MENGHITUNG DAMPAK TANAH
TERLANTAR TERHADAP POTENSI
KERUGIAN EKONOMI DI INDONESIA
ESTIMATING THE IMPACT OF ABANDONED LAND
ON POTENTIAL ECONOMIC LOSS IN INDONESIA
BENNY LALA SEMBIRING DAN YOHANES N AGUNG WIBOWO
Direktorat Jenderal Pengendalian Pemanfaatan Ruang dan Penguasaan Tanah dan Direktorat Jenderal Tata Ruang, Jakarta Selatan
E-mail : [email protected] dan [email protected]
ABSTRAK
Tulisan ini secara khusus bertujuan untuk menghitung dampak dari tanah terlantar terhadap potensi kerugian ekonomi di Indonesia. Kajian ini menggunakan metode deskriptif-kuantitatif dengan menganalisis dampak tanah terlantar yaitu tanah dengan status Hak Guna Usaha (HGU) pada periode 2019 terhadap potensi kerugian ekonomi, yaitu nilai produk domestik regional bruto di sektor perkebunan. Data tersebut diperoleh dari Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional. Terdapat tanah HGU yang terindikasi terlantar seluas 1,2 juta Ha di tahun 2019 di seluruh Indonesia. Metode kuantitatif dilakukan untuk menghitung dampak potensi kerugian ekonomi. Estimasi kami menunjukkan bahwa akibat dari tanah terindikasi terlantar berpotensi terhadap kerugian nilai ekonomi sebesar 15,1 triliun rupiah dan kehilangan penyerapan tenaga kerja lebih dari 400 ribu orang pada sektor perkebunan.
Kata kunci : Tanah Terlantar, Potensi Kerugian Ekonomi, Perkebunan
ABSTRACT
This study primarily aims to estimate the impact of land abandonment on potential economic loss in Indonesia. This paper uses a descriptive-quantitative framework approach by analyzing the number of abandoned land size, specifically the number and size of Cultivation Rights Tittle land (HGU), in Indonesia, in 2019, on economic loss, which are related to potential loss of share of gross domestic regional product (GDRP). This paper also estimates the impact of abandoned land on potential loss on number of employments in estate crops. Using indication of abandoned land data provided by Ministry of Agrarian Affairs and Spatial Planning/National Land Agency, there are more than 1.2 million Ha in 2019 Cultivation Rights Tittle indicated as abandoned land. A quantitative method is conducted to estimate the potential loss. Our estimation suggests that abandoned land in 2019 generate an economic potential loss in 29 provinces in estate crops sector nearly 15.1 Trillion Rupiah and more than 400 thousand workforce absorption.
I. PENDAHULUAN
Ada beragam pengertian dan pendekatan mengenai tanah terlantar. Russo (2007) menjelaskan tanah terlantar sebagai pergeseran pola pemanfaatan lahan dari umumnya pertanian tradisional yang luas ke pola penggunaan lahan yang kurang intensif yang disebabkan penurunan aktivitas manusia di atasnya. Baudry (1991) menyatakan bahwa tanah terlantar tidak selalu berkaitan dengan kurangnya kegiatan pertanian tetapi juga dapat terjadi karena alih fungsi lahan dari pola tradisional atau pola yang digunakan saat ini ke pola lain yang kurang intensif. Coppola (2004) dan Keenleyside & Tucker (2010) berpendapat kalau tanah terlantar merupakan sumber daya yang tidak dimanfaatkan baik untuk kepentingan ekonomi maupun lingkungan. Dari perspektif ekonomi, berdasar penjelasan ahli-ahli di atas, tanah terlantar merupakan lahan yang tidak digunakan sebagai sumber daya ekonomi. Todaro dkk (2002) menyebutkan ada tiga elemen pertumbuhan ekonomi yakni sumber daya manusia sebagai sumber utama tenaga kerja, teknologi, dan akumulasi kapital. Akumulasi kapital terjadi jika porsi penghasilan dijadikan tabungan dan diinvestasikan untuk memperbesar output dan penghasilan di masa mendatang. Termasuk dalam akumulasi kapital ini adalah modal fisik yang berupa peralatan dan mesin, gedung/bangunan, dan tanah, serta semua investasi yang diinvestasikan ke dalam modal fisik ini. Tanah, oleh karenanya, merupakan salah satu modal dasar (basic capital) dalam pertumbuhan ekonomi. Taylor (1922) dan Schumacher (1973) beragumen jika tanah adalah bagian dari faktor-faktor produksi. Tanpa tanah, tidak ada produksi barang atau jasa oleh petani, pabrik, pedagang, dan lainnya (Taylor, 1922). Peran penting tanah sebagai faktor produksi khususnya sektor pertanian mengharuskan utility dan manfaat tanah sebagai sumber daya harus dijaga (Schumacher, 1973). Penelitian tanah terlantar di Eropa yang dilakukan oleh Hatna dkk (2011) pada periode 1990 sampai 2006 menjelaskan bahwa penelantaran tanah sebagian besar terdapat pada lokasi yang miskin produktivitas
dan tidak menguntungkan untuk digarap.
