IV. METODE PENELITIAN
4.4 Metode Pengolahan dan Analisis Data
4.4.2 Analisis Risiko
Analisis risiko yang digunakan dalam penelitian ini adalah ukuran untuk menilai penyimpangan. Penyimpangan dalam hal ini diartikan sebagai selisih antara target atau harapan perusahaan dengan realita yang diterima. Bentuk- bentuk alat ukur yang digunakan adalah instrumen dasar dalam ilmu statistik yaitu: ragam (variance), simpangan baku (standard deviation), dan koefisien variasi (coefficient variation). Ukuran-ukuran simpangan ini juga dibantu oleh alat ukur lainnya yaitu perhitungan peluang dan expected return.
4.4.2.1 Analisis Risiko Tunggal
Menurut Darmawi (2010), dari sudut pandang empiris maka probabilitas dapat dipandang sebagai frekuensi terjadinya event dalam jangka panjang yang dinyatakan dalam persentase. Dalam perhitungan nilai risiko nilai peluang menjadi sangat penting karena akan sangat menentukan nilai dan besaran risiko yang dihadapi perusahaan. Probabilitas adalah nilai atau angka yang terletak antara 0 dan 1 yang diberikan kepada masing-masing kejadian. Apabila nilai suatu peluang adalah satu, maka hal tersebut merupakan sebuah kepastian. Berarti peristiwa yang diperkirakan pasti terjadi.
Peluang dari suatu kejadian pada kegiatan usaha dapat diukur berdasarkan pada pengalaman yang telah dialami pelaku bisnis dalam menjalankan kegiatan usaha sayuran organik. Total peluang dari beberapa kejadian berjumlah satu. Pengukuran peluang (P) diperoleh dari frekuensi kejadian pada setiap kondisi yang dibagi dengan periode waktu selama kegiatan berlangsung. Secara sistematis dapat dituliskan sebagai berikut (Darmawi 2010):
Keterangan:
f = Frekuensi kejadian atau banyaknya observasi T = Periode waktu proses produksi (10 Periode)
28 Penelitian ini mempunyai nilai peluang yang sama, dengan nilai n (frekuensi kejadian atau banyaknya observasi) sebanyak 10. Asumsinya bahwa setiap kejadian atau setiap periode produksi memiliki peluang yang sama untuk mengalami risiko.
Penyelesaian pengambilan keputusan yang mengandung risiko dapat dilakukan dengan menggunakan Expected return. Expected return adalah jumlah dari nilai-nilai yang diharapkan terjadi dari peluang masing-masing dari suatu kejadian. Rumus Expected return dituliskan sebagai berikut (Elton dan Gruber, 1995):
Pi menunjukkan nilai peluang dari suatu kejadian di masing-masing kondisi. Peluang dari setiap kejadian diasumsikan relatif sama karena data yang tersedia dari setiap kejadian sulit dinilai mana peluang yang paling tinggi atau rendah. Nilai peluang dihitung dengan cara yaitu satu dibagi dengan total periode waktu produksi, sehingga nilai expected return-nya merupakan nilai rata-rata dari total nilai produktivitas atau pendapatan tersebut.
Dimana : E (Rij) = Expected return Ri = Return (Produktivitas)
n = Jumlah kejadian = 10
i = Kejadian (1,2,3…., 10)
j = Usaha sayuran organik (1 = Brokoli, 2 = Bayam hijau, 3 = Tomat, 4 = Wortel)
Penilaian risiko dilakukan dengan mengukur nilai penyimpangan yang terjadi. Menurut Elton dan Gruber (1995), terdapat beberapa ukuran risiko diantaranya sebagai berikut:
a. Ragam (Variance)
Pengukuran variance dari return merupakan penjumlahan selisih kuadrat dari return dengan expected return dikalikan dengan peluang dari setiap kejadian. Nilai variance dapat dituliskan dengan rumusan pengukuran sebagai berikut (Elton dan Gruber, 1995):
29 Keterangan:
σi2 = Variance dari return masing-masing komoditi Pij = Peluang dari suatu kejadian
Rij = Return /Nilai Penjualan
ERi = Expected return dari masing-masing komoditi
Dari nilai variance dapat menunjukkan bahwa semakin kecil nilai variance maka semakin kecil penyimpangannya sehingga semakin kecil risiko yang dihadapi dalam melakukan kegiatan usaha tersebut.
b. Simpangan Baku (Standard deviation)
Standard deviation dapat diukur dari akar kuadrat dari nilai variance. Risiko dalam penelitian ini berarti besarnya fluktuasi nilai penjualan, sehingga semakin kecil nilai standard deviation maka semakin rendah risiko yang dihadapi dalam kegiatan usaha. Secara matematis pengukuran standard deviation dapat dituliskan sebagai berikut (Elton dan Gruber, 1995) :
Keterangan:
σi2 = Variance
σi = Standard deviation
Makna dari ukuran standard deviation seperti halnya variance, yaitu semakin kecil nilai standard deviation, maka semakin rendah risiko yang dihadapi dalam kegiatan usaha.
