III. KERANGKA PEMIKIRAN

Transkripsi

1 III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Perlaku Rsko Produks Ells (1988) menyatakan bahwa perlaku petan dalam menghadap rsko dkategorkan menjad tga yatu rsk averse, rsk neutral, dan rsk taker. Penjelasan mengena perlaku rsko dapat dlhat dalam Gambar 4. Sumber : Ells, 1988 Gambar 4 : Teor Utltas Plhan dengan Memasukkan Unsur Rsko Respon terhadap rsko ddasarkan pada kekuatan kepercayaan personal atas peluang terjadnya suatu kejadan dan evaluas personal atas potens konsekuens yang menyertanya. Konsep tersebut konssten dengan konsep maksmsas utltas personal dmana ndvdu senantasa memaksmumkan kesejahteraannya terhadap tujuan obyektf personal. Asumsnya adalah preferens

2 47 antar berbaga plhan dsebut sebaga certanty equvalent (CE). Asums tersebut memungknkan alternatf yang bersko tngg dan yang tdak, dletakkan dalam skala preferens personal pengambl keputusan. Beberapa defns dan poss pengamblan keputusan yang dapat dturunkan dar gambar datas adalah sebaga berkut : 1. DC menunjukkan hubungan lner antara utltas dan pendapatan yang memlk kemrngan postf.. I 1 dan I adalah dua tngkat pendapatan ndvdu yang bersko, dengan probabltas yang berbeda (P 1 = 0.6 dan P = 0.4). 3. Expected Utlty : E(U) = P1. U(I 1 ) + P. U(I ) merupakan penjumlahan utltas yang dperoleh dar pendapatan I 1 dan I. 4. Expected money value = EMV = P1. I 1 + P. I yang merupakan gambaran dar pendapatan rata-rata yang dduga dbandngkan dengan yang dharapkan. 5. Rsk Averse : IA < EMV dmana fungs utltas d atas DEC yang menunjukkan Demnshng Margnal Utlty of Income. EMV I A adalah jamnan yang dgunakan untuk membayar suatu ketdakpastan. 6. Rsk Neutral : ndfferent petan antara IE dan EMV, Utltas I E sama dengan E (U) dmana utltas pendapatan tertentu dar I E sama dengan expected utlty dar dua pendapatan yang tdak past yang merupakan gars DC. 7. Rsk Taker : petan mengambl peluang untuk memperoleh pendapatan tertngg yatu pada I1, meskpun peluang untuk memlk konds yang buruk sebesar 0.4. Sedangkan I B EMV merupakan pendapatan yang terseda untuk membayar opportunty gamble.

3 Keterkatan antara Perlaku Rsko Produks dengan Alokas Input dan Keuntungan Perbedaan perlaku petan menghadap rsko akan mempengaruh keputusan mereka dalam mengalokaskan nput-nput yang dgunakan. Selanjutnya alokas nput yang dgunakan akan mempengaruh tngkat efsens yang dcapa oleh petan. Menurut Ells, F. (1988), pada analss perlaku rsko terdapat dua pendekatan yang berbeda terhadap probabltas subyektf yatu : 1. Perlakuan terhadap probabltas rsko sebaga varan dar rata-rata yang dharapkan atas munculnya efek-efek yang tdak past. Varan merupakan konsep statstk yang mengukur devas rata-rata suatu fgur dar set rataratanya. Dalam pendekatan produks pertanan rsko dpandang sebaga probabltas terjadnya suatu kejadan yang menyebabkan fluktuas pendapatan petan yatu d atas atau d bawah rata-rata pendapatan yang dharapkan (average expected ncome). Pendekatan kedua memperlakukan rsko sebaga probabltas bencana. Pendekatan n menggunakan perspektf yang sama dengan perusahaan asurans dalam analss rsko. Stuas dan perlaku rumahtangga petan dalam pendekatan n dfokuskan untuk menghndar rsko atau bencana darpada maksmsas keuntungan dbawah konds ketdakpastan. Implkas analss rsko dalam model neoklask yang menglustraskan tentang keputusan produks dbawah rsko djelaskan dalam Gambar 5. Dalam gambar tersebut dlustraskan tga respon yang berbeda dar output terhadap satu nput varabel (pupuk ntrogen) dalam value term, sehngga dapat dperoleh gambaran proft atau kerugan. Gambaran tersebut ddesan untuk mengeksploras pendekatan varan pendapatan dan penolakan rsko. Rsko dgambarkan sebaga