Dalam konteks di Indonesia, di bagian konsideran Undang-Undang Pokok Agraria (UUPA) No. 5 Tahun 1960 menyatakan bahwa “negara wajib untuk mengatur pemilikan tanah dan memimpin penggunaannya, hingga semua tanah di seluruh wilayah kedaulatan bangsa dipergunakan untuk sebesar-besar kemakmuran rakyat, baik secara perorangan maupun secara gotong-royong”. Negara, kemudian, menerjemahkan amanat tersebut pada pasal 2 ayat (2) dengan “mengatur dan menyelenggarakan peruntukkan, penggunaan, persediaan dan pemeliharaan bumi, air, dan ruang angkasa”. Negara, oleh karenanya, menentukan bermacam-macam hak atas permukaan bumi, yang disebut tanah, yang dapat diberikan kepada dan dipunyai oleh orang-orang baik sendiri maupun bersama-sama dengan orang lain serta badan hukum. Setiap hak yang diberikan oleh negara kepada penerima hak dapat dihapus atau dibatalkan, salah satunya, karena ditelantarkan.
Berdasarkan Peraturan Kepala Badan Pertanahan Nasional Nomor 4/2010, tanah yang diindikasi terlantar adalah tanah yang diduga tidak diusahakan, tidak dipergunakan, atau tidak dimanfaatkan sesuai dengan keadaan atau sifat dan tujuan pemberian hak atau dasar penguasaannya yang belum dilakukan identifikasi dan penelitian. Mekanisme penetapan tanah terlantar dilakukan melalui tahapan yang meliputi inventarisasi tanah terindikasi terlantar, identifikasi dan penelitian tanah terindikasi terlantar, peringatan I, II dan III beserta pemantauan dan evaluasinya, diakhiri dengan pengusulan tanah terlantar kepada Menteri Agraria dan Tata Ruang/Kepala Badan Pertanahan Nasional.
Tindakan penelantaran tanah adalah perbuatan yang mengakibatkan hilangnya potensi ekonomi dan menyebabkan rusaknya hubungan sosial di masyarakat karena mencederai rasa keadilan yaitu meningkatnya ketimpangan penguasaan tanah karena orang lain yang seharusnya bisa memperoleh tanah dan mampu memanfaatkannya, menjadi terhalang. Easterly (2001) dan Rodrik (2007) menyatakan jika
ekonomi akan relatif dapat lebih berkembang manakala ketimpangan lahan lebih berkurang. Beberapa penelitian di Indonesia mengindikasikan kerugian ekonomi akibat lahan yang ditelantarkan. Perbuatan atas tanah yang mengakibatkan tanah terlantar berdampak terhadap kerugian dengan hilangnya potensi ekonomi tanah (Dayat Limbong, 2017). Tanah-tanah yang tidak dimanfaatkan sesuai peruntukannya dapat menjadi salah satu faktor yang menghambat pembangunan, yang bisa diperoleh dari meningkatnya kesejahteraan masyarakat karena memanfaatkan tanah, yang pada gilirannya dapat menjadi obyek pendapatan negara (Fauzi Ismail, 2013). Selain itu, hal tersebut berpotensi mengakibatkan ketahanan pangan dan ekonomi yang rentan, serta terkuncinya akses sosio-ekonomi masyarakat (Mahruf, 2013). Negara juga dirugikan dari tidak terurusnya suatu tanah, sebab jika difungsikan dengan benar sesuai peruntukannya maka negara dapat menarik pajak atasnya (Yuwono, 2009). Kondisi tanah yang terlantar berhubungan dengan rasio ketimpangan kepemilikan tanah, terutama pada kepemilikan tanah yang luas. Hal ini menjadi sebuah paradoks karena banyak petani yang tidak memiliki tanah akan tetapi memiliki kemampuan dalam mengembangkan sektor pertanian, dalam rangka meningkatkan kualitas kehidupan mereka, di tengah luasnya tanah yang tidak dimanfaatkan oleh para pemilik hak tanah skala besar (Nurcahyo dan Manurung, 2013). Dari sisi lingkungan, terbengkalainya tanah menimbulkan
dampak ekologi seperti keanekaragaman hayati yang hilang, meningkatnya probabilitas kebakaran lahan, erosi dan berkurangnya kuantitas air. Namun demikian, seperti dua sisi mata uang, penelantaran tanah, pada sisi yang lain, memiliki keuntungan yaitu reboisasi dan revegetasi yang alami, terjadinya siklus nutrisi tanah untuk mendukung keanekaragaman hayati (Benayas dkk, 2007).
A. Tanah Terindikasi Terlantar
Pemerintah Indonesia, melalui Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional (ATR/BPN), secara konsisten berupaya mengurangi ketimpangan penguasaan dan pemilikan tanah yang, salah satunya, dilakukan melalui penertiban tanah terlantar untuk tanah bersertipikat Hak Guna Usaha (HGU), Hak Guna Bangunan (HGB), dan Hak Pengelolaan yang tidak dimanfaatkan atau sudah habis masa berlakunya. Di tahun 2010, dalam skala nasional, terdapat 900 bidang tanah HGU yang peruntukan haknya sebagian besar di sektor perkebunan diindikasikan tidak dimanfaatkan, dengan total luas lahan sebesar 962,9 ribu Ha. Sementara untuk indikasi sejenis berstatus HGB sebesar 69,5 ribu Ha. Kemudian di tahun 2019, tanah dengan status HGU terindikasi terlantar mengalami peningkatan hampir sebesar 25% yaitu dengan total luas sebesar 1,2 juta Ha di 973 bidang tanah (gambar 1 dan 2). Pada tahun yang sama, tanah bersertipikat HGB yang terindikasi tidak dimanfaatkan sebesar 68,1 ribu Ha.
