D. Analisis Kinerja Efisiensi Pemasaran
2. Analisis Integrasi Pasar
1) Analisis Regresi antara Pasar Lokal dengan Pasar Acuan
Hasil pengujian terhadap integrasi pasar antara pasar Leuwiliang sebagai pasar lokal dengan pasar Bogor sebagai pasar acuan dapat dilihat pada Tabel 28. Tabel 28. Hasil Analisis Integrasi Pasar Manggis di Pasar Acuan Bogor dengan Pasar
Lokal Leuwiliang
Variabel Koefisien t-hitung
Constanst 2110.975 1.763 Koefisien ᵝ1 -0.049 -0.125ns Koefisien ᵝ2 0.376 5.72** Koefisien ᵝ3 0.481 2.75** R2 0.917 Adjusted R2 0.855 F-hitung 14.751 F-tabel 6.59 Durbin-W 2.238 IMC -0.1018711
Sumber : Hasil Pengolahan Data melalui SPSS 17 Keterangan : * * = signifikan pada taraf uji 5 %
commit to user
Koefisien determinasi R2 untuk manggis di pasar Leuwiliang dan pasar Bogor bernilai 0,917 artinya sebesar 91,7 % harga manggis di pasar lokal dipengaruhi oleh variasi variabel bebas, sedangkan sisanya 8,3 % dipengaruhi oleh variasi variabel bebas lainnya. Nilai F-hitung diperoleh sebesar 14,751 lebih besar dari F-tabel 6,59 pada taraf uji 0,05 di kedua pasar tersebut. Berarti harga manggis di pasar lokal dan pasar acuan minimal ada satu variabel bebas berpengaruh nyata terhadap variasi dari variabel terikat.
Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien regresi ᵝ1 sebesar-0,049
dengan nilai t-hitung -0,125tidaksignifikan artinya variabel harga manggis bulan lalu di pasar lokal tidak mempengaruhi variabel harga manggis bulan ini di pasar lokal.
Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien regresi ᵝ2 sebesar0,376.
Hal ini berarti apabila terjadi peningkatan selisih harga manggis di pasar acuan bulan ini dengan harga manggis di pasar acuan bulan lalu sebesar Rp 100,- per kg maka harga manggis di pasar lokal bulan ini akan meningkat sebesar Rp 37,6 per kg. Nilai t-hitung dari koefisien regresi ᵝ2 sebesar 5,720 pada taraf uji 0,01 lebih
besar dari nilai t-tabel 3,355 artinya variabel selisih harga manggis di pasar acuan bulan ini dengan harga manggis di pasar acuan bulan lalu secara individu berpengaruh terhadap variabel harga manggis bulan ini di pasar lokal.
Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien regresi ᵝ3 sebesar0,481.
Artinya apabila terjadi peningkatan harga manggis di pasar acuan bulan lalu sebesar Rp 100,- per kg maka harga manggis di pasar lokal bulan ini akan meningkat sebesar Rp 48,1 per kg. Nilai t-hitung dari koefisien regresi ᵝ3 sebesar
commit to user
2,750 pada taraf uji 0,05 lebih besar dari nilai t-tabel 2,306 artinya variabel harga manggis di pasar acuan bulan lalu secara individu berpengaruh terhadap variabel harga manggis bulan ini di pasar lokal.
Dengan memperhatikan nilai koefisien ᵝ2 sebesar 0,376 dalam persamaan
regresi pada kedua pasar maka diketahui bahwa pasar lokal Leuwiliang memiliki derajat integrasi pasar jangka panjang dengan pasar acuan Bogor sebesar 37,6 %. Sedangkan jika melihat integrasi pasar jangka pendek didapatkan nilai IMC sebesar -0,102 dengan koefisien ᵝ1 yang tidak signifikan artinya antara pasar lokal
dan pasar acuan dalam jangka pendek belum terintegrasi. 2) Uji Multikolinearitas
Tabel 29 dan 30 menunjukkan nilai Pearson Correlation dan nilai
Eigenvalue.
Tabel 29. Korelasi Tiap Variabel
Coefficient Correlationsa Model Prt-1 Prt-Prt-1 Pft-1 1 Correlations Prt-1 1.000 .407 -.907 Prt-Prt-1 .407 1.000 -.150 Pft-1 -.907 -.150 1.000 Covariances Prt-1 .031 .005 -.063 Prt-Prt-1 .005 .004 -.004 Pft-1 -.063 -.004 .156 a. Dependent Variable: Pft
Tabel 30. Collinearity Diagnostics
Collinearity Diagnosticsa
Model Dimension Eigenvalue Condition Index Variance Proportions
(Constant) Pft-1 Prt-Prt-1 Prt-1 1 1 3.082 1.000 .00 .00 .01 .00 2 .901 1.849 .00 .00 .56 .00 3 .015 14.451 .36 .00 .40 .14 4 .001 45.945 .63 1.00 .03 .86 a. Dependent Variable: Pft
commit to user
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas antara Pasar Leuwiliang dengan Pasar Bogor diperoleh nilai Pearson Correlation < 0,8 dan nilai Eigenvalue tidak
mendekati nol. Hal ini berarti bahwa antar variabel bebas tidak terjadi multikolinearitas.
