2 TINJAUAN PUSTAKA
4.1 Kondisi Fisik Wilayah
4.4.2 Potensi Pertanian Kabupaten Blitar
4.4.2.3 Perkebunan
Kawasan perkebunan di Kabupaten Blitar tersebar secara merata pada tiap- tiap kecamatan yang ada. Pada umumnya perkebunan yang ada adalah merupakan perkebunan rakyat yang memanfaatkan tegalan dan pekarangan selain ada juga yang berupa perkebunan besar. Jenis tanaman perkebunannya meliputi kakao, kenanga dan cengkeh. Jenis komoditi perkebunan yang ada cukup dominan di beberapa wilayah antara lain : kopi, kakao, cengkeh, tebu, kelapa dan kenanga. Hasil produksi perkebunan di Kabupaten Blitar banyak yang telah diolah menjadi barang yang nilai ekonomisnya lebih tinggi, seperti pengolahan kelapa menjadi gula kelapa, karena itu untuk perkembangan selanjutnya komoditi yang ada dapat ditingkatkan dan pengolahan diperhatikan karena perkebunan ini tidak ada pada setiap kecamatan.
Untuk kawasan sentra produksi kakao terdapat di Kecamatan Nglegok (PTP Bantaran), Kecamatan Udanawu dan Kecamatan Wates. Adapun kawasan sentra produksi kenanga yang ada di Kabupaten Blitar terdapat di Kecamatan Ponggok dan Kecamatan Srengat. Kawasan sentra produksi cengkeh terdapat di Kecamatan Doko (PT. Brangkah Banaran), Kecamatan Wlingi, Kecamatan Nglegok dan Kecamatan Gandusari.
5 HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1 Hirarki Wilayah di Kabupaten Blitar
Penentuan hirarki didasarkan atas tingkat perkembangan dan kapasitas pelayanan yang dapat disediakan oleh suatu wilayah. Tingkat hirarki ini penting dalam penentuan kapasitas suatu wilayah, apakah suatu wilayah merupakan wilayah pusat/inti atau wilayah hinterland. Konsep wilayah nodal menjadi penting karena pada dasarnya pembangunan bertujuan untuk mendorong wilayah pusat untuk menyediakan berbagai fasilitas sehingga mampu mendorong perkembangan wilayah-wilayah di sekitarnya (hinterland).
Tingkat perkembangan kecamatan di Kabupaten Blitar ditentukan dengan metode skalogram yang dimodifikasi dan dicerminkan oleh nilai Indeks Perkembangan Kecamatan (IPK). Umumnya, semakin tinggi nilai IPK, maka semakin tinggi pula kapasitas pelayanan suatu desa dan tingkat perkembangannya. Sebaliknya, semakin rendah nilai IPK berarti semakin rendah kapasitas pelayanan suatu desa dan tingkat perkembangannya. Variabel yang digunakan dalam analisis skalogram secara umum dapat dibedakan menjadi empat variabel, yaitu : aksesibilitas, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, dan fasilitas ekonomi. Hasil perhitungan skalogram secara lebih jelas dapat dilihat pada Lampiran 1.
Nilai IPK yang dihasilkan berada pada kisaran 34.85 sampai 11.08 yang dapat dilihat secara rinci pada Tabel 10. Nilai IPK tertinggi sebesar 34.85 dimiliki oleh kecamatan dengan hirarki/orde pertama, yaitu Kecamatan Wlingi sedangkan nilai IPK terkecil sebesar 11.08 dimiliki oleh kecamatan dengan hirarki/orde ketiga, yakni Kecamatan Ponggok. Hasil perhitungan nilai IPK disajikan pada Tabel 9.
