FRONTIER TRANSLOG

Abstrak

Usaha tani bawang merah di Indonesia merupakan tumpuan utama kehidupan petani di pedesaan, namun produktivitas belum optimal dibandingkan produktivitas dari negara lain seperti dari Thailand. Banyak faktor yang mempengaruhi produktivitas bawang merah di Indonesia sehingga belum optimal, salah satu di antaranya adalah tingginya serangan organisme pengganggu tanaman (OPT). Dalam rangka mengendalikan OPT, petani banyak menggunakan pestisida sebagai pendekatan praktis, namun penggunaan pestisida cenderung berlebihan sehingga berpotensi negatif terhadap lingkungan. Pada sisi lain usaha tani semakin dituntut untuk ramah lingkungan. Berdasarkan latar belakang tersebut, telah dilakukan penelitian untuk melihat efisiensi lingkungan dengan pendekatan analisis regresi stochastic frontier translog. Tujuan penelitian ini adalah: 1) melihat pengaruh beberapa input produksi konvensional dan pengaruh kelebihan penggunaan pestisida terhadap produksi bawang merah menggunakan regresi stochastic frontier translog, 2) menganalisis efisiensi teknis dan efisiensi lingkungan, dan 3) menganalisis efek inefisiensi teknis pada usaha tani bawang merah. Penelitian dilakukan di Kabupaten Nganjuk provinsi Jawa Timur, survei telah dilaksanakan pada bulan Oktober dan November 2013. Berdasarkan hasil analisis regresi stochastic forontier translog diperoleh hasil pendugaan fungsi regresi, dimana variabel input produksi konvensional seperti bibit, penggunaan pupuk organik dan tenaga kerja baik secara sendiri-sendiri maupun bentuk kuadrat dan interaksinya berpengaruh nyata pada produksi bawang merah. Usaha tani bawang merah belum mencapai tingkat efisiensi lingkungan, karena nilai EEnv rata-rata hanya sebesar 0.5674. Begitu juga nilai efisiensi teknis belum tercapai, karena diperoleh nilai ET rata-rata sebesar 0.6107. Analisis dari aspek inefisiensi teknis menunjukkan hanya pengaruh akses ke kelompok tani yang berpengaruh nyata, dimana petani yang memiliki akses ke kelompok tani berpengaruh terhadap efisiensi teknis.

Key words: Regresi stochastic frontier translog, efisiensi lingkungan, efisiensi teknis, efek inefisiensi teknis dan usaha tani bawang merah

Abstract

Shallot farming in Indonesia has become the predominant of farmers life support in the country side, but compared to the productivity of other countries such as Thailand its not yet reach optimal productivity. Many factors that affect the productivity of shallot in Indonesia so that has not reached the optimal productivity, one of them is the pest and plant diseses. In order to controll the pest

and plant diseases the farmers use lots of pesticide as a practical approach. But the use of pesticide tend to be excessive so it potentially negative environmental. At the other side the farming business should be environmentally friendly to create sustainable business in the future. Base on that a research has been done to see the environment efficiency thru the analysis of stochastic frontier translog regression approach. The objective of the research are : 1) to see the influence of some conventional production input and the influence of pesticide surplus against the shallot production using stochastic frontier translog (TL) regression, 2) to analyse the technical efficiency and environmental efficiency, and 3) to analyse the inefficiency technical effect on shallot farming. The research held in Nganjuk Regency of East Java Province, Indonesia, in October and November 2013. The results of stochastif frontier translog (TL) regression analysis can be inferred that some conventional production inputs variables such as seeds, the use of organic fertilizer and labor either individually or in quadratic forms, their interact significantly in shallot production. The shallot farming has not reach the environmental efficiency level because the average of EEnv only 0.5674. And so the technical efficiency towards shallot farming due to its average of ET is 0.6107. The analysis of technical inefficiency aspect shown that only the influence of access to farmer group that had visible influence, where the farmer with access to the farmer group technically is more efficent .

