I. PENDAHULUAN
1.1. Latar belakang
Indonesia merupakan negara agraris yang unggul dalam bidang pertanian. Sektor pertanian di Indonesia menyumbang sekitar 2.708,161 triliun rupiah untuk nilai pendapatan Produk Domestik Bruto (PDB) atas dasar harga yang berlaku pada tahun 2010 (Kementan 2011). Oleh karena itu, sektor pertanian merupakan salah satu tulang punggung bagi perekonomian Indonesia. Sektor pertanian terdiri dari subsektor perkebunan, subsektor hortikultura, subsektor peternakan, dan subsektor tanaman pangan. Diantara keempat subsektor tersebut, subsektor perkebunan memiliki surplus dalam hal neraca perdagangan. Hal ini dapat dilihat dari penjabaran Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Neraca Perdagangan Pertanian Indonesia Menurut Sub Sektor Tahun 2006 - 2010
No. Sub Sektor Tahun Rata-rata
pertumbuhan
2006-2010 (%)
Subsektor perkebunan memiliki nilai ekspor yang lebih besar dibandingkan nilai impornya. Inilah yang menjadikan nilai neraca perdagangan subsektor perkebunan surplus dari tahun ke tahun. Walaupun terjadi penurunan nilai neraca perdagangan pada tahun 2009, subsektor perkebunan menyumbang ekspor lebih dari 90 persen terhadap total ekspor pertanian yaitu sebesar US$ 21,58 miliar dari total ekspor pertanian US$ 23,03 miliar. Pada tahun 2010 terjadi peningkatan nilai neraca perdagangan yang signifikan dari tahun sebelumnya sebesar US$ 7,04 miliar. Hal ini membuktikan bahwa subsektor perkebunan memiliki keunggulan pada sektor pertanian di Indonesia.
Sektor perkebunan mempunyai peran yang penting bagi perekonomian Indonesia. Hasil produksi perkebunan Indonesia mempunyai andil yang cukup besar dalam menyumbang devisa negara. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai dan volume ekspor perkebunan Indonesia tahun 2006-2010 pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai dan Volume Ekspor dan Komoditas Perkebunan Indonesia Tahun 2006-2010
No Komoditas Tahun Rata-rata
Salah satu komoditi perkebunan yang berpotensi untuk dikembangkan adalah kakao. Kakao Indonesia merupakan komoditi utama perkebunan yang menyumbang devisa negara untuk ekspor hasil perkebunan. Nilai ekspor kakao Indonesia menempati urutan ketiga setelah kelapa sawit dan karet dengan total nilai ekspor sebesar US$ 1,64 miliar pada tahun 2010. Hal ini dapat menunjukkan potensi dan peluang komoditas kakao dalam perdagangan internasional. Kakao berperan sebagai penghasil devisa negara, penyedia lapangan pekerjaan, dan sumber pendapatan bagi petani di Indonesia. Kondisi ini didukung dengan kepemilikan area tanam kakao nasional yang sebagian besar dikelola oleh perkebunan rakyat. Pada tahun 2011 diduga luas areal kakao milik perkebunan rakyat (PR) sebesar 1.641.130 ha. Untuk perkebunan besar negara (PBN) dan perkebunan besar swasta (PBS) masing-masing luasnya diduga sebesar 54.443 ha dan 50.216 ha. Luas areal dan produksi kakao Indonesia dari tahun ke tahun dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Luas Areal dan Produksi Kakao Indonesia Menurut Pengusahaan Tahun 2000-2011 2000 641.133 52.690 56.094 749.917 363.628 34.790 22.724
421.142 2001 710.044 55.291 56.114 821.449 476.924 33.905 25.975
536804 2002 798.628 54.815 60.608 914.051 511.379 34.083 25.693
571.155 2003 861.099 49.913 53.211 964.223 634.877 32.075 31.864
1.090.960 636.783 25.830 29.091
1.167.046 693.701 25.494 29.633
1.320.820 702.207 33.795 33.384
1.379.279 671.370 34.643 33.993
1.425.216 740.681 31.130 31.783
1.587.136 741.981 34.604 32.998
1.651.539 773.707 36.844 34.075
1.745.789 828.255 38.068 36.769 903.092 Keterangan : *) Angka sementara dan **) Angka dugaan
Perkembangan luas areal dan produksi kakao terus meningkat setiap tahunnya. Walaupun pada tahun 2004 dan 2007 terjadi penurunan jumlah produksi, tetapi secara umum trend produksi mengalami peningkatan. Keadaan ini dapat dilihat ketika tahun 1967 total luas areal kakao hanya 12.839 ha, hingga tahun 2011 total luas areal kakao diduga sebesar 1.745.789 ha. Dilihat dari sisi produksi, pada tahun 1967 total produksi kakao hanya 1.233 ton dan pada tahun 2011 diduga total produksi kakao sebesar 903.092 ton.
Pengaruh positif yang timbul dari adanya perkembangan luas areal dan produksi kakao telah memberikan hasil yang berdampak pada peningkatan pangsa pasar kakao Indonesia di dunia. Indonesia berhasil menjadi produsen biji kakao terbesar ketiga di dunia setelah Pantai Gading dan Ghana. Jumlah produksi biji kakao dari ketiga negara tersebut dibandingkan dengan negara lain dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Produksi Biji Kakao Dunia Tahun 2001-2010 Negara AFRIKA 1.952 2.232 2.550 2.375 2.642 2.391 2.692 2.519 2.458
Kamerun 131 160 166 185 166 166 185 227 190
Pantai Gading 1.265 1.352 1.407 1.286 1.408 1.292 1.382 1.222 1.242
Ghana 341 497 737 599 740 614 729 662 632
TOTAL DUNIA 2.861 3.170 3.537 3.379 3.724 3.399 3.753 3.606 3.613 Keterangan : *) Angka dugaan
Sumber : International Cocoa Organization (2011)
kakao di wilayah Asia Oceania dengan total produksi Indonesia lebih dari 80 persen total produksi keseluruhan di Asia Oceania.
Tingkat persaingan ekspor Indonesia dengan negara utama penghasil kakao lainnya sangat ketat. Hal ini dikarenakan biji kakao Indonesia yang dihasilkan oleh rakyat kualitasnya masih rendah. Kualitas kakao Indonesia masih didominasi oleh biji kakao yang belum terfermentasi, biji dengan kadar kotoran yang tinggi, serta terkontaminasi serangga, jamur, atau mikotoksin sehingga kakao Indonesia dihargai paling rendah di pasar internasional. Hal ini juga yang menyebabkan volume dan nilai ekspor kakao Indonesia fluktuatif dari tahun ke tahun. Pada Tabel 5 tersedia data mengenai volume dan nilai ekspor impor komoditi kakao Indonesia.
Tabel 5. Volume dan Nilai Ekspor Impor Biji Kakao Indonesia Tahun 2000-2009
Tahun
Sumber : BPS diolah Pusdatin (2011)
untuk mengontrol pergerakan jumlah dan harga biji kakao serta mengatasi fluktuasi harga biji kakao dari waktu ke waktu. Perubahan harga yang berfluktuasi ini membuat produsen tidak dapat memprediksi keuntungan yang akan diterima atau kemungkinan kerugian yang akan diperoleh akibat harga kakao yang jatuh dipasaran. Hal ini yang membuat harga menjadi salah satu hal yang penting dalam perdagangan kakao di Indonesia karena selain menjadi indikator penerimaan bagi perusahaan, harga juga menjadi salah satu indikator penentuan produksi di masa depan.
Alternatif cara yang dapat dilakukan untuk mengatasi terjadinya fluktuasi harga tersebut adalah dengan sistem pasar berjangka komoditi. Transaksi yang terjadi pada pasar berjangka akan memberikan kejelasan berapa volume yang harus dihasilkan oleh produsen sehingga memberikan gambaran jumlah faktor produksi yang diperlukan untuk menghasilkan sejumlah produk yang diinginkan pasar. Informasi mengenai kepastian jumlah produk yang harus dihasilkan akan membantu produsen untuk meminimalkan risiko rendahnya harga karena kelebihan penawaran. Pusat pasar berjangka dunia untuk komoditas kakao
unfermented berada di New York serta kakao fermented berada di London. Sedangkan di Indonesia, pusat pasar perdagangan kakao terdapat di Makassar sebagai daerah penghasil kakao terbesar di Indonesia dengan transaksi penyerahan barang langsung (fisik) atau disebut juga transaksi secara spot. Walaupun di Indonesia sudah ada bursa berjangka Jakarta Futures Exchange (JFX), namun kontrak berjangka kakao baru mulai dijalankan pada 15 Desember 2011 sehingga belum terbilang efektif untuk menggambarkan harga komoditi biji kakao Indonesia.
