4.1. Waktu dan Penentuan Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan dalam dua tahap. Tahap pertama, mengumpulkan data sekunder dari berbagai instansi yang diperlukan, yang dilaksanakan pada bulan Februari - Maret 2009. Pengumpulan data sekunder dilakukan untuk menangkap keragaan umum wilayah Provinsi Jawa Tengah : kondisi tanah dan iklim; deskripsi Kabupaten dan Kecamatan Contoh; perkembangan luas areal panen, produktivitas, dan produksi cabai merah; perkembangan harga cabai merah; serta aspek kelembagaan pertanian.
Tahap kedua, mengumpulkan data primer di lapang yang dilaksanakan pada bulan Maret-April 2009 di daerah sentra produksi cabai merah yang dipilih secara purposif. Pengumpulan data primer untuk menangkap karakteristik rumah tangga petani, peta status komoditas, struktur penguasaan lahan, struktur pendapatan rumah tangga petani, struktur input-output usahatani, faktor-faktor sosial ekonomi yang mempengaruhi inefisiensi teknis, serta alternatif strategi petani dalam menghadapi risiko produksi dan harga.
Salah satu lokasi yang dapat memberikan kelengkapan data dan informasi yang dibutuhkan tentang efisiensi produksi dan perilaku petani terhadap risiko produktivitas cabai merah yaitu Provinsi Jawa Tengah. Selanjutnya dipilih 4 (empat) kabupaten daerah sentra produksi cabai merah empat kabupaten, dua kabupaten yaitu Kabupaten Brebes dan Boyolali mewakili daerah sentra produksi lama dan 2 (dua) kabupaten yaitu Kabupaten Klaten dan Purbalingga mewakili daerah sentra produksi baru.
Untuk Kabupaten Brebes dipilih satu kecamatan sentra produksi yaitu, Kecamatan Kersana (Desa Limbangan dan Kemukten). Sedangkan untuk Kabupaten Boyolali dipilih Kecamatan Teras (Desa Sidomoro, Bangsalan, Teras, dan Kadirejo). Sementara itu, Kabupaten Boyolali yang merupakan daerah sentra produksi dataran tinggi dipilih Kecamatan Selo (Desa Jrakah, Klakah, Senden, Lencok, Jeruk, Tarubatang, Tlogolele, Samiran, dan Desa Takeran).
Kabupaten Klaten dipilih beberapa kecamatan daerah sentra produksi karena responden yang tersebar, yaitu Kecamatan Karangnongko (Desa Demakijo), Ngawen (Desa Gatak), Jogonalan (Desa Tamlahan), dan Manisrenggo (Desa Solodiran). Untuk Kabupaten Purbalingga yang mewakili daerah sentra produksi cabai merah pertumbuhan baru di pilih Kecamatan Karangrejo (Desa Kutabawa, Serang, Karangrejo, Tlahab Kidul, Tlahab Lor, dan Sirawak) dan Kecamatan Karang Jambu (Desa Purbasari).
Beberapa alasan memilih lokasi Provinsi Jawa Tengah antara lain, adalah: (1) Merupakan daerah sentra produksi utama cabai merah besar dan cabai merah keriting, menempati urutan ketiga secara nasional, (2) Merupakan wilayah pengembangan utama cabai merah besar dan cabai merah keriting, (3) Mewakili daerah sentra produksi dengan rata-rata tingkat produktivitas rendah hingga tinggi, (4) Terdapat daerah sentra produksi cabai merah baik sentra produksi lama maupun daerah sentra produksi pertumbuhan baru; (5) Memiliki keragaman produktivitas yang cukup tinggi; (6) Kelembagaan kelompok tani komoditas cabai merah telah berkembang baik; dan (7) Terdapat kemitraan usaha (contract farming) antara perusahaan pengolah yaitu PT Heinz ABC dengan kelompok tani/petani dan antara petani dengan pedagang langganan; serta (8) Infrastruktur
pemasaran sudah cukup berkembang baik (pasar induk cabai merah dan Sub Terminal Agribisnis).
4.2. Jenis dan Sumber Data
Data adalah bahan dasar dalam melaksanakan penelitian untuk menghasilkan pengetahuan dan kebijaksanaan. Data adalah atribut, karakteristik dan sifat dari suatu benda atau fenomena, sehingga data adalah perkiraan bukan ukuran (Simatupang, 2010). Selanjutnya dikemukakan bahwa jenis data menurut sifatnya dapat dibedakan atas data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif dinyatakan dalam nilai numerik (bilangan), dapat diukur secara obyektif, dan dapat dideskripsikan dengan suatu aturan relasi, rumus atau prosedur teknik tertentu (matematis, statistik). Sedangkan data kualitatif dinyatakan tidak dalam bentuk numerik tetapi dalam kategorik, gambar, dan teks; deskripsi subyektif atau konvensi; serta tidak dapat langsung dideskripsikan dengan suatu aturan relasi, rumus atau prosedur teknis tertentu (matematis, statistik) tanpa melalui transformasi ke data kuantitatif terlebih dahulu.
Dalam penelitian ini menggunakan campuran data kuantitatif dan kualitatif. Data kuantitatif yang ideal harus baik, benar dan berguna (Simatupang, 2010). Data baik dalam arti memenuhi kriteria normatif yakni sesuai dengan hukum dan norma. Sedangkan data benar dalam arti memenuhi kriteria obyektif yakni sesuai dengan kaidah ilmiah. Sementara itu, data berguna dalam arti memenuhi kriteria utilitas yakni sesuai kebutuhan.
Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan data sekunder. Data sekunder dikumpulkan dari berbagai instansi yang berhubungan dengan penelitian baik di tingkat pusat (Badan Pusat Statistik/BPS, Direktorat Jenderal Hortikultura, Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Pusat Penelitian dan Pengembangan Hortikultura, Pusat Analisis Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian, Balai Besar Sumberdaya dan Lahan) maupun Daerah (BPS Provinsi dan Kabupaten, Balai Pengkajian Teknologi Pertanian/BPTP, Dinas Pertanian Provinsi dan Kabupaten, Statistik Kecamatan contoh). Sedangkan data primer dikumpulkan melalui survei di daerah sentra produksi di Provinsi Jawa Tengah: Kabupaten Brebes dan Boyolali untuk mewakili daerah sentra produksi cabai merah yang telah berkembang lama, sedangkan Kabupaten Klaten dan Purbalingga mewakili daerah sentra produksi cabai merah pertumbuhan baru, dengan kuesioner terstruktur yang secara khusus di desain untuk dapat menjawab tujuan penelitian.
Berdasarkan dari tujuan penelitian, maka data sekunder yang dikumpulkan meliputi:
1. Data perkembangan luas areal panen, produksi, dan produktivitas komoditas cabai merah di daerah sentra produksi (data tingkat kapupaten dan provinsi). 2. Data tanah (jenis tanah dan topografi) dan iklim atau cuaca (ketinggian
tempat, curah hujan dan suhu udara, serta kelembaban (di tingkat kabupaten dan provinsi).
4. Data karakteristik wilayah penelitian (data tingkat kabupaten dan kecamatan contoh).
5. Data perkembangan harga cabai merah (terutama harga tingkat produsen). 6. Data dan informasi teknologi baik teknologi pembibitan, budidaya, maupun
pasca panen komoditas cabai merah.
