Analisis integrasi pasar gula domestik dan pasar gula dunia, serta pengaruh adanya tarif impor: Pendekatan dengan metode var

ANALISIS INTEGRASI PASAR GULA DOMESTIK

DAN PASAR GULA DUNIA, SERTA

PENGARUH ADANYA TARIF IMPOR:

PENDEKATAN DENGAN METODE VAR

Oleh:

REINHARD DEMAKO CHRISTIANTO SIANTURI

A14301009

PROGRAM STUDI EKONOMI PERTANIAN DAN SUMBERDAYA

FAKULTAS PERTANIAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2005

RINGKASAN

REINHARD DEMAKO CHRISTIANTO SIANTURI. Analisis Integrasi Pasar Gula Domestik dan Pasar Gula Dunia, serta Pengaruh Adanya Tarif Impor: Pendekatan dengan Metode VAR. Di bawah bimbingan ISANG GONARSYAH.

Menghadapi krisis ekonomi dan tekanan dari IMF (International Monetary Fund), pada tahun 1998 pemerintah mencabut monopoli impor gula oleh Bulog dan sekaligus mengeluarkan keputusan tentang liberalisasi perdagangan gula. Menarik untuk dikaji, mengapa dengan dicabutnya monopoli impor gula marjin harga antara pasar gula domestik dan pasar dunia cenderung meningkat.

Penelitian ini bertujuan untuk (1) menganalisis integrasi pasar gula domestik dengan pasar gula dunia, dan (2) menganalisis pengaruh kebijakan tarif impor gula terhadap integrasi pasar gula domestik dan dunia.

Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data deret waktu (time series) yang berjumlah 84 bulan (Januari 1998 hingga Desember 2004). Data harga gula domestik merupakan harga gabungan dari beberapa kota besar di Indonesia yang dikeluarkan oleh Dewan Gula Indonesia (DGI), sementara harga gula dunia merupakan harga yang terjadi di pasar lelang London (Inggris). Pengolahan data dilakukan dengan pendekatan metode Vector Autoregression

(VAR), dan menggunakan perangkat lunak Mickrofit 4.0.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa terjadi integrasi pasar yang lemah antara pasar gula domestik dengan pasar gula dunia. Harga gula di pasar domestik dipengaruhi oleh harga gula dunia jenis raw sugar dan sekaligus menjadi pemimpin harga bagi gula domestik, sementara harga gula domestik tidak mempengaruhi secara nyata kedua jenis harga gula dunia (raw sugar dan white sugar). Hal ini disebabkan karena Indonesia merupakan negara net importer gula, sehingga kebijakan domestik dan fluktuasi harga gula kurang mempengaruhi harga gula dunia. Tarif impor yang diterapkan pemerintah Indonesia ternyata mempengaruhi integrasi pasar yang terjadi, namun secara umum dapat dikatakan bahwa tarif impor ini masih kurang efektif dan cenderung mendorong terjadinya penyelundupan.

Pemerintah sebaiknya meninjau kembali kebijakan tarif impor gula, karena lebih cenderung mendorong terjadinya penyelundupan daripada peningkatan produktivitas dan efisiensi usahatani tebu dan industri gula domestik. Pemerintah diharapkan dapat memacu peningkatan produksi dan efesiensi produksi gula domestik melalui pemberian insentif kepada petani tebu dan industri gula. Penelitian lanjutan diharapkan dapat menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap integrasi pasar gula domestik dan pasar gula dunia, serta mampu menentukan besaran tarif impor gula yang cocok diberlakukan di Indonesia.

ANALISIS INTEGRASI PASAR GULA DOMESTIK

DAN PASAR GULA DUNIA, SERTA

PENGARUH ADANYA TARIF IMPOR:

PENDEKATAN DENGAN METODE VAR

Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Pertanian

Pada Fakultas Pertanian Institut Pertanian Bogor

Oleh:

REINHARD DEMAKO CHRISTIANTO SIANTURI A14301009

PROGRAM STUDI EKONOMI PERTANIAN DAN SUMBERDAYA

FAKULTAS PERTANIAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2005

Judul : ANALISIS INTEGRASI PASAR GULA DOMESTIK DAN PASAR GULA DUNIA, SERTA PENGARUH ADANYA TARIF IMPOR: PENDEKATAN DENGAN METODE VAR Nama : Reinhard Demako Christianto Sianturi

NRP : A14301009

Menyetujui, Pembimbing

Prof. Dr. Ir. Isang Gonarsyah NIP. 130 354 140

Mengetahui, Dekan Fakultas Pertanian

Prof. Dr. Ir. Supiandi Sabiham, M. Agr NIP. 130 422 698

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI YANG BERJUDUL “ANALISIS INTEGRASI PASAR GULA DOMESTIK DAN PASAR GULA DUNIA, SERTA PENGARUH ADANYA TARIF IMPOR: PENDEKATAN DENGAN METODE VAR” BELUM PERNAH DIAJUKAN PADA PERGURUAN TINGGI LAIN ATAU LEMBAGA LAIN MANAPUN UNTUK TUJUAN MEMPEROLEH GELAR AKADEMIK TERTENTU. SAYA JUGA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI DAN TIDAK MENGANDUNG BAHAN-BAHAN YANG PERNAH DITULIS ATAU DITERBITKAN OLEH PIHAK LAIN KECUALI SEBAGAI BAHAN RUJUKAN YANG DINYATAKAN DALAM NASKAH.

Bogor, Desember 2005

Reinhard D.C Sianturi A14301009

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Tarutung-Tapanuli Utara, pada 19 Januari 1983. Penulis merupakan anak keempat dari empat bersaudara, dari keluarga Bapak Rasmin Sianturi dan Ibu Bertua Hutabarat.

Penulis menempuh pendidikan pra sekolah di TK Santa Maria Tarutung pada tahun 1988. Pada tahun 1989 sampai tahun 1995 penulis melanjutkan pendidikan di SD Santa Maria Tarutung. Pada tahun 1995 sampai tahun 1998 penulis melanjutkan pendidikan di SLTP Santa Maria Tarutung. Pada tahun 1998 penulis melanjutkan pendidikan di SMU Negeri 1 Tarutung dan lulus pada tahun 2001. Pada tahun yang sama, penulis diterima sebagai mahasiswa di Program Studi Ekonomi Pertanian dan Sumberdaya, Jurusan Ilmu-Ilmu Sosial Ekonomi Pertanian, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor melalui jalur USMI (Undangan Seleksi Masuk IPB).

Selama menempuh pendidikan di SMU, penulis pernah menjabat sebagai Ketua OSIS SMU Negeri 1 Tarutung pada tahun ajaran 2000/ 2001. Selama mahasiswa, penulis aktif dalam kegiatan kemahasiswaan yaitu UKM-PMK IPB (Unit Kegiatan Mahasiswa Persekutuan Mahasiswa Kristen Institut Pertanian Bogor) di Komisi Pelayanan dan Pemuridan (KPP). Pada semester ganjil tahun ajaran 2003/ 2004, penulis pernah menjadi asisten dosen M.K. Agama Kristen Protestan. Penulis juga aktif di organisasi kedaerahan, dan pernah menjabat sebagai Ketua Partaru (Persatuan Anak Rantau Tarutung) Bogor masa jabatan 2004/ 2005.

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa, yang telah melimpahkan rahmat dan kasih sayang-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian dan penulisan skripsi ini.

Skripsi ini berjudul “Analisis Integrasi Pasar Gula Domestik dan Pasar Gula Dunia, serta Pengaruh Adanya Tarif Impor: Pendekatan dengan Metode VAR”. Skripsi ini merupkan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Pertanian pada Departemen Ilmu-Ilmu Sosial Ekonomi Pertanian, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor.

Penulis berharap tulisan ini dapat diterima dan dimanfaatkan bagi perkembangan ilmu pengetahuan, dan pihak lain yang memerlukannya.

Bogor, Desember 2005

UCAPAN TERIMA KASIH

Dalam kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada: 1. Prof. Dr. Ir. Isang Gonarsyah selaku dosen pembimbing, atas kesabarannya

membimbing penulis selama penelitian dan penyelesaian skripsi ini.

2. Dr. Ir. Harianto, MS selaku dosen penguji utama, atas segala kritik dan sarannya.

3. Dra. Yusalina, Msi selaku dosen penguji wakil departemen, terima kasih atas masukannya dalam penyempurnaan skripsi ini.

4. Bapak Hadi (Kepala Sekretariat DGI) beserta seluruh staf DGI, yang mengizinkan dan membantu penulis dalam pengambilan data.

5. Papa dan Mama yang senantiasa setia memberikan cinta kasih, dukungan, doa, dan semangat.

6. Ompung Pahae, Keluarga Lae Siagian, Keluarga Pak Juan, K’Minar, Keluarga besar Sianturi, Hutabarat dan Rajagukguk.

7. Adrian, SP, Msi dan John Sri Cay Simbolon, SP atas bantuannya.

8. Keluarga Sakura (Ko’Dre, B’Joe, Imron, Adit, Eko, Rogger, Ernest, Franky, Michael, Manris, Rimpun, Tommy, Boni, Dicky, Sir’Dav, Cardo, Tumpal, Hery, Togu, Kueng), Fina, dan tidak lupa kepada Ibu Kost.

9. Keluarga besar PARTARU Bogor dan MORVIE COMP. 10. EPS 38 dan EPS 39.

11. B’Ucok, Purwandaru, Rina, Tulus 38, Nia, Sari, Vininta, Tulus 39 dan Agus. 12. Semua pihak yang telah membantu, yang tidak dapat disebutkan satu persatu.

