## PENGARUH HARGA TANAMAN PANGAN TERHADAP INFLASI DI KABUPATEN KENDAL
Ilyas Cahaya Mardiyanto 1 , Panji Kusuma Prasetyanto 2*
1,2 Jurusan Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Tidar, Magelang E-mail: 2) panjikusuma@untidar.ac.id

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  the  effect  of  food  crop  prices  on  inflation  in  Kendal  Regency.  The increasing  demand  for  agricultural  commodities  has  resulted  in  the  price  of  agricultural commodities increasing due to the high demand. The impact arising from the increase in the price of agricultural commodities is an increase in inflation, which causes a decrease in people's purchasing power because prices are increasingly unaffordable. The data used in this study is time series data for the period 2016 to 2022, the data used is secondary data on monthly developments in food crop prices  and  inflation  in  Kendal  Regency.  The  tool  used  in  this  research  is  the  analysis  of  the VAR/VECM (Vector Autoregression (VAR) or Vector Error Correction Model (VECM)) model with the help of the Eviews 10 application. The findings show that a number of variables, including the price  of  garlic,  large  red  chilies,  and  Red  cayenne  pepper  has  a significant  effect  on  inflation  in Kendal Regency in the long run. In the short term, several variables such as the price of shallots and red cayenne pepper also have a significant effect on inflation in Kendal Regency.
Keywords: Fluctuations, Food Crop Prices, Inflation, VAR/VECM

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  harga  tanaman  pangan  terhadap  inflasi  di Kabupaten  Kendal.  Meningkatnya  kebutuhan  akan  komoditas  pertanian  mengakibatkan  harga komoditas  pertanian  semakin  meningkat  karena  tingginya  permintaan  yang  ada.  Dampak  yang ditimbulkan dari adanya kenaikan harga komoditas pertanian tersebut adalah meningkatnya inflasi sehingga menyebabkan menurunnya daya beli masyarakat karena harga semakin tidak terjangkau. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series periode 2016 sampai dengan 2022, data yang digunakan merupakan data sekunder perkembangan bulanan harga tanaman pangan dan inflasi  di  Kabupaten  Kendal.  Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  model VAR/VECM (Vector Autoregression (VAR) atau Vector Error Correction Model (VECM)) dengan bantuan  aplikasi  Eviews  10.  Temuan  menunjukkan  bahwa  sejumlah  variabel,  antara  lain  harga bawang putih, cabai merah besar, dan cabai rawit merah, memiliki pengaruh yang signifikan terhadap inflasi di Kabupaten Kendal dalam jangka panjang. Dalam jangka pendek, beberapa variabel seperti harga  bawang  merah  dan  cabai  rawit  merah  juga  berpengaruh  signifikan  terhadap  inflasi  di Kabupaten Kendal.
Kata Kunci: Fluktuasi, Harga Tanaman Pangan, Inflasi, VAR/VECM

