1 Corresponding author:
Email: buddi.wibowo@ui.ac.id

## UJI EMPIRIK METODE PENGUKURAN
HeDGinG RAtio Dan eFekTiViTas HeDGinG DI BURSA KOMODITAS BERJANGKA JAKARTA
The emPirical TesT of The hedge raTio measuremenT meThod and hedging effecTiVeness aT JaKarTa commodiTy fuTure marKeT
Buddi Wibowo *)1
*) Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia Kampus UI Depok, Jawa Barat 16424, Indonesia
Abstract: Hedging  strategies  in  the  commodity  futures  market  is  strongly  influenced  by  the estimation method of  hedge ratio. This study examines the effectiveness of hedging strategy against cash position in indonesia’s palm oil spot market using three hedge ratio estimation methods: ols, Vector error correction model, and Threshold-arch. The results show the hedging effectiveness in the Jakarta Futures Exchange is considerably highly effective to reduce the impact of fluctuations of spot price. The effectiveness of hedging strategy using  ols as the  simplest method is close to Vecm method and Tarch. The effectiveness of hedging strategy using ols hedge ratio provides an opportunity for market player in implementing hedging strategy in Jakarta futures exchange due to its simplicity in estimation procedure
Keywords: hedge ratio, hedging effectiveness, ols, Vecm, Tarch
Abstrak: Strategi  lindung  nilai  di  bursa  berjangka  komoditas  sangat  dipengaruhi  oleh  metode penetapan  hedge  ratio.  Penelitian  ini  menguji  efektivitas  yang  dihasilkan  dari  beberapa  metode penetapan hedge ratio untuk melindung nilai posisi kas di pasar spot komoditas minyak sawit di Indonesia  dengan  menggunakan  kontrak  Futures  di  bursa  berjangka.  Metode  penentuan  hedge ratio yang diuji adalah metode OLS, Vector Error Correction Model, dan Threshold-ARCH. Hasil penelitian  ini  menunjukkan  efektivitas  lindung  nilai  di  Bursa  Berjangka  Jakarta  cukup  efektif mengurangi dampak fluktuasi harga spot. Efektivitas lindung nilai dengan metode OLS yang paling sederhana tidak terpaut terlampau jauh dengan metode VECM dan TARCH. Efektivitas lindung nilai dengan metode OLS memberikan peluang implementasi strategi lindung nilai di Bursa Berjangka Jakarta karena kesederhanaannya dalam prosedur estimasi hedge ratio.
Kata kunci: hedge ratio, efektivitas lindung nilai, OLS, VECM, TARCH

## PENDAHULUAN
Satu dekade terakhir harga pangan mengalami kenaikan volatilitas yang cukup signifikan (Roache, 2010; Wright, 2011). Fluktuasi harga yang tinggi tidak hanya terjadi pada bahan makanan pokok, tetapi juga bahan pangan penopang  seperti  minyak  goreng  yang  digunakan sebagian  besar  penduduk  Asia  untuk  memasak. Bellemare  (2011)  menunjukkan  kenaikan  harga pangan  menjadi  faktor  utama  munculnya  keresahan dan  kerusuhan  di  berbagai  negara.  Menemukan  cara lindung nilai ( hedging strategy ) yang efektif menjadi sangat    penting,  tidak  saja  bagi  para  petani  atau pengusaha  agribisnis.  Namun,  juga  bagi  ketahanan
ekonomi, politik dan sosial suatu negara. Harga pangan telah menjadi salah satu  instrumen politik yang sentral dalam setiap kampanye politik.
Galtier (2013) menunjukkan ada dua pendekatan yang digunakan oleh negara-negara di dunia untuk menjaga stabilitas  harga  pangan:  intervensi  harga  langsung  di pasar  dengan  mengatur  jumlah supply atau  dengan memfasilitasi sistem penciptaan harga ( price discovery ) melalui pasar komoditas berjangka. Dengan demikian, proses  terjadinya  harga  dapat  lebih  terkontrol  oleh seluruh  pihak  yang  berkepentingan  ( stakeholder ). Pendekatan pertama, yaitu menciptakan stabilitas harga dengan  menjaga  keseimbangan  kompensasi  antara
produsen  bahan  pangan/petani  dengan  konsumen melalui  pengawasan  dan  penjagaan  logistik  bahan bangan  tersebut  antara  wilayah  yang  surplus  dengan yang  defisit  serta  antara  waktu  panen  dengan  jumlah supply yang    melimpah  dan    dengan  waktu  paceklik atau waktu tanam yang kekurangan stok dalam jumlah besar. Metode penjagaan stabilitas harga diterjemahkan menjadi strategi penjagaan stok dan pelepasannya ke pasar pada waktu yang tepat. Pendekatan ini menjadi pendekatan  yang  paling  konvensional  dan  terbukti cukup  efektif  di  beberapa  negara.  Pergerakan  harga pangan selengkapnya pada Tabel 1.
Pendekatan  kedua  adalah  dengan  mengurangi ketidakstabilan  harga  melalui  mekanisme  penciptaan harga ( price discovery ) di pasar komoditas berjangka. future  exchanges memberikan  fasilitas  bagi  semua pihak yang berkepentingan dalam proses terbentuknya harga  pada  saat delivery barang  ( spot  price )  dengan menyepakati terlebih dahulu perjanjian futures contract yang  menetapkan  besarnya  harga  ( future  price )  dan banyaknya barang ( quantity ) jauh hari sebelum tanggal delivery. Bagi produsen, adanya harga jual yang telah disepakati  mengurangi  ketidakpastian  pendapatan. Produsen  dapat  lebih  fokus  pada  proses  produksi sehingga  dapat  memenuhi  jumlah  kuantitas  barang sekaligus kualitasnya sesuai dengan isi kontrak futures . Konsumen  memperoleh  kepastian  harga  dan  dapat melakukan lindung nilai ( hedging ) terhadap volatilitas harga spot .
