ANALISIS KESEIMBANGAN PASAR KOMODITAS BE
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
28
ISSN 1412-1468
ANALISIS KESEIMBANGAN PASAR KOMODITAS BERAS LOKAL
SIAM UNUS MUTIARA DI KABUPATEN HULU SUNGAI UTARA
(PENDEKATAN PERSAMAAN SIMULTAN).
Miranda Romaully, Hamidah, Muhammad Haris
Sekolah Tinggi Ilmu Pertanian (STIPER) Amuntai Jl. Bihman Villa No 7B Amuntai 71749
email : miranda_romaully@yahoo.co.id
ABSTRACT
This study aims to analyze the balance market of the local rice Siam Unus Mutiara in Hulu
Sungai Utara regency and assess the value of price elasticity of the quantity equilibrium. This research
conducted in Hulu Sungai Utara regency, using primary data from 40 buyers respondents and 40
sellers respondents. This study used linear simultaneous equations model with a method that allegedly
2SLS (two stage least square method) using the program SAS / ETS version 6.12. RootMSE values for
demand and supply equations simultaneously only one digit ie, 5.07274 and 5.63411 was a good value
because the value of RMSE near zero or smaller indicates better prediction model. In other words this
model could be expected to represent the phenomenon of demand and supply balance of rice Siam
Unus Mutiara in Hulu Sungai Utara regency. The mechanism of the market balance will return to the
equilibrium (Q) even so there was a change in the factors in the model above. The market balance of
Siam Unus Mutiara was a very real influence by factors prices itself, number of family members, the
number of lagged supply and significantly influenced by income. Marketing costs Factor and the
amount of seller does not significantly affect the market balance. While the estimated price in the
future only significant effect on the level α of 0.37.
Keywords: Siam Unus Mutiara Rice , Market equilibrium , Simultaneous, Elasticity. 2SLS
PENDAHULUAN
Salah satu komoditas pangan yang
banyak ditelaah adalah beras.
Komoditas
beras merupakan komoditas pangan utama
yang menarik untuk diteliti dari berbagai aspek
mengingat kedudukannya yang penting dalam
masyarakat Indonesia sebagai makanan pokok.
Namun sejauh ini belum pernah dilakukan
penelitian secara simultan untuk komoditas
beras dengan menggunakan fungsi permintaan
dan penawaran secara bersamaan di wilayah
Kalimantan Selatan khususnya di Kabupaten
Hulu Sungai Utara.
Harga keseimbangan terbentuk karena
kekuatan tawar menawar di pasar, atau dengan
kata lain pertemuan fungsi permintaan dan
penawaran. Jika mengikuti mekanisme pasar
yang diasumsikan pada kondisi pasar
persaingan sempurna, maka harga beras
ditentukan oleh kekuatan penawaran dan
permintaan.
Sehingga penelitian tentang
pembentukan
harga
pasar
seyogyanya
menggunakan pendekatan persamaan simultan.
Salah satu jenis padi lokal yang ditanam
di lahan rawa pasang surut, adalah varitas siam,
salah satunya adalah Siam Unus Mutiara. Padi
lokal ini umumnya ditanam mendekati musim
hujan karena dapat mengikui ketinggian
permukaan air. Sedangkan padi bibit unggul
misal jenis ciherang dapat ditanam pada musim
kering di lahan rawa seperti yag bayak
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
dibudidayakan di Kabupaten Hulu Sungai
Utara.
Penduduk asli Kalimantan Selatan
sangat fanatik mengkonsumsi beras lokal
seperti Siam Unus Mutiara karena selera
masyarakat pada jenis beras yang tidak pulen.
Daerah penghasil beras lokal Siam Unus
Mutiara terbesar di Kalimantan Selatan adalah
Kabupaten Banjar, Kabupaten Barito Kuala dan
Kabupaten Tanah Laut. Jenis padi ini adalah
tanaman tahunan dengan masa tanam sekitar 6 8 bulan, yang sangat tergantung pada iklim
terutama lama penyinaran matahari. Keadaan
ini menyebabkan fluktuasi jumlah penawaran
dan harga beras lokal Siam Unus Mutiara di
pasaran.
Penduduk Kabupaten Hulu Sungai
Utara merupakan konsumen yang menyukai
beras Siam Unus Mutiara. Namun ternyata
kebutuhan beras jenis ini dipenuhi dari
mendatangkan beras ini dari daerah lain
khususnya dari Kabupaten Banjar.
Dengan kondisi ini ingin diketahui
keseimbangan pasar dari beras Siam Unus
Mutiara di Kabupaten Hulu Sungai Utara dan
nilai elastisitas harga terhadap jumlah
keseimbangannya. Penelitian ini diharapkan
dapat memberikan gambaran fakor-faktor apa
saja yang mempengaruhi keragaan penawaran
dan permintaan beras Siam Unus Mutiara pada
kondisi ekulibrium untuk mengetahui harga
keseimbangan pasar. Pengetahuan
tentang
mekanisme terbentuknya keseimbangan pasar
beras dan faktor yang mempengaruhi harga
keseimbangan dapat menjadi dasar kebijakan
daerah dalam mengambil langkah-langkah
yang diperlukan untuk menjaga kestabilan
harga beras yang akan berdampak pada
kestabilan sosial ekonomi di daerahnya.
29
ISSN 1412-1468
METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan di Kabupaten Hulu
Sungai Utara, untuk mendapatkan fungsi
penawaran dan fungsi permintaan dilakukan di
2 pasar di Kabupaten Hulu Sungai Utara.
Penelitian dilakukan selama 4 bulan akni dari
bulan Juli hingga Agusttus 2011.
Data yang dikumpulkan merupakan
data primer dan sekunder. Sumber data primer
dari wawancara dengan responden pedagang
dan pembeli beras Siam Unus Mutiara. Data
pedagang diperoleh dari 2 pasar terbesar di
Kabupaten Hulu Sungai Utara yang ditentukan
secara
sengaja
(purposive
sampling).
Selanjutnya karena jumlah populasi pedagang
hanya 40 maka digunakan metode sensus untuk
pengumpulan data untuk fungsi penawaran
beras Siam Unus Mutiara. Responden pembeli
dipilih secara accidental samplings dari setiap
pembeli yang ditemui peneliti membeli beras
lokal Siam Unus Mutiara di setiap pedagang
responden sehingga jumlah responden pembeli
sama dengan responden pedagang.
Metode Analisis Data
Pendugaan
parameter
persamaan
struktural dalam model persamaan simultan
keseimbangan pasar beras Siam Unus Mutiara
di Kabupaten Hulu Sungai Utara menggunakan
program komputer SAS versi 6.12 (Statistical
Analysis System).
Spesifikasi Model Simultan Permintaan dan
Penawaran Beras Lokal Siam Unus Mutiara
Bentuk hubungan fungsional yang
dipilih mirip fungsi produksi Coob-Douglas
yang ditranformasikan ke dalam bentuk
persamaan regresi linear berganda (multiple
linear regression).
Persamaan matematika
model simultan fungsi permintaan dan
penawaran beras lokal Siam Unus Mutiara di
Kabupaten Hulu Sungai Utara dirumuskan
sebagai berikut:
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
30
ISSN 1412-1468
Dbs = Sbs
aPbsb1Pblb2 Ib3 Nb4 Sb5 ExPbsb6 = bPbsb1 St-1b2Pib34NPb4Pblb5 ExPbsb6
Ln a + b1 Ln Pbs + b2 Ln Pbl + b3Ln I + b4 Ln N + b5 ln S +b6 Ln ExPbs + e = Ln b + b1 Ln Pbs+ b2
Ln St-1 + b3 Ln Pbl + b4 Ln NP + b5 Ln Pbl + b6 Ln ExPbs + e
Dimana:
Dbs : Permintaan beras lokal Siam Unus Mutiara (ton)
Pbs
: Harga beras lokal Siam Unus Mutiara (Rp/kg)
Pbl
: Harga beras lain (Rp/kg)
I
: Pendapatan konsumen (Rp/org)
N
: Jumlah anggota keluarga (jiwa)
S
: Selera konsumen
ExPbs : Harapan harga beras Siam Unus Mutiara di masa datang
e
: Gangguan stokastik atau kesalahan (disturbance error )
Sbs
Pbs
St-1
Pi
NP
Pbl
ExPbs
e
:
:
:
:
:
:
Penawaran beras lokal Siam Unus Mutiara (kg)
Harga beras lokal Siam Unus Mutiara (Rp/kg)
Penawaran beras Siam Unus Mutiara periode sebelumnya (kg)
Biaya impor beras Siam Unus Mutiara dari Banjar (Rp/kg)
Jumlah pedagang padi Siam Unus Mutiara di pasar (org)
Harga beras lain (Rp/kg)
: Ekspektasi harga di masa datang (Rp/kg)
: Gangguan stokastik atau kesalahan (disturbance error )
Validasi Model
Kriteria statistik untuk validasi nilai
pendugaan
model
ekonometrika
yang
digunakan adalah: Root Means Square Error
(RMSE), Root Means Percent Square Error
(RMSPE). Makin kecil nilai RMSPE maka
pendugaan model semakin baik.(Sitepu dan
Sinaga,2006).
