BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian dilakukan di Sub Daerah Aliran Sungai (Sub DAS) Citarik, Kabupaten

Bandung, Jawa Barat. Pemilihan lokasi penelitian didasarkan pada pertimbangan: (1)

konversi lahan pertanian, khususnya sawah di wilayah tersebut relatif tinggi sebagai

akibat perkembangan wilayah perkotaan, terutama untuk permukiman dan kawasan

industri, (2) dewasa ini frekuensi banjir relatif sering terjadi dan menimpa penduduk di

wilayah hilir Sub DAS tersebut, dan (3) Sub DAS tersebut menjadi lokasi penelitian

Multifungsi Pertanian kerjasama Puslitbang Tanah dan Agroklimat dengan Sekretariat

ASEAN - MAFF Jepang yang keluarannya antara lain berupa data teknis/biofisik yang

dapat digunakan untuk tujuan valuasi ekonomi. Lokasi penelitian disajikan pada

Gambar 5.

Sub DAS Citarik merupakan salah satu wilayah bagian atas DAS Citarum yang

berfungsi sebagai daerah resapan air dan pemasok air bagi daerah hilirnya, serta

sumber produksi pangan (bahan makanan). Berdasarkan ruang lingkup Proyek UPLDP

(Ditjen Bangda 2003, DLH Kabupaten Bandung 2003 ) sebagian besar areal Sub DAS

Citarik termasuk ke dalam wilayah Kabupaten Bandung, yakni Kecamatan Cicalengka,

Nagreg, Rancaekek, Cikancung, Paseh, Cileunyi, Cilengkrang, dan Cimenyan.

Sebagian wilayah lainnya termasuk Kabupaten Sumedang, yakni Kecamatan

Cimanggung, Jatinangor dan Tanjungsari. Keterkaitan lokasi penelitian dengan aspek

multifungsi pertanian yang dikaji sangat relevan mengingat kebutuhan akan pangan

(beras) sudah jauh melebihi kapasitas produksinya, kualitas lingkungan pertanian di

lokasi akan berpengaruh terhadap wilayah di bagian hilirnya.

45

Gambar 5. Lokasi Penelitian Sub DAS Citarik, Jawa Barat

(File tersendiri : Gambar 5 Bab III)

46

Penelitian dimulai pada pertengahan tahun 2004 dengan tahapan kegiatan

mencakup: (1) persiapan dan proses perijinan, (2) studi literatur mengenai multifungsi

lahan pertanian, (3) pengumpulan dan kompilasi data sekunder termasuk indikator-

indikator teknis atau biofisik yang terkait dengan manfaat lingkungan lahan pertanian,

(4) pengumpulan dan pengolahan data primer, (5) analisis data dan valuasi ekonomi

manfaat multifungsi lahan pertanian, (6) penyusunan disertasi, dan (7) seminar hasil

penelitian. Pada Januari 2006 atas undangan Pemerintah Jepang untuk menghadiri

seminar Multifungsi Pertanian di Tokyo dilakukan juga kunjungan lapangan dan

wawancara dengan pengurus kelompok tani padi sawah di Ishibu Terraced Paddy

Field, wilayah Shizuoka. Dokumen perizinan dan informasi yang terkait dengan

pelaksanaan kegiatan penelitian disajikan pada Lampiran 1.

3.2. Rancangan Penelitian

3.2.1. Jenis dan sumber data

Data yang dikumpulkan terdiri atas data sekunder dan data primer. Data

sekunder meliputi data indikator teknis atau biofisik sumberdaya lahan dan sosial-

ekonomi antara lain meliputi penggunaan lahan, curah hujan, debit air sungai, erosi,

produksi, penguasaan lahan dan harga hasil pertanian. Data sekunder dikumpulkan

dari berbagai dokumen dan publikasi instansi terkait, seperti peta tanah dan

penggunaan lahan (skala 1:50.000) terbitan Pusat Penelitian dan Pengembangan

Tanah dan Agroklimat, laporan Upland Plantation and Land Development Project

(Proyek UPLDP) Sub DAS Citarik (Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Bandung dan

