DAFTAR LAMPIRAN
III. METODE PENELITIAN
3.5. Teknik Analisis Data
3.5.1. Analisis Kondisi dan Potensi Daya Saing Subsektor Tanaman Bahan Makanan
3.5.1.2. Shift Share Analysis (SSA)
Shift Share Analysis merupakan salah satu analisis untuk memahami pergeseran struktur aktivitas di suatu lokasi tertentu yang dibandingkan dengan suatu referensi (cakupan wilayah yang lebih luas) dalam dua titik waktu, juga menjelaskan kemampuan berkompetisi (competitiveness) aktivitas tertentu di suatu wilayah tertentu serta menjelaskan kinerja aktivitas tertentu di wilayah tertentu.
Gambaran kinerja ini dapat dijelaskan dari 3 komponen hasil analisis, yaitu :
1. Komponen Laju Pertumbuhan Total (komponen regional share). Komponen ini menyatakan pertumbuhan total wilayah pada dua titik waktu yang menunjukkan dinamika total wilayah.
X
X
X
X
LQ
J I IJ IJ .. . . / /2. Komponen Pergeseran Proporsional (komponen proportional shift). Komponen ini menyatakan pertumbuhan total aktivitas tertentu secara relatif, dibandingkan dengan pertumbuhan secara umum dalam total wilayah yang menunjukkan dinamika sektor/aktivitas total dalam wilayah.
3. Komponen Pergeseran Diferensial (komponen differential shift). Ukuran ini menjelaskan bagaimana tingkat kompetisi (competitiveness) suatu aktivitas tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan total sektor/aktivitas tersebut dalam wilayah. Komponen ini menggambarkan dinamika (keunggulan/ketakunggulan) suatu sektor/aktivitas tertentu di sub wilayah tertentu terhadap aktivitas tersebut di sub wilayah lain. Persamaan SSA adalah sebagai berikut :
dimana :
a : Komponen share
b : Komponen proportional shift
c : Komponen differential shift, dan
X.. : Nilai total aktivitas dalam total wilayah
X.j : Nilai total aktivitas tertentu dalam total wilayah Xij : Nilai aktivitas tertentu dalam unit wilayah tertentu t1 : Titik tahun akhir
t0 : Titik tahun awal
Metode SSA yang dilakukan dalam penelitian ini hanya mengambil komponen differential shift. Hal ini dilakukan karena ingin benar-benar melihat tingkat kompetisi (competitiveness) suatu aktivitas tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan total sektor/aktivitas tersebut dalam wilayah tanpa ada pengaruh dari pertumbuhan total wilayah (regional share) maupun pertumbuhan sektoral (proportional shift).
3.5.2. Analisis Peran Subsektor Tanaman Bahan Makanan
Analisis peran subsektor tanaman bahan makanan dilakukan dengan menggunakan analisis Input-Output (I-O). Analisis input-output secara teknis
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
SSA
t j t j t ij t ij t t t j t j t t ) 0 ( . ) 1 ( . ) 0 ( ) 1 ( ) 0 ( ) 1 ( ) 0 ( . ) 1 ( . ) 0 ( ) 1 (..
..
..
..
1 a b cdapat menjelaskan karakteristik struktur ekonomi wilayah yang ditunjukkan dengan distribusi sumbangan sektoral serta keterkaitan sektoral perekonomian wilayah. Selain itu, analisis input-output dapat digunakan untuk menentukan sektor/komoditas unggulan pada perekonomian Kabupaten Majalengka.
Tabel input-output yang digunakan dalam penelitian ini adalah tabel input- output Kabupaten Majalengka Tahun 2009 sebanyak 28x28 sektor yang diturunkan dari tabel input-output Kabupaten Ciamis Tahun 2008 sebanyak 45x45 sektor. Asumsi yang digunakan adalah bahwa terdapat kemiripan struktur ekonomi antara Kabupaten Majalengka dengan Kabupaten Ciamis sebagai Kabupaten tetangga.
Metode yang digunakan untuk mendapatkan tabel input-output Kabupaten Majalengka 2009 dari Tabel input-output Kabupaten Ciamis 2008 adalah dengan metode RAS. Untuk melakukan RAS, tabel input-output Kabupaten Ciamis 2008 (45x45) sektor diagregasi terlebih dahulu menjadi 28x28 sektor. Proses agregasi dilakukan untuk menyesuaikan jumlah sektor yang terdapat dalam tabel input- output Kabupaten Ciamis 2008 dengan jumlah klasifikasi sektor (lapangan usaha) yang terdapat pada data PDRB Kabupaten Majalengka Tahun 2009.
