Wednesday, January 25, 2012

TEORI ANALISIS DAYA SAING

Analisis Daya Saing
Pendekatan analisis keunggulan komparatif dan keunggulan kompetitif menurut Tsakok, (1990) dan dikombinasikan oleh Monke dan Pearson (1989) dalam Soetriono, (2004) dengan analisis PAM.
Analisis daya saing dilakukan dengan pendekatan BSDsosial (keunggulan komparatif) dan BSDAktual (keunggulan kompetitif). Sudaryanto dan Simatupang (1993) dalam Soetriono (2004) menjelaskan bahwa BSDsosial digunakan untuk mengukur seberapa besar satu satuan devisa yang dapat dihemat apabila suatu komoditas diproduksi di dalam negeri dan merupakan ukuran keunggulan potensial. Rumus BSDsosial dengan formulasi Pearson (1976) dalam Soetriono (2006):
(Download file)
BSD Sosial =

Keterangan:
U = Nilai total ouput pada tingkat harga bayangan atau pasar dunia yang dikonversikan dengan SER dalam dollar
rs = Nilai total input tradeable ke j pada tingkat harga bayangan atau pasar dunia yang dikonversikan dengan SER dalam dollar
vs = Harga bayangan faktor produksi non tradeable ke s (Rp)
ds = Jumlah faktor produksi non tradeable s yang digunakan dalam usahatani padi
Rasio antara BSDsosial dengan Shadow Exchange Rate (SER) disebut koefisien BSDsosial (KBSDsosial), yaitu:
KBSDsosial =

Tolok ukur KBSDsosial (keunggulan komparatif), yaitu:
1. Komoditas padi mempunyai keunggulan komparatif jika KBSDsosial < 1 (BSD2. Komoditas padi tidak mempunyai keunggulan komparatif jika KBSDsosial >1 (BSD>SER), yang berarti usahatani padi tidak efisien secara ekonomi dalam pemanfaatan sumberdaya domestik, sehingga permintaan domestik lebih menguntungkan dengan melakukan impor beras.
Formulasi analisis keunggulan kompetitif pada prinsipnya sama dengan keunggulan komparatif, hanya saja nilai total output dan input tradeable dinilai dengan harga yang berlaku dikonversikan dengan Nilai Tukar Resmi (NTR) dalam dollar, sedang input non tradeable dinilai dengan harga yang berlaku dalam rupiah.
Secara matematis dapat diformulasikan sebagai berikut:
BSD Aktual =


Keterangan:
U = Nilai total ouput pada tingkat harga aktual yang dikonversikan dengan NTR dalam dollar
rs = Nilai total input tradeable ke j pada tingkat harga aktual yang dikonversikan dengan NTR dalam dollar
vs = Harga Aktual faktor produksi non tradeable ke s (Rp)
ds = Jumlah faktor produksi non tradeable s yang digunakan dalam usahatani padi
Rasio antara BSDaktual dengan Nilai Tukar Resmi (NTR) disebut koefisien BSDAktual (KBSDAktual), yaitu:
KBSDAktual =

