FAKTOR PENENTU HARGA GABAH KERING PANEN (GKP) DI TINGKAT PETANI DI INDONESIA TAHUN : PENDEKATAN PARTIAL ADJUSTMENT MODEL

FAKTOR PENENTU HARGA GABAH KERING PANEN (GKP) DI TINGKAT PETANI DI INDONESIA TAHUN 2005-2010: PENDEKATAN PARTIAL ADJUSTMENT MODEL Ahmad Rifa’i Dosen Jurusan Ilmu Administrasi Bisnis FISIP Universitas Lampung

ABSTRAK Permasalahan yang akan di bahas adalah dalam penelitian ini adalah apa sajakah faktor-faktor yang menentukan harga gabah kering panen (GKP) di tingkat petani tahun 2005-2010?”. Berdasarkan nilai t-hitung hasil estimasi pada masing-masing variabel pada tingkat kepercayaan 95% (α= 5%) didapat bahwa Variabel harga gabah kering giling (GKG), harga gabah kualitas rendah (GKR), harga pokok pembelian (HPP), harga beras (HB), dan total produksi gabah (Q) berpengaruh secara signifikan terhadap harga gabah kering panen (GKP) di tingkat petani. Sedangkan distributed-lag (beda kala) harga gabah kering panen (GKPt-1) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap harga gabah kering panen (GKP) di tingkat petani. Hasil estimasi juga menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi (R2 = adjusted R-squared) adalah 0,973. Hal ini berarti variansi dari independent variable mampu menjelaskan 97,3% terhadap variansi dependent variable. Sedangkan sebanyak 2,7% faktor yang berhubungan dengan peningkatan harga gabah kering panen di tingkat petani di Indonesia tahun 2011-2010 disebabkan oleh variabel lain diluar variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Kata Kunci

: Gabah Kering Panen; Deseasonalized; Petani

PENDAHULUAN Penentuan harga Gabah Kering

Pada kondisi ini sebenarnya petani enggan menjual gabahnya, namun demikian mereka

Panen (GKP) di tingkat petani merupakan

“dihantui”

oleh

kebutuhan

keuangan

suatu “trade off” bagi para petani. Harga

(likuiditas) yang mendesak, biaya pera-

GKP yang terlalu tinggi menyebabkan

watan gabah jika tetap di simpan, dan

pedagang/penggiling tidak bersedia mem-

kemungkinan rusaknya gabah jika tidak

belinya dengan alasan daya beli konsumen

segera menjualnya. Hal ini seperti dinya-

terhadap beras yang rendah. Pada kondisi

takan Maers dkk (1980); Deptan (2006a)

ini gabah petani terancam tidak laku

bahwa petani akan memiliki probabilitas

dikarenakan harga yang terlalu tinggi.

merugi jika mereka menyimpan gabahnya

Sebaliknya, harga GKP yang terlalu rendah

karena harus menanggung “opportunity

membuat petani merugi karena harga jual

cost” dan sebaliknya pedagang/penggiling

GKP tidak bisa menutupi biaya produksi.

akan memperoleh probabilitas untuk untung

57 | J u r n a l I n o v a s i D a l a m P e m b a n g u n a n K a b u p a t e n L a m p u n g T i m u r

karena kemahiran berdagang dan adanya

dianggap mewakili kegiatan demand and

fluktuasi

supply produk pertanian padi. Faktor lain

(disparitas)

harga.

Disparitas

harga seperti dinyatakan oleh Jamal dkk

yang

(2006) terjadi karena lemahnya posisi tawar

harga GKP adalah kebijakan harga pokok

petani dalam perdagangan gabah, kemam-

pembelian (HPP) gabah dari pemerintah

puan (teknik) menyimpan gabah petani

(Bulog). Kebijakan penentuan HPP ini

yang rendah, nilai tambah pengolahan dan

dimaksudkan agar penentuan harga melalui

perdagangan beras

dapat

mekanisme pasar-harga (demand and sup-

dinikmati oleh pedagang, dan sistem pasar

ply) yang dilakukan oleh petani dan peda-

yang jauh dari sistem pasar persaingan

gang/penggiling tidak berada dibawah HPP

sempurna.

sehingga bisa merugikan petani. Selain itu,

yang hanya

berpengaruh

terhadap

penentuan

Mengikuti teorema Cobweb (“feno-

seperti hasil penelitian Jamal dkk (2006)

mena jaring laba-laba”) seperti dalam

kebijakan impor beras juga berpengaruh

Miller & Meiners (2000:39); Nicholson

terhadap tingkat harga gabah petani.

(1995:591); Iswardono (1989:22) menyata-

Permasalahan yang akan di bahas

kan bahwa penentuan harga produk-produk

adalah “apa sajakah faktor-faktor yang

pertanian sangat dipengaruhi oleh harga

menentukan harga gabah kering panen

sebelumnya (lag harga tahun lalu). Hal ini

(GKP) di tingkat petani tahun 2005-2010?”.

terjadi salah satunya disebabkan adanya

“Seberapa besarkah pengaruh distributed-

faktor musiman, karena terdapat musim

lag (beda kala) harga gabah kering panen

dimana produk pertanian tersebut melimpah

(GKPt-1), harga gabah kering giling (GKG),

dan

produk

harga gabah kualitas rendah (GKR), harga

pertanian tersebut langka yang akan ber-

pokok pembelian (HPP), harga beras (HB),

pengaruh terhadap tinggi rendahnya harga.

dan total produksi gabah (Q) dalam

Pada saat panen raya umumnya harga GKP

menentukan harga gabah kering panen

cenderung rendah (Simatupang dkk, 2004;

(GKP) di tingkat petani di Indonesia tahun

Deptan, 2006b). Secara umum penentuan

2005-2010?”.

terdapat

musim

dimana

harga gabah juga dipengaruhi oleh harga gabah pada tingkatan yang lain yaitu gabah

METODE PENELITIAN

kering giling/GKG, gabah kualitas rendah/

Penelitian ini merupakan penelitian

GKR, dan harga beras sebagai produk akhir

eksplanatori (explanatory research) dengan

dari pertanian padi karena pasar beras bisa

menggunakan pengujian hipotesis. Peneliti-


an eksplanatori atau penelitian penjelasan

daerah dalam rangka mendorong pemben-

menganalisis/menjabarkan tentang hubung-

tukan harga yang lebih tinggi (yang lebih

an antar variabel penelitian dan menguji

baik) bagi petani.

