Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 3: 827-839, November 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i3.1519

## Analisis Volatilitas, Integrasi Pasar Dan Transmisi Harga Cabai Merah Di Provinsi Sumatera Utara, Indonesia

## Analysis Of Volatility, Market Integration And Transmission Of Red Chili Prices In North Sumatra Province, Indonesia
Nelva Meyriani Ginting ♥ , Anita Rizky Lubis, Melvin Zendrato
Agribusiness Study Program, Universitas Mahkota Tricom Unggul, Medan, Indonesia
♥ Corresponding author email: nelva.meyriani@gmail.com
Article history: submitted: August 4, 2023; accepted: November 14, 2023; available online: November 30, 2023 Abstract. Red chili is a high economic and strategic commodity in North Sumatra. High price fluctuations cause losses  for  producers  and  consumers  due  to  rapid  price  changes,  so  a  fast  flow  of  information  is  needed.  The existence of a large price difference between the price of red chili producers and consumer prices indicates that the volatility of red chili prices is due to differences in distribution costs. The purpose of this study is to analyze the volatility of red chili prices, analyze the integration of the red chili market and analyze the transmission of red chili prices. The analysis method used in this study uses the ARCH / GARCH method to analyze the volatility of red chili prices, the VECM (Vector Error Correction Model) method to analyze the integration of the red chili market, and the AECM (Asymmetric Error Correction Model) to analyze the transmission of red chili prices in North Sumatra Province. The results of this study are low producer and consumer prices due to low producer and consumer price volatility. In the short term, there are several levels of market prices that are not integrated, but in the long term, there is integration between producer and wholesale markets. The producer price of red chili is directly transmitted to the consumer price of red chili in North Sumatra Province in the long run. On the other hand, wholesale and consumer prices of red chili are directly transmitted to producer prices in the short run. Keywords: market integration; price transmission; red chili pepper; volatility
Abstrak. Cabai  merah  merupakan  komoditas  ekonomi  tinggi  dan  strategis  di  Sumatera  Utara.  Fluktuasi  harga yang tinggi menimbulkan kerugian bagi produsen dan konsumen karena perubahan harga yang cepat, sehingga diperlukan arus informasi yang cepat. Adanya selisih harga yang besar antara harga cabai merah produsen dan harga konsumen menunjukkan bahwa volatilitas harga cabai merah disebabkan perbedaan biaya distribusi. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis volatilitas harga cabai merah, menganalisis integrasi pasar cabai merah dan menganalisis  transmisi  harga  cabai  merah.  Metode  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan metode  ARCH/GARCH  untuk  menganalisis  volatilitas  harga  cabai  merah,  metode  VECM  ( Vector  Error Correction  Model )  untuk  menganalisis  integrasi  pasar  cabai  merah,  dan  AECM  ( Asymmetric Error  Correction Model ) untuk menganalisis transmisi harga cabai merah di Provinsi Sumatera Utara. Hasil Penelitian menunjukkan harga  produsen  dan  konsumen  rendah  karena  volatilitas  harga  produsen  dan  konsumen  rendah.  Dalam  jangka pendek,  ada  beberapa  tingkat  harga  pasar  yang  tidak  terintegrasi,  tetapi  dalam  jangka  panjang  terjadi  integrasi antara pasar produsen dan grosir. Harga produsen cabai merah ditransmisikan langsung ke harga konsumen cabai merah di Provinsi Sumatera Utara dalam jangka panjang. Di sisi lain, harga grosir dan konsumen cabai merah ditransmisikan langsung ke harga produsen dalam jangka pendek.
Kata kunci: cabai merah; integrasi pasar; transmisi harga; volatilitas

## PENDAHULUAN
Cabai  merah  ( Capsiccum  annum .  L) merupakan tanaman hortikultura yang mempunyai harga sangat berfluktuasi. Apabila  harga  me l lonj l ak  akan  be l rdampak pada  daya  be l li  masyarakat  dan  j l uga me l nimbulkan ke l re l sahan bagi petani sehingga sulit  memperoleh  harga  yang  pasti  terhadap harga  cabai.  Harga  cabai  yang  tinggi me l mbe l rikan  ke l untungan  yang  tinggi  pula bagi pe l tani (Nauly, 2017). Pe l rmintaan cabai ce l nde l rung  stabil  me l ski  harganya  sangat
f l luktuatif l di  Indone l sia  se l lama  2010-2020,, yang meningkat di tingkat produsen rata-rata 12,12  %  per  tahun  dan  tingkat  konsumen sebesar 13, 66 % de l ngan konsumsi rata-rata se l be l sar 3.29 kg/kapita/tahun (Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian (Pusdatin), 2020) Sumatera  Utara  merupakan  salah  satu produsen  cabai  merah  terbesar  di  Indonesia (Badan  Pusat  Statistik  Indonesia,  2022), sehingga  permasalahan  mengenai  fluktuasi harga sangat penting dan perlu untuk diteliti. Sumate l ra  Utara  me l miliki  masalah  harga
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 3: 827-839, November 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i3.1519
komoditas  cabai  dalam  kurun  waktu  tahun 2010-2020 ,  harga  cabai  merah  meningkat pesat  di  tingkat  produsen  dengan  rata-rata 12,12%  per  tahun  dan  di  tingkat  konsumen sebesar  13,66%.    Petani  juga  memperoleh keuntungan  besar  dari  harga  cabai  yang tinggi, yang biasanya lebih tinggi dibandingkan  dengan  tanaman  sayuran lainnya,  dan  te l rdapat  pe l rbe l daan  harga  cabai me l nurut wilayah dan tingkat petani, pedagang  grosir  dan  pedagang  eceran. Ke l naikan  harga  te l rutama  dipe l ngaruhi  ole l h musim pane l n dan tanam, pe l ngaruh iklim dan cuaca,  dan  be l rkaitan  de l ngan  pe l masaran  dan produse l n  le l bih  re l ndah.  Inf l ormasi  te l ntang f l luktuasi  harga  dan  pe l rbe l daan  dari  f l akta bahwa  pe l rubahan  harga  di  satu  pasar se l bagian  ditransmisikan  ke l harga  pasar  lain (BPS Sumatera Utara, 2022). Be l be l rapa f l aktor yang  me l me l ngaruhi  fluktuasi  harga  cabai merah diantaranya f l aktor angkutan, re l ndahnya  daya  tahan  cabai,  dan  daya  be l li masyarakat  re l ndah  (Palar  et  al.,  2016). F L luktuasi harga cabai te l rj l adi kare l na produksi cabai  be l rsif l at  musiman,  f l aktor  huj l an,  biaya produksi,  dan  panj l angnya  saluran  distribusi (Farid  &  Subekti,  2012).  Pada  waktu-waktu te l rte l ntu  dalam  se l tahun  (musim  huj l an  dan pe l rayaan  hari  be l sar/libur),  harga  cabai biasanya  naik  taj l am  yang  be l rdampak  pada inf l lasi(Saptana
& Ar-Rozi, 2012). Panj l angnya rantai pasok j l uga bisa me l nimbulkan  banyak  ke l rugian  bagi  petani ketika  memasarkan  cabai  merah  se l hingga harga  cabai  me l lambung  tinggi  (Wijaya  & Sutapa, 2013).Harga yang f l luktuatif l me l mbuat  pe l tani  ke l sulitan  me l ndapatkan harga  j l ual  dan  pe l ndapatan    saat  pane l n  raya (Elvina et al., 2017).
