## TRANSMISI HARGA GABAH TERHADAP HARGA BERAS: TINJAUAN ARAH, BESARAN DAN LAMA PERUBAHAN
THE TRANSMISSION OF PADDY GRAIN PRICE TO RICE PRICE: REVIEW OF DIRECTIONS, MAGNITUDE AND DURATION OF CHANGES
Agung Andiojaya 1* 1 Badan Pusat Statistik *Corresponding author’s email : andijaya@bps.go.id
Submitted: 18/05/2021 Revised: 18/07/2021 Accepted: 31/07/2021

## ABSTRACT
Policies to maintain rice prices are a sensitive policy in Indonesia so that the government controls the rice price tightly in every level of the rice market. To make sure it runs well, the government needs to take into account the magnitude, direction, and speed of transmission of the rice price changes. When these three things can be monitored and controlled well, the success rate of controlling prices is in hand. This study investigates the direction and speed of transmission of changes in grain prices at the farm level to changes in rice prices at various levels of trade. The empirical results utilizing Granger Causality Test and VAR indicate that changes in the price of grain at the farm level significantly cause changes in rice prices at the milling and wholesale levels in a unidirectional way. Meanwhile, there is a piece of additional information where changes in the retail price of rice significantly cause changes in the price of grain at the farm level rather than vice versa. By implementing the IRFs method reveal the transmission’s duration of price change takes place in the short term and long term. Considering these findings, the policy of stabilizing rice prices at the mill and wholesale levels should be implemented immediately when the price of farmers' grain begins to change.

## Keywords: asymmetry, rice price changes, granger causality test, vector autoregression

## ABSTRAK
Kebijakan  terkait  pengendalian  harga  perberasan  menjadi  kebijakan  yang  sensitif  di  Indonesia. Pengendalian harga beras dilakukan dari hulu ke hilir. Hal yang sangat penting untuk diperhatikan adalah besaran,  arah  dan  kecepatan  transmisi  perubahan  harga.  Ketika  pemerintah  dapat  memantau  dan mengendalikan ketiga hal tersebut, tingkat keberhasilan pengendalian harga dapat terukur. Penelitian ini membahas arah dan kecepatan transmisi perubahan harga gabah di level petani terhadap perubahan harga beras di berbagai tingkat perdagangan. Hasil  studi empiris  menggunakan metode Uji Kausalitas Ganger dan  VAR  menunjukkan  bahwa  perubahan  harga  gabah  di  tingkat petani  secara  signifikan  menyebabkan perubahan  harga  beras  di  tingkat  penggilingan dan  grosir  secara  searah.  Sementara  itu perubahan  harga beras eceran secara signifikan menyebabkan perubahan harga gabah di tingkat petani  dibandingkan arah sebaliknya.  Melalui  penggunaan  metode  IRFs,  diperoleh  informasi  bahwa  durasi  transmisi  berlangsung pada  jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Dengan  mempertimbangkan  temuan-temuan  ini,  kebijakan stabilisasi harga beras pada level penggilingan dan grosir harus segera dilakukan ketika harga gabah petani mulai mengalami perubahan.
Kata kunci: asimetri, perubahan harga beras, uji granger causality, vector autoregression
Copyright © 2021 by Author(s) This  work  is  licensed  under  a  Creative  Commons  Attribution-ShareAlike  4.0  International License.  All  writings  published  in  this  journal  are  personal  views  of  the  authors  and  do  not represent the views of this journal and the author's affiliated institutions.
https://jurnal.unej.ac.id/index.php/JSEP ISSN: 1978-5437 (Print), 2356-2382 (Online) Published by the University of Jember, Indonesia

## Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian
(Journal of Social and Agricultural Economics)

## S E P
How to Cite : Andiojaya, Agung. (2021). Transmisi Harga Gabah Terhadap Harga Beras: Tinjauan Arah, Besaran dan Lama Perubahan. JSEP: Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian , 14(2): 140-154.

## PENDAHULUAN
Beras menjadi komoditas pangan pokok utama bagi penduduk Indonesia (Rohman &  Maharani,  2017;  Sari,  2014;  Septiadi  &  Joka,  2019)  sehingga  menjaga  aksesibilitas penduduk pada komoditas ini menjadi sangat penting (Septiadi & Joka, 2019; Suryana et al. ,  2014).    Salah  satu  ukuran  aksesibilitas  terhadap  suatu  barang  adalah  harga (Widyastuti, 2018) tidak terkecuali beras (Arifin, 2020; Novitasari et al. , 2018; Siswanto & Marulitua Sinaga, 2018). Pemerintah melalui Tim Pengendali Inflasi Daerah (TPID) menjadikan beras sebagai salah satu komoditas yang harus terjaga harganya (Yurianto, 2020). Agar harga ini dapat terjaga, tentu harus ada sistem monitoring atas harga-harga tersebut baik dari tingkat produsen yaitu petani sampai dengan level perdagangan eceran (Ammer & Mei, 1996; Erviana et al. , 2020; Havranek & Rusnak, 2013; Hermanto, 2017; Siswadi et al. , 2012).
Dengan  mempertimbangkan  beras  yang  masih  menjadi  komoditas  sentral  dan politis  di  Indonesia (Arifin,  2020), pemerintah mengeluarkan peraturan untuk  menjaga kestabilan harga gabah dan beras. Di sisi hulu pemerintah menetapkan harga penetapan pemerintah (HPP) gabah dan di sisi hilir pemerintah menetapkan harga eceran tertinggi (HET)  beras  (Arifin,  2020;  Chaudhary et  al. ,  2019;  Hermanto,  2017;  Suryana et  al. , 2014). Hal ini dilakukan sebagai upaya melindungi produsen maupun konsumen. Akan tetapi, pada praktik di lapangan, harga gabah maupun beras di berbagai level perdagangan beras memiliki rentang harga yang bervariasi dan saling mempengaruhi (Ardito, 2012). Adanya pengaruh perubahan harga gabah di level petani terhadap perubahan harga beras di  berbagai  level  perdagangan  menunjukkan  adanya  integrasi  harga  pada  pasar perdagangan beras (Aryani, 2012; Chaudhary et al. , 2019; Novianti et al. , 2020). Kondisi harga yang terintegrasi ini memungkinkan terjadinya transmisi harga gabah dan beras di berbagai  level  perdagangan  dimana  pada  penelitian  sebelumnya  diungkap  bahwa perubahan harga untuk komoditas beras di berbagai level perdagangan bersifat asimetri (Aryani, 2012; Hermawan et al. , 2008). Transmisi ini dapat terjadi pada dua arah baik dari  level  hulu  (produsen)  ke  level  selanjutnya  (penggilingan,  grosir  dan  konsumen) (Aryani,  2012;  Hermawan et  al. ,  2008)  maupun  dari  arah  sebaliknya  (Novianti et  al. ,
2020; Siswadi et al. , 2012).