Berdasarkan hasil perhitungan skalogram, nilai IPK seluruh kecamatan yang tersebar di Kabupaten Blitar dikelompokkan ke dalam tiga hirarki pusat pelayanan sebagai berikut :
a. Tingkat hirarki I (tinggi) merupakan wilayah kecamatan-kecamatan dengan tingkat perkembangan tinggi. Terdapat 4 kecamatan yang termasuk dalam hirarki I, yaitu : Kecamatan Wlingi, Kecamatan Kesamben, Kecamatan Srengat, dan Kecamatan Sutojayan. Kecamatan-kecamatan yang termasuk dalam tingkat hirarki ini memiliki IPK antara 34.85-29.63 (rata-rata 31.14). Kecamatan-kecamatan dengan hirarki I umumnya memiliki ketersediaan sarana dan prasarana serta fasilitas pelayanan yang lebih tinggi, lebih lengkap, dan tentunya lebih memadai daripada kecamatan-kecamatan dengan hirarki yang lebih rendah (hirarki II dan III). Kecamatan yang termasuk dalam hirarki I memiliki kecenderungan terkonsentrasi pada jalur utama di Kabupaten Blitar. Kondisi tersebut terjadi karena jalur utama merupakan lokasi yang paling strategis dalam kaitannya dengan aliran orang, barang, maupun jasa. Semakin banyak aktivitas orang, barang, maupun jasa maka membutuhkan fasilitas umum dalam menunjang aktivitas tersebut. Sehingga tidak salah apabila kawasan di sekitar jalur utama lebih berkembang dibandingkan kawasan yang tidak dilalui jalur utama.
b. Tingkat hirarki II (sedang) merupakan wilayah kecamatan-kecamatan dengan tingkat perkembangan sedang. Terdapat 6 kecamatan yang termasuk dalam
hirarki II, yaitu : Kecamatan Kanigoro, Kecamatan Wates, Kecamatan Talun, Kecamatan Bakung, Kecamatan Sanankulon, dan Kecamatan Wonodadi. Kecamatan-kecamatan yang termasuk dalam tingkat hirarki ini memiliki IPK antara 28.66-23.53 (rata-rata 26.09). Adapun wilayah kecamatan-kecamatan dengan tingkat hirarki II mempunyai ciri-ciri sebagai berikut :
• Ketersediaan sarana dan prasarana di wilayah tersebut lebih sedikit dari hirarki I.
• Umumnya letaknya berada di pinggir wilayah berhirarki I dengan tingkat kehidupan yang relatif kurang maju dibandingkan dengan wilayah di hirarki I.
Tabel 9. Nilai IPK dan Hirarki Kecamatan di Kabupaten Blitar
No. Kecamatan Indeks Perkembangan
Kecamatan (IPK) Hierarki
1. Wlingi 34.85 Hierarki 1 2. Kesamben 30.33 Hierarki 1 3. Srengat 29.75 Hierarki 1 4. Sutojayan 29.63 Hierarki 1 5. Kanigoro 28.66 Hierarki 2 6. Wates 27.58 Hierarki 2 7. Talun 27.41 Hierarki 2 8. Bakung 25.32 Hierarki 2 9. Sanankulon 24.05 Hierarki 2 10. Wonodadi 23.53 Hierarki 2 11. Wonotirto 22.16 Hierarki 3 12. Kademangan 21.77 Hierarki 3 13. Doko 21.03 Hierarki 3 14. Garum 19.80 Hierarki 3 15. Selorejo 19.54 Hierarki 3 16. Nglegok 18.45 Hierarki 3 17. Selopuro 18.45 Hierarki 3 18. Udanawu 17.46 Hierarki 3 19. Gandusari 17.45 Hierarki 3 20. Panggungrejo 17.31 Hierarki 3 21. Binangun 11.77 Hierarki 3 22. Ponggok 11.08 Hierarki 3
c. Tingkat hirarki III (rendah) merupakan wilayah kecamatan-kecamatan dengan tingkat perkembangan rendah. Terdapat 12 kecamatan yang termasuk dalam hirarki III, yaitu : Kecamatan Wonotirto, Kecamatan Kademangan, Kecamatan Doko, Kecamatan Garum, Kecamatan Selorejo, Kecamatan Nglegok, Kecamatan Selopuro, Kecamatan Udanawu, Kecamatan Gandusari, Kecamatan Panggungrejo, Kecamatan Binangun, dan Kecamatan Ponggok. Kecamatan-kecamatan yang termasuk dalam tingkat hirarki ini memiliki IPK antara 22.16-11.08 (rata-rata 18.02). Kecamatan-kecamatan pada tingkat hirarki III pada umumnya memiliki tingkat kehidupan yang relatif kurang maju dibandingkan dengan kecamatan-kecamatan yang termasuk ke dalam
tingkat hirarki yang lebih tinggi. Adapun wilayah kecamatan-kecamatan dengan tingkat hirarki III mempunyai ciri-ciri sebagai berikut :
• Ketersediaan sarana dan prasarana di kecamatan-kecamatan tersebut relatif kurang.
