## ANALISIS KETERPADUAN PASAR CABAI RAWIT
(CAPSICUM FRUTESCENS L) MENGGUNAKAN ECM

## DI PROVINSI BENGKULU
Market Integration Analysis Of Cayenne Pepper (Capsicum Frutescens L) Ucing ECM In Bengkulu Province
Asef, Redy Badrudin, Sriyoto
Agricultural Socio-Economics Department, Bengkulu University Correspondent author email : redybd11@gmail.com

## ABSTRACT
This research is an integrated market "Chili Rawit" in Bengkulu Province. The districts analyzed were Rejang Lebong, Kepahiang, Kaur, Mukomuko and Bengkulu Utara. The purpose of this research is to analyze the horizontal market integration of Cayenne Pepper or "Chili Rawit". The data used is secondary data, namely data on the  price  of  cayenne  pepper  in  Bengkulu  Province  per  month  and  was  taken  for  the last 3 years, from 2016 to 2018. The analysis was carried out descriptively for price behavior and to analyze horizontal market integration using the Eviews 7 application shows that the price development in the variation in the price of cayenne pepper that occurs  between  Rejang  Lebong  Regency  and  the  other  four  districts  is  high  and unstable,  the  price  development  in  these  five  districts  fluctuates  due  to  factors influencing  demand  and  supply,  while  the  horizontal  market  integration  of  cayenne pepper  in  Bengkulu  Province  is  already  integrated.  Based  on  the  results  of  market integration analysis between the price of cayenne pepper in Rejang Lebong Regency as  a  producer  and  in  Kepahiang,  Kaur,  Mukomuko  District,  Bengkulu  utara  as retailers in Bengkulu Province, it shows that there is integration. This is indicated by the results of the cointegration test on the residual value of the regression of the two stationary variables.
Keywords: Price Behavior, Horizontal Market Integration.

## PENDAHULUAN
Sektor  pertanian  memiliki  peran
penting dalam
memajukan perekonomian.  Hal  ini  ditunjukkan dengan pesatnya perkembangan penduduk  Indonesia  yang  berprofesi sebagai  petani  atau  tenaga  kerja  yang bekerja di sektor pertanian dan
menghasilkan produk-produk pertanian. Salah  satu  hasil  kegiatan  pertanian adalah Cabai rawit (Capsicum frutescens  L.),  Kementerian  Pertanian .2020) merupakan salah satu komoditas sayuran  yang  memiliki  nilai  ekonomi tinggi,  karena  memiliki  peran  besar dalam  memenuhi  kebutuhan  nasional
sebagai  komoditas  ekspor.  dan  industri makanan.  Cabai  rawit  juga  merupakan salah satu bahan utama untuk penyedap masakan  dan  penambah  cita  rasa makanan bagi masyarakat Indonesia.
Provinsi  Bengkulu  merupakan  salah satu daerah penghasil cabai rawit [BPS.2019]  dan  [BPS.2021].  Data  statistik menunjukkan  bahwa  produksi  cabai  rawit di  Provinsi  Bengkulu  selama  lima  tahun (2016  hingga  2020)  adalah  77.172  hingga 114.757 kwintal pada tahun 2020.
Peningkatan  produksi  cabai  rawit  sebesar 48,7%  atau  hampir  setengahnya.  Namun jumlah produksi cabai rawit tidak merata di setiap  daerah.  Hal  ini  mengindikasikan terjadinya  distribusi  komoditas  cabai  rawit antar  kota  dan  kabupaten  untuk  saling memenuhi kebutuhan cabai rawit. Distribusi  cabai  rawit  ke  beberapa  daerah akan  menyebabkan peubahan harga  yang dapat  terjadi  sewaktu-waktu.  Namun, informasi peubahan harga  yang  terjadi tidak  langsung  disampaikan  kepada  petani yang bertindak sebagai produsen (Martínez-Reina,  A.M.  (2023),  tetapi  juga kepada konsumen, serta lembaga pemasaran  yang  terlibat  (Wineman,  A., et.al  2022).  (Suharyon,  S.  et.al,  2022), (Rahman, R. et.al. (2023) .
Produk cabai rawit harus mengalir lancar dari petani ke konsumen,  kinerja  yang  diinginkan  (P)
adalah  kinerja  pasar  yang  seefisien mungkin.  Pemasaran  yang  efisien dibentuk  oleh  struktur  pasar  (S)  dan perilaku  pasar  (C).  perjanjian  tersebut disebut SCP (Yustanto, E. et al. (2023), (Yasin  ,M.  dan  Aisyah  N.H.  2021) banyak  langkah  efisiensi,  yaitu  analisis saluran  pemasaran,  margin,  saham (Sofanudin,  A.  dan  Eko  W.B.  2017)  , (Pranata,  et.al.  2020),  (Olviana  T.,  et. al.  2020),  (  Nooyo,  I.  dan  Fatmawati. 2021),  dan  (Winarni,  et  al.  (2023),  ( Damayanti,  D.  et.al.(2023),  efisiensi pasar (Ruslan, J.A.and Dira A.P. 2022) elastisitas  transmisi  (Irawan,  B.  2007), integrasi pasar  (Silalahi, R.Set.al. 2017), Fadli, M. (2021) , (Harun, M. et al.  2021),  (Hidayat,H.,  et  al.  2022), (Batafor, G.G.,and Haryati M.S. 2022), rantai  pasok  (Saptana,  N.  et  al.  2018), (Boussougou ,G.B., et.al. 2021). (Choiriyatur  R.  dan  Endang  W.  P. 2021).  dan  manajemen  pemasaran (Kotler  ,  P.  and  Kevin  L.K.  2018). Dalam  penelitian  ini  yang  menjadi fokus  perhatian  adalah  integrasi  pasar. Namun demikian, kecenderungannya adalah  informasi peubahan harga  yang terjadi  di  banyak  tempat  tidak  langsung ditransmisikan kepada petani yang bertindak sebagai produsen .
