LAPORAN AKHIR
ANALISIS EFEKTIFITAS OPERASI PASAR BERAS
PUSAT KEBIJAKAN PERDAGANGAN DALAM NEGERI
BADAN PENGKAJIAN DAN PENGEMBANGAN KEBIJAKAN PERDAGANGAN
KEMENTERIAN PEREDAGANGAN
2015
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan i
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Allah SWT atas rahmat-Nya, sehingga
laporan Analisis Efektivitas Operasi Pasar Beras dapat
diselesaikan.
Analisis ini disusun dalam rangka mengevaluas ipelaksanaan
operasi
pasar beras sebagai salah satu kebijakan untuk menciptakan harga
beras
yang stabil.
Analisis ini menggunakan dua pendekatan, pertama adalah
pendekatan ekonometrika, grafis dan telaah literatur yang
tujuanny
aadalah mengukur volume dan waktu efektif dalam penyaluran
beras
Operasi Pasar (OP). Pendekatan kedua adalah pendekatan
analisis
kesenjangan yang tujuannya untuk melihat adakah kesenjangan
antara
kepentingan dan kinerja OP.
Analisis ini diselenggarakan secara swakelola oleh Pusat
Kebijakan
Perdagangan Dalam Negeri yang terdiri dari tim peneliti internal
dan
dibantu oleh tenaga ahli.
Dalam penyusunan analisis ini, tim menyadari bahwa masih
terdapat
kekurangan. Untuk itu kami menyambut baik masukan, kritik dan
saran
dalam rangka penyempurnaan analisis ini. Pada akhirnya, kami
berharap
bahwa hasil analisis ini dapat bermanfaat bagi pimpinan
dalam
merumuskan kebijakan stabilisasi harga beras.
Jakarta, Juni 2015
Pusat Kebijakan Perdagangan Dalam Negeri
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan ii
ABSTRAK ANALISIS EFEKTIVITAS OPERASI PASAR BERAS
Operasi Pasar(OP) Beras merupakan program yang sudah dijalankan
cukup lama dengan tujuan untuk menjaga stabilitas harga beras di
tingkat eceran. Stabilitas harga beras dinilai penting karena beras
merupakan bahan pangan pokok dimana pangsa pengeluaran rumah tangga
untuk beras cukup besar, relatif dibanding pengeluaran untuk pangan
yang lain.Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pelaksanaan
OP Beras. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa dampak OP Beras
akan terlihat pada 1 satuan waktu berikutnya; pada daerah yang
defisit, kebutuhan volume beras yang harus disalurkan dalam OP
lebih besar dibandingkan di daerah surplus; waktu intervensi yang
efektif untuk OP adalah waktu paceklik dan Hari Besar Keagamaan
Nasional (HBKN) yaitu sekitar bulan Desember dan Januari dan bulan
Juni Agustus; yang harus diperbaiki dalam pelaksanaan OP Beras
waktu dan kuantitas beras yang disalurkan. Kata kunci:
operasipasar, beras, importance-performance analysis
ABSTRACT EFFECTIVITY ANALYSIS OF RICE MARKET OPERATION
Rice Market Operation policy have been conducting since long
time ago which aims to stabilize rice price in retail level. Rice
price stabilization in Indonesia is essential because rice is one
of staple food and its expenditure share is relatively larger than
other needs. The objective of study is to evaluate rice market
operation (in terms of volume, timing, quality, operator, etc.).
The finding of study show effectiveness of rice market operation
shouldnt occur in the time, needed one time ahead for gaining the
rice stabilization impact; in terms of volume/quantity, the
necessity of rice for market operation is different among
regions/provinces. It isnt only about production itself but also
supply-demand condition, by all means, it is about deficit and
surplus; implementation of rice market operation will be effective
in festive season and around January and December. Another finding
is timing and quality of rice in market operation need to be
improved.
Keywords: market operation, rice, importance-performance
analysis
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan iii
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR
..............................................................................
i
ABSTRAK
..............................................................................................
ii
DAFTAR ISI
...........................................................................................
iii
DAFTAR TABEL
....................................................................................
v
DAFTAR GAMBAR
................................................................................
vi
DAFTAR LAMPIRAN
.............................................................................
vii
BAB I PENDAHULUAN
........................................................................
1
1.1. LatarBelakang
......................................................................
1
1.2. Tujuan
..................................................................................
3
1.3. Keluaran
...............................................................................
3
1.4. RuangLingkup
......................................................................
3
1.5. SistematikaLaporan
..............................................................
3
BAB II TINJAUAN LITERATUR
............................................................ 5
2.1. Prosedur Pelaksanaan Operasi Pasar Beras
....................... 5
2.2. Pengendalian Harga Bahan Pangan Pokok di Negara Lain .
7
2.3. Pengendalian Harga di Indonesia
........................................ 10
2.4. Produksi Padi/Beras
.............................................................
11
2.5. Konsumsi Beras
...................................................................
11
2.6. Proyeksi Konsumsi Beras
..................................................... 12
2.7. Proyeksi Produksi/Penawaran
.............................................. 12
2.8. Tinjauan Kebijakan Ketahanan Pangan Terkait Dengan
Beras
....................................................................................
13
BAB III METODOLOGI
..........................................................................
18
3.1. Metode Analisis
....................................................................
18
3.2. Data dan Sumber Data
......................................................... 24
3.3. Kerangka Berfikir
..................................................................
24
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan iv
BAB IV PENGARUH OPERASI PASAR BERAS TERHADAP HARGA
BERAS ECERAN DAN IMPORTANCE-PERFORMANCE
ANALYSIS
..................................................................................
26
4.1. Volume Operasi Pasar
......................................................... 26
4.2. Waktu Operasi Pasar
........................................................... 35
4.3. Importance-Performance Analysis Berdasarkan Penilaian
Pedagang Beras dan Konsumen
.......................................... 37
BAB V KESIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN .................
41
5.1. Kesimpulan
...........................................................................
41
5.2. Rekomendasi Kebijakan
....................................................... 42
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan v
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Proyeksi Konsumsi Beras, 2015-2050 (ton)
........................... 12
Tabel 2.2 Proyeksi Produksi Beras, 2015-2050 (ton)
............................. 13
Tabel 2.3 Proyeksi Surplus/Defisit Produksi Beras, 2013-2050
(ton) ..... 13
Tabel 3.1 Indikator OP Beras
................................................................
22
Tabel 4.1. Hasil Estimasi Ordinary-Least Square (OLS) Untuk
Model Pengaruh OP Beras dan Faktor Lainnya Terhadap Pergerakan
Rata-Rata Harga Beras di Tingkat Eceran ........ 26
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan vi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 3.1. Model Evaluasi Berdasarkan Tingkat Kinerja
.................... 20
Gambar 3.2. Kerangka
Berpikir..............................................................
25
Gambar 4.1. Ilustrasi Hubungan OP dengan Pergerakan
Rata-Rata
Harga Beras di Tingkat Eceran
......................................... 27
Gambar 4.2. Pergerakan Rata-Rata Harga Beras di Tingkat
Eceran
dan Perkembangan OP Beras
.......................................... 28
Gambar 4.3. Hubungan Antara Pertumbuhan Harga dengan Volume
OP Beras DKI
Jakarta.......................................................
29
Gambar 4.4. Pergerakan Harga Beras di Tingkat Eceran DKI
Jakarta
dan Harga Beras di PIBC
.................................................. 30
Gambar 4.5. Hubungan Antara Pertumbuhan Harga dengan Volume
OP Beras Jawa Barat
....................................................... 31
Gambar 4.6. Hubungan Antara Pertumbuhan Harga dengan Volume
OP Beras Sumatera Utara
................................................ 32
Gambar 4.7. Hubungan Antara Pertumbuhan Harga dengan Volume
OP Beras Sulawesi Utara
................................................. 32
Gambar 4.8. Hubungan Antara Pertumbuhan Harga dengan Volume
OP Beras Aceh
.................................................................
33
Gambar 4.9. Hubungan Antara Pertumbuhan Harga dengan Volume
OP Beras Maluku
..............................................................
34
Gambar 4.10. Perubahan Rata-Rata Harga Beras Eceran dalam
Lingkup Nasional
............................................................ 35
Gambar 4.11. Perubahan Rata-Rata Harga Beras Eceran di
Beberapa Propinsi
.......................................................... 36
Gambar 4.12. Diagram Kartesius Importance-Performance Analysis
.... 38
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan vii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1. Uji Multikolinearitas Model OP Beras
................................. 44
Lampiran 2. Uji Autokorelasi Model OP Beras
....................................... 45
Lampiran 3. Uji Heteroskedastisitas Model OP Beras
........................... 46
Lampiran 4. Uji Stasioner Terhadap Variabel Yang Digunakan
dalam
Model OP Beras
................................................................
47
Lampiran 5. Uji Stasioner Terhadap Variabel Yang Digunakan
dalam
Model OP Beras Dengan Menggunakan Visualisasi Grafis 48
Lampiran 6. Model OP Beras
.................................................................
49
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Sebesar 40% pengeluaran masayarakat untuk kebutuhan
pangannya digunakan untuk mengkonsumsi beras. Jumlah yang
sangat
besar jika dibandingkan dengan kebutuhan pangan yang lain
seperti
terigu, gula, kedelai, jagung dan lain-lain. Oleh karena itu,
perhatian yang
cukup besar dari pemerintah untuk beras cukup memiliki dasar
yang kuat.
Berbagai kebijakan pemerintah yang diberlakukan untuk beras,
baik itu di sisi hulu maupun hilirnya. Dari sisi hulu, terdapat
banyak
kebijakan yang pada prinsipnya adalah agar petani padi dapat
meningkatkan produktivitas, salah satu kebijakannya adalah
Harga
Pembelian Pemerintah (HPP) untuk gabah dan beras, subsidi
bunga
kredit untuk ketahanan pangan dan energi, subsidi pupuk, bantuan
bibit,
bantuan alsintan dan lain-lain. Dari sisi hilir, pemerintah
mengeluarkan
kebijakan yang pada prinsipnya adalah untuk menjaga daya
beli
masyarakat dan menjaga ketersediaan diantaranya melalui
kebijakan
sistem resi gudang sehingga harga beras stabil yang tidak
saja
menguntungkan petani, tetapi juga konsumen. Selain itu
pemerintah
mengeluarkan kebijakan Raskin dan kebijakan Operasi Pasar (OP)
Beras.
Dalam kerangka analisis ini, akan difokuskan pada OP Beras
karena: (i) kebijakan ini sudah lama dijalankan; (ii) sumber
daya untuk
melaksanakan kebijakan ini sangat besar; (iii) meski sudah
dijalankan
sejak lama tetapi belum ada evaluasinya.
Kebijakan OP terkait dengan kenaikan harga beras di tingkat
eceran pada waktu-waktu tertentu. Pada mulanya, ada bentuk
intervensi
lain yang digunakan seperti pada awal tahun 2000an, Bulog
pernah
melakukan uji coba program yang mirip dengan food stamp yaitu
program
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 2
Warung Catu di sejumlah propinsi di Sumatera. Raskin disalurkan
melalui
Warung Catu itu, dan penduduk miskin dapat menebus beras
sesuai
dengan kebutuhannya. Kesulitannya adalah mencari warung yang
bersedia untuk melakukannya. Bersedia dalam arti ada insentif
menarik
serta dapat menutupi resiko terburuk, misalnya terjadi
pencurian/kebakaran dsb. Warung umumnya kecil-kecil dan tidak
punya
gudang yang cukup baik, sehingga berisiko kerusakan beras.