7. Data dan informasi tentang infrastruktur fisik dan kelembagaan agribisnis cabai merah.
8. Data dan informasi tentang berbagai kebijakan pemerintah di bidang hortikultura unggulan di daerah sentra produksi (tingkat kabupaten, provinsi, dan nasional).
Berdasarkan dari tujuan penelitian, maka data primer yang dikumpulkan akan meliputi :
1. Data karakteristik petani yang mencakup data umur petani, pendidikan petani, pengalaman bertani, jumlah anggota rumah tangga, jumlah anggota rumah tangga usia kerja, keanggotaan dalam kelembagaan kelompok tani, keanggotaan dalam Gabungan Kelompok Tani (Gapoktan), serta keikutsertaan dalam kemitraan usaha.
2. Persepsi petani tentang aspek teknologi pembibitan, budidaya, serta panen dan pasca panen usahatani cabai merah besar dan keriting.
3. Data tentang penguasaan aset pertanian, baik lahan dan non lahan.
4. Data dan informasi tentang status komoditas beberapa komoditas pertanian. 5. Data luas tanam menurut jenis lahan dan musim tanam, pola tanam, sistem
6. Data struktur penguasaan lahan milik dan garapan usahatani cabai merah dan total lahan milik dan garapan usaha pertanian.
7. Data struktur pendapatan rumah tangga petani cabai merah besar dan cabai merah keriting.
8. Data struktur input-output usahatani cabai merah besar dan cabai merah keriting.
9. Data adopsi teknologi usahatani cabai merah besar dan cabai merah keriting. 10. Data tingkat produksi (produktivitas) aktual dan diharapkan usahatani cabai
merah besar dan cabai merah keriting.
11. Data kebutuhan modal dan sumber modal usahatani cabai merah besar dan cabai merah keriting.
12. Data harga cabai merah besar dan cabai merah keriting aktual dan diharapkan petani.
13. Data harga input produksi (harga benih/bibit, pupuk kimia, pupuk organik, Pupuk Pelengkap Cair (PPC), Zat Perangsang Tumbuh (ZPT), pestisida, fungisida, kapur, serta bahan dan alat aktual dan harga yang diharapkan petani.
14. Data upah tenaga kerja luar keluarga aktual dan diharapkan petani.
15. Data harga atau sewa lahan, alat dan mesin pertanian yang diharapkan dan yang aktual dibayar petani.
16. Data ketersediaan air irigasi dan aksessibilitas petani cabai merah besar dan cabai merah keriting terhadap air irigasi.
17. Data kelembagaan kelompok tani/gapoktan dan koperasi tani serta keikutsertaan petani.
18. Data kelembagaan pasar input dan output serta aksesibilitas petani terhadap pasar.
19. Data dan informasi persepsi dan strategi petani dalam menghadapi risiko produksi dan harga.
20. Data dan informasi tetang kinerja kelembagaan kemitraan usaha cabai merah, antara petani atau kelompok tani dengan perusahaan industri pengolahan.
4.3. Metode Pengambilan Contoh
Sampel yang baik dalam suatu penelitian survei adalah yang dapat mewakili populasi secara tepat (Singarimbun dan Effendi, 1989). Jumlah sampel yang dapat mewakili populasi tergantung kepada ukuran populasi dan tigkat homogenitas populasi. Petani cabai merah adalah populasi yang akan dijadikan sasaran penelitian. Namun demikian akan dilakukan wawancara dengan beberapa informan kunci (key informant) seperti kelompok tani/gapoktan/paguyupan kelompok tani, koperasi tani, Penyuluh Pertanian Lapang (PPL) dan Koordinator PPL, Balai Penyuluhan Pertanian (BPP), Kepala Cabang Dinas Pertanian/Unit Pelaksana Teknis Daerah (KCD/UPTD) dan Dinas Pertanian Kabupaten, serta dengan pelaku tataniaga (pedagang), dan perusahaan industri pengolahan untuk memperkaya dan memperdalam informasi. Sampai saat ini belum tersedia data secara lengkap tentang ragam populasi dan kerangka sampling petani cabai merah untuk populasi yang diteliti. Oleh karena itu, pengenalan populasi dan perilaku populasi dilakukan dengan wawancara dengan Dinas Pertanian Kabupaten, PPL
dan Koordinator PPL/KCD/BPP, serta grower, serta Gapoktan dan ketua kelompok tani setempat.
Mantra dan Kasto (1989) mengemukakan bahwa pengambilan sampel bagi populasi yang tidak dapat dibuat kerangka sampelnya ialah pengambilan sampel wilayah (area sampling). Dalam penelitian ini digunakan teknik multistage sampling area, yaitu suatu teknik pengambilan sampel berdasarkan daerah populasi yang telah ditetapkan berdasarkan kriteria yang diinginkan dengan mempertimbangkan secara mendalam aspek stratifikasi. Membagi provinsi terpilih menjadi dua kategori yaitu kabupaten sentra produksi cabai merah yang telah berkembang lama dan kabupaten sentra produksi cabai merah yang merupakan pertumbuhan baru. Dalam pelaksanaannya di lapang diambil dua kabupaten contoh sentra produksi lama (Kabupaten Brebes dan Boyolali) dan dua kabupaten contoh dataran sentra produksi baru (Kabupaten Klaten dan Purbalingga). Kemudian pada masing-masing kabupaten terpilih akan ditentukan satu atau beberapa kecamatan contoh sesuai ketersediaan sampel dan kriteria-kriteria yang diinginkan dengan teknik convenience melalui snowbolling. Selanjutnya setelah masing-masing kecamatan contoh terpilih akan ditentukan desa yang akan dijadikan sampel penelitian yang memenuhi kriteria yang telah ditetapkan secara purposive. Jumlah desa akan sangat tergantung pada jumlah ketersediaan petani cabai merah besar dan cabai merah keriting dan sebarannya.
Dalam pengambilan sampel dalam penelitian ini akan mempertimbangkan keragaman usahatani baik yang menyangkut jenis cabai merah (cabai merah besar dan cabai merah keriting), agroekologi (dataran rendah dan dataran tinggi), skala
usahatani (luas, sedang, dan sempit), aksessibilitasnya (aksessibilitas baik dan kurang), keanggotaan dalam kelompok tani serta kemitraan usaha (petani mitra dan non mitra). Sehingga sampel yang diambil dapat merepresentasikan populasi petani cabai merah yang ada di masing-masing lokasi penelitian. Metode pengambilan contoh akan dilakukan dengan cara metode random sampling.
Tabel 3. Sebaran Responden Contoh menurut Kategori Responden dan Lokasi Peneltian No. Deskripsi Cabai Merah Besar Cabai Merah Keriting Total A. Kabupaten Brebes Kecamatan Kersana 80 80 Sub Total 80 80 B. Kabupaten Klaten (1) Karangnongko 5 9 14 (2) Ngawen 1 8 9 (3) Jogonalan 4 12 16 (4) Manisrenggo 5 12 17 Sub Total 15 41 56 C. Kabupaten Boyolali (1) Teras 30 4 34 (2) Selo 22 38 60 Sub Total 52 42 94 D. Kabuaten Purbalingga (1) Karangrejo 44 13 57 (2) Karang Jambu 9 9 Sub Total 53 13 66 Jumlah 200 96 296
Jumlah petani responden yang digali informasinya meliputi 296 responden. Jumlah responden petani cabai merah besar mencapai 200 responden dan petani cabai merah keriting sebesar 96 responden. Secara terperinci sebaran responden yang akan dilakukan wawancara menurut lokasi penelitian dapat
disimak pada Tabel 3. Di samping itu, juga dilakukan wawancara dengan beberapa responden lain, seperti kelompok tani/gabungan kelompok tani, PPL dan Koordinator PPL/KCD/BPP, Dinas Peratanian Kabupaten, Dinas Pertanian Provinsi, BPS, Perwakilan Perusahaan Mitra, serta beberapa pedagang pada berbagai tingkatan (pedagang pengumpul, pedagang di pasar induk kabupaten/Sub Terminal Agribisnis, Pedagang Besar).
