## PENGARUH HARGA KOMODITAS PANGAN TERHADAP INFLASI DI KOTA SEMARANG
1 Rizka Angelina Chintia, 2 Rian Destiningsih *
1,2 Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Tidar Jl. Kapten Suparman No.39, Tuguran, Potrobangsan, Kec. Magelang Utara, Kota Magelang, Jawa Tengah 56116 riandestiningsih@untidar.ac.id *Corresponding author : riandestiningsih@untidar.ac.id

## Abstrak
Sandang, pangan dan papan adalah kebutuhan dasar manusia. Di Indonesia harga pada komoditas  pangan  cenderung  tidak  stabil  dan  kerap  kali  mengalami  fluktuasi. Ketidakseimbangan  antara  permintaan  dan  penawaran  pada  komoditas  pangan menjadikan komoditas ini mengalami fluktuasi harga yang sangat cepat. Ketidakmampuan ini menyebabkan harga-harga menjadi meningkat yang mana akan mendorong laju inflasi. Inflasi  merupakan kondisi dimana  harga-harga  mengalami  kenaikan baik  dalam  bentuk barang maupun jasa secara umum yang terjadi dalam rentang waktu yang panjang secara terus-menerus.  Maksud  dalam  penelitian  ini  untuk  mendapati  pengaruh  bahan  pangan meliputi  beras,  cabai  merah,  bawang  merah,  daging  ayam  ras,  serta  telur  ayam  ras terhadap inflasi pada kota Semarang. Metode yang dipilih merupakan metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif. Data yang dipergunakan yakni data sekunder time series secara  periode  bulanan  mulai  Januari  2018  hingga  Februari  2021  berupa  data  harga bahan  pangan  dan  data  inflasi  yang  diolah  menggunakan  metode  analisis  VAR  atau VECM. Hasil penelitian menyatakan bahwa harga beras serta daging ayam ras memiliki pengaruh besar terhadap inflasi di Kota Semarang pada jangka panjang.
Kata Kunci : harga pangan, inflasi, VAR, VECM

## Abstract
Clothing, food and boards are basic human needs. In Indonesia prices in food commodities tend to be unstable and often experience fluctuations. The imbalance between demand and supply in food commodities makes this commodity experience very rapid price fluctuations. This inability causes prices to increase which will drive up the rate of inflation.Inflation is a condition in which prices increase in both goods and services in general that occur over a  long  period  of  time  continuously.  The  purpose  in  this  study  to  find  the  influence  of foodstuffs including rice, redpepper, onions, chicken meat, and chicken eggs race against inflation  in  the  city  of  Semarang.  The  method  chosen  is  a  quantitative  method  with  a descriptive approach. The data used is secondary time series data on  a monthly period from  January  2018  to  February  2021  in  the  form  of  food  price  data  and  inflation  data processed using VAR or VECM analysis methods. The results stated that the price of rice and chicken meat breeds have a major influence on inflation in the city of Semarang in the long term.
Keywords : food price, inflation, VAR, VECM

## PENDAHULUAN
Sandang,  pangan  dan  papan  adalah  kebutuhan  dasar  manusia,  dimana  zaman berkembang  makin  modern  sehingga  keperluan  manusia  juga  akan  bermacam-macam. Keperluan  dasar  yang  sangat  penting  dalam  mempertahankan  keberlangsungan  hidup berada pada komoditas pangan. Di  Indonesia harga pada komoditas pangan cenderung tidak stabil dan kerap kali mengalami fluktuasi. Komoditas yang menjadi sorotan karena seringnya harga berubah-ubah terjadi pada harga beras, jagung, kedelai, tepung terigu, gula  pasir,  minyak  goreng,  bawang  merah,  cabai,  telur,  daging  serta  juga  susu (Sumaryanto 2009).
Permintaan  dan  penawaran  apabila  tidak  seimbang  pada  bahan  pangan menjadikan  komoditas  ini  mengalami  fluktuasi  harga  yang  sangat  cepat.  Kebijakan stabilisasi  harga  pangan  sangat  dibutuhkan  untuk  mengatasi  hal  ini.  Perubahan  harga pangan menjadi salah satu pendorong utama laju inflasi di Indonesia, karena tingginya jumlah penduduk di  Indonesia sehingga permintaan  akan komoditas pangan juga turut tinggi. Tingginya permintaan terkadang tidak di imbangi oleh penawaran sehingga pada kondisi  ini  produsen  tidak  mampu  memenuhi  permintaan  akan  bahan  pangan. Ketidakmampuan  ini  menyebabkan  harga-harga  menjadi  meningkat  yang  mana  akan mendorong laju inflasi.
Inflasi merupakan kondisi gambaran yang terjadi ketika harga-harga menghadapi peningkatan baik secara bentuk barang maupun jasa yang umumnya berlangsung secara berkesinambungan dalam rentang jangka waktu yang lama. Pada kota Semarang, terdapat penurunan sepanjang tahun 2017 sampai tahun 2020. Sepanjang tahun 2020, inflasi pada kota Semarang hanya sebesar 1,49 persen, walaupun pada tahun tersebut tingkat inflasi tergolong rendah tetapi  pada tiap bulannya harga produk  yang kerap di  konsumsi  oleh masyarakat terus mengalami kenaikan walaupun tidak signifikan.

