## Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan
Volume 12, Nomor 1, Mei 2023, Hal 33-47 http://ejournal.unp.ac.id/index.php/ekosains P-ISSN: 2302-8408; e-ISSN: 2655-6480
Eksplorasi Harga Bahan Pokok sebagai Indikator Dini Pengendalian Inflasi di Sumatera Barat
Kory Rahmat Fauzi a , Agus Salim b , Doni Satria c*
a,c Jurusan Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang b Sekolah Bisnis dan Ekonomi Universitas Prasetiya Mulya
* Korespondensi: donisatria@fe.unp.ac.id

## Abstract
This  study  explores  inflation’s  leading  indicators  in  West  Sumatra  using  ten strategic  commodities  prices.  These  ten  strategic  commodities  are  rice,  beef, chicken meat, chicken egg, onion, garlic, red chili, cayenne pepper, cooking oil, and sugar. This study employs the Granger Causality Test to infer the inflation’s leading indicators in West Sumatra using monthly time series data from August 2017 up to December 2021. The results show red chili and chicken meat have a positive and significant effect on inflation in West Sumatra and can be used as Leading  Indicators  of  West  Sumatra  inflation.  The  main  implication  of  this finding  is  the  inflation  rate  would  be  as  volatile  as  red  chili  and  chicken  meat prices.
Keywords:

## Abstrak
Penelitian  ini  melakukan  eksplorasi  terhadap  leading  indicators  tingkat  inflasi menggunakan harga sepuluh  komoditas strategis di Sumatera Barat. Kesepuluh produk  strategis  tersebut  adalah,  beras,  daging  sapi,  cabe  merah,  daging  ayam, telur  ayam,  bawang  merah,  bawang  putih,  cabe  rawit,  minyak  goreng  dan  gula pasir.  Penelitian ini menggunakan Granger Causality test untuk mengidentifikasi leading  indikator  inflasi  dan  menggunakan  data  bulanan  mulai  bulan  agustus 2017  sampai  bulan  desember  2021.  Hasil  temuan  penelitian  ini  menunjukan bahwa  harga  cabe  merah  dan  harga  daging  ayam  merupakan  leading  indikator untuk  tingkat  inflasi  di  Sumatera  Barat.  Implikasi  utama  dari  hasil  temuan penelitian  ini  adalah  tingkat  inflasi  Sumatera  Barat  akan  sama  bergejolaknya dengan tingkat harga cabe merah dan harga daging ayam.
Kata Kunci :
Kode Klasifikasi JEL: E31, P22, Q11
Prices of basic materials, inflation rate, leading indicators

## Info Artikel
Diterima: 23 Januari 2023
Disetujui: 9 Maret 2023
Terbit daring:
4 Mei 2023

## DOI: -
Sitasi: Fauzi, Kory Rahmat., Salim, Agus.,
& Satria, Doni. (2023). Eksplorasi Harga  Bahan  Pokok  sebagai
Indikator Dini Pengendalian Inflasi di Sumatera Barat. Ecosains:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi dan Pembangunan, 12(1), 33-47.
Harga bahan pokok, leading indicators inflasi, volatilitas harga

## PENDAHULUAN
Bahan  pokok  merupakan  kebutuhan  semua  lapisan  masyarakat,  yang  permintaannya cenderung stabil dan bersifat inelastis (Prastowo, 2017).  Perubahan harga bahan pokok tidak terlalu  mempengaruhi  tingkat  permintaan  produk  oleh  konsumen  selama  tidak  terlalu signifikan. Sebagian besar bahan pokok merupakan bahan pangan utama seperti beras, telur, daging,  bawang  dan  cabe  yang  merupakan  kebutuhan  masyarakat  sehari-hari  sehingga permintaannya  cenderung  stabil.  Dari  sisi supply bahan  pokok  sangat  bergantung  pada produksi  disektor  pertanian  dan  peternakan  (Isbah  et  al.,  2016).  Sektor  pertanian  dan peternakan merupakan sektor yang memiliki peran strategis dalam menyediakan kebutuhan pangan  masyarakat,  tetapi  sifat  sektor  pertanian  dan  peternakan  yang  rentan  akan ketidakpastian  hasil  produksi  antara  lain  karena  adanya  gangguan  pada  cuaca,  hama  dan bencana  alam  yang  dapat  menimbulkan  penurunan  produksi.  Ketika  permintaan  bahan pokok yang relatif tetap tidak diikuti dengan penawaran yang mencukupi maka akan terjadi kelangkaan  bahan  pangan  sehingga  menimbulkan  kenaikan  harga  bahan  pokok. Ketidakpastian di sisi penawaran barang pokok tersebut menyebabkan ketidakpastian harga keseimbangan pasar bahan pokok tersebut.
Suatu  negara  yang  menginginkan  pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan  harus menjaga angka inflasinya agar tetap stabil dan tidak terlalu tinggi (Yurianto, 2020). Inflasi adalah  kenaikan  harga  secara  umum  dan  terus-menerus  dalam  jangka  waktu  tertentu (Prima, 2018). Inflasi yang terlalu tinggi ( hyperinflation ) akan menyebabkan turunnya nilai mata  uang,  jika  diasumsikan  penghasilan  masyarakat  adalah  tetap  maka  pendapatan  rill akan  menurun.  Terlebih  lagi  bagi  masyarakat  dengan  penghasilan  rendah  hal  ini  cukup riskan  karena  akan  menurunkan  daya  beli  uang  terutama  jika  inflasi  didominasi  oleh kebutuhan  pokok  sehari-hari.  Inflasi  selain  menyebabkan  penurunan  daya  beli  juga merupakan  sumber  ketidakpastian  dalam  perekonomian.  Gejolak  harga  komoditas  akan menyebabkan  pergerakan  tingkat  inflasi,  dengan  demikian  juga  tidak  stabilnya perekonomian.  Pergerakan  harga  komoditas  karena  inflasi  meningkatkan  ketidakpastian harga  dari  sisi  petani  sebagai  produsen  komoditas  kebutuhan  pokok.  Konsekuensinya  juga akan berdampak pada konsumsi masyarakat dan stabilitas perekonomian suatu negara.
Leading  Indicators adalah  salah  satu  penanda  yang  dibentuk  dari  susunan  indikator ekonomi  yang  dipilih  secara  komposit  yang  kemudian  memberikan  sinyal  yang  kuat  pada pola sebuah indikator acuan  (Larasati, 2021). Dalam membangun indikator leading inflasi, diperlukan  beberapa  set  data  yang  berkaitan  dengan  inflasi.  Variabel-variabel  yang  dapat dikelompokkan menjadi empat kategori, yaitu ketenagakerjaan, uang dan suku bunga, harga komoditas, dan indikator lainnya. BPS (2021) tiap variabel yang digunakan dalam penelitian harus memenuhi dua kriteria, yaitu harus memiliki katerkaitan yang jelas dengan inflasi, dan tersedia sebelum rilis angka Indeks Harga Komsumen (IHK) bulanan.
Pergerakan harga komoditas dapat dijadikan sebagai leading indicators inflasi (Andira, 2020).  Beberapa  alasannya  adalah:  (1)  harga  komoditi  dapat  menjawab  dengan  cepat guncangan  yang  terjadi  dalam  perekonomian  sehari-hari  seperti  permintaan  yang meningkat,  (2)  harga  komoditi  juga  dapat  merespon  guncangan non-economic ,  misalnya banjir,  longsor,  dan  peristiwa  bencana  lainnya  yang  menghambat  jalur  distribusi  barang- barang  tersebut.  Selama  tahun  2017  sampai  2021  harga  komoditas  pangan  strategis  di Sumatera  Barat  mengalami  fluktuasi  yang  tinggi,  khususnya  di  kelompok  produk hortikultura.
10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 BAW ANG_MERAH BAW ANG_PUTIH CABAI_MERAH CABAI_RAW IT 13,000 13,200 13,400 13,600 13,800 14,000 14,200 14,400 14,600 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 BERAS 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 45,000 50,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 DAGING_AYAM TELUR_AYAM 11,000 12,000 13,000 14,000 15,000 16,000 17,000 18,000 19,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 MINYAK_GORENG
GULA_PASIR

