Analisis Fungsi Produksi Metode Pengolahan dan Analisis Data

intensif program ekspansi lahan padi ke luar Jawa dan pemanfaatan lahan kering untuk tanaman semusim. Inovasi benih saat ini ditujukan untuk menghasilkan benih unggul yang disesuaikan dengan perubahan iklim dan penggunaan yang tidak berlebihan. Issue tenaga kerja saat ini mengarah pada substitusi antara labor intensif dengan capital intensif. Pupuk saat ini terkait dengan issue lingkungan dan dampak terhadap degradasi lahan. Variabel musim tengah diperhatikan saat ini karena terkait perubahan lingkungan. Fungsi produksi Cobb-Douglas mempunyai beberapa keunggulan dalam studi empiris, selain mudah digunakan karena bisa ditransformasi ke dalam bentuk linear, fungsi ini juga sangat mudah diinterpretasikan hasilnya. Selain itu terdapat beberapa keunggulan praktis lainnya yaitu Debertin,1986 : 1. Nilai dari produk marjinal tergantung dari jumlah input yang digunakan dalam proses produksi. Hal ini sesuai dengan praktek dalam kehidupan sehari-hari dimana produksi marjinal adalah turunan pertama dari produksi total. 2. Parameter b1,b2,b3, ….,b6 secara berturut-turut menggambarkan elastisitas produksi e p dari masing-masing input lahan, benih, tenaga kerja, pupuk urea, pupuk KCl, dan dummy musim. 3. Jumlah dari eksponen-eksponen tersebut b1 + b2 + b3 + …+ b6 merupakan return to scale. Jika jumlahnya = 1 berarti kegiatan produksi dalam keadaan constant return to scale. Jika jumlahnya 1 berarti kegiatan produksi dalam keadaan increasing return to scale. Jika jumlahnya 1 berarti kegiatan produksi dalam keadaan decreasing return to scale. 4. Fungsi produksi Cobb-Douglas dapat diestimasi dengan menggunakan analisis regresi linear dengan mengubahnya menjadi bentuk linear double log sehingga dapat ditulis persamaan sebagai berikut : lnY = lnbo + b1 lnX 1 + b2 lnX 2 + b3 lnX 3 + b4 lnX 4 + b5 lnX 5 + b6 lnX 6 + ………………………..……………………………………………………………. 4.2. 5. Fungsi produksi Cobb-Douglas dapat dengan mudah digunakan dalam suatu fungsi dengan menambahkan lebih banyak atau lebih dari dua variabel bebas. Namun, akibat dari penyelesaian fungsi produksi Cobb-Douglas selalu dilogaritmakan dan diubah bentuk fungsinya menjadi fungsi linear, maka terdapat asumsi dan syarat-syarat yang harus dipenuhi sebelum digunakan, yaitu ; 1. Tidak ada nilai pengamatan yang bernilai nol karena logaritma dari nol adalah suatu bilangan yang besarnya tidak diketahui. 2. Terdapat asumsi bahwa tidak ada perbedaan teknologi pada setiap pengamatan dalam fungsi produksi, maksudnya, jika fungsi produksi Cobb-Douglas yang dipakai sebagai model dalam suatu pengamatan dan bila diperlukan analisis yang memerlukan lebih dari satu model, maka perbedaan model tersebut terletak pada intersep dan bukan pada kemiringan garis slope model tersebut. 3. Setiap variabel bebas adalah perfect competition. 4. Perbedaan lokasi pada fungsi produksi seperti iklim sudah tercakup pada faktor kesalahan error term. Selain kelebihan-kelebihan yang telah dijelaskan, terdapat juga beberapa kelemahan dari fungsi Cobb-Douglas yang perlu diperhatikan, yaitu : 1. Asumsi bahwa teknologi dianggap netral, padahal belum tentu teknologi di daerah penelitian adalah sama. 2. Sampel dianggap price takers, petani menerima harga yang ditentukan di pasar, padahal untuk sampel petani yang subsisten, mungkin tidak terlalu seperti itu. 3. Tidak ada produksi Y maksimum, artinya sepanjang kombinasi input X dinaikkan, maka produksi Y akan terus naik sepanjang expansion path- nya 4. Elastisitas produksi tetap. Kelemahan ini membuat fungsi produksi Cobb-Douglas tidak bisa menggambarkan fungsi produksi neoklasik. Dengan mengasumsikan 6 variabel bebas ke dalam persamaan frontier maka model persamaan penduga fungsi produksi frontier dari usahatani padi di masing-masing provinsi dapat ditulis sebagai berikut : …..4.3 Dimana : Y adalah output padi kg GKP, X 1 = Luas lahan ha X 2 = Jumlah benih kg X 3 = Jumlah tenaga kerja HOK X 4 = Jumlah pupuk urea kg X 5 = Jumlah pupuk KCl kg X 6 = dummy musim 1=musim hujan, 0=musim kemarau = intersep i = koefisien parameter penduga dimana i=1,2,3, …,6 v i -u i = error term v i adalah noise effect, dan u i adalah inefisiensi efek secara teknis dalam model Nilai koefisien yang diharapkan yaitu : 1 , 2 , 3 , …, 6, 0. Nilai koefisien positif berarti dengan meningkatnya input berupa lahan, benih, tenaga kerja, pupuk urea, pupuk KCl, dan dummy musim, diharapkan akan meningkatkan produksi padi. Variabel sisa random shock v i merupakan variabel yang secara identik terdistribusi i.i.d dengan rataan bernilai nol dan ragamnya konstan, , serta bebas dari u i . Variabel kesalahan residual solow u i adalah variabel yang menggambarkan inefisiensi teknis dalam produksi. Variabel kesalahan u i diasumsikan terdistribusi secara bebas di antara setiap observasi dan nilai v i . Variabel u i tidak boleh bernilai negatif dan distribusinya setengah normal half normal distribution dengan nilai distribusinya Coelli, Rao dan Battese, 1998.

