III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Kerangka Pemikiran
Hutan alam dan hutan tanaman industri adalah penawaran utama bahan baku industri pengolahan kayu primer, yaitu industri kayu lapis, industri kayu gergaji dan industri pulp.
Produksi kayu bulat yang berasal dari hutan alam dikelola melalui sistem HPH dan dilakukan dengan sistem tebang pilih (selective cutting). Hutan tanaman industri dipanen dengan sistem tebang habis, dimana jumlah produksi dari hutan tanaman akan tergantung kepada luas areal penebangan.
Secara teoritis kuantitas penawaran kayu bulat dipengaruhi produksi kayu bulat di dalam negeri, impor kayu bulat dan dikurangi ekspor kayu bulat. Sedangkan produksi kayu bulat ditentukan oleh harga kayu bulat, ketersediaan kayu bulat di hutan (stok) dan kemampuan keuangan perusahaan. Keterkaitan pasar kayu bulat dan industri kayu primer dapat dilihat pada Gambar 3.
Beberapa metodologi untuk penelitian terkait dengan industri kehutanan sudah dikembangkan oleh beberapa peneliti terdahulu. Menurut Timotius (2000), produksi kayu bulat Indonesia dipengaruhi oleh perubahan harga riil kayu bulat domestik, bunga riil Indonesia, jumlah maksimum tebangan kayu bulat dalam satu tahun yang diperbolehkan oleh pemerintah (Annual Allowable Cut/ AAC), nilai tukar rill rupiah terhadap US$, produksi log Indonesia tahun sebelumnya.
Turner (2006) menyebutkan bahwa pendugaan model yang digunakan disektor kehutanan menggambarkan penawaran kayu dalam berbagai bentuk, dan
secara umum mengandung satu atau beberapa unsur, yaitu kayu bulat yang dipanen, dinamika stok kayu, dan perubahan luas hutan.
Produksi kayu bulat di dalam negeri akan dipengaruhi oleh perubahan harga rill produksi industri berbasis kayu bulat. Sebagai contoh, apabila harga kayu lapis meningkat, diduga para eksportir Indonesia akan berusaha menambah penawaran volume ekspor kayu lapis sehingga akan meningkatkan produksi kayu lapis, sehingga kebutuhan bahan baku kayu bulat juga akan meningkat.
Sejak tahun 1969 sampai tahun 1980 an, Indonesia merupakan pengekspor kayu bulat jenis hardwood terbesar di dunia, setelah itu produksi kayu bulat mulai menurun karena kebijakan kuota ekspor. Tahun 1985 sampai 1988, Indonesia tidak mengekspor kayu bulat sama sekali. Pelarangan ini dimaksudkan untuk meningkatkan nilai tambah produk kayu melalui industri kayu lapis, kayu gergaji, industri pulp dan kertas. Kebijakan pelarangan ekspor kayu bulat ini berimplikasi kepada peningkatan pasokan kayu bulat untuk industri pengolahan kayu.
Adam, Brannlund, Daniels, Hyde dan Kuuluvainen dalam Turner (2006) menyebutkan bahwa model ekonometrika menggambarkan penawaran kayu sebagai fungsi harga kayu tegakan (stumpage price), stok hutan dan variabel lain. Penetapan harga kayu sebelum ditebang (Stumpage price)diharapkan berdampak positif terhadap penawaran kayu, dimana peningkatan harga akan meningkatkan luas hutan yang dapat dimanfaatkan secara ekonomis.
Permintaan industri pengolahan kayu terhadap kayu bulat sebagai bahan baku, diduga dipengaruhi oleh harga kayu bulat domestik, harga riil industri kayu olahan, kapasitas produksi terpasang kayu olahan dan permintaan kayu bulat oleh industri pengolahan kayu tahun sebelumnya. Jika harga kayu bulat domestik naik, diduga permintaan kayu bulat oleh pabrik pengolahan berbasis kayu akan
menurun dan sebaliknya. Apabila harga produksi olahan industri berbasis kayu naik maka permintaan bahan baku juga akan semakin meningkat.