Untuk menguraikan subsektor tanaman bahan makanan menjadi beberapa komoditas, yaitu : padi, jagung, ubi kayu, buah-buahan dan sayur-sayuran, sesuai dengan tabel input-output Kabupaten Ciamis 2008 diperlukan data PDRB masing- masing komoditas tersebut. Data PDRB masing-masing komoditas tersebut diperoleh berdasarkan hasil perkalian antara jumlah produksi dengan harga (di tingkat petani) komoditas tanaman bahan makanan yang kemudian diproporsikan terhadap data PDRB subsektor tanaman bahan makanan. Untuk komoditas tanaman pangan, buah-buahan dan sayura-sayuran lainnya yang memiliki share
kecil terhadap PDRB subsektor tanaman bahan makanan ditampilkan dalam bentuk komoditas bahan makanan lainnya. Sektor-sektor perekonomian hasil agregasi dan penyesuaian dengan tabel input-output Kabupaten Ciamis 2008, yang akan digunakan menjadi sektor-sektor dalam Tabel I-O Kabupaten Majalengka tahun 2009 ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5 Sektor-sektor Perekonomian Tabel I-O Kabupaten Majalengka Tahun 2009 (28 sektor) Kode I-O Sektor Kode I-O Sektor 1 Padi 15 Bangunan
2 Jagung 16 Perdagangan Besar dan Eceran
3 Ubi Kayu 17 Hotel
4 Buah-buahan 18 Restoran
5 Sayur-sayuran 19 Angkutan Jalan Raya
6 Bahan Makanan Lainnya 20 Jasa Penunjang Angkutan
7 Tanaman Perkebunan 21 Komunikasi
8 Peternakan dan Hasil-hasilnya 22 Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya
9 Kehutanan 23 Sewa Bangunan
10 Perikanan 24 Jasa Perusahaan
11 Pertambangan dan Penggalian 25 Pemerintahan Umum dan Pertahanan
12 Industri Pengolahan 26 Jasa Sosial Kemasyarakatan
13 Listrik 27 Jasa Hiburan dan Rekreasi
14 Air Bersih 28 Jasa Perorangan dan Rumah Tangga
Sumber : Hasil Analisis (2011)
Untuk melakukan metode RAS, diperlukan data PDRB Kabupaten Majalengka Tahun 2009, total input Kabupaten Majalengka 2009 dan matriks koefisien teknologi tabel input-output dasar (tabel input-output Kabupaten Ciamis 2008). Data-data tersebut merupakan data yang telah diagregasi menjadi 28 sektor. Matriks koefisien teknologi digunakan untuk menduga tabel input-output
Kabupaten Majalengka tahun 2009 yang berukuran 28x28 sektor. Total input
Kabupaten Majalengka 2009 diduga dengan nilai PDRB sektoral Kabupaten Majalengka Tahun 2009 berdasarkan proporsi dari total input Kabupaten Ciamis 2008 dengan PDRB sektoral Kabupaten Ciamis 2008.
Selain itu, diperlukan pula data total impor, total PDRB dan total
permintaan akhir Kabupaten Majalengka Tahun 2009. Data total impor Kabupaten Majalengka Tahun 2009 diperoleh dari hasil analisis LQ terhadap PDRB sektoral Kabupaten Majalengka dengan PDRB sektoral Jawa Barat. Asumsi yang digunakan adalah jika nilai LQ lebih besar dari satu menunjukkan surplus sektor i dalam arti beberapa produknya dapat diekspor ke daerah lain. Sebaliknya, jika nilai LQ kurang dari satu maka produknya harus didatangkan (diimpor) dari daerah lain. Adapun data total permintaan akhir diperoleh dari penjumlahan nilai total PDRB sektoral dengan total impor Kabupaten majalengka
Tahun 2009. Selanjutnya, setelah data-data tersebut sudah tersedia maka siap di RAS dengan menggunakan software GAMS dengan prinsip iterasi. Tahapan metode RAS ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Tahapan metode RAS
Hasil dari metode RAS adalah tabel input-output Kabupaten Majalengka Tahun 2009. Data yang diperoleh secara langsung dari hasil metode RAS adalah
input antara masing-masing sektor (tabel I-O kuadran I), total input/output 28 sektor, total impor 28 sektor dan permintaan akhir 28 sektor. Untuk mendetilkan data input primer (nilai tambah) menjadi upah dan gaji, surplus usaha, penyusutan dan pajak tak langsung maka didekati dengan nilai proporsi upah dan gaji, surplus usaha, penyusutan dan pajak tak langsung terhadap total input primer (nilai tambah) dari tabel input-output dasar (Tabel I-O Kabupaten Ciamis 2008). Struktur dasar tabel input-output wilayah digambarkan pada Tabel 6.
