## Analisis Volatilitas Harga Komoditas Unggulan Kabupaten Karo
Price Volatility Analysis of Superior Commodities in Karo District
Fauzul Azhimah 1 , Chaula Lutfia Saragih 2 , Hagai Bastanta Karo Sekali 3 , Eko Prasetya Ginting 4
1,2,3,4) Univeritas Quality Berastagi, Desa Lau Gumba, Kecamatan Berastagi, Kabupaten Karo, Indonesia
E-mail korespondensi: fauzulazhimah@ymail.com

## Abstrak
Kabupaten Karo memiliki beberapa komoditas unggulan, seperti tomat, kubis, wortel, cabai merah, kentang dan sawi. Harga komoditas tersebut berfluktuasi karena terjadinya shock pada demand dan supply. Shock deman dan  supply  menyebabkan  volatilitas  harga  pada  komoditas  unggulan  tersebut.  Maka  dari  itu  dilakukan penelitian dengan menganalisis volatilitas harga eceran komoditas unggulan kabupaten karo. Analisis volatilitas harga eceran komoditas dapat menggambarkan besar kecilnya resiko yang akan di hadapi para pelaku ekonomi pada  masa  yang  akan  datang.  Tujuan  penelitian  adalah  menentukan  volatilitas  harga  eceran  dari  komoditas unggulan  kabupaten  karo  seperti  tomat,  kubis,  wortel,  cabai  merah,  kentang  dan  sawi.  Metode  penelitian  ini menggunakan  metode    ARCH  dengan  model  estimasi  ARIMA.  Data  yang  digunakan  data  sekunder  dari  dinas pasar kabupaten karo. Hasil penelitian diperoleh bahwa analisis volatilitas dilakukan pada data 1 st difference, estimasi model ARIMA komoditas tomat dilakukan pada ARIMA 5.1.1, kubis 2.1.1, wortel 6.1.1, kentang 0.1.1, cabai  merah  2.1.1  dan  sawi  1.1.1.  seluruh  model  ARIMA  komoditas  tersebut  memiliki  efek  ARCH,  dan berdasarkan  model  estimasi  ARCH  komoditas  kubis  dan  cabai  merah  menunjukkan  parameter  >1  sedangkan tomat, wortel, kentang dan sawi menunjukkan parameter <1. Kesimpulannya komoditas kubis dan cabai merah memiliki volatilitas harga sangat tinggi sedangkan tomat, wortel, kentang dan  sawi memiliki volatilitas harga rendah.
Kata kunci: ARCH; Harga; Komoditas; Karo; Volatilitas

## Abstract
Karo  Regency  has  several  superior  commodities,  such  as  tomatoes,  cabbage,  carrots,  red  chilies,  potatoes  and mustard greens. The price of these commodities fluctuated due to shocks in demand and supply. Shock demand and supply cause price volatility in these superior commodities. Therefore, research was carried out by analyzing the retail price volatility of superior commodities in Karo Regency. Analysis of the volatility of commodity retail prices can illustrate the size of the risks that will be faced by economic actors in the future. The aim of the study was to determine  the  volatility  of  the  retail  price  of  Karo  Regency's  leading  commodities  such  as  tomatoes,  cabbage, carrots,  red  chilies, potatoes and mustard  greens.  This  research  method  uses  the ARCH  method  with the ARIMA estimation model. The data used is secondary data from the karo district market service. The results showed that the volatility analysis was carried out on the 1st difference data, the estimation of the ARIMA model for tomatoes was carried out on ARIMA 5.1.1, cabbage 2.1.1, carrots 6.1.1, potatoes 0.1.1, red chilies 2.1.1 and mustard greens 1.1.1. All  ARIMA  models  for these  commodities  have an ARCH effect,  and  based  on the ARCH  estimation model, cabbage  and  red  chili  show  parameters  >  1,  while  tomatoes,  carrots,  potatoes  and  mustard  greens  show parameters  <  1.  In  conclusion,  cabbage  and  red  chilies  have  very  high  price  volatility,  while  tomatoes,  carrots, potatoes and mustard greens have low price volatility.
Keywords: ARCH; Commodities; Karo; Prices; Volatility.

## PENDAHULUAN
Kabupaten karo merupakan
sentral  produksi  hortikultur  terbesar  di Sumatera  Utara.  Hal  tersebut  disokong dengan  kondisi  geografis  ketinggian daerah  200    1500m  di  atas  permukaan laut, curah  hujan dari 0,4 – 7,3 mm, suhu udara  kisaran  18 o C    -  27,7 o C  dan kelembaban udara mencapa 89,92% (BPS, 2021).  Sokongan  alam  ini  mengantarkan kabupaten  karo  menjadi  sentral  produksi hortikultura  pertama  di  sumatera  utara dengan  share  produksi  58%,  di  atas kabupaten Simalungun,
Humbang hasundutan,  dan  tapanuli  utara  (BPS,
2022).
Kelimpahan komoditas hortikultur kabupaten  karo  sering  menghadapi persoalan  missmatchantara produksi dan pemasaran  yang  terjadi  karena  adanya time lagyang cukup panjang antara waktu penanaman dengan saat produk dikonsumsi.  Dengan  begitu,  petani  belum dapat memenuhi keinginan pasar. Akibatnya, baik petani maupun konsumen sering menghadapi ketidakpastian pasokan dan harga (Limanseto, 2021) Efek jangka panjang ketidakpastian  ini  harus  dihadapi  petani dan  konsumen  sebagai  penerima  harga akhir.  Harga  yang  berfluktuasi  dalam kurun  waktu  tertentu  disebut  volatilitas. Analisis  volatilitas  penting  dilakukan pelaku ekonomi seperti petani, pengumpul  bahkan  pengambil  kebijakan ekonomi  karena  hasil  analisis  volatilitas berguna  dalam  pengambilan  keputusan berusaha  tani,  keputusan  perdagangan, keputusan in – out produk  pergudangan, keputusan  untuk  memberi  nilai  tambah agar  produk  berumur  simpan  lebih panjang  dan  lain  sebagainya  dan  pada akhirnya  akan  menurunkan  resiko kerugian  pada  para  pelaku  ekonomi tersebut.  Maka  dari  itu  dilakukan
penelitian dengan judul analisis volatilitas komoditas  unggulan  kabupaten  karo.
