## ABSTRAK
Daging sapi merupakan salah satu komoditi pangan pokok di Indonesia. Volatilitas harga yang meningkat dapat mempengaruhi industri pengolahan daging sapi, terutama usaha mikro kecil, menurunkan daya beli, menyumbang terhadap inflasi komoditi pangan lainnya, mengganggu stabilitas perekonomian dan menghambat pertumbuhan ekonomi. Penelitian ini ditujukan untuk mengkaji pergerakan harga yang terjadi di Indonesia, faktor yang mempengaruhi, dan implikasinya terhadap pelaku usaha mikro kecil. Penelitian ini menggunakan data harga harian daging sapi di tingkat konsumen dan data bulanan tahun 2008‒2016 yang diperoleh dari berbagai instansi terkait. Hasil estimasi model generalized auto regressive conditional heteroskedasticity (GARCH) (2,3) menunjukkan bahwa harga daging sapi memiliki volatilitas dengan  persistensi  tinggi  dalam  jangka  panjang.  Hasil  estimasi exponential GARCH  (EGARCH)  (2,3) menunjukkan bahwa volatilitas harga daging sapi cenderung merespon secara asimetri terhadap informasi yang meningkatkan harga daging sapi atau isu negatif. Hasil estimasi dari model faktor yang memengaruhi volatilitas harga daging sapi menunjukkan bahwa volatilitas harga daging sapi dipengaruhi oleh Ramadhan, Idul Fitri, dan impor sapi bakalan . Volatilitas harga daging sapi yang bersifat harian menunjukkan perlunya kebijakan pemerintah yang dapat mengatasi berkurangnya ketersediaan daging sapi. Salah satunya melalui kebijakan impor sapi bakalan dengan  tetap  memperhatikan  volume  impor  BULOG  dan  pangsa pasar sapi bakalan impor secara umum.
kata kunci: asimetri, EGARCH, GARCH, sapi bakalan , volatilitas .

## ABSTRACT
Beef is one of the staple food commodities in Indonesia. Increased price volatility could affect the beef  processing  industry,  lower  purchasing  power,  contribute  to  other  food  commodity  inflation,  disrupt economic stability and hamper economic growth. This study aims to examine the price movement occurring in Indonesia, factors influencing it, and its implications for micro small enterprises. This study used daily price data of beef at a consumer level and monthly data in 2008‒2016 obtained from related institutions. The estimation results of GARCH (2.3) showed that the price of beef has a high persistent volatility in the long term. Meanwhile, the estimation of EGARCH (2.3) suggests that beef price volatility tend to respond asymmetrically to information that tends to increase beef prices or negative issues. The estimation results from factors influencing beef price volatility model showed that beef price volatility is influenced by Ramadhan, Eid Al-Fitr, and imported feeder cattle. Daily beef price volatility indicates the need for government policies that could overcome the reduced availability of beef. One of it is through the policy of imported feeder cattle by considering the import volume of BULOG and the market share of imported feeder cattle in general. keywords: asymetric, EGARCH, GARCH, feeder cattle, volatility.

## Dampak Volatilitas Harga Daging Sapi terhadap Industri Pengolahan Daging Sapi Skala Mikro di Indonesia

## The Impact of Beef Price Volatility to Micro Scale Beef Processing Industry In Indonesia
Komalawati 1 , Ratna Winandi 2 , Rita Nurmalina 2 , dan Dedi Budiman Hakim 3
1 Mahasiswa Pascasarjana S3 Program Studi Ilmu Ekonomi Pertanian Institut Pertanian Bogor dan Peneliti BPTP Jawa Tengah, Balitbangtan, Kementerian Pertanian, Ungaran, Semarang 50552
2 Departemen Agribisnis, Fakultas Ekonomi dan Manajemen (FEM) Institut Pertanian Bogor, Dramaga Bogor 16880
3 Departemen Ilmu Ekonomi, FEM Institut Pertanian Bogor, Dramaga Bogor 16880 Email: lalabptpjtg@gmail.com
Diterima : 2  April  2018                               Revisi : 22  Mei  2018                                Disetujui : 25 Juni  2018

## I. PENDAHULUAN
D aging sapi sebagai salah satu komoditi pangan pokok di Indonesia merupakan sumber  protein  hewani  kedua  yang  banyak dikonsumsi oleh penduduk Indonesia (Sekretariat  Ditjen  PKH,  2017).  Konsumsi daging sapi terus meningkat seiring dengan semakin meningkatnya kesadaran masyarakat akan  pentingnya  protein  hewani  untuk kesehatan dan meningkatnya pendapatan per kapita masyarakat Indonesia. Konsumsi daging sapi masyarakat Indonesia semakin meningkat setiap tahunnya dengan laju pertumbuhan 4,08 persen per tahun. Di sisi lain, peningkatan konsumsi tersebut ternyata tidak diiringi oleh meningkatnya produksi daging sapi lokal dan ketersediaan  populasi  sapi  potong.  Hal  ini ditunjukkan oleh pertumbuhan produksi daging sapi (3,14 persen per tahun) dan populasi sapi potong lokal (4,05 persen per tahun) yang lebih rendah dari pertumbuhan konsumsi daging sapi (Pusdatin, 2015a, b).
Adanya kesenjangan antara kebutuhan dan ketersediaan daging sapi menyebabkan harga daging sapi menjadi cenderung untuk terus meningkat dan tidak menentu. Harga daging sapi cenderung  semakin  meningkat  dan  berfluktuasi dari bulan Januari 2008 sampai bulan Desember 2016. Fluktuasi harga daging sapi tersebut tidak hanya terjadi di tingkat konsumen, tetapi juga di tingkat produsen dan importir (BPS, 2009 – 2016a, b; World Bank, 2016). Namun jika dibandingkan, fluktuasi harga daging sapi lebih besar di tingkat konsumen daripada di tingkat produsen dan importir.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai  koefisien variasi  harga  daging  sapi  di  tingkat  konsumen sebesar  0,25,  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan koefisien  variasi  harga  daging  sapi  di  tingkat produsen (0,24) dan importir (0,20).
Sebagai salah satu komoditi pangan pokok, fluktuasi harga daging sapi yang tidak menentu dan cenderung meningkat di tingkat konsumen tentunya mengkhawatirkan. Ketidakpastian dalam peningkatan harga dapat menurunkan daya beli konsumen rumah tangga, dan meningkatkan harga  komoditi  pangan  lainnya.  Hal  ini  sesuai dengan hasil kajian  Prastowo, dkk. (2008) yang mengungkapkan posisi daging sapi sebagai salah satu komoditi pangan penyumbang inflasi karena  harganya  yang  berflukt uasi dan tidak menentu.
Selain itu, ketidakpastian dalam peningkatan harga di tingkat konsumen juga mempengaruhi industri pengolahan daging sapi. Sebagai konsumen antara, industri pengolahan daging seperti hotel, restoran dan kafe (Horeka), industri mikro kecil, dan industri besar sedang, memiliki konsumsi daging sapi lebih tinggi dibandingkan rumah  tangga.  Pada  tahun  2015,  konsumsi daging  sapi  nasional  sebesar  2,56  kilogram per  kapita  berasal  dari  Horeka  sebesar  2,12 kilogram  per  kapita,  industri  mikro  kecil  0,06 kilogram per kapita, dan industri besar sedang sebanyak 0,02 kilogram per kapita, sedangkan rumah tangga hanya sebesar 0,36 kilogram per kapita (Aditya, 2016).
