IV. METODE PENELITIAN 4.1. Sistem Ekonomi Tanaman Pangan
Berdasarkan kerangka teoritis yang telah dikemukakan sebelumnya, keterkaitan berbagai variabel dalam suatu sistem ekonomi tanaman, maka keterkaitan antar variabel ekonomi tanaman pangan dalam penelitian ini dapat disajikan dalam bentuk bagan pada Gambar 8. Sistem ekonomi tanaman pangan terdiri dari tiga blok, yakni: blok produksi, blok pasar domestik dan blok pasar dunia. Blok produksi dari enam komoditi: padi, kedelai, jagung, ubikayu, ubirambat dan tebu didisagregasi berdasarkan dua wilayah yaitu Jawa dan Luar Jawa. Khusus komodlti padi, karena ketersediaan data dan merupakan komoditi pangan terbesar di Indonesia didisagregasi lebih lanjut berdasarkan padi sawah dan padi tegal. Pada Gambar 8 dijelaskan bahwa blok produksi disusun berdasarkan persamaanpersamaan: areal panen, produktivitas, penggunaan pupuk dan penggunaan tenaga kerja. Dalam hal ini: (1) penjumlahan dari hasil perkalian produktivitas per hektar (YPSJ, YPSL, TPTJ, dan YPTL) dengan areal panennya (APSJ, APSL, APTJ, APTL) diperoleh produksi padi secara nasional (QPI=QPSJ+QPSL+QPTJ+QPTL), (2) prodthvitas per hektar dipen@
oleh penggunaan input produksi, yakni: penggunaan bibit (Bkd) atau biaya
bibit (CBkd), penggunaan pupuk (Fkd) atau biaya pupuk (CFkd), penggunaan tenaga kerja (Lkd) atau biaya tenaga kerja (CLkd), penggunaan pstisida (Okd) atau biaya pestisida (Cokd), pengeluaran untuk penelitian pengembangan dan statistik (LRD), pengeluaran pemerintah untuk sektor pertanian (PPP), tahun (T), dan lag variabel produktivitas (Y l),
1
BLOK PASAR
4
BLOK
...................................................
Gambar 8. Diagram Keterkaitan antar Variabel Model Ekonomi Tanaman Pangan
Keterangan Gambar 8: komoditi (. .. ) di daerah (. ..) hektar komoditi (. . . ) di daerah (. . . ) = penggunaan tenaga kerjdabor per hektar komoditi (...) di daerah (...) = penggunaan pestisida per hektar komoditi (. . . ) di daerah (.. .) = tingkat suku bunga kredit usahatani = curah hujan (mmltahun) = pengeluaran pemerintah untuk penelitian, pengembangan dan statistik = pengeluaran pemerintah untuk sektor pertanian T = variabel time trend (tahun) Y 1 = lag variabel prod&vitas per hetar tahun sebelumnya AK1 = lag variabel areal panen k o m d t i tahun sebelumnya YPSJ = produktivitas per hektar pa& sawah Jawa YPSL= produktivitas per hektar pa& sawah Luar Jawa YPTJ = produktivitas per hektar padi tegal Jawa YPTL= produklnitas per hektar padi tegal Luar Jawa APSJ= areal panen padi sawah Jawa APSL= areal panen padi sawah Luar Jawa APTJ= areal panen padi tegal Jawa APTL= areal panen pa& tegal Luar Jawa QPSJ = produksi padi sawah Jawa QPSL= produksi padi sawah Luar Jawa QPTJ = produksi pa& tegal Jawa QPTL= produksi padi tegal Luar Jawa YKLJ= produktrvitas per hektar komoditi selain padi di Jawa YKLL= produktivitas per hektar komoditi selain padi di Luar Jawa AKLJ= areal panen komoditi selain padi di Jawa AKLL= areal panen komoditi selain padi di Luar Jawa QKLJ = produksi komoditi selain padi di Jawa QKLL= produksi komoditi selain padi di Luar Jawa Kb = rendemen atau konversi dari padi gabah ke beras QPI = produksi padi gabah Indonesia QBI = produksi beras Indonesia MI31 =jumlah impor beras Indonesia STBI = stok beras Indonesia tercatat STBT= stok beras Indonesia talc-tercatat SBI = penawaran (supply) beras Indonesia PBPB= harga (price) beras tingkat pedagang besar atau pengumpul DBI = permintaan (demand) beras Indonesia MBO = impor beras oleh negara-negara selain Indonesia MBW= impor beras oleh seluruh negara-negara di dunia PBW = harga beras di pasar dunia XBW= ekspor beras oleh negara-negara di dunia ERI = nilai tukar mata uang Indonesia (exchange rate) rupiah terhadap US $ GDP = pendapatan kotor nasional PDB (produk domestik bruto) POP = jurnlah penduduk Indonesia DKl = lag variabel permintaan komoditi (...) tahun sebelumnya
Bkd Fkd Lkd Okd IKR CH LRD PPP
= penggunaan bibit k o m d t i per hektar
= penggunaan pupuklfertilizer per
60 (3) areal panen dipengaruhi oleh variabel-variabel harga output (PBPB atau harga beras,
PKLPB atau harga komoditi lain), harga input: (a) harga bibit (CBkd) atau penggunaan bibit (Bkd), (b) biaya penggunaan pupuk (CF'kd) atau penggunaan pupuk ( a d ) , ongkos tenaga kerja atau Lkd, harga obat-obatan atau Okd dan bunga pinjaman atau IKR), dan faktor-faktor lain (LRD, PPP, T, AK1 atau lag variabel endogen areal panen komoditi). TAJ atau total areal di Jawa dan TAL atau total areal di Luar Jawa menunjukkan kendala luas areal tanam di Jawa dan Luar Jawa, yaitu penjumlahan arael panen komoditi-komoditi yang diteliti, dan (4) tingkat produksi masing-masing komoditi secara nasional merupakan penjumlahan dari produksi komoditi di Jawa dan Luar Jawa. Blok pasar domestik, terdiri dari persamaan-persamaan: penawaran masing-masing komoditi (SBI, untuk penawaran beras), permintaan masing-masing komoditi (DBI, untuk permintaan beras), persamaan harga masing-masing komoditi ditingkat pedagang besar (PBPB, untuk harga beras pedagang besar), persamaan stok tak tercatat (STBT, untuk komoditi beras dan STGT, untuk komoditi gula). Dalam hal ini: (1) penawaran suatu komoditi merupakan penjumlahan produksi komoditi secara nasional (QBI), (setelah dikalikan dengan rendemennya), impor (MBI), stok k o m d t i tercatat (STBI) dan stok komoditi talc-tercatat (STBT), dimana perilaku penawaran dipengaruhl oleh perilaku areal panen, produktivitas, impor atau ekspor komoditi serta perilaku stok tak-tercatat (untuk beras dan gula), (2) perilaku permintaan komoditi dipengaruhi oleh perilaku harga domestik dan variabel GDP, POP, dan lag variabel endogennya, (3) perilaku harga domestik dipengaruhi oleh perilaku permintaan dan penawaran, disamping itu juga oleh perilaku impor atau ekspor (untuk beras, gula d m ubi kayu) dan stok tak-tercatat (untuk beras dan gula) serta perilaku harga komoditi lain, dan (4) perilaku stok tak tercatat dipengaruhi oleh perilaku impor, produksi domestik, harga dunia d m stok tercatat.
