Abstrak — Rajungan adalah salah satu komoditas jenis krustasea yang memiliki banyak potensi dalam sektor ekspor, terutama ke negara Amerika serikat yaitu mencapai 60% dari total hasil tangkap rajungan itu sendiri. Kabupaten Lamongan lebih tepatnya di pesisir Lamongan Paciran, salah satu tempat penghasil rajungan di Provinsi Jawa Timur. Pengukuran dari harga produk rajungan dapat dilakukan dengan pendekatan faktor volume tangkapan rajungan, suhu harian, dan kecepatan angin maksimum pada interval waktu Januari –  November 2021.  Oleh karena itu diperlukan metode yang dapat mengetahui penyebab harga rajungan tinggi atau rendah dalam jangka pendek maupun jangka panjang.  Metode  Error Correction Model (ECM) adalah salah satu  metode yang digunakan untuk analisis pengaruh jangka pendek maupun jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari ketiga variabel tersebut terhadap harga rajungan dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Berdasarkan pada hasil analisis, didapat bahwa pada variabel volume tangkapan rajungan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel harga rajungan dalam jangka pendek, sedangkan variabel suhu harian dan kecepatan angin maksimum memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel harga rajungan dalam jangka panjang.
Kata Kunci —ECM,  Jual-beli,  Kecepatan  Angin  Maksimum, Rajungan, Suhu Harian.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA merupakan negara maritim terbesar di dunia, sebagian besar wilayahnya merupakan wilayah laut yang memiliki banyak hasil kekayaan laut yang bisa digunakan manusia dalam kebutuhan sehari-hari. Indonesia juga dikenal sebagai negara yang memiliki sumber daya alam yang melimpah terutama di sektor laut. Salah satu daerah di Indonesia yang memiliki potensi perikanan yang besar adalah Paciran, Kabupaten Lamongan Provinsi Jawa Timur yang terletak di pesisir utara Laut Jawa.
Salah satu sumberdaya perikanan yang potensial yaitu dengan jenis krustasea yang diberi nama rajungan. Rajungan tergolong hewan dasar laut pemakan daging, rajungan dapat ditemui pada daerah intertidal dan subtidal yang ditumbuhi padang lamun dengan substrat umumnya terdiri dari pasir halus sampai pasir kasar serta pada kedalaman 31 meter dibawah permukaan laut [1]. Rajungan juga adalah salah satu komoditas perikanan yang diekspor terutama ke negara Amerika serikat, yaitu mencapai 60% dari total hasil tangkap rajungan itu sendiri, sampai saat ini komoditas rajungan berada pada peringkat ketiga dan keempat dari total nilai ekspor  [2]. Produk perikanan di Indonesia setelah Udang, Tuna – Cakalang (TCT) dan Cumi – Sotong – Gurita (CSG). Nilai ekspor rajungan – kepiting sebesar USD368 juta atau 6,8% terhadap nilai impor total rajungan –  kepiting dunia. Pemenuhan akan bahan baku rajungan itu sendiri masih bergantung pada hasil tangkapan alam, untuk
membudidayakan rajungan sendiri sedikit sulit dikarenakan tingkat kanibalisme pada rajungan yang tinggi sehingga lebih mengutamakan penangkapan dan pengambilan dari alam.
Pemanfaatan rajungan tidak hanya terbatas pada daging rajungan yang bisa diambil, tetapi cangkang dari rajungan juga  menjadi komoditas.  Proses  aktivitas pengambilan daging rajungan oleh industri  pengolahan rajungan menghasilkan limbah kulit / cangkang rajungan yang cukup berat sekitar 40% –  60% dari berat rajungan itu sendiri. Sehingga beberapa industri menjual rajungan dalam 2 bentuk, yaitu dengan bentuk utuh dan juga menjual dalam bentuk beku (daging saja tanpa cangkang). Cangkang rajungan dapat digunakan untuk campuran pakan ternak, tetapi pemanfaatan ini belum dapat mengatasi limbah cangkang secara maksimal. Cangkang rajungan lebih banyak untuk diberikan kepada karyawan setempat agar dapat di olah menjadi bahan pakan ternak dan kosmetik. Harga daging rajungan sendiri sangat berfluktuatif dan sangat bergantung pada faktor eksternal dan internal seperti musim rajungan di daerah setempat, suhu harian permukaan laut dan kecepatan angin maksimum permukaan laut daerah setempat. Oleh  karena itu sebagai pelaku usaha yang berkecimpung di dalam dunia jual-beli rajungan harus mengetahui apa saja faktor yang dapat menyebabkan harga rajungan itu tinggi atau rendah dalam jangka pendek maupun jangka panjang..
Mempertimbangkan hal tersebut, diperlukan suatu metode salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis faktor yang berpengaruh dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Salah satunya menggunakan metode yang digunakan adalah ECM (Error Correction Model), hasil dari analisis tersebut diharapkan dapat digunakan sebagai rujukan oleh pelaku usaha sebagai pendukung keputusan dalam menentukan harga rajungan dari nelayan setempat.
Menurut  Hendayanti, et.al. (2017), ECM (Error Correction Model atau dikenal sebagai model koreksi kesalahan adalah suatu model yang digunakan untuk melihat pengaruh jangka pendek maupun jangka panjang dari masing masing peubah bebas terhadap peubah terikat [3]. ECM biasa nya diterapkan pada analisis ekonometrika untuk data yang bersifat deret waktu (time series) karena kemampuan ECM tersebut dalam meliputi banyak peubah untuk menganalisis fenomena ekonomi jangka panjang dan mengkaji kekonsistenan model empirik dengan teori ekonometrika, serta dalam usaha mencari pemecahan terhadap persoalan peubah runtun waktu yang bersifat tidak stasioner dan regresi lancung dalam analisis ekonometrika.
UD ROZIKIN adalah salah satu penyuplai daging rajungan ke beberapa pabrik seafood, maka dari itu penelitian kali ini akan membahas faktor-faktor yang dapat  mempengaruhi harga rajungan dengan menggunakan prinsip ekonometrika metode ECM ( Error Correction Model) yang bertujuan untuk
Analisis Faktor Mempengaruhi Harga Rajungan Menggunakan Metode ECM ( Error Correction Model ) Rachmat Limanto dan Imam Safawi Ahmad Departemen Aktuaria, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : safawi@statistika.its.ac.id
I
mengetahui faktor yang mempengaruhi harga rajungan dalam jangka panjang maupun jangka pendek.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Penurunan Model Linier Dinamik
Analisis data menggunakan metode ECM sebagai alat ekonometrika perhitungan bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan jangka pendek maupun jangka panjang yang terjadi karena adanya kointegrasi diantara variabel. Sebelum melakukan estimasi ECM, dilakukan beberapa tahap seperti uji stasioner data, menenteukan lag dan uji derajat kointegrasi [4].

