VI. HASIL DAN PEMBAHASAN
6.1. Analisis koefisien Korelasi
Analisis korelasi dilakukan terhadap masing-masing data penerimaan yang terdiri dari 12 unit data dua kelompok produk. Nilai koefisien korelasi menunjukkan arah pergerakan serta sifat diantara kelompok-kelompok produk yang dianalisis. Apabila korelasi antara dua kelompok produk positif berarti kedua kelompok produk bersifat saling melengkapi (komplementer) dan apabila koefisien korelasi bernilai negatif maka dapat dikatakan kedua kelompok produk tersebut bersifat saling menggantikan (subtitusi).
Secara umum dalam perencanaan diversifikasi, koefisien korelasi yang harapkan adalah kelompok produk yang mempunyai nilai koefisien korelasi yang bernilai negatif. Hal ini dikarenakan hubungan dua produk yang bersifat negatif diduga mempunyai peluang yang lebih baik untuk dikombinasikan guna mendapatkan portofolio yang efisien. Atau dengan kata lain diduga hubungan dua produk tersebut bersifat saling menggantikan, sehingga asumsinya apabila terjadi penurunan penerimaan pada salah satu produk maka akan dapat dieliminir oleh peningkatan penerimaan dari produk lainnya.
Nilai koefisien antar produk juga mengindikasikan kecenderungan konsumen dalam memilih suatu produk di saat terjadi perubahan nilai penerimaan produk yang terkait, sehingga dapat digunakan oleh pihak manajemen LPS dalam merencanakan strategi pemasaran produk tersebut. Dalam penelitian koefisien korelasi dihitung menggunakan software SPSS 16 (output analisis SPSS dapat dilihat pada Lampiran 8). Berdasarkan hasil analisis didapatkan nilai koefisien korelasi sebagaimana terlihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Koefisien Korelasi Antara Dua Jenis Produk Lembaga Pertanian Sehat Periode Januari – Desember 2008
Beras SAE OFER dan
OFER dan Top Soil -0,116 1 PASTI dan Bio
Mentari
0,454 0,000 1
VIR (Vitura dan Virexi)
-0,054 0,084 0,267 1
Berdasarkan Tabel 13, diketahui bahwa kelompok produk yang paling layak untuk dikombinasikan terhadap tiga kelompok produk yang lain adalah kelompok produk beras SAE, karena memiliki koefisien korelasi yang negatif terhadap dua dari tiga kelompok produk, yaitu - 0,116 terhadap OFER dan Top Soil, dan - 0,054 terhadap VIR (Vitura dan Virexi), serta 0,454 terhadap PASTI dan Bio Mentari. Kombinasi diversifikasi terbaik adalah produk yang memiliki nilai koefisien korelasi negatif terkecil. Sehingga urutan kombinasi diversifikasi terbaik adalah: beras SAE dan VIR (Vitura dan Virexi), dan beras SAE dan OFER dan Top Soil. Sedangkan untuk benih PASTI dan Bio Mentari masih bisa dijadikan pasangan kombinasi diversifikasi karena koefisien korelasi bernilai positif kecil, walaupun hasil kombinasi tidak sebaik produk yang memiliki koefisien korelasi yang bernilai negatif.
Berdasarkan uraian di atas, kelompok produk beras SAE akan lebih baik dipilih oleh LPS sebagai pasangan kombinasi dalam menyusun rencana diversifikasi pemasaran produk, karena kombinasi tersebut mempunyai peluang yang sangat besar memperoleh kondisi portofolio yang efisien.
6. 2. Analisis Risiko dengan Model Single-Index Portofolio
Analisis Single-Index Portofolio digunakan untuk menduga nilai risiko yang ditunjukkan oleh nilai beta ( ) portofolio masing-masing produk yang dipasarkan oleh LPS. Menurut Husnan (2003) nilai beta dapat dihitung dengan menggunakan teknik regresi. Estimasi nilai beta suatu produk didapatkan dengan cara meregresikan penerimaan produk sebagai variabel dependen dan penerimaan keseluruhan produk sebagai variabel independen. Karena data yang digunakan adalah data time series, koefisien nilai beta diasumsikan stabil.
