## ABSTRAK
Beras merupakan komoditi pangan yang utama dan strategis di Indonesia, sehingga Pemerintah perlu menjaga stabilitas harga beras. Stabilisasi harga beras akan lebih efektif dilaksanakan pada pasar yang terintegrasi. Tujuan penelitian ini adalah (i) menganalisis integrasi pasar beras antar propinsi di Indonesia; (ii) menganalisis integrasi pasar beras antara pasar- pasar propinsi dengan pasar beras tingkat grosir di Pasar Induk Beras Cipinang (PIBC); (iii) menganalisis integrasi pasar beras antara pasar beras tingkat grosir di PIBC dengan pasar beras internasional; dan (iv) menganalisis faktor penentu integrasi pasar beras di Indonesia. Pengujian kointegrasi menggunakan metode Johansen, sedangkan analisis faktor penentu integrasi pasar beras di Indonesia dilakukan melalui analisis regresi terhadap beberapa variabel yang diduga merupakan faktor penentu dengan hasil analisis integrasi pasar beras antar propinsi yang telah dilakukan sebelumnya. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa pasar beras tingkat retail antar 26 propinsi di Indonesia tidak sepenuhnya terintegrasi. Demikian pula pasar beras tingkat retail pada 26 propinsi di Indonesia juga tidak sepenuhnya terintegrasi dengan pasar beras grosir di PIBC. Integrasi pasar beras grosir di PIBC dengan harga beras internasional memperlihatkan bahwa terdapat kointegrasi antara harga beras jenis IR-64 kualitas II dengan harga beras internasional Thailand broken 15 persen dan Vietnam broken 15 persen. Adapun harga beras jenis IR-64 kualitas III hanya memiliki kointegrasi dengan harga beras Thailand dan tidak dengan harga beras Vietnam. Hasil penelitian juga memperlihatkan bahwa faktor jalan raya sebagai infrastruktur transportasi, percapita income , dan aktivitas pembelian (pengadaan/ procurement ) beras petani oleh BULOG terbukti mempengaruhi integrasi pasar beras secara signifikan dan positif. Faktor lain yang juga signifikan mempengaruhi namun secara negatif adalah distribusi (penyaluran) beras Raskin kepada rumah tangga miskin.
kata kunci: beras, integrasi pasar, uji kointegrasi Johansen

## ABSTRACT
Rice is a staple food and has a strategic role in Indonesia. Therefore, the government has to maintain rice price to be stable. Rice price stabilization will be more effectively implemented on integrated markets. The objectives of this study are (i) to analyze market integration among retail rice prices at provinces in Indonesia; (ii) to analyze market integration between retail rice prices at provinces in Indonesia and wholesale rice price at Cipinang Wholesale Rice Market (PIBC); (iii) to analyze market integration between wholesale rice price at PIBC and international rice price; and (iv) to analyze the determinants of rice market integration in Indonesia. Johansen cointegration test is used to analyze market integration, while ordinary least squares method are used to analyze the determinants of rice market integration in Indonesia. Result of the study shows that retail rice prices among provinces are not fully integrated.  Similarly, retail rice prices at provinces in Indonesia and wholesale rice price at PIBC are not fully integrated either.  Market integration test between wholesale rice prices at PIBC and international rice prices shows that IR-64 II rice price at PIBC has cointegration with Thailand 15 percentage broken and Vietnam

## Faktor Penentu Integrasi Pasar Beras di Indonesia Determinants of Rice Market Integration in Indonesia
Muh. Wawan Hidayanto a , Lukytawati Anggraeni b , Dedi Budiman Hakim b
a Perum BULOG Jalan Gatot Subroto Kav 49 Jakarta Selatan b Institut Pertanian Bogor Jalan Kamper Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680 Emai l: wawan.hidayanto@gmail.com
Diterima : 31 Januari  2014                                     Revisi : 19 Pebruari 2014                             Disetujui : 4 Maret  2014

## I. PENDAHULUAN
B eras masih menjadi komoditi pangan utama dan strategis bagi masyarakat Indonesia. Sekitar 95 persen dari 230 juta rakyat Indonesia memilih kebutuhan makanan pokoknya berupa beras, sehingga tidak mengherankan bila permintaan beras di Indonesia sangat besar (BPS 2012). Kerjasama antara Badan Ketahanan Pangan (BKP) Kementerian Pertanian dengan Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat, untuk tahun 2011 data konsumsi beras di Indonesia masih cukup tinggi yaitu sebesar 113,72 kilogram perkapita pertahun (BPS 2011). Hasil SUSENAS Maret 2013 menunjukkan bahwa rata-rata pengeluaran per kapita sebulan untuk makanan adalah sebesar 50,66 persen dari total pengeluaran. Kelompok barang berupa serealia masih menjadi pengeluaran terbesar dari pengeluaran untuk makanan yaitu sebesar 16,26 persen.
Sementara itu, perbedaan harga beras antar wilayah atau antar propinsi, atau bahkan antar negara diantaranya disebabkan oleh faktor permintaan dan penawaran yang berbeda. Faktor penawaran antar wilayah, tergantung pada output atau hasil produksi, khususnya padi. Faktor permintaan yang berbeda pula antar wilayah, diantaranya dipengaruhi oleh perbedaan jumlah konsumsi atau kebutuhan beras sesuai jumlah penduduk di wilayah tersebut, tingkat pendapatan masyarakatnya, industri atau usaha yang membutuhkan beras sebagai input produksi.
Perbedaan harga beras akan mendorong terjadinya perdagangan antar wilayah. Termasuk diantaranya, bila pasar di suatu propinsi mengalami kenaikan harga beras, misalnya terdapat gangguan terhadap produksi yang mengakibatkan berkurangnya pasokan pada pasar tersebut. Kondisi ini akan terjadi bila terdapat integrasi pasar diantara wilayah atau pasar tersebut. Hal ini diakibatkan wilayah atau pasar yang berbeda tersebut saling memiliki
informasi tentang ketersediaan, permintaan dan penawaran serta harga.
Sebagai  komoditi  strategis,  fluktuasi  harga beras perlu mendapat perhatian khusus dari pemerintah. Upaya stabilisasi harga akan lebih efektif dilaksanakan pada pasar-pasar yang terintegrasi dibandingkan yang tidak (Bustaman 2003). Integrasi pasar memberikan informasi mengenai gejolak harga di suatu wilayah dan dampaknya terhadap wilayah lain sehingga dapat digunakan sebagai langkah antisipasi untuk  mencegah  meluasnya  fluktuasi  harga. Dengan mengetahui tingkat integrasi pasar khususnya pasar beras di Indonesia dan faktor yang menjadi penentunya, maka kebijakan yang akan diterapkan, diharapkan akan dapat dilaksanakan dengan lebih efektif dan mencapai tujuan yang diinginkan. Untuk itu menjadi penting untuk diteliti mengenai integrasi pasar beras dan faktor penentu integrasi pasar beras di Indonesia.
Penelitian tentang integrasi pasar beras di Indonesia yang telah ada sebelumnya umumnya masih terbatas pada jumlah propinsi yang diteliti atau hanya menganalisis integrasi pasar beras antara regional propinsi. Penelitian sebelumnya juga masih menggunakan series data harga beras bulanan seperti yang dilakukan oleh Istiqomah, dkk ., (2005) dan Arifin, dkk., (2006), kecuali penelitian yang dilakukan oleh Ismet, dkk., (1998) yang telah menggunakan harga beras mingguan, namun masih terbatas terhadap 9 propinsi. Adapun penelitian ini menggunakan data harga beras mingguan pada 26 propinsi di Indonesia dan menganalisis integrasi pasar beras antar 26 propinsi tersebut. Integrasi pasar beras tersebut akan dilihat melalui harga beras kualitas medium tingkat retail pada 26 propinsi di Indonesia, harga beras jenis IR-64 kualitas II dan kualitas III tingkat grosir di Pasar Induk Beras Cipinang (PIBC), serta harga beras jenis Thailand broken 15 persen dan Vietnam broken 15 persen. Selain itu, penelitian ini akan menganalisis faktor-faktor yang menjadi
15 percentage broken, while IR-64 III rice price at PIBC only has cointegration with Thailand 15 percentage broken rice price, but not with Vietnam 15 percentage broken. The research also finds that road as transportation infrastructure is positively and significantly associated with market integration, as well as rice procurement by BULOG and percapita income. Raskin distribution is also statistically significant but negatively associated.
keyword: rice, market integration, johansen cointegration test
penentu integrasi pasar beras di Indonesia.
Tujuan penelitian ini adalah (i) menganalisis integrasi pasar beras antar propinsi di Indonesia; (ii) menganalisis integrasi pasar beras antara pasar-pasar propinsi dengan pasar beras tingkat grosir di Pasar Induk Beras Cipinang; (iii) menganalisis integrasi pasar beras antara pasar beras tingkat grosir di Pasar Induk Beras Cipinang dengan pasar beras internasional; dan (iv) menganalisis faktor penentu integrasi pasar beras di Indonesia.

