Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan di MBA Farm yang merupakan salah satu perusahaan pembibitan tanaman bunga krisan yang berlokasi di Kp. Munjul Desa Ciwalen
Gambar 4 Kerangka pemikiran operasional Sumber risiko produksi
Permasalahan perusahaan : 1. Fluktuasi jumlah produksi 2. Kematian bibit krisan 3. Peningkatan biaya produksi 4. Penurunan pendapatan
Risiko Produksi MBA Farm
Alternatif strategi pengelolaan risiko produksi pembibitan
bunga krisan pada MBA Farm Peluang Dampak Pendapatan Status Risiko Penerimaan Usahatani (TR) Pengeluaran Usahatani (TR) 1. Serangan hama 2. Serangan penyakit 3. Cuaca dan iklim 4. Kualitas air 5. Kualitas sekam 6. Kualitas mother plant
19 Sukaresmi Cianjur Jawa Barat. Pemilihan lokasi ini didasarkan pada teknik
purposive sampling yaitu lokasi perusahaan yang terletak di daerah sentra produksi bunga krisan di Indonesia. Selain itu pertimbangan lain dalam pemilihan lokasi penelitian ini adalah ketersediaan data dan kesedian pihak perusahaan untuk dijadikan tempat penelitian. MBA Farm merupakan perusahaan yang fokus bergerak dalam bidang pembibtan bunga krisan sejak tahun berdirinya pada tahun 2004 hingga sekarang. Berdasarkan hasil wawancara dengan anggota Asosiasi tanaman hias Hijau Daun yang merupakan asosiasi petani tanaman hias di Cipanas Cianjur mengatakan bahwa MBA Farm merupakan satu-satunya perusahaan yang memang khusus dalam memproduksi dan menjual bibit krisan secara komersial yang selalu konsisten dalam menjalankan usaha ini. MBA farm merupakan perusahaan yang sedang berkembang dan sedang menghadapi risiko produksi dalam usahanya. Hal tersebut terlihat dari produksi yang mengalami fluktuasi dalam setiap periodenya. Waktu penelitian dilakukan pada bulan Mei 2014 hingga Juni 2014. Pada bulan Mei – Juni 2014 curah hujan berada pada status menengan yaitu 200-300 mm.
Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis data yang bersifat kualitatif dan kuantitatif. Data kualitatif merupakan data bukan angka (non numeric) meliputi data kegiatan usaha pembenihan seperti perkembangan usaha, bahan dan peralatan yang digunakan, keadaan usaha, teknis pelaksanaan kegiatan usaha, alternatif strategi yang diambil untuk menangani risiko. Kemudian data kuantitatif adalah data yang bersifat numeric seperti omzet usaha, jumlah produksi per periode, jumlah bahan baku, harga jual dan harga input, dan semua keterangan yang berupa angka.
Data yang digunakan dalam penelitian bersumber dari data primer dan data sekunder. Data primer didapatkan dari hasil wawancara dan pengamatan langsung sekitar perusahaan. Data primer yang digali berupa kondisi usaha, proses produksi bibit bunga krisan, sumber-sumber risiko yang dihadapi, dan jumlah produksi yang hilang berdasarkan sumber risiko. Sedangkan data sekunder diperoleh melalui artikel, skripsi, jurnal, majalah, internet, laporan perusahaan, serta data-data instansi terkait yang mendukung penelitian seperti Badan Pusat Statsitika, Dirjen Hortikultura, Kementrian Pertanian, dan literature yang relevan.
Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan observasi atau pengamatan langsung, wawancara dan diskusi dengan pihak manajemen perusahaan maupun pihak yang berkompeten dibidang pengusahaan bunga krisan serta membaca dan melakukan pencatatan semua data yang dibutuhkan dalam penelitian. Observasi dilakukan secara langsung oleh peneliti dengan melakukan pencatatan langsung di lokasi penelitian, baik dari aktivitas produksi ataupun berbagai kendala risiko yang dihadapi perusahaan. Sumber data sekunder diperoleh dari pihak perusahaan berupa informasi yang berupa data produksi, penggunaan obat, penggunaan pupuk, harga jual bunga dan data terkait yang
20
mendukung penelitian. Adapun format pencatatan produksi bibi krisan yang mati berdasarkan masing-masing sumber risiko pada Tabel 4.
