59
IV. METODOLOGI 4.1. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di areal Hutan Tanaman Industri milik PT Musi Hutan Persada (MHP) yang terletak Propinsi Sumatera Selatan. Penentuan lokasi ini ditentukan secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan sebagai berikut: (1) PT MHP merupakan perusahan terbesar yang sangat ekspansive di Sumatera dengan luas areal konsesi HTI sebesar hampir 300 000 ha, (2) PT MHP telah menjalankan pengelolaan HTI secara spesifik yang berbasis masyarakat (CBFM) dengan pola Mengelola Hutan Rakyat (MHR) dan Mengelola Hutan Bersama Masyarakat (MHBM). Penelitian ini akan dilaksanakan pada bulan Maret s/d Desember 2010, dengan tahapan kegiatan mencakup proses persiapan dan perizinan, studi literatur, pengumpulan dan kompilasi data sekunder, pengumpulan dan pengolahan data primer, analisis data dan valuasi ekonomi, penyusunan laporan disertasi dan seminar hasil penelitian. 4.2. Jenis dan Sumber Data Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri atas data sekunder dan data primer. Data sekunder meliputi data indikator teknis, produksi, biofisik sumberdaya lahan hutan tanaman industri perusahaan dan data sosial psikologi, sosial ekologi, sosial ekonomi, sosial kultural masyarakat sekitar perusahaan. Data sekunder dikumpulkan dari berbagai dokumen dan publikasi, baik dari perusahaan maupun instansi terkait lainnya, seperti laporan tahunan, peta lahan dan penggunaan lahan dan lainnya.
60
Data primer dikumpulkan melalui survei yang dilaksanakan secara crosssectional, melalui wawancara dengan responden terpilih yang berpedoman pada daftar pertanyaan atau kuesioner.
Daftar pertanyaan disusun sesuai dengan
informasi atau variabel yang diperlukan. Wawancara mendalam terhadap responden terpilih dilakukan oleh enumerator secara serentak di semua desa-desa yang menjadi lokasi penelitian pada Bulan Juni s/d Desember 2009. Data primer juga dimaksudkan untuk menggali informasi mengenai manfaat keberadaan perusahaan hutan tanaman industri dan dampaknya terhadap kehidupan masyarakat sekitar. 4.3. Kerangka Sampling dan Metode Pengambilan Sampel Sesuai dengan permasalahan dan tujuan yang ingin di capai dalam penelitian ini, maka responden yang diwawancarai dalam penelitian ini adalah unit perusahaan HTI yaitu PT MHP, pengelola MHBM, peserta MHR dan masyarakat sekitar yang terkait langsung dengan . Untuk unit perusahaan HTI akan diwawancarai secara struktur pihak manajemen PT MHP yang terkait dengan persoalan yang dibahas dalam penelitian ini. Seperti pengelolaan areal konsesi HTI, pembiayaan, penerimaan perusahaan, ketenagakerjaan, dan perspektif perusahaan dalam pengelolaan HTI. Untuk program MHBM diwawancarai pengurus kelompok MHBM dan tokohtokoh masyarakat desa dengan melakukan indepth study dan penelusuran data secara mendalam, dengan di dukung informasi awal yang dikumpulkan dari PT. MHP. Untuk masyarakat petani yang ikut program MHR, di lakukan pengumpulan data (sensus) terhadap 60 anggota MHR, berdasarkan data dari divisi CSR PT MHP tahun 2010, yaitu petani yang sudah panen dan telah menerima pembayaran
61
pada saat penelitian. Selanjutnya dari jumlah tersebut diwawancarai peserta MHR tersebut untuk mengetahui apakah program tersebut dapat berkelanjutan pada Siklus kedua 2010 – 2017. Disamping itu juga dilakukan wawancara mendalam kepada beberapa stake holder terkait seperti pemerintah daerah, tokoh masyarakat dan tokoh adat, serta pengusaha yang bergerak dibidang pengolahan kayu akasia. 4.4. Metode Analisis Data Data yang telah dikumpulkan dianalisis dengan dua pendekatan, yaitu pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Metode analisis yang digunakan adalah secara deskkriptif kualitatif dan analisis kuantitatif. kualitatif
dengan
menggunakan
tabulasi.