## II. METODOLOGI
Analisis integrasi pasar beras dalam penelitian ini menggunakan data sekunder time series harga beras mingguan selama periode tahun 2010 - 2012. Adapun jenis dan sumber data yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini.
Untuk analisis faktor penentu integrasi pasar beras di Indonesia, menggunakan data sekunder cross-section dari 26 propinsi di Indonesia. Variabel yang digunakan beserta jenis dan sumber data yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.

## Metode Analisis Data
Data runtun waktu ( time series ) umumnya
tidak stasioner, sedangkan berbagai metode ekonometrika yang digunakan untuk data runtun waktu berdasarkan pada asumsi stasioner. Jika suatu data runtun waktu tidak stasioner, maka aplikasi pengujian analisis statistik terhadap data tersebut akan tidak tepat dan dapat memberikan hasil yang spurious (Juanda dan Junaidi 2012).
Kestasioneran series data harga dapat dilihat dengan melakukan pengujian akar unit menggunakan uji Augmented Dickey Fuller (ADF). Nilai τ -statistik yang diperoleh dibandingkan dengan τ - McKinnon Critical Values . Jika τ -statistik < τ -tabel, maka tidak cukup bukti untuk menolak hipotesis H 0 bahwa persamaan mengandung akar unit, yang berarti data tidak stasioner. Jika data yang digunakan berada dalam kondisi stasioner, maka dapat digunakan model Vector Autoregression (VAR) pada level . Namun bila tidak stasioner, maka
dilakukan pengujian kointegrasi. Bila terdapat kointegrasi, maka pada data time series yang tidak stasioner pada level namun terdapat kointegrasi dapat digunakan model Vector Error Correction Model (VECM). Secara umum tahapan analisis VAR dapat dilihat pada Gambar 1.
Analisis integrasi pasar pada penelitian ini dilakukan melalui analisis kointegrasi dengan
metode Johansen. Beberapa faktor yang mendorong banyaknya penggunaan metode ini dalam penelitian tentang integrasi pasar, antara lain: (i) banyaknya data ekonomi dalam bentuk time series yang stasioner dalam bentuk diferensiasi atau terintegrasi pada orde 1, dimana kondisi ini merupakan syarat dari kointegrasi; dan (ii) metode ini tidak memerlukan persyaratan salah satu variabel harus eksogen. Hubungan kointegrasi diuji berdasarkan model unrestricted p-dimensional VAR ( Vector Autoregression ) lag order k .
Y t diasumsikan non stasioner, maka bila terdapat integrasi akan digunakan VECM dan bila tidak terintegrasi digunakan VAR pada first difference (FD). Persamaan (1) kemudian dapat dituliskan dalam bentuk FD atau error correction model berikut :
Keterangan :
VECM tersebut mengandung informasi mengenai perubahan jangka pendek dan jangka panjang sebagaimana dinyatakan oleh  parameter  Г i dan  П.  Matriks  П  kemudian
akan digunakan untuk menentukan apakah sistem regresi yang ada berkointegrasi atau tidak. Pengujian kointegrasi dengan metode Johansen memungkinkan pengujian terhadap vektor  kointegrasi  yang  signifikan  melalui  dua uji yang berbeda, yaitu melalui penelusuran trace test dan maximum eigenvalue . Trace test merupakan uji likelihood ratio untuk mengetahui vektor kointegrasi r (rank matriks П) terbanyak dengan persamaan :
Keterangan  T adalah jumlah observasi dan λ trace adalah eigenvalue Uji penelusuran maximum eigenvalue dilakukan dengan menguji relevansi kolom r+1 dalam β, dimana matriks П dapat didekomposisi menjadi П=αβ T , dengan persamaan :
Misalnya rank r yang kita duga adalah r 0 , maka untuk menguji hipotesis dilakukan secara berurutan dengan hipotesis sebagaimana berikut :
H 0 : r = r 0
H 1 : r 0 = r 0+1
Jika nilai statistik yang diperoleh dari pengujian lebih kecil dari nilai kritis Johansen maka H 0 tidak dapat ditolak. Jika H 0 : r = 0 tidak ditolak maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat vektor kointegrasi dan pengujian tidak
Data Time Series Pengujian Akar Unit Terdapat Kointegrasi Data Stasioner pada Level
Data Stasioner pada First Difference
Unrestricted
VAR Uji Kointegrasi Tidak Ada Kointegrasi VECM
VAR in difference
Gambar 1. Sistematika Pengolahan Vector Autoregression (VAR)
Sumber : Juanda dan Junaidi (2012), Enders (2004)
dilanjutkan. Sebaliknya jika H 0 :  r  =  0  dapat ditolak, berarti terdapat satu vektor kointegrasi dan pengujian dilanjutkan sampai diperoleh nilai statistik dimana H 0 tidak dapat ditolak.
Untuk mengetahui faktor penentu integrasi pasar beras, maka penelitian ini menduga bahwa terdapat beberapa variabel yang menjadi faktor penentu integrasi pasar beras spasial di Indonesia. Beberapa explanatory variable yang diduga merupakan faktor penentu integrasi pasar beras spasial antar propinsi di Indonesia diregresikan dengan dependent variable berupa nilai trace statistic hasil uji kointegrasi Johansen antar pasangan pasar di 26 propinsi yang telah dilakukan sebelumnya, berdasarkan model penelitian Varela, dkk.(2012). Nilai trace statistic memberikan bukti terjadinya pergerakan harga dan indikasi bahwa terdapat integrasi spasial. Demikian pula sebaliknya. Adapun variabel yang diduga merupakan faktor-faktor penentu integrasi pasar beras spasial di Indonesia, diantaranya merujuk pada penelitian yang sebelumnya telah dilakukan oleh Goodwin dan Schroeder (1991), Goletti, dkk.(1995) dan Ismet, dkk,(1998).
Model persamaan regresi untuk meneliti faktor penentu integrasi pasar berdasarkan model penelitian Varela, dkk.(2012) dapat dinyatakan sebagai berikut :
Tanda parameter estimasi yang diharapkan adalah berupa β 2 , β 3 , β 4 , β 5 , β 6 , β 7 > 0; β 1 , β 8 , β 9 <0. III.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian akar unit untuk melihat kestasioneran series harga beras kualitas medium tingkat retail pada masing-masing pasar propinsi, harga beras jenis IR-64 kualitas II dan kualitas III tingkat grosir di PIBC serta harga beras internasional jenis Thailand broken 15 persen dan jenis Vietnam broken 15 persen menunjukkan bahwa pada tingkat level, data tidak stasioner. Hasil uji akar unit ditampilkan pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Setelah dilakukan diferensiasi, terlihat bahwa data telah stasioner pada FD. Data tidak
stasioner pada level namun stasioner pada FD, maka selanjutnya dilakukan pengujian kointegrasi. Hasil pengujian kointegrasi Johansen menunjukkan terdapat kointegrasi, sehingga model yang digunakan adalah VECM.
Pengujian kointegrasi Johansen antar harga beras tingkat retail terhadap pasangan masing- masing propinsi; antara harga beras tingkat retail pada masing-masing propinsi dengan harga beras tingkat grosir jenis IR-64 kualitas II dan kualitas III di PIBC; serta antara harga beras tingkat grosir jenis IR-64 kualitas II dan kualitas III di PIBC dengan harga beras internasional Thailand broken 15 persen dan Vietnam broken 15 persen menggunakan statistik uji trace dan statistik uji maximum eigenvalue . Nilai trace statistik dan maximum eigenvalue yang lebih besar dari titik kritis pada taraf nyata tertentu, dalam hal ini α=5 persen, menunjukkan tingkat kointegrasinya. Semakin besar nilai trace statistik dan maximum eigenvalue maka semakin tinggi tingkat kointegrasinya. Hasil statistik uji trace dan statistik uji maximum eigenvalue masing- masing secara berurutan dapat dilihat pada Lampiran 1 dan Lampiran 2.

