## ANALISIS PENGARUH DAERAH PEMASOK TERHADAP HARGA CABAI MERAH DI DKI JAKARTA MENGGUNAKAN VECTOR ERROR CORRECTION MODEL (VECM) *
Erwandi 1 , Farit Mochamad Afendi 2‡ , and Budi Waryanto 3
1 Badan Pusat Statistik Kabupaten Lampung Tengah, Indonesia, erwan@bps.go.id
2 Department of Statistics, IPB University, Indonesia, fmafendi@gmail.com
3 Ministry of Agriculture Republic Indonesia, Indonesia, budi_w@pertanian.go.id
‡ corresponding author
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802) Vol 3 No 3 (2019), 216 - 235
Copyright © 2019 Erwandi, Farit Mochamad Afendi, and Budi Waryanto.  This is an open-access article distributed  under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
This study aims to analyze the effect of red chili price and production in the supplier area on its prices in DKI Jakarta using the Vector Error Correction Model (VECM). The data used in this study are red chili price and average expenditure per month per capita in DKI Jakarta and red chili price and production in East Java, West Java, and Banten in the period January 2012 to July 2018. The model obtained was VECM (1) the price of red chili in DKI Jakarta. It showed that there was a long-term relationship (cointegration) on the first difference. The results the Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) analysis  showed  that  the  contributions  of  the  red  chili  price  in  DKI  Jakarta  and West Java, average monthly expense for red chili in DKI Jakarta, red chili production (West Java and Banten) are significant in explaining the behaviour of the red chili price change in  DKI  Jakarta.  The  results of  the  Impulse  Response  Function (IRF)  analysis  showed that the shock of the price of chili in DKI Jakarta and West Java in the previous month will increase the price of red chili in DKI Jakarta in the following month. Conversely, the shock  of  the  average  monthly  expenditure  of  red  chili  in  DKI  Jakarta  and  red  chili production (West Java and Banten) from the previous month will reduce the price of red chili in DKI Jakarta in the following month.
Keywords : forecast error variance decomposition, impulse response function, red chili price, vector error correction model.
* Received Apr 2019; Accepted Aug 2019; Published online on Oct 2019

## 1.  Pendahuluan
Cabai  merah  merupakan  komoditas  strategis  tetapi  harganya  rentan  mengalami fluktuasi. Oleh karena itu, peran pemerintah sangat dibutuhkan dalam permasalahan ini. Beberapa penelitian terkait fluktuasi harga cabai merah telah dilakukan oleh Syah et  al .  (2015),  Nauly  (2016),  Sukmawati et  al .  (2016),  dan  Wulandari et  al .  (2017). Fluktuasi harga cabai merah mempunyai peran dalam pembentukan inflasi/deflasi di DKI Jakarta. Cabai  merah termasuk salah satu komponen dari penghitungan inflasi. Pada  periode  2014  sampai  2018,  rataan  sumbangan  inflasi/deflasi  komoditas  cabai merah di DKI Jakarta berkisar -0.001 persen (BPS, 2019). Demi memenuhi pasokan cabai merah setiap daerah di Indonesia, hasil Survei Pola Distribusi 2015 melaporkan bahwa  hampir  setiap  daerah  melakukan  transaksi  perdagangan  dengan  daerah lainnya  (BPS,  2015).  Transaksi  perdagangan  tersebut  termasuk  dalam  bentuk pembelian dan penjualan cabai merah. Farid & Subekti (2012) melaporkan bahwa DKI Jakarta  merupakan  tujuan  utama  pemasaran  cabai  merah  di  Indonesia.  Hal  ini dikarenakan  jumlah  konsumsi  yang  tinggi  meskipun  DKI  Jakarta  bukan  merupakan daerah produsen cabai merah.
Produksi  cabai  merah  yang  rendah  di  suatu  daerah  dapat  memengaruhi penawaran atau pasokan ( supply ). Hal ini dikarenakan jumlah produksi cabai merah ditentukan  oleh  luas  panen  dan  produktivitas  lahan.  Pusdatin –  Kementan  (2016) mencatat  bahwa  produksi  cabai  merah  di  Indonesia  sampai  tahun  2015  mencapai 1.915,12 juta ton. Sepanjang periode 1989 sampai 2015, rataan pertumbuhan cabai merah di Indonesia mencapai 9,76% pertahun.
Pergerakan  harga  cabai  merah  ditentukan  oleh  dinamika  distribusi  dan  produksi (Prastowo et al ., 2008). Jika terjadi gangguan distribusi atau produksi tesebut dapat mengakibatkan  gejolak  pada  mekanisme  pasokan  dan  permintaan  ( demand ).  Sari (2013)  menyatakan  bahwa  jika  jumlah  pasokan  pangan  lebih  sedikit  dibandingkan jumlah  permintaan  dapat  menyebabkan  kenaikan  harga,  sehingga  dapat  menjadi pemicu  meningkatnya  inflasi.  Rozfaulina  (2000)  menyatakan  bahwa  cabai  merah memiliki karaktekteristik permintaan yang inelastis dalam jangka pendek. Dengan kata lain, secara teoritis terdapat hubungan antara penentuan harga cabai merah dengan pasokan dan permintaan.
Pemerintah  telah  membuat  aturan  baku  tentang  penentuan  harga  cabai  merah melalui Permendag Nomor 63/M-DAG/PER/09/2016 tentang harga acuan pembelian dan  penjualan.  Harga  acuan  pembelian  cabai  merah  di  tingkat  petani  adalah Rp _ 15000/kg.  Sementara  itu,  harga  acuan  penjualan  di  tingkat  konsumen  adalah Rp _ 28500/kg (Kemendag, 2016). Namun, pada kenyataanya penentuan harga cabai masih dikendalikan oleh pasar.
Pemodelan  harga  cabai  merah  di  DKI  Jakarta  dibutuhkan  sebagai  langkah antisipasi apabila harga cabai merah tidak terkendali. Selain itu, juga dapat diketahui faktor-faktor  yang  memengaruhi  perubahan  harga  tersebut  pada  periode  yang  akan datang.  Informasi  ini  penting  digunakan  sebagai  acuan  bagi  petani,  pedagang, konsumen  dan  pemangku  kebijakan  dalam  menjaga  stabilitas  harga  dan  pasokan cabai merah di pasaran.
Sering  kali  data  komoditas  pertanian  berupa  data  dalam  kondisi  yang  tidak stasioner  sehingga  apabila  digunakan  dapat  menghasilkan  regresi  palsu  (spurious regression).  Pergerakan  data  pada  regresi  palsu  terjadi  secara  kebetulan  dan  tidak memiliki dasar teori dan logika (Juanda & Junaidi, 2012). Penelitian ini menitikberatkan pada penggunaan VECM yang merupakan bentuk model Vector Autoregressive (VAR) yang  terestriksi.  Restriksi  ini  diberikan  akibat  dari  permasalahan  data  yang  tidak stasioner,  tetapi  mempunyai  hubungan  jangka  panjang  (kointegrasi)  (Juanda  & Junaidi, 2012). Uji kointegrasi ini sebagai langkah awal untuk mengantisipasi adanya regresi  palsu  sehingga  data  yang  akan  dianalisis  nanti  tidak  akan  memberikan informasi  yang  menyesatkan.  Adapun  tujuan  penelitian  ini  yaitu  menganalisis pengaruh  harga  dan  produksi  cabai  merah  daerah  pemasok  terhadap  harga  cabai merah di DKI Jakarta menggunakan model VECM.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Bahan dan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini (Tabel 1) adalah data bulanan yang berasal dari  Kementerian  Perdagangan  (Kemendag),  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dan Kementerian Pertanian (Kementan). Periode penelitian ini adalah Januari 2012 sampai Juli  2018.  Data    tersebut  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data  latih  (Januari  2012  -  Maret 2018)  dan  data  uji  (April  2018-Juli  2018).  Data  latih  digunakan  untuk  pembentukan model sedangkan data uji untuk evaluasi model. Sumber informasi daerah pemasok cabai  merah  DKI  Jakarta  berdasarkan  publikasi  Survei  Pola  Distribusi  2015  BPS. Pemilihan  peubah-peubah  penelitian  memperhatikan    kelengkapan  data  selama periode penelitian.
Tabel 1: Peubah pada Penelitian DKI Jakarta.
Peubah Keterangan Satuan Sumber data Y Harga cabai merah DKI Jakarta Rp/kg Kemendag X 1 Harga cabai merah  Jawa Timur Rp/kg Kemendag X 2 Harga cabai merah Jawa Barat Rp/kg Kemendag X 3 Harga cabai merah Banten Rp/kg Kemendag X 4 Pengeluaran rata-rata perkapita sebulan cabai merah DKI Jakarta Rp/kapita /bulan BPS X 5 Produksi cabai merah Jawa Timur Ton Kementan X 6 Produksi cabai merah Jawa Barat Ton Kementan X 7 Produksi cabai merah Banten Ton Kementan