4.4. Metode Pengumpulan Data
Metoda pengumpulan data dilakukan dengan mewawancarai petani contoh dengan panduan kuesioner terstruktur untuk dapat menjawab tujuan penelitian. Setelah kuesioner terisi dilakukan pengeditan di lapangan. Melakukan pengeditan di lapangan umumnya memakan waktu yang cukup lama, namun langkah ini dapat menghasilkan kualitas data lebih baik dibandingkan pengeditan yang dilakukan setelah dari lapang.
Selain data yang dikumpulkan oleh rumah tangga dikumpulkan pula informasi dari key informant di desa dan kecamatan seperti Kelembagaan Kelompok Tani/Gapoktan/Paguyupan Kelompok Tani, Koperasi Tani, Penyuluh Pertanian Lapang (PPL), Koordinator PPL, Kepala Cabang Dinas (KCD), Balai Penyuluhan Pertanian (BPP), Dinas Pertanian Kabupaten, Perusahaan Mitra (staf lapangan), pedagang pengumpul desa, grower, pedagang komisioner di pasar induk dan STA, serta pedagang besar di pusat-pusat pasar. Pertanyaan yang
diajukan lebih bersifat “deep information” terutama ditujukan untuk menangkap
Pengambilan data merupakan tahapan yang sangat penting, karena sumber-sumber kesalahan data dapat terjadi pada tahapan ini. Sumber-sumber kesalahan data disebabkan oleh kesalahan dalam kerangka pengambilan contoh, kesalahan pewawancara, fenomena “ironing” yaitu menyesuaikan data secara subyektif, kesalahan dalam komunikasi atau pengukuran data dan pencatatan, kesalahan responden, serta kesalahan transfer data dari kuesioner ke komputer (Simatupang, 2010).
Langkah selanjutnya adalah melakukan validasi sebelum pengolahan data, yang antara lain dapat dilakukan uji dengan rumus baku tertentu (“Rules-based”), membandingkan dengan data sesama peneliti, membandingkan dengan data historis, membandingkan dengan data sekunder. Langkah terakhir adalah membersihkan data sebelum diolah, dapat dilakukan dengan mengeluarkan data yang salah, mencari data yang sesuai sebagai pengganti yang salah (dari data set yang ada), menduga data yang sesuai sebagai pengganti data yang salah atau tidak ada, dan mengisi data yang hilang (Simatupang, 2010).
4.5. Metode Analisis
Data yang baik dan berguna harus memenuhi empat kriteria berikut (Hanke dan Reitsh, 1995) : (1) Handal (reliable) dan tepat (accurate), data harus dikumpulkan dari sumber yang dapat diandalkan dan dilakukan dengan tepat; (2) Relevan (relevant), data yang dikumpulkan harus mewakili (representative); (3) Konsisten (consistent), jika definisi yang digunakan untuk mengambil data berubah, penyesuaian harus dilakukan agar konsistensi dapat dipertahankan; dan
(4) Tepat waktu (timely), data yang dikumpulkan dari berbagai sumber jelas dimensi waktunya.
Dalam kegiatan penelitian terdapat proses yang bersifat sequensial, yang mencakup pengumpulan data, pengolahan data, pembahasan, serta sintesa kebijakan (Simatupang, 2010). Data sendiri pada dasarnya tidak bermakna atau belum memiliki makna (knownothing). Pengolahan data adalah suatu proses untuk mengubah data menjadi informasi, sehingga harus memberikan informasi mengenai apa (know what). Sedangkan pembahasan adalah proses mengubah informasi menjadi pengetahuan (knowladge), sehingga harus bisa menjawab bagaima (know how). Terakhir adalah sintesa kebijakan yaitu proses mengubah pengetahuan yang diperoleh dari hasil pembahasan menjadi kebijakan, sehingga harus bisa menjawab kenapa (know why).
4.5.1. Metode Analisis Dampak Penggunaan Input terhadap Produktivitas, Risiko Produktivitas, dan Inefisiensi Teknis, serta Perilaku Petani terhadap Risiko Produktivitas
Model yang telah dikembangkan oleh Kumbhakar (2002) diadopsi untuk menganalisis dampak alokasi input terhadap produktivitas, dampak alokasi input terhadap risiko produktivitas dan inefisiensi teknis, serta perilaku petani terhadap risiko produktivitas cabai merah besar dan cabai merah keriting. Selanjutnya fungsi produksi translog digunakan dengan pertimbangan sebagai berikut : (1) bentuk fungsional ini telah banyak digunakan dalam penelitian empiris, khususnya penelitian usahatani pada berbagai komoditas pertanian baik di negara berkembang maupun negara maju; (2) bentuk fungsi adalah fleksibel, (3) secara
teoritis fungsi produksi translog dapat menjelaskan pada berbagai stage dalam fungsi produksi, (4) retriksi lebih sedikit pada elastisitas produksi dan elastisitas substitusi, dan (5) telah memasukkan kontribusi interaksi antar faktor produksi.
Bentuk fungsional model Kumbhakar ditulis kembali sebagaimana dikemukakan dalam persamaan (36) sebagai berikut:
di mana : y adalah produk rata-rata, xi menunjukkan jenis input yang digunakan, f(xi;) menjelaskan fungsi produk rata-rata, g(xi;) menunjukkan fungsi risiko produksi dan q(xi;) adalah fungsi inefisiensi teknis, v (error term) menunjukkan ketidakpastian produksi yang diasumsikan i.i.d (0,2) dan u menunjukkan inefisiensi teknis dengan asumsi i.i.d (0,u2) dan u >0.
Bentuk fungsional pada masing-masing jenis cabai merah ditunjukkan dalam persamaan (37) dan (38).
1. Persamaan untuk Fungsi Produktivitas Cabai Merah Besar
) 37 ...( ... ... ... ) ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln (ln ) ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , (ln ) , , , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln (ln ln 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 3 2 1 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 ui x x x x x x x x x x q vi x x x x x x x x x x g d d d x x x x x x x x x x f yi di mana :
yi : produktivitas cabai merah besar (kg segar) f(xi) : fungsi produktivitas
g(xi)vi : fungsi risiko produktivitas q(xi)ui : fungsi inefisiensi teknis
lnx1 : kuantitas benih cabai merah besar (gram) lnx2 : kuantitas pupuk Nitrogen (kg )
lnx3 : kuantitas pupuk P2O5 (kg) lnx4 : kuantitas pupuk K2O (kg) lnx5 : kuantitas PPC/ZPT (lt)
lnx6 : kuantitas pupuk organik/kandang (kg)
xi;
g xi;
v qxi;
u...(36)f
lnx7 : kuantitas kapur (kg)
lnx8 : kuantitas pestisida/fungisida (lt)
lnx9 : kuantitas tenaga kerja dalam keluarga(HOK) lnx10 : kuantitas tenaga kerja luar keluarga (HOK) d1 : dummy musim (1=MK; 0=MH)
d2 : dummy agroekosistem (1=lahan sawah dataran rendah; 0=lahan kering dataran tinggi)
d3 : dummy benih hibrida (1=benih hibrida; 0=benih lokal/hibrida turunan)
vi : error term menunjukkan ketidakpastian produksi yang
diasumsikan i.i.d (0,σv2)
ui : menunjukkan inefisiensi teknis dengan asumsi i.i.d (0,σv2) dan u>0, ui independen terhadap vi.
