## CO-INTEGRASI HARGA ANTARA PASAR PRODUSEN DAN KONSUMEN GULA PASIR DI KABUPATEN JEMBER: SEBUAH ANALISIS VECTOR ERROR CORRECTION MODEL (VECM)

## PRICE COINTEGRATION BETWEEN PRODUCER MARKET AND CONSUMER MARKET OF SUGAR IN JEMBER REGENCY: A VECTOR ERROR CORRECTION
MODEL (VECM)
Illia Seldon Magfiroh 1* , Ahmad Zainuddin 2 , Intan Kartika Setyawati 3 , Rena Yunita Rahman 4 , Dan Luh Putu Suciati 5
1,2,3,4,5 Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Jember, Jalan Kalimantan No. 37- Kampus Tegal Boto, Jember, Indonesia
*Email Penulis korespondensi: illia.faperta@unej.ac.id

## ABSTRAK
Harga  gula  pasir  sebagai  komoditas  utama  di  Kabupaten  Jember  terus  mengalami  fluktuasi  selama  beberapa  bulan terakhir ini. Perubahan harga gula tersebut tentu akan berimplikasi terhadap penurunan daya beli masyarakat dan daya jual  produsen.  Selain  itu,  Harga  di  tingkat  produsen  seharusnya  dapat  tersalurkan  dengan  baik  hingga  ke  tingkat konsumen,  demikian  juga  harga  di  tingkat  konsumen  seharusnya  dapat  disalurkan  dengan  baik  ke  tingkat  produsen. Selama  ini  harga  gula  di  Kabupaten  Jember  terdapat  margin  yang  sangat  tinggi.  Berdasarkan  hal  tersebut  menjadi penting  meneliti  terkait  volatilitas  harga  dan  integrasi  pasar  gula  di  Kabupaten  Jember.  Tujuan  Penelitian  ini  adalah menganalisis volatilitas harga komoditi gula pasir  di Kabupaten Jember dan menganalisis integrasi pasar  vertikal dari produsen ke konsumen gula pasir di Kabupaten Jember. Data yang digunakan adalah data harga gula di tingkat produsen dan konsumen di Kabupaten Jember berupa data time series bulanan dengan periode waktu 53 series. Alat analisis yang digunakan adalah  ARCH-GARCH  untuk  volatilitas  harga dan  model Vector Error  Correction Model (VECM)  untuk mengetahui integrasi pasar produsen dan konsumen. Komoditas gula pasir memiliki kecenderungan lebih  volatil pada harga konsumen. Terdapat integrasi jangka panjang pada pasar gula di Kabupaten Jember .
Kata-Kata Kunci  : volatilitas, harga gula, ARCH-GARCH, VECM

## ABSTRACT
The  price of  granulated  sugar  as  the  main  commodity  in  Jember  Regency  continues  to  fluctuate  over  the  past few months. Changes in the price of sugar will certainly have implications for the decline in people's purchasing power and the selling power of producers. In addition, the price at the producer level should be well delivered to the consumer level, as well as the price at the consumer level should be well delivered to the producer level. So far, the price of sugar in Jember Regency has a very high margin. Based on this, it is important to examine the price volatility and market integration of sugar in Jember Regency. The purpose of this study is to analyze the price  volatility  of  the  sugar  commodity  in  Jember  Regency  and  analyze  the  vertical  market  integration  from producers  to  consumers  of  sugar  in  Jember  Regency.  The  data  used  is  sugar  price  data  at  the  producer  and consumer levels in Jember Regency in the form of monthly time series data with a time period of 53 series. The analytical  tool  used  is  ARCH-GARCH  for  price  volatility  and  the  Vector  Error  Correction  Model  (VECM) model to determine the market integration of producers and consumers. The sugar commodity has a tendency to be more volatile at consumer prices. There is long-term integration in the sugar market in Jember Regency.
Keywords : volatility, sugar price, ARCH-GARCH, VECM

## PENDAHULUAN
Gula  merupakan  salah  satu  kebutuhan  pokok  manusia,  juga  bagi  penduduk  Indonesia. Sebagai  komponen  dasar  pangan,  gula  merupakan  sumber  kalori  dan  rasa  manis  sehingga banyak digunakan untuk bahan baku industri makanan dan minuman selain industri farmasi . Dalam  perkembangannya,  Industri  gula  nasional  mengalami  berbagai  gejolak.  Dicabutnya monopoli  BULOG  dalam  perdagangan  gula  melalui  SK  Menperindag  No.  25  Tahun  1998 kemudian  disusul  tekanan  IMF  dengan free-trade  policy ,  membuat  pasar  gula  domestik terbuka  terhadap  pasar  gula  dunia.    Selain  karena  kebijakan  yang  tidak  kondusif,  Secara nasional,  konsumsi  gula  meningkat  dari  tahun  ke  tahun,  sementara  produksi  gula  dalam negeri  terus  menurun  selama  satu  dekade  terakhir.  Turunnya  produktivitas  gula  terkait dengan inefisiensi di sektor on-farm dan off-farm .  Hal ini semakin membuka lebar masuknya gula impor secara berlebihan (Wibowo, 2007).