Dari  latar  belakang  di  atas,  dapat
dirumuskan rumusan masalah: bagaimana  integrasi  pasar  cabai  rawit horizontal di Provinsi Bengkulu?
Dengan demikian, tujuan dari penelitian  ini  adalah  menganalisis integrasi pasar horizontal cabai rawit di Provinsi Bengkulu.

## METODE PENELITIAN
Pemilihan lokasi dilakukan dengan sengaja. Penelitian dilakukan di Provinsi  Bengkulu  pasar  kabupaten yang  dianalisis  adalah  Kabupaten Rejang  Lebong,  Kepahiang,  Kaur, Mukomuko dan Bengkulu Utara, karena  kabupaten  tersebut  merupakan lima  besar  produksi  cabai  rawit terbanyak di Provinsi Bengkulu. Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan Desember  2019  –  Januari  2020.  Data yang  digunakan  adalah  data  sekunder yaitu data harga cabai rawit di Provinsi Bengkulu per bulan dan diambil selama 3 tahun terakhir yaitu mulai tahun 2016 sampai  dengan  tahun  2018.  Analisis dilakukan secara deskriptif untuk perkembangan  harga  dan  harga  untuk menganalisis integrasi pasar.

## Analisis Integrasi Pasar Vertikal
Untuk melihat hubungan integrasi  pasar  vertikal  cabai  rawit  di
Provinsi  Bengkulu,  dilakukan  tahapan pengujian berupa kointegrasi dan koreksi  kesalahan  (Error  Correction Model).  Jika  data  stasioner  pada  level yang sama, maka dilakukan uji kointegrasi  uji  Johansen,  namun  jika data  tidak  stasioner  pada  derajat  yang sama, maka dilakukan tahap diferensiasi  dan  uji  ECM  juga  dapat dilakukan  meskipun  itu  tidak  stasioner pada  tingkat  yang  sama.  Pengujian selanjutnya  adalah  pengujian  Engel Granger atau yang lebih dikenal dengan Error  Correction  Model  (ECM)  untuk melihat  pengaruhnya  dalam  jangka panjang.  Hubungan  dalam  jangka pendek  dapat  dilihat  melalui  Granger Causality  Test  yang  besarnya  dapat dilihat melalui persamaan yang terbentuk (Widadie dan Sutanto, 2012).

## Tes kointegrasi
Kointegrasi menunjukkan ketergantungan  antara  dua  kelompok data  deret  waktu.  Kointegrasi  mampu menunjukkan ketidakpastian antara dua kelompok. Analisis kointegrasi merupakan  alat  yang  ampuh  dalam memberikan  hasil  yang  jelas  tentang ada  tidaknya  hubungan  antara  dua kelompok  data  deret  waktu  (Anindita, 2017).
Persamaan  yang  digunakan adalah sebagai berikut: PPt = α + βPEt + Ut Keterangan  :  PPt  :  Harga  jual  cabai rawit  di  tingkat  produsen  pada periode  t  (waktu)  (Rp/Kg),  PEt  : Harga  jual  cabai  rawit  di  tingkat pengecer pada periode t (waktu)(Rp/Kg), α: intercept . β : koefisien  parameter.,  Ut  :  error term., kriteria pengujian: (9) Data harga time series seringkali tidak stasioner,  sehingga  hubungan harga di kedua pasar dapat dilihat melalui  Ut.  (2)  Ut  stasioner menyiratkan  bahwa  peubahan harga  di  tingkat  produsen  tidak bertentangan  atau  menyimpang dalam  jangka  panjang  di  tingkat pengecer (data kointegrasi).
Metode  Error  Correction  Model (ECM).
Metode  yang  digunakan  untuk mengetahui  bagaimana  hubungan  antar variabel  yang diestimasi  adalah dengan menggunakan  uji  Error  Correction Model  (ECM)  menggunakan  software Eviews  7  (Bossche,  F.A.M.V.  (2011), dan  (Pranyoto,  E.  2017).  )  uji digunakan  untuk  melihat  pengaruh jangka pendek dan jangka panjang dari masing-masing  variabel  bebas  dan variabel terikat.Uji ECM untuk mengoreksi  ketidakseimbangan  jangka pendek  menuju  keseimbangan  jangka
panjang, dan dapat menjelaskan hubungan  antara  variabel  terikat  dan variabel  independen  di  masa  sekarang dan masa lalu.
ECM  mengasumsikan  adanya keseimbangan  dalam  jangka  pendek antar  variabel  ekonomi,  jika  dalam jangka  pendek  dalam  suatu  periode terjadi  ketidakseimbangan  maka  pada periode  berikutnya  dalam  rentang waktu  tertentu  akan  terjadi  proses koreksi  kesalahan  sehingga  kembali  ke posisi seimbang. Proses koreksi kesalahan  sebagai  sinkronisasi  perilaku jangka pendek yang berpotensi mengalami  ketidakseimbangan  menuju perilaku jangka panjang yang merepresentasikan  keadaan  seimbang. Persamaan ECM yang  digunakan adalah sebagai berikut:
ΔPPt = α0 + α1ΔPEt + α2 ECT + εt Keterangan:  ΔPPt  :  periode  t  (waktu) (Rp/Kg peubahan harga jual cabai rawit di tingkat petani pada periode t (waktu) (Rp/Kg).g), ΔPEt : peubahan harga jual cabai  rawit  di  tingkat  konsumen  pada periode t (waktu) (Rp/Kg), ECT : Error correction  term,  α0  :  intercept.  α1  : koefisien  jangka  pendek.  α2  :  proporsi kesalahan  neraca  yang  terjadi  pada periode  terakhir  yang  dikoreksi  selama
satu  tahun  atau  kecepatan  penyesuaian kembali  keseimbangan  (1/2  α).,  εt  : error term.
