analisis integrasi pasar beras tumpang

PENGKAJIAN INTEGRASI PASAR PADA KOMODITI BERAS (Oryza Sativa L.) DI KABUPATEN MALANG

(Studi Kasus di Pasar Gadang,Pasar Lawang dan Pasar Tumpang di Kabupaten Malang)

Dwita Indrarosa

ABSTRAK

Integrasi pasar merupakan salah satu indikator yang dapat digunakan

untuk menyatakan tingkat efisiensi suatu sistem pemasaran. Pengukuran

integrasi pasar dapat digunakan sebagai data dasar untuk memahami

mekanisme pasar dan sebagai bahan informasi bagi pemerintah dalam rangka

merumuskan kebijakan, berupa penyediaan infrastruktur dan layanan informasi

untuk menghindari eksploitasi pasar.

Dari hasil analisis Integrasi pasar beras secara horisontal antara pasar

Gadang dengan pasar Lawang menunjukkan bahwa perubahan harga ditingkat

pasar Lawang akan diikuti oleh perubahan harga ditingkat pasar Gadang dalam

jangka panjang. Adanya Integrasi pasar beras secara vertikal antara pasar

Kecamatan Tumpang dengan pasar Lawang dan antara pasar Kecamatan

Tumpang dengan pasar Gadang, baik dalam jangka panjang maupun jangka

pendek, sehingga dominasi penentuan harga di tingkat petani ditentukan oleh

pedagang pengumpul sebagai akibat dari struktur pasar oligopsoni.

Kata Kunci : Beras, Pasar, Integrasi, Malang

I. Pendahuluan

Pengukuran integrasi pasar dapat digunakan sebagai data dasar untuk

memahami mekanisme pasar (Ravallion, 1986) dan sebagai bahan informasi

bagi pemerintah dalam rangka merumuskan kebijakan, berupa penyediaan

infrastruktur dan jasa layanan informasi untuk menghindari eksploitasi pasar

(Lohano dan Mari, 2006).

Informasi pasar merupakan salah satu aspek penting bagi pembuat

kebijakan dan pelaku pasar dalam rangka tercapainya integrasi pasar yang kuat.

Dalam hal ini, jika informasi pasar dikuasai secara baik oleh pelaku pasar, baik

produsen, konsumen maupun padagang, maka pasar pada wilayah produksi

terintegrasi cukup kuat dengan pasar di wilayah konsumsi (Fadhla, 2002).

Informasi pasar yang dibutuhkan oleh para petani berupa perkiraan harga tren

Pengkajian Integrasi Pasar Pada Komoditi Beras di Kabupaten Malang 2

pasar dan harga saat ini serta informasi situasi pasar. Informasi tentang tren-tren

pasar dan perubahan harga berguna untuk perencanaan produksi (Anindita,

2004).

II. Tujuan Pengkajian

Tujuan dari kajian ini adalah untuk mengetahui tingkat integrasi pasar pada harga

beras di Kabupaten Malang.

III. Perumusan Masalah

Secara umum pemasaran dianggap sebagai proses aliran barang yang

terjadi dalam pasar. Dimana barang mengalir dari produsen sampai kepada

konsumen akhir yang disertai penambahan guna bentuk melalui proses

pengolahan, guna tempat melalui proses pengangkutan dan guna waktu melalui

proses penyimpanan.

Pemasaran komoditi pertanian merupakan proses konsentrasi yaitu

pengumpulan produk-produk pertanian dari petani ke tengkulak, pedagang

pengumpul dan pedagang besar serta diakhiri proses distribusi yaitu penjualan

barang dari pedagang ke agen, pengecer dan konsumen (Sudiyono, 2002).

Perbandingan harga yang terjadi ditingkat produsen, grosir dan pengecer

menyebabkan terjadinya fluktuasi harga komoditi tersebut. Oleh karena itu perlu

adanya kajian tentang analisis integrasi pasar sebagai salah satu Informasi pasar

yang diharapkan kiranya memberikan masukan kepada petani sebagai stake

holder.

IV. Metode Analisis Data

Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini diklasifikasikan atas dua jenis,

yaitu data primer dan data sekunder.


Data primer adalah data yang diperoleh melalui wawancara langsung dari

120 responden petani beras yang berpedoman pada daftar pertanyaan yang

telah dipersiapkan sebelumnya. Secara garis besar data yang akan dijaring

meliputi data struktur pasar, saluran dan lembaga-lembaga pemasaran, margin

pemasaran, berbagai informasi tentang sarana dan prasarana pemasaran beras.

Data sekunder adalah data-data yang diperoleh dari instasi terkait, seperti dari

Kantor Camat Kecamatan Tumpang, BKP3 Kab Malang, Biro Pusat Statistik

Malang, serta berbagai pustaka yang bertalian dengan penelitian ini. Data kajian

ini diambil pada deret waktu (time series) bulan/tahun selama kurun waktu 5

tahun mulai dari tahun 2005–2010.

V. Pembahasan dan Hasil

Analisis Integrasi

Perkembangan Harga Beras

Perkembangan harga beras bulanan di pasar Lawang, pasar Gadang dan

pasar Kecamatan Tumpang selama kurun waktu 5 tahun (2005-2010) bergerak

secara tidak stabil atau berfluktuasi. Perkembangan harga beras dari ketiga

pasar tersebut dapat diuraikan secara jelas di bawah ini.

a. Perkembangan Harga Beras di Pasar Gadang

Harga beras bulanan di pasar Gadang selama kurun waktu 5 tahun

(2005-2010) selalu berfluktuasi. Harga beras terendah terjadi pada bulan Maret

sampai dengan bulan Juni tahun 2007, yakni sebesar Rp 2500, sedangkan harga

beras tertinggi terjadi selama tahun 2010, yakni sebesar Rp 4000.

Pada bulan Januari sampai dengan bulan Mei tahun 2006 harga beras

bergerak naik mencapai Rp 3500/kg, sedangkan pada bulan Juni-Juli harga

beras bergerak turun ke Rp 2750/kg, kemudian pada bulan Agustus harga


kembali bergerak naik ke Rp 3500/kg. Pada bulan Januari sampai dengan bulan

Pebruari tahun 2007 harga beras berada pada tingkatan tertinggi, yakni sebesar

Rp 3000/kg sedangkan pada bulan Maret-Juni harga beras berada pada

tingkatan terendah, yakni sebesar Rp 2500/kg, kemudian pada bulan Juli-

Desember harga kembali naik ke Rp 2750/kg. Pada tahun 2008 harga beras

berada pada tingkatan yang stabil, yakni sebesar Rp 2750/kg. Pada bulan

Januari - September tahun 2006 harga beras berada pada tingkatan terendah,

yakni sebesar Rp 3250/kg sedangkan pada bulan Oktober-Desember harga

beras berada pada tingkatan tertinggi, yakni sebesar Rp 3500/kg. Pada tahun

2010 harga beras mengalami peningkatan menjadi Rp 4000/kg dan sepanjang

tahun tersebut harga beras berada pada tingkatan yang stabil.

