Laporan Akhir Analisis Kebijakan TA 2014

KAJIAN KEBIJAKAN STABILISASI HARGA BERAS/GABAH, JAGUNG, DAN KEDELAI

Oleh

Budiman F. Hutabarat, Adi Setiyanto, Rudy S. Rivai,

Henny Mayrowani

PUSAT SOSIAL EKONOMI DAN KEBIJAKAN PERTANIAN

BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN PERTANIAN

DEPARTEMEN PERTANIAN

2014

iv

RINGKASAN EKSEKUTIF

Pendahuluan

1. Gejolak harga pangan selalu menyulitkan bagi produsen dan konsumen

bahan pangan serta bagi perekonomian secara keseluruhan, karena arah

dan perkembangannya apalagi hasil akhirnya sulit diprakirakan

sebelumnya, sehingga pertumbuhan ekonomi menjadi terganggu. Maka itu,

hampir seluruh negara di dunia selalu berusaha untuk mengatasi gejolak ini

melalui stabilisasi atau pemantapan harga pangan. Berdasarkan logika

sederhana, stabilisasi atau pemantapan harga pangan adalah upaya

menciptakan iklim yang mendorong agar distribusi pangan dapat

menguntungkan produsen dan menolong konsumen, sehingga manajemen

distribusi tidak semata-mata diserahkan pada mekanisme pasar yang

sangat dinamis dan tergantung pada berbagai faktor dan kebijakan, karena

pemerintah berkewajiban mengelola ketersediaan pangan sepanjang

waktu.

Pendekatan

2. Penelitian ini menggunakan berbagai macam teknik analisis, kombinasi

metoda dan alat-alat deskriptif, statistik dan ekonometrik (khusuanya

analisis ARIMA peubah tunggal atau univariate time series ARIMA dan

ARCH-GARCH, serta pendekatan Structural Vector Autoregressive Models

(SVAR) peubah ganda atau multivariate SVAR, simulasi komputer terhadap

data sekunder (runtut waktu) dan penampang lintang, serta wawancara

dan Diskusi Kelompok Terbatas (DKT) atau Focus Group Discussion (FGD)

ke berbagai kalangan responden yang terkait dengan topik penelitian.

Kunjungan lapangan dilakukan di dua kabupaten di provinsi Jawa Barat,

yaitu Kabupaten Subang dengan penekanan pada komoditas padi/beras

dan Kabupaten Garut dengan penekanan pada komoditas jagung dan

kedelai, pada awal sampai akhir bulan Desember 2014.

v

Tingkat Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen

3. Pada komoditas padi atau beras, tingkat volatilitas harga produsen beras di

Indonesia (15.46 persen) lebih tinggi jika dibandingkan volatilitas harga

konsumen beras di Indonesia (10.47 persen). Pada komoditas jagung,

sama seperti pada volatilitas harga produsen beras di Indonesia, tingkat

volatilitas harga produsen (16.90 persen) lebih tinggi jika dibandingkan

volatilitas harga konsumen (6.80 persen). Pada komoditas kedelai, tingkat

volatilitas harga produsen kedelai di Indonesia juga menunjukkan nilai yang

lebih tinggi (13.71 persen) jika dibandingkan volatilitas harga konsumen

(11.81 persen). Tingkat volatilitas harga produsen pangan lebih tinggi

daripada tingkat volatilitas harga konsumen pangan di Indonesia.

4. Faktor-faktor utama yang dianggap mempengaruhi volatilitas harga

produsen dan konsumen dalam penelitian ini ada 14 (empat belas) yaitu:

(1) harga minyak dunia, (2) harga dunia masing-masing komoditas, (3)

nilai tukar Rp terhadap US $, (4) tarif impor masing-masing komoditas, (5)

harga impor masing-masing komoditas, (6) volume impor komoditas, (7)

harga konsumen masing-masing komoditas, (8) volume konsumsi masing-

masing komoditas, (9) harga perdagangan besar/grosir masing-masing

komoditas, (10) harga produsen masing-masing komoditas, (11) volume

produksi masing-masing komoditas atau produktivitas, (12) harga input

pupuk untuk komoditas tanaman, (13) harga BBM jenis premium, (14)

Kejadian EL Nino + La Nina.

Jangka Waktu Faktor-Faktor Berpengaruh

5. Faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh tertinggi pada harga beras

produsen di bulan pertama adalah: guncangan harga minyak dunia, harga

beras dunia, nilai tukar, tarif impor, harga konsumen, harga grosir, harga

produsen beras itu sendiri dan harga BBM. Faktor-faktor ini masing-masing

tidak berpengaruh lagi pada bulan ke 12, ke 15, ke 14, ke 14, ke 14, ke

14, ke 11 dan ke 13.

6. Pada harga beras konsumen, faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh

tertinggi pada bulan pertama adalah guncangan harga minyak dunia, harga

vi

beras dunia, tarif impor, harga impor, harga konsumen beras itu sendiri

dan harga BBM. Faktor-faktor ini tidak berpengaruh lagi masing-masing di

bulan ke 12, ke 15, ke 14, ke 15, ke 14 dan ke 12.

7. Faktor-faktor yang memberi pengaruh perubahan tertinggi pada bulan

pertama harga produsen jagung adalah: guncangan harga produsen jagung

itu sendiri, harga BBM, volume impor jagung dan volume konsumsi.

Masing-masing pengaruh ini tidak muncul lagi pada bulan ke 32, ke 29, ke

29 dan 31.

8. Faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh perubahan harga konsumen

jagung tertinggi pada bulan pertama adalah: guncangan: harga minyak

dunia, harga jagung dunia, nilai tukar, tarif impor, harga konsumen dan

harga BBM, dan akan hilang pengaruh mereka masing-masing pada bulan

ke 35, ke 31, ke 29, ke 30, ke 29 dan ke 27.

9. Faktor-faktor dengan pengaruh perubahan tertinggi terhadap harga

produsen kedelai di pada bulan pertama adalah: guncangan harga minyak

dunia, harga kedelai dunia, nilai tukar, tarif impor, harga impor, harga

konsumen, harga grosir dan harga produsen. Guncangan faktor-faktor ini

sudah tidak terasa lagi masing-masing pada bulan ke 12, ke 16, ke 14, ke

12, ke 14, ke 12, ke 14 dan ke 11.

10. Pada volatilitas harga konsumen kedelai, faktor-faktor yang menimbulkan

pengaruh perubahan tertinggi pada bulan pertama adalah: guncangan nilai

tukar, tarif impor, harga impor, harga konsumen dan harga BBM dan

masing-masing factor tidak berpengaruh lagi pada bulan ke 15, ke 13, ke

14, ke 12 dan ke 15.

Dampak Simulasi Guncangan Faktor-faktor terhadap Ragam Harga

Beras:

11. Dari hasil analisis dekomposisi ragam dapat diketahui bahwa: Pertama,

volatilitas harga produsen dipengaruhi oleh perubahan harga beras dunia

dan perubahan tarif impor. Kebijakan untuk meredam kedua perubahan ini

kurang efektif melindungi harga produsen jika dibandingkan dengan harga

konsumen; Kedua, jika pada harga produsen guncangan harga di tingkat

vii

grosir, yang menunjukkan perilaku pedagang grosir sebagai penyebab

ketidak-mantapan harga, maka pada harga konsumen justru guncangan

harga impor yang menunjukkan perilaku pedagang pengimpor; dan

Ketiga, guncangan harga BBM relatif tidak berpengaruh terhadap

volatilitas harga produsen, tetapi lebih berpengaruh terhadap volatilitas

harga konsumen.

Jagung:

12. Analisis dekomposisi ragam terhadap terhadap harga produsen maupun

harga konsumen jagung memberi pentunjuk bahwa: Pertama, volatilitas

harga produsen dipengaruhi oleh perubahan harga minyak dunia dan harga

impor, sementara volatilitas harga konsumen dipengaruhi oleh perubahan

tarif impor. Ini menunjukkan bahwa harga dunia lebih nyata pengaruhnya

terhadap harga produsen jagung daripada terhadap harga konsumen

jagung; Kedua, jika pada volatilitas harga produsen guncangan harga

impor yang menunjukkan perilaku pedagang pengimpor dapat

menimbulkan ketidak-mantapan harga produsen, maka pada harga

konsumen justru guncangan tarif impor yang menunjukkan perilaku

kebijakan pemerintah sangat mempengaruhi volatilitas harga konsumen;

Ketiga, guncangan harga konsumen dan harga grosir berpengaruh relatif

kecil terhadap perubahan harga produsen, sementara pada harga

konsumen, guncangan harga grosir juga berpengaruh relatif kecil. Ini

berarti bahwa konsumen utama jagung merupakan pengimpornya juga;

Keempat, guncangan harga BBM relatif tidak berpengaruh terhadap

volatilitas harga produsen, tetapi relatif lebih berpengaruh terhadap

volatilitas harga konsumen; Kelima, guncangan indeks curah hujan lebih

berpengaruh terhadap volatilitas harga konsumen jika dibandingkan

terhadap volatilitas harga produsen.

Kedelai:

13. Hasil analisis dekomposisi ragam harga kedelai menunjukkan bahwa:

Pertama, volatilitas harga produsen dipengaruhi oleh perubahan harga

minyak dunia, harga kedelai dunia dan perubahan tarif impor; Kedua,

viii

harga konsumen/dunia sangat mempengaruhi volatilitas baik harga

produsen maupun harga konsumen, karena adanya keterpaduan antara

pasar dalam negeri dengan pasar dunia akibat ketergantungan Indonesia

yang tinggi terhadap impor; Ketiga, jika pada volatilitas harga produsen

guncangan harga grosir menimbulkan ketidak-mantapan harga, maka pada

harga konsumen justru guncangan harga impor yang menimbulkan ketidak-

mantapan harga konsumen; Keempat, guncangan harga BBM relatif tidak

berpengaruh terhadap volatilitas harga produsen, tetapi relatif lebih

berpengaruh terhadap volatilitas harga konsumen.

Faktor-Faktor Yang Secara Khas Mempengaruhi Perubahan Volatilitas

Harga:

14. Untuk harga produsen beras: (1) guncangan harga minyak dunia dan

volume impor beras menimbulkan respons perubahan yang besar terhadap

perubahan harga produsen, tetapi pangsa pengaruh mereka relatif kecil;

dan (2) guncangan harga grosir menimbulkan perubahan yang relatif kecil

terhadap harga produsen, tetapi ia berpengaruh relatif besar terhadap

ragam harga produsen; untuk harga konsumen beras: (1) guncangan harga

minyak dunia dan beras dunia menimbulkan perubahan yang relatif besar,

tetapi mereka menyebabkan perubahan ragam yang relatif kecil, dan (2)

guncangan faktor lainnya yang menimbulkan respons besar, juga memiliki

pengaruh besar terhadap perubahan ragam harga konsumen.

15. Kebijakan yang ditempuh pemerintah dalam mengatasi guncangan harga

produsen dan konsumen beras seperti yang selama ini dilakukan dapat

menekan guncangan dalam jangka waktu satu bulan hingga empat bulan

terhadap harga produsen, dan dalam jangka waktu satu bulan hingga lima

bulan terhadap harga konsumen. Namun demikian kebijakan tersebut

justru dapat menimbulkan gejolak harga yang berkepanjangan hingga 17

bulan.

16. Harga produsen jagung: (1) harga dunia, nilai tukar dan tarif impor

berpengaruh relatif besar, akan tetapi pangsa pengaruhnya terhadap

dekomposisi ragam relatif kecil; dan (2) harga konsumen jagung dan

harga grosir berpengaruh relatif kecil terhadap perubahan harga produsen

ix

jagung, tetapi pangsa pengaruhnya terhadap dekomposisi ragam relatif

besar; Volatilitas harga konsumen jagung: (1) harga minyak dunia

berpengaruh relatif besar, tetapi pangsanya dalam dekomposisi ragam

kecil; dan (2) indeks curah hujan memiliki pangsa yang relatif besar dalam

dekomposisi ragam, tetapi pengaruhnya kecil terhadap perubahan harga

konsumen jagung

17. Meskipun respons tertinggi akibat guncangan perubahan harga jagung

diketahui umumnya terjadi antara bulan pertama hingga bulan keempat,

tetapi waktu yang dibutuhkan untuk mencapai kondisi kemantapan adalah

antara 29 bulan hingga 37 bulan pada harga produsen dan antara 22

bulan hingga 35 bulan pada harga konsumen.

18. Volatilitas harga produsen kedelai: (1) guncangan nilai tukar memiliki

respons pengaruh yang tinggi, tetapi pangsanya terhadap ragam

perubahan harga relatif kecil; (2) guncangan harga konsumen kedelai

memiliki respons perubahan yang kecil, tetapi pangsanya terhadap ragam

perubahan harga relatif besar; dan (3) guncangan faktor lainnya memiliki

respons perubahan dan pangsa terhadap ragam perubahan sama-sama

besar atau sama-sama kecil; Harga konsumen kedelai: (1) guncangan

harga kedelai dunia memiliki respons pengaruh yang tinggi, akan tetapi

pangsanya terhadap ragam perubahan harga relatif kecil; dan (2)

guncangan faktor lainnya menimbulkan respons besar, tetapi juga memiliki

pangsa yang besar dalam mempengaruhi ragam perubahan harga,

demikian pula sebaliknya.

19. Kebijakan yang ditempuh pemerintah dalam mengatasi guncangan harga

produsen dan konsumen kedelai seperti yang selama ini dilakukan dapat

menekan guncangan dalam jangka waktu satu bulan hingga tiga bulan

terhadap lonjakan harga produsen dan harga konsumen. Namun demikian,

kebijakan tersebut justru dapat menimbulkan gejolak harga yang

berkepanjangan hingga 15 bulan.

x

Respons dan Derajat Pengaruh Pass-through Guncangan Faktor-faktor terhadap Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen

Beras

20. Guncangan faktor-faktor terhadap volatilitas harga produsen lebih tinggi

jika dibandingkan terhadap harga konsumen. Ini menunjukkan bahwa:

Pertama, volatilitas harga produsen akan lebih tinggi jika dibandingkan

volatilitas harga konsumen, sehingga kebijakan-kebijakan pemerintah yang

selama ini diluncurkan lebih mempengaruhi perubahan dan pemantapan

harga konsumen jika dibandingkan harga produsen; Kedua, respons dan

pengaruh perubahan harga produsen yang tinggi akibat guncangan harga

minyak dunia dan harga beras serta tarif impor menunjukkan bahwa

liberalisasi perdagangan dan penurunan tarif atau kenaikan tarif berdampak

menciptakan ketidak-mantapan pada harga produsen, tetapi kurang

berdampak pada ketidak-mantapan harga konsumen; Ketiga, guncangan

volume impor melalui impor beras untuk menjaga kemantapan pasokan

akan menimbulkan tekanan berupa penurunan harga produsen, yang

besarnya lebih dua kali jika dibandingkan penurunan harga konsumen

(respons pengaruh 0.07 persen dibanding 0.03 persen) dan memberikan

pengaruh perubahan hampir tiga kali pada harga produsen jika

dibandingkan pada harga konsumen (derajat pass-though 0.08 persen

dibanding 0.03 persen); Keempat, guncangan harga BBM atau perubahan

harga BBM baik yang terkait dengan kebijakan ataupun tidak, sekalipun

realitif kecil terhadap ragam perubahan harga produsen dibandingkan

harga konsumen (1.87 persen dibandingkan 5.82 persen), tetapi

pengaruhnya terhadap perubahan harga produsen dan konsumen relatif

sama besarnya (0.05 persen dibanding 0.06 persen), dan pengaruh

perubahannya pada harga produsen lebih rendah jika dibandingkan pada

harga konsumen (0.35 persen dibanding 0.45 persen); Kelima, kebijakan

yang terkait dengan fiskal dan moneter lebih mengarah kepada upaya

menjaga kemantapan harga konsumen jika dibandingkan harga produsen;

Keenam, sumbangan pengaruh perubahan produksi dalam negeri

terhadap perubahan harga konsumen lebih besar jika dibandingkan

xi

sumbangan peningkatan impor (2.39 persen dibanding 0.69 persen)

dengan respons pengaruh yang sama yaitu -0.03 persen. Disamping itu,

pilihan kebijakan melakukan impor dan menurunkan tarif memiliki dampak

volatilitas terhadap harga produsen dan konsumen selama 17 bulan dan 14

bulan, dimana keduanya akan mempengaruhi perubahan harga impor yang

menimbulkan volatilitas selama 15 bulan.

Jagung

21. Guncangan faktor-faktor terhadap volatilitas harga produsen lebih tinggi

jika dibandingkan terhadap harga konsumen. Ini menunjukkan bahwa:

Pertama, pada volatilitas harga produsen, harga jagung dunia

berpengaruh negatif; dan pada volatilitas harga konsumen, harga minyak

dunia dan harga jagung dunia menunjukkan pengaruh perubahan yang

bernilai negatif; Kedua, transmisi harga jagung dunia kepada harga

produsen dan konsumen dalam negeri dikalibrasi oleh nilai tukar dan tarif

impor. Oleh karena itu, nilai tukar, tarif impor dan harga impor memiliki

respons pengaruh dan pass-through effect yang tinggi terhadap volatilitas

harga produsen dan nilai tukar dan tarif impor memiliki respons pengaruh

perubahan dan pass-through effect yang tinggi pada volatilitas harga

konsumen; Ketiga, harga minyak, harga jagung dunia, nilai tukar dan

harga impor yang memiliki pass-through effect yang lebih tinggi pada harga

produsen dibandingkan terhadap konsumen; Keempat, nilai pass-through

effect harga impor dan tarif impor yang tinggi pada volatilitas harga

produsen, dan tarif impor yang tinggi pada volatilitas harga konsumen

menunjukkan bahwa perilaku pengimpor dan kebijakan pemerintah sangat

mempengaruhi volatilitas harga produsen dan konsumen, dan konsumen

merangkap pengimpor yang ditunjukkan oleh perubahan yang rendah

terhadap harga produsen, tetapi tinggi terhadap harga konsumen; Kelima,

pengaruh dari segi dekomposisi ragam, impuls respons dan pass-through

effect terhadap harga produsen secara umum lebih tinggi terhadap harga

konsumen jika dibandingkan harga konsumen. Hal ini menunjukkan bahwa

volatilitas harga produsen akan lebih tinggi jika dibandingkan volatilitas

xii

harga konsumen. Dengan demikian kebijakan-kebijakan pemerintah yang

selama ini diluncurkan lebih berpengaruh terhadap pemantapan harga

konsumen jika dibandingkan harga produsen; Keenam, respons dan

pengaruh perubahan harga produsen terhadap guncangan harga minyak

dunia dan harga jagung serta tarif impor yang tinggi menunjukkan bahwa

liberalisasi perdagangan dan penurunan tarif atau kenaikan tarif berdampak

menciptakan ketidak-mantapan pada harga produsen, tetapi kurang

berdampak pada ketidak-mantapan harga konsumen; Ketujuh, guncangan

harga input dan harga BBM atau perubahan harga input dan harga BBM

baik yang terkait dengan kebijakan ataupun tidak, lebih berpengaruh pada

volatilitas harga konsumen jika dibandingkan harga produsen. Pengaruh

yang sama juga terjadi pada pengaruh perubahan indeks curah hujan,

dimana pengaruh volatilitas terhadap harga produsen lebih rendah jika

dibandingkan terhadap harga konsumen; Kedelapan, pengaruh

guncangan volume impor dan volume produksi terhadap volatilitas harga

produsen sama besarnya, tetapi pada volatilitas harga konsumen, pengaruh

volume impor lebih tinggi daripada volume produksi; dan Kesembilan,

kebijakan yang terkait dengan fiskal dan moneter lebih mengarah kepada

upaya perlindungan untuk menjaga kemantapan harga konsumen daripada

harga produsen.

Kedelai

22. Sama seperti pada komoditas beras dan jagung hasil analisis menyimpulkan

bahwa guncangan faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga

produsen kedelai lebih tinggi jika dibandingkan terhadap harga konsumen.

Ini dapat diartikan sebagai: Pertama, volatilitas harga produsen akan lebih

tinggi jika dibandingkan volatilitas harga konsumen, yang berimplikasi

bahwa kebijakan-kebijakan pemerintah yang selama ini diluncurkan lebih

mempengaruhi perubahan dan kemantapan harga konsumen jika

dibandingkan harga produsen; Kedua, respons dan pengaruh perubahan

harga produsen yang tinggi terhadap guncangan harga minyak dunia dan

harga dunia kedelai serta tarif impor menunjukkan bahwa liberalisasi

xiii

perdagangan dan penurunan tarif atau kenaikan tarif berdampak

menciptakan ketidak-mantapan pada harga produsen, tetapi kurang

berdampak pada ketidak-mantapan harga konsumen; Ketiga, guncangan

volume impor yang dapat timbul akibat kebijakan pemerintah untuk

menjaga kemantapan pasokan dengan melakukan impor kedelai akan

menimbulkan tekanan berupa penurunan harga produsen yang besarnya

tiga kali lebih kecil jika dibandingkan harga konsumen (respons pengaruh

0.31 persen dibanding 0.90 persen); Keempat, perubahan harga BBM

baik akibat kebijakan pemerintah maupun karena faktor lainnya yang

sintas, menjadi salah satu sumber penyebab volatilitas harga konsumen.

Saran Kebijakan

23. Sehubungan kemantapan dan/atau volatilitas harga produsen pangan

(beras, jagung dan kedelai) secara nyata relatif terpapar terhadap faktor-

faktor yang lebih banyak jumlahnya dibandingkan kemantapan dan/atau

volatilitas harga konsumen, maka dengan sendirinya kemantapan dan/atau

volatilitas pendapatan produsen pangan juga lebih terpapar terhadap lebih

banyak faktor dibandingkan kemantapan dan/atau volatilitas pendapatan

konsumen. Oleh karena itu kebijakan penetapan harga produsen

seyogianya mempertimbangkan perubahan faktor-faktor tersebut.

24. Kebijakan pemerintah yang terkait dengan pemantapan harga dan

perubahan tarif lebih didasarkan pada dinamika harga konsumen semata,

dan kurang merujuk pada dinamika harga produsen, seperti yang

ditunjukkan oleh pengaruhnya yang tinggi terhadap perubahan harga

konsumen itu sendiri dan harga impor. Berkaitan dengan hal ini

pengimpor, pedagang grosir dan pedagang eceran memanfaatkan

kesempatan ditinjau dari sudut volatilitas harga produsen dan pengimpor

dan pedagang eceran memanfaatkan kesempatan ditinjau dari sudut

volatilitas harga konsumen.

25. Fakta yang menunjukkan bahwa pada umumnya pedagang grosir pangan

sekaligus adalah pedagang pengimpor juga, maka dinamika perubahan

perilaku para pedagang tersebut akan menimbulkan ketidak-mantapan

xiv

harga yang dapat menimbulkan volatilitas yang tinggi baik pada harga

konsumen maupun harga produsen pangan. Untuk itu pemerintah

seharusnya memiliki alat/kelembagaan dan kebijakan yang efektif untuk

mengawasi perilaku mereka.

26. Oleh karena itulah perlu kehati-hatian dan ketepatan dalam merumuskan

kebijakan dalam rangka menciptakan kemantapan harga produsen dan

konsumen beras yang seimbang agar produsen pangan tidak semakin

menderita.

27. Dalam rangka memantapkan harga jagung, baik harga produsen maupun

harga konsumen beras, jagung dan kedelai sangat diperlukan kehati-hatian

dan pendekatan yang komprehensif, tetapi bersifat sangat antisipatif yang

seimbang agar produsen pangan tidak semakin menderita. Kebijakan yang

terlalu reaktif hanya akan menimbulkan persoalan semakin volatilnya harga

produsen dan konsumen beras, jagung dan kedelai.

28. Upaya peningkatan pasokan dan upaya mencapai swasembada pangan

berkelanjutan melalui kebijakan peningkatan produksi pangan (beras,

jagung dan kedelai) dalam negeri seharusnya tetap didorong, karena

semua upaya ini jauh lebih baik dilakukan jika dibandingkan melalui

peningkatan impor, mengingat respons pengaruh dan perannya terhadap

perubahan harga produsen lebih kecil.

29. Campur-tangan pemerintah diperlukan untuk meredam gejolak ekstrim

pada harga/pendapatan produsen dan pada harga/tingkat konsumsi

konsumen melalui lembaga logistik pangan nasional. Salah satu fungsi

lembaga ini adalah untuk mendistribusikan bahan pangan antar musim

panen dan musim paceklik serta antar wilayah sentra dan wilayah defisit.

Saat ini memang campur-tangan pemerintah ini telah dilakukan melalui

antara lain: operasi pasar; menerapkan harga pembelian pemerintah/HPP

dan harga eceran tertingg/HET (ceiling price) komoditas pokok. Namun,

instrumen ini perlu direvitalisasi lagi dan unsur lain perlu digali lagi,

khususnya di bidang perangkat lunak tetapi yang tidak bertentangan

dengan aturan yang disepakati di Organisasi Perdagangan Dunia/OPD dan

xv

perangkat keras seperti investasi di berbagai bidang sarana dan prasarana

ekonomi, komunikasi dan transportasi.

1

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Seluruh lapisan masyarakat, pegawai perusahaan, karyawan swasta dan

pemerintah, pengusaha, profesional, wiraswastawan apalagi rumahtangga petani

di negara berkembang, seperti Indonesia dan bahkan di negara maju sekalipun

selalu berhadapan dengan berbagai macam risiko yang berbeda sifat dan

bentuknya. Hanya saja di negara maju, para pemerintahnya telah mempunyai

perangkat aturan dan ketentuan yang dapat mencegah risiko ini dan memiliki

jaring pengaman yang dapat diandalkan untuk menanggulangi dampaknya

didukung dengan modal dana yang kuat atas dukungan pemerintah seperti pasar

asuransi dan kredit, meskipun modal sosialnya terbatas sehingga ada

keseimbangan antara peran pemerintah dan pasar di mana pasar ini dibangun

melalui aturan pemerintah. Sedangkan di negara berkembang, perangkat dan

mekanisme pencegahan dan penanggulangan risiko negatif ini sebetulnya ada,

tetapi dipengaruhi modal sosial dari masyarakat, sementara kesinambungannya

membutuhkan aliran modal dana yang berbeda, di mana campur tangan negara

belum terlalu kuat. Manakala, pertumbuhan ekonomi sangat baik maka modal

dana sangat menonjol, sebaliknya apabila keadaan ekonomi dalam keadaan buruk

modal sosial menjadi tumpuan.

Sebetulnya, sistem jaring pengaman untuk menanggulangi krisis atau

ketidak-mantapan ekonomi di negara berkembang tidak perlu harus mengikuti

pola di negara maju. Hanya saja, unsur-unsur dasar pendukungnya perlu

dibangun sesuai dengan kearifan dan keadaan di negara berkembang. Dalam hal

ini, di manapun masyarakat berada di dunia ini mereka senantiasa mendambakan

kemantapan, dalam arti kehidupan ekonomi rumahtangga mereka tetap

terpelihara dengan baik dan tanpa gejolak yang berarti. Misalnya, pengusaha

menginginkan keuntungan yang mantap sesuai dengan perkembangan ekonomi,

konsumen mengharapkan kebutuhan konsumsinya tidak terganggu akibat

penurunan pendapatan atau peningkatan biaya hidup. Demikian pula, petani

mendambakan hasil dan harga hasil produksinya tidak merosot agar dapat

mengimbangi biaya produksi yang juga mantap serta kebutuhan konsumsi

2

keluarganya yang juga terpelihara. Kalau salah satu dari berbagai faktor ini

terganggu, maka kehidupan ekonomi dan kesejahteraan petani tentu saja akan

terganggu.

Salah satu perwujudan yang paling kasat mata dari risiko yang dirasakan

petani adalah ketidak-mantapan harga pertanian yang sangat tinggi, sehingga

selalu menjadi perhatian semua pelaku pembuat keputusan di negara

berkembang, karena mempunyai pengaruh ekonomi dan politik. Sedangkan di

negara maju, berbagai mekanisme telah terbangun, seperti kebijakan pembelian

pemerintah, harga pembelian pemerintah, perangkat pergudangan, perdagangan

berjangka dan fisik komoditas, serta penyediaan kredit kepada para petani dan

sebagainya. Politisi menginginkan kemantapan harga pangan, apapun ideologi

yang mereka usung; birokrat berupaya keras agar kebijakan harga pangan

berjalan sesuai yang diharapkan, dan peneliti dan ilmuwan mendiskusikan dan

memperdebatkan cara dan alat yang dapat menjamin kemantapan harga pangan.

Namun, semuanya bersetuju ke suatu kesimpulan bahwa ketidak-mantapan harga

sangat besar dampaknya terhadap konsumen, produsen dan pertumbuhan

ekonomi secara umum (Rashid 2007). Di berbagai makalah telah dicatat bahwa

apabila pasar-pasar kredit dan asuransi tidak lengkap, ketidak-mantapan harga

komoditas akan menghambat investasi dan mendorong alokasi sumberdaya yang

tidak efisien (Newbery and Stiglitz (1981), Timmer (1988), Williams and Wright

(1991), Fafchamps (1992), and Barrett (2002). Bagi orang miskin, dampak

ketidak-mantapan harga sangat menyedihkan, karena sebagian besar

penghasilannya adalah pada bahan pokok pangan, sehingga kenaikan harga yang

tidak lazim memaksa mereka untuk mengurangi konsumsi pangan, tidak

membayar uang sekolah anaknya, atau dalam keadaan terpaksa, kelaparan1. Dari

serangkaian penelitian di berbagai negara disimpulkan bahwa ketidak-mantapan

harga dapat mengakibatkan ketidak-mantapan ekonomi makro, kerusuhan sosial,

dan kemerosotan pertumbuhan ekonomi secara umum (Timmer 1988, 1996,

1997). Jadi, isunya bukanlah mencari pembenaran untuk membuat jaminan

1 Meskipun jika goncangan ini sementara, ia dapat berdampak ekonomi jangka-panjang dari

Sisi kesejahteraan gizi dan kesehatan, produktivitas tenaga kerja, dan peluang hidup (Hoddinott 2006).

3

kemantapan harga, tetapi mencari kombinasi instrumen kebijakan dan

kelembagaan untuk mengatasi ketidak-mantapan ini.

1.2. Dasar Pertimbangan

Indonesia merupakan negara berpenduduk besar nomor 5 (lima) di dunia

yang berhubungan dengan kebutuhan pangan yang tentu saja sangat besar.

Jumlah produksi bahan pangan, terutama beras/gabah, jagung, dan kedelai serta

ubikayu dan umbi-umbian dan sumber karbohidrat lainnya memang sangat besar

dan beragam, tetapi dalam beberapa hal junlah ini belum memadai untuk

mengimbangi kebutuhan konsumsi penduduk dan belum seimbang antar sumber

bahan pangan potensial lainnya, karena umumnya konsumsi hanya terpusat pada

beras/gabah. Dengan demikian, kebijakan kemantapan harga komoditas-

komoditas ini diharapkan mampu meningkatkan investasi di bidang produksi dan

pengolahannya dan mampu menciptakan alokasi sumberdaya yang efisien di

antara komoditas pangan. Penelitian tentang ketidak-mantapan harga pangan dan

risikonya penting dilakukan di Indonesia dilihat dari sedikitnya 4 (empat) alasan

(Rashid 2007): (1) Semakin terbukti bahwa reformasi pasar yang dilakukan di

mana-mana hanya sebagian, dan dalam keadaan gejolak harga yang meningkat,

banyak negara berbalik menerapkan kebijakan yang mereka adopsi dulu sebelum

mereka melakukan program penyesuaian struktural; (2) Penyangga padi-padian

dunia berada pada titik-titik rendah sejarah dan bahkan guncangan relatif kecil

saja pada ekspor dan impor negara besar seperti China dan India dapat membuat

guncangan gelombang besar melalui pasar padi-padian dunia. Tentu saja

guncangan ini berakibat nyata bagi negara berkembang, terutama negara-negara

yang kekurangan pangan, seperti Indonesia dan kemampuannya terbatas untuk

mengimpor karena cadangan devisanya rendah; (3) Kemunculan kekhawatiran

tentang perubahan iklim global yang kemungkinan membuat negara miskin

terpapar pada kekeringan, banjir, dan kejadian iklim tidak biasa lainnya yang akan

memicu risiko guncangan harga pangan; dan (4) Persentase penduduk yang

menggantungkan hidup mereka pada pertanian masih sangat tinggi.

Di wilayah perdesaan, petani setengah-subsisten terlindungi pengaruh

gejolak harga-harga pangan pokok, sementara petani perkebunan, petani pangan

komersial, buruh tani dan pekerja pada perusahaan yang tidak berkiprah di

4

pertanian lebih mudah terpengaruh. Krisis sejagat 2007-2008 yang lalu telah

menghidupkan kembali keinginan untuk memantapkan harga-harga pangan dan

sejumlah negara meningkatkan jumlah cadangan pangan mereka, dan

diperdebatkan pula pendekatan-pendekatan pilihan untuk membangun cadangan

pangan dunia (Murphy, 2009, von Braun and Torero, 2008). ASEAN sendiri juga

berfikir kearah yang sama, sehingga pada saatnya nanti tidak ada kejadian di

negara anggotanya yang mengalami kelaparan.

1.3. Tujuan

1. Mengukur tingkat atau derajat ketidak-mantapan harga bahan pangan

terutama beras/gabah, jagung, dan kedelai dan mengidentifikasi faktor-

faktor yang mempengaruhinya,

2. Merumuskan pilihan kebijakan untuk memantapkan harga bahan pangan

terutama beras/gabah, jagung, dan kedelai yang dapat menguntungkan

dua pihak, produsen dan konsumen.

1.4. Keluaran

1. Satu paket data, informasi dan pengetahuan tentang tingkat atau derajat

ketidak-mantapan harga bahan pangan terutama beras/gabah, jagung, dan

kedelai,

2. Seperangkat rumusan kebijakan atau kombinasi pilihan kebijakan untuk

memantapkan harga bahan pangan terutama beras/gabah, jagung, dan

kedelai yang dapat menguntungkan dua pihak, produsen dan konsumen.

5

II. METODOLOGI

2.1. Kerangka Pemikiran

Ketidak-mantapan harga-harga pertanian terjadi akibat sejumlah faktor

yang sangat berkaitan. Namun, ketidak-mantapan itu seringkali dapat dipicu oleh

satu faktor saja, seperti cuaca buruk, yang kemudian dipercepat oleh faktor lain

yang berkaitan, seperti sarana dan prasarana dan kelembagaan yang tidak

memadai. Di sisi lain di negara berkembang seperti Indonesia, usahatani terutama

bahan pangan (padi/beras, jagung dan kedelai) merupakan kegiatan ekonomi

yang sangat penting karena menjanjikan lapangan pekerjaan, pendapatan serta

barang kebutuhan yang dikonsumsi keluarga-keluarga, terutama di wilayah

perdesaan (Kotak 1 dan 2).

Secara garis besar, faktor-faktor ini dapat dikelompokkan dalam 4 (empat)

kelompok utama: (1) Faktor agroklimatik, (2) Infrastruktur yang tidak memadai

dan informasi tidak seimbang, (3) Kelembagaan yang tidak lengkap atau hilang,

dan (4) Gejolak harga dunia yang tinggi.

Faktor Agroklimatik

Salah satu penyebab penting dari ketidak-mantapan harga pangan adalah

keragaman dalam produksi lokal akibat perbedaan keadaan iklim. Keragaman

musiman pasokan adalah faktor utama harga-harga pangan musiman, khususnya

Kotak 1 Usahatani Padi, Jagung dan Kedelai Sasaran pembangunan pertanian yang ingin dicapai adalah meningkatkan kesejahteraan petani dan masyarakat desa lainnya yang dapat tercermin dari peningkatan pendapatan petani,

peningkatan produktivitas tenaga kerja pertanian, penurunan jumlah penduduk miskin, penurunan jumlah penduduk yang kekurangan pangan dan penurunan ketimpangan pendapatan di daerah pedesaan. Setidaknya terdapat tiga aspek yang dapat meningkatkan

pendapatan usahatani, yaitu: (1) Pengembangan modal usahatani; (2) Peningkatan produktivitas dan produksi; serta (3) Pengembangan pasar dan diversifikasi produk hasil pertanian.

Sebagian besar petani menghadapi kendala dalam melakukan usaha taninya, yakni kendala biofisik dan permodalan. Sumber modal dapat berasal dari modal sendiri, pinjaman non formal

dari pedagang sarana produksi pertanian maupun dari sesama petani, lembaga permodalan yang ada, atau hibah. Dalam mengatasi keterbatasan modal petani tersebut, pemerintah telah bekerjasama dengan bank pelaksana untuk menyediakan kredit program untuk modal kerja

maupun modal investasi sektor pertanian (termasuk usahatani).

6

di daerah dengan curah hujan yang puncaknya hanya terjadi pada bulan tertentu

(uni modal) dalam setahun dan bagi komoditas yang mudah busuk. Dalam ke dua

kasus ini, biaya dan risiko penyimpanan merupakan penyebab yang masuk akal

mengapa harga pangan berayun sangat lebar. Selain itu, hasil panen dari tahun ke

tahun berubah-ubah sebagai akibat dari faktor acak seperti curah hujan, hama

dan penyakit tanaman serta kebijakan (Minot 2010). Keragaman pasokan lokal

mengakibatkan ketidak-mantapan harga karena wilayah atau daerahnya terpencil

dengan sarana dan prasarana jalan yang buruk atau kebijakan yang membatasi

atau mengenakan pajak impor pangan yang tinggi.

Infrastruktur dan Ketidak-seimbangan Informasi

Harga suatu komoditas adalah hasil akhir dari suatu proses pertukaran

barang yang disebut pasar, dan hasilnya hanya baik jikalau prosesnya juga

berjalan baik (Kotak 3). Jadi, harga suatu barang tepat jika dan hanya jika proses

pertukarannya baik. Ada 3 (tiga) penentu penting dalam suatu proses pertukaran

(pasar) yang efisien, yakni sarana dan prasarana, kelembagaan, dan informasi

(Rashid 2007).

Kelembagaan

Kehidupan selalu terkait dengan risiko, tetapi dengan berjalannya waktu

manusia telah belajar bagaimana cara mengelola dan mengatasinya. Pasar kredit

dan asuransi diciptakan manusia dari hasil pembelajarannya itu. Akan tetapi, di

negara berkembang seperti Indonesia kelembagaan-kelembagaan semacam ini

Kotak 2

Peningkatan produksi baik melalui peningkatan produktivitas maupun perluasan areal

usahatani dapat langsung meningkatkan pendapatan usahatani. Peningkatan produksi ini harus memperhatikan potensi dan kendala yang dihadapi. Peningkatan produktivitas dapat dicapai melalui pemanfaatan inovasi teknologi yang sesuai dengan kondisi spesifik lokasi.

Komponen inovasi teknologi yang dapat dilakukan, mulai dari penggunaan bibit/varietas unggul, pemupukan yang optimal, pemberantasan hama dan penyakit secara terpadu,

pengolahan lahan serta perbaikan panen dan pasca panen. Namun, yang juga tidak kalah penting adalah mutu hasil panen. Sampai saat ini, pada umumnya petani belum berfikir tentang mutu, tetapi masih mengutamakan jumlah produksi. Hal ini tentu akan berpengaruh

terhadap harga hasil produksi. Di daerah penelitian (Kabupaten Subang), responden menyatakan bahwa, faktor-faktor yang mempengaruhi harga gabah/beras di pasar adalah: jumlah yang dijual di pasar, mutu produk, hama penyakit dan perubahan iklim, sementara

jenis/varietas dan produk impor tidak mempengaruhi sama sekali.

