## Transmisi  Harga  Beras  Di  Indonesia: Pendekatan  Threshold Cointegration
Rice  Price  Transmission  In  Indonesia: Threshold  Cointegration Approach
Deby Ananda Difah 1 , Harianto 2 , dan Dedi Budiman Hakim 2
1 Post Graduate Student of Agricultural Economics, Bogor Agricultural University, Indonesia
2 Faculty of Economics and Management, Bogor Agricultural University, Indonesia Corresponding author: debyad8@gmail.com

## ABSTRACT
Rice  is  a  staple  food  that  is  still  a  top  priority for  most  of  Indonesian. The  widening difference between the rice price at the farmer level and the retail price of rice indicates the presence of asymmetric vertical price transmission. A stable and affordable price is one of the  important  components  needed  to  maintain  food  distribution.  The  price  of  food commodities that fluctuate too much can be relied upon by farmers as producers, processors, traders to consumers, and about social unrest. To maintain stability of staple food prices, the government  is  open  to  keep  rice  prices  at  a  certain  level  that  can  benefit  farmers  and consumers alike. This research used Threshold Vector Error Correction Model (TVECM) to estimate  threshold  value  and  to  analyze  rice  price  transmission  relationship  at  farm  level and  retail  level.  The  data used  monthly  time  series  data  from  January  1990  to  September 2016. The results show that the estimated threshold value obtained is -0.092. This suggests that  when  the  deviation  of  retail  price  and  farmers  in  long-term  equilibrium  exceeds 9.2 percentage, the price of retail rice will adjust to achieve its equilibrium so that the two rice prices have a cointegration relationship. Conversely, when the deviation of rice prices is less than 9.2 percentage, there will be no price adjustment and no market integration. The price of retail rice has increased faster than the price at the farm level.
Keywords: rice, cointegration, threshold, price transmission,
Disubmit : 15 Agustus 2019, Diterima: 10 September 2019, Disetujui : 17 Oktober 2019

## PENDAHULUAN
Beras merupakan  bahan  pangan  pokok  yang  masih  tetap  mendapat  prioritas  utama  untuk  memenuhi kebutuhan  konsumsi  sebagian  besar  penduduk  Indonesia. Menurut Dodge  E (2012) berdasarkan  data Susenas  tahun  2010,  sebanyak  98.5  persen  masyarakat  Indonesia  mengkonsumsi  beras  sebagai bahan  pangan  pokoknya. Masyarakat  Indonesia  yang  mencapai  252.17  juta  orang  dengan  laju pertumbuhan  sebesar  1.31  persen  memiliki  tingkat  konsumsi  beras  mencapai  132.98 kg/kapita/tahun (Pusdatin  2015). Negara-negara  di  Asia  masih  mendominasi  dalam  bidang produksi, konsumsi dan perdagangan beras dunia. Indonesia merupakan negara penghasil beras ke tiga terbesar di dunia dengan mengambil pangsa sebesar 7.65 persen dari total produksi beras dunia setelah China (29.98 persen) dan  India (22.33 persen). Indonesia juga berada diposisi tiga sebagai konsumen terbesar dunia dengan mengambil pangsa sebesar 7.84 persen dari total konsumsi beras dunia setelah China (29.96 persen) dan India (20.32 persen) (USDA 2017).