Walaupun industri mikro kecil memiliki tingkat konsumsi daging sapi yang tidak terlalu besar, namun industri mikro kecil terdiri dari pedagang bakso dan pengusaha rumah makan yang justru sangat menggantungkan penghidupannya  dari  usaha  tersebut.  Usaha bakso merupakan usaha informal yang biasanya dilakukan  oleh  kalangan  menengah  ke  bawah untuk memenuhi kebutuhan hidupnya sendiri (Yusrizal, 2000).
Pada tahun 2006, jumlah pedagang bakso di Indonesia ada sekitar 20 persen dari total jumlah UMKM di Indonesia atau sekitar 10 juta pelaku usaha bakso (Sembiring, 2010), dan jumlahnya diperkirakan terus meningkat mengingat usaha ini mudah untuk dimasuki oleh para pelaku usaha. Untuk itu, ketika harga daging sapi cenderung berfluktuasi dan meningkat, seperti yang terjadi pada  tahun  2015,  pedagang  bakso  (termasuk rumah  makan)  merupakan  salah  satu  yang terkena dampak sangat besar, dan kemungkinan tidak dapat beroperasi (Puska Dagri, 2015).
Jika  jumlah  pedagang  bakso  sekitar  20 juta saat ini dan yang terkena dampak dari peningkatan  harga  sebesar  50  persen,  maka terdapat  10  juta  pelaku  usaha  yang  menjadi pengangguran, kehilangan pendapatan dan menurun kesejahteraannya. Dengan demikian, gejolak peningkatan harga daging sapi yang tidak menentu secara meluas dapat mengganggu stabilitas perekonomian dan bahkan menghambat pertumbuhan ekonomi.
Untuk  itu,  tujuan  penelitian  adalah  :  (1) mengkaji  model  peramalan  volatilit as harga daging  sapi  di  Indonesia;  (2)  mengkaji  faktor-
faktor yang mempengaruhi terjadinya volatilitas harga  daging  sapi;  (3)  mengkaji  implikasi volatilitas harga daging sapi terhadap konsumen terutama  pelaku  usaha  mikro  kecil;  dan  (4) merumuskan alternatif strategi terkait dengan volatilitas harga daging sapi.

## II. METODOLOGI
2.1  Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa  data  runtun  waktu  ( time series )  bulan Januari  2008  hingga  Desember  2016  yang diperoleh  dari  Kementerian  Perdagangan Republik  Indonesia,  Badan  Pusat  Statistik, Kementerian Pertanian, dan Direktorat Jendral Badan  Pengatur  Hilir  Minyak  dan  Gas  Bumi (Ditjen BPH Migas) . Data harga harian daging sapi di tingkat konsumen digunakan untuk menganalisis  volatilitas  harga.  Sementara  itu, analisis  faktor  yang  mempengaruhi  volatilitas harga menggunakan data bulanan.

## 2.2. Metode Pengolahan dan Analisis Data
Sebelum melakukan pengolahan data, data diriilkan menggunakan indeks harga konsumen (IHK)  dengan  tahun  dasar  2012.  Setelah itu, data bulanan dan harian riil daging sapi ditransformasi ke dalam bentuk logarithma. Hal ini  dilakukan  untuk  mengeluarkan  efek  inflasi, tren, dan musiman dari data. Efek tersebut perlu dikeluarkan dari data karena dapat diperkirakan peluang terjadinya (Moledina, dkk., 2004; Jordaan,  dkk.,  2007;  Sukati,  2013).  Dengan demikian, hanya bagian harga yang tidak dapat diprediksi saja yang diukur volatilitasnya.
Data diolah menggunakan software Eviews 7  dan Microsoft Excel (ver.  1998).  Terdapat beberapa tahapan dalam pengolahan data untuk pengukuran volatilitas harga antara lain :
Pertama, uji stasioneritas data dengan menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF  test)  guna  menghindari  adanya spurious regression atau hasil pengolahan data yang bias.  Data  stasioner  pada  level  jika  nilai  uji  t (t-statistik) lebih besar dari nilai kritis pada taraf nyata 5 persen atau probabilitas dari uji t yang lebih kecil dari taraf nyata 5 persen. Ketika data tidak stasioner maka dilakukan uji pada first difference dan seterusnya hingga diperoleh data yang stasioner.
Kedua, menentukan model persamaan rata-rata.  Persamaan  rata-rata  tersebut  dapat terdiri dari hanya intersep, harga periode sebelumnya (model autoregressive integrated moving average /ARIMA),  variabel  dummy, dan  variabel  penjelas  lainnya.  Kajian  ini menggunakan  model  ARIMA  (p,d,q).  Model tersebut  dapat  berupa  model  AR(p),  MA(q), atau ARMA(p,q).  Sementara  itu,  d  merupakan level  dimana  data  tersebut  stasioner.  Model ARIMA terbaik ditentukan berdasarkan nilai Adjusted  R-Square  yang  terbesar  dan  nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwarz Information Criterion (SIC) yang terkecil.
Ketiga, uji heterokedastisitas menggunakan uji  ARCH-LM  (Lagrange  Multiplier  untuk  uji Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH)).  Uji  heterokedastisitas  dilakukan guna mengetahui apakah model ARIMA atau  persamaan  rata-rata  terpilih  memiliki residual yang heterogen atau efek ARCH. Jika residual bersifat heterogen atau mengandung heterokedastisitas, data dapat diolah dengan menggunakan  model  ARCH/GARCH  dan EGARCH.
Model ARCH yang pertama kali diperkenal- kan oleh Engle (1982), secara sederhana dirumus- kan dengan:
.......................................... (1) keterangan:
σ t 2 =  ragam bersyarat periode t ω =  konstanta α     =  koefisien parameter residual kuadrat =  residual kuadrat periode t-1
ω > 0, dan
Model Generalized ARCH  (GARCH)  yang dikembangkan oleh Bollerslev (1986) dirumus- kan sebagai berikut:
............................. (2)
keterangan:
= koefisien parameter dari
= ragam bersyarat periode t-p
α  dan  β  menunjukkan  volatilitas  jangka pendek.  Jika  jumlah  antara  α  dan  β  sama dengan satu, maka setiap gejolak yang terjadi akan menyebabkan perubahan yang permanen
dalam jangka panjang (Banumathy & Azhagaiah, 2013). Dengan kata lain, penjumlahan dari kedua koefisien  parameter  pada  persamaan  GARCH menunjukkan persistensi dari volatilitas.  Model GARCH  terbaik  akan  ditentukan  berdasarkan nilai log likelihood terbesar, nilai AIC dan SIC  terkecil.  Sementara  itu,  volatilitas  adalah akar kuadrat dari ragam bersyarat dan akan digunakan  pada  persamaan  faktor-faktor  yang memengaruhi volatilitas harga daging sapi.