7

umumnya tidak lengkap atau tidak berfungsi dan tidak memadai untuk menjawab

kebutuhan kredit dan asuransi sebagian terbesar rumahtangga. Kegagalan ini

secara tidak langsung menyumbang pada risiko pertanian dan ketidak-

kemantapan harga. Misalnya, jika seandainya pasar kredit berfungsi,

rumahtangga-rumahtangga dapat meminjam uang untuk menjaga kebutuhan

konsumsi pada tingkat tertentu atau menghindari penjualan yang terpaksa

berhadapan dengan guncangan pendapatan negatif. Selain itu, semakin banyak

literatur yang menyatakan bahwa akses terhadap pasar kredit dapat mengurangi

atau menunda kehilangan aset produktif karena penjualan secara terpaksa

merugikan produktivitas jangka panjang dan pertumbuhan (Rashid 2007). Hal

yang sama berlaku untuk pasar asuransi. Petani di negara berkembang sangat

kesulitan untuk mengatasi guncangan pendapatan yang disebabkan perubahan

cuaca karena kekosongan pasar asuransi.

Gejolak Harga Dunia

Sumber ketidak-mantapan harga pangan lokal yang lain adalah harga dunia

komoditas yang sama. Harga dunia semakin mungkin mempengaruhi harga dalam

negeri suatu komoditas di suatu lokasi apabila komoditas tersebut diperdagangkan

secara teratur di pasar dunia. HLPE (2011) menyimpulkan bahwa setelah

Kotak 3 Pemasaran Ketidak-stabilan atau ketidak-mantapan harga pangan tentu saja akan berdampak pada

ketidak-mantapan pendapatan dan pengalokasian faktor produksi para produsen dan pada saat yang sama ketidak-mantapan konsumsi bahan pangan para konsumen, karena mereka harus mengalokasi ulang pengeluaran mereka untuk setiap barang konsumsi, terutama pangan. Lebih

lagi dari sisi makro, ketidak-mantapan harga pangan ini berpotensi besar sebagai pemicu inflasi dan atau deflasi. Untuk itu, wajarlah kiranya apabila setiap negara berusaha agar harga pangan

ini diusahakan sedemikian rupa agar tetap mantap, dalam pengertian bergerak sesuai dengan inflasi dalam ekonomi yang bertumbuh normal dan seimbang di antara harga produsen dan konsumen. Ini tidak terlepas dari peran pasar, yang mempertemukan penawaran dan

permintaan bahan pangan untuk menciptakan harga keseimbangan. Kelebihan penawaran bahan pangan akan menurunkan harga, dan sebaliknya kelebihan permintaan bahan pangan akan menaikannya, yang kemudian dapat menguntungkan petani produsen. Dengan perolehan

harga yang sesuai perkembangan pasar, diharapkan petani akan memperoleh keuntungan yang memadai. Salah satu upaya yang dilakukan petani untuk mengantisipasi perolehan harga yang rendah adalah menganekaragamkan komoditas yang ditanam, agar tidak hanya tergantung

pada satu macam komoditas pertanian saja. Di pihak konsumen, salah satu upaya untuk menghadapi harga yang meningkat, mereka akan menganekaragamkan barang konsumsi pangan. Namun, upaya-upaya produsen dan konsumen ini tidak selamanya berhasil, mengingat

factor-faktor yang mempengaruhi harga dan pasokan barang di pasar itu banyak sekali.

8

berpuluh-puluh tahun harga pangan berada pada tingkat yang rendah, maka sejak

2007 ia berubah semakin meningkat dan lebih bergejolak secara nyata serta

tingkat gejolaknya dan jumlah negara-negara yang terpengaruh olehnya semakin

meningkat. Dampaknya terhadap keamanan pangan sangat kuat karena ia

berpengaruh terhadap pendapatan keluarga dan daya beli.

Pengaruh ini semakin terasa apabila: (1) Kebijakan perdagangan terhadap

komoditas relatif terbuka, (2) Biaya angkutan barang ke dan dari pelabuhan relatif

kecil, (3) Komoditasnya umumnya tidak mudah rusak (non-perishable) dan nisbah

nilai terhadap bobotnya relatif tinggi. Sehingga, wajarlah kalau kita berharap

bahwa harga dunia merupakan sumber ketidak-mantapan pada kasus beras dan

tepung gandum, khususnya di negara-negara berpantai, dan kurang pada kasus

jagung dan ubikayu. Namun demikian, gejolak harga dalam negeri juga dapat

disebabkan oleh beberapa faktor (Minot 2010): (1) Keragaman permintaan.

Misalnya, hari-hari libur yang berkaitan dengan makanan khusus, menciptakan

lonjakan permintaan; (2) Perubahan dalam pasar yang berhubungan-erat,

misalnya peningkatan harga beras atau gandum yang tajam dapat menyebabkan

konsumen beralih ke jagung, yang menyebabkan harga jagung naik; (3) Faktor

endogen seperti gelembung spekulatif (speculative bubble), di mana harga

meningkat karena masyarakat menjadi yakin harga akan naik, sehingga mereka

menimbunnya dan kemudian membuat keyakinan itu terpenuhi sendiri.

2.2. Kerangka Konseptual

Ketidak-mantapan harga pangan berpengaruh negatif terhadap

kesejahteraan rumahtangga (produsen dan konsumen) karena ia menimbulkan

gejolak pada pendapatan dan konsumsi sebagai mana dijelaskan sebelumnya.

Berbagai hasil penelitian tentang perilaku manusia mempertegas bahwa sebagian

besar orang enggan terhadap risiko (risk averse), yang berarti bahwa mereka

lebih memilih tingkat pendapatan tetap dibandingkan pendapatan tinggi yang

berubah meskipun secara rataan nilainya sama. Hubungan antara ketidak-

mantapan harga, pendapatan, konsumsi dan kesejahteraan dapat diilustrasikan

sebagai terlihat di Gambar 2-1.

Sebagaimana diperlihatkan di Gambar 2-1, dampak ketidak-mantapan

harga terhadap kesejahteraan rumahtangga untuk suatu komoditas tertentu

9

tergantung atas 4 faktor: derajat ketidak-mantapan harga, daya beli

rumahtangga, derajat pengaruh keragaman pendapatan terhadap gejolak

konsumsi (nilai riel pengeluaran konsumsi), derajat pengaruh keragaman

pendapatan terhadap tingkat kesejahteraan.

Sumber: Minot (2010).

Gambar 2-1. Pengaruh Ketidak-mantapan Harga Pangan Terhadap Kesejahteraan Rumahtangga

Pengaruh ketidak-mantapan harga terhadap kesejahteraan konsumen

pertama sekali dikaji secara mendalam oleh Turnovsky et al. (1980). Mereka

menggaris-bawahi hasil-hasil terdahulu bahwa konsumen yang netral terhadap

risiko sebetulnya memperoleh manfaat dari ketidak-mantapan harga, dengan

catatan ketidak-mantapan itu tidak mempengaruhi pendapatan.

Selanjutnya mereka juga menunjukkan bahwa agar harga komoditas yang

dibuat mantap berpengaruh negatif terhadap seseorang, dia haruslah penghindar

risiko dan elastisitas pendapatan komoditas tersebut harus kecil. Keadaan seperti

ini mungkin terjadi pada kasus program kemantapan harga dan rakyat miskin di

negara-negara berkembang.

Kemudian Newbery and Stiglitz (1981) merintis metode untuk menganalisis

risiko harga pertanian dan pengaruh program kemantapan harga. Ada 4 (empat)

butir yang mereka peroleh: (1) Tujuan kebijakan seharusnya tidak semata-mata

pada kemantapan harga, melainkan ia hanya bermakna sepanjang ia dapat

Ketidak-

mantapan Harga Pangan

Pendapatan

Riel (Daya Beli)

Konsumsi

Penurunan

Kesejahte-raan

Pangsa dan kebutuhan

komoditas dalam

pendapatan dan

konsumsi dan dalam

penganekaragaman

Kemampuan

pengamanan

konsumsi melalui

tabungan, kredit,

penjualan aset

dan lain-lain

Tingkat pendapatan

dan keengganan terhadap risiko

10

mengurangi ketidak-mantapan pendapatan petani dan konsumen; (2)

Kemantapan harga tidak selalu memantapkan pendapatan; (3) Program

pemantapan harga pangan kemungkinan berpengaruh positif terhadap pasokan

pangan, dengan mendorong petani berproduksi lebih banyak pada suatu harga

tertentu; (4) Suatu metode untuk menduga manfaat kesejahteraan yang berkaitan

dengan pemantapan harga dan andaian tentang derajat penghindaran risiko,

sebagaimana diukur oleh koefisien penghindaran risiko relatif Arrow-Pratt (R).

2.3. Metode Analisis

2.3.1. Kerangka Analisis

Penelitian ini menggunakan berbagai macam teknik analisis, kombinasi

metoda dan alat-alat deskriptif, statistik dan ekonometrik dan simulasi komputer

untuk menganalisis masalah-masalah penelitian terhadap data sekunder (runtut

waktu) dan penampang lintang, serta wawancara dan Diskusi Kelompok Terbatas

(DKT) atau Focus Group Discussion (FGD) ke berbagai kalangan responsden yang

terkait dengan topik penelitian. Kunjungan lapangan dilakukan di dua kabupaten

di provinsi Jawa Barat, yaitu Kabupaten Subang dengan penekanan pada

komoditas padi/beras dan Kabupaten Garut dengan penekanan pada komoditas

jagung dan kedelai, pada awal sampai akhir bulan Desember 2014. Kerangka

analisis penelitian ini dapat dilihat pada diagram pada Gambar 2-2.

Penelitian ini menggunakan pendekatan analisis ARIMA peubah tunggal

atau univariate time series ARIMA dan ARCH-GARCH. Kedua jenis ini perlu dipakai

karena dalam mengukur volatilitas harga pangan pokok yang memiliki tingkat

gejolak yang tinggi, penggunaan model korelasidiri dengan ragam yang berubah

adalah model yang lebih mendekati kenyataan dibanding model korelasidiri

dengan ragam tetap. Jika menggunakan model ARIMA terbaik dinilai belum sesuai

maka, penggunaan model ARCH-GARCH merupakan pilihan yang cukup tepat

untuk memodelkan nilai volatilitas harga pangan pokok. Di samping itu, penelitian

ini juga menggunakan pendekatan Structural Vector Autoregressive Models

(SVAR) peubah ganda atau multivariate SVAR karena memiliki kegunaan untuk

mengetahui adanya interaksi antar faktor-faktor yang berpengaruh atau peubah

ekonomi lainnya terhadap volatilitas harga pangan pokok secara

bersamaan.

11

Gambar 2-2. Kerangka Analisis Penelitian

Kasus yang dihadapi dalam penelitian ini dipandang sebagai model ekonomi

dinamis, sebagai pembatas dari proses stokastik, sehingga dalam perspektif ini

teori ekonomi adalah pemetaan antara suatu vektor guncangan ekonomi wt

berdimensi k dan peubah yt yang teramati berdimensi n dalam bentuk yt = D (wt),

di mana wt mewakili seluruh latar belakang guncangan wt sampai ke masa t.

Guncangan ekonomi yang bterjadi adalah guncangan terhadap unsur dasar teori:

Hipotesis/ Model

Prosedur Pengolahan Data

melalui Analisis Runtut Waktu (Peubah Tunggal dan Ganda):

Identifikasi, Pendugaan, dan Evaluasi Model

Kesimpulan

Faktor-faktor

Berpengaruh terhadap Volatilitas

Harga Pangan Analisis Kualitatif

Pengamatan/

Wawancara/ Diskusi Kelompok

Terbatas

Rumusan Rekomendasi

Kebijakan

Pertanya-an???

Studi Literatur/ Pengamatan/Wawancara/

Diskusi Kelompok

Terbatas

12

preferens, teknologi, informasi, kebijakan pemerintah, dan galat. Peubah teramati

adalah semua peubah yang dapat diakses dan sering mencakup konstanta untuk

mewakili niai tengah proses. Pemetaan D (.) adalah hasil perilaku keseimbangan

dalam model, yang tersirat dari aturan keputusan optimal dan keadaan

kekonsistenan, seperti terhadap kendala sumberdaya dan penyesuaian pasar. Ia

juga dapat ditafsirkan sebagai respons impuls model terhadap guncangan

ekonomi. Biasanya, perhatian dibatasi pada bentuk linear yt = D (L)wt, di mana L

adalah operator lag. Untuk penyederhanaan wt adalah peubah acak yang

menyebar secara normal dan bebas satu sama lain, wt ∼ N (0, Σ).

Analisis ini setidaknya memiliki keunggulan yaitu: Pertama, metode ini

sederhana, dan tidak perlu khawatir untuk membedakan mana peubah endogen,

mana peubah eksogen; Kedua, estimasinya sederhana, dimana metode Ordinary

Least Square (OLS) biasa dapat digunakan pada tiap-tiap persamaan secara

terpisah; Ketiga, hasil perkiraan (forecast) yang diperoleh dengan menggunakan

metode ini dalam banyak kasus lebih bagus dibandingkan dengan hasil yang

didapat dengan menggunakan model persamaan simultan yang kompleks

sekalipun; Keempat, analisis SVAR merupakan alat analisis yang sangat berguna,

baik di dalam memahami adanya hubungan timbal-balik (interrelationship) antara

peubah-peubah ekonomi, maupun di dalam pembentukan model ekonomi

berstruktur; Kelima, peramalan (forecasting), yang merupakan ekstrapolasi nilai

saat ini dan masa depan seluruh peubah dapat dilakukan dengan memanfaatkan

seluruh informasi masa lalu peubah; Keenam, Impulse Response Functions (IRF),

yang berguna untuk melacak respons saat ini dan masa depan dari setiap peubah

akibat perubahan suatu peubah tertentu; dan Ketujuh, ramalan dari Forecast

Error Decomposition of Variance (FEDVs), yang merupakan dugaan pangsa

sumbangan setiap peubah terhadap perubahan suatu peubah tertentu dapat

diperoleh.

2.3.2. Metode Analisis Menjawab Tujuan 1 Penelitian

Tujuan pertama penelitian adalah mengukur tingkat atau derajat ketidak-

mantapan harga bahan pangan terutama beras/gabah, jagung, dan kedelai.

Adapun analisis yang digunakan untuk menjawab tujuan pertama penelitian

adalah analisis runtut waktu peubah tunggal dengan pendekatan model analisis

13

ARIMA atau ARCH/GARCH tergantung dari hasil-hasil pendugaan terbaik, seperti

diuraikan di bawah ini.

Tahap Identifikasi Model

Pada tahap ini dilakukan identifikasi terhadap tiga hal. Pertama, identifikasi

terhadap kestasioneran data. Kedua, identifikasi terhadap unsur musiman yang

mungkin terdapat pada data. Ketiga, identifikasi terhadap pola Autocorrelation

Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF) untuk menentukan

model tentatif. Uji stasioneritas data dapat dilakukan dengan melakukan uji

Augmented Dickey-Fuller. Data dikatakan sudah stasioner (tidak mengandung unit

root) apabila ADF test statistic lebih besar dari Test critical values. Pada umumnya

data runtut waktu (time series) memiliki unsur kecenderungan (trend) yang

menjadikan kondisi data runtut waktu menjadi tidak stasioner. Sedangkan

penerapan model ARIMA hanya dapat dilakukan pada data yang sudah stasioner.

Oleh karena itu diperlukan pembedaan yang dapat membedakan data yang belum

stasioner dengan data baru yang sudah stasioner. Biasanya hal ini disebut dengan

differencing dengan menghitung selisih antara data masa ke (i+1) dengan masa

sebelumnya (i) dan kemudian diuji kestasionerannya.

Ketelitian dan tingkat ketepatan model ARIMA dapat ditingkatkan dengan

memasukkan unsur musiman yang terkandung dalam data. Pendeteksian

komponen kecenderungan dan musiman yang terkandung dalam data digunakan

dengan menggunakan bantuan (i) plot data, (ii) plot ACF, (iii) plot PACF. Dalam

data runtut waktu yang mengandung unsur musiman dan tidak stasioner maka

langkah untuk uji stasioneritas dilakukan dalam dua tahap, yaitu: (i) mendeteksi

pola-pola (stasioner, AR dan MA) pada unsur musiman dan (ii) mendeteksi pola-

pola (stasioner, AR dan MA) pada unsur bukan-musiman. Untuk menentukannya

dibantu oleh alat dalam plot gambar ACF dan PACF.

Tahap Pendugaan Parameter

Setelah berhasil menetapkan atau mengidentifikasi model sementara, tahap

berikutnya adalah pendugaan parameter model sementara tersebut. Terdapat dua

cara yang mendasar yang dapat digunakan untuk menduga parameter-parameter

tersebut, yaitu: pertama, dengan cara mencoba-coba (trial and error) yaitu

dengan menguji beberapa nilai yang berbeda dan memilih di antaranya dengan

14

syarat nilai yang meminimumkan jumlah kuadrat nilai galat (sum square of galat).

Kedua, perbaikan secara iteratif yaitu dengan memilih nilai taksiran awal dan

kemudian membiarkan program komputer untuk memperhalus penaksiran

tersebut secara iteratif. Penentuan dugaan parameter ARCH-GARCH dilakukan

dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum secara iteratif dengan

Algoritma Marquardt. Dengan menggunakan bantuan program Eviews 7 kita

dapat menduga nilai-nilai parameter yang dibutuhkan, sekaligus melakukan proses

uji statistik untuk menentukan nilai parameter secara langsung.

Tahap Evaluasi Model

Setelah diperoleh persamaan untuk model tentatif, dilakukan uji diagnostik

untuk menguji kedekatan model dengan data. Terdapat 6 kriteria dalam evaluasi

model Box-Jenkins (Gaynor, 1994), yaitu: Pertama, proses iterasi harus

convergence. Bila ini dapat dipenuhi maka pada session terdapat pernyataan

relative change in each estimate less than 0.0010. Kedua, galat (forecast error)

random. Untuk memastikan apakah model sudah memenuhi syarat ini dapat

digunakan indikator modified Box-Pierce Statistic. Dari session diketahui bahwa

nilai p-value yang lebih besar dari 0.05 menunjukkan bahwa galat sudah random

atau kita sudah mempunyai adequate model. Ketiga, kondisi invertibilitas

ataupun stasioneritas harus terpenuhi, ditunjukkan oleh koefisien AR atau MA

yang kurang dari 1. Keempat, parameter yang diduga berbeda nyata dari nol,

ditunjukkan oleh nilai p-value yang harus kurang dari 0.05. Kelima, model harus

parsimonius. Keenam, model harus memiliki mean square error (MSE) yang kecil.

Selain itu untuk penerapannya dapat pula dilihat dari nilai AIC dan SIC yang

terkecil. Apabila dalam metode ARIMA masih terdapat unsur heteroskedastisitas,

maka nilai kuadrat galat dari metode ini digunakan lebih lanjut ke dalam metode

ARCH-GARCH.

Tahap Pemilihan Model ARCH-GARCH Terbaik

Kriteria model yang terbaik adalah memiliki ukuran kebaikan model yang

besar dan koefisien yang nyata. Terdapat dua bentuk pendekatan yang dapat

digunakan sebagai ukuran kebaikan model yaitu Akaike Information Criterion

(AIC)

AIC = ln (MSE) + 2*k/n (1)

15

dan atau Schwartz Criterion (SC)

SC = ln (MSE) + [k*log(n)/n] (2)

dimana: MSE adalah Mean Square Error; k adalah jumlah parameter, yaitu

(p+q+1) dan n adalah jumlah data pengamatan.

SC dan AIC adalah dua indikator yang menyediakan ukuran informasi yang

dapat menemukan keseimbangan antara ukuran kebaikan dan bentuk model yang

terlalu hemat. Nilai ini dapat membantu untuk mendapatkan pemilihan model

terbaik. Model yang baik dipilih berdasarkan nilai AIC dan SC yang terkecil dengan

melihat juga taraf nyata koefisien model. Menurut Brooks (2002), model juga

dapat dipilih berdasarkan andaian non-negativity constraints yang mensyaratkan

tidak boleh ada koefisien yang negatif. Hal ini dilakukan agar tidak terjadi nilai

ragam yang negatif karena nilai yang negatif akan tidak berarti (meaningless).

Tahap Pemeriksaan Model ARCH-GARCH

Pemeriksaan kecukupan model dilakukan untuk menguji andaian, sehingga

model yang diperoleh cukup memadai. Jika model tidak memadai, maka kembali

ke tahap identifikasi untuk mendapatkan model yang lebih baik. Pemeriksaan

model dilakukan dengan menganalisis galat yang telah dibakukan. Pemeriksaan

meliputi: pertama, sebaran galat. Kedua, kebebasan galat yang dilihat dari fungsi

korelasidiri dan kuadrat galat. Ketiga, pengujian pengaruh ARCH-GARCH dari

galat.

Langkah awal yang dilakukan adalah memeriksa kenormalan galat baku

model dengan uji Jarque-Bera (J-B). Uji J-B mengukur perbedaan antara

Skewness (kemenjuluran) dan Kurtosis (keruncingan) data dari sebaran normal,

serta memasukkan ukuran keragaman. Hipotesis yang diuji adalah sebagai

berikut: H0 : Galat baku menyebar normal lawan H1 : Galat baku tidak menyebar

normal. Statistik uji J-B dihitung dengan persamaan berikut :

J-B = (n-k)/6(S 2+1/4(K - 3)2) (3)

dimana: S adalah kemenjuluran; K adalah keruncingan, k adalah jumlah koefisien

penduga, dan n adalah jumlah data pengamatan.

Kriteria penolakan atau penerimaan hipotesis nol, H0 adalah jika J-B > ᵡ2v=2

(α) atau jika P (ᵡ2v=2 >JB) kurang dari α =0.05, maka tolak H0. Artinya data galat

terbakukan tidak menyebar normal. Model ARCH-GARCH menunjukkan kinerja

16

2

yang baik jika dapat menghilangkan korelasidiri data, yaitu bila galat baku berasal

dari proses Autoregression (AR). Langkah selanjutnya adalah memeriksa

koefisien korelasidiri galat baku, dengan uji statistik Ljung-Box. Uji Ljung-Box

(Q*) pada dasarnya adalah pengujian kebebasan galat baku. Untuk data runtut

waktu dengan n pengamatan, statistik uji Ljung-Box dirumuskan sebagai:

k Q*=n (n +2) * ( Σ r1

2(εt)/(n-k)) (4)

i = 1

dimana r1 (εt) adalah korelasidiri contoh pada lag 1 dan k adalah lag maksimum

yang diinginkan. Jika nilai Q* lebih besar dari nilai ᵡ2 (α) dengan derajat bebas k-

p-q atau jika P(ᵡ2(k-p-q) > Q*) lebih kecil dari taraf nyata 0.05 maka model

tersebut dinyatakan tidak layak.

Peramalan Ragam

Setelah memperoleh model yang memadai, model tersebut digunakan

untuk memperkirakan nilai volatilitas yang akan datang (ζt+1) dimana ζt=√ht.

Peramalan ragam untuk periode mendatang dirumuskan sebagai berikut :

ht = ξ + α1ε2t-1 + α 2 ε

2t-2 + ... + α m ε 2

t-m (5)

untuk ARCH (m), atau

ht = к +δ1ht-1+δ2ht-2+...+δrht-r+ α1ε2t-1+ α 2ε

2 t-1+... + α mε2

t-m

(6)

untuk GARCH (r, m), dengan к>0, δr ≥ 0 dan αm ≥ 0 dimana: ht adalah ragam

ke-t; ε adalah galat; к adalah Konstanta; δr dan αm adalah paramater-parameter

2.3.3. Metode Analisis Menjawab Tujuan 2 Penelitian

Tujuan kedua penelitian yaitu merumuskan pilihan kebijakan untuk

memantapkan harga bahan pangan terutama beras/gabah, jagung, dan kedelai

yang dapat menguntungkan dua fihak, produsen dan konsumen dianalisis dengan

pendekatan analisis runtut waktu peubah ganda yaitu analisis SVAR dan teknik

wawancara serta Diskusi Kelompok Terbatas (DKT) atau Focus Group Discussion

(FGD) ke berbagai kalangan responden/pemangku kepentingan yang terkait

dengan topik penelitian.

Untuk mempermudah pengolahan data sengan analisis SVAR dalam

penelitian ini maka data dikelompokkan dulu untuk agar selanjutnya dilakukan

17

perhitungan, kemudian untuk mendapatkan hasil analisis yang lebih sahih dan

konsisten maka semua data diubah kedalam bentuk logaritma natural (ln).

Sebelum masuk ke dalam tahapan analisis model SVAR, maka sebelumnya

dilakukan proses penyiapan data atau Data Generating Process (DGP). Hal ini

penting karena menurut Gujarati (2003), dalam model runtut waktu peubah ganda

kebanyakan data yang digunakan mengandung akar unit sehingga akan membuat

hasil estimasi menjadi palsu (spurious regression). Adapun tahapan dalam DGP

sebelum melakukan analisis dengan pemodelan adalah seperti uraian berikut ini.

Stasioneritas Data: Uji Dickey-Fuller Diperluas atau Augmented Dickey Fuller Test

Data ekonomi runtut waktu pada umumnya bersifat stokhastik atau

memiliki kecenderungan yang tidak stasioner artinya data tersebut mengandung

akar unit (unit root). Suatu data runtut waktu dikatakan stasioner apabila:

Pertama, rataan series konstan untuk setiap periode pengamatan; Kedua,

ragam series konstan untuk setiap periode pengamatan; Ketiga, kovarian dua

series konstan untuk setiap pengamatan. Data yang stasioner dapat juga

dikatakan data yang tidak mengandung unsur kecenderungan. Untuk dapat

menduga suatu model maka langkah utama yang harus dilakukan adalah uji

stasioneritas data atau dikenal dengan nama uji akar unit atau unit root test. Uji

ini penting karena apabila data yang digunakan mengandung akar unit maka akan

sulit menduga suatu model menggunakan data tersebut karena kecenderungan

dari data tersebut bergerak tidak disekitar nilai reratanya (mean). Data yang

bersifat stasioner akan mempunyai kecenderungan untuk mendekati nilai rerata

dan bergerak di sekitar nilai reratanya itu (Gujarati, 2003). Misalkan digunakan

peubah X. Jika peubah tersebut memiliki rerata dan ragam yang konstan dengan

kovarian sama dengan nol, maka nilai peubah tersebut dapat disebut white noise.

Kondisi ini dapat ditulis sebagai berikut:

Xt = ut, (7)

dimana ut terdistribusi normal. Namun jika peubah tersebut ternyata tidak bebas

dan merupakan fungsi dari:

Xt = ρXt-1 + ut, (8)

18

Dimana ut adalah galat white noise yang terdistribusi normal. Keadaan di atas

disebut dengan random walk, dimana nilai peubah Xt ditentukan oleh nilai peubah

itu sebelumnya (Xt-1). Dengan demikian jika nilai 1 maka persamaan (8) tidak

stasioner atau mengandung unit root. Dalam penelitian ini dilakukan uji akar unit

atau biasa dikenal dengan istilah unit root test untuk mengetahui ada atau

tidaknya akar unit (komponen random walk). Untuk mengetahui apakah suatu

data runtut waktu yang kita gunakan stasioner atau tidak maka dapat diuji dengan

menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF). Metode pengujian Dickey-Fuller

(DF) dapat dilakukan dengan memodifikasi persamaan (8) dengan mengurangkan

Xt-1 di sisi kedua persamaan tersebut sehingga diperoleh (Gujarati, 2003) :

(9)

(10)

maka persamaan di atas dapat ditulis:

(11)

dimana:

δ = (ρ – 1) = perbedaan pertama (first difference).

Maka hipotesis untuk persamaan (11) adalah H0 : = 0 (tidak stasioner atau

mengandung akar unit) dengan hipotesis alternatifnya adalah H1 : < 0

(stasioner). Artinya jika H0 ditolak maka data kita stasioner dan begitu juga

sebaliknya.

Pada persamaan (11) diasumsikan bahwa galat (ut) tidak berkorelasi.

Dalam kasus galatnya berkorelasi maka contoh persamaan yang dapat diuji

stasioneritas melalui Augmented Dickey-Fuller (ADF) dapat ditulis sebagai berikut

(Gujarati, 2003) :

(12)

dimana :

ut = white noise error term

1tY = 1 2( )t tY Y

2tY =

2 3( )t tY Y dan seterusnya.

1( 1) t tX u

1 t t tX X u

1 2 1 1

1

m

t t t t

i

Y t Y i Y u

1 1 1t t t t tX X X X u

19

Shitt

Dalam kasus persamaan seperti ini pengujian hipotesis yang dilakukan masih

sama dengan sebelumnya yaitu H0 : = 0 (tidak stasioner) dengan hipotesis

alternatifnya adalah H1 : < 0 (stasioner). Artinya jika H0 ditolak maka data kita

stasioner dan begitu juga sebaliknya. Uji yang digunakan untuk mengetahui

apakah sebuah data runtut waktu bersifat stasioner adalah dengan melakukan uji

ordinary least squares (OLS) dan melihat nilai t statistik dari estimasi . Adapun

persamaan matematis adalah sebagai berikut :

(13)

Dimana adalah koefisien dugaan dan S adalah simpangan baku dari koefisien

dugaan. Jika nilai t statistik ADF lebih kecil daripada t statistik kritis maka

keputusannya adalah kita menolak H0 atau dengan kata lain data kita bersifat

stasioner dan begitu juga sebaliknya.

Penentuan Lag Optimal

Tahap kedua yang harus dilakukan dalam membentuk model VAR yang

baik setelah melakukan uji akar unit adalah menentukan panjang lag (ordo)

optimal. Penentuan lag optimal dapat diidentifikasi melalui Akaike Info Criterion

(AIC), Schwarz Criterion (SC) dan Hannan-Quinn Criterion (HQ). Untuk dapat

menentukan lag ini maka dalam penelitian ini digunakan kriteria SC yang dapat

dirumuskan sebagai berikut (E.Views 6 User’s Guide) :

(14)

dimana ∑εt2 adalah jumlah galat kuadrat, sedangkan N dan k masing-masing

merupakan jumlah contoh dan jumlah peubah yang beroperasi pada persamaan

tersebut. Nilai lag optimal ditentukan oleh lag yang memiliki nilai kriteria SC yang

terkecil.

Uji Kointegrasi

Uji kointegrasi bertujuan untuk menentukan apakah peubah-peubah yang

tidak stasioner mengalami kointegrasi atau tidak. Konsep kointegrasi dikemukakan

oleh Engle dan Granger (1987) sebagai fenomena dimana kombinasi linear dari

1ˆ ˆ ˆdet t t

t

e eT p

NNkNSC t /)log(/log2

20

dua atau lebih peubah yang tidak stasioner akan menjadi stasioner. Kombinasi

linear ini dikenal dengan istilah persamaan kointegrasi dan dapat ditafsirkan

sebagai hubungan keseimbangan jangka panjang di antara peubah (E.Views 6

User’s Guide). Untuk menguji apakah kombinasi peubah yang tidak stasioner

mengalami kointegrasi dapat diuji dengan menggunakan uji kointegrasi Engle-

Granger, uji kointegrasi Johansen maupun uji kointegrasi regresi Durbin-Watson

(Cointegrating Regression Durbin Watson atau CRDW). Pengujian kointegrasi ini

dilakukan dalam rangka memperoleh hubungan jangka panjang antar peubah

yang telah memenuhi persyaratan dalam proses integrasi yaitu dimana semua

peubah telah stasioner pada derajat yang sama yaitu derajat satu I(1) (Enders,

2004). Salah satu uji kointegrasi yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah

uji kointegrasi Johansen (1995) yang ditunjukkan oleh persamaan matematis

berikut ini :

(15)

Jika t-trace statistics > t-MacKinnon maka persamaan tersebut adalah

terkointegrasi. Dengan demikian, H0 : Persamaan tidak-berkointegrasi dengan

hipotesis alternatifnya, H1 : Persamaan berkointegrasi. Jika t-trace statistics > t-

MacKinnon maka kita tolak H0 atau terima H1 yang artinya terjadi kointegrasi.

Syarat Sementara

Tujuan utama penggunaan model SVAR adalah untuk memperoleh non-

recursive ortogonal dari galat untuk analisis impuls respons. Oleh karena itu model

SVAR memasukkan sejumlah syarat untuk mengidentifikasi komponen struktural

atau ortogonal dari galat. Untuk itu harus dimasukkan sebanyak (n2+n)/2

persamaan untuk syarat jangka pendek (contemporaneous restrictions atau K-

model) (McCoy, 1997; Amisano and Giannini, 1997). Pada penelitian ini jenis

syarat yang digunakan adalah syarat jangka pendek (contemporaneous

restrictions).

Syarat Model

Syarat model atau andaian yang digunakan dalam penelitian ini adalah

Indonesia negara yang memiliki kategori small-opened economy dan melihat

pengaruh harga impor terhadap harga dalam negeri baik secara langsung maupun

0 1 1

1

p

t t i t t

i

y y y

21

(16)

tidak langsung dan tidak ada contemporaneous feedback dalam model ini.

Struktur dasar model ini dimulai dengan guncangan yang menyebabkan terjadinya

banjir impor diidentifikasi melalui penurunan harga dunia. Dengan adanya gejolak,

maka penurunan harga impor akan terjadi, peningkatan volume impor dan

penurunan harga konsumen serta penurunan harga konsumen akan

mempengaruhi konsumsi dan produksi dan selanjutnya akan menekan tingkat

harga produsen. Rumusan syarat model sementaranya adalah sebagai berikut :

Keterangan :

= unsur matriks B (koefisien yang menyatakan hubungan

contemporaneous antar peubah i dan j);

= unsur matriks e (error term dari guncangan orthogonal (orthogonal shocks) pada peubah i untuk waktu t);

= syarat peubah i terhadap peubah j; = unsur matriks ε (vektor gejolak ortogonal (vector orthogonal

shocks) peubah i untuk waktu t); i, j = adalah indeks peubah (j alias i);

t = periode waktu (bulan).

Peubah:

PO = harga minyak dunia (Rp/liter ); PW = harga dunia masing-masing komoditas (Rp/kg); ER = nilai tukar Rp terhadap US $ (Rp/1 US $);

TM = tarif impor masing-masing komoditas (Rp/kg); PM = harga impor masing-masing komoditas (Rp/kg);

QM = volume impor komoditas (Ribu Ton); PC = harga konsumen masing-masing komoditas (RP/kg); QC = volume konsumsi masing-masing komoditas (Ribu Ton); PG = harga perdagangan besar/grosir masing-masing komoditas (Rp/

kg); PF = harga produsen masing-masing komoditas (Rp/kg);

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

eitPO

εitPO

b21 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

eitPW

εit

PW b31 b32 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

eit

ER

εitER

b41 b42 b43 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

eitTM = zij εit

TM

b51 b52 b53 b54 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

eitPM

εit

PM b61 b62 b63 b64 b65 1 0 0 0 0 0 0 0 0

eit

QM

εitQM

b71 b72 b73 b74 b75 b76 1 0 0 0 0 0 0 0

eitPC

εit

PC b81 b82 b83 b84 b85 b86 b87 1 0 0 0 0 0 0

eitQC

εitQC

b91 b92 b93 b94 b95 b96 b97 b98 1 0 0 0 0 0

eitPG

εit

PG b101 b102 b103 b104 b105 b106 b107 b108 b109 1 0 0 0 0

eit

PF

εitPF

b111 b112 b113 b114 b115 b116 b117 b118 b119 b1110 1 0 0 0

eitQF

εitQF

b121 b122 b123 b124 b125 b126 b127 b128 b129 b1210 b1211 1 0 0

eitPI

εit

PI b131 b132 b133 b134 b135 b136 b137 b138 b139 b1310 b1311 b1312 1 0

eit

PE

εitPE

b141 b142 b143 b144 b145 b146 b147 b148 b149 b1410 b1411 b1412 b1413 1

eitCC

εit

CC

B

e

z ε

i

ite

ijzi

it

ijb

22

QF = volume produksi masing-masing komoditas (Ribu Ton) atau

Produktivitas (Ku/ha); PI = harga input pupuk untuk komoditas tanaman (Rp/kg);

PE = harga BBM jenis premium (Rp/liter); CC = Kejadian EL Nino + La Nina;

Pengujian model dilakukan berdasarkan persamaan syarat sementara.

Setelah syarat sementara berjalan dengan baik, selanjutnya dilakukan syarat

berdasarkan persamaan struktural secara simultan sesuai dengan teori ekonomi.

Berdasarkan hasil pendugaan yang diperoleh, kemudian dilakukan pendugaan

kumulatif Impulse Response Function (IRF) dan Decomposition of Forecasting

Error Variance (DFEV).

Innovation Accounting

Analisis ini terdiri dari dua jenis yaitu Impulse Response Function (IRF) dan

Decomposition of Forecasting Error Variance (DFEV). Hasil dari analisis ini

digunakan untuk menjawab sub permasalahan pertama tujuan 2 penelitian ini.

Impulse Response Function (IRF)

Analisis IRF adalah metode yang digunakan untuk menentukan respons

suatu peubah endogen terhadap gejolak peubah tertentu (Amisano dan Gianinni,

1997). IRF juga digunakan untuk melihat pengaruh gejolak satu peubah terhadap

peubah yang lain dan lama (periode) pengaruh tersebut berlangsung.

Decomposition of Forecasting Error Variance

Analisis DFEV atau analisis dekomposisi ragam, digunakan untuk

menghitung dan menganalisis seberapa besar pengaruh gejolak acak (random

shock) dari peubah tertentu terhadap peubah endogen (Amisano dan Gianinni,

1997). DFEV menghasilkan informasi mengenai tingkat pengaruh masing-masing

inovasi acak (random innovation structural disturbance) atau seberapa kuat

komposisi dari peranan peubah tertentu terhadap peubah lainnya dalam model

SVAR.

Derajat Pass-Through

Analisis derajat pass-through digunakan untuk melengkapi jawaban

permasalahan dan tujuan kedua dari penelitian. Metode penghitungan derajat

pass-through pada penelitian ini mengacu pada model Setiyanto (2010), Sato et

23

al. (2005), Hyder dan Shah (2004), Windarti (2004); McCarthy (2000) dimana

Cholesky Decomposition digunakan untuk mengidentifikasi guncangan struktural

dan menghitung derajat pass-through melalui analisis impuls respons. Koefisien

(derajat) pass-through dihitung berdasarkan kumulatif impuls respons dari

guncangan perubahan faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga eceran

terhadap harga eceran dan harga produsen dibagi dengan kumulatif guncangan

faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga eceran terhadap harga eceran

dan harga produsen itu sendiri.

n

Σ ψnti,j

i, j=1

derajat pass through = -------------------- (17) n

Σ ψntj,j

j=1

n

Σ ψnti,j = nilai kumulatif impuls respons harga konsumen

i=1 atau harga produsen terhadap guncangan faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga konsumen atau harga produsen dari horizon

pertama sampai ke-n n

Σ ψntj,j = nilai kumulatif impuls respons faktor-faktor

j=1 yang mempengaruhi volatilitas harga kosumen atau

harga produsen terhadap guncangan faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga kosumen atau harga produsen itu sendiri dari horizon pertama

sampai ke-n

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dan primer.

Data sekunder merupakan data runtut waktu bulanan untuk masa Januari 1993

hingga Desember 2013, yang terdiri dari data produksi, konsumsi, impor, ekspor,

harga konsumen/eceran, harga impor, harga tingkat petani, nilai tukar terhadap

mata uang asing, perkembangan iklim dan curah hujan, kejadian bencana, harga

dunia/internasional komoditas bersangkutan dan harga minyak bumi/energi,

volume pasokan pada pasar induk dan berbagai data dan informasi lainnya serta

24

kebijakan pemerintah yang relevan. Selain data dan informasi tersebut di atas,

analisis dipertajam dengan hasil wawancara dan DKT, serta studi literatur dan

hasil penelitian terkait yang diperoleh dari berbagai sumber (Tabel 2-1).