DAFTAR ISI

Halaman

KATA PENGANTAR... i

UCAPAN TERIMA KASIH ... ii

DAFTAR ISI ... iii

DAFTAR TABEL... v

DAFTAR GAMBAR ... vi

DAFTAR LAMPIRAN ... vii

I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang... 1

1.2. Perumusan Masalah ... 1

1.3. Tujuan Penelitian ... 3

1.4. Kegunaan Penelitian... 4

1.5. Ruang Lingkup dan Keterbatasan Penelitian... 4

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu Tentang Harga Gula ... 5

2.2. Penelitian Terdahulu Tentang Integrasi Pasar Gula ... 6

2.3. Penelitian Terdahulu Tentang Pengaruh Tarif Impor Gula ... 8

III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Pemikiran Teoritis ... 10

3.1.1. Integrasi Pasar ... 10

3.1.1.1. Integrasi Pasar Spasial ... 11

3.1.1.2. Integrasi Pasar Vertikal... 15

3.1.2. Pengaruh Intervensi Kebijakan Proteksi Negara Importir Terhadap Harga... 16

3.1.3. Analisis Model Integrasi Pasar... 17

3.1.4. Model Vector Autoregression (VAR) ... 19

3.2. Kerangka Pemikiran Operasional ... 20

IV. METODE PENELITIAN 4.1. Jenis dan Sumber Data ... 24

4.2. Metode Pengolahan dan Analisis Data... 25

4.2.1. Penstasioneran Data... 25

4.2.2. Penentuan Ordo Vektor Autoregresi ... 27

4.2.3. Model Integrasi Pasar Gula... 27

4.2.4. Pendugaan Koefisien ... 28

4.3. Hipotesis Penelitian... 28

V. EKONOMI GULA

5.1. Kondisi Pasar Gula Dunia ... 31

5.2. Kondisi Pasar Gula Indonesia ... 36

5.2.1. Produksi Gula Indonesia... 37

5.2.2. Konsumsi Gula Indonesia ... 38

5.2.3. Impor Gula Indonesia ... 40

5.3. Perkembangan Harga Gula ... 41

VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1. Eksplorasi Data ... 44

6.2. Hasil Pendugaan Integrasi Pasar ... 45

6.2.1. Penstasioneran Data... 45

6.2.2. Penentuan Ordo Vektor Autoregresi ... 46

6.2.3. Penentuan Model Integrasi Pasar Gula... 47

6.2.4. Pendugaan Koefisien ... 47

6.2.5. Uji Kebaikan Model ... 51

6.3. Pembahasan... 53

6.3.1. Analisis Integrasi Pasar Gula Domestik dengan Pasar Gula Dunia... 53

6.3.2. Analisis Pengaruh Tarif Impor Gula dalam Integrasi Pasar ... 55

VII. KESIMPULAN DAN SARAN 7.1. Kesimpulan ... 58

7.2. Saran ... 58

DAFTAR PUSTAKA ... 60

ANALISIS INTEGRASI PASAR GULA DOMESTIK

DAN PASAR GULA DUNIA, SERTA

PENGARUH ADANYA TARIF IMPOR:

PENDEKATAN DENGAN METODE VAR

Oleh:

REINHARD DEMAKO CHRISTIANTO SIANTURI

A14301009

PROGRAM STUDI EKONOMI PERTANIAN DAN SUMBERDAYA

FAKULTAS PERTANIAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2005

RINGKASAN

REINHARD DEMAKO CHRISTIANTO SIANTURI. Analisis Integrasi Pasar Gula Domestik dan Pasar Gula Dunia, serta Pengaruh Adanya Tarif Impor: Pendekatan dengan Metode VAR. Di bawah bimbingan ISANG GONARSYAH.

Menghadapi krisis ekonomi dan tekanan dari IMF (International Monetary Fund), pada tahun 1998 pemerintah mencabut monopoli impor gula oleh Bulog dan sekaligus mengeluarkan keputusan tentang liberalisasi perdagangan gula. Menarik untuk dikaji, mengapa dengan dicabutnya monopoli impor gula marjin harga antara pasar gula domestik dan pasar dunia cenderung meningkat.

Penelitian ini bertujuan untuk (1) menganalisis integrasi pasar gula domestik dengan pasar gula dunia, dan (2) menganalisis pengaruh kebijakan tarif impor gula terhadap integrasi pasar gula domestik dan dunia.

Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data deret waktu (time series) yang berjumlah 84 bulan (Januari 1998 hingga Desember 2004). Data harga gula domestik merupakan harga gabungan dari beberapa kota besar di Indonesia yang dikeluarkan oleh Dewan Gula Indonesia (DGI), sementara harga gula dunia merupakan harga yang terjadi di pasar lelang London (Inggris). Pengolahan data dilakukan dengan pendekatan metode Vector Autoregression

(VAR), dan menggunakan perangkat lunak Mickrofit 4.0.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa terjadi integrasi pasar yang lemah antara pasar gula domestik dengan pasar gula dunia. Harga gula di pasar domestik dipengaruhi oleh harga gula dunia jenis raw sugar dan sekaligus menjadi pemimpin harga bagi gula domestik, sementara harga gula domestik tidak mempengaruhi secara nyata kedua jenis harga gula dunia (raw sugar dan white sugar). Hal ini disebabkan karena Indonesia merupakan negara net importer gula, sehingga kebijakan domestik dan fluktuasi harga gula kurang mempengaruhi harga gula dunia. Tarif impor yang diterapkan pemerintah Indonesia ternyata mempengaruhi integrasi pasar yang terjadi, namun secara umum dapat dikatakan bahwa tarif impor ini masih kurang efektif dan cenderung mendorong terjadinya penyelundupan.

Pemerintah sebaiknya meninjau kembali kebijakan tarif impor gula, karena lebih cenderung mendorong terjadinya penyelundupan daripada peningkatan produktivitas dan efisiensi usahatani tebu dan industri gula domestik. Pemerintah diharapkan dapat memacu peningkatan produksi dan efesiensi produksi gula domestik melalui pemberian insentif kepada petani tebu dan industri gula. Penelitian lanjutan diharapkan dapat menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap integrasi pasar gula domestik dan pasar gula dunia, serta mampu menentukan besaran tarif impor gula yang cocok diberlakukan di Indonesia.

ANALISIS INTEGRASI PASAR GULA DOMESTIK

DAN PASAR GULA DUNIA, SERTA

PENGARUH ADANYA TARIF IMPOR:

PENDEKATAN DENGAN METODE VAR

Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Pertanian

Pada Fakultas Pertanian Institut Pertanian Bogor

Oleh:

REINHARD DEMAKO CHRISTIANTO SIANTURI A14301009

PROGRAM STUDI EKONOMI PERTANIAN DAN SUMBERDAYA

FAKULTAS PERTANIAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2005

Judul : ANALISIS INTEGRASI PASAR GULA DOMESTIK DAN PASAR GULA DUNIA, SERTA PENGARUH ADANYA TARIF IMPOR: PENDEKATAN DENGAN METODE VAR Nama : Reinhard Demako Christianto Sianturi

NRP : A14301009

Menyetujui, Pembimbing

Prof. Dr. Ir. Isang Gonarsyah NIP. 130 354 140

Mengetahui, Dekan Fakultas Pertanian

Prof. Dr. Ir. Supiandi Sabiham, M. Agr NIP. 130 422 698

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI YANG BERJUDUL “ANALISIS INTEGRASI PASAR GULA DOMESTIK DAN PASAR GULA DUNIA, SERTA PENGARUH ADANYA TARIF IMPOR: PENDEKATAN DENGAN METODE VAR” BELUM PERNAH DIAJUKAN PADA PERGURUAN TINGGI LAIN ATAU LEMBAGA LAIN MANAPUN UNTUK TUJUAN MEMPEROLEH GELAR AKADEMIK TERTENTU. SAYA JUGA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI DAN TIDAK MENGANDUNG BAHAN-BAHAN YANG PERNAH DITULIS ATAU DITERBITKAN OLEH PIHAK LAIN KECUALI SEBAGAI BAHAN RUJUKAN YANG DINYATAKAN DALAM NASKAH.

Bogor, Desember 2005

Reinhard D.C Sianturi A14301009

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Tarutung-Tapanuli Utara, pada 19 Januari 1983. Penulis merupakan anak keempat dari empat bersaudara, dari keluarga Bapak Rasmin Sianturi dan Ibu Bertua Hutabarat.

Penulis menempuh pendidikan pra sekolah di TK Santa Maria Tarutung pada tahun 1988. Pada tahun 1989 sampai tahun 1995 penulis melanjutkan pendidikan di SD Santa Maria Tarutung. Pada tahun 1995 sampai tahun 1998 penulis melanjutkan pendidikan di SLTP Santa Maria Tarutung. Pada tahun 1998 penulis melanjutkan pendidikan di SMU Negeri 1 Tarutung dan lulus pada tahun 2001. Pada tahun yang sama, penulis diterima sebagai mahasiswa di Program Studi Ekonomi Pertanian dan Sumberdaya, Jurusan Ilmu-Ilmu Sosial Ekonomi Pertanian, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor melalui jalur USMI (Undangan Seleksi Masuk IPB).

Selama menempuh pendidikan di SMU, penulis pernah menjabat sebagai Ketua OSIS SMU Negeri 1 Tarutung pada tahun ajaran 2000/ 2001. Selama mahasiswa, penulis aktif dalam kegiatan kemahasiswaan yaitu UKM-PMK IPB (Unit Kegiatan Mahasiswa Persekutuan Mahasiswa Kristen Institut Pertanian Bogor) di Komisi Pelayanan dan Pemuridan (KPP). Pada semester ganjil tahun ajaran 2003/ 2004, penulis pernah menjadi asisten dosen M.K. Agama Kristen Protestan. Penulis juga aktif di organisasi kedaerahan, dan pernah menjabat sebagai Ketua Partaru (Persatuan Anak Rantau Tarutung) Bogor masa jabatan 2004/ 2005.

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa, yang telah melimpahkan rahmat dan kasih sayang-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian dan penulisan skripsi ini.

Skripsi ini berjudul “Analisis Integrasi Pasar Gula Domestik dan Pasar Gula Dunia, serta Pengaruh Adanya Tarif Impor: Pendekatan dengan Metode VAR”. Skripsi ini merupkan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Pertanian pada Departemen Ilmu-Ilmu Sosial Ekonomi Pertanian, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor.

Penulis berharap tulisan ini dapat diterima dan dimanfaatkan bagi perkembangan ilmu pengetahuan, dan pihak lain yang memerlukannya.

Bogor, Desember 2005

UCAPAN TERIMA KASIH

Dalam kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada: 1. Prof. Dr. Ir. Isang Gonarsyah selaku dosen pembimbing, atas kesabarannya

membimbing penulis selama penelitian dan penyelesaian skripsi ini.

2. Dr. Ir. Harianto, MS selaku dosen penguji utama, atas segala kritik dan sarannya.

3. Dra. Yusalina, Msi selaku dosen penguji wakil departemen, terima kasih atas masukannya dalam penyempurnaan skripsi ini.

4. Bapak Hadi (Kepala Sekretariat DGI) beserta seluruh staf DGI, yang mengizinkan dan membantu penulis dalam pengambilan data.

5. Papa dan Mama yang senantiasa setia memberikan cinta kasih, dukungan, doa, dan semangat.

6. Ompung Pahae, Keluarga Lae Siagian, Keluarga Pak Juan, K’Minar, Keluarga besar Sianturi, Hutabarat dan Rajagukguk.

7. Adrian, SP, Msi dan John Sri Cay Simbolon, SP atas bantuannya.

8. Keluarga Sakura (Ko’Dre, B’Joe, Imron, Adit, Eko, Rogger, Ernest, Franky, Michael, Manris, Rimpun, Tommy, Boni, Dicky, Sir’Dav, Cardo, Tumpal, Hery, Togu, Kueng), Fina, dan tidak lupa kepada Ibu Kost.

9. Keluarga besar PARTARU Bogor dan MORVIE COMP. 10. EPS 38 dan EPS 39.

11. B’Ucok, Purwandaru, Rina, Tulus 38, Nia, Sari, Vininta, Tulus 39 dan Agus. 12. Semua pihak yang telah membantu, yang tidak dapat disebutkan satu persatu.