## Sumber: Bank Indonesia
Gambar 1. Harga Komoditas Pangan Strategis di Sumatera Barat tahun 2017-2021
Berdasarkan  pada  gambar  1  diatas,  terlihat  selama  lima  tahun  terakhir  harga  beberapa komoditas  pangan  strategis  khususnya  kelompok  hortikultura  sangat  berfluktuatif  seperti harga cabai merah, cabai rawit, bawang merah, bawang putih dan beras. Hal ini dikarenakan faktor iklim yang mana bisa mempengaruhi harga komoditas kelompok hortikultura karena banyak tanaman yang terkena hama atau penyakit sehingga akan menyebabkan gagal panen dan  harga  pangan  menjadi  naik.  Contoh  harga  cabai  merah  tertinggi  di  Sumatera  Barat sebesar Rp.60.000/kg dan harga terendah sebesar Rp.17.500/kg. pada gambar diatas harga beras cenderung stabil karena ketersediaan pasokan beras di pasar dapat dijaga dengan baik dan stabilisasi harga karena pasokan yang terus ada. Pada gambar diatas juga dapat dilihat harga  komoditas  kelompok  peternakan  memiliki  pola  pergerakan  yang  berfluktuatif dikarenakan  faktor  iklim  yang  mana  bisa  mempengaruhi  kesehatan  ternak  dan  pasokan pakan  ternak  karena  pada  musim  penghujan  ternak  mudah  terserang  penyakit  sehingga mengakibatkan  harga  komoditas  ternak  sering  berfluktuatif.  Pada  gambar  diatas  minyak goreng dan gula pasir memiliki pola yang berbeda pergerakannya dengan kelompok barang lainnya,  contohnya  komoditas  minyak  goreng  yang  harganya  cenderung  terus  naik  yang disebabkan karena terbatasnya produksi kelapa sawit sehingga terjadi kelangkaan.
Selanjutnya  berdasarkan  data,  pergerakan  inflasi  di  Sumatera  Barat  juga  memiliki fluktuasi yang tinggi.
-1.2 -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020
2021
INFLASI
Sumber: Badan Pusat Statistik Sumatera Barat
Gambar 2 inflasi bulanan di Sumatera Barat tahun 2017-2021
Berdasarkan pada grafik diatas, terlihat selama 5 tahun terakhir inflasi bulanan di Sumatera Barat sangat berfluktuasi, penyebabnya antara lain melonjaknya harga barang dan jasa yang terjadi dalam kurun waktu lima tahun terakhir. Tercatat inflasi tertinggi di Sumatera Barat terjadi pada bulan Juni 2019 yaitu sebesar 1,10 persen dan deflasi yang tertinggi pada bulan September  yakni  sebesar  -0,9  persen.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  langkah-langkah untuk mengatasi masalah inflasi di Sumatera Barat, salah satu caranya dengan mengetahui pergerakan leading indicators inflasi sehingga dapat memprediksi inflasi itu sendiri.
Berdasarkan hasil analisis dan interpretasi data yang telah diuraikan pada pendahuluan dan  latar  belakang  pada  paragraf  sebelumnya  maka  peneliti  bertujuan  untuk  mengetahui komoditas bahan pangan apa saja yang menjadi leading indicators inflasi di Sumatera Barat sehingga bisa dijadikan sebagai rujukan bagi pemerintah khususnya provinsi Sumatera Barat untuk membuat kebijakan dalam pengendalian inflasi di Sumatera Barat.

