Analisis Efisiensi Kebijakan Kredit Perikanan

33 sepenuhnya mengakomodasi peranan financial capital dalam pengelolaan perikanan. Dengan kata lain model yang secara langsung memasukan interaksi variabel finansial ini ke dalam model standar bioekonomi perikanan belum banyak dilakukan oleh peneliti-peneliti sebelumnya. Pengembangan model ini kemudian diuraikan secara rinci pada Bab 3 : Metode Penelitian.

2.3 Analisis Efisiensi Kebijakan Kredit Perikanan

Sebagian analisis kebijakan perkreditan perikanan masih banyak dilakukan secara deskriptif. Kelemahan dari pendekatan ini adalah tidak terukurnya kinerja perikanan dengan atau tanpa bantuan kredit perikanan. Dengan demikian diperlukan satu indikator pengukuran efisiensi kebijakan tersebut yang dapat digunakan sebagai acuan apakah kebijakan yang telah dilakukan tersebut efektif atau tidak. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan adalah menganalisis secara cepat dengan bantuan Rapfish Rapid Appraisal for Fisheries yang sudah dikenalkan oleh Fauzi dan Anna 2005. Salah satu dimensi yang ada dalam Rapfish memasukan variabel subsidi termasuk kredit di dalamnya, sehingga dengan demikan dapat diketahui apakah perikanan dengan bantuan kredit akan lebih baik daripada perikanan tanpa bantuan kredit. Namun demikian, penggunaan Rapfish biasanya akan lebih baik pada perikanan yang heterogen dan komunitas usaha antara yang menerima kredit dengan yang tidak terlihat jelas. Selain itu, indikator yang dihasilkan dari Rapfish adalah indikator kualitatif baik atau buruk. 34 Pendekatan lain yang dapat digunakan adalah dengan melihat skor efisiensi yang dihasilkan dari setiap unit usaha perikanan yang memperoleh kredit melalui pendekatan analisis efisiensi. Salah satu yang sudah banyak diterapkan untuk perikanan adalah pendekatan Data Envelopment Analysis DEA yang diperkenalkan oleh Fauzi dan Anna 2005. Melihat perbandingan kelebihan dan kekurangan antara pendekatan Rapfish dan pendekatan DEA, studi ini akan menggunakan pendekatan DEA untuk mengetahui efektifitas penggunaan kredit di sektor perikanan. Korhonen et al., 1998 yang diacu dalam Fauzi 2003 menyatakan bahwa DEA merupakan metode yang ”value free” , karena keseluruhan hasil yang didapat berdasarkan pada data yang tersedia tanpa melibatkan pendapat atau preferensi dari ahli atau pengambil keputusan. Dengan menggunakan DEA, maka kita dapat melakukan analisis perbandingan dari alternatif kebijakan dan kegiatan berkaitan dengan pilihan yang ada. Alternatif kebijakan ini yang dikenal sebagai DMU tadi, direpresentasikan dalam hubungan input dan output berkaitan dengan aktivitas. DMU adalah merupakan sebuah entitas yang bertanggung jawab dalam mengkonversikan input menjadi output yang performance-nya akan dievaluasi Cooper et al., 2002. Secara umum DEA digunakan untuk mengukur kinerja efisiensi relatif dari setiap DEA yang diukur. Struktur DEA dapat dituliskan sebagai berikut: jika terdapat sejumlah DMU yang akan dievaluasi, dan n j DMU yang akan dievaluasi dianggap sebagai , dimana o berkisar 1,2,…n, kemudian DEA biasanya mencari solusi nilai optimal dari bobot input o DMU 1,..., i v i m = dan bobot output sebagai variabel. Formulasinya dapat ditulis sebagai : 1,..., r u r s = 35 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 ... max ... subject to 1 for 1... 