III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. dalam anggota KPBS Pangalengan dan memiliki sapi perah produktif

III OBJEK DAN METODE PENELITIAN

3.1.

Objek Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah peternak sapi perah yang tergabung

dalam anggota KPBS Pangalengan dan memiliki sapi perah produktif.

3.2.

Metode Penelitian

3.2.1. Penentuan Lokasi Penelitian Berdasarkan pra survei diperoleh data bahwa Desa Margamukti merupakan desa dengan kepemilikan populasi sapi perah dan peternak paling banyak di KPBS Pangalengan. Desa Margamukti terdiri dari lima Tempat Pelayanan Koperasi (TPK) : Cipanas II, Los Cimaung I, Los Cimaung II, Pangkalan, dan Rancamanyar. Lokasi penelitian ditentukan dengan cara memilih dua TPK yang memiliki anggota (peternak) dan populasi ternak paling banyak yaitu Los Cimaung I dan Los Cimaung II (lihat Tabel 6). 3.2.2. Teknik Pengambilan Sampel Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik multistage random sampling. Dalam penelitian ini, pengambilan sampel terdiri dari empat tahap. Tahap pertama yaitu menentukan sampel unit. Paturochman (2012) menjelaskan mengenai ketentuan yang harus diperhatikan dalam penentuan jumlah sampel dari suatu populasi yaitu sebagai berikut :

23

1). Jika anggota suatu populasi (N) cukup besar (1.000-10.000), maka persentase sampel (n) sebesar 0,1%-1%. 2). Jika anggota suatu populasi (N) relatif sedang (200-500), maka persentase sampel (n) sebesar 10%-20%. 3). Jika anggota populasi relatif kecil, misalnya 40-50 unit ambil semuanya. 4). Jumlah sampel yang harus diambil harus lebih banyak dari 30 unit. 5). Jumlah sampel yang diambil harus disesuaikan dengan anggaran biaya yang tersedia, batas waktu yang telah ditentukan, dan tenaga kerja yang ada. Los Cimaung I beranggotakan 87 peternak dan Los Cimaung II beranggotakan 113 peternak, maka jumlah populasi dalam penelitian ini sebanyak 200 peternak. Anggota populasi peternak sapi perah Los Cimaung I dan Los Cimaung II masuk dalam kategori anggota populasi relatif sedang, maka dalam penentuan persentase sampel penelitian menggunakan 20% dari populasi yang ada, yaitu : 𝑛 = 200 𝑥 20% = 40 Jadi, jumlah responden dalam penelitian ini sebanyak 40 orang. Tahap dua yaitu mengalokasikan sampel yang diperoleh masing-masing TPK dengan persamaan : 𝑛i =

𝑁𝑖 𝑥𝑛 𝑁

24

Klasifikasi usaha peternakan rakyat berdasarkan jumlah kepemilikan sapi betina produktif, yaitu Skala Usaha I (1-3 ekor), Skala Usaha II (4-6 ekor), Skala Usaha III ( > 7 ekor) (Suryadi, dkk. 1989). Tahap tiga menentukan jumlah responden di setiap TPK pada berbagai skala usaha, dengan persamaan : 𝑛𝑖 ′ =

𝑁𝑖 ′ 𝑥 𝑛𝑖 𝑁𝑖

Keterangan : N Ni Ni’ n ni ni’

: Total populasi : Populasi pada TPK i : Populasi pada skala usaha ‘ TPK i : Total responden penelitian : Responden penelitian pada TPK i : Responden penelitian pada skala usaha ‘ TPK i Berikut hasil perhitungan penarikan sampel disajikan pada Tabel 2.

Tabel 2. Jumlah Sampel Penelitian di TPK Los Cimaung I dan Los Cimaung II per Skala Usaha Skala Usaha

TPK (orang) Los Cimaung I Los Cimaung II

Total

I II III

12 4 2

10 8 4

22 12 6

Jumlah

18

22

40

Tahap empat memilih sampel atau responden pada masing-masing TPK dilakukan dengan teknik simple random sampling, angka acak diperoleh menggunakan fungsi RAND pada microsoft excel. Daftar responden terpilih dapat dilihat pada Lampiran 1.