## 1. PENDAHULUAN
Komoditas pertanian sangat peting dan strategis karena menunjang kebutuhan pangan dan ketersediaan pangan nasional. Komoditas pertanian dibagi menjadi beberapa kelompok yaitu tanaman pangan, tanaman perkebunan, peternakan, perikanan, dan perhutanan. Dengan bertambahnya jumlah populasi penduduk maka kebutuhan akan pangan akan meningkat. Hal tersebut  harus  dibarengi  dengan  meningkatnya  produksi  komoditas  pertanian  untuk memunuhi  kebutuhan  akan  pangan  yang  meningkat.  Meningkatnya  kebutuhan  akan komoditas pertanian mengakibatkan harga komoditas pertanian semakin meningkat karena tingginya  permintaan  yang  ada.  Dampak  yang  ditimbulkan  dari  adanya  kenaikan  harga komoditas  pertanian  tersebut  adalah  meningkatnya  inflasi  sehingga  menyebabkan menurunnya daya beli masyarakat karena harga semakin tidak terjangkau. Rahmah (2013) menjelaskan untuk mencapai kestabilan harga tanaman pangan perlu dilakukan upaya untuk memperkecil  tingkat  fluktuasi.  Namun  hal  tersebut  tidak  mudah  untuk  dilakukan  karena tanaman  pangan  yang  merupakan  hasil  dari  produksi  pertanian  mempunyai  karakteristik khusus.
Inflasi  merupakan  salah  satu  isu  penting  yang  selalu  diperhatikan  di  Indonesia.  Di Indonesia,  inflasi  berpotensi  mempengaruhi  taraf  hidup  dan  berkontribusi  terhadap pertumbuhan ekonomi. Salah satu definisi inflasi menggambarkannya sebagai suatu kondisi yang  ditandai  dengan  kenaikan  tingkat  harga  umum  baik  untuk  faktor  produksi  maupun barang dan jasa yang membentuk perekonomian. Definisi ini memberikan indikasi bahwa terjadi  penurunan  nilai riil (intrinsik)  mata  uang  suatu  negara,  yang  diikuti  dengan melemahnya  daya  beli  barang  dan  jasa  di  negara  tersebut.  Menurut  Boediono  (1994) mendefinisikan inflasi adalah adanya kecenderungan dari kenaikan harga secara umum dan terjadi  secara  terus-menerus.  Kenaikan  harga  yang  mempengaruhi  hanya  satu  atau  dua produk tidak dapat dikategorikan sebagai inflasi kecuali jika signifikan atau mengakibatkan kenaikan harga untuk produk tambahan. Inflasi tidak dapat dikaitkan dengan kenaikan harga yang terjadi menjelang hari raya, bersifat musiman, atau akibat bencana alam karena sifatnya sesaat dan tidak terjadi terus menerus. Alan (2020) mendefinisikan inflasi adalah kenaikan berkelanjutan secara umum tingkat harga barang dan jasa dalam suatu perekonomian secara terus-menerus dan Indeks Harga Konsumen (IHK) adalah sering digunakan untuk mengukur inflasi.
Komoditas  tanaman  pangan  kerap  menjadi  penyumbang  inflasi  di  Indonesia.  Hal tersebut dikarenakan harga komoditas tanaman pangan yang tidak stabil. Menurut data dari Badan Pusat Statistik (BPS) pada bulan agustus 2022 inflasi di Indonesia menyentuh angka 4,69 persen, perubahan harga volatile food memberikan kontribusi yang cukup tinggi yaitu sebesar 11 persen. Kemudian di Jawa Tengah penyebab utama inflasi pada bulan agustus 2022 adalah kenaikan harga cabai merah, cabai rawit, bawang merah, angkutan udara, dan telur  ayam  ras.  Hal  tersebut  memberikan  indikasi  bahwa  peruabahan  harga  komoditas tanaman pangan masih menjadi penyumbang terjadinya inflasi di Indonesia. Perubahan pada harga  komoditas  tanaman  pangan  adalah  penyumbang  terbesar  pada  laju  inflasi  nasional, khususnya  juga  di  daerah  Kabupaten  Kendal.  Dari  data  yang  didapat  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS, 2020) Kabupaten Kendal menunjukkan bahwa inflasi di Kabupaten Kendal pada tahun 2016 sebesar 2,47%, pada tahun 2017 sebesar 3,60%, pada tahun 2018 sebesar 2,16%,  pada  tahun  2019  2,58%,  pada  tahun  2020  sebesar  2,72%,  dan  pada  tahun  2021 sebesar 1,49%. Dari data tersebut menunjukkan telah terjadi penurunan tingkat inflasi dari
tahun  ke  tahun  tetapi  komoditas  tanaman  pangan  masih  memiliki  kontribusi  yang  cukup tinggi terhadap tingkat inflasi di Kabupaten Kendal.
Komoditas tanaman pangan merupakan salah satu faktor utama penyumbang inflasi di Kabupaten Kendal sebagai akibat dari kondisi abnormal yang timbul dalam perekonomian sebagai akibat langsung dari fluktuasi harga komoditas tanaman pangan yang cukup tinggi pada  bulan-bulan  tertentu  setiap  tahunnya.  Oleh  karena  itu,  sangat  menarik  untuk  diteliti besarnya  pengaruh  biaya  tanaman  pangan  terhadap  laju  inflasi  secara  keseluruhan  di Kabupaten Kendal.
Tujuan penelitian yang ada dalam penelitian ini adalah seberapa besar pengaruh harga komoditas tanaman pangan terhadap inflasi di Kabupaten Kendal. Penelitian ini bertujuan untuk  melihat  bagaimana  pengaruh  harga  komoditas  tamanan  pangan  terhadap  inflasi  di Kabupaten Kendal dan jenis tanaman pangan apa saja yang berkontribusi terhadap inflasi di Kabupaten Kendal.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di wilayah Kabupaten Kendal. Lokasi ditentukan secara sengaja ( purposive ) dalam penelitian ini dengan mempertimbangkan fakta bahwa harga komoditas tanaman  pangan  merupakan  salah  satu  faktor  penyumbang  inflasi  di  Kabupaten  Kendal. Studi ini akan dimulai pada Agustus 2022, dan akan berlanjut hingga akhir kegiatan kerja lapangan pada September 2022.
Penelitian ini memanfaatkan data sekunder, khususnya data deret waktu ( time series ) untuk pengumpulan datanya. Data inflasi bulanan Kabupaten Kendal dan data harga bulanan komoditas  tanaman  pangan  pada  tingkat  konsumen  rata-rata  di  Kabupaten  Kendal, khususnya beras, bawang merah, bawang putih, cabai rawit merah, dan cabai merah besar, diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dan  Dinas  Pertanian  dan  Pangan  Kabupaten Kendal. Data ini digunakan untuk menjawab pertanyaan penelitian. Data yang akan dilihat terdiri dari data harga bulanan rata-rata konsumen mulai dari Januari 2016 hingga Agustus 2022. Kemudian ada informasi yang dikumpulkan dari berbagai instansi pemerintah, buku, penelitian sebelumnya, dan studi literatur terkait.
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  perhitungan  untuk  mengetahui  sejauh  mana kontribusi  harga  berbagai  tanaman  pangan  dan  komoditas  terhadap  laju  inflasi  secara keseluruhan di Kabupaten Kendal antara tahun 2016 sampai Agustus 2022. Analisis Model Vector Autoregression (VAR) adalah metode yang digunakan dalam perhitungan besarnya kontribusi  harga  komoditas  tanaman  pangan  terhadap  inflasi  secara  keseluruhan  di Kabupaten  Kendal  dengan  menggunakan  bantuan  alat  analisis  Eviews  10.  Pengujian stasioneritas data, penentuan lag optimal, evaluasi stabilitas model VAR, dan pengecekan kointegrasi merupakan tahapan-tahapan dalam proses penelitian yang menggunakan metode Vector Autoregression (VAR). Saputra & Sukmawati (2021) menjelaskan “apabila terjadi kointegrasi  maka  penelitian  akan  dilanjutkan  dengan  menggunakan  metode Vector  Error Correction  Model (VECM),  Analisis Impulse  Response  Function (IRF),  dan  Analisis Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)”.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Uji Stasioneritas Data
Pengujian  stasioneritas  data  merupakan  prosedur  awal  yang  dilakukan  pada  analisis model VAR/VECM. Data ditentukan apakah data stasioner menggunakan unit root test yang dikembangkan Dicky-unit Fuller , juga dikenal sebagai uji Augmented Dickey-Fuller (ADF). Menurut  Engle  (1994),  Uji  stasioneriras  data  dilakukan  untuk  semua  variabel  yang  ada dalam analisis yang bertujuan untuk mendapatkan data yang berisfat stasioner. Hasil dari uji stasioneritas dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas Data
Variabel Tingkat ADF Test Tes Critical Value (α=5%) t- statistik Prob Keterangan INF First Difference -2.899619 -8.560775 0.0000 Stasioner HBRS First Difference -2.899619 -8.635351 0.0000 Stasioner HBP First Difference -2.899115 -5.958394 0.0000 Stasioner HBM First Difference -2.899115 -8.515996 0.0000 Stasioner HCRM First Difference -2.899115 -8.506378 0.0000 Stasioner HCMB First Difference -2.899115 -7.451279 0.0000 Stasioner Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan  Tabel  1  hasil  uji  stasioneritas  data  pada  tingkat first  difference dapat diketahui  bahwa  variabel  inflasi  (INF),  harga  beras  (HBRS),  harga  bawang  putih  (HBP), harga bawang merah (HBM), harga cabai rawit merah (HCRM), dan harga cabai merah besar (HCBM) stasioner pada tingkat first difference .

