DAFTAR LAMPIRAN
MANAJEMEN, INSTITUT PERTANIAN BOGOR Nama :
DEPARTEMEN AGRIBISNIS, FAKULTAS EKONOMI DAN
MANAJEMEN, INSTITUT PERTANIAN BOGOR Nama :
Usia :
Nama Florist :
1. Jenis bunga krisan apa yang biasanya anda beli untuk anda jual? a. Krisan cipanas b. krisan Pt
2. Apakah anda melakukan kemitraan dalam membeli bunga krisan? a. Ya, bagaimana? …
b. Tidak
3. Bagaimana sistem anda dalam mendapatkan pasokan bunga krisan ini? a. Membeli dari pedagang d. membeli dari petani langsung b. Membeli dari tengkulak e. melakukan sistem konsingasi c. Lainnya…
4. Seberapa sering anda membeli bunga krisan?
a. Setiap hari b. 3 hari sekali c. seminggu sekali d. lainnya …
5. Berapa banyak (ikat) anda biasanya membeli bunga krisan? a. 10 ikat b. 30 ikat c. 50 ikat d. lainnya…
6. Berapa biaya yang anda keluarkan untuk membeli bunga krisan tersebut? Rp. ………../ ikat/ hari
7. Berapa jumlah bunga krisan yang terjual per harinya? a. 10-50 ikat b. 50-100 ikat c. 100-150 ikat d. lainnya …
75 8. Berapa pendapatan sehari-hari yang anda peroleh dari menjual bunga
krisan?
Rp. ………/ hari
9. Berapa lama daya tahan bunga krisan yang anda akan jual? a. Sehari b. dua hari c. tiga hari d. lainnya …
10. Jika bunga krisan tidak terjual dalam jangka waktu tersebut, maka bunga krisan akan …
a. Tetap dijual b. dibuang c. diolah menjadi produk lain d. lainnya …
11. Apakah anda melakukan kemitraan dengan pihak konsumen (seperti perusahaan, florist lain)?
a. Ya, sebutkan … b. Tidak
12. Apakah pasokan bunga krisan cukup sulit untuk didapatkan setiap harinya?
a. Ya b. Tidak
13. Apakah anda melakukan kemitraan dengan pihak pemasok untuk menghindari kesulitan pasokan?
a. Ya, sebutkan … b. Tidak
13. Apakah harga bunga krisan cenderung berubah-ubah ? a. Ya
b. Tidak
14. Pada situasi apakah bunga krisan memiliki harga yang tinggi ? ……….
15. Pada situasi apakah bunga krisan memiliki harga yang rendah ? ……….
12. Apakah kendala yang anda hadapi dalam menjual bunga krisan? 1. …
76 3. …
4. … 5. …
13. Bagaimana upaya anda dalam menghadapi kendala tersebut? 1. …
2. … 3. … 4. … 5. …
14. Bagaimana upaya anda terhadap tidak menentunya pasokan bunga krisan?
………
………
………
………
………
15. Bagaimana upaya anda dalam menghadapi masalah harga bunga krisan yang sering berubah-ubah? ……… ……… ……… ……… ……… ……… 16. Apakah telah ada upaya dari UPT rawabelong terkait dengan risiko yang
anda hadapi?
a. Ya, ada. Sebutkan … b. Tidak ada.
17. Apakah terdapat manfaat yang anda rasakan dengan adanya UPT rawabelong?
a. Ya, ada. Sebutkan b. Tidak ada.
