## PENGARUH HARGA KOMODITAS PANGAN HEWANI ASAL TERNAK TERHADAP INFLASI DI PROVINSI D.I. YOGYAKARTA
Ryan Apriyadi 1*
Jurusan Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Tidar, Magelang ryan.apriyadi19@gmail.com
Dinar Melani Hutajulu 2
Jurusan Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Tidar, Magelang dinarmelani@untidar.ac.id

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  research  is  to  know  the  price  development  of  food  commodities  from livestock, inflation responses about the shocks price of the food commodities from livestock, contributions from the price fluctuation of food commodities from livestock in explaining the diversity of inflation, know the causality of food commodities from livestock and inflation in the province of D.I. Yogyakarta. The data used in this study is secondary data. Secondary data is obtained from the price of livestock commodities in traditional markets and from the central food price information center in the province of D.I. Yogyakarta. Research data is beef meat price, chicken meat price, and chicken egg price in the traditional market period 2017 – 2019. Data used in monthly form starting from January 2017 - December 2019. The analysis is using descriptive analysis, VAR analysis, and causality granger. Results showed the beef commodity during  the  year  2017-2019  stable.  While  the  chicken  meat  price  and  chicken  egg  price  are fluctuating  and  tend  to  increase.  The  price  shocks  of  beef  commodities,  chicken  meat,  and chicken eggs do not have much impact on the rate of inflation. Chicken meat and chicken eggs are the most dominant in explaining the diversity of inflation. While the beef becomes last ranks in explaining the diversity of inflation. There is a causality relationship between inflation on the price of chicken meat and causality between inflation and chicken egg prices.
Keywords : food prices, inflation, VAR, granger causality

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui perkembangan harga komoditas pangan hewani asal  ternak,  mengetahui  respon  inflasi atas  guncangan  harga  komoditas  pangan  hewani  asal ternak, mengetahui kontribusi dari fluktuasi harga komoditas pangan hewani asal ternak dalam menjelaskan keragaman inflasi serta mengetahui hubungan kausalitas antara komoditas pangan hewani  asal  ternak  dan  inflasi  di  Provinsi  D.I.  Yogyakarta.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder diperoleh dari harga komoditas ternak pada pasar tradisional dan dari pusat informasi harga pangan strategis di Provinsi D.I. Yogyakarta. Data yang diambil adalah data harga daging sapi, harga daging ayam, dan harga telur ayam di pasar tradisional periode 2017 – 2019. Data yang digunakan dalam bentuk bulanan mulai dari bulan Januari 2017 - bulan Desember 2019. Analisis dilakukan dengan menggunakan analisis deskriptif, analisis VAR dan Kausalitas Granger. Hasil menunjukkan  komoditas daging sapi selama tahun 2017-2019 stabil. Sedangkan harga daging ayam dan telur ayam berfluktatif dan
cenderung  mengalami  peningkatan.  Guncangan  harga  komoditas  daging  sapi,  daging  ayam serta  telur  ayam  tidak  terlalu  berdampak  pada  laju  inflasi.  Komoditas  pangan  hewani  asal ternak yang paling dominan dalam menjelaskan keragaman inflasi yaitu daging ayam dan telur ayam.  Sedangkan  daging  sapi  menempati  urutan  terakhir  dalam  menjelaskan  keberagaman inflasi. Ada hubungan kausalitas searah antara inflasi terhadap harga daging ayam dan terjadi kausalitas searah antara inflasi terhadap harga telur ayam.
Kata kunci : harga pangan, inflasi, VAR, kausalitas granger

## PENDAHULUAN
Inflasi  merupakan  salah  satu  indikator  ekonomi  yang  digunakan  untuk  mengukur stabilitas  perekonomian  suatu  negara  (Septiatin,  Mawardi,  &  Rizki,  2016).  Tingkat  inflasi tercermin dari naiknya harga barang-barang secara umum. Pengendalian inflasi dan stabilitas ekonomi  masih  menjadi  salah  satu  tantangan  di  beberapa  daerah  di  Indonesia,  khususnya provinsi D.I. Yogyakarta.
Dari  informasi  yang  didapatkan,  inflasi  D.I.  Yogyakarta  2017  berada  dalam  sasaran target inflasi nasional dengan pencapaian sebesar 4,20 persen (yoy) dan tingkat inflasi tersebut lebih tinggi dibandingkan tahun sebelumnya 2,29 persen (yoy) dan lebih tinggi dari pencapaian inflasi  nasional  sebesar  3,63  persen  (yoy)  (BI,  2018a).  Namun,  rendahnya  inflasi kelompok bahan  makanan,  kelompok  kesehatan  dan  kelompok  makanan  telah  turut  menahan  tingkat inflasi yang lebih tinggi di D.I. Yogyakarta pada 2017. Pada tahun 2018, pencapaian inflasi provinsi  D.I.  Yogyakarta  lebih  rendah  dibanding  Nasional  dan  menjadi  yang  terendah dibanding provinsi lain di Jawa (BI, 2018b). Pencapaian inflasi D.I. Yogyakarta sebesar 2,77 persen  (yoy)  dan  menjadi  yang  terendah  dibandingkan  dengan  provinsi  Jawa  Tengah  2,82 persen  (yoy),  Jawa  Timur  2,86  persen  (yoy),  D.K.I.  Jakarta  3,27  persen  (yoy),  Banten  3,42 persen (yoy), dan Jawa Barat 3,54 persen (yoy).
Sedangkan inflasi D.I. Yogyakarta pada tahun 2019 relatif terkendali yakni tercatat 2,99 persen (yoy) (BPS, 2019). Capaian inflasi ini sedikit lebih tinggi dibanding realisasi inflasi D.I. Yogyakarta pada tahun 2018 yakni 2,77 persen (yoy) maupun capaian inflasi  nasional 2019 yakni 2,72 persen (yoy). Namun demikian capaian tersebut masih sejalan dengan sasaran yang telah ditetapkan yakni 3,5 persen±1 persen (yoy). Peningkatan inflasi ini dipengaruhi oleh pola high season liburan yang disertai beberapa komoditas pangan yang memasuki masa tanam.

## Gambar 1. Pertumbuhan Laju Inflasi Provinsi D.I. Yogyakarta

## Sumber : Badan Pusat Statistik (diolah)
Dalam  hal  ini,  pangan  merupakan  komoditas  strategis  dalam  pembangunan  sumber daya manusia, yaitu untuk pemenuhan konsumsi utama. Namun, dalam melihat fungsi pangan sebagai  pemenuhan  konsumsi  masyarakat,  harga  pangan  yang  berfluktuasi  berdampak terhadap perekonomian. Terjadinya kelangkaan pasokan dan tingginya permintaan masyarakat terhadap  pangan  menimbulkan  gejolak  harga  pangan.  Sehingga  peningkatan  harga  pangan berdampak terhadap inflasi (Irawati, Wibowo, & Ayu, 2019).
Dalam  Kebijakan  Umum  Ketahanan  Pangan  2010-2014  disebutkan  bahwa  aspek keseimbangan  ketahanan  pangan,  meliputi  ketersediaan,  aksesibilitas  dan  stabilisasi  harga pangan  (Nurhemi,  Soekro,  &  Suryani,  2014).  Furlong  dan  Ingenito  dalam  (Setiawan  & Hadianto, 2014)  menyatakan bahwa fluktuasi harga pangan dapat dijadikan indikator inflasi karena mempunyai respon yang sangat cepat terhadap berbagai guncangan ekonomi (economic shocks) ,  seperti supply dan demand  shocks ,  dan  guncangan  bukan  ekonomi (non-economic shocks) seperti bencana alam.
Tren  kenaikan  kelompok  bahan  makanan  terjadi  hingga  akhir  2017.  Kondisi  ini tercermin dari naiknya harga kelompok bahan makanan pada 2017 sebesar 3.56 persen (BPS, 2018).  Hanya  ada  beberapa  komoditas  yang  mengalami  penurunan  harga  seperti  bawang merah,  bawang  putih,  cabai  merah  dan  cabai  rawit.  Cukup  berlimpahnya  pasokan  yang didukung  dengan  kelancaran  distribusi  ini  telah  mendorong  penurunan  harga  komoditas tersebut.
Namun  pada  akhir  tahun  2018,  kelompok  bahan  makanan  menjadi  faktor  utama pendorong  inflasi.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  kontribusinya  terhadap  inflasi.  Sehingga  dapat dikatakan, inflasi harga pangan menyebabkan peningkatan inflasi (Nurliza, 2017). Peningkatan inflasi pada kelompok bahan makanan merupakan siklus tahunan yang terjadi di akhir tahun. Penyebab utama hal ini karena masuknya musim tanam pada beberapa jenis tanaman pangan dan  hortikultura,  serta  lonjakan  permintaan  terhadap  daging  ayam  dan  telur  ayam.  Dari lonjakan harga yang terjadi pada akhir tahun, terkhusus komoditas pangan hewani asal ternak, perlu  kiranya  untuk  mengetahui  pengaruh  komoditas  pangan  hewani  asal  ternak  terhadap inflasi.  Apalagi  komoditas  pangan  hewani  asal  ternak  seperti  daging  sapi,  daging ayam  dan telur ayam telah memberikan kontribusi yang besar bagi pangan masyarakat.
Adapun data yang akan dijadikan informasi adalah perkembangan harga pangan hewani
-2 0 2 4 6 Inflasi
asal ternak di provinsi D.I. Yogyakarta. Kemudian perkembangan harga tersebut dianalisis dan setelah melakukan analisis perkembangan harga, selanjutnya perlu dianalisis pengaruh masing- masing fluktuasi harga komoditas ternak terhadap inflasi di provinsi D.I. Yogyakarta. Analisis ini  dilakukan  untuk  mengetahui  pangan  hewani  asal  ternak  yang  manakah  yang  akan memberikan  pengaruh  paling  besar  terhadap  inflasi  di  provinsi  D.I.  Yogyakarta.  Adapun penelitian  ini  berjudul  “Pengaruh  Harga  Komoditas  Pangan  Hewani  Asal  Ternak Terhadap Inflasi di Provinsi D.I. Yogyakarta”. Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Untuk  mengetahui  perkembangan  harga  komoditas  pangan  hewani  asal  ternak  di Provinsi D.I. Yogyakarta
2. Untuk mengetahui respon inflasi atas guncangan harga komoditas pangan hewani asal ternak di Provinsi D.I. Yogyakarta
3. Untuk mengetahui kontribusi dari fluktuasi harga komoditas pangan hewani asal ternak dalam menjelaskan keragaman inflasi di Provinsi D.I. Yogyakarta
4. Untuk  mengetahui  hubungan  kausalitas  antara  komoditas  pangan  hewani asal ternak dan inflasi di Provinsi D.I. Yogyakarta
Adapun manfaat dari penelitian ini yaitu bagi pemerintah agar dapat menjadi sumber penentuan kebijakan dalam penentuan harga-harga komoditas pangan hewani asal ternak. Bagi masyarakat agar dapat menjadi sumber pengetahuan mengenai kaitan harga komoditas pangan hewani  asal  ternak  terhadap  kondisi  inflasi.  Bagi  peneliti  agar  penelitian  ini  dapat  menjadi sumber referensi untuk penelitian selanjutnya yang lebih baik.

## KAJIAN PUSTAKA

## Inflasi
Inflasi  adalah  salah  satu  indikator  dalam  perekonomian  yang  digunakan  untuk mengukur  stabilitas  ekonomi  suatu  wilayah.  Inflasi  merupakan  kecenderungan  harga-harga barang naik secara umum dan terus-menerus (Suriani & Asra, 2016). Dari definisi tersebut, jika kenaikan harga barang atau jasa terjadi hanya pada satu atau dua komoditas, kondisi ini tidak bisa disebut inflasi dan juga tidak bisa disebut inflasi jika terjadi pada satu periode waktu yang sesaat. Tingkat inflasi dapat dilihat salah satunya  dari Indeks Harga Konsumen (IHK), dimana perubahan IHK menunjukkan perubahan harga dari barang atau jasa. Barang dan jasa yang dihitung dalam IHK adalah 744 komoditas barang dan jasa yang termasuk dalam paket komoditas kebutuhan rumah tangga berdasarkan hasil Survei Biaya Hidup (SBH) tahun 2007.
Perhitungan  inflasi  dapat  dilihat  salah  satunya  dari  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK). Perubahan  IHK  menunjukkan  perubahan harga  dari  barang  atau  jasa.  Barang  dan  jasa  yang dihitung  dalam  IHK  adalah  744  komoditas  barang  dan  jasa  yang  termasuk  dalam  paket komoditas kebutuhan rumah tangga berdasarkan hasil Survei Biaya Hidup (SBH) tahun 2007.
Dalam  IHK  2016,  jumlah  kelompok  dan  subkelompok  adalah  sebesar  7  kelompok  dan  35 subkelompok (Kusnadi & Shofwan, 2018). Penjabaran kelompok IHK adalah sebagai berikut :
1. Kelompok Bahan Makanan
2. Kelompok Makanan Jadi
3. Kelompok Perumahan, Air, Listrik, Gas, dan Bahan Bakar
4. Kelompok Sandang
5. Kelompok Kesehatan
6. Kelompok Pendidikan, Rekreasi, dan Olahraga
7. Kelompok Transportasi, Komunikasi dan Jasa Keuangan
Dengan  dasar  perhitungan  inflasi  menggunakan  IHK  tersebut,  peningkatan  maupun penurunan  pada  angka  inflasi  akan  dipengaruhi  oleh  indeks  harga  konsumen.  Sehingga perubahan harga konsumen termasuk bahan pangan, dapat memberikan perubahan pada nilai inflasi. Hal ini menjadi dasar dalam membahas kaitan antara bahan pangan dan  inflasi.

## Pangan Hewani Asal Ternak
Pangan menurut Undang-Undang No 18 tahun 2012 yaitu segala sesuatu yang berasal dari sumber hayati produk pertanian, perkebunan, kehutanan, perikanan, peternakan, perairan, dan  air,  baik  yang  diolah  maupun  tidak  diolah  yang  diperuntukkan  sebagai  makanan  atau minuman bagi konsumsi manusia, termasuk bahan tambahan pangan, bahan baku pangan, dan bahan  lainnya  yang  digunakan  dalam  proses  penyiapan,  pengolahan,  dan  atau  pembuatan makanan atau minuman. Berdasarkan sumbernya, bahan pangan dibedakan menjadi dua, yaitu bahan pangan nabati dan bahan pangan hewani. Pangan nabati merupakan bahan pangan yang berasal  dari  hasil  tumbuhan  dan  turunannya,  seperti  padi,  tempe,  dan  buah-buahan.  Pangan hewani merupakan bahan pangan yang berasal dari hewan dan turunannya, seperti ikan, daging, dan  telur.  Komoditas  pangan  yang  dianalisis  pada  penelitian  ini  adalah  komoditas  pangan hewani yang berasal dari peternakan, yaitu daging ayam, daging sapi dan telur ayam. Hal ini didasarkan pada Peraturan Presiden No. 71 Tahun 2015 tentang penetapan dan penyimpanan barang kebutuhan pokok dan barang penting yang mengamanatkan bahwa daging sapi, daging ayam, dan telur ayam merupakan salah satu jenis barang kebutuhan pokok hasil peternakan (Priyanti  &  Inounu,  2018).  Barang  pokok  ini  sangat  berpengaruh  pada  kebutuhan  pangan masyarakat dan perubahan harga pada barang pokok ini sering menimbulkan gejolak inflasi. Berikut ini merupakan kriteria dasar dari daging sapi, daging ayam, dan telur ayam.
a. Daging Sapi, menurut SNI no 3932 tahun 2008, daging sapi merupakan bagian otot skeletal dari karkas sapi yang aman, layak dan lazim dikonsumsi oleh manusia, dapat berupa daging segar, daging segar dingin, atau daging beku.
b. Daging Ayam, menurut SNI no 3924 tahun 2009 merupakan bagian daging ayam broiler setelah dilakukan penyembelihan, pencabutan bulu dan pengeluaran jeroan, tanpa kepala, leher, kaki, paru-paru, dan atau ginjal.
c. Telur Ayam, dibagi menjadi dua yaitu telur ayam untuk pembibitan dan konsumsi. Telur ayam  konsumsi  menurut  SNI  no  3926  tahun  2008  merupakan  telur  ayam  yang  belum mengalami proses fortifikasi, pengawetan, dan proses pengeraman.

## Penelitian Terdahulu
Penelitian terdahulu ini menjadi salah satu acuan penulis dalam melakukan penelitian sehingga  penulis  dapat  memperkaya  teori  yang  digunakan  dalam  mengkaji  penelitian  yang dilakukan.  Berikut  merupakan  penelitian  terdahulu  berupa  beberapa  jurnal  terkait  dengan penelitian  yang  dilakukan  penulis.  Menurut  penelitian  Rahmanta  &  Maryunianta  (2020) tentang “Pengaruh Harga Komoditi Pangan Terhadap Inflasi Di Kota Medan” dimana harga cabai  merah,  harga  bawang  merah,  harga  beras,  harga  cabe  rawit,  dan  harga  bawang  putih memiliki pengaruh yang signifikan terhadap inflasi karena nilai t-statistik lebih besar dari t- tabel.  Hasil  analisis  FEVD  komoditas  yang  paling  dominan  dalam  menjelaskan  keragaman inflasi di Kota Medan dari yang paling besar pengaruhnya ke yang paling kecil adalah harga cabai merah, harga bawang merah, harga beras, harga cabe rawit, dan harga bawang putih.
Menurut penelitian Setiawan & Hadianto (2014) tentang “Fluktuasi Harga Komoditas Pangan  Dan  Dampaknya  Terhadap  Inflasi  Di  Provinsi  Banten”  analisis  IRF  menunjukkan bahwa guncangan harga komoditas jagung, beras, daging ayam ras, telur ayam ras dan cabai merah keriting sebesar satu standar deviasi akan berdampak pada peningkatan inflasi Provinsi Banten.  Analisis  FEVD  menunjukkan  harga  komoditas  pangan  yang  memiliki  kontribusi dalam menjelaskan keragaman inflasi di Provinsi Banten dari yang paling besar pengaruhnya ke paling kecil adalah jagung, cabai merah keriting, beras, bawang merah, daging sapi murni, daging ayam ras dan telur ayam ras. Uji kausalitas granger terjadi hubungan kausalitas satu arah, yaitu inflasi Banten mempengaruhi inflasi Lampung.
Menurut  penelitian  Hasanah  &  Hadianto  (2014)  tentang  “Dampak  Fluktuasi  Harga Pangan Hewani Asal Ternak Terhadap Inflasi di Kabupaten Bogor” yaitu dalam jangka pendek tidak terdapat komoditas pangan hewani asal ternak yang berdampak secara signifikan terhadap inflasi di Kabupaten Bogor. Dalam jangka panjang terdapat enam dari sepuluh komoditas yang berdampak  positif  terhadap  inflasi  Kabupaten  Bogor,  yaitu  daging  sapi  bistik,  daging  sapi murni, daging kambing/domba, telur ayam ras, dan telur itik. Empat komoditas lainnya, yaitu daging  ayam  broiler  (karkas),  daging  sapi  has,  telur  ayam  buras,  hati  sapi,  dan  susu  segar berdampak negatif terhadap inflasi Kabupaten Bogor.
Menurut  penelitian  Rahmah  &  Hadianto  (2013)  tentang  “Analisis  Fluktuasi  Harga Komoditas Pangan dan Pengaruhnya terhadap Inflasi di Jawa Barat” yaitu perkembangan harga komoditas  pangan  bersifat  positif  dengan  tren  cenderung  naik  dan  Perubahan  harga  ketiga komoditas pangan, yaitu beras, gula pasir dan kedelai, berpengaruh nyata terhadap perubahan inflasi di Jawa Barat

## METODE PENELITIAN
Data yang dipergunakan untuk mendukung penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder diperoleh dari harga komoditas ternak pada pasar tradisional dan studi dokumenter
( documenter study ) pada Pusat Informasi Harga Pangan Strategis di Provinsi D.I. Yogyakarta. Data yang diambil adalah data harga daging sapi di pasar tradisional periode 2017 – 2019, data harga daging ayam di pasar tradisional periode 2017-2019 dan data harga telur ayam di pasar tradisional periode 2017-2019. Variabel tersebut dipilih sebagai sampel dikarenakan variabel tersebut  merupakan  komoditas  pokok  hasil  peternakan.  Data  yang  digunakan  dalam  bentuk bulanan dimulai dari  bulan Januari 2017 sampai dengan bulan Desember 2019.

## Metode Analisis Data

## 1. Analisis Deskriptif
Analisis  ini  adalah  teknik  analisis  yang  memberikan  informasi  mengenai  data  yang dimiliki  dan  tidak  untuk  menguji  hipotesis.  Analisis  deskriptif  merupakan  bentuk  analisis sederhana  untuk  mendeskripsikan  dengan  penyajian  dalam  bantuan  tabel  dan  grafik  untuk mempermudah dalam penjelasan.

## 2. Vector Autoregression (VAR)
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis Vector Autoregression (VAR).  Metode Vector  Autoregression (VAR)  merupakan  salah  satu  model yang  dibangun  untuk  menganalisis  hubungan  saling  ketergantungan  antar  variabel  ekonomi yang  dapat  diestimasi  tanpa  perlu  menitikberatkan  pada  masalah  eksogenitas.  Dalam pendekatan  ini  semua  variabel  dianggap  sebagai  endogen  (Ariefianto,  2012).  Data  yang digunakan  dalam  model  VAR  adalah  data  time  series.  Model  VAR  dibangun  dengan pendekatan  yang  meminimalkan  teori  dengan  dengan  tujuan  agar  mampu  menangkap fenomena ekonomi dengan baik. Adapun model persamaan umum VAR diadopsi dari model persamaan (Setiawan & Hadianto, 2014) sebagai berikut :
𝐿𝑃𝐼 𝑡 = 𝐴 0 + 𝐴 1 𝐿𝑃𝐼 𝑡−𝑝 + 𝐴 2 𝐻𝐷𝑆 𝑡−𝑝 + 𝐴 3 𝐻𝐷𝐴 𝑡−𝑝 + 𝐴 4 𝐻𝑇𝐴 𝑡−𝑝 + 𝑒𝑡 1
𝐻𝐷𝑆 𝑡 = 𝐵 0 + 𝐵 1 𝐻𝐷𝑆 𝑡−𝑝 + 𝐵 2 𝐿𝑃𝐼 𝑡−𝑝 + 𝐵 3 𝐻𝐷𝐴 𝑡−𝑝 + 𝐵 4 𝐻𝑇𝐴 𝑡−𝑝 + 𝑒𝑡 2
𝐻𝐷𝐴 𝑡 = 𝐶 0 + 𝐶 1 𝐻𝐷𝐴 𝑡−𝑝 + 𝐶 2 𝐿𝑃𝐼 𝑡−𝑝 + 𝐶 3 𝐻𝐷𝑆 𝑡−𝑝 + 𝐶 4 𝐻𝑇𝐴 𝑡−𝑝 + 𝑒𝑡 3 𝐻𝑇𝐴 𝑡 = 𝐷 0 + 𝐷 1 𝐻𝑇𝐴 𝑡−𝑝 + 𝐷 2 𝐿𝑃𝐼 𝑡−𝑝 + 𝐷 3 𝐻𝐷𝑆 𝑡−𝑝 + 𝐷 4 𝐻𝐷𝐴 𝑡−𝑝 + 𝑒𝑡 4 dimana :
𝐿𝑃𝐼 𝑡 = Laju Pertumbuhan Inflasi pada waktu sekarang
𝐿𝑃𝐼 𝑡−𝑝
= Laju Pertumbuhan Inflasi pada waktu sebelumnya
𝐻𝐷𝑆 𝑡 = Harga Daging Sapi pada waktu sekarang
𝐻𝐷𝑆 𝑡−𝑝 = Harga Daging Sapi pada waktu sebelumnya
𝐻𝐷𝐴 𝑡 = Harga Daging Ayam pada waktu sekarang
𝐻𝐷𝐴 𝑡−𝑝 = Harga Daging Ayam pada waktu sebelumnya
𝐻𝑇𝑆 𝑡 = Harga Telur Ayam pada waktu  sekarang
𝐻𝑇𝑆 𝑡−𝑝 = Harga Telur Ayam pada waktu sebelumnya
𝐴 0 … . 𝐷 0 = Konstanta atau intercept
𝐴 1 … . 𝐷 4 = Koefisien
𝑒𝑡 1 … . 𝑒𝑡 4 = Error term
Spesifikasi model VAR meliputi pemilihan variabel dan penentuan lag setiap variabel endogen. Terdapat beberapa tahapan dalam analisis VAR yaitu uji stasioneritas dimana data yang tidak stasioner atau memiliki akar unit, jika dimasukkan dalam pengolahan statistik maka akan menghasilkan fenomena yang disebut dengan regresi palsu (spurious regression) . Untuk menguji ada atau tidaknya akar unit pada data, maka digunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF). Kemudian penentuan lag optimal yang diperlukan dalam rangka menangkap pengaruh dari setiap variabel terhadap variabel lainnya dalam sistem VAR.
Selanjutnya,  uji  stabilitas  model  VAR  dilakukan  untuk  menghitung  akar-akar  dari fungsi  polynomial.  Jika  nilai  absolutnya  <  1  maka  model  VAR  tersebut  dianggap  stabil sehingga Impulse  Response  Function  (IRF) dan  Forecast  Error  Variance  Decomposition (FEVD)  dapat  dikatakan  valid.  Kemudian,  uji  kointegrasi  bertujuan  untuk  menentukan variabel-variabel yang tidak stasioner terkointegrasi atau tidak. Jika trace statistic > critical value maka persamaan tersebut terkointegrasi. Uji kointegrasi dapat dilakukan dengan metode Johansen Cointegration test .
Setelah jumlah persamaan yang terkointegrasi telah diketahui maka tahapan selanjutnya yaitu analisis Vector Autoregression (VAR), analisis Impulse Response Function (IRF) dimana analisis  ini  melacak  respon  dari  variabel  endogen  di  dalam  sistem  VAR  karena  adanya guncangan (shocks) atau perubahan dalam variabel error, dan analisis Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) dimana  analisis  FEVD  dalam  model  VAR  bertujuan  untuk memprediksi  kontribusi  persentase  varian  setiap  variabel  karena  adanya  perubahan  variabel tertentu dalam sistem VAR.

## 3. Kausalitas Granger
Uji  kausalitas  Granger  dapat  mengindikasikan  apakah  suatu  variabel  mempunyai hubungan  dua  arah  atau  hanya  satu  arah  saja  dengan  memasukan  unsur  waktu.  Adanya hubungan dua arah atau satu arah tersebut dapat dilihat dengan membandingkan probabilitas dengan nilai kritis yang digunakan. Jika hasil uji kausalitas Granger menunjukkan probabilitas < nilai kritis maka terdapat hubungan kausalitas yaitu saling menyebabkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisis Deskriptif
Gambar 2. Perubahan Harga Daging Sapi

## Sumber : hargapangan.id (diolah)
Perubahan  harga  daging  sapi  selama  periode  peneltian cenderung  stabil.  Akan  tetapi terjadi penurunan sebesar 1 persen pada peridoe Juli 2017. Hal ini disebabkan oleh perintah dari Presiden Joko Widodo untuk menurunkan harga daging sapi hingga dibawah Rp. 80.000 menjelang  lebaran  idul  fitri  2017.  Pada  periode  April  2019  harga  daging  sapi  mengalami kenaikan tertinggi selama periode penelitian yaitu sebesar 2 persen. Hal ini disebabkan karena tingginya permintaan daging sapi menjelang lebaran idul fitri 2019.

## Gambar 3. Perubahan Harga Daging Ayam

## Sumber : hargapangan.id (diolah)
Perubahan  harga  daging  ayam  pada  periode  penelitian  cenderung  berfluktuasi.  Pada januari  tahun  2017,  perubahan  harga  daging  ayam  mengalami  penurunan  hingga  -8  persen. Akan tetapi pada bulan berikutnya mengalami kenaikan hingga pada bulan mei 2017 diangka 4 persen. Hal ini disebabkan oleh naiknya harga pakan ayam sehingga berimbas kepada harga ayam selama bulan Ramadhan dan menjelang Idul fitri. Pada periode selanjutnya harga daging ayam kembali turun dan didapati kembali naik pada periode akhir tahun 2017 menjelang natal dan tahun baru 2018.
Pada periode 2018, perubahan harga daging ayam mencapai titik tertinggi periode pada bulan juli 2018 dan titik terendah pada periode agustus 2018, Dimana titik tertinggi berada di angka  13  persen  sedangkan  titik  terendahnya  berada  dingka  -10  persen.  Kenaikan  tersebut
-1% 0% 1% 2% 3% Ja n -1 7 M ar -1 7
M e i- 1 7 Ju l- 1 7 Se p -1 7 No v- 1 7 Ja n -1 8 M ar -1 8
M e i- 1 8 Ju l- 1 8 Se p -1 8 * No v- 1 8* Ja n -1 9 M ar -1 9 M e i- 19 Ju l- 1 9 Se p -1 9 No v- 1 9 Perubahan Harga Daging Sapi -15% -10% -5% 0% 5% 10% 15% Ja n -1 7 M ar -1 7 M e i- 1 7 Ju l- 1 7 Se p -1 7 No v- 1 7 Ja n -1 8 M ar -1 8 M e i- 18
Ju l- 18 Se p -1 8*
N o v- 18 * Ja n -1 9 M ar -1 9 M e i- 1 9 Ju l- 1 9 Se p -1 9 No v- 1 9 Perubahan Harga Daging Ayam
disebabkan karena mekanisme dagang dimana para peternak ayam lebih banyak didominasi oleh jaringan kemitraan perusahaan dibandingkan swadaya masyarkat. Oleh karena itu, adanya pembatasan  bibit  ayam  (DOC)  yang  dilakukan  perusahaan  mitra  berdampak  besar  bagi produktivitas para peternak ayam. Sulitnya bibit ayam (DOC) dari perusahaan mitra ini akan berdampak  pada  tertundanya  periode  dan  masa  panen  ayam.  Musim  pancaroba  yang menyebabkan  suhu  udara  menjadi  tidak  stabil  juga  menjadi  suatu  masalah  tersendiri  yang mengakibatkan banyak ternak  terserang penyakit. Pada period-periode selanjutnya perubahan harga kembali naik dan turun hingga akhir periode penelitian.

## Gambar 4. Perubahan Harga Telur Ayam
Selama periode Januari 2017 hingga desember 2019, perkembangan harga telur ayam sangat berfluktuasi. Hal ini dapat dilihat pada gambar 4 dimana perubahan harga tertinggi telur ayam    dicapai  sebesar  28  persen  yang terjadi  pada  bulan  november  2018.  Sedangkan  harga perubahan terendah terjadi pada bulan febuari 2018 yaitu sebesar -20 persen. Laju perubahan harga  rata-rata  telur  ayam  ras  di  provinsi  D.I.  Yogyakarta  yaitu  1.163  persen.  Pencapaian tingkat  harga  tertinggi  terjadi  pada  periode  dipicu  karena  mulai  bertambahnya  jumlah permintaan konsumen untuk kebutuhan jelang natal dan tahun baru yang diduga menjadi faktor penyebab tingginya harga telur ayam  di provinsi D.I. Yogyakarta

## 2. Vector Autoregression (VAR)
Dampak fluktuasi harga komoditas ternak terhadap inflasi di  provinsi DIY dianalisis menggunakan  model Vector  Autoregression (VAR ) .  Adapun  tahap-tahap  dalam  melakukan analisis  VAR  yaitu  uji  stasioner  data,  penentuan  lag  optimal,  uji  stabilitas  model  VAR,  uji kointegrasi.
-30% -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40% Ja n -1 7 M ar -1 7
M e i- 1 7 Ju l- 17 Se p -1 7 No v- 1 7 Ja n -1 8 M ar -1 8 M e i- 1 8 Ju l- 18 Se p -1 8 *
No v- 1 8* Ja n -1 9 M ar -1 9 M e i- 1 9 Ju l- 19 Se p -1 9 No v- 1 9 Perubahan Harga Telur Ayam

## Uji Stasioneritas
Tahap awal analisis VAR yaitu uji stasioner data. Uji Stasioner data diperlukan karena jika data tidak stasioner, akan menimbulkan regresi palsu (spurious regression). Kriteria yang digunakan  adalah Augmented  Dickey-Fuller  (ADF) ,  dengan  taraf  nyata  5%.  Jika  nilai  ADF statistik lebih kecil  dari MacKinnon critical value maka data stasioner dan sebaliknya. Pada tahap 2nd difference semua variabel telah memenuhi kriteria stasioner, oleh karena itu semua variabel layak untuk dilakukan penelitian lebih lanjut.

## Tabel 1. Uji Stasioner Tingkat 2nd Difference
Variabel ADF statistic MacKinnon critical value Keterangan 1% 5% 10% LPI -6.8517 -3.65373 -2.95711 -2.61743 Stasioner HDS -14.794 -3.64634 -2.95402 -2.61582 Stasioner HDA -5.875 -3.67932 -2.96777 -2.62299 Stasioner HTA -4.8442 -3.71146 -2.98104 -2.62991 Stasioner

## Penentuan Lag Optimum
Setelah melakukan uji stasioner data, tahapan analisis VAR berikutnya yaitu penentuan lag optimal. Berdasarkan hasil perhitungan, lag optimal yang disarankan oleh semua kriteria adalah lag ke-1, sehingga lag optimal yang dipilih dalam penelitian ini adalah lag optimal ke- 1.

## Tabel 2. Hasil Penentuan Lag Optimum

## Uji Stabilitas Model
Uji stabilitas model VAR dilakukan dengan menguji akar-akar dari fungsi polinomial atau roots of caracterictics polynomial . Jika semua akar dari fungsi polinomial tersebut berada dalam  unit circle atau  jika  nilai absolutnya  <  1  maka model  VAR  dinyatakan  stabil.  Model VAR yang stabil akan menghasilkan estimasi Impuls Response Functions (IRF) dan Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) yang dianggap valid. Hasil uji stabilitas model VAR menunjukkan  bahwa  model  VAR  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sudah  stabil  pada  lag optimalnya, yaitu lag ke-1.
Gambar 5. Hasil Uji Stabilitas
Lag LogL LR
FPE AIC SC HQ 0 -930.8405 NA 4.74e+19 56.65700 56.83840 56.71803 1 -867.9844 106.6648 2.80e+18 53.81724    54.72421*   54.12241 2 -841.3530    38.73662*    1.54e+18*    53.17291*   54.80546    53.72221* 3 -832.9422 10.19490 2.76e+18 53.63286 55.99100 54.42630
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

## Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel-variabel  yang  tidak stasioner  berkointegrasi  atau  tidak.  Hasil  uji  kointegrasi  juga  menyatakan  hubungan  jangka panjang diantara variabel, sehingga diketahui Vector Error Correction Model (VECM) dapat digunakan  atau  tidak.  Kriteria  yang  digunakan  dalam  uji  kointegrasi  ini yaitu  Johansen Cointegration Test . Jika trace statistic lebih besar daripada critical value, maka model tersebut berkointegrasi.
Tabel 3. Hasil Uji Kointegrasi
Hasil perhitungan Johansen Cointegration Test disajikan pada table berikut ini. Hasil menunjukkan bahwa tidak terdapat trace pada hasil uji tersebut. Berdasarkan hasil tersebut, disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  persamaan  yang  berkointegrasi  dalam  jangka  panjang, sehingga estimasi menggunakan VAR bisa dilakukan pada tahap berikutnya.

## Estimasi Vector Autoregression (VAR)
Berikut dibawah ini merupakan hasil estimasi dengan menggunakan VAR.  Dari table output  tersebut  terlihat  bahwa  untuk  variabel  inflasi  secara  statistik  tidak  dipengaruhi  oleh variabel manapun yang ditunjukkan oleh nilai statistiknya lebih kecil dari t-tabel -2.03093. Hal yang sama juga terjadi untuk variabel harga daging sapi yang secara statistik tidak dipengaruhi variabel manapun.
Tabel 4. Hasil Estimasi VAR
Data Trend: None None Linear Linear Quadratic Test Type No Intercept Intercept Intercept Intercept Intercept No Trend No Trend No Trend Trend Trend Trace 1 1 1 1 1 Max-Eig 1 1 1 1 1
Vector Autoregression Estimates Date: 06/25/20   Time: 02:04 Sample (adjusted): 2017M03 2019M12 Included observations: 34 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
D(LPI) D(HDS) D(HDA) D(HTA) D(LPI(-1)) -0.128715 -27.79354 696.9854 1367.113 (0.18159) (143.647) (321.347) (326.941) [-0.70883] [-0.19349] [ 2.16895] [ 4.18152] D(HDS(-1)) -5.23E-05 -0.097270 -0.243954 -0.208950 (0.00023) (0.18499) (0.41383) (0.42104) [-0.22346] [-0.52581] [-0.58950] [-0.49627] D(HDA(-1)) -6.36E-05 0.031774 0.161212 0.713295 (9.3E-05) (0.07376) (0.16501) (0.16788) [-0.68215] [ 0.43077] [ 0.97698] [ 4.24875] D(HTA(-1)) -3.40E-05 0.033285 0.133172 -0.586888 (6.7E-05) (0.05279) (0.11809) (0.12014) [-0.51013] [ 0.63057] [ 1.12775] [-4.88494] C -0.024763 136.3215 175.4760 206.1456 (0.14825) (117.275) (262.352) (266.919) [-0.16704] [ 1.16241] [ 0.66886] [ 0.77232] R-squared 0.049857 0.043077 0.228620 0.655966 Adj. R-squared -0.081198 -0.088913 0.122223 0.608513 Sum sq. resids 20.72206 12967226 64894157 67173202 S.E. equation 0.845313 668.6896 1495.904 1521.945 F-statistic 0.380428 0.326364 2.148740 13.82349 Log likelihood -39.82616 -266.7207 -294.0963 -294.6831 Akaike AIC 2.636833 15.98357 17.59390 17.62842 Schwarz SC 2.861298 16.20803 17.81837 17.85288 Mean dependent -0.033824 127.9412 141.1765 186.7647 S.D. dependent 0.812952 640.8081 1596.657 2432.430 Determinant resid covariance (dof adj.) 1.45E+18 Determinant resid covariance 7.66E+17 Log likelihood -893.0333 Akaike information criterion 53.70784 Schwarz criterion 54.60570 Number of coefficients 20
Untuk  variabel  harga  daging  ayam  hanya  dipengaruhi  oleh  satu  variabel  saja  yaitu inflasi    pada  masa  lalu  yang  dibuktikan  oleh  nilai  statistik  2.16895  lebih  besar  dari  t-tabel. Sedangkan variabel harga telur ayam dipengaruhi oleh tiga variabel yaitu inflasi, harga daging ayam dan harga telur ayam itu sendiri pada waktu sebelumnya.

## Analisis Impuls Response Function (IRF)
Analisis  IRF  digunakan  untuk  melihat  respon  inflasi  terhadap  guncangan  harga komoditas hewani asal ternak. Secara umum, hasil analisis IRF menyatakan bahwa guncangan harga komoditas hewani asal ternak pada awal periode belum direspon oleh inflasi.
Gambar 6. Hasil Impuls Response Function (IRF)
.0 .2 .4 .6 .8 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(LPI) to D(LPI) .0 .2 .4 .6 .8 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(LPI) to D(HDS) .0 .2 .4 .6 .8 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(LPI) to D(HDA) .0 .2 .4 .6 .8 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(LPI) to D(HT A) 0 200 400 600 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(HDS) to D(LPI) 0 200 400 600 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(HDS) to D(HDS) 0 200 400 600 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(HDS) to D(HDA) 0 200 400 600 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(HDS) to D(HT A) 0 400 800 1,200 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(HDA) to D(LPI) 0 400 800 1,200 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(HDA) to D(HDS) 0 400 800 1,200 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(HDA) to D(HDA) 0 400 800 1,200 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(HDA) to D(HT A) -500 0 500 1,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(HT A) to D(LPI) -500 0 500 1,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(HT A) to D(HDS) -500 0 500 1,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(HT A) to D(HDA) -500 0 500 1,000 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Res pons e of D(HT A) to D(HT A) Response to Cholesky  One S.D. (d.f . adjusted) Innov ations
Namun,  pada  periode  berikutnya  semua guncangan  harga  komoditas  ternak  direspon oleh inflasi dan dalam jangka panjang mendekati suatu titik kestabilan akan tetapi masih belum menyentuh  titik  tersebut.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perubahan  harga  komoditas  ternak menimbulkan  dampak  yang  permanen.  Gambar  diatas  merupakan  ilustrasi  respon  inflasi terhadap  guncangan  harga  masing-masing  komoditas  ternak  pada  24  periode  ke  depan  dari periode penelitian (Januari 2017-Desember 2019). Dapat dilihat bahwa pada periode pertama belum ada guncangan harga komoditas ternak yang direspon oleh inflasi. Pada periode kedua, didapati  semua  komoditas  mengalami  respon  guncangan  negatif.  Pada  periode  ini  terjadi guncangan negatif terbesar hingga 0.1% dan diikuti oleh harga telur ayam sebesar 0.05%.
Pada periode selanjutnya yaitu periode ke tiga, harga daging sapi dan harga telur ayam mengalami guncangan respon positif, tetapi hal ini terjadi hanya sementara dan pada periode selanjutnya kembali mengalami guncangan negatif. Pada harga daging ayam respon guncangan negatif mengalami penurunan hingga periode empat yang menuju guncangan positif. Namun pada  periode  berikutnya  kembali  mengalami  penurunan  respon  guncangan  positif  secara perlahan  menuju  titik  keseimbangan  hingga  akhir  periode.  Dan  pada  daging  sapi dan  harga telur ayam mengalami  respon guncangan  positif pada periode tiga  dan kebali menurun pada periode berikutnya di titik keseimbangan hingga akhir periode.
Dari  hasil  analisis  IRF  dapat  disimpulkan  bahwa  hingga  24  periode  ke  depan  dari
periode penelitian, guncangan harga komoditas daging sapi, daging ayam serta telur ayam tidak terlalu berdampak pada laju inflasi. Goncangan terjadi hanya pada periode-periode awal saja dan pada periode selanjutnya stabil di titik keseimbanqgan.

## Analisis Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
Analisis Forecast  Error  Variance  Decomposition (FEVD)  digunakan  untuk mengetahui besarnya kontribusi dari guncangan harga pada masing-masing komoditas ternak yang  diteliti  dalam  menjelaskan  keragaman  inflasi  di  provinsi  D.I.  Yogyakarta.  Dari  hasil analisis  FEVD  juga  dapat  diketahui  komoditas  yang  paling  dominan  dalam  mempengaruhi inflasi di provinsi D.I. Yogyakarta.
Tabel 5. Hasil Forecast Error Variance Decomposition
Variance Decomposition of D(LPI): Period S.E. D(LPI) D(HDS) D(HDA) D(HTA) 1 0.845313 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.862400 98.28217 0.021534 1.365776 0.330516 3 0.866504 97.98826 0.085814 1.541966 0.383959 4 0.866776 97.93876 0.088234 1.569327 0.403678 5 0.866860 97.92320 0.089330 1.572648 0.414818 6 0.866917 97.91514 0.089481 1.575622 0.419756 7 0.866941 97.91144 0.089589 1.577028 0.421947 8 0.866952 97.90979 0.089643 1.577615 0.422950 9 0.866957 97.90904 0.089666 1.577885 0.423407 10 0.866959 97.90870 0.089676 1.578009 0.423613 11 0.866960 97.90855 0.089681 1.578065 0.423707 12 0.866961 97.90848 0.089683 1.578090 0.423750 13 0.866961 97.90844 0.089684 1.578102 0.423769 14 0.866961 97.90843 0.089684 1.578107 0.423778 15 0.866961 97.90842 0.089685 1.578109 0.423782 16 0.866961 97.90842 0.089685 1.578111 0.423784 17 0.866961 97.90842 0.089685 1.578111 0.423785 18 0.866961 97.90842 0.089685 1.578111 0.423785 19 0.866961 97.90842 0.089685 1.578111 0.423785 20 0.866961 97.90842 0.089685 1.578111 0.423786 21 0.866961 97.90842 0.089685 1.578111 0.423786 22 0.866961 97.90842 0.089685 1.578111 0.423786 23 0.866961 97.90842 0.089685 1.578111 0.423786 24 0.866961 97.90842 0.089685 1.578111 0.423786
Berdasarkan  hasil  analisis  FEVD,  pada  periode  ke-1  keragaman  inflasi  provinsi  D.I. Yogyakarta masih dijelaskan 100% oleh inflasi itu sendiri. Pada periode ke2, keragaman inflasi dijelaskan  98.28%  oleh  inflasi,  dan  mulai  dijelaskan  pula  oleh  variabel-variabel  lain,  yaitu sebesar  0.02%  dijelaskan  oleh  harga  daging  sapi,  1.36%  oleh  harga  daging  ayam,  0.33% dijelaskan oleh harga telur ayam.
Pada  akhir  periode  ke-24,  kontribusi  inflasi  provinsi  D.I.  Yogyakarta  dalam menjelaskan  keragaman  inflasi  provinsi  D.I.  Yogyakarta  sendiri  sudah  berkurang  menjadi 97.90%,  sementara  variabel  lainnya  cenderung  meningkat.  Komoditas  pokok  ternak  yang paling dominan dalam menjelaskan keragaman inflasi provinsi DIY yaitu daging ayam sebesar
1.57%. Daging ayam merupakan sumber protein pangan hewani yang paling mudah didapatkan di provinsi D.I. Yogyakarta. Hal ini menyebabkan nilai konsumsi daging ayam di provinsi DIY relatif besar. Hal ini  diduga karena komoditas tersebut juga mempunyai efek pengganda pada industri makanan setengah jadi dan makanan jadi seperti nugget, ayam goreng, ayamm geprek, ayam  cepat  saji,  dll.  Oleh  karena  itu,  kenaikan  harga  daging  ayam  akan  berdampak  pada naiknya harga produk makanan pada umumnya.
Telur  ayam  menempati  urutan  selanjutnya  dalam  menjelaskan  keragaman  inflasi Provinsi DIY, dengan presentase sebesar 0.42%.. . Kontribusi telur ayam dalam menjelaskan inflasi  provinsi  DIY  diduga  karena  adanya  Telur  ayam  ras  digunakan  sebagai  bahan  baku dalam  pembuatan  roti,  kue  dan  makanan  jadi  lainnya.  Akibatnya,  perubahan  harga  pada komoditas  telur  ayam  akan  berdampak  pada  perubahan  harga  produk  turunannya.    Adapun variabel komoditas daging sapi memberikan kontribusi sebesar 0.08%. Hal ini diduga karena komoditas  tersebut  mempunyai  efek  pengganda  pada  industri  makanan  setengah  jadi  dan makanan  jadi.  Daging  sapi  murni  digunakan  untuk  pembuatan  bakso,  sosis,  serta  produk makanan jadi lainnya, seperti soto dan masakan padang.

## 3. Kausalitas Granger
Uji  Kausalitas  Granger  yaitu  merupakan  sebuah  metode  analisis  untuk  mengetahui hubungan  di  mana  di  satu  sisi  suatu  variabel  dependen  dapat  dipengaruhi  oleh  variabel  lain (variabel  independen)  dan  di  sisi  lain  varibel  independen  tersebut  dapat  menempati  posisi variabel  dependen.  Hubungan  seperti  ini  sering  disebut  sebagai  hubungan  hubungan  timbal balik.

## Tabel 6. Hasil Uji Kausalitas Granger
Pairwise Granger Causality Tests Date: 06/25/20   Time: 02:53
Sample: 2017M01 2019M12 Lags: 1 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. D(HDS) does not Granger Cause D(LPI) 34 0.01212 0.9130 D(LPI) does not Granger Cause D(HDS) 0.05326 0.8190 D(HDA) does not Granger Cause D(LPI) 34 0.80224 0.3773 D(LPI) does not Granger Cause D(HDA) 4.45928 0.0429 D(HTA) does not Granger Cause D(LPI) 34 0.53686 0.4692 D(LPI) does not Granger Cause D(HTA) 13.3342 0.0010
Dari hasil yang diperoleh berdasarkan lag optimum yaitu satu, diketahui bahwa yang memiliki hubungan kausalitas adalah yang memiliki nilai probabilitas  < 0.05. Tidak terdapat hubungan antara  harga daging sapi terhadap inflasi dan sebaliknya. Dibuktikan dengan nilai Prob. masing-masing > 0.05 yaitu 0.9130 dan 0.8190 sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi
kausalitas apapun untuk kedua variabel tesebut. Tidak terdapat hubungan satu arah antara harga daging  ayam  terhadap  inflasi  dimana  nilai  Prob.  >  0.05  yaitu  0.3773.  Namun,  terdapat hubungan satu arah antara inflasi terhadap harga daging ayam yang dibuktikan dengan nilai Prob.  0.0429  lebih  kecil  dari  0.05.  Dengan  demikian,  disimpulkan  terjadi  kausalitas  searah antara inflasi terhadap harga daging ayam dan tidak berlaku sebaliknya.
Tidak terdapat hubungan harga telur ayam terhadap inflasi dengan nilai Prob. > 0.05 yaitu 0.4692. Namun, terdapat hubungan satu arah antara  inflasi terhadap harga telur ayam. Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai  Prob.  <  0.05  yaitu  0.0010.  Dengan  demikian,  disimpulkan terjadi kausalitas searah antara inflasi terhadap harga telur ayam dan tidak berlaku sebaliknya.

## KESIMPULAN  DAN  SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  pengaruh  komoditas  hewani  asal  ternak  terhadap inflasi  dengan  menggunakan  metode  VAR,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  perkembangan harga komoditas daging sapi selama tahun 2017-2019 pada dapat dikatakan stabil, sedangkan harga  komoditas  daging  ayam  dan  telur  ayam  berfluktatif  dan  cenderung  mengalami peningkatan.
Dari  hasil  analisis  IRF  dapat  disimpulkan  bahwa  hingga  24  periode  ke  depan  dari periode penelitian, guncangan harga komoditas daging sapi, daging ayam serta telur ayam tidak terlalu berdampak pada laju inflasi. Guncangan terjadi hanya pada periode-periode awal saja dan pada periode selanjutnya stabil di titik keseimbangan.
Pada  akhir  periode  ke-24,  kontribusi  inflasi  Provinsi  D.I.  Yogyakarta  dalam menjelaskan  keragaman  inflasi  Provinsi  D.I.  Yogyakarta  sendiri  sudah  berkurang  menjadi 97.91%,  sementara  variabel  lainnya  cenderung  meningkat.  Komoditas  pagan  hewani  asal ternak yang paling dominan dalam menjelaskan keragaman inflasi  Provinsi D.I. Yogyakarta yaitu  daging  ayam  dan  urutan  selanjutnya  yaitu  telur  ayam.  Adapun  variabel  daging  sapi menempati urutan terakhir dalam menjelaskan keberagaman inflasi Provinsi DIY.
Ada hubungan kausalitas searah antara inflasi terhadap harga daging ayam dengan nilai Prob. 0.0429 lebih kecil dari 0.05. Kemudian terjadi kausalitas searah antara inflasi terhadap harga  telur  ayam  dengan  nilai  Prob.  <  0.05  yaitu  0.0010.  sedangkan  untuk  variabel  lainnya tidak terdapat hubungan kausalitas satu arah dan sebaliknya.

## Keterbatasan
Berdasarkan  pada  pengalaman  langsung  peneliti  dalam  proses  penelitian  ini,  ada beberapa keterbatasan yang dialami dan dapat menjadi beberapa faktor yang agar dapat untuk lebih  diperhatikan  bagi  peneliti-peneliti  yang  akan  datang  dalam  lebih  menyempurnakan penelitiannya  karna  penelitian  ini  sendiri  tentu  memiliki  kekurangan  yang  perlu  terus diperbaiki dalam penelitian-penelitian kedepannya. Beberapa keterbatasan dalam penelitian ini adalah  variabel  komoditas  pokok  ternak  yang  diobservasi  hanya  berjumlah  tiga  variabel
sedangkan  masih  banyak  lagi  variabel-variabel  lain  yang  dapat  mempengaruhi  inflasi, keterbatasan  data  yang  tersedia,  peneliti  yang  masih  pada  tahap  belajar  dalam  melakukan penelitian sehingga masih banyak hal yang perlu dikembangkan.

## Saran
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, terdapat beberapa saran yang dapat dipertimbangkan yaitu perkembangan harga komoditas ternak selama tahun 2017-2019 pada daging  ayam  dan  telur  ayam  menunjukkan  peningkatan.  Oleh  karena  itu,  disarankan pemerintah  harus  lebih  mengutamakan  upaya  stabilisasi  harga  dengan  cara  memperlancar distribusi  dan  operasi  pasar  untuk  memperkecil  tingkat  fluktuasi  harga  komoditas  pangan. Sedangkan untuk harga komoditas daging sapi cenderung sudah stabil dan perlu dipertahankan.
Diperlukan upaya kebijakan pengendalian inflasi di Provinsi D.I. Yogyakarta melalui Tim  Pengendalian  Inflasi  Daerah  (TPID).  TPID  perlu  melakukan  pemantauan  atas perkembangan  harga  dan  kondisi  stok  komoditas  pangan  di  daerah  khususnya  pada  waktu- waktu  dimana  terjadi  lonjakan  harga  seperti  musim  paceklik  ataupun  menjelang  hari  besar keagamaa  nasional  sehingga  masyarakat  tidak  terlalu  terdampak  dalam  fenomena  ini. Diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk  lebih  memperdalam  analisis  pengaruh  harga komoditas  ternak  di  Provinsi  D.I.  Yogyakarta.  Selain  itu,  perlu  dipertimbangkan  pula kebijakan-kebijakan serta variabel terkait lainnya yang mempengaruhi guncangan harga pada komoditas  ternak.  Selanjutnya,  diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  mengenai  integrasi  pasar antar wilayah.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariefianto,  D.  (2012). Ekonometrika:  Esensi  dan  Aplikasi  dengan  Menggunakan  Eviews . Jakarta: Erlangga.
BI. (2018a). Kajian Ekonomi Regional. Retrieved June 18, 2020, from https://www.bi.go.id/ website: https://www.bi.go.id/id/publikasi/kajian-ekonomi- regional/yogya/Pages/KEKR-DIY-FEBRUARI-2018.aspx
BI.  (2018b).  Kajian  Ekonomi  Regional.  Retrieved  June  18,  2020,  from  bi.go.id  website: https://www.bi.go.id/id/publikasi/kajian-ekonomi-regional/yogya/Pages/Kajian- Ekonomi-dan-Keuangan-Regional-DIY-November-2018.aspx
BPS.  (2018).  Perkembangan  Indeks  Harga  Konsumen  /  Inflasi  Kota  Yogyakarta  Desember 2017. Retrieved June 18, 2020, from yogyakarta.bps.go.id website: https://yogyakarta.bps.go.id/pressrelease/2018/01/02/834/perkembangan-indeks- harga-konsumen---inflasi-kota-yogyakarta-desember-2017.html#:~:text=Kota Yogyakarta pada Bulan Desember,bakar naik 0%2C02 persen
BPS. (2019). Perkembangan Indeks Harga Konsumen Bulan September 2019. Retrieved June
18, 2020, from yogyakarta.bps.go.id website:
https://yogyakarta.bps.go.id/pressrelease/2019/10/01/903/perkembangan-indeks- harga-konsumen-bulan-september-2019.html
Hasanah, F. N., & Hadianto, A. (2014). Dampak Fluktuasi Harga Pangan Hewani Asal Ternak Terhadap  Inflasi  di  Kabupaten  Bogor (Institut  Pertanian  Bogor).  Retrieved  from https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/72404
Irawati, D. J., Wibowo, R. P., & Ayu, S. F. (2019). The impact of Fluctuation of The Price of Food  Commodity  on  Inflation  in  North  Sumatera  Province. IOP  Conference  Series: Earth  and  Environmental  Science , 260 (1),  1–6.  https://doi.org/10.1088/1755- 1315/260/1/012016
Kusnadi, N. A., & Shofwan. (2018). Pangan Terhadap Inflasi Di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 6 (2). Retrieved from https://jimfeb.ub.ac.id/index.php/jimfeb/article/view/5128
Nurhemi, Soekro, S. R. I., & Suryani, G. (2014). Pemetaan Ketahanan Pangan di Indonesia: Pendekatan  TFP  dan  Indeks  Ketahanan  Pangan. Bank  Indonesia , 4 ,  1–70.  Retrieved from https://www.bi.go.id/id/publikasi/wp/Pages/Pemetaan-Ketahanan-Pangan-Di- Indonesia.-Pendekatan-Tfp-Dan-Indeks-Ketahanan-Pangan.aspx
Nurliza.  (2017).  The  Nature  of  Food  Commodity  Prices  Volatility  in  Driving  Inflation  and Policy.
Signifikan: Jurnal
Ilmu Ekonomi , 6 (1), 103–124.
https://doi.org/10.15408/sjie.v6i1.4523
Priyanti,  A.,  &  Inounu,  I.  (2018).  Perilaku  Harga  Produk  Peternakan  Pada  Hari  Besar Keagamaan Nasional. Analisis
Kebijakan Pertanian , 14 (2), 149. https://doi.org/10.21082/akp.v14n2.2016.149-162
Rahmah, L. N. A., & Hadianto, A. (2013). Analisis Fluktuasi Harga Komoditas Pangan dan Pengaruhnya terhadap Inflasi di Jawa Barat (Institut Pertanian Bogor). Retrieved from https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/67101
Rahmanta, & Maryunianta, Y. (2020). Pengaruh Harga Komoditi Pangan Terhadap Inflasi Di Kota  Medan. Agrica  (Jurnal  Agribisins  Sumatera  Utara) , 13 (1),  35–44. https://doi.org/https://doi.org/10.31289/agrica.v13i1.3121
Septiatin, A., Mawardi, & Rizki, M. A. K. (2016). Pengaruh Inflasi Dan Tingkat Pengangguran Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Indonesia. I-Economics , 2 (1),  50–65.  Retrieved from http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/ieconomics/article/view/1002
Setiawan, A. F., & Hadianto, A. (2014). Fluktuasi Harga Komoditas Pangan Dan Dampaknya Terhadap  Inflasi  Di  Provinsi  Banten. Journal  of  Agriculture,  Resource  and Environmental Economics , 1 (2), 81–97. https://doi.org/10.29244/jaree.v1i2.11804
Suriani,  &  Asra,  S.  N.  (2016).  Analisis  Inflasi  Indonesia  Jangka  Panjang:  Kajian  Terhadap Faktor-Faktor Luar Negeri. Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan Publik Indonesia , 1 (1), 26– 38. Retrieved from http://jurnal.unsyiah.ac.id/EKaPI/article/view/3715