keterpaduan pasar(imc)

MENGHITUNG KETERPADUAN PASAR (IMC)

KOMODITI BAWANG MERAH

Diajukan untuk memenuhi nilai mata kuliah PEMASARAN AGRIBISNIS

Disusun oleh :

Agribisnis A

Kelompok 2

Dima Damayanti K. 150610110014

Runengsih 150610110009

M. Dasrul W 150610110036

M. Reza Prasetya 150610110038

Ramadianto 150610110013

PROGRAM STUDI AGRIBISNIS

FAKULTAS PERTANIAN

UNIVERSITAS PADJADJARAN

2012

KATA PENGANTAR

Puji syukur kami panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberikan

rahmat dan hidayah-Nya sehingga kami dapat menyelesaikan makalah ini. Makalah ini kami

tujukan untuk memenuhi tugas mata kuliah Pemasaran Agribisnis.

Makalah ini dapat terselesaikan berkat adanya bantuan dari berbagai pihak. Oleh

karena itu, penulis dengan segala kerendahan hati menyampaikan terima kasih kepada semua

pihak, khususnya kepada dosen pembimbing kami yang telah memberikan dorongan ilmu dan

moral kepada kami dan rekan-rekan mahasiswa yang telah membantu, mendukung, dan

memberikan doanya.

Kami pun menyadari bahwa penyusunan makalah ini masih banyak kekurangan. Oleh

karena itu, kritik dan saran dari semua pihak sangat kami butuhkan untuk perbaikan

penyusunan makalah kami yang akan datang.

Akhir kata, penyusun berharap semoga makalah ini dapat bermanfaat bagi penulis

khususnya dan pembaca pada umumnya.

Jatinangor, Desember 2012

Penyusun

PEMASARAN AGRIBISNIS Page i

ANALISIS & PEMBAHASAN

A. Metode Analisis

1. Koefisien Timmer’s Index of Market Connection

Indeks ini dikembangkan oleh Timmer (1987) untuk mengukur integrasi pasar jangka

pendek dan jangka panjang. Metode ini menyimpulkan bahwa struktur pasar terdiri dari

satu pasar utama dan beberapa pasar sekunder. Pasar utama mengendalikan pembentukan

harga sedangkan pasar sekunder merespon pada kondisi di pasar utama.

Untuk menghitung koefisien Timmer’s index of market connection atau biasa disebut

dengan index of market connection (IMC) digunakan persamaan:

Pft = a + (1+b)Pft-1 + c (Prt-Prt-1) + (d-b)Prt-1 + eXt-1 + ut (3)

Dimana:

Pft : Harga pada pasar sekunder (farmer)

Prt : Logaritma harga pada pasar primer (acuan=tingkat konsumen)

X : Faktor musim atau faktor lain

t : waktu

untuk memudahkan pendugaan koefisien parameter, maka persamaan (3) ditransformasi

menjadi:

Pft = β0 + β1Pft-1 + β2 (Prt-Prt-1) + β3Prt-1 + β4Xt-1 + ut (4)

Dimana:

β1 : (1 + b)

β 2 : c

β 3 : (d - b)

β 4 : e

Index of market connection (IMC) dapat dihitung dengan menggunakan persamaan

IMC= 1+bd−b

(5)

Karena β 1 = 1 + b, dan β 3 = (d - b), maka persamaan (5) menjadi

IMC= β 1β 3

Index of market connection merupakan merupakan indeks yang dibatasi sebagai

nisbah koefisien pasar sekunder periode sebelumnya (t-1) terhadap pasar primer (acuan)

periode sebelumnya (Timmer dalam Heytens, 1986). Suatu pasar disebut terintegrasi

dalam jangka pendek, jika b=-1 dan IMC= 0. Jika pasar tidak terintegrasi pada jangka

PEMASARAN AGRIBISNIS Page 1

pendek nilai IMC=∞ (nilai d dan b sama). Apabila IMC<1 maka dapat disimpulkan pasar

acuan ada hubungan yang kuat, sebaliknya apabila IMC>1 maka, pasar acuan tidak ada.