Sumber : Diadopsi dan dimodifikasi dari Sumunaringtyas 2010
Tabel Input Output Kabupaten Ciamis
Tahun 2008 (45X45 sektor)
Proses Agregasi menjadi Tabel Input
Output Kabupaten Ciamis Tahun 2008
(28X28 sektor)
Matriks Koefisien Teknis Tabel Input
Output Kabupaten Ciamis Tahun 2008
(28X28 sektor)
Metode RAS Kabupaten Majalengka 2009 (28X28 sektor)
PDRB Kab. Majalengka 2009
Total input dugaan Kab. Majalengka 2009 berdasarkan proporsi Data PDRB dan Total Input Kabupaten Ciamis 2008
Data total impor
Data Permintaan Akhir
Tabel Input Output Kabupaten Majalengka Tahun
2009 (28X28 sektor)
Tabel 6. Struktur Dasar Tabel Input-Output Output
Input
Permintaan Internal Wilayah Permintaan
Eksternal Wilayah
Total Output Permintaan Antara Permintaan Akhir
1 2 … j … n C G I E In p u t In tern al W il ay ah In p u t A n tara 1 X11 … … X1j … X1n C1 G1 I1 E1 X1 2 X21 … … X2j … X2n C2 G2 I2 E2 X2 : … … … … i … … … Xij … … Ci Gi Ii Ei Xi : … … … … n Xn1 … … Xnj … Xnn Cn Gn In En Xn N il ai T amb ah W W1 … … Wj … Wn CW GW IW EW W T T1 … … Tj … Tn CT GT IT ET T S S1 … … Sj … Sn CS GS IS ES S Input Eksternal Wilayah M M1 … … … … Mn CM GM IM - M TotalInput X1 … … Xj … Xn C G I E X
Sumber : Rustiadi et al. 2009.
Keterangan :
ij : sektor ekonomi
Xij : banyaknya output sektor i yang digunakan sebagai input sektor j Xi : total output sektor i
Xj : total output sektor j; untuk sektor yang sama (i=j), total output sama dengan total input
Ci : permintaan konsumsi rumah tangga terhadap output sektor i
Gi : permintaan konsumsi (pengeluaran belanja rutin) pemerintah terhadap output sektor i
Ii : permintaan pembentukan modal tetap netto (investasi) dari output sektor i; output sektor i yang menjadi barang modal
Ei : ekspor barang dan jasa sektor i, output sektor i yang diekspor/dijual ke luar wilayah, permintaan wilayah eksternal terhadap output sektor i Yi : total permintaan akhir terhadap output sektor i ( Yi=Ci+Gi+Ii+Ei) Wj : pendapatan (upah dan gaji) rumah tangga dari sektor j, nilai tambah
sektor j yang dialokasikan sebagai upah dan gaji anggota rumah tangga yang bekerja di sektor j
Tj : pendapatan pemerintah (Pajak Tak Langsung) dari sektor j, nilai tambah sektor j yang menjadi pendapatan asli daerah dari sektor j Sj : surplus usaha sektor j, nilai tambah sektor j yang menjadi surplus usaha
Mj : impor sektor j, komponen input produksi sektor j yang diperoleh/dibeli dari luar wilayah
Analisis yang dilakukan terhadap tabel I-O adalah analisis keterkaitan antar sektor dan angka pengganda sektoral (multiplier effect). Analisis ini dilakukan berdasarkan hasil perhitungan koefisien teknis (matriks A) dan invers matriks Leontief (matriks B) yang diperoleh dari perhitungan tabel I-O. Selanjutnya matrik tersebut diolah kembali sehingga diperoleh data mengenai keterkaitan sektoral dan angka pengganda (multiplier). Koefisien teknologi sebagai parameter yang paling utama dalam analisis I-O secara matematis diformulasikan dengan rumus sebagai berikut :
atau di mana :
aij : rasio antara banyaknya output sektor i yang digunakan sebagai input sektor j
( atau disebut pula sebagai koefisien input.
