## ANALISIS EFISIENSI DAN FAKTOR-FAKTOR PRODUKSI KOMODITAS SEKTOR BASIS KABUPATEN PATI
(Studi Kasus Budidaya Ikan Bandeng  Kabupaten Pati, Jawa Tengah) Efficiency and Production Factors Analysis of Base Sector Commodity in the Pati Regency (Case Study: Milkfish Farming in Pati Regency, Central Java)

## *Triana Dwi Wahyuni, Sasongko dan Sri Muljaningsih
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Brawijaya Jl. M.T. Haryono No.165, Ketawanggede, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65300, Indonesia Diterima tanggal: 24 Januari 2019 Diterima setelah perbaikan: 10 Mei 2019 Disetujui terbit: 30 Juni 2019

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat  efisiensi  teknik    pada  pembudidaya  ikan bandeng dan faktor-faktor yang mempengaruhi produksi ikan bandeng sebagai komoditas sektor basis di Kabupaten Pati. Metode penelitian yang digunakan adalah dengan analisis DEA ( Data Envelopment Analysis) dengan asumsi output oriented dan pendekatan Variable Return to Scale (VRS) untuk mengukur  tingkat  efisiensi  teknik  pembudidaya  bandeng.  Selanjutnya  dengan  analisis  regresi  linear berganda, untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi produksi bandeng di Kabupaten Pati. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat efisiensi teknis pembudidaya bandeng di Kabupaten Pati masih sangat rendah, rata-rata efisiensi teknis adalah 7,41. Adapun sebanyak 55% atau sebanyak 44 pembudidaya dari 80 sampel pembudidaya masih berada di bawah rata-rata. Hasil analisis regresi diperoleh bahwa penggunaan benih, luas lahan, dan jarak lokasi tambak dengan laut mempunyai pengaruh  yang  sangat  signifikan;  Sedangkan  penggunaan  tenaga  kerja  tidak  berpengaruh  secara signifikan terhadap produksi bandeng.

## Kata Kunci: ekonomi basis; efisiensi teknik; DEA; fungsi produksi cobb-douglass; pembudidaya bandeng

## ABSTRACT
This  study  aims  to  measure  the  level  of  technical  efficiency  in  milkfish  farmers  and  factors influencing  milkfish  production  as  a  base  sector  commodity  in  Pati  Regency.  The  research  applied DEA (Data Envelopment Analysis) with output oriented assumption and Variable Return to Scale (VRS) approaches to measure the efficiency level of milkfish farmers. It is then analysed by Ordinary Least Squares (OLS) to determine factors influencing milkfish production in Pati Regency. Results showed that the level of technical efficiency of milkfish farmers in Pati Regency was in low level with average number of 7.41. There are 55% of 80 farmers are below average. Furthermore, this research described the efficiency level of milkfish farmers in low, medium and large scale. OLS analysis found that the use of seeds, land area, and distance between ponds and sea have significant effect on milkfish production instead of the use of labour.
Keywords: economic base; technical efficiency; DEA; cobb-douglass function; milkfish farmer
*Korespodensi Penulis: email: trianext1080@gmail.com Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Brawijaya Jl. M.T. Haryono No.165, Ketawanggede, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65300, Indonesia

## PENDAHULUAN
Berlakunya Undang-Undang No 32 tahun 2004 Tentang Pemerintah Daerah dan UU No 34 Tahun 2004 Tentang Perimbangan Keuangan Pemerintah Pusat dan Daerah menjadi titik tolak berlakunya sistem desentralisasi di Indonesia atau yang lebih dikenal dengan otonomi daerah. Dengan prinsip otonomi yang luas, nyata dan bertanggung jawab, daerah dalam hal ini kabupaten dan kota
diberikan keleluasaandalam mengatur rumah tangga pemerintahannya sendiri termasuk dalam menentukan model pembangunan daerah dan penggalian sumber-sumber dana pembangunan yang disesuaikan dengan kondisi dan potensi daerah masing-masing. Otonomi daerah telah memberikan  wewenang yang luas kepada daerah kabupaten/kota dalam dalam mengatur berbagai mekanisme kekuasaan dan mengelola rumah tangganya sendiri, mulai tahap perencanaan,
pelaksanaan, evaluasi, sampai dengan mekanisme pembiayaan pembangunan daerah (Ananda,  2017). Terkait dengan hal tersebut, maka daerah akan bekerja keras untuk menggali dan mengoptimalkan sumber-sumber potensi yang dapat memacu pertumbuhan daerah guna mewujudkan tujuan otonomi daerah (Sabarno, 2008). Dengan kata lain, daerah telah diberikan kewenangan dan peluang yang luas bagi pengembangan potensi ekonomi, sosial, politik dan budaya. Daerah dituntut untuk melakukan penajaman orientasi pembangunan yang berbasis pada potensi daerah. Daerah didorong untuk lebih mampu mengambil peran dan prakarsa baik dalam perencanaan pembangunan, mengeksplorasi dan mengeksploitasi sumber daya secara optimal yang bertujuan untuk mensejahterakan masyarakat (Kuncoro, 2014). Dalam hal penggalian potensi suatu daerah maka diperlukan pendekatan ekonomi basis dan non basis. Teori basis ekonomi menyatakan bahwa besarnya permintaan terhadap barang dan jasa yang dihasilkan oleh daerah tersebut oleh daerah lain menjadi salah satu penentu pertumbuhan ekonomi (Arsyad, 1999). Sejalan dengan hal tersebut, Bendavid-Val (1991) menyatakan bahwa sektor basis ditentukan dengan besarnya ekspor barang dan jasa daerah ke daerah lain. Dari kegiatan ekspor tersebut akan memunculkan pendapatan bagi daerah penyedia barang dan jasa. Dari pendapatan tersebut akan menghidupkan sektor non basis.
Pertumbuhan ekonomi suatu daerah ditentukan oleh sektor basis yang dimiliki oleh daerah tersebut. Semakin banyak sektor basis yang dimiliki oleh suatu wilayah, maka pertumbuhan ekonomi daerah akan ikut meningkat (Tarigan, 2007).  Sektor  ekonomi  basis  akan  menghadirkan efek pengganda ( multiplier  effect) lokal / regional akan memberikan dampak perubahan ekonomi pada seluruh perekonomian kota atau daerah. Efek pengganda  digunakan untuk memperkirakan dampak perubahan dalam basis ekonomi pada pekerjaan di masa depan dan populasi kota dan wilayah  (Alexander,  1954;  Hoyd,  1954).Sehingga komoditas sektor basis yang unggul, kuat, berproduksi  tinggi,  efisien,  dan  berdaya  saing tinggi, perlu dikembangkan oleh daerah dengan didukung oleh kebijakan pemerintah daerah yang tepat sasaran sehingga pertumbuhan ekonomi daerah akan meningkat, dan tujuan peningkatan kesejahteraan masyarakat  juga akan tercapai.
Komoditas  sektor  basis  yang  efisien  akan menentukan daya saing suatu daerah. World
Economic Forum (2014) memandang  bahwa efisiensi pasar barang dan efisiensi pasar tenaga kerja, menjadi salah satu faktor pendorong pembentuk daya saing. (Institute for Management Development, 2014) menambahkan faktor efisiensi lembaga pemerintahan dan dunia usaha juga turut menentukan posisi daya saing suatu wilayah. Hallam  dan  Machado,  (2014);  Zhu et  al. (2008) memandang  efisiensi  teknik  suatu  komoditas menjadi titik ukur daya saing komoditas tersebut.
Kabupaten Pati, merupakan salah satu wilayah di Provinsi Jawa Tengah yang memiliki luas wilayah di sepanjang jalur pantai utara, sehingga sangat cocok untuk budidaya tambak ikan bandeng. Pada  tahun 2011 Kabupaten Pati, ditetapkan sebagai wilayah minapolitan budidaya ikan bandeng melalui Keputusan Menteri Kelautan dan Perikanan RI, Nomor KEP.39/MEN/2011 Tentang Perubahan Atas Keputusan Menteri Kelautan dan Perikanan Nomor KEP.32/MEN/2010 tentang Penetapan Kawasan Minapolitan. Hal ini juga ditunjang dengan produksi perikanan Kabupaten Pati pada tahun 2015 didominasi oleh perikanan tambak  yang  mencapai  30.007,84  ton  sekitar 45% dari total produksi perikanan Kabupaten Pati, disusul dengan perikanan laut yang mencapai 22.582,80  ton  atau  30%,  perikanan  kolam 14.152, 62 ton atau 25%, dan produksi ikan waduk 100,3  ton  atau  0,33%,  ikan  keramba  23,8  ton atau  0,04%    dan  ikan  sawah  yang  hanya  15,28 ton  atau  0,02%.  Komoditas  budidaya  tambak memang menjadi primadona Kabupaten Pati, pada khususnya adalah produksi Bandeng yang nilai produksi pada tahun 2015 mencapai 4,41 T Rupiah. Berdasarkan perhitungan Location  Quotient ( LQ ) perikanan budidaya tambak di Kabupaten Pati memiliki nilai 1,8 dan berdasarkan rumah tangga perikanan budidaya tambak memiliki nilai LQ 6,2. Hal ini berarti, budidaya perikanan tambak di Kabupaten pati merupakan sektor ekonomi basis di Kabupaten Pati.
Potensi budidaya tambak di Kabupaten Pati, terbagi atas tiga komoditas, yakni bandeng, udang windu dan udang vaname. Berdasarkan data BPS Kabupaten Pati, pada tahun  2017,  komoditas  bandeng  mencapai Rp377.849.850.000  komoditas  udang  windu mencapai  Rp47.298.560.000  dan  udang  vaname mencapai  Rp47.778.399.000.  Besarnya  potensi ikan bandeng tersebut, masih belum bisa menembus pasar internasional. Hal ini dikarenakan sebagian besar dilakukan oleh pembudidaya skala kecil dan hanya untuk pasar domestik. Pada umumnya
pembudidaya skala kecil memiliki tantangan permodalan, sewa lahan yang tinggi, harga jual sangat tergantung pada permintaan pasar, bahkan pembudidaya rela menjual kepada siapa saja yang berminat  membeli  hasil  panennya  (Abbam,  2009; Achaw, 2010).
Tantangan lain yang dihadapi pembudidaya ikan bandeng di Kabupaten Pati adalah semakin menurunnya tingkat produksi ikan bandeng. Hal ini diduga karena pembudidaya bandeng sangat bergantung pada alam dan tingkat efisiensi yang masih rendah. Peningkatan produksi pembudidaya ikan bandeng dapat dilakukan dengan  peningkatan  efisiensi  dalam  penggunaan faktor-faktor inputnya. Peningkatan efisiensi dapat dilakukan dengan memperbaiki kemampuan manajerial pembudidaya, penyuluhan secara intensif, dan memperbaiki faktor-faktor yang menyebabkan inefisiensi pembudidaya.

