## PENDAHULUAN
Harga  berbagai  jenis  minyak  nabati  dunia  ditengarai berinteraksi satu sama lain karena adanya penggunaan yang  saling  menggantikan  (substitusi)  di  antara berbagai  jenis  minyak  nabati.  Hal  yang  sama  juga ditengarai terjadi antara minyak nabati dengan minyak bumi, karena kecenderungan pemanfaatan bahan bakar berbahan  baku  minyak  nabati.  Pengembangan  model ekonometrika  dari  keseluruhan  minyak  nabati  sulit dilakukan  karena  harus  melakukan  agregasi  banyak komoditas.  Solusi  terbaik  adalah  dengan  melakukan agregasi  pada  beberapa  komoditas  yang  pergerakan harganya serupa (Grifﬁth dan Meilke 1979).
Penelitian  ini  mengkaji  keterkaitan  jangka  panjang di  antara  berbagai  jenis  minyak  nabati  utama,  yaitu minyak sawit, minyak kedelai, dan minyak rapeseed . Selain itu juga dikaji keterkaitan dengan minyak bumi karena pada dekade terakhir, pengembangan bioenergi telah  mulai  menggunakan  bahan  baku  dari  berbagai minyak nabati. Minyak kelapa sawit ( palm oil ), minyak kedelai ( soyabean oil ), dan minyak rapa ( rapeseed oil ) adalah  tiga  jenis  minyak  nabati  yang  paling  banyak diproduksi  di  dunia.  Ketiga  jenis  minyak  nabati tersebut  pada  tahun  2008  masing-masing  diproduksi sebanyak  43  juta  MT,  37  juta  MT,  dan  19  juta  MT, yang  meliputi  74%  dari  total  produksi  minyak  nabati dunia.  Selain  itu,  minyak  rapa  adalah  jenis  minyak nabati  yang  paling  banyak  dikonversi  menjadi  bahan bakar nabati pada tahun 2002, sekitar 84% (Yu et al. 2006), sedangkan minyak kedelai adalah jenis minyak
Jenis 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Palm Oil 25.409 28.259 30.987 33.846 37.142 38.674 43.118 Palm Kernel Oil 3.044 3.347 3.581 3.976 4.344 4.496 4.989 Soyabean Oil 29.850 31.241 30.729 33.612 35.278 37.354 37.164 Cottonseed Oil 4.221 3.987 4.367 4.978 4.903 5.043 5.029 Groundnut OIl 5.178 4.508 4.706 4.506 4.382 4.194 4.445 Sunﬂower Oil 7.610 8.917 9.423 9.785 11.191 10.843 10.687 Rapeseed Oil 13.343 12.698 15.088 16.294 18.510 18.746 19.847 Corn Oil 2.016 2.017 2.025 2.133 2.264 2.319 2.408 Coconut Oil 2.098 3.270 3.040 3.237 3.083 3.114 3.130 Olive Oil 2.773 2.904 3.110 2.965 2.798 3.020 3.081 Castor Oil 438 425 500 540 535 524 603 Sesame Oil 807 810 831 868 860 831 803 Linseed Oil 581 594 635 626 695 693 643 Total Vegetable Oils 98.368 102.977 109.022 117.366 125.985 129.851 135.947
yang  paling  banyak  dikonversi  menjadi  biodiesel  di Amerika Serikat sekitar 9%  (Wikipedia, 2009).
Pada  periode  2004-2008  terjadi  dinamika  kenaikan harga  komoditas  yang  luar  biasa.  Fenomena  tersebut juga  perlu  ditangkap  dalam  analisa.  Pada  periode tersebut harga minyak bumi mencapai rekor tertinggi di  atas  US$1.300  per barrel .  Demikian  pula  harga CPO, minyak kedelai, dan minyak rapa mencapai rekor tertinggi  masing-masing  pada  tingkat  harga  di  atas US$1.100 /MT, US$1.400/MT, dan US$1.700/MT.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan gambaran  yang  lebih  jelas  mengenai  dinamika  harga minyak  nabati  dengan  harga  minyak  bumi  dengan menggunakan  data  bulanan.  Keterkaitan  dinamis  di antara  berbagai  jenis  minyak  nabati  dengan  minyak bumi  diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  dan acuan  bagi  para  pengambil  keputusan  investasi  dan bisnis  dalam  kegiatan  operasional  dan  perencanaan, serta  perdagangan  dan  investasi  pada  sektor  industri minyak sawit.

## TINJAUAN PUSTAKA
Helbling et  al .  (2008)  mengemukakan  bahwa  selain diakibatkan oleh faktor spesiﬁk dari setiap komoditas, yaitu resiko geopolitik, kondisi iklim dan cuaca serta kegagalan panen, peningkatan harga juga diakibatkan oleh  faktor  penawaran  dan  permintaan  yang  saling mempengaruhi.
Tabel 1. Produksi Berbagai Jenis Minyak Nabati Dunia 2004-2008
Faktor-faktor  yang  memberikan  pengaruh  pada peningkatan harga komoditas adalah sebagai berikut: (1) pertumbuhan ekonomi telah mendorong permintaan akan  berbagai  komoditas,  (2)  produksi  biofuel  telah mendorong permintaan akan berbagai tanaman pangan yang  dapat  dikonversi  menjadi  biofuel,  (3)  respon penawaran dan produksi yang lambat, (4) keterkaitan di  antara  berbagai  komoditas,  dan  (5)  tingkat  suku bunga yang rendah dan depresiasi nilai mata uang US Dollar.
Menurut  Grifﬁth  dan  Meilke  (1979)  harga  berbagai jenis  minyak  nabati  dunia  diduga  berinteraksi  satu sama  lain  karena  adanya  penggunaan  yang  saling menggantikan  (substitusi)  di  antara  berbagai  jenis minyak  nabati.  Hal  yang  sama  juga  diduga  terjadi antara  minyak  nabati  dengan  minyak  bumi,  karena kecenderungan  pemanfaatan  bahan  bakar  berbahan baku minyak nabati. Penelitian ekonometrika terhadap minyak  nabati  tidak  mudah  untuk  dilakukan  karena harus  melakukan  agregasi  terhadap  banyak  jenis komoditas. Solusi terbaik yang dapat dilakukan adalah melakukan  agregasi  pada  beberapa  komoditas  yang pergerakan harganya serupa.
Penelitian  mengenai  keterkaitan  harga  komoditas minyak  nabati  sebelumnya  telah  dilakukan  oleh  Yu et  al .  (2006),  Amiruddin et  al .  (2005),  dan  Hameed dan  Arshad  (2008).  Yu et  al. (2006)  melakukan kajian keterkaitan antara harga minyak nabati dengan minyak  bumi  dengan  menggunakan  data  mingguan dari  Januari  1999  hingga  Maret  2006.  Prosedur  yang dipergunakan  adalah  teknik  kointegrasi  multivariat, dan  menyimpulkan  bahwa shock harga  minyak  bumi tidak  berpengaruh  signiﬁkan  pada  variasi  dari  harga minyak  nabati.  Sementara  itu  Hameed  dan  Arshad (2008)  menggunakan  data  bulanan  dari  Januari  1983 hingga  Maret  2008  dengan  menggunakan  metode Johansen  cointegration dan Granger  causality. Hasil penelitian  menyimpulkan  bahwa  harga  minyak  bumi memberikan pengaruh terhadap harga minyak nabati. Kointegrasi di antara minyak nabati disampaikan oleh Amiruddin et  al. (2005)  yang  menyimpulkan  bahwa minyak  kedelai  adalah  pemimpin  harga  di  antara berbagai  minyak  nabati.  Data  yang  dipergunakan adalah  data  bulanan  dari  Januari  1990  hingga  Juni 2004, dan dikaji dengan impulse response , dan variance decomposition.

