Lokasi dan Waktu Penelitian
Penentuan lokasi penelitian dilakukan dengan memilih secara sengaja (purpossive) yakni Kabupaten Ermera. Adapun pertimbangan dipilihnya Kabupaten Ermera sebagai lokasi penelitian karena merupakan salah satu sentra produksi kopi dengan areal terluas di Timor-Leste. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli – Agustus 2014.
Permintaan Kopi Organik Tinggi Marjin
Sistim Pemasaran Lembaga Pemasaran
Petani Kopi Pedagang Besar
/Eksportir Harga dan Biaya
Kinerja pasar Marjin Pemasaran Farmers Share Rasio keuntungan Marketing channel choice dipengaruh: umur, pendidikan, pengalaman usahatani, hasil panen, mata pencaharian Harga Kopi glondong Harga Kopi Tanduk Implikasi Kebijakan Perilaku Pasar Penentuan dan pembentukan harga Aktivitas pembelian dan penjualan Sistem Jaringan Kerjsama Structure Pangsa pasar Konsentrasi pasar Hambatan masuk keluar pasar
21 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang dikumpulkan untuk mendukung penelitian kopi ini terdiri dari data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif adalah data yang dapat diukur dengan alat tertentu untuk kebutuhan analisis secara kuantitatif dan berbentuk angka-angka seperti jumlah produksi, jumlah jenis input, jumlah bibit, biaya pupuk, biaya pestisida, biaya tenaga kerja dan biaya lainnya. Data kualitatif adalah jenis data yang tidak berbentuk angka-angka seperti peta wilayah, skema, kata atau kalimat yang mempunyai hubungan atau terkait dengan pemasaran kopi di Kabupaten Ermera.
Data yang dikumpulkan dalam penelitian berdasarkan sumbernya yaitu data primer dan data sekunder. (1) Data primer yang dikumpulkan dalam bentuk cross-section (data satu waktu) yaitu sekumpulan data untuk meneliti suatu fenomena tertentu dalam satu kurun waktu saja (Umar, 2008). Dalam penelitian ini, data primer diperoleh dari petani kopi di lapangan. (2) Data sekunder dikumpulkan dari instansi terkait seperti kementerian pertanian, direktorat nasional perkebunan, kementerian perindustrian dan perdagangan serta instansi terkait dengan obyek penelitian ini.
Metode Pengambilan Sample
Dalam penelitian ini menggunakan metode pengambilan sample probabilita (probability sampling) yang didasarkan pada konsep seleksi acak. Metode acak adalah suatu metode pemilihan ukuran sample dimana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi anggota sample. Adapun pengambilan sample dilakukan dengan metode atau cara undian (Umar, 2008).
Metode Pengumpulan Data
1. Metode pengumpulan data merupakan salah satu tahapan utama dalam penelitian karena tujuannya adalah memperoleh data yang memenuhi standar yang ditetapkan (Sugiyono, 2007). Dalam penelitian ini teknik yang digunakan untuk mengumpukan data adalah: Observasi lapangan, yaitu mengamati secara langsung ke obyek yang diteliti dan dalam penelitian ini yakni pemasaran kopi rakyat di Kabupaten Ermera, Timor-Leste.
2. Wawancara (interview) digunakan guna memperoleh hal-hal yang lebih mendalam dari petani responden maupun lembaga perantara yaitu dengan menggunakan instrumen kwesioner terstruktur yang dipersiapkan dalam melakukan tanya- jawab.
3. Dokumentasi yaitu proses pengumpulan data dengan mencari dokumen- dokumen, pengambilan foto-foto dan studi kepustakaan yang terkait dengan obyek penelitian ini.
Metode Analisis
Ada dua metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini yakni analisis deskriptif dan analisis kuantitatif. Analisis deskriptif dipergunakan untuk menggambarkan lembaga-lembaga yang terlibat dalam sistem pemasaran kopi serta fungsi-fungsi yang dilakukannya Sementara analisis kuantitatif digunakan
22
untuk mengkaji atau menganalisis efisiensi pemasaran kopi organik dengan melihat pangsa pasar, konsentrasi pasar dan hambatan keluar masuk pasar serta kinerja pasar (performance), biaya pemasaran, margin pemasaran, farmers share , rasio keuntungan serta marketing channel choice yang dianalisis dengan binary logit regression.