Keywords : Stochastic frontier translog regression, environmental efficency/EEnv, technical efficency, effect of technical inefficiency and shallot farming

Pendahuluan Latar Belakang

Usaha tani bawang merah di Indonesia menjadi tumpuan utama kehidupan petani di pedesaan, pada tahun 2013 diketahui ada 226.23 ribu rumah tangga yang mengusahakan bawang merah, jumlahnya mengalami penurunan sebesar 31.06 persen dibandingkan tahun 2003 (BPS 2014). Produktivitas bawang merah yang dihasilkan petani Indonesia masih belum optimal dibandingkan petani dari negara produsen bawang merah lainnya. Rata-rata produktivitas bawang merah yang dihasilkan petani Indonesia hanya sebesar 9.69 ton per hektar, masih lebih rendah dari produktivitas bawang merah petani di Thailand yang bisa mencapai 26.56 ton per hektar (FAO 2013). Menurut Sasmito (2010), tidak optimalnya produktivitas bawang merah di Indonesia disebabkan oleh beberapa faktor, yaitu teknik budi daya yang digunakan petani belum tepat, pengaruh faktor lingkungan yang tidak dapat dikendalikan dan serangan organisme pengganggu tanaman (OPT). Khusus serangan OPT pada tanaman bawang merah, menjadi salah satu faktor yang ditakuti petani karena sangat berbahaya dan berpengaruh langsung terhadap kerusakan tanaman sehingga produksi menurun. Dibiyantoro (1990) dalam penelitiannya melaporkan penurunan produksi bawang merah petani yang diakibatkan oleh serangan hama ulat bawang bisa mencapai 45 persen sampai 57

persen. Penelitian lain menunjukkan pengaruh serangan Thrips tabaci di India dapat menurunkan produksi 10 sampai 15 persen (Dinakaran et al. 2013).

Udiarto et al. (2005) menyebutkan, OPT yang dominan menyerang tanaman bawang merah terdiri dari dua katagori, yaitu serangan yang diakibatkan oleh hama tanaman dan oleh penyakit. Hama yang sering menyerang tanaman adalah ulat bawang (Spodoptera exigua), ulat grayak (Spodoptera litura), trips (Thrips tabaci), lalat penggorok daun (Liriomyza chinensis) dan orong-orong (Gryllotalpa spp.), sedangkan penyakit yang sering menyerang bawang merah adalah bercak ungu (Alternaria porii), antraknose (Colletotrichum gloeosporiodes) dan layu fusarium (Fusarium oxysporum).

Data serangan OPT yang dipublikasikan oleh Unit Pelaksana Teknis Proteksi Tanaman Pangan dan Hortikultura (UPT PTPH) Jawa Timur menunjukkan terjadinya peningkatan serangan hama dan penyakit selama beberapa tahun terakhir. Serangan OPT dari tahun 2006 sampai 2010 di Jawa Timur untuk hama ulat bawang meningkat 34.32 persen, trips 80.19 persen dan mati pucuk (Stemphylium) 28.93 persen. Bahkan peningkatan serangan dari tahun 2011 ke tahun 2012 masih cukup tinggi, untuk serangan ulat bawang meningkat 18.38 persen, trips 274.53 persen dan mati pucuk 87.53 persen. Khusus untuk serangan ulat grayak, peningkatan serangan dari tahun 2011 ke tahun 2012 mencapai 133.85 persen (UPT PTPH Jatim 2013).

Dalam rangka mengendalikan serangan OPT, pada umumnya petani menggunakan pestisida sebagai pilihan utama yang dianggap paling praktis. Penggunaan pestisida dalam rangka mengendalikan serangan OPT bawang merah cenderung tidak tepat, baik itu tepat jenis, tepat cara, tepat dosis, tepat sasaran dan tepat waktu atau disebut lima tepat. Hasil penelitian (Riyanti 2011) menunjukkan penggunaan pestisida untuk tanaman bawang merah di Brebes tidak mengikuti kaidah lima tepat, dimana petani menyemprot berdasarkan periode 3 sampai 4 hari. Dosis yang digunakan pada penelitian tersebut adalah: insektisida 6.27 liter per hektar, fungisida sebesar 9.28 kg per hektar dan perekat 3.28 liter per hektar. Dinakaran et al. (2013) juga melaporkan, petani di India melakukan penyemprotan pestisida setiap 2 sampai 3 hari sekali dalam merawat tanaman bawang tanpa memperhitungkan tingkat serangan OPT.

