IV. METODE PENELITIAN 4.1.
Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini merupakan studi kasus yang dilaksanakan di wilayah Indonesia sehubungan dengan tujuan penelitian, yaitu menganalisis faktor-faktor
yang mempengaruhi permintaan dan penawaran beras di Indonesia dan mengevaluasi dampak Asean Free Trade Area AFTA terhadap kesejahteraan
petani padi di Indonesia.
4.2. Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder dengan rentang waktu data time series dari tahun 1980 sampai dengan tahun
2009. Adapun data sekunder yang digunakan adalah data luas areal panen padi, produktivitas padi, produksi padi, harga gabah tingkat petani, harga jagung tingkat
petani, harga beras Thailand broken 5 persen, harga beras Thailand broken 25 persen, harga beras eceran tingkat konsumen, harga pembelian pemerintah
terhadap gabah, harga pupuk urea, indeks harga konsumen, nilai tukar rupiah terhadap dollar, GDP Indonesia, jumlah penduduk Indonesia, curah hujan, total
kredit usahatani, stok beras, jumlah impor beras, dan tarif impor. Data sekunder diperoleh melalui pengumpulan data dari Badan Pusat Statistik Republik
Indonesia BPS-RI, Kementrian Pertanian, Kementrian Perdagangan, dan Badan Urusan Logistik BULOG. Selain itu, referensi diambil juga dari jurnal-jurnal,
internet, dan perpusatakaan IPB.
4.3. Metode Analisis Data
Data yang diperoleh dalam penelitian dianalisis secara kuantitatif dan kualitatif. Metode analisis data kuantitatif yaitu dengan membentuk perumusan
38 model yang terkait erat dengan tujuan penelitian. Penelitian ini menggunakan
model ekonometrika untuk menjawab tujuan penelitian, yaitu model sistem persamaan simultan. Model ekonometrika dalam penelitian ini terdiri dari 11
persamaan simultan yang terdiri dari tujuh persaman struktural luas areal panen padi, produktivitas padi, harga riil gabah tingkat petani, permintaan beras, harga
riil beras Indonesia, harga riil beras impor Indonesia, dan jumlah impor beras Indonesia dan empat persamaan identitas produksi padi, produksi beras,
penawaran beras, pemasaran beras. Data sekunder kemudian dianalisis dengan menggunakan komputer dengan program Microsoft Office Excel 2010 dan SAS
9 .2 untuk mengolah data mentah yang diperoleh dari berbagai sumber.
4.3.1. Analisis Kualitatif
Analisis kualitatif digunakan untuk memberikan penjelasan terhadap perkembangan permintaan dan penawaran beras dan dampak AFTA terhadap
kesejahteraan produsen padi di Indonesia. Selain itu, analisis deskriptif juga akan memberikan penjelasan dari hasil analisis kuantitatif yang telah diolah untuk
melihat seberapa besar pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen.
4.3.2. Analisis Kuantitatif
Analisis kuantitatif digunakan untuk menghitung seberapa besar faktor- faktor yang telah mempengaruhi permintaan dan penawaran beras di Indonesia,
serta dampak AFTA terhadap kesejahteraan produsen padi di Indonesia. Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan dan penawaran beras di Indonesia
tidak bisa diselesaikan dengan model persamaan tunggal, sehingga dalam penelitian ini menggunakan persamaan simultan yang diselesaikan dengan metode
Two Stage Least Square 2SLS.
39
4.4. Perumusan Model
Guna menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan dan penawaran beras di Indonesia, serta mengevaluasi dampak AFTA terhadap
kesejahteraan produsen padi di Indonesia dengan menggunakan salah satu model ekonometrika yaitu model persamaan simultan. Terdapat empat tahapan dalam
membangun model ekonometrika yaitu: 1 spesifikasi, 2 pendugaan, 3 evaluasi parameter estimasi, dan 4 evaluasi peramalan model Koutsoyiannis,
1977. Spesifikasi model merupakan tahapan yang paling penting karena pada tahap ini model yang digunakan dalam penelitian atas dasar gambaran ekonomi,
teknis, dan kelembagaan dari fenomena ekonomi yang dipelajari ke dalam hubungan matematik dan statistik.
Tahapan spesfikasi model menurut Koutsoyiannis 1977 meliputi penentuan 1 variabel dependen dan variabel penjelas yang akan dimasukkan ke
dalam model, 2 harapan teoritis apriori mengenai tanda dan besaran parameter dari setiap persamaan. Dasar apriori adalah pengetahuan mengenai teori, logika,
dan fakta empiris yang ada dalam hubungan ekonomi antar variabel dependen dan penjelas 3 bentuk matematis dari model linier atau non linier, jumlah
persamaan. Model yang digunakan dalam penelitian ini disebut model permintaan dan
penawaran di Indonesia. Model tersebut terdiri dari atas tujuh persamaan struktural dan empat persamaan identitas yang disajikan pada Lampiran 1.