DAFTAR ISI

Halaman

KATA PENGANTAR... i

UCAPAN TERIMA KASIH ... ii

DAFTAR ISI ... iii

DAFTAR TABEL... v

DAFTAR GAMBAR ... vi

DAFTAR LAMPIRAN ... vii

I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang... 1

1.2. Perumusan Masalah ... 1

1.3. Tujuan Penelitian ... 3

1.4. Kegunaan Penelitian... 4

1.5. Ruang Lingkup dan Keterbatasan Penelitian... 4

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu Tentang Harga Gula ... 5

2.2. Penelitian Terdahulu Tentang Integrasi Pasar Gula ... 6

2.3. Penelitian Terdahulu Tentang Pengaruh Tarif Impor Gula ... 8

III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Pemikiran Teoritis ... 10

3.1.1. Integrasi Pasar ... 10

3.1.1.1. Integrasi Pasar Spasial ... 11

3.1.1.2. Integrasi Pasar Vertikal... 15

3.1.2. Pengaruh Intervensi Kebijakan Proteksi Negara Importir Terhadap Harga... 16

3.1.3. Analisis Model Integrasi Pasar... 17

3.1.4. Model Vector Autoregression (VAR) ... 19

3.2. Kerangka Pemikiran Operasional ... 20

IV. METODE PENELITIAN 4.1. Jenis dan Sumber Data ... 24

4.2. Metode Pengolahan dan Analisis Data... 25

4.2.1. Penstasioneran Data... 25

4.2.2. Penentuan Ordo Vektor Autoregresi ... 27

4.2.3. Model Integrasi Pasar Gula... 27

4.2.4. Pendugaan Koefisien ... 28

4.3. Hipotesis Penelitian... 28

V. EKONOMI GULA

5.1. Kondisi Pasar Gula Dunia ... 31

5.2. Kondisi Pasar Gula Indonesia ... 36

5.2.1. Produksi Gula Indonesia... 37

5.2.2. Konsumsi Gula Indonesia ... 38

5.2.3. Impor Gula Indonesia ... 40

5.3. Perkembangan Harga Gula ... 41

VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1. Eksplorasi Data ... 44

6.2. Hasil Pendugaan Integrasi Pasar ... 45

6.2.1. Penstasioneran Data... 45

6.2.2. Penentuan Ordo Vektor Autoregresi ... 46

6.2.3. Penentuan Model Integrasi Pasar Gula... 47

6.2.4. Pendugaan Koefisien ... 47

6.2.5. Uji Kebaikan Model ... 51

6.3. Pembahasan... 53

6.3.1. Analisis Integrasi Pasar Gula Domestik dengan Pasar Gula Dunia... 53

6.3.2. Analisis Pengaruh Tarif Impor Gula dalam Integrasi Pasar ... 55

VII. KESIMPULAN DAN SARAN 7.1. Kesimpulan ... 58

7.2. Saran ... 58

DAFTAR PUSTAKA ... 60

DAFTAR TABEL

Nomor Halaman 1. Produksi, Penawaran dan Konsumsi Gula Dunia

Tahun 1989/1990 sampai 1999/2000 (juta ton) ... 32 2. Negara Eksportir Utama Gula Dunia

Tahun 1995/1996-1999/2000... 34 3. Negara Importir Utama Gula Dunia

Tahun 1995/1996-1999/2000... 35 4. Luas Areal Tebu, Produksi Tebu dan Produksi Gula di Indonesia

Tahun 1993-1994 ... 38 5. Konsumsi, Produksi dan Konsumsi Per Kapita Gula

Indonesia Tahun 1993-2002 ... 39 6. Impor Gula Indonesia Tahun 1993-2002... 41 7. Hasil Uji Kestasioneran Data ... 46 8. Koefisien Model VAR Integrasi Pasar Gula Domestik dengan

Pasar Gula Dunia... 48 9. Diagnostic Test Model VAR ... 52 10. Perbadingan Volume Impor Gula Dunia Jenis Raw Sugar dan

DAFTAR GAMBAR

Nomor Halaman 1. Fluktuasi Harga Gula Domestik dan Harga Gula Dunia

Tahun 1995-2004 ... 2 2. Kurva Supply dan Demand Pasar Potensial

Surplus dan Pasar Potensial Defisit... 12 3. Kurva Excess Supply (Pasar A) dan Excess Demand

(Pasar B) dalam Perdagangan ... 13 4. Dampak Pemberlakuan Tarif Impor... 17 5. Keterkaitan Harga Gula Domestik dengan Harga Gula Dunia... 21

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor Halaman 1. Data Tentang Gula ... 63 2. Plot Data ... 66 3. Uji Kestasioneran Data ... 68 4. Hasil Estimasi Model VAR ... 72

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Gula merupakan salah satu komoditi pangan pokok yang memiliki arti dan posisi strategis di Indonesia. Permintaan gula cenderung meningkat dari tahun ke tahun seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk dan tingkat pendapatan perkapita. Permintaan gula yang tinggi ini tidak dapat diimbangi oleh penawaran gula domestik akibat menurunnya produksi gula domestik.

Kekurangan supply gula di pasar domestik dipenuhi pemerintah dengan melakukan impor gula oleh Bulog. Menghadapi krisis ekonomi dan tekanan dari IMF (International Monetary Fund), pemerintah kemudian mengeluarkan Keputusan Presiden Nomor 19 tahun 1998 tentang pelaksanaan liberalisasi perdagangan gula, artinya impor gula tidak lagi dimonopoli oleh Bulog. Kebijakan ini sekaligus mengawali terjadinya persaingan antara gula lokal dan gula dunia, serta keterkaitan antara harga gula di pasar domestik dengan harga gula di pasar dunia.

1.2. Perumusan Masalah

Kebijakan pemerintah Indonesia dalam pemberlakuan liberalisasi perdagangan gula telah menimbulkan peningkatan volume impor gula yang cukup tajam, bahkan sering menimbulkan kelebihan impor gula yang mencapai puncaknya pada tahun 1999 yaitu sebesar 1,259,304 ton (Lampiran 1). Hal ini disebabkan oleh pemberlakuan liberalisasi perdagangan yang tidak diikuti oleh penetapan tarif impor.

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

Jan-9 7 ME I

SEP_Jan-9 8 ME I

SEP_Jan-9 9 ME I

SEP_Jan-0 0 ME I

SEP_Jan-0 1 ME I

SEP_Jan-0 2 ME I

SEP_Jan-0 3 ME I

SEP_Jan-0 4 ME I SEP B ulan R p /K g

P dom (1) P raw (2) P white (3)

Tingginya volume gula impor di pasar domestik menyebabkan harga gula domestik cenderung menurun pada saat itu (Gambar 1). Peningkatan impor ini diatasi pemerintah dengan menerapkan tarif impor gula sejak Januari 2000, dengan harapan dapat menurunkan laju volume impor gula dan meningkatkan harga gula domestik agar tidak terlalu rendah akibat rendahnya harga gula impor.

Monopoli Era Liberalisasi

Bulog Perdagangan (1)

(3)

(2)

zero tariffs advalorem tariffs specific tariffs

Keterangan : * Pdom = harga gula domestik; Praw = harga gula dunia jenis raw sugar;

Pwhite = harga gula dunia jenis white sugar.

* zero tariffs = 0; advalorem tariffs = 20-25 persen per Kg; specific tariffs = Rp 500 - Rp700 per Kg.

Gambar 1. Fluktuasi Harga Gula Domestik dan Harga Gula Dunia, Tahun 1997-2004.

Sumber : Dewan Gula Indonesia, 2005 (diolah).

Keterkaitan pasar gula domestik dengan pasar gula dunia menyebabkan adanya transmisi harga diantara kedua pasar, sehingga fluktuasi harga yang terjadi di pasar gula dunia akan segera direspons oleh pasar gula domestik. Fluktuasi harga gula domestik dan harga gula dunia dapat dilihat pada Gambar 1. Terlihat bahwa setelah Indonesia meliberalisasi pasar gulanya sejak tahun 1998, pergerakan harga gula domestik cenderung mengikuti pergerakan harga gula dunia. Hal ini berbeda dengan kondisi pada era monopoli Bulog (sebelum liberalisasi perdagangan gula).

Apabila diamati perkembangan harga gula domestik dan harga gula dunia pada era liberalisasi perdagangan, marjin harga yang terjadi menunjukkan tren yang meningkat. Tren marjin yang meningkat ini disebabkan oleh peningkatan harga gula domestik dan penurunan harga gula dunia. Selama marjin antara gula domestik dan gula dunia tetap tinggi, volume impor gula akan tetap tinggi, dan dapat memacu terjadinya penyelundupan. Tren marjin yang meningkat ini juga signifikan dengan peningkatan tarif impor yang terjadi di pasar gula domestik. Permasalahan yang muncul adalah bagaimana sebenarnya integrasi pasar gula domestik dengan pasar gula dunia? Pertanyaan ini muncul dengan melihat harga gula domestik yang menunjukkan tren meningkat, berbeda dengan harga gula dunia yang cenderung menurun, padahal Indonesia telah meliberalisasi perdagangan gulanya. Apakah tarif impor berperan dalam hal ini? Dengan demikian, perlu diketahui bagaimana pengaruh penetapan tarif impor gula terhadap integrasi pasar yang terjadi.

1.3. Tujuan Penelitian

Berdasarkan perumusan masalah di atas, maka penelitian ini bertujuan untuk:

1. Menganalisis integrasi pasar gula domestik dengan pasar gula dunia. 2. Menganalisis pengaruh kebijakan tarif impor gula terhadap integrasi

1.4. Kegunaan Penelitian

Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi pemerintah dan masyarakat. Bagi pemerintah, dapat memberikan gambaran tentang keadaan perekonomian gula Indonesia. Dengan demikian pemerintah dapat menerapkan kebijakan yang tepat dan bermanfaat bagi pelaku ekonomi gula, dengan lebih dahulu meninjau kebijakan yang diterapkan selama ini dan merencanakan kebijakan di masa mendatang.

Bagi penulis, untuk mempelajari lebih dalam keadaan pergulaan yang menjadi topik yang diminati dalam tugas akhir dan memperkaya pengetahuan tentang gula. Penelitian ini juga diharapkan dapat bermanfaat sebagai bahan referensi bagi penelitian-penelitian selanjutnya.

1.5. Ruang Lingkup dan Keterbatasan Penelitian

Ruang lingkup penelitian ini meliputi perkembangan harga gula di pasar domestik dan pasar dunia. Harga gula yang digunakan adalah harga dari jenis gula yang jumlahnya paling banyak dikonsumsi, diproduksi dan diperdagangkan masyarakat Indonesia yaitu gula pasir (gula tebu). Sementara gula dunia diwakili oleh raw sugar (gula kasar) dan white sugar (gula putih). Penelitian ini dibatasi hanya menganalisis integrasi pasar yang terjadi antara pasar gula domestik dan pasar gula dunia, dimana komponen pasar yang diteliti adalah harga gula. Penelitian ini juga menyertakan analisis pengaruh tarif impor gula terhadap integrasi pasar yang terjadi.

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Penelitian Terdahulu Tentang Harga Gula

Abidin (2000) mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap harga gula dunia dan harga gula domestik serta dampak liberalisasi perdagangan gula. Hasil penelitian menunjukkan bahwa harga gula dunia dipengaruhi oleh ekspor dunia, impor dunia dan bedakala harga gula dunia. Dikatakan bahwa harga gula dunia relatif stabil dalam jangka pendek, sementara dalam jangka panjang sulit mencapai harga gula dunia yang stabil, karena ditentukan oleh jumlah ekspor dan impor dunia.

