VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Konversi Lahan Sawah Irigasi Teknis di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh pada Tabel 16 menunjukkan bahwa
model yang digunakan dalam penelitian ini baik. Hal ini dapat dilihat dari uji kriteria statistik dan ekonometriknya. Uji kriteria statistik dapat dilihat dari R-squared, Fstatistik, dan t-statistiknya. Sedangkan uji ekonometrikanya dapat dilihat dari hasil uji normalitas, uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas dan uji multikolinearitas. Tabel 16. Hasil Dugaan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Konversi Lahan Sawah di Provinsi Jawa Barat Variabel Koefisien t-statistik Probabilitas VIF C -73697 -1.17 0.325 LPP -1083 -0.23 0.829 1.9 GKP -9.790 -0.94 0.418 4.3 LPLP 178.1 0.25 0.818 1.4 LPPI 2161.9 5.04 0.015*) 1.7 LPPJ 986.4 2.34 0.101**) 1.5 NTP 31.5 0.08 0.944 2.7 R-squared 93.3% F-statistik Adj-R-squared 79.8% Prob (F-stat) Durbin-Watson
Keterangan Variabel Konstanta Laju Pertumbuhan penduduk (%) Harga GKP (rupiah/kg) Pertumbuhan luas pemukiman (%) Pertumbuhan PDRB industri (%) Pertambahan panjang jalan (%) NTP (%) 6.92 0.070 0.866108
Keterangan: *) nyata pada taraf 5 % **) nyata pada taraf 15%
Nilai R-squared adalah sebesar 93,3% yang menunjukkan bahwa keragaman dari variabel dependen yaitu konversi lahan sawah irigasi teknis dapat diterangkan oleh variabel independennya yaitu laju pertumbuhan penduduk, harga Gabah Kering Panen (GKP), laju pertumbuhan luas lahan pemukiman, laju pertumbuhan PDRB industri, laju pertambahan panjang jalan, dan Nilai Tukar Petani (NTP) sisanya diterangkan oleh variabel lain di luar model. Adjusted R-squared yang bernilai 79,8% menjelaskan bahwa variabel independen mampu menjelaskan variabel dependen sebesar 79,8% atau 79,8% perubahan dalam konversi lahan sawah mampu dijelaskan 75
oleh variabel laju pertumbuhan penduduk, harga Gabah Kering Panen (GKP), laju pertumbuhan luas lahan pemukiman, laju pertumbuhan PDRB industri, laju pertambahan panjang jalan, dan Nilai Tukar Petani (NTP), sedangkan 20,2% dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan ke dalam model. Nilai Adjusted R-squared lebih baik digunakan daripada nilai R-squared karena nilai Adjusted R-squared tidak bergantung dengan jumlah variabel independen artinya nilai tersebut murni. Karakteristik ekonomi dapat dilihat dari nilai koefisien masing-masing variabel dan dibandingkan dengan hipotesis yang digunakan. Terdapat empat koefisien variabel yang sesuai dengan hipotesis yang digunakan yaitu laju harga GKP, laju pertumbuhan luas lahan pemukiman, laju pertumbuhan PDRB industri, dan laju pertambahan panjang jalan. Sedangkan koefisien variabel yang tidak sesuai dengan hipotesis adalah laju pertumbuhan penduduk dan NTP. Pengaruh bersama-sama antara variabel independen dengan variabel dependen secara keseluruhan dapat dilihat dari nilai probabilitas F-statistik. Nilai probabilistik F-statistik yang diperoleh sebesar 0,070 yang lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan yaitu 0,1 (10%) memiliki arti bahwa dari hasil estimasi regresi minimal ada satu variabel independen yang mempengaruhi variabel dependennya. Untuk melihat signifikan atau tidaknya pengaruh setiap variabel independen secara individu terhadap variabel dependennya dilihat dari nilai probabilitas t-statistik tiap variabel independennya. Berdasarkan Tabel 16 dapat diketahui bahwa faktorfaktor yang mempengaruhi konversi lahan sawah irigasi teknis adalah laju pertumbuhan PDRB industri dan laju pertambahan panjang jalan. Hal ini dapat dilihat 76