The London International Financial Futures Exchange (LIFFE) dan The New York Board of Trade (NYBOT) dipilih dalam penelitian ini karena merupakan lantai bursa perdagangan berjangka utama untuk komoditi biji kakao
yang bersifat volatil. Data perkembangan harga komoditi kakao di pasar domestik dan dunia dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Perkembangan Harga Komoditi Kakao di Pasar Domestik dan DuniaTahun 2001 – 2009
Sumber : Disbun Propinsi dan International Cocoa Organization (2011)
Perdagangan komoditi biji kakao memerlukan suatu wadah yang menaungi seluruh pihak yang terlibat dalam bisnis kakao agar dapat menempatkan komoditi kakao Indonesia pada kedudukan yang lebih baik di pasar dunia. Hal inilah yang mendasari terbentuknya Askindo (Asosiasi Kakao Indonesia). Askindo merupakan organisasi yang sifatnya nasional dan menyeluruh dengan keanggotaan yang terbuka bagi perusahaan, koperasi, dan kelompok tani kakao yang bergerak sebagai produsen, pengolah, pabrikan, dan pedagang kakao Indonesia. Askindo berfungsi sebagai tempat pertukaran dan penyebarluasan informasi mengenai hal yang terkait dengan komoditi kakao, memperluas hubungan kerjasama internasional, membantu usaha peningkatan mutu kakao Indonesia, memberikan masukan kepada pemerintah dalam hal peraturan perundangan yang berkaitan dengan perdagangan kakao, dan sebagainya.
seberapa erat keterkaitan harga biji kakao antar pasar fisik Indonesia dengan pasar berjangka di New York dan London. Diduga terdapat hubungan antara harga biji kakao di Indonesia dengan harga yang terjadi di The New York Board of Trade
(NYBOT) untuk komoditi biji kakao unfermented dan The London International Financial Futures Exchange (LIFFE) untuk komoditi biji kakao yang fermented. Untuk itulah dibutuhkan alat analisis yang akurat untuk melihat pergerakan harga biji kakao yang terjadi.
1.2. Perumusan Masalah
Kakao memiliki berbagai macam turunan produk diantaranya adalah kakao biji, kakao buah, kakao pasta, lemak kakao, tepung kakao, dan makanan mengandung coklat lainnya. Keenam komoditas ini menunjukkan perkembangan volume dan nilai ekspor yang baik. Pada tahun 2009 biji kakao menjadi komoditas unggulan dengan volume ekspor sebesar 439.305 ton dan nilai ekspor US$ 1,08 miliar. Sementara itu lemak kakao menyumbang 41.605 ton volume ekspor dengan nilai ekspor US$ 230 juta dan tepung kakao dengan volume ekspor 27.540 ton serta nilai ekspor sebesar US$ 45 juta (Ditjenbun 2011). Perkembangan volume dan nilai ekspor komoditi biji kakao dan produk lain kakao Indonesia dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Perkembangan Volume dan Nilai Ekspor Komoditi Biji Kakao dan Produk Lain Kakao Indonesia
Penelitian ini menggunakan komoditi biji kakao karena memiliki volume dan nilai ekspor yang tertinggi dibanding dengan produk turunan lainnya. Berdasarkan data sebelumnya dapat dilihat volume dan nilai ekspor biji kakao menempati urutan pertama dengan total 439.305 ton dan US$ 1,08 miliar pada tahun 2009. Selain itu, akibat industri pengolahan kakao domesik yang kurang berkembang maka komoditas biji kakao memiliki potensi yang lebih unggul untuk diekspor dibanding dengan produk turunan lainnya.
Komoditas kakao seperti umumnya produk pertanian lainnya juga memiliki beberapa permasalahan yang terkait dengan harga, salah satunya adalah perubahan harga. Perubahan harga pada komoditas pertanian umumnya dipengaruhi oleh jumlah permintaan yang diinginkan konsumen dan jumlah penawaran yang ditawarkan produsen. Apabila ketersediaan barang berlebih akan menyebabkan kerugian dari segi biaya gudang dan adanya risiko kerusakan serta penurunan kualitas barang.
Potensi kerugian yang ditimbulkan oleh fluktuasi harga membutuhkan suatu penanganan khusus agar dapat diminimalisasi. Salah satu caranya adalah mengembangkan suatu sarana manajemen risiko yang disebut dengan pasar berjangka (forward). Manfaat adanya bursa berjangka ini adalah sebagai tempat pembentukan harga dengan mekanisme perdagangan yang transparan dan fungsi lindung nilai (hedging) terhadap barang yang diperdagangkan. Ketersediaan informasi yang dapat diakses tanpa hambatan akan mampu memprediksi penawaran dan permintaan di masa yang akan datang sehingga komoditi dapat diramalkan dan pelaku kegiatan agribisnis dapat merencanakan pengembangan usahanya ke depan.
kakao Indonesia, maka perlu dilakukan analisis transmisi harga yang dapat menunjukkan keterkaitan harga antar pasar biji kakao Indonesia dengan pusat perdagangan kakao di dunia.
Saat ini terdapat dua cara umum yang dilakukan dalam pemasaran kakao, antara lain dengan pelaksanaan secara fisik (spot) seperti yang dilakukan Indonesia dan pelaksanaan transaksi secara berjangka (forward) seperti di bursa New York dan London. Harga fisik dan harga berjangka mempunyai hubungan saling mempengaruhi. Kedua harga tersebut cenderung memiliki pergerakan
searah dengan fluktuasi yang tidak selalu sama, namun hal tersebut tidak selalu
terjadi. Harga fisik merupakan acuan bagi harga berjangka, namun hal tersebut
tidak selalu terjadi karena tidak semua harga berjangka bereaksi terhadap
perubahan harga fisik. Sebaliknya harga berjangka merupakan sinyal harga masa depan untuk pasar fisik. Menurut wawancara yang dilakukan dengan ketua Askindo, mekanisme pembentukan harga biji kakao di Indonesia mengacu pada harga yang dibentuk dari pusat perdagangan komoditi kakao yang terletak di Makassar. Harga biji kakao di Makassar diduga diperoleh dengan mempertimbangkan harga yang terjadi di bursa perdagangan komoditi berjangka
New York Board of Trade (NYBOT) untuk komoditi biji kakao unfermented dan
London International Financial Futures Exchange (LIFFE) untuk komoditi biji kakao fermented.
Adanya globalisasi membuat suatu kejadian di dunia menjadi semakin terkait satu sama lain dan dapat cepat berpengaruh terhadap belahan dunia lainnya. Dampak globalisasi yang dirasakan dalam bidang ekonomi diikuti oleh adanya perdagangan bebas. Hal inilah yang menyebabkan bahwa harga biji kakao yang terjadi di pasar fisik Indonesia diduga tidak berdiri sendiri. Adapun hal lain yang diduga mempengaruhinya adalah harga kakao yang terfermentasi di pasar berjangka London dan juga harga kakao yang tidak terfermentasi di pasar berjangka New York. Kedua bursa ini diduga memberika pengaruh karena merupakan pusat perdagangan berjangka terbesar di dunia untuk komoditi kakao.
antar variabel yang diduga berhubungan. Hingga saat ini, permodelan VAR telah digunakan dalam berbagai penelitian untuk melihat bagaimana hubungan pergerakan harga yang terjadi di berbagai pasar. Permodelan VAR pada penelitian Hafizah (2009) digunakan untuk menganalisis integrasi pasar fisik crude palm oil
(CPO) di Indonesia dan Malaysia, serta pasar berjangka di Rotterdam. Permodelan VAR lainnya digunakan Fitrianti (2009) untuk menganalisis integrasi pasar karet alam di pasar fisik Indonesia dan pasar berjangka dunia. Selain itu, analisis mengenai transmisi harga teh hitam di Indonesia pun juga dapat menggunakan permodalan VAR seperti pada penelitian yang dilakukan oleh Adinugroho (2011). Pada penelitian kali ini, permodelan VAR digunakan untuk menganalisis transmisi harga biji kakao di pasar spot Indonesia, pasar forward di London dan New York. Sehingga diharapkan melalui model VAR ini dapat terlihat hubungan harga komoditi biji kakao antara pasar fisik Indonesia, pasar berjangka New York, dan London yang mendekati keadaan sebenarnya.
Berdasarkan uraian di atas dapat dirumuskan permasalahan yang diangkat dari penelitian ini adalah :
1. Bagaimana volatilitas harga biji kakao di pasar fisik Indonesia, pasar berjangka New York dan London?
2. Bagaimana hubungan harga biji kakao di pasar fisik Indonesia terhadap harga di pasar berjangka New York dan London berdasarkan model VAR yang dibuat?
3. Bagaimana implikasi transmisi harga yang dapat diaplikasikan di Asosiasi Kakao Indonesia (Askindo) untuk meningkatkan posisi kakao Indonesia yang lebih baik di pasar dunia?
1.3. Tujuan Penelitian
Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah tersebut, maka tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Menganalisis volatilitas harga biji kakao di pasar fisik Indonesia, pasar berjangka New York dan London.
3. Menyusun rekomendasi kebijakan yang dapat dilakukan Asosiasi Kakao Indonesia (Askindo) untuk meningkatkan posisi kakao Indonesia yang lebih baik di pasar dunia.
1.4. Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi dan bahan pertimbangan bagi pihak yang berkepentingan, antara lain:
1. Asosiasi Kakao Indonesia (Askindo) sebagai organisasi pusat informasi perdagangan kakao di Indonesia.
2. Pelaku bisnis kakao, baik petani, pengusaha, produsen, eksportir, maupun importir kakao, untuk membantu dalam perencanaan produksi dan pemasarannya serta mengantisipasi fluktuasi harga kakao.
3. Peneliti lain, diharapkan penelitian ini dapat memberikan informasi sebagai referensi bagi penelitian selanjutnya secara lebih mendalam.
4. Pembaca, diharapkan penelitian ini dapat menjadi tambahan pengetahuan dalam memperluas wawasan, sekaligus sebagai bahan informasi dan literatur untuk penelitian selanjutnya.
5. Pemerintah, diharapkan penelitian ini dapat menjadi informasi dalam penyusunan kebijakan di sektor perkebunan kakao Indonesia.