• Akses masing-masing kecamatan ke pusat-pusat pelayanan maupun pusat-pusat aktivitas pemerintahan relatif lebih sulit.
Pada dasarnya, untuk fasilitas-fasilitas tertentu dengan kapasitas pemenuhan kebutuhan yang lebih kompleks, kecamatan-kecamatan dengan tingkat hirarki yang lebih rendah masih harus mengaksesnya di kecamatan-kecamatan dengan tingkat hirarki yang lebih tinggi. Oleh karena itu, umumnya letak kecamatan- kecamatan yang berhirarki lebih rendah berlokasi di sekitar atau pinggir kecamatan-kecamatan dengan tingkat hirarki yang lebih tinggi. Secara spasial hasil perhitungan skalogram dengan tiga hirarki dapat dilihat pada Gambar 7.
5.2 Tipologi Wilayah Kecamatan di Kabupaten Blitar
Pada dasarnya, tipologi wilayah bertujuan untuk menggabungkan beberapa unit wilayah ke dalam kelas yang sama berdasarkan persamaan karakteristiknya. Teknik analisis yang digunakan dalam penentuan tipologi wilayah kecamatan- kecamatan di Kabupaten Blitar adalah analisis gerombol (cluster analysis) lalu diuji dengan menggunakan analisis diskriminan.
Analisis gerombol yang digunakan dalam penelitian ini terbagi menjadi dua yaitu analisis gerombol berhierarki yang digunakan untuk mendapatkan gambaran awal jumlah gerombol yang akan dibentuk dan analisis gerombol tidak berhierarki yang digunakan untuk pengelompokkan akhir. Metode berhirarki sering digunakan apabila jumlah kelompok yang dibentuk belum diketahui, sedang metode tak berhirarki dipakai bila banyaknya kelompok yang akan dibentuk telah ditentukan.
Metode yang digunakan untuk proses clustering secara berhirarki adalah
Ward’s Method. Dalam metode ini jarak antar gerombol adalah jumlah kuadrat antar gerombol untuk seluruh variabel. Metode ini cenderung digunakan untuk mengkombinasi gerombol-gerombol dengan jumlah kecil. Variable yang digunakan pada analisis gerombol berhirarki dan tidak berhirarki seperti tertera pada Lampiran 2. Hasil analisis gerombol berhirarki dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Analisis Gerombol Berhirarki.
Dendogram seperti tertera pada Gambar 8 menggambarkan proses pembentukan gerombol yang dinyatakan dalam bentuk gambar. Selanjutnya untuk menetapkan jumlah kelompok optimum, maka dapat dilakukan dengan mengamati jarak terpanjang pada linkage distance dari satu pautan ke pautan berikutnya. Dapat dilihat bahwa, dua tahap terakhir dari dendogram, yaitu tahap “tiga gerombol” dan tahap “dua gerombol” memiliki jarak paling besar. Dari kedua
Analisis Gerombol Berhirarki
P o n g g o k D o k o G a ru m N g le g o k G a n d u s a ri S e lo re jo W lin g i K e s a m b e n S re n g a t K a n ig o ro S e lo p u ro U d a n a w u S a n a n k u lo n T a lu n W o n o d a d i S u to ja y a n W a te s B in a n g u n P a n g g u n g re jo K a d e m a n g a n W o n o ti rt o B a k u n g 0 2 4 6 8 10 12 14 L in g k a g e D is ta n c e
hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa keputusan tiga gerombol merupakan yang terbaik.
