## Journal of Agricultural Socio-Economics (JASE)
eISSN 2745-6897 | pISSN 2745-6889 Volum 5 Issue 1 (2024) Page 45-55 DOI: http://dx.doi.org/10.33474/jase.v5i1.22000 Submit: 31-05-2024 | Accepted: 20-06-2024 | Publish: 30-06-2024

## EFISIENSI TEKNIS PADI SAWAH VARIETAS LOKAL SIAM MAYANG: SEBUAH
PENDEKATAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA)
Yusuf Azis 1* , Karimal Arum Shafriani 2 , Hartoni 3
1 Prodi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Lambung Mangkurat, email: yusuf_azis@ulm.ac.id
2 Prodi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Lambung Mangkurat, email: karimal.shafriani@ulm.ac.id
3 Prodi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Lambung Mangkurat, email: hartoni@ulm.ac.id *Penulis korespondensi: yusuf_azis@ulm.ac.id
Abstract . The district area in South Kalimantan that has contributed the most rice harvest area is Barito Kuala Regency. In 2023, the rice harvest area in Barito Kuala Regency will be 68,700 ha with a production of 240,519 tons. Rice fields in Barito Kuala Regency are tidal swamps. One of the most cultivated rice varieties is a local variety with the name Siam Mayang. This study aims to analyze the technical efficiency of Siam Mayang local varieties of rice using the Data Envelopment Analysis (DEA) approach. This research was conducted in Barito Kuala Regency with a total research sample of 50 respondents using proportioned random sampling method. The results of this study show that the VRS model that assumes that not all farmers operate optimally shows that 24 percent of farmers have operated efficiently. Farmers who become peers are farmers 1st, 3rd, 5th, 10th, 12th, 20th, 28th, 34th, 38th, 43rd, 46th and 48th. Farmers who have the highest frequency of being peers with other farmers are farmers 5 with a frequency of 25 times, as well as farmers 1 with a frequency of 20 times and farmers 34 with a frequency of 18 times. Slack inputs in inefficient farmers have varying values and are spread across all input variables,  such  as  the  average  slack  input  value  of  0.005  ha,  the  number  of  seeds  0.425  grams,  solid  organic fertilizer of 2.755 kg, solid inorganic fertilizer of 3.241 kg, agricultural lime of 2.845 kg, liquid fertilizer of 0.011 liters, herbicide of 0.035 liters, insecticide of 0.007 liters, rodenticide of 0.004 liters, labor in the family of 0.378 HOK and labor outside the family average input slack of 0.243 HOK. The level of technical efficiency of Siam Mayang local variety rice farming in tidal land Cerbon District, Barito Kuala Regency is 0.911.
Keywords : DEA, Technical Efficiency, Rice Fields, Tides, Siam Mayang
Abstrak. Wilayah kabupaten di Kalimantan Selatan yang memiliki kontribusi luasan panen padi paling banyak ialah Kabupaten Barito Kuala. Pada tahun 2023 luas panen padi di Kabupaten Barito Kuala sebesar 68.700 ha dengan produksi 240.519 ton. Lahan sawah yang ada di Kabupaten Barito Kuala merupakan lahan  rawa pasang surut.  Salah  satu  varietas  padi  sawah  yang  paling  banyak  diusahakan  ialah  varietas  lokal  dengan  nama  Siam Mayang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  efisiensi  teknis  padi  sawah  varietas  lokal  Siam  Mayang dengan  menggunakan  pendekatan  Data  Envelopment  Analysis  (DEA).  Penelitian  ini  dilakukan  di  Kabupaten Barito Kuala dengan jumlah sampel penelitian sebanyak 50 responden dengan menggunakan metode proportioned random sampling. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model VRS yang mengasumsikan bahwa tidak semua petani beroperasi secara optimal menunjukkan sebesar 24 persen petani telah beroperasi secara efisien. Petani yang menjadi peer adalah petani ke 1, 3, 5, 10, 12, 20, 28, 34, 38, 43, 46 dan 48. Petani yang memiliki frekuensi tertinggi menjadi peer terhadap petani yang lain adalah petani 5 dengan frekuensi sebanyak 25 kali, begitu juga petani 1 dengan frekuensi sebanyak 20 kali dan petani 34 dengan frekuensi sebanyak 18 kali. Input slack pada petani yang tidak efisien memilik nilai bervariasi dan tersebar pada seluruh variabel input, seperti nilai input slack rata-rata luas lahan sebesar 0,005 ha, jumlah benih 0,425 gram, pupuk organik padat sebesar 2,755 kg,  pupuk anorganik padat sebesar 3,241 kg, kapur pertanian sebesar 2,845 kg, pupuk cair sebesar 0,011 liter, herbisida sebesar 0,035 liter,  insektisida  sebesar  0,007  liter,  rodentisida  sebesar  0,004  liter,  tenaga  kerja  dalam  keluarga  sebesar  0,378 HOK  serta  tenaga  kerja  luar  keluarga  rata-rata  input  slacknya  sebesar  0,243  HOK.  Tingkat  efisiensi  teknis usahatani  padi  sawah  varietas  lokal  Siam  Mayang  di  lahan  pasang  surut  Kecamatan  Cerbon  Kabupaten  Barito Kuala sebesar 0,911.
Kata Kunci : DEA, Efisiensi Teknis, Padi Sawah, Pasang Surut, Siam Mayang

## PENDAHULUAN
Pembahasan mengenai pangan tidak hanya menjadi isu nasional, tetapi juga menhadi isu global. Permintaan  terhadap  pangan  terus  mengalami  peningkatan  seiring  dengan  pertambahan  jumlah penduduk, khususnya di Indonesia. Salah satu komoditas pangan yang menjadi komoditas strategis ialah beras ( Zeigler et al., 2007; Anindita et al., 2022; Lagasca et al., 2024; Chai et al., 2024 ). Pemenuhan untuk  kestabilan  pangan  beras  yang  sudah  dilakukan  pemerintah  Indonesia,  yakni  melalui  produksi dalam  negeri  sendiri  serta  melalui  impor  dari  negara  lain  (Bowo  et  al.,  2024;  Agustin  et  al.,  2024; Sianturi et al., 2024).