Hubungan  lembaga  pemasaran  cabai merah  berkaitan  satu  dengan  yang  lainnya, dan  prosesnya  dari  petani  diteruskan  ke pedagang  grosir,  dan  sampai  ke  konsumen akhir    (Muhammad,  2014).  Kaitan  antara lembaga  pemasaran  cabai  merah  untuk me l nge l tahui se l be l rapa ce l pat prose l s pe l nye l suaian  pe l rubahan  harga  di  tingkat petani  sampai  dengan  konsume l n,  sehingga setiap lembaga pemasaran dapat
me l ngide l ntif l ikasi adanya ke l kuatan pasar pada tingkat lembaga pemasaran yang le l bih tinggi, sehingga  dapat  mengakibatkan  fluktuasi harga  cabai  merah  (Sukmawati,  2017). F L luktuasi harga dise l babkan ole l h ke l tidakstabilan  pe l nawaran  dan  pe l rmintaan, yang ditandai de l ngan kurangnya ke l se l imbangan lembaga pemasaran. Se l makin tinggi  volatilitas  yang  dilaporkan,  se l makin banyak  risiko  yang  harus  ditanggung produse l n dan pe l dagang.
Industri yang menggunakan bahan baku cabai merah tidak mengalami fluktuasi harga terhadap  pemasaran  produknya  misalnya produk  saos,  be l rbe l da  de l ngan  kondisi se l be l narnya  di  industri,  dimana  bahan  baku cabai  me l rah  se l ring  me l ngalami  f l luktuasi harga  yang  be l sar  dan  tidak  dapat  dipre l diksi akibat  tidak  se l imbangnya  pe l nawaran  dan pe l rmintaan  konsume l n  akan  cabai  me l rah (Sukmawati  et  al.,  2016) .  Pe l rubahan  harga cabai  me l rah  dalam  satu  tahun  baik  pada tingkat pasar induk maupun pasar lokal bisa me l ncapai 100% bahkan le l bih (Pusat Data dan Sistem  Informasi  Pertanian  (Pusdatin), 2020).  Pe l rubahan  harga  cabai  me l rah  di tingkat  konsume l n  se l baiknya  diikuti  de l ngan pe l rubahan  harga  di  tingkat  produse l n  agar tidak me l rugikan pe l masar yang te l rlibat dalam pe l masaran  cabai  me l rah  (Setiawan  et  al., 2018).
Efisiensi
pemasaran adalah
berlangsungnya proses pemasaran cabai merah secara  efisien  (Saputra  et  al.,  2021).  A nalisis inte l grasi  pasar  me l rupakan  salah  satu parame l te l r untuk me l nilai e l f l isie l nsi pe l masaran. Pasar te l rinte l grasi apabila pe l rubahan harga di suatu  pasar  akan  diwuj l udkan  dalam  re l spon yang sama di pasar lainnya (E L liyatiningsih & Mayasari,  2019).  Inte l grasi  pasar  dapat dibe l dakan me l nj l adi dua be l rdasarkan hubungan  pasar  yaitu  untuk  me l nj l adi  pasar spasial  dan  pasar  ve l rtikal  (Widadie l & Sutanto,  2012).  Suatu  pasar  dapat  dikatakan te l rinte l grasi de l ngan baik j l ika harga suatu age l n pe l masaran dapat diubah untuk age l n pe l masaran  lain  dalam  rantai  pe l masaran (Carolina  &  Mulatsih,  2016).  J L ika  f l luktuasi dan  ke l tidakpastian  harga  dan  pasar  di  masa
yang akan datang se l makin tinggi maka akan me l rugikan pe l tani, pe l dagang dan stake l holde l r yang be l rkaitan dalam pe l masaran cabai me l rah di  Provinsi  Sumate l ra  Utara.    Tujuan penelitian ini adalah me l nganalisis volatilitas harga  cabai  me l rah,  me l nganalisis  inte l grasi pasar cabai me l rah dan me l nganalisis transmisi harga cabai me l rah pada produse l n, pe l dagang be l sar  dan  konsume l n  di  Provinsi  Sumate l ra Utara.
ME L TODE L
Me l tode l Lo lokasi  penelitian  di  Provinsi Sumatera  Utara,  karena  Sumatera  Utara merupakan  salah  satu  Provinsi  Sumatera Utara  merupakan  salah  satu  produsen  cabai merah  terbesar  di  Indonesia  (Badan  Pusat Statistik  Indonesia,  2022).  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data primer  dan  data  sekunder  berupa  data  harga cabai  merah  tingkat  produsen,  harga  tingkat grosir,  harga  tingkat  eceran,  harga  tingkat konsumen  dari  tahun  2018-2022.  Metode pe l ne l litian  yang  digunakan  dalam  pe l ne l litian ini  adalah  me l tode l ARCH/GARCH  untuk me l nganalisis  volatilitas  harga  cabai  me l rah, me l tode l VE L CM  ( Ve l ctor  E L rror  Corre l ction Mode l l )  untuk  me l nganalisis  inte l grasi  pasar cabai  me l rah,  dan  E L CM  ( E L rror  Corre l ction Mode l l )  untuk  me l nganalisis  transmisi  harga cabai me l rah di Provinsi Sumate l ra Utara. Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data primer dan sekunder yang diperoleh dari harga  produsen,  harga  grosir  dan  harga konsumen cabai merah di Provinsi Sumatera Utara.
Analisis  Volatilitas  Harga  Cabai  Me l rah de l ngan Me l tode l ARCH/GARCH
Pe l nde l katan ARCH/GARCH adalah pe l nde l katan yang se l suai untuk volatilitas harga cabai me l rah (Sumaryanto, 2016)
1. Uj l i  Stasione l r  Data  de l ngan  Uj l i  ADF L (Augme l nte l d Dicke l y F L ulle l r Te l st)
Pe l nguj l ian stasione l r untuk me l lihat konsiste l nsi pe l rge l rakan  data  time l se l rie l s  se l rta  me l nce l gah te l rj l adinya  spurious  re l gre l ssion.  Uj l i  stasione l r
me l nggunakan Augme l nte l d Dicky F L ulle l r Te l st (ADF L ) (B. J L uanda & J L unaidi, 2012).
2. Pe l ndugaan Mode l l ARIMA
Pe l ndugaan  mode l l  Autore l gre l ssive l Inte l grate l d Moving  Ave l rage l (ARIMA)  be l rdasarkan colle l rogram
3. Pe l nguj l ian Ke l be l radaan ARCH
Pe l nguj l ian  ke l be l radaan  ARCH  dilakukan se l te l lah me l ne l mukan be l ntuk ARIMA te l rbaik, yakni  me l ngide l ntif l ikasi  e l ksiste l nsi  ARCH pada re l sidual ARIMA de l ngan me l nggunakan uj l i Lagrange l Multiplie l r atau ARCH-LM.
4. Pe l ndugaan Mode l l ARCH-GARCH
Pe l ndugaan mode l l ARCH-GARCH dilakukan se l te l lah  mode l l  ARIMA  te l rpilih  be l rdasarkan nilai AIC dan SC te l rke l cil.
