DOI: http://dx.doi.org/10.25181/jofsa.v4i2.1598 Journal of Food System and Agribusiness Vol. 4 (2): 58- 65
pISSN 2654-5853
eISSN 2597-9426

## Analisis  Integrasi  Pasar  Ikan  Cakalang  di  Kabupaten  Halmahera Selatan, Provinsi Maluku Utara
Analysis of Cakalang Fish Market Integration in South Hamlahera District, Nort Moluccas Province
Fauji Yamin 1* , Anna Fariyanti 1 , Siti Jahroh 1
1 Departemen Agribisnis, Fakultas Ekonomi dan Manajemen IPB University
* E-mail : faujiyamin16@gmail.com

## ABSTRACT
This  study  was  aimed  to  analyze  the  integration  of  vertical  cakalang  fish  markets  at  the fishermen  level,  wholesalers,  and  retailers  in  Ternate  city  and  Bitung city.  Monthly  time series data for the 2015-2019 period were used for this research. The analytical method used was  Johansen's  cointegration,  Granger  Causality  and  Vector  Error  Correction  Model (VECM). The results showed that there is a long-term co-integration relationship among the variable prices on the levels of fishermen, wholesalers, and Ternate City retailers and Bitung City retailers. Based on the results of long-term VECM testing, the retail market in Ternate City and South Halmahera Regency Wholesale Market are tightly integrated. Whereas in the retail  market  of  the    Bitung  city  and  the  cakalang  market  at  the  fishermen  level  are cointegrated  very  weakly  where  every  price  change  in  the  Ternate  retail  market  will negatively affect prices at the level of Bitung city fishermen and retailers. In the short term, price  formation  at the  fishermen level is  only influenced  by  prices  at  Ternate  retailers  and not influenced by prices at the level of wholesalers and retailers in Bitung City.
Keywords: Johansen Test, Granger causality, Vertikal Integration, VECM
Disubmit : 14 Mei 2020, Diterima: 17 Juni 2020, Disetujui : 27 Oktober 2020

## PENDAHULUAN
Komoditas  tuna  dan  cakalang  memilki  nilai  ekonomis  penting  yang  tersebar  hampir  di  seluruh wilayah perairan Indonesia (Firdaus 2019). Kontribusi TCT terhadap PDRB Indonesia memiliki kontribusi mencapai  14.69 persen dibawah  udang  sebesar  3.9 persen (KKP  2019). Potensi  pengembangan  perikanan tangkap Tuna Cakalang dan Tongkol (TCT) di Provinsi Maluku Utara sangat potensial. Wilayah yang masuk dalam  WPNRI  715,716  dan  717  merupakan  wilayah  produksi  tuna  Nasional  yang  masuk  dalam  Rencana Pengelolaan  Perikanan  Tuna  Cakalang  dan  Tongkol  (RPP-TCT)  lewat  Keputusan  Menteri  Kelautan  dan Perikanan  Nomor  107/KEPMEN-KP/2015.  Volume  produksi  TCT  Maluku  Utara    pada  WPP  715    tahun 2018,  sebesar  174.730  ton  dari  286.629.486  ton  atau  setara  dengan  60.96 %  dari  total  keseluruhan  hasil tangkapan di WPPNRI 715, (DKP Maluku Utara 2019).
Salah  satu  sentra  perikanan  tangkap  di  Maluku  Utara ialah  Kabupaten  Halmahera  Selatan  dengan rata-rata  volume  produksi  periode  2016-2018  sebesar  55.930  ton  pertahun  atau  menyumbang  19.4 % produksi  perikanan  tangkap  Provinsi  Maluku  Utara  dengan  tingkat  pertumbuhan  sebesar  26.31%  (BPS 2019). Kontribusi sektor ini pada PDRB sebesar 23.39 % tertinggi dibanding sektor lain. Karateristik khusus lainya ialah Kabupaten Halmahera Selatan berada tepat di Wilayah Pengelolaan Perikanan (WPP 715) yang didorong  pemerintah  daerah  menjadi  pusat  Lumbung  Ikan  Nasional  (LIN)  dan  sentra  perikanan  berbasis industri.

