49 di mana :
y = output
x = vektor J variabel input
z = vektor Q Quasi-fixed inputs
v = error term, diasumsikan i.i.d. 0,1 yang merepresentasikan ketidak
pastian produksi u
= memiliki nilai 0 yang merepresentasikan inefisiensi teknis jika u=0, produsen secara teknis efisien
fx,z = menunjukkan fungsi produk rata-rata
gx,z = menunjukkan fungsi risiko produksi qx,z = menunjukkan fungsi in-efisiensi teknis.
2.6. Studi Efisensi pada Berbagai Usahatani Komoditas Pertanian
Salah satu studi terbaru yang mencoba untuk melihat manfaat antar metode yang digunakan dalam analisis efisiensi adalah studi dari Bravo-Ureta et
al. 2007. Secara terperinci, studi tersebut mencoba mengkaji beberapa hal, yakni : 1 Apakah metode parametrik baik deterministik maupun stokastik
menghasilkan nilai TE yang berbeda dengan metode non parametrik; 2 Apakah bentuk fungsi memiliki pengaruh atau efek pada TE; 3 Apakah model data panel
menghasilkan nilai rata-rata mean TE yang sama dengan yang dihasilkan model frontier dengan data cross section; 4 Apakah nilai TE dari pendekatan primal
berbeda dengan pendekatan dual; 5 Apakah model dengan ukuran contoh besar dan jumlah variabel banyak atau sedikit memiliki pengaruh pada nilai TE; 6
Apakah nilai TE bervariasi antar jenis komoditas yang dianalisis; 7 Apakah
50 lokasi geografis negara menghasilkan rata-rata TE yang spesifik; dan 8 Apakah
tingkat pendapatan negara mempengaruhi nilai estimasi TE. Untuk mendapatkan atas jawaban tersebut, Bravo-Ureta et al., 2007
mengkaji sebanyak 167 hasil studi empiris dengan komposisi sebagai berikut : 42 studi menggunakan metode non parametrik, 32 studi menggunakan metode
parametrik deterministik dan 117 menggunakan metode frontier parametrik stokastik. Hasil studi menyarankan bahwa tidak ada kesimpulan yang berkaitan
dengan penggunaan berbagai bentuk fungsi. Sementara itu, analisis lainnya menyimpulkan bahwa nilai estimasi yang dihasilkan oleh model frontier
parametrik stokastik lebih tinggi dibandingkan dengan yang dihasilkan oleh model parametrik deterministik. Hasil kajian juga menunjukkan bahwa model frontier
parametrik stokastik adalah metode yang banyak digunakan oleh para peneliti di bidang pertanian.
Ada banyak aplikasi metodologi frontier terutama di negara-negara berkembang Kalirajan, 1981; Kalirajan, 1984; Kalirajan dan Shand 1985;
Kalirajan dan Shand, 1989; Kalirajan, 1990; Kalirajan, 1991; Bauer, 1990; Battese, 1992; Battese dan Coelli, 1992; Beck 1991; Bravo-Ureta et al., 2007.
