## ANALISIS VOLATILITAS DAN RISIKO HARGA KOMODITAS KEDELAI DI PASAR INTERNASIONAL

## VOLATILITY AND RISK ANALYSIS OF SOYBEAN COMMODITY PRICES IN INTERNATIONAL MARKET
L. Cahya Rizqika 1* , I G.L. Parta Tanaya 1 , dan M. Yusuf 1
1 Program Studi Agribisnis Universitas Mataram, Mataram, Indonesia *Email Penulis korespondensi: lalucahya@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  bertujuan  untuk:  (1)  menganalisis  volatilitas  harga  komoditas  kedelai  di  pasar internasional  pada  tahun  1960—2021  ;  (2)  menganalisis  risiko  harga  komoditas  kedelai  di  pasar internasional pada  tahun 1960—2021. Data yang digunakan adalah data kuantitatif berupa perkembangan harga kedelai di pasar internasional pada Januari 1960  — Maret 2021 yang diperoleh dari World Bank. Analisis data pada penelitian ini menggunakan ARCH GARCH dan CCV.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa : (1) volatilitas harga komoditas kedelai di pasar internasional dipengaruhi oleh volatilitas harga kedelai  di  pasar  internasional  pada  satu  periode  sebelumnya  dengan  nilai  ARCH  sebesar  0,4193  dan varians  harga  kedelai  di  pasar  internasional  pada  dua  periode  sebelumnya  dengan  nilai  total  GARCH sebesar  0,7116  ;  (2)  harga  komoditas  kedelai  di  pasar  internasional  pada  periode  Januari  1960  sampai dengan Maret 2021 menyimpang sebesar 2,06% sampai dengan 47,89% dari harga yang diharapkan. Kata Kunci : Volatilitas Harga, Risiko Harga, Kedelai, Pasar Internasional

## ABSTRACT
The  aims  of  this  study  is  to  :  (1)  analyze  the  volatility  of  soybean  commodity  prices  in  the international  market  in  1960-2021;  (2)  analyzing  the  risk  of  soybean  commodity  prices  in  the international  market  in  1960-2021.  The  data  used  is  quantitative  data  in  the  form  of  soybean  price developments in the international market in January 1960 - March 2021 obtained from the World Bank. Data analysis in this study used ARCH GARCH and CCV. The results showed that : (1) the volatility of soybean commodity prices in the international market was influenced by the volatility of soybean prices in the  international  market  in one previous period with an  ARCH value of 0.4193 and a  soybean price variance in the international market in the two previous periods with a total GARCH value of 0.7116 ; (2) soybean commodity prices in the international market in the period January 1960 to March 2021 deviated by 2.06% to 47.89% from the expected price.
Keywords : Price Volatility, Price Risk, Soybean, International Market

## PENDAHULUAN
World  Bank  (2021)  menjelaskan  bahwa  Indonesia  memiliki  jumlah  penduduk terbesar keempat di dunia. Terkait dengan jumlah penduduk, Mahdi (2019) menjelaskan bahwa  terdapat  hubungan  positif  antara  pertambahan  jumlah  penduduk  dengan pertumbuhan kebutuhan pangan. Dari sekian ragam jenis pangan, terdapat beberapa di antaranya yang merupakan komoditas strategis pertanian. Komoditas strategis pertanian menurut  Kementerian  Pertanian  RI  (2020)  merupakan  komoditas-komoditas  pertanian yang bernilai ekonomi cukup tinggi untuk menjaga ketahanan pangan (stabilitas harga) agar tidak terjadi inflasi.
Kementerian Pertanian RI (2020) mencatat bahwa salah satu komoditas strategis dengan  produksi  yang  buruk  adalah  kedelai  karena  relatif  kecilnya  jumlah  produksi yang  diikuti  oleh  tren  penurunan  produksi  (Tabel  1).  Lebih  lanjut  lagi,  Pusat  Data Sistem  Informasi  Pertanian  (2020)  menjelaskan  bahwa  produksi  kedelai  dalam  negeri cenderung  stagnan  sehingga  tidak  dapat  mengimbangi  permintaan  kedelai.  Hal  ini menyebabkan  tidak  terpenuhinya  kebutuhan  domestik  yang  memberikan efek  berantai kepada  peningkatan  volume  impor  yang  ditujukan  untuk  mencukupi  kebutuhan  dan
menekan harga kedelai dalam negeri. Hingga saat ini, pengembangan tanaman kedelai di Indonesia terkendala oleh persaingan penggunaan lahan dengan komoditas strategis lain dan semakin maraknya alih fungsi lahan di wilayah potensial. Meskipun demikian, peningkatan produksi kedelai baik dari kuantitas maupun kualitas terus diupayakan oleh pemerintah, melalui ekstensifikasi maupun intensifikasi.
