© 2022 STIE TDN. All rights reserved.         Corresponding Author: Misbahuddin
http://ojs.stie-tdn.ac.id/index.php/mv

## MOVERE JOURNAL
Movere Journal Vol. 5 No. 1 - Januari  2023    Hal. 13 - 21

## ANALISIS SISTEM PENAWARAN DAN PERMINTAAN BERAS DI INDONESIA : IMPLEMENTASI FORMULASI MODEL DYNAMIK
Misbahuddin 1 , Nashriah Akil 2 , Umar Syarifuddin 3
STIE Amkop Makassar 1,3 , STIM LPI Makassar 2
Email : misbahudin42@yahoo.com , nashriahakil@gmail.com , umarsyarifuddin74@gmail.com
Abstrak : Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sistem penawaran dan permintaan beras serta kebijakan yang harus dilakukan dalam perberasan di Indonesia.  Penelitian ini mengunakan  formulasi  model  dinamik  untuk  memahami  dan  mengetahui  perilaku, mengestimasi pengaruh  kebijakan perberasan jangka pendek dan jangka panjang serta kebijaksanaan  harga  terhadap  penawaran  dan  permintaan  beras  di  Indonesia.    Hasil Penelitian  menunjukkan  bahwa  kenaikan  jumlah  penawaran  sebesar  1%  dalam  jangka pendek akan mengakibatkan penurunan harga sebesar 0,66%, atau kenaikan penawaran (produksi) beras sebesar 10%  akan menurunkan  harga beras sebesar 6,7%. Sebaliknya kenaikan  harga  beras  sebesar  1%  akan  meningkatkan  penawaran  sebesar  0,12%,  atau kenaikan harga beras sebesar 10% akan meningkatkan penawaran (produksi padi/beras) beras sebesar 13%. Hal ini menunjukkan bahwa dalam jangka pendek beras merupakan komoditas  kebutuhan  pokok  yang  tidak  elastis  terhadap  perubahan  harga.  Sedangkan pengaruh kenaikan harga pupuk sebesar 10%, akan menurunkan penawaran beras sebesar 0,3%,.

## Kata Kunci  : Model Dynamik dan Kebijakan Harga beras.
Abstract  : This  study aims to  determine the system of  supply and demand for  rice and policies that must be implemented in rice in Indonesia. This study uses a dynamic model formulation to understand and know behavior, estimate the effect of short and long term rice policies and price policies on rice supply and demand in Indonesia.  The research results show that a 1% increase in supply in the short term will result in a 0.66% decrease in price, or a 10% increase in rice supply (production) will reduce rice prices by 6.7%.. Conversely, a 1% increase in the price of rice will increase the supply by 0.12%, or a 10% increase in the price of rice will increase the supply (paddy/rice production) of rice by 13%. This shows that in the short run rice is a staple commodity that is not elastic to price changes. Meanwhile, the effect of an increase in fertilizer prices by 10% will reduce the supply of rice by 0.3%.
Keywords: Dynamic Model and Rice Price Policy.
© 2022 STIE TDN. All rights reserved.         Corresponding Author: Misbahuddin