DOI: http://dx.doi.org/10.25181/jofsa. v3 i 2 .1561 Journal of Food System and Agribusiness Vol. 3 (2): 31-39
pISSN 2654-5853 https://www.jurnal.polinela.ac.id/JFA
eISSN 2597-9426
0.00 2,000.00 4,000.00 6,000.00 8,000.00 10,000.00 12,000.00 Ja n -9 0
F e b -9 1 M a r-9 2 A p r-9 3 M a y -9 4 Ju n -9 5
Ju l-9 6
A u g -9 7 S e p -9 8
O ct -9 9
N o v -0 0
D ec -0 1 Ja n -0 3
F e b -0 4 M a r-0 5
A p r-0 6
M a y -0 7 Ju n -0 8
Ju l-0 9
A u g -1 0
S e p -1 1 O ct -1 2
N o v -1 3 D ec -1 4 Ja n -1 6 R p /k g Month Farmer Prices
Retail Prices
Sumber: BULOG (2016). (Diolah)
Gambar 1 Perkembangan harga beras di tingkat petani dan harga beras di tingkat eceran pada bulan Januari 1990 hingga September 2016
Beras  menjadi  komoditas  politik  dan  strategis, sehingga  pemerintah  menetapkan  kebijakan  strategis untuk  mengatur  beras  agar  memastikan  semua  orang  memiliki  akses  makanan  sebagai  kebutuhan  standar (Fitriani,  2017). Kebijakan  harga  beras  oleh  pemerintah  merupakan  salah  satu  instrumen  penting  untuk menjaga  stabilitas  pasokan  beras.  Harga  menjadi  salah  satu  indikator  untuk  melihat  tingkat  efisiensi  dari rantai pemasaran pada suatu komoditi. Pada Gambar 1 menunjukkan bahwa harga beras domestik di tingkat petani  dan  eceran  periode  Januari  1990  sampai  Desember  1997  cenderung  stabil,  yaitu  pada  rata-rata  Rp 357.22 per kg untuk gabah dan Rp 706.63 per kg untuk beras. Namun pada periode berikutnya, harga beras eceran terus meningkat secara signifikan, dari Rp 1 290.04 per kg pada Januari 1998 menjadi Rp 3 009.71 per  kg  pada  September  1998  (atau  meningkat  sebesar  133.30  persen),  bahkan  kemudian  menjadi  Rp  10 082.00  per  kg  pada  September  2016  (atau  meningkat  sebesar  235.45  persen).  Hal yang  sama  juga  terjadi pada harga Gabah Kering Panen (GKP) di tingkat petani. Harga GKP meningkat sebesar 101.69 persen dari Rp 653.00 per kg pada Januari 1998 menjadi Rp 1 317.00 per kg pada September 1998, kemudian meningkat sebesar  250.87  persen  menjadi  Rp  4  621.00  per  kg  pada  September  2016.  Besarnya  perbedaan  harga  di tingkat  petani  dan  konsumen  selama  periode tahun 1998 hingga tahun  2016 mencerminkan  bahwa pergerakan  harga  beras  di  tingkat  petani  tidak  ditransmisikan  secara  sempurna  terhadap  harga  beras  di tingkat konsumen, ataupun sebaliknya.
Berdasarkan Gambar 1 dapat dilihat bahwa harga beras di tingkat petani dan harga di tingkat eceran pada  periode  1990-1997  relatif  stabil.  Memasuki  tahun  1998  harga  di  kedua  tingkat  tersebut  mulai menunjukkan  kecenderungan  terjadinya  kenaikan  harga.  Harga  beras  eceran  mengalami  kenaikan  sebesar 133.30 persen dari Rp 1.290,04 per kg pada Januari 1998 menjadi Rp 3.008,71 per kg pada September 1998. Sedangkan harga beras di tingkat petani mengalami kenaikan sebesar 101.69 persen dari Rp 653,00 per kg pada Januari 1998 menjadi Rp 1.317,00 per kg pada September 1998. Memasuki periode tahun 2000-2004 harga  beras  di  tingkat  petani  dan  di  tingkat  eceran  kembali  relatif  stabil,  meskipun  disparitas  kedua  harga mulai  meningkat.  Sejak  memasuki  tahun  2005,  fluktuasi  harga  relatif  tinggi  dan  disparitas  harga  beras  di tingkat petani dan eceran semakin melebar.
Menurut Sawit  (2014) ada  dua  faktor  yang  menentukan  besarnya  disparitas  harga  beras  di  tingkat petani dan eceeran, yaitu biaya pengolahan gabah menjadi beras yang semakin tinggi dan margin pemasaran beras yang semakin kurang efisien. Selain itu menurut Yuningsih (2012) disparitas tersebut juga disebabkan
Difa Deby Ananda dkk : Transmisi Harga Beras Di Indonesia: Pendekatan Threshold Cointegra tion…….
oleh perubahan kebijakan impor yang terjadi di tahun 2004. Pada tahun 2004, pemerintah mengeluarkan SK Menperindag  No.  9/MPP/Kep/1/2004  tentang  ketentuan  impor  beras  yang  diantaranya  mengatur  mengenai waktu  impor  beras  dan  pihak  yang  dapat  menjadi  importir  beras.  Kebijakan  tersebut  cukup  efektif  dalam meningkatkan harga beras di tingkat petani. Namun, kebijakan tersebut juga memberikan efek peningkatan terhadap harga beras di tingkat eceran. Berdasarkan Gambar 1 kenaikan harga beras di tingkat eceran jauh lebih tinggi dibandingkan kenaikan harga yang terjadi di tingkat petani. Hal tersebut mengindikasikan bahwa harga di tingkat petani dan eceran tidak ditransmisikan secara sempurna.