Blok pasar dunia terdiri dari persamaan impor (untuk beras, kedelai dan gula), persamaan ekspor (untuk ubikayu) dan persarnaan harga dunia (untuk beras dan gula). Dalam hal ini terdiri dari: (1) perilaku impor atau ekspor dipengaruhi oleh harga domestik atau harga dunia, perilaku permintaan dan penawaran domestik dan perilaku stok tak tercatat, dan (2) perilaku harga dunia dipengaruhi oleh ekspor dan impor dunia, dimana imporlekspor komoditi oleh Indonesia yang merupakan bagian dari imporlekspor dunia. 4.2. Model Ekonomi Tanaman Pangan
Labys (1975) mendefinisikan model komoditi sebagai representasi formal dari proses produksi sampai pasar komoditi, dimana keterkaitan perilaku mencerminkan keadaan ekonomi, politik dan kelembagaan sosial. Sinaga (2003) menyatakan bahwa model kuantitatif adalah abstraksi dari suatu fenomena aktual yang diformulasikan dalam bentuk kombinasi hubungan-hubungan persamaan dan ketidaksamaan. Lebih lanjut Sinaga mengemukakan bahwa suatu model dikatakan realistis dalam pengertian perumusan model memasukkan komponen-komponen utama dan aspek-aspek permasalahan yang relevan dari fenomena atau sistem yang direpresentasikan, disisi lain model juga hams &pat
dioperasionalkan dan dianalisis serta memberikan kesimpulan-kesimpulan yang berkaitan dengan fenomena yang dipelajari. Berdasarkan sistem ekonomi tanaman pangan yang telah dikemukakan dan data hasil penelitian, maka dibangun suatu model ekonomi tanaman pangan dengan respesifikasi model secara berulang agar diperoleh model yang handal dan &pat dioperasionalkan. Formulasi model ekonomi tanaman pangan merupakan hipotesis penelitian dalam bentuk persamaan. Model yang dibangun merupakan model dinamis, dimana variabel lag endogen dimasukkan dalam persamaan struktural. Model terdiri dari 55 persamaan struktural dan 34 persamaan identitas yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Komponen Model Ekonomi Tanaman Pangan Blok
Nomor Persamaan
Produksi
1-14
Jurnlah Persamaan StrukturalAdentitas 14 = struktural
2 = identitas
Komponen Areal Panen Komoditi di Jawa dan Lux Jawa
I Total Areal Panen Komoditi di Jawa
I
dan Luar Jawa
17-28
I 29-33
I( I I
12 = stnrktural 5 = struktural
Produktivitas Komoditi di Jawa dan Luar Jawa
1 Penggunaan Pupuk di Jawa dan Luar 1 Jawa
I
34-36 37-60
Pasar Domestik
Pasar Dunia
1
1
3 = struktural 24 = identitas
I Penggtmaan Tenaga Kerja di Jawa 1 dan Luar Jawa Produksi Komoditi di Jawa dan Luar Jawa
61-72
6 = stmktural 6 = identitas
Penawaran dan Permindi Indonesia
80-81
2 = struktural
Stok Tak Tercatat Beras d m Gula
82-85
4=struktural
Impor dan Ekspor Komoditi Indonesia
86-89
2 = struktural 2 = identitas
Pasar Beras dan Gula Dunia
Spesifikasi model ekonomi tanaman pangan adalah sebagai berikut. 4.2.1. Blok Produksi 1. Respon Areal Panen Komoditi
1.1. Respon Areal Panen Padi a. Respon Areal Panen Padi Sawah Jawa:
Knnx!iti
dimana: APSJt
= areal
panen padi sawah Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
PBPB,
= harga
beras pedagang besar (rpkg) pada periode ke-t
PROVt
= harga
tebu atau provenue gula (rpkg) pada periode ke-t
AIJ,
= luas
LRQ
= dana penelitian pengembangan penyuluhan dan
areal irigasi di Jawa (ribu ha) pada periode ke-t statistik (milyar
rp per tahun) pada periode ke-t PJPB,
= harga jagung
pedagang besar (rptkg) pada periode ke-t
PPP,
= dana pembangunan
APSJl
= areal panen padi
Ul
= variabel
sektor pertanian (milyar rp per tahun) pada periode ke-t
sawah Jawa tahun sebelumnya
acak
Hipotesis parameter dugaan: a l l , a13, a14, a16 > 0; a12, a13 < 0; 0 < a17 < I b. Respon Areal Panen Padi Sawah Luar Jawa: APSL = a20 + a21*PBPB,+ a22*C& + a23*PJPB,+ a24*PROVt+
dimana: APSL,
= areal panen
padi sawah Luar Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
C&
= curah hujan per tahun
A&
= luas areal irigasi
Luar Jawa (mm per tahun) pada periode ke-t
di Luar Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
APSLl = areal panen padi sawah Luar Jawa tahun sebelumnya U2
= variabel
acak
Hipotesis parameter dugaan: a21, a22, a25 > 0; 0 < a26 < 1; a23, a24 < 0
c. Respon Areal Panen Padi Tadah Hujan Jawa:
dimana: APTJt
= areal
panen padi tadah hujan Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
CHJl
= curah hujan per
APTJ 1
= areal panen
U3
= variabel
tahun di Jawa (mm per tahun) pada periode ke-t
padi tadah hujan Jawa tahun sebelumnya
acak
Hipotesis parameter dugaan: a31, a34, a35 > 0; a32, a33 < 0; 0 < a36 < 1
d. Respon Areal Panen Padi Tadah Hujan Luar Jawa:
dimana: PKPB,
= harga kedelai
pedagang besar (rplkg) pada periode ke-t
Tt
= variabel trend
U4
= variabel acak
(tahun ke-t)
Hipotesis parameter dugaan: a41, a43, a44, a45 > 0; a42 < 0
1.2. Respon Areal Panen Kedelai
a. Respon Areal Panen Kedelai Jawa: AKJt
= b10
+ bll*PKPE$ + b12*PJPBt+ bl3*PBPB, + b14*CHJt+
bl5.LRQ + b16*Tt+ U5 ........................................................................ ( 5 ) dimana:
AKJt
= areal panen
kedelai Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
U5
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: bl 1, b14, b15, b16 > 0; b12, b13 < 0
b. Respon Areal Panan Kedelai Luar Jawa: AKL,
= b20
+ b21*PKPB,+ b22.CI-b
+ b23*PJPB,+ b24*Tt+ U6 .........................(6)
dimana: kedelai Luar Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
AKL,
= areal panen
U6
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: b2 1, b22, b24 > 0; b23 < 0
1.3. Respon Areal Panen Jagung:
a. Respon Areal Panen Jagung Jawa: AJJt
=~
1 +0c l l*PJPB, + cl2*PBPB,+ c13*CHJt+ cl4*LRQ + ~ 1 5 t A J J+l U7 .....(7)
dimana: AJJ,
= areal panen jagung
Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
AJJ 1
= areal panen jagung
Jawa tahun sebelumnya (ribu ha)
U7
= variabel acak
Hipotesisparameterdugaan: c l l , c13, c14>0; c12 <0; O
A&
= areal panen jagung
U8
= variabel
Luar Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
acak
Hipotesis parameter dugaan: c21, c22, c25 > 0; c23, c24 < 0 1.4. Respon Areal Panen Ubikayu
a. Respon Areal Panen Ubikayu Jawa: AUJ,
=dl0
+ d l l*PUPBl + d12*ATBJt+ d13*AJJt+ dl4*AUJ1 + U9....................(9)
dimana: PUPBl
= harga ubikayu
ATBJ,
= areal
panen tebu Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
AUJ,
= areal
panen ubikayu Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
AUJ 1
= areal panen
U9
= variabel
basah pedagang besar tahun sebelumnya (rpkg)
ubikayu Jawa tahun sebelumnya (ribu ha)
acak
Hipotesis parameter dugaan: dl 1 > 0; d12, d l 3 < 0; 0 < d l 4 < I
b. Respon Areal Panen Ubikayu Luar Jawa: AUL,
= d20
+ d2 1*PUPBl + d22*PJPB,+ d23*PROVt+ d24*LRD,
dimana: = areal panen
AUL,
ubikayu Luar Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
AULl
= areal panen
ubikayu Luar Jawa tahun sebelumnya (ribu ha)
U10
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: d21, d24 > 0; d22, d23 < 0; 0 < d25 < 1 1.5. Respon Areal Panen Ubirambat
a. Respon Areal Panen Ubirambat Jawa: ARJ,
= e l 0 + e l l*PRPB,+ e12*ATBJt+ e13*AJJt+ e14*AUJt+ e15*Tt+ U11
....(11)
dimana: ARJ,
= areal panen