Analisis terhadap harga gula domestik dibedakan antara harga gula di pedagang besar dan harga gula di pedagang pengecer. Harga gula di pedagang besar dipengaruhi oleh marjin pemasaran pedagang besar, harga provenue, stok gula domestik oleh Bulog dan variabel bedakala harga gula di pedagang besar. Variabel yang mempengaruhi harga gula di pedagang pengecer adalah marjin pemasaran pedagang pengecer, tingkat inflasi, dan variabel bedakala harga gula domestik di pedagang pengecer.

Suhendratno (2004) melakukan analisis tren harga gula impor dan faktor-faktor yang mempengaruhi harga gula domestik. Hasil analisisnya mengatakan bahwa tren harga gula impor di Indonesia terus mengalami peningkatan. Tren harga yang terus meningkat ini disebabkan oleh adanya ketidakseimbangan antara permintaan dengan penawaran gula nasional, rantai tataniaga yang tidak normal dan distribusi gula yang tidak merata ke seluruh daerah. Selanjutnya dikatakan

bahwa yang mempengaruhi harga gula domestik adalah volume impor gula (berpengaruh negatif) dan harga gula impor (berpengaruh positif).

Berdasarkan penelusuran hasil penelitian terdahulu tentang harga gula, dapat disimpulkan bahwa harga gula dunia cenderung dipengaruhi oleh ekspor dan impor gula dunia. Indonesia sebagai negara net importer gula, harga gula domestik akan dipengaruhi oleh volume dan harga gula di pasar dunia. Hal ini menunjukkan peran Indonesia dalam pembentukan harga gula dunia cukup rendah dan dapat dikatakan hanya sebagai penerima harga (price taker).

2.2. Penelitian Terdahulu Tentang Integrasi Pasar Gula

Hutabarat (1988) melakukan penelitian mengenai keterpaduan pasar gula pasir di pulau Jawa dengan menggunakan model Autoregressive Distributed Lag. Data yang digunakan adalah harga konsumen bulanan ibukota propinsi di Jawa mulai dari April 1969 hingga Februari 1986. Pasar acuan dalam penelitian ini adalah Jakarta dan pasar lokal adalah Bandung, Semarang, Yogyakarta dan Surabaya. Berdasarkan hasil analisis terhadap harga mengatakan bahwa harga di pasar acuan (Jakarta) selalu lebih rendah daripada harga di keempat kota lain yang merupakan pasar lokal, namun terdapat keterpaduan pasar yang cukup erat antara pasar Jakarta dengan keempat pasar tersebut.

Analisis keterpaduan pasar memperlihatkan bahwa keterpaduan jangka panjang terjadi antara Jakarta dengan pasar di Semarang, Yogyakarta dan Surabaya, sedangkan Jakarta dengan Bandung tidak. Akan tetapi, Bandung memiliki keterpaduan jangka pendek yang terbaik dengan Jakarta dibanding ketiga pasar lokal lainnya, dan yang terburuk terhadap Surabaya. Dapat

disimpulkan bahwa keterpaduan pasar jangka panjang dan jangka pendek dipengaruhi oleh jarak pasar acuan dengan pasar lokal.

Hermanto (1999) menganalisis integrasi pasar vertikal antara pasar produsen (PT. PG. Rajawali II), pasar pedagang besar di Jakarta dan pasar pedagang pengecer di Jakarta dan Bandung, dengan menggunakan metode autoregresi. Hasil analisis menunjukkan bahwa tidak terjadi integrasi pasar jangka pendek maupun jangka panjang antara PT. PG. Rajawali II dengan pasar pedagang besar (Jakarta) dan pasar pedagang pengecer (Jakarta dan Bandung). Hal ini disebabkan oleh tidak sepenuhnya informasi pasar disalurkan ke pasar lokal. Menurut hasil pengamatan, terdapat beberapa hal yang mempengaruhinya, yakni PT. PG. Rajawali II mampu menganalisis kekuatan pasar, sehingga informasi yang dimiliki digunakan untuk mendapatkan profit yang lebih besar. Kedua, karena besarnya biaya tataniaga akibat situasi perekonomian yang tidak stabil, hal ini ditunjukkan dengan tingginya tingkat inflasi dan fluktuasi nilai kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika.

Berdasarkan penelusuran penelitian terdahulu terhadap integrasi pasar gula, dapat disimpulkan bahwa apabila dua buah pasar terintegrasi, gejolak harga yang terjadi di pasar acuan akan disalurkan ke pasar lokal. Akan tetapi, pada umumnya harga yang terjadi di pasar acuan lebih rendah daripada harga di pasar lokal. Keterpaduan pasar terjadi karena lancarnya informasi yang mengalir dari pasar acuan ke pasar lokal, apabila terdapat hambatan perdagangan maka integrasi pasar tidak akan terjadi.

2.3. Penelitian Terdahulu Tentang Pengaruh Tarif Impor Gula

Widowati (2003) menganalisis tentang pengaruh tarif impor gula terhadap industri gula Indonesia dengan membandingkan tarif impor nol persen dan 25 persen. Pengaruh penetapan tarif impor sebesar 25 persen adalah peningkatan harga eceran gula di pasar domestik, peningkatan luas areal tanam tebu, peningkatan produksi gula domestik dan mampu mengurangi volume impor, apabila dibandingkan dengan tarif impor sebesar nol persen.

Suparno (2004) menganalisis tentang pengaruh penurunan tarif impor gula pasca liberalisasi perdagangan gula, dan hasil analisisnya mengatakan bahwa penurunan tarif impor akan menyebabkan kenaikan impor gula. Peningkatan impor gula ini akan meningkatkan harga gula impor dengan perbandingan 2,5 kali lipat. Kenaikan harga impor tersebut akan menurunkan harga nominal eceran gula domestik, sehingga akan menurunkan permintaan gula domestik dari rumah tangga dan industri. Dampak kenaikan impor gula yang diakibatkan oleh penurunan tarif impor gula ini adalah penurunan produksi tebu dan gula domestik serta terdistorsinya pasar gula dalam negeri.

Penelitian terdahulu mengenai tarif impor gula menunjukkan bahwa penurunan tarif impor gula berdampak sangat buruk terhadap pergulaan Indonesia. Namun apabila tarif impor ditingkatkan, dapat memberikan hasil yang positif karena mampu memperbaiki kondisi pergulaan Indonesia.

Perbedaan penelitian ini dengan penelitian terdahulu adalah penelitian ini mengukur tingkat integrasi pasar gula domestik dengan pasar gula dunia, dengan menggunakan metode Vektor Autoregressive (VAR). Kemudian dilanjutkan dengan menganalisis pengaruh retriksi perdagangan berupa kebijakan tarif impor

terhadap integrasi yang terjadi. Sejauh pengamatan dan tinjauan pustaka yang dilakukan oleh penulis, penelitian mengenai integrasi pasar gula domestik dan pasar gula dunia dengan menggunakan metode VAR belum pernah dilakukan.

III. KERANGKA PEMIKIRAN

3.1. Kerangka Pemikiran Teoritis 3.1.1. Integrasi Pasar

Goletti dan Christina-Tsigas (1996) mendefinisikan integrasi pasar sebagai kondisi yang dihasilkan akibat tindakan pelaku pemasaran serta lingkungan pemasaran yang mendukung terjadinya perdagangan, yang meliputi infrasruktur pemasaran dan kebijakan pemerintah, yang menyebabkan harga di suatu pasar ditransformasikan ke pasar lainnya. Suryana (1998) mengartikan integrasi pasar sebagai hubungan yang erat antara kekuatan supply dan demand

pada suatu pasar terhadap kekuatan supply dan demand pada pasar lainnya. Sementara Simatupang dan Situmorang (1988) mengatakan bahwa dua pasar terpadu apabila perubahan harga di salah satu pasar dirambatkan ke pasar lain, semakin cepat perambatan semakin terpadu pasarnya.

Keterpaduan pasar terjadi apabila terdapat informasi pasar yang memadai, dan informasi ini disalurkan dengan cepat dari suatu pasar ke pasar lain. Dengan demikian, fluktuasi perubahan harga yang terjadi pada suatu pasar dapat segera ditangkap oleh pasar lain. Hal ini pada gilirannya merupakan faktor yang dapat digunakan sebagai sinyal dalam pengambilan keputusan produsen. Di samping itu keterpaduan pasar dapat terjadi karena kemajuan tehnologi. Kemajuan tehnologi industri dapat menghasilkan komoditi yang menjadi subtitusi bagi komoditi lain sehingga harga komoditi tersebut tidak independen lagi.

Berdasarkan hubungan pasar yang dianalisis, integrasi pasar dapat dibedakan menjadi dua, yaitu: a) integrasi pasar spasial, merupakan tingkat keterkaitan hubungan antara pasar regional dan pasar regional lainnya, dan

b) integrasi pasar vertikal, merupakan tingkat keterkaitan hubungan suatu lembaga pemasaran dengan lembaga pemasaran lainnya dalam suatu rantai pemasaran. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah integrasi pasar spasial, karena pasar domestik terpisah secara geografis dengan pasar dunia.

3.1.1.1. Integrasi Pasar Spasial

Menurut Tomek dan Robinson (1990), integrasi pasar spasial digambarkan sebagai hubungan harga dari pasar yang terpisah secara geografis. Konsep ini dapat diterangkan dengan menggunakan model keseimbangan spasial (spatial equilibrium model). Model ini dikembangkan dengan menggunakan kurva excess supply dan excess demand pada dua wilayah yang melakukan perdagangan. Harga yang terbentuk pada masing-masing pasar dan jumlah komoditi yang diperdagangkan dapat diduga melalui model ini.

Analisis integrasi pasar spasial membagi pasar dalam dua kategori antara lain pasar yang berpotensi surplus atau berlebih (potential surplus market) dan pasar yang berpotensi defisit atau kekurangan (potential deficit market). Prinsip yang digunakan untuk mengembangkan model perdagangan antar daerah digambarkan dengan bantuan diagram yang menunjukkan fungsi supply dan

demand dari masing-masing pasar, dan dijelaskan pada Gambar 2.

Gambar 2 menunjukkan apabila tidak ada perdagangan maka harga yang terjadi adalah PA di pasar A dan PB1 di pasar B dimana PA < PB1. Kelebihan

persediaan di pasar A (ESA) akan mendorong pelaku pasar di pasar tersebut

Pe

PA

mendatangkan komoditi dari pasar lain untuk memenuhi kelebihan permintaan (EDB1) di pasar B.

Pasar A (Potensial Surplus) Pasar B (Potensial Defisit)

Gambar 2. Kurva Supply dan Demand Pasar Potensial Surplus dan Pasar Potensial Defisit.

Sumber: Tomek dan Robinson, 1990.