## Fauji Yamin, Anna Fariyanti, Siti Jahroh : Analisis Integrasi
Komoditas  utama  hasil  tangkap  di  Kabupaten  Halmahera  Selatan  ialah  ikan  cakalang  dengan  laju pertumbuhan produksi selama periode 2017-2018 sebesar 11,3 % dengan kontribusi produksi 80.13 % dari total produksi TCT. Hasil tangkapan tersebut di jual segar maupun beku ke pasar lokal, industri perikanan, serta  konsumen  di  Kota  Ternate  Bitung,  Manado,  Surabaya,  dan  Jakarta. Beragamnya  saluran  pemasaran tersebut menyebabkan harga ikan cakalang lebih berfluktuasi di tingkat konsumen dibanding tingkat nelayan sehingga  menjadikan  pemasaran  tidak  efisien.  Menurut Nurmalima et  al. (2013)  sistem  pemasaran  yang efisien dapat di lihat dari tingkat harga dan stabilisasi harga.
Fluktuasi  harga merupakan  isu  sentral  yang  dihadapi  oleh  usaha  perikanan  tangkap  di lokasi penelitian. Fluktuasi  harga  ikan  segar  merupakan  salah  satu  penyumbang  inflasi  di  Provinsi  Maluku  Utara (Bank Indonesia, 2018). Perubahan harga yang terjadi di tingkat konsumen akan direspons dengan cepat oleh lembaga  pemasaran  sehingga dapat  mengambil  keputusan  yang  tepat  dan  pasar  menjadi  lebih  efisien (Asmara & Ardhiani, 2010). Namun, fluktuasi harga seringkali lebih merugikan nelayan daripada pedagang karena pedagang dapat  mengatur  waktu  penjualan  untuk  mendapatkan  harga  yang  lebih  menguntungkan (Irawan, 2007).
Perubahan-perubahan harga  yang  terjadi  ditingkat  konsumen  tidak  ditransmisikan  dengan  baik ketingkat  nelayan.  Sehingga,  jika  terjadi  perubahan  harga  ditingkat  konsumen  maka  perubahan  harga ditingkat  konsumen  tidak  sebesar  perubahan  harga  ditingkat  produsen. Zunaidah et  al.  (2015) mengungkapkan  bahwa  perubahan  harga  yang  tidak  berjalan  seimbang  antara  pasar  konsumen  dengan nelayan  menunjukan  transmisi  harga  antar  lembaga  pemasaran  masih  rendah.  Faktor  yang  menyebabkan adanya  transmisi  harga  antar  lembaga  pemasaran  ialah  rendahnya  informasi  sehingga  menyebabkan teradjinya asimetris informasi.
Integrasi  pasar  merupakan  suatu  ukuran  yang menunjukkan  seberapa  jauh  perubahan  harga  yang terjadi dipasar acuan akan menyebabkan terjadinya perubahan harga pada pasar pengikutnya, (Asmarantaka, 2014). Kelancaran  arus  informasi  merupakan  indikator  penting  pemasaran  yang  efisien  dan  terintegrasi. Apalagi, wilayah produksi yang berbasis kepulauan memiliki kendala terutama dalam akses informasi yang memadai,  sehingga  jika  arus  informasi  pasar  berjalan  baik  maka  dapat  meminimalisir  terjadinya  asimetris informasi. Integrasi  pasar  yang  sempurna  adalah  fenomena  yang  sangat  penting  untuk  pertimbangan manajemen sistem pemasaran yang efisien karena memiliki pengaruh yang cukup besar untuk memperoleh keuntungan  maksimum  bagi  produsen,  konsumen  dan  pedagang  dalam  rantai  pemasaran (Paul  &  Sinha, 2015). Berdasarkan  uraian  diatas,  Penelitian  ini  penting  dilakukan  sebagai  solusi  bagi  nelayan,  industri, lembaga pemasaran dan pemerintah sebagai solusi dan gambaran kondisi pasar ikan cakalang sehingga dapat mengambil  kebijakan  yang  dapat  meningkatkan  kesejateraan.  Tujuan  penelitian  ini  ialah Analisis  integrasi vertikal pasar ikan cakalang di Kabupaten Halmahera Selatan.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian, Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Halmahera Selatan Provinsi Maluku Utara. Waktu penelitian yaitu bulan  September-November  2019.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah  data  sekunder berupa time  series bulanan  periode  Tahun  2015-2019  yang  diperoleh  dari  Kementrian  Kelautan  dan Perikanan,  Badan  Pusat  Statistik  Kota  Ternate,  Badan  Pusat  Statistik  Kota  Bitung,  Badan  Pusat  Statistik Kabupaten  Halmahera  Selatan,  Pusat  Pelabuhan  perikanan  (PPI)  Bastiong  Kota  Ternate,  PPP  Bacan Kabupaten  Halmahera  Selatan,  Dinas  Perindustrian,  Koperasi  dan  UMKM  Kabupaten  Halmahera  Selatan dan publikasi lainnya yang mendukung penelitian ini.