0 for 1... , u 0 for 1... s r ro o o s so r m o o m mo i io i s r rj r m i ij i i r u y u y u y u y v x v x v x v x u y j n v x v i m r s θ = = = = + + + = = + + + ≤ = ≥ = ≥ = ∑ ∑ ∑ ∑ 2.5 Persamaan di atas menyatakan bahwa target unit o akan dimaksimisasi dengan kendala rasio pembobotan output dan pembobotan input lebih kecil dari 1. Variasi pembobotan u dan v dikalkulasi secara optimal dengan mathematical programming . Fauzi 2003 menyatakan bahwa formula yang dijelaskan di atas adalah dalam bentuk persamaan fraksional, oleh karena itu untuk dapat dianalisis dengan linear programming, maka formula tadi harus ditransformasikan menjadi bentuk linear sebagai berikut : 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 max ... subject to. ... 1 ... ... 1,..., , ,..., , ,..., o o s so o o m mo j j s sj j j m m s y y y x x x y y y x x x j n θ μ μ μ ν ν ν μ μ μ ν ν ν ν ν ν μ μ μ = + + + + + + = + + + ≤ + + + = ≥ ≥ mj 2.6 Persamaan di atas digunakan untuk mencari solusi efisiensi optimal dari target unit o dengan kendala efisiensi dari dari unit lainnya harus lebih kecil dari 36 satu 1. Variabel terbobot and μ ν diselesaikan secara numerik menggunakan program linear untuk memaksimisasi target efisiensi sebesar mungkin. Karena DEA menggunakan program linier untuk menghasilkan variabel terbobot optimal, seringkali menjadi lebih tepat jika menggunakan dual approach untuk solusi problem yang sama. Hal ini berkaitan dengan fakta bahwa dengan linear programming kita dapat menggunakan baik primal ataupun dual approach untuk menghasilkan solusi yang optimal. Persamaan awal dapat ditulis dalam bentuk matrik seperti berikut : max subject to. 1 0, o o uy vx vX uY v u = − + ≤ ≥ ≥ 2.7 Di mana adalah vektor dari variabel yang dibobot dan dan u v and x y adalah vektor dari input dan output. Hubungan antara primal-dual DEA dapat dijelaskan dalam Tabel 5. Tabel 5 Primal-dual correspondence of DEA Primal Constraint Dual Variable Dual Constraint v ≥ 1 o vx = θ o x X θ λ − ≥ u ≥ vX uY − + ≤ λ ≥ o Y y λ ≥ Dimana 1 ,..., T n λ λ λ = vector nonnegative transpose. Dengan menggunakan dual variabel yang didefinisikan di atas, problem dual dari DEA dapat ditulis sebagai berikut : 37 min subject to o x X Y y θ θ λ λ λ − ≥ ≥ ≥ 2.8 Atau dapat ditulis : max subject to 0, 0, o es es s x X s Y y s s ω θ λ λ λ − + − + − + = + = − = − ≥ ≥ ≥ 2.9 Di mana adalah vektornya setiap variabel dan 1,...1 e = and s s − + adalah vektor dari slack variable, dan θ adalah optimal objective value Fauzi, 2003. Pada dasarnya formulasi-formulasi di atas lebih berkaitan dengan aspek teknis atau pengukuran non-moneter. Teknik DEA sebenarnya dapat diinteraksikan dengan teknik Benefit-Cost Analysis BCA untuk tujuan pengukuran efisiensi secara moneter. Cooper, Park and Pastor 1999 yang diacu dalam Fauzi dan Anna 2005 mengembangkan model additive DEA-CBA tersebut sebagai berikut : 1 1 1 1 max subject to : 1,..., 1,..., , , , , s m r r i i r i n ro rj j r j n io ij j i j j r i p s c s y y s r x x s i m s s i j r λ λ λ + − = = + = − = + − + = − = = + = ≤ ∀ ∑ ∑ ∑ ∑ s ro i 2.10 Di mana, r r i io s y y s x x + − = − = − 2.11 38 Sebagai slack variables, maka persamaan tujuan 2.11 akan berubah menjadi : 1 1 1 1 1 1 max . 