1.5. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini membahas mengenai transmisi harga biji kakao di pasar fisik Indonesia, pasar berjangka New York dan London sehingga tidak membahas lebih lanjut mengenai harga di negara-negara penghasil kakao lainnya dan faktor-faktor non harga yang mempengaruhinya. Komoditas yang menjadi objek penelitian adalah komoditas biji kakao yang merupakan komoditas ekspor Indonesia. Data harga biji kakao domestik adalah harga biji kakao di pasar spot Makassar dan didapatkan dari data yang dikumpulkan oleh Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditi (Bappebti), sedangkan data harga biji kakao di New York Board of Trade (NYBOT) adalah merupakan harga yang terbentuk di pasar
II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kakao di Dunia
Tanaman kakao pertama kali dibudidayakan dan dimanfaatkan oleh Suku Indian Maya dan Suku Astek (Aztec) sebagai bahan makanan dan minuman coklat. Suku Maya dahulu hidup di daerah yang sekarang disebut Guatemala, Yucatan, dan Honduras (Amerika Tengah). Oleh karena itu, berdasarkan penelusuran sejarah menujukkan bahwa tanaman kakao berasal dari hutan-hutan tropis di Amerika Tengah dan di bagian utara Amerika Selatan. Seiring penaklukan Suku Maya oleh Suku Astek, maka Suku Astek lebih dikenal sebagai penanam dan pembudidaya tanaman kakao oleh Bangsa Spanyol yang datang pada tahun 1519. Kemudian pada tahun 1525, masyarakat Spanyol tercatat sebagai penanam pertama kakao di Trinidad (Wahyudi et al. 2008).
Wahyudi et al. (2008) juga menyatakan bahwa pengenalan kakao terus berkembang hingga ke Eropa pada tahun 1528. Rasa olahan kakao sebagai cokelat yang lezat membuat komoditi ini menjadi terkenal sebagai produk makanan dan minuman baru di Spanyol. Hingga pada awal tahun 1550 pengenalan kakao semakin meluas hingga ke seluruh daratan Eropa. Beberapa pabrik pengolahan kakao mulai berdiri di daerah Lisbon (Portugal), Genoa, Turin (Italia), dan Marseilles (Prancis). Negara lain yang tercatat sebagai perintis penanaman kakao adalah Belanda, khususnya untuk penanaman kakao di Asia.
Kakao semakin terkenal setelah ditemukan cara baru pengolahannya seperti inovasi baru yang dipopulerkan oleh C.J Van Houten sekitar tahun 1828 di Belanda. Inovasi tersebut berupa alat untuk mengekstrak biji kakao menjadi lemak cokelat (cocoa butter) atau bubuk cokelat (cocoa powder). Sejak saat itu perdagangan biji kakao di Amerika dan Eropa berkembang sangat pesat.
Produsen kakao terbesar di dunia berada di Pantai Gading (Ivory Coast), kemudian diikuti oleh Ghana dan Indonesia, dengan produksi masing-masing adalah 40 persen, 19 persen, dan 11 persen dari total produksi dunia. Ketiga negara produsen terbesar kakao ini menghasilkan 70 persen produksi kakao dunia dan sisanya dihasilkan oleh negara-negara lain1.
1
Konsumsi kakao dunia didominasi oleh negara-negara Eropa, Amerika Serikat, atau negara-negara industri dengan pendapatan per kapita jauh di atas US$ 1.000. Negara-negara maju dengan tingkat pendapatan tinggi merupakan pengolah dan konsumen dari produk-produk berbasis kakao. Pada tahun 2008/2009 negara-negara di Eropa mengkonsumsi sekitar 41 persen dari total konsumsi kakao dunia, sementara negara di Benua Amerika sekitar 22 persen, diikuti negara-negara di Asia 18 persen, dan Afrika 17 persen. Perbandingan konsumsi kakao antar negara terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6. Konsumsi Biji Kakao Dunia Tahun 2001-2010 2001/ Indonesia 105 115 120 115 140 140 160 120 120
Malaysia 105 150 203 249 267 270 331 278 298
Lainnya 203 234 252 258 291 289 313 252 269
TOTAL DUNIA 2.875 3.079 3.239 3.355 3.520 3.609 3.750 3.491 3.659 ORIGIN 960 1.089 1.186 1.262 1.293 1.325 1.468 1.412 1.490 Keterangan : *) Angka dugaan
Sumber : International Cocoa Organization (2011)
bursa komoditi tersebut sama yaitu ketika transaksi terjadi di lantai perdagangan maka harga akan segera dikirim kepada pihak yang ditunjuk. Kemudian pihak tersebut akan menyebarluaskan data tersebut ke seluruh dunia. Selain perdagangan fisik (spot), dalam bursa komoditi juga terdapat perdagangan kontrak berjangka yang terjadi di pasar berjangka (forward).
Transaksi pada pasar forward adalah sebagai berikut, pembeli dan penjual dapat bernegosiasi melalui satu-satunya variabel yaitu harga. Standar perjanjian kontrak legal dan perdagangan disusun berdasarkan kesepakatan bersama. Pembelian dan penjualan kontrak berjangka menyediakan informasi kepada industri dengan proses pembentukan harga yang dapat dipercaya. Hal tersebut memungkinkan para pelaku bisnis untuk mengunci harga sebagai antisipasi perubahan harga ke depan yang rentan terhadap volatilitas harga tinggi dengan menegosiasikan harga pasar berjangka terbaik (New York Board of Trade 2004).
Perbedaan mendasar antara bursa komoditi di New York dan London ini terletak pada komoditi yang diperdagangkan dan mata uang yang dipergunakan. Bursa NYBOT memperdagangkan komoditi kakao tanpa fermentasi (unfermented) dengan mata uang dollar Amerika Serikat sedangkan bursa LIFFE memperdagangkan komoditi kakao terfermentasi (fermented) yang gradenya lebih berkualitas dibandingkan bursa NYBOT dengan mata uang poundsterling Inggris.
Pihak yang terkait langsung dengan bursa komoditi NYBOT dan LIFFE adalah The International Cocoa Organization (ICCO). ICCO merupakan organisasi negara produsen/eksportir dan konsumen/importir kakao. Tujuan dari organisasi ini adalah meningkatkan kerjasama internasional, mengendalikan pasokan di pasar dunia, dan memperkuat upaya pembangunan yang berkaitan dengan perekonomian kakao dunia, terutama dalam stabilisasi harga agar diperoleh tingkat harga kakao yang rasional.
Mekanisme pengendalian harga yang dilakukan ICCO diperoleh dengan sistem stok yang membutuhkan biaya yang sangat besar. Biaya ini ditimbulkan dari biaya penyimpanan yang tinggi dan juga biaya kompensasi yang besar untuk pengendalian ekspor kakao. Kebijakan sistem stok ini dilakukan dengan tujuan mengurangi excess supply kakao di pasar dunia. Akan tetapi, tidak semua supply
Roesmanto (1991), hal ini terjadi karena tidak seluruhnya negara penghasil kakao merupakan anggota ICCO. Kebijakan ini menjadi peluang bagi negara-negara yang bukan anggota ICCO untuk meningkatkan supply kakaonya.
ICCO beranggotakan kelompok negara produsen antara lain Brazil, Kamerun, Pantai Gading, Ghana, Nigeria, Ekuador, dan lain-lain. Kelompok negara konsumen anggota ICCO adalah Kanada, Eropa, Jepang, Norwegia, Uni Soviet, Swiss, dan lain-lain.
Sampai saat ini Indonesia belum tergabung menjadi anggota ICCO. Alasan yang menjadi pertimbangan atas sikap tersebut antara lain dalam pasar bebas kakao, Indonesia dirasa akan mampu bersaing di pasar internasional karena keunggulan komparatif yang dimilikinya. Selain itu, karena pemasaran kakao tidak ditangani oleh ICCO tetapi ditentukan oleh pasar di London dan bursa komoditi di New York maka manfaat Indonesia untuk ikut bergabung menjadi anggota ICCO masih belum jelas. Walaupun Indonesia bukan merupakan anggota ICCO tetapi Indonesia akan tetap aktif dalam berbagai pertemuan ICCO untuk memantau dan mengkaji perkembangan organisasi tersebut (Roesmanto 1991).
2.2. Kakao di Indonesia
Kakao di Indonesia pertama kali diperkenalkan oleh Bangsa Spanyol pada tahun 1560 di Sulawesi, Minahasa. Indonesia mengekspor kakao diawali dari pelabuhan Manado ke Manila dengan jumlah ekspor sekitar 92 ton pada tahun 1825-1828. Ekspor Indonesia sempat terhenti setelah tahun 1828 karena serangan hama pada tanaman kakao. Penyebaran tanaman kakao di Jawa baru dimulai sekitar tahun 1880. Percobaan penanaman kakao dilakukan di perkebunan kopi milik orang Belanda di Jawa Tengah dan Jawa Timur. Hal ini disebabkan pada saat itu tanaman kopi Arabika mengalami kerusakan akibat terserang penyakit karat daun.
Jenis kakao yang banyak dibudidayakan adalah jenis Criollo, Forastero, dan Trinitiaro yang berasal dari Amerika Tengah dan Amerika Selatan. Jenis
Criollo menghasilkan biji kakao bermutu sangat baik dan dikenal sebagai kakao mulia, fine flavor cocoa, choiced cocoa, atau edel cocoa. Jenis Forastero
menghasilkan biji kakao bermutu menengah dan dikenal sebagai ordinary cocoa
Forastero sehingga menghasilkan biji kakao yang dapat termasuk fine flavor cocoa atau bulk cocoa. Jenis Tritiaro yang banyak ditanam di Indonesia adalah Hibrid Djati Runggo (DR) dan Uppertimazone Hybrida atau yang biasa disebut dengan kakao lindak (Bappebti 2011).