## KERANGKA PEMIKIRAN
Dalam pemanfaatannya sebagai bahan pangan maupun untuk keperluan lainnya, berbagai jenis minyak nabati utama,  yaitu  minyak  sawit,  minyak  kedelai,  dan minyak  rapa  bersifat  saling  menggantikan.  Dalam
dekade  terakhir,  pemanfaatan  minyak  nabati  telah pula digunakan sebagai bahan baku biodiesel. Dengan demikian, minyak nabati juga telah mulai bersifat saling menggantikan  dengan  minyak  bumi  untuk  keperluan bahan  baku  energi.  Keterkaitan  saling  menggantikan di antara minyak nabati dan minyak bumi ini dengan sendirinya  tergambar  dari  pergerakan  harga  dari masing-masing  jenis  minyak  tersebut.  Secara  graﬁs, keterkaitan  ini  dapat  digambarkan  sebagai  kerangka keterkaitan sebagaimana terlihat pada Gambar 1.
Gambar  1.  Kerangka  Pemikiran  Kointegrasi  Harga

## Minyak Nabati dan Minyak Bumi

## METODOLOGI PENELITIAN
Regresi linier klasik mengasumsikan bahwa data time series adalah stationer . Namun demikian kebanyakan data time  series bersifat non-stationary .  Untuk  itu perlu  dilakukan  pengujian  stationaritas  dari  setiap variabel  yang  digunakan.  Uji Augmented  Dickey- Fuller (ADF  test)  dan  Phillip-Perron  (PP)  digunakan untuk mengidentiﬁkasi derajat stationaritas dari setiap series .
Dengan  mempertimbangkan  faktor  non- stationarity pada data time series , maka dapat diestimasi keterkaitan jangka panjang antara variabel-variabel dalam model. Keterkaitan  janka  panjang  ini  dilakukan  dengan menggunakan  pendekatan  kointegrasi multivariate Johansen .  Dalam  kerangka  Johansen  (1991),  semua variabel  stationer  pada difference diperlakukan sebagai  endogen.  Jika  variabel-variabel  dalam  model berkointegrasi,  maka  dapat  digunakan  pendekatan vector error correction model (VECM). Model VECM dapat dituliskan sebagai berikut (Hayashi 2000):
Persamaan  (1)  adalah  sebuah  persamaan  model  VAR pada ﬁrst differences ditambah satu term tingkat level.
ΔP t = Σ Γ i ΔP t-1 +ΠP t-1 + μ + ε t (t=1,.....T) k -1 i= 1
P t-1 disebut  sebagai Error  Correction  Term dan  Π adalah  koeﬁsien  matriks  (MxM)  yang  mengandung informasi response dari tingkat lag dari data terhadap perubahan saat ini.
Informasi jangka panjang, jangka pendek, dan saat ini (kontemporer)  yang  ada  pada  data-data  runtut  waktu tersebut  dapat  diidentiﬁkasi  melalui  parameter  yang ada pada persamaan (1). Informasi keterkaitan jangka panjang antara variabel M diwakili oleh Π. Pada saat rank dari Π adalah angka positif, r , dan lebih kecil dari jumlah data runtut waktu, M , maka Π = αβ ’ dimana α dan β adalah matriks (M x r ). Matriks β mengandung parameter kointegrasi dan matriks α meliputi informasi speed  of  adjustment. Pengujian  hipotesis  terhadap β akan  dapat  menunjukkan  informasi  pada  struktur jangka  panjang,  sedangkan  pengujian  hipotesis terhadap α dan  Гi  dapat  mengidentiﬁkasi  keterkaitan jangka pendek (Johansen dan Juselius 1994; Johansen 1995 dalam Yu et al . 2006). Hasil pendugaan VECM digunakan untuk memperoleh inovasi informasi dalam jangka  pendek  dan  jangka  panjang  dengan  tingkat perubahan tertentu dengan analisis Impulse Response Function dan Variance Decomposition.
Impulse  response  function (IRF)  menunjukkan  arah hubungan  dan  besarnya  pengaruh  suatu  variabel endogen pada berbagai variabel endogen lainnya yang ada  dalam  suatu  sistem  dinamis  VAR.  IRF  dapat menelusuri  pengaruh  satu  standar  deviasi shock dari satu  inovasi  terhadap  nilai  variabel  endogen  saat  ini atau  pada  waktu  mendatang.  Suatu shock dari  suatu variabel  endogen,  dapat  terjadi  pada  saat  informasi baru masuk, dan akan langsung memberikan pengaruh pada variabel itu sendiri dan juga pada variabel endogen lainnya melalui struktur dinamis dari VAR.
Karakteristik  dan  perilaku  dinamis  dari  suatu  sistem dapat  dipahami  dengan  memanfaatkan Variance Decomposition (VDC). Jika impulse response functions dapat melacak pengaruh dari suatu shock yang terjadi terhadap  suatu  variabel  endogen  dalam  sistem,  maka VDC  memisahkan  varian  yang  ada  dalam  variabel endogen  menjadi  komponen-komponen shock pada berbagai  variabel  endogen  lainnya  dalam  struktur dinamis  VAR.  VDC  digunakan  untuk  menyusun perkiraan error variance suatu variabel, yaitu seberapa besar perbedaan antara variance sebelum dan sesudah shock , baik shock yang berasal dari variabel itu sendiri maupun shock dari  variabel  lainnya.  Dengan  kata lain,  VDC  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  relatif suatu variabel terhadap variabel lainnya. Hal ini dapat dilakukan  dengan  mengukur  persentase shock atas masing-masing  variabel.  Misalnya  bila  ada shock terhadap suatu variabel, perubahan yang terjadi dapat dijelaskan  dengan  mengkaji  berapa    persen shock
tersebut  dipengaruhi  oleh  variabel  itu  sendiri  dan berapa persen dipengaruhi oleh variabel lainnya.
Menurut  Sims  (1982)  VDC  menunjukkan  kekuatan hubungan Granger  causality yang  mungkin  ada diantara berbagai variabel. Dengan kata lain, indikasi adanya  hubungan Granger  causality yang  kuat  akan terdeteksi  jika  suatu  variabel  menjelaskan  porsi  yang besar  dari forecast  error  variance dari  variabel  lain atau sebaliknya.