69 LAMPIRAN
70 Lampiran 1. Hasil Output Analisis Regresi Berganda Krisan Cipanas
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/10/12 Time: 22:09 Sample (adjusted): 2 729
Included observations: 728 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5063.039 353.1844 14.33540 0.0000
HARGA_SEBELUM 0.490056 0.032059 15.28598 0.0000
D -1.411525 0.355538 -3.970105 0.0001
Q 1.313600 0.356839 3.681207 0.0002
R-squared 0.276368 Mean dependent var 8973.901
Adjusted R-squared 0.273370 S.D. dependent var 2323.406
S.E. of regression 1980.532 Akaike info criterion 18.02560
Sum squared resid 2.84E+09 Schwarz criterion 18.05082
Log likelihood -6557.318 Hannan-Quinn criter. 18.03533
F-statistic 92.16962 Durbin-Watson stat 2.312562
Prob(F-statistic) 0.000000
Lampiran 2. Hasil Output White Heteroskedasticity Krisan Cipanas
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 3.342285 Prob. F(9,718) 0.0005
Obs*R-squared 29.27312 Prob. Chi-Square(9) 0.0006
Scaled explained SS 204.5673 Prob. Chi-Square(9) 0.0000
Lampiran 3. Hasil Output LM Test Krisan Cipanas
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 14.92302 Prob. F(12,712) 0.0000
71 Lampiran 4. Model GARCH (1) Krisan Cipanas
Convergence achieved after 72 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(5) + C(6)*GARCH(-1)
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 5063.876 435.2489 11.63444 0.0000 HARGA_SEBELUM 0.490036 0.026146 18.74256 0.0000 D -1.413263 0.501703 -2.816929 0.0048 Q 1.315190 0.461369 2.850623 0.0044 Variance Equation C 2340004. 5219964. 0.448280 0.6540 GARCH(-1) 0.401767 1.335340 0.300873 0.7635
R-squared 0.276368 Mean dependent var 8973.901
Adjusted R-squared 0.271357 S.D. dependent var 2323.406
S.E. of regression 1983.274 Akaike info criterion 18.03024
Sum squared resid 2.84E+09 Schwarz criterion 18.06808
Log likelihood -6557.009 Hannan-Quinn criter. 18.04484
F-statistic 55.14900 Durbin-Watson stat 2.312545
Prob(F-statistic) 0.000000
Lampiran 5. Hasil Output Analisis Regresi Berganda Krisan Pt
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/10/12 Time: 22:16 Sample (adjusted): 2 729
Included observations: 728 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8675.963 554.9920 15.63259 0.0000
HARGA_SEBELUM 0.576214 0.027986 20.58922 0.0000
D -6.527992 0.684578 -9.535794 0.0000
Q 2.452094 1.000594 2.450638 0.0145
R-squared 0.505306 Mean dependent var 14807.69
Adjusted R-squared 0.503256 S.D. dependent var 2201.374
S.E. of regression 1551.530 Akaike info criterion 17.53735
Sum squared resid 1.74E+09 Schwarz criterion 17.56257
Log likelihood -6379.595 Hannan-Quinn criter. 17.54708
F-statistic 246.5101 Durbin-Watson stat 2.399457
72 Lampiran 6. Hasil Output White Heteroskedasticity Krisan Pt
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 12.92506 Prob. F(9,718) 0.0000
Obs*R-squared 101.5011 Prob. Chi-Square(9) 0.0000
Scaled explained SS 514.9975 Prob. Chi-Square(9) 0.0000
Lampiran 7. Hasil Output LM Test Krisan Pt
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 13.64347 Prob. F(12,712) 0.0000
Obs*R-squared 136.1042 Prob. Chi-Square(12) 0.0000
Lampiran 8. Model GARCH (1) Krisan Pt
Dependent Variable: Y
Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 10/10/12 Time: 22:19
Sample (adjusted): 2 729
Included observations: 728 after adjustments Convergence achieved after 88 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(5) + C(6)*GARCH(-1)
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 8411.828 472.1326 17.81666 0.0000 HARGA_SEBELUM 0.584771 0.019158 30.52348 0.0000 D -6.582860 0.651225 -10.10843 0.0000 Q 3.271902 0.760952 4.299745 0.0000 Variance Equation C 13241.79 1002.178 13.21301 0.0000 GARCH(-1) 0.996154 0.000529 1883.957 0.0000
R-squared 0.503386 Mean dependent var 14807.69
Adjusted R-squared 0.499947 S.D. dependent var 2201.374
S.E. of regression 1556.689 Akaike info criterion 17.45490
Sum squared resid 1.75E+09 Schwarz criterion 17.49273
Log likelihood -6347.584 Hannan-Quinn criter. 17.46950
F-statistic 146.3691 Durbin-Watson stat 2.428681
73 Lampiran 9. Perhitungan VaR untuk Bunga Krisan Cipanas
Indikator Bunga Krisan Cipanas Periode ke -
1 3 7
W Rp. 2.450.000 Rp. 2.450.000 Rp. 2.450.000
σt+1 0.0619 0.0619 0.0619
Z 1.645 1.645 1.645
VaR 249.472 432.099 660.042
Lampiran 10. Perhitungan VaR untuk Bunga Krisan Pt
Indikator Bunga Krisan Cipanas Periode ke -
1 3 7
W Rp. 2.450.000 Rp. 2.450.000 Rp. 2.450.000
σt+1 0.0857 0.0857 0.0857
Z 1.645 1.645 1.645
74 Lampiran 11. Kuisioner Penelitian
KUESIONER PENELITIAN
ANALISIS RISIKO HARGA BUNGA KRISAN NAMA/ NRP : PUTRI NURSAKINAH/ H34080070 DEPARTEMEN AGRIBISNIS, FAKULTAS EKONOMI DAN
MANAJEMEN, INSTITUT PERTANIAN BOGOR Nama :
Usia :
Nama Florist :
1. Jenis bunga krisan apa yang biasanya anda beli untuk anda jual? a. Krisan cipanas b. krisan Pt
2. Apakah anda melakukan kemitraan dalam membeli bunga krisan? a. Ya, bagaimana? …
b. Tidak
3. Bagaimana sistem anda dalam mendapatkan pasokan bunga krisan ini? a. Membeli dari pedagang d. membeli dari petani langsung b. Membeli dari tengkulak e. melakukan sistem konsingasi c. Lainnya…