ubirambat Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
PRPB,
= harga ubirambat
U11
= variabel acak
pedagang besar (rpkg) pada periode ke-t
Hipotesis parameter dugaan: e l 1, e l 5 > 0; e12, e13, e l 4 < 0
b. Respon Areal Panen Ubirambat Luar Jawa: A&
= e20
+ e 2 1 * P m + e221ATBL + e23*AKL,+ e24*AUL,+ e25+AJL
+ e26*Tt+ e27eARLl + U12 ......................................................................(12) dimana: ATBL,
= areal panen
U12
= variabel
tebu Luar Jawa (ribu ha) pada periode ke-t
acak
Hipotesis parameter dugaan: e21, e26 > 0; e22, e23, e24, e25 < 0; 0 < e27 < 1
1.6. Respon Areal Panen Tebu
a. Respon Areal Panen Tebu Jawa: ATBJ, = f l O + fl 1*PROVt+ fl2*PBPB,+ f13*PJPBt+
f14*LTBJt+ f15*ALTt+ fl6*T,+ U13 .................... ................ .....................(13)
dimana: LTBJ,
= jumlah
U 13
= variabel
tenaga kerja tebu Jawa (HOK per tahun) pada periode ke-t acak
Hipotesis parameter dugaan: fl 1, f14, fl5, f16 > 0; f12, f13 < 0 b. Respon Areal Panen Tebu Luar Jawa:
ATBL, = f20 + f2 1*PROVt/PUPBt+ f22*LTBL,+ f23*Tt+ f24*ATBLl + U14 ......(14) dimana: LTBL,
= jumlahtenaga
ATBLl
= areal panen
U14
= variabel acak
kerja tebu Luar Jawa (HOK per tahun) pada periode ke-t
tebu Luar Jawa tahun sebelumnya (ribu ha)
Hipotesis parameter dugaan: f2 1,f22, f23 > 0; 0 < f24 < 1 1.7. Ketersediaan Areal
a. Luas Areal Panen Komoditi di Jawa: TAJt = APSJt + APTJt + AMt + AJJt + AUJt + ATBJt + ARJt ............................... (1% dimana: TAJt
= total areal panen
komoditi di Jawa pada periode ke-t
b. Luas Areal Panen Komoditi di Luar Jawa:
TAL, = APSL, + APTL, + AKL, + AJL, + AUL, + ATBL, + ARL, .................... (16) dimana: TAL,
= total
areal panen komoditi di Luar Jawa pada periode ke-t
2. Produktivitas per Hektar Komoditi
2.1. Produktivitas Padi: a. Produktivitas Padi Sawah Jawa: YPSJ, = a50 + a51*FPSJ,+ a52*WPJ,/LPSJt+ a53*IRIt+ a54*LRDt+ a55*YPSJl+ U15 ........................................................................................(17)
dimana: YPSJ,
= produktivitas per
FPSJ,
= penggunaan
WPJ,
=
LPSJ,
= penggunaan
hektar padi sawah Jawa (kwha) pada periode ke-t
pupuk per hektar padi sawah Jawa (kgha) pada periode ke-t
tingkat upah di pedesaan Jawa (rphari) pada periode ke-t tenaga kerja per hektar padi sawah Jawa (HOKha)
pada periode ke-t YPSJl
= produktivitas per
U15
= variabel
hektar padi sawah Jawa tahun sebelumnya (kwka)
acak
Hipotesis parameter dugaan: a51, a53, a54 > 0; a52 < 0; 0 < a55 < 1 b. Produktivitas Padi Sawah Luar Jawa:
dimana: P&
= harga rata-rata
pupuk di Luar Jawa (rpkg) pada periode ke-t
FPSL,
= penggunaan pupuk
WPL,
= tingkat upah di
LPSL,
= penggunaan tenaga kerja per hektar padi
padi sawah Luar Jawa (kgha) pada periode ke-t
pedesaan Luar Jawa (rpthari) pada periode ke-t sawah Luar Jawa
(HOWha) pada periode ke-t IRI,
= tingkat
suku bunga Bank (persen per tahun) pada periode ke-t
YPSLl = produktivitas padi sawah Luar Jawa tahun sebelumnya (kwha)
U 16
= variabel
acak
I-hpotesis parameter dugaan: a63, a64, a65 > 0; a61, a62 < 0; 0 < a66 < 1
c. Produktivitas Padi Tadah Hujan Jawa: YPTJt = a70 + a71*FPTJt + a72*WJt/LPTJt+ a73ZH.lt + a74*LRDt
dimana: YPTJ,
= produktivitas padi
FPTJ,
= penggunaan
tadah hujan Jawa (kwha) pada periode ke-t
pupuk per hektar padi tadah hujan Jawa (kgha)
pada periode ke-t LPTJ,
= penggunaan
tenaga kerja per hektar padi tadah hujan Jawa (HOKha) pada periode ke-t
YPTJ1 = produktivitas padi tadah hujan Jawa tahun sebelurnnya (kwha) U 17
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: a71, a73, a74 > 0; a72 < 0; 0 < a75 < 1 d. Produktivitas Padi Tadah Hujan Luar Jawa:
dimana: WTL,
= produktivitas padi
tadah hujan Luar Jawa (kw~ha)pada periode ke-t
FPTL,
= penggunaan
LPTL,
= penggunaan tenaga kerja
pupuk per hektar padi tadah hujan Luar Jawa (kgha) pada periode ke-t per hektar padi tadah hujan Luar Jawa (HOKha) pada periode ke-t
YPTLl = produktlvitas padi tadah hujan Luar Jawa tahun sebelumnya (kwha) U18
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: a82, a83 > 0; a81 < 0; 0 < a84 <1 2.2. Produktivitas Kedelai:
a. Produktivitas Kedelai Jawa:
dimana: YKJ,
= produktivitas kedelai
Jawa (kwha) pada periode ke-t
PBKJ, = harga bibit kedelai Jawa (rpkg) pada periode ke-t PFJ,
= harga rata-rata pupuk di Jawa
FKJ,
= penggunaan pupuk
LKJ,
= penggunaan
U 19
= variabel
(rpkg) pada periode ke-t
per hektar kedelai Jawa (kgha)
tenaga kerja per hektar kedelai Jawa (HOKha) pada periode ke-t acak
Hipotesis parameter dugaan: b34, b35, b36 > 0; b31, b32, b33 < 0 b. Produktivitas Kedelai Luar Jawa:
dimana: YKL,
= produktivitas kedelai
Luar Jawa (kwha) pada periode ke-t
PBKL, = harga bibit kedelai Luar Jawa (rpkg) pada periode ke-t
FKL,
= penggunaan
LKL,
= penggunaan
U20
= variabel
pupuk per hektar kedelai Luar Jawa (kgha) pada periode ke-t
tenaga kerja per hektar kedelai Luar Jawa (HOKha) pada periode ke-t acak
Hipotesis parameter dugaan: b41, b44, b45, b47, b48 > 0; b42, b43, b46 < 0
23. Produktivitas Jagung: a. Produktivitas Jagung Jawa:
dimana: YJJ,
= produktivitas jagung
BJJ,
= penggunaan bibit jagung
FJJ,
= penggunaan
LJJ,
= penggunaan tenaga kerja
YJJ1
= produktivitas jagung
U2 1
= variabel acak
Jawa (kwha) pada periode ke-t Jawa (kgha) pada periode ke-t
pupuk per hektar jagung Jawa (kglha) pada periode ke-t per hektar jagung Jawa (HOWha) periode ke-t
Jawa tahun sebelumnya (kwha)
Hipotesis parameter dugaan: c31, c33, c34, c35 > 0; c32 < 0; 0 < c36 < 1
b. Produktivitas Jagung Luar Jawa: YJL,
= c40
+ c41*AJL,+ c42*PBJL,+ c43*FJL,+ c44+COJL,+
dimana: YJL,
= produktivitasjagung
PBJL,
= harga bibit jagung
FJL,
= penggunaan pupuk
Luar Jawa (kwha) pada periode ke-t
Luar Jawa (rpkg) pada periode ke-t per hektar jagung Luar Jawa (kglha) pada periode ke-t
COJL, = biaya pestisida jagung Luar Jawa (rpha) pada periode ke-t LJL,
= penggunaan tenaga
U22
= variabel acak
kerja per hektar jagung L w Jawa (HOKha) periode ke-t
Hipotesis parameter dugaan: c41, c43, c45, c46, c47 > 0; c42 < 0 2.4. Produktivitas Ubikayu : a. ProduMivitas Ubikayu Jawa:
dimana : YUJ,
= produktivitas ubikayu Jawa
(kwha) pada periode ke-t
CBUJ,
= biaya
FUJ,
= penggunaan pupuk
LUJ,
= penggunaan tenaga kerja per hektar ubikayu Jawa
bibit ubikayu Jawa (rpha) pada periode ke-t per hektar ubikayu di Jawa (kgha) pada periode ke-t (HOWha)
pada periode ke-t U23
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: d32, d33 > 0; d31 < 0; 0 < d34 < 1 b. Produktivitas Ubikayu Luar Jawa:
dimana: YUL,
= produktivitas ubikayu
Luar Jawa (kwha) pada periode ke-t
FUL,
= penggunaan pupuk per hektar ubikayu
LUL,
= penggunaan tenaga
Luar Jawa (kgha) pada periode ke-t
kerja per hektar ubikayu Luar Jawa (HOWha)
pada periode ke-t U24
= variabel
acak
Hipotesis parameter dugaan: d41, d43, d44 > 0 ; d42 < 0
2.5. Produktivitas Ubirambat a. Produktivitas Ubirambat Jawa: YRJ,
+ e35*YRJ1
= e30 + e31=FRJt+ e32*ARJt/LRJt+ e33*CHJt+ e34*T,
+ U25 ............................................................................................................
