MAKA

OU

PU

BA

LAH PROP

UTLOOK

USAT SO

ADAN PE

POSAL OP

K PERT

A

Sri AdYa

Muh

OSIAL EKPE

ENELITIAPE

PERASION

TANIA

Oleh:

Adi SetiyanSupriyati

Hery Susilodreng Purwana Supriyahammad Su

KONOMIERTANIAAN DAN ERTANIA

2014

NAL PENE

AN 200

nto i owati

woto atna uryadi

I DAN KEAN

PENGEMAN

ELITIAN T

15 – 2

EBIJAKA

MBANGA

TA. 2014

2019

AN

AN

1

2

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Sektor pertanian memiliki peranan yang cukup besar bagi perekonomian nasional

dan daerah. Peranan sektor ini diantaranya (Setiyanto, 2011a): (1) merupakan

penyedia bahan pangan, bahan baku industri, komoditas perdagangan antar daerah

dan ekspor; (2) sektor pertanian merupakan pasar bagi produk yang dihasilkan oleh

sektor pertanian itu sendiri dan produk-produk sektor lain baik industri maupun jasa-

jasa; (3) sektor pertanian merupakan sektor yang menguasai hajat hidup orang

banyak; (4) sektor pertanian merupakan sumber penggerak pertumbuhan ekonomi

nasional dan daerah; (5)menjadi penghela utama pembangunan ekonomi nasional dan

daerah; (6) sumber modal bagi pembangunan sektor lain; (7) sektor pertanian

merupakan sumber pertumbuhan ekonomi dan pemerataan pembangunan; (8) sektor

pertanian merupakan penyedia dan pemelihara jasa lingkungan; (9) merupakan sektor

yang paling strategis dalam mencapai kedaulatan, keadilan, kemakmuran dan

ketahanan ekonomi nasional dan daerah. Berdasarkan Buku Strategi Induk

Pembangunan Pertanian 2013 – 2045 (SIPP) dinyatakan bahwa hingga tahun 2045

mendatang peranan tersebut masih tetap relatif tinggi.

Dalam rangka pembangunan pertanian ke depan, dalam SIPP dicantumkan

target-target atau sasaran yang ingin dicapai dalam jangka panjang hingga tahun 2045.

Selanjutnya ditetapkan sasaran jangka menengah yang terdiri dari periode 2013 –

2014; periode 2015 – 2019; periode 2020-2024; periode 2025 – 2029; periode 2030 –

2034; periode 2035 – 2039; dan periode 2040 – 2044. Pada periode 2015 – 2019,

pembangunan pertanian memiliki sasaran kokohnya fondasi sistem pertanian-bioindustri

berkelanjutan menuju tercapainya keunggulan atau daya saing pertanian berbasis

sumberdaya alam berkelanjutan, sumberdaya manusia berkualitas, dan kemampuan

IPTEK untuk (yang diikuti oleh) meningkatkan ketahanan pangan dan kesejahteraan

petani. Berdasarkan hal ini, pembangunan pertanian memiliki fokus pada upaya untuk

meletakkan fondasi sistem pembangunan pertanian bio-industri berkelanjutan sebagai

dasar pijakan untuk tahapan pembangunan pada periode berikutnya. Suatu studi atau

3

analisis yang mendukung hal tersebut di atas diperlukan untuk memberikan masukan

bagi para pengambil kebijakan pada Kementerian Pertanian. Studi yang dimaksud

adalah studi atau analisis Outlook Pertanian. Studi ini merupakan salah satu komponen

penting karena menghasilkan analisis mengenai satus, tren dan prospek sektor

pertanian dengan memperhatikan perubahan ekonomi, sosial, kelembagaan dan

teknologi baik yang berasal dari internal sektor pertanian maupun dari eksternal di luar

sektor pertanian di dalam negeri maupun luar negeri yang turut mempengaruhi

perkembangan sektor pertanian.

Studi Outlook Pertanian mendukung ulasan kebijakan dan perencanaan strategis,

menggambarkan berbagai pilihan yang tersedia bagi pembuat kebijakan pertanian,

dan menggambarkan alternatif yang mungkin timbul sebagai akibat dari pilihan-pilihan

kebijakan tersebut, dan atau antisipasi yang mungkin dilakukan akibat kondisi yang

timbulk akibat lingkungan strategis dan kebijakan yang berubah secara dinamis.

Sebuah analisis Outlook Pertanian pada umumnya disusun dengan memperhatikan

kinerja capaian kegiatan pembangunan sebelumnya serta kebijakan dan rancangan

program-program pembangunan pertanian yang akan dilakukan oleh Kementerian

Pertanian ke depan dengan memperhatikan pula kebijakan makro ekonomi dan

Kementerian lain yang terkait ke depan. Perlunya memperhatikan kebijakan makro

ekonomi dan berbagai kebijakan dan program-program pembangunan oleh sektor

terkait mengingat keberhasilan pembangunan sektor pertanian tidak semata-mata

ditentukan oleh sektor pertanian saja melainkan juga oleh kinerja perekonomian makro

dan kebijakan dan program-program operasional dari sektor-sektor lain yang terkait.

1.2. Dasar Pertimbangan Studi Outlook merupakan studi yang harus menangani analisis dengan baik

sekarang dan masa depan dan memiliki tujuan utama adalah untuk melayani para

pengambil kebijakan baik pemerintah maupun pelaku pembangunan lainnya sebagai

dukungan untuk peninjauan kebijakan pada masa lalu, sekarang maupun ke depan.

Sebuah studi outlook menjadi sangat penting untuk dilakukan karena dapat

menunjukkan berbagai pilihan kebijakan yang tersedia dan menarik beberapa

4

kesimpulan tentang berbagai hasil yang mungkin terjadi dari berbagai pilihan tersebut.

Berdasarkan FAO (2014), maksud dari studi outlook adalah melakukan penilaian dan

menganalisis status, tren dan prospek sektor pertanian merupakan komponen integral

dari penyusunan kebijakan dan strategi pembangunan pertanian nasional. Mengacu

kepada sumber tersebut, studi Outlook Pertanian merupakan studi menyoroti tren

pendek, menengah dan jangka panjang di sektor pertanian dan mengidentifikasi

peluang dan tantangan yang muncul, meneliti dampak dari kekuatan internal dan

eksternal atau strategis kunci yang bekerja pada sektor pertanian dan memberikan

masukan dari berbagai inisiatif kebijakan.

Berbagai Outlook Pertanian telah disusun oleh berbagai instansi dengan berbagai

perbedaan cakupan dan metoda analisis. Namun pada umumnya belum

mempertimbangkan rancangan kebijakan-kebijakan dan program-program

pembangunan pertanian serta arah kebijakan pembangunan pertanian ke depan yang

tertuang, serta perubahan lingkungan strategis internasional dan domestik. Dari segi

rentang waktu, Outlook Pertanian yang telah ada juga belum mempertimbangkan

rentang waktu RPJM maupun SIPP Kementerian Pertanian yang dapat dipandang

sebagai RPJP sektor Pertanian. Hal ini menyebabkan studi atau snalisis Outlook

Pertanian 2015 – 2019 penting untuk dilakukan, sebagai jangka waktu menengah dari

strategi induk tersebut dan lanjutan dari periode pembangunan sebelumnya, yaitu 2010

- 2014. Agar hasil Outlook Pertanian ini dapat digunakan dengan baik untuk

membantu para pengambil kebijakan merumuskan kebijakan, program dan target-

target pembangunan pertanian oleh Kementerian Pertanian ke depan, maka selain

penyesuaian rentang waktu outlook, maka dalam analisis dilakukan analisis makro

ekonomi sesuai komponen target makro ekonomi sektor pertanian (PDB menurut

subsektor, penyerapan tenaga kerja, investasi, neraca perdagangan, ketahanan pangan

dan kesejahteraan petani) dan analisis kinerja komoditas dari sisi produksi, konsumsi,

harga dan lainnya untuk tujuh komoditas yaitu padi (beras), jagung, kedele, tebu

(gula), sapi potong, bawang merah dan cabe merah.