4. Seberapa sering anda membeli bunga krisan?
a. Setiap hari b. 3 hari sekali c. seminggu sekali d. lainnya …
5. Berapa banyak (ikat) anda biasanya membeli bunga krisan? a. 10 ikat b. 30 ikat c. 50 ikat d. lainnya…
6. Berapa biaya yang anda keluarkan untuk membeli bunga krisan tersebut? Rp. ………../ ikat/ hari
7. Berapa jumlah bunga krisan yang terjual per harinya? a. 10-50 ikat b. 50-100 ikat c. 100-150 ikat d. lainnya …
75 8. Berapa pendapatan sehari-hari yang anda peroleh dari menjual bunga
krisan?
Rp. ………/ hari
9. Berapa lama daya tahan bunga krisan yang anda akan jual? a. Sehari b. dua hari c. tiga hari d. lainnya …
10. Jika bunga krisan tidak terjual dalam jangka waktu tersebut, maka bunga krisan akan …
a. Tetap dijual b. dibuang c. diolah menjadi produk lain d. lainnya …
11. Apakah anda melakukan kemitraan dengan pihak konsumen (seperti perusahaan, florist lain)?
a. Ya, sebutkan … b. Tidak
12. Apakah pasokan bunga krisan cukup sulit untuk didapatkan setiap harinya?
a. Ya b. Tidak
13. Apakah anda melakukan kemitraan dengan pihak pemasok untuk menghindari kesulitan pasokan?
a. Ya, sebutkan … b. Tidak
13. Apakah harga bunga krisan cenderung berubah-ubah ? a. Ya
b. Tidak
14. Pada situasi apakah bunga krisan memiliki harga yang tinggi ? ……….
15. Pada situasi apakah bunga krisan memiliki harga yang rendah ? ……….
12. Apakah kendala yang anda hadapi dalam menjual bunga krisan? 1. …
76 3. …
4. … 5. …
13. Bagaimana upaya anda dalam menghadapi kendala tersebut? 1. …
2. … 3. … 4. … 5. …
14. Bagaimana upaya anda terhadap tidak menentunya pasokan bunga krisan?
………
………
………
………
………
15. Bagaimana upaya anda dalam menghadapi masalah harga bunga krisan yang sering berubah-ubah? ……… ……… ……… ……… ……… ……… 16. Apakah telah ada upaya dari UPT rawabelong terkait dengan risiko yang
anda hadapi?
a. Ya, ada. Sebutkan … b. Tidak ada.
17. Apakah terdapat manfaat yang anda rasakan dengan adanya UPT rawabelong?
a. Ya, ada. Sebutkan b. Tidak ada.
B
RINGKASAN
PUTRI NURSAKINAH. Risiko Harga Bunga Krisan Cipanas dan Krisan Pt di Pasar Bunga Rawabelong, Jakarta Barat. Skripsi. Departemen Agribisnis, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor (Di bawah bimbingan HENY K. DARYANTO)
Hortikultura merupakan salah satu subsektor unggulan dalam sektor pertanian di Indonesia. Hal tersebut terlihat dari kontribusi hortikultura pada pendapatan nasional yang terlihat pada nilai produk domestik bruto (PDB) hortikultura yang meningkat. Pada tahun 2007, PDB hortikultura sebesar Rp 76,79 trilliun, dan pada tahun 2008 PDB Hortikultura sebesar Rp 80,29 trilliun. Florikultura merupakan salah satu jenis komoditas hortikultura dimana ASBINDO mengklasifikasikannya menjadi tanaman hias dan bunga potong. Salah satu jenis bunga yang semakin banyak dikenal dan semakin banyak penggunaannya saat ini adalah bunga krisan.
Penggunaan bunga krisan yang semakin meningkat menyebabkan permintaan bunga krisan juga meningkat. Namun, permintaan bunga krisan tersebut masih bersifat musiman. Permintaan bunga krisan yang bersifat musiman tersebut berpengaruh pada berfluktuasi dan tidak pastinya permintaan bunga krisan. Hal tersebut menyebabkan timbulnya ketidakpastian harga dan berpengaruh pada ketidakpastian pendapatan pada pedagang di Pasar Bunga Rawabelong yang merupakan Pusat Promosi dan Pemasaran Hortikultura di Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui risiko harga dari bunga krisan di Pasar Bunga Rawabelong serta menganalisis alternatif strategi dalam mengatasi risiko harga pada bunga krisan di Pasar Bunga Rawabelong.