Analisa
Analisa deskriptif kuantitatif
dengan
menggunakan metode perhitungan valuasi ekonomi dan regresi logistik. Secara umum perhitungan nilai total ekonomi dapat dirumuskan secara dalam persamaan berikut ini: TEV = UV (DV + IDV + OV) + NUV (BV + XV) …………..…..……(1) Dimana : TEV UV DV IDV OV NUV BV XV
= Total economic Value (Nilai Ekonomi Total) = Use Value (nilai kegunaan) = Direct Value (Nilai Guna Langsung) = Indirect Value (Nilai Guna Tidak Langsung) = Option Value (Nilai Opsional) = Non Use Value (bukan nilai kegunaan) = Bequest Value (Nilai Warisan) = Existance Value (Nilai Keberadaan)
Selanjutnya untuk menjawab permasalahan yang ada, rumus di atas dapat dikembangkan menjadi :
62
1. TEV untuk Pola A (Perusahaan MHP): TEVA = ∑ DVAij + ∑ IDVAij + ∑ OVAij + ∑ BVAij + ∑ EVAij …................... (2) Untuk: i = 1......m, dan j = 1......n Nilai Ekonomi Total Pola A adalah nilai ekonomi total yang dihitung dari luasan konsesi PT MHP yang ditanami HTI seluas 132 328 hektar yang merupakan potret saat penelitian, nilai-nilai ekonomi yang diperhitungkan dapat dilihat dalam tabel berikut ini. Tabel 2. Komponen nilai Ekonomi Total Pengusahaan HTI Pola A Jumlah Nilai ∑ DVAij = jlh nilai manfaat langsung ∑ IDVAij = jlh nilai manfaat tidak langsung
∑ OVAij = jlh nilai manfaat pilihan ∑ BVAij = jlh nilai manfaat Kebanggaan ∑ EVAij = jlh nilai manfaat keberadaan
Uraian Variabel yang Dinilai DVA11 = Kayu untuk pulp DVA12 = Madu Sialang DVA13 = Rekreasi dan Turisme DVA14 = Pendidikan dan penelitian DVA15 = Arang Kayu IDVA21 = Pelindung erosi IDVA22 = Penjaga siklus hara IDVA23 = Penyedia Air RT IDVA24 = Transportasi IDVA25 = Potensi Perdagangan Karbon IDVA26 = Keanekaragaman hayati OVA31 = Prospek peningkatan pendapatan warga sekitar kawasan HTI ke depan BVA41 = Keberadaan pemukiman masyarakat sebagai sistem pertahanan keamanan rakyat semesta (Hankamrata) EVA51 = Sebagai pelindung satwa penting dan dilindungi
2. TEV untuk Pola B (MHBM): Pola B adalah pola MHBM, dimana masyarakat diajak ikut masuk mengelola HTI di lahan konsesi perusahaan. Penilaian nilai ekonomi totalnya untuk pola MHBM dilakukan perhitungan sebagaimana pada pola A. Perhitungan nilai ekonomi total pola B adalah sebagai berikut:
63 TEVB = ∑ DVBij + ∑ IDVBij + ∑ OVBij + ∑ BVBij + ∑ EVBij …........................ (3) Untuk: i = 1......m, dan j = 1......n Nilai Ekonomi Total Pola B adalah nilai ekonomi total yang dihitung dari luasan HTI yang tertuang dalam kesepakatan MHBM yaitu seluas 61 172.72 hektar yang merupakan keadaan saat penelitian, nilai-nilai ekonomi yang diperhitungkan dapat dilihat dalam tabel berikut ini. Tabel 3. Komponen nilai Ekonomi Total Pengusahaan HTI Pola B Jumlah Nilai ∑ DVBij = jlh nilai manfaat langsung
∑ IDVBij = jlh nilai manfaat tidak langsung
DVB11 DVB12 DVB13 DVB14 DVB15 DVB16 DVB17
Uraian Variabel yang Dinilai = Kayu untuk pulp = Arang kayu = Madu sialang = Upah kerja = Keuntungan pengusaha (pemborong) = Jasa produksi = Jasa manajemen
IDVB21 = Pelindung erosi IDVB22 = Penjaga siklus hara IDVB23 = Serapan Karbon IDVB24 = Keanekaragaman hayati
3. TEV untuk Pola C (MHR): TEVC = ∑ DVCij + ∑ IDVCij …..............................................................……. (4) Untuk: i = 1......m, dan j = 1......n Nilai Ekonomi Total Pola C adalah nilai ekonomi total yang dihitung dari luasan MHR yang ditanami HTI seluas 9 565.53 hektar yang merupakan potret saat penelitian, nilai-nilai ekonomi yang diperhitungkan dalam pola C hanya nilain manfaat langsung dan manfaat tidak langsung saja, hal ini mengingat luasan yang diusahakan relatif kecil, sehingga perhitungan nilai ekonomi lainnya tidak diperhitungkan. Komponen penilaian pola C ini dapat dilihat dalam tabel berikut ini.
64
Tabel 4. Komponen nilai Ekonomi Total Pengusahaan HTI Pola C Jumlah Nilai ∑ DVCij = jlh nilai manfaat langsung ∑ IDVCij = jlh nilai manfaat tidak langsung
Uraian Variabel yang Dinilai DVC11 = Kayu untuk pulp DVC12 = Arang kayu DVC13 = Upak kerja IDVC21 = Pelindung erosi IDVC22 = Penjaga siklus hara IDVC23 = Potensi Perdagangan Karbon
4. Total TEV Perusahan dengan program CBFM adalah: TEVPHTI+CBFM = TEVA + TEVB + TEVC ……….........……….....……… (5) Dari hasil perhitungan di atas diperoleh TEV masing-masing pola, selisih antara TEVB dan TEVA akan menunjukkan tambahan manfaat ekonomi total yang diperoleh dari program MHBM. Sedangkan selisih antara TEVC dan TEVA akan menunjukkan tambahan manfaat ekonomi total yang diperoleh dari program MHR.