## 2.2 Metode Penelitian

## a.  Vector Autoregressive (VAR)
Sims et al. (1990) memperkenalkan model Vector Autoregressive (VAR) ke dalam ilmu ekonomi dan memperluas cakupan penerapannya pada model sistem dinamis. Model VAR  merupakan  bentuk  pengembangan  dari  model Autoregressive (AR),  dimana terdapat sistem persamaan yang menunjukkan bahwa setiap peubah sebagai fungsi linier dari konstanta. Nilai setiap peubah dalam sebuah sistem persamaan tidak hanya bergantung pada lag (lampau) sendiri tetapi pada nilai lag peubah lain.
Model  VAR  dengan  ordo  ke-p  dan  n  buah  peubah  tak  bebas  pada  periode  ke-t dapat dituliskan sebagai berikut (Enders, 2004):
𝐲 𝐭 = 𝐀 𝟎 + ∑ 𝐀 𝐢 𝐲 𝐭−𝐢 𝐩 𝐢=𝟏 + 𝛆 𝐭 (1)
dimana y t 𝐀 𝟎 𝐀 𝐢 𝛆 𝐭 = vektor peubah tak bebas ke-t berukuran n x 1 = vektor intersep berukuran n x 1
= matriks parameter berukuran n x n untuk setiap i = 1,2,...,p
= vektor sisaan berukuran n x 1
Asumsi yang harus dipenuhi dalam model VAR, yaitu:
1. Semua  peubah  tak  bebas  bersifat  stasioner  dalam  rataan  dan  ragam  pada  ordo (tingkat) yang sama.
2. Semua sisaan bersifat white noise . Artinya semua sisaan memiliki rataan nol, ragam konstan, tidak ada korelasi diri ( Autocorrelation ) dan bersifat acak.
Model  VAR  tidak  dibangun  dengan  dasar  teori  ekonomi  yang  rumit  namun  lebih menekankan pada kestasioneran data dalam membangun model regresinya. Jika data yang  digunakan  stasioner  pada  ordo  lebih  dari  0  dan  terjadi  hubungan  kointegrasi maka  bentuk  model  VAR  yang  digunakan    adalah Vector  Error  Correction  Model (VECM).

## b.  Vector Error Correction Model (VECM)
VECM  merupakan  perluasan  dari  bentuk Error  Corection  Model (ECM)  ketika menangani  dua  atau  lebih    peubah  dalam  bentuk  vektor.  ECM  digunakan  untuk mengoreksi persamaan regresi di antara peubah-peubah parsial yang tidak stasioner agar kembali ke nilai keseimbangan jangka panjang, dengan syarat peubah-peubah penyusunnya memiliki hubungan kointegrasi. Secara umum model VECM(p) dengan kointegrasi rank 𝚷 ≤    k,  dimana  k  adalah rank banyaknya  vektor  kointegrasi  yang saling bebas sehingga persamaannya dapat dituliskan sebagai berikut (Enders, 2004):
∆𝐲 𝐭 =   𝐀 𝟎 + 𝚷𝐲 𝐭−𝟏 + ∑ 𝚪 𝐢 ∆𝐲 𝐭−𝐢 𝐩−𝟏 𝐢=𝟏 + 𝛆 𝐭 (2)
di mana
∆
𝐀 𝟎 𝚷
𝐲 𝐭−𝟏 𝚪 𝐢
𝛆 𝐭
= operator pendiferensiasian, dimana ∆𝐲 𝐭 = 𝐲 𝐭 − 𝐲 𝐭−𝟏 = vektor intersep berukuran n x 1 =  matriks  koefisien  kointegrasi  ( 𝚷 = 𝛂𝛃 ′ ) berukuran  n  x  k  dimana 𝛂 adalah vektor    penyesuaian  jangka  panjang, 𝛃 adalah  vektor  kointegrasi
(parameter jangka panjang).
= vektor peubah bebas pada lag ke-1 berukuran n x 1
= koefisien matriks peubah bebas ke-i berukuran n x n untuk setiap i =
1,2,...,p-1
= vektor sisaan berukuran n x 1
Analisis  hubungan  jangka  panjang  pada  Model  VECM  didapatkan  melalui persamaan  kointegrasinya  sedangkan  hubungan  jangka  pendek  didapatkan  melalui uji Wald Statistics untuk menentukan signifikansi pengaruh peubah bebasnya.

## c.  Impulse Response Function (IRF)
IRF merupakan komponen analisis model VAR yang digunakan untuk melihat dampak perubahan dari satu peubah terhadap peubah lainnya. IRF akan menelusuri pengaruh goncangan  ( shock )  satu  peubah  dalam  sistem  persamaan  terhadap  nilai  seluruh peubah  pada  saat  ini  dan  beberapa  periode  mendatang  (Juanda  &  Junaidi,  2012). Shock yang diberikan sebesar satu simpangan baku dari peubah tersebut.
Jika  vektor  y t merupakan  vektor  yang  stasioner  dalam  koragam  maka  dapat dinyatakan  dalam  bentuk Vector  Moving  Average (VMA)  sebagai  berikut  (Enders, 2004):
𝐲 𝐭 = 𝛍 + ∑ 𝚽 𝐢 𝛆 𝐭−𝐢 ∞ 𝐢=𝟎 (3)
dengan
𝛍 𝛆 𝐭−𝐢 𝚽 𝐢 = rataan dari peubah tak bebas ke-t berukuran n x 1 = vektor sisaan berukuran n x 1  untuk setiap i = 1,2,..., ∞ = matriks impulse response function berukuran n x n