Berdasarkan substansi dari laporan-laporan maupun artikel-artikel yang

membahas tentang outlook komoditas dapat dirumuskan bahwa outlook komoditas

5

adalah gambaran tentang prospek ke depan penawaran, permintaan dan harga suatu

komoditas yang didasarkan atas prediksi maupun asumsi tertentu perkembangan

lingkungan strategis internasional maupun nasional yang mempengaruhi komoditas

bersangkutan secara langsung maupun tidak. Jadi ada 3 (tiga) komponen dari outlook

komoditas, yaitu: (1) gambaran tentang prospek suatu komoditas baik menyangkut

penawaran, permintaan maupun harganya, dan (2) rentang waktu dari prospek

tersebut yang bersifat jangka pendek bulanan, triwulanan, semesteran dan 1 hingga

dua tahun; jangka menengah tahunan satu hingga lima atau jangka panjang lebih dari

lima tahun, dan (3) prediksi atau asumsi tertentu perkembangan lingkungan strategis

yang dijadikan dasar untuk membuat analisis tentang prospek dan kondisi pada masa

yang akan datang.

1.3. Tujuan

Berdasarkan uraian sebelumnya, tujuan kegiatan penyusunan outlook adalah:

1. Mengidentifikasi dan melakukan analisis Outlook Pertanian 2015 – 2019;

2. Mengidentifikasi dan merumuskan alternatif strategi kebijakan dan program-

program untuk mencapai keberhasilan target-target pembangunan pertanian

periode 2014 – 2019.

1.4. Keluaran

Keluaran penelitian yang diharapkan adalah:

1. Hasil analisis Outlook Pertanian 2015-2019;

2. Rumusan alternatif strategi kebijakan dan program-program pembangunan

pertanian periode 2014 – 2019;

3. Buku Outlook Pertanian 2015 – 2019;

1.2. Manfaat

Hasil penelitian yang berupa Outlook Pertanian 2015 – 2019 akan bermanfaat

untuk membantu para pengambil kebijakan di Kementerian Pertanian sebagai

stakeholder utama PSEKP dalam menyusun target-target pembangunan pertanian yang

6

akan datang dan alternatif strategi kebijakan dan program-program dalam pencapaian

target pembangunan pertanian periode 2015 -2019.

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Kerangka Teoritis

Kondisi pertanian ke depan sangat terkait dengan kinerja masa kini dan masa

lalu, serta dipengaruhi oleh dinamika perubahan lingkungan internasional, nasional

perkembangan komoditas dan kebijakan pengembangan komoditas (Kementerian

Pertanian, 2013). Dinamika perubahan lingkungan internasional dan dampaknya

terhadap kinerja pertanian Indonesia, antara lain: (i) Pada saat ini telah terjadi

interkoneksi perekonomian internasional, sehingga perkembangan perekonomian dunia

akibat krisis financial, kebijakan-kebijakan Negara lain, akan mempengaruhi

perekonomian Indonesia. Khususnya untuk pertanian, perubahan perekonomian dunia

akan berpengaruh semakin terbukanya pasar untuk produk-produk ekspor, apabila

produk ekspor Indonesia mampu bersaing di pasar internasional. Namun demikian,

apabila tidak mampu bersaing, maka akan ndonesia akan kehilangan pasar produk

ekspor Indonesia karena kalah bersaing dengan produksi negara lain yang lebih murah

dan berkualitas; (ii) Indonesia merupakan net eksportir untuk beberapa komoditas

perkebunan, dan selebihnya adalah net importer, dinamika perubahan permintaan dan

penawaran komoditas dunia, perdagangan serta harga pangan dunia, akan

mempengaruhi penawaran komoditas dan ketersediaan pangan dunia. Bagi Indonesia,

dapat mengambil manfaat dari kondisi tersebut, dengan memperkuat pasar produk

pangan di pasaran dunia; (iii) Perubahan iklim akan mempengaruhi pola tanam, dan

berkembangnya serangan hama dan penyakit.

Pengaruh lingkungan kebijakan dan kondisi lingkungan strategis terhadap kinerja

komoditas pangan pokok ditunjukkan oleh hasil penelitian Setiyanto et al 2011 yaitu

(1) diantara berbagai kebijakan yang ditempuh pemerintah selama ini, relatif banyak

kebijakan yang menimbulkan volatilitas harga baik harga produsen maupun harga

konsumen, dan tekanan lebih mengutamakan perlindungan konsumen dari pada

produsen. Disamping itu, kebijakan-kebijakan tersebut kurang efektif menyelesaikan

7

masalah; (2) Perilaku pedagang importir, eksportir, pengolah dan pedagang grosir,

distributor input dan output komoditas pangan serta kebijakan pemerintah

pengaruhnya sangat besar terhadap terjadinya volatilitas harga, maka pemerintah

selain perlu berhati-hati dalam mengeluarkan kebijakan terhadap stabilisasi harga, juga

perlu mengendalikan perilaku para pedagang, pengolah dan distributor tersebut; (3)

Mengingat salah satu sumber volatilitas baik harga produsen maupun konsumen adalah

kondisi infrastruktur yang ditunjukkan oleh kuatnya pengaruh perilaku kebijakan

pemerintah, perilaku pedagang importir, eksportir, grosir, perubahan harga BBM

internasional dan domestik dan kondisi iklim, maka pembangunan dan perbaikan

infrastruktur pada bidang produksi, distribusi, transportasi, pemasaran dan

perdagangan komoditas dan perlindungan terhadap produsen dan konsumen sangat

dibutuhkan dalam menjaga stabilisasi dan monitoring harga pangan.

Dinamika perubahan lingkungan nasional dan dampaknya terhadap sector

pertanian antara lain: (i) Dinamika perkembangan perekenomian nasional (akibat

kebijakan fiskal, moneter, finansial) akan mempengaruhi investasi dan daya saing

komoditas pertanian; (ii) Dinamika perubahan permintaan dan penawaran komoditas

dan harga pangan akan mempengaruhi pola produksi komoditas pertanian. Apabila

permintaan dan harga tinggi untuk suatu komoditas maka diperkirakanakan terjadi

peralihan komoditas yang diusahakan; (iii) Perubahan perdagangan dan pemasaran,

komoditas juga akan mempengaruhi kinerja produksi dan harga komoditas; (iv)

Perubahan iklim akan mempengaruhi pola tanam, dan berkembangnya serangan hama

dan penyakit, apabila tidak ada antisipasinya akan mempengaruhi produksi komoditas

pertanian; (v) Cadangan minyak bumi yang semakin menipis, menyebabkan harga

bahan bakar minyak akan semakin mahal, hal ini akan mempengaruhi melemahnya

daya saing komoditas pertanian yang berbasis mekanisai. Namun demikian, hal ini juga

akan menjadi peluang untuk pengembangan komoditas pertanian bahan baku biofuel.

Perkembangan komoditas dipengaruhi oleh usahatani terpadu, agro ekologi,

pemasaran, jenis produk, harga, teknologi inovasi, persaingan dalam sumberdaya air

dan lahan, pangan, pakan, bahan bakar nabati, industri primer (berbahan baku

pertanian dan peternakan), dan sarana produksi pertanian (pupuk, benih, bibit,

8

pestisida dan lain-lain). Sementara itu, pengembangan komoditas terkait erat dengan

program-program dan kebijakan pemerintah. Secara umum, arah pembangunan

pertanian mengacu pada Rencana Pembangunan Jangka Panjang (RPJP) Nasional

2005-2025, yang diperinci dalam periode 5 tahunan yang dituangkan dalam Rencana

Pembangunan Jangka Menengah (RPJM) Nasional. Di tingkat Kementerian Pertanian

RPJM Nasional ditindaklanjuti dengan Rencana Strategis (Renstra) dengan periode 5

tahunan. Di samping itu, Kementerian Pertanian juga membangun konsep Strategi

Induk Pembangunan Pertanian (SIPP) 2013-2045, yang memadukan RPJP dan

Masterplan Percepatan Dan Perluasan Pembangunan Ekonomi Indonesia (MP3EI) 2011-

2025. Kementerian Pertanian, meluncurkan program-program pembangunan (SLPTT,

BLBU, Subsidi, dan lain-lain), dan berbagai peraturan perundangan untuk mendukung

pengembangan komoditas pertanian. Keterkaitan antara aspek-aspek tersebut, secara

ringkas ditampilkan pada Gambar 1.

Berdasarkan Gambar 1, bagi negara yang menganut sistem perekonomian

terbuka, seperti Indonesia perkembangan suatu komoditas baik yang menyangkut

penawaran, permintaan maupun harganya bisa dipengaruhi oleh: (1) isu-isu di tingkat

internasional, (2) isu-isu di tingkat nasional, (3) program peningkatan produksi

sejumlah komoditas yang dilakukan pemerintah, dan (4) isu-isu lainnya yang

menyangkut misalnya inovasi teknologi, persaingan penggunaan air dan lahan,

persaingan penggunaan produk pertanian antara untuk pangan, pakan, dan energi.

Keempat hal tersebut yang berpengaruh terhadap perkembangan suatu komoditas

dapat disebut sebagai lingkungan strategis pengembangan komoditas.

