Analisis Pengaruh Faktor-Faktor Produksi Terhadap Produksi Padi Anggota Kelompok Tani Margo Utomo Kecamatan Ungaran Timur Kabupaten Semarang
Article History
Submited : September 8, 2021
Published : August 26, 2019
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan faktor-faktor produksi terhadap produksi padi dan menganalisis tingkat efisiensi teknis dan efisiensi ekonomis penggunaan faktor-faktor produksi pada usahatani padi di anggota Kelompok Tani Margo Utomo Desa Kalikayen Kecamatan Ungaran Timur Kabupaten Semarang. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan November – Desember 2018 di Kelompok Tani Margo Utomo Desa Kalikayen Kecamatan Ungaran Timur Kabupaten Semarang. Penentuan lokasi ditentukan secara sengaja (purposive). Metode penelitian dan penentuan sampel dalam penelitian ini yaitu dengan metode sensus. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini dari hasil wawancara menggunakan alat bantu kuesioner dengan seluruh anggota Kelompok Tani Margo Utomo yaitu 50 Responden. Metode analisis data menggunakan metode analisis linier regresi berganda yang ditransformasi kedalam fungsi produksi model Cobb-Douglas dan analisis efisiensi teknis serta efisiensi ekonomis yang diuji menggunakan analisis uji beda (one sample T test). Hasil penelitian menunjukan bahwa penggunaan faktor produksi luas lahan, benih dan pupuk urea berpengaruh nyata terhadap hasil produksi sedangkan faktor produksi tenaga kerja dan pestisida tidak berpengaruh nyata terhadap hasil produksi. Penggunaan faktor produksi luas lahan, tenaga kerja, benih, pupuk urea dan pestisida tidak efisien secara teknis. Faktor produksi luas lahan, benih, pupuk urea belum efisien secara ekonomis sedangkan faktor produksi tenaga kerja dan pestisida tidak efisien secara ekonomis.
Alamsyah, F. 2017. Analisis efisiensi teknis dan ekonomi penggunaan faktor-faktor produksi pada usahatani cabai keriting organik di Gapoktan Tranggulasi Desa Batur Kecamatan Getasan Kabupaten Semarang. Fakultas Peternakan dan Pertanian Universitas Diponegoro, Semarang. (Skripsi).
Aprillya, M. R., Suryani, E., & Dzulkarnain, A. (2019). System Dynamics Simulation Model to Increase Paddy Production for Food Security. Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, 5(1), 67.
Badan Pusat Satistika. 2018. Kecamatan Ungaran dalam Angka 2018. Badan Pusat Statistika, Semarang.
Badan Pusat Statistika. 2017. Kecamatan Ungaran Timur dalam Angka 2017. Badan Pusat Statistika, Semarang.
Banerjee, A., & Chaudhury, S. (2010). Statistics without tears: Populations and samples. Industrial Psychiatry Journal, 19(1), 60. https://doi.org/10.4103/0972-6748.77642
Baptista, A. T., Damanhuri, & Nunun Barunawati. (2018). Characterization And Evaluation Of Appearance Rice (Oryza Sativa L.) Local East Timor And Rice Indonesia. Zenodo.
Basegmez, H., & Onalan, O. (2018). Estimation of economic growth using Grey Cobb-Douglas production function: an application for US economy. Pressacademia, 7(2), 178–190.
Bashir, A., & Yuliana, S. (2019). Identifying factors influencing rice production and consumption in Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi Dan Pembangunan, 19(2).
Berndt, E. R., & Christensen, L. R. (1973). The translog function and the substitution of equipment, structures, and labor in U.S. manufacturing 1929-68. Journal of Econometrics, 1(1), 81–113.
Bhattacharya, P. (2017). A Growth Framework Using the Constant Elasticity of Substitution Model. Journal of Applied Mathematics and Physics, 05(11), 2183–2195.
Ekowati, T., D. Sumarjono., H. Setiyawan., dan E. Prasetyo. 2014. Usahatani. PT UNDIP Press Semarang, Semarang.
Fitri, C. I., Mustafa, & Azhar. (2018). EFFICIENCY ANALYSIS OF PRODUCTION FACTORS OF WETLAND PADDY FARMING IN WEST ACEH REGENCY. Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 81(9), 424–428.
Huo, X., Wu, S., Zhu, Z., Liu, F., Fu, Y., Cai, H., … Sun, C. (2017). NOG1 increases grain production in rice. Nature Communications, 8(1).
