43 Berdasarkan tabel diatas, hasil uji kointegrasi ditemukan bahwa
terdapat satu persamaan yang terkointegrasi pada taraf signifikan 5. Hal ini berarti hipotesis nol yang menyatakan bahwa tidak ada kointegrasi
ditolak. Hal ini menyatakan bahwa maksimal ada satu kointegrasi diterima. Uji kointegrasi menunjukkan bahwa diantara variabel yang ada di penelitian
ini memiliki hubungan kombinasi linear yang bersifat stasioner kointegrasi. Adanya kointegrasi di dalam persamaan menunjukkan bahwa terdapat
hubungan jangka panjang diantara variabel-variabel tersebut.
6.2.5 Uji kausalitas Granger
Uji kausalitas granger digunakan untuk membuktikan apakah suatu variabel memmpunyai hubungan dua arah atau hanya satu arah saja. Uji
kausalitas granger melihat apakah adakah pengaruh masa lalu terhadap kondisi saat ini. uji kausalitas granger melihat adakah hubungan kausal
sebab akibat antara pasar pasar yang menjadi sample dalam penelitian ini. Dari hasil pengujian kausalitas granger terlihat bahwa bahwa harga
ayam broiler di pasar Jasinga dan pasar Citeureup terjadi hubungan kausalitas dua arah atau hubungan sebab akibat. Hal ini dapat diartikan
apabila terjadi perubahan harga ayam broiler pada pasar Jasinga maka akan mempengaruhi pada perubahan harga ayam broiler di pasar Citeureup.
Demikian pula sebaliknya, apabila terjadi perubahan harga ayam broiler di pasar Citeureup maka akan memperngaruhi harga ayam broiler di pasar
Jasinga. Hubungan kausalitas dua arah yang signifikan juga terjadi antara harga ayam broiler di pasar Cibinong dan pasar Citeureup. Hal ini berarti
apabila terjadi perubahan harga ayam broiler pada pasar Cibinong maka akan mempengaruhi pada perubahan harga ayam broiler di pasar Citeureup.
Demikian pula sebaliknya, apabila tejadi perubahan harga ayam broiler di pasar Citeureup maka akan mempengaruhi harga ayam broiler di
pasar Cibinong.Uji kausalitas granger antara harga ayam broiler di pasar Cibinong dengan harga di pasar Jasinga menunjukkan hubungan kausalitas
satu arah
44 Demikian pula sebaliknya, apabila tejadi perubahan harga ayam
broiler di pasar Citeureup maka akan mempengaruhi harga ayam broiler di pasar Cibinong. Uji kausalitas granger antara harga ayam broiler di pasar
Cibinong dengan harga di pasar Jasinga menunjukkan hubungan kausalitas satu arah. Artinya, perubahan harga pada pasar Cibinong dapat
mempengaruhi harga pada pasar Jasinga, namun perubahan harga pada pasar Jasinga tidak dapat mempengaruhi harga ayam broiler pada pasar
Cibinong. Tabel 7. Hasil Uji Kausalitas Granger
Null hypotesis Obs
F-statistic prob
JASINGA does not Granger Cause LEUWILIANG
34 0.62721
0.5412 LEUWILIANG does not Granger
Cause JASINGA 34
2.67942 0.0855
CIBINONG does not Granger Cause LEUWILIANG
34 2.32284
0.1160 LEUWILIANG does not Granger
Cause CIBINONG 34
0.41071 0.6670
CIEUTEREUP does not Granger Cause LEUWILIANG
34 0.18062
0.8357 LEUWILIANG does not Granger
Cause CIEUTEREUP 34
3.10481 0.0600
CIBINONG does not Granger Cause JASINGA
34 10.4247
0.0004 JASINGA does not Granger Cause
CIBINONG 34
2.21788 0.1270
CIEUTEREUP does not Granger Cause JASINGA
34 3.91491
0.0313 JASINGA does not Granger Cause
CIEUTEREUP 34`
6.85093 0.0037
CIEUTEREUP does not Granger Cause CIBINONG
34 5.33770
0.0106 CIBINONG does not Granger Cause
CIEUTEREUP 34
18.6876 6.E-06
Keterangan : signifikan pada α= 5
45
6.2.6 Estimasi Model VAR Model VAR yang digunakan dalam penelitian ini adalah VARD
VAR in difference model VARD digunakan karena data yang ada stasioner pada tingkat first difference serta model VARD sesuai dengan
subtansi penelitian ini yaitub untuk melihat transmisi harga serta hubungan keterpaduan antara pasar. Hasil estimasi model VAR dapat dilihat pada
tabel 8. Tabel 8. Estimasi Model VAR
Variabel DlogLeuwilia
ng DlogJasinga
Dlogibinong DlogCiteureu
p DlogLeuwiliang-1
[ 0.85947] [0.90501]
[ 0.52782] [ 0.42387]
DlogLeuwiliang-2 [ 0.61432] [ 0.07755]
[ 0.68142] [ 1.60890]
DlogLeuwiliang-3 [-0.87848]
[-0.87261] [ 0.58188]
[ 0.02709] DlogJasinga-1
[-0.63237] [ 0.16481]
[-1.21740] [ 2.14321]
DlogJasinga-2 [-1.38165]
[-3.18748] [-1.48683]
[-2.12103] DlogJasinga-3
[-0.16527] [ 1.48431]
[-0.21561] [-0.04119]
Dlogibinong-1 [ 1.05227]
[ 3.81941] [ 0.26221]
[ 2.12925] Dlogibinong-2
[-1.17037] [-5.40300]
[-0.29659] [-1.02110]
Dlogibinong-3 [ 2.69453]
[ 5.15646] [ 0.64346]
[ 1.67790] DlogCiteureup-1
[ 0.28789] [ 1.07716]
[ 1.44783] [-2.30941]
DlogCiteureup-2 [ 0.24903]
[ 1.53358] [ 0.43105]
[-0.68849] DlogCiteureup-3
[-0.36242] [ 2.37680]
[ 0.01703] [ 0.05528]
C [ 0.09615]
[-0.35138] [ 0.86483]
[ 0.04647] R-squared
0.504455 0.885434
0.424628 0.801415
Keterangan : Angka dalam [ ] adalah nilai statistik, nyata pada taraf 5
Hasil dari model VARD yang ada pada tabel menunjukkan bahwa harga ayam broiler di pasar Leuwiliang dipengaruhi secara nyata pada taraf
nyata 5 oleh variabel harga di pasar Cibinong pada 3 periode sebelum nya. Selain itu, berdasarkan hasil yang diperoleh dapat menjelasakan pendugaan
harga yang akan datang melalui variabel-variabel yang digunakan pada model sebesar 50,44 persen dan sisanya sebesar 49,56 dijelaskan oleh
komponen lain diluar model error. Harga ayam broiler di pasar Jasinga dipengaruhi oleh variabel harga
sebelumnya di pasar cibinong hingga tiga periode sebelumnya dan harga di pasar Citeureup pada tiga periode sebelumnya. Sedangkan hasil pada pasar
cibinong menunjukkan bahwa tidak ada pasar yang berpengaruh secara signifikan pada taraf nyata lima persen.
