## JIUBJ

## Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Sebelum Sampai Dengan Sesudah Hari Besar Agama di Kota Jambi
Firmansyah * , Afriani H, Wahyu Aji Paiso Fakultas Peternakan Universitas Jambi
* Correspondence email: firmansyah_fapet@yahoo.co.id
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  tingkat  volatilitas  harga  daging  sapi  sebelum  puasa  (H-7)  sampai  dengan sesudah lebaran (H+7) di Kota Jambi, dan menyusun model ramalannya. Penelitian ini memakai metode survey kepada pedagang daging  sapi  di  pasar  Angso  Duo  Kota  Jambi.  Analisis  yang  digunakan  untuk  menghitung  volatilitas  harga  daging  sapi  adalah analisis  model  ARCH  ( Autoregressive  Conditional  Heteroscedastic )  dan  Analisis  model  GARCH  ( Generalized  Autoregressive Conditional Heteroscedasticity ). Rata-rata harga daging sapi selama periode sebelum puasa (H-7) sampai dengan sesudah lebaran (H+7)  di  Kota  Jambi  adalah  Rp.124.147,-  per  kg  dengan  harga  tertinggi  Rp.150.000  dan  terendah  110.000,-  per  kg.  Volatilitas harga daging sapi selama periode sebelum puasa (H-7) sampai dengan sesudah lebaran (H+7) di Kota Jambi yang tertinggi pada menjelang hari Raya Idul Fitri (lebaran). Model ARCH dan GARCH dapat meramal nilai harga daging sapi ke depan.
Kata Kunci : Volatilitas; Harga Daging Sapi; Model ARCH-GARCH
Abstract. This study aims to analyze the level of beef price volatility before fasting (D-7) to after Eid (H + 7) in Jambi City, and compile a forecast model. This study used a survey method for beef traders in the Angso Duo market, Jambi City. The analysis used to calculate the volatility of beef prices is the ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedastic) model analysis and the GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) model analysis. The average price of beef during the period before fasting (D-7) to  after Eid  (H + 7) in Jambi  City  was IDR 124,147 per kg  with the highest  price of IDR 150,000 and the lowest was 110,000 per kg. The volatility of beef prices during the period before fasting (D-7) to after Eid (H + 7) in Jambi City is the highest before Eid al-Fitr (Eid). ARCH and GARCH models can predict the future value of beef prices.

## Keywords: Volatility; Beef Prices; ARCH-GARCH Model

## PENDAHULUAN
Memasuki  Bulan  Suci  Ramadhan dan Hari Raya Idul  Fitri,  harga  daging  sapi  mengalami  kenaikan signifikan di sejumlah pasar tradisional yang ada di Kota Jambi.  Kenaikan  harga  daging  sapi  disebabkan meningkatnya  permintaan  beberapa  hari  menjelang Bulan Suci Ramadhan  dan  Hari  Raya  Idul  Fitri.  Selain itu,  penyebab  kenaikan  harga  daging  sapi  dikarenakan dari  pemasok  juga  turut  naik,  sehingga  pedagang  pun terpaksa  menyesuaikan  dengan  kondisi  harga  yang dibeli.
Biasanya permintaan terhadap daging sapi oleh di masyarakat  menguat  sehari  sebelum  puasa  Ramadhan, sehingga  harganya  meningkat.  Namun  di  pertengahan puasa  Ramadhan  permintaan  dan  harganya  akan menurun  dan  baru  akan  menguat  lagi  seminggu menjelang Hari Raya Idul Fitri, kemudian kembali turun setelah Hari Raya berlalu
Fenomena  terjadinya  kenaikkan  dan  penurunan atau  volatilitas  harga  daging  sapi  sebelum  sampai dengan sesudah Hari Besar Agama sangat menarik untuk diteliti.  Volatilitas  harga  daging  sapi  disebabkan  oleh ketidakstabilan  yaitu instability antara supply-demand , dimana  hal  itu  akan  terlihat  keseimbangan  pasar  tidak akan  terjadi.  Menurut  Huchet  dan  Bourdon  (2011), volatilitas  harga  akan  dapat  meningkat  jika  terjadi fluktuasi  harga  yang  terlalu  tinggi  dan  harga  tersebut sulit diprediksi atau bersifat unpredictable. Ditambahkan
Lepetit  dan  Isabelle  Piot  (2011),  akibat  dari  tingginya volatilitas  harga,  akan  menyebabkan  harga  barang semakin tidak pasti terutama pada masa depan, untuk itu kebijakan  pemerintah  untuk  menjaga  tingkat  stabilitas harga barang sangat diperlukan.
Fluktuasi  harga  daging  sapi  sebelum  sampai dengan  sesudah  hari  besar  agama  menggambarkan volatilitas.  Menurut  Pipit  (2019),  nilai  volatilitas  besar atau kecil menggambarkan  seberapa besar tingkat risiko yang  akan  dihadapi  pada  masa  yang  akan  datang. Dampak  negatif  dari  volatilitas  harga  daging  sapi  yang tinggi  atau  berlebihan  jika  pemerintah  tidak  cepat mengantisipasi  kondisi  tersebut  maka  menyebabkan risiko  yang  harus  ditanggung  oleh  produsen  dan pedagang semakin besar

