IV. METODOLOGI. Penelitian ini dilakukan di areal Hutan Tanaman Industri milik PT Musi

Transkripsi

1 59 IV. METODOLOGI 4.1. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di areal Hutan Tanaman Industri milik PT Musi Hutan Persada (MHP) yang terletak Propinsi Sumatera Selatan. Penentuan lokasi ini ditentukan secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan sebagai berikut: (1) PT MHP merupakan perusahan terbesar yang sangat ekspansive di Sumatera dengan luas areal konsesi HTI sebesar hampir ha, (2) PT MHP telah menjalankan pengelolaan HTI secara spesifik yang berbasis masyarakat (CBFM) dengan pola Mengelola Hutan Rakyat (MHR) dan Mengelola Hutan Bersama Masyarakat (MHBM). Penelitian ini akan dilaksanakan pada bulan Maret s/d Desember 2010, dengan tahapan kegiatan mencakup proses persiapan dan perizinan, studi literatur, pengumpulan dan kompilasi data sekunder, pengumpulan dan pengolahan data primer, analisis data dan valuasi ekonomi, penyusunan laporan disertasi dan seminar hasil penelitian Jenis dan Sumber Data Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri atas data sekunder dan data primer. Data sekunder meliputi data indikator teknis, produksi, biofisik sumberdaya lahan hutan tanaman industri perusahaan dan data sosial psikologi, sosial ekologi, sosial ekonomi, sosial kultural masyarakat sekitar perusahaan. Data sekunder dikumpulkan dari berbagai dokumen dan publikasi, baik dari perusahaan maupun instansi terkait lainnya, seperti laporan tahunan, peta lahan dan penggunaan lahan dan lainnya.

2 60 Data primer dikumpulkan melalui survei yang dilaksanakan secara crosssectional, melalui wawancara dengan responden terpilih yang berpedoman pada daftar pertanyaan atau kuesioner. Daftar pertanyaan disusun sesuai dengan informasi atau variabel yang diperlukan. Wawancara mendalam terhadap responden terpilih dilakukan oleh enumerator secara serentak di semua desa-desa yang menjadi lokasi penelitian pada Bulan Juni s/d Desember Data primer juga dimaksudkan untuk menggali informasi mengenai manfaat keberadaan perusahaan hutan tanaman industri dan dampaknya terhadap kehidupan masyarakat sekitar Kerangka Sampling dan Metode Pengambilan Sampel Sesuai dengan permasalahan dan tujuan yang ingin di capai dalam penelitian ini, maka responden yang diwawancarai dalam penelitian ini adalah unit perusahaan HTI yaitu PT MHP, pengelola MHBM, peserta MHR dan masyarakat sekitar yang terkait langsung dengan. Untuk unit perusahaan HTI akan diwawancarai secara struktur pihak manajemen PT MHP yang terkait dengan persoalan yang dibahas dalam penelitian ini. Seperti pengelolaan areal konsesi HTI, pembiayaan, penerimaan perusahaan, ketenagakerjaan, dan perspektif perusahaan dalam pengelolaan HTI. Untuk program MHBM diwawancarai pengurus kelompok MHBM dan tokohtokoh masyarakat desa dengan melakukan indepth study dan penelusuran data secara mendalam, dengan di dukung informasi awal yang dikumpulkan dari PT. MHP. Untuk masyarakat petani yang ikut program MHR, di lakukan pengumpulan data (sensus) terhadap 60 anggota MHR, berdasarkan data dari divisi CSR PT MHP tahun 2010, yaitu petani yang sudah panen dan telah menerima pembayaran

3 61 pada saat penelitian. Selanjutnya dari jumlah tersebut diwawancarai peserta MHR tersebut untuk mengetahui apakah program tersebut dapat berkelanjutan pada Siklus kedua Disamping itu juga dilakukan wawancara mendalam kepada beberapa stake holder terkait seperti pemerintah daerah, tokoh masyarakat dan tokoh adat, serta pengusaha yang bergerak dibidang pengolahan kayu akasia Metode Analisis Data Data yang telah dikumpulkan dianalisis dengan dua pendekatan, yaitu pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Metode analisis yang digunakan adalah secara deskkriptif kualitatif dan analisis kuantitatif. Analisa deskriptif kualitatif dengan menggunakan tabulasi. Analisa kuantitatif dengan menggunakan metode perhitungan valuasi ekonomi dan regresi logistik. Secara umum perhitungan nilai total ekonomi dapat dirumuskan secara dalam persamaan berikut ini: TEV = UV (DV + IDV + OV) + NUV (BV + XV).... (1) Dimana : TEV = Total economic Value (Nilai Ekonomi Total) UV = Use Value (nilai kegunaan) DV = Direct Value (Nilai Guna Langsung) IDV = Indirect Value (Nilai Guna Tidak Langsung) OV = Option Value (Nilai Opsional) NUV = Non Use Value (bukan nilai kegunaan) BV = Bequest Value (Nilai Warisan) XV = Existance Value (Nilai Keberadaan) Selanjutnya untuk menjawab permasalahan yang ada, rumus di atas dapat dikembangkan menjadi :

