Moh. Nazam, 2011_PSL_SPs_IPB
71 penduduk, konsumsi kapita
-1
tahun
-1
, kebutuhan agroindustri, jumlah stock cadangan pemerintah, kebutuhan benih padi dan jumlah ekspor atau transfer.
Konsumsi beras penduduk Indonesia rata-rata 139,15 kg kapita
-1
tahun
-1
Firdaus et al., 2008, Nainggolan, 2008. Kebutuhan agroindustri sebesar 23,5 kapita
-1
tahun
-1
, cadangan pemerintah sebesar 10 dari total kebutuhan Badan Litbang Pertanian 2005a. Konversi gabah kering giling GKG ke beras rata-rata 60
Badan Litbang Pertanian, 2005b, Tjahjohutomo et al., 2004. Kemandirian pangan dapat diukur dari besarnya ketersediaan pangan dari
produksi domestik. Dalam UU No. 41 Tahun 2009 dinyatakan bahwa kemandirian pangan adalah kemampuan produksi pangan dalam negeri yang
didukung kelembagaan ketahanan pangan yang mampu menjamin pemenuhan kebutuhan pangan yang cukup di tingkat rumah tangga, baik dalam jumlah,
mutu, keamanan, maupun harga yang terjangkau, yang didukung oleh sumber- sumber pangan yang beragam sesuai dengan keragaman lokal.
Secara matematis pengukuran kemandirian pangan dilakukan dengan menggunakan perhitungan Rachman et al. 2004, yang penyelesaiannya
menggunakan program Powersim 2.5 sebagai berikut: RFA = CDPF + IMP + TRF + STK …………………….…………………5a
CDPF = GDPF – BIT – TCR ……………………………………………..5b KKPPD = CDPFRFA 100 ..............................................................5c
Dimana: RFA
= Ketersediaan pangan regional CDPF
= Produksi pangan domestik yang dapat dikonsumsi IMP
= Impor pangan TRF
= Transfer STK
= Stokcadangan pangan pemerintah GDPF
= Produksi kotor pangan domestik BIT
= Penggunaan produksi untuk bibit TCR
= Susut dan tercecer KKPPD = Ketergantungan pangan terhadap produksi domestik
4.4.4. Analisis Indeks dan Status Keberlanjutan Multidimensi Sistem Produksi Padi Sawah
Analisis indeks dan status keberlanjutan existing condition multidimensi sistem produksi padi sawah dilakukan dengan teknik ordinasi Rap-Sisprodi, yaitu
modifikasi Rapfish. Teknik ordinasi Rapfish yaitu menentukan sesuatu pada urutan yang terukur dengan metode Multidimensional Scaling MDS. MDS,
selain merupakan salah satu metode ”multivariate” yang dapat menangani data
Moh. Nazam, 2011_PSL_SPs_IPB
72 metrik skala ordinal maupun nominal, juga merupakan teknik statistik yang
mencoba melakukan transformasi multi dimensi ke dalam dimensi yang lebih rendah Fauzi dan Anna, 2005.
Analisis ordinasi Rap-Sisprodi dilakukan melalui tahapan: 1 penentuan atribut; 2 penilaian setiap atribut dalam skala ordinal Rap Scores berdasarkan
kriteria keberlanjutan multidimensi; 3 analisis ordinasi Rap Analysis untuk menentukan ordinasi dan nilai stress; 4 penyusunan indeks dan status
keberlanjutan sistem multidimensi maupun setiap dimensi Distances; 5 analisis sensitivitas Leverage Analysis untuk melihat atribut atau peubah yang
sensitif berpengaruh. Atribut yang sensitif memberikan kontribusi terhadap keberlanjutan multidimensi yang dapat dilihat dalam bentuk perubahan Root
Mean Square RMS, khususnya pada sumbu X skala sustainabilitas. Semakin besar nilai perubahan RMS semakin besar peranan atribut tersebut atau semakin
sensitif dalam pembentukan nilai keberlanjutan, dan 6 evaluasi pengaruh galat Error acak dengan menggunakan analisis Monte Carlo untuk mengetahui: a
pengaruh kesalahan pembuatan skor atribut, b pengaruh variasi pemberian skor, c stabilitas proses analisis MDS yang berulang-ulang, d kesalahan
pemasukan atau hilangnya data missing data, dan e nilai stress. Setiap dimensi diwakili oleh atribut atau peubah keberlanjutan. Indikator
keberlanjutan sistem yang dikaji pada setiap dimensi diturunkan dari gabungan antara konsep pertanian berkelanjutan yang diperoleh dari berbagai sumber,
antara lain: Smith dan Mc Donald 1998, Chen 2000, FAO 2005, Dale and Beyeler 2001, Blakeney 1996 serta konsep ketahanan pangan dari Saad
1999. Atribut setiap dimensi dan kriteria baik atau buruk mengikuti konsep yang digunakan Fisheries Com 1999 dan Fisheries Center 2002 serta pendapat
dari para pakarstakeholder terkait. Nilai indeks dan status keberlanjutan dikelompokkan ke dalam 4 kategori,
seperti ditunjukkan pada Tabel 4.3. Tabel 4.3. Nilai indeks dan kategori keberlanjutan
Nilai Indeks Kategori Keberlanjutan
00,00 – 25,00 Buruk; Tidak Berkelanjutan
25,01 – 50,00 Kurang; Kurang Berkelanjutan
50,01 – 75,00 Cukup; Cukup Berkelanjutan
75,01 – 100,00 Baik; Sangat Berkelanjutan
Setiap atribut diperkirakan skornya, yaitu skor 3 untuk kondisi baik good, 0 berarti buruk bad dan di antara 0-3 untuk keadaan di antara baik dan buruk.
