Jurnal Perikanan Tropis Available online at: Volume 6, Nomor 2, 2019 http://jurnal.utu.ac.id/jptropis ISSN: 2355-5564, E-ISSN: 2355-5572

## GRANGER CAUSALITY POLA KONSUMSI IKAN DI ACEH TENGAH MENGGUNAKAN  ANALISISI VECTOR ERROR CORRECTION
MODEL (VECM)

## GRANGER CAUSALITY ON FISH CONSUMPTION PATTERNS IN CENTRAL ACEH USING ANALYSIS OF VECTOR ERROR CORRECTION MODEL (VECM)
Yasrizal 1* , Nabila Ukhty 2
1 Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Teuku Umar
2 Program Studi Perikanan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Teuku Umar *Korespondensi: yasrizal@utu.ac.id

## Abstract
Development  of  human  resources  is  very  important  in  promoting  economic  growth, because  humans  are  not  only  objects  in  development  but  also  play  a  role  as  a  subject. Stunting is  a  major  problem  that  inhibits  the  quality of  human  resources,  to  reduce  the amount  of  human  development  that  lives  by  stunting  is  to  increase  the  consumption  of protein contained in fish. This study aimed to determine the pattern of fish consumption in Central Aceh and the variables that affect fish consumption. The analytical model used is the  granger  causality  analysis,  through  the  Vector  Error  Correction  Model  (VECM) analysis model. The results of this study indicate that the pattern of fish consumption in Central  Aceh  was  not  only  influenced  by  income,  but  also  influenced  by  the  amount  of chicken meat and egg consumption Increased income does not have a positive effect on increasing fish consumption but affects the amount of chicken meat and egg consumption. To  increase  the  amount  of  fish  consumption  in  Central  Aceh,  efforts  to  increase  the amount  of  fish  supply  through  local  fish  farming  activities  and  the  socialization  of  fish eating.
Keywords: Fish Consumption Pattern, Granger Causality, VECM

## I. Pendahuluan
Investasi  sumberdaya  manusia  sangat  penting  dalam  pembangunan  ekonomi (Wright  and  Mcmahan  2011).  Manusia  bukan  hanya  sebagai  sabjek  dalam pembangunan  namun  juga  sebagai  objek  atau  pelaku  dalam  pembangunan ekonomi  (Aimon  2012).  sumberdaya  manusia  yang  produktif  sangat  tergantung pada kondisi kesehatan dan tingkat pendidikan, lama pendidikan pendidikan saja tidak  cukup  untuk  mendongkrak  tingkat  produktivitas  jika  asupan  gizi  yang diberikan  sejak  mereka  lahir  tidak  cukup.  Asupan  gizi  yang  tidak  cukup  akan membuat  manusia  berkembang  dalam  kondisi  stanting  (Kusuma,  Khomsan,  dan Kustiyah  2017).  Stanting  telah  menjadi  masalah  utama  dalam  pembangunan sumberdaya  manusia,  status  ekonomi  dan  konsumsi  ikan  telah  mampu mengurangi tingkat stanting (Nurjanah, Hidayat, dan Mawarti Perdana 2015).
Konsumsi ikan di Aceh tengah berada pada 31,1 Kg/per kapita  atau dibawah rata-rata  tingkat  konsumsi  ikan  Provinsi  Aceh  yang  mencapai  54  kg/per  kapita (BPS  Aceh  2019).  Tingkat  konsumsi  ikan  dipengaruhi  oleh  tingkat  pendapatan, harga  dan  elastisitas  barang  pengganti  (Lestari,  Haryanto,  dan  Marwardi  2009). Kondisi  ketersediaan  produksi  ikan  juga  ikut  mempengaruhi  konsumsi  ikan.
Jurnal Perikanan Tropis Available online at: Volume 6, Nomor 2, 2019 http://jurnal.utu.ac.id/jptropis ISSN: 2355-5564, E-ISSN: 2355-5572
kekurangan  konsumsi  ikan  mengakibatkan  meningkatnya  konsumsi  barang pengganti (subtitusi) ikan, seperti daging ayam dan telor ayam (Pratisti 2017).
Pendapatan  merupakan  salah  satu  variabel  penting  dalam  meningkatkan konsumsi  masyarakat,  hubungan  pendapatan  dengan  konsumsi  adalah  positif (Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian  2014).  Semakin  tinggi  tingkat pendapatan, semakin tinggi jumlah konsumsi masyarakat (Parsaulian, Aimon, dan Anis 2013). Pola konsumsi masyarakat masyarakat terdiri dari barang pokok dan barang  pelengkap.  barang  pokok  terdiri  atas  makanan  dan  non  makanan,  barang pokok  makanan  terdiri  dari  beras,  sayur-sayuran,  ikan  dll  (Yasrizal  2018). konsumsi  ikan  sangat  dipengaruhi  oleh  tingkat  pendapatan  yang  dimiliki masyarakat,  karena  protein  yang  dimiliki  oleh  ikan  tidak  sama  dengan  protein yang  dihasilkan  dari  barang  pengganti  ikan  (Asfar,  Tawali,  dan  Mahendradatta 2014).
Ikan  merupakan  barang  normal,  pengaruh  harga  akan  mempengaruhi  pola konsumsi  ikan  dalam  masyarakat  ketika  harga  ikan  naik,  masyarakat menggantikananya dengan ikan olahan, telor ayam, atau daging ayam (Arthatiani, Kusnadi,  dan  Harianto  2018).  Masyarakat  yang  hidup  dibawah  garis  kemiskinan cenderung  menggantikannya  dengan  telor  ayam  atau  tidak  mengkonsumsi  ikan (Putranto dan Taofik 2015).
Untuk milihat pola konsumsi ikan pada masyarakat Aceh Tengah,  penelitian ini  menggunakan  model Vector  Error  Correction  Model (VECM).  Pada pemodelan  ini  analisis granger  Causality bertujuan  untuk  melihat  hubungan keterkaitan  antar  variabel,  tidak  ada  yang  menjadi  varibel  bebas  atau  variabel terikat,  setiap  variabel  memiliki  keterkaitan  dengan  variabel  dan  hubungan kausalitas jangka pendik dan jangka panjang (Kilian and Lütkepohl 2017)(Andrei and Andrei 2015) .