Beberapa peneliti juga mengkaji efisiensi teknis beberapa komoditas pertanian di negara maju Wilson et al., 1998; Fogasari dan Latruffe, 2007; dan Lambarraa et
al., 2007. Battese 1992 memberikan ulasan komprehensif tentang aplikasi
frontier produksi parametrik untuk usaha pertanian, khususnya padi. Ogundari dan Ojo 2006 melakukan studi efisiensi teknis, alokatif dan efisiensi ekonomi untuk
ubikayu di Osun State, Nigeria. Sedangkan Qayyum dan Ahmad 2006
51 melakukan analisis efisiensi dan keberlanjutan kelembagaan keuangan mikro di
Asia Selatan Pakistan, India dan Banglades. Sementara itu, Wilson et al., 1998 memberikan ulasan tentang aplikasi frontier produksi kentang di Inggris dengan
menggunakan data sekunder dari Departemen Pertanian, Perikanan, dan Pangan. Bravo-Ureta dan Pinheiro 1993 menyampaikan ulasan komprehensif tentang
aplikasi berbagai metode frontier untuk usaha pertanian negara berkembang. Bravo-Ureta dan Pinheiro 1993 menguji sebanyak 30 studi dari 14
negara. Survei mereka menunjukkan bahwa usahatani padi paling banyak diteliti di antara usaha pertanian. Coelli 1995 juga menyimpulkan hal yang sama dalam
surveinya, bahwa terdapat 11 aplikasi frontier untuk produksi padi dari 38 makalah. Padi paling banyak mendapat perhatian karena perannya yang sentral
bagi pasokan pangan dari berbagai negara di dunia. Battese 1992, Bravo-Ureta dan Pinheiro 1993 dan Coelli 1995 menunjukkan bahwa frontier parametrik
lebih populer dari frontier non parametrik. Fogasari dan Latruffe 2007 mengkaji efisiensi teknis dan teknologi pertanian di Eropa Timur Hungaria dan Eropa
Barat Perancis dengan membandingkan komoditas pangan dan susu dengan pendekatan Data Envelopment Analysis DEA. Lambarraa et al. 2007
menganalisis efisiensi usahatani jeruk di Spanyol dengan menggunakan pendekatan Total Factor Productivity dan Stochastic Frontier Model. Sementara
itu, Bravo-Ureta et al. 2007 melakukan analisis TE di pertanian dengan analisis a meta regression yang bersifat lintas negara negara berkembang dan negara
maju dan lintas komoditas.
52 Tabel 1 ditunjukkan bahwa dari 50 studi efisiensi, sebagian besar adalah
efisiensi untuk usahatani padi 29 dan beberapa komoditas non padi 21 dengan komoditas yang beragam. Berdasarkan Tabel 1 hanya ditemukan 8 studi yang
menggunakan frontier non-paramterik, sedangkan selebihnya 32 menggunakan berbagai frontier parametrik. Hal ini sesuai dengan gambaran banyaknya metode
parametrik dalam literatur ekonomi pertanian yang ditunjukkan oleh Battese 1992, Bravo-Ureta dan Pinheiro 1993 dan Coelli 1995.
Pada Tabel 1 ditunjukkan bahwa model frontier stokastik telah digunakan secara luas dalam analisis efisiensi terutama untuk usahatani padi, terutama di
Asia, yaitu Banglades, Cina, India, Indonesia, Jepang, Pakistan, Filipina, dan Srilanka. Tampaknya di Indonesia aplikasi model frontier juga banyak dijumpai
untuk usahatani padi. Beberapa studi oleh Tabor 1992, Erwidodo 1990, Erwidodo 1992
a
, Erwidodo 1992
b
dan Trewin et al., 1995, Daryanto 2000, Sumaryanto 2001 dan Sumaryanto et al., 2003, serta Wahida 2005
menggunakan frontier stokastik untuk analisis efisiensi untuk usahatani padi. Studi Llewelyn dan William 1996 menggunakan analisis non-parametrik
produksi tanaman pangan termasuk padi di Jawa Timur. Aplikasi model frontier untuk komoditas hortikultura masih jarang ditemukan di Indonesia, hanya
dijumpai pada usahatani cabai di Kecamatan Selupu, Kabupaten Rejang Lebong, Bengkulu dengan variabel teknis dan sosial-ekonomi yang terbatas Sukiyono,
2004. Fauziyah 2010 menggunakan model fungsi produksi frontier stokastik yang memfokuskan pada pengaruh perilaku petani dalam menghadapi risiko
produksi terhadap alokasi input usahatani tembakau.
