## TRANSMISI HARGA KARET INTERNASIONAL TERHADAP PETANI DAN KONTRIBUSI SETIAP PROVINSI PADA PERUBAHAN HARGA KARET INDONESIA
Transmission of  International Rubber Prices to Farmer and Contribution of  Each Province to Rubber Prices Changes In Indonesia
Mirza Antoni Siti Ramadani Andelia dan
Fakultas Pertanian, Magister Agribisnis, Pascasarjana Universitas Sriwijaya Bukit besar, Jl. Padang Selasa No.524, Bukit Lama, Kec. Ilir Barat I, Kota Palembang, Sumatera Selatan 30139
Email: mirzasep@gmail.com
Diterima 2 Mei 2022 / Direvisi 25 Mei 2022 / Disetujui 7 Juni 2022

## Abstrak
Harga karet alam yang berfluktuasi sangat berpengaruh  terhadap  kesejahteraan  petani karet.  Produk  berupa  SIR  20  Indonesia mengacu  pada  harga Singapura  Commodity (SICOM) yakni pasar berjangka internasional. Dalam 10 tahun terakhir harga karet berfluktuasi tinggi sehingga perlu kajian.   B elum ada yang mengkaji apakah harga karet alam di tingkat internasional  tertransmisi  dengan  baik  ke tingkat  petani,  mengingat  ada  beberapa lembaga  pemasaran  dan  pelaku  usaha  yang terlibat  dalam  industri  karet  di  Indonesia, sehingga  menarik  juga  untuk  dikaji  prediksi kontribusi  setiap  provinsi  utama  penghasil karet alam di Indonesia terhadap perubahan- perubahan  harga  karet.  Manfaat  penelitian untuk  mengetahui  ketersampaian  harga  di suatu  pasar  akan  menyebabkan  terjadinya perubahan pada pasar pengikutnya. Pemilihan lokasi  penelitian  dilakukan  secara purposive sampling yakni  data  harga  di  tingkat  SICOM dan petani di 8 provinsi produsen karet alam utama Indonesia. Data harga yang digunakan yakni  sejak  Januari  2016  hingga  Desember 2021. Transmisi harga karet alam diukur dari harga internasional ke harga di tingkat petani digunakan  analisis  regresi  linier  sederhana, sedangkan untuk menganalisis integrasi pasar karet alam antar provinsi utama menggunakan metode analisa Vector Autoregressive (VAR) dan Vektor Error Correction Model (VECM) dengan menggunakan  software  Rstudio.  Hasil
penelitian  menunjukan  bahwa  harga  karet pada  tingkat  pasar  internasional  telah tertransmisi  dengan  baik  dengan  harga  di tingkat  petani,  artinya  petani  dengan  mudah mengakses informasi harga internasional yaitu harga  di  SICOM.  Hasil  prediksi  kontribusi perubahan harga/FEVD ( Forcest Error Varians Decomposition )  yang  menunjukkan  bahwa beberapa  provinsi  di  Indonesia  saling mempengaruhi  terhadap  perubahan  harga  di setiap provinsi produsen karet di Indonesia.
Kata  unci: k harga  produsen  karet,  prediksi kontribusi, transmisi harga, VAR/VECM.

## Abstract
The  fluctuating  price  of   natural  rubber  (NR) dramatically  affects  the  welfare  of   rubber  farmers. Products form SIR 20, Indonesia refers to Singapore Commodity  (SICOM)  prices,  namely  the international futures market. In the last ten years, the  price  of   rubber  has  fluctuated  so  much  that  it needs to be studied. No studies yet one has examined whether NR prices at the international level are well transmitted to the farmer level, bearing in mind that several  marketing  agencies  and  business  actors  are involved in the rubber industry in Indonesia, so it is also  interesting  to  study  the  prediction  of   the contribution  of   each  significant  natural  rubber- producing province in Indonesia to changes in rubber prices.  The  benefits  of   research  to  determine  the affordability of  prices in a market will cause changes in the following markets. The research locations were
selected by purposive sampling, namely price data at the  SICOM  and  farmer  levels  in  8  provinces  of Indonesia's primary NR producers. The price data used  is  from  January  2016  to  December  2021. Natural rubber price transmission is measured from international  prices  to  prices  at  the  farm  level,  a simple  linear  regression  analysis  is  used  while analyzing the integration of  natural rubber markets between  central  provinces  using  the  Vector Au t o re g re s s iv e   ( VA R )   a n a ly s i s   m e t h o d . Furthermore,  the  Vector  Error  Correction  Model (VECM) using Rstudio software. The results showed that rubber prices at the international market level had been well transmitted to prices at the farm level, meaning that farmers can easily access international price information, namely prices at SICOM. Results of   predicted  contribution  to  price  changes/FEVD (Forcest Error Variance Decomposition) show that several  provinces  in  Indonesia  influence  price changes  in  each  rubber-producing  province  in Indonesia.
Keywords:  rubber  producer  price,  contribution prediction, price transmission, VAR/VECM.

## Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  dengan luasan  perkebunan  karet  terbesar  di  dunia. Perkebunan  karet  terluas  ini  tidak  diimbangi dengan  produktivitas  karet  yang  masih dikalahkan  negara  Thailand.  Perkebunan karet  Indonesia  sebagian  besar  merupakan perkebunan  rakyat  yang  menjadi  sumber penghasilan utama bagi keluarga petani karet. Maka dari itu, produktivitas perkebunan karet masih  tergolong  rendah.  Harga  karet  di Indonesia  bukan  ditentukan  oleh  petani melainkan  mengacu  pada  harga  pasar Internasional  di  bursa  berjangka  Singapore SGX  –  SICOM  ( Singapore  Commodity Exchange ).  Harga  yang  ditetapkan  konsumen sangat  mempengaruhi  kesejahteraan  petani. Produk yang dihasilkan petani rakyat berupa bahan olah karet (bokar) berupa sleb tebal yang umumnya  dijual  kepada  pedagang  perantara dan  sebagian  kecil  langsung  ke  pabrik crumb rubber crumb rubber .   Pabrik mengolah sleb ini
menjadi  bahan  setengah  jadi  berupa  karet remah  ( )  dan  umumnya  dalam crumb  rubber
bentuk (SIR) 20, yang Standar Indonesia Rubber sebagian  besar  diperuntukkan  untuk  ekspor. Kecepatan ketersampaian harga internasional ke petani karet (produsen) perlu diteliti untuk mengetahui selisih harga dari pasar konsumen ke pasar produsen.
Salah  satu  permasalahan  pada  tingkat bahan olah karet di petani yaitu harga bokar di berbagai  saluran  pemasaran  selalu  berubah setiap  hari.  Harga  yang  berfluktuasi d i a k i b a t k a n   b e r b a g a i   f a k t o r   y a n g mempengaruhinya  seperti  kondisi  ekonomi negara  pengekspor  dan  pengimpor,  harga minyak  mentah  (bahan  baku  utama  karet sintetis) dan kurs mata uang. Harga bokar yang selalu  berubah-ubah  sebagai  akibat  dari perubahan  harga  di  tingkat  internasional tersebut  berdampak  langsung  pada  tingkat petani,  sedangkan  produksi  di  tingkat  petani harus  terus  dilakukan  untuk  memenuhi kebutuhan  hidup  petani  dan    produksi  pada pabrik  pengolahan  bokar.    Ini  menunjukan bahwa  dampak  harga  bokar  berhubungan langsung  dengan  petani  yang  merupakan sesuatu yang sulit untuk dihindari. Kestabilan harga  bokar  merupakan  hal  yang  sangat diharapkan  untuk  dapat  menstabilkan perekonomian.  Dampak ini lebih terasa pada petani  yang  memasarkan  hasilnya  tidak melalui saluran pemasaran terorganisir seperti Koperasi Unit Desa (KUD) dan UPPB (Unit Pengolahan dan Pemasaran Bokar) '( Husin et al., 2017).
Adanya  disparitas  harga  antar  pasar mengindikasikan  bahwa  terjadi  transmisi harga  secara  vertikal  yang  tidak  simetris ( a s i m e t r i s ) .   M e n i n g k a t n ya   i n d u s t r i t r a n s p o r t a s i   m e n y e b a b k a n   t e r u s meningkatnya konsumsi karet alam.  Rata-rata peningkatan konsumsi karet alam dunia yaitu 5 , 8 %   p e r   t a h u n ,   s e j a k   t a h u n   1 9 0 0 – (Chakraborty  et  al.,  2018).  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 p e d a g a n g   p e r a n t a r a .   Pa d a   d a s a r n ya seharusnya  ada  hubungan  yang  sangat  erat antara  pasar  dunia  dengan  pasar  domestik pada  setiap  provinsi  di  Indonesia.  Dimana
apabila  terjadi  perubahan  harga  di  pasar dunia, juga ikut mempengaruhi harga di pasar lelang  karet  di  setiap  provinsi  yang  ada  di Indonesia.  Terlebih  lagi  harga  ekspor Indonesia  sudah  cenderung  mengikuti pergerakan harga karet Internasional (Antoni & Purbiyanti, 2015).
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 atau adjustment cost menu cost . Beberapa penelitian telah dilakukan mengenai transmisi harga karet anggota UPPB dan  non-UPPB  di  salah  satu  provinsi Indonesia  hingga  pasar  karet  di  luar  negeri. Kontribusi penelitian ini untuk literatur adalah untuk  menemukan  determinasi  harga internasional  berkonsentrasi  pada  harga  di tingkat produsen. Ada banyak literatur tentang transmisi harga karet, namun belum terdapat artikel  yang  mencoba  menemukan  besaran dan pendorong perubahan harga pasar di balik transmisi  harga.  Penelitian  yang  lalu berkonsentrasi pada harga karet internasional dan  dibandingkan  dengan  negara-negara pengekspor  karet  di  dunia  belum  mengkaji pada provinsi-provinsi yang ada di Indonesia. Diharapkan tulisan ini berguna bagi pembuat kebijakan untuk mencegah hal-hal yang tidak terduga fluktuasi harga pasar karet lokal dalam kaitannya  dengan  keberlanjutan  produksi karet  di  Indonesia.  Maka  dari  itu,  kajian mengenai  transmisi  harga  untuk  mengukur pengaruh harga SICOM terhadap perubahan harga di pasar lain (Luo & Tanaka, 2021) dan pasar  antar  provinsi  di  Indonesia.  Tujuan penelitian ini untuk mengkaji transmisi harga di  pasar  berjangka  Singapura  dan  harga  di tingkat  petani,  serta  menganalisis  kontribusi dan  keterkaitan  antarprovinsi  di  Indonesia dalam perubahan harga karet di Indonesia.

