4.1 Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di kelurahan Kebon Pedes, kecamatan Tanah Sareal, Kota Bogor, Jawa Barat. Penentuan lokasi penelitian dilakukan karena Kelurahan Kebon Pedes adalah salah satu sentra penghasil susu terbesar yang terletak di Kota Bogor dan usaha peternakannya sudah berlangsung sejak lama. Para peternak di berada di dua lokasi yaitu RW.07 dan RW.10 Kelurahan Kebon Pedes. Lokasi peternakan terletak di dekat pemukiman warga dan juga tidak ada sumber pakan hijauan. Oleh sebab itu diperlukan strategi tertentu dalam mengusahakan ternak sapi perah di lokasi tersebut. Pengambilan data dilakukan pada bulan Desember 2012 sampai Maret 2013.
4.2 Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer dan data sekunder. Data primer yang digunakan berasal dari wawancara terstruktur dengan menggunakan alat kuesioner atau daftar pertanyaan terhadap peternak sapi perah yang berada di Kelurahan Kebon Pedes. Para peternak di Kelurahan Kebon Pedes berada di dua lokasi yaitu RW.07 dan RW.10. Para peternak yang berada di RW.07 tergabung dalam Kelompok Peternak “Maju Terus” sedangkan para peternak yang berada di RW.10 tergabung dalam Kelompok Peternak “Sumber Makmur”. Selain itu dilakukan juga observasi dengan melakukan pengamatan langsung ke lapangan untuk mengetahui gejala yang tampak pada objek penelitian serta sebagai sumber informasi. Data sekunder yang dipakai berasal dari Badan Pusat Statistik Kota Bogor, Direktorat Jenderal Peternakan, Balai Penelitian Peternakan, Kelurahan Kebon Pedes serta literatur lain yang mendukung penelitian yang dapat dijadikan bahan rujukan.
Tabel 3. Jenis dan sumber data
Data Jenis data Sumber
Nama peternak, usia, jenis kelamin, tanggungan keluarga, pendidikan
data primer kuesioner dan wawancara
Populasi sapi, jumlah pakan data primer kuesioner dan wawancara
biaya tunai dan non tunai data primer kuesioner dan wawancara
Produksi susu Indonesia, jumlah ternak Jawa Barat
data sekunder Direktorat Jenderal Peternakan Jumlah ternak Kota Bogor, Jumlah
ternak Kelurahan Kebon Pedes
data sekunder Badan Pusat Statistik Kota Bogor
Monografi kelurahan data Sekunder Kelurahan Kebon Pedes
Sumber : Data Primer diolah 2013
4.3 Metode Pengambilan Sampel
Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan metode pengambilan
purposive sampling. Kegiatan usahaternak di Kelurahan Kebon Pedes, Kota Bogor terdapat di dua lokasi yaitu RW.07 dan RW.10. Jumlah sampel yang diambil di RW.07 sebanyak 20 orang peternak dengan populasi sebanyak 23 peternak. Jumlah sampel yang diambil di RW.10 sebanyak 10 orang peternak dengan populasi sebanyak 15 orang peternak. Penentuan jumlah sampel berdasarkan rasio populasi peternak yang ada di RW.07 dan RW.10 yaitu 2 : 1. Pengambilan sampel di tiap-tiap lokasi dilakukan secara acak.