Gambar 1. Harga Beras Bulanan dari Tahun 2006-2010 di

Pasar Inpres Gadang

Bila diamati perkembangan harga beras bulanan selama tahun 2006-

2010 diketahui bahwa harga akan kecenderungan menurun pada bulan Juni. Hal

2400

2800

3200

3600

4000

4400

2006 2007 2008 2009 2010

T a h u n

Harga


ini disebabkan terjadinya panen raya. Sedangkan kenaikan harga akan terjadi

pada akhir sampai awal tahun. Hal ini disebabkan terdapatnya hari raya besar

(seperti Natal dan Tahun Baru) dan puncak musim paceklik pangan.

Selain secara grafik, penentuan pola pergerakan data harga beras dapat

dilakukan melalui 2 macam pengujian secara formal, yaitu korelogram dan unit

root test. Pada dasarnya korelogram merupakan teknik identifikasi stasioneritas

data time series melalui Fungsi Autokorelasi (Autocorrelation Function = ACF).

Pengujian korelogram pada tingkat level menunjukkan data beras tidak stasioner.

Hal ini ditunjukkan dengan berbagai indikator berikut:

Grafik autokorelasi pada lag pertama berada diluar garis Bartlett dan

menurun secara eksponensial atau perlahan, semakin kecil dan bila

diteruskan akan keluar lagi dari garis Bartlett, meskipun grafik batang

berpindah ke sebelah kiri. Garis Bartlett adalah garis yang ditandai dengan

garis putus-putus di kanan-kiri garis tengah, baik pada grafik autokorelasi

mapun autokorelasi parsial.

Nilai koefisien autokorelasi (lihat kolom AC) cukup besar, yaitu 0,906 (dari

kemungkinan -1 sampai dengan 1) dan menurun secara perlahan-lahan.

Dalam hal ini dapat dikatakan bahwa nilai koefisien autokorelasi mendekati

satu.

Nilai probabilitas dari lag ke-1 sampai dengan lag ke-28 yang sangat

mendekati nol, yang berarti lebih kecil dari α = 5%.

Pengujian korelogram dilanjutkan pada tingkat first difference untuk

melihat kestasioneran data pada tingkat tersebut. Hasil pengujian menunjukan

data sudah stasioner pada orde 1 atau I(1). Hal ini ditunjukkan dengan berbagai

indikator berikut:

Grafik autokorelasi dan autokorelasi parsial menunjukkan bahwa semua

grafik batang sudah berada di dalam garis Bartlett (garis putus-putus).


Nilai koefisien autokorelasi (lihat kolom AC) mendekati nol.

Umumnya nilai probabilitas lebih besar dari α = 5%.

Pengujian stasioneritas data harga beras secara formal yang kedua

adalah dengan menggunakan unit root test, yaitu Dickey-Fuller (DF) test dan

Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test secara ringkas dapat dilihat pada tabel 1,

dibawah ini.

Tabel 1. Dickey-Fuller (DF) test dan Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test di

tingkat Pasar Inpres Gadang

No Uji

Level First Difference

Test Critical Value

tstatictic Ket. Test Critical Value

tstatictic Ket.

1 DF:

Intercept

1% (-2,605) 5% (-1,946) 10%(-1,613)

-1,037

ns

1% (-2,605) 5% (-1,946) 10%(-1,613)

-3,605

***

Intercept and Trend

1% (-3,736) 5% (-3,161) 10%(-2,863)

-1,769 ns 1% (-3,740) 5% (-3,164) 10%(-2,866)

-5,246 ***

2 ADF:

Intercept

1% (-3,546) 5% (-2,912) 10%(-2,593)

-1,109

ns 1% (-3,542) 5% (-2,913) 10%(-2,594)

-7,514

***

Intercept and Trend

1% (-4,121) 5% (-3,488) 10%(-3,172)

-1,808 ns 1% (-4,124) 5% (-3,489) 10%(-3,173)

-7,634 ***

None 1% (-2,605) 5% (-1,946) 10%(-1,613)

0,8167 ns 1% (-2,605) 5% (-1,946) 10%(-1,613)

-7,576 ***

Keterangan: ns = tidak signifikan

***) Signifikan pada taraf kepercayaan 1%

Hasil pengujian DF pada tabel 1 menunjukkan bahwa pada tingkat level,

baik dengan intercept maupun dengan intercept and trend data harga beras di

pasar Gadang tidak stasioner. Hal ini ditunjukkan dengan uji DF lebih besar dari

nilai kritisnya. Untuk itu pengujian stasioneritas data dilanjutkan pada tingkat first

difference. Hasil pengujiannya menunjukkan uji DF lebih kecil dari nilai kritisnya,


maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak yang berarti data sudah stasioner

pada orde 1 atau I (1).

Hasil pengujian ADF pada tabel 1 menunjukkan bahwa pada tingkat level,

baik dengan intercept, intercept and trend maupun none data harga beras di

pasar Inpres Gadang tidak stasioner. Hal ini ditunjukkan dengan uji ADF lebih

besar dari nilai kritisnya. Untuk itu pengujian stasioneritas data dilanjutkan pada

tingkat first difference. Hasil pengujiannya menunjukkan uji ADF lebih kecil dari

nilai kritisnya, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak yang berarti data sudah

stasioner pada orde 1 atau I(1).

b. Perkembangan Harga Beras di Pasar Inpres Lawang

Harga beras bulanan di pasar Lawang selama kurun waktu lima tahun

(2006-2010) selalu berfluktuasi. Harga beras terendah terjadi pada bulan Januari

sampai dengan bulan Pebruari tahun 2006, yakni sebesar Rp 2800, sedangkan

harga beras tertinggi terjadi pada bulan Desember tahun 2010, yakni sebesar Rp

4500. Pada bulan Maret 2006 sampai dengan bulan Desember 2008 harga beras

di pasar Lawang cenderung tidak berubah/konstan, yakni sebesar Rp 3000/kg.

Pada bulan Januari sampai dengan bulan Pebruari tahun 2006 harga

beras bergerak pada tingkatan rendah yakni sebesar Rp 2800/kg, sedangkan

pada bulan Maret-Desember harga beras bergerak pada tingkatan yang lebih

tinggi yakni sebesar Rp 3000/kg. Pada tahun 2007 dan 2008 harga beras

cenderung berada pada tingkatan yang stabil, yakni sebesar Rp 3000/kg. Pada

tahun 2009 harga beras mengalami peningkatan dan sepanjang tahun tersebut

harga beras berada pada tingkatan yang stabil, yakni sebesar Rp 3250/kg.

