Aklimawati & Wahyudi Pelita Perkebunan 29(3) 2013, 240-256
Pengaruh Determinan Harga Terhadap Harga Kakao Dunia Selama Tiga Dekade Terakhir: Pendekatan Error Correction Model (ECM)
Effect of Price Determinants on World Cocoa Prices for Over the Last Three Decades: Error Correction Model (ECM) Approach
Lya Aklimawati 1*) dan Teguh Wahyudi 1)
1) Pusat Penelitian Kopi dan Kakao Indonesia, Jl. PB. Sudirman No. 90, Jember, Indonesia
*) Alamat  penulis  (corresponding  author): lya.akli@gmail.com Naskah diterima (received) 29 Mei 2013, disetujui (accepted) 31 Oktober 2013

## Abstrak
Pergerakan  harga  kakao  yang  sangat  berfluktuasi  diakibatkan  terjadinya ketidakseimbangan antara perilaku permintaan dengan penawaran di dalam pasar komoditas. Ekspektasi  perekonomian dunia  dan  pergeseran pasar ke  arah pasar bebas akan menyebabkan instabilitas harga kakao di pasar internasional. Perilaku harga yang bergerak secara dinamis dan tidak menentu dapat mempengaruhi tingkat keuntungan yang diterima para pelaku ekonomi, khususnya produsen. Penelitian ini  bertujuan  untuk  (1)  mengestimasi  model  empiris  harga  biji  kakao  dalam merespon dinamika pasar dan (2) menganalisis pengaruh jangka pendek dan jangka panjang  variabel  determinan  harga  terhadap  harga  kakao.  Penelitian  dilakukan dengan menganalisis data sekunder yang berupa data tahunan (1980 - 2011). Pendekatan mekanisme koreksi kesalahan digunakan  untuk mengestimasi model fungsi harga komoditas kakao. Hasil estimasi terhadap model menunjukkan bahwa harga kakao dunia dalam jangka panjang dipengaruhi secara nyata oleh nilai tukar rupiah  terhadap  dolar  Amerika  Serikat  (USD),  produk  domestik  bruto  dunia, inflasi  dunia,  produksi  kakao  dunia,  konsumsi  kakao  dunia,  stok  kakao  dunia, dan harga kopi Robusta pada tingkat signifikansi yang bervariasi antara 1 - 10%. Variabel produk domestik bruto dunia, konsumsi kakao dunia dan stok kakao dunia bersifat elastis (E >1), sedangkan variabel lainnya bersifat tidak elastis (E <1). Dalam  jangka pendek,  terdapat  lima  variabel yang  mempengaruhi harga  kakao dunia, yaitu nilai tukar rupiah terhadap USD, produk domestik bruto dunia, inflasi dunia, konsumsi  kakao  dunia, dan stok kakao dunia.  Pengaruh variabel  produk domestik bruto dunia, konsumsi kakao dunia dan stok kakao dunia bersifat elastis (E  >1).  Variabel  lainnya,  yaitu  nilai  tukar  rupiah  terhadap  USD  dan  inflasi dunia  bersifat tidak elastis (E  <1).
Kata kunci: Determinan harga, kakao, Error Correction Model, permintaan, penawaran, stok

## Abstract
High  volatility  cocoa  price  movement  is  consequenced  by  imbalancing between power demand and power supply in commodity market. World economy expectation  and  market  liberalization  would  lead  to  instability  on  cocoa  prices in  the  international  commerce.  Dynamic  prices  moving  erratically  influence the  benefit  of  market  players,  particularly  producers.  The  aim  of  this  research is  (1)  to  estimate  the  empirical  cocoa  prices  model  for  responding  market
dynamics and (2) analyze short-term and  long-term effect of  price  determinants variables  on  cocoa  prices.  This  research  was  carried  out  by  analyzing  annual data from  1980 to 2011, based  on secondary data. Error  correction mechanism (ECM)  approach  was  used  to  estimate  the  econometric  model  of  cocoa  price. The  estimation  results  indicated  that  cocoa  price  was  significantly  affected  by exchange  rate  IDR-USD,  world  gross  domestic  product,  world  inflation,  world cocoa production, world cocoa consumption, world cocoa stock and Robusta prices at varied significance level from 1 - 10%. All of these variables have a long run  equilibrium  relationship.  In  long  run  effect,  world  gross  domestic  product, world  cocoa  consumption  and  world  cocoa  stock  were  elastic  (E  >1),  while other  variables  were  inelastic  (E  <1).  Variables  that  affecting  cocoa  prices in  short  run  equilibrium  were  exchange  rate  IDR-USD,  world  gross  domestic product,  world  inflation,  world  cocoa  consumption  and  world  cocoa  stock. The  analysis  results  showed  that  world  gross  domestic  product,  world  cocoa consumption  and  world  cocoa  stock  were  elastic  (E  >1)  to  cocoa  prices  in short-term.  Whereas,  the  response  of  cocoa  prices  was  inelastic  to  change  of exchange rate IDR-USD and world inflation.
Key words: Price determinants, cocoa, Error Correction Model, demand, supply, stock
komoditas kakao yang diperdagangkan di seluruh  dunia.  Dengan  kata  lain,  pasar berjangka  berfungsi  dalam  memberikan harga referensi untuk transaksi perdagangan kakao di pasar internasional. Di sisi lain, pemberlakuan liberalisasi perdagangan akan menuntut  penyesuaian  harga  komoditas antara pasar domestik dengan pasar dunia, sebagai akibat adanya proses integrasi ke dalam sistem perdagangan global (Hallam & Rapsomanikis, 2008).
Konsekuensi  dari  liberalisasi  per- dagangan  adalah  perkembangan  harga komoditas akan selalu menyesuaikan kondisi perekonomian  global.  Krisis  finansial global  yang  terjadi  akhir-akhir  ini,  telah memberikan  dampak  terhadap  lemahnya permintaan (demand) terhadap barang dan jasa  di  tingkat  global,  sehingga  dapat menurunkan harga komoditas perkebunan di  pasar  internasional  (Simorangkir  & Adamanti, 2010). Penurunan harga tersebut dapat mempengaruhi insentif ekonomi yang diterima  oleh  para  pelaku  perdagangan, terutama  petani.  Faktor  harga  ini  akan m em peng ar uhi   gai r ah  petan i  un tuk