Tabel 4. Jumlah populasi dan sampel
RW N (populasi) n (sampel)
07 23 20
10 15 10
Jumlah 38 30
Sumber : Data Primer diolah 2013
4.4 Metode Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel dan SPSS 17 sedangkan metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas :
4.4.1 Analisis Keuntungan
Analisis keuntungan dihitung berdasarkan selisih antara penerimaan total dengan biaya total. Biaya dibedakan menjadi biaya tidak tetap dan biaya tetap. Biaya tetap didefinisikan sebagai biaya yang relatif tetap jumlahnya dan terus
dikeluarkan walaupun produksi yang diperoleh banyak atau sedikit. Biaya tidak tetap merupakan biaya yang besar-kecilnya dipengaruhi oleh produksi yang diperoleh. Produksi yang diperoleh biasanya berkaitan langsung dengan penggunaan faktor produksi yang digunakan. Sebagai contoh biaya untuk sarana produksi. Secara umum rumus pendapatan (Lipsey et al., 1997) dapat ditulis sebagai berikut :
π = TR – TC
π = TR – (TVC+TFC) Keterangan:
π = pendapatan usahaternak
TR = Total Revenue (Totap Pendapatan) TC = Total Cost (Total Biaya)
TVC = Total Variabel Cost (Total Biaya Tidak Tetap) TFC = Total Fixed Cost (Total Biaya Tetap)
Kriteria yang digunakan : 1. π > 0 maka untung 2. π < 0 maka rugi 3. π = 0 maka impas
Salah satu komponen penerimaan dalam usahaternak yaitu berasal dari penjualan susu. Dalam satu kali masa produksi, seekor sapi laktasi memiliki masa produksi susu selama sepuluh bulan atau 305 hari, setelah itu sapi tersebut akan memasuki fase kering kandang. Produksi susu harian yaitu jumlah produksi susu ketika pemerahan pagi hari dan pemerahan sore hari, sehingga dapat ditulis sebagai berikut :
Prodh = Prodp + Prods Keterangan :
Prodh : produksi susu harian
Prodp : produksi susu pada pemerahan pagi hari Prods : produksi susu pada pemerahan sore hari
Nilai penyusutan pada usahaternak sapi perah yaitu nilai depresisi alat-alat yang digunakan pada kegiatan yang berhubungan pada kegiatan usahaternak sapi perah. Nilai penyusutan yang dihitung menggunakan metode garis lurus. Rumus nilai penyusutan dengan menggunakan metode garis lurus dapat dituliskan sebagai berikut :
Nilai penyusutan = (harga perolehan – nilai sisa)/umur ekonomis 4.4.2 Analisis Rasio Penerimaan dan Biaya (R/C Rasio)
R/C rasio adalah rasio penerimaan atas biaya yang menunjukkan besarnya penerimaan yang akan diperoleh dari setiap rupiah yang dikeluarkan dalam produksi usahaternak. Analisis ini digunakan untuk mengidentifikasi tingkat keuntungan relatif kegiatan usahaternak, artinya dari angka rasio tersebut dapat diketahui apakah suatu usahaternak menguntungkan atau tidak (Kadarsan, 1995). Rumus yang digunakan :
R/C Rasio = TR/TC
Usahaternak dikatakan menguntungkan bila nilai R/C rasio lebih besar dari satu yang berarti setiap satu rupiah biaya yang dikeluarkan untuk usahaternak akan memberikan penerimaan lebih besar dari satu rupiah. Sebaliknya, usahaternak dikatakan tidak menguntungkan bila nilai R/C rasio lebih kecil dari satu. Hal ini berarti setiap satu rupiah biaya yang dikeluarkan akan memberikan penerimaan kurang dari satu rupiah. Usahaternak dikatakan impas bila nilai R/C rasio sama dengan satu.
4.4.3 Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi keuntungan usahaternak
Model regresi berganda adalah model regresi yang terdiri lebih dari satu variabel bebas. Terdapat hubungan antara variabel bebas dan terikat dalam regresi linier berganda. Sifat-sifat OLS (Ordinary Least Square) adalah: (1) penaksiran OLS tidak bias, (2) penaksiran OLS mempunyai varian yang minimum, (3) konsisten, (4) efisien, dan (5) linier. Analisis regresi berganda digunakan untuk membuat model pendugaan terhadap nilai suatu parameter atau variabel penjelas yang diamati (Gujarati, 2003).
Fungsi regresi linear berganda dituliskan sebagai berikut :
Ln π = Ln β0 + β1 LnX1 + β2 LnX2 + β3 LnX3 + β4 LnX4+ β5 LnX5 + β6 LnX6 + ei Keterangan:
π = Keuntungan usahaternak (Rp/liter) X1 = Penjualan susu (Rp/hari)
X2 = Biaya pakan (Rp/liter) X3 = Biaya peralatan (Rp/liter)
X4 = Biaya tenaga kerja (Rp/liter) X5 = Biaya kesehatan (Rp/liter) X6 = Biaya transportasi (Rp/liter) β0 = Intersep
β1, β2, β3, β4, …., β8 = Koefisien regresi variabel bebas
ei = Error
Nilai koefisien yang diharapkan antara lain: β1, β5 > 0 dan β2, β3, β4, β6 < 0
Definisi masing-masing peubah yang digunakan dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Keuntungan peternak (π)
Keuntungan peternak sapi perah merupakan selisih penerimaan dengan biaya total. Sumber penerimaan berasal dari penjualan susu, penjualan pedet jantan atau betina, dan sapi afkir. Total keuntungan dihitung dalam satu tahun dan dinyatakan dalam rupiah per liter.
2. Penjualan susu (X1)
Hasil utama dari usahaternak sapi perah yaitu susu. Hasil penjualan susu di Kelurahan Kebon Pedes dijual kepada loper, KPS, dan konsumen secara langsung. Dinyatakan dalam rupiah per hari. Semakin tinggi penerimaan dari hasil penjualan susu maka akan meningkatkan nilai keuntungan.
