Jurnal Penelitian, Volume 1, Nomor 2, Desember 2013 185
kepercayaan 10 ternyata cukup signifikan untuk menolak non stationer yakni t
rationya adalah sebesar -2, 7475. Berarti untuk variable nilai jasa lingkungan harus
memasukkan 2 lag variabelnya untuk dapat mempengaruhi manfaat ekonomi hutan
lindung. Implikasinya, nilai jasa lingkungan
yang diambil dari nilai karbon yang akan mempengaruhi nilai manfaat ekonomi hutan
lindung adalah apabila nilai karbon dua tahun yang lalu, atau nilai karbon yang relatif
lebih padat yang ditunjukkan oleh semakin lebatnya daun pohon tegakan hutan. Semakin
lebat daun pohon tegakan hutan, semakin padat karbon yang dihasilkan. Sehingga nilai
jasa lingkungan berupa kandungan karbon di hutan lindung sangat dipengaruhi oleh
seberapa padat nilai karbon yang diperoleh pada 2 tahun sebelumnya. Hasil estimasinya
adalah sebagai berikut:
Elastisitas dari jasa lingkungan tahun sebelumnya adalah ǿ = -0,1174 hasil
estimasi dari ǿ adalah negatif, dan t rationya adalah juga negative yakni sebesar -0,3227
sehingga pengujian critical value dengan tingkat kepercayaan 0,05 adalah sebesar
-3,2127 sehingga ǿ tidak cukup negative untuk dapat menolok hipotesis non stationer,
tetapi pengujian critical value dengan tingkat kepercayaan 0,10 adalah sebesar -2,7477
cukup negatif untuk mampu menolak hipotesis non stationer. Artinya, variabel
jasa lingkungan harus dimasukan satu variabel lagnya untuk dapat mempengaruhi
nilai manfaat ekonomi hutan lindung. Setelah diestimasi antara variabel
manfaat ekonomi hutan lindung dengan variabel jasa lingkungan dengan satu lag
variabelnya, maka diperolehlah persamaan manfaat ekonomi hutan lindung sebagai
berikut:
Berdasarkan hasil estimasi ini, maka jumlah elastisitas β yang diestimasi adalah
-3,5215 hal ini menunjukkan bahwa saling hubungan jangka panjang antara manfaat
ekonomi hutan nilai dengan nilai jasa lingkungannya terutama nilai kandungan
karbon dapat diestimasi dengan:
Tanda negatif koefisien dari elastisi- tasnya menunjukkan hubungan yang terba-
lik antara manfaat ekonomi hutan lindung dengan nilai jasa lingkungan terutama jum-
lah karbon yang tersedia. Artinya, apabila jumlah karbon berkurang sebesar 1 persen,
maka manfaat ekonomi hutan lindung untuk non hutan akan bertambah sebesar Rp 3,52
jutaha, demikian pula sebaliknya.
5. Hasil uji unit root untuk variabel stumpage value
Hasil uji unit root untuk variabel nilai stumpage value memperlihatkan bahwa
Nilai t statistic Augmented Dickey-Fuller test adalah sebesar -4,3009 dan ternyata
sangat cukup negatif untuk mampu menolak Koefisien dari logme_hl
persamaan di atas adalah ǿ =0,7688 hasil estimasi dari ǿ adalah positif, dan t
me_hl menjadi first order AR process
koefisien logme_hl ǿ= -0,0361 dan t rationya = -0,1733. sehingga hasil estimasi ǿ
ǿ = -3,8867 tingkat kepercayaan 0,05 ǿ= -3,0521 dengan jumlah n= 17. Sehingga
nilai koefisiennya.
panjang. Sehingga jumlah elastisitas β yang statistic Augmented
Jurnal Penelitian, Volume 1, Nomor 2, Desember 2013 186
1-ǿ= 1-0,3277 = 0,6723
hutan lindung ini untuk koefisien ǿβ
β yakni ǿβ
Berdasarkan nilai koefisien β yang
dengan koefisien determinasi R
signifikan pada semua leve signifikan pada level kepercayaan 10
+ , -.01 201
4
55
678
5
hipotesis non stationer pada semua tingkat kepercayaan 1 , 5 dan 10 yang nilai t
statistiknya masing-masing sebesar -3,8574 dan -3,0404 serta -2,6606. Sehingga variabel
nilai stumpage value tidak perlu dimasukkan variabel lagnya dalam model manfaat
ekonomi hutan lindung.