## METODE
Analisis  Volatilitas  Harga  daging  Sapi  Sebelum sampai  dengan  Sesudah  Hari  Besar  Agama  di  Kota Jambi  adalah  penelitian  yang  memakai  metode  survei. Pengambilan  data  berlangsung  selama  sekitar  44  hari yaitu  dari  sebelum  puasa  (H-7)  sampai  dengan  sesudah lebaran (H+7) di pasar angso Duo Kota Jambi.

## Model Analisis
Analisis  yang  digunakan  untuk  menghitung volatilitas  harga  daging  sapi  sebelum  dan  sesudah  hari besar agama di Kota Jambi yaitu
Firmansyah, Afriani H dan Wahyu Aji Paiso, Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Sebelum Sampai Dengan Sesudah Hari Besar Agama di Kota Jambi
a. Analisis  model  ARCH  ( Autoregressive  Conditional
Heteroscedastic ) b. Analisis model GARCH ( Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity ).

## Uji stasioneritas data
a. Uji stasioneritas data yang digunakan adalah unit root test
b. Metode  Augmented  Dickey  Fuller  Test  (ADF  Test) dengan taraf nyata 5 %.

## Uji  Autoregressive  Integrated  Moving  Average
(ARIMA)
a. Uji ini dilakukan untuk menentukan model yang akan digunakan dalam uji tahap selanjutnya
b. R-squared terbesar dan menggunakan kriteria Akaike Information  Criterion (AIC)  dan Schwartz  Criterion (SC) yang terkecil (Juanda dan Junaidi, 2012)
Uji Heterokedastisitas ARCH-LM
a. Menggunakan  uji  ARCH-LM  ( Lagrange  Multiplier
untuk
uji
Autoregressive Conditional
Heteroscedasticity (ARCH)).
b. Uji  heterokedastisitas  dilakukan  guna  mengetahui apakah  model  ARIMA  atau  persamaan  rata-rata terpilih  memiliki  residual  yang  heterogen  atau  efek ARCH

## Pemilihan model terbaik
a. Pendugaan  parameter  model  ARCH-GARCH  dan pemilihan model terbaik.
b. Pemilihan model terbaik bertujuan untuk mendapatkan  model  yang  akan  digunakan  dalam menghitung nilai volatilitas
c. Model  GARCH  yang  digunakan  dalam  bahan  pokok hasil  peternakan  merupakan  model  yang  melalui beberapa  uji  yaitu  diantaranya  adalah  uji  signifikasi, uji  Lagrange  Multiplier,  uji  Ljung  Box  dan  uji Jarque-Bera

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perkembangan Harga Daging Sapi
Perkembangan  harga  daging  sapi  selama  periode sebelum  puasa  (H-7)  sampai  dengan  sesudah  lebaran (H+7)  di  Kota  Jambi  memiliki  kecenderungan meningkat yaitu rata-rata meningkat sebesar  0,31 % per hari.  Pada  periode  sebelum  puasa  (H-7)  sampai  dengan hari  puasa  (H),  rata-rata  harga  daging  sapi  meningkat sebesar  2,45  %  per  hari.  Begitupula  pada  periode sebelum  lebaran  (H-7)  sampai  dengan  hari  lebaran  (H), terjadi  peningkatan  harga  daging  sapi  rata-rata  sebesar 2,12  %  per  hari.  Namun  pada  periode  hari  lebaran  (H) sampai dengan sesudah lebaran (H+7), terjadi penurunan harga daging sapi rata-rata -2,73 % per hari, secara rinci tersaji pada Grafik 1.
Grafik 1 . Perkembangan Harga Daging Sapi

