## DAMPAK SERTIFIKASI CBIB TERHADAP EFISIENSI TEKNIS BUDIDAYA TAMBAK UDANG VANNAMEI

## Impacts of Indogap certification on Technical Efficiency of Shrimp Farming

## *Maharani Yulisti, Irwan Mulyawan, Rismutia Hayu Deswati dan Estu Sri Luhur
Balai Besar Riset Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan Gedung BRSDM KP I Lt. 4 Jalan Pasir Putih Nomor 1 Ancol Timur, Jakarta Utara, Indonesia Telp: (021) 64711583 Fax: 64700924
Diterima tanggal: 16 Februari 2021 Diterima setelah perbaikan: 8 Juni 2021 Disetujui terbit: 25 Juni 2021

## ABSTRAK
Efisiensi teknis digunakan untuk mengukur seberapa besar input yang digunakan untuk menghasilkan sejumlah output tertentu dalam penerapan Sertifikasi Cara Budidaya Ikan yang Baik (CBIB). CBIB dalam budidaya  perikanan  dibutuhkan  untuk  meningkatkan  daya  saing  produk  komoditas  ekspor  Indonesia. Pengukuran efisiensi teknis dilakukan dengan pendekatan slack-Based Data Envelopment Analysis (DEA) untuk mengetahui input apa saja yang harus diperhatikan untuk meningkatkan efisiensi usaha budidaya. Penelitian bertujuan untuk membandingkan efisiensi teknis antara tambak CBIB dan non CBIB, determinan yang mempengaruhi penerapan CBIB dan efisiensi, serta efek kontrafaktual penerapan CBIB. Data yang digunakan adalah data primer melalui survey secara purposive sampling terhadap 48 petambak udang ber-CBIB dan 109 petambak udang non-CBIB.  Penelitian ini menggunakan dua analisis, yaitu slack-based DEA untuk menghitung efisiensi teknis kedua kelompok CBIB dan non-CBIB, serta endogenous switching regression untuk mengestimasi determinan serta efek kontrafaktual dari penerapan CBIB. Hasil analisis menunjukkan bahwa tambak CBIB memiliki efisiensi lebih tinggi dibandingkan non-CBIB. Tambak CBIB memiliki efisiensi teknis lebih tinggi dalam penggunaan beberapa input produksi seperti benih, pakan, BBM dan tenaga kerja. Selain itu, tambak CBIB akan mengalami penurunan efisiensi jika tidak menerapkan CBIB, dan tambak non CBIB akan mengalami peningkatan jika mereka menerapkan sertifikasi CBIB. Hasil riset ini merekomendasikan untuk melakukan promosi penerapan CBIB karena pengaruhnya yang positif pada  efisiensi  tambak  udang  vannamei,  dengan  memperhatikan  karakteristik  petambak  udang  seperti pengalaman usaha, luasan dan status lahan budidaya serta pengetahuan mengenai efisiensi penggunaan input produksi.

## Kata Kunci: Citra Merek; Harga; Kualitas Produk; Keputusan Pembelian Ulang

## ABSTRAK
Technical  efficiency  is  used  to  measure  how  much  input  is  used  to  produce  a  certain  number of outputs in the application of the Indonesian Good Aquaculture Procedures (IndoGAP). IndoGAP is needed  to  increase  the  competitiveness  of  export  commodity  products.  Measuring  technical  efficiency with the slack-Based DEA approach is needed to determine which inputs must be considered to increase efficiency.  This  study  aims  to  compare  technical  efficiency  between  IndoGAP  farms  and  non-IndoGAP, determinants that affect implementation of IndoGAP and technical efficiency, and counterfactual effect of IndoGAP implementation. This research employs primary data through purposive sampling surveys on 48 IndoGAP farms and 109 non-IndoGAP farms. This study uses two different models: slack-based DEA to  calculate  technical  efficiency  of  both  IndoGAP  and  non-IndoGAP  farms,  and  endogenous  switching regression to estimate determinants and counterfactual effect of IndoGAP. The results show that IndoGAP farms have a higher technical efficiency than non-IndoGAP. IndoGAP farms have higher technical efficiency in using several production inputs such as shrimp juveniles, feed, fuel and labor. In addition, the results show that INdoGAP farms will experience a decrease in efficiency had they applied IndoGAP, and non- IndoGAP farms will experience an increase had they applied IndoGAP certification.This research promote the implementation of IndoGAP due to its positive effect on the efficiency of vannamei shrimp ponds with regards to focus on shrimp farmer characteristics such experience on farming, pond size and land tenure, and farmers’ knowledge on efficiency of input production.
Keywords:  IndoGAP;  technical  efficiency;  shrimp  farming;  slack  based  DEA;  Endogenous switching regression
*Korespodensi Penulis: email: maharani2811@yahoo.com DOI: http://dx.doi.org/10.15578/jsekp.v16i1.9775

## PENDAHULUAN
Standar  dan  sertifikasi  merupakan  salah satu bentuk peningkatan nilai tambah suatu produk  pada  rantai  pasok.  Sertifikasi  memegang peranan  yang  penting  dalam  penetrasi  pasar global untuk produk ekspor terutama produk perikanan  yang  mudah  rusak  ( perishable food ). Sertifikasi  digunakan  dalam  pasar  global  untuk memastikan ketertelusuran produk ( traceability ) dan melindungi konsumen dari bahaya kontaminasi makanan (Ababouch et  al., 2005;  Henson et  al., 2000;  Henson  &  Traill,  1993).  Disamping  itu, sertifikasi juga telah menjadi elemen yang penting dalam mempromosikan keamanan suatu produk perikanan dan keberlanjutan praktik perikanan. Di Indonesia, sertifikasi Cara Budidaya Ikan yang Baik (CBIB) merupakan salah satu sertifikasi budidaya perikanan  yang  dikenalkan  oleh  Kementrian Kelautan  dan  Perikanan  (KKP)  yang  bertujuan untuk  pengelolaan  budidaya  perikanan  yang lebih baik, mendorong keberlautan, perlindungan lingkungan, tanggung jawab sosial dan pengelolaan penyakit (KKP, 2012).
Dalam  penerapannya,  beberapa  hasil studi  menunjukkan  bahwa  sertifikasi  memberikan dampak  positif  baik  terhadap  pendapatan, lingkungan  maupun  kinerja  budidaya.  Sebagai contoh,  implementasi  sertifikasi  standar  organik di Eropa dapat mengurangi kerusakan lingkungan dan  menghindari  penggunaan  sumber  daya  yang berlebihan (Stolze et al., 2000). Penerapan standar dan sertifikasi juga dikaitkan dengan peningkatan keuntungan dan pengembalian investasi untuk beberapa  komoditas  pertanian  (Bayramoglu et al., 2010; Dorr & Grote, 2009; Handschuch et al.,
2013; Jena et al., 2012; Kleemann et  al., 2014). Selain itu, Poudel et al. (2012) membuktikan bahwa organic standar pada kebun kopi dapat meningkatkan  efisiensi  beberapa  pertanian melalui  pemanfaatan  input  yang  efisien.  Namun, beberapa studi menemukan bahwa pertanian yang tidak  menerapkan  standar  dan  sertifikasi  terbukti lebih efisien secara teknis daripada pertanian yang menerapkan  standar  dan  sertifikasi  (Njoba et  al., 2016;  Quyet  &  Viet,  2019).  Ditambah  lagi,  telah diketahui bahwa penerapan standar dan sertifikasi membutuhkan  investasi  yang  tinggi  dan  memiliki persyaratan  yang  kompleks  (Gulbrandsen,  2005; Jonell et  al., 2013;  Marschke  &  Wilkings,  2014; Pérez-Ramírez et al., 2012). Dengan pertimbangan keuntungan dan kerugiannya, maka perlu dilakukan kajian seberapa besar manfaat yang akan didapat
sehingga penerapan standar dan sertifikasi dapat dikembangkan bagi pembudidaya ikan.
Permasalahan  yang  dihadapi  dalam penerapan  standar  dan  sertifikasi  adalah  belum diketahuinya  tingkat  efisiensi  teknis  yang  dapat mempengaruhi  produktivitas  budidaya  perikanan. Dalam  penerapan  CBIB,  penggunaan  antibiotik, obat ikan, bahan kimia dan hormon dilarang yang dapat mempengaruhi produktivitas. Penghilangan atau  pengurangan  jumlah  dan  factor  produksi tersebut  dalam  penerapan  CBIB  berpengaruh pada  produksi  yang  dihasilkan  dan  biaya  yang dikeluarkan. Oleh karena itu, tulisan ini bertujuan untuk melihat seberapa besar penerapan standar dan  sertifikasi  memberikan  dampak  terhadap efisiensi teknis. Penerapan standard dan sertifikasi kemungkinan dapat mempengaruhi management usaha  budidaya  sehingga  secara  langsung  dapat mempengaruhi efisiensi teknis. CBIB pada usaha budidaya  ikan  seperti  budidaya  udang  vannamei menerapkan prinsip-prinsip cara pembesaran ikan  yang  baik  dengan  memperhatikan  sanitasi, benih, pakan, obat ikan dan bahan kimia serta bahan biologis dari mulai proses pembenihan, pembesaran dan pembuatan pakan ikan. Tulisan ini  mengambil  studi  kasus  penerapan  CBIB pada petambak udang vannamei di Kab. Lampung Timur. Telah diketahui bahwa udang vannamei merupakan salah satu komoditas ekspor perikanan andalan Indonesia. Pada tahun 2019,  sebanyak  207  ribu  ton  udang  diekspor ke pasar global dengan nilai ekspor sebesar US$  1.7  milyar  (BPS,  2021).    Selanjutnya, BPS (2021) juga mencatat bahwa ekspor udang ini mengalami peningkatan pada tahun 2020 menjadi 239 ribu ton dengan nilai ekspor sebesar US$ 2 milyar, dan saat ini Indonesia berada pada posisi 5 terbesar pengekspor udang setelah Ekuador,  India,  Vietnam  dan  Argentina.  Sangat penting untuk menerapkan standar dan sertifikasi dalam rangka mempertahankan pangsa pasar bahkan mungkin mengambil posisi terbaik dimana konsumen dunia kini sangat perhatian terhadap keamanan pangan produk perikanan. Oleh karena itu,  perlu  dilakukan  kajian  untuk  melihat  manfaat dari penerapan standar dan keamanan sehingga penerapan  CBIB  dapat  dengan  mudah  diterima oleh pembudidaya udang vannamei.
Lebih jauh, studi ini menganalisis apakah terdapat perbedaan dalam efisiensi teknis tambak udang  yang  menerapkan  CBIB  dan  tidak  di  Kab. Lampung Timur sebagai salah satu sentra produksi
budidaya  udang  vannamei  di  Indonesia.  Studi ini  juga  menganalisis  faktor-faktor  utama  yang dapat  diamati  yang  mempengaruhi  keputusan penerapan CBIB dan tingkat efisiensi teknis kedua kelompok  tambak  udang  Vannamei.  Beberapa studi empiris telah menganalisis produktivitas dan efisiensi budidaya udang di beberapa negara Asia menggunakan model DEA (Alam & Murshed- e-Jahan,  2008;  Huy,  2009;  Nguyen  &  Fisher, 2014;  Tung,  2010).  Namun  studi  tersebut  hanya mengestimasi efisiensi teknis tambak udang tanpa mempertimbangkan dampak penerapan standar dan  sertifikasi  pada  budidaya  udang.  Beberapa studi telah menganalisis determinan dari Standar Organik dan dampaknya terhadap efisiensi teknis beberapa komoditas pertanian (Dimara et  al., 2005; Gutiérrez et  al., 2017; Poudel et  al., 2012; Songsrirote  &  Singhapreecha,  2007)  tetapi  studi tidak menghitung efek kontrafaktual dari penerapan standar dan sertiikasi pada skor efisiensi teknis.
Penelitian  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi  penerapan  CBIB  pada  petambak udang  vannamei  di  Indonesia  serta  dampaknya terhadap  efisiensi  teknis  pada  budidaya  udang vannamei belum pernah dilakukan. Oleh karena itu, tulisan  ini memberikan kontribusi pada literatur tentang produktivitas dan analisis efisiensi di sektor perikanan dengan memberikan: (1) wawasan tentang dampak penerapan standar dan sertifikasi terhadap efisiensi  teknis  tambak  rakyat  dengan  komoditas udang vannamei; dan (2) memperkirakan langkah- langkah  efisiensi  teknis  yang  memperhitungkan kelebihan penggunaan input ( input slacks ), dan (3) wawasan mengenai factor-faktor apa saja yang mempengaruhi keputusan penerapan standar dan sertifikasi  terutama  CBIB  pada  tambak  udang vannamei  serta  dampaknya  terhadap  efisiensi teknis.

## METODOLOGI

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada bulan Juli – Agustus 2020 di Kab. Lampung Timur, Provinsi Lampung sebagai salah satu sentra produksi udang di Indonesia. Provinsi Lampung memiliki jumlah pembudidaya  bersertifikat  sebanyak  151  usaha budidaya  ikan  dari  beberapa  komoditas  budidaya seperti patin, lele, mas, udang dan kerapu. Dari
jumlah total pembudidaya yang bersertifikat CBIB tersebut, 106 usaha budidaya berada di Lampung Timur.  Jumlah  pembudidaya  CBIB  yang  dijadikan sebagai sampling pada penelitian ini adalah 48 unit usaha tambak udang (pemilik tambak), dimana  sebanyak  41  unit  usaha  ini  merupakan budidaya  tambak  udang  vannamei  berdasarkan catatan Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Lampung tahun 2020 dan 7 unit usaha (pemilik tambak) merupakan tambak udang yang menurut petambak  telah  memiliki  sertifikat  CBIB  namun belum menerima secara fisik sertifikatnya.

