Pemodelan Sistem TINJAUAN PUSTAKA 2.1.
120
terkait maka implementasi ini bersifat komplek. Serangkaian kegiatan implementasi kebijakan penggunaan pestisida yang menggambarkan interaksi
beberapa komponen maka proses ini adalah bagian dari sistem yang bersifat dinamis. Maka dari itu pendekatan yang dilakukan adalah pendekatan sistem dan
pemodelan. Pemodelan diartikan sebagai suatu gugus pembuatan model yang akan
menggambarkan sistem yang dikaji Eriyatno 1999. Tujuan utama dari penelitian ini adalah membangun model pengembangan implementasi kebijakan penggunaan
pestisida. Pemodelan sistem pengembangan implementasi kebijakan penggunaan pestisida digunakan untuk menemukan dan menempatkan peubah-peubah penting
serta hubungan antar peubah dalam sistem tersebut yang bersandarkan pada hasil pendekatan kotak gelap black box. Dalam penelitian ini untuk mengukur besaran
implementasi kebijakan penggunaan pestisida dilakukan dengan pendekatan volume penggunaan pestisida untuk pengendalian organisme pengganggu tanaman.
Model pengembangan implementasi kebijakan penggunaan pestisida pada tanaman sayuran disusun berdasarkan variabel-variabel yang mempengaruhi
kebijakan penggunaan pestisida oleh petani tanaman sayuran yaitu faktor dalam diri petani dan faktor luar. Model tersusun oleh beberapa sub-sub model variabel,
yaitu: sub-model SDM Petani, sub-model SDM petugas lapangan, sub-model lingkungan yang diukur dengan pendekatan serangan OPT, tekanan formulator
dan sub model ketersediaan pestisida. Kelima sub-sub model tersebut dibuat secara parsial berdasarkan persamaan yang sesuai dengan masing-masing sub-model,
kemudian diintegrasikan menjadi satu model pengembangan implementasi kebijakan penggunaan pestisida pada budidaya tanaman sayuran di Jawa Timur.
Model yang dibangun untuk kajian sistem adalah model simbolik model matematika. Pemodelan sistem dilakukan dengan menggunakan bantuan perangkat
lunak software program Powersim versi 2.5 c. Model umum global faktor dibedakan menjadi dua jenis yakni dari dalam
diri petani dan dari luar diri petani. Faktor dari dalam diri petani adalah kemampuan petani memahami tentang substansi pestisida, aturan penggunaan
pestisida, efek samping negatif pestisida, pemahaman tentang OPT dan pemahaman ekosistem. Sedangkan faktor dari luar diri petani meliputi luas tanam
121
tanaman sayuran, serangan OPT, tekanan formulator dan kumudahan atau ketersediaan pestisida. Model penggunaan pestisida berhasil dibangun menjadi
sebuah persamaan. Persamaan inilah yang dijadikan indikator faktor yang mepengaruhi implementasi kebijakan penggunaan pestisida yaitu luas tanam, luas
serangan OPT tekanan lingkungan, SDM petani, tekanan promosi formulator = petani menyebut, dan kemudahan akses mendapatkan pestisida di lapangan.
Data penggunaan pestisida per hektar per musim tanam pada empat tanaman sayuran utama sebagai berkut : kentang 160,62 kg, cabai 137,872 kg,
kubis 78,03 kg dan bawang merah 31,89 kg. Volume penggunaan pestisida oleh petani tanaman sayuran ini dapat didistribusikan berdasarkan faktor-faktor
pendorong. Sebagaimana diketahui bahwa hasil inventarisasi data distribusi volume penggunaan pestisida yang dipengaruhi oleh faktor-faktor pendorong yang telah
disebutkan diatas. Secara matematik peningkatan penggunaan pestisida yang dipengaruhi faktor sebagai berikut serangan OPT mencapai 21 , promosi oleh
sales pestisida 10,5 , luas tanam 44,9 , SDM petani 19,5 dan kemudahan akses memperoleh pestisida di lapangan 4,1 .