## PENDAHULUAN
Model  Dinamis (Dynamic  Model) merupakan  salah  satu  alat  analisis  yang  dapat digunakan  untuk  mengevaluasi  dampak  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  dari  suatu kebijaksanaan.  Jadi  model  Sistem  Dinamis  adalah  sebuah  sistem  yang  mencoba  untuk menjelaskan perilaku dari berbagai tindakan dalam sebagian sistem. Selain dikatakan sebagai sistem  tertutup,  sistem  dinamis  juga  merupakan  sistem  umpan  balik.  Terdapat  dua  macam umpan balik, yaitu umpan balik positif dan umpan balik negatif
Sistem merupakan interaksi antar komponen dari sebuah objek secara keseluruhan dalam batas lingkungan tertentu dan bekerjasama dalam mencapai tujuan tertentu (Sutrisno,  2010  dalam  Misbahuddin  2016),  Sedangkan  sistem  adalah  Sistem  merupakan bagian yang harus dihadapi oleh manusia sejak manusia diciptakan di muka bumi. Menurut Forrester (1961 dalam Misbahuddin 2016), sistem dapat didefinisikan sebagai suatu kelompok unsur yang beroperasi secara bersamaan untuk mencapai suatu tujuan.
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  yang  dimaksud  dengan  model  sistem  dinamik  adalah sangat  diperlukan  untuk  memahami  perilaku  sebuah  sistem  baik  dalam  rangkaian  terbuka (open-loop, respon alamiah) maupun perilaku sistem dalam rangkaian umpan balik (closed- loop, respon sistem terkontrol), atau dampak jangka pendek dan jangka paanjang.
Dalam  bidang  pertanian,  dampak  dari  suatu  kebijaksanaan  yang  ditetapkan  oleh pemerintah saat ini sering baru terlihat beberapa bulan bahkan beberapa tahun kemudian.Hal ini  disebabkan  oleh  dua  faktor  utama.Pertama,  petani  tidak  bisa  langsung  mengantisipasi kebijaksanaan tersebut, karena aktivitas pertanian mempunyai tenggang waktu (time lag) dari mulai  pengambilan  keputusan  berproduksi  sampai  realisasi  produksi.Kedua,  kebijaksanaan tersebut sering mempunyai pengaruh yang lambat terhadap perubahan yang ingin dicapai.
Sebagai contoh, kebijaksanaan harga dasar gabah yang ditetapkan pada bulan Oktober 2021 (saat tanam MH 2021/22) mungkin baru akan berdampak positif terhadap peningkatan produksi  pada  panen  musim  kemarau  tahun  berikutnya,  yaitu  bulan  Agustus  2022.  Karena kenaikan harga ini baru bisa direspon oleh petani  pada  awal  musim  kemarau (April  2022), sehingga penawaran baru meningkat pada panen musim kemarau berikutnya, yaitu Agustus 2022.  Sebaliknya,  kebijaksanaan  kenaikan  harga  pupuk  pada  bulan  Oktober  2021  dengan harga  Rp.  389.000/zak  akan  langsung  ditanggung  oleh  petani,  sehingga  dapat  menurunnya produksi (penawaran) beras pada panen musim hujan yaitu bulan Maret 2022 dengan harga Rp. 480.000. Dalam contoh terakhir ini, dampak kebijaksanaan harga pupuk langsung terlihat dalam  jangka  pendek.Sedangkan  Model  dapat  diartikan  sebagai  suatu  sistem  fisik  atau matematis  yang  perilakunya  digunakan  untuk  memahami  sistem  fisik,  social  atau  biology secara analog dan memenuhi beberapa kondisi tertentu (Grafiqie, 2012).
Tulisan  ini  ditujukan  untuk  memperkenalkan  penggunaan  model  dinamik  dalam mengestimasi pengaruh jangka pendek dan jangka panjang dari kebijaksanaan harga terhadap penawaran dan permintaan beras di Indonesia. Permasalahan dalam penelitian ini “ Apakah Permintaan  dan  Penawaran  serta  kebijakan  harga  beras  berpengaruh  terhadap  produksi padi/beras di Indonesia.”

## TINJAUAN TEORI

## Penawaran
Dalam teori ekonomi yang standar, penawaran (supply) didefinisikan sebagai hubungan statis yang menunjukkan berapa banyak suatu komoditas akan ditawarkan (untuk dijual) pada
suatu tempat dan waktu tertentu pada berbagai tingkat harga, faktor lain tidak berubah (Tomek and Robinson, 1981). Kurva penawaran menunjukkan hubungan yang positif antara jumlah komoditas yang akan dijual dengan tingkat harga dari komoditas tersebut (Lantican, 1990). Kenaikan harga dari suatu komoditas, (faktor lain tidak berubah), akan mendorong produsen untuk  meningkatkan  jumlah  komoditas  yang  ditawarkan.  Demikian  juga  sebaliknya,  jika harga  komoditas  tersebut  turun  akan  mendorong  produsen  untuk  mengurangi  jumlah komoditas yang ditawarkan.
Kurva  penawaran  tersebut  di  atas  didasarkan  pada  asumsi  bahwa  produsen  bertindak rasional,  yaitu  selalu  berupaya  untuk  memaksimumkan  keuntungan.    Berdasarkan  asumsi tersebut,  seorang  produsen  akan  menggunakan  faktor-faktor  produksi (inputs) sampai  pada suatu batas dimana biaya dari satuan faktor terakhir sama dengan nilai dari tambahan produk (output). Dengan kata lain, tingkat produksi akan diupayakan sampai pada batas dimana nilai produk marjinal sama dengan harga satuan masukan. Secara matematis, prinsip keuntungan maksimum tersebut dapat dirumuskan sebagai :

