IX. DAMPAK PERUBAHAN VARIABEL EKONOMI DAN TEKNIS

Transkripsi

1 IX. DAMPAK PERUBAHAN VARIABEL EKONOMI DAN TEKNIS 9.1. Perubahan Harga Komoditas Diskripsi pengaruh perubahan harga didasarkan pada dua skenario; yaitu yang didasarkan pada rata-rata pendugaan perubahan yang terjadi di lapang selama kurun waktu tahun 2000 hingga 2003 serta didasarkan angka hipotetis. Rata-rata perubahan harga data primer untuk komoditas kacang tanah sebesar 8%, komoditas kubis dan wortel sebesar 10% serta kentang 12%. Perubahan harga hipotetis yang diaplikasikan adalah harga komoditas kacang tanah sebesar 5% dan tiga tanaman yang lain masing-masing 10%. Perubahan harga mempengaruhi perubahan keputusan aktivitas optimal di wilayah sub-sistem hulu waduk maupun sub-sistem ekologi bendungan-waduk, dan mempengaruhi besaran harga bayangan ketebalan lapisan tanah (UCSE). Perubahan paket pola tanam optimal tidak terjadi pada fungsi lahan kebun, karena komoditas yang ditetapkan mengalami perubahan harga adalah tanaman yang membentuk paket pola tanam untuk lahan sawah dan tegal. Apabila hasil pemecahan problem optimasi dinamik Model-DTA dasar (Tabel 14) dibandingkan dengan hasil skenario (Tabel 33 hingga 35) dapat diperoleh gambaran bahwa dari satu klasifikasi fungsi dan kemiringan lahan yang sama terjadi pergeseran paket pola tanam optimal. Luas lahan yang dioptimalkan tidak menunjukkan variasi menurut periode (tahun), dan sama dengan luas lahan yang tersedia. Walaupun harga kubis mengalami penurunan sebesar 10%, namun tidak merubah keputusan aktivitas optimal pada lahan sawah; sedangkan pada fungsi lahan tegal terjadi keadaan yang sebaliknya. Pergeseran keputusan pola tanam optimal lahan tegal II pada skenario 1 a terjadi pada periode waktu yang lebih cepat daripada skenario 1 b.

2 Tabel 33. Perubahan Aktivitas Optimal (ha) di Wilayah Sub-Sub DAS Bango Karena Perubahan Harga Komoditas Tanaman Kacang Tanah Dan Sayuran Skenario 1 a Skenario 1 b Tahun Sawah I Tegal I Tegal II Sawah I Tegal I Tegal II Pd-Pd-Sy Jg-Jg-Sy Tebu Pd-Jg-Kc Tnh Tebu Pd-Pd-Sy Jg-Jg-Sy Ken-Wort Tebu Pd-Jg-Kc.Tnh Tebu Sumber: Olahan data Keterangan: Skenario 1 a : didasarkan perubahan harga data primer Skenario 1 b : didasarkan perubahan harga angka hipotetis

3 Paket pola tanam Pd Pd Sy tetap merupakan aktivitas optimal pada lahan sawah kemiringan I (0 15%) meskipun harga kubis menurun (Tabl 33 hingga 35). Kondisi yang sama juga terjadi pada lahan sawah kemiringan II ( 15%) di Sub-sub DAS Sumber Brantas (Tabel 38). Perubahan harga komoditas kubis, kentang dan wortel menyebabkan pergeseran keputusan aktivitas optimal pada lahan tegal kemiringan I. Keputusan aktivitas optimal pada model dasar dari tegal kemiringan I adalah Kentang-Wortel; sedangkan pada skenario 1 a adalah paket Jg-Jg-Sy dan tebu. Pada lahan tegal kemiringan I dengan skenario 1 a terjadi pergeseran paket pola tanam optimal pada tahun 2017; sedangkan pada skenario 1 b terjadi pergeseran dua kali yaitu pada tahun 2004 dan Dari keseluruhan Sub-sub DAS terdapat fenomena bahwa pergeseran yang terjadi pada lahan tegal kemiringan I adalah dari pola tanam dengan potensi erosi tinggi ke rendah, kecuali Sub-sub DAS Sumber Brantas. Sementara itu, pergeseran aktivitas optimal yang terjadi pada lahan tegal kemiringan II ( 15%) relatif bervariasi menurut Sub-sub DAS. Perubahan harga kacang tanah menyebabkan pergeseran aktivitas optimal pada Sub-sub DAS Bango; yakni dari Pd-Jg-Kacang tanah menjadi tebu (Tabel 33). Pada lahan tegal kemiringan II dengan skenario 1 a terjadi pergeseran pola tanam optimal mulai tahun 2006, sedangkan pada skenario 1 b terjadi lebih lambat, yakni tahun Potensi erosi pola tanam Pd-Jg-Kacang tanah (81.70 ton/ha/th) relatif lebih besar daripada tebu (16.10 ton/ha/th). Pergeseran aktivitas optimal pada lahan tegal kemiringan II yang dikarenakan perubahan harga kubis terjadi pada Sub-sub DAS Lesti dan Metro; yaitu dari paket Jg-Jg-Sy menjadi tebu (Tabel 35). Apabila ditinjau dari potensi erosi, pergeseran aktivitas optimal yang terjadi pada lahan tegal kemiringan II di wilayah Lesti dan Metro tersebut mempunyai