Kriteria-kriteria tersebut
dirumuskan sebagai berikut:
RMSE =
RMSPE =
Dimana:
Yts = nilai hasil simulasi dasar dari variabel
observasi
s
Yt = nilai aktual variabel observasi
n
= jumlah periode observasi
Uji Statistik
Selain uji statistik secara simultan,
secara parsial dengan SAS juga diperoleh hasil
uji statistik secara parsial. Berikut uji statistik
yang umum digunakan dalam penelitian
ekonometrika.
Uji Fisher (F)
a. Hipotesis:
Ho: b1 = b2 = b3 = b4 = b5 = b6 = b7 =
b8 = 0
Ha: b1 = b2 = b3 = b4 = b5 = b6 = b7 =
b8 ≠ 0
b. Kaidah keputusan
Jika F hit > Ftabel pada analisis regresi
berganda permintaan beras Siam Unus Mutiara
maka tolak Ho, berarti Ha diterima artinya
harga komoditas beras lokal Siam Unus
Mutiara, harga beras lain, pendapatan
31
ISSN 1412-1468
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
konsumen, selera konsumen, jumlah anggota
keluarga, dan perkiraan harga masa datang
berpengaruh nyata terhadap permintaan beras
lokal Siam Unus Mutiara.
Jika F hit > Ftabel pada analisis regresi
berganda penawaran beras Siam Unus Mutiara
maka tolak Ho, berarti Ha diterima artinya
harga komoditas beras lokal Siam Unus
Mutiara tahun sebelumnya, jumlah penawaran
beras perode sebelumnya sebelumnya, biaya
impor beras Siam Unus Mutiara dari Banjar,
jumlah pedagang padi Siam Unus Mutiara di
pasar, harga beras lain dan ekspektasi harga di
masa datang berpengaruh nyata terhadap
penawaran beras Siam Unus Mutiara di
Kabupaten Banjar.
Uji t
Selain uji F juga dilakukan uji t untuk
melihat pengaruh masing-masng variabel
independent secara individual terhadap
permintaan beras Siam Unus Mutiara.
a. Hipotesis:
Ho : bi = 0
Ha : bi ≠ 0
b. Kaidah Keputusan
Jika t hitung< t tabel
maka
diputriabuskan untuk menerima Ho berarti
variable independen tidk berpengaruh nyata
terhadap variable dependen.
Koefisien Determinasi
Untuk mengukur seberapa jauh
kemampuan model menerangkan variasi
permintaan beras Siam Unus Mutiara dan juga
penawaran beras Siam Unus Mutiara dengan
menggunakan R2:
R2 = 1 – SSE
TSS
Dimana:
SSE : Jumlah kuadrat error
TSS : Total jumlah kuadrat
Menjawab tujuan penelitian teraksir
yakni mengetahui elastisitas harga permintaaan
beras Siam Unus Mutiara menggunakan rumus
berikut:
Esd = ∆Q/Q
∆P/P
Esd = ∆Q * P
∆P
Q
Esd = a1 * P
Q
Sedangkan elastisitas penawaran beras
Siam Unus Mutiara menggunakan rumus
berikut:
Ess = b1 * P
Q
HASIL DAN PEMBAHASAN
Keseimbangan Pasar Beras siam Unus
Mutiara
Respesifikasi Model Simultan Permintaan
dan Penawaran Beras Siam Unus Mutiara.
Menurrut Sitepu dan Sinaga (2006),
bentuk asli hubungan fungsional untuk
persamaan simultan adalah linear karena jika
nonlinear maka tidak bisa dibuat reduce
formnya. Sehingga fungsi yang semula pada
proposal berupa fungsi produksi Coob-Douglas
yang ditranformasikan ke dalam bentuk
persamaan regresi linear berganda (multiple
linear regression) diubah atau respesfikasi
menjadi persamaan linear model simultan
fungsi
keseimbangan
permintaan
dan
penawaran beras lokal Siam Unus Mutiara di
Kabupaten Hulu Sungai Utara
yang
dirumuskan sebagai berikut:
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
32
ISSN 1412-1468
Dbs = Sbs
a0 + a1 Pbs + a2Pbl + a3I + a4N + a5T + a6ExPbs + ed = b0 + b1Pbs+ b2St-1 + b3Pbl + b4NP + b5BP +
b6ExPbs + es
Dimana:
Dbs : Permintaan beras lokal Siam Unus Mutiara (kg/bulan)
Pbs
: Harga beras lokal Siam Unus Mutiara (Rp/kg)
Pbl
: Harga beras lain (Rp/kg)
I
: Pendapatan konsumen (Rp/org)
N
: Jumlah anggota keluarga (jiwa)
T
: Selera konsumen
ExPbs : Harapan harga beras Siam Unus Mutiara di masa datang
e
: Gangguan stokastik atau kesalahan (disturbance error )
Sbs
Pbs
St-1
BP
NP
Pbl
ExPbs
es
:
:
:
:
:
:
Penawaran beras lokal Siam Unus Mutiara (kg/bulan)
Harga beras lokal Siam Unus Mutiara (Rp/kg)
Penawaran beras Siam Unus Mutiara periode sebelumnya (kg)
Biaya pemasaran beras Siam Unus Mutiara dari Banjar (Rp/kg)
Jumlah pedagang padi Siam Unus Mutiara di pasar (org)
Harga beras lain (Rp/kg)
: Ekspektasi harga di masa datang (Rp/kg)
: Gangguan stokastik atau kesalahan (disturbance error ) pada fungsi
penawaran
ed
: Gangguan stokastik atau kesalahan (disturbance error ) pada fungsi
permintaan
Selanjutnya untuk penyesuaian dengan program SAS/ETS versi 6.12 maka simbol-simbol
dalam persamaan diatas diubah agar bisa diproses dengan software tersebut menjadi:
D=S=Q
Fungsi Permintaan: Q = a0 + a1HBS + a2HBL + a3I + a4N + a5T + a6EXP + ed
Fungsi Penawaran: Q = b0 + b1HBS + a2HBL + b3LS + b4BP + b5NP +b6EXP + es
Hasil
pengolahan
data
dengan
menggunakan
semua
variabel
tersebut
memberikan hasil yang kurang memuaskan
sehingga dilakukan estimasi model kembali
dengan mengeluarkan variabel bebas. Berikut
variabel bebas yang dikeluarkan dengan
pertimbangan sebagai berikut:
a. variabel selera konsumen (T) dikeluarkan
dari persamaan karena semua konsumen
menjawab menyukai beras Siam Unus
Mutiara sehingga variabel dummy untuk
selera seragam 1 (satu).
b. variabel perkiraan harga akan datang oleh
konsumen
juga
dikeluarkan
karena
jawabannya turun semua atau variabel
dummynya seragam semua 0 (nol).
c. variabel harga beras lain hanya dimasukkan
pada
persamaan
penawaran
karena
konsumen atau pembeli ada yang tidak mau
menggantikan beras dengan jenis beras lain
meskipun harga beras Siam Unus
naik.Sehingga formulasi fungsi permintaan
dan penawaran menjadi:
D=S=Q
Fungsi Permintaan:
Q = a0 + a1HBS + a2I + a3N + ed
Fungsi Penawaran:
Q = b0 + b1HBS + b2HBL + b3LS + b4BP +
b5NP +b6EXP + es
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
Hasil Analisis Data
Bentuk umum untuk mengestimasi
model persamaan pasar yang seimbang (market
clears) dimana jumlah yang diminta sama
dengan jumlah yang ditawarkan pada tingkat
harga tertentu adalah dengan mencari solusi
untuk error term (Sitepu dan Sinaga, 2006).
Sehingga bentuk umum persamaan model
penawaran dan permintaan menjadi:
Demand: ed = -a0 - a1HBS - a2I - a3N + Q
Supply:
es = -b0 - b1HBS - b2HBL - b3LS b4BP - b5NP - b6EXP + Q
Data dari para responden selanjutnya
diolah menggunakan piranti lunak SAS/ETS
versi 6.12 dengan metode 2SLS. Berdasarkan
hasil pengolahan data nilai RootMSE untuk
persamaan permintaan dan penawaran secara
simultan hanya satu digit yakni 5,07274 dan
5,63411 merupakan nilai yang bagus karena
nilai RMSE mendekati nol atau semakin kecil
menunjukkan pendugaan model semakin baik
(Lampiran 1). Dengan kata lain model yang
diduga
dapat
mewakili
fenomena
keseimbangan permintaan dan penawaran beras
Siam Unus Mutiara di Kabupaten Hulu Sungai
Utara.
Hasil pengolahan data untuk estimasi
parameter dalam model pada Lampiran 2
digunakan untuk mengetahui fungsi dugaan
persamaan permintaan dan penawaran. Angkaangka yang diperoleh akan menunjukkan arah
dan besaran pengaruh masing-masing variabel
penjelas
terhadap
perubahan
jumlah
keseimbangan pasar untuk komoditi beras Siam
Unus Mutiara di kabupaten Hulu Sungai Utara.
Formulasi fungsi dugaan model keseimbangan
permintaan dan penawarannya adalah sebagai
berikut:
D=S=Q
28,649 – 0,003HBS + 0,00000199I + 5,860N =
13,981 – 0,002HBS + 0,0006HBL + 0,741LS +
0,741BP + 0,059NP + 2,070EXP
Mekanisme keseimbangan pasar akan
kembali ke jumlah keseimbangan (Q) meskipun
ada perubahan pada faktor-faktor dalam model
33
ISSN 1412-1468
diatas. Misalkan jika harga beras Siam Unus
Mutiara
berubah, sedangkan faktor lain
dianggap tetap, maka jumlah yang diminta akan
sama dengan jumlah yang ditawarkan. Berikut
diuraikan hasil interprestasi data dari tabel
Lampiran 2.