## B. Stasioneritas Data
Menurut  Widyawati, et.al. (2016)  uji stasioneritas menggunakan uji akar unit (unit root test) sangat penting dalam teori ekonometrika  [5]. Secara statistik sebuah data deret waktu (time series) dapat dikatakan data stasioner apabila data tersebut rata-rata dan varians nya konstan dari waktu ke waktu dan nilai kovarian diantara dua periode waktu tergantung pada jarak antar dua periode, bukan saat menghitung kovarian.
Sedangkan menurut  Basuki, et.al, (2016)  konsep yang dipakai untuk menguji data stasioner atau tidak dalam data runtut waktu adalah dengan uji akar unit (unit root test) [4] . Apabila suatu data runtut waktu bersifat tidak stasioner, maka dapat dikatakan bahwa data tersebut tengah menghadapi persoalan akar unit (unit root problem). Keberadaan unit root problem dapat dilihat dengan nilai test Augmented Dickey Fuller (ADF). Uji Augmented Dickey Fuller (ADF) adalah perluasan dari uji Dickey-Fuller (DF). Segi perbedaan antara ADF dan DF terletak pada error term . Pada uji DF mengasumsikan bahwa error term tidak berkorelasi dan mempresentasikan autoregressive hanya pada orde satu, sedangkan uji ADF mengasumsikan error term
berkorelasi dan mempresentasikan autoregressive dapat orde yang lebih tinggi, yang disimpulkan bahwa jika didapati data yang tidak stasioner, maka dapat dilakukan differencing sampai didapatkan hasil data yang stasioner. Persamaan dari differencing orde pertama sebagai berikut:
∆𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝑌𝑌 𝑡𝑡 − 𝑌𝑌 𝑡𝑡−1 (1)
Dimana ∆𝑌𝑌 𝑡𝑡 merupakan data time series pada waktu ke t [6],  Prosedur dalam melakukan uji Dickey-Fuller (DF) sebenarnya melibatkan beberapa keputusan. Untuk memungkinkan  berbagai kemungkinan, uji Dickey-Fuller (DF) diperkirakan dalam 3 bentuk yang berbeda, yaitu,
∆𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝛿𝛿𝑌𝑌 𝑡𝑡−1 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 (tanpa 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 ) (2) ∆𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝛽𝛽 1 + 𝛿𝛿𝑌𝑌 𝑡𝑡−1 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 (dengan 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 ) (3)
∆𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝛽𝛽 1 + 𝛽𝛽 2𝑡𝑡 + 𝛿𝛿𝑌𝑌 𝑡𝑡−1 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 ( 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 dengan 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑡𝑡 waktu) (4) Dimana ∆ adalah first difference dari variabel dan 𝐼𝐼 adalah variabel trend. Dimana uji Augmented Dickey Fuller (ADF) adalah perluasan dari Dickey-Fuller (DF). Sehingga pada pengujian dengan  menggunakan Augmented Dickey Fuller (ADF)
menambahkan 3 persamaan diatas yaitu persamaan dari (2), (3), dan (4) dengan menambahkan lag pada variabel terikat yaitu ∆𝑌𝑌 𝑡𝑡 pada regresi data sekarang terhadap data masa lalu. Menghasilkan persamaan yang digunakan pada uji Augmented Dickey Fuller (ADF) sebagai berikut:
∆ Y 𝑡𝑡 = β 1 + β 2 t  + δ Y 𝑡𝑡−1 + ∑ 𝛼𝛼 𝑖𝑖 ∆𝑌𝑌 𝑡𝑡−𝑖𝑖 + 𝜀𝜀 𝑡𝑡 𝑚𝑚 𝑖𝑖=1 (5)
Dimana 𝜀𝜀 𝑡𝑡 adalah error term dan 𝛿𝛿 adalah parameter lag pertama.
Pengujian parameter estimasi ADF tersebut didapatkan dengan metode Ordinary Least Square (OLS). OLS merupakan metode regresi yang meminimalkan jumlah kesalahan. Metode estimasi parameter yang digunakan adalah metode Ordinary Least Square (OLS), yaitu menduga koefisien regresi ( β ) dengan meminimalkan kesalahan. Adapun penafsiran parameternya sebagai berikut:
β� = ( 𝑌𝑌 ′ 𝑌𝑌 ) −1 𝑌𝑌′ ( ∆ Y)
Dengan model matriks sebagai berikut: [7]
𝛃𝛃� = ⎣ ⎢ ⎢ ⎡ β� 0 β� 1 ⋮ β� 𝑖𝑖 ⎦ ⎥ ⎥ ⎤ , ∆𝒀𝒀 = � ∆𝑌𝑌 1 ∆𝑌𝑌 2 ⋮ ∆𝑌𝑌 𝑡𝑡 � , 𝒀𝒀 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎡ 1 𝑌𝑌 1 , 𝑡𝑡−1 ∆𝑌𝑌 1 , 𝑡𝑡−1 … ∆𝑌𝑌 1 , 𝑡𝑡−𝑖𝑖 1 𝑌𝑌 2 , 𝑡𝑡−1 ∆𝑌𝑌 2 , 𝑡𝑡−1 … ∆𝑌𝑌 2 , 𝑡𝑡−𝑖𝑖 ⋮ 1 ⋮ 𝑌𝑌 𝑡𝑡 , 𝑡𝑡−1 ⋮ ⋱ ⋮ ∆𝑌𝑌 𝑡𝑡 , 𝑡𝑡−1 … ∆𝑌𝑌 𝑡𝑡 , 𝑡𝑡−𝑖𝑖 ⎦ ⎥ ⎥ ⎤
Dengan hipotesis sebagai berikut, 𝐻𝐻 0 ∶ 𝛿𝛿 = 0 terdapat unit root (tidak stasioner pada mean)  dan 𝐻𝐻 1 ∶ 𝛿𝛿 < 0 tidak terdapat unit root (stasioner pada mean). Dimana diperoleh dari hipotesis tersebut didapatkan dengan menggunakan statistik uji tau ( 𝜏𝜏 ) . Dengan  statisti ujinya sebagai berikut
𝐼𝐼 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛿𝛿� 𝑠𝑠𝑡𝑡𝑠𝑠 . 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ( 𝛿𝛿� ) (6)
Dengan kriteria pengujian diperoleh jika nilai 𝜏𝜏 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡 lebih kecil daripada nilai kritis 𝜏𝜏 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑒𝑒𝑡𝑡 maka 𝐻𝐻 0 ditolak yang diartikan dengan 𝑌𝑌 𝑡𝑡 stasioner dalam mean. Differencing akan dilakukan lagi apabila didapati pada uji tersebut menghasilkan data tidak stasioner.

