Selain teknologi pemupukan dan OPT, mekanisasi merupakan teknologi maju yang tidak kalah penting, terutama dalam peningkatan kapasitas kerja dan menurunkan susut hasil.
Urbanisasi dan
industrialisasi mengakibatkan tenaga kerja pertanian semakin terbatas, sehingga mekanisasi menjadi solusi mengatasi permasalahan tenaga kerja. Disamping itu, mekanisasi bermanfaat mengurangi susut hasil dan pascapanen. Dengan menekan susut produksi dan pascapanen maka akan dimungkinkan untuk meningkatkan tingkat produksi jagung nasional. Insentif produksi merupakan salah satu cara untuk meningkatkan motivasi petani dalam membudidayakan jagung. Insentif dapat berupa subsidi harga pembelian pupuk dan bantuan benih.
Insentif pada sisi
hilir yang penting adalah harga jagung yang menguntungkan di tingkat produsen. Oleh karena itu, pemerintah harus mengatur agar di dalam struktur pasar jagung harga jual yang diterima petani masih memberi margin
keuntungan
usahatani
agar
petani
bersemangat
membudidayakan jagung secara berkelanjutan dengan teknologi yang direkomendasikan dan penggunaan sumberdaya yang optimal.
3.3.
PENGEMBANGAN MODEL Identifikasi
sistem
merupakan
pengembangan
model,
tahapan
ini
salah
satu
tahapan
menghubungkan
dalam
kebutuhan-
kebutuhan dengan permasalahan yang dihadapi sebagai mata rantai yang digambarkan dalam bentuk diagram lingkar sebab-akibat (causal loop), sebagaimana tergambar di bawah ini.
45
Losses
+
-
Air
+
PRODUKSI JAGUNG (ton/thn)
+ Insentif produksi
+ Permintaan jagung
-
+
+
meknisasi budidaya
Mekanisasi pasca panen
+
+
Pertambahan lahan jagung
+
(-)
-
+
+
-
Harga jagung
+
Luas lahan jagung
+
Produktivitas jagung
(+) Peningkatan produktivitas
(-)
+ +
Konsumsi jagung
-
Penurunan produktivitas
+
+
+
Jumlah penduduk
(+)
(+)
Pertumbuhan penduduk
+ + Industri
+
Harga jagung
+
+
+
Diversifikasi pangan
+
+
(+)
Penyuluhan Benih
Air
Pupuk
OPT
Penggunaan lain
Iklim
+
Gambar 3.2: Diagram causal loop produksi jagung
Analisis selanjutnya adalah melanjutkan interpretasi diagram causal loop ke dalam kotak gelap (black box); sebagaimana terdapat pada gambar 3.3. Terdapat 5 variabel dalam tahapan ini yaitu: Variabel input
terkendali,
Variabel
input
tak
terkendali,
Variabel
output
dikehendaki, Variabel output tak dikehendaki dan Variabel kontrol sistem.
Variable input berasal dari luar sistem dan dalam sistem,
meliputi input terkendali dan tak terkendali. Variabel output meliputi output dikehendaki dan output tak dikehendaki. Parameter disain sistem produksi jagung nasional merupakan proses yang mempengaruhi input menjadi output. Variabel input merupakan parameter yang dapat diintervensi melalui kebijakan agar tercapai output yang dikehendaki yaitu tercapainya swasembada jagung berkelanjutan, dengan sasaran pada tahun 2014 produksi sebesar 29 juta ton. Simulasi sistem merupakan tahapan pendekatan sistem dengan menggunakan suatu model yang merupakan penggambaran dari dunia nyata untuk mengetahui perilaku sistem. Selain itu, juga bisa diketahui pengaruhnya pada komponen-komponen dari suatu perlakuan yang dicobakan pada
46
beberapa komponen. Struktur model produksi jagung yang digambarkan dalam diagram stock flow terdapat pada gambar 3.4. Validasi model bertujuan untuk menguji kebenaran struktur model untuk menunjukkan kesalahan minimal dibandingkan data aktual yang dilakukan menggunakan teknik statistik. Model yang dihasilkan dari simulasi sistem dibandingkan dengan kondisi saat ini (existing condition) untuk melihat perbedaan antara keduanya dan sekaligus tingkat validitas model yang dibangun (Hartrisari, 2007).