Diantara  berbagai  studi  yang  melihat  kaitan  ataupun  transmisi  perubahan  harga gabah di tingkat petani dengan perubahan harga beras di berbagai tingkat perdagangan, masih  sedikit  yang  melakukan  eksplorasi  mengenai  berapa  lama  transmisi  perubahan harga  gabah  ke  harga  beras  ataupun  sebaliknya.  Studi  yang  mempelajari  kecepatan transmisi  harga  dilakukan  oleh  Guo  &  Tanaka  (2020)  yang  menghasilkan  informasi bahwa terdapat perbedaan kecepatan transmisi perubahan harga komoditas internasional terhadap komoditas pertanian di Cina. Studi lainnya dilakukan Chaudhary et al. , (2019) terhadap besaran, kecepatan dan asimetri dari perdagangan beras pada tingkat grosir dan eceran  di  beberapa  kota  utama  di  Filipina.  Pada  penelitian  tersebut  ditemukan  bahwa waktu yang dibutuhkan perubahan harga beras di level grosir terhadap perubahan harga beras di level eceran adalah sekitar dua bulan.
Namun  demikian,  menurut  penulis, meskipun  penelitian transmisi  harga  beras di Indonesia  sudah  cukup  banyak,  tetapi  penelitian-penelitian  tersebut  menekankan  pada eksplorasi integrasi dan arah transmisi perubahan harga. Sementara itu, penelitian yang secara khusus menjelaskan waktu yang dibutuhkan bagi perubahan harga beras di level tertentu yang ditransmisikan kepada perubahan harga beras di level perdagangan lainnya masih sangat jarang. Padahal, dengan memiliki pengetahuan tentang kecepatan transmisi perubahan  harga  beras  akan  membantu  para  pemangku  kepentingan  untuk
mempertimbangkan waktu pelaksanaan kebijakan stabilisiasi harga sehingga perubahan harga  yang  ada  di  suatu  level  perdagangan  tertentu  dan  berpotensi  merugikan  pelaku ekonomi  tertentu  dapat  segera  diredam.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  selain menghasilkan  informasi  terbaru  tentang  proses  transmisi  perubahan  harga  gabah  dan beras  dengan  data  terkini,  juga  memberikan  informasi  terkait  kecepatan  transmisi perubahan harga gabah di level produsen ke perubahan harga beras di berbagai level.
Artikel ini dibagi kedalam beberapa bagian. Bagian metode penelitian menjelaskan data  yang  digunakan  serta  metode  analisis  yang  diimplementasikan  dalam mengeksplorasi data untuk menjawab pertanyaan penelitian. Kemudian pada bagian hasil dan  pembahasan  merinci  temuan-temuan  dari  hasil  pengolahan  data  dan  menjabarkan hasil analisis yang diperoleh. Bagian akhir yaitu kesimpulan menjadi penutup dari artikel ini yang mendiskusikan secara ringkas temuan kunci dan bagian penting dari hasil analisis studi  mengenai  kecepatan  transmisi  perubahan  harga  gabah  di  level  petani  terhadap perubahan harga beras di berbagai level perdagangan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder.  Dalam  melakukan  analisis  mengenai transmisi dan waktu yang dibutuhkan untuk melihat pengaruh perubahan harga gabah di tingkat petani terhadap perubahan harga beras di berbagai level perdagangan, digunakan data  deret  waktu  ( time  series )  perubahan  harga  gabah/beras  secara  bulanan  pada  level nasional  dari  Januari  2017  hingga  April  2021.  Seluruh  data  perubahan  harga  yang meliputi perubahan harga bulanan gabah kering panen (GKP), harga beras penggilingan kualitas  medium,  harga  beras  grosir  dan  harga  beras  eceran  diambil  dari  angka  Berita Resmi Statistik (BRS) yang dirilis Badan Pusat Statistik (BPS) setiap bulan.
Untuk  menjawab  tujuan  penelitian  terkait  transmisi  dan  kecepatan  transmisi perubahan harga beras dengan baik perlu dikembangkan model yang sesuai. Penelitian ini menguji asimetri transmisi perubahan harga melalui transmisi guncangan perubahan harga  gabah  yang  terjadi  di  tingkat  petani  kepada  perubahan  harga  beras  di  level penggilingan, grosir dan eceran beras. Selain melihat transmisi harga, penelitian ini juga mengukur  kecepatan  dampak  guncangan  kenaikan  atau  penurunan  harga  gabah  yang terjadi di tingkat petani disalurkan ke tingkat perdagangan beras lainnya (penggilingan, grosir  atau  eceran).  Sebelum  mengembangkan  pemodelan  empiris  yang  sesuai  untuk transmisi  harga  antara  rangkaian  harga,  karakteristik  rangkaian  harga  dan  arah  sebab akibat  di  antara  keduanya  harus  dikonfirmasi  terlebih  dahulu.  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian  ini  langkah  pertama  adalah  menentukan  apakah  rangkaian  perubahan  harga memiliki unit  root atau  tidak.  Uji  Augmented  Dickey-Fuller  (ADF)  (1979)  biasanya dilakukan untuk menguji karakteristik stasioneritas dari data seri harga (Dickey & Fuller, 1979; Frey & Manera, 2007; Greb et al. , 2016; Hill et al. , 2018).
Reliabilitas unit root test sangat tergantung pada masuknya intersep dan tren deret waktu  dalam  persamaan  model.  Jadi,  komponen  tersebut  dipertimbangkan  dalam persamaan  hanya  jika  nilainya  tampak  signifikan.  Akibatnya,  tes  ADF  tidak  dapat menangkap tren dalam data deret waktu. Kelemahan tersebut diperbaiki oleh Elliot et al. , (1992)  dan  Ng  dan  Perron  (2003).  Keduanya  mengembangkan unit  root  test untuk mengkonfirmasi  stasioneritas  pada  data  harga  deret  waktu.  Rapach  dan  Weber  (2004) menyatakan bahwa tes unit root dengan menggunakan metode ERS dan Ng-Perron lebih dapat  diandalkan  dalam  menguji  data  yang  mengandung  komponen  tren  dan  properti lainnya yang telah disesuaikan ukurannya.