## Jenis dan Metode Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berupa data primer yang diperoleh dari  petambak udang vannamei di Kabupaten Lampung Timur. Jumlah sampel yang digunakan sebanyak 157 usaha tambak  udang  yang  terdiri  dari  48  tambak  udang bersertifikasi  CBIB  dan  109  tambak  non-CBIB. Data dan informasi tambak dengan sertifikasi CBIB didapatkan dari Direktorat Jenderal Budidaya (Ditjen Budidaya) KKP dan Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Lampung. Prosedur pengambilan sampel dilakukan secara purposive untuk memilih sampel tambak  yang  tidak  bersertifikat  CBIB.  Jumlah sampling  petambak  non-CBIB  yang  dikumpulkan berdasarkan ukuran sampling secara proporsional, yang  didasarkan  pada  keterwakilan  jumlah  total pembudidaya udang vannamei skala kecil di lokasi penelitian, kemudahan pengambilan data, dan kemudahan komunikasi antara petambak sampel dengan penyuluh sebagai pengambil data. Menurut data BPS Provinsi Lampung (2021), Jumlah total budidaya  tambak  di  Lampung  Timur  sebanyak 2,977 1 unit dimana data tersebut merupakan total  pembudidaya  ikan  secara  keseluruhan dengan jenis ikan yang dibudidayakan bermacam- macam.
Pengumpulan data dilakukan oleh penyuluh perikanan  di  lokasi  penelitian  karena  adanya pandemic Covid – 19. Sebelum pengambilan data, 10  penyuluh  diberikan  pelatihan  secara  online mengenai pengisian kuesioner terstruktur. Saat pengisian,  penyuluh  juga  diberikan  kesempatan untuk berdiskusi dengan tim peneliti melalui layanan pesan melalui handphone. Selain pengambilan data oleh  penyuluh,  peneliti  juga  melakukan  penelitian secara mendalam di lokasi riset.
1 https://lampung.bps.go.id/indicator/56/493/1/jumlah-rumah-tangga-budidaya.html

## Metode Analisis
Studi ini mengikuti dua pendekatan analisis untuk mengkaji dampak penerapan standar dan sertifikasi  pada  efisiensi  teknis  tambak  udang. Pertama, model data envelopment analysis (DEA) berbasis slack ( slack based DEA)  yang diperkenalkan  oleh  Tone  (2001),  yang  digunakan untuk  memperkirakan  efisiensi  teknis  dari kedua  kelompok  tambak  bersertifikat  CBIB  dan tambak  tidak  bersertifikat  CBIB  (non  CBIB) untuk  menentukan  tingkat  inefisiensi  dalam  input tertentu. Kedua, analisis endogenous switching regression (ESR) dari Lokshin and Sajaia (2004) digunakan  untuk  melihat  faktor  determinan  yang mempengaruhi  keputusan  penerapan  CBIB  dan mengukur  dampak  kontrafaktual  dari  penerapan CBIB untuk mengontrol potensi bias.

