## J-MAS

## Analisis Integrasi Pasar Spasial Harga Daging Sapi di Provinsi Jambi
Bayu Krisna*, Firmansyah**, Fachroerrozi Hoesni**
*Alumni Magister Ilmu Peternakan Universitas Jambi ** Staf Pengajar Magister Ilmu Peternakan Universitas Jambi Correspondence e-mail : bayukrisna906@gmail.com
Abstract. This study aims to analyze the spatial market integration of beef prices in supporting the stabilization of prices for basic livestock  products  in  Jambi  Province.  Spatial  Market  Integration  Analysis  Beef  prices  in  Jambi  Province  use  secondary  data which is  weekly time series data for the period 2018 – 2021 (August). The data analyzed in this study is the price of beef in the markets of Jambi City and Bungo Regency. The analytical method used to see the level of spatial integration of the beef market in supporting  the  stabilization  of  livestock  staples  both  in  the  short  and  long  term  in  Jambi  Province  is  the  VAR  (Vector Autoregression)  /  VECM  (Vector  Error  Correction  Model)  model.  The  study  concludes  that  the  weekly  average  beef  price  in Jambi  City  and  Bungo  Regency  during  the  period  2018  to  2021  (August)  is  cointegrated.  There  is  a  long-term  relationship between  weekly  average  beef  prices  in  Jambi  City  and  Bungo  Regency.  The  VECM  model  is  more  accurate  in  forecasting  the weekly average beef price in Jambi City and Bungo Regency in the future.

## Keywords : Beef Price, Market Integration, VAR/VECM

## Pendahuluan
Pemerintah  Daerah  Provinsi  Jambi  memiliki  kewajiban  mengendalikan  ketersediaan  daging  sapi  sebagai barang  kebutuhan  pokok  hasil  peternakan  baik  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  di  seluruh  wilayah  Provinsi Jambi  dalam  jumlah  yang  memadai,  mutu  yang  baik,  dan  harga  yang  terjangkau.  Barang  kebutuhan  pokok  hasil peternakan  menurut  Peraturan  Pemerintah  Nomor  71  tahun  2015  salah  satunya  adalah  daging  sapi.  Selama  satu dekade terakhir, daging sapi selalu memberi andil terjadinya peningkatan inflasi di Provinsi Jambi. Penelitian Darma et  al.,  (2018)  dan  Rizaldy  (2017)  serta  Setiawan  dan  Hadianto  (2014)  menginformasikan  bahwa  variasi  harga komoditas  pangan  ternyata  memberikan  dampak  atau  pengaruh  terhadap  inflasi.  Kebijakan  stabilisasi  harga  barang kebutuhan pokok hasil peternakan khususnya daging sapi sulit untuk diimplementasikan secara efektif dan efisien. Hal tersebut  dikarenakan: Pertama ,  wilayah  yang  sangat  luas  akan  menyulitkan  proses  distribusi  daging  sapi; Kedua , ketidakseimbangan antara produksi dan konsumsi atau supply dan demand daging sapi; dan Ketiga , terdapat gap yang jauh antara pasar konsumen dengan daerah produksi yang menyebabkan biaya transportasi lebih mahal sehingga dapat membuat  integrasi  pasar  daging  sapi  menjadi  lemah.  Implementasi  kebijakan  stabilisasi  harga  daging  sapi  oleh Pemerintah  Pusat  dan  Daerah  Provinsi  Jambi  akan  lebih  efektif  terjadi  pada  pasar  terintegrasi  dibandingkan  dengan pasar  yang  tidak  terintegrasi.  Menurut  Arnanto  dkk  (2014)  pada  pasar  yang  terintegrasi,  penerapan  kebijakan stabilisasi harga barang pangan membutuhkan biaya yang lebih murah karena dapat didistribusikan kepada pasar-pasar lainnya.  Tingkatan integrasi pasar menjadi bahan  informasi yang penting bagi Pemerintah Daerah, dengan demikian jika terjadi lonjakan harga daging sapi di suatu kabupaten/kota maka segera dilakukan program aksi yang efektif untuk menghindari gejolak harga tidak meluas sampai tingkat provinsi maupun nasional.
Analisis  integrasi  pasar  dilakukan  untuk  menguji  keterpaduan  harga  antarpasar.  Dengan  mengukur  tingkat integrasi  pasar  dapat  dilihat  efisiensi  pasar  secara  spesifik  (Ravallion  1986;  Muwanga  dan  Snyder  1997;  Meyer  dan Taubadel 2004; Vasciaveo et al. 2013). Manfaat integrasi pasar bagi produsen dan pelaku pasar lainnya adalah supaya tidak  ada  pihak  yang  dirugikan  terutama  produsen  dan  konsumen.  Jika  suatu  pasar  terintegrasi  dengan  baik  maka tingkat  kerugian  di  pihak  produsen  dapat  diminimalisir  dan  dapat  mengurangi  tindakan  menyimpang  dari  pihak pedagang  perantara.  Dengan  demikian  diharapkan  dapat  memberikan  keuntungan  yang  adil  bagi  setiap  pihak  yang terlibat dalam proses pemasaran (Zainuddin dkk, 2015; Nuraeni et al, 2015).