Sumber: Basis Data Tanah Terindikasi Terlantar, Kem ATR/BPN (2019), diolah.
Sumber: Basis Data Tanah Terindikasi Terlantar, Kem ATR/BPN (2019), diolah.
Gambar 2 : Jumlah bidang tanah dan distribusi HGU terindikasi terlantar 2010 dan 2019 Sementara itu, distribusi tanah HGU perkebunan
yang terindikasi tidak dimanfaatkan pada tahun 2019 tersebar di seluruh wilayah Indonesia, dengan proporsi terbesar berada di Provinsi Kalimantan Timur dan Sumatera Selatan yakni, secara berurutan, sebesar 17,7% dan 13,6%. Untuk delapan provinsi besarannya berkisar dari 3% s.d. 8%, berturut-turut dari yang terbesar yakni Kalimantan Tengah, Sulawesi Selatan, Riau, Kalimantan Selatan, Sumatera Utara, Lampung, dan Aceh. Luasan HGU terlantar provinsi-provinsi selebihnya kurang dari 3% (gambar 2).
Dari total luas 26,5 juta hektar lahan perkebunan, 4,5% di antaranya terindikasi tidak dimanfaatkan. Untuk subsektor perkebunan ini, empat provinsi
teratas dengan persentase luasan tanah indikasi terlantar terhadap luas lahan perkebunan adalah Papua Barat, Kalimantan Timur, Sulawesi Selatan, dan Nusa Tenggara Barat, masing-masing secara berurutan mempunyai proporsi 18,1%; 17,3%; 11,5%; dan 10,6%. Dari Tabel 1, kita juga melihat provinsi seperti Kalimantan Timur, kendati sektor pertanian tidak menjadi motor ekonominya, perkebunan memiliki kontribusi 52% terhadap sektor pertaniannya, dengan dominasi komoditas kelapa sawit (96% dari luas areal perkebunan yang ditanam merupakan perkebunan kelapa sawit). Namun demikian, Provinsi ini memiliki rasio tanah terindikasi terlantar terhadap luas areal perkebunan eksisting yang tinggi yakni 17% atau seluas 211 ribu hektar. Tabel 1 : Data perkebunan di tahun 2019
Provinsi Luas Perkebunan (Ribu Hektar) Vol Perkebunan (Ribu Ton) PDRB Perkebunan ADHK 2000 (Milyar Rp) Share Perkebunan terhadap PDRB Pertanian Share Pertanian terhadap PDRB Provinsi Tenaga Kerja Perkebunan Luas Tanah Terlantar (Ribu Ha) % Luas Tanah Terlantar terhadap Luas Perkebunan Aceh 1051.3 1,271.95 10,615.30 28.94% 27.77% 352,520 35.34 3.4% Sumut 2502.6 6,296.40 75,505.17 56.46% 24.79% 1,179,151 56.99 2.3% Sumbar 937.7 1,984.55 10,966.01 29.16% 21.83% 285,135 26.14 2.8% Sumsel 2426.6 5,114.81 20,008.63 38.32% 16.54% 1,348,445 162.37 6.7% Riau 3642.9 10,003.38 88,079.62 67.90% 26.16% 949,273 67.40 1.9% Jambi 1463.5 2,642.71 25,136.83 64.79% 25.99% 653,913 24.79 1.7% Bengkulu 589.9 1,197.41 2,090.29 16.41% 27.47% 313,001 31.43 5.3% Babel 360.5 992.22 4,442.43 46.33% 18.37% 157,236 9.47 2.6% Lampung 931.0 1,753.23 15,845.84 23.35% 27.76% 730,938 48.50 5.2% Kepri 95.0 87.03 1,211.38 21.12% 3.15% 13,906 5.17 5.4% Banten 137.0 104.93 2,871.16 11.76% 5.33% 43,384 5.54 4.0%
Provinsi Luas Perkebunan (Ribu Hektar) Vol Perkebunan (Ribu Ton) PDRB Perkebunan ADHK 2000 (Milyar Rp) Share Perkebunan terhadap PDRB Pertanian Share Pertanian terhadap PDRB Provinsi Tenaga Kerja Perkebunan Luas Tanah Terlantar (Ribu Ha) % Luas Tanah Terlantar terhadap Luas Perkebunan Jabar 413.4 439.44 8,706.37 8.32% 7.02% 156,901 23.73 5.7% Jateng 458.3 529.96 12,775.82 10.37% 12.42% 577,432 0.80 0.2% DIY 68.6 87.72 232.06 2.84% 7.83% 35,468 - 0.0% Jatim 846.3 1,575.85 26,903.00 16.24% 10.04% 1,303,050 4.89 0.6% Kalbar 2075.6 3,465.17 17,237.04 53.83% 23.35% 741,038 86.17 4.2% Kalteng 1851.3 6,448.46 14,397.82 67.96% 21.10% 300,823 74.73 4.0% Kalsel 847.7 2,596.86 5,481.88 29.46% 13.96% 266,320 59.56 7.0% Kaltim 1220.3 3,276.50 17,405.78 52.17% 6.85% 140,939 211.55 17.3% Sulut 377.0 311.35 4,881.00 28.15% 1.95% 165,915 10.90 2.9% Gorontalo 150.3 118.51 959.25 9.00% 37.48% 22,105 1.04 0.7% Sulteng 788.4 775.14 12,856.80 42.87% 27.02% 261,871 25.01 3.2% Sulsel 625.6 435.58 12,280.68 18.42% 20.16% 298,324 72.23 11.5% Sulbar 414.3 683.63 5,753.82 45.33% 38.61% 129,130 21.72 5.2% Bali 149.0 94.49 2,289.60 10.59% 13.28% 91,901 0.62 0.4% NTB 162.6 115.44 1,394.30 6.46% 22.94% 137,041 17.25 10.6% NTT 453.9 157.93 1,663.30 8.98% 26.70% 313,857 33.09 7.3% Maluku 249.6 171.09 1,063.42 14.66% 23.33% 79,549 8.46 3.4% Papua 247.4 338.99 1,348.01 8.11% 12.34% 21,462 6.65 2.7% Papua Brt 148.8 236.68 566.71 9.05% 10.08% 7,902 26.91 18.1% Indonesia 26,559.5 53,876.48 404,969.32 30.72% 11.17% 11,411,987 1,194.37 4.5%
Sumber: Diolah dari Provinsi Dalam Angka 2020, BPS.Data pekebunan untuk provinsi DKI Jakarta, Kalimantan Utara, Sulawesi Tenggara, dan Maluku Utara tidak tersedia sehingga tidak kami sertakan dalam analisis.