6. Hasil uji unit root untuk variable nilai tambang dan galian.
Hasil uji unit root memperlihatkan bahwa nilai t statistic Augmented Dickey-
Fuller test adalah -4,5348 sangat cukup negative untuk menolak hipotesis non
satationer pada semua tingkat kepercayaan yakni 1 adalah sebesar -3,8868 selang
kepercayaan 5 adalah -3,0522 dan selang kepercayaan 10 adalah -2,6665. Sehingga
variabel nilai tambang dan bahan galian pada hutan lindung berada pada
first order process AR1 yang berarti harus memasukan satu
variabel lagnya dalam mode. Selanjutnya dengan meregresikan
variabel manfaat ekonomi hutan lindung dengan variabel nilai tambang dan galian
bersama satu variabel lagnya, maka diperoleh hasilnya sebagai berikut:
Maka jumlah elastisitas β yang da- pat diestimasi adalah menjadi 0,8974 hal ini
menujukkan bahwa saling hubungan jangka panjang antara manfaat ekonomi hutan lin-
dung dengan variabel nilai pertambangan dan galian dapat diestimasi dengan:
Tanda positif koefisien dari elastisi- tasnya menjelaskan bahwa hubungan searah
antara manfaat ekonomi hutan lindung den- gan dengan variable nilai pertambangan dan
galian sebagai nilai non hutan yang terdapat di hutan lindung, dimana peningkatan nilai
tambang dan bahan galian sebesar 1 di hutan lindung, maka akan menyebabkan se-
makin meningkatnya manfaat ekonomi hu- tan lindung sebesar Rp 89,74 juta.
Berdasarkan hasil uji unit root yang telah dilakukan, maka dapat katakan
bahwa masing-masing variable yang mempengaruhi manfaat ekonomi hutan
lindung berada pada first order process AR
1
, kemudian variable dependennya yakni manfaat ekonomi hutan lindung
memiliki satu lagnya, yang mencerminkan bahwa manfaat ekonomi hutan lindung juga
dipengaruhi oleh manfaat ekonomi pada tahun sebelumnya.
Tabel 1 di bawah memperlihatkan bahwa hanya
variable stumpage value yang dapat diestimasi tanpa menggunakan lagnya
karena pada tingkat level, variable ini telah menjadi stationer. Sedangkan variabel
lainnya berada pada first order process AR
1
termasuk juga variable dependentnya.
Jurnal Penelitian, Volume 1, Nomor 2, Desember 2013 187
Implikasi dari keadaan diatas, adalah bahwa model manfaat ekonomi hutan
lindung hanya dapat diestimasi dengan metoda maximum likelihood auto reggresive
conditional heteroskedastisitas ML-ARCH yang ada dalam paket Eview 4.1.
Hasil estimasi setelah memasukkan variabel lagnya baik variable dependent
maupun variable independentnya dengan menggunakan metoda Auto Reggresive
moving average ARMA. Maka berdasarkan model ARMA ini, manfaat ekonomi hutan
lindung dapat diestimasi untuk meramalkan manfaat ekonomi hutan lindung Sumatera
Barat dengan hasil estimasi sebagai berikut:
Dari hasil estimasi diperoleh nilai parameter variabel lag manfaat ekonomi
hutan lindung yakni: 1-ǿ= 1-0,3277 = 0,6723
Kemudian dapat ditentukan nilai parameter lag variable manfaat ekonomi
hutan lindung ini untuk koefisien ǿβ sebagai berikut:
β = = 1,1352
Sehingga apabila dikalikan dengan nilai lag variable manfaat ekonomi hutan
lindung akan memberikan nilai konstanta yakni ǿβ
= 0,7632 yang akan memberikan keyakinan bahwa perubahan pada variable
penjelas, maka nilai manfaat ekonomi hutan lindung itu adalah sebesar Rp 763, 2 juta
tahun ini adalah nilai manfaat ekonomi hutan lindung tanpa nilai tegakan kayu, jasa
lingkungan dan nilai tambangnya. Berdasarkan nilai koefisien β yang
sudah diperoleh, maka dapat dikemukakan persamaan nilai manfaat ekonomi hutan
lindung sekarang dan masa depan yakni:
Interpretasi terhadap model manfaat ekonomi hutan lindung ini adalah bahwa
dengan koefisien determinasi R
2
sebesar 0,996 berarti 99 variasi dalam variable
independent dapat menjelaskan variasi pada dependent variable atau variasi dalam
No Variabel
Order AR Proses untuk mencapai Stationer
Nilai yang dapat
diestimasi Statistik Augmented
Dickey-Fuller ADF 1.
