## Ekonomis: Journal of Economics and Business, 6(1), Maret 2022, 372-382
Publisher: Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Batanghari Jambi Address: Jl. Slamet Ryadi, Broni-Jambi Kodepos: 36122 Website: http://ekonomis.unbari.ac.id, email: ekonomis.unbari@gmail.com ISSN 2597-8829 (Online), DOI 10.33087/ekonomis.v6i1.521

## Model Peramalan Harga Telur Ayam Ras di Pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi

## Yessy Dwinata S*, Bagus Pramusintho, Firmansyah, Fachroerrozi Hoesni
Magister Ilmu Peternakan Universitas Jambi
*Correspondence email : yessysimanjuntak68129@gmail.com
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  volatilitas  harga telur ayam  ras  dan  menyusun model peramalan  yang  tepat untuk  harga  telur  ayam  ras  di  pasar  Tradisional  dan  Modern  Kota  Jambi.  Objek  penelitian  yaitu  harga  telur  ayam  ras  di  pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi dengan  menggunakan  metode deskriptif kuantitatif  menggunakan data skunder. Untuk  jenis data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  berurut  waktu  ( time  series )  berupa  data  mingguan  harga  telur  ayam  ras periode tahun 2018 s/d  bulan September 2021  yang  bersumber dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional. Analisis data  dilakukan  melalui  pendekatan  ekonometrika  dalam  menjawab  tujuannya,  dengan  menggunakan  analisis  model  (ARIMA), model  ARCH/GARCH . Berdasarkan  hasil  pengolahan  data,  model  ARIMA  adalah  model  terbaik  untuk  peramalan  harga  telur ayam ras pada  pasar  Tradisional  Kota  Jambi.  Sedangkan  model  ARCH adalah  model  terbaik untuk peramalan harga telur  ayam ras pada pasar Modern Kota Jambi. Hasil peramalan  harga  yang tinggi terdapat pada pasar Tradisional  Kota Jambi dengan rata- rata  sebesar  Rp.  21.543.35,-per  kg  dari  bulan  Oktober  s/d  Desember  2021.  Dari  hasil  diketahui  adanya  Volatilitas  pada  pasar Tradisional dan Modern  Kota Jambi  yang dilihat  berdasarkan  CSD  (simpangan  baku  bersyarat), dan  volatilitas  yang tinggi  dan sering terjadi terdapat pada pasar Tradisional Kota Jambi dengan nilai volatilitas sebesar 0.01009950. Kebijakan penetapan harga penjualan  telur ayam ras  yang  ditetapkan  secara  nasional  setiap  tahunnya  harus  dikaji  kembali  berkaitan dengan  fluktuasi  harga telur ayam  ras di tingkat konsumen  yang dapat  meningkat melebihi harga  yang telah ditetapkan oleh pemerintah, dan kebijakan pemerintah untuk stabilisasi harga telur ayam ras di pasar baik di hilir perlu diikuti dengan kebijakan pada subsistem hulu, misal kebijakan  harga  input  produksi  khusus  untuk  para  peternak ayam,  terutama  harga  bahan  baku pakan  ternak (utamanya  jagung). Serta adanya operasi pasar diprovinsi Jambi  sebaiknya dapat dilakukan dan dikaji keberlangsungannya agar dapat menjadi salah satu solusi untuk menjaga stabilisasi harga telur ayam ras.
Kata kunci: Volatilitas; Harga telur ayam ras; Peramalan harga; Model ARIMA; ARCH/GARCH
Abstract. This  study  aims  to  find out  the  volatility  of the  price of  chicken  eggs and  compile a proper forecasting model for the price of chicken eggs in the Traditional and Modern market of Jambi City. The object of the study is the price of chicken eggs in the Traditional and Modern markets of Jambi City using quantitative descriptive methods using skunder data. For the type of data used in this study is time series data in the form of weekly data on the price of chicken eggs for the period 2018 to September 2021 sourced  from  the  National  Strategic  Food  Price  Information  Center.  Data  analysis  is  carried  out  through  an  econometric approach  in  answering  its  objectives,  using  model  analysis  (ARIMA),  ARCH  /  GARCH  model.  Based  on  the  results  of  data processing, the ARIMA model is the best model for forecasting the price of chicken eggs in the traditional jambi market. While the ARCH model is the best model for forecasting the price of chicken eggs in the Modern market of Jambi City. The results of high price forecasting  are  found  in  the  Traditional  Market  of  Jambi City  with an  average of  Rp. 21,543.35,-per  kg from October  to December 2021. From the results, there is volatility in the Traditional and Modern markets of Jambi City which is seen based on CSD (conditional standard deviation), and high volatility and often occurs in the Traditional Jambi City market with a volatility value of 0.01009950. The policy of pricing the sale of chicken eggs that is set nationally every year must be reviewed again with regard to fluctuations in the price of chicken eggs at the consumer level that can increase beyond the price set by the government, and the government's policy for stabilization of the price of chicken eggs in the market both downstream needs to be followed by policies on upstream subsystems, for example, the production input price policy is specific to chicken farmers, especially the price of animal feed raw materials (especially corn). As well as the existence of market operations in Jambi's production should be able to be done and studied its sustainability in order to be one of the solutions to maintain the stabilization of chicken egg prices.
Keywords : Volatility; Price of broiler eggs; Price forecasting; ARIMA; ARCH/GARCH model

## PENDAHULUAN
Ketahanan pangan masih menjadi sebuah isu yang strategis dalam hubungannya dengan pemenuhan kebutuhan pangan  masyarakat  Indonesia.  Dalam  rangka  mewujudkan  ketahanan  pangan,  ada  tiga  aspek  penting  yang  harus dipenuhi  antara  lain  :  ketersediaan,  akses,  dan  penyerapan/keterjangkauan  pangan  oleh  masyarakat.  Setiap  lapisan masyarakat  harus  mampu  mendapatkan  komoditas  pangan  tersebut  dengan  mudah,  beragam,  bergizi,  jumlah  yang tercukupi, mutu yang baik dan aman untuk dikonsumsi dengan harga yang terjangkau (Suharyanto, 2011). Salah satu subsektor  yang  menjadi  fokus  untuk  membangun  ketahanan  pangan  di  Indonesia  adalah  peternakan.  Subsektor peternakan terdiri dari peternakan unggas, ruminansia besar dan kecil dengan hasil produksi utamanya adalah daging,
Yessy Dwinata S et al., Model Peramalan Harga Telur Ayam Ras di Pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi
telur dan susu yang merupakan sumber protein hewani utama. Hasil produksi sektor peternakan salah satunya adalah telur. Telur yang banyak dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia adalah telur ayam ras yang saat ini merupakan salah satu  sumber  pangan  protein  hewani  yang  populer  dan  sangat  diminati  oleh  masyarakat  (Suharyanto et  al .,  2016). Hampir seluruh kalangan masyarakat dapat mengkonsumsi telur ayam ras untuk memenuhi kebutuhan protein hewani, dikarenakan telur ayam ras relatif murah dan mudah diperoleh di pasar tradisional dan pasar modern.
Telur  ayam  ras  termasuk  dalam  salah  satu  komoditas  sumber  bahan  pangan  pokok  yang  perkembangan harganya diamati oleh pemerintah. Pemerintah melakukan pengawasan pada komoditas sumber bahan pangan pokok untuk  menjaga  stabilisasi  harga  pada  bahan  pangan  pokok.  Stabilisasi  harga  merupakan  salah  satu  komponen  dalam terwujudnya  ketahanan  pangan.  Untuk  menjaga  stabilitas  harga  serta  menjaga  agar  harga  pangan  tetap  berada  pada titik  yang  terjangkau  oleh  konsumen,  diperlukan  sebuah  kebijakan  yang  tepat  dari  pemerintah.  Untuk  memperoleh kebijakan stabilisasi harga yang tepat serta untuk meningkatkan efektivitas dari program stabilisasi harga, dibutuhkan informasi  yang  lengkap  mengenai  perilaku  harga  barang  (produk)  termasuk  volatilitasnya  karena  informasi  tersebut bermanfaat  untuk  merumuskan  tindakan  antisipasi  yang  lebih  efektif  dan  karena  volatilitas  harga  sangat  berkaitan dengan  risiko  dan  ketidakpastian  yang  dihadapi  dalam  pengambilan  keputusan  (Sumaryanto,  2009).  Selain mengetahui volatilitas  harga, penelitian ini dilakukan  untuk menyusun model peramalan yang  tepat  untuk  harga dari telur ayam ras di pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi yang tujuannya yaitu dapat memberikan gambaran kepada konsumen  mengenai  pergerakan  harga  telur  dan  kisaran  harga  telur  yang  akan  terjadi  pada  masa  yang  akan  datang. Hal  tersebut  bermanfaat  bagi  pengetahuan  konsumen  sehingga  konsumen  tidak  hanya  berasumsi  namun  dapat memutuskan  kapan  waktu  yang  tepat  untuk  melakukan  persediaan  atau  tidak.  Kemampuan  konsumen  dalam melakukan keputusan pembelian telur ayam ras merupakan salah satu wujud dari ketahanan pangan. Berdasarkan latar belakang di atas peneliti merasa perlu mengetahui volatilitas dan model peramalan yang tepat untuk harga telur ayam ras di pasar tradisional dan modern Kota Jambi, sehingga tidak menyebabkan resiko ketidakpastian harga pasar yang relatif  tinggi  bagi  pelaku  usaha  peternakan  ayam  petelur,  serta  menyusun  model  ramalan  yang  tepat  sebagai  acuan dasar bagi pemerintah Provinsi Jambi untuk menetapkan kebijakan dalam stabilisasi harga telur ayam ras.