Demikian
juga, manakala kelompok sasaran tidak dapat menukar kupon
dengan
pangan atau beras, mungkin karena retailer itu telah kehabisan
stok, dan
itu dapat menimbulkan kemarahan kelompok miskin, apalagi kalau
warung
itu dikeliling oleh banyak orang miskin sasaran program.
Terkait dengan berbagai opsi kebijakan, banyak cara yang
dapat
dilakukan untuk intervensi pasar, tetapi tergantung pada
penguasaan stok
oleh pemerintah, kekuatan/struktur pasar komoditas, perbedaan
harga
dalam negeri dengan luar negeri, pajak ekspor, bea masuk, dan
kuota
impor/ekspor. Untuk beras, setelah dipahami faktor yang
menentukan
instabilitas harga beras dan telah memenuhi syarat untuk
intervensi, maka
dicarilah sumber-sumber instabilitas itu. Jika suplai beras
dalam negeri
berkurang dari kebutuhannya, maka harga eceran beras akan naik
di
berbagai pasar beras di tanah air (45 kota yang harganya
dipantau oleh
BPS). Selain itu, perlu diperhatikan pula pemasukan beras (juga
sumber
pasokan beras) ke Pasar Induk Beras Cipinang (PIBC), serta
penyalurannya. Tolok ukur yang dipakai adalah bila pemasokan
beras ke
PIBC kurang dari 2.000 ton/hari (tidak termasuk hari kerja)
dan
berlangsung lama (seminggu, paling lama-dua minggu), maka itu
suatu
pertanda suplai beras berkurang. Cara untuk mengatasinya
adalah
menambah suplai beras ke pasar melalui OP Beras. Sumber suplai
dapat
diperoleh dari cadangan beras pemerintah (CBP) yang dikelola
Bulog.
Berdasarkan penjelasan di atas, maka kebijakan yang telah
dijalankan perlu untuk dievaluasi agar kebijakan OP Beras
dapat
dijalankan lebih efektif dengan menggunakan sumber daya yang
tepat.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 3
1.2. Tujuan Analisis
a. Menganalisis pengaruh OP Beras terhadap harga beras di
tingkat
eceran
b. Menganalisis efektifitas OP Beras berdasarkan persepsi
dari
masyarakat
c. Merumuskan rekomendasi kebijakan untuk mengefektifkan OP
Beras
1.3. Keluaran Analisis
a. Estimasi pengaruh OP Beras terhadap harga beras di tingkat
eceran
b. Gambaran mengenai efektifitas OP Beras berdasarkan persepsi
dari
masyarakat
c. Rekomendasi kebijakan untuk mengefektifkan OP Beras
1.4. Ruang Lingkup Analisis
Analisis ini mencakup beberapa aspek, yaitu:
a. Aspek kuantitatif. Pada aspek ini akan dianalisis mengenai
dampak dari
besarnya volume beras yang disalurkan dalam OP terhadap
harga
beras di tingkat eceran. Oleh karena itu, lingkupnya menjadi
dua, yaitu
pada lingkup nasional dan lingkup beberapa provinsi. Idealnya,
lingkup
yang paling baik adalah pada lingkup kabupaten, namun karena
keterbatasan ketersediaan data pada level kabupaten maka
diputuskan
lingkupnya pada level nasional dan kabupaten.
b. Aspek partisipatif. Aspek ini untuk mendapatkan gambaran
persepsi
masyarakat terhadap eketifitas OP Beras. Adapun informasi yang
akan
dihimpun meliputi persepsi mengenai tingkat kepentingan
beberapa
variabel/indikator yang menetukan efektivitas OP Beras dan
mengenai
tingkat kinerja dari setiap variabel/indikator pelaksanaan OP
Beras.
1.5. Sistematika Laporan
Laporan analisis akan disusun dalam 5 (lima) Bab, yaitu:
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 4
a. Bab Pendahuluan. Pada bab ini akan dibahas mengenai latar
belakang,
tujuan dan keluaran analisis yang diharapkan.
b. Bab Tinjauan Literatur. Pada bab ini akan disampaikan
bagaimana
keragaan pasar beras di Indonesia, prosedur pelaksanaan OP
dan
mengulas sedikit bagaimana intervensi pasar kebutuhan pokok
di
negara lain.
c. Bab Metodologi. Pada bab ini dijelaskan mengenai kerangka
berpikir
analisis ini, metode yang digunakan sehingga tujuan dari
analisis dapat
tercapai.
d. Bab Pembahasan. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai
seberapa
besar pengaruh OP Beras terhadap penurunan harga beras di
tingkat
eceran dan bagaimana persepsi masyarakat terhadap OP Beras
untuk
mengukur apakah sudah efektif atau belum.
e. Bab Kesimpulan dan Rekomendasi Kebijakan. Pada bab ini
disampaikan kesimpulan dari hasil pembahasan dan rekomendasi
kebijakan yang dapat disampaikan kepada pengambil keputusan
sebagai pertimbangan agar OP Beras lebih efektif.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 5
BAB II
TINJAUAN LITERATUR
2.1. Prosedur Pelaksanaan Operasi Pasar Beras
Operasi Pasar (OP) Beras diawali dengan Menteri Perdagangan
menerima permohonan dari Pemerintah Daerah/Gubernur untuk
pelaksanaan OP beras di masing masing daerah yang selanjutnya
akan
didisposisikan kepada Dirjen PDN. Dalam kondisi tertentu,
dengan
memperhatikan kondisi kenaikan harga di daerah, Menteri
Perdagangan
bisa langsung menugaskan Ditjen PDN cq. Dit. Bapokstra untuk
menyusun konsep surat instruksi Menteri Perdagangan tentang OP
Beras.
Jika Menteri Perdagangan tidak menugaskan untuk langsung
menyusun konsep surat Instruksi OP Beras, Dit. Bapokstra
menganalisa
permohonan Pemerintah Daerah/Gubernur tersebut dengan
melihat
faktor-faktor pemicu (harga dan ketersediaan) sebagai dasar
untuk
melaksanakan OP. Selanjutnya Dit. Bapokstra melaporkan hasil
analisa
terhadap permohonan pelaksanaan OP beras kepada Dirjen PDN
untuk
mendapat persetujuan dari Menteri Perdagangan dan selanjutnya
dibahas
dalam Rapat Tim Stabilisasi Pangan Pokok.
Disisi lain, Bulog selaku pemegang stok beras memonitor
cadangan beras pemerintah (CBP) yang dimilikinya sebagai
persiapan
pelaksanaan OP beras. Berdasarkan hasil rapat, Tim Stabilisasi
Bahan
Pangan Pokok, memberikan rekomendasi untuk melakukan OP atau
menetapkan impor bahan kebutuhan pokok kepada Menteri
Perdagangan
cq. Dirjen PDN. Menteri Perdagangan memberikan disposisi
kepada
Dirjen PDN cq. Direktur Bapokstra untuk menyiapkan konsep surat
OP
serta mempersiapkan data pendukung dan melakukan koordinasi
dengan
pihak terkait. Menteri Perdagangan menandatangani surat
instruksi OP
beras yang yang ditujukan kepada Direktur Utama Bulog.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 6
Kantor pusat Bulog cq. Divisi Penyaluran menerima instruksi
OP
Beras dari Kementerian Perdagangan dan selanjutnya instruksi
tersebut
diteruskan ke Divre sebagai dasar pelaksanaan OP Beras di
tingkat
Divre/Subdivre/Kansilog. Berdasarkan Instruksi OP Beras dari
Kementerian Perdagangan, Divre/Subdivre/Kansilog melaksanakan
OP
Beras sesuai perintah Kantor Pusat cq. Divisi Penyaluran.
Jika lebih rincinya, prosedurnya adalah sebagai berikut:
1. Menteri Perdagangan menerima permohonan/permintaan dari
Pemerintah Daerah/Gubernur untuk melaksanakan OP Beras di
masing masing daerah.
2. Menteri Perdagangan memberikan disposisi kepada Dirjen
PDN
mengenai permintaan OP beras dari Gubernur/Pemerintah
Daerah.
Dalam kondisi tertentu, dengan memperhatikan kondisi kenaikan
harga
di daerah, Menteri Perdagangan menugaskan Ditjen PDN cq.
Dit.
Bapokstra untuk menyusun konsep surat instruksi Menteri
Perdagangan tentang OP Beras.
3. Jika Pimpinan Kementerian Perdagangan tidak menugaskan
untuk
menyusun konsep surat Instruksi OP Beras, Dit. Bapokstra
menganalisa permintaan Pemerintah Daerah, dengan melihat
faktor-
faktor pemicu (harga dan ketersediaan) sebagai dasar untuk
melaksanakan OP
4. Dit. Bapokstra melaporkan hasil analisa terhadap
permohonan
pelaksanaan OP beras kepada Dirjen PDN untuk mendapat
persetujuan dari Menteri Perdagangan dan selanjutnya dibahas
dalam
Rapat Tim Stabilisasi Pangan Pokok.
5. Bulog memonitor cadangan beras pemerintah (CBP) yang
dimilikinya
sebagai persiapan pelaksanaan OP beras.
6. Berdasarkan hasil rapat, Tim Stabilisasi Bahan Pangan
Pokok,
memberikan rekomendasi untuk melakukan OP atau menetapkan
impor bahan kebutuhan pokok kepada Menteri Perdagangan cq.
Dirjen
PDN.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 7
7. Menteri memberikan disposisi kepada Dirjen PDN cq.
Direktur
Bapokstra untuk menyiapkan konsep surat OP serta
mempersiapkan
data pendukung dan melakukan koordinasi dengan pihak
terkait.
8. Menteri Perdagangan menandatangani surat instruksi OP beras
yang
ditujukan kepada Direktur Utama BULOG
9. Kantor pusat cq. Divisi Penyaluran menerima instruksi OP
Beras dari
Kementerian Perdagangan untuk selanjutnya instruksi tersebut
diteruskan ke Divre sebagai dasar pelaksanaan OP Beras di
tingkat
Divre/Subdivre/Kansilog.
10. Berdasarkan Instruksi OP Beras dari Kementerian
Perdagangan,
Divre/Subdivre/Kansilog melaksanakan OP Beras sesuai
perintah
Kantor Pusat cq. Divisi Penyaluran.
2.2. Pengendalian Harga Bahan Pangan Pokok di Negara Lain
Pangan merupakan komoditi penting bagi semua Negara. Oleh
karena itu pemerintahan di hampir semua negara memiliki regulasi
untuk
melakukan intervensi pada harga komoditi pangan yang
dianggap
mempengaruhi kesejahteraan ekonomi maupun sosial masyarakat
di
negara tersebut. Kebijakan tersebut dilakukan dalam rangka
stabilisasi
harga baik di tingkat produsen atau di tingkat konsumen.
Kebijakan harga
di beberapa negara yang dibahas dalam Bab ini dilihat dari lima
hal yaitu
(i) jenis kebijakan, (ii) lembaga pelaksana, (iii) mekanisme
pelaksanaan,
(iv) komoditi yang diatur, dan (v) pelanggaran dan sanksi.
Pengaturan harga di Malaysia diatur dalam kebijakan setara
Undang-Undang yaitu Price Control Act nomor 121 tahun 1946
yang
kemudian diganti oleh Price Control and Anti-Profiteering Act
(PCPA)
Nomor 723 tahun 2011 yang mulai berlaku 1 April tahun 2011.
Beberapa
perbaikan pada regulasi yang baru diantaranya memberikan
ewenang
kepada pemerintah untuk menentukan harga barang dan jasa;
pelarangan
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 8
pencatutan; memastikan masyarakat tidak terbebani oleh shock
peningkatan harga; dan melindungi kepentingan konsumen.
Substansi utama yang diatur dalam PCPA adalah kontrol harga
(price control) dan anti-pencatutan (anti-profiteering).