Ketergantungan yang besar pada impor gula dapat mempengaruhi harga gula pada pasar dalam  negeri,  di  samping  juga  secara  agregat  akan  memberi  dampak  pada  kinerja  industri gula nasional.  Harga gula yang terus mengalami peningkatan dapat menimbulkan inflasi dan fluktuasi  harga  yang  tinggi.  Perubahan  harga  gula  tersebut  dapat  terjadi  di  setiap  wilayah maupun  nasional.  Perubahan  harga  gula  juga  terjadi  di  Kabupaten  Jember.  Risiko  dan ketidakpastian terkait harga pangan, termasuk harga gula pasir, baik ditingkat konsumen dan produsen  meningkat  dalam  beberapa  bulan  terakhir.  Harga  pangan  utama  khususnya  gula pasir  sebagai  komoditas  utama  di  Kabupaten  Jember  terus  mengalami  fluktuasi  selama beberapa  bulan  terakhir  ini.  Perubahan  harga  gula  pasir  tersebut  tentu  akan  berimplikasi terhadap  penurunan  daya  beli  masyarakat  dan  daya  jual  produsen.  Menurut  (Sumaryanto, 2009)  selama  ini,  pola  konsumsi  pangan    mayoritas  masyarakat  dengan  pendapatan menengah  ke  bawah,  sangat  bergantung  pada  harga  komoditas  pangan  pokok  seperti  beras, tepung  terigu,  gula  pasir,  telur,  minyak  goreng,  cabai  merah  besar,  dan  bawang  merah. Berdasarkan uraian tersebut menjadi penting untuk diteliti terkait volatilitas harga gula pasir di Kabupaten Jember.
Transmisi harga gula sangat penting untuk mencapai harga gula yang stabil dan adil bagi seluruh  pelaku  ekonomi.  Harga  gula  pasir  di    tingkat  produsen  harus  diterima  dengan  baik hingga ke tingkat konsumen, dan sebaliknya, harga tingkat konsumen harus diterima  dengan baik  di  tingkat  produsen.  Transmisi  harga  ini  merupakan  bagian  penting  untuk  mencapai integrasi  pasar  gula  pasir  agar  lebih  efisien.   Menurut  (Ariyani,  2012),  integrasi  pasar produsen dan konsumen pada komoditas pangan dapat terjadi ketika ada perubahan harga di level produsen dan pedagang besar yang diikuti dengan perubahan harga di level konsumen. Adanya  keterkaitan  antara  pasar  satu  dengan  pasar  lainnya  maka  seharusnya  diperoleh informasi  harga  secara  akurat  sehingga  pergerakan  harga  menjadi  efisien.  Begitu  pun  pasar gula  yang ada di Jember harus terintegrasi dan efisien agar harga gula tetap stabil dan tidak berfluktuasi.  Berdasarkan  hal  tersebut  menjadi  penting  untuk  diteliti  terkait  integrasi  pasar komoditi gula di Kabupaten Jember.
Penelitian  terkait  volatilitas  harga  dan  integrasi  pasar  komoditi  gula  sudah  pernah dilakukan  seperti  penelitian  Eny  Cahyaningsih  (2014);  Rosiana  (2016)  Aprilia,  Anindita, Syafrial,  Tsai,  &  Chien  (2014);    Cahyaningsih  (2015);  Mamo,  Pellokila,  &  Wiendiayati (2019); Sari, Deliana, & Rochdiani (2021). Penelitian sebelumnya sebagian besar membahas volatilitas  harga  dan  integrasi  pasar  komoditi  Gula    dalam  lingkup  nasional  atau  provinsi. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pasar  gula  pasir  di  tingkat  pabrik  gula  terintegrasi dalam jangka panjang dengan tingkat petani dan pasar gula pasir dunia. Namun dalam jangka pendek, hanya pasar gula pasir tingkat petani  yang terintegrasi dengan pabrik gula.  Artinya untuk pasar gula pasir terdapat integrasi pasar dari produsen ke konsumen. Adapun penelitian
ini membahas terkait integrasi pasar gula pasir dengan lingkup wilayah di Kabupaten Jember.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode deskriptif analitis. Data yang digunakan adalah data time  series harga  bulanan  gula  pasir  di  tingkat  produsen  dan  konsumen  sebanyak  53  series dari  Bulan  Januari  2017  sampai  dengan  September  2022.  Data  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik  Jawa  Timur  dan  Dinas  Perdagangan  Jawa  Timur.  Lokasi  penelitian  yang  dipilih adalah  Kabupaten  Jember  karena  beberapa  bulan  terakhir  harga  gula  di  Kabupaten  Jember mengalami peningkatan.
