E-ISSN 2621–086X

## Indonesian Journal of Applied Statistics
Vol. 5, No. 2, pp. 78-89, November 2022
h ttps://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/54988 https://doi.org/10.13057/ijas.v5i2.54988 Copyright   Author 2022
Keterkaitan Indeks Harga Konsumen (IHK) Kelompok Bahan Makanan dengan Kelompok Makanan Jadi, Minuman, Rokok, dan Tembakau di Indonesia Tahun 2014-2019 (Pendekatan Vector Error Correction Model)
Lira Azima * , Eni Tri Astuti Politeknik Statistika STIS
* Corresponding author: 211709788@stis.ac.id
Abstract. Pricing a commodity depends on the price of other commodities. As the largest contributor to inflation,  the  pattern  of  price  movements  in  CPI  of  prepared  food,  beverages,  cigarette,  and  tobacco group  is  inseparable  from  CPI  of  foodstuff  group  as  the  raw  material  for  that  group.  This  condition indicates that in analyzing the pattern of price movements of a commodity, it cannot be separated from the  influence  of  other  commodities.  The  aims  of  the  study  is  to  examine  the  linkages  between  CPI  of foodstuff  group  and  CPI  of  prepared  food,  beverages,  cigarette,  and  tobacco  group,  also  its  response and  contribution  when  there  is  shock  during  January  2014  until  December  2019  in  Indonesia  using Vector  Error  Correction  Model  (VECM).  The  results  suggest  that  in  long-term  CPI  of  prepared  food, beverages, cigarette, and tobacco group has positive effect on CPI of foodstuff group. Impulse Response Function (IRF) shows that shocks to CPI of foodstuff group is positively responded by CPI of prepared food,  beverages,  cigarette,  and  tobacco  group,  and  vice  versa.  In  addition,  Forecast  Error  Variance Decomposition  (FEVD)  show  that  the  variation  of  CPI  of  prepared  food,  beverages,  cigarette,  and tobacco group are dominated by contribution of CPI of foodstuff group.
Keywords  :  consumer  price  index,  VECM,  impulse  response  function,  forecast  error  variance decomposition

