## J-MAS
Program Magister Manajemen Universitas Batanghari ISSN 2541-6243 (Online), ISSN 2541-688X (Print), DOI 10.33087/jmas.v7i1.356

## Analisis Peramalan Harga Daging Ayam Broiler Di Pasar Tradisional Provinsi Jambi

## Nurhabibah*, Firmansyah, Bagus Pramushinto, Fachroerrozi Hoesni
Magister Ilmu Peternakan Universitas Jambi *Correspondence email: nurhabibah17121994@gmail.com
Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui volatilitas harga daging ayam broiler di pasar modern di Provinsi Jambi dan untuk  menyusun  model  peramalan  yang  tepat  untuk  harga  daging  ayam  broiler  di  pasar  modern  di  Provinsi  Jambi.  Analisis Peramalan  Harga  Daging  Ayam  Broiler  di  Provinsi  Jambi  menggunakan data skunder  yang  merupakan  data  runtun waktu  (time series) mingguan dengan periode tahun 2018 – 2021 (September). Data yang dianalisis dalam penelitian ini adalah harga daging ayam broiler di pasar modern Provinsi Jambi. Metode Analisis yang digunakan untuk mengetahui volatilitas dan model peramalan yang  tepat  untuk  harga  daging  ayam  broiler  di  pasar  modern  Provinsi  Jambi  menggunakan  model  ARIMA,  ARCH/GARCH. Penelitian menyimpulkan bahwa terdapat volatilitas pada harga daging ayam broiler yang berada di pasar modern Provinsi Jambi. Volatilitas  harga  daging  ayam  broiler  di  pasar  modern  ialah  dengan  model  ARCH(1).  Selain  itu  volatilitas  pada  pasar  modern Provinsi  Jambi dapat  dilihat  berdasarkan CSD  atau simpangan  baku  bersyarat dan  nilai  volatilitas  nya. pada pasar  modern  ialah sebesar 0,01630950. Model peramalan yang tepat untuk menentukan harga daging ayam broiler di pasar modern Kota Jambi ialah dengan menggunakan model ARIMA .
Kata kunci: Harga Daging Ayam Broiler; Volatilitas; ARCH/GARCH
Abstract. This study aims to determine the volatility of broiler chicken meat prices in the modern market in Jambi Province and to compile  a  proper  forecasting  model  for  the  price  of  broiler  chicken  meat  in  the  modern  market  in  Jambi  Province. Broiler Chicken Meat Price Forecasting Analysis in Jambi Province uses skunder data which is  weekly time series data with the period 2018  -  2021  (September). The  data  analyzed  in  this  study  is  the  price  of  broiler  chicken  meat  in  the  modern  market  of  Jambi Province. The analysis method used to determine the volatility and proper forecasting model for broiler chicken meat prices in the modern market of Jambi Province uses the ARCH/GARCH, ARIMA model. The study concluded that there is volatility in the price of  broiler  chicken  meat  in  the  modern  market  of  Jambi  Province.  The  volatility  of  broiler  chicken  meat  prices  in  the  modern market is with the ARCH(1) model. n addition, volatility in the modern market of Jambi Province can be seen based on CSD or conditional  standard  deviations  and  its  volatility  value.  in  the  modern  market  it  is  0.01630950.  The  right  forecasting  model  to determine the price of broiler chicken meat in modern market of Jambi City is to use the ARIMA model.

## Keywords: Broiler Meat Prices; Volatility; ARCH/GARCH

## Pendahuluan
Daging asal unggas disumbangkan paling banyak oleh ayam ras pedaging ( broiler ), ayam kampung dan sedikit dari itik dan ayam petelur (Suwati, 2013). Total sumbangan daging asal unggas mencapai 60,8 persen dari total daging yang  dikonsumsi  oleh  masyarakat  Indonesia.  Daging  ayam  merupakan  daging  termurah  dan  terjangkau  oleh masyarakat luas, kualitasnya cukup baik dan tersedia dalam jumlah yang cukup serta keteresediaanya daging ayam ras tersebut dapat dijumpai di pasar traditional maupun pasar modern. Pemerintah Daerah Kota Jambi memiliki kewajiban mengendalikan ketersediaan daging ayam broiler (Peraturan Pemerintah No. 71 tahun 2015 tentang Barang Kebutuhan Pokok Hasil Peternakan) di seluruh wilayah Kota Jambi yaitu jumlah yang cukup dan mutu yang baik serta harga yang terjangkau.  Selama  satu  dekade  terakhir  harga  daging  ayam  broiler  selalu  memberi  andil  terjadinya  inflasi  di  Kota Jambi.  Kenaikan  inflasi  tersebut  disebabkan  oleh  terbatasnya  pasokan,  terutama  di  akhir  tahun  sebagai  implikasi kebijakan pemerintah dalam rangka stabilisasi harga daging ayam broiler di tingkat produsen.
Volatilitas  harga  daging  ayam  broiler  disebabkan  oleh instability antara supply-demand ,  dimana  hal  itu  akan terlihat  keseimbangan  pasar  tidak  akan  terjadi.  Menurut  (Huchet-Bourdon,  2011),  volatilitas  harga  akan  dapat meningkat jika terjadi fluktuasi harga yang terlalu tinggi dan harga tersebut sulit dipredik atau bersifat unpredictable. Ditambahkan  pendapat  Lepetit  (2011)  akibat  dari  tingginya  volatilitas  harga,  akan  menyebabkan  harga  barang semakin tidak pasti terutama pada masa depan, untuk itu kebijakan pemerintah untuk menjaga tingkat stabilitas harga barang sangat diperlukan.