c. Koefisien Variasi (Coefficient variation)
Coefficient variation diukur dari rasio standard deviation dengan return yang diharapkan atau ekspektasi return (expected return). Semakin kecil nilai coefficient variation maka akan semakin rendah risiko yang dihadapi. Pengukuran coefficient variation sebagai berikut (Elton dan Gruber 1995):
30 Keterangan :
CV = Coefficient variation dari masing-masing komoditi
σi = Standard deviation dari masing-masing komoditi ERij = Expected return dari masing-masing komoditi
Variance dan standart deviation merupakan ukuran absolute dan tidak mempertimbangkan risiko dalam hubungannya dengan hasil yang diharapkan. Untuk mempertimbangkan aset dengan return yang diharapkan berbeda, pelaku bisnis dapat menggunakan coefficient variation. Coefficient variation merupakan salah satu alternatif dari berbagai kegiatan usaha dengan mempertimbangkan risiko yang dihadapi dari setiap kegiatan usaha untuk setiap return yang diperoleh.
4.4.2.2 Analisis Risiko pada Kegiatan Usaha Diversifikasi
Kegiatan usaha diversifikasi juga tisak terlepas dari risiko usaha seperti halnya kegiatan usaha spesialisasi. Risiko yang dihadapi disebut dengan risiko portofolio. Untuk mengukur risiko portofolio dapat dilakukan dengan menghitung variance gabungan dari beberapa kegiatan usaha. Diversifikasi yang dilakukan pada perusahaan adalah dalam melakukan pola tanam tumpangsari. Komoditi yang dianalisis dalam kegiatan diversifikasi adalah kombinasi dua, tiga dan empat komoditi.
Fraksi portofolio atau bobot komoditi yang diperoleh pada masing-masing komoditi ditentukan dari perbandingan luas lahan komoditi dengan total luas lahan yang diusahakan pada kegiatan portofolio tersebut. Total bobot dari beberapa kegiatan portofolio berjumlah satu. Cara menghitung bobot portofolio pada kombinasi dua komoditi sebagai berikut:
W2(i) =
W2(j) =
Keterangan : W2(i) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi i W2(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi j
i = Komoditi sayuran brokoli/tomat/bayam hijau/wortel j = Komoditi sayuran brokoli/tomat/bayam hijau/wortel
31 Cara menghitung bobot portofolio pada kombinasi tiga komoditi sebagai berikut:
W3(i) =
W3(j) =
W3(k) =
Keterangan : W3(i) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi i W3(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi j W3(k) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi k
i = Komoditi sayuran brokoli/tomat/bayam hijau/wortel j = Komoditi sayuran brokoli/tomat/bayam hijau/wortel k = Komoditi sayuran brokoli/tomat/bayam hijau/wortel
Cara menghitung bobot portofolio pada kombinasi empat komoditi sebagai berikut:
W4(i) =
W4(i) =
W4(i) =
W4(i) =
Keterangan : W4(i) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi i W4(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi j W4(k) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi k W4(l) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi l
i = Komoditi sayuran brokoli/tomat/bayam hijau/wortel j = Komoditi sayuran brokoli/tomat/bayam hijau/wortel k = Komoditi sayuran brokoli/tomat/bayam hijau/wortel l = Komoditi sayuran brokoli/tomat/bayam hijau/wortel
Total luas lahan untuk keempat komoditas tersebut adalah 3.760 m2. Lahan untuk komoditas brokoli, tomat, bayam hijau, dan wortel secara berurutan adalah 1.750 m2, 455 m2, 1085 m2, dan 470 m2. Adapun nilai fraksi untuk setiap gabungan komoditas dapat dilihat pada Tabel 5.