46 Harga ayam broiler di pasar Citeureupdipengaruhi oleh harga
sebelumnya di pasar citeureup sendiri dan harga di pasar jasinga pada periode sebelumnya serta dua periode sebelum nya. Serta harga di pasar
Cibinong pada periode sebelumnya. Sedangkan untuk pendugaan harga di masa datang sebesar 80,1 dapat dijelaskan melalui variabel-variabel yang
digunakan dalam model sedangkan 19,9 yang dijelaskan oleh komponen error.
Menurut Widarjono 2010 menyatakan bahwa untuk menginterpretasi koefisien model VAR Vector autoregression secara individual merupakan
hal yang sulit karena VAR adalah pemodelan simultan yang berbentuk reduced from matrix yang bertujuan untuk menangkap dinamika data time
series,oleh karena itu untuk menggambarkan bagaimana hubungan dinamis antar data digunakan fungsi respon impuls dan dekomposisi ragam.
6.2.7 Analisis Fungsi Respons Impuls
Analisis fungsi respons impuls digunakan untuk mengetahui dampak yang terjadi jika salah satu variabel endogen terjadi shock terhadap variabel
endogen yang lain. Analisis ini mengukur respon perubahan masing masing variabel terhadap shock yang terjadi pada salah satu variabel. Oleh karena
itu pada analisis fungsi respons impuls dapat diketahui respon yang terjadi dari suatu variabel terhadap variabel lainnya baik itu respon nya negatif
maupun positif. Sumbu horizontal menggambarkan periode ke depan setelah
terjadinya shock, sedangkan sumbu vertikal menggambarkan nilai respon dari shock. Pada penelitian ini mengambil respon impuls hingga 20 periode
mendatang. Data yang disajikan dalam bentuk tabel dapat dilihat pada lampiran. Dari hasil respons impuls dapat terlihat bahwa apabila harga ayam
broiler di pasar Citeureup terjadi shock atau guncangan sebesar satu standar deviasi maka respons akan yang dialami oleh pasar lainnya, pada periode
pertama respon yang dialami ketiga pasar lainnya adalah positif,pada periode pertama, ketiga pasar belum menunjukkan respon terhadap
guncangan, akan terjadi respon positif pada ketiga pasar dimulai dari
47 periode kedua, pasar cibinong sebesar 0.009109, pasar Jasinga sebesar
0.005465 dan respons terendah dialami oleh pasar Leuwiliang yaitu sebesar 0.002653. Respons tersebut terus berfluktuasi di setiap pasar. Penurun
tertinggi terjadi pada periode ke empat yaitu pasar Cibinong sebesar - 0,002518, pasar Jasinga sebesar -0,012958 dan pasar Leuwiliang sebesar -
0,014772. Respon ketiga pasar terhadap guncangan yang terjadi pada pasar Citeureup akan terus berfluktuasi pada ketiga pasar lainnya hingga
akhir periode. Pasar Leuwiliang terjadi shock atau guncangan sebesar satu standar deviasi maka respons yang dialami oleh pasar lainnya, pada periode
pertama, pasar Citeureup dan Jasinga akan merespon positif, masing-masing sebesar 0,008509 dan 0.009703 dan pasar cibinong merespon negatif
sebesar -0,00977. Pada periode ke empat dapat terlihat bahwa fenomena ini terjadi kembali, yaitu pada Pasar Citeureup merespon guncangan dengan
nilai yang negatif yaitu sebesar -0,010408 dan Jasinga sebesar -0,002646, sedangkan pasar Cibinong merespon positif dengan nilai sebesar 0,006158.
Hingga akhir periode respon ketiga pasar terus berfluktuatif hal ini dapat dilihat dari nilai yang berbeda di setiap periode nya lampiran Pasar
Jasinga terjadi shock atau guncangan sebesar satu standar deviasi maka respon yang dialami oleh ketiga pasar lainnya adalah ; pasar Cibinong dan
Citeureup merespon positif dengan nilai masing-masing sebesar 0,002215 dan 0,014135 sedangkan pasar Leuwiliang pada periode pertama tidak
merespon adanya guncangan tersebut, respon di pasar leuwiliang dimulai pada periode kedua sebesar 0,00125. Pada periode ke empat, respon yang
dialami ketiga pasar adalah negatif dengan pasar Cibinong sebesar -0,00809,