Analisis Struktur 1. Konsentrasi pasar
Four Firm Concentration Ratio (CR 4) merupakan sebuah metode analisis yang dapat melihat output yang mampu dihasilkan oleh 4 industri besar yang ada di Kabupaten Ermera. Baye (2010) menjelaskan bahwa ada dua kriteria penentu konsentrasi pasar, yakni jika nilai CR 4 mendekati nol (0) maka dapat diindikasikan bahwa pasar memiliki banyak penjual serta memberikan peningkatan pada penjualan produsen ke konsumen. Sebaliknya, bilamana nilai CR 4 mendekati satu (1), berarti mengindikasikan bahwa pasar terkonsentrasi, yaitu pasar mengalami sedikit persaingan diantara produsen. Adapun perhitungan analisis pangsa pasar dapat dilihat sebagai berikut:
Keterangan:
Market Share (MS) = 0 – 100 persen
Market Share (MSn) = Pangsa pasar petani “n” (persen)
Sn = Pembelian kopi petani (kg/musim)
SA = Total kopi di Ermera (kg/musim)
n = Banyaknya petani kopi organik
2. Hambatan Keluar Masuk
Hambatan keluar masuk dapat dianalisis atau dihitung dengan Minimum Efficiency Scale (MES). MES merupakan perhitungan pembelian kopi oleh petani terhadap total kopi organik di Kabupaten Ermera. Bila nilai yang diperoleh atau dihasilkan dari perhitungan MES menunjukkan lebih dari 10 persen, maka dapat diindikasikan bahwa pemasaran kopi organik di Kabupaten Ermera terdapat hambatan masuk. Adapun formulanya adalah sebagai berikut:
23 Analisis Perilaku Pasar
Perilaku pasar lebih menekankan pada aktivitas-aktivitas yang terjadi atau berlangsung di pasar. Kinerja pasar akan terbentuk dengan adanya struktur dan perilaku pasar. Beberapa fungsi pemasaran penting yang dilakukan adalah fungsi fisik, fungsi pertukaran dan fungsi penyediaan sarana dan fasilitas (Kohls and Downey, 1972).
Kinerja Pasar
Beberapa formula penting yang digunakan dalam menganalisis kinerja pasar adalah sebagai berikut:
1. Marjin Pemasaran
Perjalanan suatu produk ke konsumen selalu melibatkan beberapa lembaga pemasaran sehingga marjin pemasaran total merupakan jumlah dari marjin pemasaran dari setiap lembaga pemasaran. Secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut:
Keterangan:
Mt = Total marjin pemasaran (Rp/kg) i = 1, 2, 3... n
Secara matematis, marjin pemasaran dapat dinyatakan sebagai berikut (Limbong dan Sitorus, 1987):
Keterangan:
Mi = Marjin pemasaran pada lembaga ke-i (Rp/kg) Pri = Harga tingkat eceran ke-i
Pfi = Harga tingkat petani ke-i
Ci = Biaya pemasaran yang dikeluarkan oleh lembaga ke-i
πi = Keuntungan pemasaran yang diperoleh lembaga ke-i (Rp/kg)
2. Farmer’s Share
Indikator yang digunakan untuk membandingkan harga yang diterima produsen dibandingkan dengan harga yang dibayarkan oleh konsumen akhir adalah farmer’s share (bagian harga yang diterima petani) yang dinyatakan dalam persentase. Secara matematis, (Limbong dan Sitorus, 1987): Mi = Pri – Pfi Mi = Ci + πi X 100%
24
Keterangan:
Fs = Farmer’s share
Pf = Harga di tingkat produsen/petani Pr = Harga di tingkat konsumen
Jika harga yang ditawarkan pedagang/lembaga pemasaran semakin tinggi dan kemampuan konsumen dalam membayar semakin tinggi, maka bagian yang diterima oleh petani akan semakin sedikit. Hal ini dikarenakan petani menjual komoditasnya dengan harga yang relatif rendah. Semakin besar marjin maka penerimaan petani relatif kecil. Dengan demikian dapat diketahui adanya hubungan negatif antara marjin pemasaran dengan bagian yang diterima petani.
3. Rasio Keuntungan dan Biaya
Penyebaran rasio keuntungan dan biaya pada lembaga pemasaran, dapat dirumuskan sebagai beriku
Keterangan:
Li = Keuntungan lembaga pemasaran Ci = Biaya pemasaran
Bila nilai dari rasio keuntungan dan biaya sama dengan satu, menunjukkan bahwa keuntungan yang dihasilkan sama besar dengan biaya yang dikeluarkan dalam usaha tersebut, dan bila lebih besar dari satu menunjukkan bahwa keuntungan yang diperoleh lebih besar daripada biaya yang telah dikeluarkannya.
Model Regresi Binary Logit
Model regresi binary logit digunakan untuk menganalisis data apabila responnya merupakan variabel kualitatif. Bentuk umum model peluang binary logit dengan m faktor diformulasi dalam persamaan sebagai berikut (Hosmer dan Lemeshow, 2000).