Sedangkan pada tahun 2010 harga beras sangat berfluktuasi dengan trend yang

terus meningkat. Harga terendah berada pada bulan Januari selanjutnya harga

bergerak naik dan mencapai harga yang tertinggi pada bulan Desember, yakni


sebesar Rp 4500/kg. Sedangkan selama bulan Maret-Oktober harga tidak

berubah, yakni sebesar Rp 4000/kg.

Gambar 2. Harga Beras Bulanan dari Tahun 2006-2010 di

Pasar Lawang

Gambar 2 di atas terlihat bahwa harga selalu berfluktuasi, sehingga dapat

dikatakan data harga tersebut cenderung tidak stasioner. Selain secara grafik,

penentuan pola pergerakan data harga beras dapat dilakukan melalui 2 macam

pengujian secara formal, yaitu korelogram dan unit root test. Pengujian

stasioneritas data harga beras secara formal yang pertama yaitu korelogram

merupakan teknik identifikasi stasioneritas data time series melalui Fungsi

Autokorelasi (Autocorrelation Function = ACF). Pengujian korelogram pada

tingkat level menunjukan data beras tidak stasioner. Hal ini ditunjukkan dengan

berbagai indikator berikut:



2400

2800

3200

3600

4000

4400

4800

2006 2007 2008 2009 2010

Harga

T a h u n



berpindah ke sebelah kiri. Garis Bartlett adalah garis yang ditandai dengan

garis putus-putus di kanan-kiri garis tengah, baik pada grafik autokorelasi

mapun autokorelasi parsial.




satu.


mendekati nol, yang berarti lebih kecil dari α = 5%.


melihat kestasioneran data pada tingkat tersebut. Hasil pengujian menunjukan


indikator berikut:




Nilai probabilitas lebih besar dari α = 5%.


adalah dengan menggunakan unit rooot test, yaitu Dickey-Fuller (DF) test dan

Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test.

Hasil pengujian DF menunjukkan bahwa pada tingkat level, dengan

intercept and trend data harga beras di Pasar Lawang tidak stasioner. Hal ini

ditunjukkan dengan uji DF lebih besar dari nilai kritisnya. Untuk itu pengujian

stasioneritas data dilanjutkan pada tingkat first difference. Hasil pengujiannya

menunjukkan uji DF lebih kecil dari nilai kritisnya, maka dapat disimpulkan bahwa

H0 ditolak yang berarti data sudah stasioner pada orde 1 atau I(1).


Tabel 2. Dickey-Fuller (DF) test dan Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test di

tingkat Pasar Inpres Lawang

No Uji

Level First Difference

Test Critical Value


tstatictic Ket.

1 DF:

Intercept

1% (-2,605) 5% (-1,946) 10%(-1,613)

1,934

*

1% (-2,605) 5% (-1,946) 10%(-1,613)

-7,338

***

Intercept and Trend

1% (-3,736) 5% (-3,161) 10%(-2,863)

-0,739 ns

1% (-3,740) 5% (-3,164) 10%(-2,866)

-7,562 ***

2 ADF:

Intercept

1% (-3,546) 5% (-2,912) 10%(-2,593)

1,325

ns

1% (-3,542) 5% (-2,913) 10%(-2,594)

-7,268

***

Intercept and Trend

1% (-4,121) 5% (-3,488) 10%(-3,172)

-0,254 ns

1% (-4,124) 5% (-3,489) 10%(-3,173)

-7,632 ***

None 1% (-2,605) 5% (-1,946) 10%(-1,613)

2,335 **

1% (-2,605) 5% (-1,946) 10%(-1,613)

-7,576 ***


***) Signifikan pada taraf kepercayaan 1% **) Signifikan pada taraf kepercayaan 5% *) Signifikan pada taraf kepercayaan 10%

Hasil pengujian ADF menunjukkan bahwa pada tingkat level, baik dengan

intercept, intercept and trend data harga beras di pasar Inpres Lawang tidak

stasioner. Hal ini ditunjukkan dengan uji ADF lebih besar dari nilai kritisnya.

Untuk itu pengujian stasioneritas data dilanjutkan pada tingkat first difference.

Hasil pengujiannya menunjukkan uji ADF lebih kecil dari nilai kritisnya, maka

dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak yang berarti data sudah stasioner pada orde

1 atau I(1).


c. Perkembangan Harga Beras di Pasar Tumpang

Harga beras bulanan di pasar Tumpang selama kurun waktu lima tahun

(2005-2010) selalu berfluktuasi. Harga beras terendah terjadi pada bulan

Pebruari-Maret dan bulan Juli-Agustus 2006, yakni sebesar Rp 1750, sedangkan

harga beras tertinggi terjadi pada bulan Agustus-Desember 2010, yakni sebesar

Rp 3250. Terjadi kestabilan harga yang cukup panjang pada bulan September

2006 sampai dengan Desember 2008, yakni sebasar Rp 2000/kg.

Gambar 3. Harga Beras Bulanan dari Tahun 2006-2010 di Pasar Produsen Tumpang

Pada bulan Januari sampai dengan bulan Pebruari 2009 harga beras

bergerak pada tingkatan rendah, yakni sebesar Rp 2800/kg, sedangkan pada

bulan Maret-Desember harga beras bergerak pada tingkatan yang lebih tinggi,

yakni sebesar Rp 3000/kg. Pada tahun 2009 dan 2010, harga beras berada pada

tingkatan yang stabil, yakni sebesar Rp 3000/kg. Sedangkan pada tahun 2010

1600

2000

2400

2800

3200

3600

2006 2007 2008 2009 2010

T a h u n

Harga


harga beras sangat berfluktuasi dengan trand yang terus meningkat. Harga

terendah berada pada bulan Januari selanjutnya harga bergerak naik dan

mencapai harga yang tertinggi pada bulan Desember, yakni sebesar Rp 3200/kg.

Sedangkan selama bulan Maret-Oktober harga tidak berubah, yakni sebesar Rp

3000/kg.

