## TINGKAT RISIKO HARGA CABAI MERAH BESAR DI PROVINSI JAWA BARAT
Nesa Volantina*, Budhi Wahyu Fitriadi, Reny Hidayati Universitas Perjuangan Tasikmalaya, Kadipaten, Kota Tasikmalaya, Indonesia Email : nesavolantina58@gmail.com
Naskah diterima: 3 Juni 2021 Direvisi: 27 Juli 2021 Disetujui terbit: 30 Agustus 2021

## ABSTRACT
Price fluctuations in the commodity of big red chili in West Java Province always occur. With the price fluctuations, it can affect the risk of accepted price. Sometimes the proce is high, but in the near future in can drop drastically. Throughout 2017-2021 in West Java Province, big red chili had the lowest price of IDR 25,900/kg while the highest price was IDR 73,800/kg. This study aims to analyze the level of price risk and the factors that influence the level of price risk of big red chili in West Java Province. This study used secondary data in the form of monthly prices of big red chili for the period of January 2017-June 2021. The data was analyzed by using coefficients of variation and multiple liniear regression. The results showed that the risk level of big red chili prices in West Java Province  included  a  high  price  risk.  The  factors  that  influence  the  risk  of  chili  prices  are  the production, the population, the price of substitute curly red chili, the income, the consumer demand, and the previous chili price.
Keywords : Big red chili, price risk

## Abstrak
Fluktuasi harga yang terjadi pada komoditas cabai merah besar di Provinsi Jawa Barat selalu terjadi.  Dengan  adanya  fluktuasi  harga  tersebut  maka  selalu  dihadapkan  dengan  adanya  risiko harga  yang  diterima.  Sewaktu-waktu  harga sangat  tinggi  tetapi  dalam  waktu  dekat  harga  dapat turun  secara  drastis.  Sepanjang  tahun  2017-2021  cabai  merah besar  di  Provinsi Jawa Barat  harga terendah sebesar 25.900/kg sedangkan harga tertinggi Rp. 73.800/kg. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat risiko harga dan factor-faktor yang mempengaruhi tingkat risiko harga cabai merah  besar  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  berupa  harga bulanan  cabai  merah  besar  periode  Januari  2017-Juni  2021.  Analisis  data  yang  digunakan  yaitu menghitung  koefisien  variasi  serta  regresi  linier  berganda.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa tingkat risiko harga cabai merah besar di Provinsi Jawa Barat cenderung tinggi. Faktor-faktor yang mempengaruhi risiko harga cabai yaitu faktor harga cabai merah kriting substitusi, pendapatan, dan permintaan  konsumen  berpengaruh  positif,  sedangkan  faktor  jumlah  produksi  dan  harga  cabai sebelumnya berpengaruh negatif.
Kata Kunci: Cabai merah besar, risiko harga

## PENDAHULUAN
Salah  satu  tanaman  hortikultura yang  banyak  dibudidaya  di  Indonesiaa yaitu  cabai  merah  besar.  Cabai  merah besar  merupakan  komoditas  primadona masyarakat Indonesia yang digunakan di berbagai kalangan, serta menjadi ciri khas dari  kuliner  Indonesia  yang  terkenal pedas.  Cabai  merah  besar  menajdi
komoditas  dengan  jumlah  produksi terbesar  ke  tiga  di  Indonesia.  Menurut BPS  (2020)  hasil  produksi  cabai  merah besar secara nasional sebanyak 1.214.418 ton.
Provinsi  Jawa  Barat  menjadi provinsi  dengan  nilai  produksi  terbesar di  Indonesia  dengan  jumlah  produksi sebesar 263.949 ton pada tahun 2019 (BPS,
2020). Meskipun angka produksi
menunjukan  nilai  yang  tinggi,  namun tingkat  produksi  tinggi  pun  dapat menimbulkan  kerugian  apabila  tidak dapat  terserap  oleh  pasar.  Kelebihan pasokan  ini  justru  dapat  menurunkan harga  cabai  merah  besar.  Siklus kebutuhan  cabai  merah  besar  sering
meningkat menjelang waktu-waktu tertentu, seperti hai-hari besar
keagamaan.  Adanya  peristiwa-peristiwa ini  yang  dapat  menjadikan  adanya fluktuasi  harga  cabai  merah  besar. Fluktuasi harg rata-rata komoditas cabai merah besar di Provinsi Jawa Barat pada periode  Januari  2017-Juni  2021  disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Data harga cabai merah besar di Provinsi Jawa Barat 2017-2021
Berdasarkan Gambar 1. Dapat dilihat terjadi fluktuasi harga yang cenderung tinggi. Kondisi  ini  dapat  dilihat  dari  selisih  harga terendah  dan  harga  tertinggi  yang  cukup besar. Harga terendah berada pada harga Rp. 25.900  per  kilogram  pada  bulan  September 2020. Sedangkan harga terttinggi sebesar Rp. 73.800  per  kilogram  pada  Agustus  2019. Perbedaan harga tertinggi dan harga terendah adalah  Rp.  47.900  atau  sebesar  148,9%  dari harga  terendah  (Priangan  Portal  Informasi Harga Pangan Jawa Barat, 2021).