## DEA adalah kumpulan metode non-
parametrik  untuk  mengukur  efisiensi  produksi pertanian. DEA berawal dari konsep Farrell (1957) yang  mengarah  pada  pengembangan  beberapa metodologi  untuk  pengukuran  efisiensi.  Efisiensi pertanian  dapat  diukur  relatif  terhadap  rekannya yang  serupa  pada  produksi  pertanian;  Dengan demikian, efisiensi sebuah pertanian menunjukkan penyimpangan  unit  ini  terkait  dengan  pertanian tersebut  dalam  kelompok  yang  dianggap  lebih efisien. Studi tentang efisiensi dapat difokuskan pada orientasi input atau orientasi output. Perbedaannya terletak pada tujuan apakah pertanian ingin terus memproduksi  output  yang  sama  dengan  input minimum (model berorientasi input) atau jika suatu pertanian ingin memaksimalkan output dengan menggunakan jumlah input minimum (model berorientasi output).
Dalam  pengukuran  efisiensi  dengan menggunakan  DEA  terdapat  dua  model  yang sering digunakan, yaitu Constant Return to Scale (CRS) dan Variable Return to Scale (VRS). Model constant return to scale dikembangkan oleh Charnes, Cooper dan Rhodes (Model CCR) pada tahun 1978. Model ini mengasumsikan bahwa rasio antara penambahan input dan output adalah sama.  Artinya,  bila  input  ditambahkan  sebesar x kali, maka output akan meningkat sebesar x kali.  Asumsi  lain  yang  digunakan  dalam  model ini adalah bahwa setiap unit usaha atau Decision Making Unit (DMU)  beroperasi  pada  skala  yang optimal. Sedangkan model Variable Return to Scale (VRS) dikembangkan oleh Banker, Charnes, dan  Cooper  (model  BCC)  pada  tahun  1984  dan merupakan pengembangan dari model CCR. Model
ini beranggapan bahwa suatu unit usaha tidak atau  belum  beroperasi  pada  skala  yang  optimal. Asumsi dari model ini adalah bahwa rasio antara penambahan input dan output tidak sama. Artinya, penambahan input sebesar x kali tidak akan menyebabkan  output  meningkat  sebesar  x  kali. Output dapat lebih kecil atau lebih besar dari x kali. Perubahan proporsi bisa bersifat Increasing Return to Scale (IRS) atau bisa juga bersifat Decreasing Return to Scale (DRS) dari nilai efisiensi. IRS dapat diartikan bahwa penambahan satu unit satuan input tertentu akan menghasilkan tambahan produksi yang lebih besar, sedangkan DRS dapat diartikan bahwa penambahan satu unit satuan input tertentu akan menghasilkan tambahan produksi yang lebih kecil atau berkurang. Penjumlahan nilai elastisitas secara keseluruhan ini akan menunjukkan efisiensi skala ( Scale efficiency ).
Model Slack-Based DEA
Pendekatan berbasis slack ini kenalkan oleh Tone (2001). Model ini memungkinkan pengukuran efisiensi teknis murni, efisiensi skala, dan efisiensi campuran total, di mana efisiensi campuran adalah suatu  pengukuran  sejauh  mana  tingkat  efisiensi teknis  dan  bagaimana  nilai  efisiensi  tersedia melalui  perubahan  campuran  input  secara  relatif. Tulisan ini menerapkan metode yang berorientasi pada  input,  dan  notasi  spesifik  yang  digunakan mengikuti  model  yang  digunakan  pada  tulisan Herrero et al. (2006). Misalkan
merujuk pada  input  budidaya, merujuk pada tambak, and merujuk pada output (keluaran) budidaya. Maka, mewakili input ke- i dari tambak j, dan merupakan dimensi ; mewakili output ke- r dari tambak j, dan merupakan dimensi .  Slacks penggunaan input kemudian dapat dilambangkan masing- masing dan , secara berurutan dan .   adalah vektor non-negative dari  . Jika symbol nol digunakan untuk melacak tambak yang  dievaluasi,  seperti dan , efisiensi model slack based dapat didasarkan pada penyelesaian untuk permasalahan di bawah ini: min:  = (/) ∑    /   (/) ∑    /   (1)
s.t.   =  +   ,   =  −   , ,   ,   ≥ 0.
Nilai ρ dapat diartikan sebagai rerata rasio dari inefisiensi campuran input dan output ( Cooper et al. 2000 ). Perlu diperhatikan bahwa batasan tambahan ∑    = 1 ditambahkan ke persamaan (1) di atas, maka kerangka mewakili VRS ; dan jika batasan ∑    ≤ 1 ditambahkan
ke persamaan di atas, nilai tersebut mencerminkan kondisi non-increasing return to scale . Set produksi (Y) menunjukkan non increasing return to scale jika setiap feasible rencana produksi yang layak  ∈  dapat diperkecil menjadi  ∈  untuk a ∈ 0,1 (Miller, 2006). Teknologi yang
menunjukkan increasing returns to scale adalah teknologi yang menjadi lebih produktif (rata- rata)  seiring  dengan  bertambahnya  ukuran  output.  Jadi,  jika  ingin  mengesampingkan increasing  return  to  scale,  maka  perlu  mengesampingkan  situasi  yang  mengharuskan perusahaan atau unit usaha menjadi lebih produktif pada tingkat produksi yang lebih tinggi. Cara untuk melakukan ini adalah dengan mensyaratkan bahwa setiap rencana produksi yang layak y dapat diperkecil menjadi ay, untuk a ∈ [0, 1]. Jika ini berlaku, maka kelayakan y tidak bergantung pada fakta bahwa hal itu melibatkan produksi skala besar dan perusahaan menjadi lebih efisien dalam skala besar.
Pengukuran  efisiensi  input  campuran  kemudian  dihasilkan  dengan  menyelesaikan pembilangnya hanya pada optimalisasi pembatas sebelumnya:
min:   = 1 − (1/) ∑    /   (2)
s.t.   =  +   ,   =  −   , ,   ,   ≥ 0,
dan  efisiensi  penggunaan  input  campuran  ( Input  Mix  Efficiency -IMI)  =   /   , di  mana    menunjukkan solusi untuk model kontraksi radial DEA klasik, di bawah CRS.
Selain  itu,  kontribusi  proporsional  dari  setiap  input  terhadap  inefisiensi  individu  pertanian (efisiensi input spesifik) dapat ditemukan karena berbagai slack yang dinormalisasi dengan level  input  terkait (   /  ) =        .  Terakhir,  dengan  menggabungkan  hubungan  yang
Commented [PB4]: Tidak ada didapus
Commented [Ma5]: VRS ini apa, jelaskan. Apakah Variable Return to Scale?  Sebutkan dulu baru ke belakang nulis notasinya.
Commented [my6R5]: Sudah dijelaskan di halaman sebelumnya (hal 5-6-metode analisis)
Commented [Ma7]: Apakah Constant Return to Scale…? Sebut dulu baru singkatannya.
Commented [my8R7]: Sudah ada di halaman 5-6
min:  = (/) ∑    /   (/) ∑    /   (1)
s.t.   =  +   ,   =  −   , ,   ,   ≥ 0.
Nilai ρ dapat diartikan sebagai rerata rasio dari inefisiensi campuran input dan output ( Cooper et al. 2000 ). Perlu diperhatikan bahwa batasan tambahan ∑    = 1 ditambahkan ke persamaan (1) di atas, maka kerangka mewakili VRS ; dan jika batasan ∑    ≤ 1 ditambahkan
ke persamaan di atas, nilai tersebut mencerminkan kondisi non-increasing return to scale . Set produksi (Y) menunjukkan non increasing return to scale jika setiap feasible rencana produksi yang layak  ∈  dapat diperkecil menjadi  ∈  untuk a ∈ 0,1 (Miller, 2006). Teknologi yang
menunjukkan increasing returns to scale adalah teknologi yang menjadi lebih produktif (rata- rata)  seiring  dengan  bertambahnya  ukuran  output.  Jadi,  jika  ingin  mengesampingkan increasing  return  to  scale,  maka  perlu  mengesampingkan  situasi  yang  mengharuskan perusahaan atau unit usaha menjadi lebih produktif pada tingkat produksi yang lebih tinggi. Cara untuk melakukan ini adalah dengan mensyaratkan bahwa setiap rencana produksi yang layak y dapat diperkecil menjadi ay, untuk a ∈ [0, 1]. Jika ini berlaku, maka kelayakan y tidak bergantung pada fakta bahwa hal itu melibatkan produksi skala besar dan perusahaan menjadi lebih efisien dalam skala besar.
Pengukuran  efisiensi  input  campuran  kemudian  dihasilkan  dengan  menyelesaikan pembilangnya hanya pada optimalisasi pembatas sebelumnya:
min:   = 1 − (1/) ∑    /   (2)
s.t.   =  +   ,   =  −   , ,   ,   ≥ 0,
dan  efisiensi  penggunaan  input  campuran  ( Input  Mix  Efficiency -IMI)  =   /   , di  mana    menunjukkan solusi untuk model kontraksi radial DEA klasik, di bawah CRS.
Selain  itu,  kontribusi  proporsional  dari  setiap  input  terhadap  inefisiensi  individu  pertanian (efisiensi input spesifik) dapat ditemukan karena berbagai slack yang dinormalisasi dengan level  input  terkait (   /  ) =        .  Terakhir,  dengan  menggabungkan  hubungan  yang
Commented [PB4]: Tidak ada didapus
Commented [Ma5]: VRS ini apa, jelaskan. Apakah Variable Return to Scale?  Sebutkan dulu baru ke belakang nulis notasinya.
Commented [my6R5]: Sudah dijelaskan di halaman sebelumnya (hal 5-6-metode analisis)
Commented [Ma7]: Apakah Constant Return to Scale…? Sebut dulu baru singkatannya.
Commented [my8R7]: Sudah ada di halaman 5-6
min:  = (/) ∑    /   (/) ∑    /   (1)
s.t.   =  +   ,   =  −   , ,   ,   ≥ 0.
Nilai ρ dapat diartikan sebagai rerata rasio dari inefisiensi campuran input dan output ( Cooper et al. 2000 ). Perlu diperhatikan bahwa batasan tambahan ∑    = 1 ditambahkan ke persamaan (1) di atas, maka kerangka mewakili VRS ; dan jika batasan ∑    ≤ 1 ditambahkan
ke persamaan di atas, nilai tersebut mencerminkan kondisi non-increasing return to scale . Set produksi (Y) menunjukkan non increasing return to scale jika setiap feasible rencana produksi yang layak  ∈  dapat diperkecil menjadi  ∈  untuk a ∈ 0,1 (Miller, 2006). Teknologi yang
menunjukkan increasing returns to scale adalah teknologi yang menjadi lebih produktif (rata- rata)  seiring  dengan  bertambahnya  ukuran  output.  Jadi,  jika  ingin  mengesampingkan increasing  return  to  scale,  maka  perlu  mengesampingkan  situasi  yang  mengharuskan perusahaan atau unit usaha menjadi lebih produktif pada tingkat produksi yang lebih tinggi.
Cara untuk melakukan ini adalah dengan mensyaratkan bahwa setiap rencana produksi yang layak y dapat diperkecil menjadi ay, untuk a ∈ [0, 1]. Jika ini berlaku, maka kelayakan y tidak bergantung pada fakta bahwa hal itu melibatkan produksi skala besar dan perusahaan menjadi lebih efisien dalam skala besar.
Pengukuran  efisiensi  input  campuran  kemudian  dihasilkan  dengan  menyelesaikan pembilangnya hanya pada optimalisasi pembatas sebelumnya:
min:
  = 1 − (1/) ∑    /   (2)
s.t.
  =  +   ,   =  −   , ,   ,   ≥ 0,
dan  efisiensi  penggunaan  input  campuran  ( Input  Mix  Efficiency -IMI)  =   /   , di  mana    menunjukkan solusi untuk model kontraksi radial DEA klasik, di bawah CRS.
Selain  itu,  kontribusi  proporsional  dari  setiap  input  terhadap  inefisiensi  individu  pertanian (efisiensi input spesifik) dapat ditemukan karena berbagai slack yang dinormalisasi dengan level  input  terkait (   /  ) =     
  .  Terakhir,  dengan  menggabungkan  hubungan  yang
Commented [PB4]:
Tidak ada didapus
Commented [Ma5]: VRS ini apa, jelaskan. Apakah Variable Return to Scale?  Sebutkan dulu baru ke belakang nulis notasinya.
Commented [my6R5]: Sudah dijelaskan di halaman sebelumnya (hal 5-6-metode analisis)
Commented [Ma7]: Apakah Constant Return to Scale…? Sebut dulu baru singkatannya.
Commented [my8R7]: Sudah ada di halaman 5-6
min:  = (/) ∑    /   (/) ∑    /   (1)
s.t.   =  +   ,   =  −   , ,   ,   ≥ 0.
Nilai ρ dapat diartikan sebagai rerata rasio dari inefisiensi campuran input dan output ( Cooper et al. 2000 ). Perlu diperhatikan bahwa batasan tambahan ∑    = 1 ditambahkan ke persamaan (1) di atas, maka kerangka mewakili VRS ; dan jika batasan ∑    ≤ 1 ditambahkan ke persamaan di atas, nilai tersebut mencerminkan kondisi non-increasing return to scale . Set produksi (Y) menunjukkan non increasing return to scale jika setiap feasible rencana produksi yang layak  ∈  dapat diperkecil menjadi  ∈  untuk a ∈ 0,1 (Miller, 2006). Teknologi yang menunjukkan increasing returns to scale adalah teknologi yang menjadi lebih produktif (rata- rata)  seiring  dengan  bertambahnya  ukuran  output.  Jadi,  jika  ingin  mengesampingkan increasing  return  to  scale,  maka  perlu  mengesampingkan  situasi  yang  mengharuskan perusahaan atau unit usaha menjadi lebih produktif pada tingkat produksi yang lebih tinggi.
Cara untuk melakukan ini adalah dengan mensyaratkan bahwa setiap rencana produksi yang layak y dapat diperkecil menjadi ay, untuk a ∈ [0, 1]. Jika ini berlaku, maka kelayakan y tidak bergantung pada fakta bahwa hal itu melibatkan produksi skala besar dan perusahaan menjadi lebih efisien dalam skala besar.
Pengukuran  efisiensi  input  campuran  kemudian  dihasilkan  dengan  menyelesaikan pembilangnya hanya pada optimalisasi pembatas sebelumnya:
min:   = 1 − (1/) ∑    /   (2)
s.t.
  =  +   ,   =  −   , ,   ,   ≥ 0,
dan  efisiensi  penggunaan  input  campuran  ( Input  Mix  Efficiency -IMI)  =   /   , di  mana    menunjukkan solusi untuk model kontraksi radial DEA klasik, di bawah CRS.
Selain  itu,  kontribusi  proporsional  dari  setiap  input  terhadap  inefisiensi  individu  pertanian (efisiensi input spesifik) dapat ditemukan karena berbagai slack yang dinormalisasi dengan level  input  terkait (   /  ) =     
  .  Terakhir,  dengan  menggabungkan  hubungan  yang
Commented [PB4]: Tidak ada didapus
Commented [Ma5]: VRS ini apa, jelaskan. Apakah Variable Return to Scale?  Sebutkan dulu baru ke belakang nulis notasinya.
Commented [my6R5]: Sudah dijelaskan di halaman sebelumnya (hal 5-6-metode analisis)
Commented [Ma7]: Apakah Constant Return to Scale…? Sebut dulu baru singkatannya.
Commented [my8R7]: Sudah ada di halaman 5-6
..............(1)
Nilai  ρ  dapat  diartikan  sebagai  rerata rasio  dari  inefisiensi  campuran  input  dan  output
(Cooper et  al., 2000).  Perlu diperhatikan bahwa batasan tambahan ditambahkan ke persamaan (1) di atas, maka kerangka mewakili
VRS ; dan jika batasan ditambahkan ke persamaan di atas, nilai tersebut mencerminkan kondisi non-increasing return to scale . Set produksi (Y) menunjukkan non increasing return  to  scale  jika  setiap  feasible  rencana produksi  yang  layak dapat diperkecil menjadi untuk a (Miller, 2006). Teknologi  yang  menunjukkan increasing returns to scale adalah  teknologi  yang  menjadi  lebih produktif (rata-rata) seiring dengan bertambahnya ukuran output. Jadi, jika ingin mengesampingkan increasing return to scale , maka perlu mengesampingkan  situasi  yang  mengharuskan perusahaan atau unit usaha menjadi lebih produktif  pada  tingkat  produksi  yang  lebih tinggi.  Cara  untuk  melakukan  ini  adalah  dengan mensyaratkan  bahwa  setiap  rencana  produksi yang  layak  y  dapat  diperkecil  menjadi  ay,  untuk a    [0, 1]. Jika ini berlaku, maka kelayakan y tidak bergantung  pada  fakta  bahwa  hal  itu  melibatkan produksi skala besar dan perusahaan menjadi lebih efisien dalam skala besar.
Pengukuran  efisiensi  input  campuran kemudian  dihasilkan  dengan  menyelesaikan pembilangnya  hanya  pada  optimalisasi  pembatas sebelumnya:
..............(2)
..............(3) min:  = (/) ∑    /   (/) ∑    /   (1)
s.t.   =  +   ,   =  −   , ,   ,   ≥ 0.
Nilai ρ dapat diartikan sebagai rerata rasio dari inefisiensi campuran input dan output ( Cooper et al. 2000 ). Perlu diperhatikan bahwa batasan tambahan ∑    = 1 ditambahkan ke persamaan (1) di atas, maka kerangka mewakili VRS ; dan jika batasan ∑    ≤ 1 ditambahkan
ke persamaan di atas, nilai tersebut mencerminkan kondisi non-increasing return to scale . Set produksi (Y) menunjukkan non increasing return to scale jika setiap feasible rencana produksi yang layak  ∈  dapat diperkecil menjadi  ∈  untuk a ∈ 0,1 (Miller, 2006). Teknologi yang
menunjukkan increasing returns to scale adalah teknologi yang menjadi lebih produktif (rata- rata)  seiring  dengan  bertambahnya  ukuran  output.  Jadi,  jika  ingin  mengesampingkan increasing  return  to  scale,  maka  perlu  mengesampingkan  situasi  yang  mengharuskan perusahaan atau unit usaha menjadi lebih produktif pada tingkat produksi yang lebih tinggi.
Cara untuk melakukan ini adalah dengan mensyaratkan bahwa setiap rencana produksi yang layak y dapat diperkecil menjadi ay, untuk a ∈ [0, 1]. Jika ini berlaku, maka kelayakan y tidak bergantung pada fakta bahwa hal itu melibatkan produksi skala besar dan perusahaan menjadi lebih efisien dalam skala besar.
Pengukuran  efisiensi  input  campuran  kemudian  dihasilkan  dengan  menyelesaikan pembilangnya hanya pada optimalisasi pembatas sebelumnya:
min:   = 1 − (1/) ∑    /   (2)
s.t.
  =  +   ,   =  −   , ,   ,   ≥ 0,
dan  efisiensi  penggunaan  input  campuran  ( Input  Mix  Efficiency -IMI)  =   /   , di  mana    menunjukkan solusi untuk model kontraksi radial DEA klasik, di bawah CRS.
Selain  itu,  kontribusi  proporsional  dari  setiap  input  terhadap  inefisiensi  individu  pertanian (efisiensi input spesifik) dapat ditemukan karena berbagai slack yang dinormalisasi dengan level  input  terkait (   /  ) =        .  Terakhir,  dengan  menggabungkan  hubungan  yang
Commented [PB4]: Tidak ada didapus
Commented [Ma5]: VRS ini apa, jelaskan. Apakah Variable Return to Scale?  Sebutkan dulu baru ke belakang nulis notasinya.
Commented [my6R5]: Sudah dijelaskan di halaman sebelumnya (hal 5-6-metode analisis)
Commented [Ma7]: Apakah Constant Return to Scale…? Sebut dulu baru singkatannya.
Commented [my8R7]: Sudah ada di halaman 5-6
min:  = (/) ∑    /   (/) ∑    /   (1) s.t.   =  +   ,
  =  −   , ,   ,   ≥ 0.
Nilai ρ dapat diartikan sebagai rerata rasio dari inefisiensi campuran input dan output ( Cooper et al. 2000 ). Perlu diperhatikan bahwa batasan tambahan ∑    = 1 ditambahkan ke persamaan (1) di atas, maka kerangka mewakili VRS ; dan jika batasan ∑    ≤ 1 ditambahkan ke persamaan di atas, nilai tersebut mencerminkan kondisi non-increasing return to scale . Set produksi (Y) menunjukkan non increasing return to scale jika setiap feasible rencana produksi yang layak  ∈  dapat diperkecil menjadi  ∈  untuk a ∈ 0,1 (Miller, 2006). Teknologi yang menunjukkan increasing returns to scale adalah teknologi yang menjadi lebih produktif (rata- rata)  seiring  dengan  bertambahnya  ukuran  output.  Jadi,  jika  ingin  mengesampingkan increasing  return  to  scale,  maka  perlu  mengesampingkan  situasi  yang  mengharuskan perusahaan atau unit usaha menjadi lebih produktif pada tingkat produksi yang lebih tinggi.
Cara untuk melakukan ini adalah dengan mensyaratkan bahwa setiap rencana produksi yang layak y dapat diperkecil menjadi ay, untuk a ∈ [0, 1]. Jika ini berlaku, maka kelayakan y tidak bergantung pada fakta bahwa hal itu melibatkan produksi skala besar dan perusahaan menjadi lebih efisien dalam skala besar.
Pengukuran  efisiensi  input  campuran  kemudian  dihasilkan  dengan  menyelesaikan pembilangnya hanya pada optimalisasi pembatas sebelumnya:
min:   = 1 − (1/) ∑    /   (2)
s.t.   =  +   ,
  =  −   , ,   ,   ≥ 0,
dan  efisiensi  penggunaan  input  campuran  ( Input  Mix  Efficiency -IMI)  =   /   , di  mana    menunjukkan solusi untuk model kontraksi radial DEA klasik, di bawah CRS.
Selain  itu,  kontribusi  proporsional  dari  setiap  input  terhadap  inefisiensi  individu  pertanian (efisiensi input spesifik) dapat ditemukan karena berbagai slack yang dinormalisasi dengan level  input  terkait (   /  ) =        .  Terakhir,  dengan  menggabungkan  hubungan  yang
Commented [PB4]: Tidak ada didapus
Commented [Ma5]: VRS ini apa, jelaskan. Apakah Variable Return to Scale?  Sebutkan dulu baru ke belakang nulis notasinya.
Commented [my6R5]: Sudah dijelaskan di halaman sebelumnya (hal 5-6-metode analisis)
Commented [Ma7]: Apakah Constant Return to Scale…? Sebut dulu baru singkatannya.
Commented [my8R7]: Sudah ada di halaman 5-6
dan  efisiensi  penggunaan  input  campuran ( Input  Mix  Efficiency -IMI) = di mana menunjukkan solusi untuk model kontraksi radial DEA klasik, di bawah CRS.
Selain itu, kontribusi proporsional dari setiap input terhadap inefisiensi individu pertanian (efisiensi  input  spesifik)  dapat  ditemukan  karena berbagai slack yang  dinormalisasi  dengan  level input terkait . Terakhir, dengan menggabungkan  hubungan  yang  diketahui dari model standar DEA berorientasi input, dimungkinkan  juga  mendapatkan  ukuran  efisiensi teknis  murni  dan  efisiensi  skala.  Efisiensi skala merupakan produksi efisiensi yg disebabkan oleh operasi usaha di atas tingkat aktivitas minimum.
Secara  formal,  efisiensi  teknis  murni didefinisikan  sebagai  ukuran  efisiensi  yang diturunkan di bawah variable return to scale (VRS) untuk model DEA klasik , dan scale efficiency didefinisikan  sebagai  rasio  dari constant return to scale (CRS)  terhadap  skor  efisiensi  variable return  to  scale  (VRS)  di  bawah  model  DEA klasik . Langkah-langkah ini dijelaskan perhitungan di bawah:
diketahui dari model standar DEA berorientasi input, dimungkinkan juga mendapatkan ukuran efisiensi  teknis  murni  dan  efisiensi  skala.  Efisiensi  skala  merupakan  produksi  efisiensi  yg disebabkan oleh operasi usaha di atas tingkat aktivitas minimum.
Secara formal, efisiensi teknis murni didefinisikan sebagai ukuran efisiensi yang diturunkan di bawah variable  return  to  scale (VRS)  untuk  model  DEA  klasik     ,  dan scale  efficiency didefinisikan sebagai rasio dari constant return to scale (CRS) terhadap skor efisiensi variable return  to  scale  (VRS)  di  bawah  model  DEA  klasik    /   .  Langkah-langkah  ini  dijelaskan perhitungan di bawah:
  () =     (3)
Coelli et al. (2005) mendefinisikan skala efisiensi sebagai rasio skor efisiensi teknis yang diperoleh dari DEA di bawah asumsi constant return to scale (CRS) dan variable return to scale (VRS). Efisiensi skala diukur karena sebuah usaha pertanian mungkin efisien secara teknis  tetapi  tidak  efisien  dalam  skala.  Persaingan  yang  tidak  sempurna  dan  kendala keuangan dapat menyebabkan tambak beroperasi di bawah skala optimal. Nilai efisiensi skala sama  dengan  satu  (SE  =  1)  menunjukkan  bahwa  suatu  pertanian  efisien  secara  skala (optimal). Jika nilainya kurang dari satu (SE <1), ini menunjukkan bahwa suatu pertanian dapat beroperasi  baik  dalam increasing (sub-optimal)  atau decreasing (super-optimal) return  to scale .  Untuk  mengetahui  apakah  sebuah  unit  pertanian  beroperasi  pada  sub-optimal  atau super-optimal,  pembatasan  non-increasing  to  scale  (NIRS) ∑    ≤ 1 diberlakukan  dalam persamaan (3). TE NIRS digunakan untuk menghitung rasio scale efficiency (SE B ) yang diukur dari TE CRS /TE NIRS . SE B dapat digunakan untuk menunjukkan apakah scale inefficiency suatu unit pertanian terlalu besar atau terlalu kecil. Increasing returns to scale disimpulkan ketika SE B =1  ketika  SE <1,  dan decreasing return  to scale  saat SE B <  1  saat SE  <1  (Mugera  & Langemeier, 2011).