Integrasi jangka panjang ditunjukkan oleh koefisien c (β2), yakni jika nilai c (β2) sama

dengan 1 maka terjadi integrasi dalam jangka panjang (harga dari pasar acuan

ditransmisikan secara proporsional kepada pasar sekunder).

Pf =Hargadi tingkat∏ usen( petani)

Pr=Hargadi tingkat Konsumen

2. SPSS 16

Kami menggunakan software SPSS versi 16.0 dalam mengolah data. Hal ini untuk

memudahkan serta mempercepat penyelesaian tugas dalam menghitung sejumlah data

yang ada. Setelah mengolahnya di SPSS kemudian kamu masukkan nilai β 1 dan β 2 yang

kami dapatkan ke dalam penyelesaian dan penjelasan nilai IMC tersebut.

B. Analisis Data

1. Cirebon

Tabel Perhitungan 1.1. Kota Cirebon

No Pf Pr LPf LPr PrMinLPR1 3.500 6.000 02 3.500 6.200 3.500 6.000 -2.5003 3.610 6.600 3.500 6.200 -2.7004 3.500 6.200 3.610 6.600 -2.9905 4.160 6.350 3.500 6.200 -2.7006 3.467 5.417 4.160 6.350 -2.1907 2.300 4.833 3.467 5.417 -1.9508 3.100 4.909 2.300 4.833 -2.5339 3.222 5.278 3.100 4.909 -1.80910 3.667 5.000 3.222 5.278 -2.05611 3.671 5.786 3.667 5.000 -1.33312 4.000 6.500 3.671 5.786 -2.11513 4.000 6.500 4.000 6.500 -2.50014 4.000 6.500 4.000 6.500 -2.50015 4.000 6.500 4.000 6.500 -2.50016 4.000 6.500 4.000 6.500 -2.50017 4.000 6.500 4.000 6.500 -2.50018 3.000 6.750 4.000 6.500 -2.50019 3.000 8.400 3.000 6.750 -3.75020 3.000 9.700 3.000 8.400 -5.40021 4.750 12.000 3.000 9.700 -6.70022 6.056 13.444 4.750 12.000 -7.250


23 7.091 12.818 6.056 13.444 -7.38824 8.240 14.500 7.091 12.818 -5.72725 8.750 15.200 8.240 14.500 -6.26026 8.143 14.857 8.750 15.200 -6.45027 8.800 13.350 8.143 14.857 -6.71428 9.000 14.000 8.800 13.350 -4.55029 8.750 13.500 9.000 14.000 -5.00030 7.700 13.278 8.750 13.500 -4.75031 7.090 12.000 7.700 13.278 -5.57832 4.929 9.500 7.090 12.000 -4.91033 3.769 7.000 4.929 9.500 -4.57134 3.556 7.278 3.769 7.000 -3.23135 4.500 7.750 3.556 7.278 -3.72236 5.000 7.500 4.500 7.750 -3.25037 5.000 7.500 5.000 7.500 -2.50038 5.000 7.500 5.000 7.500 -2.50039 5.000 7.500 5.000 7.500 -2.50040 5.000 7.500 5.000 7.500 -2.50041 3.500 7.000 5.000 7.500 -2.50042 3.600 7.200 3.500 7.000 -3.50043 6.000 12.000 3.600 7.200 -3.60044 6.000 12.188 6.000 12.000 -6.00045 6.000 12.417 6.000 12.188 -6.18846 6.773 12.182 6.000 12.417 -6.41747 6.500 11.500 6.773 12.182 -5.40948 4.227 10.455 6.500 11.500 -5.00049 4.727 10.727 4.227 10.455 -6.22850 6.000 11.000 4.727 10.727 -6.00051 4.889 9.333 6.000 11.000 -5.00052 4.000 8.000 4.889 9.333 -4.44453 4.400 9.200 4.000 8.000 -4.00054 5.000 11.000 4.400 9.200 -4.80055 7.000 12.000 5.000 11.000 -6.00056 7.500 12.000 7.000 12.000 -5.00057 7.500 12.000 7.500 12.000 -4.50058 7.500 12.000 7.500 12.000 -4.50059 5.000 7.000 7.500 12.000 -4.50060 5.000 7.000 5.000 7.000 -2.00061 4.000 7.500 5.000 7.000 -2.00062 3.813 8.000 4.000 7.500 -3.50063 3.500 8.375 3.813 8.000 -4.18764 3.500 8.000 3.500 8.375 -4.875

