HASIL DAN PEMBAHASAN Sistem informasi dan pengambilan keputusan untuk manajemen gapoktan penerima dana bantuan langsung masyarakat pengembangan usaha agribisnis perdesaan
28
Gambar 13. Menu profil gapoktan pada SIPK-GP 1.13 b. Data Perkembangan Usaha
Perkembangan usaha gapoktan ditunjukkan oleh data penyaluran dana gapoktan, data pengembalian dana gapoktan, dan data penambahan
assetmodal gapoktan. Data-data tersebut terdapat pada sub-menu Penyaluran Dana Gapoktan, Penyaluran Dana Poktan, Perkembangan
Usaha Gapoktan, Perkembangan Usaha Poktan, dan Laporan Tahunan Gapoktan pada menu Laporan . Data perkembangan usaha ini digunakan
sebagai dasar untuk menilai kinerja gapoktan pada menu Kinerja Gapoktan. Sub-menu Penyaluran Dana Gapoktan tertuang pada Gambar
14.
c. Data Potensi Wilayah Data potensi wilayah merupakan sub-menu pada menu Profil
Gapoktan. Data ini digunakan sebagai dasar atau referensi dalam penyusunan atau pengisian AHP pada menu Fokus Usaha.
d. Data Potensi Pasar Data potensi pasar merupakan sub-menu pada menu Profil
Gapoktan. Sebagaimana data potensi wilayah, data ini pun digunakan sebagai dasar atau referensi dalam penyusunan atau pengisian AHP pada
menu Fokus Usaha.
29
Gambar 14. Sub-menu penyaluran dana gapoktan pada SIPK-GP 1.13 3. Diagram Aliran Data
Diagram aliran data atau data flow diagram DFD memperlihatkan hubungan fungsional dari nilai yang dihitung oleh sistem termasuk nilai
masukan, nilai keluaran, serta tempat penyimpanan internal. Diagram aliran data adalah gambaran grafis yang memperlihatkan aliran data dari sumbernya
dalam objek kemudian melewati suatu proses yang mentransformasinya ke tujuan lain Nugroho dalam Ratih, 2011.
Diagram aliran data terdiri atas empat unsur, yaitu proses, aliran data, entitas, dan data store. Proses adalah sesuatu yang melakukan transformasi
terhadap data. Setiap proses harus memiliki sedikitnya satu masukan dan satu keluaran aliran data. Aliran data berguna untuk menghubungkan keluaran dari
suatu objek atau proses yang terjadi pada suatu masukan. Entitas adalah objek aktif yang mengendalikan aliran data dengan memproduksi atau
mengkonsumsi data. Data store adalah objek pasif dalam diagram aliran data yang menyimpan data untuk penggunaan lebih lanjut Nugroho dalam Ratih,
2011.
Diagram konteks atau diagram aliran data level 0 menggambarkan keseluruhan sistem dengan satu proses berikut sumber dan tujuan data secara
jelas. Masukan data sistem berasal dari gapoktan, kelompok tani, dan pakar. Entitas gapoktan memberikan input kepada sistem berupa data penyaluran
dana ke kelompok tani, dan data pengembalian dana dari kelompok tani. Data usahatani utama anggota kelompok, data detail anggota kelompok tani,
data penyaluran dana ke anggota kelompok tani, dan data pengembalian dari anggota kelompok tani diperoleh dari entitas kelompok tani. Entitas pakar
memberikan input data berupa hasil penilaian sesuai dengan kuesioner AHP. Diagram aliran data level 0 untuk SIPK-GP 1.13 tersaji pada Gambar 15.
Diagram aliran data level berikutnya disajikan pada bagian Verifikasi Model.
30
Gambar 15. Diagram aliran data level 0 pada SIPK-GP 1.13 4. Use Case Diagram
Use case diagram menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan dari suatu sistem. Use case diagram digunakan untuk menggambarkan interaksi
antara pengguna sistem aktor dengan kasus use case yang disesuaikan dengan langkah-langkah scenario yang telah ditentukan Purwandari, 2010.
Pada SIPK-GP 1.13 terdapat beberapa use case, salah satunya disajikan pada Gambar 16.
Gambar 16. Use case diagram perkembangan usaha gapoktan Gambar 16 menggambarkan use case pada perkembangan usaha
gapoktan, yaitu user gapoktan melakukan login dan sistem melakukan
BPTP Poktan
Gapoktan Pakar
SIPK-GP 1.13
Gapoktan PMTPPL
Pusat Auditor
Penyaluran ke poktan dan pengembalian dari
poktan Usahatani , detail anggota,
penyaluran ke anggota, dan pengembalian dari anggota
Hasil Penilaian AHP
Analisa usahatani, data penyaluran dan pengembalian,
serta laporan perkembangan usaha
Analisa usahatani, kinerja gapoktan, dan fokus
usaha Kelayakan gapoktan, analisa
usahatani, data penyaluran dan pengembalian, laporan
perkembangan usaha, kinerja gapoktan, serta fokus usaha
login
Verifikasi login include
Input data penyaluran
Input data pengembalian extend
Pengolahan data Gapoktan
Gapoktan
Auditor BPTP
31
verifikasi login; gapoktan melakukan input data penyaluran dan data pengembalian bila telah terjadi penyaluran dana; sistem melakukan
pengolahan atas data yang diinput; user lain memanfaatkan keluaran dari sistem tersebut sesuai dengan kebutuhannya. BPTP dan auditor akan
memanfaatkan hasil pengolahan data berupa penilaian kinerja gapoktan, sedangkan gapoktan akan memanfaatkan keluaran berupa laporan
perkembangan usaha gapoktan.