Tabel 4 Form pencatatan sumber risiko produksi pembibitan bunga krisan Periode
∑ Bibit yang ditanam
Bibit yang mati
Total bibit krisan yang mati Kualitas air Kualitas sekam Kualitas mother plant Cuaca yang tidak menentu 1 ……… ……… ……… ……… ……… ……… 2 ……… ……… ……… ……… ……… ……… 3 ……… ……… ……… ……… ……… ……… ... ……… ……… ……… ……… ……… ……… … ……… ……… ……… ……… ……… ……… … ……… ……… ……… ……… ……… ……… … ……… ……… ……… ……… ……… ……… 10 ……… ……… ……… ……… ……… ………
Metode Pengolahan dan Analisis Data
Metode pengolahan data dalam penelitian ini mengunakan Microsoft Excel
2007. Analisis data yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari analisis kualitatif dan analisis kuantitatif. Analisis kualitatif dilakukan melalui pendekatan deskriptif. Analisis ini digunakan untuk mengetahui gambaran mengenai keadaan umum lokasi penelitian, manajemen risiko yang diterapkan di lokasi penelitian, dan alternatif strategi untuk mengurangi risiko produksi. Sedangkan analisis kuantitatif dilakukan melalui analisis probabilitas dan dampak risiko produksi pembibitan bunga krisan.
Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif adalah analisis yang menjelaskan atau memaparkan hasil pengamatan tanpa melakukan pengujian statistik. Analisis deskriptif pada penelitian ini digunakan untuk menjelaskan sumber risiko produksi yang ada pada usaha pembibitan bunga krisan di MBA Farm. Selain itu, analisis deskriptif digunakan untuk menjelaskan alternatif strategi yang diterapkan sebagai langkah untuk meminimalisir risiko produksi yang dihdapi oleh perusahaan. Hal tersebut didasarkan oleh status risiko yang dihadapi oleh usaha pembibitan bunga krisan pada MBA Farm.
Analisis Perbandingan Berpasangan Sumber-sumber risiko
Analisis perbandingan berpasangan dilakukan untuk mengukur tingkat prioritas yang terjadi antar sumber risiko. Hal ini dilakukan apabila data historis yang didapat belum mencakup semua atau menggambarkan semua sumber risiko yang terjadi di perusahaan. Analisis ini dilakukan dengan memberikan penilaian skor atau pembobotan dari setiap pasangan sumber risiko dengan menggunakan teknik Pairwise Comparison. Penilaian dari setiap sumber risiko dilakukan oleh
21 responden yang merupakan bagian dari perusahaan. Uji ini dapat dilakukan seperti Tabel 5.
Tabel 5 Analisis perbandingan berpasangan sumber risiko Sumber
Risiko A B … N Total Skor
Total Bobot A 1 Xij Xij/Xt B 1 … … … 1 … … N 1 n n Total Xt 1
Ket : A-n = Simbol untuk setiap sumber risiko
i = baris
j = kolom Sumber : David 2003
Tabel 5 memperlihatkan perbandingan dari setiap masing-masing pasangan sumber risiko. Penentuan bobot pada setiap variable yang dibandingkan menggunakan skala seperti tertera pada Tabel 6.
Tabel 6 Skala perbandingan
Skor Definisi Penjelasan
1 Kedua sumber risiko memiliki peluanang yang sama
Kedua sumber risiko memiliki peluang terjadinya sama besar 2 Sumber risiko yang satu sedikit lebih
besar dari sumber risiko yang dibandingkan
Sumber risiko yang satu lebih besar 1-25 % dari sumber risiko yang dibandingkan
3 Sumber risiko yang satu lebih besar dari sumber risiko yang dibandingkan
Sumber risiko yang satu lebih besar 25-50 % dari sumber risiko yang dibandingkan
4 Sumber risiko yang satu esensial atau sangat besar dari sumber risiko yang dibandingkan
Sumber risiko yang satu lebih besar 50-75 % dari sumber risiko yang dibandingkan
5 Sumber risiko yang satu mutlak lebih besar dari sumber risiko yang dibandingkan
Sumber risiko yang satu lebih besar 75-100 % dari sumber risiko yang dibandingkan
Kebalikan Jika untuk sumber risiko i mendapat satu angka bila dibandingkan dengan aktivitas j, maka j mempunyai nilai kebalikan bila dibandingkan dengan i.
