DOI: http://dx.doi.org/10.25181/jofsa.v7i1.2562
Journal of Food System and Agribusiness Vol. 7 (1):   1-12

## Analisis Respon Penawaran, Permintaan Dan Harga Ubi Kayu Di Provinsi Lampung

## Response Analysis Of Cassava Supply, Demand, And Price In Lampung Province
Varingan Prianando Tambunan* 1 , Wan Abbas Zakariya 2 , Yaktiworo Indriani 3
1,2,3 Magister Agribisnis Universitas Lampung Email : * 1 varingan@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini adalah menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi respon penawaran, permintaan, dan harga ubi kayu di Provinis Lampung.  Jenis data yang digunakan adalah data sekunder dengan deret waktu ( time  series )  selama  15  tahun  yaitu  dari  tahun  2006  sampai  tahun  2019.    Metode  analisis  yang  digunakan adalah Metode Analisis Kuadrat Terkecil Dua Tahap atau TSLS dengan beberapa persamaan yang digunakan yaitu persaamaan produksi atau penawaran ubi kayu, permintaan ubi kayu untuk industri gaplek dan tapioka, dan harga ubi kayu tingkat petani di Provinsi Lampung.  Hasil penelitian yang didapatkan adalah faktor-faktor yang memengaruhi respon penawaran ubi kayu secara signifikan di Provinsi Lampung adalah variabel luas area panen dan produktivitas ubi kayu, faktor-faktor yang memengaruhi respon permintaan ubi kayu secara signifikan untuk industri gaplek adalah variabel pertumbuhan harga ubi kayu tingkat industri gaplek, variabel tingkat suku bunga pinjaman, dan jumlah permintaan ubi kayu untuk industri gaplek pada tahun sebelumnya, sedangkan  faktor-faktor  yang  memengaruhi  respon  permintaaan  ubi  kayu  secara  signifikan  untuk  industri tapioka  adalah  variabel  rasio  harga  tapioka  tingkat  industri  tapioka,  upah  buruh  pabrik,  harga  dasar  solar, teknologi,  tingkat  suku  bunga  pinjaman,  dan  jumlah  permintaan  ubi  kayu  tingkat  industri  tapioka  tahun sebelumnya,faktor-faktor yang memengaruhi respon harga ubi kayu tingkat petani adalah jumlah penawaran dan permintaan ubi kayu.
Kata kunci : Respon penawaran, TSLS ( Two Stage Least Square ), ubi kayu.