3) Uji Heteroskedastisitas
Ada tidaknya heteroskedastisitas dapat diketahui melalui metode grafik yaitu dengan melihat diagram pencar (scatterplot) seperti Gambar 10 di bawah
ini.
Gambar 10. Diagram Pencar (scatterplot) Integrasi Pasar Manggis
Berdasarkan diagram scatterplot dapat terlihat titik-titik menyebar secara
acak dan tidak membentuk sebuah pola yang teratur. Hal ini menunjukkan bahwa kesalahan penganggu mempunyai varian yang sama sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
commit to user
4) Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan dengan melihat nilai Durbin Watson.
Berdasarkan hasil analisis regresi memberikan nilai Durbin Watson (DW) sebesar
2,238. Nilai tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai d pada taraf uji 0.05 didapatkan nilai dU = 1,332, sehingga diperoleh dU < d < 4 - dU (1,332 < 2,238 <
2,668) yaitu daerah penerimaan tidak terjadinya autokorelasi, artinya tidak terdapat autokorelasi dalam persamaan regresi tersebut.
b. Komoditas Jambu Biji
1) Analisis Regresi antara Pasar Lokal dengan Pasar Acuan
Hasil pengujian terhadap integrasi pasar antara pasar Bojong Gede sebagai pasar lokal dengan pasar Bogor sebagai pasar acuan dapat dilihat pada Tabel 31. Tabel 31. Hasil Analisis Integrasi Pasar Jambu Biji di Pasar Acuan Bogor dengan
Pasar Lokal Bojong Gede
Variabel Koefisien t-hitung
Constanst 663.881 1.197 Koefisien ᵝ1 -0.191 -0.446ns Koefisien ᵝ2 0.83 5.286** Koefisien ᵝ3 0.852 2.427** R2 0.911 Adjusted R2 0.873 F-hitung 23.915 F-tabel 8.45 Durbin-W 2.078 IMC -0.2241784
Sumber : Hasil Pengolahan Data melalui SPSS 17 Keterangan : * * = signifikan pada taraf uji 5 %
ns = tidak signifikan
Koefisien determinasi R2 untuk jambu biji di pasar Bojong Gede dan pasar Bogor bernilai 0.911 artinya sebesar 91.1 % harga jambu biji di pasar lokal dipengaruhi oleh variasi variabel bebas, sedangkan sisanya 8.9 % dipengaruhi
commit to user
oleh variasi variabel bebas lainnya. Nilai F-hitung diperoleh sebesar 23.915 lebih besar dari F-tabel 8.45 pada taraf uji 0.01 di kedua pasar tersebut. Berarti harga jambu biji di pasar lokal dan pasar acuan minimal ada satu variabel bebas berpengaruh nyata terhadap variasi dari variabel terikat.
Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien regresi ᵝ1 sebesar-0,191
dengan nilai t-hitung sebesar-0.446tidaksignifikan artinya variabel harga jambu biji bulan lalu di pasar lokal tidak mempengaruhi variabel harga jambu biji bulan ini di pasar lokal.
Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien regresi ᵝ2 sebesar0,830.
Hal ini berarti apabila terjadi peningkatan selisih harga jambu biji di pasar acuan bulan ini dengan harga jambu biji di pasar acuan bulan lalu sebesar Rp 100,- per kg maka harga jambu biji di pasar lokal bulan ini akan meningkat sebesar Rp 83,- per kg. Nilai t-hitung dari koefisien regresi ᵝ2 sebesar 5.286 pada taraf uji 0.01
lebih besar dari nilai t-tabel 3.106 artinya variabel selisih harga jambu biji di pasar acuan bulan ini dengan harga jambu biji di pasar acuan bulan lalu secara individu berpengaruh terhadap variabel harga jambu biji bulan ini di pasar lokal.
Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien regresi ᵝ3 sebesar0,852.