Pengaturan harga
terdiri dari dua skema yaitu skema price control dan skema
festive price
control. Gula dan masker kesehatan merupakan dua produk yang
diatur
dalam skema price control. Dalam skema ini, harga maksimal di
tingkat
pengecer untuk gula dan masker ditetapkan oleh pemerintah dan
berlaku
sepanjang tahun. Pelaksanaan ketentuan ini diawasi oleh
pemerintah dan
pelanggarnya akan dikenakan sanksi.
Skema festive price control adala skema kontrol harga yang
dilakukan dalam jangka waktu tertentu pada perayaan hari besar
agama.
Tujuannya adalah untuk mengendalikan peningkatan harga
selama
periode hari raya untuk barang-barang penting pada hari raya
tersebut
dan mengendalikan potensi kenaikan harga karena peningkatan
permintaan. Pemerintah Malaysia menetapkan hari raya
keagamaan
dalam skema ini yaitu hari raya Puasa, tahun baru China,
Deepavali,
Natal, Kaamatan (Sabah), dan Gawai (Sarawak). Komoditi yang
diawasi
antara lain ayam, daging lokal (sapi/ kambing/ babi), telur
ayam, kubis
bulat import, tomat, cabai merah, kelapa bijji/ parut, bawang
merah,
bawang putih, kentang, kacang, ikan kembung, ikan bawal putih,
udang
putih besar.
Mekanisme skema festive price control diawali dengan
penentuan
komoditi yang akan diatur dan besaran harga yang akan
ditetapkan
berdasarkan masukan dari pemerintah daerah, produsen, pedagang
dan
stakeholder lain. Tiap wilayah dapat mengajukan tingkat harga
yang
berbeda disesuaikan dengan kondisi setempat. Setelah ditetapkan
oleh
Menteri Perdagangan, daftar komoditi yang diawasi akan
disebarluaskan
melalui media masa, minimal satu bulan sebelum pelaksanaan.
Skema ini
umumnya berlaku selama 9 sampai 12 hari sebelum dan sesudah
hari
raya.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 9
Di negara lainnya, yaitu di Filipina pengaturan harga
didasarkan
pada regulasi setara Undang-Undang yaitu Price Act Nomor. 7581
tahun
1992. Harga Kebutuhan Pokok di Filipina diatur dalam bentuk
Undang
Undang, Republic Act No. 7581 atau lebih kenal sebagai The Price
Act
tahun 1992. Instansi yang bertanggung jawab dalam menerapkan
kebijakan tersebut adalah Departemen Pertanian, Departemen
Kesehatan, Departemen Lingkungan dan Sumberdaya, Kepolisian
dan
Departemen Perindustrian dan Perdagangan yang selanjutnya
disebut
lembaga pelaksana (Implementing Agencies). Untuk mendukung
Implementing Agencies, kepala negara membentuk Price
Coordinating
Council yang terdiri dari Departemen Perdagangan dan Industri
serta
instansi teknis terkait.
Pada saat terjadi gejolak harga akibat gangguan bencana,
ancaman yang menimbulkan bahaya, tindakan manipulasi harga,
dan
kejadian yang menyebabkan harga kebutuhan pokok naik dalam
batasan
yang tidak wajar, pemerintah melakukan penetapan harga atap
(ceiling
price). Dalam kondisi khusus, yaitu daerah mengalami bencana,
keadaan
darurat, daerah sengketa hukum, daerah wilayah pemberontak/
perlawanan, daerah dalam kondisi perang pemerintah akan
memberlakukan harga secara sepihak (automatic price
control).
Negara lainnya yang melakukan pengendalian harga adalah
Thailand. Thailand merupakan salah satu negara yang
menerapkan
kebijakan dan mekanisme dalam rangka stabilisasi harga
domestik.
Kebijakan tersebut didukung oleh Undang-Undang Price of Goods
and
Services Act B.E. 2542 tahun 1999. Lembaga pelaksana dalam
mekanisme pemantauan harga adalah Central Commission on Prices
of
Goods and Services (CCP) untuk tingkat nasional dan
Provincial
Commission on Prices of Goods and Services (PCP) untuk
tingkat
propinsi.
CCP diketuai oleh Menteri Perdagangan sedangkan anggota
komisi terdiri dari 4 sampai 8 orang yang ditunjuk dimana
setengahnya
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 10
merupakan pihak swasta. Komisi inilah yang menentukan barang
atau
jasa apa saja yang dikontrol dan diawasi serta menentukan harga
eceran
untuk komoditi-komoditi tertentu. Sedangkan PCP diketuai oleh
Gubernur
setempat dimana terdapat komisi yang terdiri dari 5 sampai 9
orang pakar
yang ditunjuk dimana sepertiganya berasal dari pihak swasta.
Komisi ini
mengusulkan barang atau jasa yang dianggap perlu untuk dikontrol
dan
diawasi serta menetapkan harga eceran regional untuk komoditi
tertentu.
Pada tahun 2015 ditetapkan sebanyak 40 barang dan 3 jasa
yang
dikontrol.
Selain 40 jenis barang yang dikontrol, terdapat 205 barang
lain
yang diawasi. Barang yang masuk dalam daftar yang dikontrol
dan
diawasi dibagi ke dalam 3 kelompok yaitu sensitive list adalah
barang
yang dipantau setiap hari; priority watch list adalah barang
yang dipantau
dua kali dalam satu minggu; dan watch list adalah barang yang
dipantau
dua kali setiap bulannya. Dari kesemua jenis barang tersebut
hanya dua
komoditi yang ditentukan harga ecerannya yaitu gula dan daging
babi.
Sedangkan untuk barang yang lain yang dilakukan adalah
pengawasan
harga dan pasokan.
2.3. Pengendalian Harga di Indonesia
Pengendalian harga beras dilakukan bukan hanya sebagai
bagian
upaya pengendalian inflasi, namun juga merupakan
keberpihakan
pemerintah kepada masyarakat terutama masyarakat
berpendapatan
rendah untuk tetap dapat memenuhi kebutuhan dasarnya. Salah
satu
bentuk intervensi pemerintah dalam pengendalian harga beras
adalah dari
sisi penawaran yaitu dengan menambah pasokan melalui operasi
pasar
(OP) beras. Di Jakarta, operasi pasar dilakukan melalui pasar
grosir dan
eceran untuk mempercepat laju penurunan harga.
Dalam kondisi normal, operasi pasar biasanya dilakukan pada
saat
paceklik, pada saat harga beras melambung tinggi karena
panen
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 11
berkurang. Dengan stok yang cukup besar yang dimiliki Perum
BULOG,
pelaksanaan operasi pasar dengan mengguyur pasar relatif cukup
efektif
mengendalikan harga beras dan membantu pengendalian inflasi.
Harga beras di pasar dipengaruhi dan mempengaruhi variabel
lainnya. Harga beras sangat ditentukan oleh produksi dan
konsumsi
masyarakat. Sedangkan produksi dipengaruhi secara positif oleh
luas
panen dan harga beras. Data areal panen setiap tahunnya relatif
tetap
dengan kecenderungan meningkat. Luas panen ini akan sangat
berpengaruh terhadap produksi. Kenaikan harga gabah dan beras
akan
menjadi insentif bagi petani untuk meningkatkan produksi
padi.
2.4. Produksi Padi/Beras
Selama beberapa tahun terakhir, penawaran/produksi beras,
mengalami laju pertumbuhan yang bervariasi dan cenderung
meningkat
rata-rata per tahun sebesar 2,62 persen.
Sumber pertumbuhan produksi adalah pertumbuhan luas areal
panen dan pertumbuhan produktivitas, yaitu masing-masing 1,48
persen
dan pertumbuhan produktivitasnya sebesar 1,12 persen.
Pertumbuhan
produksi dengan laju petrumbuhan sebesar 2,62%. Meski sumber
yang
menyebabkan petrumbuhan beras meningkat, namun dari sisi
produktivitas peningkatannya masih relatif, yaitu 1,12
persen/tahun.
Pertumbuhan produktivitas yang lambat pada padi menunjukkan
bahwa
inovasi teknologi budidaya tanaman tersebut sudah mendekati
jenuh.
2.5. Konsumsi Beras
Permintaan/konsumsi beras mengalami laju pertumbuhan yang
cepat selama kurun waktu 5 tahun terakhir (2009-2013), yaitu
masing-
masing 3,58 persen. Hal ini mengindikasikan pertumbuhan yang
cepat
dari industri pengolahan makanan, minuman, dan lain-lain,
yang
menggunakan komoditas tersebut sebagai bahan baku atau bahan
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 12
penolong, antara lain: Industri tepung beras. Permintaan akan
produk-
produk olahan makanan dan minuman merupakan akibat dari
meningkatnya pendapatan masyarakat, perubahan selera dan
makin
pentingnya makanan dan minuman yang lebih mudah disiapkan
untuk
konsumsi (cepat saji).
2.6. Proyeksi Konsumsi Beras
Permintaan total beras akan meningkat terus dari tahun 2015
sampai 2050, baik dengan Skenario I (pesimis), II (moderat)
maupun III
(optimis). Dalam hal ini, total konsumsi pada Skenario I adalah
yang
paling tinggi, sedangkan pada Skenario III adalah yang paling
rendah.
Tabel 2.4. Proyeksi Konsumsi Beras, 2015-2050 (ton)
Tahun Skenario
I II III 2015 44.387.271 44.300.801 44.216.816 2020 44.692.221
44.511.469 44.345.855 2025 44.999.696 44.716.305 44.471.299 2030
45.309.719 44.915.302 44.593.230 2035 45.622.315 45.108.462
44.711.734 2040 45.937.507 45.295.797 44.826.900 2045 46.255.319
45.477.325 44.938.826 2050 46.575.776 45.653.076 45.047.609
2.7. Proyeksi Produksi/Penawaran
Produksi beras akan meningkat terus sampai dengan 2050, baik
dengan Skenario I, II maupun III. Dalam hal ini, total produksi
pada
Skenario I adalah yang paling rendah, sedangkan pada Skenario
III
adalah yang paling tinggi.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 13
Tabel 2.5. Proyeksi Produksi Beras, 2015-2050 (ton)
Tahun Skenario
I II III 2015 45.080.575 45.203.844 45.329.128 2020 47.856.595
48.139.144 48.432.086 2025 51.041.159 51.527.571 52.039.603 2030
54.692.075 55.436.176 56.229.025 2035 58.877.885 59.945.047
61.093.483 2040 63.679.949 65.149.950 66.745.211 2045 69.195.000
71.165.599 73.319.669 2050 75.538.266 78.129.671 80.980.671
Surplus produksi mulai diraih pada tahun 2015 yang
diproyeksikan
akan mencapai 693-1.113 ribu ton. Surplus tersebut akan terus
meningkat
sampai dengan tahun 2050 yang akan mencapai 28.962-35.933 ribu
ton.
Skenario III (optimis) menghasilkan surplus beras paling
besar,
sedangkan Skenario I (pesimis) paling kecil.
Tabel 2.6. Proyeksi Surplus/Defisit Produksi Beras, 2013-2050
(ton).
Tahun Skenario
I II III 2015 693.303 903.043 1.112.311 2020 3.164.374 3.627.675
4.086.231 2025 6.041.463 6.811.266 7.568.304 2030 9.382.356
10.520.874 11.635.795 2035 13.255.570 14.836.584 16.381.749 2040
17.742.442 19.854.153 21.918.311 2045 22.939.680 25.688.273
28.380.843 2050 28.962.490 32.476.595 35.933.062
2.8. Tinjauan Kebijakan Ketahanan Pangan Terkait Dengan
Beras
Terlepas dari relatif rendahnya tingkat kepentingan
perdagangan
internasional beras, dalam kurun waktu 25 tahun terakhir, tujuan
untuk
meningkatkan volume perdagangan internasional beras telah
mendominasi kebijakan perberasan di tingkat internasional dan
nasional di
banyak negara. Di Indonesia, misalnya sejak tahun 1967
berbagai
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 14
kebijakan beras telah diimplementasikan. Kebijakan tersebut
dapat
dikelompokkan menjadi tiga fase.