Paper ini, oleh karena itu, bertujuan untuk menghitung potensi kerugian yang timbul akibat HGU perkebunan yang diindikasikan terlantar, dengan membandingkan antara kondisi produksi eksisting dan kemungkinan produksi subsektor ini bila lahan tersebut dimanfaatkan sesuai peruntukannya. Dalam estimasi ini, dana tanah terlantar adalah data tanah terindikasi terlantar yang telah diinventarisasi dan secara fisik menunjukkan bahwa tanah benar tidak dimanfaatkan.
Sepanjang pengetahuan penulis, sejauh ini belum ada kajian yang membahas dampak tanah terlantar terhadap kerugian ekonomi wilayah. Kami berharap dapat memberikan sumbangsih terhadap literatur di Indonesia terkait hal ini dari sisi perkiraan kerugian produksi dan penyerapan tenaga kerja perkebunan di level provinsi. Ketersediaan data, membatasi kami melakukan estimasi pada satu tahun saja yakni 2019. Kami percaya studi ini
membuka peluang bagi penelitian-penelitian lanjutan terutama dalam hal dampak ekonomi tanah terlantar di Indonesia. Menyusuli bagian pendahuluan ini, akan dibahas metode dan hasil serta pembahasan. Di bagian akhir, disajikan kesimpulan berdasarkan hasil penelitian.
II. METODE
Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif-kuantitatif dengan mengolah seluruh data sekunder yang diperoleh dari berbagai instansi terkait. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari 30 (tiga puluh) provinsi di Indonesia pada tahun 2019. Dalam penelitian ini digunakan data tanah terindikasi terlantar dengan status HGU, kemudian dari data tersebut, hampir semua objek tanah terindikasi terlantar, peruntukannya adalah untuk perkebunan. Penelitian ini memakai data panel pada tahun 2019 dari 30 provinsi yang memiliki tanah dengan status
HGU yang terindikasikan terlantar.
Penelitian ini, lebih lanjut, menggunakan beberapa asumsi. Asumsi-asumsi ini digunakan agar hasil peneltian dapat diterima secara umum. Asumsi-asumsi yang digunakan antara lain: (1) objek tanah HGU yang terindikasi terlantar dalam analisis peruntukannya adalah untuk lahan perkebunan; (2) data hasil produksi pekebunan terdiri dari banyak komoditas (karet, kelapa sawit, kopi, kelapa, kakao, cengkeh, lada, jambu mete, teh, tebu, kapas, tembakau, nilam, sagu, dan pala) akan tetapi dalam studi ini kami menggunakan total komoditas perkebunan dengan tidak memisahkan komoditas per komoditas; dan (3) faktor-faktor yang memengaruhi objek tanah menjadi terlantar kami asumsikan nol atau semua faktor tetap (ceteris paribus).
(Potensi) kerugian ekonomi merupakan perbedaan output ekonomi antara skenario baseline (business as usual/BAU) dan skenario output dari perlakuan di luar skenario BAU. Sebagai output kontrafaktual (counterfactual output) adalah skenario output ekonomi yang diharapkan jika tanah terlantar dimanfaatkan sesuai peruntukannya, dalam hal ini HGU perkebunan. Output ekonomi umumnya didefinisikan sebagai produksi barang dan jasa dalam suatu sistem ekonomi dalam kurun satu tahun. Sebagai estimasi, potensi kerugian ekonomi diukur berdasarkan kepadatan output, dalam hal ini produktivitas lahan subsektor perkebunan. Perkiraan kerugian ekonomi, oleh karena itu, kita peroleh dari
perkalian antara produktivitas lahan tersebut dan luas tanah terlantar.
(1) PKEi merupakan potensi kerugian ekonomi subsektor perkebunan, sementara Qi adalah produksi subsektor perkebunan dalam hal ini PDRB perkebunan, Ai adalah luas lahan perkebunan, dan TTi merupakan luasan indikasi tanah terlantar suatu provinsi.
Untuk menguji formula pada persamaan (1),
kita juga mencoba mengukur potensi kerugian berdasarkan selisih antara nilai produksi kontrafaktual dan nilai produksi existing yaitu ketika tanah HGU yang terindikasi terlantar tidak dimanfaatkan.