4 Tabel 34. Perubahan Aktivitas Optimal (ha) di Wilayah Sub-Sub DAS Sumber Brantas Karena Perubahan Harga Komoditas Tanaman Kacang Tanah Dan Sayuran Skenario 1 a Skenario 1 b Tahun Sawah I Sawah II Tegal I Tegal II Sawah I Sawah II Tegal I Tegal II Pd-Pd-Sy Pd-Pd-Sy Jg-Jg-Sy Tebu Apel Pd-Pd-Sy Pd-Pd-Sy Jg-Jg-Sy Ken-Wort Tebu Apel Sumber: Olahan data Keterangan: Skenario 1 a : didasarkan perubahan harga data primer Skenario 1 b : didasarkan perubahan harga angka hipotetis

5 kecenderungan yang berlawanan dengan kondisi yang terjadi pada lahan tegal kemiringan I. Pada lahan tegal kemiringan I terjadi pergeseran pola tanam optimal dari Padi Jg Kacang Tanah menjadi tebu, yaitu menunjukkan adanya pergeseran yang mengarah pada pola tanam erosi rendah. Pada tegal kemiringan II terjadi pergeseran dari pola tanam Jg-Jg-Sy menjadi tebu yang mencerminkan terjadi pergeseran yang menuju pada pola tanam dengan erosi tinggi. Potensi erosi paket pola tanam Jg-Jg-Sy di wilayah Lesti dan Metro masing-masing adalah 9.60 dan ton/ha/th; sedangkan pada tanaman tebu sebesar dan ton/ha/th. Dari fenomena variasi potensi erosi pola tanam yang menjadi aktivitas optimal tersebut, maka perlu dicermati beberapa variabel yang menjadi dasar keputusan pergeseran aktivitas optimal selama horizon waktu. Dengan merujuk fungsi tujuan DTA pada persamaan (6.1); keputusan pergeseran aktivitas optimal didasarkan pada manfaat bersih atau pendapatan setiap periode dari aktivitas paket pola tanam. Melalui transmisi penerimaan (manfaat kotor), perubahan harga komoditas akan mempengaruhi pendapatan. Pada harga komoditas yang konstan selama horizon waktu, dinamika penerimaan setiap periode hanya dipengaruhi oleh ketebalan lapisan tanah (soil depth atau SD). Apabila harga berubah dan biaya konstan, maka dinamika pendapatan dipengaruhi oleh SD dan perubahan harga komoditas. Penurunan pendapatan setiap periode dari paket pola tanam tanpa komoditas kacang tanah, kubis, kentang dan wortel hanya disebabkan oleh ekstrasi ketebalan lapisan tanah atau kumulatif tanah yang hilang (cummulative soil loss atau CSL). Dinamika pendapatan dalam bentuk nominal dikarenakan semakin menipisnya SD; sedangkan PV pendapatan ditentukan oleh perubahan SD dan tingkat bunga.

6 Tabel 35. Perubahan Aktivitas Optimal (ha) di Wilayah Sub-Sub DAS Metro Karena Perubahan Harga Komoditas Tanaman Kacang Tanah dan Sayuran Skenario 1 a Skenario 1 b Tahun Sawah I Sawah II Tegal I Tegal II Sawah I Sawah II Tegal I Tegal II Pd-Pd-Sy Jeruk Jg-Jg-Sy Tebu Jg-Jg-Sy Tebu Pd-Pd-Sy Jeruk Jg-Jg-Sy Tebu Jg-Jg-Sy Tebu (Ha) Sumber: Olahan data Keterangan: Skenario 1 a : didasarkan perubahan harga data primer Skenario 1 b : didasarkan perubahan harga angka hipotetis

7 Paket pola tanam Pd-Pd-Sy tetap dipertahankan sebagai aktivitas pola tanam optimal pada lahan sawah kemiringan I (1 15%) karena mempunyai pendapatan per hektar setiap periode yang relatif paling dominan diantara pola tanam yang lain (Tabel 36). Walaupun nilai nominal maupun PV pendapatan pola tanam Pd-Pd-Sy pada tahun 2017 (Rp /ha) relatif lebih kecil daripada paket Pd-Pd-Pd (Rp /ha), namun keputusan optimal tidak berubah karena pendapatan pada awal periode jauh lebih besar. Antara tahun 2017 hingga 2019 terdapat perbedaan pendapatan dari kedua paket pola tanam tersebut adalah Rp /ha hingga Rp /ha. Tabel 36. Pendapatan (ribu Rp/ha) Berbagai Paket Pola Tanam Lahan Sawah Kemiringan I Wilayah Sub-Sub DAS Bango pada Harga Skenario 1 a dan Biaya Konstan dengan Tingkat Bunga (r) 10% Tahun Pd-Pd-Pd Pd-Pd-Jg Pd-Pd-Sy Tebu Nominal PV Nominal PV Nominal PV Nominal PV Sumber: Olahan data Keterangan: PV = Present Value Pergeseran aktivitas optimal pada lahan tegal kemiringan II ( 15%) dari pola tanam Pd-Jg-Kacang Tanah menjadi paket tebu, karena (Tabel 37): (1) pada tahun 2005 hingga 2008 pendapatan tebu relatif sama dengan paket Pd- Jg-Kacang Tanah, (2) setelah tahun 2008 pendapatan tebu relatif lebih besar dan