Fase pertama (1967-1996): Pada fase ini, pemerintah
mengendalikan pasar beras di dalam negeri dengan melakukan
intervensi
pasar dalam rangka mendorong produksi padi dan menjaga
stabilitas
harga. Intervensi dilakukan dengan cara mengelola persediaan
beras
nasional melalui BULOG (Badan Usaha Logistik), yaitu lembaga
pemerintah yang bertanggungjawab mengelola logistik. Pada saat
itu
impor diatur secara ketat melalui kebijakan pengendalian impor
dan tarif
dengan tujuan untuk menutup kesenjangan antara produksi dan
konsumsi
nasional. Pada tahun 1984, Indonesia mencapai swasembada
pangan
dan pada tahun 1985-1987 menjadi pengekspor beras. Setelah
masa
tersebut Indonesia kembali menjadi negara pengimpor beras.
Selanjutnya, pada tahun 1995 Indonesia menjadi anggota
Organisasi Perdagangan Dunia (World Trade Organisation WTO)
dan
mulai menerapkan Agreement on Agriculture (AoA) atau
Perjanjian
Pertanian dalam WTO yang meminta pemerintah Indonesia
membuka
pasar terhadap produk dari negara-negara lain, menurunkan dan
akhirnya
menghapuskan subsidi input pertanian seperti pupuk, pestisida
dan bibit.
Lebih jauh, batas harga beras ditetapkan sebesar 160 persen dari
harga
impor c.i.f dan berdasarkan jadwal AoA Indonesia harus membuka
akses
masuknya beras dengan kuota minimal 70.000 ton per tahun.
Dengan
kuota tersebut, tingkat tarif preferensi (preferential tariff)
ditetapkan
maksimum 90 persen. Indonesia kemudian berkomitmen
menurunkan
subsidi ekspor yang telah dilakukan selama tahun 1986-1990.
Subsidi
tersebut menghasilkan total ekspor 300.000 ton beras per tahun
dengan
nilai subsidi US$ 28.000.000 per tahun.
Sejak AoA diberlakukan, Indonesia berhenti mengekspor beras
dan
berbalik menjadi pengimpor. Sejak tahun 1995 Indonesia membuka
pasar
dalam negeri yang melebihi ketentuan WTO. Pada tahun 1995-1997,
tidak
ada pengenaan tarif impor, dan kuota impor diterapkan fleksibel
dan
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 15
mengundang masuknya 3,1 juta ton beras impor pada tahun 1995, 1
juta
ton pada tahun 1996 dan 400 ribu ton pada tahun 1997.
Keseluruhan
impor tersebut membuat Indonesia menjadi negara pengimpor
beras
terbesar dunia selama tahun 1995-1997. Thailand, Vietnam dan
Amerika
Serikat adalah pemasok utama beras impor Indonesia selama
periode
tersebut.
Fase kedua (1997-2000): Pada fase ini, pemerintah Indonesia
meliberalkan pasar berasnya, memprivatisasikan BULOG dan
menghapuskan hambatan perdagangan. Semua ini dilakukan oleh
pemerintah atas desakan World Bank dan IMF yang memaksa
pemerintah
menandatangani surat perjanjian (Letter of Intent - LOI) sebagai
usaha
untuk keluar dari dampak krisis ekonomi Asia. Selama kurun
waktu
tersebut swasembada pangan Indonesia menurun, ketergantungan
terhadap beras impor meningkat, dan harga di tingkat konsumen
dan
produsen beras menjadi tidak stabil. Pada periode ini terjadi
lonjakan
volume impor beras yang sangat tajam yaitu dari 911 ribu ton
pada
periode 1996-1997 menjadi 3,8 juta ton pada 1998-1999.
Pemerintah tidak
mampu menahan serbuan impor ini akibat kebijakan
liberalisasi
perdagangan ditambah nilai tukar sudah relatif stabil (setelah
tahun 1998)
sehingga harga beras juga menurun drastis (Sawit et al,
2007).
Pada tahun 1997, penerapan AoA bertumpang-tindih dengan
kebijakan penyesuaian struktural IMF dan World Bank yang
melampaui
ketetapan WTO. Pada tahun yang sama Indonesia dan
negara-negara
Asia lain mengalami krisis ekonomi yang parah. Dalam konteks
tersebut
pemerintah menghapuskan atau menurunkan dalam jumlah besar
semua
subsidi pertanian, termasuk subsidi input yang sebelumnya
berperan
penting di dalam pengembangan sektor pertanian di Indonesia.
Kebijakan
penetapan harga beras di pasar dalam negeri dihentikan dan
BULOG
kehilangan hak monopoli impor. Tarif impor menjadi nol persen
dan impor
dalam jumlah tak terbatas mengalir antara tahun 1998 dan
1999.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 16
Fase ketiga (sejak 2001): Secara bertahap pemerintah kembali
melakukan pengendalian pasar beras di dalam negeri namun
dengan
berbagai modifikasi dibandingkan masa sebelum liberalisasi di
tahun
1997. Kebijakan ini diambil karena dampak negatif liberalisasi
pasar
terhadap harga di tingkat produsen dan konsumen beras.
Kebijakan
terdahulu yaitu harga dasar gabah telah diganti dengan harga
pembelian
pemerintah (HPP) dengan batas harga atas yang ternyata tidak
efektif.
Kebijakan menerapkan tarif spesifik yang bertujuan untuk
melindungi
petani dan mengatur pengelolaan impor beras tidak berjalan
efektif (Sawit
et al, 2007). Kebijakan perdagangan tersebut bertujuan
khusus
menstabilkan harga gabah di dalam negeri melalui pelarangan
impor
berkala dan mengatur persediaan beras melalui privatisasi Bulog.
Akhir-
akhir ini, tarif impor yang dikenakan terhadap impor beras
adalah Rp
400/kg sebagai bentuk proteksi.
Untuk memberikan insentif bagi petani produsen, pemerintah
Indonesia setiap tahun menetapkan HPP (Harga Pembelian
Pemerintah)
untuk Gabah dan Beras, dan HPP (Harga Patokan Petani) untuk
Gula
Kristal Putih (GKP). Faktor-faktor yang dipertimbangkan di
dalam
penentuan HPP tersebut adalah rata-rata biaya produksi per kg
hasil
(gabah, beras, gula), marjin petani produsen, daya beli
masyarakat
konsumen, dan potensi dampaknya terhadap inflasi. Untuk
menjamin
efektifitas kebijakan HPP gabah, BULOG diberi tugas untuk
mengamankan kebijakan tersebut melalui pembelian gabah pada
musim
panen raya dimana harga produsen biasanya turun.
Untuk merangsang petani menerapkan teknologi produksi yang
lebih baik dalam upaya peningkatan produktivitas, pemerintah
juga
memberikan subsidi harga input, yaitu pupuk anorganik (Urea, ZA,
SP36,
NPK) dan pupuk organik melalui penetapan HET (Harga Eceran
Tertinggi)
di tingkat pengecer resmi pupuk bersubsidi dan benih unggul
(padi,
jagung, kedelai) melalui penetapan Harga Penyerahan di tingkat
pengecer
benih bersubsidi resmi. Peningkatan produktivitas diharapkan
mempunyai
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 17
kontribusi yang signifikan di dalam peningkatan produksi
nasional di
tengah-tengah ketersediaan lahan untuk pertanian yang makin
terbatas
untuk perluasan areal karena konversi lahan pertanian subur
untuk
keperluan non-pertanian (jalan raya, permukiman,
perkantoran,
perhotelan, pabrik, dan lain lain).
Salah satu sisi penyebab belum tercapainya atau terancamnya
swasembada pangan adalah jumlah konsumsi yang terus
meningkat
sebagai akibat dari pertumbuhan jumlah penduduk yang masih
cukup
cepat dan pertumbuhan pendapatan per kapita yang
mencerminkan
meningkatnya dayabeli masyarakat konsumen. Untuk memperlambat
laju
pertumbuhan konsumsi, beberapa upaya telah dilakukan oleh
Pemerintah
Indonesia, yaitu: (1) Penurunan laju pertumbuhan jumlah peduduk
melalui
program Keluarga Berencana dengan moto Keluarga Kecil Sehat
dan
Sejahtera; (2) Diversifikasi pangan beras dengan
komoditas-komoditas
pangan lokal lainnya (jagung, ubi-ubian, sagu, dan lain-lain);
(3) Program
One Day No Rice yang di beberapa daerah sudah dilaksanakan; dan
(4)
Sosialisasi tentang pangan yang sehat, bergizi dan aman.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 18
BAB III
METODOLOGI
3.1. Metode Analisis
Sebagaimana tujuan dari analsis ini, yaitu pertama:
menghitung
volume beras yang harus disalurkan dan menentukan waktu OP
Beras
agar pelaksanaan OP berjalan efektif; kedua: mengetahui
efektifitas OP
Beras yang dilihat dari kesenjangan (gap) antara tingkat
kepentingan
dengan tingkat kinerja OP Beras; dan ketiga: merumuskan
rekomendasi
kebijakan untuk meningkatkan OP Beras, maka ada tiga pendekatan
yang
akan dilakukan, yaitu Importance-Performance Analysis (IPA),
analisis
ekonometrika runtun waktu, dan sintesa hasil analisis IPA
dan
ekonometrika untuk merumuskan rekomendasi kebijakan.
1. Importance-Performance Analysis (IPA)
Importance Performance Analysis (IPA) biasanya digunakan
untuk mengukur hubungan antara persepsi konsumen dan
prioritas
peningkatan kualitas program dikenal pula sebagai quadrant
analysis
(Brandt, 2000 dan Latu & Everett, 2000). IPA telah diterima
secara
umum dan dipergunakan pada berbagai bidang kajian karena
kemudahan untuk diterapkan dan tampilan hasil analisa yang
memudahkan usulan perbaikan kinerja (Martinez, 2003).
IPA mempunyai fungsi utama untuk menampilkan informasi
berkaitan dengan indikator-indikator program yang menurut
stakeholder sangat mempengaruhi kepuasannya. Disamping itu
IPA
juga dapat menampilkan informasi tentang indikator-indikator
pelayanan yang menurut stakeholder perlu ditingkatkan karena
kondisi
saat ini belum memuaskan.