B. Verifikasi Model 1. Model Seleksi Gapoktan
Model seleksi gapoktan terdiri dari jaminan ketersediaan lahan usahatanisarana, pengalaman usahatani anggota kelompok tani, modal
sendiri yang dimiliki oleh anggota kelompok tani, dan usia anggota kelompok tani. Keempat variabel tersebut merupakan variabel yang mempengaruhi
tingkat pendapatan penerima bantuan. Skala ordinal dari variabel ketersediaan lahan usahatanisarana diubah untuk mengetatkan persyaratan.
Perubahan tersebut yaitu dengan hanya mempertimbangkan persentase kepemilikan lahan, sedangkan untuk sewa lahan dianggap tidak memiliki
lahan. Secara manual, hasil penilaian variabel untuk seleksi gapoktan pada Gapoktan Madu Makmur, Bimo Makmur, dan Gapoktan Sumber Makmur
disajikan pada Lampiran 12 sampai Lampiran 14, sedangkan skoring seleksi gapoktan pada Gapoktan Madu Makmur, Bimo Makmur, dan Gapoktan
Sumber Makmur disajikan pada Tabel 8 sampai Tabel 10. Perhitungan seleksi gapoktan baik secara manual maupun dalam sistem tidak dapat
dilakukan secara akurat karena data pribadi anggota kelompok yang berhasil diperoleh dari gapoktan sampel hanya berasal dari beberapa anggota
kelompok tani, tidak berasal dari seluruh anggota kelompok tani.
Tabel 8. Hasil skoring seleksi untuk gapotan Madu Makmur
Berdasarkan Tabel 8 diketahui bahwa skor Gapoktan Madu Makmur sebesar 84 atau lebih besar dari ambang batas 80 dan dinyatakan lulus. Skor
Gapoktan Bimo Makmur sesuai Tabel 9 sebesar 92 atau lebih besar dari ambang batas sebesar 80 dan dinyatakan lulus. Adapun skor untuk Gapoktan
Sumber Makmur sesuai Tabel 10 sebesar 84 atau berada di atas ambang batas sebesar 80.
No Uraian
Bobot Nilai
BxN Jumlah Kesimpulan
1 Jaminan ketersediaan lahan usahatanisarana 40
4 160
2 Pengalaman usahatani 30
5 150
3 Modal Sendiri 10
1 10
4 Usia Petani 20
5 100
84 LULUS
SKORING HASIL VERIFIKASI PERSYARATAN GAPOKTAN PENERIMA DANA BLM-PUAP
32
Tabel 9. Hasil skoring seleksi untuk gapoktan Bimo Makmur
Tabel 10. Hasil Skoring Seleksi untuk gapoktan Sumber Makmur
Hasil seleksi gapoktan melalui sistem untuk Gapoktan Sumber Makmur sebagai contoh, disajikan dalam Gambar 17. Berdasarkan Gambar
17 diketahui bahwa hasil perhitungan melalui sistem memberikan kesimpulan yang sama dengan hasil perhitungan secara manual. Hal ini menunjukkan
bahwa sistem telah sesuai dan dapat digunakan. Diagram aliran data level 1 pada model seleksi gapoktan disajikan pada Gambar 18.
Gambar 17. Model seleksi gapoktan
No Uraian
Bobot Nilai
BxN Jumlah Kesimpulan
1 Jaminan ketersediaan lahan usahatanisarana 40
5 200
2 Pengalaman usahatani 30
5 150
3 Modal Sendiri 10
1 10
4 Usia Petani 20
5 100
92 LULUS
SKORING HASIL VERIFIKASI PERSYARATAN GAPOKTAN PENERIMA DANA BLM-PUAP
No Uraian
Bobot Nilai
BxN Jumlah Kesimpulan
1 Jaminan ketersediaan lahan usahatanisarana 40
4 160
2 Pengalaman usahatani 30
5 150
3 Modal Sendiri 10
1 10
4 Usia Petani 20
5 100
84 LULUS
SKORING HASIL VERIFIKASI PERSYARATAN GAPOKTAN PENERIMA DANA BLM-PUAP
33
Gambar 18. Diagram aliran data level 1 pada model seleksi gapoktan
2. Model Wilayah Usaha Model wilayah usaha digunakan untuk menilai kelayakan usaha dari
usahatani yang dilakukan oleh petani anggota. Berdasarkan hasil wawancara pada tiga gapoktan, diperoleh hasil bahwa usahatani pokok yang dilakukan
anggota petani di tiga gapoktan tersebut dan gapoktan lain pada umumnya terdiri dari usahatani padi, cabai, dan jagung. Komponen analisa usahatani
yang terdiri dari biaya investasi, biaya tetap, biaya variabel, dan penghasilan usahatani untuk usahatani padi, cabai, dan jagung disajikan pada Lampiran 15
sampai 17. Hasil perhitungan manual untuk kelayakan usaha dari ketiga usahatani tersebut disajikan pada Tabel 11 sampai dengan 13.
