Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
JACE (Journal of Agribusiness and Community Empowerment) Published by Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh http://jurnalpolitanipyk.ac.id/index.php/JACE ISSN 2655-4526 (online) 2655-2965 (print) Info: Received   22 03 2021 Revised     08 02 2022 Published  27 03 2022
Analisis Faktor yang Memengaruhi Penawaran Bawang Merah di Kabupaten Brebes
Analysis of Factors Affecting the Supply of Onion in Brebes Regency
Vonny Faradila G, Ernoiz Antriyandarti*, Isti Khomah
Fakultas Pertanian, Universitas Sebeles Maret, email : vonnyfaradilla@gmail.com; ernoiz_a@staff.uns.ac.id,; istikhomah_fp@yahoo.com
*Corresponding author : Ernoiz Antriyandarti Email : ernoiz_a@staff.uns.ac.id

## Abstrak
Analisis penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes menggunakan metode deskriptif dan analitis dan menggunakan data  sekunder time  series selama  21  tahun  (1998-2018).  Penelitian  ini  menggunakan  analisis  linear  berganda  dengan memasukkan  model  analisis lag yang  didistribusikan  dengan  model  penyesuaian  Nerlove (Partial  Adjustment  Model) . Fungsi penawaran diestimasi dengan pendekatan jumlah produksi. Hasil analisis regresi linier berganda diperoleh faktor yang berpengaruh positif terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes adalah luas panen bawang merah pada tahun t, jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1, harga bawang merah pada tahun t-1, harga bawang putih pada tahun t-1, rata-rata curah hujan pada tahun t, dan tingkat suku bunga pada tahun t. Faktor yang berpengaruh negatif terhadap penawaran adalah harga pupuk urea pada tahun t. Faktor yang paling berpengaruh terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes adalah luas panen bawang merah pada tahun t dengan standar koefisien regresi sebesar 0,889. Elastisitas penawaran untuk variabel luas panen bawang merah pada tahun t bernilai positif dan bersifat elastis dengan nilai E>1 yaitu 1,328 untuk jangka pendek dan 1,832 untuk jangka panjang. Elastisitas yang bersifat inelastis dengan nilai E<1 adalah variabel jumlah produksi pada tahun sebelumnya yaitu 0,275 jangka pendek dan 0,379 jangka panjang harga bawang putih pada  tahun  sebelumnya  dengan  nilai  0,105  jangka  pendek  dan  0,145 jangka panjang,  harga bawang  merah  pada  tahun sebelumnya dengan nilai -0,143 jangka pendek dan -0,197 jangka panjang, tingkat suku bunga pada tahun t yaitu 0,136 dan 0,188, dan rata-rata curah hujan pada tahun t dengan nilai -0,218 jangka pendek dan -0,301 jangka panjang.
Kata Kunci : Bawang Merah, Kabupaten Brebes,  Penawaran, Elastisitas Penawaran, Analisis Regresi Linier

## Abstract
This analysis of the supply of onion in Brebes Regency is done using the methods of descriptive and analytic, and secondary data time series for 21 years (1998-2018). This study also utilizes the analysis of multiple linear by entering the model analysis of the distributed lag model with adjustment Nerlove (Partial Adjustment Model). The supply function is estimated with the approach of total production. The results of the multiple linear regression analysis obtained the factors that affect positively to the offer of onion in Brebes Regency is a vast harvest of onion  in year t, the number of onion production in year t-1, the price of onions in year t-1, the price of garlic in year t-1, the average rainfall in year t, and interest rate in year t. The factor that negatively affects the offer is the price of urea fertilizer in year t. The most influential factor to the offer of onion in Brebes Regency is a vast harvest of onion in year t with the standardized regression coefficient of 0,889. The elasticity of supply for the area variable harvesting onions in year t is positive and is elastic with E>1, namely 1,328 for the short-term and 1,832 for the long term. Elasticity is inelastic with E value<1 is a variable amount of production in the previous year i.e. 0,275 short-term and 0,379 long-term prices of garlic in the previous year with a value of 0,105 short- term and of 0.145 long-term, the price of onions in the previous year with a value of -0,143 short-term and -0,197 the long term, the interest rate in year t, namely 0,136 and 0,188, and the average rainfall in year t with the value of -0,218 short- term and -0,301 the long term.
Keywords: Onion, Brebes Regency, Supply, Elasticity of Supply, Multiple Linear Regression
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36

## Pendahuluan
Indonesia  merupakan  daerah  yang  beriklim  tropis  serta  berada  di  wilayah  khatulistiwa. Keadaan  geografis  ini  mendukung  Indonesia  dapat  membudidayakan  berbagai  macam  tanaman, khususnya  tanaman  hortikultura,  salah  satunya  adalah  bawang  merah.  Budidaya  bawang  merah membuka peluang sebagai sumber pendapatan dan kesempatan kerja yang memberikan kontribusi cukup  tinggi  terhadap  perkembangan  ekonomi  wilayah.  Tingkat  permintaan  bawang  merah cenderung  mengalami  peningkatan  setiap  waktu,  sementara  pada  produksi  bawang  merah  masih bersifat  musiman.  Kondisi  ini  menjadikan  terjadinya  kesenjangan  antara  pasokan (supply) dan permintaan sehingga dapat menyebabkan gejolak harga antar waktu. Gejolak harga bawang merah ini  akan  berdampak  kepada  aksesbilitas  masyarakat  dalam  pemenuhan  kebutuhan  pangan  yang selanjutnya akan berpengaruh pada kondisi perekonomian nasioanal. Barang kebutuhan pokok masih merupakan komoditas yang dapat menyebabkan inflasi. Akhir tahun 2018 tingkat inflasi mencapai 0,62%  dan  bawang  merah  merupakan  penyumbang  terbesar  inflasi  sebesar  0,13%  [1].  Budidaya bawang  merah  dari  sisi  produksi  dalam  negeri  masih  terpusat  di  pulau  Jawa.  Selama  lima  tahun terakhir  yaitu  pada  tahun  2014  hingga  tahun  2018,  Pulau  Jawa  memberikan  kontribusi  rata-rata sebesar  69,88%  per  tahun  terhadap  produksi  bawang  merah  nasional  dan  untuk  luar  Jawa memberikan kontribusi sebesar 30,12%.
Produksi  bawang  merah  masih  terpusat  di  empat  provinsi  yang  merupakan  sentra  produksi bawang  merah  yaitu  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  dan  Nusa  Tenggara  Barat.  Empat provinsi sentra produksi bawang merah ini telah memberikan kontribusi rata-rata sebesar 81,94% per tahun  terhadap  produksi  bawang  merah  nasional.  Selama  kurun  waktu  tahun  2014-2018, produktivitas  bawang  merah  di  Jawa  Tengah  pada  tahun  2016  mengalami  penurunan  dari  tahun sebelumnya walaupun luas panen dan produksi meningkat. Hal ini dapat dikarenakan oleh beberapa faktor. Salah satu faktornya adalah bawang merah masih bersifat musiman dan mengakibatkan tidak stabilnya  produksi  bawang  merah pada  tiap  tahunnya. Selain  itu,  kondisi  produksi bawang  merah masih  terpusat  di  beberapa  wilayah  [2].  Sentra  tanaman  bawang  merah  di  provinsi  Jawa  Tengah adalah  Kabupaten  Brebes  dengan  jumlah  produksi  paling  tinggi  yaitu  303.772  ton.  Tanaman hortikultura  di  Kabupaten  Brebes  masih  didominasi  oleh  tanaman  bawang  merah.  Hal  tersebut menjadikan  Kabupaten  Brebes  sentra  produksi  bawang  merah  terbesar  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Bawang merah merupakan komoditas yang mengalami fluktuasi produksi dan luas lahan sehingga harus dijaga ketersediaannya supaya penawaran bawang merah selalu bisa memenuhi permintaan di pasar. Kondisi cuaca menunjukkan pola yang seragam untuk beberapa daerah sentra produksi akan menyebabkan panen raya serentak di beberapa sentra produksi dampaknya akan terjadi over produksi dan akan berpengaruh terhadap harga yang berlaku di pasar.  Apabila harga bawang merah naik maka petani  akan  beramai-ramai  menanam  bawang  merah  dengan  harapan  harga  akan  terus  mengalami peningkatan. Peningkatan harga dan fluktuasi ini menyebabkan penawaran akan bawang merah juga meningkatan. Oleh karena itu, dilakukan penelitian mengenai analisis penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang memengaruhi tingkat penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes serta elastisitas penawaran baik jangka pendek maupun jangka panjang.

## Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif dan analitis dan untuk penentuan daerah penelitian dilakukan secara purposive sampling. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berupa data time series. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  data  jumlah  produksi  bawang  merah,  luas  panen  bawang  merah,  harga  bawang  merah, harga bawnag putih, harga pupuk urea, rata-rata curah hujan, dan tingkat suku bunga Bank Indonesia. Data  ini  berjumlah  dengan  n=21  tahun  yaitu  dari  tahun  1998  sampai  dengan  tahun  2018.  Teknik pengumpulan  data  dilakukan  dengan  wawancara,  pencatatan,  dan  observasi.  Estimasi  fungsi penawaran  pada  penelitian  ini  dilakukan  pendekatan  pada  jumlah  produks.  Analisis  data  yang digunakan  adalah  dengan  regresi  linear  berganda  dengan  model  analisis lag yang  didistribusikan dengan pendekatan model penyesuaian Nerlove atau Partial Adjusment Model. Penawaran bawang merah  di  Kabupaten  Brebes  dipengaruhi  oleh  variabel-variabel  yang  memengaruhi  penawaran bawang merang, sehingga dapat dituliskan fungsi penawarannya [3] :
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
Q t = b 0 + b 1 Q t-1 + b 2 P t-1 + b 3 A t + b 4 P b-1 + b 5 P ur + b 6 R t + b 7 I t + e (1)
Keterangan : Q t : Penawaran bawang merah pada tahun t (ku)
b 0 : Konstanta
b 1 - b 7 : Koefisien regresi
Q t-1 : Jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1 (ku) P t-1 : Harga bawang merah pada tahun t-1 (Rp/kg) A t : Luas panen bawang merah pada tahun t (ha) P bp-1 : Harga bawang putih pada tahun t-1 (Rp/kg) P ur : Harga pupuk urea pada tahun t (Rp/kg) R t : Rata-rata curah hujan pada tahun t (mm/tahun) I t
: Tingkat suku bunga pada tahun t (%) e : Error (Nilai Kesalahan Pengganggu)
Penawaran bawang merah tidak dapat diamati secara langsung karena proses produksi yang belum  berjalan,  oleh  karena  itu  Nerlove  mendalilkan  suatu  hipotesis  yang  disebut  model penyesuaian parsial atau Partial Adjusment Model yaitu :
Q t - Q t-1 = α (Q t * - Q t-1 ) (2)
Keterangan : α : koefisien penyesuaian ( adjustment coefisien ), sehingga 0<α <1 Q t * - Q t-1 : perubahan yang diinginkan ( desired change ) Q t - Q t-1 : perubahan yang sebenarnya ( actually change ) Dari persamaan (2) kemudian menjadi, Q t = α (Q t * - Q t-1 ) + Q t-1 Q t = α Q t * + (1 - α) Q t-1
(3)
Memasukkan persamaan (1) ke persamaan (3), maka diperoleh : Q t = α (b 0 +b 1 P t-1 + b 2 A t + b 3 P b-1 +b 4 P ur + b 5 R t + b 6 I t ) + (1- α) Q t-1 Sehingga menjadi, Q t = αb 0 + αb 1 P t-1 + αb 2 A t + αb 3 P b-1 + αb 4 P ur + αb 5 R t + αb 6 I t + (1- δ ) Q t-1 + e
(4)
Persamaan  (4)  merupakan  persamaan  fungsi  penawaran  jangka  pendek  yang  diobservasi. Penyerdehanaan dari persamaan (4) dapat ditulis menjadi : Q t = B 0 + B 1 Q t-1 + B 2 P t-1 + B 3 A t + B 4 P b-1 + B 5 P ur + B 6 R t + B 7 I t + e (5)
Persamaan (5) dapat dibuat dalam bentuk logaritma natural diperoleh persamaan sebagai berikut : Ln Q t = B 0 + B 1 LnQ t-1 + B 2 LnP t-1 +B 3 LnA t +B 4 LnP b-1 +B 5 Ln P ur +B 6 LnR t + B 7 Ln I t + e (6)
Keterangan : Ln : Logaritma natural Q t : Penawaran bawang merah pada tahun t (ku)
B 0 : Konstanta
B 1 - B7 : Koefisien regresi
Q t-1 : Jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1 (ku) P t-1 : Harga bawang merah pada tahun t-1 (Rp/kg) A t : Luas panen bawang merah pada tahun t (ha) P bp-1 : Harga bawang putih pada tahun t-1 (Rp/kg) P ur : Harga pupuk urea pada tahun t (Rp/kg) R t : Rata-rata curah hujan pada tahun t (mm/tahun) I t : Tingkat suku bunga pada tahun t (%) e : Error (Nilai Kesalahan Pengganggu)

## Pengujian Model
a. Uji R 2
Menurut [3], untuk mengetahui besarnya presentase tingkat pengaruh dari variabel-variabel independen  (variabel  bebas)  terhadap  variabel  dependen  (variabel  terikat)  menggunakan  uji
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
koefisien  determinasi  (R 2 ).  Pengukuran  nilai  R 2 berkisar  antara  0≤R 2 ≤1,  semakin  besar  nilai  R 2 artinya semakin besar pula variabel bebas dapat menjelaskan variabel tak bebas. Selain itu, uji  R 2 digunakan untuk menguji ketepatan model. Apabila nilainya mendekati angka 1 maka semakin erat hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen, begitu pula sebaliknya. b. Uji F (Uji bersama-sama)
Untuk  mengetahui  apakah  variabel-variabel  yang  digunakan  secara  bersama-sama berpengaruh terhadap jumlah penawaran bawang merah digunakan uji F dengan tingkat kepercayaan 95%. Menurut [4] adapun hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
Ho
: b 1 =b 2. . . b 7 = 0 (7) H 1 : b 1 ≠b 2. . . b 7 ≠ 0
(8)
Kriteria pengambilan keputusan yang digunakan adalah:
1) Jika nilai signifikansi < α , maka Ho ditolak dan Hi diterima, berarti variabel secara bersama- sama berpengaruh nyata terhadap jumlah penawaran bang merah (Q t ).
2) Jika  nilai  signifikansi  >  α  ,  maka  Ho  diterima  dan  Hi  ditolak  berarti  semua  variabel  secara bersama-sama tidak berpengaruh nyata terhadap jumlah penawaran bawang merah (Q t ).
c. Uji t (Uji secara individu)
Uji  t  merupakan  pengujian  secara  individu  yang  bertujuan  untuk  melihat  seberapa  besar pengaruh satu variabel bebas secara individual terhadap variabel tak bebas. Uji t digunakan untuk mengetahui  pengaruh  masing-masing  variabel  bebas  secara  individual  terhadap  variabel  terikat dengan tingkat kesalahan 5% dan 10% . Adapun kriteria pengujian yang digunakan adalah :
Ho : b 1 =b 2. . . b 7 = 0 (9)
H 1
: b 1 ≠b 2. . . b 7 ≠ 0 (10)
Kriteria pengambilan keputusan:
1) Jika nilai signifikansi < α , maka Ho ditolak dan Hi diterima, berarti variabel secara bersama- sama berpengaruh nyata terhadap jumlah penawaran bang merah (Qt).
2) Jika  nilai  signifikansi  >  α  ,  maka  Ho  diterima  dan  Hi  ditolak  berarti  semua  variabel  secara bersama-sama tidak berpengaruh nyata terhadap jumlah penawaran bawang merah (Qt).
Untuk  mengetahui  variabel  yang  paling  berpengaruh  terhadap  jumlah  penawaran  bawang merah digunakan nilai standart koefesien regresi parsial dari hasil analisis uji t.

## Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah ada tidaknya multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.
a. Uji Normalitas
Uji  normalitas  merupakan  uji  yang  digunakan  untuk  menguji  model  regresi,  variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal. Menurut [5] ada dua cara dalam mendeteksi apakah residual memiliki distribusi normal atau tidak yaitu dengan  analisis grafik dan uji statistik. Uji  t  dan  uji  f  mengasumsikan  bahwa  nilai  residual  mengikuti  distribusi  normal,  jika  asumsi  ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel yang kecil.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  grafik  dengan  melihat  grafik  histogram  yang membandingkan  data  observasi  dengan  distribusi  yang  mendekati  distribusi  normal  dan menggunakan  uji  Kolmogorov-Smirnov  untuk  pendekatan  statistiknya.  Pembacaan  diagram histogram dilakukan dengan cara melihat grafik yang terbentuk apakah berbentuk lonceng dan titik puncak data terletak pada titik 0 yang berarti sebaran data normal, sebaliknya jika diagram histogram tidak membentuk pola lonceng dan titik puncaknya tidak berada pada titik 0 maka sebaran data dari model  regresi  tidak  normal,  sedangkan  pembacaan  uji  normalitas  secara  statistik  yang  dilakukan dengan cara uji Kolmogorov-Smirnov hasilnya dapat dibaca pada tabel Kolmogorov-Smirnov yaitu pada  nilai  hasil  Test  Statistic  dan  Asymp.  Sig  (2-tailed),  dengan  kriteria  pengambilan  keputusan yaitu:
a) Data berdistribusi normal, jika nilai sig (signifikansi) > 0,05.
b) Data berdistribusi tidak normal, jika nilai sig (signifikansi) < 0,05
Berdasarkan  kriteria  pengambilan  keputusan  dapat  dilihat  bila  nilai  signifikansi  dari  Test Statistic dan Asymp. Sig (2-tailed) lebih dari 0,05 maka data pada penelitian berdistribusi normal,
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
sebaliknya bila nilai signifikansi dari Test Statistic dan Asymp. Sig (2-tailed) kurang dari 0,05 maka data pada penelitian berdistribusi tidak normal b. Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  digunakan  untuk  menguji  ada  tidaknya  multikolinearitas  yang  dapat dilihat pada nilai VIF (variance- inflating factor), nilai VIF < 10 berarti antar variabel bebas tidak terjadi multikolinearitas. Menurut [6] jika antar variabel bebas terjadi korelasi atau multikolinearitas, maka  variabel-variabel  tersebut  perlu  dipertimbangkan  digunakan  atau  tidak  dalam  model. Multikolinearitas  adalah  masalah  yang  timbul  berkaitan  dengan  adanya  hubungan  linier  diantara variabel-variabel bebas.
Dasar  pengambilan  keputusan  uji  multikolinearitas  dapat  dilakukan  dengan  dua  cara  yakni dengan  cara  melihat  nilai  Tolerance  dan  melihat  nilai  Variance  Inflation  Factor  (VIF).  Kriteria pengujian  pada  nilai  Tolerance  adalah  jika  nilai  Tolerance  >  0,10  maka  artinya  tidak  terjadi multikolinearitas  terhadap  data  yang  diuji.  Namun,  apabila  nilai  Tolerance  <  0,10  maka  artinya terjadi  multikolinearitas  terhadap  data  yang diuji.  Kriteria  pengujian pada nilai  Variance  Inflation Factor (VIF) adalah nilai VIF < 10 maka artinya tidak terjadi multikolinearitas terhadap data yang diuji. Namun, apabila nilai VIF > 10 maka artinya terjadi multikolinearitas terhadap data yang diuji [7].
c. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana terjadinya ketidaksamaan varian dari residual pada model  regresi.  Model  regresi  yang  baik  mensyaratkan  tidak  adanya  masalah  heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas ada beberapa metode, antara lain dengan cara uji Spearman’s rho, uji park, uji Glejser, dan dengan melihat pola titik- titik pada scatterplots regresi.
Penelitian ini menggunakan metode grafik dengan melihat diagram pencar (scatterplot) untuk mendeteksi  ada  tidaknya  heteroskedastisitas  secara  visual  dan  penggunaan  uji  Glesjer  sebagai pengujian  secara  statistik  untuk  mencari  nilai  dari  signifikansi  setiap  variabel.  Pada  pengujian heteroskedastisitas dengan metode grafik, jika dari diagram percar terlihat titik-titik menyebar secara acak  dan  tidak  membetuk  pola  yang  teratur  maka  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  kesalahan pengganggu memiliki varian yang sama (homoskedastisitas) dan dapat disimpulkan dari model yang diestimasi  tidak  terjadi  heteroskedastisitas.  Uji  heteroskedastisitas  dengan  Glejser  pada  dasarnya bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan  variance dari residual satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain.  Model  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak  terjadi heteroskedastisitas.  Dasar  pengambilan  keputusan  pada  uji  heteroskedastisitas,  yaitu  apabila  nilai signifikansi > α = 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Namun, apabila nilai signifikansi < α = 0,05 maka terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah keadaan dimana terjadinya korelasi dari residual untuk pengamatan satu dengan  pengamatan  yang  lain  yang  disusun  menurut  runtun  waktu.  Model  regresi  yang  baik mensyaratkan  tidak  adanya  masalah  autokorelasi.  Uji  autokorelasi  dilakukan  untuk  mengetahui apakah terdapat korelasi antara anggota serangkaian data observasi yang  diuraikan menurut waktu (time  series).  Uji  autokorelasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  uji  Run  Test  adapun  kriteria keputusan yaitu apabila nilai Asymp. Sig (2-tailed) < 0,05 maka terdapat gejala autokorelasi. Namun, apabila nilai Asymp. Sig (2-tailed) > 0,05 maka tidak terdapat gejala autokorelasi.

## Elastisitas Penawaran Bawang Merah
Analisis  tingkat  kepekaan  (elastisitas)  penawaran  bawang  merah  di  Kabupaten  Brebes merupakan gambaran  tanggapan  (respon)  petani  bawang  merah  mengenai  penawaran  untuk  harga dan  variabel-variabel  yang  lainnya.  Elastisitas  jangka  pendek  diperoleh  dari  hasil  analisis menggunakan SPSS. Nilai koefisien regresi digunakan sebagai elastisitas jangka pendek. Elastisitas jangka panjang didapatkan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Epj  =
Epd (11) δ
δ  = 1 - B 1 Q t-1 (12) Keterangan : Epj : Elastisitas jangka panjang Epd : Elastisitas jangka pendek
Tahun
Qt Q t-1 P t-1 A t P bp-1 P ur R t I t 1998 1.492.410 1.221.102 11.330,95 15.242 39.551,87 3.143,80 2.342 38,44 1999 2.444.562 1.492.410 35.772,74 26.578 39.278,61 5.379,14 1.772 12,51 2000 1.529.241 2.444.562 32.401,78 16.993 28.580,41 5.660,52 1.842 14,53 2001 1.729.246 1.529.241 25.556,94 21.333 21.845,48 3.065,43 2.137 17,62 2002 1.671.365 1.729.246 9.215,62 18.676 17.281,38 2.817,22 2.371 12,93 2003 1.931.125 1.671.365 8.735,24 21.729 17.737,47 2.663,12 2.149 8,31 2004 1.681.503 1.931.125 8.195,29 19.495 9.622,96 2.297,60 2.283 7,43 2005 2.319.600 1.681.503 7.234,30 24.440 10.798,63 1.846,35 2.371 12,75 2006 1.792.278 2.319.600 8.977,94 18.869 12.473,38 1.712,80 2.467 9,75 2007 2.531.835 1.792.278 7.605,90 23.361 15.168,95 1.826,28 2.467 8,00 2008 3.366.447 2.531.835 6.749,62 26.636 10.834,43 1.633,36 2.063 9,25 2009 3.125.832 3.366.447 8.641,01 24.978 6.174,22 1.507,33 1.853 6,50 2010 4.128.128 3.125.832 7.197,30 32.680 8.499,89 1.421,34 3.327 12,50 2011 2.788.639 4.128.128 9.735,30 23.957 20.146,99 1.838,32 2.126 6,00 2012 2.590.000 2.788.639 9.882,54 23.131 19.767,18 1.977,06 1.877 5,75 2013 3.047.570 2.590.000 7.324,00 24.910 17.856,00 1.800,00 2.531 7,50 2014 3.759.742 3.047.570 18.092,56 30.954 21.943,67 1.661,96 1.945 7,75 2015 3.112.960 3.759.742 7.958,91 26.645 12.193,21 1.612,35 2.101 7,50 2016 3.386.832 3.112.960 9.024,03 32.434 14.593,02 1.572,72 2.882 4,75 2017 2.725.988 3.386.832 15.447,49 29.017 23.563,17 1.504,27 5.415 4,25 2018 3.037.720 2.725.988 10.704,96 28.710 23.628,97 1.459,20 4.608 6,00
δ : Koefisien penyesuaian (0<δ<1) B 1 : Koefisien regresi Q t-1 Dengan kriteria:
a. E > 1 : Elastis, yang berarti setiap perubahan variabel X yang memengaruhi penawaran bawang merah  sebesar  1  satuan  akan  mengakibatkan perubahan  penawaran  bawang merah  lebih besar dari 1 satuan.
b. E < 1 : Inelastis, yang berarti setiap perubahan variabel X yang memengaruhi penawaran bawang merah sebesar 1 satuan akan mengakibatkan perubahan penawaran bawang merah kurang dari 1 satuan.