## METODOLOGI
Penelitian  efisiensi  produksi  ikan  bandeng sebagai sektor basis Kabupaten Pati merupakan penelitian yang membutuhkan pengolahan data yaitu perbandingan antara input dan output. Input dalam hal ini adalah jumlah benih, luas lahan, tenaga kerja dan jarak antara tambak dengan laut. Metode penelitian kuantitatif dipilih dikarenakan lebih mudah menginterpretasi dan menganalisa data, khususnya untuk mengetahui hubungan antara variabel input dan output dalam menjelaskan efisiensi  komoditas sektor basis di Kabupaten Pati.

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Pengambilan data primer dilakukan pada bulan Juni-Juli 2018 di Kecamatan Juwana, Kabupaten Pati Provinsi Jawa Tengah dengan menggunakan kuesioner penelitian.  Pemilihan lokasi didasarkan pada penetapan Kabupaten Pati sebagai wilayah minapolitan perikanan tambak. Kabupaten Pati berdasarkan data BPS, pada tahun 2016 menghasilkan ikan bandeng dengan total nilai produksi sebesar Rp377.8495.850.000  dan  Kecamatan  Juwana merupakan sentra produksi ikan bandeng  di Kabupaten menghasilkan nilai produksi ikan bandeng sebesar Rp118.516.068.000 atau sebesar 31% dari total nilai produksi ikan bandeng Kabupaten Pati. Sehingga pemilihan lokasi penelitian ini dapat mewakili penelitian produksi ikan bandeng di Kabupaten Pati. Adapun pemilihan Kecamatan Juwana sebagai basis produksi
bandeng di Kabupaten Pati, dikarenakan produksi ikan bandeng di Kecamatan Juwana melimpah sehingga dikirim ke luar (diekspor) Kabupaten Pati.

## Jenis dan Metode Pengambilan Data
Pengambilan sampel penelitian dilakukan secara multistage purposive sampling. Metode pengambilan sampel secara multistage purposive sampling merupakan sistem pengambilan sampling dengan melakukan beberapa tingkat tahapan, dilanjutkan dengan pertimbangan khusus sehingga layak  dijadikan sampel (Morissan, 2015).  Pengambilan sampel secara purposive dengan asumsi populasi menyebar normal, maka jumlah sampel seluruhnya adalah 80 responden. Pengambilan sampel dengan teknik ini dilakukan karena pembudidaya tambak ikan bandeng dianggap relatif sama (homogen). Pengambilan jumlah responden pada penelitian ini adalah 80 responden. Hal ini didasarkan bahwa penelitian ini menggunakan 5 variabel  (multivariat) dan pengambilan sampel untuk multivariat (termasuk dalam regresi berganda) minimal adalah 10x lebih besar dari jumlah variabel penelitian (Gay  &  Diehl,  1992;  Kothari,  2004)  sehingga pengambilan 80 responden sudah memenuhi syarat pengambilan sampel. Adapun tahapan pengambilan  sampel  adalah  sebagai  berikut;  dari tingkat Kabupaten Pati, dipilih Kecamatan Juwana karena memiliki wilayah tambak terluas di Kabupen Pati. Disamping itu Kecamatan Juwana merupakan sentra penghasil ikan bandeng di Kabupaten Pati. Selanjutnya, dari Kecamatan Juwana dipilih 5 desa dengan luas wilayah tambak terluas yaitu Desa Langgen Harjo, Desa Geneng Mulyo, Desa Agung Mulyo, Desa Bakaran Wetan dan Desa Bakaran Kulon. Dari kelima desa tersebut pengambilan sampel diambil secara acak. Penulis kemudian menggolongkan pembudidaya ikan bandeng dalam tiga skala yaitu pembudidaya dengan luas lahan di bawah 5 Ha (< 5 Ha) digolongkan dalam pembudidaya skala kecil, pembudidaya dengan luas lahan antara 5 Ha sampai dengan 10 Ha (5 Ha ≤ x < 10 Ha) tergolong pembudidaya skala sedang dan pembudidaya dengan luas lahan di atas 10 ha digolongkan dalam pembudidaya skala besar.