## PENDAHULUAN
Tanaman kakao merupakan salah satu tanaman perkebunan yang sebagian besar diusahakan petani, sehingga komoditas ini dapat  digunakan  sebagai  wahana  untuk pengembangan  ekonomi  rakyat  berbasis pedesaan (Gilbert, 2008). Perkebunan kakao rakyat ini telah menyumbang sekitar 70% total produksi kakao dunia. Diketahui bahwa produksi kakao dunia berasal dari Amerika Latin  (Belize,  Meksiko,  Ekuador,  Peru, Costa Rica dan Brasil), Afrika Barat (Pantai Gading, Kamerun, Ghana, Nigeria dan Sao Tome), dan Indonesia (kawasan produsen utama  di  Sulawesi,  Sumatera,  Jawa,  dan Papua) (Clay,  2004; Franzen  & Mulder, 2007).  Negara-negara  produsen  tersebut m em il i ki   pe ng a r u h  b es ar   te r ha da p keberlanjutan pasokan kakao dunia.
Seiring  dengan  perkembangan  pasar komoditas, kakao telah banyak diperdagang- kan  pada  pasar  berjangka  khususnya  di LIFFE (London) dan ICE (Intercontinen- tal Exchange di New York). Kedua pasar tersebut memainkan peran penting dalam penentuan  nilai  dan  proporsi  nilai  dari
Aklimawati & Wahyudi
meningkatkan produksi dan mengembangkan usahataninya,  terutama  pada  saat kondisi harga  yang  relatif  stabil  (Malian  et  al., 2004).  Dalam  perspektif  ekonomi  dan komersial, kakao  memiliki nilai ekonomi yang tinggi sehingga mampu memberikan kontribusi cukup nyata terhadap pendapatan petani (Gockowski & Ndoumbé, 2004).
Ekspektasi  perekonomian  global  dan spekulasi akan berinteraksi dengan faktor determinan  lain  di  dalam  pasar  sehingga dapat  mempengaruhi  pembentukan harga komoditas. Secara teoritis, harga terbentuk sebagai akibat interaksi secara simultan antara kekuatan permintaan dan penawaran. Faktor- faktor  determinan  yang  mempengaruhi permintaan dan penawaran memiliki sifat yang sangat dinamis, sehingga menyebabkan harga komoditas juga berfluktuatif. Fluktuasi harga komoditas dipengaruhi oleh proporsi permintaan, produksi, stok, nilai tukar mata uang (Supriadi & Hendratno, 2010), harga komoditas pesaing di pasar berjangka (Marsh & Mawardi, 2008), kondisi iklim dan cuaca global  (Hendratno,  2010),  dan  faktor determinan  lain.  Faktor  determinan  dari penawaran  cenderung  sulit  dikendalikan dibanding  dengan  deter minan  sisi permintaan, karena penawaran komoditas perkebunan berhubungan erat dengan risiko usahatani,  terutam a  risiko  produksi. Ketidakpastian  dari  sisi  produksi  akan mempengaruhi  besarnya  stok  komoditas untuk ditransaksikan. Ketersediaan pasokan komoditas  kakao  yang  tidak  mam pu memenuhi  permintaan  pasar   dapat menyebabkan harga cenderung meningkat.
Dalam  menginterpretasikan  berbagai implikasi akibat terjadinya perubahan harga komoditas,  dapat  dinyatakan  ke  dalam bentuk model ekonometrika atau persamaan regresi. Melalui faktor-faktor determinan harga kakao dalam suatu model persamaan
regresi, dapat diketahui perilaku hubungan keseimbangan  antarvariabel  baik  dalam jangka  pendek  maupun  jangka  panjang. Dipandang dari perspektif ekonomi, variabel determinan harga yang memiliki hubungan terkointegrasi dapat diartikan bahwa antara var iabel  dependen  dengan  variabel independen  menunjukkan  hubungan keseimbangan jangka  panjang.  Meskipun terdapat  hubungan  keseimbangan  jangka panjang,  terdapat  kemungkinan  kedua variabel tersebut tidak mencapai keseimbangan dalam  jangka  pendek.  Oleh  karenanya diperlukan penyesuaian (adjustment) yang dapat mengoreksi ketidak-seimbangan jangka pendek  agar  menuju  kembali  ke  posisi keseimbangan jangka panjang. Variabel yang dapat difungsikan sebagai koefisien penyesuaian adalah error correction term (ECT). Koefisien penyesuaian  ini  mencerminkan  kecepatan proses penyesuaian nilai  yang diinginkan pelaku  ekonomi  (desired)  dengan  nilai aktualnya  dalam  jangka  pendek.  Model yang  memasukkan  variabel  ECT  untuk mengoreksi kesalahan dalam menyelaraskan perilaku ketidakseimbangan jangka pendek ke arah keseimbangan jangka panjang disebut Error Correction Mechanism (ECM). Model ini  diperkenalkan  oleh  Sargan  dan dipopulerkan oleh Engle & Granger pada tahun 1987 (Hardianto, 2006; Yuliadi, 2007; Susila & Munadi, 2008).
Secara  empiris, pergerakan harga di dalam  pasar  diduga  dipengaruhi  oleh variabel ekonomi dan variabel non-ekonomi. Perubahan  kedua  variabel  tersebut  akan memberikan respon terhadap gejolak harga yang sifatnya sensitif dan dinamis. Penelitian mengenai determinan harga, masih terbatas pada penggunaan variabel makro ekonomi tertentu, misalnya inflasi, suku bunga, nilai tukar mata uang dan pertumbuhan ekonomi. Studi mengenai faktor yang mempengaruhi harga kakao juga masih terbatas. Sehubungan

## pertumbuhan  ekonomi  (Gross  Domestic
Product  dunia),  harga  minyak  dunia, produksi  kendaraan  dunia,  dan  jumlah penawaran  karet  alam  dunia.  Hasil  studi tersebut  menunjukkan  bahwa  penetapan h ar g a  k o m o d it a s  p e r k e bu n an   y an g diperdagangkan  pada  pasar  internasional dipengaruhi oleh variabel-variabel makro- ek ono m i .  P em b ent uk an  har ga   ju ga ditentukan  oleh  perilaku  permintaan  dan penawaran yang saling berinteraksi dalam mempengaruhi kekuatan pasar.

## Model Empiris
Dalam  penelitian  ini,  model  empiris yang digunakan merupakan modifikasi dari beberapa  hasil  penelitian  yang  mengkaji tentang faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan, penawaran, dan harga komoditas perkebunan. Model regresi untuk harga biji kakao dapat dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut:
P KK t =  0 +  1 ER t +  2 GDP t +  3 INF t +  4 P RO D t +  5 C t +  6 S TO K t +  7 P SW t +  8 P KR t +  9 P RB t +  t ..(1)
Keterangan:
P KK : harga kakao dunia (US cent/kg)
ER : nilai tukar rupiah terhadap US dolar
GDP : pendapatan domestik bruto per kapita dunia
(USD per capita)
INF : inflasi dunia (%)
PROD : produksi kakao dunia (ton/tahun)
C : konsumsi kakao dunia (ton/tahun)
STOK : stok kakao dunia (ton/tahun)
P SW : harga minyak sawit dunia (US cent)
P KR : harga karet dunia (US cent/kg)
P RB : harga kopi Robusta dunia (US cent/kg)
 : error
dengan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk (1) mengestimasi model empiris harga biji kakao dalam merespon dinamika pasar dan (2) menganalisis pengaruh jangka pendek dan  jangka  panjang  variabel  determinan harga terhadap harga kakao.

## BAHAN DAN METODE

## Kerangka Pemikiran
Pembentukan model empiris harga biji kakao  dalam  penelitian  ini,  bermula  dari studi yang dilakukan oleh Firdaus & Ariyoso (2010) khususnya terkait faktor-faktor yang mempengaruhi  harga  kakao.  Variabel- variabel yang dimasukkan ke dalam model meliputi harga kakao Indonesia, harga kakao di pasar berjangka ICE New York, konsumsi dunia, impor Amerika Serikat, nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika serikat (USD), dan keterlambanan (lag) produksi kakao dunia. Perbedaan mendasar antara studi  Firdaus  &  Ariyoso  (2010)  dengan penelitian saat ini adalah aplikasi metode analisis yang digunakan untuk mengetahui variabel determinan terhadap harga kakao. Firdaus  &  Ariyoso  (2010)  menggunakan analisis  regresi  berganda,  sedangkan penelitian ini lebih memperdalam analisis dengan  menggunakan  pendekatan  model koreksi  kesalahan  (ECM).  Pada  kasus harga  gula  eceran,  Susila  &  Munadi (2008) mengemukakan bahwa harga gula impor, harga patokan gula petani dan biaya distribusi berpengaruh terhadap harga gula eceran di Indonesia. Sementara itu, harga gula  dan  biaya  distribusi  memberikan kontribusi dalam penentuan inflasi.
Selanjutnya, kajian pada komoditas karet yang dilakukan Supriadi & Hendratno (2010) menyebutkan bahwa terjadinya gap antara permintaan dan penawaran disebabkan oleh

## Aklimawati & Wahyudi
Pemilihan komoditas kelapa sawit, karet dan kopi Robusta dalam persamaan (1) lebih mengar ah  kepada  adanya  kesamaan karakteristik  ekonomi  dengan  tanaman kakao,  terutama  dalam  hal  karakteristik lahan budidaya, proporsi kuantitas produksi dan volume ekspor yang relatif besar di dalam  perdagangan  internasional. Semua variabel dalam persamaan (1) ditransformasi- kan ke dalam bentuk logaritma natural (ln), kecuali variabel inflasi. Variabel tersebut tidak  ditransformasikan  dalam  bentuk logaritma natural, karena inflasi merupakan cerminan indeks perkembangan harga secara agregat  sehingga  terdapat  kemungkinan inflasi akan bernilai negatif (Sarwedi, 2010). Persamaan (1) akan diduga dengan meng- gunakan  metode  Ordinary  Least  Square (OLS).  Asumsi-asumsi  penting  dalam menduga parameter model regresi dengan metode  OLS  adalah  homoskedastisitas, tidak  ada  autokorelasi  (korelasi  serial), linearitas,  normalitas  dan  tidak  terjadi multikolinearitas dapat terpenuhi. Terdapat kemungkinan  asumsi-asumsi  tersebut gagal  terpenuhi,  sehingga  penyelesaian masalah dapat menggunakan metode lain. Sebagai contoh, masalah heteroskesdastisitas dapat diselesaikan dengan 2 metode, yaitu (1) metode Generalized Least Square (GLS) atau  White  Heteroskedasticity  Consistent Coefficient, dan (2) metode Weighted Least Square (WLS). Masalah multikolinearitas dapat diatasi dengan beberapa macam cara, yaitu  membuang  variabel  independen, transformasi variabel independen, principal component analysis (PCA), dan sebagainya.

## Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data runtun waktu  (time  series)  yang  bersumber  dari International Cocoa and Chocolate Organi- zation  (ICCO),  World  Bank  dan  Indeks Mundi. Data yang digunakan adalah harga
kakao dunia, produksi kakao dunia, konsumsi kakao dunia, stok kakao dunia, harga minyak sawit, harga karet, harga kopi Robusta, kurs rupiah  terhadap  USD,  inflasi  dunia,  dan produk domestik bruto (PDB) per kapita di dunia. Semua data runtun waktu dalam bentuk data tahunan dalam kurun 1980 - 2011, sehingga terdapat 32 periode pengamatan.

## Metode Analisis
Dalam  analisis  perilaku  data  runtun waktu, sering  ditemui kondisi yang tidak stasioner  sehingga  data  akan  bersifat heteroskedastisitas dan terdapat autokorelasi. Ketidakstasioneran  data  yang  digunakan dalam analisis regresi, akan menghasilkan regresi  semu  (spurious  regression)  yang dapat  menyebabkan  kesalahan  dalam penarikan  kesimpulan  hasil  analisis. Kasus  regresi  semu  ini  ditandai  dengan tingginya nilai  koefisien determinasi  (R 2 ) dan  nilai  statistik  Durbin-Watson  (DW) yang relatif rendah.  Dalam keadaan  data runtun waktu tidak stasioner, maka dalam analisis regresi dapat digunakan pendekatan ECM  yang  dikembangkan  oleh  Engle  & Granger (1987). Syarat cukup untuk meng- gunakan  model  ECM  adalah  data  tidak stasioner pada tingkat level dan berkointegrasi dalam jangka panjang (Susila & Munadi, 2008). Beberapa tahapan untuk pembentukan model empiris ECM sebagai berikut:

## Uji Stasioneritas dan Derajat Integrasi
Dalam penelitian ini, kestasioneran data diuji menggunakan uji akar unit (unit root) dengan  metode  Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  dan  Philips-Perron  (PP).  Dalam menerapkan  model  ECM,  setiap  data disarankan memiliki derajat diferensiasi yang sama  agar  hasil  estimasi  layak  untuk di gun aka n  (Ha r di ant o,  20 06) .  A da kemungkinan bahwa data menjadi stasioner
secara  statistik  nyata.  Terdapat beberapa penelitian yang menyebutkan bahwa nilai koefisien ECT bertanda negatif merupakan model  ECM  yang  sahih  (Lestari,  2005; Hardianto, 2006;  Tuty, 2009). Studi lain menyebutkan bahwa model estimasi ECM dikatakan sahih apabila nilai koefisien ECT bertanda positif atau 0<ECT<1 (Yuliadi, 2007; Pakpahan, 2012).

## Uji Diagnostik Model Estimasi ECM
Model estimasi ECM yang diestimasi dengan metode OLS harus memenuhi asumsi- asumsi klasik agar didapat persamaan yang sifatnya  BLUE  (Best  Linier  Unbiased Estimator). Uji diagnostik yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  uji  hetero- skedastisitas, uji autokorelasi, uji linieritas, uji  multikolinearitas  dan  uji  normalitas. K eselur uhan  uji  diagnostik  tersebut merupakan  uji  asumsi  klasik  dari  model regresi yang menggunakan metode OLS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Analisis Data
Sebelum  melakukan  estimasi  model ECM, seluruh variabel diuji kestasionerannya dengan uji akar unit menggunakan metode Augmented  Dickey-Fuller  (ADF)  dan Philips-Perron  (PP).  Uraian  secara  detil hasil uji akar unit pada keseluruhan variabel dapat dilihat pada Tabel 1.
Hasil  dalam  Tabel  1.  menguraikan bahwa variabel-variabel dalam fungsi harga biji kakao memiliki kestasioneran atau derajat integrasi yang berbeda. Variabel yang stasioner pada tingkat level hanya ada dua, yaitu inflasi dan  produksi  kakao  dunia  dengan  tingkat signifikansi  5%.  Pada  tingkat  diferensiasi pertama, hasil tes ADF dan PP menunjukkan semua variabel secara statistik nyata pada taraf kepercayaan 95% dan 99% dengan menolak
pada  derajat  diferensiasi  yang  berbeda, sehingga  model  alternatif  yang  dapat digunakan adalah Autoregressive Distributed Lag (ADL) dan dapat dimodifikasi menjadi model ADL-ECM (Sarwedi, 2010).

## Uji Kointegrasi
Persamaan  (1)  yang  telah  ditrans- formasikan  dalam  bentuk  log-natural, selanjutnya dilakukan uji kointegrasi dengan metode  uji  Engle-Granger.  Persamaan regresi  yang  dalam  keadaan  kointegrasi menunjukkan adanya hubungan ekuilibrium dan pengaruh jangka panjang antara variabel independen dengan variabel dependen.