Tabel 1.2. Perhitungan SPSS


LPf =β 1=0.714

PrMinLPr=β 2=0.491

LPr=β 3=0.187

β 1β 3

=0.7140.187

=IMC

IMC=3.81(TIDAK ADA INTEGRASI Jk . PENDEK )

β 2=0.491<1(INTEGRASI Jk . PANJANG LEMAH )

Hasil perhitungan IMC = 3,81 > 1 menunjukkan bahwa harga bawang merah di tingkat

konsumen tidak memiliki keterkaitan dengan harga di tingkat petani. Nilai IMC > 1


membuktikan bahwa tidak ada integrasi/keterkaitan dalam jangka pendek antara petani

bawang merah di Cirebon dengan harga di tingkat konsumen.

Integrasi pasar jangka panjang dapat dilihat dari nilai koefisien variable selisih harga

tingkat konsumen pada saat t dengan harga tingkat konsumen pada saat t-1. Nilai β 2 pada

kedua tingkat pasar bawang merah ini mencapai 0,491 sehingga kedua pasar memiliki

integrasi jangka panjang yang cukup lemah.

2. Majalengka

Tabel Data 2.1. Majalengka

No Pf Pr LPf LPrPrMinLPr

1 4.449 5.619 5.6192 4.377 5.813 4.449 5.619 1943 4.210 5.650 4.377 5.813 -1634 4.680 5.910 4.210 5.650 2605 4.063 5.250 4.680 5.910 -6606 3.560 4.750 4.063 5.250 -5007 2.920 3.890 3.560 4.750 -8608 3.090 4.007 2.920 3.890 1179 3.610 4.553 3.090 4.007 546

10 3.725 5.005 3.610 4.553 45211 4.735 5.890 3.725 5.005 88512 6.163 7.225 4.735 5.890 1.33513 7.355 9.175 6.163 7.225 1.95014 8.560 11.150 7.355 9.175 1.97515 11.200 13.175 8.560 11.150 2.02516 9.409 11.000 11.200 13.175 -2.17517 3.967 5.292 9.409 11.000 -5.70818 6.655 7.628 3.967 5.292 2.33619 6.610 7.675 6.655 7.628 4720 6.745 7.400 6.610 7.675 -27521 9.100 9.500 6.745 7.400 2.10022 8.992 10.709 9.100 9.500 1.20923 8.440 9.030 8.992 10.709 -1.67924 8.820 10.172 8.440 9.030 1.14225 8.752 9.892 8.820 10.172 -280