Tujuan penelitian ini adalah (1) mengetahui volatilitas harga eceran tomat di  kabupaten  karo  (2)  mengetahui volatilitas  harga  eceran  kubis  di kabupaten karo, (3) mengetahui volatilitas harga  eceran  wortel  di  kabupaten  karo, (4)  mengetahui  volatilitas  harga  eceran kentang di kabupaten karo, (5)
mengetahui  volatilitas  harga  eceran  cabai besar  di  kabupaten  karo,  (6)  mengetahui volatilitas harga eceran sawi di kabupaten karo

## METODE PENELITIAN
Indonesia  memiliki  komoditas yang  penting  bagi  masyarakat  yaitu daging  sapi,  komoditas  pangan,  dan komoditas  ekspor.  Setiap  jenis komoditas tersebut  diterapkan  harga  tertentu  yang setiap  kurun  waktu  tertentu  terjadi fluktuasi.
Fluktuasi yang terjadi menciptakan volatilitas harga pada tingkat tertentu.  Seeprti  pada  komoditas  daging sapi  yang  berfluktuasi  di  Jawa  Tengah. Dilakukan  estimasi  volatilitas  dengan menggunakan  metode  metode  ARCH GARCH  serta  data  harian  (time  series) daging  sapi.  Hasil  memperlihatkan  model yang  paling    tepat  untuk    perhitungan volatilitas harga daging  sapi  yaitu  model (1,2).    Hasil    dari    prediksi    model memperlihatkan    pergerakan    volatilitas harga daging sapi cenderung stabil ketika setelah  hari  raya  idul  fitri,  serta diperkirakan  perubahan  atau  lonjakan harga  daging  sapi  di  masa  depan  akan semakin  minim  (Sandiarti  dan  Septiani, 2022)
Analisis  volatilitas  juga  sering dilakukan  pada  komoditas  strategis lainnya seperti komoditas pangan meliputi  gula,  telur,  minyak  goreng, bawang  merah  dan  cabai  rawit  seperti
yaang  dilakukan  di  Pasar  Famboyan Pontianak.  Analisis  pemodelan  dilakukan dengan  metode Autoregressive  Integrated Moving  Average (ARMA),  evaluasi  model korelogram  ACF  dan  PACF  serta  analisis strategis volatilitas harga komoditas gula, telur,  minyak  goreng,  bawang  merah  dan cabai  dengan  model Heteroscedasticity Conditional  Autoregressive (ARCH).  Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  harga komoditas  strategis  tertentu  sangat fluktuatif.  Harga  komoditas  pangan mingguan  di  pasar  Flamboyan  Pontianak pada  komoditas  gula,  telur,  minyak goreng,  bawang  merah  dan  cabai  besar terjadi volatilitas. Terbukti sejak reformasi  harga  komoditas  mingguan diposisikan di pasar Flamboyan Pontianak sehingga terjadi volatilitas harga komoditas.  Bahkan  harga  komoditas strategis gula dan cabai merah, perbaikan volatilasnya  cenderung  berkelanjutan. Faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga di pasar komoditi staregis flamboyan pontianak periode sebelumnya dan  volatilitas  harga  varian  periode sebelumnya. Sehingga dapat diartikan jika harga  komoditas  strategis  saat  ini  adalah beras  dan  beras  nilai  residual  varians harga  relatif  besar,  maka  tingkat  harga komoditas  strategis  esok  hari  akan cenderung besar (Nurmapika, dkk. 2018).
Analisis  volatilitas  jug  adilakukan pada komoditi kopi, yaitu komoditi ekspor Indonesia, dimana adanya fluktuasi harga kopi  yang  terjadi  dalam  7  tahun  terakhir bervariatif. Ketidakpastian harga domestic berdampak pada produsen dan konsumen kopi  langsung.  Metode  estimasi  juga menggunakan  model  ARCG/GARCH.  Hasil estimasi  menunjukkan  bahwa  model GARCH (1) terpilih sebagai model terbaik dalam  menjelaskan  volatilitas  kopi Indonesia,  dimana  volatilitas  yang  terjadi pada harga kopi Indonesia dalam periode
Januari  2014  hingga  September  2020 rendah,  sehingga  diramalkan  dimasa mendatang  volatilitas  akan  semakin  kecil atau  pergerakan  harga  kopi  Indonesia akan  semakin  stabil.  Selain  itu,  masa Pandemi  Covid-19  juga  memberikan dampak  pada  volatilitas  harga  kopi Indonesia,  terlihat  pada  nilai  standar deviasi  tertinggi  pada  tahun  2020 (Windirah, 2022).