## C. Uji Kointegrasi
Uji kointegrasi atau metode kointegrasi pertama kali dipopulerkan atau di kenalkan oleh Engle dan Granger, yang kemudian dikembangkan lagi oleh Johansen. Kointegrasi sangat berhubungan erat dengan penentuan suatu hubungan jangka panjang atau dengan nama lain keseimbangan jangka panjang. Apabila data runtun waktu (time series) terkointegrasi, maka bisa dikatakan terdapat hubungan jangka panjang diantara data runtun waktu (time series) tersebut. Salah satu proses kointegrasi dapat dilakukan dengan cara menggunakan metode Johansen Cointegration yang menggunakan model Vector Autoregression (VAR) dari penggunaan data undifferenced . VAR merupakan suatu sistem persamaan yang memperlihatkan setiap variabel menjadi fungsi linier dari konstanta dan nilai lag dari variabel itu sendiri. Dengan menunjukan persamaan VAR(p) sebagai berikut:
𝑥𝑥 𝑡𝑡 = 𝐴𝐴 0 + 𝐴𝐴 1 𝑥𝑥 𝑡𝑡−1 + 𝐴𝐴 2 𝑥𝑥 𝑡𝑡−2 + 𝐴𝐴 3 𝑥𝑥 𝑡𝑡−3 + 𝐴𝐴 4 𝑥𝑥 𝑡𝑡−4 + ⋯ + 𝐴𝐴 𝑝𝑝 𝑥𝑥 𝑡𝑡−𝑝𝑝 + 𝜀𝜀 𝑡𝑡 (7)
Dengan intercept term dari vektor kointegrasi sebagai berikut:
𝑋𝑋 𝑡𝑡 = ( 𝑌𝑌 𝑡𝑡 , 𝑍𝑍 𝑡𝑡 , 𝑊𝑊 𝑡𝑡 )
Dimana 𝑥𝑥 𝑡𝑡 adalah vektor dari variabel yang diteliti, 𝐴𝐴 0 adalah matriks konstanta berukuran (n x 1) , 𝐴𝐴 𝑖𝑖 adalah matriks koefisien yang berukuran (n x n), 𝐼𝐼 adalah panjang lag optimum, dan 𝐼𝐼 adalah waktu dari pengamatan. [8] Uji kointegrasi menurut Johansen umumnya hanya untuk variabel yang terintegrasi pada orde satu dan orde nol, yaitu 𝐼𝐼 (1) dan 𝐼𝐼 (0) . Untuk suatu model VAR(p), secara umum dapat dinotasikan sebagai berikut:
∆𝑥𝑥 𝑡𝑡 = 𝐴𝐴 0 + 𝜋𝜋𝑥𝑥 𝑡𝑡−1 + ∑ 𝜋𝜋 𝑖𝑖 ∆𝑥𝑥 𝑡𝑡−1 + 𝜀𝜀 𝑡𝑡 𝑝𝑝−1 𝑖𝑖=1 (8) Persamaan tersebut sering dikatakan sebagai Error Correction Model (ECM). Persamaan tersebut juga mengandung informasi terkait penyesuaian jangka pendek dan jangka panjang terhadap perubahan 𝑥𝑥 𝑡𝑡 . Rank matriks 𝜋𝜋 ditandai dengan 𝐼𝐼 , untuk digunakan dalam penentuan berapa banyak kombinasi linier 𝑥𝑥 𝑡𝑡 yang bersifat stasioner. 𝜋𝜋 dapat difaktorisasi sebagai 𝜋𝜋 = 𝛼𝛼𝛽𝛽 , dengan 𝛼𝛼 adalah kecepatan penyesuaian terhadap ketidakseimbangan dan 𝛽𝛽 adalah matriks dari koefisien jangka panjang dan mengandung vektor kointegrasi. Untuk mengetahui vektor kointegrasi, ada beberapa kasus yang harus dipertimbangkan, yaitu: [9] 1) Jika rank ( 𝜋𝜋 ) = 0 , maka tidak ada informasi jangka panjang atau tidak ada vektor kointegrasi dan VAR stasioner pada orde nol.
2) Jika rank ( 𝜋𝜋 ) = 𝐼𝐼 , maka 𝜋𝜋 merupakan full rank , sehingga 𝑥𝑥 𝑡𝑡 dapat dikatakan stasioner dalam level dan VAR dalam first difference . 3) Jika rank ( 𝜋𝜋 ) = 0 < 𝐼𝐼 < 𝐼𝐼 , maka 𝛽𝛽𝑥𝑥 𝑡𝑡 stasioner walaupun 𝑥𝑥 𝑡𝑡 tidak stasioner. Pada proses uji kointegrasi menggunakan Johansen ini, dapat untuk menentukan rank dari 𝜋𝜋 dan bentuk error correction yang dapat menjelaskan tentang koefisien kecepatan penyesuaian terhadap ketidakseimbangan atau biasa dikenal dengan koefisien Error Correction Term (ECT). Adapun langkah-langkah untuk pengerjaan uji Johansen Cointegration sebagai berikut. Pertama, melakukan test awal dengan menentukan panjang lag ( 𝐼𝐼 ) yang sesuai dengan persamaan VAR.  Kedua, mengestimasi model dan menentukan rank dari 𝜋𝜋 . Dengan estimasi persamaan model.
∆𝑥𝑥 𝑡𝑡 = 𝐴𝐴 0 + 𝜋𝜋 1 ∆𝑥𝑥 𝑡𝑡−1 + 𝜋𝜋∆𝑥𝑥 𝑡𝑡−2 + 𝜀𝜀 𝑡𝑡
Ketiga, menganalisis normalisasi vektor kointegrasi dan kecepatan koefisien penyesuaian.  Langkah yang terakhir dengan menguji jumlah hubungan kointegrasi dengan Trace test , yaitu dengan uji untuk mengukur jumlah vektor kointegrasi dalam data runtun waktu (time series) dengan menggunakan rank matriks kointegrasi, dinyatakan model sebagai berikut: [8]
λ 𝑡𝑡𝑒𝑒𝑡𝑡𝑡𝑡𝑒𝑒 ( 𝐼𝐼 ) = −𝑇𝑇 ∑ ln(1 − λ� 𝑖𝑖 ) 𝑖𝑖 𝑖𝑖=𝑒𝑒+1 (9) Dimana 𝑇𝑇 menyatakan jumlah observasi yang dilakukan,
λ� 𝑖𝑖 menyatakan estimasi eigenvalue yang dihasilkan oleh estimasi matriks dari 𝜋𝜋 , dan 𝐼𝐼 menyatakan rank yang mengidentifikasi jumlah vektor kointegrasinya. Dengan
mengetahui nilai 𝐼𝐼 , maka akan diketahui jumlah hubungan kointegrasi antar variabel dalam data runtun waktu. Didapati hipotesis pengujian, yaitu 𝐻𝐻 0 ∶ 𝐼𝐼 = 0 (tidak memiliki persamaan kointegrasi), dan 𝐻𝐻 1 ∶ 𝐼𝐼 ≠ 0 (memiliki persamaan kointegrasi) Dengan kriteria pengujian jika nilai λ 𝑡𝑡𝑒𝑒𝑡𝑡𝑡𝑡𝑒𝑒 lebih besar dari nilai kritis pada tingkat kepercayaan 𝛼𝛼 adalah 5% atau lebih kecil dari pada tingkat kepercayaan 𝛼𝛼 adalah 5% maka tolak 𝐻𝐻 0 yang disimpulkan bahwa data tersebut memiliki persamaan kointegrasi.