26 9.100 9.825 8.752 9.892 -6727 9.150 10.250 9.100 9.825 42528 9.050 9.700 9.150 10.250 -55029 7.730 9.125 9.050 9.700 -57530 7.583 9.167 7.730 9.125 4231 8.834 10.500 7.583 9.167 1.33332 8.500 10.000 8.834 10.500 -50033 8.262 9.750 8.500 10.000 -25034 7.015 8.750 8.262 9.750 -1.00035 4.490 6.345 7.015 8.750 -2.40536 5.310 6.500 4.490 6.345 15537 5.224 7.154 5.310 6.500 65438 5.550 6.675 5.224 7.154 -47939 7.650 9.000 5.550 6.675 2.32540 5.033 6.250 7.650 9.000 -2.75041 4.150 6.170 5.033 6.250 -8042 4.913 6.888 4.150 6.170 71843 6.800 7.867 4.913 6.888 97944 8.190 9.300 6.800 7.867 1.43345 9.945 10.821 8.190 9.300 1.52146 9.042 9.936 9.945 10.821 -88547 8.267 6.833 9.042 9.936 -3.10348 7.110 7.585 8.267 6.833 75249 6.530 7.342 7.110 7.585 -24350 6.975 7.705 6.530 7.342 36351 5.095 7.103 6.975 7.705 -60252 5.250 6.933 5.095 7.103 -17053 6.680 9.128 5.250 6.933 2.19554 10.308 11.856 6.680 9.128 2.72855 7.750 9.750 10.308 11.856 -2.10656 6.625 7.883 7.750 9.750 -1.86757 4.250 6.454 6.625 7.883 -1.42958 4.528 5.997 4.250 6.454 -45759 4.653 5.798 4.528 5.997 -19960 5.800 6.377 4.653 5.798 57961 6.970 8.303 5.800 6.377 1.92662 6.855 8.554 6.970 8.303 25163 7.900 9.100 6.855 8.554 54664 6.406 7.611 7.900 9.100 -1.489



LPf =β 1=0.389

PrMinLPr=β 2=0.903

LPr=β 3=0.591

β 1β 3

=0.3890.591

=IMC

IMC=0.658( ADA INTEGRASI VERTIKAL Jk . PENDEK LEMAH )

β 2=0.903 ≈ 1( ADA INTEGRASI Jk . PANJANG KUAT )

Hasil perhitungan IMC = 0,658 menunjukkan bahwa harga bawang merah di tingkat

konsumen memiliki keterkaitan/integrasi vertical untuk jangka pendek yang lemah dengan

harga di tingkat petani. 0 ≈IMC < 1 membuktikan adanya integrasi/keterkaitan dalam jangka

pendek antara petani bawang merah di Majalengka dengan harga di tingkat konsumen.




kedua tingkat pasar bawang merah ini mencapai 0,903 ≈ 1, sehingga kedua pasar memiliki

integrasi jangka panjang yang kuat.

3. Indramayu

Tabel 3.1. Indramayu

No Pf Pr LPf LPrPrMinLPr

1 6.000 7.000 7.0002 6.000 7.000 6.000 7.000 03 6.000 7.000 6.000 7.000 04 6.000 7.000 6.000 7.000 05 4.000 5.000 6.000 7.000 -2.0006 4.000 5.000 4.000 5.000 07 6.500 7.500 4.000 5.000 2.5008 6.500 7.500 6.500 7.500 09 6.000 7.000 6.500 7.500 -50010 6.000 7.000 6.000 7.000 011 7.000 8.000 6.000 7.000 1.00012 7.000 8.000 7.000 8.000 013 7.000 8.000 7.000 8.000 014 7.000 8.000 7.000 8.000 015 7.000 8.000 7.000 8.000 016 7.000 8.000 7.000 8.000 017 5.000 6.000 7.000 8.000 -2.00018 5.000 6.000 5.000 6.000 019 6.000 8.000 5.000 6.000 2.00020 6.000 8.000 6.000 8.000 021 10.000 12.000 6.000 8.000 4.00022 10.000 12.000 10.000 12.000 023 10.000 12.000 10.000 12.000 024 10.000 12.000 10.000 12.000 025 9.000 11.600 10.000 12.000 -40026 9.000 11.600 9.000 11.600 027 9.000 11.600 9.000 11.600 028 9.000 11.600 9.000 11.600 029 7.500 8.000 9.000 11.600 -3.60030 7.500 8.000 7.500 8.000 031 8.000 10.000 7.500 8.000 2.000