Pengusahaan perkebunan kakao di Indonesia lebih banyak dilakukan oleh perkebunan rakyat dan sisanya adalah produksi dari perkebunan swasta dan perkebunan pemerintah. Pada tahun 2011 diduga luas areal perkebunan rakyat mencapai 1,6 juta ha diikuti luas areal perkebunan besar negara dan perkebunan besar swasta masing-masing sebesar 54 ribu ha dan 50 ribu ha. Sementara itu, produksi kakao di seluruh Indonesia terus meningkat dari tahun ke tahun seiring dengan bertambahnya luas areal lahan kakao. Produksi kakao diprediksi mencapai 903.092 ton pada tahun 2011. Produksi kakao Indonesia masih sangat berpeluang untuk terus ditingkatkan. Hal ini dapat dilihat dari ketersediaan lahan perkebunan kakao Indonesia yang cukup luas (Ditjenbun 2011).
Sebagian besar produksi kakao Indonesia sebesar 96 persen adalah biji yang belum difermentasi (unfermented beans) dan umumnya di ekspor belum dalam bentuk olahan, yaitu masih dalam bentuk biji (beans)2.Padahal sebagian besar permintaan impor dari negara Uni Eropa adalah biji kakao yang telah difermentasi untuk dijadikan produk cokelat olahan. Sedangkan ekspor kakao
unfermented dari Indonesia yang masuk ke Malaysia dan Singapura akan diolah untuk dijadikan kakao fermentasi dan menjual hasil olahan tersebut dengan harga yang berlipat. Kondisi ini terjadi akibat keterbatasan pengetahuan yang dimiliki petani dan kebutuhan ekonomi yang seringkali memaksa petani menjual kakao hasil panen mereka dalam bentuk biji yang tidak terfermentasi. Hal ini menunjukkan bahwa petani sangat membutuhkan bantuan dan dukungan untuk menghasilkan nilai tambah dengan hasil panen yang difermentasi terlebih dahulu. Upaya untuk mencegah berkurangnya keuntungan para petani misalnya dengan cara memberikan penyuluhan dan bimbingan teknis.
Kebutuhan kakao untuk industri kakao nasional masih belum tercukupi sehingga tidak heran bila Indonesia masih harus mengimpor biji kakao untuk
2
kepentingan bahan baku industri. Volume dan nilai impor kakao Indonesia dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Volume dan Nilai Impor Biji Kakao Indonesia Tahun 2006-2010
Tahun
Sumber : BPS diolah Pusdatin (2011)
Volume dan nilai impor biji kakao Indonesia berfluktuasi dari tahun ke tahun. Dapat dilihat pada tabel bahwa rata-rata pertumbuhan volume impor biji kakao dari tahun 2006 hingga 2010 adalah sebesar 1,03 persen. Sedangkan untuk rata-rata pertumbuhan nilai impor biji kakao tahun 2006-2010 adalah sebesar 22,52 persen (Ditjenbun 2011).
Persaingan perdagangan kakao yang semakin ketat membuat perlu adanya suatu wadah yang berfungsi sebagai sarana pengelolaan risiko bagi komoditi kakao. Untuk itulah pada tahun 1999 pemerintah membentuk suatu bursa komoditi Indonesia yang disebut Jakarta Future Exchange (JFX) di bawah pengawasan Kementrian Perdagangan. Namun, komoditi yang diperdagangkan pada awal pendirian bursa ini hanya komoditi CPO, olein, dan kopi. Sedangkan komoditi kakao mulai diperdagangkan pada bursa ini tahun 2011.
dapat membuat pembentukkan harga yang terjadi di bursa semakin transparan dan bersaing di pasaran. Harga yang terjadi di bursa umumnya dijadikan sebagai harga acuan (reference price) oleh dunia usaha, termasuk petani dan produsen/pengusaha kecil untuk melakukan transaksi di pasar fisik.
Menurut Ariyoso (2010), salah satu ciri barang komoditi yang diperdagangkan di bursa adalah harga komoditi yang bersangkutan sering mengalami gejolak. Hal ini disebabkan perubahan kondisi perekonomian yang mempengaruhi fluktuasi harga sehingga membuat para pelaku bursa ini melakukan mekanisme hedging dengan tujuan melindungi aktiva dan/atau kewajiban agar posisi mereka tetap berada dikondisi Break Even Point (BEP). Margin yang telah ditetapkan berlaku untuk periode waktu tertentu dan dapat diubah sesuai dengan situasi dan kondisi yang ada. Selain itu, ada biaya komisi yang dikenakan oleh pialang berjangka yang besaran minimumnya ditetapkan oleh bursa atas persetujuan Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditi (Bappebti 2011).
Saat ini, perdagangan kakao Indonesia secara umum masih menggunakan transaksi spot dengan pusat perdagangan di pasar fisik Makassar. Hal ini terjadi karena banyak pelaku bisnis kakao yang belum mengetahui adanya transaksi
forward untuk komoditi kakao yang mulai dijalankan pada akhir Desember 2011. Transaksi spot merupakan mekanisme perdagangan yang memperjualbelikan suatu barang dengan serah terima barang saat transaksi berlangsung dan pembayarannya dilakukan tunai pada saat itu juga.
2.3. Analisis Transmisi Harga
Analisis transmisi harga dapat dilakukan melalui tiga pendekatan, yaitu: a) pendekatan metode korelasi, dengan menghitung Total Sum Square Correlation
antara harga yang bergerak secara bersamaan pada pasar yang diuji, b) metode regresi sederhana, dan c) Vector Autoregression (VAR). Ketiga metode tersebut menelaah keterpaduan pasar dengan menggunakan harga komoditi dalam deret waktu (time series) sebagai input data untuk melakukan analisis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode VAR.
Penelitian mengenai analisis transmisi harga komoditas telah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya yaitu Sianturi (2005) yang menganalisis tentang transmisi harga gula domestik terhadap harga gula dunia, Hafizah (2009) melakukan penelitian mengenai transmisi harga CPO di Indonesia terhadap harga CPO di Malaysia dan Pasar berjangka di Rotterdam, dan analisis integrasi pasar karet alam antara pasar fisik di Indonesia dengan pasar berjangka dunia yang diteliti oleh Fitrianti (2009). Selain itu, ada juga penelitian mengenai analisis transmisi harga teh hitam grade Dust di Jakarta Tea Auction terhadap Colombo Tea Auction dan Guwahati Tea Auction yang telah dilakukan oleh Adinugroho (2011).
Sianturi (2005), Hafizah (2009), Fitrianti (2009), dan Adinugroho (2011) menggunakan pendekatan metode VAR didalam penelitiannya untuk menganalisis transmisi harga pada komoditasnya masing-masing. Hasil penelitian Sianturi (2005) dengan menggunakan perangkat lunak Mickrofit 4.0 menunjukan bahwa harga gula di pasar domestik dipengaruhi oleh harga gula dunia jenis raw sugar
dan sekaligus menjadi pemimpin harga bagi gula domestik, sementara harga gula domestik tidak mempengaruhi secara nyata kedua jenis harga gula dunia (raw sugar dan white sugar). Hal ini disebabkan karena Indonesia merupakan negara
net importer gula, sehingga kebijakan domestik dan fluktuasi harga gula kurang mempengaruhi harga gula dunia.
Hafizah (2009) dalam penelitiannya yang menggunakan model ekonometrika Vector Error Correction Model (VECM) menyimpulkan bahwa pasar forward Rotterdam merupakan pasar referensi atau pasar acuan bagi pasar
Rotterdam akan menyebabkan pembentukan harga di pasar spot Indonesia dan Malaysia. Harga CPO Rotterdam dalam jangka pendek dipengaruhi oleh Malaysia dan nilai tukarnya serta dirinya sendiri. Harga CPO Malaysia dipengaruhi oleh dirinya sendiri, nilai tukarnya, harga CPO Rotterdam dan Indonesia, nilai tukarnya dan harga minyak kedelai. Adapun harga CPO Indonesia dalam jangka pendek dipengaruhi oleh harga CPO Rotterdam dan Malaysia serta nilai tukar Indonesia dan Malaysia.
Alat analisis yang digunakan dalam penelitian Fitrianti (2009) adalah pendekatan dengan Vector Error Correction Model (VECM). Penelitian ini menganalisis integrasi pasar karet alam antara pasar fisik di Indonesia dengan pasar berjangka dunia. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah terdapat hubungan integrasi spasial dan kointegrasi antara pasar berjangka dunia (Singapore Commodity Exchange, Tokyo Commodity Exchange, Agricultural Future Trading of Thailand, dan Shanghai Future Exchange).
Hasil penelitian Adinugroho (2011) yang menganalisis tentang transmisi harga teh hitam grade Dust di Indonesia menunjukkan tidak terdapatnya hubungan timbal balik antara harga teh di auction Jakarta, Colombo, dan Guwahati sehingga perubahan harga yang terjadi di kedua auction luar tersebut tidak tertransmisikan terhadap harga yang terjadi Jakarta Tea Auction. Hasil penelitian ini menggunakan model VAR yang termasuk ke dalam VAR in level karena data yang digunakan sudah stasioner.
III. KERANGKA PEMIKIRAN
3.1. Fluktuasi dan Volatilitas Harga
Fluktuasi merupakan istilah yang mengacu pada ketidakstabilan, ketidaktetapan, guncangan, kelabilan, dan perubahan. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), fluktuasi harga merupakan keadaan yang menunjukan gejala turun naiknya harga dan perubahan harga tersebut karena pengaruh permintaan dan penawaran. Sedangkan volatilitas merupakan pengukuran statistik dari besarnya jarak antara fluktuasi harga selama periode waktu tertentu. Ukuran tersebut menunjukan penurunan dan peningkatan harga dalam periode yang pendek dan tidak mengukur tingkat harga, namun derajat variasinya dari satu periode ke periode berikutnya (Hugida 2011).