40
4.4.1. Luas Areal Panen Padi
Luas areal panen padi merupakan fungsi dari harga riil gabah tingkat petani, harga riil jagung di tingkat petani, total kredit usahatani, harga riil pupuk
urea t-1, curah hujan, dan luas areal panen padi t-1. Persamaan luas areal panen
padi dirumuskan sebagai berikut :
LAP
t
= α + α
1
HRGTP
t
+ α
2
HRJTP
t
+ α
3
TKU
t
+ α
4
LHRPUK
t
+ α
5
CRAH
t
+ α
6
LLAP
t
+ ε
1
………………………………………………..4.1 dimana :
LAP
t
= Luas areal panen padi tahun ke-t Ha HRGTP
t
= Harga riil gabah tingkat petani tahun ke-t RpKg HRJTP
t
= Harga riil jagung tingkat petani tahun ke-t RpKg TKU
t
= Total kredit usahatani padi tahun ke-t Rp LHRPUK
t
= Harga riil pupuk urea tahun ke-t-1 RpKg
CRAH
t
= Curah hujan tahun ke-t mmtahun LLAP
t
= Luas areal panen padi tahun ke-t-1 Ha ε
1
= Standar error
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah α
1
, α
3
, α
5
0 ; α
2
, α
4
0 ,dan 0 α
6
1.
4.4.2. Produktivitas Padi
Produktivitas padi dipengaruhi oleh harga riil gabah di tingkat petani, perubahan penggunaan pupuk, luas areal irigasi sawah, total kredit usahatani, dan
produktivitas padi t-1. Persamaan produktivitas padi adalah sebagai berikut : PRDV
t
= b + b
1
HRGTP
t
+ b
2
STPPUK
t
+ b
3
LAI
t
+ b
4
TKU
t
+ b
5
LPRDV
t
+ ε
2
…………………………………………………………4.2 dimana :
PRDV
t
= Produktivitas padi tahun ke-t TonHa HRGTP
t
= Harga riil gabah tingkat petani tahun ke-t RpKg STPPUK
t
= Perubahan penggunaan pupuk tahun ke-t KgHa LAI
t
= Luas areal irigasi sawah tahun ke-t Ha TKU
t
= Total kredit usahatani padi tahun ke-t Rp LPRDV
t
= Produktivitas padi tahun ke-t-1TonHa ε
2
= Standar error
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah : b
1
, b
2
, b
3,
b
4
0 ; dan 0 b
5
1.
41
4.4.3. Produksi Padi
Produksi padi merupakan hasil perkalian antara luas areal panen padi dengan produktivitas padi. Secara matematis produksi padi dapat dirumuskan
sebagai berikut : TPP
t
= LAP
t
PRDV
t
…………………………………………………4.3 dimana :
TPP
t
= Total produksi padi tahun ke-t Ton LAP
t
= Luas areal panen padi tahun ke-t Ha PRDV
t
= Produktivitas padi tahun ke-t TonHa
4.4.4. Produksi beras
Produksi beras diperoleh dari hasil perkalian antara produksi padi dengan faktor konversi. Berdasarkan hal tersebut, maka produksi beras dapat dirumuskan
sebagai berikut : PB
t
= TPP
t
FK
t
………………………………………………………4.4 dimana :
PB
t
= Produksi beras tahun ke-t Ton TPP
t
= Total produksi padi tahun ke-t Ton FK
t
= Faktor Konversi 0,63
4.4.5. Harga Riil Gabah Tingkat Petani
Harga riil gabah di tingkat petani merupakan fungsi dari harga riil pembelian pemerintah, total produksi padi, harga riil beras impor Indonesia dan
harga riil gabah di tingkat petani t-1. Secara matematis harga riil gabah di tingkat petani dapat dirumuskan sebagai berikut :
HRGTP
t
= c + c
1
HRPP
t
+ c
2
TPP
t
+ c
3
HRIMB
t
+ c
4
LHRGTP
t
+ ε
3
…..4.5 dimana :
HRGTP
t
= Harga riil gabah tingkat petani tahun ke-t RpKg HRPP
t
= Harga riil pembelian pemerintah tahun ke-t RpKg TPP
t
= Total produksi padi tahun ke-t Ton
42 HRIMB
t
= Harga riil beras impor Indonesia tahun ke-t USTon LHRGTP
t
= Harga riil gabah tingkat petani tahun ke-t-1 RpKg
ε
3
= Standar error
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan yakni : c
1
, c
3
0 ; c
2
dan 0 c
4
1.