Gambar 3 di atas terlihat bahwa harga selalu berfluktuasi, sehingga dapat

dikatakan data harga tersebut cenderung tidak stasioner. Selain secara grafik,

penentuan pola pergerakan data harga beras dapat dilakukan melalui 2 macam

pengujian secara formal, yaitu korelogram dan unit root test. Pada dasarnya

korelogram merupakan teknik identifikasi stasioneritas data time series melalui

Fungsi Autokorelasi (Autocorrelation Function = ACF). Pengujian korelogram

pada tingkat level menunjukkan data beras tidak stasioner. Hal ini ditunjukkan

dengan berbagai indikator berikut:




berpindah ke sebelah kiri.




satu.


mendekati nol, yang berarti lebih kecil dari α = 5%


melihat kestasioneran data pada tingkat tersebut. Hasil pengujian menunjukkan


indikator berikut:





Nilai probabilitas lebih besar dari α = 5%.


adalah dengan menggunakan unit rooot test, yaitu Dickey-Fuller (DF) test dan

Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test.

Tabel 3. Dickey-Fuller (DF) test dan Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test di tingkat Tumpang

No Uji Level First Difference

Test Critical Value


tstatictic Ket.

1 DF:

Intercept

1% (-2,605) 5% (-1,946) 10%(-1,613)

0,440

ns

1% (-2,605) 5% (-1,946) 10% (-1,613)

-3,730

***

Intercept and Trend

1% (-3,736) 5% (-3,161) 10%(-2,863)

-1,660 ns 1% (-3,740) 5% (-3,164) 10% (-2,866)

-6,157 ***

2 ADF:

Intercept

1% (-3,546) 5% (-2,912) 10%(-2,593)

0,1872

ns 1% (-3,542) 5% (-2,913) 10% (-2,594)

-8,344

***

Intercept and Trend

1% (-4,121) 5% (-3,488) 10%(-3,172)

-2,243 ns 1% (-4,124) 5% (-3,489) 10% (-3,173)

-8,360 ***

None 1% (-2,605) 5% (-1,946) 10%(-1,613)

1,532 ns 1% (-2,605) 5% (-1,946) 10% (-1,613)

-7,918 ***


***) Signifikan pada taraf kepercayaan 1%

Hasil pengujian DF pada tabel diatas menunjukkan bahwa pada tingkat

level, baik dengan intercept maupun dengan intercept and trend data harga

beras tidak stasioner. Hal ini ditunjukkan dengan uji DF lebih besar dari nilai

kritisnya. Untuk itu pengujian stasioneritas data dilanjutkan pada tingkatan first

difference. Hasil pengujiannya menunjukkan uji DF lebih kecil dari nilai kritisnya,


maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak yang berarti data sudah stasioner

pada orde 1 atau I(1).

Hasil pengujian ADF menunjukkan bahwa pada tingkat level, baik dengan

intercept, intercept and trend maupun none data harga beras di Pasar Tumpang

tidak stasioner. Hal ini ditunjukkan dengan uji ADF lebih besar dari nilai kritisnya.

Untuk itu pengujian stasioneritas data dilanjutkan pada tingkat first difference.

Hasil pengujiannya menunjukkan uji ADF lebih kecil dari nilai kritisnya, maka

dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak yang berarti data sudah stasioner pada orde

1 atau I(1).

Analisis Integrasi Pasar Beras

Analisis Integrasi Pasar Horisontal

Data time series yang digunakan telah dilakukan uji stasioneritas seperti

pada sub bab di atas, dimana variabel yang diteliti sudah stasioner pada derajad

atau orde yang sama, yaitu pada orde 1 atau I(1). Pengujian integrasi pasar

horisontal selanjutnya menggunakan uji kointegrasi. Hasil uji kointegrasi

diperoleh bahwa nilai residual antara pasar Inpres Gadang dengan pasar

Lawang telah mencapai stasioner pada tingkat first difference atau I(1) baik pada

intercept, trend and intercept, dan none. Besarnya nilai koefisien keseimbangan

jangka panjang pada intercept sebesar -0,982665, pada trend and intercept

sebesar -0,982679, dan pada none sebesar -0,979083. Dari nilai uji ADF lebih

kecil dari nilai kritisnya dengan nilai probalilitas lebih kecil dari 0,0100. Hal ini

menunjukkan bahwa nilai residual antara pasar Gadang dengan pasar Lawang

telah stasioner pada tingkat kepercayaan 99%. Dengan demikian dapat

disimpulkan bahwa perubahan harga ditingkat pasar Lawang akan diikuti oleh

perubahan harga ditingkat pasar Gadang dalam jangka panjang. Hal ini

disebabkan tersedianya sarana-prasarana transportasi dan komunikasi yang


cukup lancar dan memadai. Oleh karena itu apabila terjadi perubahan harga

beras di pasar Lawang akan diikuti oleh perubahan harga ditingkat pasar

Gadang dalam jangka panjang.

Analisis integrasi pasar horisontal selanjutnya adalah melalui error

corection model (ECM). Tujuannya adalah untuk mengetahui gambaran

hubungan keseimbangan dinamis jangka pendek dan keseimbangan jangka

panjang dari pasar Gadang dan pasar Lawang.

Tabel 4. Uji Error Correction Model (ECM) pasar Gadang dan pasar Lawang

Variabel Koefisien t-Statistik Prob. Adjusted R-squared C 120,0441 0,580926 0,5637 0,126707 D(A) 0,371083 1,538042 0,1298 A(-1) -0,034957 -0,547430 0,5863 ECT1 0,224671 2,945186 0,0047***

Keterangan: ***) Signifikan pada taraf kepercayaan 1%

C = konstanta D(A) = Variabel harga beras di tingkat pasar Inpres Lawang

A(-1) = Variabel harga beras di tingkat pasar Inpres Lawang pada periode sebelumnya (t-1)

ECT1 = Error Correction Term

Model ECM antara PKt dan PAt sebagai berikut:

ΔPKt = 120,044 + 0,371ΔPAt - 0,035PAt -1 + 0,225ECT1

Secara statistik, ECT signifikan dan bertanda positif, sehingga model

yang digunakan dalam penelitian ini valid. Dari persamaan diatas, dapat

dikatakan bahwa dalam jangka pendek harga di pasar Gadang di pengaruhi oleh

harga di pasar Lawang. Pengaruh jangka pendek harga di pasar Lawang

terhadap harga di pasar Gadang sebesar 0,371083. Hal ini berarti bahwa

kenaikan harga beras di pasar Lawang sebesar Rp 10 akan menyebabkan

kenaikan harga beras di pasar Gadang sebesar Rp. 3,71. Nilai Adjusted R-

squared sebesar 0,126707. Nilai tersebut mempunyai arti bahwa 12,67% dari

variasi atau perubahan variabel harga di pasar Gadang mampu dijelaskan oleh

variasi atau perubahan variabel harga di pasar Lawang, sedangkan sisanya


sebesar 87,23% dijelaskan oleh variabel lain di luar dari model yang diajukan.