## Metode
Analisis Peramalan Harga Daging Ayam di Pasar Modern di Provinsi Jambi menggunakan data sekunder yang merupakan  data  time  series  mingguan  dengan  periode  tahun  2018  –  2021  (September).  Data  yang  dianalisis  dalam penelitian  ini  adalah  harga  daging  ayam  broiler  di  pasar  modern  di  Provinsi  Jambi  yang  bersumber  dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional . Metode Analisis yang digunakan untuk mengetahui volatilitas dan model
peramalan  harga  yang  tepat  untuk  harga  daging  ayam  broiler  di  pasar  modern  Provinsi  Jambi  ialah  dengan menggunakan  model  ARIMA  ( Autoregressive  Integrated  Moving  Average )  ARCH/GARCH  ( Autoregressive Conditional  Heteroscedastic) /( Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroscedastic ).  Tahapan  pengolahan  data dengan menggunakan model ARIMA. ARCH/GARCH adalah :
1. Penyiapan data. Penyiapan data mencakup pelengkapan data agar tidak ada urutan observasi yang terputus.
2. Uji Stasioneritas ata Unit Root Test.
a. Untuk  data time  series dilakukan  uji  stasioneritas  pada  yang  disebut stationary  stochastic  process . Kestasioneran  diperlukan  untuk  menghindari  adanya spurious  regression (regresi  palsu).  Suatu  persamaan dikatakan  stasioner  apabila  memiliki mean,  variance ,  dan covariance yang  konstan  pada  setiap  lag  dan  tidak mengandung akar-akar unit ( unit root ). b. 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,  yaitu  data  yang  variansnya  tidak terlalu besar dan mempunyai kecenderungan untuk mendekati nilai rata-ratanya (Enders, 1995).
c. Pengujian  akar-akar  unit  dilakukan  guna  menganalisis  apakah  suatu  variabel  stationer  atau  tidak  stationer. Widarjono  (2013)  menjelaskan  bahwa  fungsi  uji  ADF  adalah  untuk  melihat  ada  tidaknya  tren  di  dalam pergerakan data yang akan diuji. Uji ADF dirumuskan:
dimana:  P t =  Harga  Daging  Ayam  Broiler  pada  periode  t  (Rp/kg);  P t-1 =Harga  Daging  Ayam  Broiler  pada periode sebelumnya(Rp/kg); ∆P = P t – P t-1 ; ∆P t-1 = P t-1 – P (t-1)-1; m = jumlah lag; α 0 = intersep; α 1 , β,γ = koefisien parameter; ε t = error term Pengujian hipotesis: H 0 : γ = 0 (data runtun waktu tidak stasioner) H 0 : γ  0 (data runtun waktu stasioner) Kaidah pengujian:
1) Jika ADF statistik  ADF kritis, maka tolak H 0 , artinya data runtun waktu tidak mengandung akar unit yang berarti bahwa data sudah stasioner.
2) Jika  ADF  statistik  ≤  ADF  kritis,  maka  terima  H 0 ,  artinya  data  runtun  waktu  mengandung  akar  unit  yang berarti bahwa data tidak stasioner.
3. Uji  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA).  Tahapan  selanjutnya  setelah  melakukan  uji  stasioner data  adalah  uji  ARIMA.  Uji  ini  dilakukan  untuk  menentukan  model  yang  akan  digunakan  dalam  uji  tahap selanjutnya  yaitu  uji  ARCH-GARCH.  Pengambilan  keputusan  penentuan  model  adalah  dengan  melihat koefisiendeterminasi  ( R-squared )  terbesar  dan  menggunakan  kriteria Akaike  Information  Criterion (AIC)  dan Schwartz  Criterion (SC)  yang  terkecil  (Juanda  and  Junaidi,  2012)  Persamaan  ARIMA  adalah  sebagai  berikut  :
Dimana : Yt = Variabel respon (terikat) pada waktu t; Yt-1, Yt-2, ... , Yt-p = Variabel respon pada masing-masing selang waktu; , , , ... , = Koefisien yang diestimasi; , , ... , = Koefisien yang diestimasi; = Bentuk  galat yang mewakili efek  variabel yang  tidak dijelaskan oleh model; , , ... , = Galat pada
periode waktu sebelumnya yang pada saat t nilainya menyatu dengan nilai respon Yt.
Selanjutnya  dilakukan  evaluasi  terhadap  model  tersebut  dengan  menggunakan  korelogram  Q-statistik.  Apabila korelogram  Q-statistik  sampai  pada  lag  ke-36  tidak  ada  yang  signifikan  maka  model  tersebut  sudah  merupakan model terbaik (Nachrowi and Usman, 2007).
4. Uji  Model  ARCH-GARCH. GARCH  mengasumsikan  data  yang  akan  dimodelkan  memiliki  standar  deviasi  yang selalu  berubah  terhadap  waktu.  GARCH  cukup  baik  untuk  memodelkan  data  yang  berubah  standar  deviasinya, tetapi  tidak  untuk  data  yang  benar-benar  acak.  Langkah  awal  untuk  mengidentifikasikan  model  ARCH- GARCH adalah  dengan  melihat  ada  tidaknya  ARCH error dari  data  pergerakan  harga  komoditas  daging  ayam  broiler. Model  ARCH  ini  dikembangkan  terutama  untuk  menjawab  persoalan  adanya  volatilitas  atau  fluktuasi  pada  data ekonomi dan bisnis, khususnya dalam bidang keuangan. Volatilitas (fluktuasi) ini tercermin dalam varians residual yang  tidak  memenuhi  asumsi  homoskedastisitas  atau  varians  residual  konstan  sepanjang  waktu  (Firdaus,  2011) Sebelumnya  para  ekonometrisi  mengasumsikan  volatilitas  (fluktuasi)  tetap  dalam  rentang  waktu  karena  tidak tersedia  metode  untuk  mengatur  perubahan  volatilitas.  Engle  kemudian  berhasil  memberikan  metode  yang memberikan  ketepatan  yang  lebih  baik  untuk  pengukuran  economic  time  series.  Misalkan  terdapat  suatu  model sebagai berikut : = + +
dimana : = Harga komoditas (daging sapi potong atau daging ayam broiler) sekarang;
= Harga komoditas
(daging sapi potong atau daging ayam broiler) sebelumnya; , = parameter estimasi;   = error.
Bollerslev  mengembangkan  ARCH  pada  tahun  1986  menjadi  GARCH.  Bila  didefinisikan  secara  parsial, Autoregressive mempunyai  arti  adanya  mekanisme  ketergantungan  kepada  data  masa  lalu. Conditional berarti adanya  ketergantungan  varian  terhadap  informasi  dari  data  masa  lalu  sedangkan Heteroscedasticity berarti nonconstant  variance (varian  yang  berubah  menurut  fungsi  waktu).  Jadi  secara  umum,  GARCH  dapat  diartikan sebagai suatu teknik permodelan data time series yang menggunakan varian masa lalu dan dugaan varian masa lalu tersebut digunakan untuk melakukan ( forecast ) varian masa yang akan datang.
Persamaan GARCH adalah sebagai berikut :
atau + Dimana : = Variance error pada pariable t;
= Error kuadrat periode sebelumnya; = Varian error pada periode sebelumnya; , ,  = parameter estimasi.
Persamaan di atas disebut model GARCH (p,q) dimana besaran variance error ( ) ditentukan oleh error kuadrat periode sebelumnya ( ) dan variance error pada periode sebelumnya ( ).
5. Uji  Heterokedastisitas  ARCH-LM.  Uji  ARCH-LM  ( Lagrange  Multiplier untuk  uji Autoregressive  Conditional Heteroscedasticity ) dilakukan  untuk melihat  efek keberadaan ARCH pada model yang telah didapat  sebelumnya. Penentuan model terdeteksi heterokedastisitas atau tidak dapat ditentukan dengan melihat  nilai probabilitas F dan nilai  probabilitas  Chi-square  yang  signifikan  dengan  taraf  nyata  5%  (Juanda  and  Junaidi,  2012).  Model  ARIMA terdeteksi heterokedastisitas atau keberadaan  efek ARCH. Sesuai dengan yang dinyatakan  (Rosadi, 2012), bahwa jika  nilai  probabilitas  F  dan  nilai  probabilitas  Chi-square  lebih  kecil  dari  taraf  nyata  5%  atau  0,05  maka  model tersebut  terdapat  efek  ARCH.  Apabila  model  tidak  terdapat  efek  ARCH  maka  analisis  yang  dilakukan  hanya sampai analisis model ARIMA, sebaliknya jika terdapat efek ARCH maka analisis akan dilanjutkan menggunakan analisis ARCH-GARCH.
6. Pemilihan  Model  Terbaik/  Tahapan  selanjutnya  setelah  dilakukan  uji  ARCH-LM  adalah  pendugaan  parameter model  ARCH-GARCH  dan  pemilihan  model  terbaik.  Pemilihan  model  terbaik  bertujuan  untuk  mendapatkan model  yang  akan  digunakan  dalam  menghitung  nilai  volatilitas.  Pendugaan  parameter  dilakukan  dengan  cara mencoba-coba  ( trial  and  error ) . Model  GARCH  yang  digunakan  dalam  bahan  pokok  merupakan  model  yang melalui  beberapa  uji  yaitu  diantaranya  adalah  uji  signifikasi,  uji  Lagrange  Multiplier,  Uji  Ljung  Box,  dan  Uji Jarque-Bera.  Setelah  didapatkan  parameter  model,  selanjutnya  melakukan  pemilihan  model  terbaik  dengan memperhatikan signifikansi parameter estimasi dengan taraf nyata 5%, Log Likelihood terbesar serta kriteria AIC dan SC terkecil (Nachrowi and Usman, 2007). Setelah memperoleh model terbaik, model tersebut dapat digunakan untuk  memperkirakan  nilai  volatilitas  di  masa  yang  akan  datang,  peramalan  ragam  untuk  periode  yang  akan datang,  peramalan  ragam  untuk  periode  yang  akan  datang  diformulasikan  sebagai  berikut: = + + +.....+ ; untuk ARCH (m) atau = k + + +.....+ + + + .....+
; ontuk GARCH (r,m)
Dimana : : Nilai ragam ke-t;  : Nilai sisaan;   : Konstanta; dan : Parameter-parameter