## Bahan dan Metode
Menur ut  teori  harga,  harga  yang berfluktuasi  berpengaruh  pada  efisiensi alokasi sumber daya dan transmisi harga pada
pasar  yang  terintegrasi  baik  vertikal  maupun spasial (Moghaddasi 2008). Analisis transmisi harga  bertujuan  untuk  mengetahui  pasar antara  pasar  tingkat  produsen  dan  pasar tingkat konsumen. Keterpaduan pasar terjadi apabila  terdapat  informasi  pasar  yang memadai dan informasi ini disalurkan dengan cepat  dari  suatu  pasar  ke  pasar  lain.  Oleh karena  itu,  fluktuasi  perubahan  harga  yang terjadi  pada  suatu  pasar  dapat  segera ditangkap oleh pasar lain (Nilawati, 2018). Hal ini kemudian dapat digunakan sebagai sinyal dalam  pengambilan  keputusan  produsen. Transmisi harga dibutuhkan agar kedinamisan suatu  pasar  dapat  terjaga.  Produsen  karet mengikuti  harga/mengacu  pada  SICOM  ini terbukti  dialam  penelitian  yang  dilakukan (Arkananda,  2022)  menjelaskan  bahwa pergerakan harga karet alam TSR20 di pasar produsen Sumatera Selatan dipengaruhi oleh pergerakan  harga di  pasar  Singapura. future Penelitian  tentang  elastisitas  transmisi  harga menjadi  penting  karena  dalam  mengukur distribusi  kesejahteraan  antara  produsen  dan konsumen  dalam  suatu  saluran  pemasaran. Harga  yang  ditransmisikan  secara  asimetris pada umumnya merugi dan akan menurunkan tingkat  kesejahteraan  produsen  (Mulyana  et al., 2020).

## Metode Penelitian
Metode penelitian disajikan dalam bentuk diagram  alir  seperti  yang  disajikan  pada Gambar 1 yaitu menganalisis transmisi harga dan mendapatkan prosentase kontribusi setiap pasar di tiap-tiap provinsi terhadap perubahan harga karet alam di provinsi lainnya.
Menjawab  tujuan  pertama  studi  ini menggunakan  data time  series harga  karet Internasional  yaitu  harga  SICOM  ( Singapore Commodity ) dan harga karet di tingkat petani dalam  Rp/kg  setiap  bulan  dengan  periode Januari 2016 sampai dengan Desember 2021. Akses  terhadap  harga  dapat  dilihat  didalam w e b   h t t p s : / / w w w. s g x . c o m /   d a n https://id.investing.com/commodities /rubber- tsr20-futures-historical-data.  Diharapkan dalam  studi  ini  dengan  menggunakan  data bulanan,  lebih  kecil  kemungkinannya  untuk
mendeteksi asimetri transmisi harga dari pada menggunakan  data  mingguan.  Banyaknya observasi time  series yang  digunakan  dalam penelitian  tertentu  juga  diharapkan  untuk mempengaruhi  hasil  (Bakucs  et  al.,  2014). Pada  tujuan  kedua  studi  yaitu  menggunakan data harga karet alam di tingkat produsen yang diperoleh  dari  masing-masing  provinsi bersumber  Dinas  Perkebunan  setiap  provinsi di  delapan  provinsi  sampel,  dan  Sistem I n f o r m a s i   d a n   M a n a j e m e n   H a r g a Kementerian  Pertanian.  Guna  mendukung dan memperjelas data yang didapatkan secara deskriptif,  dalam  penelitian  ini  dilakukan p e n g a m a t a n ,   w a w a n c a r a ,   d a n mengungkapkan  data  yang  diperoleh  secara mendalam.
Metode  pemilihan  area  riset  berdasarkan metode yaitu  delapan proposive  sampling provinsi  penghasil  karet  terbesar Metode .
Pengolahan  Data  untuk  tujuan  pertama menggunakan regresi linier sederhana dengan persamaan
Keterangan :
P = Harga  karet  alam  di  tingkat  petani
f
(Rp/kg)
P = Harga karet alam TSR20 di Pasar HKI Berjangka SICOM  (Rp/kg)
Tujuan  kedua  menggunakan  pendekatan Vector  Autoregression Vector  Error (VAR)  atau Corection  Model (VECM)  yang  telah  banyak digunakan (Nurhidayati et al., 2015; Ristianti &  Purwadi  ,2019;  Saputra  &  Sukmawati, 2021).    VECM  adalah  model  VAR  terbatas yang dirancang untuk digunakan dalam deret waktu  stasioner,  tetapi  memiliki  hubungan kointegrasi  antar  variabel.  VECM  dapat mengestimasi  efek  jangka  pendek  antar variabel  dan  efek  jangka  panjang  pada  data deret  waktu.  Prosedur  pengujian  Metode VAR/VECM yang akan digunakan diurutkan tahapannya akan dilakukan sebagai berikut.