Model  EGARCH  yang  diperkenalkan oleh  Nelson  (1991)  digunakan  untuk  melihat pengaruh asimetri, efek leverage atau goncangan pada ragam. Dengan menggunakan model EGARCH ini dapat diketahui lebih lanjut apakah  volatilitas  lebih  responsif  terhadap adanya informasi yang baik ( good news )  dan informasi kurang baik ( bad news ) (Nelson, 1991). Model ini merupakan model eksponensial yang menggunakan logarithma dari ragam bersyarat sebagai  variabel  dependen  pada  sebelah  kiri, dan dirumuskan sebagai berikut:
keterangan:
=    koefisien  parameter  untuk  asimetri atau leverage
Hipotesis untuk nilai   menunjukkan adanya efek asimetri jika nilai z-statistic lebih besar dari z-tabel atau memiliki nilai probabilitas yang lebih kecil dari taraf nyata 5 persen. Sebaliknya, jika nilai z-statistic lebih kecil dari nilai z-tabel atau memiliki nilai probabilitas lebih besar dari taraf nyata  5  persen,  maka  tidak  terdapat  asimetri terhadap  volatilitas,  dan  model  GARCH  sudah cukup  untuk  digunakan.  Engle  dan  Ng  (1993) menyatakan  bahwa    yang  bernilai  negatif menunjukkan adanya informasi yang baik ( good news ), dimana informasi yang baik akan meningkatkan penerimaan dan menurunkan volatilitas.  Namun  demikian,  Chadwick  dan Bastan  (2017)  menyatakan  bahwa  asumsi tersebut  berlaku  pada  pengukuran  volatilitas keuangan, tetapi tidak pada bahan pangan. Gejolak positif yang dapat meningkatkan ketidakpastian dalam peningkatan harga justru meningkatkan  volatilitas  harga,  sehingga
dianggap sebagai berita buruk atau isu yang negatif ( bad news ), dan sebaliknya.
Analisis faktor yang memengaruhi volatilitas harga menggunakan model persamaan regresi berganda dan diolah dengan menggunakan teknik Ordinary Least Square (OLS). Persamaan faktor-faktor  yang  memengaruhi  volatilitas  harga daging sapi tersebut dirumuskan sebagai berikut:
keterangan:
= konstanta = volatilitas harga periode t = volatilitas harga periode t-1 =  impor daging sapi periode t =  impor sapi bakalan t-4 =  produksi periode t =  stok periode t-1 =  volatilitas harga bahan bakar = Dummy 1  (1  =  Ramadhan  dan Idul Fitri; 0 = hari normal) = Dummy 2  (1  =  hari  Idul Adha;  0 hari normal)
=  Kebijakan kuota impor (1 = kebijakan dilaksanakan; 0 = tidak ada) =  error term
= koefisien parameter
Dampak  dari  volatilitas  harga  terhadap konsumen industri pengolahan daging sapi terutama pelaku usaha mikro kecil dilakukan berdasarkan telaah terhadap berbagai data dan fakta yang diperoleh dari berbagai sumber seperti dari hasil penelitian sebelumnya dan media elektronik.

## III.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Pengolahan Data
Karakteristik data diperlukan untuk melihat apakah data tersebut dapat dipergunakan dalam pengukuran  volatilitas  dengan  menggunakan model  ARCH/GARCH.  Tabel  1  menyajikan informasi tentang karakteristik log harga riil daging sapi untuk periode harian dan bulanan. Secara umum karakteristik log harga riil harian
.......................................... (3) ...................... (4)
dan bulanan daging sapi memiliki nilai rata-rata ( mean ), median , hingga kurtosis yang hampir sama. Mean dan median dari harga riil harian dan  bulanan  cukup  besar  yaitu  lebih  dari  11, tetapi dengan standar deviasi 0,086.
Koefisien skewness pada  kedua  variabel harga riil menunjukkan ukuran slope yang lebih besar dari nol atau bernilai positif atau data yang cenderung terakumulasi pada nilai yang rendah. Nilai kurtosis yang lebih besar dari satu menunjukkan  bahwa  data  terdistribusi  tidak normal atau memiliki ekor yang lebih padat dan hal ini merupakan tanda pertama adanya heterokedastisitas.  Tidak  terdistribusinya  data secara normal didukung oleh hasil uji normalitas dengan nilai Jarque-Bera dan probabilitas yang lebih kecil dari nilai alpha 1 persen.
Hasil  uji  ADF  pada  Tabel  2  menunjukkan bahwa  data  logarithma  harga  riil  harian  dan bulanan daging sapi tidak stasioner atau memiliki trend dengan keragaman yang bervariasi. Hal ini ditunjukkan oleh nilai t-statistik yang lebih kecil dari nilai kritis atau probabilitas yang lebih besar dari  taraf  nyata  (alpha)  1  persen.  Agar  harga tersebut stasioner, data tersebut diturunkan terlebih  dahulu.  Hasil  uji  ADF  pada  turunan pertama atau lag pertama dari log harga riil harian  dan  bulanan  menunjukkan  bahwa  data telah  stasioner.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai t-statistik  yang  lebih  besar  dari  nilai  kritis  dan nilai probabilitas yang lebih ke cil dari 1 persen.
Berdasarkan hasil pengolahan data, model ARIMA yang terpilih baik dengan menggunakan data harga riil bulanan maupun harian adalah model  MA  (1).  Hasil  uji  heterokedastisitas residualnya pada model terpilih dengan
menggunakan uji ARCH-LM menunjukkan bahwa untuk harga riil harian, nilai F-statistik sebesar 146,67 dan nilai Obs*R-squared sebesar 140,48 dengan  nilai  probabilitas  sangat  signifikan (p<0,0001; Tabel 3). Hal tersebut menunjukkan adanya  efek  ARCH  pada  model  persamaan harga rata-rata MA(1) yang menggunakan data harga rill harian. Sementara itu, untuk harga riil  bulanan,  nilai  F-statistik  sebesar  0,04  dan nilai Obs*R-squared sebesar 0,04 dengan nilai probabilitas  tidak  signifikan  (Tabel  3).  Hal  ini menunjukkan bahwa tidak terdapat efek ARCH pada model persamaan harga rata-rata MA (1) dengan menggunakan data harga riil bulanan.
Adanya  efek  ARCH  pada  residual  model persamaan  rata-rata  menunjukkan  bahwa model dapat diestimasi lebih lanjut dengan menggunakan  model  GARCH  dan  EGARCH. Dengan  demikian,  hasil  menunjukkan  bahwa pengukuran volatilitas harga daging sapi dapat dilakukan jika data yang digunakan adalah data harga rill harian daripada bulanan.
Dengan menggunakan data harga riil harian daging  sapi,  model  GARCH  dan  EGARCH terbaik berdasarkan hasil estimasi adalah
Tabel 1. Statistik  Deskriptif  Log  Harga  Riil Harian dan Bulanan Daging Sapi
Sumber: Kementerian Perdagangan (2016), diolah

## Tabel 2. Hasil Uji Stasioneritas Data Harga Rill Daging Sapi
Sumber:  Kementerian Perdagangan (2016), diolah
Tabel 3. Hasil  Uji  Heterokedastisitas  pada Persamaan  Rata-rata  Harga  Riil Daging Sapi
Keterangan: nilai dalam kurung adalah nilai probabilitas Sumber: Kementerian Perdagangan (2016), diolah
model GARCH (2,3) dan EGARCH (2,3). Selain memiliki nilai log likelihood terbesar, AIC dan SIC terkecil, model ini juga memiliki hasil uji ARCH-LM yang tidak signifikan pada taraf nyata 1  persen  (Tabel  4).  Dengan  kata  lain,  model tersebut  sudah  terbebas  dari  efek  ARCH  dan telah terspesifikasi dengan baik.
