## Volatilitas harga pangan pokok di pasar global sebagai dampak pandemi COVID-19 dan resesi ekonomi dunia
The  price  volatility  of  staple  food  in  the  global  market  as  an  impact  of  COVID-19  pandemic  and  world  economic recession
Prasmita Dian Wijayati 1* , Dona Wahyuning Laily 1 , Dita Atasa 1
1 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur *Email korespondensi: prasmitadianw@gmail.com

## ABSTRACT

## Article history
Received  : January 17, 2022 Accepted  : March 25, 2022 Published : March 31, 2022

## Keyword
ARCH GARCH; Covid-19; economic recession; staple food
Introduction: Most food commodity prices on the world market increased drastically in late 2006 to mid 2008. The increase in food prices in 2008 was triggered by the global crisis. In 2020, the world is facing a global recession caused by the Covid-19 pandemic. This study aims to examine the impact of the global recession on the prices of several food commodities in the global market. Methods: Analysis of food price volatility in global markets using secondary time series data on monthly staple food prices for the period January 1960 to December 2020 (720 time series). This study analyzes the volatility of staple food prices using  the  Autoregressive  Conditional  Heteroscedastic  (ARCH)  model  Generalized  Autoregressive Conditional Heteroscedastic (GARCH). Results: The results showed that most food commodity prices had high volatility during the 1973 crisis and 2008 crisis. However, food  prices were  not too  affected  by the 2020 global recession. Volatility analysis was conducted to determine the movement of food commodity prices during the crisis and recession. Secondary data obtained from the World Bank's Pink Sheet Data were used in this study. The nature of the data is a monthly time series from January 1960 to December 2020.  The  volatility  analysis  is  estimated  using  the  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average) and  ARCH-GARCH  (Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticity-Generalized  Autoregressive Conditional  Heteroscedasticity)  models. Conclusion: the  results  of  the  study  indicate  that  most  food commodity prices have high volatility during the 1973 crisis and 2008 crisis. However, food prices are not too affected by the 2020 global recession.

## ABSTRAK
Riwayat artikel
Dikirim  : 17 Januari, 2022 Disetujui  : 25 Maret, 2022 Dipublis  : 31 Maret, 2022
Kata Kunci ARCH GARCH; Covid-19; resesi ekonomi; pangan pokok
Pendahuluan: Sebagian  besar  harga  komoditas  pangan  di  pasar  dunia  meningkat  secara  drastis  pada akhir  2006  hingga  pertengahan  2008.  Kenaikan  harga  pangan  di  tahun  2008  dipicu  oleh  adanya  krisis global.  Pada  tahun  2020,  dunia  menghadapi  resesi  global  yang  diakibatkan  oleh  pandemi  Covid-19. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dampak resesi global terhadap harga beberapa komoditas pangan di  pasar  global. Metode: Analisis  volatilitas  harga  pangan  di  pasar  global  menggunakan  data  sekunder time series pada harga bulanan pangan pokok selama periode tahun Januari 1960 hingga Desember 2020 (720 time  series ).  Penelitian  ini  menganalisis  volatilitas  harga  pangan  pokok  menggunakan  model Autoregressive  Conditional  Heteroscedastic (ARCH) Generalized  Autoregressive  Conditional Heteroscedastic (GARCH). Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar harga komoditas pangan memiliki volatilitas yang tinggi pada masa krisis 1973 dan krisis 2008. Namun, harga pangan tidak terlalu  terpengaruh  terhadap  resesi  global  2020.  Analisis  volatilitas  dilakukan  untuk  mengetahui pergerakan harga komoditas pangan pada masa krisis dan resesi. Data sekunder yang didapatkan dari Pink Sheet Data World Bank digunakan dalam penelitian ini. Sifat data  adalah time series bulanan dari Januari 1960 hingga Desember 2020. Analisis volatilitas diestimasi dengan menggunakan model ARIMA ( Autoregressive  Integrated  Moving  Average )  dan  ARCH-GARCH  ( Autoregressive  Conditional Heteroscedasticity-Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticity ). Kesimpulan: dari  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  harga  komoditas  pangan  memiliki  volatilitas  yang  tinggi pada masa krisis 1973 dan krisis 2008. Namun, harga pangan tidak terlalu terpengaruh terhadap resesi global 2020.
Sitasi: Wijayati, P. D., Laily, D., & Atasa, D. (2022). Volatilitas harga pangan pokok di pasar global sebagai dampak pandemi COVID-19 dan resesi ekonomi dunia. Agromix, 13 (1), 89-103. https://doi.org/10.35891/agx.v13i1.2874

## PENDAHULUAN
Pangan  dituntut  untuk  dapat  dijangkau  secara  ekonomi  dan  fisik  oleh  masyarakat.  Ketersediaan  pangan  dengan harga terjangkau menjadi hal yang penting, karena menyangkut pemenuhan hak dasar bagi setiap individu (Sholihah & Kusnadi, 2019; Suryana, 2014). Dampak negatif muncul ketika harga pangan melonjak tinggi, pemenuhan kebutuhan kalori dan nutrisi harian dapat menurun. Kekurangan asupan kalori dan nutrisi akan mengganggu kesehatan dan pada jangka panjang dapat berpengaruh negatif pada produktivitas ekonomi (Purwantini, 2014; Wijayati dkk., 2019).
Masalah kerawan pangan menjadi isu global. Sebanyak 72 negara di dunia mengalami krisis pangan, dan terpaksa mengurangi  konsumsi  pangannya.  Sekitar  768  juta  orang  diperkirakan  mengalami  kelaparan;  diantaranya  sebanyak 118  juta  mengalami  kelaparan  kronik  pada  tahun  2020  dibandingkan  tahun  2019  (Hapsari  &  Rudiarto,  2017;  World Bank,  2021).  Sedangkan,  hampir  2,37  miliar  orang  atau  hampir  30  persen  dari  populasi  dunia  mengalami  kondisi rawan pangan; yakni kekurangan akses terhadap pangan dengan jumlah cukup untuk memenuhi standar kebutuhan pangan, dan terhindar dari kondisi malnutrisi. Angka  ini  meningkat  tajam  sebesar 320 juta hanya  dalam waktu satu tahun (FAO, 2021; Walls dkk., 2019).
Penyebab  utama  kerawanan  pangan  adalah  karena  turunnya  pasokan  dan  meningkatnya  harga  pangan.  Kondisi tersebut dipengaruhi oleh berbagai faktor; diantaranya kerusakan lingkungan, perubahan iklim, bencana alam (FAO, 2015), ketersediaan lahan pertanian, teknologi (Ruslan, 2021), perubahan struktur tenaga kerja, perdagangan global, kebijakan  ekonomi,  krisisis  dan  resesi  ekonomi,  konflik  dan  perang,  biofuels  (Ilaboya  dkk.,  2012;  Rachmadhan  dkk., 2020; Sholihah & Kusnadi, 2019), dan kondisi luar biasa seperti COVID-19 (Kang dkk., 2021). Demikian, berbagai faktor menjadi penggerak rantai pasok pangan dunia.
Perdagangan  global  merupakan  bagian  dari  rantai  pasok  pangan  dunia.  Pemenuhan  pangan  tidak  hanya bersumber  dari  produksi  dalam  negeri;  globalisasi  menghubungkan  rantai  pasok  pangan  di  berbagai  negara. Pertumbuhan  perdagangan  global  menunjukkan  pertumbuhan  yang  pesat  pada  beberapa  dekade  terakhir  (Kummu dkk.,  2020);  terutama  pada  pangan  sumber  karbohidrat  dan  protein  (Wijayati  dkk.,  2019).  Kebijakan  restriksi  yang diterapkan  melalui  pajak  dan  kuota  impor  tentu  berdampak  negatif  pada  pemenuhan  pangan  negara.  Demikian, produksi  pangan  di  berbagai  negara  lain  memengaruhi  pasokan  dan  permintaan  pangan  di  pasar  dunia;  sehingga berdampak pada kondisi pangan suatu negara (Jaworska, 2018).
Perubahan pada pasokan pangan dunia bermuara pada fluktuasi harga pangan di pasar global (Dybowski & Bugala, 2016). Kenaikan produksi pangan di negara negara produsen (eksportir) berpengaruh pada naiknya pasokan pangan negara importir; dan turunnya  harga  pangan di pasar global dan di negara eksportir. Sebaliknya, Turunnya  produksi pangan  di  negara  produsen  berpengaruh  pada  turunnya  pasokan  pangan  bagi  negara  importir;  dan  kenaikan  harga panga  di  pasar  global.  Harga  pangan  yang  stabil  di  pasar  global  menjadi  kebutuhan  bagi  setiap  negara  (Reza  dkk., 2014).
Pemerintah maupun masyarakat berkepentingan terhadap harga pangan yang stabil di pasar global. Harga pangan yang stabil diperlukan dalam pembangunan ekonomi, dan stabilitas sosial-politik negara (Sumaryanto, 2009). Negara berpendapatan  rendah  mengalami  peningkatan  harga  pangan  yang  siginifikan  akibat  harga  pangan  di  pasar  global yang  tidak  stabil.  Peningkatan  harga  pangan  menyebabkan  inflasi  yang  berdampak  pada  turunnya  kuantitas  dan kualitas pangan yang dikonsumsi rumah tangga (World Bank, 2021).
Fluktuasi harga  pangan di pasar global  menunjukkan guncangan pasar, yang direfleksikan oleh adanya  volatilitas harga.  Volatilitas  harga  mengacu  pada  harga  yang  tidak  stabil,  bervariasi  dan  adanya  ketidakpastian  harga.  Secara praktis, kondisi harga pangan yang volatile berisiko bagi masyarakat dan pemerintah. Namun, analisis volatilitas dapat memberikan  informasi  seberapa  besar  penyimpangan  harga  pangan  terjadi;  dan  memberikan  gambaran  kebijakan yang dapat digunakan untuk stabilisasi harga pangan pada tingkat domestik. Volatilitas dapat menyebabkan dampak negatif  bagi  produsen  maupun  konsumen  pangan.  Pada  tingkat  makro-ekonomi  suatu  negara,  volatilitas  juga berdampak  buruk  utamanya  pada  negara-negara  yang  memiliki  ketergantungan  tinggi  pada  ekspor  dan  impor komoditas yang terdampak volatilitas. Bagi konsumen, volatilitas harga pangan dapat menurunkan ketahanan pangan dan menyebabkan masyarakat miskin mengurangi jumlah konsumsi pangan atau beralih ke pangan yang lebih murah, bahkan  kurang  bernutrisi.  Volatilitas  juga  berdampak  pada  produsen  yang  menghadapi  tingginya  ketidakpastian mengenai  harga  di  masa  depan  sehingga  produsen  tidak  mampu  mengatur  risiko,  utamanya  untuk  petani  kecil  di negara  berkembang.  Covid  -19  secara  langsung  memberi  dampak  pada  naiknya  harga  gandum  dan  beras  di  India. (Carolina dkk., 2016; Sholihah & Kusnadi, 2019; Sumaryanto, 2009; Bairagi dkk. 2022).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  volatilitas  harga  pangan  di  pasar  global.  Ruang  lingkup  penelitian dibatasi  pada  komoditas  pangan  pokok  yang  diperjual-belikan  pada  pasar  dunia.  Penelitian  ini  juga  menganalisis kejadian- kejadian sosial-ekonomi yang diperkirakan memengaruhi volatilitas harga pangan di pasar global.