4 49 adalah uncertanty berkenaan dengan klm atau cuaca dengan dua kejadan yatu cuaca bak dan buruk yang dapat dlhat dar hubungan pola curah hujan dengan kebutuhan tanaman akan ar. Dalam gambar tersebut petan memperkrakan tga tahun cuaca bak dan dua tahun cuaca buruk untuk lma tahun tanam, dengan probabltas untuk musm bak adalah 0.6 dan untuk musm buruk 0.4, dengan demkan E(TVP) dapat dhtung dengan : E TVP) = 0.6( TVP 1 ) + 0.4( TVP ) ( Bentuk kurva mencermnkan dampak konds klm pada respon output atas kebutuhan pupuk ntrogen. Sumber : Ells, Gambar 5. Keputusan Produks dbawah Rsko Keterangan : TVP 1 : Respon total value product terhadap penngkatan level ntrogen pada tahun tanam dengan klm bak.

5 50 TVP : Respon total value product terhadap penngkatan level ntrogen pada tahun tanam klm buruk. E(TVP) : Expected total value product berdasarkan pandangan subyek petan mengena perlaku musm. TFC : Gars baya total Dampak rsko pada perhtungan efsens dapat dlhat pada tga alternatf poss X 1, X E, dan X yang masng-masng rasonal secara alokatf, tergantung pada preferens subyektf petan. Pemakaan nput X 1 yang konssten dengan efsens alokatf TVP 1 memberkan tngkat keuntungan terbesar pada ab yang mungkn dcapa jka cuaca bak, jka ternyata cuaca buruk kerugan yang dtanggung sebesar bj. Petan yang beroperas dttk n dapat dgolongkan sebaga petan rsk taker, sebab a tetap mengambl peluang operas pada X 1 meskpun secara subyektf kalkulasnya menyatakan probabltasnya 0.6. Pemakaan nput X konssten dengan efsens alokatf pda TVP. Pada konds n cuaca bak memberkan keuntungan pada petan sebesar ce, dan jka cuaca buruk petan mash untung sebesar de. Petan n dkategorkan kedalam kelompok petan rsk averse. Pemakaan nput X E konssten dengan efsens alokatf yang bermbang pada probabltas kejadan klm. Keuntungan yang dterma petan pada konds bak adalah fh lebh kecl darpada ab, dan kerugan yang dderta jka klm buruk adalah h dan lebh kecl dar bj. Petan dalam kelompok n dkategorkan dalam petan yang neutral rsk Model Perlaku Rsko Kumbhakar Secara umum model yang dbuat oleh Kumbhakar (00) dformulaskan sebaga berkut : y = f ( X, z) + X, z) ε q( X, z) u...(3.1)

6 51 dmana : y adalah output rata-rata, x menunjukkan jens nput yang dgunakan, z adalah nput quas fxed, f(x;α) menjelaskan fungs output rata-rata, X;β) menunjukkan fungs rsko produks dan q(x;γ) adalah fungs nefsens tekns, ε (error term) menunjukkan ketdakpastan produks yang dasumskan dentcally and ndependently dstrbuted (0,1) dan u menunjukkan nefsens tekns yang lebh besar dar nol (u >0). TE = E Efsens Tekns (TE) ddefnskan sebaga: E( y x, u) ( y x, u = 0) u. q = 1 f ( X ) ( X ) 1. Sedangkan Inefsens Tekns (TI) adalah raso potensal output yang hlang yatu E(y X,u=0) dkurang E(y X,u=q(X).u) terhadap output potensal yang bsa dhaslkan E(y X,u=0), maka nefsens tekns q( X ) dapat drumuskan sebaga berkut : TI = u.. Sehngga TE =1 TI. Untuk f ( X ) mendefnskan TE dan T I yang dharapkan dgunakan output yang dharapkan yang tergantung pada u, sehngga ketdakpastan produks (ε) tdak mempengaruh ukuran efsens. In pentng karena ketdakpastan produks tu dluar kontrol produsen sehngga tdak seharusnya dlbatkan kedalam ukuran efsens. Setap produsen dasumskan memaksmumkan utltas yang dharapkan yatu utltas dar keuntungan yang dharapkan atau E [u( )]. Dmana u (.) adalah fungs utltas yang dasumskan bersfat kontnyu, dan merupakan fungs keuntungan yang dapat dturunkan dan dnormalsaskan oleh harga output. Bentuk persamaannya adalah = y w.x C dmana w adalah harga dar nputnput varabel relatf terhadap harga output, dan C adalah pendapatan dar sumber lan. Ketdakpastan keuntungan berasal dar ketdakpastan produks (ε) dan