## II. Metodologi Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif, jenis data dalam penelitian ini adalah  data  runtun  waktu.  yang  terdiri  dari  tingkat  konsumsi  ikan,  pendapatan masyarakat,  konsumsi  telor  ayam  dan  daging  ayam.  Metode  analisis  data  yang digunakan  adalah  melakukan  uji  stasionelitas  jika  data  stasioner  maka  pengujian akan  dilanjutkan  dengan  Model Vector  Autoregressive (VAR),  jika  data  tidak stasioner  pada  tingkat  lever  namun  stasioner  di  defferencing  data  maka digungakan alat analisis VECM dengan menggunakan model analisis berikut:
t p t p t t t e Y A Y A Y A A c Y + + + + + + = − − − ... 2 2 1 1 0 ,  (1)
Jurnal Perikanan Tropis Available online at: Volume 6, Nomor 2, 2019 http://jurnal.utu.ac.id/jptropis ISSN: 2355-5564, E-ISSN: 2355-5572
Tahapan analisis dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini:

## Gambar 1. Tahapan Analisis menggunakan VECM

## Uji Lag Optimal
Ada  beberapa  metode  untuk  menentukan  panjang lag optimal  salah  satunya nilai Akaike Information Criterion (AIC) dengan persamaan sebagai berikut:
n k n RSS AIC 2 ln +       = (2)
dimana:
RSS : jumlah residual kuadrat
k : jumlah variabel parameter estimasi n : jumlah observasi

## Uji Kointegrasi
Pengujian  kointegrasi  dengan  menggunakan  metode Johansen’s  Multivariate Cointegration Test yaitu :
Data Time Series Uji Stasioneritas Data Stasioner VAR Bentuk Level Tidak Stasioner Stasioner di Differencing Data Terjadi Kointegrasi VECM VAR Bentuk Diferensi Tidak
Jurnal Perikanan Tropis Available online at: Volume 6, Nomor 2, 2019 http://jurnal.utu.ac.id/jptropis ISSN: 2355-5564, E-ISSN: 2355-5572
Y t = A 1 Y t-1 + ………+ A k Y t-k + Φ D t + μ + ε t , (3)
dimana:
A i : n x n koefisien matriks μ : konstanta D t : peubah boneka musiman yang ortogonal terhadap konstanta μ εt : diasumsikan independen

