JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 2, Tahun 2021, Halaman 190-199 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## ANALISIS INTEGRASI SPASIAL PASAR CABAI MERAH KERITING DI JAWA TENGAH DENGAN METODE VECTOR ERROR CORRECTION MODEL
Kenia Samantha 1 , Tarno 2 , Rita Rahmawati 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro e-mail keniasamantha@students.undip.ac.id

## ABSTRACT
Curly red chili ( Capsicum annuum L .) is one of commodity which has a big influence to the national economy. To maintain the price stability of curly red chili, an integrated market is needed. Spatial market integration is the level  of  closeness of relations between regional markets  and other regional markets. Spatial market integration will be modeled by the Vector Error Correction Model (VECM)  method to see the closeness of both short and long term relationships. The object of this study is the price of curly red chili for several regions in Central Java, such as Kota Semarang, Kab. Demak, Kab. Pati, and Kab. Pekalongan in the period January 2016  to December 2019 where the data has met the stationarity test at first level of difference. In Johansen's cointegration test, it was obtained 3 cointegrations, which means that in each short-term period all variables tend to adjust to each other to achieve long-term balance. Granger causality test shows that there is a two-way relationship and the relationship affects one variable to another for all variables. The VECM model obtained has the MAPE accuracy value for HCMK Semarang 15.93%, Kab. Demak 17.61%,  Kab. Pati 15.88%,  and Kab. Pekalongan 14.49% which can be interpreted that the performance of the model is good.
Keywords :  Curly Red Chili,  Spatial Market Integration, VECM, Johansen's Cointegration, Granger Causality

## 1. PENDAHULUAN
Cabai merah keriting  ( Capsicum annuum L.) merupakan salah satu komoditas  unggulan yang  dihasilkan  dan  dibudidayakan  di  Indonesia.  Komoditas  ini  bukan  termasuk  bahan pokok,  tetapi perannya  sangat penting  sebagai  bumbu  pelengkap  masakan dan bahan baku industri  makanan. Cabai merah keriting  bahkan  berperan sebagai barang ekspor, baik  dalam bentuk  cabai segar maupun  olahan  seperti  cabai bubuk  dan cabai  kering.  Oleh  karena itu, cabai merah keriting  mempunyai  nilai  ekonomis  yang  tinggi  dan memiliki  pengaruh  besar terhadap  dinamika  perekonomian  nasional  sehingga  masuk  dalam  salah  satu  jajaran komoditas  penyumbang  inflasi  yang  terjadi  setiap  tahun.  Cabai merah keriting  merupakan komoditas  yang sering mengalami  fluktuasi  harga yang diakibatkan  oleh ketidakseimbangan antara produksi  dan permintaan  konsumen  di pasaran.
Dalam  menentukan  harga  cabai  merah  keriting  pemahaman  pemerintah  terhadap struktur,  tingkah  laku,  dan efektivitas pasar sangat ditentukan.  Integrasi pasar adalah tingkat pergerakan  harga  pada  wilayah  yang  berbeda,  dimana  produk  yang  sama  akan  memilik i harga yang sama meskipun  dijual  pada tempat yang berbeda dan sinyal  harga serta informasi pasar disebarkan secara merata (Ghosh, 2000).
Penelitian  ini  difokuskan  kepada hubungan  terkointegrasi  yang mengacu pada integrasi pasar spasial  harga  cabai  merah  keriting  di  Kota Semarang,  Kab.  Demak,  Kab. Pati,  dan Kab. Pekalongan  dengan  metode  VECM. Tujuannya  adalah  untuk  memodelkan  hubungan antara harga cabai merah keriting  pada daerah terpilih,  kemudian  melihat  pengaruh  masing - masing  variabel  dalam  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek,  serta memberikan  analisis dari peramalan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Integrasi Pasar
Integrasi  pasar  adalah  tingkat  pergerakan  harga  pada  wilayah  yang  berbeda,  dimana produk  yang  sama  akan  memiliki  harga  yang  sama  meskipun  dijual  pada  tempat  yang berbeda  dan  sinyal  harga  serta  informasi  pasar disebarkan  secara merata  (Ghosh,  2000). Integrasi pasar pada dasarnya dibagi  menjadi  dua, yaitu  integrasi  pasar spasial dan integrasi pasar vertikal.  Adapun  integrasi  pasar spasial  adalah  tingkat  keterkaitan  perubahan  harga suatu  pasar  regional  terhadap  pasar  regional  lainnya  secara  proporsional.  Sedangkan integrasi  vertikal  merupakan tingkat  keterkaitan hubungan  suatu lembaga pemasaran dengan lembaga  pemasaran lainnya  dalam  satu rantai pemasaran (Carolina et al. , 2016).

## 2.2. Vector Error Correction Model (VECM)
Vector  Error  Correction  Model (VECM)  merupakan  turunan  dari Vector  Auto Regressive (VAR). Vector Auto Regressive (VAR) merupakan pendekatan untuk pemodelan data  dengan  metode  analisis  runtun  waktu  multivariat  yang  sederhana  dan  tidak  perlu membedakan  variabel  endogen  dan  eksogen.  VECM  digunakan  untuk  mengestimasi  data yang tidak  stasioner pada data asli,  namun memiliki  hubungan  kointegrasi.
Sebagaimana  dinyatakan  Lutkepohl  dan  Kratzig  (2004),  secara umum  model  VAR yang memiliki p-lags adalah sebagai berikut:
𝒀 𝒕 = 𝑨 𝟏 𝒀 𝒕−𝟏 + 𝑨 𝟐 𝒀 𝒕−𝟐 + 𝑨 𝟑 𝒀 𝒕−𝟑 + ⋯ + 𝑨 𝒑 𝒀 𝒕−𝒑 + 𝒖 𝒕 ( 1 )
dengan,
𝑨 𝒊 : parameter matriks koefisien (𝐾 × 𝐾) , dimana 𝑖 = 1, 2, 3, …, 𝑝. 𝒀 𝒕 ∶ vektor dengan orde (𝐾 × 1) dengan elemen (𝑌 1𝑡 , … , 𝑌 𝐾𝑡 ) . 𝒀 𝒕−𝐩 : Vektor peubah bebas pada lag ke- 𝑝 berukuran K × 1 . 𝒖 𝒕 : (𝑢 1𝑡, 𝑢 2𝑡, …, 𝑢 𝐾𝑡) adalah error term . 𝐾 : banyaknya  variabel  endogen. 𝑝 : panjang  lag.
Model  umum  VAR dengan p-lags akan berubah menjadi  model  VECM karena adanya hubungan  kointegrasi  secara linier.  VECM diperoleh  dari bentuk  VAR dengan  mengurangi 𝒀 𝒕−𝟏 dari kedua sisi.  Sehingga  menghasilkan  persamaan sebagai berikut: ∆𝒀 𝒕 = 𝚷𝒀 𝒕−𝟏 + 𝜞 𝟏 ∆𝒀 𝒕−𝟏 + ⋯ + 𝜞 𝒑−𝟏 ∆𝒀 𝒕−𝒑+𝟏 + 𝒖 𝒕 ( 2 )
∆𝒀 𝒕 =  𝚷𝒀 𝒕−𝟏 + ∑ 𝜞 𝒊 ∆𝒀 𝒕−𝒊 + 𝒖 𝒕 𝒑 𝒊=𝟏 ( 3 )
dengan:
𝚷 = −(𝑰 𝒌 − 𝑨 𝟏 − ⋯ − 𝑨 𝒑 ) = (∑ 𝑨 𝐢 ) − 𝑰 𝒑 𝒊=𝟏 𝜞 𝒊 = −(𝑨 𝒊+𝟏 + ⋯ + 𝑨 𝒑 ) = − ∑ 𝑨 𝐢 𝒑 𝒊=𝒑+𝟏 , untuk 𝑖 = 1, ⋯ , 𝑝 − 1.

## 2.3. Augmented Dickey Fuller (ADF) Test
Pengujian  akar  unit  dengan Augmented Dickey-Fuller Test dilakukan  dengan menghitung  nilai  statistik  hitung  (statistik t) dari koefisien 𝛾 dan membandingkannya  dengan nilai  kritis  (Ariefianto,  2012).
Hipotesis  yang  dapat  digunakan  pada Augmented Dickey Fuller (ADF) Test adalah sebagai berikut:
 Hipotesis
𝐻 0 : δ̂ = 0 (terdapat akar unit sehingga  data tidak  stasioner) 𝐻 1 : δ̂ ≠ 0 (tidak terdapat akar unit  sehingga  data stasioner)
 Taraf Signifikansi α = 5%
 Statistik  uji
𝐴𝐷𝐹 = 𝛿̂ 𝑆𝐸(𝛿̂)
( 4 )
Statistik  uji  mengikuti  distribusi  t dengan derajat bebas 𝑇 − 𝐾 .
 Kriteria uji
𝐻 0 ditolak  jika  nilai  statistik  |ADF| < nilai  kritis  pada saat 𝛼, atau p-value < 𝛼.

## 2.4. Penentuan Lag Optimum
Menurut Lutkepohl  dan Kratzig (2004) penentuan panjang lag yang optimal  didapat dari persamaan VAR dengan nilai  AIC atau SC yang terkecil,  dengan rumus sebagai berikut:
 Akaike Information Criterion (AIC)
𝐴𝐼𝐶(𝑝) = log det (𝛴̃ 𝑢 (𝑝)) + 2 𝑇 𝑝𝐾 2 ( 5 )
 Schwarz Criterion (SC)
𝑆𝐶(𝑝) = log det (𝛴̃ 𝑢 (𝑝)) + log 𝑇 𝑇 𝑝𝐾 2 ( 6 )
Dimana 𝛴̃ 𝑢 (𝑝) = 𝑇 −1 ∑ 𝑢̂ 𝑡 𝑢̂′ 𝑡 𝑇 𝑡=1 adalah  penduga  matriks  kovarian  residual  untuk model  dengan order 𝑝 . T adalah ukuran sampel dan K adalah jumlah  variabel  endogen. Nilai lag 𝑝 dipilih  sebagai  nilai 𝑝 ∗ yang  meminimumkan  kriteria  informasi  dalam  interval 1, ⋯ , 𝑝 𝑚𝑎𝑥 yang diamati.

## 2.5. Uji Stabilitas VAR
Suatu  sistem  VAR dikatakan  stabil  (stasioner,  baik  dalam  rata-rata dan  juga  ragam) apabila  dilihat  dari roots characteristic of polynomial -nya memiliki  modulus  lebih  kecil dari satu dan semuanya terletak dalam unit circle .

## 2.6. Uji Kointegrasi
Konsep  kointegrasi  berkaitan  dengan  adanya  keseimbangan  jangka  panjang  dengan sistem ekonomi  yang konvergen  sepanjang  waktu. Maka jika  terjadi  pergerakan harga yang tidak  wajar  dalam  suatu  sistem  perekonomian  dalam  jangka  panjang  terdapat  kekuatan pendorong  ekonomi  untuk  pulih  kembali  ke kondisi  keseimbangannya  (Hakim,  2015).
Pengujian  hipotesis  dapat menggunakan  uji trace statistics dan max eigen value sebagai berikut:
 Hipotesis  dan Statistik  Uji Trace Statistics
𝐻 0 : rank kointegrasi atau rank (𝚷) < 𝑟 0 (tidak terdapat kointegrasi  pada rank ke- 𝑟 ) 𝐻 1 : rank kointegrasi atau rank (𝚷) ≥ 𝑟 0 (terdapat kointegrasi pada rank ke- 𝑟 )
λ 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 (𝑟|𝐾) = −𝑇 ∑ ln(1 − λ̂ 𝑖 ) 𝐾 𝑖=𝑟 0 +1
 Hipotesisdan  Statistik  Uji Max Eigen Value
𝐻 0 : rank kointegrasi atau rank (𝚷) = 𝑟 0 (terdapat 𝑟 vektor kointegrasi) 𝐻 1 : rank kointegrasi atau rank (𝚷) = 𝑟 0 + 1 (terdapat 𝑟 + 1 vektor kointegrasi)
λ 𝑚𝑎𝑥 (𝑟, 𝑟 + 1) = −𝑇 ln(1 − λ̂ 𝑟+1 )
Dengan 𝑟 = rank (𝚷) , dimana 𝑟 0 = 0,1,2, …, 𝐾 − 1 . 𝐻 0 ditolak  jika  nilai  hitung λ 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 dan λ 𝑚𝑎𝑥 lebih  dari nilai  kritis  atau nilai p-value kurang dari  α=5%.

## 2.7. Uji Independensi Residual
Residual  bersifat independen  berarti residual dari masing-masing  data saling  bebas atau white noise . Lutkepohl  (2011)  menyatakan  hipotesis  yang  dapat digunakan  untuk  menguji white noise dari vektor error adalah sebagai berikut:
 Hipotesis
𝐻 0 : 𝜌 1 = 𝜌 2 = ⋯ = 𝜌 ℎ = 0 (residual  independen) 𝐻 1 : Minimal  ada satu 𝜌 𝑖 ≠ 0 dimana  i=1,  2, ..., h
(residual  tidak  independen)
 Taraf Signifikansi 𝛼 = 5%
 Statistik  Uji
Statistik  uji  didasarkan  pada autokovarian  residual,  sehingga  didapatkan  statistik  uji Portmanteau sebagai berikut:
𝑄 ∗ 𝑝 = 𝑇 2 ∑ 1 𝑇 − 𝑗 𝑡𝑟( 𝑝 𝑗=1 𝑪 ̂′ 𝒋 𝑪 ̂ 𝟎 −𝟏 𝑪 ̂ 𝒋 𝑪 ̂ 𝟎 −𝟏 )
dengan,
T = ukuran  sampel, 𝑝 = banyaknya lag , dan tr(A) = trace dari matriks  A, dimana  A = 𝑪 ̂′ 𝒋 𝑪 ̂ 𝟎 −𝟏 𝑪 ̂ 𝒋 𝑪 ̂ 𝟎 −𝟏 dan 𝐶̂ 𝑗 = 𝑇 −1 ∑ 𝜇 𝑡 𝜇 ′ 𝑡−1 𝑇 𝑡=𝑗+1  Kriteria Uji
𝐻 0 ditolak  apabila 𝑄 𝑝 ≥ 𝑋 2 (𝐾 2 𝑝,𝛼) atau p-value < 𝛼 .  Dengan  K  adalah  banyaknya variabel.

## 2.8. Uji Normalitas
Menurut Rosadi (2011) uji  normalitas  adalah uji  untuk  mengetahui  apakah residual pada data tersebut berdistribusi  normal  atau tidak.  Uji  normalitas  yang  dapat  digunakan  adalah Jarque-Bera (JB) Test of Normality , dengan hipotesis sebagai berikut:
 Hipotesis
𝐻 0 : Data menyebar secara normal 𝐻 1 : Data tidak menyebar secara normal
 Taraf Signifikansi
𝛼 = 5%
 Statistik  Uji
𝐽𝐵 = 𝑇 − 𝐾 6 (𝑠 2 + (𝐾 ∗ − 3) 2 4 )
dengan,
T = jumlah  sampel,  K = jumlah  variabel  endogen
S = 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑖 −𝑌̅) 3 𝑛 𝑖=1 ( 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑖 −𝑌̅) 2 ) 3/2 𝑛 𝑖=1 , 𝐾 ∗ = Expected Excess Kurtosis = 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑖 −𝑌̅) 4 𝑛 𝑖=1 ( 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑖 −𝑌̅) 2 ) 2 𝑛 𝑖=1
 Kriteria Uji 𝐻 0 ditolak  apabila 𝐽𝐵 ≥ 𝑋 2 (𝛼,2) atau p-value < 𝛼 .

## 2.9. Uji Kausalitas Granger
Uji  Kausalitas  Granger  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  masing-masing  variabel terhadap  variabel  lainnya  secara  individu.  Uji  hipotesis  yang  dapat  digunakan  dalam pengujian  kausalitas  Granger adalah sebagai berikut  :
 Hipotesis
𝐻 0 : 𝛼 1 = 𝛼 2 = ⋯ = 𝛼 𝑝 = 0 (Tidak  memiliki  hubungan  kausalitas)
𝐻 1 : Setidaknya  ada satu 𝛼 yang tidak sama dengan nol
(Memiliki  hubungan  kausalitas)
 Taraf Signifikansi
𝛼 = 5%
 Statistik  Uji
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = (𝑅𝑆𝑆 𝑅 − 𝑅𝑆𝑆 𝑈𝑅 )/𝑚

## 𝑅𝑆𝑆 𝑈𝑅 /(𝑇 − 𝐾)
Dengan 𝑅𝑆𝑆 𝑅 = Restricted residual sum of square , 𝑅𝑆𝑆 𝑈𝑅 = Unrestricted residual sum of square , m  = banyaknya  persamaan terestriksi,  K  = banyaknya  variabel  endogen, dan T  = banyaknya  observasi
 Kriteria Uji 𝐻 0 ditolak  apabila  nilai p-value < 𝛼 atau 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 pada distribusi 𝑋 2 dengan p sebagai derajat bebas, dimana  p adalah lag optimum.

## 2.10. IRF dan FEVD
Analisis Impulse  Response Function (IRF)  diperlukan  untuk  mengetahui  bagaimana pengaruh shock suatu variabel  terhadap  variabel  itu  sendiri  dan  variabel-variabel  lainnya dalam sistem.  IRF menggambarkan  bagaimana perkiraan  dampak dari shock suatu variabel, sehingga  dapat  diketahui  berapa  lama  pengaruh shock atau  guncangan  suatu  variabel terhadap variabel-variabel  yang lain  rasakan,
Forecast  Error  Variance  Decomposition memperkirakan  tentang  seberapa  besar kontribusi  suatu variabel  terhadap perubahan variabel  itu  sendiri  dan variabel  lainnya  pada beberapa periode  mendatang,  dimana  nilainya  diukur  dalam  bentuk  persentase. (Batubara dan Saskara, 2015).

## 2.11. Evaluasi Akurasi Model dan Peramalan
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang akan mengukur kesalahan nilai dugaan model  yang  dinyatakan  dalam  bentuk  rata-rata  persentase  absolut  residual.  Sedangkan peramalan  adalah  alat  bantu  untuk  melakukan  suatu  perencanaan yang  efektif  dan efisien dalam  pengambilan  keputusan  manajemen.  Berdasarkan  Makridakis et  al .  (1992) perhitungan  MAPE dapat ditulis  sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑇 ∑ | |𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 𝑋 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 × 100%
dengan, T  = jumlah  observasi, 𝑋 𝑡 = nilai  variabel endogen hasil  observasi, 𝐹 𝑡 = nilai  variabel endogen  hasil  peramalan,  t = pengamatan atau simulasi,  dimana  t = 1, 2, 3, ..., T.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data dan Variabel  Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penulisan  Tugas  Akhir  ini  adalah  data  sekunder  yang diperoleh  dari  website  resmi  Sistem  Informasi  Harga dan  Produksi  Komoditi  PIHPS Jawa Tengah.  Data yang  digunakan  merupakan  data  mingguan  pada beberapa  wilayah  di  Jawa Tengah yang meliputi  Kota Semarang, Kab. Demak, Kab. Pati, dan Kab. Pekalongan periode Januari 2016  sampai dengan Desember 2019.

## 3.2. Langkah-langkah Analisis Data
Proses analisis  data dilakukan  dengan menggunakan Software Microsoft Excel , dan Eviews version 10 . Adapun tahapan analisis yang dilakukan  adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  data deret waktu dan lokasi  yang akan digunakan  dalam penelitian.
2. Pengujian  kestasioneran data menggunakan  Uji Augmented Dickey Fuller.
3. Jika data tidak stasioner pada level maka dilakukan differencing pada tingkat pertama.
4. Penentuan panjang lag optimum  dengan  AIC dan SC.
5. Penaksiran parameter VAR dan pengujian  terhadap stabilitas  VAR.
6. Pengujian  kointegrasi  dengan menggunakan  metode Johansen Cointegration Test.
7. Penaksiran parameter Vector Error Correction Model .
8. Pengujian  signifikansi  terhadap parameter yang terdapat pada model.
9. Uji  asumsi  residual  dengan  menggunakan  Uji Portmanteau dan uji  normalitas  dengan Jarque-Bera Test.
10. Pengujian  data untuk  mengetahui  adanya hubungan  dua arah diantara variabel-variabel menggunakan  Uji  Kausalitas Engle-Granger .
11. Analisis  IRF dan FEDV, lalu  dilanjutkan  dengan  peramalan untuk  10 periode ke depan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Uji Stasioneritas Data ( Augmented Dickey-Fuller Test )
Pengujian  stasioneritas  data diperoleh  hasil  seperti yang tertera pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Uji  Stasioneritas  dengan Augmented Dickey-Fuller Test Variabel Level Diferensiasi 1 Stat. ADF p-value Stat. ADF p-value HCMK Kota Semarang -2,7597 0,0660 -14,4184 0,0000 HCMK Kab. Demak -2,6526 0,0843 -15,5565 0,0000 HCMK Kab. Pati -3,0652 0,0309 -15,4286 0,0000 HCMK Kab. Pekalongan -3,3761 0,0130 -6,8764 0,0000
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat  bahwa variabel HCMK Kota Semarang dan Kab. Demak memiliki p-value lebih  besar dari  α=5%,  sehingga  menerima 𝐻 0 yang berarti  pada level  mengandung  akar unit  dan tidak  stasioner.  Sementara pada variabel  HCMK Kab. Pati dan  Kab. Pekalongan  memiliki p-value lebih  kecil  dari  α=5%,  yang  berarti  data stasioner pada  level.  Karena metode  VECM mengharuskan  data stasioner  pada tingkat  yang  sama, maka dilakukan  diferensiasi  pertama untuk  semua variabel  untuk  mencapai stasioneritas.

## 4.2. Penentuan Lag Optimum
Pengujian lag optimum  dilakukan  dengan  menggunakan  8 lag percobaan  yang kemudian  dipilih lag yang memiliki  nilai  AIC dan SC terkecil. Hasil pengujian lag optimum
diperoleh  hasil  seperti yang tertera pada Tabel 2. Karena nilai  AIC  pada lag ke-5 lebih  kecil dari  nilai  SC  pada lag ke-2.    Sehingga lag optimum  terpilih  yang  akan  digunakan  pada pemodelan  adalah lag ke-5 dan model  yang akan digunakan  adalah VECM(5).
Tabel 2. Pengujian Lag Optimum  dengan AIC dan SC Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 AIC 81,94 81,42 80,85 80,81 80,66 80,59* 80,61 80,72 SC 82,00 81,75 81,44* 81,67 81,79 82,25 82,54 82,91
Catatan: Apabila nilai AIC terkecil dan SC terkecil berada pada lag yang berbeda maka dipilih salah satu  nilai yang terkecil.

## 4.3. Uji Stabilitas VAR
Suatu  sistem VAR dikatakan  stabil  apabila  seluruh  akar memiliki  modulus  lebih  kecil dari  satu.  Berdasarkan  uji  stabilitas  VAR  dapat  diketahui  bahwa  pada roots yang  diuji memiliki  modulus  dengan  kisaran  0,343272  sampai  dengan  0,686804.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  estimasi  stabilitas  VAR yang  akan  digunakan  untuk  analisis  IRF  dan FEVD telah stabil  karena nilai  modulus  berkisar kurang dari 1.

## 4.4. Uji Kointegrasi Johansen
Diperoleh  estimasi  untuk  nilai λ 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 dan λ 𝑚𝑎𝑥 yang  hasilnya  diberikan  pada Tabel 3 dan Tabel 4 berikut:
Tabel 3. Hasil Uji λ 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 untuk  Integrasi Pasar Spasial HCMK
𝐻 0 λ 𝑖 λ 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 Nilai kritis pada 0,05 p-value Tidak ada 0,446396 308,5092 40,17493 0,0001 Paling banyak 1 * 0,374678 189,6566 24,27596 0,0001 Paling banyak 2 * 0,297372 95,28955 12,32090 0,0001 Paling banyak 3 * 0,114099 24,35106 4,129906 0,0000
Tabel 4. Hasil Uji λ 𝑚𝑎𝑥 untuk  Integrasi Pasar Spasial HCMK
𝐻 0 λ 𝑖 λ 𝑚𝑎𝑥 Nilai kritis pada 0,05 p-value Tidak ada 0,446396 118,8526 24,15921 0,0000 Paling banyak 1 * 0,374678 94,36709 17,79730 0,0000 Paling banyak 2 * 0,297372 70,93849 11,22480 0,0001 Paling banyak 3 * 0,114099 24,35106 4,129906 0,0000 Catatan: Uji λ 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 dan λ 𝑚𝑎𝑥 mengindikasikan terdapat 4 persamaan kointegrasi pada taraf 5%.
Berdasarkan hasil  uji  kointegrasi  dapat diketahui  bahwa pada pergerakan  harga cabai merah  besar  keriting  di  Kab.  Demak,  Kota  Semarang,  Kab.  Pati,  dan  Kab.  Pekalongan memiliki  hubungan  stabilitas  atau  keseimbangan  pergerakan  dalam  jangka  panjang. Dikarenakan  variabel  dalam  penelitian  ini  hanya  4  variabel  maka  banyaknya  kointegrasi maksimal  adalah  banyak  variabel  dikurangi  1,  sehingga  kointegrasi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah 3 kointegrasi.

## 4.5. Estimasi Model VECM
Pada penenuan lag optimum  diperoleh lag 5  yang  memiliki  nilai  minimal,  sehingga model  yang  digunakan  adalah  VECM(5).  Adapun  keterangan  yang  digunakan  dalam
persamaan  adalah 𝑌 1,𝑡 = HCMK  Kota  Semarang, 𝑌 2,𝑡 = HCMK  Kab.  Demak, 𝑌 3,𝑡 = HCMK  Kab.  Pati, 𝑌 4,𝑡 = HCMK  Kab.  Pekalongan,  dan 𝑒𝑐𝑡 𝑡 = error correction. Hasil penaksiran parameter model  VECM untuk regresi jangka pendek dan regresi jangka panjang yang  dipilih  telah memenuhi  uji  signifikansi  parameter terlebih  dahulu.  Dengan  demikian, bentuk  persamaan regresi jangka  pendek  VECM(5) adalah sebagai berikut:
∆𝑌 1,𝑡 = −2,9664𝑒𝑐𝑡 𝑡−2 + 0,722𝑒𝑐𝑡 𝑡−3 + 1,3379𝑌 1,𝑡−1 + 0,8167𝑌 1,𝑡−2 + 0,4469𝑌 1,𝑡−3 − 0,5551𝑌 3,𝑡−1 − 0,4558𝑌 3,𝑡−2 − 1,3263𝑌 4,𝑡−1 − 0,9498𝑌 4,𝑡−2 − 0,6208𝑌 4,𝑡−3 − 0,3952𝑌 4,𝑡−4 ∆𝑌 2,𝑡 = −2,7414𝑒𝑐𝑡 𝑡−1 + 0,8473𝑒𝑐𝑡 𝑡−3 + 1,1214𝑌 2,𝑡−1 − 0,6567𝑌 3,𝑡−1 −
0,9315𝑌 4,𝑡−1 − 0,791𝑌 4,𝑡−2 − 0,5977𝑌 4,𝑡−3 − 0,428𝑌 4,𝑡−4 ∆𝑌 3,𝑡 = 1,1138𝑒𝑐𝑡 𝑡−2 − 2,1101𝑒𝑐𝑡 𝑡−3 − 0,9003𝑌 1,𝑡−1 + 0,5693𝑌 3,𝑡−1 ∆𝑌 4,𝑡 = 0,8118𝑒𝑐𝑡 𝑡−1 + 0,8277𝑒𝑐𝑡 𝑡−3 − 0,6391𝑌 2,𝑡−1 − 0,3271𝑌 2,𝑡−3 − 0,6328𝑌 3,𝑡−1 − 0,4651𝑌 3,𝑡−2 − 0,3684𝑌 3,𝑡−3 − 0,1528𝑌 3,𝑡−4 + 0,7349𝑌 4,𝑡−1
Adapun bentuk  persamaan regresi jangka  panjang  VECM(5) adalah sebagai berikut: 𝑒𝑐𝑡 𝑡−1 = 1,0000𝑌 1,𝑡−1 − 1,1875𝑌 4,𝑡−1 𝑒𝑐𝑡 𝑡−2 = 1,0000𝑌 2,𝑡−1 − 1,1093𝑌 4,𝑡−1 𝑒𝑐𝑡 𝑡−3 = 1,0000𝑌 3,𝑡−1 − 1,2543𝑌 4,𝑡−1

## 4.6. Uji Independensi Residual
Hasil pengujian  independensi  residual  dapat dilihat  pada Tabel 5 dan memberikan  hasil bahwa pada lag ke-5, 6, dan 7, nilai p-value dari Q-Stat kurang dari  α=5% (artinya  menolak 𝐻 0 =  residual  independen).  Sementara  itu  sebanyak  12 lag memiliki p-value lebih  besar daripada 0,05 sehingga 𝐻 0 diterima.  Artinya dapat dikatakan  bahwa data residual  memenuhi asumsi independen.
Tabel 5. Hasil Uji  Independensi  Residual  dengan Portmanteau Test Lags Q-Stat Prob. Lags Q-Stat Prob. 1 1,857410 NA* 11 129,1830 0,1191 2 4,626065 NA* 12 150,6162 0,0681 3 12,39409 NA* 13 167,0376 0,0672 4 21,70104 NA* 14 182,5855 0,0715 5 34,59069 0,0187 15 192,1459 0,1294 6 52,35019 0,0299 16 202,2343 0,1987 7 68,43130 0,0468 17 210,4250 0,3134 8 76,66452 0,1741 18 227,6106 0,2743 9 84,19793 0,3987 19 239,7639 0,3202 10 102,2151 0,3302 20 262,4364 0,2001

## 4.7. Uji Normalitas
Berdasarkan  pengolahan  data  pada software E-Views didapatkan  nilai  Jarque-Bera sebesar  47,8811  untuk  HCMK  Kota  Semarang,  74,3076  untuk  HCMK  Kab.  Demak, 29,2129  untuk  HCMK Kab. Pati, dan  178,3080  untuk  HCMK Kab. Pekalongan  dengan  p- value sebesar 0,0000.  Dan diketahui  bahwa 𝑋 2 (𝛼,2) = 5,99.  Pada taraf signifikansi  α=5%, 𝐻 1 diterima  karena memiliki  nilai p-value lebih  kecil  dari  nilai  signifikansi  α=5% . Sehingga dapat  dikatakan  bahwa  data  residual  tidak  menyebar  secara normal,  dengan  artian  data residual  tidak  berdistribusi  normal.

## 4.8. Uji Kausalitas Granger
Hasil  uji  kausalitas  Granger  yang  diberikan  pada  Tabel  6  menunjukkan  bahwa pergerakan harga cabai merah besar keriting  di Kab. Demak, Kota Semarang, Kab. Pati, dan Kab.  Pekalongan  diketahui  memiliki  hubungan  hubungan  dua  arah  dan  hubungan  saling mempengaruhi  antar variabel  satu dengan variabel  lainnya  untuk  semua variabel.
Tabel 6. Hasil Uji  Kausalitas Granger 𝐻 0 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 p-value Kota Semarang tidak memiliki  hubungan kausalitas dengan Kab. Demak 6,03231 3,E-05 Kab. Demak tidak memiliki  hubungan kausalitas dengan Kota Semarang 5,48103 0,0001 Kab. Pati tidak memiliki  hubungan kausalitas dengan Kab. Demak 4,24436 0,0011 Kab. Demak tidak memiliki  hubungan kausalitas dengan Kab. Pati 3,95252 0,0020 Kab. Pekalongan tidak memiliki  hubungan kausalitas dengan Kab. Demak 2,31165 0,0456 Kab. Demak tidak memiliki  hubungan kausalitas dengan Kab. Pekalongan 3,70112 0,0032 Kab. Pati tidak memiliki  hubungan kausalitas dengan Kota Semarang 5,15683 0,0002 Kota Semarang tidak memiliki  hubungan kausalitas dengan Kab. Pati 7,53093 2,E-06 Kab. Pekalongan tidak memiliki  hubungan kausalitas dengan Kota Semarang 5,45234 0,0001 Kota Semarang tidak memiliki  hubungan kausalitas dengan PEKALONGAN 3,28851 0,0071 Kab. Pekalongan tidak memiliki  hubungan kausalitas dengan Kab. Pati 4,68347 0,0005 Kab. Pati tidak memiliki  hubungan kausalitas dengan Kab. Pekalongan 6,09461 3,E-05

## 4.9. IRF dan FEVD
Respon dari  masing-masing  variabel  terhadap guncangan  guncangan  yang  berasal dari dirinya  sendiri  cukup signifikan.  Secara umum,  untuk analisis  lebih  lanjut  baik dalam  jangka panjang  maupun  jangka  pendek,  tiap-tiap  variabel  saling  mempengaruhi  satu  sama  lain secara signifikan.

## 4.10. Evaluasi Akurasi Model
Nilai  MAPE  yang  berikan  oleh  variabel  HCMK  Kota  Semarang  adalah  sebesar 15, 9338%,  Kab. Demak sebesar 17,605%,  Kab. Pati sebesar 15,8758%,  dan Kab. Pekalongan sebesar 14,4911%.  Dari  keempat  variabel  tersebut  berada pada  kisaran  10%  sampai  20% yang berarti bahwa kinerja  model  sudah baik.

## 4.11. Peramalan
Hasil  peramalan dengan menggunakan  model  VECM(5) untuk  10 periode  (minggu)  ke depan  dapat dilihat  pada Tabel  7. Peramalan dilakukan  dengan  metode one step forward . Harga  cabai  merah  keriting  Kota  Semarang  cenderung  bergerak  naik  dan  turun,  terus berubah untuk setiap periode sampai periode ke-10 dengan harga 29.090.  Pada HCMK Kab. Demak  terdapat  tren  menurun  mulai  dari  periode  peramalan  ke-1  sampai  ke-5,  kemudian bergerak  naik  pada  periode  ke-6  dan  ke-7,  lalu  turun  kembali  pada  periode  ke-8,  dan bergerak naik  kembali  sampai  periode  ke-10.  Pada HCMK Kab. Pati pergerakan menurun terjadi  pada periode  peramalan  ke-1 sampai  ke-3,  lalu  bergerak naik  kembali  pada periode ke-4 dan ke-5 dan ada pada kisaran  harga 29.000  sampai  periode  ke-10. Pada HCMK Kab. Pekalongan  dapat  dilihat  bahwa sampai  periode  peramalan  ke-5,  harga bergerak  naik  dan turun terus berubah untuk setiap periode,  dan terdapat tren menurun mulai  periode  peramalan ke-6 sampai  ke-10.

## Tabel 7. Hasil Peramalan
Periode  Kota  Semarang Demak Pati Pekalongan 1 28425,93 33227,06 35543,18 21342,48 2 27935,55 32655,14 32291,44 27080,53 3 32858,11 29998,10 28110,79 21900,59 4 29322,82 27800,60 30997,46 21486,67 5 26811,97 24840,13 31577,20 25026,85 6 31293,45 30323,96 29487,92 23460,36 7 31535,45 30716,59 29707,19 22017,98 8 27808,29 25819,14 29770,58 22376,41 9 28305,79 27728,19 28943,59 22028,73 10 29090,20 28964,16 29527,04 22021,16

## 5. KESIMPULAN
Integrasi pasar spasial cabai merah keriting  di Provinsi  Jawa Tengah untuk wilayah Kota Semarang, Kab. Demak, Kab. Pati, dan Kab. Pekalongan  pada uji  stasioneritas  memberikan hasil  bahwa seluruh  variabel  telah  stasioner  pada diferensiasi  pertama. Pada penentuan  lag optimum  didapatkan  lag  5,  sehingga  model  yang  digunakan  adalah  VECM(5).  Hasil  uji kointegrasi  menunjukkan  bahwa pada pergerakan harga cabai merah besar keriting  di  Kab. Demak,  Kota  Semarang,  Kab.  Pati,  dan  Kab.  Pekalongan  dalam  setiap  periode  jangka pendek cenderung  saling  menyesuaikan  untuk  mencapai  keseimbangan  jangka  panjangnya, serta pada  uji  kausalitas  diketahui  memiliki  hubungan  hubungan  dua  arah dan  hubungan saling  mempengaruhi  antar  variabel  satu  dengan  variabel  lainnya  untuk  semua  variabel. Nilai  MAPE pada evaluasi akurasi model  berkisar pada angka 14% sampai 17% yang artinya kinerja  model  baik,  sehingga  dapat dilakukan  peramalan untuk  10 periode  ke depan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariefianto,  M. D. 2012. Ekonometrika Esensi dan Aplikasi dengan Menggunakan EVIEWS. Jakarta: Penerbit Erlangga.
Batubara,  D. M. H., Saskara, I. A. N. 2015. Analisis Hubungan Ekspor, Impor, PDB, dan Utang  Luar  Negeri  Indonesia  Periode  1970-2013 .  Jurnal  Ekonomi  Kuantitatif Terapan Vol. 8, No. 1.
Carolina,  R. A., Mulatsih,  S., Anggraeni,  L. 2016. Analisis Volatilitas Harga dan Integrasi Pasar Kedelai Indonesia Dengan Pasar Kedelai Dunia . Jurnal Agro Ekonomi Vol. 34, No. 1
Ghosh,  M. 2000. Cointegration Test and Spatial Integration of Rice Market in India . Indian Journal  of Agriculture  Economics  Vol.  55,  No. 4.
Hakim,  A. R. 2015. Stasioneritas, Akar Unit, dan Kointegrasi. Universitas Indonesia. Lutkepohl,  H. 2011. Vector Autoregressive Model. European University  Institute. Lutkepohl,  H., Kratzig,  M. 2004. Applied Time Series Econometrics . New York: Cambridge University  Press.
Makridakis,  S.,  Wheelright,  S.  C.,  McGee,  V. E. 1992. Metode dan Aplikasi Peramalan . Andriyanto,  U. T., Basith, A, penerjemah. Jakarta : Penerbit Erlangga.
Rosadi, D. 2011. Analisis Ekonometrika dan Runtun Waktu Terapan Dengan R . Yogyakarta: Andi