Berdasarkan  data  tersebut  dapat dilihat  bahwa  fluktuasi  harga  terjadi  pada komoditas cabai merah besar. Harga produk
yang  berfluktuasi  secara  tajam  tidak menguntungkan bagi petani karena menyebabkan  ketidakpastian  penerimaan dari kegiatan usahatani. Sedangkan fluktuasi harga yang tinggi juga memberikan peluang kepada  pedagang  untuk  memanipulasi informasi  harga  di  tingkat  petani.  Dengan adanya  fluktuasi  harga  maka  di  indikasi adanya  risiko  harga  cabai  merah  besar. Dengan  adanya  fluktuasi  harga  menjadi indicator adanya risiko harga (Siahaan, 2013). Risiko  usaha  yang  diterima  bisa  terjadi semakin  besar  jika  harga  produk  yang dihadapi semakin berfluktuasi (Rahmawati & Fariyanti, 2018).
0 20.000 40.000 60.000 80.000 Data harga cabai merah besar Provinsi Jawa Barat 2017-2021 2017
2018 2019 2020 2021
Kemunculan  risiko  pada  usahatani dapat  pula  disebabkan  oleh  beberapa  faktor penyebab.  Jika  terjadi  kenaikan  maupun penurunan  harga  berarti  ada  faktor  yang menyebabkan  harga  cabai  tersebut  berubah- ubah.  Faktor  yang  mempengaruhi  adanya fluktuasi  harga  yaitu  faktor  permintaan  dan faktor penawaran. Permintaan dan penawaran  pada  ilmu  ekonomi  merupakan suatu  gambaran  dari  hubungan-hubungan yang terjadi di pasar, antara penjual dan calon pembeli  pada  suatu  barang.  Permintaan adalah  sejumlah  barang  yang  dibeli  atau diminta pada suatu harga dan waktu tertentu. Sedangkan  penawaran  adalah  sejumlah barang  yang  dijual  atau  ditawarkan  pada suatu  harga  dan  waktu  tertentu  (Aisyah  & Hiola, 2016).
Menurut  penelitian  Palar et  al (2016) salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi risiko harga  cabai  yakni  harga  komoduitas substitusi  (pengganti).  Apabila  komoditas utama naik maka penjual akan meningkatkan jumlah komoditas substitusi dengan harapan para konsumen akan beralih pada komoditas substitusi.  Dari  sisi  permintaan  faktor  yang mempengaruhi  terjadinya  risiko  harga  yaitu jumlah  produksi,  harga  cabai  merah sebelumnya,  pendapatan,  jumlah  penduduk dan  jumlah  permintaan  cabai  yang  diminta konsumen  waktu  tertentu  dan  pada  tingkat harga  dapat  mempengaruhi  harga  cabai. Sedangkan  sisi  penawaran  yaitu  harga bawang  merah  komplementer,  harga  cabai merah kriting substitusi, dan harga produsen cabai.
Berdasarkan  uraian  diatas  maka tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu:  1) menganalisis tingkat risiko harga cabai merah besar di Provinsi Jawa Barat, 2) menganalisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  risiko harga  cabai  merah  besar  di  Provinsi  Jawa Barat.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan metode  analisis  deskriptif  dan  analisis kuantitatif  statistic.  Data  yang  dikumpulkan menggunakan instrument penelitian, menganalisis  data  yang  bersifat  statistic (Sriyadi,  2014).  Lokasi  penelitian  ditentukan secara  sengaja  (purposive)  yaitu  di  Provinsi Jawa  Barat  dengan  pertimbangan  bahwa provinsi  Jaw  Barat  sebagai  sentra  produksi cabai merah besar terbesar di Indonesia. Data yang  digunakan  merupakan  data  sekunder yaitu  data  harga  rata-rata  perbulan  cabai merah  besar  di  Provinsi  Jawa  Barat  pada periode  Januari  2017-Juni  2021.  Perolehan data  sekunder  melalui  website  resmi  PIHP Provinsi Jawa Barat dan website instansi yang terkait dalam penelitian ini.