## 3.1. Kointegrasi Pasar Beras Antar Propinsi
Dari 325 pengujian kointegrasi Johansen yang dilakukan terhadap pasangan harga beras tingkat retail pada 26 propinsi di Indonesia, berdasarkan hasil nilai trace statistic dari masing-masing pengujian pasangan tersebut menunjukkan bahwa terdapat 125 kointegrasi yang  signifikan  pada  taraf  nyata  α=5  persen. Hasil ini menunjukkan bahwa terdapat integrasi pasar spasial antar propinsi sebesar 38,46 persen. Adapun hasil nilai statistik uji menggunakan maximum eigenvalue dari masing-masing pengujian pasangan tersebut menunjukkan bahwa terdapat 118 kointegrasi yang signifikan pada taraf nyata α=5 persen dan memperlihatkan bahwa terdapat integrasi pasar spasial antar propinsi sebesar 36,31 persen. Dari hasil pengujian kointegrasi Johansen tersebut dapat dikatakan bahwa pasar beras antar 26 propinsi di Indonesia tidak sepenuhnya terintegrasi.
Perbedaan hasil pengujian kointegrasi Johansen tersebut adalah apabila menggunakan statistik uji trace , maka terdapat 125 kointegrasi,
kecuali di NAD-Sulteng, Sumut-Sumbar, Sumut- Sulteng, Jambi-NTB, Jambi-NTT, Sumsel-NTB, Bengkulu-Jatim, Bengkulu-NTB, Lampung-DKI, Lampung-Kalsel, DIY-Kalteng, Kaltim-Sulut, Kalsel-Sulut, Kalteng-Sulteng, Kalteng-Sulsel, Kalteng-Bali, Kalteng-NTT, dan Bali-Papua yang menurut statistik uji maximum eigenvalue tidak memiliki kointegrasi. Sebaliknya, dari 118 kointegrasi yang diperoleh bila menggunakan statistik uji maximum eigenvalue, kecuali di Sumut-Riau, Sumbar-Jambi, Sumbar- Lampung, Sumbar-NTT, Sumbar-Maluku, Bengkulu-Maluku, Jateng-Sulteng, DIY-Sulut, Sulteng-NTT, Sulteng-Papua, dan Sulsel-NTB yang menurut statistik uji trace tidak memiliki kointegrasi.
Kointegrasi yang terdapat antar harga beras tingkat retail di pulau Jawa, hanya terjadi antara DKI-DIY, DKI-Jatim, Jabar-DIY dan Jateng-DIY. Antara DKI-Jabar yang berbatasan langsung, tidak terdapat integrasi pasar beras. Pasar beras antara propinsi-propinsi di Jawa yang tidak seluruhnya terintegrasi, diduga karena terpusatnya pemasaran beras pada beberapa pedagang besar. Beberapa propinsi menentukan sendiri harga beras yang terbentuk dan saling bebas dengan propinsi lainnya, walaupun terdapat aliran perdagangan beras diantara mereka, seperti yang terjadi antara DKI dengan Jabar. Sementara itu, DIY terlihat memiliki kointegrasi dengan hampir seluruh propinsi di Jawa, kecuali dengan Jatim.

## Tabel 3. Hasil Uji Akar Unit Series Harga Beras Tingkat Retail pada 26 Propinsi di Indonesia
Keterangan :  Panjang lag optimal berdasarkan Schwarz Info Criterion (SIC), Hipotesis H 0 : Series memiliki akar unit (nonstasioner), Nilai Kritis mengikuti Mackinnon (1996). Tanda *, ** dan *** menunjuk- kan penolakan bahwa terdapat akar unit pada taraf nyata 1 persen, 5 persen dan 10 persen untuk nilai kritis 1 persen = -4,02; 5 persen = -3,44; and 10 persen = -3,14.