## Hasil dan Pembahasan
Kondisi Umum Lokasi Penelitian
Kabupaten Brebes memiliki luas sebesar 1.769,62 km 2 dengan jumlah penduduk pada akhir tahun 2018 adalah 1.802.829 jiwa. Sebagian besar lapangan pekerjaan utama adalah sektor pertanian, kehutanan,  perburuan  dan  perikanan  yang  masih  mendominasi  lapangan  pekerjaan  di  Kabupaten Brebes. Penduduk yang bekerja di sektor pertanian sebanyak 279.913 orang atau 33,63% dari jumlah seluruh  sektor  lapangan  pekerjaan  utama  di  Kabupaten  Brebes.  Penggunaan  lahan  di  Kabupaten Brebes  dibedakan  menjadi  lahan  sawah  dan  lahan  bukan  sawah.  Lahan  sawah  terdiri  dari  sawah irigasi  dan  sawah  non  irigasi.  Penggunaan  lahan  sawah  terbesar  pada  lahan  sawah  irigasi  yaitu sebesar 47.965,70 hektare atau 28,77% dari jumlah seluruh penggunaan lahan di Kabupaten Brebes. Sedangkan  untuk  penggunaan  lahan  bukan  sawah  terbesar  pada  lahan  hutan  yaitu  sebesar  48.621 hektare  atau  29,16%  dari  jumlah  seluruh  penggunaan  lahan  di  Kabupaten  Brebes.  Subsektor hortikultura merupakan subsektor utama disamping subsektor tanaman pangan di Kabupaten Brebes. Hal tersebut dapat dilihat dari komoditas yang terkenal dan menjadi ciri khas daerah yaitu komoditas bawang merah. Komoditas bawang merah tersebar hampir disebagian besar kecamatan di Kabupaten Brebes,  dari  17  kecamatan  hanya  lima  kecamatan  yang  tidak  menanam  bawang  merah.  Sehingga pada  tahun  2018,  produksi  dan  luas  panen  tanaman  hortikultura  terbesar  adalah  bawang  merah. bahwa bawang merah memiliki luas panen dan produksi terbesar yaitu 28.710 hektare dan 303.772 ton dari seluruh jenis tanaman hortikultura [8].

## Hasil Penelitian dan Pembahasan
Penelitian  dengan  judul  “Analisis  Faktor-faktor  yang  Memengaruhi  Penawaran  Bawang Merah di Kabupaten Brebes” dilakukan dengan menggunakan data sekunder berupa data time series dari  tahun  1998-2018.  Rekapitulasi  variabel  yang digunakan dalam  penelitian  penawaran  bawang merah di Kabupaten Brebes Tahun 1998-2018 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Rekapitulasi Variabel-variabel yang digunakan dalam Penelitian Penawaran Bawang Merah di Kabupaten Brebes Tahun 1998-2018
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
Keterangan :
Q t : Penawaran bawang merah pada tahun t (ku) Q t-1 : Jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1 (ku) P t-1 : Harga bawang merah pada tahun t-1 (Rp/kg) A t : Luas panen bawang merah pada tahun t (ha) P bp-1 : Harga bawang merah pada tahun t-1 (Rp/kg) P ur : Harga pupuk urea pada tahun t (Rp/kg) R t
: Rata-rata curah hujan pada tahun t (mm/tahun)
I t : Tingkat suku bunga pada tahun t (%)
Data diperoleh dari dinas serta lembaga terkait yang berada di Kabupaten Brebes dan Provinsi Jawa Tengah. Variabel yang dikaji dalam penelitian ini antara lain jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1, harga bawang merah pada tahun t-1, harga pupuk urea pada tahun t, harga bawang putih pada tahun t-1, luas panen bawang merah pada tahun t, rata-rata curah hujan pada tahun t, dan tingkat suku bunga pada tahun t. Variabel-variabel inilah yang selanjutnya dianalisis lebih mendalam dan diteliti tingkat pengaruhnya terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes.

## Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik diperlukan untuk mengetahui apakah suatu model sudah memenuhi asumsi-asumsi persamaan linier klasik agar persamaan tersebut dapat bersifat BLUE ( Best Liniear Unbiassed Estimated ). Uji asumsi klasik ditujukan untuk mengetahui ada tidaknya penyimpangan maka dilakukan beberapa pengujian antara lain uji  normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi dan uji heteroskedastisitas.
a. Hasil Uji Normalitas
Salah  satu  uji  mendasar  yang  dilakukan  sebelum  melakukan  analisis  data  lebih  lanjut  atau lebih dalam dalah uji normalitas. Data normal sering dijadikan landasan dalam beberapa uji statistik meskipun  semua  data  tidak  dituntut  untuk  harus  normal.  Uji  normalitas  berfungsi  untuk  melihat bahwa data sampel yang diambil atau digunakan mengikuti atau mendekati distribusi normal yaitu distribusi data tidak cenderung ke kiri atau ke kanan. Uji normalitas bisa menggunakan grafik dan angka. Uji normalitas yang mendasarkan pada grafik salah satunya adalah diagram histogram [9]. Berikut ini ditampilkan gambar diagram histogram hasil dari uji normalitas dengan menggunakan SPSS 23 :
Gambar 1. Grafik Histogram Uji Normalitas
Diketahui  bahwa  dari  grafik  histogram  dengan  perbandingan  lereng  kanan  dan  kiri  yang sama rata dan terlihat bahwa puncak data terletak pada titik 0 (nol). Hal ini menandakan bahwa sebaran  data  pada  penelitian  ini  dikatakan  normal.  Selain  menggunakan  grafik  histogram, penelitian  ini  menggunakan  perhitungan  statistik  yaitu  tes Kolmogorov  Smirnov. Pengujian normalitas  yang  banyak  dipakai  adalah  uji Kolmogorov  Smirnov. Kelebihan  dari  uji  ini  adalah sederhana dan tidak menimbulkan perbedaan persepsi antara  satu  pengamat dan pengamat yang lain,  yang  sering  terjadi  pada  uji  normalitas  dengan  menggunakan  grafik.  Konsep  dasar  uji
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
normalitas Kolmogorov Smirnov adalah uji beda dengan membandingkan distribusi data dengan distribusi normal baku. Jika signifikansi dibawah α berarti terdapat perbedaan signifikan, dan jika signifikansi diatas α maka tidak terjadi perbedaan yang signifikan. Pengujian dengan menggunakan tes Kolmogorov Smirnov didapatkan hasil data pada Tabel 2.
Tabel 2. Uji Normalitas dengan Tes Kolmogorov Smirnov Unstandardized Residual N 21 Normal Parameters a,b Mean 0,0000000 Std. Deviation 0,05915510 Most Extreme Difference Absolute 0,108 Positive 0,108 Negative - 0,073 Test Statistic 0,108 Asymp. Sig (2-tailed) 0,200 c,d
Hasil  signifikansi  uji  normalitas  dari  tes Kolmogorov  Smirnov diperoleh  nilai test  statistic sebesar 0,108 dan nilai asymp. Sig (2-tailed) sebesar 0,200 c,d yang berarti bahwa nilai tersebut lebih besar dari α = 0,05. Kriteria penilaian dalam pengambilan keputusan adalah data berdistribusi normal apabila nilai signifikansi > 0,05. Artinya, dapat disimpulkan bahwa data penelitian ini berdistribusi normal.
b. Hasil Uji Multikoliniearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel  bebas  dalam  suatu  model  regresi  linear  berganda.  Alat  statistik  yang  sering digunakan untuk menguji gangguan multikolinearitas adalah dengan Variance Inflation Factor (VIF), korelasi pearson antara variabel-variabel bebas, atau dengan melihat eigenvalue dan conditien index (CI).  Dasar  pengambilan  keputusan  uji  multikolinearitas  dapat  dilakukan  dengan  dua  cara  yakni dengan  cara  melihat  nilai  Tolerance  dan  melihat  nilai  Variance  Inflation  Factor  (VIF).  Kriteria pengujian  pada  nilai  Tolerance  adalah  jika  nilai  Tolerance  >  0,10  maka  artinya  tidak  terjadi multikolinearitas  terhadap  data  yang  diuji.  Namun,  apabila  nilai  Tolerance  <  0,10  maka  artinya terjadi  multikolinearitas  terhadap  data  yang diuji.  Kriteria  pengujian pada nilai  Variance  Inflation Factor (VIF) adalah nilai VIF < 10 maka artinya tidak terjadi multikolinearitas terhadap data yang diuji. Namun, apabila nilai VIF > 10 maka artinya terjadi multikolinearitas terhadap data yang diuji. Berikut ditampilkan tabel uji multikolinearitas dengan menggunakan nilai Tolerance dan  Variance Inflation Factor (VIF) :
Tabel 3. Uji Multikolinearitas dengan Nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) No Variabel Tolerance VIF 1 Jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1 0,347 2,883 2 Harga bawang merah pada tahun t-1 0,239 4,187 3 Luas panen bawang merah pada tahun t 0,412 2,428 4 Harga bawang putih pada tahun t-1 0,406 2,460 5 Harga pupuk urea pada tahun t 0,135 7,384 6 Rata-rata curah hujan pada tahun t 0,575 1,738 7 Tingkat suku bunga pada tahun t 0,403 2,480
Nilai Tolerance pada setiap variabel memiliki nilai lebih besar dari 0,10 (Tolerance > 0,10) yang  menandakan  bahwa  tidak  terjadi  multikolinearitas  terhadap  data  yang  diuji.  Nilai  VIF  pada setiap  variabel  memiliki  nilai  lebih  kecil  dari  10  (VIF  <  10)  yang  artinya  tidak  terjadi multikolinearitas  terhadap  data  yang  diuji.  Disimpulkan  bahwa  di  dalam  model  regresi  liniear berganda ini tidak terjadi multikolinearitas.
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
c. Hasil Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji dalam metode regresi linear apakah terjadi korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya (t-1). Analisis regresi adalah untuk melihat pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat, jadi  ridak  ada  korelasi  antara  observasi  dengan  data  observasi  sebelumnya.  Uji  autokorelasi dilakukan pada  data  time  series  (runtut  waktu)  dan  tidak  perlu dilakukan pada  data  cross  section. Beberapa uji statistik yang sering digunakan adalah uji Durbin-Watson, uji dengan Run Test dan jika observasi  diatas  100,  sebaiknya  menggunakan  uji  Lagrange  Multiplier.  Uji  autokorelasi  pada penelitian ini menggunakan uji Run Test adapun kriteria keputusan yaitu apabila nilai Asymp. Sig (2-tailed)  <  0,05  maka  terdapat  gejala  autokorelasi.  Namun,  apabila  nilai  Asymp.  Sig  (2-tailed)  > 0,05 maka tidak terdapat gejala autokorelasi [10]. Berikut ditampilkan Tabel 4 hasil uji Run Test.
Tabel 4. Uji Autokorelasi dengan Uji Run Test
Unstandardized Residual Test Value a -0,00063 Cases < Test Value 10 Cases >= Test Value 11 Total Cases 21 Number of Runs 7 Z -1,785 Asymp. Sig (2-tailed) 0,074
Hasil uji Run Test  diketahui nilai Asymp. Sig (2-tailed) sebesar 0,074 yang artinya lebih besar dari 0,05 (0,074 > 0,05). Berdasarkan kriteria keputusan apabila nilai Asymp. Sig (2-tailed) > 0,05 maka tidak terdapat gejala autokorelasi. Jadi, dapat disimpulkan bahwa data tersebut tidak terdapat gejala atau masalah autokorelasi.
d. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  adalah  uji  yang  menilai  apakah  terdapat  ketidaksamaan  varians  dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain pada model regresi linier. Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya penyimpangan dari syarat-syarat asumsi klasik pada regresi linier yang dimana harus terpenuhi syarat tidak adanya heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan metode grafik dengan melihat diagram pencar atau scatterplot. Berikut ditampilkan hasil dari uji heteroskedastisitas dengan menggunakan diagram scatterplot  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Scatterplot Uji Heteroskedastisitas
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
Hasil dari diagram pencar atau scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola tertentu atau teratur maka hal tersebut menunjukkan bahwa kesalahan penganggu  memiliki  varian  yang  sama.  Jadi,  dapat  disimpulkan  model  regresi  dengan menggunakan  diagram  pencar  atau scatterplot tidak  terjadi  heteroskedastisitas.  Selain menggunakan diagram pencar, penelitian ini menggunakan uji Glejser untuk mendapatkan hasil angka  secara  statistik.  Uji  heteroskedastisitas  dengan Glejser pada  dasarnya  bertujuan  untuk menguji  apakah  dalam  model  regresi  terjadi  ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain.  Model  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak  terjadi heteroskedastisitas. Dasar pengambilan keputusan pada uji heteroskedastisitas, yaitu apabila nilai signifikansi > α = 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Namun, apabila nilai signifikansi < α = 0,05 maka terjadi heteroskedastisitas. Berikut tabel signifikansi hasil dari analisis regresi uji heteroskedastisitas dengan uji Glejser :
Tabel 5. Uji Autokorelasi dengan Uji Run Test Variabel Sig. 1 Jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1 2,883 2 Harga bawang merah pada tahun t-1 4,187 3 Luas panen bawang merah pada tahun t 2,428 4 Harga bawang putih pada tahun t-1 2,460 5 Harga pupuk urea pada tahun t 7,384 6 Rata-rata curah hujan pada tahun t 1,738 7 Tingkat suku bunga pada tahun t 2,480
Hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan uji  Glejser terlihat bahwa setiap variabel dalam  model  regresi  memiliki  nilai  signifikansi  lebih  dari  α  =  0,05.  Berdasarkan  dengan  dasar pengambilan keputusan, apabila nilai signifikansi > α = 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Jadi,  dapat  disimpulkan  di  dalam  model  regresi  dengan  menggunakan  uji  Glejser  tidak  terjadi heteroskedastisitas.

