yang signifikan dan bernilai negatif. Berdasarkan Ariefianto 2012, model koreksi kesalahan adalah valid dan stabil jika nilai parameternya adalah negatif
dengan nilai absolut kurang dari satu dan signifikan. Arti dari kointegrasi kesalahan tersebut yaitu terdapat penyesuaian dari jangka pendek ke jangka
panjang pada IHK Jawa Barat yang dikoreksi setiap bulannya sebesar 0.063. Berdasarkan Tabel 18, pada jangka pendek hanya terdapat tiga dari dua
belas variabel yang signifikan pada taraf nyata 5. Variabel-variabel tersebut adalah variabel IHK Jawa Barat pada lag ke-1, harga kedelai pada lag ke-1, dan
harga kedelai pada lag ke-3. Hanya sedikitnya variabel yang berpengaruh signifikan dalam jangka pendek terjadi karena suatu variabel bereaksi terhadap
variabel lainnya membutuhkan waktu lag, dan pada umumnya reaksi suatu variabel terhadap variabel lainnya terjadi dalam jangka panjang Firdaus 2011.
Hubungan jangka panjang pada hasil estimasi VECM menunjukkan bahwa ketiga variabel harga komoditas pangan yang dianalisis memiliki tanda koefisien
yang positif. Hal ini memiliki arti bahwa setiap kenaikan harga komoditas pangan akan menyebabkan peningkatan pada IHK Jawa Barat dalam jangka panjang.
Hubungan tersebut sudah sesuai dengan hipotesis penelitian, yaitu fluktuasi harga komoditas pangan berpengaruh positif terhadap IHK Jawa Barat. Hal ini
dikarenakan harga komoditas pangan mampu merespon secara cepat peningkatan permintaan seperti yang terjadi pada hari raya aggregate demand shock.
Peristiwa ini merupakan penyebab inflasi dari demand pull inflation. Selain itu, harga komoditas pangan juga mampu merespon dengan cepat terhadap non-
economic shocks seperti banjir, tanah longsor, musim, serangan hama penyakit, maupun gangguan distribusi yang mengandung ketidakpastian. Faktor-faktor
tersebut menyebabkan terjadinya inflasi dari sisi cost push inflation. Pengaruh yang positif dari harga komoditas pangan terhadap inflasi tersebut
sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Furlong dan Ingenito 1996 bahwa pergerakan harga komoditas pangan atau pertanian akan selaras dengan
perkembangan harga barang secara keseluruhan, walaupun besarannya akan berbeda. Respon harga komoditas yang cepat tersebut dapat memberikan sinyal
bahwa kenaikan harga-harga barang lainnya akan menyusul sehingga tekanan inflasi meningkat.
Terdapat dua variabel yang signifikan memengaruhi IHK Jawa Barat pada taraf nyata 5 dalam analisis VECM jangka panjang, yaitu harga beras dan harga
gula. Adapun harga kedelai tidak memengaruhi IHK Jawa Barat secara signifikan pada taraf nyata 5. Menurut Gujarati 2003, model VAR bersifat ateoritis maka
koefisien dalam estimasi VAR sulit untuk diinterpretasikan, sehingga untuk selanjutnya analisis akan dilakukan pada Impulse Response Functions IRF dan
Forecast Error Decomposition Variance FEDV.
7.3 Analisis
Impulse Response Functions IRF
Analisis Impulse Response Functions IRF pada penelitian ini dilakukan untuk mengetahui respon dinamis variabel Indeks Harga Konsumen IHK
terhadap guncangan harga komoditas pangan yang dianalisis. Gambar 12 menunjukkan respon IHK Jawa Barat dalam jangka panjang terhadap guncangan
harga komoditas pangan dalam satuan standar deviasi. Sumbu vertikal adalah respon IHK Jawa Barat terhadap guncangan harga pangan, sedangkan sumbu
horizontal adalah periode waktu bulan. Secara umum, respon IHK Jawa Barat terhadap guncangan harga beras,
gula, dan kedelai pada jangka panjang terus mengalami peningkatan dan tidak mendekati suatu titik keseimbangan convergence. Hal ini mengindikasikan
bahwa guncangan harga beras, kedelai, dan gula pasir meninggalkan pengaruh permanen terhadap IHK Jawa Barat, sehingga fluktuasi harga komoditas pangan
tersebut akan selalu berpengaruh terhadap kestabilan IHK Jawa Barat. Implikasi dari hal tersebut adalah bahwa untuk menjaga stabilitas IHK Jawa Barat maka
harus selalu disesuaikan dengan kebijakan terhadap harga komoditas pangan yang dianalisis.