5. Pe l milihan Mode l l ARCH-GARCH
Mode l l  ARCH-GARCH  te l rpilih  de l ngan me l nguj l i  apakah  pada  mode l l  te l rse l but  tidak ada unsur ARCH e l rror atau tidak de l ngan uj l i ARCH-LM.  Mode l l  GARCH  te l rse l but  te l lah be l bas  dari  unsur  he l te l roske l dastisitas  dilihat dari nilai probabilitas nilai probability > dari taraf l nyata  5%..  Volatilitas  bisa  dike l tahui de l ngan me l lihat de l ngan nilai α1 + β1. Nilai α adalah nilai ARCH se l dangkan nilai β adalah nilai  GARCH.  Be l rdasarkan  nilai  α1  +  β1, volatilitas dapat dikate l gorikan j l ika α1 + β1 = 1  volatilitasnya  adalah  tinggi,  α1  +  β11 volatilitas sangat tinggi (Piot-Lepetit, 2011).
Analisis  Inte l grasi  Pasar  Cabai  Me l rah de l ngan Me l tode l VE L CM
Tahapan  Uj l i  VE L CM  dalam  me l nganalisis Inte l grasi pasar se l bagai be l rikut :
1. Uj l i Stasione l ritas (Unit Root Te l st) 2. Panj l ang Lag Optimal
3. Uj l i Stabilitas VAR
Uj l i  stabilitas  VAR  dilakukan  de l ngan me l nghitung akar-akar dari f l ungsi polinomial. J L ika se l mua f l ungsi polinomial te l rse l but be l rada di dalam unit circle l j l ika nilai absolutmya < 1 maka  mode l l  VAR  te l rse l but  dianggap  stabil se l hingga  IRF L dan  F L ore l cast  E L rror  Variance l
De l composition  (F L E L VD)  yang  dihasilkan dianggap valid.
4. Uj l i kointe l grasi
5. Uj l i Ve l ctor Autore l gre l ssion (VAR)
Uj l i  VAR  me l rupakan  salah  satu  me l tode l time l se l rie l s  yang  se l ring  digunakan  dalam pe l ne l litian  te l rutama  dalam  bidang  e l konomi. Ke l unggulan  dari  uj l i  VAR  ini  adalah  mode l l yang se l de l rhana dan tidak pe l rlu me l mbe l dakan mana variabe l l yang e l ndoge l n dan e l ksoge l n.
6. Uj l i Kausalitas
7. Analisis  Impulse l Re l sponse l F L unction (IRF L ) IRF L be l rtuj l uan  untuk  me l ngisolasi  suatu guncangan  agar  le l bih  spe l sif l ik  yang  artinya suatu  variabe l l  dapat  dipe l ngaruhi  ole l h  shock atau  guncangan  te l rte l ntu.  Apabila  suatu variabe l l tidak dapat dipe l ngaruhi ole l h shock, maka  shock  spe l sif l ik  te l rse l but  tidak  dapat dike l tahui me l lainkan shock se l cara umum.
8. Analisis Variance l De l composition Analisis  variance l de l compositions  untuk me l lihat dinamika j l angka pe l nde l k pasar cabai me l rah dan me l nunj l ukkan proporsi pe l rge l rakan
Analisis  Transmisi  Harga  Cabai  Me l rah de l ngan Me l tode l AE L CM
Mode l l AE L CM, ke l tidakse l imbangan j l angka  pe l nde l k  akan  dikore l ksi  de l ngan me l masukkan  pe l nye l suaian  atas  kore l ksi
ke l tidakse l imbangan  j l angka  pe l nde l k  me l nuj l u ke l se l imbangan  j l angka  panj l ang    (Kusumah, 2018).
1. Uj l i akar unit
2. Pe l ne l ntuan Lag (Ordo) Optimal Pe l ne l ntuan  lag  optimal  be l rtuj l uan  untuk me l lihat se l be l rapa lama suatu variabe l l be l re l aksi te l rhadap  variabe l l  lainnya  dan  me l nghindari ke l mungkinan  autokore l lasi  re l sidual  pada siste l m VAR (Firdaus, 2012).
3. Uj l i Kointe l grasi
4. Uj l i Kausalitas
Uj l i Kausalitas be l rtuj l uan untuk me l ne l ntukan  hubungan  dua  arah  (se l bab  – akibat) antar variabe l l dalam siste l m VAR. Uj l i kausalitas dalam pe l ne l litian ini me l nggunakan uj l i  Grange l r.  Krite l ria  pe l nguj l ian  signif l ikan j l ika nilai F L hitung > F L tabe l l.
5. Analisis E L rror Corre l ction Mode l l
Mode l l E L rror  Corre l ction  Mode l l (E L CM) de l ngan me l lihat transmisi harga dalam j l angka pe l nde l k
HASIL DAN PE L MBAHASAN
Volatilitas Harga Cabai Me l rah Di Provinsi Sumate l ra Utara
1) Uj l i Stasione l ritas Uj l i Stasione l ritas (unit root te l st) digunakan untuk  analisis  volatilitas,  inte l grasi  pasar dan  transmisi  harga  cabai  me l rah  di Provinsi Sumate l ra Utara.
Tabe l l 1. Hasil uj l i stasione l ritas harga cabai me l rah di tingkat produse l n, grosir dan konsume l n
Le l ve l l E L quation Te l st
(Tre l n Dan Inte l rse l p) ADF L Stat
Critical Value l Prob.
Harga Produse l n Le l ve l l -3.727426
1 % -3.550396 0.0061 5 % -2.913549 10 % -2.594521 Harga Konsume l n
Le l ve l l -3.581173 1 % -3.548208 0.0091 5 % -2.912631 10 % -2.594027
Ke l te l rangan: *) Stasione l r pada taraf l ke l pe l rcayaan 5%
Sumbe l r: Data se l kunde l r (diolah)
Be l rdasarkan  hasil  te l rse l but  maka  data yang  digunakan  untuk  me l ngesti l masi  mode l l ARIMA  dan  ARCH  GARCH  adalah  data pada  le l ve l l  tanpa  pe l rlu  me l lakukan  dif l e l re l nsi. Pe l milihan  mode l l  ARIMA  te l rbaik  dilakukan be l rdasarkan krite l ria nilai AIC dan SC te l rke l cil se l rta Adj l .R2 te l rbe l sar. 2) Uj l i Arima
Mode l l yang diusulkan ialah ARIMA(1,3). Pada data harga cabai me l rah di tingkat  konsume l n,  ACF L dan  PACF L nya me l miliki  pola die l s  down ,  se l dangkan  mode l l yang  diusulkan  ialah  ARIMA(1,1)  Be l rikut hasil  pe l rbandingan  mode l l  ARIMA  dapat dilihat pada Tabe l l 2.
Tabe l l 2. Mode l l ARIMA te l rbaik pada harga cabai me l rah tingkat produse l n dan konsume l n
Variabe l l ARIMA R-Square l d AIC SC Harga Produse l n ARIMA (1,3) 0.652 20.78 20.92 Harga Konsume l n ARIMA (1,1) 0.545 21.50 21.64
Tabe l l  2,  te l rdapat  hasil  e l stimasi  mode l l ARIMA yang diusulkan. Me l nurut (B. Juanda &  Junaidi,  2012),  mode l l  yang  layak didasarkan  pada  koe l f l isie l n  de l te l rminasi  (R- Square l d)  yang  le l bih  be l sar  dan  krite l ria  AIC dan  SC  ke l cil,  se l rta  koe l f l isie l n  mode l l  harus signif l ikan  se l cara  statistik.  Be l rdasarkan e l valuasi  mode l l,  maka  mode l l  ARIMA  yang dipilih untuk harga di tingkat produse l n adalah
ARIMA (1,3) dan konsume l n adalah ARIMA (1,1).