## Metode
Analisis  Integrasi  Pasar  Spasial  Harga  daging  Sapi  di  Provinsi  Jambi  menggunakan  data  sekunder  yang merupakan  data  time  series  mingguan  dengan  periode  tahun  2018  –  2021  (Agustus).  Data  yang  dianalisis  dalam penelitian  ini  adalah  harga  daging  sapi  antara  (pasar  angso  duo  dan  pasar  talang  banjar),  dengan  Pasar  bungur  dan seroja di Kabupaten Bungo yang bersumber dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional . Metode Analisis yang  digunakan  untuk  melihat  tingkat  integrasi  pasar  spasial  daging  sapi  dalam  mendukung  stabilisasi  barang kebutuhan  pokok  hasil  peternakan  baik  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  di  Provinsi  Jambi  digunakan  model VAR  ( Vector  Autoregression )/VECM  ( Vector  Error  Correction  Model ).  Model  yang  digunakan  untuk  mengatasi ketidakstasioner  data  adalah  model  VEC  ( Vector  Error  Correction ),  dimana  model  ini  akan  mengkoreksi  secara bertahap adanya ketidakseimbangan tersebut (Rosadi, 2012).
Tahapan pengolahan data dengan menggunakan model VAR/VECM adalah :
1) Uji Stationeritas atau Unit Root Test diantaranya: (a) Untuk data time series dilakukan uji stasioneritas pada yang disebut stationary  stochastic  process .  Kestasioneran  diperlukan  untuk  menghindari  adanya spurious  regression (regresi  palsu).  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, 1995); dan (c) pengujian akar-akar unit dilakukan guna menganalisis apakah suatu variabel stationer atau tidak stationer. Widarjono (2013) menjelaskan bahwa fungsi uji ADF adalah untuk melihat ada tidaknya tren di dalam pergerakan data yang akan diuji. Uji ADF dirumuskan :
∆𝑃 𝑡 =∝ 0 + 𝛾𝑃 𝑡−1 + 𝛽 𝑖 ∑ ∆𝑃 𝑡−1 + 𝜀 𝑖
𝑚 𝑗=1 dimana: P t = Harga Daging Sapi di setiap tingkat pasar pada periode t (Rp/kg); P t-1 = Harga Daging Sapi di setiap tingkat pasar 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: 1) Jika ADF statistik > ADF kritis, maka tolak H 0 , artinya data runtun waktu tidak mengandung akar unit yang berarti bahwa data sudah stasioner; dan 2) Jika ADF statistik ≤ ADF kritis, maka terima H 0 , artinya data runtun waktu mengandung akar unit yang berarti bahwa data tidak stasioner.
2) Penentuan Lag Optimum, diantaranya: a) Panjang lag yang optimal diperlukan untuk melihat pengaruh dari setiap variabel  terhadap  variabel  lain  dalam  model  VAR.  Nilai  dari  lag  suatu  variabel  dapat  berpengaruh  terhadap variabel  lainnya  dikarenakan  dibutuhkan  waktu  bagi  suatu  variabel  untuk  merespon  pergerakan  dari  variabel lainnya. Penentuan panjangnya lag optimal digunakan kriteria, yaitu: Akaike Information Criteria (AIC); b) Dalam penentuan  lag  optimal  dengan  menggunakan  kriteria  informasi  tersebut,  kriteria  yang  dipilih  adalah  kriteria  yang mempunyai  jumlah  dari  AIC  yang  paling  kecil  di  antara  berbagai  lag  yang  dianjurkan.  Bila  semakin  kecil  nilai kriteria  tersebut,  maka  nilai  harapan  yang  dihasilkan  oleh  sebuah  model  akan  semakin  mendekati  kenyataan. Penentuan  selang  atau  lag  optimal  merupakan  tahapan  yang  penting  dalam  pendekatan  VAR/VECM.  Hal  ini dikarenakan selang dari variabel endogen dalam sistem persamaan VAR/ VECM akan digunakan sebagai variabel eksogen.  Penjangnya  selang  atau  lag  dari  variabel  yang  optimal  diperlukan  untuk  menangkap  pengaruh variabelvariabel lainnya (Widarjono, 2013).
3) Uji Kointegrasi (Johansen Cointegration Test), diantaranya: a) Uji kointegrasi bertujuan untuk menentukan apakah variabel-variabel  yang  tidak  stationer  terkointegrasi  atau  tidak.  Kombinasi  linear  ini  dikenal  dengan  istilah persamaan  kointegrasi  dan  dapat  diinterpretasikan  sebagai  hubungan  keseimbangan  jangka  panjang  di  antara variabel (Firdaus dan Gunawan, 2012); b) Pengujian kointegrasi dalam penelitian ini menggunakan pendekatan uji Johansen.  Uji  Johansen  dilakukan  dengan  membandingkan  antara  nilai trace  statistic dengan  nilai critical  value dan maximum eigenvalue dengan critical value pada taraf nyata 5%. Jika trace statistic atau maximum eigenvalue lebih  besar  dari critical  value maka  mengindikasikan  bahwa  dalam  sistem  persamaan  terdapat  hubungan  jangka panjang atau kointegrasi; dan c) Pengambilan keputusan dilakukan dengan melihat nilai trace statistic dan critical value . 1) Jika trace statistic > critical value, maka tolak H 0 atau terima H 1 yang artinya terjadi kointegrasi.; 2) Jika tidak terdapat kointegrasi antar variabel maka digunakan model VARD (VAR in difference), sedangkan jika dalam data  yang  diduga  di  model  VAR  terdapat  kointegrasi  maka  model  VAR  yang  digunakan  adalah  model  VECM (Vector Error Correction Model) (Firdaus dan Gunawan, 2012).
4) Uji  Kausalitas  Granger,  diantaranya:  a)  Uji  kausalitas  Granger  dilakukan  untuk  melihat  hubungan  kausalitas  di antara  variabel-variabel  yang  ada  dalam  model.  Pengujian  hubungan  sebab  akibat,  dalam  pengertian  Granger (1969), dengan menggunakan F-test untuk menguji apakah lag informasi dalam variabel Y memberikan informasi statistik  yang  signifikan  tentang  variabel  X  dalam  menjelaskan  perubahan  X.  Jika  tidak,  maka  Y  tidak  ada hubungan  sebab  akibat  Granger  dengan  X  (Firdaus  dan  Gunawan,  2012);  b)  Apabila  pengujian  dengan menggunakan  metode  Granger  test  menunjukkan  bahwa  hubungan  kausalitas  terjadi  dua  arah  (harga  daging  sapi domestik mempengaruhi harga daging sapi dunia, dan sebaliknya).
5) Estimasi  Model  VAR/VECM,  diantaranya:  a)  Vector  Error  Correction  Model  (VECM)  merupakan  model  VAR yang  teretriksi  yang  digunakan  untuk  variabel  yang  tidak  stationer  tetapi  memiliki  potensi  untuk  terkointegrasi. Setelah  pengujian  kointegrasi  pada  model  yang  digunakan,  maka  dianjurkan  untuk  memasukkan  persamaan kointegrasi ke dalam model yang digunakan. Pada data time series kebanyakan memiliki tingkat stationeritas pada perbedaan pertama (first difference) atau I(1) (Firdaus dan Gunawan, 2012); b) Model VAR dapat disusun setelah
variabel-variabel  dilihat  kestasionerannya,  kointegrasi,  kelambanan,  dan  kecocokan  variabel  untuk  dimasukkan dalam model. Berdasarkan penjelasan dari model VAR yang dilakukan oleh Widarjono (2013) dan Enders (1995), dapat diasumsikan model VAR kelambanan satu. Jika terdapat kointegrasi pada data yang dicek kestasionerannya maka model  yang digunakan adalah model VECM (Vector Error Correction Model) lag p  rank r.; dan  c) VECM merupakan bentuk VAR yang teretriksi. Retriksi tambahan ini harus diberikan karena keberadaan bentuk data yang tidak  stationer  pada  level,  tetapi  terkointegrasi.  VECM  kemudian  memanfaatkan  informasi  retriksi  kointegrasi tersebut  ke  dalam  spesifikasinya.  Oleh  karena  itu,  VECM  sering  disebut  sebagai  desain  VAR  bagi  series nonstationer yang memiliki hubungan kointegrasi.

