license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0).
ISSN 0854-526x (print) | e-ISSN 2503-0272 (online)
Submitted : 8-6-2021 Revised : 28-1-2022 Accepted : 16-9-2022

## Dampak pandemi COVID-19 terhadap harga minyak dan pangan dunia: Analisis VECM
Reninta Dewi Nugraheni 1 , Ika Inayah 2
1 Pusat Riset Ekonomi Industri, Jasa dan Perdagangan, Badan Riset dan Inovasi Nasional, rerendewi2@gmail.com 2 Pusat Riset Ekonomi Perilaku dan Sirkuler, Badan Riset dan Inovasi Nasional, ikainayah@gmail.com

## Abstract
The study investigates the impacts of the COVID-19 pandemic on global oil price, global food price index, meat, and sugar commodity price index using vector error correction (VECM) model covering the sample period of 1st April 2020 to 31st August 2021. Data were collected mainly from WHO, FAO, and Macro Trend Websites. The result from VECM model indicates a strong cointegration relationship among the variables. In the short run, global oil price, meat price index, and sugar price index are negatively and significantly related to the COVID-19 pandemic. In the long run, the prices of these variables do not follow to the others, but there is negative reaction of global oil prices to meat and sugar price index. The COVID-19 pandemic increased the meat and sugar price index, but not significantly at the 5% level.

## Keywords: COVID-19, world oil prices, VECM granger causality
JEL Classification: F47, F62, Q02, Q17

## Abstrak
Studi ini mengkaji dampak pandemi COVID-19 terhadap harga minyak mentah dan indeks harga pangan global menggunakan model vector error correction (VECM) yang mencakup periode sampel 1 April 2020 hingga 31 Agustus 2021. Data pada riset ini dikumpulkan dari WHO, FAO dan Macro Trend Website. Hasilnya dari model VECM menunjukkan adanya hubungan kointegrasi antara variabel. Untuk jangka pendek, perubahan indeks harga pangan dunia, index harga daging dan gula bersifat negatif serta  signifikan selama masa pandemic COVID-19. Dalam jangka panjang, harga variabel-variabel tersebut tidak saling mengikuti, ada reaksi negatif antara harga minyak mentah terhadap daging dan gula selama pandemi. COVID-19 meningkatkan indeks harga komoditas daging dan gula, namun tidak signifikan pada level 5%.
Kata kunci: pandemi COVID-19, harga minyak dunia, VECM granger causality Klasifikasi JEL: F47, F62, Q02, Q17

## PENDAHULUAN
Tahun 2020 pandemi virus corona (COVID-19) yang berasal dari Tiongkok dilaporkan sudah menyebar ke lebih dari 200 negara dan mengganggu semua aktivitas ekonomi dan mobilitas  di  seluruh  dunia  (WTO,  2020). Virus  corona  memberikan  dampak  signifikan terhadap kegiatan ekonomi, perdagangan, dan investasi global yang belum pernah tercatat pada tahun-tahun  sebelumnya.  Untuk  mengurangi penyebaran virus ini, semua negara telah memberlakukan upaya secara masif seperti lockdown secara luas, membatasi perjalanan internasional, larangan masuk bagi semua warga negara asing, pembatasan perjalanan dari berbagai tempat dengan kasus yang dikonfirmasi hingga
menghentikan sementara aktivitas perekonomian. Total  kasus  yang  terinfeksi  COVID-19  secara global mengalami peningkatan setiap harinya (Gambar 1). Peningkatan kasus ini terjadi karena kecepatan penularan virus dari manusia ke manusia yang cukup tinggi, sedangkan aktivitas manusia pun masih cukup tinggi sehingga hal ini makin mempercepat peningkatan jumlah kasus infeksi  yang  terjadi. Akibat  dari  peningkatan kasus yang cepat ini, dunia mengalami dua puncak jumlah kematian dan kasus infeksi selama tahun 2020.  Gelombang  pertama  pandemi  di  dunia terjadi dari awal Maret hingga Mei 2020 dengan puncak  kasus  infeksi  tertinggi  di  bulan April. Wilayah yang paling terinfeksi dari gelombang pertama ini adalah wilayah Eropa. Kemudian

## Dampak pandemi COVID-19 terhadap harga minyak dan pangan dunia: Analisis VECM
gelombang kedua berlangsung dari Juli hingga Oktober 2020 dengan puncak kasus tertinggi di  bulan Agustus. Wilayah Afrika  merupakan wilayah yang paling tinggi dalam menyumbang kasus infeksi pada gelombang kedua ini (WHO, 2021).
Pandemi  COVID-19  menjadi  isu  global yang memberikan dampak negatif tidak hanya pada sektor kesehatan, namun juga pada sektor ekonomi, industri, dan pariwisata. Pandemi COVID-19 menyebabkan pertumbuhan ekonomi global turun pada tahun 2020 dengan angka proyeksi  sebesar  -4.4  persen  (IMF,  2020). Pandemi COVID-19 juga mengguncang harga minyak dunia dan mempengaruhi pergerakan harga energi untuk produk bahan bakar seperti minyak mentah hingga berbagai produk minyak sulingan.  Gambar  2  menunjukkan  saat  awal pandemi, dimana puncak gelombang pertama
kasus infeksi terjadi di bulan Maret dan April 2020, terjadi penurunan harga minyak dunia versi West Texas Intermediate US dan Brent Crude UK.  Hal  ini  terjadi  karena  aktivitas  ekonomi yang melambat tajam di seluruh dunia sehingga permintaan minyak bumi dan produknya menjadi anjlok. Namun kemudian harga minyak naik kembali secara perlahan-lahan ketika aktivitas ekonomi kembali dibuka (Camp, Mead, Reed, Sitter, & Wasilewski, 2020).
Laporan  dari  OECD  (2020)  menyebutkan bahwa  dampak  pandemi  COVID-19  sangat mengejutkan karena mendorong harga minyak bergerak  ke  titik  terendah  baru  (Gambar  1). Patokan harga minyak AS turun drastis pada bulan April. Hal serupa juga terjadi pada patokan harga minyak mentah Eropa dan seluruh dunia yang mengalami penurunan secara signifikan.
Sumber: World Health Organization (2020) Gambar 1. Global Kasus Terinfeksi Pandemi COVID-19
Dikutip  dari  situs  resmi  IEA  (2020) bahwa pandemi COVID-19 mempengaruhi sebagian pasar energi, akan tetapi dampaknya pada pasar minyak sangat tinggi karena pandemi melumpuhkan mobilitas masyarakat dunia dan menurunkan permintaan bahan bakar transportasi. Permintaan minyak global mengalami penurunan tajam pada Februari 2020 yaitu hanya sebesar 99,9 juta barel per hari. Penurunan terjadi sekitar 90.000 barel per  hari.  Padahal  menurut  perkiraan  IEA sebelumnya, permintaan minyak global tahun 2020 akan tumbuh sebesar 825.000 barel per hari.
Seperti yang disebutkan sebelumnya bahwa  dampak  penyebaran  COVID-19 ini telah dirasakan oleh semua negara dan dampaknya semakin meluas, membawa masa sulit dan mengancam ketahanan pangan bagi jutaan orang. Saat ini isu ketahanan pangan menjadi perhatian para pemangku kebijakan. Banyak penelitian yang telah melakukan identifikasi determinan variasi harga pangan dan menyimpulkan bahwa kenaikan harga pangan mengikuti  kenaikan harga minyak mentah sehingga harga minyak menjadi salah satu penyebab yang potensial dari kenaikan harga  pangan  (Urbanchuk,  2007;  Baek  & Koo, 2009; Chen et al ., 2010; Gogoi, 2014;
Ibrahim, 2015; Nwoko et al. , 2016). Alasan keterkaitan antara kedua variabel tersebut yaitu:  pertama,  kenaikan  harga  minyak
mentah diperkirakan akan meningkatkan produksi biofuel sebagai alternatif pengganti minyak mentah, sehingga meningkatkan permintaan komoditas pertanian sebagai bahan baku biofuel. Perluasan lahan produksi biofuel berpotensi mengurangi lahan untuk menghasilkan pasokan pangan dan pada akhirnya akan meningkatkan harga komoditas pangan (Headey & Fan, 2008; Zilberman et al., 2013; Wright, 2014). Kedua, kenaikan harga minyak mentah menyebabkan kenaikan biaya transportasi dan biaya input dalam produksi pangan, sehingga menyebabkan harga komoditas pangan juga turut naik (Mitchell, 2008; Dillon & Barret, 2016). Dalam konteks pandemi  COVID-19  yang  terjadi,  harga minyak mentah mengalami penurunan di awal pandemi yang disebabkan terjadinya penurunan permintaan minyak secara global sebagai akibat dari penerapan kebijakan lockdown dan pembatasan pergerakan manusia  di  sejumlah  negara. Akibatnya, penurunan harga minyak ini disinyalir memicu penurunan harga komoditas pangan. Hal  ini  disebabkan  karena  turunnya  biaya transportasi dan biaya input produksi karena harga minyak yang rendah.
Selama  pandemi  COVID-19,  sejumlah negara di dunia menerapkan kebijakan lockdown , pembatasan sosial, dan pembatasan perpindahan. Karena kebijakan tersebut, terjadi penutupan restoran, pusat perbelanjaan dan tempat hiburan,
Sumber:  FAO (2021) Gambar 3. FAO Global Food Price Index