3) Ide l ntif l ikasi E L f l e l k Arch
Mode l l yang te l rde l te l ksi te l rdapat he l te l roske l dastisitas  dite l ntukan  dari  nilai probabilitasnya  me l miliki  nilai  kurang  dari taraf l nyata  lima  pe l rse l n  (B.  dan  J.  Juanda, 2012).  Ide l ntif l ikasi  e l f l e l k  Arch  dapat  dilihat pada Tabe l l 3.
Tabe l l 3 . Hasil uj l i e l f l e l k Arch
Variabe l l Probability Ada/Tidak E L f l e l k Arch Harga Produse l n 0.0032 Ada Harga Konsume l n 0.0115 Ada
Tabe l l  3    me l nunj l ukkan  bahwa  mode l l ARIMA  pada  cabai  me l rah  di  tingkat produse l n dan konsume l n te l rdapat he l te l roske l dastisitas. Hal ini dapat dilihat dari nilai  probabilitasnya  0.0032<  0.05  dan 0.0115 < 0.05, se l hingga mode l l  ini me l miliki e l f l e l k  ARCH.  De l ngan  de l mikian,  mode l l te l rse l but akan dianalisis le l bih lanj l ut me l nggunakan analisis ARCH-GARCH
4) Pe l rhitungan  Nilai  Volatilitas  Harga Cabai Me l rah
Hasil  analisis  ARCH-GARCH  te l rhadap harga  cabai  me l rah  di  tingkat  produse l n me l nghasilkan  mode l l  te l rbaik  yaitu  mode l l GARCH (1,3). σ2 t = 252710004 + 0.398275 ε2 t-3 + (0.431553-0.062889-0.086187 ) σ2 t- 3.  Mode l l  GARCH  (1,3)  ini  me l nyatakan bahwa ragam re l sidual (σ2t) dipe l ngaruhi ole l h re l sidual  kuadrat  tiga  pe l riode l se l be l lumnya (ε2t-3)  dan  ragam  re l sidual  tiga  pe l riode l
se l be l lumnya  (σ2t-3).  J L umlah  nilai  α  dan  β (0.398275 + (0.431553-0.062889-0.086187 ) < 1). Hal ini dise l babkan cabai be l sar dan cabai rawit  me l rupakan  komoditas  yang  be l rsif l at musiman, di mana produksinya be l rkurang di musim  huj l an  ( of l f l se l ason )  dan  me l limpah  di musim ke l marau ( on se l ason ) (Nugrahapsari & Arsanti,  2018).  Volatilitas  harga  produse l n be l rada pada le l ve l l volatilitas re l ndah dipe l ngaruhi ole l h te l rj l adinya volatilitas produksi yang re l ndah se l hingga me l nimbulkan harga  produse l n  re l ndah  (Baladina  et  al., 2021). Se l dangkan untuk harga cabai me l rah di tingkat  konsume l n  dipe l role l h  mode l l  GARCH (1,1). Mode l l te l rse l but me l mbe l rikan inf l ormasi me l nge l nai  pola volatilitas harga cabai  me l rah di  tingkat  konsume l n  pada  pe l riode l J L anuari 2018  sampai  De l se l mbe l r  2022  de l ngan pe l rsamaan mode l l yang dipe l role l h yaitu  σ2 t =  0.0000000103  +  0.672265  ε2  t-1  – 0.231771  σ2  t-1.  Mode l l  GARCH  (1,1)  ini
me l nyatakan  bahwa  ragam  re l sidual  (σ2t) dipe l ngaruhi  ole l h  re l sidual  kuadrat  satu pe l riode l se l be l lumnya  (ε2t-1)  dan  ragam re l sidual  satu  pe l riode l se l be l lumnya  (σ2t-1).
J L umlah nilai α dan β (0.672265 – 0.231771 < 1)  me l nunj l ukkan  bahwa  volatilitas  harga cabai me l rah di konsume l n me l miliki volatilitas re l ndah.  Nilai  te l rse l but  me l ngindikasikan bahwa  volatilitas  harga  cabai  me l rah  di konsume l n yang re l ndah.
Se l makin volatile l harga suatu komoditas maka akan se l makin tinggi re l siko bisnis yang akan dihadapi (Pipit et al., 2019). Harga cabai masih f l luktuatif l , me l nunj l ukkan bahwa ke l bij l akan  harga  re l f l e l re l nsi  cabai  tidak  e l f l e l ktif l dalam me l nge l ndalikan impor. Hasil pe l ne l litian me l nunj l ukkan bahwa harga masih be l rf l luktuasi,  te l tapi  le l bih  ke l cil  dari  pe l riode l se l be l lum  pe l ne l rapan  ke l bij l akan  (Sativa  et  al., 2017).    Se l bagai  hasil  pe l ne l litian  yang dilakukan  ole l h  (Bhavani  Devi  et  al.,  2015). F L luktuasi  harga  cabai  yang  be l rke l lanj l utan
j l uga te l rj l adi di India dan ne l gara lain. Pe l rilaku konsumsi  se l lama  Hari  Be l sar  Ke l agamaan Nasional  (HBKN)  me l ningkat  dua  kali  lipat dari  normal,  me l nye l babkan  f l luktuasi  harga (Ilham & Saptana, 2019)
Inte l grasi  Pasar  Cabai  Me l rah  di  Provinsi Sumate l ra Utara
1) Uj l i Stasione l ritas
Hasil  uj l i  stasione l ritas  inte l grasi  pasar cabai me l rah dapat dilihat pada Tabe l l 1.
2) Uj l i Panj l ang Lag Me l tode l pe l ne l ntuan panj l ang lag me l nggunakan AIC (Akaike l Inf l ormation Crite l ria)  Se l lanj l utnya  dilakukan  uj l i  lag optimal untuk me l nge l tahui be l rapa panj l ang  lag  yang  optimal  digunakan untuk  me l nganalisis  hubungan  j l angka panj l ang  yang  te l rj l adi  diantara  variabe l l yang  diuj l i.  Hasil  uj l i  lag  optimum ditampilkan pada Tabe l l 4.
Tabe l l 4 . Hasil uj l i lag optimal harga cabai me l rah di tingkat produse l n, grosir dan konsume l n
Sumbe l r: Data se l kunde l r (diolah)
Hasil uj l i lag optimal de l ngan krite l ria AIC me l nunj l ukkan  bahwa  lag  2  adalah  lag  yang optimal. Pe l nggunaan lag 2 se l bagai lag yang optimal pada mode l l artinya dari sisi e l konomi be l rimplikasi bahwa se l mua variabe l l yang ada dalam mode l l saling me l mpe l ngaruhi satu sama lain tidak hanya pada pe l riode l se l karang, te l tapi
variabe l l-variabe l l harga te l rse l but saling be l rkaitan pada pe l riode l se l be l lumnya.
3) Pe l nguj l ian Stabilitas VAR
Be l rdasarkan  hasil  pe l nguj l ian  te l rse l but,  suatu siste l m VAR dikatakan stabil j l ika se l luruh akar atau roots-nya me l miliki modulus le l bih ke l cil dari satu.
Tabe l l 5 . Pe l nguj l ian  stabilitas  VAR  harga  cabai  me l rah  di  tingkat  produse l n,  grosir  dan konsume l n ROOT MODULUS -0.067201 - 0.619658i 0.623291 -0.067201 + 0.619658i 0.623291 -0.329178 - 0.468873i 0.572888 -0.329178 + 0.468873i 0.572888 -0.569908 0.569908 0.423342 0.423342 Sumbe l r : Data Se l kunde l r (diolah)
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -1780.510 NA 9.78e+24 66.05591 66.16641* 66.09853 1 -1766.865 25.26873 8.24e+24 65.88387 66.32587 66.05433 2 -1754.344 21.79585* 7.26e+24* 65.75347* 66.52696 66.05177* 3 -1746.871 12.17722 7.75e+24 65.81004 66.91503 66.23620 4 -1738.386 12.88554 8.02e+24 65.82910 67.26558 66.38309 5 -1734.021 6.142815 9.78e+24 66.00078 67.76876 66.68262
4) Uj l i Kointe l grasi
Dilakukan  uj l i  kointe l grasi  J L ohanse l n untuk  me l nge l tahui hubungan  j l angka panj l ang pada  le l ve l l  pe l masaran.  Hasil  uj l i  kointe l grasi J L ohanse l n ditampilkan pada Tabe l l 6.
Hasil uj l i kointe l grasi  J L ohanse l n baik  satu kointe l grasi pada rank = 0 (none l ) dan At most
1 se l rta at most 2. Hal ini dilihat dari nilai trace l statistic  yang  le l bih  be l sar  dari  critical  value l 5%  se l rta  nilai  probabilitasnya  yang  kurang dari  5%.    Be l rdasarkan  hasil  te l rse l but,  maka pada pasar- pasar te l rse l but te l rdapat hubungan atau ke l se l imbangan j l angka Panj l ang.
Tabe l l 6 . Hasil  uj l i  kointe l grasi  j l ohanse l n  harga  cabai  me l rah  di  tingkat  produse l n,  grosir  dan konsume l n
Sumbe l r: Data se l kunde l r (diolah)
5) Uj l i Kausalitas Grange l r Uj l i  Grange l r  Causality  digunakan  untuk me l lihat  pe l ngaruh  masing-masing  variabe l l te l rhadap variabe l l lainnya satu pe l r satu. Hasil Grange l r Kausalitas ditampilkan pada tabe l l 7. J L ika  nilai  Prob  <  0.05  maka  te l rdapat kausalitas.  Hasil  uj l i  Kausalitas  Grange l r me l nunj l ukkan bahwa nilai probabilitas < 0.05 pada  tingkat  harga  produse l n  dan  konsume l n
adalah  te l rdapat  kausalitas  artinya  harga  di tingkat  konsume l n dipe l ngaruhi ole l h harga di tingkat  produse l n,  dan  harga  di  tingkat produse l n  dipe l ngaruhi  ole l h  harga  di  tingkat konsume l n.  Se l dangkan  harga  produse l n  dan harga  grosir  tidak  ada  hubungan  kausalitas yang ditunj l ukkan de l ngan nilai probabilitas > 0.05.
Tabe l l 7 . Hasil grange l r kausalitas harga cabai me l rah di tingkat produse l n, grosir dan konsume l n
Hipote l sis Nol
Obs F L -Stat Prob
HGROSIR doe l s not Grange l r Cause l
HPRODUSE L N 58
0.54588
0.5826
HPRODUSE L N doe l s not Grange l r Cause l HGROSIR
1.75939 0.1821 HKONSUME L N doe l s not Grange l r Cause l
HPRODUSE L N 58
3.74426
0.0301
HPRODUSE L N doe l s not Grange l r Cause l
HKONSUME L N 3.14328 0.0513
6) Uj l i  Ve l ctor  E L rror  Corre l ction  Mode l l (VE L CM) Hasil elstimasi VELCM dapat dilihat pada tablel  8.    Tabell  8  melnunjlukkan  pelngaruh dalam  jlangka  pelndelk,  yang  melnunjlukkan bawa  jlika  nilai  t-hitung  >  t-tabell,  maka  ada pelngaruhnya. Seldangkan jlika nilai t-hitung < t-tabell  melnujlukkan  tidak  ada  pelngaruhnya,
selhingga  dapat  disimpulkan  dalam  jlangka pelndelk pelrubahan harga produseln dan harga konsumeln  tidak  saling  melmpelngaruhi  yang melngindikasikan dalam jlangka pelndelk tidak telrjladi  intelgrasi  diantara  keldua  pasar telrselbut.  Tidak  telrjladinya  intelgrasi  pasar antara  pasar  produseln  dan  konsumeln  dalam jlangka pendek melnunjlukkan pasar di tingkat
Jumlah Kointegrasi Trace Statistic 0,05 Critical Value Prob Max- Eigen Stat 0,05 Critical Value Prob None * 90.25633 29.79707 0.0000 40.62631 21.13162 0.0000 At most 1 * 49.63002 15.49471 0.0000 28.68824 14.26460 0.0002 At most 2 * 20.94178 3.841466 0.0000 20.94178 3.841466 0.0000
produseln melngarah pada pasar pelrsaingan tidak selmpurna.
Tabe l l 8 . Hasil  e l stimasi  mode l l  VECM  harga  cabai  me l rah  di  tingkat  produse l n,  grosir  dan konsume l n dalan j l angka pe l nde l k
(Sumbe l r : Data Se l kunde l r Diolah)
Tabe l l  9  me l nunj l ukkan  dalam  j l angka Panj l ang, harga grosir cabai me l rah be l rhubungan  de l ngan  harga  produse l n  cabai me l rah  kare l na  nilai  t-statistic  harga  grosir  (- 7.14023)  >  dari  t-table l (2.0024).  Pe l rubahan harga konsume l n tidak dipe l ngaruhi ole l h harga produse l n cabai me l rah dalam j l angka panj l ang kare l na  nilai  t-statistic  harga  konsume l n  (- 1.08272)  >  dari  t-table l (2.0024).  Se l cara ke l se l luruhan  dari  hasil  analisis  VAR  dan VE L CM pada pasar cabai me l rah di  Sumate l ra Utara  dapat  dikatakan  bahwa  dalam  j l angka panj l ang  antara  pasar  produse l n  dan  grosir te l rj l adi inte l grasi j l angka panj l ang.
Se l cara  ke l se l luruhan  dari  hasil  analisis VAR dan VE L CM pada pasar cabai me l rah di Sumate l ra Utara dapat dikatakan bahwa dalam j l angka  panj l ang  antara  pasar  produse l n  dan grosir  te l rj l adi  inte l grasi  j l angka  panj l ang,
se l dangkan  dalam  j l angka  pe l nde l k  ada be l be l rapa  tingkat  harga  pasar  yang  tidak te l rinte l grasi.  Pe l ne l litian  ini  sama  de l ngan pe l ne l litian  (Novita  Sari  et  al.,  2022)  de l ngan hasil  pe l ne l litian    dalam  j l angka  pe l nde l k pe l rubahan  harga  produse l n  dan  harga konsume l n  tidak  saling  me l mpe l ngaruhi  yang me l ngindikasikan dalam j l angka pe l nde l k tidak te l rj l adi  inte l grasi  diantara  ke l dua  pasar te l rse l but.  Tidak  te l rj l adinya  inte l grasi  pasar antara  pasar  produse l n  dan  konsume l n  dalam j l angka pe l nde l k me l nunj l ukkan pasar di tingkat produse l n  me l ngarah  pada  pasar  pe l rsaingan tidak  se l mpurna,  hasil  pe l ne l litian  ini  sama de l ngan pe l ne l litian (Maghfiroh, 2014) de l ngan hasil pe l ne l litian inte l grasi pasar j l agung se l cara ve l rtikal  di  J L awa  Timur  te l rinte l grasi  kuat dalam j l angka panj l ang.
Tabe l l 9 . Hasil  e l stimasi  mode l l  VE L CM  harga  cabai  me l rah  di  tingkat  produse l n,  grosir  dan konsume l n dalan j l angka panj l ang
Cointe l grating E L q: Koe l f l isie l n
T-Statistik D(HPRODUSE L N(-1)) 1.000000 D(HGROSIR(-1)) -0.698933 [-7.14023] D(HKONSUME L N(-1)) -0.209906 [-1.08272] C -42.95287 7) Analisis Impulse l Re l sponse l F L unction
Analisis  IRF L akan  me l nj l e l laskan  dampak dari  guncangan  (shock)  pada  satu  variabe l l te l rhadap  variabe l l  lain;  analisis  ini  dapat me l nganalisis se l bagai inf l omasi j l angka panj l ang untuk j l angka waktu yang le l bih lama.
De l ngan me l nggunakan shock te l rte l ntu se l be l sar satu  standar  e l ror  pada  se l tiap  pe l rsamaan, analisis  ini  dapat  me l lihat  re l spons  dinamika j l angka  panj l ang  se l tiap  variabe l l.  Untuk me l nge l tahui  be l rapa  lama  pe l ngaruh  te l rse l but be l rlangsung,  analisis  f l ungsi  re l spons  impuls j l uga  be l rguna.  Nilai  standar  de l viasi,  yang
Error Correction D(HProdusen,2) D(Grosir,2) D(Konsumen,2) Koefisien T-Statistik Koefisien T-Statistik Koefisien T-Statistik CointEq1 -0.130234 [-0.92482] 3.488449 [ 6.39787] -0.004950 [-0.02391] D(HProdusen(-1),2 -0.861482 [-4.72060] -2.082901 [-2.94773] -0.362174 [-1.35017] D(HProdusen(-2),2 -0.177492 [-0.99939] -0.492379 [-0.71601] 0.037796 [ 0.14478] D(HGrosir(-1),2 -0.061528 [-0.84338] 0.713442 [ 2.52566] 0.019251 [ 0.17953] D(HGrosir(-2),2 -0.037836 [-0.98170] 0.218883 [ 1.46673] -0.017189 [-0.30341] D(HKonsumen(-1),2 0.303611 [ 2.77821] 0.956348 [ 2.26013] -0.286476 [-1.78344] D(HKonsumen(-2),2 0.240523 [ 2.16234] 0.506682 [ 1.17644] -0.283676 [-1.73504] C 246.7550 433.6008 78.68649 R-Squared 0.551475 0.769752 0.309430
me l nunj l ukkan  se l be l rapa  be l sar  re l aksi  suatu variabe l l  j l ika  te l rj l adi  shock  te l rhadap  variabe l l lainnya,  ditunj l ukkan  pada  sumbu  ve l rtikal. Sumbu horizontal me l nunj l ukkan pe l riode l , atau tahun,  dari  re l aksi  te l rhadap  shock.  Re l spon yang di atas sumbu horizontal me l nunj l ukkan bahwa  shock  akan  me l mbe l rikan  pe l ngaruh yang  positif l ,  dan  re l spons  yang  di  bawah me l nunj l ukkan bahwa shock akan me l mbe l rikan pe l ngaruh yang ne l gatif l .
8) Variance l De l composition
Output Variance l de l composition of l harga produse l n ,  harga  grosir  dan  harga  konsume l n cabai  me l rah dari pe l riode l pe l rtama hingga ke l se l puluh  me l ngalami  shock  harga produse l n, grosir,  dan  konsume l n  yang f l luktuatif l namun ce l nde l rung me l ningkat dan me l nurun te l rgantung de l ngan pe l riode l nya .
Transmisi Harga Cabai Me l rah di Provinsi Sumate l ra Utara
1) Uj l i Stasione l ritas
Hasil  uj l i  stasione l ritas  transmisi  harga cabai me l rah dapat dilihat pada Tabe l l 1.
2) Uj l i Panj l ang Lag Hasil  uj l i  Panj l ang  lag  dapat  dilihat  pada Tabe l l 4. 3) Uj l i Kointe l grasi Hasil  uj l i  Panj l ang  lag  dapat  dilihat  pada Tabe l l 6.
4) Uj l i Kausalitas Grange l r Hasil  uj l i  Panj l ang  lag  dapat  dilihat  pada Tabe l l 7. 5) Uj l i J L angka Panj l ang Uj l i  j l angka  Panj l ang  dapat  dilihat  pada Tabe l l 10
Tabe l l 10 . Hasil uj l i j l angka panj l ang harga cabai me l rah di tingkat produse l n, grosir dan konsume l n Variable l Coe l f l f l icie l nt
Std. E L rror t-Statistic Prob. C -1554.002 2314.831 -0.671324 0.5047 HGROSIR 0.029690 0.028672 1.035536 0.3048 HKONSUME L N 0.673469 0.052847 12.74384 0.0000 R-square l d 0.870457     Me l an de l pe l nde l nt var
28436.12
Adj l uste l d R-square l d
0.862403     S.D. de l pe l nde l nt var
12427.77
S.E L . of l re l gre l ssion
6057.780     Akaike l inf l o crite l rion
20.30478
Sum square l d re l sid 2.09E L +09     Schwarz crite l rion 20.40950 Log like l lihood -606.1434     Hannan-Quinn crite l r. 20.34574 F L -statistic 95.65992     Durbin-Watson stat 1.223915 Prob(F L -statistic) 0.000000
Tabe l l  10  me l nunj l ukkan  bahwa  dalam j l angka  panj l ang,  harga  yang  be l rpe l ngaruh te l rhadap  harga  produse l n  adalah  harga konsume l n (nilai Prob < 0.005) artinya dalam j l angka panj l ang harga produse l n ditransmisikan langsung ke l harga konsume l n cabai  me l rah  di  Provinsi  Sumate l ra  Utara. Se l dangkan  dalam  j l angka  panj l ang  harga produse l n  cabai  me l rah  tidak  langsung ditransmisikan  ke l harga  grosir  cabai  me l rah (nilai  Prob  >  0.005).  Transmisi  harga  cabai me l rah  pada  se l tiap  rantai  pe l masarannya adalah  harga  grosir  dalam  pe l mbe l ntukannya ce l nde l rung  tidak  dipe l ngaruhi  ole l h  rantai
pe l masaran lain te l tapi me l mpe l ngaruhi pe l mbe l ntukan  harga  pada  le l ve l l  lainnya. Se l dangkan  harga  produse l n  dan  konsume l n dalam pe l mbe l ntukannya ce l nde l rung dipe l ngaruhi  ole l h  sinyal  harga  dari  rantai pe l masaran lainnya (Surbakti et al., 2022) .
6) Uj l i Re l sidual Uj l i  re l sidual  digunakan  untuk  me l lihat apakah bisa dilanj l utkan me l nggunakan  E L CM atau tidak de l ngan krite l ria j l ika nilai koe l f l isie l n Re l s(-1) be l rnilai ne l gatif l dan nilai Prob < 0.05, maka  dapat  dibe l ntuk  E L CM.  Nilai  re l sidual dapat dilihat pada Tabe l l 11.
Tabe l l 11. Hasil uj l i re l sidual harga cabai me l rah di tingkat produse l n, grosir dan konsume l n Variable l
Coe l f l f l icie l nt
Std. E L rror t-Statistic Prob. RE L S(-1) -0.624768 0.122946 -5.081655 0.0000 C -65.66684 723.9475 -0.090707 0.9280 R-square l d 0.911787     Me l an de l pe l nde l nt var 6.176029 Adj l uste l d R-square l d
0.899713     S.D. de l pe l nde l nt var 6643.735 S.E L . of l re l gre l ssion
8559.686     Akaike l inf l o crite l rion 20.11778
Sum square l d re l sid 1.86E L +09     Schwarz crite l rion 20.18821 Log like l lihood -591.4745     Hannan-Quinn crite l r. 20.14527 F L -statistic 25.82322     Durbin-Watson stat 1.941514 Prob(F L -statistic) 0.000004
Tabe l l 12. Hasil uj l i ECM harga cabai me l rah di tingkat produse l n, grosir dan konsume l n Variable l Coe l f l f l icie l nt
Std. E L rror t-Statistic Prob. C 3.321128 824.9299 0.004026 0.9968 D(HGROSIR) 0.007331 0.021309 6.344013 0.0021 D(HKONSUME L N) 0.501657 0.070967 7.068901 0.0000 R-square l d
0.879628     Me l an de l pe l nde l nt var
0.000000
Adj l uste l d R-square l d
0.861044     S.D. de l pe l nde l nt var
8631.081
S.E L . of l re l gre l ssion
6336.391     Akaike l inf l o crite l rion
20.39552
Sum square l d re l sid 2.25E L +09     Schwarz crite l rion 20.50115 Log like l lihood -598.6677     Hannan-Quinn crite l r. 20.43675 F L -statistic 25.80770     Durbin-Watson stat 2.611093 Prob(F L -statistic) 0.000000
Uj l i E L CM dalam J L angka Pe l nde l k Uj l i  E L CM  me l lihat  transmisi  harga produse l n  ke l grosir  dan  konsume l n  dalam j l angka pe l nde l k yang dapat dilihat pada Tabe l l 12.  Tabe l l  12 me l nunj l ukkan  bahwa  nilai koe l f l isie l n  re l sidual  pada  Re l s  (-1)  be l rnilai ne l gatif l se l be l sar  -0.624768  dan  nilai  prob  < 0.05  se l be l sar  0.0000,  artinya  be l rdasarkan hasil uj l i re l sidual maka dapat dibe l ntuk E L CM. Tabe l l  12  me l nunj l ukkan  bahwa  harga produse l n  di  transmisikan  langsung  ke l harga grosir  dan  harga  konsume l n  dalam  j l angka pe l nde l k yang dapat dilihat bahwa nilai Prob < 0.05.  Hasil  pe l ne l litian  ini  se l j l alan  de l ngan pe l ne l litian yang dilakukan ole l h (E L lvina e l t al., 2018) yang me l nunj l ukkan bahwa cabai me l rah di  tingkat  grosir  be l rpe l ngaruh  signif l ikan te l rhadap  harga  di  tingkat  produse l n  dan konsume l n  be l rdasarkan  data  harga  nasiona artinya  harga  di  tingkat  produsen  (petani) diteruskan  ke  tingkat  grosir  dan  sesuai dengan  harga  cabai  merah  secara  nasional. Hal ini j l uga se l j l alan de l ngan f l akta di lapangan bahwa  harga  di  tingkat  pe l tani  ce l nde l rung dipe l ngaruhi ole l h harga di tingkat pasar induk dan  bukan  se l baliknya.  Dan  transmisi  harga
tingkat petani dalam j l angka pe l nde l k dipe l ngaruhi  ole l h  pe l nye l suaian  biaya.  Di  sisi lain,  jlika  transmisi  harga  telrjladi  asimeltris, pelrubahan  kelnaikan    dan  pelnurunan  harga pasar  acuan  akan  direlspon  selcara  belrbelda olelh pasar pelngikut. Penyalahgunaan kekuatan pasar oleh pedagang yang berujung pada transmisi harga tidak simetris, didukung oleh struktur pasar pedagang yang mengarah pada  oligoposoni/oligopoli,  dimana  jumlah pedagang perantara relatif sedikit (Ruslan et al., 2016).
Ke l tidakpastian  dari  pe l rubahan  harga baik yang te l rj l adi se l cara pe l rmane l n atau hanya se l me l ntara me l nce l gah pe l dagang untuk me l nanggapi sinyal pe l rubahan harga. Se l hingga pe l rubahan harga yang tidak te l rlalu signif l ikan  tidak  akan  ditransmisikan  de l ngan se l mpurna  ole l h  para  pe l dagang  (McLaren, Alain, 2015)

## SIMPULAN
Volatilitas harga produse l n dan konsume l n  be l rada  pada  le l ve l l  volatilitas re l ndah se l hingga menyebabkan harga produse l n  dan  konsume l n  yang  re l ndah.
Inte l grasi pasar produsen dan grosir terintegrasi dalam j l angka panj l ang, se l dangkan dalam  integrasi  pasar  j l angka  pe l nde l k  pada pasar  produsen,  grosir  dan  konsumen  tidak te l rinte l grasi. Transmisi  harga  produsen langsung ditransmisikan ke harga konsumen cabai  merah  di  Provinsi  Sumate l ra  Utara. Harga  produse l n  cabai  me l rah  tidak  langsung ditransmisikan  ke l harga  grosir  cabai  me l rah dalam  jangka  panjang,  sedangkan  harga produse l n  di  transmisikan  langsung  ke l harga grosir  dan  harga  konsume l n  dalam  jangka pendek.
UCAPAN TE L RIMA KASIH
Te l rimakasih kami ucapkan untuk Ke l me l nte l rian  Pe l ndidikan,  Ke l budayaan  dan Rise l t  dan  Te l knologi  dalam  program  hibah Pe l ne l litian  Dose l n  Pe l mula  (PDP)  tahun  2023 yang sudah me l mbiayai pe l ne l litian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  Indonesia.  (2022). Distribusi  Perdagangan  Komoditas Cabai Merah Indonesia . Baladina, N., Sugiharto, A. N., Anindita, R., &  Laili,  F.  (2021).  Price  volatility  of maize  and  animal  protein  commodities in  Indonesia  during  the  Covid-19 season. IOP  Conference  Series:  Earth and  Environmental  Science , 803 (1). https://doi.org/10.1088/1755- 1315/803/1/012060
Bhavani Devi, I., Srikala, M., & Ananda, T. (2015).  Price  volatility    in  major  chilli markets  of  India. Indian  Journal  of Economics  and  Development , 3 (3), 194–198. www.iseeadyar.org BPS  Sumatera  Utara.  (2022). Statistik Perdagangan  Sumatera  Utara .  BPS Sumatera Utara.
Carolina,  R.  A.,  &  Mulatsih,  S.  (2016). Analisis Volatilitas Harga dan Integrasi Pasar Kedelai Indonesia dengan Pasar Kedelai Dunia .
Eliyatiningsih,  E.,  &  Mayasari,  F.  (2019).
Integrasi  Pasar  Cabai  Merah  Di Kabupaten
Jember (Pendekatan Kointegrasi  Engle-Granger). Jurnal
Pertanian Agros , 21 (1), 55–65.
Elvina,  E.,  Firdaus,  M.,  &  Fariyanti,  A. (2017). Transmisi Harga Dan Sequentil Bargaining  Game  Perilaku  Pasar  Antar Lembaga  Pemasaran  Cabe  Merah  Di Indonesia. Jurnal  Agribisnis  Indonesia (Journal  of  Indonesian  Agribusiness) ,
5 (2), 89–110.
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
Farid, M., & Subekti, N. A. (2012). Tinjauan terhadap  produksi,  konsumsi,  distribusi dan  dinamika  harga  cabe  di  Indonesia. Buletin  Ilmiah  Litbang  Perdagangan ,
6 (2), 211–234. Firdaus,  M.  (2012). Aplikasi  Ekonometrika Untuk Data Panel dan Time Series (2nd ed.). IPB Press.
Ilham,  N.,  &  Saptana,  N.  (2019).  Fluktuasi Harga  Telur  Ayam  Ras  dan  Faktor Penyebabnya. Analisis Kebijakan Pertanian , 17 (1), 27. https://doi.org/10.21082/akp.v17n1.201 9.27-38
Juanda, B. dan J. (2012). Ekonometrika Deret Waktu Teori dan Aplikasi . IPB Press. Juanda,  B.,  &  Junaidi.  (2012). Ekonomika Deret  Waktu  Teori  dan  Aplikasi (P.  K. Lis Utari (ed.)). IPB Press.
Kusumah, T. A. (2018). Elastistas Transmisi Harga Komoditas Cabai Merah di Jawa Tengah. Economics Development
Analysis Journal , 7 (3), 294–304. https://doi.org/10.15294/edaj.v7i3.2098 0
Maghfiroh,  I.  (2014). Analisis  Integrasi Pasar Vertikal  Komoditas Jagung (Zea Mays  L.)  Di  Jawa  Timur .  Universitas Brawijaya.
McLaren, Alain. (2015). Asymmetry in Price Transmission  in  Agricultural  Markets. Review  of  Development  Economics , 19(2) , 415–433.
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 3: 827-839, November 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i3.1519
Muhammad,  M.  (2014).  Kointegrasi  dan estimasi  ecm  pada  data  time  series. Jurnal Konvergensi , 4 (1), 41–51.
Nauly,  D.  (2017).  Fluktuasi  dan  disparitas harga  cabai  di  Indonesia. Jurnal Agrosains Dan Teknologi , 1 (1), 57–70. Novita  Sari,  I.,  Winandi,  R.,  Juniar Atmakusuma, D., Agribisnis, D., Ekonomi  dan  Manajemen,  F.,  & Pertanian  Bogor,  I.  (2022).  Analisis Efisiensi Pemasaran Jagung di Provinsi Nusa Tenggara Barat. Balai Pengkajian Teknologi  Pertanian  (BPTP)  NTB  2) , 191–210.
Nugrahapsari, R. A., & Arsanti, I. W. (2018).
Analisis Volatilitas Harga Cabai
Keriting di Indonesia dengan Pendekatan  ARCH  GARCH. Jurnal Agro Ekonomi , 36 (1), 25. https://doi.org/10.21082/jae.v36n1.201
8.25-37
Palar, N. ., Pangemanan, P. A., & Tangkere, E.  G.  (2016).  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Harga  Cabai  Rawit  Di Kota Manado. Agri-Sosioekonomi ,
12 (2), 105. https://doi.org/10.35791/agrsosek.12.2. 2016.12278
Piot-Lepetit,  I.  (2011).  Price  volatility  and price leadership in the EU beef and pork meat  market. Methods  to  Analyse Agricultural Commodity Price Volatility , 85–105.
Pipit,  P.,  Pranoto,  Y.  S.,  &  Evahelda,  E. (2019).  Analisis  Volatilitas  Harga Daging  Sapi  di  Provinsi  Kepulauan Bangka  Belitung. Jurnal  Ekonomi Pertanian  Dan  Agribisnis , 3 (3),  620– 631. https://doi.org/10.21776/ub.jepa.2019.0 03.03.17
Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian (Pusdatin).  (2020). Outlook  Cabai .
Sekretariat Jendral Kementrian
Pertanian, Jakarta. Ruslan,  J.  A.,  Firdaus,  M.,  &  .  S.  (2016). Transmisi Harga Asimetri Dalam Rantai Pasok Bawang Merah dan Hubungannya Dengan Impor Di
Indonesia:  Studi  Kasus  Di  Brebes  Dan
Jakarta. Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan , 10 (1), 103–128.
https://doi.org/10.30908/bilp.v10i1.33
Saptana, A. N. K., & Ar-Rozi, A. M. (2012).
Kinerja  produksi  dan  harga  komoditas cabai  merah. Pusat  Penelitian  Sosial Ekonomi  Dan  Kebijakan  Pertanian, Bogor , 1–10.
Saputra, A., Setiawan, I., & Setia, B. (2021). Analisis  Efisiensi  Pemasaran  Cabai Merah  Varietas  Tanjung  (Suatu  Kasus di Desa Maparah Kecamatan Panjalu) . 844–853.
Sativa,  M.,  Harianto,  H.,  &  Suryana,  A.
(2017). Impact of Red Chilli Reference Price Policy in Indonesia. International Journal  of  Agriculture  System , 5 (2),
120.
https://doi.org/10.20956/ijas.v5i2.1201
Setiawan,  I., Taridala, S. A. A., &  Zani,  M. (2018). Analisis Integrasi Vertikal Pasar Komoditas  Cabai  Rawit  (Capsicum Frutescens  L.)  di  Provinsi  Sulawesi Tenggara. Jurnal  Ilmiah  Agribisnis ,
3 (1), 12–17.
Sukmawati,  D.  (2017).  Pembentukan  Harga Cabai Merah  Keriting  ( Capsicum annum L)  Dengan  Analisis  Harga Komoditas di Sentra Produksi Dan Pasar Induk  (Suatu  Kasus  pada  Sentra produksi  Cabai  Merah  Keriting  di Kecamatan  Cikajang,  Pasar  Induk Gedebage,  Pasar  Induk  Caringin  dan Pasar. Mimbar  Agribisnis:  Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis , 1 (1), 79–84. Sukmawati,  D.,  Sulistyowati,  L.,  Karmana, M.  H.,  &  Wikarta,  E.  K.  (2016). Fluktuasi  Harga  Cabai  Merah  Keriting ( Capsicum annum L) di Sentra Produksi Dan  Pasar  Induk. Mimbar  Agribisnis ,
1 (2), 165–172.
Sumaryanto,  N.  (2016).  Analisis  volatilitas harga  eceran  beberapa  komoditas pangan utama dengan model ARCH/GARCH. Jurnal Agro Ekonomi , 27 (2), 135.
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 Widadie,  F.,  &  Sutanto,  A.  (2012).  Model Ekonomi Perberasan: Analisis Integrasi
Pasar  dan  Simulasi  Kebijakan  Harga.
SEPA: Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian
Dan Agribisnis , 8 (2).
Wijaya, W. D., & Sutapa, I. N. (2013). Upaya Pengurangan  Tingkat  Kecacatan  Cabai Pasca  Panen  Pada  Jalur  Rantai  Pasok.
Jurnal Titra , 1 (2), 253–256.