(27)
dimana:
YRJ,
= produktivitas ubirambat Jawa
FRJ,
= penggunaan pupuk per hektar ubirambat Jawa
LRJ,
= penggunaan tenaga kerja per
(kwha) pada periode ke-t (kgha) pada periode ke-t
hektar ubirambat Jawa (HOWha)
pada periode ke-t YRJ 1
= produktivitas ubirambat Jawa tahun
U25
= variabel acak
sebelumnya (kwha)
Hipotesis parameter dugaan: e31, e32, e33, e34 > 0; 0 < e35 < 1 b. Produktivitas Ubirambat Luar Jawa:
dimana:
YRL,
= produktivitas ubirambat Luar Jawa
FRL,
= penggunaan pupuk per
LRL,
= penggunaan tenaga kerja per hektar ubirambat Luar Jawa (HOIUha)
(kwha) pada periode ke-t
hektar ubirambat Luar Jawa (kg~ha)periode ke-t
pada periode ke-t YRLl
= produktivitas ubirambat Luar Jawa
U26
= variabel acak
tahun sebelumnya (kwha)
Hipotesis parameter dugaan: e41, e43, e44, e45 > 0; e42 < 0; 0 < e46 < 1 3. Penggunaan Pupuk per Hektar Komoditi
a. Penggunaan Pupuk Padi Sawah Jawa: FPSJ, = a90 + a91*PFMI,*ERI,+ a92*PBPB,+ a93*APSJt+ a94*FPSJ1 + U27.......(29)
dimana: PFMI,
=
ERI,
= exchange rate atau nilai
FPSJl
= penggunaan pupuk
U27
= variabel
harga impor pupuk (kg/US$) pada periode ke-t tukar mata uang (rp/US$) pada periode ke-t
per hektar padi sawah Jawa tahun sebelumnya (kg/ha)
acak
Hipotesis parameter dugaan: a92, a93 < 0; a91 > 0; 0 < a94 < 1 b. Penggunaan Pupuk Kedelai Luar Jawa:
FKL,
= b50
+ b51*PEL,+ b52*PKPBt+ b53*Tt+ U28 ........................................... (30)
dimana: = variabel
U28
acak
Hipotesis parameter dugaan: b5 1 < 0; b52, b53 > 0
c. Penggunaan Pupuk Jagung Luar Jawa: FJL
= c50 + c5 1*PFL+ c52*PJPB,+ c53*AJL,+ c54*FJLl + U29 ........................(3 1)
dimana: FJLl
= penggunaan pupuk
U29
= variabel
per hektar jagung Luar Jawa tahun sebelumnya (kgha)
acak
Hipotesis parameter dugaan: c51 < 0; c52, c53 > 0; 0 < c54 < 1
d. Penggunaan Pupuk Ubikayu Jawa: 'FUJt = d50 + d51*PFJt+ d52*PUPB,+ d53*FUJl + U30 ........................................ (32) dimana: FUJI
= penggunaan pupuk
U30
= variabel
per hektar ubikayu Jawa tahun sebelumnya (kg/ha)
acak
Hipotesis parameter dugaan: d51 < 0; d52 > 0; 0 < d53 < 1
e. Penggunaan Pupuk Ubikayu Luar Jawa: FUL,
= d60
+ d61*PFL,+ d62*PUPBt+ d63*AUL,+ d64*FULl + U3 1 ..................(33)
dimana: FULl
= penggunaan pupuk per hektar ubikayu Luar Jawa tahun
U3 1
=
sebelumnya (kglha)
variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: d61 < 0; d62, d63 > 0; 0 < d64 < 1
4. Penggunaan Tenaga Kerja per Hektar Komoditi a. Penggunaan Tenaga Kerja Padi Sawah Jawa: LPSJ =a100+alOl~WPJt+al02~PBPB,+al03~LPSJI +U32 .............................. (34) dimana: LPSJ1
= penggunaan tenaga kerja per hektar padi
sawah Jawa tahm
sebelumnya (HOKha) U32
= variabel
acak
Hipotesis parameter dugaan: a101 < 0; a102 > 0; 0 < a103 < 1
b. Penggunaan Tenaga Kerja Padi Tadah Hujan Jawa: LPTJ, =a110 + alll*WPJ,+ all2*PBPB,+ all3+LPTJl +U33............................. (35) dimana: LPTJ1
= penggunaan tenaga kerja per
hektar padi tadah hujan Jawa
tahun sebelumnya (HOKha) U33
= variabel acak
Hipotesisparameter dugaan: a111 < 0; a112 > 0; 0 < a113 < 1
c. Penggunaan Tenaga Kerja Ubikayu Luar Jawa: LUL,
= d70
+ d7l*WPL,+ d72*PUPB,+ d73*Tt+ U34 .......................................... (36)
dimana: U34
= variabel
acak
Hipotesis parameter dugaan: d7 1 < 0; d72, d73 > 0 5. Produksi Komoditi di Tingkat Petani 5.1. Produksi Padi dan Beras:
a. Produksi Padi: QPI, = QPTJ, + QPSJ, + QPTL, + QPSL, ................................................................(37) dimana: QPI,
= produksi
padi Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
b. Produksi Padi Tadah Hujan Jawa:
dimana: QPTJ,
= produksi
padi tadah hujan Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
c. Produksi Padi Sawah Jawa:
QPSJt = APSJt YPSJt ...........................................................................................(39) dimana: QPSJ,
= produksi
padi sawah Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
d. Produksi Padi Tadah Hujan Luar Jawa: Q P C = APTL, * YPTL, .........................................................................................(40) dimana: QPTL,
= produksi padi
tadah hujan Luar Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
e. Produksi Padi Sawah Luar Jawa:
QPSL, = APSL, * YPSL, ...........................................................................................
(41)
dimana: QPSL,
= produksi
padi sawah Luar Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
f. Produksi Beras Indonesia:
QBI, = kb * QPIt ..................................................................................................... (42) dimana: 0,60323 ( rendemen gabah ke beras )
kb
=
QBI,
= produksi
beras Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
5.2. Produksi Kedelai Indonesia: QKI, = QKJ, + QKL, ............................................................................................... (43) dimana: QKI,
= produksi
kedelai Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
a. Produksi Kedelai Jawa: QKJ, = AKJ, YKJ, ................................................................................................ (44) dimana: QKJ,
= produksi
kedelai Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
b. Produksi Kedelai Luar Jawa: QKLt = AKL, YKL, ...............................................................................................
(45)
dimana: QKL,
= produksi
kedelai Luar Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
5.3. Produksi Jagung Indonesia:
QJIt = QJJt + QJL ................................................................................................
(46)
dimana: QJI,
= produksi jagung
Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
a. Produksi Jagung Jawa: QJJ, = AJJ, YJJt .................................................................................................... (47) dimana: QJJt
= produksi jagung
Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
b. Produksi Jagung Luar Jawa: QJL,
= AJL,
YJL, .................................................................................................. (48)
dimana: QJL,
=
produksi jagung Luar Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
5.4. Produksi Ubikayu Indonesia: QUIt = QUJt + QULt .............................................................................................. (49) dimana: QUI,
= produksi
ubikayu Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
a. Produksi Ubikayu Jawa: QUJt = AUJt YUJt ................................................................................................
(50)
dimana: QUJ,
= produksi
ubikayu Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
b. Produksi Ubikayu Luar Jawa: Q&
= AUL,
YULt ..............................................................................................
(51)
dimana: QUL,
= produksi
ubikayu Luar Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
c. Produksi Gaplek Indonesia: QGPI, = kp QUI, ..................................................................................................
(52)
dimana:
kp
= 0,35( rendemen
QGPI,
= produksi
ubikayu basah ke gaplek )
gaplek Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
5.5. Produksi Ubirambat Indonesia:
QRI, = QRJ, + QRL, ............................................................................................. (53) dimana: QRI,
= produksi
ubirambat Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
a Produksi Ubirambat Jawa: QRJt = ARJt * YRJt ................................................................................................ (54)
b. Produksi Ubirambat Luar Jawa: Q&
=
ARL, :\nn, ............................................................................................... (55)
dimana: QRL,
= produksi
ubirambat Luar Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
5.6. Produksi Tebu dan Gula Indonesia:
a. Produksi Tebu Jawa: QTBJt = ATBJt YTBJt ............................................................................................ (56) dimana: = produksi tebu
QTBJ,
Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
b. Produksi Tebu Luar Jawa: QTBLt = ATBLt* YTBLt ..........................................................................................
(57)
dimana: QTBL,
= produksi tebu
Luar Jawa Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
c. Produksi Gula Jawa: QGJt
= QTBJ,
RTBJ4100 ......................................................................................