## 3.2. Uji Lag Optimum
Pengujian yang selanjutnya adalah menentukan lag optimal. Engle (1994) menjelaskan “untuk  menentukan  lag  optimal  maka  dengan  melihat  nilai Likelihood  Ratio (LR), Final Prediction Error (FPE), Akaike Information Criteria (AIC), Schwarz information criterion (SC), dan Hannan-Quinn Criterion (HQ). Uji ini sangat penting dilakukan karena variabel endogen  dari  variabel  endogen  dalam  sistem  persamaan  akan  digunakan  sebagai  variabel eksogen”. Hasil dari penentuan lag maksimal dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Hasil Uji Lag Optimum
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 30.80352 NA 2.02e-08 -0.688987 -0.499265 -0.613458 1 196.0484 298.3588 5.60e-10 -4.279122 -2.951067* -3.750419* 2 235.8769 65.27445* 5.14e-10* -4.385469 -1.919080 -3.403592 3 261.2350 37.33279 7.28e-10 -4.089861 -0.485139 -2.654811 4 296.8261 46.46615 8.17e-10 -4.078502 0.664552 -2.190278 5 322.6496 29.41014 1.30e-09 -3.795823 2.085565 -1.454425 6 359.9720 36.28563 1.67e-09 -3.832555 3.187166 -1.037983 7 408.0840 38.75691 1.87e-09 -4.169000 3.989053 -0.921255 8 479.9239 45.89767 1.39e-09 -5.164551* 4.131835 -1.463632 Sumber: Data diolah, 2022
Lag  ke  satu  digunakan  karena  dapat  dilihat  dari  tabel  di  atas  bahwa  ini  adalah  lag optimal  yang  dapat  disarankan  berdasarkan  kriteria  SC.  Jumlah  bintang  terbanyak berdasarkan pengujian lag diatas berada pada lag ke satu, maka dari hasil kriteria tersebut disarankan untuk menggunakan lag ke satu sebagai lag ke satu yang optimal. Lag yang akan digunakan  selanjutnya  harus  ditentukan  dengan  memperhatikan  dimana  jumlah  bintang terbanyak dari kriteria masing-masing informasi tersebut.