Jika dari pengujian yang dilakukan tidak teridentifikasi adanya unit root pada data, dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  kointegrasi  diantara  dua  data  deret  waktu.  Dalam mengukur hubungan antara dua variabel deret waktu, satu variabel bisa jadi terkait dengan nilai masa lalu dari variabel deret waktu lainnya (Andiojaya & Demirhan, 2019; Rahman et  al. ,  2020).  Selanjutnya,  model bivariate  vector  autoregression (VAR)  yang ditunjukkan pada persamaan (1) digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel endogen (Ahn & Lee, 2015; Brooks, 2014).
[ ∆H 1,t ∆H 2,t ] = [ α 1 α 2 ] + ∑ [ β 11 (k) β 12 (k) β 21 (k) β 22 (k) ] n k=1 [ ∆H 1,t-1 ∆H 2,t-1 ] + [ ε 1 (k) ε 2 (k) ] (1)
Keterangan: ∆𝐻 1,𝑡 = Perubahan harga pada level pertama di waktu t ∆𝐻 2,𝑡 = Perubahan harga pada level kedua di waktu t 𝛽 𝑖𝑗 ( k ) = Koefisien pada lag ke- k 𝜀 𝑖 (𝑘) = adalah residual white noise dengan rata-rata nol k =  bernilai  1  sampai  dengan n dimana  merupakan lag optimal  yang  ditentukan  untuk persamaan  (1).  Nilai  optimal lag ini  ditentukan  dengan  nilai  minimum  dari Akaike Information Criterion (AIC).
Untuk  melakukan  investigasi  terkait  arah  transmisi  perubahan  harga, Granger Causality diterapkan  pada  model  VAR  yang  telah  diperoleh  dari  persamaan  (1). Penentuan arah sebab akibat antar variabel dilakukan dengan pengujian semua koefisien pada  lag  ke- k ( 𝛽 𝑖𝑗 ( k ))  dengan  menggunakan  uji F-type  Granger-causality .  Dari  uji Granger-causality ini didapatkan empat kemungkinan hasil sebab akibat antara dua data deret  waktu  ∆H 1 dan  ∆H 2 :  i)  ∆H 1 mempengaruhi  ∆H 2 tetapi  ∆H 2 tidak  berpengaruh terhadap  ∆H 1 ;  ii) ∆H 1 tidak menyebabkan  ∆H 2 tetapi  ∆H 2 menyebabkan  ∆H 1 ;  iii)  ∆H 1 menyebabkan ∆H 2 dan ∆H 2 juga menyebabkan ∆H 1 ; dan iv) ∆H 1 tidak menyebabkan ∆H 2 dan  ∆H 2 juga  tidak  menyebabkan  ∆H 1 .  ∆H 1 mewakili  perubahan  harga  gabah  di  level petani, sementara ∆H 2 mewakili perubahan harga beras di tingkat perdagangan lainnya (penggilingan, grosir, dan eceran).
Prosedur penyusunan dan pengujian model ini dilakukan kepada semua kombinasi pasangan data deret waktu perubahan harga. Sehingga, penelitian ini mengukur transmisi perubahan harga pada tiga titik: (i) Perubahan harga gabah GKP ke perubahan harga beras penggilingan  (∆H GKP dengan  ∆H Penggilingan );  (ii)  Perubahan  harga  gabah  GKP  ke perubahan harga beras grosir (∆H GKP dengan ∆H Grosir ), (iii) Perubahan harga gabah GKP ke perubahan harga beras eceran (∆H GKP dengan ∆H Eceran ). Analisis transmisi pada ketiga titik  tersebut  dilakukan  secara  terpisah  agar  dapat  lebih  mengidentifikasi  hubungan transmisi antara perubahan harga gabah di level produsen kepada perubahan harga beras di berbagai level perdagangan.
Setelah  melakukan  uji  asimetri,  penelitian  ini  memperluas  cakupan  ke  efek pengganda  dinamis  dengan  menerapkan Impulse  Response  Functions (IRFs)  untuk menyusun  model  yang  dapat  menggambarkan  hubungan  dinamis  antara  ∆H 1 dan  ∆H 2 selama  beberapa  periode  di  berbagai  level  perdagangan.  Pola  yang  didapat  pada  efek pengganda dinamis untuk setiap periode waktu, secara berturut-turut dapat memberikan gambaran  yang  utuh  mengenai  waktu  yang  diperlukan  oleh  ∆H 2 untuk  melakukan penyesuaian kembali sebagai respon terhadap guncangan awal oleh ∆H 1 . Oleh karena itu, efek  komprehensif  dari  guncangan  awal  dapat  diperoleh  dengan  menjumlahkan  efek
pengganda dinamis pada setiap periode.  Secara  agregat,  efek  yang dirasakan oleh ∆H 2 pada  urutan lag ke-n  karena  guncangan  oleh  ∆H 1 dapat  diekspresikan  secara  aljabar sebagai berikut:
∆H 2,t = (γ 0 ∆H 1,t ) (2a)
∆H 2,t+1 =(γ 1 ∆H 1,t )+(β 1 ∆H 2,t ) (2b)
∆H 2,t+2 = ( γ 2 ∆H 1,t ) +( β 2 ∆H 2,t + β 1 ∆H 2,t+1 ) (2c)
…….. ……… …….. ……. , ∆H 2,t+n = ( γ 2 ∆H 1,t ) + ( β n ∆H 2,t+1 + β n-1 ∆H 2,t+2 ) +…+β 1 ∆H 2,t+n-1 (2d)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Deskriptif
Harga  gabah  di  tingkat  petani  cukup  berfluktuasi  mengikuti  musimnya.  Secara umum, pada saat panen raya yang biasanya jatuh pada bulan Maret sampai April, harga gabah  akan  cenderung  turun.  Sementara  itu,  ketika  musim  kemarau  tiba,  harga  gabah petani mulai  merangkak  naik.  Tentu  naik  dan turunnya harga gabah di  level  petani ini akan  berpengaruh  kepada  harga  beras  di  level  perdagangan  beras  selanjutnya.  Hal  ini telah menjadi temuan dari penelitian-penelitian sebelumnya baik di dalam negeri (Arifin, 2020; Aryani, 2012; Hermawan et al., 2008; Novianti et al., 2020) maupun di luar negeri (Ceballos et al., 2015; Chaudhary et al., 2019; Darbandi, 2018; Zanin & Tonin, 2020). Pergerakan perubahan harga gabah di level petani (GKP) dengan perubahan harga beras di berbagai level perdagangan di Indonesia tersaji pada Gambar 1.