32 8.000 10.000 8.000 10.000 033 8.000 10.000 8.000 10.000 034 8.000 10.000 8.000 10.000 035 6.000 8.000 8.000 10.000 -2.00036 6.000 8.000 6.000 8.000 037 7.000 9.000 6.000 8.000 1.00038 7.000 9.000 7.000 9.000 039 6.000 8.000 7.000 9.000 -1.00040 6.000 8.000 6.000 8.000 041 6.000 8.000 6.000 8.000 042 6.000 8.000 6.000 8.000 043 9.000 10.000 6.000 8.000 2.00044 9.000 10.000 9.000 10.000 045 10.000 12.000 9.000 10.000 2.00046 10.000 12.000 10.000 12.000 047 6.000 8.100 10.000 12.000 -3.90048 6.000 8.100 6.000 8.100 049 6.750 8.400 6.000 8.100 30050 6.750 8.400 6.750 8.400 051 6.500 8.000 6.750 8.400 -40052 6.500 8.000 6.500 8.000 053 8.000 10.000 6.500 8.000 2.00054 8.000 10.000 8.000 10.000 055 8.000 10.000 8.000 10.000 056 8.000 10.000 8.000 10.000 057 8.000 10.000 8.000 10.000 058 8.000 10.000 8.000 10.000 059 7.200 8.700 8.000 10.000 -1.30060 7.200 8.700 7.200 8.700 061 8.800 10.700 7.200 8.700 2.00062 9.000 10.700 8.800 10.700 063 8.800 10.700 9.000 10.700 064 9.000 10.850 8.800 10.700 150

Tabel Data 3.2. Perhitungan SPSS


LPf =β 1=0.524

PrMinLPr=β 2=0.833

LPr=β 3=0.371

β 1β 3

=0.5240.371

=IMC

IMC=1.412>1(TIDAK ADA INTEGRASI Jk . PENDEK )

β 2=0.833 ≈ 1(INTEGRASI Jk . PANJANGCUKUP KUAT )





bawang merah di Indramayu dengan harga di tingkat konsumen.



kedua tingkat pasar bawang merah ini mencapai 0,833 ≈1, sehingga kedua pasar memiliki

integrasi jangka panjang yang cukup kuat.

4. Kuningan

Tabel Data 4.1. Kuningan

No Pf Pr LPf LPrPrMinLP

r1 5.000 8.000 8.0002 4.625 8.000 5.000 8.000 03 4.360 7.500 4.625 8.000 -5004 4.300 6.300 4.360 7.500 -1.2005 4.213 6.000 4.300 6.300 -3006 3.600 5.800 4.213 6.000 -2007 2.700 5.000 3.600 5.800 -8008 2.782 6.773 2.700 5.000 1.7739 3.000 7.500 2.782 6.773 727

10 3.000 6.063 3.000 7.500 -1.43711 3.000 5.500 3.000 6.063 -56312 4.500 7.929 3.000 5.500 2.42913 4.500 8.750 4.500 7.929 82114 4.500 9.000 4.500 8.750 25015 4.500 9.000 4.500 9.000 016 4.500 9.000 4.500 9.000 017 4.500 9.000 4.500 9.000 018 4.500 9.000 4.500 9.000 019 6.500 12.000 4.500 9.000 3.00020 6.367 10.667 6.500 12.000 -1.33321 7.100 12.429 6.367 10.667 1.76222 9.467 15.444 7.100 12.429 3.01523 8.860 14.100 9.467 15.444 -1.34424 8.000 13.000 8.860 14.100 -1.10025 8.358 12.333 8.000 13.000 -66726 9.300 13.000 8.358 12.333 667