Analisis  perubahan  dan  volatilitas harga  komoditas  pangan  strategis  juga dilakukan  dengan  kombinasi  analisis pengaruh  volatilitas  terhadap  inflasi  di Kota  Banda  Aceh.  Estimasi  volatilitasnya adalah beras, bawang merah, cabai merah, dan cabai kecil. Model estimasi menggunakan  model  ARCH/GARCH  dan untuk  analisis  lebih  dalam  lagidilakukan uji    regresi  berganda  untuk  mengetahui pengaruh  pangan  strategis  perubahan harga  komoditas  dan  volatilitas  terhadap inflasi di Kota Banda Aceh. Hasil pengujian menunjukkan  adanya  volatilitas  harga pada perubahan  harga  beras  dan  bawang merah  dan  perubahan  harga  komoditas strategis  tersebut  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  inflasi  di  Kota  Banda Aceh,  namun  volatilitas  harga  beras  dan bawang merah berpengaruh tidak
signifikan  terhadap  inflasi  di  Kota  Banda Aceh.  Untuk  itu,  pemerintah  harus menjaga  stabilitas  harga  komoditas pangan strategis, terutama beras, bawang merah,  cabai  merah,  dan  cabai  kecil  agar inflasi tetap terjaga (Pradana.2019)
Analisis  volatilitas  juga  dilakukan pada  harga  kedelai  sekaligus  integrasi pasar kedelai Indonesia dan internasional sebelum  dan  sesudah  pandemi  covid-19. Model  estimasi  yang  digunakan  adalah ARCH/GARCH  dan  model  VAR/VECM digunakan  untuk  menganalisis  integrasi pasar  antara  pasar  kedelai  Indonesia  dan pasar internasional. Hasil estimasi
menunjukkan  bahwa  harga  kedelai  lokal tingkat pengecer memiliki tingkat volatilitas  harga  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  harga  kedelai internasional  dan  harga  kedelai  impor. Volatilitas harga kedelai sesudah pandemi covid-19  juga  menunjukkan  tingkat volatilitas  harga  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  kondisi  sebelum pandemi  covid-19.  Sementara  analisis integrasi  pasar  menunjukkan  bahwa terdapat  integrasi  pasar  antara  pasar kedelai  Indonesia  dengan  pasar  Amerika, dan terdapat pengaruh pandemi covid-19 terhadap  pembentukan  harga  kedelai lokal  di  tingkat  produsen  (Mubarokah, dkk. 2022)
Sebagian  besar  harga  komoditas dunia  mengalami  perubahan  signifikan, mulai  ari  krisis  ekonomi  2006 – 2008
sampai  pada  puncaknya  pandemi  2020 yang  mengakibatkan  kemungkinan  resesi global.  Harga  yang  berflutuasi  tersebut juga telah di analisis volatilitasnya dengan metode analisis time series menggunakan model Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic
(GARCH).  Analisis    volatilitas    dilakukan untuk    mengetahui  pergerakan  harga komoditas  pangan  pada  masa  krisis  dan resesi.  Data  sekunder  yang  didapatkan dari  Pink  Sheet    Data  World  Bank digunakan dalam penelitian ini. Sifat data adalah    time  series    bulanan  dari  Januari 1960  hingga  Desember  2020.  Analisis volatilitas diestimasi dengan menggunakan model ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ) dan ARCH-GARCH ( Autoregressive Conditional Heteroscedasticity - Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity ). Estimasi ARCH- GARCH  menunjukkan  bahwa  sebagian
besar  harga  komoditas  pangan  memiliki volatilitas  yang  tinggi  pada  masa  krisis 1973  dan  krisis  2008.  Namun,  harga pangan  tidak  terlalu    terpengaruh terhadap    resesi    global    2020  (Wijayati, dkk.2022)
Penelitian ini menganalisis volatilitas  harga  komoditi  unggulan kabupaten  karo  menggunakan  model Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic  (GARCH).  Model  ARCH- GARCH  mensyaratkan  data  memiliki kondisi  heteroskedastisitas;  yakni  data memiliki  sifat  tidak  konstan pada varians residual.  Terdapat  empat  tahapan  dalam membangun model ARCH GARCH (Firdaus, 2011; Widarjono, 2018), yaitu: 1.  Identifikasi efek ARCH
Hal  pertama  yang  dilakukan adalah  menguji  apakah  data mengandung heteroskedastisitas,  melalui  uji  kurtosis dan  uji  correlogram.  Uji  kurtosis  melihat tingkat  keruncingan  dari  kurva,  data dengan  error  yang  heteroskedastis memiliki nilai kurtosis lebih dari 3. Kurva normal hanya memiliki kurtosis sebesar 3 sehingga data yang bersifat heteroskedastis  akan  lebih  runcing dibandingkan  dengan  kurva  normal.  Uji correlogram berdasarkan nilai Autocorrelation    Function  (ACF)  pada  lag 1  hingga  lag  15.  Nilai  ACF  hampir mendekati 1 dan memiliki nilai
probabilitas kurang dari nilai α maka data tersebut    bersifat    heteroskedastis. Kondisi  heteroskedastisitas    pada    data menjadi    syarat    untuk    tahapan    ARCH GARCH selanjutnya.
2.  Estimasi model
Estimasi    model    diawali    dengan membangun model ARMA (Autoregressive  Moving  Average)  atau Autoregressive    Integrated    Moving
Average  (ARIMA)  terbaik.  Membangun model ARMA atau ARIMA, diawali dengan uji stasioneritas menggunakan Augmented Dickey-Fuller  test  (ADF  test).  Data  yang digunakan    harus    stasioner.  Sehingga, apabila stasioneritas belum dicapai, maka dilakukan    differencing  hingga  data memenuhi  kriteria  stationer.  Selanjutnya, dibangun  beberapa  model  ARIMA  untuk mendapatkan  model  terbaik.    Pemilihan model    terbaik    berdasarkan    kriteria Akaike    Information    Criterion    (AIC) terkecil,  Schwartz  Criterion (SC) terkecil, Sum square Resid (SSE) terkecil, dan nilai Adjusted  R 2 terbesar.  Tahap  selanjutnya adalah  membentuk  model  ARCH  GARCH terbaik.  Model  ARIMA  terbaik  perlu dipastikan  bahwa  data  mengandung  efek ARCH; menggunakan uji ARCH LM, dengan H0 sebagai berikut.