Tabel 1. Produksi Komoditas Strategis Pertanian Periode 2015—2019 Nama Komoditas Produksi (Juta Ton) 2015 2016 2017 2018 2019 Padi 75,4 79,35 81,15 59,20 54,60 Jagung 19,61 23,58 28,92 21,66 22,59 Kedelai 0,96 0,86 0,53 0,65 0,42 Cabai 1,92 1,96 2,36 2,54 2,52 Bawang Merah 1,23 1,45 1,47 1,50 1,50 Tebu 2,50 2,20 2,12 2,17 2,23 Daging Sapi / Kerbau 0,54 0,55 0,51 0,52 0,51
Sumber : Kementerian Pertanian RI (2020), diolah.
Pusat  Data  Sistem  Informasi  Pertanian  (2020)  menjelaskan  bahwa ketidakseimbangan antara produksi dan konsumsi kedelai Indonesia melahirkan defisit kedelai yang berujung kepada buruknya impor kedelai berdasarkan import dependency ratio (IDR) dan self sufficiency ratio (SSR). Pada ada tahun 2015-2019, rata-rata IDR dan  SSR  kedelai  Indonesia  masing-masing  sebesar  78,44%  dan  21,61%  seperti  pada Tabel 2.
Tabel 2. IDR dan SSR Kedelai Indonesia  Tahun 2015—2019 Uraian Tahun 2015 2016 2017 2018 2019 Prod. (Ton) 963.183 859.653 538.728 650.000 424.189 Ekspor(Ton) 1.188 1.345 1.473 2.055 3.682 Impor (Ton) 2.256.932 2.261.803 2.671.914 2.585.809 2.670.086 IDR (%) 70,11 72,49 83,26 79,96 86,39 SSR (%) 29,91 27,54 16,78 20,09 13,71
Sumber :  Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian (2020), diolah.
Sholihah  dan  Kusnadi  (2019)  menggolongkan  komoditas  kedelai  di  pasar internasional sebagai komoditas dengan harga yang volatil. Hal tersebut sejalan dengan data  dari  World  Bank  (2021)  terkait  perkembangan  harga  komoditas  kedelai  di  pasar internasional  pada  tahun  1960—2021.  Hutabarat,  Setiyanto,  Riyai,  dan  Mayrowani (2015) menjelaskan bahwa volatilitas harga kedelai impor akan memengaruhi volatilitas harga  produsen  dan  konsumen  kedelai  domestik.  Hal  tersebut  mencerminkan  adanya risiko harga yang dihadapi oleh konsumen dan produsen kedelai Indonesia.
Gambar 1. Perkembangan Harga Kedelai Internasional 1960-2021 Sumber : World Bank (2021), diolah.
Badan  Pengkajian  dan  Pengembangan  Kebijakan  Perdagangan  (2015) menyatakan  bahwa  pemerintah  berkepentingan  menjamin  hak  atas  pangan  setiap warganya yang terhimpun dalam satuan masyarakat terkecil untuk mendapatkan pangan bagi keberlangsungan hidup. Jaminan tersebut meliputi stabilisasi harga dari volatilitas dan  risiko  harga.  Oleh  karenanya,  pemerintah  harus  memiliki  instrumen  yang berdasarkan  pemahaman  terkait  volatilitas  dan  risiko  harga  kedelai  di  pasar internasional  untuk  meredam  dampak  volatilitas  dan  risiko  harga  kedelai  di  pasar internasional.
Penelitian bertujuan untuk : (1) menganalisis volatilitas harga komoditas kedelai di  pasar  internasional  pada  periode  tahun  1960-2021  ;  (2)  menganalisis  risiko  harga komoditas kedelai di pasar internasional pada periode tahun 1960-2021.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deret waktu dengan unit  analisis  berupa  perkembangan  harga  kedelai  di  pasar  internasional  pada  periode Januari tahun 1960 sampai dengan tahun Maret 2021. Jenis data yang digunakan adalah data kuantitatif. Sumber data berupa data sekunder time series harga komoditas kedelai di  pasar  internasional.  Analisis  data  menggunakan  ARCH-GARCH  (Persamaan  1) untuk menganalisis volatilitas harga dan CCV (Persamaan 2) untuk menganalisis risiko harga.
