## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung
Muhammad Faisal Akbar 1, * , , dan Izma Fahria 2,
1 Program Studi Ekonomi, Fakultas Ekonomi, Universitas Bangka Belitung, 33172, Bangka, Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia
2 Program Studi Matematika, Fakultas Teknik, Universitas Bangka Belitung, 33172, Bangka,
Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia
* Korespondensi: akbarf755@gmail.com

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Info Publikasi: Artikel Hasil Penelitian
Sitasi Cantuman: Akbar, M. F., & Fahria, I. (2022). Study on Identification and Projection of Food Commodity Price Cycles during the COVID- 19 Pandemic Period as a Study of Supervision Aspects of Food Product Marketing in Bangka Belitung. Society, 10(1), 45-64.

## DOI: 10.33019/society.v10i1.322
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society
Artikel dengan akses terbuka.
Lisensi: Atribusi- NonKomersial-BerbagiSerupa (CC BY-NC-SA)
Penelitian  ini  mengkaji  proyeksi  harga  pemasaran  pangan  di Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  sebagai  langkah pendalaman isu ketahanan pangan akibat pandemi COVID-19. Pandemi COVID-19 di  Provinsi  Kepulauan  Bangka Belitung berdampak signifikan terhadap masalah ketahanan pangan. Hal ini disebabkan oleh defisit beberapa komoditas pangan strategis dan  menyebabkan  harga  pangan  ini  meningkat  cukup  tinggi dibandingkan  dengan  provinsi  lain  di  Indonesia,  seperti beberapa  provinsi  di  Sumatera  dan  Jawa.  Oleh  karena  itu, pemerintah  daerah  sebagai  pengambil  kebijakan  memiliki kepentingan  yang  cukup  tinggi  dalam  menjaga  harga komoditas  strategis  khususnya  pangan.  Penelitian  ini bermaksud  membandingkan  volatilitas  harga  pangan  sebelum dan  sesudah  pandemi  COVID-19.  Data  yang  digunakan adalah  data  time-series  harga  pangan  mingguan  di  pasar tradisional Kota Pangkalpinang bulan September 2018 sampai dengan  Februari  2021.  Teknik  analisis  data  menggunakan metode Vector Autoregression (VAR)/Vector Error Correction Model  (VECM)  dengan  bantuan  software  statistik  EViews. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  beberapa  komoditas penting yang menopang kehidupan masyarakat diprediksi akan meningkat  secara  signifikan,  antara  lain  beras,  daging  ayam, dan  telur  ayam.  Ketiga  komoditas  pangan  yang  mengalami kenaikan mengalami fluktuasi yang cukup tinggi. Daging sapi dan  cabai  merah  menunjukkan  proyeksi  penurunan  dalam periode  prakiraan  8  minggu.  Sementara  itu,  harga  minyak goreng,  gula  pasir,  bawang  merah,  dan  bawang  putih  masih stabil.

## Society, 10 (1), 47-66, 2022
P-ISSN: 2338-6932 | E-ISSN: 2597-4874 https://society.fisip.ubb.ac.id

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung
Dikirim: 13 Juli, 2021; Diterima: 25 Oktober, 2021;
Dipublikasi: 30 Juni, 2022;
Kata Kunci: Isu  Ketahanan  Pangan;  Kota  Pangkalpinang; Model VAR/VECM; Time Series

## 1. Pendahuluan
Konsep ketahanan mencakup “ketersediaan pangan dan aksesibilitas masyarakat terhadap pangan  yang  merata  dan  terjangkau”  ( Asmarantaka  &  Oktaviani,  2009 ).  Fluktuasi  harga pangan  dapat  terjadi  di  suatu  daerah  karena  kelangkaan  pasokan  dan  meningkatnya permintaan  masyarakat  terhadap  komoditas  tersebut  ( Setiawan  &  Hadianto,  2014 ).  Wilayah kepulauan  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  dalam  mengelola  pasokan  produk  pangan, terutama dalam rantai distribusi. Pemerintah telah melakukan persiapan yang signifikan untuk mengoptimalkan  penggunaan  pelabuhan.  Diketahui  bahwa  harga  pangan  di  Provinsi Kepulauan Bangka Belitung cukup tinggi dibandingkan dengan provinsi lain, seperti beberapa provinsi  di  Pulau  Sumatera  dan  Jawa.  Hal  ini  disebabkan  defisit  beberapa  produk  pangan seperti  beras,  daging  sapi,  dan  sayuran.  Isu  ketahanan  pangan  di  Bangka  Belitung  semakin kompleks  ketika  pandemi  COVID  19  melanda  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung.  Hingga Februari 2020, jumlah pasien yang terpapar meningkat.
Dampak COVID 19 terhadap perekonomian semakin luas. Tidak hanya dari sisi kesehatan, pandemi COVID-19 mampu menimbulkan guncangan serius pada aspek ekonomi, sosial, dan politik.  Harga  pangan  merupakan  isu  yang  sangat  sentral  bagi  masyarakat  di  Dunia  Ketiga. Apalagi  di  masa  pandemi,  banyak  sektor  ekonomi  yang  terdampak  dan  berdampak  pada tingginya  angka  pengangguran,  rendahnya  daya  beli  masyarakat,  dan  masalah  kemiskinan. Pembuat kebijakan sangat berkepentingan untuk menjaga harga komoditas strategis, terutama pangan. Cashin  &  McDermott  (2002) menyatakan  bahwa  harga  pangan  bukan  satu-satunya masalah  yang  harus  diperhatikan  oleh  pemerintah  dan  masyarakat.  Namun,  fluktuasi  harga juga  sangat  mempengaruhi  siklus  bisnis  dan  kepercayaan  publik  di  berbagai  tingkat pendapatan.  Penelitian  ini  bermaksud  untuk  melakukan  studi  komparasi  terhadap  volatilitas harga pangan sebelum dan sesudah pandemi.
Bangka  Belitung  yang  merupakan  wilayah  kepulauan  memiliki  berbagai  permasalahan terkait isu ketahanan pangan dan tingkat harga pangan yang menjadi fokus utama masyarakat mayoritas.  Tidak  hanya  masalah  panen  tetapi  saluran  distribusi  juga  menjadi  masalah  utama dalam  ketersediaan  pasokan  pangan  di  Bangka  Belitung.  Beberapa  komoditas  yang  masih defisit di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung antara lain  daging  sapi, beras,  bawang merah, dan bawang putih.
Perkembangan harga pangan di Provinsi Bangka Belitung dapat dikatakan stabil. Namun, isu  pandemi  COVID-19  menyebabkan  fluktuasi  harga  komoditas  gula  dan  gula  goreng  yang cukup signifikan. Perhatikan data berikut ini:

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung

## Gambar 1. Perkembangan Harga Pangan Mingguan
Sumber: Data diolah
Gambar di atas menunjukkan bahwa isu pandemi COVID-19 yang dimulai pada Februari 2020 membuat harga bahan pokok berfluktuasi. Harga tertinggi dimulai pada Maret dan April saat  pasien  COVID-19  masuk  ke  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung.  Pemerintah  mulai memberlakukan pembatasan akses di bandara dan pelabuhan.
Harga sayuran cenderung lebih fluktuatif jika dibandingkan dengan harga beras dan bahan pangan lainnya. Perhatikan gambar berikut:
Gambar 2. Perkembangan Harga Sayuran Mingguan Sumber: Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional
Temuan menarik terjadi pada data sayuran dimana fluktuasi tidak hanya terjadi pada saat pandemi  tetapi  fluktuasi  dapat  terjadi  dari  waktu  ke  waktu  tergantung  pada  permintaan masyarakat.  Diketahui  Bangka  Belitung  belum  mampu  memenuhi  pasokan  bawang  merah,
Rp- Rp2,000 Rp4,000 Rp6,000 Rp8,000 Rp10,000 Rp12,000 Rp14,000 Rp16,000 Rp18,000 24/09/2018 22/10/2018 19/11/2018 17/12/2018 14/01/2019 11/02/2019 11/03/2019 08/04/2019 06/05/2019 03/06/2019 01/07/2019 29/07/2019 26/08/2019 23/09/2019 21/10/2019 18/11/2019 16 /12 /20 19 13 /01 /20 20 10 /02 /20 20 09/03/2020 06/04/2020 04/05/2020 02/06/2020 29/06/2020 27/07/2020 24/08/2020 21/09/2020 19/10/2020 16/11/2020 14/12/2020 11/01/2021 08/02/2021

## Perkembangan Harga Pangan Mingguan
I VIII IX Rp- Rp10,000 Rp20,000 Rp30,000 Rp40,000 Rp50,000 Rp60,000 Rp70,000 Rp80,000 Rp90,000 24/09/2018 22/10/2018 19/11/2018 17/12/2018 14/01/2019 11/02/2019 11/03/2019 08/04/2019 06/05/2019 03/06/2019 01/07/2019 29/07/2019 26/08/2019 23/09/2019 21/10/2019 18/11/2019 16 /12 /20 19 13 /01 /20 20 10 /02 /20 20 09/03/2020 06/04/2020 04/05/2020 02/06/2020 29/06/2020 27/07/2020 24/08/2020 21/09/2020 19/10/2020 16/11/2020 14/12/2020 11/01/2021 08/02/2021

## Perkembangan Harga Sayuran Mingguan
Bawang Merah Bawang Putih Cabai Merah

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung
bawang  putih,  dan  cabai  merah.  Oleh  karena  itu,  fluktuasi  harga  sangat  mempengaruhi pemasok  dan  kelancaran  distribusi  barang  di  luar  pulau.  Penelitian  ini  menduga  ketiga komoditas  tersebut  memiliki  perilaku  perkembangan  harga  yang  berbeda  dengan  komoditas seperti beras dan minyak goreng karena bukan merupakan barang tahan lama.
Data  Pusat  Informasi  Harga  Pangan  Strategis  menunjukkan  harga  lauk  pauk  mingguan tidak berfluktuasi terlalu tinggi. Data menunjukkan, sebelum dan sesudah pandemi, perkiraan sementara menjelaskan bahwa harga daging sapi, ayam, dan telur ayam di dalam negeri relatif stabil.  Melalui  Satgas  Pangan,  pemerintah  terus  melakukan  kajian  untuk  memastikan ketersediaan pasokan dan stabilitas harga pangan di pasar. Perhatikan gambar berikut:

## Gambar 3. Perkembangan Harga Lauk Pauk Mingguan
Sumber: Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional
Berikut data harga pangan harian 24 September 2018 hingga 11 Januari 2021 yang berasal dari  Pasar  Pagi  Pangkalpinang.  Data  menunjukkan,  harga  ketiga  komoditas  pangan  itu  tetap stabil sebelum dan sesudah pandemi.
Penelitian  ini  bermaksud  untuk  melakukan  studi  tentang  fluktuasi  harga  pangan  secara lebih  terukur  dengan  menggunakan  metode  analisis time-series .  Data time-series memiliki keunggulan  dalam  hal  analisis  dan  proyeksi  sehingga  peneliti  dapat  memberikan  gambaran umum  tentang  perilaku  perkembangan  harga  pangan  di  pasar.  Beberapa  metode  yang  dapat dipertimbangkan  untuk  membuat  proyeksi,  antara  lain  VAR,  VECM,  ARIMA,  ARCH,  dan GARCH,  tergantung  pada  kondisi  masing-masing  data  dalam  hal  stasioneritas  dan  status kointegrasi.
Śmiech et  al. (2019) mengidentifikasi  volatilitas  harga  pangan  menggunakan Generalized VAR,  menemukan  bahwa  volatilitas  harga  pangan  dapat  terjadi  sebagai  akibat  dari  masalah global dan terkait dengan fluktuasi harga komoditas minyak dan pasar energi dunia lainnya. VAR  juga  dapat  menangkap  variasi  waktu  alami  dari  luapan  fluktuasi  harga  minyak  dunia. Selanjutnya, Abbott et al. (2009) , Gilbert (2010) , dan Roache (2010) menjelaskan bahwa spekulasi keuangan  dapat  meningkatkan  fluktuasi  harga  pangan  akibat  kebijakan  pembatasan perdagangan internasional, pengetatan jumlah uang beredar, dan lain-lain. Harvey  &  Pilgrim (2011) juga  menegaskan  bahwa  pasar  energi  dunia  juga  dapat  memberikan  kejutan  terhadap
Rp- Rp20,000 Rp40,000 Rp60,000 Rp80,000 Rp100,000 Rp120,000 Rp140,000 24/09/2018 29/10/2018 03/12/2018 07/01/2019 11/02/2019 18/03/2019 22/04/2019 27/05/2019 01/07/2019 05/08/2019 09/09/2019 14/10/2019 18/11/2019 23/12/2019 27/01/2020 02/03/2020 06/04/2020 11/05/2020 15/06/2020 20 /07 /20 20 24/08/2020 28/09/2020 02/11/2020 07/12/2020 11/01/2021