## Gambar. 1 Laju Inflasi Tahunan Kota Semarang Periode 2017-2020
Sumber : Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah, 2021 (Data diolah)
Kota Semarang bagian dari Provinsi Jawa Tengah berhasil menekan laju inflasi dengan  pengendalian  harga  pangan  yang  cukup  bijak.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  laju inflasi pada komoditas pangan mengalami trend menurun bahkan mencapai -0,98 pada bulan  Agustus  tahun  2020.  Tingkat  inflasi  tertinggi  berada  pada  angka  1,83  di  bulan Desember tahun 2020 (BPS Provinsi Jawa Tengah 2021).
3,64 2,76 2,93 1,49 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0
Gambar 2 Perubahan Harga Komoditas Pangan Kota Semarang Periode 2018-2020
Sumber : Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional, 2021 (Data diolah)
Data yang disajikan pada Gambar 2 terlihat bahwa komoditas bahan pangan yang menyumbang inflasi tertinggi di kota Semarang adalah cabai merah dan daging ayam ras (Pusat  Informasi  Harga  Pangan  Strategis  Nasional,  2021)  Hal  ini  dikarenakan  tingkat konsumsi  masyarakat  sehari-hari  terhadap  dua  komoditas  tersebut  sangat  tinggi. Walaupun  terjadi  perubahan  harga  pada  kedua  komoditas  tersebut  tidak  menyurutkan daya  beli  masyarakat.  Selain  dua  komoditas  yang  telah  disebutkan  ada  komoditas  lain yang  menjadi  faktor-faktor  penyumbang  inflasi  pada  kota  Semarang.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Rizaldy  (2017)  menyatakan  bahwa  harga  komoditas  pangan  utamanya pada komoditas bawang merah dan cabai rawit berpengaruh pada inflasi di Kota Malang. Hal ini juga diperkuat oleh penelitian yang dilakukan oleh Yuliati dan Hutajulu (2020) yang menunjukkan bahwa harga komoditas bawang putih dan cabai merah memberikan pengaruh terhadap inflasi yang terjadi di Kota Magelang.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rahmah  &  Hadianto  (2013) menunjukkan  bahwa  harga  komoditas  pangan  memiliki  perkembangan  yang  positif disertai  dengan  tren  yang  cenderung  meningkat  serta  perubahan  harga  pada  tiga komoditas pangan yang di uji yakni beras, gula pasir dan kedelai memiliki pengaruh nyata terhadap perubahan inflasi di Provinsi Jawa Barat. Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Rahmanta & Maryunianta (2020) juga mengemukakan hal serupa bahwa inflasi di Kota Medan dalam jangka pendek dipengaruhi oleh perubahan harga beras, cabai merah, cabai  rawit,  dan  bawang  putih  pada  satu  dan  dua  bulan  sebelumnya  sedangkan,  alam jangka panjang dipengaruhi oleh komoditas cabai merah. Pada data yang disajikan pada gambar 2 juga dapat dilihat bahwa harga komoditas telur ayam dan beras tidak memiliki efek yang cukup besar dalam berkontribusi pada lonjakan inflasi di Kota Semarang. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Apriyadi & Hutajulu 2020) di Provinsi D.I.Yogyakarta  yang  menunjukkan  bahwa  menunjukkan  bahwa  lonjakan  harga  daging sapi, ayam, serta telur ayam tidak berefek besar terhadap inflasi. Berdasarkan uraian yang telah dijabarkan, peneliti terdorong untuk mempelajari lebih lanjut apakah ada kontribusi yang signifikan terhadap inflasi sehingga memutuskan untuk mengkaji terkait pengaruh harga  komoditas  pangan  terhadap  inflasi  di  Kota  Semarang . Perbedaan  penelitian  ini dengan  penelitian  sebelumnya  terdapat  pada  penggunaan  variabel,  tema,  serta  periode penelitian. Penelitian ini menggunakan variabel harga beras, cabai merah, bawang merah, daging ayam ras, dan telur ayam ras. Penelitian ini memiliki persamaan dengan penelitian
2018 2019 2020 Beras Rp11.679 Rp11.617 Rp11.754 Cabai merah Rp32.858 Rp33.883 Rp31.588 Bawang Merah Rp25.975 Rp28.596 Rp34.325 Daging Ayam Ras Rp34.158 Rp32.467 Rp31.883 Telur Ayam Ras Rp22.704 Rp23.050 Rp23.679 Rp- Rp5.000 Rp10.000 Rp15.000 Rp20.000 Rp25.000 Rp30.000 Rp35.000 Rp40.000
sebelumnya  yakni  sama-sama  membahas  terkait  pengaruh  perubahan  harga  pada komoditas pangan terhadap inflasi.
Tujuan pada penelitian ini menganalisis efek bahan pangan yang terdiri atas beras, cabai merah, bawang merah, daging ayam ras, dan telur ayam ras terhadap inflasi yang terjadi  di  kota  Semarang.  Secara  teoritis,  penelitian  ini  memberikan  manfaat  tentang gambaran mengenai pengaruh harga bahan pangan yang terdiri dari beras, cabai merah, bawang  merah,  daging  ayam  ras,  serta  telur  ayam  ras  terhadap  inflasi.  Di  sisi  lain, penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  informasi  pelengkap  serta  masukan  bagi akademisi untuk penelitian lanjutan terkait pengaruh harga bahan pangan terhadap inflasi. Bagi  pemangku  kebijakan,  penelitian  ini  bisa  menjadi  petunjuk  dalam  merekomendasi kebijakan mengenai harga komoditas pangan dan inflasi yang terjadi.

## KERANGKA TEORI Fluktuasi Harga
Suatu ketidakstabilan yang bisa digambarkan dalam sebuah grafik biasa disebut dengan fluktuasi. Salah satu contoh adalah fluktuasi harga barang, dalam pemasaran hasil pertanian  sering  terjadi  fluktuasi  harga  yang  tinggi.  Secara  teoritis  harga  yang  sangat fluktuatif akan membuat sangat sulit untuk memprediksi perkembangan bisnis (Irawan 2007). Berdasarkan hukum permintaan, terdapat perpaduan tentang harga dan kuantitas barang yang diminta akan bernilai negative. Ceteris Paribus , dimana apabila harga naik maka permintaan akan turun, begitupun sebaliknya. Begitupula dengan perubahan harga terhadap permintaan memiliki arah yang berkebalikan (Pracoyo 2006).
Terdapat beberapa cara yang dapat ditempuh dalam menetapkan harga jual produk pertanian, diantaranya ; (1) Tawar-menawar dan grosir dengan harga yang berlaku, (2) Pemasaran dengan harga yang berlaku, dan (3) Sesuai aturan pasar yang bergantung pada permintaan dan penawaran. Perubahan jumlah permintaan dan penawaran menyebabkan harga  produksi  hasil  pertanian  cenderung  mengalami  fluktuasi  saat  jangka  pendek ataupun jangka panjang. Buah dan sayur termasuk komoditas pertanian yang mudah rusak sehingga  sering  terlihat  perubahan  permintaan  pasar  dan  harga  yang  tercantum mengalami perubahan dengan cepat sehingga dapat terlihat pada saat pasar pagi, siang, dan sore hari mengalami perubahan harga. Irawan (2007) mengemukakan bahwa relative tingginya dan turunnya harga produk pertanian umumnya disebabkan karena petani dan pedagang  tidak  mengatur  jumlah  pasokan  yang  harus  disajikan  untuk  mencukupi permintaan konsumen. Seperti hasil penelitian yang dilakukan oleh Rahmah & Hadianto (2013)  menunjukkan  bahwa  harga  komoditas  pangan  memiliki  perkembangan  yang positif disertai dengan tren yang cenderung meningkat serta perubahan harga pada tiga komoditas pangan yang di uji yakni beras, gula pasir dan kedelai memiliki pengaruh nyata terhadap perubahan inflasi di Provinsi Jawa Barat.
Hal ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Setiawan dan Hadianto (2019)  bahwa  perubahan  harga  komoditas  harga  pangan  memberikan  pengaruh  pada inflasi baik dalam jangka panjang maupun jangka pendek. Faktor penyebab perubahan tersebut  yakni ;  (1) Konsentrasi  penanaman  yang hanya dilakukan pada  daerah-daerah tertentu  oleh  petani  sehingga  apabila  terjadi  kegagalan  panen  pada  satu  daerah  akan memengaruhi  keseimbangan  pasar  secara  keseluruhan,  (2)  Tidak  sinkronnya  pola produksi  antar  daerah  prodursen  sehingga  hasil  total  produksinya  terkonsentrasi  pada waktu-waktu tertentu, dan (3) Permintaan terhadap komoditas sayuran umumnya sangat dipengaruhi oleh perubahan kesegaran produk.