## Dampak pandemi COVID-19 terhadap harga minyak dan pangan dunia: Analisis VECM
pengurangan aktivitas pekerja dan industri, penutupan hotel dan tempat pariwisata hingga penutupan akses perdagangan antar negara. Gambar 3 menunjukkan tren indeks harga pangan dunia yang mengalami penurunan dari Januari hingga Maret sebagai akibat dari meningkatnya kasus  pandemi  COVID-19  yang  kemudian mulai meningkat kembali pada pertengahan Mei 2020. Jika dilihat lebih spesifik, Gambar 3 menunjukkan indeks harga per komoditas pangan di dunia selama pandemi, yaitu daging, susu, sereal,  dan  gula.  Dapat  dilihat  di  awal  terjadi pandemi COVID-19, komoditas gula merupakan komoditas yang paling terdampak. Pada bulan Februari  hngga April  2020,  terjadi  penurunan indeks harga gula secara tajam. Kemudian secara perlahan kembali naik, namun belum mencapai indeks harga awal sebelum terjadi pandemi. Komoditas selanjutnya adalah daging yang terus mengalami penurunan indeks harga selama pandemi  COVID-19  di  tahun  2020. Adapun komoditas susu dan sereal sempat mengalami sedikit penurunan di awal pandemi, namun kemudian berangsur-angsur kembali meningkat.
Fluktuasi harga yang terjadi pada komoditas pangan tersebut disinyalir dipengaruhi oleh kondisi  pandemi  COVID-19  yang  terjadi. Misalnya, untuk komoditas daging, pandemi ini mempengaruhi kondisi penawaran dan permintaan daging. Studi yang dilakukan oleh Ijaz et al. (2021)  menyebutkan  produksi  dan
permintaan  daging  menurun  signifikan  akibat pembatasan lockdown yang diterapkan di sebagian besar negara di dunia dan menurunnya daya beli masyarakat sehingga mengakibatkan harga daging turun. Produsen dan pengolah daging kesulitan dalam produksi dan pengiriman produk karena situasi penguncian di beberapa wilayah, penurunan jumlah tenaga kerja akibat terinfeksi virus COVID-19, penutupan fasilitas produksi  karena  penyebaran  virus  COVID-19 yang cepat di kalangan pekerja, serta perubahan peraturan pasar ekspor lokal dan global. Hal ini berdampak buruk pada industri daging karena menurunnya fasilitas produksi, pengolahan, dan pendistribusian daging.
Peran minyak mentah dalam perekonomian dunia dianggap sebagai hal yang penting karena minyak mentah merupakan salah satu sumber energi dan inti dari ekonomi global modern (Kilian & Vigfusson, 2013). Dalam perkonomian dunia, minyak mentah merupakan critical input untuk dalam memproduksi barang dan jasa serta memiliki dampak yang sangat besar pada kehidupan masyarakat. Minyak memiliki cakupan aplikasi yang luas, memasok berbagai sektor ekonomi termasuk pertanian, transportasi dan industri, serta rumah tangga, karena berfungsi untuk produksi bahan bakar. Oleh karena itu, kualitas hidup masyarakat bergeser naik turun ketika harga minyak mentah tidak seimbang dan  tidak  rasional  (Jahangir  &  Dural,  2018).
Sumber: Hasil olah penulis berdasarkan data dari FAO (2021) Gambar 4. Tren Indeks Harga Komoditas Pangan di Dunia
Oleh karena itu, fluktuasi harga minyak dapat mempengaruhi harga produk yang lain termasuk produk daging dan gula. Studi terbaru tentang minyak mentah disampaikan oleh Ibrahim (2015) yang menyebutkan bahwa biaya produksi pangan global dan tagihan impor pangan akan melonjak pada saat kenaikan harga minyak untuk  negara-negara  pengimpor  pangan.  Hal itu akan semakin menekan harga pangan dalam negeri.  Penelitian lain yang ditulis Baffes dan Dennis (2013) menunjukkan ada kontribusi yang signifikan dari harga minyak terhadap harga produk pertanian seperti jagung, gandum, kedelai, beras, dan minyak sawit. Sementara bukti empiris dari Zhang, Lohr, Escalante, dan Wetzstein (2010) menunjukkan tidak ada hubungan harga jangka panjang langsung antara harga bahan bakar dan komoditas pertanian, dan terbatas jika ada hubungan jangka pendek langsung. Studi yang dilakukan Nazlioglu dan Soytas (2011) di Turki yang menggunakan data bulanan dari Januari 1994 sampai Maret 2010 menyebutkan bahwa tidak ada hubungan harga minyak dan apresiasi/ depresiasi nilai tukar dolar lira terhadap harga pertanian  individu  (gandum,  jagung,  kapas, kedelai dan bunga matahari).
Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara pandemi COVID-19  terhadap  harga  minyak  dunia, indeks harga pangan dunia, indeks harga daging dan indeks harga gula. Komoditas gula dan daging dipilih sebagai variabel karena  dilihat  dari  trennya  (Gambar  4), indeks harga kedua komoditas ini cukup terdampak  akibat  pandemi  COVID-19  di tahun 2020. Keterkaitan dinamis di antara variabel-variabel tersebut diharapkan dapat memberikan gambaran dan acuan bagi para pengambil keputusan investasi dan bisnis dalam kegiatan operasional dan perencanaan, serta perdagangan dan investasi pada sektor industri.