Penerapan PSDH dan DR akan berdampak peningkatan biaya yang dibebankan kepada harga kayu bulat, sehingga akan menurunakan produksi kayu bulat. Turunnya produksi kayu bulat maka akan menurunkan sumber bahan baku bagi industri perkayuan sehingga menurunkan produksi kayu olahan di pasar output. Penerapan kebijakan PSDH dan DR ini juga akan berpengaruh terhadap kesejahteraan yang diterima oleh perusahaan yang memproduksi kayu bulat, industri pengelolaan kayu yang memanfaatkan kayu bulat dan pemerintah yang menerima kontribusi pungutan.
3.2. Hipotesis
Berdasarkan kerangka pemikiran di atas, maka beberapa hipotesis dari penelitian ini, yaitu:
1. Terdapat keterkaitan antara permintaan kayu bulat indutri pengolahan kayu lapis, kayu gergaji, dan pulp dengan penawaran kayu bulat.
2. Kebijakan PSDH dan DR akan mengurangi kesejahteraan yang diterima produsen dan konsumen.
3.3. Model Pasar Input dan Pasar Output Kayu
Dalam penelitian ini akan dicari model pasar input kayu bulat, yaitu kayu bulat dari hutan alam, kayu bulat dari HTI perkakas dan kayu bulat dari HTI pulp sebagai bahan baku industri pimer dan pasar output, yaitu pasar kayu lapis, kayu gergajian dan pulp.
Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model pasar dalam negeri menggunakan data time series, dikembangkan atas dasar penelitian Simangunsong (2001) yang berjudul “ International Demand and Supply for forest products, with application to the tropical timber products trade”di pasar dunia, menggunakan data panel.
Model pasar input dan pasar output yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Pasar Input Kayu Bulat Hutan Alam
LnQT1 = lna0+a1lnPT1+a2lnI1+a3lnGDP+e1.1………... (1)
dimana:
LnQT1 = Penawaran kayu bulat berasal dari hutan alam (m3) Lna0 = Konstanta
LnPT1 = Harga riil kayu bulat hutan alam (Rp/m3) LnI1 = Inventarisasi stok kayu bulat hutan alam (m3) LnGDP = GDP Riil (Milliar Rupiah)
e1.1 = error a1,,a3 = Parameter
LnQD1 = lnb0+b1lnQKL+b2lnQKG+b3LnPT1+e1.2……….. (2)
dimana:
LnQD1 = Permintaan kayu bulat berasal dari hutan alam (m3) Lnb0 = Konstanta
LnQKL = Produksi kayu lapis (m3) LnQKG = Produksi kayu gergaji (m3)
e1.2 = error b1,.,b3 = Parameter
Keseimbangan: LnQT1 = LnQD1………... (3)
Pasar Input Kayu Bulat HTI Perkakas
LnQT2 = lnc0+c1lnPT2+c2lnI2+c3lnGDP+e2.1……... (4) dimana:
LnQT2 = Penawaran kayu bulat berasal dari HTI perkakas (m3) lnc0 = Konstanta
LnPT2 = Harga riil kayu bulat dari HTI perkakas (Rp/m3) LnI2 = Inventarisasi luas HTI perkakas (Ha)
LnGDP = GDP Riil (Milliar Rupiah) e2.1 = error
c1,.,c3 = Parameter
LnQD2 = lnd0+d1lnQKL+d2lnQKG+d3LnPT2 +e2.2……... (5)
dimana:
lnd0 = Konstanta
LnQD2 = Permintaan kayu bulat yang berasal dari HTI perkakas (m3) LnQKL = Produksi kayu lapis (m3)
LnQKG = Produksi kayu gergaji (m3)