## Inflasi
Inflasi  yakni  meningkatnya  harga-harga  suatu  barang  atau  jasa  secara berkesinambungan. Kenaikan harga tidak hanya berlaku untuk barang dan jasa tertentu, tetapi terjadi secara menyeluruh dengan rentang waktu yang cukup lama. Kenaikan harga ini juga akan dibarengi  oleh penurunan nilai  mata uang  yang berbanding  lurus dengan perubahan  harga  yang  terjadi.  Deflasi  merupakan  kondisi  yang  berlawanan  dengan inflasi, dimana kondisi harga barang dan jasa turun drastis, penurunan ini dimaksudkan untuk  mengaktifkan  lagi  semangat  produksi,  kesempatan  kerja,  industri  dan meningkatkan nilai uang. Konsekuensi yang terjadi apabila turun berkesinambungan dan tidak teratasi akan menyebabkan tidak untungnya perekonomian sebab nilai uang tidak berfungsi.  Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Rahmanta  &  Maryunianta  (2020) mengemukakan  bahwa  inflasi  di  Kota  Medan  dalam  jangka  pendek  dipengaruhi  oleh perubahan harga beras,  cabai  merah,  cabai  rawit,  dan bawang putih pada  satu dan dua bulan sebelumnya. Sedangkan dalam jangka panjang dipengaruhi oleh komoditas cabai merah.
Umumnya terdapat indikator yang dipakai dalam menjelaskan pergerakan harga yakni indeks harga konsumen (IHK) yang meliputi barang dan jasa yang dibutuhkan bagi masyarakat  yang  dijual  sebagai  eceran.  Rivani,  Saragih,  Rasbin,  Ginting,  &  Firdaus, (2016)  menyatakan  bahwa  selain  IHK,  inflasi  memiliki  beberapa  indikator  lain  dalam proses  estimasi  diantaranya  ;  (1)  Indeks  harga  perdagangan  besar  (IHPB)  dan  (2) Pendapatan Domestik Bruto (PDB) deflator.

## Komoditi Pangan
Undang-Undang No. 18  (2012), pangan merupakan apapun datang dari sumber hayati di bidang pertanian, perkebunan, kehutanan, perikanan, peternakan, perairan, serta air,  dikelola  atau  yang  tidak  dikelola,  dimaksudkan  untuk  keperluan  manusia  untuk makanan atau minuman, meliputi bahan tambahan pangan, bahan baku pangan, serta hal lain  untuk  dimanfaatkan  pada  proses  penyiapan,  pengolahan,  ataupun  pembuatan makanan serta minuman.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Rahmanta, Ayu, Fadillah, dan Sitorus (2020), komoditi pangan yang memberikan kontribusi yang signifikan terhadap inflasi di Provinsi Sumatra Utara meliputi beras, cabai merah, minyak goreng, daging ayam ras, telur ayam ras dan jagung.

## Fluktuasi Harga Komoditas Pangan
Harga  yakni  sejumlah  uang  ditagihkan  atas  hasil  interaksi  terkait  jual/beli  atas produk  agar  konsumen  memperoleh  hak  milik  atas  produk  barang  maupun  jasa  yang ditukarkan. Harga komoditas pangan merupakan suatu nilai tukar dalam satuan moneter yang ditetapkan atas suatu barang komoditas pangan seperti beras, daging ayam, telur, cabai  merah  serta  bawang  merah.  Harga  yang  terbentuk  atas  hasil  persetujuan  dengan penjual dan pembeli menciptakan perubahan harga yang berpengaruh akibat permintaan dan penawaran. Namun untuk bahan makanan itu sendiri, harga lebih bergantung pada penawaran,  oleh  karena  itu  permintaan  menjadi  lebih  setimbang  sebagai  akibat  dari pergerakan pasar.
Kusmutiarani,  Pranoto  dan  Agustina  (2018)  mengemukakan  bahwa  fluktuasi harga  pada  tiga  komoditas  pangan  yang  diuji  yakni  beras,  bawang  merah,  dan  daging ayam  ras  memberikan  kontribusi  yang  besar  terhadap  inflasi  di  Kota  Pangkal  Pinang sehingga  hal  ini  dapat  memberikan  pengaruh  terhadap  kesejahteraan  masyarakatnya.
Hasil penelitian yang dilakukan oleh Rizaldy (2017) menunjukkan bahwa selama 2014- 2017, perkembangan harga cabai merah biasa, cabai rawit hijau, bawang merah lokal dan bawang  putih  di  Kota  Medan  cenderung  berfluktuasi  setiap  bulannya,  dalam  jangka pendek  hanya  cabai  rawit  hijau  yang  signifikan  yang  memiliki  efek  inflasi  di  Medan sedangkan dalam jangka panjang ada dua komoditas, yaitu cabai merah biasa dan cabai rawit hijau yang berdampak signifikan terhadap perinflasi di Kota Medan.

## Keterkaitan Harga Komoditas Pangan dengan Inflasi
Menurut  Setiawan  &  Hadianto  (2019)  menjabarkan  tentang  harga  komoditas dibentuk  menjadi leading  indicators dalam  membentuk  inflasi,  akibatnya  harga komoditas  dapat  bereaksi  dengan  cepat  terhadap  guncangan  di  seluruh  perekonomian, seperti permintaan agregat.  Alasan lainnya harga komoditas  juga dapat merespon non- economic  shock contohnya  bencana  alam  dimana  pendistribusian  komoditas  tersebut menjadi terhalang.
Seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Apriyadi  dan  Hutajulu  (2020) menyatakan bahwa bahan pokok daging sapi stabil pada 2017-2019. Sementara itu harga daging ayam serta telur ayam berfluktuasi dan cenderung naik.  Lonjakan harga daging sapi, ayam, serta telur ayam tidak berefek besar terhadap inflasi. Bahan makanan ternak yang signifikan menggambarkan perbedaan inflasi adalah daging ayam dan telur ayam. Sementara itu daging sapi pada posisi paling akhir saat menerangkan perbedaan inflasi. Terdapat hubungan kausal satu arah tentang inflasi harga ayam dan harga telur ayam.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nuraeni,  Anindita,  &  Syafrial  (2015), menunjukkan  bahwa  tingkat  fluktuasi  harga  bawang  merah  di  tingkat  produsen,  grosir dan eceran tinggi dan tidak stabil. Hasil analisis menunjukkan bahwa integrasi pasar di pasar produsen dan pasar grosir tidak terintegrasi dalam jangka panjang, tetapi mereka terintegrasi dalam jangka pendek.
Menurut  Kustiari  (2017)  antara  harga  konsumen  dan  harga  produsen  bawang merah  di  Indonesia  tidak  terdapat  hubungan  kausalitas.  Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh adanya market power dan terjadinya kegagalan pasar. Naiknya harga komoditas akibat adanya  perubahan  harga  dapat  menurunkan  daya  beli  masyarakat  untuk  mengonsumsi komoditas  tersebut.  Akibatnya  perilaku  tersebut  dapat  berdampak  pada  tingkat kesejahteraan  masyarakat  yang  rendah,  sehingga  faktor  berubahnya  harga  komoditas menjadi penyebab pendorong utama inflasi.