Berdasarkan Tabel 2-1, data dan informasi bersumber dari Badan Pusat

Statistik (BPS), Bank Indonesia (BI), Badan Bimas dan Ketahanan Pangan (BPKP)

dan Direktorat Jenderal Bina Produksi Tanaman Pangan (Ditjen TP), Kementerian

Perdagangan (KEMDAG), Kementerian Keuangan (DEPKEU), World Bank (WB),

International Monetary Fund (IMF), Food and Agriculture Organization (FAO),

Tabel 2-1. Data dan Sumber Data Penelitian

Data dan Informasi

Sifat Data

Sumber Data

Teknik Pengumpulam Data

Harga Internasional (Dunia) Minyak Bumi

Sekunder WB, IMF Copy Dokumen/Internet Browsing

Harga Dunia Beras, Jagung, Kedelai

Sekunder WB , IMF, FAO, USDA

Copy Dokumen/Internet Browsing

Nilai Tukar atau Kurs Rupiah Terhadap US $

Sekunder BI Copy Dokumen/Internet Browsing

Tarif Impor Beras, Jagung,

Kedelai

Sekunder Kemenku Copy Dokumen/Internet

Browsing

Volume Impor Beras, Jagung,

Kedelai

Sekunder BPS, Kemendag,

BULOG

Copy Dokumen/Internet

Browsing

Harga Perdagangan Besar Impor

Beras, Jagung, Kedelai

Sekunder BPS, BI, Kemendag,

BULOG

Copy Dokumen/Internet

Browsing

Harga Konsumen/Eceran Beras, Jagung, Kedelai

Sekunder BPS, BI, Kemendag, BULOG

Copy Dokumen/Internet Browsing

Harga Perdagangan Besar Konsumen Beras, Jagung, Kedelai

Sekunder BPS, BI, Kemendag, BULOG

Copy Dokumen/Internet Browsing

Harga Produsen Beras, Jagung,

Kedelai

Sekunder BPS, BI, Kemendag,

BULOG

Copy Dokumen/Internet

Browsing

Konsumsi Beras, Jagung, Kedelai Sekunder BPS, BI, Kemendag,

BULOG

Copy Dokumen/Internet

Browsing

Produksi Beras, Jagung, Kedelai Sekunder BPS, Ditjen TP Copy Dokumen/Internet

Browsing

Data Iklim dan SOI Sekunder BPS, BMG, BOM Copy Dokumen/Internet Browsing

Persepsi Faktor Yang Mempengaruhi Volatilitas

Primer Responden Survei-Wawancara

Hasil-hasil penelitian sebelumnya Sekunder Berbagai sumber kepustakaan dan

publikasi ilmiah

Copy Dokumen//Internet Browsing

Produksi, produktivitas, areal,

pemasaran, pengolahan dan sosial ekonomi komoditas pangan

Primer/sekunder Pemangku

kepentingan di komoditas beras, jagung dan kedelai

Diskusi Kelompok

Terbatas/DKT (Focus Group Discussion/FGD)/wawancara

United State Departement of Agriculture (USDA), Bearu of Meteorologi (BOM),

Government of Australia, Badan Urusan Logistik (BULOG), dan data primer

dikumpulkan dari Diskusi Kelompok Terbatas/DKT (Focus Group

25

Discussion/FGD)/wawancara dengan responden (nara sumber dan para pejabat

instansi teknis di pusat dan daerah, pengelola pasar, pedagang, petani dan

kelompok tani) untuk mengumpulkan data dan informasi mengenai persepsi

mereka terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga konsumen

dan produsen atau petani.

26

III. HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1. Tingkat atau Derajat Ketidak-mantapan (Volatilitas) Harga Bahan Pangan

Identifikasi dan spesifikasi model untuk masing-masing komoditas

dilaksanakan dengan melakukan serangkaian metodologi Box-Jenkins mulai dari

pengujian kestasioneran data harga, penentuan model tentatif ARIMA hingga

pendugaan parameter dan pemilihan model ARCH-GARCH terbaik. Uji Augmented

Dickey-Fuller (ADF) digunakan untuk melihat kestasioneran data harga produsen

bulanan komoditas pangan pokok. Hal ini dapat dilihat dari nilai ADF test statistic

yang lebih besar dari critical value (nilai kritis) yang menunjukkan bahwa data

harga telah stasioner. Pada umumnya data runtut waktu memiliki unsur

kecenderungan yang menyebabkannya tidak stasioner. Sedangkan penerapan

model ARIMA hanya dapat dilakukan pada data yang sudah stasioner. Oleh karena

itu diperlukan pembedaan yang dapat membedakan data yang belum stasioner

dengan data baru yang sudah stasioner, dan biasanya hal ini disebut dengan

differencing, yakni menguji kestasioneran data beda pertama (selisih antara data

masa ke-(i +1) dengan masa sebelumnya (i). Kalau data beda pertama juga

belum stasioner, maka pengujian dilanjutkan ke data beda kedua (selisih antara

data beda pertama masa ke-(j +1) dengan masa sebelumnya (j) dan seterusnya.

Setelah data stasioner, prosedur Box-Jenkins, sehingga pendugaan parameter dan

pemilihan model ARCH-GARCH terbaik dapat dilakukan.

3.1.1. Uji Korelasidiri

Hal yang perlu dilakukan dalam tahap perumusan model adalah dengan

melakukan penelusuran pengaruh ARCH dengan uji korelasidiri dan uji ARCH.

Pengujian pengaruh ARCH dapat dilakukan dengan cara menguji nilai korelasidiri

pada kuadrat data harga bulanan. Fungsi korelasidiri kuadrat data harga

digunakan untuk melacak kesintasan pengaruh ARCH. Jika pada kuadrat data

harga terdapat korelasidiri, maka hal ini menunjukkan bahwa terdapat unsur galat

ARCH pada data harga (Enders, 2004).

Berdasarkan Tabel 3-1 dapat diketahui bahwa terdapat korelasidiri pada

harga produsen dan harga konsumen kuadrat bulanan komoditas pangan pokok

27

Tabel 3-1. Hasil Analisis Uji Korelasidiri Data Harga Produsen dan Harga

Konsumen Kuadrat Bulanan Komoditas Padi, Jagung dan Kedelai Januari 1993 – Desember 2013 (dalam Rp/kg, Harga Konstan 2005

= 100)

No. Komoditas

Harga Produsen Harga Konsumen

Nyata pada 18 Lag

Pertama

Hasil Uji

Korelasidiri

Nyata pada 18 Lag

Pertama Hasil Uji Korelasidiri

1 Beras Nyata Ada Nyata Ada

2 Jagung Nyata Ada Nyata Ada

3 Kedelai Nyata Ada Nyata Ada

yang ditandai dengan nilai korelasidiri harga kuadrat yang nyata secara statistik

pada 18 lag pertama, kecuali pada harga produsen minyak goreng sawit Sulawesi

Selatan maupun Indonesia. Hal ini menunjukkan adanya pengaruh ARCH atau

galat ARCH.

3.1.2. Uji Stasioneritas Data

Uji Dickey-Fuller Diperluas atau Augmented Dickey-Fuller (ADF) test

digunakan untuk melihat kestasioneran data harga produsen dan konsumen

bulanan komoditas pangan pokok (Tabel 3-2). Hal ini dapat dilihat dari nilai

Tabel 3-2. Hasil Uji Stasioneritas Data Harga Produsen dan Konsumen Beras, Jagung,

dan Kedelai yang Diteliti Periode Januari 1993 – Desember 2013

No. Komoditas Harga Produsen Harga Konsumen

Nilai Uji Stat ADF Data Nilai Uji Stat ADF Data

1 Beras -4.87 Nilai asli -11.87 Beda pertama

2 Jagung -3.84 Nilai asli -3.05 Nilai asli

3 Kedelai -3.34 Nilai asli -2.76 Nilai asli

Augmented Dickey- Fulle (ADF) test statistic yang lebih besar dari critical value

(nilai kritis) yang menunjukkan bahwa data harga telah stasioner. Data dinilai

stasioner apabila memiliki nilai mutlak ADF lebih besar dari nilai kritisnya pada

tingkat kepercayaan hingga 10 persen. Berdasarkan Tabel 3-2, diketahui bahwa

secara umum data stasioner baik pada data nilai asli maupun data dengan proses

differencing satu kali, sehingga dengan begitu dapat disimpulkan bahwa data

harga produsen dan konsumen pangan sudah stasioner pada nilai asli maupun

dengan proses differencing pertama.

3.1.3. Hasil Pendugaan Model Tentatif ARIMA

Penentuan model tentatif ARIMA didasarkan pada informasi yang terdapat

dari sebaran nilai korelasidiri (ACF atau PACF) untuk menduga parameter AR dan

28

MA yang akan digunakan dalam model tentatif, pada data yang sudah stasioner.

Pengujian model dugaan terbaik sebagai model tentatif ARIMA didasarkan atas

kriteria nilai Schwartz Criterion (SC) model yang terkecil, nilai parameter yang

signifikan dan nilai R2 yang relatif lebih besar. Berdasarkan proses pengujian,

diperoleh model tentatif ARIMA seperti terinci pada Tabel 3-3.

Tabel 3-3. Hasil Pendugaan Model ARIMA Terbaik Harga Produsen dan Konsumen Padi, Jagung dan Kedelai Periode Januari 1993 – Desember

2013

No. Komoditas Harga Produsen Harga Konsumen

1 Beras ARIMA (1,0,1) ARIMA(2,1,1)

2 Jagung ARIMA (1,0,0) ARIMA(2,0,1)

3 Kedelai ARIMA (1,0,1) ARIMA(2,0,1)

Setelah model tentatif ARIMA diperoleh, selanjutnya dilakukan uji

kenormalan sebaran galat Jarque-Bera (Tabel 3-4); uji kebebasan galat yang

dilihat dari fungsi korelasidiri dan kuadrat galat Uji Ljung-Box (Tabel 3-5) dan

pengujian pengaruh ARCH-GARCH dari galat (Tabel 3-6).

Tabel 3-4. Hasil Uji Kenormalan Model ARIMA Terbaik Harga Produsen dan

Konsumen Padi, Jagung dan Kedelai Periode Januari 1993 – Desember 2013

No. Komoditas Harga Produsen Harga Konsumen

Jarque Bera Peluang Kenormalan Jarque Bera Peluang Kenormalan

1 Beras 48.39 0.0000 Tidak 1673.08 0.0000 Tidak

2 Jagung 114.87 0.0000 Tidak 72.59 0.0000 Tidak

3 Kedelai 127.99 0.0000 Tidak 81.60 0.0000 Tidak

Dari Tabel 3-4, dapat diketahui bahwa hanya model ARIMA harga produsen

daging ayam ras Indonesia dan harga produsen telur ayam ras yang memenuhi

kriteria menyebar normal. Sekalipun tidak menyebar normal, Brooks (2002)

berpendapat bahwa pendugaan parameter akan tetap konsisten apabila

persamaan rerata dan persamaan ragam dirumuskan dengan benar. Tahap

berikutnya adalah memeriksa koefisien Autocorrelation Function (ACF) galat

terbakukan, dengan Uji Ljung-Box. Harapannya adalah bahwa galat terbakukan

tersebut saling bebas dan sudah tidak terdapat lagi heteroskedastisitas (Tabel 3-

5). Berdasarkan hasil Uji Ljung-Box, diketahui bahwa pada taraf nyata 5 persen,

melalui Uji Ljung-Box terlihat bahwa ACF galat kuadrat pada 18 lag pertama

sudah tidak nyata, artinya sudah tidak terdapat korelasidiri yang menimbulkan

pengaruh ARCH. Berdasarkan hasil uji Langrange Multiplier (LM) F-statistik

29

(Tabel 3-6), diketahui model tidak mengalami serial korelasi yang menimbulkan

pengaruh ARCH.

Tabel 3-5. Hasil Uji Ljung-Box Model ARIMA Terbaik Harga Produsen dan Konsumen Padi, Jagung dan Kedelai Periode Januari 1993 – Desember

2013

No.

Komoditas

Harga Produsen Harga Konsumen Taraf nyata 5 % pada

18 Lag Pertama Korelasidiri

Taraf nyata 5 5 % pada

18 Lag Pertama Korelasidiri

1 Beras Tidak Signifikan Tidak Tidak Signifikan Tidak

2 Jagung Tidak Signifikan Tidak Signifikan Ada

3 Kedelai Tidak Signifikan Tidak Tidak Signifikan Tidak

Tabel 3-6. Hasil Uji Langrange Multiplier Model ARIMA Terbaik Harga Produsen

dan Konsumen Padi, Jagung dan Kedelai Periode Januari 1993 – Desember 2013

No. Komoditas

Harga Produsen Harga Produsen

LM F-Statistik Peluang Serial Korelasi LM F-Statistik Peluang Serial Korelasi

1 Beras 0.1902 0.9434 Tidak Ada 0.3606 0.8364 Tidak Ada

2 Jagung 0.8695 0.4206 Tidak Ada 0.6279 0.6787 Tidak Ada

3 Kedelai 1.3840 0.2314 Tidak Ada 0.0085 0.9999 Tidak Ada

Tabel 3-7 menunjukkan hasil adanya ARCH pengaruh pada hasil pendugaan

model ARIMA terbaik, dimana secara umum terdapat ARCH pengaruh pada model

Tabel 3-7. Hasil Uji Pengaruh ARCH Pada Hasil Pendugaan Model ARIMA Terbaik Harga Produsen dan Konsumen Padi, Jagung dan Kedelai Periode

Januari 1993 – Desember 2013

No. Komoditas Harga Produsen Harga Konsumen

F-Statistik Peluang Pengaruh ARCH F-Statistik Peluang Pengaruh ARCH

1 Beras 13.6381 0.0003 Ada 22.1537 0.0000 Ada

2 Jagung 55.7678 0.0000 Ada 26.0204 0.0000 Ada

3 Kedelai 10.2114 0.0000 Ada 28.1703 0.0000 Ada

ARIMA yang dihasilkan. Mengacu pada hasil-hasil uji yang telah dilakukan,

model volatilitas mengarah pada penggunaan model ARCH-GARCH. Hal ini sejalan

dengan beberapa sumber penelitian seperti Firdaus (2006), Aji (2009) dan Wihono

(2009), yang menyatakan penggunaan model ARCH-GARCH merupakan pilihan

yang cukup tepat untuk memodelkan nilai volatilitas harga pangan pokok. Oleh

karena itu, dilakukan pemodelan ARCH-GARCH terbaik dan dihitung tingkat

volatilitas untuk harga produsen dan harga konsumen.

3.1.4. Hasil Pendugaan Model Terbaik

Pemilihan model terbaik didasarkan atas kriteria nilai Schwartz Criterion

(SC) model yang terkecil dan nilai parameter yang signifikan. Selanjutnya,

30

seperti prosedur pengujian model tentatif ARIMA, pada model ARCH-GARCH

dilakukan proses pengujian sebaran galat Jarque-Bera; uji kebebasan galat yang

dilihat dari fungsi korelasidiri dan kuadrat galat Uji Ljung-Box; dan pengujian

pengaruh ARCH-GARCH dari galat. Berdasarkan hasil-hasil uji tersebut

diperloleh model terbaik volatilitas harga produsen dengan nilai dugaan

parameternya pada Tabel 3-8.

Tabel 3-8. Hasil Pemilihan dan Pendugaan Nilai Parameter Model ARCH-GARCH

Terbaik Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen Komoditas Padi,

Jagung dan Kedelai Periode Januari 1993 – Desember 2013

No Komoditas Model Terbaik Parameter

A Harga Produsen

Konstanta E2t-1 E2

t-2 ht-1 ht-2

1 Beras GARCH (1,1) 776.65 0.3988

0.5919 2 Jagung GARCH (0,1) 73073.01

-0.9609

3 Kedelai ARCH (3,3) 458369 0.0079 0.0233 -0.9436 -0.9540

B Harga Konsumen 1 Beras GARCH(0,2) 171647.10

-0.9407 -0.9548

2 Jagung GARCH(0,1) 37402.89

-0.9781

3 Kedelai GARCH(0,1) 400176.30

-0.9651

3.1.5. Hasil Perhitungan Tingkat Volatilitas

Berdasarkan Tabel 3-8, selanjutnya dilakukan perhitungan tingkat volatilitas

harga produsen dan harga konsumen seperti disajikan pada Tabel 3-9.

Tabel 3-9. Hasil Pendugaan Model ARCH-GARCH Terbaik dan Ramalan Tingkat

Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen Padi, Jagung dan Kedelai

Periode Januari 1993 – Desember 2013 (Harga Riil 2005 = 100)

No Komoditas

Harga Produsen Harga Konsumen

Model Terbaik Nilai

Volatilitas %

Volatilitas Model Terbaik Nilai

Volatilitas %

Volatilitas

1 Beras GARCH (1,1) 291.68 15.46 GARCH(0,2) 414.29 10.97

2 Jagung GARCH (0,1) 270.20 16.90 GARCH(0,1) 193.53 6.80

3 Kedelai ARCH (2,2) 677.00 13.71 GARCH(0,1) 632.69 11.81

Berdasarkan Tabel 3-9, pada komoditas beras tingkat volatilitas harga

produsen (Gambar 3-1 ) lebih tinggi dibandingkan dengan tingkat volatilitas harga

konsumen (Gambar 3-2). Berbeda dengan komoditas beras, volatilitas harga

produsen jagung (Gambar 3-3) lebih tinggi jika dibandingkan volatilitas harga

konsumen (Gambar 3-4), sebaliknya pada komoditas kedelai, harga konsumen

31

Gambar 3-1. Volatilitas Harga Produsen Komoditas Padi Januari 1993 - Desember

2013

Gambar 3-2. Volatilitas Harga Konsumen Komoditas Padi Januari 1993 - Desember 2013

Gambar 3-3. Volatilitas Harga Produsen Komoditas Jagung Januari 1993 - Desember 2013

(Gambar 3-6) lebih volatil jika dibandingkan dengan harga produsen (Gambar 3-

5). Sementara itu, pada harga konsumen komoditas yang memiliki tingkat

volatilitas harga konsumen paling rendah adalah harga konsumen jagung.

32

Gambar 3-4. Volatilitas Harga KonsumenKomoditas Jagung Januari 1993 -

Desember 2013

Gambar 3-5. Volatilitas Harga Produsen Komoditas Kedelai Januari 1993 -

Desember 2013

Gambar 3-6. Volatilitas Harga Konsumen Komoditas Kedelai Januari 1993 -

Desember 2013

33

3.2. Pilihan Kebijakan untuk Memantapkan Harga Bahan Pangan

3.2.1. Analisis Faktor-faktor Mempengaruhi Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen Berdasarkan Analisis Runtut Waktu Peubah Ganda (SVAR)

Dari penelaahan literatur, hasil-hasil penelitian dan pengalaman para

peneliti, para peneliti menghipotesakan bahwa volatilitas harga produsen dan

konsumen, terutama dipengaruhi 14 (empat belas) faktor-faktor yaitu: (1) harga

minyak dunia, (2) harga dunia masing-masing komoditas, (3) nilai tukar Rp

terhadap US $, (4) tarif impor masing-masing komoditas, (5) harga impor masing-

masing komoditas, (6) volume impor komoditas, (7) harga konsumen masing-

masing komoditas, (8) volume konsumsi masing-masing komoditas, (9) harga

perdagangan besar/grosir masing-masing komoditas, (10) harga produsen

masing-masing komoditas, (11) volume produksi masing-masing komoditas atau

produktivitas, (12) harga input pupuk untuk komoditas tanaman, (13) harga BBM

jenis premium, (14) Kejadian EL Nino + La Nina. Dengan berbekal informasi dan

data ini, maka selanjutnya para peneliti melakukan analisis lebih mendalam yang

mencakup delapan tahapan yaitu: Pertama, melakukan uji stasioneritas data

dengan Augmented Dickey Fuller Test; Kedua, menentukan panjang lag optimal

dengan kriteria SC; Ketiga, melakukan uji kointegrasi Johansen; Keempat,

menganalisis hubungan saling-pengaruh (causality) Granger (peubah-dua dan

peubah-ganda atau VAR Granger) untuk menilai apakah peubah yang dimasukkan

ke dalam SVAR dapat menjadi peubah penjelas yang baik dan juga penduga yang

baik; Kelima, melakukan pendugaan parameter model SVAR berdasarkan

sejumlah syarat untuk mengidentifikasi komponen struktural atau ortogonal dari

error term; Keenam, melakukan analisis simulasi Decomposition of Forecasting

Error Variance (DFEV) atau analisis dekomposisi ragam, untuk menghitung dan

menganalisis seberapa besar kontribusi pengaruh gejolak acak (random shock)

dari peubah tertentu terhadap peubah yang dimasukkan dalam model (peubah

endogen). DFEV memberikan informasi peran penting masing-masing inovasi acak

(random innovation structural disturbance) atau seberapa kuat komposisi dari

peranan perubahan peubah tertentu terhadap perubahan peubah lainnya dalam

model SVAR; Ketujuh, melakukan analisis Impulse Response Function (IRF) yang

34

digunakan untuk menentukan respons suatu peubah endogen terhadap gejolak

peubah tertentu lainnya. IRF juga digunakan untuk melihat pengaruh gejolak satu

peubah terhadap peubah yang lain dan lama (periode) pengaruh tersebut

berlangsung. Selanjutnya tahap terakhir atau Kedelapan adalah melakukan

analisis derajat pass-through yang digunakan mengukur koefisien pengaruh

guncangan satu peubah terhadap peubah lainnya.

3.2.1.1. Hasil Uji Stasioneritas Data

Hasil uji stasioneritas data dengan menggunakan Uji ADF berdasarkan

Schwarz Information Criterion (SC) pada lag tertinggi 14, disajikan pada Tabel 3-

10. Dalam uji ini, jika nilai t-ADF lebih kecil daripada nilai kritis MacKinnon (1996)

Tabel 3-10. Hasil Uji Stasioneritas Data Model SVAR Periode Januari 1993 –

Desember 2013

No Keterangan t-Stat Peluang Data

1 PO-Minyak Dunia -11.34 0.0000 First Diff

2 ER-Nilai Tukar -11.85 0.0000 First Diff

3 PW – Beras -12.15 0.0000 First Diff

4 PW-Jagung -7.29 0.0000 First Diff

5 PW-Kedelai -12.98 0.0000 First Diff

6 TM-Beras -2.95 0.0419 Level

7 TM-Jagung -2.61 0.0921 Level

8 PM-Beras -13.54 0.0000 First Diff

9 PM-Jagung -3.22 0.0202 Level

10 PM-Kedelai -2.76 0.0657 Level

11 QM-Beras -4.8 0.0001 Level

12 QM-Jagung -5.96 0.0000 Level

13 QM-Kedelai -3.05 0.0322 Level

14 QM-Gula -6.83 0.0000 Level

15 PC-Beras -11.67 0.0000 First Diff

16 PC-Jagung -10.23 0.0000 First Diff

17 PC-Kedelai -14.15 0.0000 First Diff

18 QC-Beras -9.67 0.0000 First Diff

19 QC-Jagung -12.45 0.0000 First Diff

20 QC-Kedelai -8.53 0.0000 First Diff

21 PG-Beras -11.45 0.0000 First Diff

22 PG-Jagung -3.68 0.0051 Level

23 PG-Kedelai -2.34 0.4121 Level

24 PF-Beras -11.64 0.0000 First Diff

25 PF-Jagung -2.77 0.0649 Level

26 PF-Kedelai -10.83 0.0000 First Diff

27 QF-Beras -2.72 0.0721 Level

28 QF-Jagung -11.25 0.0000 First Diff

29 QF-Kedelai -2.92 0.0447 Level

30 PI-Pupuk -12.76 0.0000 First Diff

31 PE-BBM -13.41 0.0000 First Diff

32 CC-Iklim -2.88 0.0490 Level

Keterangan : *Stasioner pada MacKinnon (1996) one-sided p-values test with critical values level 1 percent, 5 percent

and 10 percent 1PO= Harga Minyak Dunia; PW = Harga Komoditas Dunia; TM = Tarif Impor; TX= Tarif atau Pajak

Ekspor; PM = Harga Impor; PX = Harga Ekspor, QM = Volume Impor; QX=Volume Ekspor; PC = Harga Konsumen, QC = Volume Konsumsi; PG = Harga Grosir; PF = Harga Produsen, PI = Harga Input, PE =

Harga BBM; PD= Harga DOC dan CC = Indeks Perubahan Iklim.

35

maka dapat disimpulkan data yang gunakan tidak mengandung akar unit

(stasioner). Pengujian kestasioneran data dilakukan pada tingkat nilai asli dan

beda pertama (first difference) pada taraf nyata maksimum 10 persen.

Berdasarkan hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa data masing-

masing komoditas adalah stasioner di tingkat beda pertama, karena nilai t-ADF

banyak peubah lebih besar daripada nilai kritis MacKinnon. Hal ini berarti bahwa

data yang digunakan pada penelitian ini terintegrasi pada ordo 1 atau dapat

disingkat menjadi I(1).

3.2.1.2. Hasil Uji Penentuan Selang Optimal

Penggunaan selang (lag) optimal sangat penting dalam pendekatan VAR

karena lag dari peubah endogen dalam sistem persamaan akan digunakan sebagai

peubah eksogen. Pengujian panjang lag optimal ini sangat berguna untuk

menghilangkan masalah korelasidiri dalam sistem VAR. Sehingga dengan lag yang

optimal, diharapkan masalah korelasidiri tidak lagi muncul. Adapun kriteria

penentuan lag optimal ditentukan berdasarkan lag terpendek dan kriteria SC

terkecil. Hasil pengujian penentuan lag optimal disajikan pada Tabel 3-11.

Berdasarkan hasil analisis tersebut diperoleh kesimpulan bahwa data penelitian

yang diolah dengan model SVAR optimal pada lag 1, sehingga pada analisis

selanjutnya lag 1 itu digunakan.

3.2.1.3. Hasil Uji Kemantapan Vector Auto Regression (VAR)

Kemantapan VAR perlu diuji karena jika hasil dugaan SVAR tidak mantap,

maka analisis IRF dan DFEV menjadi tidak sahih. Untuk menguji kemantapan

dugaan SVAR yang telah dibentuk, maka dilakukan VAR Stability Condition Check

berupa Roots of Characteristic Polynomial. Berdasarkan hasil pengujian tersebut,

Tabel 3-11. Hasil Uji Lag Terpanjang, Panjang Lag Optimal dan Kointegrasi

Model SVAR Padi, Jagung dan Kedelai Periode Januari 1993 –

Desember 2013.

No Keterangan

Uji Lag Terpanjang Lag Optimal

Kriteria SC

Jumlah Persamaan Terkointegrasi Uji

Trace-Test 0.05 Modulus Lag

1 SVAR-Beras 0.1117- 0.9937 8 1 11

2 SVAR-Jagung 0.0618- 0.9938 9 1 10

3 SVAR-Kedelai 0.0140- 0.9909 10 1 12

36

suatu sistem VAR dikatakan mantap jika seluruh akar atau roots-nya memiliki

modulus lebih kecil dari satu. Berdasarkan uji kemantapan VAR yang ditunjukkan

oleh Tabel 3-11, dapat disimpulkan bahwa dugaan SVAR yang akan digunakan

untuk analisis IRF dan DFEV adalah mantap.

3.2.1.4. Hasil Uji Kointegrasi

Konsep kointegrasi dikemukakan oleh Engle dan Granger (1987) sebagai

fenomena dimana kombinasi linear dari dua atau lebih peubah yang tidak

stasioner akan menjadi stasioner. Kombinasi linear ini dikenal dengan istilah

persamaan kointegrasi dan dapat ditafsirkan sebagai hubungan keseimbangan

jangka panjang di antara peubah (Verbeek, 2000). Metode pengujian kointegrasi

didasarkan pada metode Johansen yang dilakukan dalam rangka memperoleh

hubungan jangka panjang antarpeubah yang telah memenuhi persyaratan dalam

proses integrasi yaitu dimana semua peubah telah stasioner pada derajat yang

sama yaitu, I(1). Informasi jangka panjang diperoleh dengan menentukan

terlebih dahulu pangkat atau rank kointegrasi untuk mengetahui dari keseluruhan

sistem yang ada berapa sistem persamaan yang dapat menerangkan. Kriteria

pengujian kointegrasi pada penelitian ini didasarkan pada trace statistics. Apabila

nilai trace statistics lebih besar daripada nilai kritis 5 persen maka kita menerima

hipotesis alternatif yang menyatakan jumlah pangkat kointegrasi. Berdasarkan

Tabel 3-11, dapat disimpulkan untuk masing-masing komoditas terdapat masing-

masing 10 pangkat kointegrasi pada tingkat kritis 5 persen pada komoditas

jagung; 11 pangkat kointegrasi pada tingkat kritis 5 persen pada komoditas beras

dan 12 untuk kedelai.

3.2.1.5. Hasil Uji Saling-pengaruh Peubah-dua Granger atau Bivariate Granger Causality Tests dan Peubah-ganda

Granger atau Multivariate Granger Casuality/Block Exogeneity Wald Tests

Hasil analisis analisis Uji Saling-pengaruh Peubah-dua Granger atau

Bivariate Granger Causality Tests menunjukkan bahwa terdapat 79 hubungan

yang nyata secara statistik dan Ho (Null Hyphothesis) ditolak untuk komoditas

beras; 83 hubungan yang nyata secara statistik dan Ho ditolak untuk komoditas

jagung; 76 hubungan yang nyata secara statistik dan Ho ditolak untuk komoditas

kedelai. Berdasarkan hasil analisis ini dapat disimpulkan bahwa peubah-peubah

37

yang dianalisis dapat digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang

mempengaruhi volatilitas harga produsen dan konsumen dari komoditas yang

diteliti. Sementara itu, hasil analisis block exogeneity wald tests yang digunakan

untuk mengidentifikasi endogenitas peubah dalam analisis model SVAR,

menunjukkan bahwa peubah-peubah yang digunakan sebagai faktor-faktor yang

mempengaruhi volatilitas harga produsen maupun konsumen dapat dipakai

sebagai penduga yang baik dalam menjelaskan volatilitas harga yang terjadi baik

harga konsumen maupun harga produsen.

3.2.1.6. Tingkat Pengaruh Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

Volatilitas Harga Produsen dan Harga Konsumen

Tingkat pengaruh faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga

diketahui dari hasil akhir analisis model SVAR. Berdasarkan hasil pendugaan

model SVAR, selanjutnya dilakukan analisis simulasi Decomposition of Forecasting

Error Variance (DFEV) atau analisis dekomposisi ragam, analisis Impulse Response

Function (IRF) dan selanjutnya disebut analisis impuls respons, dan analisis pass-

through effect atau pengaruh perubahan dari faktor-faktor yang mempengaruhi

volatilitas harga produsen dan harga konsumen. Jangka waktu analisis adalah

selama 60 periode atau 60 bulan (5 tahun) ke depan. Analisis simulasi

dekomposisi ragam digunakan untuk mengetahui sumbangan pengaruh

guncangan (shock) masing-masing faktor yang mempengaruhi volatilitas

terhadap ragam perubahan harga produsen dan harga konsumen, yang

bermanfaat untuk mengetahui peranan perubahan masing-masing peubah dalam

menjelaskan gejolak yang menimbulkan volatilitas harga produsen dan harga

konsumen masing-masing komoditas. Nilai minimum menunjukkan pengaruh

guncangan terendah dan nilai maksimum menunjukkan hal yang sebaliknya. Nilai

yang tidak berubah menunjukkan nilai dimana guncangan sudah tidak memiliki

pangsa pengaruh lagi terhadap ragam perubahan dan nilai rerata merupakan

rerata sumbangan pengaruh terhadap ragam perubahan selama 60 bulan.

Analisis impuls respons digunakan untuk menentukan respons seketika

suatu peubah endogen terhadap guncangan peubah tertentu yang mempengaruhi

volatilitas harga baik harga produsen maupun harga konsumen dan lama

pengaruh tersebut berlangsung. Nilai positif menunjukkan respons positif atau

38

perubahan yang searah, sedangkan nilai negatif menunjukkan respons negatif

atau perubahan yang sebaliknya. Nilai minimum respons menunjukkan respons

pengaruh terendah dan nilai maksimum respons menunjukkan nilai respons

tertinggi. Nilai maksimum respons positif merupakan pengaruh guncangan

tertinggi apabila nilai respons positif dan guncangan terendah apabila nilai respons

negatif. Nilai tetap menunjukkan nilai dimana guncangan sudah tidak memiliki

respons pengaruh terhadap perubahan; dan nilai rerata merupakan rerata respons

pengaruh terhadap perubahan selama 60 bulan. Bulan awal (mulai) menunjukkan

saat guncangan faktor-faktor mulai menimbulkan respons pengaruh terhadap

volatilitas harga. Nilai rerata merupakan rerata respons selama 60 bulan. Bulan

minimum menunjukkan saat pengaruh terendah apabila nilai respons positif

(tertinggi apabila nilai respons negatif) terjadi dan bulan maksimum menunjukkan

saat pengaruh tertinggi apabila nilai respons negatif (terendah apabila nilai

respons positif) terjadi. Bulan tidak berubah menunjukkan saat guncangan sudah

mulai tidak menimbulkan respons pengaruh terhadap perubahan, baik positif

maupun negatif. Bulan mulai tidak berubah juga menunjukkan jangka waktu lama

guncangan dari faktor-faktor memiliki respons pengaruh terhadap volatilitas harga

produsen maupun harga konsumen komoditas yang diteliti.

Faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga produsen dan harga

konsumen dan bukti kesintasan gejolak mereka juga akan dapat diketahui secara

pasti dari koefisien derajat pass-through, yang diperoleh dari hasil analisis

pengaruh perubahan (pass-through effect) faktor-faktor tersebut, dan sekaligus

untuk mengetahui dan menghitung besaran pengaruh dari masing-masing faktor,

yang dianggap sebagai nilai keelastisan masing-masing faktor-faktor yang

mempengaruhi perubahan volatilitas harga. Nilai positif menunjukkan pengaruh

atau pengaruh perubahan yang searah, sedangkan nilai negatif menunjukkan

pengaruh atau pengaruh perubahan yang sebaliknya.

3.2.1.7. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Volatilitas Harga

Produsen dan Konsumen Beras

Hasil analisis dekomposisi ragam, impuls respons dan pengaruh perubahan

dari faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga produsen dan konsumen

komoditas beras disajikan pada Tabel 3-12. Apabila terjadi guncangan perubahan

39

Tabel 3-12. Dugaan Pangsa Pengaruh Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen Beras Indonesia dalam Periode 60 Bulan Ke Depan

Keterangan

Harga Produsen Harga Konsumen

Min Maks

Keman-

tapan Rerata Min Maks

Keman-

tapan Rerata

Dekomposisi Ragam (%)

Guncangan PO 3.85 4.25 3.85 3.86 3.26 3.63 3.26 3.27

Guncangan PW 10.13 13.24 13.24 13.18 4.07 4.30 4.29 4.29

Guncangan ER 0.44 0.58 0.58 0.58 0.06 0.17 0.17 0.17

Guncangan TM 5.39 5.51 5.39 5.40 1.34 1.38 1.36 1.36

Guncangan PM 2.27 2.46 2.46 2.46 8.47 10.65 10.65 10.61

Guncangan QM 0.95 0.96 0.96 0.96 0.63 0.69 0.69 0.69

Guncangan PC 13.72 16.85 16.67 16.62 68.81 77.29 68.81 68.98

Guncangan QC 0.02 0.22 0.22 0.21 0.00 0.20 0.20 0.20

Guncangan PG 18.03 19.69 18.03 18.06 0.00 0.50 0.50 0.48

Guncangan PF 36.41 40.85 36.41 36.49 0.00 0.27 0.27 0.27

Guncangan QF 0.00 0.19 0.19 0.18 0.00 2.53 2.53 2.49

Guncangan PI 0.00 0.02 0.02 0.02 0.00 1.05 1.05 1.03

Guncangan PE 1.86 1.96 1.87 1.87 4.44 5.85 5.85 5.82

Guncangan CC 0.00 0.13 0.13 0.12 0.00 0.36 0.36 0.35

Impuls Respons (%) Guncangan PO -0.20 6.83 0.00 0.13 -0.02 3.14 0.00 0.06

Guncangan PW -0.02 7.49 0.00 0.24 -0.20 2.36 0.00 0.05

Guncangan ER -1.05 1.52 0.00 0.00 0.00 0.38 0.00 0.02

Guncangan TM -0.04 2.89 0.00 0.07 -0.01 0.71 0.00 0.02

Guncangan PM -2.19 0.68 0.00 -0.03 -0.03 2.02 0.00 0.06

Guncangan QM -3.55 0.41 0.00 -0.07 -1.51 0.42 0.00 -0.03

Guncangan PC -0.17 4.25 0.00 0.11 -0.04 5.02 0.00 0.09

Guncangan QC -0.04 0.08 0.00 0.00 -0.04 0.02 0.00 0.00

Guncangan PG -1.22 5.27 0.00 0.06 -0.39 0.03 0.00 -0.01

Guncangan PF -0.01 6.60 0.00 0.13 -0.01 0.29 0.00 0.00

Guncangan QF -0.76 0.29 0.00 -0.01 -1.47 0.05 0.00 -0.03

Guncangan PI 0.00 0.16 0.00 0.01 -0.88 0.03 0.00 -0.02

Guncangan PE -0.17 2.37 0.00 0.05 0.00 1.78 0.00 0.06

Guncangan CC -0.05 0.45 0.00 0.01 -0.25 0.29 0.00 0.00

Koefisien Pass-Through Guncangan PO 0.64 0.73 0.69 0.69 0.30 0.34 0.34 0.34

Guncangan PW 0.87 1.22 1.22 1.21 0.24 0.29 0.24 0.25

Guncangan ER 0.02 0.33 0.02 0.02 0.06 0.14 0.14 0.13

Guncangan TM 0.18 0.37 0.34 0.33 0.05 0.09 0.09 0.09

Guncangan PM -0.67 -0.33 -0.44 -0.44 0.31 0.85 0.84 0.83

Guncangan QM -0.09 -0.05 -0.08 -0.08 -0.03 -0.02 -0.03 -0.03

Guncangan PC 0.85 1.22 1.16 1.15

Guncangan QC 0.01 0.10 0.05 0.05 -0.04 0.00 -0.02 -0.02

Guncangan PG 1.29 1.38 1.35 1.35 -0.23 0.00 -0.21 -0.21

Guncangan PF

0.00 0.04 0.04 0.04

Guncangan QF -0.01 0.01 -0.01 -0.01 -0.05 0.00 -0.04 -0.04

Guncangan PI 0.00 0.08 0.08 0.08 -0.19 0.00 -0.18 -0.18

Guncangan PE 0.32 0.39 0.35 0.35 0.24 0.45 0.45 0.44

Guncangan CC -0.01 0.07 0.07 0.07 0.00 0.05 0.01 0.01

Keterangan: PO= Harga Minyak Dunia; PW = Harga Komoditas Dunia; ER = Nilai Tukar; TM = Tarif Impor; PM = Harga Impor; QM = Volume Impor; PC = Harga Konsumen; QC = Volume Konsumsi; PG = Harga Grosir; PF = Harga Produsen; QF = Volume Produksi atau Produktivitas; PI = Harga Input; PE = Harga BBM; dan CC = Indeks Perubahan Iklim.