## Analisis Penawaran
Variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  variabel  yang  diduga berpengaruh terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes. Variabel tersebut antara lain jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1, harga bawang merah pada tahun t-1, harga pupuk urea pada tahun t, harga bawang putih pada tahun t-1, luas panen bawang merah pada tahun t, rata- rata curah hujan pada tahun t, dan tingkat suku bunga pada tahun t. penelitian ini dilakukan dengan pendekatan  jumlah  produksi.  Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  regresi linier  berganda  dengan  model  analisisi  lag  yang  didistribusikan  dengan  pendekatan  model penyesuaian parsial Nerlove (Partial Adjustment Model) Hasil analisis data diperoleh model fungsi penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes adalah sebagai berikut :
Ln  Q t =  -0,238 (2,244) + 0,275 (0,081) LnQ t-1 - 0,143 (0,067) LnP t-1 +  1,328 (0,123) LnA t +  0,105 (0,054) LnP b-1 - 0,099 (0,111) Ln P ur - 0,218 (0,075) Ln R t + 0,136 (0,052) Ln I t (13)
Keterangan :
Ln
: Logaritma natural Q t : Penawaran bawang merah pada tahun t (ku) Q t- 1 : Jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1 (ku) P t-1 : Harga bawang merah pada tahun t-1 (Rp/kg) A t : Luas panen bawang merah pada tahun t (ha) P bp-1 : Harga bawang putih pada tahun t-1 (Rp/kg) P ur : Harga pupuk urea pada tahun t (Rp/kg) R t : Rata-rata curah hujan pada tahun t (mm/tahun) I t : Tingkat suku bunga pada tahun t (%)
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
Berdasarkan  perhitungan  dari  regresi  linier  berganda  terhadap  penawaran  bawang  merah dengan  variabel-variabel  terkait,  didapatkan  hasil  estimasi  dari  masing-masing  variabel,  berikut adalah nilai t dan nilai signifikansi pada masing-masing variabel.
Tabel 6. Hasil Estimasi Faktor-faktor yang Memengaruhi Penawaran Bawang Merah di Kabupaten Brebes
Variabel Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta Constant - 0,238 2,244 - 0,106 0,917 Jumlah produksi bawang merah ada tahun t-1 0,275*** 0,081 0,303 3,383 0,005 Harga bawang merah pada tahun t-1 - 0,143* 0,067 - 0,230 - 2,131 0,053 Luas panen bawang merah pada tahun t 1,328*** 0,123 0,889 10,827 0,000 Harga bawang putih pada tahun t-1 0,105* 0,054 0,161 1,951 0,073 Harga pupuk urea pada tahun t - 0,99 ns 0,111 - 0,128 - 0,896 0,387 Rata-rata curah hujan pada tahun t - 0,218** 0,075 - 0,201 - 2,888 0,013 Tingkat suku bunga pada tahun t 0,136** 0,052 0,219 2,643 0,020 F Statistic 0,000 b R square (R 2 ) 0,944 Durbin-Watson 1,237 Jumlah Observasi 21 Keterangan : *** : Signifikan pada α = 1% (0,01)
** : Signifikan pada α = 5% (0,05) * : Signifikan pada α = 10% (0,1) ns : Tidak signifikan
a. Hasil Koefisien Determinasi (R 2 )
Hasil  uji  koefisien  determinasi  (R2)  dari  penawaran  bawang  merah  di  Kabupaten  Brebes menggunakan nilai R2 sebesar 0,944. Nilai dari R2 ini mengartikan bahwa sebesar 94,4% penawaran bawang  merah  di  Kabupaten  Brebes  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  bebas  yang  digunakan  dalam model. Sisanya sebesar 5,6% dijelaskan oleh variabel lain diluar model, seperti pemakaian teknologi dalam budidaya, organisasi dalam pasar dan penggunaan barang substitusi.
Hasil Uji F
Nilai signifikansi yang diperoleh adalah 0,000b dimana α yang digunakan sebesar 0,05 maka 0,000b  <  0,05  yang  berarti  signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  yang  diamati  yaitu jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1, harga bawang merah pada tahun t-1, harga pupuk urea pada tahun t, harga bawang putih pada tahun t-1, luas panen bawang merah pada tahun t, rata- rata curah hujan pada tahun t, dan tingkat suku bunga pada tahun t secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes.
Hasil Uji-t
Jumlah  produksi  bawang  merah  pada  tahun  t-1  berpengaruh  positif  terhadap  penawaran bawang merah dengan nilai signifikansi ini lebih kecil dari nilai α = 0,01 (0,005 < 0,01), dan nilai koefisien regresi sebesar 0,275. Nilai tersebut menunjukkan bahwa jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1 secara individu berpengaruh nyata dan positif terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten  Brebes  dengan  tingkat  kepercayaan  99%.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  [11]  dan [12] yang menyatakan bahwa jumlah produksi pada tahun sebelumnya berpengaruh positif terhadap penawaran  komoditas  terkait.  Apabila  terjadi  peningkatan  1%  jumlah  produksi  pada  tahun sebelumnya, maka penawaran komoditas pada tahun pembudidayaan juga akan meningkat 0,275% begitu pula sebaliknya. Apabila jumlah produksi tahun sebelumnya tinggi, maka petani akan tertarik untuk  membudidayakan  bawang  merah  lagi  dengan  harapan  bawang  merah  yang  ditanam  akan memberikan  hasil  produksi  yang  tinggi  lagi  dari  musim  tanam  sebelumnya.  Kondisi  demikian
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
semakin  menambah  jumlah  petani  yang  tertarik  untuk  membudidayakan  bawang  merah  sehingga akan  meningkatkan  produksi  bawang  merah  yang  selanjutnya  akan  meningkatkan  penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes. Namun, sebaliknya apabila produksi bawang merah pada tahun sebelumnya rendah, maka petani akan mencoba beralih untuk mengusahakan komoditas lain seperti bawang  putih,  bawang  bombay  atau  sejenisnya.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  menurunnya  jumlah produksi  bawang  merah  yang  selanjutnya  akan  menurunkan  tingkat  penawaran  bawang  merah  di Kabupaten Brebes.
Harga bawang merah pada tahun t-1 memiliki nilai signifikansi positif yang lebih kecil dari nilai  α  =  0,1  (0,053  <  0,1)  dan  memiliki  nilai  koefisien  regresi  sebesar  -0,143.  Nilai  tersebut menunjukkan  bahwa  harga  bawang  merah  pada  tahun  t-1  secara  individu  berpengaruh  nyata  dan positif terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes dengan tingkat kepercayaan 90%. Sejalan  dengan  penelitian  [13]  variabel  harga  memiliki  koefisien  negatif.  Koefisien  negatif  ini menunjukkan  apabila  harga  bawang  merah  pada  tahun  sebelumnya  rendah  dikarenakan  produksi bawang  merah  pada  tahun  sebelumnya  masih  tinggi  maka  petani  akan  beralih  untuk membudidayakan  komoditas  lain,  hal  tersebut  dapat  menurunkan  jumlah  produksi  bawang  merah yang  selanjutnya  akan  menurunkan  penawaran  bawang  merah  di  Kabupaten  Brebes  begitu seballiknya.
Hasil  uji  t  luas  panen  bawang merah  pada  tahun  t memiliki  nilai  signifikansi  sebesar  0,000 yang  dimana  nilai  signifikansi  ini  lebih  kecil  dari  nilai  α  =  0,01  (0,000  <  0,01).  Nilai  tersebut menunjukkan  bahwa  luas  panen  bawang  merah  pada  tahun  t  secara  individu  berpengaruh  nyata terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes dengan tingkat kepercayaan 99%. Hasil ini sesuai dengan [14] yang mengindikasikan bahwa upaya petani dalam meningkatkan jumlah produksi salah satunya dengan cara meningkatkan luas areal yang digunakan untuk budidaya. Cara tersebut juga  diharapkan  dapat  meningkatkan  luas  panen  serta  jumlah  produksi  bawang  merah  sehingga tingkat  penawaran  bawang  merah  di Kabupaten  Brebes  dapat  meningkat,  dan  berlaku  sebaliknya. Kondisi  yang  demikian  semakin  menambah  jumlah  petani  yang  tertarik  untuk  membudidayakan bawang  merah  sehingga  akan  meningkatkan  produksi  bawang  merah  yang  selanjutnya  akan meningkatkan penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes
Harga bawang putih pada tahun t-1 berpengaruh positif terhadap penawaran abwang merah dimana nilai signifikansi ini lebih kecil dari nilai α = 0,1 (0,073 < 0,1) dan memiliki nilai koefisien regresi sebesar 0,105. Nilai tersebut menunjukkan bahwa harga bawang putih pada tahun t-1 secara individu  berpengaruh  nyata  dan  positif  terhadap  penawaran  bawang  merah  di  Kabupaten  Brebes dengan tingkat kepercayaan 90%. Seperti penelitian [25] yang menyatakan bahwa koefisien regresi barang  substitusi  bernilai  positif,  sehingga peningkatan  komoditas  substitusi  akan  ikut  menaikkan penawaran  komoditas  pokok.  Artinya  apabila  harga  bawang  putih  pada  tahun  sebelumnya mengalami peningkatan atau penurunan akan berpengaruh terhadap jumlah produksi bawang merah yang selanjutnya memengaruhi tingkat penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes.
Nilai signifikansi dari harga pupuk urea pada tahun t sebesar 0,387 dimana nilai signifikansi ini lebih besar dari nilai α = 0,05 (0,387 > 0,05) dan memiliki nilai koefisien regresi  -0,99. Nilai tersebut menunjukkan bahwa harga pupuk pada tahun t secara individu tidak berpengaruh nyata dan negatif terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes dengan tingkat kepercayaan 95%. Pupuk urea merupakan input yang sering digunakan dibandingkan dengan jenis pupuk lain seperti SP  36  dan  KCL.  Nilai  koefisien  regresi  pada  variabel  harga  pupuk  urea  menunjukkan  hubungan negatif yang artinya apabila harga pupuk urea mengalami peningkatan sementara kemampuan atau daya beli petani cenderung tetap, sehingga jumlah pupuk yang dapat dibeli menjadi berkurang.
Rata-rata curah hujan pada tahun t berpengaruh positif terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes dengan  nilai signifikansi ini lebih kecil dari nilai α = 0,05 (0,013 < 0,05) dan nilai koefisien regresi sebesar -0,218. Nilai tersebut menunjukkan bahwa rata-rata curah hujan pada tahun t  secara  individu  berpengaruh  nyata  dan  positif  terhadap  penawaran  bawang  merah  di  Kabupaten Brebes dengan tingkat kepercayaan 95%. Curah hujan yang sangat tinggi menyebabkan kelembaban yang  tinggi,  sehingga  terjadi  serangan  hama  dan  penyakit  yang  akan  memengaruhi  penawaran komoditas.  Artinya  jumlah  curah  hujan  berpengaruh  terhadap  budidaya  tanaman  bawang  merah. Perubahan  faktor  alam  yang  terjadi  pada  saat  budidaya  berlangsung  akan  memengaruhi  jumlah produksi  bawang  merah  yang  dihasilkan  dan  selanjutnya  akan  berpengaruh  terhadap  tingkat penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes.
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
Nilai  signifikansi  tingkat  suku  bunga  pada  tahun  t  berpengaruh  positif  terhadap  penawaran bawang merah dimana nilai signifikansi ini lebih kecil dari nilai α = 0,05 (0,020 < 0,05) dan nilai koefisien regresi adalah 0,136. Nilai tersebut menunjukkan bahwa tingkat suku bunga pada tahun t secara individu berpengaruh nyata terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes dengan tingkat  kepercayaan  95%.  Seperti  pada  penelitian  [15]  yang  menyatakan  bahwa  kenaikan  tingkat suku bunga berpengaruh positif terhadap penawarannya. Hal tersebut disebabkan permintaan akan suatu komoditas di dalam negeri meningkat. Artinya, apabila tingkat suku bunga naik maka petani harus memperluas budidayanya dengan meningkatkan penawaran bawang merah untuk memenuhi kebutuhan bawang merah dalam negeri meskipun tingkat suku bunga meningkat.