hipotesis yang telah dirumuskan. Hasil

Teknik analisis data menggunakan

pengujian hipotesis tersebut dapat dipergu-

regresi berganda dengan pendekatan Partial

nakan sebagai pijakan untuk menentukan/

Adjustment Model (PAM) atau model

mengidentifikasi langkah-langkah kebijak-

penyesuaian parsial. Model yang digunakan

an yang dapat ditempuh oleh pemerintah

adalah:

GKPt = β0 + β1 GKPt-1 + β2 GKGt + β3 GKR t + β4 HPPt + β5 HBt + β6 Qt + εt (1.1)

dimana: GKP = Rerata harga gabah kering

bulanan dan ε = Error term; t = bulan ke-t;

panen per bulan; GKPt-1 = Lag (beda kala)

β0 = konstanta/intercept; β1, β2, β3, β4, β5, β6

rerata bulanan harga GKP; GKG = Rerata

= koefisien regresi.

harga gabah kering giling per bulan; GKR =

Berdasarkan Model Penyesuaian

Rerata harga gabah kualitas rendah per

Parsial (Partial Adjustment Model/PAM)

bulan; HPP = Harga pokok pembelian

maka persamaan 1.1 dapat di tulis kembali

gabah dari Bulog; HB = Harga pembelian

sebagai berikut:

beras oleh Bulog, Q = total produksi gabah GKPt = Gβ0 + (1-G)β1 GKPt-1 + Gβ2 GKGt + Gβ3 GKR t + Gβ4 HPPt + Gβ5 HBt + Gβ6 Qt + Gεt

(1.2)

dimana G adalah koefisien penye-suaian

Cobweb maka kuantitas (supply) dan harga

yang memiliki nilai 0  G  1 , dan karena

produk pertanian umumnya dipengaruhi

persamaan 1.2 tersebut mengandung unsur

oleh kuantitas dan harga periode sebelum-

beda kala (lag) dependent variable (GKPt-1)

nya, kedua, umumnya harga gabah menga-

maka persamaan tersebut di sebut juga

lami kekakuan harga (price regidity) karena

autoregresive model. Beda kala muncul

lemahnya daya tawar petani terhadap

karena reaksi dari variabel tak bebas

pedagang/penggiling. Ketiga, adanya reaksi

terhadap aksi dari variabel bebas memerlu-

terhadap kebijakan pemerintah yaitu adanya

kan waktu (“a time lag”). Alasan pengguna-

kebijakan harga pokok pembelian (HPP)

an lag (beda kala = GKPt-1) dalam peneliti-

gabah, yang dimaksudkan agar harga GKP

an adalah, pertama, berdasarkan model

berada di atas HPP sehingga petani tidak


merugi.

Keempat,

Supranto

stokastik (GKPt-1) akan berkorelasi dengan

(1984:190) model distribusi beda kala dan

kesalahan pengganggu (εt). Sehingga jika

model

menunjukkan

kita tetap mempergunakan OLS maka hasil

kegunaan yang benar-benar tinggi dalam

pemerkiranya akan bias dan tidak konsis-

ekonomi empiris, dimana model tersebut

ten, yaitu walaupun sampel di perbesar

membuat teori ekonomi yang statis menjadi

sampai tak terhingga maka hasil pemerkira

dinamis dengan cara memperhitungkan

tetap tidak akan mendekati nilai yang

secara eksplisit peranan waktu dan melalui

sebenarnya. Selain itu model PAM lebih

model tersebut dapat dibedakan antara

mendasarkan pada segi teknis, keka-kuan

reaksi jangka pendek dan jangka panjang.

(rigidities), ketidakluwesan kelembagaan

autoregresif

Alasan

menurut

telah

penggunaan

pendekatan

(institusi) dan adanya perubahan harga.

PAM adalah jika dibandingkan dengan

Kondisi ini berbeda dengan model AEM

pendekatan Koyck dan pendekatan Adap-

yang lebih mendasarkan pada ketidakpas-

tive Expectation Model (AEM/model harap-

tian (uncertainty) (Supranto 1984:159).

an adaptif) maka model PAM lebih bisa menghasilkan pemerkira yang mendekati

PEMBAHASAN

sifat

Proses Deseasonalization Jumlah Produksi Gabah

BLUE

(Best

Linear

Unbiased

Estimator) atau setidaknya model PAM

Variabel

akan menghasilkan pemerkira yang konsis-

Hasil regresi proses deseasonaliza-

ten meskipun perkiraan tersebut cenderung

tion menggunakan variable dummy terha-

akan bias. Dengan kata lain dalam model

dap jumlah produksi padi (Q) adalah

Koyck

sebagai berikut:

maupun

AEM

variabel

bebas

Q = 6384881 – D21,81x10-8 – D31,79X10-8 – D41,80X10-8 – D51208032 (18,932)*** (-3,79X10-14)ns (-3,76X10-14)ns (-3,78X10-14)ns (-2,533)*** – D61208032 – D71208032 – D81208032 – D93073408 – D103073408 (-2,533)*** (-2,533)*** (-2,533)*** (-6,444)*** (-6,444)*** – D113073408 – D123073408 + ɛt (-6,444)*** (-6,444)***

………….1.3

R2 = 0,689; Fhitung = 15,329 ** Catatan: * Significance at α= 10% Significance at α= 5% *** ns Significance at α= 1% Not Significance Angka dalam kurung adalah nilai-thitung


dimana Q = jumlah produksi padi, D2, D3,

demikian

D4, …, D12 adalah dummy-dummy untuk

misalnya untuk bulan ke-5 (Mei), maka

bulan 2, 3, 4,…, 12 dengan mengganggap

nilai produksi padi untuk bulan ke-5 ini

nilai 1 untuk bulan yang bersangkutan dan

lebih besar sebesar 1.208.032 ton di

nilai 0 untuk bulan pertama (Januari).