## d.  Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
FEVD  merupakan  komponen  analisis  model  VAR  yang  digunakan  untuk menggambarkan  kekuatan  atau  kelemahan  setiap  peubah  dalam  memengaruhi peubah lainnya. FEVD akan memisahkan keragaman sejumlah peubah yang diduga menjadi  komponen shock. Dekomposisi  ragam  memberikan  informasi  mengenai proporsi  dari  pergerakan  pengaruh shock pada  sebuah  peubah  terhadap shock peubah lainnya pada periode saat ini dan periode yang akan datang (Ajija et al ., 2011).
Misalkan diberikan n = 2 peubah tak bebas yaitu peubah y t dan peubah z t sehingga ragam peramalan sisaan n periode ke depan untuk y t dapat dihitung sebagai berikut (Enders, 2004):
σ y 2 (n) = σ y 2 [ϕ 11 2 (0) + ϕ 11 2 (1) + ...+ ϕ 11 2 (n − 1)] + σ z 2 [ϕ 12 2 (0) + ϕ 12 2 (1) + ...+ ϕ 12 2 (n − 1)] (4)
Kemudian,  dekomposisi  ragam  sisaan  n  periode  ke  depan  terhadap  masing- masing shock dapat dilakukan. Proporsi σ y 2 (n) terhadap masing-masing shock ε y t dan ε z t dapat dihitung sebagai berikut:
σ y 2 [ϕ 11 2 (0) + ϕ 11 2 (1)+. . . +ϕ 11 2 (n − 1)]
σ y 2 (n) (5)
dan
σ z 2 [ϕ 12 2 (0) + ϕ 12 2 (1)+. . . +ϕ 12 2 (n − 1)]
σ y 2 (n) (6)
Adapun Langkah-langkah analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.  Menampilkan  gambaran  umum  data  dengan  melakukan  eksplorasi  data  dan memeriksa    kestasioneran  data  setiap  peubah  secara  visual  untuk  melihat  tren data atau grafik.
2.  Melakukan pengujian kestasioneran data secara formal dengan uji kestasioneran data  dalam  rataan  dengan  uji  akar  unit Augmented  Dickey  Fuller (ADF)  dan  uji kestasioneran data dalam ragam menggunakan uji Barlett.
a. Uji akar unit Augmented Dickey Fuller (ADF).
Uji  ADF  merupakan  uji  kestasioneran  dalam  rataan  untuk  data  peubah  deret waktu yang paling umum digunakan. Uji ADF sebagai bentuk perluasan dari uji Dickey fuller dimana tidak semua data deret waktu dapat terwakilkan dengan baik dengan model AR(1). Misalkan data deret waktu y t mengikuti model AR(p) dimana lag ke p ≥ 1, setelah menambahkan nilai lag p pada peubah tak bebas y t dan dengan pendiferensiasian maka persamaanya dapat dituliskan sebagai berikut:
∆𝐲 𝐭 = 𝛂 𝟎 + 𝛄𝐲 𝐭−𝟏 + ∑ 𝛃 𝐢 𝐩 𝐢=𝟐 ∆𝐲 𝐭−𝐢+𝟏 + 𝛆 𝐭 (7)
dimana α 0 = intersep γ = koefisien autoregressive
β i = koefisien autoregressive pembedaan, dimana i = 2,3,...,p Hipotesis yang diuji H 0 : intersep γ = 0 (terdapat akar unit, artinya data deret waktu tidak stasioner)
H 1 : γ < 0 (tidak terdapat akar unit, artinya data deret waktu stasioner)
Statistik uji
t hitung = γ̂ σ γ ̂ (8)
dimana
γ̂ = nilai dugaan γ 𝜎 γ ̂ = simpangan baku dari γ̂ .
Kriteria  pengujian,  tolak  H 0 jika  nilai  p  <  taraf  nyata  (α)  =  5%,  artinya  tidak terdapat akar unit atau data dere t waktu stasioner pada taraf nyata (α) sebesar 5%  (Dickey  &  Fuller,  1979).  Jika  data  tidak  stasioner  dalam  rataan  dilakukan pembedaan orde ke-1.
b. Uji Barlett.
Uji Barlett adalah uji kestasioneran dalam ragam untuk data peubah deret waktu yang paling umum digunakan. Uji Barlett yang memiliki kuasa uji terbaik dalam pengujian  kehomogenan  ragam  apabila  digunakan  pada  data  menyebar simetris (normal atau seragam) (Hatidja, 2000).
Hipotesis yang akan diuji H 0 : σ 1 2 = σ 2 2 = ⋯ = σ t 2 (ragam homogen, artinya data deret waktu stasioner)
H 1 : minimal ada sepasang σ i 2 ≠ σ j 2 untuk i ≠ j (ragam tidak homogen, artinya data deret waktu tidak stasioner).
Statistik uji
χ hitung 2 = ln10{(∑ (n i − 1))log (s 2 ) − ∑ (n i − 1))log (s i 2 ) i i } (9)
s 2 = ∑(n i − 1)s i 2 N − a (10)
dimana n i = banyaknya ulangan pada kelompok ke-i s 2 = ragam kumulatif contoh s i 2 = ragam contoh ke-i N  = banyaknya amatan a   = banyaknya perlakuan. Faktor koreksi:
C = 1 + 1 3(a−1) (∑ 1 (n i −1) i − 1 ∑ (n i −1) i ) (11)
χ terkoresi 2 = χ hitung 2 C (12)
Kriteria pengujian, tolak H 0 jika nilai p < taraf nyata ( α) = 5%, artinya minimal ada sepasang ragam yang tidak sama (ragam tidak homogen) pada taraf nyata (α) sebesar 5%. Jika data tidak stasioner dalam ragam dilakukan transformasi logaritma natural.
3.  Melakukan pemilihan kriteria panjang lag (p) optimal dengan menentukan nilai (p) yang diperoleh dari nilai kriteria yang minimum. Lag (p) optimal digunakan untuk melihat seberapa lama lag yang masih berpengaruh nyata dari satu peubah deret
data  terhadap  peubah  deret  data  lainnya.  Adapun  pelbagai  kriteria  untuk mengetahui panjang lag optimal adalah sebagai berikut (Montgomery et al ., 2008): a. Aikaike’s information criterion (AIC) = ln ( ∑ e t T t=1 T ) + 2m T (13)
b. Schwarz information criterion (SIC) = ln ( ∑ e t T t=1 T ) + mln(T) T (14)
c. Hannan-Quinn criterion (HQC) = ln ( ∑ e t T t=1 T ) + 2mln(lnT) T (15)
dimana T  = banyaknya amatan e t = sisaan model VAR(p)
m = banyaknya peubah tak bebas.
Selanjutnya,  menentukan  kriteria Final  Prediction  Error  Corection (FPE)  yang merupakan penjumlahan dari AIC, SIC dan HQC yang minimum.
4.  Melakukan pengujian stabilitas model VAR dengan menghitung akar-akar fungsi polinomial  ( roots  of  characteristic  polinomial ).  Stabilitas  model  VAR  ditunjukkan dari nilai kebalikan dari karakteristik polinomial model VAR(p). Persamaan model Var(p) dikatakan stabil dapat dituliskan sebagai berikut:
det (𝐈 𝐤𝐩 − ∑ 𝐀 𝐢 𝐩 𝐢=𝟏 𝐳) = det(𝐈 𝐤 −𝐀 𝟏 𝐳 − 𝐀 𝟐 𝐳 𝟐 − ⋯ − 𝐀 𝐩 𝐳 𝐩 ) ≠ 0 (16)
dimana
𝐈 𝐤 = matriks identitas peubah berukuran n x n z   = operator polinomial pengganti peubah. Jika |z ≤ 1| artinya semua akar dari fungsional tersebut berada dalam unit circle atau  model  VAR  sudah  dianggap  stabil  (Gujarati,  2003).  Ini  artinya  komponen analisis IRF dan komponen analisis FEVD sudah sahih untuk digunakan.
5.  Melakukan  pengujian  kausalitas  granger  ( Granger  Causality  Test )  untuk menganalisis  hubungan  kausalitas  (sebab  akibat)  antar  peubah  dalam  model VAR. Misalkan peubah bebas (X) merupakan peubah tak bebas dari (Y) jika nilai- nilai masa lalu dari peubah X dapat menjelaskan peubah Y.
Hipotesis yang akan diuji,
H 0 : Peubah X bukan penyebab Granger Peubah Y H 1 : Peubah X penyebab Granger Peubah X. Statistik uji (Juanda & Junaidi, 2012).
F hitung = (N − k) (JKS R −JKS UR ) m(JKS UR ) (17)
dimana
JKS R = jumlah kuadrat sisaan persamaan terestriksi JKS UR = jumlah kuadrat sisaan persamaan tidak terestriksi N        = banyaknya amatan
k        = banyaknya parameter pendugaan pada persamaan tak terestriksi m        = jumlah lag .
Kriteria pengujian, tolak H 0 jika nilai p <  taraf nyata ( 𝛼) = 5%, artinya peubah X penyebab Granger (memiliki keterkaitan) dengan peubah Y pada taraf nyata (α)
sebesar  5%.  Jika  hipotesis  nol  pada  pengujian  kedua  baris  antar  peubah  yang sama menunjukkan pengaruh nyata maka terdapat hubungan kausalitas dua arah. 6.  Melakukan  pengujian  kointegrasi  dengan  uji  kointegrasi  Johansen  ( Johansen’s Cointegration  Test )  untuk  mengukur  hubungan  jangka  panjang  ( long  term equilibrium ) antar peubah-peubah yang tidak stasioner. Uji kointegrasi dilakukan jika  terdapat  paling  sedikit  satu  hubungan  kausalitas  Granger.  Misalkan  uji kointegrasi  menggunakan  metode  Johansen  VAR(p)  dengan lag (p)  optimum sehingga persamaanya dapat dituliskan sebagai berikut: (Johansen, 1991).
∆𝐲 𝐭 = 𝚷𝐲 𝐭−𝟏 + ∑ 𝚪 𝐢 𝚫𝐲 𝐭−𝐢 + 𝐩−𝟏 𝐢−𝟏 𝛆 𝐭 (18)
dimana 𝚷 = ∑ 𝐀 𝐢 − 𝐈 𝐩 𝐢=𝟏 , 𝚪 𝐢 = − ∑ 𝐀 𝐣 𝐩 𝐣=𝐢+𝟏 dan I adalah matriks identitas berukuran n  x  n.  Komponen  vektor y t dikatakan  terkointegrasi  pada  ordo  ke-d  jika  semua komponen  vektor y t stasioner  sehingga  terdapat  vektor  kointegrasi 𝛃. Jika kombinasi  linier 𝛃𝐲 𝐭 stasioner  pada  ordo  ke-d  maka  vektor 𝐲 𝐭 terkointegrasi. Banyaknya vektor kointegrasi diperoleh dengan uji akar ciri ( trace statistic ) dan uji nilai eigen maksimum ( maximum eigenvalue ).
a.  Uji Trace Statistic .
Uji trace statistic adalah uji nyata dari akar ciri pada matriks 𝚷 .
H 0 : rank kointegrasi atau rank ( 𝚷 ) ≤ k (terdapat kointegrasi pada rank ke- k)
H 1 : rank kointegrasi atau rank ( 𝚷 ) > k (tidak terdapat kointegrasi pada rank ke-k).
Statistik uji
λ trace (k) = −T ∑ ln(1 − λ̂ i ) n
i=k+1 (19)
dimana
λ̂ i = akar ciri ke-i matriks 𝚷 n  = banyaknya peubah T  = banyaknya amatan.
Kriteria  pengujian  ada  dua  kemungkinan  yaitu  tolak  H 0 jika λ trace (k) <  nilai kritis  ( 𝛼 = 5%),  artinya  tidak  terdapat  kointegrasi  pada rank ke-k  pada  taraf nyata (α) sebesar 5%. Dengan demikian model yang disarankan yaitu model VAR untuk data pemedaan. Sebaliknya, tidak tolak H 0 jika λ trace (k) > nilai kritis ( α = 5%),  artinya  terdapat  kointegrasi  pada rank ke- k  pada  taraf  nyata  (α) sebesar  5%.  Dengan  demikian  model  yang  disarankan  yaitu  model  VECM pada lag ke-p dan  kointegrasi ke-k.
b.  Uji Maximum Eigenvalue .
Uji maximum  eigenvalue adalah  uji  nyata  dari  nilai  eigen  maksimum  pada matriks 𝚷 .
Hipotesis yang akan diuji H 0 : rank kointegrasi atau rank ( 𝚷 ) = k (terdapat kointegrasi pada rank ke- k)
H 1 : rank kointegrasi atau rank ( 𝚷 ) = k+1 (tidak terdapat kointegrasi pada rank ke-k).
Kriteria  pengujian  ada  dua  kemungkinan  yaitu  tolak  H 0 jika λ max (k, k + 1) < nilai  kritis  ( 𝛼 = 5%),  artinya  tidak  terdapat  kointegrasi  pada rank ke-k  pada taraf  nyata  (α)  sebesar  5%.  Dengan  demikian  model  yang  disarankan  yaitu model  VAR  untuk  data  pembedaan.  Sedangkan,  tidak  tolak  H 0 jika  H 0 jika λ max (k, k + 1) > nilai kritis ( 𝛼 = 5%), artinya terdapat kointegrasi pada rank ke- k pada taraf nyata (α) sebesar  5%. Dengan demikian model yang disarankan yaitu model VECM pada lag ke-p dan  kointegrasi ke-k.
7.  Melakukan pendugaan parameter Model VECM dengan menggunakan data latih bulan Januari 2012 sampai Maret 2018.
8.  Melakukan  analisis  pengaruh  antar  peubah  dengan  menggunakan  komponen analisis FEVD  dan komponen analisis IRF.
9.  Melakukan  pengujian  kelayakan  model    dengan  memeriksa  korelasi  diri  antar sisaan menggunakan uji Portmanteau Ljung-Box. Analisis korelasi diri antar sisaan digunakan untuk memastikan kelayakan sebuah model yang telah dibangun. Hipotesis yang akan diuji
H 0 : r 1 = r 2 = ⋯ = r k (tidak ada korelasi diri dalam sisaan)
H 1 : minimal ada sepasang r i ≠ r j untuk i ≠ j (terdapat korelasi diri antar sisaan). Statistik uji
Q ̃ LB (r) = n(n + 2) ∑ r k 2 n − k m k=1 (20)
(Ljung & Box, 1978), dimana n = banyaknya peubah tak bebas dalam VAR r k 2 = koefisien korelasi diri antar sisaan sampai lag ke-k m = jumlah lag maksimum.
Statistik Q ̃ LB mengikuti sebaran Chi-Square dengan derajat bebas n 2 (k-p), dimana p adalah ordo VAR. Kriteria pengujian, tidak tolak H 0 jika nilai- p > taraf nyata (α = 5%). Artinya tidak ada korelasi diri dalam sisaan sampai lag ke-k pada taraf nyata (α) sebesar 5% atau model dikatakan layak.
10.  Melakukan  peramalan  data  uji bulan April  2018  sampai  Juli  2018,  berdasarkan model VECM dari data latih bulan Januari 2012 sampai Maret 2018
11.  Menghitung  evaluasi  peramalan  dengan  menggunakan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE). Nilai MAPE pada evaluasi peramalan digunakan untuk mengukur kesesuaian antara data aktual dan data hasil peramalan. Semakin kecil nilai  MAPE  akan  menghasilkan  hasil  ramalan  yang  akurat.  Nilai  MAPE  dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut: (Montgomery et al ., 2008)
MAPE = ∑ | Y ̂ t −   Y t Y t | n t=1 n x 100% (21)
dimana
Y ̂ t = data data hasil peramalan pada periode ke-t Y t = data aktual pada periode ke-t untuk t=1,2,...,n n  = banyaknya ukuran sampel.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Eksplorasi Data
Harga  cabai  merah  di  DKI  Jakarta  dan  periode  Januari  2012  sampai  Juli  2018 berfluktuasi. Pola datanya cenderung tidak memiliki tren dan musiman dalam jangka panjang  (Gambar  1).  Rataan  harga  cabai  merah  di  DKI  Jakarta  terlihat  konstan (stasioner)  dengan  kisaran  harga  sebesar  Rp34 . 935/kg.  Sebaliknya,  ragam  data terlihat tidak stabil (tidak stasioner) dengan koefisien keragaman sekitar 37.00 persen. Angka  koefisien  keragaman  ini  di  atas  koefisien  keragaman  dari  target  Rencana Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional  (RPJMN)  Kementerian  Perdagangan (Kemendag) periode 2015 sampai 2019. Kemendag menetapkan stabilitas harga akan tercapai pada  koefisien keragaman kurang dari 9 persen (Kemendag, 2016).
Harga  cabai  merah  di  daerah  pemasok  juga  berfluktuasi  dan  memiliki  pola  yang hampir  mirip  dengan  data  harga  cabai  merah  di  DKI  Jakarta.  Rataan  harga  cabai merah  di  DKI  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan    rataan  harga  cabai  merah  di  Jawa Timur (Rp22 . 989/kg) dan Banten (Rp29 . 909/kg) (Gambar 1). Namun, rataannya masih lebih  rendah  dibandingkan  dengan  rataan  harga  cabai  merah  di  Jawa  Barat  yang berkisar Rp37 . 818/kg. Koefisien keragaman harga cabai merah di DKI Jakarta lebih stabil  dibandingkan  dengan  koefisien  keragaman  harga  cabai  merah  di  Jawa  Timur (45.02  persen)  dan  Banten  (40.81  persen).  Sebaliknya,  koefisien  keragamannya kurang stabil dibandingkan dengan koefisien keragaman harga cabai merah di Jawa Barat sekitar 34.52 persen.
Puncak tertinggi harga cabai merah di DKI Jakarta dan pemasoknya terjadi antara bulan  November  2014  dan  Desember  2014  (Gambar  1).  Harga  cabai  merah  di  DKI Jakarta mencapai puncaknya sebesar  Rp 82819/kg pada Desember 2014. Kejadian serupa terjadi pada harga cabai merah di Jawa Timur (Rp 64657/kg) dan Banten      (Rp 84024/kg).  Sementara  itu,  harga  cabai  merah  di  Jawa  Barat  mencapai  puncaknya sebesar Rp 73818/kg terjadi pada 1 bulan sebelumnya.