Sumber: Hasil Analisis.

faktor-faktor yang mempengaruhi ragam volatilitas harga produsen beras sebesar

1 persen, dalam periode 60 bulan ke depan dapat diprakirakan bahwa sumbangan

ragam masing-masing faktor terhadap ragam volatilitas harga di atas 5.00

persen adalah (diurut dari nilai tertinggi sampai terendah): Pertama, guncangan

harga produsen beras sendiri memberi pangsa tertinggi 40.85 persen dan mantap

40

pada 36.41 persen; Kedua, guncangan harga grosir memberi pangsa tertinggi

19.69 persen dan mantap pada 18.03 persen; Ketiga, guncangan harga

konsumen memberi pangsa tertinggi 16.85 persen dan mantap pada 16.67

persen; Keempat, guncangan harga beras dunia memberi pangsa tertinggi dan

mantap pada 13.24 persen; Kelima, guncangan tarif impor beras memberi

pangsa tertinggi 5.54 persen dan mantap pada 5.39 persen. Namun, berdasarkan

nilai rerata pangsa ragamnya, maka hanya ada lima faktor-faktor penyumbang

ragam volatilitas harga di atas 5.00 persen, yakni (diurut dari nilai tertinggi

sampai terendah): Pertama, guncangan harga produsen beras sendiri memberi

rerata pangsa 36.49 persen; Kedua, guncangan harga grosir memberi rerata

pangsa 18.06 persen; Ketiga, guncangan harga konsumen memberi rerata

pangsa 16.62 persen; Keempat, guncangan harga beras dunia memberi pangsa

13.18 persen; dan Kelima, guncangan tarif impor beras memberi rerata pangsa

5.40 persen.

Untuk harga konsumen beras, apabila terjadi guncangan perubahan faktor-

faktor yang mempengaruhi ragam volatilitas harga ini sebesar 1 persen, dalam

periode 60 bulan ke depan, maka ada tiga faktor yang memberi sumbangan di

atas 5.00 persen dari ragam volatilitas harga konsumen, yaitu (diurut dari nilai

tertinggi sampai terendah): Pertama, guncangan harga konsumen beras sendiri

dengan pangsa tertinggi 77.29 persen, pada kemantapan 68.81 persen dan rerata

68.98 persen; Kedua, guncangan harga impor beras dengan pangsa tertinggi dan

pada kemantapan 10.65 persen dan rerata 10.61 persen; dan Ketiga, guncangan

harga BBM dengan pangsa tertinggi dan pada kemantapan 5.85 persen dan rerata

5.82 persen. Jika dilihat dari rerata pangsa sumbangannya, maka faktor-faktor

yang memberi pangsa di atas 5.00 persen sama dengan faktor-faktor yang

memberi pangsa tertinggi di atas 5.00 persen adalah: Pertama, guncangan harga

konsumen beras sendiri dengan rerata pangsa 68.98 persen; Kedua, guncangan

harga impor beras dengan rerata pangsa 10.61 persen; dan Ketiga, guncangan

harga BBM dengan rerata pangsa 5.82 persen.

Berdasarkan hasil analisis ini dapat diketahuhi bahwa: Pertama, volatilitas

harga produsen beras dipengaruhi oleh perubahan harga beras dunia dan

perubahan tarif impor. Kebijakan untuk meredam kedua perubahan ini kurang

41

efektif melindungi harga produsen jika dibandingkan dengan harga konsumen;

Kedua, jika pada harga produsen guncangan harga di tingkat grosir, yang

menunjukkan perilaku pedagang grosir sebagai penyebab ketidak-mantapan

harga, maka pada harga konsumen justru guncangan harga impor yang

menunjukkan perilaku pedagang pengimpor. Permasalahannya adalah apabila

pedagang grosir sekaligus merangkap sebagai pedagang pengimpor, maka

dinamika perubahan perilaku pada pedagang tersebut akan menimbulkan ketidak-

mantapan harga yang dapat menimbulkan volatilitas yang tinggi baik pada harga

konsumen maupun harga produsen; Ketiga, guncangan harga BBM relatif tidak

berpengaruh terhadap volatilitas harga produsen, tetapi lebih berpengaruh

terhadap volatilitas harga konsumen. Hal ini adalah wajar karena guncangan

harga BBM akan menimbulkan guncangan pada biaya angkutan atau distribusi dan

pengolahan gabah menjadi beras, yang umumnya dilakukan oleh pedagang grosir

dan pengimpor. Merekalah yang mendistribusikan beras dari wilayah produsen ke

wilayah konsumen.

Berdasarkan hasil analisis impuls respons diketahui bahwa apabila

perubahan faktor-faktor diguncang sebesar 1 persen, maka ada delapan faktor

yang memberi pengaruh tertingginya2 lebih dari 2.00 persen (nilai mutlak)

terhadap perubahan harga produsen beras, yaitu (diurut dari nilai tertinggi ke

terendah): Pertama, guncangan harga beras dunia dengan pengaruh perubahan

tertinggi 7.49 persen; Kedua, guncangan harga minyak dunia dengan pengaruh

tertinggi 6.83 persen; Ketiga, guncangan harga produsen beras sendiri dengan

pengaruh perubahan tertinggi 6.60 persen; Keempat, guncangan harga grosir

dengan pengaruh perubahan tertinggi 5.27 persen; Kelima, guncangan harga

konsumen beras dengan pengaruh perubahan tertinggi 4.25 persen; Keenam,

guncangan volume impor beras dengan pengaruh perubahan tertinggi 3.55 (nilai

mutlak) persen; Ketujuh, guncangan tarif impor beras dengan pengaruh

perubahan tertinggi 2.89 persen; Kedelapan, guncangan tarif impor beras

dengan pengaruh perubahan tertinggi 2.89; Kesembilan, guncangan harga BBM

dengan pengaruh perubahan tertinggi 2.37 persen; Kesepuluh, guncangan

2 Yang dimaksud pengaruh tertinggi adalah nilai mutlak tertinggi pengaruhnya dari bulan pertama

sampai 60 bulan proyeksi ke depan.

42

harga impor beras dengan pengaruh perubahan tertinggi 2.19 (nilai mutlak).

Meskipun demikian, kalau dinilai dari rerata perubahannya, maka tak satupun di

antara faktor memberi pengaruh lebih dari 2.00 persen (nilai mutlak) terhadap

perubahan harga produsen beras.

Untuk harga konsumen beras, dalam periode yang sama, guncangan

perubahan masing-masing 1 persen dari empat belas faktor-faktor yang memberi

pengaruh tertingginya lebih dari 2.00 persen (nilai mutlak) adalah (diurut dari nilai

tertinggi ke terendah): Pertama, guncangan harga konsumen itu sendiri dengan

pengaruh perubahan tertinggi 5.02 persen dan rerata 0.09 persen; Kedua,

guncangan harga minyak dunia dengan pengaruh perubahan tertinggi 3.14 persen

dan rerata 0.06 persen; Ketiga, guncangan harga beras dunia dengan pengaruh

perubahan tertinggi 2.36 persen dan rerata 0.05 persen; Keempat, guncangan

harga impor dengan pengaruh perubahan tertinggi 2.02 persen dan rerata 0.06

persen. Namun, berdasarkan nilai reratanya, maka tak satupun di antara faktor

memberi pengaruh lebih dari 2.00 persen (nilai mutlak) terhadap perubahan harga

produsen beras.

Setiap faktor yang mempengaruhi volatilitas harga, disamping menimbulkan

pengaruh dengan tingkatan yang berbeda, juga akan menimbulkan perubahan

harga produsen dan konsumen dalam jangka waktu yang berbeda-beda pula.

Pada volatilitas harga produsen, guncangan faktor-faktor yang berpengaruh ini

secara umum mulai terlacak sejak bulan pertama kecuali volume produksi, harga

input, dan indeks curah hujan, yang mulai berpengaruh sejak bulan kedua.

Sedangkan pada volatilitas harga konsumen, dapat diketahui guncangan faktor-

faktor yang berpengaruh itu sebagian besar terlihat sejak bulan pertama, yaitu

harga minyak dunia, harga beras dunia, nilai tukar, tarif impor, harga impor,

volume impor, harga konsumen dan harga BBM. Sedangkan volume konsumsi,

harga grosir, harga produsen, volume produksi, harga input, dan indeks curah

hujan mulai berpengaruh sejak bulan kedua.

Pada volatilitas harga produsen beras, faktor-faktor yang menimbulkan

pengaruh tertinggi pada bulan pertama adalah guncangan harga minyak dunia

dengan pengaruh yang mantap atau guncangan sudah menimbulkan pengaruh

terhadap perubahan pada bulan ke 12; guncangan harga beras dunia dengan

43

pengaruh yang mantap pada bulan ke 15; guncangan nilai tukar dengan

pengaruh yang mantap pada bulan ke 14; guncangan tarif impor dengan

pengaruh yang mantap pada bulan ke 14; guncangan harga konsumen dengan

pengaruh yang mantap pada bulan ke 14; guncangan harga grosir dengan

pengaruh yang mantap pada bulan ke 14; guncangan harga produsen sendiri

dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 11; dan guncangan harga BBM

dengan guncangan pengaruh yang mantap pada bulan ke 13.

Sementara itu, faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh tertinggi pada

bulan kedua adalah guncangan volume konsumsi dengan pengaruh yang mantap

pada bulan ke 14; guncangan volume produksi dengan pengaruh yang mantap

pada bulan ke 13; guncangan harga input dengan pengaruh yang mantap pada

bulan ke 10; dan guncangan indeks curah hujan dengan pengaruh yang mantap

pada bulan ke 12. Adapun guncangan harga impor menimbulkan pengaruh

tertinggi pada bulan ketiga dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 15;

sedangkan guncangan volume impor menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan

keempat dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 17.

Pada volatilitas harga konsumen beras, faktor-faktor yang menimbulkan

pengaruh tertinggi pada bulan pertama adalah guncangan harga minyak dunia

dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 12; guncangan harga beras dunia

dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 15; guncangan tarif impor dengan

pengaruh yang mantap pada bulan ke 14; guncangan harga impor dengan

pengaruh yang mantap pada bulan ke 15; guncangan harga konsumen sendiri

dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 14; dan guncangan harga BBM

dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 12. Sementara itu, faktor-faktor

yang menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan kedua adalah guncangan nilai

tukar dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 14; guncangan harga

produsen dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 10; dan guncangan

indeks curah hujan dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 11. Adapun

faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan ketiga adalah

guncangan volume impor dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 17; dan

guncangan volume konsumsi dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 14.

Sedangkan faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan kelima

44

adalah guncangan harga grosir dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 14;

guncangan volume produksi dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 12;

dan guncangan harga input dengan pengaruh yang mantap pada bulan ke 11.

Berdasarkan hasil analisis ini, dapat diketahui bahwa pada volatilitas harga

produsen pengaruh tertinggi terjadi antara bulan pertama hingga bulan keempat,

sedangkan pada harga konsumen pengaruh tertinggi terjadi antara bulan pertama

hingga bulan kelima, sedangkan jangka waktu pengaruh antara bulan ke 10

hingga ke 17. Faktor yang mempengaruhi perubahan paling pendek (10 bulan)

terhadap harga produsen adalah guncangan atau perubahan harga input,

sedangkan pada harga konsumen faktor yang mempengaruhi perubahan paling

pendek (10 bulan) adalah guncangan atau perubahan harga produsen. Faktor

yang berpengaruh dalam jangka waktu paling panjang (17 bulan) baik terhadap

harga produsen maupun harga konsumen beras adalah guncangan atau

perubahan volume impor.

Perbandingan antara hasil analisis dekomposisi ragam dan impuls respons

menunjukkan bahwa: Pertama, terhadap volatilitas harga produsen beras, (1)

guncangan harga minyak dunia dan volume impor beras menimbulkan respons

perubahan yang besar terhadap perubahan harga produsen, tetapi pangsa

pengaruh mereka relatif kecil; (2) guncangan harga grosir menimbulkan

perubahan yang relatif kecil terhadap harga produsen, tetapi ia berpengaruh

relatif besar terhadap ragam harga produsen; Kedua, terhadap volatilitas harga

konsumen beras dapat diketahui bahwa, (1) guncangan harga minyak dunia dan

beras dunia menimbulkan perubahan yang relatif besar, tetapi mereka

menyebabkan perubahan ragam yang relatif kecil, (2) guncangan faktor lainnya

yang menimbulkan respons besar, juga memiliki pengaruh besar terhadap

perubahan ragam harga konsumen; Ketiga, berdasarkan analisis waktu:

kebijakan yang ditempuh pemerintah dalam mengatasi guncangan harga

produsen dan konsumen seperti yang selama ini dilakukan dapat menekan

guncangan dalam jangka waktu satu bulan hingga empat bulan terhadap harga

produsen, dan dalam jangka waktu satu bulan hingga lima bulan terhadap harga

konsumen. Namun demikian kebijakan tersebut justru dapat menimbulkan gejolak

harga yang berkepanjangan hingga 17 bulan. Oleh karena itulah perlu kehati-

45

hatian dan ketepatan dalam merumuskan kebijakan dalam rangka menciptakan

kemantapan harga produsen dan konsumen beras.

Hasil analisis pengaruh perubahan pada harga produsen beras (Tabel 3-

12), menunjukkan bahwa apabila terjadi guncangan perubahan faktor-faktor yang

berpengaruh sebesar 1 persen akan dapat diketahui: Pertama, guncangan harga

minyak dunia akan menimbulkan perubahan harga produsen beras tertinggi 0.73

persen, pada kemantapan dan rerata 0.69 persen; Kedua, guncangan harga

beras dunia akan menimbulkan perubahan harga produsen beras tertinggi dan

pada kemantapan 1.22 persen dan rerata 1.21 persen; Ketiga, guncangan tarif

impor akan menimbulkan perubahan harga produsen beras tertinggi 0.37 persen,

pada kemantapan 0.34 persen dan rerata 0.33 persen; Kempat, guncangan

harga impor akan menimbulkan perubahan harga produsen tertinggi -0.67 persen,

pada kemantapan dan rerata -0.44 persen; Kelima guncangan volume impor

akan menimbulkan perubahan harga produsen tertinggi -0.09 persen, pada

kemantapan dan rerata -0.08 persen; Keenam, guncangan harga konsumen akan

menimbulkan perubahan harga produsen tertinggi 1.22 persen, pada kemantapan

1.16 persen dan rerata 1.15 persen; Ketujuh, guncangan volume konsumsi akan

menimbulkan perubahan harga produsen tertinggi 0.10 persen, pada kemantapan

dan rerata 0.05 persen; Kedelapan, guncangan harga grosir akan menimbulkan

perubahan harga produsen tertinggi 1.38 persen, pada kemantapan dan rerata

1.35 persen; Kesembilan, guncangan harga input akan menimbulkan perubahan

harga produsen tertinggi, rerata dan pada kemantapan 0.08 persen; Kesepuluh,

guncangan harga BBM akan menimbulkan perubahan harga produsen tertinggi

0.39 persen dan pada kemantapan dan rerata 0.35 persen, Kesebelas,

guncangan indeks curah hujan akan menimbulkan perubahan harga produsen

tertinggi, pada kemantapan dan rerata 0.07 persen; dan Keduabelas, guncangan

faktor lainnya menimbulkan perubahan harga produsen tertinggi 0.33 persen dan

0.01 persen; pada kemantapan dan rerata 0.02 persen dan -0.01 persen.

Dari Tabel 3-12, guncangan perubahan sebesar 1 persen masing-masing

faktor yang mempengaruhi volatilitas harga konsumen beras akan menyebabkan:

Pertama, guncangan harga minyak dunia akan menimbulkan perubahan harga

konsumen tertinggi, pada kemantapan dan rerata 0.34 persen; Kedua,

46

guncangan harga beras dunia akan menimbulkan perubahan harga konsumen

tertinggi 0.29 persen, pada kemantapan 0.24 persen dan rerata 0.25 persen;

Ketiga, guncangan nilai tukar akan menimbulkan perubahan harga konsumen

tertinggi dan pada kemantapan 0.14 persen dan rerata 0.13 persen; Keempat,

guncangan tarif impor akan menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi,

rerata dan pada kemantapan 0.09 persen; Kelima, guncangan harga impor akan

menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi 0.85 persen, pada

kemantapan 0.84 persen dan rerata 0.83 persen; Keenam, guncangan harga

grosir akan menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi -0.23 persen, pada

kemantapan dan rerata 0.21 persen; Ketujuh, guncangan harga input akan

menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi -0.19 persen, pada

kemantapan dan rerata -0.18 persen; Kedelapan, guncangan harga BBM akan

menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi dan pada kemantapan 0.45

persen dan rerata 0.44 persen; Kesembilan, guncangan faktor lainnya akan

menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi dalam nilai positif atau negatif

antara 0.03 hingga 0.05, pada kemantapan dan rerata antara 0.01 hingga 0.03

atau di bawah 5.00 persen.

Berdasarkan hasil analisis dekomposisi ragam, impuls respons maupun

pengaruh perubahan dapat diketahui bahwa respons dan derajat pass-through

pengaruh guncangan faktor-faktor terhadap volatilitas harga produsen beras lebih

tinggi jika dibandingkan terhadap harga konsumen beras menunjukkan bahwa:

Pertama, volatilitas harga produsen akan lebih tinggi jika dibandingkan volatilitas

harga konsumen, sehingga kebijakan-kebijakan pemerintah yang selama ini

diluncurkan lebih mempengaruhi perubahan dan pemantapan harga konsumen

jika dibandingkan harga produsen.

Kedua, respons dan pengaruh perubahan harga produsen yang tinggi

akibat guncangan harga minyak dunia dan harga beras serta tarif impor

menunjukkan bahwa liberalisasi perdagangan dan penurunan tarif atau kenaikan

tarif berdampak menciptakan ketidak-mantapan pada harga produsen, tetapi

kurang berdampak pada ketidak-mantapan harga konsumen. Dalam arti lain,

kebijakan ini menciptakan ketidak-mantapan pada harga produsen, tetapi juga

kurang menciptakan kemantapan harga konsumen. Dengan demikian kebijakan

47

tarif pemerintah lebih efektif untuk memantapkan harga konsumen, yang

ditunjukkan nilai respons pengaruh positif terhadap harga konsumen, tetapi ia

menekan dan menciptakan ketidak-mantapan pada harga produsen, yang

ditunjukkan nilai respons negatif. Artinya apabila pemerintah mengambil

keputusan dalam hal volume impor dan tarif dalam rangka menjaga agar harga

konsumen tetap mantap, akan membawa dampak searah dengan perubahan

harga konsumen akan tetapi justru berdampak sebaliknya terhadap harga

produsen.

Ketiga, guncangan volume impor melalui impor beras untuk menjaga

kemantapan pasokan akan menimbulkan tekanan berupa penurunan harga

produsen, yang besarnya lebih dua kali jika dibandingkan penurunan harga

konsumen (respons pengaruh 0.07 persen dibanding 0.03 persen) dan

memberikan pengaruh perubahan hampir tiga kali pada harga produsen jika

dibandingkan pada harga konsumen (derajat pass-though 0.08 persen dibanding

0.03 persen).

Keempat, guncangan harga BBM atau perubahan harga BBM baik yang

terkait dengan kebijakan ataupun tidak, sekalipun berpengaruh realitif kecil

terhadap ragam perubahan harga produsen dibandingkan harga konsumen (1.87

persen dibandingkan 5.82 persen), tetapi pengaruhnya terhadap perubahan harga

produsen dan konsumen relatif sama besarnya (0.05 persen dibanding 0.06

persen), dan pengaruh perubahannya pada harga produsen lebih rendah jika

dibandingkan pada harga konsumen (0.35 persen dibanding 0.45 persen).

Kelima, bahwa upaya pemerintah untuk meningkatkan produksi dan

menjaga swasembada beras berkelanjutan tidak akan meningkatkan

kesejahteraan petani apabila arah kebijakan pemerintah seperti yang dilakukan

selama ini tidak diubah. Hal ini terjadi karena kebijakan yang terkait dengan fiskal

dan moneter lebih mengarah kepada upaya menjaga kemantapan harga

konsumen jika dibandingkan harga produsen. Kebijakan fiskal, seperti tarif impor

lebih berpengaruh kepada volatilitas harga produsen, tetapi mendorong

pemantapan harga konsumen, sementara kebijakan peningkatan subsidi pupuk

akan meningkatkan volatilitas pada harga konsumen, tetapi mendorong

pemantapan harga produsen. Sedangkan kebijakan moneter, seperti perubahan

48

nilai tukar mata uang lebih berpengaruh pada volatilitas harga konsumen, jika

dibandingkan harga produsen. Pengaruh perubahan nilai tukar dapat

menimbulkan perubahan harga konsumen sebesar 0.33 persen, tetapi secara

rerata pengaruhnya hanya 0.02 persen, dibandingkan terhadap harga konsumen

yang mencapai pangsa pengaruh 0.14 persen dan rerata 0.13 persen.

Keenam, sumbangan pengaruh terhadap perubahan harga konsumen

lebih besar jika dibandingkan peningkatan impor (2.39 persen dibanding 0.69

persen) dengan respons pengaruh yang sama yaitu -0.03 persen. Sementara itu,

jika pilihan kebijakan adalah meningkatkan volume impor, maka pengaruh

perubahan terhadap harga produsen tertinggi -0.09 persen dan rerata -0.08

persen, sedangkan pengaruhnya terhadap harga konsumen tertinggi dan

reratanya adalah -0.03 persen. Sedangkan apabila pilihan kebijakan adalah tidak

melakukan impor melainkan berupaya meningkatkan produksi beras dalam negeri,

maka pengaruh perubahan terhadap harga produsen hanya mencapai rerata dan

tertinggi -0.01 persen, sementara pada harga konsumen pengaruh perubahan

tertinggi -0.05 persen dan rerata -0.04 persen. Disamping itu, pilihan kebijakan

melakukan impor dan menurunkan tarif memiliki dampak volatilitas terhadap

harga produsen dan konsumen selama 17 bulan dan 14 bulan, dimana keduanya

akan mempengaruhi perubahan harga impor yang menimbulkan volatilitas selama

15 bulan.

Dari hasil-hasil di atas dapat dikatakan bahwa upaya peningkatan pasokan

dan upaya mencapai swasembada berkelanjutan di dalam negeri jauh lebih baik

dilakukan melalui kebijakan peningkatan produksi beras dalam negeri jika

dibandingkan melalui peningkatan impor, mengingat respons pengaruh dan

perannya terhadap perubahan harga produsen lebih kecil. Disamping itu,

kebijakan ini akan lebih efektif juga terhadap harga konsumen.

Di lapangan usahatani dan pemasaran padi/beras berhadapan dengan

keterbatasan lingkungan fisik dan ekonomi setempat yang oleh para produsen dan

konsumen, serta pedagang harus dijadikan sebagai penentu keputusan tindakan

di fihak masing-masing. Bagi produsen padi sawah keuntungan yang dapat

diharapkan dari usahatani ini sangat kecil, hanya sekitar Rp. 2.07

juta/hektar/bulan; dan bagi produsen padi ladang hanya sekitar Rp. 0.461

49

juta/hektar/bulan (Kotak 4 dan Lampiran Tabel LT.13 dan LT.14). Andaikan

petani hanya memiliki 0.3 ha lahan sawah dan 0.5 ha ladang yang ditanami padi,

maka ia hanya memperoleh sekitar Rp. 0.85 juta/bulan dan kalau satu keluarga

petani memiliki 4 anggota, maka seorang anggota hanya dapat memperoleh

sekitar Rp. 8,000/hari. Suatu jumlah yang sangat kecil, kalau usahatani padi

dijadikan satu-satunya sebagai sumber pendapatan keluarga.

Kotak 4

Analisis Usahatani Padi Umumnya petani di daerah sentra produksi padi Kabupaten Subang telah menggunakan masukan produksi secara optimal, semua masukan produksi yang dapat meningkatkan hasil

padi diupayakan petani agar produktivitas hasil padi dapat meningkat sebagaimana yang dapat dilihat pada Lampiran Tabel LT.13 dan LT.14. Pupuk anorganik tunggal maupun yang majemuk

digunakan untuk meningkatkan hasil, demikian pula penggunaan pupuk cair, pestisida dan fungisida untuk memberantas hama dan penyakit tanaman digunakan sesuai kebutuhan. Pengolahan tanah dilakukan dengan menggunakan traktor, sedangkan pemeliharaan tanaman

dilakukan secara manual, termasuk panen padi yang dibayar secara bawon. Sawah

Petani tidak hanya mengeluarkan biaya untuk masukan produksi usahatani padi, juga mengeluarkan biaya lainnya untuk membayar pajak bumi dan bangunan (PBB), urusan desa,

untuk ulu-ulu yang mengatur air irigasi dan termahal pembayaran diluar masukan produksi adalah bayar sewa lahan (bagi yang menyewa atau tidak memiliki lahan sawah). Dari jumlah seluruh biaya yang dikeluarkan petani padi sebesar Rp. 12.1 juta/ha, sebanyak hampir 27.2

persen pengeluaran untuk masukan produksi, 46.4 persen untuk pengolahan tanah, tanam, pemeliharaan dan panen sedangkan biaya lainnya (termasuk sewa lahan) sebanyak 26.4 persen. Dengan hasil padi diperoleh sekitar 6.046 ton gabah kering panen, maka penerimaan

usahatani menjadi Rp. 20.375 juta, sehingga pendapatan bersih usahatani hanya sekitar Rp. 8.27 juta atau nisbah R/C hanya 1.68. Bagi pemilik lahan sawah yang tidak mengeluarkan biaya sewa lahan, petani padi dapat memperoleh pendapatan sebanyak Rp 11.472 juta per

hektar atau nisbah R/C sekitar 2.29. Bila usahatani padi dihitung selama 4 bulan, maka rerata pendapatan usahatani padi menjadi Rp. 2.07 juta per hektar per bulan (Lampiran Tabel LT.13).

Ladang

Biaya yang dibutuhkan petani padi sebesar Rp. 9.16 juta/ha, sebanyak hampir 11.9 persen pengeluaran untuk masukan produksi, 64.1 persen untuk pengolahan tanah, tanam, pemeliharaan dan panen sedangkan biaya lainnya (termasuk sewa lahan) sebanyak 24.0

persen. Dengan hasil padi diperoleh sekitar 3.932 ton gabah kering panen, maka penerimaan usahatani menjadi Rp. 11.009 juta, sehingga pendapatan bersih usahatani hanya sekitar Rp. 1.827 juta atau nisbah R/C hanya 1.20. Bagi pemilik lahan sawah yang tidak mengeluarkan

biaya sewa lahan, petani padi dapat memperoleh pendapatan sebanyak Rp 4.047 juta per hektar atau nisbah R/C sekitar 1.58. Bila usahatani padi dihitung selama 4 bulan, maka rerata pendapatan usahatani padi menjadi Rp. 0.461 juta per hektar per bulan (Lampiran Tabel

LT.14).

50

Kotak 5 Pemasaran Padi/Beras Di lokasi survei sendiri terdapat tiga jenis saluran pemasaran padi: (a) petani ke kelompok tani

(10%). Dari sini kemudian di jual ke penggilingan (huller), kemudian ke pedagang beras dan berakhir ke konsumen; (b) petani ke tengkulak/kaki tangan bandar (40%). Selanjutnya, padi ini dijual ke bandar (pedagang besar), ke penggilingan dan terakhir ke konsumen; dan (c) petani

ke pedagang pengumpul desa (50%), lalu ke bandar (pedagang besar), lalu ke penggilingan, dan akhirnya ke konsumen.

Kebanyakan petani menjual gabahnya di sawah segera setelah panen. Harga yang mereka terima adalah harga kesepakatan, meskipun seringkali lebih ditentukan oleh para pedagang desa/penggilingan. Petani tidak menyimpan hasil panennya atau menjualnya dalam bentuk

gabah kering simpan (GKS) untuk dapat menerima harga lebih tinggi. Hal ini sulit dilakukan karena mereka tidak memiliki lumbung penyimpan yang dibutuhkan atau lantai jemur yang luas untuk mengeringkan gabah. Selain itu, para petani terdesak oleh kebutuhan uang tunai untuk

keperluan konsumsi dan biaya pendidikan anak setiap saat. Yang menarik juga dicatat adalah cara pembelian pedagang desa/kecamatan di lokasi penelitian

Kabupaten Subang terhadap petani dilakukan dengan sistem utang ke petani. Artinya, pedagang baru dapat membayar kepada pemilik gabah/petani setelah gabah/beras milik pedagang laku terjual. Sistem pembelian seperti ini tentu saja menjadi beban berat pagi petani padahal,

mereka membutuhkan dana hasil penjualan gabah/padi tadi untuk kebutuhan sehari-hari. Petani kecil dan pedagangolah skala kecil sulit mengatasi masalah ini, karena harga yang ditawarkan

tengkulak, melalui kaki tangannya dan calo lebih tinggi daripada HPP, sehingga seolah-olah petani merasa diuntungkan. Tengkulak besar ini memang memelihara para calo atau dalam istilah setempat disebut “camat”, singkatan dari “calo matuh” yang berarti calo setia atau

penurut. Ini terdapat di hampir seluruh pelosok Pantura Jawa Barat. Para “camat” ini mendapat marjin dari pengadaan gabah sekitar Rp. 50/kg dengan tanggung-jawab pengadaan sampai pembayaran uang ke petani.

Di lokasi penelitian informasi tentang harga dan keadaan pasar diperoleh dari komunikasi dengan sesama teman pedagang. Namun, harga gabah ini ditentukan oleh pedagang besar

berdasarkan jumlah produksi saat itu di wilayah. Bila jumlahnya banyak dan tidak banyak gangguan, maka harga beras pada panen raya akan turun, dan kemudian sedikit meningkat seiring penawaran yang berkurang.

Gejolak harga terasa di tingkat petani. Pada saat penelitian awal Desember 2014, yakni saat paceklik harga gabah Rp. 6,000/kg sejak bulan Oktober 2014 dan sebelum Oktober (kenaikan

BBM) Rp. 5,500/kg. Perbedaan harga GKP dengan GKG adalah Rp. 500/kg. Harga jual ke pasar lokal, (pedagang pengecer) sekitar Rp. 8,750/kg atau Rp. 7,000 – Rp 7,500/liter Pasar Johar (1

kuintal = 100 kg = 125 liter) tergantung pada mutu berasnya. Namun, harga gabah yang pasti ditetapkan dengan cara tawar-menawar dan mempertimbangkan kadar air dan mutu gabah secara keseluruhan. Saat ini harga beras di pasar lebih tinggi daripada HPP, yaitu Rp 6.800/kg,

sehingga petani berpendapat HPP sudah tidak efektif lagi. Kesintasan Dolog kurang dirasakan petani, karena saat ini yang paling berpengaruh di pasar adalah tengkulak.

Pada musim panen raya MK I sekitar bulan Maret – April 2014, harga gabah berkisar Rp. 3,500 sampai Rp. 4,000/kg dan pada panen raya MK II sekitar bulan Juli dan Agustus, harga gabah sedikit lebih tinggi, bergerak antara Rp. 4,000 – Rp 4,500/kg, karena volume/jumlah panen tidak

sebanyak pada panen raya MK I dan mutu gabah memang relatif lebih bagus dan penjemurannya mudah.

(lanjutan)

51

Di sisi lain, produsen gabah pun menghadapi dinamika pasar, di mana

peran pedagang besar dan para kakitangannya (“camat” singkatan dari “calo

matuh”) sangat menentukan dalam penetapan harga, sehingga HPP tidak efektif

membantu petani; serta cara mereka membeli gabah yang tidak menguntungkan

petani karena mereka tidak membayar pada saat gabah diambil, melainkan

membuatnya itu sebagai piutang petani dari pedagang yang waktu

pembayarannya tidak pasti, tergantung pada pedagang itu sendiri (Kotak 5).

3.2.1.8. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen Jagung

Berdasarkan hasil analisis dekomposisi ragam pada Tabel 3-13, dalam periode 60

bulan ke depan, diprakirakan apabila faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas

harga produsen jagung diguncang masing-masing sebesar 1 persen, maka ada

lima faktor yang menyumbang ragam harga produsen lebih dari 5.00 persen, yaitu

(diurut dari nilai tertinggi sampai terendah): Pertama, harga produsen jagung

sendiri dengan pangsa pengaruh tertinggi 91.67 persen, pada kemantapan 22.70

persen dan rerata 24.08 persen; Kedua, harga impor jagung dengan pangsa

pengaruh tertinggi 49.56 persen, pada kemantapan 41.29 persen dan rerata 40.91

persen; Ketiga, harga minyak dunia menyumbang empengaruhi perubahan

harga produsen jagung dengan pangsa pengaruh tertinggi dan pada kemantapan

9.62 persen dan rerata 9.35 persen; Keempat, harga grosir dengan pangsa

tertinggi 6.15 persen dan rerata 4.95 persen; serta Kelima, harga konsumen

jagung dengan pangsa pengaruh tertinggi dan pada kemantapan 5.96 persen dan

rerata 5.74 persen.

Sementara itu, pada volatilitas harga konsumen jagung akibat guncangan

pada perubahan faktor masing-masing 1 persen, memberikan ragam yang

Kotak 5 (lanjutan) Dari informasi yang dihimpun dari para petani di lokasi penelitian, faktor-faktor yang

mempengaruhi harga gabah/beras di pasar adalah: jumlah yang dijual di pasar, mutu produk, hama penyakit dan perubahan iklim, sementara jenis/varietas dan produk impor tidak mempengaruhi sama sekali. Namun, menarik untuk dicatat informasi dari responden yang

menyatakan bahwa kalau pasokan “raskin” atau “beras untuk orang miskin” mengalir ke desa, maka penggilingan padi akan libur sekitar 2 hari. Artinya, pasokan beras dari penggiling padi ke pasar lokal berhenti. Untuk menghindari gejolak harga, pengaturan pasokan memang

merupakan satu kemungkinan, tetapi belum dapat dilakukan karena risiko usahatani padi tinggi atau hasil produksi tidak dapat diprakirakan.

52

Tabel 3-13. Dugaan Pangsa Pengaruh Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen Jagung Indonesia Dalam

Periode 60 Bulan Ke Depan

Keterangan

Harga Produsen Harga Konsumen

Min Maks Kemantapan Rerata Min Maks Kemantapan Rerata

Dekomposisi Ragam (%) Guncangan PO 2.50 9.62 9.62 9.35 2.91 3.37 3.11 3.11

Guncangan PW 0.16 2.09 2.09 2.04 1.98 2.73 2.68 2.66

Guncangan ER 0.88 2.02 2.01 1.97 0.41 0.95 0.95 0.93

Guncangan TM 0.01 4.01 3.99 3.83 31.58 32.88 31.58 31.64

Guncangan PM 0.06 49.56 41.29 40.91 1.87 3.50 3.45 3.40

Guncangan QM 0.81 1.39 1.37 1.34 2.86 3.22 2.92 2.92

Guncangan PC 0.08 5.96 5.96 5.74 36.49 53.65 36.49 36.91

Guncangan QC 0.15 0.40 0.33 0.32 0.00 0.63 0.63 0.60

Guncangan PG 0.00 6.15 5.01 4.95 0.00 4.07 4.07 3.95

Guncangan PF 22.70 91.67 22.70 24.08 0.00 0.14 0.14 0.13

Guncangan QF 0.00 0.27 0.27 0.26 0.00 0.28 0.28 0.27

Guncangan PI 0.00 1.11 1.11 1.05 0.00 3.02 3.02 2.95

Guncangan PE 2.48 2.80 2.67 2.67 2.94 4.63 4.59 4.54

Guncangan CC 0.00 1.58 1.58 1.49 0.00 6.49 6.09 5.99

Impuls Respons (%)

Guncangan PO -8.77 7.68 0.00 0.08 -2.52 0.61 0.00 -0.05

Guncangan PW -3.06 1.86 0.00 -0.05 -0.80 1.64 0.00 -0.02

Guncangan ER -1.64 2.43 0.00 0.09 -0.75 0.60 0.00 0.02

Guncangan TM -1.02 3.28 0.00 0.12 -0.22 5.05 0.00 0.18

Guncangan PM -2.72 8.11 0.00 0.07 -0.68 0.68 0.00 0.00

Guncangan QM -0.65 0.57 0.00 -0.01 -0.70 0.13 0.00 -0.01

Guncangan PC -1.23 3.30 0.00 0.04 -0.37 4.88 0.00 0.09

Guncangan QC -0.17 0.07 0.00 -0.01 -0.13 0.04 0.00 0.00

Guncangan PG -0.56 2.82 0.00 0.05 -0.10 0.91 0.00 0.03

Guncangan PF -0.85 6.29 0.00 0.09 -0.10 0.17 0.00 0.00

Guncangan QF -0.43 0.51 0.00 0.01 -0.22 0.17 0.00 0.00

Guncangan PI -1.18 0.78 0.00 -0.02 -1.43 0.55 0.00 0.01

Guncangan PE -2.45 1.59 0.00 0.04 -0.02 1.44 0.00 0.07

Guncangan CC -1.36 0.82 0.00 -0.01 -1.58 0.26 0.00 -0.02

Koefisien Pass-Through Guncangan PO 0.12 1.03 0.48 0.49 -0.40 -0.23 -0.31 -0.31

Guncangan PW -0.31 0.10 -0.24 -0.23 -0.11 0.32 -0.11 -0.09

Guncangan ER 0.26 0.85 0.74 0.72 -0.13 0.17 0.15 0.13

Guncangan TM 0.01 0.48 0.44 0.43 0.53 0.67 0.67 0.67

Guncangan PM 0.01 0.86 0.51 0.51 0.01 0.13 0.01 0.02

Guncangan QM -0.06 0.02 -0.03 -0.03 -0.09 -0.04 -0.06 -0.06

Guncangan PC -0.16 0.71 0.45 0.44 1.00 1.00 1.00 1.00

Guncangan QC -0.39 -0.13 -0.30 -0.30 -0.31 0.00 -0.18 -0.18

Guncangan PG 0.00 0.66 0.47 0.47 0.00 0.38 0.33 0.32

Guncangan PF 1.00 1.00 1.00 1.00 -0.02 0.04 0.03 0.03

Guncangan QF 0.00 0.06 0.03 0.03 -0.02 0.01 -0.01 -0.01

Guncangan PI -8.14 0.00 -0.91 -1.05 -98.49 0.46 0.46 -1.27

Guncangan PE -0.10 0.26 0.26 0.24 0.19 0.48 0.47 0.46

Guncangan CC -0.32 0.02 -0.12 -0.12 -0.36 0.00 -0.20 -0.21

Keterangan: PO= Harga Minyak Dunia; PW = Harga Komoditas Dunia; ER = Nilai Tukar; TM = Tarif Impor; PM = Harga Impor; QM = Volume Impor; PC = Harga Konsumen; QC = Volume Konsumsi; PG = Harga Grosir; PF = Harga Produsen; QF = Volume Produksi atau Produktivitas; PI = Harga Input; PE = Harga

BBM; dan CC = Indeks Perubahan Iklim. Sumber: Hasil Analisis.

penyumbang terbesarnya di atas 5.00 persen hanya tiga faktor adalah (dari nilai

tertinggi sampai terendah): Pertama, harga konsumen jagung sendiri dengan

pangsa pengaruh tertinggi 53.65 persen, pada kemantapan 36.49 persen dan

rerata 36.91 persen; Kedua, tarif impor jagung dengan pangsa pengaruh

tertinggi 32.88 persen, pada kemantapan 31.58 persen dan rerata 31.64 persen;

53

dan Ketiga, indeks curah hujan dengan pangsa pengaruh tertinggi 6.49 persen

dan pada kemantapan 6.09 persen dan rerata 5.99 persen.

