Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 2: 326-336, July 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i2.1312

## Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan dan Penawaran Bawang Merah di Indonesia

## Factors Influencing Demand and Supply of Shallots in Indonesia
Rulianda Purnomo Wibowo ♥ , Natalie Jessica Regina Surbakti Agribusiness Masters Study Program, Faculty of Agriculture, Universitas Sumatera Utara, Indonesia
♥ Corresponding author email: rulianda_wibowo@usu.ac.id
Article history : submitted: April 13, 2023; accepted: July 28, 2023; available online: July 31, 2023
Abstract. Shallots are a potential horticultural crop and have been a leading commodity for Indonesia Agriculture. The demand for shallots in Indonesia has increased significantly over the years. Shallot time series data show that the supply has not met the domestic market. However, national shallot production has significantly increased in the last five years. This study aims to analyze the factors that affect the demand and supply of shallots in Indonesia. The method used is the Two Stage Least Square (2SLS) method, using time series data from 2002-2021. The estimation results show that the factors that significantly affect shallot demand are domestic prices, income, and import prices as  substitute  products.  Factors  that  significantly  affect  supply  are  domestic  prices,  consumption,  and  harvest acreage. These factors are important to be considered by the government as a policy maker, farmers as shallot producers,  and  other  related  institutions  to  encourage  Indonesia  to  be  self-sufficient  in  shallot  production  and become a major shallot exporting country.
Keywords: demand; shallot; supply; two-stage least square
Abstrak. Bawang  merah  merupakan  tanaman  hortikultura  yang  berpotensi  untuk  menjadi  komoditi  unggulan pertanian Indonesia. Permintaan akan bawang merah di Indonesia cukup besar dan cenderung meningkat setiap tahunnya.  Data  tahunan  pertanian  bawang  merah  memperlihatkan  bahwa  penawaran  belum  mampu  memenuhi permintaan  dalam  negeri.  Namun,  produksi  bawang  merah  nasional  menunjukkan  peningkatan  yang  signifikan dalam kurun 5 tahun terakhir. Tujuan penelitian ini yaitu menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permintaan dan penawaran bawang merah di Indonesia. Metode yang digunakan yaitu metode Two Stage Least Square (2SLS)  dengan  menggunakan  data time  series tahun  2002-2021.  Hasil  estimasi  yang  diperoleh menunjukkan bahwa faktor yang berpengaruh signifikan terhadap permintaan bawang merah yaitu harga domestik, pendapatan dan harga impor sebagai produk substitusi. Faktor yang berpengaruh signifikan terhadap penawaran yaitu  harga  domestik,  konsumsi  dan  luas  panen.  Faktor-faktor  tersebut  menjadi  penting  diperhatikan  oleh pemerintah  sebagai  pembuat  kebijakan,  petani  sebagai  produsen  bawang  merah,  serta  lembaga  terkait  lainnya sehingga mendorong Indonesia tidak hanya swasembada bawang merah namun juga menjadi negara pengekspor bawang merah.
Kata kunci: penawaran; permintaan; two stage least square

## PENDAHULUAN
Bawang  merah  merupakan  salah  satu tanaman  utama  pertanian  yang  memiliki potensi  dalam  kontribusi  besar  terhadap produksi  hortikultura  serta  berpengaruh terhadap  inflasi.  PUSDANTIN  (2021) menyatakan  bawang  merah  memiliki  nilai ekonomi  yang  tinggi  sehingga  memberikan kontribusi  penting  terhadap  pembentukan Produk  Domestik  Bruto.  Selain  itu  bawang merah  merupakan  salah  satu  komoditas pertanian  strategis  (Khaririyatun,  2021). Maka dari itu, keseimbangan permintaan dan penawaran  bawang  merah  menjadi  penting agar  kestabilan  harga  terjaga  serta  bawang merah  tidak  menjadi  faktor  penyebab  tidak terkendalinya tingkat inflasi. Jumlah
penawaran yang berlebihan daripada permintaan akan menyebabkan harga bawang merah menjadi turun dengan drastis, sedangkan  permintaan  yang  tinggi  namun tidak  diikuti  dengan  penawaran  akan menyebabkan harga melonjak dan kebutuhan konsumen tidak terpenuhi.
BPS  RI  (2022)  mencatat  pada  tahun 2021  konsumsi  bawang  merah  mengalami peningkatan  sebesar  8,33%  atau  sebanyak 60,81  ribu  ton  dibanding  tahun  2020. Konsumsi  bawang  merah  sebagian  besar 94,16%  berasal  dari  rumah  tangga  yang digunakan  sebagai  bumbu  masakan  oleh masyarakat,  sedangkan  konsumsi  lainnya berasal  dari  industri  yang  menggunakan bawang merah sebagai bahan baku. Produksi bawang  merah  tahun  2021  juga  meningkat
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 2: 326-336, July 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i2.1312
sebesar  10,42%  atau  sebanyak  189,15  ribu ton  dibanding  tahun  2020.  Peningkatan produksi diharapkan dapat memenuhi kebutuhan  bawang  merah  nasional  serta meningkatkan ekspor bawang merah Indonesia ke berbagai negara.
