konsumen. Granger Causality Test digunakan untuk mencari tahu apakah terdapat pemimpin harga beberapa komoditas pangan utama di tingkat produsen dan
konsumen . Pengolahan data dilakukan secara bertahap, dimulai dengan pengelompokan data. Data yang telah ditabelkan dipersiapkan untuk input
komputer sesuai dengan model yang digunakan. Proses pengolahan data sekunder pada penelitian ini menggunakan Microsoft Excel 2007, Minitab 16, dan Eviews
6.
3.4 Pengolahan dan Analisis Data
3.4.1 Uji Stasioneritas Data
Data yang stasioner merupakan syarat penting bagi analisis time series. Untuk menghindari adanya regresi langsung spurious regression. Oleh karena
itu, perlu dilakukan uji stasioner adalah data yang memiliki kecenderungan untuk mendekati nilai rata-ratanya dan berfluktasi disekitar nilai rata-ratanya
Gujarati,2003 Secara umum, uji stasioneritas dlakukan melalui unit root test, yaitu test
yang dilakukan dengan melihat secara visual grafis melalui time series plot ada atau tidaknya trend pada variabel yang digunakan. Apabila plotnya cenderung
naik terus atau turun terus maka data tidak stasioner. Metode yang dapat digunakan untuk melihat kestasioneran data dalam
penelitian ini adalah metode Augmented Dickey Fuller ADF Test dan Philip Pheron PP Test. Kebanyakan analisis time series menggunakan uji ADF.
Sedangkan metode PP hanya disunakan pada data yang mengandung struktural break, yaitu patahan pada pergerakan data yang terjadi karena adanya kejadian
luar biasa dalam perekonomian, misal krisis ekonomi. Hasil data yang stasioner pada tingkat level dapat diolah dengan
menggunakan metode VAR biasa, Namun jika hasil dari hasil uji ADF mengandung akar unit atau dengan kata lain tidak staaioner pada tingkat level.
Maka harus dilakukan penarikan diferensial samapai data stasioner, dilakukan pengujian pada tingkat first difference atau second difference. Alternatif lain yang
dapat digunakan jika data tidak stasioner namun terkointergrasi adalah dengan metode Vector Error Correction Model VECM.
Uji stasioneritas akan dilakukan dengan metode ADF dan PP sesuai dengan bentuk tren deterministik yang dikandung oleh setiap variabel. Hasil series
stasioner akan berujung pada penggunaan VAR dengan metode standar. Sementara series non stasioner akan berimplikasi pada dua pilihan VAR, VAR
dalam bentuk diferens atau VECM. Keberadaan variabel non stasioner meingkatkan kemungkinan keberadaan
hubungan kointegrasi antar variabel. Maka pengujian kointegrasi diperlukan untuk mengetahui keberadaan hubungan tersebut. Pengujian kointegrasi diperlukan
untuk mengetahui keberadaan hubungan tersebut. Pengujian kointegrasi sebaiknya tetap dilakukan pada data stasioner, mengingat terdapatnya kemungkinan
kesalahan pengambilan kesimpulan pengujian unit root terkait dengan the power of the test.
3.4.2 Metode Pengujian Granger Causality