## 1. PENDAHULUAN
Inflasi  merupakan  salah  satu  permasalahan  makroekonomi  yang  menjadi  perhatian pemerintah  dalam  pengambilan  kebijakan  ekonomi  nasional  maupun  regional.  Badan  Pusat Statsitik (BPS) mengungkapkan bahwa inflasi ditandai dengan kenaikan harga barang dan jasa secara  umum  dan  terus  menerus.  Kenaikan  harga  tersebut  dapat  menurunkan  daya  beli masyarakat  karena  penghasilan  yang  diperolehnya  mengalami  penurunan  nilai  riil.  Saat mengukur  tingkat  inflasi,  indikator  yang  paling  umum  digunakan  adalah  Indeks  Harga Konsumen  (IHK)  karena  dapat  mencerminkan  perubahan  harga  barang  dan  jasa  yang dibutuhkan  masyarakat  hingga  tingkat  konsumen.  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  dibagi  ke dalam  tujuh  kelompok  pengeluaran  berdasarkan the  Classification  of  Individual  Consumption by  Purpose (COICOP),  yaitu  kelompok  bahan  makanan;  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan tembakau;  perumahan,  air,  listrik,  gas,  dan  bahan  bakar;  sandang;  kesehatan,  pendidikan, rekreasi, dan olahraga; transpor, komunikasi dan jasa keuangan [1]. Berdasarkan data dari BPS
nilai  IHK  tujuh  kelompok  pengeluaran  pada  82  kota  di  Indonesia  periode  2014  hingga  2019 menunjukkan angka yang meningkat dari tahun ke tahun.
Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah) Gambar 1. Perkembangan IHK menurut kelompok pengeluaran tahun 2014-2019
Secara umum, nilai IHK pada Gambar 1 menggambarkan adanya kenaikan terhadap 82 kota  di  Indonesia.  Kelompok  bahan  makanan  serta  kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok, dan tembakau selalu berada di atas angka IHK nasional, sekaligus sebagai komponen kelompok pengeluaran  penyumbang  tertinggi  dari  total  IHK  di  Indonesia.  Dari  ketujuh  kelompok pengeluaran  tersebut,  IHK  kelompok  bahan  makanan  memang  menjadi  kelompok  yang  sering mengalami  kenaikan  harga.  Permintaan  bahan  makanan  yang  meningkat  sering  tidak  diikuti oleh  penawaran  bahan  makanan  yang  cukup  memenuhi  tekanan  permintaan.  Hal  tersebut menyebabkan peningkatan harga bahan pangan yang mendorong meningkatnya laju inflasi  [2]. Selain  itu,  masyarakat  Indonesia  yang  konsumtif  cenderung  memiliki  preferensi  terhadap barang  praktis  dan  instan  yang  tercakup  dalam  kelompok  makanan  jadi,  minuman  rokok,  dan tembakau  yang  menyebabkan  tingginya  IHK  kelompok  tersebut  [3].  Sebagai  kelompok pengeluaran dengan nilai IHK tertinggi, kelompok bahan makanan dan kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau mempunyai andil/sumbangan terhadap inflasi yang tinggi pula. Pada  tahun  2019,  kelompok  bahan  makanan  memberikan  andil/sumbangan  terbesar  terhadap inflasi,  yaitu  sebesar  0,86%.  Hal  tersebut  disebabkan  karena  dalam  memenuhi  kebutuhannya, keranjang  konsumsi  masyarakat  ( basket  of  goods )  banyak  berasal  dari  kelompok  bahan makanan  [4].  Selanjutnya,  kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau  juga memberikan  andil/sumbangan  inflasi  terbesar  kedua,  yaitu  sebesar  0,68%.  Besarnya andil/sumbangan terhadap inflasi dari kedua kelompok pengeluaran tersebut disebabkan karena meningkatnya  harga  komoditas-komoditas  pembentuknya,  salah  satunya  adalah  meningkatnya harga  pangan.  Kenaikan  harga  pangan  yang  signifikan  dapat  menimbulkan  berbagai  masalah, seperti kelaparan,  kekurangan  nutrisi  yang  dibutuhkan  tubuh,  serta  timbulnya  berbagai  macam penyakit  karena  konsumen  tidak  bisa  memenuhi  kebutuhan  primernya,  yakni  pangan  [5]. Dengan  demikian,  pengendalian  harga  pangan  patut  menjadi  salah  satu  priotitas  pemerintah dalam menetapkan kebijakan perekonomian.
Pada  suatu  perekonomian,  penetapan  harga  suatu  komoditas tentunya  bergantung  pada harga dari  komoditas lainnya  sehingga antarkelompok  komoditas pasti  mempunyai  keterkaitan ( linkage )  satu  sama  lain.  Berangkat  dari  penelitian  Clements  dan  Izan  [6]  yang  melakukan estimasi  pada  komoditas  pembentuk  IHK  secara  simultan  untuk  mengetahui  pola  pergerakan harga  serta  keterkaitannya,  maka  dapat  dilihat  fenomena  ekonomi  yang  terjadi  berdasarkan keterkaitan  serta  pola  yang  terbentuk  antarharga  pada  komoditas  pembentuk  inflasi  tersebut.
Sehingga perlu untuk menganalisis pola pergerakan harga komoditas lain secara bersama-sama karena bagaimanapun, pembentukan harga suatu komoditas dalam suatu perekonomian tentunya dipengaruhi  oleh  harga  komoditas  lainnya.  Oleh  karena  itu,  ketika  menganalisis  pengendalian harga  tentu  saja  tidak  dapat  menitikberatkan  pada  komoditas  tertentu  yang  dianggap penyumbang  terbesar  IHK  dan  inflasi.  Namun,  perlu  dilakukan  pengendalian  harga  secara simultan  terhadap  sektor  lainnya.  Dengan  mengendalikan  harga  suatu  komoditas,  maka  akan berimbas pada pengendalian harga komoditas lain yang memiliki keterkaitan dengan komoditas tersebut.
Beberapa  penelitian  mengenai  keterkaitan  harga  antarkomoditas  telah  dilakukan. Ramadhan  [4]  melakukan  penelitian  terhadap  tujuh  kelompok  pengeluaran  IHK  dengan  hasil yang  diperoleh  adalah  sebagian  besar  dari  seluruh  kelompok  komoditas  dipengaruhi  oleh pergerakan  komoditas itu  sendiri,  serta  tidak  terlepas dari  pengaruh  kelompok  komoditas lain. Penelitian  serupa  juga  dilakukan  oleh  Diksa  [7]  yang  menganalisis  hubungan  antara  lima kelompok  pengeluaran  inflasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kelima  kelompok pengeluaran  memiliki  hubungan  satu  sama  lain.  Penelitian  selanjutnya  oleh  Azwar  [8]  yang menganalisis  keterkaitan  hubungan  dinamis  antarinflasi  kelompok  komoditas  barang/jasa  di Provinsi  Sulawesi  Selatan  tahun  2006  sampai  2015  yang  membuktikan  bahwa  tingkat  inflasi antarkelompok barang/jasa memiliki keterkaitan dan hubungan dinamis satu sama lain.
Berdasarkan  paparan  sebelumnya,  sebagai  kelompok  pengeluaran  dengan  nilai  IHK tertinggi  dan  penyumbang  inflasi  terbesar  di  Indonesia,  serta  sebagai  kebutuhan  pokok konsumsi  masyarakat,  perlu  dikaji  lebih  lanjut  pergerakan  harga  serta  hubungan  dari  IHK kelompok  bahan  makanan  dan  IHK  kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau secara  simultan.  Dengan  mengetahui  besarnya  keterkaitan  antara  kedua  kelompok  komoditas tersebut,  maka  pengendalian  harga  pada  kelompok  bahan  makanan  akan  berdampak  pada pengendalian harga pada kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau, begitu juga sebaliknya,  sehingga  pemerintah  dapat  menentukan  arah  kebijakan  yang  lebih  tepat  dalam pengendalian  harga  komoditas  penyumbang  inflasi  terbesar  di  Indonesia.  Untuk  mengetahui keterkaitan  antara  kedua  kelompok  pengeluaran  tersebut,  penelitian  ini  menggunakan  metode Vector Error Correction Model (VECM).