## Hasil
Uji stasioneritas data penelitian ini digunakan untuk mengkaji apakah data harga daging sapi rataan mingguan pada pasar tradisional di Kota Jambi selama periode tahun 2018 s/d 2021 (Agustus) mengandung akar-akar unit atau tidak. Data yang tidak stasioner akan menghasilkan estimasi parameter yang semu ( spurious regression ). Bila regresi semu  ini  diinterpretasikan  akan  menghasilkan  analisis  yang  salah  yang  berakibat  pada  salahnya  kebijakan  yang diambil (Widarjono, 2013). Metode Augmented Dickey Fuller (ADF) adalah metode untuk pengujian unit root dengan cara membandingkan nilai ADF statistik dengan nilai Mackinnon critical value masing-masing sebesar 1%, 5%, dan 10%. Hasil  uji  stasioneritas  data  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  di  Kota  Jambi  dan  Kabupaten  Bungo  selama  periode tahun  2018  s/d  2021  (Agustus).  Berdasarkan  pengujian unit  root pada  tingkat  level  atau  I(0)  didapat  hasilnya  yaitu harga daging sapi di Kota Jambi memiliki nilai ADF statistik (-3.062271) lebih kecil dari critical value 1 % (-3.465780) dan  probabilitasnya  signifikan  pada  tingkat  keyakinan  1%  (0.0312).  Hal  ini  berarti  data  harga  daging  sapi  di  Kota Jambi belum stasioner pada tingkat level . Selanjutnya pengujian unit root pada tingkat level atau I(0) didapat hasilnya yaitu harga daging sapi di Kabupaten Bungo memiliki nilai ADF statistik (-2.424338) lebih kecil dari critical value 1 % (- 3.465780) dan probabilitasnya signifikan pada tingkat keyakinan 1% (0.1365). Hal ini berarti data harga daging sapi di Kabupaten  Bungo  belum  stasioner  pada  tingkat  level . 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, 2013).
Apabila  dari  uji  ini  ternyata  data  belum  stasioner  maka  pengujian  dilakukan  lagi  dengan  data  turunan  kedua. Dengan  model  yang  sama,  dengan  menggunakan  data  turunan  kedua  Pt  dan  data  turunan  pertama  untuk  Pt-1, selanjutnya dilakukan uji derajat integrasinya: jika β=1 maka variabel P stasioner pada derajat satu. Oleh karena harga daging sapi di Kota Jambi belum stasioner pada tingkat level, maka dilanjutkan pengujian unit root pada tingkat first difference didapat  hasilnya  yaitu  harga  daging  sapi  di  Kota  Jambi  memiliki  nilai  ADF statistik (-13.36799)  lebih  besar dari critical value 1  % (-3.465780)  dan  probabilitasnya  signifikan  pada  tingkat  keyakinan  1%  (0.00000).  Hal  ini berarti  data  harga  daging  sapi  di  Kota  Jambi  telah  stasioner  pada first  difference. Kemudian  harga  daging  sapi  di Kabupaten  Bungo  dilanjutkan  pengujian unit  root pada  tingkat first  difference sehingga  diperoleh  nilai  ADF statistik (- 12.82039) lebih besar dari critical value 1 % (-3.465780) dan probabilitasnya signifikan pada tingkat keyakinan 1% (0.00000). Hal ini berarti data harga daging sapi  di Kabupaten Bungo telah stasioner pada first difference. Suatu data time series dikatakan stasioner pada tingkat level atau I (0) jika nilai uji t lebih besar dari nilai kritis pada taraf nyata 5 persen.  Ketika  data  tidak  stasioner  pada  tingkat  level  maka  perlu  dilakukan  proses  diferensiasi,  yaitu  dengan mengurangi data tersebut dengan data periode sebelumnya (Ajija, dkk. 2011).