Setelah dilakukan tahap analisis gerombol berhirarki maka tahap selanjutnya dilakukan analisis gerombol tidak berhirarki. Berdasarkan analisis gerombol berhirarki diputuskan bahwa tiga gerombol merupakan yang terbaik sehingga pada tahap analisis gerombol tidak berhirarki ditetapkan kecamatan-kecamatan di wilayah studi dikelompokkan menjadi tiga gerombol (cluster). Anggota tiap gerombol dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Analisis Gerombol (Cluster)
No. Kecamatan Cluster
1. Sutojayan 1 2. Kanigoro 1 3. Talun 1 4. Selopuro 1 5. Sanankulon 1 6. Ponggok 1 7. Srengat 1 8. Wonodadi 1 9. Udanawu 1 10. Kesamben 2 11. Selorejo 2 12. Doko 2 13. Wlingi 2 14. Gandusari 2 15. Garum 2 16. Nglegok 2 17. Bakung 3 18. Wonotirto 3 19. Panggungrejo 3 20. Wates 3 21. Binangun 3 22. Kademangan 3
Hasil analisis gerombol tidak berhirarki dapat menunjukkan pola perbedaan karakteristik antara ketiga gerombol melalui grafik nilai tengah dari setiap faktor utama untuk masing-masing kelompok kecamatan di Kabupaten Blitar. Nilai tertinggi atau terendah tiap faktor utama akan menjadi penciri/karakter untuk masing-masing gerombol di Kabupaten Blitar seperti terlihat pada Gambar 9.
Berdasarkan plotting nilai tengah masing-masing cluster (Gambar 9), penciri yang signifikan pada Cluster 1 terdiri dari : rendahnya variabel rasio luas lahan padi sawah, tingginya variabel rasio luas lahan kering, rendahnya variabel kepadatan penduduk, dan rendahnya variabel indeks perkembangan kecamatan. Kondisi tersebut dapat diartikan bahwa karakteristik Cluster 1 adalah daerah penghasil utama komoditas pertanian lahan kering dengan kondisi perkembangan
wilyah yang masih rendah. Cluster 1 terdiri dari 6 kecamatan atau sekitar 27.27 persen dari seluruh jumlah kecamatan di Kabupaten Blitar.
Gambar 9. Hasil Cluster Analysis dengan metode K-Means.
Cluster 2 memiliki dua penciri utama yang signifikan, yaitu : rendahnya variabel rasio luas lahan kering dan tingginya variabel rasio luas lahan perkebunan. Berdasarkan kondisi tersebut, dapat diartikan bahwa karakteristik
Cluster 2 adalah penghasil komoditas perkebunan dengan kondisi perkembangan
wilyah yang sedang. Kecamatan-kecamatan pada Cluster 2 ada sebanyak 7 kecamatan atau sekitar 31.81 persen dari seluruh kecamatan di Kabupaten
Blitar.
Penciri utama yang signifikan untuk Cluster 3 meliputi : tingginya variabel rasio luas lahan padi sawah, rendahnya variabel rasio luas lahan perkebunan, tingginya variabel rasio luas pekarangan dan tingginya variabel indeks perkembangan kecamatan. Kondisi tersebut dapat diartikan bahwa karakteristik
Cluster 3 adalah penghasil komoditas padi sawah dengan kondisi perkembangan
wilyah yang sudah maju. Cluster 3 terdiri dari 9 kecamatan atau sekitar 40.90 persen dari seluruh jumlah kecamatan di Kabupaten Blitar.
Karakteristik pada masing-masing Cluster merupakan karakteristik pada masing-masing tipologi. Secara spasial, tipologi wilayah kecamatan-kecamatan di Kabupaten Blitar dapat dilihat pada Gambar 10.