## D. Penentuan Lag Optimum
Penentuan panjang lag ini bertujuan untuk mengetahui lamanya periode keterpengaruhan oleh variabel terhadap variabel masa lalunya. Penentuan lag tersebut dapat ditentukan dengan Akaike’s Information Criterion (AIC) dan Schwarz Information Criterion (SIC). Metode Akaike’s Information Criterion (AIC) dan Schwarz Information Criterion (SIC) adalah suatu metode yang dapat digunakan dalam penentuan model regresi terbaik yang ditemukan oleh Akaike dan Schwarz. Kedua model tersebut didasarkan pada metode maximum likelihood estimation (MLE).
Untuk menghitung nilai AIC dan SIC digunakan model sebagai berikut:
𝐴𝐴𝐼𝐼𝐴𝐴 = 𝐼𝐼 ln 𝜎𝜎 𝑡𝑡 2 + 2 𝑀𝑀 (10)
Dimana 𝜎𝜎 𝑡𝑡 2 merupakan estimasi dari likelihood , 𝑀𝑀 merupakan parameter, dan 𝐼𝐼 adalah jumalah pengamatan. Sedangkan untuk SIC:
𝑆𝑆𝐼𝐼𝐴𝐴 = 𝐼𝐼 ln 𝜎𝜎 𝑡𝑡 2 + 𝑀𝑀 ln 𝐼𝐼 (11)
Dimana 𝑀𝑀 merupakan parameter dari model, 𝑢𝑢 merupakan sisa residual, dan 𝐼𝐼 merupakan jumlah dari banyaknya pengamatan. [7]

## E. Kausalitas Granger
Uji kausalitas granger adalah salah satu dari uji kausalitas untuk mengetahui apakah ada timbal balik antara dua variabel. Adapun estimasi persamaan dalam uji kausalitas granger sebagai berikut: [6]
𝑋𝑋 𝑡𝑡 = ∑ 𝛼𝛼 𝑖𝑖 𝑌𝑌 𝑡𝑡−𝑖𝑖 + ∑ 𝛽𝛽 𝑖𝑖 𝑋𝑋 𝑡𝑡−𝑗𝑗 𝑖𝑖 𝑗𝑗=1 𝑖𝑖 𝑖𝑖=1 + 𝑢𝑢 1𝑡𝑡 (12)
𝑌𝑌 𝑡𝑡 = ∑ 𝛼𝛼 𝑖𝑖 𝑌𝑌 𝑡𝑡−𝑖𝑖 + ∑ 𝛽𝛽 𝑖𝑖 𝑋𝑋 𝑡𝑡−𝑗𝑗 𝑖𝑖 𝑗𝑗=1 𝑖𝑖 𝑖𝑖=1 + 𝑢𝑢 2𝑡𝑡 (13)

## F. Model ECM
Terjadinya kointegrasi antar variabel 𝑌𝑌 dan variabel 𝑋𝑋 menunjukan bahwa variabel tersebut terdapat hubungan jangka panjang. Dalam jangka pendek, mungkin saja tidak terjadi keseimbangan, ketidakseimbangan ini yang akan sering ditemui dalam perilaku ekonomi. Bahwa apa yang diinginkan pelaku ekonomi belum tentu menghasilkan hasil yang sama pada apa yang terjadi sebenarnya. Terjadinya perbedaan yang diinginkan tersebut, maka diperlukan adanya penyesuaian. Model yang membentuk penyesuaian untuk melakukan koreksi ketidakseimbangan disebut model koreksi kesalahan / error correction model (ECM). Persamaan ECM sebagai berikut: [10]
∆𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 ∆𝑋𝑋 𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 2 ∆𝑋𝑋 𝑡𝑡−1 + 𝐸𝐸𝐴𝐴𝑇𝑇 𝑡𝑡−1 + 𝐼𝐼 𝑡𝑡 (15)
Dalam penelitian kali ini digunakan model ECM sebagai berikut:
∆𝐻𝐻𝐻𝐻 = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 𝑉𝑉𝑉𝑉𝐻𝐻 + 𝛽𝛽 2 𝑆𝑆𝐻𝐻 + 𝛽𝛽 2 𝐾𝐾𝐴𝐴𝑀𝑀 + 𝛽𝛽 3 𝐸𝐸𝐴𝐴𝑇𝑇 + 𝜀𝜀 𝑡𝑡 (16)
Dengan ∆𝐻𝐻𝐻𝐻 adalah harga  rajungan (kg), 𝑉𝑉𝑇𝑇𝐻𝐻 adalah volume tangkapan rajungan (kg), 𝑆𝑆𝐻𝐻 adalah suhu harian ( ℃ ), KAM adalah kecepatan angin maksimum (m/s), 𝐸𝐸𝐴𝐴𝑇𝑇 adalah e rror correction term , dan 𝜀𝜀 𝑡𝑡 adalah e rror term.

## G. Teori Jual Beli
Pengertian jual beli berartikan menjual, mengganti, dan menukar sesuatu dengan sesuatu yang lain [11]. Sedangkan menurut Umardani (2020), jual beli didefinisikan 2 kata yaitu jual dan beli yang berarti kata jual menunjukan adanya perbuatan menjual sedangkan kata beli untuk menunjukan perbuatan membeli [12].