Estimasi Parameter (a1) dan (b1) untuk
Variabel Harga Beras Siam
Unus
Mutiara (HBS).
Berdasarkan nilai T-hitung yang
diperoleh untuk estimasi parameter (a1),
tampak bahwa variabel HBS signifikan pada
level α = 0,0049 atau tingkat kepercayaan
99,51% berpengaruh sangat nyata pada fungsi
permintaan dengan arah besaran sesuai dengan
teori permintaan namun besaran pengaruhnya
hanya 0.003. Meningkatnya harga beras Siam
Unus Mutiara sebesar 1 rupiah akan
menurunkan jumlah permintaannya atau jumlah
keseimbangan pasar sebesar 0,003 kg , vice
versa .
Namun pada parameter (b1) hanya
signifikan pada level α = 0,2601 atau tingkat
kepercayaan 73,99% maka HBS berpengaruh
pada penawaran beras Siam Unus Mutiara.
Arah besaran yang negatif tidak sesuai dengan
teori. Peningkatan harga beras Siam Unus
(HBS) tidak serta merta meningkatkan
penawarannya bahkan menurun karena
pedagang mendapatkan beras dari luar daerah,
diduga kenaikan harga beras (biasanya karena
gagal panen atau kemarau panjang) akan
mengakibatkan sulit mendapatkan beras dari
daerah asal (jumlah sedikit juga) yang tentunya
akan lebih menguntungkan bagi produsen asal
untuk menjualnya sendiri atau memenuh
kebutuhan daerahnya. Respon yang sesuai
dengan teori jika produsen beras Siam Unus
Mutiara juga berasal dari daerah setempat.
Estimasi Parameter (a2) untuk Variabel
Pendapatan (I).
Nilai T-hitung untuk estimasi parameter
(a2)
menunjukkan
bahwa
pendapatan
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
berpengaruh nyata pada permintaan beras Siam
Unus Mutiara di Kabupaten Hulu Sungai Utara
pada level signifikan 0,1335 atau tingkat
kepercayaan 86,65%.
Arah besaran yang
positif menunjukkan bahwa peningkatan
pendapatan pembeli sebesar Rp 100.000/bulan
akan meningkatkan permintaan atau jumlah
keseimbangan pasar sebesar 0,199 kg/bulan,
vice versa . Besaran koefisien yang kecil ini
menunjukkan bahwa bagian pengeluaran
pendapatan untuk kebutuhan pangan pokok
menempati bagian atau persentase yang sangat
sedikit. Masyarakat cenderung menggunakan
kenaikan pendapatannya untuk meningkatkan
pembelian barang kebutuhan non pangan
pokok.
Estimasi Parameter (a3) untuk Variabel
Jumlah Anggota Keluarga (N).
Variabel jumlah anggota keluarga (N)
berpengaruh sangat nyata pada level α = 0,0001
atau tingkat kepercayaan 99,99% terhadap
jumlah permintaan maupun pada model
keseimbangan.
Bertambahnya satu orang
anggota keluarga akan meningkatkan jumlah
permintaan atau jumlah keseimbangan pasar
komoditi beras Siam Unus Mutiara sebanyak
5,86 kg/bulan, vice versa .
Estimasi Parameter (b2) untuk Variabel
Harga Beras Lain (HBL).
Harga beras lain (HBL) hanya
mempengaruhi penawaran beras Siam Unus
Mutiara pada tingkat kepercayaan 53,19% atau
level α = 0,4681. Jika level α maksimun 0,25
maka harga barang lain tidak berpengaruh
terhadap keragaan penawaran maupun pada
jumlah keseimbangan pasar untuk komoditi
beras Siam Unus Mutiara.
Estimasi Parameter (b3) untuk Variabel
Lag Penawaran (LS).
Jumlah penawaran periode sebelumnya
atau lag penawaran (LS) berpengaruh sangat
nyata pada tingkat kepercayaan 99,99%.
34
ISSN 1412-1468
Berarti jika jumlah penawaran sebelumnya
meningkat sebesar 10 kg/bulan maka jumlah
penawaran atau jumlah keseimbangan pasar
akan naik 7,41 kg/bulan, vice versa .
Estimasi Parameter (b4) untuk Variabel
Biaya Pemasaran (BP).
Biaya pemasaran untuk pengadaan
beras Siam Unus Mutiara di daerah penelitian
tidak berpengaruh nyata bagi penawaran
pedagang atau jumlah keseimbangan pasarnya
karena nilai T hitungnya memiliki nilai peluang
0,6861 atau tingkat kepercayaannya jauh
dibawah 75% atau hanya 31,39%. Hal ini
karena pedagang akan tetap mengeluarkan
biaya pemasaran meskipun jumlahnya naik atau
pun turun, dan adanya beberapa pedagang yang
juga mengambil beras dari pedagang lain jadi
tidak membeli langsung dari daerah asal.
Sehingga keragaan biaya pemasaran tidak
mempengaruhi jumlah keseimbangan pasar
terutama dari sisi penawaran.
Estimasi Parameter (b5) untuk Variabel
Jumlah Pedagang (NP).
Nilai peluang untuk T-hitung estimasi
parameter ini adalah 0,6224, berarti keragaan
jumlah pedagang hanya menjelaskan 37,76%
keragaan jumlah penawaran atau jumlah
keseimbangan pasar untuk komoditi beras Siam
Unus Mutiara di Kabupaten Hulu Sungai Utara.
Sehingga disimpulkan bahwa variabel ini tidak
berpengaruh terhadap jumlah keseimbangan
pasarnya.
Estimasi Parameter (b6) untuk Variabel
Ekspetasi Harga di Masa datang (EXP).
Perkiraan harga di masa datang oleh
pedagang (EXP) hanya menjelaskan keragaan
jumlah keseimbangan pasar (Q) sebesar
62,55% atau pada level signifikan α = 0,3745.
Pada penelitian non laboratorium, tingkat
kepercayaan yang dapat diterima adalah diatas
70% bahkan untuk beberapa peneliti
menganggap pada tingkat kepercayaan 60%
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
adalah cukup bagus dan wajar terutama pada
penelitian sosial ekonomi. Hal ini bisa terjadi
mengingat
kemampuan
pedagang
memperkirakan harga hanya berdasarkan
intuisi bukan dengan metode perkiraan yang
dilakukan pada perusahaan yang memiliki
lembaga riset sendiri. Sehingga hasil perkiraan
para pedagang beras tidak memberikan
pengaruh yang sangat nyata terhadap jumlah
penawarannya.
Nilai Koefisien Determinasi (R2) dan Nilai
F-hitung secara parsial
Pada estimasi persamaan simultan maka
validasi model menggunakan antara lain nilai
Root Mean Square Error (RMSE).
Untuk
mengetahui nilai koefisien determinasi (R2) dan
F-hitung
untuk
masing-masing
fungsi
permintaan maupun penawaran dapat dilakukan
menggunakan
prosedur
SYSLIN
pada
SAS/ETS versi 6.12. dengan metode LIML.
Berikut diuraikan hasil pengolahan data
berdasarkam tabel lampiran 3.
Fungsi Permintaan Beras Siam Unus
Mutiara.
Nilai koefisien determinasi (R2) untuk
persamaan permintaan adalah 0,7671. Berarti
keragaan jumlah permintaan beras Siam Unus
Mutiara di daerah penelitian dijelaskan oleh
keragaan variabel harga berasnya (HBS),
jumlah pendapatan (I) dan jumlah anggota
keluarga (N) sebesar 76,71%, sedangkan
sisannya sebesar 23,29% merupakan bagian
error termnya atau diterangkan oleh faktorfaktor lain yang tidak ada dalam sistem maupun
faktor stochastik lainnya.
Nilai F sebesar 39, 529 signifikan pada
tingkat kepercayaan 99,99%.
Hal ini
menunjukkan bahwa secara bersama-sama
semua variabel yang ada dalam persamaan
fungsi permintaan mempengaruhi keragaan
jumlah permintaan beras Siam Unus Mutiara di
kabupaten Hulu Sungai Utara.
35
ISSN 1412-1468
Fungsi Penawaran Beras Siam Unus
Mutiara.
Pada fungsi penawaran nilai koefisien
determinasi (R2) adalah 0,7367. Berarti
keragaan jumlah penawaran beras Siam Unus
Mutiara di daerah penelitian dijelaskan oleh
semua variabel dalam persamaan yakni
keragaan variabel harga berasnya (HBS), harga
beras lain (HBL), lag penawaran (LS), biaya
pemasaran (BP), jumlah pedagang (NP) dan
perkiraan harga di masa datang (EXP) sebesar
73,67%, sedangkan sisannya sebesar 26,33%
merupakan bagian error termnya atau
diterangkan oleh faktor-faktor lain yang tidak
ada dalam sistem maupun faktor stochastik
lainnya termasuk kesalahan pengukuran.
Elastisitas Permintaan dan Penawaran
Pengukuran elastisitas disini adalah
elastisitas harga terhadap permintaan dan
penawaran atau terhadap jumlah keseimbangan
pasar komoditi beras Siam Unus Mutiara di
daerah penelitian dapat dilihat pada Lampiran
4.