4 62 1. TEV untuk Pola A (Perusahaan MHP): TEV A = DV Aij + IDV Aij + OV Aij + BV Aij + EV Aij... (2) Untuk: i = 1...m, dan j = 1...n Nilai Ekonomi Total Pola A adalah nilai ekonomi total yang dihitung dari luasan konsesi PT MHP yang ditanami HTI seluas hektar yang merupakan potret saat penelitian, nilai-nilai ekonomi yang diperhitungkan dapat dilihat dalam tabel berikut ini. Tabel 2. Komponen nilai Ekonomi Total Pengusahaan HTI Pola A Jumlah Nilai DV Aij = jlh langsung IDV Aij = jlh tidak langsung OV Aij = jlh pilihan BV Aij = jlh Kebanggaan EV Aij = jlh keberadaan Uraian Variabel yang Dinilai DV A11 = Kayu untuk pulp DV A12 = Madu Sialang DV A13 = Rekreasi dan Turisme DV A14 = Pendidikan dan penelitian DV A15 = Arang Kayu IDV A21 = Pelindung erosi IDV A22 = Penjaga siklus hara IDV A23 = Penyedia Air RT IDV A24 = Transportasi IDV A25 = Potensi Perdagangan Karbon IDV A26 = Keanekaragaman hayati OV A31 = Prospek peningkatan pendapatan warga sekitar kawasan HTI ke depan BV A41 = Keberadaan pemukiman masyarakat sebagai sistem pertahanan keamanan rakyat semesta (Hankamrata) EV A51 = Sebagai pelindung satwa penting dan dilindungi 2. TEV untuk Pola B (MHBM): Pola B adalah pola MHBM, dimana masyarakat diajak ikut masuk mengelola HTI di lahan konsesi perusahaan. Penilaian nilai ekonomi totalnya untuk pola MHBM dilakukan perhitungan sebagaimana pada pola A. Perhitungan nilai ekonomi total pola B adalah sebagai berikut:

5 63 TEV B = DV Bij + IDV Bij + OV Bij + BV Bij + EV Bij... (3) Untuk: i = 1...m, dan j = 1...n Nilai Ekonomi Total Pola B adalah nilai ekonomi total yang dihitung dari luasan HTI yang tertuang dalam kesepakatan MHBM yaitu seluas hektar yang merupakan keadaan saat penelitian, nilai-nilai ekonomi yang diperhitungkan dapat dilihat dalam tabel berikut ini. Tabel 3. Komponen nilai Ekonomi Total Pengusahaan HTI Pola B Jumlah Nilai DV Bij = jlh langsung IDV Bij = jlh tidak langsung Uraian Variabel yang Dinilai DV B11 = Kayu untuk pulp DV B12 = Arang kayu DV B13 = Madu sialang DV B14 = Upah kerja DV B15 = Keuntungan pengusaha (pemborong) DV B16 = Jasa produksi DV B17 = Jasa manajemen IDV B21 = Pelindung erosi IDV B22 = Penjaga siklus hara IDV B23 = Serapan Karbon IDV B24 = Keanekaragaman hayati 3. TEV untuk Pola C (MHR): TEV C = DV Cij + IDV Cij.... (4) Untuk: i = 1...m, dan j = 1...n Nilai Ekonomi Total Pola C adalah nilai ekonomi total yang dihitung dari luasan MHR yang ditanami HTI seluas hektar yang merupakan potret saat penelitian, nilai-nilai ekonomi yang diperhitungkan dalam pola C hanya nilain manfaat langsung dan manfaat tidak langsung saja, hal ini mengingat luasan yang diusahakan relatif kecil, sehingga perhitungan nilai ekonomi lainnya tidak diperhitungkan. Komponen penilaian pola C ini dapat dilihat dalam tabel berikut ini.

