commit to user 49
karena produk pada saluran III ditujukan untuk pasar swalayan yang membutuhkan perlakuan dan syarat-syarat tertentu sehingga membutuhkan biaya
pemasaran yang lebih besar. Marjin terkecil terdapat pada saluran II sebesar Rp 3.000,- dengan
farmer’s share
terbesar yaitu 62,5 , hal ini karena belimbing hanya untuk tujuan pedagang pengecer pasar lokal dan tidak melalui lembaga perantara sebelumnya
sehingga tidak membutuhkan biaya pemasaran yang terlalu besar. Beberapa petani berlahan luas, lebih memilih menjual produknya langsung kepada pemasok
karena mereka mendapat tawaran harga yang lebih tinggi, stabil dan juga kemudahan untuk mendapatkan akses permodalan serta tidak perlu mengeluarkan
biaya apapun pada saat panen. Hingga saat ini saluran yang dianggap paling efisien bagi petani adalah
saluran III dengan melalui satu lembaga perantara pemasok, meskipun harga belimbing menjadi tinggi ketika sampai di swalayan, namun petani menerima
tawaran harga dasar yang lebih baik dan terjamin kestabilannya.
d. Pembahasan
Secara teori biaya pemasaran komoditi pertanian pada umumnya meliputi lima komponen yaitu, biaya pengangkutan, biaya penyimpanan, biaya sortasi dan
grading, biaya risiko usaha dan keuntungan pedagang. Di antara kelima komponen biaya tersebut biaya pengangkutan biasanya paling besar karena
produk pertanian umumnya bersifat
bulky
. Biaya pengangkutan tersebut dapat bervariasi menurut jenis komoditi dan tergantung pada sifat
bulky
komoditi yang dipasarkan dan jarak pengangkutan dari daerah produsen ke daerah konsumen.
commit to user 50
Variasi jarak pengangkutan biasanya tidak hanya berpengaruh terhadap besarnya biaya sewa alat pengangkutan saja tetapi juga memiliki pengaruh terhadap
komponen biaya pengangkutan lainnya seperti biaya pengepakan, retribusi pengangkutan, risiko kerusakan dan penyusutan volume selama proses
pengangkutan. Dalam penelitian ini, produksi buah terkonsentrasi di wilayah-wilayah
tertentu, sedangkan daerah konsumennya relatif tersebar. Pada wilayah konsumen yang dekat dengan wilayah produksi biaya pengangkutan relatif lebih murah. Ada
pula wilayah yang jarak pemasaran buah dari daerah produsen ke daerah konsumen relatif jauh terutama komoditas manggis tujuan ekspor yang diangkut
menuju pelabuhan. Konsekuensinya adalah biaya pengangkutan, biaya pengepakan, dan risiko kerusakan selama pengangkutan relatif tinggi. Hal
tersebut membuat nilai margin pemasaran menjadi tinggi. Marjin yang tinggi berakibat pada nilai
farmer’s share
yang rendah. Pada komoditas belimbing tujuan swalayan juga memerlukan banyak perlakuan guna memenuhi standar
permintaan swalayan, hal ini juga menyebabkan harga belimbing menjadi tinggi di konsumen sementara petani tetap menerima bagian harga yang rendah dan ini
dikarenakan fungsi-fungsi tataniaga lebih banyak dilakukan oleh pedagang besar
atau pemasok sementara petani hanya menjual produk dan menerima harga.
Perlu digarisbawahi bahwa marjin pemasaran yang tinggi tidak selalu mencerminkan adanya kekuatan monopsoni yang secara teoritis ditunjukkan oleh
adanya keuntungan pedagang yang berlebihan
non zero profit
. Hal ini karena besarnya marjin pemasaran tersebut pada dasarnya merupakan total biaya
commit to user 51
pemasaran yang meliputi biaya operasional pemasaran yang dikeluarkan pedagang biaya pengangkutan, penyimpanan, sortasi, grading dan keuntungan
pedagang. Sementara biaya operasional yang dikeluarkan pedagang dapat bervariasi menurut komoditi dan tergantung pada sifat voluminous komoditi yang
dipasarkan, resiko kerusakan dan penyusutan selama proses pemasaran, resiko modal pedagang, dan fungsi pemasaran lain yang harus dilakukan pedagang
untuk memenuhi preferensi konsumen. Dalam kaitan ini jarak pemasaran antara daerah produsen dan daerah konsumen biasanya memiliki pengaruh signifikan
karena akan mempengaruhi besarnya biaya pengangkutan, biaya pengepakan, dan
tingkat kerusakan selama proses pengangkutan. 2.
Analisis Integrasi Pasar a.
Komoditas Manggis 1
Analisis Regresi antara Pasar Lokal dengan Pasar Acuan
Hasil pengujian terhadap integrasi pasar antara pasar Leuwiliang sebagai pasar lokal dengan pasar Bogor sebagai pasar acuan dapat dilihat pada Tabel 28.