Produksi  bawang  merah  Indonesia berasal  dari  berbagai  provinsi,  dimana produksi  dan  luas  panen  bawang  merah nasional didominasi di Pulau Jawa (BPS RI, 2020).  Provinsi  sentra  produksi  bawang merah  terbesar  di  Indonesia  yaitu  Jawa Tengah  dengan  produksi  mencapai  564,26 ribu ton dan luas panen mencapai 55,98 ribu hektar.  Jawa  Timur  merupakan  provinsi urutan kedua sentra produksi bawang merah, dimana memproduksi bawang merah sebesar 500,99  ribu  ton  dan  luas  panen  mencapai 53,67 ribu hektar. Provinsi di luar Pulau Jawa yang  menjadi  sentra  bawang  merah  yaitu Nusa  Tenggara  Barat,  dimana  produksi bawang  merah  mencapai  222,62  ribu  ton dengan luas panen sebesar 20,31 ribu hektar.
Konsumsi  bawang  merah  per  kapita cenderung merata namun permintaan mengalami  peningkatan  sepanjang  tahun. Peningkatan konsumsi terjadi seiring bertambahnya  jumlah  penduduk  dan  akan mempengaruhi  penawaran  (Limbong et  al ., 2022). Selain itu peningkatan konsumsi juga terjadi  akibat  meningkatnya  minat  dalam memanfaatkan  bawang  merah  sebagai bumbu masakan, kebutuhan benih, kebutuhan bahan baku industri dan penggunaan untuk obat tradisional. Konsumen saat ini juga mempertimbangkan kualitas  dalam  memenuhi  kebutuhannya (Durroh et al ., 2023, Rahmalia, 2022).
Menurut  Theo et  al .  (2021)  kebutuhan masyarakat  terhadap  bawang  merah  untuk kebutuhan  bumbu  dapur  menyebabkan permintaan  terhadap  bawang  merah  tinggi. Namun  penawaran  bawang  merah  di  pasar tidak stabil. Ketidakpastian tersebut dikarenakan bawang merah termasuk dalam tanaman  musiman  yang  berakibat  pada  saat musim panen raya penawaran bawang merah melimpah.  Selain  itu  dikarenakan  sifatnya yang  tidak  bertahan  lama  sehingga  tidak
dapat disimpan untuk mengatasi stok bawang merah  yang  menipis  pada  saat  bukan  masa panen.  Hal  tersebut  mengakibatkan  adanya gejolak harga antar waktu karena adanya gap antara  penawaran  dan  permintaan  bawang merah (Elvina et al ., 2017).
Sesuai  dengan  teori  ekonomi,  kenaikan harga akan terjadi ketika jumlah permintaan melebihi  jumlah  penawaran  di  pasar, sedangkan  harga  akan  turun  ketika  jumlah penawaran melebihi dari permintaan. Fluktuasi  harga  bawang  merah  jika  terjadi cukup  besar  maka  akan  berdampak  pada produsen ataupun konsumen. Produsen akan mengalami kerugian jika harga jual bawang merah  sangat  rendah,  sedangkan  konsumen akan  mengalami  pengeluaran  yang  lebih tinggi  jika  harga  jual  bawang  merah mengalami kenaikan yang cukup signifikan. Seharusnya  setiap  harga  yang  terbentuk  di pasar dapat  memuaskan  keseluruhan pelaku pasar,  baik  petani  sebagai  produsen, pedagang  dan  konsumen  (Rahmi  &  Arif, 2012).
Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan dan penawaran  bawang  merah  di  Indonesia. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis pengaruh harga domestik, jumlah penduduk, pendapatan  per  kapita  dan  harga  impor terhadap  permintaan  bawang  merah  di Indonesia. Tujuan kedua yaitu menganalisis pengaruh  harga  domestik,  konsumsi,  luas panen dan harga pupuk terhadap penawaran bawang merah di Indonesia.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian kuantitatif dengan menggunakan data sekunder bawang merah. Data yang digunakan  adalah  data  time  series  bawang merah  tahun  2002–2021.  Adapun  data  yang digunakan  diantaranya  jumlah  permintaan dan  penawaran  bawang  merah,  harga domestik  bawang  merah,  harga  impor bawang merah, jumlah penduduk, pendapatan  per  kapita,  luas  panen,  harga pupuk  dan  konsumsi  bawang  merah  di Indonesia.
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan studi  literatur  dan  mengumpulkan  data  dari sumber  instansi  terkait,  seperti  Badan  Pusat Statistik, Kementerian Perdagangan, Kementerian  Pertanian,  Direktorat  Jenderal Hortikultura dan literatur yang terkait dengan penelitian.
Pemilihan  lokasi  penelitian  dilakukan secara purposive atau  secara  sengaja  di Indonesia dengan pertimbangan masyarakat Indonesia  suka  mengkonsumsi  bawang merah.  Selain  itu  produksi  bawang  merah Indonesia  mengalami  peningkatan  setiap tahunnya yang berpengaruh pada impor dan ekspor bawang merah. Selain itu pertanian bawang  merah  memiliki  potensi  dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat.
Metode  analisis  data  dilakukan  dengan metode  empiris Two  Stage  Least  Square (2SLS)  menggunakan  persamaan  simultan. Metode  2SLS  digunakan  karena  model persamaan permintaan dan penawaran termasuk dalam persamaan simultan, dimana terdapat  hubungan dua arah antara kuantitas dan  harga.  Metode  ini  akan  memberikan estimasi  yang  konsisten,  tidak  bias  dan efisien  jika  dibandingkan  dengan  metode OLS ( Ordinary Least Square) .