(58)
dimana: QGJ,
= produksi gula di
RTBJ
= rendemen dari tebu ke
Jawa (ribu ton) pada periode ke-t gula di Jawa
d Produksi Gula Luar Jawa: QGL,
= QTBL, :RTBLIlOO
....................................................................................
dimana:
QGL,
= produksi
gula di Luar Jawa (ribu ton) pada periode ke-t
RTBL = rendemen dari tebu ke gula di Luar Jawa
e. Produksi Gula Indonesia:
(59)
dimana: QGI,
= produksi
gula Indonesia (ribu ton) pa& periode ke-t
4.2.2. Blok Pasar Domestik
a. Penawaran Beras Indonesia: SBI, = QBI, + MBI, + STBIl + STBT, ...................................................................(61) dimana: SBI,
= penawaran beras
Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
MBI;
= impor beras
STBI,
= stok beras Indonesia yang dikelola Bulog (ribu ton) pa&
STBT,
= stok beras tak
STBIl
= stok beras
Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t periode ke-t
tercatat (ribu ton) pada periode ke-t
Indonesia yang dikelola Bulog tahun sebelumnya (ribu ton)
b. Permintaan Beras Indonesia: DBI,
+ a143*GDPt+ a144*POPt+ U35 ......(62)
= a140 + al41*PBPB,+ a142*PTEPEt
dimana: DBI,
= permintaan
atau konsumsi beras Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
PTEPE, = harga terigu pedagang pengecer (rpkg) pada periode ke-t GDP,
= tingkat pendapatan kotor Indonesia (milyar rp/tahun) pada
POP,
= jurnlah penduduk
U35
= variabel
periode ke-t
Indonesia pada periode ke-t
acak
Hipotesis parameter dugaan: a141 < 0; a142, a143, a144 > 0
c. Penawaran Kedelai Indonesia: SKI, = QKI, + MKI, ..................................................................................................(63) dimana: SKI,
= penawaran
kedelai Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
MK,I
= impor kedelai
Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
d. Permintaan Kedelai Indonesia:
DKI,
= b70
+ b71*PKPBt+ b72*GDPt+ b73*POPt+ b74*DKIl+ U36 ..................(64)
dimana: permintaan atau konsumsi kedelai Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
DKI,
=
DKI 1
= permintaan kedelai
U36
=
Indonesia tahun sebelumnya (ribu ton)
variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: b71 < 0; b72, b73 > 0; 0 < b74 < 1 e. Penawaran Jagung Indonesia:
SJIt = QJIt + MJI, - XJIt .......................................................................................... (65) dimana: SJI,
= penawaran jagung
MJIt
= impor jagung
XJI,
=
Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
ekspor jagung Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
f. Permintaan Jagung Indonesia:
DJI,
= c60
+ c61*PJPB,+ c62*PBPBt+ c63*GDPt+ c64*POPt+ ~65aDJI1+ U37.(66)
dimana: DJIt
= permintaan jagung
Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
DJIl
= permintaan jagung
Indonesia tahun sebelumnya (ribu ton)
U37
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: c61 < 0; c62, c63, c64 > 0; 0 < c65 < 1 g. Penawaran Ubikayu Indonesia:
SGPIt = QGPIt - XGPIt ........................................................................................... (67) dimana: SGPI,
= penawaran
gaplek Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
XGPI,
= ekspor gaplek
Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
h. Permintaan Ubikayu Indonesia: DGPI, = d90 + d91*PUPB,+ d92*PRPE$+ d93*GDPt+ d94*POPt+ d95*DGPIl + U38......................................................................................(68) dimana: DGPI,
= permintaan gaplek
Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
DGPI1
= permintaan jagung
Indonesia tahun sebelumnya (ribu ton)
U38
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: d91 < 0; d92, d93, d94 > 0; 0 < d95 < 1
i. Penawaran Ubirambat Indonesia: S Q = QRI, - XRI, .................................................................................................. (69) dimana: SRI,
= penawaran ubirambat Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
XRI,
= ekspor ubirambat Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
j. Permintaan Ubirambat Indonesia: DRI,
= e50
+ e51*PRPB,+ e52*POPt+ U39
.......................................................... (70)
dimana: U39
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: e51 < 0; e52 > 0
k Penawaran Gula Indonesia: SGI, = QGIt + MGIt + STGIl + STGT, ................................................................... (71) dimana: MGI,
= impor gula
Indonesia (ribu ton) pada periode ke-t
STGI,
= stok
STBT,
= stok gula tak
STGIl
= stok
gula Indonesia yang dikelola Bulog (ribu ton) pada periode ke-t tercatat (ribu ton) pada periode ke-t
gula Indonesia yang dikelola Bulog tahun sebelumnya (ribu ton)
1. Permintaan Gula Indonesia: DGIt
= f30
+ f31*PGPBt+ f32*PGSNt+ f33*GDPt+ f34*Tt+ U40
....................... (72)
dimana: DGI,
= permintaan
gula Indonesia (ribu ton) pa& periode ke-t
PGSN, = harga gula sintetis (rpkg) pada periode ke-t U40
= variabel
acak
Hipotesis parameter dugaan: f31 < 0; f32, f33, f34 > 0 rn Integrasi Harga Beras:
PBPB, = a150 + a15 l*PBWt + a152*MBI1+ a153*ERI,+ a154*STBIt
+ al5SPBPBl + U41 ................................................................................. dimana: PBW,
= harga beras di pasar dunia (Thailand) (US$/ton) pada
MBIl
= impor beras
periode ke-t
Indonesia tahun sebelumnya (ribu ton)
PBPBl = harga baas pedagang besar tahun sebelumnya (rpkg) U41
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: a151, a153 > 0; a152, a154 < 0; 0 < a155 < 1
n. Integrasi Harga Kedelai: PKPB, = b8O + b81*PKWt*ERIt+ b82*DKIt+ b83*MKIt+ b84*PJPE$
dimana: PKW,
= harga kedelai di pasar
dunia (Amerika Serikat) (US$/ton) pada
periode ke-t U42
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: b81, b82, b84, b85 > 0; b83 < 0
o. Integrasi Harga Jagung:
(73)
PJPB, = c70 + c71*PJWt+ c72*ERIt+ c73*SJIt+ c74oPJPBl + U43 ......................(75) dimana: PJW,
= harga jagung
di pasar dunia (Amerika Serikat) (US$/ton) pada
periode ke-t U43
= variabel
acak
Hipotesis parameter dugaan: c71, c72 > 0; c73 < 0; 0 < c74 < 1
p. Integrasi Harga Ubikayu: PUP& = dl00 + dlOl*PGPXIt+ d102*DGPIt+ d103*QGPIt+ d104*ERIt+ dlOS*PUPBl + U44 .............................................................. (76) dimana: PGPXI,
= harga
PUPB1
= harga
U44
= variabel
ekspor gaplek Indonesia (US$/ton) pada periode ke-t
gaple pedagang besar tahun sebelumnya (rpkg) pada periode ke-t acak
Hipotesis parameter dugaan: d101, d102, dl04 > 0; dl03 <: 0; 0 < dl05 < 1
q. Integrasi Harga Ubirambat: PRPB, = e60 + e61*PRXIt+ e62*DR&+ e63*XRI,+ e64*PUPB,
+ e65.Tt + U45 ......................................................................................... (77) dimana: PRXI,
= harga
ekspor ubirambat Indonesia (US$/ton) pada periode ke-t
U45
= variabel
acak
Hipotesis parameter dugaan: e61, e62, e63, e64, e65 > 0 r. Integrasi Harga Provenue Gula: PROVt = f60 + f6 1*PGPB,+ f62oPROV 1 + U46 .................................................... (78) dimana: PGPB,
= harga
gula pedagang besar (rpkg) pada periode ke-t
PROV 1
= harga
tebu atau provenue gula tahun sebelumnya (rpkg)
U46
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: f61 > 0; 0 < f62 < 1
s. Integrasi Harga Gula: PGPBt = f70 + f7I *PGWt+ f72*SGIt+ f73*E121t+ f74*MGIt+ f75*STGTt+ f76*PGPBI + U47 ................................................................ (79) dimana: PGW,
= harga
gula di pasar dunia (Thailand) (US$/ton) pada periode ke-t
U47
= variabel
acak
Hipotesis parameter dugaan: f71, f73 > 0; f72, f74, f75 < 0; 0 < f76 < 1
t. Stok Beras Indonesia Tak Tercatat: STBT, = a130 + a13 I*PBPBt+ a132*MBIt+ a133*STBIt+ a134eSTBTI + U48 ....(80) dimana: STBTl = stok beras tak tercatat tahun sebelurnnya (ribu ton) U48