Pada Tabel 11 diketahui bahwa untuk usahatani padi berturut-turut nilai NPV, net BC, dan IRR masing-masing 482.238,82, 1,13, dan 16,81.
Dengan demikian, berdasarkan ketiga cara analisa tersebut, usahatani padi layak dilakukan.
Pengelompokkan data
Pusat Auditor
Poktan Detail data usahatani dan detail
anggota usia, status kepemilikan lahan, pengalaman usahatani, modal
awal, dan luas lahan kepemilikan
Pengolahan data
Kelayakan gapoktan untuk menerima dana BLM-PUAP
Data usia, kepemilikan lahan, pengalaman, modal, dan luas lahan usahatani
34
Tabel. 11. Analisa kelayakan usahatani padi
Tabel 12. Analisa kelayakan usahatani cabai
Pada Tabel 12 diketahui bahwa untuk usahatani cabai berturut-turut nilai NPV, net BC, dan IRR masing-masing 2.005.178,63, 1,79, dan 31,29. Dengan
demikian, berdasarkan ketiga cara analisa tersebut, ushatani cabai layak dilaksanakan.
Hasil perhitungan manual untuk kelayakan usahatani jagung ditunjukkan pada Tabel 13. Pada tabel tersebut nilai untuk NPV, net BC, dan IRR masing-
masing 772.443,85, 1,49, dan 23,73. Berdasarkan nilai-nilai tersebut, maka usahatani jagung layak dilakukan.
Break event point BEP atau titik impas untuk masing-masing jenis usahatani berdasarkan perhitungan manual berturut-turut, yaitu padi sebesar 1.263
kg, cabai 259 kg, dan jagung sebesar 661 kg. Nilai BEP tersebut didasarkan pada asumsi harga pasar normal sesuai yang digunakan pada analisa usahatani. Nilai
BEP tersebut akan digunakan pada model pengembangan untuk perhitungan dengan menggunakan metode comparative performance index CPI.
DF DF
DF Investasi Pemeliharaanpengolahan Produksi
Total 12
16 18
1 750,000 2,985,300
- 3,735,300
- 3,735,300
0.892857 3,335,089.29 0.862069 3,220,086.21
0.847458 3,165,508.47 2
485,300 -
485,300 -
485,300 0.797194 386,878.19
0.7431629 360,656.96 0.718184 348,534.90
3 80,000
- 80,000
- 80,000
0.71178 56,942.42 0.6406577 51,252.61
0.608631 48,690.47 4
120,000 120,000
6,825,000 6,705,000
0.635518 4,261,148.72 0.5522911 3,703,111.81
0.515789 3,458,364.41 NPV
482,238.82 71,116.03
104,369.44
Net BC 1.13
IRR 16.81
PV PV
Analisa Kelayakan Usahatani Padi
PenghasilanB Rp
B-C PV
Bulan ke-
BiayaC Rp
DF DF
DF Investasi Pemeliharaanpengolahan Produksi
Total 12
30 32
1 150,000 2,005,800
- 2,155,800
- 2,155,800
0.892857 1,924,821.43 0.7692308 1,658,307.69
0.7575758 1,633,181.82 2
377,400 -
377,400 -
377,400 0.797194 300,860.97
0.591716 223,313.61 0.573921 216,597.80
3 436,000
- 436,000
- 436,000
0.71178 310,336.19 0.4551661 198,452.44
0.4347887 189,567.85 4
500,000 135,000
635,000 1,843,200
1,208,200 0.635518
767,832.94 0.3501278
423,024.40 0.3293853
397,963.38 5
310,000 135,000
445,000 5,529,600
5,084,600 0.567427 2,885,138.59
0.2693291 1,369,430.61 0.2495344 1,268,782.37
6 90,000
90,000 1,843,200
1,753,200 0.506631
888,225.68 0.2071762
363,221.33 0.1890412
331,426.99 NPV
2,005,178.63 75,602.61
41,174.73 Net BC
1.79 IRR
31.29
Analisa Kelayakan Usaha Cabai
Bulan ke-
BiayaC Rp PenghasilanB
Rp B-C
PV PV
PV
35
Tabel 13. Analisa kelayakan usahatani jagung
Perhitungan kelayakan usaha melalui model wilayah usaha untuk perhitungan NPV padi, cabai, dan jagung diperoleh hasil berturut-turut
sebesar 482.240, 2.005.180, dan sebesar 772.444 dengan kesimpulan seluruhnya layak dilakukan. Dengan demikian model yang dibuat untuk
perhitungan NPV dalam sistem, telah sesuai dengan perhitungan secara manual. Hasil perhitungan NPV padi melalui sistem disajikan pada Gambar
19.
Perhitungan net BC dalam model wilayah usaha diketahui bahwa nilai net BC untuk padi, cabai, dan jagung masing-masing sebesar 1,128; 1,791;
dan 1,490. Dengan demikian model yang dibuat dalam sistem telah sesuai dengan hasil perhitungan secara manual. Gambar 20 menunjukkan hasil
perhitungan net BC cabai pada SIPK-GP 1.13.