8 konstan pada setiap periode dan (3) penurunan pendapatan antar periode dari pola tanam pengganti relatif lebih kecil. Penurunan pendapatan pola tanam Pd- Jg-Kacang Tanah dari tahun 2006 hingga 2007 sebesar Rp /ha; sedangkan pola tanam tebu sebesar Rp 550/ha. Adapun penurunan pendapatan dari tahun 2018 ke 2019 pada masing-masing pola tanam tersebut sebesar Rp /ha dan Rp 590/ha. Disparitas atau perbedaan perubahan pendapatan antar tahun dari kedua paket pola tanam tersebut relatif besar. Tabel 37. Pendapatan (ribu Rp/ha) Berbagai Paket Pola Tanam Lahan Tegal Kemiringan II Wilayah Sub-Sub DAS Bango pada Harga Skenario 1 a dan Biaya Konstan dengan Tingkat Bunga (r) 10% Tahun Pd-Jg-Kc. Tnh Tebu Nominal PV Nominal PV Sumber: Olahan data Keterangan: PV = Present Value Sebagaimana terdapat pada Tabel 14 bahwa aktivitas optimal lahan tegal kemiringan I (0 15%) pada skenario dasar adalah pola tanam Kentang-Wortel. Namun setelah terjadi penurunan harga komoditas kentang, wortel serta kubis, maka terjadi perubahan keputusan aktivitas optimal (Tabel 33-35). Paket pola tanam Kentang-Wortel dipilih sebagai aktivitas optimal pada skenario dasar karena mempunyai pendapatan yang paling dominan sepanjang horizon waktu.

9 Pada saat harga kentang dan wortel turun, pendapatan Kentang-Wortel masih tetap dominan pada beberapa periode awal horizon waktu, namun relatif lebih cepat mendatangkan pendapatan negatif (Tabel 38); sehingga terjadi pergeseran aktivitas pola tanam optimal. Tabel 38. Pendapatan (ribu Rp/ha) Berbagai Paket Pola Tanam Lahan Tegal Kemiringan I Wilayah Sub-Sub DAS Bango pada Harga Skenario 1 a dan Biaya Konstan dengan Tingkat Bunga (r) 10% Tahun Jg-Jg-Sy Pd-Jg-Kc. Tnh Kentang-Wortel Tebu Nominal PV Nominal PV Nominal PV Nominal PV Sumber: Olahan data Keterangan: PV = Present Value Pada Tabel 38 tampak bahwa pendapatan negatif paket Kentang-Wortel terjadi enam periode relatif lebih cepat daripada paket Jg-Jg-Sy. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa meskipun manfaat bersih pola tanam Jg-Jg-Sy pada awal periode relatif jauh lebih kecil daripada paket pola tanam Kentang-Wortel, namun dalam jangka panjang relatif lebih menjanjikan karena perubahan pendapatan tidak terlalu drastis. Pendapatan negatif terjadi karena penerimaan menurun, sementara biaya pada setiap periode adalah konstan. Tingkat erosi pola tanam Kentang-Wortel dan Jg-Jg-Sy relatif seimbang (Tabel 15), namun penurunan harga kentang dan wortel menyebabkan penurunan penerimaan pada paket pola tanam yang digantikan (Kentang-Wortel) relatif lebih besar daripada paket pola

10 tanam pengganti (Jg-Jg-Sy). Kondisi tersebut menunjukkan bahwa penurunan penerimaan lebih dominan dikarenakan pengaruh penurunan harga, dan SL tidak siknifikan dalam mempengaruhi perubahan produktivitas. Pergeseran aktivitas optimal dari pola tanam Jg-Jg-Sy menjadi tebu terjadi pada saat PV pendapatan paket pola tanam yang digantikan adalah negatif. Paket monokultur tebu dipilih sebagai pola tanam pengganti karena manfaat bersih yang dihasilkan pada akhir horizon waktu yang relatif paling besar. Walaupun pendapatan pola tanam Pd-Jg-Kacang Tanah pada awal horizon waktu relatif lebih besar daripada paket tebu, namun pada akhir horizon waktu terjadi kondisi yang sebaliknya. Kecenderungan meninggalkan pola tanam yang menghasilkan pendapatan negatif tersebut di atas selaras dengan hasil kajian Carson (1987) dalam Barbier (1990) tentang pengambilan keputusan di tingkat skala mikro atau rumah tangga produsen di daerah lahan kering Wilayah Malang Selatan. Disebutkan bahwa petani akan membuat keputusan rasional untuk meninggalkan usahatani jika keuntungan atau pendapatan pola tanam jagung dan ketela pohon jatuh sangat rendah. Mereka menuju ke daerah perkotaan sebagai tenaga kerja buruh. Dari berbagai kecenderungan yang terdapat pada Tabel 36 hingga 38 tersebut, dapat disarikan bahwa penentuan perubahan aktivitas optimal didasarkan pada: 1. Tingkat pendapatan per unit lahan pada awal dan setiap periode. 2. Jumlah periode (tahun) saat kondisi tingkat pendapatan bernilai negatif. 3. Pergeseran terjadi setelah manfaat bersih negatif. 4. Perubahan tingkat pendapatan per ha antar periode yang relatif kecil.