## METODE

## Sumber dan jenis data
Analisis  volatilitas  harga  pangan  di  pasar  global  menggunakan  data  sekunder time  series pada  harga  bulanan pangan pokok selama periode tahun Januari 1960 hingga Desember 2020 (720 time series ). Jenis pangan pokok yang digunakan dalam penelitian merupakan pangan pokok dengan volume perdagangan terbesar (ditunjukkan pada Tabel 1);  yang  terbagi  menjadi  empat  kategori  utama,  yakni:  (1)  pangan  pokok  sumber  karbohidrat,  (2)  pangan  pokok sumber protein, (3) pangan pokok minyak dan lemak, (4) pangan pokok zat pemanis. Data yang digunakan berasal dari Pink Sheet Data World Bank.

## Metode analisis
Penelitian  ini  menganalisis  volatilitas  harga  pangan  pokok  menggunakan  model Autoregressive  Conditional Heteroscedastic (ARCH) Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroscedastic (GARCH).  Model  ARCH  GARCH mensyaratkan data memiliki kondisi heteroskedastisitas; yakni data memiliki sifat tidak konstan pada varians residual. Terdapat empat tahapan dalam membangun model ARCH GARCH (Firdaus, 2011; Widarjono, 2018), yaitu:
1. Identifikasi efek ARCH
Hal pertama yang dilakukan adalah menguji apakah data mengandung heteroskedastisitas, melalui uji kurtosis dan uji correlogram. Uji kurtosis melihat tingkat keruncingan dari kurva, data dengan error yang heteroskedastis memiliki nilai kurtosis lebih dari 3. Kurva normal hanya memiliki kurtosis sebesar 3 sehingga data yang bersifat heteroskedastis akan  lebih  runcing  dibandingkan  dengan  kurva  normal.  Uji  correlogram  berdasarkan  nilai Autocorrelation  Function (ACF) pada lag 1 hingga lag 15. Nilai ACF hampir mendekati 1 dan memiliki nilai probabilitas kurang dari nilai α maka data  tersebut  bersifat  heteroskedastis.  Kondisi  heteroskedastisitas  pada  data  menjadi  syarat  untuk  tahapan  ARCH GARCH selanjutnya.
2. Estimasi model
Estimasi  model  diawali  dengan  membangun  model Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  terbaik. Membangun  model  ARIMA,  diawali  dengan  uji  stasioneritas  menggunakan Augmented  Dickey-Fuller  test (ADF  test). Data  yang  digunakan  harus  stasioner.  Sehingga,  apabila  stasioneritas  belum  dicapai,  maka  dilakukan differencing hingga data memenuhi kriteria stationer . Selanjutnya, dibangun beberapa model ARIMA untuk mendapatkan model terbaik.  Pemilihan  model  terbaik  berdasarkan  kriteria Akaike  Information  Criterion (AIC)  terkecil, Schwartz  Criterion (SC) terkecil, Sum square Resid (SSE) terkecil, dan nilai Adjusted R 2 terbesar.
Tahap selanjutnya adalah membentuk model ARCH GARCH terbaik. Model ARIMA terbaik perlu dipastikan bahwa data mengandung efek ARCH; menggunakan uji ARCH LM, dengan H0 sebagai berikut.
H 0 : α 1 = α 2 = α 3 = ⋯ = α p = 0
Efek ARCH didapat jika H0 ditolak (p- value > α; α = 0,05).. Model ARCH dibangun sama dengan membangun model ARIMA; dengan membangun beberapa model, kemudian dipilih model ARCH GARCH terbaik. Kriteria pemilihan model berdasarkan kriteria nilai SSE terkecil, AIC terkecil, log likelihood terbesar, dan memiliki koefisien yang signifikan dan tidak bernilai negatif.
3. Evaluasi model
Evaluasi  model  bertujuan  untuk  memastikan  model  ARCH  GARCH  yang  dipilih  sudah  sesuai  untuk  menjelaskan volatilitas data. Langkah pertama  dalam  mengevaluasi model adalah menguji normalitas error.  Model ARCH  GARCH mensyaratkan  error  terdistribusi  normal.  Uji  normalitas  error  menggunakan  uji  Jarque  Bera;  dengan  kriteria  error terdistribusi normal jika p-value > α (α = 0,05).
Langkah kedua adalah melakukan uji heteroskedasatisitas. Hal ini karena model yang digunakan harus bebas dari heteroskedastisitas. Uji yang dilakukan adalah dengan menggunakan uji L-Jung Box dan ACF; dengan kriteria Uji L-Jung Box harus memiliki p-value > α (α = 0,05), dan nilai ACF tidak mendekati 1.
Langkah terakhir dalam evaluasi model adalah menguji  efek  ARCH.  Sebuah model  ARCH GARCH yang baik harus sudah tidak ditemukan lagi efek ARCH. Hal ini dapat dilihat dari nilai uji ARCH LM. Nilai p-value uji ARCH LM > α (α = 0,05) menunjukkan bahwa sudah tidak ada lagi efek ARCH dalam error data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi model
Tahap  pertama  yang  dilakukan  dalam  estimasi  volatilitas  adalah  menguji  apakah  data  yang  digunakan  terdapat masalah  heteroskedastisitas.  Adanya  heteroskedastisitas  menjadi  syarat  untuk  membangun  model  ARCG  GARCH. Penelitian ini menggunakan uji Correlogram dengan melihat nilai Autocorrelation Function (ACF). Heteroskedastisitas ditandai dengan nilai ACF yang tidak mendekati nol pada 15 lag pertama atau nilai kurtosis yang lebih dari tiga yang menandakan bahwa kurva yang terbentuk lebih runcing dari kurva normal.
Tabel 1. Identifikasi heteroskedastisitas
Komoditas pangan pokok Nilai ACF Probabilitas lag 1-15 Nilai kurtosis Masalah heteroskedastisitas Sumber karbohidrat 1. Beras Tidak mendekati nol Signifikan 3,603 Ada 2. Jagung Tidak mendekati nol Signifikan 5,233 Ada 3. Gandum Tidak mendekati nol Signifikan 4,04 Ada Sumber protein 1. Daging sapi Tidak mendekati nol Signifikan 3,054 Ada 2. Daging ayam Mendekati nol Tidak signifikan 2,02 Tidak ada 3. Kedelai Tidak mendekati nol Signifikan 3,311 Ada Sumber minyak dan lemak 1. Minyak sawit Tidak mendekati nol Signifikan 3,682 Ada Zat pemanis 1. Gula Tidak mendekati nol Signifikan 7,765 Ada
Berdasarkan  uji  correlogram  dan  kurtosis  pada  Tabel  1,  didapatkan  bahwa  harga  beras,  jagung,  gandum,  daging sapi,  kedelai,  minyak  sawit,  dan  gula  seluruhnya  memiliki  masalah  heteroskedastisitas  sehingga  memenuhi  syarat utama  untuk  dapat  dianalisis  volatilitasnya.  Hanya  komoditas  daging  ayam  yang  tidak  memiliki  efek heteroskedastisitas sehingga daging ayam dikeluarkan dari analisis.