Salah satu komoditas yang rentan terhadap adanya fluktuasi harga adalah komoditas pertanian. Umumnya, fluktuasi harga pada komoditas ini terjadi akibat ketidakseimbangan antara jumlah barang yang tersedia dengan jumlah barang yang diminta oleh konsumen. Jika terjadi kelebihan pasokan maka harga komoditas akan turun, sebaliknya harga akan naik jika terjadi kekurangan pasokan.
Fluktuasi harga yang tinggi juga berpengaruh kepada penerimaan dan keuntungan pelaku usaha yang diperoleh dari hasil kegiatan usahataninya. Hal ini sama seperti pendapat Hutabarat (1999) yang menyatakan bahwa fluktuasi harga yang tinggi tidak menguntungkan bagi perkembangan agribisnis karena dapat memiliki pengaruh negatif terhadap keputusan pemilik modal untuk melakukan investasi akibat ketidakpastian penerimaan yang akan diperoleh.
Analisis volatilitas harga penting dilakukan ketika pelaku bisnis menghadapi ketidakstabilan dan ketidakpastian kondisi harga dan pola pergerakannya yang tidak dapat diperkirakan.
3.2. Teori Harga
Teori harga merupakan teori ekonomi yang menjelaskan tentang perilaku harga pasar barang atau jasa tertentu. Harga merupakan suatu nilai tukar dari produk barang maupun jasa yang dinyatakan dalam satuan moneter. Harga menjadi salah satu penentu keberhasilan dalam proses perdagangan karena harga menentukan seberapa besar keuntungan yang akan diperoleh dari penjualan produk baik berupa barang maupun jasa. Teori harga membahas mengenai harga suatu barang atau jasa yang pasarnya kompetitif tinggi rendahnya ditentukan oleh permintaan pasar dan penawaran pasar.
dan waktu tertentu pada berbagai tingkat harga dengan faktor lain yang tidak berubah (cateris paribus). Kurva penawaran adalah suatu kurva yang menunjukkan hubungan antara harga suatu barang tertentu dengan jumlah barang tersebut yang ditawarkan. Kurva penawaran menunjukkan hubungan yang positif antara jumlah komoditas yang akan dijual dengan tingkat harga dari komoditas tersebut. Artinya, jika harga naik maka penawaran terhadap barang akan bertambah dan sebaliknya jika harga turun maka jumlah penawaran terhadap suatu barang akan menurun juga. Jadi, dapat disimpulkan bahwa penawaran pasar merupakan fungsi dari harga komoditi dengan koefisien arah (slope) yang positif. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi penawaran diantaranya adalah harga barang itu sendiri, harga barang substitusi atau komplementer, harga input atau biaya produksi, kebijakan pemerintah, dan tingkat teknologi yang digunakan (Sadono 2002). Perubahan dari faktor-faktor ini dapat menggeser fungsi penawaran dari suatu komoditi.
Kurva permintaan dan penawaran yang digambarkan dalam satu kurva akan saling memotong di suatu titik yang dinamakan dengan titik equilibrium. Titik equilibrium disebut juga titik keseimbangan pasar yang menunjukkan jumlah produk dan harga keseimbangan suatu komoditi yang terjadi di pasar.
3.3. Konsep Perdagangan Internasional
Perdagangan internasional adalah kegiatan memperdagangkan suatu barang-barang dan jasa, yang dilakukan oleh penduduk suatu negara dengan penduduk negara lain atas dasar kesepakatan bersama. Perdagangan internasional timbul karena pada hakikatnya tidak ada suatu negara pun di dunia ini yang dapat menghasilkan semua barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhan seluruh penduduknya.
Perdagangan tersebut dapat dijelaskan oleh teori Heckescher–Ohlin yang menekankan pada perbedaan relatif faktor alam dan harga faktor produksi sebagai faktor yang paling penting. Berdasarkan teori tersebut, suatu negara akan melakukan perdagangan dengan negara lain disebabkan negara tersebut memiliki keunggulan komparatif yaitu keunggulan dalam teknologi dan faktor produksi. Teori H-O menganggap bahwa tiap negara akan mengekspor komoditi yang mempunyai faktor produksi berlimpah dan murah dan mengimpor komoditi yang relatif jarang dan mahal. Penyamaan harga faktor produksi dengan perdagangan akan menghapuskan atau mengurangi perbedaan harga faktor produksi sebelum perdagangan.
Suatu kegiatan perdagangan internasional terjadi ditandai dengan adanya kegiatan ekspor dan impor atau pertukaran komoditi antar dua negara, dimana kegiatan ini dapat terjadi karena adanya perbedaan permintaan dan penawaran serta adanya perbedaan tingkat harga antar kedua negara. Secara teoritis, suatu negara (misalnya negara A) akan dapat mengekspor suatu komoditi (misalnya biji kakao) ke negara lain (misalnya negara B). Negara A mau dan mampu mengekspor komoditinya tersebut ke negara B apabila harga domestik negara A (sebelum terjadi perdagangan internasional) lebih rendah dari harga domestik di negara B. Harga domestik komoditas tersebut di negara A relatif lebih rendah karena di negara A jumlah penawaran akan barang tersebut lebih tinggi dari permintaan konsumen negara A, atau dengan kata lain mengalami excess supply
domestik negara B, atau dengan kata lain mengalami excess demand. Akibat dari keadaan ini maka harga untuk komoditas tersebut di negara B menjadi tinggi. Maka dengan keadaan seperti ini negara B ingin membeli komoditas tersebut dari negara A yang harganya relatif lebih murah. Setelah kedua negara tersebut (negara A dan negara B) melakukan komunikasi dan negosiasi, maka negara A menyetujui untuk mengekspor komoditinya tersebut ke negara B, dan negara B secara langsung melakukan impor komoditi tersebut dari negara A. Dengan terjadinya kegiatan yang dilakukan antar kedua negara tersebut maka terjadilah suatu proses kegiatan perdagangan internasional (Salvatore 1997). Kegiatan perdagangan internasional dapat dijelaskan melalui gambar berikut ini :
P P P Sb
EB
Sa Pb
Q1 S
P1
EA
Pa Db
Da D
O Q Q Q
Qa Qb
Gb. (3a) Gb. (3b) Gb. (3c)
Gambar 3. Proses Terjadinya Perdagangan Internasional Sumber : Salvatore 1997
Keterangan :
Kiri : Negara A, berperan sebagai negara pengekspor Kanan : Negara B, berperan sebagai negara pengimpor Tengah : Pasar Internasional
Pa : Harga domestik barang di negara A tanpa perdagangan internasional O – Qa : Jumlah produksi domestik barang di negara A tanpa perdagangan
internasional
Pb : Harga domestik barang di negara B tanpa perdagangan internasional O – Qb : Jumlah produksi domestik barang di negara B tanpa perdagangan
internasional
tanpa perdagangan internasional
EB : Keseimbangan antara penawaran dan permintaan barang di negara B tanpa perdagangan internasional.
P1 : Harga barang yang terjadi di pasar internasional setelah kedua negara sepakat untuk melakukan proses ekspor impor
Q1 : Jumlah barang yang diproduksi atau jumlah barang yang tersedia di pasar internasional setelah kedua negara sepakat untuk melakukan proses ekspor impor
Berdasarkan Gambar 3, diasumsikan bahwa komoditi yang akan digunakan untuk perdagangan internasional adalah komoditi biji kakao. Grafik diatas menjelaskan bahwa sebelum terjadi proses perdagangan internasional, harga biji kakao di negara A (negara pengekspor) adalah sebesar Pa, sedangkan harga biji kakao di negara B (negara pengimpor) adalah sebesar Pb. Sebelum terjadi proses perdagangan internasional jumlah produksi biji kakao di negara A adalah sebesar O – Qa, sedangkan jumlah produksi biji kakao di negara B adalah sebesar O – Qb. Apabila harga biji kakao di negara B adalah sebesar Pa maka hal ini akan menyebabkan terjadinya kondisi kelebihan permintaan (excess demand), sedangkan apabila harga biji kakao di negara A adalah sebesar Pb maka hal ini akan menyebabkan terjadinya kondisi kelebihan penawaran (excess supply). Pertemuan antara kondisi excess supply dan excess demand inilah yang nantinya akan membentuk harga di pasar internasional yang disepakati oleh kedua negara tersebut. Dalam hal ini negara A akan mengekspor biji kakao ke negara B, sedangkan negara B akan mengimpor biji kakao dari negara A. Sehingga dengan demikian terjadilah proses perdagangan internasional.
daripada yang dibutuhkan pasar dalam negeri sehingga tingkat perekonomian dan pendapatan nasional dapat ditingkatkan serta angka pengangguran dapat ditekan.
3.4. Hubungan Pasar Fisik dan Pasar Berjangka
Pasar spot merupakan pasar yang melakukan serah terima barang pada saat transaksi berlangsung dan pembayaran dilakukan tunai pada saat itu juga. Transaksi spot dapat juga dilakukan dengan serah terima barang saat transaksi dan dibayar kemudian sesuai kesepakatan atau dengan melakukan ijon yaitu membayar sekarang saat komoditi masih diproses. Sedangkan, pasar berjangka merupakan pasar yang memperdagangkan kontrak berjangka atas komoditi tertentu yang telah ditetapkan persyaratannya secara standar dalam kontak berjangka, antara lain jenis komoditi, mutu, jumlah satuan perkontrak, waktu penyerahan, tempat penyerahan, dan persyaratan penyerahan. Perbedaan antara penjualan tunai di pasar fisik (spot) dengan kontrak berjangka (forward) adalah pada penjualan fisik (spot) komoditas yang diperdagangkan merupakan barang sebenarnya yang ada pada saat ini, sedangkan penjualan dengan menggunakan kontrak berjangka melibatkan pembelian dan penjualan kontrak yang terstandarisasi untuk pengiriman komoditi di masa yang akan datang.