bandingkan bulan ke-1 (Januari). Nilai rata-

Proses deseasonalization ini menggunakan

rata jumlah produksi pada bulan ke-5 (Mei)

bulan Januari (bulan 1) sebagai bulan dasar

adalah {(6.384.881) + (-1.208.032)} atau

(bulan referensi), meskipun bulan manapun

sekitar 5.176.849 ton. Koefisien dummy

dapat digunakan sebagai bulan dasar.

untuk bulan yang lain dapat ditafsirkan

Berdasarkan hasil estimasi pada

dapat

disimpulkan

bahwa,

dengan cara yang sama dengan bulan ke-5.

persamaan (1.3) diketahui bahwa nilai ttabel untuk degree of freedom (df) = 60 (df=n-k-1=72-11-1=60)

pada

Analisis Regresi Analisis regresi dilakukan terhadap

tingkat

kepercayaan 95% (α=5%) adalah 1,671. Dengan demikian diperoleh hasil bahwa seluruh dummy kecuali dummy untuk bulan 2, 3, dan 4 berpengaruh signifikan terhadap jumlah produksi padi (Q). Hal ini berarti memang terjadi pengaruh musiman dalam produksi padi (Q) pada bulan ke-5, 6, 7, ., 12 di Indonesia tahun 2005-2010. Dengan

persamaan 1.1. Nilai masing-masing variabel (GKP, GKG, GKR, HPP, dan HB) yang digunakan adalah berdasarkan publikasi dari BPS (2010), sedangkan nilai jumlah produksi padi (Q) adalah jumlah produksi padi

ter-deseasonalized

(QDS).

Hasil

analisis regresi terhadap persamaan 1.1 adalah sebagai berikut:

GKP = –172,3303 – 0,004459GKPt-1 + 0, 482097GKG + 0,591070GKR (-2,124)** (-0,049) ns (5,412)*** (7,866)*** + 0,326149HPP – 0,207551HB + 3,76X10-5QDS + ɛt (1,996)** (-2,262)** (2,214)**

………….1.4

R2 = 0,973; Fhitung = 428,361 Catatan:

*

** Significance at α= 10% Significance at α= 5% *** ns Significance at α= 1% Not Significance Angka dalam kurung adalah nilai-thitung

dimana GKP = Rerata harga gabah kering

rerata bulanan harga GKP; GKG = Rerata

panen per bulan; GKPt-1 = Lag (beda kala)

harga gabah kering giling per bulan; GKR =


Rerata harga gabah kualitas rendah per

pengujian hipotesis didapatkan

bulan; HPP = Harga pokok pembelian

χ2 (5%; df = 6) = 17,355515 > 12,5916,

gabah dari Bulog; HB = Harga pembelian

yang berarti bahwa Ho tolak dan dapat

beras oleh Bulog, QDS = Jumlah produksi

disimpulkan persamaan (1.4) terkena gejala

padi ter-deseasonalized.

heteroskedastisitas.

Pengujian Ketepatan Asumsi Model

Uji Gejala Autokorelasi.

Pengujian ketepatan asumsi model

>

Hasil pengujian gejala autokorelasi

(uji asumsi klasik) terdiri dari uji gejala

menggunakan

multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan

(BG) Test menunjukkan nilai χ2 = (n-p)R2

uji autokorelasi terhadap persamaan (1.4).

adalah = 1,174677. Sehingga dari hasil

Tujuan pengujian ini adalah untuk mengha-

pengujian hipotesis didapatkan χ2 = (n-p)R2

silkan pemerkiria yang memiliki sifat

< χ2 (5%; df = 6) = 1,174677 < 12,5916,

BLUE (best linear unbiased estimator).

yang berarti bahwa Ho yang menyatakan

metode

Brousch-Godfrey

tidak ada autokorelasi pada persamaan (1.4) Uji Gejala Multikolinearitas

dapat diterima.

Hasil pengujian gejala multikolinearitas

menggunakan

korelasi

persamaan (1.4) terkena gejala multiko-

menunjukkan bahwa antar independent

linearitas dan heteroskedastisitas, maka

variable-nya

variabel

langkah selanjutnya adalah menghilangkan

dependent) ada yang berkorelasi kuat

gejala tersebut dengan melakukan regresi

(>80%), yang berarti persamaan (1.4)

dengan metode White Heteroskedasticity-

terkena dari gejala multikolinearitas.

Consistent Stan-dard Errors & Covariance

(tidak

matrik

Oleh karena hasil estimasi pada

termasuk

(Gujarati 2003:417). Hasil koreksi dalam

Uji Gejala Heteroskedastisitas. Hasil pengujian gejala heteroskedastisitas

menggunakan

metode

Breusch-

Pagan-Godfrey (BPG) Test menunjukkan nilai Explained Sum of Square (ESS) adalah = 34,71103 sehingga nilai

selanjutnya disimbulkan dengan GKP-(P). Hasil koreksi gejala heteroskedastisitas persamaan (1.4) menggunakan metode White’s adalah sebagai berikut:

adalah

17,355515. Dengan demikian dari hasil


GKP-(P) = –172,3303 – 0,004459GKPt-1 + 0,482097GKG + 0,591070GKR (-2,459)*** (-0,049) ns (5,644)*** (5,827)*** + 0,326149HPP – 0,207551HB + 3,76X10-5QDS + ɛt (2,374)** (-2,905)*** (2,041)**

………….1.5

R2 = 0,973; Fhitung = 428,361 ** Catatan: * Significance at α= 10% Significance at α= 5% *** ns Significance at α= 1% Not Significance Angka dalam kurung adalah nilai-thitung penelitian ini nilai t-tabel untuk df = 65

Pengujian Parameter Regresi Pengujian parameter regresi meliputi uji parsial (uji-t), uji simultan (uji-F) 2

(df=n-k-1=72-6-1=65) pada tingkat kepercayaan 95% (α= 5%) adalah t0,05

(65)

=

dan uji koefisien determinasi (R ). Tujuan-

1,671. Nilai t-hitung hasil hasil estimasi

nya adalah untuk mengetahui (menguji)

persamaan (1.5) adalah GKPt-1 = -0,049,

signifikansi pengaruh --baik secara parsial

GKG = 5,644, GKR =5,827, HPP = 2,374,

maupun simultan (bersama-sama)-- Lag

HB

harga GKP (GKPt-1), harga gabah kering

Berdasarkan nilai t-hitung hasil estimasi

giling (GKG), harga gabah kualitas rendah

maka:

(GKR), harga pokok pembelian gabah

1) GKPt-1 (t-hitung < t-tabel); maka Ho di

=

-2,905,

dan

QDS

=

2,041.