## Determinan keputusan penerapan cbib dan dampaknya terhadap efisiensi teknis
Untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keputusan mengimplementasi sertifikasi CBIB pada petambak udang di Kab. Lampung Timur serta dampaknya terhadap efisiensi teknis, penelitian ini menggunakan model ESR. Switching regression memungkinkan penggunaan perkiraan koefisien untuk dampak kontrafaktual sertifikasi CBIB. Dengan kata lain, estimasi akan memprediksi hasil dari kelompok perlakuan ( treatment ) jika pembudidaya tidak  mengimplementasi  CBIB,  dan  hasil  kelompok  kontrol  seandainya  mereka mengimplementasikan  CBIB.  Diantara  variabel  bebas  yang  dipertimbangkan  dalam persamaan ESR, pemilihan variabel instrumen sangat penting untuk estimasi dua tahap ini.
Coelli et al. (2005)  mendefinisikan  skala efisiensi  sebagai  rasio  skor  efisiensi  teknis  yang diperoleh dari DEA di bawah asumsi constant return to scale (CRS) dan variable return to scale
(VRS).  Efisiensi  skala  diukur  karena  sebuah usaha  pertanian  mungkin  efisien  secara  teknis tetapi  tidak  efisien  dalam  skala.  Persaingan  yang tidak sempurna dan kendala keuangan dapat menyebabkan  tambak  beroperasi  di  bawah  skala optimal.  Nilai  efisiensi  skala  sama  dengan  satu (SE = 1) menunjukkan bahwa suatu pertanian efisien secara skala (optimal). Jika nilainya kurang dari satu (SE <1), ini menunjukkan bahwa suatu pertanian dapat beroperasi baik dalam increasing (sub-optimal) atau decreasing (super-optimal) return to scale . Untuk mengetahui apakah sebuah unit pertanian beroperasi pada sub-optimal atau super-optimal, pembatasan non-increasing to scale (NIRS) diberlakukan dalam persamaan (3). TE NIRS digunakan untuk menghitung rasio  scale  efficiency (SE B )  yang diukur dari TE CRS /TE NIRS . SE B dapat digunakan untuk  menunjukkan  apakah  scale  inefficiency suatu unit pertanian terlalu besar atau terlalu kecil. Increasing returns to scale disimpulkan ketika SE B =1 ketika SE <1, dan decreasing return to scale saat SE B < 1 saat SE <1 (Mugera & Langemeier,
2011).