## Hasil
Secara umum data penelitian time series biasanya mengandung unsur kecenderungan, dimana hal tersebut dapat menyebabkan data time series tersebut tidak stasioner. Jika unsur trend yang dimiliki data runtun waktu dihilangkan, maka data time series bias menjadi stasioner. Stasionernya suatu data time series jika data tersebut tidak mengandung unit root , kondisi ini menggambarkan bahwa harga daging ayam broiler memiliki mean, variance, dan covariant yang konstan  selama periode tahun 2018 s/d 2021. Data yang tidak  stasioner akan menghasilkan estimasi parameter yang semu  ( spurious  regression ).  Bila  regresi  semu  ini  diinterpretasikan  akan  menghasilkan  analisis  yang  salah  yang berakibat pada salahnya kebijakan yang diambil (Widarjono, 2013). Metode Augmented Dickey Fuller (ADF) adalah metode untuk pengujian unit root dengan cara membandingkan nilai ADF statistik dengan nilai Mackinnon critical value masing-masing  sebesar  1%,  5%,  dan  10%.  Adapun  keputusannya  yang  dapat  diambil  adalah  a)  Jika  nilai  ADF statistik lebih  besar  (    )  daripada  angka Mackinnon  critical  value pada  masing-masing  1%,  5%,  dan  10%,  serta  nilai probabilitasnya signifikan di bawah 10%, maka dapat disimpulkan bahwa data penelitian data time series untuk harga daging sapi adalah stasioner; b) Jika ADF statistik lebih kecil (  ) daripada angka Mackinnon critical value pada masing- masing 1%, 5%, dan 10%, serta nilai probabilitasnya di atas 10% (tidak signifikan).