Nilai Adjusted R-squared tersebut relatif rendah, karena nilai tersebut diperoleh

pada tingkat difference (first difference), sehingga Adjusted R-squared lebih

rendah ketika mengestimasi dalam bentuk level.

Pengaruh jangka panjang harga beras di pasar Inpres Lawang terhadap

harga beras di pasar Inpres Gadang dengan persamaan dibawah maka :

PKt = a + bPAt

Dimana:

1,6516730,224671

0,371083

α

αa

0,8444080,224671

0,034957 -

α

ααb

PKt = 1,651673 + 0,844408PAt

Persamaan diatas dapat diinterpretasikan bahwa dalam jangka panjang,


kenaikan harga beras di pasar Gadang sebesar Rp. 8,44.

Bila dibandingkan besaran kenaikan harga di tingkat pasar Gadang

antara jangka pajang dengan jangka pendek, maka dapat dikatakan bahwa

kenaikan harga beras di tingkat pasar Gadang dalam jangka panjang lebih besar

daripada dalam jangka pendek.

Eksistensi hubungan antar variabel tidak membuktikan kausalitas atau

arah pengaruh. Untuk itu untuk mengetahui arah pengaruh harga beras dapat

diketahui dengan pengujian Kausalitas Granger. Pengujian Kausalitas Granger

memungkinkan untuk menganalisis variabel mana mendahului atau memberi

petunjuk variabel lain. Nilai probabilitas untuk null hypothesis K does not Granger

Cause A sebesar 0.09661. Nilai probalilitas tersebut menunjukkan bahwa

hipotesis nol (H0) ditolak pada tingkat kepercayaan 90%. Sehingga dapat


dikatakan bahwa perubahan harga beras di pasar Lawang akan menyebabkan

perubahan harga beras di pasar Gadang. Sedangkan nilai probalilitas untuk null

hypothesis A does not Granger Cause K sebesar 0.31387. Nilai probalilitas

tersebut lebih besar dari 0,1. Ini berarti hipotesis nol (H0) diterima, sehingga

dapat dikatakan bahwa perubahan harga beras di pasar Gadang tidak akan

menyebabkan perubahan harga beras di pasar Lawang.

Dari uraian di atas dapat disimpulkan bahwa hubungan antara harga

beras di pasar Lawang dengan harga beras di pasar Gadang mempunyai satu

arah pengaruh, yaitu perubahan harga beras di pasar Lawang akan

menyebabkan perubahan harga beras di pasar Gadang, tetapi tidak sebaliknya,

yaitu perubahan harga beras di pasar Gadang tidak akan menyebabkan

perubahan harga beras di pasar Lawang. Jadi perubahan harga beras di pasar

Lawang mendahului perubahan harga beras di pasar Gadang.

Analisis Integrasi Pasar Vertikal

Analisis integrasi pasar vertikal dilihat dari pergerakan harga beras

bulanan selama kurun waktu 5 tahun (2006-2010) yang terjadi di pasar produsen

dengan pasar konsumen, yaitu antara pasar Tumpang dengan pasar Gadang

dan antara pasar Tumpang dengan pasar Lawang.


a. Analisis Integrasi Pasar Vertikal antara Pasar Tumpang dengan Pasar Lawang

Data time series yang digunakan untuk menganalisis Integrasi Pasar

Vertikal antara pasar Tumpang dengan pasar Lawang telah dilakukan uji

stasioneritas seperti pada sub bab di atas, dimana variabel yang diteliti sudah

stasioner pada derajad atau orde yang sama, yaitu orde 1 atau I (1). Pengujian

intergasi pasar vertikal selanjutnya menggunakan uji kointegrasi. Hasil uji

kointegrasi diperoleh bahwa nilai residual antara pasar Tumpang dengan pasar

Lawang telah mencapai stasioner pada tingkat first difference atau I(1) baik pada

intercept, trend and intercept, dan none (lihat lampiran 11). Besarnya nilai

koefisien keseimbangan jangka panjang pada intercept sebesar -0,973801, pada

trend and intercept sebesar -0,972775, dan pada none sebesar -0,972176. Nilai

uji ADF lebih kecil dari nilai kritisnya dengan nilai probalilitas sebesar 0,0000

(lebih kecil dari 0,0100). Hal ini menunjukkan bahwa nilai residual antara pasar

Tumpang dengan pasar Lawang telah stasioner pada tingkat kepercayaan 99%.

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa perubahan harga ditingkat pasar

Lawang akan diikuti oleh perubahan harga ditingkat pasar Tumpang dalam

jangka panjang.

Analisis integrasi pasar vertikal antara pasar Tumpang dengan pasar

Lawang selanjutnya adalah melalui error corection model (ECM). Tujuannya

adalah untuk mengetahui gambaran hubungan keseimbangan dinamis jangka

pendek dan keseimbangan jangka panjang.


Tabel 5. Uji Error Correction Model (ECM) pasar Tumpang dan pasar Lawang

Variabel Koefisien t-Statistik Prob. Adjusted R-squared C 3.968386 0.035271 0.9720 0,132712 D(A) 0.315185 2.369130 0.0214**

A(-1) 0.002693 0.077412 0.9386

ECT2 0.191731 2.803359 0.0070***

Keterangan: **) Signifikan pada taraf kepercayaan 5%

***) Signifikan pada taraf kepercayaan 1% C = konstanta D(KA) = Variabel harga beras di tingkat pasar Inpres Lawang

KA(-1) = Variabel harga beras di tingkat pasar Inpres Lawang pada periode sebelumnya (t-1)


Model ECM antara PBt dan PAt adalah:

ΔPBt = 3,968 + 0,315ΔPAt + 0,003PAt -1 + 0,192ECT2


yang digunakan dalam penelitian ini valid. Dari persamaan diatas, dapat

dikatakan bahwa dalam jangka pendek harga di pasar Tumpang dipengaruhi

oleh harga di pasar Lawang. Pengaruh jangka pendek harga di pasar Lawang

terhadap harga di pasar Tumpang sebesar 0.315185. Hal ini berarti bahwa


kenaikan harga beras di pasar Tumpang sebesar Rp. 3,15. Nilai Adjusted R-

squared sebesar 0.132712. Nilai tersebut mempunyai arti bahwa 13,27% dari

variasi atau perubahan variabel harga di pasar Tumpang mampu dijelaskan oleh

variasi atau perubahan variabel harga di pasar Lawang, sedangkan sisanya

sebesar 86,73% dijelaskan oleh variabel lain di luar dari model yang diajukan.

Nilai Adjusted R-squared tersebut relatif rendah, karena nilai tersebut diperoleh

pada tingkat difference (first difference), sehingga Adjusted R-squared lebih

rendah ketika mengestimasi dalam bentuk level.