Isu-isu di tingkat internasional yang perlu dicermati antara lain adalah

perkembangan pertumbuhan ekonomi di negara-negara maju, pemberlakuan kawasan

perdagangan bebas regional, perkembangan harga minyak bumi, perubahan kebijakan

makro di negara-negara maju, persaingan penggunaan produk pertanian antara untuk

pangan dan energi, perkembangan penawaran dan permintaan pangan utama,

perkembangan harga pangan utama, dan dampak perubahan iklim.

9

Gambar 1. Kerangka Teoritis Outlook Pertanian Indonesia

Perkembangan pertumbuhan ekonomi di negara-negara maju khususnya yang

menjadi negara tujuan ekspor sejumlah komoditi dari Indonesia perlu dicermati karena

kondisi tersebut akan berpengaruh terhadap perkembangan volume dan nilai ekspor

komoditas pertanian Indonesia. Pemberlakuan kawasan perdagangan bebas regional

seperti AFTA harus diantisipasi dengan baik agar pasar domestik Indonesia tidak

menjadi pasar bagi barang-barang dari negara ASEAN lainnya yang pada gilirannya

akan mematikan produsen domestik. Demikian pula dampak perubahan iklim perlu

dicermati karena dampak perubahan iklim bisa menyebabkan beberapa negara

produsen utama kedele mengalami kekeringan yang pada gilirannya akan

menyebabkan penawaran pangan tersebut di tingkat dunia menjadi berkurang dan

Kondisi Sebelumnya 2004-2009

Kondisi Saat ini 2010 -2014

Kondisi Ke Depan (Out Look): 2015-2019

Perkembangan perekonomian dunia, permintaan dan penawaran komoditas, perdagangan, perkembangan harga pangan, minyak bumi, biofuel, krisis finansial, perubahan kebijakan negara-negara lain, perubahan iklim, dan lain-lain

Perkembangan perekenomian nasional: permintaan dan penawaran komoditas, perdagangan, pemasaran, perkembangan harga pangan, minyak bumi, biofuel, kebijakan fiskal, moneter, finansial, perubahan kebijakan pemerintah pusat, perubahan iklim, dan lain-lain

Perkembangan mikro: Usahatani terpadu, agro ekologi, pemasaran, jenis produk, harga, teknologi inovasi, persaingan dalamsumberdaya air dan lahan, pangan, pakan, bahan bakar nabati, industry primer (berbahan baku pertanian dan peternakan), dan sarana produksi pertanian (pupuk, benih, bibit, pestisida dan lain-lain Kebijakan/program operasional (SLPTT, BLBU,

Subsidi, dan lain-lain strategi kebijakan dan pogram opersional pemerintah)

10

selanjutnya akan mendorong harga pangan bersangkutan di tingkat dunia meningkat.

Kondisi ini pada gilirannya menyebabkan harga pangan tersebut di negara pengimpor

seperti Indonesia menjadi mahal.

Isu-isu di tingkat nasional yang perlu dicermati antara lain adalah kecenderungan

menurunnya nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika Serikat, pasokan beberapa

pangan utama yang masih mengandalkan impor, tingkat pertumbuhan penduduk yang

masih tergolong tinggi, dan perubahan pola konsumsi masyarakat. Kecenderungan

menurunnya nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika Serikat perlu dicermati karena

turunnya nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika Serikat menyebabkan harga

komoditas pertanian ekspor dari Indonesia di pasar dunia menjadi mahal dan pada

gilirannya akan menyebabkan permintaan ekspor terhadap komoditas pertanian

Indonesia berkurang. Kondisi ini pada gilirannya akan menyebabkan permintaan

eksportir kepada petani produsen menjadi turun. Disamping itu kecenderungan

menurunnya nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika Serikat akan menyebabkan

harga pakan ternak impor menjadi mahal dan pada gilirannya akan menyebabkan harga

daging ayam di pasar dosmestik akan meningkat sehingga permintaan daging ayam

akan menurun. Penurunan permintaan sudah barang tentu akan diikuti dengan

penurunan penawaran. Tingkat pertumbuhan penduduk yang masih tergolong tinggi

menyebabkan permintaan terhadap produk pangan tetap meningkat dan pada

gilirannya akan menyebabkan penawaran pangan bersangkutan juga akan

meningkat.Perubahan pola konsumsi masyarakat sejalan dengan peningkatan

masyarakat dari dominan karbohidrat menjadi lebih bervariasi termasuk mengkonsumsi

sumber vitamin dan mineral menyebabkan permintaan terhadap buah dan sayuran

meningkat dan pada gilirannya menyebabkan penawaran buah dan sayuran juga

meningkat. Pelaksanaan program-program pemerintah misalnya untuk meningkatkan

produksi beras seharusnya disusun untuk meredam dinamika perubahan lingkungan

strategis internasional dan global seperti misalnya program Sekolah Lapangan

Pengelolaan Tanaman Terpadu (SL-PTT) diharapkan mampu meningkatkan produksi

beras di dalam negeri sehingga tidak ada gejolak produksi untuk memenuhi permintaan

beras di dalam negeri dan mengurangi ketergantungan impor.

11

2.2. Model Analisis Outlook Yang Umum Dipakai di Dunia Model analisis yang digunakan dalam beberapa outlook komoditas cukup

beragam. Keberagaman tersebut sangat tergantung dari cakupan komoditas, aspek

yang dianalisis, jangka waktu, skenario dan asumsi-asumi yang akan dibangun,

pendekatan yang digunakan, serta tujuan outlook tersebut disusun. Analisis umum

yang digunakan dalam outlook pertanian adalah analisis tentang keragaan atau rata-

rata pertumbuhan, rata-rata dan persen kontribusi (share), serta proyeksi terhadap

indikator kinerja produksi, konsumsi, harga, volume dan nilai perdagangan. Namun,

diatas pemilihan model analisis tersebut, pembahasan tentang lingkungan strategis

yang mempengaruhi kinerja komoditas dan prespektif ke depan tentang aspek yang

dianalisis akan lebih memberikan manfaat lebih dari outlook yang disusun. Uraian-

uraian berikut memberikan penjelasan tentang Outlook pertanian yang disusun oleh

beberapa institusi internasional.

Terdapat tiga model analisis outlook pertanian yang umum dipakai sebagai

metoda analisis outlook pertanian (Blanco, 2010; NCAER, 2013; Vanuccini, 2010).

Ketiga model tersebut selalu menyediakan outlook pertanian global jangka pendek, dan

jangka menengah antara lain adalah USDA Agricultural Oulook, FAPRI Projections for

Agricultural Markets, dan OECD-FAO Outlook for World Agricultural

Commodity Markets. Sedangkan untuk jangka panjang, institusi internasional yang

sering mengeluarkan outlook antara lain adalah IFRI (tingkat global dengan

menggunakan IMPACT Model), CMAG (Canada), dan DG-AGRi (Uni Eropa). Disamping

tiga model jangka pendek menengah dan beberapa model analisis jangka panjang

tersebut beberapa negara melakukan penyesuaian-penyesuaian tertentu untuk

beberapa dengan menggabungkan beberapa analisis tambahan dengan menggunakan

GTAP, CGE dan ESIM yang didukung oleh metode analisis time series baik univariate

maupun multivariate untuk variabel tertentu seperti yang diterapkan oleh beberapa

negara Afrika dan Amerika Latin. Berikut ini gambaran sekilas model analisis outlook

yang umum dipakai yang juga diadopsi di India, China, Jepang, Mexico dan Brazil untuk

menganalisis outlook jangka pendek (quarterly dan yearly) dan menengah lima tahun.

12

Untuk analisis outlook yang bersifat bulanan, umumnya digunakan analisis tambahan

berupa time series (univariate dan multivariate) dan expert judgement

2.2.1. USDA Agricultural Outlook Outlook pertanian yang diterbitkan USDA berisi proyeksi 10 tahun kedepan

kinerja perdagangan komoditas-komoditas yang mendapat kredit program dari

pemerintah Amerika serikat. Proyeksi tersebut dibangun dengan menggabungkan

beberapa model analisis dan beberapa pertimbangan pakar. Data dasar dibangun

berdasarkan asumsi-asumsi kondisi makroekonomi, adanya perubahan iklim, kebijakan,

dan perkembangan internasional. Beberapa set model ekonomi yang digunakan dalam

membuat proyeksi tersebut adalah: (i) model alokasi lahan pangan domestik, (ii)

beberapa model pasar komoditas pertanian Amerika, (iii) FAPSIM (Food and Agricultural

Simulator), (iv) global agricultural trade model, "Country-Commodity Linked Modeling,

yang mempunyai 24 pasar komoditas di 39 negara/wilayah.