## Tabel 1
Hasil Uji Stasioneritas Harga Daging Ayam Broiler Rataan Mingguan di Provinsi Jambi
Keterangan: *) Stasioner pada taraf nyata 0,05

## Sumber: data olahan
Berdasarkan pengujian unit root pada tingkat level atau I(0) didapat hasilnya yaitu harga daging ayam broiler di Pasar modern di Provinsi Jambi memiliki nilai ADFstatistik (-4.263295) lebih kecil dari criticalvalue 1 % (-3.464460) dan  probabilitasnya  signifikan  pada  tingkat  uji  1%  (0.0007).  Hal  ini  berarti  data  harga  daging  ayam  broiler  di  pasar modern  Kabupaten  Bungo  stasioner  pada  tingkat  level . Pengujian  stasionaritas  data  ini  penting  dilakukan,  karena biasanya  data  time  series  mengandung  akar  unit.  Akar  unit  ini  dapat  menyebabkan  regresi  yang  signifikan  secara statistik  dan  nilai  koefisien  determinasi  yang  tinggi,  namun  hubungan  antar  variabel  didalam  model  tidak  saling berhubungan (Widarjono, 2013).

## Penentuan Ordo AR-MA
Uji ini dilakukan untuk menentukan model yang akan digunakan dalam uji tahap selanjutnya yaitu uji ARCH- GARCH. Pengambilan keputusan penentuan model adalah dengan melihat koefisiendeterminasi ( R-squared ) terbesar dan menggunakan kriteria Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwartz Criterion (SC) yang terkecil (Juanda and Junaidi, 2012). Panjang lag yang optimal diperlukan untuk melihat pengaruh dari setiap variabel terhadap variabel lain dalam  model ARIMA .  Nilai  dari  lag  suatu  variabel  dapat  berpengaruh  terhadap  variabel  lainnya  dikarenakan dibutuhkan waktu bagi suatu variabel untuk merespon pergerakan dari variabel lainnya. Penentuan jumlah lag dalam model  ARIMA  ditentukan  pada  kriteria  informasi  yang  direkomendasikan  oleh Auto  Correlation (AC), Partial Correlation (PAC). Tanda bintang menunjukkan lag optimal yang direkomendasikan oleh kriteria tersebut. Penentuan lag  optimal  merupakan  langkah  penting  dalam  mengestimasi  model  ARIMA.  Pada  tahap  ini  juga  ditentukan  berapa jumlah  nilai  lag  residual  (q)  dan  nilai  lag  dependen  (p)  yang  digunakan  dalam  model.  Alat  utama  yang  digunakan untuk  mengidentifikasi  q  dan  p  adalah  ACF  dan  PACF  (Partial  Auto  Correlation  Function/Koefisien  Autokorelasi Parsial), dan correlogram yang menunjukkan plot nilai  ACF dan PACF terhadap lag. Koefisien  auto korelasi parsial mengukur tingkat keeratan hubungan antara Xt dan Xt-k, sedangkan pengaruh dari time lab 1, 2, 3, …, k-1 dianggap konstan (Hartati, 2017). Hasil uji lag optimal harga daging ayam broiler rataan mingguan  pada pasar tradisional dan pasar Modern di Kabupaten Bungo secara lengkap tersaji pada Gambar 1.
(Hartati, 2017) mengatakan bahwa data pada kolom PACF ( Partial Correlation) digunakan untuk menentukan ordo maksimal  AR( p ). Dari PACF ( Partial  Correlation ) tersebut  ternyata periode time lag pertama keluar dari  garis batas  (mulai  menurun  nilainya  mendekati  nol  setelah lag pertama).  Sedangkan  pada  kolom ACF ( Auto  Correlation ) digunakan  untuk  menentukan  MA( q ).  Dari ACF ( Auto  Correlation )  ternyata  periode time  lag pertama  juga  yang keluar dari garis batas (mulai menurun nilainya mendekati nol setelah lag pertama). Data pada kolom PACF ( Partial Correlation ) digunakan untuk menentukan ordo maksimal AR(p). Dari PACF (Partial Correlation ) tersebut ternyata periode  time  lag  pertama  keluar  dari  garis  batas  (mulai  menurun  nilainya  mendekati  nol  setelah  lag  pertama). Sedangkan pada  kolom ACF ( Auto Correlation ) digunakan untuk menentukan MA(q). Dari ACF (Auto Correlation ) ternyata periode time lag pertama juga yang keluar dari garis batas (mulai menurun nilainya mendekati nol setelah lag pertama).  Berdasarkan  hasil correlogram dapat  dilihat  ordo  maksimal  yang  bisa  menjadi  model  ARIMA  sementara pada pasar modern Provinsi Jambi adalah (0,1,1) yang artinya: Max differencing : 0 (stasioner tingkat LEVEL ); Max AR  :  1  ( partial  correlation =  PAC  yg  maksimal  =  pertama);  Max  MA  :  1  ( autocorrelation =  AC  yg  maksimal  = pertama); Max SAR : 0 (musiman PAC); Max SMA : 0 (musiman AC)