2. Persamaan untuk Fungsi Produktivitas Cabai Merah Keriting
) 38 ....( ... ... ) ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln (ln ) ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , (ln ) , , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln , ln (ln ln 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 3 1 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 ui x x x x x x x x x x q vi x x x x x x x x x x g d d x x x x x x x x x x f yi di mana :
yi : produktivitas cabai merah keriting (kg segar) f(xi) : fungsi produktivitas
g(xi)vi: fungsi risiko produktivitas q(xi)ui: fungsi inefisiensi teknis
lnx1 : kuantitas benih cabai merah besar (gram) lnx2 : kuantitas pupuk Nitrogen (kg )
lnx3 : kuantitas pupuk P2O5 (kg) lnx4 : kuantitas pupuk K2O (kg) lnx5 : kuantitas PPC/ZPT (lt)
lnx6 : kuantitas pupuk organik/kandang (kg) lnx7 : kuantitas kapur (kg)
lnx8 : kuantitas pestisida/fungisida (lt)
lnx9 : kuantitas tenaga kerja dalam keluarga(HOK) lnx10 : kuantitas tenaga kerja luar keluarga (HOK) d1 : dummy musim (1=MK; 0=MH)
d2 : dummy agroekosistem (1=lahan sawah dataran rendah; 0=lahan kering dataran tinggi)
d3 : dummy benih hibrida (1=benih hibrida; 0=benih lokal/hibrida turunan)
vi : error term menunjukkan ketidakpastian produksi yang
diasumsikan i.i.d (0,σv2)
ui : menunjukkan inefisiensi teknis dengan asumsi i.i.d (0,σv2) dan u>0, ui independen terhadap vi.
Tahapan-tahapan yang dilakukan untuk mengestimasi perilaku risiko produksi atau produktivitas petani cabai merah adalah sebagai berikut (Kumbakhar, 2002; Fauziyah, 2010) :
1. Mencari nilai estimasi dari u2 dengan cara :
a. Melakukan regresi y terhadap f(x) dan mendapatkan nilai residual (ε) b. Mencari nilai u2 dengan menggunakan rumus
1 2 / 2 1 u r di mana 3 2 3 2 / 3 2 4 1 2 m m
r dan m adalah central moment dari
error term (ε).
c. Ketika u2 diperoleh maka nilai a, b, dan c dapat diperoleh dengan menggunakan rumus masing-masing sebagai berikut :
2 3 2 1 4 2 2 2 u u u b c a .2. Mengestimasi fungsi inefisiensi teknis dengan cara melakukan regresi ε terhadap q(x) dengan metode maximum likelihood estimation (MLE), kemudian parameter yang dihasilkan dikalikan dengan
1 b 2
di mana2 2 . ) 2 ( u b .
3. Mengestimasi fungsi produksi dengan cara melakukan regresi
y/qˆ(x) aˆ
f(x)/qˆ(x) di mana aˆ u . ˆ
2
dengan metode MLE. 4. Mencari nilai inefisiensi teknis dengan menggunakan rumus :
5. Mengestimasi fungsi risiko produktivitas dengan cara melakukan regresi i
i i ε u
v terhadap g(x) dengan metode MLE.
6. Mencari nilai efisiensi teknis dengan rumus : TE = 1-TI f(xi) q(xi) ui = TI . q(xi) f(xi) yi = ui
7. Menentukan perilaku risiko produktivitas dengan rumus : ) ( ' ) '.( U v U
jika v=0 berarti petani berperilaku netral terhadap risiko
produktivitas (risk neutral), jika v>0 berarti petani berperilaku berani mengambil risiko produktivitas (risk taker), dan jika petani v<0 berarti petani berperilaku menghindari risiko produktivitas (risk averse).
. ) ( ' . '
U )u ( U =8. Mengestimasi parameter–parameter yang terdapat dalam dan dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
di mana : C x w z x f ( , ) . AR U''()/U'() ) ( ' / ) ( ' ' ' U U DR u a 2 2 2 / ) 2 ( u b 2 (4/ 1) 3 u c
Adapun kriteria pilihan perilaku petani terhadap risiko produktivitas adalah sebagai berikut : 39) ( .. ... ... . 2 / 1 . . 1 . . . . 2 2 2 2 ) a + (xi)(b q + (xi) g DR + a q(xi) AR + ( a q(xi) g(xi) DR g(xi) AR = θ
1 . . 0.5 .
...(40) / 3a . . 0.5 . . 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 a + (xi)(b q + (xi) g DR + a q(xi) AR + a + b + (xi)(c q + a (xi) g DR + ) b + (a q(xi) AR + a = λ1. Jika 0 dan 0, maka petani dikategorikan sebagai petani yang netral terhadap risiko produktivitas (risk neutral).
2. Jika 0 dan 0, maka petani dikategorikan sebagai petani yang menghindari atau menolak terhadap risiko produktivitas (risk averter). 3. Jika petani dalam kondisi efisien penuh secara teknis (u=0) maka perilaku
petani terhadap risiko produktivitas ditentukan oleh besaran .
4. Jika 0 dan 0, maka petani dikategorikan sebagai petani yang berani mengambil risiko produktivitas (risk taker).
4.5.2. Spesifikasi Model Pendugaan Perilaku Petani terhadap Risiko Harga Metode yang digunakan untuk mengetahui perilaku petani cabai merah
dalam menghadapi risiko harga di pasar adalah metode “Fungsi Utilitas
Kuadratik” (seperti yang sudah dijelaskan dalam kerangka pemikiran). Model yang digunakan adalah :
) 41 ...( ... 22 21 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 36 8 7 6 5 4 3 2 1 0 3 2 e bV W W P P P P P P P P P P P P P P P P P P Y Y e cm e tklk e tkdk e mulsa e zpt e ppc e fungi e pest e kapur e organik e ponska e npk e kno e kcl e sp e tsp e za e urea e benihcm e cm e cm e di mana :
Pbenihe = harga bibit cabai merah yang diharapkan (Rp/gram; Rp/batang)
Pureae = harga pupuk Urea yang diharapkan (Rp/Kg) Pzae = harga pupuk ZA yang diharapkam (Rp/Kg) Ptspe = harga pupuk TSP yang diharapkan (Rp/Kg) Pspe = harga pupuk SP-36 yang diharapkan (Rp/Kg) Pkcle = harga pupuk KCL yang diharapkan (Rp/Kg) Pkno3
e
= harga pupuk KCL yang diharapkan (Rp/Kg) Pnpke = harga pupuk NPK yang diharapkan (Rp/Kg)
Pponskae = harga pupuk PONSKA yang diharapkan (Rp/Kg)
Porganike = harga pupuk organik/kandang/kompos yang diharapkan (Rp/Kg)
Pkapure = harga pupuk kapur (kalsit, dolomit) yang diharapkan (Rp/Kg)
Pfungie = harga rata-rata fungisida yang diharapkan (Rp/lt) Nppce = harga rata-rata PPC yang diharapkan (Rp/lt) Pzpte = harga rata-rata ZPT yang diharapkan (Rp/kg)
Pmulsae = harga rata-rata bahan (mulsa) yang diharapkan (Rp/kg)
Wtkdke = tingkat upah rata-rata yang diharapkan (Rp/HOK) Wtklke = tingkat upah rata-rata yang diharapkan (Rp/HOK) Y = produksi cabai merah (kilogram)
Ye = produksi cabai merah yang diharapkan (kilogram) Vcme = Varian harga cabai merah
e = Error term
Indikator risiko harga dapat dilihat dari nilai b yaitu : (1) Jika b = 0 maka petani dikategorikan sebagai petani yang netral terhadap risiko harga; (2) Jika b > 0 maka petani dikategorikan sebagai petani yang menghindari risiko harga (risk averser); dan (3) Jika b< 0 maka petani dikategorikan sebagai petani yang berani mengambil risiko harga (risk taker).