Pengumpulan  data  merupakan  teknik atau cara yang dilakukan unrtuk mengumpulkan  data  melalui  beberapa  alat seperti wawancara, pengamatan, tes, dokumentasi dan sebagainya utnuk melakukan penelitian (Sekaran, 2016). Teknik pengumpulan  data  menggunakan  teknik:  1) observasi, yaitu dengan melakukan pengamatan  secara  tidak  langsung  dengan membuka  website  PIHP  Jaw  Barat  dan instansi  lainnya,  2)  studi  pustaka,  yaitu
dengan mengunmpulkan
literature kepustakaan,  3)  Dokumentasi,  dengan pengumpulan  data  yang  digunakan  dengan form catatan atau dokumen yang tersedia.
Metode  analisis  data  dilakukan dengan  menggunakan  bantuan  Microsoft Excel  dan  program  SPSS  versi  21.  Untuk menganalisis tingkat risiko harga menggunakan penghitungan koefisien variasi. Koefisien
variasi adalah perbandingan  antara  simpangan  baku dengan  nilai  yang  diharapkan.  Koefisien variasi dirumuskan sebagai berikut :
CV = 𝜎ᵢ 𝐸(𝑃) ……………………… (1)
E(P) = ∑ 𝑝𝑖𝑃𝑖 𝑛 𝑖=1 ……………. (2)
Keterangan :
CV   = koefisien variasi σ ᵢ = simpangan baku E(P)  = expected return
P = harga p = peluang i = kejadian (1,2,3….,n)
semakin  besar  niali  koefisien  variasi
(CV), menunjukan semakin besar pula risiko yang  diterima.  Penentuan  besar  kecilnya tingkat  risiko  menggunakan  kriteria.  Apbila nilai CV < 1, maka risiko yang diterima kecil, jika  nilai  CV  >  1,  maka  tingkat  risiko  yang diterima besar. Selanjutnya analisis kuantitatif  dilakukan  untuk  menganalisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  risiko harga  cabai  merah  besar  menggunakan regresi linier berganda.
Regresi  linier  berganda  untuk  mendapatkan pengaruh  dua  atau  lebih  variable  bebas terhadap  variable  terikat.  Untuk  keperluan analisis,  variable  bebas  akan  dinyatakan dengan  X  sedangkan  variable  tidak  bebas dinyatakan  dengan  Y.  model  regresi  linier berganda yaitu :
Y = α + β1X1+ β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 + β8X8 + ɛ…..(3)
Keterangan : Y = Risiko harga cabai merah besar X1 = Produksi cabai besar (Kg) X2 =  Harga  produsen  cabai  merah besar (Rp/Kg) X3 = jumlah penduduk (jiwa) X4 = Harga bawang merah komplementer (Rp/Kg) X5 =  Harga  cabai  keriting  merah substitusi (Rp/Kg) X6 = Pendapatan penduduk X7 = Permintaan konsumen Yn-1  =  Harga  cabai  merah  besar sebelumnya (Rp/Kg) ɛ = error β1, β2,.=  koefisien parameter dugaan X1,
X2,..
α = Koefisien regresi

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tingkat Risiko Harga
Penilaian  risiko  harga  komoditas  cabai merah besar berdasarkan pada deskripsi statistic yaitu ukuran standar deviasi dan koefisien variasi. Hasil perhitungan nilai koefisien variasi, dapat diketahui bahwa komoditas cabai merah besar di Provinsi Jawa Barat memiliki risiko harga. Risiko harga  ini  terbentuk  atas  adanya ketidakpastian dan ketidakstabilan harga.  Risiko  harga  dalam  sector
pertanian terjadi akibat adanya fluktuasi, baik  itu  hasil  produksi  maupun  harga
(Shinta, 2011). Deskripsi statistik mengenai  tingkat  risiko  cabai  merah besar  periode  Januari  2017-Juni  2021 dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil tingkat risiko harga cabai merah besar Berdasarkan  Gambar  2,  terlihat bahwa  tingkat  risiko  harga  cabai  merah besar  memiliki  nilai  koefisien  yang beragam.  Koefisien  terendah  yaitu sebesar  0,1  pada  bulan  April  2018, sedangkan  tertinggi  sebesar  4,7  pada bulan September 2020. Rata-rata koefisien variasi  sebesar  1,3  yang  berarti  bahwa tingkat risiko harga cabai merah besar di Provinsi  Jawa  Barat  tergolong  tinggi. Nilai  koefisien  variasi  lebih  besar  dari  1 maka,  suatu  komoditas  memiliki  risiko harga  yang  tinggi.  Sebaliknya  apabila nilai  koefisien  variasi  lebih  kecil  dari  1 maka, nilai risiko harga yang rendah.