Sumber : David 2003
Penilaian dari setiap responden kemudian dirata-ratakan. Nilai kolom matriks berpasangan total dijumlahkan secara horizontal sehingga didapat nilai Xij
dari setiap baris sumber risiko. Selanjutnya diperoleh total skor dari smua baris tabel pada nilai Xt. Kemudian pembobotan dilakukan dengan melihat presentase
dari tiap-tiap sumber risiko dengan membagi skor tiap baris (Xij) dengan nilai
total skor keseluruhan (Xij/Xt). Hasil dari pembobotan dipilih sumber risiko yang
22
nilai probabilitas serta dampak kerugian sehingga dapat menentukan alternatif strategi penanganan risiko yang tepat.
Analisis Probabilitas
Metode yang digunakan dalam penelitian ini untuk mengetahui kemungkinan terjadinya risiko adalah dengan menggunakan metode nilai standar atau z-score. Z- Score adalah suatu angka yang menunjukkan seberapa jauh suatu nilai menyimpang dari rata-ratanya pada distribusi normal. Dengan mengetahui z-score kita bisa mengetahui besarnya kemungkinan suatu ukuran atau nilai yang berbeda lebih besar atau lebih kecil dari rata-ratanya. Menurut Kountur (2008) langkah yang diperlukan dalam perhitungan kemungkianan terjadinya risiko dengan metode ini adalah :
a. Menghitung rata-rata kejadian berisiko
Adapun rumus yang digunakan untuk menghitung rata-rata fluktuasi jumlah produksi bibit bunga krisan adalah :
=
∑Dimana:
= Nilai rata-rata dari kematian bibit krisan selama bulan April-Juni 2014
xi = Nilai per periode kematian bibit krisan selama bulan April-Juni 2014
n = 10 periode (bulan April – Juni 2014)
b. Menghitung nilai standar deviasi dari kejadian berisiko
S = ∑ ( ̅ )
Dimana:
s = Standar deviasi dari kematian bibit krisan selama bulan April-Juni 2014
xi = Nilai per periode dari kematian bibit krisan selama bulan April-Juni 2014 = Nilai rata-rata dari kematian bibit krisan selama bulan April-Juni 2014
n = 10 periode (bulan April – Juni 2014)
c. Menghitung nilai Z-score
=
− ̅
Dimana:
Z = Nilai z-score dari kematian bibit krisan selama bulan April-Juni 2014
S = Standar deviasi dari kematian bibit krisan selama bulan April-Juni 2014
xi = Batas kematian bibit krisan yang dianggap masih dalam taraf normal
̅ = Nilai rata-rata dari kematian bibit krisan selama bulan April-Juni 2014 Jika hasil z-score yang diperoleh bernilai negatif, maka nilai tersebut berada di sebelah kiri nilai rata-rata pada kurva distribusi normal. Sebaliknya, jika nilai z- score positif maka nilai tersebut berada di sebelah kanan kurva distribusi z (normal).
Batas normal untuk setiap sumber risiko telah ditetapkan oleh perusahaan. Kematian yang diakibatkan oleh kualitas air yang buruk masih ditoleransi apabila tidak melebihi 10% dari jumlah bibit krisan yang ditanam. Kemudian kematian yang diakibatkan oleh sumber risiko kualitas sekam ditetapkan oleh perusahaan
23 tidak boleh melebihi 10% dari total bibit krisan yang ditanam, begitupun dengan toleransi kematian akibat cuaca yang tidak menentu ditetapkan sebesar 10%. Kematian akibat kualitas mother plant ditoleransi hanya sebesar 1% dari total produksi.
d. Mencari probabilitas terjadinya risiko produksi
Setelah nilai z-score dari produksi bibit bunga krisan diketahui, selanjutnya dapat dicari probabilitas terjadinya risiko produksi yang diperoleh dari tabel distribusi z (normal) sehingga dapat diketahui berapa persen kemungkinan terjadinya keadaan dimana bibit krisan yang hilang mendatangkan kerugian yang disebabkan oleh masing-masing sumber risiko yang melebihi batas normal yang ditetapkan. Kondisi risiko adalah dimana kematian yang diakibatkan oleh setiap sumber risiko melebihi batas normal P (x > xi). Dengan demikian.