## PX=Py.MPx
Dimana Px adalah harga satuan faktor produksi X, Py adalah harga satuan produk, dan MPx adalah produk marjinal dari faktor produksi X.
Teori di atas berlaku untuk analisis statis. Dalam analisis dinamis, penawaran tidak hanya ditentukan oleh peubah-peubah ekonomi pada waktu yang sama. melainkan juga ditentukan oleh peubah-peubah pada waktu sebelumnya. Seperti telah disebutkan di atas, bahwa dalam sektor  pertanian  terdapat  tenggang  waktu  antara  pengambilan  keputusan  produksi  dengan realisasi produksi.Keputusan produksi harus dibuat satu periode sebelum realisasi penjualan produk. Misalkan keputusan produksi diambil pada waktu t didasarkan pada harga yang terjadi pada waktu t yaitu P,. Karena produk tidak akan terealisasi pada waktu t, maka P t tidak akan mempengaruhi produksi pada tahun t atau Q t melainkan Q t+1 . Jadi sekarang kita punya bentuk hubungan fungsional yang melibatkan tenggang waktu (lagged variable). Secara matematis bentuk hubungan fungsional tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut (Chiang, 1984):

## Penerapan Model Dinamis
Qv, = f(P t ) atau Qs, = f(P M )
Pada kenyataannya, penawaran tahun ini juga dipengaruhi oleh penawaran dan harga faktor produksi tahun sebelumnya, sehingga fungsi penawaran dalam model menjadi:
Qs t+1 = f(P st PF t ) atau Qs t = f(Qs t-1 , P t-1 , PF t-1 )

## Permintaan
Konsep dasar dari permintaan konsumen adalah kuantitas suatu komoditas yang mampu dan ingin dibeli oleh konsumen pada suatu tempat dan waktu tertentu pada berbagai tingkat harga, faktor lain tidak berubah. Permintaan pasar adalah agregat dari permintaan individu- individu konsumen (Tomek and Robinson, 1981).
Permintaan dapat diekspresikan dalam bentuk kurva yang menunjukkan hubungan negatif antara jumlah barang  yang diminta pada berbagai  tingkat  harga.Seperti halnya penawaran, permintaan  juga  dapat  diekspresikan  dalam  bentuk  fungsi  matematis,  dimana  permintaan merupakan fungsi dari berbagai faktor seperti; permintaan tahun sebelumnya, harga barang
© 2022 STIE TDN. All rights reserved.         Corresponding Author: Misbahuddin
tersebut,  harga  barang  lain,  pendapatan  per  kapita,  jumlah  penduduk,  dan  sebagainya. Permintaan  tahun  sebelumnya  mempengaruhi  permintaan  tahun ini, sebagai  akibat  dari pembentukan kebiasaan atau habits formation (Wohlgenant and Hahn, 1982).
Dalam tulisan ini permintaan beras pada tahun t  ditentukan oleh permintaan tahun t-1, harga padi pada tahun t, pendapatan perkapita pada tahun t, dan jumlah penduduk pada tahun t. Secara matematis, model permintaan beras dapat dirumuskan seperti pada persamaan (4).
Qd t = g(Qd t - 1 ,P t ,I t ,Pop t )
Dengan mengetahui fungsi penawaran dan fungsi permintaan, dan mengintegrasikannya ke dalam bentuk model Cobweb, maka diperoleh model dinamis sebagai berikut:
Qs t = f(Qs t . l , P t . l , PF t . l ) Qd t =    g(Qd t-1 ,P t ,I t ,Pop t ) Qs,  = Qd t =Q t ) Dimana: Qs t =  jumlah beras yang ditawarkan pada tahun t. Qs t-1 =  jumlah beras yang ditawarkan pada tahun t-1 Qd t =  jumlah beras yang diminta pada tahun t Qd t-1 =  jumlah beras yang diminta pada tahun t-1 P t =  harga gabah (sebagai proxi dari harga beras) pada tahun t P t-1
=  harga gabah (sebagai proxi dari harga beras) pada tahun t-1
PF t =  harga Urea pada tahun t PF t-1 =  Zl = harga Urea pada tahun t-1 I t =  Z2 = pendapatan perkapita pada tahun t Pop t =  Z3 = jumlah penduduk pada tahun t