Manfaat ekonomi HL AR
1
0,7327 -4,3317
2. Nilai Jaslink carbon
AR
1
-3,5215 -3,0179
3. Stumpage Value
AR -0,0199
-4,3009 4.
Nilai Tambgali AR
1
0,8974 -4,5348
Tabel 1: Hasil uji unit root manfaat ekonomi hutan lindung
signifikan pada semua level kepercayaan 1, 5, 10 signifikan pada level kepercayaan 10
+ , -.01 201
4
55
678
5
first order process
Maka jumlah elastisitas β yang da
Tanda positif koefisien dari elastisi lindung berada pada first order process
variable stumpage value
first order process
Jurnal Penelitian, Volume 1, Nomor 2, Desember 2013 188
hutan lindung antara aktifitas pertambangan,
total benefitnya sebesar Rp 3.162 triliun dengan nilai koefisien produksi untuk
eksploitasi sebesar 6,82 dan nilai koefisien Tabel 2 diatas memperlihatkan
bahwa proporsi nilai jasa lingkungan terutama kandungan karbon yang ada dalam
menentukan manfaat ekonomi hutan lindung di Sumatera Barat hanyalah sebesar 2,29
pada tahun sekarang dan sebesar 43,06 pada tahun sebelumnya. Artinya, nilai
karbon yang besar itu proporsinya adalah nilai karbon tahun lalu, implikasinya adalah
bahwa semakin lama umur hutan lindung, maka nilai kandungan karbonnya semakin
tinggi. Sedangkan proporsi stumpage value
adalah sebesar 6,80 yang menentukan manfaat ekonomi hutan lindung di Sumatera
Barat, artinya pemanfaatan kayu dan non kayu dalam hutan lindung lebih kecil
proporsi manfaat ekonominya dari nilai karbon apabila dipertahankan tegakannya
pada tahun sebelumnya. Implikasinya adalah bahwa karena nilai kayu pada hutan lindung
lebih kecil perannya dalam membentuk nilai manfaat hutan lindung, maka tegakan
kayu harus terus tidak ditebang agar nilai karbonnya semakin besar, sebab nilai karbon
yang dihitung adalah dari daun-daun kayu yang ada di dalam hutan lindung.
manfaat ekonomi hutan lindung. Kemudian dengan nilai AIC dan BIC yang lebih kecil
juga dapat memberikan pengujian yang dapat dipercaya bahwa model manfaat ekonomi
hutan lindung ini dapat menjelaskan variasi dalam manfaat ekonomi hutan lindung di
Sumatera Barat. Oleh karena itu, berdasarkan pengujian keseluruhan, maka model ini
dapat diterima dan dapat digunakan untuk menjelaskan nilai manfaat ekonomi di Hutan
Lindung Sumatera Barat. Proporsi Nilai manfaat ekonomi
hutan lindung yang disebabkan oleh perubahan variabel dependennya lebih kecil
dari pada perubahan yang disebabkan oleh variabel dependennya sendiri. Diantara
jumlah proporsi dari seluruh variabel independennya yang mempengaruhi manfaat
ekonomi hutan lindung itu adalah nilai ekonomi pertambangan dan bahan galian,
untuk lebih detilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
No Variabel
Order AR Proses untuk mencapai
Stationer Koefisien
manfaat ekonomi HL
Proporsi Manfaat
Ekonomi HL Statistik Augmented
Dickey-Fuller ADF Variabel independent
1. Nilai Jaslink carbon
t
AR -0,0067
2,29 -0,5414
2. Nilai Jaslink carbon
t-1
AR
1
-0,1261 43,06
-3,0179 3.