PKEi = Q’i - Qi
(2-1)
Q’i merupakan estimasi produksi subsektor perkebunan jika tanah indikasi terlantar dimanfaatkan. Sementara itu, produktivitas subsektor perkebunan sama dengan total produksi dibagi jumlah tenaga kerja subsektor perkebunan, sehingga persamaan (2-1) dapat ditulis menjadi:
PKEi = (q’iL’i) - (qiLi)
(2-2)
q’i dan qi berturut-turut adalah produktivitas subsektor perkebunan setelah dan sebelum tanah terlantar dimanfaatkan, serta L’
i dan Li merupakan jumlah tenaga kerja subsektor perkebunan di suatu provinsi tertentu paska dan pra-pemanfaatan tanah terlantar. Tenaga kerja subsektor perkebunan diasumsikan tersebar merata di lahan-lahan perkebunan yang ada di suatu provinsi, sehingga kepadatan tenaga kerja subsektor ini merupakan pembagian jumlah tenaga kerja dan luas lahan perkebunan di suatu provinsi. Lebih lanjut, persamaan (2-2) dapat kita tulis:
PKEi = (q’
il’iA’i) - (qiliAi)
= (
q’il’i(Ai+TTi)) - (qiliAi)
(2-3)
Sebagai catatan, li dan l’i secara berurutan merupakan kepadatan tenaga kerja subsektor perkebunan sebelum dan sesudah pemanfaatan tanah terlantar, serta Ai dan A’i adalah luas lahan perkebunan sebelum dan sesudah tanah terlantar diberdayakan. Model ini mengasumsikan produktivitas dan kepadatan tenaga kerja sama sebelum dan sesudah pemanfaatan lahan terlantar (constant return to scale), sehingga q’i = qi dan l’i = li. Persamaan (2-3), untuk memperkirakan kerugian ekonomi, oleh karena itu, dapat kita tulis ulang sebagai berikut:
PKEi = (q’il’iA’i) - (qiliAi)
Dari sini, kita bisa membuktikan kalau perhitungan estimasi kerugian ekonomi dari persamaan (1) dan (2-4) adalah sama.
Kedua alternatif, oleh karena itu, menghasilkan perkiraan yang sama.
Selain itu, kita juga dapat menghitung perkiraan potensi penyerapan tenaga kerja,yang akan berdampak pada penurunan tingkat pengangguran terbuka (TPT) di suatu provinsi melalui persamaan (2-5) sebagai berikut:
PTKi = L’i - Li
= liTTi (2-5)
A. Data dan Variabel
Variabel Deskripsi Sumber
Produksi (Qi) PDRB subsektor perkebunan suatu provinsi tahun 2019, atas dasar harga konstan (ADHK) 2010 Provinsi Dalam Angka 2020, BPS Tenaga Kerja (Li) Tenaga kerja subsektor perkebunan suatu provinsi tahun 2019 Statistik Ketenagakerjaan Sektor Pertanian Semester II Tahun 2019, Kementan Produktivitas (qi) PDRB subsektor perkebunan suatu provinsi dibagi tenaga kerja subsektor tersebut Luas Lahan Perkebunan (Ai) Luasan lahan subsektor perkebunan suatu provinsi tahun 2019 (dalam hektar) Provinsi Dalam Angka 2020, BPS Indikasi Tanah Terlantar (TTi) Indikasi luas tanah terlantar subsektor perkebunan tahun 2019 (dalam hektar) Basis Data Tanah Indikasi Terlantar 2019, Kem ATR/BPN Kepadatan Tenaga Kerja (Ii) Tenaga kerja subsektor perkebunan dibagi luas lahan perkebunan suatu provinsi
Variabel Deskripsi Sumber
Potensi Kerugian Ekonomi (PKEi) Potensi kerugian produksi subsektor perkebunan akibat lahan terlantar yang tidak dimanfaatkan, ADHK 2010 Potensi Penyerapan Tenaga Kerja (PTKi) Potensi penyerapan tenaga kerja subsektor perkebunan dari pemanfaatan lahan terlantar
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Deskriptif
Pada tahun 2019, sebagaimana disajikan Tabel 2, Jawa Timur dan Sumatera Utara adalah dua provinsi teratas dalam produktivitas lahan atau kepadatan output di angka 32 juta rupiah dan 31 juta rupiah per hektar. Untuk produktivitas tenaga kerja, distribusinya membentang dari 5 juta rupiah s.d. 124 juta rupiah per orang. Kalimantan Timur menikmati produktivitas buruh tertinggi dan satu-satunya provinsi yang mencapai angka di atas 100 juta rupiah per orang. Produktivitas tertinggi berikutnya adalah Riau dan Kepulauan Riau sebesar 93 juta rupiah dan 87 juta rupiah per orang. Nusa Tenggara Timur menjadi daerah dengan produktivitas tenaga kerja yang terendah. Dalam konteks kepadatan tenaga kerja subsektor perkebunan, Jawa Timur dan Jawa Tengah menjadi wilayah terpadat dengan jumlah buruh per hektar di atas 1 (satu) yakni 1,6 dan 1,3 orang per hektare. Papua Barat dan Papua menjadi dua provinsi dengan tingkat kepadatan terendah yakni 0,05 dan 0,09 orang per hektare. Dari sisi pengangguran secara total, tingkat pengangguran terbuka (TPT), berkisar dari yang terendah di Bali (1,5%) sampai yang tertinggi di Aceh (9,4%). Jika kita lihat dari nominal pengangguran, angka tertinggi ada di Jawa Barat sejumlah 1,9 juta orang dan terendah di Sulawesi Barat sebanyak 21 ribu orang.