25

3.2.3. Teknik Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari responden penelitian melalui pengamatan langsung dan wawancara dengan daftar pertanyaan atau kuesioner yang telah disiapkan. Kuesioner dibuat dengan berpedoman pada Guide to Good Dairy Farming Practice yang diterbitkan oleh FAO dan IDF tahun 2011, serta faktorfaktor penentu teknis sapi perah (impact point) Direktorat Jenderal Peternakan tahun 1983. Data sekunder diperoleh dari database KPBS Pangalengan dan kantor Desa Margamukti.

3.3.

Operasionalisasi Varibel

3.3.1. Good Dairy Farming Practice (Variabel X) Good Dairy Farming Practice yang merupakan variabel x terdiri dari tujuh sub variabel, diantaranya : reproduksi ternak, kesehatan ternak, higien pemerahan, nutrisi (pakan dan air), kesejahteraan ternak, lingkungan, dan manajemen sosial ekonomi. Penilaian GDFP berdasarkan poin-poin yang terdapat pada Guide to Good Dairy Farming Practice yang diterbitkan oleh FAO dan IDF tahun 2011, serta faktor-faktor penentu teknis sapi perah (impact point) Direktorat Jenderal Peternakan tahun 1983. Nilai maksimum variabel GDFP adalah 100 % dan nilai setiap sub variabel diberikan secara proportional yaitu sebesar 14,29 % (100% dibagi jumlah sub variabel). Definisi setiap sub variabel adalah sebagai berikut :

26

1). Reproduksi ternak, identifikasi performa-performa reproduksi yang terdiri dari umur beranak pertama, kawin pertama setelah beranak, selang beranak, service per conception, pengetahun birahi, dan cara kawin. 2). Kesehatan ternak (animal health), mendeskripsikan GDFP untuk menjamin ternak yang memproduksi susu adalah ternak yang sehat dan terdapat program kesehatan ternak yang efektif di dalam peternakan. 3). Higien pemerahan (milking hygiene), mendeskripsikan GDFP untuk menjamin proses produksi susu di bawah kondisi higienis dan peralatan yang digunakan terpelihara dengan baik. 4). Nutrisi (Nutrition, feed and water), mendeskripsikan GDFP untuk tatalaksana nutrisi ternak yang di dalamnya termasuk pakan dan air minum. 5). Kesejahteraan ternak (animal welfare), mendeskripsikan mengenai lima kebebasan yang harus didapatkan oleh ternak diantaranya ternak terbebas dari rasa haus, lapar, ketidaknyamanan, penyakit, takut, dan dapat bergerak sesuai dengan perilaku normalnya. 6). Lingkungan (environment) mendeskripsikan langkah penerapan sistem peternakan yang ramah lingkungan dan sistem pengolahan limbah untuk menjamin peternakan sapi perah tidak berdampak negatif terhadap lingkungan. 7). Manajemen sosial ekonomi (socio economic management) yang meliputi manajeman sumber daya manusia yang efektif dan efisien, menjamin

27

seluruh pekerjaan dalam peternakan dilakukan secara aman dan kompeten serta harus memiliki sistem untuk mengelola keuangan. (satuan yang digunakan adalah persen) 3.3.2. Pendapatan Peternak (Variabel Y) Pendapatan peternak merupakan variabel y diukur menggunakan metode Income Over Feed Cost (IOFC) yang diperoleh berdasarkan penjualan susu dan pengeluaran biaya pakan. 1). Produksi susu harian, merupakan total produksi dari seluruh sapi laktasi (lt/hari). 2). Harga jual susu, merupakan harga susu per kg pada masing-masing peternak yang ditetapkan oleh koperasi, berdasarkan kualitas susu, TPC, dan berat jenis (Rp/lt). 3). Biaya pakan, merupakan total biaya yang dikeluarkan oleh peternak atas pengadaan pakan hijauan dan konsentrat (Rp). 3.4.

Teknik Pengolahan dan Analisis Data

3.4.1. Analisis Penerapan Good Dairy Farming Practices Analisis mengenai penerapan GDFP menggunakan metode Analytic Hierarchy

Process

(AHP).