Berdasarkan hasil penelitian statistik,  jika  signifikansi  bertanda  negatif, berarti  model  yang  digunakan  dalam penelitian  valid.  Koefisien  jangka  pendek dari  persamaan  ECM  diwakili  oleh  nilai koefisien  ECT.  Hasil  pengujian  jangka pendek akan signifikan jika nilai probabilitas lebih kecil dari nilai signifikan yaitu 0,05
Oktaviana,  P.  dan  Umi  B.D.  (2023), (Bossche , F.A.M.V. (2011), dan (Pranyoto, E. 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  Integrasi  Pasar  Cabai Rawit di Provinsi Bengkulu
Integrasi pasar merupakan ukuran  yang  menunjukkan  seberapa jauh  fluktuasi  harga  yang  terjadi  di pasar  referensi  (pasar  konsumen)  akan menyebabkan  peubahan  harga  di  pasar pengikut  (pasar  produsen).  Integrasi pasar  akan  tercapai  jika  terdapat informasi  pasar  yang  sama,  memadai, terdistribusi dengan cepat ke pasar lain dan  memiliki  hubungan  yang  positif antara  harga  di  pasar  yang  berbeda (Nuraeni, 2015).

## Tes kointegrasi
Uji  kointegrasi  digunakan  untuk memberikan  indikasi  awal  bahwa
model yang digunakan memiliki hubungan  jangka  panjang.  Hasil  uji kointegrasi diperoleh dengan membentuk  residual  yang  diperoleh dengan meregresikan variabel independen  ke  variabel  dependen dengan  OLS.  Residual  harus  stasioner pada  level  untuk  dikatakan  memiliki kointegrasi (Basuki, 2017).
Tahap pertama pengujian kointegrasi  adalah  memastikan  bahwa setiap  data  deret  waktu  stasioner  pada urutan yang sama. Setelah dilakukan uji stasioner,  diketahui  bahwa  data  sudah stasioner  dengan  orde  first  difference  I (1).  Tahap  kedua  adalah  menguji apakah  nilai  regresi  yang  dihasilkan stasioner  atau  tidak.  Nilai  residual dihasilkan  dari  model  regresi  antara harga  di  tingkat  kabupaten  Rejang Lebong dan harga di  tingkat  kabupaten Kepahiang,  Kaur,  Mukomuko  dan Bengkulu  Utara.  Dimana  harga  di tingkat  kabupaten  Rejang  Lebong sebagai  variabel  terkait  dan  harga  di tingkat  kabupaten  Kepahiang,  Kaur, Mukomuko dan Bengkulu Utara sebagai  variabel  bebas.  Hasil  regresi dapat  dilihat  pada  Tabel  2  sebagai berikut.
Tabel 1. Hasil regresi antara harga di tingkat kabupaten Rejang Lebong dan di tingkat kabupaten Kepahiang, Kaur, Mukomuko dan Bengkulu Utara
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R-squared (Price at Market Kph, Kr, Mm dan Bu) -0.719937 0.170564 -4.220.931 0.0002 0.350602 C 4.032.392 7.403.660 0.054465 0.9569 Source: Secondary data processed, 2019 Hasil regresi
menunjukkan bahwa  model  regresi  yang  digunakan dalam  menghasilkan  nilai  residual kelima variabel  signifikan pada tingkat kepercayaan  99%,  95%,  dan  90%.  Hal ini  terlihat  pada  nilai  probabilitas  yang dihasilkan  lebih  kecil  dari  nilai signifikansi (α) yaitu 0,01, 0,05 dan 0,1 (0,0002 < 0,01, 0,05 dan 0,1) serta nilai R-square  sebesar  0,350602.  Nilai  R- square  yang  diperoleh  menjelaskan bahwa  35%  variabel  harga  cabai  rawit di  tingkat  Kabupaten  Rejang  Lebong
dapat dijelaskan oleh harga cabai rawit di Kabupaten Kepahiang, Kaur, Mukomuko dan Bengkulu Utara.
Pada hasil regresi antara harga di tingkat  Kabupaten  Rejang  Lebong dengan di tingkat Kabupaten Kepahiang,  Kaur,  Mukomuko  dan Bengkulu  Utara  dapat  terbentuk  nilai residual yang selanjutnya akan dilakukan  uji  stasioner  terhadap  nilai residual  tersebut,  yaitu  dapat  dilihat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 2. Hasil Uji Kointegrasi Antara Harga Di Tingkat Kabupaten Rejang Lebong Dan Di Tingkat Kabupaten Kepahiang, Kaur, Mukomuko Dan Bengkulu Utara
Variabel ADF t- Statistic Nilai Critical Value Prob. Keterangan 1% 5% 10% (Harga pada: Kph, Kr, MM dan Bu) -4.220.931 -3.632.900 -2.948.404 -2.612.874 0.0022 Stasioner
Sumber: Data Sekunder diolah. 2019.
Berdasarkan  hasil  uji  kointegrasi pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa antara  harga  di  tingkat  Kabupaten
Rejang Lebong dan di tingkat Kabupaten Kepahiang, Kaur, Mukomuko dan Bengkulu Utara
terdapat kointegrasi. Adanya kointegrasi  yang  terjadi  antara  kedua variabel  menunjukkan  bahwa  harga  di tingkat  Kabupaten  Rejang  Lebong  dan di tingkat Kabupaten Kepahiang, Kaur, Mukomuko dan Bengkulu Utara memiliki  hubungan  jangka  panjang. Hal  ini  terlihat  dari  nilai  residual regresi  kedua  variabel  yang  telah stasioner,  dimana  nilai  t-statistik  lebih kecil  dari  nilai  kritis  dengan  nilai probabilitas  lebih  kecil  dari  0,01,  0,05 dan 0,1 yaitu 0,0022.