Tabel 2 : Produktivitas dan kepadatan output perkebunan, serta kondisi tenaga kerja provinsi secara umum tahun 2019
Provinsi
Kepadatan Output (Juta Rp per Ha)
Produktivitas TK Perkebunan (Juta Rp per Ha)
Kepadatan TK Perkebunan (Orang per Ha)
Total Pengangguran TPT Aceh 10.10 30.11 0.34 146,622 9.42% Sumut 30.17 64.03 0.47 382,438 5.41% Sumbar 11.69 38.46 0.30 138,459 5.33% Sumsel 8.25 14.84 0.56 185,918 4.48% Riau 24.18 92.79 0.26 190,143 5.97% Jambi 17.18 38.44 0.45 73,965 4.19% Bengkulu 3.54 6.68 0.53 34,439 3.39% Babel 12.32 28.25 0.44 26,871 3.62% Lampung 17.02 21.68 0.79 171,455 4.03% Kepri 12.75 87.11 0.15 69,479 6.91% Banten 20.96 66.18 0.32 490,808 8.11% Jabar 21.06 55.49 0.38 1,901,498 7.99% Jateng 27.88 22.13 1.26 819,355 4.49% DIY 3.38 6.54 0.52 69,170 3.14% Jatim 31.79 20.65 1.54 843,754 5.60% Kalbar 8.30 23.26 0.36 110,272 4.45% Kalteng 7.78 47.86 0.16 56,790 4.10% Kalsel 6.47 20.58 0.31 91,730 4.31% Kaltim 14.26 123.50 0.12 110,574 6.09% Sulut 12.95 29.42 0.44 75,485 6.25% Gorontalo 6.38 43.40 0.15 23,809 4.06% Sulteng 16.31 49.10 0.33 46,802 3.15% Sulsel 19.63 41.17 0.48 200,304 4.97% Sulbar 13.89 44.56 0.31 21,054 3.18% Bali 15.37 24.91 0.62 37,551 1.52% NTB 8.58 10.17 0.84 84,516 3.42% NTT 3.66 5.30 0.69 83,030 3.35% Maluku 4.26 13.37 0.32 54,575 7.08% Papua 5.45 62.81 0.09 67,173 3.65% Papua Barat 3.81 71.72 0.05 28,846 6.24%
Sumber: Diolah dari Provinsi Dalam Angka 2020, BPS.
B. Hasil Estimasi
Tujuan utama penelitian ini adalah memperkirakan potensi kerugian ekonomi akibat lahan perkebunan yang terindikasi terlantar. Dari Tabel 3, setelah melakukan perhitungan melalui persamaan (2-4) dan (2-5), kita mendapatkan estimasi total potensi produksi ekonomi lebih dari 15 triliun rupiah (ADHK 2010), dari yang terkecil di Gorontalo pada level 6 miliar rupiah dan tertinggi di Kalimantan Timur senilai 3 triliun rupiah. Hasil
estimasi menunjukan hubungan positif antara variabel luas tanah terindikasi terlantar terhadap estimasi potensi kergian ekonomi yang dilihat dari potensi produksi perkebunan. Selain itu, potensi distribusi subsektor ini terhadap sektor pertanian pada tingkat nasional naik sebesar 2%. Peningkatan share tertinggi dialami Kalimantan Timur di level 9%. Dari sisi tenaga kerja, potensi penyerapan tenaga kerja jika lahan digunakan, pada tingkat nasional, adalah 420 ribu orang lebih, yang berandil
pada penurunan tingkat pengangguran terbuka (TPT) sebesar 0,6%. Sumatera Selatan, Bengkulu, dan Kalimantan Timur berpotensi mengalami penurunan TPT tertinggi berturut-turut sebesar 2,1%,
1,6%, dan 1,4%. Secara nominal, penurunan jumlah pengangguran tebesar bepotensi terjadi di Sumatera Selatan, Lampung, dan Kalimantan Barat, berurutan, sejumlah 90 ribu, 38 ribu, dan 30 ribu pekerja. Tabel 3 : Estimasi Potensi Kerugian Ekonomi Subsektor Perkebunan Tahun 2019
Provinsi Luas Indikasi Terlantar (Ha) Potensi Kerugian Produksi Perkebunan (Juta Rp) Potensi Kenaikan Share terhadap Pertanian Potensi Penyerapan Tenaga Kerja (Penurunan Pengangguran) Potensi Penurunan TPT Aceh 35,339 356,837 0.97% 11,850 0.50% Sumut 56,992 1,719,456 1.29% 26,852 0.38% Sumbar 26,137 305,664 0.81% 7,948 0.31% Sumsel 162,375 1,338,884 2.56% 90,232 2.17% Riau 67,403 1,629,710 1.26% 17,564 0.55% Jambi 24,791 425,807 1.10% 11,077 0.63% Bengkulu 31,431 111,368 0.87% 16,676 1.64% Babel 9,474 116,740 1.22% 4,132 0.56% Lampung 48,499 825,433 1.22% 38,076 0.90% Kepri 5,166 65,883 1.15% 756 0.08% Banten 5,537 116,078 0.48% 1,754 0.03% Jabar 23,734 499,789 0.48% 9,007 0.04% Jateng 801 22,320 0.02% 1,009 0.01% DIY - - 0.00% - 0.00% Jatim 4,893 155,538 0.09% 7,533 0.04% Kalbar 86,173 715,644 2.24% 30,766 1.24% Kalteng 74,727 581,168 2.74% 12,143 0.88% Kalsel 59,561 385,155 2.07% 18,712 0.88% Kaltim 211,554 3,017,630 9.04% 24,435 1.35% Sulut 10,900 141,119 0.81% 4,797 0.40% Gorontalo 1,041 6,645 0.06% 153 0.03% Sulteng 25,006 407,766 1.36% 8,305 0.56% Sulsel 72,233 1,417,878 2.13% 34,443 0.85% Sulbar 21,719 301,649 2.38% 6,770 1.02% Bali 620 9,529 0.04% 382 0.02% NTB 17,250 147,949 0.69% 14,541 0.59% NTT 33,095 121,279 0.65% 22,885 0.92% Maluku 8,463 36,051 0.50% 2,697 0.35% Papua 6,648 36,220 0.22% 577 0.03% Papua Barat 26,907 102,477 1.64% 1,429 0.31% Indonesia 1,158,469 15,117,662 1.97% 427,501 0.63%