## Metode Analisis

## Analisis DEA (Data Envelopment Analysis)
Pengukuran efisiensi produksi ikan bandeng sebagai komoditas sektor basis di Kabupaten
Pati menggunakan program Data Envelopment Analysis ( DEA ). Data Envelopment Analysis (DEA) merupakan metode yang digunakan untuk mengevaluasi efisiensi operasi relatif dari berbagai unit  kerja  yang  melaksanakanaktifitas  yang  sama dengan menggunakan input yang sama untuk menghasilkan output yang sama. DEA mengukur efisiensi  relatif  dari  beberapa  unit  kerja  yang terwujud dalam sebuah Decision  Making  Units (DMUs) (Rifa’i, 2013)
Dalam DEA , sebuah unit kegiatan ekonomi dikatakan  efisien  secara  teknis  apabila  rasio perbandingan output produksi dan input yang digunakan sama dengan satu (TE=1), artinya unit kegiatan ekonomi tersebut sudah tidak melakukan pemborosan input-input produksi atau mampu memanfaatkan potensi kemampuan produksi yang dimiliki secara optimal untuk menghasilkan output produksi yang tinggi.
Penerapan metode DEA diasumsikan dapat mengatasi keterbatasan yang dimilki oleh regresi berganda atau analisis rasio parsial. Analisis regresi dapat menunjukan elastisitas penggunaan input terhadap output yang dihasilkan dalam suatu sektor ekonomi. Sektor ekonomi dapat dinilai efisien apabila nilai output yang dihasilkan secara riil lebih tinggi dari nilai output yang dihasilkan dalam estimasi.
DEA menawarkan tiga orientasi dalam perhitungan  efisiensi  relatifnya  yaitu  (1)  Model orientasi input ( input-oriented model ) yaitu model dimana setiap DMU diharapkan memproduksi sejumlah output tertentu dengan sejumlah input terkecil yang memungkinkan (minimasi input), dengan demikian input merupakan sesuatu yang  dapat  dikontrol;  (2)  Model  orientasi  output ( output-oriented model ) yaitu model dimana setiap DMU diharapkan memproduksi sejumlah output terbesar yang memungkinkan dengan sejumlah input tertentu (maksimasi output), dengan demikian output merupakan sesuatu yang dapat dikontrol;  dan  (3)  Model  orientasi  dasar  ( base- oriented model ) yaitu model dimana setiap DMU diharapkan memproduksi dengan kondisi gabungan optimal antara input dan output, dengan demikian input dan output merupakan sesuatu yang dapat dikontrol (Charnes, Roussea & Semple, 1996).
Nilai  efisiensi  teknis  pada  penelitian  ini didasarkan pada pendekatan output oriented (maksimalisasi output) dan model VRS (variable
returns to scale) dengan pertimbangan bahwa produksi ikan bandeng belum beroperasi pada skala yang optimal karena adanya kelebihan penggunaan faktor-faktor input yang digunakan. Hal ini terlihat pada besarnya nilai slack pada input yang digunakan. Khususnya pada penggunaan tenaga kerja dan besarnya jarak laut dengan tambak.

## Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis kuantitatif menekankan analisisnya pada data-data berupa angka yang diolah dengan metode statistika. Dengan metode kuantitatif akan diperoleh  signifikasi  perbedaan  kelompok  atau signifikansi  hubungan  antara  variabel  yang  diteliti (Azwar, 2001). Metode kedua yang digunakan untuk menganalisis data pada penelitian ini adalah dengan menggunakan estimasi regresi linier berganda untuk menganalisis fungsi produksi Cobb-Douglass. Untuk mengetahui pengaruh faktor jumlah benih bandeng, luas tambak, jumlah tenaga kerja, dan jarak tambak dengan laut terhadap produksi Ikan Bandeng  Kabupaten Pati, dinyatakan dalam fungsi sebagai berikut:
Prod = f (Bb,Lt,Tk,Jar)
.................... (1)
Fungsi Cobb-Douglass adalah sebagai berikut:
Prod = β 0 Bb β1 Lt β2 Tk β3 Jar β4 ...................(2)
Untuk menghitung elastisitas dari masing- masing variabel bebas ke variabel terikat, koefisien regresi di atas ditransformasikan ke dalam bentuk logaritma natural (ln) dan diperoleh persamaan sebagai berikut:
Ln  Prod  =  Ln  β0  +  β1Ln_Bb  +  β2Ln_Lt+ β3Ln_Tk+ β4Ln_Jar  + μ ...................(3)
Keterangan/ Remark :
Prod = Poduksi ikan bandeng(Ton/panen) /  Milkfish Productions(Tons/haevest)
Bb  = Jumlah benih bandeng (ekor) /  Number  of milkfish seeds (tail)
Lt =  Luas tambak(Ha)/ Area of Ponds (Ha) Tk  =  Jumlah tenaga kerja(orang) /Labors(Persons) Jar  = Jarak tambak dengan laut (Km) / Distance Ponds from Sea (Km) β 0 =  Intersep/ Intercept Ln  =  Logaritma natural/ Natural logaritm