Proyeksi dalam USDA agricultural Outlook ini meliputi produksi, permintaan dan

pasar komoditas pertanian. Sayangnya, konstruksi dalam membangun baseline tidak

terdokumentasikan dengan baik, sehingga faktor-faktor yang melandasi proyeksi

tersebut menjadi relatif tidak transparan.

2.2.2. FAPRI Projections for Agricultural Markets

Proyeksi Pasar Komoditas Pertanian dari The Food and Agricultural Policy

Research Institute (FAPRI) adalah hasil kerjasama institusi riset pada Iowa State

University dan the University of Missouri, Columbia. Setiap tahun FAPRI menerbitkan

baseline proyeksi 10 tahunan untuk perdagangan komoditas Amerika serikat dan

tingkat global. Hasil baseline proyeksi tersebut dipublikasikan setiap tahun dalam

FAPRI US and World Agricultural Outlook. Baseline FAPRI dibangun dengan

menggunakan data yang komprehensif dengan memanfaatkan sistem modeling dan

hasil review dari para pakar. Model FAPRI dibangun dari 3000 persamaan yang

merepresentasikan hubungan permintaan dan penawaran komoditas utama Amerika

Serikat dan tingkat dunia.

13

Kerangka model FAPRI terdiri dari satu set model keseimbangan parsial yang

meliputi model keseimbangan tanaman pangan, kapas, susu, peternakan, minyak sawit,

beras, dan gula. Model-model tersebut tidak bersifat parsial tetapi merupakan model

multi market. Artinya model-model tersebut independen, tetapi model-model tersebut

juga mempunyai hubungan satu dengan lainnya.

Produksi diturunkan dari persamaan produktivitas dan luas areal, sementara

konsumsi diturunkan dari permintaan untuk pakan dan non pakan. Kebijakan pertanian

dan perdagangan setiap Negara masuk dalam model ini untuk melihat pengaruhnya

terhadap penawaran dan permintaan oleh pelaku usaha. Variabel makroekonomi seperti

GDP, jumlah penduduk, dan nilai tukar merupakan variabel eksogen yang menentukan

dalam model proyeksi.

2.2.3. OECD-FAO Outlook for World Agricultural Commodity Markets

The OECD-FAO annual Agricultural Outlook disusun atas kerjasama antara the

Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) dan the Food and

Agriculture Organisation (FAO). Outlook pertanian OECD-FAO memberikan pandangan

tentang evolusi perdagangan produk pertanian pada 10 tahun mendatang dan

menyediakan baseline data yang dapat dianalisis lebih lanjut dengan berbagai alternatif

kebijakan dan asumsi-asumsi ekonomi lain. Dalam outlook ini mencakup pasar biji-

bijian, minyak sawit, gula, daging, susu dan biofuel. Selain hasil-hasil proyeksi, data

historis juga disampaikan dalam outlook ini. Pendekatan metodologi yang dipakai dalam

outlook ini terdiri dari satu set asumsi dari variabel eksogen dan kebijakan, dipadukan

dengan pertimbangan pakar dan hasil dari sistem modeling. Kondisi pasar didasarkan

pada satu set asumsi faktor-faktor makroekonomi, kebijakan perdagangan dan

pertanian, dan teknologi produksi, dimana iklim diasumsikan normal. Kerjasama OECD

dan FAO ini berhasil menyusun sistem modeling produksi, konsumsi, perdagangan,

persedian/stok dan harga komoditas pertanian, yaitu Aglink Cosimo Model. Aglink

Cosimo model merupakan gabungan dari Model Aglink yang dikembangkan oleh OECD

dan model Cosimo yang dikembangkan oleh FAO.

W

sejak ta

negara

meneng

COSIMO

struktu

menggu

outlook

Gs K

aspek

makroe

Tabel 1

USDA (39 reg FAPRI (26 reg OECD-F (58 reg sumber: Tabel 2

Worldwide

ahun 1992

berkemba

gah yang

O (COmod

r dari Ag

unakan pa

k OECD-FA

Gambar 1. sumber: Blan

Komparasi

agregasi w

ekonomi ya

1. Agregas

gions)

gions)

FAO gions)

Blanco (201

2. Agregasi

Agribusin

2. Pada tah

ang yang d

dikeluarka

dity Simula

Link, sem

arameter y

AO dapat d

Prosedur pnco, 2010

ketiga o

wilayah da

ang dianalis

si regional O

Common US EU Argent Austral Brazil Canada China Japan

0) dan NCAE

Komoditas

ess Linkag

hun 2004,

dianalisis d

an FAO. P

ation Mod

entara pa

yang telah

dilihat pada

penyusuna

utlook USD

an cakupa

sis dapat d

Outlook Pe

n countries/ S M

ina Nia R Ia T S

ER (2013)

s Outlook P

ge Program

Aglink Mo

dengan me

Pengemban

el). Strukt

rameter u

ditetapka

a Gambar 2

an baseline

DA, FAPRi,

n komodit

dilihat pada

ertanian US

/aggregatesSouth Korea México New Zealand Russia ndia

Turkey South Africa

Pertanian U

m (Aglink)

odel dikemb

enggunaka

ngan kom

tur pemog

untuk nega

n FAO (Pr

2).

e outlook O

, dan OEC

tas, serta

a Tabel 1,

SDA, FAPRi

s SpeSeve

Seve

Seve

USDA, FAP

Model dik

bangkan

an data da

ponen ter

graman mo

ara baru

rosedur pe

OECD-FAO

D-FAO terk

sumber d

Tabel 2, d

i, dan OEC

ecific counteral country

eral country

eral country

PRi, dan OE

kembangka

dengan me

lam outloo

rsebut dibe

odel meng

yang dita

enyusunan

kait denga

data untuk

an Tabel 3

D-FAO

ries/aggregaggregates

aggregates

aggregates

ECD-FAO

14

an OECD

enambah

ok jangka

eri nama

ggunakan

mbahkan

baseline

an aspek-

k variabel

3.

gates

15

Common commodities Specific commodities/aggregates USDA (24 comm)

Wheat Rice Sugar Milk Beef and veal Pork Poultry meat Egss

Corn Barley Sorghum Oats Other coarse grains Cotton Soybeans Soybeans meal Soybeans oil Horticultural crops

FAPRI (33 comm)

Corn Barley Sorghum Soybeans Rapeseed Sunflower Oil Rapeseed Oil Sunflower Meal Palm Oil Cotton Ethanol Biodiesel Cheese Butter Nonfat Dry Milk Whole milk Powder

OECD-FAO (39 comm)

Coarse grains Oilseeds Oilseed meals Vegetable oils Butter Cheese Whole milk powder Skim milk powder Sheep meat Molasses Ethanol Biodiesel Dried Distiller's Grains

sumber: Blanco (2010) dan NCAER (2013) Tabel 3. Sumber data variable makro ekonomi Outlook Pertanian USDA, FAPRI, dan

OECD-FAO USDA FAPRI OECD-FAO Population growth US Bureau of the US Bureau of the UN Population Census and internal Census International Prospects sources Data Base GDP growth In-house sources IHS Global Insight OECD and World Bank medium term economic projections Exchange rate In-house sources In-house sources In-house sources Crude oil price In-house sources IHS Global Insight Short-term projections for 2009-10 and OECD economic outlook sumber: Blanco (2010) dan NCAER (2013)

Merujuk ketiga contoh outlook pertanian yang telah diuraikan terlihat bahwa

ketiga pendekatan yang digunakan dalam outlook pertanian sebagian besar adalah

Model Keseimbangan Parsial (Partial Equilibrium Model). Selain FAPRI, AGLINK,

AGLINK-COSIMO, beberapa model analisis yang digunakan dalam outlook pertanian

internasional yang menggunakan pendekatan model keseimbangan parsial antara lain

adalah European Simulation Model (ESIM) dan Common Agricultural Policy Regional

Impact Analysis (CAPRI). ESIM, merupakan model keseimbangan parsial statis

perdagangan sektor pertanian. Versi asli ESIM dikembangkan oleh USDA dan terutama

ditujukan untuk simulasi pengembangan perdagangan di Uni Eropa. Sebagai sebuah

model global, semua negara masuk kedalam model tersebut, namun disagregasi

masing-masing negara berbeda-beda. Untuk Uni Eropa, kebijakan perdagangan

16

dimodelkan secara detail termasuk tarif, quota, harga batas, subsidi ekspor, subsidi

produk, pembayaran langsung atas penggunaan lahan pertanian. Fungsi dalam ESIM

sama-sama elastis (isoelastic), penawaran di level usahatani didefinisikan dari 15

komoditas pangan, 6 komoditas peternakan, 11 produk olahan, biofuel dan

turunannya. Permintaan untuk manusia didefiniskan dari produk olahan dan dari

sebagian besar produk usahatani. Diluar produk yang dihasilkan diluar usahatani tidak

digolongkan sebagai konsumsi manusia karena hanya sebagai bahan baku industri

atau pakan. Perdagangan dalam ESIM adalah perdagangan bersih.