Tolok ukur KBSDAktual (keunggulan kompetitif ), yaitu:
1. Komoditi padi mempunyai keunggulan kompetitif jika KBSDaktual < 1 (BSD2. Komoditi padi tidak mempunyai keunggulan kompetitif jika KBSDAktual >1 (BSD>NTR), yang berarti usahatani padi tidak efisien secara finansial dalam pemanfaatan sumberdaya domestik, sehingga permintaan domestik lebih menguntungkan dengan melakukan impor beras.
Bila usahatani padi mempunyai nilai KBSD dengan harga aktual mendekati nol maka usahatani tersebut memiliki keunggulan kompetitif paling tinggi.
Sedang untuk menganalisis daya saing dan berbagai kebijakan dari pemerintah menggunakan analisis Policy Analisys Matrix, PAM dengan bantuan pemisahan analisis ekonomi dan finansial dari komoditi padi tersebut.
A. Kebijakan Pemerintah Terhadap Output
Kebijakan ini dapat diterangkan dengan Nominal Protection Coefficient on Output (NPCO), Nominal Protection Rate on Output (NPRO) dan Output Transfer (I). Nilai NPCO menunjukkan dampak insensif dari kebijakan pemerintah yang menyebabkan terjadinya perbedaan nilai output yang diukur dengan harga privat dan harga sosial. Nilai NPCO juga merupakan indikasi dari transfer output, dimana NPCO lebih kecil dari 1 menunjukkan adanya kebijakan pemerintah yang menyebabkan harga privat lebih kecil dari harga di pasar dunia atau dengan kata lain ada kebijakan pemerintah yang menghambat ekspor output.
B. Kebijakan Pemerintah Terhadap Input Tradeable
Digunakan untuk mengetahui seberapa besar campur tangan pemerintah terhadap petani / agroindustri juga untuk melihat seberapa besar subsidi yang diberikan pemerintah baik secara langsung maupun tidak langsung dalam usahatani dan agroindustri padi. Indikator yang digunakan adalah Transfer Input (I) dan Nominal Protection Coefficient Input (NPCI) serta Nominal Protection Rate on Input (NPRI).
Nilai NPCI merupakan ratio harga privat dari input yang diperdagangkan secara internasional dengan harga sosialnya. Nilai NPCI lebih besar dari satu menunjukkan adanya proteksi terhadap produsen input sedang sektor yang mempergunakan input tersebut dirugikan dengan tingginya biaya produksi.
C. Kebijakan Pemerintah Terhadap Input non Tradeable
Untuk melihat kebijakan pemerintah yang dapat meningkatkan daya saing guna mendorong kegiatan agroindustri dapat digunakan Effective Protection Coefficient (EPC), EPC merupakan indikator yang memberikan nilai tambah terhadap komoditas padi. Bila EPC bernilai lebih kecil atau sama dengan 1 berarti insentif pemerintah tidak efektif atau tidak ada insentif pemerintah.
Nilai Profitability Coefficient (PC) digunakan untuk mengukur pengaruh insentif dari seluruh kebijakan pemerintah. PC menunjukkan perbedaan tingkat keuntungan privat dan keuntungan sosial. Ratio ini menunjukkan pengaruh keseluruhan dari kebijakan yang menyebabkan keuntungan privat berbeda dengan keuntungan sosial.
Nilai Subsidy Ratio to Producers (SRP) merupakan ratio antara transfer bersih dengan penerimaan sosial (nilai output tanpa adanya gangguan kegagalan pasar atau kebijakan pemerintah). SRP memberikan indikasi tentang seberapa besar kebijakan pemerintah meningkatkan/mengurangi biaya produksi. Nilai SRP yang bertanda positif menunjukkan kebijakan pemerintah berperanan dalam meningkatkan biaya produksi. Secara garis besar pendekatan Policy Analysis Matrix (PAM) dijabarkan seperti tabel 6 di bawah ini Person, At all 2003, Soetriono 2000:
Tabel 6. Identitas Divergensi dalam Policy Analisis Matrix

Keterangan:
1) Profit individu (D) = A-B-C
2) Profit Sosial (H) = E-F-G
3) Transfer output (I) = A-E
4) Transfer faktor (K) = C-G
5) Transfer Input (J) = B-F
6) Transfer bersih (L) = D-H =I-J-K

Beberapa analisis dari matrik PAM, yaitu:




Kriteria Pengambilan Keputusan:
• Nilai KBSDAktual dan KBSDSosial < 1 , Berarti komoditi beras memiliki keunggulan kompetitif dan keunggulan komparatif
• Nilai KBSDAktual dan KBSDSosial > 1 , Berarti komoditi beras tidak memiliki keunggulan kompetitif dan keunggulan komparatif

3.5.1 Permintaan dan Penawaran Beras Domestik
Sesudah menganalis daya saing beras di pasar domestik, maka diperlukan gambaran analisis performansi beras dimulai dari tingkat usahatani. Performansi beras dilakukan dengan menganalis keterkaitan permintaan dan penawaran di pasar domestik. Komponen pembentukan pasar domestik antara lain: aspek pemerintah, penawaran dan harga yang dirumuskan dalam spesifikasi model operasional. Diskripsi persamaan struktural sebagai representasi dari seluruh peubah endogen dan eksogen yang secara operasional menghasilkan tanda dan besaran nilai-nilai penduga parameter sesuai dengan harapan teoritis secara apriori. Sifat dinamis dari penawaran, pemerintah dan harga beras diakomodasikan dengan cara memasukkan peubah-peubah bedakala (lagged variables) ke dalam model.
Permintaan beras di pasar domestik dimodelkan dalam persamaan secara simultan, yang diformulasikan dari berbagai sisi atau sisi yang paling awal.
Sisi Permintaan
Permintaan beras untuk konsumsi :
DBIt = a0 + a1 POPt + a2 CONSt + a3 ATt