Pendekatan  kedua  yang  menggunakan  mekanisme pasar  komoditas  berjangka  menjadi  cara  yang digunakan  di  negara-negara  maju  dimana  harga pasar pangan diserahkan ke mekanisme pasar namun tetap  dapat  memelihara  keseimbangan benefit bagi produsen  dan  konsumen.  Tantangan  terbesar  untuk mengimplementasikan  mekanisme  pasar  komoditas berjangka  adalah  ada  edukasi  seluruh  pemangku kepentingan  karena  bursa  berjangka  dan  kontrak futures yang diperdagangkan di dalamnya merupakan institusi  baru  yang  belum  dipahami  secara  luas  oleh masyarakat.  Masyarakat  perlu  diedukasi  bagaimana memanfaatkan  kontrak futures sebagai  perangkat lindung nilai ( hedging ) yang efektif sekaligus efisien/ murah.  Riset-riset  ilmiah  dibutuhkan  untuk  dapat mengungkap  berbagai  alternatif  metode hedging dan ukuran hedging effectiveness sebagai kriteria pemilihan metode hedging yang terbaik. Hal ini lah yang dilakukan
oleh  semua  negara  yang  sedang  membangun  pasar komoditas  di  dalam  negerinya  masing-masing  demi tercapainya  stabilitas  harga  pangan  di  dalam  negeri mereka  masing-masing.  Contohnya  Gupta  dan  Singh (2009) di India, serta Fatimah dan Zainalabidin (1991) di Malaysia.
Indonesia  adalah  produsen  terbesar  minyak  kelapa sawit  di  dunia  dan  secara  logis  seharusnya  menjadi negara  dengan  transaksi  kontrak futures atas  minyak sawit  dan  produkturunan  nya  yang  terbesar  di  dunia pula    namun  transaksi  kontrak futures palm oil lebih banyak terjadi di Kuala Lumpur Malaysia. Data dapat dilihat pada Gambar 1. Ironisnya sampai saat ini harga minyak  kelapa  sawit  dunia  justru  merujuk  kepada harga  yang  terjadi  di  bursa  komoditas  berjangka Kuala  Lumpur  bukan  Jakarta.  Hal  ini  disebabkan tertinggalnya pembangunan dan pengembangan bursa komoditas  berjangka  di  Indonesia. Jakarta  futures exchange (JFX)  adalah  bursa  berjangka  pertama  di Indonesia yang berdiri pada tanggal 19 Agustus 1999. Bursa komoditas berjangka Kuala Lumpur beroperasi sejak Oktober 1980. Indonesia terlambat 19 tahun dari Malaysia  dalam  mengembangkan  pasar  berjangka untuk komoditas.   Salah satu faktor yang menyebabkan tertinggal jauhnya bursa komoditas berjangka Indonesia adalah  karena  riset-riset  berkaitan  dengan  bursa komoditas berjangka di Indonesia masih minim sekali sehingga  masyarakat  tidak  memiliki  panduan  dan gambaran apa yang terjadi di dalam bursa komoditas berjangka Indonesia dan bagaimana menggunakannya untuk  kepentingan  mereka.  Riset  di  bursa  komoditas berjangka Malaysia telah sangat banyak sejak jauh hari contohnya: Rosalan (1995), Fatimah dan Zainalabidin (1991), Liew dan Brooks (1998) yang meneliti berbagai strategi hedging , permasalahan dan kemampuan bursa berjangka  Malaysia  sebagai  perangkat  pengelolaan risiko.
Fokus strategi hedging adalah penentuan hedge ratio, yaitu proporsi posisi kas yang harus dilindungi dengan sebuah  posisi  yang  berlawanan  di  bursa  berjangka. Dengan  mengambil  posisi short di  bursa  berjangka yang berlawanan arah dengan posisi long di pasar spot maka fluktuasi harga di pasar spot dapat diminimalkan dampaknya  terhadap  portfolio  asset  yang  dimiliki seorang hedger . Risiko berfluktuasinya nilai portfolio asset  dapat  diminimalkan  dengan  menggunakan kontrak futures sebagai instrumen hedging .
Tabel 1. Pergerakan harga pangan 2012 2013 2014 2015 2016 Komoditas Rata- rata Februari Rata- rata Tahunan Rata- rata Februari Rata- rata Tahunan Rata- rata Februari Rata- rata Tahunan Rata- rata Februari Rata- rata Tahunan Rata- rata Februari Rata- rata Tahunan Beras Medium 8.153 7.951 8.449 8.303 9.220 8.656  10.480 9.494 10.920 10.690 Daging Sapi 73.111 71.256 87.999  85.438  100.119 97.161  101.691   101.007  112.970  110.030 Gula Pasir 10.837 10.481 12.300  12.310  11.679 11.647  11.167 11.159 13.160 13.040 Telur  Ayam 28.352 17.129 19.583  18.212  21.535 19.689  22.947 21.968 25.250 25.310 Minyak Goreng 9.782 9.595 9.947 9.156  21.535 19.689  11.276 11.290 10.470 10.360
Sumber: Kementerian Perdagangan Republik Indonesia (2016); Monthly Trade Figure Indonesia, 2012–2016
Gambar 1. Produksi minyak sawit dunia (Roundtable of Sustainable Palm Oil, 2016)
Terdapat  cukup  banyak  riset  empirik  yang  berupaya menguji  efektivitas  lindung  nilai  di  berbagai  pasar komoditas  berjangka  yang  ada  dengan  menggunakan hedge ratio yang diukur dengan beberapa metodologi yang  berbeda.  Metodologi  penentuan hedge ratio terbagi  dua  kelompok  besar  yaitu static hedge ratio dan time varying hedge ratio . static hedge ratio mengasumsikan  hubungan  antara  harga spot dan harga futures bersifat konstan sehingga proporsi antara kuantitas kontrak futures dan posisi kas di pasar spot bersifat  konstan  pula  dan  dapat  ditentukan  untuk periode yang relatif agak panjang. static hedge ratio yang paling sederhana adalah yang diestimasi dengan menggunakan regresi OLS. Termasuk dalam kategori static hedge ratio adalah hedge ratio yang diestimasi dengan Vector error correction model (VECM) untuk mengatasi  persoalan hubungan kointegrasi antara harga spot dan futures yang dapat menyebabkan regresi OLS menjadi spurious regression . Time varying hedge ratio mengasumsikan volatilitas harga spot memiliki korelasi yang  berubah-ubah  antar  waktu  dengan  volatilitas harga futures . Asumsi  dari time varying hedge ratio ini cukup banyak didukung oleh riset-riset sebelumnya seperti yang ditunjukkan oleh Cutter dan Hanly (2012)
