimpulan bahwa, ketiga peubah bebas yang diteliti, yaitu luas panen, tenaga kerja, dan investasi secara serempak (kolektif) berpengaruh positif dan signifikan terhadap produksi padi di Indonesia pada taraf keyakinan 99 persen. Sementara pada hasil analisis elastisitas, dari ketiga peubah bebas yang diteliti, hanya  peubab bebas luas panen yang  tingkat  kepekaan  perubahannya  bersifat  elastis  terhadap  produksi  padi  di  Indonesia,
sedangkan peubah bebas tenaga kerja dan investasi, tingkat kepekaan perubahannya bersifat tidak  elastis.  terhadap  produksi  padi..  Selanjutnya  dari  hasil  analisis  hasil  balik  ke  skala, diperoleh informasi bahwa, produksi komoditas padi di Indonesia periode 2011-2022 berada pada  kondisi  hasil  balik  ke  skala  yang  meningkat.  Hal  tersebut  berarti  bahwa,  hipotesis penelitian  yang  menduga  peubah-peubah  bebas  luas  panen,  tenaga  kerja,  dan  investasi, berpengaruh terhadap produksi padi  di Indonesia  serta  produksi  padi  di Indonesia berada pada kondisi hasil balik ke skala yang meningkat diterima, sedangkan hipotesis yang menduga bahwa  tingkat  kepekaan  perubahan  peubah-peubah  bebas  luas  panen,  tenaga  kerja,  dan investasi bersifat elastis terhadap perubahan produksi padi di Indonesia Timur ditolak

## SIMPULAN
1. Luas panen, tenaga kerja, dan investasi berpengaruh positif terhadap produksi padi di indonsia pada taraf keyakinan 90-99,5 persen.
2.  Tingkat  kepekaan  perubahan  peubah  tidak  bebas  produksi  padi  bersifat  elastis  terhadap perubahan  peubah  bebas  luas  panen,  tetapi  bersifat  tidak  elastis  (inelastis)  terhadap perubahan peubah bebas tenaga kerja dan investasi. Kondisi tersebut terjadi disebabkan tingkat produktivitas padi perkuintal lahan meningkat pada produksi padi dan luas panen menurun.
3. Produksi padi secara nasional di Indonesia periode 2011-2022 berada pada kondisi hasil balik ke skala yang meningkat ( increasing return to scale, IRTS), karena nilai penjumlahan pangkat- pangkat koefisien regresi persamaan fungsi produksi padi lebih besar dari satu (HBS = RTS = 1,145 > 1).
Saran-saran
Selain kesimpulan, dapat pula direkomendasikan beberapa hal sebagai saran :
1. Untuk mendorong peningkatan produksi padi di Indonesia pada tahun-tahun mendatang, maka kebijakan pengembangan kegiatan usaha pertanian tanaman pangan padi baik sawah irigasi, sawah tadah hujan maupun ladang di luar Jawa harus terus dikembangkan. Hal ini perlu dilakukan karena luas panen sawah dan ladang di Pulau Jawa sudah semakin merosot dengan  semakin  bertambahnya  pengalihan  fungsi  lahan  pertanian  menjadi  kawasan permukiman seiring semakin meningkatnya jumlah penduduk. J
2. Agar tenaga kerja dan investasi dapat memberikan kontribusi yang positif terhadap peningkatan produksi padi di Indonesia pada tahun-tahun mendatang,maka jumlah tenaga kerja yang terserap bekerja pada kegiatan pertanian tanaman pangan padi perlu ditingkatkan keahliannya  melalui  pelatihan-pelatihan  yang  terkait  dengan  pengembangan  usaha  tani tanaman  pangan  padi.  Sementara  pengembangan  produksi  padi  harus  dilakukan  dengan
investasi yang bersifat intensifikasi, yaitu melalui penerapan teknologi modern.