Hafizah (2009) menyatakan bahwa terdapat beberapa tipe kontrak forward
yaitu: (1) kontrak harga tetap (fixed price contract) dimana dalam kontrak ini digunakan harga yang tetap (flat price) produsen berjanji untuk mengirim pada saat yang ditentukan dan dibayar saat pengiriman, dengan cara ini ada kemungkinan produsen kehilangan kesempatan potensial apabila harga naik, (2) kontrak harga yang ditetapkan (price to be fixed contract) dimana tipe ini pelaku pasar memiliki kemampuan untuk menetapkan harga pada saat yang paling menguntungkan, (3) harga yang tertunda atau harga ditetapkan nanti dengan tipe ini terjadi transfer risiko penyimpanan ke pembeli, (4) kontrak untuk menunda pembayaran (deffered payment contract) biasanya untuk menghindari pajak, (5) kontrak harga minimum, dan (6) kontrak harga forward dengan referensi (reference price forward contract).
dalamnya persyaratan penyerahan atau standar komoditi yang diperdagangkan. Harga fisik terbentuk karena adanya permintaan dan penawaran sehingga bila terjadi perubahan pada faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan dan penawaran maka harga fisik akan berubah. Kenaikan permintaan oleh konsumen atau berkurangnya penawaranoleh produsen akan suatu komoditi akan menaikkan harga dan bila permintaan menurun atau penawaran meningkat akan terjadi kelebihan stok yang dapat menurunkan harga.
Harga berjangka merupakan harga yang terjadi di bursa berjangka pada waktu tertentu dan penyerahan di kemudian hari. Harga terbentuk dari harapan para pelaku bursa komoditas berdasarkan prediksi permintaan dan penawaran suatu komoditas di berbagai produsen dan konsumen komoditas yang bersangkutan. Harga berjangka merupakan harga kontrak di masa yang akan datang yaitu sebuah kontrak berjangka yang bersifat mengikat bagi kedua belah pihak untuk membeli ataupun menjual suatu asset finansial maupun nonfinansial tertentu yang penyerahannya dilakukan secara cash settlement (penyelesaian pembayaran tunai) di masa yang akan datang, dengan harga yang ditetapkan sekarang.
Pengaruh perubahan harga berjangka terhadap harga fisik pada umumnya tergantung pada waktu penyerahan yang terjadi pada perdagangan berjangka. Terdapat hubungan antara pasar berjangka dengan pasar spot yaitu harga pada pasar berjangka saat jatuh tempo akan dijadikan sebagai pedoman untuk menentukan harga pada pasar spot pada waktu yang sama, sehingga ada kemungkinan harga pada pasar berjangka saat jatuh tempo akan sama dengan harga spot pada waktu yang sama. Namun, apabila waktu penyerahan lebih lama maka harga fisik tidak terlalu berpengaruh karena faktor-faktor yang mempengaruhi harga fisik saat ini belum tentu berlaku di kemudian hari.
3.5 Transmisi Harga
penyesuaian harga pada produk yang sama dan saling menuju pada kesetaraan harga dikisaran tertentu serta pada umumnya gagasan yang terbentuk terjadi pada pasar yang kompetitif dengan keterbukaan informasi. Dengan adanya Law of One Price maka produk yang sama atau bersifat identik pada suatu pasar kompetitif harus dalam harga yang sama.
Transmisi harga yang tinggi dapat mencerminkan efisiensi pada suatu pasar. Hal ini ditunjukan dari peningkatan harga yang terjadi pada suatu pasar dapat menyebabkan pasar lain yang menjual produk yang sama akan merespon perubahan harga tersebut dengan mengikuti harga yang terjadi di pasar acuan, dengan kata lain kenaikan harga di pasar acuan relatif sama besar dengan harga di pasar lainnya. Selain itu, juga menandakan bahwa pasar tersebut sudah terintegrasi dengan baik karena persebaran informasinya merata. Keadaan ini dapat dilihat melalui respon yang ditimbulkan terhadap perubahan harga tersebut. Transmisi harga simetris yang seperti ini terjadi pada pasar persaingan sempurna (Irawan 2007).
Transmisi harga tidak dapat berjalan dengan baik akibat dari kebijakan stabilisasi yang dijalankan pemerintah. Pasar dapat menjadi tersegmen melalui berbagai instrumen kebijakan perdagangan yang diterapkan pemerintah, pasar yang tidak terintegrasi secara sempurna, atau tingginya biaya transaksi. Menurut Conforti (2004) ada enam faktor yang mempengaruhi transmisi harga diantaranya adalah biaya transportasi dan transaksi, kekuatan pasar, increasing return of scale
pada produksi, produk yang homogen dan differensiasi, nilai tukar, kebijakan dalam negeri suatu negara.
fluktuasi harga tersebut akan semakin besar apabila transmisi harga yang terjadi semakin tidak sempurna.
Perbedaan transmisi harga tersebut dipengaruhi oleh faktor-faktor sebagai berikut: struktur pasar, rantai pemasaran, nilai tukar, kebijakan pemerintah, serta biaya transportasi dan lainnya.
3.6. Model Vector Autoregression (VAR)
Konsep Vector Autoregression (VAR) pertama kali diperkenalkan oleh Christoper Sims pada tahun 19803. Model ini timbul berdasarkan pemikiran Sims yang berpendapat bahwa suatu model ekonometrika struktural yang dibangun berdasarkan hubungan antar variabel yang mengacu pada teori seringkali tidak sesuai dengan kenyataan. Terkadang beberapa teori ekonomi struktural memberikan penjelasaan yang berbeda terhadap suatu fenomena ekonomi yang sesungguhnya. Untuk itulah model VAR muncul sebagai salah satu solusi metode dalam melihat hubungan dinamis time seriesantar variabel yang diduga memiliki hubungan satu sama lain (Nachrowi dan Usman 2006).
Pendekatan ini dibentuk dengan menyusun sistem persamaan dimana semua variabel diperlakukan endogenous (variabel dependen). Hal ini dikarenakan semua variabel baik endogen maupun eksogen dipercaya saling berhubungan. Jadi, VAR tidak perlu membedakan variabel yang menjadi eksogen maupun yang menjadi endogennya. Asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis VAR adalah semua variabel tak bebas bersifat stasioner, semua sisaan bersifat
white noise, yaitu memiliki rataan nol, ragam konstan, dan diantara variabel tak bebas tidak ada korelasi. Selain itu, model VAR merupakan model linier sehingga hasil permodelan dapat diestimasi dengan menggunakan model OLS.
Irawan (2005) menjelaskan bahwa VAR merupakan suatu sistem persamaan yang memperlihatkan setiap variabel sebagai fungsi linier dari konstanta dan nilai lag (lampau) dari variabel itu sendiri, serta nilai lag dari variabel lain yang ada dalam sistem. Variabel penjelas pada VAR meliputi nilai
3
lag seluruh variabel tak bebas dalam sistem VAR yang membutuhkan identifikasi retriksi untuk mencapai persamaan melalui interpretasi persamaan.
Ada beberapa jenis model VAR yang dikembangkan. Widarjono (2010) menjelaskan dalam salah satu tulisannya bahwa model VAR terdiri dari 3 jenis yaitu VAR in level jika data yang digunakan sudah stasioner, VAR in difference
jika data yang digunakan belum stasioner dan tidak ada kointegrasi antara variabel-variabel yang digunakan dalam model, dan VECM (Vector Error Correction Model) jika data yang digunakan belum stasioner dan ada kointegrasi antara variabel yang digunakan dalam model.
Berdasarkan pemaparan yang telah dijelaskan sebelumnya dapat dilihat bahwa kelebihan dari metode VAR adalah sebagai berikut:
1. Pendekatan dengan model VAR sangat sederhana dan tidak membedakan antar variabel yang akan dimasukan ke dalam persamaan.
2. Estimasi model VAR dilakukan dengan sangat mudah menggunakan OLS secara terpisah pada setiap persamaan.
3. Peramalan dengan menggunakan model VAR lebih akurat jika dibandingkan dengan model persamaan simultan yang lebih kompleks.
Selain kelebihan, model VAR juga mempunyai kekurangan, antara lain: 1. Model VAR merupakan model yang tidak struktural dan bersifat atheoritic
(tidak berdasarkan teori) karena tidak memanfaatkan informasi atau teori terdahulu.
2. Model VAR kurang cocok digunakan dalam menganalisis kebijakan karena penekanan hasil model VAR terletak pada peramalan.
3. Pemilihan banyaknya lag yang digunakan dalam persamaan juga dapat menimbulkan permasalahan. Jumlah parameter yang akan bermasalah pada derajat bebas akan bertambah.
4. Variabel yang ada di dalam model VAR harus stasioner. Jika tidak stasioner perlu dilakukan perubahan (transformasi) dalam bentuk data, misalnya melalui
first difference.
3.7. Kerangka Pemikiran Operasional
Kakao menjadi salah satu komoditas unggulan dari sektor perkebunan di Indonesia. Tingginya total nilai ekspor kakao hingga mencapai angka US$ 1,64 miliar di tahun 2010 menjadikan komoditas ini berada pada peringkat ketiga setelah kelapa sawit dan karet untuk komoditas yang menyumbang devisa negara terbesar dalam bidang perkebunan. Kontribusi terbesar dari komoditi kakao tersebut berasal dari volume dan nilai ekspor biji kakao yang mencapai 380.513 ton dengan nilai US$ 854 juta pada tahun 2008. Selain itu, potensi dan peluang komoditas biji kakao dalam perdagangan internasional dapat dilihat dari peningkatan pangsa pasar kakao Indonesia di dunia. Indonesia berhasil menjadi produsen kakao terbesar ketiga di dunia setelah Pantai Gading dan Ghana.