## Analisis Faktor Paling Berpengaruh (Koefisien Regresi Parsial)
Variabel yang diamati dalam penentuan faktor yang paling berpengaruh merupakan variabel yang signifikan terhadap tingkat penawaran bawang merah di kabupaten Brebes. Nilai dari koefisien regresi  didapatkan  dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  koefisien,  sedangkan  untuk  penentuan  faktor yang paling  berpengaruh dilihat  dari  nilai  yang paling  besar  dan  menjauhi  angka  0  (nol). Berikut ditampilkan  data  dari  koefisien  regresi  dan  variabel  bebas  yang  meiliki  nilai  signifikan  terhadap variabel terikat :
Tabel 7. Nilai Standar Koefisien Regresi Variabel yang Berpengaruh
Nilai  dari  koefisien  regresi  parsial  pada  tiap  variabel  bebas  secara  signifikan  berpengaruh terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes. Peringkat pertama dengan nilai koefisien regresi  parsial  sebesar  0,889  yaitu  luas panen  bawang  merah  pada  tahun  t.  Nilai  koefisien  regresi yang positif menunjukkan hubungan yang positif sehingga apabila terjadi peningkatan jumlah luas panen bawang merah pada tahun t maka penawaran bawang merah juga akan ikut meningkat begitu pula  sebaliknya.  Tinggi  rendahnya  jumlah  luas  panen  akan  memengaruhi  jumlah  produksi  yang dihasilkan, jika luas panen bawang merah tinggi maka jumlah produksi yang dihasilkan akan ikut tinggi.  Sebaliknya,  jika  luas  panen  bawang  merah  rendah  maka  jumlah  produksi  yang  dihasilkan akan  ikut  rendah.  Jumlah  produksi  yang  diterima  petani  akan  berpengaruh  terhadap  tingkat penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes. Hasil nilai koefisien regresi parsial ini menunjukkan bahwa variabel luas panen bawang merah pada tahun t menjadi variabel yang paling berpengaruh terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes. Variabel luas areal panen bawang merah merupakan variabel yang berpengarih terhadap penawaran bawang merah di daerah terkait. Peringkat nilai koefisien regresi parsial selanjutnya secara berturut-turut adalah jumlah produksi bawang merah pada tahun t dengan nilai 0,303, tingkat suku bunga pada tahun t dengan nilai 0,219, harga bawang putih pada tahun t-1 dengan nilai 0,161, rata-rata curah hujan pada tahun t dengan nilai -0,201, dan harga bawang merah pada tahun t-1 dengan nilai -0,230.