berdasarkan probabilitas t-statistik dari variabel laju pertumbuhan PDRB industri sebesar 0,015 yang bernilai lebih kecil dari taraf α sebesar 5% dan laju pertambahan panjang jalan sebesar 0,101 yang bernilai lebih kecil dari taraf α sebesar 15%. Sedangkan variabel yang tidak berpengaruh nyata terhadap konversi lahan sawah irigasi teknis adalah laju pertumbuhan penduduk, harga Gabah Kering Panen (GKP), dan Nilai Tukar Petani (NTP) yang bernilai lebih besar dari taraf α sebesar 5% yaitu 0,811; 0,287; 0,782; dan 0,958. Sehingga berdasarkan Tabel 16, maka model yang tepat adalah : KLSIT = - 73697 - 1083 LPP - 9.8 GKP + 178 LPLLP + 2162 LPPI + 986 LPPJ + 31 NTP
Untuk membuktikan tidak ada masalah multikolinearitas dalam model digunakan nilai VIF yang dihasilkan, dimana apabila nilainya di bawah 10 berarti tidak terjadi multikolinearitas. Berdasarkan hasil pengolahan data, nilai VIF pada variabel LPP, GKP, LPLLP, LPPI, LPPJ dan NTP di bawah 10. Hal ini berarti bahwa tidak terjadi multikolinearitas. Sedangkan untuk memenuhi asumsi tidak terjadi autokorelasi, dilakukan uji statistik Durbin-Watson yang menghasilkan nilai statistik sebesar 0,866108. Hal ini berarti bahwa dalam model regresi yang digunakan tidak terjadi autokorelasi. Uji normalitas dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov. Pengujian ini menghasilkan nilai p-value sebesar 0,150 yang lebih besar dari taraf α sebesar 5%. Hal ini berarti sisaan yang diperoleh menyebar normal.
77
6.1.1 Laju Pertumbuhan Penduduk Berdasarkan hasil estimasi menunjukkan bahwa laju pertumbuhan penduduk tidak berpengaruh nyata terhadap konversi lahan sawah irigasi teknis. Hal ini dilihat dari nilai probabilitas t-statistik yang lebih besar dari taraf nyata yang digunakan (0,829>0,05). Berdasarkan hipotesis sebelumnya disebutkan bahwa laju pertumbuhan penduduk berpengaruh positif terhadap konversi lahan sawah irigasi teknis. Akan tetapi hasil estimasi menunjukkan bahwa koefisien regresi variabel laju pertumbuhan penduduk bertanda negatif. Koefisien variabel laju pertumbuhan penduduk yang bernilai -1083 menjelaskan bahwa setiap peningkatan laju pertumbuhan penduduk sebesar 1 satuan akan menyebabkan penurunan konversi lahan sawah irigasi teknis sebesar 1083 hektar. Konversi lahan sawah irigasi teknis yang terjadi di Jawa Barat rata-rata berada di wilayah Pantai Utara Jawa Barat terutama di Kabupaten Indramayu, Bekasi dan Subang. Wilayah ini merupakan jalur utama dalam pertumbuhan ekonomi di Pulau Jawa (Jakarta-Cirebon). Hal ini menyebabkan petani mendapatkan keuntungan yang lebih besar dengan menjual lahan sawahnya kepada investor sehingga penduduk di wilayah tersebut bermigrasi untuk mencari pekerjaan lain ke daerah seperti Kabupaten Bogor, Bandung, dan Garut yang memiliki banyak lapangan pekerjaan diluar bertani. Laju pertumbuhan penduduk yang semakin besar di Provinsi Jawa Barat menyebabkan penyediaan kebutuhan pangan pokok perlu ditingkatkan, sehingga sawah dengan tingkat produktivitas yang tinggi tetap dipertahankan dan didukung oleh kemajuan teknologi yang tepat guna terutama seperti di Kabupaten
78