Gambar 19. Perhitungan NPV padi pada SIPK-GP 1.13
DF DF
DF Investasi Pemeliharaanpengolahan Produksi
Total 12
38 39
1 312,500 1,239,375
- 1,551,875
- 1,551,875
0.892857 1,385,602.68 0.7246377 1,124,547.10
0.719424 1,116,456.83 2
239,375 -
239,375 -
239,375 0.797194 190,828.28
0.5250998 125,695.76 0.517572 123,893.69
3 60,000
60,000 3,360,000
3,300,000 0.71178 2,348,874.82
0.3805071 1,255,673.36 0.372354 1,228,767.00
NPV 772,443.85
5,430.50 11,583.53
Net BC 1.49
IRR 38.32
PV PV
Analisa Kulayakan Usaha Jagung
PenghasilanB Rp
B-C PV
Bulan ke-
BiayaC Rp
36
Gambar 20. Perhitungan Net BC cabai pada model usaha di SIPK-GP 1.13 Perhitungan IRR dalam model wilayah usaha untuk padi, cabai, dan
jagung masing-masing sebesar 16,811, 31,295 dan 38,319. Dengan demikian model yang dibuat dalam sistem telah sesuai dengan perhitungan
secara manual. Gambar 21 menunjukkan hasil perhitungan IRR cabai pada model usaha di SIPK-GP 1.13, sedangkan diagram aliran data level 1 pada
model usaha disajikan pada Gambar 22.
Gambar 21. Perhitungan IRR cabai pada model usaha di SIPK-GP 1.13
37
Gambar 22. Diagram aliran data level 1 pada model wilayah usaha
Analisis sensitivitas ketiga jenis usahatani utama gapoktan dilakukan dengan skenario sebagai berikut a harga benih, pupuk, dan pestisida naik
20 sedang harga jual tetap; b biaya produksi tetap sedang harga jual turun 20; dan c biaya produksi dan harga jual tetap sedang jumlah produksi
turun 20. Hasil perhitungan atas ketiga skenario tersebut pada masing- masing metode perhitungan kelayakan usaha disajikan pada Tabel 14-16.
Tabel 14. Analisis sensitivitas pada perhitungan NPV
No Jenis
Usahatani Kondisi Awal
Skenario a
Skenario b
Skenario c
1 Padi
482.240 133.314
-385.242 -385.242
2 Cabai
2.005.178,63 1.775.167 956.609
956.609 3
Jagung 772.443,85
695,07 294.127
294.127
Tabel 15. Analisis sensitivitas pada perhitungan IRR
No Jenis
Usahatani Kondisi
Awal Skenario
a Skenario
b Skenario
c 1
Padi 16,81
13,27 7,88
7,88
2 Cabai
31,29 28,80
22,16 22,16
3 Jagung
38,32 34,99
22,67 22,67
Pengolahan data Poktan
Detail data usahatani biaya investasi, biaya tetap, biaya variabel, dan penghasilan
usahatani
NPV, IRR, Net BC, dan BEP serta kesimpulan kelayakan
Gapoktan PMTPPL BPTP
Pengelompokkan data
Biaya dan penghasilan bulanan
38
Tabel 16. Analisis sensitivitas pada perhitungan Net BC
No Jenis
Usahatani Kondisi
Awal Skenario
a Skenario
b Skenario
c 1
Padi 1,13
1,03 0,90
0,90
2 Cabai
1,79 1,66
1,38 1,38
3 Jagung
1,49 1,42
1,19 1,19
Berdasarkan Tabel 14-16 diketahui bahwa pada skenario a usahatani cabai dan jagung masih layak dilakukan sedangkan padi dinyatakan tidak
layak menurut analisa IRR karena lebih rendah dari suku bunga bank yang berlaku, yaitu 14. Pada skenario b dan c usahatani padi sudah tidak
layak dilakukan, sedangkan kedua jenis usahatani lainnya masih layak dilakukan. Dengan demikian padi memiliki sensitivitas yang tinggi terhadap
perubahan harga produksi, harga jual, dan penurunan produksi dibandingkan dengan dua jenis usahatani lainnya.
Analisis sensitivitas terhadap ketiga jenis usahatani utama tersebut, diketahui bahwa padi mempunyai sensitivitas tertinggi terhadap kenaikan
harga produksi, penurunan harga jual, dan penurunan jumlah produksi sebesar 20. Hal ini memberi petunjuk kepada kelompok tanipetani anggota yang
melakukan usahatani padi maupun PMT dan PPL agar senantiasa menerapkan pola pemupukan berimbang, pengendalian hama terpadu, dan penggunaan
benih unggul untuk meningkatkan produksi sehingga dapat mengurangi dampak dari perubahan harga produksi atau harga jual yang berada diluar
kendali kelompok tani danatau petani.
3. Model Kinerja Gapoktan Model kinerja gapoktan merupakan penilaian terhadap kinerja gapoktan
yang ditandai dengan akumulasi penyaluran dana, jumlah pengembalian pokok, jumlah pembayaran bunga, dan jumlah penambahan assetmodal
gapoktan. Kinerja ini menunjukkan seberapa besar aktivitas gapoktan sekaligus menunjukkan efektifitas dari penyaluran dana yang telah diberikan
kepada gapoktan.