## Deskriptif Harga Daging Sapi
Rata-rata  harga  barang  pangan  pokok  khusus pangan  asal  ternak  yaitu  daging  sapi  selama  periode sebelum  puasa  (H-7)  sampai  dengan  sesudah  lebaran (H+7) di Kota Jambi adalah sebesar Rp.124.147,- per kg dengan  median  sebesar  Rp.120.000,-  per  kg.  Pada periode  tersebut  ditemukan  harga  daging  sapi  tertinggi Rp.150.000,- per kg, artinya harga daging sapi pada hari t lebih  besar  dibandingkan  pada  hari t- 1.  Sedangkan harga  daging  sapi  terendah  adalah  110.000,-  per  kg, artinya  harga  daging  sapi  pada  hari t lebih  kecil dibandingkan pada hari t- 1. Harga daging sapi  memiliki nilai  Skewness  sebesar  1,158  (positif).  Artinya  bahwa harga  daging  sapi  kecondongan  ke  kanan  atau  sebagian besar distribusi harga daging sapi berada di nilai rendah. Selain  itu,  harga  daging  sapi  memiliki  nilai  Kurtosis sebesar  4,639  (>  3).  Artinya  kurva  harga  daging  sapi yang  runcing  ( fat  tailed )  atau  distribusi  harga  daging sapi  tersebut  memiliki  ekor  yang  lebih  padat dibandingkan dengan sebaran normal.

## Uji Stasioneritas Harga Daging Sapi
Uji  stasioneritas  data  digunakan  untuk  melihat apakah  data  mengandung  akar-akar  unit  ( unit  root )  atau tidak.  Pada  umumnya  data  runtun  waktu  ( time  series ) memiliki  unsur  kecendrungan  ( trend )  yang  dapat menjadikan  data time  series tersebut  tidak  stasioner. Apabila unsur kecendrungan ( trend ) tersebut dihilangkan,  maka  dapat  menjadikan  kondisi  data time series menjadi  stasioner.  Data time  series dikatakan stasioner  jika  data  tersebut  tidak  mengandung  akar-akar unit  ( unit  root )  dengan  kata  lain mean,  variance, dan covariant konstan sepanjang waktu. Pengujian akar-akar unit  ( unit  root )  dilakukan  dengan metode  Augmented Dickey  Fuller (ADF),  yaitu  dengan  membandingkan nilai  ADF statistik dengan Mackinnon  critical  value 1%, 5%,  dan  10%,  dengan  keputusan  yaitu  data  dikatakan stasioner jika nilai ADF statistik lebih besar dari Mackinnon critical  value 1%,  5%,  dan  10%,  serta  nilai probabilitasnya  signifikan  di  bawah  10%,  atau sebaliknya (Naiggolan dkk, 2018). Hasil uji stasioneritas harga daging sapi dengan metode ADF sebagai berikut:
Firmansyah, Afriani H dan Wahyu Aji Paiso, Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Sebelum Sampai Dengan Sesudah Hari Besar Agama di Kota Jambi
Null Hypothesis: D(HARGADAGINGSAPI) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=9)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.817615 0.0000 Test critical values: 1% level -4.205004 5% level -3.526609 10% level -3.194611
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Berdasarkan pengujian unit root pada tingkat first difference didapat  bahwa  nilai  ADF statistik (6.817615) lebih  besar  dari critical value 1  % (4.205004)  dan probabilitasnya  signifikan  pada  tingkat  keyakinan  1% (0.00000). Hal ini berarti data  harga daging sapi  selama periode  sebelum  puasa  (H-7)  sampai  dengan  sesudah lebaran  (H+7)  di  Kota  Jambi  telah  stasioner  pada first difference.