7 5 nefsens tekns (u). Turunan pertama dar fungs keuntungan terhadap nput dapat djelaskan sebaga berkut : f ' j( = wj θ. g' j( + λ. q' j( + ηj...(3.) dmana : f ( f ' j =, ( Xj) g' j =, Xj q( q' j =, Xj E( u'( Π) ε ) θ = dan E( u'( Π)) E( u'( Π) u) λ =, ηj = error term yang dtambahkan kepada fungs turunan E( u'( Π)) pertama dan menunjukkan nefsens alokatf dkatkan dengan nput ke j. f ( X ) f ' j = dartkan sebaga rata-rata perubahan dar output sebaga akbat dar ( Xj) perubahan satu unt nput varabel (Xj). Untuk mengartkan X ) g' j = harus Xj dpertmbangkan fungs varan. Tambahan rsko produks ddefnskan sebaga Var ( y u = 0) Xj =. X ). g' j( X ). Haslnya bsa postf atau negatf tergantung pada tanda g ' j( X ). Dengan ketentuan sebaga berkut : 1. Input varabel (Xj) menngkatkan rsko jka g' j( X ) memlk tanda postf.. Input varabel (Xj) menurunkan rsko jka g' j( X ) memlk tanda negatf. 3. Input varabel (Xj) tdak menngkatkan atau menurunkan rsko jka g ' j( X ) =0. q( X ) q' j = dartkan sebaga perubahan nefsens sebaga akbat dar Xj perubahan satu satuan nput varabel (Xj). Dengan ketentuan sebaga berkut : 1. Input varabel (Xj) menngkatkan nefsens tekns jka g' j( X ) memlk tanda postf.

8 53. Input varabel (Xj) menurukan nefsens tekns jka g' j( X ) memlk tanda negatf. 3. Input varabel (Xj) tdak menngkatkan atau menurunkan nefsens tekns jka g ' j( X ) =0. Plhan Rsko yang dlakukan oleh produsen dtangkap oleh θ dan λ yang ada dalam persamaan (3.). Dua fungs tersebut dapat djumlahkan untuk mendapatkan ukuran plhan rsko, dengan krtera sebaga berkut : 1. Jka θ = 0 dan λ=0 maka produsen bersfat netral terhadap rsko.. Jka produsen berada dalam efsens tekns penuh (u=0) maka perlaku rsko produsen dtentukan oleh θ. 3. Jka produsen tdak menyuka rsko maka θ < 0, dss lan λ akan menjad postf jka produsen karena dampak kenakan u terhadap proft berlawanan dengan kenakan ε. 4. Jka produsen rsk taker maka θ >0, dan λ > 0. Dar persamaan (3.) dapat dketahu bahwa alokas nput dakbatkan oleh adanya nefsens tekns dan rsko produks (melalu θ dan λ), sehngga mengabakan nefsens tekns dengan mengasumskan bahwa u=0 untuk semua produsen akan memberkan nformas yang salah tentang plhan rsko produsen. Konsekwensnya nla-nla yang dpredks menjad tdak vald. Dss lan mengabakan rsko produks dengan mengasumskan bahwa X) adalah konstan atau varan danggap konstan, akan mengakbatkan kesalahan dalam mengestmas nefsens tekns. Estmas model Kumbhakar dapat dlakukan dengan menggunakan metode Maxmum Lkelhood Estmaton (MLE). Asums yang dgunakan adalah :