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  dipakai  adalah  metode  kuantitatif  dengan  pendekatan  deskriptif dengan alat analisis menggunakan Vector Autoregression (VAR) yaitu suatu model yang digunakan dalam menganalisis hubungan yang saling berkaitan antar variabel ekonomi yang  bisa  diestimasi  tanpa  melibatkan  variabel  eksogen.  Dalam  metode  ini  seluruh variabel  yang  digunakan  akan  dianggap  sebagai  variabel  endogen  (Ariefianto,  2012). Data yang dipergunakan yakni data sekunder time series pada kurun dari Januari 2018 - Februari 2021 disebabkan sepanjang periode tahun 2018 hingga 2021 terdapat  kondisi darurat yang disebabkan oleh mewabahnya cirus SARS-CoV-2 yang mana memengaruhi stabilitas perekonomian dunia. Data yang digunakan berupa data harga komoditas pangan dan data inflasi yang berasal di Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional (PIHPS Nasional) serta  Badan Pusat  Statistik  Provinsi Jawa Tengah.  Bahan  pangan  dijabarkan
terdiri atas harga beras, harga cabai merah, harga bawang merah, harga daging ayam ras, serta harga telur ayam ras pada Kota Semarang.

## Tahapan Model VAR
Model  VAR  memiliki  pengkhususan  dalam  penetapan  variabel  dan  lag  pada  tiap variabel endogen. Urutan dalam analisis VAR, diantaranya : (1) Uji Stasioneritas, adalah sebagai penentu dalam menduga  model VAR. Uji stasioneritas dapat dikerjakan dengan unit root test dan uji Augmented Dickey-Fuller ; (2) Uji Stabilitas Model VAR, tahapan selanjutnya  menganalisis  stabilitas  VAR  dengan  cara  melihat  nilai  modulus  yang diperoleh dari hasil perhitungan AR Roots table dan lag structure . Data dinyatakan lolos uji stabilitas VAR apabila nilai modulus ada di bawah 1. (3) Uji Lag Optimum, penetapan lag  optimum  dapat  menggunakan  uji lag  length  criteria bahwasannya  ditentukan berdasarkan banyaknya tanda bintang yang terlihat pada beberapa kritiria yakni sequential modified  Likelihood  Ratio  test  statistic,  Final  Prediction  Error,  Akaike  Information Criterion, Schwarz Information Criterion, dan Hannan-Quinn information criterion. (4) Uji Kointegrasi, model VAR bisa diaplikasikan jika jumlah variabel tidak berkointegrasi dengan  lainnya.  Uji  kointegrasi  dikerjakan  dengan  metode  uji  Engle-Granger/Uji Johansen;  (5)  Uji  Kausalitas,  uji  kausalitas  dikerjakan  memakai  metode Granger causality test dimana tujuannya untuk melihat apakah variabel yang digunakan terdapat hubungan  timbal  balik  antar  variabel  dengan  memasukan  unsur  waktu;  (6)  Estimasi model Vector  Autoregression (VAR)  serta Vector  Error  Corection  Model (VECM). Tujuan  pengujian  stasioneritas  serta  kointegrasi  yang  sebelumnya  untuk  memastikan metode  VAR  dikerjakan  saat  menduga  apakah  metode  VAR  in  level  atau  memakai metode Vector Error Correction Model (VECM). Apabil data stasioner pada level, model VAR  yang  dipergunakan,  sedangkan  jika  data  stasioner  pada first  difference dan  ada kointegrasi,  maka  yang  dipergunakan  adalah  model  VECM;    (7) Impulse  Response Function (IRF), untuk memeriksa jawaban pada variabel endogen di sistem VAR akibat ada shock ataupun  memiliki  peralihan  di  dalam  variabel  gangguan.  (8) Variance Decomposition. Model VAR menyuplai analisis forecast error decomposition of variance atau  kerap  dikenal variance  decomposition .  Analisis variance  decomposition menjelaskan kepentingan dari setiap variabel di sistem VAR disebabkan oleh terjadinya shock . Variance decomposition tujuannya menduga persentase varian tiap variabel akibat berubahnya  beberapa  variabel  dalam  sistem  VAR.  Banyak  pengujian  telah  dilakukan untuk  memahami  apakah  dalam  penelitian  ekuivalen  atau  tidak  menggunakan  model VAR,  disebabkan  persyaratan  yang  harus  dipenuhi  jika  memakai  model vector autoregression terdiri dari data stasioner pada level dan tidak ada kointegrasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Stasioneritas Data
Hasil  Uji  stasioneritas  menggunakan Augmented  Dickey-Fuller dengan  tingkat level  yang  disajikan  pada  Tabel  1  menyatakan  variabel  inflasi,  beras,  cabai  merah, bawang merah, daging ayam ras, dan telur ayam ras dimana semua variabel mengalami stationer . Hasil  stationer  pada  semua  variabel  memiliki  nilai  probabilitas  dimana menggambarkan nilai lebih kecil dibandingkan taraf signifikasi 0.05 dan dinyatakan lulus uji stationer di tingkat level.
Tabel 1. Hasil Uji Augmented Dickey-Fuller pada tingkat level
Variabel t-statisik Test Critical Values Probabilitas 1% Level 5% Level 10% Level Inflasi -5.896920 -3.621023 -2.943427 -2.610263 0.0000 Beras -3.340639 -3.621023 -2.943427 -2.610263 0.0200 Cabai Merah -3.250880 -3.626784 -2.945842 -2.611531 0.0250 Bawang Merah -3.967881 -3.626784 -2.945842 -2.611531 0.0041 Daging Ayam Ras -4.171536 -3.626784 -2.945842 -2.611531 0.0024 Telur Ayam Ras -5.886867 -3.626784 -2.945842 -2.611531 0.0000

## Uji Stabilitas VAR
Hasil uji lag structure AR roots diketahui bahwa nilai modulus seluruh akar unit < 1, maka model dikatakan stabil dan valid yakni dengan hasil 0,830572. Hasil tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  spesifikasi  model  yang  akan  digunakan  untuk  menganalisis Impulse  Respon  Function (IRF)  dan Analisis  Forecast  Eror Variance  Decomposition (FEVD)  stabil  dan  valid  dengan  pengujian  stabilitas  estimasi  VAR  memiliki  modulus lebih kecil dari satu.
Uji Lag Optimum
Berdasarkan  uji lag  length  criteria dalam  menentukan  lag  optimum  yang  akan dipergunakan  untuk  mengestimasi,  dapat  diketahui  bahwa  estimasi  model  terbaik dilakukan  di  lag  1.  Berdasarkan  5  kriteria  yang  di  uji  yaitu LR  test  statistic,  Final prediction  error,  Akaike  information  criterion,  Schwarz  information  criterion, dan Hannan-Quin  information  criterion menunjukkan  bahwasanya  seluruh  uji  terindikasi pada  lag  1.  Dimana  nilai  LogL  senilai  -1528.969  menghasilkan  nilai  uji  LR  sebesar 117.8145, FPE sebesar 3.32.e+30, AIC sebesar 8727603, SC sebesar 89.12347 dan nilai uji HQ sebesar 87.92084, sehingga dalam mengestimasi model akan menggunakan lag 1 sebagai estimasi terbaik.