Secara umum dalam analisis ini ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi agar analisis tersebut dapat dilanjutkan. Asumsi-asumsi tersebut diantaranya adalah bahwa data menyebar normal dan tidak terjadi autokorelasi pada data yang digunakan, oleh karena itu perlu dilakukan uji yang terkait dengan asumsi-asumsi tersebut.
Data penerimaan yang terdiri dari 12 unit data diregresikan dengan model analisis indeks tunggal. Berdasarkan hasil analisis, secara grafis memperlihat bahwa untuk produk beras SAE, OFER dan Top Soil, PASTI dan Bio Mentari,
dan VIR (Vitura dan Virexi) menunjukkan data tersebar secara normal (Lampiran 9). Kondisi tersebut ditunjukkan oleh pola sebaran yang cenderung mengikuti garis regresi dan diperkuat dengan Kolmogorov-Smirnov dengan nilai Asimp. Sig (2-tailed) > 0.15 level of significant ( ), dan uji aotokorelasi dengan uji Durbin-Watson yang memperlihatkan tidak adanya masalah autokorelasi dengan nilai statistik yang mendekati atau di sekitar angka 2 (Lampiran 10) yang mengindikasikan nilai tersebut terletak pada daerah No Autocorrelation, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi linier terbebas dari asumsi klasik statistik autokorelasi. (Nugroho, 2005). Dengan demikian, berdasarkan uji-uji di atas dapat dinyatakan bahwa asumsi-asumsi dapat dipenuhi sehingga analisis dapat dilanjutkan
Nilai koefisien determinasi (Rsq) merupakan nilai yang menyatakan seberapa besar peubah-peubah bebas yang digunakan mampu menerangkan keragaman data. Dengan kata lain dalam kasus portofolio nilai tersebut dapat menjelaskan variasi penerimaan masing-masing produk, yang juga berarti bahwa rata-rata penerimaan portofolio secara umum masing-masing produk dapat menjelaskan variasi penerimaan produk dalam portofolio perusahaan.
Berdasarkan Tabel 14, hasil regresi penerimaan masing-masing produk LPS dengan rata-rata penerimaan portofolio dan trend data sebagai peubah bebas, menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi berkisar antara satu (1 )persen sampai 98,3 persen. Nilai koefisien determinasi terendah diperoleh oleh produk VIR (Vitura dan Virexi) dan nilai koefisien determinasi tertinggi diperoleh oleh produk beras SAE. Sedangkan nilai koefisien determinasi produk OFER dan Top Soil serta PASTI dan Bio Mentari masing-masing adalah 11 persen dan 16,1 persen.
Berdasarkan nilai koefisien determinasi, penerimaan pemasaran untuk produk VIR (Vitura dan Virexi) hanya satu (1) persen saja dapat dijelaskan oleh rata-rata penerimaan portofolio pemasaran, untuk produk OFER dan top soil hanya 11 persen saja dapat dijelaskan oleh rata-rata penerimaan portofolio pemasaran, demikian pula untuk produk PASTI dan Bio Mentari hanya 16,1 persen saja dapat dijelaskan oleh rata-rata penerimaan portofolio pemasaran.
Sedangkan untuk produk beras SAE nilai penerimaannya sudah cukup baik
dijelaskan oleh rata-rata penerimaan protofolio pemasaran dengan nilai mencapai 98,3 persen. Berdasarkan distribusi nilai koefisien determinasi dapat dikatakan bahwa rata-rata penerimaan portofolio belum dapat menjelaskan variasi penerimaan masing-masing produk dalam portofolio pemasaran. Hal ini diduga terjadi karena produk OFER dan top Soil, PASTI dan Bio Mentari, dan VIR (Vitura dan Virexi) memiliki karakteristik produk yang berbeda dengan beras SAE.
Kelompok produk OFER dan Top Soil memiliki kontribusi gross margin yang rendah dan mengandung beban operasional yang cukup tinggi, hal ini berdampak pada tingginya nilai Harga Pokok Penjualan (HPP), sehingga memberikan kontribusi negatif terhadap nilai penerimaan penjualan. Pada periode analisis untuk kelompok produk PASTI dan Bio Mentari dan VIR (Vitura dan Virexi) terjadi penurunan volume penjualan, hal ini disebabkan karena kelompok produk PASTI dan Bio Mentari tergolong produk baru, sedangkan kelompok produk VIR (Vitura dan Virexi) merupakan produk yang bersifat demand by project, sehingga volume penjualan sangat tergantung kepada permintaan dari PT NASSA yang sampai saat ini masih mempermasalahkan legalitas produk. Untuk mengatasi kendala-kendala di atas, LPS telah membentuk support worker/technical support, dan mengusahakan legalitas produk.