## METODE PENELITIAN

## Data
Untuk keperluan contoh aplikasi dari model dinamis ini, data yang digunakan adalah data series nasional selama 25 tahun, yaitu periode tahun  2007 – 2022). Data diambil dari Buku Statistik  Indonesia  (2007-2022),  Statistik  Bulog  (2007  dan  2022).Jenis  data  yang dikumpulkan  adalah  produksi  beras  neto  (setelah  dikurangi  benih  dan  susut),  ekspor  dan impor,  perubahan  stok  Bulog,  konsumsi  per  kapita,  harga  gabah,  harga  Urea,  pendapatan perkapita, dan jumlah penduduk.

## Model Analisis Dinamik
Tujuan model dinamika sistem ini adalah untuk membantu para pembuat kebijakan untuk lebih memahami dampak berbagai proses umpan balik yang dinamik dan tundaan yang terlibat dengan pengambilan keputusan, khususnya dalam.
Dalam  contoh  aplikasi  ini,  analisis  data  dilakukan  dalam  tiga  tahap.Tahap  pertama, dilakukan estimasi parameter dari fungsi penawaran dan fungsi permintaan secara terpisah, dengan  menggunakan  fungsi  Cobb-Douglas  dengan  metode  kuadrat  terkecil  biasa (OLS).Keuntungan menggunakan fungsi Cobb-Douglas ialah bahwa coefisien dari masing- masing peubah sekaligus merupakan elastisitas dari peubah yang bersangkutan.Tahap kedua, dilakukan analisis keseimbangan Cobweb, dengan menggunakan fungsi penawaran dan fungsi permintaan  yang  diperoleh  dari  pendugaan  parameter  tahap  pertama.  Dalam  analisis  ini
diterapkan  prinsip  keseimbangan  pasar,  dimana  penawaran  sama  dengan  permintaan. Keseimbangan Cobweb diformulasikan dalam bentuk matriks.Tahap ketiga, analisis dampak multiplier  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  dari  suatu  kebijakan  dengan  menggunakan formulasi matriks dari keseimbangan Cobweb. Secara matematis (dalam bentuk logaritma), analisis tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut:
Qs t = al Qs t-1 + a2 P t-1 + P a3 Pf t-1 + c Qd t =blQd t-1 + b2P t-1 +b3I t + b4Pop t + k Qs t =Qd t =Q t
dimana  :ai  dan  bi  adalah  parameter  estimasi;  c  dan  k  adalah  konstanta  yang  diperoleh  dari analisis regresi tahap I.
Dalam bentuk matriks, persamaan (6) sampai (8) dapat dirumuskan sebagai berikut:
3 2 1 0 4 3 0 0 0 3 0 1 2 1 2 0 1 1 1 Z Z Z Z b b k a e P Q b a a P Q b I t t t t     
Atau
Hl.Y t = H2.Y M +H3.Z
Dampak dari Pengaruh kebijakan pada aspek multiplier jangka pendek (short-run multiplier effect)  dinotasikan  sebagai  Dl  dan  D2,  serta  diformulasikan  sebagai  berikut  (Ruetlinger, 1966):
Dl = HI -1 .H2 D2 = HI -1 .H3
Sedangkan  pengaruh  kebijakan  jangka  pendek  dinotasikan  sebagai  D3,  dan  dirumuskan sebagai:
D3 = (I-Dl) -1 . D2 Dimana:
HI =  marik parameter untuk peubah endogenous pada periode t Y t =  matrik peubah endogenous (kuantitas dan harga beras) padaperiode t H2 =  matrik parameter untuk peubah endogenous pada periode t-1 Y t-1 = matrik peubah endogenous (kuantitas dan harga beras) pada periode t-1 H3 =  matrik konstanta dan parameter untuk peubah exogenous Z Z =  matrik peubah exogenous (Z0; Zl; Z2; dan Z3, dimana Z0 = 1) Dl =  multiplier effect jangka pendek dari perubahan harga gabah D2 =  multiplier effect jangka pendek dari perubahan variabel exogenous D3 =  multiplier effect jangka panjang