## METODE
Model peramalan telur ayam ras di pasar tradisional dan modern Kota Jambi menggunakan data dengan objek penelitian yaitu data harga telur ayam ras di pasar tradisional dan modern Kota Jambi. Metode yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  metode  deskriptif  kuantitatif  dengan  menggunakan  data  skunder.  Jenis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  berurut  waktu  berupa  data  mingguan  harga  telur  ayam  ras  periode  tahun  2018  s/d bulan  September  2021  yang  bersumber  dari Pusat  Informasi  Harga  Pangan  Strategis  Nasional .  Penelitian  ini dilakukan  melalui  pendekatan  ekonometrika  dalam  menjawab  tujuannya,  dengan  menggunakan  analisis  model Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA),  model  ARCH  ( Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticy ) dan Analisis model GARCH ( Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticy ).
Prosedur analisis data mencakup tahapan-tahapan berikut :
1. Penyiapan data. Penyiapan data mencakup: perlengkapan data agar tidak ada urutan observasi yang terputus (tidak ada update data yang kosong).
2. Uji Stationeritas atau Unit Root Test .
a. Untuk  data time  series dilakukan  uji  stasioneritas  pada  yang  disebut stationary  stochastic  process .  Suatu persamaan dikatakan stasioner  apabila memiliki mean, variance , dan covariance yang  konstan pada setiap lag dan tidak mengandung akar-akar unit ( unit root ). b. Uji  stasioneritas  data  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  pada  derajat yang  sama  (level  atau different )  hingga  diperoleh  suatu  data  yang  stasioner,  yaitu  data  yang  variansnya  tidak terlalu besar dan mempunyai kecenderungan untuk mendekati nilai rata-ratanya (Enders dan Walter., 2004). c. Pengujian  akar-akar  unit  dilakukan  guna  menganalisis  apakah  suatu  variabel  stationer  atau  tidak  stationer. Widarjono,  (2012)  menjelaskan  bahwa  fungsi  uji  ADF  adalah  untuk  melihat  ada  tidaknya  tren  di  dalam pergerakan data yang akan diuji. Uji ADF dirumuskan sebagai berikut :

## ∑
dimana: P t = Harga telur ayam ras pada periode t (Rp/kg); P t-1 = Harga telur ayam ras pada periode sebelumnya (Rp/kg); ∆P = P t – P t-1; ∆P t-1 = P t-1 – P (t-1)-1; m = jumlah lag; α 0 = intersep; α 1 , β,γ = koefisien parameter; ε t = error term
Pengujian hipotesis: H 0 : γ = 0 (data runtun waktu tidak stasioner) H 0 : γ < 0 (data runtun waktu stasioner) Kaidah pengujian:
Yessy Dwinata S et al., Model Peramalan Harga Telur Ayam Ras di Pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi
1) Jika ADF statistik < ADF kritis, maka tolak H 0 , artinya data runtun waktu tidak mengandung akar unit yang berarti bahwa data sudah stasioner.
2) Jika  ADF  statistik  ≥  ADF  kritis,  maka  terima  H 0 ,  artinya  data  runtun  waktu  mengandung  akar  unit  yang berarti bahwa data tidak stasioner.
3. Uji Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA).  Tahapan  selanjutnya  setelah  melakukan  uji  stasioner data  adalah  uji  ARIMA.  Uji  ini  dilakukan  untuk  menentukan  model  yang  akan  digunakan  dalam  uji  tahap selanjutnya  yaitu  uji  ARCH-GARCH.  Pengambilan  keputusan  penentuan  model  adalah  dengan  melihat  koefisien determinasi  (R-squared)  terbesar  dan  menggunakan  kriteria Akaike  Information  Criterion (AIC)  dan Schwartz Criterion (SC) yang terkecil (Juanda dan Junaidi, 2012). Persamaan ARIMA adalah sebagai berikut :
= + + … + + + + + … +
Dimana : Yt = Variabel respon (terikat) pada waktu t; Yt-1, Yt-2, ... , Yt-p = Variabel respon pada masing-masing selang waktu , , , ... , = Koefisien yang diestimasi; , , , ... , = Koefisien yang diestimasi; = Bentuk  galat  yang  mewakili  efek  variabel  yang  tidak  dijelaskan  oleh  model; , ,  ...  ,
=  Galat  pada
periode waktu sebelumnya yang pada saat t nilainya menyatu dengan nilai respon Yt.
Selanjutnya  dilakukan  evaluasi  terhadap  model  tersebut  dengan  menggunakan  korelogram  Q-statistik.  Apabila korelogram  Q-statistik  sampai  pada  lag  ke-36  rata-rata  tidak  signifikan  maka  model  tersebut  sudah  merupakan model terbaik (Nachrowi dan Usman., 2006).
4. Uji  Model  ARCH/GARCH . GARCH  mengasumsikan  data  yang  akan  dimodelkan  memiliki  standar  deviasi  yang selalu  berubah  terhadap  waktu.  GARCH  cukup  baik  untuk  memodelkan  data  yang  berubah  standar  deviasinya, tetapi  tidak  untuk  data  yang  benar-benar  acak.  Langkah  awal  untuk  mengidentifikasikan  model  ARCH/GARCH adalah  dengan  melihat  ada  tidaknya  ARCH  error  dari  data  pergerakan  harga  komoditas  telur  ayam  ras  tersebut. Model  ARCH  ini  dikembangkan  terutama  untuk  menjawab  persoalan  adanya  volatilitas  atau  fluktuasi  pada  data ekonomi dan bisnis, khususnya dalam bidang keuangan. Volatilitas (fluktuasi) ini tercermin dalam varians residual yang  tidak  memenuhi  asumsi  homoskedastisitas  atau  varians  residual  konstan  sepanjang  waktu  Firdaus  (2011). Sebelumnya  para  ekonometrisi  mengasumsikan  volatilitas  (fluktuasi)  tetap  dalam  rentang  waktu  karena  tidak tersedia  metode  untuk  mengatur  perubahan  volatilitas.  Engle  kemudian  berhasil  memberikan  metode  yang memberikan  ketepatan  yang  lebih  baik  untuk  pengukuran  economic  time  series.  Misalkan  terdapat  suatu  model sebagai berikut : Yt = b0 + b1Yt-1 + et
Dimana : Yt = Harga komoditas (telur ayam ras) sekarang; Yt-1 = Harga komoditas (telur ayam ras) sebelumnya; b0, b1 = parameter estimasi; et = error
Bollerslev  (1968)  mengembangkan  ARCH  menjadi  GARCH.  Bila  didefinisikan  secara  parsial, Autoregressive mempunyai  arti  adanya  mekanisme  ketergantungan  kepada  data  masa  lalu.  Conditional  berarti  adanya ketergantungan  varian  terhadap  informasi  dari  data  masa  lalu  sedangkan  Heteroscedasticity  berarti  nonconstant variance  (varian  yang  berubah  menurut  fungsi  waktu).  Jadi  secara  umum,  GARCH  dapat  diartikan  sebagai  suatu teknik  permodelan  data  time  series  yang  menggunakan  varian  masa  lalu  dan  dugaan  varian  masa  lalu  tersebut digunakan  untuk  melakukan  (forecast)  varian  masa  yang  akan  datang.  Persamaan  GARCH  adalah  sebagai berikut : = + +…+ +…+ atau = + ∑ + ∑ dimana : = Variance error pada periode t; = Error kuadrat periode sebelumnya; = Variance error pada periode sebelumnya; , , = Parameter estimasi
Persamaan  di  atas  disebut  model  GARCH  (p,q)  dimana  besaran  variance  error ditentukan  oleh  error  kuadrat periode sebelumnya dan variance error pada periode sebelumnya .
5. Uji  Heterokedastisitas  ARCH-LM.  Uji  ARCH-LM  ( Lagrange  Multiplier untuk  uji Autoregressive  Conditional Heteroscedasticity ) dilakukan  untuk melihat  efek keberadaan ARCH pada model yang telah didapat  sebelumnya. Penentuan model terdeteksi heterokedastisitas atau tidak dapat ditentukan dengan melihat  nilai probabilitas F dan nilai  probabilitas  Chi-square  yang  signifikan  dengan  taraf  nyata  5%  (Juanda  dan  Junaidi.,  2012).  Sesuai  dengan yang  dinyatakan  Rosadi,  (2012)  bahwa  jika  nilai  probabilitas  F  dan  nilai  probabilitas  Chi-square  lebih  kecil  dari taraf  nyata  5%  atau  0,05  maka  model  tersebut  terdapat  efek  ARCH.  Apabila  model  tidak  terdapat  efek  ARCH maka  analisis  yang  dilakukan  hanya  sampai  analisis  model  ARIMA,  sebaliknya  jika  terdapat  efek  ARCH  maka analisis akan dilanjutkan menggunakan analisis ARCH-GARCH.
6. Pemilihan  model  terbaik.  Tahapan  selanjutnya  setelah  dilakukan  uji  Heterokedastisitas  ARCH-LM  adalah pendugaan  parameter  model  ARCH/GARCH  dan  pemilihan  model  terbaik.  Setelah  didapatkan  parameter  model, selanjutnya  melakukan  pemilihan  model  terbaik  dengan  memperhatikan  signifikansi  parameter  estimasi  dengan taraf  nyata  5%,  koefisien  determinasi  ( R-squared )  terbesar  serta  kriteria  AIC  dan  SC  terkecil  (Nachrowi  dan
Usman,  2006).  Setelah  memperoleh  model  terbaik,  model  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan  nilai volatilitas masa datang. Peramalan ragam untuk periode mendatang diformulasikan sebagai berikut :
= + + +…+ ; untuk ARCH = k + + + ….+ + + +… + ; untuk GARCH
Dimana  : =  Nilai  ragam  ke  t;
=  Variance  Error;  Ɛ  =  Nilai  sisaan;  k  =  Konstanta; dan =  Parameter-
parameter
Setelah  mendapatkan  hasil  nilai  Volatilitas  selanjutnya  melakukan  simulasi  peramalan,  pada  penelitian  ini dilakukan  peramalan  harga  telur  ayam  ras  selama  1-3  bulan  kedepan  berdasarkan  pemilihan  model  ARIMA, ARCH/GARCH terbaik.