## Estimasi model
Setelah  diketahui  bahwa  dalam  error  data  yag  digunakan  terdapat  masalah  heteroskedastisitas,  hal  selanjutnya yang  dilakukan  adalah  estimasi  model  ARIMA.  Hal  pertama  yang  perlu  dilakukan  dalam  membentuk  model  ARIMA adalah melakukan uji stasioneritas menggunakan Augmented Dickey Fuller Test (ADF test ). Data  dikatakan stasioner apabila nilai probabilitas kurang dari taraf nyata 5 persen. Data yang belum stasioner akan terus dilakukan differencing hingga mencapai stasioner.
Berdasarkan  uji  stasioneritas  yang  telah  dilakukan  terhadap  tujuh  komoditas  pangan  pokok  yang  akan  diteliti, didapatkan bahwa beberapa komoditas pangan pokok seperti beras, jagung, gandum, daging sapi, kedelai, dan minyak sawit belum stasioner pada taraf nyata 5 persen sehingga perlu dilakukan uji stasioneritas pada tahap first difference . Setelah dilakukan differencing pertama, seluruh data sudah stasioner sehingga dapat dilanjutkan ke estimasi model ARIMA terbaik. Hasil dari uji stasioneritas ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Uji stasioneritas pada data komoditas pangan pokok
Komoditas pangan pokok ADF test level ADF test first differencing t-statictic t-statictic Sumber karbohidrat 1. Beras -2,834* -11,366*** 2. Jagung -2,493 -11,779*** 3. Gandum -2,665* -10,811*** Sumber protein 1. Daging sapi -1,265 -14,539*** 2. Kedelai -2,181 -12,648*** Sumber minyak dan lemak 1. Minyak sawit -3,105 -11,757*** Zat pemanis 1. Gula -3,988*** -10,637***
Keterangan : * signifikan pada taraf 10 persen *** signifikan pada taraf 1 persen
Penentuan  model  ARIMA  terbaik  dilakukan  secara  tentatif  dengan  kriteria  parsimonous,  memiliki  koefisien signifikan,  invertibilitas  dan  stasioneritas,  konvergen,  memiliki  nilai  AIC  dan  SC  terkecil,  memiliki  nilai standard  of
regression dan sum square residual terkecil, memiliki nilai adj R square terbesar, dan memiliki nilai F statistik terbesar. ARIMA terbaik yang didapatkan secara tentatif berdasarkan kriteria tersebut adalah sebagai berikut: beras ARIMA (1, 1, 1), jagung ARIMA (3, 1,  4),  gandum ARIMA (5, 1, 1), daging sapi ARIMA (1, 1, 1), kedelai ARIMA (2, 1, 4), minyak sawit ARIMA (4, 1, 1), dan gula ARIMA (3, 1, 1).
Model  ARIMA  terbaik  yang  telah  didapatkan  selanjutnya  dapat  digunakan  untuk  mengestimasi  model  ARCH GARCH terbaik. Sebelum model ARCH GARCH terbaik ditentukan, perlu diketahui  apakah model ARIMA terbaik yang dipilih  mengandung  efek  ARCH  atau  tidak.  Syarat  model  ARIMA  terbaik  dapat  dilanjutkan  ke  model  ARCH  GARCH adalah adanya efek ARCH pada model ARIMA terbaik yang dipilih. Uji ARCH dilakukan untuk dapat mengetahui efek ARCH  dalam  model.  Model  ARIMA  yang  mengandung  efek  ARCH  ditandai  dengan  nilai  probabilitas  F  statistik  yang kurang dari 0,05. Uji ARCH ini ditampilkan dalam Tabel 3. Berdasarkan uji ARCH dapat diketahui bahwa semua model ARIMA terbaik yang dipilih memiliki  efek ARCH sehingga tahap selanjutnya adalah menentukan model ARCH GARCH terbaik secara tentatif. Kriteria model ARCH GARCH terbaik yang dipilih adalah sebagai berikut: memiliki nilai koefisien signifikan, memiliki nilai AIC terendah, jumlah nilai koefisien tidak negatif dan tidak lebih dari satu, memiliki nilai sum square resid terkecil, dan memiliki nilai log likelihood terbesar.
Tabel 3. Uji ARCH pada model ARIMA terbaik Komoditas pangan pokok Model ARIMA terbaik F statistic Sumber karbohidrat 1. Beras ARIMA (1, 1, 1) 40,830*** 2. Jagung ARIMA (3, 1, 4) 713,266*** 3. Gandum ARIMA (5, 1, 1) 137,078*** Sumber protein 1. Daging sapi ARIMA (1, 1, 1) 135,733*** 2. Kedelai ARIMA (2, 1, 4) 124,384*** Sumber minyak dan lemak 1. Minyak sawit ARIMA (4, 1, 1) 138,024*** Zat pemanis 1. Gula ARIMA (3, 1, 1) 22,457***
Keterangan : *** signifikan pada taraf 1 persen
Semua model ARIMA terbaik yang dipilih memiliki efek ARCH sehingga tahapan menentukan model ARCH GARCH terbaik  dapat  dilakukan.  Berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya,  didapatkan  model  ARCH  GARCH terbaik untuk tiap-tiap komoditas. Model-model tersebut adalah sebagai berikut: beras ARCH (1, 0), jagung ARCH (1, 0), gandum ARCH (1, 0), daging sapi GARCH (1, 2), kedelai ARCH (1, 0), minyak sawit GARCH (1, 1), dan gula GARCH (1, 1).

## Evaluasi model
Model ARCH GARCH yang terpilih perlu dievaluasi apakah telah memadai atau belum. Penelitian ini menggunakan uji  ARCH  LM  untuk  mengetahui  apakah  masih  ada  efek  ARCH  dalam  model  ARCH  GARCH.  Model  yang  baik  adalah model yang sudah tidak ada efek ARCH di dalam residualnya.
Berdasarkan  uji  ARCH  LM  yang  dilakukan  terhadap  model-model  ARCH  GARCH  terpilih,  semuanya  sudah  tidak mengandung efek ARCH sehingga model-model tersebut sudah memadai dan memenuhi untuk digunakan. Hasil dari pengujian efek ARCH dari model yang terpilih ditampilkan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Hasil uji kecukupan model
Komoditas pangan pokok Probabilitas uji ARCH-LM Sumber karbohidrat 1. Beras 0,8205 2. Jagung 0,9051 3. Gandum 0,3742 Sumber protein 1. Daging sapi 0,9497 2. Kedelai 0,8105 Sumber minyak dan lemak 1. Minyak sawit 0,9816 Zat pemanis 1. Gula 0,3572

## Model ARCH GARCH dan perilaku volatilitas
Model  ARCH  GARCH  adalah  salah  satu  model  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  yang  bersifat time  series dengan  bentuk  data  yang  bersifat directioneless .  Jika  sebagian  besar  model  ekonometrika  menggunakan  rata-rata
( means )  untuk  menduga  perilaku  data,  model  ARCH  GARCH  menggunakan  analisis varians .  Tidak  seperti  model ekonomi  pada  umumnya  yang  menampilkan trend ,  model  ARCH  GARCH  mensyaratkan  untuk  menghilangkan trend sehingga  tampak  jelas  variabilitas  harga  dari  suatu  komoditas.  Perilaku  volatilitas  harga  suatu  komoditas  dapat digambarkan  dengan  grafik  simpangan  baku  bersyarat  ( conditional  standard  deviation ).  Harga  yang  volatil digambarkan dengan tingginya puncak dalam grafik simpangan baku bersyarat. Sehingga semakin tinggi puncak grafik, maka harga komoditas tersebut semakin tidak stabil.
Volatilitas  harga  pangan  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  hal  yang  terkait  dengan  permintaan  dan  penawaran, dengan dampak yang berbeda untuk tiap-tiap pasar komoditas. Pada beberapa kesempatan, guncangan harga ( shock ) akan berhubungan. Hal ini sering terjadi ketika faktor-faktor umum secara simultan memengaruhi serangkaian pasar- pasar yang berbeda, termasuk di dalamnya adalah pasar nonpertanian. Kasus ini muncul pada tahun 2007-2008 ketika hampir semua harga komoditas pertanian dan sebagian besar harga komoditas nonpertanian seperti pasar energi dan logam  meningkat  secara  simultan.  Kejadian  serupa  juga  muncul  pada  periode  1973-1974  ketika  harga-harga komoditas  pangan  meningkat  tajam.  Penelitian  terdahulu  untuk  komoditas  pangan  serealia  menyebutkan  bahwa penyebab  dari  melonjaknya  harga  serealia  di  pasar  dunia  disebabkan  harga  minyak  bumi  yang  guncangannya  juga diterima oleh komoditas pertanian. Selain itu, kenaikan harga komoditas pangan juga disebabkan oleh pertumbuhan permintaan  yang  tinggi,  depresiasi  US  dolar,  kenaikan  harga  minyak  yang  menyebabkan  peningkatan  permintaan terhadap komoditas serealia sebagai bahan baku pembuatan biofuel, dan spekulasi pasar (Trostle, 2010).
Tabel 5. Volume Perdagangan Pangan Pokok di Pasar Dunia
Komoditas pangan
pokok 1 Volume 2 (juta ton) 2016 2017 2018 2019 2020 Rata-rata Sumber karbohidrat 1. Beras 41,22 48,84 44,73 44,25 46,90 45,19 2. Jagung 152,30 160,12 171,56 189,43 190,31 172,75 3. Gandum 187,67 193,63 189,14 183,57 196,32 190,07 Sumber protein 1. Daging sapi 8,97 9,34 9,83 6,41 6,16 8,14 2. Daging ayam 14,08 14,52 15,06 15,36 15,39 14,88 3. Kedelai 136,45 151,49 152,74 155,84 172,80 153,86 Sumber minyak dan lemak 1. Minyak sawit 40,15 44,18 45,25 48,58 45,65 44,76 Zat pemanis 1. Gula 71,01 270,51 180,58 63,01 71,64 131,35 Keterangan : 1) Berdasarkan komoditas beras (HS 100610, HS 100620, HS 100630, HS 100640), jagung (HS 100590), gandum  (HS  100199,  HS  100119),  daging  sapi  (HS  0201,  HS  0202),  daging  ayam  (HS  020711,  HS 020712, HS 020713, HS 020714), kedelai (HS 1201), minyak sawit (HS 1511), gula (HS 1701, HS 1702)
2)  Berdasarkan volume ekspor tiap komoditas
Sumber :  ITC (2022)
Tabel 5 di atas menampilkan beberapa komoditas pangan penting yang diperdagangkan di pasar global secara luas. Golongan  pangan  sumber  karbohidrat  yang  memiliki  volume  perdagangan  paling  tinggi  diantaranya  adalah  beras, jagung, dan gandum. Pangan sumber protein yang memiliki volume perdagangan paling besar adalah kedelai diikuti dengan  daging  ayam  dan  daging  sapi.  Penelitian  ini  mengeluarkan  daging  ayam  dari  analisis  karena  sifatnya  yang homoskedastis. Pangan sumber minyak dan lemak yang digunakan dalam penelitian ini adalah sawit dan zat pemanis yang digunakan adalah gula tebu.
Sejarah pernah mencatat bahwa  krisis global pada  periode 1973-1974 dan krisis 2007-2008  menyebabkan harga berbagai komoditas menjadi volatil. Resesi global kembali terjadi pada tahun 2020 ketika dunia menghadapi pandemi. International  Monetary  Fund  (2021)  mencatat  penurunan  kinerja  ekonomi  global  sebesar  5  persen,  angka  ini  lebih buruk  dibandingkan  krisis  global  periode  akhir  2007  hingga  2009.  Belum  banyak  yang  meneliti  bagaimana  perilaku volatilitas  harga  ketika  resesi.  Berikut  ditampilkan  volatilitas  beberapa  beberapa  komoditas  pangan  pokok  di  pasar dunia  dari  periode  krisis  1973,  krisis  2008,  dan  resesi  global  2020.  Berdasarkan  tahap-tahap  sebelumnya  dalam pembentukan  model,  diperoleh  model  ARCH  GARCH  dan  perilaku  volatilitas  untuk  tiap-tiap  pangan  pokok  di  pasar dunia. Hasilnya adalah sebagai berikut:
1. Beras
Beras  merupakan  pangan  pokok  bagi  sebagian  besar  penduduk  di  kawasan  Asia.  Tidak  hanya  itu,  komoditas  ini juga penting bagi masyarakat di Afrika, Kepulauan Karibia, dan Amerika latin. Sebagian besar negara konsumen adalah juga negara produsen beras,  misalnya  adalah Vietnam dan Thailand. Analisis volatilitas  dari komoditas beras adalah sebagai berikut.