Pengolahan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  perangkat  lunak excel  365 dan  Eviews  10.    Hasil  pengolahan  data  disajikan  dalam  bentuk  tabel  dan  grafik. Model  yang  digunakan  dalam  menganalisis  fluktuasi  harga  adalah  model  ARCH-GARCH. Penerapan model ARCH-GARCH pada penelitian ini bertujuan untuk menghitung volatilitas variabel harga gula. Volatilitas tercermin dalam varian sisaan (residual) yang tidak memenuhi asumsi homoskedastisitas (Firdaus, 2013). Sehingga, volatilitas harga dapat ditransformasikan  berdasarkan  model  ARCH(m)  dengan  asumsi  bahwa  variasi  data dipengaruhi  oleh  sejumlah  m  fluktuasi  data  sebelumnya.  Model  ARCH  kemudian digeneralisasi  menjadi  model  GARCH  oleh  (Bollerslev,  1986).  Model  GARCH(r,m) memiliki  asumsi  bahwa  varian  data  fluktuasi  dipengaruhi  sejumlah  m  data  fluktuasi sebelumnya  dan  sejumlah  r  data  volatilitas  pada  periode  sebelumnya.  Bentuk  umum  model GARCH(r,m) :
- - - - (1)
di mana m menunjukkan unsur ARCH dan r menunjukkan unsur GARCH.
Guna  menganalisis  data  terkait  integrasi  pasar  produsen  dan  konsumen  gula  dilakukan dengan menggunakan model VAR ( Vector Autoregressive )/VECM ( Vector Error Correction Model ).  Model  VAR/VECM  merupakan  suatu  sistem  persamaan  yang  menunjukkan  bahwa semua  variabel  merupakan  fungsi  linier  dari  konstanta  dan  nilai  lag  (lampau)  dari variabel/peubah  itu  sendiri  serta  nilai  lag  dari  variabel/peubah  lain  yang  terdapat  di  dalam sistem.  Dengan  demikian,  variabel/peubah  independen  (bebas)  yang  terdapat  dalam  Model VAR/VECM  terdiri  atas  nilai  lag  dari  semua  variabel/peubah  dependen  (tidak  bebas)  yang terdapat  dalam  sistem.  Model  VAR  dari  integrasi  pasar  produsen  dan  konsumen  gula  pasir yang digunakan dalam penelitian ini dapat diformulasikan sebagai berikut:
k k - - - (2) dan - - k - k - (3)
dimana Hkon t merupakan vektor n x1 dari harga gula pasir di level konsumen pada orde satu, umumnya dinotasikan I(1); Hpro t adalah harga gula pasir di level    dus   da     adalah n x1 vektor  inovasi  (Rosadi,  2012).  Penelitian  ini  memiliki n yang  diteliti  berjumlah  2  variabel harga  (masing-masing  harga  gula  pasir  di  level  konsumen  dan  di  level  produsen).  Adapun bentuk vektor dari persamaan di atas dapat ditransformasi menjadi rumus berikut:
[ ]     [ ]     [ ] [ ]     [ ] (4)
Keterangan:
Hprod  = harga gula pasir di pasar produsen (Rp/kg) Hkons  = harga gula pasir di pasar konsumen (Rp/kg)
i = parameter yang akan diestimasi
Model  VECM  integrasi  pasar  gula  pasir  di  level  produsen  dan  konsumen  dapat diformulasikan sebagai berikut :
k  s - k  s - k  s - d - d - (5) dan d - d - d - k  s - k  s - (6)
Keterangan: Hprod t =  vektor  yang  berisi  variabel  yang  dianalisis  dalam  penelitian  (harga  gula  pasir  di pasar produsen (Rp/kg) Hkons t = harga gula pasir di tingkat konsumen (Rp/kg)
x = vektor intercept
2p; 2q = vektor koefisien regresi t = trend waktu
2p x ’ di a a b’    ga du g    sa aa  k i   g asi ja gka  a ja g Hkon t-1 ; Hpro t-1 = variabel in-level
x = matriks koefisien regresi yang menunjukkan adanya integrasi jangka pendek = galat

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Volatilitas harga Gula di Kabupaten Jember
Volatilitas harga gula pasir menggunakan analisis ARCH GARCH.  Tujuan dari analisis ini  adalah  untuk  melihat  fluktuasi  harga.  Volatilitas  yang  berlebihan  tidak  hanya  menjadi masalah  bagi  produsen  tetapi  juga  bagi  konsumen.  Semakin  besar  atau  tinggi  tingkat volatilitas,  semakin  besar  pula  risiko  yang  harus  ditanggung  oleh  produsen  atau  konsumen. Hasil analisis volatilitas harga pangan dapat dilihat pada Grafik 1. berikut.
(a) Harga produsen gula pasir                       (b) Harga konsumen gula pasir Gambar 1.  Volatilitas Harga Gula Pasir
Hasil  analisis  ARCH  GARCH  menunjukkan  bahwa  harga  ditingkat  konsumen cenderung  lebih  berfluktuasi  atau  volatil  dibandingkan  dengan  harga  produsen  gula  pasir. Volatilitas tersebut  menunjukkan bahwa harga konsumen cenderung lebih berisiko  terhadap guncangan. Fluktuasi harga gula pasir di tingkat konsumen disebabkan oleh ketersediaan gula pasir dan permintaan terhadap gula pasir. Oleh karena itu, perlu adanya  pengendalian harga gula yang dilakukan oleh BULOG agar stabilitas harga gula dapat terjamin.

