INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 5583-5596 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Dinamika Perilaku Harga dan Integrasi Vertikal Pasar Cabai Merah di Provinsi Kalimantan Barat: Pendekatan Vector Error Correction Model
Wanti Fitrianti Universitas Tanjungpura Email: wanti.fitrianti@faperta.untan.ac.id

## Abstrak
Peningkatan fluktuasi harga dan lemahnya integrasi vertikal mengindikasikan terjadi inefisiensi dalam pemasaran  cabai  merah.  Isu  efisiensi  menjadi    penting  karena  dapat  meningkatkan  kesejahteraan produsen cabai merah  dan mendorong inovasi.  Tujuan penelitian ini menganalisis dinamika perilaku harga dan integrasi vertikal pasar cabai merah di Kalimantan Barat. Data yang digunakan adalah series harga  harian  pada tingkat produsen, grosir dan konsumen dari tanggal 1 Januari 2020 sampai 30 Juni 2024.  Coefficient  variation  digunakan  untuk  menganalisis  perilaku  harga  cabai  merah  dan  analisis integrasi pasar vertikal menggunakan Vector Error Correction Model, Impulse Reponse Function, dan Forecast  Error  Variance  Decomposition.  Hasil  temuan  penelitian  menunjukkan  tingginya  tingkat fluktuasi harga cabai merah di tingkat pasar produsen, grosir dan konsumen. Hasil penelitian ini juga menunjukkan adanya hubungan kointegrasi pasar cabai merah serta membuktikan besarnya pengaruh harga di tingkat grosir dan konsumen dalam pembentukan harga di tingkat produsen (petani) cabai merah di Kalimantan Barat.
Kata Kunci: Cabai Merah, Harga,  Integrasi Pasar Vertikal, VECM

## Abstract
Increased price volatility and weak vertical integration indicate inefficiency in red chili marketing. The efficiency  issue  is  becoming  more  important  because  it  may  boost  the  well-being  of  red  chili producers  while  also  driving  innovation.  The  study's  goal  is  to  investigate  the  pricing  behavior  and vertical integration of the red chili market in West Kalimantan. The analysis uses a daily pricing series at  the  producer,  wholesaler,  and consumer levels  that runs  from  January 1, 2020,  to  June  30, 2024. Coefficient variation analysis (CV) is used to analyze the price behavior of red chili, and vertical market integration analysis using the vector error correction model (VECM), impulse response function, and forecast error variance decomposition. The study's findings show high rates of price fluctuation for red chili  among  producers,  wholesalers,  and  consumers.The  study's  results  show  that  the  market  is cointegrated and that wholesaler and consumer pricing significantly impact red chili price formation at the producer (farmer) level in West Kalimantan.
Keywords: Red Chili, Price, Vertical Market Integration, VECM

## PENDAHULUAN
Cabai merah merupakan komoditas hortikultura yang penting dalam perekonomian Indonesia. Namun, terjadi ketidakstabilan pasokan yang berdampak pada fluktuasi harga cabai  merah  di  pasaran.  Peningkatan  fluktuasi  harga  cabai  berdampak  buruk  bagi perekonomian dikarenakan dapat berkontribusi terhadap tingkat inflasi dan meningkatnya resiko produksi serta pendapatan dikarenakan akan menyulitkan petani dalam mengambil keputusan produksi usahatani cabai merah (Elvina et al., 2018; Sitepu, 2022; Surbakti et al., 2022).
Konsentrasi  produksi  cabai  dan  pola  produksi  yang  cenderung  sama  pada  bulan- bulan  tertentu  menyebabkan  pasokan  tidak  terdistribusi  secara  merata  setiap  bulannya. Hal  ini  menyebabkan  harga  cabai  merah  berfluktuasi  yang  ditandai  dengan  harga  bisa berubah  dengan  sangat  cepat.  Ketika  pasokan  cabai  merah  tinggi  maka  akan  diikuti penurunan harga sangat rendah dan akan tiba-tiba bisa bergerak naik secara tidak wajar ketika  pasokan  rendah.  Bahkan,  kenaikan  harga  cabai  merah  bisa  mencapai  100%  lebih khususnya di pasar grosir dan konsumen (PIHPS, 2024). Konsekuensi dari tidak meratanya jumlah  produksi  disetiap  wilayah  mengakibatkan  adanya  aktivitas  distribusi  antar  kota, kabupaten  bahkan antar provinsi untuk pemenuhan cabai merah yang terus  meningkat. Bahkan,  aktivitas  perdagangan  cabai  merah  antar  provinsi  merupakan  upaya  menjaga stabilitas harga cabai merah (Nauly et al., 2021).