## Estimasi Model ECM
Sebagaimana dikemukakan sebelumnya, penerapan  model  ECM  mengasumsi- kan  adanya  hubungan  jangka  panjang (kointegrasi) antara variabel independen dan variabel dependen. Dalam jangka pendek, terdapat kemungkinan kedua variabel tersebut mengalami  ketidakseimbangan  sehingga terjadi proses koreksi kesalahan untuk menuju kembali pada posisi keseimbangan. Hubungan jangka pendek pada persamaan regresi dapat dinyatakan dengan model koreksi kesalahan (ECM). Estimasi model ECM untuk harga biji  kakao  dapat  ditulis  dalam  persamaan sebagai berikut:
lnP KK t =  0 +  1 lnER t +  2 lnGDP t +  3 INF t +  4 lnPROD t +  5 lnC t +  6 lnSTOK t +  7 lnP SW t +  8 lnP KR t +  9 lnP RB t +  10 ECT t-1 +
 t ...................................... (2)
Persamaan (2) memperlihatkan bahwa variabel dalam model pada derajat integrasi pertama ( ). Model ECM dikatakan valid atau sahih jika error correction term (ECT)
Aklimawati & Wahyudi
Tabel 1. Hasil uji stasioneritas menggunakan metode Augmented Dickey-Fuller (ADF test) dan Philips-Perron (PP test) terhadap variabel- variabel pada tingkat level dan diferensiasi pertama
Table 1. Results of stationarity test using Augmented Dickey-Fuller (ADFtest) and Philips-Perron (PP test) on the variables in levels and first differentiation
Tingkat level (In levels) Ln_Pkk -1.790918 0.6839 Terima H 0 -1.042591 0.9228 Terima H 0 Ln_ER -1.710361 0.7224 Terima H 0 -1.725005 0.7157 Terima H 0 Ln_GDP -1.595961 0.7714 Terima H 0 -1.956920 0.6010 Terima H 0 INF -3.881228 ** 0.0252 Tolak H 0 -3.872572 ** 0.0257 Tolak H 0 Ln_PROD -4.204761 ** 0.0121 Tolak H 0 -4.209321 ** 0.0119 Tolak H 0 Ln_C -2.954679 0.1604 Terima H 0 -2.954679 0.1604 Terima H 0 Ln_STOK -1.659340 0.7450 Terima H 0 -1.812877 0.6741 Terima H 0 Ln_Psw -2.048842 0.5504 Terima H 0 -2.031974 0.5616 Terima H 0 Ln_Pkr -0.969843 0.9340 Terima H 0 -1.152138 0.9030 Terima H 0 Ln_Prb -2.125557 0.5115 Terima H 0 -1.498085 0.8085 Terima H 0 Tingkat diferensiasi pertama In first differentiation D(Ln_Pkk) -4.932940 *** 0.0023 Tolak H 0 -5.948666 *** 0.0002 Tolak H 0 D(Ln_ER) -5.850431 *** 0.0002 Tolak H 0 -5.850431 *** 0.0002 Tolak H 0 D(Ln_GDP) -3.764858 ** 0.0330 Tolak H 0 -3.687311 ** 0.0390 Tolak H 0 D(INF) -6.782348 *** 0.0000 Tolak H 0 -7.134695 *** 0.0000 Tolak H 0 D(Ln_PROD) -7.551017 *** 0.0000 Tolak H 0 -11.45681 *** 0.0000 Tolak H 0 D(Ln_C) -6.432973 *** 0.0001 Tolak H 0 -19.31147 *** 0.0000 Tolak H 0 D(Ln_STOK) -4.520200 *** 0.0059 Tolak H 0 -4.546634 *** 0.0055 Tolak H 0 D(Ln_Psw) -7.213706 *** 0.0000 Tolak H 0 -9.443597 *** 0.0000 Tolak H 0 D(Ln_Pkr) -4.659660 *** 0.0042 Tolak H 0 -4.648890 *** 0.0043 Tolak H 0 D(Ln_Prb) -3.906857 ** 0.0247 Tolak H 0 -3.947473 ** 0.0222 Tolak H 0 Variabel Variable Uji akar unit metode Augmented Dickey-Fuller Augmented Dickey-Fuller unit root test Uji akar unit metode Phillips-Perron Phillips-Perron unit root test t-Statistic p Prob. p H 0 t-Statistic p Prob. p H 0
Keterangan (notes): **  = nyata  pada  =  5%  (significant at  = 5%); ***  = nyata  pada  =  1%  (significant at  =  1%);
p = MacKinnon (1996) nilai p satu sisi (one-sided p-values).
H 0 . Ini berarti bahwa semua variabel yang digunakan dalam penelitian telah stasioner pada tingkat diferensiasi pertama atau derajat satu {I (1)}.
Kestasioneran  variabel  fungsi  harga biji kakao di tingkat diferensiasi pertama menunjukkan adanya hubungan terkointegrasi pada derajat satu antara variabel dependen (harga kakao) dengan variabel independen. Proses diferensiasi variabel ini merupakan syarat perlu agar persamaan harga biji kakao memiliki hubungan regresi yang terkointegrasi. Pengujian statistik untuk  memperlihatkan persamaan regresi kointegrasi, yaitu dengan uji kointegrasi Engle-Granger. Pengujian ini mensyaratkan bahwa residual dari estimasi persamaan regresi harus stasioner. Dalam
menguji kestasioneran residual, komponen tren tidak dimasukkan ke dalam prosedur uji statistik. Hasil regresi dari estimasi model persamaan harga biji kakao disajikan pada Tabel 2.
M er ujuk  pada   hasi l  di  Tabe l  2 persamaan regresi untuk mengukur pengaruh jangka panjang antar variabel dalam fungsi harga biji kakao, dapat dituliskan sebagai berikut:
lnP KK t = 27,9261-0,986lnER t +1,9739 lnGDP t -
0,0404INF t +0,9313 lnPROD t -2,1223 lnC t -
1,4599lnSTOK t +0,1085 lnP SW t +
0,2121 lnP KK t -0,2397 lnP RB t +  t ..... (3)
Selanjutnya, residual dari persamaan (3) diuji kestasionerannya dengan pengujian akar unit menggunakan  metode  ADF  dan  PP. Hasil pengujian terhadap residual persamaan (3) dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 menunjukkan bahwa residual dari persamaan (3) telah stasioner pada tingkat signifikansi  1%,  sehingga  hipotesis  null ditolak.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa terdapat  hubungan  keseimbangan  jangka panjang antara harga biji kakao dengan nilai tukar  rupiah  terhadap  USD,  pendapatan dunia,  inflasi,  produksi  kakao  dunia, konsumsi kakao dunia, stok kakao dunia, harga minyak sawit, harga karet dan harga kopi  Robusta.  Pada  keadaan  ini  dapat dikatakan bahwa persamaan (3) merupakan persamaan regresi  kointegrasi.  Koefisien parameter  (  )  dari  persamaan  (3)  dapat difungsikan sebagai long run multiplier untuk mengetahui  pengaruh  jangka  panjang. Adanya  hubungan  kointegrasi  ini,  dapat mengatasi permasalahan regresi semu yang sering  terjadi  pada  analisis  regresi  data runtun waktu.
Terpenuhinya syarat kointegrasi pada model  regresi,  maka  dilanjutkan  dengan pendugaan  model  koreksi  kesalahan  dari fungsi harga biji kakao untuk mengetahui hubungan jangka pendek antarvariabel. Hasil estimasi  persamaan  harga  biji  kakao ditampilkan pada Tabel 4.
Hasil  estimasi  pada  Tabel  4  mem- perlihatkan bahwa variabel produksi kakao, harga minyak sawit, harga karet dan harga kopi Robusta tidak  nyata secara statistik. Akibatnya variabel tersebut tidak memiliki hubungan  keseimbangan  dalam  jangka pendek  dengan  variabel  harga  kakao. Variabel  independen  yang  berpengaruh secara nyata terhadap perubahan harga kakao adalah  nilai  tukar  rupiah  terhadap  USD (  = 10%), pendapatan dunia (  = 10%), inflasi  (  =  5%),  konsumsi  kakao (  =  1%)  dan  stok  kakao  (  =  1%). Di samping itu, variabel ECT juga signifikan secara statistik pada taraf kepercayaan 99% dan  nilai  koefisiennya  bertanda  negatif. Koefisien  ECT  menunjukkan  kecepatan penyesuaian sebagai akibat adanya ketidak-
Tabel 2. Hasil estimasi dan signifikansi parameter model persamaan regresi kointegrasi harga biji kakao
Table 2. Results of the estimation and significance parameter for cointegration regression model on cocoa beans prices Variabel Variable Koefisien Coefficient Kesalahan Baku Std. Error t-Statistik t-Statistic Prob. C 27.92609 6.698334 4.169110 *** 0.0004 Ln_ER -0.198628 0.108942 -1.823252 * 0.0819 Ln_GDP 1.973988 0.541148 3.647780 *** 0.0014 INF -0.040415 0.017282 -2.338599 ** 0.0288 Ln_PROD 0.931333 0.515747 1.805795 * 0.0847 Ln_C -2.122257 0.751303 -2.824767 *** 0.0099 Ln_STOK -1.459861 0.247786 -5.891628 *** 0.0000 Ln_Pkr 0.212114 0.150920 1.405474 0.1738 Ln_Psw 0.108515 0.107904 1.005663 0.3255 Ln_Prb -0.239716 0.085588 -2.800799 ** 0.0104 R-squared 0.913608 Mean dependent var 5.138438 Adjusted R-squared 0.878266 S.D. dependent var 0.329448 S.E. of regression 0.114946 Akaike info criterion -1.238403 Sum squared resid 0.290677 Schwarz criterion -0.780361 Log likelihood 29.81445 F-statistic 25.85034 Durbin-Watson stat 2.034702 Prob. (F-statistic) 0.000000 Keterangan (notes): * = nyata pada  = 10% (significant at  = 10%); ** = nyata pada  = 5% (significant at  = 5%); *** = nyata pada  = 1% (significant at  = 1%).
Aklimawati & Wahyudi
Tabel 3. Hasil uji kointegrasi Engle-Granger terhadap residual dalam model regresi harga biji kakao
Table 3. Results of Engle-Granger cointegration test for residuals in the regression model of cocoa beans price
Metode Uji Akar Unit Method of Unit Root Test t-Statistik t-Statistic Prob.* H 0 Uji statistik Augmented Dickey FullerAugmented Dickey-Fuller test statistic -7.831151 0.0000 Tolak H 0 Nilai kritis: Test critical values: 1% level -3.670170 5% level -2.963972 10% level -2.621007 Uji statistik Phillips-Perron Phillips-Perron test statistic -8.404694 0.0000 Tolak H 0 Nilai kritis: Test critical values: 1% level -3.661661 5% level -2.960411 10% level -2.619160
*MacKinnon (1996) nilai p satu sisi (one-sided p-values).

