Electronic Theses and Dissertation

Bawang merah merupakan komoditas strategis penting bagi konsumsi rumah tangga dan industri, dengan permintaan yang terus meningkat seiring pertumbuhan penduduk kabupaten pidie di aceh dikenal sebagai sentra utama produksi bawang merah, dengan tren produksi meningkat pada tahun 2024 mencapai 8.565 ton dan produktivitas 16,4 ton/ha. meski mengalami peningkatan, fluktuasi produktivitas antar tahun masih terjadi, mencerminkan ketidakstabilan hasıl panen. petani umumnya mengelola lahan sempit di bawah 1 hektar, bahkan 0,5 hektar, yang menyulitkan efisiensi penggunaan input dan meningkatkan risiko produksi. risiko makin diperparah akibat mahalnya harga bibit (rp 43.000-50.000/kg), membuat petani sulit memenuhi standar anjuran teknis, sehingga pertumbuhan tanaman tidak seragam dan risiko produksi meningkat. penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat risiko produksi serta faktor input yang memengaruhi risiko produksi usahatani bawang merah di kabupaten pidie. penelitian ini dilakukan di kabupaten pidie yang terdiri dari 23 kecamatan, dengan lokasi penelitian difokuskan di kecamatan simpang tiga dan kecamatan pidie karena keduanya konsisten menanam bawang merah. penelitian dilakukan pada bulan januari sampai februari tahun 2025. objek dalam penelitian ini adalah usaha tani bawang merah di kabupaten pidie. adapun ruang lingkup penelitian ini berfokus pada analisis tingkat risiko produksi serta mengidentifikasi input-input produksi yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat risiko produksi bawang merah di kabupaten pidie. jumlah populasi petani bawang di kabupaten pidie sebanyak 698 petani di dua kecamatan yaitu kecamatan simpang tiga sebanyak 53 petani dan kecamatan pidie sebanyak 34 petani. penentuan jumlah sampel dilakukan dengan menggunakan rumus slovin sehingga didapatkan 87 sampel petani. sedangkan untuk menentukan jumlah sampel yang diperlukan disetiap kecamatan menggunakan cluster sampling. analisis data dilakukan menggunakan koefisien variasi (cv) untuk mengukur tingkat risiko produksi, serta model regresi just and pope untuk mengidentifikasi pengaruh variabel input terhadap risiko produksi. hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai koefisien variasi (cv) usaha tani bawang merah di kabupaten pidie sebesar 0,15, dengan standar deviasi 1.511 kg/ha dan rata-rata produksi 9.915 kg/ha. nilai cv tersebut mengindikasikan risiko produksi tergolong rendah, dengan variası hasil sekitar 15% dari rata-rata, sehingga usaha tani masih layak dijalankan. faktor input yang berpengaruh nyata terhadap produksi adalah bibit, pupuk kcl, pupuk tsp-36, pestisida cair, dan tenaga kerja. bibit dan pupuk kcl, terhadap peningkatan penin produksi, sedangkan tsp-36, pestisida cair, dan tenaga kerja justru menurunkan produksi. faktor produksi seperti bibit, pupuk kcl., pupuk tsp-36, pestisida cair, dan tenaga kerja berpengaruh nyata terhadap risiko produksi bawang merah di kabupaten pidie. pestisida cair dan tenaga kerja berperan dalam menurunkan risiko, sedangkan bibit, pupuk kcl, dan tsp-36 justru meningkatkan risiko. ketiga faktor terakhir mencerminkan prinsip law of diminishing return, di mana penambahan input secara berlebihan dapat meningkatkan ketidakpastian dan risiko gagal panen.

Shallots are an important strategic commodity for both household and industrial consumption, with demand continuing to increase as the population grows Pidie District in Aceh is known as the main center of shallot production, with production trends increasing in 2024 to reach 8,565 tons and productivity of 16.4 tons/ha. Despite the increase, fluctuations in productivity between years still occur, reflecting the instability of the harvest. Farmers generally manage small plots of land under 1 hectare, even 0.5 hectares, which makes it difficult to use inputs efficiently and increases production risks. The risk is further exacerbated by the high price of seeds (IDR 43,000-50,000/kg), making it difficult for farmers to meet technical recommendation standards, resulting in non-uniform plant growth and increased production risk. This study aims to analyze the level of production risk and input factors that affect the production risk of shallot farming in Pidie District. This research was conducted in Pidie Regency which consists of 23 sub-districts, with the research location focused on Simpang Tiga and Pidie sub-districts because both of them consistently grow shallots. The research was conducted from January to February 2025. The object of this research is shallot farming in Pidie district. The scope of this research focuses on analyzing the level of production risk and identifying production inputs that have a significant effect on the level of risk of shallot production in Pidie district. The population of onion farmers in Pidie district is 698 farmers in two sub-districts namely Simpang Tiga sub-district as many as 53 farmers and Pidie sub-district as many as 34 farmers. Determination of the number of samples was carried out using the Slovin formula so that 87 farmer samples were obtained. While to determine the number of samples needed in each sub-district using cluester sampling. Data analysis was conducted using the coefficient of variation (CV) to measure the level of production risk, and the Just and Pope regression model to identify the influence of input variables on production risk. The results showed that the coefficient of variation (CV) of shallot farming in Pidie Regency was 0.15, with a standard deviation of 1,511 kg/Ha and an average production of 9,915 kg/Ha. The CV value indicates that the production risk is low, with a yield variation of about 15% of the average, so that farming is still feasible. Input factors that significantly affect production are seeds, KCL fertilizer, TSP-36 fertilizer, liquid pesticides, and labor. Seeds and KCL fertilizer increased production, while TSP-36, liquid pesticides, and labor decreased production. Production factors such as seeds, KCL fertilizer, TSP-36 fertilizer, liquid pesticides, and labor have a real effect on the risk of shallot production in Pidie District. Liquid pesticides and labor play a role in reducing risk, while seeds, KCL fertilizer, and TSP-36 fertilizer increase risk. The last three factors reflect the law of diminishing returns principle, where excessive addition of inputs can increase uncertainty and the risk of crop failure.