LnPT2 = Harga riil kayu bulat dari HTI perkakas (Rp/m3) e2.2 = error
d1,,d3 = Parameter
Pasar Input Kayu Bulat HTI Pulp
LnQT3 = lne0+e1lnPT3+e2lnI3+e3lnGDP+e3.1…………... (7)
dimana:
lne0 = Konstanta
LnQT3 = Penawaran kayu bulat berasal dari HTI pulp (m3) LnPT3 = Harga riil kayu bulat dari HTI Pulp (Rp/m3) LnI3 = Inventarisasi luas HTI pulp (Ha)
LnGDP = GDP Riil (Milliar Rupiah) e3.1 = error
e1,,e3 = Parameter
LnQD3 = lnf0+f1lnQP+f2LnPT3+e3.2………... (8)
dimana:
LnQD3 = Permintaan kayu bulat berasal dari HTI pulp (m3) lnf0 = Konstanta
LnQP = Produksi pulp (ton)
LnPT3 = Harga riil kayu bulat dari HTI Pulp (Rp/m3) e3.2 = error
f1, f2 = Parameter
Keseimbangan: LnQT3 = LnQD3………... (9)
Pasar Ouput Kayu Lapis
LnQKL = lng0+g1lntrend+g2lnPQ1+g3lnPL+
g4lnPT1+g5lnPE + e4.1………... (10) dimana:
LnQKL = Permintaan kayu lapis (m3) lng0 = Konstanta
lntrend = Teknologi
lnPQ1 = Harga kayu lapis (Rp/m3) lnPL = Upah tenaga kerja (Rp/bulan)
lnPT1 = Harga riil kayu bulat hutan alam (Rp/m3) lnPE = Harga riil bahan bakar solar (Rp/liter) e4.1 = error
g1,.,g3 = Parameter
LnQ1 = lnh0+h1lnGDP+h2lnPQ1+e4.2….………. (11)
dimana:
LnQ1 = Permintaan Kayu lapis (m3) lnh0 = Konstanta
LnGDP = GDP Riil (Milyar Rupiah) LnPQ1 = Harga kayu lapis (Rp/m3) e4.2 = error
h1, h2 = Parameter
Keseimbangan: LnQKL = LnQ1………... (12)
Pasar Output Kayu Gergaji
LnQKG=lni0+i1lntrend+i2lnPQ2+i3lnPL+i45lnPT1+
i5lnPE+e5.1………... (13) dimana:
LnQKG = Permintaan kayu gergaji (m3) lni0 = Konstanta
lntrend = Teknologi
lnPQ2 = Harga kayu gergaji (Rp/m3) lnPL = Upah tenaga kerja (Rp/bulan)
lnPT1 = Harga riil kayu bulat hutan alam (Rp/m3) lnPE = Harga riil bahan bakar solar (Rp/liter) e4.1 = error
i1,.,i5 = Parameter
LnQ2=lnj0+j1lnGDP+j2lnPQ1+e5.2………... (14)
dimana:
LnQ2 = Permintaan kayu gergaji (m3) lnj0 = Konstanta
LnGDP = GDP riil (Milyar Rupiah) LnPQ2 = Harga riil kayu gergaji (Rp/m3) e4.2 = error
j1, j2 = Parameter
Keseimbangan: LnQKG = LnQ2……….. (15)
Pasar Output Pulp
LnQP = lnk0+k1lntrend+k2lnPQ3+k3lnPL+k4lnPT3+
k5lnPE+e6.1………. (16)
dimana:
LnQP = Permintaan pulp (ton) lnk0 = Konstanta
lntrend = Teknologi
lnPQ3 = Harga riil pulp (Rp/kg)
lnPL = Upah riil tenaga kerja (Rp/bulan)
lnPT3 = Harga riil kayu bulat hutan alam (Rp/m3) lnPE = Harga riil bahan bakar solar (Rp/liter) e6.1 = error
k1,.,k3 = Parameter
LnQ3 = ln l0+l1lnGDP+ l2lnPQ3+e6.2………... (17)
dimana:
LnQ3 = Permintaan pulp (ton) lnl0 = Konstanta
LnGDP = GDP riil (Milyar Rupiah) LnPQ3 = Harga riil pulp (Rp/kg) e6.2 = error
a1,.,a3 = Parameter
Keseimbangan: LnQP = LnQ3……….. (18)
Pasar input (pasar kayu bulat) terdiri dari pasar kayu bulat hutan alam, pasar kayu bulat HTI perkakas, dan pasar kayu bulat HTI pulp. Sedangkan pasar output (pasar produk primer kayu) terdiri dari pasar kayu lapis, pasar kayu gergaji dan pasar pulp.