Tabel 14. Hasil Dugaan Single-Index Portofolio untuk Masing-masing Produk Lembaga Pertanian Sehat Periode Januari – Desember 2008
Produk Estimasi Koefisien Thitung Rsq
(%)
Fstat Penerimaan total
Keterangan : * pada taraf uji 10 persen
Beta portofolio merupakan nilai yang menunjukkan hubungan antara arus kas penerimaan kelompok produk dengan arus penerimaan portofolio secara
umum. Nilai dugaan beta portofolio menunjukkan signifikasi yang bersifat berbeda nyata, bila hasil perbandingan t-hitung < nilai p-value atau pada kolom sig < level of significant ( ) (sig < 0,10).
Berdasarkan Tabel 14, hasil dugaan nilai beta portofolio yang berbeda nyata pada taraf 90 persen hanya diperoleh oleh produk beras SAE. Sedangkan tiga produk yang lain tidak berbeda nyata pada taraf , sehingga hal ini menunjukkan bahwa arus penerimaan semua kelompok produk secara umum tidak signifikan/nyata dipengaruhi oleh arus penerimaan portofolio secara umum.
Berdasarkan hasil analisis risiko dengan metode regresi single index yang terlihat pada Tabel 14, diperoleh bahwa kelompok produk beras SAE memiliki risiko portofolio tertinggi, yaitu 0,991 kali risiko rata-rata portofolio pemasaran, dan tingkat risiko terendah diperoleh pada kelompok produk OFER dan Top Soil yaitu sebesar -0,105 kali risiko rata-rata portofolio pemasaran. Sedangkan tingkat risiko kelompok produk PASTI dan Bio Mentari dan VIR (Vitura dan Virexi) masing-masing adalah sebesar 0,401 dan 0,023 kali risiko rata-rata portofolio pemasaran.
Berdasarkan pada Tabel 14, pada kelompok produk SAE dapat dilihat bahwa semakin tinggi nilai koefisien portofolio maka semakin tinggi pula penerimaan rata-ratanya, hal ini menunjukkan semakin tinggi penerimaan suatu produk maka semakin tinggi pula fluktuasi/risiko yang diakibatkannya. Namun tidak demikian pada kelompok produk lain. Pada kelompok produk PASTI dan Bio Mentari walaupun memiliki nilai koefisien portofolio yang tertinggi kedua setelah beras SAE, namun justru memiliki rata-rata penerimaan yang terendah diantara keempat kelompok produk lainnya. Begitu pula pada kelompok produk OFER dan Top Soil walaupun memiliki nilai koefisien portofolio terendah justru memiliki rata-rata penerimaan tertinggi dibandingkan kelompok produk VIR (Vitura dan Virexi) dan PASTI dan Bio Mentari. Hal tersebut di atas menunjukkan bahwa faktor kekhasan masing-masing kelompok produk dan faktor risiko non sistemik (seperti sifat koefisien korelasi antar produk, keputusan penambahan dan pengurangan alokasi modal, dan kinerja pemasaran), lebih dominan dalam mempengaruhi tingkat risiko secara keseluruhan..
Selain hal di atas dalam praktiknya, tingkat penerimaan yang diperoleh perusahaan dari kegiatan pemasaran sangat ditentukan oleh sikap manajemen dalam mengambil keputusan. Jika perusahaan bersikap menghindari risiko (risk averse), maka perusahaan akan menginvestasikan sebagian besar modalnya pada produk-produk yang memiliki koefisien portofolio beta yang kecil, karena risiko yang dihadapi perusahaan akan lebih rendah. Sebaliknya jika perusahaan berani mengambil risiko (risk seeker), maka perusahaan akan menginvestasikan sebagian modalnya pada produk-produk yang memiliki koefisien portofolio beta yang tinggi.