## Uji Kointegrasi
Pada Tabel 2 terlihat bahwa nilai trace statistic pada seluruh variabel memiliki nilai  lebih  tinggi  daripada  nilai critical  value yang  digunakan  sehingga  menunjukkan bahwasannya  ada  hubungan  jangka  panjang  pada  model.  Hasil  menunjukkan  bahwa variabel inflasi, beras, cabai merah, bawang merah, daging ayam ras, dan telur ayam ras memiliki hubungan jangka panjang dan kointegrasi pada model yang digunakan.

## Tabel. 2 Hasil Uji Kointegrasi
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.893370 183.3975 95.75366 0.0000 At most 1 * 0.666086 102.8154 69.81889 0.0000 At most 2 * 0.538467 63.32803 47.85613 0.0009 At most 3 * 0.378503 35.49275 29.79707 0.0099 At most 4 * 0.306862 18.37027 15.49471 0.0179 At most 5 * 0.133903 5.175310 3.841466 0.0229

## Uji Kausalitas
Sesuai hasil uji kausalitas yang terlihat oleh Tabel 3 dapat diketahui bahwa tidak ada hubungan timbal balik antar variabel dependen dan independen. Keadaan ini terlihat bahwa  probabilitas  yang  dihasilkan  lebih  tinggi  pada  taraf  signifikansi  0.05.  Dapat disimpulkan bahwa tidak ada keterkaitan kausalitas antara variabel dependen dan variabel independen, begitupun sebaliknya.
Tabel. 3 Hasil Uji Kausalitas
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. BERAS does not Granger Cause INFLASI 36 0.27702 0.7599 INFLASI does not Granger Cause BERAS 1.20933 0.3121 CABAI_MERAH does not Granger Cause INFLASI 36 1.38225 0.2661 INFLASI does not Granger Cause CABAI_MERAH 1.50419 0.2380 BAWANG_MERAH does not Granger Cause INFLASI 36 0.18504 0.8320 INFLASI does not Granger Cause BAWANG_MERAH 4.73667 0.0160 DAGING_AYAM_RAS does not Granger Cause INFLASI 36 1.31035 0.2843 INFLASI does not Granger Cause DAGING_AYAM_RAS 0.16018 0.8527 TELUR_AYAM_RAS does not Granger Cause INFLASI 36 0.52007 0.5996 INFLASI does not Granger Cause TELUR_AYAM_RAS 0.79176 0.4620 CABAI_MERAH does not Granger Cause BERAS 36 0.60374 0.5531 BERAS does not Granger Cause CABAI_MERAH 0.11862 0.8885 BAWANG_MERAH does not Granger Cause BERAS 36 0.80141 0.4578 BERAS does not Granger Cause BAWANG_MERAH 1.73143 0.1937 DAGING_AYAM_RAS does not Granger Cause BERAS 36 1.28637 0.2906 BERAS does not Granger Cause DAGING_AYAM_RAS 0.01438 0.9857 TELUR_AYAM_RAS does not Granger Cause BERAS 36 3.70287 0.0361 BERAS does not Granger Cause TELUR_AYAM_RAS 0.12875 0.8797 BAWANG_MERAH does not Granger Cause CABAI_MERAH 36 0.48836 0.6183 CABAI_MERAH does not Granger Cause BAWANG_MERAH 1.09446 0.3473 DAGING_AYAM_RAS does not Granger Cause CABAI_MERAH 36 0.65276 0.5276 CABAI_MERAH does not Granger Cause DAGING_AYAM_RAS 0.00425 0.9958 TELUR_AYAM_RAS does not Granger Cause CABAI_MERAH 36 0.06839 0.9340 CABAI_MERAH does not Granger Cause TELUR_AYAM_RAS 0.54477 0.5854 DAGING_AYAM_RAS does not Granger Cause BAWANG_MERAH 36 3.56935 0.0403 BAWANG_MERAH does not Granger Cause DAGING_AYAM_RAS 1.29940 0.2871 TELUR_AYAM_RAS does not Granger Cause BAWANG_MERAH 36 1.70667 0.1981 BAWANG_MERAH does not Granger Cause TELUR_AYAM_RAS 4.72206 0.0162 TELUR_AYAM_RAS does not Granger Cause DAGING_AYAM_RAS 36 1.25554 0.2990 DAGING_AYAM_RAS does not Granger Cause TELUR_AYAM_RAS 7.29470 0.0025