Gambar 1. Series perubahan harga gabah di tingkat petani (GKP), harga beras di tingkat penggilingan, grosir, dan eceran.
Perubahan  harga  gabah  di  tingkat  petani,  perubahan  harga  beras  di  level penggilingan,  grosir  dan  eceran  sebagaimana  yang  ditampilkan  pada  Gambar  1  cukup berfluktuatif dimana besaran fluktuasi harga di tingkat petani menjadi yang paling tinggi dibandingkan  fluktuasi  harga  di  level  lainnya.  Sebaliknya,  perubahan  harga  beras  di tingkat grosir menjadi yang paling terjaga fluktuasinya. Hal ini juga terkonfirmasi pada ringkasan statistik pada Tabel 1 dimana simpangan baku dan range tertinggi terjadi pada data ∆H GKP serta simpangan baku dan range terendah terjadi pada data ∆H Grosir .
Tabel 1. Deskriptif statistik dari data perubahan harga gabah di tingkat petani (GKP), harga beras di tingkat penggilingan, grosir, dan eceran.
Jenis Statistik ∆H GKP ∆H Penggilingan ∆H Grosir ∆H Eceran Rata-rata -0,0349 0,0773 0,1115 0,1373 Galat Baku 0,5212 0,2730 0,1137 0,1575 Median 1,13 0,26 0,01 0,05 Standard Deviation 3,722 1,950 0,812 1,125 Sample Variance 13,856 3,802 0,659 1,265 Kurtosis 0,505 3,358 7,464 17,662 Skewness -0,801 -0,170 1,437 2,988 Range 18,4 11,89 5,85 8,63 Minimum -9,98 -5,06 -2,15 -2,38 Maksimum 8,42 6,83 3,7 6,25 Jumlah 51 51 51 51
Sumber: BPS, diolah
Dari  Gambar  1  juga  dapat  diperoleh  informasi  bahwa  perubahan  harga  gabah cenderung di level negatif (terjadi penurunan harga) ketika berada di bulan-bulan dimana panen  raya  terjadi  (panen  raya  biasanya  terjadi  pada  bulan  Februari  s.d.  April)  setiap tahunnya.  Pola  pergerakan  perubahan  harga  gabah  dan  harga  beras  cenderung  hampir mirip dari waktu ke waktu meskipun dibeberapa titik, arah dari perubahan harga antara harga gabah dan harga beras tidak sejalan. Ada kondisi ketika harga gabah mengalami penurunan tetapi harga beras justru mengalami kenaikan. Hal ini berpotensi menimbulkan penurunan kesejahteraan petani dimana ketika pendapatan dari penjualan gabah menurun di  sisi  lain  pengeluaran  untuk  membeli  beras  mengalami  kenaikan.  Sebagaimana  yang disampaikan oleh Mardianto et al. (2005) bahwa sebagian besar petani gurem menjual hasil  panen  padinya  dan  menggunakan  uang  yang  diterima  untuk  membeli  kebutuhan sehari-hari  termasuk  didalamnya  untuk  membeli  beras.  Oleh  karena  itu,  perlu diidentifikasi arah perubahan harga di level apa yang menyebabkan perubahan harga di level lainnya serta berapa besaran dan durasinya, sehingga pelaksanaan kebijakan terkait stabilisasi harga akan lebih akurat dan tepat sasaran.

## Pengujian Stasioneritas Data
Tabel 2. Hasil dari unit root test data perubahan harga gabah di tingkat petani (GKP), harga beras di tingkat penggilingan, grosir, dan eceran.
Data p-value ADF ERS Ng-Perron ∆H GKP 0,0365** 0,0007*** 0,0261** ∆H penggilingan 0,0546* 0,0019*** 0,0152** ∆H Grosir 0,0719* 0,0092*** 0,0258** ∆H Eceran 0,0225** 0,0029*** 0,0143** Keterangan: - Ho: Data memiliki unit root → Non-Stationary
- ADF = Augmented Dickey-Fuller (1979); ERS = Elliott, Rothenberg, and Stock (1996); and Ng- Perron = Ng 643 and Perron (2001),
- Tanda (*) menunjuukan tingkat signifikansi: p<1% ‘***’ ; p<5% ‘**’ ; p<10% ‘*’
Kondisi  stasioneritas  data  diuji  dengan  menggunakan unit  root  test yang  dapat dilihat pada Tabel  2. Hasil pengujian stasioneritas melalui metode ADF,  ERS maupun
Ng-Perron  menunjukkan  bahwa  dimiliki  cukup  bukti  secara  statistik  untuk  menolak hipotesis nol.  Dengan hasil ini, secara statistik dapat  dinyatakan bahwa tidak dijumpai unit root pada data deret waktu yang digunakan. Dengan kata lain, data perubahan harga gabah dan perubahan harga beras yang digunakan pada penelitian ini sudah stasioner.

## Pemilihan Lag Optimum dan Uji Kausalitas
Tabel 3. Pemilihan lag optimum berdasarkan kriteria penseleksian nilai minimum dari Akaike
Information Criterion (AIC) Data AIC Lag ke-1 Lag ke-2 Lag ke-3 Lag ke-4 ∆H GKP 2,4587 2,2634* 2,2997 2,3306 ∆H penggilingan 1,1448 1,0709* 1,1071 1,1489 ∆H Grosir -0,6834 -0,7867* -0,7582 -0,7214 ∆H Eceran 0,1284 0,0050* 0,0390 0,0588
Keterangan: tanda (*) menunjukkan nilai AIC paling kecil
Salah  satu  prasyarat  dalam  uji Granger  Causality dan  penyusunan  model  VAR adalah penentuan nilai dari lag optimum. Lag optimal yang digunakan pada pembuatan model  di  penelitian  ini  ditentukan  dengan  menggunakan Akaike  Information  Criterion (AIC). Lag optimal dipilih dari nilai AIC yang paling minimal sebagaimana terlihat pada Tabel  3.  Nilai  AIC  pada lag ke-2  adalah  yang  paling  minimum  untuk  semua  data perubahan  harga  sehingga  orde lag ini  yang  dipilih  untuk  dimasukkan  dalam  tahap pengujian Granger Causality dan penyusunan model VAR.