1.  Uji  kondisi  stasioneritas.  Jika  stasioner pada level digunakan VAR, namun jika tidak stasioner digunakan VECM
2.  Pemilihan ordo/panjang lag Model
3.  Uji kointegrasi antar peubah. Prosedur ini  digunakan  untuk  menentukan apakah  metode  VAR  yang  akan digunakan VAR atau VECM
4.  Analisis model VAR atau VECM
Persamaan model VECM harga karet alam antarprovinsi  dalam  bentuk  ringkas  dapat ditulis sebagai berikut:
Gambar 1. Model pendekatan peneltian secara diagramatis
Penggunaan  persamaan  diatas  dapat dijelaskan  sebanyak  delapan  persamaan karena  menggunakan  delapan  variabel  bebas yakni delapan provinsi penghasil karet terbesar di  Indoneisa.  Persamaan  yang  digunakan sebagai berikut:
Keterangan: PRSel PRSut  PRRia  PRJam PRKba  PRKsel , , , ,
t t t t t t,
PRLam PRKsel = vektor peubah tak bebas t, t, (variabel endogen) ERSel ERSut  PRRia  ERJam ERKba  ERKsel , , , ,
t t t t t t,
ERLam ERKsel = vektor peubah bebas t, t, (variabel eksogen) p = panjangnya lag ε ε ε ε ε ε ε ε ε t 1t 2t 3t,  4t 5t 6t 7t 8t = vektor sisaan ( , , , , ,  , ) berukuran n x 1
Forecast  Error  Variance  Decomposition (FEVD)  didapatkan  melalui  pemodelan VAR/VECM.  Hasil  estimasi  VAR/VECM yang  diteliti  oleh  Andelia  et  al.  (2022) mengenai  integrasi  pasar  karet  alam  antar provinsi di Indonesia bahwa terdapat integrasi berdasarkan pemodelan yang dilakukan.

## Hasil dan Pembahasan
Harga  karet  yang  diproduksi  Indonesia ditentukan oleh pasar internasional. Tidak ada pabrik atau petani yang bisa menetapkan harga karet.  Produsen  karet  hanyalah price  taker. Setiap  hari  harga  di  bursa  SICOM  selalu berfluktuatif.    Faktor  penyebab  keadaan fluktuatif   dari  harga  karet  dunia  adalah perekonomian  negara-negara  pengekspor (Indonesia  terutama)  dan  Negara  pengimpor karet atau negara-negara yang menjadi tujuan ekspor karet dunia. Perekonomian yang lemah ataupun  menguat  dapat  memberikan pengaruh yang signifikan terhadap harga karet dunia,  dapat  bertambah  atau  berkurang  dari tahun  sebelumnya.  Harga  yang  sampai  ke petani    dapat  dijadikan  indikator  untuk melihat efisiensi rantai pemasaran karet alam. Tersebarnya  perkebunan  karet  hampir  di seluruh provinsi Indonesia saat ini membantu memenuhi  permintaan  karet  alam  dan memenuhi  bahan  baku  untuk  pengolahan industri  berbahan  baku  karet  di  dunia  untuk industri  manufaktur,  dan  hal  ini  membuka peluang  bagi  investor  untuk  berinvestasi  di perkebunan  karet.  Melakukan  analisis transmisi  harga  dengan  diawali  penjelasan diagram  mengenai  harga  karet  alam internasional  dan  produsen.    Analisis kontribusi  pasar  di  setiap  provinsi  dilakukan
Transmisi harga karet internasional terhadap petani dan kontribusi setiap provinsi pada perubahan harga karet indonesia
dengan  cara  menganalisis  integrasi  pasar kemudian  dapat  dicari  kontribusi  pasar  di provinsi  sekitar  yang  menghasilkan  karet. Penjelasan  lebih  lengkap  dapat  dilihat  pada uraian dibawah ini.

## Harga karet internasional
K a r a k t e r i s t i k   d a t a   h a r g a   k a r e t internasional (SICOM) dan harga tingkat
petani dapat dilihat pada (Gambar 2) yang menunjukan  bahwa  harga  karet  di  tingkat SICOM dan petani memiliki perbedaan dalam pembentukan  harga  yaitu  fungsi  pasar b e r j a n g k a   S I C O M   s e b a g a i   s a r a n a terbentuknya harga yang lebih transparan dan efektif   sehingga  informasi  harga  yang terbentuk  dapat  digunakan  sebagai  referensi baik petani maupun pihak lain.
Gambar 2. Harga Karet Kuartalan di Tingkat Internasional dan Petani
Berdasarkan  Gambar  2.  terjadi  fluktuasi harga  yang  paling  tinggi  yakni  tahun  2020 hingga  2021.  Petani  masih  merasakan kurangnya  informasi  harga  di  pasaran dikarenakan hanya menjual bokarnya kepada salah  satu  pedagang  perantara.    Pedagang perantara  ini  yang  selanjutnya  menjemput bokar  petani  di  kebun  karet.  Terdapat  juga petani  yang  menjual  karet  ke    gudang, misalnya  di  Kalimantan  Tengah  dan Kabupaten  Tabalong.  Harga  tergantung pembeli di gudang.  Petani tetap hanya sebagai penerima  harga  yang  telah  ditetapkan  oleh gudang.