## Analisis Integrasi Pasar Produsen dan Konsumen Gula Pasir di Kabupaten Jember
Data  yang  digunakan  dalam  analisis  integrasi  pasar  gula  pasir  di  tingkat  produsen  dan konsumen  adalah  data  harga  gula  pasir  di  tingkat  produsen  dan  harga  konsumen  dalam bentuk  data  bulanan  mulai  periode  Januari  2017  sampai  dengan  September  2022  yang diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  dan  Kementerian  Perdagangan.  Hasil  analisis  integrasi pasar  produsen  dan  konsumen  gula  pasir  dilakukan  dengan  menggunakan  model  VECM. Sebelum  melakukan  analisis  VECM  dilakukan  analisis  gambar  seperti  pada  Gambar  2  di bawah ini.

## Gambar 2.  Pergerakan harga produsen dan konsumen gula pasir
Hasil  analisis  secara  grafis  menunjukkan  bahwa  terdapat  fluktuasi  yang  sama  antara pasar produsen dengan harga konsumen untuk komoditas gula pasir. Pergerakan harga  yang ditunjukkan  memiliki  fluktuasi  yang  sama.  Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa  terdapat integrasi  pasar  pada  pasar  produsen  dan  konsumen  gula  pasir  di  Kabupaten  Jember.  Selain itu, terdapat fluktuasi harga gula pasir yang terjadi pada awal tahun 2020 di mana kondisi ini adalah pada saat awal terjadinya pandemi covid-19 yang menyebabkan komoditas gula pasir menjadi  sedikit  jumlahnya  di  pasaran  sehingga  menyebabkan  harga  gula  pasir  meningkat secara  signifikan.  Gambar  2  juga  mengimplikasikan  bahwa  pergerakan  harga  gula  pasir  di tingkat  produsen  dan  konsumen  di  Kabupaten  Jember  memiliki  kecenderungan  yang  sama, meskipun  terdapat  gap  harga  yang  relatif  tinggi  antara  harga  di  tingkat  produsen  dan konsumen.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perubahan  harga  yang  terjadi  di  pasar  konsumen ditransmisikan  kepada  pasar  produsen  gula  di  Kabupaten  Jember.  Kondisi  ini  dapat  terjadi karena  di  Kabupaten  Jember  terdapat  beberapa  pabrik  gula  yang  berdekatan  yaitu  PG Semboro dan PG Jatiroto, sehingga jika harga di level konsumen mengalami perubahan akan
ditransmisikan kepada level produsen.

## Analisa Data Time Series

## Uji Stasioner
Sebelum  melakukan  analisis  VAR/VECM,  perlu  dilakukan  analisis  terkait  pergerakan data deret waktu dan melihat hubungan antar variabel, perlu dilakukan uji stasioneritas deret data.  Uji  ini  digunakan  untuk  melihat  konsistensi  pergerakan  data  deret  waktu  dan  untuk mencegah  regresi  palsu,  yaitu  keadaan  di  mana  regresi  satu  variabel  terhadap  variabel  lain menghasilkan R 2 yang tinggi, tetapi pada kenyataannya tidak ada hubungan  yang signifikan secara  ekonomi.  Ini  sering  terjadi  ketika  dua  atau  lebih  data  deret  waktu  menunjukkan karakteristik tren yang kuat selama periode waktu tertentu.
Guna mengetahui dalam kondisi apa data berada dalam kondisi stasioner, data dianalisis dalam beberapa kondisi. Ketika kumpulan data stasioner tanpa dilakukan proses differencing , itu  disebut  berada  dalam  keadaan  I  (0)  atau  level.  Bila  deret  data  berada  pada  kondisi stasioner pada turunan pertama I(1), dikatakan sebagai kondisi first difference atau integrasi orde 1. Secara umum, bila data deret waktu harus diturunkan sebanyak "d" kali agar berada dalam  kondisi  stasioner,  data  dapat  dinotasikan  sebagai  I(d)  atau  berada  dalam  kondisi terintegrasi pada orde "d".