𝐻 𝑜 : 𝛼 1 = 𝛼 2 = 𝛼 3 = ⋯ = 𝛼 𝑝 = 0 Efek ARCH didapat jika H0 ditolak (p- value  >  α;  α  =  0,05)..  Model  ARCH dibangun  sama  dengan  membangun model  ARIMA;  dengan  membangun beberapa  model,  kemudian  dipilih  model ARCH  GARCH  terbaik.  Kriteria  pemilihan model  berdasarkan  kriteria  nilai  SSE terkecil,  AIC  terkecil,  log    likelihood terbesar,  dan  memiliki  koefisien  yang signifikan dan tidak bernilai negatif.
3.  Evaluasi model
Evaluasi  model  bertujuan  untuk memastikan  model  ARCH  GARCH  yang
dipilih  sudah  sesuai  untuk  menjelaskan volatilitas  data.  Langkah  pertama  dalam mengevaluasi  model  adalah  menguji normalitas  error.  Model  ARCH  GARCH mensyaratkan    error    terdistribusi normal.    Uji    normalitas    error menggunakan    uji    Jarque    Bera;    dengan kriteria  error terdistribusi normal jika p- value > α (α = 0,05).
Langkah  kedua  adalah  melakukan uji  heteroskedasatisitas.  Hal  ini  karena model  yang  digunakan  harus  bebas  dari heteroskedastisitas.  Uji  yang  dilakukan adalah  dengan  menggunakan  uji  L-Jung Box  dan  ACF;  dengan  kriteria  Uji  L-Jung Box harus memiliki p- value > α (α = 0,05), dan nilai ACF tidak mendekati 1.
Langkah  terakhir  dalam  evaluasi model adalah menguji efek ARCH. Sebuah model  ARCH  GARCH  yang  baik  harus sudah tidak ditemukan lagi efek ARCH. Hal ini  dapat  dilihat  dari  nilai  uji  ARCH  LM. Nilai p - value uji ARCH LM > α (α = 0,05) menunjukkan bahwa sudah tidak ada lagi efek ARCH dalam error data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN STASIONERITAS
Pengujian  unit  akar  beberapa  komoditas unggulan  kabupaten  karo  telah  stasioner pada  tingkat  level,  seperti  tomat,  kubis dan  sawi.  Namun  wortel,  kentang  dan cabai stasioner pada tingkat 1 st difference
Tabel 1. Pengujian Stasioneritas Data No Variabel ADF test t-stat Prob 1 Tomat * Level -3.053753 0.0307 1 st difference -22.59329 0.0000 2 Kubis * Level -3.138117 0.0244 1 st difference -27.01650 0.0000 3 Wortel ** Level -2.803908 0.0583 1 st difference -28.75324 0.0000
4 Kentang ** Level -2.272412 0.1814 1 st difference -27.96467 0.0000 5 Cabai Merah ** Level -2.382928 0.1470 1 st difference -20.65083 0.0000 6 Sawi * Level -3.110186 0.0263 1 st difference -29.15123 0.0000 Sumber : analisis data primer 2021-2022 Tabel  1  menunjukkan  harga komoditi yang stasioner pada tingkat level maupun  1 st difference.  Dapat  dilihat bahwa  data  harga  tomat,  kubis,  dan  sawi sudah  stasioner  pada  tingkat  level, sedangkan  wortel,  kentang  dan  cabai merah  stasioner  pada  tingkat  1 st difference. Langkah selanjutnya dilakukan pendugaan  ARMA  bagi  komoditi  yang stasioner  pada  tingkat  level  dan pendugaan  ARIMA  bagi  komoditi  yang stasioner pada tingkat 1 st difference.

## PENGUJIAN KOLEOGRAM
Pendugaan  ARMA  atau  ARIMA dilakukan dengan melihat koleogram data. Data yang stasioner di tingkat level maka, koleogramnya  dilihat  pada  tingkat  level. Sedangkan  data  yang  stasioner  pada  1 st difference,  koleogramnya  dilihat  pada
tingkat 1 st difference. Namun penelitian ini melakukan pendugaan untuk 6 komoditas bersamaan,  maka  pendugaan  ARMA  atau ARIMA diseragamkan menjadi pendugaan ARIMA. Hal tersebut dikarenakan kestasioneran  data  tertinggi  adalah  di tingkat  1 st difference,  yaitu  data  harga wortel,  kentang  dan  cabai  merah.  Jika pendugaan  ARMA  dilakukan  pada  tingkat level,  maka  pendugaan  ARMA  untuk  data yang  stasioner  pada  1 st difference  tidak dapat dilakukan, karena dapat menghasilkan  kesimpulan  yang  lancung atau palsu. Pengujian koleogram dilakukan  dengan  aplikasi  E-Views. Berikut  bentuk  koleogram  data  tomat, kubis,  wortel,  kentang,  cabai  merah  dan sawi pada tingkat 1 st difference