## TINJAUAN PUSTAKA
Hubungan antara harga minyak dunia dan harga pangan menjadi salah satu topik yang menarik untuk diteliti. Beberapa penelitian menunjukkan harga minyak dunia memiliki pengaruh terhadap harga  pangan.  Urbanchuk  (2007)  menemukan
bahwa kenaikan harga minyak dan energi berdampak dua kali lipat terhadap harga pangan yang  diukur  oleh  Indeks  Harga  Konsumen (IHK). Baek dan Koo (2009) menemukan bahwa harga energi dan nilai tukar telah menjadi faktor signifikan yang memengaruhi harga pangan AS dalam beberapa tahun terakhir baik dalam jangka pendek maupun panjang. Studi oleh Chen et al. (2010)  menunjukkan  kenaikan  harga  minyak bumi berpengaruh signifikan terhadap produksi dan harga gabah pertanian dunia.
Studi mengenai hubungan antara harga minyak dunia dan harga pangan ini pun diteliti menggunakan berbagai metode yang berbeda, baik untuk melihat hubungan jangka pendek maupun hubungan jangka panjang. Esmaeili dan Shokoohi (2011) yang menggunakan uji Scree dan metode proporsi varian menunjukkan harga minyak mentah berpengaruh tidak langsung terhadap harga  pangan.  Nwoko  et  al.  (2016)  meneliti dampak harga minyak pada ketidakstabilan harga pangan  di  Nigeria  menggunakan Vector Auto Regression  (VAR)  dan  uji  kausalitas  Granger. Hasilnya  menunjukkan  terdapat  hubungan jangka pendek yang positif dan signifikan antara harga minyak dan harga pangan yang diteliti, sedangkan hasil uji kausalitas Granger menunjukkan kausalitas searah harga minyak terhadap ketidakstabilan harga jagung, kedelai, dan sorgum di Nigeria. Gogoi (2014) meneliti hubungan jangka panjang antara minyak mentah dan harga komoditas pangan dunia seperti jagung, beras, kedelai, dan gandum untuk periode 1980- 2011 dengan menggunakan teknik ekonometrik time series. Hasil uji kointegrasi menunjukkan bahwa terdapat hubungan jangka panjang antara harga minyak mentah dengan harga jagung, kedelai, dan gandum kecuali harga beras. Hasil uji  kausalitas  Granger  juga  dilakukan  untuk memeriksa apakah ada hubungan sebab akibat antara kedua harga tersebut dan menemukan adanya kausalitas searah, yaitu harga minyak mentah  menjadi  “penyebab  Granger”  pada masing-masing keempat harga komoditas pangan tersebut, sedangkan harga minyak mentah tidak ditemukan pengaruh dari harga komoditas pangan. Avalos (2013) menyelidiki apakah harga minyak memengaruhi harga jagung dan kedelai menggunakan model VAR pada harga bulanan
dari  Januari  1986  sampai April  2006  dengan menggunakan harga internasional. Hasil studinya menunjukkan bahwa guncangan harga minyak tidak menunjukkan kausalitas prediktif atas harga jagung  dan  kedelai.  Harga  minyak  memiliki dampak negatif baik dalam dinamika jangka panjang maupun jangka pendek pada harga kedua komoditas pangan tersebut. Gohin dan Chantret (2010) meneliti hubungan jangka panjang antara produk pangan dan energi menggunakan model keseimbangan umum dan memperoleh hubungan yang positif.
Saghaian  (2010)  meneliti  keterkaitan antara harga jagung, harga kedelai, harga gandum, harga minyak mentah, dan harga etanol menggunakan uji kointegrasi, model koreksi kesalahan  vector  (VECM),  dan  uji  kausalitas Granger. Studi ini menunjukkan bahwa minyak mempengaruhi produksi pangan melalui harga input. Pala (2013) melakukan studi untuk melihat hubungan antara harga minyak mentah dan harga pangan menggunakan VECM. Hasil studi menunjukkan adanya hubungan yang signifikan antara harga minyak mentah dan harga pangan dan penyebabnya adalah dua arah.  Campiche et al. (2007) mempelajari hubungan antara harga minyak mentah dan variasi komoditas pertanian juga menggunakan model koreksi kesalahan vector (VECM). Hasilnya menunjukkan bahwa harga jagung dan kedelai mengalami kointegrasi dengan harga minyak mentah selama kurun waktu 2006-2007.
Dari  studi  yang  telah  dilakukan  diatas dan hasil yang diperoleh menunjukkan adanya hubungan antara harga minyak dan harga pangan, ditemukan pula beberapa studi yang menunjukkan tidak ada hubungan antara harga minyak mentah dan harga komoditas pertanian. Esmaeili dan Shokoohi (2011) tidak menemukan hubungan langsung jangka panjang antara harga minyak dan harga komoditas pertanian. (Yu et al., 2008) meneliti hubungan jangka panjang antara harga minyak mentah dan harga minyak nabati (kelapa sawit, kedelai, biji perkosaan, dan bunga matahari) serta menemukan bahwa harga minyak mentah tidak berpengaruh terhadap harga minyak nabati.  Mutuc et al. (2011) dan Lombardi et al.
(2012)  tidak  menemukan  bukti  dampak  harga minyak pada harga komoditas pertanian dalam jangka panjang.
Adapun hubungan antara harga pangan dan harga minyak dengan COVID-19 sampai saat ini masih diteliti. Musa et al. (2020) meneliti hubungan antara  COVID-19,  harga  minyak  mentah,  dan harga  pangan  menggunakan ARDL  dengan observasi selama bulan Januari-Maret 2020. Hasil dari model ARDL tersebut menunjukkan hubungan kointegrasi yang kuat antar variabel, harga minyak mentah berhubungan negatif dan signifikan  dengan  pandemi  COVID-19,  dan indeks harga pangan positif serta tidak signifikan dalam jangka panjang. Namun dalam jangka pendek, harga minyak mentah dan indeks harga pangan memiliki hubungan negatif dan signifikan dengan pandemi COVID-19. Hasil uji kausalitas Granger menunjukkan adanya kausalitas jangka panjang dalam persamaan pandemi COVID-19 dan juga terdapat kausalitas searah jangka pendek mulai dari harga minyak mentah dengan pandemi  COVID-19  dan  dari  indeks  harga pangan dengan harga minyak mentah. Oleh karena itu, kesimpulan dari penelitian ini adalah efek pandemi COVID-19 terhadap harga minyak mentah dan indeks harga pangan merupakan efek jangka pendek dan direkomendasikan langkah- langkah jangka pendek yang dapat diterapkan oleh OPEC dan FAO untuk menyelamatkan penurunan harga minyak mentah dan menghindari krisis pangan saat pandemi COVID-19.
Berdasarkan kajian penelitian terdahulu, penelitian ini memfokuskan pada hubungan antara pandemi COVID-19, harga minyak dunia, harga pangan dunia, harga komoditas daging, dan  gula.  Variabel  harga  komoditas  pangan keseluruhan, harga daging, dan gula menjadi keterbaharuan dari riset ini. Sehingga, pada studi ini akan berkontribusi secara empiris dengan menggunakan data selama kurang lebih satu tahun (1 April 2020 – 31 Agustus 2021) untuk melihat hubungan spesifik variabel-variabel tersebut pada jangka pendek dan jangka panjang. Oleh karena itu, penelitian ini akan menambah pengetahuan mengenai hubungan antara harga minyak dunia dengan harga komoditas pangan, daging, dan gula selama masa pandemi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini melibatkan data mengenai kasus terinfeksi  pandemi  COVID-19  terhadap  harga minyak dunia, indeks harga pangan dunia, indeks harga daging dan indeks harga gula. Data  mengenai  penambahan  kasus  terinfeksi COVID-19 secara global diperoleh dari World Health Organization (2020) Coronavirus Disease 2019 (2019-nCoV), indeks harga minyak dunia bersumber dari Macro Trend Website, indeks harga pangan dunia, indeks harga daging dan indeks harga gula bersumber dari The Food and Agriculture Organization (FAO).
Mengingat makalah penelitian sedang mencoba menyelidiki hubungan kasus terinfeksi pandemi  COVID-19  terhadap  harga  minyak dunia, indeks harga pangan dunia, indeks harga daging, dan indeks harga gula untuk periode yang diteliti yaitu 1 April 2020 hingga 31 Agustus 2021. Studi ini akan mengadopsi model yang ditulis oleh Maijama’a et al. (2020) dan Musa et al. (2020) yang mempelajari dampak wabah virus corona pada permintaan energi global: kasus di Tiongkok. Model sederhana adalah:
…………………... (1) dengan model ekonometrinya pada persamaan berikut:
…. (2)
CVC t = Coronavirus infected cases , OPR t = Global Oil price , GFP t = Global Food Price index , β 1 − β 2 adalah koefisien dari variable penjelas, t adalah tren waktu, dan ε t adalah error term . Dengan  menggunakan  fungsi  logaritma natural dalam model, akan membantu memenuhi asumsi linearitas, mengatasi masalah multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan mempermudah menafsirkan koefisien dalam elastisitas (Musa, Rabiu Maijama’a, Mohammed, & Yakubu,  2020).  Oleh  karena  itu  modifikasi persamaan model yang ditulis dalam bentuk logaritma natural adalah sebagai berikut.
Dengan ln adalah tanda natural log, CIC t = natural log dari Coronavirus infected cases ,  lnGOP t = natural log dari Global Oil price , lnGFP = natural log dari Global Food price index , Sugar adalah indeks harga komoditas gula dan meat adalah indeks harga  komoditas  daging.  Untuk  β 1 ,  β 2 ,  β 3 , β 4 adalah  koefisien  dari  variable  penjelas, t  adalan  tren  waktu  and  ε t adalah error term. Variabel coronavirus infected cases menunjukkan jumlah penambahan kasus terinfeksi virus COVID-19 perhari, variabel global oil price menunjukkan harga minyak dunia (USD), variabel harga pangan dunia, variabel harga komoditas daging dan gula menggunakan satuan index dari FAO dengan catatan dari FAO bahwa Sugar Price Index berdasarkan index form dari International Sugar Agreement.
Pada dasarnya hubungan antara kasus terinfeksi  COVID-19  secara  global,  harga minyak dunia, global daily food price index, indeks harga komoditas daging, dan gula menggunakan model regresi Vector  Auto Regression (VAR). VAR Merupakan model ekonometrik yang didasarkan pada hubungan antar variabel yang mengacu pada model dan digunakan untuk mengidentifikasi hubungan sebab akibat antar variabel. Keuntungan menggunakan  VAR  adalah  VAR  lebih sederhana karena tidak perlu memisahkan antara variabel bebas dan terikat (Gujarati, D.N  &  Porter,  D.C.,  2009). Vector Error Correction  Model (VECM)  merupakan Vector Autoregressive (VAR) yang dirancang untuk digunakan pada data nonstasioner yang diketahui memiliki hubungan kointegrasi. Menurut  Luetkepohl  (2005)  model VECM digunakan untuk mengestimasi data yang tidak stasioner pada tingkat level namun memiliki hubungan kointegrasi. Model ini pada  dasarnya  menggunakan  bentuk VAR yang terestriksi. Restriksi tambahan ini harus diberikan karena keberadaan bentuk data yang
……….. (3)