## Transmisi Antara Harga Karet Internasional dan Harga di Tingkat Petani
Acuan  harga  tingkatan  pasar  yang  paling tinggi adalah pasar konsumen. Hal ini karena produsen karet sebagai penerima harga. Pasar produsen  yang  ada  di  berbagai  provinsi  di dalamnya  kabupaten  di  Indonesia.  Nilai transmisi  harga  didapatkan  berdasarkan pengolahan  data  analisis  linier  sederhana menggunakan  alat  analisis  Rstudio.  Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel 1.
Setelah digunakan alat analisis regresi linier berganda  dengan  sotware  RSudio  dihasilkan nilai  elastisitas  yakni  1.0980,  yang  berarti
setiap kenaikan harga di tingkat internasional sebesar 1%, maka harga di tingkat petani naik sebesar  1,0980%,  dengan  syarat  apabila kondisi  lainnya  tetap .  Nilai (cateris  paribus) t e r s e b u t   m e r u p a k a n   a n g k a   t e r s e b u t menunjukkan  bahwa  nilai  yang  tertransmisi. Jika  nilai  transmisi  harga  E>1  berarti menguatnya  nilai  transmisi  harga  yang memiliki  manfaat  untuk  pelaku  ekonomi karena informasi mengenai harga dapat segera sampai  ke  lapisan  terendah  di  tingkat  petani yang ada di kabupaten yang ada di Indonesia, Manfaat lain dari transmisi harga yang tinggi mengindikasikan  keefektifan  alokasi  dari sumber  daya  ekonomi.  Asimetri  harga mungkin  terjadi  karena  penyesuaian  biaya, seperti biaya kemasan, harga perubahan (biaya menu),  dan  lain  sebagainya  sejalan  dengan penelitian  ' (Abdallah  et  al.,  2020).  Penyebab lain belum tertransmisi adalah pasar mungkin membutuhkan  waktu  untuk  kembali  ke ekuilibrium,  dalam  jangka  panjang  fungsi tidak sempurna.
Dimisalkan  pada  tahun  2021  harga  karet alam  adalah  di  tingkat  internasional  adalah Rp25.000,00  dan harga karet di tingkat petani Rp9.000,00.  Naik 1,0980%, maka harga harga di tingkat internasional menjadi Rp27.450,00 namun berbeda dengan kenaikan 1,0980% di tingkat  petani  akan  menjadi  Rp9.882,00. Kenaikan  harga  karet  ditingkat  internasional sebesar Rp2.450,00 sedangkan kenaikan harga ditingkat  petani  yakni  Rp882,00.  Kenaikan atau  penurunan  harga  dari  hasil  transmisi melalui  regresi  linier  berganda  bukan  berarti apabila terjadi kenaikan Rp200 harga di pasar pada level yang lebih rendah akan meningkat sebesar Rp200 pula.
Harga  karet  internasional  telah  sampai kepada petani karena mendapatkan informasi
harga  dari  dinas  perkebunan  provinsi  atau aplikasi SMS yang dibuat oleh Pusat Penelitian Karet.  Beberapa  UPPB  telah  menerapkan lelang 4 S (satu mutu, satu harga, satu lokasi dalam satu hari lelang) dengan memanfaatkan smartphone ,  meskipun  baru  dimulai  di beberapa  UPPB.  Group  komunikasi  dalam UPPB menjadi media komunikasi antar petani karet di berbagai wilayah sentra karet dengan petugas  dari  dinas  perkebunan.  Hal  ini menjadi solusi guna mengatasi kendala seperti jarak tempuh dan lokasi UPPB yang memang tersebar.  Tetapi  memang  harga  karet  tidak sama dengan harga karet internasional karena kualitas, mutu dan biaya pengangkutan karet ditingkat petani.
Sejak  tahun  2002-2007  dengan  hasil  yang diperoleh  bahwa  terdapat  hubungan  saling mempengaruhi  antara  penyebab  terjadinya pergerakan harga di pasar fisik (pasar ditingkat petani)  dan  pasar  berjangka  dunia.  Namun, hubungan  antar  pergerakan  harga  di  pasar tidak  ditransmisikan  langsung  diakibatkan terdapat  suatu  lag  (masa  waktu)  untuk merespon  setiap  per ubahan.  Semakin bertambahnya  tahun  maka  hasil  dari penelitian  mengenai  transmisi  harga  pasar karet berbeda. Terdapat transmisi harga yang terjadi  belum  sempurna  antar  pasar  sejak periode Januari 2008 hingga Oktober 2018.
Tahun  2020  ke  bawah  hasil  semua penelitian  transmisi  harga  karet  pada  suatu desa  atau  pada  suatu  provinsi  di  Indonesia menunjukan  bahwa  transmisi  harga  kurang dari satu yang berarti  perubahan harga sebesar 1%  ditingkat  pasar  yang  lebih    tinggi,  harga ditingkat petani merespon dengan perubahan harga  kurang  dan  1%.  Kemajuan  yang ditunjukkan  pada  penelitian  yang  dilakukan oleh  Audina (2022) bahwa terdapat transmisi
Tabel 1. Nilai transmisi harga karet pada berbagai tingkatan pasar
Transmisi harga karet internasional terhadap petani dan kontribusi setiap provinsi pada perubahan harga karet indonesia
harga karet alam di Provinsi Sumatera Selatan setelah  terjadinya  pandemi telah Covid-19 tertransmisi dengan baik.