## Tabel 4. Hasil estimasi dan signifikansi parameter model koreksi kesalahan harga biji kakao
Table 4. Results of the estimation and significance parameter in the error correction model of cocoa beans prices
Variabel Variable Koefisien Coefficient Kesalahan Baku Std. Error t-Statistik t-Statistic Prob. C 0.031491 0.039007 0.807316 0.4290 D(Ln_ER) -0.169419 0.090508 -1.871872 * 0.0759 D(Ln_GDP) 1.216506 0.647661 1.878308 * 0.0750 D(INF) -0.043490 0.015782 -2.755714 ** 0.0122 D(Ln_PROD) 0.574560 0.370884 1.549164 0.1370 D(Ln_C) -2.147807 0.697433 -3.079590 *** 0.0059 D(Ln_STOK) -1.039435 0.226894 -4.581147 *** 0.0002 D(Ln_Psw) 0.104619 0.090204 1.159814 0.2598 D(Ln_Pkr) 0.190858 0.131775 1.448356 0.1630 D(Ln_Prb) 0.004221 0.081460 0.051813 0.9592 ECT (-1) -1.080250 0.227277 -4.753017 *** 0.0001 R-squared 0.804003 Mean dependent var 0.011290 Adjusted R-squared 0.706005 S.D. dependent var 0.176744 S.E. of regression 0.095833 Akaike info criterion -1.581004 Sum squared resid 0.183678 Schwarz criterion -1.072170 Log likelihood 35.50556 F-statistic 8.204255 Durbin-Watson stat 2.050405 Prob (F-statistic) 0.000038 Keterangan (Notes): * = nyata (significant)  = 10%; ** = nyata (significant)  = 5%; *** = nyata (significant)  = 1%.
seimbangan  antara  nilai  aktual  harga  biji kakao  dengan  nilai  keseimbangan  jangka panjang  harga  biji  kakao.  Signifikannya variabel  ECT  memberikan  arti  bahwa estimasi model ECM dalam penelitian ini memiliki spesifikasi model yang valid.
Secara  matematis,  persamaan  model ECM  harga  biji  kakao  dapat  dinyatakan sebagai berikut:
lnP KK t =  0,0315-0,1694 lnER t +1,2165 lnGDP t -
0,0435 INF t +0,5746  lnPROD t - 2,1478 lnC t -1,0394  lnSTOK t +
0,1046  lnPSW t +0,1909  lnP KR t +
0,0042  lnPRB t -1,0803ECT t-1 +  t ... (4)
Model ECM pada persamaan (4) harus dievaluasi  dengan  cara  pengujian  asumsi klasik agar diperoleh model penaksir yang
bersifat  BLUE  (Best  Linier  Unbiased Estimator). Hasil uji asumsi klasik model regresi dengan metode OLS dapat dilihat pada Tabel 5.
Evaluasi terhadap model ECM meng- gunakan 5 macam pengujian seperti tertera pada  Tabel  5.  Berdasarkan  uji  hetero- skedastisitas terlihat  bahwa hipotesis  null diterima  karena  nilai  p-valuechi-square (Obs*R-squared)  sebesar  0,728983  dan p-value  F-statistik  sebesar  0,897833 yang  lebih  besar  dari  0,05  (  =  5%). Ini  berarti  ragam  residual  telah  konstan se hin gg a  a sum si   ho m os ke das tis it as terpenuhi. Selanjutnya, model ECM pada persamaan (4) tidak terdapat korelasi serial (autokorelasi)  yang  ditandai  dengan penerimaan H 0 . Hal ini ditunjukkan melalui nilai p-value  2 dan F-statistik yang lebih besar dari alpha 5%, sehingga secara statistik tidak nyata.
Residual  pada  model  dikatakan terdistribusi normal jika nilai statistik Jarque- Bera  tidak  nyata.  Hasil  uji  normalitas
menunjukkan  nilai  p-value  Jarque-Bera sebesar 0,976134 dan lebih besar dari 0,05 sehingga tidak nyata secara statistik. Dengan demikian, residual model ECM berdistribusi normal karena H 0 tidak ditolak. Pengujian berikutnya adalah uji linieritas dengan melihat signifikansi nilai probabilitas F-statistik. Tabel 5 memperlihatkan nilai probabilitas F-statistik tidak nyata pada   alpha 10% dengan nilai sebesar 0,364995 sehingga estimasi model ECM merupakan model linier. Uji asumsi yang terakhir adalah multikolinearitas dengan melihat besarnya nilai korelasi antarvariabel independen. Berdasarkan uji Rank Spearman, nilai  koefisien  korelasi  antarvariabel independen  relatif  rendah  (data  tidak ditampilkan).  Koefisien  korelasi  terbesar bernilai 0,653387 antara variabel harga karet dengan pendapatan dunia. Nilai tersebut lebih kecil dari 0,8 sehingga tidak terjadinya multi- kolinearitas  dapat  terpenuhi.  Berdasarkan keseluruhan hasil pengujian, model dinamis ECM  yang  diperoleh  bersifat  BLUE. Dikatakan memiliki sifat BLUE karena model ECM yang diestimasi telah lolos pengujian

## Tabel 5. Hasil uji diagnostik terhadap model koreksi kesalahan harga biji kakao
Table 5. Results of diagnostic checking in error correction model (ECM) of cocoa beans prices
Uji Diagnostik Diagnostic Checking Metode Method
Hasil Analisis
Analysis Results
Statistik Nilai Statistic
Value H 0 F-statistic 0.519703 Terima White Heteroskedasticity Probability 0.897833 Received Test Obs*R-squared 15.79949 Probability 0.728983 F-statistic 0.227968 Terima Breusch-Godfrey Serial Probability 0.638481 Received Correlation LM Test Obs*R-squared 0.367538 Probability 0.544349 Jarque-Bera 0.048311 Terima Probability 0.976134 Received F-statistic 0.861376 Terima Probability 0.364995 Received Log likelihood ratio 1.374477 Probability 0.241044 Multikolinearitas Rank Spearman Test Koefisien korelasi < 0.8 Terima Received
Heteroskedastisitas Autokorelasi Normalitas Jarque-Bera Test Linieritas
Ramsey RESET Test
Aklimawati & Wahyudi
diagnostik penyimpangan asumsi klasik yang meliputi uji heteroskedastisitas, autokorelasi, normalitas, linieritas dan multikolinearitas. Hasil lolos uji asumsi klasik ini memberikan pengertian bahwa model estimasi ECM yang digunakan merupakan model yang linier, tidak bias, dan terbaik.

## Nilai Tukar Rupiah Terhadap USD
Nilai tukar rupiah terhadap US dollar memiliki  pengaruh  negatif  yang  nyata terhadap  harga  kakao  baik  dalam  jangka pendek  maupun  jangka  panjang.  Dalam jangka pendek, depresiasi nilai tukar rupiah sebesar 1% akan menurunkan harga kakao domestik  sebesar   0,1694%   di  pasar internasional,  dengan  asumsi  ceteris paribus.  Berdasarkan  pengaruh  jangka panjang, depresiasi nilai tukar rupiah sebesar 1% juga menurunkan harga kakao domestik sebesar  0,1986%  di  pasar  internasional, dalam keadaan ceteris paribus. Dipandang dari sisi neraca perdagangan, melemahnya kurs rupiah terhadap USD dapat meningkat- kan kinerja ekspor dan mengurangi kapasitas impor.  Pemulihan  kinerja  ekspor  akibat terjadinya depresiasi nilai tukar rupiah ini didorong adanya penurunan harga komoditas domestik  di  pasar  dunia,  sehingga  harga komoditas  domestik  tersebut  akan  lebih murah dibandingkan harga komoditas negara lain  di  pasar  dunia.  Kondisi  demikian mencerminkan harga komoditas domestik di pasar internasional lebih kompetitif daripada harga komoditas luar negeri. Dapat dikatakan bahwa terdepresiasinya nilai tukar rupiah terhadap USD menyebabkan harga biji kakao Indonesia  terlihat  lebih  murah  di  pasar internasional sehingga mampu meningkatkan jumlah permintaan ekspor biji kakao oleh negara  importir.  Meskipun  nilai  tukar rupiah terhadap USD melemah, pendapatan pelaku  ekonomi  khususnya  eksportir  dan
petani akan semakin meningkat dalam mata uang rupiah. Hal tersebut dikarenakan nilai nominal harga kakao di dalam negeri menjadi lebih  tinggi.  Dengan  demikian  bagi  para pelaku  ekonomi,  nilai  tukar  mata  uang merupakan  salah  satu  alat  yang  dapat digunakan untuk meningkatkan keuntungan (Lestari, 2005). Di samping itu, nilai tukar dapat  ditujukan untuk kegiatan  transaksi, berjaga-jaga dan spekulasi. Hasil analisis juga sejalan dengan teori ekonomi moneter yang  menyebutkan  bahwa  perkembangan permintaan, penawaran, output, dan harga secara  agregat  dalam  jangka  pendek, dipengaruhi  oleh  kuat  lemahnya  nilai tukar  mata  uang.  Konsep  perdagangan internasional menjelaskan bahwa terdapat hubungan  antar a  output,  input,   dan hubungan moneter yang timbul akibat terjadinya  interaksi  output  dan  input (Badrudin, 2008). Secara umum, pergerakan nilai  tukar  dapat  mempengaruhi  aktivitas perdagangan komoditas kakao, baik di pasar domestik  maupun  di  pasar  internasional karena adanya keterkaitan dengan kinerja ekspor dan impor. Pada akhirnya, fluktuasi nilai  tukar  ini  akan  menentukan  gairah petani dan eksportir dalam meningkatkan produktivitas kakao di dalam negeri.