Model persamaan yang digunakan untuk mendapatkan nilai penduga parameter terbaik, yang penerapannya berurutan yaitu (1) 2SLS, (2) 2SLS+AR(1), (3) OLS, dan (4) OLS + AR(1). Sedangkan alternatif persamaan yang digunakan, berturut-turut, yaitu dari:
1. Persamaan logaritma natural: LnQt=ln α0+α1lnPt+α2lnIt+α3lnGDP+et, 2. Persamaan logaritma dengan rasio tanpa konstanta:
LnQt-LnQt-1=ln(Qt/Qt-1)=α1ln (Pt/Pt-1)+α2ln(It/It-1)+α3ln(GDPt/GDPt-1)+et 3. Persamaan logartima natural dengan rasio dan konstanta
Pada sistem persamaan simultan antar variabel saling berkaitan (Koutsoyiannis, 1977). Persamaan diolah menggunakan program pengolahan data RATS (Regression Analysis Time Series) untuk mendapatkan paramater. Parameter dugaan α dan β adalah nilai penduga elastisitas permintaan dan elastisitas penawaran. Nilai dugaan α dan β diperiksa kemungkinanan adanya autokorelasi. Autokorelasi biasanya muncul pada persamaan time series (Thomas, 1997). Pengujian adanya autokorelasi menggunakan Durbin-Watson (DW). Sekiranya masih ada autokorelasi maka harus diperbaki dengan pengujian autokorelasi tingkat 1 AR(1). Pada proses pengolahan data tersebut, tahapan yang digunakan untuk mendapatkan parameter model persamaan, yaitu:
1. Melakukan pengolahan data menggunakan program statistik RATS 2. Memeriksa apakah asumsi-asumsi penduga parameter terpenuhi.
3. Memeriksa apakah semua penduga parameter yang dihasilkan, tandanya sesuai dengan teori ekonomi, sebagaimana Tabel 3.
Tabel 3. Ekspektasi Tanda Parameter
PT1 PT2 PT3 I1 I2 I3 PQ1 PQ2 PQ3 PL PE QKL QKG QP GDP S KBHA (QT1) + + + D KBHA (QD1) - + + S KBHTI PKK (QT2) + + + D KBHTI PKK (QT2) - + + S KBHTI PULP (QT3) + + + D KBHTI PULP (QT3) - + S Kayu Lapis (QKL) - + - -D Kayu Lapis (Q1) - + S Kayu Gergaji (QKG) - + - -D Kayu Gergaji (Q2) - + S PULP (QP) - + - -D PULP (Q3) -Persamaan Variabel
3.4. Simulasi Kebijakan
Model persamaan untuk menduga elastisitas kemudian digunakan kembali untuk melakukan simulasi penerapan kebijakan PSDH dan DR, yaitu:
Pasar Input Kayu Bulat Hutan Alam
Penawaran: QT1= k01 PT1a1 I1a2 GDPa3……….. (1)
Permintaan: QD1= k02 QKLb1 QKGb2 PT1b3……….………….. (2)
Keseimbangan: QT1 = QD1………... (3)
Persamaan harga setelah shok: PT1 = k03+Pt1+PSDH+DR………… (4)
Pasar Input Kayu Bulat HTI Perkakas Penawaran: QT2 = k04 PT2c1 I2c2 GDPc3………. (5)
Permintaan: QD2 = k05 QKLd1 QKGd2 PT2d3……… (6)
Keseimbangan: QT2 = QD2 ……… (7)
Persamaan harga setelah shock kebijakan : PT2 = k06+Pt2+PSDH… (8) Pasar Input Kayu Bulat HTI Pulp Penawaran: QT3 = k07 PT3e1 I3e2 GDPe3………. (9)
Permintaan: QD3 = k08 QPf1 PT3f2……….…………. (10)
Keseimbangan: QT3 = QD3………... (11)
Persamaan Harga setelah shock kebijakan: PT3 = k09+Pt3+PSDH… (12) Pasar Ouput Kayu Lapis Penawaran: QKL = k10 еg1 PQ1g2 PLg3 PT1g4 PEg5………... (13)
Permintaan: Q1 = k11 GDPh1 PQ1h2………. (14)
Keseimbangan: QKL = Q1………... (15)
Pasar Output Kayu Gergaji
Penawaran: QKG = k13 еi1 PQ2i2 PLi3 PT1i4 PEi5………. (17)
Permintaan: Q2 = k14 GDPj1 PQ2j2……….. (18)
Keseimbangan: QKG = Q2………... (19)
Persamaan harga: PQ2 = k15+Pq2+tariff………... (20)
Pasar Output Pulp Penawaran: QP = k16 еk1 PQ3k2 PLk3 PT3k4 PEk5………. (21)
Permintaan: Q3 = k17 GDPl1 PQ3l2……….. (22)
Keseimbangan: QP = Q3……….. (23)
Persamaan harga: PQ3 = k18+PQ3+tariff……… (24) Kalibarasi k01, k02 sampai k18 diperoleh dari pembagian data faktual dengan pendugaan variabel. Nilai variabel endogen baru pada persamaan (1) sampai persamaan (24) didapat dengan mengalikan faktor kalibarasi dengan hasil pendugaan variabel. Nilai kalibrasi hasil perhitungan disajikan pada Lampiran 4.