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Efisiensi Teknis Pembudidaya Ikan Bandeng
Pengukuran tingkat
efisiensi usaha tambak ikan bandeng menggunakan analisis Data Envelopment Analysis (DEA). Analisis DEA merupakan salah satu bentuk analisis data non parametrik  yang  menghitung  tingkat  efisiensi masing-masing kelompok unit produksi yang tergabung dalam Decision  Making  Unit s (DMUs). seperti dikatakan sebelumnya bahwa penelitian ini  menghitung  tingkat  efisiensi  tiap  DMU  dengan pendekatan out put ( output oriented) pada skala Variable Return to Scale (VRS) . Pendekatan output oriented merupakan pendekatan dimana tiap-tiap DMU akan mengoptimalkan jumlah output tanpa menambahkan input. DEA Model VRS merupakan model DEA memiliki karakteristik teknologi bersifat variable (varying) return to scale, dimana tiap-tiap DMU dimungkinkan untuk beroperasi pada kondisi yang tidak optimal. Keadaan tidak optimal ini bisa disebabkan misalnya adanya keterbatasan modal, hambatan pada faktor cuaca, adanya gangguan hama dan penyakit, dan lain-lain. Berdasarkan pertimbangan di atas, maka sangat dimungkinkan tiap DMU akan bekerja pada pada increasing return to scale atau bahkan decresing return to scale.
Model VRS juga lebih menunjukkan kesesuaian dengan kondisi yang sebenarnya dari DMU-DMU (dalam observasi) dimana tidak semua DMU beroperasi pada skala optimal ( constant ), karena adanya keterbatasan-keterbatasan yang dimiliki oleh masing-masing DMU. Sedangkan pendekatan output ( output oriented ) yaitu model dimana setiap DMU diharapkan memproduksi sejumlah output terbesar yang memungkinkan dengan sejumlah input tertentu (maksimasi output), dengan demikian output merupakan sesuatu yang dapat dikontrol. Dalam DEA ini dilakukan pengujian terhadap 80 DMU, di mana keseluruhan DMU tersebut merupakan rumah tangga pembudidaya ikan bandeng selaku unit
Tabel 1. Peringkat DMU Berdasarkan Nilai TE. Table 1. DMU Ranking Based on TE Value.
No Peringkat Efisiensi/ Efficiency Rank Jumlah DMU/ Total DMUs Persentase/ Prosentage (%) 1 Efisien/ Efficient (TE = 1) 16 20 3 Baik/ Good (0,741≤ TE < 1) 20 25 4 Rendah/ Low (TE < 0,741) 44 55
Sumber: Output DEA, diolah 2018./ Sources: DEA outputs, processed 2018.
produksi, berikut adalah hasil analisa pengolahan data dilakukan dengan aplikasi Maxdea terhadap 80 DMU dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Berdasarkan hasil pengolahan Maxdea dari 80 DMU pembudidaya tambak di Kabupaten Pati, diperoleh nilai Technical  Effiecency (TE) tertinggi adalah  1,nilai  terendahnya  adalah  0,474  dan rata-rata nilai TE dari seluruh sampel bembudi daya bandeng  di  Kabupaten  Pati    adalah  0,741.  Nilai TE semakin mendekati nilai 1 maka DMU tersebut dinyatakan  telah  efisien  dan  semakin  menjauhi nilai 1 maka DMU dinyatakan semakin tidak efisien.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dikategorikan nilai  TE=1  dikategorikan  efisien,  nilai  TE  antara 1  sampai  dengan  rata-rata  (0,741  ≤  TE  <  1) dikategorikan  tingkat  efisien  baik  dan  nilai  TE dibawah  rata-rata  (TE  <  0,741)  dikategorikan sebagai tingkat efisiensi rendah.
Suatu  metode produksi dapat dikatakan lebih efisien  dari  metode  lainnya  jika  metode  tersebut menghasilkan output yang lebih besar pada tingkat korbanan yang sama atau suatu metode produksi yang menggunakan korbanan yang paling kecil, juga  dikatakan  lebih  efisien  dari  metode  produksi lainnya, jika menghasilkan nilai output yang sama besarnya (Kurniawan, 2008). Produsen dikatakan efisien  secara  teknis  jika  dan  hanya  jika  tidak mungkin lagi memproduksi lebih banyak output dari yang telah ada tanpa mengurangi sejumlah output lainnya atau dengan menambah sejumlah input tertentu (Kumbakhar dan Lovell, 2000)
Berdasarkan Tabel 2, diketahui bahwa sebagian besar pembudidaya bandeng di Kabupaten Pati, berada pada posisi di bawah rata-rata  efiseinsi  teknik.  Hanya  terdapat  16 pembudidaya  (20%)  yang  memiliki  tingkat efisiensi  sempurna  ( Perfect  Efficiency )dengan nilai TE =1. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar pembudidaya ikan bandeng di Kabupaten Pati, masih belum optimal dalam hal penggunaan faktor-faktor inputnya. Hali ini terlihat dari besarnya
nilai slack khususnya pada penggunaan input tenaga kerja dan besarnya jarak tambak dari laut (lampiran 1).
Setelah dilakukan pengelompokan DMU ke dalam beberapa kategori efisiensi, dilakukan pula pengelompokan efisiensi skala pembudidaya ikan bandeng berdasarkan variabel luas lahan yang digarap. Dalam penelitian ini, pembudidaya dengan luas lahan di bawah 5 Ha (< 5 Ha) digolongkan dalam pembudidaya skala kecil, pembudidaya dengan luas lahan antara 5 Ha sampai dengan 10 Ha (5 Ha ≤ x < 10 Ha) tergolong pembudidaya skala sedang dan pembudidaya dengan luas lahan di atas 10 ha digolongkan dalam pembudidaya skala besar. Dalam penelitian ini terdapat 34 pembudidaya skala kecil, 32 pembudidaya skala sedang dan 14 pembudidaya skala besar.
Pembudidaya bandeng skala kecil- menengah  cenderung  memiliki  tingkat  efisiensi yang rendah, hal ini terlihat dengan prosentasi TE di bawah rata-rata yang mencapai 55,88% dan 56%.    Sedangkan  pada  pembudidaya  bandeng skala besar dengan luas lahan >10 Ha memiliki 50% pembudidaya yang berada di bawah rata-rata. Penyebab  inefisiensi  pembudidaya  bandeng di Kecamatan Juwana, sebagian besar adalah penggunaan input yang terlalu besar, terutama pada variabel tenaga kerja dan jarak antar tambak dengan laut yang terlalu jauh. Hal ini menyebabkan pembudidaya tambak bandeng di Kabupaten
Tabel 2. Peringkat Efisiensi Berdasar Skala Usaha Budidaya. Table 2. Efficiency Rating Based on Farmer’s Scale.
No Peringkat Efisiensi/ Efficiency Rank Skala Usaha Budidaya/ Scale Farming Bussines Persentase/ Prosentage (%) 1 Efisien/ Efficient (TE = 1)
Besar/ Big : 5 pembudidaya dari 14 pembudidaya/ 5 farmers from 14 farmers Sedang/ Middle : 4 pembudidaya dari 32 pembudidaya/ 4 farmers from 32 farmers
Kecil/ Small : 7 pembudidaya dari 34 pembudidaya/
7 farmers from 34 farmers 35.71
12.50 20.58
2 Baik/ Good (0,741 ≤ TE < 1) Besar/ Big :2 pembudidaya dari 14 pembudidaya/ 2 farmers from 14 farmers
Sedang/ Middle :10 pembudidaya dari 32 pembudidaya/ 10 farmers from 32 farmers Kecil/ small : 8 pembudidaya dari 34 pembudidaya/
8 farmers from 34 farmers
7.14
15.63
14.71 4
Rendah/ Low (TE < 0,741)
Besar/ Big :7 pembudidaya dari 14 pembudidaya/ 7 farmers from 14 farmers Sedang/ Middle : 18 pembudidaya dari 32 pembudidaya/18 farmers from 32 farmers Keci/ Small : 19 pembudidaya dari 34 pembudidaya/
19farmers from 34 farmers 50 56.25 55.89
Pati, terbebani biaya produksi untuk membayar tenaga kerja dan memperbaiki saluran air yang menghubungkan tambak dengan laut.
Berdasarkan analisis DEA sebagian besar pembudidaya ikan bandeng baik skala kecil, menengah maupun sedang, masih memiliki tingkat efisiensi yang rendah. Hal ini dikarenakan bahwa produksi ikan bandeng pada periode Juni-Juli 2018 di Kabupaten Pati memang mangalami penurunan, yang dikarenakan faktor alam yakni curah hujan yang tinggi pada tahun 2018. Curah hujan rata-rata 16-20 hari perbulan sehingga mempengaruhi tingkat kadar garam air tambak yang pada akhirnya mempengaruhi kualitas ikan bandeng. Kualitas bandeng yang tidak memenuhi standar pasar, mengakibatkan pembeli akan mengurangi jumlah permintaan ikan bandeng. Untuk mengantisipasi hal tersebut, pembudidaya ikan bandeng mengurangi jumlah benih yang ditebar pada bukan Januari- Februari, sehingga mempengaruhi jumlah produksi ikan bandeng pada periode panen Juni-Juli 2018.
Dengan skala tambak yang lebih luas, penggunaan kedua variabel tersebut dapat dimaksimalkan karena dengan luas lahan yang memadai, benih bandeng yang ditebar lebih banyak, penggunaan tenaga kerja juga bisa lebih optimal. Dengan demikian, tidak lagi terdapat input yang terbuang jika skala tambak diperluas sedangkan input tersebut digunakan dalam jumlah yang relatif tetap. Pada skala tambak yang luas, maka
benih bandeng yang ditebar bisa semakin banyak, penggunaan input tenaga kerja juga lebih optimal. sedangkan terkait dengan jarak tambak dengan laut yang terlalu besar diatasi dengan penggunaan saluran irigasi yang lancar. Artinya tenaga kerja yang digunakan tidak hanya digunakan untuk mengolah lahan tambak, namun juga dipekerjakan untuk mengolah saluran irigasi tambak. Sehingga aspek kendala jarak tambak dengan laut dapat diatasi.