## Perkembangan Harga Lauk Pauk Mingguan
Daging Ayam Daging Sapi Telur Ayam

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung
harga  pangan  melalui  transmisi  kebijakan  perdagangan  luar  negeri.  Diperlukan  kajian  yang mendalam tentang pengawasan produk pangan yang menjadi isu penting dalam penanganan pandemi COVID-19.
Penelitian  ini  mengupas  masalah  ketahanan  pangan.  Isu  ketahanan  pangan  akan  dikaji melalui  identifikasi  pergerakan  harga  sebelum  dan  sesudah  pandemi  COVID-19.  Pandemi COVID-19  akan  dijadikan  instrumen shock bagi  perkembangan  harga  pangan.  Tujuan  dari identifikasi  ini  adalah  untuk  menyimpulkan  seberapa  efektif  pemerintah  daerah  dalam menstabilkan harga pagan di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung sehingga akses masyarakat terhadap  pangan  dapat  terjaga  dengan  baik.  Dua  implikasi  akan  dialami  di  pasar  komoditas pangan.  Yang  pertama  dari  sisi  penawaran.  Pembatasan  aktivitas  dan  pembatasan  distribusi barang  dari  satu  daerah  ke  daerah  lain  menimbulkan  permasalahan  dalam  rantai  pasok komoditas pangan, sehingga ada ancaman kelangkaan. Kedua, dari sisi permintaan, ketakutan masyarakat  akan  pandemi  menyebabkan  banyak  masyarakat  yang  panik  di  awal  pandemi, sehingga  tekanan  permintaan  yang  tiba-tiba  menyebabkan  harga  naik.  Namun,  setelah pandemi  berlangsung  beberapa  bulan,  pasokan  yang  stabil  membuat panic  buying mereda. Namun,  banyaknya  PHK  dan  terganggunya  aktivitas  kerja  menyebabkan  kesejahteraan menurun, dan permintaan juga akan turun.

## 2. Kerangka Konseptual

## 2.1. Model Garis Kesejahteraan
Teori Garis Kesejahteraan oleh Deaton & Muellbauer (1980) merupakan gambaran tentang kemampuan  masyarakat  untuk  dihadapkan  pada  pilihan  membeli  bahan  pangan  dan  non- pangan.  Harga  kedua  jenis  produk  tersebut  akan  mempengaruhi  kesejahteraan  masyarakat. Kenaikan  harga  pangan  merupakan  kendala  yang  akan  menyebabkan  kesejahteraan masyarakat menurun dan masih berdampak pada masyarakat kelas bawah.
Secara  teoritis, Deaton  &  Muellbauer  (1980) menjelaskan  bahwa  harga  pangan  dapat mempengaruhi  konsumsi  pangan  masyarakat,  terutama  masyarakat  menengah  ke  bawah. Asumsi yang digunakan adalah (1) hanya ada dua komoditi yang dikonsumsi yaitu kelompok pangan  dan  non-pangan,  (2)  semakin  ke  kanan  kurva  indiferen  menunjukkan  semakin sejahtera,  (3)  pangan  merupakan  barang  normal,  (  4)  harga  barang  non-pangan  tetap  dan  (5) konsumen  dibatasi  oleh  pendapatan  dan  dapat  memilih  bundel  komoditi  pangan  dan komoditas non-pangan sehingga persamaan garis anggarannya adalah sebagai berikut:
Keterangan: m  :   Pendapatan :   Harga Pangan
:   Harga Non-Pangan
Perhatikan gambar berikut:

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung

## Sumber: Nicholson (1999)
Konsep  grafik  di  atas  menunjukkan  tingkat  kesejahteraan  yang  diterima  masyarakat apabila terdapat dua kondisi, yaitu:
1) Rata-rata tingkat pendapatan masyarakat meningkat, akan menyebabkan KL1 naik ke KL2 karena  kemampuan  masyarakat  meningkat  dalam  melakukan  pembelian  (daya  beli meningkat)
2) Masyarakat  memiliki  kemampuan  lebih  untuk  membeli  bahan  pangan  karena  harganya semakin murah. Akibatnya, tingkat harga pangan turun. Akibat dari tingkat harga pangan yang lebih rendah, pergeseran dari KL2 ke KL3 dapat terjadi.
Konsep dan Indikator Ketahanan Pangan Menurut Peraturan Pemerintah Nomor 68 Tahun 2002 ( Republik Indonesia, 2002 ), ketahanan pangan adalah kondisi terpenuhinya pangan bagi rumah  tangga  yang  tercermin  dari  tersedianya  pangan  yang  cukup,  baik  jumlah  maupun mutunya,  aman,  merata  dan  terjangkau.  Ketersediaan  pangan  merupakan  prasyarat  penting untuk  konsumsi  berkelanjutan  tetapi  dianggap  belum  mencukupi.  Untuk  itu  perlu  dipahami kinerja konsumsi pangan menurut wilayah dan pendapatan.
Indikator yang dapat digunakan untuk menilai kinerja konsumsi adalah tingkat partisipasi dan  konsumsi  pangan.  Keduanya  menunjukkan  akses  fisik  dan  ekonomi  terhadap  pangan ( Direktorat Jenderal Perikanan Tangkap, 2003 ). Aksesibilitas ini menggambarkan distribusi dan keterjangkauan  penduduk  terhadap  pangan.  Pemerataan  menyiratkan  distribusi  pangan  di seluruh  wilayah  hingga  tingkat  rumah  tangga.  Sementara  itu,  keterjangkauan  adalah  kondisi dimana  rumah  tangga  dapat  secara  terus  menerus  mengakses  pangan  sesuai  dengan kebutuhannya  untuk  hidup  sehat  dan  produktif.  Indikator  lainnya  adalah  kualitas  pangan, yang  dapat  dinilai  berdasarkan  kriteria  keamanan  pangan  dan  kandungan  gizi.  Keamanan pangan  adalah keadaan dan  upaya yang  diperlukan untuk mencegah pangan terkontaminasi oleh  bahan  biologis,  kimia,  dan  benda  lain  yang  dapat  mengganggu,  merugikan,  dan membahayakan  kesehatan  manusia.  Untuk  mendapatkan  kualitas  gizi  yang  baik,  perlu dilakukan  variasi  konsumsi  dengan  instrumen  yang  dapat  digunakan:  Skor  Pola  Pangan Harapan ( Hariyadi et al., 2003 ).
KL3 KL1 KL2 Y X Gambar 4. Tingkatan Kesejahteraan Masyarakat

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung

## 2.2. Model Volatilitas
Beckmann et  al. (2014) berpendapat  bahwa  spekulasi  oleh  pemain  besar  di  pasar  jagung dapat menyebabkan volatilitas limpahan ke pasar kapas dan gandum. Gardebroek et al. (2015) mengungkapkan  bahwa  pasar  gandum  dan  jagung  merupakan  sumber  utama  limpahan volatilitas  terhadap  pasar  kedelai. Hamadi et  al. (2017) menemukan  limpahan  volatilitas  dua arah yang signifikan antara pasar jagung, gandum, kedelai, dan minyak kedelai. Namun, efek limpahan yang lebih kuat diamati dari pasar kedelai dan minyak kedelai ke pasar jagung dan gandum.
Dua  pendekatan  metodologis  yang  digunakan  untuk  melihat  transmisi  guncangan  dan limpahan  volatilitas  dari  isu  global  ke  pasar  komoditas  pertanian  adalah  model  Multivariate Garch ( Creti et al., 2013 ; Serra et al., 2010 ; Trujillo-Barrera, 2012 ; Zhang et al., 2009 ). Selanjutnya, Awartani et  al. (2016) , Batten et  al. (2014) , Chevallier  &  Ielpo  (2013) , Kang et  al. (2017) ,  dan Magkonis  (2017) mengukur  volatilitas  harga  pangan  menggunakan  perhitungan Volatility Spillover .