Keterangan:
(x) : peluang terjadinya peristiwa ke-j
Untuk j = 0, 1, 2 setiap fungsi vektor 2(p + 1) parameter . B2 Vektor Bj 0 dan
Dan bentuk transformasi logit ditunjukkan dalam persamaan berikut:
25
dimana j sebagai kategori dan m adalah kategori yang menjadi acuan. Uji Kesesuaian Model (Goodness of Fit)
Uji kesesuaian model (goodness of fit) digunakan untuk mengetahui kesesuaian atau derajat bebas kecocokan dari model yang telah terbentuk. Uji kesesuaian model yang digunakan adalah uji Deviance yang mengikuti distribusi - chi-square dengan derajat bebas J-p-1, dimana J adalah banyaknya sampel dan p adalah banyaknya parameter dalam model. Daerah penolakan H0 adalah jika nilai
statistik uji atau nilai signifikansi Uji Deviance ditunjukkan dalam persamaan berikut (McCullagh dan Nelder, 1989).
Adapun rincian mengenai peubah penjelas pada model regresi binary logit, seperti dirangkum dalam Tabel 3.
Tabel 3 Rincian peubah penjelas pada model regresi binary logit
Variabel Uraian Jenis pengukuran
variabel
Keterangan
X1 Umur Rasio Tahun
X2 Pengalaman berusahatani Rasio Tahun
X3 Pendidikan Rasio Tahun
X4 Jumlah panen/musim Rasio Kg
X5 Harga/Kg kopi glondong Rasio USD
X6 Harga /Kg kopi tanduk Rasio USD
X7 Bertani kopi utama Nominal (Dummy) 1 = ya, 0 = tidak j (x ) = X^T ßj D(y; Π) = 2L (Π; Y) –2L (Π; Y) D(y; Π) = D(y; Π mendekati distribusi
26
Pengujian Parameter
Dalam regresi logit, pengujian parameter sangat penting untuk dilakukan karena dengan pengujian tersebut dapat menentukan apakah variabel penjelas dalam model signifikan terhadap variabel respon. Ada dua pengujian yaitu:
1. Uji Likelihood Ratio (Uji Simultan)
Uji likelihood ratio digunakan untuk mengetahui apakah variabel penjelas mempunyai pengaruh yang signifikan terhdap variabel respon secara bersamaan. Pada penelitian ini digunakan uji likelihood ratio dengan persamaan sebagai berikut (Kleinbaum et al., 2008).
Keterangan:
Ly: likelihood model tereduksi Lk: likelihood model penuh
Statistik G ini mengikuti distribusi chi-square dengan derajat bebas p. Statistik uji likelihood ratio mengikuti distribusi chi-square, sehingga untuk mengambil keputusan dalam pengujian, dibandingkan dengan tabel chi- square dengan derajat bebas p, dimana p adalah banyaknya parameter dalam
model. Jika G˃ ^2 p( atau dapat dilihaat dari nilai-p, jika p < atau dengan nilai signifikansi maka tolak Ho dengan adalah tingkat signifikansi yang dipilih.
2. Uji Wald (Uji Parsial)
Pengujian ini juga perlu dilakukan untuk menguji setiap variabel secara individual atau sendiri-sendiri. Hasil pengujian secara individual akan menunjukkan apakah suatu variabel penjelas layak untuk masuk ke dalam model atau tidak. Statistik uji Wald ini mengikuti distribusi normal dan kriteria penolakan (H0 ditolak) jika nilai:
Rumus persamaan uji Wald adalah sebagai berikut (Kleinbaum et al., 2008):
Keterangan:
: penduga untuk parameter (ß) : penduga galat baku untuk koefisien
W
< - Z
1 - ɑ27 Rasio Kecenderungan (Odds Ratio)
Odds ratio digunakan untuk mengetahui rasio kecenderungan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap variabel respon yaitu pilihan lembaga pemasaran. Model Odds ratio secara umum untuk binary logit kasus dua kategori dapat ditunjukkan pada persamaan berikut menurut Hosmer dan Lemeshow. (2000).
Jika diasumsikan bahwa variabel respon untuk Y = 0 adalah kategori acuan, maka Odds ratio dari responden Y = j terhadap respon Y = 0 untuk nilai-nilai dari covariat dari x = a terhadap x. Adapun prosedur analisis model regresi, seperti disajikan pada Gambar 7.
Gambar 7 Prosedur analisis model regresi log
Ψ1 = UR (a, b)
=
Mulai Pemasukan variabel Uji Chi-Square X2 hit ≥0.05(b-1)(k-1)
Pembentukan Model Regresi Logistik
Uji Rasio ikelihood Apakah G2≥ X2 ɑy
Uji Wald
Apakah uji Wp≥ X2
Pembentukan Estimasi Probabilitas Selesai
Dikeluarkan dari Data Model Tidak Sesuai Dikeluarkan dari Model Selesai Selesai Selesai
28