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam analisis ini adalah harga dari  tiga  jenis  minyak  nabati  yang  paling  banyak diproduksi di dunia, yaitu minyak sawit, minyak kedelai, dan  minyak  rapa.  Harga  minyak  bumi  dimasukkan dalam analisis untuk melihat pengaruhnya pada pasar minyak  nabati,  terutama  pada  periode  peningkatan pemanfaatan  minyak  nabati  sebagai  bahan  baku biodiesel.
Variabel yang dipergunakan untuk analisis adalah: Harga  minyak  kelapa  sawit, 1. Palm  oil,  Malaysia Palm  Oil  Futures  (ﬁrst  contract  forward)  4-5 percent FFA, US$ per metric tonne. (PCPO)
Harga  minyak  kedelai, 2.

## Soybean  Oil,  Chicago
Soybean  Oil  Futures  (ﬁrst  contract  forward) exchange approved grades, US$ per metric tonne (PSOY).
Harga  minyak  rapa 3. ,  Rapeseed  Oil;  Crude,  fob
Rotterdam, US$ per metric tonne. (PRAP)
Harga minyak bumi, 4. Crude Oil (petroleum), simple average  of  three  spot  prices;  Dated  Brent,  West Texas Intermediate, and the Dubai Fateh, US$ per barrel (PCRO).
Data  yang  digunakan  merupakan  data  bulanan  pada periode  Januari  1980  hingga  Desember  2008,  dan diperoleh  dari database statistik  komoditas  IMF (www.imf.org).  Statistik  deskriptif  dari  data  yang dipergunakan adalah sebagaimana terlihat dalam Tabel 2.
Masing-masing  variabel  dinyatakan  dalam  satuan US$,  yang  dapat  terpengaruh  oleh  penguatan  atau pelemahan  nilai  US$.  Namun  demikian  hal  ini  dapat dikesampingkan  karena  fokus  penelitian  ini  adalah untuk  mengkaji  pergerakan  relatif  dari  masing- masing  variabel.  Dalam  analisis  dibedakan  perilaku pada  periode  1980-2003  dan  2004-2008.  Hal  ini untuk  mengkaji  pengaruh  gejolak  harga  komoditas pada periode 2004-2008, yang ditandai dengan mulai meningkatnya harga minyak bumi di atas US$40 per barrel sejak tahun 2004.

## Analisis Data

## Uji Stasioneritas
Dalam  mengkaji  apakah  data  bersifat  stasioner  atau tidak, digunakan uji akar unit ( unit root test ), dengan metoda Augmented Dickey-Fuller (ADF) dan Phillips- Perron (PP) (Mandala, 2005). Hasil uji akar unit adalah sebagaimana ditampilkan dalam Tabel 3. Hasil uji akar unit  mengindikasikan  bahwa  PRAP  dan  PCRO  tidak stasioner pada level dan stasioner pada ﬁrst difference. Dengan  demikian  PRAP  dan  PCRO  secara  individu terintegrasi  pada  ordo  1,  I(1).  Sedangkan  PCPO,  dan PSOY bersifat stasioner, I(0).
Hasil  uji  stasioneritas  menunjukkan  bahwa  data bersifat stasioner pada difference . Hal ini menunjukkan bahwa  data  tidak  dapat  menggunakan  prosedur  uji linier klasik sehingga dalam penelitian ini digunakan prosedur  VECM.  Untuk  dapat  melakukan  prosedur VECM, maka terlebih dahulu perlu ditentukan panjang lag optimal dan uji kointegrasi dari sistem.

## Uji Panjang Lag
Hasil  uji  panjang  lag  pada  periode  1980-2003 menunjukkan  bahwa  panjang  lag  optimal  adalah  2 (dua) sesuai dengan kriteria SC dan HQ (Tabel 4).
PCPO PSOY PSUN PRAP PCRO Mean 414,95 522,25 638,48 573,10 29,78 Median 382,82 497,26 594,59 536,40 25,03 Maximum 1146,86 1414,42 2300,19 1736,46 132,55 Minimum 162,79 301,59 332,55 253,31 9,88 Std. Dev. 16265 167,55 269,55 233,22 19,88 Skewness 1,67 2,56 3,75 2,35 2,48 Kurtosis 7,25 12,37 20,44 10,27 10,21 Jarque-Bera 422,68 1651,16 5222,54 1048,97 1108,77 Probability 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Sum 144404,10 181744,00 222189,30 199437,10 10364,42 Sum Sq. Dev. 9179757,00 9741452,00 25212438,00 18874227,00 137189,80 Observations 348 348 348 348 348
Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
Periode 1980-2003
ADF
PP
Variabel Level First Diff. Level First Diff. ADF-test p-value ADF-test p-value PP-test p-value PP-test p-value PCPO -3.179 0.022 -6.642 0.000 -2.901 0.047 -12.444 0.000 PSOY -3.005 0.036 -12.185 0.000 -2.908 0.046 -11.888 0.000 PRAP -3.117 0.026 -18.196 0.000 -3.022 0.034 -18.320 0.000 PCRO -2.822 0.057 -11.982 0.000 -2.475 0.123 -11.616 0.000 Periode 2004-2008 ADF PP Variabel Level First Diff Level First Diff. ADF-test p-value ADF-test p-value PP-test p-value PP-test p-value PCPO -1.818 0.368 -3.686 0.007 -1.431 0.561 -3.650 0.008 PSOY -1.660 0.446 -3.971 0.003 -1.480 0.537 -3.943 0.003 PRAP -2.257 0.190 -2.398 0.147 -1.511 0.521 -5.835 0.000 PCRO -2.315 0.171 -3.435 0.014 -1.890 0.335 -3.346 0.017
Tabel 3. Uji Akar Unit
panjang terdapat keterkaitan di antara variabel-variabel yang  diamati.  Dengan  demikian,  harga  dari  berbagai minyak  nabati  dan  minyak  bumi  bergerak  beriringan dalam  jangka  panjang.  Hasil  pengujian  kointegrasi menunjukkan  bahwa  terdapat  kointegrasi  di  antara variabel-variabel  amatan.  Oleh  karena  itu,    prosedur VECM dapat dilakukan dalam penelitian ini. Hasil uji kointegrasi dapat dilihat pada Tabel 6 dan Tabel 7.