## H. Penentuan Harga Bagi Pemasar
Menurut Mulyana (2019), harga adalah salah satu elemen dari ( Marketing Mix) [13] . Harga merupakan salah satu unsur paling kritis didalam strategi pemasaran. Harga sangat penting bagi pemasar, karena dari penentuan harga tersebut dapat menjadikan keuntungan dan pendapatan bagi perusahaan.

## I. Rajungan
Rajungan ( Portunus Pelagicus) adalah salah satu golongan bercangkang keras atau biasa disebut Crustacea dan termasuk hewan penghuni dasar air laut dan sesekali berenang ke atas untuk mencari makanan, sehingga rajungan biasa juga disebut sebagai Blue Swimming Crab . Tingginya kebutuhan pasar membuat eksploitasi yang tidak mengindahkan kelestarian lingkungan sehingga berdampak pada terjadinya peningkatan penangkapan di alam [14].

## III. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini bertujuan untuk menganalisis adakah pengaruh jangka panjang dan pendek pada variabel Volume rajungan, Suhu, dan Kecepatan angin maksimum pada Harga rajungan.
Langkah-langkah analisis yang dilakukan dalam penelitian
ini  yang pertama adalah mengumpulkan data dari rekap penjualan rajungan, suhu harian, dan kecepatan angin maksimum pada bulan Januari 2021 – November 2021. Data yang diperlukan dari rekap penjualan rajungan (harga rajungan dan volume tangkapan  rajungan). Kedua, melakukan uji stasioneritas pada data apakah telah terjadi stasioneritas atau belum terjadi stasionertias pada data dengan menggunakan unit root test . Ketiga, apabila pada data belum stasioner, akan dilanjutkan dengan melakukan derajat integrasi dengan melakukan differencing pertama. Keempat, apabila pada data telah memenuhi stasioner, maka akan dilanjutkan dengan uji kointegrasi. Kelima, apabila pada data tidak ditemukan kointegrasi setiap variabel, maka penelitian ini tidak dapat dilanjukan.
Keenam, apabila pada data ditemukan kointegrasi pada setiap variabel, maka dapat dilanjutkan dengan penentuan lag optimum. Ketujuh, menentukan panjang lag optimum untuk melakukan kausalitas granger pada setiap variabel. Kedelapan. menentukan kausalitas granger untuk mengetahui apakah terjadi timbal balik antar setiap variabel. Kesembilan, melakukan estimasi parameter ECM, dengan melakukan pengecekan pada koefisien ECT untuk menentukan persamaan ECM tersebut valid atau tidak. Kesepuluh, mendapatkan faktor yang mempengaruhi jangka pendek dan jangka panjang. Kesebelas, melakukan analisis pada setiap langkah. Terakhir, memberi kesimpulan dan saran .

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Deskriptif data
Berdasarkan Tabel  1  didapat hasil nilai Mean, Median, Max, Min, dan Std. Dev. Dari setiap variabel dependen dan independennya.

## B. Karakteristik Harga Rajungan
Harga rajungan pada UD Rozikin mengalami kenaikan yang cukup signifikan  berdasarkan Gambar 1. Dapat diketahui bahwa pada musim rajungan di Kabupaten Lamongan Kecamatan Paciran terjadi 2 periode dalam satu tahun, yaitu periode pertama pada bulan Mei sampai dengan bulan Juli dan periode kedua pada bulan November sampai dengan bulan Februari. Harga tersebut megalami kenaikan, selain dari faktor produksi rajungan dapat juga dipengaruhi oleh alam yaitu suhu dan kecepatan angin sekitar yang mengakibatkan nelayan gagal melaut dan persediaan rajungan di UD Rozikin mengalami penurunan.
Gambar 1.  Karakteristik harga rajungan. Year Month Day 2021 Sep Aug Jul Jun May Apr Mar Feb Jan 1 1 1 1 1 1 1 1 1 550000 500000 450000 400000 350000 300000 ha rg a Time Series Plot of harga Tabel 1 . Deskriptif data
Harga (Rp.) Volume Tangkapan (Kg.) Suhu ( °C) Kecepatan Angin Maksimum (m/s) Rata-rata 434000 35.68 33.79 5.88 Median 459000 29.11 34 6 Maksimal 545000 211.97 38 16 Minimal 288000 2.84 30 3 Std. Dev. 74186.94 24.63 1.52 2.1 Tabel 2. Hasil stasioneritas tingkat level
Variabel ADF t- statistik  Prob. Nilai Kritis MacKinnon Keterangan 1% 5% 10% Harga -0.97 0.76 -0.35  -2.87  -2.57 Tidak Stasioner Volume -4.03 0.00 -3.45  -2.87  -2.57 Stasioner Suhu -3.16 0.02 -3.45  -2.87  -2.57 Stasioner Kecepatan angin -4.96 0.00 -3.45  -2.87  -2.57 Stasioner

## C. Uji stasioner
Berdasarkan Tabel  2  didapat hasil pada tingkat Level terdapat satu variabel yang tidak stasioner, maka variabel tersebut akan dilakukan derajat integrasi sampai mendapatkan hasil yang stasioner.
Berdasarkan Tabel  3,  hasil baru yang  didapatkan pada variabel Harga ditemukan telah stasioner pada tingkat differencing pertama.

## D. Uji Kointegrasi
Pengujian kointegrasi pada penelitian ini, menggunakan Johansen Cointegration test dengan melihat nilai trace statistic, diberikan  pada Tabel 4.  Terdapat 3 variabel yang menunjukan adanya kointegrasi yaitu variabel Harga, variabel Volume, dan variabel Suhu. Ketiganya menunjukan nilai trace statistic > nilai 5% Critical Value.

## E. Lag Optimum
Dalam pengujian lag optimum, dilakukan dengan memasukan lag 4, diberikan pada Tabel 5. Nilai minimum pada masing-masing kriteria AIC  dan SIC ditunjukan pada Tabel  5  yang bertanda (*). Lag optimum yang digunakan pada proses menurut kriteria AIC adalah 𝐼𝐼 = 3 dan kriteria SIC adalah 𝐼𝐼 = 1 . Pada pengerjaan Tugas Akhir ini, menggunakan kriteria SIC dikarenakan memiliki hasil terbaik dengan melihat nilai terkecil yaitu pada hasil lag ke 1.

