PENGEMBANGAN MODEL SISTEM DINAMIK UNTUK ANALISIS KETERSEDIAAN BERAS (STUDI KASUS : DIVRE JAWA TIMUR)

Transkripsi

1 PENGEMBANGAN MODEL SISTEM DINAMIK UNTUK ANALISIS KETERSEDIAAN BERAS (STUDI KASUS : DIVRE JAWA TIMUR) Diajeng Permata Inggar Jati ( ) Pembimbing : Erma Suryani, S.T., M.T., Ph.D.

2 Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ketersediaan beras di Jawa Timur baik beras miskin (raskin) maupun beras umum yang beredar di pasaran dengan menggunakan pembagian wilayah dari Bulog Divre Jatim yaitu 13 Sub Divre). Ketersediaan beras di dalam penelitian ini ditandai dengan rasio pemenuhan beras umum dan raskin. Pemilihan pendekatan sistem dinamik didasarkan pada pertimbangan bahwa hubungan faktor-faktor yang mempengaruhi ketersediaan beras bersifat non-linier. Hasilnya adalah sebuah model sistem dinamik ketersediaan beras pada Divre Jawa Timur beserta skenario kebijakan untuk meningkatkan ketersediaan beras di Sub Divre yang mengalami defisit yaitu Sub Divre 1, 7 dan 12. Kata Kunci: Sistem Dinamik, Ketersediaan Beras

3 Rumusan Masalah Permasalahan yang dihadapi dalam tugas akhir ini antara lain: 1. Bagaimana menganalisis ketersediaan pasokan dalam memenuhi permintaan beras miskin (raskin) dan beras umum pada Divre Jawa Timur. 2. Bagaimana meningkatkan rasio pemenuhan gabungan antara beras umum dan beras miskin (raskin) dari masing-masing Sub Divre yang mengalami defisit/kekurangan melalui pembuatan skenario kebijakan.

4 Batasan Masalah Batasan masalah dalam pengerjaan Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut: 1. Bagian yang diselesaikan dengan sistem dinamik adalah sebatas analisis ketersediaan beras dengan melihat rasio pemenuhan gabungan antara beras umum dan beras miskin (raskin) pada masing-masing Sub Divre di dalam Divre Jawa Timur. 2. Kualitas beras diasumsikan homogen dan pengadaan raskin diasumsikan tidak ada tambahan dari programprogram seperti on farm dan OP. 3. Variabel Impor beras dari luar daerah dan ekspor beras ke luar daerah tidak diikutsertakan.

5 Tujuan Tugas Akhir Tujuan tugas akhir adalah sebagai berikut: 1. Mengembangkan model sistem dinamik untuk menganalisa ketersediaan beras pada Divre Jawa Timur dalam mencukupi kebutuhan tanpa mengimpor dari luar daerah. 2. Membuat skenario kebijakan untuk meningkatkan gabungan antara beras umum dan beras miskin (raskin) pada Sub Divre yang kekurangan/defisit tanpa mengimpor dari luar daerah.

6 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produktivitas Tanaman Padi a) Curah hujan Curah hujan yang baik untuk padi adalah 200mm per bulan atau mm per tahun ( Dinas Pertanian Jawa Timur,2010) Jika terlalu rendah akan mengurangi kesuburan tanaman, sedangkan jika terlalu tinggi akan mengakibatkan banjir. b) Luas puso Deptan mengklasifikasikan wabah Organisme Penganggu Tanaman Pangan (OPT) menjadi aman, potensial, sporadik, dan endemik. Untuk tanaman pangan padi, OPT utama yang dapat menurunkan produktivitas padi bahkan dapat mengakibatkan puso atau gagal panen adalah tikus, penggerek batang, dan wereng batang coklat. Diantara ketiga OPT tersebut yang paling berbahaya dan sulit dibasmi adalah wereng batang cokelat

7 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produktivitas Tanaman Padi (lanjutan...) c) Pupuk Urea Pemerintah memberikan subsisi untuk beberapa jenis pupuk kimia yaitu : urea, superphos, KCL, Phonska, ZA. Dari keempat pupuk tersebut, pupuk yang paling banyak dibeli petani dan dosis rekomendasinya paling tinggi untuk tanamapn padi adalah pupuk urea, sehingga di dalam Tugas Akhir ini hanya dipilih pupuk urea saja untuk dimasukkan ke dalam variabel. Dosis rekomendasi urea untuk tanaman padi adalah 200 kg. Pemerintah menghitung kebutuhan pupuk dengan rumus luas panen kabupaten/kota tertentu dikali dengan dosis rekomendasi. Efek dari pemberian subsidi pupuk berbeda-beda di masing-masing daerah.