## Model Penelitian
Model yang akan diuji dapat dituliskan sebagai:
F=(PCPO, PSOY, PRAP, PCRO)
Pada  hasil  uji  panjang  lag  untuk  periode  2004-2008, panjang lag optimal adalah 1 (satu) yang sesuai kriteria SC dan HQ (Tabel 5). Pada dasarnya semakin panjang lag dalam model akan semakin dapat menggambarkan cakupan analisis yang lebih luas dari perilaku dinamis. Namun  demikian,  semakin  panjang  lag  dalam  model akan semakin mengurangi degree of freedom .

## Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  berdasarkan Max-Eigen  Statistic (Johansen dan Juselius, 1990) untuk data periode 1980- 2003  dan  periode  2004-2008  memperlihatkan  bahwa masing-masing  setidaknya  terdapat  satu  persamaan kointegrasi. Hal ini menjelaskan bahwa dalam jangka
Tabel 4. Hasil Uji Panjang Lag Periode 1980-2003 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -5692,098 NA 5,50E+12 40,68642 40,73834 40,70725 1 -4567,071 2209,876 1,99E+09 32,76479 33,02442 32,86893 2 -4501,095 127,7097 1,40E+09 32,40782 32,87515* 32,59527 3 -4484,853 30,97603 1,39E+09 32,40609 33,08113 32,67685 4 -4468,345 31,01178 1,39E+09* 32,40246* 33,2852 32,75653 5 -4453,756 26,99048 1,40E+09 32,41254 33,50298 32,84992 6 -4439,112 26,67302* 1,42E+09 32,42223 33,72036 32,94291 7 -4427,675 20,50348 1,47E+09 32,45482 33,96067 33,05882 8 -4422,131 9,78243 1,58E+09 32,5295 34,24035 33,21681
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modiﬁed LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion
SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Tabel 5. Hasil Uji Panjang Lag Periode 2004-2008
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -1341,464 NA 3,53E+14 44,84879 44,98841 44,9034 1 -1094,013 453,6589 1,58E+11 37,13378 37,83189* 37,40685* 2 -1071,526 38,22833 1,28E+11* 36,91754 38,17414 37,40906 3 -1058,95 19,70332 1,46E+11 37,03165 38,84675 37,74164 4 -1046,809 17,40204 1,72E+11 37,16028 39,53388 38,08873 5 -1033,021 17,92443 1,97E+11 37,23402 40,1661 38,38092 6 -1016,419 19,3687 2,12E+11 37,21396 40,70453 38,57931 7 -989,398 27,92149* 1,68E+11 36,8466 40,89567 38,43041 8 -963,3261 2,46465 1,46E+11 36,51087* 41,11843 38,31314
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modiﬁed LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion
SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
VECM digunakan untuk memperoleh inovasi informasi dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  dengan tingkat  perubahan  tertentu  dengan  analisis Impulse Response Fuction dan variance decomposition.
Untuk  mengetahui  perbedaan  dinamika  yang  terjadi sebelum  dan  selama  periode  peningkatan  harga komoditas,  maka  pengujian  akan  dilakukan  terhadap periode sebelum peningkatan harga komoditas (1980- 2003) dan pada periode peningkatan harga komoditas (2004-2008).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Persamaan Kointegrasi Jangka Panjang
Persamaan  kointegrasi  menunjukkan  bahwa  pada periode 1980-2003, jika harga minyak nabati meningkat, maka  harga  minyak  sawit  akan  turun,  tetapi  pada periode 2004-2008 terjadi sebaliknya. Kenaikan harga minyak kedelai akan menyebabkan harga minyak sawit juga akan meningkat. Harga minyak rapa memberikan pengaruh positif pada harga minyak sawit pada periode 1980-2003.  Sebaliknya  pada  periode  2004-2008, harga minyak rapa memberikan pengaruh negatif pada minyak sawit.
Pada  kedua  periode,  harga  minyak  bumi  memberikan pengaruh  psoitif  pada  minyak  sawit,  tetapi  pengaruh pada  periode  1983-2003  tidak  terbukti  signiﬁkan. Error  Correction  Term (ECT)  mengandung  informasi bahwa  keseimbangan  jangka  pendek  akan  terkoreksi menuju  keseimbangan  jangka  panjang.  Pada  periode 1980-2003  adalah  -0,022  menunjukkan  bahwa  proses penyesuaian terjadi baik dalam jangka pendek maupun jangka  panjang  dan  keseimbangan  PCPO  akan  selalu terkoreksi menuju posisi kesimbangan jangka panjang dengan  koeﬁsien  kecepatan  penyesuaian  ( speed  of adjustment )  sebesar  -2,2  persen  per  bulan.  Sementara itu  pada  periode  2004-2008,  PCPO  akan  terkoreksi menuju  keseimbangan  jangka  panjang  dengan kecepatan penyesuaian sebesar 35,65% per bulan. Hasil persamaan  kointegrasi  jangka  panjang  ditampilkan dalam Tabel 7.
Model  dapat  ditampilkan  dalam  persamaan  VECM sebagai berikut:
Dimana  Zit-1,  i=1,2,3,4  adalah error  correction  term yang  diperoleh  dari  persamaan  kointegrasi;  γ,θ,δ,τ,ρ adalah parameter yang diestimasi; μ adalah konstanta; p1, p2, p3 dan p4 adalah panjang lag dari model VAR, dan ε it , i=1,2,3,4 adalah proses random stasioner dengan rata-rata  nol  dan  varians  konstan.  Hasil  pendugaan

## Periode 1980-2003
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0,1012 63,3515 54,0790 0,0060 At most 1 0,0664 32,9519 35,1928 0,0856 At most 2 0,0276 13,3556 20,2618 0,3361 At most 3 0,0187 5,3754 9,1645 0,2448
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level ** MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