## 3.3. Uji Stabilitas Model VAR
Pengujian  yang  selanjutnya  adalah  uji  kestabilan  model  VAR.  Berdasarkan  Engle 1994), “Uji  VAR ini dilakukan untuk mengetahui stabil atau tidaknya estimasi VAR. Uji ini dilakukan dengan cara menghitung akar-akar dari fungsi polynomial atau dikenal dengan roots  of  characteristic  polynomial .  Model  ini  dianggap  stabil  jika  semua akar  dari  fungsi polinomial  tersebut  berada  didalam  unit circle atau  jika  nilai  absolutnya  lebih  kecil  dari satu”. Hasil dari uji kestabilan model VAR dapat dilihat pada tabel di bawah.
Tabel 3. Hasil Uji Stabilitas Model VAR
Root Modulus 0.776170 - 0.068298i 0.779169 0.776170 + 0.068298i 0.779169 0.657537 - 0.212125i 0.690907 0.657537 + 0.212125i 0.690907 0.505894 0.505894 0.234545 0.234545 Sumber: Data diolah, 2022
Keterangan: hasil menunjukka bahwa lag optimal yang didapatkan dari uji  penentuan lag optimal yaitu pada lag ke 1 memiliki nilai modulus yang lebih kecil dari angka 1. Hal ini membuktikan bahwa model VAR yang dilakukan estimasi telah stabil.

## 3.4. Uji Kointegrasi
Pengujian yang selanjutnya adalah uji Kointegrasi. Uji ini menggabungkan hubungan linier  dengan  variabel  non-stasioner,  dan  mengharuskan  setiap  variabel  diintegrasikan dengan cara yang sama atau pada tingkat yang sama. Teknik Var digunakan untuk analisis jika  tidak  terdapat  hubungan  kointegrasi,  sedangkan  analisis  VECM  digunakan  untuk analisis  jika  terdapat  hubungan  kointegrasi.  Tes  Engle-Granger  atau  tes  Johansen  dapat digunakan  untuk  melakukan  tes  ini.  Engle  (1994)  menjelaskan  uji  kointegrasi  Johansen menggunakan analisis dalam bentuk trace statistic atau uji nilai eigen maksimum, bersama dengan nilai kritis pada tingkat kepercayaan α = 5%. Jika data dalam statistik trace statistic atau nilai eigen maksimum di atas nilai krusial α = 5%, telah terjadi kointegrasi. Tabel di bawah ini menunjukkan hasil uji kointegrasi yang dilakukan dengan menggunakan metode Johansen.
Tabel 4. Hasil Uji Kointegrasi Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.543934 181.5885 95.75366 0.0000 At most 1 * 0.412118 120.3493 69.81889 0.0000 At most 2 * 0.377147 78.91339 47.85613 0.0000 At most 3 * 0.246580 41.98473 29.79707 0.0012 At most 4 * 0.156011 19.90044 15.49471 0.0101 At most 5 * 0.081963 6.670372 3.841466 0.0098 Sumber: Data diolah, 2022
Keterangan  :  Dari  tabel  diatas  dapat  diketahui  terdapat  enam  persamaan  yang  telah terkointegrasi pada taraf nyata 5%. Hal tersebut dapat dibuktikan dengan melihat nilai trace statistic (129.3160) yang lebih besar dari nilai Critical Value (95.75366). Dari hasil tersebut menunjukkan  bahwa  persamaan  tersebut  terkoeintegrasi  dan  dapat  dilanjutkan  dengan menggunakan model VECM.