Bulog (HPP), harga pembelian beras Bulog

terima, berarti variabel GKPt-1

tidak

(HB), dan produksi padi ter-deseasonalized

berpengaruh signifikan terhadap GKP.

(QDS) terhadap harga gabah kering panen

2) GKG (t-hitung > t-tabel); maka Ho di

(GKP). Disamping itu dilakukan uji koefi-

tolak, berarti GKG berpengaruh secara

sien determinasi (R2) untuk melihat derajat

signifikan terhadap GKP.

keeratan hubungan antara variabel penjelas

3) GKR (t-hitung > t-tabel); maka Ho di

dan variabel yang dijelaskan. Pengujian

tolak, berarti GKR berpengaruh secara

parameter regresi ini dilakukan terhadap

signifikan terhadap GKP.

persamaan (1.5).

4) HPP (t-hitung > t-tabel); maka Ho di tolak, berarti HPP berpengaruh secara

Uji Parsial (Uji-t). Uji-t dilakukan untuk melihat pengaruh independent variable (GKPt-1, GKG, GKR, HPP, HB, dan QDS) secara parsial

signifikan terhadap GKP). 5) HB (t-hitung > t-tabel); maka Ho di tolak, berarti HB berpengaruh secara signifikan GKP.

terhadap dependent variable (GKP). Dalam 63 | J u r n a l I n o v a s i D a l a m P e m b a n g u n a n K a b u p a t e n L a m p u n g T i m u r

6) QDS (t-hitung > t-tabel); maka Ho di

adalah 97,3%. Sedangkan sebanyak 2,7%

tolak, berarti variabel QDS berpe-

faktor yang berhubungan dengan pening-

ngaruh signifikan terhadap GKP.

katan harga gabah kering panen di tingkat petani disebabkan oleh variabel lain diluar penelitian ini.

Uji Simultan (Uji-F). Uji-F

dilakukan

untuk

melihat

pengaruh independent variable terhadap dependent variable secara bersama-sama.

Pengaruh Beda Kala (GKPt-1) Terhadap Harga Gabah Kering Panen (GKP) Di tingkat Petani.

Dalam penelitian ini nilai F-tabel untuk df1 = 5 (df1= k-1 = 6-1=5) dan df2 = 65 (df2= nk-1 = 72-6-1=65) pada tingkat kepercayaan 95% (α= 5%) adalah F0,05

(5 ; 65)

= 2,37.

Sedangkan nilai F-hitung hasil estimasi adalah 428,361. Dengan demikian F-hitung > F-tabel sehingga Ho di tolak yang berarti bahwa dependent variable (GKPt-1, GKG, GKR, HPP, HB, dan QDS) secara bersama-

Berdasarkan hasil estimasi persamaan (1.5) didapatkan bahwa lag (beda kala) harga GKP (GKPt-1) berpengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap harga gabah kering panen di tingkat petani (GKP). Nilai koefisien hasil estimasi sebesar 0,004459 memiliki arti bahwa setiap ada kenaikan Rp 1,- lag (beda kala) harga GKP maka justru akan menurunkan

sama berpengaruh terhadap GKP.

harga gabah kering panen di tingkat petani Uji Koefisien Determinasi (R2).

(GKP) sebesar Rp 0,004459,- namun

Hasil estimasi menunjukkan bahwa

penurunan ini pengaruh-nya tidak signify-

nilai koefisien determinasi (R2 = adjusted

kan. Meskipun hasil estimasi ini tidak

R-squared) adalah 0,973. Hal ini berarti

signifikan, namun hal yang menarik adalah

variansi dari independent variable mampu

tanda koefisien regresi dari GKPt-1 adalah

menjelaskan

negatif (-). Tanda negatif ini bertentangan

97,3%

terhadap

variansi

dependent variable. Dengan kata lain

dengan harapan

apriori,

yaitu bahwa

hubungan antara peningkatan lag (beda

semakin tinggi harga lag (beda kala) GKPt-1

kala) harga GKP, harga gabah kering

seharusnya semakin meningkatkan harga

giling, harga gabah kualitas rendah, harga

gabah kering panen di tingkat petani. Bukan

pokok pembelian gabah Bulog, harga

sebaliknya seperti hasil penelitian ini yang

pembelian beras Bulog, dan produksi padi

justru semakin menurunkan (tanda negatif)

ter-deseasonalized terhadap peningkatan

gabah kering panen. Gujarati (2003:219)

harga gabah kering panen di tingkat petani

menyatakan model ragresi yang baik tidak


semata-mata melihat nilai adjusted R2 yang

Bulog) yang kemungkinan lebih rendah dari

tinggi, tetapi juga harus mempertimbangkan

harga riil GKP tahun sebelumnya. Kedua,

koefisien regresinya apakah nyata secara

pemerintah/Bulog kemungkinan selalu me-

statistik (statistically significant) dan tanda

netapkan harga terendah (HPP) lebih

koefisien regresinya apakah sesuai dengan

rendah dibandingkan harga riil GKP penu-

harapan apriori.

tupan tahun sebelumnya. Dengan demikian

Meskipun tidak signifikan hasil

harga beli GKP tahun-tahun mendatang

penelitian ini juga bertentangan dengan teo-

selalu dimulai dari harga terendah dalam

rema Cobweb (“fenomena jaring laba-

HPP (yang selalu lebih rendah dari harga

laba”). Teorema Cobweb dalam Miller &

riil tahun sebelumnya), bukan berdasarkan

Meiners (2000:39); Iswardono (1989:22)

harga riil penutupan tahun sebelumnya.

menyatakan bahwa harga dan kuantitas

Jika faktanya rata-rata harga riil

berbagai komoditas memperlihatkan perge-

penutupan tahun sebelum tinggi, yaitu di

rakan siklis dalam jangka panjang dimana

atas HPP tahun berjalan maka kondisi ini

naik turunnya harga selalu diimbangi

pada satu sisi merugikan petani. Karena

dengan naik turunnya harga tahun sebelum-

petani tidak akan menerima harga yang

nya (lag harga tahun sebelumnya). Namun

tinggi dikarenakan harga pembelian gabah

demikian

model

kering panen petani selalu dimulai dari HPP

Cobweb tidak terjadi karena lag harga

yang selalu lebih rendah dan bukan dari

gabah kering panen tahun sebelumnya tidak

harga riil tahun-tahun sebelumnya yang

berpengaruh terhadap harga gabah kering

lebih tinggi dari HPP tahun berjalan.

panen petani tahun berjalan.