Penggunaan pestisida di lapangan akan terkendalikan oleh faktor SDM petugas`lapangan sebagai kepanjangan tangan pemerintah dan SDM petani yang
memiliki kemampuan lebih dibidang pengelolaan ekosistem, pemahaman substansi pestisida, aturan penggunaan pestisida dan efek samping yang ditimbulkan. Faktor
pengendali yang kedua lebih terkenal dengan pemahaman konsep pengendalian hama terpadu PHT. Beberapa tahun terakhir konsep dimaksud telah terakomodir
dalam program baru yang termuat dalam program atau konsep good agriculture practice
GAP. Berdasarkan hasil identifikasi faktor dimaksud maka dapat disusun menjadi persamaan matematis sebagai berikut:
JPP = LSOfk1 + LLhnfk2 + TPromfk3 + SdiaPestfk4 + SDMPetn
1
fk5 – SDMPetn
2
fk5 + SDMPetgsfk6 ------- 3
Keterangan :
JPP : jumlahvolume penggunaan pestisida
LSO : luas serangan OPT
LLhn : luas lahan tanaman sayuran
TProm : tekanan promosiformulator
SdiaPest : ketersediaan
pestisida
122 SDMPetn
1
: SDM petani berkemampuan rendah SDMPetn
2
: SDM petani berkemampuan tinggi SDM Petgs
: SDM petugas lapangan
Menurut data BPS Jawa Timur tahun 2009 diketahui bahwa jumlah petani di Jatim sebanyak 3.743.861 jiwa dan luas lahan tanaman sayuran 11,55 dari
seluruh luas lahan sawah. Berarti petani sayuran di Jawa Timur lebih kurang 432.306 petani. Jumlah penyuluh pertanian 5.520 orang 2645 PenyuluhPNS dan
2.875 orang THL-TB dan propinsi 41 orang BPTPH Jawa Timur 2011. Dengan demikian dapat diprediksi bahwa jumlah penyuluh yang bertugas di area tanaman
sayuran lebih kurang 11,55 dari total penyuluh atau sebanyak 638 orang. Berdasarkan data sebagaimana disebutkan sebelumnya maka dapat dibuat
model diagram alir komponen yang mempengaruhi penggunaan pestisida pada tanaman sayuran. Adapun gambar diagram alir komponen yang mempengaruhi
penggunaan pestisida pada budidaya tanaman sayuran di Jawa Timur beserta keterangannya, dapat dilihat pada Gambar 21.
Gambar 21 Diagram alir komponen yang mempengaruhi penggunaan pestisida pada tanaman sayuran di Jawa Timur
Keterangan : VPest
= volume pestisida Lj_KurPest
= laju pengurangan penggunaan pestisida Lj_PPest
= laju penggunaan pestisida L_Tanam
= luas tanaman sayuran SalesPest
= jumlah salesformulator pestisida SDAPest
= ketersediaan pestisida SDM_Ptn1
= jumlah petani yang bekeampuan kurang
SDMPetgs
Lj_KurPest fk_SDMPetgs
VPest fk_tekOPT
SDAPest fk_SDAPest
TekOPT SalesPest
fk_SalesPest fk_LLahan
Lj_PPest fk_Ptn1
SDMPtn2 fk_SDMPtn2
SDM_Ptn1 L_Tanam
123 SDMPetgs
= peran petugas lapangan SDMPtn2
= jumlah petani berkemampuan lebih TekOPT
= tekanan serangan OPT tanaman sayuran fk_LLahan
= fraksi luas lahan fk_Ptn1
= fraksi petani yang berkemampuan kurang fk_SalesPest
= fraksi formulator fk_SDAPest
= fraksi ketersediaan pestisida fk_SDMPetgs = fraksi SDM petugas lapangan
fk_SDMPtn2 = fraksi petani bekemampuan lebih
fk_tekOPT = fraksi serangan OPT
Gambar 21 menjelaskan bahwa penggunaan pestisida pada tanaman sayuran ditentukan oleh faktor pendorong dan faktor pengendali. Besaran komponen
pendorong penggunaan pestsida selanjutnya disebut dengan laju penggunaan pestsida Lj_PPest, adapun besarannya tergantung sub komponen yang
mempengaruhi meliputi luas tanam tanaman sayuran L_Tanam, SDM petani yang berkemampuan kurang SDMpetn
1
, tekanan salesformulator SalesPest, tekanan serangan OPT TekOPT dan ketersediaan pestisida termasuk kemudahan
mendapatkan pestisida SDA Pest. Adapun sumberdaya petani SDMPetn
2
dan SDM petugas lapangan SDMPetgs berperan sebagai pengendali penggunaan
pestisida KurPest. SDM petani berperan sebagai pengendali penggunaan pestisida jika
kemampuan mereka dalam penggunaan pestisida mendekati atau dengan benar. Petani yang dimaksud adalah petani yang pada umumnya telah mengikuti pelatihan
sekolah lapang pengendalian hama terpadu SLPHT. SDM petugas lapangan berperan sebagai pengendali penggunaan pestisida karena mereka memiliki
kewajiban melakukan pembinaan dan pendampingan kepada petani sayuran dalam penggunaan pestisida selama budidaya tanaman. Petugas lapangan yang secara
aktif melakukan pendampingan dan pembinaan kepada petani, maka petani merasa percaya diri dalam mengatasi permasalahan budidaya tanaman sayuran dan
pengendalian OPT yang memanfaatkan pestisida sebagai sarananya. Penggunaan pestisida akan cenderung sesuai dengan aturan atau rekomendasi dalam label,
mempertimbangkan waktu penggunaan, cara penggunaan yang tepat dan lain-lain. Sehingga dengan kedua faktor pengendali dimaksud maka penggunaan pestisida
dalam budidaya tanaman sayuran dapat dikurangi.