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS),  meliputi  data  IHK  kelompok  bahan  makanan  dan  IHK  kelompok  makanan  jadi, minuman,  rokok,  dan  tembakau  secara  nasional.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data time  series bulanan  dengan  periode  waktu  dari  bulan  Januari  2014  sampai Desember 2019. Adapun metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini meliputi analisis deskriptif  dan  analisis  inferensia.  Analisis  deskriptif  digunakan  untuk  menggambarkan perkembangan IHK kelompok bahan makanan serta kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau di Indonesia menggunakan grafik garis. Selanjutnya, analisis inferensia dilakukan untuk  menganalisis  keterkaitan  antara  IHK  kelompok  bahan  makanan  dengan  kelompok makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau  menggunakan  metode  VECM  dengan  tahapan sebagai berikut.
1. Melakukan pengujian stasioneritas terhadap semua variabel penelitian.
2. Sebelum  melakukan  uji  kointegrasi,  maka  perlu  dilakukan  pemilihan lag yang  optimal menggunakan kriteria nilai LR, FPE, AIC, SC, dan HQ.
3. Menguji stabilitas model Vector Autoregressive (VAR). Model VAR dikatakan stabil apabila akar-akar dari fungsi polinomial berada di dalam unit circle .
4. Uji  kointegrasi  menggunakan  uji Johannsen  Cointegration .  Sebelum  melakukan  uji kointegrasi,  dilakukan  pemilihan  asumsi trend  deterministic berdasarkan  kriteria  nilai  AIC dan  SC  yang  paling  minimum  sebagai  dasar  pengujian  kointegrasi.  Hasil  uji  kointegrasi menunjukkan jumlah persamaan kointegrasi yang akan terbentuk.
5. Analisis  VECM  jika  hasil  pengujian  kointegrasi  menunjukkan  bahwa  terdapat  persamaan kointegrasi antarvariabel.
6. Melakukan  analisis  terhadap  hasil Impulse  Response  Function (IRF)  dan Forecast  Error Variance  Decomposition (FEVD)  yang  digunakan  untuk  menganalisis  respons  terhadap guncangan ( shock ) dan kontribusi pada variabel penelitian.
Pada  penelitian  ini,  estimasi  VECM  memiliki  dua  bentuk  hubungan,  yaitu  hubungan dalam  jangka  panjang  dan  jangka  pendek.  Dalam  jangka  panjang,  spesifikasi  model  yang terbentuk adalah sebagai berikut.
(1)
(2)
Sementara itu, dalam jangka pendek, spesifikasi model yang terbentuk adalah sebagai berikut.
(3)
(4)
Keterangan:
: IHK kelompok bahan makanan
: IHK kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau
: Error Correction Term
: intersep pada jangka panjang dan jangka pendek
: koefisien jangka panjang dan jangka pendek
: speed of adjustment
: error terms pada jangka panjang dan jangka pendek
: panjang lag

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perkembangan  IHK  Kelompok  Bahan  Makanan  dan  Kelompok  Makanan  Jadi, Minuman, Rokok, dan Tembakau di Indonesia Tahun 2014-2019
Perubahan  IHK  dari  waktu  ke  waktu  menggambarkan  pergerakan  harga  dari  paket komoditas yang dikonsumsi oleh rumah tangga.

## Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Gambar 2. Perkembangan IHK kelompok bahan makanan dan kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau di Indonesia tahun 2014-2019
Pola  pergerakan  IHK  kelompok  bahan  makanan  pada  Gambar  2  menggambarkan  tren yang  meningkat.  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  kelompok  bahan  makanan  terendah  sebesar 116,26 terjadi pada bulan Mei 2014, sedangkan nilai tertinggi sebesar 155,75 terjadi pada bulan Juli 2019 dengan rata-rata sebesar 137,1. Peningkatan IHK bahan makanan dari tahun ke tahun terjadi  karena  kenaikan  harga  yang  ditunjukkan  oleh  naiknya  harga  beberapa  komoditas kelompok  bahan  makanan.  Seperti  yang  terjadi  pada  Desember  2019,  menurut  BPS,  beberapa komoditas  IHK  kelompok  bahan  makanan  mengalami  kenaikan  harga  yang  berdampak  pada meningkatnya  IHK  pada  kelompok  tersebut.  Beberapa  komoditas yang  dimaksud di  antaranya beras,  telur  ayam  ras,  bawang  merah,  ikan  segar,  bayam,  kacang  panjang,  tomat  sayur,  jeruk, tomat buah, minyak goreng.
Sementara  itu,  seperti  halnya  kelompok  bahan  makanan,  pola  pergerakan  IHK kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau selama tahun 2014 hingga 2019 juga mengalami  tren  yang  meningkat.  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  kelompok  makanan  jadi, minuman,  rokok,  dan  tembakau  terendah  sebesar  110,71  terjadi  pada  bulan  Januari  2014, sedangkan  nilai  tertingginya  sebesar  149,9  terjadi  pada bulan  Desember  2019  dengan  rata-rata sebesar  132,1.  Peningkatan  IHK  kelompok  ini  dipengaruhi  oleh  kenaikan  harga  beberapa komoditasnya.  Pada  Desember  2019,  BPS  menyatakan  bahwa  beberapa  komoditas  kelompok makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau  yang  mengalami  kenaikan  harga,  yaitu  rokok kretek,  rokok  kretek  filter,  dan  rokok  putih.  Pergerakan  yang  serupa  antara  kedua  kelompok tersebut mengindikasikan  adanya  keterkaitan  di  antara  IHK  kelompok  bahan  makanan  dengan IHK kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau.
3.2 Hubungan IHK Kelompok Bahan Makanan dan IHK Kelompok Makanan Jadi, Minuman, Rokok, dan Tembakau

## Pengujian Stasioneritas
Tabel  1  merupakan  hasil  uji  stasioneritas  setiap  variabel  pada  tingkat  level  dan first difference menggunakan  uji  ADF.  Hasil  uji  yang  terdapat  pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa pada tingkat first difference , semua variabel memiliki nilai probability yang lebih kecil dari nilai alpha (0,05).  Oleh  karena  itu,  variabel  lnBAMA  dan  lnMAJADI  sudah  stasioner  pada  tingkat first difference .
Tabel 1. Ringkasan hasil uji stasioneritas variabel pada tingkat level dan first difference Variabel Probability Level First Difference lnBAMA 0,6200 0,0000 lnMAJADI 0,8978 0,0000

## Pemilihan Lag Optimal
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  keempat  kriteria  informasi,  yaitu  LR,  FPE, AIC, dan HQ menghasilkan lag tiga sebagai lag optimal.
Tabel 2. Ringkasan hasil pemilihan lag optimal Panjang Lag LR FPE AIC SC HQ 0 NA 6.20e-10 -15.5258 -15.4589 -15.4994 1 22.5069 4.88e-10 -15.7657 -15.5650 -15.6865 2 17.5871 4.12e-10 -15.9358 -15.6012* -15.8038 3 11.2236* 3.84e-10* -16.0062* -15.5379 -15.8214*

## Pengujian Stabilitas VAR
Suatu model VAR dikatakan stabil apabila semua nilai akar-akar dari fungsi polinomial memiliki  nilai  modulus  yang  kurang  dari  satu  atau  nilai  akar-akarnya  berada  di  dalam  unit circle . Berdasarkan  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa semua  akar  dari  fungsi  polinomialnya berada di dalam unit circle . Sehingga dapat disimpulkan bahwa model VAR yang dihasilkan sudah stabil.
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Gambar 3. Inverse roots of AR characteristic polynomial