## Metode Analisis Data
Analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Model  VAR  (Vector  Autoregressive)/VECM (Vector  Error  Correction  Model)  untuk  menganalisis  ada  tidaknya  integrasi  vertikal  pasar  produsen, pedagang grosir, dan pedagang eceran sebagai pasar acuan. Metode analisis yang digunakan ialah  :

## Journal of Food System and Agribusiness

## Uji Stasioner
Data time  series umumnya  tidak  stasioner.  Data  yang  tidak  stasioner  akan  menghasilkan  estimasi parameter  yang  semu (suporius  regression).    Uji  stasioner  pada  penelitian  ini  menggunakan  uji  akar  unit ADF (Augmented Dickey-Fuller) dengan melakukan perbandingan nilai statistik ADF dengan nilai kritisnya distribusi statistik Mackinnon .

## Uji Kointegrasi
Uji  Kointegrasi  menunjukan  adanya  suatu  hubungan  panjang  antara  variabel  untuk  menentukan apakah  variabel-variabel  yang  terstasioner  terintegrasi  atau  tidak.  Pengujian  kointegrasi  dapat  dilakukan dengan Eangler – Grager Test, CRDW test dan Johansen Cointegration Test. Pengujian kointegrasi penelitian ini akan menggunakan Johansen Cointegration Test.

## Uji Kausalitas Granger
Uji  kausalitas  digunakan  untuk  melihat  ada  atau  tidaknya  hubungan  kausalitas  antara  dua variabel.Adapun  uji  kausalitas  yang  digunakan  pada  penelitian  integrasi  vertikal  yaitu Granger  Causality. Dimana,  kekuatan  prediksi  dari  informasi  sebelumnya  dapat  menunjukkan  adanya  hubungan  kausalitas antara y dan x dalam jangka waktu lama.. Persamaan matematis sebagai berikut:

## …
…
Hipotesis : H 0 : Tidak ada kausalitas H 1 : Ada kausalitas

## Uji Vector Error Corection Model (VECM)
Model VAR menyediakan cara sistematis untuk menangkap perubahan yang dinamis dalam multiple time  series, serta  memiliki  pendekatan  yang  kredibel  dan  mudah  dipahami  bagi  pendeskripsian  data, peramalan,  inferensi  struktural,  dan  analisis  kebijakan,  Stock  dan  Watson  (2001)  dalam  Firdaus  (2011). Adapun model VAR/VECM yang digunakan dalam penelitian ini  sebagai berikut :
∆ y t = µ 0x + µ 1 x t + π x y t + k ∆y t-1 + εt…..
Dimana ;
yt = Vector berisi variabel yang di analisis dalam penelitian µ0x
= Vector intercept
µ 1x = Vektor koefesien regresi
t = time trend
πx
= αx β’ dimana b’ mengandung persamaan kointegrasi jangka panjang
y t-1 = Variabel in-level
Гk
= Matriks koefesien regresi k-1 = Ordo VECM dari VAR εt = Error term

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Integrasi Vertikal
Analisis integrasi vertikal di latarbelakangi perbedaan harga yang terbentuk ditingkat produsen dan lembaga pemasaran selanjutnya. Analisis integrasi akan melihat keterpaduan antara harga di tingkat lembaga pemasaran,  dimana  penentuan-penentuan  lembaga  pemasaran  tersebut  berdasarkan  hasil  analisis  saluran pemasaran pada efisiensi operasional.

## Uji Stasioner
Berdasarkan hasil pengujian stasioner menggunakan Augment Dickey-Fuller Test pada tingkat level I (0), menemukan  bahwa variabel harga  ikan  cakalang  di  tingkat  pedagang  pengecer  Kota  Bitung  tidak

## Fauji Yamin, Anna Fariyanti, Siti Jahroh : Analisis Integrasi
stasioner  dimana  nilai  ADF  statsistik  lebih  besar  dari  nilai  kritis  Mc-Kinnon  atau  probabilitas  lebih  dari  5 persen  (0.2375).  Karena  data  tidak  stasioner,  maka perlu  dilakukan  pengujian pada  tingkat first difference. Berdasarkan  hasil  pengujia  pada  ordo (I)  semua  variabel  penelitian  sudah  stasioner  sehingga  pengujian lanjutan dapat dilakukan,