## ABSTRACT
The purpose of this study was to analyze the factors that influenced the response of supply, demand and price of cassava in Lampung Province. The type of data used is secondary data with a time series for 15 years, from 2006  to  2019.  The  analytical  method  used  is  the  Two-Stage  Least  Squares  Analysis  Method  or  TSLS  with several  equations  used,  namely  cassava  production  or  supply  equation,  cassava  demand  for  cassava  and tapioca industries, and farmer-level cassava prices in Lampung Province. The research found  factors that significantly influenced the  cassava supply response in Lampung Province were the variables of harvested area and cassava productivity, the factors that significantly influenced the cassava demand response for the cassava industry were cassava price growth variables, loan interest rate variables, and the amount of cassava demand for the cassava industry in the previous year, while the factors that significantly influenced the cassava demand response for the tapioca industry were the variable tapioca price ratio at the tapioca industry level, factory labor wages, the price based on diesel fuel, technology, loan interest rates, and the amount of cassava demand at the tapioca industry level in the previous year, the factors that influence the response of cassava prices at the farmer level were the supply and demand for cassava.
Keywords : Supply response, TSLS (Two Stage Least Square), cassava.
Submitted: 26-05-2022        Review: 07-01-2023
Accepted:21-02-2023 Published:17-04-2023
Copyright © Tahun Author(s). This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan penghasil ubi kayu tersebesar ke 6 didunia (FAO, 2018).  Produk ubi kayu yang dihasilkan dapat dimanfaatkan secara langsung dan juga sebagai bahan baku industri (Seta, 2019).  Industri pengolahan ubi kayu yang paling banyak di Indonesia adalah industri tepung tapioka dan gaplek.  Hal tersebut menunjukkan bahwa ubi kayu di Indonesia memiliki potensi untuk dapat dikembangkan menjadi lebih baik. Menurut BPS Provinsi Lampung (2017) sentra produksi ubi kayu terbesar di Indonesia, antara lain Provinsi Lampung,  Jawa  Timur,  Jawa  Tengah,  Jawa  Barat,  dan  Sumatera  Utara,  namun  dalam  lima  tahun  terakhir, produksi ubi kayu di Provinsi lampung mengalami penurunan.  rata-rata produktivitas ubi kayu di Provinsi Lampung lebih tinggi dibandingkan dengan produktivitas ubi kayu secara nasional (BPS Provinsi Lampung, 2020).  Produktivitas ubi kayu di Provinsi Lampung mengalami penurunan dari tahun 2015 sampai tahun 2019 ini  menunjukkan  ada  permasalahan  pada  usahatani  ubi  kayu  di  Provinsi  Lampung.    Penurunan  produksi tersebut antara lain disebabkan oleh luas lahan yang semakin menyempit pada tahun 2018 sebesar 256.632 ha dan  turun menjadi  199.385  ha  pada tahun  2019  (BPS  Provinsi  Lampung,  2020) serta  harga  ubi  kayu  yang berfluktuatif dan cenderung rendah (Zulkarnain, 2017).
Menurut Kristian (2013), turunnya produktivitas ubi kayu disebabkan oleh harga ubi kayu, luas areal panen ubi kayu dan harga pupuk urea, hasil yang didapatkan pada penelitian Anggraesi, Ismono, & Situmorang (2020)  bahwa  faktor-faktor  yang  memengaruhi  produksi  ubi  kayu  adalah  jumlah  pupuk  NPK,  pupuk  urea, pupuk  SP-36,  dan  umur  panen,  sedangkan  menurut  Pipitpukdee,  Attavanich,  &  Bejranonda  (2020)  bahwa variabel cuaca (curah hujan) berpengaruh terhadap produksi dan luas areal panen ubi kayu di Thailand.  Faktor- faktor  tersebut  yang  menyebabkan  minat  petani  untuk  menanam  tanaman  ubi  kayu  terus  berkurang  dan memilih untuk menanam tanaman yang lain.  Selain Provinsi Lampung yang mengalami penurunan produksi ubi kayu terdapat provinsi lain juga mengalami permasalahan yang sama.  Provinsi Jawa Tengah mengalami penurunan  paling  drastis  dibandingkan  dengan  provinsi  lain  pada  tahun  2016-2017  yaitu  dari  produksi  ubi kayu  sebesar  3.536.711  ton  menjadi  138.864  ton  atau  dalam  persentase  turun  sebesar  96,07  persen  (BPS, 2020).  Berbeda dengan provinsi lain yang cenderung lebih stabil produksi ubi kayu selama 5 tahun terakhir jika  dibandingkan  dengan  Provinsi  Lampung  dan  Provinsi  Jawa  Tengah.    Menurut  Kementrian  Pertanian Provinsi  Lampung  (2012)  produksi  potensial  tanaman  ubi  kayu  di  Provinsi  Lampung  untuk  varietas  UJ-3 (Thailand) dan UJ-5 (Cassesart) dapat mencapai rata-rata produktivitas sebesar 35-40 ton/ha (Thailand) dan 45-60  ton/ha  (Cassesart),  sementara  rata-rata  produktivitas  ubi  kayu  di  Provinsi Lampung  hanya mencapai 24,721  ton/ha  pada  tahun  2019  (BPS  Provinsi  Lampung,  2020).    Data  tersebut  menunjukkan  belum efisiensinya  pengalokasian  faktor-faktor  produksi  dan  kurangnya  kemampuan  petani  dalam  mengelola usahataninya.    Sejalan  dengan  penilitian  Anggraini  (2013)  yang  menyatakan  bahwa  rata-rata  petani  belum secara optimal dalam pengalokasian faktor-faktor produksi oleh petani ubi kayu masih belum sesuai dengan anjuran yang telah ditetapkan.  Oleh karena itu, produktivitas ubi kayu di Provinsi Lampung perlu ditingkatkan dengan cara penggunaan faktor produksi yang optimal.  Oleh karena itu untuk meningkatkan produktivitas ubi kayu secara optimal perlu diteliti faktor-faktor apa saja yang memengaruhi produksi ubi kayu.  Berdasarkan pemaparan tersebut diperlukan penelitian terkait dengan respon penawaran ubi kayu di Provinsi Lampung.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode penelitian deskriptif kuantitatif dengan pendekatan analisis data sekunder  (Mishra  &  Alok,  2017).  Analisis  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan  persamaan simultan karena menggunakan lebih dari 1 persamaan.  Metode analisis yang digunakan adalah TSLS (Two Stages Least Square. Syarat secara matematis dapat diterima apabila jumlah total variabel endogen dalam model persamaan simultan = jumlah persamaan yang ada dalam model simultan. Sedangkan syarat statistik suatu  model  persamaan  struktural  dikatakan  teridentifikasi  sebagai  model  persamaan  simultan  apabila memenuhi kriteria
K-k ≥m-1……………………………………………………………………………………………..(1)
Keterangan :
𝐾 = Jumlah seluruh variabel eksogen dalam model
𝑘 = Jumlah variabel eksogen dalam setiap persamaan
𝑚 = Jumlah variabel endogen dalam setiap persamaan
Setelah dilakukan identifikasi model pada tahap syarat kecukupan ( order condition ) dengan syarat  matematis bahwa jumlah variabel endogen sama dengan jumlah persamaan serta syarat statistik yaitu jumlah K-k lebih besar atau sama dengan m-1 bahwa persamaan yang digunakan dapat dianalisis menggunakan TSLS.
Analisis  data sekunder  merupakan  metode  yang memanfaatkan  data  sekunder  sebagai  sumber  utama dalam penelitian, seperti menggunakan uji statistik yang dipilih dengan menggunakan data yang tersedia di instansi  atau  lembaga  seperti  BPS,  lembaga  penelitian,  lembaga  pendidikan,  Kementerian  Pertanian,  atau dinas-dinas terkait dengan penelitian (Chudori, 2012).  Jenis data yang digunakan adalah data sekunder dengan deret  waktu  ( time  series )  selama  15  tahun  yaitu  dari  tahun  2006  sampai  tahun  2019. Uji  asumsi  klasik dilakukan pada setiap model persamaan untuk mengetahui apakah model yang digunakan terdapat penyakit atau  tidak.    Uji  asumsi  klasik  yang  dilakukan  adalah  uji  heteroskedastisitas  dan  uji  autokorelasi.    Menurut Ghozali  (2011)  uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.  Uji heteroskedastisitas yang dapat  dilakukan  salah  satu  caranya  dengan  metode white. Hasil  yang  didapatkan  setelah  di  analisis menggunakan  persamaan  simultan  akan  menghasilkan  nilai  t-statistik  dan  f-statistik.    Nilai  t-statistik  akan menunjukkan apakah variabel independent (bebas)  berpengaruh nyata terhadap variabel dependent (terikat) pada setiap persamaan dengan indicator nilai signifikan pada setiap masing-masing variabel.  Nilai f-statistik menunjukkan  secara  bersama-sama  variabel independent (bebas)  berpengaruh  nyata  terhadap  variabel dependent (terikat) pada masing-masing persamaan dilihat dari nilai signifkansi f-statistik.

## 1. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penawaran Ubi Kayu
a. Persamaan Luas Area Panen Ubi Kayu Lampung
Luas area panen ubi kayu Lampung ditentukan oleh faktor-faktor berikut:
AU t = f( PU t−1 IHK t−1 , PJGK t−1 IHK t−1 , UBRH t−1 IHK t−1 , RL t−1 , CH t , HDJ t−1 , AU t−1 , U 1 ) ………………………….…(2) +           -            -         -          +      -         0< σ <1 Keterangan : AU t = Luas panen ubi kayu Lampung tahun t (ha) PU t−1 = Harga ubi kayu setahun yang lalu (Rp/kg) PJGK t−1 = Harga jagung setahun yang lalu (Rp/kg) UBRH t−1 = Upah buruh setahun yang lalu (Rp/HKP) RL t−1
= Suku bunga kredit usahatani setahun yang lalu (%/tahun)
Varingan Prianando Tambunan dkk: Analisis Respon Penawaran, Permintaan, dan Harga Ubi Kayu ..….
CH t = Curah hujan pada tahun t (mm/tahun) HDJ t−1 = Harga dasar jagung tahun lalu (Rp/kg) AU t−1 = Luas panen ubi kayu Lampung setahun yang lalu (ha)