4.5.3. Metode untuk Analisis Tingkat Efisiensi dan Sumber-Sumber Penyebab terjadinya Inefisiensi Teknis dengan Memasukkan Unsur Risiko Produktivitas
4.5.3.1. Metode Analisis Tingkat Efisiensi
Efisiensi teknis (TE) didefinisikan sebagai rasio dari nilai output yang diharapkan pada kondisi terjadi inefisiensi terhadap nilai output yang diharapkan pada kondisi tidak terjadi inefisiensi (fully efficiency). Secara matematis dapat diformulasikan : TE E(yx,u)/E(yx,u 0)1u.q(x)/ f(x)1. Di sisi lain inefisiensi teknis (TI) adalah rasio antara kehilangan output potensial terhadap output maksimal yang dapat dicapai.
Parameter-parameter yang dihasilkan dari analisis terhadap persamaan (37) dan (38) dapat digunakan untuk menghitung inefisiensi teknis dengan menggunakan rumus sebagai berikut (Kumbhakar dan Lovell, 2000; Kumbakhar, 2002) yang juga diacu oleh Fauziyah (2010) :
) 0 , ( ) ( ) , ( ) 0 , ( i i i i i i i i i i i u x y E u x q u x y E u x y E TI di mana : .
Sementara itu, untuk tingkat efisiensi teknis diperoleh dengan menggunakan persamaan TE 1TI. Dalam hal ini, digunakan output yang diharapkan sebagai batasan pada u dalam mendefinisikan TE atau TI sehingga ketidakpastian produksi (vi) tidak mempengaruhi ukuran efisiensi. Hal ini sangat penting karena ketidakpastian produksi berada diluar kendali petani. Oleh karena itu peubah acak (vi) tidak seharusnya mempengaruhi ukuran efisiensi. Perlu dicatap bahwa besaran nilai estimasi TE dan TI tergantung pada faktor-faktor internal (ui) dan alokasi jumlah input yang digunakan.
Parameter-parameter yang dihasilkan pada tahapan di atas, dapat digunakan untuk mencari nilai inefisiensi alokatif dengan menggunakan persamaan : 2) 4 ....( ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ) ( ) ( . i i i x f x q u TI . 43) ...( ... ... ... ... ... )... ( ) ( ) ( ' ' ' xi j q xi j g w xi j f j j ) ( ) ( i i i i x q x f y u
di mana : j
: inefisiensi alokatif
j
w : harga input ke j
dan : besaran perilaku risiko produktivitas
Inefisiensi alokatif untuk input variabel ke j adalaj , dengan kriteriaj sebagai berikut :
1. Jika >0, maka jumlah input ke j yang dialokasikasikan untuk usahatanij cabai merah masih kurang. Artinya jumlah input yang digunakan masih kurang dari kebutuhan tanaman cabai merah.
2. Jika <0, maka jumlah input ke j yang dialokasikan untuk usahatanij cabai merah sudah berlebih. Artinya jumlah input yang digunakan sudah melebihi kebutuhan tanaman cabai merah.
Nilai efisiensi alokatif per unit input yang digunakan oleh setiap petani dapat dicari dengan menggunakan rumus :
j
EA1 ...(44) di mana adalah nilai inefisiensi alokatif perunit input dalam kegiatan usahatanij cabai merah. Selanjutnya efisiensi ekonomi dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
EA TE
EE . ...(45) ) : turunan pertama dari fungsi produksi terhadap input ke i (
' xi j
f
) :turunan pertama dari fungsi risiko terhadap input ke i (
' xi
j g
) : turunan pertama dari fungsi inefisiensi terhadap input ke i (
' xi
j q
4.5.3.2. Sumber-Sumber Penyebab terjadinya Inefisiensi Teknis
1. Persamaan untuk Fungsi Inefisiensi Teknis Produksi Cabai Merah Besar
Adapun identifikasi terhadap sumber-sumber yang menjadi penyebab terjadinya inefisiensi teknis, dianalisis dengan menggunakan model regresi berganda, dengan metode ordinary least square estimation (OLS), sebagai berikut: ) 46 ....( ... ... ... ... ... ... ... ... 16 16 14 14 13 13 12 12 11 11 10 10 9 9 8 8 7 7 6 6 5 5 8 1 0 u d d d d d d d d d d d z δ δ U l li l i
di mana|Ui| : Nilai inefisien teknis usahatani cabai merah besar
z1 : Total luas lahan garapan cabai merah besar (ha)
z2 : Rasio luas garapan usahatani cabai merah besar terhadap total lahan garapan
z3 : Pendapatan total rumah tangga (Rp.)
z4 : Rasio pendapatan dari usahatani cabai merah besar terhadap total pendapatan rumah tangga
z5 : Umur kepala keluarga rumah tangga petani (tahun)
z6 : Pendidikan formal kepala keluarga rumah tangga petani (tahun) z7 : Pengalaman KK rumah tangga petani dalam usahatani cabai
merah besar (tahun)
z8 : Rasio jumlah anggota rumah tangga usia kerja terhadap total anggota rumah tangga
d5 : Variabel “dummy” sistem penguasaan lahan, di mana 1=lahan milik, 0=lahan bukan milik (sewa)
d6 : Variabel “dummy” pengetahuan teknologi pembibitan cabai merah besar, di mana 1=mengetahui teknologi pembibitan, 0=tidak mengetahui teknologi pembibitan
d7 : Variabel “dummy” pengetahuan teknologi budidaya cabai merah besar, di mana 1= mengetahui teknologi budidaya, 0=tidak mengetahui teknologi budidaya
d8 : Variabel “dummy” pengetahuan teknologi panen dan pasca panen cabai merah besar, di mana 1=mengetahui teknologi panen dan pasca panen, 0=tidak mengetahui teknologi panen dan pasca panen
d10 : Variabel “dummy” rotasi tanaman, di mana 1=melakukan rotasi tanaman, 0=tidak melakukan rotasi tanaman
d11 : Variabel “dummy” lokasi lahan, di mana 1=akses lokasi lahan terhadap jalan baik, 0=akses lokasi lahan terhadap jalan tidak baik d12 : Variabel “dummy” akses ke pasar input, di mana 1=mempunyai
kios/toko saprodi langganan, 0=kios/toko bebas
d13 : Variabel “dummy” akses ke pasar output/pedagang langganan, di mana 1=mempunyai pedagang langganan, 0=pedagang bebas
d14 : Variabel “dummy” akses terhadap sumber-sumber kredit, di mana 1=akses terhadap sumber-sumber kredit, 0=tidak akses terhadap sumber-sumber kredit
d15 : Variabel “dummy” keanggotaan kelompok tani, di mana 1=menjadi anggota kelompok tani, 0=tidak menjadi anggota kelompok tani d16 : Variabel “dummy” keanggotaan kemitraan usaha, di mana
1=anggota, 0=non anggota
d17 : Variabel “dummy” penaganan pasca panen, di mana 1=melakukan penaganan pasca panen, 0=tidak melakukan penanganan pasca panen Nilai koefisien regresi yang diharapkan : δ1, δ2, δ3, δ4, δ6, δ7 dan δ8 < 0,
sedangkan δ5>0; untuk 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, dan 17
<0.
