Data Base Pertanian Indonesia: Peran Riset, Teknologi & Informasi di Era Industri 4.0
Prof. Dr. Bustanul Arifin [email protected]
Guru Besar Ilmu Ekonomi Pertanian UNILA
Dewan Komisioner dan Ekonom Senior INDEF
Ketua FMS dan Wakil Ketua Umum PERHEPI
Seminar Nasional “Pembangunan Pertanian dan Peran Pendidikan Tinggi Agribisnis:
Peluang dan Tantangan di Era Industri 4.0” Universitas Jember, 3 November 2018
Outline dan Sistematika
1. Refresh: Pertumbuhan dan Pembangunan Pertanian
2. Tahapan Dinamis Transformasi Struktural Perekonomian
3. Pemutakhiran Database: Peran Riset dan Teknologi
4. Hasil Metodologi Baru KSA: Produksi Beras 2018
5. Penutup: Opsi Perubahan Kebijakan Pertanian
Pertanian tumbuh tidak rendah (3.81%), tapi belum cukup berkontribusi
pada peningkatkan kualitas pertumbuhan, perbaikan ketahanan pangan, pengentasan kemiskinan dan penciptaan lapangan kerja baru
Kinerja Pertumbuhan Sektor Pertanian
Sumber: BPS, 2018
-
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
6.20 6.00
5.60 5.00
4.90 5.00 5.06
4.00
4.60 4.20 4.20
3.80
3.30 3.81
GDP Agriculture
Pembangunan Pertanian Multi-dimensi:
• Sektor pertanian tidak pernah mampu tumbuh-berkembang
sendiri, tanpa pembangunan sektor industri dan sektor jasa;
• Kini pembangunan pertanian semain kompleks, multidmensi,
apalagi jika harus menanggung tambahan angakatan kerja,
ketimpangan pendapatan, terutama setelah otonomi daerah;
• Persoalan lama seperti gizi buruk, stunting (pendek), rawan
pangan, wereng cokelat, dll datang hampir bersamaan;
• Para ilmuwan dituntut berfikir secara transdisiplin, tidak saja
interdisiplin dan multidisiplin yang terkesan kurang integratif;
• Komunikasi ekonom pertanian dengan peminat bidang lain
harus lebih intensif. Pemerintah boleh diharapkan, tapi tidak
terlalu berlebihan. Perubahan perlu berasal dari kampus.
Fokus: Transformasi Struktural Perekonomian
Sumber: BPS (berbagai tahun terbitan)
1975 1985 1995 2005 2010 2015 2017
1. Pangsa PDB (%)
Pertanian 30,2 22,9 17,1 13,4 15,3 13,5 13.1
Industri (Manufaktur dll) 33,5 35,3 41,8 38,5 36,0 28,6 27.7
Jasa 36,3 42,8 41,1 48,1 48,7 57,9 59.2
2. Pangsa Tenaga Kerja (%)
Pertanian 62,0 56,0 46,0 42,5 39,0 32,9 29.7
Industri (Manufaktur dll) 6,0 9,0 12,8 13,0 14,5 13,3 14.5
Jasa 32,0 35,0 43,2 44,5 47,5 53,8 55.8
Tahapan Dinamis Transformasi Struktural
1. Meggerakkan sektor pertanian (AT Mosher);
2. Peran sektor pertanian dalam pembangunan ekonomi (Bruce Johnston dan John Mellor);
3. Kenaikan pendapatan pertanian lebih rendah dari kenaikan pendapatan non-pertanian, karena perbedaan kapasitas produksi dan SDM (TW Schultz); dan
4. Integrasi pasar tenaga kerja dan pasar keuangan alias era industri modern (D Gale Johnson)
Catatan penting: Upaya melompat ke tahapan industri modern atau menghindari tahapan 1, 2, dan 3 bahkan akan menghasilkan dampak buruk atau bencana serius.s