Pada saat pasar dalam kondisi keseimbangan, sebagaimana persamaan (3), (7), (11), (15), (19) dan (23), maka akan diperoleh harga dan produksi keseimbangan baru. Dengan harga dan produksi keseimbangan baru kemudian dihitung nilai kesejahteraan, yaitu surplus produsen dan surplus konsumen.
Skenario yang digunakan untuk simulasi penerapan PSDH dan DR, yaitu: 1. Skenario Penerapan PSDH
Provisi Sumberdaya Hutan dikenakan pada kayu bulat dari hutan alam dan hutan tanaman, besarnya dapat berubah sesuai kebijakan pemerintah. Dalam simulasi dilakukan skenario menerapkan PSDH sesuai ketentuan, menghapus PSDH, menaikan PSDH sebesar 20 persen dan 25 persen dari kondisi saat ini.
2. Skenario Penerapan DR
Dana Reboisasi dikenakan atas produksi kayu bulat dari hutan alam. Dalam simulasi ini akan dilakukan skenario kebijakan DR sesuai ketentuan berlaku, menghapus DR, menaikan DR 20 persen dan 25 persen dari kondisi saat ini.
Kombinasi skenario simulasi kebijakan penerapan PSDH dan DR meliputi 9 skenario, yaitu (1) menghapus PSDH dan Penerapan DR aktual, (2) penerapan PSDH altual dan menghapus DR, (3) Menghapus PSDH dan DR, (4) penerapan PSDH 20 persen dan DR aktual, (5) penerapan PSDH aktual dan DR 20 persen, (6) penerapan PSDH 20 persen dan DR 20 persen, (7) penerapan PSDH 25 persen dam DR altual, (8) penerapan PSDH aktual dan DR 24 persen, (9) penerapan PSDH 25 persen dan DR 25 persen.
Prosedur simulasi perhitungan kesejahteraan dilakukan dengan model parsial equilibrium, nonlinear program optimalization menggunakan SOLVER yang disediakan program EXCEL. Kajian penerapan skenario kebijakan PSDH dan DR pada penelitian ini dilakukan melalui simulasi penerapan 9 skenario kebijakan. Untuk melihat bagaimana pengaruh simulasi, maka dibandingkan dengan dampak dari penerpaan kebijakan PSDH dan DR pada saat ini.
Perhitungan untuk mendapatkan kesejahteraan dihitung berdasarkan turunan rumus Marshalian, yaitu :
ΔPS = [1/(1+s)] [P1S1-P0S0] ………... (25)
dimana:
ΔPS = Perubahan surplus produsen
s = Elastisitas penawaran terhadap harga P0 = Harga awal
P1 = Harga baru (setelah penerapan kebijakan) S0 = Kuantitas penawaran awal
S1 =Kuantitas penawaran baru (setelah penerapan kebijakan)
ΔCS = [1/(1+d)] [P1D1-P0D0] ……… (26) dimana:
ΔCS = Perubahan surplus konsumen.
d = elastisitas permintaan terhadap harga P0 = Harga awal
P1 = Harga baru (setelah penerapan kebijakan) D0 = Kuantitas permintaan awal
D1 = Kuantitas permintaan baru (setelah penerapan kebijakan)
3.5. Sumber dan Jenis Data
Data utama penelitian menggunakan data sekunder time series tahun 1995 sampai tahun 2009, dari statistik Kehutanan Indonesia, Badan Pusat Statistik dan laporan Food Association Organization (FAO). Data selengkapnya yang digunakan pada penelitian ini disajikan pada Lampiran 1.