Harga beras domestik :
PBDt = b0 + b1 PTSPt + b2 ERt + b3 PJIt + b4 SBIt + b5 DBIt + b6 PBDt-1 +
b7 QIMPt + b8 PBIMPt + b9 PGIt
Sisi Penawaran
Jumlah Gabah:
QGI=AT*PROD;

Areal tanam padi:
ATt=c0+c1 HDGt +c2PUREAt +c3PTSPt+ c4Ht

Produksi beras Indonesia
QBIt = k * QGIt
Dimana : k = rendemen beras = 0,632 (Puspoyo,2004) konversi gabah ke beras
Faktor kehilangan atau susut:
QSUSUT=QBI*0.09;

Produktivitas padi Indonesia:
PRODt = d0 + d1 HDGt-1+ d2 PUREAt + d3 PRODt-1

Penawaran beras Indonesia:
SBI=QBI+QIMP-QEXP-QSUSUT+QSTOCK

Penggunaan beras Indonesia:
SBIt = DBIt + QSTOCKt + DBLIt
DBLI = SBIt - DBIt -STOCKt

Apabila dituliskan dalam identitas menjadi :
QBIt + IMBIt + QSTOCKt-1- SUSUT - EXBIt = DBIt + STOCKt-1 + DBLIt

Jumlah impor beras Indonesia :
QIMBPt = e0 + e1 DBIt + e2 QSTOCKt + e3 QBIt + e4 At
Harga beras impor :
PBIMPt = f0 + f1 PBWt + f2 ERt + f3 TIMPt

Harga impor beras di Indonesia :
PBIMPt = PIMBIt * ERIt/1000

Estimasi besaran parameter :
a1, a2, b1, b2, b4, b6, b7, b8, b9, c1, d1, d3, e1, f1, f2, f3 > 0
a3, b3,d2,e2,e3 < 0,
dimana:

SBI : penawaran beras di Indonesia (1000 ton)
QIMBP : jumlah impor beras di Indonesia (1000 ton)
QSTOCK : stok beras di Indonesia (1000 ton)
DBI : permintaan konsumsi beras dalam negeri (1000 ton)
DBLI : permintaan beras untuk lain-lain (1000 ton)
PBIMP : harga impor beras (US$/kg)
ER : exchange rate/nilai tukar rupiah terhadap dollar USA (Rp/US$)
PBW : harga beras dunai (US $/kg)
TIMP : restriksi perdagangan di Indonesia (Rp/kg)
PJI : harga jagung di Indonesia (Rp/kg)
CONS : tingkat konsumsi beras per kapita/tahun (Rp)
POP : jumlah penduduk akhir tahun Indonesia
PGI : harga gabah di tingkat petani (Rp/kg)
HDG : harga dasar gabah di tingkat petani (Rp/kg)
A : rasio harga gabah dengan harga beras
H : rasio harga jagung dengan harga gula Indonesia
Identifikasi Model
Identifikasi model dilakukan untuk menentukan metode estimasi yang akan dilakukan. Apabila model under identified, maka tidak ada teknik ekonometrika dapat dilakukan untuk mengestimasi semua parameternya. Dan apabila model telah exactly identified, maka teknik yang paling tepat digunakan adalah indirect least square (ILS), sedangkan apabila over identified maka berbagai teknik ekonometrika dapat digunakan, misalnya: 2SLS, 3SLS, LIML dan FIML
Identifikasi model dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu pengujian terhadap model struktural (order condition) atau dengan pengujian terhadap model reduced form (rank condition). Agar persamaan masuk dalam kategori identified maka jumlah yang tidak termasuk dalam persamaan tersebut dimasukan ke dalam persamaan-persamaan lainnya, sehingga paling sedikit sebanyak jumlah persamaan yang ada dalam model dikurangi satu. Atau dengan persamaan identitas sebagai berikut (Koutsoyiannis, 1982 dalam Ariani et,al 2004):
(K-M)>(G-1)
Dimana:
G : jumlah total persamaan (jumlah total peubah endogen)
K : jumlah peubah dalam model (endogen dan predetermined)
M : jumlah peubah (endogen dan eksogen) dalam persamaan yang diidentifikasi
Pengambilan keputusan
(K-M)<(G-1), maka persamaan under identified
(K-M)=(G-1), maka persamaan exactly identified
(K-M)>(G-1), maka persamaan over identified
Pendugaan Model
Pada model reduced form parameter penduga berkorelasi dengan disturbance error, sehingga apabila persamaan tersebut diduga dengan metode OLS akan terjadi bias stimultan. Maka untuk menghindari terjadinya bias stimultan, persamaan tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan teknik Two-Stage Least Square (2 SLS) seperti yang dikembangkan oleh Henri Tell dan Robert Basmann (Gujarati, 1995). Pendugaan model dengan menggunakan program aplikasi komputer SAS/ETS.8.2 (Statistical Analysis System/ Economic Time Series) terhadap data sekunder untuk kurun waktu 1970 – 2004
Validasi Model
Model yang baik akan memberikan nilai-nilai prediksi yang sesuai dengan fenomena aktualnya, maka diperlukan validasi model. Validasi dilakukan melalui simulasi dinamis dengan menggunakan metode solusi Gauss-Seidel, sedangkan indikator yang digunakan untuk mengetahui model yang baik atau sebaliknya dengan melacak kembali nilai-nilai aktual peubah endogen pada Mean Percent Error (MPE dan, Root Square Percent Error (RMSPE). MPE dan RMSPE merupakan ukuran ukuran deviasi nilai-nilai prediksi peubah dari nilai-nilai aktualnya. Kedua indikator ini menggunakan persentase error untuk menghindari kesalahan interpretasi akibat terjadi saling meniadakan (cancelling out) antara error yang besar positif dan negatif.
Simulasi Model
Simulasi model digunakan untuk mengetahui dampak perubahan peubah-peubah eksogen terhadap peubah-peubah endogen di dalam model. Tujuan simulasi pemodelan ini adalah mengevaluasi kebijakan di masa lampau dan membuat peramalan di masa yang akan datang.
Simulasi model dilakukan untuk evaluasi dan peramalan pada periode 2004 – 2020. peramalan didasarkan pada peramalan variabel eksogenous dengan menggunakan metode exponential smoothing method dengan mengkombinasikan bentuk constan trend model, linier trend model dan quadratic trend model.