Data Base Lama: Luas Panen Padi (Sumber: Ditjen Tanaman Pangan-Kementan, 2017)
Perkiraaan Mata (Eye Estimate)
1. Berpengalaman melakukan penaksiran
2. Mempunyai data dasar luas lahan yang akan diukur
3. Dilakukan secara parsial pada lahan yang akan diukur
4. Data pendukung (penggunaan benih, blok pengairan)
Pencacahan di Kelompok Tani
1. Data RDK-RDKK--Rencana Definitif Kebutuhan Kelompok
2. Laporan dari Ketua Kelompok Tani
˅
˅ ˅ ˅
˅ ˅
˅ ˅
˟ = belum tanam
˟ ˟ ˟ ˟
˟ ˟ ˟ ˟
˅= sudah tanam
Misalnya: Luas baku hamparan sawah yang ada: 30 hektare
Berdasarkan perkiraan eye estimate jumlah yang sudah ditanam sekitar 50%
Jadi, perkiraan luas tanam yang dicatat/dilaporkan: 15 hektare
Contoh pengumpulan data dengan eye estimate (Sumber: Ditjen Tanaman Pangan-Kementan, Februari 2017)
Sampling error pada ubinan 2.5 x 2.5 meter
Sumber: Wijayanto, 2016
Sampling error pada ubinan jajar legowo
Sumber: Wijayanto, 2016
Revolusi Industri 4.0: Inovasi & Peradaban
• Pemanfaatan modal alam, modal sosial, modal finansial dll perlu didukung modal teknologi: Internet of/for Things
• Manajemen big data, cloud technology, drone application, artificial intelligence, robotics, dll.
• Teknologi bukan hanya untuk smart farming, precision farming, dll, tapi perlu tersambung hingga off-farm sector;
• Teknologi digital untuk menghasilkan rapidness and accuracy, sesuai kebutuhan, tailor-made, customized, peningkatan nilai tambah, efisiensi, multiple-cashflow dll;
• Teknologi untuk emsisi rendah, zero waste, balanced use of resources, ecological footprints, biodiversity dll
• Berlandaskan creativity, critical thinking, inclusiveness, dll
Metode Baru: Kerangka Sampel Area (KSA) • KSA: memperbaiki objektivitas pengukuran menggunakan
kaidah ilmiah dan statistik dengan teknologi tidak terlalu rumit;
• Kerangka sampel dapat bersifat jangka panjang sepanjang
tidak ada perubahan penggunaan lahan yang signifikan;
• KSA mengkombinasikan teknologi spasial dan digital, dengan
dukungan server komputer biasa, bahkan menggunakan SMS
biasa, dengan hasil estimasi data produksi langsung real-time.
• KSA banyak dipakai di negara maju: Amerika Serikat, Jepang,
Uni Eropa seperti Spanyol, Perancis, dll
• Atas rekomendasi Forum Masyarakat Statistik (FMS), BPS
telah mengembangkan metode KSA, bekerjasama dengan
BPPT, menggunakan basis data spasial dari BIG dan LAPAN;
Sumber: BPS, 2018
Tahapan Penyusunan Kerangka Sampel Area
Jumlah Segmen per Kabupaten/Kota di Jawa Barat
Provinsi Kabupaten/Kota Polygon Sawah (km2) Banyaknya segmen
S1 S2 S3 S1 S2 S3 Jumlah
Jawa Barat BOGOR 212.2 183.2 314.5 48 39 59 146
Jawa Barat SUKABUMI 141.4 402.7 772.7 36 69 111 216
Jawa Barat CIANJUR 291.2 362.0 611.4 50 57 86 193
Jawa Barat BANDUNG 228.8 86.5 209.6 41 26 44 111
Jawa Barat GARUT 229.9 221.9 494.0 45 48 76 169
Jawa Barat TASIKMALAYA 142.6 302.7 284.3 41 54 56 151
Jawa Barat CIAMIS 289.9 183.6 121.4 49 39 40 128