Elastisitas permintaaan bersifat elastis
karena nilainya lebih dari 1 (satu). Berarti
setiap peningkatan harga beras Siam Unus 10%
dari harga rata-rata atau sebesar Rp. 1.058,akan menyebabkan penurunan permintaan
beras Siam Unus Mutiara oleh seorang pembeli
sebesar 14,12% atau sebesar 3,17 kg per
bulannya. Pedagang akan merespon penurunan
permintaan akibat peningkatan harga 10%
dengan mengurangi penawaran sebesar 2,12 kg
per bulan.
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Nilai RootMSE untuk persamaan
permintaan dan penawaran secara simultan
hanya satu digit yakni 5,07274 dan 5,63411
merupakan nilai yang bagus karena nilai RMSE
mendekati nol atau semakin kecil menunjukkan
pendugaan model semakin baik. Dengan kata
lain model yang diduga dapat mewakili
fenomena keseimbangan permintaan dan
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
penawaran beras Siam Unus Mutiara di
Kabupaten Hulu Sungai Utara.
Mekanisme keseimbangan pasar akan
kembali ke jumlah keseimbangan (Q) meskipun
ada perubahan pada faktor-faktor dalam model
diatas. Keseimbangan pasar beras Siam Unus
Mutiara di pengaruhi secara sangat nyata oleh
faktor harga beras Siam Unus Mutiara, jumlah
anggota keluarga, serta jumlah penawaran
periode sebelumnya serta dipengaruhi secara
nyata oleh pendapatan.
Faktor
biaya
pemasaran dan jumlah penjual tidak signifikan
mempengaruhi
keseimbangan
pasar.
Sedangkan perkiraan harga di masa datang
hanya berpengaruh pada level signifikan 0,37.
Hasil
estimasi
parameter
(a1)
menunjukkan variabel harga beras Siam Unus
Mutiara (HBS) signifikan tingkat kepercayaan
99,51% berpengaruh sangat nyata pada fungsi
permintaan dengan arah besaran sesuai dengan
teori permintaan namun besaran pengaruhnya
hanya 0.003. Namun pada parameter (b1)
hanya signifikan pada level α = 0,2601 atau
tingkat kepercayaan 73,99% dengan besaran
pengaruhnya 0,002.
Estimasi parameter (a2) menunjukkan
bahwa pendapatan berpengaruh nyata pada
permintaan beras Siam Unus Mutiara di
Kabupaten Hulu Sungai Utara pada tingkat
kepercayaan 86,65%.
Arah besaran yang
positif menunjukkan bahwa peningkatan
pendapatan pembeli sebesar Rp 100.000/bulan
akan meningkatkan permintaan atau jumlah
keseimbangan pasar sebesar 0,199 kg/bulan,
vice versa .
Variabel jumlah anggota keluarga (N)
berpengaruh sangat nyata tingkat kepercayaan
99,99% terhadap jumlah permintaan maupun
pada model keseimbangan. Bertambahnya satu
orang anggota keluarga akan meningkatkan
jumlah permintaan atau jumlah keseimbangan
pasar komoditi beras Siam Unus Mutiara
sebanyak 5,86 kg/bulan, vice versa .
Jumlah penawaran periode sebelumnya
atau lag penawaran (LS) berpengaruh sangat
36
ISSN 1412-1468
nyata pada tingkat kepercayaan 99,99%.
Berarti jika jumlah penawaran sebelumnya
meningkat sebesar 10 kg/bulan maka jumlah
penawaran atau jumlah keseimbangan pasar
akan naik 7,41 kg/bulan, vice versa .
Perkiraan harga di masa datang oleh
pedagang (EXP) hanya menjelaskan keragaan
jumlah keseimbangan pasar (Q) sebesar
62,55%. Hal ini bisa terjadi mengingat
kemampuan pedagang memperkirakan harga
hanya berdasarkan intuisi bukan dengan
metode perkiraan tertentu.
Elastisitas di sisi permintaaan bersifat
elastis karena nilainya lebih dari 1 (satu).
Berarti setiap peningkatan harga beras Siam
Unus 10% dari harga rata-rata atau sebesar Rp.
1.058,akan menyebabkan penurunan
permintaan beras Siam Unus Mutiara oleh
seorang pembeli sebesar 14,12% atau sebesar
3,17 kg per bulannya. Pada periode pasar
pedagang
akan
merespon
penurunan
permintaan akibat peningkatan harga 10%
dengan mengurangi penawaran sebesar 2,12 kg
per bulan sehingga jumlah permintaan dan
penawaran kembali pada kesimbangan pasar.
Saran
Model simultan bermanfaat bagi para
pengambil
keputusan
karena
dapat
memperkirakan apa yang akan terjadi dengan
melakukan simulasi terkait kebijakan yang
akan diambil. Besaran
elastisitas
yang
diperoleh dapat menjadi pertimbangan bagi
pemerintah daerah dalam mengambil keputusan
terkait dengan harga beras khususnya jenis
Siam Unus Mutiara.
DAFTAR PUSTAKA
Angel, Kasanovani. 2006. Analisis Faktor
Produksi Usahatani Padi Lokal Kultivar
Siam Unus di Kabupaten Banjar,
Kalimantan Selatan.
Tesis.
Pasca
Sarjana Unlam. Banjarbaru.
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
Asliani. 1999. Perhitungan Harga Pokok
Komoditas Tanaman Padi Lokal di
Kecamatan Aluh-aluh, Kabupaten Banjar.
Skripsi.
Fakultas Pertanian Unlam.
Banjarbaru.
Hasan, Iqbal. 2008. Analisis Data Penelitian
dengan Statistik. Bumi Aksara. Jakarta.
Hasanal, Lisda Noorizatil. 2005. Analisis
Permintaan bawang Merah (Allium cepa
L) di Kalimantan Selatan dan Proayeksi
(Forecasting) Periode 2004 – 2013.
Tesis. Pasca sarjana Unlam.
Banjarbaru.
Koutsoyiannis, A.
1977.
Theory of
Econometrics. Second Edition. The
Macmillan Press Ltd. Great Britain.
Wahyuni, Nunik. 2000. Pengaruh Kenaikan
Harga Dasar gabah Terhadap Pendapatan
Petani di Desa Jaruju KecamatanKartak
Hanyar Kabupaten Banjar.
Skripsi.
Fakultas Pertanian Unlam. Banjarbaru.
Mudrajad, Kuncoro.
2001.
Metode
Kuantitatif, Teori dan Aplikasi untuk
37
ISSN 1412-1468
Bisnis dan Ekonomi. UPP AMP YKPN.
Yogyakarta.
Mulyono, Sri.
2005.
Statistika untuk
Ekonomi dan Bisnis. Lembaga Penerbit
FEUI. Jakarta.
Nuryanti, S. 2005. Analisa Keseimbangan
Sistem Penawaran dan Permintaan Beras
di Indonesia. Jurnal Agro Ekonomi.23
(1):71-81.
Rahim, Abd. Dan Diah Retno Dwi Hastuti.
2007.
Pengantar, Teori dan Kasus
Ekonomika Pertanian.
Penebar
Swadaya. Jakarta.
Rahmadi, Edy. 2007. Analisis Permintaan
Daging di Kalimantan Selatan. Tesis.
Pasca Sarjana Unlam. Banjarbaru.
Sitepu, Karo-KaroR. Dan Bonar Sinaga. 2006.
Aplikasi Model Ekonometrika:
Estimasi, Simulasi dan Peramalan
Menggunakan Program SAS. Program
studi Ekonomi Pertanian. Sekolah
pascasarjana Institut Pertanian Bogor.
Bogor.
LAMPIRAN
Lampiran1. Ringkasan residual error model permintaan dan penawaran beras Siam Unus Mutiara di
Kabupaten Hulu Sungai Utara
Equation Model
SSE
MSE
DEMAND
926,37851
25,73274
SUPPLY
1048
31,74325
Root MSE
5,07274
5,63411
38
ISSN 1412-1468
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
Lampiran 2. Estimasi parameter dalam persamaan model permintaan dan penawaran beras Siam Unus
Mutiara di Kabupaten Hulu Sungai Utara
Parameter
a0
a1
a2
a3
b0
b1
b2
b3
b4
b5
b6
Nilai estimasi
28,649
-0,003
1,991E-6
5,860
13,981
-0,002
0,0006
0,741
0,741
0,059
2,070
T -hitung
2,76
-3,00
1,54
8,16
1,05
-1,15
0,73
8,61
0,41
0,50
0,90
Lampiran 3. Nilai Koefisien Determinasi (R2) dan Nilai F-hitung
Keterangan
R2
F-hitung
Prob>|T|
0,0090
0,0049
0,1335
0,0001
0,3002
0,2601
0,4681
0,0001
0,6861
0,6224
0,3745
Prob>F
Demand
0,7671
39,529
0,0001
Supply
0,7367
15,386
0,0001
Lampiran 4. Elastisitas permintaan dan penawaran beras Siam Unus Mutiara di Kabupaten
Hulu Sungai Utara tahun 2011
Keterangan
Nilai
parameter HBS
Rata-rata Q
Rata-rata HBS
Elastisitas
Permintaan
0,003
22.475
10581.58
1,412
Penawaran
0,002
22.475
10581.58
0,942
28
ISSN 1412-1468
ANALISIS KESEIMBANGAN PASAR KOMODITAS BERAS LOKAL
SIAM UNUS MUTIARA DI KABUPATEN HULU SUNGAI UTARA
(PENDEKATAN PERSAMAAN SIMULTAN).