## Uji Kausalitas
Uji  kausalitas  adalah  pengujian  untuk  menentukan  hubungan  sebab  akibat antara variabel dalam sistem VAR. Jika terjadi kausalitas dalam perilaku ekonomi maka di dalam model ekonometrika ini tidak terdapat variabel eksogen. Hubungan sebab-akibat  ini  bisa  diuji  dengan  menggunakan  uji  kusalitas  Granger,  dengan statistik uji sebagai berikut:
( ) ( ) UR UR R hitung RSS m RSS RSS k n F − − = ) ( ,  (4)
dimana:
RSS R : jumlah residual kuadrat RSS UR : jumlah total akar
n
: jumlah observasi
Kriteria  pengujian  jika  nilai F hitung lebih  besar  dari  nilai F tabel dengan derajat bebas k-1,n-k terdapat hubungan kausalitas dan sebaliknya

## Impulse Response
Secara  individual  di  dalam  penggunaan  model  VAR  tidak  terdapat  hasi interprestasi  data,  maka  para  ahli  ekonometrika  menggunakan  analisis impulse response.  Analisisi  ini  dianggap  penting  karena  mampu  memprediksi  goncanga ( shock ) atau gangguan akibat dari kegiatan ekonomi yang tidak stabil (Asari et al. 2011).

## Variance Decomposition
Analisis Variance Decomposition diperlukan karena   menggambarkan setiap varian  terjadi shocs . Variance  Decomposition bertujuan  untuk  memprediksi besarnya  sumbangan  persentase  varian  perubahan  variabel  karena  adanya perubahan tertentu dalam variabel.

## III. Hasil dan Pembahasan
Untuk melakukan pengujian model VECM, maka langkah pertama dilakukan adalah melakukan pengujian stasioneritas. Variabel consumsi ikan, daging ayam, variabel  pendapatan  dan  konsumsi  telor  ayam  di  lakukan  pengujian,  jika
Jurnal Perikanan Tropis Available online at: Volume 6, Nomor 2, 2019 http://jurnal.utu.ac.id/jptropis ISSN: 2355-5564, E-ISSN: 2355-5572
dinyatakan lulus uji stasioneritas maka dilakukan pengujiah selanjutnya. Hasil uji secara stasioneritas dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian stasioneritas No Variabel PP At Lever 1 Fd 2 fd 1 C-Ikan -8.000549 0.0000 2 D-Ayam -10.04501 0.0000 3 pendapatan -10.19804 0.0000 4 T-Ayam -7.390186 0.0000
Dari  hasil  pengujian  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  variabel  C-ikan,  D- Ayam  dan  T-ayam  menunjukkan  hasil  bawah  stasioner  pada  At-Lever  dan variabel pendapatan stasioner pada 1 st different.

## Penentuan lag optimal
Pengujian lag optimal  dengan  menggunakan  kriteria  AIC  dengan  hasil sebagai berikut
Tabel 2. Nilai  AIC setelah melakukan pengujian Differencing LAG AIC 0 46.38007 1 42.79633* 2 42.97218 3 43.09754 4 43.25093 5 43.34787
Hasil pengujian AIC pada tabel 2 diatas, nilai AIC yang diperoleh dapat kita jabarkan  bahwa  lag  kriteria  yang  dipilih  untuk  analisis  pola  konsumsi    ikan  di Aceh  Tengah  setelah differencing pada  tingkat  satu  dengan  mengambil  nilai terkecil  dan  nilai  absolutnya  adalah  nilai AIC  pada lag 1  hasil  ini  terlihat  tanda bintang setelah pengujian. Untuk tahap analisis selanjutnya lag yang dipilih adalah lag 1.