Metode IPA dapat mengetahui sejauh mana tingkat kesesuaian,
dilihat dari tingkat kinerja/pelaksanaan dan
harapan/kepentingan
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 19
pelanggan terhadap mutu program. Dalam pelaksanaan OP Beras,
tingkat kesesuaian dapat dilihat dari tingkat kinerja dan
harapan pelaku
terhadap kualitas program dengan menggunakan analisis
tingkat
kepentingan dan kinerja atau IPA (Supranto, 1988). Rumus IPA
tersebut adalah :
%100xY
XTki
i
i (3.1)
Dimana : Tki = Tingkat kesesuaian OP Beras Xi = Skor penilaian
kinerja OP Beras Yi = Skor penilaian harapan stakeholder OP Beras
Kriteria pengujian : - Tki < 100 % ; Program belum efektif - Tki
>= 100 % ; Program telah efektif
Tingkat kesesuaian adalah hasil perbandingan skor
kinerja/pelaksanaan dengan skor kepentingan. Diagram Kartesius
(4
kuadran/bagian) sangat diperlukan dalam penjabaran
unsur-unsur
tingkat kesesuaian kepentingan dan kinerja suatu program yang
terdiri
dari empat bagian dan dibatasi oleh dua garis yang berpotongan
tegak
lurus pada titik-titik (X,Y). Rumus yang digunakan untuk
menjabarkan
diagram Kartesius adalah:
k
X
X
k
ii
R
1 (3.2)
k
Y
Y
k
ii
R
1 (3.3)
Keterangan: XR = Rataan skor tingkat kinerja seluruh variabel YR
= Rataan skor tingkat kepentingan atau harapan seluruh variabel Xi
= Skor tingkat kinerja variabel ke-i
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 20
Yi = Skor tingkat kepentingan atau harapan variabel ke-i k =
Banyaknya variabel yang mempengaruhi efektifitas program
Nilai yang diperoleh merupakan nilai yang menentukan posisi
keempat kuadran dalam diagram kartesius. Sedangkan rumus
untuk
menentukan posisi setiap variabel yang mempengaruhi kepuasan
pelanggan dalam kuadran adalah:
n
X
X
n
ii
iR
1 (3.4)
n
Y
Y
n
ii
iR
1 (3.5)
Keterangan: XiR = Skor rataan tingkat kinerja variabel i YiR =
Skor rataan tingkat harapan/kepentingan variabel i n = Jumlah
responden
Untuk lebih jelasnya analisis yang dilakukan, maka Gambar
3.2
dapat dikembangkan menjadi Gambar ... berikut ini.
Gambar 3.1. Model Evaluasi berdasarkan Tingkat Kinerja
I
M
P
O
R
T
A
N
C
E
gap A
D
E
Performance
Sumberdaya
Berlebihan
Pertahankan
prestasi
Prioritas
Rendah
Prioritas
Utama
12
34
YR
XR
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 21
Berikut prosedur berkaitan dengan penggunaan metode IPA:
1). Menentukan indikator-indikator yang akan dianalisa,
yaitu
indikator-indikator dari pelaksanaan OP Beras;
2). Melakukan inventarisasi persepsi dari stakeholder OP
Beras;
3). Menghitung nilai rata-rata tingkat kepuasan dan
prioritas
penanganan, yaitu XR , YR , XiR , dan YiR ,
4). Membuat grafik IPA,
5). Melakukan evaluasi terhadap variabel sesuai dengan
kuadran
masing-masing secara deskriptif.
Untuk mengukur kepuasan stakeholder terhadap berbagai
variabel yang berkaitan dengan OP Beras digunakan kuesioner
dengan format pertanyaan disesuaikan dengan metode
Importance
Performance Analysis (IPA), yaitu dengan menggunakan skala
likert
untuk tingkat kepentingan dan tingkat kinerja secara
terpisah.
Skala Likert
Skala Likert ini untuk mengukur penilaian stakeholder atas
indikator yang dipertanyakan. Setiap pertanyaan diberi
jawaban
tertutup, sebanyak lima pilihan. Skala likert digunakan yang
digunakan
untuk mengukur kinerja/performance dan tingkat kepentingan
Program
OP Beras yang bersangkutan adalah : score 1 = Sangat rendah;
score
2 = rendah; score 3 = sedang; score 4 = tinggi; dan score 5 =
sangat
tinggi
Adapun indikator-indikator yang akan dimasukkan dalam
kuesioner dan ditanyakan ke responden ditampilkan pada Tabel
3.1
berikut ini.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 22
Tabel 3.1 Indikator OP Beras
Indikator Sub-Indikator Sumber Data
1. Waktu OP Beras 1. OP Beras dilakukan pada musim paceklik 2.
OP Beras dilakukan pada musim gadu 3. OP Beras dilakukan pada hari
besar keagamaan 4. OP Beras dilakukan ketika harga naik > 10% 5.
OP Beras dilakukan ketika harga naik lebih dari 3%
Konsumen Pedagang Beras Dinas Perindag Divre Bulog
2. Volume Beras Yang Disalurkan dalam
OP
1. Sesuai dengan kenaikan harga beras 2. Beras disalurkan
sebanyak-banyaknya
Konsumen Pedagang Beras Dinas Perindag Divre Bulog
3. Kualitas Beras Yang Disalurkan dalam
OP
1. Sesuai dengan kesukaan konsumen 2. Sesuai dengan beras yang
beredar di pasar 3. Sesuai dengan ketersediaan di Divre Bulog
Konsumen Pedagang Beras Dinas Perindag Divre Bulog
4. Pelaksana OP Beras 1. Disalurkan langsung oleh Divre Bulog 2.
Disalurkan langsung oleh Dinas yang membidangi
perdagangan 3. Disalurkan langsung oleh Pedagang yang
ditunjuk
oleh Divre Bulog/Dinas yang membidangi Perdagangan
Konsumen Pedagang Beras Dinas Perindag Divre Bulog
4. Tempat OP Beras 1. OP dilakukan di pasar tradisional 2. OP
dilakukan di perkampungan, mendekati
pemukiman konsumen 3. OP dilakukan di kantor
Konsumen Pedagang Beras Dinas Perindag Divre Bulog
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 23
2. Ordinary Least Square (OLS)
Dalam estimasi dengan menggunakan OLS, secara umum ada
asumsi-asumsi dasar yang disebut dengan asumsi klasik dalam
metode OLS (ordinary least squares) yang sangat sering dilanggar
di
dalam melakukan estimasi sebuah model regresi, sehingga
parameter
yang diperoleh menjadi menyimpang atau bias atau jauh dari
harapan,
tidak konsisten, dan tidak efisien.
Apabila dalam analisis regresi tidak didasarkan pada
analisis
yang benar maka akan mengakibatkan hasil pedugaan regresi
akan
menyimpang dari harapan. Misalnya, apabila dalam peubah bebas
Xi
terjadinya kolinieritas ganda yang sempurna akan menyebabkan
matriks XX menjadi singular, sehingga tidak mempunyai
determinan
dan akibatnya koefisien regresi bi tidak dapat diduga.
Untuk melakukan analisis regresi yang benar berdasarkan
metode OLS, maka diperlukan asumsi-asumsi yang harus dipenuhi
di
antaranya adalah: Asumsi pertama yaitu: nilai tengah (mean
value)
dari komponen pengganggu ui, yang ditimbulkan variabel
eksplanatori
atau variabel bebas X harus sama dengan nol; Asumsi kedua
yaitu:
varians dari komponen penggangu ui harus konstan atau harus
memenuhi syarat homoskedastisitas atau setiap variabel bebas
X
mempunyai varians komponen penggangu ui harus sama; Asumsi
ketiga yaitu: tidak terjadi autokorelasi antar komponen
penggangu ui
atau harus konstan atau tidak terjadi korelasi antar Xt dengan
Xt+1 dan
seterusnya. Asumsi keempat yaitu: tidak terjadi
multikolinieritas antar
variabel penjelas atau variabel bebas.
Dengan asumsi tersebut di atas dapat diketahui bahwa
estimator OLS dari koefisien regresi menjadi bersifat BLUE (Best
Linier
Unbias Estimator), dan atas dasar asumsi normalitas maka
estimator
estimator tersebut akan menyebar mengikuti sebaran normal.
Sehingga, hasilnya memungkinkan untuk mendapatkan suatu
kisaran
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 24
atau range yang dapat diuji kebenarannya terhadap koefisien
regresi
populasi.
3.2. Data dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam analisis adalah:
No. Jenis Data Sumber Data 1 Harga Beras di tingkat eceran BPS 2
Harga Beras di tingkat eceran per
Propinsi Ditjen PDN
3 Harga Beras di Pasar Induk Beras Cipinang (PIBC)
Ditjen PDN
4 Volume OP Beras Bulog 5 Stok Beras di Pasar Induk Beras
Cipinang (PIBC) Ditjen PDN
6 Pasokan Beras di Pasar Induk Beras Cipinang (PIBC)
Ditjen PDN
7 Periode Panen, Gadu dan Paceklik Kementan 8 Persepsi mengenai
efektifitas OP
Beras dilihat dari volume, mutu, tempat, dan waktu.
Data Primer yang diperoleh dari Divre Bulog, Dinas Perindag,
Pedagang Beras dan Konsumen
3.3. Kerangka Berpikir
Operasi Pasar (OP) Beras merupakan program yang sudah
dijalankan cukup lama dengan tujuan untuk menjaga stabilitas
harga
beras di tingkat eceran. Stabilitas harga beras dinilai penting
karena beras
merupakan bahan pangan pokok dimana pangsa pengeluaran di RT
untuk
beras cukup besar, relatif dibanding pengeluaran untuk pangan
yang lain.
Dalam pelaksanaannya, OP Beras dijalankan dengan sistem yang
sangat terkait dengan efektifitas dari volume beras yang
disalurkan, mutu
beras yang disalurkan, waktu pelaksanaan OP, tempat pelaksanaan
OP
dan pelaksana OP. Kelima hal tersebut memegang peran penting
dalam
efektifitas OP Beras.
Aspek volume beras yang disalurkan sangat penting karena
terkait
dengan seberapa besar kekuatan beras yang dimiliki pemerintah
untuk
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 25
mempengaruhi pasokan beras yang inelastis. Aspek mutu juga
sangat
penting karena terkait dengan kepentingan konsumen untuk
mendapatkan
beras yang baik, setidaknya sesuai dengan beras yang dikonsumsi
sehari-
hari. Aspek waktu juga penting karena terkait dengan
pengalokasian
sumber daya (dalam hal ini adalah beras) yang terbatas dimiliki
oleh
pemerintah. Pentingnya aspek tempat dan pelaksana OP Beras
terkait
dengan keterjaminan beras yang disalurkan langsung dinikmati
oleh
konsumen.
Untuk mengukur volume dan waktu pelaksanaan OP dapat
dianalisis dengan pendekatan kuantitatif yang dapat
menggambarkan past
performance dari respon harga ketika sejumlah beras disalurkan
melalui
OP serta dapat menggambarkan insiden-insiden kenaikan harga
beras
yang signifikan di tingkat eceran. Sedangkan untuk memahami
bagaimana
mutu, tempat dan pelaksana OP beras berperan dalam
mengefektifkan
OP beras harus melalui penilaian dari stakeholder.
Gambar 3.2. Kerangka Berpikir
Efektifitas OP Beras
Stabilitas Harga Beras di
Tingkat Eceran
Volume Beras
Yang Disalurkan
Mutu Beras Yang
Disalurkan Tempat OP Beras
Waktu OP Beras
Pelaksana OP
Beras
Kekuatan untuk
mempengaruhi
pasar Konsumen
mendapatkan
beras yang
sesuai
Optimalisasi
sumber daya
Keterjaminan
konsumen
menikmati langsung
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 26
BAB IV
PENGARUH OPERASI PASAR BERAS TERHADAP
HARGA BERAS ECERAN DAN IMPORTANCE-PERFORMANCE
ANALYSIS
4.1. Volume Operasi Pasar
Berdasarkan hasil estimasi Ordinary Least Square (OLS),
pergerakan harga rata-rata beras di tingkat eceran dipengaruhi
oleh
banyak faktor, yaitu pergerakan beras yang masuk ke Pasar Induk
Beras
Cipinang (PIBC), pergerakan harga beras di PIBC, dan periode
paceklik.
Sedangkan faktor pergerakan stok di PIBC, Operasi Pasar (OP)
Beras
dan periode panen raya tidak signifikan mempengaruhi pergerakan
harga
beras eceran.