3. Biaya pakan (X2)
Pakan yang diberikan berupa pakan konsentrat, pakan hijauan dan pakan ampas serta dedak. Pakan ampas yang diberikan kepada sapi yaitu berupa ampas tahu, ampas tempe, dan dedak. Harga pakan dinyatakan dalam rupiah per liter. Semakin tinggi biaya pakan maka nilai keuntungan akan semakin menurun.
4. Biaya peralatan (X3)
Peralatan yang dimaksudkan yaitu berupa peralatan kandang yang dipergunakan untuk pemeliharaan ternak dan kegiatan produksi, seperti sapu, ember, kaleng susu dan lain-lain. Harga peralatan dinyatakan dalam rupiah
per tahun. Semakin besar biaya yang dikeluarkan untuk pembelian peralatan maka keuntungan akan semakin menurun.
5. Biaya tenaga kerja (X4)
Upah tenaga kerja luar keluarga dinilai dengan sejumlah nominal uang yang besarnya tergantung kemampuan setiap unit usahaternak dalam membayarnya serta kesepakatan yang terbentuk antara pekerja dan pemilik usahaternak. Semakin tinggi upah tenaga kerja maka besar keuntungan akan semakin menurun.
6. Biaya kesehatan (X5)
Biaya kesehatan merupakan total nilai pengeluaran untuk obat-obatan dan vaksinasi ternak. Semakin besar biaya kesehatan maka nilai keuntungan akan semakin meningkat. Biaya kesehatan dikeluarkan ketika sapi sedang dalam keadaan sakit maupu pemberian vitamin secara rutin.
7. Biaya transportasi (X6)
Biaya transportasi merupakan biaya yang dikeluarkan peternak untuk mendatangkan pakan. Biaya transportasi dinyatakan dalam rupiah per tahun. Semakin tinggi biaya transportasi maka nilai keuntungan akan semakin menurun.
4.4.3.1 Uji Statistik
Untuk menguji apakah secara statistik variabel independen yang digunakan berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel dependen digunakan uji statistik-f dan uji statistik-t. Pengujian uji statistik-f dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel dependen secara bersama-sama dapat menjelaskan variasi variabel dependen. Uji statistik-t digunakan untuk menguji koefisien regresi dari masing-masing variabel secara terpisah. Apakah variabel ke-i berpengaruh nyata terhadap variabel dependen (Gujarati, 1991)
4.4.3.1.1 Uji t
Menurut Juanda (2009), uji t dilakukan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen yang digunakan satu per satu berpengaruh nyata secara statistik terhadap besarnya variabel dependen. Uji t dapat dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
t
hitung =Keterangan: βˆ : parameter koefisien regresi dugaan Sbˆ : simpangan baku koefisien dugaan β : koefisien regresi
Hipotesis yang digunakan, yaitu:
thitung > ttabel (α; n-k) atau p-value< α maka tolak H0 thitung < ttabel (α; n-k) atau p-value> α maka terima H0
Jika tolak H0 maka variabel independen berpengaruh nyata terhadap variabel dependen, sedangkan jika terima H0 maka variabel independen tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
4.4.3.1.2 Uji F
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Uji-f digunakan untuk menguji koefisien dugaan secara serentak apakah variabel-variabel independen secara bersama-sama dapat menjelaskan variasi dari variabel-variabel dependen.
Pengujian yang dilakukan menggunakan distribusi dengan membandingkan antara nilai kritis f dengan nilai f-hitung yang terdapat pada hasil analisis. Pengujian terhadap pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap perubahan nilai variabel dependen dilakukan melalui pengujian terhadap besarnya perubahan variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh perubahan semua nilai variabel independen.
Langkah-langkah analisis dalam pengujian hipotesis terhadap variasi nilai variabel dependen dapat dijelaaskan oleh variasi nilai variabel independen sebagai berikut :
a. Perumusan hipotesis
Ho : variasi perubahan nilai variabel independen tidak dapat menjelaskan variasi perubahan nilai variabel independen.