Hasil  tersebut  sesuai  dengan persyaratan  data  terkointegrasi,  yaitu dimana  data  yang  digunakan  harus terintegrasi  dengan  derajat  yang  sama. Artinya,  jika  dua  atau  lebih  data memiliki derajat integrasi yang berbeda, misalnya kondisi harga produsen  I(1)  dan  kondisi  harga pengecer  I(2),  maka  kedua  variabel tersebut  tidak  dapat  dikointegrasikan. Residu harus stasioner untuk dikatakan memiliki  kointegrasi.  Dan  dilihat  dari nilai  kritisnya  yang  lebih  besar  dari nilai probabilitasnya. Dengan demikian dapat  dikatakan  data  terkointegrasi (Basuki, 2017)
Residu yang stasioner menunjukkan  bahwa  variabel  yang
digunakan  telah  beriringan  dalam jangka  panjang,  dengan  kata  lain  ada faktor  lain  yang  mengontrol  variabel tersebut sehingga dapat hidup berdampingan  dalam  jangka  panjang. Selain  itu,  variabel-variabel  tersebut juga  tidak  dapat  berhimpitan  dalam waktu singkat, tetapi dalam waktu yang lebih lama saling menunjukkan. Variabel bebas sebagai faktor pembentuk  ekspektasi  tren  jangka panjang  yang  menyebabkan  variabel dependen  selalu  kembali  ke  ekspektasi tren (Pranyoto, E. 2017) dan Oktaviana, P. and Umi B. D. (2023),
Tes Model Koreksi Kesalahan (ECM).
Setelah  dilakukan  uji  stasioner yang  menunjukkan  bahwa  variabel harga  di  tingkat  Kabupaten  Rejang Lebong  dan  di  tingkat  Kabupaten Kepahiang,  Kaur,  Mukomuko  dan Bengkulu  Utara  stasioner  pada  orde I(I),  dan  dilanjutkan  dengan  uji kointegrasi  yang  menunjukkan  kedua variabel  memiliki  hubungan  jangka panjang  dilihat  dari  uji  residual.  yang stasioner  pada  orde  I(0).  Kemudian langkah selanjutnya adalah memperbaiki ketidak seimbangan
(Error
Correction Model-ECM).
Hubungan  jangka  pendek  dengan menggunakan  metode  ECM  akan menghasilkan  koefisien  ECT  (Error Correction Term). Koefisien ini mengukur  regresi  dan  respon  setiap periode yang menyimpang dari keseimbangan  (Basuki,  2017)  dan (Nabila,  N.,  et  al.,  2022).  Koefisien koreksi  ketidak  seimbangan  ECT berupa nilai absolut yang
menggambarkan  seberapa  cepat  waktu yang  dibutuhkan  untuk  mendapatkan nilai keseimbangan.
Pengujian dengan ECM
dilakukan untuk mengoreksi ketidakseimbangan jangka pendek hingga jangka panjang. Hasil pengujian dapat  dilihat  pada  Tabel  4  sebagai berikut.
Tabel  3.  Hasil  Pengujian  Model  ECM  antara  Kabupaten  Rejang  Lebong  dengan Kabupaten Kepahiang, Kaur, Mukomuko, Bengkulu Utara
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(KPH) 0,414469 0.129462 3.201.482 0.0033 D(KR) 0.000131 0.149839 0.000875 0.9993 D(MM) 0.311362 0.197644 1.575.364 0.1260 D(BU) 0.190608 0.080292 2.373.935 0.0244 ECT(-1) -0.659770 0.184479 -3.576.401 0.0012 C -2.958.210 7.638.677 -0.003873 0.9969 R-squared 0.594740 Prob(F-statistic) 0.000047 Sumber: Data Sekunder diolah. 2019. Berdasarkan hasil pengujian pada
Tabel 4 terlihat bahwa nilai probabilitas  (F-statistics)  menunjukkan bahwa  R2  signifikan  dilihat  dari  nilai probabilitas Kabupaten Kepahiang lebih kecil dari nilai (α) yaitu (0,0033 < 0,01,  0,05  dan  0,1),  Nilai  probabilitas Kabupaten  Kaur  lebih  besar  dari  nilai (α) yaitu (0,9993 > 0,01, 0,05 dan 0,1), nilai probabilitas
Kabupaten
Mukomuko  lebih  besar  dari  nilai  (α) yaitu (0,1260 > 0,01 , 0,05 dan 0,1) dan nilai  probabilitas  Kabupaten  Bengkulu Utara  lebih  besar  dari  (α)  1%  tetapi lebih  kecil  dari  (α)  5%  dan  10%  yaitu (0,0244  >  0,01  dan  0,0244  <  0,05  dan 0,1).  Nilai  R2  yang  dihasilkan  adalah 0,594740  yang  berarti  semakin  baik ketepatan  variabel  harga  di  Kabupaten Kepahiang,  Kaur,  Mukomuko  dan
Bengkulu  Utara  dalam  menjelaskan variabel  pada  tingkat  harga  produsen. Nilai  R2  sebesar  0,594740  juga menjelaskan  bahwa  59,47%  peubahan harga  di  tingkat  Kabupaten  Rejang Lebong dapat dijelaskan oleh peubahan harga  di  Kabupaten  Kepahiang,  Kaur, Mukomuko  dan  Bengkulu  Utara  dan sisanya sebesar 40,53% dapat dijelaskan  oleh  variabel  di  luar  model. Artinya pergerakan harga cabai rawit di Kabupaten Kepahiang, Kaur,
Mukomuko dan Bengkulu Utara berpengaruh  terhadap  peubahan  harga cabai  rawit  di  Kabupaten  Rejang Lebong.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa model yang digunakan dalam penelitian ini valid untuk digunakan.