## HASIL

## Uji Stasioneritas Harga Telur ayam ras

## Tabel 1
Hasil Uji Stasioneritas Harga Telur Ayam Ras Rataan Mingguan pada pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi

## Sumber: data olahan
Uji stasioneritas menggunakan Uji Augmented Dickey Fuller test (ADF) untuk data harga  telur ayam ras pada pasar Tradisional dan Modern Kabupaten Bungo data stasioner pada tingkat 1 st difference karena hasil nilai ADF statistik lebih  kecil dari Critical values pada  tingkat  kepercayaan level 1%, 5%, maupun 10% dan nilai  probabilitasnya  yaitu (0.0000) lebih kecil dari taraf nyata 5% atau 0,05. Maka hipotesis nol dapat ditolak, hal ini menunjukkan bahwa data harga tidak mengandung akar unit dan telah stasioner.
Pengujian stasionaritas data ini penting dilakukan, karena biasanya data time series mengandung akar unit. Akar unit ini dapat menyebabkan regresi yang signifikan secara statistik dan nilai koefisien determinasi yang tinggi, namun hubungan antar variabel didalam model tidak saling berhubungan (Widarjono, 2012). Suatu data time series dikatakan stasioner pada tingkat level atau (0)  jika nilai uji  t-statistic lebih  kecil dari nilai kritis dengan nilai probabilitas lebih kecil  dari  taraf  nyata  5%  atau  0,05.  Ketika  data  tidak  stasioner  pada  tingkat level maka  perlu  dilakukan  proses diferensiasi, yaitu dengan mengurangi data tersebut dengan data periode sebelumnya (Ajija et al ., 2011). Setelah data harga stasioner maka dapat dilakukan penentuan Uji model selanjutnya.
Uji Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Tahapan setelah data stasioner, selanjutnya dilakukan pemodelan sementara dari ARIMA. Pembentukan model ARIMA sementara yaitu dengan menentukan ordo AR(p) dan MA(q). Dalam menentukan ordo tersebut dapat dimulai dengan menentukan berapa panjang lag yang tepat dalam model ARIMA. Penentuan jumlah lag dalam model ARIMA ditentukan pada kriteria informasi yang direkomendasikan oleh Auto Correlation (AC), Partial Correlation (PAC),). Tanda  bintang  menunjukkan lag optimal  yang  direkomendasikan  oleh  kriteria  tersebut.  Penentuan lag optimal merupakan  langkah penting dalam mengestimasi model ARIMA. Pada tahap ini  juga ditentukan berapa jumlah nilai lag  residual (q)  dan  nilai lag  dependen (p)  yang  digunakan  dalam  model.  Alat  utama  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  q  dan  p  adalah  dilihat  dari  ACF,  PACF  ( Partial  Auto  Correlation  Function/Koefisien  Autokorelasi Parsial ),  dan correlogram yang  menunjukkan  plot  nilai  ACF  dan  PACF  terhadap lag .  Apabila  PACF  pada  suatu periode time  lag melanggar  garis  batas  maka  periode time  lag tersebut  menjadi  kandidat  ordo  maksimum  bagi  AR. Sedangkan untuk menentukan ordo maksimal MA maka yang diamati adalah ACF dengan melihat suatu periode time lag yang  melanggar  batas.  Untuk  itu  perlu  mengetahui lag optimal  sebelum  melakukan  estimasi  ARIMA.  Hasil Correlogram dengan menentukan berapa panjang lag yang tepat dalam model ARIMA disajikan secara lengkap :
Yessy Dwinata S et al., Model Peramalan Harga Telur Ayam Ras di Pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi

## Tabel 2
Hasil Correlogram untuk menentukan Ordo AR dan MA, harga telur ayam ras rataan mingguan pada Pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi

## Sumber: data olahan
Tabel 2 hasil Correlogram, dimana kolom PACF ( Partial Correlation ) ternyata periode time lag pertama keluar dari  garis  batas  (mulai  menurun  nilainya  mendekati  nol  setelah lag pertama).  Pada  kolom  ACF  ( Auto  Correlation ) ternyata periode time lag pertama juga yang keluar dari garis batas (mulai menurun nilainya mendekati nol setelah lag pertama).  Sehingga  berdasarkan  hasil Correlogram dapat  dilihat  ordo  maksimal  yang  bisa  menjadi  model  ARIMA sementara pada pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi adalah ARIMA (1,1,1) artinya:
Max Differencing : 1 (stasioner tingkat 1 ST DIFFERENCE)
Max ordo AR : 1 (Partial Correlation = PAC yg maksimal = pertama) Max ordo MA : 1 (Autocorrelation = AC yg maksimal = pertama)
Hasil model ARIMA sementara pada pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi di seleksi kembali dengan cara meng estimasi persamaan data ( Estimate Equation ) hasil disajikan pada Tabel 3 dan Tabel 4. Pengambilan keputusan seleksi kembali dengan  cara meng Estimasi  persamaan ditentukan dengan melihat koefisien determinasi ( R-squared ) terbesar  dan  menggunakan  kriteria Akaike  Information  Criterion (AIC)  dan Schwartz  Criterion (SC)  yang  terkecil dengan nilai probabilitas lebih kecil dari taraf nyata 5% atau 0,05.