Gambar 12 Hasil analisis impulse responses functions Hasil analisis impulse response juga menunjukkan bahwa pada dua belas
periode ke depan dari periode penelitian tahun 2013, guncangan yang terjadi pada harga beras dan gula selalu direspon positif oleh IHK Jawa Barat.
Guncangan harga beras sebesar satu standar deviasi pada periode ke-12 akan menyebabkan peningkatan pada IHK Jawa Barat sebesar 0.393, sedangkan
guncangan harga gula pasir sebesar satu standar deviasi pada periode ke-12 akan menyebabkan peningkatan pada IHK Jawa Barat sebesar 0.449. Adapun
guncangan pada harga kedelai pada awal periode direspon negatif oleh IHK Jawa Barat. Hal ini tidak sesuai dengan hipotesis dan dimungkinkan terjadi karena
variabel harga kedelai tidak signifikan dalam memengaruhi variabel IHK. Namun untuk seterusnya dalam jangka panjang, guncangan harga kedelai direspon positif
oleh IHK dan terus mengalami peningkatan. Guncangan harga kedelai sebesar satu standar deviasi pada periode ke-12 akan mengakibatkan peningkatan pada
IHK Jawa Barat sebesar 0.069. Hasil analisis impulse response model VECM pada dua belas periode ke depan dapat dilihat pada tabel 19.
-.005 .000
.005 .010
.015 .020
.025
5 10
15 20
25 30
35 40
45 50
Response of LNIHKJB to LNBERAS
-.005 .000
.005 .010
.015 .020
.025
5 10
15 20
25 30
35 40
45 50
Response of LNIHKJB to LNGULA
-.005 .000
.005 .010
.015 .020
.025
5 10
15 20
25 30
35 40
45 50
Response of LNIHKJB to LNKEDELAI
Response to Cholesky One S.D. Innovations
Tabel 19 Hasil analisis impulse response functions
Periode LNIHKJB
LNBERAS LNGULA
LNKEDELAI 1
0.003506 0.000000
0.000000 0.000000
2 0.005656
0.000209 6.04E-05
-0.000748 3
0.006004 0.000426
0.000224 -0.001370
4 0.005111
0.000605 0.000563
-0.001651 5
0.004026 0.001126
0.001330 -0.000559
6 0.003870
0.001664 0.002068
0.000134 7
0.004686 0.002182
0.002582 0.000267
8 0.005726
0.002546 0.002822
4.37E-06 9
0.006220 0.002867
0.003098 1.32E-05
10 0.006137
0.003145 0.003474
0.000170 11
0.005924 0.003499
0.003980 0.000434
12 0.005963
0.003925 0.004485
0.000691
7.4 Analisis
Forecast Error Variance Decomposition FEVD
Forecast Error Variance Decomposition FEVD digunakan untuk mengetahui prediksi kontribusi persentase varians setiap variabel terhadap
perubahan suatu variabel tertentu. Analisis ini ingin mengetahui prediksi kontribusi presentase harga komoditas pangan yang dianalisis dalam menjelaskan
keragaman IHK Jawa Barat pada dua belas periode ke depan dari periode penelitian tahun 2013. Selain itu juga dapat diketahui komoditas pangan mana
yang paling dominan memengaruhi Inflasi di Jawa Barat. Hasil FEVD selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 20.
Tabel 20 Hasil analisis forecast error variance decomposition
Periode LNIHKJB
LNBERAS LNGULA
LNKEDELAI 1
100.0000 0.000000
0.000000 0.000000
2 98.64962
0.097201 0.008140
1.245042 3
96.73087 0.271460
0.064593 2.933082
4 94.56086
0.525416 0.328795
4.584925 5
92.83174 1.406743
1.619124 4.142390
6 89.27468
3.001262 4.162226
3.561833 7
85.05773 5.003240
6.974214 2.964820
8 81.91365
6.756028 8.961765
2.368562 9
79.30676 8.266545
10.51743 1.909260
10 76.55910
9.679488 12.16835
1.593063 11
73.32039 11.15465
14.12998 1.394989
12 69.84193
12.68211 16.18799
1.287963
Berdasarkan hasil FEVD dapat disimpulkan bahwa pada periode pertama, keragaman IHK Jawa Barat hanya disebabkan oleh guncangan IHK Jawa Barat itu