pengujian  stasioneritas  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tes Augmented  Dickey Fuller (ADF) pada kondisi level dan first difference , dengan spesifikasi intersep dengan tren atau intersep tanpa tren.  Pengujian seri harga menggunakan intersep dengan atau tanpa tren ( intercept  and  trend )  menunjukkan  kaitannya  dengan  jenis-jenis  data  yang  non  stasioner ( Random  Walk  Model /RWM).  Pengujian  dengan  asumsi  bahwa  adanya  intersep/konstanta tanpa  disertai  dengan  tren  menunjukkan  tes  RWM with  drift (dengan  pergeseran),  adapun pengujian  dengan  asumsi  bahwa  terdapat  konstanta/intersep  dengan  disertai  tren menunjukkan tes RWM dengan tren deterministiknya. Hal ini berhubungan dengan seri harga yang  memiliki  karakteristik  tren  yang  stokastik  dan  tren  yang  deterministik.  Hipotesis  nol berarti terdapat unit root (tidak stasioner) pada data sedangkan hipotesis alternatifnya adalah tidak  terdapat unit  root (stasioner).  Kondisi  diterima  atau  ditolaknya  hipotesis  nol berdasarkan  nilai  mutlak  McKinnon  dengan  nilai  ADF  statistiknya.  Data  stasioner  apabila nilai  ADF  statistik  dari  masing-masing  variabel  lebih  kecil  secara  absolut  dari  nilai McKonnon  Critical  Value. Begitu  pula  sebaliknya  jika  nilai  ADF  statistiknya  lebih  besar secara  absolut  dari McKonnon  critical  Value maka  data  tersebut  tidak  stasioner.  Hasil  uji stationeritas dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1.  Hasil Pengujian Akar Unit dengan Intersep dengan Tren
Variabel Differenced Intersep tanpa tren Kesimpulan Nilai ADF test statistic 1 % 5% 10% HKGUL  I(0) -2.95655 -4.11568  -3.4852 -3.17079  Tidak Stationer I(1) -4.24402 -4.11568  -3.4852 -3.17079  Stationer HPMIN I(0) -1.78198 -3.54209  -2.9100 -2.59265  Tidak Stationer I(1) -13.3156 -3.54209  -2.9100 -2.59265  Stationer
Berdasarkan  Tabel  1  hasil  uji  unit  root  diketahui  bahwa  variabel  harga  produsen  dan harga konsumen gula pasir tidak stasioner pada level. Hal ini dikarenakan nilai ADF statistik dari  masing-masing  variabel  seperti  harga  gula  pasir  tingkat  produsen  dan  konsumen  lebih besar secara  absolut  dari nilai  kritis McKinnon pada saat  dilakukan uji stasioneritas dengan menggunakan  kriteria  intersep  dengan  tren.  Karena  semua  variabel  menunjukkan  kondisi tidak  stasioner,  maka  dilanjutkan  dengan  pengujian unit  root pada first  difference .  Hasil pengujian  tersebut  menunjukkan  bahwa  hipotesis  nol  terdapat  unit  root  ditolak.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  pada  taraf  nyata  1%,  5%  dan  10%,  semua  variabel  atau  data  yang dipergunakan sudah stasioner pada first difference , karena nilai ADF statistiknya lebih kecil secara  absolut  jika  dibandingkan  dengan  nilai  kritis  McKinnon.  Berdasarkan  hal  tersebut, model VECM dapat digunakan

## Uji Stabilitas VAR
Hasil  analisis  stabilitas  VAR  menunjukkan  bahwa  model  yang  digunakan  memiliki model  VAR  yang  baik  dan  stabil.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  model  VAR  ini  dapat dilanjutkan dengan tahapan model VECM.  Stabilitas VAR juga menunjukkan bahwa model ini berada pada kondisi optimal dan dapat diperoleh pendugaan VECM yang stabil.

## Pengujian Lag Optimum
Langkah  penting  berikutnya  adalah  penentuan  jumlah  lag  optimum  yang  dapat digunakan  dalam  model.  Penentuan  lag  optimal  sangat  penting  dalam  mengestimasi  model VAR/VECM,  karena  lag  variabel  endogen  sistem  persamaan  digunakan  sebagai  variabel eksogen.  Penentuan  lag  optimal  bertujuan  untuk  menghilangkan  masalah  autokorelasi  pada sistem VAR/VECM. Panjang lag dapat ditentukan dengan menggunakan Akaike Infromation Criteria (AIC), Schwarz Criteria (SC) dan Hannan-Quinn Information Criteria (HQ).
Kriteria  penentuan  panjang  lag  ini  digunakan  dengan  melihat  kriteria  paling  kecil. Penentuan panjang lag optimum didahului dengan melakukan pertimbangan kriteria stabilitas sistem. Adapun penentuan lag optimum dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan kriteria  nilai Akaike  Information  Criteria (AIC).  Adapun  hasil  perhitungan  panjang  lag optimum dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Kriteria Lag Optimum Lag LR FPE AIC SC HQ 0 NA 1.73e+11 31.55316 31.62421 31.58084 1 87.91653 4.02e+10 30.09261 30.30576 30.17564 2 28.29445 2.71e+10 29.69668 30.05193* 29.83506 3 6.651562 2.73e+10 29.70419 30.20154 29.89792 4 16.72302*    2.24e+10*    29.50084* 30.14028 29.74991* 5 5.625656 2.29e+10 29.51907 30.30062 29.82350
Berdasarkan  hasil  pengujian  lag  optimum  diperoleh  bahwa  lag  optimum  yang  dapat
digunakan  dalam  model  analisis  integrasi  ini  adalah  lag  4.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa model  VAR/VECM  yang  akan  dikembangkan  dalam  model  dapat  menggunakan  model  lag sampai dengan 4 lag.

## Uji Kointegrasi
Engel dan Granger (1987) menemukan bahwa kointegrasi mengacu pada banyak variabel yang  terintegrasi  dengan  cara  yang  sama,  memungkinkan  dilakukannya  uji  kointegrasi. Dalam  penelitian  ini  semua  variabel  dikointegrasikan  menjadi  orde  atau  derajat  1  I  (1). Apabila  variabel  penelitian  terkointegrasi  pada  derajat  yang  berbeda,  maka  dapat  dikatakan bahwa variabel tersebut tidak dapat diintegrasikan.