Salah satu upaya yang dilakukan pemerintah pada produksi dalam negeri yakni petani didorong untuk  meningkatkan  produksi,  baik  dengan  melalui  ekstensifikasi  maupun  intensifikasi.  Peningkatan peningkatan produksi melalui ekstensifikasi pada petani yang dibantu dalam program pemerintah seperti adanya  program  cetak  sawah,  program  optimalisasi  lahan  sawah,  serta  berbagai  program  lainnya. Sedangkan  peningkatan  produksi  melalui  intensifikasi  yakni  berupa  peningkatan  produktivitas  dapat dilakukan melalui bermacam cara seperti dilakukannya introduksi teknologi serta peningkatan efisiensi. Introduksi teknologi bisa dilakukan melalui pelaksanaan program-program dari kementerian pertanian seperti  program  “SERASI”  (selamatkan  rawa  sejahterakan  petani),  program  bantuan  alsintan,  serta berbagai program-program yang mendukung untuk introduksi teknologi.
Kabupaten Barito Kuala adalah salah satu kabupaten tipe lahan rawa pasang surut yang terdiri dari tipe lahan A, B dan C. Kabupaten Barito Kuala dari tahun 2017 hingga 2022 adalah kabupaten yang memiliki luas panen dan produksi padi sawah terbesar di Provinsi Kalimantan Selatan. Jumlah produksi rata-rata pada lima tahun terakhir menyumbang sekitar 17 persen dari total produksi padi sawah pasang surut Kalimantan Selatan dan merupakan daerah penghasil terbesar padi sawah di Kalimantan Selatan (BPS, 2023).
Penggunaan  lahan  rawa  pasang  surut  dalam  sector  pertanian  terutama  di  Kabupaten  Barito Kuala, terutama pada usahatani padi sawah telah dilaksanakan oleh masyarakat local sejak ratusan tahun yang  silam.  Walaupun  demikian,  pengembangan  lahan  pertanian  di  wilayah  rawa  pasang  surut  ini dihadapkan dengan berbagai kendala utamanya agrofisik pada lahan serta lingkungan antara lain yakni: (a)  terbukanya  lapisan  pirit  tanah  yang  kondisinya  dangkal  (bisa  sampai  kurang  dari  50  cm);  (b) gambutnya  yang  cukup  tebal,  kondisinya  mentah  serta  mempunyai  sifat  hidrofob;  (c)  kemungkinan terhadap cekaman kondisi air serta intrusi dari air laut, dan (d) organisme pengganggu tumbuhan yang juga cukup banyak menyebabkan  turunnya  produksi.  Disamping  itu, dari  sisi  non  fisik  juga menjadi kendala  untuk  mengembangkan  sector  pertanian  pada  lahan  pasang  surut  yakni  masih  rendahnya fasilitas seperti irigasi yang bersifat teknis, kelembagaan yang belum berfungsi optimal dari kelompok tani, kepemilikan alsintan yang maish rendah oleh petani, pengadaan pupuk yang kurang stabil, serta kurangnya  pemanfaatan  terhadap  akses  permodalan  dari  petani  karena  ketakutan  akan  risiko  dan kegagalan usahatani (Khairullah, 2020).
Luas lahan pasang surut ini tersebar pada masing-masing kecamatan di Kabupaten Barito Kuala. Hampir setiap kecamatan memiliki ketiga tipe lahan pasang surut, kecuali tiga kecamatan yang hanya memliki  dua  tipe  lahan  (tipe  A  dan  B)  yakni  Kecamatan  Tabunganen,  Kecamatan  Tamban,  dan Kecamatan Belawang. Sedangkan Kecamatan Cerbon sendiri memiliki ketiga tipe lahan pasang surut, yakni luas lahan pasang surut dengan tipe luapan A seluas 1.727 Ha, lahan pasang surut dengan tipe luapan B seluas 2.046 Ha, dan lahan pasang surut dengan tipe luapan C seluas 1.988 Ha.
Pada sawah di lahan pasang surut Kabupaten Barito Kuala, umumnya didominasi oleh varietas padi local. Dominasi varietas local ini disebabkan oleh sifat adaptasinya yang tinggi, samping adanya kemudahan untuk membudidayakan di level petani. Dari hasil riset menunjukkan bahwa varietas local mempunyai beberapa keunggulan yakni seperti mudahnya memperoleh benih untuk bibit, pemeliharaan yang minim, memiliki batang yang cukup tinggi sehingga jika pemanenan dengan menggunakan ani- ani lebih mudah (Wiggin, 1976). Salah satu padi sawah varietas local yang paling banyak di usahakan di Kabupaten Barito Kuala yakni Siam Mayang.
Efisiensi  adalah  salah  kemampuan  suatu  usaha  untuk  menghasilkan  suatu  keluaran  ( output ) tertentu  dengan menggunakan sejumlah  masukan ( input )  tertentu secara  optimal.  Efisiensi  dari  suatu usaha memiliki kaitan yang erat antara masukan ( input ) yang digunakan dengan keluaran ( output ) yang dihasilkan.  Variabel  keluaran  ( output )  pada  usahatani  yang  sering  digunakan  adalah  pendapatan  dan hasil produksi. Variabel pendapatan diperoleh dari hasil perkalian antara produksi dengan harga jual
produk. Variabel masukan (input) yang digunakan adalah faktor produksi seperti pupuk, benih, tenaga kerja, lahan, irigasi, menajemen, dan lain sebagainya.
Efisiensi  produksi  merupakan  kunci  dari  suatu  proses  produksi.  Pengukuran  dari  efisiensi produksi dapat dilihat dari bagaimana suatu badan/ firm dapat memproduksi output sebanyak mungkin dengan input yang lebih terbatas (Farrell, 1957). Pertimbangan yang ada dalam pengalokasian sumber daya  perlu  memperhatikan  efisiensi.  Sektor  pertanian  merupakan  sektor  yang  bergantung  pada pengalokasian sumber daya karena output yang dihasilkan diharapkan untuk dapat memenuhi kebutuhan tidak terbatas yang ada pada pasar. Fokus mengenai sumber daya dari segi biaya dan produktifitas perlu diperhatikan  dalam  budidaya  agar  output  yang  diharapkan  dapat  tercapai  dengan  input  seminim  dan semurah mungkin.