## Tabel 3
Hasil model ARIMA pasar Tradisional Kota Jambi
Sumber: data olahan
Tabel 4
Hasil model ARIMA pasar Modern Kota Jambi

## Sumber: data olahan
Setelah  dilakukan  seleksi  kembali  dengan  cara  meng  estimasi  persamaan  ( Estimate  Equation ),  selanjutnya dilakukan evaluasi terhadap model ARIMA tersebut dengan menggunakan Corelogram Q-statistik. Hal ini didukung oleh pendapat (Nachrowi dan Usman., 2006) yang menyatakan Apabila Corelogram Q-statistik rata-rata nilai sampai pada lag ke-36 tidak signifikan maka model tersebut sudah merupakan model terbaik.
Tabel 5 evaluasi terhadap model ARIMA dengan menggunakan Corelogram Q-statistik, data harga telur ayam ras pada pasar Tradisional Kota Jambi memiliki nilai probabilitas rata-rata tidak signifikan (lebih besar dari taraf nyata
Correlogram Pasar Tradisional Kota Jambi
Correlogram Pasar Modern Kota Jambi
Date: 02/15/22   Time: 17:03 Sample: 1/01/2018 9/27/2021
Included observations: 195 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob .|**    | .|**    |
1 0.270 0.270 14.486 0.000 .|*     | .|.     | 2 0.076 0.003 15.633 0.000 .|.     | .|.     | 3 0.013 -0.009 15.665 0.001 .|*     | .|*     | 4 0.090 0.096 17.290 0.002
*|.     | *|.     | 5 -0.073 -0.131 18.372 0.003
*|.     | *|.     | 6 -0.141 -0.105 22.436 0.001
.|.     | .|.     | 7 -0.064 0.015 23.266 0.002
.|.     | .|.     |
8 -0.042 -0.035 23.624 0.003 *|.     | *|.     |
9 -0.186 -0.170 30.764 0.000
**|.     | *|.     | 10 -0.239 -0.146 42.613 0.000
.|.     | .|.     |
11 -0.065 0.033 43.489 0.000 *|.     | *|.     |
12 -0.105 -0.124 45.784 0.000 *|.     | *|.     |
13 -0.144 -0.097 50.146 0.000 *|.     | *|.     |
14 -0.149 -0.094 54.829 0.000 *|.     | *|.     |
15 -0.095 -0.135 56.762 0.000 .|.     | *|.     |
16 -0.061 -0.077 57.570 0.000
.|.     | .|.     |
17 0.032 0.045 57.786 0.000 .|.     | *|.     |
18 0.021 -0.077 57.886 0.000 .|.     | .|.     |
19 0.068 -0.049 58.882 0.000 .|.     | *|.     |
20 0.031 -0.070 59.087 0.000 .|.     |
.|.     | 21 0.068 -0.021 60.107 0.000 .|*     |
.|.     | 22 0.084 -0.028 61.662 0.000 .|.     | *|.     |
23 -0.028 -0.165 61.834 0.000
.|.     | .|.     |
24 0.060 0.009 62.641 0.000 .|*     | .|.     |
25 0.099 -0.009 64.867 0.000 .|.     | *|.     |
26 0.005 -0.129 64.873 0.000 .|.     | .|.     |
27 -0.015 -0.023 64.922 0.000 .|.     |
.|.     | 28 0.035 -0.034 65.210 0.000 .|.     |
*|.     | 29 -0.007 -0.130 65.222 0.000 .|.     |
.|.     | 30 0.008 -0.005 65.238 0.000
.|.     |
.|.     |
31 0.043 0.059 65.669 0.000 .|*     | .|.     |
32 0.078 -0.011 67.109 0.000
.|*     |
.|*     |
33 0.120 0.076 70.527 0.000 .|.     | .|.     |
34 0.023 0.021 70.653 0.000 .|.     | .|.     |
35 0.010 -0.013 70.678 0.000 .|.     |
.|.     | 36 0.001 -0.023 70.678 0.000 Sample: 1/01/2018 9/27/2021 Included observations: 195
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob .|***   | .|***   | 1 0.483 0.483 46.112 0.000 .|*     | *|.     | 2 0.088 -0.189 47.640 0.000 .|.     | .|*     | 3 0.014 0.075 47.682 0.000 .|.     | .|.     | 4 -0.015 -0.053 47.726 0.000 .|.     | .|.     | 5 -0.007 0.029 47.736 0.000 *|.     | *|.     | 6 -0.103 -0.152 49.875 0.000 **|.     | *|.     | 7 -0.226 -0.139 60.283 0.000 **|.     | *|.     | 8 -0.303 -0.179 79.084 0.000 **|.     | *|.     | 9 -0.266 -0.076 93.728 0.000 **|.     | *|.     | 10 -0.212 -0.119 103.05 0.000 *|.     | .|.     | 11 -0.092 0.042 104.80 0.000 .|.     | .|.     | 12 0.008 0.003 104.81 0.000 *|.     | **|.     | 13 -0.140 -0.259 108.94 0.000 *|.     | *|.     | 14 -0.192 -0.111 116.74 0.000 *|.     | *|.     | 15 -0.087 -0.085 118.34 0.000 .|.     | .|.     | 16 0.046 -0.022 118.80 0.000 .|*     | .|.     | 17 0.108 -0.065 121.32 0.000 .|.     | *|.     | 18 0.058 -0.088 122.05 0.000 .|.     | .|.     | 19 0.039 -0.035 122.38 0.000 .|*     | .|.     | 20 0.100 0.006 124.56 0.000 .|*     | .|.     | 21 0.148 -0.045 129.40 0.000 .|*     | *|.     | 22 0.118 -0.075 132.47 0.000 .|*     | .|.     | 23 0.107 -0.019 135.03 0.000 .|*     | .|.     | 24 0.122 0.024 138.40 0.000 .|.     | *|.     | 25 0.015 -0.087 138.45 0.000 *|.     | *|.     | 26 -0.090 -0.114 140.28 0.000 .|.     | .|.     | 27 -0.058 -0.015 141.05 0.000 .|.     | .|.     | 28 -0.002 -0.021 141.05 0.000 .|.     | .|.     | 29 -0.021 -0.052 141.15 0.000 .|.     | .|.     | 30 -0.026 0.050 141.31 0.000 .|.     | .|.     | 31 -0.058 -0.056 142.11 0.000 .|.     | .|*     | 32 0.005 0.074 142.12 0.000 .|*     | .|.     | 33 0.081 0.039 143.67 0.000 .|.     | .|.     | 34 0.020 -0.034 143.77 0.000 .|.     | .|.     | 35 0.008 0.043 143.79 0.000 .|.     | .|.     | 36 0.024 0.010 143.92 0.000
5% atau 0,05). Berbeda dengan  hasil evaluasi terhadap model ARIMA pada pasar Modern Kota Jambi, menunjukan rata-rata nilai probabilitas sampai lag ke 36 signifikan (lebih kecil dari taraf nyata 5% atau 0,05). Dari hasil ini dapat disimpulkan ARIMA adalah model terbaik untuk peramalan harga telur ayam ras pada pasar Tradisional Kota Jambi, tetapi model ARIMA bukan merupakan model terbaik untuk peramalan harga, pada pasar Modern Kota Jambi. Setelah melakukan  evaluasi  terhadap  model  ARIMA  menggunakan Corelogram Q-statistik,  dilakukan  lagi  evaluasi Heteroscedasticity  test ARCH,  tujuannya  untuk  melihat  efek  keberadaan  ARCH  pada  model  yang  telah  didapat sebelumnya.  Penentuan  model  terdeteksi  Heterokedastisitas  atau  tidak  dapat  ditentukan  dengan  melihat  nilai probabilitas F dan nilai probabilitas Chi-square yang signifikan dengan taraf nyata 5% atau 0,05. (Juanda dan Junaidi., 2012). Apabila model tidak terdapat efek ARCH maka analisis yang dilakukan hanya sampai analisis model ARIMA, sebaliknya jika terdapat efek ARCH maka analisis akan dilanjutkan menggunakan analisis ARCH/GARCH.
Tabel  6  hasil Heteroscedasticity  test ARCH  harga  telur  ayam  ras  pada  Pasar  Tradisional  Kota  Jambi menunjukan  tidak  terdapat  efek  ARCH  pada  model  ARIMA  yang  telah  didapat  sebelumnya.  Sehingga  dapat disimpulkan ARIMA adalah model terbaik untuk peramalan harga telur ayam ras pada pasar Tradisional Kota Jambi. Berbeda  dengan  hasil Heteroscedasticity  test ARCH  untuk  harga  telur  ayam  ras  pada  Pasar  Modern  Kota  Jambi menunjukan  adanya  efek  ARCH  pada  model  ARIMA  yang  telah  didapat  sebelumnya,  maka  ARIMA  bukan merupakan model terbaik untuk peramalan harga, pada pasar Modern Kota Jambi, sehingga analisis akan dilanjutkan menggunakan analisis ARCH/GARCH.

