80
VII. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH
PASOKAN CABAI MERAH KERITING DI DKI JAKARTA
7.1. Model Pasokan Cabai merah keriting di DKI Jakarta
Model pasokan cabai merah keriting di DKI Jakarta dapat dibentuk dengan melakukan analisis kuatitatif menggunakan model regresi linear berganda. Data
yang digunakan merupakan data tiga tahun terakhir yaitu dari tahun 2009 hingga tahun 2011 dengan periode bulanan. Pembentukan model pasokan cabai merah
keriting di DKI Jakarta ini dilakukan dengan menggunakan satu variabel dipenden dan enam variabel independen. Untuk menghasilkan model terbaik, variabel-
variabel yang ada di dalam model pasokan cabai merah juga ditransformasi dalam bentuk logaritma natural Ln seperti yang dilakukan pada analisis permintaan.
Hasil pengolahan data dengan menggunakan variabel-variabel yang telah ditentukan sebelumnya memberikan informasi seperti yang terlihat pada Tabel 17.
Tabel 17. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pasokan Cabai Merah Keriting di DKI Jakarta
Variabel Koefisien
St.Eror T-hitung P- Value VIF
Konstanta 16,012
2,947 5,43
Jumlah Pasokan Cabai Merah Periode Sebelumnya X1
0,2654 0,1616
1,64 0,111
3,1 Harga Cabai Merah Keriting X2
-0,03342 0,05173
-0,65 0,523
1,9 Harga Cabai Merah keriting Musim
sebelumnya X3 0,02616
0,04969 0,53
0,603 1,5
Rata-rata harga Cabai Rawit X4 -0,18739
0,06042 -3,1
0,004 3,6
Inflasi X5 -1,2355
0,6694 -1,85
0,075 1,7
Bulan PuasaHari Raya X6 -0,05042
0,05172 -0,97
0,338 1,6
R-Square R2 = 75,1 R-Square Adj = 69,9
F Hitung = 14,55 P-Value = 0,0000
Berdasarkan hasil pengolahan data yang telah dilakukan, model persamaan pasokan cabai merah keriting di DKI Jakarta dapat dibentuk seperti Persamaan 10.
Model pasokan ini juga perlu dilakukan beberapa pengujian dan pembahasan lebih lanjut, seperti pengujian ekonometrika dan statistik. Berikut ini akan
dijelaskan secara lebih detail mengenai arti dari nilai-nilai yang dihasilkan seperti yang terlihat pada Tabel 17. serta pengujian-pengujian pada model berdasarkan
Lampiran 6. dan Lampiran 7.
81 Y
S
= 16,0 + 0,265 X
1
- 0,0334 X
2
+ 0,0262 X
3
- 0,187 X
4
- 1,24 X
5
- 0,0504 X
6
…………………………………...………………………… 10 Variabel X
1
yang merupakan kuantitas cabai merah pada periode sebelumnya atau pada saru bulan sebelumnya dalam model pasokan cabai merah
di DKI Jakarta bertanda positif. Sesuai dengan hipotesis bahwa besar jumlah pasokan cabai merah keriting pada periode sebelumnya berpengaruh positif
dengan jumlah pasokan cabai merah keriting pada periode yang dihitung. Semakin besar jumlah pasokan cabai pada periode sebelumnya semakin besar pula jumlah
pasokan cabai merah keriting pada periode terhitung. Koefisien yang bernilai 0,265 menunjukkan bahwa jumlah pasokan cabai merah keriting di DKI Jakarta
bersifat tidak elastis inelastis terhadap jumlah pasokan cabai merah keriting periode sebelumnya. Ini berarti persentase perubahan jumlah pasokan cabai merah
keriting lebih kecil dari persentase perubahan jumlah pasokan cabai merah keriting periode sebelumnya. Jika pada periode sebelumnya jumlah pasokan cabai
merah naik sebesar satu persen, maka jumlah pasokan cabai merah pada periode yang dihitung meningkat sebesar 0,265 persen.
Variabel independen yang ke dua X
2
merupakan harga cabai merah keriting bertanda negatif, berarti sesuai dengan hipotesis antara harga cabai merah
keriting dengan jumlah pasokan cabai merah memilki hubungan positif atau berbanding lurus. Tingginya harga cabai merah keriting berarti jumlah pasokan
cabai merah kerting rendah. Berdasarkan nilai koefisien X
2
yaitu 0,0334 berarti naiknya harga cabai merah keriting sebesar satu persen mengakibatkan
pengurangan jumlah pasokan cabai merah keriting sebesar 0,0334 persen, dengan asumsi ketika variabel independen lain konstan ceteris paribus. Hal ini juga
menunjukkan bahwa jumlah pasokan cabai merah keriting di DKI Jakarta bersifat tidak elastis inelastis terhadap harga cabai merah keriting, dimana persentase
perubahan jumlah pasokan cabai merah keriting lebih kecil dari persentase perubahan harga cabai merah keriting.