Hasil penilaian manual untuk kinerja Gapoktan Madu Makmur, Bimo Makmur, dan Gapoktan Sumber Makmur disajikan pada Lampiran 18 sampai
20. Sedangkan perhitungan atau skoring manual untuk ketiga gapoktan tersebut dapat dilihat pada Tabel 17 sampai Tabel 19.
Pada Tabel 17 dapat dilihat bahwa skor kinerja untuk gapoktan Madu Makmur sebesar 88 atau dalam kategori baik. Gapoktan Bimo Makmur
sesuai dengan Tabel 18 memperoleh skor kinerja sebesar 92 atau dalam kategori sangat baik. Sedangkan untuk Gapoktan Sumber Makmur, sesuai
dengan Tabel 19, skor yang diperoleh 84 atau sama dengan kedua gapoktan sebelumnya berada dalam kategori baik.
39
Tabel 17. Hasil penilaian kinerja gapoktan Madu Makmur
Tabel 18. Hasil penilaian kinerja gapoktan Bimo Makmur
Tabel 19. Hasil penilaian kinerja gapoktan Sumber Makmur
Penilaian kinerja dengan menggunakan model kinerja pada sistem untuk Gapoktan Sumber Makmur diperoleh hasil sebesar 84 atau pada
kategori baik, seperti ditunjukkan pada Gambar 23. Dengan demikian model perhitungan kinerja telah sesuai dengan perhitungan manual. Diagram aliran
data level 1 pada model kinerja gapoktan disajikan pada Gambar 24.
4. Model Pengembangan Model pengembangan bertujuan untuk menentukan fokus kegiatan
gapoktan yang paling menentukan. Model ini menggunakan proses hierarki analisis atau AHP sebagai metode penetapan fokus, selain itu pada model
No Uraian
Bobot Nilai
BxN Jumlah Kesimpulan
1 Jumlah penyaluran dana BLM-PUAP 40
5 200
2 Jumlah pengembalian pokok pinjaman 20
5 100
3 Jumlah pembayaran bunga pinjaman 20
5 100
4 Jumlah penambahan modalaset 20
2 40
88 BAIK
SKORING HASIL PENILAIAN KINERJA GAPOKTAN MADU MAKMUR
No Uraian
Bobot Nilai
BxN Jumlah Kesimpulan
1 Jumlah penyaluran dana BLM-PUAP 40
5 200
2 Jumlah pengembalian pokok pinjaman 20
5 100
3 Jumlah pembayaran bunga pinjaman 20
5 100
4 Jumlah penambahan modalaset 20
3 60
92 SANGAT
BAIK
SKORING HASIL PENILAIAN KINERJA GAPOKTAN BIMO MAKMUR
No Uraian
Bobot Nilai
BxN Jumlah Kesimpulan
1 Jumlah penyaluran dana BLM-PUAP 40
5 200
2 Jumlah pengembalian pokok pinjaman 20
4 80
3 Jumlah pembayaran bunga pinjaman 20
4 80
4 Jumlah penambahan modalaset 20
3 60
84 BAIK
SKORING HASIL PENILAIAN KINERJA GAPOKTAN SUMBER MAKMUR
40
inipun digunakan metode CPI untuk menentukan jenis usahatani yang paling menentukan.
Wawancara dilakukan terhadap tiga orang pakar yang terdiri dari Direktur Pembiayaan Pertanian Ditjen Prasarana dan Sarana Pertanian
Kementerian Pertanian, Kepala Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Provinsi DI. Yogyakarta, dan Kepala Sub Direktorat Pembiayaan Agribisnis,
Direktorat Pembiayaan Pertanian, Ditjen Prasarana dan Sarana Pertanian Kementerian Pertanian. Ketiga orang tersebut dipilih karena pada saat ini
berperan langsung dalam pelaksanaan program PUAP Kementerian Pertanian. Peran ketiga pakar tersebut berturut-turut sebagai penentu
kebijakan ditingkat pusat, penanggung jawabkoordinator kegiatan ditingkat provinsi, dan penanggung jawab kegiatan ditingkat pusat.
Gambar 23. Penilaian kinerja Gapoktan Sumber Makmur pada Model Kinerja di SIPK-GP 1.13
Gambar 24. Diagram aliran data level 1 pada model kinerja gapoktan
Pengolahan data Gapoktan
Detail penyaluran dan pengembalian dana
Laporan perkembangan usaha
Gapoktan PMTPPL
Pengelompokkan data
Skor kinerja dan kesimpulannya
BPTPPusat Auditor
Data penyaluran, pengembalian pokok, dan pembayaran bunga
41
Hasil pengolahan AHP dengan menggunakan expert choice diperoleh hasil sebagaimana tertuang pada Gambar 25. Pengolahan dilakukan dengan
terlebih dahulu melakukan perbaikan terhadap input data dari masing-masing narasumber yang menghasilkan indeks inkonsistensi lebih dari 0,1, serta
melakukan integrasi untuk skor aktor dan tujuan. Berdasarkan Gambar 25 diketahui bahwa faktor yang paling berpengaruh terhadap fokus usaha
gapoktan yaitu potensi pemasaran dengan skor 0,479. Terpilihnya potensi pemasaran sebagai faktor yang paling berpengaruh menunjukkan bahwa
dalam melakukan usaha agribisnis, faktor tersebut sangat menentukan tingkat keberhasilan usaha dibanding dengan faktor lainnya, yaitu kelayakan usaha
dan potensi wilayah.
Gambar 25. Hasil perhitungan AHP dengan menggunakan expert choice Aktor yang paling berpengaruh yaitu pemangku kebijakan Direktur
Pembiayaan Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian Kementerian Pertanian dengan skor 0,376 diikuti oleh ketua gapoktan dengan skor 0,200.
Hal ini menunjukkan bahwa pemangku kebijakan selaku pihak yang pertama memutuskan gapoktan penerima dana BLM-PUAP mempunyai peranan
penting dalam keberhasilan gapoktan. Selanjutnya, ketua gapoktan selaku pimpinan atau pengambil kebijakan ditingkat gapoktan mempunyai peranan
yang sangat penting dalam menentukan tingkat keberhasilan usahatani
42
anggota gapoktan dan keberhasilan kinerja gapoktan itu sendiri. Apabila kita mengambil ketua gapoktan sebagai aktor utama, maka tujuan yang akan
menjadi prioritas yaitu peningkatan pendapatan dengan skor 0,417, sedangkan alternative usahatani terbesar pada usaha simpan pijnam dengan
skor 0,282, sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 26 dan 27.
Gambar 26. Prioritas tujuan apabila dipilih ketua gapoktan sebagai aktor
Gambar 27. Prioritas alternatif usahatani untuk actor ketua gapoktan dan tujuan peningkatan pendapatan
Pada unsur tujuan, prioritas utama yaitu peningkatan lapangan kerja dengan skor 0,426. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan lapangan kerja
merupakan tujuan utama dari pengembangan usaha agribisnis perdesaan. Peningkatan lapangan kerja ini akan menimbulkan multiplier effect, sehingga
dapat meningkatkan pendapatan dan pengembangan kelompok.
Secara keseluruhan, prioritas alternatif usaha gapoktan secara berturut- turut yaitu simpan pinjam 0,286, usahatani hortikultura 0,243, usahatani
tanaman pangan 0,204, usahatani ternak kecil 0,149, dan usahatani ternak
43
besar 0,118. Akan tetapi, apabila kota khususkan pada tujuan peningkatan lapangan kerja, maka alternatif tertinggi berada pada usahatani hortikultura
dengan skor sebesar disusul dengan usaha simpan pinjam sebesar 0,238 dan usahatani tanaman pangan sebesar 0,237.
Gambar 28. Alternatif usahatani pada tujuan peningkatan lapangan kerja Berdasarkan hasil pengolahan dengan menggunakan AHP maupun CPI,
pada sektor on-farm, alternatif pertama fokus usaha gapoktan yaitu usahatani hortikultura, dalam hal ini cabai. Sedangkan apabila digabung dengan sektor
off-farm, maka usaha simpan pinjam menjadi pilihan utama. Akan tetapi, karena pada pelaksanaan usaha simpan pinjam jenis usaha yang dilakukan
anggota sangat variatif, maka pengelolaannnya sebaiknya dipisahkan dari pengelolaan usaha on-farm.
Hasil analisis ini memberi petunjuk kepada ketua kelompok tani, ketua gapoktan, PMT, danatau PPL untuk menganjurkan anggotanya melakukan
usahatani hortikultura khususnya cabai. Hasil ini pun dapat dijadikan sebagai dasar untuk melakukan pengaturan jenis usahatani yang dilakukan anggota,
sehingga tidak serta merta seluruh anggota melakukan usahatani cabai. Hal ini dilakukan untuk menghindari terjadinya penurunan harga produk yang
besar pada saat panen raya.
Penetapan fokus usaha dengan metode AHP pada model pengembangan memberikan fasilitas pemasukan data untuk tiga partisipan dan perhitungan
gabungan sebagaimana fasilitas dalam software expert choice. Sub-sub menu pada sub menu AHP ini terdiri dari Sub-sub menu Tambah Data yang
memberikan fasilitas pemasukan data goal, faktor, aktor, tujuan, dan alternatif, Sub-sub menu Perbandingan AHP yang memberikan fasilitas input
data AHP berdasarkan data partisipan, serta Sub-sub menu Daftar AHP yang menampilkan hasil dari perhitungan AHP. Laman Sub-sub menu pada menu
AHP seperti disajikan pada Gambar 29 sampai Gambar 31. Diagram aliran data untuk AHP disajikan pada Gambar 32.
44
Gambar 29. Sub-sub menu tambah data AHP pada SIPK-GP 1.13 Perhitungan data masing-masing partisipan telah sesuai dengan yang
dihasilkan oleh expert choice. Sedangkan untuk perhitungan data gabungan, hasil yang diperoleh tidak sama dengan yang dihasilkan oleh expert choice,
akan tetapi hasil tersebut sama dengan hasil perhitungan secara manual dengan menggunakan rumus perkalian matriks dalam excel. Selain itu, model
ini belum melakukan perhitungan integrasi untuk skor alternatif terhadap goal. Seperti halnya expert choice, model ini pun belum melakukan
perhitungan integrasi skor untuk aktor dan tujuan.
Gambar 30. Input perbandingan AHP pada Sub-sub menu Perbandingan AHP
45
Gambar 31. Sub-sub menu daftar AHP pada sub menu AHP di SIPK-GP 1.13
Gambar 32. Diagram aliran data level 1 pada model pengembangan dengan AHP
46
Hasil penetapan fokus usaha dengan menggunakan metode CPI pada model pengembangan usaha diperoleh hasil seperti ditunjukan pada Gambar
33. Berdasarkan gambar tersebut diketahui bahwa cabai merupakan prioritas utama fokus usaha gapoktan dengan skor sebesar 206,64. Skor hasil
perhitungan dengan menggunakan sistem sama dengan perhitungan secara manual. Hal ini menunjukkan bahwa sistem telah sesuai dan dapat
dipergunakan. Diagram aliran data level 1 untuk model pengemabgan dengan CPI disajikan pada Gambar 34.
Gambar 33. Perhitungan CPI pada SIPK-GP 1.13
Gambar 34. Diagram aliran data level 1 pada model pengembangan dengan CPI
Pengolahan data I
Pengolahan data II
Biaya dan penghasilan bulanan
Gapoktan BPTPPMTPPL Poktan
Detail data usahatani biaya investasi, biaya tetap, biaya variable, dan penghasilan usahatani Pengelompokkan data
Nilai NPV, IRR, Net BC, dan BEP masing-masing jenis usahatani
Skor masing-masing jenis usahatani
47
Penetapan fokus usaha dengan menggunakan metode CPI untuk tiga jenis usahatani utama yang dilakukan ketiga gapoktan sampel disajikan pada
Tabel 20 dan 21. Berdasarkan Tabel 21, diketahui bahwa usahatani yang paling menguntungkan yaitu usahatani cabai yang termasuk dalam usahatani
hortikultura. Hal ini menunjukkan bahwa penetapan fokus usaha gapoktan dengan menggunakan AHP sejalan dengan penetapan fokus melalui metode
CPI. Tabel 20. Nilai-nilai analisa kelayakan usaha untuk perhitungan CPI
Tabel 21. Perhitungan CPI untuk tiga jenis usahatani utama gapoktan
C. Evaluasi User Evaluasi sistem dilakukan untuk mengetahui apakah sistem yang telah
dikembangkan telah sesuai dengan kebutuhan atau masih memerlukan beberapa tambahanperbaikan. Pada pengembangan SIPK-GP 1.13 ini evaluasi dilakukan
oleh auditor yang merupakan salah satu calon user dari sistem. Evaluasi dilakukan terhadap kecukupan input data dan kecukupan output dari sistem yang
merupakan informasi yang akan digunakan oleh auditor dalam pelaksanaan tugasnya. Hasil evaluasi tersebut disajikan pada Tabel 22.
Berdasarkan Tabel 22. diketahui pada indikator input, dari 8 orang responden 7 responden menyatakan setuju atau sangat setuju untuk seluruh sub
indikator yang terdiri dari jenis data yang diinput telah sesuai kebutuhan, proses input data mudah, dan proses pembaharuan data mudah, sedangkan satu
responden menyatakan cukup setuju pada sub indikator jenis data yang diinput telah sesuai dengan kebutuhan. Hal ini menunjukkan bahwa fasilitasi dan
konfigurasi input data pada sistem telah cukup memadai atau sesuai dengan kebutuhan user. Pada indikator output, dari 8 responden, sebanyak 7 responden
menyatakan setuju atau sangat setuju pada seluruh sub indikator output, sedangkan satu orang responden menyatakan cukup setuju pada sub indikator
No Jenis Usahatani NPV
IRR Net BC
BEP
1 Padi 482,239
16.81 1.13
1,263 2 Cabai
2,005,179 31.29
1.79 259
3 Jagung 772,444
38.32 1.49
661 Trend
+ +
+ -
No Jenis Usahatani NPV
IRR Net BC
BEP SKOR Peringkat
1 Padi 100
100 100
20 84
3
2 Cabai 416
186 159
100 207
1
3 Jagung 160
228 132
39 148
2
Bobot 0.2
0.3 0.3
0.2
48
relevansi informasi yang dihasilkan terhadap yang dihasilkan gapoktan dan akurasi informasi yang dihasilkan. Hal ini menunjukkan bahwa informasi yang
dihasilkan sistem telah sesuai dengan kebutuhan user. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan telah memenuhi kebutuhan user dan siap untuk digunakan.