= variabel
acak
u. Stok Gala Indonesia Tak Tercatat: STGT, = f40 + f41*PGWt+ f42*STGIt+ f43*DGIt+ f44ZQGII
+ f45*STGTI + U49 ..................................................................................(81) dimana: STGTl = stok gula tak tercatat tahun sebelurnnya (ribu ton) U49
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: f43 > 0; f41, f42, f44 < 0; 0 < f45 < 1 4.2.3. Blok Pasar Dunia 1. Ekspor atau Impor Komoditi Indonesia:
a. Impor Beras Indonesia: MBI, = a120 + a12 1.PB W, .ERI,/PBPB,
+ a122.QB1, + a123*DBIt+
a124*MBI1+ U50 ........................................................................................ (82) dimana: U50
= variabel
acak
Hipotesis parameter dugaan: a123 > 0; a122 < 0; 0 < a124 < 1 b. Impor Kedelai Indonesia:
MKI,
= b60
+ b61*PKWt+ b62*ERIt+ b63*QKIt+ b64*Tt+ U51 .......................... (83)
dimana: U5 1
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: b64 > 0; b61, b62, b63 < 0
c. Impor Gula Indonesia: MGIt
= f50
+ f51*PGWt*ERIt+ f52*DGIt+ f53*POPt+ f54*QGI1
+ f55*MGI1+ U52 .......................................................................................(84) dirnana: U52
= variabel
acak
Hipotesis parameter dugaan: f52, f53 > 0; f51, f54 < 0; 0 < f55 < 1
d. Ekspor Ubikayu Indonesia: XGPIt = d8O + d81*PGPXIt+ d82*QUIt+ d83*Tt+ d84*XGPI1+ U53 ................... (85) dimana: U53
= variabel acak
Hipotesis parameter dugaan: d81, d82, d83 > 0; 0 < d84 < 1 2. Harga Beras Dunia:
MBW, = MBI, + MBO, ............................................................................................ (86)
dimana: impor beras oleh negara-negara selain Indonesia (ribo ton) pada periode ke-t
MBO,
=
XBW,
= ekspor
beras dunia (ribo ton) pada periode ke-t
MBW, = impor beras dunia (ribo ton) pada periode ke-t
U54
= variabel
acak
Hipotesis parameter dugaan: a162 > 0; a16 1 < 0; 0 < a163 < 1 3. Harga Gula Dunia:
MGWt PGWt
= MGI,
+ MGO,
.........................................................................................(88)
=B O + f81*XGWt+ f82*MGWt+ B3*PGWl
+ U55 ...................................(89)
dimana:
MGO,
= impor gula
XGW,
= ekspor gula dunia (ribo ton) pada
periode ke-t
MBW,
= impor gula dunia (ribo ton) pada
periode ke-t
U55
= variabel acak
oleh negara-negara selain Indonesia (ribo ton) pada periode ke-t
Hipotesis parameter dugaan: f82 > 0; f81 < 0; 0 < f83 < 1 4.3. Prosedur Analisis 4.3.1. Identifikasi Model
Pendugaan model hanya dapat dilakukan jika setiap persamaan idenwed. Jika suatu model under identified, maka tidak satupun metode ekonometrika yang dapat digunakan untuk menduga nilai parameternya. Jika model exactly identiJed, maka nilai parameternya dapat diduga dengan menggunakan metode indirect least squares (ILS), sedangkan jika over identified maka berbagai metode dapat digunakan seperti: two stage least squares
(2SLS) atau three stage least squares (3SLS).
ldentifikasi model dapat dilakukan dengan menggunakan order condition terhadap persamaan-persamaan struktura.1, dimana suatu persamaan identified jika jumlah total variabel yang tidak termasuk kedalam persamaan tersebut tetapi masuk kedalam persamaan lainnya, paling kurang sebanyak jumlah persamaan yang ada didalarn model dikurang satu, dalam bentuk relasi dapat dituIiskan sebagai berikut: (K-M)>(G- 1) dimana: K =jumlah total variabd didalarn model (endogen dan predetermin) M =jurnlah peubah (endogen dan eksogen) dalam persamaan yang diduga G =jumlah total persamaan (jumlah total variabel endogen). Model ekonomi tanaman pangan dalam penelitian ini tersusun dalam 89 persamaan, yang terdiri dari 55 persamaan perilaku dan 34 persamaan identitas. Seluruh perximaanpersamaan didalam model adalah over identified, yakni memenuhi kondisi (K-M) > (G-1), dimana jumlah K (jumlah total variabe1 didalam model, variabel endogen dm predetermin) sebanyak 450, jumlah M (variabel endogen dan eksogen dalam setiap persamaan berjumlah diantara 3 sampai 9 variabel) dan jumlah G ( j d a h totaI persamaan sebanyak 89). Dengan demikian untuk persamaan dengan jumI& M sebanyak 3 (K-M=447) akan lebih besar dari G-l=88, demikian pula untuk M sebanyak 9 (K-M=44 1). 4.3.2. Metode Pendugaan Model
Model ekonomi tanaman pangan yang dibangun merupakan model ekonometrika yang dinunuskan dalam suatu sistem persamaan simuItan dan dinamis. Bentuk struktural suatu sistem terdiri dari persamaan-persamaan yang dalam notasi matrik dapat dituiiskan: A Y, + BX,
=
Ut
dimana : Yt = vektor (n x 1) dari variabel endogen
A
= matrik
(n x k) dari koefisien variabel endogen
Xt = vektor (k x 1) dari variabel eksogen B
= matrik
(n x k) dari koefisien variabel eksogen
Ut = vektor ( n x 1 ) dari variabel acak Adapun persamaan reduced formnya adalah: Y,
=
- B A-' X , + A-' U, atau
Yt = R X , + V ,
dimana: R = -B A" adalah matrik koefisien reduced form
V, = A" Ut adalah variabel acak persamaan reduced form.
Koefisien-koefisien dari reduced form mengukur pengaruh total (langsung .dan tak langsung) dari perubahan variabel eksogen terhadap variabel endogen, setelah perhitungan saling ketergantungan antar variabel dalam sistem. Koefisien struktuI-al hanya menggarnbarkan pengaruh langsung setiap variabel exogen terhadap variabel endogen didalam setiap persamaan.
Jika model over identified, metode 3SLS memberikan estimasi yang lebih efisien secara asimtotis dibandingkan dengan metode 2SLS, tetapi metode 3SLS sangat sensitif terhadap perubahan spesifikasi model yang dapat mempengaruhi semua dugaan parametemya, disamping itu metode 3SLS memerlukan data sampel yang lebih besar dibandingkan metode 2SLS jika semua parameter stmktmalnya diduga pada waktu yang sama. Berdasarkan pertimbangan bahwa data sampel yang terbatas dan dilakukan respesifikasi model secara berulang serta simulasi berbagai kebijakan, maka penelitian ini menggunakan metode 2SLS. Sinaga (1989) mengemukakan bahwa berbagai tipe studi
89 Monte Carlo menunjukkan metode 2SLS adalah konsisten dan efisien secara asimtotis dan paling robust, disamping itu telah diterima sebagai pendekatan persamaan tunggal yang paling penting untuk menduga model yang over identified serta menggambarkan pemakaian yang lebih urnurn. Program komputer SASIETS versi 6.12 digunakan dalam pendugaan model ekonomi tanaman pangan, program dan data yang digunakan dapat dilihat pada Lampiran 1. 4.3.3. Validasi Model
Validasi (daya prediksi) model bertujuan untuk mengetahui tingkat kelayakan model sebelum digunakan sebagai alat simulasi alternatif kebijakan. Validasi model ekonometrika menggunakan simulasi dinamik dasar (base dynamic simulation) periode tahun 1985-1998 dengan menggunakan metode Gauss-Seidel. Pindyck dan Rubinfeld (1991) menunjukkan bahwa banyak indikator statistik yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja suatu model yang dapat saling melengkapi terutama pada model yang sangat besar. Oleh karena itu dalam aplikasinya digunakan beberapa indikator statistik untuk mengevaluasi daya prediksi model. Indikator stitistik yang digunakan untuk validasi model adalah Root Mean Square
Percentage Error (RMSPE), dan Theilk Inequality Coefflient (U-Theil) serta dekomposisinya. Statistik RMSPE digunakan untuk mengukur seberapa jauh nilai-nilai variabel endogen hasil pendugaan menyimpang dari alur nilai-nilai aktualnya dalam ukuran relatif atau seberapa dekat nilai-nilai dugaan itu mengikuti perkembangan aktualnya. Semakin kecil nilai RMSPE semakin baik pendugaan model. Indikator U-Theil digunakan untuk mengukur daya prediksi model yang nilainya berkisar 0-1, dimana semakin kecil nilai U-Theil semakin baik pendugaan model.