## Gambar 1.
Hasil Uji Lag Optimal Harga Daging ayam broiler di Pasar Modern Provinsi Jambi Sumber: data olahan
Tabel 2 Hasil Model ARIMA di pasar Modern Provinsi Jambi ARIMA pasar modern AIC SC R-Squared Adjusted R-Squared ARIMA (0,1,1) -5.177799 -5.110898 0.868084 0.866023 ARIMA (0,1,0) -4.940483 -4.890308 0.830520 0.828763 ARIMA (0,0,1) -4.266221 -4.216046 0.667180 0.663731
Keterangan:  model  yang  dipilih  berdasarkan;  koefisien  determinasi  ( R-Squared )  terbesar;  Kriteria  AIC  dan  SC  terkecil;  nilai probabilitasnya lebih kecil dari taraf 5% atau 0,05. Sumber: data olahan
Tabel 2 dapat dikatakan bahwa model yang terbaik pada pasar modern Kabupaten Bungo ialah dengan ARIMA (0,1,1)  dengan  nilai Akaike  Info  Criterion -5.177799,  nilai Schwartz  Criterion -5.110898,  nilai R-Squared 0.868084 dan  nilai Adjusted  R-Squared 0.866023.  Hal  ini  sejalan  dengan  pendapat  (Juanda  and  Junaidi,  2012)  Pengambilan keputusan  penentuan  model  adalah  dengan  melihat  koefisiendeterminasi (R-squared) terbesar  dan  menggunakan kriteria Akaike  Information  Criterion  (AIC) dan Schwartz  Criterion  (SC) yang  terkecil.    Setelah  mengestimasi persamaan  ( estimate  equation) untuk  memastikan  apakah  model  ARIMA  adalah  model  terbaik  untuk  peramalan harga, maka dilanjutkan dengan menggunakan uji Heterokedastisitas ARCH yang bertujuan untuk melihat apakah ada efek ARCH di model tersebut.
Tabel 3 Hasil Uji Hetereokedastisitas pada uji ARCH pasar modern di Kabupaten Bungo Pasar Prob. F Prob. Chi-Square Modern 0,1401 0,1386 Sumber: data olahan
Hasil perhitungan pada  uji heterokedastisitas  menunjukkan nilai prob. F pada pasar modern di Provinsi Jambi prob.  F  sebesar  0.1401  dan  prob.  Chi-Square  sebesar  0,1386  (lebih  besar  dari  0,05)  dengan  demikian  pada  lag  (1) secara statistik tidak signifikan. Maka hipotesis H0 diterima dan H1 ditolak, yang berarti varian residual konstan atau dengan kata lain model yang digunakan sudah tidak mengandung efek ARCH. Dapat dikatakan bahwa model terbaik untuk  peramalan  harga  di  pasar  modern  di  Provinsi  Jambi  ialah  model  ARIMA  ( Autoregressive  Integrated  Moving Average).