Seperti kebanyakan petani pada umumnya, responden petani bawang merah pada penelitian ini juga sangat tergantung dengan pestisida dalam mengendalikan serangan OPT. Hasil wawancara dengan responden diperoleh informasi berikut: pengendalian OPT menggunakan insektisida dilakukan oleh seluruh responden, sebanyak 99 persen responden menggunakan fungisida, herbisida digunakan oleh 95 persen responden dan penggunaan perekat hanya dilakukan oleh 36 responden. Kebiasaan penyemprotan pestisida oleh petani bawang merah pada penelitian ini rata-rata 5 hari sekali.

Penggunaan pestisida sebagai input produksi telah diketahui sangat efektif dalam mengendalikan serangan OPT pada tanaman bawang merah, sehingga pertumbuhan tanaman tidak terganggu dan menghasilkan produksi maksimal (Riyanti 2011). Pada sisi lain penggunaan pestisida memiliki resiko negatif yang signifikan pada manusia dan organisme lain. Pada manusia, paparan pestisida dapat meningkatkan risiko pada kesehatan yang bersifat merugikan dalam jangka panjang, di antaranya: gangguan sensorik, iritasi mata, reaksi dermatologi, kerusakan hati, gangguan pernafasan, risiko kanker meningkat, risiko terhadap

janin, gangguan endokrin, dampak imunologi, dan banyak lainnya (Calvert et al. 2008). Organisme lain juga menanggung konsekuensi yang tidak diinginkan dari penggunaan pestisida, yaitu terganggunya keberadaan musuh alami, organisme dalam tanah dan binatang berguna lainnya. Oleh karena dampak serius yang berhubungan dengan penggunaan pestisida pertanian terhadap kesehatan manusia dan lingkungan, maka timbul gerakan menuju penurunan penggunaan pestisida dan mengintegrasikannya dengan pendekatan non-toksik untuk pengendalian hama (Gretz et al. 2011). Pendekatan non-toksik umumnya sering disebut sebagai Pengendalian Hama Terpadu (PHT), penerapan dalam jangka panjang diharapkan akan memberikan perbaikan pada kondisi lingkungan atau kondisi lingkungan memiliki sifat keberlanjutan.

Untuk melihat seberapa besar pengaruh penggunaan pestisida bersamaan dengan penggunaan input produksi lain pada usaha tani bawang merah terhadap aspek lingkungan, maka telah dilakukan penelitian efisiensi lingkungan usaha tani bawang merah. Analisis efisiensi lingkungan dilakukan melalui pendekatan metode regresi stochastic frontier translog (Reinhard 1999; Coelli 1996), dengan variabel penciri adalah kelebihan penggunaan pestisida.

Input produksi yang dianggap merugikan lingkungan dijadikan indikator atau penciri untuk melakukan analisis efisiensi lingkungan. Mkhabella (2011) menyebut input yang merugikan lingkungan dengan istilah environmentally decrimental variable dan Zhengfei (2005) menyebutnya dengan damage abatement input. Kedua peneliti memasukkan variabel tersebut pada persamaan regresi translog. Indikator yang digunakan dalam analisis efisiensi lingkungan adalah kelebihan dalam penggunaan pestisida, dimana kelebihan tersebut terjadi karena dosis yang digunakan cenderung berlebihan, sehingga berpotensi merugikan lingkungan (Harsanti 2007; Hidayat et al. 2010).