dan Juhl et al. (2012). Namun, implementasi dari time varying hedge ratio ini membutuhkan biaya yang tidak sedikit  karena hedge ratio berubah-ubah  setiap  titik waktu menyesuaikan perubahan korelasi dari volatilitas harga spot dan futures . Metode penentuan hedge ratio yang bersifat time varying juga relatif lebih kompleks dengan  model  yang  lebih  rumit  dan  membutuhkan keahlian  dan  pengetahuan  tersendiri  untuk  dapat mengestimasinya  seperti    Yang  dan  Allen  (2005) yang menggunakan multivariate GARCH dan   Ku et al . (2007) yang menggunakan dynamic conditional correlation (DCC)
Beberapa  uji  menunjukkan  hasil  yang  menarik, yaitu  strategi hedging dengan  menggunakan  metode penentuan hedge ratio yang sederhana seperti regresi OLS justru memiliki hedging effectivenes yang lebih tinggi dibandingkan apabila menggunakan metode lain yang  lebih  kompleks  (Moschini  dan  Myers,  2002). Apalagi  jika  biaya  transaksi  dan  seluruh  biaya  non ekonomis  lainnya  seperti  tenaga  dan  waktu  untuk mengimplementasikan continuous  balancing antara kuantitas  kontrak futures dan  posisi  kas  di  pasar spot ikut  diperhitungkan  dalam  pengukuran hedging
effectiveness tersebut.  Hal  ini  ditemukan  juga  oleh Gupta dan Kaur (2015) di India, Bhargava dan Malhotra (2007)  di  beberapa  negara Asia,  dan  Lien  (2005)  di Amerika  Serikat  dan  beberapa  negara  Eropa.  Juhl et al. (2012) menunjukkan efektivitas lindung nilai dalam jangka  pendek  lebih  tinggi  dengan  menggunakan metode  penentuan hedge ratio yang  lebih  sederhana. Beberapa  peneliti  menunjukkan  bahwa  efektivitas hedging selain  ditentukan  oleh  metode  pengukuran hedge ratio yang tepat juga dipengaruhi oleh kondisi likuiditas pasar (Gupta dan Singh, 2009) dan perilaku asimetrik dari volatilitas harga spot dan futures (Cotter dan Hanly, 2012). Likuiditas yang rendah menyebabkan harga spot dan futures tidak  mencerminkan  nilai pasar  yang  sebenarnya.  Sementara,  volatilitas  yang asimetrik  menyebabkan  besarnya  volatilitas  jauh berbeda  antara  kondisi  pasar  pada  saat  yang  penuh sentiment positif dengan yang netral dan yang negatif. Alizadeh  dan  Nomikos  (2004)  menunjukkan  setiap tahap  perkembangan  pasar  komoditas  berjangka membutuhkan  strategi  penentuan hedge ratio yang berbeda.
Riset  ini  akan  mengukur hedge ratio minyak  kelapa sawit di Bursa Berjangka Jakarta dengan menggunakan dua metode dengan pendekatan static, yaitu OLS dan VECM  dan  satu  metode time varying hedge ratio yaitu  TARCH.  VECM  digunakan  untuk  mengatasi masalah  cointeg ratio n  antara  harga spot dan futures . TARCH  atau Threshhold ARCH  digunakan  untuk mengantisipasi  adanya  perilaku  asimetrik  dari  harga spot dan futures .  Efektifitas  lindung  nilai  dengan menggunakan  ketiga hedge ratio tersebut  akan  diuji dengan    menggunakan  ukuran hedging effectiveness yang  secara  umum  digunakan  juga  pada  riset-riset sebelumnya, misalnya Cotter dan Hanly (2012) dan Juhl et al. (2012). Dengan mengungkap efektivitas lindung nilai dengan tiga metode pengukuran hedge ratio yang berbeda, penelitian ini tidak saja menjadi uji empirik yang menambah khazanah pemahaman ilmiah di bursa komoditas berjangka yang relatif kurang likuid seperti di  Indonesia.  Namun,  juga  dapat  menjadi  referensi bagi praktisi dalam menyusun strategi hedging di bursa berjangka Indonesia.

## MeToDe
Data time series harga futures minyak  kelapa  sawit diperoleh  dari  Jakarta futures exchange s.  Harga futures adalah harga kontrak futures olein 10 ton jatuh
tempo 1 bulan, yang tercatat secara harian di Jakarta futures exchanges mulai 1 November 2013 sampai 20 Desember  2016.  Data time series harga spot minyak kelapa  sawit  diperoleh  dari  Datastream  Thomson Reuters. Harga spot harian minyak kelapa sawit yang digunakan adalah harga FOB atau free on board di luar biaya asuransi dan biaya-biaya lainnya.
Analisis hubungan antara data time series harga spot dan harga futures dilakukan dengan  menggunakan model regresi time series dengan  metode  estimasi ordinary least square (OLS), serta model  ekonometrik time series seperti cointegration  test, VECM  dan  model volatilitas  asimetrik  TARCH. cointegration  test digunakan  unntuk  membuktikan  terlebih  dahulu keberadaan  hubungan  kointegrasi  antara  harga spot dan  harga futures sebelum  menghitung hedge ratio dengan  model  VECM.  Model  TARCH  digunakan untuk  memodelkan  volatilitas  harga spot dan  harga futures .  Ketiga  model,  OLS,  VECM,  dan  TARCH akan  menghasilkan hedge ratio masing-masing  yang kemudian  diuji  efektivitasnya  dalam  menurunkan volatilitas  portofolio  asset  pada  periode  selanjutnya dengan  menghitung hedging effectiveness setiap hedge ratio seperti  yang  dirumuskan  oleh  Juhl  et  al. (2012)  dan  Cotter  dan  Hanly  (2012).  Komparasi hedging effectiveness antara  ketiga hedge ratio dapat  mengungkapkan  kinerja  setiap hedge ratio dan  kesesuaiannya  dengan  kondisi  pasar  komoditas berjangka Jakarta. Gambar 2 memuat kerangka pikiran penelitian ini serta alur pelaksanaan penelitian.