## Dampak pandemi COVID-19 terhadap harga minyak dan pangan dunia: Analisis VECM
tidak stasioner namun terkointegrasi . Model VECM memiliki satu persamaan untuk setiap variabel pada saat variabel tersebut sebagai variabel dependen. Pada model VECM dimasukkannya unsur Error Correction Term (ECT) ke dalam model. Bentuk umum model VECM dengan panjang lag (p-1) adalah sebagai berikut:
………….. (4)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini menyajikan hasil analisis dari penelitian. Statistik deskriptif disajikan pada Tabel 1 dan korelasi antar variabel disajikan pada Tabel 2. Hasil statistik deskriptif menunjukkan observasi yang sama artinya ada 518 jumlah observasi. Nilai standar deviasi yang besar untuk variabel Global Covid Infected Case dan Global Oil Price menunjukkan bahwa variasi datanya memiliki rentang yang cukup besar.
Menurut  International  Energy Agency (2020)  permintaan  minyak  global  menurun pada tahun 2020 karena dampak virus corona baru (COVID-19) menyebar ke seluruh dunia, membatasi perjalanan dan aktivitas ekonomi yang lebih luas. Permintaan tahun ini turun untuk pertama kalinya sejak 2009 karena kontraksi yang mendalam dalam konsumsi minyak di Tiongkok dan gangguan pada perjalanan dan perdagangan global yang mempengaruhi berbagai pasar energi – termasuk batu bara, gas, dan energi.
Dimana
Keterangan :
: vektor turunan pertama variabel dependen
: vektor turunan pertama variabel dependen dengan lag ke-1
: error yang diperoleh dari persamaan regresi antara Y dan X pada lag ke-1 dan disebut juga ECT ( Error Correction Term )
: vektor residual
: Matriks koefisien kointegrasi
Tabel 1. Ringkasan Statistik
Variables Obs Mean Median Max. Min. Std. Dev. Global Covid infected case (COC) 518 415687 411241 886721 57747 213353,3 Global Oil Price (GOP) 518 372302 399200 535800 112580 81893,6 Global Food Index (GFO) 518 109,7 108,7 130 91,9 13,1 Meat Price Index 518 111,7 106 175 63 36,1 Sugar Price Index 518 98,8 95,7 115 91,5 7,3
Sumber: Hasil perhitungan penulis dengan Eviews 9.