## Produk Domestik Bruto (PDB)
Berdasarkan  hasil  analisis  Tabel  2 dan Tabel 4, PDB berpengaruh positif secara nyata  terhadap  harga  kakao.  Pengaruh tersebut terjadi baik dalam jangka pendek maupun  jangka  panjang.  Dalam  jangka pendek, kenaikan PDB sebesar 1% dapat meningkatkan harga kakao sebesar 1,2165%. Di sisi lain, peningkatan PDB sebesar 1% dapat  menambah  harga  kakao  sebesar 1,9739%  dalam  jangka  panjang.  Produk Domestik  Bruto  mencerminkan  tingkat pertumbuhan  ekonomi  dan  digunakan
sebagai indikator untuk mengukur pendapatan dan  daya  beli  masyarakat.  Pertumbuhan ekonomi berkaitan erat dengan permintaan akan komoditas kakao, karena permintaan dipengaruhi  gaya  hidup  dan  pendapatan konsumen (Syarifa, 2010). Aktivitas p e r e k o no m i an   y an g   d in a m is   d ap a t meningkatkan pendapatan pelaku ekonomi sebagai akibat tingginya perputaran uang di dalam pasar uang maupun pasar barang dan jasa. Peningkatan pendapatan tersebut akan diikuti  dengan  kenaikan  konsumsi  atau permintaan pasar secara global.

## Inflasi
Variabel inflasi menunjukkan pengaruh negatif  yang  nyata  terhadap  harga  kakao. Hubungan keseimbangan ini pun terjadi baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Interpretasi pengaruh inflasi terhadap harga kakao  dalam  jangka  pendek,  yaitu  adanya kenaikan  inflasi  sebesar  1%  maka  dapat menurunkan harga kakao sebesar 0,0435%. Interpretasi keadaan jangka panjang, manakala terjadi peningkatan inflasi sebesar 1% akan menurunkan harga kakao sebesar 0,0404%. Dalam  konteks  makro-ekonomi,  variabel inflasi  berhubungan  erat  dengan  berbagai aspek  di  antaranya  adalah  pertumbuhan ekonomi, nilai tukar mata uang, harga, daya beli masyarakat, spekulasi, dan faktor lain. Instabilitas  perekonomian  global  akan mempengaruhi tingkat pertumbuhan inflasi, yang pada akhirnya berdampak pada fluktuasi harga kakao. Gejolak krisis finansial global dapat mengakibatkan kenaikan inflasi sehingga harga komoditas baik di tingkat internasional maupun domestik akan semakin meningkat. Inflasi juga termasuk salah satu indikator sebagai pemicu  aktivitas  spekulasi  dalam  kegiatan perdagangan atau bisnis (Sujai, 2011), sebab inflasi merupakan faktor ketidakpastian atau risiko di bidang usaha dan finansial.