Beberapa parameter teknis yang diperoleh melalui analisis I-O adalah : 1. Kaitan langsung ke belakang (direct backward linkage) (Bj) yang
menunjukkan efek permintaan sektor pertanian terhadap perubahan tingkat produksi sektor-sektor yang menyediakan input antara bagi sektor tersebut secara langsung. Kaitan langsung ke belakang secara matematis dirumuskan sebagai berikut :
untuk mengukur secara relatif (perbandingan dengan sektor lainnya) terdapat ukuran normalized yang merupakan rasio antar kaitan langsung ke belakang sektor j dengan rata-rata backward linkage sektor-sektor lainnya yang diformulasikan dengan rumus sebagai berikut :
j ij ij X X a
X
ija
ij.X
j n i ij ja
B
j j j j j n i j jB
B
n
B
B
B
*.
* j B2. Kaitan langsung ke depan (direct forward linkage) (Fi) yang menunjukkan
banyaknya output sektor pertanian yang dipakai oleh sektor-sektor lain. Kaitan langsung ke depan (Fi) dihitung dengan rumus sebagai berikut :
Sementara itu, NormalizedFi atau Fi*dirumuskan sebagai berikut :
3. Kaitan ke belakang langsung dan tidak langsung (indirect backward linkage) ( ) yang menunjukkan pengaruh tidak langsung dari kenaikan permintaan akhir satu unit sektor pertanian yang dapat meningkatkan total output seluruh sektor perekonomian, dihitung dengan rumus sebagai berikut :
di mana bij adalah elemen-elemen matriks B atau (I-A)-1 yang merupakan
matriks Leontief.
4. Kaitan ke depan langsung dan tidak langsung (indirect foreward linkage) (FLi), yaitu peranan sektor pertanian dapat memenuhi permintaan akhir dari
seluruh sektor perekonomian, dihitung dengan rumus sebagai berikut :
5. Daya sebar ke belakang atau indeks daya penyebaran (backward power of dispersion) (βj) menunjukkan kekuatan relatif permintaan akhir sektor
pertanian dalam mendorong pertumbuhan produksi total seluruh sektor perekonomian, dihitung dengan rumus sebagai berikut :
i j i i j n i j bij bij n bij bij 1 j ij n j j ij i
a
x
x
F
i i i i i n i i F nF F F F 1 * n i ij j b BL j ij i b FL6. Kepekaan terhadap signal pasar permintaan akhir atau indeks daya kepekaan (foreward power of dispersion) ( .i) menunjukkan sumbangan relatif sektor
pertanian dalam memenuhi permintaan akhir keseluruhan sektor perekonomian yang diformulasikan dengan rumus sebagai berikut :
7. Multiplier adalah koefisien yang menyatakan kelipatan dampak langsung dan tidak langsung dari meningkatnya permintaan akhir sektor pertanian sebesar satu unit terhadap produksi total semua sektor ekonomi suatu wilayah. Jenis- jenis multiplier diantaranya dijabarkan dengan rumus sebagai berikut :
a. Output multiplier, merupakan dampak meningkatnya permintaan akhir suatu sektor terhadap total output seluruh sektor di suatu wilayah yang diformulasikan sebagai berikut :
b. Total value added multiplier atau PDRB multiplier adalah dampak meningkatnya permintaan akhir suatu sektor terhadap peningkatan PDRB. Diasumsikan Nilai Tambah Bruto (NTB) atau PDRB berhubungan dengan output secara linier yang dapat diformulasikan sebagai berikut :
dimana V : matriks NTB
vˆ : matriks diagonal koefisien NTB
X :matriks output, X = (I-A)-1.Fd
c. Income multiplier, yaitu dampak meningkatnya permintaan akhir suatu sektor terhadap peningkatan pendapatan rumah tangga di suatu wilayah secara keseluruhan. Income multiplier dapat dihitung dengan rumus :
i j n j i bij bij 1 d F A I X ( ) 1.