## Periode 2004-2008
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0,3982 58,3751 54,0790 0,0197 At most 1 0,2467 27,9023 35,1928 0,2457 At most 2 0,1156 10,9019 20,2618 0,5516 At most 3 0,0571 3,5301 9,1645 0,4866
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level ** MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Tabel 6. Uji Kointegrasi Model Penelitian pada Periode
1980-2003 dan Periode 2004-2008
∆ PRAP 3 t = Σ θ 3 i ∆ PCPO t-i + Σ δ 3 i ∆ PSOY t-1 + Σ τ 3 i ∆ PRAP t-i + Σ ρ 3 i ∆ PCRO t -i +γ 3 Z 3 t- 1 +μ 3 +ε 3 t p 3 i= 1 i= 1 p 3 p 1 i= 1 p 3 i= 1
∆ PCRO 4 t = Σ θ 4 i ∆ PCRO t-i + Σ δ 4 i ∆ PCPO t-i + Σ τ 4 i ∆ PSOY t - i + Σ ρ 4 i ∆ PRAP t-i +γ 4 Z 4 t- 1 +μ 4 +ε 4 t p 4 i= 1 i= 1 i= 1 p 4 p 1 i= 1 p 4 ∆ PSOY 2 t = Σ θ 2 i ∆ PSOY t-i + Σ δ 2 i ∆ PCPO t-i + Σ τ 2 i ∆ PRAP t - i
+ Σ ρ 2 i ∆ PCRO t-i +γ 2 Z 2 t- 1 +μ 2 +ε 2 t p 2 i= 1 i= 1 i= 1 p 2 p 1 i= 1 p 2
∆ PCPO 1 t = Σ θ 1 i ∆ PCPO t-i + Σ δ 1 i ∆ PSOY t-1 + Σ τ 1 i ∆ PRAP t-i + Σ ρ 1 i ∆ PCRO t -i +γ 1 Z 1 t- 1 +μ 1 +ε 1 t p 1 i= 1 i= 1 p 1 p 1 i= 1 p 1 i= 1
Tabel 7. Persamaan Kointegrasi Harga Minyak Nabati
PCPO Periode 80-03 Periode 04-08 PSOY -2,5805*** [-4,8206] 1,2366*** [9,2151] PRAP 3,1934*** [6,7802] -0,619847*** [-3,6249] PCRO 2,1477 [0,6254] 4,8575*** [3,8971] C 0,2306 [0,0016] -51,8728* [ -1,3431] Coint. Eq. -0,0220* [-1,6163] 0,3565*** [4,6531]
*** s igniﬁkan pada tingkat 1%
**   signiﬁkan pada tingkat 5%
*     signiﬁkan pada tingkat 10%

## Impulse Response Function
Impulse  response  function (IRF)  digunakan  untuk mengkaji pengaruh perubahan dari satu variabel pada variabel itu sendiri atau variabel lainnya. Estimasi yang dilakukan  untuk  IRF  ini  dititikberatkan  pada  respon suatu  variabel  pada  perubahan  satu  deviasi  standar dari  variabel  itu  sendiri  maupun  dari  variabel  lainnya yang  terdapat  dalam  model.  Estimasi  terhadap  fungsi impulse response bertujuan untuk menelusuri dampak shock variabel inovasi terhadap variabel lainnya dengan asumsi  bahwa  masing-masing  variabel  inovasi  tidak berkorelasi  satu  sama  lainnya  sehingga  penelusuran dampak suatu shock dapat bersifat langsung.
Respon  Variabel  PCPO  pada  Perubahan  Variabel Lainnya pada Periode 1980-2003
Sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  2,  respon PCPO  pada  perubahan  PCPO,  meningkat  hingga 40  persen  pada  dua  bulan  kemudian  dan  menjadi permanen  dalam  jangka  panjang  pada  tingkat  31%. Respon  PCPO  pada  perubahan  PSOY,  adalah  sebesar -6% pada tiga bulan pertama dan kemudian  permanen dalam  jangka  panjang  pada  tingkat  -5,9%.  Respon PCPO pada perubahan PRAP, adalah sebesar 4 persen pada tiga  bulan pertama dan permanen dalam jangka panjang  pada  tingkat  7,4%.  Respon  PCPO  pada perubahan PCRO, positif dan permanen dalam jangka panjang  pada  tingkat  2,8%.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  respon  PCPO  terhadap shock PSOY bersifat  negatif  dan  permanen.  Hal  ini  menjelaskan sifat saling substitusi yang kuat di antara minyak sawit dengan  minyak  kedelai.  Sementara  itu,  respon  PCPO terhadap shock PRAP  dan  PCRO  bersifat  positif  dan permanen. Hal ini menunjukkan bahwa minyak sawit bergerak seiring dengan minyak rapeseed dan minyak bumi.

## Respon  Berbagai  Variabel    terhadap  Variabel PCRO pada periode 1980-2003
Respon harga minyak nabati terhadap perubahan harga minyak  bumi  pada  periode  1980-2003  mempunyai magnitude yang  cukup  rendah,  yaitu  berkisar  -1% hingga  10%.  Sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  2,  3 dan  4,  respon  PCPO  akibat  perubahan  harga  PCRO adalah  melonjak  hingga  3%  pada  periode  6  bulan ke  depan,  dan  permanen  pada  tingkat  2,8  %  jangka panjang.  Respon  PSOY  terhadap  perubahan  PCRO adalah  negatif  dan  permanen  pada  kisaran  -0,6%. Untuk PRAP, perubahan harga PCRO direspon negatif dan  permanen  pada  tingkat  -1,6%  hingga  0.97%. Tingkat respon yang relatif rendah ini mengindikasikan bahwa harga minyak bumi relatif kurang memberikan pengaruh terhadap harga berbagai minyak nabati.
Respon  Variabel  PCPO  pada  Perubahan  Variabel Lainnya pada Periode 2004-2008
Gambar 5 menunjukkan  hasil IRF PCPO untuk periode 2004-2008. Respon PCPO pada perubahan diri sendiri adalah  sebesar  38%  pada  periode  saat  ini  hingga penjadi  permanen  pada  tingkat  76%  pada  jangka  12 bulan kemudian. Respon PCPO pada perubahan PSOY, negatif,  -5%  pada  bulan  ke  2  dan  kemudian  menjadi permanen  pada  tingkat  -62  persen.  Respon  PCPO pada  perubahan  PRAP,  -5%  pada  bulan  ke  dua  dan kemudian positif dan permanen pada tingkat 18% sejak bulan ke lima. Respon PCPO pada perubahan PCRO, -6%  pada  bulan  ke  2  hingga  permanen  pada  tingkat -64%. Shock PSOY terhadap PCPO sebagaimana pada periode  1980-2003  direspon  negatif  dan  permanen. Demikian pula shock PRAP sebagaimana pada periode 1980-2003  juga  direspon  positif  dan  permanen. Yang berbeda adalah, shock PCRO pada periode 2004-2008 direspon negatif dan permanen oleh PCPO. Selain itu, jika  dibandingkan  dengan  periode  1980-2003,  maka dapat  dikatakan magnitude respon  PCPO  pada shock berbagai  variabel  pada  periode  2004-2008  jauh  lebih kuat.