Stumpage Value AR
-0,0199 6,80
-4,3009 4.
Nilai Tambgali t AR
0,7312 249,73
-1,0447 5.
Nilai Tambgali t-1 AR
1
-0,1430 48,84
-4,5348 6.
Jumlah Proporsi manfaat ekonomi HL setelah dikalikan dengan ∑
ǿ
= 0,6723 0,4355
0,2928 Lag Dependent Variable
Manfaat ekonomi HL t-1 AR
1
0,3277 48,74
-4,3317 Jumlah Proporsi penyesuaian
manfaat ekonomi HL 0,6723
Tabel 2: Hasil Uji Ekonometrika Dinamik Manfaat Ekonomi Hutan Lindung Sumatera Barat
signifikan pada semua level kepercayaan 1, 5, 10 signifikan pada level kepercayaan 10
Jurnal Penelitian, Volume 1, Nomor 2, Desember 2013 189
Berikutnya, proporsi nilai pertam- bangan dan bahan galian ternyata paling besar
dalam menentukan nilai manfaat ekonomi hutan lindung yakni 2,5 kali lipat dari nilai
karbon dan nilai tegakan kayunya yakni mencapai 249,74 untuk tahun sekarang
dan sebesar 48,84 pada tahun sebelumnya. Implikasinya adalah bahwa nilai sekarang
dari manfaat ekonomi sumber daya hutan lebih tinggi dari pada nilai manfaat ekonomi
hutan lindung dari pada tahun sebelumnya, oleh karena itu, usaha untuk mengkonservasi
hutan lindung bagi kepentingan manfaat ekonomi masa sekarang akan lebih baik
daripada melakukan eksploitasi pada tahun sebelumnya. Nilai manfaat ekonomi hutan
lindung dengan adanya potensi tambang adalah sebesar 48,84, tetapi apabila potensi
pertambangan dan bahan galian itu akan ditambang atau diolah, maka nilai manfaat
ekonomi hutan lindung akan menjadi 2,5 kali lipat daripada belum dieksploitasi.
Jadi, berdasarkan analisis ekono- metrika dinamik ini dapat dikatakan bahwa
nilai ekonomi hutan lindung itu di Sumatera Barat di dominasi oleh nilai ekonomi
pertambangan dan bahan galian, nilai tegakkan kayu dan nilai jasa lingkungan
relative lebih kecil dibandingkan dengan nilai pertambangan dan bahan galiannya.
Semakin tua umur hutan lindung semakin tinggi nilai jasa lingkungan terutama nilai
kandungan carbon yang dimilikinya. Namun jika di bandingkan dengan nilai ekonomi
pertambangan dan bahan galian yang terkadung didalamnya, maka semakin lama
umur hutan lindung, semakin rendah nilai ekonomi pertambangan dan bahan galiannya,
karena nilai ekonomi pertambangan dan bahan galian ini semakin besar pada waktu
sekarang daripada waktu sebelumnya. Artinya, discount factor terhadap umur
pemanenan hasil pertambangan dan bahan galian akan sangat menentukan dalam menilai
manfaat ekonomi hutan lindung. Semakin mendekati masa sekarang, maka semakin
tinggi nilai ekonomi pertambangannya. Oleh karena itu, keputusan untuk memanen
bahan tambang dan galian di hutan lindung sangat menguntungkan di masa sekarang
dibandingkan dengan di masa lalu, apabila menunda masa pemanenan bahan tambang
dan bahan galian, maka nilai ekonomi bahan tambang semakin besar.
7. Optimasi Pemanfaatan Hutan Lindung Sumatera Barat