komputer yang cukup sulit. Apabila dikerjakan secara manual, metode ini membutuhkan waktu yang lama dan proses yang cukup rumit.
Tabel 14. Hasil Penerapan Metode Time Series Terhadap Harga Bawang Merah
No. Metode Time Series
L M MSE
1
ARIMA 2,1,1 1,1,1
10
10
354140
2
Single Exponential Smoothing 357595
3 DES - Brown
360655 4
DES - Holt 382465
5 Simple Moving Average
2
481814 6
Winters Multiplikatif
10
989636 7
Dekomposisi Aditif
10
2556858 8
Dekomposisi Multiplikatif
10
2557356 Keterangan : L = panjang musim
M = ordo Model alternatif terbaik yang dapat digunakan oleh para peramal yang
mengutamakan kemudahan tetapi menuntut tingkat keakuratan yang tinggi selain metode Box-Jenkins ialah metode Single Exponential Smoothing. Kelebihan dari
metode SES adalah jumlah titik data dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan metode ini adalah memerlukan penyimpanan data
yang lebih banyak dan metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya trend
ataupun musiman. Hasil penerapan metode SES menghasilkan nilai MSE sebesar 357595, dengan nilai ramalan untuk satu periode ke depan yaitu Februari
minggu ke empat sebesar Rp 4.535,00 kg.
5.5 Analisis Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Fluktuasi Harga Bawang Merah di PIKJ
Dalam teori ekonomi mikro, harga suatu komoditas terbentuk karena dua kekuatan utama yaitu permintaan dan penawaran. Dari kedua faktor tersebut dapat
diuraikan menjadi berbagai faktor lainnya yang dapat mempengaruhi harga, baik secara langsung maupun tidak langsung. Harga bawang merah di PIKJ memiliki
fluktuasi yang cukup besar pada beberapa selang periode tertentu. Banyak faktor yang menyebabkan terjadinya fluktuasi harga yang besar pada komoditas bawang
merah. Di awal pembahasan telah dijelaskan beberapa faktor yang dapat mempengaruhi harga bawang merah, antara lain yaitu harga impor bawang merah,
pasokan impor bawang merah, pasokan bawang yang masuk ke PIKJ, dan harga pupuk. Data faktor- faktor yang digunakan dalam analisis adalah data bulanan
yaitu dari bulan Januari 2003 hingga bulan September 2006, dengan demikian jumlah data yang digunakan adalah sebanyak 45 Lampiran 2. Model yang
digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi harga bawang merah di PIKJ yaitu model regresi berganda. Model yang dihasilkan Lampiran
13, yaitu : Y = - 9935 – 0,35 X
1
+ 0,000092 X
2
+ 2,21 X
3
+ 9,11 X
4
Tabel 15. Hasil Pengujian Masing - Masing Parameter terhadap Harga Bawang Merah di PIKJ
Variabel Koefisien Regresi
Nilai t hitung
p value VIF
Konstanta -9935
-4,13 0,000
- Pasokan bawang di PIKJ X1
-0,350 -1,67
0,103 1,1
Pasokan impor bawang X2 0,000092
5,63 0,000
1,0 Harga impor bawang X3
2,21 5,46
0,000 1,4
Harga pupuk X4 9,11
3,43 0,001
1,5 Koefisien Determinasi R
2
: 76,1 F hitung : 31,88
Tingkat kepercayaan 95 : F tabel = 2,37 sd 2,45
Hasil dari uji regresi menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi R
2
yang dihasilkan sebesar 76,1 , yang artinya keempat variabel bebas diatas
mampu menerangkan keragaman harga bawang merah sebesar 76,1 , sedangkan sisanya diterangkan oleh variabel lainnya yang tidak dapat diidentifikasi akibat
keterbatasan data. Nilai VIF dari keempat variabel bebas lebih kecil dari 5 yang mengindikasikan bahwa tidak terdapat multikoloniearitas pada model atau tidak
ada hubungan yang kuat antara masing- masing variabel bebas yang diduga. Nilai F hitung 31,88 lebih besar dari F tabel 2,37 sd 2,45 yang artinya ada salah satu
dari variabel yang diestimasi yang berpengaruh nyata terhadap fluktuasi harga bawang merah.