( > ) = ( > )
= 1− ( < )
Analisis Dampak Risiko
Metode yang paling efektif digunakan dalam mengukur dampak risiko adalah VaR (Value at Risk). VaR adalah kerugian terbesar yang mungkin terjadi dalam rentang waktu tertentu yang diprediksikan dengan tingkat kepercayaan tertentu. Penggunaan VaR dalam mengukur dampak risiko hanya dapat dilakukan apabila terdapat data historis sebelumnya. Metode analisis tersebut dilakukan untuk mengukur dampak dari risiko pada kegiatan produksi pembibitan bunga krisan di MBA Farm. Kejadian yang dianggap merugikan berupa jumlah bibit yang hilang sebagai akibat dari terjadinya sumber-sumber risiko. Dalam menghitung VaR, terlebih dahulu dihitung jumlah bibit krisan yang hilang setiap periode. Jumlah bibit krisan yang hilang tersebut kemudian dikalikan dengan harga yang terjadi pada periode yang sama. Setelah didapat angka kerugian dari masing-masing periode kemudian dijumlahkan dan dihitung rata-ratanya, setelah itu dicari berapa besar nilai standar deviasi atau penyimpangan. Menurut Kountur (2008), VaR dapat dihitung dengan rumus berikut:
VaR = ̅+
√
̅ = ( ) + ( ) + ⋯+ ( )
Dimana:
VaR = Dampak kerugian yang ditimbulkan oleh setiap sumber risiko
̅ = Nilai rata-rata kerugian akibat kejadian berisiko
Si = Jumlah kematian pada masing-masing sumber risiko pada periode
ke-i (bibit)
P = Tingkat harga bibit krisan (Rp)
z = Nilai z yang diambil dari tabel distribusi normal dengan alfa 5%
s = Standar deviasi kerugian akibat kematian bibit krisan
24
Pemetaan Risiko
Peta risiko dibagi ke dalam empat kuadran. Risiko yang memiliki probabilitas kecil dengan dampak besar berada pada kuadran IV. Risiko yang memiliki probabilitas besar dengan dampak yang besar berada pada kuadran II. Risiko yang memiliki probabilitas besar dengan dampak yang kecil berada pada kuadran I dan risiko yang memiliki probabilitas kecil dengan dampak yang kecil berada pada kuadran III.
Kuadran I merupakan area dengan tingkat probabilitas kejadian yang tinggi, namun dengan dampak yang rendah. Risiko yang secara rutin terjadi ini tidak terlalu mengganggu pencapaian tujuan dan target perusahaan. Terkadang terasa mengganggu bila risiko yang bersangkutan muncul sebagai kenyataan. Biasanya, perusahaan mampu dengan cepat mengatasi dampak yang muncul.
Kuadran II merupakan area dengan tingkat probabilitas sedang sampai tinggi dan tingkat dampak sedang sampai tinggi. Pada kuadran II merupakan kategori risiko yang masuk ke dalam prioritas utama. Bila risiko-risiko pada kuadran II terjadi akan menyebabkan terancamnya pencapaian tujuan perusahaan.
Kuadran III merupakan risiko dengan tingkat probabilitas kejadian yang rendah dan mengandung dampak yang rendah pula. Risiko-risiko yang muncul pada kuadran III cenderung diabaikan sehingga perusahaan tidak perlu mengalokasikan sumberdayanya untuk menangani risiko tersebut. Walaupun demikian, manajemen tetap perlu untuk memonitor risiko yang masuk dalam kuadran III karena suatu risiko bersifat dinamis. Risiko yang saat ini masuk dalam kuadran III dapat pindah ke kuadran lain bila ada perubahan ekternal maupun internal yang signifikan.
Kuadran IV merupakan area dengan tingkat probabilitas kejadian antara rendah sampai sedang, namun dengan dampak yang tinggi. Artinya, risiko-risiko dalam kuadran IV cukup jarang terjadi tetapi apabila sampai terjadi maka akan mengakibatkan tidak tercapainya tujuan dan target perusahaan.
Penempatan risiko pada peta risiko didasarkan atas pemikiran proporsinya berada dimana dari hasil penghitungan probabilitas dan damapak. Posisi suatu risiko dalam peta risiko disebut status risiko, dimana status risiko didapat dari perhitungan sebagai berikut :
Status Risiko = Probabilitas x Dampak
Berdasarkan perhitungan status risiko ini, maka akan diketahui mana risiko yang paling besar sampai yang paling kecil. Status risiko hanya menggambarkan urutan risiko dari yang paling besar risikonya sampai yang paling tidak berisiko.
Probabilitas atau kemungkinan terjadinya risiko dibagi menjadi dua bagian, yaitu besar dan kecil. Dampak risiko juga dibagi menjadi dua bagian, yaitu besar dan kecil. Batas antara probabilitas serta dampak besar dan kecil ditentukan dengan pendekatan menggunakan rata-rata dari keempat sumber risiko yang digunakan, yaitu jumlah pemberian pakan (R1), jadwal pemberian pakan (R2),
penyakit (R3), dan masa laktasi sapi perah (R4). Berdasarkan sumber risiko
tersebut, pada penelitian ini yang yang menjadi batas antara probabilitas serta dampak besar dan kecil merupakan rata-rata dari hasil penjumlahan keempat risiko dibagi dengan jumlah periode.