Pengembangan model keseimbangan spasial dapat dilakukan dari Gambar 2 dengan mengembangkan kurva kelebihan penawaran (excess supply) dan kelebihan permintaan (excess demand) untuk menjelaskan hubungan harga akibat perdagangan yang terjadi di antara dua pasar. Kelebihan penawaran adalah selisih antara jumlah yang ditawarkan dengan jumlah yang diminta pada suatu tingkat harga pada waktu tertentu, yang akan meningkat dengan semakin tingginya harga dan akan bernilai nol pada saat terjadi keseimbangan pasar A (PA). Kelebihan

permintaan adalah selisih antara jumlah yang diminta dengan jumlah yang ditawarkan pada suatu tingkat harga dan waktu tertentu, yang akan meningkat

PB2

PB1

SA

DA

DB1

DB2

ESA

EDB1

EDB2

dengan semakin rendahnya harga dan akan bernilai nol pada saat terjadi keseimbangan pasar B (PB1).

Kurva excess supply dan excess demand dapat berubah searah dengan perubahan kekuatan supply dan demand pada masing-masing pasar. Apabila terjadi peningkatan demand akibat peningkatan populasi di pasar B, excess demand akan bertambah dari EDB1 ke EDB2, sehingga pasar B membutuhkan

tambahan supply dari pasar A. Hubungan antara kurva excess supply dan excess demand dalam keseimbangan pasar spasial dapat ditunjukkan oleh Gambar 3.

Gambar 3. Kurva Excess Supply (Pasar A) dan Excess Demand (Pasar B) dalam Perdagangan.

Sumber : Tomek dan Robinson, 1990.

QE1 QE2 QE QE’ Q P

x’ x

y _y’

ESA

EDB1

EDB1

PEB2 PB1 PEB1 PE PEA2 PEA1 PA

PB2-PA

PB1-PA t

Apabila tidak ada biaya perdagangan maka kurva excess supply dan excess demand berpotongan pada tingkat harga PE, dan sejumlah QE akan

diperdagangkan pasar A ke pasar B. Volume perdagangan akan semakin rendah dengan adanya biaya perdagangan. Efek biaya perdagangan terhadap jumlah dan harga keseimbangan dapat diilustrasikan dengan mengembangkan garis volume perdagangan (volume of trade line), yang digambarkan oleh garis xy. Perdagangan tidak terjadi apabila biaya perdagangan sebesar PB1-PA dan mencapai maksimum

jika tidak ada biaya transfer. Apabila terdapat biaya transfer sebesar t, keseimbangan terjadi pada jumlah yang diperdagangkan sebesar QE, dengan harga

keseimbangan PEA1 di pasar A dan PEB1 di pasar B.

Pergeseran kurva demand di pasar B akibat peningkatan jumlah penduduk akan mengakibatkan peningkatan harga di pasar B. Pergeseran ini menyebabkan

excess demand meningkat dan menggeser kurva excess demand ke kanan (EDB1

ke EDB2). Perubahan ini menyebabkan garis perdagangan bergeser ke kanan (xy

ke x’y’). Perdagangan tidak akan terjadi pada saat biaya transfer sebesar PB2 - PA

dan mencapai maksimum (QE’) saat biaya transfer sama dengan nol.

Apabila biaya transfer tetap sebesar t maka keseimbangan akan terjadi pada jumlah perdagangan sebesar QE2 dengan harga keseimbagan PEA2 di pasar A

dan PEB2 di pasar B. Keterangan di atas menjelaskan bahwa perubahan harga di

suatu pasar akibat perubahan kekuatan pasar, akan menyebabkan perubahan harga di pasar lain yang melakukan perdagangan dengan pasar tersebut.

Restriksi perdagangan akan meningkatkan biaya transfer sehingga perdagangan akan terus berlangsung sampai biaya transfer sama dengan selisih harga. Jika hal ini terjadi maka pelaku pasar tidak akan memperoleh keuntungan

dalam melakukan perdagangan antar pasar. Hal ini mengakibatkan transfer excess supply maupun excess demand tidak terjadi, dan harga akan bergerak secara individu pada masing-masing pasar. Sementara Barret dan Li (2002) mengemukakan bahwa integrasi pasar dan keterkaitan harga dapat terjadi bila pelaku pasar melakukan perdagangan dan transfer komoditas antar pasar.

3.1.1.2. Integrasi Pasar Vertikal

Integrasi pasar vertikal penting diketahui untuk melihat tingkat keeratan hubungan antar pasar produsen dan ritel (pedagang). Pasar produsen adalah pasar yang di dalamnya bekerja kekuatan permintaan dari pedagang dan kekuatan penawaran dari produsen, sedangkan pasar ritel adalah pasar yang di dalamnya bekerja kekuatan permintaan dari konsumen akhir dan penawaran dari pedagang. Suatu pasar dikatakan terintegrasi vertikal dengan baik apabila harga pada suatu lembaga pemasaran ditransformasikan kepada lembaga pemasaran lainnya dalam satu rantai pemasaran.

Kajian tentang integrasi pasar penting dilakukan untuk melihat sejauh mana kelancaran informasi dan efisiensi pemasaran pada pasar. Tingkat keterpaduan pasar yang tinggi menunjukkan telah lancarnya arus informasi diantara lembaga pemasaran sehingga harga yang terjadi pada pasar yang dihadapi oleh lembaga pemasaran yang lebih rendah dipengaruhi oleh lembaga pemasaran yang lebih tinggi. Hal ini dikarenakan apabila arus informasi berjalan dengan lancar dan seimbang, tingkat lembaga pemasaran yang lebih rendah mengetahui informasi yang dihadapi oleh lembaga pemasaran di atasnya, sehingga dapat menentukan posisi tawarnya dalam pembentukan harga.

3.1.2. Pengaruh Intervensi Kebijakan Proteksi Negara Importir Terhadap Harga

Proses pembentukan harga gula dunia dalam perdagangan bebas ditentukan oleh kekuatan penawaran dan permintaan dunia. Tetapi saat ini negara eksportir dan importir gula dunia mempunyai kepentingan masing-masing, sehingga proses pembentukan harga gula dunia juga ditentukan oleh intervensi kebijakan dari pemerintah terhadap gula.

Dampak pemberlakuan proteksi berupa tarif impor di negara importir (contohnya Indonesia) dapat dilihat pada Gambar 3. Dengan asumsi ada satu negara net importer gula yang mengimpor gula dari pasar dunia, dan proteksi yang dilakukan negara tersebut tidak dapat mengubah harga gula dunia maupun harga gula di negara eksportir (Salvatore, 1997). Harga awal yang terjadi di pasar domestik adalah Pm0, yang merupakan keseimbangan antara permintaan gula

domestik (Dm) dan penawaran gula domestik (Sm). Harga gula dunia adalah Pw

yang merupakan keseimbangan antara permintaan gula dunia (Dxm0) dan

penawaran gula dunia (Sxm0). Posisi harga gula dunia yang lebih rendah dibanding

harga gula domestik (Pw < Pm0) mendorong negara importir melakukan impor gula

sebesar M1M2.

Apabila dengan alasan tertentu negara importir memberlakukan proteksi (tarif impor sebesar Tm), maka harga yang terjadi di negara importir menjadi lebih

mahal dibanding harga dunia yakni Pm1 = Pw(1+Tm), dimana Pm1 > Pw. Perubahan

harga domestik menjadi Pm1 akan mengakibatkan penurunan jumlah impor

menjadi M3M4 dari M1M2, dan sekaligus menurunkan volume perdagangan gula

dunia dari XM0 menjadi XM1. Penurunan volume impor ini disebabkan oleh

kenaikan harga domestik oleh tarif impor. Jadi pengaruh proteksi di negara importir adalah peningkatan harga domestik dan penurunan volume impor.

a. Pasar Dunia b. Pasar Negara Importir

P P Sm

Pm0

Sxm0

Pm1

Tm

Pw

Dm

Dxm0

XM1 XM0 XM2 M1 M3 M4 M2

Gambar 4. Dampak Pemberlakuan Tarif Impor

Sumber: Salvatore, 1997.

3.1.3. Analisis Model Integrasi Pasar

Analisis keterpaduan pasar dapat dilakukan melalui tiga pendekatan, yaitu: a) pendekatan metode korelasi, dengan menghitung Total Sum Square Correlation

antara harga yang bergerak secara bersamaan pada pasar yang diuji, b) metode regresi sederhana, dan c) Vector Autoregression (VAR). Ketiga metode tersebut menelaah keterpaduan pasar dengan menggunakan harga komoditi dalam deret waktu (time series) sebagai input data untuk melakukan analisis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode VAR.

Pendekatan dengan menggunakan metode korelasi hanya dapat menjelaskan tingkat keterkaitan antara pasar tetapi tidak dapat menentukan besarnya pengaruh atau saling mempengaruhi diantara pasar yang diuji. Hutabarat

(1988) mengatakan bahwa pendekatan dengan menggunakan koefisien korelasi dapat memberikan kesimpulan yang keliru, karena pergerakan harga yang terjadi bisa saja dikarenakan pasar memiliki kesamaan faktor yang mempengaruhi harga. Misalkan suatu perdagangan antar pasar dengan biaya tinggi, tetapi pada kedua pasar tersebut terjadi perubahan yang sama terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi harga, maka harga yang berlaku dapat bergerak secara bersama-sama. Hal di atas menyebabkan harga di kedua pasar tersebut dapat menunjukkan korelasi yang tinggi meskipun pasarnya tidak terintegrasi.

Pendekatan lain yang banyak digunakan adalah dengan menggunakan model regresi sederhana. Model ini menjelaskan bahwa harga di suatu pasar merupakan fungsi dari harga pada pasar lainnya. Kelemahan dari model ini adalah tidak dapat memisahkan harga sebagai variabel independen dan variabel dependen karena model dari regresi sederhana ini memiliki sifat inverse. Namun pendekatan dengan metode ini relatif lebih unggul dari metode korelasi karena dapat menunjukkan nilai keeratan hubungan antara pasar yang terintegrasi.

Sedangkan pendekatan menggunakan metode VAR dapat menunjukkan pasar yang bertindak sebagai pemimpin harga dan pasar yang bertindak sebagai pengikut harga. Metode ini juga dapat menentukan nilai keterkaitan antara pasar yang diuji. Model ini dikembangkan oleh Ravallion pada tahun 1986 dengan dasar bahwa harga di suatu pasar dipengaruhi oleh harga di masa yang lalu (lampau), karena reaksi dari perubahan arus barang terhadap harga membutuhkan waktu untuk terjadi.

Keunggulan model VAR antara lain mampu mengungkapkan secara terperinci tentang peran pasar acuan, arah transmisi harga, kecepatan transmisi

harga, tingkat keterisolasian dan tingkat keterpaduan pasar (Natawijaya, 2001). Model ini juga dapat menunjukkan besarnya pengaruh perubahan harga yang terjadi di suatu pasar akibat faktor musiman dan faktor lain yang terjadi di pasar tersebut.