## b. Persamaan Produktivitas
Produktivitas ubi kayu Lampung ditentukan oleh faktor-faktor berikut:
Y t = f( PU t−1 IHK t−1 , PPU t−1 IHK t−1 , CH t , Y t−1 , U 2 ) ………………………………………………..…………..(3) +          -        +  0< σ <1 Keterangan : Y t = Produktivitas ubi kayu Lampung tahun t (ton/ha) PPU t−1 = Harga pupuk urea setahun yang lalu (HET) (Rp/kg) Y t−1 = Produktivitas ubi kayu Lampung setahun yang lalu (ton/ha)

## c. Persamaan Produksi atau Penawaran Ubi Kayu Lampung
Produksi ubi kayu di Provinsi Lampung merupakan hasil kali antara area panen dengan produktivitas ubi kayu di Provinsi Lampung.
QTSU t =   AU t ∗   Y t …………………………………………………………...…………………(4)
Keterangan :
QTSU t = Jumlah produksi ubi kayu di Provinsi Lampung (ton/ha/tahun)
Y t = Produktivitas ubi kayu Lampung tahun t (ton/ha)

## 2. Faktor-faktor yang Memoengaruhi Permintaan Ubi Kayu
Pasar produk ubi kayu dibagi menjadi dua agar perilaku penawaran dan permintaan mendekati keadaan yang sebenarnya.

## 1) Ubi kayu segar untuk industri gaplek:
PUPG =  α1 PGPBR +  α2  ( dPUPG dQDUG ) . QDUG + U 7 …………………………………..…....(5) +                      -                               0<b<1 QDUG = f(PUPG, PGPBR, UBPJ, PSOL, RL, QDUG 𝑡−1 , U 8 ) …………………………...…(7) -        +          -           -         -      -             0<b<1

## 2) Ubi kayu segar untuk industri tapioka:
PUPT =  α1 PTPBR +  α2  ( dPUPT dQDUT ) . QDUT + U 9 …………………………………....…...…...(8) +                      -                             0<b<1
QDUT t = f(PUPT, PTPBR, UBRH, PSOL, RL, T, QDUT 𝑡−1 , U 10 ) .....……………………(9) -        +            -          -       -    +    +            0<b<1 Total permintaan :
QTDU =   QDUK +   QDUG +   QDUT ………………………………..……………...…(10) Keterangan : PUPG = Harga ubi kayu di industri gaplek (Rp/kg) PGPBR = Harga gaplek di industri gaplek (Rp/kg) RL = Tingkat bunga (%/tahun) UBRH = Upah buruh industri (Rp/HOK) PSOL = Harga BBM solar (Rp/liter) QDUG 𝑡−1 = Jumlah permintaan ubi kayu untuk industri gaplek lampung (ton) PUPT = Harga ubi kayu di industri tapioka (Rp/kg)
PTPBR
= Harga tapioka di industri tapioka (Rp/kg)
QDUT 𝑡−1 = Jumlah permintaan ubi kayu di industri tapioka Lampung (ton)

## 3. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Harga Ubi Kayu
Rata-rata harga ubi kayu di tingkat petani di Lampung : Sehingga  dari  persamaan  penawaran  dan  permintaan  ubi  kayu  di  Provinsi  Lampung  maka  didapatkan keseimbangan pasar ubi kayu yang menghasilkan harga ubi kayu tingkat petani di Provinsi Lampung sehingga persamaan identitas penawaran dan permintaan ubi kayu dapat ditulis sebagai berikut.
QTSU = QTDU ………………………..……………………………..……………………..(11) +        +           +         +          .0<b<1

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Faktor-faktor yang Memengaruhi Respon Penawaran Ubi Kayu
a. Persamaan Luas Area Panen Ubi Kayu Lampung
Hasil uji asumsi klasik pada model persamaan luas area panen ubi kayu di Provinsi Lampung didapatkan hasil bahwa nilai dari probability dari uji normalitas data lebih dari 0,05 sehingga data yang digunakan dalam model  persamaan  luas  area  panen  ubi  kayu  Provinsi  Lampung  sudah  terdistribusi  dengan  normal.    Nilai Prob.Chi-Square dari Obs*R-Square uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi menunjukkan nilai sebesar 0,8896  dan  0,2901  sehingga  hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  tidak  terjadi  heteroskedastisitas  dan autokorelasi pada model persamaan luas area panen ubi kayu.  Berdasarkan Tabel 1 didapatkan nilai R-squared sebesar  100  persen  yang  berarti  bahwa  sebesar  100  persen  variasi  luas  area  panen  ubi  kayu  di  Provinsi Lampung dapat dijelaskan oleh variabel harga ubi kayu, selisih harga jagung tingkat petani, upah buruh harian, suku bunga KUR, curah hujan, dan luas area tahun lalu.  Tabel 1 menunjukkan bahwa apabila upah buruh harian naik sebesar Rp1000/HOK maka luas area panen ubi kayu di Provinsi Lampung akan naik sebesar 3,481 ha/tahun.  Kenaikan curah hujan sebesar 100 mm/tahun maka akan meningkatkan luas area panen ubi kayu sebesar 0,1286 ha/tahun dan apabila luas area panen tahun lalu naik sebesar 1 ha maka luas area panen tahun yang akan datang akan naik sebesar 1 ha/tahun.
Menurut Puteri (2009) bahwa luas area panen ubi kayu bersifat inelastis baik jangka pendek maupun jangka panjang dalam memengaruhi produksi ubi kayu.  Artinya bahwa apabila luas area bertambah pada tahun sebelumnya  akan  dapat  meningkatkan  produksi  ubi  kayu.    Harga  ubi  kayu  pada  tahun  sebelumnya  akan memengaruhi petani dalam menanam ubi kayu kembali pada musim tanam selanjutnya.  Minat petani dalam menanam  ubi  kayu  sangat  dipengaruhi  oleh  harga  ubi  kayu  dan  hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Zakaria (2000).  Penelitian Pipitpukdee, Attavanich, dan Bejranonda, (2020) mendapatkan hasil bahwa harga ubi kayu setahun yang lalu memberikan dampak negatif pada area panen ubi kayu.  Tabel penduga parameter persamaan luas area panen ubi kayu di Provinsi Lampung disajikan pada Tabel 1