11 Pada kesempatan ini perlu disampaikan pengalaman dalam merumuskan skenario perubahan harga komoditas. Pada awalnya, skenario perubahan harga dilakukan pada keseluruhan komoditas yang membentuk paket pola tanam yang dipertimbangkan dalam model optimasi. Namun hasil yang diperoleh adalah bahwa skenario perubahan harga komoditas tidak mengubah keputusan aktivitas optimal. Kondisi tersebut seperti penjelasan Burt (1981), bahwa kenaikan yang proporsional seluruh harga dan biaya akan tidak berdampak pada alokasi optimal intertemporal dari sumberdaya lahan. Perubahan harga komoditas mempunyai pengaruh terhadap besaran harga bayangan ketebalan lapisan tanah atau UCSE (Tabel 39). Penurunan harga kubis (skenario 1) menyebabkan UCSE dari pola tanam Pd-Pd-Sy pada lahan sawah kemiringan I semakin kecil. Perbedaan proporsi perubahan harga komoditas tidak menyebabkan perbedaan UCSE pada lahan tegal kemiringan I, namun pada lahan tegal kemiringan II menyebabkan UCSE mempunyai nilai beragam. Besarnya UCSE pola tanam Jg-Jg-Sy lahan tegal kemiringan I pada skenario 1 a sama dengan skenario 1 b ; demikian juga pada pola tanam optimal tebu. Hasil pendugaan UCSE pola tanam Pd-Jg-KcTanah lahan tegal kemiringan II dari skenario 1 b tampak lebih besar daripada skenario 1 a ; namun pada pola tanam tebu tidak terjadi perbedaan.

12 Tabel 39. Pendugaan Harga Bayangan Ketebalan Lapisan Tanah Berbagai Pola Tanam Optimal Sub-Sub DAS Bango Menurut Fungsi Lahan dan Skenario Perubahan Harga Komoditas Terpilih (ribu Rp/cm/ha) Sawah I Tegal I Tegal II Tahun Dasar Skenario 1 a Skenario 1 b Dasar Skenario 1 a Skenario 1 b Dasar Skenario 1 a Skenario 1 b Pd-Pd-Sy Pd-Pd-Sy Pd-Pd-Sy Kn-Wrl Jg-Jg-Sy Tebu Jg-Jg-Sy Tebu Pg-Jg-Kc Tnh Pg-Jg-Kc Tnh Tebu Pg-Jg-Kc Tnh Tebu Sumber: Olahan data Keterangan: Skenario 1 a : didasarkan perubahan harga data primer Skenario 1 b : didasarkan perubahan harga angka hipotetis

13 Perubahan harga komoditas juga menyebabkan perbedaan perubahan UCSE ( ). Perubahan & λ 1ijk UCSE pada skenario 1 cenderung lebih besar daripada model dasar. Hal itu karena perubahan manfaaat bersih pada skenario 1 dipengaruhi oleh pengurangan SD dan harga komoditas, sedangkan pada model dasar hanya dipengaruhi oleh pengurangan SD. Sementara itu, perubahan harga komoditas tidak menyebabkan perubahan besaran biaya off-site erosi (Off-site Cost of Erosin atau OFCE) maupun volume outflow waduk (Wo l ). Pada persamaan (6.11b) dan (6.11c) tampak jelas bahwa besarnya pendugaan OFCE tidak dipengaruhi oleh harga komoditas, namun dipengaruhi oleh harga air waduk untuk berbagai kegunaan. Perubahan harga komoditas di wilayah sub-sistem hulu waduk tidak mengubah debit outflow optimal, namun hanya mempengaruhi perubahan volume stok air dan sedimen. Hal tersebut karena besarnya debit outflow hanya dipengaruhi aspek fisik sebagaimana telah diuraikan pada sub-bab 7.3. Dampak perubahan harga komoditas terhadap volume stok air dan sedimen dalam waduk melalui perubahan volume erosi potensial karena perubahan aktivitas pola tanam. Tabel 40. Perubahan Volume Optimal Waduk Sengguruh (juta m 3 ) Karena Perubahan Harga Komoditas Tanaman Kc Tanah dan Sayuran Base Skenario 1 a Skenario 1 b Tahun Vsa 1 Vss 1 Vks 1 Vsa 1 Vss 1 Vks 1 Vsa 1 Vss 1 Vks