## Estimasi VECM
Pada  hasil  estimasi  VECM  pengujian  signifikansi  dikerjakan  dengan  cara compare nilai t-hitung serta nilai t-tabel. Jika nilai t-hitung lebih besar dari nilai t-tabel di taraf signifikansi 5%, diketahui bahwasannya ada pengaruh signifikan dengan variabel. Jika  nilai  t-hitung  lebih  kecil  dari  nilai  t-tabel  maka  dinyatakan  bahwa  variabel  tidak mempunyai pengaruh yang signifikan.
Tabel 4. Hasil Estimasi VECM Variabel Koefisien T-statistik T-tabel (5%) Interpretasi Jangka Pendek CointEq1 -0.202376 [-1.94490] - - D(INFLASI(-1)) -0.379929 [-2.00348] 2.03452 Tidak Signifikan D(BERAS(-1)) -0.000123 [-0.34758] 2.03452 Tidak Signifikan D(CABAI_MERAH(-1)) 2.50E-06 [0.40660] 2.03452 Tidak Signifikan D(BAWANG_MERAH(-1)) 2.04E-05 [1.65708] 2.03452 Tidak Signifikan D(DAGING_AYAM_RAS(- 1)) 2.00E-05 [0.69435] 2.03452 Tidak Signifikan D(TELUR_AYAM_RAS(-1)) -5.90E-05 [-0.35552] 2.03452 Tidak Signifikan C -0.018245 [-0.35552] 2.03452 Tidak Signifikan Jangka Panjang INFLASI(-1) 1.000000 - - - BERAS(-1) 0.002480 10.8200 2.03452 Signifikan CABAI_MERAH(-1) 4.91E-06 1.42640 2.03452 Tidak Signifikan BAWANG_MERAH(-1) 8.70E-06 1.155055 2.03452 Tidak Signifikan DAGING_AYAM_RAS(-1) 9.52E-05 4.24819 2.03452 Signifikan TELUR_AYAM_RAS(-1) -0.000357 [-8.49427] 2.03452 Tidak Signifikan C -24.42247 - - -
Sesuai hasil estimasi VECM yang terlihat pada Tabel 4, dapat dijelaskan bahwa nilai error  correction (CoeintEq1)  memiliki  nilai  sebesar  -0.202376  dimana  dapat diartikan  bahwa  inflasi  di  Kota  Semarang  mengalami  penyesuaian  sebesar  0.2024% untuk setiap bulannya dari jangka pendek ke jangka panjang.
Tabel 4 menggambarkan bahwa tidak terdapat variabel yang memengaruhi inflasi di Kota Semarang di jangka pendek. Disimpulkan bahwa semua variabel yang di uji pada periode waktu jangka pendek mempunyai nilai t-statistik yang lebih rendah dari nilai t- tabel, oleh karena itu dapat ditarik kesimpulan bahwa pada periode waktu jangka pendek variabel harga beras, harga cabai merah, harga bawang merah, harga daging ayam  ras, dan harga telur ayam ras tidak mempunyai pengaruh terhadap inflasi di kota Semarang. Pada jangka panjang, ada 2 variabel yang mempunyai nilai t-statistik lebih besar dari nilai t-tabel.  Sesuai  perhitungan,  bahwa  inflasi  di  Semarang  pada  periode  jangka  panjang dipengaruhi oleh variabel harga beras dan harga daging ayam ras.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Kusmutiarani, et.al (2018), bahwa pada jangka panjang harga beras dan harga daging ayam ras memiliki pengaruh terhadap inflasi di Kota Pangkalpinang. Dua komoditas ini terdapat pengaruh yang  paling  besar  apabila  dianalogikan  pada  variabel  lainnya  terhadap  inflasi  di  Kota Pangkalpinang. Penelitian lain yang sejalan dengan penelitian ini yaitu Kusnadi (2018) yang  menyatakan  bahwa  pada  jangka  pendek  harga  daging  ayam  tidak  memengaruhi inflasi  dan  pada  jangka  panjang  harga  beras  memiliki  pengaruh  terhadap  inflasi  di Provinsi Jawa Timur.
Berdasarkan  hasil  dugaan  pada  VECM  pada  lag-1  selama  pengamatan  Januari 2018 hingga Februari 2021, didapatkan model VECM pada variabel inflasi (INF), harga
beras (BRS), harga cabai merah (CAM), harga bawang merah (BAM), harga daging ayam ras (DAR), serta harga telur ayam ras (TAR) untuk jangka pendek memiliki persamaan sebagai berikut :
𝐼𝑁𝐹 𝑡 = −0.018245 −   0.379929 𝐼𝑁𝐹 𝑡−1 − 0.000123𝐵𝑅𝑆 𝑡−1 + 2.50𝐸 − 06𝐶𝐴𝑀 𝑡−1 + 2.04𝐸 − 05𝐵𝐴𝑀 𝑡−1 + 2.00𝐸 − 05𝐷𝐴𝑅 𝑡−1 − 5.90𝐸 − 05𝑇𝐴𝑅 𝑡−1 + 𝑒 1𝑡
Untuk jangka panjang memiliki persamaan sebagai berikut : 𝐼𝑁𝐹 𝑡 = −24.42247  +  0.002480𝐵𝑅𝑆 𝑡−1 + 4.91𝑒 − 06𝐶𝐴𝑀 𝑡−1 + 8.70𝑒 − 06𝐵𝐴𝑀 𝑡−1 + 9.5𝑒 − 05𝐷𝐴𝑅 𝑡−1 − 0.000357𝑇𝐴𝑅 𝑡−1 + 𝑒 1𝑡
Uji Impulse Response Function (IRF)
Untuk menganalisis IRF, dilakukan uji sepanjang 24 periode ke depan dari kurun penelitian yang akan ditampilkan. Dari hasil analisis dapat terbagi menjadi 3 kurun jangka waktu yakni jangka pendek pada bulan ke-1 hingga ke-8, jangka menengah pada bulan ke-9 hingga ke-16, dan jangka panjang pada bulan ke 17 hingga ke 24.
Tabel. 5 Hasil Uji Impulse Respon Function Bulan INF BRS CAM BAM DAR TAR 1 0.282674 0.000000 0.000000 0.00000 0.00000 0.00000 8 0.091318 0.005291 -0.069865 0.003873 -0.031178 -0.050711 9 0.076428 0.012819 -0.054098 -0.001999 -0.028320 -0.018782 16 0.072121 0.005233 -0.049503 -0.007077 -0.018577 -0.036305 17 0.080672 0.006236 -0.041657 -0.005135 -0.017181 -0.032873 24 0.078038 0.006841 -0.049193 -0.003688 -0.022620 -0.035276
Berdasarkan  hasil  perhitungan  IRF  yang  terlihat  pada  Tabel  5  bahwa  dalam jangka  pendek  jika  terjadi  guncangan  pada  setiap  satu  standar  deviasi  inflasi  akan dipengaruhi oleh inflasi tersebut sehingga akan meningkat menjadi 0.091318. Variabel yang paling tinggi pengaruhnya terhadap inflasi adalah  harga beras. Jika perbedaan harga beras  satu  standar  deviasi  menyebabkan  guncangan,  inflasi  akan  merespon  dengan kenaikan 0.005291. Jadi jika harga beras naik sebanyak 1% dari selisih tersebut, maka akan meningkatkan inflasi sebanyak 0.0053%.
Hasil  perhitungan  dalam  jangka  menengah  menyatakan  bahwa  jika  ada guncangan inflasi pada setiap satu standar deviasi maka akan dipengaruhi oleh inflasi itu sendiri  sehingga  mengalami  kenaikan  sebesar  0.072121.  Hasil  perhitungan  IRF menunjukkan  bahwa  harga  beras  masih  menjadi  variabel  yang  memberikan  pengaruh besar  terhadap  inflasi  yakni  sebesar  0.005233.  Dapat  disimpulkan  bahwa  pada  jangka menengah  jika  harga  beras  mengalami  kenaikan  dengan  selisih  1%  hal  tersebut menyebabkan meningkatnya inflasi sebanyak 0.0053%.
Kenaikan inflasi yang dipengaruhi oleh inflasi tersebut pada jangka panjang tiap satu  standar  deviasi  mengalami  kenaikan  sebesar  0.078038.  Pada  periode  waktu  ini, komoditas beras juga masih berkontribusi paling besar pada kenaikan inflasi yaitu sebesar 0.006841  pada  setiap  satu  standar  deviasinya.  Jika  harga  beras  mengalami  kenaikan dengan selisih 1% maka akan menyebabkan kenaikan inflasi sebesai 0.0068%.
Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rahmanta et al. (2020) yaitu bahwa  baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang harga komoditi beras memiliki pengaruh yang positif terhadap inflasi di Provinsi Sumatera Utara. Beras masih menjadi komoditas  yang  berpengaruh  terhadap  inflasi  disebabkan  masih  tidak  terintegrasinya harga  beras  baik  antar  daerah  maupun  antar  provinsi.  Pernyataan  ini  diperkuat  oleh
penelitian  yang  dilakukan  Hidayanto,  Anggraeni,  dan  Hakim  (2014),  bahwa  tidak sepenuhnya  pasar  beras  tingkat  ritel  pada  26  provinsi  di  Indonesia  terintegrasi  dengan pasar  beras  grosir  di  Pasar  Induk  Beras  Cipinang  (PIBC).  Tidak  terintegrasinya  pasar beras ini dipengaruhi oleh kondisi infrastruktur jalan, pendapatan perkapita dan aktivitas pengadaan petani oleh BULOG. Hal ini dipengaruhi oleh penyaluran beras Raskin kepada warga miskin yang dilakukan BULOG.
Gambar 3. Hasil Uji Impulse Respon Function
Uji Variance Decomposition
Pengujian impulse response function , pada estimasi VECM dilakukan dengan uji Variance Decomposition . Untuk menganalisis VD, dilakukan uji sepanjang 24 periode berikutnya dari periode penelitian yang akan ditampilkan. Hasil dari analisis akan dibagi menjadi 3 kurun jangka waktu yakni jangka pendek pada bulan ke-1 hingga ke-8, jangka menengah pada bulan ke-9 hingga ke-16, dan jangka panjang pada bulan ke 17 hingga ke 24.
Tabel. 6 Hasil Uji Variance Decomposition Bulan S.E INF BRS CAM BAM DAR TAR 1 0.282674 100.0000 0.000000 0.000000 0.00000 0.00000 0.00000 8 0.413369 70.38152 1.713166 11.92135 2.027514 6.047625 7.908824 9 0.425399 69.68472 1.708436 12.87383 1.916665 6.153600 7.662747 16 0.500831 66.67919 1.375978 1.465907 1.465907 5.788727 8.847411 17 0.510407 66.67919 1.375978 15.84278 1.465097 5.788727 8.847411 24 0.575865 65.29428 1.154759 17.38927 1.151812 5.474273 9.535601
Tabel  6  menunjukkan  hasil  analisis Variance  Decomposition (VD)  terhadap komoditas yang menonjol dalam mengungkapkan jenis inflasi di Kota Semarang mulai dari  pengaruh  kecil  hingga  pengaruh  besar.  Urutan  komoditas  dari  yang  paling  kecil memberikan pengaruh terhadap inflasi adalah harga beras, harga bawang merah, harga daging ayam ras, harga telur ayam ras, dan juga memberikan pengaruh besar adalah harga cabai merah.
Di  Kota  Semarang,  cabai  merah  menempati  urutan  pertama  sebagai  komoditas yang  berkontribusi  paling  besar  terhadap  inflasi  yakni  sebesar  17,39%.  Diduga  bahwa
-40% -20% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 1 8 9 16
17 24
INF BRS
CAM BAM DAR TAR
belum  terdapat  bahan  pangan  lain  yang  mampu  mensubtitusi  kebutuhan  cabai  merah menjadi  penyebab  tingginya  permintaan  masyarakat  terhadap  komoditi  ini.  Konsumsi yang tinggi terhadap cabai merah bukan hanya dipengaruhi oleh konsumsi pangan sehari- hari  melainkan  juga  dipengaruhi  oleh  para  pelaku  usaha (industry) dalam  bahan  baku. Sehingga tingkat konsumsi cabai merah pada Kota Semarang cenderung tinggi. Hal ini dapat menyebabkan kenaikan pada harga cabai merah sehingga turut berkontribusi dalam keragaman inflasi di Kota Semarang. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh  Yuliati  et  al.  (2020)  yang  menyatakan  bahwa  harga  cabai  merah  merupakan kontributor terbesar terhadap inflasi di Kota Magelang ketika mengalami guncangan.
Posisi  selanjutnya  ditempati  oleh  harga  telur  ayam  ras  serta  kemudian  harga daging ayam ras. Hal tersebut terlihat pada Tabel 6 bahwa kedua komoditas ini masing- masing  berkontribusi  dalam  keragaman  inflasi  di  Kota  Semarang  sebesar  9,54%  dan 5,48%. Selain daging sapi, terdapat kandungan protein yang tinggi pada telur dan daging ayam. Tingginya permintaan terhadap kedua komoditas ini disebabkan oleh banyaknya masyarakat  yang menjadikan telur dan daging ayam  sebagai  alternatif pemenuhan  gizi akan  protein  hewani  yang  dapat  menggantikan  daging  sapi  karena  harga  daging  sapi cenderung lebih tinggi.
Harga  bawang  merah  dan  harga  beras  menempati  urutan  ke-4  dan  ke-5. Berdasarkan hasil perhitungan  VD menunjukkan bahwa kedua komoditas ini memiliki pengaruh  yang  paling  kecil  terhadap  inflasi  di  Kota  Semarang.  Kedua  komoditas  ini sama-sama berkontribusi sebesar 1,15% terhadap tingkat inflasi di Kota Semarang. Pada realitanya permintaan masyarakat pada kedua komoditas ini juga cenderung tinggi namun hal ini diimbangi dengan ketersediaan bahan baku yang mampu memenuhi permintaan pasar  sehingga  mampu  menekan  angka  yang  memengaruhi  inflasi.  Hasil  penelitian  ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Darma, Pusriadi dan Hakim (2018)yang menyatakan  bahwa  harga  beras,  bawang  merah,  dan  harga  cabai  merah  memiliki pengaruh terhadap inflasi di Indonesia, dan komoditas cabai merah merupakan komoditas yang dominan memengaruhi inflasi di Indonesia.