Artinya apabila terjadi peningkatan harga jambu biji di pasar acuan bulan lalu sebesar Rp 100,- per kg maka harga jambu biji di pasar lokal bulan ini akan meningkat sebesar Rp 85,2 per kg. Nilai t-hitung dari koefisien regresi ᵝ3 sebesar
2.427 pada taraf uji 0.05 lebih besar dari nilai t-tabel 2.201 artinya variabel harga jambu biji di pasar acuan bulan lalu secara individu berpengaruh terhadap variabel harga jambu biji bulan ini di pasar lokal.
commit to user
Dengan memperhatikan nilai koefisien ᵝ2 sebesar 0.830 dalam persamaan
regresi pada kedua pasar maka diketahui bahwa pasar lokal Bojong Gede memiliki derajat integrasi pasar jangka panjang dengan pasar acuan Bogor sebesar 83 %. Sedangkan jika melihat integrasi pasar jangka pendek didapatkan nilai IMC sebesar -0.224 dengan koefisien ᵝ1 yang tidak signifikan artinya antara
pasar lokal dan pasar acuan dalam jangka pendek belum terintegrasi. 2) Uji Multikolinearitas
Tabel 32 dan 33 menunjukkan nilai Pearson Correlation dan nilai
Eigenvalue.
Tabel 32. Korelasi Tiap Variabel
Coefficient Correlationsa Model Prt-1 Prt-Prt-1 Pft-1 1 Correlations Prt-1 1.000 .611 -.969 Prt-Prt-1 .611 1.000 -.534 Pft-1 -.969 -.534 1.000 Covariances Prt-1 .123 .034 -.146 Prt-Prt-1 .034 .025 -.036 Pft-1 -.146 -.036 .184 a. Dependent Variable: Pft
Tabel 33. Collinearity Diagnostics
Collinearity Diagnosticsa
Model Dimension Eigenvalue Condition Index Variance Proportions
(Constant) Pft-1 Prt-Prt-1 Prt-1 1 1 3.001 1.000 .00 .00 .00 .00 2 .986 1.744 .00 .00 .56 .00 3 .012 15.511 .99 .02 .10 .01 4 .001 70.697 .01 .98 .34 .99 a. Dependent Variable: Pft
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas antara Pasar Bojong Gede dengan Pasar Bogor diperoleh nilai Pearson Correlation < 0.8 dan nilai Eigenvalue tidak
commit to user
mendekati nol. Hal ini berarti bahwa antar variabel bebas tidak terjadi multikolinearitas.
3) Uji Heteroskedastisitas
Ada tidaknya heteroskedastisitas dapat diketahui melalui metode grafik yaitu dengan melihat diagram pencar (scatterplot) seperti Gambar 11 di bawah
ini.
Gambar 11. Diagram Pencar (scatterplot) Integrasi Pasar Jambu Biji
Berdasarkan diagram scatterplot dapat terlihat titik-titik menyebar secara
acak dan tidak membentuk sebuah pola yang teratur. Hal ini menunjukkan bahwa kesalahan penganggu mempunyai varian yang sama sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
4) Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan dengan melihat nilai Durbin Watson.
Berdasarkan hasil analisis regresi memberikan nilai Durbin Watson (DW) sebesar
commit to user
didapatkan nilai dU = 1.324, sehingga diperoleh dU < d < 4 - dU (1.324 < 2.078 <
2.676) yaitu daerah penerimaan tidak terjadinya autokorelasi, artinya tidak terdapat autokorelasi dalam persamaan regresi tersebut.
c. Komoditas Belimbing
1) Analisis Regresi antara Pasar Lokal dengan Pasar Acuan
Hasil pengujian terhadap integrasi pasar antara pasar Bojong Gede sebagai pasar lokal dengan pasar Bogor sebagai pasar acuan dapat dilihat pada Tabel 34. Tabel 34. Hasil Analisis Integrasi Pasar Belimbing di Pasar Acuan Bogor dengan
Pasar Lokal Bojong Gede
Variabel Koefisien t-hitung
Constanst 2350.155 2.063 Koefisien ᵝ1 0.033 0.089ns Koefisien ᵝ2 0.521 4.909** Koefisien ᵝ3 0.46 2.495** R2 0.892 Adjusted R2 0.846 F-hitung 19.336 F-tabel 8.45 Durbin-W 1.801 IMC 0.0717391
Sumber : Hasil Pengolahan Data melalui SPSS 17 Keterangan : * * = signifikan pada taraf uji 5 %
ns = tidak signifikan
Koefisien determinasi R2 untuk belimbing di pasar Bojong Gede dan pasar Bogor bernilai 0.892 artinya sebesar 89.2 % harga belimbing di pasar lokal dipengaruhi oleh variasi variabel bebas, sedangkan sisanya 10.8 % dipengaruhi oleh variasi variabel bebas lainnya. Nilai F-hitung diperoleh sebesar 19.336 lebih besar dari F-tabel 8.45 pada taraf uji 0.01 di kedua pasar tersebut. Berarti harga belimbing di pasar lokal dan pasar acuan minimal ada satu variabel bebas berpengaruh nyata terhadap variasi dari variabel terikat.
commit to user
Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien regresi ᵝ1 sebesar0,033.