Indrasumunar, A., Searle, I., Lin, M.-H., Kereszt, A., Men, A., Carroll, B. J., & Gresshoff, P. M. (2011). Nodulation factor receptor kinase 1α controls nodule organ number in soybean ( Glycine max L. Merr): Soybean nod factor receptor gene. The Plant Journal, 65(1), 39–50.
Kaka, Y., Shamsudin, M. N., Radam, A., & Latif, I. A. (2016). Profit Efficiency among Paddy Farmers: A Cobb-Douglas Stochastic Frontier Production Function Analysis. Journal of Asian Scientific Research, 6(4), 66–75.
Kanianska, R. (2016). Agriculture and Its Impact on Land‐Use, Environment, and Ecosystem Services. In A. Almusaed (Ed.), Landscape Ecology - The Influences of Land Use and Anthropogenic Impacts of Landscape Creation.
Karmini, K. (2017). Factors affecting paddy farm income in East Kalimantan, Indonesia. Biodiversitas, Journal of Biological Diversity, 18(1), 101–108.
Khazanani, A. 2011. Analisis Efisiensi Penggunaan Faktor Faktor Produksi Usahatani Cabai Kabupaten Temanggung (Studi Kasus di Desa Gondosuli Kecamatan Bulu Kabupaten Temanggung). Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Diponegoro, Semarang. (Skripsi).
Kim, T. K. (2015). T test as a parametric statistic. Korean Journal of Anesthesiology, 68(6), 540.
Laghi-Pasini, F. (1977). [Action of the bromazepam-propantheline combination in patients with organic and functional gastrointestinal disorders]. La Clinica Terapeutica, 83(3), 301–311.
Liu, T., Bruins, R., & Heberling, M. (2018). Factors Influencing Farmers’ Adoption of Best Management Practices: A Review and Synthesis. Sustainability, 10(2), 432.
Maharani, A. D., E. Prasetyo, dan B. M. Setiawan. 2018. Analisis efisiensi ekonomi penggunaan faktor-faktor produksi pada usahatani padi di kelompok tani sidomakmur I Kecamatan Pati Kabupaten Pati. J. Ilmu-ilmu Pertanian. 2 (2): 1-17.
Meier, H., Eilola, K., & Almroth, E. (2011). Climate-related changes in marine ecosystems simulated with a 3-dimensional coupled physical‑biogeochemical model of the Baltic Sea. Climate Research, 48(1), 31–55.
Panel on Reengineering the Census Bureau’s Annual Economic Surveys, Committee on National Statistics, Division of Behavioral and Social Sciences and Education, & National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2018). Reengineering the Census Bureau’s Annual Economic Surveys (K. G. Abraham, C. F. Citro, G. D. White, & N. K. Kirkendall, eds.).
Peprah, M. S., & Mensah, I. O. (2017). Performance evaluation of the Ordinary Least Square (OLS) and Total Least Square (TLS) in adjusting field data: an empirical study on a DGPS data. South African Journal of Geomatics, 6(1), 73.
Rahardja, D. (2017). A review of the multiple-sample tests for the continuous-data type. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 16(1), 127–136.
Ramachandra Reddy, P., & Kishori, B. (2019). Integrated Rice and Aquaculture Farming. In G. Diarte-Plata & R. Escamilla-Montes (Eds.), Aquaculture - Plants and Invertebrates.
Suryana, S. 2007. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Jagung di Kabupaten Blora (Studi Kasus Produksi Jagung Hibrida di Kecamatan Banjarejo Kabupaten Blora). Program Pasca Sarjana Universitas Diponegoro, Semarang. (Tesis Magister Ekonomi).
Wang, L., Xue, C., Pan, X., Chen, F., & Liu, Y. (2018). Application of Controlled-Release Urea Enhances Grain Yield and Nitrogen Use Efficiency in Irrigated Rice in the Yangtze River Basin, China. Frontiers in Plant Science, 9.
Yuliana, T. Ekowati, dan M. Handayani. 2017. Efisiensi Ekonomi Penggunaan Faktor Produksi pada Usahatani Padi di Kecamatan Wirosari Kabupaten Grobogan. J. AGRARIS. 3 (1): 1-19.
Zeigler, R. S., & Barclay, A. (2008). The Relevance of Rice. Rice, 1(1), 3–10.