## DAFTAR PUSTAKA
AI- Ma’ruf,  (2012) Penkajian Sastra Teor i dan Aplikasi, Sukarta: Cv. Djiwa Amarts pes.
Ari Sudarman.  1980. Teori Ekonomi Mikro, edisi 4, Yogyakarta : BPFE UGM.Ace Partadiredja.
(1980 ). “Pengantar Ekonomi”. BPFE, Yogyakarta.
Ari Sudarman. 2004. Teori Ekonomi Mikro, edisi 4, Yogyakarta : BPFE  UGM.
Arikunto, S. 2002. Metodologi Penelitian Suatu Pendekatan Proposal. Jakarta: PT. Rineka Cipta. Atekan.(2009). Estimasi luas panen dan produksi  pada sawah melalui analisis citra          landsat 7  etm*  pada  lahan  sawah  berbeda  bahan  induk  studi  di  kabupaten  Ngawi  jawa timur.Bogor:Ipb Repository.
Bagio Mudakir, 2011. Jurnal. Produktivitas Lahan dan Disrtibusi Pendapatan Berdasarkan Stastus Penguasaan Lahan dan Usahatani Padi (Kasus di Kabupaten Kendal Jawa Tengah), Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro Semarang.
Carroll, R., & Joulfaian, D. (2005). Taxes and corporate giving to charity. Public Finance Review,
33(3), 300 – 317. https://doi.org/10.1177/1091142105274541
Daniel, Moehar.2004. Pengantar Ekonomi Pertanian. Bumi Aksara: Jakarta.178 hal.
(FAO)  Food  and  Agricultural  Organization  of  the  Unite  Nations.  (2011). State  of  whe  world’s forests  2011.  Food  and  Agricultural  Organization  T.  Gilarso  SJ;  2003  Pengantar  ilmu Ekonomi Mikro. Penerbit Kanisius. Yogyakarta.
Grist D.H., 1960. Rice. Formerly Agriuctural Economist, Colonoal Agricultural
Gujarati, Damodar, 2003, Ekonometri Dasar. Terjemahan: Sumarno Zain, Jakarta: Erlangga.
Service, Malay. Logmans/ Green and Co Ltd. London.
Heady, O.E., dan J.H. Dillon. 1972. Agricultural Production. Ames, Iowa: Iowa State University
Press.
Herawati, w.d. 2012. Budiyana padi, yogyakarta: Javalitera.
Hanum, C. 2008. Teknik Budidaya Tanaman jilid 2. Direktorat Pembinaan Sekolah.
Hasan, M. Iqbal, Pokok-pokok Materi Metodologi Penelitian dan Aplikasinya, Ghalia Indonesia,
Bogor, 2002.Menengah Kejurusan. Jakarta. 280 hal.
Jolianis. 2012. “Analisis Perekonomian Daerah Dan Pendapatan Asli Daerah Kabupaten/Kota Di Provinsi Sumatera Barat”. Jurnal Program Studi Pendidikan Ekonomi. STKIP PGRI, Vol.1, No.

## 1
Kartasapoetra, A.G., 1991, Teknologi    Pengairan   Pertanian  Irigasi, Badan,
Penerbit Bumi Aksara.
Kuncoro, Mudrajad. 2001. Metode Kuantitatif Teori Dan Aplikasi Untuk Bisnis Dan Ekonomi. AMP
YKPN. Yogyakarta.
Kusumosuwidho, sisdjatmo. 1993 .” Angkatan Kerja”, dalam FEUI.19 93. DasarDasar Demografi. Jakarta LDFE-UI.
Laksmi,  dkk,  2012. Analisis  Efisiensi  Usaha  Tani  Padi  Sawah  (studi  kasus  di  subab  Guama,
Kecamata  Marga,  Kabupaten  Tabanan).  E-Journal  Agribisnis  dan  Agrowisata,  Program Studi  Agribisnis,  T.  Gilarso  SJ;  2003  Pengantar  ilmu  Ekonomi  Mikro.  Penerbit  Kanisius. Yogyakarta.
Miller, Roger Le Roy dan Roger E. Meiners, 1997, Teori Ekonomi Mikro Intermediate, Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Mubyarto, (1987), Meningkatkan Efisiensi Nasional, Ghalia Indonesia, Jakarta.
Mubyarto. 1996. Membahas Pembangunan Desa. Aditya Media.  Yogyakarta.
Mudakir, B.2011. Produktivitas dan Distribusi pendapatan Berdasarkan status penguasah lahan Pada Usahatani Padi. Jurnal Dinamika Ekonomi Pembanguan (jJurnal) No. 1 Vol.1
Murni, Asfia, Ekonomika Makro, Bandung: Refika Aditama, 2009.
Nugraha, B. (2022) Pengembangan Uji Statistik: Implementasi Metode Regresi Linier Berganda Dengan Pertimbangan Uji Asumsi Klasik. Pradina Pustaka.
Sarief,e.S., Peterson. (1986). Ilmu Tanah Pertanian. Pustaka Buana.Bandung. 157 Hal.
Pudjadi, T. & Harisno.(2007).  Model  Pengelolaan Stok dan Konsumsi Beras   Berbasis Decision Support System Pada Era Otonomi Daerah (Otda).
Salvatore, Dominick. Ekonomi Manajerial Edisi Kelima. Jakarta: Penerbit Salemba Empat. 2008. Setyamidjaja, Djoehana.1994.Karet Budidaya dan pengolahan. Kanisius. Yogyakarta.
Simanjuntak, Payaman. J. 2001. Pengantar Ekonomi Sumber Daya Manusia.  Jakarta:Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi UI.
Soekartawi. 2003. Teori ekonomi produksi dengan pokok bahasan analisis fungsi cobb douglas.
CV Rajawali Jakarta.
Sudarman, A. (1992). TeoriEkonomi Mikro Buku 1 Edisi ke3. Yokyakarta: BPFE.
Sukarno. (2008). Teaching English To  Young Learners and factors to consider designing the materials, Jurnal Ekonomi & Pendidikan, Vol. 5No 1.
Skartawi. 2003. Teori  Ekonomi  Produksi  dengan  Pokok  Bahasan  Analisis Cobb Douglas.  Jakarta : PT  RajaGrafindo    Persada.  250 hal.
Soekartawi. 2003. Teori ekonomi produksi dengan pokok bahasan analisis fungsi cobb douglas.
CV Rajawali Jakarta.
T. Gilarso SJ; 2003 Pengantar ilmu Ekonomi Mikro. Penerbit Kanisius. Yogyakarta.
Winardi, S., Nakao, S., & Nagase, Y. (1988). Pattern recognition in flow visualization around a paddle impeller. Journal of chemical engineering of Japan, 21(5), 503-508.