6. 3. Tingkat Risiko dan Keuntungan Optimal
Optimalisasi alokasi modal portofolio pemasaran dilakukan dengan cara menganalisis bagaimana pengalokasian modal yang dimiliki perusahaan untuk masing-masing produk agar memiliki risiko minimum.
Minimisasi risiko berarti minimisasi dari total nilai beta portofolio masing-masing produk yang diperoleh (lihat Tabel 14). Optimalisasi dilakukan dengan menggunakan linear programming metode LINDO 61 (output optimalisasi LINDO dapat dilihat pada Lampiran 11.
Fungsi tujuan yang ingin dicapai adalah bagaimana mengoptimalkan alokasi modal yang selama ini dilakukan LPS dengan pendekatan minimisasi risiko, sehingga nilai koefisien fungsi tujuan dari masing-masing produk diwakili oleh nilai beta portofolio masing-masing produk. Dengan demikian model optimalisasi portofolio dari penelitian ini secara lengkap adalah sebagai berikut:
Minimum Z : 0,991 X1 – 0,105 X2 + 0,401 X3 + 0,023 X4 1) X1 + X2 + X3 + X4 1
2) 0,81 X1 + 2,48 X2 + 7,39 X3 + 4,85 X4 1 3) 0,97 X1 +1,23 X2 + 1,98 X3 + 1,59 X4 1 4) 0,27 X1 + 4, 87 X2 + 58,85 X3 + 13,48 X4 1
Berdasarkan Tabel 15, hasil optimalisasi alokasi modal menunjukkan bahwa terjadi perbedaan antara alokasi modal aktual dengan alokasi modal pada kondisi optimal. Alokasi optimal merupakan alokasi modal yang dapat meminimumkan risiko portofolio, sehingga LPS harus menyesuaikan alokasi modal pada keempat kelompok produknya berdasarkan kondisi tersebut.
Dengan demikian, alokasi aktual kelompok produk beras SAE sebesar 92.61 persen akan mengalami penyesuaian menjadi 88,62 persen dengan penurunan sebesar 3,99 persen dari kondisi aktualnya, yang jika dikonversi ke dalam rupiah terjadi penurunan sebesar Rp 33.595.432 dari kondisi aktualnya sebesar Rp 841.990.790. Pada kelompok produk OFER dan Top Soil alokasi modal aktual sebesar 5,11 persen akan mengalami penyesuaian menjadi 11,38 persen dengan kenaikan alokasi sebesar 6,27 persen atau jika dikonversi ke dalam rupiah terjadi kenaikan sebesar Rp 2.915.346 dari kondisi aktualnya sebesar Rp 46.496.744. Sementara pada kelompok produk PASTI dan Bio mentari dan VIR (Vitura dan Virexi) alokasi modal sudah optimal, hal ini terlihat dari tidak adanya perbedaan nilai antara kondisi aktual dengan kondisi optimal. Namun peningkatan alokasi modal untuk kelompok produk VIR (Vitura dan Virexi) masih memungkinkan, karena jika ditinjau dari nilai koefisien korelasinya yang bernilai negatif terkecil, kombinasi produk ini dengan beras SAE dapat menekan risiko portofolio pemasaran perusahaan secara lebih baik.
Tabel 15. Perbandingan Alokasi Modal pada Tingkat Risiko Kondisi Optimal dengan Alokasi Modal pada tingkat Risiko Aktual dalam Persen
Alokasi
Kelompok Komoditas Aktual Optimal Persen
Beras SAE 92,61 88,62 3,99
OFER dan Top Soil 5,11 11,38 6,27
PASTI dan Bio Mentari 0,43 0,43 0
VIR (Vitura dan Virexi) 1,85 1,85 0
Keterangan : Turun sebesar, Naik sebesar
Penyesuaian alokasi modal yang dilakukan, perlu juga diikuti upaya-upaya untuk mengantisipasi dampak penyesuaian ini, upaya-upaya-upaya-upaya yang bisa dilakukan LPS dalam hal ini adalah meningkatkan apresiasi konsumen terhadap produk-produk LPS dan meningkatkan volume penjualan yakni dengan cara meningkatkan kegiatan promosi. Upaya promosi menjadi sangat penting dalam rangka meningkatkan permintaan konsumen, karena selama ini usaha promosi yang telah dilakukan dinilai masih kurang dan diduga menjadi salah satu faktor penyebab rendahnya tingkat penjualan perusahaan.