124
5.5.1. Sub Model Luas Tanam
Penggunaan pestisida di lapangan oleh petani tanaman sayuran telah menjadi budaya, hal ini dibuktikan dengan selalu memanfaatkan pestisida selama
proses budidayanya. Mayoritas petani sayuran memanfaatkan pestisida pada saat dimulai penanaman. Mereka memanfaatkan pestisida sejak awal proses budidaya
dipergunakan untuk memberantas gulma, memberantas organisme yang dianggap OPT seperti pemberantasan kepiting. Petani menganggap bahwa penggunaan
pestisida untuk memberantas gulma jauh lebih efisien jika dibandingkan dengan memberantas gulma dengan cara mekanis tenaga kerja. Demikian juga selama
proses budidaya, petani pada umumnya cenderung melakukan penyemprotan secara terjadwal. Mereka melakukan penyemprotan secara terjadwal dilakukan
sebagai upaya preventif. Petani melakukan upaya preventif mempunyai alasan yang bervariatif 1 dengan penyemrotan terjadwal dapat mengurangi resiko kegagalan
panen akibat serangan OPT mengingat nilai investasi yang tinggi pada tanaman sayuran, 2 tidak ada lembaga manapun yang memberikan perlindungan asuransi
terhadap investasi yang ditanamkan, 3 petani beranggapan bahwa serangan OPT dapat datang setiap saat dan bersifat sporadis, 4 jenis hama yang beragam
berakibat pada perkembangan hama menurut instarnya berbeda-beda sehingga fase kritis berbeda pula, 5 petani pada umumnya memiliki kemampuan kurang untuk
memahami siklus hidup dan konsep ekosistem, 6 dengan preventif dapat menjaga penampilan produk tetap menarik dan 7 petani berpendapat bahwa upaya
preventif lebih baik dari pada kuratif. Kondisi ini mencerminkan bahwa petani sayuran tetap akan menggunakan pestisida walapun tidak ada serangan OPT.
Dengan demikian volume penggunaan pestisida oleh petani tergantung oleh luas tanam tanaman sayuran.
Sub model luas tanam menggambarkan dinamika luas tanam tanaman sayuran per musim yang mempengaruhi volume penggunaan pestisida. Berikut
peubah yang menentukan dan ditentukan. Peubah yang terlibat dalam sub model ini adalah pertambahan kebutuhan sayuran Keb_Sayur, pembukaan lahan baru
Lhn_Baru, laju pengurangan lahan Lj_Per_Lhn, fraksi penanaman tanaman lain Fr_TanLain, fraksi kebutuhan sayuran Fr_Keb_Sayur, fraksi lahan baru
Fr_Lhn_Baru, dan fraksi pengurangan lahan Fr_Per_Lhn. Pembangunan model
125
ini dengan beberapa asumsi 1 laju permintaan sayuran naik 3,5 per tahun, 2 pembukaan lahan baru untuk tanaman sayuran 0,1 , dan 3 laju pengurangan
lahan tanaman sayuran karena diperuntukkan tanaman lain 0,1 dan pemukiman, kolam dan lain-lain 0,1 . Semua variabel berhubungan langsung maupun tidak,
diformulasikan secara numerik dan disusun dalam bentuk dagram sub-model luas lahan dengan menggunakan powersim 2.5c dan hasilnya diperlihatkan pada
Gambar 22.