Direktorat Jenderal Pembangunan Daerah, Departemen Dalam Negeri), Laporan Fase

I Evaluasi Multifungsi Pertanian Lahan Sawah (Sekretariat ASEAN, Jakarta). Selain itu

sebagian data aspek sosial-ekonomi wilayah diperoleh dari data Potensi Desa (Podes)

hasil Sensus Pertanian 2003 (ST2003) dan data Podes hasil Sensus Ekonomi 2005

47

(SE2005). Kemudian data primer yang dikumpulkan langsung dari lapangan melalui

wawancara adalah pengetahuan masyarakat mengenai multifungsi pertanian,

kemauan masyarakat untuk membayar jasa lingkungan lahan pertanian (WTP), dan

kesediaan petani untuk menerima pembayaran jasa lingkungan pertanian sebagai

kompensasi untuk tetap memelihara atau mempertahankan lahan pertanian (WTA).

Jenis dan sumber data, serta metode analisisnya disajikan pada Tabel 2.

3.2.2. Responden penelitian

Pengambilan responden untuk kegiatan survai dilakukan dengan menggunakan

metode acak sederhana dan sengaja (simple random and purposive sampling).

Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja berdasarkan faktor kemudahan untuk

dijangkau serta ketersediaan sumberdaya penelitian. Pemilihan rersponden untuk

diwawancarai dilakukan secara acak sederhana. Responden penelitian terdiri atas

petani padi sawah, petani lahan kering, peneliti, penyuluh dan birokrat pertanian, serta

penduduk yang bermukim di wilayah rawan banjir (hilir). Jumlah responden untuk

kajian pengetahuan multifungsi pertanian sebanyak 225 orang, termasuk di dalamnya

60 orang responden kajian WTA petani padi sawah dan 75 orang responden kajian

WTA petani lahan kering, dan responden kajian WTP 80 orang. Dengan demikian

seluruh responden penelitian adalah 305 orang (Tabel 3).

Responden peneliti adalah para peneliti di BPTP (Balai Pengkajian Teknologi

Pertanian) Jawa Barat di Lembang. Responden penyuluh adalah para penyuluh

pertanian lingkup Kabupaten Bandung dan fungsional penyuluh di BPTP Jawa Barat.

Responden birokrat pertanian adalah pejabat struktural beberapa instansi lingkup

Kabupaten Bandung dan para Kepala Seksi Pengelolaan Lahan dan Air Dinas

Pertanian/Perkebunan yang mengikuti acara Pelatihan Pengelolaan Lahan dan Air,

Direktorat Jenderal Pengelolaan Lahan dan Air di Solo, Desember 2005 (24 orang).

Responden petani padi sawah adalah para petani padi di Desa Cikancung Kecamatan

48

Cikancung dan Desa Narawita Kecamatan Cicalengka, Kabupaten Bandung.

Responden petani lahan kering adalah para petani di Desa Ciluluk Kecamatan

Cikancung dan Desa Nagrog Kecamatan Cicalengka. Responden masyarakat hilir

adalah penduduk non-petani warga Kelurahan Andir Kecamatan Bale Endah dan Desa

Lengkong Kecamatan Bojongsoang.