Hal ini berarti apabila terjadi peningkatan harga belimbing di pasar lokal pada bulan lalu sebesar Rp 100,- per kg maka harga belimbing di pasar lokal bulan ini akan meningkat sebesar Rp 3,3 per kg. Nilai t-hitung dari koefisien regresi ᵝ1
sebesar0.089tidaksignifikan artinya variabel harga belimbing bulan lalu di pasar lokal tidak mempengaruhi variabel harga belimbing bulan ini di pasar lokal.
Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien regresi ᵝ2 sebesar0,521.
Hal ini berarti apabila terjadi peningkatan selisih harga belimbing di pasar acuan bulan ini dengan harga belimbing di pasar acuan bulan lalu sebesar Rp 100,- per kg maka harga belimbing di pasar lokal bulan ini akan meningkat sebesar Rp 52,1 per kg. Nilai t-hitung dari koefisien regresi ᵝ2 sebesar 4.909 pada taraf uji 0.01
lebih besar dari nilai t-tabel 3.106 artinya variabel selisih harga belimbing di pasar acuan bulan ini dengan harga belimbing di pasar acuan bulan lalu secara individu berpengaruh terhadap variabel harga belimbing bulan ini di pasar lokal.
Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien regresi ᵝ3 sebesar0,460.
Artinya apabila terjadi peningkatan harga belimbing di pasar acuan bulan lalu sebesar Rp 100,- per kg maka harga belimbing di pasar lokal bulan ini akan meningkat sebesar Rp 46,- per kg. Nilai t-hitung dari koefisien regresi ᵝ3 sebesar
2.495 pada taraf uji 0.05 lebih besar dari nilai t-tabel 2.201 artinya variabel harga belimbing di pasar acuan bulan lalu secara individu berpengaruh terhadap variabel harga belimbing bulan ini di pasar lokal.
Dengan memperhatikan nilai koefisien ᵝ2 sebesar 0.521 dalam persamaan
commit to user
memiliki derajat integrasi pasar jangka panjang dengan pasar acuan Bogor sebesar 52.1 %. Sedangkan jika melihat integrasi pasar jangka pendek didapatkan nilai IMC sebesar 0.072 dengan koefisien ᵝ1 yang tidak signifikan artinya antara
pasar lokal dan pasar acuan dalam jangka pendek belum terintegrasi. 2) Uji Multikolinearitas
Tabel 35 dan 36 menunjukkan nilai Pearson Correlation dan nilai
Eigenvalue.
Tabel 35. Korelasi Tiap Variabel
Coefficient Correlationsa Model Prt-1 Prt-Prt-1 Pft-1 1 Correlations Prt-1 1.000 .174 -.933 Prt-Prt-1 .174 1.000 -.049 Pft-1 -.933 -.049 1.000 Covariances Prt-1 .034 .003 -.063 Prt-Prt-1 .003 .011 -.002 Pft-1 -.063 -.002 .133 a. Dependent Variable: Pft
Tabel 36. Collinearity Diagnostics
Collinearity Diagnosticsa
Model Dimension Eigenvalue Condition Index Variance Proportions
(Constant) Pft-1 Prt-Prt-1 Prt-1 1 1 2.997 1.000 .00 .00 .00 .00 2 .993 1.737 .00 .00 .86 .00 3 .009 18.198 .40 .00 .13 .09 4 .001 64.552 .59 1.00 .00 .91 a. Dependent Variable: Pft
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas antara Pasar Bojong Gede dengan Pasar Bogor diperoleh nilai Pearson Correlation < 0.8 dan nilai Eigenvalue tidak
mendekati nol. Hal ini berarti bahwa antar variabel bebas tidak terjadi multikolinearitas.
commit to user
3) Uji Heteroskedastisitas
Ada tidaknya heteroskedastisitas dapat diketahui melalui metode grafik yaitu dengan melihat diagram pencar (scatterplot) seperti Gambar 12 di bawah
ini.