## 3.5. Estimasi Vector Error Corection Model (VECM)
Pengembangan  model  VAR  untuk  deret  waktu  nonstasioner  dengan  satu  atau  lebih tautan  kointegrasi  mengarah  ke Vector  Error  Correction  Model (VECM).  Semua  reaksi variabel  dependen  terhadap  guncangan  variabel  sendiri  dan  variabel  dependen  lainnya mengungkapkan  sifat  dinamis  VECM.  Sifat-sifat  model  VECM  dapat  dilihat  dengan  dua cara yaitu melalui Impulse Response Function dan variance decomposition . Estimasi model VECM  mencoba  memberikan  dua  output  estimasi,  jangka  panjang  dan  jangka  pendek. Model  VECM  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  memperkirakan  pengaruh  harga tanaman  pangan  dalam  jangka  panjang  dan  jangka  pendek  terhadap  inflasi  di  Kabupaten Kendal.
Untuk setiap variabel dalam model VECM, terdapat satu persamaan (sebagai variabel dependen). Elemen Error Correction Term (ECT) dalam VECM adalah fitur penentu model. Model VECM dengan lag yang panjang (p-1) memiliki bentuk umum sebagai berikut:
∆y t = α e t-1 + β 1 ∆y t-1 + β 2 ∆y t-1 + β 3 ∆y t-1 + β 4 ∆y t-1 + β 5 ∆y t-1 €t
Keterangan:
∆y t = Vektor turunan pertama variabel dependen ∆y t-1 = Vektor turunan pertama variabel dependen dengan lag ke-1 e t-1 = Error yang diperoleh dari persamaan regresi antara Y dan X pada lag ke-1 dan disebut juga ECT ( Error Correction Term ) €t = Vektor residual α = Matriks koefisien kointegrasi
Terdapat  dua  cara untuk melihat  sifat-sifat  dinamis dari model VECM,  yaitu melalui impuls  respon  dan  dekomposisi  varians.  Sementara  dekomposisi  varians  menunjukkan
tingkat dampak satu variabel terhadap yang lain, respons impuls menunjukkan berapa lama efek  kejutan  dari  satu  variabel  bertahan  pada  yang  lain.  Analisis  Fungsi  Impuls  Respon Impuls respon digunakan untuk menginterpretasikan persamaan model VECM karena sulit untuk membaca koefisien dalam persamaan VECM. Hutabarat (2017) menjelaskan fungsi respon  impuls  menggambarkan  besarnya  guncangan  suatu  variabel  terhadap  variabel  lain dalam rentang waktu tertentu, sehingga dapat diketahui lamanya pengaruh guncangan suatu variabel  terhadap  variabel  lain  sampai  efek  tersebut  hilang  atau  kembali  ke  titik keseimbangan.