32
Tabel 4. Nilai Fraksi untuk Setiap Gabungan Komoditas
No Kombinasi Fraksi (m 2 ) B t bh W 1 b+t 0.79 0.21 2 b+bh 0.62 0.38 3 b+w 0.79 0.21 4 t+bh 0.30 0.70 5 t+w 0.49 0.51 6 bh+w 0.70 0.30 7 b+t+bh 0.53 0.14 0.33 8 b+t+w 0.65 0.17 0.18 9 b+bh+w 0.53 0.33 0.14 10 t+bh+w 0.27 0.50 0.23 11 b+t+bh+w 0.46 0.12 0.29 0.13
Keterangan: b = brokoli bh = bayam hijau
t = tomat w = wortel
Setelah fraction portofolio atau bobot pada setiap kombinasi komoditi diperoleh, dilakukan perhitungan expected return portofolio tiap kombinasi komoditi. Cara menghitung expected return portofolio kombinasi dua komoditi sebagai berikut:
E(Rp)2 = [E(Ri) x W2(i)] + [E(Rj) x W2(j)]
Keterangan : E(Rp)2 = Expected return portofolio kombinasi dua komoditi E(Ri) = Expected return komoditi i
E(Rj) = Expected return komoditi j
W2(i) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi i W2(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi j
Cara menghitung expected return portofolio kombinasi tiga komoditi sebagai berikut:
E(Rp)3 = [E(Ri) x W3(i)] + [E(Rj) x W3(j)] + [E(Rk) x W3(k)]
Keterangan : E(Rp)3 = Expected return portofolio kombinasi dua komoditi E(Ri) = Expected return komoditi i
E(Rj) = Expected return komoditi j E(Rk) = Expected return komoditi k
W3(i) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi i W3(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi j W3(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi k
33 Cara menghitung expected return portofolio kombinasi empat komoditi sebagai berikut:
E(Rp)4 = [E(Ri) x W4(i)] + [E(Rj) x W4(j)] + [E(Rk) x W4(k)] + [E(Rl) x W4(l)]
Keterangan : E(Rp)4 = Expected return portofolio kombinasi dua komoditi E(Ri) = Expected return komoditi i
E(Rj) = Expected return komoditi j E(Rk) = Expected return komoditi k E(Rl) = Expected return komoditi l
W4(i) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi i W4(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi j W4(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi k W4(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi l
Selanjutnya, setelah expected return portofolio tiap kombinasi komoditi diperoleh, dilakukan perhitungan variance portofolionya dengan memasukkan bobot portofolio ke dalam rusmus. Jika diversifikasi dilakukan pada kombinasi dua komoditi, maka rumus variance gabungan dituliskan sebagai berikut (Elton dan Gruber 1995):
σp2 = W2(i)2σi2 + W2(j)2σj2 + 2 W2(i) W2(j) ρijσj σpj Keterangan :
W2(i) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi i W2(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi j σi = Variance brokoli/tomat/bayam hijau/wortel σj = Variance brokoli/tomat/bayam hijau/wortel ρij = Nilai koefisien korelasi diantara aset i dan j
Covariance antara kedua aktiva i dan j dihitung dengan menggunakan persamaan berikut (Elton dan Grubber 1995):
Keterangan :
ρij = Nilai koefisien korelasi diantara i dan j = +1
σi = Standard deviation brokoli/tomat/bayam hijau/wortel
σj = Standard deviation brokoli/tomat/bayam hijau/wortel
Menurut Diether (2009) untuk menghitung besarnya variance gabungan kombinasi tiga aset dapat dituliskan sebagai berikut:
34
σ
p2 = W3(i)2 σi2 + W3(j)2 σj2 + W3(k)2 σk2 + 2 W3(i) W3(j) ρij σj σpj + 2 W3(i) W3(k) ρikσi σk + 2 W3(j) W3(k) ρjkσj σkKeterangan:
W3(i) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi i W3(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi j W3(k) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi k σi = Variance brokoli/tomat/bayam hijau/wortel σj = Variance brokoli/tomat/bayam hijau/wortel σk = Variance brokoli/tomat/bayam hijau/wortel ρij = Nilai koefisien korelasi diantara aset i dan j ρik = Nilai koefisien korelasi diantara aset i dan k ρkl = Nilai koefisien korelasi diantara aset k dan l
Jika investasi untuk kombinasi empat komoditi, maka dapat dituliskan sebagai berikut (Diether 2009) :
σ
p2 = W4(i)2 σi2 + W4(j)2 σj2 + W4(k)2 σk2 + W4(k)2 σk2 + 2 W4(i) W4(j) ρijσj σpj + 2 W4(i) W4(k) ρikσi σk + 2 W4(i) W4(l) ρilσi σl + 2 W4(j) W4(k) ρjk σj σk + 2 W4(j) W4(l) ρjlσj σl + 2 W4(k) W4(l) ρklσk σlKeterangan:
W4(i) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi i W4(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi j W4(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi k W4(j) = Bobot Portofolio kombinasi dua komoditi l σi = Variance brokoli/tomat/bayam hijau/wortel σj = Variance brokoli/tomat/bayam hijau/wortel σk = Variance brokoli/tomat/bayam hijau/wortel σl = Variance brokoli/tomat/bayam hijau/wortel ρij = Nilai koefisien korelasi diantara aset i dan j ρik = Nilai koefisien korelasi diantara aset i dan k ρil = Nilai koefisien korelasi diantara aset i dan l ρjk = Nilai koefisien korelasi diantara aset j dan k ρjl = Nilai koefisien korelasi diantara aset j dan l ρkl = Nilai koefisien korelasi diantara aset k dan l
Tahap selanjutnya sama dengan perhitungan risiko pada kegiatan spesialisasi, yaitu dengan mencarai nilai standard deviation dari hasil pengakaran variance portofolio dan mencari nilai coefficient variation dengan cara membagi standard deviation dengan expected return portofolio masing-masing kombinasi komoditi.
35