## Determinan Keputusan Penerapan CBIB dan Dampaknya Terhadap Efisiensi Teknis
Untuk  mengetahui  faktor-faktor  apa  saja yang mempengaruhi keputusan mengimplementasi sertifikasi  CBIB  pada  petambak  udang  di  Kab. Lampung  Timur  serta  dampaknya  terhadap efisiensi  teknis,  penelitian  ini  menggunakan model ESR. Switching regression memungkinkan penggunaan  perkiraan  koefisien  untuk  dampak kontrafaktual  sertifikasi  CBIB.  Dengan  kata  lain,
estimasi akan memprediksi hasil dari kelompok perlakuan ( treatment )  jika  pembudidaya  tidak mengimplementasi CBIB, dan hasil kelompok kontrol seandainya  mereka  mengimplementasikan  CBIB. Diantara  variabel  bebas  yang  dipertimbangkan dalam persamaan ESR, pemilihan variabel instrumen sangat penting untuk estimasi dua tahap  ini.  Variabel  instrumen  dipilih  dengan mengidentifikasi variabel yang memiliki keterkaitan tinggi  dengan  implementasi  CBIB,  tetapi  rendah keterkaitannya  dengan  hasil  (efisiensi  teknis). Status lahan tidak sewa (milik sendiri dan warisan) dibandingkan dengan lahan sewa dipilih sebagai variabel instrumen.
Model endogenous switching regression (ESR) dapat digunakan untuk mengetahui determinan dari keputusan adopsi suatu program seperti  penerapan  program  sertifikasi  CBIB dan  dampaknya  pada  suatu outcome (misalnya pendapatan, penghasilan, produksi, keuntungan, dll) . Outcome pada tulisan ini adalah efisiensi teknis pada  usaha  budidaya  tambak  udang  vannamei di Lampung Timur. Tulisan ini mengikuti model yang  dikenalkan  oleh  Lokshin  dan  Sajaia  (2004). Persamaan probit untuk sertifikasi CBIB ditentukan sebagai berikut:
Variabel instrumen dipilih dengan mengidentifikasi variabel yang memiliki keterkaitan tinggi dengan  implementasi  CBIB,  tetapi  rendah  keterkaitannya  dengan  hasil  (efisiensi  teknis).
Status lahan tidak sewa (milik sendiri dan warisan) dibandingkan dengan lahan sewa dipilih sebagai variabel instrumen.
Model endogenous  switching  regression (ESR)  dapat  digunakan  untuk  mengetahui determinan dari keputusan adopsi suatu program seperti penerapan program sertifikasi CBIB dan  dampaknya  pada  suatu outcome (misalnya  pendapatan,  penghasilan,  produksi, keuntungan,  dll) . Outcome pada  tulisan  ini  adalah  efisiensi  teknis  pada  usaha  budidaya tambak udang vannamei di Lampung Timur. Tulisan ini mengikuti model yang dikenalkan oleh Lokshin  dan  Sajaia  (2004).  Persamaan  probit  untuk  sertifikasi  CBIB  ditentukan  sebagai berikut:
  ∗ =    +   dimana    = 1      jika   ∗ >  0   = 0    sebaliknya (4)
Dan tambak udang dihadapkan pada dua pilihan: (1) menerapkan; dan (2) tidak menerapkan. Seperti yang digambarkan pada persamaan di bawah ini:
Kelompok 1:   =   +   if   = 1 (5)
Kelompok 2:   =     +     = 0
Pada persamaan di atas,   ∗ menunjukkan variabel yang tidak dapat diamati (atau variabel laten) untuk sertifikasi CBIB;   menunjukkan vektor dari karakteristik petambak dan usaha tambak  udang  serta  karakteristik  eksternal  yang  diamati  yang  menentukan  sertifikasi;   adalah variabel outcome (skor efisiensi teknis) pada kelompok (1) dan (2); dan   mewakili vektor  variabel  eksogen  yang  dianggap  mempengaruhi  efisiensi  teknis.  Vektor  dan   merupakan  parameter  yang  akan  diperkirakan  melalui  metode  kemungkinan  maksimum, dimana   ,     merupakan vector rerata nol dengan distribusi normal trivariate dan matriks kovariansi  seperti  yang  didefinisikan  dalam  Lokshin  dan  Sajaia  (2004).  Perhatian  khusus dalam keputusan untuk menerapkan sertifikasi CBIB adalah adanya bias endogenitas dalam persamaan seleksi. Dalam model ini, status lahan tidak menyewa (milik pribadi dan warisan) digunakan sebagai instrumen.
Dengan  membandingkan  nilai  yang  diharapkan  dari  hasil  pengadopsi  dan  non- pengadopsi dalam skenario aktual dan kontrafaktual, kerangka ESR dapat digunakan untuk memperkirakan efek perlakuan rata-rata dari pengadopsi, (a verage treatment to the treated -
Variabel instrumen dipilih dengan mengidentifikasi variabel yang memiliki keterkaitan tinggi dengan  implementasi  CBIB,  tetapi  rendah  keterkaitannya  dengan  hasil  (efisiensi  teknis).
Status lahan tidak sewa (milik sendiri dan warisan) dibandingkan dengan lahan sewa dipilih sebagai variabel instrumen.
Model endogenous  switching  regression (ESR)  dapat  digunakan  untuk  mengetahui determinan dari keputusan adopsi suatu program seperti penerapan program sertifikasi CBIB dan  dampaknya  pada  suatu outcome (misalnya  pendapatan,  penghasilan,  produksi, keuntungan,  dll) . Outcome pada  tulisan  ini  adalah  efisiensi  teknis  pada  usaha  budidaya tambak udang vannamei di Lampung Timur. Tulisan ini mengikuti model yang dikenalkan oleh Lokshin  dan  Sajaia  (2004).  Persamaan  probit  untuk  sertifikasi  CBIB  ditentukan  sebagai berikut:
  ∗ =    +   dimana    = 1      jika   ∗ >  0   = 0    sebaliknya
(4)
Dan tambak udang dihadapkan pada dua pilihan: (1) menerapkan; dan (2) tidak menerapkan. Seperti yang digambarkan pada persamaan di bawah ini:
Kelompok 1:
  =   +   if   = 1 (5)
Kelompok 2:   =     +     = 0
Pada persamaan di atas,   ∗ menunjukkan variabel yang tidak dapat diamati (atau variabel laten) untuk sertifikasi CBIB;   menunjukkan vektor dari karakteristik petambak dan usaha tambak  udang  serta  karakteristik  eksternal  yang  diamati  yang  menentukan  sertifikasi;   adalah variabel outcome (skor efisiensi teknis) pada kelompok (1) dan (2); dan   mewakili vektor  variabel  eksogen  yang  dianggap  mempengaruhi  efisiensi  teknis.  Vektor  dan   merupakan  parameter  yang  akan  diperkirakan  melalui  metode  kemungkinan  maksimum, dimana   ,     merupakan vector rerata nol dengan distribusi normal trivariate dan matriks kovariansi  seperti  yang  didefinisikan  dalam  Lokshin  dan  Sajaia  (2004).  Perhatian  khusus dalam keputusan untuk menerapkan sertifikasi CBIB adalah adanya bias endogenitas dalam persamaan seleksi. Dalam model ini, status lahan tidak menyewa (milik pribadi dan warisan) digunakan sebagai instrumen.
Dengan  membandingkan  nilai  yang  diharapkan  dari  hasil  pengadopsi  dan  non- pengadopsi dalam skenario aktual dan kontrafaktual, kerangka ESR dapat digunakan untuk memperkirakan efek perlakuan rata-rata dari pengadopsi, (a verage treatment to the treated - ..............(4) ..............(7) ..............(8) ..............(9) ..............(10) ..............(11) Variabel instrumen dipilih dengan mengidentifikasi  variabel  yang memiliki keterkaitan tinggi dengan  implementasi  CBIB,  tetapi  rendah  keterkaitannya  dengan  hasil  (efisiensi  teknis).
Status lahan tidak sewa (milik sendiri dan warisan) dibandingkan dengan lahan sewa dipilih sebagai variabel instrumen.
Model endogenous  switching  regression (ESR)  dapat  digunakan  untuk  mengetahui determinan dari keputusan adopsi suatu program seperti penerapan program sertifikasi CBIB dan  dampaknya  pada  suatu outcome (misalnya  pendapatan,  penghasilan,  produksi, keuntungan,  dll) . Outcome pada  tulisan  ini  adalah  efisiensi  teknis  pada  usaha  budidaya tambak udang vannamei di Lampung Timur. Tulisan ini mengikuti model yang dikenalkan oleh Lokshin  dan  Sajaia  (2004).  Persamaan  probit  untuk  sertifikasi  CBIB  ditentukan  sebagai berikut:
  ∗ =    +   dimana    = 1      jika   ∗ >  0   = 0    sebaliknya (4)
Dan tambak udang dihadapkan pada dua pilihan: (1) menerapkan; dan (2) tidak menerapkan. Seperti yang digambarkan pada persamaan di bawah ini:
Kelompok 1:   =   +   if   = 1 (5)
Kelompok 2:   =     +     = 0
Pada persamaan di atas,   ∗ menunjukkan variabel yang tidak dapat diamati (atau variabel laten) untuk sertifikasi CBIB;   menunjukkan vektor dari karakteristik petambak dan usaha tambak  udang  serta  karakteristik  eksternal  yang  diamati  yang  menentukan  sertifikasi;   adalah variabel outcome (skor efisiensi teknis) pada kelompok (1) dan (2); dan   mewakili vektor  variabel  eksogen  yang  dianggap  mempengaruhi  efisiensi  teknis.  Vektor  dan   merupakan  parameter  yang  akan  diperkirakan  melalui  metode  kemungkinan  maksimum, dimana   ,     merupakan vector rerata nol dengan distribusi normal trivariate dan matriks kovariansi  seperti  yang  didefinisikan  dalam  Lokshin  dan  Sajaia  (2004).  Perhatian  khusus dalam keputusan untuk menerapkan sertifikasi CBIB adalah adanya bias endogenitas dalam persamaan seleksi. Dalam model ini, status lahan tidak menyewa (milik pribadi dan warisan) digunakan sebagai instrumen.
Dengan  membandingkan  nilai  yang  diharapkan  dari  hasil  pengadopsi  dan  non- pengadopsi dalam skenario aktual dan kontrafaktual, kerangka ESR dapat digunakan untuk memperkirakan efek perlakuan rata-rata dari pengadopsi, (a verage treatment to the treated -
Variabel instrumen dipilih dengan mengidentifikasi  variabel  yang memiliki keterkaitan tinggi dengan  implementasi  CBIB,  tetapi  rendah  keterkaitannya  dengan  hasil  (efisiensi  teknis).
Status lahan tidak sewa (milik sendiri dan warisan) dibandingkan dengan lahan sewa dipilih sebagai variabel instrumen.
Model endogenous  switching  regression (ESR)  dapat  digunakan  untuk  mengetahui determinan dari keputusan adopsi suatu program seperti penerapan program sertifikasi CBIB dan  dampaknya  pada  suatu outcome (misalnya  pendapatan,  penghasilan,  produksi, keuntungan,  dll) . Outcome pada  tulisan  ini  adalah  efisiensi  teknis  pada  usaha  budidaya tambak udang vannamei di Lampung Timur. Tulisan ini mengikuti model yang dikenalkan oleh Lokshin  dan  Sajaia  (2004).  Persamaan  probit  untuk  sertifikasi  CBIB  ditentukan  sebagai berikut:
  ∗ =    +   dimana    = 1      jika   ∗ >  0   = 0    sebaliknya
(4)
Dan tambak udang dihadapkan pada dua pilihan: (1) menerapkan; dan (2) tidak menerapkan. Seperti yang digambarkan pada persamaan di bawah ini:
Kelompok 1:   =   +   if   = 1 (5)
Kelompok 2:   =     +     = 0
Pada persamaan di atas,   ∗ menunjukkan variabel yang tidak dapat diamati (atau variabel laten) untuk sertifikasi CBIB;   menunjukkan vektor dari karakteristik petambak dan usaha tambak  udang  serta  karakteristik  eksternal  yang  diamati  yang  menentukan  sertifikasi;   adalah variabel outcome (skor efisiensi teknis) pada kelompok (1) dan (2); dan   mewakili vektor  variabel  eksogen  yang  dianggap  mempengaruhi  efisiensi  teknis.  Vektor  dan   merupakan  parameter  yang  akan  diperkirakan  melalui  metode  kemungkinan  maksimum, dimana   ,     merupakan vector rerata nol dengan distribusi normal trivariate dan matriks kovariansi  seperti  yang  didefinisikan  dalam  Lokshin  dan  Sajaia  (2004).  Perhatian  khusus dalam keputusan untuk menerapkan sertifikasi CBIB adalah adanya bias endogenitas dalam persamaan seleksi. Dalam model ini, status lahan tidak menyewa (milik pribadi dan warisan) digunakan sebagai instrumen.
Dengan  membandingkan  nilai  yang  diharapkan  dari  hasil  pengadopsi  dan  non- pengadopsi dalam skenario aktual dan kontrafaktual, kerangka ESR dapat digunakan untuk memperkirakan efek perlakuan rata-rata dari pengadopsi, (a verage treatment to the treated -
Variabel instrumen dipilih dengan mengidentifikasi  variabel  yang memiliki keterkaitan tinggi dengan  implementasi  CBIB,  tetapi  rendah  keterkaitannya  dengan  hasil  (efisiensi  teknis).
Status lahan tidak sewa (milik sendiri dan warisan) dibandingkan dengan lahan sewa dipilih sebagai variabel instrumen.
Model endogenous  switching  regression (ESR)  dapat  digunakan  untuk  mengetahui determinan dari keputusan adopsi suatu program seperti penerapan program sertifikasi CBIB dan  dampaknya  pada  suatu outcome (misalnya  pendapatan,  penghasilan,  produksi, keuntungan,  dll) . Outcome pada  tulisan  ini  adalah  efisiensi  teknis  pada  usaha  budidaya tambak udang vannamei di Lampung Timur. Tulisan ini mengikuti model yang dikenalkan oleh Lokshin  dan  Sajaia  (2004).  Persamaan  probit  untuk  sertifikasi  CBIB  ditentukan  sebagai berikut:
  ∗ =    +   dimana    = 1      jika   ∗ >  0   = 0    sebaliknya (4)
Dan tambak udang dihadapkan pada dua pilihan: (1) menerapkan; dan (2) tidak menerapkan. Seperti yang digambarkan pada persamaan di bawah ini:
Kelompok 1:   =   +   if   = 1 (5)
Kelompok 2:   =     +     = 0
Pada persamaan di atas,   ∗ menunjukkan variabel yang tidak dapat diamati (atau variabel laten) untuk sertifikasi CBIB;   menunjukkan vektor dari karakteristik petambak dan usaha tambak  udang  serta  karakteristik  eksternal  yang  diamati  yang  menentukan  sertifikasi;   adalah variabel outcome (skor efisiensi teknis) pada kelompok (1) dan (2); dan   mewakili vektor  variabel  eksogen  yang  dianggap  mempengaruhi  efisiensi  teknis.  Vektor  dan   merupakan  parameter  yang  akan  diperkirakan  melalui  metode  kemungkinan  maksimum, dimana   ,     merupakan vector rerata nol dengan distribusi normal trivariate dan matriks kovariansi  seperti  yang  didefinisikan  dalam  Lokshin  dan  Sajaia  (2004).  Perhatian  khusus dalam keputusan untuk menerapkan sertifikasi CBIB adalah adanya bias endogenitas dalam persamaan seleksi. Dalam model ini, status lahan tidak menyewa (milik pribadi dan warisan) digunakan sebagai instrumen.
Dengan  membandingkan  nilai  yang  diharapkan  dari  hasil  pengadopsi  dan  non- pengadopsi dalam skenario aktual dan kontrafaktual, kerangka ESR dapat digunakan untuk memperkirakan efek perlakuan rata-rata dari pengadopsi, (a verage treatment to the treated -
..............(5)
Dan tambak udang dihadapkan pada dua pilihan: (1) menerapkan; dan (2) tidak menerapkan. Seperti  yang  digambarkan  pada  persamaan  di bawah ini:
Pada persamaan di atas,    menunjukkan variabel  yang  tidak  dapat  diamati  (atau variabel  laten)  untuk  sertifikasi  CBIB; menunjukkan vektor dari karakteristik petambak dan usaha tambak udang serta karakteristik eksternal  yang  diamati  yang  menentukan sertifikasi; adalah variabel outcome (skor efisiensi teknis) pada kelompok (1) dan (2); dan mewakili  vektor  variabel  eksogen  yang  dianggap mempengaruhi  efisiensi  teknis.  Vektor dan merupakan  parameter  yang  akan  diperkirakan melalui metode kemungkinan maksimum, dimana
, merupakan vector rerata nol dengan distribusi normal trivariate dan matriks kovariansi
seperti  yang  didefinisikan  dalam  Lokshin  dan Sajaia (2004). Perhatian khusus dalam keputusan untuk menerapkan sertifikasi CBIB adalah adanya bias endogenitas dalam persamaan seleksi. Dalam model ini, status lahan tidak menyewa (milik pribadi dan warisan) digunakan sebagai instrumen.
Dengan  membandingkan  nilai  yang diharapkan dari hasil pengadopsi dan non- pengadopsi dalam skenario aktual dan kontrafaktual,  kerangka  ESR  dapat  digunakan untuk  memperkirakan  efek  perlakuan  rata-rata dari pengadopsi, (a verage treatment to the treated - ATT),  dan  yang  tidak  mengadopsi  (a verage treatment to the untreated- ATU). Mengikuti Di Falco et al. (2011) dan Shiferaw et al. (2014), ATT dan ATU dihitung sebagai berikut:
Tambak udang yang menerapkan sertifikasi CBIB (sampel yang teramati)
..............(6) ATT), dan yang tidak mengadopsi (a verage treatment  to  the  untreated- ATU). Mengikuti Di Falco et al. (2011) dan Shiferaw et al. (2014), ATT dan ATU dihitung sebagai berikut:
Tambak udang yang menerapkan sertifikasi CBIB (sampel yang teramati)
  | = 1;  =     +     (6)
Tambak udang non CBIB (sampel yang teramati)
  | = 0;  =     +     (7)
Tambak udang CBIB, jika mereka memutuskan untuk tidak menerapkan CBIB (kontrafaktual)   | = 1;  =     +     (8)
Tambak udang non CBIB, jika mereka memutuskan untuk menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 0;  =     +     (9)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATT =   | = 1;  –   | = 1;  =     −    +     −    (10)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATU =   | = 0;  –   | = 0;  =     −    +     −    (11)
Dalam penghitungan ATT dan ATU di atas, perubahan yang diharapkan pada hasil rata-rata, jika karakteristik tambak CBIB yang mirip dengan tambak non-CBIB, dan sebaliknya, ditangkap  oleh     −    and     −    .  Istilah  kedua  dalam  setiap  persamaan     −    dan     −    menangkap  semua  efek  potensial  dari  perbedaan  dalam variabel yang tidak teramati.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi data
Perhitungan empiris dalam studi ini mempertimbangkan dua kelompok tambak udang vannamei-  tambak  bersertifikat  CBIB  dan  non-CBIB  -  dari  Kabupaten  Lampung  Timur.
Deskripsi dan statistik perbandingan antara petani CBIB dan non-CBIB disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil analisis Statistik Deskriptif dan Definisi Variabel dari Budidaya Udang di Lokasi Penelitian
Table 1. Descriptive statistics and definition of variables of shrimp farmers in the research area
ATT), dan yang tidak mengadopsi (a verage treatment  to  the  untreated- ATU). Mengikuti Di
Falco et al. (2011) dan Shiferaw et al. (2014), ATT dan ATU dihitung sebagai berikut:
Tambak udang yang menerapkan sertifikasi CBIB (sampel yang teramati)
  | = 1;  =     +     (6)
Tambak udang non CBIB (sampel yang teramati)
  | = 0;  =     +     (7)
Tambak udang CBIB, jika mereka memutuskan untuk tidak menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 1;  =     +     (8)
Tambak udang non CBIB, jika mereka memutuskan untuk menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 0;  =     +     (9)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATT =   | = 1;  –   | = 1;  =     −    +     −    (10)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATU =   | = 0;  –   | = 0;  =     −    +     −    (11)
Dalam penghitungan ATT dan ATU di atas, perubahan yang diharapkan pada hasil rata-rata, jika karakteristik tambak CBIB yang mirip dengan tambak non-CBIB, dan sebaliknya, ditangkap  oleh     −    and     −    .  Istilah  kedua  dalam  setiap  persamaan     −    dan     −    menangkap  semua  efek  potensial  dari  perbedaan  dalam variabel yang tidak teramati.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi data
Perhitungan empiris dalam studi ini mempertimbangkan dua kelompok tambak udang vannamei-  tambak  bersertifikat  CBIB  dan  non-CBIB  -  dari  Kabupaten  Lampung  Timur.
Deskripsi dan statistik perbandingan antara petani CBIB dan non-CBIB disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil analisis Statistik Deskriptif dan Definisi Variabel dari Budidaya Udang di Lokasi Penelitian
Table 1. Descriptive statistics and definition of variables of shrimp farmers in the research area
ATT), dan yang tidak mengadopsi (a verage treatment  to  the  untreated- ATU). Mengikuti Di Falco et al. (2011) dan Shiferaw et al. (2014), ATT dan ATU dihitung sebagai berikut:
Tambak udang yang menerapkan sertifikasi CBIB (sampel yang teramati)
  | = 1;  =     +     (6)
Tambak udang non CBIB (sampel yang teramati)
  | = 0;  =     +     (7)
Tambak udang CBIB, jika mereka memutuskan untuk tidak menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 1;  =     +     (8)
Tambak udang non CBIB, jika mereka memutuskan untuk menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 0;  =     +     (9)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATT =   | = 1;  –   | = 1;  =     −    +     −    (10)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATU =   | = 0;  –   | = 0;  =     −    +     −    (11)
Dalam penghitungan ATT dan ATU di atas, perubahan yang diharapkan pada hasil rata-rata, jika karakteristik tambak CBIB yang mirip dengan tambak non-CBIB, dan sebaliknya, ditangkap  oleh     −    and     −    .  Istilah  kedua  dalam  setiap  persamaan     −    dan     −    menangkap  semua  efek  potensial  dari  perbedaan  dalam variabel yang tidak teramati.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi data
Perhitungan empiris dalam studi ini mempertimbangkan dua kelompok tambak udang vannamei-  tambak  bersertifikat  CBIB  dan  non-CBIB  -  dari  Kabupaten  Lampung  Timur. Deskripsi dan statistik perbandingan antara petani CBIB dan non-CBIB disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil analisis Statistik Deskriptif dan Definisi Variabel dari Budidaya Udang di Lokasi Penelitian
Table 1. Descriptive statistics and definition of variables of shrimp farmers in the research area
ATT), dan yang tidak mengadopsi (a verage treatment  to  the  untreated- ATU). Mengikuti Di Falco et al. (2011) dan Shiferaw et al. (2014), ATT dan ATU dihitung sebagai berikut:
Tambak udang yang menerapkan sertifikasi CBIB (sampel yang teramati)
  | = 1;  =     +     (6)
Tambak udang non CBIB (sampel yang teramati)
  | = 0;  =     +     (7)
Tambak udang CBIB, jika mereka memutuskan untuk tidak menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 1;  =     +     (8)
Tambak udang non CBIB, jika mereka memutuskan untuk menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 0;  =     +     (9)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATT =   | = 1;  –   | = 1;  =     −    +     −    (10)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATU =   | = 0;  –   | = 0;  =     −    +     −    (11)
Dalam penghitungan ATT dan ATU di atas, perubahan yang diharapkan pada hasil rata-rata, jika karakteristik tambak CBIB yang mirip dengan tambak non-CBIB, dan sebaliknya, ditangkap  oleh     −    and     −    .  Istilah  kedua  dalam  setiap  persamaan     −    dan     −    menangkap  semua  efek  potensial  dari  perbedaan  dalam variabel yang tidak teramati.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi data
Perhitungan empiris dalam studi ini mempertimbangkan dua kelompok tambak udang vannamei-  tambak  bersertifikat  CBIB  dan  non-CBIB  -  dari  Kabupaten  Lampung  Timur.
Deskripsi dan statistik perbandingan antara petani CBIB dan non-CBIB disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil analisis Statistik Deskriptif dan Definisi Variabel dari Budidaya Udang di Lokasi Penelitian
Table 1. Descriptive statistics and definition of variables of shrimp farmers in the research area
ATT), dan yang tidak mengadopsi (a verage treatment  to  the  untreated- ATU). Mengikuti Di Falco et al. (2011) dan Shiferaw et al. (2014), ATT dan ATU dihitung sebagai berikut:
Tambak udang yang menerapkan sertifikasi CBIB (sampel yang teramati)
  | = 1;  =     +     (6)
Tambak udang non CBIB (sampel yang teramati)
  | = 0;  =     +     (7)
Tambak udang CBIB, jika mereka memutuskan untuk tidak menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 1;  =     +     (8)
Tambak udang non CBIB, jika mereka memutuskan untuk menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 0;  =     +     (9)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATT =   | = 1;  –   | = 1;  =     −    +     −    (10)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATU =   | = 0;  –   | = 0;  =     −    +     −    (11)
Dalam penghitungan ATT dan ATU di atas, perubahan yang diharapkan pada hasil rata-rata, jika karakteristik tambak CBIB yang mirip dengan tambak non-CBIB, dan sebaliknya, ditangkap  oleh     −    and     −    .  Istilah  kedua  dalam  setiap  persamaan     −    dan     −    menangkap  semua  efek  potensial  dari  perbedaan  dalam variabel yang tidak teramati.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi data
Perhitungan empiris dalam studi ini mempertimbangkan dua kelompok tambak udang vannamei-  tambak  bersertifikat  CBIB  dan  non-CBIB  -  dari  Kabupaten  Lampung  Timur.
Deskripsi dan statistik perbandingan antara petani CBIB dan non-CBIB disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil analisis Statistik Deskriptif dan Definisi Variabel dari Budidaya Udang di Lokasi Penelitian
Table 1. Descriptive statistics and definition of variables of shrimp farmers in the research area
ATT), dan yang tidak mengadopsi (a verage treatment  to  the  untreated- ATU). Mengikuti Di Falco et al. (2011) dan Shiferaw et al. (2014), ATT dan ATU dihitung sebagai berikut: Tambak udang yang menerapkan sertifikasi CBIB (sampel yang teramati)   | = 1;  =     +     (6)
Tambak udang non CBIB (sampel yang teramati)
  | = 0;  =     +     (7)
Tambak udang CBIB, jika mereka memutuskan untuk tidak menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 1;  =     +     (8)
Tambak udang non CBIB, jika mereka memutuskan untuk menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 0;  =     +     (9)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATT =   | = 1;  –   | = 1;  =     −    +     −    (10)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATU =   | = 0;  –   | = 0;  =     −    +     −    (11)
Dalam penghitungan ATT dan ATU di atas, perubahan yang diharapkan pada hasil rata-rata, jika karakteristik tambak CBIB yang mirip dengan tambak non-CBIB, dan sebaliknya, ditangkap  oleh     −    and     −    .  Istilah  kedua  dalam  setiap  persamaan     −    dan     −    menangkap  semua  efek  potensial  dari  perbedaan  dalam variabel yang tidak teramati.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi data
Perhitungan empiris dalam studi ini mempertimbangkan dua kelompok tambak udang vannamei-  tambak  bersertifikat  CBIB  dan  non-CBIB  -  dari  Kabupaten  Lampung  Timur.
Deskripsi dan statistik perbandingan antara petani CBIB dan non-CBIB disajikan pada Tabel
1.
Tabel 1. Hasil analisis Statistik Deskriptif dan Definisi Variabel dari Budidaya Udang di Lokasi Penelitian
Table 1. Descriptive statistics and definition of variables of shrimp farmers in the research area Tambak udang non CBIB (sampel yang teramati) Tambak  udang  CBIB,  jika  mereka  memutuskan untuk tidak menerapkan CBIB (kontrafaktual)
Tambak udang non CBIB, jika mereka memutuskan untuk menerapkan CBIB (kontrafaktual)
ATT dapat dihitung sebagai berikut:
ATT), dan yang tidak mengadopsi (a verage treatment  to  the  untreated-
ATU). Mengikuti Di Falco et al. (2011) dan Shiferaw et al. (2014), ATT dan ATU dihitung sebagai berikut:
Tambak udang yang menerapkan sertifikasi CBIB (sampel yang teramati)
  | = 1;  =     +     (6)
Tambak udang non CBIB (sampel yang teramati)
  | = 0;  =     +     (7)
Tambak udang CBIB, jika mereka memutuskan untuk tidak menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 1;  =     +     (8)
Tambak udang non CBIB, jika mereka memutuskan untuk menerapkan CBIB (kontrafaktual)
  | = 0;  =     +     (9)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATT =   | = 1;  –   | = 1;  =     −    +     −    (10)
ATT dapat dihitung sebagai berikut: ATU =   | = 0;  –   | = 0;  =     −    +     −    (11)
Dalam penghitungan ATT dan ATU di atas, perubahan yang diharapkan pada hasil rata-rata, jika karakteristik tambak CBIB yang mirip dengan tambak non-CBIB, dan sebaliknya, ditangkap  oleh     −    and     −    .  Istilah  kedua  dalam  setiap  persamaan
    −    dan     −    menangkap  semua  efek  potensial  dari  perbedaan  dalam variabel yang tidak teramati.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi data
Perhitungan empiris dalam studi ini mempertimbangkan dua kelompok tambak udang vannamei-  tambak  bersertifikat  CBIB  dan  non-CBIB  -  dari  Kabupaten  Lampung  Timur.
Deskripsi dan statistik perbandingan antara petani CBIB dan non-CBIB disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil analisis Statistik Deskriptif dan Definisi Variabel dari Budidaya Udang di Lokasi Penelitian Table 1. Descriptive statistics and definition of variables of shrimp farmers in the research area
ATT ATT dapat dihitung sebagai berikut:
Dalam penghitungan ATT dan ATU di atas, perubahan  yang  diharapkan  pada  hasil  rata-rata, jika karakteristik tambak CBIB yang mirip dengan tambak non-CBIB, dan sebaliknya, ditangkap oleh and . Istilah kedua dalam setiap persamaan dan
menangkap semua efek potensial dari perbedaan dalam variabel yang tidak teramati.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Data
Perhitungan empiris dalam studi ini mempertimbangkan dua kelompok tambak udang  vannamei-  tambak  bersertifikat  CBIB  dan non-CBIB  -  dari  Kabupaten  Lampung  Timur. Deskripsi dan statistik perbandingan antara petani CBIB dan non-CBIB disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 menunjukkan beberapa variabel yang  dipertimbangkan  dalam  analisis.  Input produksi seperti jumlah padat tebar benih udang, pakan, kapur, pupuk, solar dan tenaga kerja (TK) digunakan sebagai input produksi dalam analisis DEA. Karakteristik individu, karakteristik usaha budidaya  udang,  dan  beberapa  factor  eksternal dijadikan  sebagai  variabel  bebas  yang  mungkin mempengaruhi  keputusan  mengadopsi  CBIB. Pada  analisis  efisiensi,  produksi  udang  dijadikan
sebagai output (variabel dependen); sedangkan pada  analisis  ESR,  skor  efisiensi  dan  keputusan adopsi  CBIB  dijadikan  sebagai  variabel dependennya.
Beberapa variabel memiliki perbedaan yang cukup signifikan antara petambak CBIB dan non-CBIB.  Sebagai  contoh,  penggunaan  solar pada  petambak  non-CBIB  secara  signifikan  lebih tinggi  dibandingkan  petambak  CBIB.  Sedangkan penggunaan  tk  pada  tambak  ber-CBIB  secara signifikan  lebih  tinggi  dibandingkan  tambak ber-CBIB.  Karakteristik  individu  seperti  umur petambak, pengalaman usaha dan anggota keluarga  yang  bekerja  memiliki  perbedaan  yang cukup  signifikan  antara  petambak  CBIB  dan non-CBIB.  Selain  itu,  lahan  tambak  CBIB  lebih banyak  bukan  sewa  (milik  sendiri)  dibandingkan non-CBIB  efisiensi  teknis  dalam  implementasi sertifikasi CBIB
Tabel 1. Hasil Analisis Statistik Deskriptif dan Definisi Variabel dari Budidaya Udang di Lokasi Penelitian. Table 1. Descriptive Statistics and Definition of Variables of Shrimp Farmers in the Research Area.
Variabel/ Variables Deskripsi Satuan/ Description Unit Tambak CBIB/ Certified Farmers Non CBIB/ Uncertified Farmers Data Gabungan/ Pooled Data Rata-rata Perbedaan/ Mean Diff N=48 N=109 N=157 Produksi udang / Shrimp production Kg per hektar 3,259.83 3,789.93 3,634.61 -530.10 Luas lahan /Land area Hektar 1.85 1.70 1.74 0.15 benih_udang / Seed Ekor per hektar 270,952 261,913 264,561 9,038.50 Pakan / Feed Kg per hektar 8,651.56 20,019.80 16,688.98 - 11,368.25 Kapur pengeringan / Drying lime Kg per hektar 576.40 757.78 704.64 -181.38 Kapur pertanian / Agricultural lime Kg per hektar 1,782.58 1,732.33 1,747.06 50.25 Pupuk organic / Organic fertilizer Kg per hektar 142.81 118.56 125.67 24.25 Solar / Diesel fuel Liter per hektar 114.20 477.30 370.91 -363.09*** Total TK / Labor HOK 257.03 256.04 256.33 1.00 Umur / Age Tahun 48.57 42.00 43.92 6.57*** Pendidikan formal/ Formal education Tahun 9 10 10 -0.86 Pengalaman usaha / Business experience Tahun 15 9 11 6.33*** Status msy biasa / Community status % 78.26 84.68 82.80 -6.42 System semiintensif / Semi intensive system % 73.91 91.89 86.62 -17.98*** Anggota klg bekerja / Working family members orang 1 2 2 -0.51*** Pembeli UPI / Buyers % 8.89 1.80 3.85 7.09** Memiliki email / Vave email % 31.11 38.24 36.05 -7.12 Lahan tidak sewa / Land not leased % 8.89 1.80 3.85 7.09*** Catatan : ‘ ∗ ’, ‘ ∗∗ ’, and ‘ ∗∗∗ artinya perbedaan antara pembudidaya yang memiliki CBIB dan tidak memiliki CBIB signifikan di level 10, 5 dan 1 % / Notes:- ‘ ∗ ’, ‘ ∗∗ ’, and ‘ ∗∗∗ ’ = mean differences (t-test) between CBIB farmers and non-CBIB farmers are significant at the 10, 5, and 1% levels, respectively.
Sertifikasi CBIB adalah prosedur pengelolaan  pada  budidaya  di  Indonesia  untuk menghasilkan  pasokan  perikanan  yang  aman dengan  cara  mengelola  fasilitas,  tata  letak  dan lokasi, legalitas, kualitas air dan limbah, serta dokumentasi. Sebagai contoh, CBIB mensyaratkan penggunaan pakan buatan dan pupuk dari merek terdaftar. Karena penerapan sertifikasi CBIB tidak mencakup aplikasi teknologi, data dari kedua kelompok dikumpulkan untuk memperkirakan efisiensi  teknis,  dengan  asumsi  bahwa  semua tambak tidak memiliki kesenjangan teknologi. Tabel 2 menampilkan estimasi efisiensi teknis untuk petambak  CBIB  dan  non-CBIB  yang  dihasilkan dari model DEA berbasis slack (slack-based DEA ) dalam kondisi VRS, CRS, IRS dan DRS.
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  skor  efisiensi teknis seluruh sampel baik petambak udang CBIB maupun nnon-CBIB di bawah asumsi VRS adalah 0.40, artinya bahwa petambak udang vannamei di Lampung Timur dapat mengurangi penggunaan input rata-rata sebesar 60 persen. Tabel tersebut juga  menjelaskan  bahwa  efisiensi  teknis  dengan asumsi  CRS  dimana  proporsi  penambahan input dan output sebanding atau tetap menghasilkan usaha tambak udang vannamei yang efisien lebih sedikit dibandingkan perhitungan dengan asumsi VRS dimana proporsi penambahan jumlah input dan output tidak sebanding atau berubah-ubah.