## Tabel 1. Penduga parameter persamaan luas area panen ubi kayu Provinsi Lampung
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Harga ubi kayu tingkat petani 0,030903 0,108049 0,286010 0,7821 Selisih harga jagung tingkat petani    0,010534 0,010441 1,008840 0,3426 Upah buruh harian 0,003481*** 0,000813 4,281913 0,0027 Suku bunga KUR -2,905279* 1,291384 -2,249741 0,0546 Curah hujan 0,001286*** 0,000350 3,675169 0,0063 Luas area panen tahun lalu 1,000001*** 5,75E-07 1739911 0,0000 R-squared 1,000000 Mean dependent var 292278,3 Adjusted R-squared 1,000000 S.D. dependent var 47439,68 S.E. of regression 0,078438 Sum squared resid 0,049220 Durbin-Watson stat 1,861250 Second-Stage SSR 0,049072 J-statistic 8,000000 Instrument rank 14 Prob(J-statistic) 0,433470 Sumber: Olah data, 2022.
Keterangan :
*
= Tingkat kepercayaan sebesar 90 persen
Varingan Prianando Tambunan dkk: Analisis Respon Penawaran, Permintaan, dan Harga Ubi Kayu ..….
** = Tingkat kepercayaan sebesar 95 persen
*** = Tingkat kepercayaan sebesar 99 persen
Variabel tingkat suku bunga pinjaman KUR memiliki pengaruh negatif terhadap luas area panen.  Hal itu  berarti  apabila  terjadi  penurunan  suku  bunga  pinjaman  sebesar  1  persen  maka  luas  area  panen  akan meningkat sebesar 1,9052 ha/tahun.  Menurut Zakaria (2000) dan Iswara (2021) bahwa mayoritas petani ubi kayu di Provinsi Lampung merupakan petani yang memiliki lahan kurang dari 2 ha.  Selain itu, rendahnya suku bunga pinjaman akan meningkatkan ketersediaan modal petani yang dapat digunakan oleh petani dalam menyediakan faktor produksi usahatani ubi kayu di Provinsi Lampung.  Tanaman ubi kayu juga tahan terhadap suhu cuaca yang panas, namun tingkat curah hujan sangat bepengaruh pada pertumbuhan ubi kayu.  Menurut Pipitpukdee, dkk., (2020) bahwa curah hujan berpengaruh pada luas area panen dan produktivitas usahatani ubi kayu di Thailand, sehingga hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Pipitpukdee, dkk., (2000).  Pengaruh luas area panen tahun lalu juga sangat berpengaruh terhadap luas area panen tahun berikutnya.  Luas area panen yang tinggi akan menghasilkan produksi ubi kayu yang tinggi juga, sehingga petani akan mempertahankan untuk menanam ubi kayu kembali pada musim tanam selajutnya.

## b. Persamaan Produktivitas Ubi Kayu Lampung
Hasil  uji  normalitas  data  didapatkan  nilai  probabilitas  sebesar  0,8676  yang  berarti  bahwa  data terdistribusi  secara  normal.    Uji  asumsi  klasik  yang  dilakukan  tidak  menunjukkan  adanya  masalah heteroskedastisitas, namun terjadi autokorelasi.  Cara yang digunakan untuk mengatasi masalah autokorelasi yaitu  menggunakan  metode  HAC  ( Newest-West )  pada  saat  melakukan  analisis  TSLS  sehingga  hasil  yang didapatkan menjadi lebih baik.  Nilai R-squared yang dihasilkan sebesar 0,9997 (Tabel 2).

## Tabel 2. Penduga parameter persamaan produktivitas ubi kayu Provinsi Lampung
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Harga ubi kayu tingkat petani 0,118166 0,329585 0,358528 0,7346 Harga pupuk urea -0,078635 0,131582 -0,597615 0,5761 Harga pupuk SP36 0,003014 0,402457 0,007490 0,9943 Harga pupuk ZA 0,056988 0,717693 0,079404 0,9398 Harga pupuk organic 0,170436 0,418519 0,407236 0,7007 Curah hujan 0,000729* 0,000357 2,044021 0,0964 Teknologi 0,008353 0,012694 0,658009 0,5396 Tingkat suku bunga pinjaman -5,617499 12,57312 -0,446786 0,6737 Prodiktivitas ubi kayu tahun lalu 1,025680*** 0,006711 152,8391 0,0000 R-squared 0,999723 Mean dependent var 24,18714 Adjusted R-squared 0,999279 S.D. dependent var 2,606399 S.E. of regression 0,069970 Sum squared resid 0,024479 Durbin-Watson stat 2,162427 Second-Stage SSR 0,024479 J-statistic 5,000000 Instrument rank 14 Prob(J-statistic) 0,415880 Sumber: Olah data, 2022. Keterangan : *
= Tingkat kepercayaan sebesar 90 persen
** = Tingkat kepercayaan sebesar 95 persen
*** = Tingkat kepercayaan sebesar 99 persen
Harga pupuk urea setahun yang lalu memiliki tanda negatif terhadap produktivitas ubi kayu namun tidak berpengaruh nyata.  Hasil ini tidak sejalan dengan penelitian Kristian (2013) bahwa harga pupuk urea dapat mempengaruh hasil produksi ubi kayu.  Pupuk urea merupakan pupuk yang digunakan oleh petani ubi kayu karena  memiliki  kandungan  N  yang  berguna  untuk  mempercepat  pertumbuhan  tanaman,  menambah kandungan protein hasil panen, menghijaukan daun tanaman untuk mempercepat proses fotosintesis (BPTP
KALTIM, 2015).  Curah hujan memiliki pengaruh positif dan berpengaruh nyata sebesar 90 persen terhadap produktivitas ubi kayu di Provinsi Lampung.  Artinya bahwa apabila curah hujan naik sebesar 1 mm/tahun maka  produktivitas  usahatani  ubi  kayu  naik  sebesar  0,0007  ton/ha.    Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian Pipitpukdee, dkk., (2020) yang mendapatkan hasil bahwa variabel cuaca (curah hujan) berpengaruh terhadap  produksi  ubi  kayu  di  Thailand.    Sejalan juga  dengan  penelitian  Boansi  (2017)  yang mendapatkan hasil bahwa produksi ubi kayu di Togo dipengaruhi oleh cuaca yang normal.  Variabel tingkat produktivitas ubi kayu tahun yang lalu memiliki pengaruh positif dengan tingkat kepercayaan sebesar 99 persen yang berarti bahwa  apabila  produktivitas  usahatani  ubi  kayu  pada  tahun  lalu  naik  sebesar  1  ton/ha  maka  produktivitas usahatani ubi kayu tahun ini akan naik sebear 1,0256 ton/ha.