Pengetahuan mengenai efisiensi dari usahatani yang dilakukan perlu diketahui oleh petani agar petani  dapat  berusaha  untuk  mendapatkan  keuntungan  yang  sebesar-besarnya  denan  menggunakan masukan  yang  paling  optimal.  Masalah  yang  terjadi  dalam  pengukuran  efisiensi  usahatani  adalah kurangnya  catatan  yang  dibuat  oleh  petani  sehingga  petani  sendiri  sulit  untuk menilai  efisiensi  yang telah dicapai. Selama ini petani hanya mengandalkan ingatan mengenai laporan arus dana yang telah dilakukan (Soekartawi, 1995).
Pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA) adalah salah satu metode frontier nonparametric untuk mengukur efisiensi kinerja dengan menggunakan banyak masukan dan keluaran pada usaha yang memiliki masukan dan keluaran yang sama dengan pembobotan pada variabel yang digunakan. DEA mengukur efisiensi relatif dari setiap responden yang selanjutnya disebut dengan decision making unit relatif  dari  sebuah  usaha  ketika  usaha  berada  disekitar  kurva  hasil  pengolahan  efisiensi  frontiernya. DMU  yang  berada  pada  kurva  frontier  dikatakan  sebagai  DMU  yang  mencapai  efisiensi  relatif  jika dibandingkan dengan DMU lain dalam model tersebut. Kelebihan dari DEA dibandingkan dengan alat analisis linear programming ataupun alat analisis efisiensi parsial adalah DEA dapat menunjukan tingkat efisiensi relatif setiap DMU terhadap DMU lain yang lebih efisien dan dapat mengindikasikan DMU yang tidak efisien (Sudaryanto, 2006; Abidin dan Endri, 2009).
Kelebihan  dari  penggunaan  Data  Envelopment  Analysis  adalah  tidak  membutuhkan  banyak asumsi dalam bentuk fungsional untuk menspesifikasi hubungan antara masukan (input) dan keluaran (output)  sehingga  membutuhkan  lebih  sedikit  variabel  dibandingkan  dengan  frontier  approach,  tidak membutuhkan  asumsi  distribusi  untuk  menentukan  inefisiensi  (Krascachat  2004;  Singh  et  al.,  2023; Nodin  et  al.,  2023).  Kelemahan  dari  DEA  adalah  tidak  mengukur  kesalahan  dari  model  (Fraser  dan Hone, 2001).
Pendekatan  Data  Envelopment  Analysis  dapat  menggunakan  data  primer  maupun  data sekunder.  Data  primer  dapat  menjadi  sumber  data  seperti  penelitian  Dhungana  et  al.  (2004)  dan Krascachat  (2004).  Data sekunder dapat  digunakan  sebagai sumber  data  seperti pada  penelitian,  Lee (2005),  Putri  dan  Lukviarman  (2008),  Abidin  dan  Endri  (2009).  Analisis  efisiensi  usahatani menggunakan data primer yang dikumpulkan dengan maksud untuk digunakan dalam penelitian. Data primer  lebih  baik  digunakan  karena  skala  pengamatan  yang  terbatas  sehingga  diharapkan  dengan penggunaan data primer dapat menghasilkan simpulan yang relevan dengan fakta dilapangan.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat efisiensi teknis usahatani padi sawah varietas lokal Siam Mayang dengan menggunakan pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA) (Paul et al., 2024). Sehingga dengan mengetahui efisiensi teknis usahatani padi sawah varietas lokal Siam Mayang, maka  petani  dapat  menentukan  jumlah  penggunaan  input  produksi  yang  efisien  dalam  menproduksi usahatani padi sawah varietas local Siam Mayang tersebut.

## METODE

## 2.1 Lokasi Penelitian
Penelitian akan dilakukan di Kabupaten Barito Kuala. Penentuan lokasi penelitian ini dilakukan secara sengaja, dengan pertimbangan bahwa lokasi tersebut merupakan daerah yang memiliki potensi lahan pasang surut paling luas di Kalimantan Selatan. Kemudian dipersempit lagi di wilayah Kecamatan Cerbon, karena kecamatan ini merupakan salah satu kecamatan yang memiliki tiga tipe lahan pasang surut, yakni tipe A, B dan C.
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  melalui  prosedur  logis  untuk mengumpulkan, menganalisis, dan melaporkan data dalam bentuk angka (Clark dan Creswell, 2015). Penelitian ini menjelaskan berbagai variabel numerik yang terdiri atas variabel input yang dihubungkan
dengan  output  untuk  mengetahui  efisiensi  teknis  produksi  padi  sawah  varietas  lokal  Siam  Mayang (menggunakan DEA) (Muniyoor et al., 2024).

## 2.2 Metode Pengambilan Sampel
Responden  dalam  penelitian  ini  adalah  petani  padi  sawah  varietas  local  Siam  Mayang  di Kecamatan  Cerbon.  Pengambilan  responden  dilakukan  melalui  metode simple  random  sampling di mana peneliti melakukan wawancara pada sebagian petani padi sawah varietas local Siam Mayang di Kecamatan  Cerbon.  Jumlah  responden  dalam  penelitian  ini  sebanyak  50  responden.  Penentuan responden  jumlah  responden  pada  masing-masing  kelompok  dengan  metode proportionated  random sampling (Ahmed et al., 2023; Kharoh et al., 2023; Putri et al., 2024).

