Show simple item record

dc.contributor.advisorHarianto
dc.contributor.advisorRosiana, Nia
dc.contributor.authorPutri, Indira Rosandry Ajeng Syah
dc.date.accessioned2025-06-18T07:47:27Z
dc.date.available2025-06-18T07:47:27Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/162569
dc.description.abstractCabai rawit merupakan komoditas pangan strategis yang memainkan peran vital dalam perekonomian dan budaya kuliner Indonesia. Dibandingkan jenis lainnya, konsumsi cabai rawit lebih tinggi sejak tahun 2018 hingga tahun 2023 dengan rata-rata pertumbuhan sebesar 7,12 persen per tahun. Kebutuhan cabai rawit yang tinggi akan meningkatkan permintaan pasar yang diiringi dengan meningkatnya produksi cabai rawit, dimana produksi cabai rawit pada tahun 2023 mencapai 1,5 juta ton. Jika dibandingkan dengan konsumsi cabai rawit di rumah tangga, produksi cabai rawit masih melebihi jumlah yang dikonsumsi. Namun, pada kenyataannya produksi yang tinggi belum tentu mampu meredam gejolak harga di pasar. Fluktuasi harga cabai rawit tidak hanya disebabkan oleh perubahan permintaan pada waktu-waktu tertentu, tetapi juga oleh variasi pasokan akibat pergeseran musim dan ketidakseimbangan distribusi antara sentra produksi dan wilayah konsumen. Ketimpangan ini berpotensi menciptakan perbedaan harga antarwilayah, terutama ketika sebagian besar produksi masih terpusat di wilayah tertentu, sementara permintaan tersebar luas. Hal ini menjadi tantangan pada komoditas cabai rawit. Dinamika ini memperlihatkan adanya pola harga yang berubah dari waktu ke waktu (temporal) dan berbeda antarwilayah (spasial), yang semakin tinggi dapat menjadi indikasi adanya disintegrasi pasar. Penyusunan dan pelaksanaan kebijakan stabilisasi harga memerlukan informasi mengenai fluktuasi dan perbedaan harga yang terjadi, karena perubahan harga di satu pasar secara parsial dapat ditransmisikan ke pasar-pasar lainnya. Kebijakan stabilisasi harga cenderung lebih efektif jika diterapkan pada pasar yang terintegrasi, karena intervensi pemerintah dapat lebih mudah menyebar ke berbagai pasar lainnya. Tingkat integrasi pasar dapat memberikan informasi penting bagi pemerintah dalam merespons gejolak harga di suatu wilayah, agar gejolak tersebut tidak meluas dan menimbulkan dampak secara nasional. Penelitian terkait integrasi pasar cabai yang telah dilakukan, biasanya tanpa memperhitungkan faktor spasialnya. Padahal, tingkat integrasi pasar komoditas cabai sangat dipengaruhi oleh kualitas infrastruktur yang memadai, letak geografis atau jarak antar pasar, serta peluang perdagangan yang tercermin dari jumlah konsumen, termasuk jumlah penduduk dan banyaknya pasar yang tersedia. Penelitian ini menganalisis variabilitas harga cabai rawit dan integrasi spasial harga cabai rawit di Indonesia. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder, berupa data rata-rata harga (bulanan) di tingkat konsumen, produksi, dan konsumsi cabai rawit, serta harga cabai merah selama 5 tahun terakhir (2018 – 2022) 34 provinsi di Indonesia. Metode penelitian yang digunakan adalah statistik deskriptif dan kuantitatif. Metode analisis yang digunakan untuk mengukur tingkat variasi spasial dan temporal harga cabai rawit adalah analisis Coefficient of Variation (CV), dengan software Microsoft Excel. Sedangkan untuk menganalisis integrasi spasial, digunakan model panel spasial (Spatial Autoregressive/SAR dan Spatial Error Model/SEM), yaitu metode regresi spasial yang mempertimbangkan pengaruh harga di suatu wilayah terhadap wilayah lain yang berdekatan secara geografis, dengan software Stata 17. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa variabilitas harga cabai rawit antarwaktu dan antarwilayah di Indonesia cenderung tinggi dan melebihi target pemerintah (5 – 9 %). Beberapa wilayah sentra produksi mengalami variabilitas harga yang signifikan. Wilayah seperti Papua dan Maluku Utara menunjukkan variabilitas rendah dengan harga yang relatif lebih tinggi. Puncak tertinggi variabilitas harga antarwilayah terjadi Bulan Juni 2020. Terdapat ketergantungan spasial antarprovinsi dalam pembentukan harga cabai rawit di Indonesia. Hasil estimasi menggunakan Spatial Error Model (SEM) menunjukkan bahwa terdapat faktor-faktor spasial yang tidak teramati (unobserved spatial factors) yang turut berperan penting dalam menjelaskan variasi harga antarprovinsi. Harga cabai rawit sebelumnya dan harga cabai merah saat ini berpengaruh positif dan signifikan, produksi berpengaruh negatif dan signifikan, sedangkan konsumsi tidak berpengaruh signifikan terhadap harga cabai rawit di Indonesia. Hasil penelitian ini memberikan sejumlah implikasi penting bagi perumusan kebijakan pengendalian harga komoditas hortikultura, khususnya cabai rawit, di Indonesia. Perbedaan harga yang tinggi baik secara temporal maupun spasial mengindikasikan bahwa mekanisme distribusi, keterjangkauan pasar, dan pengelolaan pasokan masih belum optimal. Ketergantungan spasial antarwilayah dan adanya faktor spasial yang tidak teramati memperkuat pentingnya kebijakan yang mempertimbangkan aspek keterkaitan antar daerah dalam sistem pasar. Pemerintah perlu memperkuat sistem informasi harga dan pasokan secara real-time, membangun infrastruktur logistik yang merata, serta mengembangkan early warning system untuk mendeteksi potensi lonjakan harga. Selain itu, koordinasi kebijakan antarwilayah harus diperkuat untuk menghindari distorsi harga akibat intervensi yang bersifat lokal. Temuan bahwa produksi berpengaruh negatif signifikan terhadap harga menekankan perlunya peningkatan produktivitas melalui dukungan benih unggul, pengendalian hama, dan teknologi pascapanen. Secara keseluruhan, stabilisasi harga cabai rawit membutuhkan pendekatan kebijakan yang terintegrasi, berbasis data spasial dan temporal, serta fokus pada efisiensi distribusi dan produksi.
dc.description.sponsorshipLPDP (Lembaga Pengelola Dana Pendidikan) Kementerian Keuangan RI
dc.language.isoid
dc.publisherIPB Universityid
dc.titleIntegrasi Spasial dan Temporal Harga Cabai Rawit di Indonesiaid
dc.title.alternative
dc.typeTesis
dc.subject.keywordCabai Rawitid
dc.subject.keywordintegrasi spasialid
dc.subject.keywordspatial autoregressiveid
dc.subject.keywordspatial error modelid
dc.subject.keywordvariabilitas hargaid


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record