## Tabel 4. Hasil Uji Akar Unit Series Harga Beras Tingkat Grosir di Pasar Induk Beras Cipinang (PIBC) dan Harga Beras Internasional
Keterangan :  Panjang lag optimal berdasarkan Schwarz Info Criterion (SIC), Hipotesis H 0 : Series memiliki akar unit (nonstasioner), Nilai Kritis mengikuti Mackinnon (1996). Tanda *, ** dan *** menunjuk- kan penolakan bahwa terdapat akar unit pada taraf nyata 1 persen, 5 persen dan 10 persen untuk nilai kritis 1 persen = -4,02; 5 persen = -3,44; and 10 persen = -3,14.
Kointegrasi yang terdapat antara propinsi penghasil beras lainnya dengan pasar di pulau Jawa adalah antara Sumbar-DKI, Lampung- DKI, Sulsel-DKI, Lampung-DIY, Sumbar-Jatim, Lampung-Jatim, dan Sulsel-Jatim sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 2. Terlihat bahwa terdapat integrasi pasar antara DKI dan Jatim yang memiliki pelabuhan dengan jalur perdagangan melalui transportasi laut dengan beberapa propinsi penghasil beras diluar Jawa.
Kointegrasi yang terdapat antara harga beras tingkat retail di pulau Jawa dengan harga beras propinsi di luar Jawa yang tingkat konsumsi berasnya tinggi adalah di Sumut- DKI, Sumut-DIY, Sumsel-Jabar, Sumsel- DIY, NTT- Jabar, NTT- DIY, NTT- Jatim, Maluku- DKI, Maluku-DIY, Papua-DKI, dan Papua-DIY. Propinsi Sulsel sebagai salah satu penghasil beras yang cukup besar diluar pulau Jawa, terlihat tidak memiliki kointegrasi dengan harga beras propinsi lainnya di Sulawesi, kecuali dengan salah satu propinsi di wilayah timur yaitu Maluku serta memiliki kointegrasi pula dengan dengan Bali sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 3.
Dari hasil analisis kointegrasi Johansen yang dilakukan, dapat dikatakan bahwa integrasi pasar dapat terjadi antara dua pasar walaupun tidak terdapat hubungan perdagangan atau arus barang (beras) secara langsung. Kedua pasar tersebut dapat terintegrasi karena faktor lain selain perdagangan, misalnya karena terdapat
arus informasi yang baik akibat infrastruktur telekomunikasi yang mendukung atau karena terhubung dalam suatu sistem perdagangan yang sama. Demikian pula terhadap suatu pasar yang terhubung oleh arus perdagangan dengan pasar lain namun tidak terintegrasi maka dimungkinkan karena adanya kekuatan monopolistik yang dapat menentukan harga, atau terdapat asimetrik informasi dimana salah satu pedagang tidak memberikan informasi yang sebenarnya dalam upaya memperoleh keuntungan yang besar.

## 3.2.  Kointegrasi Pasar Beras di 26 Propinsi dengan PIBC
Pengujian kointegrasi antara harga beras tingkat retail pada masing-masing propinsi dengan harga beras tingkat grosir jenis IR- 64 kualitas II memberikan hasil yang sedikit berbeda bila menggunakan statistik uji trace dan statistik uji maximum eigenvalue . Trace statistik menunjukkan bahwa terdapat 10 kointegrasi yang  signifikan  pada  taraf  nyata  α=5  persen, atau berarti terdapat integrasi pasar spasial sebesar 38,46 persen antara pasar beras di 26 propinsi dengan harga beras jenis IR-64 kualitas II di PIBC. Kointegrasi yang terjadi tersebut adalah antara harga beras jenis IR-64 kualitas II dengan harga beras tingkat retail pada propinsi NAD, Bengkulu, Jateng, Jatim, Kaltim, Sulut, Sultra, Sulsel, Bali, dan Papua. Sedangkan statistik uji maximum eigenvalue menunjukkan
Gambar 2. Kointegrasi Antar Pasar Beras di Jawa dan antara Pasar Jawa dengan Produsen Beras LuarJawa
bahwa  terdapat  11  kointegrasi  yang  signifikan pada taraf nyata α=5 persen atau menunjukkan bahwa terdapat integrasi pasar spasial sebesar 42,31 persen antara pasar beras di 26 propinsi dengan harga beras jenis IR-64 kualitas II di PIBC. Dari 11 kointegrasi berdasarkan statistik uji maximum eigenvalue , yang tidak terdapat kointegrasi dengan harga beras jenis IR-64 kualitas II di PIBC menurut statistik uji trace adalah di Sulteng, sedangkan 10 kointegrasi lainnya adalah sama.
Pada pengujian kointegrasi menggunakan statistik uji trace dan statistik uji maximum eigenvalue antara harga beras tingkat retail pada masing-masing propinsi dengan harga beras tingkat grosir jenis IR-64 kualitas III memberikan hasil yang sama yaitu terdapat 6 kointegrasi yang  signifikan  pada  taraf  nyata  α=5  persen. Hal ini menunjukkan bahwa hanya terdapat integrasi pasar spasial sebesar 23,08 persen antara pasar beras di 26 propinsi dengan harga beras jenis IR-64 kualitas III di PIBC.
Untuk harga beras tingkat retail pada 6 propinsi yang memiliki kointegrasi dengan harga beras tingkat grosir jenis IR-64 kualitas III, ternyata juga memiliki kointegrasi dengan harga beras jenis IR-64 kualitas II. Kointegrasi tersebut adalah dengan harga beras tingkat retail pada propinsi Aceh, Bengkulu, Kaltim, Sultra, Sulteng, dan Bali. Harga beras tingkat retail di propinsi lainnya yang memiliki kointegrasi dengan harga
beras tingkat grosir jenis IR-64 kualitas II namun tidak memiliki kointegrasi dengan harga beras jenis IR-64 kualitas III adalah pasar beras pada propinsi Jateng, Jatim, Sulut, Sulsel, dan Papua. Terlihat bahwa kelima propinsi tersebut hanya terintegrasi dengan harga beras jenis IR- 64 kualitas II yang memiliki kualitas beras diatas medium. Termasuk juga dengan Papua, yang diduga merupakan cerminan pembentukan harga beras dari permintaan beras kualitas diatas medium dari para pendatang di Papua.