## Pemilihan Trend Deterministic dan Uji Kointegrasi
Berdasarkan  hasil  kriteria  AIC  dan  SC  yang  paling  minimum, trend  deterministic mengasumsikan  tidak  terdapat  unsur  intersep  maupun  tren  pada  persamaan  kointegrasi  dan model  VAR.  Selanjutnya,  hasil  uji  kointegrasi  menggunakan  uji Johannsen  Cointegration disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Ringkasan hasil uji kointegrasi Jumlah Persamaan Kointegrasi Trace Nilai Kritis (α=0,05) Probability Tidak ada* 34,6954 12,3209 0,0000 Maksimal 1 0,7933 4,1299 0,4297
*signifikan pada taraf signifikansi 5%
Berdasarkan Tabel 3 dapat diketahui bahwa terdapat maksimum satu vektor kointegrasi yang menunjukkan bahwa terdapat hubungan jangka panjang antara lnBAMA dan lnMAJADI. Oleh karena itu, dalam penelitian ini akan diterapkan analisis VECM.

## Hasil Estimasi VECM
Hasil estimasi VECM terdiri dari persamaan jangka pendek dan jangka panjang sebagai berikut.

## Analisis Jangka Pendek
Berdasarkan Tabel 4, ketika IHK kelompok bahan makanan sebagai variabel dependen, nilai  F  hitung  yang  dihasilkan  sebesar  7,3055  yang  lebih  besar  dari  nilai  F  tabel  dengan  nilai 3,98  (F  hitung  >  F 0,95(1;70) ),  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  minimal  satu  variabel independen  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  IHK  kelompok  bahan  makanan  di  dalam model VECM. Selain  itu,  diketahui  bahwa  nilai  koefisien Error  Correction  Term (ECT)  yang diperoleh  bertanda  positif,  tetapi  tidak  signifikan  pada  taraf  signifikansi  lima%. Hal  ini  berarti tidak terdapat hubungan kausalitas jangka panjang dari IHK kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau terhadap IHK kelompok bahan makanan.
Kemudian, ketika IHK kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau sebagai variabel dependen,  nilai  F  hitung  yang  dihasilkan  sebesar  4,5157  yang  lebih  besar  dari  nilai  F tabel dengan nilai 3,98 (F hitung > F 0,05(1;70) ), maka dapat disimpulkan bahwa terdapat minimal satu  variabel  independen  yang  berpengaruh  terhadap  IHK  kelompok  makanan  jadi,  minuman, rokok, dan tembakau di dalam model VECM. Hasil estimasi jangka pendek juga menunjukkan nilai  koefisien Error  Correction  Term (ECT)  sebesar  -0,0651  yang  signifikan  pada  taraf signifikansi  lima%.  Artinya,  ketidakseimbangan  jangka  pendek  IHK  kelompok  makanan  jadi, minuman,  rokok,  dan  tembakau  akan  dikoreksi  menuju  keseimbangan  jangka  panjangnya dengan  6,51%  proses  penyesuaian  terjadi  pada  bulan  pertama  dan  sisanya  sebesar  93,49% proses penyesuaian pada bulan berikutnya.
Tabel 4. Ringkasan hasil estimasi persamaan jangka pendek IHK kelompok bahan makanan
Variabel IHK kelompok bahan makanan IHK kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau Koefisien Standar error t-statistic Koefisien Standar error t-statistic ECT 0,0221 0,0943 0,2344 -0,0651 0,0219 -2,9671* D(lnBAMA (-1)) 0,4408 0,1421 3,1017* 0,0358 0,0330 1,0825 D(lnBAMA (-2)) -0,3083 0,1370 -2,2507* -0,0308 0,0319 -0,9664 D(lnMAJADI (-1)) 0,3159 0,5535 0,5707 0,1815 0,1287 1,4099
Tabel 4. Ringkasan hasil estimasi persamaan jangka pendek IHK kelompok bahan makanan
(lanjutan) Variabel IHK kelompok bahan makanan IHK kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau Koefisien Standar error t-statistic Koefisien Standar error t-statistic D(lnMAJADI (-2)) 0,0943 0,5607 0,1682 0,0045 0,1304 0,0347 D(lnMAJADI (-3)) 0,7727 0,5424 1,4246 0,3270 0,1261 2,5923* F hitung 7,3055 4,5157 R- square 0,4181 0,3076