Hal yang sama juga  dilakukan Pemerintah Provinsi Kalimantan Barat, dalam upaya untuk pemenuhan kebutuhan cabai yang tidak tercukupi biasanya didatangkan dari Pulau
Jawa.  Capaian  produksi  cabai  merah  Kalimantan  Barat  telah  mencapai  2540  ton  dan dengan luas panen 790 ha  panen sampai dengan tahun 2023(BPS, 2024). Namun tingkat produktivitas  cabai  merah  di  Provinsi  Kalimantan  Barat  hanya  mencapai  3.21  ton/ha sementara  pada  tingkat  nasional  sudah  mencapai  9.05  ton/ha.  (Kementan,  2022). Ditambah lagi pusat produksi cabai merah tidak merata antar wilayah. Kondisi demikian menyebabkan  terjadinya  perubahan  harga  di  tingkat  konsumen  tidak  ditransmisikan dalam besaran dan kecepatan yang sama pada harga produsen dan level grosir. Kondisi tersebut  mengisyaratkan  info  terkait  harga  belum  tersalurkan  dengan  baik  sehingga menjadi penyebab lambatnya transmisi harga cabai merah.
Walaupun dalam jangka panjang pasar produsen, pasar grosir dan pasar konsumen terintegrasi.  Namun  integrasi  pasar  lemah  dan  transmisi  harga  tidak  sempurna  berjalan lambat  dan  tidak  dalam  besaran  yang  sama  dalam  jangka  pendek  antara  pasar  di berbagai lembaga pemasaran (Hendro et al., 2022; Ridayati et al., 2022).  Hal ini ditandai konsumen  harus  membayar  dengan  harga  yang  tinggi  sementara  petani  tidak mendapatkan  margin  yang  cukup  menguntungkan.  Bahkan,  hampir  50%  dari  harga konsumen dinikmati oleh lembaga pemasaran karena selisih harga yang diterima petani cabai dengan  lembaga pemasaran hingga 42,4%. Adanya indikasi besarnya keuntungan yang  diperoleh  pedagang.  Hal  ini  dikarenakan  besarnya  kendali  pedagang  dalam menentukan  harga  di  pasar.  Pelaku  pasar  memanfaatkan  fluktuasi  harga  cabai  merah untuk  memanipulasi  informasi  harga  dan  menimbulkan  asimetri  informasi.  Kondisi  ini menyebabkan  pasar  tidak  terintegrasi  sehingga  berdampak  pada  inefisiensi  dalam pemasaran ( Elvina et al., 2018; Ridayati et al., 2022).
Oleh  karena  itu  penting  dilakukan  analisis  integrasi  pasar  yang  menjadi  salah  satu indikator menilai efisiensi pemasaran  (Anindita, 2013). Pada integrasi vertikal, guncangan harga yang disebabkan oleh perubahan permintaan dan penawawaran akan menimbulkan efek  transmisi  harga  yang  berbeda(Kustiari  et  al.,  2018;  Miftahuljanah  et  al.,  2020). Berdasarkan  kondisi  tersebut,  penting  dilakukan  analisis  integrasi  pasar  cabai  merah  di Kalimantan Barat dikarenakan adanya indikasi pasar yang tidak efisien. Secara khusus studi dalam penelitian bertujuan bertujuan 1) menganalisis dinamika perilaku harga cabai merah di Provinsi Kalimantan  Barat  (2) menganalisis  tingkat integrasi vertikal  antara  produsen, grosir dan konsumen pasar cabai merah di Provinsi Kalimantan Barat.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini berdasarkan data time series dimulai dari 1 Januari 2020 - 30 Juni 2024 sebanyak  1073.  Variabel  yang  digunakan  adalah  data  harga  harian  cabai  merah  besar pada  berbagai  tingkatan  pasar  di  Kalimantan  Barat  meliputi  data  harga  tingkat produsen/petani),  data  harga  grosir    dan  data  harga  konsumen diproxy  menggunakan harga pengecer pada pasar tradisional. Sumber data diperoleh dari  Pusat Informasi dan Harga Pangan Strategis Nasional yang dipublikasikan pada website Bank Indonesia.
Metode  analisis  menggunakan  koefisien  varian  digunakan  untuk  menganalisis perilaku  harga  cabai  merah.  Selanjutnya  menggunakan  model  kointegrasi  VECM  dalam menganalisis integrasi vertikal. Adapun beberapa tahapan dalam analisis VECM yakni: (1) melakukan uji kestasionena data; (2)  penentuan lag optimal; (3) Uji stabilitas VAR; (4) Uji Kointegrasi;  (5)Uji  Kausalitas;  (6)  Estimasi  Model  VAR/VECM;(7) Impulse  Response Function; (8) Forecast Error Variance Decomposition.  Model VEC yang digunakan dalam penelitian sebagai berikut
Dimana vektor differencing variabel harga pada tingkat produsen, grosir dan
konsumen, lag ke-1 vektor differencing variabel, Error correction model,
error, matriks kointegrasi,
matriks koefisien variabel harga.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perilaku Harga Cabai Merah di tingkat Produsen, Grosir dan Konsumen di Kalimantan Barat Kondisi harga cabai merah di Provinsi Kalimantan Barat  masih mengalami  fluktuasi dari  periode  Januari  2020-Juni  2024.  Konsekuensi  terjadinya  fluktuasi  harga,  pada  saat harga  sangat  rendah  akan  merugikan  petani,  sedangkan  jika  harga  terlalu  tinggi  akan merugikan  sisi  konsumen.  Terlihat  harga  cabai  merah  tertinggi  mencapai    Rp.  80000/kg pada tingkat harga di pasar grosir sedangkan harga terendah sebesar Rp. 3750/kg terjadi di tingkat harga pasar produsen.
Fluktuasi harga cabai merah di pasar Provinsi Kalimantan Barat pada level konsumen lebih rendah dibanding fluktuasi harga  yang terjadi di pasar produsen dan grosir.  Hasil ini dapat dilihat berdasarkan nilai coeficient variation harga di level produsen, grosir dan konsumen masing-masing  mencapai 45.75%, 43.59%,  17.062% ditunjukkan Tabel 1.
Tabel 1. Deskriptif Statistif Data Harga Cabai Merah HARGA PRODUSEN HARGA GROSIR HARGA KONSUMEN Mean 25233.55 35127.21 51430.34 Median 25000.00 35000.00 52000.00
Maximum 50000.00 80000.00 73100.00 Minimum 3750.000 5000.000 26650.00 Std. Dev. 11546.32 15313.47 8775.442 Coeficient Variation 45.7578105 43.5943247 17.0627727
Tingginya  rata-rata  nilai coeficient  variation  harga  cabai  merah  selaras  dengan temuan (Hendro et al., 2022; Jumiana et al., 2018) dimana variasi harga sudah tergolong tinggi  berdasarkan  kriteria  Kementerian  Perdagangan  jika  berada  di  atas  9%.  Tingginya nilai koefisen variasi mengindikasikan semakin tingginya fluktuasi harga  produsen cabai merah  sehingga  lebih  beresiko  dibandingkan  harga  pasar  grosir  dan  pasar  konsumen. Semakin tingginya fluktuasi harga menjadi sinyal ketidakpastian harga di masa yang akan datang  sehingga  memungkinkan  ada  kesempatan  para  pedagang  dapat  memanipulasi harga di level produsen (petani). Faktor lainnya fluktuasi harga cabai sangat dipengaruhi oleh  karakteristik  sifat perishable  yang  sangat  mudah  rusak  berimplikasi  tingginya  biaya transaksi dan penyimpanan.
Analisis Integrasi Pasar Vertikal Cabai Merah di Kalimantan Barat
Integrasi  pasar  secara  vertikal  dapat  menilai  derajat  hubungan  antara  lembaga ditandai  jika  terjadi  integrasi  maka  harga  di  suatu  lembaga  pemasaran  dapat ditransmisikan  ke  lembaga  pemasaran  lain  dalam  suatu  rantai  pemasaran.  Penelitian  ini menggunakan  analisis  VECM  dalam  mengukur  hubungan  integrasi  vertikal  pasar  cabai merah  di  Kalimantan  Barat.    Uji  stasioneritas  adalah  langkah  pertama  dalam  analisis integrasi pasar. Uji Augmented Dicky Fuller (ADF) digunakan untuk menguji stasioneritas data pada tingkat signifikansi 1%, 5%, dan 10%. Data stasioner jika nilai t-statistik hasil uji ADF lebih kecil dari nilai kritis MacKinnon. Berdasarkan Tabel 2, nilai uji ADF variabel harga produsen,  grosir  dan  konsumen  tidak  stasioner  pada  level  namun  stasioner  pada first difference yang mengindikasikan terdapat kointegrasi diantara variabel harga.
Tabel 2. Hasil Uji Stasioneritas Harga Cabai Merah Variabel Uji ADF Critical Value Prob 1% 5% 10% HARGA_PRODUSEN I(0) 0.0387 -2.567121 -1.94112 -1.6165 0.6950 I(I) -32.71 -2.567123 -1.94112 -1.6165 0.0000 HARGA_GROSIR I(0) 0.083 -2.567121 -1.94112 -1.6165 0.7089 I(I) -32.71 -2.567123 -1.94112 -1.6165 0.0000 HARGA_KONSUMEN I(0) 0.2908 -2.567121 -1.94112 -1.6165 0.7699
I(I) -32.09 -2.567123 -1.94112 -1.6165 0.0000
Langkah berikutnya yakni melakukan uji lag  optimal  dengan tujuan untuk melihat seberapa  lama  suatu  variabel  (harga)  bereaksi  terhadap  variabel  lainnya.  Hasil  analisis penentuan lag  optimal harga cabai merah di tingkat produsen, grosir dan konsumen  di Provinsi  Kalimantan  Barat  berada lag  4  berdasarkan  kriteria  Hannan-Quinn  information criterion.
Tahapan selanjutnya melakukan pengecekan uji stabilitas VAR berdasarkan nilai AR Root  Table  yang  diperoleh  nilai  modulus  berkisar  0.166221  hingga  0.964149.  Dengan demikian    berdasarkan    nilai  modulus  <  1  maka  model  stabil  dan  dilanjutkan  dengan melakukan uji kointegrasi. Berdasarkan hasil uji kointegrasi  ditemukan adanya kointegrasi pasar cabai  merah  di  Kalimantan Barat  yang artinya terdapat hubungan jangka panjang dan pasar terintegrasi secara vertikal ditandai jika terjadi perubahan harga cabai merah di tingkat  grosir  dan  konsumen  akan  diikuti  perubahan  harga  di  tingkat  produsen  (petani) ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Kointegrasi Johansen Harga Cabai Merah Hypothesized Trace 0.05 Max-Eigen 0.05 No. of CE(s) Statistic Critical Value Prob.** Statistic Critical Value Prob.** None * 164.307 35.0109 0.0000 107.2848 24.25202 0.0000 At most 1 * 57.02212 18.39771 0.0000 41.14925 17.14769 0.0000 At most 2 * 15.87288 3.841466 0.0001 15.87288 3.841466 0.0001
Oleh karena itu, harga cabao merah di satu pasar dapat dipakai untuk meramalkan harga di pasar lainnya. Hasil temuan ini senada dengan studi (Jumiana et al., 2018; Surbakti et al., 2022) yang menemukan adanya  hubungan integrasi jangka panjang antara antara harga  di  tingkat  petani  dengan  harga  di  tingkat  konsumen  cabai  merah  serta    integrasi jangka panjang antara harga pedagang grosir dan harga pada  pedagang eceran.
Tahapan  selanjutnya  untuk  mengidentifikasi  dominasi  pasar  dalam  pembentukan harga  pasar  dan  melihat  hubungan  timbal  balik  antar  harga  dilakukan  uji  kausalitas granger. Berdasarkan hasil analisis uji kausalitas granger ditemukan hubungan satu arah diantara harga cabai level produsen dan grosir pasar cabai merah di Provinsi Kalimantan Barat  ditunjukkan Tabel 4.  Sama dengan kajian  (Elvina et  al.,  2018), Di Jawa Barat  harga cabai di tingkat pasar produsen di pengaruhi oleh harga di tingkat grosir.
Tabel 4. Hasil Uji Kausalitas Granger Harga Cabai Merah
Null Hypothesis: F-Stat Prob. HARGA_GROSIR does not Granger Cause HARGA_PRODUSEN 20.187 5.00E-16 HARGA_PRODUSEN does not Granger Cause HARGA_GROSIR 0.8274 0.5077 HARGA_KONSUMEN does not Granger CauseHARGA_PRODUSEN 14.173 3.00E-11 HARGA_PRODUSEN does not Granger CauseHARGA_KONSUMEN 0.5408 0.7058 HARGA_KONSUMEN does not Granger Cause HARGA_GROSIR 65.196 2.00E-49 HARGA_GROSIR does not Granger Cause HARGA_KONSUMEN 1.5715 0.1796
Hasil yang sama hanya terdapat hubungan satu arah antara harga cabai merah di tingkat  produsen  dengan  harga  di  tingkat  konsumen.  Harga  cabai  merah  di  tingkat konsumen  memengaruhi  harga  cabai  di  tingkat  produsen  dan  tidak  sebaliknya  harga produsen  cabai  merah  tidak  memengaruhi  harga  di  tingkat  konsumen  di  pasar  cabai merah  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Selaras  temuan  (Hendro  et  al.,  2022)  pada  pasar  di Kabupaten Ciamis terdapat hubungan kausalitas satu arah harga cabai merah di tingkat produsen  dan  harga  konsumen  serta    harga  di  tingkat  konsumen  bersifat  independen. Tidak  adanya  hubungan  kausalitas  antar  pasar  dikarenakan  mekanisme  distribusi  yang buruk dan terdapat market power sehingga mekanisme pasar tidak berjalan dengan baik. Selaras  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  (Kustiari,  2018)  menegaskan terdapat  hubungan antara harga di tingkat konsumen dan produsen. Hasil penelitian ini juga  mengindikasikan  besarnya  pengaruh  harga  grosir  dan  harga  konsumen  dalam pembentukan harga di tingkat produsen pada pasar cabai merah di Provinsi Kalimantan Barat.  Membuktikan  bahwa  harga  yang  terbentuk  di  pasar  produsen  lebih  dominan ditentukan  oleh  perubahan  harga  di  tingkat  konsumen  (sisi  hilir).  Kondisi  tersebut didukung  dengan  fakta  jika  terjadi  kenaikan  harga  cabai  tidak  serta  merta  menurunkan permintaan cabai di tingkat konsumen.  Ditambah lagi berdasarkan hasil analisis Granger dalam  penelitian  ini  hanya  terdapat  hubungan  satu  arah  juga  ditemukan  pada  harga  di pasar grosir dan harga di pasar konsumen. Harga konsumen memengaruhi harga grosir dan tidak sebaliknya. Hasil temuan ini juga menegaskan kembali untuk pasar cabai merah di  Kalimantan  Barat  dalam  periode  jangka  pendek  pembentukan  harga  di  tingkat produsen dan  grosir dipengaruhi oleh harga di tingkat konsumen cabai merah. Dengan demikian pembentukan harga antar pasar cabai merah besar lebih ditentukan pada  sisi permintaan  ( demand  side)  dan  dalam  rantai  distribusi  pasokan  cabai  merah  sebagian
besar didapatkan dari pengepul/tengkulak desa. Namun berbeda dengan hasil penelitian (Ginting  et  al.,  2023)  pembentukan  harga  cabai  merah  di  Sumatera  Utara  lebih  banyak ditentukan  oleh  sisi  penawaran  atau  bersifat  satu  arah,  yaitu  dari  hulu  ke  hilir  dimana harga  di  tingkat  konsumen  dipengaruhi  oleh  harga  di  tingkat  produsen  dan  harga  di tingkat  produsen  dipengaruhi  olelh  harga  di  tingkat  konsumen.  Sedangkan  tidak  ada hubungan kausalitas diantara harga produsen dan harga grosir.
Selanjutnya    melakukan  analisis  menggunakan  VECM    dikarenakan  terdapat kointegrasi.  Berdasarkan  nilai ECT  menunjukkan  kecepatan  penyesuaian  menuju  jangka panjang harga produsen lebih cepat dibandingkan harga di tingkat grosir. Dalam periode jangka  pendek  perubahan  harga  produsen  hanya  dipengaruhi  oleh  perubahan  yang terjadi  pada  harga  grosir  mulai  dari  lag  1  dan  2    periode  sebelumnya  dengan  respon negatif  dan  merespon positif pada lag 4 perubahan harga konsumen (Tabel 5). Pada sisi lainnya,  perubahan harga grosir dipengaruhi perubahan harga produsen pada hari (lag) 4 dengan repon negatif dan perubahan dirinya sendiri pada lag 1 juga merespon negatif serta merepon positif  dan elastis perubahan harga konsumen pada lag 2,3 dan 4  periode sebelumnya. Dengan demikian dapat disimpulkan pasar grosir terintegrasi jangka pendek dengan  pasar  konsumen.  Perubahan  harga  konsumen  hanya  merespon  kecil    negatif perubahan harga produsen pada lag 4 periode sebelumnya.
Tabel 5. Hasil Estimasi VECM Jangka Pendek Harga Cabai Merah
Error Correction: D(HARGA_PRODUSEN)  D(HARGA_GROSIR)  D(HARGA_KONSUMEN) CointEq1 -0.056 [-8.364] 0.041 [ 6.160] 0.000 [-0.066] D(HARGA_PRODUSEN(-1)) -0.029 [-0.989] 0.000 [ 0.009] -0.003 [-0.387] D(HARGA_PRODUSEN(-2)) -0.025 [-0.846] 0.004 [ 0.129] 0.003 [ 0.399] D(HARGA_PRODUSEN(-3)) -0.019 [-0.656] -0.040 [-1.364] 0.009 [ 1.064] D(HARGA_PRODUSEN(-4)) -0.013 [-0.455] -0.059 [-2.011] -0.017 [-2.109] D(HARGA_GROSIR(-1)) -0.118 [-3.704] -0.091 [-2.860] 0.000 [-0.026] D(HARGA_GROSIR(-2)) -0.075 [-2.477] -0.012 [-0.411] 0.013 [ 1.600] D(HARGA_GROSIR(-3)) -0.012 [-0.424] 0.036 [ 1.235] -0.001 [-0.068] D(HARGA_GROSIR(-4)) -0.003 [-0.099] -0.010 [-0.335] -0.008 [-0.990] D(HARGA_KONSUMEN(-1)) -0.013 [-0.111] 0.205 [ 1.840] 0.018 [ 0.572] D(HARGA_KONSUMEN(-2)) 0.082 [ 0.730] 0.965 [ 8.658] 0.049 [ 1.568] D(HARGA_KONSUMEN(-3)) 0.191 [ 1.658] 1.312 [ 11.435] 0.037 [ 1.156] D(HARGA_KONSUMEN(-4)) 0.396 [ 3.268] 0.593 [ 4.922] -0.013 [-0.385] R-squared 0.089 0.225 0.014
Adj. R-squared 0.077 0.215 0.001 Akaike AIC -1.197 -1.207 -3.759 Schwarz SC -1.127 1.137 -3.689
Keterangan: Angka dalam [ ] adalah nilai t-statistik
Selanjutnya  hasil  Tabel  6  menunjukkan  adanya  hubungan  jangka  panjang  dan terintegrasi antara harga pasar produsen, harga pasar grosir dan harga pasar  konsumen cabai merah di Kalimantan Barat.
Tabel 6. Hasil Estimasi VECM Jangka Panjang Harga Cabai Merah
Cointegrating Eq: CointEq1 HARGA_PRODUSEN(-1) 1 HARGA_GROSIR(-1) -2.59046 [-9.33145] HARGA_KONSUMEN(-1) 2.487758 [ 3.76461]
Senada  dengan  temuan  (Kustiari,  2018)  bahwa  harga  cabai  di  level    produsen, pedagang besar (grosir), serta konsumen memiliki keseimbangan jangka panjang. Bahkan temuan  (Elvina et al., 2018) menjelaskan harga cabai di Indonesia sudah terintegrasi, dan tidak  ada    indikasi  adanya  asimetri  harga.  Diperkuat  penelitian  (Erviana  et  al.,  2020)  di Provinsi  Jawa  Barat  yang  menunjukkan  transmisi  simetris  terjadi  anatara  harga  cabai merah antara produsen, pedagang  besar, dan konsumen bersifat yang mengindikasikan pasar sudah efisien.
Secara keseluruhan hasil temuan penelitian ini sama dengan hasil studi(Ginting et al., 2023)) yang menunjukkan dalam jangka panjang, kondisi pasar produsen dan grosir cabai merah  di  Sumatera  Utara  terintegrasi  dan  ada  beberapa  tingkatan  pasar  yang  tidak terintegrasi pada jangka pendek. Hasil penelitian (Anindita, 2013) juga membuktikan pasar di  tingkat  petani,  pedagang  besar,  dan  pedagang  pengecer  terintegrasi  dalam  jangka panjang dan jangka pendek di Jawa Timur.  Berbeda dengan temuan (Jumiana et al., 2018) yang  menemukan  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  pasar  cabai  merah  di Kabupaten  Gayo  terintegrasi  secara  lemah  antara  petani  dan  pedagang  pengecer  baik yang diikutI penyesuaian harga di level konsumen lebih cepat daripada penyesuaian harga di level produsen.
Kemudian berdasarkan hasil IRF ditemukan variabilitas harga cabai merah di tingkat produsen sepenuhnya dijelaskan oleh shock dirinya sendiri sebesar 100% tanpa pengaruh harga  pasar  lainnya  pada  periode  pertama  Namun shock  harga  grosir  direspon  positif mulai  periode  kedua  dan    cenderung  mengalami  peningkatan  sampai  akhir  periode
-.02 .00 .02 .04 .06 .08 .10 .12 .14 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 HARGA_PRODUSEN HARGA_GROSIR HARGA_KONSUMEN Response  of  HARGA_PRODUSEN  to  Cholesky One  S.D.  Innovations .00 .04 .08 .12 .16 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 HARGA_PRODUSEN HARGA_GROSIR HARGA_KONSUMEN Response  of  HARGA_GROSIR  to  Cholesky One  S.D.  Innovations -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 HARGA_PRODUSEN HARGA_GROSIR HARGA_KONSUMEN Response  of  HARGA_KONSUMEN  to  Cholesky One  S.D.  Innovations
(periode  50  hari  ke  depan).  Selanjutnya  respon    terhadap shock  (guncangan)  harga konsumen  akan  direspon  negatif  sejak  periode  ke-2  sampai  ke-4  dan  respon  positif meningkat  sampai  akhir  periode.  Dalam  jangka  panjang  dapat  disimpulkan  sumber penting  variasi  harga  produsen  cabai  merah  di  Kalimantan  Barat  adalah  pengaruh guncangan harga grosir dan konsumen (Gambar 1)
Gambar 1. Impulse Response Function Harga Produsen, Grosir dan Konsumen Cabai Merah
Respon harga cabai merah di tingkat grosir jika terjadi shock harga produsen akan langsung  direspon  positif  mulai periode  pertama,  kemudian  respon  meningkat  stabil sampai  akhir  periode.    Berbeda  jika  terdapat shock  dari  harga  konsumuen  cabai  merah akan direspon positif sejak periode kedua dan terus meningkat sampai periode ke-5  dan menurun  mulai  periode  ke-6  dan  stabil  sampai  akhir  periode.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan, dalam jangka panjang variasi harga grosir cabai merah di Kalimantan Barat dipengaruhi oleh guncangan harga produsen dan harga konsumen (Gambar 1).
Respon negatif harga konsumen pada shock harga produsen dan harga grosir sejak periode pertama dan stabil sampai akhir periode. Dalam hal ini harga di pasar konsumen cenderung  independent  dan  kecilnya  pengaruh  guncangan  harga  produsen  dan  grosir terhadap pembentukan harga konsumen di pasar cabai merah Provinsi Kalimantan Barat.
Tahapan  selanjutnya  untuk  melihat  kontribusi  masing-masing  terhadap  variabilitas harag yang dibentuk dilakukan analisisi FEVD. Berdasarkan hasil analisis FEVD ditemukan besarnya kontribusi harga  di tingkat grosir dan konsumen dalam mendominasi sumber variasi    harga  produsen  cabai  merah  di  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Variabilitas  harga produsen  periode  pertama    dipengaruhi  oleh  harga  dirinya  sendiri  sebesar  100%. Selanjutnya  periode  kedua  variabilitas  harganya  dipengaruhi  oleh  harga  grosir  sebesar 0.03% dan harga konsumen 0.09%. Pengaruh harga grosir  dan harga konsumen semakin meningkat  dari  periode  10  masing-masing  sebesar  17%  dan  4.04%.  Hasil  prediksi
0 20 40 60 80 100 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 HARGA_PRODUSEN HARGA_GROSIR HARGA_KONSUMEN Variance  Decomposition  of  HARGA_PRODUSEN 0 20 40 60 80 100 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 HARGA_PRODUSEN HARGA_GROSIR HARGA_KONSUMEN Variance  Decomposition  of  HARGA_GROSIR 0 20 40 60 80 100 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 HARGA_PRODUSEN HARGA_GROSIR HARGA_KONSUMEN
Variance  Decomposition  of  HARGA_KONSUMEN
variabilitas dalam 50 hari ke depan menunjukkan variabilitas harga produsen dipengaruhi harga  grosir  sebesar  42%  ,  harga  konsumen  sebesar  21.90%  dan  oleh  harganya  sendiri hanya  sebesar  35.23%.    Hal  ini mengindikasikan  besarnya  pengaruh  harga  grosir  dan konsumen dalam jangka panjang pada pembentukan harga produsen sehingga menjadi temuan yang konsisten dengan hasil analisis Granger Kausalitas dan hasil integrasi VECM sebelumnya ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Variance Decomposition Harga Produsen, Harga Grosir dan Harga Konsumen
Senada pada temuan (Rahayu Nangsi Paramata et al., 2023) menunjukkan integrasi pasar cabai tumbuh lebih tinggi atau lebih kuat yang ditandai dengan perubahan harga di tingkat  konsumen  dapat  dirasakan  secara  signifikan  oleh  produsen.  Sejalan  dengan temuan (Hendro et al., 2022) yang menemukan variabilitas harga produsen cabai merah di Kabupaten  Ciamis  disebabkan  oleh  kontribusi  harga  konsumen  sebesar  38.88%    dan harga dirinya sendiri sebesar 63.11%. Perbaikan infrastruktur saluran distribusi dan sistem informasi harga cabai merah di pasar dan sentra produksi menjadi strategi mengantisipasi kegagalan mekanisme pasar (Sitepu, 2022).
Variabilitas harga grosir cabai merah di Provinsi Kalimantan Barat hanya dipengaruhi oleh  harga  produsen  sebesar  0,090%  dan  harga  dirinya  sendiri  sebesar  99.91%  selama periode  pertama.  Namun  dari  periode  kedua  hingga  akhir  periode  (50  hari  kedepan), variabilitas harga grosir dipengaruhi oleh harga produsen dan konsumen. Kontribusi harga produsen terhadap variabilitas harga grosir meningkat menjadi 0,49% pada periode ke-10 dan menjadi 5.41% pada akhir periode. Sebaliknya, kontribusi harga konsumen terhadap variabilitas harga grosir meningkat menjadi 6.10% pada periode ketiga dan menjadi 48% pada periode ke-10 dan terus meningkat stabil menjadi 62.87% pada akhir periode seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
Pada  periode  pertama,  variabilitas  harga  cabai  merah  konsumen  di  Provinsi Kalimantan  Barat  dipengaruhi  harga  produsen  sebesar  0,25%,  harga  grosir  sebesar 0,020%,  dan  harga  dirinya  sendiri  sebesar  99,72%.  Proyeksi  variabilitas  harga  konsumen
dalam 50 hari mendatang didominasi oleh kontribusi dirinya sendiri sebesar 99.49% dan kontribusi pasar lainya relatif kecil, hanya sebesar  0.455% ( harga produsen) dan harga grosir  sebesar  0.05%    Sama  dengan  hasil  temuan  (Hendro  et  al.,  2022)  menunjukkan dalam jangka panjang variabilitas harga cabai di tingkat konsumen lebih dipengaruhi oleh dirinya sendiri sebesar  77.38% dan harga di tingkat produsen sebesar 22.62%.  Kecilnya kontribusi harga produsen dan grosir dalam pembentukan harga konsumen menunjukkan pasar  konsumen  terintegrasi  lemah  dengan  pasar  produsen  dan  pasar  grosir.    Harga  di tingkat  konsumen  cenderung  kaku  dan  tidak  responsif  terhadap  perubahan  harga  di tingkat  produsen  dan  grosir  yang  disinyalir  masih  adanya  stok  sehingga  memilih  untuk tidak segera  menyesuaikan perubahan harga dalam upaya mencegah hilangnya margin keuntungan.  Apalagi  sifat  permintaan  cabai  cenderung  inelastis  sekitar  -0,82  yang mengindikasikan  cabai  merah  produk  komoditas  non  substitusi  karena  merupakan kebutuhan  makanan  pokok  dan  masyarakat  belum  dapat  mengganti  kebiasaan mengonsumsi  cabai  dalam  bentuk  segar  dengan  produk  bahan  lainnya.  (Kustiari,  2018; Kustiari et al., 2018).

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis penelitian ini dapat disimpulkan :
1. Perilaku harga cabai merah di pasar Kalimantan Barat  sepanjang periode Januari 2020-Juni  2024  menunjukkan  harga  produsen  memiliki  tingkat  fluktuasi  harga paling tinggi dbandingkan dengan harga di tingkat grosir dan konsumen.
2. Hasil    analisis  integrasi  vertikal    pasar  cabai  merah  di  Provinsi  Kalimantan  Barat menunjukkan    antara  pasar  produsen,  pasar  grosir  dan  pasar  konsumen terintegrasi dalam jangka panjang. Serta besarnya pengaruh harga di tingkat grosir dan  konsumen  dalam  pembentukan  harga  di  tingkat  produsen  (petani)  cabai merah di Kalimantan Barat.

## DAFTAR PUSTAKA
Anindita, R. (2013). Analisis Integrasi Pasar Vertical Cabai Merah Besar. Agrise, XIV(2), 1412– 1425.
Elvina,  E.,  Firdaus,  M.,  &  Fariyanti,  A.  (2018).  Transmisi  Harga  Dan  Sequentil  Bargaining Game  Perilaku  Pasar  Antar  Lembaga  Pemasaran  Cabe  Merah  Di  Indonesia. Jurnal Agribisnis Indonesia, 5(2), 89. https://doi.org/10.29244/jai.2017.5.2.89-110
Erviana, V., Syaukat, Y., & Fariyanti, A. (2020). Analisis Transmisi Harga Cabai Merah Besar di Provinsi Jawa Barat. In Jurnal Ekonomi Pertanian dan Agribisnis (Vol. 4, Issue 1, pp.
77–86). Brawijaya University. https://doi.org/10.21776/ub.jepa.2020.004.01.8
Ginting, N. M., Lubis, A. R., & Zendrato, M. (2023). Analisis Volatilitas, Integrasi Pasar Dan Transmisi  Harga  Cabai  Merah  Di  Provinsi  Sumatera  Utara,  Indonesia. Agro  Bali : Agricultural Journal, 6(3), 827–839. https://doi.org/10.37637/ab.v6i3.1519
Hendro, N., Rahayu, E. S., & Fajarningsih, R. U. (2022). Analysis of price variations and red chili  market  integration  in  Ciamis  regency. Linguistics  and  Culture  Review,  6,  720– 730. https://doi.org/10.21744/lingcure.v6ns1.2151
Jumiana,  W.,  Azhar,  A.,  &  Marsudi,  E.  (2018).  Analisis  Variasi  Harga  Dan  Integrasi  Pasar Vertikal Cabai Merah Di Kabupaten Gayo Lues. In Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian (Vol. 3, Issue 4, pp. 577–593). LPPM Unsyiah. https://doi.org/10.17969/jimfp.v3i4.9373 Kustiari, R. (2018). Market Integration and Price Formation of Red Chili in Indonesia. Jurnal Agro Ekonomi, 36(1), 39.
Kustiari, R., Sejati, W. K., & Yulmahera, R. (2018). Integrasi Pasar dan Pembentukan Harga Cabai Merah di Indonesia. In Jurnal Agro Ekonomi (Vol. 36, Issue 1, p. 39). Indonesian Agency For Agricultural Research and Development (IAARD). https://doi.org/10.21082/jae.v36n1.2018.39-53
Miftahuljanah, N. F. N., Sukiyono, K., & Asriani, P. S. (2020). Volatilitas dan Transmisi Harga Cabai  Merah  Keriting  pada  Pasar  Vertikal  di  Provinsi  Bengkulu.  In Jurnal  Agro Ekonomi (Vol. 38, Issue 1, p. 29). Indonesian Agency For Agricultural Research and Development (IAARD). https://doi.org/10.21082/jae.v38n1.2020.29-39
Nauly, D., Adana, A. H., & Dwiputro, H. (2021). Spatial Market Integration of Red Chilies in Indonesia. Journal of the Austrian Society of Agricultural Economics, 17(9), 709–720. PIHPS, P. I. H. P. S. (2024). PIHPS. https://www.bi.go.id/hargapangan
Rahayu  Nangsi  Paramata,  Asda  Rauf,  &  Ria  Indriani.  (2023).  Analysis  of  Hot  Pepper (Capsicum  frutescens  L.)  Vertical  Market  Integration  in  Gorontalo  Province. World
Journal of Advanced Research and Reviews, 18(2), 1158–1165. https://doi.org/10.30574/wjarr.2023.18.2.0912
Ridayati,  R.,  Sujarwo,  S.,  &  Fahriyah,  F.  (2022).  Development  Of  Prices  And  Market Integration Of Red Chillies (Capsicum Annuum L.) In Malang Regency, Malang City, And  Surabaya  City. Agricultural  Social  Economic  Journal,  22(2),  95–102. https://doi.org/10.21776/ub.agrise.2022.022.2.3
Sitepu, R. K. K. (2022). Price Transmission in the Indonesian Red Chili Market  Static and
Dynamic Models. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan, 217.
https://doi.org/10.24843/jekt.2022.v15.i02.p04
Surbakti,  T.,  Supriana,  T.,  &  Iskandarini,  I.  (2022).  Asymmetric  Price  Transmission  of  Red Chili  Market  in  North  Sumatra  Province,  Indonesia. Agro  Bali :  Agricultural  Journal, 5(1), 156–165. https://doi.org/10.37637/ab.v5i1.896.