53 Studi produksi frontier stokastik yang ditampilkan pada Tabel 1 umumnya
mengasumsikan bahwa frontier produksi Cobb-Douglas CD atau Translog adalah memadai dalam analisis data tingkat petani padi. TE usahatani padi sangat
bervariasi dari 50 persen di India Kalirajan, 1981, 76-85 persen untuk padi konvensional dan 87-94 persen untuk padi hibrida di Jiangsu China Xu dan
Jeffrey, 1998, 71,30 persen Sumaryanto, et al., 2003 dan 76,00 persen Wahida, 2005 di DAS Brantas, Jawa Timur, serta 91,86 persen untuk usahatani padi di
lima daerah sentra produksi padi di Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sumatera Utara, dan Sulawesi Selatan Kusnadi et al., 2011 pada input dan
teknologi yang digunakan. Sementara itu, untuk komoditas non padi, seperti komoditas kentang di Inggris 0,90 Wilson, Hadley, dan Kaltas, 1998, cabai
merah di Rejang Lebong Bengkulu nilai TE 0.65-0.99 Sukiyono, 2005, tembakau di Pamekasan, Jawa Timur 0.89 Fauziyah, 2010.
Dengan perbedaan tingkat inefisiensi antar petani padi dan beberapa komoditas non padi, adalah layak mempertanyakan mengapa sebagain petani
relatif tinggi efisiensinya sedangkan yang lain secara teknis kurang efisien. Prosedur dua langkah telah banyak digunakan untuk eksplorasi faktor-faktor yang
menerangkan inefisiensi Tabel 2. Prosedur ini dikritik oleh beberapa penulis yang berpendapat bahwa variabel sosio-ekonomi harus dimasukkan secara
langsung dalam model frontier produksi karena variabel tersebut mempunyai dampak langsung terhadap efisiensi.
54
Tabel 1. Studi-studi Empiris Model Frontier pada Usahatani Beberapa Komoditas Pertanian
Penulis Lokasi
Jml sampel periode
Jml input yg digunakan
Bentuk fungsi
1
Metode estimasi
2
I. FRONTIER DETERMINISTIK a. Frontier non-parameterik
Fare, Grabowski dan Grosskopf, padi 1985
Filipina -
1948-56 7
- LP
Llewelyn dan Williams
c
, padi
Madiun, Indonesia 77
1994 4
- LP
Andreu dan Grunewald, biji-bijian dan
peternakan 2006 Kansas,
Amerika Serikat
6100 1995-2004
10 -
DEALP Qayyum dan Ahmad,
untuk Micro Finance 2006
Pakistan, India,
Banglades 95
8 -
DEALP Bravo-Ureta, Solis,
Lopez, Maripani, Thiam, dan Rivas, beragam
komoditas 2007 Lintas Negara dan
lintas komoditas 68
1983-2005 16
- DEALP
Fogasari dan Latruffe, pangan dan susu 2007
Hungaria dan
Perancis 719 peternak
susu dan 1183 petani pangan
2001-2004 7
- DEALP
b. Frontier parametrik Ali dan Chaudry, padi
1990
3
Punjab, Pakistan 220
198485 6
CD PR
Caselli dan Coleman II, output total 2006
Dunia 52 negara
1988 11
CD PR
II. FRONTIER STOKASTIK
a. Frontier penampang lintang
Kalirajan, padi 1981 Tamilnadu, India
70 1978
6 CD
MLE Kalirajan dan Finn, padi
1983 Bicol, Pilipina
79 198081
4 CD
MLE Kalirajan 1984
Pilipina 81
197980 4
TL MLE
Taylor, Evan Drumond, dan Gomes,
untuk kredit
program 1986 Southeasttern, Minas
Gerais, Brazil 433
1981-1982 3
CD COLS
MLE Ekayanake, padi 1987
Sri Lanka 124
198485 3
CD MLE
Siregar, padi 1987 Jawa Barat,
Indonesia 63
1982 3
CD OLS dan
COL Ali dan Flinn, padi 1989
Punjab, Pakistan 120
1982 7
TL OLS dan
MLE Squires dan Tabor, padi
1991
c
Jawa Luar Jawa, Indonesia
1080 1983
3 TL
MLE Dev dan Hossain, padi
1995 Banglades
411 dan 825 1985 1990
5 CD
MLE Tadesse dan
Krishnamoorthy, padi 1997
Tamil Nadu 129
1992-1993 7
CD MLE
Xu dan Jeffrey, padi 1998 Jiangsu, China
180 198586
7 CD
MLE Wilson, Hadley, dan
Kaltas, kentang 1998 Inggris
140 1992
12 CD
MLE Hazarika dan Subramanian,
teh 1999 Assam
67 1997-1998
CD MLE
1
CD = Cobb-douglas, TL = translog
2
GLS = generalized least square estimator, LP = linear programming, PR = probabilistic frontier, MLE = maximum likelihood estimation
55
Tabel 1. Lanjutan
Penulis Lokasi
Jml sampel periode
Jml input yg digunakan
Bentuk fungsi
3
Metode estimasi
4
II. FRONTIER STOKASTIK a. Frontier penampang lintang
Sumaryanto, padi 2001 Subang dan
Cianjur, Jawa Barat serta Sidrap,
Sulsel 150
19981999-1999 8
CD MLE
Kebede, padi 2001 Mardi Watershed
in the Western Development
Region of Nepal 200
2000 9
CD OLS
Kumbhakar, Subal C., usahaikan salmon 2002
Norwegia 216
1999 3
CD MLE
Ojo, S. O., ayam ras petelur 2003.