2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 .... .... q t q t t p t p t t t                              …………..(1) % 100 . 12 / ) ( .... .... 12 1 2 2 1 1 2 2 1 1              i i q t q t p t p t t x CCV         
.……….............(2)
Keterangan : σ2t = volatilitas pada periode t CCV t = koefisien variasi bersyarat pada periode t
ω = varibel konstan
ε 2 t-p
= volatilitas harga pada p periode sebelum periode t σ 2 t-q = varians pada q periode sebelum periode t α p s = koefisien ARCH yang diestimasikan
λ q = koefisien GARCH yang diestimasikan
x i
= harga sebelum periode t
0.00 100.00 200.00 300.00 400.00 500.00 600.00 700.00 800.00 1 9 60 M 01 1 9 62 M 03 1 9 64 M 05 1 9 66 M 07
1 9 68 M 09 1 9 70 M 11 1 9 73 M 01 1 9 75 M 03 1 9 77 M 05 19 79M 07 1 9 81 M 09 1 9 83 M 11 1 9 86 M 01 1 9 88 M 03 1 9 90 M 05 1 9 92 M 07 1 9 94 M 09 1 9 96 M 11 1 9 99 M 01 2 0 01 M 03 2 0 03 M 05 2 0 05 M 07 20 07M 09 2 0 09 M 11 2 0 12 M 01 2 0 14 M 03 2 0 16 M 05 2 0 18 M 07 2 0 20 M 09 U S$ / T o n

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Volatilitas Harga Komoditas Kedelai di Pasar Internasional
ARCH  GARCH dimulai dengan identifikasi efek ARCH  yang berfungsi untuk mengidentifikasi  gejala  autokorelasi  dan  heteroskedastisitas.  Identifikasi  autokorelasi menunjukkan nilai ACF menjauhi nol dan probabilitas lag yang signifikan pada ɑ = 5% pada  Tabel  3.  Dengan  demikian,  data  mengandung  gejala  autokorelasi.  Kemudian, identifikasi  heteroskedastisitas  menunjukkan  nilai  kurtosis  yang  lebih  besar  dari  tiga sehingga data mengandung gejala heteroskedastisitas seperti yang ditunjukkan Tabel 4.
Tabel 3. Hasil Identifikasi Autokorelasi Lag  Prob. Signifikansi (ɑ = 5%)  ACF Autokorelasi 1—15 0,000 Signifikan > 0,8 Ada Tabel 4. Hasil Identifikasi Heteroskedastisitas Referensi Kurtosis Nilai Kurtosis Heteroskedastisitas 3 3,328902 Ada
Selanjutnya,  dilakukan  estimasi  model  ARIMA  terbaik.  Langkah  pertama estimasi  model  ARIMA  terbaik  adalah  uji  stasioneritas  seperti  pada  Tabel  5. Berdasarkan  Uji  ADF  pada  tingkat  level,  diperloleh  nilai  mutlak t  statistik  yang  lebih kecil  daripada  nilai  mutlak critical  value (4,372212  <  4,443649) pada  taraf  ɑ  =  5%. Kemudian,  nilai  probabilitas  Uji  ADF  pada  tingkat  level  tidaklah  signifikan  pada  ɑ  = 5%  (0,0610  >  0,05).  Dengan  demikian,  data  belumlah  stasioner  sehingga  perlu dilakukan differencing .  Uji  ADF  pada differencing pertama  memberikan  hasil  berupa nilai mutlak t statistik yang lebih besar daripada nilai mutlak critical value (22,61821 > 4,443649)  pada  taraf  ɑ  =  5%  dan  signifikansi  pada  ɑ  =  5%  (0,0000  <  0,05).  Dengan demikian, data stasioner pada differencing pertama.
Tabel 5. Hasil Identifikasi Stasioneritas Uji ADF (Level) Uji ADF (1 st Differencing) t-Statistik Critical Value (ɑ = 5%) Probabilitas  t-Statistik Critical Value (ɑ = 5%) Probabilitas - 4,372212  - 4,443649 0,0610 - 22,61821  - 4,443649 0,0000
Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  model  ARIMA  terbaik.  Pada  Gambar  2, plot ACF dan plot PACF mengalami cut off setelah lag pertama. Hal tersebut bermakna bahwa model ARIMA terbaik adalah ARIMA (1,1,0) atau ARIMA (0,1,1). Selanjutnya, untuk  menentukan  model  yang  terbaik,  digunakan  kriteria  :  (1)  koefisien  yang signifikan, (2) nilai akaike info criterion (AIC) terkecil, (3) nilai schwarz criterion (SC) terkecil,  (4)  nilai  standard  error  of  regression  (SEoR)  terkceil,  (5)  nilai  sum  square residual (S 2 R) terkecil, (6) nilai adj R square terbesar, dan (7) nilai F statistik terbesar. Hasil  pencarian  menunjukkan  bahwa  ARIMA  (1,1,0)  merupakan  model  yang  terbaik (Tabel 6).