Jawa Barat KUNINGAN 213.4 73.7 119.3 42 25 36 103
Jawa Barat CIREBON 532.1 7.4 35.8 78 4 41 123
Jawa Barat MAJALENGKA 359.6 143.1 152.3 54 30 36 120
Jawa Barat SUMEDANG 166.9 132.4 216.4 34 32 37 103
Jawa Barat INDRAMAYU 1116.7 55.2 116.1 139 10 37 186
Jawa Barat SUBANG 837.0 75.6 120.7 108 19 34 161
Jawa Barat PURWAKARTA 120.0 76.5 80.5 23 18 20 61
Jawa Barat KARAWANG 985.0 45.4 109.5 123 9 35 167
Jawa Barat BEKASI 621.3 0.0 34.4 81 0 22 103
Jawa Barat BANDUNG BARAT 55.0 106.9 225.4 15 19 33 67
Jawa Barat KOTA BOGOR 4.3 1.9 21.0 5 1 6 12
Jawa Barat KOTA SUKABUMI 16.1 0.0 1.3 7 0 6 13
Jawa Barat KOTA BANDUNG 16.1 2.3 8.4 24 6 20 50
Jawa Barat KOTA CIREBON 2.5 0.0 2.9 4 0 3 7
Jawa Barat KOTA BEKASI 7.4 0.0 16.6 11 0 12 23
Jawa Barat KOTA DEPOK 2.4 0.0 55.7 9 0 13 22
Jawa Barat KOTA CIMAHI 3.2 0.0 4.9 3 1 3 7
Jawa Barat KOTA TASIKMALAYA 38.0 16.0 7.0 10 7 7 24
Jawa Barat KOTA BANJAR 28.9 0.5 5.4 5 1 4 10
6661.7 2479.6 4141.5 1085 514 877 2476
Tabel Pengamatan Fase Padi
Utara
A B C
Baris-1 3 8 4
Baris-2 8 2 3
Baris-3 8 8 3
Selatan
3
8
4
3
3 8
2
8
8
Sumber: Mubekti, 2016
Sampel fase pertumbuhan padi dikirim ke
server KSA, yang saat ini dikelola oleh BPPT
Hasil KSA: Luas Panen & Produksi GKG 2018
0.53
1.04
1.72
1.35
0.96 0.87
1.05 1.05 0.96
0.53
0.41 0.43
2.71
5.6
9.46
7.32
4.74 4.43
5.35 5.21
4.84
2.66
2.1 2.13
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
Luas Panen (Juta Ha) Produksi GKG (Juta Ton)
Luas Panen Padi: 10,9 juta ha
Produksi GKG: 56,54 juta ton
Sumber: BPS, Oktober 2018
Juta ton Juta ha
Produksi vs. Konsumsi Beras 2018
1.55
3.21
5.42
4.2
2.72 2.54
3.07 2.99 2.78
1.52
1.2 1.22
2.51
2.27
2.51 2.43 2.51 2.43 2.51 2.51 2.43 2.51 2.43 2.51
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
Produksi Beras (Juta Ton) Konsumsi Beras (Juta Ton)
Juta ton
Sumber: BPS, Oktober 2018
Implikasi pada Manajemen Stok Beras
Sumber : BPS, 2018
Inovasi = Invensi x Komersialisasi
Sumber: http:/www.research.iu.edu (Oktober, 2018) Sumber: Modifikasi dari Morse, 2014
Investasi R&D Indonesia Rendah: US$ 2.1 M
Penutup: Opsi Perubahan Kebijakan • Sekuensi dan tahapan pembangunan pertanian menjadi penting,
tapi perlu berani mencari terobosan strategis, model bisnis, dll
• Pengurangan biaya transaksi dalam rantai nilai produk pertanian
melalui inovasi baru, R&D dan R4D, penguatan kelembagaan
rantai nilai, aplikasi teknologi data dan informasi pada pertanian;
• Alokasi & kualitas penganggaran dalam investasi modal manusia,
daerah pedesaan, tingkat pendidikan, air bersih, kesehatan,
keluarga berencana, produktivitas masyarakat, pemberdayaan dll
• Aplikasi lapanggan: inovasi baru, kreativitas, regenerasi petani:
1. Pendidikan vokasi pertanian, guru, dosen, tokoh agama, penyuluh, dll
2. Pelatihan wirausaha muda pertanian, pemanfaatan teknologi digital
3. Pengasuhan khusus inovasi dan kreativitas bagi petani muda dll
Recommended