## Tabel 5. Hasil Estimasi Vector Error Corection Model (VECM)
Variabel Koefisien T-Statistik T-Tabel (5%) Intepretasi Jangka Panjang INF(-1) 1.000000 HBRS(-1) (0.54175) [-0.48767] 1.990847069 -0.264195 HBM(-1) (0.12347) [ 0.27313] 1.990847069 0.033723 HBP(-1) (0.13800) [-6.04668]* 1.990847069 -0.834424 HCMB(-1) (0.11347) [-2.84840]* 1.990847069 -0.323196 HCRM(-1) (0.08948) [ 3.21622]* 1.990847069 0.287780 C 10.77901 - - - Jangka Pendek CointEq1 (0.15097) [-5.45756] - -0.823902 D(INF(-1)) (0.11693) [-0.25431] 1.990847069 -0.029735 D(HBRS(-1)) (0.81500) [ 1.34769] 1.990847069 1.098366 D(HBM(-1)) (0.20147) [-2.24567]* 1.990847069 -0.452426 D(HBP(-1)) (0.26075) [-0.55226] 1.990847069 -0.144002 D(HCMB(-1)) (0.16441) [-1.06844] 1.990847069 -0.175661 D(HCRM(-1)) (0.12855) [ 2.45141]* 1.990847069 0.315124 C (0.03589) [ 0.02279] - 0.000818 Keterangan : *signifikan pada taraf nyata 5% (t-hitung > t-tabel (1.990847069)) Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan  Tabel  di  atas  pada  jangka  panjang  dapat  di  jelaskan  hasil  interpretasi sebagai berikut :
∆yt = 10.7 et-1 - 0.26 yt-1 + 0.03 yt-1 - 0.83 yt-1 - 0.32 yt-1 + 0.28 yt-1
1) Konstanta sebesar 10.7, yang berarti jika variabel harga beras, bawang merah, bawang putih, cabai  merah besar, dan cabai  rawit  merah  memilikii  nilai tetap selama periode maka berkontribusi terhadap inflasi bernilai 10%.
2) Harga beras memiliki nilai -0.26, yang berati jika harga beras mengalami penurunan 1 %  maka  akan  berkontribusi  terhadap  inflasi  sebesar  -0.26%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa terdapat hubungan negatif antara inflasi dan harga beras.
3) Harga  bawang  merah  memiliki  nilai  0.03,  apabila  harga  bawang  merah  mengalami peningkatan  1  %  maka  akan  berkontribusi  terhadap  inflasi  sebesar  0.03%.  Hal  ini menunjukkan terdapat hubungan positif antara inflasi dan harga bawang merah.
4) Harga bawang putih dengan nilai -0.83, jika harga bawang putih mengalami penurunan 1  %  maka  akan  berkontribusi  terhadap  inflasi  sebesar  -0.83%.  Hal  ini  menunjukkan terdapat hubungan negatif antara inflasi dan harga bawang putih.
5) Harga cabai merah besar memiliki nilai -0.32, jika harga cabai merah besar mengalami penurunan  1  %  maka  akan  berkontribusi  terhadap  inflasi  sebesar  -0.32%.  Hal  ini menunjukkan terdapat hubungan negatif antara inflasi dan harga cabai merah besar.
6) Harga cabai rawit merah mempunyai nilai positif sebesar 0.28, apabila harga cabai rawit merah mengalami  peningkatan 1 % maka akan  berkontribusi terhadap inflasi  sebesar 0.28%. Hal ini mengindikasikan adanya hubungan positif antara inflasi dan harga cabai rawit merah.
Selain  itu,  model  dalam  jangka  pendek  dapat  diinterpretasikan  sebagai  berikut berdasarkan tabel di atas:
∆yt = 0.008 et-1 - 0.029 yt-1 + 1.0 yt-1 - 0.45 yt-1 - 0.14 yt-1 - 0.17  yt-1 + 0.31 yt-1
1) Inflasi pada lag ke satu bernilai negatif sebesar -0.029, Artinya, jika terjadi penurunan sebesar 1 persen pada 1 bulan sebelumnya, maka akan terjadi penurunan inflasi sebesar -0.029 persen pada bulan sekarang.
2) Harga beras pada lag ke satu bernilai positif sebesar 1.09, Artinya, jika terjadi kenaikan harga  sebesar  1  persen  pada  bulan  sebelumnya,  maka  akan  terjadi  kenaikan  inflasi sebesar 1.09 persen pada bulan sekarang.
3) Harga bawang merah pada lag ke satu bernilai negatif sebesar -0.45, Artinya, jika terjadi penurunan harga sebesar 1 persen pada bulan sebelumnya, maka akan terjadi penurunan inflasi sebesar -0.45 persen pada bulan sekarang.
4) Harga bawang putih pada lag ke satu bernilai negatif sebesar -0.14, Artinya, jika terjadi penurunan harga sebesar 1 persen pada bulan sebelumnya, maka akan terjadi penurunan inflasi sebesar -0.14 persen pada bulan sekarang.
5) Harga cabai merah besar pada lag ke satu bernilai negatif sebesar -0.17, Artinya, jika terjadi  penurunan  harga  sebesar  1  persen  pada  bulan  sebelumnya,  maka  akan  terjadi penurunan inflasi sebesar -0.17 persen pada bulan sekarang.
6) Harga beras pada lag ke satu bernilai positif sebesar 0.31, Artinya, jika terjadi kenaikan harga  sebesar  1  persen  pada  bulan  sebelumnya,  maka  akan  terjadi  kenaikan  inflasi sebesar 0.31 persen pada bulan sekarang.
Kusnadi (2018) menjelaskan pengaruh variabel dalam jangka panjang maupun jangka pendek dapat  diketahui  dengan membandingkan  nilai  tstatistik  dengan nilai  t-tabel.  Suatu variabel dinyatakan berpengaruh apabila nilai t-statistik lebih dari nilai t-tabel. Nilai t-tabel pada penelitian ini pada taraf nyata 5% adalah 1.990847069.
Dari  tabel  di  atas,  hasil  estimasi  VECM  terlihat  bahwa  dalam  jangka  panjang,  harga cabai  rawit  merah,  cabai  merah  besar,  dan  bawang  putih  memiliki  pengaruh  yang  cukup besar  terhadap  inflasi  di  Kabupaten  Kendal.  Harga  cabai  rawit  merah  dan  bawang  merah yang berfluktuasi secara statistik berdampak pada inflasi di Kabupaten Kendal dalam jangka pendek. Hal tersebut sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rahmanta (2020) yang menyebutkan  bahwa  “harga  cabai  merah  perpengaruh  terhadap  jangka  panjang  terhadap
inflasi dan harga cabai rawit merah dalam jangka pendek berpengaruh terhadap inflasi Kota Medan”. Kusnadi (2018) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa “harga cabai rawit dan bawang merah berpengaruh secara signifikan terhadap inflasi di Jawa Timur”. Maka dapat diketahui  bahwa  harga  tanaman  pangan  di  Kabupaten  Kendal  dalam  jangka  panjang  dan jangka pendek berpengaruh terhadap inflasi.

## 3.6. Analisis Hasil Impulse Response (IRF)
Tujuan dari analisis IRF adalah untuk memastikan bagaimana nilai variabel endogen di masa sekarang dan masa depan dipengaruhi oleh standar deviasi inovasi saat ini. Struktur dinamis dari model VAR memungkinkan guncangan pada variabel  endogen menyebar ke variabel  endogen  lain  dan  juga  ke  variabel  aslinya.  IRF  memberikan  perincian  tentang tingkat hubungan antara variabel endogen dan arah asosiasinya (Hadiati, 2010).