Karawang yang memiliki luas lahan sawah irigasi terbesar dan dengan tingkat konversi kategori rendah di Jawa Barat. 6.1.2 Harga Gabah Kering Panen (GKP) Hasil estimasi regresi, nilai probabilitas harga padi lebih besar dari taraf nyata yang digunakan (0,418>0,05). Hal ini menunjukkan bahwa harga Gabah Kering Panen (GKP) tidak berpengaruh secara nyata atau tidak signifikan secara statistik terhadap konversi lahan sawah irigasi teknis dan koefisien regresi variabel harga GKP bertanda negatif. Hal ini sesuai dengan hipotesis yang diduga sebelumnya bahwa harga GKP berkorelasi negatif dengan luas lahan sawah irigasi teknis yang terkonversi. Koefisien variabel harga GKP yang bernilai -9,790 menjelaskan bahwa setiap peningkatan harga GKP Rp 1 akan menyebabkan penurunan konversi lahan sawah irigasi teknis sebesar 9,79 hektar. Padi merupakan kebutuhan pokok penduduk sehingga dengan harga GKP yang meningkat, petani akan tetap beruntung dengan mempertahankan dan mengelola lahan sawahnya dalam memproduksi padi daripada mengubah lahan sawahnya menjadi sektor non pertanian. Hal ini dapat menekan terjadinya impor beras sehingga petani lokal semakin sejahtera. 6.1.3 Laju Pertumbuhan Luas Lahan Pemukiman Berdasarkan hasil estimasi regresi, dapat dilihat bahwa nilai probabilitas tstatistik yang lebih besar dari taraf nyata yang digunakan (0,818>0,05). Hal ini berarti bahwa luas lahan pemukiman tidak berpengaruh nyata atau tidak signifikan secara statistik. Berdasarkan hipotesis sebelumnya disebutkan bahwa luas lahan pemukiman berpengaruh positif terhadap konversi lahan sawah irigasi teknis. Hasil 79
estimasi ini sesuai dengan hipotesis. Koefisien variabel laju pertumbuhan luas lahan pemukiman yang bernilai 178 menjelaskan bahwa setiap kenaikan luas lahan pemukiman sebesar 1% maka akan menyebabkan peningkatan konversi lahan sawah irigasi teknis sebesar 178 hektar. Semakin tinggi jumlah penduduk suatu daerah maka akan semakin tinggi pula permintaan terhadap lahan untuk memenuhi kebutuhan penduduk akan pemukiman dan sarana/prasarana. Untuk memenuhi kebutuhan akan pemukiman, sekarang ini dikembangkan unit-unit perumahan yang mayoritas lahannya berasal dari lahan sawah non irigasi teknis seperti lahan kering, lahan sawah irigasi sederhana, semi teknis, bukan PU, tadah hujan, dan jenis sawah lainnya. Lahan sawah irigasi teknis tidak banyak digunakan untuk pembangunan perumahan dan bangunan lainnya karena produktivitas jenis sawah ini lebih unggul dalam meningkatkan produksi padi. Selain itu, peningkatan pembangunan pemukiman baik yang dilakukan pengembang atau yang dibangun secara pribadi-pribadi tidak hanya akibat bertambahnya penduduk, tetapi sebagian merupakan investasi bagi masyarakat yang berpendapatan tinggi yang akhir-akhir ini merupakan tren masyarakat di sekitar perkotaan. Pembangunan pemukiman yang cukup pesat terjadi di beberapa kabupaten, antara lain Kabupaten Ciamis, Bandung, Bogor dan Garut. 6.1.4 Laju Pertumbuhan PDRB Industri Berdasarkan hasil estimasi menunjukkan bahwa laju pertumbuhan PDRB industri berpengaruh nyata terhadap konversi lahan sawah irigasi teknis. Hal ini dilihat dari nilai probabilitas t-statistik yang lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan (0,015<0,05). Hal ini sesuai dengan hipotesis sebelumnya disebutkan 80
bahwa laju pertumbuhan PDRB industri berpengaruh positif terhadap konversi lahan sawah irigasi teknis. Koefisien variabel yang bernilai 2.161 menjelaskan bahwa setiap kenaikan laju pertumbuhan PDRB industri sebesar 1% maka luas lahan sawah irigasi teknis yang terkonversi akan meningkat sebesar 2.161 hektar. Tabel 17. Hubungan antara Rataan Banyaknya Industri dengan Konversi Lahan Sawah Irigasi Teknis di Jawa Barat Selama Periode 2001–2010 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
Kabupaten/Kota Kab/Reg Bogor Sukabumi Cianjur Bandung Garut Tasikmalaya Ciamis Kuningan Cirebon Majalengka Sumedang Indramayu Subang Purwakarta Karawang Bekasi Bandung Barat Kota/City Bogor Sukabumi Bandung Cirebon Bekasi Depok Cimahi Tasikmalaya Banjar
Rataan Industri