## Produksi, Konsumsi, dan Stok Kakao Dunia
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini, interpretasi variabel produksi, konsumsi, dan stok  kakao  dunia  dalam  model  ECM dilakukan secara terpisah. Tinjauan dari sisi produksi  menunjukkan  bahwa  variabel produksi kakao dunia berpengaruh positif terhadap harga kakao dalam jangka panjang. Pengaruh  jangka  panjang  variabel  ini ditandai dengan adanya peningkatan produksi kakao dunia sebesar 1% akan mengakibatkan terjadinya  kenaikan  harga  kakao  sebesar 0,9313%.  Hasil  analisis  tersebut  sejalan dengan teori pernawaran yang menyebutkan bahwa  kurva  penawaran/produksi  mem- punyai  kemiringan  (slope)  yang  positif sehingga  variasi  jumlah  barang  yang ditawarkan memiliki arah yang sama dengan harga. Kondisi tersebut berarti bahwa harga kakao  yang mengalami peningkatan  akan m e n y eb a b k a n   j u m l a h   b a r a n g  y a n g ditawarkan juga meningkat, ceteris paribus, begitu  pula  sebaliknya.Kurva  penawaran dapat mengalami pergerakan dan pergeseran yang menunjukkan perubahan jumlah barang yang  ditawarkan  pada  setiap  tingkatan harga. Berdasarkan arah pergerakan kurva penawaran,  produksi  kakao  dunia  dalam mempengaruhi  harga  cenderung  mem- perlihatkan pergerakan di sepanjang kurva penawaran, karena perubahan jumlah barang yang ditawarkan mempengaruhi perubahan harga.  Pergerakan  ke  kanan  atas  mem- perlihatkan peningkatan jumlah barang yang ditawarkan  sejalan  dengan  peningkatan harga. Dan sebaliknya, pergerakan ke kiri bawah menunjukkan pengurangan jumlah barang yang ditawarkan akan menurunkan harga.  Terjadinya  pergeser an  kur va penawaran disebabkan oleh perubahan faktor- faktor yang mempengaruhi produksi kecuali harga kakao. Dalam jangka pendek, variabel
Aklimawati & Wahyudi
produksi tidak nyata secara statistik. Kondisi ini sejalan dengan hasil studi Spillane (1995) cit.  Firdaus  &  Ariyoso  (2010),  yang menyebutkan bahwa respons produksi kakao terhadap perubahan harga bersifat tidak elastis dalam  jangka  pendek.  Ini  berarti  bahwa adanya  kenaikan  harga  akan  memotivasi petani untuk meningkatkan produksi, tetapi ruang  gerak  petani  dalam  meningkatkan produksi pada jangka pendek sangat terbatas karena kakao merupakan tanaman tahunan yang  membutuhkan  waktu  lama  untuk berproduksi.
Variabel konsumsi kakao dunia dalam hasil penelitian ini, memiliki pengaruh yang nyata  terhadap  harga  kakao  baik  dalam jangka  pendek  maupun  jangka  panjang. Pengaruh konsumsi terhadap harga bersifat negatif,  yang  berarti  bahwa  peningkatan jumlah  barang  yang  dikonsumsi  akan menurunkan  harga  komoditas  tersebut. Dalam   jangka  pendek,  hasil  analisis menunjukkan  penurunan  harga  sebesar 2,1478%  dapat  meningkatkan  konsumsi sebesar 1%. Dalam jangka panjang, kenaikan konsumsi kakao sebesar 1% akan mengurangi harga sebesar 2,1223%. Hasil analisis ini tampak  bahwa  hubungan  konsumsi  dan harga berbanding terbalik, sehingga kurva permintaan/konsumsi memiliki slope yang negatif. Hubungan tersebut sesuai dengan teori  permintaan  yang  m enyebutkan terjadinya  peningkatan  kuantitas  jumlah barang  yang  diminta  akan  menurunkan harga  jika  faktor  lain  dianggap  tetap (ceteris paribus), dan begitu pula sebaliknya. Kurva  permintaan  juga  dapat  mengalami pergerakan  maupun  pergeseran  yang menyebabkan terjadinya perubahan kuantitas barang  yang  diminta.  Pergerakan  di sepanjang  kurva  permintaan  cenderung disebabkan adanya perubahan harga. Di sisi lain, pergeseran kurva permintaan disebabkan adanya pengaruh faktor pendapatan, harga barang substitusi/komplementer, perubahan
selera,  perubahan  jumlah  penduduk  dan faktor-faktor lainnya. Berdasarkan pengertian tersebut, hasil analisis menunjukkan bahwa ter jadinya  perubahan  konsum si  dan perubahan  harga  merupakan  akibat  dari adanya  pergeseran  di  sepanjang  kurva permintaan. Pada dasarnya, konsumsi suatu kom oditas  m erupakan  refleksi  dari permintaan pasar dan  perilaku konsumen dalam mengkonsumsi komoditas tersebut. Permintaan pasar merupakan generalisasi konsep  per mintaan  konsumen  yang mencerminkan seberapa besar (kuantitas) yang mampu dibeli konsumen pada berbagai tingkatan harga, dengan faktor lain bersifat tetap (constant).
Dari sisi ketersediaan  pasokan, hasil analisis memperlihatkan stok kakao dunia berpengaruh nyata terhadap harga kakao baik dalam  jangka  pendek  maupun  jangka panjang. Hubungan antara stok kakao dengan harga kakao bersifat negatif, artinya bahwa setiap kenaikan stok kakao dunia akan diikuti dengan penurunan harga kakao dan begitu pula  sebaliknya.  Dalam  jangka  pendek, setiap kenaikan stok kakao dunia sebesar 1% akan  mengakibatkan  penurunan  harga sebesar 1,0394%. Dalam jangka panjang, meningkatnya stok kakao dunia sebesar 1% akan diikuti dengan penurunan harga kakao sebesar  1,4599%.  Ditinjau  dari  teori pembentukan  harga,  ketidakseimbangan antara  permintaan  dan  penawaran  dapat menyebabkan harga berfluktuasi. Ketidak- seimbangan  tersebut  ditunjukkan  dengan adanya  penurunan  perm intaan  dan peningkatan penawaran, sehingga menyebab- kan  turunnya  harga kakao sebagai  akibat terjadinya  kelebihan  stok,  demikian  pula sebaliknya.
Secara individual, hasil output variabel produksi dan konsumsi merujuk pada teori penawaran dan permintaan, sehingga tidak sesuai dengan teori harga. Sebab, peranan variabel  produksi  dan  konsumsi  dalam
mempengaruhi harga tidak terlepas satu sama lain. Dalam perdagangan kakao, variabel yang mempunyai pengaruh besar terhadap pembentukan  harga  adalah  produksi, konsumsi, dan stok. Dengan demikian, variabel produksi, konsumsi, dan stok kakao secara bersama-sama akan mempengaruhi pembentukan harga kakao di pasar dunia. Harga akan mengalami peningkatan apabila volume  konsumsi  kakao  lebih  besar dibanding produksinya. Sebaliknya, volume konsumsi yang lebih kecil dibanding dengan volume produksi, maka besarnya harga akan menurun. Kekuatan harga kakao akan tetap konsisten pada kisaran yang relatif tinggi, dengan asumsi bahwa produksi dan konsumsi berada dalam keseimbangan serta rasio stok relatif rendah.
Mengacu  pada  kriteria  pembentukan har ga,  dapat  diketahui  bahwa  pada kenyataannya harga kakao yang terbentuk di  pasar  internasional  mengikuti  teori harga pasar. Perubahan faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan dan penawaran akan  menggeser  kurva  permintaan  dan penawaran untuk membentuk harga pasar yang  baru.  Pergeseran  permintaan  akan memberikan pengaruh positif terhadap harga, sehingga  peningkatan  permintaan  akan menyebabkan  harga  juga  meningkat  dan begitu sebaliknya,  dalam  keadaan  ceteris paribus. Di lain pihak, pergeseran penawaran akan  memberikan  pengaruh  negatif  pada besarnya  harga,  sehingga  meningkatnya penawaran akan mengakibatkan terjadinya penurunan harga dan begitu pula sebaliknya, dalam  keadaan  ceteris  paribus.  Sebagai contoh,  terjadinya  defisit  produksi  dan peningkatan permintaan pasar dengan rasio stok  yang  rendah  di  dalam  perdagangan kakao, dapat memicu kenaikan harga. Perlu diperhatikan  pula  bahwa  ketidakpastian kondisi  iklim  dan  geopolitik  dunia  akan memberikan dampak pada ketidakstabilan produksi  kakao  dunia,  sehingga  memicu
kenaikan harga komoditas tersebut (Sujai, 2011). Adanya perbedaan antara teori harga dengan  hasil  analisis  model  ECM  yang cenderung  merujuk  pada  kajian  teoritis permintaan dan penawaran, karena harga yang terjadi di pasar merupakan interaksi secara simultan antara faktor-faktor yang m em p engar uhi   sisi  pe r m intaan   dan penawaran. Ketidaksesuaikan hasil analisis dengan  teori  harga,  juga  ditemui  pada penelitian Firdaus & Ariyoso (2010) yang memperlihatkan variabel konsumsi memiliki pengaruh  negatif  dan  variabel  produksi berpengaruh positif. Hal ini dapat disebabkan pengaruh  faktor-faktor  lain  yang  tidak terkendalikan dan mampu mempengaruhi pembentukan harga kakao.
Perdagangan kakao di pasar dunia tidak terlepas dari perkembangan perekonomian global dan faktor spekulasi yang sifatnya sulit dipredikasi.  Dalam  membahas  ekonomi pertanian, spekulasi merupakan bagian dari aspek perilaku permintaan (Lestari, 2005) karena  komoditas  perkebunan diproduksi secara musiman tetapi dikonsumsi sepanjang t a h u n .   K o m p o n e n   s p e k u l a s i   d a p a t dimasukkan ke dalam fungsi permintaan, penawaran  maupun  harga,  tetapi  nilai/ indikator  spekulasi  terkadang  sulit  untuk dikuantitatifkan. Sementara itu, perubahan perkembangan perekonomian global akan mempengaruhi faktor determinan penawaran dan permintaan. Terjadinya krisis finansial dunia  akan  memberikan  dampak  pada sejumlah  variabel  makro  ekonomi  yang dapat  menggeser  kurva  penawaran  dan permintaan  dalam  memperoleh  harga keseimbangan.
Hasil studi Tomek (2000) menyebutkan bahwa  terdapat  dua  faktor  yang  sangat m em pe ng ar u hi   p em be nt u ka n  ha r g a komoditas perkebunan, yaitu faktor produksi (musim panen) dan perilaku penyimpanan. Pola musim panen kakao yang bersifat siklus, mengakibatkan adanya berbagai variasi harga
Aklimawati & Wahyudi
di antaranya adalah variasi harga musiman, variasi harga tahunan, variasi harga siklus, dan variasi harga random. Dari sisi perilaku penyimpanan, adanya perkembangan inovasi teknologi  penyimpanan  komoditas  kakao akan  mengurangi  risiko  fluktuasi  harga karena  komoditas  tersebut  mudah  rusak (perishable) (Praswoto et al., 2008). Faktor yang mempengaruhi penawaran umumnya tidak  dapat  dikendalikan  oleh  produsen. Dampak  yang  ditimbulkan  dari  risiko produksi  adalah  ketidakpastian  besarnya biaya  produksi  dan  penerimaan  yang ditanggung produsen (Soedjana, 2007).