6 64 Tabel 4. Komponen nilai Ekonomi Total Pengusahaan HTI Pola C Jumlah Nilai DV Cij = jlh langsung IDV Cij = jlh tidak langsung Uraian Variabel yang Dinilai DV C11 = Kayu untuk pulp DV C12 = Arang kayu DV C13 = Upak kerja IDV C21 = Pelindung erosi IDV C22 = Penjaga siklus hara IDV C23 = Potensi Perdagangan Karbon 4. Total TEV Perusahan dengan program CBFM adalah: TEVP HTI+CBFM = TEV A + TEV B + TEV C (5) Dari hasil perhitungan di atas diperoleh TEV masing-masing pola, selisih antara TEV B dan TEV A akan menunjukkan tambahan manfaat ekonomi total yang diperoleh dari program MHBM. Sedangkan selisih antara TEV C dan TEV A akan menunjukkan tambahan manfaat ekonomi total yang diperoleh dari program MHR. Selanjutnya besaran masing-masing dari kedua selisih tersebut menunjukkan keunggulan dari kedua program tersebut. Dengan diketahuinya nilai-nilai dari persamaan 1 sampai 5 maka hasil tersebut dapat dianalisis secara kuantitatif dan selanjutnya dibahas secara lebih menyeluruh dengan analisis deskriptif kualitatif. Selanjutnya untuk membahas permasalahan tersebut secara lebih lanjut dilakukan skenario untuk melihat kelebihan dan kekurangan masing-masing program serta upaya-upaya perbaikan yang mungkin dilakukan. Data yang dikumpulkan dianalisis secara kuantitatif dan kualitatif. Perhitungan nilai ekonomi (economic valuation) dilakukan dengan kuantifikasi nilai bersih kini atau Net Present Value (NPV) dari masing-masing pola tersebut.

7 65 Secara umum rumus matematis persamaan Net Present Value dapat disajikan sebagai berikut: NNNNNN = nn TTTTTTTT TTTTCCCC ii=1 (1+rr) ii (6) Dimana : TEB = Total Manfaat Ekonomi TEC = Total Biaya Ekonomi r = discount rate per tahun i = waktu ke-i Selanjutnya dilakukan analisis secara kuantitatif dan diskriptif kualitatif bagaimana kontrol faktor penghubung yang terdiri dari sosial psikologi, sosial ekologi, sosial ekonomi, dan sosial budaya, mempengaruhi besaran nilai total ekonomi dan mempengaruhi kinerja indikator keberlanjutan seperti stabilitas, produktivitas, sustainabilitas, dan equitibilitas. Untuk mengetahui keberlanjutan program pembangunan HTI dengan pola MHR dan faktor-faktor yang mempengaruhinya digunakan model logit, suatu model dimana variabel dependen hanya memiliki 2 nilai (binary logit), bernilai peringkat/skala (ordinal logit) maupun pengkategorian lebih dari dua nilai (multinomial logit). Regresi logit menggunakan asumsi hubungan antara variabel independen dan variabel dependen sebagai kurva S. Pada nilai variabel independen yang sangat rendah, variabel dependen mendekati nol, sedangkan pada variabel independen yang sangat tinggi, variabel dependen mendekati 1 atau asimtotik (Kizilaslan, 2008). Model logit dapat digunakan dalam penelitian ini, disamping mudah dalam mengestimasinya, juga biaya penghitungannya yang relatif mudah dan murah (Kennedy, 1998). Secara umum model logit dapat dinyatakan sebagai berikut :

8 66 ln[p/(1-p)] = α + βx + e... (7) dimana : p = peluang terjadinya Y, p(y=1) p/(1-p) = odds ratio ln[p/(1-p)] = log odds ratio, atau disebut juga sebagai logit Model logit memiliki distribusi kumulatif yang berdasarkan distribusi logistik berbentuk seperti huruf S (Cramer, 2003). Sebagai akibat dari bentuk distribusi tersebut, maka nilai peluang petani peserta MHR untuk mengambil keputusan melanjutkan program MHR pada siklus kedua dapat ditentukan sebagai berikut : ln[pi/(1-pi)] = α + βx + ei... (8) dimana Pi adalah nilai variabel dependen yang nilainya antara 0 sampai 1. Untuk mengestimasi koefisien model pada persamaan-persamaan ekonometrik yang distribusi kumulatifnya non linear, digunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Fungsi likelihood (L) mengukur kemungkinan nilai dari sekumpulan dependen variabel yang diobservasi (p1, p2,..., pn) yang terjadi dalam sampel : L = Prob (p1* p2* * * pn). Nilai tertinggi dari L, merupakan peluang terbesar dari observasi p dalam sampel. MLE memerlukan koefisien (α, β) yang merupakan hasil estimasi, yang membuat log dari fungsi likelihood (LL < 0) sebesar mungkin, atau memperoleh koefisien yang membuat log dari fungsi likelihood (-2LL) sekecil mungkin. Estimasi maximum likelihood diselesaikan dengan kondisi seperti berikut ini: {Y - p(y=1)}xi = 0, untuk semua observasi : i = 1,, n.