4.1 Lokasi dan Waktu
Penelitian ini dilakukan di Kelurahan Tanjung Enim, Kecamatan Lawang Kidul, Kabupaten Muara Enim, Provinsi Sumatera Selatan. Pemilihan lokasi dipilih secara sengaja dengan mempertimbangkan bahwa wilayah ini adalah salah satu wilayah penghasil batubara terbesar di Indonesia dan direncanakan akan dieksplorasi dengan cara mengkonversi kawasan hutan menjadi pertambangan batubara. Pengambilan data primer pada penelitian ini dilaksanakan pada bulan Januari-Februari 2014.
4.2 Jenis dan Sumber Data
Jenis dan sumber data yang digunakan pada penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer merupakan data yang dikumpulkan di lapangan secara langsung terhadap responden menggunakan kuesioner. Data primer yang dibutuhkan dalam penelitian ini antara lain adalah identifikasi manfaat kawasan hutan bagi masyarakat, identitas responden (nama, jenis kelamin, usia, status pernikahan, pekerjaan, pendapatan, jumlah tanggungan), persepsi masyarakat tentang manfaat hutan, besarnya willingness to pay (WTP) masyarakat terhadap keberadaan hutan, nilai warisan hutan, dan manfaat pilihan hutan.
Data sekunder yang dibutuhkan dalam penelitian ini diantaranya adalah harga batubara (Rp/ton), luas lahan kawasan hutan yang akan dikonversi menjadi pertambangan batubara dan jumlah cadangan batubara yang ada di kawasan tersebut yang termasuk dalam lahan yang akan di konversi menjadi pertambangan batubara. Data ini didapatkan dari PTBA sebagai perusahaan batubara yang akan melakukan kegiatan penambangan batubara. Sedangkan data sekunder lainnya diperoleh dari Kementrian Pertambangan Mineral dan Batubara, pemerintah daerah setempat, buku, internet, dan literatur-literatur lain yang mendukung.
4.3 Metode Pengambilan Sampel
Metode pengambilan sampel untuk penelitian ini digunakan dengan metode purposive random sampling dimana responden dipilih secara sengaja dan diberikan kesempatan yang sama bagi seluruh elemen populasi. Responden dalam penelitian ini adalah masyarakat Kelurahan Tanjung Enim, Kecamatan Lawang Kidul, Kabupaten Muara Enim, Sumatera Selatan. Penentuan jumlah sampel dalam penelitian ini berdasarkan Gujarati (2007) yang menetapkan pengambilan jumlah sampel sekurang-kurangnya berjumlah 30 orang. Pada penelitian ini sampel yang digunakan sebanyak 40 orang. Pengambilan data dari responden bertujuan memperoleh gambaran seberapa besar nilai ekonomi hutan dengan menggunakan analisis nilai ekonomi manfaat hutan dari secara langsung (use value) dan nilai ekonomi manfaat hutan secara tidak langsung (non use value).
4.4 Metode Analisis Data
Hasil data penelitian akan dianalisis secara kualitatif dan kuantitatif. Analisis data akan dilakukan dengan bantuan Microsoft Office Excel 2007 dan Minitab 14. Data mengenai Willingness To Pay (WTP) masyarakat diperoleh melalui wawancara yang akan dianalisis secara kualitatif dan kuantitatif serta akan disajikan secara deskriptif, sedangkan untuk data lainnya akan dianalisis secara kuantitatif dan akan disajikan secara deskriptif. Metode analisis data digunakan untuk menjawab tujuan penelitian dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Metode Analisis Data
No. Tujuan Penelitian Metode Analisis Data
Output Analisis Data 1. Mengestimasi nilai
ekonomi total kawasan hutan yang akan di konversi menjadi areal pertambangan batubara. Valuasi non- pasar menggunakan metode CVM dengan WTP, regresi linier berganda. Untuk mendapatkan nilai ekonomi hutan non guna. Nilai yang didapatkan diantaranya: a. Nilai keberadaan
hutan.
b. Nilai warisan hutan. c. Nilai pilihan hutan. d. Nilai total hutan
baik guna maupun non guna.
Market Value Untuk mendapatkan nilai ekonomi manfaat langsung maupun tidak langsung dari hutan.
a. Manfaat langsung yaitu nilai rumput. b. Manfaat tidak langsung diantaranya: Nilai air Nilai karbon Nilai oksigen 2. Mengestimasi pendapatan dari kegiatan pertambangan batubara di wilayah yang di konversi.
Market Value dan analisis pendapatan.