## Tabel 2. Koefisien Korelasi Variabel
LNCIC LNGFP2 LNGOP LNMEAT LNSUGAR LNCIC 1 LNGFP2 -0,86592 1 LNGOP -0,776132 0,624983 1 LNMEAT -0,931997 0,518901 -0,128112 1 LNSUGAR -0,871375 0,472911 0,781023 0,23627 1
Sumber: Hasil perhitungan penulis dengan Eviews 9
Hasil  penelitian  (table  2)  menunjukkan bahwa variabel kasus terinfeksi COVID-19 secara global berkorelasi negatif dengan harga minyak dunia pada pasar internasional dan global daily food price index . Korelasi yang negatif antara variabel  kasus  terinfeksi  COVID-19,  harga minyak dunia dan global daily food price index menunjukkan bahwa apabila kasus terinfeksi pandemi COVID-19, maka harga minyak dunia dan indeks harga pangan mengalami penurunan untuk seluruh periode yang diteliti. Hal ini berlaku pula dengan indeks harga daging dan gula yang berkorelasi negatif dengan kasus terinfeksi COVID-19.  Korelasi  negatif  yang  dihasilkan (Tabel  2)  menunjukkan  hubungan  variabel peningkatan kasus terinfeksi COVID-19 dengan variabel global oil price , global daily food price index , meat price index , dan sugar price index saling berbanding terbalik.
Detail hasil pengujian akar unit ( unit root test )  pada Tabel  3.  Hasil  pengujian  akar  unit dengan menggunakan Augmented Dickey Fuller Unit Root Test menunjukkan bahwa COC, GOP, dan GFO tidak stasioner pada level dengan 𝛼 = 5%. Setelah dilakukan pembedaan pertama, data menjadi stasioner dilihat dari nilai p kurang dari 5%. Oleh karena itu, semua variabel memiliki urutan  integrasi  yang  sama,  I(1)  (Gujarati  & Porter, 2009).
Prosedur penting dalam mengestimasi persamaan VECM  adalah  saat  pemilihan  lag optimum, karena semakin banyak lag yang digunakan, maka koefisien parameter model semakin banyak. Estimasi VECM menggunakan kriteria panjang lag untuk mengetahui waktu yang dibutuhkan pengaruh dari masing-masing variabel  terhadap  variabel  masa  lalunya.  Dari hasil unrestricted vector autoregression (VAR) pada Tabel 4, menggunakan statistik uji LR yang dimodifikasi secara berurutan, Final Prediction Error, Akaike  Information  Criterion  (AIC), kriteria Schwarz (SC) dan kriteria Hannan-Quinn (HQ)  masing-masing  pengujian  pada  tingkat signifikan  5%  terlihat  bahwa  dengan  kriteria AIC, SC dan HQ lag optimal yang disarankan adalah 2 karena berdasarkan pada nilai AIC, SIC dan  HQ  terkecil.  Sehingga  diperoleh  nilai  lag optimal adalah lag 2 dimana menjadi lag optimal pada VAR, untuk lag optimal adalah 2 dimana VECM (2). Panjang lag optimal sangat berguna untuk menghilangkan masalah autokorelasi dalam persamaan (Luetkepohl, 2005).
Pengujian kointegrasi Johansen Juselius digunakan untuk mengetahui hubungan dalam jangka  panjang  masing  –  masing  variabel dengan menggunakan representasi dari trace

## Tabel 3. Hasil ADF Unit Root Test
Variabel Level First Difference Second Difference Log CIC -2,423987 (0,1356) -3,053007 (0,0309) None Log GOP -2,294552 (0,1742) -7194987(0,0000) None Log GFP -0,205624(0,9350) -23,04495 (0,000) None Log Meat -0,894897 (0,7897) -2,553197 (0,1036) -22,31363 (0,0000) Log Sugar -0,825385 (0,8106) -2,102321 (0,2440) -22,70352 (0,000) Sumber: Hasil perhitungan penulis dengan Eviews 9 Tabel 4. Hasil Seleksi Lag Lag LogL LR FPE AIC SIC HQ 0 1918,651 NA 3,79e-10 -7,504515 -7,463001 -7,488239 1 8870,400 13739,93 6,05e-22 -34,66823 -34,41915 -34,57058 2 10207,46 2616,448 3,52e-24 -39,81358* -39,35692* -39,63454* 3 10231,86 47,27100 3,53e-24 -39,81123 -39,14701 -39,55081
Sumber: Hasil perhitungan penulis dengan Eviews 9
statistic dan nilai Max-Eigen seperti pada Tabel 5. Pada Tabel 5 mengungkapkan bahwa ada 4 persamaan kointegrasi dalam representasi trace statistic dan Max-Eigen. Dengan demikian, dari hasil uji kointegrasi mengindikasikan bahwa di antara pergerakan antara variabel kasus terinfeksi COVID-19 secara global, harga minyak dunia pada pasar internasional, global daily food price index , indeks harga daging dan indeks harga gula memiliki hubungan stabilitas atau keseimbangan dan kesamaan pergerakan dalam jangka panjang.
Uji kointegrasi sebelumnya menyimpulkan bahwa semua variabel tersebut saling terkointegrasi atau memiliki hubungan jangka panjang, sehingga analisis yang dilakukan adalah analisis VECM (Lutkepohl, 2005). Untuk setiap periode jangka pendek, seluruh variabel cenderung saling menyesuaikan, untuk mencapai ekuilibrium jangka panjangnya.