## TINJAUAN LITERATUR
Inflasi  merupakan  salah  satu  indikator  makro  yang  penting  bagi  perekonomian  suatu negara. Inflasi adalah peningkatan dalam seluruh tingkat harga (N. Gregory Mankiw, 2006). Sedangkan menurut Bank Indonesia inflasi diartikan sebagai kecenderungan naiknya harga barang dan jasa pada umumnya yang berlangsung secara terus menerus dalam kurun waktu tertentu. Kenaikan harga dapat dianggap sebagai inflasi jika kenaikannya tersebut memiliki efek langsung dan meluas ke kenaikan biaya lainnya. Menurut (Santoso et al., 2013) inflasi mencakup aspek-aspek sebagai berikut:
a. Tendency, yaitu kecenderungan biaya meningkat meskipun pada waktu tertentu terjadi penurunan namun secara umum sebenarnya akan meningkat secara umum.
b. Sustained, kenaikan biaya yang terjadi terus-menerus dan dalam jangka panjang.
c. General level of price, harga produk yang disinggung dalam inflasi tidak hanya beberapa barang dagangan tetapi mengingat harga barang dagangan secara umum.
Ahli  ekonomi  mengemukakan  berbagai  teori  untuk  menganalisis  perilaku,  sumber  dan penyebab  serta  dampak  inflasi.  Pertama  adalah  teori  kuantitas  uang,  teori  ini  juga  disebut hipotesis  yang  berhubungan  dengan  uang  tunai,  yang  pada  dasarnya  merupakan  spekulasi tentang  unsur-unsur  yang  menyebabkan  perubahan  pada  tingkat  harga  ketika  kenaikan persediaan uang tunai adalah variabel penentu yang mempengaruhi kenaikan tingkat harga. Namun,  hipotesis  ini  tidak  hanya  menggarisbawahi  faktor  kas  yang  menjadi  penyebab perubahan  tingkat  biaya  tetapi  juga  terkait  dengan  masalah  termasuk  (1)  proporsionalitas jumlah uang tunai terhadap tingkat harga, (2) komponen transmisi moneter, (3) kurangnya bias uang tunai, dan (4) hipotesis terkait uang dari tingkat harga.
Namun,  teori  kuantitas  tersebut  memiliki  kelemahan  utama  yaitu  mengasumsikan kondisi  perekonomian  dalam  kondisi  keseimbangan  jangka  panjang.  Konsekuensinya, perekonomian selalu berada dalam kondisi penggunaan optimal faktor produksi, baik modal maupun  tenaga  kerja.  Sementara  dalam  kenyataannya  perekonomian  tidak  selalu  berada dalam kondisi kesempatan kerja penuh. Dalam jangka pendek keseimbangan perekonomian tidak pada tingkat penggunaan tenaga kerja penuh. Teori ini dikenal sebagai teori keynesian.
Menurut ekonom Keynesian memaknai bahwa teori kuantitas tidak valid karena teori ini mengharapkan  perekonomian  berada  dalam  keadaan  bisnis  penuh  ( full  employment ), dimana  dalam  kondisi  ini  pertambahan  ( extension )  uang  yang  beredar  akan  meningkatnya output sehingga meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan kesempatan kerja dan tidak akan meningkatkan  harga,  disisi  lain  peningkatan  jumlah  uang  beredar  akan  berpengaruh terhadap variabel riil misalnya, output dan suku bunga.
(Mishkin, 1984), menyatakan bahwa sepanjang inflasi dilihat sebagai inflasi yang terus menerus  atau  jangka  panjang,  baik  ekonom  aliran  monetaris  maupun  ekonom  Keynesian sependapat  bahwa  inflasi  adalah  suatu  gejala  moneter.  Namun  teori  inflasi  Keynesian  ini dikritik oleh kaum Strukturalis pada dasarnya kaum strukturalis mengkritik kaum monetaris yang  memusatkan  perhatiannya  pada  sektor  moneter  saja,  dan  kurang  memperhatikan faktor non-moneter seperti faktor struktural dan kelembagaan.
Teori  strukturalis  ini  mencerminkan  proses  inflasi  jangka  panjang  di  negara-negara sedang  berkembang.  Teori  ini  lebih  menekankan  pada  kekakuan  harga  dan  struktur perekonomian  negara  berkembang.  Menurut  teori  ini  ada  beberapa  hal  yang  dapat menimbulkan inflasi dalam perekonomian negara-negara sedang berkembang adalah:
a. Ketidakelastisan  dari  penerimaan  ekspor,  yaitu  nilai  ekspor  yang  tumbuh  secara bertahap dan lambat dibandingkan dengan pertumbuhan pada sektor-sektor lainnya. Kelambanan ini disebabkan karena supply atau produksi barang-barang ekspor yang tidak responsif terhadap kenaikan harga.
b. Ketidakelastisan  dari  penawaran  sektor  pertanian  di  dalam  negeri.  Hal  ini dikarenakan pengolahan dan pengejaran sektor pertanian yang masih menggunakan teknologi  yang  sederhana,  sehingga  penawaran  sektor  pertanian  tidak  mampu mengimbangi ini juga mendorong kenaikan upah karyawan, sehingga meningkatkan biaya produksi yang nantinya akan menaikan harga barang. Kenaikan harga barang- barang  ini  akan  menimbulkan  kenaikan  upah  lagi  sehingga  nantinya  diikuti  oleh kenaikan  harga-harga  barang  lainya.  Demikian  proses  ini  akan  terjadi  secara  terus menerus,  dimana  proses  tersebut  akan  berhenti  seandainya  harga  bahan  makanan stabil.
Sementara  itu,  proses  terbentuknya  inflasi  dalam  prakteknya  kemungkinan  dapat mengandung  aspek-aspek  dari  ketiga  teori  inflasi  tersebut.  Menurut  (Santoso  et  al.,  2013) Inflasi  dapat  timbul  karena  tiga  hal  yaitu  adanya  tekanan  dari  sisi supply ( cost  push ), tekanan  dari  sisi  permintaan  ( demand  pull ),  dan  dari  sisi  ekspektasi  inflasi.  Faktor-faktor terjadinya cost  push  inflation dapat  disebabkan  oleh  melemahnya  nilai  tukar,  kenaikan harga-harga komoditi yang diatur pemerintah, serta adanya gangguan pada sisi penawaran akibat  dari  bencana  alam  yang  terjadi  sehingga  menimbulkan  gangguan  dalam pendistribusian  barang.  Sedangkan  faktor-faktor  terjadinya demand  pull  inflation adalah tingginya  permintaan  barang  dan  jasa  dibandingkan  dengan  ketersediaannya  (penawaran). Secara  makroekonomi  kondisi  itu  digambarkan  oleh  permintaan  total  lebih besar  daripada kapasitas  perekonomian  yang  akhirnya  menimbulkan output  gap.  Gap inilah  yang  pada akhirnya  memicu  kenaikan  harga  barang.  Hal  itu  sesuai  dengan  hukum  ekonomi,  jika permintaan melebihi penawaran maka harga akan naik.
Dengan  menggunakan  permintaan  dan  penawaran  agregat,  maka  bisa  digambarkan kenaikan harga umum yang terjadi sebagai inflasi. Dalam gambar 3 tersebut perekonomian dalam tingkat keseimbangan jangka panjang yang digambarkan pada titik Y, yaitu pada saat kurva  permintaan  agregat  (AD1)  berpotongan  dengan  kurva  penawaran  agregat  baik  pada penawaran jangka pendek (SRAS1) maupun penawaran jangka panjang (LRAS), yaitu pada titik A.