## 3.2 Uji Kestasioneran Data
Kestasioneran  data  berdasarkan  grafik  menghasilkan  keputusan  yang  besifat sementara  dan  subjektif.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  uji  formal  kestasioneran  data terhadap rataan dan ragam. Uji kestasioneran data dalam rataan dilakukan dengan uji akar  unit  ADF  sedangkan  uji  kestasioneran  data  dalam  ragam  dilakukan  dengan  uji Barlett.
Gambar 1: Plot data harga cabai merah DKI Jakarta (a) dan harga cabai merah daerah pemasok DKI Jakarta : (b) Jawa Timur, (c) Jawa Barat dan (d) Banten periode Januari 2012 – Juli 2018.
Dalam rataan, hanya peubah pengeluaran rata-rata perkapita sebulan cabai merah DKI  Jakarta  tidak  stasioner  pada  data level dengan  tara f nyata(α) = 0.05 (Tabel 2). Sementara itu, dalam ragam, terdapat peubah harga cabai merah DKI Jakarta, harga cabai merah Jawa Timur, harga cabai merah Jawa Barat, harga cabai merah Banten, pengeluaran rata-rata perkapita sebulan cabai merah DKI Jakarta dan produksi cabai merah Banten yang tidak stasioner (tidak homogen) pada level dengan taraf nyata (α) =  0.05.  Penanganan  peubah  yang  tidak  stasioner  dalam  ragam  dilakukan  dengan transformasi  logaritma  natural.  Sementara  itu,  penanganan  peubah  yang  tidak stasioner dalam rataan dilakukan dengan pembedaan ordo ke-1.
(a) (b) (c) (d) - 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 80.000 90.000 Ja n-12 A ug-12 M ar-13 O ct -13 M ay- 14 D ec -14 Jul -15 F eb-16 S ep-16 A pr-17 N ov-17 Jun -1 8 H ar ga c aba i me ra h (R p/ K g) Bulan - 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 Ja n-12 A ug-12 M ar-13 O ct -13 M ay-14 D ec -14 Jul -15 F eb-16 S ep-16 A pr-17 N ov-17 Jun-18 H ar ga c aba i me ra h (R p/ K g) Bulan - 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 80.000 Ja n-12 S ep-12 M ay-13 Ja n-14 S ep-14 M ay-15 Ja n-16 S ep-16 M ay-17 Ja n- 18 Harg a ca ba i mer ah ( R p/ K g) Bulan - 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 80.000 90.000 Ja n-12 S ep-12 M ay-13 Ja n-14 S ep-14 M ay-15 Ja n-16 S ep-16 M ay-17 Ja n-18 Harg a ca ba i mer ah ( R p/ K g) Bulan
Tabel 2: Ringkasan uji kestasioneran data dalam rataan dan ragam.
Nama Peubah Uji akar unit ADF Uji Bartlett t hitung Nilai p Rataan Stasioner χ 2 terkoreksi Nilai p Ragam Stasioner Y -4.58 0.00 Ya 38.48 0.00 Tidak X 1 -4.61 0.00 Ya 37.90 0.00 Tidak X 2 -4.54 0.00 Ya 21.24 0.00 Tidak X 3 -4.64 0.00 Ya 37.51 0.00 Tidak X 4 -1.65 0.77 Tidak 94.37 0.00 Tidak X 5 -4.92 0.00 Ya 8.10 0.23 Ya X 6 -4.39 0.00 Ya 9.54 0.15 Ya X 7 -4.93 0.00 Ya 70.87 0.00 Tidak