Besaran (magnitude) pengaruh faktor pergerakan beras yang
masuk ke PIBC, pergerakan harga beras di PIBC dan OP Beras
berbeda-
beda. Dari ketiga faktor tersebut yang paling besar pengaruhnya
adalah
periode paceklik dan pergerakan harga beras di PIBC. Dari hasil
estimasi
diperoleh bahwa setiap memasuki periode paceklik, harga
rata-rata beras
di tingkat eceran akan mengalami kenaikan sebesar 1,5%, ceteris
paribus.
Sedangkan dari sisi faktor pergerakan harga beras di PIBC,
setiap
kenaikan harga beras di PIBC sebesar 1% akan mendorong
kenaikan
harga rata-rata beras di tingkat eceran sebesar 0,48%, ceteris
paribus.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 27
Tabel 4.1. Hasil Estimasi Ordinary-Least Square (OLS) Untuk
Model Pengaruh OP Beras dan Faktor Lainnya Terhadap Pergerakan
Rata-Rata Harga Beras di Tingkat Eceran
Variabel Dependen
Variabel Independen Pertumbuhan volume beras yang masuk
ke PIBC (gsupibc)
Pertumbu-han stok beras di
PIBC (gstpibc)
Pertumbu-han harga beras di
PIBC (gprpibc)
Volume OP (op)
Volume OP sebelumnya
(op(-1))
Dummy musim panen raya (dpr)
Dummy musim
paceklik (pacekli
k) Pertumbuhan Rata-Rata Harga Beras di Tingkat Eceran (ghe)
-0,0118* (-1,5448)
-0,0049 (-0,5665)
0,4766**** (6,7800)
-2,91x106
(-0,2833) -1,58x105***
(-1,8831) -0,2087 (-0,5344)
1,5170**
(3,2990)
Adjusted R2-squared: 57,53; Prob(F-Stat): 0,0000; Durbin-Watson
Stat: 84,78
Keterangan: **** signifikan pada confident level 99%; ***
signifikan pada confident level 95%; ** signifikan pada confident
level 90%; * signifikan pada confident level 85%
Untuk OP beras, efektifitas pelaksanaannya tidak dapat dilihat
pada
waktu pelaksanaannya, tetapi membutuhkan waktu 1 satuan
waktu
berikutnya. Jika dalam kerangka bulanan, maka efektifitas OP
Beras
akan terlihat dampaknya pada bulan berikutnya. Ketika OP
dilakukan
pada waktu t, harga rata-rata beras di tingkat eceran pada waktu
t tidak
terpengaruh secara signifikan. Hal ini dimungkinkan karena dua
hal yang
saling terkait yaitu: OP dilakukan ketika harga sudah mengalami
kenaikan;
dan ekspektasi pasar.
-
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
-5,00 -3,00 -1,00 1,00 3,00 5,00 7,00 9,00(20.000)
-
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
-5,00 -3,00 -1,00 1,00 3,00 5,00 7,00 9,00
Sumber: BPS dan Bulog (2015), diolah
Gambar 4.1. Ilustrasi Hubungan OP dengan Pergerakan Rata-Rata
Harga Beras di Tingkat Eceran
Volume OP Beras (ton)
Pertumbuhan Harga Eceran (Rp/kg)
Volume OP Beras bulan sebelumnya (ton)
Pertumbuhan Harga Eceran (Rp/kg)
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 28
Keterkaitan kedua hal di atas adalah menyangkut pengambilan
keputusan pelaku pasar beras yang melakukan aksi tunggu sampai
OP
berakhir. Pasar membaca selama OP masih berlangsung, masih
mengindikasikan pasar belum stabil, sehingga pelaku di pasar
beras
menjaga harga pada tingkat yang sama (tetap tinggi).
Hal ini juga mengindikasikan bahwa pelaksanaan OP sebagai
bentuk kebijakan responsif. Hal tersebut terlihat dari Gambar
4.2 yang
menunjukkan bahwa sebagian besar OP Beras terjadi ketika harga
sudah
mengalami kenaikan yang juga bertepatan dengan masuknya
musim
paceklik yang terjadi pada bulan Nopember Februari.
Sumber: BPS dan Bulog (2015), diolah
Gambar 4.2. Pergerakan Rata-Rata Harga Beras di Tingkat
Eceran
dan Perkembangan OP Beras
Sebagaimana di sampaikan di atas, dalam lingkup nasional, OP
Beras dapat menurunkan harga rata-rata beras di tingkat eceran.
Setiap
penyaluran beras sebesar 63.300 ton akan menurunkan harga
rata-rata
beras di tingkat eceran sebesar 1% pada satu satuan waktu
berikutnya.
Misalnya, pada bulan Februari 2015 dilaksanakan OP Beras
dengan
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 29
volume sebesar 158.000 ton, maka harga rata-rata beras di
tingkat eceran
pada bulan Maret 2015 akan turun sebesar 1%.
Namun demikian, pelaksanaan OP Beras akan lebih menarik jika
melihat bagaimana efektifitasnya di level daerah (provinsi).
Sehubungan
dengan frekuensi pelaksanaan OP Beras, maka pada sub analisis
ini akan
difokuskan pada daerah-daerah seperti DKI Jakarta, Sumatera
Utara,
Nangroe Aceh Darussalam (NAD), Sulawesi Utara dan Maluku.
Untuk DKI Jakarta, sebagaimana hasil analisis secara
nasional,
dampak OP Beras terjadi pada 1 bulan berikutnya. Hal itu
terlihat dari
slope/kemiringan garis korelasi antara pertumbuhan harga dengan
volume
OP Beras yang menunjukkan slope negatif. Artinya, OP Beras
mampu
menurunkan harga beras di tingkat eceran di bulan
berikutnya.
Sumber: Bulog (2015) dan Ditjen PDN (2015), diolah
Gambar 4.3. Hubungan Antara Pertumbuhan Harga dengan Volume OP
Beras DKI Jakarta
Berdasarkan hubungan di atas, maka OP Beras akan efektif
menurunkan harga beras di tingkat eceran di DKI Jakarta sebesar
1% jika
volume OP-nya sebesar 23.800 ton. Pada tahun 2015, hingga April
2015
OP Beras telah dilakukan sebanyak tiga kali yaitu pada bulan
Januari
2015 sebanyak 42.025 ton, bulan Februari 2015 sebanyak 3.898 ton
dan
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 30
Maret 2015 sebanyak 35.848 ton. Pada ketiga bulan tersebut harga
beras
di eceran naik sebesar 3,26%, 3,87% dan 9,94%.
Namun demikian, bagi DKI Jakarta, harga beras di tingkat
eceran
sangat dipengaruhi oleh harga beras di PIBC. Harga PIBC
ditransmisikan
langsung ke harga beras tingkat eceran di DKI Jakarta pada waktu
(bulan)
yang sama. Namun demikian besaran kenaikan harga PIBC dan
harga
eceran DKI Jakarta berbeda-beda tergantung pada musimnya.
Pada
musim panen gadu, kenaikan harga beras di PIBC umumnya lebih
tinggi
dibanding harga beras eceran DKI Jakarta. Pada musim
paceklik,
kenaikan harga beras di PIBC umumnya lebih rendah dibanding
harga
beras eceran DKI Jakarta.
Sumber: Ditjen PDN (2015), diolah
Gambar 4.4. Pergerakan Harga Beras di Tingkat Eceran DKI Jakarta
dan Harga Beras di PIBC
Untuk Jawa Barat, dilihat dari sisi volume, OP Beras akan
efektif
menurunkan harga beras eceran di Jawa Barat ketika volume OP
lebih
dari 1.263 ton. Harga beras eceran di Jawa Barat akan turun
sebesar 1%
jika volume OP mencapai 2.033 ton. Walaupun Jawa Barat sebagai
salah
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 31
satu sentra produksi beras, tetapi memiliki populasi yang besar
dan
cakupan wilayah yang luas.
-15,00
-10,00
-5,00
0,00
5,00
10,00
15,00
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
% (K
en
aika
n/P
en
uru
nan
Har
ga t
+1
)
ton (Vol. OP)
-2,00
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
0 100 200 300 400 500 600
% (K
en
aika
n/P
en
uru
nan
Har
ga t
0)
ton (Vol. OP)
Perubahan Harga|Vol. OP
Linear (Perubahan Harga|Vol. OP)
Sumber: Bulog (2015) dan Ditjen PDN (2015), diolah
Gambar 4.5. Hubungan Antara Pertumbuhan Harga dengan Volume OP
Beras Jawa Barat
Pada tahun 2015, hingga Juni 2015 OP Beras di Jawa Barat
telah
dilakukan sebanyak tiga kali yaitu pada bulan Januari Maret
2015
masing-masing sebanyak 101,3 ton, 60,5 ton dan 269,4 ton. Pada
periode
tersebut harga beras di eceran masih mengalami kenaikan sebesar
3,62%
pada Januari 2015, 3,64% pada Februari 2015 dan 10,89% pada
Maret
2015.
Untuk daerah lainnya, yaitu Sumatera Utara agar OP Beras
dapat
berjalan dengan efektif sumber daya yang harus dikeluarkan tidak
sebesar
di DKI Jakarta. Berdasarkan data historis, untuk menurunkan
harga beras
eceran di Sumatera Utara sebesar 1%, maka volume OP yang
efektif
adalah minimal sebesar 35 ton. Kecilnya sumberdaya yang
harus
dikeluarkan terkait dengan ukuran pasar yang lebih kecil
dibanding DKI
Jakarta dan merupakan salah satu sentra produksi beras.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 32
Sumber: Bulog (2015) dan Ditjen PDN (2015), diolah
Gambar 4.6. Hubungan Antara Pertumbuhan Harga dengan Volume OP
Beras Sumatera Utara
Pada tahun 2015, hingga April 2015 OP Beras di Sumatera
Utara
telah dilakukan sebanyak dua kali yaitu pada bulan Januari
2015
sebanyak 248 ton dan Maret 2015 sebanyak 45 ton. Pada kedua
bulan
tersebut harga beras di eceran naik sebesar 2,9% pada Januari
2015 dan
turun sebesar 0,7% pada Maret 2015.
Serupa dengan DKI Jakarta dan Sumatera Utara, yaitu Sulawesi
Utara, efektifitas OP Beras dalam menurunkan harga beras di
tingkat
eceran terkait dengan volume OP Beras. Hanya, volume beras
yang
dibutuhkan untuk menurunkan harga tidak sebesar di DKI Jakarta.
Untuk
menurunkan harga beras eceran di Sulawesi Utara sebesar 1%
dibutuhkan OP Beras sebesar 84 ton.
Sumber: Bulog (2015) dan Ditjen PDN (2015), diolah
Gambar 4.7. Hubungan Antara Pertumbuhan Harga dengan Volume OP
Beras Sulawesi Utara
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 33
Untuk di Sulawesi Utara, pada tahun 2015, hingga April 2015
OP
Beras telah dilakukan sebanyak tiga kali yaitu pada bulan
Januari 2015
sebanyak 9,5 ton, bulan Februari 2015 sebanyak 75,0 ton dan
Maret 2015
sebanyak 367,5 ton. Pada ketiga bulan tersebut harga beras di
eceran
turun sebesar 0,2% pada Januari 2015 dan naik pada Februari dan
Maret
2015 masing-masing sebesar 4,4% dan 15,6%.
Jika dibandingkan dengan Sumatera Utara, volume OP yang
dibutuhkan lebih banyak. Hal ini terkait dengan: (i) Sumatera
Utara lebih
banyak memproduksi beras dibandingkan Sulawesi Utara; dan (ii)
ukuran
pasar yang lebih kecil dibanding Sumatera Utara, apalagi dengan
DKI
Jakarta.