## Analisis Jangka Panjang (Persamaan Kointegrasi)
Persamaan  kointegrasi  atau  keseimbangan  jangka  panjang  dalam  bentuk  matematis dapat dituliskan sebagai berikut.
(5)
*signifikan pada taraf signifikansi 5%
Berdasarkan  persamaan  (5)  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  jangka  panjang,  IHK kelompok  bahan  makanan  pada  satu  periode  sebelumnya  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  IHK  kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau  pada  periode  saat  ini. Hal  ini  berarti  semakin  tinggi  IHK  kelompok  bahan  makanan  akan  menyebabkan  IHK kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau  dalam  jangka  panjang  secara  umum mengalami  peningkatan.  Peningkatan  IHK  kelompok  bahan  makanan  ini  terjadi  karena meningkatnya biaya produksi, khususnya biaya bahan baku yang bersumber dari IHK kelompok bahan makanan.
3.3 Respons dan Kontribusi IHK Kelompok Bahan Makanan Akibat Guncangan dari IHK Kelompok Makanan Jadi, Minuman, Rokok, dan Tembakau, dan Sebaliknya

## Impulse Response Function (IRF)
Impulse  Response  Function (IRF)  menjelaskan  tentang  respons  suatu  variabel  akibat adanya  guncangan  ( shock )  dari  variabel  itu  sendiri  dan  variabel  lainnya  serta  lama  pengaruh guncangan tersebut terjadi.
1. Respons IHK Kelompok Bahan Makanan terhadap Guncangan IHK Kelompok Bahan Makanan
Berdasarkan Gambar 4, pada bulan pertama, ketika terjadi guncangan sebesar satu standar  deviasi  pada  IHK  kelompok  bahan  makanan,  maka  akan  direspons  positif  dengan meningkatnya  harga  kelompok  bahan  makanan  itu  sendiri  sebesar  0,009%.  Kondisi tersebut  sejalan  dengan  hasil  estimasi  jangka  pendek  pada  Tabel  4  yang  menunjukkan bahwa  IHK  kelompok  bahan  makanan  hanya  dipengaruhi  oleh  kelompok  itu  sendiri, sementara IHK kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau tidak memberikan pengaruh  yang  signifikan.  Guncangan  yang  terjadi  pada  IHK  kelompok  bahan  makanan disebabkan  oleh  berbagai  faktor  yang  berasal  dari  kelompok  itu  sendiri,  di  antaranya
karena  faktor  alam,  seperti  musim,  cuaca,  atau  adanya  kegagalan  panen  yang  dapat menyebabkan  harga-harga  komoditas  kelompok  ini  mengalami  peningkatan  atau penurunan.
.000 .004 .008 .012 .016 .020 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Res pons e of LNBAMA to LNBAMA .000 .004 .008 .012 .016 .020 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Res pons e of LNBAMA to LNMAJADI .0000 .0025 .0050 .0075 .0100 .0125 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Res pons e of LNMAJADI to LNBAMA .0000 .0025 .0050 .0075 .0100 .0125 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Res pons e of LNMAJADI to LNMAJADI Response to Cholesky One S.D. Innovations
2. Respons IHK Kelompok Bahan Makanan terhadap Guncangan IHK Kelompok Makanan Jadi, Minuman, Rokok, dan Tembakau
Berdasarkan  Gambar  4,  guncangan  harga  yang  terjadi  pada  IHK  kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau belum direspons oleh IHK kelompok bahan makanan  pada  bulan  pertama.  Hal  tersebut  sejalan  dengan  hasil  pada  analisis  jangka pendek,  yaitu  IHK  kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau  tidak memengaruhi  IHK  kelompok  bahan  makanan  secara  langsung pada  jangka  pendek.    Pada bulan kedua, guncangan tersebut mulai direspons secara positif oleh IHK kelompok bahan makanan.  Respon  positif  ini  menunjukkan  bahwa  ketika  permintaan  terhadap  kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau meningkat, maka produsen cenderung akan meningkatkan  produksi  kelompok  tersebut.  Berdasarkan  teori  permintaan,  ketika  IHK kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau  mengalami  penurunan  harga, maka  permintaan  terhadap  komoditas  ini  akan  mengalami  peningkatan.  Hal  tersebut menyebabkan  produsen  akan  meningkatkan  jumlah  produksi  komoditas  pada  IHK kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau.  Akibatnya,  terjadi  peningkatan permintaan  bahan  baku  yang  sebagian  besar  berasal  dari  kelompok  bahan  makanan. Sehingga  komoditas  pada  kelompok  bahan  makanan  cenderung  mengalami  peningkatan harga  seiring  dengan  meningkatnya  permintaan  pada  kelompok  makanan  jadi,  minuman, rokok, dan tembakau.
3. Respons IHK Kelompok Makanan Jadi, Minuman, Rokok, dan Tembakau terhadap Guncangan IHK Kelompok Bahan Makanan
Gambar 4 menunjukkan ketika terjadi guncangan sebesar satu standar deviasi pada IHK  kelompok  bahan  makanan  dibulan  pertama  akan  direspons  secara  positif  oleh  IHK kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau.  Hal  tersebut  sejalan  dengan penelitian  Azwar  [8]  yang  mengungkapkan  bahwa  peningkatan  IHK  kelompok  bahan makanan akan berimbas pada peningkatan IHK kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan  tembakau  yang  merupakan  input  atau  bahan  baku  dari  IHK  kelompok  makanan  jadi, minuman,  rokok,  dan  tembakau.  Peningkatan  IHK  kelompok  makanan  jadi,  minuman, rokok,  dan  tembakau  akibat  guncangan  dari  IHK  kelompok  bahan  makanan  tidak  akan
Gambar 4. Impulse Response Function (IRF)
turun  menuju  titik  keseimbangan  awal,  tetapi  akan  membentuk  titik  keseimbangan  baru yang  berada  di  atas  titik  keseimbangan  awal.  Kondisi  tersebut  menandakan  bahwa  IHK kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau membutuhkan waktu yang sangat lama  untuk  kembali  pada  kondisi  keseimbangan. Hal  tersebut  juga  didukung  dengan  nilai ECT  yang  tidak  terlalu  besar  pada  persamaan  jangka  pendek,  yaitu  sebesar  -0,0651  yang menunjukkan bahwa proses koreksi fluktuasi jangka pendek menuju keseimbangan jangka panjang membutuhkan waktu yang lama.
4. Respons IHK Kelompok Makanan Jadi, Minuman, Rokok, dan Tembakau terhadap Guncangan IHK Kelompok Makanan Jadi, Minuman, Rokok, dan Tembakau
Berdasarkan  Gambar  4  dapat  diketahui  bahwa  pada  bulan  pertama,  ketika  terjadi guncangan  sebesar  satu  standar  deviasi  pada  IHK  kelompok  makanan  jadi,  minuman, rokok,  dan  tembakau,  maka  akan  direspons  positif  sehingga  mengakibatkan  peningkatan harga pada kelompok itu sendiri sebesar 0,0019%. Respons positif ini menunjukkan bahwa komoditas-komoditas pada  IHK  kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau merupakan barang substitusi. Dengan kata lain, jika harga salah satu komoditas meningkat, maka  permintaan  pada  komoditas  tersebut  akan  menurun.  Hal  ini  menyebabkan peningkatan  permintaan  pada  komoditas  lain  pada  kelompok  makanan  jadi,  minuman, rokok, dan tembakau yang berfungsi sebagai barang substitusinya [4].

## Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
Forecast  Error  Variance  Decomposition (FEVD)  yang dihasilkan  dalam  penelitian  ini memberikan  gambaran  tentang  seberapa  jauh  kontribusi  suatu  variabel  dalam  menjelaskan guncangan ( shock ) variabel lainnya.
1. Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) IHK kelompok bahan makanan Gambar 5 menunjukkan bahwa pada bulan pertama besarnya kenaikan harga pada kelompok bahan makanan lebih disebabkan oleh harga pada kelompok bahan makanan itu sendiri.  Artinya,  variabilitas  IHK  kelompok  bahan  makanan  seratus%  dipengaruhi  oleh guncangan  yang  terjadi  pada  kelompok  itu  sendiri.  Pada  bulan  kedua,  guncangan  IHK kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau  mulai  berperan  sebesar  0,15% dalam menjelaskan variabilitas IHK kelompok bahan makanan.
Gambar 5. Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) IHK kelompok bahan makanan
Pada simulasi selama dua puluh bulan, variabilitas IHK kelompok bahan makanan dominan dipengaruhi oleh guncangan yang terjadi pada kelompok itu sendiri dengan rata- rata  kontribusi  sebesar  96,69%.  Kondisi  tersebut  menunjukkan  bahwa  peningkatan  IHK kelompok  bahan  makanan  lebih  disebabkan  oleh  faktor  yang  berasal  dari  kelompok  itu sendiri.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ramadhan  [4]  yang
menyatakan  bahwa  faktor  yang  bersifat  struktural  dan  geografis  pada  subkelompok  di dalamnya,  misalnya  faktor  cuaca,  gagal  panen  khususnya  hasil  produksi  pada  komoditas sektor primer dominan memengaruhi fluktuasi harga pada IHK tersebut.
2. Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) IHK kelompok makanan jadi, minuman, rokok, dan tembakau
Berdasarkan  Gambar  6  dapat  diketahui  bahwa  pada  bulan  pertama  dan  kedua variabilitas  harga  pada  kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau didominasi oleh harga pada kelompok itu sendiri, yaitu dengan kontribusi sebesar 78,23% dan  60,89%.  Mulai  bulan  ketiga,  variabilitas  harga  pada  kelompok  makanan  jadi, minuman,  rokok,  dan  tembakau  lebih  didominasi  oleh  IHK  kelompok  bahan  makanan. Kontribusi  IHK  kelompok  bahan  makanan  yang  cukup  besar  menunjukkan  bahwa  IHK kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau  sangat  bergantung  pada  IHK kelompok  bahan  makanan  sebagai  bahan  baku  dari  kelompok  tersebut.  Dalam  simulasi selama  dua  puluh  bulan,  variabilitas  IHK  kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan tembakau  dominan  dipengaruhi  oleh  guncangan  yang  terjadi  pada  IHK  kelompok  bahan makanan.
Gambar 6. Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) IHK kelompok makanan jadi,
minuman, rokok, dan tembakau