Tabel 2. Jenis dan sumber data serta metode analisisnya

No. ID Data Sumber/Metode analisis

1.NFPP Penggunaan lahan, produksi dan harga hasil pertanian

Data sekunder dan data primer / Tabulasi/deskriptif

2.NFTK Kebutuhan tenaga kerja pada usahatani padi sawah dan lahan kering tanaman pangan, upah kerja

Data sekunder dan data primer / Tabulasi/deskriptif

3.NFKP Luas, produktivitas dan IP padi sawah dan padi ladang, jumlah penduduk dan konsumsi beras per kapita

Data sekunder/ Tabulasi dan Simulasi Powersim

Daya sangga air pada lahan sawah, lahan kering tanaman pangan, dan non-pertanian

Data sekunder/studi literatur

Data primer/observasi lapangan

4.NFPB

Biaya penyusutan dan operasional dam/bendungan

Data sekunder/ studi literatur dan konsultasi dengan pakar

Erosi tanah pada lahan kering, lahan sawah, dan penggunaan lahan lainnya

Data sekunder/ studi literatur

Sediment Delivery Ratio Data sekunder/ studi literatur

5.NFPE

Kandungan unsur hara pada tanah erosi

Data sekunder /studi literatur

6. PMMP

Pengetahuan masyarakat tentang multifungsi lahan pertanian

Data primer/tabulasi/deskriptif dan analisis regresi

7. WTP/ WTA

Kesediaan masyarakat untuk membayar jasa lingkungan atau kesediaan petani untuk menerima pembayaran jasa lingkungan pertanian

Data primer /tabulasi/deskriptif dan analisis regresi

Keterangan :

NFPP = Nilai fungsi penghasil produksi pertanian yang dapat dipasarkan

NFTK = Nilai fungsi penyerap tenaga kerja; NFPE = Nilai fungsi pengendali erosi dan sedimentasi

NFKP = Nilai fungsi ketahanan pangan; PMPP = Pengetahuan mengenai multifungsi pertanian

NFPB = Nilai fungsi pengendali banjir; WTP/WTA = Kemauan untuk membayar/menerima jasa lingkungan pertanian

49

Tabel 3. Jenis dan jumlah responden penelitian

No Jenis responen Jumlah orang

Kajian

1 Petani / Padi sawah 60 WTA/PMMP*)

2 Petani / Lahan kering semusim 45 WTA/PMMP

3 Petani / lahan kering kebun campuran 30 WTA/PMMP

4 Birokrat pertanian 44 PMMP

5 Peneliti pertanian 16 PMMP

6 Penyuluh pertanian 30 PMMP

7 Penduduk/ Perumahan rawan banjir 80 WTP

Total 305

Catatan : *)PMMP = Pengetahuan mengenai multifungsi pertanian

3.2.3. Metode analisis data

Metode valuasi ekonomi yang digunakan adalah metode biaya pengganti

(replacement cost method/RCM) dan valuasi kontingensi (contingent valuation

method/CVM) dengan pendekatan kesediaan masyarakat hilir untuk membayar jasa

lingkungan pertanian (WTP) dan kesediaan petani (masyarakat hulu) untuk menerima

pembayaran jasa lingkungan (WTA) agar tetap mempertahankan lahan pertanian.

Alasan pemilihan metode RCM dan CVM sebagaimana disajikan pada Bagian 2.8

(khususnya hal 42-43), sedangkan asumsi dasarnya adalah (1) informasi dan manfaat

mengenai jasa lingkungan pertanian dimengerti oleh responden, (2) harga penawaran

mencerminkan preferensi individu responden mengenai perubahan kualitas lingkungan

atau penyediaan jasa lingkungan, dan (3) kelemahan yang melakat pada metode

WTP/WTA sebagaimana diuraikan pada halaman 36 dapat diminimalisir atau

ditanggulangi selama pelaksanaan penelitian.