Dekomposisi dari U-Theil adalah: UM (bias proporsi), US (bias variance) dan UC (bias covariance). UM adalah proporsi bias yang menunjukkan indikator kesalahan sistematik karena komponen ini mengukur sampai seberapa jauh nilai rata-rata simulasi dan aktualnya menyimpang satu dari yang laimya. UR adalah indikator kesalahan dari komponen regresi yang mengukur penyimpangan kemiringan regresi sedangkan UC adalah komponen bias residual. Suatu model mempunyai daya prediksi yang baik jika UM dan US mendekati no1 dan UC mendekati 1. Program validasi model ekonomi tanaman pangan dapat dilihat pada Lampiran 2. 4.3.4. Simulasi Kebijakan
Simulasi kebijakan dalam penelitian ini terdiri dari simulasi historis (tahun 19851998) dan simulasi peramalan (tahun 2002-2007). Peramalan semua variabel eksogen perlu dilakukan sebelum dilakukan simulasi peramalan agar dapat dilakukan simulasi kebijakan peramalan tahun 2002-2007. Metode yang digunakan untuk meramalkan variabel eksogen adalah Linier Smoothing Model, kecuali untuk variabel eksogen ERI (nilai tukar) dan IRI (suku bunga kredit) menggunakan metode Linear Trend Model. Program simulasi historis dan peramalan dapat dilihat pada Lampiran 2 dan Lampiran 3. Berdasarkan pennasalahan clan tujuan penelitian, yakni mengevaluasi clan meramalkan dampak berbagai skenario kebijakan terhadap kinerja ekonomi tanaman pangan Indonesia terdiri dari kesejahteraan (welfare), kinerja produksi dan pasar komoditi, maka dilakukan simulasi historis dan peramalan. Berbagai skenario kebijakan historis periode tahun 1985-1998 yang disimulasikan terdiri dari 23 skenario, yakni: 1. SimH 1 = Penghapusan peran Bulog dalam pengendalian harga beras (STBI4 atau Bulog tidak melakukan h g s i buffer-stok);
2. SimH 2 = Peningkatan peran Bulog dalam pengendalian harga beras (STBI=2*STBI atau stok beras yang dikendalikan Bulog ditingkatkan dua kali lipat dari sebelwnnya); 3. SimH 3 = Indonesia secara sepihak melakukan perdagangan bebas komoditi beras (PBPB=PBW, atau harga beras domestik sama dengan harga beras dunia); 4. SimH 4 = Indonesia memberlakukan proteksi terhadap pasar beras domestik (PBPB=1.25*PBW, atau harga beras domestik lebih tinggi 25 persen disbanding harga dunia); 5. SimH 5 = Harga beras domestik lebih murah 10 persen dibanding harga beras dunia (PBPB=0.9*PBW); 6. SimH 6 = Harga pupuk ditingkat petani mengikuti harga pupuk dunia (PFJ=PFL=PFMI, atau harga pupuk di Jawa dan luar Jawa sama dengan
7. SimH 7 =
harga pupuk impor Indonesia); Indonesia memberlakukan harga dasar lebih tinggi dari pada sebelwnnya (PBPB=3*PPDS; harga berm pedagang besar tiga kali harga dasar pemerintah);
8. SimH 8 = Harga kedelai domestik sama dengan harga kedelai dunia (PKPB=PKW); 9. SimH 9 = Indonesia memberlakukan quota impor sebesar 500 ribu ton per tahun (MBI=500);
10. SimH 10= Harga terigu di pasar domestik turun 25 persen (PTEPE=0.75*PTEPE); 11. SimH 11= Indonesia melakukan swasembada beras mutlak (MBI=O);
12. SimH 12= Indonesia melakukan swasembada gula mutlak (MGI=O); 13. SimH 13= Indonesia melakukan swasembada beras dan swasembada gula mutlak (MBI=Odan MGI=O); 14. SimH 14= Indonesia melakukan swasembada beras, gula, kedelai, dan jagung mutlak (MBI=O,MGI=O,MKI=O, dan MI*);
15. SimH 15= Indonesia bebas dari Stok tak tercatat beras dan gula (STBT=O dan STGT=O); 16. SimH 16= Tingkat suku bunga kredit untuk petani sebesar 12 persen per tahun (IKR=12);
17. SimH 17= Tingkat suku bunga kredit untuk petani sebesar 9 persen pertahun (IKR=9);
18. SimH 18= Pengeluaran pemerintah untuk penelitian dan pengembangan, penyuluhan, dan statistik ditingkatkan (LRD=5*LRD); 19. SimH 19= Areal irigasi di Jawa dan Luar Jawa ditingkatkan (AIJ=ASJ, dan AIL=ASL); 20. SimH 20= Rendemen gabah ke beras ditingkatkan (kb=0.65); 21. SimH 21= Tingkat pendapatan masyarakat turun 25 persen (GDP=0.75*GDP); 22. SimH 22= Tingkat pendapatan masyarakat meningkat 25 persen (GDP=l.25*GDP); 23. SimH 23= Harga beras dunia meningkat akibat peningkatan impor beras oleh negara selain Indonesia (MBO= 1.25*MBO); 24. SimH 24= Harga beras dunia meningkat akibat menurunnya jumlah ekspor beras dunia oleh negara-negara pengekspor beras dunia (XBW=O.75*XBW); 25. SimH 25= Kombinasi kebijakan untuk mengikuti serum liberalisasi perdagangan (PBPB=PBW, PFJ=PFL=PFMI, PGPB=PGW, dan PKPB=PKW), yang berarti diberlakukan serentak harga beras, harga pupuk, harga gula, dan harga kedelai sama dengan harga dunia; 26. SimH 26= Kombinasi kebijakan, yakni sama dengan SIMH25 kecuali beras (PFJ=PFL=PFMI, PGPB=PGW, dan PKPB=PKW), yang berarti diberlakukan serentak harga pupuk, harga gula, dan harga kedelai sama dengan harga dunia; 27. SimH 27= Kombinasi kebijakan, yakni sama dengan SIMH26 sedangkan harga beras diproteksi (PBPB=3*PPDS, PFJ=PFL=PFMI, PGPB=PGW, dan PKPB=PKW), yang berarti diberlakukan serentak harga pupuk, harga gula, dan harga kedelai sarna dengan harga d~mia.