3.1.4. Model Vector Autoregression (VAR)

Model Vektor Autoregresi atau yang lebih dikenal dengan VAR adalah suatu sistem persamaan yang memperlihatkan setiap peubah sebagai fungsi linier dari konstanta dan nilai lag (lampau) dari peubah itu sendiri serta nilai lag dari peubah lain yang ada dalam sistem. Jadi peubah penjelas dalam VAR meliputi nilai lag dari peubah tak bebas (dependen) yang ada dalam sistem persamaan. VAR dengan ordo p dan peubah n buah tak bebas pada waktu ke-t dapat dimodelkan sebagai:

Yt = a0 + a1yt-1 + a2yt-2 + ... + apyt-p +

å

t

dimana:

Yt : vektor peubah tak bebas (y1.t, y2.t,..., yn.t) yang berukuran n x 1

a0 : vektor intersep berukuran n x 1

ai : matriks parameter berukuran n x m untuk setiap i = 1, 2,..., p

å

t : vektor sisaan (

å

1.t,

å

2.t, ...,

å

n.t) yang berukuran n x 1

n : jumlah baris pada matriks n x m m : jumlah kolom pada matriks n x m

atau dapat juga disusun dalam bentuk matriks sebagai berikut:

Y1t a0t a11 a12 a13 a14 y1t

å

1t

Y2t a0t a21 a22 a23 a24 y2t

å

2t

Y3t = a0t + a31 a32 a33 a34 y3t +

å

3t

Peubah yk (k = 1, 2,..., n) memiliki persamaan parsial sebagai berikut:

Yk.t = ak0 + ak1(1)y1.t-1 + ak2(1) y2.t-1 + ... + akn(1)yn.t-1 + ak1(2)y1.t-2 + ak2(2) y2.t-2 +

... + akn(2)yn.t-2 + ... + ak1(p)y1.t-p + ak2(p)y2.t-p + ... + akn(p)yn.t-p +

å

k.t

Dengan akj(L) adalah unsur baris ke-k dan kolom ke-j dari matriks AL, dapat

diartikan sebagai koefisien peubah ke-j pada persamaan parsial peubah ke-k, dimana L = 1, 2, ..., p dan j = 1, 2, ..., n.

Asumsi yang harus dipenuhi dalam metode VAR adalah: 1. Semua peubah tak bebas harus bersifat stasioner.

2. Semua sisaan bersifat white noise, yakni memiliki rataan nol, ragam konstan dan saling bebas.

3.2. Kerangka Pemikiran Operasional

Pembentukan harga gula di suatu negara yang menganut perekonomian terbuka akan dipengaruhi oleh harga gula di pasar dunia. Secara garis besar keterkaitan antara harga gula di pasar domestik dan harga gula di pasar dunia dapat dilihat pada Gambar 4. Berdasarkan gambar tersebut dapat dilihat bahwa perubahan suatu komponen akan dipengaruhi oleh keadaan komponen lain dan biasanya akan terjadi efek balik pada periode yang sama ataupun periode berikutnya. Adanya intervensi kebijakan pemerintah dalam suatu komponen, misalnya harga dasar gula akan mempengaruhi komponen lain secara simultan. Harga gula di pasar dunia dipengaruhi oleh kekuatan penawaran dan permintaan di pasar dunia, disamping adanya pengaruh struktur pasar itu sendiri serta kebijakan protektif yang diterapkan oleh negara eksportir maupun importir. Kebijakan ini dapat berupa tarif impor, subsidi ekspor, tarif ekspor, kuota impor,

kuota ekspor, dll. Penawaran di pasar dunia dipengaruhi oleh jumlah ekspor dari negara produsen gula dunia, sedangkan permintaannya merupakan jumlah total impor dari negara importir utama yang mengalami defisit gula (termasuk Indonesia).

Ket: Bagian yang akan diteliti adalah bagian yang dicetak tebal

Gambar 4. Keterkaitan Harga Gula Domestik dengan Harga Gula Dunia.

Struktur Pasar Dunia Harga Gula Domestik Total Permintaan T a r i f

Impor

Ekspor Gula Dunia Impor Gula

Dunia Harga Tebu Total Penawaran Kebijakan Harga Dasar Struktur Pasar Domestik

S t o k Gula Awal Tahun Harga Gula Dunia Produksi Gula Impor Indonesia Konsumasi Gula Margin Pemasaran Pendapatan Petani Transmisi Harga Kebijakan Negara Eksportir dan Importir

S t o k Gula Akhir

Harga gula di pasar domestik dipengaruhi oleh total penawaran, total permintaan, struktur pasar serta kebijakan domestik seperti tarif impor dan harga dasar gula. Indonesia yang menganut perekonomian terbuka, total penawaran gulanya pada satu tahun tertentu merupakan jumlah produksi gula domestik, jumlah gula impor dan stok gula awal tahun. Sedangkan total permintaan gula merupakan penjumlahan dari total permintaan untuk konsumsi dan stok gula akhir tahun.

Sejak tahun 1967, Indonesia telah melakukan impor gula. Hal ini dilakukan pemerintah untuk memenuhi permintaan gula domestik yang cukup tinggi dan melebihi penawaran domestik. Pemerintah menunjuk Bulog sebagai satu satunya lembaga yang berwenang untuk melakukan impor gula. Adanya monopoli impor gula oleh Bulog menimbulkan distorsi pasar di pasar gula domestik.

Tahun 1998 pemerintah menghapuskan monopoli impor gula yang selama ini dilakukan Bulog. Keputusan ini sekaligus membuka jalan bagi pihak swasta untuk mengimpor gula. Hal ini mengakibatkan impor gula yang cukup tinggi di awal pemberlakuan liberalisasi, karena pada saat itu tidak ada hambatan perdagangan yang dapat membatasi impor gula. Tingginya impor gula Indonesia mengakibatkan adanya integrasi yang kuat antara pasar gula domestik dengan pasar gula dunia. Sehingga perubahan harga yang terjadi di pasar gula dunia akan langsung ditransmisikan (disalurkan) ke pasar gula domestik.

Arus perdagangan ini menyebabkan terbentuknya keterkaitan antara pasar gula domestik dengan pasar gula dunia. Pasar gula domestik yang terpisah secara geografis dengan pasar gula dunia menyebabkan hubungan yang terjadi diantara

keduanya merupakan hubungan spasial. Hubungan keduanya dapat dianalisis dengan pendekatan integrasi pasar spasial, dimana perubahan harga pada suatu pasar akan ditransformasikan ke pasar lainnya yang terhubung dengan pasar tersebut. Hal ini menyebabkan peningkatan harga di suatu pasar merambat menjadi gejolak harga di pasar yang terintegrasi.

Sejak liberalisasi perdagangan gula diberlakukan di Indonesia, volume impor gula jauh lebih besar dibanding volume impor sebelum pemberlakuan liberalisasi perdagangan. Volume impor gula yang tinggi disadari pemerintah dapat menekan posisi gula domestik, sehingga pada tahun 2000 pemerintah mengeluarkan keputusan tentang pemberlakuan tarif impor gula. Hal ini dilakukan pemerintah untuk mengurangi impor gula dan memperbaiki posisi harga gula domestik agar tidak terlalu rendah dengan adanya pengaruh harga gula impor. Tarif impor gula ini akan dibebankan importir kepada konsumen melalui peningkatan harga gula di pasar domestik.

Analisis keterpaduan pasar gula domestik dan pasar gula dunia menggunakan model Vektor Autoregresi (VAR). Analisis juga memasukkan variabel tarif impor gula, untuk melihat pengaruh penerapan tarif impor gula dalam proses integrasi pasar yang terjadi.

IV. METODE PENELITIAN

4.1. Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder dalam bentuk data deret waktu (time series) dengan periode waktu 84 bulan yaitu dari bulan Januari 1998 hingga bulan Desember 2004. Jenis data yang dikumpulkan berupa nilai nominal harga gula domestik dan dunia, tarif impor gula Indonesia, produksi gula domestik dan dunia, konsumsi gula domestik dan dunia, volume impor gula Indonesia, kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika, serta data lainnya yang mendukung penelitian ini.

Data tersebut diperoleh dari berbagai instansi, diantaranya adalah Dewan Gula Indonesia (DGI), Ikatan Gula Indonesia (Ikagi), Asosiasi Gula Indonesia (AGI), Badan Urusan Logistik (Bulog), Badan Pusat Statistik (BPS), Departemen Pertanian, Bank Indonesia (BI), dan instansi terkait lainnya.

Harga gula domestik diperoleh dari DGI yang bertempat di Jakarta. Data harga gula domestik yang dikeluarkan oleh DGI merupakan gabungan harga gula yang terjadi di beberapa kota besar di Indonesia, diantaranya Jakarta, Surabaya, Semarang, Bandung, dan Medan. Alasan pemilihan DGI disebabkan karena mayoritas penelitian terdahulu tentang gula merujuk kepada instansi ini, dan data yang dikeluarkan oleh DGI sudah diakui oleh kalangan akademik dan pemerintah. Harga gula dunia terdiri dari raw sugar (gula kasar) dan white sugar (gula putih). Data harga gula dunia yang digunakan merupakann harga gula yang terjadi di pasar lelang London (Inggris). Pasar lelang London merupakan salah satu pasar

lelang terbesar di dunia. Sebagian besar pasar gula negara di dunia menggunakan harga di pasar ini sebagai referensi dalam penetapan harga gula.

4.2. Metode Pengolahan dan Analisis Data

Metode yang digunakan dalam menganalisis data adalah metode kuantitatif dengan pendekatan model vector autoregressive (VAR). Tahapan pengolahan data dengan menggunakan metode VAR adalah: a) penstasioneran

data, b) penentuan ordo VAR, c) penentuan model integrasi pasar gula, d) pendugaan koefisien dengan metode VAR, e) uji lag dan uji kebaikan model,

kemudian ditarik kesimpulan. Sementara untuk mengolah data digunakan

softwareMickrofit 4.0.

4.2.1. Penstasioneran Data

Sebelum dilakukan analisis dengan menggunakan VAR, setiap data yang dimasukkan dalam persamaan model integrasi pasar harus stasioner lebih dahulu. Suatu variabel dikatakan stasioner apabila memiliki mean, variance dan

covariance yang konstan. Apabila suatu variabel tidak memiliki mean, variance

dan covariance yang konstan, maka variabel tersebut tidak stasioner (mengandung

unit root). Eror data tersebut dipengaruhi oleh waktu, yang berarti variabel tersebut tidak memiliki keseimbangan dalam jangka panjang, sehingga sulit diestimasi atau jika diestimasi akan memberikan hasil yang sporius (rancu).

Kestasioneran masing-masing peubah tak bebas dapat diperiksa dengan menggunakan uji Dickey-Fuller (Augmented Dickey Fuller). Misalkan data deret waktu tunggal zt adalah:

Zt = a0 + a1zt-1 + a2zt-2 + ... + apzt-p +

å

t

dengan model pendiferensian dapat dituliskan sebagai:

•Zt = a0 +ãzt-1 + a2zt-2 + ... + apzt-p +

å

t

Hipotesis ujinya adalah:

H0 : ã = 0 (data bersifat tidak stasioner)

H1 : ã < 0 (data bersifat stasioner)

Nilai ã diduga melalui metode kuadrat terkecil (Ordinary Least Square,

OLS) dan pengujian dilakukan dengan menggunakan uji t. Statistik uji dapat dituliskan sebagai:

^

ã

tstatistik =

^

ó ã

dimana: ^

ã

: nilai dugaan

ã

^ ^

ó

ã

: simpangan baku dari

ã

Sumber: Seddighi, Lawler dan Katos, 2000.