Keadaan perbedaan harga beras di tingkat petani dan eceran yang semakin melebar mengindikasikan bahwa  terjadinya  fenomena  transmisi  harga  vertikal  yang  tidak  simetris  (asimetris).  Transmisi  harga dikatakan  tidak  simetris  apabila  terdapat  perbedaan  respon  harga  antara  saat  terjadi  kenaikan  harga  (shock harga  positif)  dengan  saat  terjadi  penurunan  harga (shock harga  negatif). Menurut Vavra  and  Goodwin, (2005), salah satu penyebab transmisi harga yang tidak simetris antar pasar yang terhubung secara vertikal (dalam  satu  rantai  pemasaran)  adalah  adanya  perilaku  tidak  kompetitif  antara  para  pedagang  perantara, khususnya apabila pedagang perantara tersebut berada pada pasar yang terkonsentrasi. Umumnya pedagang perantara  akan  berusaha  mempertahankan  tingkat  keuntungannya  dan  tidak  akan  menaikkan  atau menurunkan  harga sesuai  dengan  sinyal  harga  yang  sebenarnya.  Sehingga  pedagang  perantara  akan  lebih cepat  bereaksi  terhadap  kenaikan  harga  dibandingkan  dengan  penurunan  harga.  Selain  itu  kekakuan  dalam proses penyesuaian harga antar level dalam satu rantai pemasaran sering pula disebabkan adanya sejumlah tambahan  biaya  yang  harus  dikeluarkan  oleh  pelaku  usaha  untuk  menyesuaikan  harganya  atau  yang  biasa disebut dengan adjustment cost/ menu cost.
Semakin  penting  untuk  memahami  sejauh  mana  guncangan  harga  di  konsumen dapat  ditransmisikan kepada petani ataupun sebaliknya. Struktur pasar, pola perdagangan, dan pemicu transmisi guncangan harga tersebut  menjadi  faktor  yang  penting  dalam  penentuan  kebijakan  dalam  proses  stabilitas  harga  pangan. Penelitian  ini  akan  menggunakan  pendekatan  dengan  pemodelan  TVECM  (Threshold  Vector  Error Correction  Model)  yang  merupakan  pola  tertentu  dari Error  Correction  Model dimana  penyimpangan  dari hubungan harga ekuilibrium jangka panjang hanya menginduksi harga jika harga tersebut melebihi ambang batas tertentu. Oleh karena itu, TVECM memungkinkan keberadaan kumpulan kombinasi harga pasif yang tidak  ada  respon  terhadap  penyimpangan  dari  keseimbangan  jangka  panjang  serta  digunakan  untuk memperkirakan  transmisi  harga  yang  tidak  simetris (Aprilia,  2014).  Pemodelan  TVECM  merupakan pendekatan  dengan  membagi  deret  waktu  menjadi  beberapa  daerah  pembagian  (regimes)  yang  dipisahkan oleh threshold. Threshold merupakan  suatu  titik  belok  di  mana  pada  titik  tersebut  terjadi  pergantian kelinieran  model. Model  TVECM  dengan  satu  buah threshold membagi  deret  waktu  menjadi  dua  buah regimes. Data harga beras dalam kurun waktu beberapa tahun terakhir ini menunjukkan pola yang fluktuatif dan cenderung memiliki pola nonlinier. Untuk mengamati pola nonlinier yang sangat fluktuatif, maka pada penelitian  ini  model  TVECM  dengan threshold tunggal. Untuk  meningkatkan  efektivitas  kebijakan  dan program  stabilisasi  harga  pangan  dibutuhkan  informasi yang  lengkap  mengenai  perilaku  harga  komoditas beras.  Mengacu  pada  kompleksitas  masalah  harga  beras,  tujuan  penelitian  ini  adalah  mestimasi  nilai threshold serta menganalisis transmisi harga beras di tingkat petani dan di tingkat eceran.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk data deret waktu (time series) bulanan dengan periode waktu bulan Januari 1990 hingga bulan September 2016. Jenis data bulanan yang dikumpulkan berupa harga beras di tingkat petani dan harga beras di tingkat eceran, dan Indeks Harga Konsumen (IHK). Sumber data Adapun jenis data yang digunakan beserta besaran dan sumbernya disajikan pada Tabel 1:

## Jurnal Penelitian Pertanian Terapan

## Tabel 1 Jenis dan sumber data yang digunakan dalam penelitian
No. Data Satuan Sumber 1. Harga beras di tingkat eceran (domestik) Rp/kg Perum BULOG 2. Harga beras di tingkat petani (GKP) Rp/kg Perum BULOG 3. Indeks Harga Konsumen (tahun dasar 2012=100) International Monetary Fund (IMF)
Pengolahan  data  pada  analisis  ini  digunakan software Eviews  7.0 dan  R.3.3.3. Terdapat  beberapa langkah prosedur yang diterapkan dalam analisis ini, diantaranya adalah sebagai berikut:
Uji Stasioneritas
Uji stasioneritas data ini dapat dilakukan dengan menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF) pada derajat yang sama (level atau different) hingga diperoleh suatu data yang stasioner. Uji ADF menggunakan persaman sebagai berikut:
ΔP t = α 0 + γP t-1 + + ɛ t (1)
Keterangan:
P t = variabel harga beras (di tingkat petani dan eceran) pada periode t (Rp/kg) P t-1 = variabel harga beras pada periode sebelumnya (Rp/kg)
P t-i
= variabel harga beras pada periode t dikurangi nilai lag (Rp/kg)
ΔP t = P t - P t-1 p = jumlah lag yang digunakan dalam model
α 0 = intersep
γ, β
= koefisien parameter
ɛ t = error term
Hipotesis yang digunakan adalah:
H 0 : γ = 0 (yang berarti P t bersifat tidak stasioner) H 1 : γ < 0 (yang berarti P t bersifat stasioner)
Penentuan Lag Optimal
Dalam  penentuan  lag  optimal  dengan  menggunakan  kriteria  informasi  tersebut,  kriteria  yang  dipilih adalah  kriteria  yang  mempunyai  jumlah  dari Akaike  Information  Criterion (AIC) dan  SC Schwarz Information Criterion (SC) yang paling kecil di antara berbagai lag yang dianjurkan. Bila semakin kecil nilai kriteria tersebut, maka nilai harapan yang dihasilkan oleh sebuah model akan semakin mendekati kenyataan. Sedangkan  jika  beberapa  kriteria  tersebut  digunakan  maka  ada  kriteria  tambahan  yaitu adjusted R 2 sistem VAR. Panjang kelambanan optimal terjadi jika nilai adjusted R 2 adalah paling tinggi (Widarjono, 2013). Uji Kointegrasi
Pengujian  kointegrasi  pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk  menunjukkan  hubungan  jangka  panjang antara  variabel  harga  beras  di tingkat  petani  dan  eceran.  Model  pengujian  kointegrasi  yang  digunakan maximum likelihood (Vavra dan Goodwin, 2005).
Berdasarkan  metode  Johansen,  uji  kointegrasi  diawali  dengan  model  VAR  tradisional  untuk menentukan jumlah lag yang optimal, berdasarkan uji likelihood ratio. Lag optimal tersebut digunakan untuk mengestimasi  VECM  dan  menentukan  peringkat  dari  matriks  parameter.  Persamaan  kointegrasi  model VECM adalah sebagai berikut:
ΔP t = ΠP t-1 + Γ 1 ΔP t-1 + ..... + Γ k-1 ΔP t-k+1 + ɛ t (2)
Keterangan:
P t = vektor dari variabel harga I (1)
ɛ t = vektor dari error term
Difa Deby Ananda dkk : Transmisi Harga Beras Di Indonesia: Pendekatan Threshold Cointegra tion…….
