Faktor–faktor yang Memengaruhi Harga Kedelai Indonesia

FAKTOR–FAKTOR YANG MEMENGARUHI HARGA
KEDELAI INDONESIA

MARSELA DWI TAMISARI

ILMU EKONOMI
FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2013

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Faktor–faktor yang
Memengaruhi Harga Kedelai Indonesia adalah benar karya saya dengan arahan
dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada
perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya
yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam
teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.

Bogor, Juni 2013

Marsela Dwi Tamisari
NIM H14090071

ABSTRAK
MARSELA DWI TAMISARI. Faktor–faktor yang Memengaruhi Harga Kedelai
Indonesia. Dibimbing oleh RINA OKTAVIANI.
Naiknya harga kedelai beserta produk turunannya dapat merugikan
masyarakat. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor–faktor yang
memengaruhi harga kedelai dan menganalisis pola dinamika serta transmisi harga
kedelai Indonesia. Metode yang digunakan adalah VAR/VECM. Data yang
digunakan adalah data time series bulanan Januari 2000–November 2012.
Guncangan terhadap variabel harga kedelai domestik, harga kedelai internasional,
harga BBM (premium industri), dan GDP berdampak pada kenaikan harga kedelai
domestik, tetapi berdasarkan pengujian VECM GDP tidak berhubungan signifikan
baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Guncangan terhadap variabel
konsumsi, impor, nilai tukar, produksi, dan inflasi berdampak pada penurunan
harga kedelai domestik, tetapi berdasarkan pengujian VECM inflasi tidak
berhubungan signifikan baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Pola

dinamika harga kedelai domestik yang terjadi adalah cenderung meningkat,
lamanya waktu transmisi shock harga kedelai internasional terhadap harga kedelai
domestik adalah 2–10 bulan.
Kata kunci: harga kedelai, VAR/VECM, transmisi harga

ABSTRACT
MARSELA DWI TAMISARI. Factors that Affect Indonesia Soybean Price.
Supervised by RINA OKTAVIANI.
The impact of rising price of soybean and its derivative product can be
detrimental to the society. The purpose of this research identify factors that affect
soybean price and to analyze the pattern of domestic soybean price dynamic and
transmission. The method used in this research is VAR/VECM. The data used is
the monthly time series January 2000–November 2012. Shocks of the domestic
price of soybean variable, international price of soybean variable, fuel price
(gasoline industry) variable, and the GDP variable that affect of rising price of
domestic soybean, but based on VECM testing the GDP does not affect
significantly both in the short or long term. Shocks of the consumption variable,
imports variable, production variable, exchange rates variable, and inflation
variable result that affect of domestic soybeans price decrease, but based on
VECM testing inflation does not affect significantly both in the short or long term.

The pattern dynamics of domestic soybean price is likely to increase, the length of
time transmission shock of international soybean price toward domestic soybean
price is 2–10 months.
Keywords: soybean price, VAR/VECM, price transmission

FAKTOR – FAKTOR YANG MEMENGARUHI HARGA
KEDELAI INDONESIA

MARSELA DWI TAMISARI

Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Ekonomi
pada
Departemen Ilmu Ekonomi

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI
FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR

2013

Judul Skripsi : Faktor–faktor yang Memengaruhi Harga Kedelai Indonesia
Nama

: Marsela Dwi Tamisari

NIM

: H14090071

Disetujui oleh

Prof Dr Ir Rina Oktaviani, MS
Pembimbing

Diketahui oleh

Dr Ir Dedi Budiman Hakim, MEc
Ketua Departemen

Tanggal Lulus:

PRAKATA

Segala puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa
karena dengan rahmat dan karunia-Nya penulis masih diberi kesempatan untuk
menyelesaikan penelitian yang dimulai sejak November 2012 sehingga
menghasilkan karya ilmiah ini. Tema yang penulis sajikan ialah tanaman pangan,
dengan judul Faktor–faktor yang Memengaruhi Harga Kedelai Indonesia.
Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih yang tak
terhingga kepada orang tua dan keluarga penulis, yaitu Buyung Silvester, B.Sc
dan Desmiani, kakak dari penulis Debi Octaviani, S.Kom dan Nugroho Adi
Susanto, S.Kom serta keponakan Bianca Adiva Kirana atas segala doa dan
dukungan yang telah diberikan. Selain itu, penulis juga mengucapkan terima kasih
kepada:
1) Prof Dr Ir Rina Oktaviani, MS selaku dosen pembimbing yang telah
memberikan bimbingan dan arahan, serta waktu yang diluangkan selama
proses pembuatan skripsi ini sehingga dapat diselesaikan dengan baik.
2) Dr Ir Dedi Budiman Hakim, MEc selaku dosen penguji yang telah

memberikan kritik dan saran untuk perbaikan skripsi ini.
3) Dewi Ulfah Wardhani, MSi selaku dosen penguji Komisi Pendidikan yang
telah memberikan saran mengenai tata cara penulisan yang baik dan benar.
4) Staf bidang PUSDATIN dari Kementrian Perdagangan, Kementrian
Pertanian, BPS dan Kementrian Energi Sumber Daya dan Mineral yang telah
membantu selama pengumpulan data.
5) Seluruh staf dan pengajar Departemen Ilmu Ekonomi atas kerjasama dan
bantuannya selama penulis menuntut ilmu di IPB.
6) Sahabat penulis Ria, Dwi, Nanie, Nila, Amelia, Dea, Rina, Nidaa, Niki, Vita
dan Dini.
7) Randi Hadianta, yang selalu memberikan motivasi, semangat, dan doa.
8) Rekan-rekan sebimbingan, Gradisny Qaliffa Maraya, Nyimas Tyah Nadhilah
dan Indah Rizki Nugraha.
9) Keluarga besar IE 46 yang selama ini telah bersama-sama menuntut ilmu di
IPB, Bogor.
Semoga skripsi ini bermanfaat.

Bogor, Juni 2013

Marsela Dwi Tamisari

DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL

vi

DAFTAR GAMBAR

vi

DAFTAR LAMPIRAN

vii

PENDAHULUAN

1

Latar Belakang

1

Perumusan Masalah

2

Tujuan Penelitian

4

Manfaat Penelitian

4

Ruang Lingkup Penelitian

4

Hipotesis Penelitian

4

TINJAUAN PUSTAKA

5

Landasan Teori

5

Penelitian Terdahulu

13

Kerangka Pemikiran

14

METODE

14

Jenis dan Sumber Data

14

Metode Analisis dan Pengolahan Data

15

Model Penelitian

17

Pengujian Model Penelitian

18

HASIL DAN PEMBAHASAN

19

Hasil Uji Praestimasi Data

19

Analisis Vector Error Correction Model (VECM)

22

Hasil Impuls Response Function (IRF)

25

Hasil Forecast Error Variance Deomposition (FEVD)

27

Faktor-faktor yang Memengaruhi Harga Kedelai

28

Pola Dinamika dan Transmisi Harga Kedelai

28

SIMPULAN DAN SARAN

30

Simpulan

30

Saran

30

DAFTAR PUSTAKA

31

LAMPIRAN

33

RIWAYAT HIDUP

59

DAFTAR TABEL
1
2
3
4
5
6

Hasil uji stasioneritas data
Hasil pengujian lag optimal
Hasil uji Johannsen's Trace Statistic
Hasil estimasi VECM jangka panjang
Hasil estimasi VECM jangka pendek
Indeks dari volatile foods

20
20
22
23
24
24

DAFTAR GAMBAR
1 Perkembangan produksi, konsumsi, dan impor kedelai 2005-2011
2 Perbandingan harga kedelai impor dan domestik Januari-November
2012
3 Fluktuasi perkembangan harga pangan Januari 2011-Juli 2012
4 Keseimbangan harga
5 Pergeseran kurva permintaan dan perpindahan sepanjang kurva
6 Pergeseran kurva penawaran
7 Analisis keseimbangan parsial perdagangan internasional
8 Kerangka pikir
9 Hasil IRF terhadap harga kedelai domestik
10 Hasil FEVD terhadap harga kedelai domestik
11 Dinamika harga kedelai Januari-November 2012
12 Respon shock harga kedelai internasional terhadap harga kedelai
domestik

1
2
3
6
7
9
10
14
25
28
29
30

DAFTAR LAMPIRAN
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian
Uji stasioneritas pada tingkat level
Uji stasioneritas pada first difference
Uji optimum lag
Uji stabilitas VAR
Uji kausalitas Granger
Uji Johannsen cointegrating test
Estimasi VECM
Uji Impuls Response Function (IRF)
Uji Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)

33
40
43
46
47
48
50
51
55
57

1

PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kedelai merupakan salah satu komoditas pangan utama setelah padi dan
jagung. Komoditas ini memiliki kegunaan yang beragam terutama sebagai bahan
baku industri makanan kaya protein nabati dan sebagai bahan baku industri pakan
ternak, selain sebagai sumber protein nabati kedelai merupakan sumber lemak,
mineral, dan vitamin serta dapat diolah menjadi berbagai makanan seperti tahu,
tempe, tauco, kecap, dan susu (Zakaria 2010:147). Kedelai merupakan bahan
pangan di Indonesia yang mendapat perhatian besar, dimana kedelai termasuk
dalam lima komoditas yang menjadi perhatian serius pemerintah untuk
pemantapan ketahanan pangan nasional. Lima komoditas tersebut yaitu beras,
jagung, kedelai, gula, dan daging sapi. Kebutuhan kedelai meningkat setiap tahun
sejalan meningkatnya pertumbuhan penduduk. Tingkat konsumsi kedelai dengan
ketersediaan kedelai di dalam negeri tidak seimbang sehingga menyebabkan
terjadinya impor sebagai alat untuk memenuhi kebutuhan kedelai di Indonesia
yang belum dapat dipenuhi oleh produksi kedelai dalam negeri (Sriyadi 2010:72).
Ton

Tahun
Sumber: Kementrian Pertanian (diolah) (2012).

Gambar 1 Perkembangan produksi, konsumsi, dan impor kedelai 2000-2011
Perhatian khusus harus terus diberikan pada kedelai sebagai tanggapan
terhadap makin bergantungnya Indonesia pada kedelai impor yang disebabkan
oleh adanya stagnasi produksi kedelai, sementara konsumsi terus
meningkat.Meningkatnya permintaan kedelai tidak memberi daya tarik bagi
petani untuk meningkatkan produksi komoditas tersebut, karena peningkatan
permintaan langsung dipenuhi oleh pasokan impor, apabila impor kedelai
dilakukan dalam rentang waktu yang panjang tanpa direspon oleh petani untuk
mensubstitusi impor melalui peningkatan produksi, menunjukkan adanya
permasalahan besar dalam upaya meningkatkan produksi kedelai.
Kendala utama meningkatkan produksi kedelai adalah karena harga yang
kurang menarik dan keuntungan yang dapat diperoleh dari usaha tani tersebut
kurang memadai sehingga petani dalammelakukan usaha tani kedelai cenderung
menghemat pengeluaran dengan penggunaan input yang minimal. Masalah

2

lainnya yang juga menjadi kendala adalah masalah ketersediaan lahan dan
keadaan iklim yang sulit diprediksi (Budhi dan Aminah 57:2010).
Faktor lainnya yang kurang memadai perkembangan kedelai lokal adalah
adanya anggapan bahwa kualitas kedelai impor lebih baik dari kedelai lokal,
sehingga sewaktu harga impor murah yang diuntungkan adalah para pengrajin
pengolah kedelai dan yang dirugikan adalah para petani kedelai. Hal ini yang
membuat petani tidak termotivasi untuk menanam kedelai.
Rp

Bulan

Sumber: Kementrian Perdagangan (diolah) (2012).

Gambar 2 Perbandingan harga kedelai impor dan domestik Januari-November
2012
Perumusan Masalah
Harga produk di bidang pertanian berbeda dengan harga produk di bidang
industri di mana harga produk di bidang industri relatif konstan atau lebih banyak
ditentukan oleh perusahaan, sedangkan harga produk pertanian relatif berfluktuatif
(Anindita 2008). Pasca krisis global harga pangan mulai melonjak naik karena
meningkatnya harga energi minyak serta konversi pangan sebagai kebutuhan
pokok menjadi sumber energi. Kondisi ini sangat memengaruhi stabilitas harga
pangan di dalam negeri yang merupakan kebutuhan pokok masyarakat (Nuryati et
al. 2010:256), dalam beberapa tahun terakhir ini resiko dan ketidakpastian yang
dihadapi konsumen maupun produsen akibat fluktuasi harga pangan cenderung
meningkat. Sumaryanto (2009:136) menyatakan “Komoditas pangan yang
fluktuasi harganya sering menjadi sorotan publik adalah beras, jagung, kedelai,
tepung terigu, gula pasir, minyak goreng, bawang merah, cabai, telur, daging, dan
susu“.

3

Sumber: BAPPENAS (2012).

Gambar 3 Fluktuasi perkembangan harga pangan Januari 2011-Juli 2012
Perubahan rejim pasar komoditas pertanian yang mengarah pada pasar
bebas membawa konsekuensi harga komoditas pangan di pasar dunia secara
langsung akan memengaruhi harga komoditas pangan domestik, sehingga dapat
terlihat dinamika harga pangan pasar dunia ditransmisikan langsung ke pasar
domestik. Hal ini akan menyebabkan terciptanya media transaksi bagi nilai tukar
rupiah untuk secara cepat dan kuat memengaruhi harga produk pangan dan sarana
produksi di tingkat petani. Seberapa jauh pengaruh perubahan relatif harga di
pasar dunia terhadap harga di pasar domestik maupun pengaruh harga di tingkat
konsumen terhadap harga di tingkat produsen domestik dapat dindikasikan dari
transmisi harganya (Rachman 2003).
Tingginya nilai dolar terhadap rupiah mengakibatkan harga barang impor
meningkat. Meningkatnya harga barang impor akan menaikkan harga barangbarang produksi dalam negeri yang menggunakan bahan dasar dari impor, yang
secara tidak langsung produsen akan menurunkan kapasitasproduksi terhadap
barang yang menggunakan bahan dasar impor (Yoga 132:2013).Tingginya
ketergantungan impor kedelai dapat memengaruhi harga kedelai domestik yang
diikuti dengan menurunnya tingkat GDP. Naiknya harga kedelai beserta produk
turunannya dapat merugikan masyarakat, sehingga kebutuhan akan bahan pangan
kedelai ini menjadi faktor penting yang mendasari perubahan harga.
Berdasarkanlatar belakang dan uraian di atas maka perumusan masalah yang
dapat diteliti adalah :
1) Faktor–faktor apa saja yang memengaruhi harga kedelai Indonesia?
2) Bagaimana pola dinamika dan transmisi harga kedelai Indonesia?
Metode analisis Vector Autoregressive (VAR) dan Vector Error Correction
Model (VECM), digunakan untuk menjawab faktor–faktor yang memengaruhi
harga kedelai serta pola dinamika dan transmisi harga kedelai Indonesia. Analisis
data dengan menggunakan pendekatan model VAR dan VECM mencakup dua
alat analisis utama yaitu Impuls Response Function (IRF), dan Forecast Error
Variance Decomposition (FEVD).

4

Tujuan Penelitian
Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah yang telah diuraikan,
maka tujuan yang ingin dicapai adalah :
1) Mengidentifikasi faktor–faktor yang memengaruhi harga kedelai Indonesia.
2) Menganalisis pola dinamika dan transmisi harga kedelai Indonesia.
Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat berguna baik bagi penulis maupun
pihak-pihak lain yang berkepentingan. Manfaat yang diharapkan tersebut antara
lain yaitu :
1) Bagi pemerintah atau instansi terkait diharapkan dapat memberikan masukan
dan bahan pertimbangan baik dalam perencanaan maupun dalam pengambilan
keputusan terkait dengan harga kedelai Indonesia.
2) Bagi pembaca diharapkan dapat menjadi sumber informasi dan masukan dalam
penelitian-penelitian selanjutnya.
3) Bagi penulis diharapkan dapat menjadi media untuk mengaplikasikan ilmu
pengetahuan selama menuntut ilmu di IPB (Institut Pertanian Bogor).
Ruang Lingkup Penelitian
Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series
bulanan Januari 2000–November 2012. Data yang digunakan dalam permodelan
yaitu harga nominal eceran di tingkat konsumen kedelai domestik, harga nominal
eceran di tingkat konsumen kedelai internasional, GDP rill harga konstan 2000,
harga bahan bakar minyak (premium industri), konsumsi kedelai, impor kedelai,
nilai tukar Rp/$, produksi kedelai, dan inflasi.
Hipotesis Penelitian
Hipotesis yangdigunakan dalam penelitian ini berupa dugaan tanda
koefisienvariabel-variabel yang memengaruhi harga kedelai Indonesia. Hipotesis
yang digunakan, yaitu :
1) Harga kedelai domestik, diduga berpengaruh positif dalam memengaruhi
kenaikan harga kedelai domestik.
2) Harga kedelai internasional, diduga berpengaruh positif dalam memengaruhi
kenaikan harga kedelai domestik.
3) GDP, diduga berpengaruh positif dalam memengaruhi kenaikan harga kedelai
domestik.
4) Harga BBM (premium industri), diduga berpengaruh positif dalam
memengaruhi kenaikan hargakedelai domestik.
5) Konsumsi,diduga berpengaruh positif dalam memengaruhi kenaikan
hargakedelai domestik.
6) Impor, diduga berpengaruh negatif dalam memengaruhi kenaikan hargakedelai
domestik.

5

7) Nilai tukar, diduga berpengaruh negatif dalam memengaruhi kenaikan
hargakedelai domestik.
8) Produksi, diduga berpengaruh negatif dalam memengaruhi kenaikan harga
kedelai domestik.
9) Inflasi, diduga berpengaruh positif dalam memengaruhi kenaikan harga kedelai
domestik.

TINJAUAN PUSTAKA
Landasan Teori
Teori Harga
Dalam perekonomian pasar, harga merupakan tanda yang digunakan para
pelaku ekonomi untuk mengarahkan keputusan ekonomi dalam melakukan alokasi
terhadap sumber daya yang langka. Analisis harga merupakan metodologi yang
perlu dikuasai untuk menganalisis bagaimana pasar bergerak dan bagaimana
intervensi yang dapat dilakukan, hal ini menyangkut seluruh pelaku di pasar
secara umum. Harga dibidang pertanian akan memengaruhi beberapa agen
ekonomi diantaranya produsen, konsumen, serta masyarakat secara luas. Secara
teoritis, harga akan memengaruhi berbagai aspek yaitu :
1) Harga memengaruhi pembentukan pendapatan.
2) Harga memengaruhi kesejahteraan (produsen dan konsumen).
3) Harga memengaruhi pendapatan ekspor (export earning).
4) Harga akan menyebabkan fluktuasi pendapatan.
5) Harga akan menyebabkan fluktuasi produk pertanian.
Kestabilan harga merupakan ukuran keberhasilan ekonomi makro suatu
negara. Kestabilan harga ditunjukkan dengan laju inflasi, semakin tinggi inflasi
maka semakin tinggi kenaikan harga dan dapat meredakan pertumbuhan ekonomi,
karena dari sisi permintaan daya beli masyarakat menurun drastis. Hal ini
menyebabkan masyarakat mengurangi konsumsi dan belanja. Penawaran menurun
karena produsen mengurangi produksi, akibatnya GDP turun dan ekonomi
melambat (Djohanputro 2008).
Pada prinsipnya, harga merupakan pertemuan antara kurva permintaan dan
penawaran. Terdapat satu titik di mana kurva permintaan dan penawaran saling
berpotongan, titik ini dinamakan titik keseimbangan atau equilibrium. Harga pada
perpotongan ini disebut harga keseimbangan (equilibrium price) dan jumlah
barang di titik ini disebut jumlah keseimbangan (equilibrium quantity).

6

Harga

S
E

p0
D

q0

Kuantitas

Sumber: Lipsey et al (1995).

Gambar 4 Keseimbangan harga
Teori Permintaan
Teori ekonomi menjelaskan teori permintaan didasarkan atas tingkat
kepuasan dalam mengonsumsi barang dan pendapatan yang dibelanjakan, di mana
konsumen berusaha memaksimumkan kepuasan dengan keterbatasan atau kendala
pendapatan (Anindita 2008). Menurut lipsey et al (1995) jumlah komoditi total
yang ingin dibeli oleh semua rumah tangga disebut jumlah yang diminta (quantity
demand) untuk komoditi tersebut. Banyaknya komoditi yang akan dibeli pada
semua rumah tangga pada periode waktu tertentu dipengaruhi oleh faktor–faktor
berikut, yaitu :
1) Harga komoditi itu sendiri
Hipotesis ekonomi dasar menunjukkan bahwa, harga suatu komoditi dan
kuantitas yang diminta berhubungan secara negatif dengan faktor lain dianggap
tetap sama (cateris paribus). Dengan demikian, semakin tinggi harga suatu
komoditi maka jumlah yang akan diminta akan semakin rendah, dan semakin
rendah harga semakin tinggi jumlah yang diminta.
2) Pendapatan
Jika rumah tangga menerima rata–rata pendapatan yang lebih besar, maka
rumah tangga akan membeli lebih banyak komoditi tersebut pada tingkat harga
yang sama. Sehingga menggeser kurva permintaan kearah kanan untuk
komoditi tersebut, dengan catatan bahwa komoditi tersebut merupakan barang
normal.
3) Harga barang lain
Pada kasus barang lain merupakan barang substitusi, maka kenaikan harga
barang lain akan meningkatkan jumlah yang diminta untuk barang tersebut dan
penurunan harga–harga barang lain akan menurunkan jumlah yang diminta
untuk barang tersebut. Sedangkan pada kasus barang lain merupakan barang
komplementer, maka kenaikan harga barang lain akan menurunkan jumlah
yang diminta untuk barang tersebut dan penurunan harga barang lain akan
meningkatkan jumlah yang diminta untuk barang tersebut.

7

4) Selera
Selera berpengaruh besar terhadap keinginan orang untuk membeli. Perubahan
selera dapat berlangsung dalam waktu lama sekali atau cepat, yang akan
menggeser kurva permintaanke kanan. Sehingga lebih banyak yang akan dibeli
pada tiap tingkat harga.
5) Distribusi pendapatan
Perubahandalamdistribusi pendapatan akan menggeser kurva–kurva
permintaan ke kanan untuk komoditi yang dibeli, terutama oleh mereka yang
memperoleh tambahan pendapatan. Berkurangnya pendapatan akan menggeser
ke kiri kurva–kurva permintaan untuk komoditi yang dibeli.
6) Jumlah penduduk
Kenaikkanjumlah penduduk akan menggeser kurva–kurva permintaan untuk
komoditi ke arah kanan, yang menunjukkan bahwa akan lebih banyak komoditi
yang dibeli pada setiap tingkat harga.
Kurva permintaan memperlihatkan hubungan antara jumlah keseluruhan
komoditi yang diminta pada tingkat harga tertentucateris paribus. Kurva
permintaan mempunyai slope negatif dari kiri atas ke kanan bawah, dimana jika
terjadi penurunan harga akan menambah jumlah komoditi yang diminta.
Perpindahan sepanjang sebuah kurva permintaan menunjukkan adanya perubahan
dalam jumlah yang diminta sebagai respon terhadap perubahan harga dari
komoditi itu, sedangkansuatu pergeseran kurva permintaan menunjukkan adanya
perubahan jumlah yang diminta pada tiap tingkat harga dan disebut dengan
perubahan permintaan.
Harga
p3
p2
p0
D1
D0
q3 q 0 q 2 q 1

Kuantitas

Sumber: Lipsey et al (1995).

Gambar 5 Pergeseran kurva permintaan dan perpindahan sepanjang kurva
Teori Penawaran
Penawaran adalah jumlah produk yang mampu dan bersedia untuk dijual
oleh produsen dengan harga tertentu, penawaran sejumlah barang untuk dijual per
unit tergantung dari harga, sedangkan faktor lain cateris paribus. Semakin tinggi
harga maka semakin banyak produk yang bersedia ditawarkan oleh produsen.

8

Penawaran pasar atau penawaran agregat dari suatu komoditi memberikan jumlah
alternatif dari penawaran komoditi dalam periode waktu tertentu pada berbagai
harga alternatif oleh semua produsen komoditi tersebut dalam pasar. Faktor–
faktor yang memengaruhi penawaran adalah:
1) Harga faktor produksi
Semakin rendah harga faktor produksi, juga semakin mendorong produsen
untuk memproduksi barang lebih banyak pada setiap tingkat harga. Sebaliknya,
harga faktor produksi yangsemakin tinggi menyebabkan keuntungan produsen
menurun dan sebagai akibatnya, penawaran menurun pada setiap tingkat harga.
2) Harga komoditi lain
Jika harga salah satu produk dari beberapa output berubah, maka produksi
outputyang lain juga akanberubah. Bila harga substitusi meningkat, penawaran
barang yang bersangkutanmenurun, sebaliknyabila harga komplementer
rmeningkat maka penawaran barang yang bersangkutan akan meningkat.
3) Perubahan teknologi
Penggunaan teknologi yang lebih baik dan efisien menyebabkanbiaya
produksisemakin murah. Akibatnya, produsen dapat memproduksi lebih
banyak dan menguntungkan pada setiap tingkat harga.
4) Kebijakan pemerintah
Bila hambatan perdagangan, yaitu kuota dibebaskan dan tarifditurunkan, maka
penawaran barang meningkat karenadatangnya barang impor. Sebaliknya,
pembatasan barang impor dan peningkatan tarif menyebabkan penurunan
penawaran.
5) Faktor lain
Ada beberapa faktor lain yang mendorong meningkatnya penawaran, seperti
faktor musim.
Kurva penawaran merupakan hubungan antara jumlah atau kuantitas yang
ditawarkandan harga. Jika faktor lainnya tetap sama, kemiringan positif
menunjukkan bahwa kuantitas atau jumlah yang ditawarkan bervariasi dalam arah
yang sama dengan harga. Perubahan kuantitas yang ditawarkan dapat diakibatkan
oleh perubahan penawaran, dengan harga konstan oleh perpindahan sepanjang
kurva penawaran tertentu yang disebabkan oleh perubahan harga atau oleh
kombinasi keduanya (Lipsey et al. 1995). Pergeseran penawaran diketahui, yaitu
untuk melihat perubahan yang terjadi pada hasil produksi sebagai hasil dari
pergeseran kurva penawaran.Kenaikan kurva penawaran kesebelah kanan
mengandung arti bahwa jumlah produksi yang ditawarkan bertambah, sebaliknya
penurunan kurva penawaran ke sebelah kiri mengandung arti bahwa jumlah
produksi yang ditawarkan berkurang.

9

S2

S0

S1

Harga

Kuantitas
Sumber: Lipsey et al (1995).

Gambar 6 Pergeseran kurva penawaran
Teori Transmisi Harga
Liberalisasi perdagangan dan informasi yang simetrik menyebabkan sektor
panganmengalami proses globalisasi dalam arti terintegrasi kuat dengan pasar
global. Fluktuasi harga produk pangan dan sarana produksi usahatani di pasar
global akan ditransmisikan dengan cepat dan hampir sempurna hingga ke tingkat
petani. Seberapa jauh pengaruh perubahan relatif harga di pasar dunia terhadap
harga di pasar domestik, maupun pengaruh harga di tingkat konsumen terhadap
harga di tingkat produsendomestik, dapat dindikasikan dari transmisi harga
(Rachman 2003).
Transmisi harga yang simetris akan terjadi dengan baik pada pasar yang
menganut Lawof One Price, artinya jika harga pada suatu pasar mengalami
peningkatan maka pasar yang menjual produk yang sama akan merespon
perubahanharga tersebut mengikuti harga yang terjadi di pasar. Halini
menandakan bahwa pasar sudah terintegrasi dengan baik dan sudah efisien karena
persebaran informasinya merata yang dapat dilihat melalui respon yang
ditimbulkan terhadap perubahan harga tersebut, sehingga tidak menimbulkan
adanya kemungkinan timbulnya abnormality return. Transmisi harga tidak dapat
berjalan dengan baik akibat dari kebijakan stabilisisasi yang dijalankan
pemerintahmelalui berbagai instrumen kebijakan perdagangan pasar yang tidak
terintegrasi secara sempurna, atau tingginya biaya transaksi yang membuat pasar
menjadi tersegmen.
Model transmisi harga digunakan untuk menangkap pengaruh kebijakan
terhadap pasar, mengukur sejauh mana pasar terintegrasi atau menguji apakah
Law of One Price berlaku. Law of One Price diharapkan dapat mengukur
hubungan harga spasial, yang mana harga pada setiap rantai produksi akan
berbeda, bergantung pada biaya produksi (Conforti 2004). Terdapat enam faktor
yang memengaruhi transmisi harga :
1) Biaya Transportasi dan Transaksi
Hal ini dapat diklasifikasi kembali menjadi tiga grup yang terdiri atas biaya
informasi, biaya negosiasi dan biayamonitoring serta biayapenegakan
pelaksanaan.

10

2) Kekuatan Pasar
Pada sebuah rantai produksi yang panjang, beberapa agen akan berlaku
sebagai price maker (pembuat harga), bergantung pada sisi mana industri
tersebut terkonsentrasi.
3) Increasing returns to scale pada produksi
Hal ini terjadi biasanya pada permulaan pasar. Increasing returns to scale
dapat memengaruhi transmisi harga secara vertikal.
4) Produk yang homogen dan differensiasi
Tingkat substitusi pada konsumsi barang serupa yang diproduksi pada dua
buah negara berbeda akan memengaruhi integrasi pasar dan transmisi harga.
5) Nilai Tukar
Pengaruh perubahan nilai tukar suatu mata uang terhadap mata uang lain akan
memiliki pengaruh pada kemampuan sebuah perusahaan untuk membedakan
harga yang bergantung pada tujuan (pricetomarket behaviour), struktur pasar,
produk non-homogen, dan biaya pada perusahaan.
6) Kebijakan dalam negeri suatu negara.
Teori Perdagangan Internasional
Perdagangan internasional adalah perdagangan yang dilakukan oleh
penduduk suatu negara dengan penduduk negara lain atas dasar kesepakatan
bersama. Penduduk yang dimaksud dapat berupa antar perorangan (individu
dengan individu), antara individu dengan pemerintah suatu negara atau
pemerintah suatu negara dengan pemerintah negara lain. Perdagangan
internasional yang tercemin dari kegiatan ekspor dan impor suatu negara menjadi
salah satu komponen dalam pembentukan GDP (Oktaviani dan Novianti 2009).
Proses terciptanya harga komoditi relatif equilibrium dengan adanya
perdagangan, dapat ditinjau dari analisis keseimbangan parsial dalam Salvatore
(1997). Dalam panel A dan C, kurva Dx dan Sx pada Gambar 7 masing-masing
melambangkan kurva permintaan dan penawaran untuk komoditas X di negara 1
dan negara 2. Sumbu vertikal pada ketiga panel mengukur harga-harga relatif
untuk komoditas X (Px/Py). Sedangkan, sumbu horizontal di ketiga panel
mengukur kuantitas komoditas X.
Px/Py

Px/Py

Panel A pasar di
negara 1 untuk
komoditi X

Panel B hubungan
perdagangan
internasional

P2

B*

B

Sx

S

Sx

Ekspor

A’

P3

A”

P3

Panel C pasar di
negara 2 untuk
komoditi X

Px/Py

E*

E

B’

E’

Impor

P1

A*

A

Dx

D

Dx

x

x

Sumber: Salvatore (1997).

Gambar 7 Analisis keseimbangan parsial perdagangan internasional

x

11

Panel A memperlihatkan bahwa berdasarkan harga relatif P1 kuantitas
komoditas X yang ditawarkan akan sama dengan kuantitas yang diminta oleh
konsumen di negara 1, sehingga negara 1 tidak akan mengekspor komoditas X
sama sekali (keseimbangan terletak pada titik A). Hal tersebutmemunculkan titik
A* pada kurva S di panel B (yang merupakan kurva penawaran ekspor negara 1).
Panel A juga memperlihatkan bahwa berdasarkan harga relatif P2, maka akan
terjadi kelebihan penawaran apabila dibandingkan dengan tingkat permintaan
untuk komoditas X, dan kelebihan itu sebesar BE. Kuantitas sebesar BE itulah
yang merupakan kuantitas komoditas X yang akan dieskpor oleh negara 1 pada
harga relatif P2. BE sama dengan B*E* di panel B dan disitulah letak titik E*
yang berpotongan dengan kurva penawaran ekspor komoditas X dari negara 1.
Panel C memperlihatkan bahwa berdasarkan harga relatif P3, maka
penawaran dan permintaan untuk komoditas X akan sama besarnya, sehingga
negara 2 tidak akan mengadakan impor komoditas X sama sekali. Hal tersebut
dilambangkan oleh titik A’ yang terletak pada kurva permintaan impor komoditas
X negara 2 yang berada di panel B. Panel C juga menunjukkan bahwa
berdasarkan harga relatif P2 akan terjadi kelebihan permintaan lebih besar dari
penawarannya, yaitu sebesar B’E’. Kelebihan itu sama artinya dengan kuantitas
komoditas X yang akan diimpor oleh negara 2 berdasarkan harga relatif P2.
Kemudian jumlah tersebut sama dengan B*E* pada panel B yang menjadi titik
E*.
Berdasarkan harga relatif P2, kuantitas impor komoditas X yang diminta
oleh negara 2 (sebesar B’E’ dalam panel C) sama dengan kuantitas ekspor
komoditas X yang ditawarkan oleh negara 1 (sebesar BE dalam panel A). Hal
tersebut diperlihatkan oleh perpotongan antara kurva D dan kurva S setelah
komoditas X diperdagangkan di antara kedua negara. Dengan demikian P2
merupakan harga relatif equilibrium untuk komoditas X setelah perdagangan
internasional berlangsung. Dari panel B dapat juga dilihat bahwa apabila Px/Py
lebih besar dari P2 maka kuantitas ekspor komoditas X yang ditawarkan akan
melebihi tingkat permintaan impor sehingga lambat laun harga relatif komoditas
X tersebut (Px/Py) akan mengalami penurunan sehingga akhirnya akan sama
dengan harga equilibrium (P2). Apabila Px/Py lebih kecil dari P2 maka kuantitas
impor komoditas X yang diminta akan melebihi kuantitas ekspor komoditas X
yang ditawarkan sehingga Px/Py pun akan meningkat dan pada akhirnya sama
dengan P2.
Model Vector Autoregressive (VAR)
Model VAR dibangun dengan pendekatan yang meminimalkan teori dengan
tujuan agar mampu menangkap fenomena ekonomi dengan baik. Model VAR
disebut sebagai model non-struktural.Secara umum persamaan model VAR,
adalah sebagai berikut (Enders 2004):
yt = A0 + A1yt-1 + A2yt-2…… Apyt-p + et
Keterangan:
yt
= vektor berukuran (n x 1) yang berisikan n variabel yang terdapat dalam
sebuah model VAR
A0
= vektor intersep berukuran (n x 1)
Aί
= matriks koefisien / parameter berukuran (n x n) untuk setiap ί = 1,2,..p
= vektor error berukuran (n x 1)
et

12

Keunggulan metode VAR dibandingkan dengan metode ekonometrika
konvensional adalah :
1) Mengembangkan model secara bersamaan di dalam suatu sistem yang
kompleks (multivariat) sehingga dapat menangkap hubungan keseluruhan
variabel di dalam persamaan itu.
2) Uji VAR dapat menghindarkan parameter yang bias.
3) Uji VAR dapat mendeteksi hubungan antar variabel di dalam sistem
persamaan, dengan menjadikan seluruh variabel sebagai endogen.
4) Metode VAR terbebas dari berbagai batasan teori ekonomi yang sering
muncul, termasuk gejala perbedaan palsu (spurious variable) di dalam model
ekonometrika konvensional terutama pada persamaan simultan, sehingga
menghindari penafsiran yang salah.
Namun, metode VAR juga memiliki beberapa kelemahan antara lain:
1) Model VAR lebih menitikberatkan pada peramalan (forecasting), maka model
VAR dianggap tidak sesuai untuk implikasi kebijakan.
2) Tantangan terberat VAR adalah pemilihan panjang lag yang tepat.
3) Semua variabel yang digunakan dalam model VAR harus stasioner.
4) Koefisien dalam estimasi VAR sulit untuk diintepretasikan.
ModelVector Error Correction Model (VECM)
Pada jangka pendek terdapat kemungkinan terjadi ketidakseimbangan,
karena adanya ketidakseimbangan tersebut maka diperlukan adanya koreksi
dengan model koreksi kesalahan (error correction model). Model simpleerror
correction model dapat dinyatakan dengan :
∆rSt = αS(rLt-1 – βrSt-1) +εSt
αS > 0
∆rLt = -αL(rLt-1 – βrSt-1) +εLt
αL > 0
εSt danεLt
: error
rLt
: keadaan jangka panjang
rSt
: keadaan jangka pendek
αS, αL danβ
: parameter
Formulasi model secara umum dengan menggunakan perubahan lag, dapat
dinyatakan dengan:
∆rSt= a10 + αS(rLt-1 – βrSt-1) + Σa11(ί) ∆rSt-ί + Σa12(ί) ∆rLt-ί +εSt
∆rLt = a20 – αL(rLt-1 – βrSt-1) + Σa21(ί) ∆rSt-ί + Σa22(ί) ∆rLt-ί +εLt
Variabel error correction model bivariate VAR di first differences
ditambah dengan error correction termsαS(rLt-1 – βrSt-1) dan-αL(rLt-1 – βrSt-1),
dimana αS dan αL memiliki interpretasi speed of adjustment dari jangka pendek ke
jangka panjang (Enders 2004).
Vector Error Correction (VEC) model adalah VAR terestriksi yang
digunakan untuk variabel yang nonstationer tetapi memiliki potensi untuk
terkointegrasi, setelah dilakukan pengujian kointegrasi pada model yang
digunakan, maka dianjurkan untuk memasukkan persamaan kointegrasi ke dalam
model yang digunakan, dengan demikian dalam VECM terdapat speed of
adjustment dari jangka pendek ke jangka panjang (Firdaus 2011).
Adapun spesifikasi model VECM secara umum adalah sebagai berikut:
k-1

∆yt=µ 0x + µ 1xt +∏xyt-1 + Σ Γix ∆yt-i + εt
i=1

13

Keterangan :
∆yt
= vektor yang berisi variabel yang dianalisis dalam penelitian
µ 0x
= vektor intercept
µ 1x
= vektor koefisienregresi
t
= time trend
∏x
= αx β’ dimana b’mengandung persamaan kointegrasi jangka panjang
yt-I
= variabel in – level
Γix
= matriks koefisien regresi
k-1
= ordo VECM dari VAR
εt
= error term
Penelitian Terdahulu
Penelitian oleh Yati Nuryati et al (2010) dengan judul “Faktor Penentu
Instabilitas Harga Produk Berbasis Impor (Kedelai dan Gula)” dengan
menggunakan model Strukturul VectorAutoregression (SVaR) dan Error
Correction Model (ECM) dengan menggunakan waktu bulanan seri data dari
tahun 2000–2009. Hasil analisis ini menunjukkan terdapat integrasi kuat antara
harga komoditas pasar dunia dengan stabilitas harga kedelai dan gula, di mana
transmisi harga terjadi pada sekitar 2–14 bulan dan mekanisme pasar internasional
masih cukup kuat untuk memengaruhi harga kedelai dan gula pasar
domestik.Penelitian oleh Pierro Conforti (2004) dengan judul “Price
Transmission in Selected Agricultural Markets” dengan pendekatan ekonometrika
autoregressive untuk meneliti transmisi harga pertanian di 16 negara. Hasil
menunjukkan bahwa pasar Afrika memiliki hubungan transmisi harga pertanian
yang lebih kuat dibandingkan dengan pasar Asia dan Amerika Latin.
Sriyadi (2010) penelitiannya yang berjudul “Respon Konsumen Tahu
Terhadap Kenaikan Harga Kedelai di Kabupaten Bantul”dengan metode analisis
deskriptif yang dilakukan di Kabupaten Bantul dengan jumlah sampel 150 orang.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara umum konsumen tahu
memberikan respon netral terhadap kenaikan harga kedelai. Penelitian oleh Andi
Facino (2012)dengan judul “Penawaran Kedelai Dunia dan Permintaan Impor
Kedelai Indonesia serta Kebijakan Perkedelaian Nasional”dengan metode analisis
deskriptif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perdagangan kedelai dunia
masih di dominasi oleh Amerika Serikat sebagai produsen sekaligus eksportir
kedelai nomor satu di dunia diikuti Brazil, Argentina, China, dan India serta
berbagai kebijakan pengembangan kedelai nasional yang telah dilakukan belum
memberikan dampak yang signifikan untuk mengurangi ketergantungan terhadap
impor kedelai. Penelitian oleh Aditya Bangga Yoga (2013) dengan judul
“Pengaruh Jumlah Produksi Kedelai Dalam Negeri, Harga Kedelai Dalam Negeri
dan Kurs Dollar Amerika Terhadap Volume Impor Indonesia” dengan metode
analisis regresi linear berganda. Hasil penelitian menunjukkan jumlah produksi
kedelai dan harga kedelai domestik siginifikan negatif, sedangkan kurs dollar
Amerika tidak signifikan terhadap volume impor kedelai di Indonesia.

14

Kerangka Pemikiran
Kedelai Indonesia
Produksi dan konsumsi kedelai

Impor kedelai

Transmisi harga

Pola dinamika dan transmisi
harga kedelai Indonesia

Faktor–faktor yang
memengaruhi harga kedelai

Variabel-variabel:
-Harga kedelai domestik
-Harga kedelai internasional
-GDP
-Harga BBM (premium industri)
-Konsumsi
-Impor
-Nilai tukar
-Produksi
-Inflasi

VAR / VECM (tekhnik IRF)

VAR / VECM (tekhnik FEVD)

Rumusan kebijakan harga kedelai
Indonesia
Gambar 8 Kerangka pikir

METODE
Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder bersifat
kuantitatif yang diperoleh dari beberapa sumber. Sumber-sumber tersebut adalah
Badan Pusat Statistik (BPS), BI(Bank Indonesia),Kementrian Perdagangan,
Kementrian Pertanian, Kementrian Energi Sumber Daya Alam dan Mineral, dan

15

BAPPENAS (Badan Perencanaan Pembangunan Nasional). Selain itu sumber data
yang digunakan juga melalui penelusuran internet dan literatur terkait.
Bentuk data yang digunakan adalah data time series dari bulan Januari 2000
hingga November 2012. Data yang digunakan dalam permodelan yaitu
harganominal eceran di tingkat konsumenkedelai domestik, harga nominal eceran
di tingkat konsumenkedelai internasional, GDP rill harga konstan 2000, harga
bahan bakar minyak (premium industri), konsumsi kedelai, impor kedelai, nilai
tukar Rp/$, produksi kedelai, dan inflasi.
Metode Analisis dan Pengolahan Data
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis
Vector Autoregressive (VAR) dan Vector Error Correction Model (VECM),
diharapkan dengan menggunakan metode ini dapat diketahui faktor–faktor yang
memengaruhi harga kedelai serta pola dinamika dan transmisi harga kedelai
Indonesia. Analisis data dengan menggunakan pendekatan model VAR dan
VECM mencakup dua alat analisis utama yaitu Impuls Response Function (IRF),
dan Forecast Error Variance Decomposition (FEVD).
Pengolahan data dilakukan secara bertahap, sebelum sampai pada analisis
VAR dan VECM perlu dilakukan beberapa pengujian praestimasi yaitu, uji
stationeritas data atau uji akar unit (unit root test), penentuan panjang lag
optimum, dan uji stabilitas VAR. Selanjutnya, akan dilakukan Granger causality
test, uji kointegrasi, VECM, tekhnik Impuls Response Function (IRF), dan
Forecast Error Variance Decomposition (FEVD). Perangkat lunak yang
digunakan untuk proses pengolahan adalah Eviews 6.
1) Uji stasioneritas data
Pengujian kestasioneran data dilakukan untuk mengatasi permasalahan unit
root yang terdapat pada data time series tidak stasioner. Uji stationeritas data
dapat dilakukan dengan menggunakan uji akar unit, kebanyakan uji yang populer
untuk pengaruh kewujudan akar unit dilakukan dengan menggunakan uji
Augmented Dickey-Fuller (ADF) dan uji Philips-Perron (PP), misal terdapat
persamaan :
a) ∆Yt= A1 + A2t + A3Yt-1 + µ t
Estimasi persamaan regresi di atas, dimana Ho=A3 = Yt-1 =0
yang berarti bahwa deret berkala yang mendasarinya tidak stationer, ini
disebut dengan hipotesis akar unit.
b) Untuk menguji nilai A3 yang diestimasi adalah nol, dapat memakai tes
alternatif yang disebut tes τ (tau) atau dikenal dengan uji Augmented
Dickey-Fuller (ADF). Jika dalam suatu penerapan nilai τ (tau) hitung
estimasi dari A3 lebih besar (dalam nilai mutlaknya) daripada nilai τ (tau)
kritis Dickey-Fuller, lebih besar (dalam nilai mutlaknya) daripada nilai τ
(tau) kritis Dickey-Fuller, artinya menolak hipotesis akar unit dan
menyimpulkan bahwa deret berkala tersebut bersifat stasioner, di sisi lain
apabila nilai τ (tau) hitung lebih kecil (dalam nilai mutlaknya) daripada nilai
τ (tau) kritis Dickey-Fuller berarti tidak menolak hipotesis akar unit(Gujarati
2006).