X
v
V
ˆ.
X
w
W
ˆ.
dimana W : matriks income
wˆ : matriks diagonal koefisien income X :matriks output, X = (I-A)-1.Fd
d. Tax multiplier, yaitu dampak meningkatnya permintaan akhir suatu sektor terhadap peningkatan pajak tak langsung. Tax multiplier dapat dihitung dengan rumus :
dimana T : matriks jumlah tenaga kerja
tˆ : matriks diagonal koefisien Tax X :matriks output, X = (I-A)-1.Fd
Analisis input-output (I-O) memberikan informasi yang penting bagi perencanaan pembangunan daerah. Hasil analisis input-output yang meliputi keterkaitan ke depan, keterkaitan ke belakang, keterkaitan ke depan langsung dan tidak langsung, keterkaitan ke belakang langsung dan tidak langsung, indeks daya penyebaran, indeks daya kepekaan serta multiplier effect dapat memberikan informasi mengenai keterkaitan antar sektor perekonomian dan potensi dampak ganda bagi berbagai indikator pembangunan. Oleh karena itu, hasil analisis input- output dapat digunakan sebagai indikator pengembangan wilayah.
Perkembangan suatu wilayah salah satunya ditentukan oleh perkembangan aktivitas-aktivitas sektor perekonomiannya. Hasil analisis berbagai nilai keterkaitan sektor perekonomian dalam analisis input-output dapat menjadi indikator perkembangan aktivitas perekonomian suatu wilayah yang pada akhirnya dapat memberikan gambaran mengenai perkembangan/pembangunan suatu wilayah. Selain itu, analisis input-output ini juga dapat memberikan arahan dalam menetapkan sektor-sektor prioritas dalam pembangunan wilayah.
Analisis multiplier effect dapat menjadi indikator pengembangan wilayah karena dapat digunakan untuk melihat pertumbuhan dan pemerataan pembangunan ekonomi suatu wilayah. Misalnya, analisis keterkaitan komoditas- komoditas tanaman bahan makanan dengan sektor-sektor lainnya dapat menjadi
X
t
indikator pengembangan perekonomian wilayah karena dapat mengetahui hubungan antar komoditas tanaman bahan makanan dengan sektor lainnya dan bagaimana solusi untuk meningkatkan keterkaitan tersebut dalam rangka meningkatkan perekonomian wilayah. Income multiplier dapat menjadi indikator pengembangan wilayah karena dapat melihat besarnya peningkatan pendapatan masyarakat yang berarti terjadinya peningkatan kesejahteraan dan penurunan kemiskinan. Dengan demikian, hasil analisis keterkaitan antar sektor dan
multiplier effect ini dapat menjawab isu-isu strategis yang disebutkan dalam dokumen Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD) Kabupaten Majalengka khususnya mengenai isu kemiskinan.
3.5.3. Analisis Komoditas Unggulan Subsektor Tanaman Bahan Makanan
Analisis komoditas unggulan subsektor tanaman bahan makanan dilakukan secara deskriptif berdasarkan hasil analisis kondisi, potensi daya saing dan peran subsektor tanamaman bahan makanan di Kabupaten Majalengka yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya.
Penetapan komoditas unggulan dilakukan dengan menganalisis potensi komoditas-komoditas subsektor tanaman bahan makanan pada level makro, meso dan mikro. Pada level makro dilakukan sintesis dari hasil analisis LQ dan SSA (differential shift) yang membandingkan komoditas subsektor tanaman bahan makanan yang ada di Kabupaten Majalengka dengan komoditas subsektor tanaman bahan makanan yang ada di Kabupaten/Kota lainnya di Jawa Barat. Dari hasil sintesis ini akan diperoleh beberapa komoditas subsektor tanaman bahan makanan yang merupakan komoditas basis serta memiliki keunggulan secara komparatif dan kompetitif dari berbagai aspek yang dinilai yaitu luas tanam, luas panen, jumlah pohon dan produksi.