Γ 1 = menunjukkan dinamika jangka pendek dari data harga
Π = menunjukkan informasi hubungan kointegrasi antara dua variabel
Berdasarkan metode Johansen, VECM diestimasi menggunakan maximum likelihood L max (r) yang merupakan  fungsi  dari  peringkat  kointegrasi  r.  Untuk  menguji  adanya  hubungan  jangka  panjang  antar variabel,  terdapat  dua  metode  pengujian  yaitu  trace  test  dan  maximum  eigenvalue  test.  Apabila  nilai trace statistic (TS) dan maximal eigenvalue (ME) melebihi nilai t-statistik maka hipotesis nol ditolak. Dengan kata lain  terdapat  hubungan  jangka panjang  antara  variabel-variabel  yang  dianalisa.  Pengujian  TS  dan  ME mengikuti persamaan berikut:
λ trace = - T Σ ln (1 - i ) (3)
λ max (r, r + 1) = - T Σ ln (1 - r+1 ) (4)
Keterangan:
i = nilai dugaan akar karakteristik (eigenvalues) yang didapatkan dari estimasi matriks Π T = jumlah observasi
r = pangkat yang mengindikasikan jumlah vektor kointegrasi

## Threshold Vector Error Correction Model (TVECM)
Analisis integrasi pasar sesuai dengan data harga saja telah dikritik karena mereka mengabaikan biaya transaksi. TVECM dapat menjelaskan efek dari biaya transaksi dalam transmisi harga tanpa secara langsung tergantung pada informasi mengenai biaya-biaya tersebut. Threshold cointegration diusulkan oleh (Fomby dan Blake (1997) sebagai teknik yang layak untuk menggabungkan non-linearitas dan kointegrasi. Secara khusus, model ini memungkinkan untuk penyesuaian non-linear menuju ekuilibrium jangka panjang.
Model threshold digunakan  untuk  mengeksplorasi  dan  penyesuaian  kecepatan  transmisi  harga  serta pendekatan  kointegrasi  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  terjadi  integrasi  dalam  jangka  panjang  atau tidak. Fomby  and  Blake  (1997) memperkenalkan Threshold  cointegration yang  menggabungkan kenonlinieran  dan  kointegrasi  dengan  memungkinkan  penyesuaian  nonlinier  dalam  jangka  panjang (nonlinear  adjustments  over  the  long run). Threshold  Vector  Error  Correction  Model (TVECM)  adalah suatu  model  yang  digunakan  untuk  mengetahui  suatu  kondisi  yang  dibatasi  ambang  batas  (threshold), sehingga  tercipta  dua  atau  lebih  kondisi  yang  berbeda.  Perluasan model  ini  meningkatkan  kemampuan analisis  kointegrasi  untuk  merepresentasikan fenomena  ekonomi  dunia  nyata  dengan  melonggarkan  asumsi bahwa kecepatan di mana seri terkointegrasi bergerak ke arah hubungan keseimbangan jangka panjang tidak konstan  dari  waktu  ke  waktu.  TVECM  juga  digunakan  untuk  memperkirakan  transmisi  harga  yang  tidak simetris. Fomby  and  Blake  (1997),  menyatakan  bahwa  model threshold adalah  model  keseimbangan ekonomi dinamis yang lebih tepat untuk menguji hubungan harga yang dinamis antara pasar yang berbeda.
Hansen  and  Seo (2002) mengestimasi  dua regime Threshold Vector  Error  Correction Model (TVECM)  dengan  satu  kointegrasi  vektor  dan  parameter threshold berdasarkan error  correction term. Persaamaan sebuah TVECM dapat dinyatakan sebagai berikut:
(5)
Persamaan (5) dapat dijabarkan sebagai berikut:
(6)
(7)
Keterangan:
ΔPR t = retail prices ΔP F t = farmer prices
ω t-1 (β) = residual dari hubungan keseimbangan harga beras di tingkat eceran-petani yang mewakili variabel threshold (ECT)
γ = parameter threshold yang memisahkan dua regime

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Stasioneritas
Pengujian  stasioneritas  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan Augmented  Dickey  Fuller (ADF) seperti yang terlihat pada Tabel 2. Hasil uji ADF untuk harga gabah dan beras eceran menunjukkan bahwa data  harga  yang  dianalisis  menggunakan  kriteria  intersep  tanpa  tren  adalah  stasioner  pada first  difference pada  ujii  ADF.  Semua  variabel harga  yaitu  harga  beras  di  tingkat  petani  dan  harga  beras  di  tingkat  eceran yang digunakan stasioner pada taraf nyata satu persen. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitasnya yang kurang  dari  taraf  signifikansinya  pada  uji  ADF  maupun  PP  sehingga  H 0 ditolak,  yang  artinya  data  tidak mengalami unit root atau data stasioner pada first difference.