## 3.3 Pemilihan Kriteria Panjang Lag (p) Optimal
Pemilihan kriteria panjang lag (p) optimal pada model harga cabai merah DKI Jakarta menggunakan  data  latih  periode  Januari  2012  sampai  maret  2018. Lag optimal digunakan untuk melihat seberapa panjang periode yang masih  berpengaruh nyata di antara peubah. Berdasarkan pelbagai kriteria panjang lag optimal diperoleh disajikan sebagai berikut pada Tabel 3.
Tabel 3: Ringkasan pemilihan kriteria panjang lag optimal. Lag FPE AIC SIC HQC 0 1.09e+10 45.82 46.08 45.92 1 4.52e+08* 42.62 44.95* 43.54* 2 7.48e+08 43.05 47.46 44.80 3 1.45e+09 43.52 50.00 46.09 4 1.06e+08 42.80 51.35 46.19 5 8.84e+08 41.86 52.48 46.08 6 1.08e+09 40.66* 53.36 45.70
Nilai kriteria FPE, SIC dan HQC  minimum pada lag ke-1 sedangkan nilai kriteria AIC minimum pada lag ke-6. Dengan demikian, panjang lag optimal untuk  model VAR yang disarankan yaitu lag ke-1 berbentuk VECM(1) dan lag ke-6 berbentuk VECM(6). Hal ini berarti bahwa lamanya pengaruh setiap peubah terhadap peubah lainnya pada model VECM harga cabai merah DKI Jakarta adalah 1 bulan dan 6 bulan.