## F. Uji Kausalitas Granger
Pengujian kausalitas granger digunakan untuk mengetahui apakah terdapat timbal balik antara setiap variabel-variabel independen terhadap variabel dependennya. Setelah dilakukan pencarian nilai pada lag optimum, dilanjutkan dengan pengujian kausalitas granger pada setiap variabel untuk mengetahui apakah terdapat timbal balik antar variabel
tersebut. Dengan memasukan lag sebesar 1, maka didapati hasil kausalitas sebagai berikut.
1) Uji kausalitas 𝑌𝑌 ↔ 𝑋𝑋 1 Pada uji kausalitas digunakan nilai probabilitas sebeasar 5% , pengujian kausalitas granger antara variabel Harga rajungan dengan variabel Volume rajungan didapati hasil timbal balik diberikan pada Tabel 6.
Dilihat pada Tabel 6 didapat bahwa nilai prob. lebih besar dari pada alpha (0,20 > 0,05) dan (0,68 > 0,05) , dengan hipotesis berikut 𝐻𝐻 0 ∶ 𝛽𝛽 1 = 0, 𝐻𝐻 1 ∶ 𝛽𝛽 1 ≠ 0 . Dengan melihat hasil dapat diambil keputusan bahwa Gagal Tolak 𝐻𝐻 0 , maka kesimpulan tidak ada timbal balik antar kedua variabel.
2) Uji kausalitas 𝑌𝑌 ↔ 𝑋𝑋 2
Pada uji kausalitas digunakan nilai probabilitas sebesar 5% , pengujian kausalitas granger antara variabel Harga rajungan dengan variabel Suhu didapati hasil timbal balik diberikan pada Tabel 7.
Dilihat pada Tabel 7 didapat bahwa nilai prob. lebih besar
dari pada alpha (0,56 > 0,05) dan (0,00 < 0,05) , dengan hipotesis berikut 𝐻𝐻 0 ∶ 𝛽𝛽 2 = 0 , 𝐻𝐻 1 ∶ 𝛽𝛽 2 ≠ 0. Dengan hasil tersebut maka dapat diambil keputusan bahwa pada kausaltias variabel Harga rajungan dan variabel Suhu harian memiliki kausalitas searah / timbal balik searah pada variabel Suhu harian mempengaruhi variabel Harga rajungan.
3) Uji kausalitas 𝑌𝑌 ↔ 𝑋𝑋 3 Pada uji kausalitas digunakan nilai probabilitas sebasar 5% , pengujian kausalitas granger antara variabel Harga rajungan dengan variabel Kecepatan angin  didapati hasil timbal balik diberikan pada Tabel 8.  Dilihat pada Tabel 8 didapat bahwa nilai prob. lebih besar dari pada alpha (0,35 >
Tabel 3. Hasil stasioneritas tingkat differencing pertama
Variabel ADF t- statistik  Prob. Nilai Kritis MacKinnon Keterangan 1% 5% 10% ∆ (Harga) -9.62 0.00 -3.46 -2.87 -2.57 Stasioner Volume -4.03 0.00 -3.45 -2.87 -2.57 Stasioner Suhu -3.16 0.02 -3.45 -2.87 -2.57 Stasioner Kecepatan angin -4.96 0.00 -3.45 -2.87 -2.57 Stasioner Tabel 4. Hasil kointegrasi menggunakan t-trace Eigenvalue  Trace Statistic 0.05 Critical Value  Prob. Hipotesis 0.26 160.63 47.86 0.00 Tolak 𝐻𝐻 0 0.18 81.20 29.80 0.00 Tolak 𝐻𝐻 0 0.10 28.19 15.49 0.00 Tolak 𝐻𝐻 0 0.01 1.40 3.84 0.24  Gagal Tolak 𝐻𝐻 0 Tabel 5. Hasil panjang lag optimum Lag AIC SIC 0 39.52238 39.57641 1 38.20393 38.47410* 2 38.06073 38.54703 3 38.03502* 38.73746 4 38.07419 38.99276
Tabel 6. Hasil kausalitas granger variabel 𝑌𝑌 dan 𝑋𝑋 1 Hipotesis Variabel Obs. F-Statistic Prob. 1 X1 Y 269 1.63 0.20 2 Y X1 269 0.18 0.68 Tabel 7.
Hasil kausalitas granger variabel 𝑌𝑌 dan 𝑋𝑋 2 Hipotesis Variabel Obs. F-Statistic Prob. 1 X2 Y 269 0.34 0.56 2 Y X2 269 31.18 0,00 Tabel 8.
Hasil kausalitas granger variabel 𝑌𝑌 dan 𝑋𝑋 3 Hipotesis Variabel Obs. F-Statistic Prob. 1 X3 Y 269 0.89 0.35 2 Y X3 269 10.98 0,00 Tabel 9. Hasil estimasi parameter ECM Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.32 0.18 -1.75 0.08 X1 0.01 0.00 2.49 0.01 X2 0.08 0.05 1.66 0.10 X3 -0.01 0.01 -0.97 0.33 ECT -9.71E-08 3.86E-08 -2.51 0.01
0,05) dan (0,00 < 0,05) , dengan hipotesis berikut: 𝐻𝐻 0 ∶ 𝛽𝛽 3 = 0 , 𝐻𝐻 1 ∶ 𝛽𝛽 3 ≠ 0 . Dengan hasil tersebut maka dapat diambil keputusan bahwa pada kausaltias variabel Harga rajungan dan variabel Kecepatan angin maksimum memiliki kausalitas searah/ timbal balik searah pada variabel Kecepatan angin maksimum mempengaruhi variabel Harga rajungan.