Plotting Nilai Tengah Masing-Masing Cluster
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Padi Sawah Lahan Kering Perkebunan Kepadatan Pekarangan IPK Variables -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0
Gambar 10. Tipologi Wilayah Kecamatan di Kabupaten Blitar
Berdasarkan rangkaian hasil analisis yang dilakukan dalam penentuan tipologi wilayah kecamatan-kecamatan di Kabupaten Blitar, diperoleh karakteristik tipologi tiap wilayah seperti tertera pada Tabel 11.
Tabel 11. Karakteristik Tipologi Wilayah Kecamatan di Kabupaten Blitar
Cluster Karakteristik Tipologi Wilayah Kesimpulan
Cluster 1 • Jika dilihat dari sumberdaya alamnya, aktivitas
budidaya padi sawah cukup potensial untuk dikembangkan. Namun ada sebagian wilayah yang perlu mendapat perhatian khusus karena merupakan kawasan rawan bencana letusan gunung berapi.
• Jika dilihat dari sumberdaya buatan, pengembangan sarana dan prasarana permukiman sudah cukup memadai. Selain itu aktivitas peternakan juga sangat menonjol dalam menunjang perekonomian wilayah yang dapat dilihat berdasarkan besarnya rasio luas lahan pekarangan. Wilayah berbasis komoditas pertanian tanaman pangan dengan kondisi perkembangan kecamatan yang tinggi.
Cluster 2 • Jika dilihat dari sumberdaya alamnya, aktivitas
budidaya komoditas perkebunan paling menonjol dibandingkan aktivitas ekonomi lainnya. Selain itu luas lahan padi sawah juga sangat potensial untuk dikembangkan.
• Jika dilihat dari sumberdaya buatan, pengembangan sarana dan prasarana permukiman sudah sangat memadai apalagi ditunjang kemudahan aksesibilitas. Wilayah berbasis komoditas tanaman perkebunan dengan kondisi perkembangan kecamatan yang sedang.
Cluster 3 • Jika dilihat dari sumberdaya alamnya, aktivitas
pertanian lahan kering paling menonjol dibandingkan aktivitas ekonomi lainnya. Potensi luas lahan untuk dikembangkan juga sangat melimpah yang dapat dilihat dari tingkat kepadatan penduduk yang rendah.
• Jika dilihat dari sumberdaya buatan, pengembangan infrastruktur perhubungan dan ketersediaan air sangat kurang sehingga indeks perkembangan kecamatan juga relatif kecil.
Wilayah berbasis komoditas pertanian lahan kering dengan kondisi perkembangan kecamatan yang rendah.
5.3 Komoditas Unggulan Cluster Agropolitan
Salah satu aspek yang perlu dipertimbangkan dalam perumusan kebijakan pembangunan daerah adalah keberadaan sektor unggulan. Sektor unggulan merupakan sektor perekonomian yang diharapkan menjadi motor penggerak perekonomian wilayah. Dengan mengetahui dan mengoptimalkan sektor unggulan ini maka diharapkan terdapat efek positif bagi kemajuan aktivitas perekonomian daerah (Syahidin, 2006). Salah satu alat analisis yang bisa digunakan untuk mengetahui keberadaan sektor unggulan ini adalah teori basis ekonomi.
Teori basis ekonomi mendasarkan pandangannya bahwa laju pertumbuhan ekonomi suatu wilayah ditentukan oleh besarnya peningkatan ekspor dari wilayah tersebut. Teori ini menyatakan bahwa sektor basis dapat membangun dan memacu penguatan dan pertumbuhan ekonomi lokal sehingga diidentifikasi sebagai mesin ekonomi lokal.