## Respon  Berbagai  Variabel    terhadap  Variabel PCRO pada periode 2004-2008
Sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  5,  6  dan 7,  pada  periode  2004-2008,  respon  minyak  nabati terhadap  perubahan  harga  minyak  bumi  cenderung negatif  dan  permanen,  masing-masing  untuk  PCPO, PSOY  dan  PRAP  pada  magnitude  -64%,  -72  %,  dan -51 %. Khusus untuk PRAP, pada bulan ke 2 meningkat 9 persen dan kemudian menjadi negatif dan permanen. Dibandingkan  dengan  periode  1980-2003,  respon yang  dihasilkan  pada  periode  2004-2008  mempunyai magnitude yang jauh lebih kuat.
Gambar 2. IRF PCPO Periode 1980-2003
Gambar 4. IRF PRAP Periode 1980-2003
Gambar 6. IRF PSOY Periode 2004-2008

## Variance Decomposition
Fungsi impulse  response bertujuan  untuk  menelusuri dampak  respon  suatu  variabel  karena shock variabel lainnya  dan  mengasumsikan  bahwa  variabel-variabel inovasi tidak saling berkorelasi.
Dalam  kenyataannya,  variabel-variabel  inovasi  saling berkorelasi,  sehingga  sebenarnya  tidak  dapat  dilihat dampak shock secara individual terhadap suatu variabel. Variance Decompostion (VDC) bertujuan memisahkan
dampak  masing-masing  variabel  inovasi  tersebut secara individual terhadap respon yang diterima suatu variabel.
Variance decomposition ini bertujuan untuk mengukur perkiraan error variance suatu variabel, yaitu seberapa besar  perbedaan  antara  sebelum  dan  sesudah shock , baik yang berasal dari variabel itu sendiri maupun dari variabel lain. VDC, yang terbagi atas dua bagian, yaitu VDC untuk periode 1980-2003 dan periode 2004-2008 (Tabel 8).
Periode 1980-2003 Periode 2004-2008 Variance Decomposition of PCPO: Variance Decomposition of PCPO: Period PCPO PSOY PRAP PCRO Period PCPO PSOY PRAP PCRO 1 100,00 0,00 0,00 0,00 1 100,00 0,00 0,00 0,00 6 95,79 1,83 1,84 0,54 6 59,32 19,89 2,92 17,87 12 93,78 2,47 3,11 0,64 12 44,82 26,16 2,95 26,06 18 92,82 2,74 3,76 0,68 18 42,91 26,89 2,67 27,53 24 92,29 2,89 4,12 0,70 24 42,23 27,16 2,56 28,05 30 91,97 2,98 4,34 0,71 30 41,83 27,31 2,51 28,35 36 91,75 3,04 4,49 0,72 36 41,58 27,41 2,47 28,54 42 91,59 3,09 4,60 0,73 42 41,40 27,48 2,45 28,67 48 91,47 3,12 4,68 0,73 48 41,27 27,53 2,43 28,77 Variance Decomposition of PSOY: Variance Decomposition of PSOY: Period PCPO PSOY PRAP PCRO Period PCPO PSOY PRAP PCRO 1 39,69 60,31 0,00 0,00 1 54,38 45,62 0,00 0,00 6 36,37 58,75 4,83 0,04 6 57,30 10,86 10,62 21,21 12 32,43 54,25 13,28 0,04 12 42,77 13,31 10,09 33,83 18 30,34 51,46 18,16 0,04 18 41,02 13,41 9,38 36,19 24 29,18 49,86 20,93 0,04 24 40,49 13,35 9,14 37,03 30 28,46 48,87 22,63 0,04 30 40,17 13,32 9,01 37,49 36 27,99 48,20 23,78 0,04 36 39,97 13,31 8,93 37,79 42 27,64 47,73 24,59 0,04 42 39,83 13,30 8,87 37,99 48 27,39 47,37 25,21 0,04 48 39,73 13,29 8,83 38,14 Variance Decomposition of PRAP: Variance Decomposition of PRAP: Period PCPO PSOY PRAP PCRO
Period PCPO PSOY PRAP PCRO 1 15,18 7,19 77,63 0,00 1 7,58 7,70 84,72 0,00 6 42,21 19,17 38,54 0,08 6 26,02 5,04 65,81 3,13 12 45,09 21,23 33,60 0,08 12 26,27 6,81 54,91 12,02 18 46,37 22,14 31,40 0,08 18 26,56 7,25 51,85 14,34 24 47,07 22,65 30,20 0,08 24 26,74 7,30 50,83 15,12 30 47,50 22,96 29,45 0,08 30 26,84 7,35 50,25 15,57 36 47,80 23,17 28,94 0,08 36 26,89 7,37 49,88 15,86 42 48,01 23,33 28,58 0,08 42 26,93 7,39 49,62 16,06 48 48,17 23,44 28,30 0,08 48 26,96 7,41 49,43 16,20 Variance Decomposition of PCRO: Variance Decomposition of PCRO: Period PCPO PSOY PRAP PCRO Period PCPO PSOY PRAP PCRO 1 0,13 0,12 0,07 99,68 1 8,50 4,83 4,46 82,21 6 0,09 0,13 0,08 99,71 6 19,75 11,03 31,42 37,81 12 0,07 0,11 0,06 99,75 12 23,89 29,40 34,46 12,24 18 0,07 0,11 0,05 99,77 18 24,97 33,17 33,62 8,25 24 0,07 0,11 0,05 99,77 24 25,48 34,52 33,51 6,49 30 0,07 0,11 0,05 99,78 30 25,76 35,28 33,44 5,52 36 0,07 0,11 0,05 99,78 36 25,94 35,77 33,40 4,90 42 0,07 0,11 0,05 99,78 42 26,06 36,11 33,37 4,47 48 0,07 0,11 0,05 99,78 48 26,15 36,36 33,34 4,15
Tabel 8. Variance Decomposition Periode 1980-2003 dan 2004-2008