Elastisitas  transmisi  harga  pada  saat pandemi di  ketiga  tingkatan Covid-19 pemasaran  dapat  dikatakan  sempurna, peningkatan  harga  dan  penurunan  harga  di tingkat  internasional  dan  pabrik  dapat ditransmisikan  secara  sempurna  ke  petani melalui UPPB. Selanjutnya, dapat dilihat pula pada  standar  deviasi  harga  karet  di  tingkat internasional,  FOB,  dan  petani.  Standar deviasi harga karet alam di seluruh tingkatan pada  saat  pandemi jauh  lebih  tinggi Covid-19
apabila  dibandingkan  dengan  sebelum Covid- 19 .  Data  ini  mendukung  bahwa  memang terjadi  fluktuasi  harga  pada  saat  pandemi Covid-19.

## Model VAR/VECM
Vector  Error  Correction  Model (VECM) adalah  suatu  model  VAR  yang  teretriksi, digunakan untuk variabel yang tidak stasioner tetapi  memiliki  potensi  untuk  terkointegrasi. Tahapan  pertama  uji  pemodelan  yakni  uji stasioneritas  data.    Hasil  uji  bahwa  variabel tidak stasioner pada taraf  nyata 0.05.

## Tabel 2. Hasil Pengujian Akar Unit (Augmented Dickey-Fuller Test)
Pengujian selanjutnya dilakukan pada first d i f f e r e n c e u n t u k   m e n g a t a s i   m a s a l a h ketidakstasioneran.    Diperoleh  hasil  bahwa variabel  dalam  penelitian  ini  sudah  stasioner pada  satu  level.  Uji  kedua  yakni  uji  lag optimum menghasilkan data lag optimal yang diusulkan  pada  model  harga  produsen  karet antar  provinsi  adalah  lag  4.    Uji  stabilitas model  dikatakan  valid  apabila  nilai nya roots
kurang  dari  satu  – (Ayu  &  Bustami  2019). Dalam penelitian ini nilai valid, sehingga roots dapat  dilakukan  pengujian  selanjutnya  yakni uji kointegrasi.   Hasil uji bahwa model VAR yang  diuji  stabil  berarti  memiliki  hubungan keseimbangan  dalam  jangka  panjang  antara indeks  integrasi  pasar  dengan  menggunakan metode Johansen Trace Stastistic Test.
Tabel 3. Hasil Estimasi Vector Error Correction Model (Jangka Panjang)
Disimpulkan  bahwa  terdapat  hubungan keterkaitan  perdagangan  karet  antarpasar lokal  dan  provinsi  baik  secara  horizontal. Telah  terjadi  integrasi  pasar  karet  secara spasial  dalam  jangka  panjang  pada  pasar
dengan  tingkat  integrasi  yang  belum sempurna.  Setelah  ditemukan  model  VECM dapat dilakukan analisis Forecast Error Variance Decomposition (FEVD).
Forecast Error Variance Decomposition (FEVD).
A n a l i s i s F o r e c a s t   E r r o r   Va r i a n c e Decomposition (FEVD)  bertujuan  untuk menggambarkan  kepentingan  keragaman setiap  variabel  di  dalam  sistem  secara  relatif untuk menjelaskan penyebab atau suatu shock p e r u b a h a n .   F E V D   b e r g u n a   u n t u k memprediksi  kontribusi  persentase  variasi setiap  variabel  karena  adanya  perubahan v a r i a b e l   t e r t e n t u   d i   d a l a m   s i s t e m VAR/VECM.  Analisis Variance Decomposition dalam penelitian ini digunakan untuk melihat
persentase  variasi  setiap  variabel  selama  48 bulan  mendatang,  dimana  Gambar  2. menunjukkan  hasil  FEVD  pada  harga  karet alam.
Berdasarkan  Gambar  3,  dapat  diketahui persentase  keragaman  setiap  provinsi  jika terjadi shock pada Provinsi Sumatera Selatan di tingkat  produsen  48  bulan  mendatang  dalam bentuk persentase. Pada bulan pertama, variasi harga  karet  alam  di  pasar  Sumatera  Selatan dijelaskan  oleh  guncangan  harga  di  tingkat Provinsi  Sumsel  sendiri  yaitu  sebesar  100 persen.  Ini  disebabkan  oleh  beberapa  faktor
Gambar 3. Forecast Error Variance Decomposition pasar karet alam di delapan provinsi Indonesia.
Transmisi harga karet internasional terhadap petani dan kontribusi setiap provinsi pada perubahan harga karet indonesia
internal  didalam  pasar  karet  di  Sumatera Selatan.  Faktor  internal  seperti  pengadaan bibit unggul karet yang kurang mencukupi dan cenderung  memiliki  harga  mahal  (Hertina et al .,  2021),  kualitas  bokar  dan  banyaknya pesaing-pesaing  baru.    Variasi  harga  yang terjadi  pada  harga  karet  alam  di  Sumatera Selatan  pada  awal  periode  tidak  terlalu dipengaruhi variasi pada harga karet alam di provinsi  lain  yang  ada  di  Indonesia.  Sejak bulan  kedua,  harga  karet  alam  di  tingkat produsen  mulai  dijelaskan  oleh  guncangan dari  variabel  lain,  yaitu  dari  dirinya  sendiri sebesar  88  persen,  harga  dari  Provinsi  Riau sebesar  7  persen  dan  harga  dari  Provinsi Sumatera  Utara  sebesar  3  persen  dan  dari Provinsi Lampung sebesar 2%.