Tujuan

Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) melihat pengaruh input produksi konvensional dan pengaruh kelebihan pemggunaan pestisida terhadap produksi bawang merah menggunakan regresi stochastic frontier translog, 2) menganalisis efisiensi teknis dan efisiensi lingkungan, dan 3) menganalisis efek inefisiensi teknis.

Metode Penelitian dan Analisis Data Area Studi

Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Nganjuk, Provinsi Jawa Timur. Pemilihan Kabupaten Nganjuk sebagai wilayah penelitan dilandasi bahwa kabupaten tersebut merupakan salah satu sentra produksi bawang merah di Indonesia yang memberikan kontribusi sebesar 12.08 persen terhadap produksi nasional. Lokasi kecamatan yang dipilih secara sengaja (Purposive) meliputi kecamatan Rejoso, Sukomoro, Bagor dan Wilangan.

Responden

Pemilihan sampel responden pada penelitian ini dilakukan melalui dua tahap. Tahap satu, dipilih empat kecamatan sentra bawang merah secara purposive yaitu Kecamatan Rejoso, Sukomoro, Bagor dan Wilangan dan tahap kedua, dipilih responden secara acak (simple random sampling) sehingga diperoleh sebanyak 179 responden.

Pengumpulan Data

Pengumpulan data primer dilakukan dengan cara wawancara kepada responden baik menggunakan kuesioner terstruktur maupun diskusi, serta pengamatan langsung terhadap kegiatan di lokasi penelitian untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Daftar pertanyaan terdiri dari karakteristik responden dan usaha taninya, data produksi, biaya input usaha tani dan penerimaan usaha tani bawang merah, serta berbagai permasalahan yang dihadapi petani. Pengumpulan data dilakukan pada bulan Oktober dan November 2013.

Analisis Data

Analisis data untuk melihat pengaruh input produksi terhadap produksi bawang merah dilakukan melalui pendekatan regresi stochastic frontier translog (TL), dimana input yang berpotensi merugikan lingkungan (Z) adalah kelebihan penggunaan pestisida. Kelebihan pestisida dihitung dari selisih dosis pestisida anjuran sesuai tertuang dalam kemasan komersial dengan dosis riil petani per luas lahan. Model regresi stochastic frontier translog disajikan dalam bentuk persamaan operasional sebagai berikut:

















    



 5 1 2 , 3 9 2 , 2 8 2 , 1 7 6 , 0 ln ln 0.5* ln 0.5* ln 0.5* ln ln j i i i i i j j i X Z X X X Y      



ln



 0.5*



ln



 0.5*(ln ln ) 0.5*(ln ln ) * 5 . 0 _4, 2 _{11 5,} 2 _{12 1 2, 13 1, 3,} 10 X i  X i  X X i  X i X i     0.5*(ln ln ) 0.5*(ln ln ) ) ln (ln * 5 . 0 1, 4, 15 1, 5, 16 2, 3, 14 X i X i  X i X i  X i X i 











  i i i i i i X X X X X X_{2, 4, 18 2, 5, 19 3, 4,} 170.5*(ln ln )  0.5* ln ln  0.5* ln ln 



lnX ilnX i



 0.5*



lnX ilnX i



 lnX ilnZi  lnX ilnZi  * 5 . 0 _{3, 5, 21 4, 5, 22 1, 23 2,} 20    



i



i i i i i i i i Z X Z X Z Z V U X_3,  _{25 4,}  _{26 5,}  ₂₇ 2   24ln ln  ln ln  ln ln  0.5* ln  ………..(32) Keterangan :

Y = Produksi bawang merah (kg) X1 = Luas lahan yang digarap (m2) X2 = Jumlah penggunaan bibit (kg)

X3 = N, P dan K sebagai unsur hara pada pupuk anorganik (kg NPK) X4 = Jumlah pupuk organik (kg)

X5 = Jumlah tenaga kerja yang digunakan (JKSP) Z = Jumlah surplus penggunaan pestisida (ml)