Perhitungan valuasi ekonomi terhadap multifungsi pertanian dilakukan dengan

pendekatan rumus matematik berikut:

50

1. Nilai ekonomi sebagai fungsi penghasil komoditas pertanian (NFPP) n

NFPP= ∑ (Ai x IPi x Pi x Hi) ................................................................... (1) i=1

Dimana:

A = Luas lahan (ha), IP = Indeks pertanaman (%/th), P = Produktivitas (t/ha)

H = Harga komoditas (Rp/t), I = Indeks komoditas

2. Nilai ekonomi sebagai fungsi penyedia lapangan kerja (NFTK)

n

NFTK= ∑ (Ai x IPi x Ti x Wi)i ................................................................... (2) i=1

Dimana:

T = Kebutuhan tenaga kerja usahatani (hok/ha)

W = Upah kerja (rp/hok)

3. Nilai ekonomi sebagai fungsi ketahanan pangan, khususnya beras (NFKP)

Qt = (A-k.A) t x Pt x IPt x R ....................................................................... (3)

Dt = Ot x Ct ............................................................................................. (4)

NFKP = Abs (Qt - Dt) x H ....................................................................... (5)

Dimana:

Q= produksi beras (ton), k= laju konversi sawah (%)

R= rendemen beras (%)

D = kebutuhan pangan/ beras (ton), O = jumlah penduduk (jiwa)

C = konsumsi beras per kapita (kg/jiwa/tahun), H = harga beras (rp/kg)

t = Indeks tahun

Sebagai akibat konversi lahan sawah yang berlanjut maka perilaku peubah

produksi beras akan mengikuti pola eksponensial negatif, sebaliknya perilaku peubah

kebutuhan konsumsi akan mengikuti pola eksponensial positif karena pengaruh laju

pertumbuhan penduduk. Guna mengetahui trend perbedaan antara produksi dan

konsumsi beras tersebut dilakukan simulasi dengan diagram sebab akibat

sebagaimana disajikan pada Gambar 6.

Diagram sebab-akibat tersebut menggambarkan bahwa produksi pangan

tergantung kepada luas lahan dan teknologi pertanian. Luas lahan pertanian akan

semakin berkurang sebagai akibat konversi lahan. Proses konversi lahan pertanian

dipengaruhi oleh banyak faktor, diantaranya kebijakan pemerintah daerah. Teknologi

51

pertanian yang dimaksud adalah teknologi budidaya yang berpengaruh langsung

terhadap produksi melalui peningkatan produktivitas dan indeks pertanaman (IP). Di

sisi lain kebutuhan pangan sangat dipengaruhi oleh jumlah penduduk dan konsumsi

per kapita. Semakin tinggi kebutuhan pangan dengan tingkat produksi yang semakin

berkurang atau tetap maka akan semakin rendah status ketahanan pangannya, berarti

semakin tinggi biaya diperlukan untuk mendatangkan pasokan pangan dari luar

wilayah untuk memenuhi kebutuhan pangan tersebut. Pemecahan diagram sebab-

akibat tersebut menggunakan Program Powersim.

Kebijakan

Pemda

+ +

Luas Lahan Laju konversi

Pertanian ( - ) Lahan

_

+ Pasokan

- luar daerah

Produksi + Swasembada

Pangan pangan

+

+

Teknologi

Ketahanan

Pangan

_

_

+ Kebutuhan

Pangan

Konsumsi +

Per kapita

+

Jumlah Laju

Penduduk (+) Pertumbuhan

Penduduk

+

Gambar 6. Diagram sebab-akibat analisis fungsi ketahanan pangan

52

4. Nilai ekonomi sebagai fungsi pengendali banjir (NFPB)

NFPB = ( Dp - Dnp ) x A x (Pd + Od + Hp) ..................................... (6)

Dimana:

Dp= Daya sangga air lahan pertanian (m)

Dnp= Daya sangga air lahan non pertanian (m)

A = luas lahan pertanian (ha)

Pd= Biaya penyusutan dam (Rp/m3)

Od= Biaya pemeliharaan dam (Rp/m3)

Hp = Harga air baku (Rp/m3)

5. Nilai ekonomi (Rp) sebagai pengendali erosi dan sedimentasi (lNFPE)

NFPE = (E_lk - E_ls) x A x SDR x Kd + Nh ..................................... (7)

Dimana:

E_lk= Erosi dari lahan kering (t/ha/th)

E_ls= Erosi dari lahan sawah (t/ha/th)

A =Luas areal sawah (ha)

SDR= Sediment delivery ratio

Kd=Biaya pengerukan sedimen (Rp/t)

Nh = Nilai unsur hara yang hilang, diprediksi dengan persamaan:

Nh = (E_lk - E_ls) x A x N x Pn; dimana N= kandungan atau proporsi unsur hara pada tanah tererosi dan Pn= harga unsur hara (Rp/t).