Tabel 2 Hasil uji stasioneritas data
Variabel ADF Level First Difference Harga Beras di Tingkat Petani (lnPF) -1.490 [0.529] -3.977 [0.002]* Harga Beras di Tingkat Eceran (lnPR) -1.010 [0.707] -13.887 [0.000]*
Keterangan: *stasioner pada taraf 1%, **stasioner pada taraf 5%,
*** stasioner pada taraf 10%

## Uji Kointegrasi
Kandidat  lag  optimum  yang  akan  dicari  dengan  menggunakan  kriteria  informasi  yang  tersedia  yaitu kriteria Likehood  Ratio (LR), Final  Prediction  Error (FPE), Akaike  Information  Criterion (AIC), Shwarz Information  Criterion (SC),  dan Hannan-Quin  Criterion (HQ).  Apabila  kriteria  informasi  menunjuk  pada sebuah kandidat lag, maka lag tersebut yang akan dipilih untuk melanjutkan estimasi pada tahap berikutnya. Berdasarkan pada Tabel 3 diperoleh hasil bahwa dalam penelitian ini digunakan kriteria SC dan HQ, yang menunjukkan bahwa lag optimal yang akan digunakan adalah lag dua.
Difa Deby Ananda dkk : Transmisi Harga Beras Di Indonesia: Pendekatan Threshold Cointegra tion…….

## Tabel 3 Penentuan lag optimal harga beras domestik dan harga dunia
No. LR FPE AIC SC HQ 0 NA 0.000404 -2.138754 -2.114704 -2.129141 1 1787.702 1.25e-06 -7.917257 -7.845107 -7.888417 2 30.66933 1.16e-06 -7.991760 -7.871509* -7.943694* 3 11.41817 1.15e-06 -8.003596 -7.835246 -7.936304 4 6.317129 1.15e-06 -7.998791 -7.782339 -7.912272 5 11.67206 1.14e-06 -8.011974 -7.747423 -7.906229 6 6.215281 1.14e-06 -8.007107 -7.694456 -7.882136 7 12.99914 1.12e-06 -8.025300 -7.664548 -7.881102 8 5.452333 1.13e-06 -8.018122 -7.609270 -7.854698 9 12.31539 1.11e-06 -8.034574 -7.577622 -7.851924 10 14.54236* 1.08e-06* -8.058997* -7.553944 -7.857120
Keterangan: *indicates lag order selected by the criterion
Setelah dilakukan pengujian stasioneritas data dan penentuan lag optimal, selanjutnya yakni pengujian kointegrasi. Pengujian kointegrasi dalam penelitian ini menggunakan pendekatan uji Johansen. Uji Johansen dalam penelitian ini dilakukan dengan membandingkan antara nilai trace statistic dengan nilai critical value dan maximum  eigenvalue dengan critical  value pada  taraf  nyata  lima  persen.  Jika trace  statistic atau maximum eigenvalue lebih besar dari critical value maka mengindikasikan bahwa dalam system persamaan terdapat hubungan jangka panjang atau kointegrasi. Hasil pengujian kointegrasi Johansen dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4 Hasil uji kointegrasi Johansen
Hipotesis Trace Statistic Critical Value 5% Max-Eigen Statistic Critical Value 5% None 27.819 15.495 26.947 14.265 At most 1 0.872 3.841 0.872 3.841
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  hubungan  kointegrasi  antara  pasar  beras  di tingkat  petani  dengan  pasar  beras  di  tingkat eceran.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai trace  statistic dan maximum  eigenvalue sebesar  27.819  dan  26.947  pada  tingkat  signifikansi  lima  persen  yang  menunjukkan bahwa  memiliki  hubungan  keseimbangan  jangka  panjang.  Dengan  demikian  terdapat  satu  persamaan  yang dapat dijelaskan adanya hubungan kointegrasi pada variabel-variabel dalam model.

## Threshold Vector Error Correction Model pada Harga Beras di Tingkat Petani dan Eceran
Pengujian Threshold  Vector  Error  Correction  Model (TVECM)  dilakukan  berdasarkan  pendekatan yang dilakukan oleh Hansen dan Seo (2002), hasil pengujian ini disajikan pada Tabel 5.