Seiring dengan berkembangnya waktu, adanya globalisasi memberikan pengaruh di berbagai bidang salah satunya adalah perekonomian. Dampak globalisasi dibidang ekonomi diikuti oleh adanya kebijakan liberalisasi perdagangan yang membuat seluruh negara di dunia dapat melakukan perdagangan dengan bebas ke negara lain, termasuk juga untuk perdagangan komoditi biji kakao. Sebagai salah satu produsen terbesar penghasil biji kakao di dunia, seharusnya Indonesia memiliki kemampuan untuk mengontrol perdagangan biji kakao baik dalam hal jumlah ataupun posisi tawar yang kuat dalam pembentukan harga. Padahal, harga merupakan hal penting dalam perdagangan karena menjadi indikator penentuan produksi dan penerimaan bagi perusahaan.
pasar fisik Indonesia dengan harga biji kakao di pasar berjangka NYBOT (New York) dan LIFFE (London).
Selain menganalisis dan mengkaji hubungan transmisi harga biji kakao yang terjadi di pasar fisik Indonesia, pasar berjangka New York, dan London, tingkat volatilitas harga biji kakao dan respon terhadap guncangan serta berapa besar pengaruh terjadinya guncangan tersebut juga dapat diketahui.
Pendugaan hubungan antara harga biji kakao di Indonesia dengan harga biji kakao yang terjadi di The New York Board of Trade (NYBOT) dan The London Financial Exchange (LIFFE) dapat digunakan suatu pendekatan dengan model Vector Autoregression (VAR). VAR merupakan permodelan multivariate
yang dapat menunjukan besarnya pengaruh perubahan harga yang terjadi di suatu pasar akibat faktor musiman dan faktor lain yang terjadi di pasar tersebut. Selain itu, VAR juga mampu mengungkapkan secara terperinci tentang peran pasar acuan, arah transmisi harga, kecepatan transmisi harga, tingkat keterisolasian, dan tingkat keterpaduan pasar.
Keterangan : : diluar cakupan penelitian : yang dibahas dalam penelitian
Gambar 4. Kerangka Pemikiran Operasional
Kakao sebagai penyumbang devisa terbesar ketiga dari komoditas
perkebunan Indonesia.
Harga biji kakao unfermented di pasar
berjangka NYBOT
Harga biji kakao di pasar fisik Indonesia
Analisis transmisi harga dengan pendekatan model VAR
Rekomendasi kebijakan bagi Askindo
Harga biji kakao fermented di pasar
berjangka LIFFE
Adanya globalisasi manyebabkan
terjadinya perdagangan bebas
Permasalahan:
IV. METODE PENELITIAN
4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dilaksanakan pada bulan Januari hingga Maret 2012. Penelitian dilakukan di Asosiasi Kakao Indonesia (Askindo). Penentuan tempat dilakukan secara sengaja (purposive) karena tempat tersebut merupakan pusat informasi mengenai pergerakan harga kakao nasional dan mengetahui segala informasi perdagangan kakao Indonesia dan internasional.
4.2. Data dan Instrumentasi
Penelitian ini dibatasi dengan menganalisis data sekunder kuantitatif untuk mengetahui hubungan transmisi harga pada bursa komoditi yang telah ditentukan. Data yang digunakan dalam penelitian ini antara lain data harga biji kakao di Indonesia yang bersumber dari Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditi (Bappebti) Departemen Perdagangan Republik Indonesia dan harga biji kakao di The New York Board of Trade (NYBOT) bersumber dari The International Cocoa Organization (ICCO) dan The London International Financial Futures Exchange (LIFFE) yang bersumber dari situs Reuters dengan rentang data per hari dari tanggal 25 Agustus 2011 hingga 10 April 2012.
4.3. Pengolahan dan Analisis Data
Metode yang digunakan dalam menganalisis data adalah metode kuantitatif dengan pendekatan model VAR yang diperkenalkan oleh Sims pada tahun 1980, berdasarkan pemaparan Enders (1995) dan Widarjono (2010). Tahapan pengolahan data dengan menggunakan model VAR adalah: a) uji stasioneritas data dan derajat intergrasi, b) penentuan panjang lag, c) uji kointegrasi, d) estimasi model VAR, e) fungsi respon impuls, f) dekomposisi ragam. Software yang digunakan dalam penelitian ini antara lain Microsoft Exel
untuk membuat tabulasi data dan Eviews 7 untuk mengolah data model VAR. Secara garis besar, langkah-langkah untuk menggunakan metode VAR dalam sebuah penelitian adalah sebagai berikut:
1. Uji Stasioneritas Data dan Derajat Integrasi
Langkah pertama yang harus dilakukan dalam estimasi model ekonomi dengan data time series adalah dengan menguji stasioneritas pada data atau disebut juga stationary stochastic process. Kestasioneran diperlukan untuk menghindari adanya spurious regression (regresi palsu). Suatu persamaan dikatakan stasioner apabila memiliki mean, variance, dan covariance yang konstan pada setiap lag dan tidak mengandung unit root.
Uji stasioneritas data ini dapat dilakukan dengan menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF) pada derajat yang sama (level atau different) hingga diperoleh suatu data yang stasioner, yaitu data yang variansnya tidak terlalu besar dan mempunyai kecenderungan untuk mendekati nilai rata-ratanya (Enders, 1995).
Widarjono (2010) menjelaskan bahwa fungsi uji ADF adalah untuk melihat ada tidaknya trend di dalam pergerakan data yang akan diuji. Uji ADF terdiri dari perhitungan regresi yang dirumuskan sebagai berikut.
ΔYt = Yt-1+ i t-i+1 + εt (1)
ΔYt = α0 + Yt-1+ i t-i+1 + εt (2)
dimana
ΔYt = Selisih variabel (Yt – Yt-1) = (ρ-1)
α0, α1, , i = Koefisien t = Trend waktu
Y = Variabel yang diuji stasioneritasnya P = Panjang lag yang digunakan dalam model ε = Error persamaan
Perbedaan persamaan 1 (satu) dengan dua regresi lainnya adalah memasukkan konstanta dan variabel trend waktu. Persamaan 1 (satu) digunakan pada data observasi yang diasumsikan hanya memiliki intersep, tidak memiliki konstanta dan trend. Persamaan 2 digunakan dengan asumsi data observasi terdapat konstanta dan intersep. Persamaan 3 digunakan apabila data observasi diasumsikan memiliki komponen konstanta, intersep, dan trend. Hipotesis dalam uji ini adalah H0 jika =0 berarti data time series mengandung unit root yang bersifat tidak stasioner dan H1 jika <1 berarti data bersifat stasioner.
Penggunaan aplikasi program Eviews 7 mengkategorikan data tersebut stasioner atau tidak dengan membandingkan nilai Mackinnon critical dengan nilai mutlak ADFstatistiknya. Jika dalam uji stasioneritas ini menunjukkan nilai ADFstatistik yang lebih besar daripada Mackinnon critical value, maka dapat diketahui bahwa data tersebut stasioner karena tidak mengandung unit root. Sebaliknya, jika nilai ADFstatistik lebih kecil daripada Mackinnon critical value, maka dapat disimpulkan bahwa data tersebut tidak stasioner pada derajat level. Dengan demikian,
differencing data untuk memperoleh data yang stasioner pada derajat yang sama di
first differentI(1) harus dilakukan, yaitu dengan mengurangi data tersebut dengan data periode sebelumnya (Ajija et al. 2011). Jika data sudah stasioner sejak awal maka model VAR in level dapat langsung dilakukan. Jika data belum stasioner, maka harus melalui proses differencing, kemungkinan model yang digunakan adalah model VAR in difference (VARD) dan Vector Error Correction Model
2. Penentuan Panjang Lag
Salah satu permasalahan yang terjadi dalam uji stasioneritas adalah penentuan lag optimal. Harris (1995) menjelaskan bahwa jika lag yang digunakan dalam uji stasioneritas terlalu sedikit, maka residual dari regresi tidak akan menampilkan proses white noise sehingga model tidak dapat mengestimasi actual error secara tepat. Akibatnya, dan standar kesalahan tidak diestimasi secara baik. Namun demikian, jika memasukkan terlalu banyak lag, maka dapat mengurangi kemampuan untuk menolak H0 karena tambahan parameter yang terlalu banyak akan mengurangi derajat bebas. Panjangnya kelambanan variabel yang optimal diperlukan untuk menangkap pengaruh dari setiap variabel terhadap variabel lain di dalam sistem VAR.
Selanjutnya, untuk mengetahui jumlah lag optimal yang digunakan dalam uji stasioneritas, menurut Enders (1995) berikut adalah kriteria yang digunakan:
Akaike Information Criterion (AIC) : T log |Σ| + 2 N
Schwarz Bayesian Criterion (SBC) : T log |Σ| + N log (T) dimana
T = Jumlah observasi
|Σ| = Determinan dari matriks varians/kovarians dari sisaan N = Jumlah parameter yang diestimasi
Dalam penentuan lag optimal dengan menggunakan kriteria informasi tersebut, kriteria yang dipilih adalah kriteria yang mempunyai jumlah dari AIC dan SBC yang paling kecil di antara berbagai lag yang dianjurkan. Bila semakin kecil nilai kriteria tersebut, maka nilai harapan yang dihasilkan oleh sebuah model akan semakin mendekati kenyataan (Ajija et al. 2011). Sedangkan jika beberapa kriteria tersebut digunakan maka ada kriteria tambahan yaitu adjusted R2 sistem VAR. Panjang kelambanan optimal terjadi jika nilai adjusted R2 adalah paling tinggi (Widarjono, 2010).