Strategi  lindung  nilai  dengan  menggunakan  kontrak futures dengan  mengikuti  suatu hedge ratio dapat dijelaskan sebagai berikut:
Portofolio investasi yang telah dilindung nilai adalah kombinasi posisi di pasar spot dan pasar futures dapat ditulis sebagai berikut:
V hedged =Q S spot Price – Q F futures Price (1)
V hedge d adalah nilai portfolio yang dilindung nilai dengan menggunakan kontrak futures , Q S adalah kuantitas di pasar spot ,  dan  Q F adalah  kuantitas  kontrak futures yang dipegang.
Strategi  lindung  nilai  yang  maksimal  adalah  ketika perubahan harga pada pasar spot tidak menyebabkan perubahan sama sekali terhadap nilai portfolio atau
∆V hedge d =0.
∆V hedge d =Q S ∆ spot Price – Q F ∆ futures Price  (2)
Jika ∆V hedge d =0 maka,
Q S ∆ spot Price=Q F ∆ futures Price  (3)
Q F /Q S =(∆ spot Price)/(∆Future Price)  (4)
Q F /Q S yang dapat menjaga perubahan nilai portfolio asset sama dengan nol disebut maksimal hedge ratio . Setiap orang dapat memilih optimal hedge ratio yang sesuai  dengan risk-aversion  level masing-masing karena memegang kontrak futures membutuhkan biaya dan  setiap  orang  memiliki  preferensi  risiko  sendiri- sendiri.
Hedge Ratio OLS, VECM dan TARCH
Metode  perhitungan hedge ratio pada  penelitian  ini merujuk  pada  riset  sebelumnya  seperti  Juhl et  al. (2012);  Cotter  dan  Hanly  (2012);  Gupta  dan  Singh, (2009). hedge ratio OLS  dapat  diestimasi  dengan menggunakan persamaan regresi time series :
∆LogS t =c+h∆LogF t +ε t , ε t ≈N(0,1)iid   (5)
S t adalah harga spot suatu komoditas pada titik waktu t,  F t adalah  harga futures suatu  komoditas  pada  titik waktu t, h adalah hedge ratio yang besarnya diestimasi menggunakan metode ordinary least square (OLS). Metode  OLS    menghasilkan  koefisien  regresi  yang BLUE  ( Best  linear  unbiased  estimator )  apabila error term /residuals memenuhi asumsi ε t ≈N(0,1)  iid. Untuk  itu,  dilakukan  uji serial  correlation dengan menggunakan Breusch-godfrey  test . Untuk mendeteksi adanya heteroskedasticity di dalam residuals, dilakukan ARCH  LM  test  (Engle,  1982).  Engle  dan  Granger (1987) membuktikan bahwa estimasi regresi antara dua variabel time series keuangan  yang umumnya bersifat non stationary memiliki  masalah  mendasar  ditinjau dari  sudut    teori  ekonometrika  karena  umumnya akan  menghasilkan  persamaan  regresi  yang  spurious dimana  residual  bersifat non  stationary juga  dan melanggar asumsi OLS. Engle dan Granger (1987) juga menunjukkan  residual  hasil  estimasi  dari  persamaan regresi time series yang non stationary dapat bersifat stationary apabila terdapat hubungan kointegrasi antara time series tersebut. Mereka juga membangun metode uji  kointegrasi  yang  disebut  sebagai  Engle-Granger Method.
Gambar 2. Kerangka pemikiran penelitian
Data time series harga spot harian Data time series harga futures harian Analisis regresi time series OLS dan residual test
cointegration test dan estimasi model VECM stationarity test dan pemodelan volatilitas dengan TARCH hedge ratio OLS hedge ratio VECM hedge ratio TARCH hedging effectiveness hedge ratio OLS hedging effectiveness hedge ratio ratio VECM hedging effectiveness hedge ratio ratio TARCH
Lien  (2004)  menunjukkan  optimal hedge ratio yang diestimasi dengan metode OLS melalui persamaan 5 di atas cenderung terlalu rendah ( underestimated ) apabila terdapat hubungan kointegrasi antara harga futures dan spot . Kointegrasi perlu dideteksi terlebih dulu apakah ada  pada  hubungan  antara  harga futures dan spot dengan menggunakan metode Engle-Granger  (Engle and  Granger,  1987).  Pertama,  harga spot dan  harga futures diuji  terlebih  dahulu  stasioneritasnya  dengan menggunakan augmented dickey-fuller  test (Dickey and Fuller, 1981). Seluruh variabel keuangan umumnya tidak stasioner pada data levelnya sehingga memiliki pola  pergerakan  yang random. Apabila  harga futures dan  harga spot keduanya  bersifat  non  stasioner  dan regresi  antara  keduanya  (persamaan  6)  menghasilkan residual yang stasioner maka antara harga futures dan harga spot terdapat hubungan kointegrasi dan persamaan 6  merupakan cointegrating  equation . cointegrating equatio n mencerminkan hubungan ekuilibrium jangka panjang antara harga futures dan harga spot .
S t =c+βF t +ε t ,ε t ≈N(0,1)iid (6)
Ekuilibrium jangka panjang dapat saja terlanggar dalam jangka pendek, namun disequilibrium selalu akan hilang melalui  suatu  proses error  correction . model  Vector error  correction memungkinkan  kita  untuk  dapat mengukur  kecepatan  koreksi  error  sehingga  kembali ke ekuilibrium jangka panjang serta dapat memodelkan hubungan kausalitas yang saling memengaruhi antara harga spot dan  harga futures seperti  yang  ada  pada sistem persamaan 7 dan 8:
∆LogS t =  c+β∆LogF t +∑ k γ k ∆LogF t-k +∑ l δ l ∆LogS t-l +λε t-
1 +u S,t (7)
∆LogF t =  c+β∆LogS t +∑ k γ k ∆LogS t-k +∑ l δ l ∆LogF t-l +λε t- 1 +u F,t (8)
λ adalah speed of adjustment atau kecepatan mekanisme koreksi error menuju  ekuilibrium  jangka  panjang. u S,t dan  u F,t adalah  vector  dari time series residual ( innovation )  yang  dihasilkan  dari  estimasi  sistem persamaan VECM.
hedge ratio yang  dihitung  dengan  VECM  diperoleh melalui persamaan:
Cov(u S,t ,u F,t ) adalah covariance antara u S,t , yaitu residual persamaan 7 dan u F,t , yaitu residual persamaan 8. Var (u F,t ) adalah varians residual persamaan 8, u F,t . hedge ratio dengan model TARCH:
ρ S,F adalah koefisien korelasi antara varians harga spot dan futures .  σ S,t dan  σ F,t adalah conditional  variance harga spot dan  harga futures yang  diestimasi  dengan model TARCH.