Adanya  hubungan  kointegrasi  dalam  suatu  sistem  persamaan  berarti  bahwa  sistem persamaan  VAR/VECM  tersebut  memiliki Error  Correction  Model yang  menunjukkan adanya  dinamika  jangka  pendek  yang  kompatibel  dengan  hubungan  jangka  panjangnya. Dalam  penelitian  ini  digunakan  pendekatan  Uji  Johansen.  Uji  Johansen  dilakukan  dengan membandingkan nilai trace statistik dengan nilai kritis dan maximum eigenvalue dengan nilai kritis  pada  tingkat  signifikansi  5  persen.  Jika  nilai trace statistik  dan maximum  eigenvalue lebih  besar  dari  nilai  kritis,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  jangka  panjang atau  kointegrasi  dalam  sistem  persamaan.  Hasil  uji  kointegrasi  ditunjukkan  pada  Tabel  3  di bawah ini.
Tabel 3. Hasil Pengujian Kointegrasi Johansen Hipotesis Trace Statistic Nilai kritis 5% Mx-Eigen Statistic Probabilitas H 0 H 1 r=0 r=1 20.50045 15.49471 0.202889 0.0081 r=1 r=2 6.894804 3.841466 0.108557 0.0086
Uji  kointegrasi  ini  digunakan  untuk  melihat  apakah  pada  model  harga  produsen  dan konsumen  gula  pasir  terdapat  hubungan  dalam  jangka  panjang.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa  pada  model  ini  terdapat  minimal  dua  persamaan  yang  terdapat  hubungan  jangka panjang.

## Hasil Estimasi Model VECM
Langkah setelah melakukan analisis time series adalah mengestimasi persamaan integrasi dengan menggunakan VECM ( Vector Error Correction Model ). Engle-Granger (1987) dalam Widardjono  (2013)  menyatakan  bahwa  meskipun  data  deret  waktu  sering  kali  tidak  berada pada kondisi stasioner pada level I(0) atau disebut data stasioner, namun kombinasi linier dari dua  atau  lebih  data  non  stasioner  menjadi  stasioner,  hal  ini  disebut  kointegrasi.  Kointegrasi sendiri  dapat  diartikan  sebagai  hubungan  jangka  panjang  antar  variabel  sistem  VAR.  Jika persamaan tersebut tidak berada pada kondisi stasioner, maka Model VECM yang digunakan, sehingga  menunjukkan  hubungan  teoritis  antar  variabel. Model  VECM  merupakan  model VAR non struktural yang sering disebut sebagai model VAR terestriksi. Hal ini dikarenakan VECM membatasi hubungan perilaku jangka panjang antar variabel yang ada agar konvergen ke  dalam  hubungan  kointegrasi,  tetapi  tetap  membiarkan  perubahan-perubahan  dinamis  di dalam  jangka  pendek.  Definisi  kointegrasi  ini  dikenal  sebagai  koreksi  kesalahan  ( Error Correction )  karena  jika  terdapat  deviasi  terhadap  keseimbangan  jangka  panjang  akan dikoreksi secara bertahap melalui proses penyesuaian-penyesuaian.
Pada  penelitian  ini  telah  diketahui  bahwa  terjadi  kointegrasi  pada  model  integrasi  pada pasar  produsen  dan  konsumen  gula  pasir.  Adanya  kointegrasi  dalam  sistem  tersebut menunjukkan  bahwa  terjadi  hubungan  struktural  jangka  panjang  antara  pasar  produsen  dan konsumen  gula  pasir.  Adapun  hubungan  jangka  panjang  pada  pasar  gula  pasir  terlihat  pada
Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Integrasi Pasar Gula Pasir Jangka Panjang Persamaan Kointegrasi Variabel Harga Gula Pasir HPGUL HKGUL C Kointegrasi 1 1.000000 0.551074 (0.06895) [7.99224]* -5030.671
Tabel  4  di  atas  menunjukkan  bahwa  pasar  gula  pasir  di  tingkat  konsumen  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  harga  di  tingkat  produsen  sebesar  0,551074.  Artinya setiap  kenaikan  harga  gula  pasir  di  tingkat  konsumen  sebesar  1  persen  akan  menyebabkan peningkatan  harga  gula  pasir  di  tingkat  produsen  sebesar  0,55  persen,  dan  sebaliknya  jika terjadi penurunan harga di tingkat konsumen akan ditransmisikan dengan menurunnya harga di  tingkat  produsen.  Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian  Arnanto  et  al.,  (2018);  Eny Cahyaningsih,  (2014);  Rosiana,  (2016)  yang  menyebutkan  bahwa  pada  pasar  gula  pasir terdapat  integrasi  dalam  jangka  panjang.  Selain  output  jangka  panjang,  VECM  juga menunjukkan hasil analisis jangka pendek dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Integrasi Pasar Gula Jangka Pendek Error Correction : D(HPGUL) D(HKGUL) CointEq1 -0.276945 0.510100 (0.09339) (0.21719) [-1.43204] [ 2.34867] D(HPGUL(-1)) -0.875520 -0.651450 (0.08327) (0.20582) [-2.77718] [-1.16513] D(HPGUL(-2)) -0.443137 -0.413848 (0.14193) (0.15939) [-1.12220] [-1.59639] D(HKGUL(-1)) 0.621848 0.898274 (0.03186) (0.14808) [ 4.71613]* [ 6.06618]* D(HKGUL(-2)) -0.044452 0.036317 (0.13704) (0.15391) [-0.32436] [ 0.23597] C 4.920107 6.462154 (49.9148) (56.0563) [ 0.09857] [ 0.11528]
Hasil  estimasi  model  VECM  pada  variabel  harga  produsen  dan  konsumen  gula  pasir dapat dilihat pada Tabel di atas. Hasil analisis menunjukkan bahwa harga gula pasir di tingkat produsen dipengaruhi oleh harga gula di tingkat konsumen dan harga di tingkat produsen itu sendiri.  Harga  gula  pasir  tingkat  produsen  memiliki  pengaruh  yang  positif.  Artinya  setiap peningkatan  harga  gula  pasir  di  tingkat  konsumen  akan  direspon  dengan  peningkatan  harga gula pasir di tingkat produsen, dan sebaliknya jika ada penurunan harga di tingkat konsumen
akan  diteruskan  dengan  penurunan  harga  di  tingkat  produsen.  Sedangkan  harga  di  tingkat konsumen  hanya  dipengaruhi  oleh  harga  di  tingkat  konsumen  pada  periode  sebelumnya. Artinya  jika  sebelumnya  harga  gula  pasir  meningkat,  maka  harga  gula  pasir  pada  periode berikutnya atau saat ini akan meningkat pula.