Berdasarkan  hasil  estimasi  GARCH  (2,3) pada Tabel 4, jumlah nilai α dan β adalah 0,99 atau  mendekati  1  dan  koefisien  parameter tersebut signifikan (p< 0,01). Nilai α dan β yang mendekati 1 menunjukkan bahwa harga daging sapi volatil dan memiliki persistensi yang tinggi dalam jangka panjang.
Baik  GARCH  (2,3)  maupun  EGARCH (2,3)  menunjukkan  bahwa  volatilitas  harga dipengaruhi oleh residual kuadrat dari dua periode sebelumnya dan conditional variance tiga  periode  sebelumnya.  Hasil  penelitian ini memiliki hasil yang hampir sama dengan hasil  penelitian  Dewi  (2016).  Walaupun  model GARCH  terbaik  menurut  Dewi  (2016)  adalah GARCH  (1,1),  tetapi  pengukuran  volatilitasnya menunjukkan  hasil  yang  sama  yaitu  volatilitas harga daging sapi di masa mendatang adalah volatil dan persisten.
Hasil  estimasi  GARCH  (2,3)  tidak  dapat memperlihatkan respon asimetri yang terjadi pada  volatilitas  harga  daging  sapi.  Hal  ini
yang kemudian dikaji lebih lanjut dengan menggunakan  model  asimetri  EGARCH  (2,3). Hasil estimasi EGARCH (2,3) menunjukkan nilai γ yang signifikan (p< 0,01). Nilai leverage yang positif  menunjukkan  bahwa  volatilitas  harga daging sapi lebih sensitif terhadap informasi atau isu yang dapat meningkatkan ketidakpastian harga atau isu yang negatif ( bad news ). Dengan kata lain, setiap isu yang dapat meningkatkan ketidakpastian dalam peningkatan harga akan diikuti dengan semakin meningkatnya volatilitas harga  daging  sapi.  Menurut  Chadwick  dan Bastan  (2017),  respon  volatilitas  terhadap  isu negatif merupakan indikasi bagi pengambil keputusan untuk berusaha menghindari ketidakpastian dalam peningkatan harga, termasuk di antaranya segala isu atau informasi yang dapat meningkatkan harga, seperti keputusan impor, dan lainnya.
Hasil  estimasi  model  faktor-faktor  yang memengaruhi  volatilitas  harga  daging  sapi (Tabel  5)  menunjukkan  nilai  R- square sebesar 0,55. Artinya sebanyak 55 persen variasi dalam volatilitas  harga  daging  sapi  dapat  dijelaskan oleh variabel independen dalam model. Menurut Miguez  dan  Michelena  (2011),  rendahnya
Tabel 4. Hasil Estimasi Model Volatilitas Harga Daging Sapi
Keterangan:  (***) signifikan pada taraf nyata 1 persen

## Tabel 5. Hasil  Estimasi  Faktor  yang  Memengaruhi Volatilitas Harga Daging Sapi
Keterangan:  (*)  signifikan  pada  taraf  nyata  10 persen; (**) signifikan pada taraf nyata 5  persen;  (***)  signifikan  pada  taraf nyata 1 persen
nilai  R-square  pada  analisis  faktor  yang memengaruhi volatilitas harga karena volatilitas harga merupakan suatu hal yang kompleks dan melibatkan berbagai fenomena yang saling berhubungan, sehingga tidak dapat tergantung pada satu atau beberapa variabel saja.
Hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  faktor yang  sangat  memengaruhi  volatilitas  harga daging  sapi  adalah  volatilitas  harga  daging sapi satu bulan sebelumnya serta dummy Ramadhan dan Idul Fitri (p<0,01). Hasil estimasi juga  menunjukkan  bahwa  impor  sapi  bakalan empat  bulan  sebelumnya  ternyata  signifikan mempengaruhi  volatilitas  harga  daging  sapi (p<0,10)  dibandingkan  dengan  impor  daging sapi (p>0,10). Nilai lag empat pada impor sapi bakalan menunjukkan periode penggemukan s api bakalan impor hingga siap potong dan diproduksi menjadi daging sapi. Selain itu, hasil  estimasi  juga  menunjukkan  bahwa  stok periode sebelumnya mempengaruhi secara signifikan volatilitas harga daging sapi (p<0,10) dibandingkan  produksi  daging  sapi  (p>0,10). Sementara itu, adanya impor menyebabkan volatilitas  harga  daging  sapi  juga  dipengaruhi oleh volatilitas nilai tukar (p<0,10).
3.2. Implikasi Hasil Gambaran  volatilitas  harga  riil  harian daging sapi di tingkat konsumen bulan Januari 2008  hingga  Desember  2016  disajikan  pada Gambar  1a  &  b.  Gambar  1(a)  menunjukkan bahwa  harga  daging  sapi  sangat  berfluktuasi setiap harinya. Sementara itu, volatilitas harga riil harian daging sapi yang ditunjukkan oleh conditional standard deviation atau akar dari conditional variance menunjukkan bahwa harga daging sapi cenderung volatil dan bertahan atau persisten dalam jangka panjang, seperti terlihat pada Gambar 1(b).
Volatilitas harga daging sapi yang persisten juga diperkuat oleh hasil estimasi yang menunjukkan  bahwa  volatilitas  harga  daging sapi sangat signifikan dipengaruhi oleh volatilitas harga daging sapi periode sebelumnya (p<0,01). Volatilitas harga yang persisten mengindikasikan bahwa  gejolak  masa  lalu  akan  selalu  menjadi faktor penentu bagi harga komoditi tersebut di masa  mendatang  (Pyndick  2001;  Balcombe 2009;  Stigler  2011).  Dengan  demikian,  upaya menjaga harga daging sapi agar tetap stabil
menjadi penting untuk dilakukan karena begitu volatilitas  harga  meningkat,  diperlukan  waktu yang lama untuk bisa kembali stabil.
Merujuk  pada  Gambar  1(b),  terdapat  dua pola  pergerakan  volatilitas  harga  yang  cukup signifikan. Pertama, pola pergerakan harga atau volatilitas harga yang berulang setiap tahunnya. Lonjakan  yang  berulang  tersebut  terjadi  pada setiap hari raya Idul Fitri. Hal ini juga diperkuat oleh hasil estimasi faktor yang mempengaruhi volatilitas harga daging sapi yang menunjukkan bahwa  dummy  Ramadhan  dan  hari  raya  Idul Fitri  signifikan  memengaruhi  volatilitas  harga (p<0,01).
Lonjakan  harga  terjadi  karena  permintaan daging sapi yang selalu meningkat pada saat hari raya Idul Fitri tidak diikuti oleh ketersediaan daging sapi yang memadai, disertai adanya indikasi pedagang yang selalu meningkatkan harga jualnya saat bulan Ramadhan dan menjelang  hari  raya  Idul  Fitri.  Tentunya  hal
Gambar 1. (a) Harga Harian Riil Daging Sapi Januari 2008 Desember 2016; (b) Volatilitas  Harga  Harian  Daging Sapi  Januari  2008  –  Desember 2016
ini sesuai dengan hukum permintaan dan penawaran,  bahwa  peningkatan  permintaan yang diiringi dengan penawaran yang relatif tetap akan cenderung meningkatkan harga (Sukirno, 2015). Dewi (2016) dalam penelitiannya tentang pergerakan harga daging sapi juga menunjukkan bahwa hari raya Idul Fiitri merupakan salah satu faktor  yang  memengaruhi  secara  signifikan volatilitas harga daging sapi di Indonesia.