## SIMPULAN DAN SARAN
Tidak  ada  variabel  yang  memengaruhi  inflasi  di  Kota  Semarang  untuk  jangka pendek. Semua variabel yang di uji dalam jangka pendek mendapati nilai t-statistik lebih rendah dari nilai t-tabel, sehingga ditarik kesimpulan bahwasannya dalam jangka pendek variabel harga beras, harga cabai merah, harga bawang merah, harga daging ayam  ras, serta harga telur ayam ras tidak berpengaruh signfikan terhadap inflasi di kota semarang. Sebaliknya  di  jangka  panjang,  ada  dua  variabel  yang  mempunyai  nilai  t-statistik  lebih tinggi  dari  nilai  t-tabel.  Perhitungan  membuktikan  bahwa  inflasi  di  Semarang  dalam jangka panjang dipengaruhi oleh variabel harga beras dan harga daging ayam ras. Hasil analisis Variance  Decomposition (VD)  untuk  komoditas  yang  menonjol  dalam menerangkan jenis inflasi di Kota Semarang yang pengaruhnya kecil sampai yang besar. Urutan komoditas dari yang paling kecil pengaruhnya terhadap inflasi adalah harga beras, harga bawang merah, harga daging ayam ras, harga telur ayam ras dan juga pengaruhnya yang besar adalah harga cabai merah.
Implikasi  praktis  dari  penelitian  ini  dapat  dipertimbangkan  bahwa  harga komoditas  pangan  tetap  memiliki  pengaruh  terhadap  pergerakan  inflasi.  Hal  ini diperlukan  perhatian  khusus  oleh  pemerintah  untuk  tetap  menjaga  kestabilan  harga komoditas pangan di pasar untuk dapat menekan laju inflasi dengan tetap memperhatikan
kesejahteraan semua pihak. Pemerintah daerah harus mampu menjalin kerjasama dengan pemerintah kota dalam produksi komoditas pangan dengan menerapkan pola tanam pada komoditas  tersebut  untuk  menanggulangi  produksi  berlebihan  dan  perlu  dilakukan produksi diluar musim untuk mencapai defisit panen agar harga tetap stabil. Perbaikan sistem tata niaga juga perlu diperbaiki disamping sistem produksi. Hal ini dimaksudkan agar  distribusi  hasil  komoditas  pangan  dapat  lebih  efisien  dengan  menerapkan supply chain management .