Miranda Romaully, Hamidah, Muhammad Haris
Sekolah Tinggi Ilmu Pertanian (STIPER) Amuntai Jl. Bihman Villa No 7B Amuntai 71749
email : miranda_romaully@yahoo.co.id
ABSTRACT
This study aims to analyze the balance market of the local rice Siam Unus Mutiara in Hulu
Sungai Utara regency and assess the value of price elasticity of the quantity equilibrium. This research
conducted in Hulu Sungai Utara regency, using primary data from 40 buyers respondents and 40
sellers respondents. This study used linear simultaneous equations model with a method that allegedly
2SLS (two stage least square method) using the program SAS / ETS version 6.12. RootMSE values for
demand and supply equations simultaneously only one digit ie, 5.07274 and 5.63411 was a good value
because the value of RMSE near zero or smaller indicates better prediction model. In other words this
model could be expected to represent the phenomenon of demand and supply balance of rice Siam
Unus Mutiara in Hulu Sungai Utara regency. The mechanism of the market balance will return to the
equilibrium (Q) even so there was a change in the factors in the model above. The market balance of
Siam Unus Mutiara was a very real influence by factors prices itself, number of family members, the
number of lagged supply and significantly influenced by income. Marketing costs Factor and the
amount of seller does not significantly affect the market balance. While the estimated price in the
future only significant effect on the level α of 0.37.
Keywords: Siam Unus Mutiara Rice , Market equilibrium , Simultaneous, Elasticity. 2SLS
PENDAHULUAN
Salah satu komoditas pangan yang
banyak ditelaah adalah beras.
Komoditas
beras merupakan komoditas pangan utama
yang menarik untuk diteliti dari berbagai aspek
mengingat kedudukannya yang penting dalam
masyarakat Indonesia sebagai makanan pokok.
Namun sejauh ini belum pernah dilakukan
penelitian secara simultan untuk komoditas
beras dengan menggunakan fungsi permintaan
dan penawaran secara bersamaan di wilayah
Kalimantan Selatan khususnya di Kabupaten
Hulu Sungai Utara.
Harga keseimbangan terbentuk karena
kekuatan tawar menawar di pasar, atau dengan
kata lain pertemuan fungsi permintaan dan
penawaran. Jika mengikuti mekanisme pasar
yang diasumsikan pada kondisi pasar
persaingan sempurna, maka harga beras
ditentukan oleh kekuatan penawaran dan
permintaan.
Sehingga penelitian tentang
pembentukan
harga
pasar
seyogyanya
menggunakan pendekatan persamaan simultan.
Salah satu jenis padi lokal yang ditanam
di lahan rawa pasang surut, adalah varitas siam,
salah satunya adalah Siam Unus Mutiara. Padi
lokal ini umumnya ditanam mendekati musim
hujan karena dapat mengikui ketinggian
permukaan air. Sedangkan padi bibit unggul
misal jenis ciherang dapat ditanam pada musim
kering di lahan rawa seperti yag bayak
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
dibudidayakan di Kabupaten Hulu Sungai
Utara.
Penduduk asli Kalimantan Selatan
sangat fanatik mengkonsumsi beras lokal
seperti Siam Unus Mutiara karena selera
masyarakat pada jenis beras yang tidak pulen.
Daerah penghasil beras lokal Siam Unus
Mutiara terbesar di Kalimantan Selatan adalah
Kabupaten Banjar, Kabupaten Barito Kuala dan
Kabupaten Tanah Laut. Jenis padi ini adalah
tanaman tahunan dengan masa tanam sekitar 6 8 bulan, yang sangat tergantung pada iklim
terutama lama penyinaran matahari. Keadaan
ini menyebabkan fluktuasi jumlah penawaran
dan harga beras lokal Siam Unus Mutiara di
pasaran.
Penduduk Kabupaten Hulu Sungai
Utara merupakan konsumen yang menyukai
beras Siam Unus Mutiara. Namun ternyata
kebutuhan beras jenis ini dipenuhi dari
mendatangkan beras ini dari daerah lain
khususnya dari Kabupaten Banjar.
Dengan kondisi ini ingin diketahui
keseimbangan pasar dari beras Siam Unus
Mutiara di Kabupaten Hulu Sungai Utara dan
nilai elastisitas harga terhadap jumlah
keseimbangannya. Penelitian ini diharapkan
dapat memberikan gambaran fakor-faktor apa
saja yang mempengaruhi keragaan penawaran
dan permintaan beras Siam Unus Mutiara pada
kondisi ekulibrium untuk mengetahui harga
keseimbangan pasar. Pengetahuan
tentang
mekanisme terbentuknya keseimbangan pasar
beras dan faktor yang mempengaruhi harga
keseimbangan dapat menjadi dasar kebijakan
daerah dalam mengambil langkah-langkah
yang diperlukan untuk menjaga kestabilan
harga beras yang akan berdampak pada
kestabilan sosial ekonomi di daerahnya.
29
ISSN 1412-1468
METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan di Kabupaten Hulu
Sungai Utara, untuk mendapatkan fungsi
penawaran dan fungsi permintaan dilakukan di
2 pasar di Kabupaten Hulu Sungai Utara.
Penelitian dilakukan selama 4 bulan akni dari
bulan Juli hingga Agusttus 2011.
Data yang dikumpulkan merupakan
data primer dan sekunder. Sumber data primer
dari wawancara dengan responden pedagang
dan pembeli beras Siam Unus Mutiara. Data
pedagang diperoleh dari 2 pasar terbesar di
Kabupaten Hulu Sungai Utara yang ditentukan
secara
sengaja
(purposive
sampling).
Selanjutnya karena jumlah populasi pedagang
hanya 40 maka digunakan metode sensus untuk
pengumpulan data untuk fungsi penawaran
beras Siam Unus Mutiara. Responden pembeli
dipilih secara accidental samplings dari setiap
pembeli yang ditemui peneliti membeli beras
lokal Siam Unus Mutiara di setiap pedagang
responden sehingga jumlah responden pembeli
sama dengan responden pedagang.
Metode Analisis Data
Pendugaan
parameter
persamaan
struktural dalam model persamaan simultan
keseimbangan pasar beras Siam Unus Mutiara
di Kabupaten Hulu Sungai Utara menggunakan
program komputer SAS versi 6.12 (Statistical
Analysis System).
Spesifikasi Model Simultan Permintaan dan
Penawaran Beras Lokal Siam Unus Mutiara
Bentuk hubungan fungsional yang
dipilih mirip fungsi produksi Coob-Douglas
yang ditranformasikan ke dalam bentuk
persamaan regresi linear berganda (multiple
linear regression).
Persamaan matematika
model simultan fungsi permintaan dan
penawaran beras lokal Siam Unus Mutiara di
Kabupaten Hulu Sungai Utara dirumuskan
sebagai berikut:
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
30
ISSN 1412-1468
Dbs = Sbs
aPbsb1Pblb2 Ib3 Nb4 Sb5 ExPbsb6 = bPbsb1 St-1b2Pib34NPb4Pblb5 ExPbsb6
Ln a + b1 Ln Pbs + b2 Ln Pbl + b3Ln I + b4 Ln N + b5 ln S +b6 Ln ExPbs + e = Ln b + b1 Ln Pbs+ b2
Ln St-1 + b3 Ln Pbl + b4 Ln NP + b5 Ln Pbl + b6 Ln ExPbs + e
Dimana:
Dbs : Permintaan beras lokal Siam Unus Mutiara (ton)
Pbs
: Harga beras lokal Siam Unus Mutiara (Rp/kg)
Pbl
: Harga beras lain (Rp/kg)
I
: Pendapatan konsumen (Rp/org)
N
: Jumlah anggota keluarga (jiwa)
S
: Selera konsumen
ExPbs : Harapan harga beras Siam Unus Mutiara di masa datang
e
: Gangguan stokastik atau kesalahan (disturbance error )
Sbs
Pbs
St-1
Pi
NP
Pbl
ExPbs
e
:
:
:
:
:
:
Penawaran beras lokal Siam Unus Mutiara (kg)
Harga beras lokal Siam Unus Mutiara (Rp/kg)
Penawaran beras Siam Unus Mutiara periode sebelumnya (kg)
Biaya impor beras Siam Unus Mutiara dari Banjar (Rp/kg)
Jumlah pedagang padi Siam Unus Mutiara di pasar (org)
Harga beras lain (Rp/kg)
: Ekspektasi harga di masa datang (Rp/kg)
: Gangguan stokastik atau kesalahan (disturbance error )
Validasi Model
Kriteria statistik untuk validasi nilai
pendugaan
model
ekonometrika
yang
digunakan adalah: Root Means Square Error
(RMSE), Root Means Percent Square Error
(RMSPE). Makin kecil nilai RMSPE maka
pendugaan model semakin baik.(Sitepu dan
Sinaga,2006).