Nigeria 200
7 CD
MLE Sumaryanto, padi 2003
Subang dan Cianjur, Jabar
Sidrap, Sulsel 40-60lokasi
19981999, 1999 21
CD MLE
Siregar dan Sumaryanto, kedelai 2003
DAS Brantas, Kediri, Jawa
Timur, Indonesia 480
19992000 8
CD MLE
Utama, Padi SLPHT 2003 Sumatera Barat,
Indonesia 216
1995, 1999 10
CD OLS dan
MLE Nufus, kedelai 2003
Lombok Barat, Nusa Tenggara
Barat, Indonesia -
2002 7
CD MLE
Eggert dan Tveteras, perikanan komersial 2004
Swedish West Coast demersal
trawl fishers 3,762
1995 3
Just and Pope
Mean Standart
Deviation MS
Sukiyono, cabai 2005 Rejang Lebong,
Bengkulu, Indonesia
60 2005
7 CD
OLS Wahida, padi 2005
DAS Brantas, Jawa Timur
480 19992000
23 CD
MLE Waridin, alat tangkap
cantrang 2005 Pemalang, Jawa
Tengah, Indonesia 100
2005 8
TL MLE
Myint dan Kyi, padi 2005
Myanmar 144
1997 9
CD MLE
Ogundari K. Dan S.O. Ojo, ubikayu 2006
Osun State, Nigeria ubikayu
200 Tidak ada
informasi tahun pengumpulan data
9 CD
MLE Boshrabadi dan Fleming,
Pistachio 2007 Iran
475 2003-2004
7 TL
Technology Gap Ratio
TGR Ajewole dan Folayan,
sayuran daun 2008 Ekiti State, Nigeria
100 4
CD MLE
Ray, industri 2008 India
23 kelompok industri
1991, 1995, 2001 28
TL COL
Fauziyah, Elys Pamekasan,
Madura, Jawa Timur
2010 6 -7
CD MLE
Kusnadi, et al., Padi 2011
Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa
Timur, Sumatera Utara, Sulawesi
Selatan 802 responden
petani 6
CD MLE
3
CD = Cobb-Douglas, TL = translog
4
GLS = generalized least square estimator, LP = linear programming, PR = probabilistic frontier, MLE = maximum likelihood estimation
56
Tabel 1. Lanjutan
Penulis Lokasi
Jml sampel periode Jml input yg
digunakan Bentuk
fungsi
5
Metode estimasi
6
b. Frontier data panel dan Pool Kalirajan dan Shand, padi
1989 Tnnevely,
South India 170
1981 – 1983 4
TL MLE
Dawson dan Lingard, padi 1989
Central Luzon, Pilipina
61, 57, 143 135 1970, 1974, 1979,
1982 6
CD MLE
Erwidodo, padi 1990 Jawa Barat
171 197576, 1977
197677, 1977 15
CD, TL GLS
Dawson, Lingard dan Woodford, padi 1991
Central Luzon, Filipina
22 1970, 1974, 1979,
1982, 1984 8
CD MLE
Battese dan Coelli, padi 1992
India 38
197576, 1976 15
CD, TL GLS
Battese dan Coelli, padi 1995
Aurepalle, India 125
197576-198485 5
CD MLE
Erwidodo, padi 1992 Jawa Barat
171 19751976, 1976, 19761977, 1983
17 CD
OLS EGLS
Erwidodo, padi 1992 Jawa Barat
171 19751976, 1976, 19761977, 1983
15 CD
OLS GLS
Trewin et al., padi 1995 Jawa Barat