## σ2t = 191,739165054 + 0,545443289098e2t-1
Berdasarkan model tersebut, dapat diketahui bahwa varians harga beras dipengaruhi oleh volatilitas harga beras periode sebelumnya. Volatilitas ini ditunjukkan oleh koefisien suku ARCH sebesar 0,545 yang berarti volatilitas harga beras di pasar global termasuk rendah.
0 40 80 120 160 200 240 60 65 70 75 80 85 90 95 00 05 10 15 20 Conditional standard deviation Krisis 1973 krisis 2008 resesi 2020
Gambar 1. Volatilitas harga komoditas beras Sumber: Analisis data sekunder (2021)
Berdasarkan  Gambar  1,  volatilitas  harga  beras  tertinggi  terjadi  pada  krisis  2008.  Hal  ini  digambarkan  dengan tingginya  puncak  kurva  simpangan  baku  bersyarat.  Krisis  2008  menjadikan  harga  beras  di  pasar  global  melonjak signifikan  hingga  300  persen.  Harga  beras  melonjak  dari  USD  300  menjadi  USD  1200  per  ton  hanya  dalam  jangka waktu  Januari  2008  dan  Mei  2008.  Harga  yang  meningkat  ini  bukan  disebabkan  oleh  gagal  panen  atau  kekurangan supply global, namun adanya restriksi perdagangan dari negara-negara pengekspor, panic buying dari negara-negara importir  beras,  termasuk  di  dalamnya  Indonesia,  lemahnya  US  dolar,  dan  kenaikan  harga  minyak  dunia  yang menyebabkan kenaikan tak terkendali pada komoditas beras (Erokhin & Gao, 2020). Awal mula kenaikan harga terjadi pada Oktober 2007 ketika pemerintah India membatasi ekspor beras untuk menjaga harga dalam negeri akibat harga gandum  yang  meningkat.  Harga  turun  lagi  pada  bulan  Juli  2008  ketika  pemerintah  Jepang  setuju  untuk memperdagangkan cadangan berasnya melalui World Trade Organization (WTO). Pada akhirnya, tidak ada beras yang terjual namun hal ini dapat menurunkan harga beras di pasar global (Dawe & Slayton, 2010).
Harga  beras  juga  terlihat  volatil  pada  kurun  waktu  1973.  Pada  kurun  waktu  tersebut  terjadi  krisis  pangan  yang pada  awalnya  diakibatkan  oleh  kenaikan  harga  minyak  bumi.  Harga  komoditas  beras  di  pasar  global  terlihat  masih volatil hingga satu tahun kemudian. Namun, setelah kurun waktu tersebut, harga beras kembali stabil.
Berbeda  halnya  terhadap  resesi  global  akibat  pandemi  Covid-19,  harga  beras  tetap  stabil  meskipun  perekonomian secara global menurun. Berdasarkan Gambar 1, harga beras di pasar global tidak mengalami volatilitas seperti halnya krisis  1970  dan  2008.  Meskipun  berdasarkan  data-data  World  Bank  (2021)  mengatakan  bahwa  terjadi  penurunan tingkat  ketahanan  pangan  di  beberapa  negara,  harga  bukan  menjadi  penyebab  utamanya.  Kerawanan  pangan  yang terjadi dapat diakibatkan oleh penurunan pendapatan yang disebabkan oleh restriksi yang dilakukan oleh pemerintah secara global. Restriksi ini menyebabkan ruang gerak masyarakat menurun dan berhentinya beberapa sektor ekonomi yang menyebabkan penurunan pendapatan sehingga kesulitan dalam mengakses pangan secara ekonomi.
Perdagangan beras di pasar global umumnya dilakukan dengan sistem kontrak atau perjanjian sehingga harga yang terbentuk  bukan dari proses  mekanisme pasar.  Komoditas beras berbeda  dengan komoditas pangan lainnya  karena hanya  sebagian  kecil  pangsa  beras  yang  diperdagangkan  di  pasar  dunia  dari  total  produksi  beras  global.  Tidak  ada shock yang signifikan pada produksi dan konsumsi beras sehingga volatilitas beras adalah rendah.
2. Jagung
Jagung  merupakan  salah  satu  tanaman  serealia  yang  dapat  hidup  pada  daerah  subtropis  maupun  tropis.  Jagung putih  ( white  maize )  adalah  pangan  pokok  bagi  penduduk  di  daerah  Afrika  bagian  timur  dan  Afrika  bagian  selatan. Sedangkan  jagung  kuning  ( yellow  maize )  adalah  bahan  baku  utama  biofuel  di  Amerika  Serikat  dan  Cina.  Persamaan varians dari komoditas jagung adalah sebagai berikut.
σ2t = 46.2215035217 + 0.992120746995 e2t-1
Varians harga  komoditas  jagung  dipengaruhi  oleh  volatilitas  harga  jagung  pada  periode  sebelumnya.  Berbeda halnya dengan komoditas beras, koefisien suku ARCH pada komoditas jagung sebesar 0,992. Hal ini mengindikasikan bahwa volatilitas harga jagung di pasar dunia tergolong tinggi. Perilaku volatilitas ini akan lebih terlihat jelas melalui gambar grafik di bawah.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 60 65 70 75 80 85 90 95 00 05 10 15 20 Conditional standard deviation Krisis 1973
Krisis 2008 resesi 2020
Gambar 2. Volatilitas harga komoditas jagung Sumber: Analisis data sekunder (2021)
Berbeda halnya dengan komoditas beras, harga komoditas jagung di pasar dunia lebih volatil. Terlihat dari Gambar 2,  volatilitas  harga  jagung  tidak  hanya  terjadi  ketika  krisis  berlangsung  namun  juga  pada  masa-masa  nonkrisis  dan pasca  krisis.  Harga  jagung  tidak  bersifat  volatil  ketika  resesi  global  2020,  namun  secara  keseluruhan  harga  terlihat sangat  tidak  stabil  dari  tahun  ke  tahun.  Tingginya  volatilitas  harga  pada  komoditas  jagung  berdampak  buruk  pada negara-negara dengan tingkat ketergantungan impor jagung yang tinggi.
Sifat  harga  jagung  yang  volatil  ini  disebabkan  oleh  tiga  faktor  umum,  antara  lain  adalah  permintaan  global, spekulasi, dan harga energi atau kebijakan energi menyangkut biofuel (Kalkuhl dkk., 2016). Permintaan jagung secara global  diinginkan  untuk  pangan  dan  pakan.  Secara  umum,  konsumsi  serealia  seperti  jagung  akan  menurun  seiring dengan meningkatnya pendapatan (Berhane dkk., 2011) . Oleh karena itu, dampak volatilitas harga jagung akan lebih dirasakan  oleh  penduduk  yang  dengan  pendapatan  rendah  dibandingkan  dengan  penduduk  berpendapatan  tinggi. Peningkatan  permintaan  komoditas  protein  hewani,  seperti  daging  sapi  dan  ayam  di  dunia,  secara  tidak  langsung dapat meningkatkan permintaan jagung sebagai pakan. Selain itu, harga jagung secara global meningkat pada periode 2008  yang  disebabkan  oleh  tingginya  permintaan  karena  produksi  biofuel  (Timmer  &  Dawe,  2010).  Spekulasi  harga menyebar dari pasar minyak mentah dan logam ke pasar komoditas pertanian. Hal inilah yang terjadi pada Juni 2008 ketika harga jagung melonjak. Kemudian harga kembali turun ketika gelombang spekulasi telah selesai.
3. Gandum
Gandum  merupakan  komoditas  pangan  pokok  yang  paling  utama  untuk  negara-negara  di  Eropa  dan  Amerika Serikat. Gandum menjadi bahan baku pembuatan tepung, roti, kukis, cake, dan pasta. Gandum juga komoditas utama yang  digunakan  untuk  pakan  ternak.  Secara  umum,  shock  harga  komoditas  gandum  akan  berdampak  besar  pada konsumen  di  negara  berkembang  yang  pangsa  konsumsi  pangan  mereka  didominasi  oleh  gandum  yang  less processed. Sehingga harga untuk komoditas gandum dituntut untuk selalu dapat dijangkau. Karakter komoditas akan menentukan karakter harganya juga. Berikut adalah persamaan varians dari komoditas gandum di pasar global.