Hasil  uji  ECM  yang  telah dilakukan  antara  harga  cabai  rawit  di tingkat  Kabupaten  Rejang  Lebong dengan  harga  cabai  rawit  di  tingkat kabupaten
Kepahiang, Kaur, Mukomuko dan Bengkulu Utara menunjukkan  bahwa  nilai  ECT  di model  negatif  dan  signifikan  secara statistik pada tingkat kepercayaan 99%, 95%  dan  90%  hal  ini  terlihat  dari  nilai probabilitas  yang  lebih  kecil  dari  nilai signifikan  (0,01,  0,05  dan  0,1)  yaitu 0,0012.  Nilai  koefisien  ECT  pada
estimasi  model  ECM  menghasilkan nilai  ECT  sebesar  -0.659770  yang menunjukkan  proporsi  kesalahan  pada kondisi ekuilibrium yang harus diperbaiki.  Nilai  koefisien  tersebut menjelaskan  bahwa  selisih  jangka panjang  dan  jangka  pendek  yang  dapat dikoreksi  selama  satu  tahun  adalah sekitar  65,97%.  Artinya  penyesuaian harga pada kondisi keseimbangan harga cabai  rawit  di  tingkat  Kabupaten Rejang Lebong dan di tingkat Kabupaten Kepahiang, Kaur, Mukomuko dan Bengkulu Utara membutuhkan  waktu  sekitar  4  bulan (4/0.65970).  tanda  negatif  pada  nilai koefisien  ECT  menunjukkan  bahwa bila  pada  periode  sebelumnya  variabel dependen lebih besar dari keseimbangan  (tren)  jangka  panjang, periode  berikutnya  akan  menurun.  Bila pada  periode  sebelumnya  variabel berikutnya lebih kecil dari keseimbangan  (trend)  jangka  panjang, maka  pada  periode  berikutnya  variabel independen akan meningkat.
Berdasarkan hasil pengujian kointegrasi  dan  ECM  menunjukkan adanya  hubungan  yang  terintegrasi antara  harga  cabai  rawit  di  tingkat Kabupaten  Rejang  Lebong  dengan  di
tingkat  Kabupaten  Kepahiang,  Kaur, Mukomuko,  dan  Bengkulu  Utara.  Hal ini dijelaskan oleh kedua variabel  yang memiliki  hubungan  jangka  panjang namun  pergerakan  harga  cabai  rawit pada kondisi ekuilibrium jangka pendek semakin  jauh  yang  ditunjukkan  dengan nilai ECT negatif. Harga cabai  rawit di tingkat pengecer masih belum tertransmisikan  secara  sempurna  ke tingkat  petani,  sehingga  masih  terdapat informasi  yang  belum  tersampaikan dengan  sempurna.  Nilai  ECT  sebesar 65,97%  sesuai  dengan  pernyataan Irawan  (2007)  bahwa  secara  umum integrasi  pasar  antara  produsen  dan pengecer  untuk  komoditas  sayuran berkisar  antara  49,1%  sampai  dengan 81,3%.
Nilai koefisien harga di Kabupaten Kepahiang, Kaur,
Mukomuko dan Bengkulu Utara menjelaskan  bahwa  kenaikan  harga cabai  rawit  yang  terjadi  di  Kabupaten Kepahiang,  Kaur,  Mukomuko  dan Bengkulu  Utara  akan  menyebabkan kenaikan  harga  cabai  rawit  di  tingkat Kabupaten  Rejang  Lebong,  namun pergerakan  harga  cabai  rawit  semakin jauh  dari  ekuilibrium  jangka  pendek. Hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai
koefisien harga di Kabupaten Kepahiang,  Kaur,  Mukomuko  dan Bengkulu  Utara  yang  menghasilkan sebesar  (0.414469,  0.000131,  0.311362 dan  0.190608)  yang  berarti  jika  terjadi kenaikan  harga  cabai  rawit  di  tingkat kabupaten di Kepahiang, Kaur, Mukomuko  dan  Bengkulu.  Utara  Rp. 1.000,00  maka  akan  menyebabkan kenaikan  harga  cabai  rawit  di  tingkat produsen  sebesar  Rp414.469,  Rp.  131, Rp311.362  dan  Rp190.608),  namun kenaikan  harga  cabai  rawit  di  tingkat kabupaten  Rejang  Lebong  cenderung lebih  rendah  dibandingkan  dengan kenaikan  yang  terjadi  di  tingkat kabupaten Kepahiang, Kaur, Mukomuko dan Bengkulu Utara.
Besarnya  kenaikan  harga  antara produsen  dan  pengecer  yang  tidak sama  membuat  keseimbangan  jangka pendek semakin jauh. Hal ini disebabkan kurangnya informasi terkait  peubahan  harga  cabai  rawit antara  harga  di  tingkat  produsen  dan harga  di  tingkat  pengecer.  Produsen umumnya hanya mendapatkan informasi  harga  dari  produsen  lain yang  sudah  melakukan  penjualan  atau dari  pengepul  lain.  Menurut  Hanani, dkk. (2023), Magfiroh et al (2017) dan
(Ravallion,  (1986)  yang  menyatakan bahwa  dalam  pasar  yang  terintegrasi, harga dari pasar yang berbeda memiliki hubungan yang positif sebagai  cerminan  kelancaran  arus informasi  pasar.Baffes  dan  Bruce dalam  Magfiroh  et  al  (2017)  juga menyatakan  bahwa  integrasi  pasar akan  tercapai  jika  terdapat  informasi pasar yang sama, memadai, terdistribusi dengan cepat ke pasar lain dan  memiliki  hubungan  positif  antara harga  di  pasar  yang  berbeda.  Respon harga  langsung  dapat  terjadi  jika infrastruktur transportasi, fasilitas dasar  pasar  ,  sistem  informasi  harga dan pasar yang transparan berkembang dengan  baik  (Pranata,  et.al.  2020). Sejalan  dengan  penelitian  Jumiana (2018), terlihat bahwa nilai probabilitas  kedua  variabel  lebih  besar dari  nilai  tingkat  riil  ,  yaitu  0,586  > 0,05  maka  terima  H0  Hal  ini menjelaskan  bahwa  antara  variabel  PF (harga di tingkat petani) dan PR (harga di tingkat pengecer) tidak ada hubungan  sebab  akibat.  tidak  ada hubungan  ketergantungan  antara  PF dan  PR  karena  sistem  distribusi  cabai merah  yang  buruk  dan  kurangnya
informasi harga di  tingkat  pengecer ke petani.
