pemodelan harga produsen gabah untuk … · keputusan penentuan harga produsen gabah. batasan tugas...

PEMODELAN HARGA PRODUSEN GABAH

UNTUK MELINDUNGI KESEJAHTERAAN

PETANI MENGGUNAKAN MODEL SISTEM

DINAMIK UNTUK MENDUKUNG

PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERUM BULOG

Adityas Ismawati

NRP. 5209100129

Dosen Pembimbing

Erma Suryani, S.T., M.T., Ph.D.

Latar Belakang

Sumber : http://www.nationmaster.com/

FAKTA DI DUNIA

FAKTA LAINNYAKEBANYAKAAN

PENDUDUK INDONESIA SAYA BANGGA MENJADI

PETANI INDONESIA

Latar Belakang (lanj’)

MASALAH

HARGA PRODUSEN TANI

SERING MENGALAMI FLUKTUASI YANG TIDAK DAPAT DIPREDIKSI

KESEJAHTERAAN PETANI PUN TERANCAM FLUKTUASI HARGA PRODUSEN GABAH

IMPORHARGA JUAL

BERAS

KEBIJAKAN PEMERINTAH

IKLIMJUMLAH PRODUKSI DALAM NEGERI

FAKTOR LAINNYA

Latar Belakang (lanj’)

SOLUSI

FAKTOR-FAKTOR PENGARUH FLUKTUASI BERSIFAT

NON-LINEAR

METODE SISTEM DINAMIKPrediksi /

Peramalan

MODEL PENENTUAN HARGA PRODUSEN GABAH

Sehingga Dapat Memberikan Jaminan Bagi Para Petani Agar Tetap Terus Berproduktivitas

Perumusan Masalah

Bagaimana cara penentuan harga di tingkat produsen gabah oleh Bulog saat ini

Bagaimana membuat model sistem penentuan harga

produsen gabah

Bagaimana menentukan skenariosasi model sistem dinamik terhadap proses

penentuan harga produsen gabah di Jawa Timur

Model skenario manakah yang akan diusulkan kepada

Perum Bulog sebagai pendukung pengambilan

keputusan penentuan harga produsen gabah

Batasan Tugas Akhir

Sumber data terkait dengan penentuan harga produsen gabah berasal dari Perum Bulog dan Badan Pusat Statistik

Proses bisnis yang akan dioptimalkan adalah proses bisnis penentuan harga produsen di Jawa Timur

Metode yang digunakan adalah metode sistem dinamik

Perangkat lunak yang digunakan adalah Vensim

Evaluasi model sistem menggunakan validasi dan reliabilitas

Tujuan Tugas Akhir

• membuat model sistem penentuan harga produsen gabah

petani di Jawa Timur dengan menggunakan metode

sistem dinamik.

• hasil pemodelan dibandingkan dengan kebijkan yang

telah ditetapkan oleh pemerintah dan Bulog

• melihat perbandingan hasil yang dapat memberikan

jaminan kesejahteraan petani yang paling unggu;

Manfaat Tugas Akhir

Bagi pemerintah dan Perum Bulog, dapat mengetahui bagaimana keadaan sebenarnya tentang kebijakan harga yang terkait dengan gabah dapat mempengaruhi kesejahteraan petani

Bagi akademisi dan peneliti, dapat mengetahui kinerja sistem dinamik bila digunakan dalam studi kasus penentuan harga produsen gabah