## b. Analisis Regresi Linear Berganda
Berdasarkan Tabel 4, secara simultan seluruh variabel dalam penelitian ini, yaitu jumlah benih, luas lahan, tenaga kerja dan jarak laut dengan tambak mempengaruhi produksi ikan bandeng di Kabupaten Pati. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas uji F sebesar 0,000. Adapun secara parsial pengaruh masing-masing variabel dijelaskan di bawah ini.
Benih bandeng memiliki pengaruh positif dan  signifikan  terhadap  produksi  bandeng  di Kabupaten Pati. Hal ini didasarkan hasil analisis
Tabel 3. Variabel  Regresi Linear Berganda. Table 3. Variables Linear Regression.
Variabel/ Variables Rata-rata/ Mean Minimum Maksimum Produksi (Prod) 6,755 0.75 17 Benih Bandeng (Bb) 67462.5 6,700 200,000 Luas Tambak (Lt) 6.22 1 15 Tenaga kerja (Tk) 28,087 22 37 Jarak laut ke Tambak (Jarak) 6.97 0.75 13 Tabel4. Hasil Regresi OLS. Table 4. OLS Regression’s Result. Beta Std. Error t-Statistic Prob. C -1.021 0.556 -1.834 0.071 Ln_Bb 0.977 0.066 14.646 0.000 Ln_Ll 0.119 0.058 2.044 0.044 Ln_Tk 0.036 0.051 0.719 0.473 Ln_Jar -0.177 0.034 -5.143 0.000
F =338,97 Prob. = 0.0000 R 2 =0,947 : Adjusted R 2 = 0,944
Sumber: Output Eviews, 2018./ Source: Eviews output, 2018.
Keterangan/ Remaks :
Prod  = Produksi ikan bandeng(Ton/panen) / Milkfish  Productions(Tons/haevest) Bb = Jumlah benih bandeng (ekor) /Number of milkfish seeds (tail) Lt = Luas tambak(Ha)/ Area of Ponds (Ha) Tk = Jumlah tenaga kerja(orang) /Labors (Persons)
Jar
= Jarak tambak dengan laut (Km) / Distance Ponds  from Sea (Km)
regresi linier berganda nilai probabilitas uji t terhadap benih bandeng  adalah 0,0000 yang berarti bahwa variabel benih bandeng  memiliki pengaruh terhadap produksi ikan bandeng. Dari hasil estimasi didapatkan koefisien regresi variabel benih  sebesar  0,976  di  mana  koefisien  regresi tersebut sekaligus menunjukkan elastisitas input jumlah benih bandeng. Maka dapat diartikan bahwa jika dilakukan penambahan input benih bandeng  sebesar  1%,  jumlah  produksi  bandeng akan mengalami kenaikan sebesar 0,976% dengan asumsi bahwa variabel lainnya dianggap konstan.
Benih bandeng memegang peranan penting dalam produksi ikan bandeng di Kecamatan Juwana. Benih ikan bandeng atau masyarakat setempat mengenal dengan istilah nener, diperoleh pembudidaya dari pemasok. Para pembudidaya di Kecamatan Juwana lebih memilih membeli nener dari pemasok, dibandingkan dengan melakukan pembenihan sendiri. Hal ini dikarenakan proses pembenihan nener lebih rumit dibandingkan dengan pembesaran. Rata-rata dalam 1 Ha luas lahan ditaburkan 10.000 ekor nener. Secara teori,
dalam 1 Ha boleh ditabur nener 10.000-30.000 ekor nener. Tetapi masyarakat Kecamatan Juwana lebih memilih menabur nener pada tingkat minimum yakni 10.000 ekor per herktar. Bahkan ada yang hanya  menabur  7.500-8.000  ekor  saja  setiap hektarnya. Hal ini dikarenakan untuk memberikan ruang tumbuh bagi pembesaran bandeng, sehingga ikan bandeng yang dihasilkan akan lebih optimal.
Penelitian terhadulu  (Sumiratin, 2012) yang mengkaji tentang analisis keuntungan bandeng di Gresik menyatakan hal yang sama, bahwa penggunaan benih ikan bandeng memberikan pengaruh  yang  signifikan  dan  positif  terhadapa produksi ikan bandeng di Gresik, yang pada akhirnya akan memperbesar pendapatan pembudidaya bandeng di Gresik. Namun penelitian (Faiq, 2012) menyatakan hal yang berbeda yaitu jumlah benih yang ditebar di lahan tidak memberikan pengaruh yang signifikan. Hal ini dikarenakan kurangnya benih yang ditebar di lahan tambak yang diakibatkan oleh keterbatasan biaya pembelian benih.
Luas lahan memiliki pengaruh yang signifikan dan positif terhadap produksi ikan bandeng di Kabupaten Pati. Berdasarkan hasil analisis regresi linier berganda nilai probabilitas uji t terhadap X2 adalah 0,044. Dimana probabilitasnya lebih kecil dari alpha (α) 5% atau 0,05. Luas lahan memiliki koefisien sebesar 0,119 di mana koefisien regresi tersebut sekaligus menunjukkan elastisitas input luas lahan tambak bandeng. Berdasarkan hasil regresi tersebut, maka dapat diartikan bahwa jika dilakukan penambahan input luas lahan tambak bandeng  sebesar  1%,  jumlah  produksi  bandeng akan  mengalami  kenaikan  sebesar  0,119% dengan asumsi bahwa variabel lainnya dianggap konstan.
Pierluigi  Toma  (Toma,  Miglietta,  Zurlini, Valente  &  Petrosillo,  2017)  menyatakan  hal  yang sama bahwa luas lahan yang dibarengi dengan sistem pengolahan yang baik akan memberikan dampak yang positif terhadap produksi pertanian di negara-negara Uni Eropa. Sejalan dengan Toma,  Endang (Sumiratin, 2012) juga menyatakan bahwa luas lahan tambak sangat berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  produksi  bandeng di Gresik. Hasil yang berbeda diungkapkan (Deng, 2018) bahwa luas lahan tidak berpengaruh pada produktivitas pertanian di Shandong, China. Sejalan dengan Xiangzheng, penelitian Hasan Faiq (Faiq, 2012) bahwa luas lahan tidak berkorelasi  signifikan  terhadap  produksi  tambak
di Kelurahan Tugu Kota Semarang, yang dikarenakan belum optimalnya pengolahan lahan tambak.
Jarak tambak dengan laut memiliki koefisien  -0,17.  Artinya  penambahan  faktor  jarak lokasi  tambak  dengan  laut    sebesar  1%,  akan menyebabkan  penurunan  produksi  sebesar  17%. Dengan kata lain, semakin besar jarak lokasi tambak dengan laut, maka produksi bandeng akan semakin berkurang. Jarak tambak dengan laut di Kecamatan Juwana memegang peranan penting dalam penelitian ini. Jarak ini memberikan implikasi ketersediaan kandungan garam air laut pada tambak. Ketersediaan air laut berkaitan dengan tingkat kadar garam/ salinitas air. Semakin jauh jarak yang ditempuh air laut menuju tambak, maka kadar garam akan berkurang. Terlebih dengan saluran air laut ke tambak yang tidak lancar, akan semakin mempengaruhi produksi bandeng. Hal ini dikarenakan pengaruh sifat  fisik  permeabitias  tanah,  atau  kemampuan tanah dalam menyerap air yang dilaluinya (Hakim, 1986). Peneliti mengaitkan aspek jarak tambak ke laut sebagai kelancaran irigasi dan manajemen air. Penelitian Raheli, et  al. (2007) menemukan bahwa sistem irigasi yang baik akan menentukan produksi pada pertanian tomat. Sejalan dengan hal ini manajemen air yang baik juga akan turut menentukan tingkat produksi perikanan di Malaysia (Iliyasu, 2016). Dampak secara ekonomi adalah pembudidaya bandeng yang memiliki tambak jauh dari laut harus mengeluarkan biaya produksi lebih besar, dibandingkan dengan pembudidaya yang lokasinya lebih dekat dengan laut.
Aspek tenaga kerja tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap produksi ikan bandeng di Kabupaten Pati. Analisa ketenagakerjaan dalam pertanian sering dikaitkan dengan tahap-tahap pekerjaan yang diperlukan dalam usaha pertanian itu sendiri. Informasi semacam itu sangat penting untuk menentukan alokasi sebaran penggunaan tenaga kerja selama proses produksi, sehingga pada kegiatan tertentu tidak terjadi kekurangan atau kelebihan tenaga kerja (Soekartawi, 1996). Pada kasus Penggunaan tenaga kerja yang tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap produksi bandeng di Kabupaten Pati dikarenakan pembudidaya bandeng terdapat kelebihan penggunaan tenaga kerja. Kelebihan penggunaan tenaga kerja ini dikarenakan perekrutan tenaga kerja masih bersifat kekeluargaan. Jadi pemanfaatan tenaga kerja lebih dikarenakan
adanya hubungan keluarga antara pembudidaya tambak dengan pekerja.
Penelitian (Situmorang, 2013) pada produksi jagung di Kabupaten Dairi Sumatera Utara ditemukan bahwa aspek tenaga kerja tidak signifikan dikarenakan kelebihan jumlah tenaga kerja yang digunakan.  Penggunaan tenaga kerja yang tidak signifikan juga diperoleh pada penelitian produksi tambak bandeng di Gresik. Penggunaan aspek tenaga kerja yang terlampau besar menyebabkan pengaruh yang tidak signifikan. (Sumiratin, 2012).
Pada penelitian ini penulis tidak menggunakan variabel pakan sebagai variabel independen, dikarenakan penulis lebih memandang budidaya bandeng secara ekonomis. Namun demikian, variabel pakan dimasukkan dalam analisis pendapatan pembudi daya bandeng sebagai variabel biaya produksi.
Berdasarkan hasil Regresi Cobb Douglas diperoleh persamaan sebagai berikut :
Ln Y= -1,021+0,976 Ln_Bb+0,119 Ln_Lt +0,036 Ln_Tk – 0,177 Ln_Jar                       ......... ..........(4)
Return to scale merupakan suatu keadaan di mana output produksi yang berubah sebagai respon adanya perubahan yang proporsional dari seluruh input produksi. Pada fungsi Cobb-Douglas, return to scale diketahui melalui penjumlahan koefisien regresi setiap variabel independen yang signifikan.  Adapun  hasil return to scale dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Return to Scale : β 1 +β 2 +β 3 - β 4 = 0,976 + 0,119 + 0,036 - 0,177 = 0,954
Return to Scale sebesar 0,954 menjelaskan bahwa penambahan input faktor produksi sebesar 1 persen akan memberikan peningkatan pada output sebesar 0,954%. Hal ini juga menunjukkan bahwa nilai Return to Scale < 1. Atau berada pada kondisi Decreasing  Return  To  Scale . Kondisi ini menyatakan bahwa penambahan faktor input akan menghasilkan penambahan ouput yang lebih rendah (Case,  2007).  Hal  banyak  terjadi  pada  produksi pertanian dan perikanan yang sangat bergantung dalam kondisi alam. Seperti banyaknya curah hujan, pemanfaatan lahan yang belum optimal, dan saluran irigasi yang kurang lancar sehingga saluran air laut ke tambak tidak bisa optimal. Hasil ini juga senada  dengan  perhitungan  efisiensi  dengan pendekatan DEA dimana kondisi pembudidaya
di Kabupaten Pati, sebagian besar masih berad di  bawah  rata-rata. Atau  memiliki  tingkat  efisiensi yang rendah. Dimana sebagian besar sumber in efisiensi  ada  pada  penggunaan  tenaga  kerja  dan jarak tambak dan laut yang terlampau besar.
Rerata produksi ikan bandeng pembudidaya bergantung luas lahan tambak yang diusahakan dan intensitas panen yang dilakukan. Akan tetapi produksi tinggi tidak selalu berkorelasi positif dengan pendapatan, karena harga bandeng sangat ditentukan oleh permintaan pasar dan kesepakatan harga dengan para tengkulak dalam rantai distribusikan bandeng.
Hasil  survei  menunjukkan  bahwa  60% pembudidaya ikan bandeng mengelola lahan milik  sendiri,  namun  40%  lainnya  tidak  memiliki lahan sendiri sehingga melakukan sewa lahan dengan biaya sewa yang bervariasi sesuai dengan luas lahan yang disewa. Biaya sewa lahan Rp12.000.000 per tahun. Berikut adalah perhitungan analisis pendapatan pembudidaya bandeng di Kecamtan Juwana dengan asumsi rata-ata produksi 6,8 Ton/produksi pada luas lahan rata-rata 6 Ha, dan penggunaan benih rata-rata  67.000  ekor  serta  tenaga  kerja 28 orang.
Harga bandeng  di  pasar  sangat  fluktuatif bergantung dengan permintaan pasar. Adapaun harga jual bandeng yang tertera di atas adalah harga jual bandeng pada saat musim panen bulan Juni 2018. Berdasarkan perhitungan di atas, pembudidaya bandeng memperoleh keuntungan sebesar Rp56.280.000 dalam jangka waktu 6 bulan atau sebesar Rp9.380.000 per bulan. Nilai tersebut terbilang sangat besar, mengingat UMR di Kabupaten Pati hanya Rp1.350.000/bulan. Usaha tambak bandeng di Kecamatan Juwana bisa dijadikan sebagai mata pencaharian utama, walaupun pada prakteknya sebagian besar pembudidaya bandeng di Juwana menjadikan tambak bandeng sebagai usaha sampingan, karena mereka sebagian besar masih bekerja baik di sektor swasta maupun sektor pemerintah.
Berdasarkan analisis DEA pada penelitian ini yang menggunakan pendekatan outputoriented (maksimalisasi output) dan model VRS (variable returns to scale) diketahui bahwa sumber inefisiensi terbesar adalah faktor tenaga kerja dan jarak antara laut dengan tambak yang besar. Hal ini terlihat pada banyaknya slack pada variabel tenaga kerja dan jarak laut dengan tambak (lampiran 1).

