Analisis Faktor yang Mempengaruhi Risiko Produksi serta Perilaku Petani dan Strategi Menghadapi Risiko Produksi Usahatani Padi Sawah di Kecamatan Lewa Kabupaten Sumba Timur

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi dan risiko produksi padi sawah, mengetahui perbedaan risiko pendapatan pada musim hujan dan musim kemarau, mengidentifikasi perilaku petani terhadap risiko produksi padi sawah, serta menyusun strategi yang tepat untuk menghadapi risiko produksi padi sawah di Kecamatan Lewa Kabupaten Sumba Timur. Penelitian ini dilakukan di Kecamatan Lewa Kabupaten Sumba Timur yang tersebar di tiga kelurahan/desa terpilih yaitu: Kelurahan Lewa Paku, Desa Tanarara, dan Desa Kondamara. Pemilihan lokasi dilakukan secara Purposive, dengan pertimbangan bahwa Kecamatan Lewa merupakan sentra produksi padi di Kabupaten Sumba Timur. Responden pada penelitian ini terbagi menjadi dua bagian, 1) untuk menganalisis risiko produksi, risiko pendapatan, dan perilaku terhadap risiko sebanyak 98 orang yang merupakan petani padi sawah. 2) untuk menyusun strategi menggunakan sumber informan sebanyak 12 orang. Teknik pengambilan sampel dilakan secara acak sederhana (simple random sampling) dengan wawancara menggunakan kuisioner terstruktur. Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini, untuk analisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi adalah model Cobb-Douglas dalam bentuk logaritma natural dan untuk faktor-faktor yang mempengaruhi risiko produksi menggunakan model Just and Pope, untuk mengetahui risiko pendapatan menggunakan koefisien variasi (CV), untuk mengidentifikasi perilaku petani terhadap risiko menggunakan model Moscardy and de Janvry, serta menggunakan analisis SWOT untuk penentuan strategi. Hasil penelitian menunjukkan faktor-faktor yang mempengaruhi produksi adalah pupuk Urea, Phonska, pestisida, tenaga kerja, dan musim tanam, sedangkan faktor yang mempengaruhi risiko produksi adalah pestisida. Risiko pendapatan pada musim kemarau lebih tinggi dibandingkan musim hujan, perilaku petani terhadap risiko adalah risk averse. Adapun strategi yang ditetapkan dengan TAS (Total Actractive Score) tertinggi adalah mengikuti pelatihan-pelatihan dan pembinaan melalui kerjasama dengan pemerintah dan pihak lainnya STAS (Sumarry Total Actractive Score) = 5,653).

This study aims to analyze the factors that influence the production and risk of rice production, find out the differences in income risk in the rainy season and dry season, identify the behavior of farmers to the risk of rice production, and develop appropriate strategies to deal with the risk of rice paddy production Lewa, East Sumba Regency. This research was conducted in Lewa Sub-District, East Sumba Regency, which was spread in three selected villages / villages, namely: Lewa Paku Village, Tanarara Village, and Kondamara Village. The location selection was carried out purposively, with the consideration that Lewa Subdistrict was the center of rice production in East Sumba Regency. Respondents in this study were divided into two parts, 1) to analyze production risk, income risk, and risk behavior as many as 98 people who are rice farmers. 2) to develop a strategy using 12 informant sources. The sampling technique was carried out in simple random sampling by interviewing using a structured questionnaire. Analysis of the data used in this study, to analyze the factors that influence production is the Cobb-Douglas model in the form of natural logarithms and for factors that influence production risk using the Just and Pope model, to determine income risk using the coefficient of variation (CV) , to identify farmer's behavior towards risk using the Moscardy and de Janvry model, and use SWOT analysis for strategy determination. The results showed that the factors that influence production are Urea, Phonska, pesticides, labor, and planting seasons, while the factors that influence the risk of production are pesticides. The income risk in the dry season is higher than the rainy season, farmers' behavior towards risk is a risk averse. The highest strategy determined by TAS (Total Actractive Score) is to participate in trainings and coaching through collaboration with the government and other parties STAS (Sumarry Total Actractive Score) = 5,653).