Tabel 4. Perbandingan Gambaran umum FAPRI, AGLIK, CAPRI, dan ESIM FAPRI AGLINK CAPRI ESIM Tipe Model Recursive

Dynamic Recursive Dynamic

Comparativ Static Comparativ Static

Definisi Base line proyeksi Baseline FAPRI

proyeksi atas Baseline AGLINK

Dikalibrasi ke Baseline DG-AGRI*)

Dikalibrasi ke Baseline DG-AGRI*)

Tahun Dasar 2009 2009 2004 (rata-rata 2003-05)

Rata-rata 2006-07

Base Line (periode Proyeksi)

2009-2018 (series)

2009-2020 (series)

2020 (titik estimasi) 2021 (titik estimasi)

Faktor Eksogen jumlah Penduduk, Variabel Makro, Perubahan teknologi

jumlah Penduduk, Variabel Makro, Perubahan teknologi

jumlah Penduduk, Variabel Makro, Perubahan teknologi

jumlah Penduduk, Variabel Makro, Perubahan teknologi

sumber: Blanco, 2010 *DG – AGRI : Directorate General for Agriculture and Rural Development

CAPRI merupakan model analisis keseimbangan parsial untuk sektor pertanian.

CAPRI dibangun untuk melihat pengaruh kebijakan sektor pertanian dan perdagangan

dari tingkat global ke regional. Model CAPRI merupakan model komparasi statis dimana

pemecahan masalah melalui iterasi modul penawaran dan perdagangan. Modul

penawaran terdiri dari satu set model penawaran pertanian regional seluruh anggota

Uni Eropa, Norwegia, Semenajung Barat Balkan, dan Turki. Modul perdagangan adalah

model multi komoditas global spasial dimana 50 komoditas dan 60 negara (yang terbagi

menjadi 28 blok perdagangan) dimodelkan sebagai pembatas dalam sistem persamaan.

17

Komparasi antara FAPRI, AGLIK, CAPRI, dan ESIM ditampilkan dalam Tabel 4 dan Tabel

5).

Tabel 5. Perbandingan Metodologi FAPRI, AGLIK, CAPRI, dan ESIM

Aspek FAPRI AGLINK CAPRI ESIM

Pendekatan umum Gabungan pertimbangan pakar dan model analisis

Gabungan pertimbangan pakar dan model analisis

Gabungan pertimbangan pakar dan model analisis

Gabungan pertimbangan pakar dan model analisis

Institusi yang menggunakan

FAPRI (hanya Pakar di Amerika Serikat)

OECD-FAO (mencakup seluruh negara)

Konsorsium EU CAPRI (hanya UE)

Pengembang ESIM (hanya UE)

Proyeksi Data Berdasarkan Pertimbangan Pakar

Berdasarkan Pertimbangan Pakar

Berdasakan data dari berbagi sumber (DG-AGRI, FAO, FAPRI)

Berdasakan data dari berbagi sumber (DG-AGRI, FAO, FAPRI)

Model Kalibrasi Dilakukan kalibrasi parameter untuk menghasilkan data final

Dilakukan kalibrasi parameter untuk menghasilkan data final

Dilakukan kalibrasi model untuk menyusun data dasar DG-AGRI

Dilakukan kalibrasi model untuk menyusun data dasar DG-AGRI

Prosedur Kalibrasi Proses tidak transparan, tergantung pakar

Proses tidak transparan, tergantung pakar

Sistematik, ditentukan oleh model yang dibangun

Proses tidak transparan, tergantung model yang dibangun

Prosedur Validasi diturunkan berdasarkan berbagai pengetahuan pakar

Hasil review proses berbagi pengetahuan pakar

prosedur validasi tidak pasti

prosedur validasi tidak pasti

sumber: Blanco, 2010

Berdasarkan uraian-uraian dan komparasi berbagai metode analisis yang

digunakan dalam outlook pertanian terlihat bahwa model yang digunakan dalam

outlook masing-masing institusi sangat kompleks dan sangat tergantung ruang lingkup

dan tujuan analisis. Kurangnya homogenitas dalam sumber-sumber data untuk variabel

eksogen menyebabkan perbedaan dalam hasil proyeksi untuk variabel-variabel

tersebut, sehingga bisa dipahami jika masing-masing lembaga menghasilkan baseline

pertanian yang berbeda. Namun, perbedaan terbesar disebabkan perbedaan dalam

tahapan proses proyeksi.

Kelebihan dari OECD-FAO adalah keseimbangan cakupan/covarage analisis,

untuk negara atau wilayah yang sama, sehingga hasil dari model tersebut relatif akurat

karena hasil tersebut telah merupakan hasil review yang melibatkan banyak keahlian.

Kekurangan model OECD-FAO adalah perlu usaha yang lebih banyak dalam rangka

18

membangun konsensus yang berlaku umum, dan kebijakan-kebijakan yang sangat

spesifik suatu negara kurang terakomodir. Keunggulan FAPRI adalah baseline bersifat

stokastik, sehingga mampu merepresentasikan banyak dampak kebijakan. Sementara

itu kelebihan baseline CAPRI adalah fleksibilitas model tersebut untuk sektor pertanian

di Uni Eropa pada berbagai level.

2.4. Model Analisis Outlook Yang Umum di Indonesia Pada tahun 2006, Pusat Data dan Informasi Pertanian (PUSDATIN) melakukan

analisis outlook komoditas pertanian tanaman pangan, perkebunan, hortikultura dan

peternakan. Model analisis yang dikembangkan adalah analisis keseimbangan parsial

untuk penawaran dan permintaan komoditas. Selanjutnya pada 2009, melakukan

analisis outlook perdagangan dengan metoda statis analisis daya saing perdagangan

seperti Indek Spesialisasi Perdagangan (ISP) dan Revealed Compartive Advantage

(RCA). Berbeda dengan analisis outlook yang dilakukan oleh banyak negara didunia,

sebenarnya analisis ini lebih kepada proyeksi dan gambaran umum, sehingga bukan

merupakan outlook. Pada tahun 2012, Hadi, et al (2012) dari PSEKP melakukan

analisis outlook komoditas pertanian 2014 dan 2025 menggunakan metoda trend. Jika

mengacu kepada analisis outlook yang dilakukan oleh banyak negara didunia, maka

analisis ini juga lebih merupakan proyeksi, jika dibandingkan outlook. Memperhatikan

berbagai hasil analisis outlook pertanian pada banyak negara di dunia, selain

penggunaan analisis keseimbangan parsial, multimarket model, tinjauan kodisi

sebelumnya, saat ini dan proyeksi ke depan, adalah dilakukannya analisis dinamika

kondisi lingkungan strategis internasional dan nasional termasuk perubahan iklim;

perubahan kebijakan ekonomi, sosial, politik pada negara-negara produsen, importir

dan eksportir utama; dan penggunaan analisis kualititatif dari expert judgment untuk

mendukung analsisis serta komprehensif. Hingga saat ini di Indonesia belum ditemukan

analisis yang demikian, sekalipun telah banyak dilakukan outlook namun umumnya

spesifik, jangka pendek dan menggunakan analisis time series seperti yang dilakukan

oleh para investor untuk mendukungan perdagangan saham.

19

III. METODOLOGI

3.1. Kerangka Pemikiran

Berdasarkan kerangka teoritis Gambar 1, penelitian ini akan menggunakan

kerangka pemikiran penelitian Gambar 3.

Gambar 3. Kerangka Pemikiran Penelitian

Bagi sebuah negara, salah satu ciri dari outlook adalah melakukan penilaian dan

menganalisis status, tren dan prospek sektor pertanian merupakan komponen integral

dari penyusunan kebijakan dan strategi pembangunan pertanian nasional. Strategi

kebijakan dan program-program serta penetapan sasaran dan target yang ingin dicapai

dalam beberapa periode tertentu ditetapkan dengan mempertimbangkan pengaruh

Lingkungan Strategis Internasional Lingkungan Strategis Nasional

Strategi Kebijakan dan Program-program operasional Kementan

Kinerja dan pencapaian target-target atau sasaran pembangunan pertanian sebelumnya dan saat ini

Evaluasi: Kajian pustaka berdasarkan hasil-hasil kajian monitoring dan evaluasi masa sebelumnya dan masa kini : mampukah strategi kebijakan program-program operasional Kementan masa lalu dan masa kini mengatasi pengaruh lingkungan strategis dan mencapai target-target atau sasaran yang telah ditetapkan?