Kriteria-kriteria tersebut
dirumuskan sebagai berikut:
RMSE =
RMSPE =
Dimana:
Yts = nilai hasil simulasi dasar dari variabel
observasi
s
Yt = nilai aktual variabel observasi
n
= jumlah periode observasi
Uji Statistik
Selain uji statistik secara simultan,
secara parsial dengan SAS juga diperoleh hasil
uji statistik secara parsial. Berikut uji statistik
yang umum digunakan dalam penelitian
ekonometrika.
Uji Fisher (F)
a. Hipotesis:
Ho: b1 = b2 = b3 = b4 = b5 = b6 = b7 =
b8 = 0
Ha: b1 = b2 = b3 = b4 = b5 = b6 = b7 =
b8 ≠ 0
b. Kaidah keputusan
Jika F hit > Ftabel pada analisis regresi
berganda permintaan beras Siam Unus Mutiara
maka tolak Ho, berarti Ha diterima artinya
harga komoditas beras lokal Siam Unus
Mutiara, harga beras lain, pendapatan
31
ISSN 1412-1468
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
konsumen, selera konsumen, jumlah anggota
keluarga, dan perkiraan harga masa datang
berpengaruh nyata terhadap permintaan beras
lokal Siam Unus Mutiara.
Jika F hit > Ftabel pada analisis regresi
berganda penawaran beras Siam Unus Mutiara
maka tolak Ho, berarti Ha diterima artinya
harga komoditas beras lokal Siam Unus
Mutiara tahun sebelumnya, jumlah penawaran
beras perode sebelumnya sebelumnya, biaya
impor beras Siam Unus Mutiara dari Banjar,
jumlah pedagang padi Siam Unus Mutiara di
pasar, harga beras lain dan ekspektasi harga di
masa datang berpengaruh nyata terhadap
penawaran beras Siam Unus Mutiara di
Kabupaten Banjar.
Uji t
Selain uji F juga dilakukan uji t untuk
melihat pengaruh masing-masng variabel
independent secara individual terhadap
permintaan beras Siam Unus Mutiara.
a. Hipotesis:
Ho : bi = 0
Ha : bi ≠ 0
b. Kaidah Keputusan
Jika t hitung< t tabel
maka
diputriabuskan untuk menerima Ho berarti
variable independen tidk berpengaruh nyata
terhadap variable dependen.
Koefisien Determinasi
Untuk mengukur seberapa jauh
kemampuan model menerangkan variasi
permintaan beras Siam Unus Mutiara dan juga
penawaran beras Siam Unus Mutiara dengan
menggunakan R2:
R2 = 1 – SSE
TSS
Dimana:
SSE : Jumlah kuadrat error
TSS : Total jumlah kuadrat
Menjawab tujuan penelitian teraksir
yakni mengetahui elastisitas harga permintaaan
beras Siam Unus Mutiara menggunakan rumus
berikut:
Esd = ∆Q/Q
∆P/P
Esd = ∆Q * P
∆P
Q
Esd = a1 * P
Q
Sedangkan elastisitas penawaran beras
Siam Unus Mutiara menggunakan rumus
berikut:
Ess = b1 * P
Q
HASIL DAN PEMBAHASAN
Keseimbangan Pasar Beras siam Unus
Mutiara
Respesifikasi Model Simultan Permintaan
dan Penawaran Beras Siam Unus Mutiara.
Menurrut Sitepu dan Sinaga (2006),
bentuk asli hubungan fungsional untuk
persamaan simultan adalah linear karena jika
nonlinear maka tidak bisa dibuat reduce
formnya. Sehingga fungsi yang semula pada
proposal berupa fungsi produksi Coob-Douglas
yang ditranformasikan ke dalam bentuk
persamaan regresi linear berganda (multiple
linear regression) diubah atau respesfikasi
menjadi persamaan linear model simultan
fungsi
keseimbangan
permintaan
dan
penawaran beras lokal Siam Unus Mutiara di
Kabupaten Hulu Sungai Utara
yang
dirumuskan sebagai berikut:
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
32
ISSN 1412-1468
Dbs = Sbs
a0 + a1 Pbs + a2Pbl + a3I + a4N + a5T + a6ExPbs + ed = b0 + b1Pbs+ b2St-1 + b3Pbl + b4NP + b5BP +
b6ExPbs + es
Dimana:
Dbs : Permintaan beras lokal Siam Unus Mutiara (kg/bulan)
Pbs
: Harga beras lokal Siam Unus Mutiara (Rp/kg)
Pbl
: Harga beras lain (Rp/kg)
I
: Pendapatan konsumen (Rp/org)
N
: Jumlah anggota keluarga (jiwa)
T
: Selera konsumen
ExPbs : Harapan harga beras Siam Unus Mutiara di masa datang
e
: Gangguan stokastik atau kesalahan (disturbance error )
Sbs
Pbs
St-1
BP
NP
Pbl
ExPbs
es
:
:
:
:
:
:
Penawaran beras lokal Siam Unus Mutiara (kg/bulan)
Harga beras lokal Siam Unus Mutiara (Rp/kg)
Penawaran beras Siam Unus Mutiara periode sebelumnya (kg)
Biaya pemasaran beras Siam Unus Mutiara dari Banjar (Rp/kg)
Jumlah pedagang padi Siam Unus Mutiara di pasar (org)
Harga beras lain (Rp/kg)
: Ekspektasi harga di masa datang (Rp/kg)
: Gangguan stokastik atau kesalahan (disturbance error ) pada fungsi
penawaran
ed
: Gangguan stokastik atau kesalahan (disturbance error ) pada fungsi
permintaan
Selanjutnya untuk penyesuaian dengan program SAS/ETS versi 6.12 maka simbol-simbol
dalam persamaan diatas diubah agar bisa diproses dengan software tersebut menjadi:
D=S=Q
Fungsi Permintaan: Q = a0 + a1HBS + a2HBL + a3I + a4N + a5T + a6EXP + ed
Fungsi Penawaran: Q = b0 + b1HBS + a2HBL + b3LS + b4BP + b5NP +b6EXP + es
Hasil
pengolahan
data
dengan
menggunakan
semua
variabel
tersebut
memberikan hasil yang kurang memuaskan
sehingga dilakukan estimasi model kembali
dengan mengeluarkan variabel bebas. Berikut
variabel bebas yang dikeluarkan dengan
pertimbangan sebagai berikut:
a. variabel selera konsumen (T) dikeluarkan
dari persamaan karena semua konsumen
menjawab menyukai beras Siam Unus
Mutiara sehingga variabel dummy untuk
selera seragam 1 (satu).
b. variabel perkiraan harga akan datang oleh
konsumen
juga
dikeluarkan
karena
jawabannya turun semua atau variabel
dummynya seragam semua 0 (nol).
c. variabel harga beras lain hanya dimasukkan
pada
persamaan
penawaran
karena
konsumen atau pembeli ada yang tidak mau
menggantikan beras dengan jenis beras lain
meskipun harga beras Siam Unus
naik.Sehingga formulasi fungsi permintaan
dan penawaran menjadi:
D=S=Q
Fungsi Permintaan:
Q = a0 + a1HBS + a2I + a3N + ed
Fungsi Penawaran:
Q = b0 + b1HBS + b2HBL + b3LS + b4BP +
b5NP +b6EXP + es
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
Hasil Analisis Data
Bentuk umum untuk mengestimasi
model persamaan pasar yang seimbang (market
clears) dimana jumlah yang diminta sama
dengan jumlah yang ditawarkan pada tingkat
harga tertentu adalah dengan mencari solusi
untuk error term (Sitepu dan Sinaga, 2006).
Sehingga bentuk umum persamaan model
penawaran dan permintaan menjadi:
Demand: ed = -a0 - a1HBS - a2I - a3N + Q
Supply:
es = -b0 - b1HBS - b2HBL - b3LS b4BP - b5NP - b6EXP + Q
Data dari para responden selanjutnya
diolah menggunakan piranti lunak SAS/ETS
versi 6.12 dengan metode 2SLS. Berdasarkan
hasil pengolahan data nilai RootMSE untuk
persamaan permintaan dan penawaran secara
simultan hanya satu digit yakni 5,07274 dan
5,63411 merupakan nilai yang bagus karena
nilai RMSE mendekati nol atau semakin kecil
menunjukkan pendugaan model semakin baik
(Lampiran 1). Dengan kata lain model yang
diduga
dapat
mewakili
fenomena
keseimbangan permintaan dan penawaran beras
Siam Unus Mutiara di Kabupaten Hulu Sungai
Utara.
Hasil pengolahan data untuk estimasi
parameter dalam model pada Lampiran 2
digunakan untuk mengetahui fungsi dugaan
persamaan permintaan dan penawaran. Angkaangka yang diperoleh akan menunjukkan arah
dan besaran pengaruh masing-masing variabel
penjelas
terhadap
perubahan
jumlah
keseimbangan pasar untuk komoditi beras Siam
Unus Mutiara di kabupaten Hulu Sungai Utara.
Formulasi fungsi dugaan model keseimbangan
permintaan dan penawarannya adalah sebagai
berikut:
D=S=Q
28,649 – 0,003HBS + 0,00000199I + 5,860N =
13,981 – 0,002HBS + 0,0006HBL + 0,741LS +
0,741BP + 0,059NP + 2,070EXP
Mekanisme keseimbangan pasar akan
kembali ke jumlah keseimbangan (Q) meskipun
ada perubahan pada faktor-faktor dalam model
33
ISSN 1412-1468
diatas. Misalkan jika harga beras Siam Unus
Mutiara
berubah, sedangkan faktor lain
dianggap tetap, maka jumlah yang diminta akan
sama dengan jumlah yang ditawarkan. Berikut
diuraikan hasil interprestasi data dari tabel
Lampiran 2.