2. Persamaan untuk Fungsi Inefisiensi Teknis Produksi Cabai Merah Keriting ) 47 ....( ... ... ... ... 16 16 14 14 13 13 10 10 8 1 0 δz d d d d u δ U l li l i
di mana :|Ui| : Nilai inefisien teknis usahatani cabai merah keriting
z1 : Total luas lahan garapan cabai merah keriting (ha)
z2 : Rasio luas garapan usahatani cabai merah keriting terhadap total lahan garapan
z4 : Rasio pendapatan dari usahatani cabai merah keriting terhadap total pendapatan rumah tangga
z5 : Umur kepala keluarga rumah tangga petani (tahun)
z6 : Pendidikan formal kepala keluarga rumah tangga petani (tahun) z7 : Pengalaman KK rumah tangga petani dalam usahatani cabai
merah keriting (tahun)
z8 : Rasio jumlah anggota rumah tangga usia kerja terhadap total anggota rumah tangga
d10 : Variabel “dummy” rotasi tanaman, di mana 1=melakukan rotasi tanaman, 0=tidak melakukan rotasi tanaman
d13 : Variabel “dummy” akses ke pasar output/pedagang langganan, di mana 1=mempunyai pedagang langganan, 0=pedagang bebas
d14 : Variabel “dummy” akses terhadap sumber-sumber kredit, di mana 1=akses terhadap sumber-sumber kredit, 0=tidak akses terhadap sumber-sumber kredit
d16 : Variabel “dummy” keanggotaan kemitraan usaha, di mana 1=anggota, 0=non anggota
Nilai koefisien regresi yang diharapkan : δ1, δ2, δ3, δ4, δ6, δ7 dan δ8 < 0,
sedangkan δ5>0; untuk 10, 13, serta 16 <0.
Parameter-parameter dari fungsi produksi stokastik frontier dapat diestimasi dengan menggunakan baik metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) maupun Corected Ordinary Least Square (COLS) seperti yang disarankan oleh Coelli (1996) dan Coelli et al., (1998). Metode MLE lebih efisien dibandingkan dengan COLS. Bukti empiris yang telah dikaji oleh Coelli menunjukkan bahwa MLE secara signifikan lebih baik dibandingkan dengan COLS ketika kontribusi dari efek inefisiensi teknis terhadap total varians besar. Dalam penelitian ini parameter-parameter dari fungsi produksi stokastik frontier diestimasi dengan menggunakan metode MLE.
Dalam penelitian ini model yang akan digunakan adalah estimasi untuk risiko produktivitas (productivity risk), preferensi risiko produktivitas (risk preferences), dan efisiensi teknis (technical inefficiency) yang digagas oleh
Kumbhakar (2002). Kemudian akan dilengkapi dengan analisis kuantitatif tentang perilaku petani dalam menghadapi risiko harga cabai merah dengan menggunakan fungsi utilitas kuadratik. Selain itu, kajian ini juga dilengkapi dengan analisis kualitatif tentang persepsi petani terhadap risiko produksi dan harga, perilaku petani dalam menghadapi risiko produksi dan harga, dan strategi petani dalam menghadapi risiko produksi dan harga. Pengolahan data untuk mengestimasi faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas, pengaruh unsur risiko produktivitas dan inefisiensi terhadap produktivitas, perilaku petani terhadap risiko produktivitas, dan besaran efisiensi (TE, AE, dan EE), serta perilaku petani terhadap risiko harga diestimasi dengan menggunakan Program Frontier 4.1, SAS (Statistical Analysis System) versi 9.1 dan Excell.
4.5.4. Metode untuk Analisis Persepsi Petani terhadap Risiko, Faktor yang Mempengaruhi Risiko dan Stratetgi Manajemen Risiko
Analisis tentang persepsi petani terhadap risiko produksi difokuskan pada persepsi petani terhadap risiko, usahatani cabai merah yang dikategorikan gagal, tingkat risiko produktivitas usahatani, tingkat risiko harga, serta persepsi petani terhadap tingkat keuntungan usahatani dijelaskan secara deskriptif kualitatif. Demikian juga halnya, persepsi petani cabai merah terhadap faktor-faktor yang berpengaruh terhadap risiko usahatani, seperti perubahan iklim, serangan organisme pengganggu tanaman (OPT), harga input yang tinggi, harga jual hasil jatuh, ketersediaan modal usaha, rendahnya penguasaan teknologi, serta rendahnya kapabilitas manajerial dalam usahatani dijelaskan secara deskriptif kualitatif.
Analisis perilaku petani dalam menghadapi risiko produksi dibagi ke dalam tiga strategi, yaitu : (1) strategi manajemen risiko produksi sebelum kegiatan usahatani cabai merah dilakukan (ex-ante risk manajement strategy), (2) strategi manajemen risiko produksi interaktif pada saat kegiatan usahatani cabai merah sedang dilakukan (interactive risk manajement strategy), dan (3) strategi manajemen risiko produksi setelah kegiatan usahatani cabai merah dilakukan (ex-post risk manajement strategy).
Strategi manajemen risiko produksi ex-ante mencakup aspek pola tanam dan alasan memilih pola tanam tersebut, sistem tanam cabai merah yang digunakan dan alasan memilih sistem tanam tersebut, jumlah dan varietas cabai yang digunakan, sumber benih yang digunakan, dan banyaknya lokasi atau persil penanaman cabai merah dalam setahun terakhir. Untuk strategi manajemen risiko produksi-interaktif mencakup waktu penanaman cabai merah, penanganan jika sebagian tanaman cabai merah di lapangan ada yang mati, jarak tanam yang digunakan, jenis pupuk yang digunakan, penggunaan pupuk pada MK vs MH, metode penanggulangan hama dan penyakit yang digunakan, kecenderungan petani dalam pengendalian hama dan penyakit, pengoplosan pestisida dan alasan melakukannya, tindakan yang dilakukan saat mengalami kelangkaan tenaga kerja, serta tindakan yang dilakukan petani jika mengalami kesulitan modal. Terakhir, strategi manajemen risiko produksi ex-post mencakup status usahatani cabai dalam menghidupi keluarga, jika usahatani mengalami kegagalan maka usaha apa untuk menutupi kegagalan dalam menghidupi keluarga, jika usahatani mengalami kegagalan maka tindakan apa yang dipilih untuk pertanaman berikutnya, dan jika
usahatani mengalami kerugian maka tindakan apa yang dipilih untuk pertanaman berikutnya.