Analisis dekomposisi ragam memberikan informasi bahwa: Pertama, volatilitas

harga produsen dipengaruhi oleh perubahan harga minyak dunia dan harga impor,

sementara volatilitas harga konsumen dipengaruhi oleh perubahan tarif impor. Ini

menunjukkan bahwa harga produsen lebih dipengaruhi oleh perubahan harga

dunia jika dibandingkan dengan harga konsumen; Kedua, jika pada harga

produsen guncangan harga impor yang dapat menimbulkan ketidak-mantapan

harga produsen, maka pada harga konsumen justru guncangan tarif impor yang

menunjukkan bahwa volatilitasnya sangat dipengaruhi oleh perilaku kebijakan

pemerintah; Ketiga, bahwa guncangan harga konsumen dan harga grosir

berpengaruh relatif kecil terhadap perubahan harga produsen, guncangan harga

grosir juga menunjukkan pengaruh relatif kecil terhadap perubahan harga

konsumen, yang artinya bahwa konsumen utama jagung adalah pengimpor;

Keempat, guncangan harga BBM relatif tidak berpengaruh terhadap volatilitas

harga produsen, tetapi relatif lebih berpengaruh terhadap volatilitas harga

konsumen. Hal adalah wajar karena guncangan harga BBM akan menimbulkan

guncangan pada biaya transportasi atau distribusi dalam pengangkutan jagung

dari wilayah produsen ke wilayah konsumen; Kelima, guncangan indeks curah

hujan lebih mempengaruhi volatilitas harga konsumen daripada volatilitas harga

produsen. Ini berarti bahwa konsumen utama jagung, yaitu pabrik-pabrik

pengolahan lebih responsif terhadap guncangan indeks curah hujan (perubahan

iklim), karena guncangan iklim dapat mengganggu pasokan ke industri

pengolahan mereka.

Hasil analisis impuls respons memperlihatkan bahwa perubahan masing-

masing faktor diguncang sebesar 1 persen, maka ada sembilan faktor yang

seketika menyebabkan perubahan harga produsen jagung di atas 2.00 persen

(nilai mutlak), yaitu): Pertama, harga minyak dunia akan menyebabkan

perubahan tertinggi sebesar 8.77 persen dan rerata 0.08 persen. Respons

pengaruh mulai terjadi sejak bulan pertama dan perubahan tertinggi terjadi pada

bulan keempat, keadaan menjadi mantap pada bulan ke 37; Kedua, harga impor

jagung akan menyebabkan perubahan tertinggi pada bulan kedua sebesar 8.11

54

persen. Pengaruh terjadi sejak bulan pertama dengan rerata 0.07 persen dan

akan mantap pada bulan ke 33; Ketiga, harga produsen jagung akan

menyebabkan perubahan harga produsen jagung itu sendiri sebesar 6.29 persen

pada bulan pertama yang merupakan pengaruh tertinggi, dengan rerata pengaruh

0.09 persen dan mantap pada bulan ke 32; Keempat, harga konsumen akan

menyebabkan perubahan tertinggi sebesar 3.30 persen pada bulan ketiga, dengan

rerata 0.04 persen. Perubahan terjadi sejak bulan pertama dan akan mantap pada

bulan ke 31; Kelima, tarif impor jagung akan menyebabkan perubahan tertinggi

3.28 persen pada bulan ketiga, dengan rerata pengaruh 0.12 persen. Pengaruh

perubahan terjadi sejak bulan pertama dan mantap pada bulan ke 33; Keenam,

harga dunia jagung akan menyebabkan perubahan tertinggi 3.06 persen pada

bulan kedua dengan rerata respons pengaruh 0.05 persen. Pengaruh mulai

terjadi sejak bulan pertama dan mantap pada bulan ke 33; Ketujuh, harga BBM

akan meningkatkan harga produsen jagung sejak bulan pertama dengan rerata

pengaruh 0.04 persen dan pengaruh tertinggi sebesar 2.45 persen terjadi pada

bulan kedua, serta pengaruh kemantapan pada bulan ke 29; Kedelapan, harga

BBM akan meningkatkan harga produsen jagung sejak bulan pertama dengan

rerata pengaruh 0.04 persen dan pengaruh tertinggi sebesar 2.45 persen terjadi

pada bulan kedua, serta pengaruh kemantapan pada bulan ke 29; dan

Kesembilan, harga BBM akan meningkatkan harga produsen jagung sejak

bulan pertama dengan rerata pengaruh 0.04 persen dan pengaruh tertinggi

sebesar 2.45 persen terjadi pada bulan kedua, serta pengaruh guncangan

kemantapan pada bulan ke 29.

Bagi harga konsumen jagung hasil analisis impuls respons mendapatkan

bahwa apabila faktor-faktor diguncang sebesar 1 persen akan ada hanya tiga

faktor yang seketika menyebabkan perubahan harga konsumen di atas 2.00

persen (nilai mutlak), yaitu): Pertama, guncangan tarif impor jagung

berpengaruh sejak bulan pertama dengan pengaruh tertinggi 5.05 persen dan

rerata 0.18 persen. Pengaruh tertinggi terjadi pada bulan pertama dan mantap

pada bulan ke 30; Kedua, guncangan harga konsumen jagung berpengaruh sejak

bulan pertama dengan pengaruh tertinggi sebesar 4.88 persen dan rerata 0.09

persen. Pengaruh tertinggi terjadi pada bulan pertama dan mantap pada bulan ke

55

29; dan Ketiga, guncangan harga minyak dunia berpengaruh sejak bulan

pertama dengan rerata pengaruh sebesar -0.05 persen dan pengaruh tertinggi

sebesar -2.52 persen terjadi pada bulan pertama dan mantap pada bulan ke 35.

Selebihnya hanya memberi pengaruh di bawah 2.00 persen.

Selanjutnya, dari hasil analisis pengaruh perubahan atau pass-through

effect pada harga produsen jagung, apabila terjadi perubahan masing-masing 1

persen faktor, maka diperoleh: Pertama, guncangan harga input diprakirakan

akan menimbulkan perubahan harga produsen tertinggi 8.14 persen (nilai mutlak),

pada kemantapan -0.91 persen dan rerata 1.05 persen (nilai mutlak); Kedua,

guncangan harga minyak dunia diprakirakan akan menimbulkan perubahan harga

produsen jagung tertinggi 1.03, pada kemantapan 0.48 persen dan rerata 0.49

persen; Ketiga, guncangan harga impor diperkirakan akan menimbulkan

perubahan harga produsen tertinggi 0.86 persen, pada kemantapan dan rerata

0.51 persen; Keempat, guncangan nilai tukar diperkirakan akan menimbulkan

perubahan harga produsen jagung tertinggi 0.85 persen, pada kemantapan 0.74

persen dan rerata 0.72 persen; Kelima, guncangan harga konsumen diperkirakan

akan menimbulkan perubahan harga produsen tertinggi 0.71 persen, pada

kemantapan 0.45 persen dan rerata 0.44 persen; Keenam, guncangan harga

grosir akan menimbulkan perubahan harga produsen tertinggi 0.66 persen, pada

kemantapan dan rerata 0.47 persen; Ketujuh, guncangan tarif impor

diperkirakan akan menimbulkan perubahan harga produsen jagung tertinggi 0.48

persen, pada kemantapan 0.44 persen dan rerata 0.43 persen; Kedelapan,

guncangan volume konsumsi diperkirakan akan menimbulkan perubahan harga

produsen tertinggi 0.39 persen, pada kemantapan dan rerata 0.30 persen;

Kesembilan, guncangan indeks curah hujan diperkirakan akan menimbulkan

perubahan harga produsen tertinggi 0.32 persen, pada kemantapan dan rerata -

0.12 persen; Kesepuluh, guncangan harga jagung dunia diperkirakan akan

menimbulkan perubahan harga produsen jagung harga tertinggi -0.31 persen,

pada kemantapan -0.24 persen dan rerata -0.23 persen; dan Kesebelas,

guncangan harga BBM diperkirakan akan menimbulkan perubahan harga produsen

tertinggi dan pada kemantapan 0.26 persen dan rerata 0.24 persen. Guncangan

faktor lainnya menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi dalam nilai

56

positif atau negatif antara 0.03 persen hingga 0.13 persen, pada kemantapan dan

rerata antara 0.01 hingga 0.03 persen atau di bawah 5.00 persen.

Perbandingan antara hasil analisis dekomposisi ragam dan impuls respons

menunjukkan bahwa: Pertama, terhadap volatilitas harga produsen jagung: (1)

harga dunia, nilai tukar dan tarif impor berpengaruh relatif besar, akan tetapi

pangsa pengaruhnya terhadap dekomposisi ragam relatif kecil; (2) harga

konsumen jagung dan harga grosir berpengaruh relatif kecil terhadap perubahan

harga produsen jagung, tetapi pangsa pengaruhnya terhadap dekomposisi ragam

relatif besar. Kedua terhadap volatilitas harga konsumen jagung: (1) harga

minyak dunia berpengaruh relatif besar, tetapi pangsanya dalam dekomposisi

ragam kecil; (2) indeks curah hujan memiliki pangsa yang relatif besar dalam

dekomposisi ragam, tetapi pengaruhnya kecil terhadap perubahan harga

konsumen jagung; Ketiga, berdasarkan analisis waktu terjadinya perubahan

diketahui bahwa respons tertinggi umumnya terjadi antara bulan pertama hingga

bulan keempat. Namun demikian, waktu yang dibutuhkan untuk mencapai kondisi

kemantapan adalah antara 29 bulan hingga 37 bulan pada harga produsen dan

antara 22 bulan hingga 35 bulan pada harga konsumen. Ini menunjukkan bahwa

dalam rangka kemantapan harga, baik harga produsen maupun harga konsumen

sangat diperlukan kehati-hatian dan pendekatan yang komprehensif. Kebijakan

yang terlalu reaktif hanya akan menimbulkan persoalan semakin volatilnya harga

produsen dan konsumen jagung. Kebijakan seharusnya bersifat sangat antisipatif.

Berdasarkan hasil analisis dekomposisi ragam, impuls respons maupun

pengaruh perubahan atau pass-through effect dapat diketahui bahwa: Pertama,

pada volatilitas harga produsen, harga jagung dunia berpengaruh negatif; dan

pada volatilitas harga konsumen, harga minyak dunia dan harga jagung dunia

menunjukkan pengaruh perubahan yang bernilai negatif. Artinya bahwa

guncangan peningkatan harga jagung dunia berpengaruh terhadap penurunan

harga produsen dan konsumen jagung dalam negeri, dan peningkatan harga

minyak dunia dan menurunkan ragam harga konsumen dalam negeri. Hal ini

terjadi karena perubahan harga minyak dan jagung dunia akibat perubahan

harga-harga tersebut pada bursa komoditas dunia menimbulkan permitaan implisit

atau virtual demand yang ditimbulkan pasar komoditas yang dimasuki pasar

57

keuangan/investasi. Ketika terjadi penurunan harga minyak yang menimbulkan

nilai marjin modal di bursa komoditas minyak dunia juga turun, maka investasi

pasar pedagang bursa akan mengarah kepada perdagangan berjangka jagung.

Akibatnya harga jagung dunia meningkat, sedangkan harga minyak akan turun

atau sebaliknya.

Kedua, transmisi harga jagung dunia kepada harga produsen dan

konsumen dalam negeri dikalibrasi oleh nilai tukar dan tarif impor. Oleh karena

itu, nilai tukar, tarif impor dan harga impor memiliki respons pengaruh dan pass-

through effect yang tinggi terhadap volatilitas harga produsen dan nilai tukar dan

tarif impor memiliki respons pengaruh perubahan dan pass-through effect yang

tinggi pada volatilitas harga konsumen.

Ketiga, harga minyak, harga jagung dunia, nilai tukar dan harga impor

yang memiliki pass-through effect yang lebih tinggi pada harga produsen

dibandingkan terhadap konsumen. Ini menunjukkan bahwa kebijakan-kebijakan

pemerintah yang selama ini diluncurkan terkait nilai tukar dan tarif impor tidak

efektif melindungi harga produsen dari pengaruh perubahan harga-harga dunia,

sehingga perubahan tertransmisi langsung dan lebih nyata pada harga produsen

jika dibandingkan terhadap harga konsumen.

Keempat, nilai pass-through effect harga impor dan tarif impor yang tinggi

pada volatilitas harga produsen, dan tarif impor yang tinggi pada volatilitas harga

konsumen menunjukkan bahwa perilaku pengimpor dan kebijakan pemerintah

sangat mempengaruhi volatilitas harga produsen dan konsumen, dan konsumen

merangkap pengimpor yang ditunjukkan oleh perubahan yang rendah terhadap

harga produsen, tetapi tinggi terhadap harga konsumen.

Kelima, pengaruh dari segi dekomposisi ragam, impuls respons dan pass-

through effect terhadap harga produsen secara umum lebih tinggi terhadap harga

konsumen jika dibandingkan harga konsumen. Hal ini menunjukkan bahwa volatilitas

harga produsen akan lebih tinggi jika dibandingkan volatilitas harga konsumen. Dengan

demikian kebijakan-kebijakan pemerintah yang selama ini diluncurkan lebih berpengaruh

terhadap pemantapan harga konsumen jika dibandingkan harga produsen.

Keenam, respons dan pengaruh perubahan harga produsen yang tinggi terhadap

guncangan harga minyak dunia, harga jagung dunia dan tarif impor menunjukkan bahwa

liberalisasi perdagangan dan penurunan tarif atau kenaikan tarif berdampak menciptakan

58

ketidak-mantapan pada harga produsen, tetapi kurang berpengaruh pada ketidak-

mantapan harga konsumen.

Ketujuh, guncangan harga input dan harga BBM atau perubahan harga

input dan harga BBM baik yang terkait dengan kebijakan ataupun tidak, lebih

berpengaruh pada volatilitas harga konsumen jika dibandingkan harga produsen.

Pengaruh yang sama juga terjadi pada pengaruh perubahan indeks curah hujan,

dimana pengaruh volatilitas terhadap harga produsen lebih rendah jika

dibandingkan terhadap harga konsumen. Hal ini tampaknya terjadi karena

konsumen utama jagung adalah industri pengolahan, sehingga apabila terjadi

guncangan indeks curah hujan, mereka akan mengamankan pasokan untuk

memenuhi kebutuhan industrinya.

Kedelapan, pengaruh guncangan volume impor dan volume produksi

terhadap volatilitas harga produsen sama besarnya, tetapi pada volatilitas harga

konsumen, pengaruh volume impor lebih tinggi daripada volume produksi. Hal ini

memberikan makna bahwa upaya meningkatkan kemantapan lebih efektif

dilakukan melalui upaya peningkatan produksi dalam negeri dari pada upaya

impor. Namun demikian, upaya ini harus disertai dengan kebijakan yang bersifat

antisipatif, lebih komprehensif (terpadu) dan didukung oleh pengembangan

infrastruktur yang memadai; dan Kesembilan, kebijakan yang terkait dengan

fiskal dan moneter lebih mengarah kepada upaya perlindungan untuk menjaga

kemantapan harga konsumen daripada harga produsen.

Dari hasil-hasil diatas dapat disimpulkan bahwa upaya pemerintah untuk

meningkatkan produksi dan menjaga swasembada jagung berkelanjutan tidak

akan meningkatkan kesejahteraan petani apabila orientasi kebijakan pemerintah

seperti yang dilakukan selama ini tidak diubah. Alasannya, karena kebijakan-

kebijakan tersebut juga dapat menimbulkan ketidak-mantapan pada harga

konsumen. Dari sisi kebijakan fiskal, tarif impor dan perubahan harga input

misalnya, penelitian ini menunjukkan bahwa pengurangan subsidi pupuk lebih

berpengaruh kepada volatilitas harga konsumen dibandingkan terhadap harga

produsen, sedangkan dari sisi kebijakan moneter, perubahan nilai tukar lebih

berpengaruh terhadap volatilitas harga produsen. Oleh karena itulah dalam

merancang kebijakan pemantapan harga diperlukan kehati-hatian, keterpaduan

59

dan bersifat antisipatif. Karena berdasarkan hasil analisis, kebijakan yang tadinya

ditujukan untuk memantapkan pasar (harga) justru dapat menimbulkan volatilitas

yang lebih tinggi dan ketidak-mantapan berkepanjangan. Oleh karena itu,

kebijakan peningkatan produksi jagung dalam negeri dan upaya mencapai

swasembada, bahkan mampu melakukan ekspor akan lebih baik dilakukan

mengingat respons pengaruh dan peran terhadap perubahan harga produsen

relatif sama dan terhadap harga konsumen kebijakan ini akan mengurangi resiko

dari pengaruh volume impor terhadap volatilitas harga konsumen yang tinggi.

Jagung sebagai salah satu komoditas yang disasar mencapai swasembada

dalam tiga tahun kedepan, oleh pemerintah terus diupayakan agar produksinya

meningkat terus melalui berbagai pendekatan dan kegiatan. Sementara itu, biaya

terbesar dalam usahatani jagung adalah pengeluaran untuk tenaga kerja, diikuti

biaya input lainnya, seperti benih dan pupuk organik (pupuk kandang). Harga

benih juga mahal, karena petani menggunakan benih jagung hibrida yang diimpor,

karena benih ini tidak dapat dibudidayakan petani sendiri. Pupuk organik yang

umum digunakan adalah pupuk kandang, yang sangat diperlukan untuk

menggemburkan dan menyuburkan tanah, karena kalau tanah digunakan/ditanam

secara terus menerus (tanpa bera) akan menguras unsur hara tanah, sehingga

tanah menjadi “kurus”, dan produktivitas hasil akan turun/rendah, dan diperlukan

Kotak 6

Analisis Usahatani Jagung Pada saat panen raya, sering terjadi harga jagung menjadi turun/rendah, karena petani sangat

membutuhkan dana tunai untuk keberlanjutan usahatani berikutnya, sehingga harus menjual segera, dan memperoleh harga yang rendah. Walaupun produktivitas jagung sudah lumayan baik di Kabupaten Garut (dapat mencapai rata-rata 6.4 ton/ha), karena harga jagung rendah

saat menjual (yaitu sekitar Rp. 2,600,-/kg), maka penerimaan usahatani jagung tidak besar. Dengan biaya usahatani yang cukup tinggi, perolehan keuntungan usahatani menjadi kecil, hanya sekitar Rp. 6.5 juta/hektar, nisbah R/C = 1.65, nisbah B/C = 0.65, sehingga keuntungan

per bulan hanya sekitar Rp. 1.64 juta/ha (Lampiran Tabel LT.15). Oleh karena tingkat keuntungan usahatani sangat ditentukan oleh harga jagung yang dijual petani, maka perlu

diupayakan agar harga produsen ini tetap mantap, sehingga petani tetap membudidayakan komoditas ini pada musim yang sesuai. Bahkan, bukan hanya komoditas jagung, harga komoditas pangan utama lainnya, seperti padi/beras dan kedele juga perlu dijaga agar tetap

mantap dan memberi keuntungan yang memadai bagi produsen. Terlebih lagi kalau kita mengingat luas lahan yang dimiliki petani sangat sempit/terbatas (rerata sekitar 0.3 hektar), sehingga banyak petani yang mengalami kesulitan untuk memenuhi kebutuhan hidup

keluarganya.

60

pupuk organik untuk “mengembalikan” kesuburannya dan jumlah yang dibutuhkan

relatif banyak. Ini tentu menjadi, tambahan biaya yang tidak kecil bagi sebagian

besar petani produsen jagung. Hal ini tidak berarti bahwa petani sama sekali tidak

menggunakan pupuk anorganik. Mereka tetap menggunakan dalam jumlah yang

relatif besar juga, meskipun dari sisi biaya masih lebih rendah daripada pupuk

organik (lihat Kotak 6 dan 7 serta Lampiran Tabel LT.15).

3.2.1.9. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Volatilitas Harga

Produsen dan Konsumen Kedelai

Berdasarkan hasil analisis dekomposisi ragam, impuls respons dan

pengaruh perubahan dari faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga

produsen dan konsumen komoditas kedelai disajikan pada Tabel 3-14.

Apabila terjadi guncangan perubahan faktor-faktor yang mempengaruhi

ragam volatilitas harga produsen kedelai sebesar 1 persen, dalam periode 60

bulan ke depan dapat diprakirakan bahwa ada enam faktor yang menyumbang

lebih dari 5.00 persen terhadap ragam volatilitas harga produsen kedelai. Faktor-

faktor ini adalah (dari nilai tertinggi sampai terendah): Pertama, harga impor

kedelai memberikan pengaruh tertinggi 33.21 persen, pada kemantapan 31.70

persen dan rerata 31.74 persen; Kedua, harga produsen kedelai sendiri

memberikan pengaruh tertinggi 18.45 persen, pada kemantapan 17.59 persen

dan rerata 17.61 persen; Ketiga, harga konsumen memberikan pengaruh

tertinggi 16.28 persen, pada kemantapan 16.49 persen dan rerata 16.95 persen;

Keempat, harga grosir memberikan pengaruh tertinggi 12.75 persen, pada

kemantapan 11.53 persen dan rerata 11.56 persen; Kelima, tarif impor kedelai

memberikan pengaruh tertinggi 7.82 persen, pada kemantapan 7.81 persen dan

rerata 7.40 persen; dan Keenam, harga kedelai dunia memberikan pengaruh

tertinggi 5.24 persen dan pada kemantapan 4.83 persen dan rerata 4.83 persen.

Faktor-faktor lainnya memberikan pengaruh tertinggi, pada kemantapan maupun

rerata dibawah 5.00 persen.

Sementara itu, pada volatilitas harga konsumen kedelai, hanya empat

faktor yang menyumbang lebih dari 5.00 persen terhadap ragam volatilitas harga.

Faktor-faktor ini adalah (dari nilai tertinggi sampai terendah): Pertama,

61

Kotak 7 Pemasaran Jagung Di lokasi survei hanya satu jenis saluran pemasaran jagung: (a) petani ke pedagang

pengumpul desa (100 persen), lalu ke bandar (pedagang besar), lalu ke pemasok pabrik pakan, dan akhirnya ke pabrik pakan. Petani selalu menjual jagungnya ke pedagang pengumpul yang ia kenal selama beberapa tahun. Rerata olume penjualan jagung tiap

musim di daerah survey sekitar 2,000 kg dengan harga Rp. 3.000/kg. Berbeda dari sistem pembayaran di padi/gabah, di jagung pedagang desa membayar jagung yang mereka beli

tunai. Pasokan jagung di pasar wilayah Kabupaten Garut sangat tergantung pada musim, cuaca

atau iklim. Harga pembelian jagung: Musim Tanam I (Desember – Maret yang dipanen bulan April – Juni, Rp. 2,700/kg (KA18 persen) – Rp. 2,800/kg (KA16 persen); Musim Tanam II, Rp. 3,000/kg (KA 18 persen) – Rp. 3,200/kg (KA 16 persen). Namun, pada

bulan Desember 2014 ini perusahaan/pedagang membeli dari pengumpul Rp. 3,000/kg dan mengeluarkan ongkos Rp. 50/kg.

Pada saat paceklik, kebutuhan Kabupaten Garut didatangkan juga dari provinsi Jawa Tengah, terutama wilayah Kabupaten Surakarta, Kota Solo, atau Purbalingga, selain dari wilayah Kabupaten Garut sendiri. Kadar Air/KA bahan baku dari petani berbeda-beda

antara 16, 18 atau 20 persen. Menurut informasi dari responden pedagang, pasokan jagung pada saat ini agak kurang, karena mereka mendapat laporan dari para pedagang pengumpulnya di desa-desa, hama tikus menyerang lahan-lahan jagung.

Informasi harga dan informasi pasar lainnya dapat diperoleh dengan mudah dan umumnya dari pedagang besar langganan dan dari pasar dan yang menentukan harga ini

pedagang besar. Selama ini tidak ada masalah dalam pemasaran hasil karena permintaan dari pedagang pengumpul tetap berkembang.

Menurut ingatan responden pergerakan harga dari bulan September 2013 sampai Desember 2013 adalah sebagai berikut: September, harga Rp. 3,400/kg, Oktober Rp.

3,500/kg, November Rp. 3,000/kg, Desember Rp. 2,700/kg; dan dari bulan Maret 2014 – Desember 2014 adalah adalah sebagai berikut: Maret - November, harga Rp. 2,800/kg, Desember Rp. 3,200/kg. Karena ada peningkatan harga ini, maka pedagang-pedagang di

Kabupaten Garut juga mendapatkan pasokannya dari provinsi Jawa Tengah, terutama wilayah Kabupaten Surakarta, Kota Solo, atau Purbalingga, dan dari provinsi Jawa Tengah, terutama Kabupaten Kediri. Perkembangan harga jagung dalam 5 tahun

terakhir, kecuali beberapa bulan terakhir (pada awal Desember 2014 waktu penelitian berjalan dan sebelum kenaikan harga BBM) tidak banyak berubah. Alasan harga jagung tidak banyak berubah antara lain karena pasokan dan permintaan tidak banyak berubah

dan meskipun perubahan iklim terjadi, tetapi tidak terlalu berpengaruh pada tanaman jagung. Faktor-faktor yang mempengaruhi penurunan/peningkatan harga di pasar, yaitu : (a) pasokan jagung yang dijual di pasar; (b) mutu produk (KA); (c) produk impor; (d)

perubahan musim/iklim; (e) hama penyakit, dan (f) biaya angkut.

Biaya angkut ini juga berpengaruh mengingat pedagang besar membeli bahan baku dari pedagang pengumpul. Jika barang diambil sendiri, ongkos angkutnya Rp. 50/kg, tetapi jika diantar oleh pedagang pengumpul ongkos kirim menjadi beban pedagang pengumpul.

Bagi pedagang pengumpul desa ongkos kirim/angkut jagung kering dari rumah ke pasar dilakukan dengan menyewa truk kecil kapasitas 2 ton dengan ongkos Rp. 70/kg, atau 2,000 X Rp. 70/kg = Rp. 140,000/truk dan ongkos muat Rp. 40/kg, atau 2,000 X Rp 40/kg

= Rp 80,000/sekali angkut. Jadi biaya total pengangkutan adalah Rp. 220,000.

(lanjutan)

62

guncangan harga konsumen kedelai sendiri memberikan pengaruh nilai tertinggi

47.65 persen, pada kemantapan 40.27 persen dan rerata 40.41 persen; Kedua,

guncangan harga impor kedelai memberikan pengaruh nilai tertinggi 31.64

persen, pada kemantapan 31.22 persen dan rerata 31.19 persen; Ketiga,

guncangan tarif impor kedelai memberikan pengaruh nilai tertinggi 13.71 persen

dan pada kemantapan 11.16 persen dan rerata 11.20 persen; dan Keempat,

guncangan harga BBM memberikan pengaruh nilai tertinggi dan pada kemantapan

8.03 persen dan rerata 8.02 persen. Faktor-faktor lainnya memberikan pengaruh

nilai tertinggi, pada kemantapan maupun rerata dibawah 5.00 persen.

Berdasarkan hasil analisis ini dapat diketahuhi bahwa: Pertama, volatilitas

harga produsen dipengaruhi oleh perubahan harga minyak dunia, harga kedelai

dunia dan perubahan tarif impor. Namun kebijakan yang selama ini ditempuh

belum efektif melindungi harga produsen dari gejolak perubahan harga dunia jika

dibandingkan dengan harga konsumen. Ketergantungan terhadap impor yang

tinggi menyebabkan harga produsen dan konsumen terpengaruh harga-harga

dunia; Kedua, harga konsumen/dunia sangat mempengaruhi volatilitas baik harga

produsen maupun harga konsumen, karena adanya keterpaduan antara pasar

Kotak 7 (lanjutan) Pedagang besar responden yang menampung jagung kering di Kabupaten Garut menjual hasil pembeliannya ke para pemasok, bukan ke pabrik pakan secara langsung, yaitu: PT A* yang memasok ke pabrik pakan PT X* dan PT Y* yang ada di Kabupaten Tangerang;

pemasok pabrik pakan di Kabupaten Cianjur dan Kabupaten Majalaya; dengan perbandingan ketiganya sekitar 70:15:15 persen berturut-turut. Ongkos kirim ke Kabupaten Tangerang sekitar Rp. 120/kg, sedangkan ongkos kirim ke Kabupaten Cianjur

dan Kabupaten Majalaya sekitar Rp. 100/kg. Yang menarik juga untuk diketahui adalah, perusahaan tidak mau menjual barangnya langsung ke pabrik pakan, tetapi selalu

mengandalkan para pemasok/agen dengan alasan dana hasil penjualan kalau menjual langsung ke pabrik baru cair setelah 2 minggu sampai 1 bulan, sementara kalau menjual ke pemasok/agen hasil penjualan dapat diperoleh dalam hitungan hari. Selain itu, para

pemasok/agen tadi menyediakan modal awal juga bagi pedagang besar. Harga yang diterima dari atau harga penjualan ke para pemasok ke pabrik pakan

ditetapkan dengan mengambil marjin sekitar Rp. 200/kg. Pedagang besar ini hampir tidak melakukan kegiatan penanganan pasca panen sama sekali, karena memang tidak mempunyai alat pengering dan juga bahan baku yang dibeli dari petani sudah dalam

bentuk pipilan kering. Tingkat penyusutan pada bahan yang diperdagangkan sekitar 6 kg dari 1 ton atau 0.6 persen.

*) Nama-nama perusahaan ini ada pada para penulis.

63

Tabel 3-14. Dugaan Pangsa Pengaruh Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen Kedelai Indonesia dalam

Periode 60 Bulan Ke Depan

Keterangan

Harga Produsen Harga Konsumen

Min Maks Kemantapan Rerata Min Maks Kemantapan Rerata

Dekomposisi Ragam (%) Guncangan PO 4.40 4.55 4.52 4.52 0.08 0.52 0.52 0.51

Guncangan PW 4.83 5.24 4.83 4.84 0.12 0.42 0.42 0.41

Guncangan ER 2.24 2.59 2.24 2.25 1.01 1.14 1.01 1.01

Guncangan TM 6.28 7.82 7.81 7.79 11.15 13.71 11.16 11.20

Guncangan PM 31.70 33.21 31.70 31.74 29.17 31.64 31.22 31.19

Guncangan QM 0.21 0.31 0.31 0.31 0.48 0.90 0.90 0.88

Guncangan PC 14.92 16.28 14.92 14.95 40.27 47.65 40.27 40.41

Guncangan QC 0.30 1.92 1.92 1.88 0.00 0.40 0.40 0.39

Guncangan PG 11.53 12.75 11.53 11.56 0.00 0.72 0.72 0.71

Guncangan PF 17.59 18.45 17.59 17.61 0.00 4.43 4.37 4.30

Guncangan QF 0.00 0.56 0.55 0.54 0.00 0.20 0.20 0.20

Guncangan PI 0.00 1.23 1.23 1.20 0.00 0.46 0.46 0.45

Guncangan PE 0.14 0.57 0.57 0.56 7.65 8.03 8.03 8.02

Guncangan CC 0.00 0.26 0.26 0.26 0.00 0.32 0.32 0.32

Impuls Respons (%)

Guncangan PO 0.00 3.80 0.00 0.11 -0.81 1.61 0.00 0.05

Guncangan PW -0.14 3.13 0.00 0.07 -0.77 1.12 0.00 0.01

Guncangan ER -0.06 1.98 0.00 0.04 -0.18 2.14 0.00 0.04

Guncangan TM 0.00 1.42 0.00 0.05 0.00 3.42 0.00 0.07

Guncangan PM -0.03 3.24 0.00 0.07 -0.02 4.94 0.00 0.13

Guncangan QM -0.65 0.16 0.00 -0.02 -1.60 0.94 0.00 -0.03

Guncangan PC -0.68 2.12 0.00 0.02 -1.31 5.90 0.00 0.07

Guncangan QC 0.00 0.18 0.00 0.01 0.00 0.13 0.00 0.01

Guncangan PG -0.02 1.82 0.00 0.04 -0.05 0.78 0.00 0.01

Guncangan PF 0.00 2.99 0.00 0.07 -0.01 2.63 0.00 0.05

Guncangan QF -0.01 0.76 0.00 0.01 -0.12 0.75 0.00 0.01

Guncangan PI 0.00 0.96 0.00 0.03 -1.10 0.16 0.00 -0.01

Guncangan PE 0.00 0.66 0.00 0.03 -2.23 4.57 0.00 0.07

Guncangan CC -0.11 0.02 0.00 0.00 -0.20 0.01 0.00 0.00

Koefisien Pass-Through Guncangan PO 0.34 0.56 0.56 0.55 -0.07 0.23 0.23 0.22

Guncangan PW 0.46 0.56 0.52 0.52 -0.11 0.15 0.11 0.10

Guncangan ER 0.35 0.41 0.35 0.35 0.38 0.45 0.38 0.38

Guncangan TM 0.09 0.23 0.23 0.23 0.22 0.33 0.33 0.33

Guncangan PM 0.39 0.42 0.39 0.39 0.59 0.73 0.70 0.70

Guncangan QM 0.01 0.04 0.03 0.03 0.02 0.05 0.04 0.04

Guncangan PC 0.29 0.36 0.29 0.29 1.00 1.00 1.00 1.00

Guncangan QC 0.10 0.26 0.26 0.26 0.00 0.19 0.19 0.19

Guncangan PG 0.52 0.53 0.52 0.52 0.00 0.18 0.16 0.16

Guncangan PF 1.00 1.00 1.00 1.00 0.00 0.67 0.67 0.66

Guncangan QF -0.02 0.00 -0.02 -0.02 -0.02 0.00 -0.01 -0.01

Guncangan PI 0.00 0.25 0.25 0.24 -0.18 0.00 -0.11 -0.11

Guncangan PE 0.04 0.21 0.21 0.20 0.28 0.54 0.48 0.48

Guncangan CC -0.03 0.00 -0.02 -0.02 -0.05 0.00 -0.04 -0.04

Keterangan: PO= Harga Minyak Dunia; PW = Harga Komoditas Dunia; ER = Nilai Tukar; TM = Tarif Impor; PM = Harga Impor; QM = Volume Impor; PC = Harga Konsumen; QC = Volume Konsumsi; PG = Harga Grosir; PF = Harga Produsen; QF = Volume Produksi atau Produktivitas; PI = Harga Input; PE = Harga

BBM; dan CC = Indeks Perubahan Iklim. Sumber: Hasil Analisis.

dalam negeri dengan pasar dunia akibat ketergantungan Indonesia yang tinggi

terhadap impor; Ketiga, jika pada volatilitas harga produsen guncangan harga

grosir menimbulkan ketidak-mantapan harga, maka pada harga konsumen justru

guncangan harga impor yang menimbulkan ketidak-mantapan harga konsumen.

Permasalahannya adalah apabila pedagang grosir sekaligus merangkap

64

pengimpor, maka dinamika perubahan perilaku pada pedagang tersebut akan

menimbulkan ketidak-mantapan harga yang dapat menimbulkan volatilitas yang

lebih tinggi lagi, baik pada harga konsumen maupun harga produsen; Keempat,

guncangan harga BBM relatif tidak berpengaruh terhadap volatilitas harga

produsen, tetapi relatif lebih berpengaruh terhadap volatilitas harga konsumen.

Hal ini adalah wajar karena guncangan harga BBM akan menimbulkan guncangan

pada biaya transportasi atau distribusi dan penanganan pasca panen dan

pengolahan kedelai yang umumnya dilakukan oleh pedagang grosir dan

pengimpor yang mendistribusikan kedelai dari wilayah produsen ke wilayah

konsumen. Namun, karena pemerintah umumnya lebih responsif terhadap

perubahan harga konsumen, hal ini menjadi peluang bagi pedagang grosir dan

pedagang eceran untuk mendapatkan keuntungan dari ketidak-mantapan harga

produsen ini. Potensi keuntungan akan semakin besar apabila pedagang grosir

juga adalah pedagang pengimpor.

Berdasarkan hasil analisis impuls respons diketahui bahwa lima faktor yang

memiliki rerata pengaruh seketika paling besar (di atas 2.00 persen) terhadap

perubahan harga produsen kedelai, jika masing-masing faktor tersebut diguncang

1 persen, yaitu (dari nilai tertinggi sampai terendah): Pertama, guncangan harga

minyak dunia dengan nilai tertinggi 3.80 persen dan rerata 0.11 persen; Kedua,

guncangan harga impor kedelai dengan nilai tertinggi 3.24 persen dan rerata 0.07

persen; Ketiga, guncangan harga kedelai dunia dengan nilai tertinggi tertinggi

3.13 persen dan rerata 0.07 persen; Keempat, guncangan harga produsen

kedelai sendiri dengan nilai tertinggi 2.99 persen dan rerata 0.07 persen; dan

Kelima, guncangan harga konsumen kedelai dengan nilai tertinggi 2.12 persen

dan rerata 0.02 persen. Guncangan faktor-faktor lainnya dengan nilai tertinggi

baik negatif atau positif dibawah 2.00 persen dan rerata di bawah 0.04 persen

dalam tanda negatif maupun positif.

Dalam periode yang sama, guncangan perubahan 1 persen masing-masing

dari 14 (empat belas) faktor yang mempengaruhi perubahan harga konsumen

kedelai, hanya enam faktor yang memberi pengaruh di atas 2.00 persen, yaitu

(dari nilai tertinggi sampai terendah): Pertama, harga konsumen itu sendiri

dengan respons tertinggi 5.90 persen dan rerata 0.07 persen; Kedua, harga

65

impor dengan respons tertinggi 3.42 persen dan rerata 0.07 persen; Ketiga,

harga BBM dengan respons tertinggi 4.57 persen dan rerata 0.07 persen;

Keempat, harga impor dengan respons tertinggi 3.42 persen dan rerata 0.07

persen; Kelima, harga produsen dengan respons tertinggi 2.63 persen dan rerata

0.05 persen; dan Keenam, nilai tukar dengan respons tertinggi 2.14 persen dan

rerata 0.04 persen. Guncangan faktor lainnya dengan respons tertinggi baik

negatif atau positif dibawah 2.00 persen dan rerata di bawah 0.03 persen dalam

tanda negatif maupun positif.

Setiap faktor yang mempengaruhi volatilitas harga produsen dan

konsumen, disamping menimbulkan pengaruh dengan tingkatan yang berbeda,

jangka waktunya berbeda-beda pula. Pada volatilitas harga produsen kedelai,

guncangan faktor-faktor yang berpengaruh tadi secara umum mulai berpengaruh

sejak bulan pertama; kecuali volume produksi, harga input, dan indeks curah

hujan, yang mulai berpengaruh sejak bulan kedua. Sedangkan pada volatilitas

harga konsumen, guncangan faktor-faktor sebagian besar berpengaruh sejak

bulan pertama yaitu harga minyak dunia, harga beras dunia, nilai tukar, tarif

impor, harga impor, volume impor, harga konsumen dan harga BBM. Sedangkan

volume konsumsi, harga grosir, harga produsen, volume produksi, harga input,

dan indeks curah hujan mulai berpengaruh sejak bulan kedua.