Estimasi Parameter (a1) dan (b1) untuk
Variabel Harga Beras Siam
Unus
Mutiara (HBS).
Berdasarkan nilai T-hitung yang
diperoleh untuk estimasi parameter (a1),
tampak bahwa variabel HBS signifikan pada
level α = 0,0049 atau tingkat kepercayaan
99,51% berpengaruh sangat nyata pada fungsi
permintaan dengan arah besaran sesuai dengan
teori permintaan namun besaran pengaruhnya
hanya 0.003. Meningkatnya harga beras Siam
Unus Mutiara sebesar 1 rupiah akan
menurunkan jumlah permintaannya atau jumlah
keseimbangan pasar sebesar 0,003 kg , vice
versa .
Namun pada parameter (b1) hanya
signifikan pada level α = 0,2601 atau tingkat
kepercayaan 73,99% maka HBS berpengaruh
pada penawaran beras Siam Unus Mutiara.
Arah besaran yang negatif tidak sesuai dengan
teori. Peningkatan harga beras Siam Unus
(HBS) tidak serta merta meningkatkan
penawarannya bahkan menurun karena
pedagang mendapatkan beras dari luar daerah,
diduga kenaikan harga beras (biasanya karena
gagal panen atau kemarau panjang) akan
mengakibatkan sulit mendapatkan beras dari
daerah asal (jumlah sedikit juga) yang tentunya
akan lebih menguntungkan bagi produsen asal
untuk menjualnya sendiri atau memenuh
kebutuhan daerahnya. Respon yang sesuai
dengan teori jika produsen beras Siam Unus
Mutiara juga berasal dari daerah setempat.
Estimasi Parameter (a2) untuk Variabel
Pendapatan (I).
Nilai T-hitung untuk estimasi parameter
(a2)
menunjukkan
bahwa
pendapatan
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
berpengaruh nyata pada permintaan beras Siam
Unus Mutiara di Kabupaten Hulu Sungai Utara
pada level signifikan 0,1335 atau tingkat
kepercayaan 86,65%.
Arah besaran yang
positif menunjukkan bahwa peningkatan
pendapatan pembeli sebesar Rp 100.000/bulan
akan meningkatkan permintaan atau jumlah
keseimbangan pasar sebesar 0,199 kg/bulan,
vice versa . Besaran koefisien yang kecil ini
menunjukkan bahwa bagian pengeluaran
pendapatan untuk kebutuhan pangan pokok
menempati bagian atau persentase yang sangat
sedikit. Masyarakat cenderung menggunakan
kenaikan pendapatannya untuk meningkatkan
pembelian barang kebutuhan non pangan
pokok.
Estimasi Parameter (a3) untuk Variabel
Jumlah Anggota Keluarga (N).
Variabel jumlah anggota keluarga (N)
berpengaruh sangat nyata pada level α = 0,0001
atau tingkat kepercayaan 99,99% terhadap
jumlah permintaan maupun pada model
keseimbangan.
Bertambahnya satu orang
anggota keluarga akan meningkatkan jumlah
permintaan atau jumlah keseimbangan pasar
komoditi beras Siam Unus Mutiara sebanyak
5,86 kg/bulan, vice versa .
Estimasi Parameter (b2) untuk Variabel
Harga Beras Lain (HBL).
Harga beras lain (HBL) hanya
mempengaruhi penawaran beras Siam Unus
Mutiara pada tingkat kepercayaan 53,19% atau
level α = 0,4681. Jika level α maksimun 0,25
maka harga barang lain tidak berpengaruh
terhadap keragaan penawaran maupun pada
jumlah keseimbangan pasar untuk komoditi
beras Siam Unus Mutiara.
Estimasi Parameter (b3) untuk Variabel
Lag Penawaran (LS).
Jumlah penawaran periode sebelumnya
atau lag penawaran (LS) berpengaruh sangat
nyata pada tingkat kepercayaan 99,99%.
34
ISSN 1412-1468
Berarti jika jumlah penawaran sebelumnya
meningkat sebesar 10 kg/bulan maka jumlah
penawaran atau jumlah keseimbangan pasar
akan naik 7,41 kg/bulan, vice versa .
Estimasi Parameter (b4) untuk Variabel
Biaya Pemasaran (BP).
Biaya pemasaran untuk pengadaan
beras Siam Unus Mutiara di daerah penelitian
tidak berpengaruh nyata bagi penawaran
pedagang atau jumlah keseimbangan pasarnya
karena nilai T hitungnya memiliki nilai peluang
0,6861 atau tingkat kepercayaannya jauh
dibawah 75% atau hanya 31,39%. Hal ini
karena pedagang akan tetap mengeluarkan
biaya pemasaran meskipun jumlahnya naik atau
pun turun, dan adanya beberapa pedagang yang
juga mengambil beras dari pedagang lain jadi
tidak membeli langsung dari daerah asal.
Sehingga keragaan biaya pemasaran tidak
mempengaruhi jumlah keseimbangan pasar
terutama dari sisi penawaran.
Estimasi Parameter (b5) untuk Variabel
Jumlah Pedagang (NP).
Nilai peluang untuk T-hitung estimasi
parameter ini adalah 0,6224, berarti keragaan
jumlah pedagang hanya menjelaskan 37,76%
keragaan jumlah penawaran atau jumlah
keseimbangan pasar untuk komoditi beras Siam
Unus Mutiara di Kabupaten Hulu Sungai Utara.
Sehingga disimpulkan bahwa variabel ini tidak
berpengaruh terhadap jumlah keseimbangan
pasarnya.
Estimasi Parameter (b6) untuk Variabel
Ekspetasi Harga di Masa datang (EXP).
Perkiraan harga di masa datang oleh
pedagang (EXP) hanya menjelaskan keragaan
jumlah keseimbangan pasar (Q) sebesar
62,55% atau pada level signifikan α = 0,3745.
Pada penelitian non laboratorium, tingkat
kepercayaan yang dapat diterima adalah diatas
70% bahkan untuk beberapa peneliti
menganggap pada tingkat kepercayaan 60%
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
adalah cukup bagus dan wajar terutama pada
penelitian sosial ekonomi. Hal ini bisa terjadi
mengingat
kemampuan
pedagang
memperkirakan harga hanya berdasarkan
intuisi bukan dengan metode perkiraan yang
dilakukan pada perusahaan yang memiliki
lembaga riset sendiri. Sehingga hasil perkiraan
para pedagang beras tidak memberikan
pengaruh yang sangat nyata terhadap jumlah
penawarannya.
Nilai Koefisien Determinasi (R2) dan Nilai
F-hitung secara parsial
Pada estimasi persamaan simultan maka
validasi model menggunakan antara lain nilai
Root Mean Square Error (RMSE).
Untuk
mengetahui nilai koefisien determinasi (R2) dan
F-hitung
untuk
masing-masing
fungsi
permintaan maupun penawaran dapat dilakukan
menggunakan
prosedur
SYSLIN
pada
SAS/ETS versi 6.12. dengan metode LIML.
Berikut diuraikan hasil pengolahan data
berdasarkam tabel lampiran 3.
Fungsi Permintaan Beras Siam Unus
Mutiara.
Nilai koefisien determinasi (R2) untuk
persamaan permintaan adalah 0,7671. Berarti
keragaan jumlah permintaan beras Siam Unus
Mutiara di daerah penelitian dijelaskan oleh
keragaan variabel harga berasnya (HBS),
jumlah pendapatan (I) dan jumlah anggota
keluarga (N) sebesar 76,71%, sedangkan
sisannya sebesar 23,29% merupakan bagian
error termnya atau diterangkan oleh faktorfaktor lain yang tidak ada dalam sistem maupun
faktor stochastik lainnya.
Nilai F sebesar 39, 529 signifikan pada
tingkat kepercayaan 99,99%.
Hal ini
menunjukkan bahwa secara bersama-sama
semua variabel yang ada dalam persamaan
fungsi permintaan mempengaruhi keragaan
jumlah permintaan beras Siam Unus Mutiara di
kabupaten Hulu Sungai Utara.
35
ISSN 1412-1468
Fungsi Penawaran Beras Siam Unus
Mutiara.
Pada fungsi penawaran nilai koefisien
determinasi (R2) adalah 0,7367. Berarti
keragaan jumlah penawaran beras Siam Unus
Mutiara di daerah penelitian dijelaskan oleh
semua variabel dalam persamaan yakni
keragaan variabel harga berasnya (HBS), harga
beras lain (HBL), lag penawaran (LS), biaya
pemasaran (BP), jumlah pedagang (NP) dan
perkiraan harga di masa datang (EXP) sebesar
73,67%, sedangkan sisannya sebesar 26,33%
merupakan bagian error termnya atau
diterangkan oleh faktor-faktor lain yang tidak
ada dalam sistem maupun faktor stochastik
lainnya termasuk kesalahan pengukuran.
Elastisitas Permintaan dan Penawaran
Pengukuran elastisitas disini adalah
elastisitas harga terhadap permintaan dan
penawaran atau terhadap jumlah keseimbangan
pasar komoditi beras Siam Unus Mutiara di
daerah penelitian dapat dilihat pada Lampiran
4.