## Tabel 1. Uji stasioner pada tingkat level
Uji  tingkat Level Variabel Critival Value 5% T-stat Prob* Nelayan -2.913549 -4. 683554 0.0003 Pedang grosir -2.915522 -4.128287 0.0019 EceranTernate -2.913549 -4.577965 0.0005 Eceran Bitung -2.913549 -2.120748 0.2375 Uji First Diffrence Nelayan -3492149 -10.39884 0.0000 Pedagang Grosir -3.496960 -6.044217 0.0000 Eceran Ternate -3.492149 -11.57426 0.0000 Eceran Bitung -3.493692 -7812985 0.0000

## Uji Kointegrasi
Uji  Kointegrasi  bertujuan  untuk  menganalisis  adanya  hubungan  jangka  panjang  antar  variabel penelitian. Penelitian ini menggunakan pengujian Johansen Cointegration Test dengan membandingkan nilai Trace Statistic atau nilai maximum eigen dengan nilai kritis pada taraf nyata 5%. Apabila nilai Trace Statistic lebih besar dari nilai kritis maka terdapat hubungan jangka panjang atau variabel terkointegrasi. Berdasarkan hasil  analisis  pada  Tabel  1, terdapat  hubungan  kointegrasi  jangka  panjang  antara  harga  ikan  cakalang  di tingkat  nelayan  (Kabupaten  Halmahera  Selatan),  grosir  (Kabupaten  Halmahera  Selatan), pedagang  eceran (Kota Ternate) dan pedagang eceran (Kota Bitung). Hal ini ditunjukan oleh nilai trace statistic sampai pada tingkat  signifikansi  5%  dimana  terdapat  3  persamaan  kointegrasi.  Sehingga  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan Vector  Error  Correction  Model (VECM).  Berikut  hasil  perhitungan  uji Kointegrasi

## Tabel 2 Uji Kointegrasi Johansen
Jumlah persamaan Nilai Trace Statistic Nilai kritis (5 persen) None * At Most 1* At most 2 Atmost 3 57.87912 31.83956 15.75298 2.522474 47.85613 29.79707 15.49471 3.8141466

## Hasil Estimasi Vector Error Correction Model (VECM)

## Kointegrasi Jangka Panjang
Berdasarkan  hasil  analisis kointegrasi  jangka  panjang  menunjukan  bahwa,  harga  ditingkat  grosir memiliki  pengaruh positif signifikan  terhadap  harga di  tingkat  eceran  Kota  Ternate  sebesar 7.23  persen. Dimana, jika  terjadi  perubahan  harga  di tingkat  grosir  sebesar  1  persen  maka  terjadi  kenaikan  harga  di tingkat pasar eceran Kota Ternate sebesar 7.2 persen begitu juga sebaliknya. Sementara hubungan jangka panjang  yang  terjadi  antar  pedagang  pengecer  Kota  Ternate  dengan  nelayan  maupun  pedagang pengecer Kota Bitung tidak terintegrasi. Integrasi yang terjadi antar ketiga lembaga tersebut bersifat negatif dimana  setiap  kenaikan  1  persen ditingkat  pasar  acuan  menyebabkan  penurunan  harga sebesar  sebesar  0.7 persen (Bitung) dan  5  persen (Nelayan). Gandhi  dan  Nambodiri (2002) mengungkapkan,  tidak  terintegrasinya  pasar  dalam  jangka  panjang  disebabkan karena  kondisi
permintaan dan penawaran dalam pasar  yang berlangsung sangat cepat. Menurut, Fatin et, al (2020) kondisi tidak terintegrasinya harga ditingkat produsen dan konsumen dapat dapat membebani petani karena tidak dapat menentukan harga.
Tabel 3 Uji Kointegrasi jangka panjang
Persamaan Kointegrasi Variabel Harga Ikan Cakalang Eceran Ternate Pedagang Grosir Eceran Bitung Nelayan C Kointegrasi 1 1.0000 7.232310 -0.718945 -5.131371 -56551.22 (1.31045) (0.021394) (1.22442) [5.51895]* [-3.36052]* [4.19087]*
Ket : angka dalam  [ ] adalah nilai statistic, * adalah signifikansi pada taraf nyata 5%, nilai t (α=5%)= 1.673