Berikut langkah-langkah yang dilakukan dalam penentuan model persamaan simultan hingga  dilakukannya  estimasi  menggunakan 2 Stage Least Square (2SLS).
1. Model Persamaan Struktural dan Persamaan Keseimbangan Persamaan simultan merupakan model yang  mempunyai  lebih  satu  persamaan yang saling terkait (Shina, 2018). Persamaan-persamaan tersebut
memberikan  gambaran  adanya  hubungan antar  suatu  fenomena  ekonomi,  dimana yang  biasa  disebut  dengan  variabel dependen  dalam  suatu  persamaan  dapat menjadi variabel independen dalam persamaan  yang  lain.  Pengaruh  variabel independen  terhadap  variabel  dependen dapat  menjadi  bias  disebabkan  pengaruh endogeneity.  Endogeneity menyebabkan
variabel  independen  berkorelasi  dengan Stochastic  factor  (error  term) (Misno  & Sulistianingsih, 2019).
Menurut Gujarati (2012) dalam persamaan  simultan  terdapat  dua  variabel utama, yaitu variabel endogen dan variabel predetermined . Variabel
endogen merupakan variabel yang nilainya ditentukan  di  dalam  model.  Nilai  tersebut didapatkan  dengan  nilai  variabel  lain sebagai akibat dari pengaruh antar variabel. Variabel predetermined merupakan variabel yang nilainya ditentukan  dari  luar  model,  variabel  ini terbagi  menjadi  variabel  eksogen  dan variabel lag (baik lag eksogen maupun lag endogen waktu sebelumnya).
Terdapat  berbagai  bentuk  model persamaan  simultan,  salah  satunya  yaitu model permintaan dan penawaran (Gujarati  &  Porter,  2009).  Harga  suatu barang  dan  kuantitas  barang  yang  dijual ditentukan oleh perpotongan kurva permintaan  dan  penawaran  barang  itu sendiri.  Asumsi  untuk  mempermudah bahwa  kurva  permintaan  dan  penawaran adalah linier serta menambahkan beberapa variabel eksogen lainnya dan galat berupa  1 dan  2 maka  diperoleh  bentuk  dari fungsi  permintaan  dan  penawaran  serta model  persamaan  keseimbangan  seperti berikut.
𝑄 d =  0 +  1 𝑝𝑑 +  2 𝑗𝑝 +  3 𝑖 +  4 𝑝𝑖 +  1 (1) 𝑄 s = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑝𝑑 + 𝛽 2 𝑘 + 𝛽 3 𝑙𝑝 + 𝛽 4 𝑝𝑝 +  2 (2) 𝑄 d =   𝑄 s Dimana:
Qd : Permintaan Qs : Penawaran pd : Harga Domestik jp : Jumlah Penduduk i : Pendapatan Per Kapita pi : Harga Impor k : Konsumsi lp : Luas Panen pp
: Harga Pupuk
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 2: 326-336, July 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i2.1312
 ,  : Parameter Penduga
 : Error term
2. Model Bentuk Reduksi ( Reduced Form ) Reduced Form merupakan bentuk turunan  dari  model  struktural.  Berdasarkan hukum  permintaan  dan  penawaran  dalam teori  ekonomi  keseimbangan  pasar  dimana untuk  menghitung  harga  pasar  secara pendekatan  matematis  didapatkan  rumus permintaan  sama  dengan  penawaran  ( Q d = Q s ).  Maka  dengan  menggunakan  persamaan keseimbangan  permintaan  dan  penawaran diperoleh predicted  value harga  domestik ( pd ) sebagai berikut.
𝑄 d =   𝑄 s  0 +  1 𝑝𝑑 +  2 𝑗𝑝 +  3 𝑖 +  4 𝑝𝑖 +  1 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑝𝑑 + 𝛽 2 𝑘 + 𝛽 3 𝑙𝑝 + 𝛽 4 𝑝𝑝 +  2 (3)  1 𝑃 − 𝛽 1 𝑃 = 𝛽 0 −  0 −  2 𝑗𝑝 −  3 𝑖 −  4 𝑝𝑖 + 𝛽 2 𝑘 + 𝛽 3 𝑙𝑝 + 𝛽 4 𝑝𝑝 +  2 −  1 (4)
𝑃(  1 − 𝛽 1 ) = 𝛽 0 −  0 −  2 𝑗𝑝 −  3 𝑖 −  4 𝑝𝑖 + 𝛽 2 𝑘 + 𝛽 3 𝑙𝑝 + 𝛽 4 𝑝𝑝 +  1 (5) 𝑷 ̂ =   𝚷 𝟎 + 𝚷 𝟏 𝐣𝐩 + 𝚷 𝟐 𝐢 + 𝚷 𝟑 𝐩𝐢 + 𝚷 𝟒 𝐤 + 𝚷 𝟓 𝐥𝐩 + 𝚷 𝟔 𝐩𝐩 +  𝟏 (6)
Predicted  value harga  domestik  ( 𝑷 ̂) sebagai nilai keseimbangan harga diatas akan disubstitusikan pada fungsi permintaan atau penawaran.
3. Identifikasi Model
Sebelum  melakukan  uji  dan  estimasi maka perlu mengidentifikasi model. Identifikasi  dalam  persamaan  simultan merupakan  hal  penting  untuk  menentukan metode  estimasi  yang  akan  digunakan. Terdapat  dua  pengujian  identifikasi  yang harus  dilakukan  yaitu  dengan  metode Order  Condition dan Rank  Condition .