Hasil penelitian ini mengimplikasikan bahwa pasar gula di Kabupaten Jember memiliki transmisi  harga  yang  baik  di  mana  perubahan  harga  yang  terjadi  di  pasar  konsumen  akan ditransmisikan kepada pasar produsen. Hal ini dapat disebabkan karena di Kabupaten Jember dan  sekitarnya  terdapat  beberapa  Pabrik  Gula  (PG  Semboro  di  Jember  dan  PG  Jati  Roto  di Lumajang)  yang mendukung produksi,  sehingga kebutuhan  gula pasir di Kabupaten Jember dapat  dipenuhi.  Adanya  pabrik  gula  di  Kabupaten  Jember  dan  sekitarnya  menyebabkan perubahan  harga  konsumen  akan  cepat  ditransmisikan  kepada  pasar  produsen.  Terjadinya transmisi  harga  pasar  produsen  dan  konsumen  pada  pasar  gula  ini  menyebabkan  adanya stabilitas harga gula di Kabupaten Jember. Hasil ini juga mengimplikasikan bahwa produsen gula  bertindak  sebagai  price  taker,  sedangkan  harga  konsumen  merupakan  harga  acuan  di Kabupaten  Jember  dan  ditransmisikan  kepada  produsen  gula  (petani  tebu).  Hasil  ini  sesuai dengan  penelitian  Eny  Cahyaningsih  (2014)  yang  menunjukkan  bahwa  terdapat  integrasi pasar  di  pasar  gula  nasional,  namun  penelitian  Rosiana  (2016)  menyatakan  bahwa  tidak terjadi  transmisi  harga  dari  pasar  konsumen  ke  produsen  di  Provinsi  Lampung  meskipun terdapat pabrik gula di Provinsi Lampung.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Harga  gula  pasir  ditingkat  konsumen  cenderung  lebih  berfluktuasi  atau  volatil dibandingkan  dengan  harga  produsen  gula  pasir.  Volatilitas  tersebut  menunjukkan  bahwa harga konsumen cenderung lebih berisiko terhadap guncangan. Fluktuasi harga gula pasar di tingkat konsumen disebabkan oleh ketersediaan dan permintaan terhadap gula pasir.
Pasar  gula  pasir  di  tingkat  konsumen  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dalam  jangka panjang terhadap harga di tingkat produsen sebesar 0,551074. Artinya setiap kenaikan harga gula  pasir  di  level  konsumen  sebesar  1  persen  akan  menyebabkan  peningkatan  harga  gula pasir  di  level  produsen  sebesar  0,55  persen,  dan  sebaliknya  jika  terjadi  penurunan  harga  di level  konsumen  akan  ditransmisikan  dengan  menurunnya  harga  di  level  produsen.  Hasil estimasi model VECM pada variabel harga produsen dan konsumen gula pasir dapat dilihat pada  Tabel  di  atas.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  harga  gula  pasir  di  tingkat  produsen dipengaruhi  oleh  harga  gula  di  tingkat  konsumen  dan  harga  di  tingkat  produsen  itu  sendiri. Harga  gula  pasir  tingkat  produsen  memiliki  pengaruh  yang  positif.  Artinya  setiap peningkatan  harga  gula  pasir  di  tingkat  konsumen  akan  direspon  dengan  peningkatan  harga gula pasir di tingkat produsen, dan sebaliknya jika ada penurunan harga di tingkat konsumen akan  diteruskan  dengan  penurunan  harga  di  tingkat  produsen.  Sedangkan  harga  di  tingkat konsumen hanya dipengaruhi oleh harga di tingkat konsumen pada periode sebelumnya.
Pasar konsumen gula yang memiliki tingkat volatilitas yang tinggi di Kabupaten Jember, memberikan  implikasi  bahwa  perlu  adanya  pengendalian  harga  gula  di  tingkat  konsumen yang  dilakukan  oleh  BULOG  agar  stabilitas  harga  gula  pasir  di  Kabupaten  Jember  dapat terjamin.