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dipaparkan  sebelumnya, kesimpulan yang dapat diperoleh sebagai berikut.
1. Perkembangan  kelompok  bahan  makanan  dan  kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok, dan  tembakau  pada  periode  Januari  2014  hingga  Desember  2019  cenderung  mengalami peningkatan.  Peningkatan  tersebut  terjadi  karena  kenaikan  harga  yang  ditunjukkan  oleh naiknya harga beberapa komoditas pada kelompok pengeluaran tersebut.
2. IHK  kelompok  bahan  makanan  dan  kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan tembakau  memiliki  hubungan  dalam  jangka  panjang,  yaitu  peningkatan  IHK  kelompok bahan  makanan  akan  menyebabkan  IHK  kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan tembakau mengalami peningkatan.
3. Guncangan  IHK  kelompok  bahan  makanan  menyebabkan  peningkatan  IHK  kelompok  itu sendiri  serta  IHK  kelompok  makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau,  begitu  juga sebaliknya.  Sementara  itu,  variasi  IHK  kelompok  bahan  makanan  dominan  dipengaruhi oleh  kelompok  itu  sendiri.  Sedangkan  variasi  IHK  kelompok  makanan  jadi,  minuman, rokok, dan tembakau bahkan dominan dipengaruhi oleh IHK kelompok bahan makanan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik, Ensiklopedia Indikator Ekonomi dan Sosial: Jakarta: BPS.
[2] Santoso,  T,  “Aplikasi  Model  GARCH  pada  Data  Inflasi  Bahan  Makanan  Indonesia Periode 2005.1-2010.6”, Jurnal Ilmu Ekonomi ASET.
[3] Berlian,  A.L.,  Wilandari,  Y.,  and  Yasin,  H,  “Peramalan  Inflasi  Menurut  Kelompok Pengeluaran  Makanan  Jadi,  Minuman,  Rokok,  dan  Tembakau  Menggunakan  Model Variasi Kalender (Studi Kasus Inflasi Kota Semarang)”, Jurnal Gaussian.
[4] Ramadhan, Gaffari, “Analisis Keterkaitan Harga Antar Kelompok Komoditas Pembentuk Inflasi di Sumatera Barat”, Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan.
[5] Gilbret,  C.L.  and  Morgan,  C.W,  Review  Food  Price  Volatility”,  Philosophical Transaction of The Royal Society.
[6] Clements, K.W., and Izan, H.Y, “The Measurement of Inflation: A Stochastic Approach”, Journal of Business and Economic Statistics, 1987.
[7] Diksa,  I.G.B.N,  “Analisis  Keterkaitan  Antar  Kelompok  Pengeluaran  Inflasi Menggunakan  Vector  Autoregressive  Model”,  Jambura  Journal  of  Probability  and Statistics.
[8] Azwar,  “Inflasi  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan:  Analisis  Hubungan  Dinamis  Inflasi Komoditas Barang/Jasa”, Jurnal BPPK, vol. 9, no. 1, pp. 47-66.
[9] Badan  Pusat  Statistik,  Berita  Resmi  Statistik:  Perkembangan  Indeks  Harga Konsumen/Inflasi, Jakarta: BPS.