Date: 04/08/21   Tim e: 20:43 Sam ple (adjus ted): 1960M02 2021M03 Included obs ervations : 734 after adjus tm ents
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob 1 0.177 0.177 23.032 0.000 2 0.058 0.027 25.503 0.000 3 -0.034 -0.050 26.355 0.000 4 -0.039 -0.027 27.470 0.000 5 -0.057 -0.043 29.886 0.000 6 -0.025 -0.007 30.347 0.000 7 0.011 0.019 30.433 0.000 8 -0.100 -0.113 37.873 0.000 9 -0.055 -0.026 40.116 0.000 10 -0.137 -0.122 54.215 0.000 11 0.020 0.061 54.503 0.000 12 -0.056 -0.071 56.850 0.000 13 -0.049 -0.057 58.623 0.000 14 0.065 0.080 61.767 0.000 15 -0.015 -0.052 61.928 0.000 16 0.054 0.049 64.113 0.000 17 0.034 0.016 64.975 0.000 18 0.067 0.021 68.395 0.000 19 0.017 0.014 68.610 0.000 20 0.036 0.007 69.576 0.000 21 -0.014 -0.018 69.714 0.000 22 -0.021 -0.017 70.064 0.000 23 -0.057 -0.060 72.545 0.000 24 -0.112 -0.068 82.169 0.000 25 -0.070 -0.059 85.946 0.000 26 -0.042 0.007 87.274 0.000 27 -0.041 -0.041 88.587 0.000 28 -0.032 -0.027 89.359 0.000 29 -0.024 -0.020 89.815 0.000 30 0.018 0.019 90.064 0.000 31 0.036 0.021 91.087 0.000 32 0.049 0.011 92.972 0.000 33 0.007 -0.036 93.014 0.000 34 -0.049 -0.084 94.830 0.000 35 0.014 0.028 94.983 0.000 36 0.039 0.019 96.142 0.000
Gambar 2. Plot ACF dan PACF ( 1st Difference ) Tabel 6. Hasil Pencarian Model ARIMA Terbaik Model ARIMA Kriteria (tanda * menunjukkan pemenuhan kriteria model terbaik) Sig. (ɑ = 5%) AIC SC SEoR S 2 R Adj R 2 F Statistik 1,1,0 0,0000* 8,7045* 8,7233* 18,7512*  257.027*  0,0286* 11,7951* 0,1,1 0,0000* 8,7073  8,7261  18,7778  257.756  0,0258  10,7267
Tahapan  selanjutnya  adalah  mencari  model  ARCH  GARCH  terbaik.  Model ARCH  GARCH  terbaik  memiliki  :  (1)  koefisien  yang  signifikan,  (2)  nilai akaike  info criterion (AIC) terkecil, (3) nilai schwarz criterion (SC) terkecil, (4) nilai standard error of regression (SEoR) terkceil, (5) nilai sum square residual (S 2 R) terkecil, (6) nilai adj R square  terbesar,  dan  (7)  nilai  log  likelihood terbesar.  Hasil  pencarian  menunjukkan bahwa ARCH-GARCH (1,2) adalah model yang terbaik seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pencarian Model ARCH GARCH Terbaik ARCH GARCH Kriteria (Tanda * menunjukkan pemenuhan kriteria model terbaik) Sig. (ɑ = 5%) AIC SC SEoR S 2 R Adj. R 2 Log likelihood 1,0 Sig.* 8,4538  8,4789  18,7821  257.875  0,0266  -3.094,35 1,1 Sig.* 7,9889*  8,0203*  18,7858  257.976  0,0263  -2.922,96 1,2 Sig.* 7,9898  8,0275  18,7708*  257.562*  0,0278*  -2.922,28*
Langkah berikutnya adalah evaluasi model. Model dinyatakan memadai apabila memenuhi  kriteria  :  (1)  terdistribusi  secara  normal,  (2)  tidak  mengandung  gejala autokorelasi,  dan  (3)  tidak  mengandung  gejala  heteroskedastisitas.  Berdasarkan  hasil Uji Jarque Berra (Tabel 8), nilai p value yang dihasilkan lebih kecil daripada tingkat ɑ (5%). Dengan demikian, data memenuhi kriteria terdistribusi secara normal. Kemudian, nilai ACF menunjukkan nilai yang mendekati nol dan probabilitas lag 1 sampai 15 tidak signifikan pada ɑ = 5% yang ditunjukkan pada Tabel 9. Dengan demikian, model tidak mengandung gejala autokorelasi. Terakhir, berdasarkan hasil Uji ARCH LM, diperoleh nilai  probabilitas  yang  tidak  signifikan  pada  ɑ  =  5%    (Tabel  10).  Dengan  demikian, model tidak mengandung gejala heteroskedastisitas.