## Model ARCH Harga Daging Sapi
Data time  series seperti  data  harga barang kebutuhan pokok hasil peternakan sering kali bervolatilitas.  Menurut  Carolina  dkk  (2016),  volatilitas merupakan  metode  statistik  untuk  mengukur  fluktuasi harga  barang  selama  periode  tertentu,  namun  bukan untuk  mengukur  tingkat  harga  melainkan  mengukur tingkat variasinya selama periode tertentu. Variasi harga
dapat  menjadi  sinyal  positif  tetapi  juga  dapat  menjadi sinyal  negatif  apabila  variasi  harga  yang  terjadi  cukup besar  dan  tidak  dapat  diantisipasi  oleh  pemerintah maupun pelaku ekonomi.
Implikasi data yang bervolatilitas adalah variance dari error tidak constant, dengan  kata  lain  mengalami heteroskedatisitas. Implikasi dari adanya heteroskedatisitas  terhadap  estimasi  OLS  tetap  tidak bias,  tetapi standart  error dan  interval  keyakinan menjadi terlalu sempit sehingga dapat memberikan sense of  precision yang  salah.  Untuk  mengetahui  mengenai volatilitas,  peralatan  standar  yang  digunakan  adalah model Autoregressive  Conditional  Heteroskedasticity Model  (ARCH) (Engle,  1982).  Model  ini  menganggap variance yang  tidak  constant  (heteroskedatisitas)  bukan suatu  masalah,  tetapi  justru  dapat  digunakan  untuk modeling dan peramalan.
Dependent Variable: HARGADAGINGSAPI Method: ML ARCH - Normal distribution (BFGS / Marquardt steps) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 124950.4 4247.000 29.42086 0.0000 AR(1) 0.691567 0.126596 5.462798 0.0000 Variance Equation C 22946242 6641759. 3.454844 0.0006 RESID(-1)^2 0.519236 0.406710 1.276674 0.2017 Berdasarkan hasil analisis terlihat ARCH menunjukkan  hasil  yang  signifikan  (prob.  sebesar 0,00000)  berarti  kesalahan  prediksi  (residual)  harga
daging  sapi  sebelum  sampai  dengan  sesudah  hari  besar agama  di  Kota  Jambi  dipengaruhi  oleh  residual  kuadrat periode sebelumnya ARCH(1). Namun dengan
Firmansyah, Afriani H dan Wahyu Aji Paiso, Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Sebelum Sampai Dengan Sesudah Hari Besar Agama di Kota Jambi
memasukkan  efek  persamaan  ARCH  ini,  apakah kemudian  model  terbebas  dari  efek  ARCH.  Sebelum mengestimasi  model  ARCH  untuk  runtun  waktu  harga daging  sapi,  biasanya  dilakukan  pengujian  terhadap
adanya  efek  ARCH  dalam  residual.  Jika  tidak  terdapat efek  ARCH  dalam  residual,  maka  model  ARCH  tidak diperlukan.
Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic 0.062385     Prob. F(1,41) 0.8040 Obs*R-squared 0.065328     Prob. Chi-Square(1) 0.7983 Test Equation: Dependent Variable: WGT_RESID^2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.002117 0.416787 2.404386 0.0208 WGT_RESID^2(-1) -0.038848 0.155536 -0.249769 0.8040
Hasil perhitungan menunjukkan nilai prob sebesar 0,804013 (lebih besar dari 0.05), dengan demikian pada lag  (1)  secara  statistik  tidak  signifikan.  Maka  hipotesis H0 diterima dan H1 ditolak, yang berarti varian residual konstan  atau  dengan  kata  lain  model  yang  digunakan sudah tidak mengandung efek ARCH.
Model GARCH Harga Daging Sapi
Selain  model  ARCH,  peralatan  standar  yang digunakan  untuk  mengetahui  volatilitas  adalah  model Generalized Autoregressive
Conditional Heteroskedasticity  Model (GARCH)  (Bollerslev,  1986). Model  ini  menganggap variance yang  tidak  constant (heteroskedatisitas)  bukan  suatu  masalah,  tetapi  justru dapat digunakan untuk modeling dan peramalan.
Dependent Variable: HARGADAGINGSAPI Method: ML ARCH - Normal distribution (BFGS / Marquardt steps) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*GARCH(-1)
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 121728.2 2646.292 45.99954 0.0000 AR(1) 0.691949 0.135221 5.117182 0.0000 Variance Equation C 2537628. 2103215. 1.206547 0.2276 RESID(-1)^2 0.404806 0.313541 1.291078 0.1967 GARCH(-1) 0.612306 0.227352 2.693210 0.0071
Hasil analisis terlihat GARCH menunjukkan hasil yang  signifikan  (prob.  sebesar  0,0071),  berarti  varian kesalahan  prediksi  (residual)  harga  daging  sapi  sebelum
sampai dengan sesudah  hari besar agama di  Kota Jambi dipengaruhi  oleh  varian  residual  periode  sebelumnya GARCH(1).  Nilai  ARCH  juga  menunjukkan  hasil  yang
Firmansyah, Afriani H dan Wahyu Aji Paiso, Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Sebelum Sampai Dengan Sesudah Hari Besar Agama di Kota Jambi
signifikan  (prob.  sebesar  0,0000),  berarti  varian kesalahan  prediksi  (residual)  harga  daging  sapi
dipengaruhi  oleh  varian  residual  kuadrat  periode sebelumnya GARCH(1).
Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic 0.140858     Prob. F(1,41) 0.7094 Obs*R-squared 0.147224     Prob. Chi-Square(1) 0.7012 Test Equation: Dependent Variable: WGT_RESID^2
Method: Least Squares
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.037571 0.426688 2.431684 0.0195 WGT_RESID^2(-1) -0.058451 0.155739 -0.375311 0.7094
Namun  dengan  memasukkan  unsur  persamaan GARCH ini, apakah kemudian model terbebas dari efek ARCH.  Hasil  perhitungan  menunjukkan  nilai  prob sebesar  0.709364  (lebih  besar  dari  0.05),  dengan demikian  pada  lag  (1)  secara  statistik  tidak  signifikan. Maka  hipotesis H0 diterima, yang berarti varian residual konstan  atau  dengan  kata  lain  model  yang  digunakan sudah tidak mengandung efek ARCH.