4.5.5. Definisi Variabel
Informasi pada sub-bab berikut menjelaskan definisi dari masing-masing variabel yang digunakan berikut unit analisanya. Di dalam model masing-masing variabel didefinisikan dalam abjad y untuk menjelaskan variabel output dan x dalam susunan abjad x1, x2, x3dan seterusnya yang menggambarkan penggunaan input baik aspek fisik maupun z1,z2, z3dan seterusnya menggambarkan variabel sosial ekonomi. Secara terperinci definisi variabel dapat disimak sebagai berikut :
Produksi yang dihasilkan: Besarnya produksi yang dihasilkan dari komoditas cabai merah besar atau cabai merah keriting yang diusahakan di lahan sawah dataran rendah atau lahan kering dataran tinggi dalam satu musim tanam. Bentuk produksi adalah cabai merah segar, dinyatakan dalam satuan kilogram.
Produksi yang diharapkan: Besarnya produksi yang diharapkan yang akan dihasilkan dari komoditas cabai merah besar atau cabai merah keriting yang diusahakan di lahan sawah dataran rendah atau lahan kering dataran tinggi dalam satu musim tanam. Bentuk produksi adalah cabai merah segar, dinyatakan dalam satuan kilogram.
Produktivitas yang dihasilkan: Besarnya produksi yang dihasilkan dari komoditas cabai merah besar atau cabai merah keriting yang diusahakan di lahan sawah dataran rendah atau lahan kering dataran tinggi per hektar permusim tanam. Bentuk produksi adalah cabai merah segar, dinyatakan dalam satuan kuintal/hektar.
Produktivitas yang diharapkan: Besarnya produksi yang diharapkan yang akan dihasilkan dari komoditas cabai merah besar atau cabai merah keriting yang diusahakan di lahan dataran rendah/dataran tinggi per hektar per musim tanam. Bentuk produksi adalah cabai merah segar, dinyatakan dalam satuan kuintal per hektar.
Luas areal tanam: Luas areal tanam yang ditanami cabai merah besar atau cabai merah keriting di masing-masing persil lahan yang diusahakan petani pada musim
hujan (pada waktu pengambilan data dilakukan yakni periode November-Februari) atau musim kemarau pertama/MK I (Maret-Juni) atau musim kemarau kedua/MK II (Juli-oktober) namun akan disesuaikan dengan kondisi aktual di lapang, dinyatakan dalam satuan hektar.
Benih/bibit: Jumlah benih/bibit cabai merah besar atau cabai merah keriting yang digunakan sebagai input produksi (dapat berupa varietas hibrida dan varietas lokal), dinyatakan dalam satuan fisik (gram).
Pupuk urea: Jumlah pupuk urea yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam satuan kilogram.
Pupuk ZA: Jumlah pupuk ZA yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam satuan kilogram.
Pupuk N: Jumlah pupuk N yang digunakan dalam usahatani yang bersumber dari pupuk Urea, ZA, dan NPK, pupuk urea memiliki kandungan nitrogen sebesar 45-46 persen, ZA sekitar 26 persen, dan NPK sebesar 15 persen, dinyatakan dalam satuan kg setara nitrogen.
Pupuk TSP: Jumlah pupuk TSP yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam satuan kilogram.
Pupuk SP 36: Jumlah pupuk SP 36 yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam satuan kilogram.
Pupuk P2O5: Jumlah pupuk P2O5 yang digunakan dalam usahatani yang bersumber dari TSP, SP-36, dan NPK, pupuk TSP memiliki kandungan P2O5 sebesar 45 persen, SP 36 sekitar 36 persen, dan NPK sebesar 15 persen, dinyatakan dalam satuan kg setara phosphat (P2 O5).
Pupuk KCl: Jumlah pupuk KCl yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam satuan kilogram.
Pupuk KNO3: Jumlah pupuk KNO3 yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam satuan kilogram.
Pupuk K2O: Jumlah K2O yang digunakan dalam usahatani yang bersumber dari KCL, KNO3 dan NPK, pupuk KCl memiliki kandungan K2O sebesar 60 persen, pupuk KNO3 sebesar 44 persen, dan NPK sebesar 15 persen, dinyatakan dalam satuan kg setara potassium (K2 O).
Pupuk NPK : Jumlah pupuk NPK yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam satuan kilogram.
Pupuk PONSKA: Jumlah pupuk PONSKA yang digunakan dalam kegiatan usahatani yang dinyatakan dalam satuan kilogram.
Pupuk komposit (N, P, dan K): Jumlah pupuk NPK yang digunakan dalam kegiatan usahatani yang dinyatakan dalam satuan hara dari ketiga jenis pupuk tersebut. Ketiga pupuk tersebut dinyatakan dalam satuan kg setara N, P2O5,K2O. Pupuk NPK memiliki kandungan N = 15 persen, P2O5 = 15 persen, K2O = 15 persen.
Kapur (kalsit, dolomit) : Jumlah kapur yang digunakan dalam kegiatan usahatani yang dinyatakan dalam satuan kilogram.
Pupuk organik/kandang/kompos: Jumlah pupuk organik/kandang/kompos yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam satuan kilogram.
Pupuk pelengkap cair (PPC) : Jumlah pupuk pelengkap cair yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam satuan kilogram atau liter.
Zat perangsang tumbuh (ZPT) : Jumlah ZPT yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam satuan kilogram.
Pestisida : Jumlah pestisida yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam liter atau kilogram.
Fungisida : Jumlah fungisida yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam liter atau kilogram.
Mulsa : Jumlah mulsa yang digunakan dalam kegiatan usahatani, dinyatakan dalam satuan kilogram.
Nilai pengeluaran lainnya : besarnya pengeluaran petani yang harus dilakukan untuk pengeluaran lainnya dalam kegiatan dengan usahatani, dinyatakan dalam ribu rupiah.
Tenaga Kerja: jumlah penggunaan tenga kerja dalam usaha tani baik yang bersumber dari TK keluarga maupun TK upahan yang dinyatakan dalam jam kerja setara pria, tenaga kerja ini terdiri atas tenaga kerja pra panen, panen dan pasca panen. Dinyatakan dalam hari orang kerja setara pria dengan HOK, untuk penyederhanaan akan dibuat penyetaraan 1 HOKW=0,8 HOKP dan 1 HOKA (< 10 tahun) = 0.5 HOKP.
Luas total garapan cabai merah besar : total luas garapan cabai merah besar yang diusahakan rumah tangga petani baik dari lahan milik maupun sewa. Variabel ini dinyatakan dalam satuan hektar.
Luas total garapan cabai merah keriting : total luas garapan cabai merah keriting yang diusahakan rumah tangga petani baik dari lahan milik maupun sewa. Variabel ini dinyatakan dalam satuan hektar.
Rasio luas garapan cabai merah besar terhadap total lahan garapan usahatani : luas garapan cabai merah besar dibagi total lahan garapan yang diusahakan dinyatakan dalam rasio.
Rasio pendapatan cabai merah keriting terhadap total lahan garapan usahatani : luas garapan cabai merah keriting dibagi total lahan garapan yang diusahakan dinyatakan dalam rasio.