## Tabel 1
Hasil Uji Stasioneritas Harga Daging Sapi di Kota Jambi dan Kabupaten Bungo
Sumber: data olahan
Tabel 2 Hasil Uji Lag Optimal Harga Daging Sapi di Kota Jambi dan Kabupaten Bungo Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -3423.656 NA 3.41e+13 36.83501 36.86970 36.84907 1 -3388.044 70.07598 2.42e+13 36.49509 36.59915 36.53726 2 -3375.461 24.48941* 2.21e+13* 36.40280* 36.57623* 36.47308*
Sumber: data olahan
Hasil  uji lag optimal  untuk harga daging  sapi rataan mingguan di Kota Jambi dan Kabupaten Bungo selama periode  tahun  2018  s/d  2021  (Agustus)  menunjukkan  bahwa  lag  2  adalah  lag  yang  optimal  (terlihat  dari  tanda bintang). Penggunaan lag 2 sebagai lag yang optimal pada model artinya dari sisi ekonomi berimplikasi bahwa harga daging sapi rataan mingguan di Kota Jambi dan Kabupaten Bungo  saling mempengaruhi  satu sama lain tidak  hanya pada periode sekarang, tetapi harga daging sapi rataan mingguan di Kota Jambi dan Kabupaten Bungo saling berkaitan pada  dua  periode  sebelumnya.  Penentuan  lag  optimal  berguna  untuk  melihat  seberapa  lama  suatu  variabel  bereaksi terhadap  variabel  lainnya  dan  menghindari  kemungkinan  autokorelasi  residual  pada  sistem  VAR  (Firdaus  dan Gunawan, 2012).
Untuk  mengetahui  integrasi  pasar  spasial  daging  sapi  dalam  jangka  panjang  di  Provinsi  Jambi  dilakukan  uji kointegrasi.  Uji  yang  dilakukan  adalah trace  test yaitu  mengukur  jumlah  vektor  kointegrasi  dalam  data  dengan menggunakan  pengujian  pangkat  matriks  kointegrasi  (Enders  1995).  Jika  tidak  terdapat  kointegrasi  antar  variabel maka digunakan model VARD (VAR in difference ), sedangkan jika dalam data yang diduga di model VAR terdapat kointegrasi  maka  model  VAR  yang  digunakan  adalah  model  VECM  (Firdaus  dan  Gunawan,  2012).  Pada  penelitian ini, uji kointegrasi dilakukan dengan menggunakan metode Johansen’s Cointegration Test.

## Tabel 3

## Hasil Uji Kointegrasi Harga Daging Sapi di Kota Jambi dan Kabupaten Bungo

## Sumber: data olahan
Berdasarkan hasil uji kointegrasi, terlihat bahwa nilai Trace Statistic lebih besar dari nilai kritis 5%. Selain itu, nilai Max-Eigen juga lebih besar nilai kritis 5%, maka dapat disimpulkan bahwa harga daging sapi rataan mingguan di Kota  Jambi  dengan  Kabupaten  Bungo  terkointegrasi.  Semakin  besar  nilai trace  statistic dan  maksimum  eigenvalue maka  semakin  tinggi  tingkat  kointegrasinya  (Jojo  dkk.,  2021).  Kointegrasi  adalah  hubungan  yang  terjadi  antar variabel-variabel  yang  stasioner  pada  derajat  yang  sama.  Kointegrasi  ini  merupakan  alat  analisis  ekonometrika  yang dapat  menunjukkan  keseimbangan  jangka  panjang  antara  variabel  yang  sangat  erat  berhubungan  sebagai  alat peramalan,  maka  dari  itu  stasioneritas  data  perlu  dilakukan  sebagai  syarat  penting  dalam  pengujian  pendekatan kointegrasi (Maruddani dkk, 2008).
Terjadinya kointegrasi artinya pasar daging sapi Kota Jambi dan Kabupaten Bungo atau terjadinya intergrasi pasar  daging  sapi  Kota  Jambi  dan  Kabupaten  Bungo  dalam  jangka  panjang  akan  menguntungkan  karena  perubahan (kenaikan  atau  penurunan)  harga  daging  sapi  di  Kota  Jambi  akan  ditransmisikan  ke  pasar  daging  sapi  di  Kabupaten Bungo  sehingga  terjadi  keseimbangan  dalam  jangka  panjang,  yaitu  terdapat  kesamaan  pergerakan  dan  stabilitas hubungan  diantara  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  di  Kota  Jambi  dan  Kabupaten  Bungo.  Menutut  Fackler  dan Goodwin  (2001),  sinyal  dan  informasi  harga  berada  ditransmisikan  secara  merata  sehingga  pergerakan  harga  antara pasar yang berbeda akan sama. Integrasi pasar daging sapi adalah metode untuk melihat keterkaitan atau keterpaduan harga  antar  pasar  di  wilayah  Provinsi  Jambi.  Fackler  dan  Goodwin  (2001)  menjelaskan  integrasi  pasar  merupakan tingkat  pergerakan  harga  pada  daerah  yang  berbeda,  dimana  barang  yang  sama  akan  memiliki  harga  yang  sama, meskipun  dijual  pada  tempat  yang  berbeda,  dan  sinyal  harga  serta  informasi  pasar  ditransmisikan  secara  merata (Ghosh, 2000). Pasar yang  terintergasi mengindikasikan tentang sistem pemasaran  yang efisien  (Fadhla dkk., 2008), dimana  akan  terjadi  korelasi  yang  positif  dari  waktu  ke  waktu  antara  harga  di  lokasi  pasar  yang  berbeda  (Heytens, 1986). Sehingga transmisi dan informasi diantara berbagai pasar menyebabkan harga bergerak bersamaan di berbagai pasar. Pasar yang tidak terintegrasi baik secara spasial maupun vertikal dapat mengindikasikan terjadi ketidakefisienan pemasaran  sehingga  mengakibatkan  adanya  permainan  harga  dan  terjadinya  distorsi  harga  di  pasar  (Barrett,  2005). Anindita  (2004),  lemahnya  struktur  pasar  adalah  konsekuensi  dari  lemahnya  integrasi  pasar,  sulitnya  informasi,  dan aliran perdagangan di antar pasar.
VECM  mengukur  bagaimana  penyimpangan  harga  dapat  kembali  pada  keadaan  keseimbangan  (Hendy  dan Juselius, 2000). Jadi, VECM adalah kombinasi dari hubungan janga pendek dan jangka panjang antar variabel harga dari pasar yang berbeda (Nagubadi et al, 2001 dalam Irawan dan Rosmayanti, 2007).
Tabel 4
Hasil Estimasi Model VECM Harga Daging Sapi di Kota Jambi dan Kabupaten Bungo