Ranking

seluruh

prioritas

(skala

prioritas)

menggunakan Pairwise Comparison (perbandingan berpasangan). Analytic Hierarchy Process

(AHP) merupakan

alat

pengambil

keputusan

yang

menguraikan suatu permasalahan kompleks dalam struktur hirarki dengan banyak tingkatan yang terdiri dari tujuan, kriteria dan alternatif (Suyatno dkk., 2011).

28

Langkah-langkah dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan AHP, meliputi : 1). Menyusun hirarki yang terdiri dari unsur tujuan, kriteria dan sub kriteria.

Good Dairy Farming Practice (GDFP)

I. Reproduksi Ternak

II. Kesehatan ternak

III. Pemerahan Higienis

IV.Nutrisi (pakan dan minum)

V. Kesejahtera an ternak

VI. Lingkungan

VII. Sosialekonomi manajemen

Sub aspek 1.1.-1.8.

Sub aspek 2.1.-2.4.

Sub aspek 3.1.-3.3.

Sub aspek 4.1.-4.4.

Sub aspek 5.1.-5.5.

Sub aspek 6.1.-6.5.

Sub aspek 7.1.-7.3.

Ilustrasi 2. Struktur Kriteria Model AHP Good Dairy Farming Practice (Keterangan dapat dilihat pada Lampiran 2) 2). Melakukan pembobotan kuesioner. Tujuh aspek GDFP terdiri dari sejumlah sub aspek. Poin-poin pada sub aspek memiliki beberapa alternatif jawaban, jumlah alternatif jawaban yang dipilih oleh responden dipersentasikan dengan bobot poin tersebut sehingga diperoleh skor dari setiap poin. (lihat Lampiran 2). 3). Menyusun perbandingan berpasangan. Membandingkan nilai yang diperoleh setiap aspek ke dalam bentuk berpasangan, perbandingan tersebut kemudian ditransformasikan dalam bentuk matriks perbandingan berpasangan (Pairwise Comparisson) (lihat Tabel 3). 4). Penelitian ini melibatkan banyak responden maka dari itu, nilai seluruh responden dirata-ratakan per aspek.

29

Tabel 3. Matriks Pairwise Comparisson (PC) I 1 .. .. .. .. .. a71

I II III IV V VI VII

II aij 1 .. .. .. .. ..

III .. .. 1 .. .. .. ..

IV .. .. .. 1 .. .. ..

V .. .. .. .. 1 .. ..

VI .. .. .. .. .. 1 ..

VII a17 .. .. .. .. .. 1

Keterangan : I : Reproduksi ternak II : Kesehatan ternak III : Higien pemerahan IV : Nutrisi (pakan dan air) V : Kesejahteraan ternak VI : Lingkungan VII : Manajemen sosial ekonomi Nilai aij merupakan nilai perbandingan aspek i dan aspek j, untuk i dan j adalah tujuh aspek GDFP. Apabila yang dibandingkan adalah aspek yang sama maka diberi nilai 1. Dalam penelitian ini melibatkan banyak responden sehingga nilai perbandingan merupakan nilai perbanding ratarata seluruh responden. 5). Menguadratkan matriks PC 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ (𝑎71

⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 𝑎17 1 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑥 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 1 ) (𝑎71

⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 𝑎17 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 1)

1 + ⋯ + (𝑎17 )(𝑎16) ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ (𝑎17 )(𝑎17 ) + ⋯ + 1 ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ = ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑃𝐶 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ((𝑎71 )(1) + ⋯ + (1)(𝑎71 ) ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ (1)(𝑎17 ) + ⋯ + 1 )

30

6). Menjumlahkan setiap baris pada matriks PC2. 1 + ⋯ + (𝑎17 )(𝑎16 ) ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ (𝑎17 )(𝑎17 ) + ⋯ + 1 ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 ⋮ ((𝑎71 )(1) + ⋯ + (1)(𝑎71 ) ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ (1)(𝑎17 ) + ⋯ + 1 ) 𝑏1 𝑏2 ⋯ = ⋯ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑃𝐶 2 ⋯ ⋯ (𝑏𝑛 )

c

Total

7). Membagi jumlah pada setiap baris dengan total baris sehingga diperoleh nilai eigenvector. Nilai eigenvector terbesar merupakan prioritas utama dalam hal ini aspek GDFP. 𝑏1⁄ 𝑐 𝑏2⁄ 𝑐 ⋯ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑖𝑔𝑒𝑛𝑣𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 ⋯ ⋯ ⋯ 𝑏 ( 𝑛⁄𝑐 )

8). Menghitung konsistensi logis, pengukuran konsistensi ini dimaksudkan untuk melihat ketidakkonsistenan respon yang diberikan responden. Berikut langkah-langkah perhitungannya : a.