Metodologi

Diagram Kausatik

Base Model

Sub Model – Lahan Panen Padi

Sub Model – Produksi Beras

Sub Model – Permintaan Beras

Sub Model – Persediaan Beras

Sub Model – Harga Beras Medium

Sub Model – Harga Produsen Gabah

Sub Model – Biaya Operasional

Sub Model – Keuntungan Petani

Validasi - Produksi Padi

Data Model

Avg. 918.535,59 925.306,67

Std. 644.355,26 665.355,26

-

1.000.000,00

2.000.000,00

3.000.000,00

4.000.000,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Produksi Padi

Data Model

E1 = 0,00737= 0,74%

E2 = 0,03187= 3,19%

Validasi - Produksi Beras

Data Model

Avg. 586.705,72 588.823,75

Std. 417.650,80 424.734,58

E1 = 0,00361

= 0,36%

E2 = 0,01696= 1,69%

-

500.000,00

1.000.000,00

1.500.000,00

2.000.000,00

2.500.000,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Produksi Beras

Data Model

Validasi – Permintaan Beras

Data Model

Avg. 443.097,21 442.272,90

Std. 1720,28 1250,58

E1 = 0,00186= 0,18%

E2 =0,27304= 27,3%

436.000,00

438.000,00

440.000,00

442.000,00

444.000,00

446.000,00

448.000,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Permintaan Beras

Data Model

Validasi – Harga Beras

Data Model

Avg. 7.749,88 7.832,32

Std. 107,58 113,46

E1 =0,00480= 0,48%

E2 =0,05463= 5,46%

7.300,00

7.400,00

7.500,00

7.600,00

7.700,00

7.800,00

7.900,00

8.000,00

8.100,00

8.200,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Harga Beras Medium

Data Model

Validasi – Harga Produsen Gabah

Data Model

Avg. 3.706,17 3.834,71

Std. 111,12 79,94

E1 =0,03468= 3,47%

E2 =0,28062= 28,06%

7.300,00

7.400,00

7.500,00

7.600,00

7.700,00

7.800,00

7.900,00

8.000,00

8.100,00

8.200,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Harga Beras Medium

Data Model

Skenariosasi

Skenario

Skenario Parameter

Pembebanan Tarif Impor

Intesifikasi Lahan

Intensifikasi Tanam

Intesifikasi Lahan Tanam

Skenario Struktur

Alternatif Penjualan GKG

Tanpa Revitalisasi

Alternatif Penjualan GKG

Dengan Revitalisasi

Skenario Struktur –

Alternatif Penjualan GKG

Skenario 1 – Pembebanan Tarif ImorSkenario Rata-rata

Bulan

Rata-rata

2014

Rata-rata

2015

Rata-rata

2016

Basemodel

Harga Produsen Gabah 3.842 3.873 3.843 3.810

Profit 5.387.368 5.576.332 5.478.436 5.107.336

Skenario 1

Harga Produsen Gabah 3.847 3.873 3.847 3.819,84

Profit 5.397.381 5.576.332 5.488.151 5.127.660

Producer Price of Farmer Harvested Rice

5,000

4,500

4,000

3,500

3,000

1 16 31 45 60

Time (Month)

Rp

/Kg

Producer Price of Farmer Harvested Rice : Basemodel

Producer Price of Farmer Harvested Rice : Import Tariff

Farmer Profit

7 M

5.25 M

3.5 M

1.75 M

0

1 16 31 45 60

Time (Month)

Rp

Farmer Profit : Basemodel

Farmer Profit : Import Tariff

Skenario 2 – Intesifikasi LahanSkenario Rata-rata

Bulan

Rata-rata

2014

Rata-rata

2015

Rata-rata

2016

Basemodel

Harga Produsen Gabah 3.842 3.873 3.843 3.810

Profit 5.387.368 5.576.332 5.478.436 5.107.336

Skenario 2

Harga Produsen Gabah 3.844 3.864 3.849 3.820

Profit 5.392.164 5.557.375 5.492.459 5.126.658

Farmer Profit

7 M

5.25 M

3.5 M

1.75 M

0

1 16 31 45 60

Time (Month)

Rp

Farmer Profit : Basemodel

Farmer Profit : Land Intensification

Producer Price of Farmer Harvested Rice

5,000

4,500

4,000

3,500

3,000

1 16 31 45 60

Time (Month)

Rp

/Kg

Producer Price of Farmer Harvested Rice : Basemodel

Producer Price of Farmer Harvested Rice : Land Intensification

Skenario 3 – Intesifikasi TanamSkenario Rata-rata

Bulan

Rata-rata

2014

Rata-rata

2015

Rata-rata

2016

Basemodel

Harga Produsen Gabah 3.842 3.873 3.843 3.810

Profit 5.387.368 5.576.332 5.478.436 5.107.336

Skenario 3

Harga Produsen Gabah 3.862 3.872 3.845 3.868

Profit 7.182.552 6.348.137 7.186.509 8.013.010

Producer Price of Farmer Unhusked Rice

5,000

4,250

3,500

2,750

2,000

1 13 25 36 48

Time (Month)

Rp

/Kg

Producer Price of Farmer Unhusked Rice : Plant Intensification

Producer Price of Farmer Unhusked Rice : Basemodel

Farmer Profit

10 M

7.5 M

5 M

2.5 M

0

1 16 31 45 60

Time (Month)

Rp

Farmer Profit : Basemodel

Farmer Profit : Plant Intensification

Skenario 4 – Intesifikasi Lahan & Tanam

Skenario Rata-rata

Bulan

Rata-rata

2014

Rata-rata

2015

Rata-rata

2016

Basemodel

Harga Produsen Gabah 3.842 3.873 3.843 3.810

Profit 5.387.368 5.576.332 5.478.436 5.107.336

Skenario 4

Harga Produsen Gabah 3.862 3.862 3.853 3.871

Profit 7.182.908 6.323.920 7.206.425 8.018.377

Producer Price of Farmer Harvested Rice

5,000

4,500

4,000

3,500

3,000

1 16 31 45 60

Time (Month)

Rp

/Kg

Producer Price of Farmer Harvested Rice : Basemodel

Producer Price of Farmer Harvested Rice : Land & Plant Intensification

Farmer Profit

8 M

6 M

4 M

2 M

0

1 16 31 45 60

Time (Month)

Rp

Farmer Profit : Basemodel

Farmer Profit : Land & Plant Intensification

Skenario 5 – Alternatif Penjualan GKG

Tanpa RevitalisasiSkenario Rata-rata

Bulan

Rata-rata

2014

Rata-rata

2015

Rata-rata

2016

Basemodel

Harga Produsen Gabah 3.842 3.873 3.843 3.810

Profit 5.387.368 5.576.332 5.478.436 5.107.336

Skenario 5

Harga Produsen Gabah 4.324 4.325 4.314 4.332

Profit 7.280.222 6.287.949 7.290.970 8.261.746

Farmer Profit

10 M

7.5 M

5 M

2.5 M

0

1 16 31 45 60

Time (Month)