14 Sumber: Olahan data Keterangan: Vsa 1 = volume stok air Waduk Sengguruh Vss 1 = volume stok sedimen Waduk Sengguruh Vks 1 = volume sedimen yang dikeruk Waduk Sengguruh Volume sedimen yang dikeruk dari Waduk Sengguruh (Vks 1 ) pada skenario 1 relatif lebih kecil bila dibandingkan dengan model dasar (Tabel 40); yakni berkisar antara 10 hingga 20 ribu m 3. Pada biaya pengerukan sedimen sebesar Rp /m 3, maka penurunan volume tersebut dapat menghemat biaya pengerukan antara Rp sampai dengan Rp Apabila didasarkan pada biaya kesempatan (OFCE) Waduk Sengguruh sebesar Rp /m 3 (Tabel 30), maka biaya sosial yang dapat dihemat pada setiap periode adalah berkisar antara Rp hingga Rp Perubahan pola tanam optimal di wilayah sub-sistem hulu dari skenario 1 juga berdampak pada pengisian tampungan mati Waduk Sutami (Vss 2 ) relatif lebih lambat. Pada akhir horizon waktu (tahun 2020) volume tampungan mati yang belum terisi (Sa 2 b) pada skenario 1 relatif lebih kecil daripada model dasar (Tabel 41). Perbedaan volume yang terjadi berkisar antara 0.22 hingga 0.23 juta m 3 ; atau setara dengan Rp juta hingga Rp juta bila OFCE Waduk Sutami sebesar Rp 97.90/m 3 (Tabel 31). Tabel 41. Perubahan Volume Optimal (juta m 3 ) Waduk Sutami Karena Perubahan Harga Komoditas Tanaman Kc Tanah dan Sayuran Tahun Base Skenario 1 a Skenario 1 b Vsa 2 Vss 2 Ss 2 b Vsa 2 Vss 2 Vsa 2 b Vsa 2 Vss 2 Vsa 2 b

15 Sumber: Olahan data Keterangan: Vsa 1 = volume stok air Waduk Sengguruh Vss 1 = volume stok sedimen Waduk Sengguruh Vks 1 = volume sedimen yang dikeruk Waduk Sengguruh 9.2. Perubahan Tingkat Bunga Penurunan tingkat bunga dari 10% menjadi 5% tidak mempengaruhi perubahan keputusan aktivitas optimal baik pada sub-sistem hulu waduk maupun sub-sistem ekologi bendungan-waduk. Dari perspektif ekonomi sumberdaya secara umum, tingkat bunga mempengaruhi kuantitas ekstrasi. Keputusan ekstrasi sumberdaya alam tergolong keputusan suatu transfer penggunaan dari periode waktu berikutnya ke periode sekarang yang mecerminkan karakteristik keputusan investasi, dimana tingkat bunga sangat berperan (Randall, 1981). Secara eksplisit Pearce dan Turner (1990) menjelaskan bahwa salah satu dari beberapa parameter yang mempengaruhi harga dan kuantitas optimal intertemporal adalah tingkat bunga. Perubahan tingkat bunga tidak merubah aktivitas optimal paket pola tanam dan debit outflow waduk. Perubahan tingkat bunga hanya berpengaruh pada besarnya UCSE dan OFCE sebagaimana terdapat pada Tabel 42 dan Tabel 43. Penurunan tingkat bunga dari 10% menjadi 5% menyebabkan UCSE dari skenario 2 relatif lebih besar daripada UCSE pada model dasar. Fenomena tersebut sejalan dengan hasil kajian Walker (1982) dan Van Kooten et al. (1989); diuraikan bahwa hubungan antara tingkat diskonto dan variabel waktu (t) dengan

16 besarnya UCSE menunjukkan semakin tinggi tingkat diskonto, PV UCSE per hektar semakin kecil. Pada Tabel 42 tampak bahwa besarnya UCSE pola tanam Pd-Pd-Sy pada lahan sawah kemiringan I hampir sama dengan sawah kemiringan II. Disamping itu, UCSE tertinggi terjadi pada pola tanam Kentang-Wortel lahan tegal kemiringan I dan terendah pada pola tanam apel lahan tegal kemiringan II.

17 Tabel 42. Pendugaan Harga Bayangan Ketebalan Lapisan Tanah Berbagai Pola Tanam Optimal Sub-Sub DAS Sumber Brantas Menurut Fungsi Lahan dan Skenario Perubahan Tingkat Bunga dan Pengurangan Lahan Hutan Produksi (ribu/rp/cm/ha) Sawah I Sawah II Tegal I Tegal II Tahun Dasar Skenario 2 Skenario 3 Dasar Skenario 2 Skenario 3 Dasar Skenario 2 Skenario 3 Dasar Skenario 2 Skenario 3 Pd-Pd-Sy Pd-Pd-Sy Pd-Pd-Sy Pd-Pd-Sy Pd-Pd-Sy Pd-Pd-Sy Kn-Wrl Kn-Wrl Kn-Wrl Apel Apel Apel Sumber: Olahan data Keterangan: Skenario 2: perubahan tingkat bunga (dari 10% menjadi 5%); Skenario 3: perubahan luas areal lahan hutan produksi menjadi hutan penyangga)