8 Tugas Bulog Sumber : Workshop Bulog (2012),Surabaya

9 Tugas Bulog (lanjutan..) Sumber : Workshop Bulog (2012),Surabaya

10 Perbandingan Perkem-bangan bangan HA dan HPP (untuk GKP) Sumber : Direktorat Jenderal Pengolahan dan Pemasaran Hasil Pertanian. (2013). Perkembangan Harga Beberapa Komoditi Pertanian

11 Persebaran Hasil Produksi Menurut Bulog Jawa Timur dan Hasil Workshop Bulog: 30 % disimpan petani 5%-15% diserap Bulog Sisanya dijual ke pasar

12 Tahapan Pengerjaan 1. Studi Literatur 2. Identifikasi Masalah 3. Pengumpulan Data 4. Pembuatan Causal Loop Diagram 5. Penentuan parameter dan perumusan, termasuk dengan analisis regresi (untuk produktivitas) 6. Verifikasi dan Validasi

13 Tahapan Pengerjaan (lanjutan..) 8. Pembutan Skenario dan Analisis Hasil serta kesimpulan 9. Penyusunan Buku Tugas Akhir

14 Causal Loop Diagram rata-rata curah hujan kab 1 subsidi pupuk kab 1 produktivitas kab 1 luas puso kab 1 rata-rata curah hujan kab n subsidi pupuk kab n produktivitas kab n luas puso kab n rasio pemenuhan BARU RASKIN JATIM permintaan RASKIN JATIM intensifikasi supply baru beras umum divre1 rasio pemenuhan BARU beras umum sub divre1 produksi padi yang baru kab1 skenario distribusi beras umum antar sub divre ekstensi fikasi supply baru raskin sub divre 1 rasio pemenuhan BARU RASKIN sub divre 1 Pembukaan sawah padi kab 1 - Luas sawah padi - alih fungsi sawah Pembukaan sawah Luas sawah padi kab 1 kab n - padi kab 1 padi kab n - - Luas panen padi kab n Luas panen padi kab 1 lack of supply kabupaten 1 rasio pemenuhan BARU beras umum JATIM permintaan beras umum JATIM skenario distribusi raskin antar sub divre rasio pemenuhan beras umum JATIM impor JATIM produksi padi kab 1 persediaan raskin BULOG DIVRE JATIM rasio pemenuhan beras umum SUB DIVRE 1 permintaan beras umum sub divre 1 kebutuhan beras per kapita lack of supply kab n beras di pasar umum sub divre 1 persediaan beras BULOG sub divre1 rasio pemenuhan RASKIN SUB DIVRE1 permintaan RASKIN SUB DIVRE 1 produksi padi kab n RTS SUB DIVRE 1 alih fungsi sawah padi kab n kebijakan pengadaan BULOG sub divre 1 - % penjualan petani ke Bulog selisih HPP dibanding HA rasio pemenuhan RASKIN JATIM suplly beras umum JATIM Laju Kelahiran 1 Laju Kelahiran n - - Populasi Kabupaten 1 Populasi Kabupaten n - - Laju Kematian 1 Laju Kematian n - Laju Kelahiran 1 0 Laju Kelahiran n 0 Populasi Kabupaten 1 0 Populasi Kabupaten n Laju Kematian 1 0 Laju Kematian n 0

15 Model dan Implementasi 1. Memodelkan jumlah penduduk menggunakan rumus pertumbuhan penduduk alami yaitu kelahiran kematian. 2. Memodelkan luas lahan sawah menggunakan penambahan sawah - pengurangan sawah (alih fungsi). 3. Memodelkan permintaan beras umum dengan konsumsi beras per kapita per tahun dan divalidasi dengan data Susenas 2011 bahwa rata-rata konsumsi beras Jawa Timur adalah 113,48 kg/tahun.

16 Model dan Implementasi (lanjutan..) 4. Menentukan rumus produktivitas dengan fungsi regresi linear berganda, sebagai berikut: Sehingga, Y = b a1*x1 a2*x2a (n) * (n) produktivitas = intercept a1 * curah hujan a2 * luas puso a3* rasio subsidi pupuk urea 5.Menentukan nilai-nilai konstanta berdasarkan data.