Gambar 22 Diagram alir penggunaan pestisida pada tanaman sayuran di Jawa Timur sub model luas tanam
Keterangan : L_Tanam
= luas tanaman tanaman sayuran Lj_LTanam
= laju luas tanam tanaman sayuran Lj_Per_Lhn
= laju pengurangan luas lahan tanaman sayuran Keb_Sayur
= kenaikan kebutuhan sayuran Lhn_Baru
= pembukaan lahan baru tanaman sayuran P_VolPest
= volume penggunaan pestisida Fr_Keb_Sayur = fraksi kebutuhan sayuran
Fr_Lhn_Baru = fraksi pembukaan lahan baru
Fr_P_VolPest = fraksi volume penggunaan pestisida Fr_Per_Lhn
= fraksi pengurangan lahan Fr_TanLain
= fraksi tanaman lain
5.5.2. Sub Model Serangan OPT
Sub model tekanan serangan OPT menggambarkan dinamika tekanan serangan OPT yang mampu mempengaruhi penggunaan pestisida pada tanaman
sayuran, berikut adalah peubah yang yang terlibat di sub model ini meliputi kondisi luas serangan OPT LSerOPT, Frekwensi penyemprotan pestisida IntSemprot,
Fr_Lhn_Baru Lhn_Baru
Keb_Sayur Fr_Keb_Sayur
P_VolPest Fr_P_VolPest
Lj_Per_Lhn Fr_TanLain
L_Tanam Fr_Per_Lhn
Lj_LTanam
126
dosis yang digunakan Dosis, volume penggunaan pestisida Vpest, fraksi laju serangan OPT Fr_SerOPT, fraksi dosis penggunaan pestisida Fr_Dosis dan
fraksi frekwensi penyemprotan pestisida Fr_Semprot. Luas serangan OPT pada empat tanaman sayuran pada tahun 2009 sebesar 3.668 ha. Luas serangan OPT
tahun 2009 ini dipergunakan sebagai data dasar untuk membangun sub model penggunaan pestisida faktor serangan OPT. Membangun sub model luas tanam ini
didukung oleh beberapa asumsi : 1 Laju serangan OPT yang dipengaruhi oleh fraksi iklim 0,03 dan nilai serangan OPT 0,1 per bulan, 2 dosis yang
digunakan 14 grltr 0,0014 dan 3 dengan intensitas penyemprotan pestisida 20 dari masa hidup tanaman sayuran. Berdasarkan peubah-peubah yang
berhubungan baik secara langsung mapun tidak, dan sertai asumsi-asumsi yang diformulasikan secara numerik dan disusun dalam bentuk diagram alir sub-model
serangan OPT dengan menggunakan powersim version 2.5c dan hasilnya seperti diperlihatkan pada Gambar 23.
Gambar 23 Diagram alir penggunaan pestisida pada tanaman sayuran di Jawa Timur sub model serangan OPT
Keterangan : LSerOPT
= luas serangan OPT tanaman sayuran Lj_SerOPT
= laju
serangan OPT tanaman sauran Dosis
= konsentarsi penggunaan pestisida per satuan tertentu IntSemprot
= frekwensi penyemprotan per satuan waktu VPest
= volume penggunaan pestisida Fr_Crhjn
= fraksi curah hujan Fr_Dosis
= fraksi dosis penggunaan pestisida Fr_Semprot
= fraksi penyemprotan pestisida Fr_SerOPT
= fraksi serangan OPT
Fr_Crhjn
Lj_SerOPT LSerOPT
IntSemprot Fr_Semprot
VPest Dosis
Fr_Dosis
Fr_SerOPT
127
Berdasarkan Gambar 23 memperlihatkan bahwa penggunaan pestisida berfungsi sebagai auxiliary yang merupakan hasil perkalian antara frekwensi
penyemprotan dengan dosis yang digunakan. Volume pestisida yang digunakan oleh petani dipengaruhi oleh luas serangan OPT
Berdasarkan hasil perhitungan data hasil survey petani bahwa penggunaan pestisida akan mengalami peningkatan rata-rata sebesar 21,44 apabila terjadi
serangan hama maupun penyakit tanaman sayuran. Peningkatan ini disebabkan oleh faktor iklim. Faktor iklim yang dimaksudkan adalah saat musim kemarau
serangan meningkat oleh golongan insektisida dan musim penghujan oleh penyakit fungi dan bakteri. Besaran nilai 21,44 dimaksudkan adalah sumbangan
peningkatan penggunaan pestisida oleh petani dikarenakan tingkat serangan hama maupun penyakit tanaman.