Konversi Lahan Sawah Irigasi Teknis
14170.4 14304.2 1162.1 12839.8 9716.5 1317.5 1298.2 2064.6 10530.8 7349.8 5023.8 2273.7 3330.6 10621.7 9222.1 10382.8 3.7
-198.6 -179.1 -97.7 -448 -202 -479.5 -492.7 153.9 181.2 42.5 19 -860.6 -459.7 6.4 429.6 -674.7 199.6
7974.2 9386.2 10736.6 9331.4 9832.7 10192.9 6446.5 9613.2 9231.8
40.7 0 9.3 -4.1 -22.6 -4.1 0 280.3 178.7
Sumber: Badan Pusat Statistik Jawa Barat, berbagai terbitan (diolah)
Semakin tinggi aktivitas ekonomi akan meningkatkan permintaan lahan sebagai input kegiatan produksi yang dilakukan. Keterbatasan dan keberadaan lahan
81
sawah irigasi teknis yang sebagian besar pada daerah yang mudah diakses, seperti wilayah Pantura (Karawang, Indramayu, Subang, dan Bekasi) menyebabkan banyak lahan sawah yang digunakan untuk mendukung aktivitas ekonomi tersebut. Pembangunan industri pengolahan (kecil, menengah, dan besar) yang terbanyak berada di Kabupaten Sukabumi, Bogor, Bandung, dan Indramayu. Sedangkan konversi lahan sawah irigasi teknis terbesar berada di Kabupaten Karawang,
Indramayu,
Subang,
dan
Bekasi.
Semakin
meningkatnya
laju
pertumbuhan PDRB industri maka permintaan akan kebutuhan lahan untuk pembangunan industri pengolahan juga akan semakin meningkat. 6.1.5 Laju Pertambahan Panjang Jalan Berdasarkan hasil estimasi menunjukkan laju pertambahan panjang jalan berpengaruh nyata terhadap konversi lahan sawah irigasi teknis. Hal ini dapat dilihat dari nilai probabilistik t-statistik yang lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan (0,101<0,15). Hal ini sesuai dengan hipotesis sebelumnya bahwa laju pertambahan panjang jalan berpengaruh positif dengan luas lahan sawah irigasi teknis yang terkonversi. Koefisien variabel yang bernilai 986 menjelaskan bahwa setiap kenaikan 1% laju pertambahan panjang jalan maka akan menyebabkan kenaikan konversi lahan sawah irigasi teknis sebesar 986 hektar. Jalan merupakan penghubung antara sentra-sentra produksi dengan daerah pemasaran dalam meningkatkan perekonomian suatu wilayah. Untuk itu dibutuhkan pelebaran atau pembukaan jalan baru di Provinsi Jawa Barat terutama dilakukan di wilayah Pantura. Panjang jalan yang terpanjang menurut kabupaten berada di Kabupaten Bandung , Karawang, Sukabumi, dan Bogor. Dan menurut kondisi jalan 82
baik berada di Kabupaten Karawang sedangkan menurut kondisi jalan sedang, rusak, dan rusak berat berada di Kabupaten Bandung. Artinya semakin membaiknya aksesibilitas suatu wilayah, kecenderungan terjadinya konversi lahan sawah adalah semakin tinggi. Selain itu, kondisi ini membuktikan bahwa opportunity cost dari penggunaan lahan bagi sektor pertanian relatif lebih tinggi dibandingkan sektorsektor yang lainnya. Tabel 18. Hubungan antara Rataan Panjang Jalan Menurut Kondisinya dengan Konversi Lahan Sawah Irigasi Teknis di Jawa Barat Selama Periode 2001–2010 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
Kabupaten/Kota Kab/Reg Bogor Sukabumi Cianjur Bandung Garut Tasikmalaya Ciamis Kuningan Cirebon Majalengka Sumedang Indramayu Subang Purwakarta Karawang Bekasi Bandung Barat Kota/City Bogor Sukabumi Bandung Cirebon Bekasi Depok Cimahi Tasikmalaya Banjar
Baik
Rusak Berat
Konversi Lahan Sawah Irigasi Teknis
Sedang
Rusak
700.00 86.11 189.61 346.29 302.86 486.51 164.91 198.25 335.20 301.88 224.47 418.90 217.35 200.48 735.76 331.15 38.10
265.44 642.92 236.14 981.26 367.60 164.23 225.67 120.91 177.02 184.35 171.65 140.40 273.89 206.72 740.40 246.77 41.09
209.88 590.31 238.11 963.26 185.97 311.48 273.68 77.10 82.16 150.11 174.84 118.53 426.52 158.09 517.14 212.43 46.38