171 197677,
’77, 198182, ‘82
4 CD
MLE Ajibun, Battese dan Kada,
padi 1996 Jepang
470 1984-1994
5 TL
MLE Jaenicke dan Larson,
tanaman penutup 2001 West Tennese
dan Maryland’s Coastal Plain
- 1994-1997
7 TL
OLS dan MLE
Bokusheva dan Hockman, pertanian
Rusia 443
1996-2001 4
Just dan Pope
MLE Villano, O’Donnell dan
Battese, padi 2005 Pilipina
46 1990-1997
5 Fungsi
Produksi Kuadratik
dan fungsi
risiko MLE
Vilano dan Fleming, padi 2005
Central Luzon, Pilipina
46 1990-1997
9 CD, TL,
Kuadrat ik
MLE Andreu dan Grunewald,
biji-bijian dan peternakan 2006
Kansas, Amerika
Serikat 6100
1995-2004 10
Quadrat ic cost
and Translo
g cost MLE
Bravo-Ureta, Solis, Lopez, Maripani, Thiam,
dan Rivas, beragam komoditas 2007
Lintas Negara dan lintas
komoditas 117
1983-2005 16
CD, TL, lainnya
MLE Lambarraa, Gil, dan Serra,
Jeruk 2007 Spanyol
859 1995-2003
4 CD
MLE Sumber : Diadaptasi Daryanto 2000, dilengkapi dengan beberapa data dan informasi terbaru.
5
CD = Cobb-douglas, TL = translog
6
GLS = generalized least square estimator, LP = linear programming, PR = probabilistic frontier, MLE = maximum likelihood estimation
57 Studi tentang sumber TE pada usahatani memperhatikan peran keputusan
manajerial yang dipengaruhi oleh variabel-variabel sosio-ekonomi. Keputusan manajerial menentukan kemampuan seorang petani sebagai manajer untuk
memilih kombinasi input produksi dan pola output usahatani yang dipandang tepat, seperti penggunaan varietas dan jumlah benih, dosis dan jenis pupuk, waktu
aplikasi pemupukan dan pestisida, teknik berproduksi, sistem tanam, serta teknik panen dan pasca panen. Variabel sosioekonomi bukan bagian dari proses produksi
fisik, tetapi mempunyai efek terhadap variabel keputusan manajemen. Variabel sosio-ekonomi paling banyak digunakan untuk menerangkan variasi tingkat
usahatani baik padi maupun non padi dalam hal TE, yaitu ukuran lahan usahatani, pendidikan, umur dan pengalaman petani, kontak petani dengan petugas
penyuluhan, pendapatan, ketersediaan dan aksessibilitas air irigasi, aksessibilitas terhadap kelembagaan koperasi, rotasi tanaman dan lain sebagainya Tabel 2.
Peranan ukuran usahatani adalah bermacam-macam. Xu dan Jeffrey 1998 menemukan hubungan signifikan antara inefisiensi teknis dan ukuran usahatani.
Tetapi beberapa studi tidak menemukan hubungan seperti itu Dev dan Hossain, 1998; Erwidodo, 1990; Squires dan Tabor, 1991.