1,..., 1,..., , , , , s m s m r r i i r ro i io r i r i n ro rj j r j n io ij j i j j r i p y c x p y c x s t y y s r s x x s i m s s i j r λ λ λ = = = = + = − = + − ⎛ ⎞ ⎛ − − − ⎜ ⎟ ⎜ ⎝ ⎠ ⎝ = − = = + = ≤ ∀ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ⎞ ⎟ ⎠ 2.12 Persamaan ini menggambarkan perbedaan benefit dan cost dari setiap DMU. Dalam penelitian berbagai masalah perbankan dan keuangan, pendekatan DEA sudah sering digunakan. Para peneliti di Bank Indonesia menggunakan metode non-parametrik DEA dalam menganalisis efisiensi industri perbankan untuk memperoleh suatu frontier yang akurat. Menurut Hadad et al., 2003 penelitian efisiensi perbankan dengan menggunakan pendekatan parametrik maupun non parametrik akan menghasilkan hasil yang mirip. Hal ini akan terjadi jika sampel yang dianalisis merupakan unit yang sama dan menggunakan proses produksi yang sama. Dibandingkan dengan metode parametrik, DEA memiliki keunggulan relatif karena DEA dengan cepat mengidentifikasi DMU yang digunakan untuk mencari penyebab dan jalan keluar dari ketidakefisienan, sehingga aplikasi non parametrik ini memiliki aspek manajerial yang lebih menguntungkan. Kelemahan dari pendekatan DEA adalah satu outlier dapat secara signifikan mempengaruhi perhitungan efisiensi dari setiap perusahaan. Oleh karena itu pendekatan DEA dapat digunakan untuk mengukur inefisiensi secara lebih umum dan membuat para pengambil kebijakan dapat dengan cepat mengambil keputusan. 39 Metode non parametrik DEA menghitung efisiensi teknis untuk seluruh unit. Skor efisiensi untuk setiap unit adalah relatif, tergantung pada tingkat efisiensi dari unit-unit lainnya di dalam sampel. Setiap unit di dalam sampel dianggap memiliki tingkat efisiensi yang tidak negatif, dan nilainya antara 0 hingga 1, di mana satu menunjukkan efisiensi yang sempurna. Kemudian unit-unit yang memiliki nilai satu ini digunakan dalam membuat envelope untuk frontier analysis. Unit-unit lainnya yang ada di dalam envelope menunjukkan tingkat inefisiensi. Analisis non parametrik DEA tidak menggunakan informasi, sedikit data yang dibutuhkan, lebih sedikit asumsi yang diperlukan dan sampel yang lebih sedikit dapat dipergunakan. Namun demikian kesimpulan secara statistika tidak dapat diambil jika menggunakan metode non parametrik, tidak seperti pada penggunaan metode ekonometrik dimana pengujian statistika dapat digunakan. Menurut Charnes et al ., 1979, analisis non parametrik tidak membutuhkan spesifikasi khusus dalam bentuk fungsi tertentu untuk menerangkan dan membentuk batasan efisiensi atau permukaan fungsi amplop yang ada. Fleksibilitas dari teknik non parametrik membolehkan dibentuknya beberapa formulasi alternatif. Pendekatan DEA dengan asumsi yang berbeda ini dapat dilakukan dengan menggunakan Frontier Software. DEA merupakan ukuran efisiensi relatif yang mengukur inefisiensi unit- unit yang ada dibanding dengan unit-unit lain yang dianggap paling efisien dalam set data yang ada. Dengan demikian dalam analisis DEA dimungkinkan beberapa unit mempunyai efisiensi 100 yang artinya adalah bahwa unit tersebut merupakan unit yang terefisien dalam set data tertentu dan waktu tertentu. 40 Keuntungan lain dari metode DEA adalah bahwa analisisnya dapat melihat sumber ketidakefisienan dengan mengukur peningkatan potensial potential improvement dari masing-masing input. Jika metode ekonometrik membutuhkan data yang banyak dan tidak bermasalah pada variabel dengan angka nol, maka DEA tidak membutuhkan data yang banyak namun rentan terhadap angka nol dan angka kecil mendekati nol. Hal ini karena DEA menggunakan metode linear programming dengan pembobotan, sehingga angka kecil dan mendekati nol menyebabkan fluktuasi bobot menjadi amat tinggi dan bisa tak terhingga. Angka negatif juga tidak boleh dalam analisis DEA karena mengimplikasikan sebuah kombinasi yang tidak terdapat dalam gugus tertutup closed set atau dengan kata lain, input dan output tidak boleh negatif.

2.4 Analisis Systems Dynamic