## Tabel 5
Hasil Correlogram Q-statistik harga telur ayam ras rataan mingguan pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi
Sumber: data olahan

## Tabel 6
Hasil Heteroscedasticity test ARCH harga telur ayam ras pada pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi
Correlogram Q-statistik pasar Tradisional Kota Jambi Correlogram Q-statistik pasar Modern Kota Jambi Kesimpulan : Prob. tidak  signifikan
Kesimpulan : Prob. Signifikan
Date: 02/15/22   Time: 17:37 Sample: 1/01/2018 9/27/2021 Included observations: 195 Q-statistic probabilities adjusted for 1 ARMA term Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob .|.     | .|.     | 1 -0.001 -0.001 0.0003 .|.     | .|.     |
2 0.005 0.005 0.0049 0.944 .|.     | .|.     | 3 -0.034 -0.034 0.2374 0.888 .|*     | .|*     | 4 0.122 0.122 3.2232 0.358 *|.     | *|.     | 5 -0.070 -0.071 4.2056 0.379 *|.     | *|.     | 6 -0.124 -0.128 7.3224 0.198 .|.     | .|.     | 7 -0.020 -0.010 7.4064 0.285 .|.     | .|.     | 8 0.025 0.008 7.5302 0.376 *|.     | *|.     | 9 -0.133 -0.130 11.207 0.190 *|.     | *|.     | 10 -0.203 -0.189 19.803 0.019 .|.     | .|.     | 11 0.025 0.015 19.937 0.030 .|.     | *|.     | 12 -0.060 -0.095 20.699 0.037 *|.     | *|.     | 13 -0.093 -0.097 22.508 0.032 *|.     | *|.     | 14 -0.102 -0.084 24.719 0.025 .|.     | *|.     | 15 -0.049 -0.137 25.222 0.032 .|.     | *|.     | 16 -0.052 -0.126 25.811 0.040 .|.     | .|.     | 17 0.049 0.031 26.319 0.050 .|.     | .|.     | 18 -0.004 -0.056 26.323 0.069 .|.     | .|.     | 19 0.063 -0.045 27.191 0.075 .|.     | *|.     | 20 -0.004 -0.077 27.195 0.100 .|.     | .|.     | 21 0.045 -0.034 27.650 0.118 .|*     | .|.     | 22 0.085 0.007 29.261 0.108 *|.     | *|.     | 23 -0.074 -0.166 30.492 0.107 .|.     | .|.     | 24 0.048 -0.034 31.017 0.122 .|*     | .|.     | 25 0.096 0.016 33.110 0.102 .|.     | *|.     | 26 -0.018 -0.119 33.186 0.126 .|.     | .|.     | 27 -0.028 -0.046 33.369 0.152 .|.     | .|.     | 28 0.047 -0.012 33.884 0.169 .|.     | *|.     | 29 -0.021 -0.132 33.988 0.201 .|.     | .|.     | 30 -0.001 -0.057 33.989 0.240 .|.     | .|.     | 31 0.024 0.046 34.126 0.276 .|.     | .|.     | 32 0.043 -0.019 34.561 0.302 .|*     | .|.     | 33 0.109 0.065 37.392 0.235 .|.     | .|.     | 34 -0.011 0.042 37.423 0.273 .|.     | .|.     | 35 0.005 0.004 37.427 0.315 .|.     | .|.     | 36 0.005 -0.026 37.433 0.358 Date: 02/15/22   Time: 18:31 Sample: 1/01/2018 9/27/2021 Included observations: 195 Q-statistic probabilities adjusted for 1 ARMA term Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob .|.     | .|.     |
1 0.038 0.038 0.2840 .|*     | .|*     | 2 0.077 0.076 1.4643 0.026 .|.     | .|.     | 3 -0.006 -0.012 1.4716 0.059 .|.     | .|.     | 4 -0.027 -0.032 1.6182 0.005
.|.     |
.|.     | 5 0.035 0.039 1.8697 0.060 *|.     | *|.     | 6 -0.072 -0.070 2.9132 0.013 *|.     | *|.     | 7 -0.114 -0.117 5.5687 0.073
**|.     | *|.     | 8 -0.206 -0.193 14.326 0.046 *|.     | *|.     | 9 -0.134 -0.114 18.023 0.021 *|.     | *|.     | 10 -0.125 -0.111 21.243 0.012 *|.     | *|.     | 11 -0.086 -0.087 22.796 0.012
.|*     |
.|*     | 12 0.106 0.113 25.141 0.009 *|.     | *|.     | 13 -0.141 -0.155 29.339 0.004 *|.     | *|.     | 14 -0.114 -0.189 32.119 0.002 .|.     | *|.     | 15 -0.054 -0.117 32.735 0.003 .|.     | .|.     | 16 0.032 -0.052 32.950 0.005
.|*     |
.|.     | 17 0.090 -0.032 34.708 0.004
.|.     |
*|.     | 18 0.017 -0.079 34.771 0.007
.|.     |
*|.     | 19 0.009 -0.079 34.789 0.010
.|.     |
.|.     | 20 0.056 -0.007 35.468 0.012
.|*     |
.|.     | 21 0.103 -0.007 37.797 0.009
.|.     |
.|.     | 22 0.061 -0.059 38.635 0.011
.|.     |
*|.     | 23 0.038 -0.070 38.957 0.014
.|*     |
.|.     | 24 0.109 0.018 41.636 0.010 .|.     | .|.     | 25 -0.001 -0.011 41.637 0.014 *|.     | *|.     | 26 -0.072 -0.111 42.819 0.015 .|.     | *|.     | 27 -0.045 -0.089 43.282 0.018 .|.     | .|.     | 28 0.037 0.018 43.592 0.023 .|.     | *|.     | 29 -0.047 -0.082 44.095 0.027 .|.     | .|.     | 30 0.022 0.036 44.207 0.035 *|.     | .|.     | 31 -0.068 -0.025 45.276 0.036
.|.     |
.|.     | 32 -0.005 -0.004 45.282 0.047 .|*     | .|*     | 33 0.094 0.087 47.389 0.039 .|.     | .|.     | 34 -0.023 -0.015 47.512 0.049 .|.     | .|.     | 35 0.009 0.008 47.531 0.062
.|.     |
.|.     | 36 0.025 0.030 47.677 0.075
Nilai Prob. F dan Prob. Chi-Square tidak Signifikan
Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic 2.279757     Prob. F(1,192) 0.1327 Obs*R-squared 2.276475     Prob. Chi-Square(1) 0.1314
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 02/15/22   Time: 17:37 Sample (adjusted): 1/15/2018 9/27/2021 Included observations: 194 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 9.83E-05 1.90E-05 5.180034 0.0000 RESID^2(-1) 0.108383 0.071782 1.509887 0.1327 R-squared 0.011734     Mean dependent var 0.000110 Adjusted R-squared 0.006587     S.D. dependent var 0.000241 S.E. of regression 0.000240     Akaike info criterion -13.82279 Sum squared resid
1.10E-05     Schwarz criterion
-13.78910 Log likelihood 1342.811     Hannan-Quinn criter. -13.80915 F-statistic 2.279757     Durbin-Watson stat 1.970540 Prob(F-statistic) 0.132716 Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic 4.589938     Prob. F(1,192) 0.0334 Obs*R-squared 4.529468     Prob. Chi-Square(1) 0.0333 Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 02/15/22   Time: 18:34 Sample (adjusted): 1/15/2018 9/27/2021
Included observations: 194 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000100 2.41E-05 4.152880 0.0000 RESID^2(-1) 0.152820 0.071331 2.142414 0.0334 R-squared 0.023348     Mean dependent var 0.000118 Adjusted R-squared 0.018261     S.D. dependent var 0.000318 S.E. of regression 0.000315     Akaike info criterion -13.27759 Sum squared resid
1.91E-05     Schwarz criterion
-13.24390 Log likelihood 1289.926     Hannan-Quinn criter. -13.26394 F-statistic 4.589938     Durbin-Watson stat 1.999101 Prob(F-statistic) 0.033419