## σ2t = 41,6552383482 + 1,58018084659 e2t-1
Komoditas  gandum  memiliki varians harga  yang  dipengaruhi  oleh  volatilitas  harga  periode  sebelumnya.  Nilai koefisien  suku  ARCH  mencapai  1,58  yang  menunjukkan  bahwa  harga  gandum  bersifat  volatil.  Lebih  jelasnya  dapat dilihat perilaku volatilitas melalui gambar berikut.
0 20 40 60 80 100 120 140 160 60 65 70 75 80 85 90 95 00 05 10 15 20 Conditional standard deviation Krisis 1973 Krisis 2008
Resesi 2020

## Gambar 3. Volatilitas harga komoditas gandum
Sumber: Analisis data sekunder (2021)
Seperti  halnya  komoditas  beras  dan  jagung,  gandum  juga  menjadi  salah  satu  komoditas  pertanian  yang  bersifat volatil  sebagai  dampak  adanya  krisis  1973  dan  krisis  2008.  Sedangkan  resesi  global  2020  akibat  pandemi  tidak memengaruhi harga komoditas gandum karena harga gandum di pasar internasional masih tergolong stabil. Berdasarkan Gambar 3, harga gandum meningkat tajam pada tahun 1974 kemudian turun pada periode selanjutnya. Peningkatan  harga  pada  era  1970an  selain  disebabkan  oleh  kenaikan  harga  minyak  bumi  juga  disebabkan  oleh meningkatnya  permintaan  secara  global  untuk  produk  serealia  dan  minyak  sayur  ( oilseeds ).  Uni  Soviet  mengimpor besar-besaran  produk  serealia  dari  pasar  global  yang  menstimulasi  permintaan  pangan  secara  global.  Beberapa negara  selain  Uni  Soviet  juga  meningkatkan  impornya  terhadap  pangan  serealia  yang  mengakibatkan  perdagangan komoditas pertanian dunia meningkat secara dramatis. Hal ini mendorong ekspor gandum dunia meningkat hampir 29 persen pada periode 1970an.
Produksi  gandum  turun  drastis  pada  tahun  1972  yang  diakibatkan  oleh  kondisi  cuaca  yang  buruk.  Negara pengekspor seperti Amerika Serikat, Australia, dan Kanada tidak bisa mencukupi permintaan global yang mendorong kelangkaan supply . Sekitar tahun 1973/1974,  stok  akhir gandum di Australia turun drastis hingga  93 persen, stok  di Kanada turun hingga 64 persen dan stok di Amerika Serikat turun hingga 59 persen (Peters dkk., 2009).
Pada tahun 2008, harga gandum juga melonjak lebih tinggi dibandingkan dengan ketika krisis 1973. Namun, secara keseluruhan  harga  komoditas  baik  pertanian  maupun  nonpertanian  meningkat  pada  periode  ini.  Guncangan  harga (shock) akibat supply and demand menjadi penyebab utama naiknya harga gandum di pasar global. Fluktuasi keadaan makro-ekonomi global  juga  memiliki  pengaruh walaupun tidak signifikan seperti guncangan harga yang terjadi pada komoditas jagung.
4. Daging sapi
Daging sapi merupakan komoditas protein yang sangat umum diperdagangkan di dunia. Konsumsi pangan serealia dan  sumber  karbohidrat  lain  secara  global  menurun  seiring  dengan  meningkatnya  pertumbuhan  ekonomi  dan digantikan  oleh  komoditas  protein  yang  meningkat,  salah  satunya  adalah  daging  sapi.  Pertumbuhan  ekonomi  ini mendorong  peningkatan  pendapatan  yang  mengubah  pola  pangan.  Sebagai  contoh  konsumsi  daging  per  kapita  di negara maju adalah dua kali lipat dibandingkan rata-rata konsumsi dunia. Konsumsi daging sapi di negara berkembang juga  terus  meningkat  antar  waktu  disebabkan  oleh  tumbuhnya  populasi.  Berikut  adalah  model  ARCH  GARCH  dari komoditas daging sapi global.

## σ2t = 0,00031700604709 + 0,469892802485 e2t-1 + 0,227761279984 σ2t-1 + 0,375790624267 σ2t-2
Berbeda dengan ketiga komoditas sebelumnya, persamaan model varians daging sapi memiliki satu suku ARCH dan dua suku GARCH. Varians harga daging sapi di pasar global dipengaruhi oleh volatilitas harga daging sapi pada periode sebelumnya.  Dua  koefisien  GARCH  yang  apabila  dijumlahkan  adalah  sebesar  0,604  mengindikasikan  bahwa  varians harga daging sapi juga dipengaruhi oleh shock varians. Nilai koefisien suku GARCH sebesar 0,604 menunjukkan bahwa pengaruh shock varians pada komoditas daging sapi akan bertahan lama karena nilainya yang mendekati satu.
.0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 60 65 70 75 80 85 90 95 00 05 10 15 20 Conditional standard deviation Krisis 1973 Krisis 2008 Resesi 2020

## Gambar 4. Volatilitas harga komoditas daging sapi
Sumber: Analisis data sekunder (2021)
Berbeda halnya dengan ketiga komoditas sebelumnya yang tidak terjadi volatilitas ketika resesi 2020, komoditas daging  sapi  sangat  volatil  ketika  terjadi  resesi  global.  Berdasarkan  Gambar  4,  volatilitas  tertinggi  terjadi  pada  awal 2020  ketika  pandemi  mulai  menyebar  dan  beberapa  negara  merespon  adanya  pandemi  dengan  kebijakan  restriksi. Walaupun sebenarnya  harga daging sapi global  telah meningkat  sejak  sebelum pandemi. Harga daging sapi tercatat meningkat sekitar 26 persen pada akhir tahun 2019.
Meningkatnya  harga  daging  sapi  didorong  oleh  kombinasi  antara  faktor  lokal  dalam  negeri  dan  internasional. Secara  internasional, supply menurun  dan  permintaan  ekspor  untuk  daging  sapi  meningkat. Supply daging  sapi  di Brazil  dan  Australia  menurun.  Rumah  pemotongan  di  Brazil  menurun  akibat  hujan  yang  tak  beraturan  sehingga mneyebabkan kualitas rumput yang digunakan untuk pakan menurun. Sedangkan permintaan daging dari Cina terus meningkat  yang  memengaruhi  pasar  daging  sapi  global.  Harga  daging  sapi  di  Cina  meningkat  akibat  menurunnya produksi  daging  babi  sehingga  konsumen  beralih  ke  daging  sapi.  Adanya  pandemi  Covid-19  yang  merebak  di  Cina mengakibatkan gangguan dalam produksi sapi di Cina, namun permintaan tetap tinggi, yang mendorong permintaan impor. Impor daging sapi dalam bentuk daging sapi segar atau frozen meningkat sebesar 28 persen dibanding tahun sebelumnya. Sedangkan Australia menghadapi kekeringan sehingga menurunkan produksi daging sapi (AHDB 2020).
Sedangkan  di  Amerika  Serikat,  production  plant  membatasi  produksi  daging  akibat  adanya  kebijakan  restriksi. Walaupun  stok  sapi  ada,  perlambatan  ini  menyebabkan  peternak  tidak  bisa  mengirimkan  sapinya  ke  rumah pemotongan dan menahan sapi mereka akibat ketidakpastian. Pada waktu yang sama, pengurangan jumlah karyawan akibat  pandemi  menyebabkan  penurunan  kapasitas  produksi  rumah  pemotongan.  Sehingga  terdapat ketidakseimbangan antara supply dan demand sehingga harga daging sapi meningkat tajam.
Namun, mahalnya daging sapi tidak hanya disebabkan oleh faktor tersebut, harga pupuk kimia untuk pakan sapi dan harga material untuk mengemas daging sapi potong juga meningkat. Sehingga setiap aspek dari supply chain daging sapi  menjadi  jauh  lebih  mahal  dan  meningkatkan  harga.  Penggunaan  karbon  dioksida  yang  digunakan  untuk mendinginkan daging sapi potong juga meningkat sejak sebelum muncul pandemi.
5. Kedelai
Kedelai merupakan tanaman legum yang dapat hidup pada daerah tropis dan subtropis. Komoditas ini merupakan salah  satu  sumber  protein  nabati  hampir  di  seluruh  dunia.  Peranan  kedelai  sangat  beragam,  diantaranya  adalah sebagai sumber oilseed , pakan untuk ternak dan perikanan, sumber protein  untuk  manusia, serta biofuel. Beberapa negara penghasil dan pengekspor kedelai di dunia adalah  Amerika Serikat, Brazil,  Argentina, Kanada, Paraguay, dan Uruguay. Berikut ditampilkan persamaan volatilitas untuk komoditas kedelai.