## Tabel 5  Hasil estimasi TVECM
Threshold VECM Koefisien First Regime (6.3%) Second Regime (93.7%) ΔlnPF t ΔlnPR t ΔlnPF t ΔlnPR t ω t-1 (β) 0.240 (0.509) 0.224 (0.125) -0.166 (0.001)* 0.022 (0.266) ΔlnPF t-1 0.384 (0.250) 0.312 (0.020)** 0.172 (0.010)* 0.052 (0.052)**
ΔlnPF t-2 -0.455 (0.037)** -0.346 (8.6x10 -5 ) -0.086 (0.210) 0.044 (0.114) ΔlnPR t-1 1.138 (0.032)** 0.803 (0.000)* -0.012 (0.941) 0.126 (0.056) ΔlnPR t-2 1.822 (0.016)** 1.034 (0.001)* -0.301 (0.055)*** -0.136 (0.030)** Intercept 0.080 (0.092)*** 0.0427 (0.026)** 0.006 (0.117) 0.000 (0.897) Threshold Estimate (γ) -0.092 SupLM Test statistic value: 28.256
Fixed Regressor p-value: 0.016**
TVECM dalam penelitian ini menggunakan satu threshold yang membagi model menjadi dua regime untuk  memperkirakan parameter  of  Threshold  Vector  Error  Correction  Model.  Berdasarkan  Tabel 4 menunjukkan  bahwa p-value pada  pengujian  supLM  dengan  nilai  0.016  lebih  kecil  dibandingkan  nilai critical  value-nya  yakni  0.1.  Hal  ini  berarti  harga  beras  di  tingkat  petani  dan  eceran  memiliki threshold cointegration.  Hasil  uji TVECM  memperoleh  nilai threshold sebesar  0.092,  yang  membagi  model  menjadi dua regime yaitu regime satu (regime bawah) dan regime dua (regime atas) dengan persentase pengamatan pada masing-masing regime sebesar 6.3 persen dan 93.7 persen.
Nilai threshold mewakili nilai-nilai dari residual term dari cointegration regression yang menginisiasi perubahan  pola  respon  terhadap  adanya  guncangan  (penyimpangan  dari  keseimbangan  jangka  panjang). Nilai threshold sebesar 0.092 menunjukkan bahwa ketika deviasi dari rata-rata harga beras eceran dan petani pada  keseimbangan  jangka  panjang  melebihi  9.2  persen,  maka  harga  akan  menyesuaikan  untuk  mencapai keseimbangannya  sehingga  kedua  harga  beras  tersebut  memiliki  hubungan  kointegrasi  dimana  terjadi  pada regime  dua.  Sebaliknya,  ketika  deviasi  dari  rata-rata  harga  beras  eceran  dan  petani  pada  keseimbangan jangka  panjang  kurang  dari  9.2  persen,  maka  tidak  akan  terjadi  penyesuaian  harga  dan  tidak  ada  integrasi pasar dimana terjadi pada regime satu.
Nilai ECT pada Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai ECT harga beras eceran lebih besar daripada nilai ECT dari harga di tingkat petani. Hal ini menunjukkan bahwa harga beras eceran mengalami kenaikan lebih cepat dibandingkan dengan harga di tingkat petani. Sehingga proses penyesuaian harga yang dilakukan oleh harga  beras  eceran  untuk  mencapai  keseimbangannya  tidak  efisien.  Hal  ini  diduga  bahwa  biaya  transaksi beras di tingkat eceran cenderung lebih besar dibandingkan biaya transaksi di tingkat petani, sehingga dapat dilihat masih belum efisiennya pasar beras di Indonesia. Sejalan dengan penelitian Rezitis dan reziti (2011) yang menginvestigasi penyesuaian  nonlinear  antara  harga  susu  konsumen  dan  produsen  di  Yunani menggunakan threshold  cointegration.  Hasil  menunjukkan  bahwa  hubungan  kointegrasi  diekspektasikan ketika  keseimbangan  harga  konsumen  menurun  lebih  dari  24.12  persen  atau  equilibrium  relative  markup lebih  dari  62.74  persen.  Dalam  hal  ini  harga  konsumen  meningkat  lebih  cepat  dari  harga  produsen  untuk mengembalikan  keseimbangan  jangka  panjang  antara  harga  susu  ditingkat  produsen  dan  konsumen. Selain itu, Aprilia  (2014) meneliti  tentang  pasar  jagung  di  Indonesia,  dimana  diperoleh  nilai threshold sebesar 0.208.  Hasil  dari  penelitiannya  juga  menunjukkan  bahwa  harga  di  tingkat  ritel  meningkat  lebih  cepat daripada harga di tingkat petani. Penelitian (Laili F, Anindita R (2016) juga meneliti tentang transmisi harga yang terjadi antara harga gula dunia dengan harga gula domestik menunjukkan bahwa harga gula domestik mengalami  kenaikan  harga  yang  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  harga  gula  dunia  dengan  memiliki threshold sebesar 0.942.