## Volatilitas Harga Daging Sapi
Volatilitas  merupakan  ukuran  fluktuasi  harga selama beberapa periode waktu atau prediksi pergerakan harga  selama  periode  waktu.  Volatilitas  juga  mengacu pada  perubahan  harga  tak  terduga  tapi  masih  perlu diperkirakan.  Beberapa  ukuran  volatilitas  dan  penilaian risiko  didasarkan  pada  deviasi,  standar  deviasi  dan koefisien  variasi  (Dewi,  2016).  Nilai  volatilitas  harga daging sapi selama periode sebelum puasa (H-7) sampai dengan  sesudah  lebaran  (H+7)  di  Kota  Jambi  dapat dilihat  berdasarkan Conditional  Standard  Deviation (CSD)  atau  simpangan  baku  bersyarat.  Adapun  hasil estimasi  nilai  volatililitas harga daging sapi berdasarkan CSD dapat dilihat pada Grafik 2 berikut.
4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 18,000 17 19 21 23 25 27 29 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 M4 M5 Conditional standard deviation Volatilitas Harga Daging Sapi
Grafik 2 . Volatilitas Harga Daging Sapi
Pada  Grafik  2.  terlihat  bahwa  volatilitas  harga daging sapi selama periode sebelum puasa (H-7) sampai dengan  sesudah  lebaran  (H+7)  di  Kota  Jambi  yang tertinggi  pada  menjelang  hari  Raya  Idul  Fitri  (lebaran). Menurut  Sumaryanto  (2009)  volatilitas  yang  tinggi dicirikan  oleh Conditional  Standard  Deviation (CSD) yang  jauh  lebih  dari  yang  lainnya  dan  dalam  grafik ditunjukkan oleh puncak-puncak grafik yang menjulang. Menurut  Priyanti  dan  Ismeth  (2014)  Seminggu menjelang  Hari  Raya  Idul  Fitri  (H-7)  sampai  sehari menjelang Hari Raya Idul Fitri (H-1), kenaikan rata-rata harga eceran daging sapi masing-masing mencapai 20%. Sebaliknya,  pada  sehari  setelah  Hari  Raya  Idul  Fitri (H+1)  sampai  seminggu  setelah  Hari  Raya  Idul  Fitri (H+7),  rata-rata  harga  eceran  daging  sapi  turun  sebesar 16%  -  10%.  Ditambahkan  Komalawati  dkk  (2018) volatilitas  harga  yang  terjadi  setiap  hari  raya  Idul  Fitri adalah sesuatu yang rutin  terjadi,
Firmansyah, Afriani H dan Wahyu Aji Paiso, Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Sebelum Sampai Dengan Sesudah Hari Besar Agama di Kota Jambi