Hasil  perhitungan  nilai  koefisien
variasi, dapat diketahui bahwa komoditas cabai merah besar di Provinsi Jawa Barat memiliki risiko harga. Risiko harga  ini  terbentuk  atas  adanya
ketidakpastian dan ketidakstabilan harga.  Menurut  Shinta  (2011)  risiko dalam  sector  pertanian  adalah  adanya fluktuasi, baik itu hasil produksi maupun harga.  Sejalan dengan  Siahaa  (2016) dan Mohammed  et  al  (2016)  menyebutkan dengan  terjadinya  fluktuasi  harga  maka dapat  menyebabkan  risiko  bagi  para petani maupun konsumen.
Penentuan  tingkat  risiko  harga cabai  merah  besar  menggunakan  nilai koefisien  variasi  dengan  menggunakan data  harga  rata-rata  perbulan  periode Januari  2017-Juni  2021.  Berdasarkan gambar  2,  menunjukan  bahwa  tingkat risiko  tertinggi  untuk  komoditas  cabai merah besar sebesar 4,7 pada September 2020.  Periode  tersebut  memiliki  tingkat risiko  tertinggi  karena  pada  saat  itu permintaan cabai yang cukup besar. Hal
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53
ini sejalan dengan penelitian Salim (2016) menyatakan bahwa apabila nilai koefisien variasi lebih besar dari 1 maka, suatu  komoditas  memiliki  risiko  harga yang  tinggi.  Sebaliknya  apabila  nilai koefisien variasi lebih kecil dari 1 maka, nilai  risiko  harga  yang  rendah.  Semakin besar  koefisien  variasi  yang  dimiliki maka semakin besar tingkat risiko harga yang dihadapi.
Risiko harga yang cenderung tinggi dikarenakan  permintaan  terhadap  cabai merah  besar  tetap  banyak  sedangkan produksi  cabai  berfluktuasi,  sehingga mempengaruhi pada besar kecilnya harga cabai  merah  besar  yang  diterima  oleh petani.  Selain  itu  dari  segi  penawaran cabai pun berpengaruh pada tingkat risiko harga  yang  diterima.  Jumlah  produksi yang  tidak  dibarengi  dengan  jumlah permintaan  yang  tinggi,  disebabkan adanya  pemberlakukan  PSBB dibeberapa daerah  tujuan  pasar.  Akibatnya  terjadi kelebihan  pasokan  dan  jatuhnya  harga cabai  (Fajar,  2020).  Risiko  harga merupakan  keadaan  dimana  harga  jual hasil panen tidak sesuai dengan besarnya biaya yang dikeluarkan (Arfianti, 2017).

## Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Normalitas  data  merupakan  salah satu  asumsi  yang  diperlukan  dalam regresi  linier  berganda.  Uji  normalitas
menggunakan  metode  probability  plot. Hasil  uji  normalitas  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Hasil  uji  normalitas  menunjukan bahwa penyebaran data mengikuti garis- garis diagonalnya. Artinya bahwa model regresi yang diterapkan anatara variabel bebas dengan variabel terikat terdistribusi secara normal. Regresi yang digunkan  terdistribusi  normalitas  jika penyebaran  data  mengikuti  garis diagonal  pada  sumber  diagonalnya (Widarjono, 2014).
2. Uji Multikolinearitas
Hasil uji multikolinearitas menunjukan  variabel  X  memiliki  nilai VIF lebih kecil dari 10 dan nilai tolerance lebih besar dari 0,10 maka, model regresi linier bebas dari adanya multikolinearitas  dan  model  regresi tersebut layak untuk digunakan.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  dideteksi menggunakan metode scatterplot. Hasil
uji heteroskedastisitas dapat dilihat dari grafik scatterplot pada Gambar 4.
Berdasarkan Gambar 4. Menunjukan bahwa tidak ada pola yang jelas  yaitu  pola  bergelombang  melebar dan menyempit, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah nilai 0 pada sumbu Y. Artinya bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas  pada  model  regresi
yang digunakan.