## Uji Kointegrasi
Untuk  melihat  hasil  uji  kointegrasi  metode  yang  dilakukan  adalah  dengan melakukan pengujian Trance Statistic dan Max.  Data hasil pengujian pada tabel 3 dibawah ini menjukkan nilai Trance Statistic setelah di uji menggunakan alat uji statistik.
Jurnal Perikanan Tropis Available online at: Volume 6, Nomor 2, 2019 http://jurnal.utu.ac.id/jptropis ISSN: 2355-5564, E-ISSN: 2355-5572
Tabel 3. Nilai Trace Statistic dan Max-Eigen Statistic
Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic Max-Eigen Satistic 0,05 Critical Value Prob.** None * 0.333397 106.2115 39.74489 63.87610 0.0000 At most 1 * 0.329223 66.46659 39.13316 42.91525 0.0001 At most 2 * 0.183702 27.33343 19.89159 25.87211 0.0327 At most 3 0.073126 7.441837 7.441837 12.51798 0.3007
Bedasarkah  analisis  data  pada  tabel  3  diatas  menunjukkan  bahwa  variabel endogen  pada none,  at  most 1  dan at  most 2    nilai  kritis  <  nilai Trance  Statistic dan Max-Eigen  Statistic maka  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  variabel  endogen pada lag 0, lag 1  dan lag 2  terjadi  hubungan  kointegrasi  atau  terima  H 0 ,  namun pada  pengujian  untuk  at  most  3  pada lag 3  variabel  endogen  dengan  hasil pengujian nilai  kritis > nilai Trance Statistic dan Max-Eigen Statistic maka pada lag 5 variabel endogen tidak memiliki hubungan kointegrasi atau tolak H 0

## Estimasi Model
Setelah melakukan pengujian analisis kointegrasi antara variabel maka hasil analisinya membentuk sebuah model Vector Error Correction Model (VECM) berikut ini:
C_IKAN = 0.185740338837*C_IKAN(-1) + 0.0318302735229*C_IKAN(-2) + 0.650479301687*D_AYAM(-1) + 0.546855243528*D_AYAM(-2) - 8.02181449229e-07*PENDAPATN(-1) + 8.88240824455e- 07*PENDAPATN(-2) - 0.00590281882364*T_AYAM(-1) + 0.0284309202896*T_AYAM(-2) + 5.58051055594
D_AYAM =  - 0.00481939459944*C_IKAN(-1) + 0.00898367498937*C_IKAN(-2) - 0.120965094575*D_AYAM(-1) + 0.137337343967*D_AYAM(-2) + 2.47052725068e- 07*PENDAPATN(-1) - 1.57288469513e-07*PENDAPATN(-2) + 0.00670504356914*T_AYAM(-1) - 0.000945312418548*T_AYAM(- 2) + 0.826334541552
PENDAPATN = 1947.7086527*C_IKAN(-1) - 3526.9643228*C_IKAN(-2) + 29482.9337771*D_AYAM(-1) - 6094.31509208*D_AYAM(-2) + 0.960203141303*PENDAPATN(-1) + 0.0317696591173*PENDAPATN(-2) - 1155.91061852*T_AYAM(-
1) + 3199.38846894*T_AYAM(-2) - 31305.0019161
T_AYAM = 0.686833712675*C_IKAN(-1) + 0.29764872248*C_IKAN(-2) + 1.1715535243*D_AYAM(-1) + 3.66109199042*D_AYAM(-2) -
Jurnal Perikanan Tropis Available online at: Volume 6, Nomor 2, 2019 http://jurnal.utu.ac.id/jptropis ISSN: 2355-5564, E-ISSN: 2355-5572
7.31139318893e-06*PENDAPATN(-1) + 5.39423047387e- 06*PENDAPATN(-2) + 0.110560150166*T_AYAM(-1) + 0.113124754443*T_AYAM(-2) + 16.8385244482