9 54 ε..d. N(0,1), u..d. N(0,σ ( ) ( ) ( ). u), u 0, dan ε ndependen terhadap u. Jka persamaan (.7) dtuls dalam bentuk lan : y = f X; α + g X; β ε q X; γ u y = f ( + ξ dmana ξ = [ ε h(. u] dan h ( = q( Tahapan yang harus dlakukan untuk mengestmas persamaan (3.1) adalah : Tahap pertama : mengestmas parameter yang terdapat dalam f ( X ; α), g ( X ; β ), q( X ; γ ) dan nefsens tekns. Prosedur yang dlakukan melput : a. Menurunkan probablty densty functon (pdf) dar ξ atau f (ξ ) sepert terlhat dalam persamaan berkut : 1 ξ.. ( ) 1 ( ) = σ u h X ξ.exp f ξ φ. π σ σ σ...(3.3) 1 u dmana : σ = + h (. σ dan φ(.) fungs dstrbus kumulatf varabel standar normal. b. Fungs Lkelhood merupakan produk dar probablty densty functon (pdf) dan transformas Jacoban yatu transformas dar ξ ke y dengan menggant ξ dengan y, y f ( ξ = ( ) n L1 = Π f ( ξ ) J...(3.4) = 1 c. Maksmsas fungs lkelhood untuk mendapatkan parameter dar f ( X ; α), g ( X ; β ), q( X ; γ ) dan σ u. Hasl estmas tu bsa dgunakan untuk mencar ukuran nefsens tekns dengan menggunakan rumusan Jondrow et al

10 ϕ( µ / σ 0 u = σ 0 µ / σ (3.5) 0 φ( µ / σ 0 = dan { } 0 dmana : µ / σ 0 { ξ. σ u. h( }/ σ 0 σ u. h ( / σ σ =, semua parameter dalam persamaan (.9) dgant oleh estmasnya dan ξ dgant oleh fungs y f(. Tahap kedua : mengestmas parameter-parameter dalam θ dan λ dengan prosedur sebaga berkut : a. Menggunakan Frst Order Condton (F.O.C) yang ada dalam persamaan (3.) dmana θ dan λ. Dsubttus dengan menggunakan persamaan berkut : AR. DR.. q(. a θ = (1 + AR. q(. a + 1/ DR. g ( + q ( ( b + a...(3.6) ) 3 { a + AR. q(.( a + b ) + 0.5DR. g (. a + q ( ( c + 3a b + a }/ { 1+ AR. q(. a + 0.5DR. g ( + q ( ( b + a }...(3.7) λ = dmana : a = E(u), b = E (u-a), c = E (u-a) 3. Kemudan nla AR dalam persamaan d atas dgant dengan persamaan berkut : AR = β + β µ...(3.8) 0 1 Π dmana : µ Π = f ( wx C. Nla AR tergantung pada tanda β 1. Penghndar Rsko absolut konstan jka β 1 =0, menurun jka β 1 <0 dan menngkat jka β 1>0. Jka persamaan (3.), (3.6), (3.7), dan (3.8)

11 56 dpadatkan maka dapat dtuls sebaga berkut : F(X,w,p) = η dmana F(X,w,p)= {F1(.)...Fj(.)} dan η={η 1...η j } maka F (.) = j f ' j (. w j ' ' + θ. g j ( λ. q j ( = η...(3.9) j b. Dengan menambahkan asums η N(0, Ω ) maka fungs lkelhoodnya adalah L = f ( η data) J...(3.10) dmana : f (η ) merupakan jon pdf dar η yang dturunkan dengan asums mengkut dstrbus normal. J adalah transformas Jacoban dar {η 1...η j } ke {X 1,...X j }. c. Memaksmumkan lkelhood yang ada dalam persamaan (3.10) memberkan estmas parameter-parameter yang ada dalam θ dan λ. Nlanya tergantung pada estmas dar f ( X ; α), g ( X ; β ), q( X ; γ ) dan σ u yang dperoleh dar tahap 1. d. Menggunakan parameter-parameter yang dtemukan pada tahap 1 dan untuk mencar nefsens alokatf yang dperoleh dengan menggunakan persamaan berkut : ' AR. DR. g (. a ' f j ( = w j +. ( ) g j X 1+ AR.. a + 1/ DR. g ( (1 + a + b 3 a + AR. ( b + a ) + 1/ DRg (.( a + c + 3a b + a ' +. g j ( (1 + AR. p.. a + 1/ DR. g (.(1 + a + b ) +η...(3.11) j 3.4. Sumber-Sumber Inefsens Alokas penggunaan nput akan menentukan tngkat efsens yang dhaslkan oleh para petan. Metode nefsens tekns yang dgunakan dalam