## Tabel 5. Analisis Usaha Budidaya Bandeng.
Table 5. Analysis of Milkfish Farming Bussines.
Aspek/ Aspect
Nilai (Rp)/ Value (IDR)
a. Biaya Produksi Tetap/ Fixed Cost Sewa lahan/ Cost Of Renting Land 6 Ha x Rp6,000,000 36,000,000 Penyusutan perlengkapan tambak/ Cost Of Depreciation 400,000 Total biaya tetap/ Total Fixed Cost 36,400,000 b. Biaya Produksi Variabel/ Variable Cost Benih / Milkfish Seedlings = 67,000 ekor x Rp20 1,340,000 Pupuk/ Fertilizer = 6 Ha x 2 kw x Rp.125,000 1,500,000 Pelet/ Pellet = 6,8 ton/2 x 7,000 x 1,000 23,800,000 Tenaga kerja/ Labors = 28 orang x Rp110,000 3,080,000 Muritan/ Muritan Labor (10% x hasil produksi) 13,600,000 Total Biaya Variabel/ Total Variable cost 43,320,000 Total Biaya/ Total Cost (a+b) 79,720,000
c. PendapatanPembudidaya/ Farmer’s Income Hasil panen/ Harvest Income = 6,8 ton x 1,000 kg x Rp20,000
136,000,000
d. Total Pendapatan Pembudidaya/ Total Farmer’s Income (Pendapatan/ Income – biaya/ cost ) 56,280,000
Slack ini menunjukkan bahwa saat ini penggunaan tenaga kerja dan jarak laut dengan tambak terlampau besar. Sehingga berdasarkan analisis DEA penggunaan tenaga kerja dan jarak laut dengan tambak perlu dikurangi. Di sisi lain hasil analisis OLS mengetengahkan bahwasannya penggunaan benih dan luas lahan berdampak signifikan  positif  terhadap  produksi  bandeng, sedangkan jarak laut dengan tambak berdampak signifikan negatif. Berdasarkan kedua hasil analisa tersebut, maka jarak laut dengan tambak menjadi salah satu kendala yang harus diperhatikan.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN

## Kesimpulan
Tingkat  efisiensi  teknis  pada  pembudidaya bandeng di Kabupaten Pati,  menunjukkan bahwa sebagian besar pembudidaya bandeng masih belum  efisien.  Hal  tersebut  dikarenakan penggunaan tenaga kerja yang terlampau besar dan jarak lokasi tambak dengan laut yang terlampau jauh. Nilai return to scale yang dicapai menunjukkan bahwa pembudidaya bandeng di Kabupaten Pati berada pada kondisi decreasing return to scale , yang dikarenakan pembudidaya bandeng masih sangat bergantung pada alam, pemanfaatan lahan yang belum optimal, dan saluran irigasi yang kurang lancer sehingga saluran air laut ke tambak tidak bias optimal. Seluruh variable independen yaitu luas tambak, jumlah
benih, tenaga kerja dan jarak tambak dengan laut, berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen, yaitu jumlah produksi bandeng. Namun secara parsial variabel tenaga kerja tidak memiliki pengaruh terhadap produksi bandeng Kabupaten Pati. Variabel yang memiliki pengaruh positif dan signifikan  diantaranya  adalah  jumlah  benih  dan luas lahan tambak. Jarak lokasi tambak dengan laut berpengaruh negatif dan signifikan. Sehingga perlu langkah alternatif untuk mengatasi kendala jarak antara laut dengan tambak. Langkah yang perlu ditempuh adalah dengan pengerukan kembali sungai yang menghubungkan laut dengan tambak.
Secara ekonomis, usaha tambak bandeng di Kabupaten Pati masih memberikan keuntungan. Hal ini terlihat pada analisis pendapatan pembudidaya ikan bandeng yang mampu menghasilkan rata-rata Rp9.380.000 per bulan jauh melampoi UMR Kabupaten Pati yang sebesar Rp1.350.000.