Di daerah sentra lainnya yaitu Aceh, efektifitas volume OP
Beras
dalam menurunkan harga beras di tingkat eceran perlu jumlah yang
lebih
sedikit dibanding Sumatera Utara. Untuk dapat menurunkan harga
beras
eceran di Aceh sebesar 1%, volume beras yang disalurkan dalam
OP
minimal harus sebanyak 435 kg.
-15,00
-10,00
-5,00
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
0,00 1000,00 2000,00 3000,00 4000,00 5000,00 6000,00 7000,00
% (
Ken
aik
an/P
enu
runa
n H
arga
t0)
ton (Volume OP)-12,00
-10,00
-8,00
-6,00
-4,00
-2,00
0,00
2,00
4,00
6,00
0,00 1000,00 2000,00 3000,00 4000,00 5000,00 6000,00 7000,00
% (K
ena
ikan
/Pen
uru
nan
Har
ga t+
2)
ton (Volume OP)
Pertumbuhan Harga|Vol OPLinear (Pertumbuhan Harga|Vol OP)
Sumber: Bulog (2015) dan Ditjen PDN (2015), diolah
Gambar 4.8. Hubungan Antara Pertumbuhan Harga dengan Volume OP
Beras Aceh
Yang berbeda dengan daerah lain adalah waktu yang dibutuhkan
agar dampak dari OP dapat menurunkan harga beras eceran.
Dampak
pelaksanaan OP Beras di Aceh akan terasa pada dua bulan
berikutnya.
Hal ini karena pelaksanaan OP dilakukan di berbagai kota di Aceh
yang
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 34
jaraknya cukup panjang dan infrastruktur yang belum memadai
sehingga
transmisi OP terhadap tingkat harga rata-rata Aceh menjadi lebih
lama.
Pada tahun 2015, hingga April 2015 OP Beras di Aceh telah
dilakukan sebanyak satu kali yaitu pada bulan Januari 2015
sebanyak
4.355 ton. Pada bulan tersebut harga beras di eceran masih
mengalami
kenaikan sebesar 0.54% dan cenderung menurun sepanjang bulan
Februari, Maret dan April 2015 masing-masing sebesar 1,26%,
7,01% dan
1,98%.
Di daerah defisit seperti Maluku, efektifitas volume OP Beras
dalam
menurunkan harga beras di tingkat eceran perlu jumlah yang lebih
banyak
dibanding Sumatera Utara dan Sulawesi Utara, tetapi tidak lebih
banyak
dari DKI Jakarta karena pasarnya jauh lebih kecil di Maluku.
Untuk dapat
menurunkan harga beras eceran di Maluku sebesar 1%, volume
beras
yang disalurkan dalam OP minimal harus sebanyak 525 ton. Hal ini
terkait
dengan Maluku sebagai salah satu daerah yang defisit beras
dibanding
Sumatera Utara dan Sulawesi Utara.
Sumber: Bulog (2015) dan Ditjen PDN (2015), diolah
Gambar 4.9. Hubungan Antara Pertumbuhan Harga dengan Volume OP
Beras Maluku
Dibandingkan dengan daerah lain, Maluku merupakan daerah
yang
sangat sering melakukan OP Beras. Pada tahun 2014, sejak
Juli
Desember selalu dilakukan OP Beras. Pada tahun 2015, hingga
April
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 35
2015 OP Beras di Maluku telah dilakukan sebanyak tiga kali yaitu
pada
bulan Januari 2015 sebanyak 283,3 ton, bulan Februari 2015
sebanyak
60,5 ton dan Maret 2015 sebanyak 652,5 ton. Pada ketiga bulan
tersebut,
harga beras di eceran stabil pada Januari 2015, tetapi naik pada
Februari
dan Maret 2015 masing-masing sebesar 8,2% dan 43,75%.
4.2. Waktu Operasi Pasar
Selain aspek volume beras yang disalurkan, efektifitas OP
Beras
juga ditentukan oleh waktu OP Beras. Sebagaimana tujuannya yaitu
untuk
menjaga harga beras tetap stabil, maka OP Beras efektif
dilakukan pada
waktu dimana akan terjadi kenaikan harga yang cukup signifikan.
Yang
menjadi pertanyaan selanjutnya adalah apa yang dimaksud
dengan
kenaikan harga yang cukup signifikan.
Menurut Pusat Kebijakan Perdagangan Dalam Negeri d/h Pusat
Litbang Perdagangan Dalam Negeri (2011), kenaikan harga yang
cukup
signifikan terkait dengan peningkatan pengeluaran total untuk
rumah
tangga berpendapatan rendah yang jumlahnya sekitar 40 persen
akibat
kenaikan harga beras. Berdasarkan penelitiannya ambang batas
kenaikan
harga untuk intervensi adalah ketika harga beras di tingkat
eceran naik
sampai 10 persen.
Sumber: BPS (2015), diolah
Gambar 4.10. Perubahan Rata-Rata Harga Beras Eceran dalam
Lingkup Nasional
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 36
Dalam analisis harga beras eceran secara bulanan dan
nasional,
sejak tahun 2007 hingga tahun 2014, kenaikan harga beras eceran
lebih
dari 10% tidak pernah terjadi. Tetapi jika menganalisis lebih
mikro,
kenaikan harga beras eceran lebih dari 10% pernah terjadi
beberapa kali,
misalnya di DKI Jakarta terjadi pada Januari 2010 dan Januari
2012, di
Sumatera Utara terjadi pada Desember 2010, Januari 2011 dan Juli
2011,
di Kalimantan Tengah terjadi pada Mei 2010 dan Juli 2011, serta
di
Sulawesi Tengah terjadi pada Februari 2010 dan Juni 2011. Dari
kondisi
tersebut, umumnya kenaikan harga yang cukup tinggi terjadi
pada
musim paceklik dan bulan puasa.
Sumber: Ditjen PDN (2015), diolah
Gambar 4.11. Perubahan Rata-Rata Harga Beras Eceran di
Beberapa
Propinsi
Berdasarkan penelitian Pusat Kebijakan Perdagangan Dalam
Negeri d/h Pusat Litbang Perdagangan Dalam Negeri (2011),
dalam
kondisi normal, yakni tidak terjadi gagal panen, maka waktu OP
yang
paling tepat adalah November Februari. Dari Bulan November
Februari, bulan paling rawan adalah Desember dan atau
Januari.
Penyebabnya adalah: volume pasokan yang berasal dari produksi
dalam
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 37
negeri sedang berada pada level terendah karena luas panen yang
terjadi
pada Bulan Desember atau Januari biasanya kurang dari 5 persen
dari
total luas panen tahunan. Untuk agregat nasional puncak masa
tanam
padi biasanya justru terjadi pada Bulan November Desember
sehingga
puncak panen terjadi Februari April. Selain itu, Selain
bulan-bulan
tersebut di atas, bulan rawan berikutnya adalah bulan Puasa.
Setiap
tahun, Bulan Puasa bergeser maju 11 hari jika dibandingkan
dengan
Kalender Masehi.
Dengan analisis di atas, maka waktu OP Beras yang paling
efektif
untuk menjaga harga beras stabil adalah menjelang musim
Paceklik,
terutama bulan Desember dan Januari 2015 dan menjelang bulan
Puasa.
Volume yang harus disalurkan tergantung pada perkiraan kenaikan
harga
pada waktu-waktu tersebut. Hal itu sudah dijelaskan pada sub
bab
Volume OP Beras.
4.3. Importance-Performance Analysis Berdasarkan Penilaian
Pedagang Beras dan Konsumen
Salah satu instrumen untuk melihat efektivitas OP Beras
adalah
dengan Importance-Performance Analysis yang pada prinsipnya
adalah
gap analysis. Berdasarkan hasil pengumpulan data primer,
diperoleh
bahwa tingkat kepentingan (importance) beberapa variabel
yang
digunakan sebagai determinan efektivitas OP Beras pada level
3,54.
Sedangkan dari sisi kinerja (performance), levelnya adalah 3,55.
Artinya,
level kinerja sedikit lebih baik dari tingkat kepentingan atau
dengan kata
lain OP Beras yang selama ini dilakukan sudah efektif.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 38
Sumber: Data primer (2015), diolah Keterangan: c: waktu
paceklik; d: waktu gadu; e: HBKN; f: harga naik > 10%; g: harga
naik > 3%; h: volume beras OP sesuai kenaikan harga; i: volume
beras OP sebanyak-banyaknya; j: kualitas beras OP sesuai preferensi
konsumen; k: kualitas sesuai beras yang beredar; l: kualitas beras
yang ada di Bulog; m: pelaksananya Bulog; n: pelaksananya
Dinasperindag; p: tempat OP di pasar tradisional
Gambar 4.12. Diagram Kartesius Importance-Performance
Analysis
Namun demikian, ada beberapa variabel yang harus menjadi
perhatian, selain beberapa variabel juga yang kinerjanya harus
tetap
dijaga. Dalam pendekatan IPA, hal tersebut sangat dimungkinkan
karena
mampu memetakan kepentingan dan kinerja dalam 4 kuadran,
yaitu
kuadran pertahankan prestasi, kuadran prioritas utama, kuadran
prioritas
rendah dan kuadran sumber daya berlebihan.
4.3.1. Pertahankan Prestasi/Kinerja
Berdasarkan hasil analisis, variabel-variabel yang
berkontribusi
dalam efektifitas OP Beras adalah melaksanakan OP Beras pada
saat
paceklik, pada saat musim gadu, melaksanakan OP ketika harga
mengalami kenaikan lebih dari 3% dan bahkan 10%, volume beras
OP
disalurkan sebanyak-banyaknya, dan beras OP berasal dari
gudang
Bulog.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 39
Dari variabel-variabel di atas menunjukkan bahwa masyarakat
sangat menaruh perhatian yang cukup besar pada waktu OP, volume
OP
dan indikator harga. Namun pada prinsipnya, perhatian pada waktu
OP
dan indikator harga merupakan satu kesatuan yang tidak
terpisahkan
karena biasanya kenaikan harga terjadi pada 2 momen yaitu
musim
paceklik dan musim gadu karena terkait dengan penurunan
pasokan
akibat produksi yang semakin menurun.
Untuk indikator harga, masyarakat menghendaki adanya OP
ketika
harga mengalami kenaikan lebih dari 3%. Nilai ini relatif rendah
namun
karena beras memberikan kontribusi besar dalam pengeluaran
pangan
masyarakat, maka sensitifitas kenaikan harga walaupun rendah
akan
sangat berpengaruh pada daya beli.
4.3.2. Prioritas Utama dan Sumber Daya Yang Berlebihan
Salah satu determinan efektifitas OP Beras adalah kualitas
beras
yang disalurkan dalam OP. Berdasarkan hasil analisis, kualitas
beras OP
belum memenuhi harapan masyarakat. Sejumlah responden
menyatakan
bahwa beras OP memiliki kualitas yang rendah.
Jika dilihat dari level kepentingannya sebenarnya tidak terlalu
besar
gap-nya dengan kinerjanya, yaitu masing-masing sebesar 3,57 dan
3,41.
Artinya, kinerjanya masih dalam level yang baik, namun
memang
masyarakat berekspektasi mendapatkan kualitas beras OP yang
lebih
baik lagi kualitasnya.
Responden menilai bahwa saat ini pemerintah telah
menyalurkan
beras OP yang sesuai dengan beras yang selama ini beredar di
pasar,
baik pasar tradisional maupun ritel modern. Tetapi masyarakat
ternyata
memiliki perhatian pada aspek lain yaitu kualitas yang
memenuhi
preferensinya.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 40
4.3.3. Prioritas Rendah
Variabel-variabel yang memiliki prioritas rendah dalam
menciptakan
OP Beras yang efektif adalah volume sesuai dengan kenaikan
harga,
pelaksana OP Beras apakah itu oleh Bulog, Pemerintah Daerah cq.