## Impulse Response
Kurva  dibawah  ini  menunjukkan  hasil  Analisis impulse  response tujuannya untuk  melacak respon  dari variabel  endogen  dalam  penggunanaan model VECM disebabkan  terjadinya  gangguan  ( shocks) atau  adanya  terjadi  perubahan  dari variabel  mengakibatkan  variabel  yang  lain  juga  ikut  berubah.  Hasil  analisis impulse response dapat dilihat pada Gambar 2.
0 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of C_IKAN to C_IKAN 0 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Respons e of C_IKAN to D_AYAM 0 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of C_IKAN to PENDAPAT N 0 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of C_IKAN to T _AYAM .0 .1 .2 .3 .4 .5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_AYAM to C_IKAN .0 .1 .2 .3 .4 .5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D_AYAM to D_AYAM .0 .1 .2 .3 .4 .5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Respons e of D_AYAM to PENDAPAT N .0 .1 .2 .3 .4 .5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Respons e of D_AYAM to T _AYAM 0 50,000 100,000 150,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of PENDAPAT N to C_IKAN 0 50,000 100,000 150,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Respons e of PENDAPAT N to D_AYAM 0 50,000 100,000 150,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of PENDAPAT N to PENDAPATN 0 50,000 100,000 150,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res ponse of PENDAPAT N to T _AYAM 0 4 8 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of T _AYAM to C_IKAN 0 4 8 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of T _AYAM to D_AYAM 0 4 8 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res ponse of T _AYAM to PENDAPAT N 0 4 8 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Respons e of T _AYAM to T _AYAM Response to Cholesky  One S.D. (d.f . adjusted) Innov ations Gambar 2. Kurva Impulse Response
Hasil impulse  response dampak  goncangan  ekonomi  terhadap  variabel konsumsi ikan, konsumsi telor ayam dan daging ayam terjadi selama tiga periode mulai  dari  periode  pertama  hingga  ke  periode  ke  tiga,  terlihat  pada  periode keempat sampai kesepuluh konsumsi ikan mulai stabil. Dampak shock disebabkan oleh  menurunnya  variabel  pendapatan  masyarakat  selama  4  periode.  Sehingga secara bersamaan variabel konsumsi ikan dipengaruhi oleh jumlah pendapatan dan konsumsi harga barang pengganti.

## Variance Decomposition
Analisis Variance  Decomposition dilakukan  untuk  melihat  besarnya pergerakan  dari  suatu  variabel  yang  dipengaruhi  oleh  goncangan  ( shock) dari variabel  itu  sendiri  serta  melalukan  analisis  perbandingan  dengan  variabel  yang
Jurnal Perikanan Tropis Available online at: Volume 6, Nomor 2, 2019 http://jurnal.utu.ac.id/jptropis ISSN: 2355-5564, E-ISSN: 2355-5572
lain dalam suatu persamaan. Hasil uji Variance Decomposition dapat dilihat pada Gambar 3.
-1 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C_IKAN D_AYAM PENDAPATN T _AYAM Response of C_IKAN to Innovations -.1 .0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C_IKAN D_AYAM PENDAPATN T _AYAM Respons e of D_AYAM to Innovations -50,000 0 50,000 100,000 150,000 200,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C_IKAN D_AYAM PENDAPATN T _AYAM Response of PENDAPATN to Innovations -4 0 4 8 12 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C_IKAN D_AYAM PENDAPATN T _AYAM Response of T_AYAM to Innovations Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations Gambar 3. Kurva Variance Decomposition Response Pola Konsumsi Ikan.
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  hasil  dari  Analisis impulse  response antara variabel  konsumsi  ikan,  konsumsi  daging  ayam,  telor  ayam  dan  pendapatan. Dampak dari goncangan variabel  pendapatan mempengaruhi pola konsumsi ikan ikut  tergoncang  (Shock)  selama  empat  veriode,  secara  bersamaan  juga mempengaruhi  konsumsi  telor  dan  saging  ayam.  Pola  konsumsi  ikan  di  Aceh Tengah secara bersamaan dikonsumsi oleh masyarakat. meningkatnya pendapatan mempengaruhi  positif  signifikan  secara  bersamaan  variabel  konsumsi  ikan  dan barang  pengganti  konsumsi  ikan  seperti  telor  ayam  dan  daging  ayam. Variance Decomposition Response pola konsumsi ikan dapat dlihat pada Tabel 4.
Jurnal Perikanan Tropis Available online at: Volume 6, Nomor 2, 2019 http://jurnal.utu.ac.id/jptropis ISSN: 2355-5564, E-ISSN: 2355-5572
Tabel 4. Variance Decomposition Response Pola Konsumsi Ikan Respon Of  C-Ikan Period C_IKAN  D_AYAM PENDAPATN T_AYAM 1 4.333733   0.000000 0.000000 0.000000 2 1.161634   0.599412 -0.215938 -0.713885 3 1.000287   1.126821 -0.184640 -0.383116 4 1.078856   1.697690 -0.069857 -0.569330 5 1.144501   0.852258 -0.107498 -0.506981 6 1.276251   0.968232 -0.174998 -0.528864 7 1.462889   0.905439 -0.118239 -0.349002 8 1.290086   0.957449 -0.141946 -0.540531 9 1.303423   1.012605 -0.135318 -0.451144 10 1.252267   1.034886 -0.130564 -0.486506 Response of D_AYAM Period C_IKAN  D_AYAM PENDAPATN T_AYAM 1 0.002768   0.588283 0.000000 0.000000 2 0.026894   0.019676 0.004712 0.062415 3 0.087336   0.127438 -0.049216 -0.042897 4 0.216365   0.069750 -0.008618 0.140529 5 0.100434   0.097102 -0.026070 -0.011172 6 0.135308   0.125480 -0.021107 0.058212 7 0.086083   0.143712 -0.018707 0.032056 8 0.116163   0.115669 -0.020001 0.036169 9 0.111416   0.124327 -0.021351 0.037908 10 0.119673   0.111778 -0.020170 0.042658 Response of PENDAPATN Period C_IKAN  D_AYAM PENDAPATN T_AYAM 1 -22832.67  -24571.24 180637.2 0.000000 2 -21177.24  -22194.71 177556.8 -37085.98 3 -28036.12  -14660.66 168999.1 -18008.08 4 -37871.91  -8475.296 169647.5 -23735.42 5 -30410.46  -10613.76 170457.0 -23926.38 6 -33073.58  -12897.68 169944.1 -23204.76 7 -30348.79  -14538.93 169836.8 -22494.44 8 -30109.04  -13030.09 169964.4 -22866.80 9 -31015.78  -13547.03 169992.8 -22796.54 10 -31430.79  -12633.75 169914.2 -23189.67 Response of T-AYAM Period C_IKAN  D_AYAM PENDAPATN T_AYAM 1 3.393051   7.242896 -2.831680 14.57468 2 3.180081   2.793588 -3.159349 4.805117 3 2.757034   5.085666 -3.593849 6.908766 4 1.277934   5.115758 -3.125274 8.343817 5 2.528349   4.786301 -3.230671 6.618445 6 2.445015   4.707203 -3.253741 7.527251 7 2.170232   4.488004 -3.272209 7.352677
Jurnal Perikanan Tropis Available online at: Volume 6, Nomor 2, 2019 http://jurnal.utu.ac.id/jptropis ISSN: 2355-5564, E-ISSN: 2355-5572
8 2.552227   4.754453 -3.253482 7.297947 9 2.297740   4.687949 -3.239156 7.364750 10 2.281872   4.690911 -3.263449 7.280417 Cholesky Ordering: C_IKAN D_AYAM PENDAPATN T_AYAM