Terjadinya perubahan harga pada Provinsi Sumatera Utara. Dapat dilihat ramalan untuk kontribusi  provinsi  lain  selama  48  bulan mendatang  dalam  bentuk  persentase. Berdasarkan Gambar 3., disimpulkan bahwa, variasi  harga  karet  alam  di  pasar  Sumatera Utara  dijelaskan  oleh  guncangan  harga  di tingkat  Provinsi  Sumatera  Selatan  sebesar 45%.  Pengaruh  guncangan  dari  Provinsi Sumatera Selatan cukup besar ini dikarenakan hasil analisis FEVD yang menjelaskan bahwa harga  karet  yang  terbentuk  di  Provinsi  Riau disebabkan oleh shock yang terjadi di Provinsi Riau sendiri mempengaruhi sebesar 95%. 5% lainnya  disebabkan  karena  harga  yang terbentuk  di  Provinsi  Sumatera  Utara  dan Sumatera Selatan. Sementara itu, pada bulan selanjutnya  besarnya  kontribusi  harga  di Provinsi  Riau  yang  pada  periode  pertama sebesar  95%  pada  bulan  atau  periode selanjutnya  kian  mengecil.  Ramalan  periode kedua  terdapat  provinsi-provinsi  baru  yang mempengaruhi harga di provinsi Riau seperti Provinsi  Kalimantan  Tengah,  Lampung, Kalimantan Barat, dan Jambi.
Guncangan  harga  di  Provinsi  Sumatera Selatan,  Sumatera  Utara,  dan  Riau, memberikan  kontribusi  yang  kecil  terhadap variabilitas  harga  karet  alam  Provinsi  Jambi, sehingga  pembentukan  harga  karet  alam  di Provinsi Jambi masih cenderung dipengaruhi oleh kondisi karet alam di Provinsi Jambi itu sendiri 76%.
Guncangan harga di Provinsi Kalimantan Barat (Gambar 3.) disebabkan karena adanya guncangan  masing-masing  12%  dan  5%  dari Provinsi  Sumatera  Selatan  dan  Provinsi Sumatera  Utara.  Pada  peramalan  untuk periode  ke-48  atau  empat  tahun  kemudian semakin  besarnya  pengaruh  harga  dari provinsi  lainnya  seperti  Kalimantan  Barat, Kalimantan Selatan, Kalimantan Tengah dan Provinsi Sumatera Selatan.   Industri karet di Provinsi  Kalimantan  Barat  memiliki tantangan  berupa  produktivitas  karet  yang rendah  yang  berdampak  terhadap  produksi total  di  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Padahal bahwa perkebunan karet di Kalimantan Barat memiliki tantangan berupa produktivitas karet yang  rendah  yang  berdampak  terhadap produksi  sangat  luas  dan  memiliki  potensi. Namun demikian produksinya belum mampu memenuhi  kebutuhan  seluruh  pabrik  olahan karet di provinsi ini.
F l u k t u a s i   ya n g   d i t i m b u l k a n   o l e h guncangan  harga  pada  Provinsi  Kalimantan Selatan sendiri berangsur berkurang (62,42%), sedangkan  persentase  fluktuasi  guncangan Provinsi  Sumatera  Selatan,  Kalimantan Te n g a h   d a n   S u m a t e r a   U t a r a   y a n g menyebabkan timbulnya guncangan harga di Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Jumlah  pabrik karet di Kalimantan Selatan yaitu 16 unit yang bergabung dengan pabrik karet di Kalimantan Tengah.
Guncangan harga pasar pada provinsi lain sangat berdampak terhadap guncangan harga di  Provinsi  Lampung.  Fluktuasi  yang ditimbulkan oleh guncangan harga di Provinsi Lampung  semakin  lama  semakin  berkurang, namun  tetap  lebih  tinggi  dibandingkan fluktuasi  yang  ditimbulkan  oleh  guncangan terhadap dirinya sendiri (20,88%).
Berdasarkan Gambar 3, pada periode ke-24 mulai  mengalami  fluktuasi yang  ditimbulkan oleh guncangan harga pada pasar di Provinsi Kalimantan  Tengah  mulai  berkurang (38,32%).  Guncangan yang berpengaruh lebih besar terhadap harga di Provinsi Kalimantan Tengah  adalah  guncangan  yang  berasal  dari Provinsi  Kalimantan  Selatan  (45,6%). Kontribusi  guncangan  harga  di  Provinsi Kalimantan  Selatan  sangat  besar  di  Provinsi
Kalimantan  Tengah.    Hal  ini  salah  satunya diakibatkan karena lokasi Kalimantan Tengah terletak  disebelah  Provinsi  Kalimantan Selatan.  Maka  dari  itu,  pabrik-pabrik crumb rubber tidak  hanya  menerima  pasokan  karet dari petani di wilayah Kalimantan Tengah saja tetapi juga membeli dari wilayah Kalimantan Tengah.