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian  ini  mengkaji  masalah  ketahanan  pangan  dan  dilakukan  dengan  menggunakan metode penelitian. Penelitian kuantitatif menekankan pada pengujian teori melalui pengukuran variabel  penelitian  menggunakan  angka-angka  dan  analisis  data  melalui  prosedur  statistik. Lingkup penelitian dibatasi pada harga bahan pokok seperti:
1) Beras
2) Daging Sapi
3) Ayam
4) Telur
5) Cabai Merah
6) Bawang merah
7) Bawang putih
8) Minyak Goreng
9) Gula Pasir
Dengan menggunakan metode ARIMA dan VECM dalam penelitian ini diharapkan dapat mengidentifikasi volatilitas harga pangan sebelum dan sesudah pandemi COVID-19 di Provinsi Kepulauan  Bangka  Belitung.  Identifikasi  tersebut  bertujuan  untuk  menyimpulkan  seberapa efektif  pemerintah  daerah  dalam  menstabilkan  harga  pangan  sehingga  akses  masyarakat terhadap komoditas pangan dapat terjaga dengan baik.

## 3.2. Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time-series bulanan bulan September 2018  sampai  dengan  Februari  2021.  Data  yang  digunakan  adalah  jenis  data  sekunder  berupa perkembangan  harga  pangan  bulanan  di  tingkat  konsumen  yaitu  harga  rata-rata  di  tingkat Kota  Pangkalpinang,  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung.  Data  tersebut  merupakan  data harga  pangan  dari  salah  satu  pasar  yang  paling  banyak  dikunjungi  konsumen  khususnya  di Kota  Pangkalpinang  yaitu  Pasar  Pagi  Pangkalpinang.  Data  diperoleh  dari  situs  resmi  Pusat Informasi  Harga  Pangan  Strategis  (PIHPS)  Kota  Pangkalpinang  dan  studi  literatur  yang diperoleh dari berbagai sumber, seperti buku, jurnal ilmiah, dan internet.

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data pergerakan harga pangan secara langsung melalui website resmi Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  adalah  metode Vector  Autoregression (VAR)/ Vector Error  Correction  Model (VECM)  tergantung  pada  kondisi  masing-masing  data,  baik  dari  segi stasioneritas  maupun  status  kointegrasi.  Metode  VAR  menganalisis  data  jika  variabel  yang digunakan  stasioner  dan  terkointegrasi  pada  level.  Namun  jika  variabel  yang  digunakan stasioner dan terkointegrasi pada first difference maka digunakan metode VECM. Para peneliti memilih  metode  VAR/VECM  untuk  memberikan  gambaran  yang  lebih  terukur  tentang perilaku perkembangan harga pangan di pasar. Model persamaan umum untuk VAR, menurut Enders (2014) sebagai berikut:
(1) Dimana:
=  vektor variabel endogen ( ) berukuran (n.1)
=  vektor intersep berukuran (n.1) =  koefisien matriks berukuran (n.n), i = 1,2,…, p P   =  lag dalam persamaan t   = waktu e   = vektor error ( ) berukuran (n.1)
Adapun tahapan dalam melakukan analisis dengan menggunakan metode VAR/VECM adalah sebagai berikut:
1) Uji Stasioneritas Data
Uji  stasioneritas  data  dilakukan  untuk  memeriksa  apakah  data  deret  waktu  ( time-series ) mengandung  akar  unit.  Ketika  dimasukkan  ke  dalam  pengolahan  statistik,  data  yang memiliki  akar  unit  atau  tidak  stasioner  akan  menghasilkan  regresi  palsu.  Untuk  menguji ada tidaknya akar unit pada data digunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) ( Ariefianto, 2012 ).
2) Penentuan Panjang lag Optimal
Penentuan lag optimal  dalam  metode  VAR  diperlukan  untuk  mengetahui/menangkap pengaruh  masing-masing  variabel  terhadap  variabel  lain  dalam  metode  VAR.  Beberapa kriteria yang dapat digunakan untuk menentukan lag optimal, yaitu: Likelihood Ratio (LR), Akaike  Information  Criterion (AIC ),  Schwarz  Criterion (SC), Final  Prediction  Error (FPE),  dan Hannan-Quinn Criterion (HQ) ( Juanda & Junaidi, 2012 ).

## 3) Uji Stabilitas Model
Uji  stabilitas  model  VAR  dapat  dilakukan  dengan  menghitung  akar-akar  dari  fungsi polinomial.  Jika  nilai  absolut  <  1  maka  model  VAR  dianggap  stabil  sehingga Impulse

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung
Response  Function (IRF)  dan Forecast  Error  Variance  Decomposition (FEVD)  yang  dihasilkan dianggap valid ( Enders, 2014 ).

## 4) Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  yang  tidak  stasioner terkointegrasi atau tidak. Konsep kointegrasi menunjukkan keseimbangan jangka panjang antara  variabel  yang  diamati.  Uji  kointegrasi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan metode Johansen  Cointegration  test .  Setelah  jumlah  persamaan  terkointegrasi  diketahui, langkah selanjutnya adalah analisis Vector Error Correction Model (VECM) ( Enders, 2014 ).
5) Model Koreksi Kesalahan Vektor (VECM)
Misalkan variabel yang digunakan dalam suatu keadaan mengandung akar unit atau tidak stasioner pada level tersebut tetapi stasioner dalam proses diferensiasi data. Dalam hal ini harus  diuji  apakah  data  tersebut  terkointegrasi  atau  tidak  ( Firdaus,  2011 ).  Jika terkointegrasi, model yang digunakan adalah Vector Error Correction Model (VECM). Secara umum bentuk persamaan VECM menurut Enders (2014) adalah:
(2)
Dimana:
= vektor yang berisi variabel dalam penelitian = vektor intercept
= vektor koefisien regresi
= tren waktu
= , dimana mengandung persamaan kointegrasi jangka panjang
= variabel in-level
= matriks koefisien regresi
= ordo VECM dari VAR
= error term.