## 3.3.  Kointegrasi PIBC dengan Pasar Beras Internasional
Hasil pengujian kointegrasi Johansen antara harga beras tingkat grosir jenis IR-64 kualitas II dan kualitas III di PIBC dengan harga beras internasional Thailand broken 15 persen dan Vietnam broken 15 persen menggunakan statistik uji trace dan statistik uji maximum eigenvalue memberikan hasil yang sama. Terdapat kointegrasi yang signifikan pada taraf nyata  α=5  persen  antara  harga  beras  jenis IR-64 kualitas II di PIBC dengan harga beras internasional Thailand broken 15 persen dan dengan Vietnam broken 15 persen. Adapun harga beras jenis IR-64 kualitas III di PIBC terdapat  kointegrasi  yang  signifikan  pada  taraf nyata  α=5  persen  hanya  dengan  harga  beras internasional Thailand broken 15 persen dan tidak dengan Vietnam broken 15 persen. Terlihat
Gambar 3. Kointegrasi Antara Pasar Beras di Jawa dengan Propinsi Luar Jawa yang Tingkat Konsumsi Berasnya Tinggi
bahwa harga beras internasional jenis Thailand broken 15 persen masih menjadi rujukan harga beras di PIBC dan demikian pula sebaliknya. Hal ini karena pemerintah biasanya melakukan operasi pasar melalui pedagang beras grosir yang berada di PIBC, selain melalui saluran satuan tugas oleh Perum BULOG yang langsung menjual ke konsumen secara retail.
3.4.   Faktor Penentu Integrasi Pasar Beras Spasial Antar Propinsi di Indonesia
Beberapa explanatory variable yang diduga merupakan faktor penentu integrasi pasar beras spasial antar propinsi di Indonesia diregresikan dengan dependent variable berupa nilai trace statistic hasil uji kointegrasi antar pasangan pasar di 26 propinsi yang telah dilakukan sebelumnya. Statistik deskriptif dari explanatory variable yang diduga merupakan faktor penentu integrasi pasar dapat dilihat pada Lampiran 3 dan Lampiran 4. Adapun hasil estimasi model regresi faktor penentu integrasi pasar beras di Indonesia dalam penelitian ini dapat dilihat pada Lampiran 5.
Hasil estimasi analisis regresi menunjukkan kesesuaian model ( goodness of fit ) dengan nilai R 2 cukup rendah mengingat data yang digunakan adalah cross-section . Namun tidak terdapat pelanggaran asumsi klasik dalam analisis regresi yaitu memenuhi normalitas, dan tidak terdapat multikolinearitas, heteroskedastisitas ataupun autokorelasi.
Hasil analisis regresi, secara ringkas dapat dilihat pada Tabel 5, menunjukkan kesesuaian tanda  koefisien  parameter  estimasi  dengan teori seperti yang diharapkan. Faktor jarak dan
distribusi Raskin mempengaruhi secara negatif integrasi pasar beras di Indonesia, sedangkan infrastruktur transportasi jalan beraspal, percapita income (PCI), dan pembelian beras petani oleh BULOG melalui kegiatan pengadaan memiliki hubungan positif dengan integrasi pasar beras di Indonesia.
Faktor jalan signifikan pada taraf nyata α=1 persen berpengaruh positif terhadap integrasi pasar beras di indonesia. Kenaikan satu satuan (proporsi kilometer jalan beraspal propinsi i terhadap kilometer total jalan), ceteris paribus , akan meningkatkan integrasi pasar beras sebesar 0,61 satuan. Semakin baik kondisi jalan sebagai salah satu infrastruktur transportasi akan semakin meningkatkan integrasi pasar karena akan mengurangi transportation cost dari perdagangan atau arus barang antar pasar tersebut. Faktor infrastruktur transportasi berupa proporsi jalan beraspal terhadap total jalan yang positif dan signifikan, berbeda dengan penelitian Goletti, dkk., (1995), Ismet, dkk., (1998), dan Varela, dkk., (2012) yang menunjukkan hasil tidak signifikan.
Faktor PCI yang signifikan pada taraf nyata α=10  persen  berpengaruh  positif  terhadap integrasi pasar beras di indonesia. Kenaikan satu satuan PCI (seribu rupiah perkapita PDRB), ceteris paribus , akan meningkatkan integrasi pasar beras sebesar 0,08 satuan. Propinsi dengan tingkat PCI yang lebih tinggi akan memiliki pasar yang lebih berkembang, infrastruktur lebih baik dan perdagangan lebih lancar. Hal-hal tersebut akan semakin meningkatkan integrasi pasar.

## Tabel 5. Hasil Analisis Regresi Faktor Penentu Integrasi Pasar Beras di Indonesia
Keterangan :   * signifikan pada taraf nyata 10 persen ** signifikan pada taraf nyata 5 persen *** signifikan pada taraf nyata 1 persen
Faktor Proc yang signifikan pada taraf nyata α=10 per sen berpengaruh positif pula terhadap integrasi pasar beras di indonesia. Kenaikan satu satuan Proc (satu kilogram pengadaan/ pembelian beras petani oleh BULOG), ceteris paribus , akan meningkatkan integrasi pasar beras sebesar 0,04 satuan. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian Ismet et al . (1998) dimana faktor aktivitas pembelian beras petani oleh BULOG signifikan dan positif memiliki hubungan dengan tingkat integrasi pasar. Kegiatan pembelian beras petani yang dilakukan oleh BULOG dalam rangka pemupukan stok dan penyediaan beras untuk distribusi penyaluran Raskin akan mendorong terjadinya perdagangan dan arus barang. Tidak hanya berupa beras, namun juga gabah sebagai bahan baku dari penggilingan beras. Arus informasi antar wilayah juga akan meningkatkan integrasi pasar, karena umumnya penggilingan padi, terutama dengan skala produksi yang besar, akan mencari bahan baku berupa gabah hingga lintas wilayahnya.
Faktor Dist yang juga signifikan pada taraf nyata  α=1  persen  namun  berpengaruh  negatif terhadap integrasi pasar beras di indonesia. Kenaikan satu satuan Dist (satu kilogram beras Raskin yang disalurkan oleh BULOG pada propinsi i ), ceteris paribus , akan menurunkan integrasi pasar beras sebesar 0,15 satuan. Aktivitas penyaluran (distribusi) beras RASKIN kepada keluarga miskin yang dilakukan BULOG  dalam  penelitian  ini,  signifikan  secara statistik, berbeda dengan hasil yang diperoleh Ismet,  dkk.,  (1998)  yang  tidak  signifikan, walaupun memiliki tanda negatif yang sama. Adanya distribusi atau penyaluran Raskin akan mengurangi permintaan terhadap beras di pasar. Permintaan yang berkurang akan berpengaruh terhadap arus barang atau pasokan beras yang juga akan berkurang. Aktivitas perdagangan antar pasar yang berkurang juga akan diikuti oleh arus informasi yang rendah. Hal ini akan menurunkan integrasi pasar beras antar pasar tersebut.