## Peramalan  dengan  Model  ARCH  untuk  Harga Daging Sapi
Hasil  peramalan  dengan  model  ARCH  untuk harga  daging  sapi  terlihat  bahwa  nilai  bias  proportion sebesar  0.001824  dan covariance  proportion 0.414708. Nilai  bias  proportion  tersebut  di  bawah  0.2,  sementara nilai covariance  proportion mendekati  1,  maka  dapat dikatakan  bahwa  model Autoregressive  Conditional Heteroskedasticity  Model  (ARCH) dapat  meramal  nilai harga  daging  sapi  ke  depan.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  penelitian  Burhani  dkk  (2013),  yaitu  alternatif model  peramalan  untuk  mengkaji  volatilitas  harga daging  sapi  potong  di  Indonesia  adalah  model  ARCH (1).  Hasil  peramalan  dengan  model  ARCH  untuk  harga daging sapi tersaji secara jelas pada Grafik 3.
90,000 100,000 110,000 120,000 130,000 140,000 150,000 20 27 4 11 18 25 M4 M5 HARGADAGINF ± 2 S.E. Forecast: HARGADAGINF Actual: HARGADAGINGSAPI Forecast sample: 4/17/2020 5/30/2020 Adjusted sample: 4/18/2020 5/30/2020
Included observations: 43 Root Mean Squared Error 7163.558 Mean Absolute Error 5832.182 Mean Abs. Percent Error 4.561137
Theil Inequality Coefficient 0.028782 Bias Proportion 0.001824 Variance Proportion 0.583468 Covariance Proportion 0.414708 46,000,000 46,400,000 46,800,000 47,200,000 47,600,000 48,000,000 20 27 4 11 18 25 M4 M5 Forecast of Variance
Grafik 3 . Peramalan dengan Model ARCH untuk Harga

## Daging Sapi

## Peramalan  dengan  Model  GARCH  untuk  Harga Daging Sapi
Hasil  peramalan  dengan  model  GARCH  untuk harga  daging  sapi  selama  periode  sebelum  puasa  (H-7) sampai  dengan  sesudah  lebaran  (H+7)  di  Kota  Jambi terlihat  bahwa  nilai  bias  proportion  sebesar  0.179505 dan covariance  proportion 0.265556.  Nilai  bias proportion  tersebut  di  bawah  0.2,  sementara  nilai covariance  proportion mendekati  1,  maka  dapat dikatakan  bahwa  model Generalized  Autoregressive Conditional  Heteroskedasticity  Model  (GARCH) dapat meramal  harga  daging  sapi  ke  depan.  Menurut  Larasati dkk  (2016)  model  GARCHadalah  model  yang  cocok untuk  diterapkan  dalam  menganalisis  dan  meramalkan data  volatilitas  sembilan  bahan  pokok.  Hasil  peramalan dengan  model  GARCH  untuk  harga  daging  sapi  tersaji secara jelas pada Grafik 4.
60,000 80,000 100,000 120,000 140,000 160,000 180,000 20 27 4 11 18 25 M4 M5 HARGADAGINF ± 2 S.E. Forecast: HARGADAGINF Actual: HARGADAGINGSAPI Forecast sample: 4/17/2020 5/30/2020 Adjusted sample: 4/18/2020 5/30/2020 Included observations: 43
Root Mean Squared Error 7933.242 Mean Absolute Error 5376.757 Mean Abs. Percent Error 4.084742 Theil Inequality Coefficient 0.032271 Bias Proportion 0.179505
Variance Proportion 0.554938 Covariance Proportion 0.265556 0 50,000,000 100,000,000 150,000,000 200,000,000 250,000,000 20 27 4 11 18 25 M4 M5 Forecast of Variance
Grafik 4 . Peramalan dengan Model GARCH untuk Harga Daging Sapi