## Indeks Harga Pangan Dunia dan Indeks Harga Minyak Dunia pada Short-Run dan Long-Run
Hasil  uji  kausalitas  VECM  pada  jangka pendek  dalam  kurun  waktu  2-3  tahun  (Tabel 6)  menunjukkan  bahwa  perubahan  indeks harga pangan dunia dan indeks harga minyak dunia  bersifat  negatif  dan  signifikan  terhadap kasus  terinfeksi  COVID-19  untuk  seluruh periode  penelitian.  Dampak  COVID-19  pada penurunan indeks harga pangan dunia didasari pada penurunan permintaan makanan pada triwulan pertama tahun 2020, karena banyak negara-negara menutup bisnis dan mengurangi mobilitas kegiatan perekonomian mereka. Menurut  Bureau  of  Labor  Statisticts  (2020), penurunan indeks harga pangan dunia dipicu oleh turunnya permintaan dan keterbatasan persediaan komoditas pangan pokok seperti daging dan gula. Komoditas tersebut termasuk

## Tabel 5. Hasil Uji Kointegrasi Johansen Juselius
Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob. r = 0 0.050442 66.28545 60.06141 0.0136 r ≤ 1 0.026185 39.62971 40.17493 0.0567 r ≤ 2 0.018302 25.96487 24.27596 0.0304 r ≤ 3 0.017337 16.45201 12.32090 0.0096 r ≤ 4 0.014352 7.444892 4.129906 0.0076
Sumber: Hasil perhitungan penulis dengan Eviews 9 *signifikan pada level 5%
Tabel 6. Hasil Estimasi VECM pada Jangka Pendek dan Jangka Panjang
Variabel Dependen Variabel Independen Short Run Long Run Δlog(Kasus Terinfeksi COVID-19) Δlog(Indeks Harga Pangan Dunia) Δlog(Harga Minyak Dunia) Δlog(Meat Price Index ) Δlog(Sugar Price Index ) ECT t-3 Δlog(Kasus Terinfeksi COVID-19) -0,0612 (0,135) -0,2677 (0,003) -0,0652 (0,025) -0,1243 (0,007) -0,3241 (0,043) 1,2791 (0,113) Δlog(Indeks Harga Pangan Dunia) -13,8017 (0,000) -0,1501 (0,551) -0,9172 (0,001) 0,5772 (0,012) 0,1684 (0,039) 0,2585 (0,265) Δlog(Harga Minyak Dunia) -0,0257 (0,000) -3,5701 (0,045) -0,0582 (0,311) -0,0776 (0,006) -0,0358 (0,027) -0,1208 (0,049) Δlog( Meat Price Index ) -35,9077 (0,000) 0,0472 (0,005) -10,8209 (0,033) 0,2301 (0,312) 0,05881 (0,017) 0,2916 (0,162) Δlog( Sugar Price Index ) -4,4901 (0,012) 1,9601 (0,028) -9,1422 (0,009) 0,8105 (0,042) 0,6189 (0,067) 0,1528 (0,06) Sumber: Hasil perhitungan penulis dengan Eviews 9
dalam kelompok komoditas pangan yang penting. Kombinasi permasalahan pandemi COVID-19, kesulitan ekonomi, tantangan logistik seperti pembatasan transportasi, dan penurunan tajam permintaan dari restoran telah menyebabkan penurunan permintaan secara global. Kurangnya tenaga kerja di industri pengepakan daging dan gula juga menjadi salah satu masalah karena menjadi sumber paling serius penyebaran virus di beberapa negara di dunia. Menurunnya permintaan daging dunia, salah satunya permintaan dari Asia, mengakibatkan turunnya harga daging ekspor dari beberapa negara besar seperti Amerika, Selandia Baru, dan negara lainnya.
Pengujian  VECM  pada  jangka  panjang dengan rentang lebih dari 5 tahun mengalami hal yang berbeda. Perubahan indeks harga pangan positif dan harga minyak dunia tampak negatif, namun keduanya tidak signifikan pada level  5%.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa peningkatan  kasus  terinfeksi  virus  COVID-19 akan menyebabkan penurunan harga minyak mentah di pasar internasional secara signifikan dalam jangka pendek saja. Disisi lain penambahan kasus terinfeksi COVID-19 akan berdampak pada kenaikan harga pangan dunia yang dimulai pada subperiode ketiga (t-3) dalam jangka panjang.

## Indeks Harga Daging dan Indeks Harga Gula pada Short-Run dan Long-Run
Tabel 6 menunjukkan bahwa perubahan indeks harga daging dan gula pada jangka pendek bersifat negatif dan signifikan. Secara implikasi terlihat bahwa fluktuasi harga minyak pada masa pandemi COVID-19 dapat mempengaruhi harga komoditas yang lain, termasuk komoditas gula dan daging. Berdasarkan analisis tersebut, secara implisit adanya asimetri dalam jangka pandek. Artinya, ada reaksi harga minyak mentah terhadap daging dan gula adalah negatif. Pada jangka panjang,  pandemi  COVID-19  meningkatkan indeks harga komoditas daging dan gula, namun tidak  signifikan  pada  level  5%.  Kondisi  ini mengimplikasikan permintaan akan daging dan gula akan menyesuaikan kembali seperti semula dengan di bukanya pasar domestik maupun internasional. Pemulihan permintaan konsumen perlahan-lahan akan meningkat dan meningkatkan indeks harga daging dan gula secara global.
Hasil  penelitian  diatas  mengimplikasikan bahwa pandemi COVID-19 menyerang dari sisi permintaan dan pasokan daging dan gula pada jangka pendek, kondisi ini terjadi karena adanya pengurangan aktivitas ekonomi seperti adanya penutupan restoran, rumah makan, dan penurunan pendapatan rumah tangga menyebabkan konsumsi yang lebih rendah dan masalah kurangnya tenaga kerja di sisi pemrosesan, sehingga berdampak pada  sistem  produksi.  Menurut WTO  (2020), penurunan harga minyak juga menjadi salah satu faktor penyebab penurunan harga pangan karena dipicu oleh rendahnya permintaan akan bahan bakar, adanya gangguan rantai pasokan, kenaikan biaya pengiriman, dan kondisi ekonomi yang buruk di negara-negara pengekspor akibat merebaknya  dampak  pandemi  COVID-19. Dalam jangka panjang, seiring dengan pemulihan ekonomi global permintaan, dan penawaran akan kembali seimbang dengan kemungkinan adanya kenaikan harga akibat ganggungan rantai pasokan yang masih berlanjut.

## Pengujian Kausalitas Granger
Dalam uji kausalitas hubungan jangka panjang antara produk pangan dan minyak dunia menggunakan model kesetimbangan umum dan memperoleh hubungan yang negatif di masa pandemi.
Uji Kausalitas Granger merupakan sebuah metode analisis untuk mengetahui hubungan di mana di satu sisi suatu variabel dependen dapat  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  (variabel independen) dan di sisi lain varibel independen tersebut dapat menempati posisi variabel dependen. Hubungan seperti ini sering disebut sebagai hubungan kawal atau hubungan timbal balik. Dalam penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui hubungan sebab akibat dari masing- masing variabel independen terhadap variabel dependen.  Dimana  yang  memiliki  hubungan kausalitas  granger  adalah  variabel  –  variabel dengan nilai probabilitas lebih kecil dari α=5%. Hasil  uji  kausalitas  granger  pada  Tabel  7 menunjukkan ada hubungan kausalitas satu arah antara variabel kasus yang terinfeksi virus dengan indeks harga minyak dunia, indeks harga daging dan indeks harga gula. Implikasinya dalam jangka pendek bahwa perubahan kasus terinfeksi
pandemi COVID-19 akan mempengaruhi indeks harga minyak dunia, indeks harga daging dan indeks harga gula, hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitasnya lebih kecil dari α=5%. Selain itu, terjadi hubungan satu arah antara indeks harga pangan dunia dengan indeks harga minyak dunia menegaskan bahwa harga minyak dunia bereaksi terhadap indeks harga komoditas daging dan gula dalam jangka pendek.