Untuk mendapatkan nilai ekonomi yaitu pendapatan dari batubara.
3. Menganalisis
perbandingan biaya dan manfaat dari penggunaan lahan sebagai kawasan
hutan dengan pertambangan batubara. Analisis kuantitatif deskriptif. Untuk mendapatkan hasil dari perbandingan manfaat dan biaya, dengan membandingkan hasil kuantitatif dari tujuan pertama dan kedua. Kemudian akan disajikan secara deskriptif.
Sumber: Data Primer, diolah (2014)
4.4.1 Contingen Valuation Method (CVM)
Untuk mendapatkan nilai willingness to pay masyarakat Tanjung Enim dapat digunakan tahapan CVM (Fauzi, 2010) sebagai berikut:
1. Membuat Hipotesis Pasar
Pasar hipotesis dibentuk berdasarkan pemberian gambaran kepada responden terhadap keberadaan hutan yang memiliki banyak manfaat, baik manfaat guna (use value) maupun manfaat non guna (non use value). Manfaat use value diantaranya manfaat dari nilai pilihan (option value), serta manfaat langsung dan tidak langsung lain dari kawasan hutan Bukit Munggu. Manfaat langsung dari kawasan hutan Bukit Munggu yaitu dapat menghasilkan rumput yang digunakan oleh peternak sapi, sedangkan manfaat tidak langsung yaitu dapat menghasilkan karbon, oksigen, dan air. Masyarakat juga diberi gambaran tentang manfaat bukan guna (non use value) seperti manfaat dari nilai keberadaan hutan (existence value)
dan nilai warisan hutan (bequest value). Selanjutnya dalam hipotesis pasar masyarakat diberikan gambaran tentang dapat berkurangnya manfaat dan jasa hutan karena akan dilakukan alih fungsi pemanfaatan lahan kawasan hutan Bukit Munggu menjadi areal perluasan tambang batubara.
Setelah pemberian hipotesis pasar, masyarakat ditanyakan seberapa besar keinginan membayar atas existence value (nilai keberadaan) hutan, bequest value (nilai warisan) hutan yaitu keberlanjutan keberadaan hutan untuk generasi mendatang, dan option value (nilai pilihan) hutan yaitu manfaat yang belum diketahui dari sumber daya alam yang ada dalam kawasan hutan Bukit Munggu. 2. Mendapatkan Nilai Lelang WTP
Teknik yang digunakan untuk memperoleh nilai maksimum keinginan membayar (WTP) dari responden adalah dengan menggunakan pertanyaan terbuka. Responden diberikan kebebasan untuk menyatakan nilai moneter (rupiah yang ingin dibayar) untuk menjaga kualitas lingkungan.
3. Menghitung Rataan Nilai WTP
Tahap berikutnya adalah menghitung nilai rataan WTP setiap individu. Nilai ini dihitung berdasarkan nilai lelang pada tahap dua. Perhitungan didasarkan pada nilai mean (rataan) dan nilai median (tengah). Perhitungan dapat menggunakan formula berikut ini:
DWTP = ����� � �=1 �
... (4) Keterangan: DWTP = Dugaan WTP
WTPxi = Jumlah nilai WTP responden
n = Jumlah responden
i = Responden ke-i yang bersedia membayar 4. Memperkirakan Kurva Lelang (Bid Curve)
Kurva lelang atau bid curve diperoleh dengan meregresikan WTP sebagai variabel tidak bebas (dependent variable) dengan beberapa variabel bebas. Perkiraan menggunakan persamaan berikut:
Keterangan: Wi = Nilai WTP responden TP = Tingkat pendidikan P = Pendapatan JT = Jumlah tanggungan U = Usia
JK = Dummy jenis kelamin (0 = Perempuan; 1 = Laki-laki) 5. Mengagregatkan Data
Tahap terakhir dalam teknik CVM adalah mengagregatkan rataan lelang yang diperoleh pada tahap tiga. Proses ini melibatkan konversi data rataan sampel ke rataan populasi secara keseluruhan. Nilai total WTP dihitung menggunakan formula seperti berikut:
TWTP=
nn=1WTPi ni
... (6) Keterangan:TWTP = Total WTP
WTPi = WTP responden ke-i ni = Jumlah responden ke-i
n = Jumlah responden
4.4.2 Analisis Regresi dalam CVM