4.4.6. Permintaan Beras
Menurut Dolan 1974 permintaan terhadap suatu komoditas akan dipengaruhi oleh harga komoditas itu sendiri, harga komoditas lain, selera,
pendapatan, distribusi pendapatan, jumlah penduduk, dan harapan harga. Berdasarkan studi ini persamaan permintaan beras dipengaruhi oleh rasio harga
riil beras Indonesia dengan harga riil gandum, pendapatan riil perkapita Indonesia, jumlah penduduk Indonesia, dan permintaan beras t-1. Secara matematis
persamaan permintaan beras dapat dirumuskan sebagai berikut : QDBR
t
= d + d
1
RHBRGD
t
+ d
2
PPRI
t
+ d
3
JPI
t
+ d
4
LQDBR
t
+ ε
4
…..4.6 dimana :
QDBR
t
= Permintaan beras indonesia tahunke-t Kg RHBRGD
t
= Rasio harga riil beras Indonesia dengan harga riil gandum tahun ke-t RpKg
PPRI
t
= Pendapatan perkapita riil penduduk Indonesia tahun ke-t Rp JPI
t
= Jumlah penduduk Indonesia tahun ke-t Jiwa LQDBR
t
= Permintaan beras tahun ke-t-1 Ton ε
4
= Standar error
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah : d
1
0 ; d
2
, d
3
dan 0 d
4
1
4.4.7. Penawaran Beras
Penawaran beras merupakan fungsi dari produksi beras, jumlah impor beras Indonesia, stok beras, dan stok beras t-1. Persamaan penawaran beras dapat
dirumuskan sebagai berikut : QSBR
t
= PB
t
+ JIMB
t
+ LSTOK
t
– STOK
t
…………………………...4.7
43 dimana :
QSBR
t
= Penawaran beras tahun ke-t Ton PB
t
= Produksi beras tahun ke-t Ton JIMB
t
= Jumlah impor beras Indonesia tahun ke-t Ton STOK
t
= Stok beras tahun ke-t Ton LSTOK
t
= Stok beras tahun ke-t-1 Ton
4.4.8. Harga Riil Beras Indonesia
Harga riil beras Indonesia dipengaruhi oleh penawaran beras dan tren
waktu. Persamaan harga riil beras Indonesia dapat dirumuskan sebagai berikut :
HRBER
t
= e + e
1
QSBR
t
+ e
2
TREN
t
+ ε
5
……………………………..4.8 dimana :
HRBER
t
= Harga riil beras Indonesia tahun ke-t RpKg QSBR
t
= Penawaran beras tahun ke-t Ton TREN
t
= Tren waktu ε
5
= Standar error
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah : e
1
0 dan e
2
4.4.9. Harga Riil Beras Impor Indonesia
Harga riil beras impor dipengaruhi oleh harga riil beras dunia, tarif impor nilai tukar riil, tren waktu, dan harga riil beras impor Indonesia t-1. Secara
matematis harga riil beras impor Indonesia dapat dirumuskan sebagai berikut : HRIMB
t
= f + f
1
HRBD
t
+ f
2
TRIF
t
+ f
3
EXCT
t
+ f
4
TREN
t
+ f
5
LHRIMB
t
+ ε
6
………………………………………………………...4.9 dimana :
HRIMB
t
= Harga riil beras impor Indonesia tahun ke-t USTon HRBD
t
= Harga riil beras dunia tahun ke-t USTon TRIF
t
= Tarif impor beras tahun ke-t RpKg EXCT
t
= Nilai tukar riil RpUS TREN
t
= Tren waktu LHRIMB
t
= Harga riil beras impor Indonesia tahun ke-t-1 USTon ε
6
= Standar error
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan adalah : f
1
,f
2
0; f
3
,f
4
0, dan 0 f
5
1
44
4.4.10. Jumlah Impor Beras Indonesia
Model jumlah impor beras Indonesia merupakan fungsi dari harga riil beras impor Indonesia, nilai tukar riil, stok beras t-1, jumlah penduduk Indonesia
dan jumlah impor beras Indonesia t-1. Fungsi dari persamaan jumlah impor beras Indonesia adalah sebagai berikut :
JIMB
t
= g + g
1
HRIMB
t
+ g
2
EXCT
t
+ g
3
LSTOK
t
+ g
4
JPI
t
+ g
5
LJIMB
t
+ ε
7
…………………………………………..4.10 dimana :
JIMB
t
= Jumlah impor beras Indonesia tahun ke-t Ton HRIMB
t
= Harga riil beras impor Indonesia tahun ke-t USTon EXCT
t
= Nilai tukar riil tahun ke-t RpUS LSTOK
t
= Stok beras tahun ke-t-1 Ton JPI
t
= Jumlah penduduk Indonesia tahunke-t Jiwa LJIMB
t
= Jumlah impor beras Indonesia tahun ke-t-1 Ton ε
7
= Standar error
Tanda dan besaran parameter dugaan yang diharapkan yakni : g
4
0 ; g
1,
g
2
,g
3
dan 0 g
5
1.