## Sumber: data olahan
Berdasarkan  hasil  estimasi  model  VECM  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  di  Kota  Jambi  dan  Kabupaten Bungo  seperti  tersaji  pada  Tabel  4.  Adanya  parameter error  correction yang  signifikan  membuktikan  adanya mekanisme  penyesuaian  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  dari  jangka  pendek  ke  jangka  panjang.  Besaran penyesuaian  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  dari  jangka  pendek  ke  jangka  panjang  di  Kabupaten  Bungo  yaitu sebesar  0,43  %,  sedangkan  besaran  penyesuaian  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  dari  jangka  pendek  ke  jangka panjang  di  Kota  Jambi  sebesar  1,29  %.  Pasar  yang  terintergasi  mengindikasikan  tentang  sistem  pemasaran  yang efisien (Fadhla, 2008), dimana akan terjadi korelasi yang positif dari waktu ke waktu antara harga di lokasi pasar yang berbeda  (Heytens,  1986).  Sehingga  transmisi  dan  informasi  diantara  berbagai  pasar  menyebabkan  harga  bergerak bersamaan  di  berbagai  pasar  tersebut.  Pasar  yang  tidak  terintegrasi  baik  secara  Pasar  yang  tidak  terintegrasi  baik secara  spasial  maupun  intertemporal  dapat  mengindikasikan  bahwa  terjadi  ketidakefisienan  pemasaran  sehingga mengakibatkan adanya permainan harga dan terjadinya distorsi harga di pasar (Barrett, 2005). Hal ini sejalan dengan pendapat  Anindita  (2004)  bahwa  lemahnyastruktur  pasar  adalah  konsekuensi  dari  lemahnya  integrasi  pasar,  sulitnya informasi, dan aliran perdagangan di antar pasar-pasar  yang terpisah. Kecepatan dan ketepatan informasi  harga akan mendorong  tercapainya  efisiensi  dalam  pengambilan  keputusan  alokasi  sumberdaya.  Kondisi  tersebut  menunjukkan bahwa keberadaan integrasi pasar sebagai salah satu indikator penting dalam efisiensi sistem pemasaran.
Pada Tabel 4. terlihat bahwa harga daging sapi di Kabupaten Bungo dipengaruhi oleh harga harga daging sapi di Kabupaten Bungo pada 1 minggu sebelumnya, dan dipengaruhi oleh harga daging sapi di Kota Jambi pada 1 dan 2 minggu sebelumnya. Harga harga daging sapi di Kabupaten Bungo dalam jangka pendek dipengaruhi oleh perubahan harga daging sapi di Kabupaten Bungo pada 1 minggu sebelumnya, besarnya perubahan sebesar 0,433. Dengan  kata lain,  jika  terjadi  perubahan  (kenaikan)  harga  daging  sapi  di  Kabupaten  Bungo  1  minggu  sebelumnya  sebesar  1  %, maka akan terjadi perubahan (kenaikan) harga daging sapi di Kabupaten Bungo sekarang sebesar 0,433 %. Koefisien- koefisien Error  Correction  Term (ECT)  menggambarkan  kecepatan  penyesuaian  per  periode  menuju  keseimbangan Jangka  panjang.  Koefisien-koefisien  ECT  dalam  VECM  adalah  ukuran  kecepatan  penyesuaian  menuju  hubungan keseimbangan jangka panjang antar pasar (Enders, 1995). Menurut Anwar (2005), kecepatan penyesuaian ditunjukkan oleh  nilai  absolut  dari  ECT,  yang  diinterpretasikan  sebagai  ketidakseimbangan  antara  harga  aktual  dengan  tingkat keseimbangan  jangka  panjang.  Semakin  besar  koefisien  mengindikasikan  cepatnya  penyesuaian  menuju keseimbangan  jangka  panjang  dan  sebaliknya.  Gangguan  perubahan  harga  periode  sebelumnya  pada  beberapa  pasar dalam  model  dapat  diinterpretasikan  sebagai  penyesuaian  jangka  pendek  sementara  pasar  ada  dalam  keseimbangan jangka panjang dengan pasar-pasar lainnya.
Selain  itu,  harga  daging  sapi  di  Kabupaten  Bungo  dalam  jangka  pendek  dipengaruhi  oleh  perubahan  harga daging sapi di Kota Jambi pada 1 dan 2 minggu sebelumnya, dengan perubahan masing-masing sebesar 0,62 dan 0,27. Artinya, jika terjadi perubahan (kenaikan) harga daging sapi di Kabupaten Bungo 1 dan 2 minggu sebelumnya sebesar 1  %,  maka  akan  terjadi  perubahan  (kenaikan)  harga  daging  sapi  di  Kota  Jambi  sekarang  masing-masing  sebesar 0,62  %  dan  0,27  %.  Penjelasan  lain  adalah  setiap  minggu,  harga  daging  sapi  di  Kota  Jambi  kesalahan  dikoreksi sebesar  0,62  %  dan  0,27  %  menuju  keseimbangan  jangka  panjang  harga  daging  sapi  di  Kabupaten  Bungo.  Tidak