Model Treshhold ARCH (TARCH(1.1)) adalah sebagai berikut:
Untuk  mengestimasi conditional  variance dari  harga spot dan  harga futures dengan    model  TARCH  (1,1) digunakan software ekonometrika EViews.

## Metode Pengukuran Hedging Effectiveness
Efektivitas  dari  sebuah  strategi  indung  nilai  adalah berapa besar fluktuasi imbal hasil portfolio yang berisi sejumlah kontrak futures dan posisi kas di pasar spot . Jumlah kontrak futures yang dipegang tergantung dari besarnya hedge ratio yang  dihasilkan  suatu  metode pengukuran. Pada penelitian ini, hedge ratio dihitung dengan tiga metode, yaitu OLS, VECM, dan TARCH. hedging effectiveness dari ketiga hedge ratio tersebut akan  dibandingkan  dengan  mengukur hedging effectiveness masing-masing  melalui  persamaan berikut ini:
Variance  unhedged =      , varians imbal hasil portfolio yang  tidak  dilindung  nilai  akan  sama  besar  dengan varians harga di pasar spot .
Variance of hedged Portfolio return dihitung dengan markowitz’s  minimum  variance  portfolio sebagai berikut:
dan                        adalah varians harga spot dan varians harga futures ; h adalah hedge ratio ; σ SF adalah kovarians antara harga spot dan harga futures .
hedging effectiveness dihitung    setiap  hari  pada  saat kontrak futures 1 bulan jatuh tempo untuk setiap hedge ratio yang  dihitung  melalui  metode  OLS,  VECM, dan  TARCH. hedge ratio yang  ditetapkan  satu  bulan sebelumnya  yaitu  pada  saat  kontrak futures dibeli dihitung  dampaknya  kepada  volatilitas  imbal  hasil portfolio.

## HASIL
Hasil estimasi hedge ratio dengan metode estimasi OLS atas  persamaan  6  dengan  menggunakan  seluruh  data dapat dilihat pada Tabel 2. hedge ratio OLS bersifat static sebesar 0,725.
Tabel 2. Hasil estimasi metode OLS
∆LogS t =c+h∆LogF t +ε t ,   ε t ≈N(0,1)  iid
Koefisien t test Konstanta 0,34 2,12** ∆LogF t R squared durbin Watson statistics F statistics 0,69 1,72
25,01***
Metode  pengukuran static hedge ratio dengan menggunakan seluruh data seperti yang ada pada Tabel 2    dikritik  oleh  Juhl et  al. (2012)  karena  merupakan uji in  the  sample yang  tidak  mencerminkan  kondisi di  lapangan  yang  dihadapi  oleh  para  praktisi.  Juhl et al. (2012)  menggunakan rolling  windows dengan  data yang digunakan untuk mengestimasi hedge ratio yang ditetapkan  untuk  posisi  satu  bulan    ke  depan  dengan menggunakan data selama 3 bulan terakhir.
Penelitian  ini  menggunakan  juga    metode rolling windows seperti yang diusulkan oleh Juhl et al. (2012). Berbeda dengan metode statis OLS pada Tabel 2 dimana hedge ratio bersifat  konstan  sebesar  0,725,  metode rolling  windows menghitung hedge ratio setiap  bulan dengan menggunakan data tiga bulan sebelumnya dan kemudian menghitung hegding effectiveness dari semua hedging ratio tersebut  dengan  masa  jatuh  tempo  satu bulan. Jadi setiap  awal bulan ditentukan sebuah hedge ratio kemudian dihitung seberapa besar volatilitas imbal hasil  portfolio  dapat  dikurangi  dengan  menggunakan hedge ratio tersebut.  Rata-rata dan varians dari hedge ratio bulanan dengan metode OLS pada Tabel 3.
Tabel 3. Statistik deskriptif hedge ratio dengan metode OLS
Rata- rata standard deviation median max min hedge ratio 0,77 0,11 0,68 0,81 0,65
Uji serial correlation dengan Breusch Godfrey LM test atas error  term persamaan  6  yang  diestimasi  dengan metode OLS menunjukkan adanya korelasi serial yang cukup kuat. ARCH LM test juga menunjukkan adanya heteroskedastisitas. Uji Breusch Godfrey  dan ARCH LM Test dapat dilihat pada Tabel 4. Adanya korelasi serial dan ARCH effect pada error term menunjukkan terlanggarnya asumsi klasik OLS yang menyebabkan hasil  estimasi  koefisien  regresi  dengan  metode  OLS berpotensi  untuk  bias  dan  tidak  efisien.  Masalah ini  seringkali  muncul  pada  regresi time series yang membuat  estimasi hedge ratio dengan  metode  OLS sering disebut sebagai metode yang “naïve”
Tabel 4. Uji korelasi derial dan ARCH effect Breusch Godfrey Serial correlation LM Test F statistics 3,792** Prob : 0,0032 Obs x R squared 14,987* Prob : 0,057 Harvey ARCH LM Heteroskedasticity test F statistics 4,887*** Prob : 0,0002 Obs x R squared 18,568** Prob : 0,037
hedge ratio dengan metode VECM diperoleh dengan terlebih dahulu menguji stationaritas time series harga spot dan harga futures . Table 5 menunjukkan kedua data runtun waktu tersebut tidak stationer pada data level. Namun, keduanya stasioner pada first difference.