Dinas
yang membidangi Perdagangan, atau pedagang, dan tempat
pelaksanaan
OP Beras.
Penyaluran OP Beras sesuai dengan tingkat kenaikannya akan
menghasilkan hasil yang tidak optimal jika tidak dilakukan pada
waktu
yang tepat. Kenaikan harga yang mungkin terjadi pada musim panen
raya
yang kemudian di respon dengan pelaksanaan OP Beras hanya
akan
mengurangi cadangan beras yang sesungguhnya akan dibutuhkan
pada
saat paceklik dan musim gadu.
Dari sisi pelaksana teknis OP Beras saat ini dilakukan oleh
Bulog.
Berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa secara teknis
pelaksanaan, Bulog telah melakukan OP Beras dengan baik
walaupun
masyarakat menilai bahwa pelaksana OP Beras bukan menjadi
determinan penting dalam menciptakan efektivitas OP Beras.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 41
BAB V
KESIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN
5.1. Kesimpulan
a. Stabilisasi harga beras merupakan kebijakan prioritas
karena
menyangkut hidup orang banyak, tidak hanya dalam konteks
konsumen tetapi juga petani padi.
b. Operasi Pasar (OP) dilaksanakan dengan prosedur yang
sudah
ditetapkan yang melibatkan berbagai pihak yaitu, Pemerintah
Daerah, Kementerian Perdagangan, dan Bulog sebagai
operator.
c. Efektivitas OP Beras sangat tergantung pada daerah yang
akan diintervensi. Pada daerah yang defisit, kebutuhan
volume
beras yang harus disalurkan dalam OP lebih besar
dibandingkan di daerah surplus. Oleh karena itu, yang paling
penting adalah efektivitas OP tidak bias pada daerah sentra
atau tidak, tetapi lebih bias pada daerah defisit atau
surplus.
Rekomendasi mengenai volume beras OP yang harus
disalurkan untuk menurunkan harga dalam persentase tertentu
disampaikan pada sub bab selanjutnya.
d. Selain faktor daerah, efektivitas OP juga tergantung pada
waktu intervensi. Dalam hal ini waktu intervensi yang
efektif
untuk OP adalah waktu paceklik dan Hari Besar Keagamaan
Nasional (HBKN) yaitu sekitar bulan Desember Januari dan
bulan Juni Agustus.
e. Efektifitas OP beras akan terlihat pada satu periode
berikutnya,
kecuali di Aceh dua periode berikutnya.
f. Berdasarkan analisis importance-performance, pelaksanaan
OP Beras selama ini sudah efektif, terutama dalam hal waktu
intervensi yang responsif terhadap kenaikan harga beras di
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 42
tingkat eceran dan hal volume beras yang disalurkan dalam
OP.
g. Namun demikian, ada beberapa variabel yang harus
diperbaiki
dalam pelaksanaan OP Beras, yaitu mengenai kualitas beras
yang disalurkan belum memenuhi harapan masyarakat.
5.2. Rekomendasi Kebijakan
a. Dari sisi volume, dalam rangka menurunkan harga beras
sebesar 1% di tingkat eceran, beras OP yang harus disalurkan
adalah:
No Daerah Volume Beras OP (kg) 1 DKI Jakarta 23.800.000 2 Jawa
Barat 2.033.000 3 Sumatera Utara 35.000 4 Aceh 435 5 Sulawesi Utara
84.000 6 Maluku 525.000
Nasional 63.300.000
b. Dari sisi waktu dan pelaksana, OP dapat mempertahankan
pola yang saat ini dijalankan dimana pelaksanaan OP
dilaksanakan pada musim paceklik dan HBKN oleh Bulog
sebagai pelaksana.
c. Kualitas beras yang disalurkan dalam OP harus
ditingkatkan.
Dalam hal ini Bulog sebagai pihak yang menimpan Cadangan
Beras Pemerintah (CBP) harus meningkatkan kinerjanya
dalam pengelolaan stok sehingga kualitas beras tetap terjaga
dengan baik.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 43
DAFTAR PUSTAKA
Brandt, D.R. 2000. An Outside-In Approach to Determining
Customer Driven Priorities for Improvement and Innovation. White
Paper Series, Volume 2-2000
Latu, T.M., & Everett, A.M. 2000. Review of Satisfaction
Research and
Measurement Approaches. Departement of Conservation, Wellington,
New Zealand. http://www.doc.govt.nz/Publications/
004~Science-andResearch/Older-series/PDF/IR183.pdf
Martinez, C.L. 2003. Evaluation Report: Too ls Cluster
Networking Meeting
#1. CenterPoint Institute, Inc., Arizona. Price Control and
Anti-Profiteering Act (PCPA) of Malaysia Nomor 723
tahun 2011 Price Act of Philippines Nomor. 7581 tahun 1992 Price
of Goods and Services Act of Thailand B.E. 2542 tahun 1999 Sawit,
M. H. 2007. Stabilisasi Harga Beras: Penentuan Harga Referensi
OP dan Intervensi Pemerintah. Majalah Pangan, No.49/XVI/Juli
2007
Supranto, J. 1988. Statistik Teori dan Aplikasi. Jakarta:
Erlangga.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 44
Lampiran 1. Uji Multikolinearitas Model OP Beras
Tabel Hasil Uji
GPRPIBC GSTPIBC GSUPIBC OP PACEKLIK DPR
GPRPIBC 1.000000 -0.339050 -0.103283 0.358110 0.326543
-0.446206
GSTPIBC -0.339050 1.000000 0.296232 -0.216203 -0.174101
0.300358
GSUPIBC -0.103283 0.296232 1.000000 0.128329 -0.141433
0.204681
OP 0.358110 -0.216203 0.128329 1.000000 0.317526 -0.085557
PACEKLIK 0.326543 -0.174101 -0.141433 0.317526 1.000000
-0.251754
DPR -0.446206 0.300358 0.204681 -0.085557 -0.251754 1.000000
Dapat dilihat dari tabel di atas, variabel bebas yang digunakan
dalam
model tidak mengandung multikolinearitas (korelasi <
0,8).
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 45
Lampiran 2. Uji Autokorelasi Model OP Beras
Tabel Hasil Uji LM
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.948258
Prob. F(2,84) 0.1489
Obs*R-squared 4.167088 Prob. Chi-Square(2) 0.1245
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 06/05/15 Time: 10:44 Sample: 2007M03 2014M12
Included observations: 94
Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GPRPIBC -0.007294 0.069656
-0.104715 0.9169
GSTPIBC 0.001212 0.008564 0.141495 0.8878 GSUPIBC 0.001111
0.007691 0.144474 0.8855
DPR -0.166329 0.401640 -0.414125 0.6798
PACEKLIK -0.036706 0.462018 -0.079447 0.9369
OP -1.61E-06 1.03E-05 -0.156018 0.8764 OP(-1) 2.69E-06 8.40E-06
0.320714 0.7492
C 0.036482 0.201132 0.181383 0.8565
RESID(-1) 0.078396 0.112013 0.699882 0.4859
RESID(-2) -0.210285 0.112216 -1.873929 0.0644 R-squared 0.044331
Mean dependent var 1.05E-16
Adjusted R-squared -0.058062 S.D. dependent var 1.354229
S.E. of regression 1.392989 Akaike info criterion 3.601069 Sum
squared resid 162.9952 Schwarz criterion 3.871632
Log likelihood -159.2502 Hannan-Quinn criter. 3.710357
F-statistic 0.432946 Durbin-Watson stat 2.008851
Prob(F-statistic) 0.913683
Dari hasil uji tersebut menunjukkan bahwa model yang digunakan
bebas
dari masalah autokorelasi. Hal tersebut ditunjukan dengan nilai
Prob. Chi-
Square(2) > 0,10.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 46
Lampiran 3. Uji Heteroskedastisitas Model OP Beras
Tabel Hasil Heteroskedasticity Test
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 1.260657 Prob.
F(32,61) 0.2157
Obs*R-squared 37.41876 Prob. Chi-Square(32) 0.2343
Scaled explained SS 129.9974 Prob. Chi-Square(32) 0.0000
Dari hasil uji tersebut menunjukkan bahwa model yang digunakan
sudah
homoskedastisitas. Hal tersebut ditunjukan dengan nilai Prob.
Chi-
Square(32) > 0,10.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 47
Lampiran 4. Uji Stasioner Terhadap Variabel Yang Digunakan
dalam
Model OP Beras
Tabel PP-Fischer Test
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process)
Series: GHE, DPR, GPRPIBC, GSTPIBC, GSUPIBC, OP,
PACEKLIK Date: 06/05/15 Time: 10:41
Sample: 2007M02 2014M12
Exogenous variables: Individual effects
Newey-West bandwidth selection using Bartlett kernel Total
(balanced) observations: 658
Cross-sections included: 7 Method Statistic Prob.**
PP - Fisher Chi-square 199.798 0.0000 PP - Choi Z-stat -12.6121
0.0000 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an
asymptotic Chi-square distribution. All other tests assume
asymptotic normality.
Intermediate Phillips-Perron test results UNTITLED
Series Prob. Bandwidth Obs
GHE 0.0000 21.0 94
DPR 0.0009 13.0 94
GPRPIBC 0.0000 9.0 94 GSTPIBC 0.0000 31.0 94
GSUPIBC 0.0001 40.0 94
OP 0.0000 1.0 94
PACEKLIK 0.0000 11.0 94
Dari hasil uji tersebut menunjukkan bahwa variabel-variabel
yang
digunakan sudah stasioner (tidak mengandung akar unit). Hal
tersebut
ditunjukan dengan nilai probability dari PP - Fisher Chi-square
< 0,10.
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 48
Lampiran 5. Uji Stasioner Terhadap Variabel Yang Digunakan dalam
Model OP Beras Dengan Menggunakan Visualisasi Grafis
-8
-4
0
4
8
12
07 08 09 10 11 12 13 14
GHE
-15
-10
-5
0
5
10
07 08 09 10 11 12 13 14
GPRPIBC
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
07 08 09 10 11 12 13 14
GSTPIBC
-40
-20
0
20
40
60
80
07 08 09 10 11 12 13 14
GSUPIBC
0
20,000
40,000
60,000
80,000
100,000
120,000
07 08 09 10 11 12 13 14
OP
Puska PDN, BP2KP, Kementerian Perdagangan 49
Lampiran 6. Model OP Beras
Dependent Variable: GHE
Method: Least Squares
Date: 06/05/15 Time: 10:37
Sample (adjusted): 2007M03 2014M12 Included observations: 94
after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GPRPIBC
0.476646 0.070302 6.780017 0.0000
GSTPIBC -0.004886 0.008625 -0.566489 0.5725
GSUPIBC -0.011799 0.007638 -1.544825 0.1261
PACEKLIK 1.516994 0.459851 3.298881 0.0014 DPR -0.208694
0.390498 -0.534431 0.5944
OP(-1) -1.58E-05 8.38E-06 -1.883082 0.0631
OP -2.91E-06 1.03E-05 -0.283253 0.7777
C 0.468667 0.201530 2.325548 0.0224 R-squared 0.607331 Mean
dependent var 0.734043
Adjusted R-squared 0.575370 S.D. dependent var 2.161120
S.E. of regression 1.408265 Akaike info criterion 3.603859 Sum
squared resid 170.5561 Schwarz criterion 3.820310
Log likelihood -161.3814 Hannan-Quinn criter. 3.691289
F-statistic 19.00202 Durbin-Watson stat 1.847837
Prob(F-statistic) 0.000000