Jika nilai mutlak tstatistik > nilai mutlak ttabel dalam tabel Dickey-Fuller,

maka keputusan yang diambil adalah tolak H0 yang berarti data bersifat stasioner.

Apabila nilai mutlak tstatistik < nilai mutlak ttabel maka data bersifat tidak stasioner,

sehingga tidak dapat digunakan dalam metode VAR.

Data yang tidak stasioner dapat distasionerkan dengan melakukan pendiferensiasian data sebanyak satu kali (first diference), hal ini disebut order homogenity. Persamaannya adalah sebagai berikut:

DYt = Ä Yt = Yt – Yt-1 (order pertama/diferensiasi pertama) Sumber: Seddighi, Lawler dan Katos, 2000.

4.2.2. Penentuan Ordo Vektor Autoregresi

Metode yang digunakan dalam menentukan ordo VAR adalah berdasarkan nilai SBC (Schwarz Bayesian Criterion). Penentuan ordo didasarkan pada nilai SBC yang terkecil untuk setiap uji ADF series data. Jumlah lag optimum (ordo) dipilih pada saat data stasioner pada suatu lag yang memiliki SBC terkecil.

Sementara nilai SBC dihitung dengan menggunakan uji Augmented Dickey Fuller (ADF), dengan persamaan sebagai berikut:

RSS + K L nT ó2

SBC(n) =

T dimana:

RSS = jumlah kuadrat residual (Sum Square Residual) K = jumlah variabel penjelas

ó2 _{= varian regresi}

4.2.2. Model Integrasi Pasar Gula

Setelah ordo VAR ditentukan, model integrasi pasar gula domestik dan pasar gula dunia dapat dibangun. Adapun sistem persamaan yang menghubungkan kedua pasar tersebut adalah:

PDOMt a0 a11 a12 a13 a14 PDOMt

å

1t

PRAWt = a0 + a21 a22 a23 a24 PRAWt +

å

2t

PWHITEt a0 a31 a32 a33 a34 PWHITEt

å

2t

dimana:

PDOMt = harga gula domestik

PRAWt = harga gula dunia jenis raw sugar

PWHITEt = harga gula dunia jenis white sugar

TIt = tarif impor gula

4.2.4. Pendugaan Koefisien

Pendugaan koefisien dilakukan berdasarkan ordo yang telah ditentukan. Pada pendugaan koefisien, setiap variabel yang ada dijadikan sebagai variabel endogen, kemudian diestimasi koefisien variabel yang berpengaruh terhadap variabel tersebut. Pendugaan koefisien ini dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain yang dijadikan sebagai variabel endogen.

Jika terdapat n buah persamaan, hasil pendugaan koefisien dapat membentuk matriks sebagai berikut:

Y1t a11 a12 ... a1t Yt-1

å

1t

Y2t a21 a22 ... a2t Yt-2

å

2t

... = ... ... ... ... ... + ...

Ynt an1 an2 ... ant Yt-n

å

nt

dimana:

Yn = vektor variabel dependen

ant = matriks koefisien regresi

Yt-n = vektor variabel penjelas

å

nt = vektor sisaan

4.3. Hipotesis Penelitian

Berdasarkan tinjauan pustaka dan pemaparan kerangka pemikiran serta identifikasi model terhadap integrasi pasar gula domestik dengan pasar gula dunia, maka hipotesis penelitian yang diambil adalah:

1. Terjadi integrasi pasar gula domestik dengan pasar gula dunia.

2. Kebijakan tarif impor gula mempengaruhi integrasi yang terjadi di kedua pasar.

4.4. Definisi Operasional

1. ADF (Augmented Dickey Fuller) merupakan suatu uji statistik untuk menghasilkan distribusi tau-statistik pada deret waktu yang memiliki korelasi error term.

2. Data deret waktu (time series) adalah sekelompok data dari suatu variabel yang disusun menurut urutan waktu.

3. Diferensiasi adalah pembedaan suatu series dengan series sebelumnya pada suatu data, untuk menstasionerkan data.

4. Nilai p (probability) merupakan nilai yang dihasilkan oleh perhitungan komputer dalam uji regresi yang menunjukkan tingkat signifikansi terendah.

5. Tren merupakan kecenderungan meningkat atau menurun pada suatu deret waktu dalam suatu periode pengamatan tertentu.

6. Unit roots adalah keadaan dimana persamaan autoregresif Yt = ô1Yt-1 + åt

mempunyai nilai ô1 • 1 sehingga ketika ada shock pada deret akan

membuat nilai Y tumbuh tanpa batasan.

7. Endogenousvariable merupakan variabel yang nilainya ditetapkan dalam model dan dianggap bersifat stockhastik.

8. Eksogenous variable merupakan variabel yang nilainya sudah ditentukan dan cenderung konstan sepanjang waktu.

9. Distorsi pasar adalah pasar tidak mencerminkan pasar persaingan sempurna.

10. Harga gula domestik merupakan harga gabungan yang terjadi di beberapa kota besar di Indonesia (Jakarta, Medan, Semarang, Bandung dan Surabaya)

11. Raw Sugar merupakan gula kasar yang harus dibersihkan terlebih dahulu sebelum dipasarkan kepada konsumen. Jenis gula ini berkualitas rendah, sehingga harganya relatif lebih rendah.

12. White Sugar merupakan gula putih yang sudah bersih (hasil pembersihan

raw sugar). Jenis gula ini berkualitas tinggi sehingga harganya lebih tinggi dari raw sugar.

V. EKONOMI GULA

5.1. Kondisi Pasar Gula Dunia

Pasar gula dunia saat ini sangat berfluktuasi dan arahnya tidak menentu. Paradigma konvensional yang ada tentang pasar gula dunia yang ditentukan hanya oleh faktor penawaran dan permintaan sudah mulai bergeser. Terjadinya konflik politik dan kuatnya intervensi pemerintah baik di negara maju maupun negara berkembang menyebabkan terdistorsinya pasar gula dunia. Munculnya hambatan tarif dan non tarif dalam perdagangan dunia berdampak sangat signifikan terhadap kondisi pergulaan Indonesia.

Produksi gula dunia senantiasa mengalami peningkatan selama kurun waktu 1990-2000. Produksi gula dunia tahun 1989/1990 adalah sebesar 109.22 juta ton, meningkat menjadi 133.88 juta ton pada tahun 1999/2000 (Tabel 1). Artinya selama periode waktu tersebut produksi gula mengalami peningkatan rata-rata sebesar 1.97 persen per tahun. Pada periode yang sama konsumsi gula dunia sebesar 108.45 juta ton (1989/1990), meningkat menjadi 130.54 juta ton pada tahun 1999/2000, yang berarti terjadi peningkatan rata-rata sebesar 1.82 persen per tahun.

Berdasarkan angka pertumbuhan tersebut terlihat bahwa peningkatan konsumsi sedikit lebih rendah dari peningkatan produksi. Akan tetapi stok akhir mengalami penurunan rata-rata sebesar -2.10 persen per tahun, stok awal juga bertambah negatif sebesar -2.83 persen per tahun. Penurunan stok akhir secara tajam terjadi pada tahun 1993/1994 yakni sebesar 19.25 juta ton, padahal tahun

B. Uji Kestasioneran Data pada Diferensiasi Pertama (

In First Difference

)

Unit root tests for variable DPDOM

The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend ******************************************************************************* 78 observations used in the estimation of all ADF regressions.

Sample period from 1998M7 to 2004M12

******************************************************************************* Test Statistic LL AIC SBC HQC DF -7.2722 -540.0678 -542.0678 -544.4245 -543.0113 ADF(1) -5.2180 -540.0022 -543.0022 -546.5372 -544.4173 ADF(2) -4.7546 -539.8141 -543.8141 -548.5276 -545.7010 ADF(3) -3.5380 -538.9883 -543.9883 -549.8800 -546.3468 ADF(4) -3.3012 -538.9726 -544.9726 -552.0427 -547.8029 ******************************************************************************* 95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8986 LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion

Unit root tests for variable DPDOM

The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend ******************************************************************************* 78 observations used in the estimation of all ADF regressions.

Sample period from 1998M7 to 2004M12

******************************************************************************* Test Statistic LL AIC SBC HQC DF -7.2114 -540.0630 -543.0630 -546.5980 -544.4781 ADF(1) -5.1581 -539.9947 -543.9947 -548.7081 -545.8816 ADF(2) -4.6827 -539.8121 -544.8121 -550.7039 -547.1707 ADF(3) -3.4576 -538.9747 -544.9747 -552.0448 -547.8050 ADF(4) -3.2160 -538.9609 -545.9609 -554.2094 -549.2629 ******************************************************************************* 95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4673 LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion

Unit root tests for variable DPRAW

The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend ******************************************************************************* 78 observations used in the estimation of all ADF regressions.

Sample period from 1998M7 to 2004M12

******************************************************************************* Test Statistic LL AIC SBC HQC DF -6.9478 -504.4412 -506.4412 -508.7979 -507.3846 ADF(1) -6.6782 -503.3743 -506.3743 -509.9094 -507.7894 ADF(2) -5.9937 -502.9161 -506.9161 -511.6295 -508.8029 ADF(3) -5.2645 -502.7738 -507.7738 -513.6656 -510.1324 ADF(4) -4.2077 -502.6499 -508.6499 -515.7200 -511.4802 ******************************************************************************* 95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8986 LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion

Unit root tests for variable DPRAW

The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend ******************************************************************************* 78 observations used in the estimation of all ADF regressions.

Sample period from 1998M7 to 2004M12

******************************************************************************* Test Statistic LL AIC SBC HQC DF -7.0974 -503.4144 -506.4144 -509.9495 -507.8296 ADF(1) -6.8270 -502.2928 -506.2928 -511.0062 -508.1797 ADF(2) -6.1596 -501.7515 -506.7515 -512.6433 -509.1101 ADF(3) -5.4664 -501.5224 -507.5224 -514.5925 -510.3527 ADF(4) -4.4431 -501.4884 -508.4884 -516.7369 -511.7904 ******************************************************************************* 95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4673 LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion

Unit root tests for variable DPWHITE

The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend ******************************************************************************* 78 observations used in the estimation of all ADF regressions.

Sample period from 1998M7 to 2004M12

******************************************************************************* Test Statistic LL AIC SBC HQC DF -9.0095 -521.5760 -523.5760 -525.9327 -524.5194 ADF(1) -8.3254 -520.5950 -523.5950 -527.1301 -525.0101 ADF(2) -7.7937 -518.9774 -522.9774 -527.6908 -524.8643 ADF(3) -8.0051 -515.7765 -520.7765 -526.6683 -523.1351 ADF(4) -5.7708 -515.6576 -521.6576 -528.7278 -524.4879 ******************************************************************************* 95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8986 LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion

Unit root tests for variable DPWHITE

The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend ******************************************************************************* 78 observations used in the estimation of all ADF regressions.