Tabel 4. VAR Granger Causality Test pada kombinasi data perubahan harga gabah di tingkat petani (GKP) dengan perubahan harga beras di tingkat penggilingan, grosir, dan eceran.
Kombinasi Causality p-values ∆H GKP dan
∆H penggilingan
Ho: ∆H GKP tidak menyebabkan ∆H penggilingan 0,0004***
Ho: ∆H penggilingan tidak menyebabkan ∆H GKP 0.3918 ∆H GKP dan ∆H Grosir Ho: ∆H GKP tidak menyebabkan ∆H Grosir
0.0601* Ho: ∆H Grosir tidak menyebabkan ∆H GKP 0.1643
∆H GKP dan ∆H Eceran Ho: ∆H GKP tidak menyebabkan ∆H Eceran 0.419 Ho: ∆H Eceran tidak menyebabkan ∆H GKP 0.0505*
Tanda (*) menunjuukan tingkat signifikansi: p<1% ‘***’; p<5% ‘**’; p<10% ‘*’.
Hasil pengujian Granger Causality sebagaimana ditampilkan pada Tabel 4, mampu mengkonfirmasi adanya pengaruh perubahan harga di suatu level perdagangan ke level perdagangan lainnya. Terdapat beberapa temuan yang mengkonfirmasi salah satu tujuan penelitian terkait arah dari transmisi perubahan harga. Pertama, hasil Granger Causality menunjukkan bahwa perubahan harga gabah di tingkat petani menyebabkan perubahan harga  beras  di  tingkat  penggilingan  maupun  grosir.  Namun  demikian,  hubungan kausalitas ini tidak berlaku sebaliknya karena hasil pengujian tidak signifikan. Temuan Kedua,  dari  data  yang  ada,  perubahan  harga  gabah  di  tingkat  petani  tidak  memiliki Granger Causality kepada perubahan harga beras eceran. Malah sebaliknya, pengujian menghasilkan  temuan  bahwa  perubahan  harga  beras  eceran  mempengaruhi  perubahan harga  gabah  di  tingkat  petani.  Ketiga,  catatan  penting  dari  pengujian  ini  adalah diperolehnya informasi bahwa transmisi antara perubahan harga gabah kepada perubahan
harga  beras  di  berbagai  level  berlangsung  searah  ( unidirectional )  daripada  dua  arah ( bidirectional ) atau bisa dikatakan bersifat asimetri.

## Penyusunan Model Transmisi Perubahan Harga
Penelitian ini menggunakan model VAR untuk mengidentifikasi proses hubungan antara perubahan harga gabah di tingkat petani dengan perubahan harga beras di tingkat penggilingan,  grosir  maupun  eceran.  Hasil  dari Granger  Causality  Test menyarankan ∆H Penggilingan dan ∆H Grosir menjadi variabel dependen dan di prediksi oleh ∆H GKP sebagai variabel  independen.  Sementara  itu,  ∆H GKP menjadi  variabel  dependen  dan  diprediksi oleh ∆H Eceran .
Tabel 5. Hasil Estimasi model VAR untuk melihat transmisi perubahan harga gabah di tingkat petani (GKP) terhadap perubahan harga beras di tingkat penggilingan.
Variabel Independen Coef. Variabel Dependen ∆H GKP,t ∆H penggilingan,t ∆H GKP, t-1 β 11 (std.err 11 ) 0,671*** (0,191) 0,371*** (0,095) ∆H penggilingan, t-1 β 21 (std.err 21 ) -0,0004 (0,391) 0,161 (0,196) ∆H GKP, t-2 β 12 (std.err 12 ) -0,272 (0,213) -0,194* (0,107) ∆H penggilingan, t-2 β 22 (std.err 22 ) -0,475 (0,349) 0,012 (0,175) R 2 0,425 0,485 Adjusted R 2 0,374 0,439 Residual Std. Error (df = 45) 2,946 1,474 F-Statistics (df = 4; 45) 8,311*** 10,596*** Note *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
Model  VAR  pertama  melibatkan  ∆H GKP dan  ∆H Penggilingan sebagaimana terdeskripsikan pada Tabel 5. Pada tabel tersebut, dapat disimpulkan bahwa ∆H penggilingan,t dapat  diprediksi  secara  signifikan  oleh  ∆H GKP,  t-1 dan  ∆H GKP,  t-2 atau  dengan  kata  lain perubahan  harga  beras  di  tingkat  penggilingan  dapat  diprediksi  secara  signifikan  dari perubahan  harga  gabah  di  tingkat  petani  pada  periode  t-1  dan  t-2.  Model  VAR  yang dibangun  juga  signifikan  secara  statistik  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  F-statistik. Artinya,  model  VAR  tersebut  layak  digunakan  untuk  menjelaskan  adanya  hubungan antara harga gabah di tingkat petani dan harga beras di penggilingan. Hasil yang diperoleh ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chaudhary et  al. ,  (2019)  yang menyatakan bahwa harga di level grosir memiliki hubungan dengan perubahan harga di level produsen dengan lag sebanyak dua bulan.
Model VAR kedua disusun untuk melihat transmisi asimetri antara ∆H GKP terhadap ∆H Grosir . Hasil estimasi model VAR pada Tabel  6 menunjukkan bahwa ∆H Grosir,t dapat diprediksi  secara  signifikan  oleh  variabel  ∆H GKP,  t-1 dan  ∆H Grosir,  t-1 .  Berbeda  dengan model  ∆H Penggilingan,t ,  perubahan  harga  beras  di  tingkat  grosir  dipengaruhi  secara signifikan oleh perubahan harga gabah di tingkat petani pada periode t-1.
Tabel 6. Hasil Estimasi model VAR untuk melihat transmisi data perubahan harga gabah di tingkat petani (GKP) terhadap perubahan harga beras di tingkat Grosir.