PBt = a + bPAt


Dimana:

20,697680.191731

3.968386

α

αa

1,0140460.191731

0,194424

α

ααb

PBt = 20,69768 +1,014046PAt

Dari persamaan diatas dapat diinterpretasikan bahwa dalam jangka panjang,


kenaikan harga beras di pasar Tumpang sebesar Rp. 10,14.


antara jangka pajang dengan jangka pendek, maka dapat dikatakan bahwa

kenaikan harga beras di tingkat pasar Tumpang dalam jangka panjang lebih

besar daripada dalam jangka pendek.

Eksistensi hubungan antara variabel tidak membuktikan kausalitas atau

arah pengaruh. Arah pengaruh harga beras dapat diketahui dengan pengujian

Kausalitas Granger. Pengujian Kausalitas Granger memungkinkan untuk

menganalisis variabel mana mendahului atau memberi petunjuk variabel lain.

Hasil pengujian Kausalitas Granger diketahui nilai probabilitas untuk null

hypothesis A does not Granger Cause B sebesar 0.06449. Nilai probalilitas

tersebut menunjukkan bahwa hipotesis nol (H0) ditolak pada tingkat kepercayaan

90%. Sehingga dapat dikatakan bahwa perubahan harga beras di pasar Lawang

akan menyebabkan perubahan harga beras di pasar Tumpang. Sedangkan nilai

probalilitas untuk null hypothesis KA does not Granger Cause KK sebesar

0.25381. Nilai probalilitas tersebut lebih besar dari 0,1. Ini berarti hipotesis nol

(H0) diterima, sehingga dapat dikatakan bahwa perubahan harga beras di pasar I

Tumpang tidak akan menyebabkan perubahan harga beras di pasar Lawang.



beras di pasar Lawang dengan harga beras di pasar Tumpang mempunyai satu

arah pengaruh, yaitu perubahan harga beras di pasar Lawang akan

menyebabkan perubahan harga beras di pasar Tumpang, tetapi tidak sebaliknya,

yaitu perubahan harga beras di pasar pasar Tumpang tidak akan menyebabkan

perubahan harga beras di pasar Lawang. Jadi perubahan harga beras di pasar

Lawang mendahului perubahan harga beras di pasar Tumpang.

b. Analisis Integrasi Pasar Vertikal antara pasar Tumpang dengan pasar Gadang

Data time series yang digunakan untuk menganalisis Integrasi Pasar

Vertikal antara pasar Tumpang dengan pasar Inpres Gadang telah dilakukan uji

stasioneritas seperti pada sub bab di atas, dimana variabel yang diteliti sudah

stasioner pada derajad yang sama, yaitu pada orde 1 atau I (1). Pengujian

integrasi pasar vertikal antara pasar Tumpang dengan pasar Gadang selanjutnya

menggunakan uji kointegrasi. Hasil uji kointegrasi diperoleh bahwa nilai residual

antara pasar Tumpang dengan pasar Gadang telah mencapai stasioner pada

tingkat first difference atau I(1) baik pada intercept, trend and intercept, dan

none. Besarnya nilai koefisien keseimbangan jangka panjang pada intercept

sebesar -0,989434, pada trend and intercept sebesar -0,985777, dan pada none

sebesar -0,982714. Nilai uji ADF lebih kecil dari nilai kritisnya dengan nilai

probalilitas sebesar 0,0000 (lebih kecil dari 0,0100). Hal ini menunjukkan bahwa

nilai residual antara pasar Tumpang dengan pasar Gadang telah stasioner pada

tingkat kepercayaan 99%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa

perubahan harga ditingkat pasar Gadang akan diikuti oleh perubahan harga

ditingkat pasar Tumpang dalam jangka panjang.


Tabel 6. Uji Error Correction Model (ECM) pasar Tumpang dan pasar Inpres Gadang

Variabel Koefisien t-Statistik Prob. Adjusted R-squared C -31.38196 -0.358251 0.7215 0,155510 D(KK) 0.143005 2.061628 0.0440**

KK(-1) 0.015736 0.585249 0.5608

ECT03 0.134566 1.920431 0.0600*

Keterangan: *) Signifikan pada taraf kepercayaan 10% **) Signifikan pada taraf kepercayaan 5% ***) Signifikan pada taraf kepercayaan 1%

C = konstanta D(KK) = Variabel harga beras di tingkat pasar Inpres Gadang

KK(-1) = Variabel harga beras di tingkat pasar Inpres Gadang pada periode sebelumnya (t-1)


Analisis integrasi pasar vertikal antara pasar Tumpang dengan pasar

Gadang selanjutnya adalah melalui error corection model (ECM). Tujuannya

adalah untuk mengetahui gambaran hubungan keseimbangan dinamis jangka

pendek dan keseimbangan jangka panjang.

Model ECM antara PPBt dan PKt adalah:

ΔPBt = -31,382 + 0,143ΔPKt + 0,016PKt -1 + 0.135ECT3


yang digunakan dalam penelitian ini valid. Pengaruh jangka pendek harga di

pasar Gadang terhadap harga di pasar Tumpang sebesar 0.143005. Hal ini

berarti bahwa kenaikan harga beras di pasar Lawang sebesar Rp 10 akan

menyebabkan kenaikan harga beras di pasar Gadang sebesar Rp. 1,43. Nilai

Adjusted R-squared sebesar 0.155510. Nilai tersebut mempunyai arti bahwa

15,55% dari variasi atau perubahan variabel harga di pasar Tumpang mampu

dijelaskan oleh variasi atau perubahan variabel harga di pasar Gadang,

sedangkan sisanya sebesar 86,73% dijelaskan oleh variabel lain di luar dari

model yang diajukan. Nilai Adjusted R-squared tersebut relatif rendah, karena

nilai tersebut diperoleh pada tingkat difference (first difference), sehingga

Adjusted R-squared lebih rendah ketika mengestimasi dalam bentuk level.


PBt = a + bKt

Dimana:

-233,208680.134566

31.38196-

α

αa

1,1169390.134566

0,150302

α

ααb

PBt = -233,20868 +1,116939Kt

Dalam jangka panjang, kenaikan harga beras di pasar Lawang sebesar

Rp 10 akan menyebabkan kenaikan harga beras di pasar Gadang sebesar Rp.

11,17.


antara jangka panjang dengan jangka pendek, maka dapat dikatakan bahwa

kenaikan harga beras di tingkat pasar dalam jangka panjang lebih besar

daripada dalam jangka pendek.