Kedua,  adanya  lonjakan  volatilitas  harga yang lebih tinggi daripada volatilitas harga lainnya yang berulang pada dua periode yaitu pada awal tahun 2010 dan pertengahan tahun 2015. Volatilitas harga daging sapi yang tinggi pada periode tersebut disebabkan oleh kelangkaan ketersediaan daging sapi. Ada persamaan pada keduanya yaitu adanya pembatasan kuota impor yang dilakukan oleh pemerintah. Pada tahun  2010,  pembatasan  kuota  impor  daging sapi diiringi dengan berkurangnya pasokan dari Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur akibat  bencana  alam  (Amri,  2010).  Walaupun impor daging sapi dibatasi, impor sapi bakalan tetap dilakukan. Pada tahun 2015, impor daging sapi tidak dilakukan, dan impor sapi bakalan dikurangi  secara  bertahap  hingga  50.000  ekor (Wijayanto,  2016).  Dikuranginya  impor  yang tidak diiringi dengan pasokan sapi lokal yang memadai menyebabkan kelangkaan daging sapi dan meningkatnya harga daging sapi.
Pengaruh dari kebijakan kuota impor dan impor daging sapi dan sapi bakalan lebih lanjut  dirasakan  setelah  awal  tahun  2010. Ketika harga daging sapi melonjak, pemerintah membuka  peluang  impor  sebesar-besarnya dengan  memberikan  kuota  sebesar  765.000 ekor sapi bakalan dan 115.000 ton daging sapi beku  (Wijayanto,  2016). Akibatnya  terjadi over supply daging sapi impor yang mengakibatkan harga daging sapi di pasaran menjadi turun. Hal  ini  mengakibatkan  harga  sapi  lokal  jatuh sehingga akhirnya merugikan peternak lokal. Guna mengatasi turunnya harga sapi lokal, pemerintah kembali menetapkan pembatasan kuota  impor  sejak  tahun  2011  hingga  2013. Harga daging sapi pada tahun 2011 masih relatif stabil karena masih tersedianya daging sapi dan sapi bakalan yang diimpor pada tahun 2010.
Kelangkaan ketersediaan da ging sapi mulai dirasakan sejak tahun 2012 karena pembatasan impor daging sapi dan sapi bakalan yang tidak
diiringi dengan peningkatan populasi sapi potong  lokal  secara  signifikan,  dan  adanya dugaan ketidaktepatan dalam perhitungan data populasi (Sekretaris Kabinet, 2013).  Akibatnya harga mulai kembali meningkat pada tahun 2012  hingga  akhirnya  mencapai  puncaknya pada pertengahan tahun 2015. Hal ini diperkuat oleh hasil estimasi faktor yang memengaruhi volatilitas harga daging sapi yang menunjukkan tidak signifikannya kebijakan kuota impor untuk mempengaruhi  volatilitas  harga  daging  sapi pada periode tahun 2008 hingga 2016 (p>0,10).
Hasil  estimasi  faktor  yang  memengaruhi volatilitas harga daging sapi dan beberapa fakta di atas menunjukkan bahwa sumber pergerakan harga  atau  volatilitas  harga  lebih  cenderung supply-driven . Hal ini dapat dilihat dari adanya pengaruh  yang  signifikan  dari  beberapa  faktor penawaran seperti impor sapi bakalan dan stok terhadap  volatilitas  harga  daging  sapi.  Oleh sebab itu, setiap ada faktor yang menyebabkan berkurangnya ketersediaan daging sapi dan menyebabkan stok atau ketersediaan semakin defisit,  hal  tersebut  menyebabkan  semakin meningkatnya volatilitas harga daging sapi.
Tidak  signifikannya  produksi  daging  sapi dalam  memengaruhi  volatilitas  harga  daging sapi  menunjukkan  bahwa  produksi  daging sapi di Indonesia masih belum terlalu besar dan belum dapat berperan dalam stabilisasi harga  daging  sapi.  Tanda  koefisien  parameter yang negatif menunjukkan bahwa jika produksi daging sapi dapat ditingkatkan, maka volatilitas harga daging sapi kemungkinan besar dapat diturunkan.
Hasil  estimasi  dan  beberapa  fakta  di  atas juga menunjukkan bahwa ketersediaan daging sapi di Indonesia masih sangat bergantung pada impor terutama impor sapi bakalan . Sebagaimana yang telah dikemukakan dari hasil estimasi atas, bahwa impor sapi bakalan signifikan  (p<0,01)  dan  dapat  menurunkan volatilitas harga daging sapi. Adanya pengaruh yang signifikan dari impor sapi bakalan terhadap volatilitas harga daging sapi menunjukkan bahwa jika terjadi perubahan kebijakan terkait impor sapi bakalan, hal ini akan sangat berpengaruh terhadap ketersediaan dan akhirnya harga dan volatilitas harga.
Hal  lain  yang  dapat  ditangkap  dari  hasil kajian ini adalah adalah adanya senjang waktu bagi pasar untuk beradaptasi ketika adanya suatu kebijakan atau informasi yang beredar di pasar. Hal ini ditunjukkan dari hasil pengukuran volatilitas  harga  yang  bergantung  pada  lag periode sebelumnya. Sebagai ilustrasi, kebijakan pembatasan kuota impor yang diberlakukan tahun 2011, ternyata baru dirasakan dampaknya setelah tahun 2012. Hal ini disebabkan karena adanya  senjang  waktu  dalam  memproduksi daging  sapi.  Bibit  sapi  lokal  akan  siap  untuk dipotong setelah tiga hingga sembilan tahun (Harmini,  dkk.,  2011),  sapi  bakalan  impor  pun baru dapat dipotong setelah tiga hingga empat bulan  (Fikar  dan  Ruhyadi,  2012).  Adanya lag  mengindikasikan  bahwa  setiap  kebijakan yang akan diberlakukan oleh pemerintah, harus mempertimbangkan dampaknya setelah beberapa  periode  waktu  kemudian.  Adanya senjang  waktu  dalam  proses  produksi  juga mengisyaratkan pentingnya bagi pemerintah untuk membuat perencanaan produksi daging sapi dengan baik dan memisahkan antara jangka pendek, menengah, dan panjang.
Hasil  pengolahan  data  juga  menunjukkan bahwa volatilitas harga cenderung lebih responsif terhadap informasi yang dapat meningkatkan ketidakpastian peningkatan harga. Adanya isu peningkatan pajak pertambahan nilai (PPN)  sebesar  10  persen  bagi  komoditi  sapi yang  diimpor  pada  awal  Januari  2016  telah menyebabkan kenaikan harga bahkan sebelum kebijakan tersebut diberlakukan (Sukmana, 2016a;  2016b).  Wijayanto  (2016)  menyatakan bahwa  hal  tersebut  terjadi  karena  rencana kenaikan harga sapi impor direspon oleh pedagang dengan mencari pasokan sapi lokal yang  murah  dan  tidak  dikenai  PPN,  sehingga permintaan sapi lokal menjadi semakin tinggi dan harga sapi serta daging sapi lokal pun menjadi semakin tinggi. Setelah kebijakan tersebut ditunda, harga daging sapi tetap terus meningkat karena  perlunya  waktu  untuk  menyesuaikan harga  untuk  kembali  turun  (Suryowati,  2016). Hal  ini  menunjukkan  pentingnya  kehati-hatian pemerintah dalam menyusun suatu kebijakan, terutama yang dapat meningkatkan harga, dan upaya pemerintah untuk terus mengawasi segala bentuk  aktivitas  para  pelaku  pasar  yang  dapat meningkatkan harga daging sapi secara tiba-tiba
agar volatilitas harga tidak semakin meningkat.