4.4.11. Marjin Pemasaran Beras
Marjin pemasaran beras dapat didefinisikan sebagai selisih antara harga riil beras Indonesia dengan harga riil gabah tingkat petani. Persamaan marjin
pemasaran beras dapat dirumuskan sebagai berikut : MPB
t
= HRBER
t
– HRGTP
t
………………………………………..4.11 dimana :
MPB
t
= Marjin pemasaran beras tahun ke-t RpKg HRGTP
t
= Harga riil gabah tingkat petani tahun ke-t RpKg HRBER
t
= Harga riil beras Indonesia tahun ke-t RpKg
4.5. Identifikasi Model
Identifikasi model ditentukan atas dasar order condition sebagai syarat keharusan dan rank condition sebagai syarat kecukupan. Menurut Koutsoyiannis
45 1977, rumusan identifikasi model persamaan struktural berdasarkan order
condition ditentukan oleh :
K-M G-1 …………………………………………………………4.12
dimana : K
=Total variabel di dalam model, yaitu variabel endogen dan predetermined variable current exogenous variable, lagged exogenous
variable, dan lagged endogenous variable .
M =Jumlah variabel endogen dan eksogen yang termasuk dalam satu
persamaan tertentu dalam model. G
=Total persamaan di dalam model, yaitu jumlah peubah endogen dalam model.
Jika dalam suatu persamaan model menunjukan kondisi sebagai berikut : K-
M ≥ G-1 = maka persamaan dalam model tersebut dinyatakan
teridentifikasi identified. K-M G-1
= maka persamaan dalam model tersebut dinyatakan tidak teridentifikasi underidentified.
K-M G-1 = maka persamaan dalam model tersebut dinyatakan
teridentifikasi secara berlebih overidentified. K-M = G-1
=maka persamaan dalam model tersebut dinyatakan teridentifikasi secara tepat exactly identified.
Hasil Identifikasi untuk setiap persamaan struktural haruslah excactly identified
atau overidentified untuk dapat menduga parameter-parameternya. Suatu persamaan memenuhi order condition, tetapi mungkin saja persamaan itu
tidak teridentifikasi. Oleh karena itu, dalam proses identifikasi diperlukan suatu syarat perlu sekaligus cukup. Hal ini terdapat dalam rank condition untuk
identifikasi yang menyatakan, bahwa dalam suatu persamaan teridentifikasi jika dimungkinkan untuk membentuk minimal satu determinan bukan nol pada order
condition G-1 dari parameter struktural peubah yang tidak termasuk dalam
persamaan tersebut Koutsoyiannis, 1977. Berdasarkan Tabel 12 dapat disimpulkan persamaan struktural yang ada di
dalam model penelitian ini adalah overidentified.
46
Tabel 12. Hasil Identifikasi Model dari Masing-Masing Persamaan Persamaan
K M
G K-M
G-1 Keterangan
LAP 34
7 11
27 10
Overidentified PRDV
34 6
11 28
10 Overidentified
HRGTP 34
5 11
29 10
Overidentified QDBR
34 5
11 29
10 Overidentified
HRBER 34
3 11
31 10
Overidentified HRIMB
34 6
11 28
10 Overidentified
JIMB 34
6 11
28 10
Overidentified
Sumber : Data diolah, 2011
Model yang telah dirumuskan dalam penelitian ini terdiri dari 11 persamaan atau 11 variabel endogen G, dan 23 predetermined variable terdiri dari 17 variabel
eksogen dan 6 lag variabel endogen, sehingga total variabel dalam model K adalah 34 variabel. Berdasarkan Tabel 12 jumlah variabel endogen dan eksogen
yang termasuk dalam satu persamaan tertentu dalam model M adalah maksimum 7 variabel.
4.6. Metode Pendugaan Model