Eksistensi hubungan antara variabel tidak membuktikan kausalitas atau

arah pengaruh. Arah pengaruh harga beras dapat diketahui dengan pengujian

Kausalitas Granger. Pengujian Kausalitas Granger memungkinkan untuk

menganalisis variabel mana mendahului atau memberi petunjuk variabel lain.

Nilai probabilitas untuk null hypothesis B does not Granger Cause K sebesar

0.09792. Nilai probalilitas tersebut menunjukkan bahwa H0 ditolak pada tingkat

kepercayaan 90%. Sehingga dapat dikatakan bahwa perubahan harga beras di

pasar Gadang akan menyebabkan perubahan harga beras di pasar Tumpang.

Sedangkan nilai probalilitas untuk null hypothesis KK does not Granger Cause B

sebesar 0.49444. Nilai probalilitas tersebut lebih besar dari 0,1. Ini berarti H0

diterima, sehingga dapat dikatakan bahwa perubahan harga beras di pasar

Gadang tidak akan menyebabkan perubahan harga beras di pasar Tumpang.



beras di pasar Gadang dengan harga beras di pasar Tumpang mempunyai satu

arah pengaruh, yaitu perubahan harga beras di pasar Gadang akan

menyebabkan perubahan harga beras di pasar Tumpang, tetapi tidak sebaliknya,

yaitu perubahan harga beras di pasar Tumpang tidak akan menyebabkan

perubahan harga beras di pasar Gadang. Jadi perubahan harga beras di pasar

Gadang mendahului perubahan harga beras di pasar Tumpang.

Hubungan antara Struktur Pasar, Saluran Pemasaran, Margin Pemasaran

dan Integrasi Pasar yang Diperoleh dalam Pengkajian

Dari hasil pengkajian yang dilakukan di Kecamatan Tumpang

menunjukkan bahwa struktur pasar yang terjadi di tingkat petani adalah

persaingan tidak sempurna, yakni oligopsoni. Hal ini berarti derajad konsentrasi

di wilayah pasar tersebut secara umum terjadi ketidak-seimbangan kekuatan

posisi tawar antara petani (penjual) dengan pedagang (pembeli) atau adanya

kesulitan masuk-keluar pasar bagi penjual dan pembeli, informasi pasar tidak

dapat diakses secara merata oleh berbagai pelaku pasar, terutama petani.

Struktur pasar tersebut mendorong pedagang mendominasi penentuan harga

beras, sedangkan petani berada pada posisi yang lemah. Pada kondisi tersebut

petani tidak mempunyai banyak pilihan dalam menyalurkan produknya, apalagi

jumlah beras yang diproduksi dan dijual oleh petani secara perorangan tidak

terlalu banyak.

Saluran pemasaran yang terjadi adalah sebanyak 5 saluran, namun

secara umum dapat diklasifikasi atas 2 macam, yaitu: petani-pedagang

pengumpul-konsumen dan petani-pedagang pengumpul-pedagang pengecer-

konsumen. Jika saluran pemasaran yang terjadi tersebut dibandingkan dengan

hasil penelitian lain, maka dapat dikatakan bahwa saluran tersebut relatif pendek.


Mardianto et al (2005) mengatakan bahwa struktur pasar akan

berdampak pada nilai margin pemasaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa

distribusi margin pemasaran tidak metara/adil dan share harga yang diterima

petani relatif kecil, sedangkan keuntungan lebih banyak dinikmati oleh pedagang.

Margin pemasaran terbesar dikuasai oleh pedagang pengumpul. Hal ini

disebabkan oleh jumlah petani jauh lebih banyak daripada pedagang pengumpul

dan jumlah beras yang diproduksi oleh petani secara perorangan tidak terlalu

banyak serta dalam penjualan beras petani menjual secara perorangan pula,

sehingga posisi tawar petani terhadap harga jual beras lebih lemah daripada

pedagang pengumpul. Penentuan harga beras bergantung pada pedagang

pengumpul sebagai price maker, sedangkan petani hanya bertindak sebagai

price taker.

Pengukuran integrasi pasar dapat digunakan sebagai data dasar untuk

memahami mekanisme pasar (Ravallion, 1986) dan sebagai bahan informasi

bagi pemerintah dalam rangka merumuskan kebijakan, berupa penyediaan

infrastruktur dan jasa layanan informasi untuk menghindari eksploitasi pasar

(Lohano dan Mari, 2006). Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi pasar

harisontal antara pasar Gadang dengan pasar Lawang menunjukkan bahwa

perubahan harga di tingkat pasar Lawang akan diikuti oleh perubahan harga di

tingkat pasar Gadang, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang.

Perubahan harga beras dalam jangka pendek di pasar Lawang sebesar

Rp 10 akan menyebabkan perubahan harga beras di pasar Gadang sebesar Rp.

3,71. Demikian juga dengan perubahan harga beras dalam jangka panjang.

Perubahan harga beras di pasar Lawang sebesar Rp 10 akan menyebabkan

perubahan harga beras di pasar Gadang sebasar Rp. 8,44. Perubahan harga

yang tidak sebanding ini, diduga disebabkan konsumen di pasar Gadang tidak

bergantung sepenuhnya pada beras produksi Kecamatan Tumpang.


Perubahan harga beras dalam jangka pendek di pasar Lawang sebesar

Rp 10 akan menyebabkan perubahan harga beras di pasar Tumpang sebesar

Rp. 3,15. Demikian juga dengan perubahan harga beras dalam jangka panjang.

Perubahan harga beras di pasar Lawang sebesar Rp 10 akan menyebabkan

perubahan harga beras di pasar Kecamatan Tumpang sebasar Rp. 10,14.

Perubahan harga yang tidak sebanding ini, menunjukkan integrasi pasar vertikal

antara pasar Tumpang dengan pasar Lawang belum sempurna. Hal ini

disebabkan tidak sempurnanya informasi pasar di tingkat petani, sehingga

dominasi penentuan harga jual beras di tingkat petani ditentukan oleh pedagang

pengumpul sebagai akibat dari struktur pasar oligapsoni.

Integrasi pasar vertikal antara pasar Tumpang dengan pasar Inpres

Gadang menunjukkan bahwa perubahan harga di tingkat pasar Gadang akan

diikuti oleh perubahan harga di tingkat pasar Tumpang, baik dalam jangka

pendek maupun jangka panjang. Perubahan harga beras dalam jangka pendek

di pasar Gadang sebesar Rp 10 akan menyebabkan perubahan harga beras di

pasar pasar Tumpang sebesar Rp. 1,43. Demikian juga dengan perubahan harga

beras dalam jangka panjang. Perubahan harga beras di pasar Gadang sebesar

Rp 10 akan menyebabkan perubahan harga beras di pasar Kecamatan Tumpang

sebasar Rp. 11,17. Perubahan harga yang tidak sebanding ini, menunjukkan

integrasi pasar vertikal antara pasar Tumpang dengan pasar Gadang belum

sempurna.