## 3.4 Pengujian Stabilitas Model VAR
Pengujian  stabilitas  model  VAR  digunakan  untuk  memeriksa  korelasi  diri ( autocorrelation ) dan heteroskedastisitas di dalam penggunaaan model VAR (Enders, 2004). Semua nilai akar pada persamaan polinomial berada pada unit circle dan nilai modulus  yang  dihasilkan  pada  model  VAR  pada lag ke-1  bernilai  kurang  dari  1. Sementara itu, hasil pengujian stabilitas VAR pada lag ke-6 menunjukkan bahwa ada
7 nilai akar pada persamaan polinomial bernilai lebih atau sama dengan dari 1. Dengan demikian,  model  VAR  yang  digunakan  sudah  dalam  kondisi  stabil  dengan  lag  ke-1 sebagai lag optimalnya.

## 3.5 Pengujian Kausalitas Granger
Pengujian  Kausalitas  Granger  ( Granger  Causality )  digunakan  untuk  mengetahui hubungan sebab akibat yang terjadi di antara peubah dalam model VAR harga cabai merah  DKI  Jakarta.  Hasil  uji  Kausalitas  Granger  disajikan  pada  (lampiran  5). Kausalitas Granger terjadi ketika tolak H 0 yaitu nilai p kurang dari taraf nyata ( α) = 5%. Hubungan kausalitas Granger ( Gambar 2) menunjukkan  bahwa terdapat keterkaitan kausalitas 1 arah  antara harga cabai merah DKI Jakarta dan Jawa Barat terhadap harga cabai merah di Jawa Timur. Sementara itu, keterkaitan kausalitas 1 arah juga terjadi antara produksi cabai merah di  Jawa  Barat  terhadap  pengeluaran  rata-rata  perkapita  sebulan  cabai  merah  DKI Jakarta dan produksi cabai merah Jawa Timur.
Keterangan:  terdapat hubungan kausalitas 1 arah
Gambar 2: Diagram hubungan uji kausalitas Granger.

## 3.6 Pengujian Kointegrasi Johansen
Pengujian  kointegrasi  digunakan  untuk  mengetahui  kesamaan  pola  pergerakan  dan stabilitas  hubungan  di  antara  peubah  tak  bebas  di  dalam    mencapai  keseimbangan jangka panjang. Hasil pengujian sampai baris ke-8 menunjukkan nilai teras (4.38) lebih besar daripada nilai kritis (3.84) dan dengan nilai p (=0.04) lebih kecil daripada taraf nyata ( α) = 5% sehingga H 0 tidak ditolak.
Hasil  pengujian  kointegrasi  ini  mengindikasikan  adanya  kointegrasi  sampai  rank ke-7. Hal ini dapat menjelaskan bahwa di antara peubah diantara peubah harga cabai
merah DKI Jakarta, harga cabai merah  Jawa Timur, harga cabai merah Jawa Barat, harga cabai merah Banten, pengeluaran rata-rata perkapita sebulan cabai merah DKI Jakarta,  produksi  cabai  merah  Jawa  Timur,  produksi  cabai  merah  Jawa  Barat  dan produksi  cabai  merah  Banten  mempunyai  kesamaan  pola  pergerakan  dan  stabilitas hubungan dalam keseimbangan jangka panjang. Dalam setiap periode jangka pendek, semua peubah saling menyesuaikan untuk mencapai keseimbangan jangka panjang.

## 3.7 Pendugaan Parameter Model VECM(1) Harga Cabai Merah DKI Jakarta
Melalui  pembuktikan  pengujian  stabilitas  model  VAR(1)  dan  kointegrasi  Johansen, model yang terbentuk adalah VECM(1). Persamaan linier VECM(1) harga cabai merah DKI Jakarta dapat dituliskan sebagai berikut:
∆Y 1 =  - 0.28 . Y 1(t-1) + 0.51 . X 1(t-1) - 2.12 . X 2(t-1) + 0.40 . X 3(t-1) + 0.32 . X 4(t-1) - (1.64 x 10 -6 ) . X 5(t-1) + (1.06 x 10 -6 ) . X 6(t-1) + 0.03 . X 7(t-1) - 0.43) + 0.32 . ∆Y 1(t-1) + 0.11 . ∆X 1(t-1) - 0.43 . ∆X 2(t-1) + 0.12 . ∆X 3(t-1) - 0.45 . ∆X 4(t-1) - (7.96 x
10 7 ) . ∆X 5(t-1) + (1.99 x 10 -7 ) . ∆X 6(t-1) - 0.12 . ∆X 7(t-1) + 0.02.
Tabel 4: Ringkasan pendugaan parameter VECM(1). Peubah Koefisien t hitung Peubah Koefisien t hitung Error Correction Cointegrating Eq : Coint Eq1 -0.28 -3.37 * Jangka Pendek Jangka Panjang ∆Y 1 (-1) 0.32 1.11 Y 1 (-1) 1.00 ∆X 1 (-1) 0.11 0.54 X 1 (-1) 0.51 1.57 ∆X 2 (-1) -0.43 -3.23* X 2 (-1) -2,12 -8.84 * ∆X 3 (-1) 0.12 0.64 X 3 (-1) 0.40 1.04 ∆X 4 (-1) -0.45 -1.84 X 4 (-1) 0.32 1.64 ∆X 5 (-1) -7.96 x 10 -7 -0.92 X 5 (-1) -1.64 x 10 -6 0.92 ∆X 6 (-1) 1.99 x 10 -7 0.45 X 6 (-1) 1.06 x 10 -6 1.29 ∆X 7 (-1) -0.12 -2.93* X 7 (-1) 0.03 0.40 C 0.02 0.76 C -0.43 Keterangan: *Nilai taraf nyata 5% = t tabel (1,96 )
Nilai Error Correction Term (ECT) pada VECM(1) harga cabai merah DKI Jakarta sebesar  -0.28  (Tabel  4)  menunjukkan  bahwa  terdapat  besarnya  kecepatan penyesuaian  untuk  mencapai  keseimbangan  dari  jangka  pendek ke  jangka  panjang apabila terjadi penyimpangan akan dikoreksi sebesar 0.28 persen. Ini artinya bahwa terdapat hubungan kointegrasi jangka panjang dalam menentukan harga cabai merah di DKI Jakarta.
Pada jangka panjang dan pendek, harga cabai merah di DKI Jakarta pada saat ini dipengaruhi  oleh  harga  cabai  merah  di  Jawa  Barat  pada  1  bulan  sebelumnya  pada taraf nyata 5%. Sementara itu, pada jangka pendek saja, harga cabai merah di DKI
Jakarta  pada  saat  ini  dipengaruhi  oleh  produksi  cabai  merah  Banten  pada  1  bulan sebelumnya pada taraf nyata 5%.