## 2.3 Metode Analisis Data
Untuk  menjawab  tujuan  penelitian  yakni  mengetahui  efisiensi  teknis  usahatani  padi  sawah varietas  local  Siam  Mayang  di  Kecamatan  Cerbon  Kabupaten  Barito  Kuala  digunakan  analisis  data dengan pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA) (Miassi et al., 2023). DEA merupakan metode non parametrik yang digunakan sebagai alat evaluasi kerja suatu aktivitas yang memerlukan satu macam atau lebih dari satu input dan menghasilkan satu macam ouput atau lebih, dengan menggunakan model program  linier  sebagai  metode  pengukuran  efisiensi.  Secara  sederhana  pengukuran  efisiensi  dapat dinyatakan dengan menggunakan rasio antara output terhadap input yang merupakan satuan pengukuran efisiensi atau produktivitas yang bisa dinyatakan secara parsial/sebagian (Cooper et al. 2006). Cooper et al. menjelaskan bahwa metode DEA menggunakan teknis program matematis yang dapat menangani variabel  dengan  batasan  yang  banyak.  Keunggulan  dari  metode  DEA  dalah  metode  tersebut  tidak membatasi  input  dan  output  yang  akan  dipilih  karena  teknis  yang  dipakai  dapat  mengatasinya. Pengamatan DEA berfokus pada DMU (Decision Making Unit), yang merupakanorganisasi atau entitas efisiensinya akan diukur secara relatif terhadap sekelompok entitas lainnya yang homogen. Homogen artinya  adalah  input  dan  output  dari  masing-masing  DMU  yang  dievaluasi  harus  sama  atau  sejenis. Pendekatan  DEA  menggunakan  pembobotan  yang  bersifat  fixed  pada  seluruh  masukan  (input)  dan keluaran (output) dari setiap DMU yang dievaluasi.
Model  dari  DEA  yang  ada  pada  penelitian  ini  pada  umumnya  terdiri  atas  dua  model,  yaitu: Constant  Return  to  Scale  Technical  Efficiency (CRSTE)  dan Variable  Return  to  Scale  Technical Efficiency (VRSTE).  Model  CRSTE  merupakan  model  CCR  yang  digunakan  dengan  asumsi  setiap penambahan input akan menambah output secara proporsional, sedangkan VRSTE merupakan model BCC  yang  digunakan  untuk  menganalisis  efisiensi  teknis  dengan  asumsi  dalam  kondisi  tertentu produktifitas  di suatu  proses  produksi  dapat  dianggap  efisien  karena  faktor  lain  yang mempengaruhi berbeda-beda/beragam (Benicio dan De Melo, 2015). Berkut adalah perhitungan DEA menggunakan CRSTE untuk mendapatkan nilai efisiensi teknis:
Min θ , λ θ Subject to  :  -q + Qλ ≥ 0; θxi – Xλ ≥ 0; λ ≥ 0……...………………………………………………………………. (1) Keterangan
θ   = nilai efisiensi teknis
λ   = bobot/ weight
-q  = output DMU ke-i
Q  = Total output dikalikan dengan bobot
X  = Total input dikalikan dengan bobot
Persamaan  1  merupakan  model  umum  dari  model  CCR  untuk  CRSTE  dimana  persamaan tersebut  menggunakan  orientasi  minimisasi  untuk  mengurangi  jumlah  input  berlebih.  Penggunaan persamaan tersebut dapat diaplikasikan pada penelitian ini sehingga perhitungan sebagai berikut dapat terbentuk:
Min θ,λ θ1 Subject to  :  -q 1 + (q 1 λ 1 + q 2 λ 2 + q 3 λ 3 + q 4 λ 4 + q 5 λ 5 + …+ q 50 λ 50 ) ≥ 0;
θx 11 – (x 11 λ 1 + x 12 λ 2 + x 13 λ 3 + x 14 λ 4 + x 15 λ 5 +… + x 1 50 λ 50 ) ≥ 0; θx 21 – (x 21 λ 1 + x 22 λ 2 + x 23 λ 3 + x 24 λ 4 + x 25 λ 5 +… + x 2 50 λ 50 ) ≥ 0; θx 31 – (x 31 λ 1 + x 32 λ 2 + x 33 λ 3 + x 34 λ 4 + x 35 λ 5 +… + x 3 50 λ 50 ) ≥ 0;
θx 41 – (x 41 λ 1 + x 42 λ 2 + x 43 λ 3 + x 44 λ 4 + x 45 λ 5 +… + x 4 50 λ 50 ) ≥ 0; θx 51 – (x 51 λ 1 + x 52 λ 2 + x 53 λ 3 + x 54 λ 4 + x 55 λ 5 +… + x 5 50 λ 50 ) ≥ 0; θx 61 – (x 61 λ 1 + x 62 λ 2 + x 63 λ 3 + x 64 λ 4 + x 65 λ 5 +… + x 6 50 λ 50 ) ≥ 0; θx 71 – (x 71 λ 1 + x 72 λ 2 + x 73 λ 3 + x 74 λ 4 + x 75 λ 5 +… + x 7 50 λ 50 ) ≥ 0; θx 81 – (x 81 λ 1 + x 82 λ 2 + x 83 λ 3 + x 84 λ 4 + x 85 λ 5 +… + x 8 50 λ 50 ) ≥ 0; θx 91 – (x 91 λ 1 + x 92 λ 2 + x 93 λ 3 + x 94 λ 4 + x 95 λ 5 +… + x 9 50 λ 50 ) ≥ 0; θx 10 1 – (x 10 1 λ 1 + x 10 2 λ 2 + x 10 3 λ 3 + x 10 4 λ 4 + x 10 5 λ 5 +… + x 10 50 λ 50 ) ≥ 0; θx 11 1 – (x 11 1 λ 1 + x 11 2 λ 2 + x 11 3 λ 3 + x 11 4 λ 4 + x 11 5 λ 5 +… + x 11 50 λ 50 ) ≥ 0; λ ≥ 0 dimana λ = (λ 1 , λ 2 , λ 3 , λ 4 , λ 5 , λ 6 , λ 7 ,… λ 40 )………………………………………..…….. (2) Persamaan  2 merupakan model CCR dari DMU nomor 1. Model CCR yang digunakan pada penelitian  ini terdiri  atas  satu  output  (q)  yaitu  produksi  padi  sawah  varietas  lokal  Siam  Mayang  dan sebelas input (x) yaitu: luas lahan (x 1 ), penggunaan benih (x 2 ), penggunaan pupuk organik padat (x 3 ), penggunaan pupuk anorganik padat (x 4 ), penggunaan kapur pertanian (x 5 ), penggunaan pupuk cair (x 6 ), penggunaan  herbisida  (x 7 ),  penggunaan  insektisida  (x 8 ),  penggunaan  rodentisida  (x 9 ),  penggunaan tenaga kerja dalam keluarga (x 10 ), dan penggunaan tenaga kerja luar keluarga (x 11 ),untuk mengetahui efisiensi  teknis  dari  tiap  DMU  perhitungan  pada  persamaan  2  perlu  diulang  sebanyak  i-kali  sesuai dengan jumlah sampel/DMU yaitu 50 kali pengulangan. Untuk mengetahui model VRSTE, model pada persamaan 1 memiliki tambahan convexity constraint sehingga dibentuk model sebagai berikut Min θ,λ θ Subject to  :  -q + Qλ ≥ 0; θxi – Xλ ≥ 0; N’ λ = 1 λ ≥ 0……...