= koefisien parameter penduga ke-j, dimana j = 1,β,γ,…, 6

Vi-Ui = Vi adalah kesalahan pengganggu dan Ui efek inefisiensi teknis

Penyelesaian persamaan (32) dilakukan dengan bantuan software frontier 4.1 (Coelli, 1996), sehingga diperoleh nilai koefisien dugaan  dan nilai efisiensi teknis. Dari hasil frontier 4.1 juga diperoleh nilai dugaan efek inefisiensi teknis sesuai persamaan berikut:

i

U = + ₁I_1,i + ₂I_2,i + ₃I_3,i + Wi...(33) dimana:

Ui = efek inefisiensi teknis

1

I = Keanggotaan kelompok tani (I1=1 bila ‘ya’ dan 11=0 bila ‘tidak’)

2

I = Akses ke Penyuluh Pertanian (I2= 1 bila ‘ya’ dan I2 = 0 bila ‘tidak’)

3

I = Menerima pelatihan PHT (I3= 1 bila ‘ya’ dan I3 = 0 bila ‘tidak’) Nilai EEnv dihitung secara manual berdasarkan persamaan berikut: LnEEnvi=

……….………(34)

Efisiensi lingkungan (EEnv) merupakan perhitungan akar positif (√+) dari persamaan (34).

Lingkup Analisis Efisiensi Lingkungan

Efisiensi lingkungan yang dikaji pada penelitian ini didefinisikan sebagai rasio minimum yang layak dari penggunaan input produksi yang berpotensi merugikan lingkungan/environment detrimental input yang dapat diamati dan tergantung pada tingkat output yang diinginkan dan jumah input konvensional yang digunakan (Reinhard 1999). Input produksi yang dianggap merugikan lingkungan selanjutnya dijadikan indikator atau penciri untuk melakukan analisis efisiensi lingkungan. Pada penelitian ini indikator penciri adalah kelebihan penggunaan pestisida. Kelebihan pestisida dapat terjadi karena petani bawang merah cenderung melebihi dosis anjuran dalam melakukan penyemprotan dalam rangka mengendalikan hama dan penyakit tananaman bawang merah, sehingga meninggalkan residu pestisida (Harsanti 2007; Hidayat et al. 2010).

Penggunaan indikator kelebihan pestisida dalam perhitungan analisis efisiensi lingkungan belum pernah dikaji oleh peneliti lain, namun penggunaan indikator lain sudah banyak dikaji. Kamande (2010) misalnya, menggunakan indikator penggunaan bahan bakar fosil dalam meneliti aspek efisiensi lingkungan operasional pabrik di Kenya. Surplus N digunakan oleh Reinhard (1999) pada penelitian sapi perah di Belanda dan Mkhabela (2011) untuk penelitian sapi perah di Afrika Selatan, serta Guo and Marchand (2012) menggunakan indikator surplus N pada penelitian pertanian organik di China.









27 5 . 0 27 2 27 , 5 26 , 4 25 , 3 24 , 2 23 , 1 22 6 27 , 5 26 , 4 25 , 3 24 , 2 23 , 1 22 6 / 2 ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln ln                                                    i i i i i i i i i i i i i U Z X X X X X Z X X X X X

Pendekatan yang digunakan dalam menghitung kelebihan penggunaan pestisida yaitu dengan menghitung selisih dosis pestisida yang digunakan petani bawang merah (ml/luas lahan) dengan dosis anjuran (ml/luas lahan) yang tercantum pada label kemasan. Total jenis pestisida yang terdata dan digunakan sebanyak 115 jenis. Untuk perhitungan kelebihan penggunaan pestisida dapat diliha pada Tabel 18. Contoh perhitungan tersebut diambil dari satu orang responden (kode sampel=10911) yang memiliki luas lahan usaha sebesar 0.25 hektar dan frekuensi penyemprotan pestisida dalam satu periode penanaman sebanyak 16 kali. Petani sampel tersebut menggunakan kombinasi dua atau lebih jenis pestisida untuk sekali penyemprotan. Jenis pestisida yang digunakan meliputi Ludo, Demolish, Score, Manzate, Antracol dan Rizotin. Kelebihan pestisida hanya terjadi pada jenis Ludo, Demolish dan Score dengan, total 760 ml untuk luas lahan 0.25 ha. Perhitungan kelebihan pestisida juga dilakukan untuk 178 responden sisa.