5.5.3. Sub Model SDM Petani
Sub model SDM petani menggambarkan dinamika kemampuan petani dalam pemanfaatan pestisida dalam pengendalian OPT tanaman sayuran. Kriteria SDM
petani diukur dengan menggunakan pendekatan pengetahuan dan perilaku dalam penggunaan pestisida pada tanaman sayuran. Hasil inventarisasi data dengan
kuesioner didapatkan dari 112 responden petani SLPHT yang berpengetahuan baik tentang pestisida dan penggunaannya sebanyak 71 orang 63,3 dan perilaku
tepat dalam penggunaan pestisida sebanyak 6 orang 5,4 dan tidak tepat 106 orang 94,6 . Sedangkan pada petani non SLPHT tepat dalam penggunaan
pestisida diperoleh persentase lebih rendah yakni 1 orang 0,9 . SDM petani yang masih memiliki pengetahuan rendah dalam penggunnaan
pestisda ada kecenderungan menggunakan secara berlebihan untuk mengendalikan OPT. Hasil survei diperoleh data bahwa sumbangan volume penggunaan pestisida
yang disebabkan oleh rendahnya SDM mencapai 19,5 dari total volume yang digunakan. Berangkat dari data tersebut dapat dirancang model dinamik tekanan
SDM yang dapat mempengaruhi penggunaan pestisida pada tanaman sayuran, berikut adalah peubah yang yang terlibat di sub model ini meliputi jumlah SDM
yang berkemampuan kurang Jl_Ptn
1
, laju SDM berkemampuan kurang Lj_Ptn
1
, konsentrasi pestisida yang digunakan Dosis, frekwensi penyemprotan
128
Frek_Seprot, volume penggunaan pestisida Vpest, fraksi pendidikan Fr_Pendidikan, fraksi pelatihan Fr_Pelatihan, fraksi lama bertani L-Brtn.
Membangun sub model SDM petani didukung oleh beberapa asumsi 1 petani yang menerima pendidikan dan pelatihan SLPHT sebanyak 19.038 petani
dengan tingkat keberhasilan program 80, 2 laju peningkatan pendidikan karena regenerasi sebesar 1,95 , 3 laju peningkatan pelatihan lapang baik dari
pemerintah maupun perusahaan sebesar 2,5, 4 dosis pengunaan pestisida meningkat mejadi 2,1 grltr dan 5 peningkatan frekwensi penyemprotan 2,9.
Didukung oleh data dasar dan asumsi-asumsi maka semua peubah berhubungan baik secara langsung mapun tidak, diformulasikan secara numerik dan disusun
dalam bentuk diagram alir sub-model SDM petani dengan menggunakan powersim version
2.5c dan hasilnya seperti diperlihatkan pada Gambar 24.
Gambar 24 Diagram alir penggunaan pestisida pada tanaman sayuran di Jawa Timur sub model SDM petani
Keterangan : Jl_Ptn
1
= jumlah petani19038Fr_Ptn_Kwlts Lj_Ptn
1
= laju jumlah petani Dosis
= konsentrasi penggunaan pestisida per satuan tertentu Frek_Semprot = frekwensi penyemprotan per satuan waktu
VPest = volume penggunaan pestisida
Fr_Dosis = fraksi konsentrasi penggunaan pestisida
Fr_Pelatihan = fraksi pelatihan
Fr_Pendidikan = fraksi pendidikan Fr_Ptn
1
= fraksi petani Fr_Semprot
= fraksi intensitas penyemprotan pestisida L_Brtn
= lama
bertani
Fr_Pelatihan L_Brtn
Frek_Semprot VPest
Dosis Fr_Dosis
Fr_Semprot Fr_Pendidikan
Jl_Ptn1
Fr_Ptn1 Lj_Ptn1
129
5.5.4. Sub Model Peran Formulator Promosi
Industri pestisida sejak tahun 1990-an terus mengalami pertumbuhan yang meningkat hal ini dapat dilihat dari tahun ke tahun mengalami pertambahan
formulasi antara 2 sampai 6 , sehingga diketahui pada ahun 2005 diketahui formulasi yang terdaftar sebanyak 1572 jenis dan pada tahun 2010 diketahui
sebanyak 2149 formulasi, sehingga dapat diprediksi bahwa pertumbuhan 7,3 per tahunnya. Hal ini didukung oleh pertumbuhan perusahaan industri pestisida yang
mencapai 2 sampai 4 pertahunnya. Pertumbuhan industri pestisida ini berpengaruh langsung terhadap laju penambahan tenaga marketing yang di tingkat
petani disebut dengan formulator Sales. Paranan sales sudah jelas adalah mempomosikan formulasi pestisida yang diproduksi oleh perusahaan agar petani
mau menggunakan produk pestisida secara kontinu. Kondisi inilah, menjadikan salah satu faktor pendorong penggunaan pestisida oleh petani.