Variabel Independen Coef. Variabel Dependen ∆H GKP,t ∆H grosir,t ∆H GKP, t-1 β 11 (std.err 11 ) 0,654*** (0,174) 0,088** (0,037) ∆H grosir, t-1 β 21 (std.err 21 ) -0,376 (0,842) 0,505*** (0,179) ∆H GKP, t-2 β 12 (std.err 12 ) -0,282 (0,169) -0,025 (0,036) ∆H grosir, t-2 β 22 (std.err 22 ) -1,019 (0,797) -0,145 (0,169) R 2 0,446 0,482 Adjusted R 2 0,397 0,436 Residual Std. Error (df = 45) 2,981 0,614 F-Statistics (df = 4; 45) 9,059*** 10,488*** Note *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
Sementara  itu,  perubahan  harga  gabah  pada  periode  t-2  tidak  signifikan mempengaruhi  perubahan  harga  beras  di  tingkat  grosir.  Model  VAR  yang  dibangun tersebut  signifikan  secara  statistik  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  F-statistik  yang signifikan. Hasil ini, berbeda dengan temuan pada artikel yang ditulis oleh Aryani (2012), dan  Kuntadi  (2007)  dimana  dinyatakan  bahwa  variabel  perubahan  harga  GKP  masih signifikan sampai dengan lag bulan kedua.
Tabel 7. Hasil Estimasi model VAR untuk melihat transmisi data perubahan harga gabah di tingkat petani (GKP) terhadap perubahan harga beras di tingkat Eceran.
Variabel Independen Coef. Variabel Dependen ∆H GKP,t ∆H Eceran,t
∆H GKP, t-1
β 11 (std.err 11 ) 0,803*** (0,178) 0,066 (0,060) ∆H Eceran, t-1 β 21 (std.err 21 ) -0,946* (0,542) 0,496*** (0,183) ∆H GKP, t-2 β 12 (std.err 12 ) -0,324* (0,170) 0,005 (0,057) ∆H Eceran, t-2 β 22 (std.err 22 ) -0,299 (0,563) -0,306 (0,190) R 2 0,473 0,363 Adjusted R 2 0,426 0,307 Residual Std. Error (df = 45) 2,820 0,953 F-Statistics (df = 4; 45) 10,097*** 6,420*** Note *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
Temuan berikutnya ditunjukkan dari pemodelan VAR antara ∆H GKP dan ∆H Eceran . Hasil  estimasi  model  VAR  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  7  mengkonfirmasi  hasil pengujian Granger  Causality .  Pada  model  VAR  antara  ∆H GKP dan  ∆H Eceran ,  ketika ∆H Eceran menjadi variabel dependen, satu-satunya variabel yang signifikan adalah variabel ∆H Eceran, t-1 . Hal ini menunjukkan bahwa perubahan harga gabah di tingkat petani kurang berpengaruh  secara  statistik  terhadap  perubahan  harga  beras  di  tingkat  eceran. Sebaliknya, ketika ∆H GKP menjadi variabel dependen, ada tiga variabel independen yang signifikan  secara  statistik:  ∆H GKP,  t-1 ,  ∆H Eceran,  t-1 ,  dan  ∆H GKP,  t-2 .  Salah  satu  diantara
variabel yang signifikan adalah perubahan harga eceran pada lag ke-1. Dengan demikian, perubahan  harga  gabah  ditingkat  petani  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  perubahan harga  beras  di  tingkat  eceran  pada  periode  sebelumnya  (t-1),  tetapi  tidak  sebaliknya. Meskipun hasil pemodelan ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Novianti et al. (2020),  tetapi  temuan  tersebut  berbeda  dengan  hasil  studi  yang  dilakukan  Arifin (2020) yang menyatakan bahwa pengaruh dari perubahan harga gabah di tingkat petani dan harga beras di tingkat eceran berlanngsung dua arah.

## Identifikasi  Kecepatan  Waktu  Respons  Perubahan  Harga  Beras  atas  Shock Perubahan Harga Gabah di Level Petani
Guna  mengukur  kecepatan  respons  perubahan  harga  beras  pada  berbagai  level perdagangan akibat dari perubahan harga gabah pada tingkat petani, digunakan metode IRFs (Gambar 2, Gambar 3 dan Gambar 4). Secara umum, respons perubahan harga beras di  tingkat  penggilingan  dan  grosir  (Gambar  2  dan  Gambar  3)  menunjukkan  pola  yang sama, baik untuk arah, besaran maupun durasi dari transmisi harga. Pola yang ditunjukkan ketika  ada shock perubahan  harga  gabah  di  tingkat  petani  dimulai  dengan  sedikit peningkatan pada bulan kedua yang dilanjutkan dengan penurunan level perubahan harga hingga  menyentuh  nilai  negatif  dari  bulan  keempat  sampai  dengan  bulan  keenam. Selanjutnya, secara perlahan, pengaruh shock semakin landai dan semakin melemah pada bulan ke-12.
Gambar 2. Respon perubahan harga beras di penggilingan ( ∆ H Penggilingan ) terhadap shock perubahan harga gabah di tingkat petani sebesar satu simpangan baku.
Gambar 3. Respon perubahan harga beras di tingkat grosir ( ∆ H Grosir ) terhadap shock perubahan harga gabah di tingkat petani sebesar satu simpangan baku.
Gambar 4. Respon perubahan harga beras di tingkat eceran ( ∆ H Eceran ) terhadap shock perubahan harga gabah di tingkat petani sebesar satu simpangan baku.
Pola  yang  sedikit  berbeda  ditunjukkan  pada  respons  perubahan  harga  beras  di tingkat  eceran  terhadap shock yang  diberikan  perubahan  harga  gabah  di  tingkat  petani (Gambar  4).  Ketika  terjadi shock sebesar  satu  unit  simpangan  baku  pada  variabel perubahan  harga  gabah,  menyebabkan  penurunan  nilai  pada  variabel  perubahan  harga beras eceran mulai bulan kedua. Penurunan ini terus berlanjut dan menyentuh nilai negatif sejak bulan keempat hingga bulan ketujuh. Pengaruh shock dari perubahan harga gabah berangsur-angsur menghilang setelah bulan kesepuluh. Temuan ini sejalan dengan hasil penelitian  yang  dilakukan  oleh  Novianti et  al. ,  (2020)  dimana  meskipun  variabel perubahan harga beras di level produsen tidak signifikan, tetapi perubahan harga gabah yang terjadi pada level  petani memiliki dampak  pada perubahan harga beras  eceran  di jangka pendek maupun jangka panjang.