Metode  uji Order  Condition merupakan prasyarat  perlu  ( necessary  condition ) untuk mengidentifikasi suatu model persamaan  simultan.  Berikut  ketentuan metode order condition .
K − k >  m − 1 disebut over identified , metode yang digunakan yaitu 2SLS
K − k = m − 1 disebut just/exactly identified ,  metode  yang  digunakan  yaitu
ILS K − k <  m − 1
disebut under identified
Keterangan : K : Jumlah Keseluruhan Variabel baiik variabel  endogen  dan Predetermined dalam model simultan
k  :  Jumlah  Variabel  dalam  persamaan yang diestimasi
m  :  Jumlah  variabel  endogen  dalam model simultan
4. Estimasi Parameter Permintaan dan
Penawaran
Variabel  endogen  yang  juga  menjadi variabel  eksogen  pada  persamaan  yang berbeda  menjadikan  persamaan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah persamaan  simultan.  Salah  satu  metode regresi  yang  digunakan  pada  analisis persamaan  simultan  yaitu  metode  2SLS. Metode  2SLS  tersebut  berguna  untuk menghilangkan  korelasi  antara  variabel eksogen dengan error term .
Metode  2SLS  harus  melalui  uji hausman  test  untuk  menguji  endogenitas pada  persamaan  yang  diuji.    Jika  nilai prob-value  <0.05,  maka  terdapat  variabel endogen  pada  dua  persamaan  atau  ada simultanitas antar 2 persamaan yang diuji. Selanjutnya jika terdapat variabel endogen, maka  uji  dapat  dilanjutkan  menggunakan metode 2SLS.
Setelah model diestimasi dengan menggunakan metode 2SLS, Uji postestimasi dilakukan untuk melihat apakah ada autokorelasi  atau  heterokedastisitas  pada model.  Autokorelasi  diuji  menggunakan Cumby-Huizinga  test  (Chrictoper  &  Mark, 2013)  yang  digunakan  khusus  untuk  model 2SLS. Cumby-Huizinga test dapat diterapkan
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 2: 326-336, July 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i2.1312
pada  deret  waktu  univariat  atau  sebagai perintah  postestimasi  setelah  estimasi  model simultan.  Hipotesis  nol  dari  pengujian  ini adalah  bahwa  deret  waktu  adalah  rata-rata bergerak  dari  urutan  waktu  yang  diketahui, yang bisa bernilai nol atau bernilai positif. Tes tersebut  mempertimbangkan  alternatif  umum bahwa autokorelasi deret waktu adalah bukan nol.
Heterokedastisitas  diuji  menggunakan Pagan-Hall  Test,  White/Koenker  Test  dan, Breusch-  Pagan/  Godfrey/Cook-weisberg Test.  Berbagai  uji  tersebut  adalah  uji Postestimasi  2SLS  untuk  melihat  apakah terdapat  heterokedastisitas  pada  model  yang saling  berhubungan  antara  satu  sama  lain. Pada  saat  tidak  terdapat  Heterokedastisitas, nilai uji statistik akan menunjukkan nilai chi square  dengan  derajat  kebebasan  sama dengan jumlah variabel indikator.
Standard  Error untuk error  term pada model  2SLS  untuk  sampel  dengan  ukuran yang kecil akan dianalisis dengan menggunakan  wald  test  dan z-statistic . Karena  jumlah  sampel  yang  kecil  pada penelitian  ini  maka  dilakukan  penyesuaian derajat  kebebasan  N/(N  −k)  pada  varians– kovarians  matriks  parameter,  di  mana  N adalah  sampelnya  size  dan  k  adalah  jumlah parameter  yang  diestimasi.  Secara default , tidak ada penyesuaian derajat kebebasan, dan statistik  Wald  dan  z-statistic  digunakan dalam uji parameter. Standard error dihitung dengan menggunakan metode Robust Standard Error. Estimasi parameter dilakukan dengan  menggunakan software STATA  SE 16.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Permintaan merupakan nilai dari jumlah kebutuhan  konsumsi  bawang  merah  per kapita  dikalikan  dengan  jumlah  penduduk Indonesia,  ditambah  dengan  ekspor  bawang merah  dari  Indonesia.  Penawaran  bawang merah  berasal  dari  penjumlahan  produksi bawang  merah  nasional  dan  impor  bawang merah yang masuk ke Indonesia. Gap antara total  konsumsi  masyarakat  dengan  total produksi bawang merah di Indonesia menjadi salah satu alasan perdagangan internasional.
Setiap tahunnya permintaan dan penawaran bawang merah mengalami perubahan. Pada tahun 2002-2009 dan tahun 2012, permintaan bawang merah lebih tinggi dibandingkan  penawaran  bawang  merah. Jumlah  produksi  bawang  merah  belum mampu memenuhi kebutuhan di pasar. Pada tahun  2010-2011  dan  2016-2021,  jumlah penawaran  bawang  merah  lebih  besar dibandingkan  permintaan.  Pada  tahun  2021, gap  antara  permintaan  dan  penawaran bawang  merah  dapat  dilihat  cukup  besar. Tahun 2021 penawaran bawang merah telah mencapai 11 juta dengan permintaan sebesar 768 ribu ton.