Tabel 2. Koleogram Data No  Komoditas Uji Koleogram 1 Tomat Date: 02/06/23   Time: 12:05 Sample (adjusted): 1/02/2021 12/31/2022 Included observations: 625 after adjustments Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob 1 0.098 0.098 5.9877 0.014 2 -0.057 -0.067 8.0063 0.018 3 -0.026 -0.014 8.4457 0.038 4 0.063 0.065 10.986 0.027 5 0.132 0.118 21.950 0.001 6 0.032 0.015 22.596 0.001 7 -0.068 -0.057 25.492 0.001 8 -0.083 -0.070 29.904 0.000 9 -0.013 -0.020 30.012 0.000 10 0.047 0.024 31.434 0.000
No  Komoditas Uji Koleogram 2 Kubis Date: 02/06/23   Time: 12:06 Sample (adjusted): 1/02/2021 12/31/2022 Included observations: 623 after adjustments Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob 1 -0.082 -0.082 4.2308 0.040 2 -0.121 -0.128 13.370 0.001 3 -0.030 -0.053 13.924 0.003 4 0.021 -0.003 14.193 0.007 5 0.037 0.029 15.040 0.010 6 0.006 0.014 15.063 0.020 7 -0.010 0.001 15.125 0.034 8 -0.031 -0.027 15.720 0.047 9 0.043 0.037 16.906 0.050 10 0.097 0.099 22.865 0.011 3 Wortel Date: 02/06/23   Time: 11:48 Sample (adjusted): 1/02/2021 12/31/2022 Included observations: 625 after adjustments Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob 1 -0.138 -0.138 11.882 0.001 2 -0.026 -0.046 12.316 0.002 3 0.043 0.034 13.486 0.004 4 0.009 0.019 13.536 0.009 5 -0.101 -0.097 20.008 0.001 6 0.193 0.170 43.615 0.000 7 -0.090 -0.052 48.748 0.000 8 0.021 0.023 49.018 0.000 9 0.009 -0.002 49.070 0.000 10 -0.001 -0.005 49.070 0.000 4 Kentang Date: 02/06/23   Time: 11:50 Sample (adjusted): 1/02/2021 12/31/2022 Included observations: 625 after adjustments Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob 1 -0.113 -0.113 7.9530 0.005 2 -0.045 -0.058 9.2276 0.010 3 0.071 0.060 12.432 0.006 4 -0.018 -0.006 12.644 0.013 5 0.014 0.018 12.771 0.026 6 -0.028 -0.030 13.252 0.039 7 -0.037 -0.042 14.130 0.049 8 -0.050 -0.065 15.718 0.047 9 0.025 0.012 16.106 0.065 10 -0.013 -0.009 16.210 0.094
No  Komoditas Uji Koleogram 5 Cabai Merah Date: 02/06/23   Time: 11:51 Sample (adjusted): 1/02/2021 12/31/2022 Included observations: 625 after adjustments Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob 1 0.084 0.084 4.4510 0.035 2 -0.192 -0.201 27.720 0.000 3 -0.062 -0.027 30.140 0.000 4 0.117 0.092 38.845 0.000 5 0.148 0.117 52.601 0.000 6 -0.025 -0.013 52.994 0.000 7 -0.190 -0.141 75.860 0.000 8 -0.009 0.014 75.913 0.000 9 0.048 -0.035 77.371 0.000 10 0.042 0.022 78.496 0.000 6 Sawi Date: 02/06/23   Time: 12:11 Sample (adjusted): 1/02/2021 12/31/2022 Included observations: 625 after adjustments Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob 1 -0.155 -0.155 15.047 0.000 2 0.072 0.049 18.316 0.000 3 -0.079 -0.062 22.242 0.000 4 0.039 0.016 23.212 0.000 5 -0.015 0.000 23.359 0.000 6 -0.004 -0.014 23.369 0.001 7 0.016 0.019 23.539 0.001 8 0.087 0.094 28.356 0.000 9 0.051 0.077 30.001 0.000 10 0.030 0.045 30.589 0.001 Sumber  : analisis data primer 2021 - 2022 Pengujian  koleogram  dilakukan  untuk membandingkan antara besarnya koefisien  autoregresif  (AC)  dan  koefisien autoregresif  parsial  (PAC)  residual  yang diperoleh  dari correlogram residual.  Jika koefisien  AC  dan  koefisien  PAC  tidak signifikan  (nilai  koefisiennya  lebih  kecil daripada  nilai  kritisnya),  maka  model yang  diperoleh  bersifat white  noise (residual terdistribusi secara  random).
Estimasi  ARMA  dilakukan  pada  tingkat intergrated  menjadi  estimasi  ARIMA.
Model ARIMA diestimasi dengan mengidentifikasi  orde  p,d,q  dimana  d adalah  tingkat  diferensiasinya.  Estimasi ARIMA  dilakukan  pada  tingkat  1 st difference,  maka  nilai  d  adalah  1.
Sedangkan  untuk  nilai  p  dan  q  diketahui dari  korrelogram  AC  dan  PAC.    Untuk memilih  nilai  p  dan  q  adalah  dengan melihat  grafik  koleogram  yang  melewati garis  putus – putus,  pola  grafik  PAC  dan AC  yang  sama  dan  signifikan  secara statistic  yang  ditunjukkan  dari  p-value >0,05.

## ESTIMASI MODEL ARIMA
Estimasi ARIMA keseluruhan data dan  pemilihan  model  ARIMA  terbaik ditulis    pada  tabel  3.  Model  ARIMA  yang dipilih  adalah  model  yang  memiliki
SigmaSQ terkecil, koefisien yang signifikan, akaike dan Schwarz information  criterion  terkecil,  Standard
Error  of  regression  yang  terendah  dan
nilai adjusted R 2 terbesar.