367.61 236.66 145.21 430.06 57.23 183.75 108.35 23.91 46.15 58.21 156.37 132.26 112.80 249.16 340.51 117.06 35.31
-198.6 -179.1 -97.7 -448 -202 -479.5 -492.7 153.9 181.2 42.5 19 -860.6 -459.7 6.4 429.6 -674.7 199.6
217.65 160.04 735.25 153.82 326.82 263.73 68.82 147.86 55.10
310.03 37.99 116.09 12.96 108.48 53.17 29.31 146.23 68.71
71.06 23.05 140.94 7.60 2.20 83.69 11.65 138.87 33.15
34.80 2.25 0 140.17 0.72 15.81 2.26 40.88 47.00
40.7 0 9.3 -4.1 -22.6 -4.1 0 280.3 178.7
Sumber: Badan Pusat Statistik Jawa Barat, berbagai terbitan (diolah)
83
Dibawah ini adalah tabel yang menunjukkan panjang jalan menurut pemerintah yang berwenang di Provinsi Jawa Barat tahun 2001-2010. Panjang jalan Negara merupakan panjang jalan terkecil sebesar 10.897,19 km atau 4,28% dari total panjang jalan. Panjang jalan provinsi sebesar 21690,18 km atau 8,51% dari total panjang jalan. Panjang jalan kabupaten merupakan jalan yang terpanjangsebesar 186.267,54 km atau 73,09% dari total panjang jalan. Dan panjang jalan kota sebesar 36.006,84 km atau 14,13% dari total panjang jalan. Tabel 19. Panjang Jalan Menurut Tingkat Pemerintah yang Berwenang di Jawa Barat Periode 2001-2010 Tahun 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Total %
Negara (km) 958.51 958.51 966.90 958.51 1140.69 1140.69 1140.69 1140.69 1140.69 1351.31 10897,19 4,28
Provinsi (km) 2061.11 2061.11 2418.01 2077.12 2077.12 2199.12 2199.12 2199.12 2199.18 2199.18 21690.18 8.51
Kabupaten (km) 20881.57 19621.74 18961.82 19189.04 17924.11 16699.58 17528.76 18931.07 18522.64 18007.20 186267.54 73.09
Kota (km) 1427.39 2552.27 3394.32 3828.65 3793.00 4590.08 4215.72 4207.63 4234.99 3762.80 36006.84 14.13
Sumber: BPS berbagai terbitan, (diolah)
6.1.6 Nilai Tukar Petani (NTP) Hasil estimasi regresi, nilai probabilitas NTP lebih besar dari taraf nyata yang digunakan (0,944>0,1). Hal ini menunjukkan bahwa NTP tidak berpengaruh secara nyata dan tidak sesuai dengan hipotesis yang diduga sebelumnya bahwa NTP berkorelasi negatif dengan luas lahan sawah irigasi teknis yang terkonversi. Koefisien
84
variabel yang bernilai 31 menjelaskan bahwa setiap kenaikan NTP sebesar 1% maka luas lahan sawah irigasi teknis yang terkonversi akan meningkat sebesar 31 hektar. Pengamatan dari data menunjukkan bahwa pada beberapa tahun terakhir ini, NTP menunjukkan kecenderungan menurun. Hal ini berarti kemampuan atau nilai tukar produk-produk pertanian semakin kecil bila dibandingkan dengan pengeluaran untuk keperluan konsumsi rumah tangga dan pembelian sarana produksi. Maka kondisi demikian akan mendorong petani mengalihfungsikan lahan sawahnya untuk kepentingan lain yang lebih menguntungkan. Hal ini menyebabkan kesejahteraan petani menjadi meningkat. 6.2
Dampak Ekonomi Konversi Lahan Sawah Irigasi Teknis di Provinsi Jawa Barat
6.2.1 Produksi dan Nilai Produksi Padi Dampak ekonomi dari konversi lahan sawah irigasi teknis adalah produksi dan nilai produksi padi berdasarkan analisis usahatani padi sawah total. Produksi padi yang hilang sebagai dampak langsung dari konversi lahan sawah dipengaruhi antara lain oleh: luas lahan sawah yang terkonversi, pola tanam yang diterapkan, dan produktivitas lahan sawah. Asumsi yang digunakan dalam menghitung produksi minimum dan nilai produksi minimum padi yang hilang akibat konversi lahan sawah irigasi teknis periode 2001-2010 adalah pola tanam yang dilakukan adalah padi dua kali tanam, produktivitas dari keempat jenis sawah (irigasi teknis, irigasi setengah teknis, irigasi sederhana, dan tadah hujan) adalah sama, serta diestimasi berdasarkan harga Gabah Kering Panen (GKP) konstan tahun 2000.
85
Berdasarkan Tabel 20, dengan asumsi apabila lahan yang tidak dikonversi dan tetap mengusahakan tanaman padi sawah tiga kali tanam, maka jumlah produksi padi yang hilang selama periode 2001-2010 adalah sebesar 1.308.420,30 ton. Sehingga nilai produksi padi yang hilang akibat adanya konversi lahan selama periode 20012010 sebesar Rp 2.008.252.301 atau mencapai Rp 2,0 triliun. Tabel 20. Perhitungan Nilai Produksi Padi yang Hilang di Provinsi Jawa Barat Tahun 2001-2010 Tahun
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Total
Produktivitas Padi Sawah (ton/ha/tahun) 4.9 5.1 5.2 5.1 5.1 5.2 5.4 5.6 5.8 5.7 53.10
Luas Lahan Sawah Irigasi Teknis Terkonversi (ha) -59965 -30002 8592 6396 -2265 -648 -5498 4006 -4700 -3011 -87095
Produksi Padi 3 Kali Tanam yang Hilang (ton)
Harga Riil GKP (Rp ribu/ton)
Nilai Produksi Padi yang Hilang (Rp miliar)
-881485.50 -459030.60 134035.20 97858.80 -34654.50 -10108.80 -89067.60 67300.80 -81780.00 -51488.10 -1308420.30
1340 1400 1247 1151 1401 2021 2358 2425 2469 2845 -
-1181190570 -642642840 167141894 112635479 -48550955 -20429885 -210021401 163204440 -201914820 -146483645 -2008252301
Sumber: BPS berbagai terbitan (diolah)
6.2.2 Penyerapan Tenaga Kerja dan Upah Tenaga Kerja Petani Padi Proses produksi usahatani padi terdiri dari persiapan lahan, penanaman, pemupukan, penyiangan, penyemprotan pestisida, pemanenan, perontokan, dan pengeringan. Semua kegiatan produksi dilakukan oleh buruh tani yang dipekerjakan oleh petani. Di bawah ini adalah perhitungan penyerapan tenaga kerja dengan menggunakan nilai HOK (1 HOK = 6 jam ) dan upah tenaga kerja petani padi yang
86
hilang akibat konversi lahan sawah irigasi teknis periode 2001-2010 di Provinsi Jawa Barat. Dari tabel 21 di bawah dapat dilihat bahwa penyerapan tenaga kerja yang hilang dalam HOK dengan pola tiga kali tanam akibat konversi lahan sawah irigasi teknis periode 2001-2010 adalah sebesar 48,26 juta atau 4,8 juta setiap tahun. Sedangkan upah tenaga kerja yang hilang dengan asumsi upah tenaga kerja setiap tahun Rp25.000 adalah sebesar Rp 6,53 miliar atau Rp 0,6 miliar setiap tahun. Tabel 21. Perhitungan Nilai HOK dan Upah Tenaga Kerja Petani Padi yang Hilang dalam Pola Tiga Kali Tanam periode 2001-2010 di Provinsi Jawa Barat Tahun
HOK/ha/musim
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Total
187 186 183 185 184 176 172 150 142 168 1733
Luas Lahan Sawah Terkonversi (ha) 59965 30002 8592 6396 2265 648 5498 4006 4700 3011 87095
Nilai HOK yang Hilang (3x Tanam) 33.640.365 16.741.116 4.717.008 3.549.780 1.250.280 342.144 2.836.968 1.802.700 2.002.200 1.517.544 48.261.129
Upah yang Hilang (Rp) 4.497.375.000 2.250.150.000 644.400.000 479.700.000 169.875.000 48.600.000 412.350.000 300.450.000 352.500.000 225.825.000 6.532.125.000
Sumber: BPS, berbagai terbitan (diolah)
87