6. Nilai ekonomi total = NFPP + NFTK +NFKP + NFPB + NFPE .................... (8)

Guna menghitung nilai kini (present value) dari kehilangan manfaat di masa depan

akibat konversi lahan pertanian digunakan rumus present worth dengan discount

factor (DF) 12%/th dan periode perhitungan selama 12 tahun (T0=2003 dan T12

=2015). Justifikasi penentuan DF tersebut didasarkan pada konsep opportunity cost of

capital yang kisarannya untuk negara berkembang sekitar 8-15% dan yang umum

dipilih adalah 12% (Gittinger 1982).

7. Pengetahuan masyarakat mengenai multifungsi lahan pertanian dianalisis secara

deskriptif, analisis korelasi dan regresi berganda.

Y = α0+ α1X1 + α2X2 + β1D1+ β2D2+ β3D3+ β4D4+ β5D5 ..............................(9)

Dimana:

53

Y= Skor pengetahuan mengenai multifungsi lahan pertanian ( 0< Y ≤ 1)

dimana nilai Y dihitung dari jumlah aspek multifungsi yang diketahui oleh

responden tertentu dibagi dengan jumlah aspek multifungsi paling

banyak yang diketahui dari seluruh responden. Hasil wawancara

menunjukkan ada 8 aspek multifungsi pertanian yang diketahui oleh

seorang responden dan angka 8 itulah sebagai pembagi untuk

menghitung nilai Y tersebut.

X1 = tingkat pendidikan responden (th), X2 = umur responden (th)

D1 =dummy: 1 untuk responden peneliti, 0 untuk responden lainnya.

D2 =dummy: 1 untuk responden penyuluh, 0 untuk responden lainnya.

D3 =dummy: 1 untuk responden birokrat, 0 untuk responden lainnya.

D4=dummy: 1 untuk responden petani padi sawah, 0 untuk responden

lainnya.

D5=dummy: 1 untuk responden laki-laki, 0 untuk responden wanita.

(Hipotesis yang diuji : α1 dan α2>0; β1>0; β2, β3,β4,dan β5 <0)

8. Kemauan masyarakat untuk membayar (WTP) jasa lingkungan lahan pertanian

dianalisis secara deskriptif, analisis korelasi dan regresi berganda sebagai berikut:

WTP = α0+ α1X1 + α2X2 + α3X3 + α4X4 + α5X5 +β1P1+ β2P2+ β3P3+ β4P4+

γ1D1 + γ2D2 + γ3D3 ................................................................. (10)

Dimana:

WTP = kemauan responden untuk membayar jasa lingkungan pertanian (Rp).

Xi= peubah kuantitatif terdiri atas :

X1 = tingkat pendapatan (rp/th) (α1 >0)

X2 = umur responden (th) (α2 >0)

X3 = tingkat pendidikan (th) (α3 >0)

X4 = jarak dari rumah ke sungai (m) (α4 <0)

X5 = nilai kerugian akibat banjir (Rp) (α5 >0)

Pj = peubah dummy persepsi :

P1=1 jika responden setuju dan memahami bahwa lahan sawah mempunyai fungsi dalam mengendalikan banjir, 0 jika sebaliknya (β1 >0).

54

P2=1 jika responden sependapat bahwa petani berhak atas pembayaran jasa lingkungan lahan pertanian, 0 jika sebaliknya (β2 >0).