## Pengujian Residuals
Uji  statististik  lainnya  yang  ditambahkan dalam penelitian ini untuk memperkuat hasil uji kointegrasi adalah autokorelasi dengan
menggunakan Uji Residual Autocorrelation, Uji Normalitas Residual dan Uji Heteroscedastisitas. Berikut hasil uji diagnostik yang disajikan pada Tabel 8.
Berdasarkan uji korelasi residual autocorrelation didapatkan p-value untuk Lag ke empat lebih besar dari α = 0,05, menerima hipotesis nol yang berarti tidak terdapat autokorelasi residual, artinya nilai residual tidak mengandung serial korelasi. Uji heteroskedastisitas didapatkan p-value lebih besar dari α = 0,05 yang berarti tidak ada gejala heteroskedastisitas. Untuk uji normalitas residual berdasarkan uji skewness p-value kurang dari α = 0,05 maka hipotesis nol

## Tabel 7. Ringkasan Uji Kausalitas Granger
Arah Kausalitas (F-Statistics) P-Value LNCIC causes LNGFP 170,321 0,3074 LNCIC causes LNGOP 165,016 0,017* LNCIC causes LNMEAT 130,882 0,047* LNCIC causes LNSUGAR 180,92 0,012* LNGOP causes LNGFP 10,831 0,6063 LNGFP causes LNGOP 35,799 0,033* LNMEAT causes LNGFP 139,902 0,158 LNGFP causes LNMEAT 150,661 0,617 LNSUGAR causes LNGFP 190,112 0,3536 LNGFP causes LNSUGAR 144,725 0,023* LNMEAT causes LNGOP 240,871 0,561 LNGOP causes LNMEAT 65,806 0,011* LNSUGAR causes LNGOP 69,078 0,588 LNGOP causes LNSUGAR 26,901 0,047* LNSUGAR causes LNMEAT 17,886 0,816 LNMEAT causes LNSUGAR 22,663 0,055
Sumber: Hasil perhitungan penulis dengan Eviews 9, (*) signifikan pada level 5%
Tabel 8. Hasil Uji Diagnostics Uji Statistik Jarque-Bera F-Statistic Probabilitas Uji Residual Autocorrelation (Lags ke-4) 20,7801 0,052 Uji Normalitas Residual 85,08122 0.000 Heteroskedasitas 5,1288 0,065
Sumber: Hasil perhitungan penulis dengan Eviews 9,
ditolak dan berarti residual tidak berdistribusi multivariat normal sehingga dapat disimpulkan bahwa model diagnostik normalitas tidak terpenuhi (Bruggemann, Lutkepohl, & Saikkonen, 2006).  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan bahwa model ekonometrika yang digunakan dalam penelitian ini tergolong cukup baik.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
Makalah ini menunjukkan hasil empiris terhadap keterkaitan antara pandemic COVID-19, indeks harga minyak dunia, indeks harga pangan dunia, indeks harga daging dan gula. Pengujian VECM digunakan untuk mengetahui hubungan kointegrasi  antara  pandemi  COVID-19,  harga minyak dunia, indeks harga pangan, indeks harga daging dan indeks harga gula menunjukkan adanya hubungan kointegrasi diantara kelima variabel tersebut. Model VECM mengungkapkan bahwa dalam jangka pendek perubahan total kasus terinfeksi COVID-19 menjadi penyebab penurunan indeks harga pangan dunia, indeks harga minyak dunia, indeks harga daging dan indeks harga gula akibat adanya adanya gangguan rantai pasokan, kenaikan biaya pengiriman, dan kondisi ekonomi yang buruk di negara-negara pengekspor akibat merebaknya dampak pandemi COVID-19.  Dalam  jangka  panjang,  harga variabel-variabel tersebut tidak saling mengikuti. Kondisi permintaan dan penawaran akan kembali seimbang dengan kemungkinan adanya kenaikan harga lebih lanjut. Hasil pengujian menunjukkan ada hubungan jangka panjang antara harga minyak mentah dan komoditas daging dan gula, sedangkan uji kausalitas Granger menegaskan bahwa harga minyak global bereaksi terhadap harga daging dan gula.
Pada  awal  masa  pandemi  COVID-19, indeks harga pangan dunia, indeks harga minyak dunia, indeks harga daging dan gula mengalami penurunan pada jangka pendek. Namun hasil analisis tersebut tidak signifikan dalam jangka panjang, kondisi ini mencerminkan bahwa pada jangka pendek masih ada gangguan pasokan akibat tindakan jarak sosial COVID-19, kondisi makroekonomi dan faktor lainnya. Untuk mengantisipasi dampak kasus terinfeksi COVID-19 diperlukan langkah-langkah jangka
pendek yang dapat diterapkan negara-negara terdampak untuk mengatasi terjadinya penurunan harga dan mencegah terjadinya krisis pangan di saat pandemi COVID-19.
Memberikan program bantuan sosial bagi masyarakat terdampak pandemi akibat adanya pemutusan hubungan kerja dengan tujuan meningkatkan konsumsi bahan pangan. Setiap negara harus segera memenuhi kebutuhan pangan penduduknya, meningkatkan dukungan nutrisi dan menyesuaikan serta memperluas perlindungan sosial ekonomi.
Menjadikan perdagangan sebagai kunci untuk menekan dampak negatif dari pandemi. Menjaga berjalannya kegiatan perdagangan dengan mengurangi tarif, memudahkan proses terkait perdagangan, dan akses perbatasan disamping memastikan koordinasi yang lebih baik dari proses logistik akan menjadi kunci dari pemulihan kegiatan perekonomian.
Berdasarkan analisis diatas, bukti bahwa perubahan harga minyak dunia dan perubahan indeks  harga  pangan  secara  signifikan  terkait dengan harga komoditas daging dan gula, menunjukkan adanya kekuatan pasar internasional terhadap kedua komoditas tersebut. Oleh karena itu, perhatian harus diarahkan pada kekuatan pasar dan supplier guna menghindari inflasi harga pangan yang tinggi, karena stabilitas harga pangan mencerminkan kondisi supply yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Avalos,  F.  (2013).  Do  oil  prices  drive  food prices? A natural experiment. International Monetary Fund . Baek, J., Koo, W.W. (2009). Analyzing factors affecting  US  food  price  inflation . Paper presented at the International Agricultural Trade Research Consortium (IATRC, 2009).
Baffes,  J.,  &  Dennis, A.  (2016).  Long-Term Drivers of Food Prices. World Bank Policy Research Working Paper .
Bruggemann, R., Lutkepohl, H., & Saikkonen, P. (2006). Residual Autocorrelation Testing for Vector Error Correction Models. Journal of Econometrics , 134 (2), 579-604.