Pada volatilitas harga produsen kedelai, faktor-faktor yang menimbulkan

pengaruh tertinggi pada bulan pertama adalah guncangan harga minyak dunia,

harga kedelai dunia, nilai tukar, tarif impor, harga impor, harga konsumen, harga

grosir dan harga produsen dengan pengaruh kemantapan atau guncangan sudah

tidak menimbulkan pengaruh terhadap perubahan pada bulan ke 12, ke 16, ke 14,

ke 12, ke 14, ke 12, ke 14 dan ke 11. Sementara itu, faktor-faktor yang

menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan kedua adalah guncangan volume

konsumsi, volume produksi dan harga input dengan pengaruh kemantapan pada

bulan ke 13, ke 14 dan ke 11. Sedangkan faktor-faktor yang menimbulkan

guncangan tertinggi pada bulan ketiga adalah harga BBM dan indeks curah hujan

dengan pengaruh kemantapan pada bulan ke 15 dan ke 10, dan faktor yang

menimbulkan guncangan tertinggi pada bulan ke empat adalah volume impor

dengan pengaruh kemantapan pada bulan ke 13. Faktor-faktor yang

66

menimbulkan pengaruh guncangan tertinggi pada bulan pertama harga

konsumen adalah nilai tukar, tarif impor, harga impor, harga konsumen dan harga

BBM dengan pengaruh kemantapan pada bulan ke 15, ke 13, ke 14, ke 12 dan ke

15. Selain itu, faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh guncangan tertinggi

pada bulan kedua adalah harga minyak dunia, harga dunia, volume impor, volume

konsumsi, harga grosir, harga produsen, volume produksi dan indeks curah hujan

dengan pengaruh kemantapan pada bulan ke 14, ke 16, ke 13, ke 14, ke 14, ke

13, ke 14 dan ke 12. Adapun faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh tertinggi

pada bulan ketiga adalah guncangan harga input dengan pengaruh kemantapan

pada bulan ke 13.

Berdasarkan hasil analisis ini, dapat diketahui bahwa pada volatilitas harga

produsen pengaruh tertinggi terjadi antara bulan pertama hingga bulan keempat,

sedangkan pada harga konsumen pengaruh tertinggi terjadi antara bulan pertama

hingga bulan ketiga. Jangka waktu pengaruh hingga mencapai kemantapan pada

volatilitas harga produsen adalah antara bulan ke 10 hingga ke 16, sedangkan

pada harga konsumen antara bulan ke 12 hingga bulan ke 16. Faktor yang

mempengaruhi perubahan paling pendek (10 bulan) terhadap guncangan

pengaruh adalah indeks curah hujan, sedangkan pada harga konsumen faktor

yang mempengaruhi perubahan paling pendek (12 bulan) adalah guncangan atau

perubahan harga konsumen dan indeks curah hujan. Faktor yang berpengaruh

dalam jangka waktu paling panjang (17 bulan) baik terhadap harga produsen

maupun harga konsumen kedelai adalah guncangan atau perubahan harga kedelai

dunia.

Hasil analisis pass-through menunjukkan bahwa guncangan terhadap

perubahan 1 persen masing-masing faktor yang mempengaruhi volatilitas harga

produsen kedelai, maka: Pertama, perubahan harga minyak dunia akan

menimbulkan perubahan dengan nilai tertinggi dan pada kemantapan 0.56 persen,

dan rerata 0.55 persen; Kedua, perubahan harga beras dunia akan menimbulkan

perubahan dengan nilai tertinggi 0.56 persen dan pada kemantapan dan rerata 52

persen; Ketiga, perubahan harga grosir akan menimbulkan perubahan dengan

nilai tertinggi 0.53 persen, pada kemantapan dan rerata 0.52 persen; Keempat,

perubahan harga impor akan menimbulkan perubahan dengan nilai tertinggi 0.42

67

persen, pada kemantapan dan rerata 0.39 persen; Kelima, perubahan nilai tukar

akan menimbulkan perubahan dengan nilai tertinggi 0.41 persen, pada

kemantapan dan rerata 0.52 persen; Keenam, perubahan harga konsumen akan

menimbulkan perubahan dengan nilai tertinggi 0.36 persen, pada kemantapan dan

rerata 0.29 persen; Ketujuh, perubahan volume konsumsi akan menimbulkan

perubahan dengan nilai tertinggi, pada kemantapan dan rerata 0.26 persen;

Kedelapan, perubahan harga input akan menimbulkan perubahan dengan nilai

tertinggi, dan pada kemantapan 0.25 persen dan rerata 0.25 persen;

Kesembilan, perubahan tarif impor akan menimbulkan perubahan dengan nilai

tertinggi, pada kemantapan dan rerata 0.23 persen; dan Kesepuluh, perubahan

harga BBM akan menimbulkan perubahan dengan nilai tertinggi dan pada

kemantapan 0.21 persen dan rerata 0.20 persen. Perubahan faktor-faktor lainnya

hanya menimbulkan perubahan dengan nilai tertinggi 0.04 persen, -0.03 persen

dan -0.02 persen; pada kemantapan dan rerata masing-masing 0.03 persen, -0.02

persen dan -0.02 persen.

Pada volatilitas harga konsumen, perubahan masing-masing faktor sebesar

1 persen dapat diprakirakan bahwa: Pertama, perubahan harga impor akan

menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi 0.73 persen, pada

kemantapan dan rerata 0.70 persen; Kedua, perubahan harga produsen akan

menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi dan pada kemantapan 0.67

persen dan rerata 0.66 persen; Ketiga, perubahan harga BBM akan menimbulkan

perubahan harga konsumen tertinggi 0.54 persen dan pada kemantapan dan

rerata 0.48 persen; Keempat, perubahan tarif impor akan menimbulkan

perubahan harga konsumen tertinggi, rerata dan pada kemantapan 0.33 persen;

Kelima, perubahan harga minyak dunia akan menimbulkan perubahan harga

konsumen tertinggi dan pada kemantapan 0.23 persen, dan rerata 0.22 persen;

Keenam, perubahan volume konsumsi akan menimbulkan perubahan harga

konsumen tertinggi, pada kemantapan dan rerata 0.19 persen; Ketujuh,

perubahan harga grosir akan menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi

0.18 persen, pada kemantapan dan rerata 0.16 persen; Kedelapan, perubahan

harga kedelai dunia akan menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi 0.15

persen, pada kemantapan 0.11 persen dan rerata 0.10 persen; Kesembilan,

68

perubahan harga input akan menimbulkan perubahan harga konsumen

tertinggi0.18 persen, pada kemantapan dan rerata 0.11 persen; dan Kesepuluh,

perubahan jumlah impor akan menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi

0.05 persen, rerata dan pada kemantapan 0.04 persen. Perubahan faktor lainnya

akan menimbulkan perubahan harga konsumen tertinggi dalam nilai positif atau

negatif antara 0.04 hingga 0.05, pada kemantapan dan rerata antara 0.01 hingga

0.04 atau di bawah 5.00 persen.

Perbandingan antara hasil analisis dekomposisi ragam dan impuls respons

menunjukkan bahwa: Pertama, terhadap volatilitas harga produsen kedelai: (1)

guncangan nilai tukar memiliki respons pengaruh yang tinggi, tetapi pangsanya

terhadap ragam perubahan harga relatif kecil; (2) guncangan harga konsumen

kedelai memiliki respons perubahan yang kecil, tetapi pangsanya terhadap ragam

perubahan harga relatif besar; (3) guncangan faktor lainnya memiliki respons

perubahan dan pangsa terhadap ragam perubahan sama-sama besar atau sama-

sama kecil. Kedua, terhadap volatilitas harga konsumen kedelai: (1) guncangan

harga kedelai dunia memiliki respons pengaruh yang tinggi, akan tetapi

pangsanya terhadap ragam perubahan harga relatif kecil; (2) guncangan faktor

lainnya menimbulkan respons besar, tetapi juga memiliki pangsa yang besar

dalam mempengaruhi ragam perubahan harga, demikian pula sebaliknya. Ketiga,

berdasarkan analisis waktu terjadinya pengaruh ini, dapat diketahui bahwa

kebijakan yang ditempuh pemerintah dalam mengatasi guncangan harga

produsen dan konsumen seperti yang selama ini dilakukan dapat menekan

guncangan dalam jangka waktu satu bulan hingga tiga bulan terhadap lonjakan

harga produsen dan harga konsumen. Namun demikian, kebijakan tersebut justru

dapat menimbulkan gejolak harga yang berkepanjangan hingga 15 bulan. Oleh

karena itulah perlu kehati-hatian dan ketepatan dalam merumuskan kebijakan

dalam rangka menciptakan kemantapan harga produsen dan konsumen kedelai.

Berdasarkan hasil analisis dekomposisi ragam, impuls respons maupun

pengaruh perubahan dapat diketahui bahwa respons dan derajat pass-through

pengaruh terhadap harga produsen dari guncangan faktor-faktor yang

mempengaruhi volatilitas harga lebih tinggi jika dibandingkan terhadap harga

konsumen. Ini dapat diartikan sebagai: Pertama, volatilitas harga produsen akan

69

lebih tinggi jika dibandingkan volatilitas harga konsumen, yang berimplikasi bahwa

kebijakan-kebijakan pemerintah yang selama ini diluncurkan lebih mempengaruhi

perubahan dan kemantapan harga konsumen jika dibandingkan harga produsen.

Kedua, respons dan pengaruh perubahan harga produsen yang tinggi

terhadap guncangan harga minyak dunia dan harga dunia kedelai serta tarif impor

menunjukkan bahwa liberalisasi perdagangan dan penurunan tarif atau kenaikan

tarif berdampak menciptakan ketidak-mantapan pada harga produsen, tetapi

kurang berdampak pada ketidak-mantapan harga konsumen. Dalam arti lain,

kebijakan ini menciptakan ketidak-mantapan pada harga produsen, tetapi juga

kurang menciptakan kemantapan pada harga konsumen. Dengan demikian

keefektifan kebijakan pemerintah dalam bentuk tarif juga lebih mengarah pada

pemantapan harga konsumen, sebagaimana ditunjukkan nilai respons pengaruh

yang lebih besar terhadap harga konsumen, tetapi berakibat menekan dan

menciptakan ketidak-mantapan harga produsen yang ditunjukkan nilai respons

lebih kecil. Artinya, apabila pemerintah mengambil keputusan dalam hal volume

impor dan tarif secara bersamaan dalam rangka menjaga harga konsumen agar

tetap mantap, keputusan ini akan membawa perubahan terhadap harga

konsumen lebih besar dibanding terhadap harga produsen.

Ketiga, guncangan volume impor yang dapat timbul akibat kebijakan

pemerintah untuk menjaga kemantapan pasokan dengan melakukan impor kedelai

akan menimbulkan tekanan berupa penurunan harga produsen yang besarnya tiga

kali lebih kecil jika dibandingkan harga konsumen (respons pengaruh 0.31 persen

dibanding 0.90 persen). Namun, kebijakan ini memberikan pengaruh perubahan

yang hampir sama pada harga produsen atau harga konsumen (derajat pass-

though 0.03 persen dibanding 0.04 persen).

Keempat, guncangan harga BBM atau perubahan harga BBM baik yang

terkait dengan kebijakan ataupun tidak, sekalipun memiliki pangsa terhadap

ragam perubahan harga produsen realitif kecil dibandingkan terhadap harga

konsumen (0.56 persen dibandingkan 8.02 persen), tetapi pengaruhnya terhadap

perubahan harga konsumen di atas dua kali lipat besarnya dibanding harga

produsen (0.03 persen dibanding 0.07 persen). Pengaruh perubahan pada harga

produsen yang besarnya lebih rendah jika dibandingkan harga konsumen (0.20

70

persen dibanding 0.48 persen). Hal ini berarti bahwa perubahan harga BBM baik

akibat kebijakan pemerintah maupun karena faktor lainnya yang sintas, menjadi

salah satu sumber penyebab volatilitas harga konsumen.

Dengan demikian upaya pemerintah untuk meningkatkan produksi dan

mencapai swasembada kedelai berkelanjutan tidak akan meningkatkan

kesejahteraan petani apabila kebijakan pemerintah seperti yang dilakukan selama

ini tidak diubah ke arah keberfihakan kepada produsen. Hal ini terjadi karena

kebijakan yang terkait dengan fiskal dan moneter lebih mengarah kepada upaya

perlindungan konsumen dengan menjaga kemantapan harga konsumen. Namun,

disisi lain terdapat kebijakan yang dapat menimbulkan ketidak-mantapan pada

harga konsumen. Dari sisi kebijakan fiskal, tarif impor lebih berpengaruh kepada

volatilitas harga produsen dibandingkan harga konsumen, dan kebijakan impor

untuk meningkatkan stok kedelai juga lebih mendorong terjadinya volatilitas harga

pada tingkat produsen. Sementara itu, kebijakan peningkatan dan penurunan

subsidi input akan menimbulkan pengaruh yang searah dengan perubahan harga

produsen, dan memberikan arah perubahan yang sebaliknya terhadap harga

konsumen. Hal ini berarti bahwa penambahan subsidi harga input dapat saja

membawa perubahan penurunan harga produsen karena menimbulkan dorongan

untuk meningkatkan produksi dan menekan volume impor, sehingga harga

konsumen akan meningkat. Sedangkan dari sisi moneter, kebijakan dan

perubahan nilai tukar relatif sama pengaruhnya terhadap volatilitas harga

produsen dan volatilitas harga konsumsen. Guncangan perubahan nilai tukar

dapat menimbulkan respons perubahan harga produsen dan konsumen dengan

rerata sebesar 0.04 persen, tetapi pangsanya terhadap ragam perubahan harga

produsen lebih besar (2.25 persen dibanding 1.01 persen), sementara pengaruh

perubahan terhadap harga konsumen lebih besar dibandingkan terhadap harga

produsen (0.38 persen dibanding 0.35 persen). Hal ini disebabkan oleh sifat dan

keadaan kedelai, dimana Indonesia selama ini memiliki tingkat ketergantungan

yang tinggi terhadap impor.

Berdasarkan hasil-hasil di atas dapat dinyatakan bahwa kebijakan

peningkatan produksi dalam negeri dan upaya untuk mencapai swasembada

kedelai, akan lebih baik dilakukan dari pada peningkatan impor, meskipun respons

71

pengaruh dan perannya terhadap perubahan harga produsen relatif sama.

Alasannya adalah karena upaya peningkatan produksi akan mengurangi resiko

pengaruh volume impor yang tinggi terhadap volatilitas harga konsumen, yang

tiga kali lipat lebih besar (-0.03 persen apabila dipilih kebijakan peningkatan impor

berbanding 0.01 apabila dipilih kebijakan peningkatan produksi dalam negeri).

Dari tiga komoditas pangan (padi, jagung dan kedelai) yang disasar

mencapai swasembada oleh Pemerintah Kabinet Kerja saat ini, kedelai merupakan

komoditas yang kinerja pengembangannya paling rendah, antara lain karena luas

lahan per petani memang kecil, produktivitas hasil yang rendah dan banyak

masalah lain yang dihadapi petani. Masalah-masalah ini mencakup: kelangkaan

benih yang bermutu dan harga terjangkau petani kecil, kebutuhan pemeliharaan

yang intensif, produktivitas yang rendah dan seringkali harga hasil kedelai yang

rendah (terutama pada masa panen raya). Hasil akhirnya adalah keuntungan

usahatani kedelai ini tergolong kecil, hanya sekitar Rp. 528,500/bulan. Dengan

berbagai kendala dan insentif ekonomi yang sangat kecil ini adalah sangat sulit

mengharapkan bahwa usahatani kedelai dapat berkembang dengan baik (lihat

Kotak 8 dan 9 dan Lampiran Tabel LT.16).

Boks 8

Analisis Usahatani Kedelai Di Kabupaten Garut produktivitas kedelai contoh mencapai 1,574 kg/ha, dengan harga Rp

6,000,-/kg, maka penerimaan usahatani adalah Rp. 9,444,000/ha, keuntungan hanya Rp.

2,114,000/ha, atau Rp. 528,500/bulan, sehingga nisbah R/C = 1.29, nisbah B/C = 0.29,

(Lampiran LT.16). Keuntungan sebesar ini tergolong kecil, karena produktivitas dan harganya

memang rendah. Dengan keuntungan sebesar ini, memang sulit diharapkan bahwa usahatani

kedelai konsumsi dapat berkembang dengan baik. Oleh karena itu memang peningkatan

produktivitas sangat diharapkan melalui inovasi teknologi, karena harga produsen sendiri

sangat sulit diharapkan meningkat, mengingat ia sangat terpangaruh harga minyak dunia,

harga kedelai dunia dan harga grosir (Tabel 3-14), karena negara-negara produsen utama

kedelai masih tetap memberikan subsidi kepada petani mereka, sehingga harga dunia selalu

tertekan yang selanjutnya menekan harga kedelai produsen dalam negeri. Untuk itu diperlukan

intervensi pemerintah, tidak cukup hanya dari segi subsidi masukan saja, tetapi perlu juga

intervensi harga pembelian pemerintah yang dapat mendongkrak keuntungan petani kedelai.

Ini mengingat produktivitas kedelai sulit dipacu dengan cepat menghadapi berbagai masalah

fisik di lapangan, seperti ketersediaan benih bermutu yang cocok dengan lingkungan fisik

setempat dan selera pasar. Namun, inovasi teknologi dan perakitan benih yang sesuai dengan

lingkungan agroekosistem tropika basah senantiasa sangat diperlukan.

72

Secara agregat, dibanding dengan pengembangan padi dan jagung, maka

pengembangan kedelai untuk mencapai swasembada pangan pada tiga tahun ke

depan adalah sesuatu yang sangat sulit, dan memerlukan upaya khusus dan

program dan pelaksanaannya yang konsisten. Hampir di semua aspek agribisnis

kedelai, petani selalu menghadapi masalah laten setiap tahunnya, sehingga

tidaklah mengherankan bahwa produksi dalam negeri belum dapat memenuhi

kebutuhan dalam negeri, sebagaimana terbukti dari statistik yang menunjukkan

produksi kedelai nasional hanya sekitar 0.900 juta ton per tahun, sementara

kebutuhan nasional mencapai 2,4 juta ton per tahun. Ini merupakan tantangan

berat bagi pencapaian swasembada pangan.

Kotak 9 Pemasaran Kedele Di lokasi survei terdapat tiga jenis saluran pemasaran kedele dari: (a) petani ke pedagang

pengumpul. Dari sini kemudian di jual ke pedagang dan berakhir ke pabrik pengolahan tempe, susu, dan tahu; (b) petani ke pedagang pengumpul. Selanjutnya, tempe ini dijual ke pedagang besar, dan terakhir ke konsumen; dan (c) petani ke pabrik pengolahan tempe dan tahu. Petani

selalu menjual ke pedagang pengumpul desa atau langsung ke pabrik pengolahan skala kecil. Alasannya, cara ini lebih praktis karena skala produksi kecil-kecil dan beberapa petani terikat

utang saprodi atau biaya produksi kepada pedagang. Petani contoh mengemukakan bahwa 70 persen hasil produksinya dijual ke pabrik pengolah tempe/tahu dan sisanya (30 persen) dijual ke pedagang pengumpul.

Pasar kedele di Kabupaten Garut dapat dikatakan cukup baik, karena keberadaan tiga pilihan jalur pemasaran tadi. Selain itu, di kabupaten ini terdapat pabrik susu kedele yang

membutuhkan bahan baku yang harus dipasok oleh Kabupaten Garut sendiri. Pada umumnya petani langsung menjual hasil setelah proses pengeringan selesai, bahkan ada

yang sudah punya utang ke pedagang. Penjualan ini dilakukan di rumah dalam bentuk biji kering. Menurut informasi dari para pedagang, ada 4 pedagang besar di Pasar Ciawitali Garut saat ini. Selanjutnya para pedagang ini menjual kedelai secara eceran langsung ke konsumen

rumah tangga sebanyak 20 persen dan ke pengrajin tahu/tempe 80 persen dari volume perdagangan total. Oleh pedagang, pembayaran dilakukan secara tunai setelah 7 hari panen (waktu untuk penanganan pascapanen).

Untuk memenuhi permintaan konsumen dan industri pengolahan kedelai yang ada di

Kabupaten Garut, pasokan dari kabupaten sendiri dan bahkan dari produksi nasional tidak

mencukupi. Kenyataan memang menunjukkan bahwa produktivitas dan areal kedelai tidak

berkembang serta harga komoditas ini tidak menarik bagi petani, padahal mereka harus

mempertimbangkan keuntungan tandingan dari komoditas lain, terutama padi dan atau jagung

karena semua tanaman ini ditanam pada areal yang sama. Sehingga tidak mustahil bahwa

sumber pasokan kedelai bagi pedagang contoh yang ditemui berasal dari kedelai impor (90

persen) dan kedelai lokal (10 persen). Kedelai lokal ini tidak hanya berasal dari Kabupaten

Garut, tetapi juga dari wilayah provinsi Jawa Barat lainnya seperti Kabupaten Cianjur.

(lanjutan)

73

Hasil wawancara dengan petani kedelai yang mengusahakan untuk kedelai

konsumsi maupun untuk kedelai bahan benih di kabupaten Garut mengisyaratkan

bahwa setengah dari biaya usahatani kedelai adalah untuk membayar tenaga

kerja, karena pemeliharaan kedelai lebih intensif dibanding tanaman lainnya.

Selain itu, pengeluaran untuk biaya masukan lainnya juga tinggi, terutama untuk

biaya pupuk organik/kandang pada usahatani kedelai konsumsi, dan biaya benih

untuk usahatani kedelai bahan/bakal benih. Biaya benih ini tinggi karena benih

Kotak 9 (lanjutan) Selain itu, musim panen raya kedelai lokal sendiri umumnya terjadi bulan April sampai dengan Mei, sementara industri pengolahan membutuhkan bahan baku setiap hari agar pabrik tetap beroperasi. Hal ini tidak menafikan bahwa kedelai impor yang masuk ini mungkin saja menekan

harga kedelai lokal, meskipun harga kedelai impor lebih tinggi daripada harga kedelai lokal. Walaupun menurut petani harga kedelai di Kabupaten Garut sudah baik, faktanya jumlah petani yang membudidayakan kedelai tidak berkembang.

Budidaya kedelai dianggap sulit dilakukan, sehingga bantuan bibit unggul yang diberikan

pemerintah melalui program swasembasa kedelainya, sering dijual lagi oleh petani. Fakta lain juga perlu dikemukakan bahwa beberapa negara produsen kedelai utama di dunia sampai saat ini masih mempertahankan kesintasan bantuannya kepada petani mereka. Bantuan ini tentu

saja menutupi sebagian biaya produksi kedelai di Negara-negara bersangkutan, sehingga tidak mustahil bahwa harga jualnya juga menjadi rendah.

Meskipun demikian, perbedaan harga kedelai sangat dipengaruhi oleh mutunya. Perbedaan harga kedelai yang bermutu bagus dan yang bermutu rendah adalah Rp. 1000/kg. Nilai perbedaan tersebut cukup tinggi, sehingga untuk meningkatkan pendapatan petani kedelai

pembinaan dalam peningkatan produksi baik dari sisi mutu maupun j7umlah harus terus dilakukan. Kedelai bemutu rendah biasanya dijual langsung oleh petani ke pengrajin tahu dan tempe.

Pembelian kedelai impor dilakukan melalui pemesanan langsung ke pengimpor (Cigading). Harga kedelai impor (saat wawancara di awal bulan Desember 2014) adalah Rp. 8,000/kg.

Biaya angkut dari Cigading ke Kabupaten Garut adalah Rp. 140-160/kg, sedangkan kedelai lokal diperoleh dengan cara membeli langsung ke petani atau pedagang pengumpul datang sendiri menjual barang ke pasar/gudang. Harga kedelai lokal Rp. 7.500/kg. Harga kedelai lokal ini

lebih rendah dari harga kedelai impor karena kadar air tinggi/KA, kotor, tidak merata kematangannya. Keuntungan pedagang kedelai rata-rata Rp. 150/kg.

Informasi harga mudah diperoleh dari pedagang maupun petani lainnya, tetapi umumnya dari pedagang. Penentuan harga dilakukan oleh pedagang, petani tidak melakukan tawar menawar

karena harga sudah pasti dan sama antar pedagang pada musim tertentu. Faktor yang mempengaruhi penurunan atau peningkatan harga di pasar adalah: jumlah yang dijual di pasar, mutu produk, pengaruh iklim dan hama/penyakit (karena akan mempengaruhi volume

produksi/jumlah pasokan di pasar). Untuk biji yang besar biasanya mendapatkan harga lebih tinggi, umumnya berasal dari varietas Argomulyo atau Grobogan. Perkembangan harga kedelai 5 tahun terakhir cenderung meningkat, karena permintaannya tinggi sedangkan pasokan

kurang. Permintaan kedelai yang tinggi terutama untuk calon benih dan bahan baku pabrik susu kedelai atau pengrajin tahu/tempe. Sesungguhnya bahan baku industri pengolahan lebih bagus menggunakan kedelai lokal, tetapi bermasalah karena mutu dan penampilannya kurang baik.

74

kedelai untuk bahan benih adalah benih label ungu yang harganya lebih mahal

dibanding benih untuk kedelai konsumsi/label biru.

74

IV. KESIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN

4.1. Kesimpulan

Dalam kebijakan pangan sebenarnya tiga unsur penting perlu diperhatikan

yaitu: pasar, harga dan kebijakan/intervensi pemerintah untuk mempengaruhi

harga produk pangan. Berdasarkan logika sederhana, stabilisasi atau pemantapan

harga produk pangan adalah upaya menciptakan iklim yang mendorong agar

distribusi pangan dapat menguntungkan produsen dan menolong konsumen,

sehingga manajemen distribusi tidak semata-mata diserahkan pada mekanisme

pasar yang sangat dinamis dan tergantung pada berbagai faktor dan kebijakan,

karena pemerintah berkewajiban mengelola ketersediaan pangan sepanjang

waktu.

4.1.1. Tingkat Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen

1. Ramalan tingkat volatilitas harga produsen dan konsumen seluruhnya

menggunakan model pendugaan ARCH-GARCH terbaik berdasarkan data

harga produsen dan konsumen konstan dengan tahun dasar 2005 dan

periode data Januari 1993 hingga Desember 2013 yang sudah stasioner

baik pada nilai mutlak (level) ataupun nilai beda-pertama (first-difference).

Pada komoditas padi atau beras, tingkat volatilitas harga produsen beras di

Indonesia (15.46 persen) lebih tinggi jika dibandingkan volatilitas harga

konsumen beras di Indonesia (10.47 persen). Pada komoditas jagung,

sama seperti pada volatilitas harga produsen beras di Indonesia, tingkat

volatilitas harga produsen (16.90 persen) lebih tinggi jika dibandingkan

volatilitas harga konsumen (6.80 persen). Pada komoditas kedelai, tingkat

volatilitas harga produsen kedelai di Indonesia juga menunjukkan nilai yang

lebih tinggi (13.71 persen) jika dibandingkan volatilitas harga konsumen

(11.81 persen). Hasil analisis menunjukkan bahwa tingkat volatilitas harga

produsen beras, jagung dan kedelai tingkat volatilitas harga produsen

Indonesia lebih tinggi dibandingkan dengan tingkat volatilitas harga

75

konsumen. Dengan kata lain tingkat volatilitas harga produsen pangan lebih

tinggi daripada tingkat volatilitas harga konsumen pangan di Indonesia.

4.1.2. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Volatilitas Harga Produsen dan Harga Konsumen

2. Faktor-faktor utama yang dianggap mempengaruhi volatilitas harga

produsen dan konsumen dalam penelitian ini ada 14 (empat belas) yaitu:

(1) harga minyak dunia, (2) harga dunia masing-masing komoditas, (3)

nilai tukar Rp terhadap US $, (4) tarif impor masing-masing komoditas, (5)

harga impor masing-masing komoditas, (6) volume impor komoditas, (7)

harga konsumen masing-masing komoditas, (8) volume konsumsi masing-

masing komoditas, (9) harga perdagangan besar/grosir masing-masing

komoditas, (10) harga produsen masing-masing komoditas, (11) volume

produksi masing-masing komoditas atau produktivitas, (12) harga input

pupuk untuk komoditas tanaman, (13) harga BBM jenis premium, (14)

Kejadian EL Nino + La Nina.

3. Tingkat pengaruh masing-masing faktor tersebut ditelusuri lebih lanjut dari

hasil akhir analisis runtut waktu peubah-ganda atau multivariate time series

model SVAR yang dilanjutkan dengan analisis simulasi Decomposition of

Forecasting Error Variance (DFEV) atau analisis dekomposisi ragam; analisis

impuls respons atau Impulse Response Function (IRF) dan kemudian

analisis pengaruh perubahan atau pass-through effect dengan

menggunakan data Indonesia sejak Januari 1993 hingga Desember 2013

yang tersedia dan lengkap. Analisis simulasi dekomposisi ragam digunakan

untuk mengetahui pangsa pengaruh guncangan (shock) masing-masing

faktor-faktor terhadap ragam perubahan harga produsen dan harga

konsumen dengan jangka waktu analisis pengaruh 60 periode atau 60

bulan (5 tahun) ke depan. Ini dimaksudkan untuk memberikan informasi

tentang peranan perubahan masing-masing peubah dalam menjelaskan

gejolak yang menimbulkan volatilitas harga produsen dan harga konsumen

masing-masing komoditas. Analisis impuls respons digunakan untuk

mengetahui respons dan pengaruh seketika perubahan harga produsen dan

harga konsumen akibat guncangan peubah masing-masing faktor sebagai

76

sumber penyebab volatilitas dan untuk memberi informasi tentang lama

pengaruh tersebut berlangsung. Analisis pengaruh perubahan atau pass-

through effect digunakan untuk membuktikan secara pasti besaran

pengaruh dari masing-masing faktor dan menggambarkan nilai elastisitas

faktor-faktor terhadap perubahan harga produsen dan konsumen.

4.1.3. Jangka Waktu Faktor-Faktor Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen Mulai Berpengaruh terhadap:

Beras

4. Pada harga produsen, guncangan faktor-faktor secara umum mulai

berpengaruh sejak bulan pertama, kecuali faktor-faktor: volume produksi,

harga input, dan indeks curah hujan, yang mulai berpengaruh sejak bulan

kedua. Faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan

pertama adalah guncangan harga minyak dunia, harga beras dunia, nilai

tukar, tarif impor, harga konsumen, harga grosir, harga produsen beras itu

sendiri dan harga BBM dengan pengaruh kemantapan atau guncangan

sudah menimbulkan pengaruh terhadap perubahan pada bulan ke 12, ke

15, ke 14, ke 14, ke 14, ke 14, ke 11 dan ke 13. Faktor-faktor yang

menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan kedua adalah guncangan

volume konsumsi, volume produksi, harga input pupuk dan indeks curah

hujan dengan pengaruh kemantapan pada bulan ke 14, ke 13, ke 10 dan

ke 12. Faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan

ketiga adalah harga impor dengan pengaruh kemantapan pada bulan ke

15, sedangkan guncangan volume impor menimbulkan pengaruh tertinggi

pada bulan keempat dengan pengaruh kemantapan pada bulan ke 17.

5. Pada harga konsumen, guncangan harga minyak dunia, harga beras dunia,

nilai tukar, tarif impor, harga impor, volume impor, harga konsumen dan

harga BBM membuat perubahan sejak bulan pertama, sedangkan volume

konsumsi, harga grosir, harga produsen, volume produksi, harga input, dan

indeks curah hujan mulai berpengaruh pada perubahan harga sejak bulan

kedua. Faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan

pertama adalah guncangan harga minyak dunia, harga beras dunia, tarif

impor, harga impor, harga konsumen beras itu sendiri dan harga BBM

77

dengan pengaruh kemantapan pada bulan ke 12, ke 15, ke 14, ke 15, ke

14 dan ke 12. Faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh tertinggi pada

bulan kedua adalah guncangan nilai tukar, harga produsen beras dan

indeks curah hujan dengan pengaruh kemantapan pada bulan ke 14, ke 10

dan ke 11. Faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan

ketiga adalah guncangan volume impor dan volume konsumsi dengan

pengaruh kemantapan pada bulan ke 17 dan ke 14. Faktor-faktor yang

menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan kelima adalah guncangan

harga grosir, volume produksi dan harga input pupuk dengan pengaruh

kemantapan pada bulan ke 14, ke 12 dan ke 11.

Jagung

6. Pada harga produsen jagung, guncangan faktor-faktor secara umum mulai

berpengaruh sejak bulan pertama kecuali volume produksi, harga input,

dan indeks curah hujan, yang mulai berpengaruh sejak bulan kedua.

Faktor-faktor yang memberi pengaruh perubahan tertinggi pada bulan

pertama adalah guncangan harga produsen jagung itu sendiri, harga BBM,

volume impor jagung dan volume konsumsi dengan pengaruh kemantapan

masing-masing pada bulan ke 32, ke 29, ke 29 dan 31. Faktor-faktor yang

menimbulkan pengaruh perubahan tertinggi pada bulan kedua adalah

guncangan harga dunia jagung, harga impor jagung, harga grosir jagung,

harga input pupuk, volume produksi dan indeks curah hujan konsumsi

dengan pengaruh kemantapan masing-masing pada bulan ke 33, ke 33, ke

32, ke 33, ke 32 dan 29. Faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh

perubahan tertinggi pada bulan ketiga adalah guncangan nilai tukar, tarif

impor, dan harga konsumen dengan pengaruh kemantapan masing-masing

pada bulan ke 34, ke 33, dan ke 31. Faktor yang menimbulkan pengaruh

perubahan tertinggi pada bulan ke empat adalah harga minyak dunia

dengan pengaruh kemantapan pada bulan ke 37.

7. Pada harga konsumen jagung, guncangan harga minyak dunia, harga

jagung dunia, nilai tukar, tarif impor, harga impor, volume impor, harga

konsumen dan harga BBM mempengaruhi perubahan harga konsumen

78

beras sejak bulan pertama, sedangkan volume konsumsi, harga grosir,

harga produsen, volume produksi, harga input, dan indeks curah hujan

mulai mempengaruhi perubahan harga konsumen beras sejak bulan kedua.

Faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh perubahan harga konsumen

jagung tertinggi pada bulan pertama adalah guncangan: harga minyak

dunia, harga jagung dunia, nilai tukar, tarif impor, harga konsumen dan

harga BBM dengan pengaruh pemantapan pada bulan ke 35, ke 31, ke 29,

ke 30, ke 29 dan ke 27. Faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh

tertinggi pada bulan ke dua adalah guncangan harga impor, volume impor,

harga produsen itu sendiri, volume produksi, harga input pupuk dan indeks

curah hujan dengan pengaruh pemantapan masing-masing pada bulan ke

28, ke 30, 29, ke 30, ke 30, ke 30 dan ke 22. Faktor yang mempengaruhi

perubahan harga konsumen jagung tertinggi pada pada bulan ketiga adalah

harga grosir dengan pengaruh pemantapan pada bulan ke 30.

Kedelai

8. Pada volatilitas harga produsen kedelai, guncangan faktor-faktor yang

mempengaruhi perubahan harga produsen beras secara umum mulai

berpengaruh sejak bulan pertama kecuali volume produksi, harga input,

dan indeks curah hujan, yang mulai berpengaruh sejak bulan kedua.

Faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh perubahan tertinggi pada bulan

pertama adalah guncangan harga minyak dunia, harga kedelai dunia, nilai

tukar, tarif impor, harga impor, harga konsumen, harga grosir dan harga

produsen dengan pengaruhnya mantap atau guncangan sudah tidak

menimbulkan pengaruh terhadap perubahan pada bulan ke 12, ke 16, ke

14, ke 12, ke 14, ke 12, ke 14 dan ke 11. Sementara itu, faktor-faktor yang

menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan kedua adalah guncangan

volume konsumsi, volume produksi dan harga input dengan pengaruhnya

mantap pada bulan ke 13, ke 14 dan ke 11. Sedangkan faktor-faktor yang

menimbulkan guncangan tertinggi pada bulan ketiga harga BBM dan indeks

curah hujan dengan pengaruhnya mantap pada bulan ke 15 dan ke 10, dan

79

faktor yang menimbulkan guncangan tertinggi pada bulan ke empat adalah

volume impor dengan pengaruhnya mantap pada bulan ke 13.

9. Pada volatilitas harga konsumen kedelai, guncangan faktor-faktor yang

mempengaruhi perubahan harga konsumen beras sebagian besar

berpengaruh sejak bulan pertama yaitu harga minyak dunia, harga beras

dunia, nilai tukar, tarif impor, harga impor, volume impor, harga konsumen

dan harga BBM. Sedangkan volume konsumsi, harga grosir, harga

produsen, volume produksi, harga input, dan indeks curah hujan mulai

berpengaruh sejak bulan kedua. Faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh

perubahan tertinggi pada bulan pertama adalah guncangan nilai tukar, tarif

impor, harga impor, harga konsumen dan harga BBM dengan pengaruhnya

mantap pada bulan ke 15, ke 13, ke 14, ke 12 dan ke 15. Sementara itu,

faktor-faktor yang menimbulkan pengaruh tertinggi pada bulan kedua

adalah guncangan harga minyak dunia, harga dunia, volume impor, volume

konsumsi, harga grosir, harga produsen, volume produksi dan indeks curah

hujan dengan pengaruhnya mantap pada bulan ke 14, ke 16, ke 13, ke 14,

ke 14, ke 13, ke 14 dan ke 12. Adapun faktor-faktor yang menimbulkan

pengaruh tertinggi pada bulan ketiga adalah guncangan harga input

pengaruhnya mantap pada bulan ke 13.

4.1.4. Faktor-Faktor Yang Secara Khas Mempengaruhi Ragam Volatilitas Harga Produsen dan Harga Konsumen

Apabila terjadi guncangan perubahan faktor-faktor yang mempengaruhi

ragam volatilitas harga produsen komoditas pangan sebesar 1 persen,

dalam periode 60 bulan ke depan dapat diprakirakan bahwa faktor yang

menyumbang ragam terhadap ragam volatilitas harga di atas 5.00 persen

adalah untuk:

Beras

10. Harga produsen beras hanya lima, yaitu (diurut dari nilai tertinggi sampai

terendah): (1) harga produsen beras sendiri; (2) harga grosir; (3) harga

konsumen; (4) harga beras dunia; dan (5) tarif impor beras. Untuk harga

konsumen beras, hanya ada tiga faktor yang memberi sumbangan di atas

80

5.00 persen dari ragam volatilitas harga konsumen, yaitu: (1) harga

konsumen beras sendiri; (2) harga impor beras; dan (3) harga BBM.

11. Dari hasil analisis dekomposisi ragam dapat diketahui bahwa: Pertama,

volatilitas harga produsen dipengaruhi oleh perubahan harga beras dunia

dan perubahan tarif impor. Kebijakan untuk meredam kedua perubahan ini

kurang efektif melindungi harga produsen jika dibandingkan dengan harga

konsumen; Kedua, jika pada harga produsen guncangan harga di tingkat

grosir, yang menunjukkan perilaku pedagang grosir sebagai penyebab

ketidak-mantapan harga, maka pada harga konsumen justru guncangan

harga impor yang menunjukkan perilaku pedagang pengimpor; dan

Ketiga, guncangan harga BBM relatif tidak berpengaruh terhadap

volatilitas harga produsen, tetapi lebih berpengaruh terhadap volatilitas

harga konsumen.

Jagung

12. Harga produsen jagung ada lima, yaitu (diurut dari nilai tertinggi sampai

terendah): (1) harga produsen jagung sendiri; (2) harga impor jagung; (3)

harga minyak dunia; (4) harga grosir; dan (5) harga konsumen jagung.

Untuk harga konsumen jagung ada tiga faktor, yairu: (1) harga konsumen

jagung sendiri; (2) tarif impor jagung; dan (3) indeks curah hujan.