…………………………………………………………. (3) Penambahan pada persamaan akan memberikan asumsi BCC yang digunakan untuk VRSTE. Penambahan  convexity  constraint  N’  λ  =1  memastikan  DMU  yang  ada  untuk  dibandingkan  dengan DMU  lain  yang  memiliki  ukuran  sejenis,  sehingga  terdapat  perbedaan  hasil  apabila  dibandingkan dengan CRSTE dimana DMU yang ada memiliki kemungkinan untuk dibandingkan dengan DMU lain yang lebih besar (Coelli et. al, 2005). Perhitungan berikutnya yang perlu dilakukan adalah mencari nilai efisiensi skala yang didapatkan dengan melakukan perhitungan sebagai berikut:
𝑆𝐸 = 𝑇𝐸 𝐶𝑅𝑆 𝑇𝐸 𝑉𝑅𝑆 ……………………………………………………………………… (4)
Nilai SE pada persamaan 4 merupakan nilai efisiensi skala dari DMU yang ada. Perhitungan di atas  didapatkan  apabila  VRSTE  sudah  didapatkan,  nilai  scale  efficiency  (SE)  merupakan  nilai perbandingan antar DMU yang dilakukan pada tiap DMU untuk mengetahui kondisi skala produksinya. Hal ini berarti tiap DMU bisa saja efisien, tetapi belum tentu sesuai dengan skala produksinya, apabila skala produksinya terlalu kecil, maka akan terjadi increasing return to scale dan apabila terlalu tinggi maka akan terjadi decreasing return to scale . Solusi dari kedua hal tersebut adalah menyesuaikan skala produksi DMU yang berada pada tingkat efisiensi tertinggi CRSTE.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Efisiensi Teknis Usahatani Padi sawah varietas lokal Siam Mayang
Dengan  asumsi  petani  padi  sawah  varietas  lokal  Siam  Mayang  beroperasi  pada  skala  yang optimal maka menggunakan model CRS, petani yang telah mencapai nilai efisien secara teknis sebanyak 8 responden, sedangkan apabila asumsi bahwa tidak semua petani beroperasi pada skala optimal, maka model VRS menunjukkan terdapat 12 responden telah mencapai nilai efisiensi secara teknis. Kondisi petani padi sawah varietas lokal Siam Mayang dengan kedua model baik VRS maupun CRS disajika pada Tabel 1.
Model  VRS  yang  mengasumsikan  bahwa  tidak  semua  petani  beroperasi  secara  optimal menunjukkan sebesar 24 persen petani telah beroperasi secara efisien. Sedangkan pada model CRS yang mengasumsikan bahwa semua petani telah beroperasi secara optimal menunjukkan bahwa hanya sebesar 16 persen yang beroperasi secara efisien. Penggunaan model CRS ketika tidak semua petani beroperasi pada skala  optimalnya  akan  menghasilkan  nilai Technical  Efficiency (TE)  yang  mencerminkan  skala efisiensinya (SE). Nilai efisiensi teknis berdasarkan VRS sebesar 1,00 (100 persen), terdapat 16 persen
responden yang beroperasi pada skala CRS, pada 20 persen beroperasi pada skala IRS, serta 64 persen responden lainnya beroperasi pada skala DRS.
Tabel 1 . Persentase Petani Padi sawah varietas lokal Siam Mayang dengan Skala Efisiensi CRS dan VRS
Skala Efisiensi Persentase (%) Petani CRS 16 1, 5, 12, 20, 34, 38, 43, 48 VRS 24 1, 3, 5, 10, 12, 20, 28, 34, 38, 43, 46, 48
Sumber: Pengolahan Data Primer (2022)
Responden yang beroperasi pada skala CRS dan memiliki nilai efisiensi teknis sebesar 1,00 ada 8  responden  atau  16  persen,  berarti  proporsi  penambahan  input  produksi  sama  dengan  proporsi penambahan  output.  Nilai  efisiensi  teknis  yang  didapat  dari  asumsi  CRS  sama  dengan  asumsi  VRS, sehingga skala efisiensi yang didapat sebesar 1,00.
Responden yang telah mencapai efisien secara teknis dan beroperasi pada skala IRS sebanyak 10 responden atau 20 persen, dimana proporsi penambahan input usahatani akan menghasilkan proporsi output  yang  lebih  besar.  Responden  yang  mencapai  efisiensi  teknis  skala  IRS  meskipun  nilai efisiensinya 1,00 masih dapat menambah input yang digunakan karena rasio dari penambahan output yang  akan  diterima  dapat  lebih  besar  dari  pada  penembahan  input  yang  dikeluarkan  untuk  petani tersebut. Responden yang efisien pada skala DRS ada 32 responden atau 64 persen petani yang berada dalam efisiensi DRS seharusnya tidak melakukan penambahan input, karena penambahan tersebut akan menghasilkan  proporsi  penambahan  hasil  produksi  yang  lebih  kecil  dari  penambahan  input  yang dilakukan.