Analisis fungsi willingness to pay (WTP) menggunakan analisis linier berganda. Analisis linier berganda digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap besarnya nilai WTP masyarakat. Pada penelitian ini akan dilakukan tiga analisis WTP yaitu analisis WTP existence value (nilai keberadan), bequest value (nilai warisan hutan), dan (option value) nilai manfaat pilihan hutan. Persamaan regresi besarnya nilai WTP pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Fungsi WTP nilai keberadaan hutan (existence value):
ln WTPK= β0+β1TPi+β2 Pi+β3 JTi+β4 Ui+β4JKi+ e ... (7) Fungsi WTP nilai warisan hutan (bequst value):
Fungsi WTP nilai pilihan hutan(option value):
ln WTPP= βo+ β1 TPi+β2 Pi+β3 JTi+β4 Ui+β4JKi+ e ... (9) Keterangan:
ln WTPK = Nilai WTP responden terhadap nilai keberadaan hutan ln WTPW = Nilai WTP responden terhadap nilai warisan hutan ln WTPP = Nilai WTP responden terhadap nilai pilihan hutan
βo = Intersep β1,β2,...βn = Koefisien regresi TP = Tingkat pendidikan P = Pendapatan JT = Jumlah tanggungan U = Usia
JK = Dummy jenis kelamin (0 = Perempuan; 1 = Laki-laki)
e = Galat
4.4.2.1 Hipotesa
Hipotesa penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Nilai WTP masyarakat diduga dipengaruhi oleh karakteristik responden yaitu tingkat pendidikan, jumlah pendapatan, jumlah tanggungan, usia, dan jenis kelamin responden.
2. Tingkat pendidikan, usia, dan tingkat pendapatan pada WTP bequest value diduga akan berkorelasi positif dengan nilai WTP yang ingin dibayarkan oleh responden.
3. Jumlah pendapatan pada WTP existence value dan WTP option value, serta jumlah tanggungan diduga akan berkorelasi negatif dengan nilai WTP yang ingin dibayarkan oleh responden.
4.4.2.2 Pengujian Parameter
Menurut Juanda (2009), model estimasi regresi linier yang ideal, optimal, dan efisien harus menghasilkan estimator yang memenuhi kriteria Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). Kriteria yang harus dipenuhi dalam model diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Uji normalitas
Uji normalitas diperlukan untuk mengetahui apakah error term dari data mendekati sebaran normal sehingga statistik t dapat dikatakan sah. Uji normalitas
dapat digunakan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Jika p-value signifikan diatas 5 persen berarti data yang akan diuji tidak terdapat perbedaan yang signifikan dengan data normal baku, artinya data tersebut normal.
2. Uji multikolinieritas
Kolinieritas ganda (multicolinierity) adalah hubungan linier sempurna antar variable independen dalam model. Multikolinieritas terjadi jika dua atau lebih variable independen berkorelasi tinggi antar variable independen lainnya (Juanda, 2009). Variance Inflation Factor (VIF) dapat digunakan untuk mengidentifikasi adanya multikolinieritas dalam model. Apabila VIF kurang dari 10 maka tidak ada masalah multikolinieritas (Astuti dan Iriawan, 2006). 3. Uji heteroskedastisistas
Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan grafik scatterplot, dengan asumsi model tidak terdapat heteroskedatisistas jika data menyebar dan tidak membentuk pola tertentu. Menurut Gujarati dan Porter (2011), untuk mendeteksi masalah heteroskedatisitas juga bisa dilakukan dengan menggunakan uji glejser. Uji glejser digunakan dengan meregresikan variabel-variabel bebas terhadap nilai absolut residualnya. Residual adalah selisih antara nilai observasi dengan nilai prediksi, sedangkan absolut adalah nilai mutlaknya. Dikatakan tidak terdapat heteroskedastisitas apabila nilai signifikan dari hasil uji glejser lebih
besar dari (α) 5 persen.