## Elastisitas Penawaran Bawang Merah
Analisis tingkat kepekaan atau elastisitas penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes yang menggambarkan respon atau tanggapan petani bawang merah terhadap penawaran untuk harga dan faktor-faktor  lainnya.  Selain  faktor  harga,  dalam  penelitian  ini  juga  meneliti  mengenai  pengaruh elastisitas  penawaran  terhadap  variabel  yang  memengaruhinya  secara  signifikan.  Nilai  elastisitas jangka  pendek dapat  langsung  dilihat  pada  koefisien  regresi  tiap  variabel.  Model  yang  digunakan pada penelitian ini adalah regresi linier berganda, sehingga nilai koefisien regresi merupakan nilai elastisitas  jangka  pendek.  Elastisitas  jangka  panjang  didapatkan  dari  hasil  pembagian  elastisitas
Variabel Standar Koefisien Regresi Luas panen bawang merah pada tahun t 0,889 Jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1 0,303 Tingkat suku bunga pada tahun t 0,219 Harga bawang putih pada tahun t-1 0,161 Rata-rata curah hujan pada tahun t -0,201 Harga bawang merah pada tahun t-1 -0,230
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
jangka  pendek  yang  dibagi  dengan  k  (koefisien  penyesuaian) . Berikut  disajikan  nilai  elastisitas jangka panjang dan jangka pendek pada variabel signifikan yang berpengaruh.
Tabel 8. Elastisitas Penawaran Bawang Merah
Variabel Elastisitas Jangka Pendek Elastisitas Jangka Panjang Luas panen bawang merah pada tahun t 1,328 1,832 Jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1 0,275 0,379 Tingkat suku bunga pada tahun t 0,136 0,188 Harga bawang putih pada tahun t-1 0,105 0,145 Harga bawang merah pada tahun t-1 -0,143 -0,197 Rata-rata curah hujan pada tahun t -0,218 -0,301
Nilai  elastisitas  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  dari  variabel  luas  panen  bawang  merah pada tahun t sebesar 1,328 dan 1,832. Nilai tersebut bernilai positif dan bersifat elastis karena E>1. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian [16] menyatakan bahwa luas panen komoditas bersifat elastis dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Hasil penelitian luas panen bawang merah di Kabupaten  Brebes  dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  bersifat  elastis  terhadap  penawaran karena penambahan luas areal tanam bawang merah yang dapat ditingkatkan dalam jangka pendek maupun  jangka  panjang  melalui  peningkatan  budidaya  bawang  merah  seperti  penggunaan  pupuk yang sesuai dengan dosis, penggunaan bibit unggul, maupun perawatan dalam pemberantasan hama dan penyakit.
Elastisitas jangka pendek dan jangka panjang variabel jumlah produksi  bawang merah pada tahun sebelumnya memiliki nilai 0,275 dan 0,379. Nilai tersebut bernilai positif dan bersifat inelastis karena  E<1.  Hal  ini  menandakan  bahwa  presentase  jumlah  perubahan  penawaran  bawang  merah lebih kecil daripada presentase perubahan jumlah produksi bawang merah. Artinya, apabila jumlah produksi  bawang  merah  pada  tahun  sebelumnya  mengalami  peningkatan  sebesar  1%  maka penawaran  akan  naik  sebesar  0,275%  dalam  jangka  pendek  dan  0,379%  dalam  jangka  panjang. Menurut penelitian [17] nilai elastisitas penawaran untuk jumlah produksi bawang merah pada tahun sebelumnya  baik  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  bersifat  inelastis,  sejalan  dengan penelitian ini yang menyatakan bahwa elastisitas jangka pendek dan jangka panjang bersifat inelasts. Hal tersebut karena jangka pendek bawang merah merupakan tanaman musiman dan memerlukan waktu  dalam  proses  budidaya  yang  dimana  presentase  perubahan  penawaran  lebih  kecil  daripada perubahan  jumlah  produksi  bawang  merah  pada  tahun  sebelumnya  dan  tidak  dapat  menambah jumlah  produksi  secara  cepat  seperti  pada  produk  industri.  Namun,  dalam  jangka panjang  jumlah produksi dapat ditingkatkan sehingga jumlah penawaran bawang merah akan ikut meningkat.
Elastisitas penawaran terhadap variabel tingkat suku bunga pada tahun t dalam jangka pendek dan jangka panjang memiliki nilai sebesar 0,136 dan 0,188. Nilai elastisitas tingkat suku bunga pada tahun t dalam jangka pendek dan jangka panjang bernilai positif dan bersifat inelastis karena nilai E<1.  Hal  ini  berarti  presentase  jumlah  perubahan  penawaran  bawang  merah  lebih  kecil  daripada presentase perubahan tingkat suku bunga. Artinya, jika tingkat suku bunga pada tahun t meningkat 1% maka  penawaran bawang  merah  akan  naik  sebesar  0,136%  dalam  jangka pendek  dan 0,188% dalam  jangka  panjang.  Penelitian  ini  menyatakan  bahwa  elastisitas  jangka  pendek  dan  jangka panjang  pada  variabel  tingkat  suku  bunga  pada  tahun  t  bersifat  inelastis,  Sama  halnya  dengan penelitian [18] yang menyatakan bahwa tingkat suku bunga pada periode sebelumnya baik jangka pendek  maupun  jangka  panjang bersifat  inelastis.  Hal  ini  dikarenakan  tingkat  permintaan  bawang merah di dalam negeri meningkat., apabila tingkat suku bunga naik maka petani harus memperluas budidayanya dengan meningkatkan penawaran bawang merah untuk memenuhi kebutuhan bawang merah dalam negeri meskipun tingkat suku bunga meningkat.
Nilai  elastisitas  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  dari  variabel  harga  bawang  putih  pada tahun sebelumnya sebesar 0,105 dan 0,145. Nilai tersebut bernilai positif dan bersifat elastis karena E<1. Hal ini menandakan bahwa presentase jumlah perubahan penawaran bawang merah lebih kecil daripada presentase perubahan harga bawang putih. Artinya, apabila harga bawang putih pada tahun sebelumnya mengalami peningkatan sebesar 1% maka penawaran akan naik sebesar 0,105% dalam
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
jangka  pendek  dan  naik  sebesar  0,145%  dalam  jangka  panjang.  Harga  bawang  putih  pada  tahun sebelumnya  dalam  hasil  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  elastisitas  jangka  pendek  dan  jangka panjang bersifat inelastis. Menurut [19] harga bawang putih ditentukan oleh pasar dan rata-rata lebih rendah  dari  harga  bawang  merah,  sehingga  dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  petani  sulit untuk meningkatkan atau menurunkan penawaran, dan juga perubahan harga tidak secara langsung dapat diimbangi oleh perubahan jumlah produksi yang terbatas oleh waktu dan musim saat budidaya.
Elastisitas  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  variabel  harga  bawang  merah  pada  tahun sebelumnya  memiliki  nilai  -0,143  dan  -0,197.  Nilai  tersebut  bernilai  negatif  dan  bersifat  inelastis karena  E<1.  Hal  ini  menandakan  bahwa  presentase  jumlah  perubahan  penawaran  bawang  merah lebih kecil daripada presentase perubahan jumlah produksi bawang merah. Artinya, apabila jumlah produksi  bawang  merah  pada  tahun  sebelumnya  mengalami  peningkatan  sebesar  1%  maka penawaran  akan  turun  sebesar  0,143%  dalam  jangka  pendek  dan  0,197%  dalam  jangka  panjang. Penelitian  ini  menyatakan  bahwa  elastisitas  pada  variabel  harga  bawang  merah  pada  tahun sebelumnya bersifat inelastis. Hal ini memperlihatkan bahwa presentase perubahan penawaran lebih kecil  daripada  presentase  perubahan  harga  bawang  merah  pada  tahun  sebelumnya.  Prediksi  harga dalam  jangka  pendek  yang  dilakukan  oleh  petani  pada  saat  pembudidayaan  seringkali  berbeda dengan harga pada saat musim panen tiba, sedangkan jika harga pada saat musim panen tinggi tidak dapat segera diikuti dengan perubahan penawaran bawang merah, maka dalam jangka pendek petani tidak  dapat  melakukan  pengaturan  faktor-faktor  produksinya.  Petani  dalam  jangka  panjang  dapat melakukan penyesuain faktor-faktor produksinya Jadi, harga bawang merah yang terjadi merupakan harga yang diciptakan oleh pasar dan petani tidak dapat mengendalikan harga dan tidak dapat secara langsung diimbangi dengan jumlah produksi bawang merah yang dihasilkan . Elastisitas  penawaran  terhadap  variabel  rata-rata  curah  hujan  pada  tahun  t  bernilai  -0,218 dalam jangka pendek dan -0,301 dalam jangka panjang. Nilai tersebut bernilai negatif dan bersifat inelastis karena E<1. Hal ini menandakan bahwa presentase jumlah perubahan penawaran bawang merah  lebih  kecil  daripada  presentase  perubahan  rata-rata  curah  hujan.  Artinya,  apabila  rata-rata curah hujan pada tahun t mengalami peningkatan sebesar 1% maka penawaran akan turun sebesar 0,218% dalam jangka pendek dan 0,301% dalam jangka panjang. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa  rata-rata  curah  hujan  dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  bersifat  inelastis  terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes, seperti pada penelitian [20] yang menyatakan bahwa rata-rata  curah  hujan  bersifat  inelastis  baik  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek  terhadap komoditas terkait. Curah hujan yang terlalu tinggi dapat menggenangi lahan budidaya, sedangkan curah hujan yang terlalu rendah dapat membuat lahan menjadi kering. Keadaan ini juga berpengaruh terhadap  pertumbuhan  tanaman  bawang  merah  sehingga  kuantitas  dan  kualitasnya  produksi  bisa menurun. Curah hujan merupakan faktor alam yang tidak dapat dikendalikan oleh petani, oleh sebab itu bersifat inelatis.