Gambar 12. Diagram Pencar (scatterplot) Integrasi Pasar Belimbing
Berdasarkan diagram scatterplot dapat terlihat titik-titik menyebar secara
acak dan tidak membentuk sebuah pola yang teratur. Hal ini menunjukkan bahwa kesalahan penganggu mempunyai varian yang sama sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
4) Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan dengan melihat nilai Durbin Watson.
commit to user
1.801. Nilai tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai d pada taraf uji 0.05 didapatkan nilai dU = 1.324, sehingga diperoleh dU < d < 4 - dU (1.324 < 1.801 <
2.676) yaitu daerah penerimaan tidak terjadinya autokorelasi, artinya tidak terdapat autokorelasi dalam persamaan regresi tersebut.
d. Pembahasan
Berdasarkan hasil analisis regresi diperoleh persamaan regresi untuk setiap komoditas sebagai berikut :
Manggis : 2110,975 - 0,049 (Pf t-1) + 0,376 (Prt - Prt-1) + 0,481 (Prt-1) Jambu biji : 663,881 - 0,191 (Pf t-1) + 0,83 (Prt - Prt-1) + 0,852 (Prt-1) Belimbing : 2350,155 + 0,033 (Pf t-1) + 0,521 (Prt - Prt-1) + 0,46 (Prt-1)
Berdasarkan uji F diketahui bahwa pada ketiga komoditi, variabel harga buah di pasar lokal bulan lalu, selisih harga buah di pasar acuan bulan ini dengan bulan lalu, dan harga buah di pasar acuan pada bulan lalu secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap harga buah bulan ini di pasar lokal. Akan tetapi, berdasarkan uji t dari tiga variabel bebas tersebut, hanya dua variabel yang berbeda nyata atau signifikan yaitu selisih harga buah di pasar acuan bulan ini dengan bulan lalu dan harga buah di pasar acuan pada bulan lalu.
Berdasarkan perbandingan koefisien ᵝ1 dengan ᵝ3 dari persamaan regresi
dapat digunakan untuk mengetahui nilai IMC. Pada ketiga komoditi, koefisien harga buah di pasar lokal pada bulan lalu (ᵝ1) ternyata tidak signifikan karena t
hitung < t tabel menunjukkan bahwa pasar komoditi buah antara pasar lokal (Pasar Leuwiliang untuk manggis dan Pasar Bojong Gede untuk jambu biji dan belimbing) dengan pasar acuan (Pasar Bogor) tidak terpadu dalam jangka pendek.
commit to user
Hal tersebut menunjukkan bahwa informasi tentang perubahan harga buah di pasar acuan tidak ditransmisikan ke perubahan harga buah di pasar lokal.
Indikator statistik untuk pasar lokal sebenarnya memberikan petunjuk bahwa kekuatan-kekuatan ekonomi yang menyebabkan terjadinya perubahan harga buah di pasar acuan secara umum tetap tercermin pada tingkat harga buah di pasar lokal dalam jangka waktu yang lama. Hal ini ditunjukkan dengan nilai koefisien ᵝ2 yang signifikan terhadap harga buah di pasar lokal yang
menunjukkan adanya integrasi pasar dalam jangka panjang. Dengan demikian, karakteristik keterpaduan pasar sebenarnya masih dijumpai dalam sistem pemasaran yang berlaku, meskipun keterkaitan jangka pendek (short-run
integration) antara pasar lokal dengan pasar acuan tidak terungkap secara
statistik.
Penyebab pasar lokal dan pasar acuan tidak terpadu dipengaruhi oleh : 1) Adanya kekuatan monopsoni/oligopsoni pada pedagang yang mampu
mengendalikan harga beli di tingkat produsen. Kekuatan monopsoni pada pedagang menyebabkan informasi kenaikan harga yang terjadi di tingkat konsumen tidak selalu diteruskan kepada petani secara sempurna. Kekuatan monopsoni tersebut terbentuk dengan menciptakan ketergantungan petani untuk hanya memasarkan hasil panennya kepada pedagang tertentu misalnya dengan memberikan pinjaman modal kepada petani dengan kesepakatan petani harus menjual hasil panennya kepada pedagang yang memberikan pinjaman.
commit to user
2) Sifat komoditi buah mudah rusak (perishable) dan tidak tahan simpan
sehingga petani harus menjual dalam waktu singkat dan tidak memiliki daya tawar sehingga selalu menerima harga yang ditetapkan pedagang di atasnya. 3) Rantai pemasaran yang semakin panjang menyebabkan terjadinya akumulasi
bias transmisi harga yang semakin besar. Rantai pemasaran yang panjang antara lain dapat disebabkan oleh jarak pemasaran yang jauh antara daerah produsen dan daerah konsumen misalnya manggis tujuan ekspor atau jambu biji dan belimbing yang dipasarkan ke luar wilayah Bogor.
3. Analisis Elastisitas Transmisi Harga