terjadinya integrasi pasar menunjukkan bahwa perubahan harga dalam satu pasar produsen tidak direfleksikan sebagai suatu perubahan harga di pasar produsen yang berbeda secara geografis (Goletti, dkk., 1995). Lebih lanjut pasar yang tidak terintegrasi ini akan menyebabkan alokasi sumberdaya yang tidak efisien (Faminow dan Benson 1990; Tahir dan Riaz  1997;  Meyer  dan  Taubadel,  2004).  Pasar  yang  tidak  terintegrasi  dapat  membawa  informasi  yang  tidak  akurat sehingga  dapat  mendistorsi  keputusan  pasar  produsen  dan  kontribusi  pergerakan  produk  menjadi  tidak  efisien. Penelitian ini menemukan bahwa harga daging sapi di Kota Jambi Bungo dipengaruhi oleh harga harga daging sapi di Kota  Jambi  pada  1  minggu  sebelumnya,  dan  dipengaruhi  oleh  harga  daging  sapi  di  Kabupaten  Bungo  pada  1  dan  2 minggu sebelumnya. Harga harga daging sapi di Kota Jambi dalam jangka pendek dipengaruhi oleh perubahan harga daging sapi di Kota Jambi pada 1 minggu sebelumnya, besarnya perubahan sebesar 0,99. Dengan kata lain, jika terjadi perubahan  (kenaikan)  harga  daging  sapi  di  Kota  Jambi  1  minggu  sebelumnya  sebesar  1  %,  maka  akan  terjadi perubahan (kenaikan) harga daging sapi di Kota Jambi sekarang sebesar 0,99 %. Selain itu, harga harga daging sapi di Kota  Jambi  dalam  jangka  pendek  dipengaruhi  oleh  perubahan  harga  daging  sapi  di  Kabupaten  Bungo  pada  1  dan  2 minggu  sebelumnya,  dengan  perubahan  masing-masing  sebesar  0,89  dan  0,44.  Artinya,  jika  terjadi  perubahan (kenaikan)  harga  daging  sapi  di  Kota  Jambi 1  dan 2  minggu  sebelumnya  sebesar  1  %,  maka  akan  terjadi  perubahan (kenaikan) harga daging sapi di Kabupaten Bungo sekarang masing-masing sebesar 0,89 % dan 0,44 %.
Menurut Mayer dan Taubadel (2004), harga di antara dua pasar yang tidak bergerak dari  satu pasar ke pasar lainnya, dapat disebabkan oleh: biaya penyesuaian, kekuatan pasar yang dimiliki pasar tertentu, kebijakan pemerintah dan informasi yang asimetris. Dengan demikian, untuk meningkatkan integrasi pasar broiler, perlu upaya peningkatan transmisi  yang  lebih  baik  dengan  peningkatan  akses  informasi  pasar  secara  transparan.  Pasar  yang  terintegrasi mencerminkan transmisi harga yang simetris. Hal tersebut perlu didukung dengan tersedianya infrastruktur dan sarana informasi yang murah dan mudah diakses secara online. Terintegrasinya pasar daging sapi akan memberikan dampak pada distribusi margin pelaku  usaha ternak sapi sehingga  tercipta rasa keadilan  semua pihak. Hal ini  sejalan dengan pendapat Conforti (2004), bahwa  transmisi  harga dan  integrasi pasar  akan berjalan  sempurna  apabila di dalam pasar tidak  terjadi  friksi  dan  distorsi.  Artinya,  pasar  akan  berjalan  secara  efisien  jika  tidak  terdapat  gangguan-gangguan/ penyimpangan pada pasar, seperti jarak, peraturan (yang ketat/membatasi), dan biaya ( overhead cost ).
Tabel 5 Hasil Uji Kausalitas Granger Harga Daging Sapi di Kota Jambi dan Kabupaten Bungo No Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. 1 KOTAJ AMBI does not Granger Cause KAB BUNGO 187 0.42014 0.6576 2 KAB BUNGO does not Granger Cause KOTA JAMBI 0.18568 0.8307
Sumber: data olahan
Hasil Uji kausalitas Granger (Granger Causality Test) disebutkan bahwa H0 menyatakan harga daging sapi di Kota  Jambi  tidak  mempengaruhi  harga  daging  sapi  di  Kabupaten  Bungo.  Berdasarkan  nilai  F statistik sebesar 0,42014 dengan  nilai  probabilitas  sebesar  0.6576  maka  H0  diterima,  yang  berarti  harga  daging  sapi  di  Kota  Jambi  tidak signifikan mempengaruhi  harga daging  sapi  di Kabupaten Bungo. Selanjutnya hasil Uji  kausalitas Granger (Granger Causality Test) yaitu bahwa H0 menyatakan harga daging sapi di Kabupaten Bungo tidak mempengaruhi harga daging sapi di Kota Jambi. Berdasarkan nilai F statistik sebesar 0,18568 dengan nilai probabilitas sebesar 0.8307 maka H0 diterima, yang berarti harga daging sapi di Kabupaten Bungo tidak signifikan mempengaruhi harga daging sapi di Koata Jambi.
Analisis Impulse  response dapat  melacak  respon  dari  variabel  dependen  dalam  model  VAR  terhadap gangguan  pada  masing-masing  variabel.  Pada  setiap  variabel  dari  setiap  persamaan  yang  berbeda,  gangguan diterapkan pada error term nya sehingga dapat dilihat dampaknya pada model VAR dari waktu ke  waktu. Teknik ini digunakan  pada  model  VAR  yang  disebut  dengan  VMA, Vector  Moving  Average .  Jika  model  stabil,  maka  secara bertahap  gangguan  akan  hilang  (Brooks,  2008).  Analisis  Impulse  response  diperlukan  dalam  estimasi  VAR/VECM karena  secara  individual  koefisien  dalam  model  VAR/VECM  sulit  untuk  diinterpretasikan.  Fungsi  dari  impulse response  adalah  untuk  melacak  respon  dari  variabel  endogen  di  dalam  sistem  VAR/VECM  dikarenakan  adanya gangguan atau perubahan di dalam variabel gangguan. Penggunaan impulse response dapat membantu peneliti untuk melacak guncangan untuk beberapa periode ke depannya (Widarjono, 2013). Berdasarkan analisis Impulse Response Function untuk harga daging sapi rataan mingguan di Kota Jambi dan Kabupaten Bungo terlihat bahwa respon harga daging sapi rataan mingguan di Kabupaten Bungo terhadap harga daging sapi rataan mingguan di Kota Jambi adalah rendah  selama  10  periode.  Namun  respon  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  di  Kota  Jambi  terhadap  harga  daging sapi rataan mingguan di Kabupaten Bungo adalah tinggi pada awal periode kemudian menurun sampai ke 10 periode.