Tabel 18. Contoh perhitungan kelebihan penggunaan pestisida

Berdasarkan hasil perhitungan kelebihan penggunaan pestisida pada 179 responden, ternyata hanya diperoleh 121 responden yang mempunyai nilai positif atau jumlah pestisida yang digunakan melebihi dosis anjuran. Untuk keperluan analisis efisiensi lingkungan dengan pendekatan regresi stochastic frontier translog, hanya digunakan 121 data responden yang memiliki nilai kelebihan pestisida. Kelebihan pestisida diberi lambang Z sebagai variabel independen dan dimasukkan ke dalam model bersama variabel input (Xi) lainnya.

Hasil dan Pembahasan

Pembahasan analisis efisiensi lingkungan dikelompokkan dalam tiga bagian yaitu: 1) analisis regresi stochastic frontier translog, 2) analisis efisiensi teknis dan efisiensi lingkungan dan 3) analisis efek inefisiensi teknis dengan variabel bebas adalah keanggotaan kelompok tani (I1), akses ke penyuluh pertanian (I2) dan pelatihan PHT (I3).

Jenis pestisida Status Frekuensi penggunaan Jumlah kelebihan (ml/luas lahan) Ludo Surplus 11 220 Demolish Surplus 10 480 Score Surplus 2 60

Daconil Tidak surplus 3 -

Manzate Tidak surplus 3 -

Antracol Tidak surplus 2 -

Diskripsi Data Penelitian

Sebelum dibahas lebih detil hasil analisis efisiensi lingkungan, terlebih dahulu dilihat analisis diskriptif, seperti terlihat pada Tabel 19. Hasil analisis diskriptif menunjukkan rata-rata luas lahan usaha tani bawang merah adalah 3 528 m2, luas lahan terendah adalah 300 m2 dan luas lahan terbesar adalah 1.7 hektar. Rata-rata penggunaan bibit 394 kg, rata-rata penggunaan NPK 226 kg, pupuk organik 210 kg dan tenaga kerja 36 HOK. Kelebihan penggunaan pestisida sebesar 1 804 ml, nilai minimum sebesar 12 ml dan masksimum 14.98 liter. Rata- rata produksi bawang merah yang dihasilkan oleh petani sebesar 4.45 ton dari luas lahan rata-rata 0.35 hektar. Produksi terendah adalah sebesar 600 kg dan produksi tertinggi 18 ton.

Tabel 19. Rekapitulasi variabel hasil analisis diskriptif usaha tani bawang merah di Kabupaten Nganjuk

Dari Tabel 19 dapat dijelaskan variasi sebaran data dilihat dari nilai standar deviasi masing-masing variabel. Untuk variabel lahan (X1), kelebihan pestisida (Z) dan produksi bawang merah (Y) memiliki standar deviasi yang cukup besar, masing-masing sebesar 2 918, 2 439 dan 3 252. Artinya variasi luas lahan petani dan kelebihan pestisida sangat besar, sehingga berdampak pada variasi produksi yang dihasilkan. Standar deviasi variabel input produksi lainnya seperti bibit (X2), NPK (X3), pupuk organik (X4) dan tenaga kerja (X5) relatif kecil, artinya variasi penggunaan input produksi tidak besar.

Hasil Analisis Regresi Stochastic Frontier Translog

Analisis fungsi produksi stochastic frontier translog pada penelitian ini dihitung menggunakan persamaan (32). Hasil pendugaan koefisien  dari fungsi translog ditujukan untuk menghitung efisiensi lingkungan (EEnv) menggunakan persamaan (34). Hasil analisis regresi dapat dilihat pada Tabel 20.