Ada tiga temuan penting dari IRFs ini: Pertama , pola respons variabel perubahan harga beras di penggilingan dan grosir hampir sama dibandingkan pola respons variabel perubahan harga beras di eceran jika terjadi shock perubahan harga gabah. Pola respons perubahan harga ini menunjukkan bahwa fuktuasi harga gabah yang terjadi di level petani menyebabkan  proses  pembentukan  harga  beras  di  level  penggilingan  maupun  grosir dengan  durasi  dan  besaran  yang  sama.  Sehingga  jika  pihak-pihak  tertentu  melakukan intervensi  terhadap  harga  gabah  petani,  akan  membuat  pergerakan  harga  beras  di penggilingan dan grosir dengan arah, besaran, dan durasi yang relatif sama. Temuan ini juga disampaikan oleh Adhiningsih (2018) dan Prastowo et al. , (2008) yang menyebutkan kedekatan integrasi harga antara beras di level penggilingan dan grosir. Kedua , besaran respons  variabel  harga  beras  di  penggilingan  dan  grosir  lebih  tinggi  dibandingkan variabel perubahan harga beras eceran dan diawali dengan perubahan harga yang lebih tinggi  dibandingkan  besaran shock yang  diterima.  Dengan  demikian,  perubahan  harga gabah petani memberikan dampak yang lebih besar pada perubahan harga beras di level penggilingan dan grosir dibandingkan pada harga beras eceran. Ketiga , pengaruh shock perubahan harga gabah dirasakan lebih cepat menghilang pada variabel perubahan harga eceran. Hal ini dimungkinkan karena tidak signifikannya pengaruh dari perubahan harga gabah  petani  pada  harga  eceran  yang  dikonfirmasi  dari  hasil Granger  Causality  Test maupun pemodelan VAR. Temuan kedua dan ketiga dari IRFs ini sejalan dengan studi dari  Novianti et  al. ,  (2020)  yang  menyatakan  bahwa  pengaruh  harga  produsen  tidak terlalu signifikan pada pembentukan harga beras eceran.

## KESIMPULAN
Hasil  analisis  dari  studi  ini  menunjukkan  bahwa  hubungan  kausalitas  antara perubahan  harga  gabah  di  tingkat  petani  dan  harga  beras  di  penggilingan,  grosir  dan eceran berlangsung unidirectional . Dimana, arah perubahan harga terjadi dari level petani ke  level  penggilingan  dan  grosir.  Sementara  arah  transmisi  untuk  harga  beras  eceran terjadi  sebaliknya,  yaitu  dari  eceran  ke  petani.  Dari  uji Granger  Causality diperoleh informasi  bahwa  perubahan  harga  gabah  secara  statistik  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  perubahan  harga  beras  eceran.  Berkaitan  dengan  kecepatan  transmisi  harga, respons  variabel  perubahan harga beras di  penggilingan dan grosir terjadi  pada jangka waktu  pendek  dan  jangka  panjang.  Kondisi  respons  variabel  perubahan  harga  beras  di penggilingan dan grosir atas shock yang diberikan berlangsung selama tiga belas bulan sebelum  kedua  variabel  tersebut  kembali  mengalami  penyesuaian.  Dengan  temuan- temuan  ini,  kebijakan  stabilisasi  harga  beras  harus  dimulai  dari  pemantauan  fluktuasi harga gabah di level petani. Sehingga ketika pergerakan harga gabah di level petani dapat dijaga, maka kenaikan maupun turunnya harga beras di level penggilingan, grosir, dan eceran juga akan terkendali.

## DAFTAR PUSTAKA
Adhiningsih,  D.  (2018). Analisis  Pembentukan  Harga  Beras  pada  Saluran  Distribusi Beras: Studi Kasus Saluran Distribusi Beras Kabupaten Cilacap. [Universitas Islam Indonesia
Yogyyakarta].
https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/6353/SKRIPSI.pdf?sequence= 1
Ahn, B., & Lee, H. (2015). Vertical Price Transmission of Perishable Products: The Case of Fresh Fruits in the Western United States. Journal of Agricultural and Resource
Economics , 40 (3), 405–424.
Ammer,  J.,  &  Mei,  J.  (1996).  Measuring  International  Economic  Linkages  with  Stock Market Data. The Journal of Finance , LI (5), 1743–1763.
Andiojaya,  A.,  &  Demirhan,  H.  (2019).  A  bagging  algorithm  for  the  imputation  of missing  values  in  time  series. Expert  Systems  with  Applications , 129 ,  10–26. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.03.044
Ardito,  B.  (2012).  Struktur  Pasar,  Distribusi,  dan  Pembentukan  Harga  Beras. Jurnal Ekonomi Dan Studi Pembangunan , 13 (1), 24–32. https://host- pustaka.umy.ac.id/index.php/esp/article/view/1256
Arifin, B. (2020). Ekonomi Beras Kontemporer (1st ed.). Gramedia Pustaka Utama.
Aryani, D. (2012). Integrasi Vertikal Pasar Produsen Gabah dengan Pasar Ritel Beras di Indonesia. Repository.Unsri.Ac.Id , 11 , 225. https://repository.unsri.ac.id/22600/
Brooks, C. (2014). Introductory econometrics for finance (4th ed.) (4th ed.). Cambridge University.
Ceballos,  F.,  Hernandez,  M.  A.,  Minot,  N.,  &  Robles,  M.  (2015).  Grain  price  and volatility  transmission  from  international  to  domestic  markets  in  developing countries. In Elsevier . https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305750X17300293 Chaudhary, B., Morales, L. E., & Villano, R. (2019). Rice Price Transmission between Wholesalers  and  Retailers  in  the  Philippines :  Are  Prices  Integrated  in  Local Markets? 1–35.
Darbandi,  E.  (2018).  Price  Transmission  Analysis  for  Nicaragua  Rice  Market.
International Journal of Food and Agricultural Economics , 6 (1), 85–94.
Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time  Series  with  a  Unit  Root. Journal  of  the  American  Statistical  Association , 74 (366a), 427–431. https://doi.org/10.1080/01621459.1979.10482531
Elliot, G., Rothenberg, T. J., & Stock, J. H. (1996). Efficient Tests for an Autoregressive Unit Root. Econometrica , 64 , 813–836.