Pada level meso dilakukan sintesis dari hasil analisis tabel input-output
Kabupaten Majalengka Tahun 2009. Pada level ini bertujuan untuk melihat tingkat keterkaitan dan multiplier effect komoditas-komoditas subsektor tanaman bahan makanan dalam perekonomian wilayah Kabupaten Majalengka. Dari hasil sintesis ini akan diperoleh beberapa komoditas yang memiliki keterkaitan dan nilai multiplier effect yang lebih besar dibandingkan komoditas subsektor tanaman
bahan makanan lainnya. Pada level mikro dilakukan analisis terhadap angka luas panen dan produksi pada Tahun 2009. Analisis ini dilakukan untuk mengetahui komoditas apa saja yang menjadi pilihan masyarakat dalam berusahatani. Selain itu luas panen dan produksi juga merupakan resultante kesesuaian tumbuh dengan kondisi agroekologi serta memenuhi kriteria unggul dari sisi penawaran.
Selanjutnya, berdasarkan penilaian dari setiap level kriteria tersebut dilakukan sintesis untuk memilih komoditas yang menjadi unggulan. Dalam penentuan komoditas unggulan, komoditas subsektor tanaman bahan makanan dikelompokkan menjadi tiga yaitu kelompok komoditas tanaman pangan, buah- buahan dan sayuran-sayuran. Komoditas yang akan ditetapkan sebagai komoditas unggulan adalah komoditas yang memenuhi kriteria unggul di setiap levelnya
3.5.4. Analisis Prioritas Pembangunan Subsektor Tanaman Bahan
Makanan
Analisis prioritas pembangunan subsektor tanaman bahan makanan dilakukan dengan menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP). Pengambilan keputusan atau kebijakan akan lebih mudah bila menggunakan model kebijakan karena merupakan sajian sederhana mengenai aspek terpilih dari situasi problematik didasari atas tujuan-tujuan khusus. Ada beberapa model yang dapat digunakan dalam merumuskan kebijakan namun masing-masing model memfokuskan perhatian pada aspek yang berbeda.
Salah satu model analisis data yang dapat digunakan untuk menelaah kebijakan adalah AHP. Model ini banyak digunakan pada pengambilan keputusan dengan banyak kriteria perencanaan, alokasi sumberdaya dan penentuan prioritas strategi yang dimiliki pengambil keputusan dalam situasi konflik. Dalam perkembangannya metode ini tidak saja digunakan untuk penentuan prioritas pilihan dengan banyak kriteria (multikriteria) tetapi dalam penerapannya telah meluas sebagai metode alternatif untuk menyelesaikan bermacam-macam masalah. Hal ini dimungkinkan karena metode AHP dapat digunakan dengan cukup mengandalkan intuisi atau persepsi sebagai masukan utamanya, namun intuisi atau persepsi tersebut harus datang dari orang yang mengerti permasalahan, pelaku dan pembuat keputusan yang memiliki cukup informasi dan memahami masalah keputusan yang dihadapi.
Langkah awal dari proses ini adalah merinci tujuan/permasalahan kedalam komponen-komponen dan kemudian diatur ke dalam tingkatan-tingkatan hirarki. Hirarki yang paling atas diturunkan ke dalam beberapa set kriteria/elemen, sehingga diperoleh elemen-elemen spesifik yang mempengaruhi alternatif pengambilan keputusan.
Setelah hirarki tersusun, langkah selanjutnya adalah menentukan prioritas elemen-elemen pada masing-masing tingkatan. Kemudian dibangun set matriks- matriks perbandingan dari semua elemen pada suatu tingkat hirarki dan pengaruhnya terhadap elemen pada tingkatan yang lebih tinggi untuk menentukan prioritas serta mengkonversi penilaian komparatif individu ke dalam pengukuran skala rasio. Penentuan tingkat kepentingan pada tiap hirarki dilakukan dengan teknik perbandingan berpasangan (pairwise comparison) yang menghasilkan suatu matriks peringkat relatif untuk masing-masing tingkat hirarki.
