V. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENAWARAN DAN PERMINTAAN BERAS
5.1. Keragaan Umum Hasil Estimasi Model Penawaran dan Permintaan Beras
Model Penawaran dan Permintaan Beras merupakan model simultan yang dibangun dari 15 persamaan yang terdiri dari 12 persamaan struktural dan tiga
persamaan identitas. Model tersebut telah melalui beberapa tahapan respesifikasi model. Data yang digunakan adalah deret waktu time series dengan periode
pengamatan tahun 1989 sampai 2009. Model yang baik harus dapat memenuhi kriteria ekonomi, kriteria statistik dan kriteria ekonometrika Koutsoyiannis,
1977. Setiap persamaan struktural mempunyai tanda dan besaran nilai estimasi
parameter yang sesuai dengan yang diharapkan hipotesis. Indikator statistika yang digunakan dalam hasil estimasi didapatkan 51 persen persamaan struktural
memiliki nilai koefisien determinasi R
2
di atas 0.6
.
nilai koefisien determinasi R
2
menunjukkan bahwa secara keseluruhan variabel-variabel penjelas exogenous variable yang ada dalam persamaan perilaku mampu menjelaskan
dengan baik variabel endogen endogenous variable. Kemudian dari nilai Uji F didapat dua persamaan yang lebih besar dari taraf
α ≤ 0.20. Berdasarkan hasil uji statistik Durbin-w DW didapatkan nilai berkisar
0.431 sampai dengan 2.665, nilai statistik Durbin-h berkisar antara -2.291 sampai dengan 0.334. Dari hasil penelitian diperoleh empat persamaan struktural yang
terdapat masalah serial korelasi, enam persamaan struktural yang tidak dapat diidentifikasi, serta dua persamaan struktural yang tidak memiliki masalah serial
korelasi. Menurut Pyndick dan Rubinfeld 1991, masalah serial korelasi hanya mengurangi efisiensi estimasi parameter dan serial korelasi tidak menimbulkan
bias parameter regresi. Oleh sebab itu, hasil estimasi model dalam penelitian ini dapat dinyatakan cukup representatif dalam menggambarkan fenomena ekonomi
beras di NTB.
5.2. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penawaran dan Permintaan Beras 5.2.1. Luas Areal Panen Nusa Tenggara Barat
Hasil estimasi pada Tabel 10 menunjukan bahwa hasil estimasi parameter luas areal panen NTB mempunyai nilai R
2
yang tinggi yaitu 0.9016. Nilai R
2
yang tinggi menunjukan bahwa variabel-variabel penjelas dalam persamaan ini dapat
menjelaskan dengan baik variabel endogennya. Sebesar 90 persen luas areal panen NTB dapat dijelaskan oleh variabel-variabel harga jual gabah tingkat petani riil,
harga jual jagung tingkat petani riil, jumlah curah hujan, harga pupuk urea riil,
harga pestisida riil, dan luas areal panen NTB tahun sebelumnya. Tabel 10. Hasil Estimasi Luas Areal Panen Nusa Tenggara Barat
Variabel Penjelas
Koefisien Pr │t│
Elastisitas Nama Variabel
SR LR
Intersep -5156.86
0.9762 -
- Intersep
PSGTNR
t
31.6298 0.4839
0.1162 0.3474 Harga Jual Gabah Tingkat
Petani NTB Riil PJTPNR
t
-11.0325 0.7556
-0.0331 -0.0990 Harga Jual Jagung Tingkat
Petani NTB Riil QCHN
t
70.3381 0.1697
0.3463 1.0348 Jumlah Curah Hujan NTB
PPUNR
t
- LPPUNR
t
-31.5306 0.4655
0.0025 0.0076 Selisih Harga Pupuk Urea
NTB Riil dengan Harga Pupuk Urea NTB Riil Tahun
Sebelumnya PPSNR
t
-1.8017 0.4776
-0.0660 -0.1974 Harga Pestisida NTB Riil
LLAPN
t
0.6653 0.0561
- -
Luas Areal Panen Tahun Sebelumnya
R
2
: 0.9016 Pr F : .0001 Dw : 1.9476 Dh : - Keterangan : Taraf α ≤ 20 persen
Pada persamaan luas areal panen NTB, koefisien jumlah curah hujan NTB berpengaruh nyata secara positif terhadap peningkatan luas areal panen NTB, hal
ini diperkuat oleh luas areal panen NTB yang responsif terhadap jumlah curah hujan NTB dengan elastisitas jangka pendek sebesar
0.346
dan elastisitas jangka panjang sebesar
1.034
. Koefisien luas areal panen NTB tahun sebelumnya juga berpengaruh secara nyata terhadap luas areal panen NTB.
Jika dilihat dari besaran nilai statistik R
2
= 0.90, artinya semua variabel penjelas mampu menjelaskan variabel endogennya sebesar 90 persen sedangkan
sepuluh persen lagi dijelaskan oleh faktor lain di luar persamaan. Dengan nilai statistik F
hitung
= 0.0001 berarti variabel penjelas dari persamaan luas areal
panen tersebut secara bersama-sama dapat menjelaskan dengan baik perilaku luas areal panen NTB.
5.2.2. Jumlah Penggunaan Pupuk Urea Nusa Tenggara Barat
Hasil estimasi pada Tabel 11 menunjukan bahwa jumlah penggunaan pupuk urea NTB dapat dijelaskan dengan baik oleh variabel eksogennya yang
ditunjukan dengan nilai R
2
yang tinggi yaitu
0.9259
, artinya bahwa sebesar 92 persen jumlah penggunaan pupuk urea dapat dijelaskan oleh harga pupuk urea
NTB riil tahun sebelumnya, harga jual gabah tingkat petani NTB riil tahun sebelumnya, luas areal panen NTB, dan jumlah penggunaan pupuk urea NTB
tahun sebelumnya.
Tabel 11. Hasil Estimasi Jumlah Penggunaan Pupuk Urea Nusa Tenggara Barat
Variabel Penjelas
Koefisien Pr │t│
Elastisitas Nama Variabel
SR LR
Intersep 25.20187
0.5624 -
- Intersep
LPPUNR
t
-0.00096 0.8770
-0.0028 -0.0120 Harga Pupuk Urea NTB Riil
Tahun Sebelumnya LPSGTNR
t
0.002941 0.5520
0.0172 0.0728 Harga Jual Gabah Tingkat
Petani NTB Riil Tahun Sebelumnya
LAPN
t
0.000060 0.0846
0.0948 0.4005 Luas Areal Panen NTB
LQPUN
t
0.763189 0.0018
- -
Jumlah Penggunaan Pupuk Urea NTB Tahun
Sebelumnya R
2
: 0.9259 Pr F : .0001 Dw : 1.9451 Dh : 0.3339
Luas areal panen NTB berpengaruh nyata terhadap jumlah penggunaan pupuk urea NTB secara positif. Jumlah penggunaan pupuk urea NTB responsif
terhadap luas areal panen NTB. Apabila terjadi peningkatan satu persen luas areal panen NTB maka akan meningkatkan jumlah penggunaan pupuk urea NTB
sebesar 0.095 persen pada jangka pendek dan
0.4
persen pada jangka panjang. Jumlah penggunaan pupuk urea NTB tahun sebelumnya juga berpengaruh secara
nyata terhadap jumlah penggunaan pupuk urea NTB dengan arah yang positif yang mengindikasikan bahwa ada tenggang waktu yang relatif lama bagi jumlah
penggunaan pupuk urea NTB untuk menyesuaikan diri dalam merespon perubahan ekonomi yang terjadi.
Kategori