Elastisitas permintaaan bersifat elastis
karena nilainya lebih dari 1 (satu). Berarti
setiap peningkatan harga beras Siam Unus 10%
dari harga rata-rata atau sebesar Rp. 1.058,akan menyebabkan penurunan permintaan
beras Siam Unus Mutiara oleh seorang pembeli
sebesar 14,12% atau sebesar 3,17 kg per
bulannya. Pedagang akan merespon penurunan
permintaan akibat peningkatan harga 10%
dengan mengurangi penawaran sebesar 2,12 kg
per bulan.
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Nilai RootMSE untuk persamaan
permintaan dan penawaran secara simultan
hanya satu digit yakni 5,07274 dan 5,63411
merupakan nilai yang bagus karena nilai RMSE
mendekati nol atau semakin kecil menunjukkan
pendugaan model semakin baik. Dengan kata
lain model yang diduga dapat mewakili
fenomena keseimbangan permintaan dan
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
penawaran beras Siam Unus Mutiara di
Kabupaten Hulu Sungai Utara.
Mekanisme keseimbangan pasar akan
kembali ke jumlah keseimbangan (Q) meskipun
ada perubahan pada faktor-faktor dalam model
diatas. Keseimbangan pasar beras Siam Unus
Mutiara di pengaruhi secara sangat nyata oleh
faktor harga beras Siam Unus Mutiara, jumlah
anggota keluarga, serta jumlah penawaran
periode sebelumnya serta dipengaruhi secara
nyata oleh pendapatan.
Faktor
biaya
pemasaran dan jumlah penjual tidak signifikan
mempengaruhi
keseimbangan
pasar.
Sedangkan perkiraan harga di masa datang
hanya berpengaruh pada level signifikan 0,37.
Hasil
estimasi
parameter
(a1)
menunjukkan variabel harga beras Siam Unus
Mutiara (HBS) signifikan tingkat kepercayaan
99,51% berpengaruh sangat nyata pada fungsi
permintaan dengan arah besaran sesuai dengan
teori permintaan namun besaran pengaruhnya
hanya 0.003. Namun pada parameter (b1)
hanya signifikan pada level α = 0,2601 atau
tingkat kepercayaan 73,99% dengan besaran
pengaruhnya 0,002.
Estimasi parameter (a2) menunjukkan
bahwa pendapatan berpengaruh nyata pada
permintaan beras Siam Unus Mutiara di
Kabupaten Hulu Sungai Utara pada tingkat
kepercayaan 86,65%.
Arah besaran yang
positif menunjukkan bahwa peningkatan
pendapatan pembeli sebesar Rp 100.000/bulan
akan meningkatkan permintaan atau jumlah
keseimbangan pasar sebesar 0,199 kg/bulan,
vice versa .
Variabel jumlah anggota keluarga (N)
berpengaruh sangat nyata tingkat kepercayaan
99,99% terhadap jumlah permintaan maupun
pada model keseimbangan. Bertambahnya satu
orang anggota keluarga akan meningkatkan
jumlah permintaan atau jumlah keseimbangan
pasar komoditi beras Siam Unus Mutiara
sebanyak 5,86 kg/bulan, vice versa .
Jumlah penawaran periode sebelumnya
atau lag penawaran (LS) berpengaruh sangat
36
ISSN 1412-1468
nyata pada tingkat kepercayaan 99,99%.
Berarti jika jumlah penawaran sebelumnya
meningkat sebesar 10 kg/bulan maka jumlah
penawaran atau jumlah keseimbangan pasar
akan naik 7,41 kg/bulan, vice versa .
Perkiraan harga di masa datang oleh
pedagang (EXP) hanya menjelaskan keragaan
jumlah keseimbangan pasar (Q) sebesar
62,55%. Hal ini bisa terjadi mengingat
kemampuan pedagang memperkirakan harga
hanya berdasarkan intuisi bukan dengan
metode perkiraan tertentu.
Elastisitas di sisi permintaaan bersifat
elastis karena nilainya lebih dari 1 (satu).
Berarti setiap peningkatan harga beras Siam
Unus 10% dari harga rata-rata atau sebesar Rp.
1.058,akan menyebabkan penurunan
permintaan beras Siam Unus Mutiara oleh
seorang pembeli sebesar 14,12% atau sebesar
3,17 kg per bulannya. Pada periode pasar
pedagang
akan
merespon
penurunan
permintaan akibat peningkatan harga 10%
dengan mengurangi penawaran sebesar 2,12 kg
per bulan sehingga jumlah permintaan dan
penawaran kembali pada kesimbangan pasar.
Saran
Model simultan bermanfaat bagi para
pengambil
keputusan
karena
dapat
memperkirakan apa yang akan terjadi dengan
melakukan simulasi terkait kebijakan yang
akan diambil. Besaran
elastisitas
yang
diperoleh dapat menjadi pertimbangan bagi
pemerintah daerah dalam mengambil keputusan
terkait dengan harga beras khususnya jenis
Siam Unus Mutiara.
DAFTAR PUSTAKA
Angel, Kasanovani. 2006. Analisis Faktor
Produksi Usahatani Padi Lokal Kultivar
Siam Unus di Kabupaten Banjar,
Kalimantan Selatan.
Tesis.
Pasca
Sarjana Unlam. Banjarbaru.
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
Asliani. 1999. Perhitungan Harga Pokok
Komoditas Tanaman Padi Lokal di
Kecamatan Aluh-aluh, Kabupaten Banjar.
Skripsi.
Fakultas Pertanian Unlam.
Banjarbaru.
Hasan, Iqbal. 2008. Analisis Data Penelitian
dengan Statistik. Bumi Aksara. Jakarta.
Hasanal, Lisda Noorizatil. 2005. Analisis
Permintaan bawang Merah (Allium cepa
L) di Kalimantan Selatan dan Proayeksi
(Forecasting) Periode 2004 – 2013.
Tesis. Pasca sarjana Unlam.
Banjarbaru.
Koutsoyiannis, A.
1977.
Theory of
Econometrics. Second Edition. The
Macmillan Press Ltd. Great Britain.
Wahyuni, Nunik. 2000. Pengaruh Kenaikan
Harga Dasar gabah Terhadap Pendapatan
Petani di Desa Jaruju KecamatanKartak
Hanyar Kabupaten Banjar.
Skripsi.
Fakultas Pertanian Unlam. Banjarbaru.
Mudrajad, Kuncoro.
2001.
Metode
Kuantitatif, Teori dan Aplikasi untuk
37
ISSN 1412-1468
Bisnis dan Ekonomi. UPP AMP YKPN.
Yogyakarta.
Mulyono, Sri.
2005.
Statistika untuk
Ekonomi dan Bisnis. Lembaga Penerbit
FEUI. Jakarta.
Nuryanti, S. 2005. Analisa Keseimbangan
Sistem Penawaran dan Permintaan Beras
di Indonesia. Jurnal Agro Ekonomi.23
(1):71-81.
Rahim, Abd. Dan Diah Retno Dwi Hastuti.
2007.
Pengantar, Teori dan Kasus
Ekonomika Pertanian.
Penebar
Swadaya. Jakarta.
Rahmadi, Edy. 2007. Analisis Permintaan
Daging di Kalimantan Selatan. Tesis.
Pasca Sarjana Unlam. Banjarbaru.
Sitepu, Karo-KaroR. Dan Bonar Sinaga. 2006.
Aplikasi Model Ekonometrika:
Estimasi, Simulasi dan Peramalan
Menggunakan Program SAS. Program
studi Ekonomi Pertanian. Sekolah
pascasarjana Institut Pertanian Bogor.
Bogor.
LAMPIRAN
Lampiran1. Ringkasan residual error model permintaan dan penawaran beras Siam Unus Mutiara di
Kabupaten Hulu Sungai Utara
Equation Model
SSE
MSE
DEMAND
926,37851
25,73274
SUPPLY
1048
31,74325
Root MSE
5,07274
5,63411
38
ISSN 1412-1468
ZIRAA’AH, Volume 33 Nomor 1, Februari 2012 Halaman 28-38
Lampiran 2. Estimasi parameter dalam persamaan model permintaan dan penawaran beras Siam Unus
Mutiara di Kabupaten Hulu Sungai Utara
Parameter
a0
a1
a2
a3
b0
b1
b2
b3
b4
b5
b6
Nilai estimasi
28,649
-0,003
1,991E-6
5,860
13,981
-0,002
0,0006
0,741
0,741
0,059
2,070
T -hitung
2,76
-3,00
1,54
8,16
1,05
-1,15
0,73
8,61
0,41
0,50
0,90
Lampiran 3. Nilai Koefisien Determinasi (R2) dan Nilai F-hitung
Keterangan
R2
F-hitung
Prob>|T|
0,0090
0,0049
0,1335
0,0001
0,3002
0,2601
0,4681
0,0001
0,6861
0,6224
0,3745
Prob>F
Demand
0,7671
39,529
0,0001
Supply
0,7367
15,386
0,0001
Lampiran 4. Elastisitas permintaan dan penawaran beras Siam Unus Mutiara di Kabupaten
Hulu Sungai Utara tahun 2011
Keterangan
Nilai
parameter HBS
Rata-rata Q
Rata-rata HBS
Elastisitas
Permintaan
0,003
22.475
10581.58
1,412
Penawaran
0,002
22.475
10581.58
0,942