## IV. KESIMPULAN

## 4.1. Kesimpulan
Harga beras tingkat retail antar 26 propinsi di Indonesia tidak sepenuhnya terintegrasi. Integrasi pasar spasial antar propinsi adalah sebesar 38,46 persen.
Hasil analisis antara harga beras tingkat retail pada 26 propinsi dengan harga beras tingkat grosir jenis IR-64 kualitas II dan kualitas III di PIBC masing-masing memperlihatkan bahwa terdapat 10 kointegrasi (38,46 persen) dan terdapat 6 kointegrasi (23,08 persen). Hal ini berarti bahwa pasar beras tingkat retail pada 26 propinsi di Indonesia juga tidak sepenuhnya terintegrasi dengan pasar beras grosir di PIBC.
Integrasi pasar beras grosir di PIBC dengan harga beras internasional memperlihatkan bahwa terdapat kointegrasi antara harga beras jenis IR-64 kualitas II dengan harga beras internasional Thailand broken 15 persen dan Vietnam broken 15 persen. Adapun harga beras jenis IR-64 kualitas III hanya memiliki kointegrasi dengan harga beras Thailand dan tidak dengan harga beras Vietnam.
Faktor yang mempengaruhi integrasi pasar beras secara positif di Indonesia adalah infrastruktur jalan, per capita income dan aktivitas pembelian beras petani oleh BULOG ( procurement /pengadaan). Faktor yang mempengaruhi secara negatif adalah distribusi (penyaluran) beras Raskin kepada rumah tangga miskin yang dilakukan oleh BULOG.

## 4.2. Saran
Jalan sebagai salah satu infrastruktur transportasi, merupakan salah satu faktor penentu integrasi pasar beras, sementara itu pasar beras di Indonesia belum terintegrasi secara penuh. Untuk itu diperlukan perbaikan dan peningkatan terhadap infrastruktur agar integrasi pasar semakin meningkat dan upaya stabilisasi harga pangan terutama beras dapat berjalan dengan lebih efektif.
Aktivitas pembelian gabah-beras petani yang dilakukan oleh BULOG juga merupakan salah satu faktor penentu integrasi pasar beras sehingga perlu didukung untuk meningkatkan integrasi pasar beras di Indonesia sekaligus sebagai jaminan harga dan pasar bagi petani padi. Sebaliknya penyaluran beras melalui program  Raskin  berpengaruh  signifikan  dan negatif terhadap integrasi pasar beras.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin,  B.,  Supa rmin dan Sugiyono. 2006. Analisis Kebijakan Tataniaga Beras Indonesia. Jurnal SOSIO EKONOMIKA, Vol 12(2). Desember

## 2006. pp:8-102.
Aryani, D. dan Yulius. 2012. Integration of Rice Market Inter-Provinces of Rice Production Center in Indonesia. 2012 International Conference on Environment, Energy and Biotechnology IPCBEE vol.33 (2012) IACSIT Press, Singapore. Badan Pusat Statistik. 2012. Data Strategis BPS . Badan Pusat Statistik, Jakarta-Indonesia.
Badan Pusat Statistik. 2011. Kajian Konsumsi dan Cadangan Beras Nasional 2011 . Kerjasama Badan Pusat Statistik dan Badan Ketahanan Pangan. Badan Pusat Statistik, Jakarta- Indonesia.
Bustaman, A.D. 2003. Analisis Integrasi Pasar Beras di Indonesia. Skripsi. Departemen Ilmu Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Enders, W. 2004. Applied Econometric Time Series . John Wiley&Sons,Inc.
Goletti, F. Raisuddin A. dan Farid N. 1995. Structural Determinants of Market Integration: the Case of Rice Markets in Bangladesh. The Developing Economies, Vol 33(2) , pp:196– 198.
Goodwin, B.K. dan Schroeder T.C. 1991. Cointegration Tests and Spatial Price Linkages in Regional Cattle Market. American Journal of Agricultural Economics,Vol 73(2) , pp:452–464.
Ismet, M., Barkley, A.P. dan Llewelyn RV. 1998. Government Intervention and Market Integration in Indonesian Rice Markets. Agricultural Economics, Vol 19(3) , pp:283–295.
Istiqomah, Zeller M. dan Taubadel, S.C. 2005. Volatility and Integration of Rice Markets in Java Indonesia: A Comparative Analysis Before and After Trade Liberalization. Conference on International Agricultural Research for Development.
Juanda, B. dan Junaidi. 2012. Ekonometrika Deret Waktu Teori dan Aplikasi . Penerbit Institut Pertanian Bogor Press. Bogor.
Varela, G., Aldaz-Carroll E. dan Iacovone L. 2012. Determinants of Market Integration and Price Transmission in Indonesia. Policy Research Working Paper WPS6098. WorldBank.

## BIODATA PENULIS :
Muh. Wawan Hidayanto dilahirkan di Makassar, 24 April 1977 memperoleh gelar Sarjana Sains dari Jurusan Statistika Terapan, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Hasanuddin pada tahun 2000. Saat ini sedang menempuh pendidikan di Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Program Studi Ilmu Ekonomi Pertanian. Email: wawan.hidayanto@ gmail.com
Lukytawati Anggraeni dilahirkan di Bogor, 13 Desember 1977. Menyelesaikan pendidikan S1 Fakultas Pertanian IPB tahun 2000, pendidikan S2 Ilmu Ekonomi Pertanian IPB tahun 2003, dan pendidikan S3 Ekonomi Pertanian dan Sumberdaya Universitas Tokyo – Jepang tahun 2009. Email: lukytawati.anggraeni@gmail.com
Dedi Budiman Hakim dilahirkan pada tanggal 22 Oktober 1964. Menyelesaikan pendidikan S1 Fakultas Pertanian IPB tahun 1988, pendidikan S2 Ekonomi Pertanian Massey University Palmerston North New Zealand tahun 1994, dan pendidikan S3 Göttingen University – Jerman tahun 2004. Email: dedihakim@gmail.com.