3. Uji Kointegrasi
karena itu, dilakukan uji kointegrasi untuk mengetahui keberadaan hubungan antar variabel. Kointegrasi adalah terdapatnya kombinasi linier antara variabel yang non stasioner yang memiliki hubungan jangka panjang pada ordo yang sama. Uji yang dilakukan adalah trace test yaitu mengukur jumlah vektor kointegrasi dalam data dengan menggunakan pengujian pangkat matriks kointegrasi yang dinyatakan sebagai berikut (Enders 1995)
trace (r) = –T (1- )
max (r, r+1) = –T ln (1- r+1)
dimana:
= Nilai dugaan akar karakteristik (eigenvalues) yang didapatkan dari estimasi matriks π
T = Jumlah observasi
r = Pangkat yang mengindikasikan jumlah vektor kointegrasi
Rank kointegrasi (r) dari vektor adalah banyaknya vektor kointegrasi yang saling bebas. Jumlah hubungan kointegrasi (r) dapat dihitung dengan menggunakan 2 uji statistik. Pada uji λtrace , H0 adalah jumlah vektor kointegrasi
yang hilang ≤ r sebagai alternatif umum. Jika λtrace < λtabel maka terima H0 yang
artinya kointegrasi terjadi pada rank r. Sementara pada uji λmax, Ho yaitu jumlah vektor kointegrasi = r adalah alternatif dari vektor kointegrasi r+1 (Enders, 1995).
Jika tidak terdapat kointegrasi antar variabel maka digunakan model VARD (VAR in difference) dengan lag (kelambanan) p, sedangkan jika dalam data yang diduga di model VAR terdapat kointegrasi maka model VAR yang digunakan adalah model VECM (Vector Error Correction Model) lag (kelambanan) p rank r (Widarjono, 2010).
4. Estimasi Model VAR
Estimasi model VAR dapat ditulis ke dalam bentuk persamaan sebagai berikut:
dimana yt adalah vektor nx1 dari variabel yang terintegrasi pada orde satu, umumnya dinotasikan I(1) dan εt adalah nx1 vektor inovasi (Hjalmarsson dan Par 2007). Pada penelitian ini n yang diteliti berjumlah 3 variabel.
Selanjutnya, dari hasil estimasi VAR, untuk melihat apakah variabel Y memengaruhi X dan demikian pula sebaliknya, hal ini dapat diketahui dengan cara membandingkan nilai t-statistik hasil estimasi dengan nilai t-tabel. Jika nilai
t-statistik lebih besar daripada t-tabelnya, maka dapat dikatakan bahwa variabel
Y memengaruhi X.
Model VAR dapat disusun setelah variabel-variabel dilihat kestasionerannya, kointegrasi, kelambanan, dan kecocokan variabel untuk dimasukkan ke dalam model. Berdasarkan penjelasan dari model VAR yang dilakukan oleh Widarjono (2010) dan Enders (1995), dapat diasumsikan model VAR kelambanan satu yang akan digunakan dalam peramalan harga biji kakao adalah sebagai berikut :
= + +
dengan:
IND = Harga kakao bursa komoditi Indonesia NYBOT = Harga kakao bursa komoditi New York LIFFE = Harga kakao bursa komoditi London
Jika terdapat kointegrasi pada data yang dicek kestasionerannya maka model yang digunakan adalah model VECM (Vector Error Correction Model) lag p rank r. Model VECM dapat dituliskan sebagai berikut (Hjalmarsson dan Par 2007).
Δyt = µ + Π yt-1 + Δyt-i + εt
Dimana
Π = – I dan Γi = –
Jika koefisien matriks Π mengurangi rank r < n, maka terdapat matriks
parameter penyesuaian dalam Vector Error Correction Model (VECM) dan setiap kolom adalah vektor kointegrasi.
5. Fungsi Respon Impuls (Impulse Response Function)
Penggunaan impulse response merupakan analisis yang penting di dalam model VAR karena di dalam model VAR secara individual koefisien sulit diinterpretasikan. IRF dapat mengidentifikasi suatu guncangan pada variabel itu sendiri dan variabel endogen lainnya sehingga dapat menentukan bagaimana suatu perubahan dalam variabel mempengaruhi variabel lainnya. Analisis ini dapat melacak respon dari variabel endogen di dalam sistem VAR karena adanya shock
atau perubahan di dalam variabel error (Widarjono 2010).
Sims (1980) menjelaskan bahwa fungsi Impulse Response Function (IRF) menggambarkan ekspektasi k-periode ke depan dari kesalahan prediksi suatu variabel inovasi dari variabel yang lain. Dengan demikian, lamanya pengaruh dari
shock suatu variabel terhadap variabel lain sampai pengaruhnya hilang atau kembali ke titik keseimbangan dapat dilihat atau diketahui.
Analisis IRF dilakukan dengan menyederhanakan bentuk SVAR ke dalam bentuk Vector Moving Average (VMA) sebagai berikut:
xt = + (i) e1-i
Metode IRF digunakan untuk menentukan respon suatu variabel endogen terhadap suatu shock tertentu karena sebenarnya shock variabel tidak hanya berpengaruh terhadap variabel itu sendiri tetapi ditransmisikan kepada semua variabel endogen lainnya melalui struktur dinamis atau struktur selang dalam VAR. Dengan kata lain IRF mengukur pengaruh suatu shock pada suatu waktu kepada inovasi variabel endogen pada saat tersebut dan dimasa yang akan datang.
6. Dekomposisi Ragam (Variance Decomposition)
Variance Decomposition atau disebut juga forecast error variance decomposition merupakan perangkat pada model VAR yang akan memisahkan variasi dari sejumlah variabel yang diestimasi menjadi komponen-komponen
shock atau menjadi variabel innovation, dengan asumsi bahwa variabel-variabel
sebuah variabel terhadap shock variabel lainnya pada periode saat ini dan periode yang akan datang.
Selain digunakan untuk mencirikan struktur dinamis antar variabel di dalam model VAR, pola dekomposisi ragam juga dapat mengindikasikan sifat dari kausalitas antara variabel dalam model VAR sehingga dekomposisi ragam menjadi sangat sensitif terhadap pengurutan variabel. Variabel yang tidak memiliki nilai korelasi terhadap variabel lainnya diletakkan pada posisi paling belakang, sedangkan variabel yang memiliki korelasi terhadap variabel lain diletakkan berdampingan satu sama lain. Hal ini serupa dengan pendapat Enders (1995) menyatakan bahwa tujuan analisis ini untuk menggambarkan tingkat kepentingan setiap variabel dalam model VAR dalam menjelaskan ragam (varians) suatu variabel yang akan datang.
V. GAMBARAN UMUM PASAR FISIK INDONESIA,
PASAR BERJANGKA NEW YORK, DAN LONDON
5.1. Pasar Fisik Indonesia
Wilayah sentra utama produksi kakao terdapat di kawasan Indonesia bagian Timur, meliputi Provinsi Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, dan Sulawesi Tengah. Dari ketiga provinsi tersebut, Sulawesi Selatan merupakan sentra perkebunan kakao rakyat terbesar yang memberikan kontribusi besar terhadap komoditi kakao Indonesia. Total luas areal perkebunan kakao rakyat di Provinsi Sulawesi Selatan tercatat sekitar 296.039 hektar dengan total produksi 282.692 ton per tahun, dan produktivitas 953,60 kilogram per hektar per tahun (BPS 2009).
Di Provinsi Sulawesi Selatan, kakao merupakan komoditas unggulan utama dibandingkan jenis tanaman perkebunan lainnya. Adapun kabupaten sentra produksi kakao meliputi Luwu Utara, Mamuju, Bone, Polmas, Luwu, dan Pinrang. Khusus untuk kabupaten Luwu, luas arealnya tercatat 24.591 hektar, produksi 24.458 ton per hektar per tahun, dan produktivitas 994 kilogram per hektar per tahun (BPS 2009).
Jenis tanaman kakao yang diusahakan di Indonesia sebagian besar adalah jenis kakao lindak dengan sentra produksi utama adalah Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara dan Sulawesi Tengah. Di samping itu juga diusahakan jenis kakao mulia oleh perkebunan besar negara di Jawa Timur dan Jawa Tengah. Berdasarkan wawancara dengan ketua Askindo, sekitar 96 persen produksi kakao Indonesia diekspor, sedangkan sisanya digunakan sebagai bahan baku industri cokelat dalam negeri. Kakao umumnya diekspor dalam bentuk biji yang belum difermentasikan.
dari hal tersebut, petani setempat tidak banyak punya pilihan dalam pemasaran, kecuali ke pedagang pengumpul tersebut (Iqbal dan Azmi 2006).
Mayoritas petani di Makassar relatif bebas memilih pedagang (pengumpul) yang menurut mereka menawarkan harga tertinggi. Namun, dibalik itu posisi tawar mereka lemah karena harga secara dominan ditetapkan oleh pedagang. Kakao di tingkat petani umumnya dibeli oleh pedagang pengumpul, pedagang antar kota, atau pedagang perantara. Para pedagang ini berfungsi sebagai perantara petani dengan pabrik cokelat atau eksportir coklat. Di Sulawesi Selatan secara umum tataniaga kakao dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 5. Tataniaga Kakao Indonesia Sumber: Askindo
Kakao merupakan salah satu komoditas ekspor Indonesia yang secara langsung terkait dengan perdagangan internasional yang sifatnya kompetitif. Pada umumnya kakao dari Sulawesi Selatan memiliki keunggulan spesifik, yaitu
P E T A N I
Pedagang Pengumpul
Pedagang Antarkota
Pedagang Perantara
Pedagang Pengumpul
Usaha Dagang
Eksportir Industri
Biji Kakao Hasil Olahan Biji Kakao
Konsumen Luar Negeri