H1 : variasi perubahan nilai variabel independen dapat menjelaskan variasi perubahan nilai variabel dependen.
f-hitung = keterangan :
JKRur : Jumlah Kuadrat Regresi tidak terestriksi JKRr : Jumlah Kuadrat Regresi terestriksi JKSur : Jumlah Kuadrat Sisa tidak terestriksi n : jumlah pengamatan (j = 1, 2, 3, ... , n) k : jumlah peubah bebas (i = 1, 2, 3, ... , n) q : jumlah koefisien yang sama dengan nol c. Penentuan atau penolakan Ho pada α = 5%
F hitung < F tabel = terima Ho F hitung > F tabel = tolak Ho
d. Apabila keputusan yang diperoleh adalah tolak Ho maka dapat disimpulkan bahwa variasi perubahan nilai variabel dependen dapat dijelaskan oleh variasi perubaan nilai semua variabel independen. Artinya, semua variabel independen secara bersama-sama dapat berpengaruh terhadap variaber dependen.
4.4.3.2 Uji Ekonometrik 4.4.3.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui data menyebar normal secara statistik. Model regresi linear pada uji normalitas ini harus memenuhi asumsi bahwa faktor kesalahan mempunyai nilai rata-rata sebesar nol dan dinotasikan dengan
ei ~ N(0, σ2 ) 4.4.3.2.1 Uji Multikolinearitas
Apabila kita menggunakan model regresi berganda, kita mempunyai asumsi bahwa variabel-variabel bebas tidak berkorelasi satu sama lain. Seandainya variabel-variabel bebas tersebut berkorelasi satu dengan yang lain maka dikatakan terjadi multikolinearitas. Hal ini sering terjadi pada data berkala, khususnya di bidang ekonomi. Secara ekstrim ada kemungkinan terjadi dua variabel bebas atau lebih mempunyai korelasi yang sangat kuat sehingga pengaruh masing-masing variabel tersebut terhadap variabel dependen sulit untuk dibedakan. Akibat langsung yang dirasakan adalah jika hubungan tersebut sempurna maka koefisien
regresi parsial tidak akan dapat diestimasi, jika hubungan tersebut tidak sempurna maka koefisien regresi parsial masih dapat diestimasi, tetapi kesalahan baku dari penduga koefisien regresi parsial sangat besar. Hal ini menyebabkan pendugaan nilai variabel dependen dengan menggunakan variabel-variabel independen yang saling berkorelasi menjadi kurang teliti.
Multikolinearitas mengacu pada kondisi dimana terdapat korelasi linear diantara variabel bebas sebuah model. Jika dalam suatu model terdapat multikolinear maka akan menyebabkan nilai R2 yang tinggi dan lebih banyak variabel bebas yang tidak signifikan daripada variabel bebas yang signifikan atau bahkan tidak ada satupun, oleh karena itu multikolinear harus dihindari. Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan memperhatikan nilai Variance Inflation Factor (VIF) pada masing-masing variabel independennya. Apabila nilai VIF pada masing-masing variabel independennya kurang dari sepuluh maka variabel independen tersebut tidak terdapat masalah multikolinearitas.
Pengujian multikolinearitas dapat dilakukan dengan memperhatkan nilai Variance Inflation Factor (VIF) untuk koefisien regrasi ke-j yang dapat dirumuskan sebagai berikut :
VIF = , j = 1, 2, ..., k
R2j yang dimaksud adalah koefisien determinasi dari regresi variabel independen ke-j pada ke-i variabel independen sisanya untuk k = 2 variabel independen. R2j adalah kuadrat dari korelasi sampel r. Jika variabel prediktor x ke-j tidak berkaitan dengan x sisa, maka R2j = 0. Jika terdapat hubungan, maka VIFj > 1. Nilai VIF mendekati 1 menunjukkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas pada variabel independen.
4.4.3.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas digunakan untuk menguji tingkat kehomogenan ragam galat dari suatu model regresi. Implikasi dari adanya heteroskedastisitas dalam suatu model regresi dengan menggunakan metode OLS adalah bahwa penduga OLS tidak lagi efisien walaupun penduga tersebut dan peramalannya masih bersifat tidak bias dan konsisten. Selain itu varian dan kovarian dugaan dari
koefisien regresi akan bias dan tidak konsisten sehingga tes hipotesis menjadi tidak nyata. Heteroskedastisitas lebih sering muncul pada data cross section.
Variabilitas atau keragaman dalam deret waktu cenderung naik dengan tingkat deret. Variabilitas dapat naik apabila variabel berkembang pada tingkat yang konstan dibandingkan jumlah konstan sepanjang waktu. Variabilitas yang tidak konstan disebut heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas menunjukkan nilai varian dari variabel bebas yang berbeda, sedangkan asumsi yang dipenuhi dalam linear berganda adalah mempunyai varian yang sama. Pengambilan keputusan yang digunakan adalah jika P-value lebih besar dari lima persen maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas.