Dampak Guncangan Harga CPO Domestik Terhadap Harga Minyak

Tabel 31 menampilkan output pengujian kointegrasi harga minyak goreng di 10 kota besar di Indonesia dengan metode Johansen Cointegration Test. Spesifikasi model yang digunakan dalam pengujian adalah model dengan konstanta tanpa tren, dengan asumsi tidak terdapat tren pada data yang dianalisis. Asumsi ini sesuai dengan kriteria Schwarz dalam penentuan rank dan model. Pemilihan lag berdasarkan pemilihan lag optimum menurut kriteria Schwarz, dimana diperoleh lag 1 sebagai lag optimum model VAR hubungan harga minyak goreng di 10 kota besar di Indonesia. Hasil pengujian kointegrasi menunjukkan adanya 7 persamaan kointegrasi diantara 10 variabel harga minyak goreng antar kota. Kesimpulan tersebut diperoleh dari nilai trace statistic dan max-eigen statistic yang lebih besar dari nilai kritisnya untuk hipotesis nol terdapat persamaan kointegrasi ≤ 6. Adanya hubungan kointegrasi berarti harga minyak goreng di setiap kota mempunyai keseimbangan jangka panjang dengan kota yang lain sehingga fluktuasi yang terjadi di satu kota akan menyebabkan fluktuasi di wilayah lain. Hubungan jangka panjang pasar minyak goreng di 10 kota ditampilkan pada Tabel 32 Ketujuh persamaan jangka panjang tersebut diperoleh dari sistem VAR yang disusun dengan tujuan untuk melihat hubungan harga minyak goreng di kota-kota yang merupakan wilayah konsumen dengan ketiga kota yang termasuk wilayah produsen minyak goreng terbesar yaitu Medan, Pekanbaru dan Surabaya. Hal ini juga sesuai dengan hasil pengujian kausalitas blok sebelumnya, dimana Medan dan Surabaya memperlihatkan kecenderungan sebagai pasar acuan. Dalam jangka panjang, harga minyak goreng di Makasar, Pontianak, Denpasar, Semarang, Bandung, Jakarta dan Palembang dipengaruhi secara signifikan oleh harga minyak goreng di Surabaya. Hal ini menunjukkan bahwa Surabaya merupakan pasar acuan utama dalam pasar minyak goreng di Indonesia. Harga minyak goreng di Medan dan Pekanbaru juga berpengaruh secara signifikan terhadap harga minyak goreng di kota besar lain, kecuali Palembang yang tidak dipengaruhi oleh harga minyak goreng di kedua kota tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa Sumatera Selatan sebagai salah satu produsen minyak goreng mempunyai kemampuan untuk memenuhi kebutuhan minyak goreng di wilayahnya sendiri. Harga minyak goreng di Medan juga tidak berpengaruh signifikan terhadap harga minyak goreng di Jakarta. Pertumbuhan industri minyak goreng sawit di wilayah DKI dan di daerah satelit Jakarta dewasa ini telah meningkatkan kemampuan industri minyak goreng untuk memenuhi kebutuhan minyak goreng di wilayah itu. Pasar minyak goreng di Jakarta hanya terintegrasi dengan pasar minyak goreng di Pekanbaru dan Surabaya. Tabel 32 Persamaan jangka panjang hubungan harga minyak goreng di 10 kota besar Variabel eksogen Persamaan Kointegrasi Ke- 1 2 3 4 5 6 7 LMG MKS-1 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 LMG PTK-1 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 LMG DPS-1 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 LMG SMR-1 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 LMG BDG-1 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 LMG PLB-1 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 LMG JKT-1 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 LMG PKB-1 0.6633 0.7454 -2.1033 0.8039 0.4139 0.0573 -0.1480 LMG SBY-1 1.5686 -0.8995 -6.7599 -1.0453 -0.9939 -0.8363 -0.8844 LMG MDN-1 -3.1599 -0.7329 7.6301 -0.6598 -0.3787 -0.1839 0.0213 C -0.7883 -1.0585 2.2990 -0.8926 -0.4035 -0.3149 0.0381 signifikan pada taraf nyata 5