## c. Produksi atau Penawaran Ubi Kayu Lampung
Produksi ubi kayu di Provinsi Lampung dipengaruhi oleh luas area panen dan produktivitas ubi kayu di Provinsi Lampung.  Data aktual menunjukkan bahwa pada tahun 2018-2019 luas area panen ubi kayu Provinsi Lampung  naik  dari  211.753  ha menjadi 254.684  ha, namun  produksi  ubi  kayu di  Provinsi  Lampung  justru mengalami penurunan yaitu sebesar 5.055.614 ton menjadi 4.929.044 ton.  Berdasarkan peningkatan luas area panen dan penurunan produksi ubi kayu di Provinsi Lampung pada tahun 2018-2019 maka produktivitas ubi kayu  di  Provinsi  Lampung  juga  mengalami  penurunan  yaitu  sebesar  23,88  ton/ha  menjadi  19,35  ton/ha. Sejalan dengan penelitian Zakaria (2000) bahwa pengembangan produksi ubi kayu di Provinsi Lampung masih bertumpu pada perluasan areal tanam saja, belum pada peningkatan produktivitas ubi kayu.  Varietas ubi kayu di Provinsi Lampung yang paling banyak di budidayakan oleh petani adalah varietas Thailand dan Cassesart (Iswara,  2021).    Menurut  Kementrian  Pertanian  (2012)  produksi  potensial  tanaman  ubi  kayu  di  Provinsi Lampung untuk varietas UJ-3 (Thailand) dan UJ-5 (Cassesart) dapat mencapai rata-rata produktivitas sebesar 35-40 ton/ha (Thailand/UJ-3) dan 45-60 ton/ha (Cassesart/UJ-5), sementara rata-rata produktivitas ubi kayu di Provinsi Lampung pada tahun 2019 hanya mencapai 19,35 ton/ha yang berarti bahwa produktivitas ubi kayu di Provinsi Lampung belum mencapai kondisi potensial.
Menurut  Pipitpukdee,  dkk.,  (2020)  bahwa  faktor  cuaca  dapat  memengaruhi  hasil  produksi  ubi  kayu.
Faktor  lain  yang  dapat menyebabkan  penurunan produksi adalah penggunaan  input  produksi seperti pupuk urea, pupuk NPK, pupuk SP-36 dan juga umur panen (Anggraesi, dkk., 2020).  Hasil penelitian ini sejalan dengan  penelitian  Fitriana,  dkk.,  (2019),  Putri  (2019),  Limbong  (2017),  Nova  (2015),  dan  Kristian  (2013), Pamuji (2011), dan (Puteri, 2009).  Berdasarkan penelitian Prabowo, dkk., (2015) bahwa variabel produksi menjadi faktor kekuatan dalam strategi pengembangan ubi  kayu, sedangkan harga ubi kayu menjadi faktor ancaman  bagi  petani  sehingga  hal  ini  menunjukan  agar  petani  dapat  memafaatkan  kekuatan  yang  dimiliki untuk  dapat  meningkatkan  pendapatan  usahatani  ubi  kayu  dengan  cara  meningkatkan  produksi  ubi  kayu. Fenomena di lapangan yang terjadi bahwa petani ubi kayu tidak dapat menentukan harga ubi kayu saat panen sudah  dilakukan,  namun  petani  ubi  kayu  dapat  meningkatkan  produksi  ubi  kayu  agar  dapat  meningkatkan pendapatan usahatani ubi kayu yang dilakukan.
2. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Permintaan ubi kayu
a. Permintaan ubi kayu tingkat di industri gaplek
Uji normalitas yang dilakukan menunjukkan hasil sebesar 0,6645 yang berarti nilai tersebut lebih dari 0,05 sehingga data yang digunakan sudah terdsitribusi normal.  Nilai Prob.chi-square uji heteroskedastisitas sebesar  0,7460  yang  berarti  bahwa  lebih  >  0,05  sehingga  model  persamaan  yang  digunakan  tidak  terjadi heteroskedastisitas.    Nilai Prob.Chi-Square uji  autokorelasi  didapatkan  sebesar  0,4497  sehingga  dapat disimpulkan bahwa model persamaan ubi kayu segar untuk industri gaplek tidak terjadi autokorelasi.  Tabel 14 menunjukkan nilai R-squared yang didapatkan sebesar 1,0000 atau 100 persen yang berarti bahwa sebesar 100  persen  variasi  permintaan  ubi  kayu  untuk  industri  gaplek  di  Provinsi  Lampung  dapat  dijelaskan  oleh variabel pertumbuhan harga ubi kayu di industri gaplek, harga gaplek di industri gaplek, upah buruh pabrik,
Varingan Prianando Tambunan dkk: Analisis Respon Penawaran, Permintaan, dan Harga Ubi Kayu ..….
harga dasar solar, tingkat suku bunga pinjaman dan jumlah permintaan ubi kayu di industri gaplek pada tahun yang lalu.  Hasil penduga parameter persamaan ubi kayu untuk industri gaplek di Provinsi Lampung disajikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Penduga parameter persamaan permintaan ubi kayu untuk industri gaplek di Provinsi Lampung
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Pertumbuhan harga ubi kayu tingkat industri gaplek -0,000168** 5,96E-05 -2,823062 0,0224 Harga gaplek tingkat industri gaplek 0,097583 0,116654 0,836513 0,4271 Upah buruh pabrik 0,004440 0,019738 0,224941 0,8277 Harga dasar solar 0,043090 0,026993 1,596326 0,1491 Tingkat suku bunga pinjaman -10,36639** 4,327386 -2,395531 0,0435 Jumlah permintaan ubi kayu tingkat industri gaplek tahun lalu 1,000007*** 7,31E-07 1367884, 0,0000 R-squared 1,000000 Mean dependent var 87749,21 Adjusted R-squared 1,000000 S.D. dependent var 17711,51 S.E. of regression 0,097787 Sum squared resid 0,076498 Durbin-Watson stat 2,186487 Second-Stage SSR 0,076385 J-statistic 8,000000 Instrument rank 14 Prob(J-statistic) 0,433470 Sumber: Olah data, 2022. Keterangan : *
= Tingkat kepercayaan sebesar 90 persen
** = Tingkat kepercayaan sebesar 95 persen
*** = Tingkat kepercayaan sebesar 99 persen
Variabel pertumbuhan harga ubi kayu tingkat industri gaplek berpengaruh nyata negatif terhadap jumlah permintaan ubi kayu di tingkat industri dengan tingkat kepercayaan sebesar 95 persen.  Hal tersebut berarti bahwa apabila harga ubi kayu tingkat industri gaplek naik sebesar Rp100/kg maka jumlah permintaan ubi kayu tingkat industri gaplek akan turun sebesar 0,0168 ton/tahun.  Sejalan dengan teori permintaan Lipsey (1995) bahwa permintaan suatu barang akan dipengaruhi harga barang itu sendiri dan memiliki pengaruh yang negatif, yaitu apabila harga barang tersebut naik maka permintaan akan barang tersebut akan menurun.  Tingkat suku bunga  pinjaman  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  permintaan  ubi  kayu  tingkat  industri  gaplek  dengan tingkat kepercayaan sebesar 95 persen.  Hasil tersebut menunjukkan apabila terjadi peningkatan suku bunga pinjaman  sebesar  1  persen  akan  menurunkan  permintaan  ubi  kayu  tingkat  industri  gaplek  sebesar  10,3664 ton/tahun.  Berdasarkan Kementrian Perindustrian (2017) bahwa dengan adanya tingkat suku bunga yang lebih rendah, pihak industri akan mendapatkan pinjaman yang lebih murah sehingga mampu meningkatkan daya saing di tingkat nasional maupun internasional.
Jumlah permintaan ubi kayu tingkat industri gaplek pada tahun yang lalu juga berpengaruh nyata terhadap permintaan ubi kayu pada tahun ini dengan tingkat kepercayaan sebesar 99 persen.  Artinya bahwa apabila jumlah permintaan ubi kayu tahun kemarin naik sebesar 100 ton/tahun maka permintaan ubi kayu pada tahun ini akan naik sebesar 100 ton/tahun.  Berdasarkan hasil perhitungan yang dilakukan nilai elastisitas permintaan ubi kayu di tingkat industri gaplek adalah 0,16 yang berarti bahwa permintaan ubi kayu di tingkat industri gaplek bersifat inelastis, peningkatan harga ubi kayu sebesar 100 persen akan menurunkan jumlah permintaan ubi  kayu  untuk  gaplek  sebesar  16  persen,  cateris  paribus.    Sejalan  dengan  penelitian  Zakaria  (2000)  yang mendapatkan hasil bahwa permintaan ubi kayu untuk industri gaplek bersifat inelastis.