3.1 Operasional Variabel
Operasionalisasi variabel yang diperjelas dalam penlitian ini, antara lain:
1) Liberalisasi perdagangan adalah kebebasan keluar masuk pasar internasional berdasar peraturan-peraturan perdagangan yang telah disepakati oleh lembaga perdagangan World Trade Organization.
2) Usahatani padi adalah pengusahaan tanaman padi mulai tanam hingga memperoleh outputnya pada musim tanam tahun 2005 (MK II)
3) Keuntungan usahatani padi adalah selisih antara penerimaan dan pengeluaran dari usahatani padi dalam rupiah.
4) Harga bibit padi yang dinormalkan adalah jumlah uang yang dikorbankan untuk membeli bibit padi dibagi dengan jumlah yang digunakan dan hasilnya dibagi dengan harga output (Rp/Kg).
5) Harga Pupuk yang dinormalkan adalah jumlah uang yang dikorbankan untuk membeli pupuk dibagi dengan jumlah yang digunakan dan hasilnya dibagi dengan harga output (Rp/Kg).
6) Harga obat-obatan yang dinormalkan adalah jumlah uang yang dikorbankan untuk membeli obat-obatan dibagi dengan jumlah yang digunakan dan hasilnya dibagi dengan harga output (Rp/Kg).
7) Daya saing beras adalah kemampuan beras untuk mempertahankan perolehan laba dan pangsa pasar sehingga produsen dapat memperoleh keuntungan dari usahatani tersebut, yang dianalisis berdasar keunggulan komparatif dan keunggulan kompetitif di tingkat usahatani padi serta permintaan dan penawarannya.
8) Keunggulan komparatif adalah keunggulan berdasarkan biaya sosial yang dikorbankan untuk meningkatkan hasil produksi beras yang dapat menghasilkan atau menghemat devisa sebesar satu satuan yang dianalisis pada tingkat usahatani padi.
9) Keunggulan kompetitif adalah keuntungan berdasarkan biaya privat yang dikorbankan untuk meningkatkan hasil produksi beras yang dapat menghemat devisa sebesar satu satuan yang dianalisis pada tingkat usahatani padi.
10) Harga privat adalah harga riil yang diterima oleh petani dalam satuan rupiah
11) Harga sosial adalah harga yang seharusnya diterima petani dalam satuan rupiah yang disebabkan karena adanya distorsi pasar (Rp).
12) Keuntungan sosial adalah keuntungan yang diterima berdasarkan harga-harga dasar (harga yang seharusnya diterima oleh petani) dalam satuan rupiah.
13) Biaya sosial adalah korbanan yang dikeluarkan berdasarkan harga-harga sosialnya.
14) Harga beras domestik adalah harga beras eceran di tingkat grosir (pasar induk Cipinang Jakarta) dalam satuan Rp per kilogram
15) Harga pupuk urea adalah harga pupuk urea eceran di tingkat petani (Rp/Kg)
16) Harga gabah adalah harga gabah kering giling di tingkat petani (Rp/Kg)
17) Harga beras dunia adalah harga beras free on board (FOB) di Bangkok untuk beras 15% broken ke atas ($ US)
18) Pendapatan per kapita adalah pendapatan warga negara Indonesia per orang pertahun sebelum dikurangi pajak dan penyusutan ($ US/th)
19) Jumlah stok beras adalah jumlah stok awal tahun yang disimpan di gudang BULOG (000 ton)
20) Jumlah beras impor adalah jumlah beras yang diimpor oleh BULOG dan importir umum pada tahun t (000 ton)
21) Luas areal adalah luas areal tanaman padi, termasuk lahan kering dan sawah irigasi.
22) Produktivitas adalah produksi padi per hektar (Ton/ha)
23) Produksi beras Indonesia adalah produksi gabah Indonesia dikalikan rendemen (62,30 persen) dalam satuan ton
24) Jumlah permintaan beras di pasar domestik adalah jumlah beras yang diminta untuk konsumsi dan industri pada tahun t di pasar domestik (000 ton)
25) Jumlah penawaran beras di pasar domestik adalah produksi beras + impor + jumlah stok – ekspor – penyusutan pada tahun t (000 ton)
26) Kebijakan input adalah kebijakan pemerintah dalam memberikan subsidi sarana produksi pada tahun t (Rp)
27) Tarif impor adalah besarnya tarif impor beras yang ditentukan oleh pemerintah pada tahun t dalam satuan (Rp\Kg)
»»  READMORE...

Thursday, January 19, 2012

ROAD MAP KELULUSAN SEMESTER VII

Road map Sementara kelulusan Semester VII Faperta Unibo, Angkatan Sdr. Kusnandar, dkk dapat download file (click here)
»»  READMORE...

Tuesday, January 10, 2012

PENGUMUMAN

Perkuliahan MK Metode Kuantitatif Sosek yang sejogyanya dilaksanakan pada Hari Rabu, 11 Januari 2012, Pukul 16.00 WIB, diganti Hari Sabtu, 14 Januari 2012, Pukul 08.00 WIB. tempat kampus Unibo depan. (Sebagaimana biasa, Ketua kls agar menyediakan LCD) TQ
»»  READMORE...

Thursday, January 5, 2012

MATERI KULIAH MK STATISTIKA SEMESTER 3

Silabi Mata Kuliah Statistika dapat di download dalam bentuk file Click Here. Materi Perkuliahan 1a, 1b dan 2, 3,4 , dan 5 Pembagian Tugas Mandiri 1 (menyusul) dan Soal-soal praktekum silahkan download fil Click Here Materi tambahan dalam bentuk convert PDF dari type PPP dapat download dalam bentuk file l Click here dan file 2 Click here

»»  READMORE...

Wednesday, January 4, 2012

METODE KUANTITATIF SOSEK SMT V

Beberapa penjelasan tentang arti PAM (click here)
Contoh 1. penghitungan analisis PAM (click here)
Contoh 2. penghitungan analisis PAM (click here)

»»  READMORE...