## Kointegrasi Jangka Pendek
Tahap  berikutnya  ialah  menganalisis  output  VECM  berupa  vector  koreksi  kesalahan  (Error  Correction term).  Nilai  koreksi  kesalahan  akan  menunjukkan  penyesuaian  harga  dari  keseimbangan  jangka  pendek menuju  keseimbangan  jangka  panjang.  Hasil  analisis  data  kointegrasi  jangka  pendek  yang  disajikan  pada Tabel  3  menunjukkan  bahwa  terdapat  dua  koreksi  kesalahan  yang  signifikan  pada  taraf  nyata  5%  yaitu sebesar -0.206 pada tingkat harga eceran di Kota Ternate dan -0.137% di tingkat grosir.
Berdasarkan  hasil  estimasi  jangka  pendek, perubahan  harga  di  tingkat  pedagang  eceran  Kota Ternate saat ini dipengaruhi oleh harganya sendiri pada periode bulan pertama sebesar -0.206%, dan harga di tingkat pedagang grosir Kabupaten Halmahera Selatan pada periode bulan pertama sebesar 1.37%. Artinya jika  terjadi  kenaikan  harga  sebesar  1  persen  di  tingkat  grosir  maka  terjadi  peningkatan  harga  di  tingkat pedagang eceran Kota Ternate sebesar 1.37%. Selain itu, pembentukan harga juga di pengaruhi oleh harga di tingkat  nelayan  namun  memiliki  nilai  pengaruh negatif  yang  berarti  bahwa  perubahan  harga  di  tingkat pedagang  pengecer  tidak  tertransmisi  dengan  baik  ke  tingkat  nelayan.  Hasil  ini  sesuai  dengan  hasil kointegrasi jangka panjang dimana terdapat hubungan positif antara harga di tingkat pengecer Kota Ternate dengan  pedagang  grosir  dan  sebaliknya  terdapat  hubungan  negatif  antara  harga  pedagang  eceran  Kota Ternate  dengan  harga  di  tingkat  nelayan.  Tidak  terintegrasinya  harga  di  tingkat  pedagang  eceran  dengan harga  di  tingkat  produsen  menunjukkan  bahwa  perubahan  harga  tidak  diteruskan  ke  tingkat  produsen sehingga produsen tidak diuntungkan dalam kenaikan harga, (Nuraeni et al. 2015)
Tabel 4 Kointegrasi jangka pendek harga di tingkat produsen, grosir dan eceran.
Error Correction: Eceran Ternate Pedagang Grosir Eceran Bitung Nelayan CointEq1 -0.206339 -0.137772 0.072476 -0.019692 (0.10593) (0.04333) (0.07281) (0.04548) [1.94797]* [-3.17944]* [0.99530] [-0.43297] D(Eceran Ternate(-1)) -0.412122 0.158150 0.158685 0.110697 (0.15055) (0.06159) (0.10348) (0.06464) [-2.73749]* [2.56797]* [1.53345] [1.71250]* D(Eceran Ternate(-2)) -0.206968 0.126295 0.105775 0.021086 (0.14717) (0.06021) (0.10116) (0.06319) [-1.40628] [2.09769]* [1.04558] [0.33368] D(Pedagang Grosir(-1)) 1.739526 0.401572 -0.891829 0.110084 (0.67300) (0.27531) (0.46261) (0.28897) [2.58474]* [1.45861] [-1.92784]* [0.38095] D(Pedagang Grosir(-2)) 0.641161 0.430484 -0.590882 0.285145 (0.62484) (0.25561) (0.42950) (0.26829) [1.02613] [1.68415]* [-1.37575] [1.06283] D(Eceran Bitung(-1)) -0.171682 0.015743 0.043842 0.088521 (0.20023) (0.08191) (0.13763) (0.08597) [-0.85743] [0.19216] [0.31854] [1.02964] D(Eceran Bitung(-2)) -0.297970 0.011626 -0.277309 -0.029683 (0.20069) (0.08210) (0.13795) (0.08617) [-1.48471] [0.14161] [-2.01019]* [-0.34446]