Tabel 8. Hasil Evaluasi Normalitas Model Nilai Jarque Berra p value Keterangan 1.537,950 0,00000 Terdistribusi Normal (ɑ = 5%) Tabel 9. Hasil Evaluasi Gejala Autokorelasi Model Lag Prob. Signifikansi (ɑ = 5%) ACF Autokorelasi 1—15 > 0,9 Tidak Signifikan Mendekati 0 Tidak Ada Tabel 10. Hasil Evaluasi Heteroskedastisitas Model Prob. F-statistic Prob. Chi-Square Keterangan 0,9374 0,9373 Homoskedastisitas (ɑ = 5%)
Berdasarkan model ARCH GARCH (1,2), diperoleh model :
2 2 2 1 2 1 2 2322 , 0 4794 , 0 4193 , 0 5897 . 1        t t t t     …………………..…(3)
Persamaan  3  menunjukkan  bahwa  volatilitas  harga  komoditas  kedelai  di  pasar internasional dipengaruhi oleh volatilitas harga kedelai di pasar internasional pada satu periode  sebelumnya  dan  varians  di  pasar  internasional  pada  dua  periode  sebelumnya. Nilai koefisien ordo suku ARCH sebesar 0,4193 menunjukkan bahwa variabilitas harga kedelai di pasar internasional dari satu waktu ke waktu lainnya relatif tidak bervariasi dalam  jangka  pendek.  Adapun  nilai  total  dari  ordo  suku  GARCH  sebesar  0,7116 bermakna  bahwa  volatilitas  harga  komoditas  kedelai  memiliki  persistensi  yang cenderung akan terjadi dalam waktu yang relatif lama.
Volatilitas  merupakan  varian  bersyarat.  Hal  tersebut  bermakna  bahwa  nilai volatilitas  tidak  dapat  dipahami  dengan  satuan  harga.  Oleh  karenanya,  Persamaan  3 ditransformasikan menjadi rangkaian standar deviasi bersyarat, yaitu :
2
2 2 1 2 1 2322 , 0 4794 , 0
4193 , 0 5897 . 1        t t t t    
…………..………(4)Model standar deviasi bersyarat selanjutnya menghasilkan rangkaian standar deviasi bersyarat harga  kedelai  internasional  pada  periode  Januari  1960  sampai  dengan  Maret  2021 (Gambar 4).
Gambar 3. Volatilitas Harga Kedelai di Pasar Internasional
Gambar 4. Standar Deviasi Bersyarat Harga Kedelai di Pasar Internasional Volatilitas harga komoditas kedelai di pasar internasional dapat diklasifikasikan menjadi  tiga  periode,  yaitu  (1)  tahun  1960-1972,  (2)  tahun  1973-2006,  dan  (3)  tahun 2007  hingga  saat  ini.  Pembagian  periode  tersebut  didasarkan  kepada  karakteristik volatilitas harga yang telah terjadi (Gambar 3), yaitu terjadi titik balik perubahan pola volatilitas  pada  tahun  1973  dan  2007.  Periode  tahun  1960-1972  merupakan  masa  di mana  lonjakan  harga  relatif  stabil  di  bawah  level  US$15/Ton.  Kemudian,  periode berikutnya  ditandai  dengan  terjadinya  krisis  pangan  tahun  1973-1974.  Pada  krisis
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 1 9 60 M 03 1 9 62 M 05 1 9 64 M 07 1 9 66 M 09 1 9 68 M 11 1 9 71 M 01 1 9 73 M 03 1 9 75 M 05 1 9 77 M 07 1 9 79 M 09 1 9 81 M 11 1 9 84 M 01 1 9 86 M 03 1 9 88 M 05 1 9 90 M 07 1 9 92 M 09 1 9 94 M 11 1 9 97 M 01 19 99M 03 2 0 01 M 05 2 0 03 M 07 2 0 05 M 09 2 0 07 M 11 2 0 10 M 01 2 0 12 M 03 2 0 14 M 05 2 0 16 M 07 2 0 18 M 09 2 0 20 M 11 C ond it iona l V arianc e 0 20 40 60 80 100 120 140 1 9 60 M 03 1 9 62 M 05 1 9 64 M 07 1 9 66 M 09 1 9 68 M 11 1 9 71 M 01 1 9 73 M 03 1 9 75 M 05 19 77M 07 1 9 79 M 09 1 9 81 M 11 1 9 84 M 01 1 9 86 M 03 1 9 88 M 05 1 9 90 M 07 1 9 92 M 09 1 9 94 M 11 1 9 97 M 01 19 99M 03 2 0 01 M 05 2 0 03 M 07 2 0 05 M 09 2 0 07 M 11 2 0 10 M 01 2 0 12 M 03 2 0 14 M 05 2 0 16 M 07
2 0 18 M 09 2 0 20 M 11
C o n d . S ta n d ard D e via tio n (U S$ /T o n )
pangan  tahun  1973-1974,  lonjakan  harga  mencapai  level  tertinggi  sepanjang  sejarah, yaitu  US$122,64/Ton.  Setelah  tahun  1974,  lonjakan  harga  menjadi  lebih  tinggi  dari masa  sebelumnya  (sebelum  1973).  Oleh  karenanya,  krisis  pangan  1973-1974  dapat disebut  sebagai  titik  balik  pertama  volatilitas  harga  komoditas  kedelai  di  pasar internasional.  Selanjutnya,  lonjakan  harga  komoditas  kedelai  pada  rentang  tahun 1975 sampai  dengan  akhir  2006  bergerak  di  bawah  level  US$60/Ton.  Pasca  tahun  2006, volatilitas  memasuki  babak  baru  yang  kembali  ditandai  dengan  krisis  pangan,  yaitu krisis pangan tahun 2007-2008. Lonjakan harga pada tahun 2007-2008 tergolong salah satu  yang  paling  ekstrem,  yaitu  mencapai  level  US$88,99/Ton.  Setelah  tahun  2008, volatilitas  memasuki  babak  yang  baru  dengan  pola  yang  tidak  serupa  dengan  tahun- tahun sebelumnya.

