Analisis Risiko Usahatani Bawang Merah Menggunakan Simulasi Monte Carlo Berbasis D-vine Copula

Abstract

Bawang merah merupakan salah satu komoditas hortikultura yang banyak dibutuhkan untuk konsumsi rumah tangga maupun industri makanan, sehingga menjadikannya sebagai komoditas strategis dalam kegiatan usahatani. Meskipun demikian, usahatani bawang merah tidak terlepas dari berbagai risiko pertanian, Risiko tersebut dapat berasal dari berbagai aspek, fluktuasi harga, pergeseran musim tanam yang berhubungan dengan ketersediaan produksi, kenaikan biaya produksi, dan serangan hama. Kombinasi ketidakpastian tersebut menyebabkan keuntungan petani bawang merah menjadi cukup berisiko. Dalam praktiknya, keuntungan petani dihitung sebagai Y= (hasil panen × harga jual) - (biaya produksi). Karena keuntungan tersusun dari berbagai komponen variabel acak yang berfluktuasi, maka analisis risiko penting dilakukan untuk memahami besarnya potensi kerugian yang mungkin dialami oleh petani.

Setiap komponen dari variabel acak memiliki karakteristik statistik dan distribusi peluang yang berbeda serta saling bergantung atau tidak bersifat bebas. Ketergantungan ini sering diabaikan dan berpotensi menyebabkan estimasi risiko menjadi tidak akurat dari kondisi sebenarnya. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan analisis yang mampu mempertahankan struktur ketergantungan antarvariabel acak dalam perhitungan risiko. Dalam penelitian ini, estimasi risiko dilakukan melalui simulasi Monte Carlo dengan pendekatan D-vine copula untuk merepresentasikan ketergantungan antarvariabel acak secara lebih akurat.

Penelitian ini menggunakan data keuntungan usahatani bawang merah yang tersusun atas beberapa komponen variabel acak, yaitu hasil panen, harga jual, biaya produksi yang terdiri dari biaya bibit, biaya tenaga kerja, dan biaya lainnya. Setiap variabel acak dimodelkan berdasarkan distribusi peluang yang sesuai dengan karakteristik datanya, kemudian struktur ketergantungan antarvariabel dibentuk menggunakan pendekatan D-vine copula. Selanjutnya, simulasi Monte Carlo dilakukan untuk menghasilkan distribusi keuntungan.

Estimasi risiko diukur menggunakan Value at Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES) pada tingkat kepercayaan 90%, 95%, dan 99% dengan beberapa pendekatan yaitu, pendekatan univariat di mana keuntungan ditetapkan sebagai variabel tunggal dengan distribusi normal tanpa melihat komponen penyusunnya, pendekatan multivariat menggunakan D-vine copula untuk mempertahankan ketergantungan antarkomponen, dan pendekatan empiris dari data historis. Hasil penelitian menunjukkan keuntungan usahatani bawang merah di Desa Babakan dan Pabedilan, Kabupaten Cirebon, menunjukkan keragaman selama periode pengamatan 2014-2024, dengan rata-rata sebesar Rp4.237.254/ha. Sebanyak 59,375% data menunjukkan keuntungan, sedangkan 40,625% menunjukkan kerugian, yang mengindikasi bahwa risiko usahatani bawang merah relatif tinggi.

Ketergantungan antarvariabel pembentuk keuntungan dimodelkan menggunakan D-vine copula, dengan susunan Clayton copula pada pasangan hasil panen dan biaya tenaga kerja, Student-t pada biaya tenaga kerja dan bibit, dan Joe pada biaya bibit dan harga jual. Simulasi Monte Carlo menggunakan D-vine copula menghasilkan rata-rata dan simpangan baku yang sebanding dengan data empiris dan menghasilkan data yang stabil.

Pengukuran estimasi risiko menggunakan VaR dan ES. Pendekatan empiris menghasilkan nilai risiko relatif kasar yang menunjukkan sensitivitas terbatas dalam kejadian ekstrem dan ketidakmampuan dalam menangkap perilaku ekor akibat keterbatasan data. Pendekatan empiris sesuai untuk analisis awal atau pengambil keputusan dengan kecenderungan menghindari risiko (risk-averse).

Pendekatan univariat dengan distribusi normal menghasilkan estimasi risiko tertinggi dari ketiga pendekatan pada seluruh tingkat kepercayaan. Hal ini mencerminkan hasil risiko ekstrem yang lebih konservatif dan ekor distribusi yang lebih halus, sehingga memberikan estimasi risiko yang lebih stabil. Namun, pendekatan univariat didorong dari asumsi distribusi, bukan dari struktur data karena model tidak mempertimbangkan ketergantungan antarkomponen penyusun keuntungan. Akibatnya, estimasi risiko ekor berpotensi berlebihan dan tidak sepenuhnya mencerminkan perilaku gabungan variabel secara aktual. Oleh karena itu, pendekatan ini cocok digunakan untuk tolok ukur konservatif atau kecenderungan risiko tinggi (risk-seeking).

Pendekatan multivariat dengan simulasi Monte Carlo dan D-vine copula memberikan estimasi nilai risiko yang berada di antara pendekatan empiris dan univariat. Pendekatan ini mampu menangkap dinamika bersama dan ketergantungan pada ekor melalui simulasi, sehingga menghasilkan representasi perilaku ekor yang lebih halus dan relevan bagi komponen penyusun keuntungan yang saling berhubungan. Hal ini penting dalam konteks komponen keuntungan, di mana biaya produksi yang tinggi dapat terjadi secara bersamaan sehingga meningkatkan total biaya produksi jika dikombinasikan dengan hasil panen atau harga jual yang rendah. Interaksi ini dapat menghasilkan skenario kerugian yang ekstrem. Meskipun demikian, estimasi risiko yang dihasilkan tetap bergantung pada struktur copula dan desain simulasi yang digunakan. Dengan demikian, pendekatan ini memberikan representasi risiko yang lebih seimbang dan sesuai bagi pengambil keputusan dengan kecenderungan netral terhadap risiko (risk-neutral).