## ANALISIS DATA DAN PEMBAHSAN

## Hasil Estimasi Parameter
Dari  analisis pada tahap awal (I) dengan menggunakan metoda OLS,  diperoleh fungsi penawaran dan permintaan (dalam bentuk logaritma) adalah  sebagai berikut:
© 2022 STIE TDN. All rights reserved.         Corresponding Author: Misbahuddin
Qst = 0,69 Qs t-1 + 0,13 P t-1 - 0,03 PF t-1 +2,82 Qdt = 0,65 Qd t-1 - 0.06 P t + 0,101 t + 0.16 Pop t + 1,32
Pada  formulasi  persamaan  dengan      menggunakan      konsep      keseimbangan      pasar, seperti   pada persamaan (9), maka dalam bentuk matriks hasil analisis adalah sebagai berikut:
3 2 1 0 16 . 0 10 . 0 0 32 . 1 0 0 03 . 0 82 . 2 0 65 . 0 13 . 0 69 . 0 06 . 0 1 0 1 1 1 Z Z Z Z t t t t P Q P Q     
Dampak dan Pengaruh Jangka Pendek" (Short-Run Multiplier Impact)
Dari persamaan (15) ini, diperoleh pengaruh jangka pendek dalam bentuk matriks Dl dan D2 sebagai berikut:
D1 = H1 -1 . H2 =
17 . 2 66 . 0 12 . 0 69 . 0   D2 = H1 -1 . H3 = 68 . 2 67 . 1 0 0 5 . 0 025 04 . 0 82 . 2
 
Berdasarkan  formulasi  Dl  pada  persamaan  (16)  ini,  dapat  diketahui  bahwa  kenaikan jumlah penawaran sebesar 1% dalam jangka pendek akan mengakibatkan penurunan harga sebesar 0,66%, atau kenaikan penawaran beras sebesar 10% akan menurunkan harga beras sebesar 6,7%.
Untuk  analisis  sebaliknya,  kenaikan  harga  beras  sebesar  1%  akan  meningkatkan penawaran  sebesar  0,12%,  atau  kenaikan  harga  beras  sebesar  10%  akan  meningkatkan penawaran  (produksi  padi/beras)  beras  sebesar  13%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dalam jangka  pendek  beras  merupakan  komoditas  kebutuhan  pokok  yang  tidak  elastis  terhadap perubahan harga.
Dari D2 pada persamaan (17), dapat diketahui bahwa kenaikan harga Urea sebesar 1% akan menurunkan penawaran sebesar 0,04%, atau kenaikan harga Urea sebesar 10% dalam jangka  pendek  akan  menurunkan  jumlah  beras  yang  ditawarkan  sebesar  0,04%.  Kecilnya respon  penawaran  terhadap  kenaikan  harga  Urea  memberi  indikasi  dampak  dengan pengurangan  subsidi  pupuk  mempunyai  dampak  yang  relatif  kecil  terhadap  penurunan penawaran (produksi padi)  beras, Hal  ini ada dugaan hal  ini disebabkan oleh sikap petani yang cenderung menghindari  resiko. Beberapa studi  yang telah dilakukan pada petani padi Jawa  menunjukkan  bahwa  kenaikan  harga  pupuk  tidak  menyebabkan  petani  mengurangi penggunaan pupuk. Alasan dengan utama bahwa petani tidak mengurangi dosis pupuk ialah " memiliki rasa takut kalau produksi menurun'' (Hasan 1991; dan Swastika, 1995 dalam Misbahuddin, 2016).
Hasil  analisis  lainnya  ialah  bahwa  kenaikan  pendapatan  per  kapita  dan  pertumbuhan penduduk tidak mempengaruhi penawaran beras, tetapi keduanya mempengaruhi permintaan beras. Hal ini tercermin dari pengaruh kedua peubah tersebut terhadap kenaikan harga beras. Secara  rinci,  kenaikan  pendapatan  perkapita  sebesar  1%  akan  meningkatkan  jumlah  beras yang  diminta,  sehingga  harga  beras  naik  sebesar  1,67%.  Selanjutnya,  peningkatan  jumlah penduduk  sebesar  1%  akan  meningkatkan  permintaan  beras,  sehingga  harga  beras  naik
© 2022 STIE TDN. All rights reserved.         Corresponding Author: Misbahuddin
sebesar 2,68%. Tingginya pengaruh pertumbuhan penduduk terhadap permintaan dan harga beras, bisa disebabkan oleh dua hal yaitu kenaikan jumlah penduduk itu sendiri dan kenaikan konsumsi beras perkapita.