18 Pengaruh perubahan tingkat bunga terhadap UCSE menurut periode tampak lebih jelas disajikan secara grafik sebagaimana yang terdapat pada Gambar 14. Pada awal horizon waktu, disparitas UCSE antara skenario 2 dan model dasar relatif tinggi; selanjutnya kedua kurva hampir berhimpit pada akhir horizon waktu. Penurunan tingkat bunga menyebabkan disparitas UCSE antar skenario semakin menurun Harga bayangan Soil Depth (UCSE) (ribu Rp cm/ha) Skenario 2 (r =5%) Dasar (r =10%) Periode (Tahun) Gambar 14. Pengaruh Perubahan Tingkat Bunga terhadap Nilai Nominal Harga Bayangan Ketebalan Lapisan Tanah dari Pola Tanam Pd-Pd-Sy pada Lahan Sawah Kemiringan II Wilayah Sub-Sub DAS Sumber Brantas Sementara itu, penurunan tingkat bunga juga menyebabkan peningkatan nilai nominal maupun PV dari OFCE. Yang menarik pada Tabel 43 adalah nilai nominal OFCE pada model dasar konstan, namun pada skenario 2 nilai tersebut bervariasi. Pendugaan PV OFCE dari skenario 2 tampak semakin menurun antar waktu, dan terjadi fenomena yang berlawanan pada nilai nominalnya. Disadari bahwa peneliti belum bisa memberikan alasan mengapa hal tersebut terjadi. Dengan memetakan hasil pendugaan yang terdapat pada Tabel 43

19 didapatkan kurva biaya kesempatan air yang tertahan dalam waduk (OFCE) seperti yang terdapat pada Gambar 15. Tabel 43. Perubahan Biaya Off-Site Erosi (Rp/m 3 ) Karena Perubahan Tingkat Bunga Sengguruh Sutami Tahun Dasar Skenario 2 Dasar Skenario 2 PV Nominal PV Nominal PV Nominal PV Nominal Sumber: Olahan data Keterangan: Dasar : tingkat bunga 10% Skenario 2 : tingkat bunga 5% PV : present value Penurunan tingkat bunga menyebabkan disparitas OFCE antara skenario 2 dan model dasar semakin meningkat antar waktu (Gambar 15). Disparitas pada awal horizon waktu relatif lebih kecil daripada akhir, baik pada nilai nominal maupun nilai sekarang. Dari skenario 2 juga didapatkan fenomena bahwa perubahan tingkat bunga tidak merubah volume air yang tersimpan (Vsa) maupun volume sedimen yang tertahan (Vss) baik dalam Waduk Sengguruh (Tabel 44) maupun Waduk Sutami (Tabel 45). Disamping itu, volume sedimen yang dikeruk (Vks 1 ) juga tidak mengalami perubahan. Perubahan tingkat bunga tidak berpengaruh pada perubahan keputusan aktivitas optimal, dalam pengertian tidak terjadi perubahan

20 luas lahan dan pola tanam optimal, sehingga volume sedimen potensial yang terangkut masuk ke waduk tidak berubah Biaya off-site erosi (Rp/m 3 ) SG Dasar (r = 10%) SG Skenario 2 (r = 5%) ST Dasar (r = 10%) ST Skenario 2 (r = 5%) Periode (Tahun) Gambar 15. Pengaruh Perubahan Tingkat Bunga Terhadap Biaya Off-Site Erosi pada Waduk Sengguruh dan Sutami 9.3. Perubahan Luas Lahan Hutan Produksi Skenario aspek teknis ini dimaksudkan untuk mendapatkan gambaran pengaruh pengembalian hutan dengan kemiringan 25% dari lahan untuk produksi menjadi fungsi kawasan penyangga. Pada skenario ini, lahan hutan produksi pada kemiringan I (0 15%) dan kemiringan 15 25% tetap dipertahankan sebagai lahan produksi dengan pola tanam tumpangsari tanaman pangan dan kayu-kayuan. Adapun luas areal yang dikembalikan sesuai fungsi kawasan pada Sub-sub DAS Bango seluas hektar; yaitu pada kemiringan 25-40%. Pada Sub-sub DAS Sumber Brantas dan Amprong terdapat pengembalian fungsi

21 lahan pada dua klasifikasi kemiringan, yakni kemiringan 25-40% dan 40%. Total luas pengembalian alih fungsi kawasan di Sumber Brantas dan Amprong masing-masing adalah ha dan ha; sedangkan pada Lesti dan Metro seluas ha dan 165 ha. Pengembalian fungsi kawasan tersebut pada prinsipnya tidak mengubah total ketersediaan luas lahan non-budidaya intensif, namun yang berubah adalah potensi erosi yang dihasilkan. Oleh karena itu, skenario 3 secara langsung berpengaruh pada volume sedimen yang masuk ke dalam waduk. Tingkat erosi lahan hutan dengan fungsi kawasan penyangga relatif lebih kecil daripada hutan produksi, sehingga volume sedimen yang yang dikeruk dari Waduk Sengguruh (Vks 1 ) pada skenario 3 lebih kecil daripada model dasar (Tabel 44). Dengan demikian, pengembalian fungsi kawasan penyangga mampu menghemat biaya pengerukan setiap periode sebesar Rp sebagaimana yang terjadi pada skenario 1. Tabel 44. Perubahan Volume Optimal (juta m 3 ) Waduk Sengguruh Karena Perubahan Tingkat Bunga dan Pengurangan Lahan Hutan Produksi Base Skenario 2 Skenario 3 Tahun Vsa 1 Vss 1 Vks 1 Vsa 1 Vss 1 Vks 1 Vsa 1 Vss 1 Vks