Berdasarkan data sekunder yang diperoleh

dalam

penelitian

ini

Hasil estimasi terhadap GKPt-1 yang

dari BPS (2011) diketahui bahwa rata-rata

tidak signifikan tersebut menginformasikan

harga GKP tahun 2005-2010 Rp 2.697,59

beberapa kemungkinan, pertama, penentu-

sedangkan rata-rata harga HPP adalah Rp

an harga beli gabah kering panen di tingkat

2.052,64. Fakta ini semakin memperlemah

petani (GKP) yang dilakukan oleh peda-

posisi nilai tawar petani terhadap pedagang

gang tidak berdasarkan pada harga penu-

dimana petani selalu memperoleh harga jual

tupan tahun sebelumnya. Tetapi penentuan

perdana yang lebih rendah dari harga jual

harga beli GKP pedagang ditentukan berda-

tahun sebelumnya. Seharusnya dalam me-

sarkan harga dasar (harga terendah) yang

nentukan HPP pemerintah/Bulog harus

ditentukan oleh pemerintah (HPP dari

mengacu pada rerata harga jual petani tahun


sebelumnya. Sehingga harga jual gabah

sampai harga jual tahun berjalan lebih

petani dapat terus meningkat, karena harga

rendah dibandingkan harga tahun sebelum-

jual perdana mereka sudah cukup tinggi

nya, sementara inflasi tahun berjalan lebih

yaitu di atas tahun sebelum-nya. Pandangan

tinggi dari tahun sebelumnya. Perbandingan

ini salah satunya didasarkan pada pertim-

rerata harga jual GKP dan HPP tahun 2005-

bangan adanya perbedaan nilai inflasi tahun

2010 ditunjukkan dalam gambar 1.

berjalan dengan tahun sebelumnya. Jangan

Gambar 1. Perbandingan Rerata Harga GKP dan Harga HPP di Indonesia Tahun 2005-2010 Sumber: BPS (2011), berbagai tahun (diolah)

Pengaruh Harga Gabah Kering Giling (GKG) Terhadap Harga Gabah Kering Panen (GKP) Di tingkat Petani.

tingkat petani (GKP) sebesar Rp 0,482097. Berdasarkan hasil penelitian ini seharusnya sebagain petani dapat lebih sabar untuk

Berdasarkan hasil estimasi persama-

tidak menjual gabahnya hanya pada saat

an (1.5) didapatkan bahwa harga gabah

siap panen (kering panen/GKP). Seharus-

kering giling (GKG) berpengaruh positif

nya mereka menahan gabahnya hingga

dan signifikan terhadap harga gabah kering

menjadi gabah kering giling (GKG). Tinda-

panen di tingkat petani (GKP). Nilai

kan sebagian petani ini diharapkan dapat

koefisien hasil estimasi sebesar 0,482097

mendorong naiknya harga gabah kering

memiliki arti bahwa setiap ada kenaikan Rp

giling sehingga dapat berpengaruh terhadap

1,- harga gabah kering giling maka akan

naikya harga gabah kering panen. Jika hal

menaikkan harga gabah kering panen di

ini terjadi maka sebagian petani lain yang


hanya menjual dalam keadaan gabah kering

Tindakan menahan gabah hingga

panen akan menikmati harga yang lebih

dalam bentuk kering giling tersebut selain

tinggi. Namun demikian tindakan untuk

untuk

memilih menyiapkan gabah menjadi gabah

“merebut” selisih margin harga jual gabah

kering giling, dari pada kering panen, juga

kering panen dengan kering giling oleh

menimbulkan

diantaranya

petani, ternyata juga berdampak pada

biaya angkut ke rumah, biaya penjemuran

meningkatnya harga beli gabah kering

padi hingga kering giling, biaya perawatan

panen itu sendiri. Dengan tindakan ini

saat penjemuran, dan biaya penyimpanan di

sebagian petani yang menjual gabah pada

gudang.

kondisi kering panen akan menikmati harga

biaya-biaya,

meningkatkan

nilai

jual

dan

Tindakan menahan gabah dan hanya

yang lebih tinggi karena tinggi harga beli

akan di jual hingga dalam bentuk gabah

gabah kering giling oleh pedagang dan rice

kering giling ini dilakukan untuk mempero-

milling unit (RMU). Gambar 2 memper-

leh nilai tambah pengolahan gabah dan

lihatkan rata-rata harga gabah kering panen

menaikkan nilai tawar petani terhadap

dan harga gabah kering giling periode

pedagang. Nilai tambah tersebut adalah

2005-2010. Gambar tersebut memperlihat-

naiknya/ tinggi harga gabah kering giling.

kan bahwa harga gabah kering panen naik

Dengan tindakan ini petani telah berhasil

(turun) konsisten dengan naiknya (turun-

“memin-dahkan” selisih margin antara nilai

nya) harga gabah kering giling. Artinya jika

jual dalam bentuk kering panen dengan

harga gabah kering giling dinaikkan (ditu-

dalam bentuk kering giling yang biasanya

runkan) maka akan diikuti oleh kenaikan

dinikmati oleh para pedagang dan pelaku

(penurunan) harga gabah kering panen.

penggilingan beras (rice milling unit/RMU)

Rata-rata laju pertumbuhan harga gabah

ke petani itu sendiri. Untuk dapat melaku-

kering panen dan harga gabah kering giling

kan hal ini, maka beberapa syarat yang

periode 2005-2010 juga hampir sama, yaitu

harus dimiliki petani adalah memiliki

masing-masing 15,79% dan 15,02%. Fakta

teknik menyimpan gabah yang lebih baik,

ini semakin memperkuat hasil penelitian

memiliki posisi tawar yang tinggi dengan

bahwa harga gabah kering giling (GKG)

terjadinya surplus jual yang tinggi (surplus

berpengaruh positif dan signifikan terha-

produksi

dap harga gabah kering panen di tingkat

petani),

rendahnya

desakan

likuiditas bagi keluarga petani, dan pasar

petani (GKP).

berada dalam kondisi persaingan sempurna.