Berangkat dari data tersebut dapat dirancang model dinamik peran formulator yang mampu mempengaruhi penggunaan pestisida pada tanaman sayuran, berikut
adalah peubah yang yang terlibat di sub model ini meliputi jumlah formulator JmlhSales, laju formulator Lj_JmlSales, intensitas kunjungan formulator
Jml_Kunj, peran media PromoMedia, volume penggunaan pestisida Vpest, fraksi laju pertambahan formulator Fr_Jl_Sales, fraksi peran media Fr_Media,
fraksi intensitas kunjungan Fr_Kunj. Untuk mendukung penyusunan sub model tekanan formulator maka dibangun asumsi-asumsi sebagai berikut : 1 jumlah
sales formulator tahun 2009 sebanyak 495 orang dengan tingkat keaktifan 96, 2 pertumbuhan jumlah formulator dipengaruhi oleh pertumbuhan produsen yang
diasumsikan sebesar 3,8 per tahun, 3 intensitas kunjungan ke petani sebesar 1,1 , 4 peran media promosi di asumsikan berperan sebesar 0,36 dan 5 tingkat
keenaran volume pestisida sebesar 90. Berdasarkan data dasar dan asumsi-asumsi maka semua peubah berhubungan
baik secara langsung maupun tidak langsung, diformulasikan secara numerik dan selanjutnya disusun ke dalam bentuk diagram alir sub-model peran formulator
dengan menggunakan powersim version 2.5c dan hasilnya seperti diperlihatkan pada Gambar 25.
130
Gambar 25 Diagram alir penggunaan pestisida pada tanaman sayuran di Jawa Timur sub model tekanan formulator
Keterangan : JmlhSales
= jumlah sales atau formulator Lj_JmlSales
= laju jumlah sales atau formulator Jml_Kunj
= jumlah kunjungan sales atau formulator PromoMedia
= tekanan promosi melalui media VPest_4
= volume penggunaan pestisida fk_Produsen
= fraksi produsen pestisida Fr_Jl_Sales
= fraksi jumlah sales Fr_Kunj
= fraksi kunjungan sales Fr_Media
= fraksi promosi Fr_VPest
= fraksi volume penggunaan pestisida
5.5.5. Sub Model Ketersediaan Pestisida
Salah satu faktor yang mementukan jumlah penggunaan pestisida oleh petani sayuran adalah ketersediaan pestisida dan mudah didapat oleh petani sayuran.