Survei ke lapangan untuk beberapa kasus tertentu Evaluasi pengaruh secara kualitatif dan kuantitatif

Periode 2015 – 2019 : Analisis lingkungan strategis internasional dan nasional ke depan Masukan untuk kemungkinan pencapaian sasaran dan target-target

pembangunan Masukan untuk penyusunan strategi kebijakan dan program-program

operasional Didasarkan atas hasil analisis kualitatif dan kuantitatif

20

dinamika lingkungan strategis internasional dan nasional secara makro dan kondisi

mikro komoditas. Untuk itu untuk menganalisis status kondisi sebelumnya dan status

saat ini dilakukan : (1) analisis kajian pustaka berdasarkan hasil-hasil kajian monitoring

dan evaluasi masa sebelumnya dan masa kini untuk mengetahui mampukah strategi

kebijakan program-program operasional Kementan masa lalu dan masa kini mengatasi

pengaruh lingkungan strategis dan mencapai target-target atau sasaran yang telah

ditetapkan; (2) survei ke lapangan untuk beberapa kasus tertentu; dan (3) evaluasi

pengaruh secara kualitatif dan kuantitatif.

Analisis kuantitiatif dan kualitatif dilakukan untuk menganalisis kondisi ke depan.

Mengingat belum ada analisis yang komprehensif untuk Outlook Pertanian Indonesia,

maka analisis metode analisis kuantitatif akan diekplorasi dengan mempelajari secara

mendalam mengenai model dan metode yang umumnya dipakai dalam menganalisis

outlook di beberapa negara dan menggali yang telah dikembangkan di PSEKP dengan

pertimbangan utama keterbatasan waktu dan kemungkinan kesesuaiannya untuk

Indonesia. Disamping hasil-hasil evaluasi pelaksanaan program pembangunan dari

internal Kementan, PSEKP selain telah memiliki berbagai penelitian keseimbangan

parsial penawaran permintaan secara periodik (misalnya Syafaat, 2005 dan Kustiari,

2010) yang dapat dipakai sebagai sumber penyusunan data base parameter, analisis

time series univariate (Simatupang, 2003), univariate dan multivariate (Setiyanto et al,

2011) yang dapat diterapkan untuk menganalisis dinamika lingkungan internasional,

nasional dan mikro secara kuantitatif yang juga dapat dipakai untuk penyusunan data

base dan parameter, juga telah mengembangkan multimarket model untuk 20

komoditas dan 3 input (2 pupuk dan pakan ternak), 9 kelompok rumah tangga (kaya,

menengah, miskin), 3 struktur wilayah (desa kota, jawa dan luar jawa) berdasarkan

penelitian Hutabarat et al, (2012) dan Sumaryanto et al (2013). Model ini memuat hasil

analisis produksi dan konsumsi; harga impor, konsumen dan produsen; tenaga kerja

dan pendapatan nasional (PDB); serta pendapatan petani. Untuk kepentingan

outlook, secara kualilitatif melalui organizational interface, hasil-hasil analisis akan

dipresentasikan kepada pertemuan forum ekspert dan stake holder. Disamping

memenuhi analisis outlook, hasil analisis akan dapat memberikan masukan

21

pemnacapain target-target dan sasaran pembangunan dan kebijakan dan program

operasional periode 2015 – 2019.

3.2. Ruang Lingkup Kegiatan

3.2.1. Cakupan Analsis

Analisis dalam penelitian akan mencakup analisis makro pertanian (PDB, Tenaga

Kerja, Investasi, Ekspor Impor, Produksi, Konsumsi, Kemiskinan, Pendapatan Petani dan

harga-harga komoditas), dinamika lingkungan strategis internasional dan nasional

berdasarkan Renstra 2004 – 2009 dan 2010 – 2014, serta SIPP 2013 – 2045, dan

analisis komoditas ini mencakup 7 Komoditas yaitu padi, jagung, kedele, sapi potong,

gula, cabe dan bawang merah.

3.2.2. Cakupan Kegiatan

Kegiatan penelitian terdiri dari (1) Penyusunan Proposal+ Juklak+Kuesioner; (2)

Pengumpulan Data dan Informasi sekuder dan primer; (3) Perancangan Model Analisis

(Kuantitatif dan Kualitatif); (4) Pengolahan dan Analisis Data; (5) Organizational

interface (Diskusi dan Presentasi Untuk Memperoleh Masukan Dari Stakeholder); (6)

Penulisan draft laporan dan makalah seminar; dan (7) Seminar hasil dan perbaikan

laporan akhir (penulisan buku outlook)

3.2.3. Pendekatan Pengumpulan dan Informasi Pendekatan yang akan digunakan adalah Studi Literatur, internet browsing, survey

dan organizational interface dan Expert Acquisition : (1) Studi Literatur :

mengumpulkan semua data dan informasi yang pernah dibuat; (2) Survei :

pengambilan data sekunder dan primer langsung ke lapangan atau ke daerah tujuan

baik di pusat maupun di daerah; (3) Internet Browsing : pengumpulan data dan

informasi melalui media internet dari sumber nasional dan internasional; (4) Expert

Acquisition dan Organization Interface. (a). Expert Acquisition : wawancara dengan

pakar mengenai aspek yang berkaitan dengan isi dan materi kajian. (b). Organizational

22

interface: Tim memprakarsai pembentukan media yang memungkinkan dilakukannya

sumbang saran dari pihak-pihak yang terkait. Media yang dirancang adalah diskusi dan

mempresentasikan hasil pengumpulan, pengolahan dan analisis data pada bagian per

bagian analisis, sebelum seminar akhir.

3.2.4. Perancangan Model Analisis Perancangan model analisis dilakkan dengan dasar utama menggunakan model

analisis yang sudah pernah dikembangkan oleh PSEKP : (1) Multimarket (Hutabarat et

al 2012 dan Sumaryanto, et al 2013); (2) Supply-Demand Analysis (dilakukan PSEKP

Secara Periodik); (3) Time Series Analysis (Simatupang et al 2003, Setiyanto et al

2011); (4) Analisis Konsumsi, ekspor, impor, WTO, Regional, Bilateral, LA AIDS, dan

lain-lain; (5) Kajian evaluasi program pembangunan (DIPA dan KSP, Roren, Eselon I);

dan (6) Kajian Lain yang relevan dari berbagai sumber khususnya model yang

diterapkan untuk analisis quarterly dan yearly agricultural situation baik India, China,

Brazil dan Mexico.

3.3. Unit Analisis

Nasional dengan contoh kasus pada Provinsi Sentra sebagai sumber informasi

pada bahasan tertentu untuk mempertajam dan memperkaya hasil analisis: ditampilkan

dalam bentuk box – box informasi studi kasus penting dari berbagai aspek yang

memerlukan pendalaman atau merupakan informasi khusus.

3.4. Metode Analisis

Menggunakan analisis kuantitatif model utama untuk mengintegrasikan berbagai

parameter dalam Multimarket model for short term and Medium-term projections 2015

– 2019 dengan ciri : (1) Agricultural key commodities; (2) Partial Equillibrium; (3)

Parameter (base data, alpha, beta, gamma) dan Assumptions (internasional,

macroeconomic, dan lainnya); (4) Coverage : Integrating farming, AgroEcosystems,

markets, products, prices, innovation, technology, competition on water and land

resources, Food, Feed, Fuel, Industry Raw Material (Raw material from agriculture and

livestock), and agricultural inputs (pupuk, benih, bibit, pestisida, dll), tenaga kerja, lain-

23

lain, sehingga ada hubungan dan interaksi antar berbagai faktor dan variabel

internasional dan nasional; (5) Influence of agricultural policy; (6) Perform alternative

scenarios dan (7) Masukan dan pendapat dari expert dan stakeholders; dengan analsis

pendukung model kuantitatif pendukung model : Time Series Uni Variate dan

Multivariate dan lainnya pendekatan ekonometrik dan statitisik deskriptive; dengan

analisis kualitatif pendukung model adalah kualitatif dan studi pustaka pada aspek-

aspek yang tidak dapat dijelaskan secara kualitatif akan dianalisis secara kualitatif

beradasarkan wawancara lapangan dan hasil Ekplore kajian PSEKP maupun unit-unit

lain lingkup Kementan, maupun sumber-sumber lain yang relevan dengan mendatangi

langsung lembaga tersebut atau mengeksplore dari internet browsing. Untuk

mematangkan akan dilakukan perumusan awal hasil untuk dipresentasikan (Melakukan

Expert Acquisition dan Organization Interface)

3.5. Lokasi Penelitian dan Responden

3.5.1. Lokasi Penelitian

Disamping survei di Pusat (DKI Jakarta dan Sekitarnya di mana kantor pusat

pemerintahan dan lembaga-lembaga riset pemerintah dan non pemerintah serta

ekspert berada), dilakukan survei untuk menggali kasus khusus yang ditemukan pada

hasil studi literatur dan pengecekan kondisi umum di lapangan pada Provinsi sentra

komoditas. Provinsi dipilih secara sengaja untuk memberikan gambaran yang terjadi di

lapangan baik di Jawa dan Luar Jawa (Tabel 6).