Gambar 2. Perbandingan Rerata Harga GKP dan Harga GKG di Indonesia Tahun 2005-2010 Sumber: BPS (2011), berbagai tahun (diolah)

Pengaruh Harga Gabah Kualitas Rendah (GKR) Terhadap Harga Gabah Kering Panen (GKP) Di tingkat Petani.

gabah kualitas rendah hampir sama dan cenderung sama dengan HPP pemerintah/ Bulog. Rata-rata harga gabah kualitas


rendah dan HPP pemerintah/Bulog masing-

an (1.5) didapatkan bahwa harga gabah

masing Rp 2.100,26 dan Rp 2.052,64.

kualitas rendah (GKR) berpengaruh positif

Kedua harga tersebut menunjukkan angka

dan signifikan terhadap harga gabah kering

yang hampir sama dan hanya selisih Rp

panen (GKP). Nilai koefisien hasil estimasi

47,62. Gambar 3 memperlihatkan perbandi-

sebesar 0,591070 memiliki arti bahwa

ngan antara harga gabah kualitas rendah

setiap ada kenaikan Rp 1,- GKR maka akan

dengan HPP dari pemerintah/Bulog hampir

menaikkan

Rp

sama dan berimpit. Dengan demikian jika

0,591070. Sehingga harga gabah kualitas

pemerintah/Bulog meningkatkan HPPnya

rendah merupakan salah satu variabel yang

sebagai acuan batas bawah pembelian harga

dapat

gabah, maka tindakan ini akan menimbul-

harga

digunakan

GKP

untuk

sebesar

mendongkrak

naiknya harga GKP di tingkat petani. Salah satu cara untuk meningkatkan

kan efek domino positif, yaitu meningkatnya harga gabah kualitas rendah (GKR) dan

harga gabah kualitas rendah adalah dengan

pada

meningkatkan

meningkatnya harga gabah kering panen

harga

pokok

pembelian

(HPP) dari pemerintah/Bulog. Berdasarkan

akhirnya

akan

berdampak

pada

(GKP) di tingkat petani.

data BPS (2011) diketahui bahwa harga 68 | J u r n a l I n o v a s i D a l a m P e m b a n g u n a n K a b u p a t e n L a m p u n g T i m u r

Gambar 3. Perbandingan Rerata Harga HPP dan GKR di Indonesia Tahun 2005-2010 Sumber: BPS (2011), berbagai tahun (diolah)

Pengaruh Harga Pokok Pembelian Gabah Bulog (HPP) Terhadap Harga Gabah Kering Panen (GKP) Di tingkat Petani.

(petani) namun pada saat yang sama juga tidak terlalu memberatkan konsumen. Berdasarkan hasil penelitian ini HPP pemerintah/Bulog terbukti ampuh

Berdasarkan hasil estimasi persamaan (1.5) didapatkan bahwa harga pokok pembelian gabah Bulog (HPP) berpengaruh positif dan signifikan terhadap harga gabah kering panen di tingkat petani (GKP). Nilai koefisien hasil estimasi sebesar 0,326149 memiliki arti bahwa setiap ada kenaikan Rp 1,- HPP gabah Bulog maka akan menaikkan harga GKP sebesar Rp 0,326149. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Jamal

dkk

(2005:1-11)

(2006); yang

Simatupang

menyatakan

dkk bahwa

penentuan harga gabah dipengaruhi oleh HPP gabah, tarif, dan kuota impor beras dengan

tujuan

untuk

mempertahankan

sebagai salah satu variabel yang dapat digunakan untuk mendongkrak naiknya harga gabah kering panen di tingkat petani. Pemerintah seyogyanya selalu menaikkan HPP tiap tahun secara bertahap. Namun demikian peningkatan HPP ini harus diikuti dan diimbangi dengan kebijakan penaikan (penurunan) harga beras sebagai produk akhir pertanian serta penciptaan harga Saprodi yang terjangkau dan memiliki nilai ekonomis bagi petani. Misalnya di samping menaikkan HPP pemerintah juga harus menjaga gejolak harga pupuk sebagai salah satu Saprodi utama pertanian. Ketepatan dan ketersediaan pupuk bersubsidi merupa-

harga yang baik di tingkat produsen 69 | J u r n a l I n o v a s i D a l a m P e m b a n g u n a n K a b u p a t e n L a m p u n g T i m u r

kan salah satu faktor untuk menjamin

dan masih ekonomis menjadi sesuatu yang

terciptanya kesejahteraan petani di samping

sangat diperlukan oleh petani.

peningkatan HPP gabah.

Peningkatan HPP gabah ini di

Untuk mempertahankan kesejahte-

samping akan meningkatkan kesejahteraan

raan petani ini pemerintah juga harus

bagi petani juga memiliki dampak pada

menjamin bahwa pelaksanaan impor beras

penurunan kesejahteraan bagi konsumen.

memang benar-benar untuk keperluan yang

Penurunan

mendesak dan khusus jika petani dalam

masyarakat akan membeli beras dengan

negeri

memenuhi

harga yang lebih mahal karena tinggi HPP

Pelaksanaan

gabah. Penerima Raskin juga akan merasa-

impor beras sesungguhnya justru akan

kan penurunan nilai beras yang dikonsumsi

memperlemah nilai tawar petani dalam

sebagai dampak dari peningkatan HPP

perdagangan.

yang

gabah. Oleh karena itu pemerintah harus

melimpah di dalam negeri akan semakin

bersepakat untuk menjadikan beras pro-

rendah harganya jika diberlakukan impor

duksi dalam negeri sebagai komponen

beras, misalnya untuk alasan penurunan

utama beras Raskin, di samping beras

harga beras (operasi pasar beras). Atau

impor. Sehingga subsidi Raskin yang

seandainya pemerintah masih tetap mela-

diberikan oleh pemerintah dampak positif-

kukan impor beras, maka perlu diterapkan

nya masih mengalir ke petani, yaitu dengan

tariff impor yang relatif tinggi agar harga

terbelinya beras produk dalam negeri.

tidak

kebutuhan

mampu

beras

lagi

tersebut.