4. Uji Autokorelasi
Hasil  uji  autokorelasi  menunjukan nilai  Durbin  Watson  sebesar  1,946. Setelah  dilakukan  pengujian  model Durbin Watson dengan kriteria dL<dw,4- du  diperoleh  hasil  perbandingan  yaitu 1,9128<1,946<2,0872. Hal ini menunjukan bahwa  nilai  Durbin  Watson  terletak antara  batas  bawah  (dL)  dengan  batas atas  (4-du).  Artinya  model  regresi  linier berganda  pada  penelitian  ini  bebas  dari gejala autokorelasi.

## Regresi Linier Berganda
Hasil  analisis  regresi  linier  berganda menunjukan persamaan sebagai berikut :
Y = -0,345 – 2,886 X 1 + 1,166 X 2 + 8,207 X 3 + 1,004  X 4 + 3,337 X 5 + 1,143 X 6 + 4,659 X 7 - 2,661 X 8 …(4) Dari  hasil  regresi  linier  berganda menunjukan:
- Nilai  konstan  (α)  adalah  -0,345 menyatakan  jika  banyaknya  jumlah produksi,  harga  produsen  cabai, jumlah  penduduk,  harga  bawang merah  komplementer,  harga  cabai
keriting substitusi, pendapatan, permintaan, dan harga cabai sebelumnya  dianggap  konstan,  maka tingkat risiko harga cabai merah besar dapat mencapai -0,345
- Koefisien  regresi  X1  adalah  -2,886 menyatakn bahwa setiap penambahan
1%  pada  banyaknya  jumlah  produksi akan menurunkan tingkat risiko harga cabai merah besar sebesar 288,6%
- Koefisien  regresi  X2  adalah  1,166 menyatakn bahwa setiap penambahan 1%  pada  banyaknya  harga  produsen cabai  akan  meningkatkan  tingkat risiko harga cabai merah besar sebesar 116,6%
- Koefisien  regresi  X3  adalah  8,207 menyatakn bahwa setiap penambahan 1% pada banyaknya jumlah penduduk akan  meningkatkan  tingkat  risiko
harga  cabai  merah  besar  sebesar
820,7%
- Koefisien  regresi  X4  adalah  1,004 menyatakn bahwa setiap penambahan 1%  pada  banyaknya  harga  bawang
merah komplementer akan
meningkatkan  tingkat  risiko  harga cabai merah besar sebesar 100,4%
- Koefisien  regresi  X5  adalah  3,337 menyatakn bahwa setiap penambahan 1%  pada  banyaknya  harga  cabai keriting substitusi akan meningkatkan tingkat risiko harga cabai merah besar sebesar 333,7%
- Koefisien  regresi  X6  adalah  1,143 menyatakn bahwa setiap penambahan 1% pada banyaknya pendapatan akan
meningkatkan  tingkat  risiko  harga cabai merah besar sebesar 114,3%
- Koefisien  regresi  X7  adalah  4,659 menyatakn bahwa setiap penambahan 1% pada banyaknya permintaan akan meningkatkan  tingkat  risiko  harga cabai merah besar sebesar 465,9%
- Koefisien  regresi  X8  adalah  -2,661 menyatakn bahwa setiap penambahan 1%  pada  banyaknya  harga  cabai sebelumnya akan menurunkan tingkat risiko harga cabai merah besar sebesar 266,1%

## Uji t (Uji Parsial)
Adapun  hasil  penelitian  faktor-faktor yang  mempengaruhi  risiko  harga berdasarkan  analisis  regresi  linier berganda tersaji dalam table 1. Table 1. Hasil analisis faktor-faktor yang mempengaruhi risiko harga Model t Sig. r 2
1.