3.5.2. Responden Penelitian Responden penelitian terdiri dari pakar, pengambil kebijakan, pelaku usaha

(praktisi, kelompok tani, petani/peternak, pedagang, eskportir), asosiasi, dan lain-lain,

dimana jumlah responden tidak ditetapkan dari awal mengingat Expert Acquisition dan

Organization Interface tidak mempersyaratkan hal itu, tetapi pertemuan, indepth

wawancara dan keahlian, serta pendalaman informasi lebih penting. Jumlah responden

akan dirangkum setelah proses pengumpulan data dilakukan.

24

Tabel 6. Tentatif Lokasi Survei Penelitian

No  Komoditas 

Lokasi 

Jabar  Jateng Jatim NTB Banten  Lampung  Jumlah

1  Padi  1 1  2

2  jagung  1 1  2

3  kedelai  1 1 2

4  gula  1 1 2

5  sapi  1 1  2

6  cabe merah  1 1  2

7  bawang merah  1 1 2

2 3 3 2 2  2 

3.6. Data dan Sumbernya

Data penelitian dan sumbernya disajikan pada Tabel 7.

IV. PELAKSANAAN PENELITIAN

4.1. Tim Pelaksana

Penelitian ini dilaksanakan oleh tim peneliti berdasarkan Surat Keputusan Kepala Pusat Penelitian Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian.

4.2. Jadwal Pelaksanaan

Jadwal rencana pelaksanaan kegiatan penelitian terangkum dalam Tabel 8.

4.3. Anggaran Penelian

Anggaran untuk kegiatan penelitian ini bersumber dari DIPA APBN Pusat Penelitian Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian Tahun Anggaran 2014.

25

Tabel 7. Jenis data dan Sumbernya

No Jenis Data Sumber Rentang Data (Tahun) Sifat Data

1 Konsumsi Perkapita Menurut Kelompok Rumah Tangga dan Lapangan Pekerjaan Susenas BPS 2011 Tahunan

2 PDB Menurut Sektor dan Ketenagakerjaan Pertanian

Statistik Indonesia BPS, Sensus Penduduk dan Sakernas 2010 dan 2011 Tahunan

3 Jumlah Penduduk dan Rumah Tangga Sensus Penduduk dan Statistik Indonesia 2010 dan 2011 Tahunan

3 Pendapatan Per Kapita Menurut Kelompok Rumah Tangga Susenas BPS 2011 Tahunan

4 Produksi Komoditas Menurut Kelompok Rumah Tangga

Susenas BPS; BPS, Direktorat Jenderal Teknis Kementan 2011 Tahunan

5 Neraca Bahan Makanan BBKP KEMENTAN, FAO, BPS 1993 - 2011 Tahunan

6 Harga Internasional (Dunia) Minyak Bumi

Bank Dunia 1993 - 2011 Bulanan dan Tahunan

7 Harga Internasional (Dunia) Komoditas

Bank Dunia 1993 - 2011 Bulanan dan Tahunan

8 Nilai Tukar atau Kurs Rupiah Terhadap US $

Bank Indonesia 1993 - 2011 Bulanan dan Tahunan

9 Tarif Impor dan Ekspor Komoditas

Kementerian Keuangan 1993 - 2011 Bulanan dan Tahunan

10 Volume Impor dan Eskpor Komoditas

Statistik Perdagangan Luar Negeri BPS 1993 - 2011 Bulanan dan Tahunan

11 Harga Perdagangan Besar Impor dan Ekspor Komoditas

Statistik Harga Perdagangan Besar Impor dan Ekspor BPS 1993 - 2011

Bulanan dan Tahunan

12 Harga Konsumen Komoditas Statistik Harga Konsumen dan Statistik Harga

Konsumen Pedesaan BPS 1993 - 2011 Bulanan dan Tahunan

13 Harga Perdagangan Besar (Grosir) Komoditas Statistik Harga Perdagangan Besar BPS 1993 - 2011

Bulanan dan Tahunan

14 Harga Produsen Komoditas

Statistik Harga Produsen Pedesaan BPS 1993 - 2011 Bulanan dan Tahunan

15 Volume Konsumsi Komoditas

Susenas BPS dan FAO Stat 1993 - 2011 Bulanan dan Tahunan

16 Volume Produksi Komoditas

BPS dan Dirjen Teknis Kementan 1993 - 2011 Bulanan dan Tahunan

17 Luar Areal dan Populasi Ternak Menurut Komoditas BPS dan Dirjen Teknis Kementan 1993 - 2011

Bulanan dan Tahunan

17 Data Southern Ossilation Index (SOI) Bulanan .............. 1993 - 2011

Bulanan dan Tahunan

18 Harga Input Pertanian (diwakili oleh Harga Pupuk Komposit ) Statistik Harga Produsen Pedesaan BPS 1993-2011

Bulanan dan Tahunan

19 Harga BBM Domestik (diwakili oleh Harga Eceran Premium) Statistik Harga Konsumen BPS 1993-2011

Bulanan dan Tahunan

21 Regional Share Penggunaan Lahan Menurut Komoditas dan Rumah Tangga

Diolah Kembali berdasarkan Hutabarat, et al (2012) dan Sumaryanto (2013) 2011 Tahunan

22 Share Produksi dan Produktivitas Komoditas Menurut Kelompok Rumah Tangga

Diolah Kembali berdasarkan Hutabarat, et al (2012) dan Sumaryanto (2013) 2011 Tahunan

23 Penggunaan Input Berdasarkan Wilayah dan Kelompok rumah Tangga

Diolah Kembali berdasarkan Hutabarat, et al (2012) dan Sumaryanto (2013) 2011 Tahunan

24 Land Share Elastiticies Masing-masing Komoditas Tanaman

Diolah Kembali berdasarkan Hutabarat, et al (2012) dan Sumaryanto (2013) 2008 Tahunan

25 Crop Yield Elasticities Diolah Kembali berdasarkan Hutabarat, et al (2012)

dan Sumaryanto (2013) 2008 Tahunan

26 Research and Development Expenditure Elasticities

Diolah Kembali berdasarkan Hutabarat, et al (2012) dan Sumaryanto (2013) 2008 Tahunan

27 Elaxticities Commodities With Respect to Input Prices

Diolah Kembali berdasarkan Hutabarat, et al (2012) dan Sumaryanto (2013) 2008 Tahunan

28 Livestocfk Supply Elasticity Diolah Kembali berdasarkan Hutabarat, et al (2012)

dan Sumaryanto (2013) 2008 Tahunan

29 Input Elasticities with respect to input prices Diolah Kembali berdasarkan Hutabarat, et al (2012)

dan Sumaryanto (2013) 2008 Tahunan

30 Input own price elasticities Diolah Kembali berdasarkan Hutabarat, et al (2012)

dan Sumaryanto (2013) 2008 Tahunan

31 Elastisitas permintaan Rumah Tangga terhadap harga komoditas Susenas BPS 2011 Tahunan

32 Elastisitas permintaan terhadap pendapatan Rumah Tangga Susenas BPS 2011 Tahunan

33 Skenario Perubahan Iklim Sumaryanto et al (2013) 2008 Tahunan

34 Hasil-hasil Evaluasi Perencanaan dan Pelaksanaan Program Kementan

Unit Eselon I Kemtan untuk Periode Program 2004 -2013 2004-2013 Tahunan

35 Hasil Wawancara Survei, Expert Acquisition dan Organization Interface Rankuman Hasil 2014 Primer

26

Tabel 8. Tentatif Jadwal Rencana Pelaksanaan Penelitian

Bulan Jenis Kegiatan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1. Persiapan : - Penulisan Proposal - Eksplorasi data dan informasi awal serta model

dari berbagai sumber yang relevan

2. Inventarisir, Kompilasi Data dan Informasi pada tingkat Pusat : Data Sekunder, Hasil Penelitian dan Kajian sebelumnya dan wawancara Responden Tingkat Pusat dan Analisis Desk Study