## G. Estimasi parameter ECM
Setelah melakukan uji kointegrasi, langkah selanjutnya adalah menentukan persamaan estimasi parameter dari Error Correction Model (ECM) itu sendiri. Persamaan yang akan dibentuk dalam penelitian ini sebagai berikut:
𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙∆𝐻𝐻𝐻𝐻 𝑡𝑡 = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑉𝑉𝐻𝐻 𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 2 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑆𝑆 𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 3 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝐾𝐾𝐴𝐴𝑀𝑀 𝑡𝑡 + 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 + 𝜈𝜈 𝑡𝑡 Dengan 𝐻𝐻𝐻𝐻 𝑡𝑡 adalah harga rajungan pada periode ke-t, 𝑉𝑉𝐻𝐻 𝑡𝑡 adalah volume rajungan pada periode ke-t, 𝑆𝑆 𝑡𝑡 adalah suhu pada periode ke-t, 𝐾𝐾𝐴𝐴𝑀𝑀 𝑡𝑡 adalah kecepatan angin maksimum pada periode ke-t, 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑡𝑡−1 adalah persamaan residual, dan 𝜈𝜈 𝑡𝑡 adalah error asumsi IID (0. Σ ) . Berdasar Tabel  9,  seluruh variabel ditransformasikan dalam bentuk log, kemudian di lakukan model Error Correction Model (ECM) untuk mengatahui apakah Error Correction Term tersebut valid. Syarat ECT dikatakan valid, jika nilai koefisien ECT berada pada ( − 1 < 𝐸𝐸𝐴𝐴𝑇𝑇 < 0 ). Hasil diatas telah menunjukan bahwa nilai ECT tersebut telah valid, berikut persamaan ECM:
log ∆ ( ℎ𝑎𝑎𝐼𝐼𝑙𝑙𝑎𝑎 𝐼𝐼𝑎𝑎𝑟𝑟𝑢𝑢𝐼𝐼𝑙𝑙𝑎𝑎𝐼𝐼 ) = − 0.32 + 0.01 log( 𝑣𝑣𝑙𝑙𝑙𝑙𝑢𝑢𝑢𝑢𝐼𝐼 𝐼𝐼𝑎𝑎𝑟𝑟𝑢𝑢𝐼𝐼𝑙𝑙𝑎𝑎𝐼𝐼 ) + 0.08 log  ( 𝑠𝑠𝑢𝑢ℎ𝑢𝑢 )
− 0.01 log( 𝑘𝑘𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑎𝑎𝐼𝐼𝑎𝑎𝐼𝐼 𝑎𝑎𝐼𝐼𝑙𝑙𝑎𝑎𝐼𝐼 𝑢𝑢𝑎𝑎𝑘𝑘𝑠𝑠𝑎𝑎𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 ) − 9.71 𝐼𝐼 −8 𝐸𝐸𝐴𝐴𝑇𝑇

## H. Estimasi Jangka Panjang
Kemudian dilakukan estimasi untuk mengetahui apakah ada dari variabel tersebut yang mempengarui dalam jangka panjang, hasilnya diberikan pada Tabel 10.
Persamaan yang dihasilkan dalam jangka panjang sebagai berikut:
log( ℎ𝑎𝑎𝐼𝐼𝑙𝑙𝑎𝑎 𝐼𝐼𝑎𝑎𝑟𝑟𝑢𝑢𝐼𝐼𝑙𝑙𝑎𝑎𝐼𝐼 ) = 5.56 + 0.02 log( 𝑣𝑣𝑙𝑙𝑙𝑙𝑢𝑢𝑢𝑢𝐼𝐼 𝐼𝐼𝑎𝑎𝑟𝑟𝑢𝑢𝐼𝐼𝑙𝑙𝑎𝑎𝐼𝐼 ) + 2.14 log( 𝑠𝑠𝑢𝑢ℎ𝑢𝑢 ) − 0.10 log ( 𝑘𝑘𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑎𝑎𝐼𝐼𝑎𝑎𝐼𝐼 𝑎𝑎𝐼𝐼𝑙𝑙𝑎𝑎𝐼𝐼 𝑢𝑢𝑎𝑎𝑘𝑘𝑠𝑠𝑎𝑎𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 )
Berdasarkan Tabel 10 didapat bahwa terdapat 2 variabel yang memiliki pengaruh jangka panjang pada variabel harga. Dari hasil estimasi, nilai koefisien dari variabel Suhu dalam model jangka panjang sebesar 2,14 , nilai tersebut dapat dimaknai dengan penurunan atau peningkatan yang terjadi pada variabel Harga rajungan. Tanda positif dari nilai koefisien variabel Suhu menandakan bahwa variabel tersebut memberikan pengaruh positif terhadap variabel Harga
rajungan, sehingga apabila suhu mengalami peningkatan maka harga rajungan akan mengalami kenaikan.
Sedangkan nilai koefisien dari variabel Kecepatan angin maksimum dalam model jangka panjang sebesar − 0,10 , nilai tersebut dapat dimaknai dengan penurunan atau peningkatan yang terjadi pada variabel Harga rajungan. Tanda negatif dari nilai koefisien variabel Kecepatan angin maksimum menandakan bahwa variabel tersebut memberikan pengaruh negatif terhadap variabel Harga rajungan, sehingga apabila kecepatan angin maksimum mengalami peningkatan maka harga rajungan akan mengalami penurunan.