27 9.000 13.000 9.300 13.000 028 9.000 13.000 9.000 13.000 029 9.000 13.000 9.000 13.000 030 9.000 13.000 9.000 13.000 031 9.000 13.000 9.000 13.000 032 5.000 9.000 9.000 13.000 -4.00033 5.000 9.000 5.000 9.000 034 5.000 9.000 5.000 9.000 035 5.000 9.000 5.000 9.000 036 5.000 9.000 5.000 9.000 037 5.375 9.917 5.000 9.000 91738 5.385 9.769 5.375 9.917 -14839 5.500 10.000 5.385 9.769 23140 5.500 10.000 5.500 10.000 041 4.000 8.000 5.500 10.000 -2.00042 4.000 8.000 4.000 8.000 043 4.125 8.250 4.000 8.000 25044 4.500 9.000 4.125 8.250 75045 9.000 12.000 4.500 9.000 3.00046 9.000 13.000 9.000 12.000 1.00047 7.929 12.000 9.000 13.000 -1.00048 6.500 10.444 7.929 12.000 -1.55649 6.500 10.833 6.500 10.444 38950 6.500 10.000 6.500 10.833 -83351 6.000 10.300 6.500 10.000 30052 6.000 10.000 6.000 10.300 -30053 8.000 13.000 6.000 10.000 3.00054 10.000 14.000 8.000 13.000 1.00055 10.000 14.000 10.000 14.000 056 8.000 11.333 10.000 14.000 -2.66757 7.000 10.000 8.000 11.333 -1.33358 8.000 11.000 7.000 10.000 1.00059 5.909 9.636 8.000 11.000 -1.36460 5.000 9.000 5.909 9.636 -63661 6.000 9.000 5.000 9.000 062 6.000 9.000 6.000 9.000 063 7.700 10.700 6.000 9.000 1.70064 7.250 11.000 7.700 10.700 300



LPf =β 1=0.457

PrMinLPr=β 2=0.001

LPr=β 3=0.346

β 1β 3

=0.4570.346

=IMC


β 2=0.001<1( ADA INTEGRASI Jk . PANJANG SANGAT LEMAH )





bawang merah di Kuningan dengan harga di tingkat konsumen.



kedua tingkat pasar bawang merah ini hanya sebesar 0,001 sehingga kedua pasar memiliki

integrasi jangka panjang yang sangat lemah karena jauh dari nilai 1.

5. Brebes

Tabel Data 5.1. Brebes

No Pf Pr LPf LPrPrMinLP

r1 3.450 5.000 5.0002 3.825 5.900 3.450 5.000 9003 3.783 5.556 3.825 5.900 -3444 3.597 5.589 3.783 5.556 335 3.080 5.550 3.597 5.589 -396 2.513 5.375 3.080 5.550 -1757 2.800 5.500 2.513 5.375 1258 2.800 5.500 2.800 5.500 09 2.700 6.250 2.800 5.500 750

10 3.283 7.000 2.700 6.250 75011 3.714 7.071 3.283 7.000 7112 5.500 7.750 3.714 7.071 67913 6.161 7.411 5.500 7.750 -33914 8.015 10.250 6.161 7.411 2.83915 11.086 14.429 8.015 10.250 4.17916 5.275 9.250 11.086 14.429 -5.17917 4.313 7.313 5.275 9.250 -1.93718 5.778 7.611 4.313 7.313 29819 5.480 8.050 5.778 7.611 43920 5.739 8.333 5.480 8.050 28321 7.320 10.400 5.739 8.333 2.06722 9.050 13.167 7.320 10.400 2.76723 6.100 10.000 9.050 13.167 -3.16724 7.822 11.000 6.100 10.000 1.00025 7.944 11.222 7.822 11.000 22226 7.422 10.778 7.944 11.222 -44427 8.500 13.286 7.422 10.778 2.50828 7.560 12.400 8.500 13.286 -886