## IV. Kesimpulan
1. Pola  konsumsi  ikan  pada  periode  pertama  dipengaruhi  oleh  dirinya  sebesar 100  persen,  pada  periode  kedua  hingga  ke  sepuluh  dipengaruhi  secara bersamaan oleh variabel konsumsi daging ayam, telor ayam dan pendapatan.
Hubungan  antara  variabel  daging  ayam  terhadap  konsumsi  ikan  di  Aceh Tengah  adalah  positif  namun  variabel  pendapatan  dan  telor  ayam  adalah negatif,  yang  artinya  jika  pendapatan  meningkat  dan  konsumsi  telor meningkat  akan  mengurangi  konsumsi  ikan,  namun  jika  konsumsi  daging ayam meningkat maka konsumsi ikan juga meningkat.
2. Hubungan  konsumsi  daging  ayam  dengan  ikan  adalah  positif,  namun hubungan  variabel  daging  ayam  dengan  telor  hubungannya  negatif  pada periode  ketiga  dan  keenam.  Hubungan  konsumsi  daging  ayam  dengan pendapatan juga negatif.
3. Hubungan  konsumsi  telor  ayam  dengan  variabel  konsumsi  daging  ikan  dan konsumsi  daging  ayam  adalah  positif  namun  hubungan  dengan  pendapatan negatif.
4. Masyarakat  Aceh  Tengah  hidup  pada  dataran  tinggi,  ketersediaan  ikan terbatas  dibandingkan  dengan  ketersediaan  daging  ayam  dan  telor  ayam, sehingga pengaruh pendapatan masyarakat tidak terlalu berpengaruh terhadap tingkat  konsumsi  ikan,  namun  berpengaruh  terhadap  konsumsi  makanan pengganti  ikan  seperti  daging  ayam,  telor  ayam  dan  variabel  lainnya  yang tidak diteliti didalam model ini.
5. Untuk  meningkatkan  konsumsi  ikan  kepada  masyarakat  Aceh  Tengah  perlu perlu upaya meningkatkan pemasok dari luar daerah, budidaya ikan air tawar dan kompanye pentingnya konsumsi ikan.