13. Analisis dekomposisi ragam terhadap terhadap harga produsen maupun

harga konsumen jagung memberi pentunjuk bahwa: Pertama, volatilitas

harga produsen dipengaruhi oleh perubahan harga minyak dunia dan harga

impor, sementara volatilitas harga konsumen dipengaruhi oleh perubahan

tarif impor. Ini menunjukkan bahwa harga dunia lebih nyata pengaruhnya

terhadap harga produsen jagung daripada terhadap harga konsumen

jagung; Kedua, jika pada volatilitas harga produsen guncangan harga

impor yang menunjukkan perilaku pedagang pengimpor dapat

menimbulkan ketidak-mantapan harga produsen, maka pada harga

konsumen justru guncangan tarif impor yang menunjukkan perilaku

kebijakan pemerintah sangat mempengaruhi volatilitas harga konsumen;

Ketiga, guncangan harga konsumen dan harga grosir berpengaruh relatif

81

kecil terhadap perubahan harga produsen, sementara pada harga

konsumen, guncangan harga grosir juga berpengaruh relatif kecil. Ini

berarti bahwa konsumen utama jagung merupakan pengimpornya juga;

Keempat, guncangan harga BBM relatif tidak berpengaruh terhadap

volatilitas harga produsen, tetapi relatif lebih berpengaruh terhadap

volatilitas harga konsumen; Kelima, guncangan indeks curah hujan lebih

berpengaruh terhadap volatilitas harga konsumen jika dibandingkan

terhadap volatilitas harga produsen.

Kedelai

14. Harga produsen kedelai enam faktor yang menyumbang lebih dari 5.00

persen terhadap ragam volatilitas harga. Faktor-faktor ini adalah (dari nilai

tertinggi sampai terendah): (1) harga impor kedelai; (2) harga produsen

kedelai sendiri; (3) harga konsumen; (4) harga grosir; (5) tarif impor

kedelai; dan (6) harga kedelai dunia. Bagi harga konsumen kedelai hanya

empat faktor adalah (dari nilai tertinggi sampai terendah): (1) guncangan

harga konsumen kedelai sendiri; (2) guncangan harga impor kedelai; (3)

guncangan tarif impor kedelai; dan (4) guncangan harga BBM.

15. Hasil analisis dekomposisi ragam harga kedelai menunjukkan bahwa:

Pertama, volatilitas harga produsen dipengaruhi oleh perubahan harga

minyak dunia, harga kedelai dunia dan perubahan tarif impor; Kedua,

harga konsumen/dunia sangat mempengaruhi volatilitas baik harga

produsen maupun harga konsumen, karena adanya keterpaduan antara

pasar dalam negeri dengan pasar dunia akibat ketergantungan Indonesia

yang tinggi terhadap impor; Ketiga, jika pada volatilitas harga produsen

guncangan harga grosir menimbulkan ketidak-mantapan harga, maka pada

harga konsumen justru guncangan harga impor yang menimbulkan ketidak-

mantapan harga konsumen; Keempat, guncangan harga BBM relatif tidak

berpengaruh terhadap volatilitas harga produsen, tetapi relatif lebih

berpengaruh terhadap volatilitas harga konsumen.

82

4.1.5. Faktor-Faktor Yang Secara Khas Mempengaruhi Perubahan Volatilitas Harga Produsen dan Harga Konsumen:

Beras

16. Perbandingan antara hasil analisis dekomposisi ragam dan impuls respons

terhadap harga beras menunjukkan bahwa: Pertama, terhadap volatilitas

harga produsen beras, (1) guncangan harga minyak dunia dan volume

impor beras menimbulkan respons perubahan yang besar terhadap

perubahan harga produsen, tetapi pangsa pengaruh mereka relatif kecil;

(2) guncangan harga grosir menimbulkan perubahan yang relatif kecil

terhadap harga produsen, tetapi ia berpengaruh relatif besar terhadap

ragam harga produsen; Kedua, terhadap volatilitas harga konsumen beras

dapat diketahui bahwa, (1) guncangan harga minyak dunia dan beras dunia

menimbulkan perubahan yang relatif besar, tetapi mereka menyebabkan

perubahan ragam yang relatif kecil, (2) guncangan faktor lainnya yang

menimbulkan respons besar, juga memiliki pengaruh besar terhadap

perubahan ragam harga konsumen; Ketiga, kebijakan yang ditempuh

pemerintah dalam mengatasi guncangan harga produsen dan konsumen

seperti yang selama ini dilakukan dapat menekan guncangan dalam jangka

waktu satu bulan hingga empat bulan terhadap harga produsen, dan dalam

jangka waktu satu bulan hingga lima bulan terhadap harga konsumen.

Namun demikian kebijakan tersebut justru dapat menimbulkan gejolak

harga yang berkepanjangan hingga 17 bulan.

Jagung

17. Memperbandingkan hasil analisis dekomposisi ragam dan impuls respons

terhadap harga jagung memberi petunjuk bahwa: Pertama, terhadap

volatilitas harga produsen jagung: (1) harga dunia, nilai tukar dan tarif

impor berpengaruh relatif besar, akan tetapi pangsa pengaruhnya terhadap

dekomposisi ragam relatif kecil; (2) harga konsumen jagung dan harga

grosir berpengaruh relatif kecil terhadap perubahan harga produsen

jagung, tetapi pangsa pengaruhnya terhadap dekomposisi ragam relatif

besar. Kedua terhadap volatilitas harga konsumen jagung: (1) harga

minyak dunia berpengaruh relatif besar, tetapi pangsanya dalam

83

dekomposisi ragam kecil; (2) indeks curah hujan memiliki pangsa yang

relatif besar dalam dekomposisi ragam, tetapi pengaruhnya kecil terhadap

perubahan harga konsumen jagung; Ketiga, meskipun respons tertinggi

akibat guncangan perubahan harga jagung diketahui umumnya terjadi

antara bulan pertama hingga bulan keempat, tetapi waktu yang dibutuhkan

untuk mencapai kondisi kemantapan adalah antara 29 bulan hingga 37

bulan pada harga produsen dan antara 22 bulan hingga 35 bulan pada

harga konsumen.

Kedelai

18. Dengan membandingkan hasil analisis dekomposisi ragam dan impuls

respons menunjukkan bahwa: Pertama, terhadap volatilitas harga

produsen kedelai: (1) guncangan nilai tukar memiliki respons pengaruh

yang tinggi, tetapi pangsanya terhadap ragam perubahan harga relatif

kecil; (2) guncangan harga konsumen kedelai memiliki respons perubahan

yang kecil, tetapi pangsanya terhadap ragam perubahan harga relatif

besar; (3) guncangan faktor lainnya memiliki respons perubahan dan

pangsa terhadap ragam perubahan sama-sama besar atau sama-sama

kecil; Kedua, terhadap volatilitas harga konsumen kedelai: (1) guncangan

harga kedelai dunia memiliki respons pengaruh yang tinggi, akan tetapi

pangsanya terhadap ragam perubahan harga relatif kecil; (2) guncangan

faktor lainnya menimbulkan respons besar, tetapi juga memiliki pangsa

yang besar dalam mempengaruhi ragam perubahan harga, demikian pula

sebaliknya; Ketiga, kebijakan yang ditempuh pemerintah dalam mengatasi

guncangan harga produsen dan konsumen seperti yang selama ini

dilakukan dapat menekan guncangan dalam jangka waktu satu bulan

hingga tiga bulan terhadap lonjakan harga produsen dan harga konsumen.

Namun demikian, kebijakan tersebut justru dapat menimbulkan gejolak

harga yang berkepanjangan hingga 15 bulan.

84

4.1.6. Respons dan Derajat Pengaruh Pass-through Guncangan Faktor-faktor terhadap Volatilitas Harga Produsen dan Konsumen:

Beras

19. Hasil analisis dekomposisi ragam, impuls respons maupun pengaruh

perubahan memberi petunjuk bahwa respons dan derajat pengaruh pass-

through guncangan faktor-faktor terhadap volatilitas harga produsen beras

lebih tinggi jika dibandingkan terhadap harga konsumen beras. Ini

menunjukkan bahwa: Pertama, volatilitas harga produsen akan lebih

tinggi jika dibandingkan volatilitas harga konsumen, sehingga kebijakan-

kebijakan pemerintah yang selama ini diluncurkan lebih mempengaruhi

perubahan dan pemantapan harga konsumen jika dibandingkan harga

produsen; Kedua, respons dan pengaruh perubahan harga produsen yang

tinggi akibat guncangan harga minyak dunia dan harga beras serta tarif

impor menunjukkan bahwa liberalisasi perdagangan dan penurunan tarif

atau kenaikan tarif berdampak menciptakan ketidak-mantapan pada harga

produsen, tetapi kurang berdampak pada ketidak-mantapan harga

konsumen; Ketiga, guncangan volume impor melalui impor beras untuk

menjaga kemantapan pasokan akan menimbulkan tekanan berupa

penurunan harga produsen, yang besarnya lebih dua kali jika dibandingkan

penurunan harga konsumen (respons pengaruh 0.07 persen dibanding 0.03

persen) dan memberikan pengaruh perubahan hampir tiga kali pada harga

produsen jika dibandingkan pada harga konsumen (derajat pass-though

0.08 persen dibanding 0.03 persen); Keempat, guncangan harga BBM

atau perubahan harga BBM baik yang terkait dengan kebijakan ataupun

tidak, berpengaruh realitif kecil terhadap ragam perubahan harga produsen

dibandingkan harga konsumen (1.87 persen dibandingkan 5.82 persen),

tetapi pengaruhnya terhadap perubahan harga produsen dan konsumen

relatif sama besarnya (0.05 persen dibanding 0.06 persen), dan pengaruh

perubahannya pada harga produsen lebih rendah jika dibandingkan pada

harga konsumen (0.35 persen dibanding 0.45 persen); Kelima, kebijakan

yang terkait dengan fiskal dan moneter lebih mengarah kepada upaya

menjaga kemantapan harga konsumen jika dibandingkan harga produsen;

85

Keenam, sumbangan pengaruh perubahan produksi dalam negeri

terhadap perubahan harga konsumen lebih besar jika dibandingkan

sumbangan peningkatan impor (2.39 persen dibanding 0.69 persen)

dengan respons pengaruh yang sama yaitu -0.03 persen. Disamping itu,

pilihan kebijakan melakukan impor dan menurunkan tarif memiliki dampak

volatilitas terhadap harga produsen dan konsumen selama 17 bulan dan 14

bulan, dimana keduanya akan mempengaruhi perubahan harga impor yang

menimbulkan volatilitas selama 15 bulan.

Jagung

20. Hasil analisis dekomposisi ragam, impuls respons maupun pengaruh

perubahan atau pass-through effect mendapatkan bahwa: Pertama, pada

volatilitas harga produsen, harga jagung dunia berpengaruh negatif; dan

pada volatilitas harga konsumen, harga minyak dunia dan harga jagung

dunia menunjukkan pengaruh perubahan yang bernilai negatif; Kedua,

transmisi harga jagung dunia kepada harga produsen dan konsumen

dalam negeri dikalibrasi oleh nilai tukar dan tarif impor. Oleh karena itu,

nilai tukar, tarif impor dan harga impor memiliki respons pengaruh dan

pass-through effect yang tinggi terhadap volatilitas harga produsen dan

nilai tukar dan tarif impor memiliki respons pengaruh perubahan dan pass-

through effect yang tinggi pada volatilitas harga konsumen; Ketiga, harga

minyak, harga jagung dunia, nilai tukar dan harga impor yang memiliki

pass-through effect yang lebih tinggi pada harga produsen dibandingkan

terhadap konsumen; Keempat, nilai pass-through effect harga impor dan

tarif impor yang tinggi pada volatilitas harga produsen, dan tarif impor yang

tinggi pada volatilitas harga konsumen menunjukkan bahwa perilaku

pengimpor dan kebijakan pemerintah sangat mempengaruhi volatilitas

harga produsen dan konsumen, dan konsumen merangkap pengimpor yang

ditunjukkan oleh perubahan yang rendah terhadap harga produsen, tetapi

tinggi terhadap harga konsumen; Kelima, pengaruh dari segi dekomposisi

ragam, impuls respons dan pass-through effect terhadap harga produsen

secara umum lebih tinggi terhadap harga konsumen jika dibandingkan

86

harga konsumen. Hal ini menunjukkan bahwa volatilitas harga produsen

akan lebih tinggi jika dibandingkan volatilitas harga konsumen. Dengan

demikian kebijakan-kebijakan pemerintah yang selama ini diluncurkan lebih

berpengaruh terhadap pemantapan harga konsumen jika dibandingkan

harga produsen; Keenam, respons dan pengaruh perubahan harga

produsen terhadap guncangan harga minyak dunia dan harga jagung serta

tarif impor yang tinggi menunjukkan bahwa liberalisasi perdagangan dan

penurunan tarif atau kenaikan tarif berdampak menciptakan ketidak-

mantapan pada harga produsen, tetapi kurang berdampak pada ketidak-

mantapan harga konsumen; Ketujuh, guncangan harga input dan harga

BBM atau perubahan harga input dan harga BBM baik yang terkait dengan

kebijakan ataupun tidak, lebih berpengaruh pada volatilitas harga

konsumen jika dibandingkan harga produsen. Pengaruh yang sama juga

terjadi pada pengaruh perubahan indeks curah hujan, dimana pengaruh

volatilitas terhadap harga produsen lebih rendah jika dibandingkan

terhadap harga konsumen; Kedelapan, pengaruh guncangan volume

impor dan volume produksi terhadap volatilitas harga produsen sama

besarnya, tetapi pada volatilitas harga konsumen, pengaruh volume impor

lebih tinggi daripada volume produksi; dan Kesembilan, kebijakan yang

terkait dengan fiskal dan moneter lebih mengarah kepada upaya

perlindungan untuk menjaga kemantapan harga konsumen daripada harga

produsen.

Kedelai

21. Mengingat pengaruh guncangan faktor-faktor terhadap volatilitas harga

produsen kedelai lebih tinggi daripada terhadap harga konsumen, maka:

Pertama, volatilitas harga produsen akan lebih tinggi jika dibandingkan

volatilitas harga konsumen, yang berimplikasi bahwa kebijakan-kebijakan

pemerintah yang selama ini diluncurkan lebih mempengaruhi perubahan

dan kemantapan harga konsumen jika dibandingkan harga produsen;

Kedua, respons dan pengaruh perubahan harga produsen yang tinggi

terhadap guncangan harga minyak dunia dan harga dunia kedelai serta tarif

87

impor menunjukkan bahwa liberalisasi perdagangan dan penurunan tarif

atau kenaikan tarif berdampak menciptakan ketidak-mantapan pada harga

produsen, tetapi kurang berdampak pada ketidak-mantapan harga

konsumen; Ketiga, guncangan volume impor yang dapat timbul akibat

kebijakan pemerintah untuk menjaga kemantapan pasokan dengan

melakukan impor kedelai akan menimbulkan tekanan berupa penurunan

harga produsen yang besarnya tiga kali lebih kecil jika dibandingkan harga

konsumen (respons pengaruh 0.31 persen dibanding 0.90 persen);

Keempat, perubahan harga BBM baik akibat kebijakan pemerintah

maupun karena faktor lainnya yang sintas, menjadi salah satu sumber

penyebab volatilitas harga konsumen.

4.2. Saran Kebijakan

22. Sehubungan kemantapan dan/atau volatilitas harga produsen pangan

(beras, jagung dan kedelai) secara nyata relatif terpapar terhadap faktor-

faktor yang lebih banyak jumlahnya dibandingkan kemantapan dan/atau

volatilitas harga konsumen, maka dengan sendirinya kemantapan dan/atau

volatilitas pendapatan produsen pangan juga lebih terpapar terhadap lebih

banyak faktor dibandingkan kemantapan dan/atau volatilitas pendapatan

konsumen. Oleh karena itu kebijakan penetapan harga produsen

seyogianya mempertimbangkan perubahan faktor-faktor tersebut.

23. Kebijakan pemerintah yang terkait dengan pemantapan harga dan

perubahan tarif lebih didasarkan pada dinamika harga konsumen semata,

dan kurang merujuk pada dinamika harga produsen, seperti yang

ditunjukkan oleh pengaruhnya yang tinggi terhadap perubahan harga

konsumen itu sendiri dan harga impor. Berkaitan dengan hal ini

pengimpor, pedagang grosir dan pedagang eceran memanfaatkan

kesempatan ditinjau dari sudut volatilitas harga produsen dan pengimpor

dan pedagang eceran memanfaatkan kesempatan ditinjau dari sudut

volatilitas harga konsumen.

24. Fakta yang menunjukkan bahwa pada umumnya pedagang grosir pangan

sekaligus adalah pedagang pengimpor juga, maka dinamika perubahan

88

perilaku para pedagang tersebut akan menimbulkan ketidak-mantapan

harga yang dapat menimbulkan volatilitas yang tinggi baik pada harga

konsumen maupun harga produsen pangan. Untuk itu pemerintah

seharusnya memiliki alat/kelembagaan dan kebijakan yang efektif untuk

mengawasi perilaku mereka.

25. Oleh karena itulah perlu kehati-hatian dan ketepatan dalam merumuskan

kebijakan dalam rangka menciptakan kemantapan harga produsen dan

konsumen beras yang seimbang agar produsen pangan tidak semakin

menderita.

26. Dalam rangka memantapkan harga pangan, baik harga produsen maupun

harga konsumen beras, jagung dan kedelai sangat diperlukan kehati-hatian

dan pendekatan yang komprehensif, tetapi bersifat sangat antisipatif yang

seimbang agar produsen pangan tidak semakin menderita. Kebijakan yang

terlalu reaktif hanya akan menimbulkan persoalan semakin volatilnya harga

produsen dan konsumen beras, jagung dan kedelai.

27. Upaya peningkatan pasokan dan upaya mencapai swasembada pangan

berkelanjutan melalui kebijakan peningkatan produksi pangan (beras,

jagung dan kedelai) dalam negeri seharusnya tetap didorong, karena

semua upaya ini jauh lebih baik dilakukan jika dibandingkan melalui

peningkatan impor, mengingat respons pengaruh dan perannya terhadap

perubahan harga produsen lebih kecil.

28. Campur-tangan pemerintah diperlukan untuk meredam gejolak ekstrim

pada harga/pendapatan produsen dan pada harga/tingkat konsumsi

konsumen melalui lembaga logistik pangan nasional. Salah satu fungsi

lembaga ini adalah untuk mendistribusikan bahan pangan antar musim

panen dan musim paceklik serta antar wilayah sentra dan wilayah defisit.

Saat ini memang campur-tangan pemerintah ini telah dilakukan melalui

antara lain: operasi pasar; menerapkan harga pembelian pemerintah/HPP

dan harga eceran tertingg/HET (ceiling price) komoditas pokok. Namun,

instrumen ini perlu direvitalisasi lagi dan unsur lain perlu digali lagi,

khususnya di bidang perangkat lunak tetapi yang tidak bertentangan

89

dengan aturan yang disepakati di Organisasi Perdagangan Dunia/OPD dan

perangkat keras seperti investasi di berbagai bidang sarana dan prasarana

ekonomi, komunikasi dan transportasi.

90

DAFTAR PUSTAKA

Action Aid. 2002. Farmgate: The Development Impact of Agricutlural Subsidies. www.actionaid.org/policy/papers/pages.aspx?pagesID=globalview. [19 Mei

2005].

Aji, N.B. 2009. Analisis Volatilitas Harga Buah-Buahan Indonesia (Studi Kasus

Pasar Induk Kramat Jati Jakarta). [Skripsi]. Departemen Ilmu Ekonomi. Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Institut Pertanian Bogor.

Amisano, G. and C. Gianini. 1997. Topics in Structural VAR Econometrics. Springer-Verlag Berlin, Heidelberg, Germany.

Anonim. 2007. E.Views User’s Guide 6. United State of America. Quantitative

Micro Software, LLC Irvine, California.

Balcombe, K.G. dan J. Morrison. 2002. Commodity price transmission: A critical

review of techniques and an application to selected export commodities. Report to the Food and Agriculture Organization of the United Nations,

Rome.

Badan Bimas dan Ketahanan Pangan. 2001-2011. Laporan Kinerja Badan Ketahanan Pangan Tahun 2000-2010. Badan Bimas dan Ketahanan Pangan.

Departemen Pertanian, Jakarta.

______________________________. 2001-2010. Neraca Bahan Makanan

Indonesia Tahun 1999-2009. Badan Bimas dan Ketahanan Pangan. Departemen Pertanian, Jakarta.

Badan Pusat Statistik. 1994-2011. Statistik Perdagangan Luar Negeri: Impor Bulan Januari Tahun 1993- Desember 2010. Badan Pusat Statistik, Jakarta.

____________________________. 1994a-2011a. Statistik Perdagangan Luar

Negeri: Ekspor Bulan Januari Tahun 1993- Desember 2010. Badan Pusat Statistik, Jakarta.

_________________. 1993-2014. Statistik Harga Perdagangan Besar Impor Tahun 1992-2013. Badan Pusat Statistik, Jakarta.

_________________. 1993a-2014a. Statistik Harga Perdagangan Besar Eceran

Tahun 1992-2013. Badan Pusat Statistik, Jakarta.

_________________. 1993-2014b. Statistik Harga Konsumen Perkotaan Tahun

1992-2013. Badan Pusat Statistik, Jakarta.

_________________. 1993c-2014c. Statistik Harga Konsumen Perdesaan Tahun

1992-2013. Badan Pusat Statistik, Jakarta.

_________________. 1993c-2014c. Statistik Harga Konsumen Tahun 1992-2010. Badan Pusat Statistik, Jakarta.

_________________. 1993d-2014d. Statistik Harga Produsen Sektor Pertanian Tahun 1992-2013. Badan Pusat Statistik, Jakarta.

91

_________________. 1993e-2014e. Statistik Produksi Pertanian: Padi dan

Palawija Tahun 1992-2013. Badan Pusat Statistik, Jakarta.

Bank Indonesia. 2014. Statistik Ekonomi, Keuangan dan Moneter. www.bi.go.id/

web/id/Statistik/Statistik+Ekonomi+Moneter+Indonesia/ [6 September 2014]

Barrett, C.B. 2001. Measuring integration and efficiency in international agricultural markets. Review of Agricultural Economics, 23: 19-32.

_________. 2002. Food security and food assistance programs. In B. L. Gardner

and G. C. Rausser, eds., Handbook of agricultural economics. Vol. 2, Agricultural and food policy. Amsterdam: Elsevier.

_________ dan J.R. Li. 2002. Distinguishing between Equilibrium and Integration in Spatial Price Analysis. American Journal of Agricultural Economics, 84:

292-307.

Batiz, F.R. dan L.R. Batiz. 1994. International Finance and Open Economy, Macroeconomics. Mcmillan Publishing co, New York.

Bernanke, B.S. 1986. "Alternative Explanations of the Money-Income Correlation," NBER Working Papers 1842, National Bureau of Economic Research, Inc.

Bikker, J. A. 1987. ―An International Trade Flow Model with Substitution: An Extension of the Gravity Model,‖ Kyklos 40 (3): 315-337.

Brada, J. C. and J. A. Mendez. ―Regional Economic Integration and the Volume of Intra-regional Trade: A Comparison of Developed and Developing Country Experience,‖ Kyklos 36 (4): 589-603.

Brooks, C. 2002. Introductory Econometrics For Finance. Cambridge University Press. Cambridge, Mass.

Butler, C. 1999. Mastering Value at Risk: A Step-by-Step Guide to Understanding and Applying VAR.: FT Prentice Hall, London.

Chen, S.L. dan J.L. Wu, 2000. ―A Re-examination of Purchasing Power Parity in

Japan and Taiwan‖, Journal of Macroeconomics. 22 (2): 271-284

Cheng, I.H. dan H.J. Wall. 2005. Controlling for Heterogenity in Gravity Models of

Trade and Integration. Review, January/February. Federal Reserve Bank of St. Louis.

Choudhry, M. 2006. An Introduction to Value-at-Risk. 4th ed. Wiley, Chichester, UK.

Departemen Keuangan. 2010a. Kumpulan Instruksi Presiden dan Keputusan

Presiden Tahun 2005 – 2009. Departemen Keuangan Republik Indonesia, Jakarta.

___________________. 2010b. Kumpulan Instruksi, Keputusan dan Peraturuan Menteri Keuangan 2005-2009. Departemen Keuangan Republik Indonesia,

Jakarta.

92

___________________. 2010c. Kumpulan Paket Kebijakan Derelegulasi, Bea

Masuk dan Tambahan Bea Masuk Eceran dan Harmonisasi Tarif Tahun 2004 - 2009. Departemen Keuangan Republik Indonesia, Jakarta.

EMIS. 2011. EMIS: Statistic Data Base. . [15 Agustus 2011].

Enders, W. 2004. ―Applied Econometric Time Series‖, Second Edition. John Wiley

& Sons. New Jersey.

_____________. 1988. ―ARIMA and Cointegration Tests of Purchasing Power Parity‖, Review of Economics Statistics, 70 (Agustus): 504-508

Engle, R. 2001. ―GARCH 101: The Use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics‖. Journal of Economic Perspectives. Volume 15 Number 4.

Pages 157-168.

Fackler, P.L.dan B.K. Goodwin. 2002. Spatial Price Analysis. In Handbook of

Agricultural Economics. B.L. Gardner dan G.C. Rausser, eds. Elsevier Science, Amsterdam.

Fafchamps, M. 1992. Cash crop production, food price volatility, and rural market

integration in the third world. American Journal of Agricultural Economics 74 (1): 90–99.

Fariyanti, A, et al,. 2007. Perilaku Ekonomi Rumah Tangga Petani Sayuran Pada Kondisi Risiko Produksi dan Harga Di Kecamatan Pengalengan Kabupaten

Bandung. Jurnal Agro Ekonomi. Volume 25 No.2. Oktober 2007: 178-206.

Firdaus, M. 2006. Analisis Deret Waktu Satu Ragam. IPB Press, Bogor

Flamini, A. 2003. Inflation Targeting and Exchange Rate Pass-through. Princeton

University, GIIS, London.

Food and Agriculture Organization. 2011. Agricultural Statistics: Production and

Trade Statistics. www.faostat.fao.org/site/......../default.aspx. [11 Setember 2011].

Gaynor, P.E. and R.C. Kirkpatrick. 1994. Introduction to Time Series Modeling and Forecasting in Business and Economics. McGraw-Hill. Gujarati, D. 1978. Ekonometrika Dasar. Zain dan Sumarno [penerjemah]. Erlangga, Jakarta.

Gujarati, D. 2003. Basic Econometrics fourth edition. McGraw Hill, Singapore.

Hartati, E.S. 2004. Analisis Dampak Pergerakan Nilai Tukar Terhadap Inflasi Di

Indonesia : Pendekatan Exchange Rate Pass-Through. [Tesis]. Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Bogor.

Hernandez, L. dan P.J. Montiel. 2001. Post Crisis Exchange Rate Policy in Five

Asian Countries: Filling in the ―Hollow Middle‖?. IMF, Wahsington DC.

Hoddinott, J. 2006. Shocks and their consequences across and within households

in rural Zimbabwe. Journal of Development Studies 42 (2): 301–321.

Hyder, Z. dan S. Sah. 2004. Exchange Rate Pass-Through to Domestic Price in

Pakistan. State Bank of Pakistan Working Paper No. 5, June 2004.

93

International Monetary Fund. 2011. IMF Data and Statistics: International

Finacial Statistics and IMF Primary Commodity Prices. www.IMF.org/ external/ np/res/commod/index.asp. [ 12 Oktober 2011].

Iskandar, E. 2006. Analisis Risiko Investasi Saham Agribisnis Rokok dengan Pendekatan ARCH-GARCH [Skripsi]. Program Studi Manajemen Agribisnis.

Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor.

Johansen, S. 1995. Likelihood-Based Inference In Cointegrated Vectorautoregressive Model. Oxford University Press, United States.

Kurniawan, A.W. 2004. Pemodelan Risiko Berinvestasi Pada Saham Syariah Dengan Menggunakan Model GARCH [Skripsi]. Jurusan Statistika, Fakultas

MIPA IPB, Bogor

Makridakis, S. and S.C. Wheelwright. 1989. Forecasting Methods for Management. Fifth Edition. John Wiley & Sons.

Mark, N.C. 1990. ―Real and Nominal Exchange Rates in the Long Run: An Empirical Investigation‖, Journal of International Economics, 28

(Februari):115-36

McCarthy, J. 2000. Pass-Through of Exchange Rate and Import Prices to Domestic

Inflation in Some Industrialized Economies. Staff Reports, 111, Research Department Federal Reserve Bank of New York.

McCoy, D. 1997. How Useful is Structural VAR Analysis for Irish Economics.Technical Paper no. 2/RT/97. Ireland.

Michael, P., A.R. Nobay dan D.A. Pell (1997), ―Transactions costs and Nonlinier

Adjustment in Real Exchange rates: an Empirical Investigation‖, Journal of Political Economy. 105 (4): 862-879.

Minot, N. 2010. Food price stabilization: Lessons from eastern and southern Africa. Paper prepared for the Fourth African Agricultural Markets Program (AAMP) policy symposium, Agricultural Risks Management in Africa: Taking Stock of

What Has and Hasn’t Worked, organized by the Alliance for Commodity Trade in Eastern and Southern Africa (ACTESA) and the Common Market

for Eastern and Southern Africa (COMESA). Lilongwe, Malawi, September 6-10, 2010.

Moosa, I.A. 2004. International Finance, An Analytical Approach. 2nd edition. La Trobe University. McGraw Hill. Australia.

Murphy, S. 2009. Strategic Grain Reserves in an Era of Volatility. Minneapolis, MN,

US: Institute for Agriculture and Trade Policy.

Newbery, D. 1989. The theory of food price stabilization. Economic Journal 99

(389): 1065-1082.

__________. and J. Stiglitz. 1981. The theory of commodity price stabilization: A

study in the economics of risk. Oxford: Clarendon Press.

Newbold, F. and T. Bos. 1990. Introductory Business & Economic Forecasting. South-Western Publishing.

94

Nugraha, F.W. 2006. Efek Perubahan (PassThrough Effect) Kurs Terhadap Indeks

Harga Konsumen di ASEAN-5, Jepang dan Korea Selatan. [Skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Institut Pertanian Bogor. Bogor.

Pradana, D. 2008. Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Nilai Tukar Petani Buah di Jawa Barat [Skripsi]. Departemen Ilmu Ekonomi. Fakultas Ekonomi

dan Manajemen. Institut Pertanian Bogor.

Prakash, A. 1999. The transmission of signals in a decentralised commodity marketing system: the case ofthe UK pork market. Unpublished Ph.D.

Thesis, University of London.

Purnomo, S. 2001. Kajian Model VAR Struktural Untuk Analisis Fluktuasi Ekonomi

Indonesia. [Tesis]. Program Studi Statistika Program Pascasarjana Institut Pertanian Bogor.

Ramadhona, B. 2004. Analisis Investasi Dengan Pendekatan Model ARCHGARCH dan Pendugaan Harga Saham dengan Pendekatan Model Time Series pada Perusahaan Agribisnis Terpilih di PT. Bursa Efek Jakarta [Skripsi]. Program

Studi Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor.

Rashid, S. 2007. Food Price Stabilization Policies in a Globalizing World. In P. Pinstrup‐Andersen, F. Cheng, S. E. Frandsen, A. Kuyvenhoven, J. von Braun

(Eds). Case Study #6-8 of the Program: ―Food Policy for Developing

Countries: the Role of Government in the Global Food System‖. Cornell University, Ithaca, New York.

Sato, K., T. Ito dan Y. N. Sasaki. 2005. Pass-Through of Exchange Rate Changes and Macroeconomic Shocks to Domestic Inflation in East Asian

Countries.RIETI Discussion Paper Series 05-E-020.Japan.

Sapuan. 2003. Perkembangan Manajemen Pengendalian Harga Beras di Indonesia: 1969-2001. Bulog: Pergulatan dalam Pemantapan Peranan dan

Penyesuaian Kelembagaan. IPB Press, Bogor.

Setiyanto, A. 2010. Analisis Special Safeguard Mechanism Komoditas Pangan

Utama Indonesia Dalam Rangka Perjanjian World Trade Organization. [Makalah Seminar Thesis]. Sekolah Pasca Sarjana. Institut Pertanian Bogor.

Sims, C. 1986. ―Are Forecasting Models Usable for Policy Analysis?", Minneapolis Federal Reserve Bank Quarterly Review 10 (Winter) : 2-16.

______________. 1980. ―Macroeconomics and Reality", Econometrica, January

1980 : 1-48.

Siregar, Y. R. 2009. Analisis Risiko Harga Day Old Chick (DOC) Broiler dan Layer pada PT. Sierad Produce Tbk. Parung, Bogor [Skripsi]. Program Studi Ekstensi Agribisnis. Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Institut Pertanian Bogor.

Sumaryanto. 2009. Analisis Volatilitas Harga Eceran Beberapa Komoditas Pangan Utama Dengan Model ARCH/GARCH. Jurnal Agro Ekonomi Volume 27, No.

2, hal 135-163.

95

Timmer, C. P. 1988. Agricultural prices and stabilization policy. Development

Discussion Paper No. 290. Cambridge, MA: Harvard Institute for International Development.

———. 1996. Does BULOG stabilize rice prices in Indonesia? Should it try? Bulletin of Indonesian Economic Studies 32 (2): 45–74.

———. 1997. Farmers and markets: The political economy of new paradigms. American Journal of Agricultural Economics 79 (2): 621–627.

Turnovsky, S.J., H. Shalit, and A. Schmitz. 1980. Consumer's surplus, price

instability, and consumer welfare. Econometrica 48, no. 1: 135-152.

United State Departement of Agriculture. 20011. USDA Agricultural Baseline Data.

www.usda.gov./ publications/oce061/oce20061c.pdf [27 April 2010].

Verbeek, M. 2000. A Guide To Modern Econometrics. John Wiley & Sons, LTD.

New York.

von Braun, J., and M. Torero. 2009. Implementing Physical and Virtual Food Reserves to Protect the Poor and Prevent Market Failure. Policy Brief.

Washington, DC: IFPRI.

Watsham, TJ, and Parramore, K. 1997. Quantitative Methods in Finance. 1st ed.

International Thomson Business Press. London Boston, MA.

Wihono, A. 2009. Analisis Volatilitas Harga Sayuran di Pasar Induk Kramat Jati.

[Skripsi]. Program Studi Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor.

Williams, J. C., and B. D. Wright. 1991. Storage and commodity markets.

Cambridge: Cambridge University Press.

Windarti, R.P. 2004. Pengaruh Perubahan Nilai Tukar Terhadap Perubahan Tingkat

Harga : Analisis SVAR Pasca Penerapan Sistem Nilai Tukar Mengambang Bebas di Indonesia. [Tesis]. Magister Perencanaan dan Kebijakan Publik. Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Indonesia.

World Bank. 2006a. Agricultural Trade Reform and the Doha Development Agenda. World Bank Policy Research November 2005. www.

web.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/TOPICS/TRADE/0,,contentMDK:20716544~menuPK:207652~pagePK:148956~piPK:216618~theSitePK:239071,

00.html [12 Juli 2007].

__________. 2006b. Agricultural Trade Reform and the Doha Development Agenda. World Bank Policy Research Working Paper 3607, May 2005.

www.econ.worldbank.org/external/default/main?pagePK=64165259&the SitePK=469372&piPK=64165421&menuPK=64166093&entityID=00001182

3_20050512121406 [22 Oktober 2006].

__________. 2006c. Doha Merchandise Trade Reform:What’s at Stake for

Developing Countries? World Bank Policy Research Working Paper 3848, February 2006. www.econ.worldbank.org/external/default/main? ImgPagePK=64202990&entityID=000016406_20060215164859&menuPK=

96

64168175&pagePK=64210502&theSitePK=544849&piPK=64210520. [22

Oktober 2006].

___________. 2010. World Development Report : Agricultural For Development.

www.econ.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/EXTDEC/EXTRESEARCH/EXTWDRS/EXTWDR2008/0,,menuPK:2795178~pagePK:64167702~piPK:641676

76~theSitePK:2795143,00.html. [2 Januari 2011].

____________. 2011. Data and Statistics. Commodity Price Data (Pink Sheet). www.econ.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/EXTDEC/EXTDECPROSPECTS

/,,contentMDK:21148472~menuPK:556802~pagePK:64165401~piPK:64165026~theSitePK:476883,00.html [11 September 2011].

Zainal, A.A. 2005. Exchange Rate Pass-Through On Export Price : Evidence From Indonesian Data. Paralel Session IVC : International Trade 17 November

2005. Hotel Borobudur, Jakarta.

Zivot, E. 2000. Notes on Structural VAR Modelling. Econometric Class. http://www.eco.uc3m.es/~jgonzalo/teaching/timeseriesMA/zivotvarnotes-

reading.pdf [12 Desember 2008].