## Model ARCH/GARCH Harga Daging Ayam Broiler
Selain  model  ARCH,  peralatan  standar  yang  digunakan  untuk  mengetahui  volatilitas  adalah  model  GARCH (Bollerslev,  1986).  Model  ini  menganggap variance yang  tidak  constant  (heteroskedatisitas)  bukan  suatu  masalah, tetapi justru dapat digunakan untuk modeling dan peramalan. Ketepatan penggunaan model GARCH dapat dibuktikan dengan  pengujian  setelah  memasukkan  unsur  persamaan  GARCH  apakah  model  sudah  terbebas  dari  unsur heteroskedastisitas (Eliyawati et al., 2014). Ketepatan penggunaan model GARCH dapat dibuktikan dengan pengujian setelah  memasukkan  unsur  persamaan  GARCH  apakah  model  sudah  terbebas  dari  unsur  heteroskedastisitas. Pemodelan  GARCH  didahului  dengan  identifikasi  apakah  data  yang  diamati  mengandung  heteroskedastisitas  atau tidak.  Ini  dapat  dilakukan  antara  lain  dengan  mengamati  beberapa  ringkasan  statistik  dari  data.  Pengujian  dapat dilakukan dengan 2 cara yaitu dengan mengetahui pola residual kuadrat dari correlogram dan dengan menggunakan uji ARCH-LM. Uji ini didasarkan pada hipotesis nol yaitu tidak terdapatnya efek ARCH/ARCH error .
Tabel 4 Hasil ARCH/GARCH pada Pasar Modern di Provinsi Jambi ARCH/GARCH Pasar Modern AIC SC R-Squared Adjusted R-Squared Prob ARCH (1) GARCH (0) -5.208481 -5.124558 0.867635 0.866256 0,0000 ARCH (1) GARCH (1) -3.572817 -3.472109 0.867932 0.866557 0,0000
Keterangan:  Model  yang  dipilih  berdasarkan  koefisien  determinasi  ( R-Squared )  terbesar;  kriteria  AIC  dan  SC  terkecil;  nilai probabilitasnya lebih kecil dari taraf 5% atau 0,05. Sumber: data olahan
Tabel 4 Pengambilan keputusan penentuan model ARCH/GARCH harga daging ayam broiler di pasar modern Provinsi  Jambi  adalah  dengan  melihat  koefisiendeterminasi (R-squared) terbesar  dan  menggunakan  kriteria Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwartz Criterion (SC) yang terkecil hasil dari model ARCH/GARCH harga daging ayam broiler di pasar modern Provinsi Jambi ialah koefisien determinasi ( R-Squared ) sebesar 0,867635 pada Adjusted R-Squared sebesar  0,866256.  Hasil  kriteria Akaike  Information  Criterion (AIC)  ialah  sebesar  -5.208481dan  pada Schwartz Criterion (SC) ialah sebesar -5.124558. Maka dapat disimpulkan bahwa harga daging ayam pasar modern di Provinsi Jambi tidak terdapat efek GARCH maka model yang baik untuk uji selanjutnya yaitu mengetahui volatilitas ialah  ARCH  (1)  GARCH  (0).  Berdasarkan  hasil  analisis  pada  pasar  modern  Provinsi  Jambi  terlihat  ARCH/GARCH menunjukkan  hasil  yang  signifikan  (prob.  sebesar  0,00000)  berarti  kesalahan  prediksi  (residual)  harga  daging  ayam pada  pasar  modern  dipengaruhi  oleh  residual  kuadrat  periode  sebelumnya  ARCH/GARCH  (1).  Namun  dengan memasukkan  efek persamaan ARCH ini, apakah kemudian model terbebas dari efek ARCH. Sebelum mengestimasi model  ARCH  untuk  runtun  waktu  harga  daging  ayam,  biasanya  dilakukan  pengujian  terhadap  adanya  efek  ARCH dalam  residual.  Jika  tidak  terdapat  efek  ARCH  dalam  residual,  maka  model  ARCH  tidak  diperlukan.  Dan  untuk melanjutkan  ada  atau  tidak  terdapat  efek  ARCH  maka  dapat  kita  lanjutkan  dengan  uji  heterokedastisitas.  Ketepatan penggunaan  model  ARCH/GARCH  dapat  dibuktikan  dengan  pengujian  setelah  memasukkan  unsur  persamaan ARCH/GARCH apakah model sudah terbebas dari unsur heteroskedastisitas.

## Uji Heterokedastis ARCH-LM
Pemodelan  ARCH/GARCH  didahului  dengan  identifikasi  apakah  data  yang  diamati  mengandung heteroskedastisitas atau tidak. Ini dapat dilakukan antara lain dengan mengamati beberapa ringkasan statistik dari data. Pengujian  dapat  dilakukan  dengan  2  cara  yaitu  dengan  mengetahui  pola  residual  kuadrat  dari correlogram dengan menggunakan uji ARCH-LM. Uji ini didasarkan pada hipotesis nol yaitu tidak terdapatnya efek ARCH/ARCH error . Hasil perhitungan pada uji heterokedastisitas menunjukkan nilai prob. F pada pasar modern di Provinsi Jambi prob. F sebesar  0.8734  dan  prob.  Chi-Square  sebesar  0.8726  (lebih  besar  dari  0,05)  dengan  demikian  pada  lag  (1)  secara statistik tidak signifikan. Maka hipotesis H0 diterima dan H1 ditolak, yang berarti varian residual konstan atau dengan kata lain model yang digunakan sudah tidak mengandung efek ARCH. Sesuai dengan yang dinyatakan (Rosadi, 2012) bahwa jika nilai probabilitas F dan nilai probabilitas Chi-square lebih kecil dari taraf nyata 5% atau 0,05 maka model tersebut terdapat efek ARCH. Apabila model tidak terdapat efek  ARCH maka analisis yang dilakukan hanya sampai analisis  model  ARIMA,  sebaliknya  jika  terdapat  efek  ARCH  maka  analisis  akan  dilanjutkan  menggunakan  analisis ARCH-GARCH.

## Tabel 5
Hasil Uji Hetereokedastisitas pada uji ARCH-LM Pada Pasar Modern di Provinsi Jambi Pasar Prob. F Prob. Chi-Square Modern 0,8734 0,8726 Sumber: data olahan

## Volatilitas Harga Daging Ayam Broiler di Pasar Modern Provinsi Jambi
Analisis  volatilitas  harga  bermanfaat  untuk  mengetahui  karakteristik  harga  di  dalam  sebuah  pasar  sehingga dapat  membantu  melakukan  proyeksi  atau  pendugaan  harga  di  masa  yang  akan  datang  (Carolina  et  al.,  2016). Volatilitas merupakan  ukuran fluktuasi harga selama beberapa periode  waktu atau prediksi pergerakan  harga selama periode  waktu.  Volatilitas  juga  mengacu  pada  perubahan  harga  tak  terduga  tapi  masih  perlu  diperkirakan.  Beberapa ukuran  volatilitas  dan  penilaian  risiko  didasarkan  pada  deviasi,  standar  deviasi  dan  koefisien  variasi  (Dewi  et  al., 2016). Nilai volatilitas besar atau kecil menggambarkan seberapa besar tingkat risiko yang akan dihadapi pada masa yang  akan  datang.  Perhitungan  volatilitas  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  volatilitas  pada  harga daging  daging  ayam  broiler  di  pasar  modern  diProvinsi  Jambi.  Informasi  tentang  volatilitas  ini  berfungsi  bagi  para pelaku  pasar  yaitu  para  penjual  daging.  Semakin  tinggi  volatilitas  maka  akan  semakin  besar  risiko  yang  dihadapi. Nilai  volatilitas  harga  daging  ayam  di  pasar  modern  Provinsi  Jambi  dapat  dilihat  berdasarkan Conditional  Standard Deviation (CSD) atau simpangan baku bersyarat.