12 57 peneltan n mengacu kepada model efek nefsens tekns yang dkembangkan oleh ptt and Lee (1998). Varabel U yang dgunakan untuk mengukur efek nefsens tekns dasumskan bebas dan dstrbusnya terpotong normal dengan N (µ,σ u ). Bentuk umum model nefsens teknsnya sebaga berkut : TI = δ 0 + δ mz m...(3.1) m= 1 dmana : TI adalah nla nefsens tekns, Z merupakan varabel-varabel yang dperkrakan mempengaruh nefsens tekns, dan δ adalah parameter-parameter yang akan destmas. Beberapa hasl peneltan menunjukkan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap nefsens tekns, dantaranya : 1. Teknk buddaya Teknk buddaya mula dar pengolahan tanah sampa dengan penanganan pasca panen yang sesua dengan rekomendas akan menghaslkan tngkat efsens yang cukup tngg, dan sebalknya besarnya tngkat nefsens bsa dsebabkan karena petan tdak memperhatkan teknk buddaya yang benar (Lee and Kwon, 004 dan Zen et al., 00 ).. Umur Petan yang berumur produktf akan lebh mudah menerma novas-novas dan dapat berproduks secara lebh efsen dbandngkan dengan petan yang berumur lanjut (Bravo and Pnhero, 1997 dan Msuya et al., 005 ) 3. Penddkan Secara teorts tngkat penddkan yang dmlk oleh petan akan menentukan kemampuan mereka untuk menerapkan teknolog yang ada, sehngga semakn tngg tngkat penddkan petan maka semakn bak kemampuan mereka untuk

13 58 berproduks dan sebalknya (Kalrajan, 1981 ; Fabosa et al., 004 ; Bravo and Pnhero, 1997 ; Msuya et al., 005 ; Lhn, 005 dan Theng and Thanda, 005) 4. Sumber pendapatan lan Petan yang memlk sumber pendapatan lan cenderung tdak berproduks secara efsen karena mereka tdak begtu takut akan Rsko kegagalan produks dan sebalknya petan yang tdak memlk sumber pendapatan lan, akan berupaya untuk berproduks sebak mungkn karena kegagalan dalam berproduks akan membuat mereka tdak memlk pendapatan (Al and Fln, 1989) 5. Status kepemlkan lahan Berdasarkan status kepemlkannya, lahan yang dgunakan oleh petan tembakau untuk buddaya dkategorkan menjad dua yatu : sewa dan mlk. Petan yang status tanahnya sewa, cenderung berproduks lebh bak dbandngkan dengan petan yang lahannya berstatus mlk sendr (Kalrajan, 1981 dan Kalrajan, 1984) 6. Keanggotaan dalam kelompok tan atau Koperas Petan yang tergabung dalam kelompok tan atau koperas akan lebh cepat mendapatkan nformas-nformas yang terkat dengan penngkatan produktvtas tembakau dbandngkan dengan petan yang tdak tergabung dalam kelompok tan / koperas (Wlson, et al.,1998) 7. Intenstas penyuluhan Keberadaan petugas penyuluh dan ntenstas penyuluhan yang dlakukan akan mempengaruh tngkat produktvtas tanaman tembakau. Semakn ntensf

14 59 penyuluhan yang dlakukan maka petan tembakau akan semakn memaham tehnk buddaya yang bak dan petan dharapkan menghaslkan tembakau dengan tngkat produktvtas yang bak dan berproduks lebh efsen. (Kalrajan, 1981 ; Kalrajan and Flnn, 1983 dan Kalrajan, 1984) Hpotess Hpotess dalam peneltan n adalah : semakn takut petan terhadap rsko produks tembakau, maka semakn sedkt nput yang dalokaskan, semakn rendah tngkat produktvtasnya dan semakn sedkt keuntungan yang dperoleh. Sebalknya semakn beran petan menghadap rsko maka alokas nput yang dgunakan semakn besar, produktvtas usahatannya semakn tngg dan keuntungan yang dperoleh semakn besar.