## Risiko Harga Komoditas Kedelai di Pasar Internasional
Risiko  harga  komoditas  kedelai  di  pasar  internasional  pada  penelitian  ini dianalisis  menggunakan  koefisien  variasi  bersyarat.  Pertama,  Persamaan  4 ditransformasikan  ke  dalam  model  koefisien  variasi  menjadi  model  koefisien  variasi bersyarat, yaitu :
% 100
12 / ) ( 2322 , 0 4794 , 0 4193 , 0 5897 . 1 12 1 2 2 2 1 2 1          t i t t t t x CCV    .………..(5)
Kemudian, berdasarkan persamaan 5 diperoleh rangkaian tingkat risiko harga komoditas kedelai  di  pasar  internasional  pada  periode  Januari  1960  sampai  dengan  Maret  2021 dengan rentang 2,06% sampai dengan 47,89% (Gambar 5).
Gambar 5. Risiko Harga Kedelai di Pasar Internasional Pengaruh  nyata  dari  risiko  harga  dapat  dipahami  dengan  mentransformasikan Persamaan  5  menjadi  model  surplus  importir  (Persamaan  6)  dan  surplus  eksportir (Persamaan  7).  Selanjutnya,  model  surplus  importir  dan  surplus  eksportir  disajikan dalam  bentuk  rangkaian  estimasi  nilai  surplus  importi-eksportir  sebagaimana  yang disajikan  pada  Gambar  6  dan  rangkaian  estimasi  rentang  surplus  harga  sebagaimana yang disajikan pada Gambar 7.
2 2 2 1 2 1 2322 , 0 4794 , 0 4193 , 0 5897 . 1         t t t t t WP IS    ………….. (6) 2 2 2 1 2 1 2322 , 0 4794 , 0 4193
, 0
5897
. 1         t t t t t WA ES    .…...….... (7)
Keterangan :
IS t
= Surplus importir pada periode t WP t = Willingness to pay pada periode t ES t = Surplus eksportir pada periode t
0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 1 9 60 M 12 1 9 63 M 01 1 9 65 M 02 1 9 67 M 03
1 9 69 M 04 1 9 71 M 05 1 9 73 M 06 1 9 75 M 07 1 9 77 M 08
1 9 79 M 09 1 9 81 M 10 1 9 83 M 11 1 9 85 M 12
1 9 88 M 01 1 9 90 M 02 19 92M 03 1 9 94 M 04
1 9 96 M 05
1 9 98 M 06
2 0 00 M 07
2 0 02 M 08
2 0 04 M 09
2 0 06 M 10 2 0 08 M 11 2 0 10 M 12 2 0 13 M 01 2 0 15 M 02 2 0 17 M 03 2 0 19 M 04 R isik o H arg a (% )
WA t = Willingness to accept pada periode t ε 2 t-1
= volatilitas harga pada satu periode sebelum periode t
σ 2 t-1 = varians pada satu periode sebelum periode t σ 2 t-2 = varians pada dua periode sebelum periode t Kerugian finansial untuk importir terjadi ketika harga komoditas menjadi lebih tinggi  daripada  harga  beli  yang  diharapkan  dan  berlaku  sebaliknya  untuk  eksportir. Apabila importir mengalami kerugian finansial, maka eksportir akan mengalami surplus eksportir,  yaitu  perbedaan  positif  antara  tingkat  penerimaan  yang  diperoleh  oleh eksportir  terhadap  tingkat  penerimaan  minimal  yang  masih  bersedia  diterima  oleh eksportir.  Sebaliknya,  apabila  eksportir  mengalami  kerugian  finansial,  maka  importir mengalami  surplus  importir,  yaitu  perbedaan  negatif  antara  tingkat  pengeluaran  yang dikeluarkan oleh importir terhadap tingkat pengeluaran maksimum yang masih bersedia dibayarkan oleh importir.