Kontak dengan pelayanan penyuluhan adalah penting dalam menerangkan inefisiensi teknis. Penyuluhan ternyata berhubungan negatif dengan inefisiensi
teknis dalam studi yang dilakukan oleh Kalirajan 1981, Kalirajan 1984, Kalirajan dan Flinn 1983, dan Kalirajan dan Shand 1989. Aksessibilitas
terhadap kelembagaan koperasi berhubungan negatif dengan inefisiensi teknis pada usahatani kentang di Inggris Wilson et al., 1998. Demikian juga akses
58 terhadap kredit juga berhubungan negatif dengan inefisiensi teknis pada usahatani
padi Kalirajan dan Shand, 1989. Pendapatan non usahatani mempunyai hubungan yang negatif dengan inefisiensi teknis usahatani Xu dan Jeffrey, 1998,
demikian juga pendapatan perkapita Sumaryanto et al., 2003 dan pendapatan dari usahatani padi 2005. Pendidikan umumnya memiliki dampak positif dan
nyata terhadap TE dan berhubungan negatif dengan inefisiensi teknis pada berbagai usahatani.
Semua studi yang terdaftar dalam Tabel 2 menggunakan beberapa variabel teknis dan variabel sosial ekonomi. Beberapa variabel teknis yang sering
dimasukkan sebagai variabel dummy yang diduga mempengaruhi inefisiensi teknis dan TE adalah jenis irigasi, musim tanam, varietas yang digunakan,
penggunaan mekanisasi pertanian, pengetahuan teknik budidaya, sistem tanam, dan rotasi tanaman. Sementara itu, beberapa variabel sosial ekonomi
yang diduga mempengaruhi inefisiensi teknis dan TE adalah variabel umur petani,
pendidikan petani, pengalaman bertani, jumlah anggota rumah tangga, kontak dengan penyuluh pertanian lapang, sistem penguasaan lahan, ukuran luas lahan
garapan, keikutsertaan dalam keorganisasian kelompok tani, gabungan kelompok tani, dan koperasi, aksessibilitas terhadap sumber-sumber kredit, aksessibilitas
terhadap pasar input, aksessibilitas terhadap pasar output, pendapatan non usahatani. Secara terperinci faktor-faktor yang mempengaruhi inefisiensi teknis
pada berbagai usahatani dan lokasi dapat disimak pada Tabel 2.
59
Tabel 2. Inefisiensi Teknis dan Faktor-Faktor yang Menentukan Inefisiensi Teknis Usahatani dalam Studi Frontier Stokastik
Penulis Lokasi
Negara Inefisiensi
teknis Faktor yang mempengaruhi inefisiensi
Kalirajan, padi 1981
Tamilnadu, India
53 Pendidikan -, pengalaman -,
Pengetahuan -, kontak penyuluhan -, penggarap bagi hasil +
Kalirajan dan Flinn, padi 1983
Bicol, Pilipina
50 Pendidikan -, Umur -, pengalaman -
, kontak penyuluhan -, metode tanam -
Kalirajan, padi 1984
Pilipina 27
Pendidikan -, kontak penyuluhan -, pemilikan -, umur, pengalaman -
Ekayanake, padi 1987
Srilangka 50
Petani zona barat -, literacykemmapuan baca-tulis -,
petani paruh waktu +, kredit -, petani terbelit utang +, varietas
berumur pendek yang mudah ditanam -
Ali dan Flinn, padi 1989
Punjab, Pakistan
28 Pendidikan -, menyewa -, pekerjaan
off-farm +, ketidaktersediaan kredit +, ukuran lahanusahatani +,
pemilikan sumur -, penggunaan traktor -, hambatan airirigasi +, tanam
terlambat +, terlambat memupuk -
Kalirajan dan Shand, padi 1989
Tnnevely, South India
30 Pendidikan -, pengalaman -, akses
kredit -, kunjungan penyuluhan - Erwidodo, padi
1990 Jawa Barat,