Tabel 3. Model ARIMA
No Komoditas Kombinasi ARIMA SigmaSQ Koefisien estimasi signifikan Nilai Akaike Information criterion Nilai Schwarz information criterion Standard error of regression Adjusted R squared 1 Tomat 1,1.1 269885.4 0 15.35645 15.38485 521.1754  0.007502 1.1.5 266646.6 2 1534448 15.37288 518.0388  0.019412 5,1.1 266075.9 2 15.34236 15.37076 517,4840  0.021511 5,1.5 268287.1 0 15.35064 15.37904 519.6299  0.013380 2 Kubis 1.1.1 85700.20 2 14.20942 14.23789 293.6903  0.014337 1.1.2 8528803 2 14.20464 14.23311 292.9832  0.019078 2.1.1 85247.01 2 14.20416 14.23264 292.9127  0.019549 2.1.2 86091.10 0 14.21397 14.24244 294.3593  0.009841 3 Wortel 1.1.1 52253.83 0 13.71458 13.74298 229.3260  0.015693 1.1.5 52012.50 2 13.70999 13.73839 228.7958  0.020239 1.1.6 50667.11 2 13.68404 13.74244 225.8173  0.045582 5.1.1 51952.38 2 13.70884 13.73724 228.6635  0.021371 5.1.5 52789.44 0 13.72483 13.75323 230.4983  0.005603 5.1.6 50946.62 0 13.68960 13.74800 226.4371  0.040335 6.1.1 50331.94 2 13.67751 13.70591 225.0692  0.051895 6.1.5 50705.25 2 13.68496 13.71336 225.9023  0.044863 6.1.6 50902.54 1 13.68889 13.71729 226.3414  0.041147 4 Kentang 1.1.0 32446.11 1 13.23483 13.25613 180.5619  0.009526 0.1.1 32406.17 1 13.23361 13.25491 180.4507  0.010745 1.1.1 32392.78 0 13.23639 13.26479 180.5587  0.009561 5 Cabai merah 1.1.1 12992890 2 19.23066 19.25906 3616.155  0.026517 1.1.2 12763327 2 19.21288 19.24129 3584.067  0.043717 1.1.5 12974114 2 19.22933 19.25773 3613.542  0.027924 2.1.1 12679150 2 19.20630 19.23471 3572.229  0.050024 2.1.2 12806897 1 19.21633 19.24473 3590.179  0.040453 2.1.5 12708691 2 19.20868 19.23708 3576.388  0.047811 5.1.1 12902710 2 19.22382 19.25222 3603.584  0.033274 5.1.2 12758654 2 19.21260 19.24100 3583.411  0.044067 5.1.5 13075525 2 19.23716 19.26556 3627.637  0.020326 6 Sawi 1.1.1 65078.61 2 13.93400 13.96240 255.9136  0.024310 Sumber : Analisis data primer, 2021-2022 Tabel 3 menggambarkan model –
model ARIMA yang dapat diestimasi untuk setiap  kelompok  data  harga  komoditas. Pada  data  harga  tomat,  terdapat  4  model ARIMA, yaitu ARIMA(1,1,1), ARIMA(1,1,5), ARIMA(5,1,1), dan ARIMA(5,5,1). Berdasarkan perbandingan nilai SigmaSQ, koefisien  signifikan,  nilai  AIC  dan  SIC, S.E
of Regression dan Adjusted R 2 maka model ARIMA yang dipilih adalah ARIMA (5,1,1). Pada  kelompok  data  harga  kubis, diperoleh model ARIMA(1,1,1), ARIMA(1,1,2), ARIMA(2,1,1) dan ARIMA(2,1,2). Berdaasarkan
perbandingan  nilai  SigmaSQ,  koefisien signifikan,  nilai  AIC  dan  SIC,  S.E  of Regression  dan  Adjusted  R 2 maka  model ARIMA terbaik adalah ARIMA(2,1,1).
Pada  kelompok  data  harga  wotel, model ARIMA yang diperoleh lebih banyak yaitu  ada  9  model  ARIMA,  yaitu ARIMA(1,1,1), ARIMA(1,1,5), ARIMA(1,1,6), ARIMA(5,1,1), ARIMA(5,1,5), ARIMA(5,1,6), ARIMA(6,1,1), ARIMA(6,1,5), ARIMA(6,1,6).  Berdasarkan  perbandingan
nilai  SigmaSQ,  koefisien  signifikan,  nilai AIC  dan  SIC,  S.E  of  Regression  dan Adjusted  R 2 maka  ARIMA  yang  dipilih adalah ARIMA(6,1,1).
Pada  kelompok  data  harga kentang,  model  ARIMA  yang  diperoleh dari pengujian koleogram adalah ARIMA(1,1,1),  namun  setelah  diestimasi koefisien  yang  signifikan  tidak  ada  atau nol. Maka dari itu ARIMA(1,1,1) diestimasi ulang  dengan  AR(0)  dan  MA(0).  Estimasi ulang tersebut diperoleh model ARIMA(1,1,0) dan ARIMA(0,1,1). Berdasarkan perbandingan nilai SigmaSQ,
koefisien  signifikan,  nilai  AIC  dan  SIC,  S.E of  Regression  dan  Adjusted  R 2 maka ARIMA yang dipilih adalah ARIMA(0,1,1).
Pada  kelompok  data  harha  cabai, dari  pengujian  koleogram  diperoleh Sembilan model ARIMA, yaitu ARIMA(1,1,1), ARIMA(1,1,2), ARIMA(1,1,5), ARIMA(2,1,1), ARIMA(2,1,2), ARIMA(2,1,5), ARIMA(5,1,1), ARIMA(5,1,2), dan ARIMA(5,1,5).  Berdasarkan  perbandingan nilai  SigmaSQ,  koefisien  signifikan,  nilai
AIC  dan  SIC,  S.E  of  Regression  dan Adjusted  R 2 maka  ARIMA  yang  dipilih adalah ARIMA(2,1,1)
Pada  kelompok  data  harga  sawi, model  ARIMA  yang  diperoleh  adalah ARIMA(1,1,1).  Jika  diestimasi  ulang seperti  pada  kelompok  data  harga kentang,  model  ARIMA  yang  baru  tidak lebih  baik  dari  ARIMA(1,1,1)  ini.  Maka secara  perbandingan  nilai  SigmaSQ,
koefisien  signifikan,  nilai  AIC  dan  SIC,  S.E of  Regression  dan  Adjusted  R 2 maka model ARIMA(1,1,1).