## b. Permintaan ubi kayu tingkat industri tapioka
Hasil uji normalitas data menunjukkan nilai probability sebesar 0,7756 yang berarti bahwa data sudah terdistribusi normal.  Nilai Prob. Chi-Squar e uji heteroskedastisitas sebesar 0,5071 yang berarti > 0,05 dan model  persamaan  ubi  kayu  segar  untuk  industri  tapioka  tidak  terjadi  heteroskedastisitas.    Uji  Autokorelasi menunjukkan  nilai Prob.  Chi-Square sebesar  0,6371  yang  berarti  model  persamaan  yang  digunakan  tidak terjadi  autokorelasi  antar  waktu  tahun  yang  digunakan.    Berdasarkan  Tabel  16  bahwa  didapatkan  nilai R- squared sebesar  1,0000  atau  sebesar  100  persen.    Jumlah  permintaan  ubi  kayu  untuk  industri  tapioka  di Provinsi Lampung pada tahun 2018 sebesar 7.029.000 ton/tahun dan naik menjadi 7.120.400 ton/tahun pada tahun  2019,  apabila  dilihat  dari  segi  harga  ubi  kayu  ditingkat  industri  maka  harga  ubi  kayu  mengalami penurunan  pada  tahun  2019  yaitu  sebesar  Rp1.864/kg  pada  tahun  2018  menjadi  Rp1.610/kg.    Fenomena tersebut sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan menggunakan model persamaan permintaan ubi kayu untuk industri tapioka di Provinsi Lampung.  Sejalan dengan penelitian Hasanah (2021) bahwa harga ubi kayu memengaruhi permintaaan ubi kayu.  Hasil penelitian Triani (2015) menunjukkan hasil yang berbeda.
Pertumbuhan harga tapioka berpengaruh nyata terhadap permintaan ubi kayu dengan tingkat kepercayaan sebesar  99  persen.    Artinya  bahwa  apabila  pertumbuhan  harga  tapioka  dari  tahun  ke  tahun  positif  akan meningkatkan  permintaan  ubi  kayu  sebesar  0,9403  ton/tahun.    Upah  buruh  pabrik  juga  berpengaruh  nyata positif terhadap permintaan ubi kayu industri tapioka dengan tingkat kepercayaan sebesar 95 persen.  Artinya bahwa  apabila  terjadi  kenaikkan  upah  buruh  pabrik  sebesar  Rp100/HOK  maka  permintaan  ubi  kayu  untuk industri tapioka akan naik sebesar 0,4860 ton/tahun.  Variabel harga dasar solar berpengaruh nyata terhadap permintaan ubi kayu di industri tapioka dengan tingkat kepercayaan seebsar 95 persen.  Nilai koefisien yang diperoleh sebesar 0,0056 dengan tanda negatif yang berarti bahwa variabel rasio harga dasar solar memiliki pengaruh negatif terhadap permintaan ubi kayu di industri tapioka.  Nilai tersebut berarti bahwa apabila harga dasar  solar  naik sebesar  Rp100/liter maka  permintaan  ubi  kayu  di  industri  tapioka  akan turun  sebesar 0,56 ton/tahun.
Variabel  teknologi  dimasukkan  kedalam  model  dengan  implementasi  bahwa  adanya  peningkatan teknologi pada setiap tahunnya.  Variabel teknologi berpengaruh nyata terhadap permintaan ubi kayu tingkat industri  tapioka  dengan  tingkat  kepercayaan  sebesar  95  persen.    Hal  tersebut  berarti  bahwa  apabila  terjadi peningkatan teknologi maka akan meningkatkan permintaan ubi kayu untuk industri tapioka sebesar 0,0034 ton/tahun.  Kemajuan teknologi akan berpengaruh terhadap kapasitas produksi maupun kualitas produk yang dihasilkan oleh suatu industri.  Oleh karena itu, dengan adanya kemajuan tekonologi dibidang industri tapioka akan meningkatkan penyerapan bahan baku ubi kayu segar untuk industri.  Penduga parameter persamaan ubi kayu untuk industri tapioka di Provinsi Lampung disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Penduga parameter persamaan ubi kayu untuk industri tapioka di Provinsi Lampung
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Pertumbuhan harga ubi kayu tingkat industri tapioka -5,70E-06 1,36E-05 -0,418627 0,6880 Pertumbuhan harga tapioka di tingkat industri tapioka 0,940318*** 0,012155 77,35946 0,0000 Upah buruh pabrik 0,004860** 0,001956 2,485212 0,0419 Harga dasar solar -0,005590** 0,002314 -2,415730 0,0464 Teknologi 0,003427** 0,001410 2,429963 0,0454 Tingkat suku bunga pinjaman 1,428402* 0,630946 2,263904 0,0580 Jumlah permintaan ubi kayu tingkat industri tapioka setahun lalu 1,000000*** 1,83E-09 5,45E+08 0,0000 R-squared 1,000000 Mean dependent var 8937659, Adjusted R-squared 1,000000 S.D. dependent var 2613512, S.E. of regression 0,015579 Sum squared resid 0,001699 Durbin-Watson stat 2,485368 Second-Stage SSR -11,50000 J-statistic 7,000000 Instrument rank 14 Prob(J-statistic) 0,428880
Sumber : Olah data, 2022.
Keterangan :
Varingan Prianando Tambunan dkk: Analisis Respon Penawaran, Permintaan, dan Harga Ubi Kayu ..….
* = Tingkat kepercayaan sebesar 90 persen
** = Tingkat kepercayaan sebesar 95 persen
*** = Tingkat kepercayaan sebesar 99 persen
Tingkat suku bunga pinjaman juga berpengaruh nyata terhadap jumlah permintaan ubi kayu untuk industri tapioka dengan tingkat kepercayaan sebesar 90 persen.  Pengaruh yang diberikan adalah pengaruh positif yang berarti bahwa apabila tingkat suku bunga pinjaman naik sebesar 1 persen maka akan meningkatkan permintaan ubi  kayu  tingkat  industri  tapioka  sebesar  1,4284  ton/tahun.    Pihak  industri  tapioka  yang  meminjam  modal untuk  menjalankan  usaha  akan  meningkatkan  terus  produksi  tapioka  meskipun  ada  kenaikan  tingkat  suku bunga  pinjaman.    Peningkatan  produksi  akan  meningkatkan  pendapatan  industri,  sehingga  tidak  terjadi kerugian karena adanya kenaikkan tingkat suku bunga pinjaman.  Jumlah permintaan ubi kayu untuk industri tapioka sangat berpengaruh terhadap permintaan ubi kayu pada tahun ini. Tingkat kepercayaan yang dihasilkan sebesar  99  persen  menunjukkan  bahwa  apabila  terjadi  peningkatan  permintaan  ubi  kayu  pada  tahun  lalu sebesar  100  ton/tahun  maka  pada  tahun  ini  akan  terjadi  kenaikkan  permintaan  ubi  kayu  juga  sebesar  100 ton/tahun.    Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  nilai  elastisitas  permintaan  ubi  kayu  di  tingkat industri  tapioka  adalah  0,08  yang  berarti  bahwa  permintaan  ubi  kayu  di  tingkat  industri  tapioka  bersifat inelastis, peningkatan harga ubi kayu sebesar 100 persen akan menurunkan jumlah permintaan ubi kayu untuk tapioka sebesar 8 persen, cateris paribus .