## Kesimpulan
Analisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi  penawaran  bawang  merah  di  Kabupaten  Brebes dapat  disimpulkan  beberapa  hal,  antara  lain  faktor  yang  berpengaruh  positif  terhadap  penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes adalah luas panen bawang merah pada tahun t, jumlah produksi bawang merah pada tahun t-1, harga bawang merah pada tahun t-1, harga bawang putih pada tahun t-1, rata-rata curah hujan pada tahun t, dan tingkat suku bunga pada tahun t. Faktor yang berpengaruh negatif terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes adalah harga pupuk urea pada tahun t. Faktor yang paling berpengaruh terhadap penawaran bawang merah di Kabupaten Brebes adalah luas panen bawang merah pada tahun t dengan standar koefisien regresi sebesar 0,889. Elastisitas penawaran variabel luas panen bawang merah pada tahun t bernilai positif dan bersifat elastis dengan nilai E>1 yaitu 1,328 untuk jangka pendek dan 1,832 untuk jangka panjang. Elastisitas penawaran variabel jumlah produksi pada tahun sebelumnya, harga bawang putih pada tahun sebelumnya, harga bawang merah pada tahun sebelumnya, tingkat suku bunga pada tahun t, dan rata-rata curah hujan pada tahun t bersifat inelastis dengan nilai E<1.
Beberapa  upaya  yang  dapat  dilakukan  petani  dalam  budidaya  bawang  merah  adalah meningkatkan perawatan tanaman bawang merah dan memaksimalkan produktivitas lahan melalui budidaya  yang  lebih  intensif  sehingga  diharapkan  mendapatkan  produksi  bawang  merah  yang optimal pada tingkatan luasan yang sama. Selain itu, dapat diterapkan penggunaan bibit unggul pada
Journal of Agribusiness and Community Empowerment 2022 Vol.5, No 1:hal 21-36
bawang  merah  sehingga  meningkatkan  kualitas  dan  kuantitas  produksi  yang  akan  di  panen. Kebijakan pemerintah yang dapat diperhatikan yaitu mengenai pengendalian harga bawang merah di pasar  dan  upaya  dalam  permodalan  untuk  petani  yang  akan  memulai  atau  memperluas  usaha budidaya bawang merah di Kabupaten Brebes.

## Daftar Pustaka
[1] Badan Pusat Statistik., 2018. Statistik Pertanian Hortikultura Provinsi Jawa Tengah 2015- 2017. Jawa Tengah: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah.
[2] Badan Pusat Statistik. 2019. Jawa Tengah Dalam Angka 2019 . Jawa Tengah: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah.
[3] Gujarati, D., 2006. Dasar-dasar Ekonometrika Jilid I. Jakarta: Erlangga.
[4] Priyatno, D., 2009. SPSS Untuk Analisis  Korelasi,  Regresi  dan  Multivariate .  Yogyakarta: Penerbit Gaya Media.
[5] Ghozali, I. 2014. Ekonometrika: Teori, Konsep dan Aplikasi dengan SPSS 22 .  Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
[6] Gujarati, D. 2003. Ekonometri Dasar (Terjemahan: Sumarno Zain). Jakarta: Erlanga.
[7] Duli, N. 2019. Metodologi Penelitian Kuantitatif : Beberapa Konsep Dasar Untuk Penulisan Skripsi dan Analisis Data dengan SPSS. Yogyakarta: Deepublish.
[8] Badan  Pusat  Statistik.  2019. Kabupaten Brebes  Dalam  Angka  2019 . Brebes:  Badan  Pusat Statistik Brebes.
[9] Sahab,  A.  2012. Buku  Ajar  Analisis  Kuantitatif  Ilmu  Politik  Dengan  SPSS. Surabaya: Airlangga University Press.
[10] Sutopo, Y dan Slamet, A. 2017. Statistik Inferensial. Yogyakarta: CV. Andi Offset.
[11] Setyowati dan Trisundari, M. 2009. Aanalisis Penawaran Jagung  di Jawa Tengah. Caraka Tani: Journal of Sustainable Agriculture. Vol. 24 (1): 12-20.(Jurnal)
[12] Nirmawati,  IGL.,  Tanaya,  P.,  dan  Sjah,  T.  2017.  Analisis  Penawaran  Bawang  Merah  di Provinsi Nusa Tenggara Barat. Agricore: Jurnal Agribisnis dan Sosial Ekonomi Pertanian. Vol 18 (1): 62-73.(Jurnal)
[13] Pranata,  A.  dan  Uman,  AT.  2015.  Pengaruh  Harga  Bawang  Merah  terhadap  Produksi Bawang  Merah  di  Jawa  Tengah. Jejak:  Journal  of  Economics  and  Policy, 8  (1),  36-44. (Jurnal)
[14] Maulidah,  S  dan  Suryawijaya,TA.  2010.  Analisis  Penawaran  dan  Permintaan  Tembakau (Nicotiana sp.) di Indonesia. Jurnal Sepa, 7 (1), 39-50. (Jurnal)
[15] Antriyandarti.  2003. Analisi  Penawaran  Pupuk  di  PT  Petrokimia  Gresik. Skripsi. Yogyakarta: Fakultas Pertanian Universitas Gadjah Mada.
[16] Hapsari,  WR  .  2011. Analisis  Penawaran  Jagung  di  Kabupaten  Grobogan. Skripsi. Surakarta: Universitas Sebelas Maret Press.
[17] Alfianto, H. 2009. Analisis Penawaran bawang Merah di Kabupaten Karanganyar. Skripsi. Surakarta: Universitas Sebelas Maret Press.
[18] Fahlevi, A. 2020. Analisis Penawaran Jamur di Kota Malang. Skripsi. Universitas Sebelas Maret Press. Surakarta.
[19] Kementrian  Pertanian.  2016. Profil  Komoditas  Barang  Kebutuhan  Pokok  dan  Barang Penting  Komoditas  Bawang  Merah. Jakarta:  Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian Sekretariat Jenderal Kementerian Pertanian.
[20] Nugroho, A et al.. 2015. Respon Penawaran Salak (Salaca zalacca) di Kota Salatiga. Jurnal Agrista, 3 (2), 25-35. (Jurnal)