## 3.8 Analisis Forecast Error Decomposition Variance (FEDV)
Pada  analisis  ini  akan  dilihat  peranan  FEVD  pada  sistem  dinamis  VECM(1)  harga cabai  merah  DKI  Jakarta  dalam  mengukur  kontribusi  setiap  peubah  pada  jangka panjang sepanjang 12 periode.  Hasil  FEVD harga cabai  merah di DKI Jakarta pada bulan  ke-1  memperlihatkan  bahwa  perilaku  perubahan  harga  cabai  merah  di  DKI Jakarta dijelaskan oleh peubahnya sendiri sekitar 100 persen (Gambar 3). Bulan ke-2 kontribusi peubah harga cabai merah DKI Jakarta sendiri dalam menjelaskan perilaku perubahan  harga  cabai  merah  di  DKI  Jakarta  menurun  sekitar  91.07  persen  hingga bulan  ke-12  sekitar  68.11  persen.  Pada  bulan  ke-2  peubah  harga  cabai  merah  di daerah pemasok telah dapat menjelaskan perilaku perubahan harga cabai merah di DKI Jakarta. Besaran kontribusi peubah harga cabai merah daerah pemasok di Jawa Timur (0.31 persen), Jawa Barat (1.06 persen) dan Banten (0.16 persen). Hingga bulan ke-12, besaran kontribusi peubah harga cabai merah daerah pemasok meningkat di Jawa  Barat  (12.61  persen)  dan  Banten  (0.33  persen)  sedangkan  kontribusi  peubah harga cabai merah daerah pemasok menurun di Jawa Timur sebesar 0.18 persen.
Perilaku  harga  cabai  merah  di  DKI  Jakarta  mulai  dapat  dijelaskan  oleh  peubah pengeluaran rata-rata perkapita sebulan cabai merah di DKI Jakarta pada bulan ke-2 sekitar 2.22 persen dan mulai meningkat pada bulan berikutnya (Gambar 3). Hingga bulan ke-12, besaran kontribusi peubah pengeluaran rata-rata perkapita cabai merah di DKI Jakarta mencapai 6.42 persen.
Gambar 3: Hasil FEDV model VECM(1) harga cabai merah DKI Jakarta.
Besaran kontribusi peubah produksi cabai merah daerah pemasok di Banten dan Jawa Barat dalam menjelaskan perilaku harga cabai merah di DKI Jakarta mulai ada pada periode ke-2, masing-masing sekitar 4.79 persen dan 0.38 persen (Gambar 3). Sementara itu, peubah produksi Jawa Timur belum berkontribusi dalam menjelaskan perilaku harga cabai merah di DKI Jakarta pada periode ini. Kontribusi produksi cabai merah daerah terus meningkat pada bulan berikutnya. Hingga bulan ke-12, besaran kontribusi peubah produksi cabai merah daerah pemasok dalam menjelaskan perilaku
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9  10  11  12 K o n tr ib u si ( % ) Bulan Y1 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
perubahan  harga  cabai  merah  DKI  Jakarta,  masing-masing  di  Jawa  Timur  (0.96 persen), Jawa Barat (3.44 persen) dan Banten (7.95 persen).

## 3.9 Analisis Impulse Response Function (IRF)
Analisis IRF dilakukan untuk mengetahui informasi respon pergerakan peubah harga cabai merah DKI Jakarta pada jangka pendek dan panjang kepada goncangan ( shock ) sebesar  1  SB  peubahnya  sendiri  dan  peubah  lainnya.  Sumbu  datar  adalah  periode selama  12  bulan  dan  sumbu  tegak  adalah  respon  perubahan  harga  cabai  merah  di DKI Jakarta (dalam SB).
Respon pergerakan harga cabai merah DKI Jakarta pada shock peubahnya sendiri terlihat  positif  pada  periode  pertama  (Gambar  4a).  Pada  Bulan  ke-2  mulai  terlihat respon harga cabai merah DKI Jakarta pada shock peubah harga cabai merah daerah pemasoknya. Bulan ke-3 merupakan periode puncak respon harga cabai merah DKI Jakarta pada shock peubahnya sendiri berkisar 0.24 SB. Selanjutnya, respon harga cabai  merah  DKI  Jakarta  berfluktuasi  perlahan  hingga  mencapai  hubungan  jangka panjang (stabil) sejak bulan ke-7 berkisar 0.22 SB.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 4: Hasil IRF VECM(1) respon harga cabai merah DKI Jakarta pada shock (a) harga cabai merah DKI Jakarta, (b) harga cabai merah Jawa Barat, (c) pengeluaran rata-rata perkapita sebulan cabai merah DKI   Jakarta, (d) produksi cabai merah Jawa Barat dan (e) produksi cabai merah Banten.
Sementara itu, respon positif terjadi pada respon harga cabai merah DKI Jakarta pada shock harga cabai merah di Jawa barat (Gambar 4b). Puncak respon tertinggi terjadi  pada  bulan  ke-4  berkisar  0.13  SB, kemudian  stabil  pada  bulan  ke-8  berkisar 0.10 SB.
Adanya shock pengeluaran rata-rata perkapita sebulan di DKI Jakarta direspon negatif oleh harga cabai merah di DKI Jakarta pada bulan ke-2 berkisar 0.05 SB (Gambar 4c). Respon harga cabai merah DKI Jakarta berfluktuasi menurun perlahan hingga mencapai lembah terendahnya pada bulan ke-4 berkisar 0.08 SB. Kestabilan respon harga cabai merah DKI Jakarta terjadi pada bulan ke-6 pada kisaran 0.07 SB.
Adanya shock produksi cabai merah daerah pemasok mulai direspon negatif oleh harga cabai merah di DKI Jakarta pada bulan ke-2 (Gambar 4). Respon negatif harga cabai merah DKI Jakarta pada shock produksi cabai merah daerah pemasok menurun dan terus berlanjut hingga pada bulan-bulan setelahnya. Adanya shock produksi cabai merah di Jawa Barat dan Banten direspon negatif harga cabai merah di DKI Jakarta mencapai  lembah  terendah  pada  bulan  ke-5,  masing-masing  berkisar  0.06  SB  dan 0.09 SB. Respon harga cabai merah DKI Jakarta pada shock produksi cabai merah di Banten langsung stabil sejak bulan berikutnya berkisar 0.08 SB. Sementara itu, respon harga  cabai  merah  DKI  Jakarta  pada shock produksi  cabai  merah  di  Jawa  Barat menjadi stabil pada bulan ke-7 berkisar 0.05 SB.

## 3.10 Pengujian kelayakan model VECM(1) Harga Cabai Merah DKI Jakarta
Pengujian  kelayakan  model  dilakukan  dengan  cara    memeriksa  korelasi  diri ( Autocorrelation ) antar sisaan peubah pada model VECM(1) harga cabai merah di DKI Jakarta.  Hasil  pengujian  kelayakan  VECM(1)  menggunakan  uji  Portmenteau  Ljung- Box diperoleh bahwa pada lag ke-2, nilai p dari Q hitung dan adjusted Q hitung lebih besar dari taraf nyata ( α) = 5% atau tidak tolak H 0 . Hingga pada lag ke-12 nilai p dari Q hitung dan adjusted Q hitung lebih besar dibandingkan dengan taraf nyata ( α) = 5% sehingga (tidak  tolak  H 0 ).    Ini  artinya  bahwa  tidak  ada  korelasi  diri  antar  sisaan  pada  model VECM(1) cabai merah DKI Jakarta. Dengan demikian model tersebut dikatakan layak untuk digunakan.