## σ2t = 240,578061568 + 0,913024506127 e2t-1
Seperti  halnya  dengan  komoditas  beras,  jagung,  dan  gandum,  varians  harga  komoditas  kedelai  dipengaruhi  oleh volatilitas harga kedelai pada periode sebelumnya. Komoditas ini termasuk salah satu yang varians harganya bersifat volatil di pasar global. Ini ditunjukkan oleh nilai koefisien suku ARCH sebesar 0,9 yang berarti memiliki volatilitas yang tinggi.
0 40 80 120 160 200 240 60 65 70 75 80 85 90 95 00 05 10 15 20 Conditional standard deviation Krisis 1973 Krisis 2008
Resesi 2020
Gambar 5. Volatilitas harga komoditas kedelai Sumber: Analisis data sekunder (2021)
Harga kedelai sangat volatil pada tahun 1973 dan krisis 1973 memberi dampak terburuk dibandingkan krisis 2008 dan resesi 2020. Tingginya volatilitas harga komoditas kedelai pada tahun 1973 selain disebabkan oleh naiknya harga komoditas energi juga disebabkan oleh tingginya permintaan impor dari Rusia terhadap kedelai dari Amerika Serikat. Naiknya harga komoditas energi pada tahun 2008 juga menyebabkan harga kedelai kembali volatil. Namun, besarnya volatilitas harga kedelai masih di bawah krisis 1973. Selain itu, kenaikan harga juga dipicu oleh tingginya permintaan kedelai  dari  Cina  ke  pasar  global,  sedangkan  panen  kedelai  secara  global  menurun  dibanding  tahun  sebelumnya. Permintaan terhadap kedelai juga tumbuh cepat sejalan dengan pertumbuhan ekonomi.
Harga komoditas kedelai tidak terpengaruh oleh adanya pandemi. Harga komoditas kedelai cenderung stabil dan tidak  volatil  pada  tahun  2020.  Permintaan  kedelai  global  digunakan  untuk  pemenuhan pakan  yang  permintaannnya didominasi dari Asia. Permintaan impor kedelai dari Cina turun pada tahun 2020 sejalan dengan meningkatnya supply kedelai  domestik  mereka.  Biasanya  Cina  mengimpor  kedelai  dari  pasar  internasional  untuk  pemenuhan  kebutuhan pakan  bagi  ternak  babi  di  negara  tersebut.  Sedangkan  suplai  kedelai  global  berasal  dari  Amerika  Serikat,  Brazil, Argentina,  dan  India.  Secara  keseluruhan,  pada  tahun  2020  harga  kedelai  responsif  terhadap  harga  historis sebelumnya.
6. Minyak sawit
Minyak  sawit  merupakan  salah  satu  vegetable  oil  yang  umumnya  digunakan  untuk  makanan  olahan  (processed food).  Negara  produsen  minyak  sawit  di  dunia  adalah  Indonesia  dan  Malaysia  yang  menguasai  sekitar  85  persen pangsa sawit dunia, diikuti oleh Nigeria, Thailand, dan Kolombia. Model ARCH GARCH untuk komoditas minyak sawit adalah sebagai berikut.

## σ2t = 3,81765057932 + 0,297613682151 e2t-1 + 0,765529637206 σ2t-1
Persamaan  varians  harga  komoditas  sawit  di  pasar  dunia  terdiri  dari  satu  suku  ARCH  dan  satu  suku  GARCH. Koefisien suku ARCH mengindikasikan bahwa varians harga minyak sawit dipengaruhi oleh volatilitas harga komoditas sawit pada periode sebelumnya. Nilainya yang hanya sebesar 0,298 memiliki arti bahwa volatilitas harga minyak sawit termasuk  rendah.  Varians  harga  sawit  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh  volatilitas  tetapi  juga  shock  varians.  Hal  ini ditunjukkan oleh persamaan model varians komoditas minyak sawit yang memiliki suku GARCH. Nilai koefisien suku GARCH sebesar 0,766 menunjukkan bahwa shock varians dapat memengaruhi varians harga sawit dalam jangka waktu yang lama.
0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000 80,000 90,000 60 65 70 75 80 85 90 95 00 05 10 15 20 Conditional variance Krisis 1973 Krisis 2008 Resesi 2020

## Gambar 6. Volatilitas harga komoditas minyak sawit
Sumber: Analisis data sekunder (2021)
Melalui Gambar 6, harga minyak sawit bersifat sangat volatil pada krisis 2008. Minyak sawit menjadi minyak nabati terbesar  yang  dikonsumsi  oleh  masyarakat  dunia  dibandingkan  dengan  minyak  nabati  lainnya,  misalnya  minyak kedelai, minyak kanola, dan minyak biji bunga  matahari. Suplai minyak sawit di dunia adalah berasal dari Indonesia dan Malaysia. Salah satu kebijakan sawit di Indonesia adalah memberikan subsidi terhadap pengembangan biofuel.
Volatilitas  harga  tertinggi  terjadi  pada  Maret  2008,  bersamaan  dengan  meningkatnya  harga  minyak  bumi  dan meningkatnya  ketertarikan  dunia  pada  biofuels  yang  bersumber  dari  minyak  sawit.  Namun,  volatilitas  yang  tinggi untuk  komoditas  sawit  tidak  bertahan  lama.  Harga  sawit  kembali  turun  seiring  dengan  turunnya  harga  minyak mentah. Penurunan harga sawit juga dipicu oleh cuaca baik yang mendukung perkebunan sawit, menguatnya dolar, serta spekulasi dari pasar komoditas.
Harga  minyak  sawit  menguat  pada  akhir  2019  yang  disebabkan  oleh  penurunan  stok.  Pada  awal  munculnya pandemi,  harga  sawit  sempat  menurun  akibat  konsumsi  global  turun  dan  produksi  minyak  sawit  yang  jjga  turun. Malaysia, sebagai negara produsen minyak sawit terbesar, memiliki umur pohon yang menua sehingga produksi sawit secara global turun. Selain itu, pandemi memaksa pabrik sawit untuk melakukan kontrol untuk migrasi pekerjaannya guna  mengurangi  tingkat  infeksi.  Berbeda  halnya  dengan Malaysia,  Indonesia  sebagai  negara  produsen  sawit  besar, memiliki  permintaan  yang  meningkat  pada  masa  pandemi,  utamanya  digunakan  untuk  biofuel.  Karena  tingginya permintaan  bahan  baku  biofuel  dari  dalam  negeri,  pemerintah  Indonesia  membebankan  pajak  ekspor  untuk  sawit sehingga harga sawit global volatil. Namun, respon volatilitas harga sawit global pada masa resesi 2020 tidak setinggi ketika  krisis  2008.  Sedangkan  respon  volatilitas  harga  sawit  pada  tahun  1973  tidak  terlalu  tinggi  seperti  krisis  2008. Walaupun  penyebab  krisis  1973  dan  2008  adalah  sama,  yaitu  kenaikan  harga  minyak  mentah,  namun  permintaan sawit global tidak sebanyak pada tahun 2008 karena biofuels belum dikembangkan pada tahun 1973. Pada tahun 1973 supply minyak sawit global hanya digunakan untuk pemenuhan kebutuhan konsumsi industri dan rumah tangga.
7. Gula
Gula  merupakan  pemanis  yang  umum  digunakan  untuk  makanan  dan  minuman.  Komoditas  ini  dihasilkan  dari ekstraksi  tanaman  bit  maupun  tebu  dengan  hasil  ekstraksi  yang  beraneka  ragam.  Pengolahan  yang  sedikit  berbeda akan  menghasilkan  produk  gula  yang  berbeda  pula,  misalnya  perbedaan  dalam  proses  pembersihan,  kristalisasi, pengeringan, dan jumlah molases akan menghasilkan beberapa variasi gula. Pasar gula diperdagangkan untuk tujuan industri pangan dan rumah tangga. Negara produsen gula di dunia yang terbesar secara berturut-turut adalah Brazil, India, Uni Eropa, Cina, dan Thailand. Selain sebagai produsen, India menjadi pengkonsumsi gula terbesar dan sebagian besar  gula  yang  dikonsumsi  adalah  gula  domestik.  Berbeda  halnya  dengan  Cina,  walaupun  menjadi  salah  satu produsen  besar,  Cina  juga  menjadi  negara  pengimpor  gula  terbesar  di  dunia.  Indonesia  menduduki  urutan  kedua setelah Cina sebagai negara pengimpor gula terbesar. Berikut ini merupakan persamaan varians dari komoditas gula.