Gambar 5. Struktur hirarki untuk penentuan prioritas pembangunan subsektor tanaman bahan makanan di Kabupaten Majalengka
Struktur hirarki yang dibangun dalam penelitian ini bertujuan untuk menentukan prioritas pembangunan subsektor tanaman bahan makanan di Kabupaten Majalengka. Gambaran dari struktur hirarki yang akan diteliti dapat
Pembangunan Subsektor Tanaman Bahan Makanan Kabupaten Majalengka
Padi Jagung Kedelai Mangga Pisang
Subsistem Agribisnis Hulu
Subsistem
Usahatani Agribisnis Hilir Subsistem
Subsistem Jasa Layanan Pendukung
SDM Sapras Kelembagaan
dilihat pada Gambar 5. Struktur hirarki tersusun atas 4 level. Level 1 merupakan tujuan yang ingin dicapai dari kegiatan di level 2, 3 dan 4. Level 2 merupakan tahapan untuk menentukan komoditas unggulan yang menjadi prioritas untuk dikembangkan dalam rangka pencapaian tujuan di level 1. Level 3 merupakan tahapan untuk menentukan subsistem mana yang diprioritaskan untuk mendukung level 2. Level 4 merupakan tahapan untuk menentukan aspek pendukung mana yang menjadi prioritas untuk mendukung level 2 dan 3. Faktor-faktor pada level 2, 3 dan 4 dinilai dengan cara perbandingan berpasangan. Misalnya untuk perbandingan pada level 2 yaitu pemilihan komoditas unggulan, mana yang lebih penting antara pengembangan komoditas padi dan jagung, antara komoditas padi dan kedelai, antara komoditas unggulan padi dan mangga dan seterusnya.
Faktor-faktor yang berpengaruh pada level 3 dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Subsistem Agribisnis Hulu, menunjukkan kegiatan ekonomi yang menghasilkan sarana produksi primer dan perdagangan sarana produksi pertanian seperti industri pembibitan/perbenihan, pupuk, obat-obatan, alat dan mesin pertanian, dll.
2. Subsistem Usahatani menunjukkan kegiatan ekonomi yang menggunakan sarana produksi pertanian untuk menghasilkan komoditas pertanian primer. 3. Subsistem Agribisnis Hilir menunjukkan kegiatan ekonomi yang mengolah
komoditas pertanian primer menjadi produk-produk olahan baik berupa produk intermediate maupun produk akhir beserta kegiatan perdagangannya. 4. Subsistem Jasa Layanan Pendukung, menunjukkan kegiatan yang
menghasilkan dan menyediakan jasa yang dibutuhkan seperti perbankan, transportasi, penelitian dan pengembangan, layanan informasi agribisnis, kebijakan pemerintah, penyuluhan dan konsultasi, dll.
Faktor-faktor yang berpengaruh pada level 4 dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Faktor SDM menunjukkan pengetahuan dan keterampilan dari para pelaku kegiatan pertanian. Sumberdaya Manusia (SDM) sebagai pelaku utama aktivitas pertanian meliputi petani, dan pelaku pengolahan serta pemasaran hasil pertanian.
2. Faktor Sarana Prasarana (Sapras) menunjukkan fasilitas pendukung yang berupa sarana dan prasarana untuk mendukung kelancaran kegiatan pembangunan pertanian.
3. Faktor Kelembagaan menunjukkan organisasi dan norma-norma yang berlaku di dalam kegiatan pertanian. Kelembagaan menjadi penting karena dapat meningkatkan posisi tawar petani.
Untuk memperoleh bobot dari tiap-tiap kriteria AHP digunakan perbandingan berpasangan (pairwise comparison) dengan skala 1 sampai 9. Nilai bobot 1 menggambarkan sama penting, ini berarti bahwa atribut yang sama skalanya nilai bobotnya 1, sedangkan nilai bobot 9 menggambarkan kasus atribut yang paling absolut dibandingkan yang lainnya. Tabel skala perbandingan berpasangan menurut Saaty (2008) disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7 Skala Perbandingan Berpasangan Tingkat
Kepentingan Definisi Penjelasan
1 Kedua elemen sama
pentingnya
Dua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar terhadap tujuannya
3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari elemen yang lain
Pengalaman dan penilaian sedikit
mendukung satu elemen dibanding elemen yang lain
5 Elemen yang satu lebih penting dari elemen yang lain
Pengalaman dan penilaian sangat kuat mendukung satu elemen dibanding yang lain
7 Elemen yang satu jelas lebih penting dari elemen yang lain
Satu elemen dengan kuat didukung dan dominan terlihat dalam praktek
9 Elemen yang satu mutlak lebih penting dari elemen yang lain
Bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen yang lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin
menguatkan 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai
pertimbangan yang berdekatan
Nilai ini diberikan bila ada kompromi diantara dua pilihan
Kebalikan Reciprocals Jika untuk aktivitas i mendapat satu angka