## Variance Decomposition dari PCPO
Pada  periode  1980-2003,  variasi  PCPO  pada  horizon saat ini dapat dijelaskan oleh harga sendiri sebesar 100 persen, dan angka ini menurun pada tingkat 92 persen pada horizon 48 bulan kemudian.
Dalam jangka pendek PCPO relatif tidak dipengaruhi oleh  harga  minyak  nabati  lainnya  maupun  oleh  harga minyak  bumi.  Dalam  jangka  panjang,  PCPO  selain dipengaruhi  oleh  harga  itu  sendiri  juga  dipengaruhi oleh PSOY dan PRAP, tetapi pada tingkat yang rendah, yaitu kurang dari 5%. Sedangkan PCRO relatif kurang memberikan  pengaruh,  karena  hanya  memberikan pengaruh kurang dari 1%.
Pada periode 2004-2008, kemampuan menjelaskan itu sendiri pada PCPO menurun, dari 100% pada saat ini, menjadi  42%  pada  horizon  48  bulan  kemudian.  Pada horizon horizon 48 bulan kemudian, PSOY, PRAP, dan PCRO  masing-masing  memberikan  pengaruh  sebesar 2%, 3% dan 29%. Pengaruh PCRO pada horizon jangka panjang semakin meningkat dari 0 persen pada saat ini menjadi 28% pada horizon 24 bulan dan permanen.
Dapat  dikatakan  telah  terjadi  penurunan  kemampuan menjelaskan  itu  sendiri  pada  PCPO  sejalan  dengan bertambahnya  horizon.  Jika  pada  periode  1980-2003, PCPO  merupakan  komoditas  dengan  eksogenitas yang sangat tinggi terhadap komoditas minyak nabati lainnya, maka pada periode 2004-2008 kemampuan ini berkurang hingga separuhnya.

## Variance Decomposition dari PSOY
Pada  periode  1980-2003,  variasi  PSOY  pada  horizon saat ini dapat dijelaskan oleh harga sendiri sebesar 60%, dan angka ini menurun pada tingkat 50% dalam horizon 24 bulan kemudian dan turun menjadi 47% pada horizon 48 bulan kemudian. Dalam jangka pendek PSOY juga dipengaruhi oleh PCPO sebesar 37%, sedangkan dalam jangka  panjang,  PSOY  selain  dipengaruhi  oleh  harga itu  sendiri  juga  masih  sangat  dipengaruhi  oleh  PCPO yaitu pada tingkat 28%, dan oleh PRAP sebesar 25%. PCRO relatif kurang memberikan pengaruh.
Pada  periode  2004-2008,  seperti  halnya  harga  PCPO, kemampuan  menjelaskan  PSOY  terhadap  variabel  itu sendiri  juga  menurun,  menjadi  hanya  46%  pada  saat ini,  dan  turun  menjadi  sekitar  13%  pada  horizon  24 bulan,  bahkan  48  bulan  kemudian.  Pada  horizon  saat ini, minyak nabati lainnya yang memberikan pengaruh pada  PSOY  adalah  harga  PCPO  yaitu  sebesar  54%, sedangkan pada horizon 24 bulan kemudian, PCPO dan PRAP,  masing-masing  memberikan  pengaruh  sebesar 40%, dan 9%, dan relatif stabil hingga horizon 48 bulan kemudian.  PCRO  pada  horizon  24  bulan  meningkat
pengaruhnya menjadi 37% dibandingkan pada periode 1980-2003 yang kurang dari 1%; angka ini relatif stabil hingga horizon 48 bulan kemudian.
Dapat disimpulkan bahwa PSOY dalam jangka pendek sangat  dipengaruhi  oleh  PCPO,  dan  dalam  jangka panjang  dipengaruhi  secara  bersama  oleh  PCPO  dan PCRO. Dibandingkan dengan periode 1980-2003, maka pada  periode  2004-2008  kemampuan  PSOY  semakin berkurang  dan  semakin  terpengaruh  oleh  komoditas minyak nabati lainnya, dan juga oleh PCRO.

## Variance Decomposition dari PRAP
Pada periode 1980-2003, variasi PRAP pada horizon saat ini dapat dijelaskan oleh harga sendiri sebesar 77%, dan menurun menjadi 30% pada horizon 24 bulan kemudian dan  relatif  tetap  hingga  horizon  48  bulan  kemudian. Dalam  jangka  pendek  PRAP  juga  dipengaruhi  oleh PCPO dan PSOY masing-masing sebesar 15% dan 7%. Dalam jangka panjang, PRAP selain dipengaruhi oleh harga diri sendiri juga dipengaruhi oleh harga minyak nabati lainnya, yaitu PCPO (48%), dan PSOY (23%), sedangkan PCRO tidak memberikan pengaruh.
Pada  periode  2004-2008,    kemampuan  menjelaskan harga  sendiri pada  PRAP  menjadi  lebih  konstan  pada tingkat  85%  (saat  ini)  hingga  50%  pada  horizon  24 bulan  kemudian  dan  relatif  tetap  hingga  horizon  48 bulan  kemudian.  Pengaruh  PCRO  meningkat  dari kurang  berpengaruh  pada  horizon  saat  ini  menjadi di  atas  15%  pada  horizon  24-48  bulan  kemudian. Dibandingkan  pada  periode  1980-2003,  maka  pada periode  2004-2008  kemampuan  menjelaskan  diri sendiri  pada  variabel  PRAP  sedikit  meningkat,  baik dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang.  Hal ini  kemungkinan  karena  peran  minyak  rapa  yang merupakan  sumber  bahan  baku  utama  biodiesel,  dan sejalan  dengan  adanya  kecenderungan  peningkatan penggunaan biodiesel pada periode 2004-2008.

## Variance Decomposition dari PCRO
Variabel  PCRO  nampaknya  merupakan  variabel  yang tidak  terpengaruh  oleh  harga  minyak  nabati  pada periode  1980-2003.  Hal  ini  terlihat  dari  kemampuan menjelaskan  harga  sendiri  sebesar  99%  pada  horizon saat  ini  maupun  pada  sepanjang  horizon.  Namun demikian, angka ini menurun pada periode 2004-2008, menjadi hanya 82% pada horizon saat ini dan 7% pada horizon  24  bulan  kemudian  dan  menjadi  hanya  4% pada horizon 48 bulan kemudian.
Kemampuan memberikan pengaruh dari PCRO terhadap tiga  jenis  minyak  nabati  yaitu,  minyak  sawit,  minyak kedelai  dan  minyak  rapa,  meningkat  sangat  kuat  dari
tidak  berpengaruh  pada  periode  1980-2003  menjadi sangat berpengaruh pada periode 2004-2008 terutama pada horizon 24 hingga 48 bulan kemudian. Besarnya pengaruh ini terhadap PCPO adalah sekitar 28 persen terhadap  PSOY  sekitar  36-38  persen  dan  terhadap PRAP  sekitar  15-16  persen.  Hal  ini  mengkonﬁrmasi bahwa  pada  periode  2004-2008,  harga  minyak  nabati memang terpengaruh oleh harga minyak bumi.

