57
VI. RISIKO FAKTOR-FAKTOR PRODUKTIVITAS UDANG WINDU
6.1 Analisis Faktor-Faktor Produktivitas Udang Windu
Penelitian yang dilakukan di Desa Pusakajaya Utara, Kabupaten Karawang menggunakan sampel sebanyak 30 responden, yaitu petambak
tradisional yang membudidayakan udang windu. Data yang diambil adalah data panel cross section dan time series dengan dua siklus musim tanam pada tahun
2010. Hasil yang diperoleh dari penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas udang windu terdiri dari 5 variabel, diantaranya
adalah benur X1, pupuk urea X2, obat-obatan X3, saponin X4 dan tenaga kerja X5. Dari kelima variabel tersebut ada input-input yang dapat menimbulkan
risiko dan ada pula yang mengurangi risiko. Penentuan dari faktor-faktor ini didasarkan pula dari literatur mengenai faktor-faktor yang diduga mempengaruhi
budidaya udang galah yang terdiri dari sembilan faktor. Dari sembilan faktor tersebut, hanya empat faktor saja yang sama dan dianalisis berdasarkan kondisi
lapangan yang ada di Desa Pusakajaya Utara dengan komoditi udang windu. Sedangkan penggunaan saponin dilakukan oleh petambak udang windu yang
bertujuan untuk mematikan hama-hama yang berbahaya bagi pertumbuhan udang di dalam tambak.
Model yang digunakan adalah model ARCH-GARCH dengan memperhitungkan risiko produksi yang ada pada budidaya udang windu secara
tradisional. Sebelum menggunakan model ARCH-GARCH diperlukan pengujian dengan metode analisis regresi untuk mengetahui bahwa data yang ada, apakah
mengandung multikolinearitas atau tidak. Jika data yang ada mengandung multikolinearitas akan ditunjukkan oleh VIF lebih dari 10 VIF 10 yang berarti
sebuah kondisi dimana terdapat hubungan linier diantara variabel independent. Berdasarkan hasil regresi yang sudah dilakukan menghasilkan nilai, sebagai
berikut :
LnY = - 4,34+0,380 LnX1-0,084 LnX2+0,034 LnX3+0,212 LnX4+0,796 LnX5.
58
Tabel 20. Uji Multikolinieritas Predictor
Coef SE Coef
T P
VIF Constant
-4,343 1,302
-3,34 0,002
Benur X1
0,3797 0,2201
1,73 0,090
3,338
Pupuk Urea X2
-0,0839 0,2147
-0,39 0,697
3,059
Obat-obatan X3 0,0339
0,1079 0,31
0,755 1,381
Saponin X4
0,2116 0,1323
1,60 0,116
2,396
Tenaga Kerja X5
0,7962 0,3690
2,16 0,035
7,499 S = 0,634278 R-Sq = 64,9 R-Sqadj = 61,7
Pada tabel 20 dapat dilihat bahwa hasil pengujian multikolinearitas menunjukkan bahwa VIF Variance Inflation Factor dari kelima variabel yang
dianalisis tidak terdapat multikolinearitas atau VIF 10. Hal ini berarti kondisi tersebut tidak terdapat hubungan linier diantara variabel independent. Jadi data
yang ada sudah dapat dikatakan baik karena variabel-variabel yang ada tidak bergerak secara bersama-sama atau tidak mengandung multikolinearitas. Setelah
menguji multikolinearitas,
selanjutnya dilakukan
pengujian error
heteroskedastisitas. Hasil
yang didapat
menunjukkan bahwa
data homoskedastisitas karena data tidak berpola. Hasil pengujian dapat dilihat pada
Lampiran 14. Variabel-variabel yang memberikan pengaruh pada produksi udang windu,
ada lima variabel, yaitu benur, pupuk urea, obat-obatan, saponin dan tenaga kerja. Dari lima variabel ini cukup memberikan pengaruh yang besar terhadap
produktivitas dari usaha budidaya udang windu. Penilaian terhadap risiko produksi pada komoditas udang windu telah dianalisis melalui penggunaan input
atau faktor-faktor produksi terhadap produktivitas udang windu. Analisis risiko produksi ini menggunakan model risiko fungsi produksi Just dan Pope dan model
GARCH 1,1 untuk mengetahui nilai varians produksi yang menunjukkan risiko produksi. Kedua model tersebut akan menghasilkan nilai varians produksi yang
diperoleh dari hasil pendugaan persamaan produksi dan persamaan varians produksi. Adapun fungsi produksi yang digunakan merupakan fungsi produksi
dalam bentuk logaritma natural Cobb-Douglass. Beberapa literatur juga menggunakan bentuk logaritma natural Cobb-Douglas karena bentuk ini memiliki
59 keunggulan, yaitu penyelesaian fungsi produksi relatif lebih mudah dibandingkan
dengan fungsi lain linier dan data yang dihasilkan lebih halus atau smooth. Hasil pendugaan dapat dilihat pada Tabel 21.