Kemudahan akses untuk mendapatkan pestisida mendorong alternatif lain dalam pengendalian OPT. Kemudahan akses mendapatkan pestisida ini semata-mata
dikarenakan hukum ekonomi berjalan secara alamiah, yakni pertumbuhan produsen pestisida yang terus bertambah dan program penambahan luas tanam
tanaman sayuran. Sebagaimana diketahui bahwa pertumbuhan produsen pestisida sejak tahun 2005 mencapai 2,1 persen dan luas tanam per tahun di Jawa Timur
mencapai 1,8 persen. Kondisi ini dapat dihitung melalui pendekatan diskriptif sumbangan peran ketersediaan pestisida dalam penggunaan pestisida oleh petani
sayuran lebih kurang 7 persen dari total penggunaan. Berdasarkan uraian tersebut
fk_Produsen Lj_JmlSales
Fr_Jl_Sales Fr_Kunj
Jml_Kunj VPest_4
JmlhSales
PromoMedia Fr_Media
Fr_VPest
131
dapatlah ditarik model dinamik ketersediaan pestisida di sekitar petani dengan peubah, sebagai berikut ketersediaan pestisida, laju ketersediaan pestisida, jumlah
penggunaan pestisida, fraksi luas tanam Fr_L_Tanam, fraksi produsen Fr_Produsen dan fraksi penggunaan pestisida Fr_PenggPest. Membangun sub
model kemudahan akses memperoleh pestisida dengan asumsi : 1 ketersediaan kios pestisida di awal di empat sentra tanaman sayuran sebanyak 120 unit, 2
pertumbuhan produsen per tahunnya 3,8 dan 3 pertumbuhan luas tanam tanaman sayuran di sekitar lokasi sebesar 1,6. Dengan menggunakan pendekatan
data dasar dan asumsi yang dibangun maka semua peubah berhubungan baik secara langsung mapun tidak, diformulasikan secara numerik dan disusun dalam bentuk
diagram alir sub-model peran formulator dengan menggunakan powersim version 2.5c dan hasilnya seperti diperlihatkan pada Gambar 26.
Gambar 26 Diagram alir penggunaan pestisida pada tanaman sayuran di Jawa Timur sub model ketersediaan pestisida
Keterangan : SdaPest
= ketersediaan
pestisida Lj_SdaPest
= laju ketersediaan pestisida VPest
= volume penggunaan pestisida Fr_PenggPest = fraksi penggunaan pestisida
Fr_Produsen = fraksi produsen
Fr_L_Tanam = fraksi luas tanam
Berdasarkan Gambar 26 mempresentasikan bahwa volume penggunaan pestisida berfungsi sebagai auxilary yang merupakan hasil perkalian antara daya
beli penggunaan pestisida dengan ketersediaan pestisida di kios. Perhitungannya didasarkan pada vulume yang tersedia di kios per musim tanam dengan kebutuhan
petani per musim tanam. Penggabungan kelima sub-model sub-Serangan OPT, sub-model kuas tanam,
sub-model kualitas petani, sub-model luas tanam, sub-model peran salesformulator
Lj_SdaPest VPest
Fr_L_Tanam Fr_PenggPest
Fr_Produsen SdaPest
132
dan sub-model ketersediaan pestisida merupakan gambaran total faktor yang mempengaruhi penggunaan pestsida pada petani sayuran utama di Jawa Timur.
Penyusunan diagram alir sebab akibat dalam model ini didasarkan pada keterkaitan antara variabel-variabel dalam struktur sistem yang mempengaruhi implementasi
kebijakan penggunaan pestisida pada pertanian sayuran, seperti pertumbuhan luas tanam tanaman sayuran, tekanan serangan OPT, variabel SDM petani, peran sales
dan promosi produsen pestisida, dan mudahnya akses mendapatkan pestisida. Diagram tersebut memperlihatkan bahwa inti dari pengembangan implementasi
kebijakan penggunaan pestisida pada tanaman sayuran adalah yang berhubungan dengan luas tanam, laju serangan OPT, kualitas SDM petani, tekanan
salesformulator dan mudahnya akses mendapatkan pestisida. Jadi semua unsur tersebut saling terkait dan saling mempengaruhi dalam sistem. Berdasarkan
diagram lingkar sebab akibat tersebut, disusun diagram alir model pengembangan implementasi kebijakan penggunaan pestisida pada tanaman sayuran dengan
bentuk struktur modelnya seperti Gambar 27.