Produksi

gabah

kesejahteraan

ini

misalnya

dalam negeri masih tetap dapat bersaing dan menjaga disparitas harga beras dalam negeri dengan beras impor. Pemberlakuan

Pengaruh Harga Pokok Pembelian Beras Bulog (HB) Terhadap Harga Gabah Kering Panen (GKP) Di tingkat Petani.

tariff ini juga merupakan bentuk perlindungan khusus (special safeguard mecha-


nism), meskipun sebenarnya penerapan

an (1.5) didapatkan bahwa harga pokok

tariff tinggi bagi importir ini melanggar

pembelian beras Bulog (HB) berpengaruh

kesepakatan perdagangan bebas dari WTO

negatif dan signifikan terhadap harga gabah

(Word Trade Organization). Pada kondisi

kering panen di tingkat petani (GKP). Nilai

seperti ini peran pemerintah/ Bulog untuk

koefisien hasil estimasi sebesar 0,207551

membeli gabah petani pada harga terendah

memiliki arti bahwa setiap ada kenaikan Rp 1,- harga pokok pembelian beras Bulog


(HB) maka akan menurunkan harga gabah

semakin menurunkan harga gabah kering

kering panen di tingkat petani (GKP)

panen (GKP) di tingkat petani.

sebesar Rp 0,207551. Hasil penelitian ini sejalan

dengan

penelitian

dkk

antara harga pokok pembelian beras dengan

(2006:5) bahwa di tingkat nasional terdapat


keterkaitan yang kuat antara harga gabah di

yang negatif dan signifikan ini mengin-

tingkat produsen (petani) dengan harga

dikasikan bahwa terdapat dua sumber beras

gabah di tingkat konsumen/eceran. Selain

yang beredar di masyarakat, yaitu beras

itu hasil penelitian ini juga sejalan dengan

yang berasal dari petani dalam negeri dan

hasil penelitian Simatupang dkk (2005:1-

beras impor. Ketika harga pokok pembelian

11) yang menyatakan bahwa penentuan

beras dinaikkan yang tentunya berdampak

harga gabah dipengaruhi oleh HPP beras,

pada naiknya harga-harga beras produksi

tarif, dan kuota impor beras dengan tujuan

dalam negeri dan diharapkan dapat menaik-

untuk mempertahankan harga yang baik di

kan harga gabah kering panen, ternyata

tingkat produsen (petani) namun pada saat

konsumen justru beralih membeli beras

yang sama juga tidak terlalu memberatkan

impor. Kondisi ini bisa terjadi kemung-

konsumen

kinan karena harga beras impor lebih murah

(masyarakat

Jamal

Fenomen hasil regresi hubungan

pengkonsumsi

beras).

dari pada beras dalam negeri. Pada saat Namun demikian tanda dari hasil

konsumen beralih ke beras impor ini maka

estimasi ini bertentangan dengan harapan

beras dalam negeri menjadi tidak laku.

apriori, yaitu hasil regresi memiliki tanda

Karena tidak laku maka secara otomatis

negative (-). Seharusnya hubungan antara

akan berdampak pada penurunan harga

kenaikan harga pokok pembelian beras

gabah kering panen, meskipun harga pokok

Bulog (HB) dengan harga gabah kering

pembelian beras tetap dinaikkan.

panen (GKP) di tingkat petani adalah positif (+). Seharusnya semakin tinggi harga pokok pembelian beras Bulog (HB) maka akan semakin meningkatkan harga gabah kering panen (GKP) di tingkat petani. Namun hasil

penelitian justru

sebaliknya, yaitu semakin tinggi harga pokok pembelian beras Bulog (HB) justru

Pengaruh Produksi Padi Terdeseasonalized (QDS) Terhadap Harga Gabah Kering Panen (GKP) Di tingkat Petani. Berdasarkan hasil estimasi persamaan (1.5) didapatkan bahwa produksi padi ter-deseasonalized

(QDS)

berpengaruh

positif dan signifikan terhadap harga gabah


kering panen di tingkat petani (GKP). Nilai -5

peningkatan

jumlah

produksi

(surplus

koefisien hasil estimasi sebesar 3,76X10

produksi) justru meningkatkan harga harga

memiliki arti bahwa setiap ada kenaikan

gabah kering panen di tingkat petani.

satu ton produksi padi ter-deseasonalized

Fenomena hasil regresi hubungan

(QDS) maka akan menaikkan harga gabah

antara

kering panen di tingkat petani (GKP)

gabah dengan harga gabah kering panen di

sebesar Rp 3,76X10-5. Hasil penelitian ini

tingkat petani yang positif dan signifikan

bertentangan

penelitian

ini mengindikasikan beberapa hal, pertama,

Simatupang dkk, (2004); Deptan, (2006b)

berjalannya mekanisme yang dibangun oleh

yang menyatakan bahwa pada saat panen

Bulog yaitu pembelian gabah di atas harga

raya, yang ditandai dengan meningkatnya

pokok pembelian. Dalam kondisi ini maka

jumlah produksi gabah (QDS), maka pada

harga gabah kering panen tetap akan tinggi

umumnya harga gabah kering panen di

karena gabah-gabah tersebut di beli dengan

tingkat petani (GKP) cenderung rendah

harga tinggi yaitu diatas harga pokok

(turun). Namun hasil penelitian ini men-

pembelian gabah. Selain itu berjalannya

unjukkan kenaikan jumlah produksi gabah

Program Dana Penguatan Modal bagi

justru berdampak kepada naiknya harga

Lembaga Usaha Ekonomi Pedesaan (DPM-

gabah kering panen di tingkat petani.