## PENGUJIAN EFEK ARCH
Setelah  kombinasi  ARMA  terbaik ditemukan,  selanjutnya  akan  dilihat  efek ARCH  pada  kombinasi  tersebut.  Efek ARCH dapat dilihat dari bentuk persamaan  residual  ARIMA  masing- masing komoditas. Bentuk umum dari dari persamaan  residual  adalah  sebagai berikut
𝑢̂ 𝑡 2 = 𝑏 0 + 𝑏 1 𝑢̂ 𝑡−1 2 + ⋯ + 𝑏 𝑞 𝑢̂ 𝑡−𝑞 2 + 𝑒 𝑡
Suatu data time series atau model ARIMA yang terindikasi efek ARCH adalah model  dengan  nilai  parameter  residual adalah nol. Atau Ho diterima jika b 1 = b 2 = …  =  b q =  0.  Jika  b 1 =  0,  maka  residual model  ARIMA  tersebut  adalah  terindikasi homoskedastisitas. Sedangkan untuk dapat  melanjutkan  estimasi  model  ARCH, residual  harus  heteroskedastisitas  (bi  ≠ 0).  Untuk  pengujian  dari  E-views,  efek ARCH  dapat  diuji  dengan  mendiagnosa residual  dengan  uji  heteroskedastisitas tipe ARCH. Hasil uji yang diperoleh adalah nilai Lagrange  Multiplier  statistic (LM),
nilai  probabilitas  LM,  nila  koefisien residual pertama (b1) dan probabilitasnya.  Hasil  pengujian  efek ARCH  model  ARIMA  untuk  masing – masing komoditas dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4. Kriteria penilaian efek ARCH No Komoditas LM - statistic Prob Koef. residual Prob 1 Tomat 4.290166 0.0383 0.082903 0.0384 2 Kubis 164.8082 0.0000 0.513922 0.0000 3 Wortel 7.035540 0.0080 0.106130 0.0079 4 Kentang 92.50647 0.0000 0.385034 0.0000 5 Cabai merah 28.69207 0.0000 0.214441 0.0000 6 Sawi 36.64199 0.0000 0.242323 0.0000
Sumber : Analisis data primer 2021 - 2022
Berdasarkan kriteria indicator efek ARCH, seluruh komoditi memiliki efek ARCH. Hal tersebut  dilihat  dari  LM – statistic  dan koefisien  residual  (b 1 )  seluruh  komoditas telah  signifikan  secara  statistic  di  tingkat 5% atau nilai probabilitasnya < 0,05.

## VOLATILITAS HARGA
Tingkat  volatilitas  kelompok  data  dapat dilihat dari kriteria penilaian berikut:
(𝛼 1 + 𝛼 2 + ⋯ + 𝛼 𝑛 ) + (𝛽 1 + 𝛽 2 + ⋯ +
𝛽 𝑛 ) < 1 menunjukkan low volatility
(𝛼 1 + 𝛼 2 + ⋯ + 𝛼 𝑛 ) + (𝛽 1 + 𝛽 2 + ⋯ + 𝛽 𝑛 ) = 1 menunjukkan high volatility
(𝛼 1 + 𝛼 2 + ⋯ + 𝛼 𝑛 ) + (𝛽 1 + 𝛽 2 + ⋯ + 𝛽 𝑛 ) > 1 menunjukkan extremely volatility Sedangkan  bentuk  umum  estimasi  ARCH- GARCH adalah sebagai berikut :
𝜎 𝑡 2 = 𝑐 0 + ∑ 𝑐 𝑖 𝜖 𝑡−𝑖 2 + ∑ 𝑑 𝑗 𝜎 𝑡−𝑗 2 𝑠 𝑗=1 𝑟 𝑖=1
Maka  bergerak  dari  bentuk  umum  ini, maka  estimasi  ARCH  dari  model  ARIMA sebelumnya adalah sebagai berikut Tabel 5. Tingkat Volatilitas No Komoditas Model ARCH Jumlah parameter Tingkat volatilitas 1 Tomat Yt = 9294.68157469 +  0.0403782726337α t-12 + 0.0161502853203α t-22 + 0.0217497091084α t-
32 - 0.0977701031801α t-42 + 0.0928937689432α t-52 +  0.893921564088β t-1 0.9673235 Volaitilitas rendah 2 Kubis Yt = 1382.10454081 + 0.567778830832α t-12 - 0.198468504574α t-22 + 0.736193925022β 1 1.105504 Volatilities sangat tinggi 3 Wortel Yt = 30164.5660821 + 0.0675711886477α t-12 - 0.032533511129α t-22 - 0.000545633385896α t-
32 - 0.0155912594123α t-42 +
0.0351013294483α t-52 + 0.0356512558083α t-
62 + 0.360089545038β 1 0.51481 Volatilitas rendah 4 Kentang Yt = 577.142210081 + 0.97435000227β 1 0.97435 Volatilitas rendah 5 Cabai merah Yt = 1481007.70554 + 0.335948720241α t-12 - 0.132258553203α t-22 + 0.703326384762β 1 1.171534 Volatilitas sangat tinggi 6 Sawi Yt = 28707.6185575 + 0.386789228352α t-12 + 0.236562187028β 1 0.623351 Volatilitas rendah Sumber : analisis data primer, 2021-2022
Berdasarkan  model  ARCH  pada tabel  4  diketahui  bahwa  harga  kubis  dan harga  cabai  merah  bervolatilitas  sangat tinggi.  Volatilitas  sangat  tinggi  artinya, harga  komoditi  tersebut  sangat  mudah berfluktuasi  pada  periode  yang  sangat singkat.  Jika  suatu  komoditi  pertanian memiliki  volatiltitas  yang  sangat  tinggi dapat diindikasikan bahwa pasar
komoditas  tersebut  terindikasi  pasar persaingan  sempurna,  banyak  produsen dan  konsumen  yang  berperan  di
dalamnya, tidak adanya peran pemerintah yang menjaga ceiling price atau floor price komoditas tersebut. Jika petani komoditas dengan  volatilitas  sangat  tinggi  tersebut hanya  berusaha  tani  komoditas  itu  saja seperti  kubis  dan  cabai  merah,  maka dapat  diindikasikan  bahwa  penerimaan petani  tersebut  juga  sangat  berfluktuasi, sehingga  diharapkan  petani  tersebut memiliki kemampuan keuangan yang baik atau  berusaha  tani  komoditas  lain  atau memiliki usaha di luar usaha tani, seperti
membuka  koperasi  pertanian,  usaha saprodi pertanian, atau usaha lainnya.