## Rekomendasi Kebijakan
Peningkatan  efisiensi  pada  pembudidaya bandeng dapat dilakukan dengan berfokus pada penggunaan input penggunaan benih bandeng, pengoptimalan lahan dan mengatasi kendala jarak laut dengan tambak. Disamping itu berdasarkan analisis DEA dimana saat ini pembudidaya ikan bandeng di Kabupaten Pati, masih berlebihan dalam penggunaan tenaga kerja, sehingga perlu dikurangi. Di samping itu penggunaan tenaga kerja
yang terlampau besar justru akan membebani pembudidaya itu sendiri. Adapun terkait jarak laut dengan tambak yang terlampau besar, dapat dilakukan dengan memperlancar aliran sungai yang menyalurkan air laut ke tambak. Pada saat penelitian ini dilaksanakan sungai penghubung laut dengan tambak sudah mengalami pendangkalan, sehingga pemerintah perlu turun tangan. Hal ini dilakukan dengan pengerukan sungai yang menyalurkan air laut ke tambak secara berkala. Sehingga asupan air laut ke tambak lebih lancar. Saat ini di Kabupaten Pati sudah mulai dikembangkan budidaya ikan bandeng air tawar, namun hasilnya masih belum optimal. kualitas ikan bandeng air tawar, belum sebagus bandeng air payau, sehingga perlu penelitian lebih lanjut.
Peningkatan pengetahuan pembudidaya perlu dilakukan dengan cara penyuluhan secara intensif terhadap pembudidaya. Penyuluhan perikanan difokuskan pada pengelolaan lahan secara intensif dan pegaturan kadar garam pada lahan. Hal ini dikarenakan pengaturan kadar garam merupakan salah satu faktor penting dalam proses pembesaran bandeng agar diperoleh bandeng yang manis, gurih dan tidak berbau lumpur. Selama ini pembudidaya hanya mengandalkan kebiasaan (rutinitas) turun temurun saja. Di sisi lain seiring dengan perkembangan jaman, kondisi alam sudah berubah. Sehingga pembudidaya harus mengetahui langkah yang harus diambil untuk menghadapi perubahan kondisi alam.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kami ucapkan kepada para dosen pembimbing, responden pembudidaya bandeng di Kabupaten Pati, dan Pemerintah Kabupaten Pati, khususnya Dinas Perikanan dan Kelautan Kabupaten Pati.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbam, A. (2009). Comparative  Study  of  Technical Efficiency  of  Pineapple  Exporters  and  Non Exporters  in  the  Central  Region  of  Gana . University of Cape Coast Ghana.
Achaw, M. A. (2010). The  Impact  of  Large-Scale Pineapple  Companies  on  Rural  Livelihoods  in Akuapim South Municipality of Ghana . University of Oslo Norwegia.
Alexander, J. W. (1954). The Basic-nonbasic Concept Of Urban Economic Functions. Economic Geography , 30 , 246–261.
Ananda,  C.  F.  (2017). Pembangunan  Ekonomi  Daerah Dinamika  dan  Strategi  Pembangunan (1st ed.). Indonesia: UB Press.
Arsyad, L. (1999). Ekonomi pembangunan . Yogyakarta : STIE YKPN.
Azwar, S. (2001). Metode  Penelitian . Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Bendavid-Val, A. (1991). Regional and Local Economics Analysis for Practitioners . New York: Priager.
Case, K. E. (2007). Prinsip-Prinsip ekonomi (edisi pert). Jakarta: Erlangga.
Charnes, A., Roussea, J. J., & Semple, J. H. (1996). Sensitivity  and  stability  of  efficiency  classifi - cations in data envelopment analysis. Journal of Productivity Analysis , 7(1) , 5–18.
Deng,  X.  (2018).  Improving  Eco-Efficiency  for  The Sustainable Agricultural Production : A Case Study in Shandong, China. Science Direct .
Faiq, H. (2012). Analisis Pendapatan Budidaya BAndeng Kelurahan Tugurejo Kecamatan Tugu Kota Semarang. Jurnal Unwahas .
Gay, L. R., & Diehl, P. L. (1992). Research Methods for Business and Management . New York: MacMillan Publishing Company.
Hakim. (1986). Dasar-Dasar  Ilmu  Tanah . Lampung: Universitas LAmpung.
Hallam,  D.,  &  Machado,  F.  (2014).  Efficiency  analysis with panel data: A study of Portuguese dairy farms. Oxford Journals .
Hoyd, H. (1954). Development Of Economic Base Concept. Land Economics Journal , 30 , 182–186.
Iliyasu, A. (2016). Evaluating contextual factors affecting the technical efficiency offreshwater pond culture systems in Peninsular Malaysia: A two-stageDEA approach. Science Direct , 3 (Aqua Culture Reprt), 13–17.
Institute for Management Development. (2014). The World Competitiveness Yearbook. IMD World Competi - tiveness Center . Switzerland: Switzerland.
Kothari, C. R. (2004). Research Methodology Methods and Techniques (2nd ed.). New Delhi: New Ages International Publisher.
Kumbakhar, S. C., & Lovell, C. A. K. (2000). Stochastic Frontier  Analysis . Melburne: Cambridge University Press.
Kuncoro, M. (2014). Otonomi  Daerah:  Menuju  Era Baru  Pembangunan  Daerah (3rd ed.). Jakarta: Erlangga.
Kurniawan, A. Y. (2008). Analisis Efisiensi Ekonomi dan Daya  Saing  Usaha  tani  Jagung  Pada  Lahan Kering  di  Kabupaten  Tanah  Laut  Kalimantan Selatan . Institut Pertanian Bogor.
Morissan. (2015). Metode  Penelitian  Survei . Jakarta:
Prenadamedia Gruop.
Muliawan, I., & Firdaus, M. (2018). Nilai Ekonomi Ekosistem Terumbu Karang di Taman Wisata Peraiaran Kapoposang, Sulawesi Selatan Economic Value Of Coral Reef Ecosystem In The Kapoposang Marine Park Conservation , South Sulawesi. Jurmal Sosial Ekonomi Kelautan Dan Perikanan , Vol 13 (No 1), 133–142.
Raheli, H., Rezaei, R. M., Jadidi, M. R., & Mobtaker, H.
G.  (2017). A  two-stage  DEA  model  to  evaluate sustainability  and  energy  efficiency  of  tomato production. Information Processing in Agriculture ,
4 (4), 342–350. https://doi.org/10.1016/j. inpa.2017.02.004
Rifa’i, A. (2013). Pendidikan dan Efisiensi: Metode Data
Envelopment Analysis. Jurnal  Perspektif  Bisnis ,
1 , 1.
Sabarno, H. (2008). Untaian Pemikiran Otonomi Daerah : Memandu  Otonomi  Daerah  Menjaga  Kesatuan Bangsa . Jakarta: Sinar Grafika.
Situmorang, H. (2013). Tingkat  Efisiensi  Ekonomi  dan Daya  Saing  Usahatani  Jagung  di  Kabupaten Dairi Provinsi Sumatera Utara . Institut Pertanian Bogor.
Soekartawi. (1996). Ilmu  Usaha  Tani  dan  Penelitian Untuk  Pengembangan  Petani  Kecil . Jakarta: UI Press.
Sumiratin, E. (2012). Analisis  Keuntungan  dan Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Produksi Budidaya  Tambak  Bandeng  di  Ujungpangkah Kabupaten Gresik .
Tarigan, R. (2007). Ekonomi Regional, Teori dan Aplikasi (4th ed.). Yogyakarta: PT Bumi Aksara.
Toma, P., Miglietta, P. P., Zurlini, G., Valente, D., & Petrosillo, I.  (2017).  A  non-parametric  bootstrap-data envelopment analysis approach for environmental policy planning and management of agricultural efficiency in EU countries. Ecological Indicators , 83 (August), 132–143. https://doi.org/10.1016/j. ecolind.2017.07.049
World Economic Forum. (2014). The Global Competi- tiveness Report 2014–2015.
Zhu, X., Demeter, R. M., & Lansink, A. O. (2008). Compet - itiveness of dairy farms in three countries : the role of CAP subsidies. 12Th  Congress  of  the European Association of Agricultural Economist , (June 2014), 1–15.