4.4.3 Analisis Market Value
Menurut Pambudi (2012) market value adalah nilai atau harga jual suatu barang jika barang tersebut dijual. Besarnya harga jual tergantung dengan nilai pasar yang belaku untuk barang tersebut. Nilai pasar tidak tergantung dengan penyusutan barang tersebut, nilai pasar hanya dipengaruhi kondisi pasar. Maka dari itu metode analisis market value adalah metode yang digunakan untuk menghitung manfaat kawasan hutan yang memiliki harga pasar. Dalam penelitian ini manfaat dan hasil hutan tersebut adalah air, karbon, oksigen, dan rumput. Persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai air diadaptasi dari Albarqoni (2013), persamaan tersebut adalah sebagai berikut:
Keterangan:
NA = Nilai air (Rp/tahun)
C = Konsumsi air per kapita per tahun (Rp/m3/tahun) N = Jumlah populasi (Jiwa)
Pa = Harga air (Rp/m3)
Persamaan yang digunakan untuk menilai karbon diadaptasi dari asumsi-asumsi nilai serapan karbon dari penelitian Yusuf (2010). Maka persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut:
NK=(L x Tc) x Pc …... (11) Keterangan:
NK = Nilai karbon (Rp/tahun) L = Luas lahan (ha)
Tc = Jumlah karbon (ton/ha) Pc = Harga karbon (Rp/ton)
Persamaan yang digunakan untuk menilai oksigen didapatkan dari penelitian yang dilakukan oleh Mahesi (2008). Maka persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut:
NO=CoP x Po x Jp ... (12) Keterangan:
NO = Nilai oksigen (Rp/tahun)
CoP = Capability of plant, dalam hal ini berapa besar kemampuan tanaman dalam menghasilkan oksigen (liter/hari)
Po = Harga oksigen (Rp/liter) Jp = Jumlah pohon (pohon)
Sedangkan persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai rumput adalah dengan menggunakan rumus penerimaan, karena dalam penelitian ini penerimaan mencerminkan manfaat yang dapat dihasilkan kawasan hutan. Dimana untuk menghitung penerimaan menurut Gilarso (2003) adalah dengan mengalikan jumlah barang dengan harga barang. Maka dari itu persamaan yang digunakan untuk menilai oksigen adalah sebagai berikut:
NR= Jr xPr ... (13) Keterangan:
NR = Nilai Rumput (Rp/tahun)
Jr = Jumlah Rumput yang dimanfaatkan (kg/ha) Pr = Harga Rumput (Rp/kg)
Analisis penerimaan adalah cerminan dari analisis manfaat yang dihasilkan dari pertambangan batubara. Analisis data ini akan digunakan analisis deskriptif dan kuantitatif yang akan disajikan dalam bentuk tabel. Data yang digunakan untuk analisis manfaat adalah data sekunder. Untuk menganalisis manfaat dari perluasan areal pertambangan batubara adalah dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
MB= Jb x Pb ... (15) Keterangan:
MB = Manfaat Batubara (Rp/tahun) Jb = Jumlah Batubara (ton/tahun) Pb = Harga Batubara (Rp/ton)
4.4.4 Analisis Biaya dan Manfaat Ekonomi
Analisis biaya dan manfaat ekonomi adalah metode yang digunakan untuk mengetahui pemanfaatan lahan yang paling optimal. Dalam penelitian ini adalah pemanfaatan lahan kawasan hutan, apakah lahan tersebut lebih bermanfaat saat digunakan sebagai kawasan hutan atau pertambangan batubara. Perhitungan analisis biaya dan manfaat pada penelitian ini menggunakan benefit cost ratio. Dengan mengadopsi formula dari Devkota (2006) maka benefit cost ratio pada penelitian ini dirumuskan sebagai berikut:
B/C = Manfaat Batubara
TEV+Biaya Batubara
... (16)
Jika hasil B/C rasio ≥ 1, maka kegiatan konversi dapat dijalankan (feasible). Jika hasil B/C rasio < 1, maka kegiatan konversi tidak dapat dijalankan (not feasible). Pada analisis biaya dan manfaat dalam penelitian ini, manfaat
terdapat pada hasil dari produksi batubara. Manfaat batubara dihitung menggunakan analisis market value. Sedangkan biaya adalah Total Economic Value (TEV) kawasan hutan dan biaya batubara. TEV adalah total seluruh manfaat yang dihasilkan dari kawasan hutan. TEV termasuk dalam opportunity cost karena jika dilakukan kegiatan konversi lahan kawasan hutan menjadi pertambangan batubara maka manfaat yang dihasilkan dari kawasan hutan akan hilang, sehingga TEV dimasukkan ke dalam komponen opportunity cost. Dimana yang termasuk dalam TEV atau opportunity cost pada kawasan hutan diantaranya adalah nilai rumput, nilai karbon, nilai air, nilai keberadaan, nilai warisan, dan nilai pilihan. Sedangkan biaya batubara dibagi menjadi dua komponen yaitu biaya produksi dan biaya tambang. Biaya produksi pertambangan batubara diantaranya adalah biaya eksplorasi, pompa, CHF cost Tanjung Enim, railway cost, port cost, Surveyor EMKL, rolayalties dan iuran, serta corporate OH dan administration cost. Sedangkan yang termasuk dalam biaya tambang batubara adalah biaya penggalian tanah dan batubara.