## σ2t = 0,0000369 + 0,427950388508 e2t-1 + 0,608651486985 σ2t-1
Model  persamaan  varians  harga  gula  memiliki  satu  suku  ARCH  dan  satu  suku  GARCH.  Nilai  koefisien  suku  ARCH sebesar  0,428  menunjukkan  bahwa  varians  harga  gula  dipengaruhi  oleh  volatilitas  harga  gula  pda  periode sebelumnya. Varians harga gula memiliki volatilitas yang rendah. Selain dipengaruhi oleh volatilitas, varians harga gula
juga  dipengaruhi  oleh  shock  varians.  Nilai  koefisien  suku  GARCH  sebesar  0,609  menunjukkan  bahwa  shock  varians akan memengaruhi varians harga dalam jangka waktu yang lama.
.00 .05 .10 .15 .20 .25 .30 .35 60 65 70 75 80 85 90 95 00 05 10 15 20 Conditional standard deviation Krisis 1973 Krisis 2008 Resesi 2020
Gambar 7. Volatilitas harga komoditas gula Sumber: Analisis data sekunder (2021)
Komoditas  gula  sangat  terdampak  pada  periode  krisis  1973,  dibandingkan  krisis  2008  dan  resesi  2020.  Melalui Gambar 6, dapat diketahui bahwa  harga  gula  sepanjang tahun 2020 tampak stabil dan tidak volatil. Sehingga dapat dipastikan bahwa adanya pandemi, tidak memengaruhi harga gula secara global.
Berbeda  halnya  dengan  masa  resesi  2020,  harga  gula  tampak  sangat  volatil  pada  periode  krisis  1973. Supply gula global menurun, tingginya  permintaan, kerusuhan di Pakistan, dan devaluasi dolar  memberikan kontribusi  terhadap volatilitas harga gula global yag tinggi. Karena mahalnya harga gula, konsumsi per kapita gula di Amerika Serikat turun dari  103  pounds  pada  1973  ke  90  pada  1075.  Tingginya  harga  gula  ini  mendorong  pemanis  alternatif  yang  bersifat artifisial.  Pemanis  artifisial  ini  digunakan  rumah  tangga  maupun  skala  industri.  Tercatat  Coca-cola  yang  awalnya menggunakan gula tebu beralih ke penggunaah sirup jagung tinggi fruktosa pada 1974  (Bode dkk., 2014; Kennedy & Garcia-Fuentes, 2016).
Harga  gula  global  kembali  volatil  pada  periode  1980an.  Saat  itu,  harga  gula  meningkat  disebabkan  oleh  turunnya supply akibat  turunnya  hasil  panen  di  Rusia  dan  Kuba.  Beberapa  confectionery  besar  di  dunia,  seperti  Hershey’s menguruangi ukuran produk yang mereka jual. Pada era ini,  secara global muncul penawaran sugar free dessert dari banyak restoran di dunia.
Ketika hampir semua harga komoditas volatil pada 2008, hal ini tidak terjadi pada komoditas gula. Harga gula pada periode krisis 2008 relatif stabil. Akibatnya, lahan gula di beberapa negara pengekspor menurun dan diganti dengan komoditas lain yang memiliki harga lebih kompetitif. Faktor cuaca juga menghalangi produksi pada tahun 2008-2009. Pada  waktu  yang  sama,  konsumsi  gula  global  meningkat  sehingga  harga  raw  sugar  meningkat  pada  tahun  2009. Kebijakan  dalam  negeri  Brasil,  sebagai  negara  produsen  dan  eksportir  gula  terbesar  di  dunia,  juga  mempengaruhi harga global. Kebijakan ini mampu meningkatkan produksi gula, namun juga meningkatkan permintaan gula sebagai bahan baku ethanol dan gula sebagai zat pemanis. Selain trade off antara zat pemanis dan ethanol, harga gula volatil pada tahun 2009 dan 2010 disebabkan oleh turunnya produksi gula di Asia pada 2008 dan 2009, utamanya di India. India  merupakan  negara  dengan  konsumsi  gula  terbesar  di  dunia.  Produksi  gula  di  India,  Cina,  dan  Pakistan  turun hingga  33  persen  dan  menyebabkan  stok  gula  global  menurun.  Penurunan  stok  ini  mengubah  arah  perdagangan internasional  dan  memicu  kenaikan  harga  gula  secara  global.  Walaupun  Brasil  mampu  meningkatkan  ekspor  gula ketika  harga  tinggi,  namun  jumlah supply global  tidak  dapat  mengimbangi  permintaan  karena  jumlah  panen  yang menurun.  Produksi  gula  dalam  negeri  Brasil  juga  menurun  pada  2008-2009  karena  cuaca  yang  buruk  (Chum  dkk., 2014; Walter dkk., 2014)

## Review mengenai volatilitas harga pangan global
Perilaku harga komoditas pangan pokok di pasar global akan meningkat ketika terjadi krisis yang disebabkan oleh naiknya  minyak  mentah.  Seperti  pada  krisis  1973  dan  krisis  2008,  hal  ini  dimungkinkan  adanya  transmisi  harga  dan transmisi volatilitas dari komoditas energi ke komoditas pangan. Walaupun resesi 2020 akibat pandemi secara makro lebih  buruk  dibandingkan  dengan  krisis  2008,  harga  hampir  semua  komoditas  pangan  pokok  tidak  terpengaruh, kecuali komoditas daging sapi. Hal ini disebabkan karena kebijakan restriksi yang membatasi aktivitas pekerja dalam memproduksi daging sapi. Stok secara global tetap ada, namun produksi daging sapi, baik fresh maupun frozen dari negara-negara pengekspor menurun akibat pembatasan pekerja.
FAO  (2021)  menyebutkan  bahwa  banyak  negara  di  belahan  dunia  yang  mengalami  kerawanan  pangan.  Namun, berdasarkan analisis volatilitas sebelumnya, harga pangan di masa pandemi cenderung stabil. Sehingga secara umum untuk  komoditas pangan pokok, apabila terjadi kerawanan pangan pada  masa pandemi, hal tersebut  bukan berasal dari  volatilitas  harga  pangan  di  pasar  global.  Kebijakan  restriksi  yang  berlaku  pada  hampir  semua  negara  di  dunia menyebabkan  sebagian  besar  masyarakat  mengalami  pengurangan  pendapatan  atau  bahkan  kehilangan  pekerjaan. Hal  ini  yang  dimungkinkan  menjadi  penyebab  kerawanan  pangan  di  beberapa  negara.  Kerawanan  pangan  yang muncul  dapat  diakibatkan  oleh  turunnya  pendapatan  yang  diterima  sehingga  tidak  mampu  mengakses  secara ekonomi.  Jadi,  secara  umum  adanya  pandemi  memiliki  dampak  yang  besar  dalam  hal keterjangkauan  pangan  (food affordability).
Keterjangkauan  pangan  menjadi  hal  utama  bagi  sebagian  besar  pemimpin  dnegara  di  dunia.  Ada  beberapa  cara yang dapat dilakukan pemerintah suatu negara untuk mengatasi volatilitas harga komoditas pangan. Misalnya dengan kontrol ekspor atau pemberian subsidi. Sebagai contoh negara-negara di Asia Tenggara sempat melarang ekspor beras ketika  harga  global  meningkat  sehingga  harga  shock  dari  pasar  dunia  tidak  ditransmisikan  ke  pasar  dalam  negeri. Melalui  isolasi  antara  pasar  domestik  dan  pasar  dunia,  akan  mengurangi  elastisitas  permintaan  dan  penawaran  di pasar dunia. Cara ini dapat melindungi harga produk di dalam negeri, namun hal ini akan mednorong makin volatilnya harga di pasar global dan negara-negara dengan sistem open economy yang ketergantungan impor. Kebijakan dalam jangka panjang yang dapat diambil adalah meningkatkan kemandirian pangan sehingga tidak terjadi ketergantungan tinggi terhadap impor komoditas.
Sebenarnya banyak hal yang dapat menyebabkan harga komoditas volatil. Penelitian ini hanya menggunakan data univariat sehingga faktor luar selain harga komoditas itu sendiri tidak dapat teramati pengaruhnya. Banyak faktor dari luar  harga  komoditas,  misalnya  meningkatnya  variabilitas  permintaan,  meningkatnya  variabilitas supply ,  rendahnya elastisitas  permintaan,  dan  rendahnya  elastisitas supply .  Variabilitas  permintaan  yang  meningkat  diakibatkan  oleh tingginya pertumbuhan ekonomi di Cina dan negara-negara Asia lainnya yang mendrong harga komoditas untuk naik. Selain  itu  trade  off  antara  food-feed-fuel  juga  menyebabkan  variabilitas  permintaan  meningkat.  meningkatnya variabilitas supply dapat  menyebabkan  volatilitas  harga  pangan.  Contohnya  pada  komoditas  gandum  pada  periode 2006-2008  dimana  produksi  turun  drastis.  Rendahnya  elastisitas supply dapat  dilihat  pada  komoditas  beras  periode 2006-2008.  Tingkat  cadangan  beras  akan  mengurangi  responsivitas supply terhadap  demand  shock  sehingga  harga akan rentan untuk naik. Selain faktor-faktor tersebut, banyak faktor lain yang dapat memengaruhi volatilitas, misalnya exchange  rate  negara  pengekspor,  keadaan  cuaca,  kebijakan  perdagangan  internasional  dari  dalam  negeri  negara pengekspor, spekulasi, transmisi harga, dan sebagainya.