22 Sumber: Olahan data Keterangan: VSA 1 = volume stok air Waduk Sengguruh VSS 1 = volume stok sedimen Waduk Sengguruh VKS 1 = volume sedimen yang dikeruk Waduk Sengguruh Volume air yang tersimpan pada Waduk Sengguruh pada periode 2004 hingga 2007 mengalami peningkatan sebanyak 200 hingga 700 ribu m 3. Volume tersebut secara nominal sebesar Rp 21 juta hingga Rp 75 juta pada saat OFCE Waduk Sengguruh sebesar Rp /m 3. Dengan pengembalian fungsi kawasan penyangga dengan kemiringan 25% (skenario 3) dapat menambah volume air yang tertahan dalam Waduk Sengguruh sebesar 7 hingga 35 % (olahan dari Tabel 44). Tabel 45. Perubahan Volume Optimal (juta m 3 ) Waduk Sutami Karena Perubahan Tingkat Bunga dan Pengurangan Lahan Hutan Produksi Base Skenario 2 Skenario 3 Tahun VSS2 VSA2 SA2B VSS2 VSA2 VSA2B VSS2 VSA2 SA2B Sumber: Olahan data Keterangan: VSA 2 = volume stok air Waduk Sutami VSS 2 = volume tampungan mati yang telah terisi Waduk Sutami SA 2 B = volume tampungan mati yang belum terisi Waduk Sutami Dari hasil pemecahan optimasi dari skenario 3 tidak terdapat perubahan keputusan debit outflow optimal pada sub-sistem ekologi bendungan-waduk bila dibandingkan dengan model dasar. Hal itu karena luas areal dan debit inflow

23 tidak mengalami perubahan. Pada skenario 3 menjadikan volume air yang tersimpan dalam Waduk Sutami (Vsa 2 ) mengalami peningkatan dan volume sedimen yang tertahan (Vss2) menjadi lebih kecil (Tabel 45). Rata-rata tambahan volume air yang tersimpan dalam Waduk Sutami sebesar 260 ribu m 3 setiap tahun; atau setara dengan nilai nominal sebesar Rp pada saat OFCE Waduk Sutami sebesar Rp 97.90/m 3 (Tabel 31). Dengan mengurangkan antara volume air tersimpan (Vsa 2 ) optimasi dinamik skenario 3 dan model dasar didapatkan angka tambahan volume air tersimpan dengan kisaran 29 hingga 490 ribu m 3 pada setiap periode (tahun) Ikhtisar Perubahan harga komoditas tertentu (kacang tanah dan sayuran) mempengaruhi perubahan keputusan aktivitas pola tanam optimal pada subsistem hulu waduk, namun tidak menyebabkan perubahan kuantitas debit outflow optimal pada sub-sistem ekologi bendungan-waduk. Beberapa kondisi lain yang terjadi pada skenario perubahan harga bila dibandingkan dengan model dasar adalah: 1. Terjadi pergeseran (switching) paket pola tanam optimal pada lahan tegal. 2. Luas lahan yang tersedia dioptimalkan secara keseluruhan baik pada paket pola tanam yang digantikan maupun pengganti. 3. Terjadi perubahan besaran harga bayangan ketebalan lapisan tanah (UCSE), namun pada biaya off-site erosi (OFCE) tidak terjadi perubahan. 4. Terjadi perubahan volume stok air, sedimen tertahan dan sedimen yang dikeruk. Pergeseran hanya terjadi pada paket pola tanam yang dibentuk oleh komoditas yang mengalami perubahan harga dengan potensi erosi yang relatif lebih besar. Penurunan harga kubis tidak mengubah keputusan aktivitas optimal

24 pada lahan sawah; sedangkan pada fungsi lahan tegal terjadi keadaan yang sebaliknya. Melalui transmisi penerimaan (manfaat kotor), perubahan harga komoditas dan berkurangnya SD secara bersama-sama mempengaruhi perubahan pendapatan. Pada kondisi harga berubah dan biaya konstan, maka dinamika pendapatan setiap periode lebih dominan dipengaruhi oleh perubahan harga komoditas. Perubahan SD relatif kecil sehingga tidak siknifikan dalam mempengaruhi perubahan produktivitas. Beberapa kondisi yang melatarbelakangi perubahan maupun pergeseran aktivitas pola tanam optimal adalah: (1) tingkat pendapatan per unit lahan pada awal dan setiap periode, (2) jumlah periode (tahun) dengan kondisi tingkat pendapatan per unit lahan bernilai negatif, (3) pergeseran terjadi pada periode setelah tingkat pendapatan per unit lahan bernilai negatif, dan (4) perubahan tingkat pendapatan antar periode relatif kecil. Frekuensi terjadinya pergeseran paket pola tanam selama horizon waktu bervariasi menurut proporsi perubahan harga komoditas. Hasil analisis menunjukkan bahwa luas lahan optimal bergeser secara langsung atau tidak bertahap. Luas lahan pola tanam optimal pengganti pada periode (t+1) sama dengan luas keseluruhan lahan pola tanam optimal yang digantikan pada periode t. Dengan kata lain bahwa model perumusan optimasi dinamik Model-DTA belum bisa mengakomodasi fenomena perubahan luas lahan optimal secara bertahap sebagaimana kondisi riil di lapangan. Antara perubahan harga komoditas dan UCSE terdapat hubungan negatif. Perubahan UCSE antar periode pada skenario 1 (penurunan harga komoditas tertentu) relatif lebih besar daripada model dasar. Perbedaan terjadi karena perbedaan variabel yang mempengaruhi perubahan tingkat pendapatan per unit lahan. Perubahan tingkat pendapatan per unit lahan pada skenario 1 dipengaruhi oleh perubahan SD dan harga komoditas, sedangkan pada model dasar hanya dikarenakan oleh perubahan SD.