Selanjutnya berdasarkan Tabel 16, dari hasil analisis menunjukkan bahwa pada tingkat optimal terjadi penurunan risiko perusahaan dari Rp 975.487.240 menjadi Rp 921.889.040 atau terjadi penurunan risiko sebesar 5,5 persen.
Penurunan risiko ini juga diikuti dengan peningkatan tingkat keuntungan (gross margin) yaitu dari Rp 162.757.156 menjadi Rp 193.428.242 atau terjadi peningkatan keuntungan sebesar 18,84 persen. Dengan demikian dinilai bahwa optimalisasi yang dilakukan perusahaan akan memperoleh keuntungan ganda yaitu menurunkan nilai risiko dan meningkatkan keuntungan perusahaan.
Tabel 16. Perbandingan Tingkat Risiko dan Keuntungan pada Kondisi Optimal dengan Tingkat Risiko dan Keuntungan Aktual dalam Rupiah
Total Aktual Optimal Selisih Persen
Tingkat Risiko 975.487.240 921.889.040 53.598.200 5,5 Keuntungan 162.757.156 193.428.242 30.671.156 18,84
6. 4. Analisis Penggunaan Sumberdaya
Berdasarkan hasil optimalisasi terhadap penggunaan sumberdaya yang digunakan LPS pada tingkat risiko kondisi optimal, menunjukkan bahwa alokasi modal untuk kelompok produk PASTI dan Bio Mentari dan VIR (Vitura dan Virexi) telah habis terpakai. Pada kelompok produk beras SAE alokasi modal harus dikurangi 3,99 persen dari nilai aktualnya atau dikurangi sebesar Rp 33.595.432, pengurangan diduga dilakukan karena alokasi modal pada kelompok produk ini memberikan gross margin yang negatif terhadap arus penerimaan penjualan perusahaan. Sedangkan pada kelompok produk OFER dan Top Soil harus ditambah 6,27 persen dari nilai aktualnya atau ditambah sebesar Rp 5.286.679. Beban bagian operasional penjualan telah habis digunakan yang sekaligus merupakan pembatas yang bersifat aktif karena ketersediannya akan membatasi penurunan fungsi tujuan.
Pada kondisi aktual alokasi beban administrasi dan umum secara mayoritas mengalami kenaikan dari tahun sebelumnya, kenaikan sebesar 92,86 persen untuk perlengkapan kantor, 55,49 persen untuk telepon, 88,08 persen untuk administrasi, dan 88,58 persen untuk akomodasi umum. Kenaikan tersebut rata-rata di atas 50 persen, kondisi ini menggambarkan terjadi pemborosan (dapat dilihat pada Lampiran 12). Ketika dianalisis pemborosan ini terjadi karena LPS
masih dalam proses transisi perpindahan dan penataan kantor yang baru. Dengan demikian masih ada peluang untuk melakukan penghematan setelah masa tersebut.
Berdasarkan hasil optimalisasi, pada kondisi optimal ternyata untuk komponen beban administrasi dan umum masih dapat ditekan. Penghematan biaya ini dapat dilakukan sebesar Rp 6.319.992 atau sebesar 14 persen dari nilai aktualnya.
Pengalihan alokasi modal dari kelompok produk beras SAE kepada kelompok produk OFER dan Top Soil, menyebabkan terjadinya penurunan komponen biaya dan juga menurunan harga pokok penjualan, yang akhirnya memberikan kontribusi positif terhadap keuntungan. Selain itu peningkatan keuntungan juga diduga disebabkan oleh adanya penghematan beban administrasi dan umum. Hasil analisis terhadap penggunaan sumberdaya secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 17.