Farmer Profit : Dried Unhusked Wo. Revitalization Rp

Farmer Profit : Basemodel Rp

Producer Price

5,000 Rp/Kg

5,000

4,000 Rp/Kg

4,500

3,000 Rp/Kg

4,000

1 16 31 45 60

Time (Month)Producer Price of Farmer Harvested Rice : Dried Unhusked Wo Rp/Kg

Produceer Price of Famer Unhusked Rice : Dried Unhusked Wo

Skenario 6 – Alternatif Penjualan GKG

Dengan RevitalisasiSkenario Rata-rata

Bulan

Rata-rata

2014

Rata-rata

2015

Rata-rata

2016

Basemodel

Harga Produsen Gabah 3.842 3.873 3.843 3.810

Profit 5.387.368 5.576.332 5.478.436 5.107.336

Skenario 6

Harga Produsen Gabah 4.557 4.427 4.559 4.685

Profit 7.640.998 6.309.486 7.582.503 9.031.006

Farmer Profit

10 M

7.5 M

5 M

2.5 M

0

1 16 31 45 60

Time (Month)

Farmer Profit : Dried Unhusked With Revitalization Rp

Farmer Profit : Dried Unhusked Wo. Revitalization Rp

Farmer Profit : Basemodel Rp

Producer Price of Farmer Unhusked Rice

6,000

5,500

5,000

4,500

4,000

1 16 31 45 60

Time (Month)

Producer Price of Farmer Unhusked Rice : Dried Unhusked With Revitalization

Producer Price of Farmer Unhusked Rice : Dried Unhusked Wo. Revitalization

Producer Price of Farmer Unhusked Rice : Basemodel

Kesimpulan Analisis Skenario

SkenarioTarif

Impor

IP

2014

Produktivit

as

Rende

men

Harga

Produsen

Gabah

Profit

Basemodel 450 1,70 6,12 0,64 3.842 5.387.241

Pembebanan Tarif

Impor550 1,70 6,12 0,64 3.847 5.397.381

Intesifikasi Lahan 550 2,27 6,12 0,64 3.844 5.392.164

Intesifikasi Tanam 550 1,70 7,65 0,64 3.862 7.182.552

Intesifikasi Lahan

& Tanam550 2,27 7,65 0,64 3.862 7.182.908

Alternatif

Penjualan GKG

Tanpa Revitalisasi

550 2,27 7,65 0,644.324

(GKG)7.280.222

Alternatif

Penjualan GKG

Dengan

Revitalisasi

550 2,27 7,65 0,694.557

(GKG)7.640.998

Kesimpulan

1. Pemodelan sistem dinamik yang telah dilakukan dimulai dari pemodelan sistem, pembuatan diagram kausatik, pembuatan diagram flow, validasi dan verifikasi, pembuatan skenario, dan analisis skenario

2. Kesejahteraan petani padi sangat dipengaruhi oleh penerimaan dan pengeluaran setiap bulannnya dari usaha tani padi. Penerimaan petani sendiri dipengaruhi oleh tingkat harga produsen gabah dan produktivitas padi pada bulan tertentu. Sedangkan, pengeluaran petani padi perbulannya dipengaruhi laju inflasi.

3. Model yang digunakan pada Tugas Akhir ini telah valid karena sudah memenuhi syarat nilai error maksimal error E1 sebesar 5% dan error E2 sebesar 30% sehingga model ini sudah dapat digunakan sebagai acuan untuk melakukan simulasi untuk mensejahterakan petani melalui penentuan tingkat harga produsen gabah sehingga pemerintah dapat mengukur kemampuan pemerintah untuk membeli hasil tani petani padi.

Kesimpulan (lanj.)

4. Simulasi skenario bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan petani melalui kebijakan-kebijakan pemerintah dari penenutan tarif impor, peningkatan fasilitas produksi (IP tanam, produktivitas, rendemen), dan alternatif bentuk penjualan gabah. Berdasarkan keenam skenario, skenario keenam dengan menjual gabah yang semula bentuk GKP menjadi GKG dapat meningkatkan harga produsen mencapai Rp. 4.557/kg dan keuntungan petani padi mencapai Rp. 7.640.998 perbulannya.

5. Keadaan petani padi di Jawa Timur saat ini, sebagian besar petani menjual semua hasil tani padinya dalam bentuk GKP dan sebagian kecil menjual gabah dalam bentuk GKP dan GKG sehingga dengan adanya pengerjaan Tugas Akhir dapat mendukung Bulog maupun Dinas Pertanian untuk membantu petani padi agar dapat menjual hasil produk gabahnya dalam bentuk GKG. Dengan begitu, tujuan peningkatan kesejahteraan petani terwujud dengan peningkatan harga produsen gabah yang diterima petani.

Terima Kasih