## Sumber: data olahan

## Gambar 1 Impulse Response Function
Variance  decomposition digunakan  untuk  memprediksi  kontribusi  persentase  varians  setiap  variabel  karena adanya perubahan variabel tertentu di dalam  sistem VAR (Widarjono, 2013). Proporsi pergerakan  harga daging sapi rataan mingguan di Kabupaten Bungo yang disebabkan oleh gangguan pengaruh shock dari harga daging sapi rataan mingguan di Kabupaten Bungo pada periode pertama sebesar 100% dan yang berasal dari pengaruh shock dari harga daging sapi rataan mingguan Kota Jambi tidak ada (0 %). Pada periode ke dua, gangguan pengaruh shock dari harga daging  sapi  rataan  mingguan  di  Kabupaten  Bungo  menurun  menjadi  99,89%  sedangkan  pengaruh shock dari  harga daging sapi rataan mingguan Kota Jambi sebesar 0,10%, keadaan tersebut terus berlanjut sampai periode ke 10

## Tabel 6
Hasil analisis Variance Decompositions harga daging sapi Kota Jambi dan Kab. Bungo

## Sumber: data olahan
Namun  sedikit  berbeda  untuk  proporsi  pergerakan  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  di  Kota  Jambi  yang disebabkan  oleh  gangguan  pengaruh shock dari  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  di  Kota  Jambi  pada  periode pertama  sebesar  55,09%  dan  yang  berasal  dari  pengaruh shock dari  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  Kabupaten Bungo  sebesar  45,91%. Pada  periode  ke  10, gangguan  pengaruh shock dari  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  dari Kota  Jambi  sebesar  54,95%  sedangkan  pengaruh shock dari  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  Kabupaten  Tebo sebesar 45,05%. Setelah melakukan analisis terhadap hasil peramalan, langkah terakhir adalah melakukan uji validasi
yaitu  dengan  menghitung  nilai  MSE  dan  mean  absolute  percentage  error  MAPE  dari  masing-masing  variabel. Semakin kecil nilai MSE dan MAPE, maka semakin akurat hasil ramalan yang diperoleh.
Tabel 7 Nilai RMSE, MAE, MAPE, dan Theil Variable Inc. obs. RMSE MAE MAPE Theil KABBUNGO 188 2068.951 721.9563 0.588589 0.008508 KOTAJAMBI 188 2928.530 1060.115 0.853810 0.011908 Sumber: data olahan

## Simpulan
1. Harga daging sapi rataan mingguan di Kota Jambi dengan Kabupaten Bungo selama periode tahun 2018 s/d 2021 (Agustus)  terkointegrasi.  Terdapat  hubungan  jangka  panjang  antara  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  di  Kota Jambi dengan Kabupaten Bungo.
2. Harga  daging  sapi  di  Kabupaten  Bungo  dipengaruhi  oleh  harga  harga  daging  sapi  di  Kabupaten  Bungo  pada  1 minggu  sebelumnya,  dan  dipengaruhi  oleh  harga  daging  sapi  di  Kota  Jambi  pada  1  dan  2  minggu  sebelumnya. Sedangkan harga daging sapi di Kota Jambi Bungo dipengaruhi oleh harga harga daging sapi di Kota Jambi pada 1 minggu  sebelumnya,  dan  dipengaruhi  oleh  harga  daging  sapi  di  Kabupaten  Bungo  pada  1  dan  2  minggu sebelumnya
3. Model  VECM  lebih  akurat  dalam  meramal  harga  daging  sapi  rataan  mingguan  di  Kota  Jambi  dan  Kabupaten Bungo periode ke depan