## KESIMPULAN
Harga tiap-tiap komoditas pertanian akan berbeda karena produksi dan konsumsinya yang bervariasi. Berdasarkan analisis volatilitas pada beberapa komoditas pangan pokok di dunia menunjukkan bahwa tiap komoditas memberikan respon  yang  berbeda  terhadap  krisis.  Kedelai  dan  gula  adalah  komoditas  yang  sangat  volatil  ketika  krisis  1973 melanda. Beras, gandum, jagung dan sawit adalah komoditas-komoditas yang sangat responsif terhadap krisis 2008 karena  memiliki  volatilitas  yang  sangat  tinggi.  Sedangkan  daging  sapi  adalah  satu-satunya  komoditas  yang  memiliki volatilitas  tinggi  ketika  terjadi  resesi  2020  yang  diakibatkan  oleh  pandemi  Covid-19.  Volatilitas  harga  pangan  yang tinggi  dapat  berbahaya  bagi  ketahanan  pangan  negara-negara  yang  ketergantungan  impor.  Oleh  karena  itu,  dalam jangka panjang pemerintah Indonesia perlu menguatkan kemandirian pangan dalam negeri melalui penguatan pangan lokal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  ucapan  terima  kasih  kepada  Aditya  Arief  R,  SP,  M.Si  dan  pihak  UPN  Veteran  Jawa  Timur atas kesempatan dan pendanaan riset yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[FAO] Food and Agriculuture Organization. (2015). The Impact of natural hazards and disasters on agriculture and food security and nutrition - updated may 2015 (p. 16). Food and Agriculuture Organization.
[FAO] Food and Agriculuture Organization. (2021). The state of food security and nutrition in the world 2021 . Food and Agriculuture Organization.
[ITC]. (2022). List of exportes products for the selected product . www.trademap.org
Bairagi S, Mishra AK, Mottaleb KA. (2022). Impacts of the covid-19 pandemic on food prices: evidence from storable and perishable commodities in India. Plos One, 17 (3), e0264355. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0264355.
Berhane,  G.,  Paulos,  Z.,  Tafere,  K.,  Tamiru,  S.,  Ifprihomeoffice,  S.,  Berhane,  G.,  Paulos,  Z.,  &  Tafere,  K.  (2011). ESSP  II Working Paper 23 Foodgrain Consumption and Calorie Intake Patterns in Ethiopia .
Bode, J. W., Empie, M. W., & Brenner, K. D. (2014). Evolution of high fructose corn syrup within the sweeteners industry.
Dalam Fructose, high fructose corn syrup, sucrose and health (hlm. 137–148). Springer.
Carolina, R. A., Mulatsih, S., & Anggraeni, L. (2016). Analisis volatilitas harga dan integrasi pasar kedelai indonesia denan pasar kedelai dunia. Jurnal Agro Ekonomi , 34 (1), 47–66. http://dx.doi.org/10.21082/jae.v34n1.2016.47-66
Chum, H. L., Warner, E., Seabra, J. E., & Macedo, I. C. (2014). A comparison of commercial ethanol production systems from Brazilian sugarcane and US corn. Biofuels, bioproducts and biorefining , 8 (2), 205–223. Dawe D, Slayton T. (2010). The rice crisis: market policies and food security . London (UK): Routledge. Dybowski, G., & Bugala, A. (2016). Global food market  - new factors influencing development. AGROFOR International Journal , 1 (2), 13–19. https://doi.org/10.7251/AGRENG1602013D Erokhin, V., & Gao, T. (2020). Impacts of COVID-19 on trade and economic aspects of food security: Evidence from 45 developing countries. International journal of environmental research and public health , 17 (16), 5775.
Firdaus, M. (2011). Aplikasi ekonometrika untuk data panel dan time series . IPB Press.
Hapsari, N. I., & Rudiarto, I. (2017). Faktor-faktor yang mempengaruhi kerawanan dan ketahanan pangan dan implikasi kebijakannya di Kabupaten Rembang. Jurnal Wilayah Dan Lingkungan , 5 (2), 125–140.
Ilaboya, I. R., Atikpo, E., Omofuma, F. E., Asekhame, F. F., & Umukoro, L. (2012). Causes, effects and way forward to food insecurity. Iranica Journal of Energy & Environment , 3 (2), 180–188. Jaworska,  M.  (2018).  Food  imports  and  food  security  of  main  global  market  players.  In Proceedings  of  the  2018 International Scientifi c Conference ‘Economic Sciences for Agribusiness and Rural Economy’ No 2 , 245–251.
Kalkuhl, M., Braun, J. von, & Torero, M. (2016). Volatile and extreme food prices, food security, and policy: An overview.
Food price volatility and its implications for food security and policy , 3–31.
Kang, Y., Baidya, A., Aaron, A., Wang, J., Chan, C., & Wetzler, E. (2021). Differences in the early impact of covid-19 on food security and livelihoods in rural and urban areas in the Asia Pacific Region. Global Food Security , 31 , 1–12. Kennedy, P. L., & Garcia-Fuentes, P. A. (2016). A supply and demand estimation of the United States high fructose corn syrup market . AgEcon Search.
Kummu, M., Kinnunen, P., Lehikoinen, E., Porkka, M., Queiroz, C., Roos, E., Troell, M., & Weil, C. (2020). Interplay of trade and  food  system  resilience:  gains  on  supply  diversity  over  time  at  the  cost  of  trade  independency. Global  Food Security , 24 , 1–10. https://doi.org/10.1016/j.gfs.2020.100360 Peters, M., Langley, S. V., & Westcott, P. C. (2009). Agricultural commodity price spikes in the 1970s and 1990s: Valuable lessons for today (No. 1490-2016-127304, pp. 16-23).
Purwantini, T. B. (2014). Pendekatan rawan pangan dan gizi: besaran, karakteristik, dan penyebabnya. Forum Penelitian Agro Ekonomi , 32 (1), 1–17. https://doi.org/10.21082/fae.v32n1.2014.1-17 Rachmadhan, A. A., Kusnadi, N., & Adhi, A. K. (2020). Pengaruh kebijakan subsidi pupuk terhadap produksi gula kristal putih Indonesia. Jurnal Agro Industri Perkebunan , 8 (1), 9–19. https://doi.org/10.25181/jaip.v8i1.1266 Reza,  M.  A.,  Firdaus,  M.,  &  Novianti,  T.  (2014).  Analyses  of  food  price  stabilization  in  Indonesia. ASEAN  Journal  of Economics, Management and Accounting , 2 (1&2), 48–63. Ruslan, K. (2021). Food and horticulture crop productivity in Indonesia (No. 37; Policy Paper). Center for Indonesian Policy Studies.
Sholihah,  F.,  &  Kusnadi,  N.  (2019).  Dampak  pengembangan  biofuels  terhadap  volatilitas  harga  beberapa  komoditas pangan di pasar dunia. Jurnal Agro Ekonomi , 37 (2), 157–170. http://dx.doi.org/10.21082/jae.v37n2.2019.157-170 Sumaryanto. (2009).  Analisis  volatilitas harga eceran beberapa komoditas pangan utama  dengan  model ARCH/GARCH.
Jurnal Agro Ekonomi , 27 (2), 135–163. http://dx.doi.org/10.21082/jae.v27n2.2009.135-163 Suryana,  A.  (2014).  Menuju  ketahanan  pangan  indonesia  berkelanjutan  2025:  tantangan  dan  penanganannya. Forum Penelitian Agro Ekonomi , 32 (2), 123–135. https://doi.org/10.21082/fae.v32n2.2014.123-135
Timmer, C. P., & Dawe, D. (2010). Food crises past, present (and future?): Will we ever learn . The Rice Crisis: Markets, Policies, and Food Security.
Trostle, R. (2010). Global agricultural supply and demand: factors contributing to the recent increase in food commodity prices (rev. Ed. ) . DIANE Publishing.
Walls, H., Baker, P., Chirwa, E., & Hawkins, B. (2019). Food security, food safety & healthy nutrition: are they compatible?.
Global Food Security , 21 , 69–71. https://doi.org/10.1016/j.gfs.2019.05.005
Walter, A., Galdos, M. V., Scarpare, F. V., Leal, M. R. L. V., Seabra, J. E. A., da Cunha, M. P., Picoli, M. C. A., & de Oliveira, C.
O. F. (2014). Brazilian sugarcane ethanol: Developments so far and challenges for the future. Wiley Interdisciplinary Reviews: Energy and Environment , 3 (1), 70–92. Widarjono, A. (2018). Ekonometrika: pengantar dan aplikasinya, disertai panduan eviews . UPP STIM YKPN. Wijayati, P. D., Harianto, & Suryana, A. (2019). Permintaan pangan sumber karbohidrat di Indonesia. Analisis Kebijakan Pertanian , 17 (1), 13–26. https://doi.org/10.21082/akp.v17n1.2019.13-26 World Bank. (2021). Food security and covid-19 . Agriculture and Food.