## Harga Minyak Sawit, Karet, dan Kopi Robusta
S eb a ga i m a n a  d it a m p i lk a n  p ad a Tabel 2 dan Tabel 4, hasil analisis regresi menunjukkan  bahwa  harga  kopi  Robusta tidak memiliki pengaruh yang nyata terhadap harga  kakao  dalam  jangka  pendek. Sebaliknya, harga kopi Robusta berpengaruh secara nyata dalam jangka panjang terhadap harga kakao, dengan nilai elastisitas sebesar 0,2397 dan ber tanda negatif. Hal ini mengindikasikan  bahwa  setiap  kenaikan harga  kopi  Robusta  sebesar  1%  akan menurunkan harga kakao sebesar 0,2397% dan demikian sebaliknya, ceteris paribus. Pengaruh harga ini berkaitan erat dengan perilaku produksi dan konsumsi. Ditinjau dari sudut pandang konsumen, perubahan har g a kopi  Robusta  r elat if ter h adap perubahan harga kakao akan segera direspon oleh  konsumen.  Bila  dari  sudut  pandang produsen,  terdapat  kecenderungan  para produsen  untuk memproduksi kakao  atau kopi Robusta pada harga yang mereka anggap lebih menguntungkan. Akan tetapi, respons produksi tersebut tidak dapat dilakukan dalam   jangka  pendek  karena  adanya keterbatasan produsen dalam hal ketidak-
sempurnaan  pengetahuan  dan  kebutuhan waktu  untuk  berproduksi.  Secara umum, perubahan harga/nilai tukar antara komoditas kakao dengan kopi Robusta akan menimbul- kan  efek  substitusi  di  antar a  kedua komoditas tersebut. Sebagai contoh, harga kopi  Robusta  menurun  relatif  terhadap harga kakao maka pr odusen cenderung untuk mengganti kopi Robusta dengan kakao agar dapat memaksimalkan tingkat pendapatan.
Hasil estimasi terhadap harga minyak sawit dan harga karet menunjukkan tidak adanya  pengaruh  yang  nyata  baik  dalam jangka  pendek  maupun  jangka  panjang terhadap harga kakao. Pada keadaan ini, baik produsen maupun konsumen tidak merespon perubahan harga yang terjadi pada komoditas pesaing kakao, yaitu kelapa sawit dan karet. Sementara  itu,  respons  produksi  kakao sebagai akibat perubahan harga kelapa sawit dan  karet  dapat  berubah  dari  waktu  ke waktu. Kurangnya respons produsen kakao terhadap perubahan harga komoditas kelapa sawit dan karet dipengaruhi oleh ekspektasi pasar, selera dan preferensi produsen, dan sebagainya. Sepanjang selera dan preferensi produsen terhadap komoditas kakao tidak berubah,  m aka  mer eka  akan  tetap mengembangkan usahatani kakao meskipun harga kelapa sawit dan karet relatif lebih tinggi.
Diketahuinya variabel ekonomi moneter dan non-moneter dalam mempengaruhi harga kakao, dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk pengambilan kebijakan stabilisasi harga. Hal ini ditujukkan untuk melindungi para pelaku ekonomi khususnya petani, karena faktor harga akan menentukan tingkat kesejahteraan mereka. Penting dicatat bahwa  pelaku  ekonomi  harus  mem- perhatikan  faktor spekulasi yang sifatnya sulit diprediksi, karena spekulasi ini akan
mempengaruhi perilaku pergerakan harga dan dapat mengakibatkan gejolak harga yang berfluktuasi sangat tajam.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pem- bahasan yang telah diuraikan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil  uji  kointegrasi  menunjukkan bahwa terdapat hubungan keseimbangan jangka  panjang  antara  variabel  harga kakao  dunia  dengan  (1)  nilai  tukar rupiah terhadap USD dengan elastisitas -0,1986;  (2)  produk  domestik  bruto dunia dengan elastisitas 1,9740; (3) inflasi dengan elastisitas -0,0404; (4) produksi kakao dunia dengan elastisitas  0,9313; (5)  konsumsi  kakao  dunia  dengan elastisitas -2,1223; (6) stok kakao dunia dengan  elastisitas -1,4599; dan (7) harga kopi Robusta dengan elastisitas sebesar -0,2397.  Variabel  lainnya,  yaitu  harga minyak sawit dan harga karet memberikan hasil  yang    tidak  nyata  secara  statistik terhadap  harga  kakao  dunia  sehingga tidak terdapat hubungan keseimbangan jangka  panjang  dengan  variabel  harga kakao dunia.
2. Hasil regresi model ECM memperlihat- kan  hubungan  keseimbangan  jangka pendek  antara  harga  kakao  dunia dengan (1) nilai  tukar rupiah terhadap USD  dengan  nilai  elastisitas  -0,1694; (2) produk domestik bruto dunia dengan nilai elastisitas 1,2165; (3) inflasi dengan nilai  elastisitas  -0,0434;  (4)  konsumsi kakao  dunia  dengan  nilai  elastisitas -2,1478;  dan  (5)  stok  kakao  dunia dengan nilai elastisitas sebesar -1,0394. Sementara  itu,  produksi  kakao  dunia, harga  minyak  sawit,  karet,  dan  kopi Robusta  tidak  mencapai  hubungan
keseimbangan  jangka  pendek  dengan variabel harga kakao dunia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada Dr. Surip Mawardi dan Dr. John Bako Baon, MSc. atas saran-saran yang telah diberikan untuk perbaikan tulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Badrudin, R. (2008). Dampak krisis keuangan Amerika Serikat terhadap perdagangan internasional Indonesia. Jurnal Ekonomi
& Bisnis, 2, 233-246.
Clay,  J.  (2004)  World  Agriculture  and The  Environment:  A  Commodity-by- Commodity  Guide  to  Impacts  and Pratices. Island Press. Washington, USA.
Firdaus, M. & Ariyoso (2010). Keterpaduan pasar  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhi harga kakao Indonesia.
Jurnal  Ekonomi  dan  Kebijakan Pembangunan, 3, 69-79.
Franzen, M. & M.B. Mulder (2007). Ecologi- cal, economic, and social perspectives on  cocoa  production  worldwide. Biodiversity  and  Conservation,  16,
3835-3849.
Gilbert,  C.L.  (2008).  Value  chain  analysis and  market  power  in  commodity processing  with  application  to  the cocoa and coffee sectors. p. 5-33. In: D. Hallam & G. Rapsomanikis (Eds). Commodity Market Review, Food and Agriculture Organization. Rome, Italy.
Gockowski, J. & M. Ndoumbe (2004). The adoption of intensive monocrop horti- culture in southern Cameroon. Agri- cultural Economics, 30, 195-202.
Hallam,  D.  &  G.  Rapsomanikis  (2008). Commodity Market Review. Food and Agriculture Organization. Rome, Italy.
Aklimawati & Wahyudi
Hardianto, F.N. (2006). Responsivitas harga saham  properti  terhadap  dinamika ekonomi  moneter  di  Indonesia: Pendekatan Error Correction Model. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan,  11,
213-226.
Hendratno, S. (2010). Pengaruh anomali iklim terhadap  harga  karet  alam.  Warta Perkaretan, 29, 50-54.
Malian,  H.A.;  S.  Mardianto  &  M.  Ariani (2004).  Faktor-faktor  yang  mem- pengaruhi  produksi,  konsumsi,  dan harga  beras  serta  inflasi  bahan makanan. Jurnal Agro Ekonomi, 22, 119-146.
Marsh,  A.  &  S.  Mawardi  (2008).  Sumber- sumber informasi pada beberapa situasi pasar.  p.  21-23.  In:  S.  Mawardi; R. Hulupi; A. Wibawa; S. Wiryadiputra & Yusianto (Eds). Panduan Budidaya dan Pengolahan Kopi Arabika Gayo, Pusat  Penelitian  Kopi  dan  Kakao Indonesia, Jember.
Lestari, E.P. (2005). Pengaruh volatilitas nilai tukar  rupiah  terhadap  permintaan uang  M 1 Indonesia,  estimasi  data non  stasioner.  Jurnal  Ekonomi Pembangunan, 10, 143-155.
Pakpahan, A.R.S. (2012). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi impor daging sapi di Indonesia. Economics Development
Analysis Journal, 1, 1-14.
Praswoto,  N.J.;  T.  Yanuarti  &  Y.  Depari
(2008).  Pengaruh  Distribusi  dalam
Pembentukan  Harga  Komoditas dan  Implikasinya  Terhadap  Inflasi. Working Paper Bank Indonesia, Jakarta.
Sarwedi (2010). Analisis determinan perubahan penawaran ekspor di Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan,12, 355-376.
Simorangkir, I. & J. Adamanti (2010). Peran stimulus  fiskal  dan  pelonggaran moneter pada perekonomian Indonesia selama krisis finansial global: Dengan pendekatan  Financial  Computable General Equilibrium. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 13, 169-192.
Soedjana,  T.D.  (2007).  Sistem  usaha-tani terintegrasi  tanaman-ternak  sebagai respons petani terhadap faktor risiko. Jurnal Litbang Pertanian, 26, 82-87.
Sujai,  M.  (2011).  Dampak  kebijakan fiskal  dalam  upaya  stabilisasi harga komoditas pertanian. Analisis Kebijakan Pertanian, 9, 297-312.
Supriadi, M. & S. Hendratno (2010). Upaya peningkatan daya saing industri karet Indonesia.  Warta  Perkaretan,  29, 55-73.
Susila, W.R. & E. Munadi (2008). Analisis keterkaitan harga gula eceran, sistem distribusi dan laju inflasi. Informatika Pertanian, 17, 1085-1103.
Syarifa,  L.F.  (2010).  Estimasi  elastisitas permintaan ekspor karet alam Malaysia menggunakan Error Correction Model (ECM). Jurnal Penelitian Karet, 28,
75-86.
Tomek,  W.G.  (2000).  Commodity  prices revisited. Agricultural and Resource
Economics Review, 29, 125-137.
Tuty,  F.M.  (2009).  Analisis  Permintaan Ekspor  Biji  Kakao  Sulawesi  Tengah oleh Malaysia. Semarang, Indonesia: Universitas Diponegoro, Master thesis.
Yuliadi, I. (2007). Analisis nilai tukar rupiah dan implikasinya pada perekonomian Indonesia: Pendekatan Error Correc- tion Model (ECM). Jurnal Ekonomi Pembangunan, 8, 146-162.
*********.