## Identifikasi Model Persamaan Simultan
Model persamaan simultan harus diidentifikasi  dengan  menggunakan order condition dan rank  condition .  Persamaan struktural  akan  teridentifikasi  pada order condition jika  variabel  eksogen  yang  tidak termasuk  dalam  suatu  persamaan  lebih banyak  dari  jumlah  variabel  endogen. Adapun  hasil  identifikasi  berdasarkan order condition dapat dilihat pada tabel 1.
Berdasarkan  tabel  1  hasil  identifikasi model, diputuskan bawah model teridentifikasi over  identified .  Maka  metode yang  dapat  digunakan  yaitu  dengan Two Stage Least Square (2SLS). Setelah melakukan
Order Condition , maka selanjutnya  dilakukan  identifikasi  dengan menggunakan Rank Condition . Adapun hasil identifikasi berdasarkan rank condition dapat dilihat pada tabel 2.
Berdasarkan  hasil  identifikasi  rank condition pada tabel 2 dapat ditemui matriks pada  masing-masing  persamaan.  Hasil identifikasi  pada  persamaan  permintaan diketahui bahwa koefisien dari variabel X 5 = 0.  Misalkan  matriks  dari  koefisien  variabel X 5 adalah  matriks  A  maka  dapat  ditulis seperti persamaan (7).
𝐴 = [𝛽 2 ] (7)
Gambar  1. Perkembangan permintaan  dan  penawaran  bawang  merah di  Indonesia  Tahun 2002-2021(BPS RI, 2022)
Tabel 1. Identifikasi Order Condition
Persamaan Simultan K - k m - 1 K – k ≥ m - 1 Keputusan (1) 9 – 5 3 – 1 4 > 2 Over identified (2) 9 – 5 3 - 1 4 > 2 Over identified
Hasil  uji  Hausmann-test  pada  model permintaan (0.000) dan penawaran (0.017) menunjukkan  nilai  prob  <0.05.  Nilai  ini menunjukkan  bahwa  terdapat  variabel
endogen pada dua persamaan atau ada efek simultan  antar  2  persamaan  yang  diuji. Oleh  karena  itu  selanjutnya  persamaan dapat diuji menggunakan metode  2sls.

## Tabel 2. Identifikasi Rank Condition
Y 1 Y 2 P X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 (1) -1 0  1  2  3  4 0 0 0 (2) 0 -1  1 0 0 0  2  3  4
Tabel 3. Hasil Uji Hausmann-Test Persamaan Prob value Qd 0.000 Qs 0.017
Metode  Regresi  menggunakan  2SLS dengan  perintah  dasar ivregress karena nilai identifikasi model menunjukkan nilai over-identification.  Selain  itu  sampel  di dalam penelitian ini adalah sampel dengan ukuran  yang  kecil,  oleh  karena  itu  maka standard error dihitung dengan menggunakan  metode  Robust  Standard
Error  sehingga  uji  estimasi  parameter dihitung dengan menggunakan Z-statistic.

## Estimasi Parameter Model Persamaan Permintaan Bawang Merah
Berdasarkan
hasil estimasi menggunakan  pendekatan  2SLS  pada persamaan  permintaan  menghasilkan  R 2 sebesar  88,10%,  dimana  hal  tersebut menunjukkan  bahwa  harga  domestik, jumlah  penduduk  dan  pendapatan  mampu menjelaskan  permintaan  sebesar  88,10%. Sedangkan 11,9 % lainnya dijelaskan oleh variabel lain di luar model persamaan.
- 200,000 400,000 600,000 800,000 1,000,000 1,200,000 T o n Permintaan Penawaran
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 2: 326-336, July 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i2.1312
Hasil estimasi parameter 2SLS untuk model persamaan permintaan dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini
Tabel 4. Hasil Estimasi 2SLS Persamaan Permintaan Bawang Merah Variabel Koefisien Std. Err z P>(z) C -345741.9 1259794 -0.27 0.787 pd -18.813 4.094 -4.60 0.000 jp 0,004 0.006 0.63 0.535 i 0,018 0.01 1.76 0.099 pi -49745.93 24183.3 -2.06 0.058 (Diolah, 2022)
Berdasarkan hasil diatas diketahui bahwa harga  domestik  ( pd )  merupakan  variabel yang berpengaruh signifikan terhadap permintaan  bawang  merah  pada  tingkat  = 0,05.  Penelitian  Dahar  (2017);  Arafah et  al . (2019)  menyatakan  bahwa  harga  bawang merah  berpengaruh  signifikan  terhadap permintaan bawang merah. dimana penelitian tersebut  dilakukan  di  Desa  Marisa  Utara Provinsi Gorontalo dan Kota Medan.
Pendapatan  ( i )  dan  harga  impor  ( pi ) berpengaruh signifikan pada tingkat  = 0,1. Variabel  jumlah  penduduk  ( jp )  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  permintaan ( Qd )  baik  pada  tingkat  =  0,05  dan  0,1. Model persamaan permintaan bawang merah berdasarkan  estimasi  2SLS  adalah  sebagai berikut
𝑄𝑑 = −345741,9 − 18,813 𝑝𝑑 + 0,003𝑗𝑝 + 0,018𝑖 − 49745.93𝑝𝑖 Berdasarkan model
persamaan permintaan  diatas  maka  dapat  dijelaskan bahwa:
1. Harga domestik ( pd )
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa harga domestik berpengaruh negatif terhadap permintaan  yang  artinya  setiap  peningkatan harga  domestik  bawang  merah  sebesar  1 rupiah akan menurunkan permintaan bawang merah  sebesar  18,813  ton.  Sesuai  dengan teori ekonomi permintaan, bahwa peningkatan  harga  suatu  barang  akan menurunkan  permintaan  terhadap  barang tersebut  atau  dengan  kata  lain  terjadi hubungan  terbalik  antara  harga  dan  jumlah permintaan.  Konsumen  akan  mengurangi pembelian  bawang  jika  terjadi  peningkatan
harga bawang.