IV. KESIMPULAN
Paper ini mencoba menghitung potensi kerugian ekonomi dan hilangnya kesempatan dalam penyerapan tenaga kerja di subsektor perkebunan dengan menggunakan kepadatan output/produktivitas lahan serta produktivitas dan kepadatan tenaga kerja. Data pada level provinsi di Indonesia mengindikasikan potensi kerugian ekonomi subsektor perkebunan senilai Rp15 triliun dan penurunan pengangguran di atas angka 420 ribu orang. Bila dianalisis lebih detail, wilayah yang memiliki potensi kerugian yang tinggi berada pada wilayah yang memiliki kekuatan di sektor pertanian. Pemanfaatan lahan yang terindikasi terlantar ini, oleh karenanya, dapat memperkuat kontribusi ekonomi di sektor pertanian.
Dari perkiraan potensi kehilangan nilai ekonomi yang cukup besar ini, diperlukan analisis yang kuat yang mampu mengevaluasi kapasitas dan kapabilitas secara holistik dalam menerima usulan permohonan hak atas tanah, dalam konteks ini HGU, sehingga memperkecil probabilitas tanah tersebut ditelantarkan. Salah satu analogi proses seleksi ini dapat memakai teori keadilan distributif Aristoteles. Jika kita ingin memberikan sepuluh seruling kepada seratus orang warga negara, siapa yang akan dipilih? Menurut Aristoteles, dengan prinsip persamaan hak sebagai warga negara, kita harus memberikan kepada orang yang mampu memainkan seruling dengan baik sebab untuk itulah fungsi seruling tersebut tercipta. Dari situ kita akan mencari sepuluh pemain seruling terbaik.
Yang tidak kalah penting dan perlu menjadi perhatian serius adalah mempercepat proses penertiban tanah terlantar sesuai peraturan perundangan, yang dilanjutkan dengan pendayagunaannya. Sebagai bentuk disinsentif, perlu dipertimbangkan alternatif opsi penerapan pajak progresif kepemilikan tanah serta denda penelantaran tanah agar yang menguasai tanah terutama dalam skala besar dapat memanfaatkan
lahan sesuai peruntukkannya.
Lebih lanjut, estimasi potensi kerugian ini memerlukan pengembangan. Penulis menggunakan beberapa asumsi terutama terkait ketersediaan data yang ada. Di masa mendatang perlu dilakukan penelitian atau estimasi potensi dengan menggunakan metode causal-effect sehingga hasilnya dapat tergambar dengan lebih jelas dan spesifik.
DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. (2020). Provinsi Dalam Angka/ Region in Figures 2020. Jakarta, DKI: Penulis. Diperoleh dari https://www.bps. go.id/publication.html
Basis Data Tanah Terindikasi Terlantar, Direktorat Penertiban dan Pendayagunaan Tanah Terlantar, Direktorat Jenderal Pengendalian Pemanfaatan Ruang dan Penguasaan Tanah, Kementerian ATR/BPN (2019). Benayas, Jose & Martins, Ana. & Nicolau, Jose &
Schulz, Jennifer. (2007). Abandonment of Agricultural Land: An Overview of Drivers and Consequences. CAB Reviews Perspectives in Agriculture Veterinery Science Nutrition and Natural Resources. 2. 10.1079/PAVSNNR20072057.
Baudry, Jacques. (1991). Ecological consequences of grazing extensification and land abandonment: Role of interactions between environment, society and techniques. Options Méditerranéennes. 15.
Coppola, A. (2004): An Economic Perspective on Land Abandonment Processes. Working paper No. 1/2004 presented at the AVEC Workshop on “Effects of Land Abandonment and Global Change on Plant and Animal Communities”. Anacapri, Oct 11–13, 2004.
Easterly, William (2001). The Middle Class Consensus and Economic Development. Journal of
Economic Growth. 6(4), 317-35.
Hatna, Erez and Bakker, Martha M. (2011). Abandonment and Expansion of Arable Land in Europe. Ecosystem Journals. 14: 720-731.
Ismail, Fauzie Kamal (2013). Pendayagunaan Tanah Negara Bekas Tanah Terlantar Melalui Program Reformasi Agraria, Lex Jurnalica. 10(2).
Keenleyside, C and Tucker, G M (2010) Farmland Abandonment in the EU: an Assessment of Trends and Prospects. Report prepared for WWF. Institute for European Environmental Policy, London.