Dengan mengetahui integrasi pasar yang terjadi pada setiap tingkat

pasar, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang yang menunjukan

belum sempuna, berarti masih terdapat peluang untuk memperbaiki sistem

pemasaran beras di lokasi penelitian. Selain integrasi pasar, juga ditunjukkan

dengan struktur pasar yang terjadi, yakni oligopsoni dan margin pemasaran yang

belum terdistribusi secara merata/adil. Untuk memperkuat posisi petani dalam


memperoleh harga beras jual yang lebih tinggi, maka petani dapat bersatu dalam

kelompok tani, sehingga pedagang tidak dapat dengan mudah mempermainkan

harga beras di tingkat petani. Sedangkan dalam pilihan saluran pemasaran,

petani diharapkan tidak lagi memilih saluran I dan V. Diharapkan pula kepada

pemerintah dan instansi terkait kiranya dapat menyediakan sarana produksi

seperti hand traktor dan perontok padi bagi petani, guna membantu petani pada

awal periode usahatani maupun saat panen. Hal ini bertujuan untuk

menghindarkan petani dari praktek-praktek pasar yang cenderung merugikan

petani secara ekonomi, karena petani sering terikat pada praktek penjualan

beras dengan sistem ijon bahkan pada awal usahatani. Selain itu diharapkan

kepada pemerintah perlunya meningkatkan layanan informasi pasar yang lebih

baik dan akurat.

VI. KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

Dari hasil dan pembahasan penelitian ini dapat ditarik beberapa

kesimpulan sebagai berikut:

1. Integrasi pasar beras secara horisontal antara pasar Gadang dengan

pasar Lawang menunjukkan bahwa perubahan harga ditingkat pasar

Lawang akan diikuti oleh perubahan harga ditingkat pasar Gadang dalam

jangka panjang. Hal ini disebabkan tersedianya sarana transportasi dan

komunikasi yang cukup lancar dan memadai.

2. Adanya Integrasi pasar beras secara vertikal antara pasar Kecamatan

Tumpang dengan pasar Lawang dan antara pasar Kecamatan Tumpang

dengan pasar Gadang, baik dalan jangka panjang maupun jangka pendek,

sehingga terjadi perubahan harga di pasar Lawang dan pasar Gadang akan

diikuti oleh perubahan harga ditingkat pasar Kecamatan Tumpang. Namun


perubahan harga di pasar Lawang dan pasar Gadang belum diikuti

sepenuhnya oleh perubahan harga ditingkat pasar Kecamatan Tumpang.

Hal ini disebabkan petani tidak memiliki informasi pasar yang cukup

memadai atau sempurna, sehingga dominasi penentuan harga di tingkat

petani ditentukan oleh pedagang pengumpul sebagai akibat dari struktur

pasar oligapsoni.

Saran

Pada kesempatan ini beberapa saran dapat disampaikan, antara lain:

a. Pemerintah perlu menyediakan program terpadu berupa pendanaan

usahatani padi dan penyediaan peralatan, seperti hand traktor dan

perontok padi bagi petani, guna membantu petani pada awal periode

usahatani maupun saat panen. Hal ini bertujuan untuk menghindarkan

petani dari praktek-praktek pasar yang cenderung merugikan petani

secara ekonomi.

b. Agar pemasaran beras dapat lebih menguntungkan petani (lebih

terintegrasi), diharapkan kepada pemerintah perlunya meningkatkan

layanan informasi pasar yang lebih baik dan akurat.


DAFTAR PUSTAKA

Anindita, Ratya. 2004. Pemasaran Hasil Pertanian. Papyrus. Surabaya. Anugrah, Iwan Setiajie. 2004. Pengembangan Sub terminal Agribisnis (STA) dan Pasar Lelang

Komoditas Pertanian dan Permasalahannya. Forum Penelitian Agro Ekonomi Volume 22 No.2 Desember 2004 : 102-112. Bogor.

Badan Agribisnis Departemen Pertanian. 2000. Petunjuk Teknis Pengembangan Sub Terminal

Agribisnis. Jakarta. Cahyono, B.. 2003. Wortel, Teknik Budidaya dan Analisis Usahatani. Cetakan ke-2. Kanisius,

Yogyakarta. Clodius, Robert L. dan Willard F. Mueller. 1967. Market Structure Analysis as an Orientation for

Research in Agricultural Economics. American Journal of Agricultural Economics. Downey, W.D. dan S.P. Erickson. 1992. Manajemen Agribisnis, Alih Bahasa Rochiyat Ganda S.

dan Alfonsus Sirait. Penerbit Erlangga. Jakarta. Harriss, B.. 1993. There is Method in My Madness: or is it Vice Versa? Measuring Agricultural

Market Performance. Agricultural and Food Marketing in Developing Countries, Selected Readings. C.A.B. International. Wallingford Oxon.

Hendratno, Sinung. 1996. Keragaan Pasar Lelang Bokar dan Reformulasi Konsepsi untuk

Pengembangannya. Jurnal Penelitian Karet Volume 14 No.2 Agustus. Bogor. Kohls, R.L. dan Joseph N. Uhl. 1986. Marketing of Agricultural Product. Fifth Edition. John Willey

and Sons, Macmillan Publishing Co-Inc., New York. Mardjoko, Tri. 2004. Pasar Lelang : Harapan Baru Memperbaiki Posisi Tawar Petani. http://

www.google.co.id. Diakses : 3 Januari 2006. Marpaung, Karmen. 1998. Analisis Pemasaran Karet Rakyat dalam Upaya Meningkatkan Harga di

Tingkat Petani (Studi Kasus pada Sentra Produksi di Kecamatan Kumai, Kalimantan Tengah).

Tesis. Program Pasca Sarjana Universitas Brawijaya. Malang. Martin, Stephen. 1989. Industrial Economics : Economic Analysis and Public Policy. Macmillan

Publishing Company. New York. Masyrofie. 1994. Pemasaran Hasil-hasil Pertanian. Diktat Kuliah Jurusan Sosial Ekonomi. Fakultas

Pertanian. Universitas Brawijaya. Malang. Monke, Erick dan Todd Petzel. 1984. Market Integration: an Application to International Trade in

Cotton. American Journal of Agricultural Economics. Mustajab, M. Muslich dan Nuhfil Hanani. 2001. Tipe Penelitian dan Teknik Sampling. Jurusan

Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Universitas Brawijaya. Malang.

http://www.google.co.id/

analisis integrasi pasar beras tumpang

Education