Difa Deby Ananda dkk : Transmisi Harga Beras Di Indonesia: Pendekatan Threshold Cointegra tion…….

## KESIMPULAN
Hasil  estimasi  nilai  threshold  yang  diperoleh  sebesar -0.092.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketika deviasi  harga  beras  eceran  dan  petani  pada  keseimbangan  jangka  panjangnya  melebihi  9.2  persen,  maka harga  beras  eceran  akan  menyesuaikan  untuk  mencapai  keseimbangannya  sehingga  kedua  harga  beras tersebut memiliki hubungan kointegrasi. Sebaliknya, ketika deviasi harga beras kurang dari 9.2 persen, maka tidak akan terjadi penyesuaian harga dan tidak ada integrasi pasar. Harga beras di tingkat eceran mengalami kenaikan lebih cepat dibandingkan dengan harga beras di tingkat petani.
Berdasarkan nilai threshold yang diperoleh sebesar -0.092, dapat menjadi alternatif lain sebagai bahan pertimbangan bagi pemerintah untuk mengambil kebijakan. Ketika deviasi harga beras melebihi 9.2 persen maka  pemerintah  perlu  melakukan  intervensi  misalnya  dengan  cara  operasi  pasar  khusus.  Selain  itu  perlu optimalisasi  peran  lembaga  khususnya  BULOG  dalam  stabilisasi  harga  beras,  sehingga  intervensi  harga beras baik di tingkat petani maupun eceran akan lebih efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
Aprilia A (2014) Threshold Cointegration pada Pasar Jagung di Indonesia. Universitas Brawijaya. Dodge  E,  G.  S.  (2012) Food  Security  and  Price  Stabilization  in  Indonesia:  Analysis  of  Policy Responses. Cambridge (US): Harvard Kennedy School of Government.
F, Y. (2012) Analisa Integrasi Pasar dan Transmisi Harga Beras Petani-Konsumen di Indonesia.
Universitas Indonesia.
Fitriani,  F.  (2017)  ‘Climate  Changing  Impact  on  Rice  Production’, Journal  of  Food  System  & Agribusiness, 1(1), pp. 41 – 46. doi: 10.25181/jofsa.v1i1.82. Fomby, T. B. and Blake, N. S. (1997) ‘Threshold Cointegration’, International Economic Review, 38(3), pp. 627 – 645.
Hansen, B. E. and Seo, B. (2002) ‘Testing for two -regime threshold cointegration in vector error- correction  m odels’, Journal  of  Econometrics,  110(2),  pp.  293 – 318.  doi:  10.1016/S0304- 4076(02)00097-0.
Laili  F,  Anindita  R,  S.  B.  (2016)  ‘Transmisi  Harga  Pasar  Gula  Rafinasi  di  Indonesia.  Prosiding Seminar  Nasional  Pembangunan  Pertanian’,  in Prosiding  Seminar  Nasional Pembangunan Pertanian.
[Pusdatin]  Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian  (2015) Outlook  Komoditas  Pertanian Subsektor Tanaman Pangan: Padi. Jakarta (ID).
Rezitis  AN,  R.  I.  (2011)  ‘Threshold  Cointegration  in  the  Greek  Milk  Market’, Journal  of International Food and Agribusiness Marketing, 23(3), pp. 231 – 246.
Sawit  MH  (2014) Arah  dan  Tantangan  Baru  Pembangunan  Pertanian  2014-2019.  Jakarta  (ID):
IAARD Press.
Vavra, P. and Goodwin, B. (2005) ‘Analysis of price transmission along the food chain’, (3), pp. 1– 58.
Widarjono (2013) Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan Eviews. Yogyakarta (ID): UPP STIM YKPN.