## 3.3. Dampak Volatilitas terhadap Industri Mikro Pengolahan Daging Sapi
Kenaikan  harga  atau  harga  yang  volatil dapat berdampak cukup besar bagi konsumen antara  seperti  Horeka,  industri  pengolahan daging sapi dengan skala usaha yang kecil, dan  industri  besar  sedang. Terdapat  beberapa alasan  bahwa  volatilitas  harga  menjadi  sangat berpengaruh terhadap industri pengolahan daging sapi, khususnya usaha mikro kecil :
Pertama, usaha mikro kecil untuk pengolahan daging sapi seperti pelaku usaha bakso memiliki skala usaha yang kecil, dan modal terbatas, dengan hasil usaha dipergunakan untuk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya  sehari- hari (Yusrizal, 2000).
Kedua, pelaku usaha bakso di Indonesia cukup banyak mengingat usaha ini mudah untuk dimasuki oleh para pemula dan bakso banyak digemari oleh penduduk Indonesia. Dengan demikian, usaha ini memiliki potensi untuk dapat menyerap tenaga kerja tanpa jenjang pendidikan maupun keahlian khusus sehingga dapat berkontribusi terhadap pertumbuhan ekonomi nasional dan regional (Sembiring, 2010).
Ketiga, sekitar  80–85  persen  komponen pembuatan bakso adalah daging sapi (Agustinus, 2015). Abdullah (2015) juga menyatakan bahwa dari total konsumsi daging segar di Propinsi Jawa Barat, 80 persen diantaranya dikonsumsi atau digunakan sebagai input untuk pembuatan bakso. Hal ini menunjukkan betapa pentingnya ketersediaan dan jaminan harga daging sapi yang ada di pasar terhadap usaha bakso.
Pentingnya ketersediaan dan jaminan harga daging sapi dapat dilihat dari dampak kenaikan harga terhadap usaha bakso di Indonesia. Tabel  6  menunjukkan  berbagai  dampak  yang dirasakan oleh pelaku usaha bakso akibat naiknya harga dan berkurangnya pasokan daging  sapi.  Naiknya  harga  daging  sapi  telah menyebabkan turunnya pendapatan pelaku usaha bakso, hingga akhirnya beberapa pelaku usaha dengan skala usaha yang sangat kecil tidak dapat beroperasi lagi. Karena usaha mikro kecil merupakan salah satu penyerap tenaga kerja yang berkontribusi terhadap pertumbuhan
ekonomi, tidak beroperasinya usaha bakso dapat mengakibatkan meningkatnya pengangguran, dan terhambatnya pertumbuhan ekonomi regional  dan  nasional.  Untuk  itu,  jaminan ketersediaan dan harga daging sapi menjadi sangat penting bagi pelaku usaha bakso.
Volatilitas harga dapat menjadi resiko bagi para pelaku usaha bakso. Informasi tentang pergerakan harga dapat digunakan oleh pelaku usaha untuk menyusun strategi atau upaya antisipasi agar tidak terkena dampak yang merugikan.  Berdasarkan  Gambar  1,  terdapat dua  macam  volatilitas  harga  yang  dapat diantisipasi oleh para pelaku usaha bakso. Pertama,  volatilitas  harga  daging  sapi  yang terjadi setiap tahun dan bersifat musiman, setiap hari raya Idul Fitri. Strategi yang dapat dilakukan oleh pelaku usaha bakso misalnya dengan cara menyimpan stok atau persediaan daging sapi selama bulan Ramadhan dan saat hari raya Idul Fitri.  Kedua,  volatilitas  harga  yang  tidak  dapat diprediksi atau terjadi sewaktu-waktu. Volatilitas harga yang tidak dapat diprediksi merupakan resiko harga bagi pelaku usaha bakso. Resiko harga dapat mengakibatkan pelaku usaha bakso kehilangan sebagian pendapatannya atau  bahkan  menutup  usahanya.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa volatilitas harga daging sapi lebih responsif terhadap isu negatif atau  isu  yang  dapat  meningkatkan  volatilitas harga. Isu negatif dalam kasus daging sapi lebih
banyak terkait dengan kebijakan kuota impor atau setiap isu yang dapat meningkatkan harga akibat berkurangnya ketersediaan daging sapi di pasaran, seperti bencana alam. Untuk itu, setiap ada isu yang diperkirakan dapat meningkatkan harga, pelaku usaha  sebaiknya sudah mulai melakukan strategi antisipasi kenaikan harga dan kelangkaan ketersediaan daging sapi. Upaya  antisipasi  juga  dapat  dilakukan  dengan memiliki pemasok daging sapi yang dapat menyediakan daging sapi secara berkelanjutan atau membeli langsung bakso di pasar.
Selain upaya antisipasi oleh pelaku usaha bakso, pemerintah diharapkan dapat memperhatikan pentingnya ketersediaan daging sapi bagi industri daging sapi terutama skala usaha  mikro  kecil.  Elastisitas  permintaan  rumah tangga terhadap harga untuk daging sapi lebih besar dari satu (Ilham, 2001; Kariyasa, 2005). Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan harga yang relatif besar akan direspon oleh konsumen dengan menurunkan permintaannya atau beralih kepada konsumsi protein hewani lainnya yang lebih murah. Lain halnya dengan pelaku usaha bakso. Pelaku usaha bakso tidak dapat begitu saja beralih kepada komoditi lainnya untuk memproduksi bakso. Jika daging sapi tidak tersedia di pasar, pelaku usaha bakso tidak dapat melakukan usahanya. Dengan demikian, pemerintah sebaiknya tetap berupaya menjaga kontinuitas ketersediaan daging sapi untuk kebutuhan industri ini.
Tabel 6. Dampak Kenaikan Harga Daging Sapi terhadap Pelaku Usaha Bakso

## 3.4. Implikasi Kebijakan
Implikasi kebijakan dari hasil kajian ini adalah :
Pertama, ketersediaan daging sapi perlu  dipantau  harian  karena  volatilitas  harga yang  bersifat  harian  dan  persisten.  Upaya untuk menstabilisasi harga daging sapi dapat dilakukan melalui impor sapi bakalan empat periode sebelumnya, sesuai dengan periode penggemukan.  Hal  ini  dapat  dilakukan  oleh Perum  BULOG  sebagai  lembaga  pemerintah yang diberi amanat untuk melakukan impor dengan melihat kontinuitas ketersediaan harian, memperhatikan  kebutuhan  industri  UMKM pengolahan daging sapi, dan memperhatikan volume impor  Perum BULOG dan pangsa pasar impor sapi bakalan secara umum.
Kedua, volatilitas harga yang terjadi setiap hari raya Idul Fitri adalah sesuatu yang rutin terjadi, sehingga dapat diantisipasi dengan menghitung ketersediaan sapi lokal siap potong dan impor sapi bakalan. Selain melakukan impor sapi bakalan empat bulan sebelum Ramadhan dan Idul Fitri, kebijakan lainnya adalah dengan mempersiapkan ketersediaan sapi potong lokal. Jika pembesaran sapi lokal memerlukan waktu satu hingga dua tahun untuk siap di potong, antisipasi hari raya Idul Fitri saat ini dapat dilakukan satu atau dua tahun sebelumnya.