17 Verifikasi dan Validasi

18 Hasil Run Base Model Setelah dilakukan run base model, Sub Divre yang mengalami defisit ketersediaan beras adalah : Sub Divre 1 (Surabaya Utara) Sub Divre 7 (Malang) Sub Divre 12 (Madura)

19 Pembuatan Skenario Kebijakan Terdapat tiga skenario kebijakan yang dibuat penulis, yaitu sebagai berikut : 1. Skenario parameter berupa perubahan subsidi pupuk dan IP. Menurut Dinas Pertanian, salah satu usaha dalam meningkatkan produktivitas adalah memberikan subsidi pupuk urea dan meningkatkan IP secara bersama-sama (Laporan Tahunan Dinas Pertanian Jawa Timur, 2009). 2. Skenario struktur berupa intensifikasi dengan bantuan bibit unggul. Menurut (BPS Provinsi Papua Barat, 2013), bantuan bibit unggul pada tahun 2013 akan meningkatkan produktivitas sebesar 3.51%, sehingga penulis memilih menggunakan asumsi produktivitas meningkat 3.51% setiap tahunnya dari tahun

20 Pembuatan Skenario Kebijakan (lanjutan..) 3. Skenario struktur berupa ekstensifikasi lahan rawa. Berdasarkan data penggunaan lahan bukan sawah (Laporan Tahunan Dinas Pertanian Jawa Timur, 2009,2010,2011), beberapa Kabupaten/Kota masih memiliki sejumlah hektar lahan rawa yang belum ditanami.

21 Skenario Parameter a) Skenario pesimistic yaitu menggunakan rasio subsidi pupuk urea terendah untuk Kota Surabaya dan Kab Gresik (karena koefisien rasio subsidi pupuk adalah positif); rasio subsidi pupuk urea tertinggi untuk Kab Sidoarjo (karena koefisien rasio subsidi pupuk adalah negatif); IP terendah yang pernah dicapai Kabupaten/Kota masing-masing. b) Skenario most likely yaitu menggunakan rata-rata rasio subsidi pupuk urea dan IP terakhir untuk masing-masing Kabupaten/Kota. c) Skenario optimistic yaitu menggunakan rasio subsidi pupuk urea tertinggi untuk Kota Surabaya dan Kab Gresik (karena koefisien rasio subsidi pupuk adalah positif); rasio subsidi pupuk urea terendah untuk Kab Sdiarjo (karena koefisien rasio subsidi pupuk adalah negatif); jumlah RTS digunakan yang tertinggi dari masing-masing Kabupaten/Kota.

22 Hasil Skenario Parameter Pesimistic 0.6 rasio pemenuhan beras umumraskin Sub Divre rasio pemenuhan raskinumum Sub Divre Time (Year) "rasio pemenuhan beras umumraskin Sub Divre 1" : Current rasio pemenuhan raskinumum Sub Divre Time (Year) "rasio pemenuhan raskinumum Sub Divre 12" : Current Time (Year) "rasio pemenuhan raskinumum Sub Divre 7" : Current

23 Hasil Skenario Parameter Most likely 0.6 rasio pemenuhan beras umumraskin Sub Divre rasio pemenuhan raskinumum Sub Divre Time (Year) "rasio pemenuhan beras umumraskin Sub Divre 1" : Current rasio pemenuhan raskinumum Sub Divre Time (Year) "rasio pemenuhan raskinumum Sub Divre 12" : Current Time (Year) "rasio pemenuhan raskinumum Sub Divre 7" : Current

24 Hasil Skenario Parameter Optimistic 0.6 rasio pemenuhan beras umumraskin Sub Divre rasio pemenuhan raskinumum Sub Divre Time (Year) "rasio pemenuhan beras umumraskin Sub Divre 1" : Current rasio pemenuhan raskinumum Sub Divre Time (Year) "rasio pemenuhan raskinumum Sub Divre 12" : Current Time (Year) "rasio pemenuhan raskinumum Sub Divre 7" : Current

25 Pembuatan Skenario Struktur intensifikasi efek bantuan bibit unggul sebanyak kebutuhan masing-masing= 0, (5.1) produktivitas baru kab/kota n= produktivitas kab/kota n (efek bantuan bibit unggul sebanyak kebutuhan masing*produktivitas kab/kota n)...(5.2)

26 Pembuatan Skenario Struktur intensifikasi (lanjutan..) <Time> lookup rasio Kab/Kota 1 intercept Kab/Kota 1 a2 Kab/Kota 1 a3 Kab/Kota 1 <Time> lookup rasio subsidi pupuk urea Kab/Kota 1 rasio luas puso Kab/Kota 1 produktivit as Kab/Kota 1 rasio subsidi pupuk urea Kab/Kota 1 produktivita s baru Kab/Kota 1 efek bantuan bibit unggul produksi padi Kab/Kota 1 luas panen padi Kab/Kota 1 lookup rasio luas puso Kab/Kota n lookup rasio subsidi pupuk urea Kab/Kota n intercept Kab/Kota n a2 Kab/Kota n a3 Kab/Kota n rasio luas puso Kab/Kota n rasio subsidi pupuk urea Kab/Kota n produktivit as Kab/Kota n produktivit as baru Kab/Kota n produksi padi kab gresik luas panen padi Kab/Kota n produksi padi Sub Divre n