3.2  Perbandingan Efisiensi Antar Petani Padi sawah varietas lokal Siam Mayang
Perbandingan antar petani dapat dilihat pada sebaran peer hasil analisis DEA. Petani yang telah mencapai efisien menjadi rujukan pengalokasian input yang paling efisien diantara petani yang belum efisien penggunaan inputnya. Petani yang menjadi peer adalah: 1, 3, 5, 10, 12, 20, 28, 34, 38, 43, 46 dan 48.  Untuk  menjelaskan  mekanisme  petani  yang  telah  mencapai  efisien  dan  menjadi  rujukan pengalokasian input bagi petani yang belum efisien dapat dijelaskan sebagai berikut: misalkan petani 1 belum mencapai efisiensi teknis 100% (efisiensi teknis petani  2 adalah 90,3%). Untuk meningkatkan efisiensi teknis petani 1 menjadi 100% diperlukan pembanding petani lain yang telah efisien (100%). Petani yang menjadi pembanding adalah petani  1, 5, 34 & 43. Secara lengkap hasil analisis efisiensi untuk petani 1 disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2 . Hasil Analisis Efisiensi Teknis Untuk Petani Padi Siam Mayang Nomor 2
Variabel Nilai Awal Slack Nilai Efisiensi Berdasar Petani 1, 5, 34, & 43 Produksi (q) 2.950 0 3.850 Luas Lahan (x 1 ) 1,0 -0,052 0,948 Jumlah Benih (x 2 ) 20 -2,235 17,765 Pupuk Organik Padat (x 3 ) 300 -35,250 264,750 Pupuk Anorganik Padat (x 4 ) 450 -45,355 404,645 Kapur Pertanian (x 5 ) 500 -55,275 444,725 Pupuk Cair (x 6 ) 3,5 -0,253 3,247 Herbisida (x 7 ) 6,25 -0,285 5,965 Insektisida (x 8 ) 1,5 -0,150 1,350 Rodentisida (x 9 ) 4,56 -0,165 4,395 TKDK (x 10 ) 64,50 -5,552 58,948 TKLK (x 11 ) 43 -3,445 39,55 Sumber: Pengolahan Data Primer (2022)
Berdasarkan data yang disajikan pada Tabel 2, menunjukkan bahwa perbandingan antara petani 3 dengan  empat  petani  lainnya  (1,  5,  34,  &  43).  Untuk  mendapatkan  nilai  output  yang  sama,  petani  3 menggunakan  alokasi  input  yang  berlebih,  dimana  penggunaan  luas  tanam  terlalu  banyak  0,052  ha, penggunaan  benih  berlebih  sebanyak  2,235  kg,  penggunaan  pupuk  organic  padat  berlebih  sebanyak 35,250 kg, pupuk anorganik padat kelebihan sebanyak 45,355 kg, kapur pertanian kelebihan sebanyak 55,275  kg,  pupuk  cair  kelebihan  sebanyak  0,253  liter,  herbisida  kelebihan  sebanyak  0,285  liter,
insektisida  kelebihan  sebanyak  0,150  liter,  rodentisida  kelebihan  sebanyak  0,165  liter,  tenaga  kerja dalam keluarga kelebihan sebanyak 5,552 HOK, serta pengunaan tenaga kerja luar keluarga berlebih sebanyak 3,445 HOK. Hal ini juga berlaku untuk petani lain yang memiliki peer terhadap petani lainnya.
Jika  dilihat  dari  perspektif  peer  nya,  beberapa  petani  menjadi  peer  terhadap  petani  lain  dengan frekuensi yang berbeda. Petani yang memiliki frekuensi tertinggi menjadi peer terhadap petani yang lain adalah petani 5 dengan frekuensi sebanyak 25 kali, begitu juga petani 1 dengan frekuensi sebanyak 20 kali dan petani 34 dengan frekuensi sebanyak 18 kali.
3.3  Input Berlebih ( Input Slack )
Input  slack  menunjukkan  input  yang  dapat  dikurangi  oleh  petani  responden  akibat  kelebihan penggunaan input untuk menghasilkan tingkat output yang sama. Inout slack tersebut terjadi pada petani yang tidak efisien terhadap peer nya yaitu petani yang efisien. Pengurangan input slack diperlukan untuk meningkatkan  efisiensi  petani  relatif  terhadap  petani  yang  efisien  (peer).  Sedangkan  output  slack merupakan output yang dapat ditingkatkan tanpa menambah jumlah input nya. Output slack terjadi pada kasus penelitian yang menggunakan model DEA berorientasi output. Oleh karena itu pada penelitian ini output slack tidak terjadi karena menggunakan model DEA berorientasi input.
Input slack pada petani yang tidak efisien memilik nilai bervariasi dan tersebar pada seluruh variabel input. Rata-rata nilai input slack untuk luas tanam adalah sebesar 0,005 ha. Secara rinci nilai rata-rata lnput Slack dari seluruh petani pada variabel input dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Nilai Input Slack Rata-Rata Petani Padi sawah varietas lokal Siam Mayang
Variabel Nilai Slack Rata-rata Satuan Frekuensi Petani Persentase (%) Luas Lahan 0,005 Ha 18 orang 36 Jumlah Benih 0,425 Kg 22 orang 44 Pupuk Organik Padat 2,755 Kg 24 orang 48 Pupuk Anorganik Padat 3,241 Kg 30 orang 60 Kapur Pertanian 2,845 Kg 27 orang 54 Pupuk Cair 0,011 Liter 20 orang 40 Herbisida 0,035 Liter 23 orang 46 Insektisida 0,007 Liter 24 orang 48 Rodentisida 0,004 Liter 17 orang 34 TKDK 0,378 HOK 32 orang 64 TKLK 0,243 HOK 28 orang 56