Ketiga, untuk mengurangi ketergantungan dari impor, perlu dilakukan secara bertahap, dengan tetap memperhatikan kontinuitas ketersediaan daging sapi harian dan kebutuhan industri usaha mikro kecil pengolahan daging sapi. Untuk itu, kebijakan kuota impor juga harus dilakukan secara bertahap, karena ketersediaan daging sapi yang berkurang banyak akan mengakibatkan kenaikan harga dan berdampak besar pada industri usaha mikro kecil pengolahan daging sapi. Dengan demikian, kebijakan impor merupakan kebijakan yang sifatnya sementara, insidental, untuk menjaga agar ketersediaan daging sapi dapat berkelanjutan dengan tetap memperhatikan kebutuhan industri.
Keempat, pemerintah harus tetap berupaya untuk meningkatkan populasi sapi potong lokal dan produksi daging sapi lokal dengan membuat perencanaan dan perhitungan ketersediaan dan kebutuhan daging sapi dalam jangka panjang.
Hal  ini  disebabkan  oleh  penggemukan  sapi potong lokal yang memerlukan waktu yang lama dan kebiasaan peternak yang menggunakan sapi sebagai tabungan. Dengan demikian, upaya pengembangan bibit dan penggemukan sapi sebaiknya tidak hanya ditangani oleh pihak swasta,  tetapi  juga  oleh  pemerintah  melalui instansi pemerintah terkait.

## IV. KESIMPULAN
Model  volatilitas  harga  daging  sapi  yang terbaik berdasarkan nilai log likelihood terbesar, AIC dan SIC terkecil adalah model GARCH (2,3) dan EGARCH (2,3). Merujuk pada hasil estimasi model, dapat disimpulkan bahwa:
Pertama, volatilitas harga daging sapi bersifat harian karena lebih terlihat ketika menggunakan data harian daripada bulanan.
Kedua, volatilitas harga daging sapi dipengaruhi oleh volatilitas harga periode sebelumnya, bulan Ramadhan dan hari raya Idul Fitri, dan impor sapi bakalan empat periode sebelumnya.
Ketiga, harga  daging  sapi  cenderung  volatil dan responsif terhadap informasi yang dapat meningkatkan ketidakpastian dalam peningkatan harga, salah satunya adalah kebijakan kuota impor.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terimakasih disampaikan kepada Prof. Dr.  Ir.  M.  Husein  Sawit  yang  telah  memberikan saran dan arahan, sehingga artikel ini dapat disusun dengan lebih baik. Penulis juga menyampaikan banyak  terima  kasih  kepada  SEARCA  yang  telah mendanai penelitian ini, sehingga penelitian ini dapat dilaksanakan dan berjalan dengan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah,  L.  2015. Harga Daging Melonjak Stok Sapi ke Mana? https://finance.detik.com/ berita-ekonomi-bisnis/d-2988930/harga-daging- melonjak-stok-sapi-ke-mana  [diakses  12  Feb 2018]
Aditya.  2016. Industri Olahan Daging Masih Kekurangan Bahan Baku . http://agro. kemenperin.go.id/3378-Industri-Olahan-Daging-
Masih-Kekurangan-Bahan-Baku  [diakses  14
Feb 2018]
Agustinus, M. 2015. Harga Daging Sapi Melambung, Penjualan Bakso Anjlok 80persen. https://finance. detik.com/berita-ekonomi-bisnis/d-2998693/ harga-daging-sapi-melambung-penjualan-
bakso-anjlok-80 [diakses 14 Feb 2018] Amri,  A.B.  2010. Harga Daging Sapi, Ayam, dan Telur Naik . http://ekonomi.kompas.com/ read/2010/07/21/11314050/harga.daging.sapi. ayam.dan.telur.naik [diakses 19 Jan 2018] Anam, K. 2015. Pedagang Bakso Keluhkan Naiknya Harga Daging Sapi . https://beritabojonegoro. com/read/426-pedagang-bakso-keluhkan- naiknya-harga-daging-sapi.html [diakses 14 Feb 2018]
Balcombe,  K.  2009. The Nature and Determinants of Volatility in Agricultural Prices . MPRA Paper, 24819.  http://mpra.ub.uni-muenchen.de/24819/.
[11 April 2018].
BPS.  2009-2016a. Statistik Harga Konsumen Pedesaan di Indonesia . BPS. Jakarta. BPS.  2009-2016b. Statistik Harga Produsen Pertanian Subsektor Peternakan dan Perikanan .
BPS. Jakarta
Banumathy,  K.,  &  Azhagaiah,  R.  2013.  Modelling Stock  Market  Volatility:  Evidence  from  India. Managing Global Transitions , 13 (1): 27–42.
Bollerslev,  T.  1986.  Generalized  autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics , 31 (3): 307–327.
Chadwick, M., & Bastan, M. 2017. News impact for Turkish food prices. Central Bank Review , 17 : 55–76. Dewi I. 2016. Price Volatility Analysis in Indonesian Beef Market. Thesis Program Pascasarjana IPB. Bogor.
Engle,  R.  F.  1982.  Autoregressive  Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of  United  Kingdom  Inflation. Econometrica ,
50 (4), 987–1008.
Engle, R.F. dan Ng, V.K. Measuring and Testing the Impact  of  News  on  Volatility. The Journal of Finance, 48 (5): 1749–1778.
Fikar,  S,  Ruhyadi,  D.  2012. Penggemukan Sapi 4
Bulan Panen . Agromedia Pustaka: Jakarta.
Handoyo. 2013. Kenaikan harga daging sapi tekan penjual bakso . http://industri.kontan.co.id/news/ kenaikan-harga-daging-sapi-tekan-penjual- bakso [diakses 14 Februari 2018]
Harmini, Asmarantaka,  RW, Atmakusuma,  J.  2011. Model  Dinamis  Sistem  Ketersediaan  Daging Sapi  Nasional.  Jurnal  Ekonomi  Pembangunan, 12(1): 128–146.
Ilham, N. 2001. Analisis Penawaran dan Permintaan Daging Sapi di Indonesia. Seminar Nasional Teknologi Peternakan dan Veteriner 2001.
Jordaan,  H.,  Grové,  B.,  Jooste, A.,  & Alemu,  Z.  G. 2007. Measuring the price volatility of certain field crops  in  South Africa  using  the ARCH/GARCH approach. Agrekon , 46 (3),  306–322.  Juanda,
Bambang; Junaidi, J. 2012. Ekonometrika Deret Waktu : Teori dan Aplikasi .  Bogor,  Indonesia: IPB Press.