Indonesia 7
Ukuran usahatanilahan tdk ada pengaruh
Squires dan Tabor, padi 1991
Indonesia 30
Ukuran usahatanilahan tdk ada pengaruh
Battese dan Coelli, padi 1995
Aurepalle, India
Tdk ada informasi
Umur +, pendidikan sekolah -, tahun -
Dev dan Hossain, padi 1995
Banglades 16
Pendidikan +, wilayah irigasi -, banjir +, kekeringan +, ukuran
lahan +, wilayahlahan sewa +, umur +, tekanan subsisten +, waktu
-
Wilson, Hadley, dan Kaltas, untuk
kentang 1998 Inggris
10,47 Proporsi lahan irigasi -, keikutsertaan
kelembagaan koperasi
-, rotasi
tanaman - Xu dan Jeffrey, padi
1998 Jiangsu,
China 15-26
hibrida 6-13
konvensional Untuk produksi padi hibrida:
Jiangsu Selatan Pendidikan -, ukuran lahan -,
pendapatan non-usahatani - Jiangsu Tengah
Pendidikan -, ukuran lahan -, pendapatan non-usahatani -
Jiangsu Utara Pendidikan -, ukuran lahan -,
pendapatan non-usahatani -
60
Tabel 2. Lanjutan Penulis
Lokasi Negara
Inefisiensi teknis
Faktor yang mempengaruhi inefisiensi Siregar dan
Sumaryanto, kedelai 2003
DAS Brantas,
Jawa Timur 20
Jumlah persil -, lahan irigasi milik -, lahan irigasai garapan -, pendapatan
perkapita +, umur -, pendidikan -, indeks diversifikasi +, jumlah ART
dewasa +, pendidikan ART dewasa -.
Ojo, ayam ras petelur 2003
Nigeria 23,70
Lamanya sekolah +, umur +, dan pengalaman +
Sumaryanto, padi 2003
DAS Brantas,
Jawa Timur,
Indonesia 29
Jumlah persil -, Rasio persil garapan sakaptotal -, Rasio persil garapan
sewatotal -, Pendapatan per kapita - , Pangsa pendapatan dari usahatani
padi -, Umur petani KK -, Indeks diversifikasi di blok tersier Indeks
diversifikasi di blok tersier -
Utama, padi SLPHT 2004
Sumatera Barat,
Indonesia 36 SLPHT
1995 33 SLPHT
1999 Tingkat pendidikan +, jumlah ART
+, luas lahan +, pendapatan +, irigasi -, penyuluhan +, SLPHT -,
PHT -
Sukiyono, cabai merah 2005
Rejang Lebong,
Bengkulu 35.14 2003
dan 2004 Tingkat pendidikan -
Myint dan Kyi, padi 2005
Myanmar 23 skala kecil
26 skala sedang
36 skala luas -umur ART +, tingkat pendidikan -,
kontak penyuluh - -umur -, Tingkat pendidikan
-, kontak penyuluh - -umur ART +, tingkat pendidikan -,
kontak penyuluh -
Villano dan Fleming, padi
2005 Central
Luzon, Pilipina
11 Translog 23 Quadratik
-umur +, pendidikan -, rasio ART dewasa -, pendapatan non pertanian
+ -umur -, pendidikan +, rasio ART
dewasa +, pendapatan non pertanian +
Wahida, padi 2005
Jawa Timur,
Indonesia 24 Cobb-
Douglas Jumlah anggota rumah tangga usia kerja
+, aksessibilitas terhadap saluran kuarter -, umur tingkat pendidikan
KK -, total biaya usahatani -, pendapatan dari sektor pertanian -
Ajewole dan Folayan 2008
Ekiti State, Nigeria
38.5 Cobb- Douglas
Jumlah anggota rumah tangga - ,
pendapatan dari luar usahatani + ,
akses terhadap kredit - , kunjungan
penyuluh -
.
Fauziyah 2010 Pamekasan,
Madura, Jawa Timur
11 Cobb- Douglas
Umur +, pendidikan -, pendapatan non pertanian -, teknik budidaya -
, kelompok tani -, penyuluhan pertanian -
Catatan: dan masing-masing berbeda nyata 5 dan 10 persen Sumber : Diadaptasi dari Heny Daryanto 2000, dilengkapi dengan beberapa data dan
informasi terbaru.
61
2.7. Studi Risiko pada Usaha Pertanian