## Kesimpulan
Harga  karet  alam  di  pasar  internasional telah  tertransmisi  dengan  baik  ke  harga  di tingkat  petani.    Petani  dengan  mudah mengakses  informasi  harga  tersebut  melalui handpone.  Hasil  lain  penelitian  ini  bahwa prediksi  kontribusi  perubahan  harga  di beberapa  provinsi  di  Indonesia  saling mempengaruhi  terhadap  perubahan  harga  di setiap  provinsi  produsen  karet  di  Indonesia. Oleh karena itu, negara-negara produsen karet alam  (ANRPC)  harus  kompak  bekerjasama mengatur dan  demand  karet  alam  di supply dunia agar harga internasional dapat mereka kendalikan.    Bukan  seperti  selama  ini  harga internasional lebih banyak ditentukan negara konsumen,  sehingga  cenderung  mengalami penurunan dan fluktuasi yang besar.

## Daftar Pustaka
Abdallah, M. B., Farkas, M. F., & Lakner, Z. (2020).  Analysis  of   dairy  product  price transmission  in  hungary:  a  nonlinear  ardl model. ,  (6), 1–14. Agriculture (Switzerland) 10
Andelia,  S.  R.  ,  Antoni,  M.,  &  Adriani,  D.
(2022). Analisis integrasi pasar karet : pada delapan provinsi produsen karet terbesar di Indonesia. Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS) 4 ,  (1), 217–224.
Antoni,  M.,  &  Purbiyanti,  E.  (2015). Pola Pemasaran  Dan  Bentuk  Pasar  Karet  Rakyat Dan  Dampaknya  Bagi  Kesejahteraan  Petani Karet  Rakyat  Di  Sumatera  Selatan  [Laporan Penelitian] .  Universitas  Siriwijaya, Palembang.
Arkananda,  A,  T.  (2022).  Transmisi  harga karet alam di pasar singapura dengan pasar produsen  di  Sumatera  Selatan.”  fakultas ekonomi  dan  manjemen.  IPB  University. Bogor, Indonesia
Audina, M. (2022). Pengaruh pandemi covid-
19 terhadap integrasi pasar dan harga karet di  tingkat  petani  di  Sumatera  Selatan. Universitas  Sriwijaya,  Palembang, Indonesia.
Ayu, W., & Bustami. (2019). Pemodelan ekspor impor  pdrb  provinsi  riau  tahun  2010  –  2019 menggunakan var dan vecm .Universitas Riau,
Pekanbaru, Indonesia.
Bakucs,  Z.,  Falkowski,  J.,  &  Ferto,  I.  (2014).
Does  market  structure  influence  price transmission  in  the  agro-food  sector?  a meta-analysis  perspective. Journal  of Agricultural Economics 65 .  (1), 1–25.
Chakraborty, K., Sudhakar, S., Sarma, K. K., Raju,  P.L.N.,  &  Das,  A,  K.  (2018). Recognizing the rapid expansion of  rubber plantation – a threat to native forest in parts of  northeast india. , (1), Current   Science 114 207 - 213.
Husin,  L.,  Yulius.,  Andrani,  D.,  Antoni,  M.
(2017).  Fffect  of   different  rubber  market system on farmer's income in south sumatra province, indonesia. .  (71), 312–23. Rjoas 11
Luo,  P,  &  Tetsuji,  T.  (2021).  Food  import dependency  and  national  food  security:  a price  transmission  analysis  for  the  wheat s e c t o r. , ( 8 ) .   1 7 1 5 .   d o i   : Fo o d s 1 0 10.3390/foods10081715
Moghaddasi,  R.  (2008,  15  -  19  Mei). Price transmission  in  horticultural  products  markets (case  study  of   date  and  pistachio  in  iran).
Tulisan  disajikan  pada International Conference on Applied Economics-ICOAE 2008 , Kastoria.
Mulyana,  A.,  Lisnawati,  E.,  Lifianthi,  L., Riswani,  R.,  &  Aryani,  D.  (2020,  17 September).  Price  transmission  after  the determination of  rice ceiling price in south sumatra  province:  analysis  of   secondary and empirical data. Tulisan disajikan pada I O P   C o n f e r e n c e   S e r i e s :   E a r t h   a n d Environmental Science 497, Padang.
Transmisi harga karet internasional terhadap petani dan kontribusi setiap provinsi pada perubahan harga karet indonesia
Nilawati,  A.  (2018). Integrasi  pasar  spasial komoditas  bawang  merah  di  Indonesia .  IPB University.Bogor, Indonesia.
Nurhidayati, I., Hakim, D. B., & Asmara, A.
(2015). Integrasi pasar karet alam sit asap antara  produsen  utama  dengan  pasar berjangka  dunia. Jurnal  Manajemen  dan Agribisnis 12 ,  (3): 204–215. Ristianti,  D.  F.,  &  Purwadi,  J.  (2019). Implementasi  metode  vecm  (vector  error corection  model)  dalam  menganalisis pengaruh kurs mata uang, inflasi dan suku bunga terhadap jakarta islamic indeks (jii). Jurnal  Ilmiah  Matematika 6 ,  (1),  13-21. doi:
10.26555/konvergensi.v6i1.19544
Saputra,  D.  D.,  &  Sukmawati,  A.  (2021). Pendekatan analisis vector error corretion model (vecm) dalam hubungan pertumbuhan ekonomi dan  sektor  pariwisata .  Disajikan  pada Seminar  Nasional  Official  Statistics  2021, Jakarta.