## Pengaruh Jangka Panjang

## Multiplier Impact
Dampak jangka panjang dari perubahan suatu variabel dapat dievaluasi dari matriks D3 pada persamaan (18) di bawah ini.
D3 = (I - Dl) -1 . D2  = 77 . 0 49 . 0 32 . 0 30 . 0 15 . 0 01 . 9 04 . 0 32 .
5  
Dari  persamaan  (18)  terlihat  dalam  jangka  panjang  kenaikan  harga  pupuk  sebesar  1% akan  mengakibatkan  turunnya  penawaran  beras  sebesar  0,04%.  Selain  itu,  kenaikan  harga pupuk tersebut juga mengakibatkan kenaikan harga beras sebesar 0,15%. Seperti halnya dalam jangka pendek, pengaruh jangka panjang dari kenaikan harga pupuk yang selama ini dilakukan adalah  sangat  kecil  terhadap  penurunan  produksi  beras  dan  kenaikan  harga  beras. Penyebabnya adalah dua hal yaitu pertama, petani tidak begitu responsif terhadap kenaikan harga pupuk yang selama ini dilakukan pemerintah; kedua, harga beras masih dalam kebijakan dan pengawasan pemerintah agar tetap terjangkau oleh konsumen.
Dari  persamaan  di  atas  juga  menunjukkan  bahwa  peningkatan  pendapatan  per  kapita sebesar  1%  dalam  jangka  panjang  akan  mengakibatkan  meningkatnya  permintaan  beras sebesar  0,3%  dan  meningkatkan  harga  beras  sebesar  0,49%.  Hal  ini  mencerminkan  bahwa dalam  jangka  panjang  beras  masih  merupakan  kebutuhan  pokok  yang  tidak  elastis,  baik terhadap harga maupun terhadap peningkatan pendapatan per kapita.
Dampak jangka panjang lainnya ialah bahwa pertumbuhan penduduk 1% dalam jangka panjang  akan  meningkatkan  permintaan  beras  sebesar  0,32%  dan  kenaikan  harga  sebesar 0,77%.

## Stabilitas Keseimbangan
Stabilitas  keseimbangan  dapat  dievaluasi  dengan  mencari  akar  ciri (latent  roots) dari matriks Dl sebagai berikut:
0 16 . 2 66 . 0 12 . 0 68 . 0 1          D I
Dengan menghitung determinan dari matriks pada persamaan (19) ini diperoleh formulasi bentuk persamaan kuadrat seperti pada persamaan (20).
0 = 1,498 - 1,47 + 2 

## 
Dengan menggunakan formulasi rumus abc atau Quadratic formula, diperoleh nilai X = 0,68. Karena nilai X < 1, maka  diperoleh keseimbangan sistem penawaran dan permintaan adalah  konvergen  atau  stabil.  Ini  berarti  bahwa  pengaruh  dari  kebijaksanaan  harga,  setelah mengalami perubahan jangka pendek (keluar dari keseimbangan), pada akhirnya dalam jangka panjang akan kembali  menuju ke arah keseimbangan semula.  Implikasi ialah bahwa dalam
jangka  panjang  kebijaksanaan  harga  tidak  menimbulkan  instabilitas  pasar,  sehingga  cukup aman  untuk  dilaksanakan.  Dimana  konvergensi  merupakan  pendekatan  penyampaian intervensi  yang  dilakukan  secara  terkoordinir,  terintegrasi,  dan  bersama-sama  untuk pelaksanaan implementasi kebijakan pertanian kepada sasaran prioritas.