Selanjutnya besaran
masing-masing
dari
kedua selisih
tersebut
menunjukkan keunggulan dari kedua program tersebut. Dengan diketahuinya nilai-nilai dari persamaan 1 sampai 5 maka hasil tersebut dapat dianalisis secara kuantitatif dan selanjutnya dibahas secara lebih menyeluruh dengan analisis deskriptif kualitatif. Selanjutnya untuk membahas permasalahan tersebut secara lebih lanjut
dilakukan skenario untuk melihat
kelebihan dan kekurangan masing-masing program serta upaya-upaya perbaikan yang mungkin dilakukan. Data yang dikumpulkan dianalisis secara kuantitatif dan kualitatif. Perhitungan nilai ekonomi (economic valuation) dilakukan dengan kuantifikasi nilai bersih kini atau Net Present Value (NPV) dari masing-masing pola tersebut.
65
Secara umum rumus matematis persamaan Net Present Value dapat disajikan sebagai berikut:
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 = ∑𝑛𝑛𝑖𝑖=1
Dimana :
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 −𝑇𝑇𝑇𝑇𝐶𝐶𝐶𝐶 ………….........……………………...… (6) (1+𝑟𝑟)𝑖𝑖
TEB = Total Manfaat Ekonomi TEC = Total Biaya Ekonomi r
= discount rate per tahun
i
= waktu ke-i
Selanjutnya dilakukan analisis secara kuantitatif dan diskriptif kualitatif bagaimana kontrol faktor penghubung yang terdiri dari sosial psikologi, sosial ekologi, sosial ekonomi, dan sosial budaya, mempengaruhi besaran nilai total ekonomi dan mempengaruhi kinerja indikator keberlanjutan seperti stabilitas, produktivitas, sustainabilitas, dan equitibilitas. Untuk mengetahui keberlanjutan program pembangunan HTI dengan pola MHR dan faktor-faktor yang mempengaruhinya digunakan model logit, suatu model dimana variabel dependen hanya memiliki 2 nilai (binary logit), bernilai peringkat/skala (ordinal logit) maupun pengkategorian lebih dari dua nilai (multinomial logit). Regresi logit menggunakan asumsi hubungan antara variabel independen dan variabel dependen sebagai kurva S. Pada nilai variabel independen yang sangat rendah, variabel dependen mendekati nol, sedangkan pada variabel independen yang sangat tinggi, variabel dependen mendekati 1 atau asimtotik (Kizilaslan, 2008). Model logit dapat digunakan dalam penelitian ini, disamping mudah dalam mengestimasinya, juga biaya penghitungannya yang relatif mudah dan murah (Kennedy, 1998). Secara umum model logit dapat dinyatakan sebagai berikut :
66 ln[p/(1-p)] = α + βX + e ............................................................................ (7) dimana : p
= peluang terjadinya Y, p(Y=1)
p/(1-p)
= odds ratio
ln[p/(1-p)] = log odds ratio, atau disebut juga sebagai ‘logit’ Model logit memiliki distribusi kumulatif yang berdasarkan distribusi logistik berbentuk seperti huruf S (Cramer, 2003). Sebagai akibat dari bentuk distribusi tersebut, maka nilai peluang petani peserta MHR untuk mengambil keputusan melanjutkan program MHR pada siklus kedua dapat ditentukan sebagai berikut : ln[pi/(1-pi)] = α + βX + ei ........................................................................ (8) dimana Pi adalah nilai variabel dependen yang nilainya antara 0 sampai 1. Untuk
mengestimasi
koefisien
model
pada
persamaan-persamaan
ekonometrik yang distribusi kumulatifnya non linear, digunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Fungsi likelihood (L) mengukur kemungkinan nilai dari sekumpulan dependen variabel yang diobservasi (p1, p2, ..., pn) yang terjadi dalam sampel : L = Prob (p1* p2* * * pn). Nilai tertinggi dari L, merupakan peluang terbesar dari observasi p dalam sampel. MLE memerlukan koefisien (α, β) yang merupakan hasil estimasi, yang membuat log dari fungsi likelihood (LL < 0) sebesar mungkin, atau memperoleh koefisien yang membuat log dari fungsi likelihood (-2LL) sekecil mungkin. Estimasi maximum likelihood diselesaikan dengan kondisi seperti berikut ini: {Y - p(Y=1)}Xi = 0, untuk semua observasi : i = 1,…, n.