Pendapatan cabai merah besar : total pendapatan yang dihasilkan rumah tangga petani yang berasal dari usahatani cabai merah besar. Variabel ini dinyatakan dalam satuan rupiah.
Pendapatan cabai merah keriting : total pendapatan yang dihasilkan rumah tangga petani yang berasal dari usahatani cabai merah keriting. Variabel ini dinyatakan dalam satuan rupiah.
Pendapatan total : total pendapatan yang berasal dari sektor pertanian dan non pertanian. Variabel ini dinyatakan dalam satuan rupiah.
Rasio pendapatan cabai merah besar terhadap pendapatan total rumah tangga : Pendapatan yang bersumber dari cabai merah besar dibagi total pendapatan rumah tangga.
Rasio pendapatan cabai merah keriting terhadap pendapatan total rumah tangga : Pendapatan yang bersumber dari cabai merah keriting dibagi total pendapatan rumah tangga.
Umur kepala keluarga : usia atau umur kepala keluarga, dinyatakan dalam satuan tahun.
Tingkat pendidikan kepala keluarga : tingkat pendidikan formal yang ditempuh oleh kepala keluarga, dinyatakan dalam satuan tahun.
Pengalaman usahatani kepala keluarga : lamanya kepala keluarga mengusahakan komoditas cabai merah, dinyatakan dalam satuan tahun.
Jumlah anggota rumah tangga usia kerja : menunjukkan jumlah anggota rumah tangga yang berusia antara 15-64 tahun dan dinyatakan dalam satuan orang.
Total anggota rumah tangga : menunjukkan jumlah keseluruhan anggota rumah tangga dan dinyatakan dalam satuan orang.
Rasio jumlah anggota rumah tangga usia kerja terhadap total anggota rumah tangga : Jumlah anggora rumah tangga usia kerja dibagi dengan jumlah total anggota rumah tangga.
Risiko : sebagai suatu kejadian di mana hasil dari kejadian dan peluang terjadinya tidak bisa diketahui secara pasti, resiko produksi diukur dengan varian produktivitas dan resiko harga diukur dengan varian harga.
Dummy musim tanam : variabel ini memberikan informasi tentang kapan kegiatan usahatani cabai merah dilakukan oleh petani, dinyatakan dalam bentuk variabel dummy, 1= kegiatan penanaman dilakukan MK; 0= kegiatan penanaman dilakukan pada MH.
Dummy benih hibrida : variabel ini memberikan informasi jenis/kualitas benih, di mana 1=benih hibrida, 0= benih lokal/hibrida turunan.
Dummy agroekosistem : variabel ini memberikan informasi tentang agroekosistem lahan, dinyatakan dalam bentuk variabel dummy, 1=agroekosistem lahan sawah dataran rendah; 0=agroekosistem lahan kering dataran tinggi.
Dummy sistem penguasaan lahan : jenis penguasaan lahan oleh petani, dinyatakan dalam bentuk variabel dummy, di mana 1=lahan milik; 0=lahan non milik (sewa, sakap, dll).
Dummy pengetahuan tentang teknologi pembibitan : tingkat pengetahuan tentang teknologi pembibitan cabai merah yang telah dikuasai petani, dinyatakan dalam bentuk variabel dummy, di mana 1=tahu, 0=tidak tahu.
Dummy pengetahuan tentang teknologi budidaya : tingkat pengetahuan tentang teknologi budidaya sesuai anjuran yang telah dikuasai petani, dinyatakan dalam bentuk variabel dummy, di mana 1=tahu, 0=tidak tahu.
Dummy pengetahuan tentang teknologi panen dan pasca panen : tingkat pengetahuan tentang teknologi pasca panen yang telah dikuasai petani, dinyatakan dalam bentuk variabel dummy, di mana 1=tahu, 0=tidak tahu.
Dummy tentang rotasi tanaman : pola tanam yang dilakukan petani cabai merah dengan menanam tanaman yang berbeda famili pada sebelum dan sesudah tanaman cabai merah.
Dummy ketergantungan terhadap pedagang input langganan : petani dikatakan memiliki ketergantungan terhadap pedagang input langganan apabila petani yang bersangkutan memiliki ketergantungan terhadap pedagang input langganan dalam bentuk pinjaman modal dan keharusan menjual hasil produksi cabai merah kepada pedagang input yang bersangkutan, 1=ketergantungan rendah; dan 0=ketegantungan tinggi.
Dummy ketergantungan terhadap pedagang output langganan : petani dikatakan memiliki ketergantungan terhadap pedagang output langganan apabila petani yang bersangkutan memiliki ketergantungan terhadap pedagang atau pembeli langganan dalam bentuk pinjaman modal dan keharusan menjual hasil produksi cabai merah kepada pedagang yang bersangkutan, 1=ketergantungan rendah; dan 0=ketegantungan tinggi.
Dummy ketergantungan terhadap sumber-sumber kredit baik formal maupun informal : memberikan informasi yang menggambarkan ketergantungan petani cabai merah terhadap sumber-sumber kredit baik kredit formal, kredit program, serta kredit informal, dinyatakan dalam proporsi modal sendiri terhadap total modal usahatani cabai merah, dinyatakan dinyatakan dummy variabel, di mana 1=ketergantungan rendah; dan 0=ketegantungan tinggi.
Keikutsertaan dalam kelompok tani/koperasi tani/assosiasi komoditas : merupakan keikutsertaan petani dalam organisasi atau kelembagaan tersebut yang bersifat menunjang kegiatan usahataninya, dinyatakan dinyatakan dummy variabel, di mana 1=anggota dan 0=non anggota.
Keikutsertaan dalam kontrak farming atau kemitraan usaha : merupakan keikutsertaan tidak petani dalam kontrak farming atau kemitraan usaha yang bersifat menunjang kegiatan usahataninya, dinyatakan dummy variabel, di mana 1=kontrak/kemitraan dan 0=non kontrak/non kemitraan.
Dummy perlakuan pasca panen : hal-hal yang dilakukan petani dalam kegiatan pasca panen meliputi pembersihan, standarisasi, sortasi, grading, serta pengemasan dan pengepakan, sebelum cabai merah di jual ke saluran pemasaran yang lebih hilir, dinyatakan dummy variabel, di mana 1= melakukan kegiatan pasca panen dan 0 = tidak melakukan kegiatan pasca panen.
Tingkat harga beli : tingkat harga yang dihitung berdasarkan harga rata-rata pembelian input produksi, dinyatakan rupiah/perkilogram atau satuan yang sesuai. Variabel ini dinyatakan dalam satuan rupiah per kilogram atau rupiah per unit. Tingkat harga jual : tingkat harga yang dihitung berdasarkan harga rata-rata penjualan perkilogram. Variabel ini dinyatakan dalam saruan rupiah per kilogram atau rupiah per unit.
Tingkat harga beli yang diharapkan: tingkat harga rata-rata yang diharapkan dari pembelian input produksi, dinyatakan dalam satuan rupiah per kilogram atau satuan yang sesuai.
Tingkat harga jual yang diharapkan: tingkat harga rata-rata yang diharapkan dari penjualan output atau cabai merah, dinyatakan dalam satuan rupiah per kilogram.
Harga di tingkat petani : harga rata-rata yang diterima petani dari penjualan output atau hasil panen. Variabel ini dinyatakan dalam satuan rupiah per kilogram.