27 Pembuatan Skenario Struktur ekstensifikasi "tambahan sawah baru Kab/Kota n"= IF THEN ELSE(Time=12, ("luas lahan sawah (ha) Kab/Kota n"*"rate penambahan sawah Kab/Kota n")"luas rawa kosong Kab/Kota n", ("luas lahan sawah (ha) Kab/Kota n"*"rate penambahan sawah Kab/Kota n"))...(5.3)

28 Rangkuman Hasil Pemberian Skenario Tabel Perbandingan Rasio Pemenuhan Beras Umum raskin Sub Divre Tanpa skenario Parameter mostlikely Struktur- Ekstensifikasi Struktur- Intensifikasi (meningkat 1.5 %) ( meningkat 0.26%) meningkat (0 %) (meningkat 4.1%) (meningkat 0.26%) (meningkat 0.74%) (meningkat 3.66%) (meningkat 3.4%) 0.84 (meningkat 3.7%)

29 Kesimpulan 1. Model yang dikembangkan dalam tugas akhir ini telah valid melalui pengujian means comparison ditunjukkan dengan nilai E1 <5% dan melalui pengujian amplitudo variations comparison ditunjukkan dengan nilai E2 <30% pada luas lahan sawah, luas panen, produksi, produktivitas, permintaan beras umum, pengadaan dan penyaluran raskin. 2. Berdasarkan hasil regresi linear berganda, dampak curah hujan, luas puso, dan rasio subsidi pupuk urea terhadap produktivitas masing-masing Kabupaten/Kota berbeda-beda. Contohnya, beberapa Kabupaten/Kota tidak dipengaruhi curah hujan secara signifikan, tetapi beberapa Kabupaten/Kota lain sangat dipengaruhi oleh curah hujan. 3. Sub Divre yang mengalami surplus ketersediaan beras diurutkan dari yang paling tinggi adalah : Sub Divre 4 (Madiun), 3 (Bojonegoro), 9 (Banyuwangi), 13 (Ponorogo), 11 (Jember), 2 (Surabaya Selatan), 5 Kediri), dan 8 (Probolinggo).

30 Kesimpulan (lanjutan...) 4. Sub Divre yang mengalami defisit ketersediaan beras adalah sebagai berikut: Sub Drive 1 (Surabaya Utara) karena laju alih fungsi lahan tinggi. Sub Divre 7 (Malang) karena permintaan yang selalu sedikit lebih tinggi dibanding pasokan. Sub Divre 12 (Madura) karena rendahnya produktivitas di semua Kabupaten/Kota-nya.

31 Kesimpulan (lanjutan...) 5. Untuk mengatasi defisit di ketiga daerah tersebut telah dilakukan skenario kebijakan dan hasilnya pada tahun 2020 adalah sebagai berikut : Sub Divre 1 (Surabaya Utara) paling baik ketika diberikan skenario struktur ekstensifikasi yaitu meningkat sebesar 4.1% Sub Divre 7 (Malang ) paling baik ketika dilakukan skenario struktur intensifikasi yaitu meningkat sebesar 3.4%. Sub Divre 12 (Madura) paling baik ketika dilakukan skenario struktur intensifikasi yaitu meningkat sebesar 3.7% 6. Departemen Pertanian Jawa Timur sebaiknya memprioritaskan Sub Divre 12 dalam upaya peningkatan produktivitas karena produktivitas masing-masing Kabupaten/Kota di dalam Sub Divre 12 rata-rata hanya 4 ton/ha, selain itu sebaiknya Pemerintah Jawa Timur menjaga kesesuaian jumlah subsidi pupuk urea dengan kebutuhan di semua Sub Divre yang mengalami defisit ketersediaan beras agar tercapai hasil seperti ketika diberikan skenario parameter optimistik.

32 Saran Saran untuk pengembangan selanjutnya dari Tugas Akhir ini : Model sistem dinamik akan lebih baik lagi jika ditambahkan lebih banyak variabel yang mempengaruhi produktivitas contohnya seperti ketinggian tanah, bantuan pestisida,dan kelembapan udara.

33 Terima kasih..