## Lampiran 1. Trace statistik pengujian kointegrasi Johansen

## No. Varia bel 1 2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
1NAD 2Sum ut 9.50 3Ria u 14.74 25.76 4Sum bar 7.72 19.10 9.04 5Jamb i 9.55 19.98 13.77 25.03 6Su msel 9.25 46.92 23.42 14.41 13.05 7Be ngku lu 37.84 30.04 10.13 23.66 18.26 31.99 8La mpun g 10.79 20.69 21.61 22.85 27.73 14.11 26.39 9DKI 13.82 27.01 8.24 34.16 24.64 10.42 20.35 20.58 10Ja bar 45.36 15.02 10.58 20.54 21.37 39.98 27.71 15.12 25.18 11Ja teng 40.52 8.04 10.46 5.87 7.73 6.29 27.14 6.54 11.46 12.26 12D IY 12.84 38.84 8.42 4.97 39.21 21.58 38.09 70.19 36.26 31.96 28.47 13Ja tim 30.85 8.78 10.07 40.02 10.61 18.02 28.31 28.45 20.48 13.54 21.61 20.87 14K albar 6.91 9.16 8.75 9.06 7.36 19.77 24.43 19.52 15.07 11.76 5.69 30.24 27.84 15K altim 35.79 17.63 10.63 10.88 18.55 9.53 21.28 13.85 17.70 11.51 36.17 65.64 71.10 16.29 16K alsel 17.13 15.31 15.41 9.73 31.05 12.00 30.47 26.27 15.40 23.43 17.90 28.17 17.68 17.63 40.93 17K alten g 29.88 25.47 34.64 26.87 38.30 9.32 27.22 9.59 42.67 16.84 11.75 27.78 42.16 11.57 32.35 28.35 18S ulut 11.84 12.77 9.57 6.58 20.73 16.60 18.52 13.08 26.09 31.94 11.39 17.36 22.73 16.38 22.15 26.52 23.39 19S ulten g 25.65 19.76 13.20 15.62 20.70 20.52 23.78 21.06 17.57 17.59 19.76 18.39 25.84 25.32 16.51 23.36 32.27 22.20 20S ultra 12.73 8.36 12.03 8.53 26.92 13.09 10.11 19.44 11.77 16.63 15.93 34.23 30.56 13.92 15.65 31.62 22.64 16.48 11.99 21S ulsel 23.63 13.67 14.54 9.83 23.06 17.67 20.14 4.43 28.14 17.51 5.80 5.13 36.04 29.09 14.10 8.92 21.39 7.40 16.01 19.41 22B ali 17.97 61.81 11.14 29.70 29.66 26.51 27.03 39.78 22.17 41.67 18.34 16.71 27.09 36.69 13.29 14.25 27.64 37.67 36.15 12.56 41.70 23NT B 10.08 10.38 12.62 16.80 18.47 23.95 27.65 41.05 11.33 10.58 17.55 29.63 18.98 14.43 8.91 21.91 34.70 34.43 9.55 12.76 18.76 21.71 24NT T 34.84 16.42 13.74 18.07 27.71 16.74 24.63 16.73 10.29 29.19 12.33 42.76 43.85 14.04 12.44 11.45 27.11 29.51 24.68 10.96 19.27 43.87 14.07 25M aluku 5.82 9.94 12.13 12.19 11.03 14.77 24.20 29.24 18.47 19.29 5.56 31.56 23.64 10.47 7.26 8.59 30.57 8.25 18.49 12.83 28.46 21.40 14.05 15.74 26P apua 5.31 16.88 12.01 14.11 16.70 16.97 26.80 18.92 25.63 14.51 18.41 40.29 16.15 7.32 12.21 17.93 13.41 7.84 17.62 9.98 5.42 24.31 26.82 20.21 14.62 27IR 64_2 36.53 10.55 11.00 7.32 15.96 5.61 59.88 18.75 9.57 8.39 28.77 18.22 28.14 4.85 30.28 15.77 9.06 23.65 17.58 98.74 29.93 73.08 7.56 14.07 5.23 43.23 28IR 64_3 27.33 20.43 17.24 9.45 19.60 5.45 33.92 7.46 11.44 12.32 19.39 8.64 16.99 4.27 31.20 17.87 9.91 10.87 27.26 14.96 4.17 12.77 7.21 18.61 4.32 3.76 29T hai 21.26 13.73 30V iet 35.79 6.12 Keterangan : -  Nilai yang d icetak tebal ( bold ) signifikan pada taraf nyata 5%. - Angka pada kolom menunjukkan propinsi yang sama sesuai pada baris.

## Lampiran 2. Maximum eigenvalue pengujian kointegrasi Johansen

## No. Varia bel
1

## 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 1NAD 2Sum ut 8.75
3Ria u 11.53 19.64 4Sum bar 5.93 14.75 7.68 5Ja mbi 5.50 16.66 13.57 20.88 6Su msel 5.30 42.46 16.40 8.99 7.30 7Be ngku lu 32.96 25.44 8.60 18.65 16.87 28.27 8La mpun g 10.09 17.60 17.52 19.97 23.60 11.68 24.07 9DKI 12.95 21.25 8.10 31.80 19.02 6.30 16.10 13.51 10J abar 37.88 11.79 7.04 16.72 14.00 37.78 19.72 12.35 15.67 11J ateng 29.95 6.40 9.15 4.60 6.34 4.62 18.28 4.75 9.84 9.05 12D IY 9.48 31.22 6.99 3.84 34.58 19.35 33.31 62.75 32.81 29.22 21.62 13J atim 28.55 7.18 8.69 31.68 10.61 12.96 18.58 27.80 20.48 9.55 15.72 14.85 14K alba r 4.31 6.02 8.67 6.71 7.28 16.57 18.49 18.31 12.12 8.26 3.66 21.19 22.72 15K altim 25.67 13.67 7.89 8.39 12.33 9.16 19.14 8.38 17.35 8.33 30.80 56.51 40.44 11.93 16K alsel 12.55 10.43 9.84 8.46 26.49 7.07 20.98 14.25 11.32 17.71 15.61 20.18 14.56 15.13 29.53 17K alten g 19.77 16.92 22.79 21.00 29.05 7.82 20.27 9.48 30.80 14.15 9.76 19.01 33.07 8.87 17.73 21.82 18S ulut 8.21 7.83 5.14 4.91 17.67 10.11 13.80 8.44 25.70 24.58 9.94 17.28 16.64 13.32 13.93 19.17 17.70 19S ulten g 13.18 16.17 9.57 14.73 19.75 19.54 14.53 17.48 14.76 12.87 17.53 13.75 23.38 23.38 11.08 14.32 18.55 20.21 20S ultra 12.44 5.15 9.38 6.29 22.08 8.27 6.69 13.30 6.98 13.47 11.68 21.98 26.14 10.68 12.01 23.24 21.86 10.77 9.88 21S ulsel 19.84 9.10 14.52 8.50 20.41 15.40 17.21 3.43 28.13 14.87 4.00 3.36 32.07 25.72 12.81 8.76 15.90 5.48 14.84 15.18 22B ali 15.48 50.39 8.74 17.18 20.43 20.92 20.59 39.45 16.04 41.25 17.70 13.45 19.73 31.47 11.17 11.45 19.28 36.16 33.00 8.90 40.46 23NT B 5.17 6.64 7.85 14.94 16.30 13.88 14.96 29.76 11.20 9.98 13.35 21.95 15.13 11.38 8.49 13.96 26.83 25.40 6.64 7.31 17.30 19.08 24NT T 32.60 12.54 7.35 16.34 17.40 14.83 18.09 13.90 9.96 23.52 10.50 26.20 29.16 13.15 9.36 8.72 17.65 24.41 19.88 7.82 14.44 28.24 9.09 25M aluku 4.23 5.58 10.71 12.01 10.08 11.69 20.30 25.66 18.45 15.86 4.05 27.44 16.95 5.64 5.78 8.53 25.65 6.77 17.51 11.34 24.80 14.19 11.86 13.36 26P apua 4.12 13.82 11.05 12.92 16.51 16.42 21.60 17.37 25.29 13.56 14.68 27.22 12.93 6.10 11.27 12.85 10.90 6.71 17.62 8.26 4.47 16.71 25.70 20.07 13.05 27I R64_2 29.51 6.94 9.58 6.10 13.05 4.44 38.71 13.04 5.57 6.05 25.89 13.52 27.61 3.62 22.51 12.29 8.05 19.77 16.18 94.15 28.52 58.50 5.62 11.28 4.12 25.10 28I R64_3 23.03 13.70 12.54 7.26 15.10 4.55 33.54 6.02 6.19 7.10 14.64 8.43 13.57 3.15 22.24 13.22 8.52 7.38 21.14 14.71 3.18 12.14 5.55 14.78 3.50 2.85 29T hai 18.44 13.31 30V iet 29.26 4.11
Keterangan : -  Nilai yang d icetak tebal ( bold ) signifikan pada taraf nyata 5%. - Angka pada kolom menunjukkan propinsi yang sama sesuai pada baris.