Sedangkan  komoditas  lainnya, seperti tomat, wortel, kentang dan sawi memiliki volatilitas yang rendah. Artinya harga  keempat  komoditas  ini  tidak berfluktuasi dalam waktu dekat. Komoditas  dengan  volatilitas  yang rendah  cenderung  lebih  aman  dalam segi  keuangan  karena  harga  cenderung stabil.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk melihat  model  dan  mengetahui  tingkat volatilitas  komoditas  enam  komoditas unggulan  Kabupaten  Karo.  Komoditas yang  dimodelkan  adalah  tomat,  kubis, wortel,  kentang,  cabai  merah  dan  sawi. Keenam komoditas ini dipilih berdasarkan data BPS yang menyebutkan bahwa enam komoditas  ini  memiliki  tingkat  produksi yang  paling  tinggi.  Variable  yang  menjadi indicator  evaluasi  adalah  harga  yang berlaku  di  kabupaten  karo.  Analisis  data dilakukan  dengan  analisis  ARCH/GARCH dengan  model  estimasi  ARIMA.  Hasil analisis  diperoleh  bahwa  komositas dengan  volatility  tinggi  adalah  kubis  dan cabai  merah  dengan  nilai  parameter sebesar  1,10  dan  1,17.  Sedangkan  tomat, wortel,  kentang  dan  sawi  bervolatilitas rendah dengan nilai parameter 0,97, 0,51,
0,97 dan 0,62. Penelitian  lebih  lanjut  dapat dilakukan dengan menganalisis berdasarkan  musim.  Atau  melihat  regresi atau  pengaruh  volatilitas  harga – harga komoditas  unggulan  ini  terhadap  inflasi yang terjadi di kabupaten karo. Penelitian ini  juga  berimplikasi  kepada  petani  agar dapat  menentukan  atau  mengontrol produksi agar memperoleh harga produsen  yang  tinggi.  Sedangkan  untuk pemerintah,  penelitian  ini  diharapkan
berimplikasi  pada  perumusan  peraturan daerah  tentang  ceiling  price  atau  floor price  agar  dapat  melindungi  kebutuhan konsumen  dan  produsen  komoditas terkait

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusan  Statistik  Sumatera  Utara. (2022). Sumatera  Utara  Dalam Angka  2022. Medan:  Badan  Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  Sumatera  Utara. (2021). Kabupaten  Karo  Dalam
Angka  2021. Medan:  Badan  Pusat Statistik. Firdaus, M. (2011). Aplikasi ekonomentrika  untuk  data  panel dan time series. Bogor: IPB Press. KEMENTERIAN  KOORDINATOR  BIDANG PEREKONOMIAN REPUBLIK INDONESIA.  (2021,  Maret  24). Atasi ketidakpastian Pasokan dan Harga, Pemerintah Andalkan Kemitraan Closed Loop Komoditas Hortikultura. Sukabumi, Jawa Barat, Indonesia. Mubarokah,  S.  L.,  &  Fariyanti,  A.  (2022). VOLATILITAS  HARGA  KEDELAI DAN INTEGRASI PASAR KEDELAI SEBELUM DAN SESUDAH PANDEMI COVID 19. Jurnal Sosial Humaniora , 26-39. Nurmapika, R., Nurliza, & Imelda. (2018). Analisis Volatilitas Harga Komoditas  Pangan  Strategis  Di Provinsi Kalimantan Barat. Journal Social Economic of Agriculuture Vol 7 No 1 , 41-53. Pradana,  R.  S.  (2019).  Kajian  Perubahan dan  Volatilitas  Harga  Komoditas Pangan Strategis Serta Pengaruhnya  Terhadap  Inflasi  Di Kota  Banda  Aceh. JIEP  Nol  19  No
2 , 85-100.
Sandiarti,  A.,  &  Septiani,  Y.  (2022).
Analisis  Volatilitas  Harga  Daging Sapi  Murni  Provinsi  Jawa  Tengah Dengan Pendekatan ARCH- GARCH. Jurnal  Jendela  Inovasi Daerah , 209-225.
Wijayanti,  P.  D.,  Laily,  D.  W.,  &  Atasa,  D. (2022).  Volatilitas  harga  pangan pokok  di  pasar  global  sebagai dampak  pandemi  COVID-19  dan resesi  ekonomi  dunia. AGROMIX Vol 13 No 1 , 89-103. Windirah,  N.,  &  Novanda,  R.  R.  (2022). Analisis Volatilitas Harga Komoditi  kopi  Indonesia  dengan model ARCH-GARCH. Jurnal Agribest Vol 6 No 1 , 11-18.