Tabel 22. Hasil evaluasi sistem oleh calon user
No Indikator Penilaian
PENDAPAT RESPONDEN 1
2 3
4 5
6 7
8 INPUT
1 jenis data yang diinput telah sesuai kebutuhan
SS SS
SS CS
S S
SS S
2 proses input data mudah
SS SS
SS S
S S
SS S
3 proses perbaruan data mudah
SS SS
SS S
S S
SS SS
OUTPUT 4
kelengkapan informasi yang dihasilkan SS
S SS
S S
S S
S 5
keandalan informasi yang dihasilkan terhadap informasi yang diharapkan
SS SS
SS S
S S
SS S
6 relevansi informasi yang dihasilkan terhadap
yang dihasilkan gapoktan SS
SS SS
CS S
S S
SS 7
akurasi informasi yang dihasilkan SS
S SS
CS S
S SS
S
Keterangan: STS = sangat tidak setuju 1; TS = tidak setuju 2; CS = cukup setuju 3; S = setuju 4; SS = sangat setuju 5
D. Implikasi Manajemen Implementasi SIPK-GP 1.13 pada pelaksanaan Program PUAP di
Kementerian Pertanian akan menimbulkan implikasi manajemen mulai dari tingkat pusat dan provinsi aspek strategis dan taktis sampai dengan gapoktan
aspek teknis, baik pada sisi perencanaan maupun pada pelaksanaan kegiatan. Sistem ini menghasilkan output yang dapat dimanfaatkan oleh berbagai level
manajemen pada pelaksanaan kegiatan PUAP. Manual instalasi SIPK-GP 1.13 disajikan pada Lampiran 21.
1. Aspek strategis Direktorat Pembiayaan Pertanian selaku penanggung jawab kegiatan
dan penentu kebijakan, perlu melakukan beberapa perubahan kebijakan pelaksanaan kegiatan, yaitu
a. melakukan revisi Pedoman Umum PUAP antara lain dengan melakukan
penambahan persyaratan gapoktan penerima dengan persyaratan teknis sebagaimana yang digunakan pada model seleksi gapoktan
b. perubahan metode seleksi gapoktan, dengan melakukan input data teknis nama anggota, tanggal lahirusia, luas lahan yang dimiliki, status lahan,
modal awal yang dimiliki, dan jenis usahatani yang dilakukan gapoktan calon penerima bantuan kedalam SIPK-GP 1.13 untuk diolah dan hasilnya
diperoleh melalui model seleksi gapoktan, selain melakukan verifikasi administrasi sebagaimana yang selama ini dilakukan
c. sosialisasi kepada instansi terkait BPTP provinsi dan dinas lingkup pertanian tentang perubahan Pedoman Umum PUAP
d. melakukan penggandaan SIPK-GP 1.13 untuk diujiterapkan pada beberapa gapoktan penerima BLM-PUAP
49
e. penambahan biaya pengadaan komputer dan printer pada komponen biaya dalam rencana usaha gapoktan, serta
f. menambahkan materi aplikasi SIPK-GP 1.13 pada pelaksanaan pelatihan penyelia mitra tani dan gapoktan penerima dana BLM-PUAP
2. Aspek taktis BPTP selaku koordinator di provinsi bekerja sama dengan dinas terkait
perlu melakukan langkah-langkah sebagai berikut a. menginstruksikan PMT danatau PPL untuk melakukan pendataan atas
biaya-biaya yang dikeluarkan anggota gapoktan dalam melakukan usahataninya serta penghasilan yang diperoleh anggota gapoktan dari
usahatani yang dilakukannya. Data tersebut digunakan sebagai input pada model wilayah usaha
b. meningkatkan sosialisasi dan pembinaan kepada gapoktan, khususnya yang berkaitan dengan tertib administrasi, sehingga data yang diperlukan
oleh sistem selalu tersedia dan dapat diinput tepat waktu c. melakukan analisa atas komponen-komponen dalam model wilayah
usaha, untuk dilakukan efisiensi biaya usahatani dan mengurangi kehilangan hasil panen
3. Aspek teknis Data merupakan hal yang sangat menentukan efektifitas pemanfaatan
sistem, karena apabila data yang diinput tidak benar, akurat, dan lengkap, maka sistem tidak akan menghasilkan output sesuai dengan yang diharapkan.
PMTPPL selaku bagian dari manajemen yang langsung berhubungan dengan gapoktan perlu meningkatkan monitoring dan pembinaan pengelolaan
administrasi keuangan untuk menjamin ketersediaan, keakuratan, dan ketertiban pencatatan yang dilakukan oleh gapoktan. Dipihak lain, gapoktan
selaku pelaksana utama kegiatan PUAP, perlu menetapkan anggota yang akan ditugaskan sebagai pengguna sistem.
4. Aspek sosial SIPK-GP 1.13 melalui model pengembangan, memberi output berupa
prioritas usahatani yang paling layak dilakukan oleh anggota gapoktan. Model ini memungkinkan gapoktan untuk mengatur atau melakukan
penjadwalan jenis usahatani yang dilakukan oleh anggotanya. Hal ini memerlukan adanya agenda rutin dari gapoktan untuk melakukan pertemuan
mengenai penjadwalan jenis usahatani yang dilakukan oleh anggotanya, sehingga masing-masing anggota tidak hanya melakukan satu jenis usahatani,
tetapi beberapa jenis usahatani sesuai dengan prioritasnya dilakukan oleh anggota secara bergiliran. Hal ini pun menuntut peran PPL untuk aktif
memberikan penyuluhan usahatani kepada anggota terutama yang tidak terbiasa melakukan berbagai jenis usahatani.