## Sumber: Pengolahan Data Primer (2022)
Berdasarkan  data  yang  disajikan  pada  Tabel  3,  menunjukkan  bahwa  penggunaan  input  luas tanam memiliki rata-rata slack sebesar 0,005 ha. Petani yang masih mampu mengurangi penggunaan luas tanam rata-rata sebesar 0,005 ha dengan tanpa mengurangi hasil usahatani padinya yakni sebanyak 18 orang (36 persen). Pada kasus ini mengindikasikan bahwa ada petani yang berperilaku efisien (tingkat efisiensinya = 1,000) yang menjadi peer bagi 36 persen petani untuk penggunaan input luas tanam padi sawah varietas lokal Siam Mayang. Pada penggunaan benih, terdapat 22 orang (44 persen) petani yang berperilaku  tidak  efisien  dengan  rata-rata  yang  dapat  dihemat  sebesar  0,425  kg.  Pengurangan penggunaan  benih  tersebut  tidak akan mengurangi  outputnya,  seperti  pada  petani  yang menjadi  peer nya. Pada penggunaan pupuk organik padat, terdapat 24 orang (48 persen) petani yang berperilaku tidak efisien  dengan  rata-rata  pupuk  organik  padat  yang  dapat  dihemat  sebesar  2,755  kg.  Hal  yang  sama berlaku juga untuk penggunaan pupuk anorganik padat dimana rata-rata penggunaan pupuk anorganik padat yang dapat dihemat sebesar 3,241 kg dengan tanpa mengurangi hasil produksi padi sawah varietas lokal Siam Mayang yang diperoleh 30 (60 persen) petani agar target produksiny sama dengan petani peer nya. Pada penggunaan kapur pertanian, terdapat 27 orang (54 persen) petani yang berprilaku tidak efisien dengan rata-rata kapur pertanian yang dapat dihemat sebesar 2,845 kg. Pada penggunaan pupuk cair, 20 (40 persen) petani yang berperilaku tidak efisien dengan rata-rata pupuk cair yang dapat dihemat sebesar  0,011  liter.  Pada  penggunaan  herbisida,  23  orang  (46  persen)  petani  yang  berperilaku  tidak efisien dengan rata-rata herbisida yang dapat dihemat sebesar 0,035 liter. Pada penggunaan insektisida, 24  orang  (48  persen)  petani  yang  berperilaku  tidak  efisien  dengan  rata-rata  insektisida  yang  dapat dihemat sebesar 0,007 liter. Pada penggunaan rodentisida, 17 (34 persen) petani yang berperilaku tidak efisien dengan rata-rata rodentisida yang dapat dihemat sebesar 0,004 liter. Hal yang sama berlaku juga untuk tenaga kerja dalam keluarga, dimana rata-rata penggunaan tenaga kerja dalam keluarga yang dapat
dihemat sebesar 0,378 HOK dengan tanpa mengurangi hasil padi sawah varietas lokal Siam Mayang yang diproduksi oleh 32 orang (64 persen) petani agar target produksinya sama dengan petani peer nya. Tenaga kerja luar keluarga memiliki nilai rata-rata slack sebesar 0,243. Ini menunjukkan bahwa pada 28 orang (56 persen) petani masih dapat dikurangi penggunaan tanga kerja luar keluarganya rata-rata sebesar 0,243 HOK untuk mendapatkan output yang sama dengan petani yang menjadi peer-nya.
3.4  Distribusi Tingkat Efisiensi Teknis Usahatani Padi sawah varietas lokal Siam Mayang Distribusi tingkat efisiensi Teknis menggunakan model DEA pada petani padi sawah varietas
1. 0,850 – 0,900 12 24 2. 0,901 – 0,950 21 42 3. 0,951 – 1,000 17 34 Total 50 100,00 Minimum 0,854 Maksimum 1 Rata-rata 0,911

## Sumber: Pengolahan Data Primer (2022)
Petani  dengan  tingkat  efisiensi  teknis  model  VRS  yang  memiliki  nilai  paling  sebesar  1 berjumlah  12  orang,  dimana  petani  tersebut merupakan  petani  efisien  yang  menjadi  peer  bagi  petani lainnya. Petani tersebut adalah petani ke-1, 3, 5, 10, 12, 20, 28, 34, 38, 43, 46 dan 48. Sedangkan tingkat efisiensi  teknis  yang  paling  rendah  adalah  sebesar  0,854.  Petani  yang  memiliki  nilai  efisiensi  paling rendah adalah petani ke 3. Distribusi dengan proporsi yang paling besar berdasarkan tingkat efisiensi teknis pada petani dengan model VRS berada pada tingkat efisiensi antara 0,901 – 0,950 yaitu sebesar 42,00 persen atau 21 petani. Distribusi tingkat efisiensi teknis yang berada di bawah tingkat efisiensi rata-rata berjumlah 26 petani. Petani tersebut terdistribusi pada dua tingkatan range yaitu antara range 0,901 – 0,950, sebanyak 14 petani dan antara range 0,850 – 0,900 sebanyak 12 petani.

## KESIMPULAN
Model  VRS  yang  mengasumsikan  bahwa  tidak  semua  petani  beroperasi  secara  optimal menunjukkan sebesar 24 persen petani telah beroperasi secara efisien. Petani yang menjadi peer adalah petani ke 1, 3, 5, 10, 12, 20, 28, 34, 38, 43, 46 dan 48. Petani yang memiliki frekuensi tertinggi menjadi peer terhadap petani yang lain adalah petani 5 dengan frekuensi sebanyak 25 kali, begitu juga petani 1 dengan frekuensi sebanyak 20 kali dan petani 34 dengan frekuensi sebanyak 18 kali. Input slack pada petani yang tidak efisien memilik nilai bervariasi dan tersebar pada seluruh variabel input, seperti nilai input slack rata-rata luas lahan sebesar 0,005 ha, jumlah benih 0,425 gram, pupuk organik padat sebesar 2,755 kg, pupuk anorganik padat sebesar 3,241 kg, kapur pertanian sebesar 2,845 kg, pupuk cair sebesar 0,011 liter, herbisida sebesar 0,035 liter, insektisida sebesar 0,007 liter, rodentisida sebesar 0,004 liter, tenaga kerja dalam keluarga sebesar 0,378 HOK serta tenaga kerja luar keluarga rata-rata input slacknya sebesar 0,243 HOK. Tingkat efisiensi teknis usahatani padi sawah varietas lokal Siam Mayang di lahan pasang surut Kecamatan Cerbon Kabupaten Barito Kuala sebesar 0,911.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin Z, Endri. 2009. Kinerja efisiensi teknis bank pembangunan daerah: pendekatan data envelopment analysis. Jurnal Akuntansi dan Keuangan 11(1): 21-29.
Agustian, A., Aldillah, R., Fahmid, I. M., Salman, D., Wahyudi, Rachman, B., ... & Indraningsih, K. S. (2024).  The  impact  of  the  Covid-19  pandemic  on  the  Indonesian  export  and  import  of  food crops. International Journal of Trade and Global Markets , 19 (1), 56-69.
Ahmed, U., Ahmed, M. A., & Salihu, A. (2023). Profitability Analysis of Rice Production in Hong Local Government Area of Adamawa State, Nigeria. Journal of Agricultural Economics, Environment and Social Sciences , 9 (1), 1-13.