29 5.281 9.250 7.560 12.400 -3.15030 5.194 8.333 5.281 9.250 -91731 5.030 8.000 5.194 8.333 -33332 3.917 7.167 5.030 8.000 -83333 3.264 6.455 3.917 7.167 -71234 3.329 5.857 3.264 6.455 -59835 4.414 7.286 3.329 5.857 1.42936 4.450 7.222 4.414 7.286 -6437 4.258 7.500 4.450 7.222 27838 3.825 7.350 4.258 7.500 -15039 4.211 7.611 3.825 7.350 26140 4.338 7.625 4.211 7.611 1441 4.370 8.000 4.338 7.625 37542 4.613 7.200 4.370 8.000 -80043 6.092 8.500 4.613 7.200 1.30044 7.492 10.000 6.092 8.500 1.50045 6.463 10.000 7.492 10.000 046 6.122 9.667 6.463 10.000 -33347 5.542 9.000 6.122 9.667 -66748 5.425 8.400 5.542 9.000 -60049 5.956 9.625 5.425 8.400 1.22550 5.036 9.286 5.956 9.625 -33951 4.650 8.286 5.036 9.286 -1.00052 5.344 9.250 4.650 8.286 96453 7.336 11.286 5.344 9.250 2.03654 7.675 11.750 7.336 11.286 46455 9.000 13.000 7.675 11.750 1.25056 9.000 13.000 9.000 13.000 057 9.000 13.000 9.000 13.000 058 9.000 13.000 9.000 13.000 059 4.250 7.600 9.000 13.000 -5.40060 4.568 7.600 4.250 7.600 061 5.622 8.444 4.568 7.600 84462 5.422 8.917 5.622 8.444 47363 4.411 7.833 5.422 8.917 -1.08464 4.344 8.028 4.411 7.833 195



LPf =β 1=0.530

PrMinLPr=β 2=0.860

LPr=β 3=0.343

β 1β 3

=0.5300.343

=IMC


β 2=0.860 ≈ 1(INTEGRASI Jk . PANJANGCUKUP KUAT )





bawang merah di Brebes dengan harga di tingkat konsumen.



kedua tingkat pasar bawang merah ini mencapai 0,860 ≈ 1, sehingga kedua pasar memiliki

integrasi jangka panjang yang cukup kuat.

C. Perbandingan Keterpaduan Pasar Antar Daerah

Cirebon Majalengka Indramayu Kuningan Brebes

IMC 3.81 1.412 1.545 1.321 0.658

β2 0.491 0.833 0.860 0.001 0.591

Ditinjau dari perbandingan yang terlampir di dalam tabel data di atas, hanya kota

brebes saja yang memiliki integrasi pasar jangka pendek untuk komoditi Bawang Merah

karena nilai 0 ≈ IMC < 1.

Integrasi jangka panjang komoditi pasar bawang merah terkuat dimiliki oleh kota

Indramayu dengan nilai β2 = 0.860 yang paling mendekati 1.


DAFTAR PUSTAKA

Anindita, R. 2004. Pemasaran Hasil Pertanian. Papyrus, Surabaya.

Asmarantaka, R.W. 2009. Pemasaran Produk-produk Pertanian. Bunga Rampai Agribisnis:

Seri Pemasaran. IPB Press, Bogor.

Fadhla, T, B.A. Nugroho dan M.M. Mustajab. 2008, Integrasi Pasar Komoditi Pangan

(Beras, Kacang Tanah Kupas Dan Kedelai Kuning) Di Propinsi Nanggroe Aceh Darussalam.

Agritek, XVI (9).

Heytens, P.J. 1986. Testing Market Integration. Food Research Institute Studies, XX (1).

Kohls, R.L. and J.N. Uhl. 2002. Marketing of Agricultural Products. A Prentice-Hall Upper

Saddle River, New Jersey.

Limbong W.H. 1999. Marketing System of Agricultural Food Commodities in some Provence

of Indonesia. Journal of Agirculture and Resource Socio- Economics, (Vol 12), IPB. Bogor.


keterpaduan pasar(imc)

Documents