Selain  itu,  kenaikan  harga  di tingkat  produsen  selalu  dimanfaatkan pedagang  untuk  meningkatkan  margin dagang.  Produsen  berpendapat  bahwa pedagang  dengan  mudah  meneruskan kenaikan  harga  di  tingkat  produsen melalui  kenaikan  harga  jual  di  pasar. Sedangkan  produsen  pada  dasarnya memiliki  pengaruh  yang  sangat  lemah di  pasar.  Setiap  peubahan  harga  di tingkat  petani  persentasenya  lebih tinggi  daripada  peubahan  harga  di tingkat  konsumen.  Artinya  respon peubahan  harga  cabai  rawit  merah  di tingkat  konsumen  lebih  kecil  daripada respon  peubahan  harga  cabai  rawit merah di  tingkat  petani Hastuti,  H. dan Asri, N.A.S. (2020).

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian  yang telah dilakukan dapat ditarik simpulan sebagai  berikut:  Dalam  pemasaran cabai  rawit  di  Provinsi  Bengkulu terbukti  adanya  integrasi  pasar  dalam pembentukan  harga  antara  harga  cabai rawit  Kabupaten  Rejang  Lebong  , dipengaruhi  harga  cabe  rawit  di
Kabupaten
Kepahiang,
Kaur,
Mukomuko dan Bengkulu Utara.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan simpulan  di  atas,  saran  yang  dapat dijadikan  masukan  dalam  mewujudkan stabilitas harga dan pasar yang terintegrasi  antara  lain:  Pemerintah perlu  memberikan  informasi  tentang harga  cabai  rawit  secara  berkelanjutan baik  secara  media  cetak,  televisi,  atau media  elektronik  lainnya  agar  petani dan konsumen dapat  mengetahui  setiap peubahan  harga  cabai  merah  secara cepat dan akurat. Perlu dilihat kausalitas  untuk  membuktikan  bahwa harga  cabai  rawit  di  Kabupaten  Rejang Lebong  mempengaruhi  harga  cabai rawit  di  Kabupaten  Kepahiang  dan Kabupaten  Mukomuko,  dan  kedua daerah  tersebut  tidak  mempengaruhi harga  cabai  rawit  di  Kabupaten  Rejang Lebong

## REFERENSI
Anindita,  R.,  dan  Baladina,  N.  (2017). Pemasaran  Produk  Pertanian.  1.
ANDI (Anggota IKAPI). Yogyakarta. https://cir.nii.ac.jp/crid/1130575 871558361263 Basuki,  A.T.  (2017).  Aplikasi  Error Correction Model (ECM) dalam Ekonomi. UMY- Fakultas
Ekonomi. Yogyakarta. http://repository.umy.ac.id/bitstr eam/handle/123456789/2051/C.
2- NAno%20Prawoto.pdf?sequenc e=5&isAllowed=
Batafor, G.G. dan Haryati M.S. (2022). Kajian  Integrasi  Pasar Produsen Dan  Pasar  Konsumen  Komoditi Cabai  Rawit  Di  Kota  Kupang
Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur. Proceeding Of National Seminar  On  Maritime  And Interdisciplinary  Studies.  :212- 218. Http://E- Journal.Akpelni.Ac.Id/Index.Ph p/Nsmis/Index Boussougou,G.B., Esther S.S., Claude N., Davide M. (2021). Identifying  Agricultural  Areas With    Potential  For  City Connections:  A  Regional-Scale Methodology For Urban
Planning.  Elsevier.  Land  Use
Policy.  103  (April)  10532:
https://doi.org/10.1016/j.landuse pol.2021.105321
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi
Bengkulu.  (2019).  Bengkulu Dalam Angka https://bengkulu.bps.go.id/publi cation/2019/08/16/efa27e09738 ef9cd184d7a9a/provinsi-
bengkulu-dalam-angka- 2019.html
[BPS].  Badan  Pusat  Statistik    (2021).
Publikasi Sayur  dan  Buah Provinsi Bengkulu 2020. https://bengkulu.bps.go.id/static table/2021/12/20/747/produksi-
cabai-rawit-menurut-kabupaten- kota-di-provinsi-bengkulu- tahun-2019-2020.html
Bossche  ,  F.  A.  M.  V.  (2011).    Fitting
State Space Models with Eviews.  Journal  of  Statistical Software. 41(8):1-18. https://www.jstatsoft.org/issue/v iew/v041 Choiriyatur  R.  dan  Endang  W.  P. (2021).  Analisis  Rantai  Pasok (Supply  Chain  Management) Pada Penjualan Salak Di Dusun Salakan Desa Semboro Kecamatan Semboro Kabupaten Jember.    Jurnal  Kubis.  2  (2)
185-195. http://ejurnal.uij.ac.id/index.php /kub/issue/view/207
Damayanti,  D.,Arifin  A.  Mohammad A.  S.  (2023).  Analisis  Tata
Niaga  Kacang  Tanah  Studi
kasus di Desa Labuaja, Kecamatan Cenrana, Kabupaten Maros.  Jurnal  Agribis.  11(1): 88-97.