1. Pasokan bawang merah di PIKJ X
1
Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa pasokan bawang merah yang masuk ke PIKJ tidak mempunyai pengaruh yang nyata terhadap perubahan harga
bawang merah yang terjadi di PIKJ, ditunjukkan dengan nilai p value nya yang lebih besar dari taraf nyatanya 5 yaitu 0,103. Faktor yang menyebabkan tidak
signifikannya variabel pasokan bawang yang masuk ke PIKJ diduga karena terdapatnya pasokan bawang impor yang masuk ke PIKJ. Pada bulan-bulan
tertentu ketika pasokan bawang merah yang dipasok ke PIKJ sedikit, maka pedagang di PIKJ mengimpor bawang merah dari luar, untuk menjaga jumlah
pasokan tetap kontinyu. Dengan jumlah pasokan yang relatif kontinyu tetapi harga bawang merah tetap berfluktuasi, hal ini mengindikasikan bahwa variabel pasokan
bukanlah faktor yang mempengaruhi secara nyata fluktuasi harga bawang di PIKJ. 2. Pasokan impor bawang merah X
2
Pasokan impor bawang merah dalam penelitian ini adalah pasokan impor nasional. Berdasarkan hasil analisis regresi, pasokan impor bawang berpengaruh
nyata terhadap fluktuasi harga bawang merah di PIKJ, ditunjukkan dengan nilai p
value yang lebih kecil dari taraf nyatanya 5 yaitu 0,000. Tanda dari
koefisiennya bernilai positif atau berhubungan positif, sesuai dengan pembahasan awal yang menjelaskan bahwa ketika harga bawang merah mengalami trend
penurunan harga pada periode bulan Mei hingga bulan September tahun 2003, 2004, dan 2006 maka impor bawang yang masuk ke dalam negeri juga akan relatif
turun, karena bertepatan dengan masa panen bawang merah, dimana jumlah produksi bawang merah dalam negeri menjadi berlimpah pada periode tersebut
sehingga jumlah bawang merah impor yang masuk menjadi dikurangi. Begitu juga sebaliknya ketika harga bawang merah mengalami trend peningkatan pada
perode bulan Februari hingga Juni, maka impor bawang yang masuk ke dalam negeri pun menjadi meningkat karena bertepatan dengan masa kosong panen
bawang merah, dimana produksi bawang dalam negeri merosot pada periode tersebut, sehingga diperlukan impor bawang merah dari luar untuk menutupi
kekurangan produksi Lampiran 2. Nilai korelasi antara pasokan impor bawang merah dengan harga bawang sebesar 0,516. Nilai tersebut tidak terlalu besar atau
dapat dikatakan bahwa pengaruh pasokan impor terhadap fluktuasi harga bawang merah di PIKJ relatif kecil, hal ini dapat ditunjukkan dengan nilai koefisien
regresinya sebesar 0,000092 artinya yaitu peningkatan jumlah impor bawang sebesar 1 satuan hanya meningkatkan harga bawang sebesar 0,000092 satuan.
3. Harga impor bawang merah X
3
Berdasarkan hasil analisis regresi, harga impor bawang merah berpengaruh nyata terhadap fluktuasi harga bawang merah di PIKJ, ditunjukkan dengan nilai p
value yang lebih kecil dari taraf nyatanya 5 yaitu 0,000. Tanda dari
koefisiennya bernilai positif atau berhubungan positif, sesuai dengan pembahasan
awal yang menjelaskan bahwa ketika harga impor bawang merah meningkat maka harga bawang merah yang terjadi di PIKJ juga akan cenderung meningkat, hal ini
dapat ditunjukkan Lampiran 2, dimana pada tahun 2006 harga impor bawang merah cenderung meningkat dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya,
misalnya saja pada bulan Mei tahun 2005 dimana harga bawang merah di PIKJ sebesar Rp 5.939,00 kg dengan harga impor bawang merah sebesar Rp 2.601,65
kg dan pada bulan Mei tahun 2006 ketika harga impor bawang merah meningkat menjadi Rp 3.402,75 kg maka harga bawang merah di PIKJ pun ikut meningkat
menjadi Rp 8.500,00 kg. Harga impor bawang merah mempunyai nilai korelasi yang positif hal ini dikarenakan ketika harga impor bawang merah yang masuk
mengalami penurunan maka harga bawang merah lokalpun akan ikut menyesuaikan turun tujuannya ialah agar bawang merah lokal dapat bersaing
dengan bawang merah impor dari segi harga jual. Nilai korelasi antara harga impor bawang merah dengan harga bawang merah di PIKJ sebesar 0,693. Nilai
tersebut menurut Hasan,2003 cukup tinggi atau dapat dikatakan bahwa pengaruh harga impor bawang merah terhadap fluktuasi harga bawang merah di PIKJ relatif
besar, hal ini dapat ditunjukkan dengan nilai koefisien regresinya sebesar 2,21 artinya yaitu peningkatan harga impor bawang sebesar 1 satuan akan
meningkatkan harga bawang merah sebesar 2,21 satuan. 4. Harga Pupuk X
4
Harga pupuk dalam penelitian ini adalah Harga Eceran Tertinggi HET pupuk Urea yang ditetapkan Pemerintah. Berdasarkan hasil analisis regresi, harga
pupuk berpengaruh nyata terhadap fluktuasi harga bawang merah di PIKJ, ditunjukkan dengan nilai p value yang lebih kecil dari taraf nyatanya 5 yaitu
0,000. Harga pupuk mempunyai nilai korelasi yang positif hal ini dikarenakan ketika harga pupuk meningkat maka biaya produksi yang dikeluarkan oleh petani
ikut meningkat mengingat pupuk merupakan salah satu input produksi. Ketika biaya produksi petani meningkat maka harga jual bawang merah di tingkat petani
pun juga kan ikut meningkat, hal ini dilakukan agar petani tidak mengalami kerugian akibat peningkatan biaya produksi. Nilai korelasi antara harga pupuk
dengan harga bawang merah di PIKJ sebesar 0,621. Nilai tersebut artinya korelasi diantara kedua variabel cukup berarti. Nilai koefisien regresinya sebesar 9,11
artinya yaitu peningkatan harga pupuk sebesar 1 satuan akan meningkatkan harga bawang merah sebesar 9,11 satuan.
Kesimpulan dari analisis regresi tersebut adalah faktor- faktor yang memiliki pengaruh yang nyata terhadap fluktuasi harga bawang merah di PIKJ
adalah jumlah pasokan impor, harga impor bawang, dan harga pupuk, sedangkan yang tidak berpengaruh nyata ialah pasokan bawang yang masuk ke PIKJ. Dari
ketiga faktor yang berpengaruh nyata terhadap harga bawang merah, faktor yang penga ruhnya paling besar adalah harga impor bawang merah, yang ditunjukkan
dengan nilai korelasinya sebesar 0,693, paling besar dibandingkan faktor lainnya.
5.6 Upaya-Upaya untuk Memperkecil Fluktuasi Harga Bawang Merah di