## Daftar Pustaka
Ajija, Shochrul Rohmatul, dkk. 2011. Cara Cerdas Menguasai Eviews . Jakarta: Salemba Empat. Anindita, R. 2004. Pemasaran Hasil Pertanian . Papyrus. Surabaya.
Anwar  C.  2005.  Prospek  Karet  Alam  Indonesia  di  Pasar  Internasional:  Suatu  Analisis  Integrasi  Pasar  dan  Keragaan Ekspor [ disertas i]. Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.
Arnanto,  S.  Hartoyo  dan  W.  Rindayati.  2014.  Analisis  Integrasi  Pasar  Spasial  Komoditi  Pangan  Antar  Provinsi  di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Pembanguan. 3(2),136-157 Barrett,  C.  2005.  Measuring  Integration  And  Efficiency  In  International  Agricultural  Market. Review  of  Aricultural Economics . 23(1): 19-32. Brooks, Chris. 2008. Introductory Econometrics for Finance . Cambridge University Press, New York.
Burhani  FJ,  Fariyanti  A,  Jahroh  S.  2013.  Analisis  volatilitas  harga  daging  sapi  potong  dan  daging  ayam  broiler  di Indonesia. Forum Agribis . 3(2):1939. Conforti P. 2004. Price Transmission in Selected Agricultural Markets. Working Paper FAO Commoditiy and Trade Policy Research
Darma, D. C., Pusriadi, T., & Hakim, Y. P. (2018). Dampak Kenaikan Harga Komoditas Sembako Terhadap Tingkat Inflasi di Indonesia. Prosiding Seminar Nasional: Manajemen, Akuntansi, dan Perbankan , 1048–1074. Enders W. 1995. Applied econometric time series . New York (US): John Willey & Sons. Fackler, P. L., & Goodwin, B. K. (2001). Spatial price analysis. Handbook of agricultural economics , 1 , 971-1024. Fadhla, T, B.A. Nugroho dan M.M. Mustajab. 2008. Integrasi Pasar Komoditi Pangan (Beras, Kacang Tanah Kupas Dan Kedelai Kuning) Di Propinsi Nanggroe Aceh Darussalam. Agritek , 16(9).
Faminow MD, Benson BL. 1990. Integration of Spatial Market. American Journal of Agricultural Economics , 72:49- 62
Firdaus M, Gunawan I. 2012. Integration among regional vegetable markets in Indonesia. J. ISSAAS . 18(2), 96-106. Ghosh,  M.  2000.  Cointegration  Test  and  Spatial  Integration  of  Rice  Market  in  India. Indian  Journal  of  Agriculture Economics . 55(4), 616-625.
Goletti,  F.  and  E.  Christina-Tsigas.  1995. Analyzing  market  integration .  In  Scott,  G.  J.  (Ed.).  Prices,  products  and people: Analyzing agricultural markets in developing countries. International Potato Center Hendy, D. F. and Juselius K. 2000. Explaining Co-integration Analysis: Part I, Energy Journal , 21, 44.
Heytens, J Paul. 1986. Testing Market Integration. Food Research Institute Studies,  XX(1). Irawan, A. dan Rosmayanti, D. 2007. Analisis  Integrasi Pasar Beras di Bengkulu . Jurnal  Agro Ekonomi , 25(1), 37 - 54.
Jojo, Harianto, R. Nurmalina dan D.B. Hakim. 2021. Integrasi Pasar Ayam Broiler di Sentra Produksi di Jawa Barat dan Pasar Indonesia. Pangan , 30(1), 31 – 44
Maruddani, Di Asih I., Tarno dan Anisah, Rokhma Al. 2008. Uji Sasioneritas Data Inflasi dengan Phillips-Peron Test. Media Statistik, 1(1), 27-34. Meyer JS, Taubadel VC. 2004. Asymmetric price transmission: a survey . J Agric Econ. 55(2004):581-611.
Muwanga  GS,  Snyder  DL.  1997.  Market  integration  and  the  law  of  one  price:  case  study  of  selected  feeder  cattle markets. Economic Research Institute Study Paper. Paper 122 . Utah (US): Utah State University. Nuraeni, D., R. Ardhiani dan Syafrial. 2015. Analisis Variasi Harga dan Integrasi Pasar Bawang Merah di Jawa Barat. Jurnal Habitat , 26(3).163-172. Ravallion, M. 1986. Testing Market Integration. American Journal of Agricultural Economics . 68(1), 102-109. Rizaldy, D. . (2017). Pengaruh Harga Komoditas Pangan Terhadap Inflasi di Kota Malang Tahun 2011-2016. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 15(2). Rosadi, D. 2012. Ekonometrika dan Analisis Runtun Waktu Terapan dengan Eviews . Yogyakarta : Andi Offset Setiawan,  A.  F.,  &  Hadianto,  A.  (2014).  Fluktuasi  Harga  Komoditas  Pangan  dan  Dampaknya  Terhadap  Inflasi  di Provinsi Banten. Jaree , 1(2).
Tahir Z. Riaz K. 1997. Integration of Agricultural Commodity Markets in Punjab. The Pakistan Development Review . 36 (3): 241-262.
Vasciaveo  M,  Rosa  F,  Weaver  R.  2013.  Agricultural  market  integration:  price  transmission  and  policy  intervention. Presentation  paper  at  the  2nd  AIEAA  Conference  between  Crisis  and  Development:  which  Role  for  the  Bio- Economy ; 2013 Jun 6-7; Parma, Italy Widarjono A. 2013. Ekonometrika: pengantar dan aplikasiny a. Ed ke-4. Yogjakarta (ID): UPP STIM YKPN. Zainuddin  A.,  R.  W  Asmarantaka,  dan  Hariant.  2015.  Integrasi  Harga  Daging  Sapi  di  Pasar  Domestik  dan Internasional. Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan , 9(2)