## Sumber : Bank Indonesia (Santoso, 2017)
Gambar 3. Kurva Permintaan dan Penawaran Aggregate
Dalam  jangka  panjang  penawaran  agregat  dianggap  konsisten  karena  seluruh  kapasitas produksi  telah  dipergunakan.  Pada  titik  tersebut  tingkat  harga  terjadi  pada  P1.  Dengan asumsi  jumlah  uang  beredar  bertambah  maka  hasilnya  jumlah  permintaan  agregat  akan bertambah  sehingga  kurva  permintaan  agregat  akan  bergerak  ke  kanan  dan  menjadi  AD2. Pada  awalnya,  dalam  jangka  pendek  ekonomi  akan  bergerak  ke  titik  B.  namun  demikian, pada  saat  itu  ekonomi  telah  melampaui  batas  yang  tersedia  sehingga  kurva  penawaran agregat  akan  bergerak  ke  kiri  menjadi  SRAS2  hingga  pada  keseimbangan  semula  dan berhenti  dititik  C.  Pada  keseimbangan  baru  ini,  tingkat  harga  akan  meningkat  dan  tiba  di titik P2. Jika terjadi pertambahan jumlah uang beredar terus terjadi, konsekuensinya adalah kenaikan  harga  pada  titik  P3,  P4,  dan  seterusnya  sehingga  tidak  meningkatkan  bersarnya output. Berdasarkan  periatiwa  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  inflasi  terjadi  karena penambahan jumlah uang beredar.
P Y P1 P2 AD 1 AD 2 SRAS 1 SRAS 2 LRAS C B A y

## Pengaruh Fluktuasi Harga Komoditas Terhadap Inflasi
Dalam  kaitannya  antara  pergerakan  harga  komoditas  dan  inflasi,  menurut  (Andira,  2020) harga  komoditi  dapat  dijadikan  sebagai leading  indicators inflasi.  Alasannya  adalah pertama,  harga  komoditi  dapat  menjawab  dengan  cepat  guncangan  yang  terjadi  dalam perekonomian sehari-hari, seperti permintaan yang meningkat. Kedua, harga komoditi juga dapat  merespon  guncangan non-economic ,  misalnya  banjir,  longsor  dan  peristiwa  bencana lainnya yang menghambat jalur distribusi barang-barang tersebut.
Perkembangan harga komoditi pangan sejalan dengan peningkatan harga barang secara keseluruhan,  meskipun  ukurannya  akan  berbeda.  Reaksi  cepat  dari  harga  komoditi  dapat menandai  bahwa  kenaikan  harga  barang  yang  berbeda  akan  mengikuti,  akibatnya meningkatkan tekanan inflasi. Hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh (Andira, 2020) dengan  menggunakan  pendekatan vector  autoregression (VAR)  dan rolling  regression menyimpulkan  bahwa  harga  komoditas  mempunyai  hubungan  yang  sangat  kuat  dengan inflasi, walaupun koefisiennya mengalami penurunan.

## Leading Indicators Inflasi
Leading  Indicators adalah  salah  satu  penanda  yang  dibentuk  dari  susunan  indikator ekonomi  yang  dipilih  secara  komposit  yang  kemudian  memberikan  sinyal  yang  kuat  pada pola  sebuah  indikator  acuan  (Larasati,  2021).  Para  pelaku  ekonomi  dan  pemerintah  perlu mengetahi  lebih  dini  pola  pergerakan  siklus  inflasi  agar  terhindar  dari  perencanaan  yang tidak  tepat  dimasa  mendatang.  Sehingga  mengetahui leading  indicators inflasi  menjadi penting dilakukan. Leading indocators dapat berperan sebagai prediktor karena pergerakan pola indikator ini mendahului pergerakan pola indikator acuan (Larasati, 2021).
Dalam  membangun  indikator leading inflasi,  diperlukan  beberapa  set  data  yang berkaitan  dengan  inflasi.  Variabel-variabel  yang  dapat  dikelompokkan  menjadi  empat kategori,  yaitu  ketenagakerjaan,  uang  dan  suku  bunga,  harga  komoditas,  dan  indikator lainnya.  BPS  (2021)  tiap  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  harus  memenuhi  dua kriteria, yaitu harus memiliki katerkaitan yang jelas dengan inflasi, dan tersedia sebelum rilis angka Indeks Harga Komsumen (IHK) bulanan.

## METODE PENELITIAN

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series bulanan periode agustus 2017  hingga  desember  2021.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  berupa perkembangan harga pangan bulanan di tingkat konsumen yang merupakan rata-rata harga di  tingkat  Provinsi  Sumatera  Barat.  Data  harga  pangan  strategis  diperoleh  dari  Bank Indonesia dalam laporan Pusat Harga Pangan Strategis Nasional dan data inflasi  diperoleh dari  Badan  Pusat  Statistik  serta  kajian  penulisan  yang  didapat  dari  berbagai  sumber, misalnya  buku-buku  pemahaman,  jurnal  penelitian  terdahulu  dan  web  yang  sesuai  dengan poin pembahasan.

## Metode Analisis Data
Data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  dianalisis  menggunakan  analisis  deskriptif  untuk menjelaskan  perkembangan  harga  komoditas  pangan  di  Provinsi  Sumatera  Barat  yang disajikan dalam bentuk grafik. Data selanjutnya diolah dan dianalisis menggunakan metode
40 Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan, Volume 12, Nomor 1, Mei 2023, Hal 33-47
Granger  Causality  Test untuk  menganalisis  keterkaitan  harga  komoditas  pangan  dengan inflasi di Provinsi Sumatera Barat.
Granger Causality Test adalah uji hipotesis statistik untuk melihat hubungan kausalitas atau komplementer antara dua variabel penelitian sehingga cenderung dilihat apakah kedua variabel  tersebut  saling  mempengaruhi  (hubungan  dua  arah  atau  timbal  balik),  memiliki hubungan  searah  atau  sama  sekali  tidak  ada  hubungan  (Gujarati,  2003).  Biasanya  regresi mencerminkan  hubungan  korelasi  antar  variabel,  tetapi  Clive  Granger  berpendapat  bahwa kausalitas  dalam  ekonomi  dapat  diuji  dengan memperkirakan  kemampuan  untuk  meramal nilai masa depan dari rangkaian waktu menggunakan nilai masa lalu dari rangkaian waktu lainnya. Persamaan yang digunakan untuk melakukan uji kausalitas Granger ditulis sebagai berikut:
𝑋 𝑡 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑋 𝑡−1 + ∑ 𝑏 𝑗 𝑌 𝑡−𝑗 + 𝜇 𝑡 𝑛 𝑗=1 𝑚 𝑖=1
𝑌 𝑡 = ∑ 𝑐 𝑖 𝑋 𝑡−1 + ∑ 𝑏 𝑗 𝑌 𝑡−𝑗 + 𝑣 𝑡 𝑠 𝑗=1 𝑟 𝑖=1
Tahap-tahap estimasi model Granger Causality Test :
1. Uji  stasioneritas  variabel  harga  komoditas  dan  inflasi,  apabila  semua  variabel stasioner, lakukan Granger Causality Test.
2. Bila semua variabel tidak stasioner lakukan uji derajat integrasi, bila semua variabel sudah stasioner, lakukan Granger Causality Test.
3. Bila  salah  satu  variabel  tidak  stasioner,  stasionerkan  variabel  yang  tidak  stasioner, lakukan Granger Causality Test.
4. Bila  semua  variabel  tidak  stasioner  dan  tidak  berkointegrasi,  stasionerkan  seluruh variabel, lakukan Granger Causality Test. Setelah  dilakukan  tahap-tahap  estimasi Granger  Causality  Test maka  dilakukan  uji  F- statistic.  Pertama,  kita  akan  me-regres  varaiabel  Y  dengan  semua  variable  lag  tanpa memasukan  semua  variabel  lag  X.  dari  regresi  ini  kita  dapat  menghitung  RSS R ( Restricted residual sum of squares)- nya. Kedua, kita me-regres variabel Y dengan semua variabel lag Y dan semua variabel lag X. dari regresi ini kita dapat menghitung RSS UR ( Unrestrcted residual sum of squares )-nya.
Berikutnya, kita menguji hipotesis nol ( null hypothesis ), dimana H 0 : ∑ 𝛼 𝑖 = 0 , yaitu X not Granger cause Y. Selanjutnya, untuk menguji hipotesis tersebut digunakan uji-F dengan formula sebagai berikut:
𝐹 = ((𝑅𝑆𝑆 𝑅 − 𝑅𝑆𝑆 𝑈𝑅 )/𝑚 𝑅𝑆𝑆 𝑈𝑅 /(𝑛 − 𝑘) dimana m adalah jumlah lag variabel X, n adalah jumlah data dan k adalah jumlah parameter regresi untuk memperoleh RSS UR . Bila nilai F-hitung lebih besar daripada nilai F-tabel pada level of significance α terpilih, maka H 0 ditolak yang berarti X Granger cause Y. seterusnya, Langkah-langkah  diatas  dapat  diulang  untuk  model  berikutnya,  yaitu  menguji  apakah  Y Granger cause X

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Objek Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  komoditas  apa  saja  yang  menjadi leading indicators inflasi di Sumatera Barat.
Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas Variabel Uji Akar Unit Tes Statistik ADF Critical Values 5% Keterangan IHK Level -1.687650 -2.919952 Tidak Stasioner First Difference -4.763809 -2.919952 Stasioner Log IHK Level -1.740893 -2.919952 Tidak Stasioner First Difference -4.783302 -2.919952 Stasioner Inflasi Level -4.783302 -2.919952 Stasioner First Difference -9.324088 -2.921175 Stasioner Harga Beras Level -2.735879 -2.919952 Tidak Stasioner First Difference -4.621712 -2.919952 Stasioner Harga Daging Ayam Level -4.687838 -2.918778 Stasioner First Difference -7.673390 -2.923780 Stasioner Harga Daging Sapi Level -1.452311 -2.918778 Tidak Stasioner First Difference -9.384993 -2.919952 Stasioner Harga Telur Ayam Level -5.033310 -2.919952 Stasioner First Difference -6.429680 -2.926622 Stasioner Harga Bawang Merah Level -4.222454 -2.919952 Stasioner First Difference -6.868782 -2.921175 Stasioner Harga Bawang Putih Level -3.564284 -2.918778 Stasioner First Difference -8.225631 -2.919952 Stasioner Harga Cabai Merah Level -3.636119 -2.919952 Stasioner First Difference -6.260859 -2.919952 Stasioner Harga Cabai Rawit Level -3.663496 -2.918778 Stasioner First Difference -7.133453 -2.919952 Stasioner Harga Minyak Goreng Level 2.497565 -2.918778 Tidak Stasioner First Difference -6.553652 -2.919952 Stasioner Harga Gula Pasir Level -2.651579 -2.919952 Tidak Stasioner First Difference -5.403870 -2.919952 Stasioner Log Beras Level -2.714933 -2.919952 Tidak Stasioner First Difference -4.646456 -2.919952 Stasioner Log Daging Ayam Level -4.711164 -2.918778 Stasioner First Difference -7.612969 -2.923780 Stasioner Log Daging Sapi Level -1.508198 -2.918778 Tidak Stasioner First Difference -9.463073 -2.919952 Stasioner Log Telur Ayam Level -5.034315 -2.919952 Stasioner First Difference -6.437653 -2.926622 Stasioner Log Bawang Merah Level -4.146049 -2.919952 Stasioner First Difference -6.682521 -2.921175 Stasioner Log Bawang Putih Level -2.908626 -2.918778 Stasioner First Difference -6.704280 -2.919952 Stasioner Log Cabai Merah Level -2.964196 -2.918778 Stasioner First Difference -6.704280 -2.919952 Stasioner Log Cabai Rawit Level -3.693786 -2.918778 Stasioner First Difference -7.523812 -2.919952 Stasioner Log Minyak Goreng Level 1.962438 -2.918778 Tidak Stasioner First Difference -6.619217 -2.919952 Stasioner Log Gula Pasir Level -2.575152 -2.919952 Tidak Stasioner First Difference -5.309339 -2.919952 Stasioner
Sumber : disusun kembali dari hasil olahan data eviews 9 (2022)
Berdasarkan uji stasioneritas dengan menggunakan Unit Root Augmented Dickey-Fuller pada setiap variabel yang digunakan dalam penelitian ini. setelah dilakukan uji stasioneritas, maka  dapat  dilihat  ada  delapan  variabel  penelitian  yang  tidak  stasioner  pada  tingkat  level yaitu  harga beras,  harga  daging sapi, harga minyak  goreng,  harga  gula pasir,  log beras,  log daging  sapi,  log  minyak  goreng,  log  gula  pasir.  Untuk  komoditas  yang  tidak  stasioner tersebut kemudian dilihat pada tingkat Firs Difference nya. Tabel tersebut juga menunjukan bahwa  semua  variabel  penelitian  stasioner  pada  tingkat Firs  Difference .  Stasioneritas  dari sumua variabel ini diketahui dengan membandingkan nilai ADF Test Statistik dengan taraf nyata 5%.
Tabel 2. Hasil Uji Panjang Lag Optimum menggunakan Uji VAR Variabel Penelitian Nilai AIC Lag Optimum Harga Beras dengan DLogIHK 4.755785* 11 Harga Daging Sapi dengan DLogIHK 10.46889* 1 Harga Daging Ayam dengan DLogIHK 11.04261* 9 Harga Telur Ayam dengan DLogIHK 8.890854* 11 Harga Bawang Merah dengan DLogIHK 12.02906* 10 Harga Bawang Putih dengan DLogIHK 11.43160* 12 Harga Cabai Merah dengan DLogIHK 12.69283* 12 Harga Cabai Rawit dengan DLogIHK 12.69068* 12 Harga Minyak Goreng dengan DLogIHK 16.43976* 8 Harga Gula Pasir dengan DLogIHK 7.039329* 1 Log Beras dengan DLogIHK -14.30891* 11 Log Daging Sapi dengan DLogIHK -12.87895* 1 Log Daging Ayam dengan DLogIHK -10.08076* 9 Log Telur Ayam dengan DLogIHK -11.15937* 11 Log Bawang merah dengan DLogIHK -8.619502* 10 Log Bawang Putih dengan DLogIHK -9.612662* 12 Log Cabai Merah dengan DLogIHK -7.959389* 12 Log Cabai Rawit dengan DLogIHK -8.487624* 12 Log Minyak Goreng dengan DLogIHK 15.37427* 8 Log Gula Pasir dengan DLogIHK -12.39215* 1

## Sumber : Hasil Olahan Data Eviews 9 (2022)
Dengan  menggunakan  Uji  VAR  untuk  melihat  panjang  Lag  kriteria  maka  nilai  AIC: Akaike  information  criterion yang  paling  kecil  akan  menentukan  panjang  Lag  yang digunakan pada masing-masing variabel penelitian. Khusus pada komoditas minyak goreng panjang lag ditentukan dengan melihat nilai LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) dikarenakan nilai AIC terkecil pada lag 0 dan pada Uji Granger Causality Test panjang lag 0 tidak bisa digunakan.
Tabel 3. Hasil Uji Kausalitas Granger Komoditas Uji Kausalitas Granger F- Statistic Prob. Keterangan Beras Beras  does  not  Granger  Cause DLogIHK 2.15524 0.0715  Signifikan
DLogIHK  does  not  Granger  Cause Beras 1.22478 0.3392  Tidak Signifikan Log  Beras  does  not  Granger  Cause DLogIHK 2.10932 0.0771  Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Log Beras 1.21154 0.3465  Tidak Signifikan Daging Sapi  Daging  Sapi  does  not  Granger  Cause DLogIHK 1.06368 0.3075  Tidak Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Daging Sapi 0.51994 0.4744  Tidak Signifikan Log  Daging  Sapi  does  not  Granger Cause DLogIHK 1.16496 0.2858  Tidak Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Log Daging Sapi 0.53565 0.4678  Tidak Signifikan Daging Ayam Daging  Ayam  does  not  Granger Cause DLogIHK 2.36097 0.0450  Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Daging Ayam 1.44146 0.2261  Tidak Signifikan Log  Daging  Ayam  does  not  Granger Cause DLogIHK 2.45720 0.0381  Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Log Daging Ayam 1.38263 0.2501  Tidak Signifikan Telur Ayam  Telur  Ayam  does  not  Granger  Cause DLogIHK 0.97831 0.4983  Tidak Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Telur Ayam 1.15511 0.3794  Tidak Signifikan Log  Telur  Ayam  does  not  Granger Cause DLogIHK 1.03527 0.4574  Tidak Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Log Telur Ayam 1.15242 0.3810  Tidak Signifikan Bawang Merah Bawang  Merah  does  not  Granger Cause DLogIHK 1.63531 0.1643  Tidak Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Bawang Merah 1.34223 0.2723  Tidak Signifikan Log Bawang Merah does not Granger Cause DLogIHK 1.63298 0.1650  Tidak Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Log Bawang Merah 1.18619 0.3532  Tidak Signifikan Bawang Putih Bawang  Putih  does  not  Granger Cause DLogIHK 4.55754 0.0035  Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Bawang Putih 2.40215 0.0557  Tidak Signifikan Log  Bawang  Putih  does  not  Granger Cause DLogIHK 4.11910 0.0058  Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Log Bawang Putih 3.16743 0.0190  Signifikan Cabai Cabai Merah does not Granger Cause 3.17972 0.0187  Signifikan
Merah DLogIHK DLogIHK  does  not  Granger  Cause Cabai Merah 0.96657 0.5161  Tidak Signifikan Log  Cabai  Merah  does  not  Granger Cause DLogIHK 3.56401 0.0114  Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Log Cabai Merah 0.84126 0.6134  Tidak Signifikan Cabai Rawit  Cabai  Rawit  does  not  Granger  Cause DLogIHK 0.93594 0.5390  Tidak Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Cabai Rawit 3.12647 0.0200  Signifikan Log  Cabai  Rawit  does  not  Granger Cause DLogIHK 0.61858 0.7964  Tidak Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Log Cabai Rawit 5.26703 0.0017  Signifikan Minyak Goreng Minyak  Goreng  does  not  Granger Cause DLogIHK 0.83661 0.5789  Tidak Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Minyak Goreng 0.63930 0.7380  Tidak Signifikan Log Minyak Goreng does not Granger Cause DLogIHK 0.87870 0.5465  Tidak Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Log Minyak Goreng 0.65227 0.7275  Tidak Signifikan Gula Pasir Gula  Pasir  does  not  Granger  Cause DLogIHK 3.35898 0.0730  Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Gula Pasir 0.21543 0.6446  Tidak Signifikan Log  Gula  Pasir  does  not  Granger Cause DLogIHK 3.29223 0.0759  Signifikan DLogIHK  does  not  Granger  Cause Log Gula Pasir 0.24615 0.6221  Tidak Signifikan Sumber : Hasil Olahan Data Eviews 9 (2022)
Berdasarkan  tabel  4  terdapat  empat  komoditas  yang  harganya  merupakan  pemicu tingkat inflasi di Sumatera Barat yaitu: beras, daging ayam, cabai merah, gula pasir dan juga terdapat dua komoditas yang harganya dipicu oleh tingkat inflasi.
Hasil uji granger causality test menunjukan:
DlogIHK  tidak granger  cause terhadap  beras,  sebaliknya  beras  granger  cause terhadap  DLogIHK.  Artinya  harga  beras  merupakan  pemicu  tingkat  inflasi  Sumatera  Barat karena nilai probabilitas < nilai kritis pada taraf nyata 10%.
DLogIHK  tidak granger  cause terhadap  daging  ayam,  sebaliknya  daging  ayam granger  cause  terhadap  DLogIHK.  Artinya  harga  daging  ayam  merupakan  pemicu  tingkat inflasi Sumatera Barat karena nilai probabilitas < nilai kritis pada taraf nyata 5% dan 10%.
DLogIHK tidak granger cause terhadap cabai merah, sebaliknya cabai merah granger cause terhadap DLogIHK. Artinya cabai merah merupakan pemicu tingkat inflasi Sumatera Barat karena nilai probabilitas < nilai kritis pada taraf nyata 5% dan 10%.
DLogIHK tidak granger cause terhadap gula pasir, sebaliknya gula pasir granger cause terhadap DLogIHK. Artinya gula pasir merupakan pemicu tingkat inflasi Sumatera Barat karena nilai probabilitas < nilai kritis pada taraf nyata 10%.
DLogIHK granger cause terhadap bawang putih, sebaliknya bawang putih granger cause terhadap DLogIHK. Artinya bawang putih merupakan pemicu tingkat inflasi dan inflasi juga merupakan pemicu kenaikan harga bawang putih di Sumatera Barat karena nilai probabilitas < nilai kritis pada taraf nyata 10%.
DLogIHK granger cause terhadap cabai rawit, sebaliknya cabai rawit tidak granger cause terhadap DLogIHK. Artinya tingkat inflasi merupakan pemicu kenaikan harga cabai rawit di Sumatera Barat karena nilai probabilitas < nilai kritis pada taraf nyata 10%.

## Pengaruh Harga Beras terhadap Inflasi di Sumatera Barat
Dari hasil uji granger causality test menunjukan harga beras mempengaruhi tingkat inflasi Sumatera  Barat.  Artinya  saat  harga  beras  mengalami  guncangan,  variabel  yang  paling responsif  adalah  tingkat  inflasi.  Berdasarkan  hasil granger  causality  test yang  dilakukan menunjukkan  bahwa  harga  beras  memiliki  hubugan  yang  positif  dan  signifikan  terhadap angka inflasi. ini terlihat dari nilai probabilitas sebesar 0,0715 yang lebih kecil daripada nilai alfa  (0,0715  <  0,10).  Hal  ini  memperlihatkan  hasil  bahwa  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima, sehingga  cenderung  disimpulkan  bahwa  ada  dampak  positif  dan  signifikan  antara  harga beras terhadap angka inflasi di Suamera Barat.
Komoditas  beras  merupakan  komoditas  kebutuhan  semua  lapisan  masyarakat  yang dikonsumsi  setiap  harinya.  Dinas  pertanian  lebih  lanjut  mengatakan  adanya  musim penghujan  membuat  persediaan  menurun,  karena  pada  musim  penghujan  tanaman  padi akan  cenderung  mudah  terkena  wabah  atau  penyakit  sehingga  stok  beras  dipasar  sedikit. Namun hal tersebut tidak membuat minat terhadap beras menurun karena permintaan akan tetap ada untuk memenuhi kebutuhan.

## Pengaruh Harga Cabai Merah terhadap Inflasi di Sumatera Barat
Dari hasil uji granger causality test menunjukan harga cabai merah mempengaruhi tingkat inflasi  Sumatera  Barat.  Hal  ini  artinya  ketika  harga  cabai  merah  mengalami  kenaikan, variabel  yang  paling  responsif  adalah  inflasi.  mengingat  hasil  granger  causality  test  yang dilakukan  menunjukkan  bahwa  harga  cabai  merah  memiliki  hubugan  yang  positif  dan signifikan terhadap angka inflasi. Hal ini dapat dilihat dari nilai probabilitas sebesar 0,0187 yang lebih kecil daripada nilai alfa (0,0187 < 0,05). Hal tersebut menunjukkan hasil bahwa H 0 ditolak  dan  H 1 diterima,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  positif dan signifikan harga cabai merah terhadap angka inflasi di Suamera Barat.
Dinas  perindustrian  dan  perdagangan  menyampaikan  bahwasannya  musim  penghujan akan  membuat  persediaan  cabai  merah  turun,  sebab  pada  saat  musim  penghujan  petani lebih memilih menanam tanaman yang minim resiko. Tanaman cabai merah umumnya akan berada  dalam  bahaya  selama  musim  penghujan  dan  badai  karena  ada  banyak  gangguan serangga  sehingga  hasil  panen  berkurang  dan  harga  menjadi  naik.  Namun  hal  ini  tidak membuat  minat  terhadap  cabai  merah  menurun  karena  minat  tetap  ada  untuk  memenuhi kebutuhan pangan.

## Pengaruh Harga Daging Ayam terhadap Inflasi di Sumatera Barat
Dari hasil uji granger causality test menunjukan harga daging ayam mempengaruhi tingkat inflasi  Sumatera  Barat.  Artinya  pada  saat  harga  daging  ayam  mengalami  kenaikan  atau
46 Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan, Volume 12, Nomor 1, Mei 2023, Hal 33-47
guncangan, maka variabel yang sangat responsif adalah inflasi. Hal ini didasari hasil granger causality  test yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  harga  daging  ayam  memiliki  hubugan yang positif dan signifikan terhadap angka inflasi. Hal ini dapat dilihat dari nilai probabilitas sebesar  0,0450  yang  lebih  kecil  daripada  nilai  alfa  (0,0450  <  0,05).  Hal  tersebut menunjukkan  hasil  bahwa  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima,  sehingga  dapat  menimpulkan bahwasannya  terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  harga  daging  ayam  terhadap  angka inflasi di Suamera Barat.
Komoditi daging ayam merupakan salah satu komoditi konsumsinya di Sumatera Barat cukup  tinggi  bahkan  permintaan  terhadap  daging  ayam  meningkat  pada  hari  besar keagamaan.  Dinas  peternakan  dan  kesehatan  hewan  menyampaikan  bahwasannya  musim penghujan  membuat  persediaan  daging  ayam  turun,  karena  pada  saat  musim  penghujan ternak  akan  cenderung  mudah  terkena  wabah  atau  penyakit  sehingga  persediaan  daging ayam  di  pasaran  sedikit.  Namun  hal  ini  tidak  membuat  konsumsi  daging  ayam  menurun karena permintaan akan tetap ada untuk pemenuhan kebutuhan pangan.

## Pengaruh Harga Gula Pasir terhadap Inflasi di Sumatera Barat
Dari  hasil  uji granger  causality  test menunjukan  harga  gula  pasir  mempengaruhi  tingkat inflasi Sumatera Barat. Artinya saat harga gula pasir mengalami  kenaikan atau guncangan, maka variabel yang paling responsif adalah inflasi. Berdasarkan hasil granger causality test yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  harga  gula  pasir  memiliki  hubugan  yang  positif  dan signifikan terhadap angka inflasi. Hal ini dapat dilihat dari nilai probabilitas sebesar 0,0730 yang lebih kecil daripada nilai alfa (0,0730 < 0,10). Hal tersebut menunjukkan hasil bahwa H 0 ditolak  dan  H 1 diterima,  sehingga  kita  dapat  menyimpulkan  bahwasannya  terdapat pengaruh positif dan signifikan harga gula pasir terhadap angka inflasi di Suamera Barat.
Komoditi  gula  pasir  sendiri  merupakan  salah  satu  komoditi  yang  konsumsinya  di Sumatera  Barat  cukup  tinggi  bahkan  permintaan  terhadap  gula  pasir  meningkat  pada  hari besar  keagamaan.  Dinas  pertanian  lebih  lanjut  menyampaikan  bahwasannya  musim penghujan dan badai membuat persediaan menurun, hal ini dikarenakan distribusi ke pasar mengalami  kendala.  Namun  hal  ini  tidak  membuat  konsumsi  gula  pasir  menurun  karena permintaan akan tetap ada untuk pemenuhan kebutuhan pangan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan harga komoditas pangan strategis diantaranya harga beras,  harga  daging  ayam,  harga  cabai  merah,  harga  gula  pasir  terhadap  angka  inflasi  di Sumatera Barat dan komoditas yang berpengaruh positif atau granger cause tersebut dapat dikatakan sebagai leading indicators inflasi di Sumatera Barat.
Jika  sudah  mengetahui  komoditas  pangan  strategis  yang  menjadi  leading  indicators inflasi  Sumatera  Barat  maka  pemerintah  dapat  membuat  kebijakan  dalam  pengendalian inflasi yaitu dengan cara menjaga kestabilan harga komoditas pangan strategis yang menjadi leading  indicators  inflasi  Sumatera  Barat  dan  manjaga  pasokannya  tersedia  di  masyarakat khususnya  pada  waktu  dimana  terjadi  lonjakan  harga  seperti  musim  panceklik  ataupun menjelang hari besar keagamaan.

## DAFTAR RUJUKAN
Andira, G. (2020). Pengaruh Kenaikan Harga Bahan Pokok Terhadap Tingkat Inflasi di Kabupaten Temanggung. Paradigma Multidisipliner, Vol 1(1), hal 1-8. Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics (A. Bright (ed.)). Gary Burke. Isbah, U., Studi, P., Pembangunan, E., Ilmu, J., Ekonomi, F., & Riau, U. (2016). Analisis Peran Sektor Pertanian dDi Provinsi Riau. 19, 45 – 54.
Larasati. (2021). Kajian Pembangunan Indikator Leading Inflasi dengan Big Data (buku 1). Mishkin, F. S. (1984). the cause of inflation.pdf. N. Gregory Mankiw. (2006). Teori Makro Ekonomi, Mankiw.pdf (6th ed.). Erlangga.
Prastowo,  joko nugroho. (2017). pengaruh distribusi dalam pembentukan harga komoditas dan implikasinya terhadap inflasi.
Prima, A. D. (2018). Analisis Pengaruh Inflasi Terhadap Laju Pertumbuhan Ekonomi di Kota Jambi.
Prima Audia Daniel STIE Muhammaadiyah Jambi. 2(1), 131 – 136.
Santoso, W., Suselo, S. L., Nurhemi, & R, G. S. (2013). Pengaruh Hari Besar pada Komoditas Utama Inflasi di Indonesia. Working Paper Bank Indonesia, 16, 58.
Yurianto, Y. (2020). Analisis Kebijakan Pengendalian Inflasi Dki Jakarta. BALANCE: Economic, Business, Management and Accounting Journal, 17(1), 12.
Sule, I. K., Yusuf, A. M., & Salihu, M.-K. (2022). Impact of energy poverty on education inequality and infant mortality in some selected African countries. Energy Nexus , 5 (November 2021), 100034. https://doi.org/10.1016/j.nexus.2021.100034 Sutarno. (2000). Pertumbuhan Ekonomi Dan Ketimpangan Antar Kecamatan . August , 97 – 110. https://doi.org/10.20885/ejem.v8i2.630
Todaro, S. (2011). Pembangunan Ekonomi . Erlangga. Tumiwa, F., & Imelda, H. (2011). Kemiskinan Energi: Fakta-fakta yang ada di masyarakat. Institute for Essential Services Reform (IESR) . http://iesr.or.id/wp-content/uploads/2011/06/small- Poverty.pdf