## Fauji Yamin, Anna Fariyanti, Siti Jahroh : Analisis Integrasi
D(Nelayan(-1)) -1.099131 -0.641228 0.914652 -0.466845 (0.58277) (0.23840) (0.40058) (0.25023) [1.88604]* [-2.68969]* [2.28329]* [-1.86568]* D(Nelayan(-2)) -0.959904 -0.312801 0.645276 -0.407751 (0.56283) (0.23025) (0.38688) (0.24167) [1.70548]* [-1.35855] [1.66790] [-1.68724]*
Ket : angka dalam  [ ] adalah nilai statistik, * adalah signifikansi pada taraf nyata 5 % = 1.673.
Pembentukan harga di tingkat pedagang grosir dipengaruhi oleh harganya sendiri pada periode dua  bulan  sebelumnya  0.43%  dan  di  pengaruhi  secara  positif  oleh  harga  di  tingkat  pedagang  grosir  Kota Ternate selama dua periode sebesar 0.15 dan 0.12%. Hal ini berarti bahwa pasar grosir dan eceran di Kota Ternate terintegrasi baik dalam janga pendek maupun dalam jangka panjang. Selain itu, pembentukan harga juga di oengaruhi oleh harga di tingkat nelayan akan tetapi memiliki pengaruh yang negatif. Hasil ini sejalan Nuraeni et al. 2015 dan Fatin et al. (2020) yang menemukan ada hubungan positif antar pengecer dan grosir. Sedangkan hubungan antar nelayan dengan pedagang bersifat negatif. Kondisi ini disebabkan karena nelayan tidak memiliki hubungan langsung dengan pedagang grosir melainkan terhubung dengan pedagang perantara dalam melakukan pemasaran ikan cakalang.
Pembentukan harga di pasar tingkat eceran Kota Bitung di pengaruhi oleh harga di tingkatnya sendiri  periode  dua  bulan  sebelumnya -0.277%,  harga  di  tingkat  pedagang  grosir  periode  satu  bulan sebelumnya sebesar -0.891% yang menunjukan bahwa dalam jangka pendek tidak ada integrasi antar kedua tingkat  pasar  tersebut.  Sementara, pembentukan  harga  sangat  dipengaruhi  oleh  harga  di  tingkat  nelayan dimana  jika  terjadi  perubahan  harga  sebesar  1  persen  di  tingkat  nelayan  maka  terjadi  perubahan  harag  di tingkat pedagang grosir Kota Bitung sebesar 0.91%. Hasil ini sesuai dengan hasil kointegrasi jangka panjang dimana  pembentukan  harga  di  tingkat  pedagang  eceran  Kota  Bitung  dipengaruhi  oleh  harga  di  tingkat nelayan.
Pembentukan  harga  di  tingkat  nelayan dipengaruhi  oleh  harganya  sendiri  pada  satu  bulan sebelumnya  sebesar -0.46%  dan  dua  bulan  sebelumnya  sebesar -0.40%. Sementara,  dalam  jangka  pendek pembentukan harga di tingkat nelayan dipengaruhi oleh harga di tingkat pasar eceran  Kota Ternate periode satu  bulan  sebelumnya  sebesar  0.40%.  Dalam  jangka  pendek,  harga  di  tingkat  nelayan  tidak  terintegrasi dengan pasar di tingkat pedagang grosir dan pedagang eceran Kota Bitung. Tidak terintegrasi antar pasar di tingkat nelayan dengan harga di tingkat grosir dan pedagang eceran menunjukan bahwa nelayan merupakan pihak yang tidak diuntungkan dalam sistem pemasaran hasil tangkap dan hanya berperan sebagai price taker sedangkan pedagang memiliki kekuatan dalam penentuan harga.
Menurut  Soukotta  (2015),  perubahan  harga  ikan  di  tingkat  pengecer  berpengaruh  nyata  terhadap harga di tingkat produsen akan tetapi, perbedaan besaran kenaikan harga tidak terintegrasi sempurna karena kenaikan  harga  satu  unit  ditingkat  pengecer  diikuti  kenaikan  harga  yang  lebih  kecil  di  tingkat  produsen. Kerjasama  yang  kuat  (patron  klien)  antara  nelayan  dengan  pedagang  di lokasi  penelitian  diduga menyebabkan  nelayan  tidak  mampu  menentukan  harga  mengikuti  perkembangan  harga  yang  terbentuk  di tingkat konsumen. Menurut Tain (2011) nelayan merupakan pihak yang terikat dengan pedagang perantara sebagai agen kreditur sehingga berpapun harga yang dibayarkan akan diterima. Selain itu, walaupun nelayan melakukan  penjualan  Tempat  Pelangan  Ikan (TPI)  PPP  Bacan  akan  tetapi  harga  yang  terbentuk  tidak mengikuti mekanisme pelelangan melainkan ditetapkan oleh pedagang maupun industri perikanan.