Sample period from 1998M7 to 2004M12

******************************************************************************* Test Statistic LL AIC SBC HQC DF -9.3018 -519.6587 -522.6587 -526.1938 -524.0739 ADF(1) -8.5800 -518.6657 -522.6657 -527.3791 -524.5526 ADF(2) -8.1016 -516.7660 -521.7660 -527.6578 -524.1246 ADF(3) -8.4496 -512.9085 -518.9085 -525.9786 -521.7388 ADF(4) -6.2544 -512.9015 -519.9015 -528.1500 -523.2036 ******************************************************************************* 95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4673 LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion

Unit root tests for variable DTI

The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend ******************************************************************************* 78 observations used in the estimation of all ADF regressions.

Sample period from 1998M7 to 2004M12

******************************************************************************* Test Statistic LL AIC SBC HQC DF -9.0711 -424.9658 -426.9658 -429.3226 -427.9093 ADF(1) -6.4246 -424.9342 -427.9342 -431.4693 -429.3493 ADF(2) -5.7860 -424.3622 -428.3622 -433.0756 -430.2490 ADF(3) -5.0288 -424.2520 -429.2520 -435.1438 -431.6106 ADF(4) -4.8753 -423.6478 -429.6478 -436.7180 -432.4781 ******************************************************************************* 95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8986 LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion

Unit root tests for variable DTI

The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend ******************************************************************************* 78 observations used in the estimation of all ADF regressions.

Sample period from 1998M7 to 2004M12

******************************************************************************* Test Statistic LL AIC SBC HQC DF -9.1613 -424.2903 -427.2903 -430.8253 -428.7054 ADF(1) -6.5469 -424.2123 -428.2123 -432.9257 -430.0992 ADF(2) -5.9587 -423.4560 -428.4560 -434.3477 -430.8145 ADF(3) -5.2406 -423.2435 -429.2435 -436.3136 -432.0738 ADF(4) -5.1496 -422.3863 -429.3863 -437.6347 -432.6883 ******************************************************************************* 95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4673 LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion

LAMPIRAN 4

A. DPDOM

OLS estimation of a single equation in the Unrestricted VAR

******************************************************************************* Dependent variable is DPDOM

79 observations used for estimation from 1998M6 to 2004M12

******************************************************************************* Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob] DPDOM(-1) -.12861 .12704 -1.0124[.315] DPDOM(-2) .089249 .11294 .79026[.432] DPDOM(-3) .065124 .10816 .60209[.549] DPDOM(-4) .18290 .10359 1.7657[.082] DPRAW(-1) .44435 .29312 1.5159[.135] DPRAW(-2) .71940 .30798 2.3359[.023] DPRAW(-3) -.018770 .31581 -.059434[.953] DPRAW(-4) -.087974 .29517 -.29804[.767] DPWHITE(-1) -.14811 .20864 -.70990[.480] DPWHITE(-2) -.080205 .20090 -.39922[.691] DPWHITE(-3) .23160 .20113 1.1515[.254] DPWHITE(-4) .11164 .20939 .53318[.596] DTI(-1) .096185 .49191 -.19554[.846] DTI(-2) 1.5036 .48426 -3.1049[.003] DTI(-3) 1.1490 .51925 -2.2128[.031] DTI(-4) .013928 .51578 .027004[.979] ******************************************************************************* R-Squared .40783 R-Bar-Squared .26684 S.E. of Regression 212.9081 F-stat. F( 15, 63) 2.8926[.002] Mean of Dependent Variable 32.3924 S.D. of Dependent Variable 248.6521 Residual Sum of Squares 2855780 Equation Log-likelihood -526.6648 Akaike Info. Criterion -542.6648 Schwarz Bayesian Criterion -561.6203 DW-statistic 1.9470 System Log-likelihood -1922.8 *******************************************************************************

Diagnostic Tests

******************************************************************************* * Test Statistics * LM Version * F Version * ******************************************************************************* * * * * * A:Serial Correlation*CHSQ( 12)= 7.1424[.148]*F( 12, 51)= .42244[.947]* * * * * * B:Functional Form *CHSQ( 1)= 12.3767[.000]*F( 1, 62)= 11.5179[.001]* * * * * * C:Normality *CHSQ( 2)= 3.5284[.171]* Not applicable * * * * * * D:Heteroscedasticity*CHSQ( 1)= .82568[.364]*F( 1, 77)= .81328[.370]* ******************************************************************************* A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation

B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals

B. DPRAW

OLS estimation of a single equation in the Unrestricted VAR

******************************************************************************* Dependent variable is DPRAW

79 observations used for estimation from 1998M6 to 2004M12

******************************************************************************* Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob] DPDOM(-1) -.067654 .091024 -.74325[.460] DPDOM(-2) .4278E-3 .080922 .0052868[.996] DPDOM(-3) .032090 .077502 .41405[.680] DPDOM(-4) -.087024 .074223 -1.1725[.245] DPRAW(-1) .57486 .21003 2.7370[.008] DPRAW(-2) -.018631 .22068 -.084427[.933] DPRAW(-3) .21792 .22628 .96302[.339] DPRAW(-4) .095747 .21150 .45271[.652] DPWHITE(-1) -.077179 .14950 -.51626[.607] DPWHITE(-2) -.19241 .14395 -1.3366[.186] DPWHITE(-3) -.10328 .14412 -.71668[.476] DPWHITE(-4) -.28852 .15003 -1.9230[.059] DTI(-1) -1.1081 .35246 -3.1437[.003] DTI(-2) .20104 .34699 .57939[.564] DTI(-3) -.27719 .37206 -.74503[.459] DTI(-4) .18772 .36957 .50794[.613] ******************************************************************************* R-Squared .38186 R-Bar-Squared .23468 S.E. of Regression 152.5547 F-stat. F( 15, 63) 2.5945[.004] Mean of Dependent Variable -5.9878 S.D. of Dependent Variable 174.3830 Residual Sum of Squares 1466194 Equation Log-likelihood -500.3311 Akaike Info. Criterion -516.3311 Schwarz Bayesian Criterion -535.2867 DW-statistic 2.0293 System Log-likelihood -1922.8 *******************************************************************************

Diagnostic Tests

******************************************************************************* * Test Statistics * LM Version * F Version * ******************************************************************************* * * * * * A:Serial Correlation*CHSQ( 12)= 19.1602[.085]*F( 12, 51)= 1.3608[.216]* * * * * * B:Functional Form *CHSQ( 1)= 2.5360[.111]*F( 1, 62)= 2.0563[.157]* * * * * * C:Normality *CHSQ( 2)= .30106[.160]* Not applicable * * * * * * D:Heteroscedasticity*CHSQ( 1)= .0064389[.636]*F( 1, 77)= .0062764[.937]* ******************************************************************************* A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation

B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals

C. DPWHITE

OLS estimation of a single equation in the Unrestricted VAR

******************************************************************************* Dependent variable is DPWHITE

79 observations used for estimation from 1998M6 to 2004M12

******************************************************************************* Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob] DPDOM(-1) .025048 .11871 .21100[.834] DPDOM(-2) .092087 .10553 .87259[.386] DPDOM(-3) -.031666 .10107 -.31330[.755] DPDOM(-4) -.11660 .096797 -1.2046[.233] DPRAW(-1) .62617 .27391 2.2861[.026] DPRAW(-2) -.12789 .28779 -.44438[.658] DPRAW(-3) .050714 .29511 .17185[.864] DPRAW(-4) .21922 .27582 .79478[.430] DPWHITE(-1) -.041121 .19496 -.21092[.834] DPWHITE(-2) -.24450 .18773 -1.3024[.198] DPWHITE(-3) -.012280 .18795 -.065338[.948] DPWHITE(-4) -.58083 .19566 -2.9685[.004] DTI(-1) -1.2562 .45966 -2.7328[.008] DTI(-2) .51778 .45252 1.1442[.257] DTI(-3) -.40305 .48521 -.83067[.409] DTI(-4) .56881 .48197 1.1802[.242] ******************************************************************************* R-Squared .41495 R-Bar-Squared .27565 S.E. of Regression 198.9514 F-stat. F( 15, 63) 2.9789[.001] Mean of Dependent Variable -6.4046 S.D. of Dependent Variable 233.7618 Residual Sum of Squares 2493646 Equation Log-likelihood -521.3086 Akaike Info. Criterion -537.3086 Schwarz Bayesian Criterion -556.2642 DW-statistic 1.9769 System Log-likelihood -1922.8 *******************************************************************************

Diagnostic Tests

******************************************************************************* * Test Statistics * LM Version * F Version * ******************************************************************************* * * * * * A:Serial Correlation*CHSQ( 12)= 32.1150[.001]*F( 12, 51)= 2.9111[.004]* * * * * * B:Functional Form *CHSQ( 1)= .42823[.513]*F( 1, 62)= .33791[.563]* * * * * * C:Normality *CHSQ( 2)= 23.4374[.000]* Not applicable * * * * * * D:Heteroscedasticity*CHSQ( 1)= 6.7139[.010]*F( 1, 77)= 7.1518[.009]* ******************************************************************************* A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation

B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals

D. DTI

OLS estimation of a single equation in the Unrestricted VAR

******************************************************************************* Dependent variable is DTI

79 observations used for estimation from 1998M6 to 2004M12

******************************************************************************* Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob] DPDOM(-1) .058809 .033910 1.7342[.088] DPDOM(-2) -.010569 .030147 -.35059[.727] DPDOM(-3) -.0072801 .028873 -.25214[.802] DPDOM(-4) .011863 .027651 .42902[.669] DPRAW(-1) .036362 .078246 .46471[.644] DPRAW(-2) .039673 .082212 .48257[.631] DPRAW(-3) -.024634 .084301 -.29221[.771] DPRAW(-4) .0036283 .078792 .046050[.963] DPWHITE(-1) -.021484 .055693 -.38575[.701] DPWHITE(-2) .0053068 .053629 .098954[.921] DPWHITE(-3) -.082402 .053689 -1.5348[.130] DPWHITE(-4) -.027018 .055894 -.48338[.631] DTI(-1) -.086073 .13131 -.65550[.515] DTI(-2) .0041599 .12927 .032181[.974] DTI(-3) .14008 .13861 1.0107[.316] DTI(-4) .035358 .13768 .25681[.798] ******************************************************************************* R-Squared .17622 R-Bar-Squared -.019916 S.E. of Regression 56.8331 F-stat. F( 15, 63) .89846[.569] Mean of Dependent Variable 7.9114 S.D. of Dependent Variable 56.2755 Residual Sum of Squares 203490.1 Equation Log-likelihood -422.3262 Akaike Info. Criterion -438.3262 Schwarz Bayesian Criterion -457.2818 DW-statistic 2.0979 System Log-likelihood -1922.8 *******************************************************************************

Diagnostic Tests

******************************************************************************* * Test Statistics * LM Version * F Version * ******************************************************************************* * * * * * A:Serial Correlation*CHSQ( 12)= 30.0722[.003]*F( 12, 51)= 2.6122[.009]* * * * * * B:Functional Form *CHSQ( 1)= 38.2856[.000]*F( 1, 62)= 58.3013[.000]* * * * * * C:Normality *CHSQ( 2)= 1676.1[.000]* Not applicable * * * * * * D:Heteroscedasticity*CHSQ( 1)= 45.2567[.000]*F( 1, 77)= 103.2726[.000]* ******************************************************************************* A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation

B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals