## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 217 − 224 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.2015

## Analisis Integrasi Pasar Karet: Pada Delapan Provinsi Produsen Karet Terbesar di Indonesia
( Siti Ramadani Andelia * , Mirza Antoni, Dessy Adriani
Fakultas Pertanian, Magister Agribisnis, Universitas Sriwijaya Bukit besar, Jl. Padang Selasa No.524, Bukit Lama, Kec. Ilir Barat I, Kota Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia Email: 1,* 05022682125006@student.unsri.ac.id 2 mirzasep@gmail.com 3 dessyadriani@fp.unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: 05022682125006@student.unsri.ac.id Submitted: 31/07/2022 ; Accepted: 23/08/2022 ; Published: 29/08/2022
Abstrak −Karet merupakan penghasil devisa negara terbesar kedua dalam produk domestik produk pertanian dan sebagai mata pencaharian 2,5 juta keluarga di Indonesia. Perkebunan karet tersebar di berbagai provinsi Indoensia yang menjadi produsen karet terbesar kedua dengan luasan perkebunan terbesar di dunia. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis integrasi pasar karet alam di  tingkat  produsen  dan  mengetahui  seberapa  jauh  perubahan  harga  yang  terjadi  di  suatu  pasar  akan  menyebabkan  terjadinya perubahan pada pasar lainnya. Provinsi yang dianalisis adalah  delapan provinsi Indonesia menggunakan  metode analisa Vector Autoregressive (VAR) dan Vektor Error Correction Model (VECM)  dengan alat analisis Rstudio dan Eviews. Data harga yang digunakan yakni sejak Januari 2016 hingga Desember 2021. Data yang didapatkan yakni dari SIM kementrian pertanian dan dinas perkebunan pada delapan provinsi sampel dengan . Hasil penelitian ini adalah terdapat keseimbangan dan integrasi jangka pendek dan  jangka  panjang  antar  provinsi  penghasil  karet  terbesar  di  Indonesia.  Perubahan  harga  di  Sumatera  Selatan  dua  bulan sebelumnya berpengaruh negatif terhadap perubahan harga di Provinsi Sumatera Utara. Tiga bulan sebelumnya perubahan harga di  Sumsel  memiliki  hubungan  yang  negatif  dengan  Lampung.  Artinya  peningkatan  harga  di  Provinsi  Sumsel  pada  tiga  bulan sebelumnya menyebabkan penurunan harga karet alam di Provinsi Lampung pada bulan ini ataupun sebaliknya dan sebagainya. Lag yang terdefinisi hingga lag 3 (tiga bulan sebelumnya) analisis integrasi didukung dengan Uji Granger causality yang didukung oleh IRF dan FEVD.
Kata Kunci: Integrasi Pasar; Pasar Karet Alam; VAR/VECM; IRF; FEVD
Abstract −Rubber  is  the  country's  second  largest  foreign  exchange  earner  in  domestic  agricultural  products  and  provides  the livelihood for 2.5 million families in Indonesia. Rubber plantations are spread in various provinces of Indonesia which are t he second largest rubber producer with the largest plantation area in the world. The purpose of this study is to analyze the integration of the natural rubber market at the producer level and to find out how far changes in prices that occur in one market will cause changes in other markets. The analyzed provinces were eight provinces of Indonesia using the Vector Autoregressive (VAR) and Vector Error Correction Model (VECM) analysis methods using Rstudio and Eviews analysis tools. The price data used is from January 2016 to December 2021. The data obtained are from the SIM of the ministry of agriculture and the plantation service in the eight sample provinces with . The results of this study are that there is a balance and short-term and long-term integration between the largest rubber-producing provinces in Indonesia. Price changes in South Sumatra two months earlier had a negative effect  on  price  changes  in  North  Sumatra  Province.  Three  months  earlier,  price  changes  in  South  Sumatra  had  a  negative relationship with Lampung. This means that the increase in prices in South Sumatra Province in the previous three months led to a decrease in natural rubber prices in Lampung Province this month or vice versa and so on. Lag defined up to lag 3 (three months before) integration analysis supported by Granger causality test supported by IRF and FEVD.
Keywords : Market Integration; Natural Rubber Market; VAR/VECM; IRF; FEVD

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia dikenal sebagai produsen karet alam terbesar nomor dua di dunia, namun industri karet menghadapi kendala utama bahwa kualitas bahan olah karet yang dihasilkan petani masih rendah (Direktorat Jendral Perkebunan, 2021). Beberapa penyebab rendahnya kualitas karet Indonesia yakni (99,6%) bahan karet diproduksi oleh petani kecil berupa slab tebal; 48% direndam dalam air, 66% tidak menggunakan koagulum yang direkomendasikan, tingkat kebersihan adalah 64%, dan 55% adalah frekuensi  penjualan setiap minggu  (Antoni & Tokuda, 2019). Alasan lain rendahnya kualitas  adalah  banyak  petani  karet  rakyat  yang  tidak  bergabung  dengan  kelompok  tani  maka  idak  mendapatkan penyuluhan, bantuan sarana produksi dan subsidi pupuk. Maka dari itu karet di setiap provinsi Indonesia memiliki rendahnya kualitas bahan olah karet yang akan menurunkan harga jual karet. Petani kecil yang menjual bahan karet secara  individual  akan  memiliki  posisi  tawar  yang  lemah  dengan  perantara.  Apalagi  jika  petani  memiliki  hutang dengan tengkulak.
Perkebunan karet di Indonesia menciptakan lapangan pekerjaan bagi 7% tenaga kerja yang berkerja pada sektor pertanian.  Peluang komoditas karet sangat menjanjikan karena bahan baku pembuatan karet sintetis yang semakin terbatas dan memiliki kadar rendah di banding karet alam, kebutuhan karet alam semakin meningkat karena industri yang membutuhkan bahan karet alam semakin meningkat. Indonesia yang merupakan negara terluas penanaman karet di dunia memiliki spesifikasi teknis yang dibutuhkan oleh industri dengan bahan baku karet lainnya (Direktorat Jendral Perkebunan,  2021).  Jutaan  petani  dan  buruh  tani  menjadikan  perkebunan  karet  sebagai  mata  pencaharian  utama. Negara juga merengkuh dolar dari setiap getah karet yang dihasilkan karena karet sebagai salah satu produk unggulan penghasil devisa negara terbesar nomor dua dalam produk domestik produk pertanian (Kementerian Pertanian, 2019). Berdasarkan  BPS  2022  diambil  delapan  provinsi  yakni  Provinsi  Sumatera  Selatan,  Sumatera  Utara,  Riau,  Jambi, Kalimantan Barat, Kalimantan Selatan, Lampung dan Kalimantan Tengah yang merupakan delapan provinsi dengan

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 217 − 224 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.2015
produksi  karet  terbesar  di  Indonesia.  Pendapatan  petani  karet  sangat  dipengaruhi  oleh  harga  karet  yang  rendah, produksi yang menurun dan efektivitas pasar. Pada akhir pendapatan akan mempengaruhi tingkat kesejahteraan petani. Permasalahan  karet  alam  terutama  akibat  adanya  fluktuasi  harga  karet  dunia  sangat  mempengaruhi  kesejahteraan (Indonesia Eximbank Institute, 2019 dalam Purwaningrat et al., 2021).
Integrasi atau keterpaduan pasar merupakan suatu ukuran yang menunjukkan seberapa jauh perubahan harga yang  terjadi  di  pasar  acuan  akan  menyebabkan  terjadinya  perubahan  pada  pasar  pengikutnya.  Dua tingkatan  pasar dikatakan terintegrasi jika perubahan harga pada salah satu tingkat pasar disalurkan atau ditransfer ke pasar lain atau pada pasar yang sama atau integrasi horizontal (Ahmad, 2018; Siswadi et al., 2020). Penelitian yang dilakukan oleh (Audina, 2022; Yuningtyas, 2019) meneliti bagaimana integrasi pasar antara pasar di Indonesia dengan pasar karet di negara  lain.  Maka  dari  itu,  diperlukan  pula  analisis  bagaimana  integrasi  yang  ada  antar  provinisi.    Pada  dasarnya seharusnya ada hubungan yang sangat erat antara pasar dunia dengan pasar domestik pada setiap provinsi di Indonesia. Dimana apabila terjadi perubahan harga di pasar dunia, juga ikut mempengaruhi harga di pasar lelang karet di setiap provinsi yang ada di Indonesia. Terlebih lagi harga ekspor atau FoB Indonesia sudah cenderung mengikuti pergerakan harga  karet  Internasional  menurut  (Zahri,  2013; Antoni  dan  Purbiyanti,  2015).  Maka  dari  itu,  penelitian  mengenai integrasi  pasar  yang  berfungsi  untuk  mengukur  pengaruh  harga  di  satu  pasar  terhadap  harga  di  pasar  lain  (IFPRI, 2019) antar pasar karet remah antar provinsi di Indonesia perlu dilakukan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Dalam penelitian ini akan digambarkan secara grafis dan matematis, seperti penjelasan pada Gambar 1. berikut:

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Gambar  1.  Menjelaskan  bahwa  integrasi  pasar  untuk  melihat  keterpaduan  pasar  secara  horizontal.  Luasan negara Indonesia yang mencakup daerah lautan yang luas menyebabkan proses distribusi dan pemasaran yang menjadi sulit.  Letak  pasar  konsumen  yang  terpisah  sangat  jauh  dengan  daerah  produksi  sehingga  tingginya  biaya  dalam pengiriman membuat lemahnya integrasi pasar produk pertanian. metode analisa Vector Autoregressive (VAR) dan Vektor Error Correction Model (VECM) dengan alat analisis Rstudio dan Eviews. Data harga karet delapan provinsi berupa rata-rata pada setiap kabupaten dalam provinsi tersebut selma 6 tahun. Sehingga panjang data total dalah 72 kolom dan delapan baris dengan total 576 data harga. Kemudian didapatkan derajat integrasi pasar dapat memberikan informasi kepada pemerintah, sehingga apabila terjadi gejolak harga di suatu daerah dapat dilakukan aksi efektif agar gejolak harga tersebut tidak meluas dan menjadi gejolak nasional. Struktur alur perdagangan yang kurang baik akan menyebabkan harga menjadi fluktuatif, volatilitas harga dapat dilihat dari nilai koefisien variasi pada komoditi tiap provinsi. Perbedaan nilai koefisien variasi tiap daerah memperlihatkan bahwa kemampuan tiap provinsi dalam meredam gejolak harga. Dari analisis integrasi pasar  juga  mampu  menjelaskan  hubungan  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  pasar  karet  antar  provinsi, mendeteksi proses penyesuaian menuju keseimbangan jangka panjang, mengidentifikasi apakah ada pengaruh harga antar  provinsi  penghasil  karet  di  Indoenesia,  juga  dapat  mengidentifikasi Impulse  response  function (IRF)  yang menunjukkan  respons  dari  suatu  variabel  endogen  saat  ini  dan  beberapa  waktu  kedepan  terhadap  kejutan (shock) terhadap variabel  itu sendiri  dan terhadap variabel  endogen lainnya di  setiap provinsi  sampel.  Hipotesis penelitian adalah diduga terdapat integrasi pasar karet remah antar provinsi di Indonesia.

## 2.2 Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder yang bersifat kuantitatif dan berbentuk time series . Data primer adalah data yang diperoeh langsung dari sumbernya, diamati, dicatat, untuk pertama kali. Data ini berasal dari Key informan dan Informan. Moleong (2006 : 157) mengemukakan data primer adalah kata-kata dan tindakan orang- orang yang diamati atau diwawancarai yang didapat melalui catatan tertulis atau melalui rekaman video atau audio tape,  pengambilan  foto  atau  film.  Key  Informan  pada  penelitian  ini  adalah  pengurus  GAPKINDO  (Gabungan
Pasar Karet Remah Terintegrasi Tidak Terintegrasi Integrasi Pasar 1. Sumatera Selatan
2. Sumatera Utara 3. Riau 4. Jambi
5. Kalimantan Barat
6. Kalimantan Selatan 7. Lampung 8. Kalimantan Tengah Harga Karet di tingkat Petani/
Produsen

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 217 − 224 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.2015
Pengusaha Karet Indonesia) dan petugas dinas perkebunan yang membidangi terkai data harga. Data yang digunakan merupakan data time series bulanan selama 72 bulan yaitu dari bulan Januari 2016 sampai Desember 2021.
Tabel 1. Variabel Data Penelitian No Jenis Data Satuan Sumber Jangka Waktu Periode Data 1. Integrasi Pasar Produsen Karet a Sumatera
Selatan Rp/Kg SIM (Sistem Informasi dan Manajemen) Harga Kementerian Pertanian dan Dinas Perkebunan Bulanan Januari 2016- Desember 2021
b Sumatera Utara c Riau
d Jambi e Kalimantan Barat f Kalimantan Selatan
g Lampung
h Kalimantan
Tengah

## 2.3. Metode Pengolahan Data
Integrasi pasar dapat dianalisis menggunakan penelitian integrasi pasar melalui pendekatan yang serupa, yakni vector autoregression (VAR)  atau vector  error  corection  model (VECM)  banyak  digunakan  (Nurhidayati  et  al.,  2015; Ristianti  &  Purwadi,  2019;  Firdaus,  2020;  Saputra  &  Sukmawati,  2021)  Prosedur  pengujian  Metode  VAR/VECM yang akan digunakan diurutkan tahapannya akan dilakukan sebagai berikut.
1. Uji kondisi stasioneritas. Jika stasioner pada level digunakan VAR, namun jika tidak stasioner digunakan VECM
2. Pemilihan ordo/panjang lag Model
3. Uji kointegrasi antar peubah. Prosedur ini digunakan untuk menentukan apakah metode VAR yang akan digunakan VAR atau VECM
4. Analisis model VAR atau VECM
5. Interpretasi terhadap model
6. Uji dan analisis kausalitas Granger
7. Pengkajian Impulse Response Function (IRF)
8. Pengkajian Forecast Error Variance Decompisitions (FEVD)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Data Time Series
3.1.1. Uji Stasioneritas Data
Suatu data dapat dikatakan stasioner apabila pola data tersebut berada pada  kesetimbangan disekitar nilai rata-rata yang konstan. Pengujian akar unit pertama terhadap variabel menggunkan Uji Stasioneritas Augmented Dickey-Fuller (ADF). ADF adalah pengujian yang dilakukan terhadap data deret waktu (time series) untuk mengetahui apakah data deret  waktu  tersebut  stasioner  atau  tidak.  Analisis  deret  waktu  mensyaratkan  agar  data  stasioner  terlebih  dahulu sebelum dilakukan analisis lebih lanjut, berdasarkan uji menggunakan R Studio variabel menunjukkan bahwa pada tingkat level dengan menggunakan intersep tanpa tren, semua data tidak stasioner pada taraf nyata 0.05. Karena tidak stasioner  maka  dilakukan  pengujian  pada first  difference untuk  mengatasi  masalah  ketidakstasioneran.  Dengan menggunakan software R Studio dilakukan diffrencing. Diperoleh hasil bahwa variabel  dalam penelitian ini sudah stasioner pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Akar Unit pada first difference Variabel p-value Dicky- Fuller Variabel p-value Dicky- Fuller Kesimpulan Sumatera Selatan -3.5959 0.0400 Kalimantan Barat -4.3035 0.01 Stasioner Sumatera Utara -4.1798 0.01 Kalimantan Selatan -4.5832 0.01 Stasioner Riau -5.4103 0.01 Lampung -5.6231 0.01 Stasioner Jambi -5.4103 0.01 Kalimantan Tengah -4.4288 0.01 Stasioner
Dapat  diketahui  pada  Tabel  2.  variabel  telah  stasioner  pada  bentuk first  difference  karena  p-value bernilai kurang dari 0,05. Langkah berikutnya adalah uji lag optimum kemudian kointegrasi.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 217 − 224 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.2015

## 3.1.2. Uji Lag Optimum
Penentuan panjang lag optimum dalam model VAR/VEECM dilakukan dengan beberapa pengujian. Hasil pengolahan RStudio untuk data yang telah di differencekan adalah pada Tabel 3. sebagai berikut:
Tabel 3. Kriteria Lag Optimum Harga AIC(n)  HQ(n)  SC(n)  FPE(n) 4 4 4 4
Dari  hasil pengolahan panjang lag pada hasil pengolahan diperoleh hasil bahwa lag optimal yang diusulkan pada model harga produsen karet  antar provinsi  adalah lag 4. Penentuan jumlah lag yang digunakan dalam model dapat memanfaatkan beberapa informasi, yaitu dengan Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Criterion (SC), Hannan-Quinn Criterion (HQ) dam FPE. Lag optimal adalah lag yang memiliki nilai AIC atau SC terkecil.

## 3.1.3. Uji Stabilitas Model
Kegunaan  uji  stabilitas  model  untuk  memastikan bahwa  interpretasi  model  yang  digunakan  valid. Dikatakan  valid apabila nilai roots nya kurang dari satu (Ayu & Bustami, 2019) berikut Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Uji Stabilitas Estimasi VECM (Roots) Variabel Nilai Uji Stabilitas Roots Variabel Nilai Uji Stabilitas Roots Sumatera Selatan 0.9530195 Kalimantan Barat 0.7569338 Sumatera Utara 0.9530195 Kalimantan Selatan 0.6788965 Riau 0.8718932 Lampung 0.6788965 Jambi 0.7569338 Kalimantan Tengah 0.1403009
Tidak ada nilai root yang lebih besar dari 1, dengan demikian model VAR stabil. Jika model VAR telah stabil diikuti dengan hasil analisis IRF (Impluse Response Function) yang valid dan dapat dilakukan pengujian selanjutnya.

## 3.1.4. Uji Kointegrasi
Untuk uji kointegrasi jika terdapat kointegrasi artinya terdapat hubungan jangka panjang antar variabel  (Adriani & Wildayana,  2015), fungsi  yang  digunakan  adalah ca.jo yang  terdapat  pada package  urca. Fungsi ca.jo merupakan metode Johansen Cointegration Test.
Tabel 5. Hasil Pengujian Kointegrasi Johansen Nilai Test Nilai Kritis 10% Nilai Kritis 5% Nilai Kritis 1% r <= 7 1.96 7.52 9.24 12.97 r <= 6 8.53 17.85 19.96 24.60 r <= 5 18.15 32.00 34.91 41.07 r <= 4 30.29 49.65 53.12 60.16 r <= 3 67.20 71.86 76.07 84.45 r <= 2 113.00 97.18 102.14 111.01 r <= 1 177.33 126.58 131.70 143.09 r <= 0 290.41 159.48 165.58 177.20
Berdasarkan Tabel 5. hasil uji kointegrasi disimpan dalam objek bernama cointest_eigen. Informasi penting dari hasil tersebut adalah nilai r atau ada tidaknya kointegrasi. Dari tabel diatas dapat dilihat jumlah kointegrasi pada hipotesis 0. Nilai r <= 7 maka terdapat maksimal 7 kointegrasi pada hipotesis 0. Nilai test dibandingkan dengan nilai statistik  pada  taraf  nyata  5%.  Hasil  output  tersebut  terdapat  menunjukkan  bahwa  maksimal  terdapat    2  kointegrai karena  nilai  test  r<=2  yakni  113.00  lebih  dari  nilai  statistik  pada  taraf  nyata  5%  yakni  102.14.  Oleh  sebab  itu, digunakannya model VECM. Jika sudah terdapat kointegrasi  maka dapat diasumsikan bahwa model  VAR tersebut stabil  yakni  memiliki  hubungan  keseimbangan  dalam  jangka  panjang  antara  indeks  integrasi  pasar  dengan menggunakan metode Johansen Trace Stastistic Test.

## 3.2. Hasil Estimasi Vector Error Correction Model
Penggunaan  estimasi  VECM  sesuai  dengan  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini,  yaitu  untuk  mengidentifikasi hubungan jangka pendek dan jangka panjang pengaruh variabel .VECM  memiliki speed of adjustment  dari jangka pendek  ke  jangka  panjang  yang  ditunjukkan  oleh  adanya    nilai Error  Correction  Term (ECT).  Koreksi  kesalahan ( error correction ) artinya bila terjadi deviasi terhadap keseimbangan jangka panjang akan dikoreksi secara bertahap melalui  penyesuaian  parsial  jangka  pendek. Informasi  selanjutnya  merupakan  informasi  hasil  regresi.  Berdasarkan hasil model VECM pada Tabel 5.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 217 − 224 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.2015
Tabel 6. Hasil Estimasi Vector Error Correction Model (Jangka Panjang)
Jangka Panjang Persamaa n Variabel Harga Karet Alam di Tingkat Produsen Sel Sut Ria Jam Kba Ksel Lam Ktng ECT 1.0000 -0.60803     -2.35112   00.08228     -1.5551 0.20992 0.84257 -1.5360 Pr(>|t|) -0.05250     0.08501      0.042666   0.037525     0.30596      0.05784 -0.21935 -0.01023 0.67733     0.2959 0.3366 0.361000     0.000235   0.3945 0.00918 0.84660
Tabel  6.    menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  jangka  panjang  mengenai  harga  karet  alam  di  tingkat produsen antar provinsi. Harga karet alam di Provinsi Sumsel memiliki hubungan yang signifikan dan berpengaruh negatif terhadap harga karet alam di Provinsi Sumatera Utara, Riau, dan Kalimantan Barat . Sedangkan harga karet alam  di  Provinsi  Jambi,  Kalimantan  selatan,  Lampung  dan  Kalimantan  Tengah  memiliki  pengaruh  signifikan  dan berpengaruh positif terhadap harga karet alam di Provinsi Sumsel. Artinya dalam penentuan harga yang berlaku di Satu  provinsi  akan berhubungan dengan harga yang berlaku antar provinsi lainnya. Hal  tersebut  dikarenakan karet alam Indonesia merupakan komoditas yang berfokus kepada ekspor, sehingga perubahan harga karet alam di tingkat produsen dipengaruhi oleh perubahan harga karet alam di pasar dunia dan harga di tingkat eksportir sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Audina, 2022; Yuningtyas, 2019)
Tabel 7. Hasil Estimasi Vector Error Correction Model (Jangka Pendek)
Jangka Pendek Provinsi Pengaruh Provinsi Terpengaruh Estimate Pr(>|t|) Provinsi Terpengaruh Estimate Pr(>|t|) Sel.d Sel.dl1 -0.48972 0.02864 * Ksel.dl2 0.88113 0.03609 * Ria.dl1 1.35932 0.00496 ** Lam.dl3 -0.63378      0.02243 * Sut.dl2 -0.84389 0.04400 * Sut.d Ria.dl1 0.65467 0.0314 * Jam.dl2 -0.44574 0.0793 * Sut.dl1 0.42635 0.0793 * Ria.d Lam.dl1 0.2408293 0.0201 * Ria.dl2 -0.34900 0.0150 * Ktng.dl1 0.3111878 0.0166 * Jam.d Jam.dl1 0.359287 0.020051 * Sel.dl3 0.16188 0.02992 * Jam.dl2 0.267300 0.043768 Ria.dl3 -0.50697 0.00011 *** Kba.dl2 -0.223268 0.006953 ** Ksel.dl3 -0.35174 0.022732 * Ksel.dl2 0.301022 0.027681 * Ktng.dl3 0.28421 0.006223 ** Kba.d Ria.dl1 0.92243 0.001927 ** Lam.dl2 0.41909 0.010202 * Kba.dl2 -0.83272 1.23e-06** Kba.dl3 -0.83574 0.000191** Ksel.dl2 0.54969 0.031844 * Lam.dl3 0.38099 0.023990 * Ksel.d Ria.dl2 -0.428441 0.0485 * Ktng.dl3 0.369007 0.0291 * Jam.dl3 -0.570998 0.0266 * Lam.d Ria.dl1 0.648186 0.03311 * Ksel.dl1 0.607551 0.00582 ** Jam.dl1 0.738015 0.01600 * Ktng.dl3 -0.55115 0.00723 ** Ktng.d Ria.dl1 0.661486 0.001322 ** Ksel.dl2 0.3463 0.048909 * Ksel.dl1 0.537897 0.000304*** Lam.dl2 -0.39247 0.000707 ** Ktng.dl1 -0.385628 0.013398 * Kba.dl3 -0.45852 0.00227** Jam.dl2 0.364416 0.034053 * Ksel.dl3 0.777352 0.00219 ***
Pada Tabel 7. Dipilih nilai p-value yang lebih kecil dibandingkan nilai critical value sebesar 0,05. Uji tersebut menunjukkan bahwa terdapat integrasi jangka pendek antara provinsi di Indonesia. Harga karet alam antar provinsi penghasil karet terbesar di Indonesia dalam jangka pendek saling mempengaruhi dan atau mempengaruhi harga karet pada  provinsi  lainnya  di  Indonesia  pada  satu  hingga  empat  bulan  sebelumnya  pada  taraf  nyata  1  dan  5  persen. Berdasarkan  Tabel  7.  Dapat  disimpulkan  bahwa  perubahan  harga  di  Sumatera  Selatan  pada  1  periode  (lag  1) sebelumnya berepengaruh positif terhadap harga di  Provinsi Riau pada bulan sekarang. Artinya peningkatan harga tingkat  produsen  satu  bulan  sebelumnya  menyebabkan  peningkatan  harga  di  Provinsi  Riau  yaitu  sebesar  1.35932. pada lag 2 perubahan harga di Sumatera Selatan dua bulan sebelumnya berpengaruh negatif terhadap perubahan harga di Provinsi Sumatera Utara dan berpengaruh positif terhadap perubahan harga di Provinsi Kalimantan Selatan pada bulan  ini.  Tiga  bulan  sebelumnya  perubahan  harga  di  Sumatera  Selatan  memiliki  hubungan  yang  negatif  dengan provinsi  Lampung.  Artinya  peningkatan  harga  di  Provinsi  Sumsel  pada  tiga  bulan  sebelumnya  menyebabkan penurunan harga karet alam di Provinsi Lampung pada bulan ini. Harga karet Provinsi Sumut dalam jangka pendek memiliki hubungan positif dengan Provinsi Riau dan meiliki hubungan negatif dengan Jambi pada lag 2 serta harga karet  di  Provinsi  Sumut  juga  dipengaruhi  oleh  lag  harganya  sendiri.  Provinsi  Riau  memiliki  hubungan  dalam penentuan  harga  secara  positif  dengan  Provinsi  Lampung  dan  Kalimantan  Tengah.  Harga  karet  di  Provinsi  Jambi memiliki hubungan dua bulan sebelumnya berpengaruh negatif terhadap perubahan harga di Kalimantan Barat dan

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 217 − 224 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.2015
berpengaruh  positif  di  Kalimantan  Selatan  pada  bulan  ini.  Hubungan  perubahan  harga  di  Jambi  pada  tiga  bulan sebelumnya berpengaruh terhadap perubahan harga di Provinsi Riau dan Kalimantan Selatan secara negatif dan positif terhadap perubahan harga di Sumatera Selatan dan Kalimantan Tengah dan sebagainya dapat dilihat pada Tabel 7.

## 3.3. Kausalitas Granger
Uji kausalitas dilakukan untuk menguji hubungan antar variabel, namun tidak untuk estimasi terhadap model (Astasia et al., 2019). telah dirangkum dan dapat dilihat pada Gambar 2. di bawah ini.
Gambar 2. Diagram Hasil Analisis Kausalitas Granger
Hasil  uji  kausalitas  Granger  yang  didapat  dari  analisis  menggunakan Eviews menunjukkan  bahwa  hanya terdapat  beberapa  hubungan  kausalitas.  Karena  nilai p- value  <0,05  maka  Sumatera  Selatan  mempengaruhu  harga Sumatera Utara dan Riau. Terjadi perubahan harga di Sumatera Utara mempengaruhi harga di Provinsi Riau. Terjadi hubungan dua arah yakni antara Provinsi Riau dan Provinsi Lampung, Provinsi Raiu dan Provinsi Kalimantan Tengah serta Provinsi Kalimantan Selatan dan Kalimantan Tengah. Hubungan dua arah artinnya jika terjadi perubahan harga Provinsi  Lampung  maka  akan  diikuti  oleh  Provinsi  Riau  baik  perubahan  positif  maupun  perubahan  negatif  dan sebaliknya.

## 3.4. Impulse Response Function (IRF)
Pendugaan dalam parameter model VAR dan VECM yang terbentuk terkadang sulit diintepretasikan, maka salah satu cara  yang  dapat  dilakukan  yakni  menggunakan  pendekatan  IRF  (Rahayu  et  al.,  2021).  IRF  bermanfaat  untuk menunjukkan bagaimana respon suatu variabel dari  sebuah shock dalam variabel itu sendiri dan atau variabel endogen lainnya  (Juliodinata  et  al.,  2019).  Respon  karena  adanya  guncangan  dari  variabel  harga  di  tingkat  produsen  antar provinsi di Indonesia terhadap variabel harga masing-masing akan dianalisis dengan  Impuls Response berdasarkan metode  Cholesky  Decomposition.  Cholesky  Decomposition  bertujuan  untuk  menggenerate  impulse  response  yang tergantung secara krusial pada urutan (ordering) variabel dalam sistem. Pada penelitian ini akan melihat respon yang diberikan  oleh  harga  karet  alam  di  tingkat  produsen  antar  provinsi  di  Indonesia  terhadap  shock  yang  terjadi  pada variabel  tersebut  sebesar satu  standar deviasi. Impulse Response digambarkan dalam bentuk  grafik, dengan sumbu Sumbu horisontal pada gambar dibawah menunjukkan periode waktu dimana satu periode mewakili satu bulan. Jangka waktu  yang akan dilihat adalah 48 bulan atau empat  tahun. sehingga periode yang digunakan dalam uji IRF yakni sebanyak 48 periode.
Sumatera Utara Kalimantan Tengah Kalimantan Tengah Lampung Kalimantan Selatan Lampung Jambi Kalimantan Barat Kalimantan Barat Jambi Sumatera Selatan Sumatera Utara Riau Sumatera Selatan Riau Kalimantan Selatan

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 217 − 224 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.2015
Berdasarkan Gambar 3. Menujukkan bahwa ke delapan provinsi kembali pada titik keseimbangan, hanya saja pada  periode  yang  berbeda.  Setelah  mencapai  titik  keseimbangannya,  harga  karet  di  tingkat  produsen  kembali berfluktuatif  (naik-turun).  Guncangan  sebesar  satu  standar  deviasi  harga  karet  alam  di  Provinsi  Sumatera  Selatan selalu direspon positif oleh Provinsi Kalimantan Selatan.  Sejak awal  terjadi guncangan harga yang ada di Provinsi Riau,  harga  karet  alam  di  kedelapan  provinsi  selalu  merespon  positif.  Namun  setelah  periode  kelima  kebanyakan provinsi  mulai  merespons  negatif  terhadap  perubahan  harga  di  Provinsi  Riau.  Apabila  terjadi  guncangan  semua provinsi  akan  mencapai  titik  keseimbangannya  tentunya  dalam  periode  yang  berbeda-beda.  Penelitian  ini  sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Yuningtyas, 2019)  terdapat hubungan integrasi spasial dan kointegrasi antara pasar karet alam di pasar fisik Indonesia (Belawan) dengan pasar berjangka dunia (SICOM,CJCE, TOCOM, AFET dan SHFE).

## 3.5. Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
Analisis Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) bertujuan untuk menggambarkan kepentingan keragaman setiap  variabel  di  dalam  sistem  secara  relatif  karena  adanya shock .  FEVD  berguna  untuk  memprediksi  kontribusi persentase variasi setiap variabel karena adanya perubahan variabel tertentu di dalam sistem VAR/VECM  (Widarjono 2018  dalam  Nuraeni  et  al., 2016). Analisis Variance Decomposition dalam penelitian ini digunakan untuk  melihat persentase variasi  setiap variabel  selama 48 bulan mendatang, dimana menunjukkan hasil  FEVD pada harga karet alam antar provinsi menunjukkan hasil analisis FEVD untuk pembentukan harga karet alam di tingkat produsen 48 bulan mendatang dalam bentuk persentase.
Pergerakan dapat diketahui setiap bulannya. Diketahui pada bulan pertama, variasi harga karet alam di pasar Sumatera Selatan dijelaskan oleh guncangan harga di tingkat Provinsi Sumsel sendiri yaituu sebesar 100 persen. Ini disebabkan oleh beberapa faktor internal didalam pasar karet di Sumatera Selatan. Faktor intenal seperti pengadaan bibit unggul karet yang kurang mencukupi dan cenderung memiliki harga mahal (Hertina et al., 2021), kualitas bokar dan  banyaknya  pesaing-pesaing  prodeusen  karet  alam  baru.  Variasi  harga  yang  terjadi  pada  harga  karet  alam  di Smatera Selatan pada awal periode tidak terlalu dipengaruhi  variasi pada  harga karet alam di tingkat  eksportir dan pasar dunia. Sejak bulan kedua, harga karet alam di tingkat produsen mulai dijelaskan oleh guncangan dari variabel lain, yaitu dari dirinya sendiri sebesar 88 persen, harga dari Provinsi Riau sebesar 7 persen dan harga dari Provinsi Sumatera Utara sebesar 3 persen dan dari Provinsi Lampung sebesar 2 persen.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah dari hasil analisis VECM, terdapat keseimbangan jangka pendek  dan  jangka  panjang  antara  kedelapan  provinsi  penghasil  karet  terbesar  di  Indonesia.  Uji  kointegrasi menunjukkan bahwa delapant peubah terkointegrasi yang berarti delapant peubah memiliki hubungan jangka panjang. Uji Granger causality yang didukung oleh IRF dan FEVD menunjukkan bahwa perubahan harga di Sumatera Selatan dua bulan sebelumnya berpengaruh negatif terhadap perubahan harga di Provinsi Sumatera Utara dan berpengaruh positif terhadap perubahan harga di Provinsi Kalimantan Selatan pada bulan ini. Tiga bulan sebelumnya perubahan harga di Sumatera Selatan memiliki hubungan yang negatif dengan provinsi Lampung. Artinya peningkatan harga di Provinsi Sumsel pada tiga bulan sebelumnya menyebabkan penurunan harga karet alam di Provinsi Lampung pada bulan ini ataupun sebaliknya dan sebagainya. Lag yang terdefinisi hingga lag 3 (tiga bulan sebelumnya). Saran untuk penelitian selanjutnya adalah dengan menggunakan data pada hari yang sama pada setiap kecamatan, kabupaten di setiap provinsi di Indonesia. Karena pada penelitian ini periode yang digunakan adalah bulanan.

## REFERENCES
Adriani, D., & Wildayana, E. (2015). Integrasi Pertumbuhan Ekonomi Dan Penciptaan Kesempatan Kerja Sektor Pertanian Di Indonesia. Jurnal Sosiohumaniora , 18 (3), 203–211. https://doi.org/10.24198/sosiohumaniora.v17i3.8381 Ahmad, B. (2018). Transmisi Dan Tingkat Integrasi Harga Komoditas Pangan Strategis Antar Provinsi Di Indonesia . Antoni, M., & Tokuda, H. (2019). Identification of Obstacles and Drivers of Smallholder Rubber Farmers to Become Members of A Processing and Marketing Unit in Indonesia. Applied Economics and Finance , 6 (2), 79–85. https://doi.org/10.11114/aef.v6i2.3938
Astasia, A., Wagito, S., Adelia, F. B., & Faeni, Y. A. (2019). Pengaruh Pertambahan Kasus Covid-19 Antara Menggunakan Vector Autoregressive. Seminar Nasional Official Statistics 2019: Pengembangan Official Statistics Dalam Mendukung Implementasi SDG’s PENGARUH , 1 , 146–151. Audina,  M.  (2022). Pengaruh  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Integrasi  Pasar  dan  Harga  Karet  di  Tingkat  Petani  di  Sumatera Selatan . Ayu, W., & Bustami. (2019). Pemodelan Ekspor Impor Pdrb Provinsi Riau Tahun 2010 – 2019 Menggunakan Var dan Vecm . Direktorat Jendral Perkebunan. (2021). Statistik perkebunan unggulan nasional 2019-2021. In D. Gartina & R. L. L. Sukriya (Eds.), Direktorat Jenderal Perkebunan . Sekretariat Direktorat Jenderal Perkebunan. Internasional. Indonesian Journal of International Relations , 5 (2), 241–263. https://doi.org/10.32787/ijir.v5i2.226 Juliodinata, A. I., Tiro, M. A., & Ahmar, A. S. (2019). Metode Vector Autoregressive dalam Menganalisis Pengaruh Kurs Mata Uang, Inflasi, dan Suku Bunga Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan. VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research , 1 (2), 14–21. https://doi.org/10.35580/variansiunm9356 Nuraeni, D., Anindita, R., & syafrial. (2016). Analisis Variasi Harga dan Integrasi Pasar Bawang Merah di Jawa Barat . 26 (3),

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 217 − 224 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.2015
163–172.
Nurhidayati, I., Hakim, D. B., & Asmara, A. (2015). Integrasi Pasar Karet Alam Sit Asap Antara Produsen Utama Dengan Pasar Berjangka Dunia. Jurnal Manajemen Dan Agribisnis , 12 (3), 204–215. https://doi.org/10.17358/jma.12.3.204
Purwaningrat,  L.,  Novianti,  T.,  &  Dermoredjo,  S.  K.  (2021).  Dampak  Peningkatan Konsumsi  Karet  Alam  Domestik  Terhadap Kesejahteraan  Petani  Karet  Indonesia. SEPA:  Jurnal  Sosial  Ekonomi  Pertanian  Dan  Agribisnis , 17 (2),  111–123. https://doi.org/10.20961/sepa.v17i2.42198
Rahayu, E., Yundari, & Martha, S. (2021). Analisis Tingkat Inflasi dan BI Rate Menggunakan Vector Error Correction Model. Buletin Ilmiah Mat, Stat, Dan Terapannya (Bimaster) , 10 (1), 51–60.
Ristianti, D. F., & Purwadi, J. (2019). Implementasi Metode VECM (Vector Error Corection Model) dalam Menganalisis Pengaruh Kurs  Mata  Uang,  Inflasi  dan  Suku  Bunga  terhadap  Jakarta  Islamic  Indeks  (JII). Jurnal  Ilmiah  Matematika , 6 (1),  13. https://doi.org/10.26555/konvergensi.v6i1.19544
Saputra,  D.  D.,  &  Sukmawati,  A.  (2021).  Pendekatan  Analisis  Vector  Error  Corretion  Model  (VECM)  Dalam  Hubungan Pertumbuhan Ekonomi Dan Sektor Pariwisata. Seminar Nasional Official Statistics , 2021 (1), 120–129. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2021i1.787
Siswadi, B., Asnah, & Dyanasari. (2020). Integrasi Pasar dan Transmisi Harga dalam Pasar Pertanian . deepublish.
Yuningtyas,  C.  V.  (2019). Integrasi  pasar  dan  threshold  transmisi  harga  karet  alam  indonesia  dengan  pasar  internasional singapura . Institut Pertanian Bogor.