## 3.11 Evaluasi Peramalan model VECM(1) Harga Cabai Merah DKI Jakarta
Evaluasi peramalan model VECM(1) harga cabai merah DKI Jakarta dilakukan dengan menghitung  nilai  MAPE.  Nilai  MAPE  dihitung  dengan  mengukur  kesesuaian  antara data aktual harga cabai  merah DKI Jakarta dan data peramalan  harga cabai  merah DKI Jakarta. Nilai MAPE yang dihasilkan dari VECM(1) harga cabai merah DKI Jakarta sebesar 29.97 pesen. Hal ini menunjukkan bahwa VECM(1) mempunyai kemampuan yang cukup baik untuk peramalan harga cabai merah DKI Jakarta.

## 4.  Simpulan
Model VECM(1) menunjukkan hubungan keseimbangan jangka panjang (kointegrasi) antar peubah di dalam penentuan harga cabai merah di DKI Jakarta. Hasil FEVD pada model  VECM(1)  harga  cabai  merah  DKI  Jakarta  menunjukkan  bahwa  kontribusi
peubah  harga  cabai  merah  DKI  Jakarta  sendiri,  harga  cabai  merah  Jawa  Barat, pengeluaran  rata-rata  perkapita  sebulan  cabai  merah  DKI  Jakarta,  produksi  cabai merah Jawa Barat dan produksi cabai merah Banten sudah nyata dalam menjelaskan perilaku perubahan harga cabai merah di DKI Jakarta. Hasil analisis IRF pada model VECM(1)  harga  cabai  merah  DKI  Jakarta  menunjukkan    adanya  shock  pada  harga cabai  merah  DKI  Jakarta  sendiri  dan  harga  cabai  merah  Jawa  Barat  1  bulan sebelumnya  dapat  meningkatkan  harga  cabai  merah  di  DKI  Jakarta  saat  ini. Sebaliknya, adanya shock pengeluaran rata-rata perkapita sebulan cabai merah DKI Jakarta, produksi cabai merah Jawa Barat dan produksi cabai merah Banten 1 bulan sebelumnya dapat menurunkan harga cabai merah di DKI Jakarta saat ini.

## Daftar Pustaka
Ajija,  S.R.,  Sari,  D.W.,  Setianto,  R.H.  and  Primanti,  M.R.  (2011). Cara  cerdas menguasai Eviews . Jakarta (ID): Salemba Empat.
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2015). Distribusi perdagangan komoditas bawang merah Indonesia 2015 . Jakarta (ID): Badan Pusat Statistik.
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2019). Indeks harga konsumen dan inflasi DKI Jakarta 2018. Jakarta (ID): Badan Pusat Statistik.
Dickey, D.A., and Fuller, W.A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time  series  with  a  unit  root. Journal  of  the  American  statistical  association , 74 (366a):427 –431.
Enders, W. (2004). Applied econometric time series , 2  nd. ed. New York (US): John Willey & Sons, Inc.
Farid, M., and Subekti, N.A. (2012). Tinjauan terhadap produksi, konsumsi, distribusi dan  dinamika  harga  cabe  di  Indonesia. Buletin  Ilmiah  Litbang  Perdagangan , 6 (2):211 –234.
Gujarati, D. (2003). Basic econometrics , 4th ed. New York (US): McGraw Hill.
Hatidja,  D.  (2000). Pembandingan  uji  barlett,  jacknife  dan  levene  untuk  pengujian kehomogenan ragam [tesis]. Bogor (ID): IPB University.
Johansen,  S.  (1991).  Estimation  and  hypothesis  testing  of  cointegration  vectors  in Gaussian vector autoregressive models. Econometrica: journal of the Econometric Society , 1551 –1580.
Juanda, B., and Junaidi. (2012). Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi . Bogor (ID): IPB Press.
[Kemendag]  Kementerian  Perdagangan  RI.  (2016). Peraturan  Menteri  Perdagangan Republik  Indonesia  Nomor  63  tahun  2016    tentang  penetapan  harga  acuan pembelian  di  petani  dan  harga  acuan  penjualan  di  konsumen .  Jakarta  (ID): Kementerian Perdagangan RI.
Ljung, G.M., and Box, G.E. (1978). On a measure of lack of fit in time series models. Biometrika , 65 (2):297 –303.
Montgomery,  D.,  Jennings,  C.,  and  Kulahci,  M.  (2008). Introduction  to  time  series analysis and forecasting . New Jersey (US): John Wiley & Sons.
Nauly, D. (2017). Fluktuasi dan disparitas harga cabai di Indonesia. Jurnal Agrosains dan Teknologi , 1 (1):57 –70.
Prastowo,  N.J.,  Yanuarti,  T.,  and  Depari,  Y.  (2008).  Pengaruh  distribusi  dalam pembentukan  harga  komoditas  dan  implikasinya  terhadap  inflasi. The  Effect  of Distribution on Commodity Pricing and Its Implications for Inflation]. Working Paper, WP/07/2008. Jakarta: Bank Indonesia ,.
[Pusdatin – Kementan], Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian. (2016). Outlook komoditas  pertanian  sub  sektor  hortikultura:  cabai  merah .  Jakarta  (ID):  Pusdatin Kementerian Pertanian RI.
Rozfaulina.  (2000). Analisis  pendapatan  usahatani  dan  saluran  pemasaran  cabai merah keriting. Kasus tiga desa di kecamatan sukaraja, kabupaten sukabumi, jawa barat . [skripsi]. Bogor (ID): IPB University.
Sari,  R.  (2013).  Tingkat  inflasi  dan  pembatasan  kebijakan  impor  hortikultura. Info Singkat , 5 :13 –16.
Sims,  C.A.,  Stock,  J.H.,  and  Watson,  M.W.  (1990).  Inference  in  linear  time  series models with some unit roots. Econometrica , 58 (1):113 –144.
Sukmawati, D., Sulistyowati, L., Karmana,  M.H.,  and Wikarta, E.K.  (2017). Fluktuasi harga cabai merah keriting (Capsicum annum L) di sentra produksi dan pasar induk (tinjauan  harga  cabai  merah  keriting  di  Kecamatan  Cikajang  dan  Pasar  Induk Kramat  Jati  Jakarta). Mimbar  Agribisnis:  Jurnal  Pemikiran  Masyarakat  Ilmiah Berwawasan Agribisnis , 1 (2):165 –172.
Syah, M.J.A., Sayekti, A.L., Marendra K., A., and Hilman, Y. (2015). Dinamika produksi dan  volatilitas  harga  cabai:  antisipasi  strategi  dan  kebijakan  pengembangan. Pengembangan Inovasi Pertanian , 8 (1):33 –42.
Wulandari,  H.,  Kurnia,  A.,  Sumantri,  B.,  Kusumaningrum,  D.,  Waryanto,  B.  2017. Penerapan  analisis  regresi  spline  untuk  menduga  harga  cabai  di  Jakarta. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications , 1 (1):1 –12.