## Dampak pandemi COVID-19 terhadap harga minyak dan pangan dunia: Analisis VECM
Camp,  K.,  Mead,  D.,  Reed,  S.,  Sitter,  C.,  & Wasilewski,  D.  (2020,  October).  From the  Barrel  to  the  Pump:  The  Impact  of the  COVID-19  Pandemic  on  Prices  for Petroleum Products. Derek  Wasilewski, “From the barrel to the pump: the impact of  the  COVIMonthly  Labor  Review,  U.S. Bureau  of  Labor  Statistics .  https://doi. org/10.21916/mlr.2020.24.
Chen, S. T., Kuo, H. I., & Chen, C. C. (2010). Modeling the relationship between the oil price and global food prices. Applied Energy , 87,  2517-2525.  https://doi.org/10.1016/j. apenergy.2010.02.020
Esmaeili, A., & Shokoohi, Z. (2011). Assessing the effect of oil price on world food prices: Application of principal component analysis. Energy Policy . 39. 1022-1025.  https://doi. org/10.1016/j.enpol.2010.11.004
Gogoi, A.  (2014).  Investigating  the  long  run relationship between crude oil and food commodity prices (MSc thesis). Department of Economics, University of Nottingham, Nottingham
Gohin, A., & Chantret, F. (2010). The long-run impact of energy prices on world agricultural markets:  The  role  of  macro-economic linkages. Energy Policy . 38 (1):333-339. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2009.09.023
Gujarati,  D.N,  &  Porter,  D.C.  (2009). Basic Econometrics (Vol. 5th Edition). New York: McGraw Hill Inc.
Ibrahim, M. H. (2015). Oil and Food Prices in Malaysia: A  Nonlinear ARDL Analysis. Agricultural  and  Food  Economics,  3 (1), 1-14.
International Energy Agency. (2020, March 9).
Global Oil Demand to Decline in 2020 as Coronavirus Weighs Heavily on Markets . Retrieved from IEA Organization Website: https://www.iea.org/news/global-oil- demand-to-decline-in-2020-as-coronavirus- weighs-heavily-on-markets
Jahangir, S., & Dural, B. (2018). Crude Oil, Natural Gas,  and  Economic  Growth:  Impact  and Causality Analysis in Caspian Sea Region. International Journal of Management and Economics , 54 (3), 169-184.
Kilian, L., & Vigfusson, R. (2013). Do Oil Prices Help Forecast U.S. Real GDP? The Role of Nonlinearities and Asymmetries. Journal of Bussiness & Economics Statistics , 31 (1),
78-93.
Lombardi, M. J., Osbat, C., & Schnatz, B. (2012). Global commodity cycles and linkages: A FAVAR  approach. Empirical Economics, 43 (2),  651-670.  https://doi.org/10.1007/ s00181-011-0494-8
Luetkepohl,  H.  (2005).  Structural  Vector
Autoregressive Analysis for Cointegrated Variables. Economics Working Papers .
Maijama’a, R., Musa, K., Garba, A., & Baba,
U. (2020). Corona Virus Outbreak and the Global Energy Demand: A Case of People’s Republic  of  China. American  Journal  of Environmental  and  Resource  Economics ,
5 (1), 10-13.
Musa, K. S., Maijama’a, R., Mohammed, N., & Yakubu, M. (2020). COVID-19 Pandemic, Oil Price Slump and Food Crisis Nexus: An Application  of ARDL Approach. OALib . Open Access Library Journal, 7 (6), 1-19. https://doi.org/10.4236/oalib.1106403 Mutuc,  M.,  Pan,  S.,  &  Hudson,  D.  (2011). Response  of  cotton  to  oil  price  shocks. Agricultural  Economics  Review,  12 (389- 2016-23468).
Nazlioglu, S., & Soytas , U. (2011). World Oil Prices and Agricultural Commodity Prices: Evidence from An Emerging Market. Energy Economics , 488-496. Nwoko,  I.  C., Aye,  G.  C.,  & Asogwa,  B.  C. (2016). Oil price and food price volatility dynamics: The case of Nigeria. Cogent Food & Agriculture, 2 (1), 1142413. https://doi.or g/10.1080/23311932.2016.1142413
Organisation for Economic Co-operation and Development.  (2020).  Coronavirus: The World  Economy  at  Risk. OECD  Interim Economic Assessment . Pala, A. (2013). Structural breaks, cointegration, and causality by VECM analysis of crude oil and food price. 3 (3), 238-246. International Journal of Energy Economics and Policy .
Reninta Dewi Nugraheni, Ika Inayah
Saghaian, S. H. (2010). The Impact of the Oil Sector on Commodity Prices: Correlation or Causation? Journal of Agricultural and
Applied Economics, 42 (3), 477-485. https:// doi.org/10.1017/s1074070800003667
Urbanchuk, J. M., & Director, L. E. C. G. (2007).
The relative impact of corn and energy prices in the grocery aisle. LECG LLC , 4 , 2008.
World Trade Organization. (2020). Standard,
Regulations, and COVID-19 - What Actions Taken by WTO Member?. Geneva: World Trade Organization. Yu, T.-H., Bessler, D. A., & Fuller, S. (2008). Cointegration  and  Causality Analysis  of World Vegetable Oil and Crude Oil Prices. In International  Conference  on  Control,
Automation and Systems, ICCAS 2008 .
Zhang, Z., Lohr, L., Escalante, C., & Wetzstein, M.  (2010).  Food Versus  Fuel: What  Do Prices Tell Us? Energy Policy .
Nazlioglu, S., & Soytas , U. (2011). World Oil Prices and Agricultural Commodity Prices: Evidence from An Emerging Market. Energy Economics , 488-496.
Organisation for Economic Co-operation and Development.  (2020).  Coronavirus: The World  Economy  at  Risk. OECD  Interim Economic Assessment . U.S. Bureau of Labor Statistics. (2020, August 01). The Impact of the COVID-19 Pandemic on Food Price Indexes and Data Collection. Monthly Labor Review .
World Trade  Organization.  (2020). Standard, Regulations and COVID-19 - What Actions Taken  by  WTO  Member? Geneva: World Trade Organization.
Zhang, Z., Lohr, L., Escalante, C., & Wetzstein, M.  (2010).  Food Versus  Fuel: What  Do Prices  Tell  Us? Energy  Policy,  38 (1), 445-451.