## DAFTAR PUSTAKA
Apriyadi, R., & Hutajulu, D. H. (2020). Pengaruh harga komoditas pangan hewani asal ternak  terhadap  inflasi  di  Provinsi  D.I.  Yogyakarta. Ecobisma  (Jurnal  Ekonomi, Bisnis Dan Manajemen) , 7 (2), 52–71. doi: 10.36987/ecobi.v7i2.1774.
BPS Provinsi Jawa Tengah. (2021). IHK dan inflasi 6 Kota SBH 2021. BPS Provinsi Jawa Tengah . Ariefianto,  M.  D.  (2012). Ekonometrika:  Esensi  dan  aplikasi  dengan  menggunakan Eviews . Jakarta: Erlangga.
Darma, D. C., Pusriadi, T.,  & Hakim, Y. P.(2018). Dampak kenaikan harga komoditas sembako  terhadap  inflasi  di  Indonesia. Prosiding  Seminar  Nasional Manajemen, Akuntansi  Dan  Perbankan ,  1048-1074.  Retrieved  from:  http://conferences.uin- malang.ac.id/index.php/semnasfe/article/view/821.
Hidayanto, M.W., Anggraeni, L., & Hakim, D.B. (2014). Faktor penentu integrasi pasar beras di Indonesia. Jurnal Pangan, 23 (1), 1–16.
Irawan, B. (2007). Fluktuasi harga, transmisi harga, dan marjin pemasaran sayuran dan buah. Analisis kebijakan pertanian, 5 (4), 358–73. doi:
10.21082/AKP.V5N4.2007.358-373.
Kusmutiarani,  A.,  Pranoto,  Y.  S.,  &  Agustina,  F.  (2018).  Dampak  fluktuasi  harga  tiga komoditas  volatile  food  terhadap  inflasi  di  Kota  Pangkalpinang. Jurnal  Ekonomi Pertanian dan Agribisnis (JEPA) , 2 (5), 364–77.
Kusnadi, N. A. (2018). Pengaruh fluktuasi harga komoditas pangan terhadap inflasi di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya, 6 (2),
1–19.
Kustiari, R. (2017). Perilaku harga dan integrasi pasar bawang merah di Indonesia. Jurnal Agro Ekonomi , 35 (2), 77–87.
Nuraeni, Dini, Ratya Anindita, and Syafrial Syafrial. 2015. “Analisis variasi harga dan integrasi pasar bawang merah di Jawa Barat.” Habitat 26(3):163–72. doi: 10.21776/ub.habitat.2015.026.3.19.
Pracoyo, A. (2006). Aspek dasar ekonomi mikro . Jakarta: PT.Gramedia Widiasarana Indonesia.
Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional. 2021a. Harga bawang merah Kota Semarang . PIHPS Nasional.
Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional. 2021b. Harga beras Kota Semarang . PIHPS Nasional.
Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional. 2021c. Harga cabai merah Kota Semarang . PIHPS Nasional.
Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional. 2021d. Harga daging ayam ras Kota Semarang . PIHPS Nasional.
Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional. 2021e. Harga telur ayam ras Kota Semarang . PIHPS Nasional. Rahmah, L. N.A., & Hadianto, A. (2013). Analisis fluktuasi harga komoditas pangan dan pengaruhnya  terhadapinflasi  di  Jawa  Barat (Undergraduate  theses).  Faculty  of Economics and Management,
IPB University, Retrieved from: https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/67101
Rahmanta, R., Ayu, S., F.,  Fadillah, E. F., & Sitorus, R. S. (2020). Pengaruh fluktuasi harga komoditas pangan terhadap inflasi di Provinsi Sumatera Utara. Jurnal Agrica, 13 (2), 81–92. doi: 10.31289/AGRICA.V13I2.4063.
Rahmanta, R.,  & Maryunianta, Y. (2020). Pengaruh harga komoditi pangan terhadap inflasi di Kota Medan. Jurnal Agrica, 13 (1), 35–44. doi: 10.31289/agrica.v13i1.3121.
Rivani,  E.,  Saragih,  J.P.,  Rasbin.,  Ginting,  A.  M.,  &  Firdaus,  C.  M.  (2016). Perkembangan inflasi dan peran Pemerintah Daerah . Jakarta: Balai Pustaka. Rizaldy, D. Z. (2017). Pengaruh harga komoditas pangan terhadap inflasi di Kota Malang Tahun  2011-2016. Jurnal  Kajian  Ekonomi  Pembangunan, 15 (2),  171-183.  doi: 10.22219/JEP.V15I2.5363.
Setiawan, A. F., & Hadianto, A. (2019). Fluktuasi harga komoditas pangan dan dampaknya terhadap inflasi di Provinsi Banten. JAREE : Jurnal Ekonomi Pertanian, Sumberdaya Dan Lingkungan , 1 (2), 81–97.
Sumaryanto. (2009). Analisis volatilitas harga eceran beberapa komoditas pangan utama dengan model ARCH/GARCH. Jurnal Agro Ekonomi , 27 (2), 135–63. Undang-undang Republik Indonesia. (2012). Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 18 Tahun 2012 Tentang Pangan .
Yuliati, R., & Hutajulu, D. M. (2020). Pengaruh harga komoditas pangan terhadap inflasi. Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil: JWEM, 10 (2), 103–116.