## I. Estimasi Jangka Pendek
Setelah dilakukan analisis terhadap pengaruh jangka panjang, maka dilanjutkan dengan analisis apakah terdapat pengaruh jangka pendek diantara variabel tersebut. Untuk melihat apakah terdapat pengaruh jangka pendek, dapat dilihat pada Tabel 11.
Persamaan yang dihasilkan dalam jangka pendek sebagai berikut:
𝐷𝐷 log( ℎ𝑎𝑎𝐼𝐼𝑙𝑙𝑎𝑎 𝐼𝐼𝑎𝑎𝑟𝑟𝑢𝑢𝐼𝐼𝑙𝑙𝑎𝑎𝐼𝐼 ) = − 0.21 + 0.01 log( 𝑣𝑣𝑙𝑙𝑙𝑙𝑢𝑢𝑢𝑢𝐼𝐼 𝐼𝐼𝑎𝑎𝑟𝑟𝑢𝑢𝐼𝐼𝑙𝑙𝑎𝑎𝐼𝐼 ) + 0.05 log  ( 𝑠𝑠𝑢𝑢ℎ𝑢𝑢 ) − 0.01 log ( 𝑘𝑘𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑎𝑎𝐼𝐼𝑎𝑎𝐼𝐼 𝑎𝑎𝐼𝐼𝑙𝑙𝑎𝑎𝐼𝐼 𝑢𝑢𝑎𝑎𝑘𝑘𝑠𝑠𝑎𝑎𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 )
Berdasarkan Tabel 11 didapat ada satu variabel yang mempengaruhi dalam jangka pendek terhadap variabel harga. Dari hasil estimasi,  nilai koefisien dari variabel Volume rajungan dalam jangka pendek sebesar 0,01 , nilai tersebut dimaknai dengan penurunan atau peningkatan yang terjadi pada variabel Harga rajungan. Tanda positif dari nilai koefisien variabel volume tangkapan rajungan menandakan bahwa variabel tersebut memberikan pengaruh positif terhadap variabel Harga rajungan, sehingga apabila volume rajungan mengalami peningkatan maka harga rajungan akan mengalami kenaikan.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Hasil dari analisis dan pembahasan pada penelitian ini, maka peneliti dapat mengambil kesimpulan bahwa.
Pertama, berdasarkan data harga rajungan pada periode Januari – November 2021 pada UD Rozikin memiliki harga harian berkisar 288.000 sampai dengan 545.000 dengan harga rata-rata dari harga rajungan sebesar 434.000. Lebih jelas dilihat dari hasil analisis deskriptif diperoleh gambaran umum sebagai berikut: nilai Mean dari variabel Harga rajungan dalam satuan sebesar 434.000 , nilai Median dari variabel Harga rajungan dalam satuan sebesar 459.000 , nilai Maksimal dari variabel Harga rajungan dalam satuan sebesar 545.000 , dan nilai Minimal dari variabel Harga rajungan dalam satuan sebesar 288.000 . Kedua, pada variabel volume
Tabel 10. Hasil estimasi jangka panjang Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.02 0.02 1.47 0.14 X2 2.14 0.20 10.83 0.00 X3 -0.10 0.03 -3.76 0.00 C 5.56 0.70 7.90 0.00 Tabel 11. Hasil estimasi jangka pendek Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.01 0.00 2.61 0.01 X2 0.05 0.05 1.07 0.29 X3 -0.01 0.01 -0.77 0.44 C -0.21 0.18 -1.18 0.24
tangkapan rajungan memberikan pengaruh dalam jangka pendek terhadap variabel harga rajungan, hubungan jangka pendek ketika variabel volume tangkapan rajungan naik sebesar 1 satuan, maka variabel harga rajungan akan mengalami kenaikan sebesar 0,01 satuan. Tetapi variabel tersebut tidak memberikan pengaruh dalam jangka panjang.
Ketiga, Pada variabel suhu memberikan pengaruh dalam jangka panjang terhadap variabel harga rajungan, hubungan jangka panjang ketika variabel Suhu naik sebesar 1 satuan, maka variabel harga rajungan akan mengalami peningkatan sebanyak 2,14 satuan. Tetapi variabel tersebut tidak memberikan pengaruh dalam jangka pendek.
Keempat, pada variabel kecepatan angin maksimum memberikan pengaruh dalam jangka panjang terhadap variabel harga rajungan, jangka panjang ketika variabel kecepatan angin maksimum naik sebesar 1 satuan, maka variabel harga rajungan akan mengalami penurunan sebesar − 0,10 satuan. Tetapi variabel tersebut tidak memberikan pengaruh dalam jangka pendek.

## B. Saran
Adapun saran yang diberikan penulis sebagai berikut. Dengan adanya tugas akhir ini, telah didapatkan hasil perhitungan penelitian yang diharapkan dapat dijadikan untuk acuan oleh UD Rozikin dalam penentuan harga dengan melihat aspek jangka panjang dan jangka pendek. Dimana jangka pendek tersebut terdapat pada volume tangkapan rajungan dan jangka panjang terdapat pada suhu harian dan kecepatan angin maksimum pada daerah tersebut.
Saran yang diberikan untuk pengelitian selanjutnya agar menambahkan variabel yang menjadi faktor pengaruh harga tersebut, dan jangkauan data lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Suhernalis, A. Rahman, N. R. Amelia, B. Rachmad, N. Sabariyah, and E. A. Thaib, “Kajian hasil tangkapan rajungan di pantai utara dan pantai selatan Jawa barat,” Mar. Fish. Sci. Technol. J. , vol. 1, no. 2, pp. 65–73, 2020, doi: 10.15578/marlin.V1.I2.2020.65-74.
[2]  D. Setiyowati, “Kajian stok rajungan (Portunus pelagicus) di perairan Laut Jawa, Kabupaten Jepara,” J. Informatics Eng. Inf. Syst. Electr. Eng. Ind. Eng. Civ. Eng. Aquac. , vol. 7, no. 1, pp. 84–97, 2016, doi: 10.34001/jdpt.v7i1.363.
[3]  N. P. N. Hendayanti, M. Nurhidayati, and D. S. Nugrahini, “Analisis Pengaruh Nilai Tukar Rupiah terhadap Jumlah Uang Beredar dengan Pendekatan Error Correction Model (ECM),” in E-Proceedings KNS&I STIKOM Bali , 2017, pp. 186–190.
[4]  A. T. Basuki and N. Prawoto, Analisis Regresi dalam Penelitian Ekonomi dan Bisnis . Yogyakarta: Rajawali Pers, 2016.
[5]  S. Widyawati and S. T. Wahyudi, “Determinan pertumbuhan kredit modal kerja perbankan di Indonesia: pendekatan error correction model (ECM),” J. Financ. Bank. , vol. 20, no. 1, pp. 149–156, 2016, doi: 10.26905/jkdp.v20i1.159.
[6]  D. N. Gujarati, Basic Econometrics , 4th ed. New York: McGraw-Hill, 2004.
[7]  W. W. S. Wei, Time  Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods , 2nd ed. New York: Pearson Addison Wesley, 2006.
[8]  W. Enders, Applied Econometric Time Series . New York: John Wiley & Sons, 2014.
[9]  M. A. J. Atmaja, I. P. E. N. Kencana, and G. K. Gandhiadi, “Analisis kointegrasi jumlah wisatawan, inflasi, dan nilai tukar terhadap produk domestik regional bruto (PDRB) Provinsi Bali,” E-Jurnal Mat. , vol. 4, no. 3, pp. 83–89, 2015, doi: 10.24843/MTK.2015.v04.i03.p093.
[10]  A. Widarjono, Ekonometrika: Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan Bisnis . Yogyakarta: Ekonisia, 2007.
[11]  W. Susiawati, “Jual beli dan dalam konteks kekinian,” Ekon. Islam , vol. 8, no. 3, pp. 171–184, 2017.
[12]  M. K. Umardani, “Jual beli berdasarkan kitab undang-undang hukum perdata dan hukum  Islam (Al Qur’an-Hadist) secara tidak tunai,” J. Islam. Law Stud. , vol. 4, no. 1, pp. 16–35, 2020.
[13]  M. Mulyana, Strategi Penetapan Harga . Indonesia: Prodi Manajemen, Universitas Terbuka, 2019.
[14]  A. P. Amelia, I. Irwani, and A. Djunaedi, “Studi kerentanan rajungan (Portunus pelagicus) di Desa Paciran Kecamatan Paciran Kabupaten Lamongan sebagai upaya konservasi berkelanjutan,” J. Mar. Res. , vol. 9, no. 4, pp. 509–516, 2020, doi: 10.14710/jmr.v9i4.27891.