(constant) -.164 .870 Produksi cabai (X 1 ) -2.200 .033** 0,047 Harga Produsen cabai (X 2 ) .642 .524* 0,013 Jumlah penduduk (X 3 ) 1.742 .088*** 0,0096 Harga bawang komplementer (X 4 ) .559 .579* 0,02 Harga cabai keriting substitusi (X 5 ) 2.352 .023* 0,00005 pendapatan (X 6 ) 2.673 .010* 0,09 Permintaan (X 7 ) 2.310 .026* 0,036 Harga cabai sebelumnya (X 8 ) -2.242 .030* 0,058
Keterangan: *Signifikan 5%, **Signifikan 15%, ***signifikan 25%. Sumber: Data sekunder diolah, 2021
. Berdasarkan hasil penelitian pada uji
t. menunjukan bahwa variabel bebas terhadap variabel terikat sebagai berikut :
1. Jumlah  produksi  (X1)  memiliki  nilai  sig sebesar  0,034  dengan  taraf  kepercayaan
85%  (α  =  0,15),  nilai  sig  <  0,05  maka,  H0
ditolak  dan  H1  diterima  yang  berarti produksi  cabai  berpengaruh  secara signifikan pada tingkat risiko harga cabai
merah  besar.  Hal  ini  dapat  terjadi  sebab panjangnya  alur  distribusi  berasal  dari petani  hingga  sampai  ke  konsumen, akibatnya  adanya  penambahan  biaya- biaya  selama  proses  distribusi  sehingga mengakibatkan  harga  cabai  merah  besar tinggi  meskipun  produksinya  banyak. Hasil  penelitian  Suryanawati  &  Geltrie (2020) menunjukan bahwa jumlah produksi  cabai  merah  berpengaruh terhadap  harga  cabai  merah  besar  dan bernilai  negatif.  Bahwa  semakin  tinggi jumlah  produksi  maka  semakin  rendah tingkat risiko harga yang diterima, hal ini karena provinsi jawa barat menjadi sentra produksi  cabai  merah  besar  yang mendominasi  pasokan  pasar  di  berbagai wilayah  di  Indonesia.  Variabel  jumlah produksi dapat menyebabkan harga turun dan berfluktuasi sehingga dapat menyebabkan terjadinya risiko harga.
2. Harga  produsen  cabai  (X2)  dengan  nilai sig  0,542  >  0,05  maka  H0  diterima  dan menolak  H1,  maka  variable  harga produsen  cabai  tidak  berpengaruh  secara signifikan  pada  tingkat  risiko  harga.  Hal ini terjadi akibat dari sulitnya petani untuk memprediksi dan penetapan harga karena rata-rata  petani  menjual  pada  tengkulak yang  telah  mematok  harga.  Dilihat  dari kebijakan  pengaturan  agen-agen  dalam pengendalian harga cabai belum optimal, sebab bentuk pengawasan dan harga yang ditetapakn  pada  tingkat  produsen  belum terjaga (Naziulloh et al , 2021).
3. Jumlah  penduduk  (X3)  nilai  sig  0,088 dengan  taraf  kepercayaan  75%  (α  =  0,25) maka  nilai  sig  0,088  <  0,25.  Hal  ini menujukan  bahwa  H0  ditolak  dan  H1 diterima, maka jumlah penduduk berpengaruh signifikan pada tingkat risiko harga.  Jumlah  penduduk  mencerminkan potensi  banyaknya  konsumen  yang  akan membeli  suatu  barang,  sehingga  jika jumlah  penduduk  bertambah  maka kebutuhan  pangan  semakin  meningkat. Sejalan  dengan  penelitian  (Dewi,  2009) bahwa variabel jumlah penduduk berpengaruh signifikan terhadap
permintaan  cabai  merah  besar.  Besar kecilnya  permintaan  tentu  berpengaruh pada  harga  cabai  sehingga  menyebabkan adanya risiko harga cabai.
4. Harga bawang merah komplementer (X4) nilai sig 0,576>0,05 maka, H0 diterima dan menolak H1, yang berarti bahwa variable harga  bawang  tidak  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  tingkat  risiko  harga cabai merah besar (Y). Hal ini disebabkan karena  selera  maupun  minat  konsumen membeli bawang merah tidak berpatokan pada  harga  cabai  merah  besar.  Hal  ini sesuai dengan pendapat Rasul et al., (2013) bahwa harga barang pelengkap juga akan mempengaruhi keputusan seorang konsumen  untuk  membeli  atau  tidaknya barang utamanya.
5. Harga  cabai  keriting  substitusi  (X5)  nilai sig  0,023<  0,05,  maka  H0  ditolak  dan menerima H1, yang berarti bahwa variable harga  cabai  merah  keriting  berpengaruh
secara  signifikan  terhadap  tingakt  risiko harga  cabai  merah  besar  (Y).  Suatu komoditas  dikatakan  sebagai  komoditas pengganti  apabila  komoditas  tersebut mampu  menggantikan  komoditas  lain. Pada  penelitian  ini  cabai  merah  keriting dianggap  sebagai  komoditas  pengganti cabai merah besar.