Kementerian Pertanian. (2020). Buku Statistik Ketenagakerjaan Sektor Pertanian Agustus 2019. Jakarta, DKI: Penulis. Diakses dari http://epublikasi.setjen.pertanian.go.id/ arsip-perstatistikan/164-statistik/statistik- tenaga-kerja-pertanian/651-buku-statistik- ketenaga-kerjaan-sektor-pertanian-agustus-2019
Limbong, Dayat (2017). Tanah Negara, Tanah Terlantar dan Penertibannya, Jurnal Mercatoria.10(1).
Mahruf (2013). Analisis Hapusnya HGU Berdasarkan Surat Keputusan Penetapan Tanah Terlantar dari BPN: Studi Kasus atas Putusan Nomor: 25/G/2013/PTUN.JKT, Jurnal Ilmu dan Budaya. 40(55).
Peraturan Kepala Badan Pertanahan Nasional Republik Indonesia Nomor 11 Tahun 2010 Tentang Penertiban dan Pendayagunaan Tanah Terlantar.
Purbo Nurcahyo, Rahmat & Manurung, Mandala. (2013). Abandoned Plantation Land in Sumatera: Causes Factors and Potential Loss. Program Magister Perencanaan dan Kebijakan Publik Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Rodrik, Dani (2007). One Economics, many recipes: Globalization, Institutions, and Economic Growth. New Jersey: Princetown University Press.
Russo, Danilo. (2007). Effects of Land Abandonment on Animal Species in Europe: Conservation and Management Implications.
Schumacher, E F (1973). Small Is Beautiful: Economics As If People Mattered. New York: Harper & Row.
Taylor, Henry Charles (1922). Agricutural Economics. New York: The Macmillan Company. Todaro, Michael P. and Smith, Stephen C. 2003.
Economic Development (11th Edition). Boston: Pearson
Education.
Undang-Undang Nomor 5 Tahun 1960, tentang Peraturan Dasar Pokok-Pokok Agraria Yuwono (2009). Tanah Terlantar, Menyalahi Fungsi
Sosial Tanah, Jurnal Sosial Humaniora. 2(1).
APPENDIKS
1) Perhitungan potensi kerugian ekonomi
Prov TT A Q L q l PKE PTK 1 2 3 4 5 6=4/5 7=5/3 8=6*7*2 9=7*2 Aceh 35,339 1,051,286 10,615,300 352,520 30.11 0.34 356,837 11,850 Sumut 56,992 2,502,636 75,505,170 1,179,151 64.03 0.47 1,719,456 26,852 Sumbar 26,137 937,692 10,966,010 285,135 38.46 0.30 305,664 7,948 Sumsel 162,375 2,426,568 20,008,630 1,348,445 14.84 0.56 1,338,884 90,232 Riau 67,403 3,642,853 88,079,620 949,273 92.79 0.26 1,629,710 17,564 Jambi 24,791 1,463,484 25,136,830 653,913 38.44 0.45 425,807 11,077 Bengkulu 31,431 589,938 2,090,290 313,001 6.68 0.53 111,368 16,676 Babel 9,474 360,533 4,442,426 157,236 28.25 0.44 116,740 4,132 Lampung 48,499 931,030 15,845,840 730,938 21.68 0.79 825,433 38,076 Kepri 5,166 94,985 1,211,376 13,906 87.11 0.15 65,883 756 Banten 5,537 136,959 2,871,155 43,384 66.18 0.32 116,078 1,754 Jabar 23,734 413,447 8,706,370 156,901 55.49 0.38 499,789 9,007 Jateng 801 458,277 12,775,822 577,432 22.13 1.26 22,320 1,009 DIY 68,561 232,059 35,468 6.54 0.52 - -Jatim 4,893 846,329 26,903,000 1,303,050 20.65 1.54 155,538 7,533 Kalbar 86,173 2,075,571 17,237,043 741,038 23.26 0.36 715,644 30,766 Kalteng 74,727 1,851,289 14,397,822 300,823 47.86 0.16 581,168 12,143 Kalsel 59,561 847,724 5,481,883 266,320 20.58 0.31 385,155 18,712 Kaltim 211,554 1,220,252 17,405,780 140,939 123.50 0.12 3,017,630 24,435 Sulut 10,900 376,994 4,881,000 165,915 29.42 0.44 141,119 4,797 Gorontalo 1,041 150,314 959,254 22,105 43.40 0.15 6,645 153 Sulteng 25,006 788,445 12,856,796 261,871 49.10 0.33 407,766 8,305 Sulsel 72,233 625,636 12,280,680 298,324 41.17 0.48 1,417,878 34,443 Sulbar 21,719 414,284 5,753,822 129,130 44.56 0.31 301,649 6,770 Bali 620 149,005 2,289,605 91,901 24.91 0.62 9,529 382 NTB 17,250 162,565 1,394,300 137,041 10.17 0.84 147,949 14,541 NTT 33,095 453,885 1,663,300 313,857 5.30 0.69 121,279 22,885 Maluku 8,463 249,642 1,063,420 79,549 13.37 0.32 36,051 2,697 Papua 6,648 247,425 1,348,010 21,462 62.81 0.09 36,220 577 Papua Brt 26,907 148,798 566,710 7,902 71.72 0.05 102,477 1,429 Indonesia 1,158,469 25,686,407 404,969,322 11,077,930 1,204.50 0.43 15,117,662 427,501