## 3. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Harga Ubi Kayu
Harga ubi kayu tingkat petani di Provinsi Lampung dipengaruhi oleh permintaan dan penawaran ubi kayu.  Harga ubi kayu yang diterima oleh petani seharusnya merupakan keseimbangan pasar ubi kayu namun tidak terjadi karena adanya kekuatan monopsoni pasar, dengan kata lain harga ubi kayu ditentukan oleh pihak industri.    Keadaan  pasar  monopsoni  sangat  merugikan  petani.    Saat  petani  panen  raya  sehingga  keadaan industri dipenuhi oleh bahan baku yaitu ubi kayu segar, maka petani akan mendapatkan harga yang rendah. Antrian  ubi  kayu  di  industri  tapioka  akan  menyebabkan  kualitas  ubi  kayu  semakin  turun.    Refraksi  yang diberikan oleh industri juga tidak memiliki rincian persentase yang jelas (Seta, 2019), (Zakaria, 2000).
Petani ubi kayu tidak memiliki posisi tawar yang kuat, karena petani hanya dapat menjual hasil panen ke satu atau dua industri saja.  Selain itu, petani tidak memiliki kelembagaan yang kuat untuk dapat membuat kesepakatan terkait dengan harga ubi kayu dengan pihak industri.  Sisi kelembagaan petani harus diperkuat dengan  adanya  kelompok  tani  dan  gabungan  kelompok  tani  yang  akan  mengatur  anggotanya  untuk  dapat menyusun  strategi  agar  dapat  memiliki  posisi  tawar  dalam  menentukan  harga  ubi  kayu  (Zakaria,  2000). Kelembagaan tersebut harus didukung dengan kebijakan pemerintah terkait dengan harga ubi kayu di tingkat petani.  Terkait dengan kebijakan pemerintah, pemerintah Provinsi Lampung menyeru pada seluruh industri pengolahan  ubi  kayu  yang  ada  di  Provinsi  Lampung  pada  tahun  2020  agar  harga  ubi  kayu  tidak  dibawah Rp900/kg (Pemerintah Provinsi Lampung, 2020).  Kebijakan tersebut tidak didukung penuh oleh pihak industri pengolahan ubi kayu di Provinsi Lampung yang ditandai dengan rata-rata harga ubi kayu di tingkat petani pada tahun 2021 sebesar Rp841/kg.  Pihak pemerintah provinsi seharusnya menetapkan kebijakan harga ubi kayu melalui  keputusan  gubernur  ataupun  pemerintah  daerah  sentra  ubi  kayu  di  Provinsi  Lampung  agar  dapat melindungi petani dari harga ubi kayu yang rendah.
Berdasarkan data yang telah didapatkan harga tapioka tingkat pabrik pada tahun 2018-2019 mengalami peningkatan dari Rp5.642/kg menjadi Rp5.857/kg, namun harga ubi kayu tingkat industri justru mengalami penurunan pada tahun 2018-2019 yaitu sebesar Rp1.864/kg menjadi Rp1.610/kg.  Data tersebut menunjukkan bahwa harga ubi kayu bukan berada pada kesepakatan harga atau keseimbangan pasar, namun berdasarkan penetapan dari industri tapioka yang memiliki kekuatan penuh atas dasar penentuan harga ubi kayu.  Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Zakaria (2000) yang mendapatkan hasil bahwa kekuatan monopsoni industri tapioka terhadap harga ubi kayu tingkat petani memiliki derajat yang lebih kuat dibandingkan dengan industri gaplek.  Kapasitas penyerapan bahan baku ubi kayu segar dan produksi yang lebih besar menyebabkan kekuatan monopsoni industri tapioka menjadi lebih kuat.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dalam  penelitian  ini  adalah  faktor-faktor  yang  memengaruhi  respon penawaran ubi kayu di Provinsi Lampung secara signifikan adalah variabel luas area panen dan produktivitas ubi kayu, faktor-faktor yang memengaruhi respon permintaan ubi kayu untuk industri gaplek  secara signifikan
adalah variabel pertumbuhan harga ubi kayu tingkat industri gaplek, variabel tingkat suku bunga pinjaman, dan jumlah permintaan ubi kayu untuk industri gaplek pada tahun sebelumnya, sedangkan faktor-faktor yang memengaruhi respon permintaaan ubi kayu untuk industri tapioca secara signifikan adalah variabel rasio harga tapioka tingkat industri tapioka, upah buruh pabrik, harga dasar solar, teknologi, tingkat suku bunga pinjaman, dan jumlah permintaan ubi kayu tingkat industri tapioka tahun sebelumnya, faktor-faktor yang memengaruhi respon harga ubi kayu tingkat petani secara signifikan adalah jumlah penawaran dan permintaan ubi kayu.