Menurut Rustiadi et al. (2011), sektor ekonomi wilayah dapat dibagi dalam dua golongan yaitu sektor basis dimana kelebihan dan kekurangan yang terjadi di dalam proses pemenuhan kebutuhan tersebut menyebabkan terjadinya mekanisme ekspor dan impor antar wilayah. Sektor basis ini akan menghasilkan barang dan jasa, baik untuk pasar domestik daerah maupun pasar luar wilayah sedangkan sektor non basis adalah sektor dengan kegiatan ekonomi yang hanya melayani pasar di wilayahnya sendiri dan kapasitas ekspor wilayah belum berkembang. Metode yang sering dipakai sebagai indikasi sektor basis adalah metode Location Quotient (LQ) dan Shift Share Analysis (SSA).
Analisis Location Quotient (LQ) merupakan teknik analisis yang digunakan untuk mengetahui pemusatan suatu aktivitas di suatu wilayah dalam cakupan wilayah agregat yang lebih luas. Metode LQ juga dapat digunakan untuk mengetahui potensi aktivitas ekonomi yang merupakan indikasi sektor basis dan bukan basis karena merupakan perbandingan relatif antara kemampuan sektor yang sama pada daerah yang lebih luas dalam suatu wilayah. Suatu wilayah yang memiliki nilai koefisien lokalisasi (LQ) lebih dari satu untuk suatu kegiatan maka wilayah tersebut berpotensi ekspor sehingga dapat memberikan keuntungan ekonomi bagi wilayahnya serta memiliki daya saing ekonomi dibandingkan dengan wilayah lainnya.
Dalam konteks perencanaan pengembangan wilayah, upaya untuk mengidentifikasi aktivitas ekonomi basis menjadi bagian yang penting untuk dapat memetakan komoditas atau sektor unggulan. Asumsi yang digunakan dalam analisis sektor basis dengan menggunakan metode LQ ini adalah (1) kondisi geografis unit wilayah relatif seragam, (2) pola aktivitas antar unit wilayah bersifat seragam dan (3) setiap aktivitas menghasilkan kualitas produk yang sama dan dinilai dalam satuan yang sama (Pribadi et al., 2010).
Analisis LQ juga memberikan gambaran mengenai sektor atau kegiatan ekonomi mana yang terkonsentrasi (memusat) dan yang tersebar. Tarigan (2008) menyatakan bahwa analisis LQ sebagai petunjuk adanya keunggulan komparatif dapat digunakan bagi sektor-sektor yang telah lama berkembang, sedangkan bagi sektor yang baru atau sedang tumbuh apalagi yang selama ini belum pernah ada, metode LQ tidak dapat digunakan karena produk totalnya belum menggambarkan kapasitas riil daerah tersebut.
Variabel yang digunakan sebagai ukuran untuk menentukan potensi komoditas pertanian masing-masing cluster dalam analisis LQ adalah luas lahan yang digunakan untuk aktivitas pertanian lahan kering, aktivitas perkebunan, serta aktivitas pertanian lahan basah tahun 2011 dengan wilayah referensi Kabupaten Blitar. Komoditas yang merupakan sektor basis adalah komoditas dengan nilai LQ > 1, yang menunjukkan terjadinya konsentrasi suatu aktifitas di wilayah yang bersangkutan secara relatif dibandingkan dengan total wilayah yang lebih luas atau terjadi pemusatan aktifitas di wilayah yang bersangkutan.
Berdasarkan hasil analisis LQ dapat diketahui bahwa untuk Cluster 1 dari 7 komoditas terdapat 2 komoditas yang memiliki keunggulan komparatif, Cluster 2 dari 7 komoditas terdapat 4 komoditas yang memiliki keunggulan komparatif, dan
Cluster 3 dari 8 komoditas terdapat 7 komoditas yang memiliki keunggulan komparatif. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 12, 13, dan 14.