P3=1 jika responden sependapat bahwa masyarakat hilir (perkotaan) merasakan manfaat jasa lingkungan pertanian dan oleh karena itu mereka seharusnya bersedia membayar jasa lingkungan tersebut bagi masyarakat petani, 0 jika sebaliknya (β3 >0).

P4=1 jika responden sependapat bahwa konversi lahan sawah di wilayah Sub DAS Citarik seharusnya dilarang atau dikendalikan dan areal persawahan yang ada dijadikan sawah abadi, 0 jika sebaliknya (β4 < 0).

Dk = peubah dummy status responden:

D1 = 1 untuk responden pegawai negeri sipil (PNS), 0 untuk responden lainnya (γ1 > 0).

D2 = 1 untuk responden pegawai swasta, 0 untuk responden lainnya (γ2 > 0).

D3 = 1 untuk responden pengusaha/wiraswasta, 0 untuk responden lainnya (γ3 > 0).

(D1, D2, dan D3 = 0 untuk responden yang mata pencahariannya tidak jelas (informal) atau sedang menganggur.

9. Kemauan petani padi sawah untuk menerima (WTA) pembayaran jasa lingkungan

lahan pertanian dianalisis secara deskriptif, analisis korelasi dan regresi berganda.

WTA = α0+ α1X1 + α2X2 + α3X3 + α4X4 + α5X5 +β1D1+ β2D2........................ (11)

Dimana:

WTA = kemauan responden untuk menerima pembayaran jasa lingkungan

lahan pertanian (rp).

Xi = peubah kuantitatif:

X1 = luas lahan garapan (ha) (α1<0)

X2 = umur responden (th) (α2 > 0)

X3 = tingkat pendidikan (th) (α3 <0)

X4 = jumlah anggota keluarga (orang) (α4 <0)

X5 = tingkat pendapatan (rp/th) (α5 <0)

Dj= peubah dummy:

D1= 1 untuk responden yang mempunyai sumber pendapatan lain, 0

untuk sebaliknya (β1<0)

55

D2= 1 untuk responden yang menyatakan usahataninya

menguntungkan, 0 untuk sebaliknya (β2 <0)

10. Kemauan petani lahan kering untuk menerima (WTA) pembayaran jasa

lingkungan lahan pertanian dianalisis secara deskriptif, analisis korelasi, dan

regresi berganda.

WTA = α0+ α1X1 + α2X2 + α3X3 + α4X4 + α5X5 +β1P1+ β2D2+ β3D3+ β4D4 ... (12)

Dimana:

WTA = kemauan petani lahan kering untuk menerima pembayaran jasa lingkungan

pertanian (rp).

Xi= peubah kuantitatif:

X1 = luas lahan garapan (ha) (α1<0)

X2 = umur responden (th) (α2 > 0)

X3 = tingkat pendidikan (th) (α3 <0)

X4 = jumlah anggota keluarga (orang) (α4 <0)

X5 = tingkat pendapatan (rp/th) (α5 <0)

Dj = peubah dummy:

D1=1 untuk responden petani lahan kering tanaman pangan, 0 untuk petani lahan kering kebun campuran (β1 >0).

D2=1 untuk responden yang sudah menerapkan teknik konservasi tanah dan air (teras bangku), 0 untuk responden lainnya (β2 <0).

D3=1 untuk responden yang mempunyai sumber pendapatan lain, 0 untuk responden lainnya (β3 <0)

D4=1untuk responden yang menyatakan usahatani lahan kering menguntungkan, 0 untuk responden lainnya (β4<0).

Pengolahan dan analisis statistik mengacu pada Steel & Torrie (1980) mencakup

korelasi Spearman mulai hal 272, korelasi Pearson mulai hal 550, dan Regresi

berganda mulai hal 311, dengan menggunakan program EXCEL dan SAS V.6.12,

sedangkan analisis simulasi dilakukan dengan menggunakan Program Powersim 2.5.