Untuk menguji adanya hubungan cointegration antara harga spot dan harga futures dilakukan uji kointegrasi dengan  metode  Engle-Granger  yaitu  dengan  menguji apakah residual yang dihasilkan dari regresi harga spot dan  harga futures terbukti  bersifat stationary .  Tabel 6  menunjukkan  residual  bersifat stationary sehingga dapat dikatakan ada hubungan kointegrasi antara harga spot dan harga futures .
Keterangan:  ***  signifikan  pada level  of  error 1%,  ** signifikan pada level of error 5%,* signifikan pada level of error 10%
Keterangan:  ***  signifikan  pada level  of  error 1%,  ** signifikan pada level of error 5%,* signifikan pada level of error 10%
Tabel 5. Uji stasioneritas harga spot dan harga futures augmented dickey-fuller Test
level t. Value harga spot 1,521 harga futures 1,587 first difference harga spot 13,478*** harga futures 21,429*** Keterangan:  ***  signifikan  pada level  of  error 1%,  ** signifikan pada level of error 5%,* signifikan pada level of error 10%
Tabel 6. Uji kointegrasi dengan metode Engle-Granger
augmented dickey-fuller Test t value Residual 8,361***
Karena  terbukti  ada  hubungan  kointegrasi  maka persamaan 6 merupakan cointegrating equation yang menunjukkan  hubungan  ekuilibrium  jangka  panjang antara  harga spot dan  harga futures .  Rata-rata  dan varians  dari hedge ratio bulanan  dengan  metode VECM  menggunakan rolling  windows 3  bulan  dapat dilihat pada Tabel 7.
Hasil estimasi  volatilitas harga spot dan harga futures dengan  model  TARCH  dengan  menggunakan  data  3 tahun  serta rata-rata hedge ratio yang diukur dengan model ARCH dapat dlihat pada Tabel 8 dan Tabel 9.
Signifikannya  koefisien  γ  yang  menunjukkan  tingkat keparahan  asimetrik  dari  volatilitas  atau  yang  biasa disebut  sebagai leverage membawa  ke  kesimpulan bahwa  volatilitas  harga futures dan spot bersifat asimetrik.  Besarnya  volatilitas  harga  future  dan spot berbeda  pada  saat  kondisi  pasar bearish dan bullish . hedging effectiveness dari  implementasi hedge ratio yang  diestimasi  dengan  metode  OLS,  VECM  dan TARCH  dapat  dilihat  pada  Tabel  10.  Efektivitas lindung  nilai  dengan  ketiga  metode  penentuan hedge ratio cukup tinggi di Bursa Berjangka Jakarta. Semua metode  menghasilkan  penurunan  volatilitas  sekitar 70%. Volatilitas imbal hasil portfolio kas di pasar spot dan  kontrak futures jauh  lebih  rendah  dibandingkan dengan  strategi  tanpa  lindung  nilai  dengan  cara langsung membeli di pasar spot .
Efektivitas  lindung  nilai  dengan  metode  penentuan hedge ratio dengan VECM paling tinggi dibandingkan dua metode lainnya, OLS dan TARCH, tetapi perbedaan
efektivitas lindung nilai nya dengan metode OLS tidak terlampau besar. Metode TARCH yang paling kompleks memberikan  efektivitas  yang  terendah.  Melihat kompleksitas  prosedur  estimasi  model  VECM  dan TARCH, efektivitas lindung nilai dengan metode OLS menjadi  sangat  menarik.  Temuan  di  bursa  berjangka Jakarta ini hampir mirip dengan yang ditemukan oleh beberapa  peneliti  lain  seperti  Lien  (2005)  dan  Gupta dan Singh (2009).
Strategi hedging dengan  menggunakan  metode penentuan hedge ratio yang sederhana seperti regresi OLS.  Namun,  justru  memiliki hedging effectivenes yang lebih tinggi dibandingkan apabila menggunakan metode lain yang lebih kompleks seperti yang ditemukan di Bursa Berjangka Jakarta ini ditemukan pertama kali oleh Moschini dan Myers, 2002). Permasalahan teknis dari  sudut  ekonometrika  seperti  adanya  hubungan kointegrasi  dan  volatilitas  yang  bersifat  asimetrik ternyata tidak membuat efektivitas lindung nilai yang didasarkan pada besaran hedge ratio OLS menjadi jauh di  bawah  efektivitas hedging yang  dapat  dihasilkan melalui hedge ratio yang  diestimasi  dengan  metode ekonometri  yang  lebih  canggih.    Hal  yang  hampir mirip  ditemukan  juga  oleh    Gupta  dan  Kaur  (2015) di  India,  Bhargava  dan  Malhotra  (2007)  di  beberapa negara Asia, dan Lien (2005) di Amerika Serikat dan beberapa negara Eropa. Juhl et al. (2012) menunjukkan efektivitas  lindung  nilai  dalam  jangka  pendek  lebih tinggi dengan menggunakan metode penentuan hedge ratio yang  lebih  sederhana.  Efektivitas  lindung  nilai untuk jangka waktu lebih panjang, misalnya tiga dan enam  bulan,  diduga  akan  sangat  dipengaruhi  oleh adanya  hubungan  kointegrasi,  mengingat  kointegrasi adalah pola hubungan jangka panjang antara fluktuasi harga spot dan  harga futures .  Temuan  ini  sekaligus memperkuat temuan sebelumnya bahwa dengan jangka waktu hedging yang relatif pendek seperti satu bulan yang  diuji  pada  penelitian  ini,  efektivitas hedging tidak  terlampau  dipengaruhi  oleh  adanya  hubungan kointegrasi antara harga spot dan harga futures .