Tabel 17. Nilai Konversi Nilai Slack/Surplus dan Dual dari Model Optimalisasi Risiko
Minimum Portofolio Beta (Rp) Jenis Kendala (Rp) Slack/Surplus Dual
Gross Margin 0 -1,50
Beban Bagian Penjualan 0 0,66
Beban Bagian Adm dan Umum 6.319.9920 0
Alokasi Modal Beras SAE 33.595.432 0
Alokasi Modal OFER dan Top Soil 2.915.346 0
Alokasi Modal PASTI dan Bio Mentari 0 3,73
Alokasi Modal VIR (Vitura dan Virexi) 0 1,68
6. 5. Analisis Kepekaan
Kondisi optimal dapat berubah sebagai akibat dari perubahan nilai-nilai yang terdapat dalam model yang digunakan. Namun dalam analisis model optimalisasi risiko ini, perubahan yang dilakukan hanya terbatas pada nilai ruas kanan kendala saja. Hal ini dilakukan mengingat koefisien fungsi tujuan merupakan nilai estimasi terhadap penerimaan perusahaan sehingga perubahan pada nilai fungsi tujuan tidak dapat dilakukan.
Pengaruh perubahan nilai ruas kanan kendala terhadap kondisi optimal dapat dijelaskan sebagai berikut. Jika perubahan yang terjadi masih berada dalam batas selang kepercayaan, maka hasil pemecahan optimal tidak akan mengalami perubahan. Selang kepercayaan tersebut terdiri dari batas minimal atau batas penurunan (allowable decrease) dan batas maksimal atau batas kenaikan (allowable increase). Batas minimal menunjukkan besarnya batas penurunan nilai ruas kanan kendala yang diperbolehkan agar alokasi modal yang optimal tidak berubah. Sedangkan batas maksimal menunjukkan besarnya kenaikan nilai ruas kanan kendala yang diperbolehkan tanpa merubah alokasi modal optimal. Selama perubahan yang terjadi masih berada pada dalam selang kepercayaan, maka hasil pemecahan optimal tidak akan mengalami perubahan. Namun Jika perubahan ruas kanan kendala berada di luar selang kepercayaan tersebut, maka kondisi pemecahan optimal akan berubah.
Tabel 18. Nilai Konversi Selang Kepercayaan Kendala pada Model Optimalisasi Risiko
Minimum Portofolio Beta (Rp) Jenis Kendala (Rp) Aktual Maksimum Minimum Penggunaan Modal 909.206.844 929.482.157 850.653.923
Gross Margin 162.757.156 193.428.242 infinity
Beban Bagian Penjualan 85.758.041 85.818.072 85.672.283 Beban Bagian Adm dan Umum 45.142.800 infinity 38.822.808 Alokasi Modal Beras SAE 841.990.790 infinity 833.402.484 Alokasi Modal OFER dan Top Soil 46.496.744 46.817.571 infinity Alokasi Modal PASTI dan Bio Mentari 3.862.336 infinity 3.718.675 Alokasi Modal VIR (Vitura dan Virexi) 16.856.974 infinity 16.573.777
Berdasarkan Tabel 18, apabila LPS akan tetap mempertahankan risiko pada tingkat optimal dengan asumsi risiko minimum, maka perusahaan hanya diperbolehkan meningkatkan penggunaan modal hingga sebesar Rp 929.482.157 saja atau hanya naik sebesar Rp 20.275.313, sedangkan pengurangan penggunaan modal hanya diperbolehkan hingga sebesar Rp 850.653.923 atau turun sebesar Rp 58.522.921.
Selanjutnya LPS juga dapat meningkatkan gross margin hingga Rp 193.428.242 atau naik sebesar 18,84 persen dari nilai aktualnya. Peningkatan ini haruslah menjadi pertimbangan perusahaan terhadap daya saing dan citra produk, karena kenaikan gross margin secara umum dapat menyebabkan meningkatnya harga jual produk sehingga perusahaan harus bisa mengantisipasi hal ini.
Selain itu pada Tabel 18, beban administrasi dan umum masih dapat diturunkan hingga sebesar Rp 38.822.808 atau turun sebesar Rp 6.319.992.
Sedangkan beban bagian operasional penjualan juga masih dapat ditingkatkan hingga Rp 85.818.072 atau naik sebesar Rp 60.031, dan dapat diturunkan hingga Rp 85.672.283 atau turun sebesar Rp 85.758.