Gambar 6. Nilai Surplus Eksportir / Importir  Kedelai Internasional
Gambar 7. Rentang Surplus Harga Komoditas Kedelai Internasional Surplus eksportir dan surplus importir komoditas kedelai di pasar internasional silih  berganti  sepanjang  tahun  1960—2021  dengan  probabilitas  kejadian  surplus eksportir dan importir pada bulan tertentu relatif seimbang satu sama lain, yaitu hanya berkisar antara 40%—60% (Gambar 8). Tiga waktu dengan probabilitas terbaik untuk terjadinya  surplus  eksportir  berada  pada  bulan  Maret,  Mei,  dan  Juni  dengan  masing- masing  probabilitas  kejadian  sebesar  54,1%,  56,67%,  dan  55%.  Adapun  tiga  waktu dengan  probabilitas  terbaik  untuk  terjadinya  surplus  importir  berada  pada  bulan September,  Oktober,  dan  November  dengan  masing-masing  probabilitas  kejadian sebesar  55%,  58,33%,  dan  60%.  Mengingat  bahwa  probabilitas  kejadian  surplus eksportir  dan  importir  memiliki  selisih  yang  kecil  —mendekati  50%  :  50%—,
0 20 40 60 80 100 120 140 1 9 60 M 03 1 9 62 M 04 1 9 64 M 05 1 9 66 M 06 1 9 68 M 07 1 9 70 M 08 1 9 72 M 09 1 9 74 M 10 1 9 76 M 11 1 9 78 M 12 1 9 81 M 01 1 9 83 M 02 1 9 85 M 03 19 87M 04 1 9 89 M 05 1 9 91 M 06 1 9 93 M 07 1 9 95 M 08 1 9 97 M 09 1 9 99 M 10 2 0 01 M 11 2 0 03 M 12 2 0 06 M 01 2 0 08 M 02 2 0 10 M 03 2 0 12 M 04 2 0 14 M 05 2 0 16 M 06 2 0 18 M 07 2 0 20 M 08 U S$ / T o n 0 100 200 300 400 500 600 700 1 9 60 M 12 1 9 63 M 01 1 9 65 M 02 1 9 67 M 03 1 9 69 M 04 1 9 71 M 05 1 9 73 M 06 1 9 75 M 07 1 9 77 M 08 1 9 79 M 09 19 81M 10 1 9 83 M 11 1 9 85 M 12 1 9 88 M 01 1 9 90 M 02 1 9 92 M 03 1 9 94 M 04 1 9 96 M 05 1 9 98 M 06 2 0 00 M 07 2 0 02 M 08
2 0 04 M 09
2 0 06 M 10
2 0 08 M 11 2 0 10 M 12 2 0 13 M 01 2 0 15 M 02 2 0 17 M 03 2 0 19 M 04 U S$ / T o n Harga Yang Diharapkan
Surplus Eksportir
Surplus Importir
probabilitas kejadian surplus eksportir dan importir tidak dapat digunakan sebagai satu- satunya pertimbangan dalam menentukan keputusan waktu ekspor dan impor.
Gambar 8. Probabilitas Kejadian Surplus Importir dan Eksportir Keputusan  waktu  untuk  melaksanakan  ekspor  dan  impor  sebaiknya  dilakukan dengan  mempertimbangkan  perilaku price  maker kedelai  di  pasar  internasional.  Pusat Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian  (2020)  menjelaskan  bahwa  Amerika  Serikat  dan Brazil  merupakan  eksportir  utama  dan  China  merupakan  importir  utama  komoditas kedelai  di  pasar  internasional  .  Amerika  Serikat  dan  Brazil  merupakan  dua  negara dengan  ekspor  kedelai  terbesar  di  dunia.  Pada  tahun  2014—2018,  Amerika  Serikat memiliki  rata-rata  ekspor  kedelai  sebesar  51,48  juta  ton  per  tahun  atau  berkontribusi sebesar  37,28%  terhadap  total  ekspor  kedelai  dunia,  sedangkan  Brazil  memiliki  rata- rata ekspor kedelai mencapai 60,67 juta ton per tahun atau berkontribusi sebesar 43,94% terhadap  total  ekspor  kedelai  dunia.  Hal  tersebut  berarti  bahwa  Amerika  Serikat  dan Brazil  telah  mewakili  pangsa  ekspor  kedelai  sebesar  81,22%  terhadap  total  ekspor kedelai dunia. Dari sisi impor, China melakukan rata-rata impor kedelai sebesar 84,12 juta ton per tahun atau berkontribusi sebesar 60,68% terhadap total impor kedelai dunia pada tahun 2014—2018. Dengan demikian, harga kedelai di pasar internasional sangat berpotensi untuk ditentukan oleh perilaku ekspor dari Amerika Serikat dan Brazil serta perilaku impor dari China.