6. Pendapatan (X6) nilai sig 0,01< 0,05, maka H0 ditolak dan menerima H1, yang berarti bahwa  variable  pendapatan  berpengaruh secara signifikan pada tingkat risiko harga cabai  merah  besar  (Y).  Ini  karena pendapatan  mempengaruhi  daya  beli masyarakat. Cabai merah besar merupakan  komoditas  yang  banyak digemari  oleh  masyarakat  sehingga  jika pendapatan  naik  maka  masyarakat cenderung  membeli  cabai  lebih  banyak dari sebelumnya (Susilowati, 2020).
7. Permintaan konsumen (X7) nilai sig 0,026 < 0,05, maka H0 ditolak dan menerima H1, yang  berarti  bahwa  variable  permintaan konsumen  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  harga  cabai  merah  besar  (Y). karena  jumlah  permintaan  konsumen
pada  suatu  barang  terjadi  berdasarkan pola  konsumsi  masyarakat  terhadap makanan. Mekanisme harga adalah proses yang  berjalan  atas  gaya  (kekuatan)  Tarik menarik  antar  konsumen-konsumen  dan produsen-produsen yang bertemu dipasar.  Pada  suatu  waktu,  harga  barang akan  naik  karena  gaya  Tarik  konsumen menjadi  lebih  kuat  (konsumen  meminta lebih  banyak  barang).  Sebaliknya  harga suatu  barang  turun  apabila  permintaan para konsumen melemah (Juniarsih, 2016)
8. Harga cabai sebelumnya (X8) nilai sig 0,03 < 0,05 maka H0 ditolak dan menerima H1, yang  berarti  bahwa  variable  harga  cabai merah  sebelumnya  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  tingkat  risiko  harga cabai  merah  besar  (Y).  Hasil  penelitian Himawan  &  Puryantoro  (2019),  variabel harga  cabai  sebelumnya  berpangaruh signifikan  terhadap  tingkat  risiko  harga. Serta  memiliki  kontribusi  negatif,  yang berarti  bahwa  variabel  harga  cabai sebelumnya  mempunyai  hubungan  yang berlawanan  arah  dengan  tingkat  risiko harga.

## Uji F (Uji Simultan)
Table 2. Hasil uji F
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 19.829 8 2.479 4.054 .001 b Residual 27.514 45 .611 Total 47.344 53 Berdasarkan  Tabel  2  diatas  dapat dilihat bahwa secra serempak variabel bebas ternyata  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  tingkat  risiko  harga  cabai  merah
besar  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  nilai  signifikansi  sebesar  0,001 dengan  menggunakan  taraf  kepercayaan 95%  sehingga  tingakt  kesalahannya  (α) sebesar 0,05. Selain itu berdasarkan hasil uji diperoleh  nilai  F  hitung  sebesar  4,054 sedangkan nilai F tabel sebesar 2,15. Nilai F hitung  4,054  >  2,15  Ftabel.  Maka  dapat disimpulkan  H0  ditolak  dan  H1  diterima yang berarti secara simultan variabel jumlah
produksi  cabai  (X1),  harga  produsen  cabai (X2), Jumlah penduduk (X3), Harga bawang merah  komplementer  (X4),  Harga  cabai merah  kriting  substitusi  (X5),  Pendapatan (X6),  Permintaan  (X7),  dan  Harga  cabai merah  sebelumnya  (X8)  berpengaruh signifikan  secara  bersama-sama  terhadap tingkat risiko harga cabai merah merah (Y) di Provinsi Jawa Barat.

## Koefisien Determinasi
Table 3. Hasil uji koefisien determinasi
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .647 a .619 .616 .78194 1.946
a.  Predictors:  (Constant),  Harga  cabai  sebelumnya  (X8),  Harga  Produsen  cabai  (X2), Produksi cabai (X1), pendapatan (X6), Harga cabai keriting substitusi (X5), Permintaan (X7), Jumlah penduduk (X3), Harga bawang komplementer (X4) b. Dependent Variabel: Tingkat Risiko (Y)
Regresi linier dengan lebih dari dau variabel  bebas  lebih  baik  menggunakan nilai Adjusted R Square sebagai koefisien determinasi  (Himawan  et  al,  2019) berdasarkan hasil uji koefisien determinasi,  diperoleh angka  Adjusted R Square  sebesar  0,616  atau  61,6%.  Hal  ini menunjukan bahwa
presentase sumabangan  pengaruh  variabel  bebas (X1..X8)  terhadap  variabel  terikat  (Y) sebesar 61,6%. Sedangkan sisanya sebesar 38,4%  dipengaruhi  atau  dijelaskan  oelah variabel lain yang tidak dimasukan dalam model penelitian ini.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analiss  data dan  pembahasan  maka  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  tingkat  risiko harga  cabai  merah  besar  di  Provinsi Jawa  Barat  ke  dalam  kategori  risiko besar. Faktor-faktor yang
mempengaruhi  tingkat  risiko  harga cabai  merah  besar  di  Provinsi  Jawa Barat adalah jumlah produksi, jumlah penduduk,  harga  cabai  keriting substitusi,  pendapatan,  permintaan dan harga cabai sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aisyah  &  S,  K.  (2017). Ekonomi  Mikro Aplikasi  Dalam  Bidang  Agribisnis.