97

LAMPIRAN

98

Lampiran Tabel LT.1. Hasil Analisis Dekomposisi Ragam Harga Produsen Beras Indonesia Periode Januari 1993 – Desember 2013

Period Guncang-

an PO Guncang-

an PW Guncang-

an ER Guncang-

an TM Guncang-

an PM Guncang-

an QM Guncang-

an PC Guncang-

an QC Guncang-

an PG Guncang-

an PF Guncang-

an QF Guncang-

an PI Guncang-

an PE Guncang-

an CC

1 4.25 10.13 0.44 5.51 2.46 0.95 13.72 0.02 19.69 40.85 0.00 0.00 1.96 0.00 2 3.89 12.87 0.58 5.46 2.27 0.96 16.85 0.17 18.24 36.80 0.02 0.01 1.87 0.00 3 3.85 13.24 0.58 5.40 2.45 0.95 16.66 0.22 18.03 36.45 0.19 0.01 1.86 0.13 4 3.85 13.24 0.58 5.39 2.46 0.96 16.66 0.22 18.03 36.41 0.19 0.02 1.87 0.13 5 3.85 13.24 0.58 5.39 2.46 0.96 16.67 0.22 18.03 36.41 0.19 0.02 1.87 0.13 6 3.85 13.24 0.58 5.39 2.46 0.96 16.67 0.22 18.03 36.41 0.19 0.02 1.87 0.13

12 3.85 13.24 0.58 5.39 2.46 0.96 16.67 0.22 18.03 36.41 0.19 0.02 1.87 0.13 18 3.85 13.24 0.58 5.39 2.46 0.96 16.67 0.22 18.03 36.41 0.19 0.02 1.87 0.13 24 3.85 13.24 0.58 5.39 2.46 0.96 16.67 0.22 18.03 36.41 0.19 0.02 1.87 0.13 36 3.85 13.24 0.58 5.39 2.46 0.96 16.67 0.22 18.03 36.41 0.19 0.02 1.87 0.13 48 3.85 13.24 0.58 5.39 2.46 0.96 16.67 0.22 18.03 36.41 0.19 0.02 1.87 0.13 60 3.85 13.24 0.58 5.39 2.46 0.96 16.67 0.22 18.03 36.41 0.19 0.02 1.87 0.13

Min 3.85 10.13 0.44 5.39 2.27 0.95 13.72 0.02 18.03 36.41 0.00 0.00 1.86 0.00 Max 4.25 13.24 0.58 5.51 2.46 0.96 16.85 0.22 19.69 40.85 0.19 0.02 1.96 0.13 Kemantapan 3.85 13.24 0.58 5.39 2.46 0.96 16.67 0.22 18.03 36.41 0.19 0.02 1.87 0.13 Rerata 3.86 13.18 0.58 5.40 2.46 0.96 16.62 0.21 18.06 36.49 0.18 0.02 1.87 0.12 Bulan Min 3 1 1 4 2 1 1 1 3 4 1 1 3 1 Bulan Max 1 3 2 1 1 2 2 3 1 1 3 4 1 3 Bulan Kemantapan 3 3 2 4 4 4 5 3 3 4 3 4 4 3

99

Lampiran Tabel LT.2. Hasil Analisis Dekomposisi Ragam Harga Produsen Jagung Indonesia Periode Januari 1993 – Desember

2013

Period Guncang-

an PO Guncang-

an PW Guncang-

an ER Guncang-

an TM Guncang-

an PM Guncang-

an QM Guncang-

an PC Guncang-

an QC Guncang-

an PG Guncang-

an PF Guncang-

an QF Guncang-

an PI Guncang-

an PE Guncang-

an CC

1 2.50 0.16 1.26 0.01 0.06 1.39 0.08 0.40 0.00 91.67 0.00 0.00 2.48 0.00 2 5.84 1.81 0.88 0.14 49.56 0.82 0.66 0.17 6.15 30.56 0.17 0.45 2.78 0.01 3 5.14 1.58 1.69 2.29 47.93 0.81 4.54 0.15 5.55 26.80 0.17 0.50 2.80 0.05 4 9.41 1.86 1.83 3.74 43.26 0.97 5.64 0.23 5.03 23.71 0.16 0.58 2.62 0.97 5 9.28 1.89 1.80 3.93 42.54 1.22 5.70 0.24 5.00 23.31 0.24 0.85 2.74 1.26 6 9.58 2.09 2.02 4.01 41.59 1.21 5.91 0.24 5.03 22.86 0.25 0.97 2.68 1.56

12 9.62 2.09 2.01 3.99 41.29 1.37 5.96 0.33 5.01 22.70 0.27 1.11 2.67 1.58 18 9.62 2.09 2.01 3.99 41.29 1.37 5.96 0.33 5.01 22.70 0.27 1.11 2.67 1.58 24 9.62 2.09 2.01 3.99 41.29 1.37 5.96 0.33 5.01 22.70 0.27 1.11 2.67 1.58 36 9.62 2.09 2.01 3.99 41.29 1.37 5.96 0.33 5.01 22.70 0.27 1.11 2.67 1.58 48 9.62 2.09 2.01 3.99 41.29 1.37 5.96 0.33 5.01 22.70 0.27 1.11 2.67 1.58 60 9.62 2.09 2.01 3.99 41.29 1.37 5.96 0.33 5.01 22.70 0.27 1.11 2.67 1.58

Min 2.50 0.16 0.88 0.01 0.06 0.81 0.08 0.15 0.00 22.70 0.00 0.00 2.48 0.00 Max 9.62 2.09 2.02 4.01 49.56 1.39 5.96 0.40 6.15 91.67 0.27 1.11 2.80 1.58 Kemantapan 9.62 2.09 2.01 3.99 41.29 1.37 5.96 0.33 5.01 22.70 0.27 1.11 2.67 1.58 Rerata 9.35 2.04 1.97 3.83 40.91 1.34 5.74 0.32 4.95 24.08 0.26 1.05 2.67 1.49 Bulan Min 1 1 2 1 1 3 1 3 1 12 1 1 1 1 Bulan Max 9 6 6 6 2 1 8 1 2 1 8 7 3 7 Bulan Kemantapan 9 8 7 7 10 10 8 12 7 12 8 9 7 7

100

Lampiran Tabel LT.3. Hasil Analisis Dekomposisi Ragam Harga Produsen Kedelai Indonesia Periode Januari 1993 – Desember 2013

Period Guncang-

an PO Guncang-

an PW Guncang-

an ER Guncang-

an TM Guncang-

an PM Guncang-

an QM Guncang-

an PC Guncang-

an QC Guncang-

an PG Guncang-

an PF Guncang-

an QF Guncang-

an PI Guncang-

an PE Guncang-

an CC

1 4.55 5.24 2.59 6.28 33.21 0.21 16.28 0.30 12.75 18.45 0.00 0.00 0.14 0.00 2 4.40 4.89 2.29 7.69 32.32 0.29 15.19 1.35 11.76 17.93 0.56 0.92 0.16 0.25 3 4.52 4.83 2.25 7.78 31.81 0.30 14.97 1.77 11.57 17.65 0.55 1.21 0.51 0.26 4 4.52 4.83 2.25 7.82 31.72 0.31 14.93 1.89 11.54 17.60 0.55 1.22 0.56 0.26 5 4.52 4.83 2.24 7.82 31.71 0.31 14.92 1.91 11.54 17.59 0.55 1.23 0.57 0.26 6 4.52 4.83 2.24 7.81 31.70 0.31 14.92 1.92 11.53 17.59 0.55 1.23 0.57 0.26

12 4.52 4.83 2.24 7.81 31.70 0.31 14.92 1.92 11.53 17.59 0.55 1.23 0.57 0.26 18 4.52 4.83 2.24 7.81 31.70 0.31 14.92 1.92 11.53 17.59 0.55 1.23 0.57 0.26 24 4.52 4.83 2.24 7.81 31.70 0.31 14.92 1.92 11.53 17.59 0.55 1.23 0.57 0.26 36 4.52 4.83 2.24 7.81 31.70 0.31 14.92 1.92 11.53 17.59 0.55 1.23 0.57 0.26 48 4.52 4.83 2.24 7.81 31.70 0.31 14.92 1.92 11.53 17.59 0.55 1.23 0.57 0.26 60 4.52 4.83 2.24 7.81 31.70 0.31 14.92 1.92 11.53 17.59 0.55 1.23 0.57 0.26

Min 4.40 4.83 2.24 6.28 31.70 0.21 14.92 0.30 11.53 17.59 0.00 0.00 0.14 0.00 Max 4.55 5.24 2.59 7.82 33.21 0.31 16.28 1.92 12.75 18.45 0.56 1.23 0.57 0.26 Kemantapan 4.52 4.83 2.24 7.81 31.70 0.31 14.92 1.92 11.53 17.59 0.55 1.23 0.57 0.26 Rerata 4.52 4.84 2.25 7.79 31.74 0.31 14.95 1.88 11.56 17.61 0.54 1.20 0.56 0.26 Bulan Min 2 3 5 1 6 1 5 1 6 5 1 1 1 1 Bulan Max 1 1 1 4 1 4 1 6 1 1 2 5 5 3 Bulan Kemantapan 3 3 5 6 6 4 5 6 6 5 3 5 5 3

101

Lampiran Tabel LT.4. Hasil Analisis Dekomposisi Ragam Harga Konsumen Beras Indonesia Periode Januari 1993 – Desember

2013

Period Guncang-

an PO Guncang-

an PW Guncang-

an ER Guncang-

an TM Guncang-

an PM Guncang-

an QM Guncang-

an PC Guncang-

an QC Guncang-

an PG Guncang-

an PF Guncang-

an QF Guncang-

an PI Guncang-

an PE Guncang-

an CC

1 3.63 4.07 0.06 1.34 8.47 0.69 77.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 4.44 0.00 2 3.29 4.30 0.16 1.38 10.55 0.63 69.87 0.17 0.11 0.27 2.51 0.95 5.59 0.21 3 3.26 4.26 0.17 1.36 10.65 0.67 68.89 0.20 0.49 0.27 2.53 1.05 5.84 0.36 4 3.26 4.28 0.17 1.36 10.65 0.69 68.84 0.20 0.50 0.27 2.53 1.05 5.85 0.36 5 3.26 4.29 0.17 1.36 10.65 0.69 68.82 0.20 0.50 0.27 2.53 1.05 5.85 0.36 6 3.26 4.29 0.17 1.36 10.65 0.69 68.82 0.20 0.50 0.27 2.53 1.05 5.85 0.36

12 3.26 4.29 0.17 1.36 10.65 0.69 68.81 0.20 0.50 0.27 2.53 1.05 5.85 0.36 18 3.26 4.29 0.17 1.36 10.65 0.69 68.81 0.20 0.50 0.27 2.53 1.05 5.85 0.36 24 3.26 4.29 0.17 1.36 10.65 0.69 68.81 0.20 0.50 0.27 2.53 1.05 5.85 0.36 36 3.26 4.29 0.17 1.36 10.65 0.69 68.81 0.20 0.50 0.27 2.53 1.05 5.85 0.36 48 3.26 4.29 0.17 1.36 10.65 0.69 68.81 0.20 0.50 0.27 2.53 1.05 5.85 0.36 60 3.26 4.29 0.17 1.36 10.65 0.69 68.81 0.20 0.50 0.27 2.53 1.05 5.85 0.36

Min 3.26 4.07 0.06 1.34 8.47 0.63 68.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 4.44 0.00 Max 3.63 4.30 0.17 1.38 10.65 0.69 77.29 0.20 0.50 0.27 2.53 1.05 5.85 0.36 Kemantapan 3.26 4.29 0.17 1.36 10.65 0.69 68.81 0.20 0.50 0.27 2.53 1.05 5.85 0.36 Rerata 3.27 4.29 0.17 1.36 10.61 0.69 68.98 0.20 0.48 0.27 2.49 1.03 5.82 0.35 Bulan Min 3 1 1 1 1 2 8 1 1 1 1 1 1 1 Bulan Max 1 2 3 2 3 1 1 3 4 2 3 3 4 3 Bulan Kemantapan 3 5 3 3 3 4 8 3 4 2 3 3 4 3

102

Lampiran Tabel LT.5. Hasil Analisis Dekomposisi Ragam Harga Konsumen Jagung Indonesia Periode Januari 1993 – Desember

2013

Period Guncang-

an PO Guncang-

an PW Guncang-

an ER Guncang-

an TM Guncang-

an PM Guncang-

an QM Guncang-

an PC Guncang-

an QC Guncang-

an PG Guncang-

an PF Guncang-

an QF Guncang-

an PI Guncang-

an PE Guncang-

an CC

1 2.91 2.73 0.54 31.78 1.87 2.91 53.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.62 0.00 2 3.37 1.98 0.41 32.88 2.20 3.22 42.04 0.14 1.69 0.00 0.07 2.57 2.94 6.49 3 3.16 2.21 0.59 32.17 3.22 2.95 38.10 0.33 3.80 0.03 0.12 2.67 4.47 6.19 4 3.12 2.37 0.67 32.26 3.50 2.86 36.92 0.56 4.03 0.04 0.23 2.87 4.56 6.00 5 3.10 2.56 0.84 31.98 3.47 2.89 36.74 0.56 4.03 0.12 0.23 2.91 4.63 5.95 6 3.10 2.65 0.94 31.72 3.44 2.93 36.58 0.58 4.03 0.13 0.26 3.00 4.60 6.04

12 3.11 2.68 0.95 31.58 3.45 2.92 36.49 0.63 4.07 0.14 0.28 3.02 4.59 6.09 18 3.11 2.68 0.95 31.58 3.45 2.92 36.49 0.63 4.07 0.14 0.28 3.02 4.59 6.09 24 3.11 2.68 0.95 31.58 3.45 2.92 36.49 0.63 4.07 0.14 0.28 3.02 4.59 6.09 36 3.11 2.68 0.95 31.58 3.45 2.92 36.49 0.63 4.07 0.14 0.28 3.02 4.59 6.09 48 3.11 2.68 0.95 31.58 3.45 2.92 36.49 0.63 4.07 0.14 0.28 3.02 4.59 6.09 60 3.11 2.68 0.95 31.58 3.45 2.92 36.49 0.63 4.07 0.14 0.28 3.02 4.59 6.09

Min 2.91 1.98 0.41 31.58 1.87 2.86 36.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.94 0.00 Max 3.37 2.73 0.95 32.88 3.50 3.22 53.65 0.63 4.07 0.14 0.28 3.02 4.63 6.49 Kemantapan 3.11 2.68 0.95 31.58 3.45 2.92 36.49 0.63 4.07 0.14 0.28 3.02 4.59 6.09 Rerata 3.11 2.66 0.93 31.64 3.40 2.92 36.91 0.60 3.95 0.13 0.27 2.95 4.54 5.99 Bulan Min 1 2 2 12 1 4 11 1 1 1 1 1 2 1 Bulan Max 2 1 7 2 4 2 1 11 9 8 9 7 5 2 Bulan Kemantapan 8 10 7 12 7 7 11 11 9 8 9 7 7 8

103

Lampiran Tabel LT.6. Hasil Analisis Dekomposisi Ragam Harga Konsumen Kedelai Indonesia Periode Januari 1993 –

Desember 2013

Period Guncang-

an PO Guncang-

an PW Guncang-

an ER Guncang-

an TM Guncang-

an PM Guncang-

an QM Guncang-

an PC Guncang-

an QC Guncang-

an PG Guncang-

an PF Guncang-

an QF Guncang-

an PI Guncang-

an PE Guncang-

an CC

1 0.08 0.12 1.14 13.71 29.17 0.48 47.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 7.65 0.00 2 0.32 0.30 1.02 11.22 31.64 0.53 40.89 0.20 0.72 4.43 0.20 0.45 7.75 0.32 3 0.51 0.41 1.01 11.15 31.30 0.81 40.39 0.32 0.72 4.38 0.20 0.45 8.03 0.32 4 0.51 0.41 1.01 11.16 31.24 0.88 40.30 0.38 0.72 4.37 0.20 0.46 8.03 0.32 5 0.52 0.42 1.01 11.16 31.22 0.90 40.28 0.40 0.72 4.37 0.20 0.46 8.03 0.32 6 0.52 0.42 1.01 11.16 31.22 0.90 40.27 0.40 0.72 4.37 0.20 0.46 8.03 0.32

12 0.52 0.42 1.01 11.16 31.22 0.90 40.27 0.40 0.72 4.37 0.20 0.46 8.03 0.32 18 0.52 0.42 1.01 11.16 31.22 0.90 40.27 0.40 0.72 4.37 0.20 0.46 8.03 0.32 24 0.52 0.42 1.01 11.16 31.22 0.90 40.27 0.40 0.72 4.37 0.20 0.46 8.03 0.32 36 0.52 0.42 1.01 11.16 31.22 0.90 40.27 0.40 0.72 4.37 0.20 0.46 8.03 0.32 48 0.52 0.42 1.01 11.16 31.22 0.90 40.27 0.40 0.72 4.37 0.20 0.46 8.03 0.32 60 0.52 0.42 1.01 11.16 31.22 0.90 40.27 0.40 0.72 4.37 0.20 0.46 8.03 0.32

Min 0.08 0.12 1.01 11.15 29.17 0.48 40.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 7.65 0.00 Max 0.52 0.42 1.14 13.71 31.64 0.90 47.65 0.40 0.72 4.43 0.20 0.46 8.03 0.32 Kemantapan 0.52 0.42 1.01 11.16 31.22 0.90 40.27 0.40 0.72 4.37 0.20 0.46 8.03 0.32 Rerata 0.51 0.41 1.01 11.20 31.19 0.88 40.41 0.39 0.71 4.30 0.20 0.45 8.02 0.32 Bulan Min 1 1 3 3 1 1 6 1 1 1 1 1 1 1 Bulan Max 5 5 1 1 2 5 1 5 2 2 2 4 3 2 Bulan Kemantapan 5 5 3 4 5 5 6 5 2 4 2 4 3 2

104

Lampiran Tabel LT.7. Hasil Analisis Impuls Respons Harga Produsen Beras Indonesia Periode Januari 1993 – Desember 2013

Period Guncang-

an PO Guncang-

an PW Guncang-

an ER Guncang-

an TM Guncang-

an PM Guncang-

an QM Guncang-

an PC Guncang-

an QC Guncang-

an PG Guncang-

an PF Guncang-

an QF Guncang-

an PI Guncang-

an PE Guncang-

an CC

1 6.8287 7.4887 1.5221 2.8899 -2.1910 -3.5480 4.2480 0.0249 5.2693 6.6021 0.0000 0.0000 2.3727 0.0000 2 1.3998 4.9960 -1.0502 1.0264 -0.4869 -1.3605 2.6751 0.0786 -1.2201 1.0392 0.2940 0.1632 0.6931 -0.0458 3 -0.1962 18198 -0.1999 -0.0052 0.6776 0.1090 -0.0426 -0.0414 0.0039 0.2892 -0.7572 0.1416 0.1249 0.4490 4 -0.0856 0.2588 -0.1485 0.0561 0.1710 0.4096 -0.1728 0.0095 -0.1769 0.0023 -0.0371 0.1113 -0.1735 0.0392 5 -0.0212 0.0228 -0.0104 -0.0373 -0.0504 -0.0935 -0.0982 -0.0059 -0.0208 -0.0058 -0.0063 0.0430 -0.1122 0.0593 6 -0.0407 -0.0218 -0.0016 -0.0040 -0.0058 0.0949 -0.0405 0.0028 0.0177 -0.0082 0.0166 0.0331 -0.0341 -0.0038

12 0.0000 -0.0003 0.0002 -0.0001 0.0002 0.0007 -0.0001 0.0001 0.0002 0.0000 0.0001 0.0000 0.0001 0.0000 18 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 24 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 36 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 48 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 60 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Min -0.1962 -0.0218 -1.0502 -0.0373 -2.1910 -3.5480 -0.1728 -0.0414 -1.2201 -0.0082 -0.7572 -0.0006 -0.1735 -0.0458 Max 6.8287 7.4887 1.5221 2.8899 0.6776 0.4096 4.2480 0.0786 5.2693 6.6021 0.2940 0.1632 2.3727 0.4490 Kemantapan 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Rerata 0.1314 0.2428 0.0018 0.0654 -0.0318 -0.0735 0.1095 0.0011 0.0646 0.1319 -0.0081 0.0083 0.0475 0.0084 Bulan Min 3 6 2 5 1 1 4 3 2 5 3 1 4 2 Bulan Max 1 1 1 1 3 4 1 2 1 1 2 2 1 3 Bulan Kemantapan 12 15 14 14 15 17 14 14 14 11 13 10 13 12

105

Lampiran Tabel LT.8. Hasil Analisis Impuls Respons Harga Produsen Jagung Indonesia Periode Januari 1993 – Desember

2013

Period Guncang-

an PO Guncang-

an PW Guncang-

an ER Guncang-

an TM Guncang-

an PM Guncang-

an QM Guncang-

an PC Guncang-

an QC Guncang-

an PG Guncang-

an PF Guncang-

an QF Guncang-

an PI Guncang-

an PE Guncang-

an CC

1 3.1274 0.5252 1.5301 0.1175 0.1692 -0.6498 0.2455 -0.1711 0.0008 6.2940 0.0000 0.0000 1.5934 0.0000 2 7.6755 -3.0554 1.6178 0.7738 8.1115 0.5740 -1.2308 -0.0858 2.8206 0.2376 0.5131 -1.1797 -2.4493 -0.1399 3 -0.9260 -0.0517 2.4333 3.2836 -2.7228 0.3206 3.3003 -0.0148 -0.5553 -0.5963 0.2327 0.6318 1.1680 0.2654 4 -8.7749 1.8588 -1.6365 3.1660 -1.6773 -0.5613 2.3180 -0.1731 0.5900 -0.8510 0.0906 -0.7602 0.8688 -1.3619 5 0.6088 -0.6325 0.2105 1.2087 0.0930 -0.5800 -0.7096 0.0641 -0.3082 -0.0546 -0.4303 -1.0964 0.8104 -0.7878 6 2.8671 -1.3480 1.4111 -1.0163 0.1393 0.1277 -1.0441 0.0407 0.5206 0.3610 -0.1690 0.7587 0.1323 0.8233

12 0.0251 0.0249 -0.1064 0.0170 -0.0246 0.0319 -0.0016 -0.0308 -0.0144 -0.0115 -0.0065 0.0011 0.0086 -0.0115 18 0.0152 -0.0059 -0.0062 0.0000 -0.0002 0.0000 -0.0043 -0.0039 -0.0002 -0.0002 -0.0023 -0.0022 -0.0018 -0.0006 24 0.0026 -0.0002 -0.0012 0.0002 -0.0003 0.0003 -0.0004 -0.0008 0.0002 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0002 0.0000 36 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 48 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 60 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Min -8.7749 -3.0554 -1.6365 -1.0163 -2.7228 -0.6498 -1.2308 -0.1731 -0.5553 -0.8510 -0.4303 -1.1797 -2.4493 -1.3619 Max 7.6755 1.8588 2.4333 3.2836 8.1115 0.5740 3.3003 0.0724 2.8206 6.2940 0.5131 0.7836 1.5934 0.8233 Kemantapan 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Rerata 0.0788 -0.0521 0.0905 0.1202 0.0682 -0.0060 0.0394 -0.0064 0.0476 0.0908 0.0078 -0.0150 0.0376 -0.0142 Bulan Min 4 2 4 6 3 1 2 4 3 4 5 2 2 4 Bulan Max 2 4 3 3 2 2 3 10 2 1 2 7 1 6 Bulan Kemantapan 37 33 34 33 33 29 31 31 32 32 33 32 29 29

106

Lampiran Tabel LT.9. Hasil Analisis Impuls Respons Harga Produsen Kedelai Indonesia Periode

Januari 1993 – Desember 2013

Period Guncang-

an PO Guncang-

an PW Guncang-

an ER Guncang-

an TM Guncang-

an PM Guncang-

an QM Guncang-

an PC Guncang-

an QC Guncang-

an PG Guncang-

an PF Guncang-

an QF Guncang-

an PI Guncang-

an PE Guncang-

an CC

1 3.7954 3.1317 1.9779 1.4237 3.2413 -0.6464 2.1198 0.0869 1.8166 2.9864 0.0000 0.0000 0.3739 0.0000 2 1.4438 1.0182 0.4140 0.9535 1.2647 -0.5282 -0.6841 0.1815 0.5506 1.1598 0.7612 0.9553 0.2378 -0.1081 3 0.8410 0.1962 -0.0567 0.2905 0.0606 -0.1701 -0.0876 0.1168 0.0100 0.0116 0.0810 0.5516 0.6644 0.0243 4 0.2459 -0.1439 -0.0184 0.1494 -0.0157 0.1615 -0.0527 0.0600 -0.0138 0.0371 -0.0041 0.1335 0.2408 -0.0114 5 0.1167 -0.1311 -0.0178 0.0303 -0.0333 -0.0595 -0.0155 0.0294 -0.0219 0.0025 -0.0040 0.0529 0.1246 -0.0012 6 0.0099 -0.0742 -0.0175 0.0083 -0.0144 0.0310 -0.0061 0.0141 -0.0105 -0.0045 -0.0110 0.0263 0.0532 -0.0012

12 0.0000 -0.0007 -0.0002 0.0000 -0.0001 0.0001 0.0000 0.0001 -0.0001 0.0000 -0.0001 0.0000 0.0003 0.0000 18 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 24 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 36 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 48 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 60 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Min -0.0008 -0.1439 -0.0567 -0.0002 -0.0333 -0.6464 -0.6841 0.0000 -0.0219 -0.0045 -0.0110 -0.0001 0.0000 -0.1081 Max 3.7954 3.1317 1.9779 1.4237 3.2413 0.1615 2.1198 0.1815 1.8166 2.9864 0.7612 0.9553 0.6644 0.0243 Kemantapan 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Rerata 0.1078 0.0655 0.0377 0.0476 0.0748 -0.0202 0.0212 0.0083 0.0386 0.0699 0.0136 0.0288 0.0289 -0.0016 Bulan Min 6 4 3 7 5 1 2 10 5 5 6 1 9 2 Bulan Max 1 1 1 1 1 4 1 2 1 1 2 2 3 3 Bulan Kemantapan 12 16 14 12 14 13 12 13 14 11 14 11 15 10

107

Lampiran Tabel LT.10. Hasil Analisis Impuls Respons Harga Konsumen Beras Indonesia Periode Januari 1993 – Desember 2013

Period Guncang-

an PO Guncang-

an PW Guncang-

an ER Guncang-

an TM Guncang-

an PM Guncang-

an QM Guncang-

an PC Guncang-

an QC Guncang-

an PG Guncang-

an PF Guncang-

an QF Guncang-

an PI Guncang-

an PE Guncang-

an CC

1 3.1414 2.3624 0.2863 0.7081 2.0211 -1.5056 5.0159 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.7751 0.0000 2 0.4497 1.0323 0.3828 0.2872 1.2842 -0.2841 0.6821 -0.0398 -0.2097 0.2856 -1.4730 -0.8752 1.1475 0.2866 3 0.2293 -0.1670 0.1364 0.0285 0.3742 0.4195 0.0258 0.0178 -0.3881 -0.0140 -0.2073 -0.3061 0.5138 -0.2452 4 0.0760 -0.2042 0.0806 -0.0057 -0.0308 -0.2368 -0.0440 -0.0068 -0.0578 0.0284 0.0218 -0.0116 0.1091 0.0335 5 -0.0180 -0.1104 0.0285 0.0076 0.0326 0.0667 -0.0207 0.0053 0.0318 -0.0032 0.0500 0.0340 0.0471 -0.0283 6 0.0183 -0.0102 0.0022 0.0036 -0.0178 -0.0785 0.0137 -0.0025 0.0042 0.0016 0.0160 0.0070 -0.0034 0.0125

12 0.0000 0.0002 -0.0001 0.0001 -0.0002 -0.0008 0.0001 -0.0001 -0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0001 0.0000 18 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 24 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 36 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 48 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 60 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Min -0.0180 -0.2042 -0.0016 -0.0057 -0.0308 -1.5056 -0.0440 -0.0398 -0.3881 -0.0140 -1.4730 -0.8752 -0.0034 -0.2452 Max 3.1414 2.3624 0.3828 0.7081 2.0211 0.4195 5.0159 0.0178 0.0318 0.2856 0.0500 0.0340 1.7751 0.2866 Kemantapan 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Rerata 0.0649 0.0484 0.0153 0.0172 0.0612 -0.0267 0.0946 -0.0004 -0.0102 0.0050 -0.0266 -0.0192 0.0599 0.0009 Bulan Min 5 4 6 4 4 1 4 2 3 3 2 2 6 3 Bulan Max 1 1 2 1 1 3 1 3 5 2 5 5 1 2 Bulan Kemantapan 12 15 14 14 15 17 14 13 14 10 12 11 12 11

108

Lampiran Tabel LT.11. Hasil Analisis Impuls Respons Harga Konsumen Jagung Indonesia Periode Januari 1993 – Desember

2013

Period Guncang-

an PO Guncang-

an PW Guncang-

an ER Guncang-

an TM Guncang-

an PM Guncang-

an QM Guncang-

an PC Guncang-

an QC Guncang-

an PG Guncang-

an PF Guncang-

an QF Guncang-

an PI Guncang-

an PE Guncang-

an CC

1 -2.5196 1.6390 -0.7478 5.0533 0.6792 -0.7035 4.8794 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.4364 0.0000 2 -1.9476 -0.0411 -0.1556 3.2870 0.5340 -0.5086 1.3627 -0.0897 0.7482 0.0023 0.1669 -1.4282 0.4925 -1.5833 3 0.6113 -0.7969 0.5958 1.7465 -0.6818 0.1011 0.3263 -0.1110 0.9126 -0.1026 -0.1639 0.5548 1.2560 -0.3764 4 0.4542 -0.5868 0.3943 1.1762 -0.3853 0.0133 -0.0708 -0.1263 0.3634 0.0802 -0.2245 0.5111 0.4628 -0.0669 5 0.1824 -0.5887 0.5409 0.2783 0.0321 0.1336 -0.3748 -0.0222 0.1308 0.1663 0.0134 0.2436 0.3148 -0.0529 6 0.3559 -0.4207 0.4255 -0.2180 0.0526 0.1295 -0.3731 0.0334 0.1235 0.0860 0.1292 0.3308 0.1422 0.2572

12 -0.0038 -0.0569 -0.0256 -0.0230 0.0085 0.0069 -0.0097 -0.0005 0.0012 0.0014 0.0221 0.0110 -0.0209 0.0066 18 0.0021 -0.0069 -0.0004 -0.0024 0.0018 0.0007 -0.0013 0.0007 0.0009 0.0011 0.0029 0.0014 -0.0024 0.0000 24 0.0001 -0.0007 0.0002 -0.0004 0.0003 0.0002 -0.0001 0.0002 0.0001 0.0002 0.0004 0.0003 -0.0002 0.0000 36 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 48 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 60 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Min -2.5196 -0.7969 -0.7478 -0.2180 -0.6818 -0.7035 -0.3748 -0.1263 -0.1030 -0.1026 -0.2245 -1.4282 -0.0238 -1.5833 Max 0.6113 1.6390 0.5958 5.0533 0.6792 0.1336 4.8794 0.0392 0.9126 0.1663 0.1669 0.5548 1.4364 0.2572 Kemantapan 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Rerata -0.0496 -0.0248 0.0181 0.1818 0.0019 -0.0137 0.0874 -0.0038 0.0331 0.0025 -0.0018 0.0076 0.0693 -0.0244 Bulan Min 1 3 1 6 3 1 5 4 8 3 4 2 11 2 Bulan Max 3 1 3 1 1 5 1 7 3 5 2 3 1 6 Bulan Kemantapan 35 31 29 30 28 30 29 29 30 30 30 30 27 22

109

Lampiran Tabel LT.12. Hasil Analisis Impuls Respons Harga Konsumen Kedelai Indonesia Periode Januari 1993 – Desember 2013

Period Guncang-

an PO Guncang-

an PW Guncang-

an ER Guncang-

an TM Guncang-

an PM Guncang-

an QM Guncang-

an PC Guncang-

an QC Guncang-

an PG Guncang-

an PF Guncang-

an QF Guncang-

an PI Guncang-

an PE Guncang-

an CC

1 -0.8137 -0.7651 2.1370 3.4200 4.9415 -1.6043 5.8980 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 4.5689 0.0000 2 1.6136 1.1176 0.6429 0.1027 2.8242 0.9371 -1.3149 0.1284 0.7781 2.6328 0.7519 -1.1008 -2.2348 -0.2023 3 1.4314 0.8409 -0.1765 0.2714 0.2199 -1.3630 -0.0901 0.1003 -0.0507 0.0698 -0.1249 0.1583 1.1221 0.0061 4 0.1405 -0.1060 -0.0465 0.2102 0.1341 0.7268 -0.0432 0.0743 0.0386 0.0602 0.0429 0.1436 0.2621 -0.0113 5 0.3146 -0.1144 -0.0057 0.0507 -0.0163 -0.2955 -0.0367 0.0344 -0.0285 0.0459 -0.0090 -0.0155 0.1417 -0.0100 6 -0.0178 -0.0763 -0.0330 0.0115 0.0016 0.1177 -0.0052 0.0200 -0.0060 -0.0126 -0.0104 0.0536 0.0872 0.0015

12 0.0000 -0.0011 -0.0004 -0.0001 -0.0002 0.0002 0.0000 0.0002 -0.0002 -0.0001 -0.0001 0.0001 0.0006 0.0000 18 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 24 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 36 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 48 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 60 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Min -0.8137 -0.7651 -0.1765 -0.0003 -0.0163 -1.6043 -1.3149 0.0000 -0.0507 -0.0126 -0.1249 -1.1008 -2.2348 -0.2023 Max 1.6136 1.1176 2.1370 3.4200 4.9415 0.9371 5.8980 0.1284 0.7781 2.6328 0.7519 0.1583 4.5689 0.0061 Kemantapan 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Rerata 0.0453 0.0135 0.0416 0.0679 0.1348 -0.0251 0.0733 0.0062 0.0119 0.0467 0.0106 -0.0127 0.0667 -0.0037 Bulan Min 1 1 3 8 5 1 2 1 3 6 3 2 2 2 Bulan Max 2 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 3 1 3 Bulan Kemantapan 14 16 15 13 14 13 12 14 14 13 14 13 15 12

110

Lampiran Tabel LT.13. Analisis Biaya Usahatani Padi Sawah di Provinsi

JawaBarat, 2014 (Luas Lahan 1 Ha, Masa pertanaman 4 Bulan)

No. Uraian Volume Satuan (Rp) Jumlah (Rp)

I PENGELUARAN

A. Tenaga Kerja

1) Pesemaian 2 HKP 25,000 50,000

2) Merendam Benih 1 HKP 25,000 25,000

3) Pengolahan tanah / Persiapan lahan

- mekanisasi 1 unit 500,000 500,000

- manusia 20 HKP 25,000 500,000

4) Penanaman 27 HKW 20,000 540,000

5) pemeliharaan

Memupuk 45 HKP 25,000 1,125,000

Menyiang 20 HKW 20,000 400,000

Pengend.hama dan penyakit 10 HKP 25,000 250,000

6) Panen

memanen,merontok, mengangkut 55 HKW 20,000 1,100,000

mengeringkan 35 HKP 25,000 875,000

Pengarungan dan penyimpanan 10 HKP 25,000 250,000

Jumlah A. 5,615,000

B. Sarana Produksi (Saprodi)

1) Benih/bibit 25 kg 5,500 137,500

2) Pupuk (Anorganik)

- urea 100 kg 1,600 160,000

- NPK 300 kg 2,300 690,000

3) Pupuk Organik/Kandang/Hijau 2,000 kg 1,000 2,000,000

4) Pestisida 2 liter 150,000 300,000

Jumlah B 3,287,500

C. Lain-lain Pengeluaran

1 Sewa lahan 1 Ha 3,000,000 3,000,000

2 Iuran P3A/HIPPA 1 Ha 200,000 200,000

Jumlah C 3,200,000

Total Pengeluaran/Biaya Produksi (I=A+b+C) 12,102,500

II. PENERIMAAN / OUTPUT

Nilai Produksi/Penerimaan (II) 6,04

6 kg 3,370 20,375,020

III. ANALISIS BIAYA USAHA TANI

a. Keuntungan (U) = II-I 8,272,520

b. R/C ratio = (II/I) 1.68

c. B/C ratio = (U/I) 0.68

d. Keuntungan per bulan

2,068,130

e. Keuntungan per kg 1,368

f. BEP

1) harga 2,002

2) produksi 3,591

111

Lampiran Tabel LT.14. Analisis Biaya Usahatani Padi Ladang di Provinsi JawaBarat, 2014 (Luas Lahan 1 Ha, Masa pertanaman

4 Bulan)

No. Uraian Volume Satuan (Rp) Jumlah (Rp)

I PENGELUARAN

A. Tenaga Kerja

1) Pengolahan tanah / Persiapan

lahan : laki-laki 60 HKP 25,000 1,500,000

3) Penanaman

- laki-laki 5 HKP 25,000 125,000

- wanita 25 HKW 20,000 500,000

4) pemeliharaan

- Pemupukan 45 HKP 25,000 1,125,000

- Penyiangan 20 HKW 20,000 400,000

-Pengend.hama dan penyakit 10 HKP 25,000 250,000

5) Panen dan pasca panen

- panen, perontokan dan

pengangkutan 35 HKP 25,000 875,000

-pengeringan 55 HKW 20,000 1,100,000

- Pengarungan dan penyimpanan 10 HKP 25,000 250,000

Jumlah A. 5,875,000

B. Sarana Produksi (Saprodi)

1 Benih/bibit 25 kg 5,500 137,500

2 Pupuk (Anorganik)

- urea 100 kg 1,600 160,000

- NPK 300 kg 2,300 690,000

3 Pestisida 1 kg 100,000 100,000

Jumlah B 1,087,500

C. Lain-lain Pengeluaran

1 Sewa lahan 1 Ha 2,000,000 2,000,000

2 Iuran P3A/HIPPA 1 Ha 200,000 200,000

Jumlah C 2,200,000

Total Pengeluaran/Biaya Produksi (I=A+B+C) 9,162,500

II. PENERIMAAN / OUTPUT

Nilai Produksi/Penerimaan (II) 3,932 kg 2,800 11,009,600

III. ANALISIS BIAYA USAHA TANI

a. Keuntungan (U) = II-I 1,847,100

b. R/C ratio = (II/I) 1.20

c. B/C ratio = (U/I) 0.20

d. Keuntungan per bulan 461,775

e. Keuntungan per kg 470

f. BEP

1) harga 2,330

2) produksi 3,272

112

Lampiran Tabel LT.15. Analisis Biaya Usahatani Jagung di Provinsi JawaBarat,

2014 (Luas Lahan 1 Ha, Masa pertanaman 4 Bulan)

No. Uraian Volume Satuan (Rp) Jumlah (Rp)

I PENGELUARAN

A. Tenaga Kerja

1) Pengolahan tanah s/d siap

tanam 24 HKP 25,000 600,000

2) Penanaman 10 HKP 25,000 250,000

10 HKW 20,000 200,000

3) pemeliharaan

Memupuk 20 HKP 25,000 500,000

Menyiang 20 HKP 25,000 500,000

Pengend.hama dan penyakit 5 HKP 25,000 125,000

Pengairan 20 HKP 25,000 500,000

4) Panen

Pemanenan, Pengakutan dan 25 HKW 20,000 500,000

Penyimpanan 20 HKP 25,000 500,000

Jumlah A. 3,675,000

B. Sarana Produksi (Saprodi)

1 Benih/bibit 30 kg 40,000 1,200,000

2 Pupuk (Anorganik)

- Urea 300 kg 1,600 480,000

- TSP 100 kg 2,000 200,000

- KCl 100 kg 2,500 250,000

3 Pupuk Organik/Kandang/Hijau 2,000 kg 1,000 2,000,000

4 Insektisida 1 liter 100,000 100,000

Jumlah B 4,230,000

C. Lain-lain Pengeluaran

1 Sewa lahan 1 Ha 2,000,000 2,000,000

2 Iuran P3A/HIPPA 1 Ha 200,000 200,000

Jumlah C 2,200,000

Total Pengeluaran/Biaya Produksi (I=A+b+C) 10,105,000

II. PENERIMAAN / OUTPUT

Nilai Produksi/Penerimaan (II) 6,423 kg 2,595 16,667,685

III. ANALISIS BIAYA USAHA TANI

a. Keuntungan (U) = II-I 6,562,685

b. R/C ratio = (II/I) 1.65

c. B/C ratio = (U/I) 0.65

d. Keuntungan per bulan 1,640,671

e. Keuntungan per kg 1,022

f. BEP

1) harga 1,573

2) produksi 3,894

113

Lampiran Tabel LT.16. Analisis Biaya Usahatani Kedelai di Provinsi JawaBarat,

2014 (Luas Lahan 1 Ha, Masa pertanaman 4 Bulan)

No Uraian Volume Satuan (Rp) Jumlah (Rp)

I PENGELUARAN

A. Tenaga Kerja

1) Pengolahan Tanah/Persiapan lahan

- Pria 20 HKP 25,000 500,000

- wanita 4 HKW 20,000 80,000

2) Penanaman

- Pria 10 HKP 25,000 250,000

- wanita 8 HKW 20,000 160,000

3) Pemeliharaan

- Penyiangan 20 HKW 20,000 400,000

- Pemupukan 5 HKP 25,000 125,000

5 HKW 20,000 100,000

- Perlintan 4 HKP 25,000 100,000

4) Panen

- memanen, merontok, mengangkut 18 HKP 25,000 450,000

- mengeringkan 4 HKW 20,000 80,000

Jumlah A 2,245,000

B. Sarana Produksi (Saprodi)

1) Benih/bibit 40 kg 10,000 400,000

2) Pupuk (Anorganik)

- Urea 75 kg 1,600 120,000

- KCL 50 kg 2,500 125,000

- TSP 100 kg 2,000 200,000

- PPC 1 lt 40,000 40,000

3) Pupuk Organik/Kandang/Hijau 2,000 kg 1,000 2,000,000

Jumlah B 2,885,000

C. Lain-lain Pengeluaran

1) Sewa lahan 1 Ha 2,000,000 2,000,000

2) Iuran P3A/HIPPA 1 Ha 200,000 200,000

Jumlah C 2,200,000

Total Pengeluaran/ Biaya Produksi (I=A+B+C) 7,330,000

II. PENERIMAAN / OUTPUT

Nilai Produksi/Penerimaan (II) 1,574 kg 6,000 9,444,000

III. ANALISIS BIAYA USAHA TANI

a. Keuntungan (U) = II-I 2,114,000

b. R/C ratio = (II/I) 1.29

c. B/C ratio = (U/I) 0.29

d. Keuntungan per bulan 528,500

e. Keuntungan per kg 1,343

f. BEP

1) harga 4,657

2) produksi 1,222