## Gambar 2
Volatilitas Harga Daging Ayam Broiler di Pasar Modern Provinsi Jambi Sumber: Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional (PHIPSN), 2021
Penghitungan  volatilitas  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  volatilitas  pada  harga  komoditas harga daging ayam broiler di Provinsi Jambi. Nilai volatilitas yang akan datang dapat diperoleh dari model persamaan ARCH-GARCH  yang  telah  diperoleh.  Nilai  volatilitas  yang  besar  atau  kecil  menggambarkan  seberapa  besar  tingkat risiko  yang  akan  dihadapi  pada  masa  yang  akan  datang.  Informasi  tentang  volatilitas  ini  berfungsi  bagi  para  pelaku pasar yaitu para penjual daging. Semakin tinggi nilai volatilitas maka risiko yang dihadapi juga akan semakin besar. Nilai  volatilitas  yang  akan  datang  diperoleh  dari  (Variance  Equation)  error  pada  model  ARCH  yang  telah  diperoleh sebelumnya, dimana hasil dari Variance Equation error model tersebut yang menandakan nilai volatilitas.

## Tabel 6
Hasil Perhitungan Volatilitas Harga Komoditas Nilai Volatilitas Pasar Modern 0,01630950

## Sumber: data olahan
Model  ARCH  memberikan  informasi  bahwa  tingkat  harga  risiko  daging  ayam  broiler  dipengaruhi  besarnya volatilitas pada periode sebelumnya. Model ini dapat diinterprestasikan jika pada harga daging ayam broiler terdapat nilai  residual  yang  besar,  maka  tingkat  harga  daging  ayam  broiler  minggu  depan  juga  akan  cenderung  besar  juga. Hasil  analisis  ARCH-GARCH  pada  harga  daging  ayam  broiler  di  pasar  Modern  Provinsi  Jambi  yaitu  model  ARCH (1).  Model  tersebut  memberikan  informasi  tentang  pola  volatilitas  harga  daging  ayam  broiler  di  pasar  Modern  pada periode  Januari  2018  sampai  dengan  September  2021.  Persamaan  model  ragam  harga  daging  ayam  broiler  yang diperoleh adalah : = 0.000266 + 0.170163 .
Model  tersebut  memberikan  informasi  bahwa  tingkat  risiko  harga  daging  ayam  broiler  pada  pasar  modern Provinsi  Jambi  hanya  dipengaruhi  oleh  besarnya  volatilitas  pada  satu  periode  sebelumnya.  Model  ini  dapat diinterpretasikan  jika  pada  harga  daging  ayam  broiler  hari  ini  terdapat  nilai  residual  harga  yang  relatif  besar,  maka tingkat harga daging ayam broiler  esok  hari  akan cenderung besar. Nilai  koefisien  ARCH pada model menunjukkan tinggi rendahnya volatilitas harga daging ayam broiler. Nilai koefisien ARCH pada model ini sebesar 0.171400 pada pasar tradisional, dan pada pasar modern sebesar 170163. Nilai tersebut kurang dari angka satu dan relatif kecil atau tidak mendekati angka satu, sehingga menunjukkan volatilitas yang rendah. Berdasarkan model ARCH (1) diketahui
bahwa  volatilitas  harga  daging  ayam  broiler  pada  pasar  modern  di  Provinsi  Jambi  pada  masa  yang  akan  datang cenderung  semakin  kecil.  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  pendapat  Burhani  et  al.,  (2013)  Nilai  koefisien  ARCH pada model menunjukkan tinggi rendahnya volatilitas harga daging ayam broiler. Nilai koefisien ARCH pada model harga daging ayam broiler di Indonesia sebesar 0.170352. Nilai tersebut kurang dari angka satu dan relatif kecil atau tidak mendekati angka satu, sehingga menunjukkan volatilitas yang rendah.
Volatilitas  harga  yang  besar  atau  kecil  menggambarkan  seberapa  besar  risiko  harga  yang  akan  dihadapi  pada masa yang akan datang. Informasi tentang volatilitas penting bagi pelaku pasar yaitu para penjual daging ayam broiler. Semakin  nilai  volatilitas  maka  akan  semakin  tinggi  risiko  yang  akan  dihadapi  Burhani  et  al.,  (2013)  Terkait  risiko yang  akan  dihadapi  akibat  volatilitas  harga  daging  ayam  broiler  maka  perlu  alternatif  strategi  seperti  pengaturan distribusi  dan  pemasaran  daging  agar  saluran  pemasaran  tidak  panjang  sehingga  dapat  meminimkan  biaya  produksi yang akan dikeluarkan.
Model Ramalan Harga Daging Ayam Broiler di Pasar Tradisional dan Pasar Modern Kabupaten Bungo.
Gambar 3
Peramalan Dengan Model ARIMA Pada Harga Daging Ayam di Pasar Modern Provinsi Jambi Sumber: data olahan
Peramalan adalah  salah satu metode statistik  yang berperan penting dalam pengambilan keputusan. Peramalan berfungsi untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa depan berdasarkan data masa lalu. Salah satu metode yang digunakan dalam peramalan adalah metode time series. Pendugaan masa depan dilakukan berdasarkan informasi masa lalu dari suatu variabel atau kesalahan masa lalu ini dinamakan deret berkala atau time series (Makridakis et al., 2002).  Metode  peramalan  yang  biasa  digunakan  adalah Auto  Regressive  Integrated  Moving  Avarege (ARIMA)  atau Box-Jenkins dan  nama  mereka  sering  disinonimkan  dengan  proses  ARIMA  yang  diterapkan  untuk  analisis  deret berkala,  peramalan  dan  pengendalian.  Setelah  melakukan  analisis  data  menggunakan  uji  ARIMA,  maka  dapat diketahui model yang terbaik untuk meramalkan harga daging ayam broiler di pasar modern Provinsi Jambi yaitu uji ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average) hal ini dikarenakan pada hasil dari heterokedastisitas ARC-LM tidak didapati efek keberadaan ARCH pada model yang telah didapat sebelumnya sehingga dapat disimpulkan model peramalan  yang terbaik ialah dengan model  ARIMA, maka dapat dikatakan bahwa model Autoregressive  Integrated Moving Average (ARIMA) dapat meramal nilai harga daging ayam broiler ke depan.
Gambar  3  menunjukkan  hasil  bahwa  peramalan  harga  daging  ayam  broiler  di  pasar  modern  perminggu  pada bulan oktober hingga bulan desember 2021 harga daging ayam broiler cenderung mengalamipenurunan dengan harga peramalan tertinggi pada minggu ke pertama bulan oktober sebesar Rp.46.077,24 dan harga yang terendah pada bulan desember minggu terakhir dengan sebesar Rp. 44.455,72.