Tabel 28. Hasil Analisis Integrasi Pasar Manggis di Pasar Acuan Bogor dengan Pasar Lokal Leuwiliang
Variabel Koefisien
t-hitung
Constanst 2110.975
1.763 Koefisien
ᵝ
1
-0.049 -0.125
ns
Koefisien ᵝ
2
0.376 5.72
Koefisien ᵝ
3
0.481 2.75
R
2
0.917
Adjusted
R
2
0.855 F-hitung
14.751 F-tabel
6.59 Durbin-W
2.238 IMC
-0.1018711 Sumber : Hasil Pengolahan Data melalui SPSS 17
Keterangan : = signifikan pada taraf uji 5
ns = tidak signifikan
commit to user 52
Koefisien determinasi R
2
untuk manggis di pasar Leuwiliang dan pasar Bogor bernilai 0,917 artinya sebesar 91,7 harga manggis di pasar lokal
dipengaruhi oleh variasi variabel bebas, sedangkan sisanya 8,3 dipengaruhi oleh variasi variabel bebas lainnya. Nilai F-hitung diperoleh sebesar 14,751 lebih
besar dari F-tabel 6,59 pada taraf uji 0,05 di kedua pasar tersebut. Berarti harga manggis di pasar lokal dan pasar acuan minimal ada satu variabel bebas
berpengaruh nyata terhadap variasi dari variabel terikat. Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien regresi
ᵝ
1
sebesar -0,049
dengan nilai t-hitung -0,125 tidak
signifikan artinya variabel harga manggis bulan lalu di pasar lokal tidak mempengaruhi variabel harga manggis bulan ini di pasar
lokal. Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien regresi
ᵝ
2
sebesar 0,376.
Hal ini berarti apabila terjadi peningkatan selisih harga manggis di pasar acuan bulan ini dengan harga manggis di pasar acuan bulan lalu sebesar Rp 100,- per kg
maka harga manggis di pasar lokal bulan ini akan meningkat sebesar Rp 37,6 per kg. Nilai t-hitung dari koefisien regresi
ᵝ
2
sebesar 5,720 pada taraf uji 0,01 lebih besar dari nilai t-tabel 3,355 artinya variabel selisih harga manggis di pasar acuan
bulan ini dengan harga manggis di pasar acuan bulan lalu secara individu berpengaruh terhadap variabel harga manggis bulan ini di pasar lokal.
Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien regresi ᵝ
3
sebesar 0,481.
Artinya apabila terjadi peningkatan harga manggis di pasar acuan bulan lalu sebesar Rp 100,- per kg maka harga manggis di pasar lokal bulan ini akan
meningkat sebesar Rp 48,1 per kg. Nilai t-hitung dari koefisien regresi ᵝ
3
sebesar
commit to user 53
2,750 pada taraf uji 0,05 lebih besar dari nilai t-tabel 2,306 artinya variabel harga manggis di pasar acuan bulan lalu secara individu berpengaruh terhadap variabel
harga manggis bulan ini di pasar lokal. Dengan memperhatikan nilai koefisien
ᵝ
2
sebesar 0,376 dalam persamaan regresi pada kedua pasar maka diketahui bahwa pasar lokal Leuwiliang memiliki
derajat integrasi pasar jangka panjang dengan pasar acuan Bogor sebesar 37,6 . Sedangkan jika melihat integrasi pasar jangka pendek didapatkan nilai IMC
sebesar -0,102 dengan koefisien ᵝ
1
yang tidak signifikan artinya antara pasar lokal dan pasar acuan dalam jangka pendek belum terintegrasi.
2 Uji Multikolinearitas
Tabel 29 dan 30 menunjukkan nilai
Pearson Correlation
dan nilai
Eigenvalue
. Tabel 29. Korelasi Tiap Variabel
Coefficient Correlations
a
Model Prt-1
Prt-Prt-1 Pft-1
1 Correlations
Prt-1 1.000
.407 -.907
Prt-Prt-1 .407
1.000 -.150
Pft-1 -.907
-.150 1.000
Covariances Prt-1
.031 .005
-.063 Prt-Prt-1
.005 .004
-.004 Pft-1
-.063 -.004
.156 a. Dependent Variable: Pft
Tabel 30.
Collinearity Diagnostics
Collinearity Diagnostics
a
Model Dimension Eigenvalue Condition Index
Variance Proportions Constant
Pft-1 Prt-Prt-1
Prt-1 1
1 3.082
1.000 .00
.00 .01
.00 2
.901 1.849
.00 .00
.56 .00
3 .015
14.451 .36
.00 .40
.14 4
.001 45.945
.63 1.00
.03 .86
a. Dependent Variable: Pft
commit to user 54
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas antara Pasar Leuwiliang dengan Pasar Bogor diperoleh nilai
Pearson Correlation
0,8 dan nilai
Eigenvalue
tidak mendekati nol. Hal ini berarti bahwa antar variabel bebas tidak terjadi
multikolinearitas.
3 Uji Heteroskedastisitas
Ada tidaknya heteroskedastisitas dapat diketahui melalui metode grafik yaitu dengan melihat diagram pencar
scatterplot
seperti Gambar 10 di bawah ini.
Gambar 10. Diagram Pencar
scatterplot
Integrasi Pasar Manggis Berdasarkan diagram
scatterplot
dapat terlihat titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk sebuah pola yang teratur. Hal ini menunjukkan bahwa
kesalahan penganggu mempunyai varian yang sama sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
commit to user 55
4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan dengan melihat nilai
Durbin Watson
. Berdasarkan hasil analisis regresi memberikan nilai
Durbin Watson
DW sebesar 2,238. Nilai tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai d pada taraf uji 0.05
didapatkan nilai d
U
= 1,332, sehingga diperoleh d
U
d 4 - d
U
1,332 2,238 2,668 yaitu daerah penerimaan tidak terjadinya autokorelasi, artinya tidak
terdapat autokorelasi dalam persamaan regresi tersebut.
b. Komoditas Jambu Biji