Penelitian ini dilakukan di Pasar Bunga Rawabelong, Jakarta Barat pada bulan Mei hingga Juli 2012. Data yang digunakan adalah data sekunder dan data primer. Data sekunder merupakan data time series harian selama dua tahun (2010- 2011) sebanyak 720 data dan data yang digunakan adalah data harga harian, pasokan harian, serta permintaan harian. Data sekunder ini akan dianalisis secara kualitatif dengan menggunakan metode ARCH-GARCH dan VAR yang bertujuan untuk mengetahui model peramalan ragam serta mengetahui tingkat risiko harga. Alat analisis yang digunakan adalah Microsoft Excel dan Eviews 6. Sedangkan data primer merupakan data yang diperoleh langsung dari wawancara dengan pedagang bunga krisan dan pihak UPT (Unit Pelaksana Teknis) di Pasar Bunga Rawabelong. Penggunaan data primer ini bertujuan untuk mengidentifikasi strategi yang dilakukan pedagang dalam meminimalisir risiko harga yang dihadapi. Identifikasi strategi tersebut dilakukan secara kualitatif dengan melakukan analisis deskriptif untuk mendeskripsikan strategi apa saja yang telah dilakukan pedagang dalam hal meminimalisir risiko harga.
Bunga krisan di Pasar Bunga Rawabelong terdiri dari dua jenis, yaitu krisan cipanas yang merupakan krisan yang bersumber dari petani dan krisan pt yang merupakan krisan yang bersumber dari perusahaan-perusahaan penghasil bunga potong dan tanaman hias. Berdasarkan hasil analisis dengan ARCH-
C GARCH, diperoleh bahwa model terbaik untuk bunga krisan cipanas dan krisan pt adalah GARCH 1 dimana pola pergerakan harga bunga krisan cipanas maupun krisan pt hanya dipengaruhi varian harga satu hari sebelumnya, dan tidak dipengaruhi oleh volatilitas harga satu hari sebelumnya.
Berdasarkan perhitungan Value at Risk (VAR) diperoleh bahwa risiko harga krisan cipanas oleh pedagang memiliki tingkat risiko yang lebih besar dibandingkan risiko harga krisan pt yang dihadapi pedagang. Ketika pedagang berinvestasi untuk krisan cipanas sebesar Rp. 2.450.000 maka risiko atau kerugian yang dihadapi dalam periode waktu satu hari sebesar Rp. 249.472, periode tiga hari sebesar Rp. 432.099, dan periode seminggu sebesar Rp. 660.042. Sedangkan, ketika pedagang krisan pt berinvestasi sebesar Rp. 2.450.000 maka risiko atau kerugian yang dihadapi dalam periode waktu satu hari sebesar Rp. 345.392, periode tiga hari sebesar Rp. 598.237, dan periode seminggu sebesar Rp. 913.822. Semakin meningkatnya investasi yang dilakukan para pedagang pada komoditas krisan cipanas maupun krisan pt, maka akan semakin meningkat pula risiko yang harus dihadapi. Periode penjualan yang semakin lama, akan membuat risiko yang dihadapi petani dan pedagang semakin besar.
Dalam menghadapi risiko tersebut maka terdapat beberapa alternatif strategi risiko yang dihadapi pedagang bunga krisan di Pasar Bunga Rawabelong. Beberapa alternatif strategi tersebut diantaranya dengan menjalin kerjasama dengan banyak pemasok, memproduksi bunga krisan sendiri, menjalin kerjasama antar pedagang di rawabelong, menjalin kerjasama dengan konsumen besar dengan menerapkan sistem abodement, dan mengolah sendiri bunga krisan menjadi bunga rangkai. Pemerintah juga telah melakukan beberapa strategi untuk mengurangi risiko tersebut. Pihak UPT Rawabelong telah mengadakan pasar lelang bunga setiap tahunnya. Pasar lelang bunga dan tanaman hias ini bertujuan untuk mewujudkan pola pemasaran yang lebih efektif dan efisien dengan prinsip sehat, transparan, terbuka, dan perlakuan yang adil pada semua pihak para pelaku agribisnis khususnya florikultura. Dari kegiatan ini diharapkan banyak pihak yang datang serta tertarik untuk menjalin kerjasama dengan pedagang yang ada di pasar Rawabelong, dengan adanya kerjasama tersebut diharapkan akan memberikan kepastian penjualan bagi para pedagang sehingga bisa mengurangi risiko yang dihadapi pedagang. Pemerintah melalui Direktorat Jenderal Hortikultura, Departemen Pertanian juga melakukan pemberdayaan koperasi atau kelompok tani hortikultura. Selain itu, Dirjen Hortikultura juga memberikan kesempatan untuk dilakukannya penelitian terkait bunga krisan atau bunga potong lainnya. Acuan standar mutu serta standar operasional prosedur juga telah diberikan kepada para petani dan pedagang bunga potong.