## DAFRTAR PUSTAKA
Anggraesi,  J.,  Ismono,  R.  H.,  &  Situmorang,  S.  (2020).  Pendapatan  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi produksi ubi kayu manis dan pahit di Kecamatan Seputih Banyak Kabupaten Lampung Tengah. JIIA Vol 8, No 2 , 226-233.
Anggraini, N., Harianto, & Anggraeni, L. (2017). Analisis Pendapatan dan faktor produksi usahatani ubi kayu berdasarkan pasar yang dipilih petani. JoFSA Vol 1, No 1 , 12-20.
BPS  Provinsi  Lampung.  (2020). Statistik  Harga  Produsen  Pertanian  Subsektor  Tanaman  Pangan, Hortikultura, dan Perkebunan Rakyat tahun 2020 . Lampung: BPS Provinsi Lampung. BPTP  KALTIM.  (2015,  Oktober  08). Manfaat  Unsur  N,  P,  dan  K  bagi  Tanaman .  Retrieved  from www.kaltim.litbang.pertanian.go.id:
http://kaltim.litbang.pertanian.go.id/ind/index.php?option=com_content&view=article&id=707&Ite mid=59
Chudori, V. N. (2012). Relevansi isi kurikulum kompetensi keahlian teknik konstruksi batu dan beton di SMKN 5 Bandung dengan kebutuhan industri . Bandung: Repository UPI.
Fitriana,  M.  D.,  Zakaria,  W.  A.,  &  Kasymir,  E.  (2019).  Analisis  efisiensi  produksi  usahatani  ubi  kayu  di Kecamatan Natar Kabupaten Lampung Selatan. JIIA Vol 7, No 1 , 22-27.
Ginting, M. S., Ginting, R., & Lubis, S. N. (2014). Faktor-faktor yang mempengaruhi nilai tukar petani ubi kayu  (Studi  kasus  :  Desa  Tadukan  Raga,  Kecamatan  Stm  Hilir,  Kabupaten  Deli  Serdang,  Provinsi Sumatera Utara). Jurnal USU .
Iswara, R. (2021). Efisiensi teknis dan ekonomis usahatani ubi kayu di Kabupaten Lampung Tengah. Tesis.
Bandar Lampung: Universitas Lampung.
Kementrian  Pertanian.  (2012). Pedoman  Teknis  Pengelolaan  Produksi  Ubi  Kayu  Tahun  2012. Jakarta: Direktorat Budidaya Aneka Kacang dan Umbi.
Kristian. (2013). Determinan produksi, konsumsi dan harga ubi kayu Indonesia . Kelitbangan Vol 3, No 2 , 1- 23.
Kristian, & Surono, S. (2013). Faktor-faktor yang mempengaruhi produksi, konsumsi dan harga ubi kayu di Indonesia. Kelitbangan , 1-20.
Limbong, H. C. (2017). Faktor-faktor yang mempengaruhi ketersediaan dan konsumsi makanan berpati (ubi kayu, ubi jalar dan tapioka) di Kota Medan. Skripsi. Medan: Repositori Institusi Universitas Sumatera Utara (RI-USU).
Lipsey, R. G. (1995). Pengantar Mikro Ekonomi. Jakarta: Binarupa Aksara.
Mishra, S. B., & Alok, S. (2017). Handbook of Reasearch Methodology. India: Educreation Publishing.
Nova, D. E. (2015). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi ketersediaan pangan di Provinsi Aceh. Aceh: ETD Unsyiah.
Pamuji, A. H. (2011). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi ubi kayu di Jawa Timur . Skripsi.
Surabaya: Repository Unair.
Pemerintah  Provinsi  Lampung.  (2020,  August  19). Antisipasi  Krisis  Pangan,  Gubernur  Arinal  Canangkan Gerakan  Diversifikasi  Pangan  dan  Ekspos  UMKM  Pangan  Lokal .  Retrieved  from
Varingan Prianando Tambunan dkk: Analisis Respon Penawaran, Permintaan, dan Harga Ubi Kayu ..….
https://lampungprov.go.id/:  https://lampungprov.go.id/detail-post/antisipasi-krisis-pangan-gubernur- arinal-canangkan-gerakan-diversifikasi-pangan-dan-ekspos-umkm-pangan-lokal
Pipitpukdee, S., Attavanich, W., & Bejranonda, S. (2020). Impact of climate change on land use, yield and production of Cassava in Thailand. Agriculture Vol 10, No 402 , 1-14.
Prabowo, I. W., Haryono, D., & Affandi, M. I. (2015). Strategi pengembangan usahatani ubi kayu (Manihot utilissima)di Kecamatan Menggala Kabupaten Tulang Bawang. JIIA VOl 3, No 1 , 48-56.
Puteri, G. A. (2009). Analisis respon dan proyeksi penawaran ubi kayu di Indonesia. Tesis. Bogor: Repository IPB.
Putri,  A.  A.  (2019). Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produksi  dan  tataniaga  ubi  kayu  di  Desa Galuga Kecamatan Cibungbulang, Kabupaten Bogor. Skripsi. Malang: Respository UB.
Seta, A. P. (2019). Optimalisasi Agroindustri Tapioka di Kabupaten Lampung Tengah (Kasus Pada PT Unggul Mekar  Sari,  Kecamatan  Rumbia,  Kabupaten  Lampung  Tengah)  Tesis. Lampung:  Universitas Lampung.
Zulkarnain. (2017). Analisis Strategi Pengembangan Pemasaran dan Nilai Tambah Tiwul Instan. JoFSA, Vol.1, No.1 , 1-11.