DOI: https://doi.org/10.46918/a gribis.v11i1.1685
Fadli, M. (2021). Analisis Keterpaduan Pasar  Antara  Pedagang  Besar Dan Pedagang Kecil Komoditas Cabai  Rawit  Pada  Pasar  Rakyat Di  Kabupaten  Situbondo  (Studi
Kasus Di Pasar Panji Kabupaten Situbondo)  Agribios,  [S.L.], Issn 2723-7044.19(1): 6- 14.Doi:10.36841/Agribios.V19i 1.948 Hanani,  A,A.  Ratya,  A.  Rini,M.  2020. Analysis  Of  Market  Integration Cayenne Pepper (Capsicum  Frutescens  L.)  In Malang  District. Agricultural
Socio-  Economics
Journal.
20:23-30.
https://doi.org/10.21776/ub.agri se.2020.020.1.4
Harun  M.,  Ria  I.,  Yuriko  B.  (2021). Analisis  Integrasi  Harga  Cabai
Rawit Pada Pasar Tradisional Di
Kabupaten  Gorontalo.  :  Agri-
Sosioekonomi  .19(2)  (2023):
761-774.
h24_42. https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/i ndex.php/jisep/article/view/483 04
Hastuti  ,H.  dan  Asri,  N.A.S.  (2020). Analisis  Pemasaran  Komoditas Cabai  Rawit  Merah  di  Desa Brajan,  Kecamatan  Prambanan, Kabupaten  Klaten.  Jurnal  Ilmu Pertanian Indonesia. 25(4): 524- 532. p-ISSN: 0853-4217. e-
ISSN: 2443-3462. DOI: https://doi.org/10.18343/ji pi.25.4.524
Hidayat,H.,  Syahrul  G.S,    dan  D  Yadi
H.    (2022).  Analisis  Integrasi Pasar  Cabai  Merah  Besar  di Kota Tasikmalaya. JEPA, Jurnal Ekonomi Pertanian dan Agribisnis.  P-ISSN:  2614-4670 E-ISSN: 2598-8174 6(3:): 1051-
1061.
DOI: https://doi.org/10.21776/u b.jepa.2022.006.03.25ttps://ejou rnal.unsr
Irawan,  B.  (2007).  Fluktuasi  Harga,
Transmisi  Harga,  dan  Margin Pemasaran  Sayuran  dan    Buah, Analisis  Kebijakan  Pertanian. 5(4): 358-373.
https://repository.pertanian.go.i d/server/api/core/bitstreams/b5b e40bb-718a-46bf-b7b0- 5e74f7c2b4ca/content.
Jumiana,W.,  Azhar  dan  Edy,  M.  2018. Analisis  Variasi  Harga  dan Integrasi  Pasar    Vertikal  Cabai Merah  di  Kabupaten  Gayo Lues.  Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa Pertanian  Unsyiah.  3(4):577- 593.https://badge.dimensions.ai/ details/id/pub.1127365537
Kotler,    P.    Dan  Kevin  L.  K.  (2018) Manajemen Pemasaran Edisi 12 Jilid 1. PT  Indeks  .  ISBN: 979- 683-817-6.  12:  444  pp.  Jakarta. https://www.lib.bwi.go.id/
Kustiari,  R.,  Wahyuning  K.  Sejati  dan
Riva,Y.  2018.  Integrasi  Pasar Dan Pembentukan Harga Cabai  Merah  di  Indonesia. Jurnal  Agro  Ekonomi.36(1):39- 53. https://epublikasi.pertanian.go.i d/berkala/jae/article/view/1780 Magfiroh, I.S., Rahman, R.Y.,
Setyawati,  I.K.,  Zainudin,  A.
(2017). Respon Harga Produsen Terhadap Peubahan Harga Konsumen Bawang  Merah  di  Indonesia. JSEP . 10(3). https://doi.org/10.19184/jsep.v1 0i3.6481
Martínez-Reina,  A.  M.  (2023).  Price formation in the eggplant (Solanum  melongena  L.)  value chain  in  the  department  of Córdoba,  ColombiaCorporación
Colombiana  de  Investigación
Agropecuaria  (AGROSAVIA),
Centro de Investigación Turipaná,  Cereté,  Colombia   20 (1): 1-14. Https://Doi.Org/10.19053/0122 8420.V20.N1.2023.15771 Ministry of Agriculture (2020). OUTLOOK CABAI. Pusat Data dan  Sistem  Informasi  Pertanian Sekretariat Jenderal https://123dok.com/document/q mj9pdm5-outlook-sistem- informasi-pertanian-sekretariat-
jenderal-kementerian- pertanian.html
Nabila, N.,  Taufik, C. Dan  Ida, A.P.S. (2022).    Analisis  Pengaruh Ekonomi Digital Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia Tahun 2017- 2021 Jurnal Konstanta, Desember  2022.   1  (2):50-63. Doi:   Https://Doi.Org/10.29303/ Konstanta.V1i2.362
Nooyo,  I.    dan  Fatmawati.    (2021).