## Sumber: Data diolah, 2022

## Gambar 1. Analisis Hasil Impulse Response (IRF)
1) Guncangan harga pada komoditas beras di Kabupaten Kendal mendapatkan respon yang positif  oleh  inflasi.  Menurut  tren,  harga  beras  berfluktuasi  antara  periode  kedua  dan kelima,  di  mana  puncak  guncangan  terjadi.  Akibatnya,  kenaikan  inflasi  satu  standar deviasi  harga  beras  pada  periode  kedua  akan  mengakibatkan  kenaikan  harga  sebesar 0.064624 persen dan kenaikan inflasi sebesar 0.044452 persen pada periode kelima.
2) Guncangan harga pada komoditas bawang merah di  Kabupaten Kendal  mendapatkan respon  yang  negatif  oleh  inflasi.  Yang  berarti  bahwa  harga  bawang  merah  tidak menyebab inflasi selama 12 periode kedepan.
3) Guncangan  harga  pada  komoditas  bawang  putih  di  Kabupaten  Kendal  mendapatkan respon yang positif oleh inflasi. Tren tersebut menunjukkan bahwa komoditas bawang
putih  berfluktuasi  dengan  puncak  guncangan  yang  terjadi  pada  periode  keempat  dan kesebelas, yang berimplikasi bahwa guncangan komoditas bawang merah satu standar deviasi  pada  periode  keempat  akan  menyebabkan  kenaikan  inflasi  sebesar  0.097349 persen dan peningkatan inflasi sebesar 0.085786 persen pada periode kesebelas.
4) Guncangan harga pada komoditas cabai merah besar di Kabupaten Kendal mendapatkan respon yang positif oleh inflasi. Tren menunjukkan bahwa komoditas beras berfluktuasi dimana puncak dari guncangan terjadi pada periode ke tiga dan ke empat yang berarti bahwa  guncangan  komoditas  cabai  merah  besar  sebesar  satu  standar  deviasi  pada periode  ke  tiga  akan  menyebabkan  peningkatan  inflasi  sebesar  0.056128  persen  dan pada periode ke empat akan menyebabkan peningkatan inflasi sebesar 0.050677persen.
5) Guncangan harga pada komoditas cabai rawit merah di Kabupaten Kendal mendapatkan respon  yang  positif  oleh  inflasi.  Tren  tersebut  menunjukkan  bahwa  komoditas  cabai rawit berfluktuasi dimana puncak guncangan terjadi pada periode kedua, yang berarti guncangan komoditas beras satu standar deviasi pada periode kedua akan mendorong kenaikan inflasi sebesar 0.024839 persen.

## 3.7. Hasil Uji FEDV
Tujuan analisis FEDV adalah untuk memprediksi kontribusi presentasi peran masing- masing  variabel  sebagai  akibat  dari  perubahan  variabel  tertentu  dalam  model  VAR, meskipun diketahui bahwa guncangan yang masuk dari variabel itu sendiri memiliki dampak terbesar  pada  keragaman  dari  setiap  variabel.  Tujuan  penggunaan  analisis  FEDV  dalam penelitian ini adalah untuk memperoleh gambaran tentang pengaruh harga beras, bawang merah,  bawang  putih,  cabai  merah  besar,  dan  cabai  merah  terhadap  inflasi  di  Kabupaten Kendal (Hadiati, 2010).