2. Jumlah penduduk ( jp )
Hasil pengujian diperoleh menunjukkan jumlah penduduk berpengaruh positif terhadap permintaan artinya setiap peningkatan  jumlah  penduduk  sebanyak  1 orang  maka  permintaan  bawang  merah mengalami  peningkatan  sebesar  3  kg.  Hasil tersebut  juga  sesuai  dengan  PUSDANTIN (2021)  yang  menyatakan  bahwa  permintaan konsumen  terus  meningkat  dari  waktu  ke waktu  seiring  bertambahnya  populasi  serta peningkatan  pembelian  dan  penjualan. Jumlah produk  yang dibutuhkan masyarakat akan  semakin  banyak  seiring  dengan pertambahan penduduk  (Syafii et al ., 2020). Penelitian  Pardian et  al .  (2016)  juga menunjukkan hasil dimana tingkat permintaan  cenderung  mengikuti  kenaikan jumlah penduduk.
3. Pendapatan ( i )
Pendapatan berpengaruh positif terhadap permintaan.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai koefisien pendapatan dimana setiap kenaikan pendapatan sebesar Rp 1000 maka permintaan  bawang  merah  akan  mengalami kenaikan sebesar 18 kg. Penelitian Lay et al . (2018)  menunjukkan  bahwa  pendapatan berpengaruh  nyata  terhadap  permintaan bawang  merah,  dimana  permintaan  bawang merah  akan  meningkat  jika  pendapatan mengalami peningkatan.
4. Harga Impor ( pi )
Hasil  pengujian  menunjukkan  pendapatan
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 2: 326-336, July 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i2.1312
berpengaruh  negatif  terhadap  permintaan bawang merah. Hal ini menunjukkan bahwa setiap  kenaikan  harga  impor  sebesar  US$  1 maka  permintaan  bawang  merah  akan mengalami penurunan sebesar 49745,93 ton. Bawang  merah  impor  digunakan  untuk mengatasi pemenuhan permintaan dan menstabilkan harga pasar.
Estimasi  Parameter  Model  Persamaan Penawaran barang Merah
Estimasi menggunakan pendekatan 2SLS pada persamaan penawaran menghasilkan  R 2 sebesar  96,62%,  artinya bahwa  variabel  harga  domestik,  konsumsi, luas  panen  dan  harga  pupuk  mampu menjelaskan  penawaran  sebesar  96.62%. Sedangkan  3,38%  lainnya  dijelaskan  oleh variabel lain di luar model persamaan. Hasil estimasi  parameter  2SLS  untuk  model persamaan  penawaran  dapat  dilihat  pada Tabel 4 berikut ini Tabel 5 . Hasil Estimasi 2SLS Persamaan Penawaran Bawang Merah Variabel Koefisien Std. Err z P>(z) C 343928.5 231354.7 1.49 0.158 pd 16.138 7.497 2.15 0.048 k 80658.45 46482.84 1.74 0.103 lp 2.346 0.855 2.74 0.015 pp -239.902 174.933 -1.37 0.190 (Diolah, 2022)
Berdasarkan hasil pada tabel 5 diketahui luas  panen  ( lp )  berpengaruh  signifikan terhadap  penawaran  ( Qs )  pada  tingkat  = 0,1,  Variabel  harga  pupuk  ( pp )  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  penawaran ( Qs )  baik  pada  tingkat  =  0,05  dan  0,1. Adapun  hasil  estimasi  model  persamaan penawaran  bawang  merah  adalah  sebagai berikut
𝑄𝑠 = 343928,5 + 16,138𝑝𝑑 + 80568,45𝑘 + 2,345997𝑙𝑝 − 239,9022𝑝𝑝 1. Harga domestik (pd)
Hasil  estimasi  menunjukkan  harga domestik  berpengaruh  positif  terhadap penawaran  bawang  merah  yang  artinya peningkatan  harga  domestik  bawang  merah sebesar Rp 1 akan meningkatkan penawaran bawang  merah  sebesar  16.138  kg.  Sesuai dengan teori penawaran dimana peningkatan harga akan meningkatkan jumlah penawaran dari suatu barang.
Tinggi  harga  bawang  merah  akan meningkatkan minat petani dalam memproduksi bawang merah dan sebaliknya harga yang rendah akan menyebabkan petani beralih  ke  komoditas  lain  yang  dianggap lebih  menguntungkan,  namun  di  sisi  lain
peningkatan jumlah petani yang memproduksi  bawang  merah  juga  harus diantisipasi, karena meningkatnya penawaran bawang  merah  dipasaran  dapat  menurunkan harga bawang merah.