Tabel 21. Hasil Pendugaan Persamaan Fungsi Produktivitas dan Variance
Produktivitas Pada Desa Pusakajaya Utara Kabupaten Karawang Tahun 2010
Variabel Koefisien
Std. Error z-Statistic
Peluang Fungsi Produksi Rata-Rata
Benur X1 0.377569
0.137536 2.745243
0.0060 Pupuk Urea X2
-0.056834 0.181029
-0.313949 0.7536
Obat-obatan X3 0.061616
0.070852 0.869633
0.3845 Saponin X4
0.232836 0.113986
2.042683 0.0411
Tenaga Kerja X5 0.773777
0.236146 3.276685
0.0011 Konstanta
-4.358507 0.890680
-4.893460 0.0000
Varians Equation
Konstanta 0.403526
0.377006 1.070344
0.2845 Error kuadrat musim
sebelumnya
2 t-1
0.168901 0.201076
0.839987 0.4009
Variance error musim sebelumnya
2 t-1
0.222292 0.232482
0.956171 0.3390
Benur X1 -0.001552
0.064641 -0.024017
0.9808 Pupuk Urea X2
-0.017008 0.078424
-0.216875 0.8283
Obat-obatan X3 0.044091
0.037196 1.185380
0.2359 Saponin X4
-0.057899 0.057904
-0.999908 0.3174
Tenaga Kerja X5 -0.008208
0.114585 -0.071632
0.9429 R-squared
0.642287 Prob F-statistic
0.000001 Adjusted R-squared
0.541195 Durbin-Watson
stat 1.375464
F-statistic 6.353453
Berdasarkan Tabel 21, hasil pendugaan dari persamaan produktivitas dan varians udang windu menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi atau R
2
sebesar 64,22 persen. Nilai koefisien determinasi R
2
tersebut mempunyai pengertian bahwa 64,22 persen dari keragaman atau variasi produksi dapat
dijelaskan secara bersama-sama oleh model, sedangkan sisanya sebesar 35,78 persen dapat dijelaskan oleh komponen error. Nilai R
2
dari model tersebut sudah mampu menjelaskan pengaruh penggunaan input-input yang dibutuhkan pada
budidaya udang windu terhadap produksi dan pengaruh risiko produksi musim sebelumnya terhadap risiko produksi musim tertentu. Risiko produksi musim
60 sebelumnya ditunjukkan oleh error kuadrat musim sebelumnya
2 t-1
dan varians error musim sebelumnya
2 t-1
. Sedangkan risiko produksi musim tertentu ditunjukkan oleh varians error musim tertentu
2 t
. Pendugaan persamaan varians produksi udang windu, hasil pendugaan
parameter varians error produksi periode tertentu menunjukkan bahwa error kuadrat musim sebelumnya mempunyai taraf nyata diatas 20 persen, sedangkan
varians error produksi musim sebelumnya mempunyai taraf nyata yang sama yaitu diatas 20 persen. Parameter pada varians error musim sebelumnya bertanda
positif dan varians error merupakan tolak ukur risiko produksi, maka hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi risiko produksi udang windu pada musim
sebelumnya, maka semakin tinggi risiko produksi pada musim berikutnya. Varians error tersebut menunjukkan risiko produksi.
Hasil output Garch 1,1 menunjukkan bahwa F hitung sebesar 6,353453 lebih besar dibandingkan dengan F tabel yang menunjukkan nilai sebesar 2,37
berarti tolak H . Pada analisis varians, uji F berfungsi untuk menghitung
signifikansi model yang ada. Jika dilihat dari hasil output minitab menunjukkan bahwa F hitung sebesar 19,97 lebih besar dibandingkan dengan F tabel sebesar
2,37 berarti Tolak H atau nilai P yaitu 0,000 lebih kecil dari sebesar 0,05 5
maka dapat disimpulkan bahwa tolak H pada taraf nyata 0,05 atau 5 persen. Cara
menghitung F tabel yaitu F v1= 5, v2= 54 menghasilkan 2,37. Pengujian Durbin Watson bertujuan untuk melihat autokorelasi tingkat
satu first order autocorrelation dan mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel lag di antara variabel bebas.
Berdasarkan olahan data diatas menunjukkan nilai Durbin Watson sebesar 1,375 lebih dari 1 atau mendekati nilai 2, hal ini dapat disimpulkan bahwa data yang
ada telah menyebar normal.
6.2 Analisis Faktor-Faktor Pada Fungsi Produktivitas Rata-Rata Mean Production Funtion Udang Windu
Kategori