## 4. Hasil Penelitian dan Pembahasan

## 4.1. Proyeksi Komoditas Beras, Gula, dan Minyak Goreng
Saat  ini  Indonesia  sedang  menghadapi  masalah  serius  dalam  situasi  pangan,  yang merupakan  kebutuhan  dasar  setiap  orang.  Masalah  komoditas  pangan  utama  masyarakat Indonesia  adalah  karena  kelangkaan  beras  atau  beras  ( Dekasari,  2018 ).  Beras  merupakan komoditas  yang  harus  dianalisis  secara  kualitatif  dan  kuantitatif.  Proyeksi/perkiraan  harga beras merupakan suatu gambaran yang diberikan dalam penelitian ini.
Studi ini menggunakan dua metode untuk mengeksplorasi proyeksi dan hubungan jangka panjang  antara  harga  komoditas  pokok.  Pertama,  akan  dibuat  proyeksi  9  komoditas  yang dipisahkan menjadi tiga gambar. Perhatikan gambar berikut.

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung

## Gambar 5. Hasil Proyeksi Harga Beras, Gula Pasir dan Minyak Goreng
Sumber: Data diolah
Proyeksi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  musiman  ARIMA.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  beberapa  data,  seperti  harga  beras,  gula,  dan  minyak  goreng,  belum stasioner pada level tersebut dan harus melalui proses first differencing . Dari Gambar 5 terlihat bahwa proyeksi harga ketiga komoditas tersebut mengalami kenaikan. Harga komoditas beras mengalami  kenaikan  yang  cukup  signifikan,  sedangkan  harga  gula  pasir  dan  minyak  goreng cenderung stabil mengikuti harga yang berlaku selama lima bulan terakhir.
Harga komoditas Beras mengalami kenaikan yang cukup signifikan pada kisaran Rp11.332 hingga Rp11.383. Untuk lebih memahami detailnya, perhatikan tabel berikut:

## Tabel 1. Hasil Proyeksi Harga Komoditas Beras, Minyak Goreng dan Gula
Tanggal Proyeksi Prediksi Harga Beras Prediksi Harga Minyak Goreng Prediksi Harga Gula 2/15/2021 11.332,19 13.694,10 13.458,68 2/22/2021 11.364,78 13.900,62 13.449,78 3/1/2021 11.380,04 13.887,97 13.508,08 3/8/2021 11.377,38 13.937,04 13.517,19 3/15/2021 11.368,38 13.954,03 13.482,39 3/22/2021 11.365,03 13.978,77 13.508,04 3/29/2021 11.371,36 13.955,69 13.548,87 4/5/2021 11.383,24 13.964,68 13.533,66 Sumber: Data Diolah
Hasil penelitian menunjukkan bahwa kisaran harga ketiga komoditas tersebut cenderung stabil dalam 8 minggu setelah data final, yaitu 2/08/2021. Penelitian ini diproyeksikan mulai minggu  kedua  bulan  Februari  sampai  dengan  minggu  pertama  bulan  Mei.  Hasil  proyeksi

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung
menunjukkan kisaran harga tidak terlalu dinamis dan cenderung cukup stabil, kecuali proyeksi harga beras.

## 4.2. Proyeksi Komoditas Bawang Merah, Bawang Putih, dan Cabai Merah
Indikator  kedua  pada  komoditas  yang  diteliti  adalah  harga  komoditas  bawang  merah, bawang  putih,  dan  cabai  merah.  Dibandingkan  dengan  komoditas  pokok  lainnya,  harga bawang merah, bawang putih, dan cabai merah berfluktuasi cukup tinggi. Karena nilai harga komoditas bawang merah, bawang putih, dan cabai merah sangat dipengaruhi oleh distribusi dan ketersediaan barang di Pangkalpinang. Perhatikan Gambar 5 .
Gambar 6. Hasil Proyeksi Harga Komoditas Bawang Merah, Bawang Putih Dan Cabai Merah Sumber: Data Diolah
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  harga  bawang  merah  dan  bawang  putih menunjukkan  stabilitas  pada  periode  prakiraan  (minggu  kedua  Februari  sampai  minggu pertama Mei 2021). Gambar 6 menunjukkan bahwa harga cabai merah mengalami penurunan yang  signifikan  dalam  delapan  minggu  ke  depan.  Untuk  melihat  detail  data  dalam  bentuk tabel, perhatikan Tabel 2 : Garis merah menunjukkan data aktual, sedangkan garis biru adalah hasil proyeksi setiap harga dengan menggunakan ARIMA/SARIMA.

## Tabel 2. Hasil Proyeksi Harga Komoditas Bawang Merah, Bawang Putih dan Cabai Merah
Tanggal Proyeksi Prediksi Harga Bawang Merah Prediksi Harga Bawang Putih Prediksi Harga Cabai Merah 2/15/2021 29.740,51 24.145,01 74.181,19 2/22/2021 29.532,26 24.253,60 73.360,93 3/1/2021 29.372,88 24.359,26 72.459,34 3/8/2021 29.259,82 24.456,56 71.483,10 3/15/2021 29.190,33 24.547,07 70.439,19 3/22/2021 29.161,52 24.631,08 69.334,87 3/29/2021 29.170,41 24.709,05 68.177,60

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung
Tanggal Proyeksi Prediksi Harga Bawang Merah Prediksi Harga Bawang Putih Prediksi Harga Cabai Merah 4/5/2021 29.213,92 24.781,41 66.975,02 Sumber: Data Diolah
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  harga  bawang  merah  dan  bawang  putih  tidak menunjukkan  dinamika  yang  signifikan.  Berbeda  dengan  komoditas  bawang  merah,  harga cabai  merah  mengalami  penurunan  yang  cukup  dalam,  dengan  data  terakhir  menunjukkan level  harga  berada  di  level  Rp74.181  menjadi  Rp66.975  pada  minggu  kedelapan  periode proyeksi.

## 4.3. Proyeksi Komoditas Ayam, Daging Sapi, dan Telur Ayam
Proyeksi selanjutnya dilakukan pada lauk pauk utama yang terdiri dari daging ayam, sapi, dan  telur  ayam.  Khusus  untuk  daging  ayam,  harga  berfluktuasi  dan  berubah  secara  dinamis setiap  minggunya.  Data  proyeksi  daging  ayam  di  garis  biru  menunjukkan  perubahan  pola penurunan, mulai naik perlahan di kisaran Rp30.000 per kilo. Sementara itu, harga daging sapi dan  telur  ayam  cenderung  stabil  namun  bergerak  ke  arah  yang  berbeda.  Daging  sapi diproyeksikan mengalami sedikit penurunan sementara harga telur ayam mengalami kenaikan namun pada level yang sangat rendah. Untuk mendapatkan gambaran yang jelas, perhatikan Gambar 7 .
Gambar 7. Hasil Proyeksi Harga Komoditas Daging Ayam, Daging Sapi dan Telur Ayam Sumber: Data Diolah
Data  proyeksi  menunjukkan  bahwa  ketiga  lauk  pauk  di  pasar  Pangkalpinang  mengalami perubahan trend dimana kenaikan harga ketiga komoditas tersebut tidak terlalu signifikan dan cenderung stabil dalam 8 minggu pengamatan ke depan. Perhatikan tabel berikut ini:

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung

## Tabel 3. Hasil Proyeksi Harga Komoditas Daging Ayam, Daging Sapi Dan Telur Ayam
Tanggal Proyeksi Prediksi Harga Daging Ayam Prediksi Harga Daging Sapi Prediksi Harga Telur Ayam 2/15/2021 30.773,51 109.584,65 22.731,99 2/22/2021 30.593,03 109.362,29 22.862,55 3/1/2021 31.213,95 109.106,71 22.704,62 3/8/2021 30.905,48 108.896,78 22.800,54 3/15/2021 31.414,56 108.700,37 22.947,20 3/22/2021 31.054,14 108.526,21 22.846,31 3/29/2021 31.504,01 108.368,40 22.856,65 4/5/2021 31.126,69 108.226,66 22.982,88 Sumber: Data Diolah

## 4.4. Hasil Analisis menggunakan VAR/VECM
Uji  diagnostik  VAR/VECM  dimulai  dengan  menguji  stasioneritas  ketiga  komponen komoditas  yang  akan  dianalisis.  Penelitian  ini  menginterpolasi  tiga  kategori  data  dengan menghitung nilai rata-rata harga komoditas. Agar lebih jelas, perhatikan tabel berikut:

## Tabel 4. Hasil Uji Stasioneritas Kelompok Komoditas
Komoditas Kategori Komoditas Status Stasioneritas Beras Komoditas Pokok 1 tidak Stasioner pada Level Minyak Goreng Gula Bawang Merah Komoditas Pokok 2 tidak Stasioner pada Level Bawang Putih Cabai Merah Daging Ayam Komoditas Pokok 3 Stasioner pada Level (alpha; 5%) Daging Sapi Telur Ayam Sumber: Data Diolah
Penentuan Lag  Criteria dilakukan  untuk  melihat  pengaruh  yang  optimum  antar  variabel. Pengaruh  pergerakan  suatu  variabel  terhadap  variabel  lain,  namun  reaksi  pergerakan  antar variabel  terkadang  tidak  dapat  dirasakan  secara  langsung,  sehingga  pengujian  ini  dapat menggambarkan  berapa  periode  yang  diperlukan  suatu  variabel  untuk  bereaksi  terhadap pergerakan variabel lainnya. Perhatikan hasil berikut:

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung

## Gambar 8. Hasil Pengujian Struktur Lag Optimum
Sumber: Data Diolah
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa lag optimum  dapat  diperoleh  pada lag 2.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  harga  komoditas  pokok  dapat  saling  mempengaruhi  dan  memerlukan dua  periode  untuk  mempengaruhi  harga  barang  kebutuhan  pokok  lainnya.  Pencarian  juga dilanjutkan  untuk  mendiagnosa  bahwa unit  root  circle stabil  sehingga  pemodelan  ini  dapat dilanjutkan.
Kointegrasi  merupakan  hubungan  jangka  panjang  yang  dapat  terjadi  antar  variabel. Penelitian  ini  menggunakan Johansen  Cointegration  Test pada lag maksimal  2  periode  untuk melihat  hubungan  jangka  panjang  antara  harga  komoditas  pada  ketiga  kelompok  tersebut. Setelah melewati Uji Stasioneritas menggunakan Unit Root Test , penelusuran dilanjutkan pada Uji Kointegrasi antara Komoditi Kelompok Pangan 1,2 dan 3. Untuk melihat hasil perhitungan perhatikan gambar berikut:
VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: RATABHNPOKK RATAPROTEIN RATASAYUR Exogenous variables: C Date: 07/09/21   Time: 13:50 Sample: 9/24/2018 4/05/2021 Included observations: 115
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -3055.248 NA 2.52e+19 53.18692 53.25853 53.21598 1 -2776.550 538.0081 2.31e+17* 48.49652* 48.78295* 48.61278* 2 -2774.437 3.969200 2.61e+17 48.61629 49.11754 48.81975 3 -2771.640 5.107651 2.91e+17 48.72417 49.44024 49.01482 4 -2761.727 17.58426 2.87e+17 48.70830 49.63919 49.08614 5 -2750.130 19.96698 2.75e+17 48.66313 49.80884 49.12817 6 -2745.158 8.301606 2.96e+17 48.73318 50.09371 49.28541 7 -2738.850 10.20258 3.12e+17 48.77999 50.35535 49.41942 8 -2736.208 4.134134 3.50e+17 48.89058 50.68075 49.61720 9 -2723.686 18.94745* 3.33e+17 48.82932 50.83431 49.64313 10 -2713.011 15.59443 3.27e+17 48.80019 51.02001 49.70120
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung

## Gambar 9. Hasil Pengujian Kointegrasi Menggunakan Metode Johansen
Sumber: Data Diolah
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa lag 2  menjadi lag optimum  setelah  dua  pengujian menunjukkan kointegrasi antar variabel. Setelah diagnosis awal stasioneritas, kointegrasi, dan stabilitas,  model  VECM  memenuhi  persyaratan  untuk  dilakukan  dan  memberikan  gambaran spesifik tentang hubungan antar variabel. Perhatikan hasil perhitungan impulse response function di bawah ini:
Date: 07/09/21   Time: 13:57 Sample (adjusted): 10/15/2018 2/08/2021 Included observations: 122 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: RATABHNPOKK RATAPROTEIN RATASAYUR Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None 0.117249 26.84089 29.79707 0.1056 At most 1 0.052854 11.62601 15.49471 0.1758 At most 2 * 0.040164 5.001113 3.841466 0.0253
Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized Max-Eigen 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None 0.117249 15.21488 21.13162 0.2741 At most 1 0.052854 6.624893 14.26460 0.5344 At most 2 * 0.040164 5.001113 3.841466 0.0253
Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung
-50 0 50 100 150 200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RATABHNPOKK to RATABHNPOKK -50 0 50 100 150 200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RATABHNPOKK to RATAPROTEIN -50 0 50 100 150 200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RATABHNPOKK to RATASAYUR -400 0 400 800 1,200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RATAPROTEIN to RATABHNPOKK -400 0 400 800 1,200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RATAPROTEIN to RATAPROTEIN -400 0 400 800 1,200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RATAPROTEIN to RATASAYUR 0 1,000 2,000 3,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RATASAYUR to RATABHNPOKK 0 1,000 2,000 3,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RATASAYUR to RATAPROTEIN 0 1,000 2,000 3,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RATASAYUR to RATASAYUR
Response to Cholesky One S.D. Innovations