## Volatilitas Harga Telur Ayam Ras
Tabel 7 dan Tabel 8 hasil penentuan model terbaik untuk analisis ARCH/GARCH dalam mengetahui volatilitas harga  dilakukan  dengan  melihat  koefisien  determinasi (R-squared) terbesar  dan  menggunakan  kriteria Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwartz Criterion (SC) yang terkecil serta melihat nilai probabilitasnya lebih kecil dari  taraf  nyata  5%  atau  0,05  menghasilkan  model  terbaik  yaitu  model  ARCH  (1).  Model  tersebut  memberikan informasi tentang pola volatilitas harga telur ayam ras pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi periode awal Januari 2018 s/d bulan  september 2021. Namun dengan memasukan unsur persamaan  ARCH/GARCH ini apakah kemudian model  terbebas  dari  efek  ARCH.  Oleh  karena  itu  dilakukan  pengujian  terhadap  adanya  efek  ARCH  dalam  residual dari model terbaik yang didapat sebelumnya. Dan untuk melanjutkan ada atau tidak, terdapat efek ARCH maka dapat lanjutkan dengan uji Heterokedastisitas ARCH-LM.

## Tabel 7
Hasil Uji ARCH/GARCH harga Telur ayam ras pada pasar Tradisional Kota Jambi
Sumber: data olahan

## Tabel 8
Hasil Uji ARCH/GARCH harga Telur ayam ras pada pasar Modern Kota Jambi
Ket  :  Model  yang  dipilih  berdasarkan  Koefisien  determinasi  ( R-squared ) terbesar;  kriteria  AIC  dan  SC  terkecil,  nilai Probabilitasnya lebih kecil dari taraf 5% atau 0,05.
Sumber: data olahan

## Tabel 9
Hasil Heterokedastisitas ARCH-LM harga Telur ayam ras di pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi

## Kesimpulan : Bebas Heterokedastisitas ARCH-LM Sumber: data olahan
Uji  Heterokedastisitas  ARCH-LM  harga  telur  ayam  ras  pada  pasar  Tradisional  dan  Modern  Kota  Jambi, menunjukan hasil tidak signifikan dilihat dari nilai Prob. F dan Prob. Chi-Square, lebih besar dari taraf nyata 5% atau 0,05 (Bebas Heterokedastisitas ARCH-LM) yang berarti varian residual konstan, dengan kata lain tidak terdapat efek ARCH,  sehingga  model  terbaik  yaitu  model  ARCH  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  nilai  volatilitas  harga  telur ayam  ras  pada  pasar  Tradisional  dan  Modern  Kota  Jambi.  Berdasarkan  hasil  Uji  Heterokedastisitas  ARCH-LM  ini juga dapat disimpukan bahwa ARCH adalah model terbaik untuk peramalan harga telur ayam ras pada pasar Modern (Kota  Jambi).  Penentuan  model  terbaik  untuk  peramalan  harga  telur  ayam  ras  pada  pasar  Modern  Kota  Jambi, sebelumnya tidak dapat ditentukan, dikarenakan masih terdapat efek ARCH pada Uji model ARIMA yang dilakukan sebelumnya, sehingga dilanjutkan menggunakan analisis model ARCH/GARCH. Kemudian data harga telur ayam ras pada  pasar  Tradisional  dan  Modern  Kota  Jambi  dapat  dilanjutkan  yaitu  dengan  mengetahui  volatilitas  dilihat berdasarkan Conditional  Standard  Deviation (CSD)  atau  simpangan  baku  bersyarat,  Gambar  1.  Garis  CSD  yang menjulang  tinggi  keatas  menandakan  volatilitas  harga  telur  ayam  ras  yang  tinggi.  Ditambahkan  Sumaryanto  (2009) ciri utama volatilitas harga barang yang tinggi adalah CSD yang lebih tinggi dari pada yang lainnya.

## Gambar 1
Volatilitas harga telur ayam ras pada pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi dari tahun 2018 s/d bulan September 2021 Sumber : Pusat informasi harga pangan strategis Nasional (2021).
Gambar  1  terdapat  Adanya  volatilitas  harga  telur  ayam  ras  pada  pasar  Tradisional  dan  Modern  Kota  Jambi. Volatilitas  yang  tinggi  pada  pasar  Tradisional  Kota  Jambi  terjadi  pada  tahun  2021  diminggu  ke  2,  sedangkan volatilitas yang tinggi pada pasar Modern Kota Jambi terjadi pada minggu pertama tahun 2021. Volatilitas yang tinggi dan  sering  terjadi  bila  dibandingkan  antar  kedua  pasar  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Terjadi  pada  pasar Tradisional  Kota  Jambi.  Berdasarkan  yang  disampaikan  Lepetit,  (2011)  jika  volatilitas  semakin  meningkat  maka ketidakpastian harga di masa yang akan datang menjadi semakin tinggi sehingga diperlukan kebijakan untuk menjaga stabilitas  harga.  Berdasarkan  penelitian  Balcombe  (2009)  dan  Pindyck  (2001)  memberikan  kesimpulan  relatif  sama yaitu bahwa volatilitas harga komoditas yang terus menerus adalah suatu petunjuk yang menjelaskan bahwa gerakan atau berubahan yang besar (gejolak) pada masa lalu akan selalu menjadi faktor yang siginifikan bagi harga komoditas tersebut masa ke depan.
Estimasi  volatilitas  harga  telur  ayam  ras  menggunakan  model  terbaik  yaitu  model  ARCH(1).  Model  tersebut memberikan  informasi  tentang  pola  volatilitas  harga  telur  ayam  ras  pada  periode  awal  Januari  2018  sampai  dengan September 2021.

## Tabel 10

## Nilai Volatilitas Harga Telur Ayam Ras
No Variabel
Wilayah Nilai Volatilitas 1 Harga telur ayam ras pasar Tradisional Kota Jambi 0.01009950 2 Harga telur ayam ras pasar Modern Kota Jambi 0.00982344