Kesahihan suatu model dapat
ditentukan dengan menghitung nilai MSE (mean square error), Model dianggap
valid
apabila
perilaku
historis
variabel-variabel
yang
dipergunakan dalam model mirip atau memiliki trend yang sama. Model dianggap valid bila MSE < 5% (Suryani, 2006). Hasil uji validasi pada struktur model yang dibuat menunjukkan bahwa model valid, karena nilai MSEnya < 5 %; baik dari produksi maupun luas lahan. Sebagaimana ditunjukkan dari tabel 3.4 dibawah ini.
Tabel 3.4: Hasil uji validasi model Tahun 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Produksi (ton) St (Prediksi) At(aktual) 12.582.175 11.609.943 13.315.373 13.287.527 14.048.654 15.918.977 14.782.018 17.629.748 15.515.463 18.327.636 16.248.991 17.629.033 MSE
Tahun (St-At)/At 0,007013 0,000004 0,013804 0,026092 0,023544 0,006128 0,012764
2006 2007 2008 2009 2010 2011
Luas lahan (ha) St (Prediksi) At(aktual) (St-At)/At 3.625.987 3.345.805 0,007013 3.626.191 3.630.324 0,000001 3.626.395 4.001.724 0,008797 3.626.599 4.160.659 0,016476 3.626.803 4.131.676 0,014932 3.627.007 3.861.433 0,003686 MSE
47
0,008484
INPUT LINGKUNGAN 1. 2. 3. 4.
Iklim Air Lahan Bencana Alam atau Serangan Hama Penyakit
INPUT TAK TERKONTROL 1. Jumlah Penduduk 2. Harga Pasar Jagung 3. Ketersediaan Jagung
SISTEM PRODUKSI JAGUNG NASIONAL
INPUT TERKONTROL Pupuk Benih Pengendalian OPT Irigasi Penanganan Pasca Panen 6. Penyuluhan 7. Insentif Produksi 8. Lahan
OUTPUT YANG DIHARAPKAN 1. Swasembada Jagung Berkelanjutan 2. Supply Yang Memadai 3. Demand Terpenuhi 4. Rantai Pasok Jagung Efisien 5. Biaya Investasi terjangkau
OUTPUT YANG TIDAK DIHARAPKAN 1. Fluktuasi Harga Pasar Tinggi 2. Biaya Investasi Tinggi 3. Import Tinggi
1. 2. 3. 4. 5.
PENGELOLAAN
Gambar 3.3: Diagram input output sistem produksi jagung nasional
48
KEBUTUHAN PRODUKSI
Susut_skrg Penurunan_susut
SURLUS
Kebuthn_lain Laju_turunkons
Laju_naikkons Susut_pascapanen
Kons_Lgsg Lajulahan_naik
Lajulahan_turun
Kebuthan_industri
Lajunaik_lain
Lajuturun_lain
Jml_pddk Pertumb_pddk
Luas_lahan
Lajuturun_industri
Lajunaik_industri Jum_pddk1 Diversifikasi_Pgn_Giz
LajuYield_naik
LajuYield_turun
Perubhn_pola_kons Pertumb_indmakanan
Substitusi_jagng
Yield_jagung
Kekeringan
Pertumb_indpakan Pembukaan_lahan
Banjir Iklim
hibrida Prod_lok Air
Fraksi_hibrida
prod_hib
komposit
Penyuluhan
Serangan_OPT
Lokal Delay_bukalahan
Prodl_kom Fraksi_komposit
Pupuk_berimbang
Pengendalian_OPT
Fraksi_Lokal Adopsi_Pupuk Peningkatan_penyuluhan
Gambar 3.4: Struktur model produksi jagung
Analisis sensitivitas model dibutuhkan untuk mengetahui sejauh mana model dapat digunakan apabila ada perubahan pada asumsi atau sejauh mana kesimpulan hasil model dapat berubah bila variable model berubah. Model dikategorikan sensitif jika perubahan nilai variabel input menyebabkan perubahan output model (Hartrisari, 2007).
Gambar 3.5: Analisisi sensitivitas 49