Makassar: IntiMediatama.
Arfianti,  N.  (2017).  Analisis  Risiko Usahatani  Cabai  Merah  Dengan Pola Tanam. Universitas Muhammadiyah Yogyakarta . Astuti  R,  A.  F.  (2018).  Analisis  Risiko Harga Komoditas Sayuran Unggulan  Di  Indonesia. Forum Agribisnis  Institut  Pertanian  Bogor ,
8(1) : 35-60.
Dewi,  R.  K.  (2017). Risiko  Dalam Manajemen  Usahatani. Denpasar:
Universitas Udayana. Fajar,  T.  (2020,  September  2020). Stok Cabai pada September-Oktober Diprediksi  hanya  Tersedia  9.000  Ton. Retrieved from https://economy.okezone.com/re
ad//stok-cabai-pada-september- oktober-diprediksi-hanya-tersedia- 9-000-ton
Himawan,  P.  &.  (2019).  Analisis  Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Harga Cabai Rawit Di Pasar Besuki (Studi Kasus  Di  Desa  Besuki  Kecamatan Besuki  Kabupaten  Situbondo). AGRIBIOS Jurnal Ilmiah , 17(1) : 7-14. Juniarsih, T. (2016). Analisis Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Harga  Cabai
Merah  (Capsicum  annuum  L)  di
Sumatera Utara. Medan: Universitas Sumatera Utara.
Mohammed, B. A. (2016). Profitability in Chili Pepper Production in Kaduna State,  Nigeria. British  Journal  of Applied Science and Technology , 12(3): 1-9.
Priangan Portal Informasi Harga Pangan Jawa  Barat.  (2021,  January  1). Priangan  Portal  Informasi  Harga
Pangan .  Retrieved  April  15,  2021,
from  Priangan  Portal  Informasi Harga Pangan:
http://priangan.org/
Rasul,  A.  A.  (2013). Ekonomi  Mikro.
Jakarta: Mitra Wacana Media. Salim,  M.  (2016). Analisis  Risiko  Harga Cabai  Di  Pasar  Keramat  Jati. Bogor:
Institut Pertanian Bogor.
Sekaran,  U.  (2016). Research  Methods  for Business: Metodologi Penelitian Untuk Bisnis,  buku  2. Jakarta:  Salemba Empat.
Shinta, A. (2011). Ilmu Usahatani. Malang:
Universitas Brawijaya Press.
Siahaan,  H.  (2013). Manajemen  Risiko.
Jakarta: Elex Media Komputindo. Sijabat,  T.  J.  (2020). Analisis  Risiko  Harga Cabai Merah (Capsicum annuum L) Di Kota  Medan. Medan:  Universitas
Sumatera Utara. Sriyadi. (2014). Risiko Usahatani. Yogyakarta: LP3-UMY.
Statistik, B.  P.  (2020). Provinsi  Jawa  Barat Dalam Angka 2020. Bandung: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat.
Sukirno,  S.  (2013). Mikro  Ekonomi  Terori
Pengantar. Jakarta:  Raja  Grafindo
Persada. Susilowati,  G.  &.  (2020).  Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Produksi,  Harga  Serta  Konsumsi Cabai  dan  Bawang  Merah. Pusat Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian . Widarjono,  A.  (2014). Teori  dan  Aplikasi Untuk  Ekonomi  dan  Bisnis  Edisi kedua. Yogyakarta: Ekonisia Fakultas Ekonomi Universitas Islam Indonesia. Winardi & Paul, A. (2019). Pengantar Ilmu
Ekonomi Pembahasan Buku Economics an  introductory  analysis. Jakarta:
Budi Kemuning. Yogi,  &  Ratnaningtyas,  S.  (2020). Pengantar Ekonomi Pertanian. Bandung: Yogi & Sudrajati Ratnaningtyas.