## Lampiran 3. Statistics descriptive faktor penentu integrasi pasar beras
No. Variabel Jalan Telepon PCI Produksi Proc Dist 1 NAD 0.47 0.16 18,606 0.38 38,641 100,653 2 Sumut 0.56 0.18 23,975 0.28 7,238 154,754 3 Riau 0.44 0.21 72,031 0.10 122 60,276 4 Sumbar 0.47 0.19 20,169 0.47 2,979 45,862 5 Jambi 0.55 0.20 19,960 0.21 464 24,620 6 Sumsel 0.56 0.18 23,980 0.44 67,826 116,549 7 Bengkulu 0.60 0.18 12,141 0.31 1,200 21,528 8 Lampung 0.63 0.18 16,696 0.39 52,458 140,119 9 DKI 0.62 0.22 100,985 0.10 17,115 132,850 10 Jabar 0.81 0.20 19,646 0.27 275,836 520,641 11 Jateng 0.79 0.19 15,376 0.32 359,222 527,076 12 DIY 0.78 0.24 14,849 0.25 19,944 38,301 13 Jatim 0.78 0.19 23,460 0.32 466,611 584,061 14 Kalbar 0.46 0.16 15,081 0.30 5,697 65,254 15 Kaltim 0.41 0.22 105,849 0.16 4,645 33,785 16 Kalsel 0.61 0.22 18,466 0.54 9,108 31,529 17 Kalteng 0.39 0.21 21,818 0.30 5,054 25,824 18 Sulut 0.65 0.19 18,075 0.26 4,647 34,854 19 Sulteng 0.43 0.14 16,514 0.38 10,276 30,144 20 Sultra 0.47 0.15 14,068 0.22 17,907 47,934 21 Sulsel 0.51 0.18 16,929 0.58 216,756 112,143 22 Bali 0.93 0.22 18,503 0.22 5,006 24,847 23 NTB 0.63 0.16 10,720 0.44 104,698 106,013 24 NTT 0.47 0.10 6,533 0.13 4,456 101,093 25 Maluku 0.54 0.11 6,088 0.09 3,108 37,051 26 Papua 0.37 0.08 25,531 0.05 19,543 101,559

## Keterangan :
-   Jalan = proporsi kilometer jalanan beraspal terhadap kilometer total jalan (2010) -   Telepon = proporsi jumlah kepemilikan telepon kabel dan seluler per kapita (2010)
-   PCI = percapita income, produk domestik regional bruto per kapita (ribu rupiah) atas dasar harga berlaku menurut propinsi (2011)
-   Produksi = rata-rata produksi kilogram GKG perkapita (2010-2012)
-   Proc = procurement, jumlah pengadaan/pembelian kilogram gabah beras petani oleh BULOG (2010- 2011)
-   Dist = distribution, jumlah penyaluran kilogram beras RASKIN oleh BULOG (2010-2011)

## Lampiran 4. Statistics descriptive jarak antar propinsi
No . Var iabel 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 NA D 2 Sum ut 429 3 Ria u 879 459 4 Sum bar 909 532 201 5 Jam bi 1215 796 337 371 6 Sum sel 1413 995 536 542 200 7 Bengk ulu 1291 909 487 383 286 292 8 Lam pung 1641 1236 782 738 460 274 378 9 DK I 1818 1407 949 922 616 417 568 191 10 Jabar 1941 1530 1071 1044 737 537 686 309 123 11 Jat eng 2176 1753 1297 1303 961 766 969 596 408 310 12 DIY 2231 1811 1353 1347 1016 818 1001 624 434 320 91 13 Ja tim 2400 1973 1522 1544 1191 1003 1223 853 667 569 260 269 14 Kal bar 1677 1255 881 1006 661 606 891 749 732 786 778 867 885 15 Ka ltim 2508 2093 1724 1835 1472 1357 1645 1366 1237 1201 954 1019 805 845 16 Kal sel 2357 1931 1523 1606 1236 1093 1371 1061 917 870 615 681 481 688 339 17 Kal teng 2240 1816 1421 1517 1149 1022 1308 1025 901 873 656 733 574 564 341 144 18 Sul ut 3310 2921 2606 2739 2387 2288 2579 2307 2174 2128 1857 1907 1656 1733 941 1258 1282 19 Sul teng 2821 2412 2056 2172 1810 1696 1984 1698 1561 1515 1247 1301 1058 1175 339 645 677 614 20 Su ltra 3203 2784 2397 2489 2119 1976 2250 1922 1758 1684 1383 1410 1142 1530 701 884 976 657 451 21 Sul sel 2928 2502 2094 2170 1799 1644 1909 1570 1400 1322 1017 1043 775 1254 517 572 691 949 472 368 22 Ba li 2713 2285 1837 1859 1506 1318 1533 1159 970 863 564 544 315 1157 839 595 729 1548 1001 959 605 23 NT B 2787 2358 1913 1941 1585 1400 1620 1248 1060 955 652 638 398 1207 815 605 745 1476 946 874 528 96 24 NT T 3584 3155 2722 2767 2404 2226 2458 2088 1900 1795 1492 1476 1235 1935 1237 1249 1384 1296 1104 694 721 932 840 25 Mal uk u 3794 2308 3010 3110 2741 2604 2879 2551 2385 2308 2003 2024 1755 2134 1290 1510 1593 683 975 629 986 1534 1441 877 26 Papua 5125 4728 4382 4494 4127 3997 4275 3949 3782 3703 3396 3412 3144 3501 2660 2905 2979 1821 2326 2027 2382 2901 2805 2072 1398
Lampiran 5. Hasil Output regresi faktor penentu integrasi pasar beras
Dependent Variable: TS Method: Least Squares Date: 09/20/13   Time: 04:09 Sample: 1 325 Included observations: 325