Temuan  dari  penelitian  ini  juga  sejalan  dengan  Lien (2004)  yang  menunjukkan  optimal hedge ratio yang diestimasi  dengan  metode  OLS  melalui  persamaan  5 cenderung  terlalu  rendah  ( underestimated )  apabila terdapat  hubungan  kointegrasi  antara  harga futures dan spot . hedge ratio dengan metode OLS cenderung lebih  rendah  dibandingkan  dengan  metode  VECM karena  adanya  hubungan  kointegrasi  antara  harga spot dan futures .  Namun, hedging effectiveness yang

## Implikasi Manajerial
Implikasi  secara    teoretis  dari  temuan  penelitian  ini adalah hedge ratio OLS  di  pasar  yang  tidak  likuid seperti yang ada di pasar futures Indonesia akan lebih rendah  dibandingkan hedge ratio yang  diestimasi dengan  metode  ekonometrika  yang  lebih  canggih seperti VECM dan TARCH. Namun, efektivitas lindung nilai  dengan  menggunakan hedge ratio OLS  tidak terlampau  jauh  dibandingkan  yang  dihasilkan  oleh hedge ratio lain yang lebih canggih apabila digunakan untuk hedging dalam jangka waktu yang relatif pendek seperti satu bulan.
Cukup  tingginya  efektivitas  lindung  nilai  yang dapat  diperoleh  dengan  strategi  membeli  kontrak futures olein di Bursa Berjangka Jakarta memberikan kesempatan kepada semua pihak yang berkepentingan, baik  produsen  maupun  konsumen,  untuk  melindungi diri dari fluktuasi harga olein di pasar spot . Penentuan hedge ratio dapat dilakukan secara relatif mudah yaitu dengan  metode  regresi  OLS  antara  perubahan  harga futures dan  harga spot .  Penelitian  ini  membuktikan efektivitas  lindung  nilai  dengan  metode  OLS  tidak terlampau terpaut jauh dengan metode penentuan hedge ratio yang lebih canggih seperti VECM dan TARCH.
Strategi lindung nilai yang dibuktikan dalam penelitian ini  adalah  strategi  lindung  nilai  yang  bersifat berkelanjutan dengan mengambil posisi di pasar futures setiap hari untuk kontrak pengiriman 1 bulan ke depan. Implementasi  strategi  dengan  interval  waktu  yang lebih  panjang  dan  dengan  masa  kontrak  yang  lebih lama membutuhkan perhitungan hedging effectiveness tersendiri yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik setiap orang. Seperti yang ditekankan oleh Lien (2005), penggunaan metode OLS cenderung  lebih baik pada implementasi  lindung  nilai  dengan  interval  pendek dan  masa  kontrak  jangka  pendek,  misalnya  bulanan. Apabila  ada  hubungan  kointegrasi  antara  harga spot dan harga futures , strategi hedging untuk posisi jangka menengah dan panjang dengan metode VECM diduga akan  memberikan hedging effectiveness yang  jauh
Tabel 7. Statistik deskriptif hedge ratio dengan model VECM
Rata- rata standard deviation median max min hedge ratio 0,79 0,08 0,69 0,809 0,75
Tabel 8.  Hasil estimasi volatilitas harga spot dan harga futures dengan model TARCH
Koefisien Hasil Estimasi (t value) Harga Futures c 0,13 (1,98)* β 0,68 (2,53)* γ 0,15 (2,14)** θ 0,75 (1,89)* Harga Spot c 0,19 (1,56)* β 0,68 (2,09)* γ 0,21 (2,23)** θ 0,65 (1,77)* Keterangan:  ***  signifikan  pada level  of  error 1%,  ** signifikan pada level of error 5%,* signifikan pada level of error 10%
Tabel 9. Statistik deskriptif hedge ratio dengan model TARCH
Rata- rata standard deviation median max min hedge ratio 0,63 0,27 0,79 0,89 0,48
Tabel 10. hedging effectiveness
hedge ratio hedging effectiveness OLS 0,75 VECM 0,78 TARCH 0,68
hanya  berselisih  sebesar  3%  antara  OLS  dan VECM seperti yang dapat dilihat pada Tabel 10, maka dapat disimpulkan    adanya  hubungan  kointegrasi  tidak terlampau  memengaruhi  kinerja hedge ratio OLS sebagai dasar penerapan strategi lindung nilai apabila dibandingkan  dengan  VECM.  Tipisnya  perbedaaan hedging effectiveness antara OLS dan VECM di Bursa Berjangka  Jakarta  diduga  karena  likuiditas  di  pasar futures yang masih relatif dangkal. Transaksi kontrak futures di Bursa Berjangka Jakarta masih relatif rendah di bandingkan dengan Bursa Malaysia.  Seperti yang ditunjukkan  pula  oleh Alizadeh  dan  Nomikos  (2004) bahwa  setiap  tahap  perkembangan  pasar  komoditas berjangka  membutuhkan  strategi  penentuan hedge ratio yang berbeda.
lebih  tinggi  karena  adanya  hubungan  kointegrasi menunjukkan  adanya  hubungan  ekuilibrium  jangka panjang antara harga spot dan harga futures .

## kesiMpulan Dan saran

## Kesimpulan
Efektivitas  lindung  nilai  olein  atau  minyak  sawit dengan mengambil posisi di pasar futures Jakarta cukup tinggi. Bursa Berjangka  Jakarta memberikan peluang lindung nilai yang cukup baik dimana posisi di kontrak futures dapat  menurunkan  volatilitas  imbal  hasil portfolio sampai lebih dari 70% dibandingkan apabila tidak menggunakan lindung nilai dengan bertransaksi secara kas di pasar spot . Tiga metode penentuan hedge ratio , OLS, VECM dan TARCH, memiliki efektivitas lindung nilai yang tidak terlampau terpaut jauh. VECM menghasilkan hedging effectiveness yang  tertinggi. Tinggi    nya  efektivitas  lindung  nilai  dengan  VECM disebabkan adanya hubungan kointegrasi antara harga spot dan  harga futures di  Bursa  Berjangka  Jakarta. hedging dalam jangka menengah dan panjang sebaiknya menggunakan  strategi  yang  didasarkan  pada hedge ratio VECM.  Tantangan  terbesar  dari  implementasi hedge ratio VECM adalah penguasaan teori dan model ekonometrika  kointegrasi dan pemodelan ekonometrika VECM  menggunakan software ekonometrika  yang ada.