## Lampiran 1. Keluaran DEA.
Appendix 1. Output DEA. DMU Score Slack Movement Projection Prop. Mov. Produksi Projection Produksi Land Benih TK Jarak Land Benih TK Jarak 01 0.9157 0 0 -3.88 -0.63 8.5 80000 26.123 7.87 1.104234 13.1042 02 0.6741 0 0 0 0 7 65000 25 4.5 3.263217 10.0132 03 1 0 0 0 0 8.75 90000 25 2.7 0 12 04 0.8955 0 -3137 0 0 3.2 32463.3 28 3 0.524917 5.02492 05 0.8077 0 0 0 -0.94 3 31500 26 5.06 0.892978 4.64298 06 0.6995 0 0 0 -1.26 3.2 32800 27 4.24 1.503614 5.00361 07 0.6647 0 0 0 -0.82 1.95 14100 26 2.68 0.882674 2.63267 08 0.6433 0 -1282 -4.73 0 10 118718 25.273 6 5.545455 15.5455 09 0.6248 0 0 -2.87 -6.32 3.3 25200 25.134 2.38 1.801583 4.80158 10 0.5687 0 -531.7 0 -4.28 3.3 37568.3 27 4.72 2.275 5.275 11 0.9059 -2.01 0 -9.15 0 9.9947 115000 25.846 9 1.558412 16.5584 12 0.7059 -1 -27760 -8.4 0 11 132240 26.6 8.5 5 17 13 0.6643 -1.21 0 -6.89 0 10.789 130000 25.105 4 5.052632 15.0526 14 0.6075 0 0 0 0 6 65500 26 6.5 3.876497 9.8765 15 0.4739 0 -546.7 -0.02 -6.39 3.3 34453.3 28.978 3.11 2.775 5.275 16 0.5776 0 0 -0.53 -1.87 5.9 60000 25.474 5.33 4.022657 9.52266 17 0.7317 0 -4223 0 -2.76 3.8 41676.7 28 4.24 1.65 6.15 18 0.7423 0 -2417 -1.22 -2.02 3.75 39883.3 28.778 3.58 1.5625 6.0625 19 0.9474 0 -5967 -2.89 -1.39 3 30833.3 29.111 2.81 0.25 4.75 20 0.7273 0 -1317 -0.56 -3.07 2.25 21783.3 29.444 2.03 0.9375 3.4375 21 0.5676 0 0 -11.3 0 8.75 95000 25.735 7.5 6.095254 14.0953 22 0.789 -0.58 0 -9.92 0 9.9221 100000 26.078 8.2 3.208581 15.2086 23 0.8678 0 -38487 -4.76 -1.28 7.2 81513.3 27.244 7.12 1.6 12.1 24 0.4932 0 -20850 -2 -4.9 5.5 64150 26 7 4.625 9.125 25 0.6948 0 0 -0.3 0 8.5 80000 25.695 5.5 3.732869 12.2329 26 0.6234 0 -1733 0 -4.33 4 46766.7 25 5.67 2.416667 6.41667 27 1 0 0 0 0 9.5 10000 28 6.7 0 8.5 28 1 0 0 0 0 7.5 80000 25 1 0 7.25 29 0.9945 0 0 -1.19 0 4 40000 26.814 2.75 0.033422 6.03342 30 1 0 0 0 0 1 6700 30 0.75 0 1.25 31 1 0 0 0 0 1.5 8100 25 1 0 1.75 32 0.7923 0 0 0 0 8 90000 25 8 2.752238 13.2522 33 0.5939 0 0 -2.89 -2.45 9 90600 26.106 8.55 5.812997 14.313 34 1 0 0 0 0 15 200000 29 2.5 0 17 35 0.7107 -0.59 0 -0.36 0 9.9115 100000 25.642 5.5 4.070982 14.071 36 0.7644 0 0 -1.16 0 7.5 80000 24.839 4 2.620106 11.1201 37 0.5581 0 -10383 -1 -0.33 9.5 109617 26 9.67 7.125 16.125 38 0.5455 0 -9933 0 -3.33 3 35066.7 24 4.67 2.083333 4.58333 39 1 0 0 0 0 10 120000 25 4.5 0 15 40 1 0 0 0 0 1 12000 23 3 0 1 41 1 0 0 0 0 8.5 100000 23 2 0 12 42 0.9566 -2.16 -17916 0 -2.43 9.84 112084 22 9.57 0.68 15.68 43 0.5668 0 0 -10.6 -1.11 5.5 55000 25.445 4.89 3.821727 8.82173 44 0.4791 0 0 0 -7.24 3.7 30200 24 2.76 2.718168 5.21817 45 1 0 0 0 0 12.5 150000 25 2.8 0 15 46 1 0 0 0 0 1 13000 26 4 0 1.25 47 0.5165 0 -36977 0 -7.97 3.7 43023.3 24 5.13 2.808333 5.80833 48 1 0 0 0 0 1.25 8000 23 7.6 0 0.75 49 0.7745 -0.41 0 0 0 10.088 120000 25 6 3.494112 15.4941 50 0.4954 0 0 0 -6.19 3.3 30000 27 2.81 2.546611 5.04661 51 0.5021 0 -720 -1.2 -6.98 3.7 39280 28.8 3.53 2.975 5.975 52 0.6407 0 0 -6.05 -3.53 2 15000 27.952 1.47 1.009612 2.80961
53 0.6607 0 0 0 0 2.5 27100 26 4 1.284132 3.78413 54 0.8188 0 0 -4.6 0 5 40000 25.399 3.4 1.272755 7.02276 55 0.6704 0 0 -5.04 -2.57 9 50000 26.957 7.43 3.687082 11.1871 56 0.5 0 -2783 0 -5.46 2 21216.7 28 3.04 1.5 3 57 1 0 0 0 0 9 95200 1 7.3 0 8.75 58 0.5556 0 -4733 -7.11 -1.86 8 91166.7 26.889 7.94 6 13.5 59 0.5161 0 -4950 -2 -4 2.5 30050 26 5 1.875 3.875 60 1 0 0 0 0 2.3 12000 25 1.25 0 3 61 0.7407 0 -19333 -8.11 -2.56 8 91166.7 26.889 7.94 3.5 13.5 62 0.8936 0 -4841 0 0 2.5 20459.2 26 2 0.381041 3.58104 63 0.5674 0 -798.3 0 -4.95 2.3 26201.7 27 4.05 1.525 3.525 64 0.6992 -0.52 0 -3.94 -1.66 9.9843 112000 26.063 9.9 5.033618 16.7336 65 0.6296 0 -3833 -2.11 -3.06 8 91166.7 26.889 7.94 5 13.5 66 0.5463 0 0 -0.28 -3.76 5.6 59300 26.718 5.24 4.153081 9.15308 67 1 0 0 0 0 10 115300 26 10 0 17 68 0.5966 0 0 -2.57 0 6.4 65500 25.426 5.1 4.057189 10.0572 69 0.5569 0 0 -4.71 -7.91 4 31500 25.29 3.09 2.586332 5.83633 70 0.6788 0 0 -10.9 -5.35 7.5 63500 26.058 6.65 3.548573 11.0486 71 0.6296 0 -21633 -8.11 -5.26 8 91166.7 26.889 7.94 5 13.5 72 0.9009 0 0 -6.28 0 6 45900 25.717 4.5 0.825352 8.32535 73 0.7931 0 0 -1.35 -0.6 3.5 31600 26.647 2.9 1.108793 5.35879 74 0.7416 -0.09 0 -6.31 0 10.164 120000 25.688 7.5 4.180214 16.1802 75 1 0 0 0 0 1.25 10000 25 4.5 0 1.5 76 0.7407 0 -20133 -2 -2.33 8 92566.7 26 8.67 3.5 13.5 77 0.5455 0 -9933 0 -6.53 3 35066.7 24 4.67 2.083333 4.58333 78 0.5786 0 0 -1 -0.21 9 95500 26.004 8.69 6.190263 14.6903 79 0.5722 0 0 -6.12 -0.79 8.5 91400 25.884 8.19 5.981954 13.982 80 0.6496 0 0 -11.1 0 9.5 100000 25.909 8.05 5.25973 15.0097 DMU Score Slack Movement Projection Prop. Mov. Produksi Projection Produksi Land Benih TK Jarak Land Benih TK Jarak

## Lanjutan Lampiran 1/ Continue Appendix 1