## SIMPULAN
1. Volatilitas harga daging sapi selama periode sebelum puasa (H-7) sampai dengan sesudah lebaran (H+7) di Kota Jambi yang tertinggi pada menjelang  hari Raya Idul Fitri (lebaran).
2. Model ARCH dan GARCH dapat meramal nilai harga daging sapi ke depan

## DAFTAR PUSTAKA
Bollerslev,  T.  1986.  Generalized  Autoregressive
Conditional Heteroskedasticity. Journal of
Econometrics .31: 307-327
Burhani  F.J.,  A.  Fariyanti  dan  S.  Jahroh.  2013.  Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Potong dan Daging Ayam  Broiler    di  Indonesia  Departemen Agribisnis,  Fakultas  Ekonomi  dan  Manajemen, Institut Pertanian Bogor
Carolina, R. A., Mulatsih, S., dan Anggraeni, L. (2016).
Analisis  Volatilitas  Harga  dan  Integrasi  Pasar Kedelai  Indonesia  dengan  Pasar  Kedelai  Dunia. Jurnal Agro Ekonomi, 34(1), 47–65.
Dewi  I.  2016. Price  Volatility  Analysis  in  Indonesian Beef  Market. Thesis  Program  Pascasarjana  IPB. Bogor.
Engle,  R.  F.  1982.  Autoregressive  Conditional Heteroscedasticity with Estimates of ,the Variance of  United  Kingdom  Inflation. Journal  of Econometrica . Vol 50: 987-1008.
Huchet,  M.,  &  Bourdon.  2011. Agricultural Commodity Price Volatility: An Overview. Paris: OECD Food, Agriculture  and  Fisheries  Makalahs,  No.  52, OECD Publishing
Juanda, B., Junaidi. 2012. Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi . Bogor : IPB Press.
Komalawati,  Ratna  Winandi,  Rita  Nurmalina,  dan  Dedi Budiman Hakim. 2018. Dampak Volatilitas Harga Daging  Sapi  terhadap  Industri    Pengolahan
Firmansyah, Afriani H dan Wahyu Aji Paiso, Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Sebelum Sampai Dengan Sesudah Hari Besar Agama di Kota Jambi
Daging Sapi Skala Mikro di Indonesia. PANGAN, Vol. 27 No. 1 April 2018 : 9 – 22 Larasati  E.  N.,  P.  Hendikawati  dan  Zaenuri.  2016.
Analisis  Volatility  Forecasting  Sembilan  Bahan Pokok  Menggunakan  Metode  Garch  Dengan Program  R.  UNNES  Journal  of  Mathematics.  5 (1). hal : 90-99.
Lepetit  dan  Isabelle  Piot.  2011. Price  Volatility  and Price  Leadership  in  the  EU  Beef  and  Pork  Meet Market. Workshop  on  Methods  to  Analyse  Price Volatility.  Institute  for  Prospective  Technological Studies  (IPTS),  Join  Research  Center  (JRC), European Comision. Spain Naiggolan  W,  N.  Nainggolan  dan  H.  A.H.  Komalig. 2018. Analisis Volatilitas Harga Eceran
Komoditas  Beberapa  Pangan  Utama  di  Kota Manado  Menggunakan  Model  ARCH.  JURNAL MIPA UNSRAT ONLINE 7 (2) 6 - 11 Pipit, Yudi S.P., dan Evahelda. 2019. Analisis Volatilitas Harga  Daging  Sapi  Di  Provinsi  Kepulauan Bangka  Belitung.  Jurnal  Ekonomi  Pertanian  dan Agribisnis  (JEPA).  Volume  3,  Nomor  3  (2019). Hal : 619-630 Sumaryanto.  2009.  Analisis  volatilitas  harga  eceran beberapa  komoditas  pangan  utama  dengan  model ARCH/GARCH. Jurnal  Agro  Ekonomi Vol.  27 No. 2. Hal: 135-163 Priyanti  dan  Ismeth.  2014.  Perilaku  Harga  Produk Peternakan  Pada  Hari  Besar    Keagamaan Nasional.  Analisis  Kebijakan  Pertanian,  Vol.  14 No. 2, Desember 2016: 149-162