Lebih lanjut, alokasi modal pada kelompok produk beras SAE masih dapat diturunkan hingga Rp 833.402.484 atau turun sebesar Rp 8.588.306, sedangkan pada kelompok produk OFER dan Top soil alokasi modal masih dapat ditingkatkan hingga Rp 46.817.571 atau naik sebesar Rp 320.827.
Khusus untuk kondisi kisaran selang kepercayaan infinity, perusahaan masih mempunyai kisaran penambahan atau pengurangan yang bersifat tidak terbatas, tetapi khusus gross margin secara logika perusahaan tidak mungkin akan melakukan pengurangan/penurunan.
6. 6. Rekomendasi Hasil Optimalisasi Terhadap Kondisi Perusahaan
Pencapaian hasil optimalisasi akan sangat tergantung pada sikap pihak manajemen LPS dalam menghadapi risiko. LPS perlu mengurangi alokasi modal pada kelompok produk beras SAE, pengurangan diduga dapat menurunkan biaya, apalagi mengingat produk ini memiliki komponen biaya yang tinggi.
Selain itu LPS sebaiknya menambah alokasi modal untuk kelompok produk OFER dan Top Soil. Penambahan bisa berasal dari pengurangan alokasi untuk beras SAE. Penambahan modal akan mampu mendorong meningkatnya kinerja pemasaran, yang harapannya berimplikasi kepada meningkatnya preferensi konsumen terhadap produk ini, apalagi mengingat koefisien korelasinya yang negatif, produk ini berpotensi mendorong meningkatnya gross margin Begitu pun juga sifat yang dimiliki oleh kelompok produk VIR (Vitura dan Virexi).
Lembaga Pertanian Sehat juga sebaiknya melakukan penghematan beban administrasi dan umum, seperti beban perlengkapan kantor, telepon, administrasi, penjamuan dan rapat, akomodasi umum, dan beban lain-lain.
Karena dengan penghematan yang dilakukan dapat memberikan kontribusi positif terhadap keuntungan perusahaan.
Kondisi di atas dapat terwujud jika LPS juga berusaha mengatasi permasalahan pemasaran, terutama turunnya volume penjualan pada produk PASTI dan Bio Mentari dan VIR (vitura dan Virexi), penjualan kedua produk ini harus ditingkatkan. Begitu pula pada kelompok produk yang lain. Selain itu, terjadinya peningkatan gross margin berdampak pada terjadinya kenaikan harga jual produk. Oleh karena itu LPS harus menyiapkan upaya antisipasi dampak tersebut. LPS perlu meningkatkan daya saing dan citra produk agar apresiasi konsumen terhadap produk LPS meningkat. Dengan seluruh tindakan yang dilakukan harapannya LPS dapat menekan risiko secara keseluruhan dan meningkatkan keuntungan.
VII. KESIMPULAN DAN SARAN
7. 1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis single index portofolio, diperoleh tingkat risiko penerimaan dari masing-masing kelompok produk. Besarnya tingkat risiko tersebut adalah sebagai berikut, beras SAE sebesar 0,991, OFER dan Top Soil sebesar -0,105, PASTI dan Bio Mentari sebesar 0,401, dan VIR (Vitura dan Virexi) sebesar 0,023.
Berdasarkan kondisi aktual, pada periode Januari – Desember 2008 LPS mengalokasikan 92,61 persen modal pada kelompok produk beras SAE, 5,11 persen modal pada kelompok produk OFER dan Top Soil, 0,43 persen modal pada kelompok produk PASTI dan Bio Mentari, dan 1,85 persen modal pada kelompok produk VIR (Vitura dan Virexi). Setelah melakukan optimalisasi, diperoleh bahwa kombinasi alokasi modal pada kelompok produk PASTI dan Bio Mentari dan VIR (Vitura dan Virexi) sudah optimal,
sedangkan pada kelompok produk lainnya belum optimal. Alokasi modal optimal untuk kelompok produk beras SAE adalah sebesar 88,62 persen atau turun sebesar 3,99 persen dari alokasi aktualnya, sedangkan untuk
sedangkan pada kelompok produk lainnya belum optimal. Alokasi modal optimal untuk kelompok produk beras SAE adalah sebesar 88,62 persen atau turun sebesar 3,99 persen dari alokasi aktualnya, sedangkan untuk