Bowo, P. A. (2024). Analysis of Factors Influencing Rice Imports in Indonesia. Efficient: Indonesian Journal of Development Economics , 7 (1), 44-54. Benicio, J., dan De Melo, J.C.S. 2015. Productivity Analysis and Variable Returns of Scale:
lokal  Siam  Mayang  mempunyai  nilai  yang  bervariasi.  Variasi  tingkat efisiensi  petani  dengan  asumsi menggunakan model DEA VRS dapat disajikan secara ringkas pada Tabel 4.
Tabel 4 . Sebaran petani berdasarkan tingkat efisiensi teknis No. Tingkat Efisierisi Teknis Jumlah (Orang) Persentase (%)
BPS Barito Kuala. Kabupaten Barito Kuala Dalam Angka Tahun 2023. BPS Barito Kuala. Marabahan. BPS  Kalimantan  Selatan.  Provinsi  Kalimantan  Selatan  Dalam  Angka  Tahun  2023.  BPS  Kalimantan Selatan. Banjarbaru.
Chai, X., Sun, X., Qi, X., Shan, A., & Feng, X. (2024). Food Security: Nutritional Characteristics, Feed Utilization Status and Limiting Factors of Aged Brown Rice. Agriculture , 14 (6), 858. Clark, V.L.P. dan Creswell, J.W. 2015. Understanding Research : A Consumer’s Guide (2nd Edition). New Jersey: Pearson Education.
Coelli,  T.J.,  Rao,  D.S.P.,  O’Donnel,  C.J.,  Battese,  G.E.  2005.  An  Introduction  to  Efficiency  and Productivity Analysis (2nd Edition). New York: Springer Science and Business Media.
Cooper WW, Seiford LM, Tone K. 2006. Introduction Data Envelopment Analysis and its Uses With DEA – Solver Software and References. Boston (US): Kluwer Academic Publisher
Dhungana BR, Peter LN, Gilbert V, Nartea. 2004. Measuring the economic inefficiency of Nepalese rice farms using data envelopment analysis. The Australian Journal of Agricultural and Resource Economics 48(2):347-369.
Farrell, M.J., 1957. The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society Series A (General) 120 (3): 253-290.
Fraser  I,  Hone  P.  2001.  Farm  level  efficiency  and  productivity measurement  using  panel  data:  wool production in South West Victoria. The Australian Journal of Agricultural and Resource Economics 45(2):215-232.
Krasachat W. 2004. Technical efficiencies of rice farms in Thailand: a non paramentric approach. The Journal of American Academy of Business Cambridge: 64-69.
Kharoh,  I.,  Sambodo,  H.,  &  Barokatuminalloh,  B.  (2023).  RICE  PRODUCTION  AND CONSUMPTION OF
FARMER HOUSEHOLDS

## IN
PEKALONGAN
REGENCY. Agrisocionomics: Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian , 7 (3), 610-620.
Lee jun-Yen. 2005. Using DEA to measure efficiency in forest and paper companies. Forest Products Journal 55(1):58-66.
Miassi, Y. E., Akdemir, Ş., Dossa, K. F., & Omotayo, A. O. (2023). Technical efficiency and constraints related  to  rice  production  in  West  Africa:  the  case  of  Benin  Republic. Cogent  Food  & Agriculture , 9 (1), 2191881.
Muniyoor, K., & Pandey, R. (2024). Measuring  performance of farmer producer organisations using data envelopment analysis. Journal of Global Operations and Strategic Sourcing , 17 (1), 74-87. Nodin, M. N., Mustafa, Z., & Hussain, S. I. (2023). Eco-efficiency assessment of Malaysian rice self- sufficiency approach. Socio-Economic Planning Sciences , 85 , 101436.
Paul, U. K. (2024). Estimation of technical efficiency of chemical-free farming using data envelopment analysis  and  machine  learning:  evidence  from  India. Benchmarking:  An  International Journal , 31 (1), 140-161.
Putri VR, Lukviarman N. 2008. Pengukuran kinerja bank komersial dengan pendekatan efisiensi: studi terhadap perbankan go-public di Indonesia. JAAI 12(1):37-52.
Rum,  Mokh.  2010.  Analisis  Usahatani  dan  Evaluasi  Kebijakan  Pemerintah  Terkait  Komoditas  Padi sawah varietas lokal Siam Mayang di Kabupaten Malang Dengan Menggunakan Policy Analysis Matrix (PAM) . Jurnal Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Trunojoyo - Embryo Vol. 7 (3): 138 – 143.
Sianturi,  Y.  R.,  &  Dewi,  N.  P.  M.  (2024).  The  Influence  of  Production,  Consumption  and  Foreign Exchange Reserves on Rice Imports in Indonesia, 1993-2023. International Journal of Economic Literature , 2 (8), 2267-2281.
Singh,  P.,  Singh,  G.,  Gupta,  A.,  &  Sodhi,  G.  P.  S.  (2023).  Data  envelopment  analysis  based  energy optimization  for  improving  energy  efficiency  in  wheat  established  following  rice  residue management in rice-wheat cropping system. Energy , 284 , 128615.
Soekartawi. 1995. Analisis Usahatani. UI Press: Jakarta
Sudaryanto B. 2006. Analisis efisiensi kinerja pengelolaan tempat pelelangan ikan (TPI) dengan Data Envelopment  Analysis  (DEA):  studi  di  Kabupaten  Pati  dan  Kabupaten  Rembang  Jawa  Tengah. Empirika 19(2).
Zeigler,  R.  S.  (2007).  Rice  and  the  millennium  development  goals:  the  International  Rice  Research Institute’s strategic plan 2007–2015. Paddy and Water Environment , 5 , 67-71.
Lagasca,  A.  C.,  Baltazar,  E.  G.,  Mercado,  J.  J.  S.,  Kwan,  R.  L.,  Valiente,  E.  M.,  &  Duria,  J.  J.  C. (2024). Empowering Rice Farmers in Nueva Ecija, Philippines: A Strategic Approach to Boosting Income through Special Purpose Rice Production. Open Journal of Ecology, 14(3), 199-214.