## Tabel 2.  Efisiensi Teknis Dari Campuran Input Budidaya Udang Bersertifikasi CBIB dan Non-CBIB
Dengan Model Dea Berbasis Slack.
Table 2. Input-Mix Technical Efficiency of CBIB and Non-CBIB Shrimp Farming With Slack-Based Dea Model.
Kelompok Sampel Pembudidaya Udang/
Sampling Group of Shrimp Farms Efisiensi/ Efficiency VRS CRS IRS DRS Scale Petambak gabungan antara CBIB dan non-CBIB (Pool) 0.40 0.43 0.45 0.38 0.57 (0.03) (0.02) (0.02) (0.02) (0.02) Tambak CBIB (IndoGAP shrimp farming) 0.45 0.56 0.59 0.42 0.50 (0.36) (0.21) (0.24) (0.33) (0.05) Tambak Non-CBIB (IndoGAP shrimp farming) 0.37 0.39 0.39 0.36 0.60 (0.30) (0.28) (0.29) (0.29) (0.03) Perbedaan antara CBIB dan non-CBIB (Differences between IndoGAP and non-IndoGAP shrimp farming) 0.07 0.18*** 0.19*** 0.06 -0.10* (0.06) (0.05) (0.05) (0.05) (0.06)
Catatan: Perhitungan berdasarkan data survey tahun 2020. Simpangan baku dan kesalahan standar ada di dalam tanda kurung. VRS = skala hasil variabel, CRS = skala hasil konstan, IRS = meningkatkan skala hasil, DRS = menurunkan skala hasil, Scale = efisiensi skala; * Signifikan pada 10%, ** Signifikan pada 5%, *** Signifikan pada 1% /
Notes:  Calculations  based  on  survey  data.  Standard  deviations  and  standard  error  are  in  parentheses.  VRS=variable  returns  to scale, CRS=constant returns to scale, IRS=increasing return to scale, DRS = decreasing returns to scale, Scale=scale efficiency; * Significant at 10%, ** Significant at 5%, *** Significant at 1%.)
Skor  efisiensi  teknis  di  bawah  skala hasil  variabel  (VRS)  lebih  tinggi  untuk  petani CBIB  daripada  petani  non  CBIB  namun  tidak signifikan secara nyata. Skor efisiensi teknis untuk petani  CBIB  di  bawah  VRS  adalah  0.45,  yang menunjukkan  bahwa  tambak  CBIB  dapat mengurangi penggunaan input rata-rata sebesar 55 persen. Tabel di atas juga menunjukkan bahwa  tambak  CBIB  memiliki  efisiensi  teknis  7 persen lebih tinggi dibandingkan petani non-CBIB, meskipun  perbedaannya  tidak  signifikan  secara statistik. Di bawah constant return to scale (CRS) dan increasing return to scale (IRS), tambak CBIB  memiliki  efisiensi  teknis  lebih  tinggi  secara signifikan  dibandingkan  tambak  non-CBIB. Skor  tersebut  menyatakan  bahwa  tambak  CBIB memiliki perbedaan 18 persen dan 19 persen di  bawah  CRS  dan  IRS  dibandingkan  tambak non-CBIB.  Artinya  bahwa  tambak  CBIB  lebih efisien dibandingkan tambak non-CBIB.Sedangkan perbandingan  antara  asumsi  CRS  dan  VRS menghasilkan  skala  efisiensi.  Terlihat  bahwa berdasarkan  skala  efisiensi  bahwa  petambak non-CBIB lebih efisien dibanding petambak CBIB
Distribusi frekuensi estimasi dalam efisiensi penggunaan  input  dan  ringkasan  statistiknya disajikan pada Tabel 3. Ada variasi yang signifikan dalam perkiraan rata-rata dan distribusi ukuran efisiensi input. Deviasi standar menunjukkan tingkat heterogenitas yang tinggi dalam penggunaan input
di  seluruh  tambak.  Secara  keseluruhan,  efisiensi teknis penggunaan benih, pakan, solar dan tenaga kerja (TK) signifikan lebih tinggi daripada kelompok tambak non-CBIB.
Penggunaan pupuk organik memiliki efisiensi penggunaan input rata-rata tertinggi untuk kelompok tambak CBIB dan non-CBIB, dengan skor masing- masing 0.59 dan 0.70. Hal ini menunjukkan bahwa tambak non-CBIB lebih efisien dalam penggunaan pupuk  organik  dibandingkan  tambak  CBIB,  dan tambak  CBIB  dan  non-CBIB  secara  berurutan dapat  menghasilkan  output  yang  sama  dengan pengurangan pupuk organik sebesar 41 persen dan 30 persen. Namun demikian, penggunaan pupuk pada tambak udang vannamei di Lampung timur tergolong masih lebih rendah (rata-rata 125.67 kg/ha) dibandingkan pada tambak udang windu percobaan di Kab Maros yaitu sekitar 1 ton/ ha. Sementara itu, penggunaan pakan memiliki efisiensi  penggunaan  input  terendah  baik  untuk kelompok tambak CBIB maupun non-CBIB. Hal ini menunjukkan bahwa tambak CBIB dan non-CBIB dapat  menghasilkan  output  yang  sama  dengan pengurangan penggunaan pakan buatan sebesar 67 persen dan 78 persen (secara berurutan untuk  petambak  CBIB  dan  non  CBIB).  Selain itu,  hasil  analisis  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  4 menggambarkan bahwa penggunaan input benih, pakan, solar dan tenaga kerja pada kelompok tambak  CBIB  secara  signifikan  lebih  efisien dibanding kelompok non-CBIB.
Tambak udang di Kab. Lampung Timur dapat mengurangi input sejumlah penggunaan input  yang  berlebihan  ( slack ) untuk memproduksi
Tabel 3. Distribusi Efisiensi Teknis Penggunaan Input Dalam Pendekatan VRS untuk Tambak CBIB dan non CBIB.
Table 3. Distribution of Input-Use Efficiency Under VRS for CBIB and non-Cbib Farmers.
Skor Efisiensi/ Efficiency Score Benih/ Shrimp juvenile Pakan / Feed Kapur pengeringan/ Drying Lime Kapur Pertanian/ Agricultural Lime Pupuk Organik/ Organic Fertilizer Solar/ Diesel Fuel Tenaga Kerja/ Labor CBIB Non CBIB non CBIB non CBIB non CBIB non CBIB non CBIB non Rata-rata efisiensi teknis/ Mean TE 0.42 0.29 0.33 0.22 0.50 0.45 0.39 0.38 0.59 0.70 0.43 0.27 0.48 0.31 Standar deviasi (SD) 0.40 0.35 0.42 0.36 0.49 0.49 0.44 0.45 0.49 0.45 0.49 0.41 0.50 0.45 Min. 0.02 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Max. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Rerata perbedaan/ Diff. Mean 0.13* (0.06) 0.12* (0.07) 0.06 (0.09) 0.02 (0.08) -0.11 (0.08) 0.15** (0.08) 0.17** (0.08)
Catatan: efisiensi teknis mengacu pada efisiensi skala hasil variabel berbasis slack/
Notes: TE refers to the slack-based variable return to scale efficiency;
udang  yang  sama. Slack terjadi pada kelompok tambak CBIB dan non-CBIB. Rata-rata jumlah dan persentase  penggunaan  input  yang  berlebihan disajikan pada Tabel 4. Baik tambak CBIB maupun non-CBIB  tampaknya  menggunakan  beberapa input secara berlebihan. Di kedua kelompok tersebut, lebih dari setengah input memiliki kelebihan lebih dari 50 persen dibandingkan dengan  input  rata-rata  pemanfaatan,  termasuk penggunaan benih udang, pakan, kapur pertanian, solar dan tenaga kerja. Meskipun penggunaan input  yang  berlebih,  namun  pemanfaatan  input masih  dalam  batas  wajar  untuk  budidaya  udang sebagaimana diatur oleh pemerintah (KKP, 2016).
Program  Cara  Budidaya  Ikan  yang  Baik merupakan  salah  satu  program  pemerintah  yang bertujuan untuk menjamin keamanan pangan hasil pembudidaya ikan.  Pelaksanaan Penerapan program CBIB ini merupakan suatu kegiatan yang mengimplementasikan  praktek  budidaya  ikan secara baik dan benar sehingga menghasilkan produk  yang  baik  dan  aman  untuk  dikonsumsi manusia.  Dalam  pengimplementasiannya,  para pembudiaya  ikan  harus  mencari  lokasi  budidaya yang  tidak  menimbulkan  bahaya,  pengelolaan pasokan air ke kolam, tata letak dan desain, kebersihan  fasilitas  dan  perlengkapan,  persiapan wadah dan penebaran, pengelolaan benih ikan, pakan ikan, dan pasokan input lainnya. Oleh sebab itu,  pengimplementasian  CBIB  ini  membutuhkan biaya  transaksi  untuk  memenuhi  persyaratan tersebut. Oleh karena itu, CBIB diharapkan dapat meningkatkan  efisiensi  usaha  budidaya  ikan sehingga dapat mengimbangi biaya transaksi yang dikeluarkan untuk pemenuhan persyaratannya.
Tabel 5. Hasil Analisis Regresi. Table 5. Regression Results.
Variabel/ Variables Endogenous Switching Regression
(Dependent Variable (Selection eq.): Binary Treatment Variable (0,1) (Dependent Variable (Outcome Equations): Bootstrapped TE Selection (1/0) Outcome CBIB Outcome non-CBIB Umur / Age 0.032** -0.014** -0.008* (0.015) (0.006) (0.005) Pendidikan formal / Formal education 0.022 -0.022 -0.030*** (0.046) (0.016) (0.010) Pengalaman usaha / Experience 0.049** 0.007 0.016** (0.024) (0.008) (0.008) Status masyarakat biasa / Status of ordinary people -0.333 0.072 0.014 (0.347) (0.150) (0.082) Luas lahan / Land area 0.260** -0.005 -0.035 (0.120) (0.040) (0.026) sistem_bddy_semiintensif / Semi intensive aquaculture -0.753* 0.093 0.148 (0.390) (0.156) (0.168)
Tabel 4. Penggunaan Jumlah Input Berlebih Serta Persentasenya, Serta Jumlah Tambak yang Mengalami Slack.
Table 4.  Input Slacks and Percentage ojf Farms Using Excess Inputs With Slack-Based Dea.
Input Produksi/ Production Inputs Satuan/ Measure - ment CBIB/IndoGAP (N=48) Non-CBIB/ non-IndoGAP (N=109)
Perbedaan Slack/ Slack
Different
Persentase Tambak/
Percentage of Farms (%)
Rerata Kelebihan/ Mean Slack Rerata Penggunaan Input/ Mean Input Use
Persentase Kelebihan/ Excess Percentage (%) Persentase Tambak/ Percentage of Farms (%) Rerata Kelebihan/ Mean Slack Rerata Penggunaan Input/ Mean Input Use Persentase
Kelebihan/ Excess Percentage (%) Benih / Seed Ekor per ha 76.09 200,737.70 262,377.40 58.39 83.78 225,236.40 265,522.90 71.03 - 24,498.70 Pakan / Feed Kg per ha 73.91 6,273.65 8,376.32 66.50 85.59 5,162.72 20,349.60 78.15 1,110.93 Kapur Pengeringan/ Drying Lime Kg per ha 52.17 561.89 552.47 49.64 55.86 741.75 771.65 55.29 -179.87 Kapur pertanian/ Agricultural Lime Kg per ha 67.39 1,609.70 1,714.57 60.66 67.57 1,579.03 1,761.36 62.18 30.67 Pupuk organic / Organic fertilizer Kg per ha 41.30 132.79 136.90 40.70 30.63 111.56 120.72 29.56 21.23 Solar / Diesel fuel L per ha 63.04 92.49 109.45 57.44 78.38 462.26 486.05 72.88 -369.76*** TK / Labor HOK per ha 52.17 244.86 312.66 51.99 71.17 209.73 231.52 68.54 35.13
Catatan: Penghitungan berdasarkan data survey tahun 2020; * Signifikan pada 10%, ** Signifikan pada 5%, *** Signifikan pada 1%/ Notes: Calculation is based on survey data 2020; * Significant at 10%, ** Significant at 5%, *** Significant at 1%.