## Sumber: data olahan
Persamaan  model  ragam  harga  telur  ayam  ras  pada  pasar  Tradisional  Kota  Jambi  yaitu  :  ht  =  0.000102  + 0.171452ε 2 t-1. Sedangkan Persamaan model ragam harga telur ayam ras pada pasar Modern Kota Jambi yaitu : ht = 9.65E-05  +  0.171420ε 2 t-1.  Model  ARCH  ini  juga  memberikan  informasi  bahwa  tingkat  risiko  harga  telur  ayam  ras hanya dipengaruhi oleh besarnya volatilitas pada satu periode sebelumnya. Model ini dapat diinterpretasikan jika pada telur ayam ras hari ini terdapat nilai residual harga yang relatif besar, maka tingkat harga telur ayam ras esok hari akan cenderung besar. Nilai  koefisien  ARCH pada model menunjukkan  tinggi rendahnya volatilitas  harga telur ayam ras. Nilai koefisien ARCH untuk harga telur ayam ras pada pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi pada model ARCH ini  sebesar 0.1714. Nilai tersebut kurang dari angka satu dan relatif kecil atau tidak mendekati  angka satu, sehingga menunjukkan  volatilitas yang rendah. Berdasarkan model ARCH(1) diketahui bahwa  volatilitas harga telur ayam ras di masa datang akan cenderung semakin kecil.
Nilai  volatilitas  yang  besar  atau  kecil  menggambarkan  seberapa  besar  tingkat  risiko  yang  akan  dihadapi  pada masa yang akan datang. Penghitungan  volatilitas dilakukan  untuk mengetahui seberapa besar tingkat volatilitas pada harga  komoditas  telur  ayam  ras  pada  pasar  Tradisional  dan  Modern  di  Provinsi  Jambi.  Nilai  volatilitas  yang  akan datang dapat diperoleh dari ( Variance Equation ) error pada model ARCH yang telah diperoleh sebelumnya, dimana hasil  √ Variance  Equation  error dari  model  tersebut  yang  menandakan  nilai  volatilitas.  Dan  hasil  penghitungan  nilai volatilitas  harga  telur  ayam  ras  pada  pasar  Tradisional  dan  Modern  Kota  Jambi  dapat  dilihat  pada  Tabel  10.  Bila dibandingkan  antara  pasar  Tradisional  dan  Modern  Kota  Jambi  ,  nilai  volatilitas  yang  tinggi  terdapat  pada  pasar
Volatilitas Harga telur ayam ras pasar Tradisional (Kota Jambi)
Volatilitas Harga telur ayam ras pasar Modern (Kota Jambi)
.010 .012 .014 .016 .018 .020 I II III IV I II III IV I II III IV I II III 2018 2019 2020 2021 Conditional standard deviation .008 .010 .012 .014 .016 .018 .020 .022 I II III IV I II III IV I II III IV I II III 2018 2019
2020 2021
Conditional standard deviation
Yessy Dwinata S et al., Model Peramalan Harga Telur Ayam Ras di Pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi
Tradisional Kota Jambi. Hasil penghitungan nilai volatilitas ini sesuai dengan gambar 1, dimana volatilitas harga telur ayam ras  yang  tinggi dapat dilihat dari garis  CSD. Dari hasil  ini diharapkan volatilitas harga telur ayam ras di masa datang  akan  cenderung  semakin  kecil.  Nilai  volatilitas  yang  besar  atau  kecil  menggambarkan  berapa  besar  tingkat risiko  yang  akan  dihadapi  pada  masa  yang  akan  datang.  Informasi  tentang  volatilitas  ini  berfungsi  bagi  para  pelaku pasar yaitu para penjual telur ayam ras. Semakin tinggi nilai volatilitas maka risiko yang dihadapi juga akan semakin besar. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan Burhani et al. , (2013) nilai volatilitas Daging sapi potong sebesar 0.00732778 dan pada daging ayam broiler sebesar 0.01446847. Nilai volatilitas ini kurang dari angka satu dan relatif kecil  atau  tidak  mendekati  angka  satu,  sehingga  menunjukkan  volatilitas  yang  rendah,  diharapkan  volatilitas  harga telur ayam ras di masa datang akan cenderung semakin kecil.

## Peramalan Harga Telur Ayam Ras
Model terbaik untuk peramalan harga telur ayam ras pada pasar Tradisional Kota Jambi yaitu model ARIMA. Sedangkan model terbaik untuk peramalan harga telur ayam ras pada pasar Modern Kota Jambi adalah model ARCH. Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  model  peramalan  yang  tepat  untuk  menentukan  harga  telur  ayam  ras  pada  pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi bukan hanya model ARIMA melainkan model ARCH.

## Gambar 3
Peramalan Harga telur ayam ras pada pasar Tradisional Kota Jambi (model ARIMA) bulan Oktober sd Desember 2021 Sumber: data olahan
Peramalan harga telur ayam ras dipasar Tradisional (Kota Jambi) dari bulan Oktober sd Desember 2021 dilihat dari Gambar 3. dimana pada minggu pertama dibulan Oktober 2021 peramalan harga telur sebesar Rp. 21.502.96,-per kg dan pada minggu kedua sebesar Rp. 21.506.23,-per kg minggu ketiga sebesar Rp. 21.510.13,-per kg serta minggu keempat  sebesar  Rp.  21.513.92,-per  kg  sehingga  rata-rata  harga  telur  ayam  ras  dibulan  Oktober  sebesar  Rp. 21.508.21,-per  kg.  Pada  bulan  November  2021,  minggu  pertama  peramalan  harga  telur  ayam  ras  sebesar  Rp. 21.517.83,-per  kg.  Minggu  kedua  sebesar  Rp.  21.521.76,-per  kg  dan  minggu  ketiga  sebesar  Rp.  21.525.68,-per  kg serta  minggu  keempat  sd  kelima  sebesar  Rp.  21.531.57,-per  kg.  Sehingga  rata-rata  peramalan  harga  telur  ayam  ras dibulan  November  sebesar  Rp.21.525.68,-per  kg.  Untuk  bulan  Desember  2021  peramalan  harga  telur  di  minggu pertama  sebesar  Rp.  21.537.46,-per  kg.  Minggu  kedua  sebesar  Rp.  21.541.39,-per  kg  selanjutnya  minggu  ketiga sebesar Rp. 21.545.32,-per kg dan minggu keempat sebesar Rp. 21.549.24,-per kg sehingga rata-rata peramalan harga telur ayam ras dibulan Desember 2021 sebesar Rp.21.543.35,-per kg.
18,000 19,000 20,000 21,000 22,000 23,000 24,000 25,000 26,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2018 2019 2020 2021 HRG HRGF (Rp/kg) (Rp/kg) 6/7/2021 23000 22831.4 6/14/2021 23000 23081.4 6/21/2021 22500 23002.69 6/28/2021 22500 22345.27 7/5/2021 22500 22502.69 7/12/2021 21700 22502.69 7/19/2021 22000 21450.81 7/26/2021 23000 22097.15 8/2/2021 22800 23317.54 8/9/2021 22500 22739.72 8/16/2021 21750 22408.24 8/23/2021 21500 21516.55 8/30/2021 21500 21423.98 9/6/2021 21500 21502.69 9/13/2021 21500 21502.69 9/20/2021 21500 21502.69 9/27/2021 21500 21502.69
10/4/2021 21502.691 21502.69 10/11/2021 21506.229 21506.23 10/18/2021 21510.033 21510.03 10/25/2021 21513.922 21513.92 11/1/2021 21517.837 21517.84 11/8/2021 21521.760 21521.76 11/15/2021 21525.686 21525.69 11/22/2021 21529.613 21529.61
11/29/2021 21533.54 21533.54 12/6/2021 21537.467 21537.47 12/13/2021 21541.394 21541.39 12/20/2021 21545.321 21545.32 12/27/2021 21549.248 21549.25 Bulan/Tgl/Thn HRG HRGF

