IX. INTEGRASI SPASIAL PADA PASAR MINYAK
GORENG DI INDONESIA
Meskipun industri minyak goreng sawit telah tersebar di 19 propinsi, sentra produksi minyak goreng yang utama masih terpusat di Indonesia bagian barat,
yaitu di Sumatera dan Jawa. Integrasi spasial pada pasar domestik untuk komoditas minyak goreng menyebabkan perubahan harga yang terjadi di wilayah
produsen akan ditransmisikan ke wilayah konsumen. Pasar di wilayah konsumen yang tidak terintegrasi dengan wilayah produsen cenderung akan merugikan
konsumen karena perubahan harga di wilayah produsen tidak ditransmisikan sehingga harga di wilayah konsumen cenderung sulit untuk turun.
9.1 Pengujian Stasioneritas Data
Sebagaimana prosedur yang dilaksanakan dalam analisis integrasi pasar vertikal, langkah pertama adalah pengujian terhadap stasioneritas data harga
minyak goreng di setiap kota yang dianalisis karena adanya dugaan bahwa data harga minyak goreng di 10 kota yang dianalisis dalam penelitian ini bersifat non
stasioner. Jika terdapat akar unit berarti data tersebut non stasioner. Pengujian stasioneritas dilakukan pada level dan first difference dan menggunakan metode
ADF. Spesifikasi model yang dipilih untuk tingkat level adalah model dengan konstansta dan tanpa trend.
Tabel 28 Hasil Pengujian Stasioneritas Data
Variabel Harga log ADF Test Pada Level
ADF Test Pada First
Difference
Medan LMGMDN -1.06 lag 0
- 11.18 lag 0 Pekanbaru LMGPKB
-1.86 lag 0 - 11.77 lag 0
Palembang LMGPLB -0.60 lag 0
- 11.69 lag 0 Jakarta LMGJKT
-1.02 lag 0 - 13.20 lag 0
Bandung LMGBDG -0.91 lag 0
- 11.82 lag 0 Semarang LMGSMR
-1.03 lag 0 - 11.55 lag 0
Surabaya LMGSBY -1.03 lag 0
- 11.08 lag 0 Denpasar LMGDPS
-1.60 lag 0 - 11.46 lag 0
Pontianak LMGPTK -0.89 lag 0
- 10.35 lag 0 Makasar LMGMKS
-0.57 lag 0 - 10.31 lag 0
Critical Value 1 5
10 -3.48
-2.88 -2.58
-2.58 -1.94
-1.62 Keterangan: Panjang lag optimal berdasarkan Akaike’s Information Criterion AIC, Hipotesis H
: Series mempunyai akar unit nonstasioner, tanda berarti H ditolak data stasioner
Dari hasil pengujian dapat dilihat jika seluruh series harga bersifat non stasioner pada level. Pengujian pada tingkat first difference memperlihatkan jika
seluruh data telah stasioner I1.
9.2 Penentuan Lag Optimal
Penentuan panjang lag diperlukan dalam pembentukan model VAR integrasi spasial pasar minyak goreng. Output penentuan lag dengan Eviews
akan menampilkan kandidat lag optimal menurut beberapa kriteria. Dalam penelitian ini, lag yang dianggap optimal ditentukan berdasarkan kriteria Schwarz
Information Criterion SC. Berdasarkan hasil penentuan panjang lag VAR untuk pasar CPO dan minyak goreng domestik Tabel 29 disimpulkan jika VAR akan
stabil hingga lag ke-1, dan pada lag ke-2 tidak akan stabil lagi. Dengan demikian dalam model VAR akan dimasukkan kelambanan dari setiap variabel hanya lag
pertamanya.
Tabel 29 Hasil pemilihan lag optimal menurut beberapa kriteria
Lag LogL
LR FPE
AIC SC
HQ 1773.120
NA 5.45e-24
-25.18743 -24.97732
-25.10205 1
2453.467 1253.782
1.37e-27 -33.47811 -31.16682 -32.53887
2 2574.298
205.4111 1.04e-27 -33.77568 -29.36321 -31.98259
3 2660.052
133.5319 1.34e-27
-33.57217 -27.05853
-30.92522 4
2754.567 133.6707 1.61e-27 -33.49381
-24.87900 -29.99301
5 2833.379
100.2042 2.59e-27
-33.19113 -22.47514
-28.83647 6
2917.517 94.95591
4.27e-27 -32.96453
-20.14737 -27.75602
7 3039.355
120.0979 4.71e-27
-33.27651 -18.35818
-27.21414 8
3163.109 104.3065
6.11e-27 -33.61584
-16.59634 -26.69963
Lag yang terpilih
9.3 Pengujian Kausalitas Blok
Pengujian kausalitas blok bertujuan untuk melihat hubungan sebab akibat antar harga yang ditunjukkan dengan melihat apakah suatu variabel dapat
digunakan merupakan variabel endogen atau merupakan variabel eksogen dalam suatu persamaan. Dalam penelitian ini, pengujian kasualitas dilakukan terhadap
kelompok harga minyak goreng domestik yang terdiri dari harga minyak goreng di 10 kota besar di Indonesia. Metode yang digunakan adalah VAR Granger