Indonesia merupakan price taker komoditas kedelai dari pasar internasional. Hal tersebut  sebagaimana  penjelasan  Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian  (2020) bahwa pada tahun 2014—2018 : (1) rata-rata ekspor kedelai Indonesia sebesar 9 ton / tahun  atau  berkontribusi  sebesar  0,007%  terhadap  ekspor  kedelai  dunia  ;  (2)  rata-rata impor kedelai Indonesia sebesar 2,32 juta ton / tahun atau berkontribusi sebesar 1,67% terhadap  total  impor  kedelai  dunia.  Menimbang  penawaran  dan  permintaan  kedelai Indonesia  yang  rendah  terhadap  total  penawaran  dan  permintaan  dunia,  Indonesia sebaiknya memperhatikan pola perdagangan price maker untuk memperoleh harga beli yang  terbaik  —memperhatikan irisan  waktu  di mana  penawaran  kedelai  dari  Amerika Serikat dan Brazil meningkat, sementara permintaan kedelai dari China menurun.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  diperoleh  kesimpulan  sebagai  berikut  :  (1) volatilitas  harga  komoditas  kedelai  di  pasar  internasional pada  periode  Januari  tahun 1960  sampai  dengan  Maret  tahun  2021  dipengaruhi  oleh  volatilitas  harga  kedelai  di pasar internasional pada satu periode sebelumnya dengan nilai ordo suku ARCH sebesar 0,4193  dan  varians  harga  kedelai  di  pasar  internasional  pada  dua  periode  sebelumnya dengan nilai total dari ordo suku GARCH sebesar 0,7116 ; (2) harga komoditas kedelai
47.5%  47.5% 54.1%  51.7% 56.7%
48.3%
55.0% 48.3% 45.0% 41.7%  40.0% 46.7%
52.5%  52.5%
45.9%  48.3%  43.3% 51.7%
45.0% 51.7% 55.0% 58.3%  60.0% 53.3% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% Jan. Feb. Mar. Apr. Mei Juni Juli Agu. Sep. Okt. Nov. Des. Prob ab ilit as K e ja d ia n (% ) Probabilitas Surplus Eksportir
Probabilitas Surplus Importir
di pasar internasional pada periode Januari tahun 1960 sampai dengan Maret tahun 2021 menyimpang sebesar 2,06% sampai dengan 47,89% dari harga yang diharapkan.
Penelitian selanjutnya yang terkait dengan volatilitas dan risiko harga kedelai di pasar  internasional  sebaiknya  mengkaji  pengaruh  antar  variabel  yang  memiliki keterkaitan erat dengan volatilitas dan risiko harga kedelai di pasar internasional, seperti pengaruh  pola  perdagangan price  maker komoditas  kedelai  di  pasar  internasional terhadap volatilitas dan risiko harga kedelai di pasar internasional; (2) importir kedelai sebaiknya  proaktif  dalam  memperhatikan  pola  perdagangan price  maker komoditas kedelai di pasar internasional sehingga dapat menyusun strategi impor yang tepat ; (3) penyusun kebijakan di Indonesia sebaiknya memperhatikan tingkat volatilitas dan risiko harga  komoditas  kedelai  di  pasar  internasional  beserta  hal-hal  yang  memengaruhinya dalam merumuskan kebijakan yang terkait dengan ekspor-impor dan harga domestik.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pengkajian dan Pengembangan Kebijakan Perdagangan.  (2015). Laporan Akhir Kajian  Efektivitas  Kebijakan  Impor  Produk  Pangan  Dalam  Rangka Stabilisasi  Harga .  Badan  Pengkajian  dan  Pengembangan  Kebijakan Perdagangan Kementrian Perdagangan RI: Jakarta.
Hutabarat B. F., Setiyanto A., Rivai R. S.,  & Mayrowani H. (2015). Kajian Kebijakan Stabilisasi  Harga  Beras  /  Gabah,  Jagung,  dan  Kedelai.  Laporan  Akhir Analisis Kebijakan TA 2014 . Pusat Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian Departemen Pertanian: Bogor.
Kementerian  Pertanian  RI.  (2020). Rencana  Strategis  Kementerian  Pertanian  2020- 2024 . Kementerian Pertanian Republik Indonesia: Jakarta.
Mahdi,  N.  N.  (2019).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Memengaruhi  Impor  Kedelai  di Indonesia.  Skripsi.  Departemen  Agribisnis  Fakultas  Ekonomi  dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian.  (2020). Outlook  Kedelai.  Pusat  Data  dan Sistem Informasi Pertanian Kementerian Pertanian : Jakarta. Sholihah,  F.  dan  Kusnadi  N.  2019.  Dampak  Pengembangan  Bio  Fuels  Terhadap Volatilitas  Harga  Beberapa  Komoditas  Pangan  di  Pasar  Dunia. Jurnal  Agro Ekonomi 37 (2) : 157-170.
World Bank. (2021). Population 2020 . World Development Indicators Database, World Bank, Ed. 1 July 2021.
World  Bank.  (2021).  World  Bank  Commodity  Price  Data  (The  Pink  Sheet). https://thedocs.worldbank.org/en/doc/5d903e848db1d1b83e0ec8f744e55570- 0350012021/related/CMO-Historical-Data-Monthly.xlsx,  diakses  pada  15 November 2021.