Analisis Pemasaran Cabai Rawit  (Capsicum  frutescens  L.) Di Desa Suka Makmur Kecamatan Patilanggio Kabupaten  Pohuwato.    Jurnal Pertanian  Berkelanjutan  .  9(3)  : 169-180.  ISSN  2302-6944,e- ISSN2581-1649 169. http://download.garuda.kemdikb ud.go.id/article.php?article=233
6441&val=22482&title=
Nuraeni,D.,  Ratya,  A.  dan  Syafrial. 2015.  Analisis  Variasi  Harga Dan Integrasi   Pasar   Bawang
Merah  Di  Jawa  Barat. Habitat. 26:163-172. https://doi.org/10.21776/ub.habi tat.2015.026.3.19
Oktaviana,   P.    and  Umi  B.  D.  (2023), Analysis of Indonesian palm oil export  supply  to  Egypt:  error correction model approach. Article  3,  ,  .  101(2);  274-
281  DOI: 10.21608/ejar.2023.1 78107.1311
Olviana  T., Nendissa  D.R., Khoiriyah N., Sa’diyah A.A (2020). shallot spatial market integration
between  surplus  and  deficit areas. russian journal of agricultural  and socio-economic sciences  (sept  2020)  RJOAS, 9(105),  September  2020.  DOI https://doi.org/10.18551/rjoas.2 020-09.18163-175
Pranata, B.D., Redy B. dan Mostopa R.
(2020). Analysis Of The Marketing  Efficiency  Of  The Red  Curly  Chili  (Capsicum annuum  L.)  IN  KEPAHIANG DISTRICT. Jurnal Agrisep.
20(2);
367-380. https://doi.org/10.31186/jagrise
p.20.2.367-380
Pranyoto, E. (2017). Analisis Kointegrasi Dan Kausalitas Engel  Granger  Tingkat  Suku Bunga Simpanan, Peubahan Nilai Tukar Rp/Usd Dan Return Pasar  Saham  Di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnal Bisnis Darmajaya. 3(2): 106-125. https://core.ac.uk/download/pdf/ 295460046.pdf
Rahman  R.,  Andi  N.,  dan  Andi  E.  S.
(2023).  Analisis  Dampak  Harga Gabah  Terhadap  Kesejahteraan Petani  Padi  Sawah  di  Desa Buttu Sawe Kecamatan Duampanua Kabupaten Pinrang. .  Jurnal  Agribis.  11(1):  25-33. DOI: https://doi.org/10.46918/a gribis.v11i1.1685
Ravallion,  M.  (1986).  Testing  Market
Integration. American
Agricultural Economics Association. 68:102-109. https://doi.org/10.2307/1241654
Ruslan,  J.A.dan  Dira  A.  P.  (2022). Market Efficiency of Main Food Commodities  in  West  Java Province. Suluh Pembangunan : Journal of Extension and Development. 14(1):1-8. DOI: https://doi.org/10.23960/js p.Vol4.No1.2022.120
Saptana  ,  N.,  Chaerul  M.,    dan  Sri
H.S.(2018)  Manajemen  Rantai Pasok  Komoditas  Cabai  pada Agroekosistem Lahan Kering di Jawa Timur. journal article // Analisis Kebijakan Pertanian DOI: 10.21082/akp.v16n1.2018. 19-41 Setiawan,  I.,  Munirwan,  Z.,  dan  Siti, A.A.T.  2018.  Analisis  Integrasi Vertikal    Pasar    komoditas Cabai Rawit (Capsicum Frutescens L) Di Provinsi
Sulawesi    Tenggara.  Jurnal
Ilmiah  Agribisnia.  3(1):12-17.
http://dx.doi.org/10.33772/jia.v3 i1.6758.
Silalahi,  R.S.,  M.  Mustopa  R.  dan , Redy B. (2017). Integrasi pasar spasial  telur  ayam  ras  di provinsi bengkulu. Jurnal agrisep. 16(0): 71-86. https://doi.org/10.31186/jagrise
p.16.1.71-86
Sofanudin,  A.  Dan  Eko  W.B.  (2017).
Analisis Saluran Pemasaran Cabai Rawit (Capsicum Frutescens.  L)  (Studi  Kasus  Di Kecamatan Kanigoro, Kabupaten  Blitar).  Viabel  :
Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Pertanian. 11(1): 46-58. Https://Doi.Org/10.35457/Viabe l.V11i1.234 Widadie,  F.,  dan  A.  Susanto.  (2012). Analisis  Integrasi  Pasar  dan Simulasi  Kebijakan    Harga. SEPA. 8:125-136. https://jurnal.uns.ac.id/sepa/artic le/view/48858 Winarni    I..P.,  Roni  A.,  dan  Silfia  S. (2023). Analisis Pemasaran
Pinang  Iris  di  Nagari  Bukik Sikumpa Kecamatan Lareh Sago  Halaban  Kabupaten  Lima Puluh Kota. JEPA, Jurnal Ekonomi Pertanian dan Agribisnis.  7  (2):  579-599 . DOI: https://doi.org/10.21776/u b.jepa.2023.007.02.14 Wineman, A., Lemekezani, C., Thomas,s.J.  (2022).  Trends  in Tobacco  Production  and  Prices in  Malawi.  Oxford  academic journal.    Nicotine  &  Tobacco Research.  24  (2):  227–232. https://doi.org/10.1093/ntr/ntab1 97
Yasin  ,M..,  dan  Aisyah  N.H.  (2021).
Analisis SCP (Structure, Conduct,  Performance)  Jeruk Siam Saat Pandemi Covid-19 Di Kecamatan Umbulsari Kabupaten  Jember.    Jurnal Kubis. 2 (2): 113-133.
http://ejurnal.uij.ac.id/index.php
/kub/issue/view/207
Yustanto,E.,  Maswadi  M.,  dan    Anita S.(2023).  Struktur Perilaku Dan Kinerja  Pasar  Komoditi  Karet Di  Desa  Manggala  Kabupaten Melawi.  JEPA,  Jurnal  Ekonomi
Pertanian dan Agribisnis. 7, (2): 558-
568 . https://doi.org/10.21776/u b.jepa.2023.007.02.12