Gambar 27 Diagram alir penggunaan pestisida pada tanaman sayuran di Jawa Timur gabungan beberapa sub model
Lj_PtnKwlts Dosis_2
Lj_Per_Lhn
Lj_Jl_Sales Lj_Kios
Int_Smprt Promo
KunJ_Sales
Fr_Produsen_2 Fr_Pngrngn
Lj_Pngrn Lj_Pngrngn
Int_Seprt Dosis_1
Lj_Ptn Lj_Purna
Fr_LTnm_2 Jml_Kios
Jl_Sales Jl_Ptn
LTnm
L_SerOPT Fr_Smprt
Fr_Keb_Syr Fr_LhnBr
Lj_LTnm Fr_Per_Lhn
Jl_PtnKwlts Fr_Purna
Fr_Ptn Fr_Dosis_1
Fr_Lj_Ptn
Lj_SerOPT Fr_Crhjn
Fr_Promo Fr_Produsen
Fr_TLain
Fr_KunjSales PPest
Fr_IntSeprt Fr_LmBtn
Fr_SerOPT VPest_SDMPtn
VPest_SerOPT VPest_LTanam
VPest_Promo VPest_Sedia
Fr_LTnm
Fr_Dosis_2 Lj_PPest
Fr_Jl_Sales Fr_VPest
Fr_VPest_2 Fr_VPest_1
Fr_VPest_4 Fr_Pest_5
Fr_Pddkn SDMPtgs Fr_Tknlg
Fr_Plthn
133
Keterangan :
Jl_Ptn = 298635Fr_Ptn
Jl_Ptn = -dtLj_Purna+dtLj_Ptn
Jl_PtnKwlts = 0.03
Jl_PtnKwlts = +dtLj_PtnKwlts
Jl_Sales = 495Fr_Jl_Sales
Jl_Sales = +dtLj_Jl_Sales
Jml_Kios = 2970
Jml_Kios = -dtLj_Pngrn` +dtLj_Kios
L_SerOPT = 3868
L_SerOPT = +dtLj_SerOPT
LTnm = 130653
LTnm = +dtLj_LTnm -dtLj_Per_Lhn
PPest = 13339.67
PPest = -dtLj_Pngrngn+dtLj_PPest
Lj_Jl_Sales = Jl_SalesFr_Produsen
Lj_Kios = Jml_KiosFr_LTnm_2+Fr_Produsen_2
Lj_LTnm = LTnmFr_LhnBr+Fr_Keb_Syr+Fr_LTnm
Lj_Per_Lhn = LTnmFr_Per_Lhn+Fr_TLain
Lj_Pngrn = Jml_KiosFr_Pngrngn
Lj_Pngrngn = PPestJl_PtnKwltsFr_Tknlg+SDMPtgs
Lj_PpestVPest_SDMPtn+VPest_SerOPT+VPest_LTanam+VPest_Promo+ VPest_Sedi
Lj_Ptn = Jl_PtnFr_Lj_Ptn
Lj_PtnKwlts = Jl_PtnKwltsFr_LmBtn+Fr_Pddkn+Fr_Plthn
Lj_Purna = Jl_PtnFr_Purna
Lj_SerOPT = Fr_Crhjn+Fr_SerOPTL_SerOPT
Dosis_1 = Jl_PtnFr_Dosis_1
Dosis_2 = L_SerOPTFr_Dosis_2
Int_Seprt = Jl_PtnFr_Smprt
Int_Smprt = L_SerOPTFr_IntSeprt
KunJ_Sales = Jl_SalesFr_KunjSales
Promo = Jl_SalesFr_Promo
VPest_LTanam = LTnmFr_VPest VPest_Promo = KunJ_SalesPromoFr_VPest_4
VPest_SDMPtn = Dosis_1Int_SeprtFr_VPest_1 VPest_Sedia =
Jml_KiosFr_Pest_5 VPest_SerOPT = Dosis_2Fr_VPest_2Int_Smprt
Fr_Crhjn = 0.005
Fr_Dosis_1 = 0.0035
Fr_Dosis_2 = 0.0040
Fr_IntSeprt = 0.041
Fr_Jl_Sales = 0.95
Fr_Keb_Syr = 0.0058
Fr_KunjSales = 0.45 Fr_LhnBr
= 0.0012 Fr_Lj_Ptn
= 0.03 Fr_LmBtn
= 0.12 Fr_LTnm
= 0.015 Fr_LTnm_2
= 0.025 Fr_Pddkn
= 0.019 Fr_Per_Lhn
= 0.0003 Fr_Pest_5
= 0.03213 Fr_Plthn
= 0.18
134 Fr_Pngrngn
= 0.02 Fr_Produsen
= 0.038 Fr_Produsen_2 = 0.0383
Fr_Promo = 0.123
Fr_Ptn = 0.869
Fr_Purna = 60
Fr_SerOPT = 0.041
Fr_Smprt = 0.012
Fr_Tknlg = 0.02
Fr_TLain = 0.006
Fr_VPest = 0.008
Fr_VPest_1 = 0.00016048
Fr_VPest_2 = 0.19923
Fr_VPest_4 = 0.01997
SDMPtgs = 0.10