## KESIMPULAN
Tujuan dari model sistem dinamis itu sendiri adalah untuk mengenal,  mempelajari,  serta  memahami  tentang  kebijakan,  struktur,  dan  delay sebuah keputusan, sehingga mempengaruhi perilaku dari sistem itu sendiri. Dari uraian hasil teuan analisis  di  atas dapat  diambil kesimpulan bahwa kebijaksanaan kenaikan harga dasar gabah  (sebagai  refleksi  dari  kenaikan  harga  besar)  sebesar  10%  akan  mengakibatkan meningkatnya produksi sebesar 1,3%.
Dari hasil analisis diatas pengaruh kenaikan harga pupuk sebesar 10%, akan menurunkan penawaran beras sebesar 0,3%, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Kecilnya pengaruh  kenaikan  harga  pupuk  terhada  p  penurunan  penawaran  disebabkan  oleh dilaksanakannya kebijaksanaan kenaikan pupuk bersamaan dengan kebijaksanaan kenaikan harga dasar gabah, sehingga pengaruhnya saling menetralisir.
Variabel  diartikan  sebagai  suatu  atribut,  sifat  atau  nilai  dari  orang,  serta  objek  atau kegiatan  yang  memiliki  variasi  tertentu  untuk  dipelajari  dan  ditarik  kesimpulannya  oleh seorang peneliti.  Variabel  juga  merupakan pengelompokan secara logis  dari dua  atau lebih suatu  atribut  dari  objek  yang  diteliti.  Variabel  eksogen,  yaitu  peningkatan  pendapatan  per kapita, mempunyai pengaruh  yang relatif kecil terhadap peningkatan permintaan dan harga beras, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Sedangkan pertumbuhan penduduk merupakan faktor yang paling tinggi pengaruhnya terhadap peningkatan permintaan dan harga beras. Oleh karena itu, untuk mempertahankan swasembada beras, maka kebijaksanaan yang harus ditempuh adalah peningkatan produksi beras yang disertai dengan diversifikasi pangan dan pemantapan program keluarga berencana.
Dengan keseimbangan sistem penawaran dan permintaan beras di Indonesia adalah stabil. Ini berarti  bahwa pengaruh dari kebijaksanaan harga, setelah mengalami  perubahan jangka pendek, pada akhirnya akan kembali ke keseimbangan semula.
Sampel dengan aplikasi di atas menunjukkan bahwa model dinamik dapat digunakan sebagai  salah  satu  alat  analisis  untuk  mengevaluasi  pengaruh  jangka  pendek  dan  jangka panjang dari kebijaksanaan harga pupuk dan harga dasar gabah terhadap sistem penawaran dan permintaan beras.

## DAFTAR PUSTAKA
Bulog, 2022. Statistik Bulog  2012-2022. Jakarta Bulog, 2013. Statistik Bulog  2000 - 2012. Jakarta. Biro Pusat Statistik. 2012-2022. Statistik Indonesia. Jakarta.
Chang, P. C., Wang, Y. W., & Liu, C. H. (2007). The Development Of a Weighted Evolving Fuzzy  Neural  Network  For  PCB  Sales  Forecasting.  Elsevier  (Expert  System  with Applications),
Chiang, A.C. 1984. Fundamental Methods of Mathematical Economics, 2 nd Edition. Grafiqie, 2012. Model Dynamic,Jakarta.
Lantican, F.A. 1990. Present and Future Market Supply and Demand for Diversified Crops. Paper  presented  during  The  Training  Course  on  Diversified  Crops.  Irrigation Engineering  held  at  DCIEC  Bldg,  NIA  -  Compund,  EDSA,  Queson  City.  Nov.19- 20,1990
Misbahuddin,  2013,  Analisis  Data  penelitian  dengan  Statistik,  PT  Bhumi  Aksara  Jakarta, Jakarta
Misbahuddin,  2016,  Metode  dan  Teknik  Penyusunan  Laporan  Penelitian,  Badan  Penerbit Universitas Negeri Makassar, Makassar.
Misbahuddin, 2016, Disertasi : Analisis Kemiskinan Petani Padi di Sulawesi Selatan, Program Doktor Ilmu Ekonomi, Unhas, Makassar.
Reutlinger, S. 1996. Analysis of a Dynamic Model, with Particular Emphasis on   Long - Run Projections. Journal of Farm Economics, Vol.48. Swastika, D.K.S.  1995. The Decomposition of Total Factor Productivity Growth: The Case of Irrigated Rice Farming in West Java, Indonesia. Ph.D
Thesis. University of The Philippes Los Banos. Philippines.
Tomek,  W.G.  and  K.L.  Robinson  ,1981. Agricultural  Product  Prices  . Second  Edition. Cornell University Press. Ithaca and London.
Wahyudi, S. T. (2017). Statistika Ekonomi: Konsep, Teori dan Penerapan. Malang: UB Press Wohlgenant,  M.K.,  and  W.F.  Hahn.  1982. Dynamic  Adjustment  in  Monthly  Consumer Demand for  Meats. American   Journal   of Agricultural Economics AJAE).Vol.