Berbagai
skenario kebijakan
peramalan
periode
tahun
2002-2007 yang
disiinulasikan terdiri dari 23 skenario, yakni: 28. SimF 1 = Penghapusan peran Bulog dalam pengendalian harga beras dan gula (STBI=O dan STGI=O, atau Bulog tidak inelakukan fimgsi buffer-stok beras dan gula); 29. SimF 2 = Peningkatan peran Bulog dalam pengendalian harga beras (STBI=2*STBI atau stok beras yang dikendalikan Bulog ditingkatkan dua kali lipat dari sebelumnya); 30. SimF 3 = Indonesia secara sepihak melakukan perdagangan bebas komoditi beras (PBPB=PBW, atau harga beras domestik sama dengan harga beras dunia);
3 1. SimF 4 = Harga beras domestik lebih murah 50 persen dibanding harga beras dunia (PBPB=O.50*PBW); 32. SimF 5 = Harga beras domestik lebih murah 25 persen dibanding harga beras dunia (PBPB=0.75*PBW); 33. SimF 6 = Harga pupuk ditingkat petani mengikuti harga pupuk dunia (PFJ=PFL=PFMI, atau harga pupuk di Jawa dan luar Jawa sama dengan harga pupuk impor Indonesia); 34. SimF 7 = Indonesia memberlakukan upah minimum untuk sektor pertanian (WPJ=WPL=UMR); 35. SimF 8 = Indonesia memberlakukan harga padi sama dengan harga dasar padi (PBPB=PPDS); 36. SimF 9 = Indonesia memberlakukan harga dasar padi 50 persen lebih tinggi dibanding sebelumnya (PBPB=l .50fPPDS); 37. SirnF 10= Indonesia memberlakukan harga kedelai domestik sama dengan harga kedelai dunia (PKPB=PKW); 38. SimF 11= Indonesia memberlakukan harga jagung domestik sama dengan harga jagung dunia (PJPB=PJW);
39. SimF 12= Harga terigu di pasar domestik turun 25 persen (PTEPE=0.75*PTEPE); 40. SimF 13= Indonesia melakukan quota impor beras sebesar 500 ribu ton per tahun (MBI=SOO); 41. SirnF 14= Indonesia melakukan swasembada beras mutlak (MBI=O); 42. SimF 15= Indonesia melakukan swasembada gula mutlak (MGI=O); 43. SimF 16= Indonesia melakukan swasembada beras dan swasembada guia mutlak (MBI?) dan MGI?)); 44. SimF 17= Indonesia melakukan swasembada beras, gula, kedelai, dan jagung mutlak (MBI=O,MGI?), MKI=O, dm MJI=O); 45. SimF 18= Indonesia bebas dari Stok tak tercatat beras dan gula (STBT=O dan STGT=O); 46. SimF 19= Areal irigasi di Jawa dan Luar Jawa ditingkatkan (ALI=ASJ, dan AIL=ASL); 47. SimF 20= Rendemen gabah ke beras ditingkatkan (kb=0.65);
48. SimF 21= Kombinasi kebijakan untuk mengrkuti seruan liberalisasi perdagangan (PBPB=PBW, PFJ=PFL=PFMI, PGPB=PGW, dan PKPB=PKW), yang berarti diberlakukan serentak harga beras, harga pupuk, harga gula, dan harga kedelai sama dengan harga dunia;
49. SimF 22= Kombinasi kebijakan, yakni sama dengan SIMF23 kecuali beras (PFJ=PFL=PFMI, PGPB=PGW, dan PKPB=PKW), yang berarti - diberlakukan serentak harga pupuk, harga gula, dan harga kedelai sama dengan harga dunia; 50. SimF 23= Kombinasi kebijakan, yakni sama dengan SIMF24 sedangkan harga beras diproteksi (PBPB=3*PPDS, PFJ=PFL=PFMI, PGPB=PGW, dan PKPB=PKW), yang berarti diberlakukan serentak harga pupuk, harga gula, dan harga kedelai sama dengan harga dunia; 4.3.5. Penghitungan Perubahan Kesejahteraan
Berdasarkan konsep penghitungan surplus produsen, surplus konsumen, penerimaan pemerintah, dan penerimaan devisa yang telah dikemukakan dimuka, maka besaran kesejahteraan akibat suatu skenario kebijakan dibandingkan dengan sirnulasi dasar adalah membandingkan antara keseimbangan awal (base simulasi) dengan kesimbangan baru (akibat skenario kebijakan). Adapun rumus m u m yang digunakan dalam penghitungan kesejahteraan dapat
diformulasikan sebagai berikut: 1. Perubahan surplus produsen: = SKb (PKb
- PKs)
+ 0.5 (SKb - SKS)(PKb - PKs)
2. Perubahan surplus konsumen: = DKb
(PKb - PKs) f 0.5 (DKb - DKs) (PKb - PKs)
3. Perubahan penerimaan pemerintah (dari pajak atau intervensi pemerintah): = (Is
(MKS) + IS (XKS)) - (Ib (MKb) + Ib * (XKb))
4. Perubahan penerimaan devisa: =
(XKS-XKb)* (PXK) - (MKS-MKb) (PMK)
dimana: SKb
=jumlah
produksi komoditi pada simulasi dasar
SKs
= jumlah
produksi komoditi pada simulasi skenario kebijakan
PKb
= price atau harga komoditi pada
PKs
= price
simulasi dasar
atau harga komoditi pada simulasi skenario kebijakan
DKb =jumlah komoditi yang diminta pada simulasi dasar DKs =jumlah komoditi yang diminta pada simulasi skenario kebijakan XKs =jumlah komoditi yang diekspor pada simulasi skenario kebijakan XKb = jumlah komoditi yang diekspor pada simulasi dasar PXK = harga ekspor komoditi MKS = jumlah komoditi yang diimpor pada simulasi skenario kebijakan MKb = jumlah komoditi yang diimpor pada simulasi dasar PMK = harga impor komoditi atau harga komoditi di pasar dunia. Is
= selisih harga
dunia dan harga domestik pada skenario kebijakan
Ib
= selisih harga
dunia d m harga domestik pada skenario dasar
Nilai
+ dalam pengllltungan surplus produsen dan surplus konsumen disebabkan
banyak kemungkinan yang dapat terjadi dampak simulasi kebijakan terhadap kesejahteraan produsen dan konsumen yang tergantung pada keterkaitan antar variabel pada masingmasing ekonomi komoditi tanaman pangan, disamping itu juga nilai elastisitas permintaan dan penawaran komoditi di pasar domestik.
Penghitungan perubahan penerimaan pemerintah (dari pajak atau intervensi pemerintah) dalam penelitian ini hanya dilakukan terhadap impor beras dan gula, karena model ekonomi tanaman pangan ini hanya memasukkan pasar dunia untuk beras dan gula. Dengan demikian setiap skenario kebijakan yang disimulasikan hanya berdampak terhadap perubahan harga dunia beras dan gula, sedangkan harga dunia komoditi lainnya konstan. Adapun besaran selisih harga dunia dan harga domestik diasumsikan sebagai besaran intervensi pemerintah atau pajak.
%
Penghitungan penerimaan devisa untuk komoditi impor akan bernilai positif atau meningkat jika nilai impor (impor dikalikan harganya) pada skenario kebijakan lebih rendah dibandingkan simulasi dasar, sebaliknya penerimaan devisa bernilai negatif atau menurun jika nilai impor (impor dikalikan harga impor) pada skenario kebijakan lebih tinggi dibandingkan simulasi dasar. Komoditi impor dalam penelitian ini adalah beras, kedelai dm gula. Ubikayu atau gaplek merupakan komoditi ekspor sehingga dalam pen&tungan penerimaan devisa akan bernilai positif jika nilai ekspor (ekspor dikalikan harganya) pada skenario kebijakan lebih tinggi dibandingkan skenario dasar, sebaliknya akan bernilai negatif jika nilai ekspor (ekspor dikalikan harganya) pada skenario kebijakan lebih rendah dibandingkan simulasi dasar. 4.3.6. Kriteria Seleksi Skenario Kebijakan
Seleksi terhadap berbagai skenario kebijakan yang telah disimulasikan perlu dilakukan agar dapat digunakan sebagai pertimbangan kepada pemerintah dalam perurnusan kebijakan. Adapun kriteria pokok sebagai dasar penilaian dan pemilihan atau seleksi pada seleksi tahap I dan I1 terhadap berbagai skenario kebijakan periode tahun 1985-1998 dan skenario kebijakau periode tahun 2002-2007 adalah sebagai berikut: Seleksi tahap I, yakni seleksi berdasarkan kriteria net welfare (total penjumlahan perubahan surplus produsen, surplus konsumen dan penerimaan pemerintah dari komoditi yang diteliti). Suatu skenario kebijakan tergolong kedalam skenario kebijakan terpilih, jika net welfare dari skenario kebijakan tersebut bernilai positif. Terpilihnya skenario kebijakan pada tahap I ini dalam pembahasan selanjutnya disebut Skenario Kebijakan Terpilih, dengan demikian untuk skenario kebijakan periode tahun 1985-1998 disebut Skenario Kebijakan Terpilih Periode Tahun 1985-1998 dan untuk skenario kebijakan periode
tahun 2002-2007 disebut Skenario Kebijakan Terpilih Periode Tahun 2002-2007.
97
Seleksi Tahap I1 adalah memilih atau menseleksi diantara skenario kebijakan hasil seleksi tahap I berdasarkan kriteria perubahan penerimaan devisa. Suatu skenario kebijakan tergolong skenario kebijakan terbaik jika nilai penerimaan devisa dari skenario kebijakan tersebut lebih besar dibandingkan nilai penerimaan devisa pada skenario dasar atau selisih penerimaan devisa skenario tersebut dengan penerimaan devisa dari skenario
dasar bernilai positif. Terpilihnya skenario kebijakan hasil seleksi tahap I1 disebut sebagai Skenario Kebijakan Terbaik, dengan demikian untuk skenario kebijakan periode tahun 1985-1998 disebut Skenario Kebijakan Terbaik Periode Tahun 1985-1998, dan untuk skenario kebijakan tahun 2002-2007 disebut Skenario Kebijakan Terbaik Periode Tahun 2002-2007.
Skenario kebijakan terpilih dan skenario kebijakan terbaik dapat digunakan sebagai pertimbangan perurnusan kebijakan sektor pertanian, meskipun terdapat konsekuensi dalam redistribusi atau kompensasi kepada pihak-pihak yang berkurang kesejahteraannya, serta implikasi dari penetapan kebijakan yang ditempuh. 4.4. Sumber dan Jenis Data
Data penelitian ini dikumpulkan dari berbagai kantor dan instansi formal, dalam hal ini data series mencakup periode tahun 1981 sampai dengan tahun 1998, terutama adalah: 1. BPS (Biro Pusat statistik) 2. PPSE (Pusat Penelitian Sosial Ekonomi Pertanian) 3. Statistik Tanaman Pangan (Dirjen Tanaman Pangan dan Hortikultura)
4. Lembaga-lembaga international (FA0 Year Book, A World Bank Quarterly, World
Bank dan International Financial Statistik).