25
Gambar 5 Layout peta risiko
Penanganan Risiko
Berdasarkan hasil pemetaan, maka langkah selanjutnya dapat ditetapkan strategi penganganan risiko. Ada dua strategi yang dapat dilakukan dalam menangani risiko, yaitu :
a. Preventif Risiko
Strategi preventif dilakukan untuk risiko yang tergolong dalam probabilitas risiko yang besar. Strategi preventif akan menangani risiko yang berada pada kuadran I dan II. Penanganan risiko dengan menggunakan strategi preventif, maka risiko yang ada pada kuadran I akan bergeser menuju kuadran III dan risiko yang berada pada kuadran II akan bergeser menuju kuadran IV (Kountur 2008). Pergeseran strategi preventif dalam peta risiko dapat dilihat pada Gambar 6.
Sumber : Kountur (2008)
Gambar 6 Strategi Preventif PREVENTIF Dampak (Rp) Probabilitas (%) Besar Kecil Kuadran 1 Kuadran 2 Kuadran 3 Kuadran 4 + + + + + + Dampak (Rp) Probabilitas (%) Kuadran 1 Kuadran 2 Kuadran 3 Kuadran 4 Kecil Kecil Besar Besar
26
b. Mitigasi Risiko
Strategi mitigasi digunakan untuk meminimalkan dampak risiko yang terjadi. Risiko yang berada pada kuadran dengan dampak yang besar diusahakan dapat bergeser ke kuadran yang memiliki dampak risiko yang kecil. Strategi mitigasi akan menangani risiko sedemikian rupa sehingga risiko yang berada pada kuadran II bergeser ke kuadran I dan risiko yang berada pada kuadran IV bergeser ke kuadran III. Strategi mitigasi dapat dilakukan dengan metode diversifikasi, penggabungan, integrasi vertikal, kontrak produksi, kontrak pemasaran dan asuransi (Harwood et al 1999). Pergeseran strategi mitigasi dalam peta risiko dapat dilihat pada Gambar 7.
Sumber : Kountur (2008)
Pendapatan Usahatani
Analisis usahatani digunakan untuk melihat seberapa besar pendapatan usahatani dan produksi yang dihasilkan oleh petani. Penerimaan usaha tani adalah perkalian antara produksi yang diperoleh dengan harga jual (Soekartawi, 1995). Pernyataan tersebut dapat dinyatakan dalam rumus sebagai berikut:
= ∙
Dimana:
TR = Total penerimaan
X = Produksi yang diperoleh dalam suatu usaha tani = Harga X
Soekertawi (1995), mengemukakan bahwa biaya usahatani dapat di klasifikasikan menjadi dua yaitu: (1) Biaya tetap (Fixed Cost) merupakan biaya yang relatif tetap jumlahnya dan harus dikeluarkan walaupun produk yang dihasilkan banyak atau sedikit, (2) Biaya tidak tetap (Variable cost) merupakan biaya tidak tetap yang sifatnya berubah-ubah tergantung dari besar kecilnya
Gambar 7 Strategi Mitigasi MITIGASI Dampak (Rp) Probabilitas (%) Besar Kecil Kuadran 1 Kuadran 2 Kuadran 3 Kuadran 4
27 produksi yang dihasilkan, sehingga total biaya (TC) dapat dirumuskan sebagai berikut :
TC = FC + VC
Pendapatan usahatani merupakan selisih antara penerimaan dan semua biaya. Rumus yang digunakan yaitu:
Pd = TR – TC Dimana:
Pd = Pendapatan usahatani
TR = Total penerimaan (total revenue) TC = Total biaya (total cost)
Analisis (R/C) ratio merupakan perbandingan antara penerimaan dan biaya. Pernyataan tersebut dapat dinyatakan dalam rumus sebagai berikut:
Biaya penyusutan alat dihitung dengan cara membagi selisih antara nilai pembelian dengan nilai sisa yang ditafsirkan dibagi usia ekonomi dari alat tersebut. Secara matematis biaya penyusutan dapat dirumuskan sebagai berikut :
Biaya Penyusutan = −
Dimana :
Nb = Nilai pembelian (Rp) Ns = Nilai sisa (Rp)
N = Umur ekonomi alat (tahun)