## Gambar 10. Hasil Gambaran Impulse Respond Function Harga Komoditas Sumber: Data Diolah
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa shock yang  terjadi  oleh  salah  satu  standar  deviasi pada  harga  kelompok  bahan  pokok  1  (beras,  minyak  goreng,  dan  gula)  akan  memberikan kenaikan  positif  pada  harga  kelompok  bahan  pokok  3  (daging  ayam,  daging  sapi,  dan  telur ayam).  telur)  pada  periode  kedua  dan  seterusnya.  Temuan  menarik  berikutnya  adalah  data yang menunjukkan bahwa guncangan harga yang terjadi pada kelompok bahan pokok 3 akan menyebabkan  penurunan  harga  bahan  pokok  pada  kelompok  komoditas  2  (bawang  merah, bawang  putih,  dan  cabai  merah)  mulai  setelah  tiga  periode  berikutnya.  Hasil  penelitian  juga menggambarkan  hubungan  antara  kelompok  makanan  1  dan  2,  dimana  guncangan  antara keduanya  tidak  saling  mempengaruhi.  Pengujian  lebih  lanjut  akan  dilakukan  pada dekomposisi varians antar kelompok makanan. Perhatikan gambar berikut:

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung
0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RAT ABHNPOKK RAT APROT EIN RAT ASAYUR Variance  Decom pos ition  of  RATABHNPOKK 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RAT ABHNPOKK RAT APROT EIN RAT ASAYUR Varia nce  De com pos iti on  of  RATAPROTEIN 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RAT ABHNPOKK RAT APROT EIN RAT ASAYUR Variance  Decom pos iti on  of  RATASAYUR
Gambar 11. Pengujian Varians Decomposition Pada 3 Kelompok Makanan Sumber: Data Diolah
Hasil  pembahasan  memberikan  informasi  tentang  arah  pengaruh  dan  kontribusi  harga masing-masing  komoditas  pangan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat dominasi silang pengaruh harga pangan. Artinya pergerakan variabel komoditas menyebabkan sebagian  besar  pergerakan  harga  pangan.  VECM  memberikan  informasi  lebih  lanjut  tentang hubungan sebab akibat yang telah dijelaskan menggunakan uji Variance Decomposition .

## 5. Kesimpulan
Beberapa  metode  digunakan  untuk  menghasilkan  informasi  mengenai  pergerakan  harga komoditas  pangan  yang  diperdagangkan.  Metode  ARIMA/SARIMA  menghasilkan  proyeksi harga  untuk  setiap  komoditas  yang  akan  diukur.  Sebaliknya,  metode Vector  Error  Correction Model digunakan  untuk  melihat  hubungan  jangka  panjang  dan  memetakan  pengaruh guncangan harga bahan pokok. Studi ini memproyeksikan dan menyelidiki hubungan antara kelompok harga pangan di Kota Pangkalpinang.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  beberapa  komoditas  penting  yang  menopang kehidupan masyarakat diprediksi meningkat cukup signifikan, antara lain beras, daging ayam, dan telur ayam. Ketiga komoditas pangan yang mengalami kenaikan mengalami fluktuasi yang

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung
cukup tinggi. Daging sapi dan cabai merah menunjukkan proyeksi penurunan dalam periode prakiraan  8  minggu.  Sementara  itu,  harga  minyak  goreng,  gula  pasir,  bawang  merah,  dan bawang putih masih stabil.
Hasil perhitungan menggunakan VECM menggambarkan bahwa ketiga kelompok pangan tersebut saling terikat dan memiliki hubungan jangka panjang. Lag optimum untuk dua periode menunjukkan  bahwa  guncangan  pada  kelompok  pangan  tertentu  akan  berdampak  pada  dua periode  berikutnya.  Hasil  analisis  juga  menggambarkan  bahwa shock yang  terjadi  oleh  salah satu  standar  deviasi  pada  harga  bahan  pokok  1  (beras,  minyak  goreng,  dan  gula)  akan meningkatkan harga bahan pokok pada kelompok 3 (ayam, sapi, dan telur ayam) pada periode kedua  dan  seterusnya  secara  positif.  Temuan  menarik  berikutnya  adalah  data  yang menunjukkan  bahwa  guncangan  harga  yang  terjadi  pada  kelompok  bahan  pokok  3  akan menyebabkan  penurunan  harga  bahan  pokok  pada  kelompok  komoditas  2  (bawang  merah, bawang putih, dan cabai merah) mulai setelah tiga periode berikutnya.

## 6. Ucapan Terima Kasih
Penelitian  ini  dapat  terlaksana  dengan  baik  berkat  dukungan  pedoman  dan  dana  dari Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, Universitas Bangka Belitung, melalui Program  Penelitian  Dosen  Tingkat  Universitas  berdasarkan  Surat  Keputusan  Rektor Universitas  Bangka  Belitung  Nomor  18.29/UN50/PP/III/2021.  Selanjutnya  tim  peneliti difasilitasi  dengan  kelengkapan  data  dari  Pusat  Informasi  Harga  Pangan  Strategis  sehingga proyeksi dapat terlaksana dengan baik. Peneliti mengucapkan terima kasih atas masukan yang luar biasa dari Universitas Bangka Belitung dan Pusat Informasi Harga Pangan Strategis dalam menyempurnakan penelitian ini.

## 7. Pernyataan Conflicts of Interest
Penulis menyatakan tidak ada potensi konflik kepentingan sehubungan dengan penelitian, kepengarangan, dan/atau publikasi dari artikel ini.

## Daftar Pustaka
Abbott, P. C., Hurt, C., &  Tyner, W. E. (2009). What’s Driving Food Prices?  March 2009 Update . Farm Foundation. https://doi.org/10.22004/ag.econ.48495
Ariefianto, M. D. (2012). Ekonometrika: Esensi  dan Aplikasi  dengan Menggunakan Eviews . Jakarta, Indonesia: Erlangga.
Asmarantaka,  R.  W.,  &  Oktaviani,  R.  (2009).  Gejolak  Harga  Komoditas  Pangan  Internasional: Dampak  dan  Implikasi  Kebijakan  Bagi  Ketahanan  Pangan  Indonesia. Jurnal  Agribisnis Dan Ekonomi Pertanian, 3 (1), 36-49. Retrieved from
https://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalagribisnis/article/view/17059
Awartani,  B.,  Aktham,  M.,  &  Cherif,  G.  (2016).  The  connectedness  between  crude  oil  and financial markets: Evidence from implied volatility indices. Journal of Commodity Markets ,
4 (1), 56–69. https://doi.org/10.1016/j.jcomm.2016.11.002
Batten, J. A., Ciner, C., & Lucey, B. M. (2014). Which precious metals spill over on which, when and why? Some evidence. Applied Economics Letters , 22 (6), 466–473.
https://doi.org/10.1080/13504851.2014.950789
Beckmann,  J.,  Belke,  A.,  &  Czudaj,  R.  (2014).  Does  global  liquidity  drive  commodity  prices? Journal of Banking & Finance , 48 , 224–234. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2014.04.007