## Simpulan
1. Volatilitas harga daging ayam broiler di pasar modern ialah dengan model ARCH(1). Nilai Volatilitas pada pasar modern ialah sebesar 0,01630950.
2. Model  peramalan  harga  yang  tepat  untuk  menentukan  harga  daging  ayam  broiler  pada  pasar  modern  di  Provinsi Jambi ialah dengan menggunakan ARIMA.

## Daftar Pustaka
Bollerslev, T., 1986. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. J. Econom . 31.
Burhani,  F.J.,  Fariyanti,  A.,  Jahroh,  S.,  2013.  Analisis  Volatilitas  Harga  Daging  Sapi  Potong  Dan  Daging  Ayam Broiler  Di  Indonesia.  Dep.  Agribisnis  Fak.  Ekon.  dan  Manaj.  Institus  Pertan.  Bogor  3,  129–146. https://doi.org/10.29244/fagb.3.2.129-146
Carolina,  R.A.,  Mulatsih,  S.,  Anggraeni,  L.,  2016.  Analisis  Volatilitas  Harga  dan  Integrasi  Pasar  Kedelai  Indonesia Dengan Pasar Kedelai Dunia Analysis of Price Volatility and Market Integration between World and Indonesia ’ s Soybean Markets. J. Agro Ekon . 34, 47–66. Dewi,  I.,  Nurmalina,  R.,  Adhi,  A.K.,  Brümmer,  B.,  2016. Price  Volatility  Analysis  in  Indonesian Beef  Market. KnE Life Sci. 2, 403. https://doi.org/10.18502/kls.v2i6.1062 Eliyawati,  Y..,  Hidayat,  R..,  Azizah,  F..,  2014.  Penerapan  Model  GARCH  ( Generalized  Autoregressive  Conditional Heteroscedasticity ) Untuk Menguji Pasar Modal Efisien di Indonesia. J. Adm. Bisnis 7, 1–10. Enders, W., 1995. Applied Econometric Time Series. John Wiley  Sons, Newyork. Firdaus, 2011. Aplikasi ekonometrika untuk Data Panel dan Time series. Institut Pertanian Bogor, Bogor. Hartati,  2017.  Penggunaan  Metode  Arima  Dalam  Meramal  Pergerakan  Inflasi. J.  Mat.  Sains  dan  Teknol .  18,  1–10. https://doi.org/10.33830/jmst.v18i1.163.2017
Huchet-Bourdon, M., 2011. Agricultural Commodity Price Volatility: An Overview. OECD Food, Agric. Fish. Work. Pap . 137–185. Juanda, B., Junaidi, 2012. Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi . IPB Press, Bogor. Lepetit,  I.P.,  2011.  P rice  Volatility  and  Price  Leadership  in  the  EU  Beef  and  Pork  Meet  Market,  Workshop  on Methods  to  Analyse  Price  Volatility.  Institute  for  Prospective  Technological  Studies  (IPTS) .  European Comision, spain.
Makridakis, S., WheelWright, C.S., Mcgee, E. V., 2002. Metode aplikasi dan peramalan . Bina Aksara, Jakarta. Nachrowi,  N.D.,  Usman,  H.,  2007.  Prediksi  IHSG  Dengan  Model  GARCH  dan  Model  ARIMA. J.  Ekon .  dan Pembang. Indones. 7, 199–217. Rosadi, D., 2012. Ekonometrika  Analisis Runtun Waktu Terapan dengan Eviews . Andi Offset, Yogyakarta. Suwati, 2013. Profitabilitas dan Rentabilitas Kemitraan Ayam Pedaging Kandang Terbuka dan Tertutup. J. Gamma 8, 108–116.
Widarjono, A., 2013. Ekonometrika : Pengantar dan Aplikasinya , 4th ed. UPP STIM YKPN, Yogyakarta.