LUEP) juga dapat berpengaruh positif

dengan

hasil

meningkatnya

jumlah

produksi

Tanda positif (+) dan signifikan

dalam hubungan jumlah produksi dengan

dalam penelitian ini bertentangan dengan


harapan apriori, yaitu hasil regresi seharus-

ini. DPM-LUEP juga melakukan pembelian

nya

sebagai salah satu upaya stabilisasi harga di

bertanda

peningkatan

negatif jumlah

(-).

Seharusnya akan

tingkat petani. Kedua, kemungkinan seba-

berdampak kepada penurunan harga gabah

gian petani menyimpan gabahnya hingga

kering panen di tingkat petani. Hal ini dapat

dalam

terjadi karena munculnya situasi surplus

demikian meskipun terjadi surplus produk-

produksi, yaitu jumlah penawaran lebih

si, akan tetapi produksi gabah tersebut tidak

besar

pasar

ditawarkan di pasar melainkan di simpan

untuk menyerap produksi tersebut. Pada

oleh petani sendiri. Ketiga, adanya larangan

saat terjadi surplus produksi sudah pasti

impor beras dan kenaikan tariff impor. Pada

akan diikuti dengan penurunan harga.

kondisi ini dimungkinkan terjadi keadaan

Namun hasil penelitian ini menunjukkan

dimana permin-taan beras lebih besar dari

dibandingkan

produksi

kemampuan

bentuk

kering

giling.

Dengan


pada

penawarannya.

Sehingga

surplus

Saran yang dapat diberikan dari

produksi gabah masih belum mampu

hasil penelitian sebagai berikut:

memenuhi kebutuhan beras dalam negeri.

1. Dalam

menetapkan

harga

pokok

Karena kebutuhan beras dalam negeri

pembelian gabah sebaiknya pemerintah

masih tetap tinggi maka harga gabah kering

memperhatikan dan mengacu kepada

panen juga masih tetap tinggi.

rata-rata harga gabah kering panen di tingkat petani tahun sebelumnya. 2. Sebagian petani sebaiknya menjual

SIMPULAN DAN SARAN Beberapa

kesimpulan

yang

di

gabah pada kondisi kering giling. Hal

peroleh dari penelitian tentang faktor

ini dilakukan untuk mendongkrak harga

penentu harga gabah kering panen di

gabah kering panen.

tingkat petani di Indonesia tahun 2005-2010

3. Pemerintah diharapkan selalu menaik-

sebagai berikut:

kan harga pokok pembelian gabah

1. Rerata harga gabah kering giling, rerata

secara bertahap untuk meningkatkan

harga gabah kualitas rendah, harga

harga gabah kualitas rendah yang

pokok pembelian gabah dari Bulog, dan

diharapkan berdampak pada meningkat-

jumlah produksi padi ter-deseasonalized

nya harga gabah kering panen di tingkat

berpengaruh

petani.

positif

dan

signifikan

terhadap rerata harga gabah kering panen di tingkat petani.

pembelian,

2. Harga pembelian beras oleh Bulog berpengaruh negatif

4. Disamping meningkatkan harga pokok pemerintah

juga

harus

menjaga gejolak harga Saprodi dan

dan signifikan

mengatur impor beras agar upaya

terhadap rerata harga gabah kering

peningkatan kesejahteraan petani mela-

panen di tingkat petani.

lui peningkatan harga gabah kering

3. Lag (beda kala) harga harga gabah kering

panen

tidak

berpengaruh

panen di tingkat petani dapat benarbenar terjadi.

signifikan terhadap harga gabah kering panen di tingkat petani. 4. Sebesar 97,3% faktor yang menentukan harga gabah kering panen di tingkat petani mampu dijelaskan oleh variabel yang digunakan dalam penelitian ini.

DAFTAR PUSTAKA BPS. 2010. Perkembangan Nilai Tukar Petani, Harga Produsen Gabah Dan Upah Buruh. Berita Resmi Statistik No. 09/02/Th. XII, 2 Februari 2009. www.bps.go.id


BPS. 2011. Perkembangan Nilai Tukar Petani, Harga Produsen Gabah Dan Upah Buruh. Berita Resmi Statistik No. 69/11/Th. XIV, 1 November 2011. www.bps.go.id Deptan. 2006a. Lebih Untung Jual Beras Dari Pada Jual Gabah. Pusat Penelitian dan Pengembangan Sosial Ekonomi Pertanian Departemen Pertanian. www.deptan.go.id Deptan. 2006b. Siapkan 238 Miliar Deptan Amankan Harga Gabah Petani. Departemen Pertanian Indonesia. www.deptan.go.id Gujarati, Domodar N. 2003. Basic Econometrics. Fourth Edition. McGrawHill Singapore. Iswardono. 1989. Ekonomika Mikro. AMP YKPN. Yogyakarta. Jamal, Erizal; Noekman, Khairina M; Hendiarto; Ariningsih, Ening dan Askin, Andi. 2006. Analisis Kebijakan Penentuan Harga Gabah Petani. Balitbang Deptan. www.pse.libang.deptan.go.id

Maers, Leon A; Prasta, Yoga dan Sakrani. 1980. Keuntungan Menyimpan Beras Sesudah Panen di Indonesia. Ekonomi dan Keuangan Indonesia Vol. XXVIII No. 2 Juni 1980 hal. 133-164. Miller, Roger Leroy dan Meiners, Roger E, 2000. Teori Mikroekonomi Intermediate (penerjemah: Haris Munandar). Edisi Ketiga. PT Raja Grafindo Persada. Jakarta. Nicholson, Walter. 1995. Microeconomic Theory Basic Principle and Extentions. Sixh Edition. The Dryden Press Harcourt Brace College Publishers. Simatupang, Pandjar; Mardianto, Sudi dan Maulana Mohamad. 2005. Evaluasi Kebijakan Harga Gabah 2004. Analisis Kebijakan Pertanian Vol. 3 No. 1 Maret 2005 hal. 1-11. www.pse.litbang.deptan.go.id Supranto, J. 1984. Ekonometrik Buku II. Lembaga Penerbit FE UI. Jakarta


FAKTOR PENENTU HARGA GABAH KERING PANEN (GKP) DI TINGKAT PETANI DI INDONESIA TAHUN : PENDEKATAN PARTIAL ADJUSTMENT MODEL

Recommend Documents