4.7.2. Analisis Efisiensi Teknis dan Efek Inefisiensi Teknis

Analisis efisiensi teknis dapat diukur dengan menggunakan rumus berikut : TE i = exp -E[u i i ] i=1,2,3, …,N ………………………..…… 4.4 Dimana TE i adalah efisiensi teknis petani ke-i, exp -E[u i i ] adalah nilai harapan mean dari u i dengan syarat i , jadi 0 TE i 1. Nilai efisiensi teknis tersebut berbanding terbalik dengan nilai efek inefisiensi teknis dan hanya digunakan untuk fungsi yang memiliki jumlah output dan input tertentu cross section data . Metode efisiensi teknis yang digunakan dalam penelitian ini mengacu kepada model efek inefisiensi teknis yang dikembangkan oleh Battese and Coelli 1995. Variabel u i yang digunakan untuk mengukur efek inefisensi teknis, diasumsikan bebas dan distribusinya setengah normal half normal distribution dengan nilai distribusinya . Untuk menentukan nilai parameter distribusi u i efek inefisiensi teknis usahatani padi pada penelitian ini digunakan rumus sebagai berikut : ……………………………………………….……...….. 4.5 Dimana : u i = efek inefisiensi teknis = nilai koefisien yang diharapkan ; dimana 1 , 3, diduga 0, sedangkan 2 , 4 , 5, 6 , 7 , 8 , 9 diduga 0 Z 1 = Umur KK tahun Z 2 = Pendidikan formal KK tahun Z 3 = Dummy status lahan milik=1, non milik=0 Z 4 = Dummy mutu benih benih berlabel=1, tidak berlabel=0 Z 5 = Dummy pengolahan lahan traktor=1, lainnya=0 Z 6 = Dummy akses lembaga keuangan formal bank pernah pinjam=1, tidak=0 Z 7 = Dummy keaktifan dalam kelompok tani aktif=1, tidak aktif=0 Z 8 = Penerimaan total rumahtangga Rp Z 9 = Pola tanam tiga kali padi setahun=1, kurang dari tiga kali padi setahun=0 Variabel-variabel tersebut ditentukan berdasarkan issue dan kepentingan yang dapat diangkat menjadi kebijakan padi terkait dengan peningkatan produksi melalui efisiensi. Sebelumnya berbagai variabel telah dicoba dalam model dan menghasilkan sembilan variabel yang diduga mempengaruhi efisiensi. Justifikasi variabel karakteristik petani yaitu umur dikarenakan kondisi usahatani padi saat ini banyak dikelola oleh petani tua dan sulitnya regenerasi petani padi. Selain tua, petani padi relative berpendidikan rendah. Issue lain yaitu kepemilikan lahan dimana pada usahatani padi, lahan menjadi asset terbesar dan bagi masyarakat menjadi prestise keberhasilan usahatani padi. Hanya saja lahan milik yang digarap petani tersebut dalam luasan yang kecil-kecil sehingga tidak mungkin jika