Variabel Kode Rata-rata Minimum Maksimum Standar deviasi Lahan (m2) X1 3528 300 17000 2918 Bibit (Kg) X2 394 60 1500 265 NPK (Kg) X3 226 27 1326 194 Pupuk organik (Kg) X4 210 15 600 158 Tenaga kerja (JKSP) X5 36 3 159 30 Kelebihan pestisida (ml) Z 1804 12 14980 2439 Produksi (Kg) Y 4452 600 18000 3252

Tabel 20. Ringkasan analisis regresi stochastic frontier translog usaha tani bawang merah di Kabupaten Nganjuk

Keterangan: *) nilai t-tabel α 5%= 1.65γ76 dan α 10% = 1.β8649

Dari β7 nilai koefisien diperoleh 10 koefisien dugaan yang

berpengaruh nyata terhadap produksi bawang merah. Variabel yang nyata mempengaruhi produksi adalah bibit (X2), pupuk organik (X4) dan tenaga kerja (X5). Khusus untuk variabel bibit dan tenaga kerja, selain pengaruh masing- masing variabel terhadap produksi, bentuk kuadrat dari logaritma bibit (beta 8) dan tenaga kerja (beta 11) juga berpengaruh nyata. Nilai uji t-α 5 untuk koefisien

Jenis variabel Kode Nilai koefisien Standar error t-ratio

beta 0 5.1897 1.0454 4.9642

ln lahan (X1) beta 1 0.5937 0.5722 1.0375 ln bibit (X₂) beta 2 -1.6712 *) 0.7504 -2.2272 ln NPK (X₃) beta 3 -0.2626 0.7853 -0.3345 ln pupuk organik (X₄) beta 4 -0.2266 *) 0.1063 -2.1306 ln tenaga kerja (X₅) beta 5 2.1171 *) 0.6604 3.2056 ln kelebihan pestisida (Z) beta 6 0.0473 0.2221 0.2130

lnX₁ lnX₁ beta 7 -0.0078 0.0695 -0.1122 lnX₂ lnX₂ beta 8 0.5035 *) 0.2199 2.2900 lnX3 lnX3 beta 9 -0.0218 0.1435 -0.1518 lnX4 lnX4 beta10 0.0041 0.0310 0.1310 lnX5 lnX5 beta11 0.3886 *) 0.1357 2.8639 lnX₁ lnX₂ beta12 0.0171 0.2242 0.0762 lnX₁ lnX₃ beta13 0.0199 0.1866 0.1068 lnX₁ lnX₄ beta14 0.2326 *) 0.0615 3.7809 lnX₁ lnX₅ beta15 -0.3055 0.2487 -1.2284 lnX2 lnX3 beta16 0.0459 0.1540 0.2984 lnX2 lnX4 beta17 -0.3175 *) 0.0687 -4.6191 lnX2 lnX5 beta18 -0.5935 *) 0.2330 -2.5469 lnX₃ lnX₄ beta19 0.0661 0.0598 1.1055 lnX₃ lnX₅ beta20 0.0334 0.3281 0.1018 lnX₄ lnX₅ beta21 0.1134 *) 0.0400 2.8370 lnX₁ lnZ beta22 -0.0096 0.0353 -0.2715 lnX2 lnZ beta23 0.0216 0.0425 0.5080 lnX3 lnZ beta24 0.0337 0.0432 0.7794 lnX4 lnZ beta25 -0.0189 0.0134 -1.4070 lnX₅ lnZ beta26 -0.0710 *) 0.0286 -2.4823 lnZ lnZ beta27 0.0177 0.0123 1.4394 delta 0 -0.0580 0.3548 -0.1634 I1 delta 1 -1.0101 *) 0.2907 -3.4754 I2 delta 2 0.4837 0.2953 1.6383 I₃ delta 3 -0.0358 0.2796 -0.1282 σ2 sigma-squared 0.9770 *) 0.1934 5.0505 ϒ gamma 0.9999 *) 0.0000 26041009.00

beta 8 dan beta 11 adalah β.β900 dan β.86γ9, sedangkan nilai koefisien masing- masing variabel tersebut 0.5035 dan 0.3886. Interaksi antara variabel bibit dengan pupuk organik dan variabel bibit dengan tenaga kerja juga berpengaruh nyata terhadap produksi. Interaksi antara pupuk organik dan tenaga kerja berpengaruh nyata. Hanya satu bentuk interaksi dari kelebihan pestisida (Z) yang berpengaruh nyata pada produksi yaitu interaksi antara variabel kelebihan pestisida dengan tenaga kerja.