## Uji Kausalitas Grangger
Berdasarkan  hasil  uji  kausalitas  dilakukan  untuk  mengetahui  variabel  yang  berpengaruh  terhadap perubahan variabel lain. Hasil uji menunjukan bahwa pada tingkat grosir dan eceran Kota Ternate terdapat kausalitas  satu  arah  yaitu  harga  di  tingkat  eceran  dipengaruhi  harga  di  tingkat  grosir  (probabilitas  <0.05) yang  menjukan  pasar  di  tingkat grosir  dominan  mempengaruhi  harga  di  tingkat  pedagang  pengecer  namun kondisi  ini  tidak  terjadi  dua  arah  dan  bersifat  independent.  Selain  itu,  harga  eceran  Kota  Ternate  juga mempengaruhi harga eceran Kota Bitung < 10 persen secara independent. Sementara, pasar tingkat nelayan tidak  memiliki  hubungan  kausalitas  satu  arah  maupun  dua  arah  dengan  tingkat  grosir  maupun  konsumen. Maka  dapat  di  simpulkan  bahwa  integrasi  pasar  ikan  cakalang  di  Kabupaten  Halmahera  Selatan  sangat lemah.  Dimana,  perubahan-perubahan  harga  di  tingkat  konsumen  tidak  tertransmisi  dengan  baik  tingkat

## Journal of Food System and Agribusiness
nelayan. Adapun  uji  kausalitas  dilakukan  menggunakan Granger  Causality  Test disajikan  pada  Tabel  4 sebagai berikut :

## Tabel 5 Analisis kausalitas Grangger
Hipotesis alternative (H 1 ) F-Statistic Probabilitas Harga eceran Ternate memengaruhi harga grosir Harga grosir memengaruhi harga eceran Ternate 0.26738 2.70488 0.7664 0.0765* Harga eceran bitung memengaruhi harga grosir Harga grosir memengaruhi harga eceran Bitung 0.31364 0.16171 0.7322 0.8511 Harga nelayan memengaruhi harga grosir Harga grosir memengaruhi harga nelayan 0.89893 0.00175 0.4134 0.9983 Harga eceran Bitung memengarhi harga eceran Ternate Harga eceran Ternate memengaruhi harga eceran Bitung 0.23299 5.68105 0.7930 0.0059* Harga nelayan memengaruhi harga eceran Ternate Harga eceran Ternate memengaruhi harga nelayan 0.82148 1.41724 0.4455 0.2518 Harga nelayan memengaruhi harga eceran Bitung Harga eceran Bitung memengaruhi harga nelayan 0.68542 0.55521 0.5085 0.5774
Ket : tanda * adalah signifikan pada taraf nyata  10%.

## Implikasi Kebijakan
Pasar yang tidak terintegrasi dalam jangka panjang dan jangka pendek menunjukan bahwa nelayan merupakan pihak yang tidak diuntungkan dalam sistem pemasaran hasil tangkap dan hanya berperan sebagai price  taker sementara  pedagang  memiliki  kekuatan  dalam  penentuan  harga.  Faktor  yang  menyebabkan nelayan masih menerima dibawah harga pasar karena pasar berbentuk persaingan tidak sempurna, asimetris informasi, serta praktek kerjasama. Sistem pelelangan di pandang penting untuk diterapkan agar pemasaran menjadi  lebih  efisien.  Menurut  Tourte  dan Gaskel (2004)  pasar  lelang dapat memfasilitasi  produsen  dan pembeli  dalam  proses  tawar-menawar.  Sehingga,  memungkin  tercipta  harga  tertinggi  yang  terbentuk  di pasar. Selain itu, kegiatan pelelangan akan memberikan informasi kepada nelayan tetang pembentukan harga yang terjadi di pasar serta menjadi acuan bagi nelayan dalam melakukan penjualan ke pedagang.
Pasar  ikan  cakalang  di  Kabupaten  Halmahera  Selatan  tidak  terintegrasi  secara  penuh  yang berdampak  pada  tingkat  efisiensi  pemasaran  dan  merugikan  nelayan.  Pasar  menjadi  terintegrasi,  jika  ada intervensi. Dimana, dampak dari intervensi pemerintah dapat disalurkan kepada pasar-pasar lainnya sehingga kebijakan harga dapat dilakukan dengan efektif. Intervensi yang perlu dilakukan menurut Mafimisebi (2012), ialah  keterserdian  informasi  pasar  dan  produksi  untuk  diketahui  semua  pihak  sehingga  mengurangi ketidakpastian  dalam  di  pasar.  Dampaknya,  terjadi  pengurangan  resiko  antar  lembaga  atau  pasar  dan menjadikan  pemasaran  menjadi  efisien  dimana  pasar menjadi  tidak  terkonsentrasi  dan tidak  dapat  dikuasai oleh beberapa pedagang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  integrasi,  pembentukan  harga  yang  terjadi  ditigkat  produsen  tidak terintegrasi  baik  secara  jangka  panjang  dan  jangka  pendek.  Tidak  terintegrasinya  pasar  ditingkat  nelayan dengan pedagang grosir dan pedagang eceran disebabkan nelayan tidak memiliki pengaruh langsung dalam penetapan harga dan hanya berperan sebagai price taker dalam sistem pemasaran ikan cakalang di Kabupaten Halmahera  Selatan.  Sementara,  uji  causalitas  granger  menemukan,  bahwa  tingkat  integrasi  pasar  yang terbentuk tidak terintegrasi secara kuat.