25 Keragaman perubahan besaran UCSE juga disebabkan oleh proporsi perubahan harga komoditas. Perbedaan proporsi perubahan harga menyebabkan perbedaan perubahan penerimaan, (Pc y( )/ S jk (t)), sehingga menimbulkan perbedaan terjadinya periode pergeseran (switching) pola tanam optimal. Kedua perbedaan perubahan tersebut, selanjutnya berpengaruh pada perbedaan besaran UCSE, λ 1ijk (t+1). Perubahan harga komoditas di wilayah sub-sistem hulu waduk tidak mempengaruhi debit outflow optimal maupun besaran OFCE. Perubahan harga komoditas hanya berpengaruh terhadap perubahan volume sedimen yang tertahan dan air yang tersimpan dala waduk; yakni melalui variabel tingkat erosi karena perubahan paket pola tanam. Pendugaan nilai kerugian yang ditimbulkan oleh peningkatan volume sedimen karena dampak tidak langsung dari perubahan harga komoditas dapat didekati dari biaya pengerukan sedimen dan biaya kesempatan air yang tersimpan dalam waduk. Perubahan tingkat bunga tidak mempengaruhi perubahan keputusan aktivitas optimal pada sub-sistem hulu maupun debit outflow. Kondisi tersebut berlawanan dengan fenomena secara umum; yakni tingkat bunga mempengaruhi kuantitas ekstrasi. Dalam perspektif ekonomi sumberdaya, keputusan ekstrasi sumberdaya alam tergolong keputusan suatu transfer penggunaan dari periode berikutnya ke periode sekarang yang mecerminkan karakteristik keputusan investasi, dimana tingkat bunga sangat berperan. Pada tataran teori, tingkat bunga mempengaruhi perubahan harga dan kuantitas optimal intertemporal. Disamping itu, dari hasil kajian peneliti sebelumnya diperoleh hasil bahwa semakin tinggi tingkat diskonto, PV dari UCSE per hektar semakin kecil.

26 Perbedaan fenomena dampak tersebut karena: (1) perubahan tingkat bunga pada hasil optimasi Model-DTA hanya akan merubah PV manfaat sosial bersih secara proporsional selama horizon waktu, dan (2) keputusan aktivitas optimal ditentukan oleh pendapatan setiap periode. Pada kondisi tersebut menjadikan perubahan tingkat bunga hanya berpengaruh pada perubahan UCSE (λ 1ijk (t+1)) maupun OFCE (λ 2 (t+1) dan λ 4 (t+1)); serta tidak mengubah aktivitas optimal. Perubahan UCSE terjadi pada semua jenis fungsi lahan dengan persentase yang beragam. Disparitas UCSE antara model dasar dengan skenario 2 (perubahan tingkat bunga) cenderung semakin menurun antar waktu; dan pada OFCE terjadi keadaan yang sebaliknya. Oleh karena perubahan tingkat bunga tidak berpengaruh terhadap perubahan keputusan paket pola tanam optimal, maka volume air yang tersimpan dan sedimen yang tertahan dalam waduk maupun sedimen yang dikeruk juga tidak mengalami perubahan. Pengembalian fungsi hutan klasifikasi kemiringan 25% dari lahan untuk produksi menjadi fungsi kawasan penyangga hanya bersifat fisik; sehingga dari skenario 3 hanya menyebabkan perubahan potensi erosi yang dihasilkan oleh total ketersediaan luas lahan non-budidaya yang tetap. Hal tersebut dapat dikatakan bahwa pengembalian fungsi kawasan penyangga secara langsung berpengaruh pada volume sedimen yang masuk ke dalam waduk. Dalam perumusan Model-DTA perubahan fisik tersebut terjadi pada kendala transisi kapasitas waduk. Keputusan kuantitas debit outflow optimal tidak berubah karena besarnya debit outflow hanya dipengaruhi oleh luas lahan optimal (X ijk ), sumbangan lahan terhadap inflow air waduk dan volume stok air dalam waduk (sub-bab 7.3).

27 Skenario perubahan variabel fisik tersebut tidak mengubah biaya off-site erosi, sehingga untuk valuasi dampak erosi terhadap sedimentasi waduk akibat dari perambahan hutan penyangga dapat didekati dari biaya pengerukan sedimen dan biaya kesempatan stok air yang tersimpan. Besarnya total biaya dihitung berdasarkan hasil pemecahan optimasi; yakni dengan mengalikan antara OFCE (Rp/m 3 ) dan disparitas volume sedimen yang dikeruk serta volume air tersimpan dalam waduk antara model dasar dan skenario 3 (pengembalian fungsi kawasan penyangga).