Selanjutnya yaitu variabel independen ke tiga yaitu harga cabai merah keriting musim sebelumnya X3 yang koefisiennya bertanda positif. Sesuai
dengan hipotesis, hal ini berarti jika harga cabai merah keriting pada periode sebelumnya tinggi, maka jumlah pasokan cabai merah keriting pada periode
82 terhitung saat ini akan tinggi. Pengusaha cabai merah kerting baik itu pedagang
maupun petani akan tertarik untuk mengusahakan lebih banyak cabai merah keriting karena harganya yang tinggi. Koefisien X
3
yaitu 0,0262, artinya jika harga cabai merah keriting pada musim sebelumnya meningkat sebesar satu peren,
makan jumlah pasokan cabai pada periode terhitung saat ini akan mengalami peningkatan sebesar 0,0262. Meskipun berpengaruh positif pada jumlah pasokan
cabai merah keriting, jumlah pasokan tetap tidak elastis terhadap harga cabai pada musim sebelumnya. Hal ini dilihat dari nilai koefisien yang kurang dari satu,
berati persentase perubahan harga cabai merah keriting pada periode sebelumnya lebih besar dari pada persentase perubahan jumlah pasokan yang terjadi karena
perubahan harga tersebut. Variabel independen ke empat X
4
yaitu rata-rata harga komoditi substitusi cabai rawit merah dan cabai rawit hijau memiliki nilai koefisien
negatif. Hal ini sesuai dengan hipotesis yang berarti artinya terdapat hubungan terbalik anatra jumlah pasokan cabai merah keriting dengan rata-rata harga cabai
rawit merah dan cabai rawit hiaju sebagai komoditi substitusi. Ketika rata-rata harga cabai rawit tinggi, jumlah pasokan cabai merah keriting rendah. Hal ini
karena karakteristik komoditi yang sama, dimana kemungkinan rendahnya jumlah pasokan dan tingginya harga komoditi dipengaruhi oleh faktor-faktor selain harga
jual yang ada dalam kegiatan produksi. Koefisien X
4
yang bernilai 0,187 menunjukkan bahwa jumlah pasokan cabai merah keriting di DKI Jakarta bersifat
tidak elastis inelastis terhadap rata-rata harga cabai rawit, dimana persentase perubahan jumlah pasokan cabai merah keriting lebih kecil dari persentase
perubahan rata-rata harga cabai rawit. Meningkatnya rata-rata harga cabai rawit sebesar satu persen, jumlah pasokan cabai merah keriting sebesar lebih rendah
0,187 persen. Berdasarkan hasil analisi variabel independen X
5
yang merupakan tingkat inflasi mingguan di DKI Jakarta bertanda negatif. Artinya, semakin tinggi nilai
inflasi maka jumlah pasokan cabai merah keriting semakin sedikit, sebaliknya jumlah pasokan cabai merah keriting akan lebih tinggi jika tingkat inflasi yang
terjadi lebih rendah. Koefisien tingkat inflasi dalam model jumlah pasokan cabai merah bernilai lebih dari satu yaitu 1,24, hal ini menunjukkan bahwa jumlah
83 pasokan cabai merah keriting di DKI Jakarta elastis terhadap tingkat inflasi.
Persentase perubahan jumlah pasokan cabai merah lebih besar daripada besar perubahan tingkat inflasi. Nilai koefisien 1,24 sendiri mengandung pengertian
bahwa jika inflasi meningkat satu persen, jumlah pasokan cabai merah keriting
akan berkurang sebesar 1,6133 persen. Variabel independen terakhir X
6
yang berpengaruh pada jumlah pasokan cabai merah keriting yaitu variabel dummy yang merupakan hari-hari tertentu
seperti hari raya keagamaan idul fitri, hari natal, bulan puasa, dan tahun baru. Koefisien variabel dummy ini bertanda negatif, sesuai dengan hipotesis hari-hari
tertentu seperti hari raya keagamaan idul fitri, hari natal, bulan puasa, dan tahun baru jumlah pasokan cabai merah keriting lebih sedikit daipada jumlah pasokan
pada hari-hari biasa. Nilai -0,0504 merupakan nilai dari pengolahan nilai variabel yang tidak ditransformasi menjadi logaritma natural, sehingga untuk
mengartikannya harus dilakukan perhitungan terlebih dahulu Lampiran 8.. Berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan, diketahui bahwa pada
momen-momen tertentu seperti hari raya idul fitri, natal, bulan puasa, dan tahun baru jumlah pasokan cabai merah keriting bernilai 0,950829 ton dari jumlah
pasokan cabai merah keriting pada hari-hari biasa bernilai satu ton. Seperti analisis permintaan cabai merah keriting rumah tangga, untuk
menghasilkan model terbaik dan sekaligus menghitung nilai elastisitas, variabel yang digunakan dalam persamaan jumlah pasokan yang digunakan pada analisis
ini telah ditransformasi dalam bentuk logaritma natural keculai variabel dummy. Oleh karena itu nilai koefisien yang hasilkan merupakan tingkat perubahan jumlah
pasokan cabai merah keriting dalam persen terhadap perubahan nilai variabel- variabel yang mempengaruhinya dalam persen. Untuk menguji kebaikan model,
dilakukan uji ekonometrika dan usji statistic sebagai berikut.
7.2. Kriteria Ekonometrika
Kategori