Menentukan Vektor Jumlah Tertimbang (Weighted Sum Vector), dengan cara perhitungan semua baris pada kolom pertama matriks PC dikalikan dengan nilai baris pertama matriks prioritas dan seterusnya sampai diperoleh nilai dari matriks WSV.

31 1𝑥 𝑏1 ⁄𝑐 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ (𝑎71 𝑥 𝑏1 ⁄𝑐

b.

⋯ 1𝑥 𝑏2 ⁄𝑐 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋯

⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 𝑎17 𝑥 𝑏𝑛 ⁄𝑐 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑒𝑑 𝑆𝑢𝑚 𝑉𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 (𝑊𝑆𝑉) ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 1𝑥 𝑏𝑛 ⁄𝑐 )

Menjumlahkan setiap baris pada matriks WSV. 𝑦1 1𝑥 𝑏1 ⁄𝑐 + ⋯ + 𝑎17 𝑥 𝑏𝑛 ⁄𝑐 𝑦2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ = ⋮ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑊𝑆𝑉 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ (𝑎71 𝑥 𝑏1 ⁄𝑐 + ⋯ + 1𝑥 𝑏𝑛 ⁄𝑐 ) (𝑦𝑛 )

c.

Menghitung Consistency Vector (CI), membagi hasil penjumlahan tiap baris pada matriks WSV dengan prioritas bersangkutan. 𝑦1 ⁄𝑏 ⁄𝑐 1 𝑦2 ⁄𝑏 ⁄𝑐 2 ⋮ = 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑐𝑦 𝑉𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 (𝐶𝑉) ⋮ ⋮ ⋮ 𝑦𝑛 ( ⁄𝑏 ⁄𝑐 ) 𝑛

Cara perhitungan : baris pertama matriks WSV dibagi baris pertama matriks prioritas. d.

Menghitung nilai rata-rata CI (λ) dan Consistency Index (CI), dengan rumus sebagai berikut : λ=

𝛴𝐶𝑉 𝛴𝑛

𝐶𝐼 = e.

λ−n 𝑛−1

Menghitung Consistency Ratio (CR), dengan rumus sebagai berikut : 𝐶𝑅 =

𝐶𝐼 𝑅𝐼

Keterangan : λ : Nilai rata-rata Consistency Vector (CV) n : Jumlah faktor yang sedang dibandingkan RI : Random Index

32

Tabel 4. Indeks Random/ Random Index (RI) Ukuran Matriks RI

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0

0

0,58

0,9

1,12

1,24

1,32

1,41

1,45

1,49

Sumber : Saaty (1994).

Suatu matriks perbandingan berpasangan dinyatakan konsisten apabila nilai CR ≤ 0,1 atau 10% (Suyatno dkk., 2011). Random Index adalah indeks rerata konsistensi dari matriks perbandingan. 3.4.2. Analisis Tingkat Pendapatan Peternak Analisis pendapatan peternak dihitung menggunakan metode IOFC yaitu nilai yang didapat dari selisih penerimaan usaha ternak sapi perah dengan biaya pakan yang dikeluarkan. Perhitungan IOFC terlepas dari biaya lain yang belum diperhitungkan seperti upah tenaga kerja, fasilitas kandang, bibit dan lain sebagainya yang tidak termasuk ke dalam kriteria yang diamati dalam biaya variabel. Perhitungan keuntungan peternak selama satu tahun (tahun 2014) atas harga pakan yang dikeluarkan dan harga jual susu yang diterima, menggunakan rumus : 𝐼𝑂𝐹𝐶 = (𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑠𝑢𝑠𝑢 ℎ𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 X ℎ𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑗𝑢𝑎𝑙 𝑠𝑢𝑠𝑢) − (𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛) 3.4.3. Hubungan Penerapan Good Dairy Farming Practices dan Tingkat Pendapatan Peternak 1). Mengolah setiap jawaban pertanyaan dari kuesioner untuk menghitung frekuensi dan persentasenya.

33

2). Mengambil pasangan data yang diteliti sehingga jika banyak sampel adalah sebesar n, maka diperoleh (x1y1), (x1y1) … (xnyn), dimana x adalah variabel GDFP dan y adalah variabel tingkat pendapatan peternak. 3). Menentukan nilai d perbedaan antara dua ranking dan jumlah total kuadrat. 4). Menghitung pengujian hipotesis dengan menggunakan perhitungan korelasi peringkat dari Rank Spearman (Siegel, 1997), dengan persamaan sebagai berikut : 6 ∑ 𝑑2 𝑟𝑠 = 1 − [ 3 ] 𝑁 −𝑁 Keterangan : rs d N

: koefisien korelasi Spearman yang menunjukan ukuran keeratan hubungan antar variabel : selisisih antara jenjang dari x dan y : total pasangan data observasi

5). Menggunakan faktor koreksi T, jika terdapat ranking yang ber angka sama yaitu sebagai berikut : 𝑡3 − 𝑡 𝑇= 12

Keterangan : T t

: faktor koreksi : banyaknya observasi berangka sama

Kemudian gunakan persamaan koefisien peringkat Spearman (rs) 𝑟𝑠 =

𝛴𝑥 2 + 𝛴𝑦 2 − 𝛴𝑑𝑖 2 2√(𝛴𝑥 2 )(𝛴𝑦 2 )

34

Dimana : 𝑁3 − 𝑁 𝛴𝑥 = − 𝛴𝑇𝑥 12 2

𝑁3 − 𝑁 𝛴𝑦 = − 𝛴𝑇𝑦 12 2

Keterangan : rs x y di N Tx Ty

: Nilai keeratan hubungan : Variabel bebas (aspek GDFP) : Variabel terikat (tingkat pendapatan peternak) : perbedaan Rank : Jumlah sampel : Faktor koreksi pada x : Faktor koreksi pada y

Untuk menguji apakah terdapat korelasi antara variabel bebas dan variabel terikat dilakukan pengujian hipotesis, uji signifikan terhadap hipotesis tersebut dilakukan dengan pengujian t, dengan tingkat signifikasi 0,05 (α = 5%) serta menggunakan derajat bebas (df = degree of freedom) = n-2 dimana n adalah jumlah data. Persamaan sebagai berikut : 𝑡ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑟𝑠

√𝑛 − 2 √1 − 𝑟𝑠 2

Keterangan : rs n

: koefisien korelasi spearman : banyaknya responden

Bentuk hipotesis yang diuji adalah : H0

: Tidak ada hubungan nyata antara variabel GDFP dengan tingkat pendapatan peternak sapi perah di KPBS Pangalengan.

35

H1

: Ada hubungan nyata antara variabel GDFP dengan tingkat pendapatan peternak sapi perah di KPBS Pangalengan.

Kaidah keputusan : 1). Bila thitung > ttabel

H0 ditolak, terdapat yang nyata hubungan antara

variabel GDFP dengan tingkat pendapatan peternak. 2). Bila thitung < ttabel

H0 diterima, tidak ada yang nyata hubungan antara

variabel GDFP dengan tingkat pendapatan peternak. Jika hasil signifikan menunjukan menolak H0 dan menerima H1, maka terdapat hubungan antara penerapan GDPF dengan tingkat pendapatan peternak. Derajat hubungan dan penafsiran dari koefisien korelasi yang diperoleh disajikan pada Tabel 5. Tabel 5. Derajat Hubungan dan Penafsiran Nilai Koefisien Kurang dari 0,20 0,20 – 0,40 0,40 - 0,70 0,70 – 0,90 Lebih dari 0,90 Sumber : Guilford, dalam Rahmat (1995)

Hubungan Hubungan rendah sekali Hubungan rendah Hubungan cukup berarti Hubungan tinggi dan kuat Hubungan sangat tinggi