## Sumber: Data diolah, 2022

## Gambar 2. Hasil Uji FEDV
Pada hasil uji FEDV pada periode pertama dapat dilihat bahwa keragaman di Kabupaten Kendal  faktor  terbesar  adalah  disebabkan  oleh  guncangan  inflasi  di  Kabupaten  Kendal dengan  nilai  yaitu  100  persen.  Lalu  pada  periode  ke  dua  variabel  lainnya  mulai
mempengaruhi inflasi di Kabupaten Kendal. Pada periode ke dua dilihat dari hasil uji FEDV diatas  bahwa  keragaman  inflasi  88.8%  dipengaruhi  oleh  variabel  inflasi  itu  sendiri, kemudian  dijelaskan  oleh  variabel  harga  beras  mempunyai  angka  sebesar  2.9  persen, variabel harga bawang merah sebesar 5.7 persen, variabel harga bawang putih sebesar 0.9 persen, variabel harga cabai merah besar sebesar 1.4 persen, dan variabel harga cabai rawit merah sebesar 0.06 persen. Kemudian pada akhir periode dilihat dari hasil uji FEDV diatas bahwa variabel  harga beras  mempunyai  angka sebesar 2.5 persen, variabel  harga bawang merah sebesar 2.6 persen, variabel harga bawang putih sebesar 2.2 persen, variabel harga cabai  merah  besar  sebesar  0.8  persen,  dan  variabel  harga  cabai  rawit  merah  sebesar  9.4 persen, kemudian keragaman inflasi pada perode terakhir berkurang menjadi 82.2 persen.
Berdasarkan pengamatan pada hasil uji FEDV tersebut maka dapat disimpulkan bahwa harga beras, harga bawang merah, harga bawang putih, harga cabai merah besar dan harga cabai rawit merah dalam menjelaskan keberagaman inflasi di Kabupaten Kendal cenderung mengalami peningkatan.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian di atas, kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut:
1) Dalam  jangka  panjang,  berbagai  variabel  yang  berpengaruh  besar  terhadap  inflasi  di Kabupaten Kendal antara lain harga bawang putih, harga cabai merah besar, dan harga cabai rawit merah. Karena nilai t-statistik masing-masing faktor tersebut lebih besar dari t-tabel, maka variabel tersebut berpengaruh dalam jangka panjang.
2) Dalam jangka pendek terdapat beberapa variabel yang perpengaruh siginifikan terhadap inflasi di Kabupaten Kendal yaitu harga bawang merah dan harga cabai rawit merah. Artinya bahwa harga variabel tersebut pada bulan lalu akan mempengaruhi terjadinya inflasi pada bulan sekarang.
3) Berdasarkan temuan analisis FEDV, harga cabai rawit, bawang merah, beras, bawang putih,  dan  cabai  merah  besar  merupakan  variabel  yang  paling  penting  dalam menjelaskan fluktuasi inflasi di Kabupaten Kendal, dengan urutan pengaruh dari yang terbesar hingga yang terkecil.
Adapun saran yang dapat diambil dari penelitian diatas adalah sebagai berikut:
1) Pemerintah selaku pengambil kebijakan harus melakukan upaya untuk meminimalisir dan  mengantisipasi  terjadinya  kenaikan  harga  komoditas  tanaman  pangan  sehingga harga komoditas tanaman pangan di kabupaten stabil. Kebijakan yang dapat dilakukan pemerintah  untuk  stabilisasi  harga  tanaman  pangan  yaitu  dengan  melakukan  operasi pasar.
2) Perlu dilakukannya pendataan dan pemantauan harga komoditas tanaman pangan setiap harinya  untuk  mendapatkan  informasi  yang  akurat  mengenai  berkembangan  harga tanaman pangan baik pada tingkat produsen dan komsumen. Hal tersebut dilakukan agar Tim  Pengendali Inflasi  Daerah (TPID) dapat  menetapkan kebijakan yang tepat  untuk meminimalisir  terjadinya  fluktuasi  harga  tanaman  pangan  pada  waktu  tertentu  dan mengendalikan  inflasi  harga  tanaman  pangan  yang  berkaitan  langsung  dengan konsumen.
3) Untuk  peneliti  selanjutnya  diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  mengenain  faktor-faktor yang  menyebabkan  terjadinya  fluktuasi  harga  tanaman  pangan  di  Kabupaten  Kendal sehingga menyempurnakan penelitian yang sudah ada.

## DAFTAR PUSTAKA
Alan,  R.  F.  (2020).  Analyzing  Factors  Affecting  Indonesian  Food  Price  Inflation. Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan , 28 (1), 65–76. Boediono. (1994). Ekonomi Makro (4th ed.). eri Sinopsis Pengantar Ilmu Ekonomi No. 2. BPS, K. K. (2020). Statistik Pertanian Hortikultura Kabupaten Kendal Tahun 2018-2020 . 33240.2133 , 1–132. Engle, R. F. (1994). Vector Autoregressions Cointegration *. Handbook of Econometrics. , 2844–2010.
Hadiati,  D.  (2010). Analisis  Vector  Error  Correction  Model  (VECM)  Pada  Hubungan Penyaluran Kredit Kapitalisasi Pasar Modal dan Suku Bunga Terhadap Pertumbuhan Ekonomi (Studi Kasus di Indonesia Periode 1997:1 - 2009:6) . i , 2009.
Hutabarat,  M.  (2017).  Pemodelan  Hubungan  Antara  IHSG,  Nilai  Tukar  Dolar  Amerika Serikat  Terhadap  Rupiah  (Kurs)  Dan  Inflasi  Dengan  Vector  Error  Correction  Model (VECM). Jurnal Ekonomi UPI , 4 (1), 11–22.
Kusnadi,  N.  A.  (2018).  Pengaruh  Fluktuasi  Harga  Komoditas  Pangan  terhadap  Inflasi  di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya , 6 (2), 1– 19.
Rahmah, L. N. A. (2013). Analisis Fluktuasi Harga Komoditas Pangan dan Pengaruhnya Terhadap Inflasi di Jawa Barat . 4.
Rahmanta,  R.,  &  Maryunianta,  Y.  (2020).  Pengaruh  Harga  Komoditi  Pangan  Terhadap Inflasi Di Kota Medan. Jurnal Agrica , 13 (1), 35–44. https://doi.org/10.31289/agrica.v13i1.3121
Saputra, D. D., & Sukmawati, A. (2021). Pendekatan Analisis Vector Error Corretion Model (VECM)  Dalam  Hubungan  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Sektor  Pariwisata. Seminar Nasional Official Statistics , 2021 (1), 120–129. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2021i1.787