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung
Cashin,  P.,  &  McDermott,  C.  J.  (2002).  The  Long-Run  Behavior  of  Commodity  Prices:  Small Trends and Big Variability. IMF Staff Papers , 49 (2), 175–199. http://www.jstor.org/stable/3872481
Chevallier, J., & Ielpo, F. (2013). Volatility spillovers in commodity markets. Applied Economics Letters , 20 (13), 1211–1227. https://doi.org/10.1080/13504851.2013.799748 Creti, A., Joëts, M., & Mignon, V. (2013). On the links between stock and commodity markets’ volatility. Energy Economics , 37 , 16–28. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2013.01.005 Deaton,  A.,  &  Muellbauer,  J.  (1980).  Analmost  ideal  demand  system. The  American  Economic Review,  70 ,  312–326.  Retrieved  from https://www.aeaweb.org/aer/top20/70.3.312- 326.pdf
Dekasari, D. A. (2018). Pemberdayaan Petani dalam Meningkatkan Ketahanan Pangan di Desa Sambiroto  Kecamatan  Padas  Kabupaten  Ngawi. Jurnal  Analisa  Sosiologi , 5 (1). https://doi.org/10.20961/jas.v5i1.18106
Direktorat Jenderal Perikanan Tangkap. (2003). Strategi Kebijakan Pemenuhan Protein Ikan dalam Mendukung  Ketahanan  Pangan  Nasional .  Jakarta,  Indonesia:  Departemen  Kelautan  dan Perikanan.
Enders, W. (2014). Applied Econometric Time Series (Wiley Series in Probability and Statistics) (4th ed.). Wiley.
Firdaus,  M.  (2011). Aplikasi  ekonometrika  untuk  data  panel  dan  time  series .  Bogor,  Indonesia:  IPB Press.
Gardebroek, C., Hernandez, M. A., & Robles, M. (2015). Market interdependence and volatility transmission  among  major  crops. Agricultural  Economics , 47 (2),  141–155. https://doi.org/10.1111/agec.12184
Gilbert,  C.  L.  (2010).  How  to  Understand  High  Food  Prices. Journal  of  Agricultural  Economics ,
61 (2), 398–425. https://doi.org/10.1111/j.1477-9552.2010.00248.x Hamadi,  H.,  Bassil,  C.,  &  Nehme,  T.  (2017).  News  surprises  and  volatility  spillover  among agricultural commodities: The case of corn, wheat, soybean and soybean oil. Research in International Business and Finance , 41 , 148–157. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.04.006 Hariyadi,  R.  D.,  Hardinsyah,  P.,  Hariyadi,  N.,  Andarwulan,  N.  S.,  Palupi,  E.,  Syamsir  &
Prangdimurti,  E.  (2003). Kebijakan  dan  Keragaan  Riset  Diversifikasi  Pangan  Pokok  di Indonesia .  Kerja  Sama  Kementerian  Riset  dan  Teknologi  dengan  Pusat  Kajian  Makanan Tradisional Institut Pertanian Bogor.
Harvey,  M.,  &  Pilgrim,  S.  (2011).  The  new  competition  for  land:  Food,  energy,  and  climate change. Food Policy , 36 , S40–S51. https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2010.11.009
Juanda, B. & Junaidi, J. (2012). Ekonometrika Deret Waktu: Teori & Aplikasi . Bogor, Indonesia: IPB Press.
Kang,  S.  H.,  McIver,  R.,  &  Yoon,  S.  M.  (2017).  Dynamic  spillover  effects  among  crude  oil, precious metal, and agricultural commodity futures markets. Energy Economics , 62 , 19–32. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2016.12.011
Magkonis, G. (2017). Dynamic Spillover Effects across Petroleum Spot and Futures Volatilities,
Trading Volume and Open Interest. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.2973743
Nicholson,  W.  (1999). Teori  Ekonomi  Mikro  Buku  2 .  Tangerang  Selatan,  Indonesia:  Binarupa Aksara.
Republik Indonesia. (2002). Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 68 Tahun 2002 Tentang Ketahanan  Pangan .  Lembaran  Negara  Republik  Indonesia  Tahun  2002  Nomor  142. Jakarta: Sekretariat Negara Republik Indonesia.

## Studi Identifikasi dan Proyeksi Siklus Harga Komoditas Pangan di Masa Pandemi COVID-19 sebagai Kajian Aspek Pengawasan Pemasaran Produk Pangan di Bangka Belitung
Roache, S. K. (2010). What Explains the Rise in Food Price Volatility? SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.1617028
Serra, T., Zilberman, D., & Gil, J. (2010). Price volatility in ethanol markets. European Review of Agricultural Economics , 38 (2), 259–280. https://doi.org/10.1093/erae/jbq046 Setiawan,  A.  F.,  &  Hadianto,  A.  (2014).  Fluktuasi  Harga  Komoditas  Pangan  dan  Dampaknya Terhadap  Inflasi  di  Provinsi  Banten. Journal  of  Agriculture,  Resource  and  Environmental Economics , 1 (2), 81–97. https://doi.org/10.29244/jaree.v1i2.11804
Śmiech, S., Papież, M., Fijorek, K., & Dąbrowski, M. A. (2019). What drives food price volatility? Evidence based on a generalized VAR approach applied to the food, financial and energy markets. Economics , 13 (1). https://doi.org/10.5018/economics-ejournal.ja.2019-14 Trujillo-Barrera,  A.,  Mallory,  M.  L.,  Garcia,  P.  (2012).  Volatility  Spillovers  in  U.S.  Crude  Oil,
Ethanol, and Corn Futures Markets. Journal of Agricultural and Resource Economics, 37 (2), 247–262. http://doi.org/10.22004/ag.econ.134275
Zhang,  Z.,  Lohr,  L.,  Escalante,  C.,  &  Wetzstein,  M.  (2009).  Ethanol,  Corn,  and  Soybean  Price
Relations in a Volatile Vehicle-Fuels Market. Energies , 2 (2), 320–339.
https://doi.org/10.3390/en20200320

## __________________________

## Tentang Penulis
1. Muhammad  Faisal  Akbar memperoleh  gelar  Magister  dari  Universitas  Indonesia,  pada tahun  2016.  Penulis  adalah  dosen  pada  Program  Studi  Ekonomi,  Fakultas  Ekonomi, Universitas Bangka Belitung, Indonesia . E-Mail: akbarf755@gmail.com
2. Izma  Fahria memperoleh  gelar  Magister  dari  Universitas  Gadjah  Mada,  Indonesia,  pada tahun  2016.  Penulis  adalah  dosen  pada  Program  Studi  Matematika,  Fakultas  Teknik, Universitas Bangka Belitung, Indonesia . E-Mail: fahriaizma@yahoo.com