## Daftar Pustaka
Aimon,  Hasdi.  2012.    Produktivitas,  investasi  sumberdaya  manusia,      investasi fisik,  kesempatan  kerja  terhadap  kemiskinan      dan  pertumbuhan  ekonomi  di indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi .
Andrei, Dalina Maria, and Liviu C. Andrei. 2015. “Vector Error Correction Model in  Explaining  the  Association  of  Some  Macroeconomic  Variables  in Romania.” Procedia Economics and Finance .
Arthatiani, Freshty Yulia, Nunung Kusnadi, and Harianto Harianto. 2018. Analisis pola  konsumsi  dan  model  permintaan  ikan  menurut  karakteristik  rumah tangga di indonesia. Jurnal Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan .
Asari,  Fadli  Fizari  Abu  Hassan  et  al.  2011.  “A  Vector  Error  Correction  Model  (
Jurnal Perikanan Tropis Available online at: Volume 6, Nomor 2, 2019 http://jurnal.utu.ac.id/jptropis ISSN: 2355-5564, E-ISSN: 2355-5572
VECM ) Approach in Explaining the Relationship Between Interest Rate and Inflation  Towards  Exchange  Rate  Volatility  in  Malaysia.” World  Applied Sciences Journal .
Asfar,  Muh,  Abu  Bakar  Tawali,  and  Meta  Mahendradatta.  2014.  “Potensi  Ikan Gabus  (Channa  Striata)  Sebagai  Sumber  Makanan  Kesehatan-  Review.”  In Prosiding Seminar Nasional Teknologi Industri II ,.
Kilian, Lutz, and Helmut Lütkepohl. 2017. “Vector Error Correction Models.” In
Structural Vector Autoregressive Analysis ,.
Kusuma,  Rendra,  Ali  Khomsan,  and  Lilik  Kustiyah.  2017.  Konsumsi  ikan  pada ibu  hamil  dan  kaitannya  dengan  outcome  kelahiran. Media  Kesehatan Masyarakat Indonesia .
Lestari,  Endang  Wiji,  Idha  Haryanto,  and  S  Marwardi.  2009.  “Konsumsi  Kopi Masyarakat  Perkotaan  Dan  Faktor-Faktor  Yang  Berpengaruh:  Kasus  Di Kabupaten Jember.” Pelita Perkebunan .
Nurjanah, Nurjanah, Taufik Hidayat, and Silvia Mawarti Perdana. 2015. “Analisis Faktor  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Konsumsi  Ikan  Pada  Wanita  Dewasa Indonesia.” Jurnal Pengolahan Hasil Perikanan Indonesia .
Parsaulian,  Baginda,  Hasdi  Aimon,  and  Ali  Anis.  2013.  Analisis  konsumsi masyarakat di indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi .
Pratisti, Cahyani. 2017. “Model Konsumsi Ikan Pada Konsumen Muda (Studi Di Yogyakarta).” Jurnal Riset Ekonomi Manajemen (REKOMEN) .
Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian.  2014.  “Buletin  Konsumsi  Pangan.”
2014 .
Putranto, Kelik, and Ahmad Taofik. 2015. “Pola Diversifikasi Konsumsi Pangan Masyarakat  Adat  Kampung  Cireundeu  Kota  Cimahi  Jawa  Barat.” Jurnal Istek .
Sirajuddin,  Sumitra,  and  Trina  Astuti.  2018.  Kementrian  Kesehatan  Republik Indonesia Survey Konsumsi Pangan .
Sitepu,  Rasidin  Karo-karo.  2007.  “Dampak  Investasi  Sumberdaya  Manusia  Dan Transfer  Pendapatan  Terhadap  Distribusi  Pendapatan  Dan  Kemiskinan  DI Indonesia.” Thesis .
Wright,  Patrick  M.,  and  Gary  C.  Mcmahan.  2011.  “Exploring  Human  Capital: Putting ‘human’ Back into Strategic Human Resource Management.” Human Resource Management Journal .
Yasrizal.  2018.  Household  welfare  in  aceh  province  the  impact  of  non-food commodity inflation on changes of household welfare in aceh province. : 56– 66.