## Gambar 4
Peramalan Harga telur ayam ras dipasar Modern Kota Jambi (model ARCH) bulan Oktober sd Desember 2021

## Sumber: data olahan
Berdasarkan Gambar 4. hasil peramalan harga telur ayam ras dipasar Modern (Kota Jambi) yang menggunakan model  GARCH  ( Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroskedasticity  Model) .  Pada  bulan  Oktober  s/d Desember 2021, dimana minggu pertama dibulan Oktober 2021 peramalan harga telur sebesar Rp. 19.466.13,-per kg dan  pada  minggu  kedua  sebesar  Rp.  19.710.38,-per  kg  minggu  ketiga  sebesar  Rp.  19.915.59,-per  kg  serta  minggu keempat  sebesar  Rp.  20.088.03,-per  kg  sehingga  rata-rata  harga  telur  ayam  ras  dibulan  Oktober  sebesar Rp.19.795.07,-per  kg.  Pada  bulan  November  2021,  minggu  pertama  peramalan  harga  telur  ayam  ras  sebesar  Rp. 20.232.91,-per  kg.  Minggu  kedua  sebesar  Rp.  20.354.64,-per  kg  dan  minggu  ketiga  sebesar  Rp.  20.456.93,-per  kg serta  miggu  keempat  sd  kelima  sebesar  Rp.  20.578.98,-per  kg  sehingga  rata-rata  peramalan  harga  telur  ayam  ras dibulan  November  sebesar  Rp.20.440.49,-per  kg.  Untuk  bulan  Desember  2021  peramalan  harga  telur  di  minggu pertama  sebesar  Rp.  20.675.75,-per  kg.  Minggu  kedua  sebesar  Rp.  20.726.73,-per  kg  selanjutnya  minggu  ketiga sebesar Rp. 20.769.57,-per kg dan minggu keempat sebesar Rp. 20.805.56,-per kg sehingga rata-rata peramalan harga telur ayam ras dibulan Desember 2021 sebesar Rp.20.744.40,-per kg.
Hasil peramalan harga telur ayam ras pasar Tradisional Kota Jambi lebih stabil bila dibandingkan pasar Modern Kota  Jambi,  dengan  harga  rata-rata  sebesar  Rp.21.543.35,-per  kg.  Dan  pada  pasar  Modern  Kota  Jambi  peramalan harga  tidak  stabil,  dilihat  dari  data  minggu  pertama  hingga  minggu  ketiga  bulan  Oktober,  dengan  kisaran  rata-rata harga sebesar Rp.19.697.37,-per kg dan terjadi kenaikan  harga diminggu  ke empat dibulan Oktober tersebut  sebesar Rp.20.088.03,-per kg.. Oleh karena itu. proses peramalan harga sangat penting dilakukan karena memiliki tujuan yaitu dapat  memberikan  gambaran  kepada  konsumen  mengenai  pergerakan  harga  telur  dan  kisaran  harga  telur  yang  akan terjadi  pada  masa  yang  akan  datang,  serta  bermanfaat  bagi  pengetahuan  konsumen  sehingga  konsumen  tidak  hanya berasumsi  namun  dapat  memutuskan  kapan  waktu  yang  tepat  untuk  melakukan  persediaan  atau  tidak.  Kemampuan konsumen dalam melakukan keputusan pembelian telur ayam ras merupakan salah satu wujud dari ketahanan pangan. Ditambahkan  Raharja,  Wiwik  dan  Retno  (2010)  bahwa  peramalan  merupakan  alat  bantu  yang  penting  dalam perencanaan yang efektif dan efisien.

## SIMPULAN
1. Volatilitas harga telur ayam ras pada pasar Tradisional lebih tinggi dan sering terjadi bila dibandingkan pada pasar Modern Kota Jambi. Selain itu bila dibandingkan antara pasar Tradisional dan Modern Kota Jambi, volatilitas yang tinggi  dan  sering  terjadi  terdapat  pada  pasar  Tradisional  dan  Modern  Kota  Jambi  dengan  nilai  volatilitas  sebesar 0.01009950.
2. ARIMA  merupakan  model  terbaik  untuk  meramalkan  harga  telur  ayam  ras  pada  pasar  Tradisional  Kota  Jambi  . Sedangkan  model  terbaik  untuk  meramalkan  harga  telur  ayam  ras  pada  pasar  Modern  Kota  Jambi  adalah  model ARCH ( Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) .
(Rp/kg) (Rp/kg)
6/7/2021 21650 21555.13 6/14/2021 21350 21603.53 6/21/2021 21150 21137.69 6/28/2021 21150 21132.76 7/5/2021 21450 21135.79 7/12/2021 21600 21570.07 7/19/2021 21700 21521.67 7/26/2021 21850 21696.75 8/2/2021 21850 21807.4 8/9/2021 21850 21739.51 8/16/2021 21700 21781.16 8/23/2021 21000 21537.53 8/30/2021 20550 20669.35 9/6/2021 19600 20547.84 9/13/2021 19150 19241.28
9/20/2021 19350 19388.75 9/27/2021 19350 19589.02
10/4/2021 19466.137 19466.14 10/11/2021 19710.380 19710.38 10/18/2021 19915.600 19915.6 10/25/2021 20088.032 20088.03 11/1/2021 20232.913 20232.91 11/8/2021 20354.647 20354.65
11/15/2021 20456.931 20456.93 11/22/2021 20542.873 20542.87 11/29/2021 20615.084 20615.08 12/6/2021 20675.758 20675.76
12/13/2021 20726.738 20726.74
12/20/2021 20769.572 20769.57 12/27/2021 20805.563 20805.56 Bulan/Tgl/Thn HRG HRGF 14,000 16,000 18,000 20,000 22,000 24,000 26,000 28,000 30,000 32,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2018 2019 2020 2021 HRGF ± 2 S.E. Forecast: HRGF Actual: HRG Forecast sample: 1/01/2018 12/27/2021 Adjusted sample: 1/08/2018 12/27/2021 Included observations: 208 Root Mean Squared Error 503.4986 Mean Absolute Error 303.0567 Mean Abs. Percent Error 1.426617 Theil Inequality Coefficient  0.011965 Bias Proportion 0.000009 Variance Proportion 0.034688 Covariance Proportion 0.965303 Theil U2 Coefficient 0.823796 Symmetric MAPE 1.429037 18,000 20,000 22,000 24,000 26,000 28,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2018 2019 2020 2021 HRG HRGF

## DAFTAR PUSTAKA
Ajija,  S.  R.,  Sari,  D.  W.,  Setianto,  R.  H.,  dan  Primanti,  M.  R.,  2011. Cara  Cerdas  Menguasai  Eviews .  Penerbit Salemba Empat. Jakarta.
Balcombe, K. 2009. The Nature and Determinants of Volatility in Agricultural Prices . MPRA Paper, 24819. Burhani,  F.J.,  Fariyanti,  A.,  Jahroh,  S.,  2013.  Analisis  Volatilitas  Harga  Daging  Sapi  Potong  Dan  Daging  Ayam Broiler  Di  Indonesia.  Dep.  Agribisnis  Fak.  Ekon.  dan  Manaj.  Institus  Pertan.  Bogor  3,  129–146. https://doi.org/10.29244/fagb.3.2.129-146.
Bollerslev, T., 1986. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity . J. Econom. 31. Enders, Walter., 2004. Applied Econometric time series. 2nd. Ed. New York. John . Firdaus, 2011. Aplikasi ekonometrika untuk Data Panel dan Time series . Institut Pertanian Bogor, Bogor. Juanda, B., Junaidi., 2012. Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi . Bogor : IPB Press. Lepetit,  P., 2011. P rice Volatility and Price Leadership in the EU Beef and Pork Meet Market, Workshop on Methods to Analyse Price Volatility. Institute for Prospective Technological Studies (IPTS) . European Comision, spain. Nachrowi,  N.D.,  Usman,  H.,  2006.  Prediksi  IHSG  Dengan  Model  GARCH  dan  Model  ARIMA.  J. Ekon.  dan Pembang . Indones. VII, 199–217. Pindyck, R.S., 2001. Volatility and Commodity Price Dynamics. M.I.T. Center for Energy and Environmental Policy Research Working Paper, August, 2001.
Rosadi, D., 2012. Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan dengan EViews . Yogyakarta: C.V Andi Offset. Raharja, A., Wiwik, A., Retno, A.V., 2010. Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon di PT. Telkomsel DIVRE3 Surabaya. Institut Sepuluh November: Surabaya.
Suharyanto, H., 2011. Ketahanan Pangan . jsh Jurnal Sosial Humaniora , 4(2)
Suharyanto.,  Sulaiman  N.  B.,  Zebua  C.  K.  N.,  Arief  .,  I.    2016.  Analisis  Risiko  Produksi  Usahatani  Padi  Sawah  di Provinsi Bali. Jurnal Agr ,1(2). Balai Pengkajian Teknologi Pertanian (BPTP) Bali. Sumaryanto,  N.,  2009. Analisis  volatilitas  harga  eceran  beberapa  komoditas  pangan  utama  dengan  model ARCH/GARCH . Pusat Analisis Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian Jl. A. Yani No. 70 Bogor 16161. Widarjono, A., 2012. Ekonometrika: pengantar dan aplikasinya . Ed ke-4. Yogjakarta (ID): UPP STIM YKPN.