Tabel 12. Nilai LQ komoditas pertanian lahan kering pada Cluster 1
No. Komoditas LQ Keterangan
1. Padi Sawah 1.49 Memiliki keunggulan komparatif
2. Padi Ladang 0.06 Tidak memiliki keunggulan komparatif
3. Jagung 0.97 Tidak memiliki keunggulan komparatif
4. Ketela Pohon 0.18 Tidak memiliki keunggulan komparatif 5. Ketela Rambat 0.76 Tidak memiliki keunggulan komparatif 6. Kacang Tanah 1.04 Memiliki keunggulan komparatif
7. Kedele 0.03 Tidak memiliki keunggulan komparatif
Tabel 13. Nilai LQ komoditas perkebunan pada Cluster 2
No. Komoditas LQ Keterangan
1. Tebu 1.02 Memiliki keunggulan komparatif
2. Tembakau 2.08 Memiliki keunggulan komparatif
3. Kenanga 0.25 Tidak memiliki keunggulan komparatif
4. Cengkeh 2.68 Memiliki keunggulan komparatif
5. Kopi 2.56 Memiliki keunggulan komparatif
6. Kakau 0.86 Tidak memiliki keunggulan komparatif
7. Kelapa 0.66 Tidak memiliki keunggulan komparatif
Tabel 14. Nilai LQ komoditas pertanian lahan sawah pada Cluster 3
No. Komoditas LQ Keterangan
1. Padi Sawah 0.21 Tidak memiliki keunggulan komparatif
2. Padi Ladang 2.09 Memiliki keunggulan komparatif
3. Jagung 1.21 Memiliki keunggulan komparatif
4. Ketela Pohon 1.55 Memiliki keunggulan komparatif 5. Kacang Tanah 1.56 Memiliki keunggulan komparatif
6. Kedele 2.22 Memiliki keunggulan komparatif
7. Tebu 1.19 Memiliki keunggulan komparatif
8. Kelapa 1.16 Memiliki keunggulan komparatif
Nilai analisis LQ ini merupakan nilai perbadingan relatif antara kemampuan sektor yang sama pada wilayah yang lebih luas (Rustiadi et al. 2011). Dengan demikian, maka nilai LQ yang di bawah 1 bukan berarti wilayah tersebut memiliki luas areal dan produksi suatu komoditas yang rendah. Demikian pula sebaliknya nilai LQ komoditas yang di atas 1 belum tentu memiliki jumlah luas areal dan produksi suatu komoditas yang tinggi. Karena nilai analisis LQ adalah nilai perbandingan relatif suatu komoditas tertentu di suaatu wilayah tertentu dengan perbandingan total komoditas di suatu wilayah tertentu terhadap wilayah agregat yang lebih luas. Penggunaan analisis Location Quotient (LQ) digunakan untuk menggambarkan sisi keunggulan komparatif suatu wilayah terhadap aktivitas ekonomi tertentu.
Dari analisis LQ yang dilakukan, maka perlu dikuatkan dengan Shift Share Analysis untuk mengetahui keunggulan dari sisi kompetitifnya. Menurut Rustiadi
et al. (2011), Shift Share Analysis (SSA) merupakan teknik analisis yang digunakan untuk melihat tingkat keunggulan kompetitif (competitiveness) suatu wilayah dalam wilayah agregat yang lebih luas, berdasarkan kinerja sektor lokal (local sector) di wilayah tersebut. Analisis SSA juga dapat digunakan untuk menganalisis pergeseran kinerja suatu sektor di suatu wilayah yang dipilah berdasarkan sumber-sumber penyebab pergeseran. Ada tiga sumber penyebab pergeseran yaitu : komponen regional share (komponen laju pertumbuhan total), komponen proportional shift (komponen pergeseran proporsional) dan Komponen
differential shift (komponen pergeseran diferensial).