9.5 Estimasi Model VECM

Adanya hubungan kointegrasi harga pada pasar minyak goreng antar kota menjadi dasar pemilihan VECM sebagai model untuk menggambarkan integrasi spasial pada pasar minyak goreng di Indonesia. Dengan model VECM akan diketahui hubungan jangka panjang dan jangka pendek antar variabel harga. Keseimbangan jangka panjang yang terjadi antar pasar minyak goreng sangat dimungkinkan mengalami deviasi atau penyimpangan dalam jangka pendek. Dalam model VECM dapat dilihat apakah deviasi tersebut terkoreksi menuju keseimbangan jangka panjangnya atau tidak. Jika variabel eksogen dan endogen dalam suatu persamaan terkointegrasi, maka deviasi yang terjadi dalam jangka pendek akan dikoreksi secara signifikan oleh ECT. Sebaliknya jika ECT tidak berpengaruh signifikan maka penyimpangan yang terjadi dalam jangka pendek tidak akan terkoreksi sehingga dalam jangka panjang juga tidak terjadi keseimbangan. Estimasi model VECM integrasi spasial pada pasar minyak goreng menghasilkan hubungan jangka pendek antara harga pada pasar minyak goreng di 10 kota besar yang ditampilkan pada Tabel 33. Di dalam model VECM tersebut terdapat 7 error correction term ECT yang merupakan lag residu yang diperoleh dari ketujuh persamaan kointegrasi. Tabel 33 Persamaan Jangka Pendek Hubungan Harga Minyak Goreng di 10 Kota Besar Variabel Indipenden Variabel Dependen DLPMG MKS DLPMG PTK DLPMG D7S DLPMG SMR DLPMG BDG DLPMG PLB DLPMG JKT DLPMG PKB DLPMG SBY DLPMG MDN ECT1 -0.332 -0.130 -0.206 -0.019 -0.095 0.072 -0.001 0.148 -0.039 -0.006 ECT2 -0.118 -0.631 0.300 0.128 0.162 -0.060 0.461 0.112 0.090 -0.093 ECT3 -0.121 -0.035 -0.039 0.042 0.027 0.053 0.043 -0.001 0.041 -0.089 ECT4 -0.173 0.040 -0.267 -0.605 0.001 -0.465 -0.826 -1.170 -0.432 -0.631 ECT5 0.339 0.237 -0.294 0.314 -0.445 0.761 0.508 0.524 0.416 0.703 ECT6 -0.018 0.233 -0.043 0.066 0.074 -0.473 0.022 -0.047 0.054 0.033 ECT7 0.086 -0.166 0.249 -0.195 0.001 -0.320 -0.666 0.187 -0.101 -0.055 DLPMG MKS-1 0.115 0.049 0.116 -0.040 -0.033 0.008 -0.104 0.063 -0.002 0.052 DLPMG PTK-1 0.098 0.219 0.120 0.220 0.184 0.104 -0.088 0.152 0.211 0.199 DLPMG DPS-1 0.042 0.031 -0.135 -0.143 -0.078 -0.043 -0.250 -0.134 -0.052 0.099 DLPMG SMR-1 0.058 0.124 -0.131 0.136 0.050 -0.111 0.211 0.194 0.296 0.339 DLPMG BDG-1 -0.695 -0.677 -0.373 -0.637 -0.548 -0.819 -0.261 -0.951 -0.882 -1.014 DLPMG PLB-1 -0.047 -0.380 -0.252 -0.302 -0.245 -0.213 -0.051 -0.192 -0.340 -0.414 DLPMG JKT-1 0.066 0.016 0.185 -0.015 -0.012 0.284 -0.116 0.343 0.158 -0.042 DLPMG PKB-1 0.083 0.268 0.129 0.226 0.101 0.071 0.027 0.197 0.166 0.010 DLPMG SBY-1 0.459 0.425 0.787 0.587 0.634 0.776 0.699 0.998 0.603 0.593 DLPMG MDN-1 -0.091 -0.158 -0.120 -0.074 -0.023 0.028 -0.0164 -0.265 -0.083 0.214 Signifikan pada tingkat kepercayaan 5 10