## DAFTAR PUSTAKA
Agung,  I.  D.  G.,  &  Daryanto,  J.  (2017).  Analisis  Integrasi  Pasar  Beras  di  Provinsi  Bali. Jurnal  Agribisnis  Dan  Agrowisata  (Journal  of  Agribusiness  and  Agritourism) , 6 (1),
115–121. https://doi.org/10.24843/jaa.2017.v06.i01.p13
Ana Frasipa. (2021). Volatilitas harga dan faktor-faktor yang memengaruhi harga beras saat pandemi covid-19 di indonesia [tesis] . 32.
Ariyani,  D.  (2012).  Integrasi  Vertikal  Pasar  Produsen  Gabah  dengan  Pasar  Ritel  Beras  di Indonesia. Jurnal Manajemen Teknologi , 11 (1), 225–238.
Arnanto, A., Hartoyo, S., & Rindayati, W. (2018). Analisis Integrasi Pasar Spasial Komoditi Pangan  Antar  Provinsi  Di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Dan  Kebijakan  Pembangunan , 3 (2), 136–157. https://doi.org/10.29244/jekp.3.2.136-157
Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics , 31 (1), 307–327.
Cahyaningsih, E, Nurmalina, R., & Maulana, A. (2012). Integrasi Spasial dan Vertikal Pasar Beras di Indonesia (Spatial and Vertical Integration ofRice Market in Indonesia). Jurnal Pangan , 21 (4), 317–332. http://jurnalpangan.com/index.php/pangan/article/view/194 Cahyaningsih,  Eny.  (2014).  Analisis  Integrasi  Pasar  Gula  Dalam  Mendukung  Stabilisasi Harga Gula. Jurnal Pangan , 24 (2), 83–95.
Firdaus, M. (2013). Aplikasi Ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series . IPB Press.
Haryani,  D.  (2013).  Kajian  Analisis  Margin  Pemasaran  Dan  Integrasi  Pasar  Gabah  /  Beras.
Buletin IKATAN , 3 (December), 56–69.
Hidayanto,  M.  W.,  Anggraeni,  L.,  &  Hakim,  D.  B.  (2014).  Faktor  Penentu  Integrasi  Pasar Beras di Indonesia. Pangan , 23 (1), 1–16.
Irawan,  A.,  &  Rosmayanti,  D.  (2016).  Analisis  Integrasi  Pasar  Beras  di  Bengkulu. Jurnal Agro Ekonomi , 25 (1), 37.
Kusumaningsih,  A.  (2015).  Analisis  Integrasi  Vertikal  Pasar  Beras  di  Indonesia. Buletin Bisnis Dan Manajemen , 01 (02), 130–141.
Mamo, R., Pellokila, M. R., & Wiendiayati. (2019). Analisis Integrasi Pasar Jagung di Desa Baumata  Kecamatan  Taebenu  Kabupaten  Kupang  provinsi  Nusa  Tenggara  Timur. Buletin Ilmiah IMPAS , 20 (2), 106–112.
Manik, M., Napitupulu, D., & Elwamendri. (2018). Analisis Integrasi Harga Minyak Kelapa Sawit  dan  Harga  Minyak  Kedelai  di  Pasar  Internasional. Jurnal  Ilmiah  Sosial Ekonomika Bisnis , 21 (2), 65–75. https://doi.org/10.22437/jiseb.v21i2.8608
Nurmapika,  R.,  Nurliza,  &  Imelda.  (2018).  Analisis  Volatilitas  Harga  Komoditas  Pangan Strategis  di  provinsi  Kalimantan  Barat  (Studi  Kasus  Pasar  Flamboyan  Pontianak). Jurnal Social Economic of Agriculture , 7 (April), 41–53. Rosadi,  D.  (2012). Econometrics  and  Applied  Time  Series  Analysis  with  Eviews “Ekonometrika  dan  Analisis  Runtun  Waktu  Terapan  dengan  Eviews.” Penerbit  Andi Yogyakarta.
Rosiana,  N.  (2016).  Integrasi  pasar  vertikal  gula  tebu  (sugar  cane)  di  Provinsi  Lampung. Jurnal Bisnis Tani , 2 (1), 1–7. http://jurnal.utu.ac.id/jbtani/article/view/529
Sari, M. P., Deliana, Y., & Rochdiani, D. (2021). Integrasi Pasar Jagung di Indonesia. Jurnal Agrinika : Jurnal Agroteknologi Dan Agribisnis , 5 (2), 147. https://doi.org/10.30737/agrinika.v5i2.1967
Sumaryanto.  (2009).  Analisis  Volatilitas  Harga  Eceran  Beberapa  Komoditas  Pangan  Utama dengan Model ARCH/GARCH. Jurnal Agro Ekonomi , 27 (2), 135–163.
Suryana,  C.,  Asriani,  P.  S.,  &  Badrudin,  R.  (2014).  Perilaku  Harga  Dan  Integrasi  Pasar Horizontal  Beras  Di  Propinsi  Bengkulu. Jurnal  AGRISEP , 13 (2),  131–146. https://doi.org/10.31186/jagrisep.13.2.131-146
Yustiningsih,  F.  (2012). Analisis  Integrasi  Pasar  dan  Transmisi  Harga  Beras  Petani- Konsumen di Indonesia . Universitas Indonesia.