Khusus variabel bibit (X2), memiliki pengaruh yang nyata terhadap produksi baik secara sendiri maupun dalam bentuk kuadrat dan interaksinya. Hasil analisis variabel bibit tersebut konsisten dengan analisis regresi stochastic frontier Cobb-Douglas yang telah dibahas pada Bab 3. Selain itu hasil analisis untuk variabel bibit sejalan dengan penelitian Shah et al. (2011), yang menunjukkan bibit merupakan input produksi paling penting terhadap produksi bawang di Pakistan. Input bibit memiliki skor tertinggi yaitu sebesar 103 dan menduduki urutan pertama, kemudian diikuti upaya pengendalian hama dan penyakit pada urutan kedua dan ketiga, sedangkan urutan ke empat dan kelima adalah ketersediaan air dan tenaga kerja. Perhatian terhadap pentingnya bibit dikemukakan pula oleh Triharyanto et al. (2012) yang menyarankan pada masa mendatang perlu penerapan teknologi baru untuk menggunakan biji botani pada usaha tani bawang merah. Variabel lain yang sangat penting dan perlu mendapat perhatian adalah penggunaan pupuk organik dan tenaga kerja. Hasil analisis menggunakan fungsi translog memperlihatkan keduanya mempunyai pengaruh yang nyata seperti halnya variabel bibit.

Analisis fungsi translog untuk variabel lainnya seperti lahan (X1), NPK (X3) dan kelebihan penggunaan pestisida (Z) ternyata tidak menunjukkan pengaruh yang nyata terhadap produksi (Y). Pengaruh tidak nyata dari variabel lahan, NPK dan kelebihan pestisida dapat disebabkan oleh berbagai faktor. Pengaruh yang tidak nyata dari penggunaan pupuk NPK misalnya, diduga karena penggunaan NPK sudah melebihi dosis anjuran, sehingga tidak berpengaruh lagi pada produksi.

Khusus pada variabel kelebihan penggunaan pestisida (Z) sebagai variabel penciri yang diasumsikan dapat berpengaruh negatif terhadap lingkungan, hasil analisis menunjukkan nilai dugaan sebesar 0.047γ tidak berpengaruh nyata terhadap produksi. Walaupun ada satu variabel interaksi antara variabel kelebihan pestisida dengan tenaga kerja yang berpengaruh nyata, namun belum cukup menjelaskan peran variabel tersebut. Hal yang sama terjadi pada penelitian Guo and Marchand (2012) yang memasukkan variabel surplus N sebagai indikator yang diduga dapat berpengaruh negatif terhadap lingkungan pada usaha tani padi organik di China. Nilai koefisien dugaan untuk variabel surplus N sebesar 0.216 dan tidak berpengaruh nyata.

Hasil analisis fungsi translog pada Tabel 20 tidak hanya mengeluarkan

nilai dugaan , namun juga mengeluarkan hasil analisis parameter . Nilai

digunakan untuk melihat variasi perbedaan produksi yang disebabkan pengaruh efek inefisiensi teknis atau oleh pengaruh noise (Ojo et al. 2009). Berdasarkan

hasil analisis diperoleh nilai sebesar 0.99, dapat diartikan 99 persen variasi model disebabkan oleh pengaruh inefisiensi teknis dalam proses produksi, sedangkan 1 persen dikarenakan kesalahan stokastik/noise.

Analisis Efisiensi Teknis dan Efisiensi Lingkungan

Hasil analisis efisiensi teknis dan efisiensi lingkungan disajikan pada