Efektivitas lindung nilai dengan hedge ratio OLS yang cukup tinggi dan tidak terlampau terpaut jauh dengan yang dihasilkan oleh hedge ratio dengan metode yang lebih  canggih  memberikan  peluang  yang  cukup  baik atas implementasi strategi hedging di Bursa Berjangka Jakarta karena relatif mudahnya menjalankan metode OLS  tanpa  perlu  memahami  terlebih  dahulu  konsep ekonometrika yang cukup canggih seperti kointegrasi dan  asimetric  volatility  ARCH.  Untuk  mengestimasi hedge ratio bahkan  tidak  memerlukan software ekonometrika, cukup dengan aplikasi spreadsheet yang dikuasai secara luas oleh kalangan awam ekonometrika besarnya hedge ratio dengan metode OLS sudah dapat diperoleh  dengan  mengestimasi  persamaan  regresi sederhana antara perubahan harga spot dan perubahan harga futures .  Namun,  implementasi  metode  OLS perlu  dijalankan  secara  berhati-hati  karena  dari  hasil penelitian  ini  dapat  dibuktikan  adanya  hubungan kontegrasi  antara  harga futures dan  harga spot serta bersifat asimetriknya volatilitas harga spot dan harga
futures .  Kointegrasi  dan  volatilitas  yang  asimetrik dapat  menyebabkan hedge ratio yang  tidak  akurat untuk posisi hedging dalam jangka panjang.

## Saran
Penelitian selanjutnya dapat fokus pada pengungkapan faktor-faktor  apa  saja  yang  memengaruhi  kinerja setiap hedge ratio ,  seperti  likuiditas  pasar  komoditas berjangka, dan kondisi makroekonomi. Metode estimasi hedge ratio dapat dikembangkan lebih jauh untuk dapat menangkap lebih tajam volatilitas yang asimetrik dan uji kointegrasi dengan menggunakan metode uji yang lebih robust .

## DaFTar pusTaka
Alizadeh  A,  Nomikos  N.  2004.  A  Markov  Regime Switching  approach  for  hedging  stock  indices. The Journal of futures market 24 (7): 649–674. https://doi.org/10.1002/fut.10130.
Bellemare  MF.  2011.  Rising  food  prices,  food  price volatility, and social unrest. american Journal of agricultural economics 97(1): 1–21. https://doi. org/10.1093/ajae/aau038.
Bhargava V, Malhotra D. 2007. Determining the optimal hedge ratio: Evidence from cotton and soybean markets. Journal  of  Business  and  economic studies 13(1): 38–57 Cotter J, Hanly J. 2012. Hedging effectiveness under conditions of asymmetry. The european Journal of finance 18(2): 2012. https://doi.org/10.1080/ 1351847X.2011.574977.
Dickey D, Fuller F. 1981. Likelihood Ratio Statistics for  autoregressive  time  series  with  a  unit root. econometrica 49:1057-1072  https://doi. org/10.2307/1912517.
Engle  R.  1982.  Autoregressive  Conditional Heteroskedasticity With estimates of the variance of UK Inflation. econometrica 50 (1982): 987– 1008. https://doi.org/10.2307/1912773.
Engle  R,  Granger  C.1987.  Co-integration  and  Error Correction:  Representation,  estimation  and testing. econometrica 55(1): 251–276. https:// doi.org/10.2307/1913236.
Fatimah M, Zainalabidin M. 1991. forecasting ability of  malaysian  crude  Palm  oil  futures  Price on  Physical  Price .  Kuala  Lumpur:  PORIM International  Palm  Oil  Conference,  Palm  Oil Research Institute of Malaysia, Kuala Lumpur.
Galtier  F.  2013.  Managing  food  price  instability  in developing  countries  A  critical  analysis  of strategies and instruments,  Agence Française de Développement  CIRAD-DIST.
Gupta K, Singh B. 2009. Estimating the optimal hedge ratio in Indian equity futures market. Journal of financial risk management 7(3 ): 38–98.
Juhl T, Kawaller I, Koch P. 2012. The Effect of the hedge horizon on optimal hedge size and effectiveness when  prices  are  cointegrated. The  Journal  of futures  markets 32(9):  837–876.  https://doi. org/10.1002/fut.20544.
[Kemendag  RI]  Kementerian  Perdagangan  Republik Indonesia.  2016. monthly  Trade  figure indonesia, 2012 -2016, Jakarta: Kemendag RI.
Ku,  Y,  Chen,H,  Chen,H.2007.  On  the  application  of the  dynamic  conditional  correlation  model  in estimating  optimal  timevarying  hedge  ratios. applied economics letters 14: 503–509. https:// doi.org/10.1080/13504850500447331.
Lien D. 2005. A Note on the superiority of the OLS hedge  ratio. The  Journal  of  futures  markets 25(11):1121–1126.https://doi.org/10.1002/ fut.20172.
Lien  D.  2004.  Cointegration  and  the  optimal  hedge ratio: The general case. The Quarterly review of economics and finance 44(5): 654-658. https:// doi.org/10.1016/j.qref.2003.08.004.
Liew  K,  Brooks  R.  1998.  Returns  and  volatility in  the  Kuala  Lumpur  crude  palm  oil futures  market. Journal  of  futures  markets 18(8):985–999.https://doi.org/10.1002/ (SICI)1096-9934(199812)18:8<985::AID- FUT6>3.0.CO;2-5.
Moschini G, Myers R. 2002. Testing for constant hedge ratios  in  commodity  markets:  a  multivariate GARCH  approach. Journal  of  empirical finance 9:  589–603.  https://doi.org/10.1016/ S0927-5398(02)00012-9.
Roache S. 2010. What explains the rise in food price volatility? imf Working Papers 10(129): 1–29. Rosalan  bin  Ali.  1995.  Forecasting  and  hedging: An  illustration  of  risk  reduction  and  profit opportunities  in  the  global  palm  oil  industry [dissertation].  Dublin:University  of  College Dublin,
Wright B. 2011. The economics of grain price volatility. applied economic perspectives and policy 33(1): 32–58. https://doi.org/10.1093/aepp/ppq033.
Yang W, Allen D. 2005. Multivariate GARCH hedge ratios  and  hedging  effectiveness  in  Australian futures  markets, Journal  of  accounting  & finance 45(2): 301–321. https://doi.org/10.1111/
j.1467-629x.2004.00119.x.