Kariyasa,  K.  2005. Analisis Penawaran dan Permintaan Daging Sapi di Indonesia Sebelum dan Saat Krisis Ekonomi: Suatu Analisis Proyeksi Swasembada Daging Sapi 2005 . https://media. neliti.com/media/publications/43906-ID-analisis- penawaran-dan-permintaan-daging-sapi-di- indonesia-sebelum-dan-saat-kris.pdf.  [diakses 21 Feb 2017]
Kementerian  Perdagangan.  2016.  Tabel  Harga Kebutuhan  Pokok  Nasional.  http://www. kemendag.go.id/id/economic-profile/prices/ international-price-table [diakses 21 Mei 2017] Kompas.com. 2008a. Penggemar Bakso Gigit Jari . http://nasional.kompas.com/ read/2008/02/23/03055273/penggemar.bakso.
gigit.jari [diakses 21 Okt 2017]
Kompas.com.  2008b. Tukang Bakso Tangeran Kulakan ke Karawang . http://nasional.kompas. com/read/2008/02/23/16272524/tukang.bakso. tangerang.kulakan.ke.karawang [diakses 21 Okt 2017]
Kusuma,  H.  2013. Keuntungan Pedagang Bakso Turun 50persen akibat Harga Daging Naik. https://economy.okezone.com/ read/2013/12/29/320/918807/keuntungan- pedagang-bakso-turun-50-akibat-harga-daging- naik [diakses 14 Feb 2018]
Miguez, I.D., & Michelena, G. 2011. Commodity Price Volatility: the Case of Agricultural Products . www.cei.gov.ar. [diakses 26 Februari 2017].
Moledina, A.A., Roe, T.L., & Shane, M. 2004. Measuring commodity price volatility and the welfare consequences of eliminating volatility . 1 . https:// ageconsearch.umn.edu/bitstream/19963/1/ sp04mo04.pdf [diakses 03 Des 2017]
Nelson, D.B. 1991. Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica , 59 (2 (Mar., 1991)), 347–370.
Pindyck,  R.S.  2001.  Volatility  and  Commodity Price Dynamics. M.I.T. Center for Energy and Environmental Policy Research Working Paper , August, 2001.
Prastowo  NJ,  Yanuarti,  T.  dan  Depari,  Y.  2008. Pengaruh Distribusi Dalam Pembentukan Harga Komoditas  dan  Implikasinya  Terhadap  Inflasi (Juni 2008). Jakarta.
Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian (Pusdatin). 2015a. Outloook Komoditas Pertanian Subs Sektor Peternakan Daging Sapi . Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian Sekretariat Jenderal Kementerian Pertanian. Jakarta.
Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian (Pusdatin).  2015b. Statistik  Pertanian  2015 . Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian Sekretariat  Jenderal  Kementerian  Pertanian: Jakarta.
Pusat Kebijakan Perdagangan Dalam Negeri (Puska Dagri),  Kementerian  Perdagangan.  2015. Laporan Akhir Analisis Kebijakan Perdagangan Dan Investasi Dalam Mengembangkan Industri Berbasis Sapi .  Kementerian  Perdagangan. Jakarta.
Said, MF. 2016. Pedagang bakso keluhkan kenaikan harga daging sapi. https://www.antaranews.
com/berita/564953/pedagang-bakso-keluhkan- kenaikan-harga-daging-sapi  [diakses  14  Feb 2018] Sekretaris Kabinet. 2013. Perkembangan Swasembada Daging Sapi di Indonesia . Kantor Sekretaris Kabinet. Jakarta. Sekretariat Ditjen PKH. 2017. Konsumsi Periode  Tahun  2016. Newletter Data Makro, 01 (03):  1-2.  http://ditjenpkh.pertanian.go.id/ userfiles/File/Konsumsi1_Periode_2016. pdf?time=1501058657531  [diakses  23  Maret 2018]
Sembiring, M. 2010. Analisis Pendapatan Pedagang Bakso di Kota Bogor Jawa Barat . Skripsi Institut Pertanian Bogor, 95 hal.
Stigler  M.  2011.  Commodity  Prices: Theoritical  and Empirical  Properties.  Di  dalam:  Prakash  A, editor. Safeguarding Food Security in Volatile Global Markets . Roma (IT): FAO. hlm 25–41. Sukati, M. A. 2013. Measuring Maize Price Volatility in  Swaziland  using  ARCH/GARCH  Approach. Munic Personal REPEC Archive , 51840 ,  1–19. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/51840/ [diakses 24 Nov 2017]
Sukirno  S.  2015. Mikroekonomi Teori Pengantar Edisi Ketiga . PT Rajagrafindo Persada. Jakarta. Sukmana,  Y.  2016a. Harga Daging Sapi “Meroket”, Wapres Duga Ada Pihak yang Bermain . http://ekonomi.kompas.com/ read/2016/01/22/171800726/Harga.Daging. Sapi.Meroket.Wapres.Duga.Ada.Pihak.yang. Bermain. [diakses 21 Okt 2017] Sukmana,  Y.  2016b. PPN Sapi Impor Dihapus, Sofyan Djalil Lapor ke Wapres . http://ekonomi. kompas.com/read/2016/01/25/181830026/ PPN.Sapi.Impor.Dihapus.Sofyan.Djalil.Lapor. ke.Wapres [diakses 21 Okt 2017] Sumaryanto. 2009. Analisis Volatilitas Harga Eceran Beberapa  Komoditi  Pangan  Utama  dengan Model  ARCH/GARCH. Jurnal Agro Ekonomi 27(2):135–63.
Suryowati,  E.  2016. Kebijakan Labil Picu Harga
Daging Sapi Mahal . http://ekonomi.kompas. com/read/2016/01/26/124700826/Kebijakan. Labil.Picu.Harga.Daging.Sapi.Mahal  [diakses 21 Okt 2017]
Wijayanto  E.  2016. Dominasi Sapi Impor Dalam Menentukan Harga Daging Sapi Nasional. http://www.sapibagus.com/dominasi-sapi- impor-dalam-menentukan-harga-daging-sapi- nasional/ [diakses 12 Feb 2018]
World  Bank.  2016. Global Economic Monitor Commodities . http://databank.worldbank.org/ data/reports.aspx?source=global-economic- monitor-commodities# [diakses 12 Maret 2017]
Yusrizal. 2000. Karakteristik Pedagang dan Produk Bakso Sapi serta Nilai Tambah Bakso Sapi di Daerah Kotamadya Bogor . Skripsi Institut Pertanian Bogor, 71 hal.
BIODATA PENULIS : Komalawati dilahirkan  tanggal  28  Maret  1981. Menyelesaikan  pendidikan  S1  Sosial  Ekonomi Pertanian IPB pada tahun 2002, dan lulus S2 Studi Pembangunan Massey University , Selandia Baru pada tahun 2009. Saat ini sedang menyelesaikan studi program S3 Ilmu Ekonomi Pertanian di IPB sejak tahun 2014.
Ratna Winandi dilahirkan  tanggal  18  Juli  1953. Menyelesaikan  pendidikan  S1  Sosial  Ekonomi Pertanian  IPB  pada  tahun  1977,  S2  Sosial Ekonomi Pertanian IPB pada tahun 1985, dan S3 Ilmu Ekonomi Pertanian IPB pada tahun 2007.
Rita Nurmalina dilahirkan  tanggal  13  Juli  1955. Menyelesaikan pendidikan S1 Fak Pertanian IPB tahun  1979,  S2  Ekonomi  Pertanian  IPB  tahun 1999,  S3  Kebijakan  Ekonomi  Lingkungan  IPB tahun  2007,  dan  mendapatkan  gelar  guru  besar pada tahun 2017.
Dedi Budiman Hakim d i lahirkan tanggal 22 Oktober  1964.  Menyelesaikan  pendidikan  S1 Sosial  Ekonomi  Pertanian  IPB  tahun  1988,  S2 Ekonomi Pertanian Massey University tahun 1994 dan S3 Ekonomi Pertanian Goettingen University Jerman pada tahun 2004.