Untuk mengetahui posisi, daya saing dan kinerja masing-masing komoditas pertanian masing-masing cluster dibandingkan dengan komoditas pertanian di wilayah Kabupaten Blitar digunakan metode SSA. Analisis SSA yang dimaksud dalam pembahasan ini hanya ditinjau dari komponen differential shift. Hal ini dilakukan karena ingin mengetahui pertumbuhan masing-masing komoditas pertanian masing-masing cluster yang hanya dipengaruhi oleh pertumbuhan/pergeseran aktivitas sektor-sektor tersebut pada masing-masing
cluster itu sendiri apabila dibandingkan dengan cluster lain di wilayah Kabupaten Blitar, bukan karena pengaruh pertumbuhan proporsional (proportional shift)
maupun pertumbuhan total (regional share). Apabila komponen differential shift
bernilai positif maka cluster tersebut dapat dikatakan memiliki keunggulan kompetitif karena pada dasarnya masih memiliki potensi untuk terus tumbuh dan berkembang meskipun faktor-faktor eksternal (komponen proportional shift dan regional share) tidak mendukung. Variabel yang digunakan untuk mengetahui keunggulan kompetitif ini adalah luas lahan yang digunakan untuk aktivitas pertanian lahan kering, aktivitas perkebunan, serta aktivitas pertanian lahan basah pada Tahun 2007 dan Tahun 2011.
Berdasarkan hasil analisis SSA dapat diketahui bahwa untuk Cluster 1 dari 7 komoditas terdapat 5 komoditas yang memiliki keunggulan kompetitif, Cluster
2 dari 7 komoditas terdapat 4 komoditas yang memiliki keunggulan kompetitif, dan Cluster 3 dari 8 komoditas terdapat 5 komoditas yang memiliki keunggulan kompetitif. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 15, 16, dan 17.
Tabel 15. Nilai DS komoditas pertanian lahan kering pada Cluster 1
No. Komoditas DS Keterangan
1. Padi Sawah 0.36 Memiliki keunggulan kompetitif
2. Padi Ladang 0.40 Memiliki keunggulan kompetitif
3. Jagung 0.08 Memiliki keunggulan kompetitif
4. Ketela Pohon -0.33 Tidak memiliki keunggulan kompetitif 5. Ketela Rambat -0.69 Tidak memiliki keunggulan kompetitif 6. Kacang Tanah 2.33 Memiliki keunggulan kompetitif 7. Kedele -0.81 Tidak memiliki keunggulan kompetitif
Tabel 16. Nilai DS komoditas perkebunan pada Cluster 2
No. Komoditas DS Keterangan
1. Tebu -0.011 Tidak memiliki keunggulan kompetitif
2. Tembakau 0.004 Memiliki keunggulan kompetitif
3. Kenanga 0.160 Memiliki keunggulan kompetitif
4. Cengkeh 0.001 Memiliki keunggulan kompetitif
5. Kopi 0.075 Memiliki keunggulan kompetitif
6. Kakau -0.557 Tidak memiliki keunggulan kompetitif
7. Kelapa -0.090 Tidak memiliki keunggulan kompetitif
Tabel 17. Nilai DS komoditas pertanian lahan sawah pada Cluster 3
No. Komoditas DS Keterangan
1. Padi Sawah 0.0596 Memiliki keunggulan kompetitif 2. Padi Ladang -0.0508 Tidak memiliki keunggulan kompetitif
3. Jagung 0.0563 Memiliki keunggulan kompetitif
4. Ketela Pohon 0.0735 Memiliki keunggulan kompetitif 5. Kacang Tanah -0.1799 Tidak memiliki keunggulan kompetitif 6. Kedele -0.0001 Tidak memiliki keunggulan kompetitif
7. Tebu 1.861 Memiliki keunggulan kompetitif
8. Kelapa 0.018 Memiliki keunggulan kompetitif
Hasil analisis LQ dan SSA dapat dikombinasikan sehingga memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai pengelompokkan komoditas berdasarkan keunggulan komparatif dan kompetitifnya. Untuk komoditas yang memiliki keunggulan komparatif dan kompetitif direkomendasikan sebagai komoditas unggulan. Hasil kombinasi analisis LQ dan SSA dapat diketahui komoditas unggulan untuk Cluster 1 adalah komoditas : padi sawah dan kacang tanah. Komoditas unggulan untuk Cluster 2 adalah komoditas : kopi, cengkeh, dan tembakau. Komoditas unggulan untuk Cluster 3 adalah : komoditas ketela pohon, jagung, tebu, dan kelapa. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 11, 12,