2. Konsumsi ( k )
Hasil  estimasi  menunjukkan  konsumsi berpengaruh  positif  terhadap  penawaran, artinya  setiap  kenaikan  konsumsi  bawang merah  menyebabkan  kenaikan  penawaran bawang  merah.  Penelitian  yang  dilakukan Pardian et  al .  (2016)  menyatakan  bahwa peningkatan  konsumsi  bawang  merah  per kapita  mendorong  peningkatan  intensitas produksi  bawang  merah.  Hal  tersebut berpengaruh pada peningkatan perkembangan  produksi  bawang  merah  di Jawa  Barat.  Konsumsi  bawang  merah  yang meningkat mengakibatkan semakin besarnya peluang  pasar  dalam  pemasaran  bawang merah,  sehingga  produsen  akan  berupaya meningkatkan  penawaran  untuk  memenuhi permintaan tersebut.
3. Luas Panen ( lp )
Hasil pengujian yang diperoleh menunjukkan luas panen berpengaruh positif
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 2: 326-336, July 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i2.1312
terhadap penawaran, artinya setiap kenaikan luas panen bawang merah sebesar 1 Ha maka terjadi  kenaikan  penawaran  bawang  merah sebesar  2.346  ton.  Nirmawati et  al .  (2017) menjelaskan  bahwa  luas  panen  bawang merah  berpengaruh  positif  dan  merupakan variabel  yang  paling  berpengaruh  terhadap penawaran  bawang  merah  di  Provinsi  Nusa Tenggara Barat.
Upaya  yang  dapat  dilakukan  dalam meningkatkan jumlah produksi salah satunya yaitu  dengan  memperluas  areal  tanam  yang diharapkan  sejalan  dengan  peningkatan  luas panen dan peningkatan total produksi bawang merah,  sehingga  penawaran  akan  bawang merah juga meningkat. Pardian et al . (2016) dalam  penelitiannya  juga  menyebutkan bahwa perluasan areal  sentra bawang merah akan ikut meningkatkan luas panen, sehingga kebutuhan  dalam  negeri  dalam  tercukupi serta  dalam  jangka  panjang  permintaan ekspor dapat terpenuhi.
4. Harga pupuk ( pp )
Hasil pengujian yang diperoleh menunjukkan harga pupuk berpengaruh negatif tetapi tidak signifikan.  Peningkatan  harga  pupuk  akan sejalan  dengan  peningkatan  biaya  usahatani bawang  merah,  sehingga  terjadi  penurunan keuntungan  di sisi petani.  Penelitian Nirmawati et  al .  (2017)  yang  menunjukkan bahwa  harga  pupuk  berpengaruh  negatif terhadap penawaran bawang merah. Produsen  pada  umumnya  menggunakan pupuk  subsidi  dimana  harga  pupuk  tersebut jarang  mengalami  kenaikan  dalam  beberapa tahun  terakhir,  dengan  begitu  harga  pupuk tidak terlalu berpengaruh terhadap keputusan produsen untuk usaha tani bawang merah.

## Uji Asumsi Klasik
Persamaan permintaan dan penawaran telah diuji menggunakan metode 2SLS untuk melihat. Selanjutnya untuk menguji autokorelasi pada kedua persamaan permintaan  dan  penawaran  maka  dilakukan Cumby-Huizinga test yang digunakan khusus untuk  model  2SLS.  Hasil  uji  autokorelasi dapat  dilihat  pada  tabel  6.  Uji  Cumby-
Huizinga menunjukkan nilai p-val>0.05 yang berarti  tidak  terdapat  autokorelasi  di  dalam model 2 SLS yang diuji.
Tabel  6 Hasil  Estimasi 2SLS menggunakan Cumby-Huizinga test lags chi2 df p-val 1-1 0.312 1 0.5764
Heterokedastisitas diuji menggunakan Pagan-Hall  Test,  White/Koenker  Test  dan, Breusch-  Pagan/  Godfrey/Cook-weisberg Test.  Adapun  hasil  uji  heterokedastisitas adalah sebagai berikut
Tabel 7 . Hasil Estimasi 2SLS menggunakan ivhe-test test lags chi2 Pagan-Hall general Test statistic 0.7272 Pagan-Hall  test  w/Assumed Normality 0.8903 White/Koenker nR2 test Statistis 0.3046 Breusch- Pagan/ Godfrey/Cook-weisberg 0.6643
Berdasarkan hasil ivhettest pada tabel  6 diketahui  bahwa  nilai  p-value>0.05,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat heterokedastisitas  pada  model  persamaan 2SLS penawaran dan permintaan.

## SIMPULAN
Uji  hausmann test menunjukkan bahwa variabel  harga  merupakan  variabel  endogen pada persamaan permintaan dan penawaran. Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan diketahui  bahwa  faktor  yang  berpengaruh signifikan terhadap perkembangan permintaan bawang merah di Indonesia yaitu harga  domestik,  pendapatan  dan  harga impor.  sedangkan  faktor  yang  berpengaruh signifikan terhadap perkembangan penawaran bawang merah di Indonesia yaitu harga  domestik,  konsumsi  dan  luas  panen. Faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan dan penawaran tersebut menjadi penting  untuk  diperhatikan  oleh  pemerintah sebagai  pembuat  kebijakan,  petani  sebagai
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 2: 326-336, July 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i2.1312
produsen  bawang  merah,  serta  lembaga terkait  lainnya  untuk  mendorong  Indonesia tidak  hanya  mencapai  swasembada  bawang merah  namun  juga  menjadi  negara  utama pengekspor  bawang  merah  di  perdagangan internasional.