## Sertifikasi CBIB: Efisiensi Teknis dan Dampak Kontrafaktual
Tabel 5 menyajikan perkiraan hasil ESR dan Tabel  6  menunjukkan  perkiraan  efisiensi  teknis rata-rata  kontrafaktual  untuk  kelompok  CBIB  dan non-CBIB.  Dari  model  seleksi  tersebut  dapat dipastikan bahwa umur dan pengalaman usaha petambak, luas lahan tambak udang, dan status lahan  bukan  menyewa  memiliki  hubungan  yang
positif  dengan  sertifikasi  CBIB.  Namun,  sistem budidaya semi-intensif dan jumlah anggota keluarga yang  bekerja  dikaitkan  secara  negatif  dengan sertifikasi  CBIB.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa semakin tua dan berpengalaman petambak maka penerimaan suatu program seperti sertifikasi CBIB semakin baik. Begitu pula dengan petambak udang yang memiliki sendiri lahan tambaknya cenderung lebih menerima program sertifikasi CBIB dibanding petambak yang menyewa lahan.
Variabel/ Variables Endogenous Switching Regression (Dependent Variable (Selection eq.): Binary Treatment Variable (0,1) (Dependent Variable (Outcome Equations): Bootstrapped TE Selection (1/0) Outcome CBIB Outcome non-CBIB Anggota klg bekerja / Working Family member -0.699*** 0.060 0.012 (0.202) (0.110) (0.069) Pembeli UPI/ Buyers 0.015 0.422** -0.141 (0.747) (0.195) (0.203) Memiliki email/ Have email 0.458 -0.257** -0.065 (0.351) (0.118) (0.064) Lahan tidak sewa/ Land is not leased 1.257*** (0.461) Konstanta/ Constanta -2.110 0.846 0.814* (1.580) (0.561) (0.482) Log-likelihood -82.24868 Wald X2 16.75* Sigma -1.182*** -1.322*** (0.120) (0.078) Rho -0.181 -0.072 (0.496) (1.443)
Catatan: Penghitungan berdasarkan data survey tahun 2020; Kesalahan standar ada di dalam tanda kurung; * Signifikan pada 10%, ** Signifikan pada 5%, *** Signifikan pada 1%.
Notes: Calculation is based on survey data of 2020; Standard errors are in parentheses; * Significant at 10%, ** Significant at 5%, *** Significant at 1%.

## Lanjutan Tabel 5/ Continues Table 5.
Tabel 6. Ringkasan Hasil Dari Rata-Rata Perlakuan Terhadap Penerima Perlakuan. Table 6. Summary of Results at of Technical Efficiency.
Variabel Hasil/ Outcome Variable Tipe Petambak dan Efek Perlakuan/ Farm Household Type and Treatment Effects Tahap keputusan / Decision Stage Rata-Rata Dampak Perlakuan/ A verage Treatment Effects Menerapkan/ To Implement Tidak Menerapkan/ Not to Implement Efisiensi teknis/ technical efficiency Petambak yang mengadopsi, rata-rata perlakuan terhadap penerima perlakuan/ Farmer that adopt, average treatment to the treated (ATT )
0.44 0.38 0.06** Petambak yang tidak mengadops, rata-rata perlakuan terhadap bukan penerima perlakuan/ Farmer that did not adopt, average treatment to the treated (ATU )
0.55 0.37 0.18***
Catatan: kalkulasi berdasarkan data survey (2020); * Signifikan pada 10%, ** Signifikan pada 5%, *** Signifikan pada 1%/ Notes: Calculation is based on survey data of 2020; * Significant at 10%, ** Significant at 5%, *** Significant at 1%)
Untuk  fungsi  regresi  hasil,  beberapa variabel kontrol diperkirakan memiliki pengaruh yang  signifikan  terhadap  efisiensi  teknis  grup CBIB  dan  non-CBIB.  Umur  petambak  memiliki memiliki hubungan negatif dan signifikan terhadap efisiensi  produksi  pada  kedua  grup  (kelompok CBIB  dan  non-CBIB).  Pada  grup  CBIB,  pembeli yang  merupakan  unit  pengolahan  ikan  (UPI)
daripada  pembeli  lainnya  (pengumpul  kecil  dan besar)  memiliki  korelasi  positif  terhadap  efisiensi produksi, sedangkan memiliki (menggunakan) email  memiliki  korelasi  negatif  terhadap  efisiensi teknis.  Pada  grup  non-CBIB,  Pendidikan  formal memiliki korelasi negatif terhadap efisiensi teknis, sedangkan pengalaman usaha memiliki korelasi positif terhadap efisiensi teknis grup ini.
Perhitungan  estimasi  yang  disajikan  dalam dua baris terakhir dari Tabel 5 menjelaskan perkiraan kovarian bersama dengan hasil dari uji  Wald  untuk  kebebasan  gabungan  dari  semua persamaan  (Fuglie  &  Bosch,  1995;  Lokshin  & Sajaia,  2004).  Kedua  koefisien  estimasi  dari korelasi (rho) tidak berbeda secara signifikan dari nol.  Hasil  statistik  menunjukkan  bahwa  hipotesis mengenai  tidak  adanya  seleksi  bias  sampel  tidak dapat ditolak. Namun, perbedaan koefisien fungsi efisiensi  teknis  antara  petambak  CBIB  dan  non CBIB  menggambarkan  adanya  heterogenitas dalam sampel.
Switching regresi memungkinkan penggunaan  koefisien  yang  diperkirakan  untuk petambak  CBIB  untuk  memprediksi  nilai  efisiensi teknis  untuk  petani  non  CBIB  jika  mereka menerapkan  CBIB  dan  nilai  efisiensi  teknis  dari petambak  CBIB  jika  mereka  tidak  menerapkan CBIB. Tabel 6 menyajikan nilai prediksi dari regresi dan perkiraan efisiensi teknis rata-rata kontrafaktual dan membandingkan nilai prediksi dari regresi dengan skor efisiensi teknis aktual yang diperoleh dari estimasi slack-based DEA di bawah orientasi input. Tabel 6 menunjukkan bahwa petambak CBIB secara  actual  memiliki  efisiensi  teknis  sebesar 0.44, namun seandainya petambak CBIB ini tidak mengimplementasikan  CBIB  maka  skor  efisiensi teknis  akan  menurun  menjadi  0.38.  Sebaliknya, kondisi actual petambak non-CBIB memiliki efisiensi teknis sebesar 0.37, namun seandainya petambak non-CBIB  ini  mengimplementasikan  CBIB  maka skor  efisiensi  teknis  akan  meningkat  menjadi 0.55. Hal ini  menunjukkan bahwa dengan adanya koreksi  bias  pada  sampel,  sertifikasi  memberikan dampak  positif  terhadap  efisiensi  teknis  tambak udang vannamei di Lampung Timur.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN

## Kesimpulan
Efisiensi  teknis  tambak  CBIB  lebih  tinggi dibandingkan tambak non CBIB. Hal ini disebabkan karena  efisiensi  dari  penggunaan  beberapa  input produksi seperti benih udang, pakan, solar sebagai BBM dan tenaga kerja pada kelompok tambak CBIB  secara  signifikan  lebih  baik  dibandingkan kelompok  non  CBIB.  Hasil  analisis  juga  dapat disimpulkan bahwa kedua kelompok tambak CBIB dan  non  CBIB  menggunakan  beberapa  input secara berlebihan dimana lebih dari 50 persen tambak sampel menggunakan beberapa input
secara berlebih dalam setiap hektar luasan lahan seperti benih udang, pakan, kapur pertanian, solar dan tenaga kerja. Kelebihan penggunaan input tertinggi untuk kedua kelompok adalah penggunaan pakan buatan. Berdasarkan hasil analisis dapat disimpulkan bahwa tambak CBIB dapat mengurangi penggunaan pakan buatan sebesar 66.50 persen, sedangkan  tambak  non  CBIB  dapat  mengurangi penggunaan pakan buatan sebesar 78.15 persen. Pupuk organik merupakan input dengan jumlah penggunaan berlebih yang paling sedikit.
Selanjutnya,  umur  dan  pengalaman  usaha petambak, luas lahan tambak udang, dan status lahan  bukan  menyewa  dapat  meningkatkan probabilitas  penerapan  CBIB.  Sebaliknya,  sistem budidaya  semi-intensif  dibandingkan  intensif serta jumlah anggota keluarga yang bekerja yang lebih  banyak  dapat  meningkatkan  menurunkan penerapan  CBIB.  Umur  petambak  berpengaruh secara negatif terhadap efisiensi kedua kelompok CBIB dan non-CBIB.
Pada kelompok tambak CBIB, UPI sebagai tujuan  pasar  memiliki  korelasi  positif  terhadap efisiensi  produksi  daripada  pembeli  lainnya (pengumpul kecil dan besar) sebagai tujuan pasar dari pada pembeli lainnya. Selain itu, penggunaan email  memiliki  korelasi  negatif  terhadap  efisiensi teknis.  Pada  grup  non-CBIB,  Pendidikan  formal memiliki korelasi negatif terhadap efisiensi teknis, sedangkan pengalaman usaha memiliki korelasi positif terhadap efisiensi teknsi grup ini. Selanjutnya, estimasi  kontrafaktual  menunjukkan  bahwa efisiensi petambak CBIB kemungkinan besar akan menurun  jika  tidak  menerapkan  sertifikasi  CBIB. Sebaliknya,  efisiensi  teknis  petambak  non-CBIB akan meningkat jika mereka menerapkan sertifikasi CBIB.  Efisiensi  teknis  yang  lebih  baik  pada tambak  udang  ber-CBIB  dapat  disebabkan  oleh adanya  pengelolaan  input  produksi  yang  menjadi persyaratan dalam pengimplementasian CBIB.

## Rekomendasi Kebijakan
Berdasarkan hasil penelitian, rekomendasi kebijakan  yang  dapat  dirumuskan  adalah:  bagi Direktorat  Jenderal  Perikanan  Budidaya  (DJPB) selaku  direktorat  teknis  yang  menangani  CBIB agar  melakukan  promosi  penerapan  CBIB  dapat meningkatkan  efisiensi  teknis  budidaya  udang vannamei, dan sasaran sosialisasi CBIB ditekankan pada petambak dengan umur dan pengalaman usaha  yang  lebih  banyak,  kepemilikan  lahan tambak  udang  yang  lebih  luas,  serta  petambak
dengan  status  lahan  bukan  menyewa  (milik pribadi atau warisan). Sedangkan bagi petambak udang  vannamei  dan  penyuluh  perikanan,  agar memperhatikan penggunaan input produksi agar tidak berlebih pada setiap hektar luasan lahan seperti benih udang, pakan, BBM dan tenaga kerja.

## UCAPAN TERIMA KASIH

## Penulis mengucapkan terima kasih kepada
Balai Besar Riset Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan  yang  telah  memfasilitasi  kegiatan penelitian  untuk  menghasilkan  karya  tulis  ilmiah ini. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada  teman-teman  penyuluh  perikanan  dan Kepala Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Lampung  Timur  yang  telah  banyak  membantu terkait dengan pengumpulan data bagi penelitian ini. Tidak lupa penulis berterima kasih kepada segenap tim redaksi Jurnal Sosial Ekonomi Kelautan  dan  Perikanan  yang  telah  membantu dalam penyempurnaan tulisan ini.

## PERNYATAAN KONTRIBUTOR
Dengan  ini  kami  menyatakan  bahwa kontribusi masing-masing penulis terhadap pembuatan  karya  tulis  adalah:  Maharani  Yulisti sebagai kontributor utama, Irwan Muliawan, Rismutia Hayu Deswati dan Estu Sri Luhur sebagai kontributor  anggota.  Penulis  menyatakan  bahwa telah  melampirkan  surat  pernyataan  kontribusi penulis

## DAFTAR PUSTAKA
Ababouch, L., Gandini, G., & Ryder, J. (2005). Causes of  detentions  and  rejections  in  international  fish trade : Food & Agriculture Org.
Alam,  M.  F.,  &  Murshed-e-Jahan,  K.  (2008).  Resource allocation  efficiency  of  the  prawn-carp  farmers of  Bangladesh. Aquaculture Economics & Management, 12 (3), 188-206.
Bayramoglu, Z., Gundogmus, E., & Tatlidil, F. F. (2010). The impact of EurepGAP requirements on farm income  from  greenhouse  tomatoes  in  Turkey. African  Journal  of  Agricultural  Research,  5 (5), 348-355.
Coelli, T. J., Rao, D. S. P., O'Donnell, C. J., & Battese,
G. E. (2005). An  introduction  to  efficiency and productivity analysis :  Springer  Science  & Business Media.
Cooper,  W.  W.,  Seiford,  L.  M.,  &  Tone,  K.  (2000). Data  envelopment  analysis.  Handbook  on  Data
Envelopment  Analysis,  1st  ed.;  Cooper,  WW, Seiford, LM, Zhu, J., Eds, 1-40.
Di  Falco,  S.,  Veronesi,  M.,  &  Yesuf,  M.  (2011).  Does adaptation  to  climate  change  provide  food security?  A  micro-perspective  from  Ethiopia. American  Journal  of  Agricultural  Economics,
93 (3), 829-846.
Dimara,  E.,  Pantzios,  C.  J.,  Skuras,  D.,  &  Tsekouras, K.  (2005).  The  impacts  of  regulated  notions  of quality  on  farm  efficiency:  A  DEA  application. European journal of operational research, 161 (2), 416-431.
Dorr, A. C., & Grote, U. (2009). The role of certification in the Brazilian fruit sector. Revista de Economia Contemporânea, 13 (3), 539-571.
Farrell,  M.  J.  (1957).  The  measurement  of  productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (General), 120 (3), 253-281.
Gulbrandsen,  L.  H.  (2005).  Mark  of  sustainability?
Challenges for fishery and forestry eco-labeling. Environment: Science and Policy for Sustainable Development, 47 (5), 8-23.
Gutiérrez, E., Aguilera, E., Lozano, S., & Guzmán, G. I. (2017). A two-stage DEA approach for quantifying and  analysing  the  inefficiency  of  conventional and organic rain-fed cereals in Spain. Journal of Cleaner Production, 149 , 335-348.
Handschuch,  C.,  Wollni,  M.,  &  Villalobos,  P.  (2013). Adoption  of  food  safety  and  quality  standards among  Chilean  raspberry  producers  – Do  smallholders  benefit? Food  Policy,
40 , 64-73. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j. foodpol.2013.02.002
Henson, S., Brouder, A.-M., & Mitullah, W. (2000). Food Safety  Requirements  and  Food  Exports  from Developing Countries: The Case of Fish Exports from  Kenya  to  the  European  Union. American Journal  of  Agricultural  Economics,  82 (5), 1159-1169. doi:10.2307/1244245
Henson,  S.,  &  Traill,  B.  (1993).  Special  Issue The  Economics  of  Food  SafetyThe  demand for  food  safety. Food  Policy,  18 (2), 152-162. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0306-9192(93)
90023-5
Herrero, I., Pascoe, S., & Mardle, S. (2006). Mix efficiency in a multi-species fishery. Journal of Productivity Analysis, 25 (3), 231-241.
Huy,  D.  H.  X.  (2009). Technical  efficiency  analysis for commercial Black Tiger Prawn (Penaeus monodon)  aquaculture  farms  in  Nha  Trang  city,
Vietnam. Universitetet i Tromsø,
Jena,  P.  R.,  Chichaibelu,  B.  B.,  Stellmacher,  T.,  & Grote,  U.  (2012).  The  impact  of  coffee certification on small-scale producers’ livelihoods: a  case  study  from  the  Jimma  Zone,  Ethiopia. Agricultural economics, 43 (4), 429-440.
Jonell, M., Phillips, M., Rönnbäck, P., & Troell, M. (2013). Eco-certification of farmed seafood: will it make a difference? Ambio, 42 (6), 659-674.
Kleemann,  L.,  Abdulai,  A.,  &  Buss,  M.  (2014). Certification  and  Access  to  Export  Markets: Adoption  and  Return  on  Investment  of  Organ - ic-Certified  Pineapple  Farming  in  Ghana. World Development,  64 , 79-92. doi:http://dx.doi. org/10.1016/j.worlddev.2014.05.005
Lokshin,  M.,  &  Sajaia,  Z.  (2004).  Maximum  likelihood estimation  of  endogenous  switching  regression models. The Stata Journal, 4 (3), 282-289.
Marschke,  M.,  &  Wilkings,  A.  (2014).  Is  certification  a viable  option  for  small  producer  fish  farmers  in the global south? Insights from Vietnam. Marine Policy,  50,  Part  A , 197-206. doi:http://dx.doi. org/10.1016/j.marpol.2014.06.010
Miller,  N.  H.  (2006).  Notes  on  microeconomic  theory.
Externalities and Public Goods .
Nguyen, K. T., & Fisher, T. C. (2014). Efficiency analysis and the effect of pollution on shrimp farms in the Mekong River Delta. Aquaculture Economics & Management, 18 (4), 325-343.
Njoba,  J.  W.,  Owuor,  G.,  &  Wolukau,  J.  (2016).  Does Global GAP Certification Influence Smallholders Technical Efficiency in French Beans production?
A  case  study  of  Nyeri  and  Kirinyaga  Counties, Kenya. Journal  of  Agricultural  Economics, Extension  and  Rural  Development,  Vol.  4(7) ,
532-542.
Pérez-Ramírez, M., Phillips, B., Lluch-Belda, D.,
&  Lluch-Cota,  S.  (2012).  Perspectives  for implementing fisheries certification in developing countries. Marine Policy, 36 (1), 297-302.
Poudel, K. L., Yamamoto, N., & Johnson, T. G. (2012). Comparing  technical  efficiency  of  organic  and conventional  coffee  farms  in  Nepal  using  data envelopment analysis (DEA) approach . Retrieved from
Quyet, D., & Viet, D. (2019). The Efficiency of Development Investment  in  Agricultural  Production  Applying Good  Agricultural  Practices  (Gap)  Standard  of Household--Case  Study  of  Grapes  and  Apple in  Ninh  Thuan  Province,  Vietnam. Journal of Business Management and Economic Research,
3 (1), 8-16.
Shiferaw, B., Kassie, M., Jaleta, M., & Yirga, C. (2014). Adoption of improved wheat varieties and impacts on  household  food  security  in  Ethiopia. Food
Policy, 44 , 272-284.
Songsrirote, N., & Singhapreecha, C. (2007). Technical efficiency  and  its  determinants  on  conventional and  certified  organic  jasmine  rice  farms  in Yasothon province. Thammasat Economic Journal, 25 (2), 96-133.
Tone, K. (2001). A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European journal of operational research, 130 (3), 498-509.
Tung, P. B. V. (2010). Technical  efficiency  of  improved extensive  shrimp  farming  in  Ca  Mau  province, Vietnam. Universitetet i Tromsø,