Erviana, V., Syaukat, Y., & Fariyanti, A. (2020). Analisis Transmisi Harga Cabai Merah Besar di Provinsi Jawa Barat. Jurnal Ekonomi Pertanian Dan Agribisnis , 4 (1), 77– 86. https://doi.org/10.21776/ub.jepa.2020.004.01.8
Frey, G., & Manera, M. (2007). Econometric models of asymmetric price transmission.
In Journal  of  Economic  Surveys (Vol.  21,  Issue  2,  pp.  349–415). https://doi.org/10.1111/j.1467-6419.2007.00507.x
Greb, F., Jamora, N., Mengel, C., Von Cramon-Taubadel, S., & Würriehausen, N. (2016).
Price Transmission from
International to Domestic Markets . https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/24054
Guo, J., & Tanaka, T. (2020). Dynamic Transmissions and Volatility Spillovers between Global Price and U.S. Producer Price in Agricultural Markets. Risk and Financial Management , 13 (83), 1. https://doi.org/10.3390/jrfm13040083
Havranek,  T.,  &  Rusnak,  M.  (2013).  Transmission  Lags  of  Monetary  Policy :
International Journal of Central Banking , 9 (4), 39–76.
Hermanto,  S.  (2017).  Kebijakan  Harga  Beras  Ditinjau  dari  Dimensi  Penentu  Harga.
Forum Penelitian Agro Ekonomi , 35 (1), 31–43.
https://doi.org/10.21082/fae.v35n1.2017.31-43
Hermawan,  A.,  Sarjana,  Pertiwi,  M.  D.,  &  Ambarsari,  I.  (2008).  Informasi  Asimetris dalam  Transmisi  Harga  Gabah  dan  Harga  Beras. Jurnal  Litbang  Provinsi  Jawa Tengah , 6 (1), 61–72.
Hill, R. C., Griffiths, W. E., & Lim, G. C. (2018). Principles of Econometrics (5th Ed).
Wiley.
Kuntadi, E. B. (2007). Kajian Tataniaga Beras dan Fluktuasi Harga di Kabupaten Jember.
Journal of Social and Agricultural Economics , 1 (1), 13.
http://jurnal.unej.ac.id/index.php/JSEP/article/view/466
Mardianto, S., Supriatna, Y., & Agustin, N. K. (2005). Dinamika Pola Pemasaran Gabah dan Beras di Indonesia (Vol. 23, Issue 2).
Ng, S., & Perron, P. (2003). Lag length selection and the construction of unit root tests with good size and power. Econometrica , 69 (6), 1519.
Novianti,  T.,  Mashito,  M.  A.,  &  Muryani.  (2020).  Asymmetry  Price  Transmission  in Market  Rice  in  Indonesia. Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Terapan , 5 (2),  1–16.  https://e- journal.unair.ac.id/JIET
Novitasari, R., Malik, A., & Nurchaini, D. S. (2018). Hubungan Karakteristik Konsumen dengan Kesediaan Membayar (Willingness to Pay) terhadap Kenaikan Harga Beras di  Kota  Sungai  Penuh. Jurnal  Ilmiah  Sosio-Ekonomika  Bisnis , 21 (1),  2018. https://doi.org/10.22437/jiseb.v21i1
Prastowo,  N.  J.,  Yanuarti,  T.,  &  Depari,  Y.  (2008).  Pengaruh  Distribusi  Dalam Pembentukan  Harga  Komoditas  dan  Implikasinya  Terhadap  Inflasi.  In academia.edu . https://www.academia.edu/download/36555725/7ecb03a80f5748e5a557188ec3f47 074wp200807.pdf
Rahman, K., Anggorowati, M.  A., &  Andiojaya, A. (2020). Prediction  and Simulation Spatio-Temporal  Support  Vector  Regression  for  Nonlinear  Data. International Journal  on  Information  and  Communication  Technology  (IJoICT) , 6 (1),  31. https://doi.org/10.21108/ijoict.2020.61.477
Rapach, D. E., &  Weber, C. E. (2004).  Are Real  Interest  Rates Really Nonstationary? New Evidence from Tests with Good Size and Power. Journal of Macroeconomics , 26 (3), 409–430.
Rohman, A., & Maharani, A. D. (2017). Proyeksi kebutuhan konsumsi pangan beras di Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Jurnal  Caraka  Tani:  Journal  of  Sustainable Agriculture. , 29 .
Sari, R. K. (2014). Analisis Impor Beras Di Indonesia. Economics Development Analysis Journal , 3 (2), 320–326. https://doi.org/10.15294/edaj.v3i2.3838
Septiadi, D., & Joka, U. (2019). Analisis Respon dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Permintaan Beras Indonesia. Agrimor , 4 (3), 42–44.
https://doi.org/10.32938/ag.v4i3.843
Siswadi,  B.,  Asnah,  &  Dyanasari.  (2012).  Integrasi  Pasar  dan  Transmisi  Harga  dalam Pasar Pertanian. In Universitas Islam Malang (Vol. 2021, Issue 2). Universitas Islam Malang.
Siswanto, E., & Marulitua Sinaga, B. (2018). Dampak Kebijakan Perberasan pada Pasar Beras dan Kesejahteraan Produsen dan Konsumen Beras di Indonesia. Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia (JIPI), Agustus , 23 (2), 93–100.
https://doi.org/10.18343/jipi.23.2.93
Suryana, A., Rachman, B., & Hartono, D. (2014). Dinamika Kebijakan Harga Gabah Dan Beras  Dalam  Mendukung  Ketahanan  Pangan. Pengembangan  Inovasi  Pertanian , 7 (4), 155–168.
Widyastuti, P. (2018). Kualitas dan Harga sebagai Variabel Terpenting pada Keputusan Pembelian Sayuran Organik. Ekspektra : Jurnal Bisnis Dan Manajemen , 2 (1), 17. https://doi.org/10.25139/ekt.v2i1.675
Yurianto, H. (2020). Analisis Kebijakan Pengendalian Inflasi DKI Jakarta. In Balance: Economic,  Business,  Management,  and  Accounting  Journal:  Vol.  XVII (Issue  1). http://journal.um-surabaya.ac.id/index.php/balance/article/view/4179
Zanin,  V.,  &  Tonin,  J.  M.  (2020). Asymmetric  price  transmission  in  the commercialization of rice in Brazil . 75 , 19–35. https://doi.org/10.13128/rea-11739