## Saran
Berdasarkan hasil penelitian, perlu adanya perbaikan akses sarana prasarana, (jalan, angkutan darat maupun  laut)  guna  mendukung  alur  distribusi  pemasaran  dimana  pusat  produksi  berada  di  kepuluan  serta perlu adanya kebijakan dan penetapan sistem lelang di Tempat Pelelangan Ikan.

## Fauji Yamin, Anna Fariyanti, Siti Jahroh : Analisis Integrasi

## DAFTAR PUSTAKA
Asmarantaka RW. 2014. Pemasaran Agribisnis (Agromarketing). In bogor: IPB Pres.
Bank Indonesia., 2018. Kajian Ekonomi Keuangan dan Regional, Ternate (ID). Bank Indonesia
Fatin  ZN,  Titik  E,  Muliayanto  SB.  2020. The Analysis  Of  Price  and  Market  Integration  Of  Banana Commodities In Lampung, Indonesia. RJOAS 3(99).
Firdaus M. 2011. Aplikasi Ekonometrika Untuk Data dan Time Series. IPB Pres. Bogor.
Gandhi  VP,  Namboodiri  NV.   2002. Fruit  and  vegetable Marketing  and its Efficiency in India:  a Study  of Wholesale Markets in the Ahmedebad Area.
Irawan  B.  2007.  Fluktuasi  harga,  Transmisi  Harga  dan  Marjin  Pemasaran  Sayuran  dan  Buah. Analisis Kebijakan Pertanian 5(4):p.358 – 373.
Mafimisebi, TE, (2012), Spatial equilibrium, market integration and price exogeneity in dry fish marketing in Nigeria: A vector auto-regressive (VAR). J. econ. finance adm. 17(33), 2012, 31-37
Nurmalina R, Rifin A, Harmini, & Amalia DN. (2013). Kajian Pemasaran Karet Rakyat di Provinsi Jambi. Prosiding Seminar Penelitian Unggulan Departemen Agribisnis Desember 2013 2(1):135-150
Nuraeni  D,  Anindita  R,  Syafrial.  2015.  Analisis Variasi  Harga  dan  Integrasi  Pasar  Bawang  Merah  di Jawa Barat. Habitat. 26(3):163-172.
Paul  RK,  Sinha  K.  2015.  Spatial  Market  Integration  among  Major  Coffe  Market  in  India. Journal  of  The Indian Society Of Agricultural Statistic. 69(3):p.281 – 287.
Ravallion M. 1986. Testing Market  Integration. American Journal of Agricultural Economics 68(1):p.102 – 109.
Soukotta  LM. 2015. Analisis Efisiensi  Pemasaran  Usaha  Pure  Siene  di  Kota  Ambon. Jurnal  Wilayah  dan Lingkungan Volume 3 Nomor 1 April 2015, 15-26.
Tain,  Anas. 2011.  Penyebab  Kemiskinan  Rumah  Tangga  Nelayan  di  Wilayah Tangkap  Lebih Jawa Timur. Jurnal Humanity Volume 7 No 1.
Tourte L, Gaskel M. 2004. Horticultural Auction Markets: Lingking Small Farms With Counsumer Demand. Reneable Agriculture and Food System. 19(3):129-134
Zunaidah AD, Setiawan B, Anindita R. 2015. Analisis Integrasi Pasar Apel (Kasus di Desa Sumbergo, Kota Batu, Jawa Timur). Habitat 26(3):p.183 – 194.