3. Inventarisir, Kompilasi Data Pada Tingkat Lapangan - Survey pada Lokasi Propinsi, Kabupaten terpilih.

4. Pengolahan Data dan Informasi yang terdiri dari : - Validasi data - Entri Data - Pengelompokan data - Pengolahan data sesuai Metode yg dipilih

5. Analisis dan Kajian Data 6. Pertemuan Topik I 7. Pertemuan Topi kII 8. Petermuan Topik III 9. Pertemuan Topik IV 10. Penulisan Draft Laporan Akhir 11. Penyusunan Makalah dan Pelaksanaan

Seminar Akhir

12. Perbaikan Laporan Akhir 13. Penggandaan Laporan dan Penyusunan Buku

DAFTAR PUSTAKA

Adenäuer M , 2007. CAPRI versus AGLINK-COSIMO Two partial equilibrium models – Two baseline approaches Institute for Food and Resource Economics, University of Bonn, Bonn, Germany 12th Congress of the European Association of Agricultural Economists – EAAE 2008. OECD, (2007): Documentation of the AGLINKCOSIMO model, URL: http://www.olis.oecd.org/olis/2006doc.nsf/LinkTo/NT00009066/$FILE/JT03223642.PDF .

Baker, D.J. Jr., and Don Paarlberg. 1952. Outlook Evaluation — Methods and Results. A Journal of Economic and Statistical Research in the Bureau of Agricultural Economics and Cooperating Agencies. Vol. IV. No. 4 Oktober 1952. Pp. 105- 114.

Blanco, M, 2010. Literature Review of Methodologies to Generate Baselines for Agriculture and Land Use. Deliverable: D4.1. Draft version: 05.02.2010. Project No.: 226195. Common Agricultural Policy Regional Impact – The Rural Development Dimension (CAPRI-RD). European Commission - Joint Research Centre (JRC). Spanyol.

27

BANSE, M., H. GRETHE and S. NOLTE2004). European Simulation Model (ESIM) in GAMS. Model Documentation prepared for DG-AGRI, European Commission, Brussels, Belgium.

Europe Union. 2013. Short Term Outlook for arable crops, meat and dairy markets in the European Union. Agriculture and Rural Development. Europian Commision. http://ec.europa.eu/agriculture/ markets-and-prices/index_en.htm

Hutabarat, A. Setiyanto, R. Kustiari, and T. B. Sulser. 2012. An Examination of Climate Change Impact on Indonesia Agriculture Sector. Paper prepared for the ICASEPS-IFPRI project on "Plausible Futures for Development and Structural Adjustment in Indonesia-Impacts and Policy Implications for the Asia-Pacific Region." Bogor, Indonesia.

Hadi, PU, Sri Hery Susilowati, Muchjidin Rachmat, Dewa K.S. Swastika, Reny Kustiari, Sri Nuryanti. 2012. OUTLOOK SEKTOR PERTANIAN 2014 & 2025. PSEKP, Badan Litbang Pertanian, Bogor.

Kustiari, R., Dewa Ketut Sadra Swastika, Wahida, Helena Juliani Purba, Pantjar simatupang, Adreng Purwoto, Tjetjep Nurasa, 2012. Model Proyeksi Jangka Pendek Permintaan dan Penawaran Komoditas Pertanian Utama. PSEKP, Badan Litbang Pertanian, Bogor.

NBS. 2012. Review of the Nigerian Economy in 2011 & Economic Outlook for 2012 – 2015. NBS Economic Outlook 2012. Abuja.

NCAER. 2013. Agricultural Outlook and Situation Analysis Reports First Semi-annual Medium-term Agricultural Outlook Report. February, 2013. National Council of Applied Economic Research 11, I.P. Estate, New Delhi 110 002

Syafa’at, N., Saktyanu KD, Khairina M. Noekman, dan Tjetjep Nurasa. 2003. Studi Penentuan Indikator Kuantitatif Pembangunan Pertanian. Laporan Teknis. Pusat Penelitian Sosial Ekonomi Pertanian, Bogor.

Syafa’at, N., Prajogo U. Hadi, Dewa K. Sadra, Erna M. Lokollo, Jefferson Situmorang, dan Frans M. Dabukke. 2005. Pengembangan Model Permintaan dan Penawaran Komoditas Pertanian Utama. Laporan Teknis. Laporan Teknis. Pusat Penelitian Sosial Ekonomi Pertanian, Bogor.

OECD-FAO. 2011. OECD-FAO. Agricultural Outlook 2011-2020. OECD/FAO (2011), OECD-FAO Agricultural Outlook 2011-2020, OECD Publishing and FAO. http://dx.doi.org/10.1787/agr_outlook-2011-en

PÉREZ DOMÍNGUEZ, I., I. BEZLEPKINA, T. HECKELEI, A. OUDE LANSINK, E. ROMSTAD and A. KANELLOPOULOS (2008). A methodological approach for linking farm and market models by means of econometric response functions. Poster

28

presented at the XIIth Congress of the European Association of Agricultural Economists, August 2008, Ghent, Belgium.

PUSDATIN. 2006. Outlook Komoditas Tanaman Pangan. Pusat Data dan Informasi Pertanian, Jakarta.

PUSDATIN. 2006. Outlook Komoditas Hortikultura. Pusat Data dan Informasi Pertanian, Jakarta.

PUSDATIN. 2006. Outlook Komoditas Perkebunan. Pusat Data dan Informasi Pertanian, Jakarta.

PUSDATIN. 2006. Outlook Komoditas Peternakan. Pusat Data dan Informasi Pertanian, Jakarta.

PUSDATIN. 2011. Outlook Perdagangan Komoditas Pertanian. Pusat Data dan Informasi Pertanian, Jakarta.

Setiyanto, A, MH Sawit, Sumaryanto, Sugiharto, Bambang Prasetyo, Andi Askin, M Suryadi. 2011. Analisis Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen Komoditas Pertanian. Laporan Penelitian. Pusat Penelitian Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian. Bogor

Setiyanto, A. 2011. Analisis Special Safeguard Mechanism Komoditas Pangan Utama Indonesia Dalam Rangka Perjanjian World Trade Organization. [Makalah Seminar Thesis]. Sekolah Pasca Sarjana. Institut Pertanian Bogor.

Setiyanto, A. 2011a. Bahan Penyusunan Pedoman Umum Pengembangan Kawasan Sentra Produksi Pertanian : Bab II dan Bab III. Biro Perencanaan, Sekretariat Jenderal. Kementrian Pertanian. Jakarta.

Simantov, A. 2011. OUTLOOK FOR AGRICULTURE IN EUROPE AND AROUND EUROPE. MEDIT W 3/91 Pp 11-15

Simatupang, P., Nizwar Syafa’at, Saktyanu KD. 2003. Model Proyeksi Harga Jangka Pendek Beberapa Komoditas Pangan dan Perkebunan di Indonesia. Pusat Penelitian dan Pengembangan Sosial Ekonomi Pertanian. Bogor.

Sumaryanto, Adi Setiyanto, Muhammad Suryadi, Yana Supriyatna dan Andi Askin, 2013. Dampak Makro Perubahan Iklim Terhadap Sektor Pangan Indonesia. Laporan Penelitian. Pusat Penelitian Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian. Bogor

Thompson, W., G. Smith and A. Elasri (2012), “WorldWheat Price Volatility: Selected Scenario Analyses”, OECD Food, Agriculture and Fisheries Papers, No. 59, OECD Publishing. http://dx.doi.org/10.1787/5k8zpt62fs32-en

29

Vannuccini, S. 2010. Cosimo Model framework. FAO Fisheries and Aquaculture Statistics and Information Service. FAO, Rome

Xu Shiwei, Li Ganqiong, Wu Jianzhai, 2013). Achievements of the agriculture and rural economy in China, manuscript submitted for FAO Technical Cooperation Project TCP/CPR/3304―Strengthening of China’s Capacity in Agricultural Market Monitoring and Agricultural Outlook. FAO, Rome.

Zhu Xinkai, (2013), China’s Current Agricultural Policy Review and Applications of the Aglink- Cosimo model under Chinese Circumstances, manuscript submitted for FAO Technical Cooperation Project TCP/CPR/3304 ―Strengthening of China’s Capacity in Agricultural Market Monitoring and Agricultural Outlook. FAO, Rome.