## KESIMPULAN
Berbagai  penelitian  dilakukan  untuk  mengkaji keterkaitan  di  antara  berbagai  jenis  minyak  nabati dan  minyak  bumi  (Amiruddin et  al .  2005,  Yu et  al . 2006,  Hameed  dan Arshad  2008).  Hal  ini  antara  lain dikarenakan  adanya  kenaikan  harga  komoditas  pada periode  2004-2008  dan  pertumbuhan  pasar  minyak nabati  serta  kecenderungan  pemanfaatannya  menjadi bahan  baku  biodiesel.  Penelitian-penelitian  tersebut dimaksudkan  untuk  membangun  pemahaman  yang lebih baik mengenai dinamika yang terjadi pada pasar minyak  nabati  dan  keterkaitannya  dengan  minyak bumi.
Penelitian ini mencoba mengkaji keterkaitan harga pada tiga jenis minyak nabati yang paling banyak diproduksi, yaitu minyak kelapa sawit, minyak kedelai dan minyak rapa,  serta  keterkaitannya  dengan  minyak  bumi.  Data yang  dipergunakan  terdiri  atas  data  bulanan  pada periode 1980-2008. Analisa dibagi menjadi dua bagian yaitu untuk periode 1980-2003 dan periode 2004-2008. Pemisahan ini dimaksudkan untuk mengkaji perbedaan perilaku  sebelum  tahun  2004  dan  setelahnya.  Pada tahun 2004, untuk pertama kalinya harga minyak bumi menembus tingkat US$40 per barrel .
Analisa time-series memperlihatkan adanya kointegrasi di antara ke empat variabel yang diamati. Keberadaan kointegrasi  ini  merupakan  indikasi  adanya  perilaku substitusi  di  antara  ketiga  jenis  minyak  nabati  dan dengan minyak bumi.
Dalam jangka panjang CPO adalah variabel yang paling berpengaruh  di  pasar  minyak  nabati;  hasil variance decomposition menunjukkan variasi dari harga minyak sawit  berpengaruh  terhadap  minyak  nabati  lainnnya pada kisaran 30-40%. Pada periode 1980-2003 PCPO mampu menjelaskan dirinya sendiri hingga 90% pada jangka  panjang,  menunjukkan  tingkat  eksogenitas yang tinggi dari minyak sawit. Namun angka ini turun menjadi  hanya  40%  pada  periode  2004-2008,  yang menunjukkan meningkatnya endogenitas harga minyak sawit  terhadap  minyak  nabati  lainnya  dan  minyak bumi. Hal serupa terjadi pada PSOY dan PCRO yang ditunjukkan  dengan  penurunan  indikasi  eksogenitas
pada  kedua  periode  amatan.  Khusus  untuk  PRAP terjadi peningkatan eksogenitas. Hal ini kemungkinan karena  peran  minyak  rapa  yang  merupakan  sumber bahan baku utama biodiesel.
Sementara  itu,  kemampuan  memberikan  pengaruh dari  PCRO  terhadap  tiga  jenis  minyak  nabati  yaitu, minyak  sawit,  minyak  kedelai  dan  minyak  rapa, meningkat  sangat  kuat  dari  tidak  berpengaruh  pada periode  1980-2003  menjadi  sangat  berpengaruh  pada periode  2004-2008  terutama  pada  horizon  24  hingga 48  bulan  kemudian.  Besarnya  pengaruh  ini  terhadap PCPO adalah sekitar 28%, terhadap PSOY sekitar 36- 38 persen dan terhadap PRAP sekitar 15-16%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa, melalui mekanisme kointegrasi,  harga minyak bumi memberikan pengaruh pada  variabilitas  harga  minyak  nabati,  terutama  pada periode dinamika harga komoditas tahun 2004-2008

## DAFTAR PUSTAKA
Amiruddin  MN,  Rahman  AK,  and  Shariff  F.  2005. Market  Potential  and  Challenges  for  the Malaysian  Palm  Oil  Industry  in  Facing Competition from Other Vegetable Oils. OilPalm Industry Economic Journal, Vol. 5 No. 1 2005.

## Dickey DA and Fuller WA. 1981. The Likelihood Ratio
Statistics for Autoregressive Time Series with A Unit  Root.  Journal  of  the American  Statistical Association 74, hal 427-31.
Grifﬁth  GR  and  Meilke  KD.  1979.  Relationship Among  North  American  Fats  and  Oil  Prices. American  Journal  of  Agricultural  Economics 61, hal. 335-41.
Hameed AAA  and Arshad  FM.  2008.  The  Impact  of Petroleum  Prices  on  Vegetables  Oils  Price: Evidence  from  Cointegration  Tests.  Paper presented  at  the  International  Borneo  Busines Conference  on  Global  Changes:  Corporate Responsibility. Sarawak, 15-17 December.
Hannan G and Quinn B. 1970. The Determination of the  Order  of  an Autoregression.  Journal  of  the Royal Statistical Society Series B, hal. 190-95.
Helbling T, Blackman VM and Cheng K. 2008. Riding a Wave. Finance & Development March. [www. imf.org/external/pubs/ft/fandd/2008/03/pdf/ helbling.pdf].
Johansen S. 1991. Estimation and hypothesis testing of cointegration vectors in Gaussian autoregression models. Econometrica 59, hal 1551-1580.

## Johansen S and Juselius K. 1990. Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegrationwith Application to the Demand for Money. Oxford
Bulletin  of  Economics  and  Statistics  52,  hal.
169-210.
Maddala GS. 2005. Introduction to Econometric. John Wiley & Sons, Ltd. Chisester. England.
MPOB. 2009. World Oils & Fats 2008. diunduh pada tanggal 20 Oktober 2009 dari http://econ.mpob. gov.my/
Sims  C.  1980.  Macroeconomics  and  Reality.
Econometrica 48, hal. 1-48.
Yu TH, Bessler DA and Fuller S. 2006. Cointegration and Causality Analysis of World Vegetable Oil and  Crude  Oil  Price.  American  Agricultural Economics Association Annual  Meeting,  Long Beach, California, 23-26 July.