## DAFTAR PUSTAKA
Arafah,  S.  N.,  Lubis,  Y.,  &  Saragih,  F.  H.
(2019). Faktor-faktor Yang Mempengaruhi  Permintaan  Bawang Merah Di Kota Medan. Jurnal Penelitian Agrisamudra , 6 (2), 124–132. https://doi.org/10.33059/jpas.v6i2.1893
BPS  RI.  (2020). Distribusi  Perdagangan Komoditas  Bawang  Merah  Indonesia 2020 .
BPS RI. (2022). Statistik Hortikultura 2021 .
Christopher F Baum & Mark E Schaffer (2013). "ACTEST:  Stata  module  to  perform Cumby-Huizinga general test for autocorrelation  in  time  series,"  Statistical Software  Components  S457668,  Boston College Department of Economics, revised 24 Jan 2015 .
Dahar,  D.  (2017).  Analisis  Permintaan Bawang  Merah. Jurnal  Agropolitan , 4 (1), 14–24.
Durroh, B., Daud, Moch. Y., & Purba, J. H. (2023).  Analysis  of  Quality  Control  of Tea  Products  Using  the  Fishbone Diagram  Approach  at  PT  Candi  Loka, Indonesia. Asian Journal of Research in
Crop Science , 8 (1), 16–24.
https://doi.org/10.9734/ajrcs/2023/v8i1
154
Elvina,  Firdaus,  M.,  &  Anna  Fariyanti.
(2017).  Transmisi  Harga  dan  Sequentil Bargaining  Game  Perilaku  Pasar  Antar Lembaga  Pemasaran  Cabe  Merah  di Indonesia. Jurnal Agribisnis Indonesia ,
5 (2), 89–110.
Gujarati,  D.  N.  (2012). Dasar-Dasar Ekonometrika (3rd  ed.,  Vol.  1). Erlangga.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic Econometrics (5th  ed.).  The  McGraw- Hill Companies, Inc.
Khaririyatun, N. (2021). Pemasaran Bawang Merah di Indonesia .
Lay,  S.  M.,  Kapa,  M.,  &  Nainiti,  S.  (2018). Analisis  Permintaan  Komoditi  Bawang Merah  di  Kabupaten  Timor  Tengah Selatan. Buletin Ilmiah IMPAS , 20 (01).
Limbong, H. C., Lubis, S. N., & Wibowo, R. P.  (2022).  Analisis  Permintaan  dan Penawaran Kedelai di Provinsi
Sumatera  Utara,  Indonesia. Agro  Bali : Agricultural  Journal , 5 (3),  568–575. https://doi.org/10.37637/ab.v5i3.1028
Misno, & Sulistianingsih, E. (2019). Estimasi Model  Persamaan  Simultan  dengan Metode  Two  Stage  Least  Square (2SLS). Buletin Ilmiah Math. Stat. Dan Terapan (Bimaster) , 08 (4), 653–658.
Nirmawati,  Tanaya,  P.,  &  Sjah,  T.  (2017). Analisis  Penawaran  Bawang  Merah  Di Provinsi Nusa Tenggara Barat.
Agrimansion , 18 (1), 62–73.
Pardian,  P.,  Noor,  T.  I.,  &  Kusumah,  A. (2016). Analisis Penawaran dan
Permintaan  Bawang  Merah  di  Provinsi Jawa Barat. Agricore , 1 (2), 95–204.
PUSDANTIN.  (2021). Analisis  Kinerja Perdagangan Bawang Merah (E. Susilawati  &  S.  Wahyuningsih,  Eds.; Vol.  11).  Pusat  Data  dan  Sistem Informasi Pertanian.
Rahmalia,  D.,  Sari,  R.  M.,  Kasymir,  E., Tantriadisti,  S.  (2022).  Keputusan Pembelian  Bahan  Pangan  Online  oleh Konsumen  Rumah  Tangga  di  Kota
Bandar Lampung Indonesia. Agro Bali: Agricultural  Journal,  5 (2),  384-391. https://doi.org/10.37637/ab.v5i2.942
Rahmi,  E.,  &  Arif,  B.  (2012).  Analisis Transmisi Harga Jagung sebagai Bahan Pakan  Ternak  Ayam  Ras  di  Sumatera Barat. Jurnal  Peternakan  Indonesia , 14 (2).
Shina,  A.  F.  I.  (2018).  Estimasi  Parameter Pada Sistem Model Persamaan Simultan Data  Panel  Dinamis  Dengan  Metode  2 SLS GMM-AB. Media Statistika , 11 (2), 79–91.
https://doi.org/10.14710/medstat.11.2.79-91
Syafii, A., Salmiah, Hastin, M., Nurofil, A.,
Rozaini, N., Simatupang, S.,
Nainggolan, L. E., Rahmadana, M. F., & Azwar,  K.  (2020). Ekonomi  Mikro (Wahyuddin, Ed.; Vol. 1). Yayasan Kita Menulis.
Theo, H., Kusrini, N., & Oktoriana, S. (2021). Penawaran  Cabai  Rawit  di  Kabupaten Kubu  Raya. Jurnal  Ekonomi  Pertanian Dan Agribisnis , 5 (2), 533–543. https://doi.org/10.21776/ub.jepa.2021.0 05.02.21