16

2) Penentuan panjang lag
Langkah penting yang harus dilakukan dalam menggunakan model VAR
adalah penentuan jumlah lagoptimal yang digunakan dalam model. Pengujian
panjang lag yang optimal dapat memanfaatkan beberapa informasi yaitu dengan
menggunakan Akaike Information Criteria (AIC), Final Prediction Error (FPE),
Hannan–Quinn Information (HQ) dan Schwarz Information Criterion (SC)
(Firdaus 2011).
Panjangnya kelambanan variabel yang optimal diperlukan untuk menangkap
pengaruh dari setiap variabel terhadap variabel lain di dalam sistem VAR.
Pemilihan panjang lagoptimum dalam model VAR ini untuk menghindari
terjadinya serial korelasi antara error term dengan variabel endogen dalam model
yang dapat menyebabkan estimator menjadi tidak konsisten, dalam praktiknya
pendugaan lag (kelambanan) biasanya ditentukan dengan menggunakanAIC
(Akiake Information Criterion) danSIC (Schwarz Information Criterion) :
AIC = T log |Σ| + 2N
SBC = T log |Σ| + N log (T)
Keterangan:
T = jumlah observasi yang digunakan
|Σ|= determinan dari matriks varians/kovarians dari sisaan
N = jumlah parameter yang diestimasi dari semua persamaan.
NilaiAkiake Information Criterion (AIC) terendah akan dipilih sebagai panjang
kelambanan optimal dari model VAR. Hal ini dikarenakan, semakin kecilnya nilai
AIC, maka nilai harapan yang dihasilkan oleh sebuah model akan semakin
mendekati kenyataan (Widarjono 2009).
3) Uji stabilitas VAR
Uji ini dilakukan untuk melihat apakah model VAR yang digunakan stabil
atau tidak. Uji Stabilitas VAR dilakukan dengan menghitung akar–akar dari
fungsi polynomial atau dikenal dengan roots of characteristic polynomial, jika
semua akar dari fungsi polynomial tersebut berada di dalam unit circle atau jika
nilai absolutnya < 1 maka model VAR tersebut dianggap stabil sehingga Impuls
Response Function (IRF) danForecast Error Variance Decomposition (FEVD)
yang dihasilkan dianggap valid (Firdaus 2011).
4) Uji Granger causality test
Uji Grangercausality test dilakukan untuk melihat hubungan kausalitas di
antara variabel–variabel yang ada dalam model. Uji ini untuk mengetahui apakah
suatu variabel bebas (independent variable) meningkatkan kinerjaforecasting dari
variabel tidak bebas (dependent variable). Pertanyaan yang sering ada dalam
analisis time series adalah tidak hanya satu atau lebih variabel ekonomi yang
dapat memperkirakan variabel ekonomi lainnya.
Pengujian hubungan sebab akibat dalam pengertian Granger, dengan
menggunakan F-test untuk menguji apakah lag informasi dalam variabel Y
memberikan informasi statistik yang signifikan tentang variabel X dalam
menjelaskan perubahan X. Jika tidak, Y tidak ada hubungan sebab akibat Granger
dengan X. Eviews akan menjalankan estimasi dengan bentuk persamaan:
yt= α0 + α1yt-1 + ….+ α1yt-1 + β1x1, t-1 + …. βlx-l + εt
xt = α0 + α1xt-1 + ….+ α1xt-1 + β1y1, t-1 + …. βly-l + εt
Nilai F-statistik dihitung berdasarkan Wald statistic untuk hipotesis βl=β2 =
…=βl=0 untuk setiap persamaan. Pada persamaan pertama, hipotesis nol adalah x

17

tidak memengaruhi Granger y, sedangkan y tidak memengaruhi Granger x pada
persamaan kedua.
5) Uji kointegrasi
Uji kointegrasi merupakan pendekatan ekonometrik yang digunakan untuk
melihat hubungan jangka panjang antar variabel dimana kointegrasi merujuk
kepada kombinasi linear bagi variabel yang tidak stationer, terdapat tiga cara
untuk menguji kointegrasi yaitu, uji kointegrasi Engle-Granger, uji Cointegrating
Regression Durbin Watson dan uji Johannsen Cointegrating test. Uji kointegrasi
yangdigunakan dalam penelitian ini berdasarkan kepadaujiJohannsen
Cointegrating test yang menggunakan pendekatan analisis VAR, apabila data
yang dianalisis tidak stasioner tetapi saling berkointegrasi, berarti terdapat
hubungan jangka panjang atau keseimbangan antara kedua variabel tersebut.
6)Vector Error Correction Model (VECM)
VECM merupakan bentuk VAR yang terestriksi. Restriksi diberikan karena
data tidak stasioner namun terkointegrasi. spesifikasi VECM merestriksi
hubungan jangka panjang peubah-peubah endogen agar konvergen ke dalam
hubungan kointegrasinya, namun tetap membiarkan keberadaan kondisi jangka
pendek. VECM digunakan karena adanya koreksi secara bertahap melalui
penyesuaian jangka pendek terhadap deviasi long run equilibrium model (Juanda
dan Junaidi 2012).
Model Penelitian
Model persamaan VAR dalam bentuk notasi matriks yang digunakan dalam
penelitian iniadalah sebagai berikut :
Ln_
Ln_
Ln_
Ln_
Ln_
Ln_
Ln_
Ln_

Keterangan:
PKDt
PKit
GDPt
PBBMt
CKt
MKt
NTt
YKt
INFt

=

+

!

"

$%

!

"

!

"

$%

!

"

!

"

!

"

!

"

!

!

!

!

!

!

!

!

!!

!"

"

"

"

"

"

"

"

"

"!

""

$%
$%
$%
$%
$%
$%
$%

&$
&$
&$
&$
+ &$
&$
&$
&!$
&"$

: harga nominal eceran di tingkat konsumenkedelai domestik pada
periode ke t (Ribu Rp/kg)
: harganominal eceran di tingkat konsumen kedelai internasional
pada periode ke t (Ribu Rp/kg)
: Gross Domestic Product rill (harga konstan 2000) periode ke t
(Miliar Rp)
: harga bahan bakar minyak premium industri pada periode ke t
(Ribu Rp/l)
: konsumsi kedelai pada peridoe ke t
(kg)
: impor kedelai periode ke t
(kg)
: nilai tukar tengah pada periode ke t
(Rp/$)
: produksi kedelai pada periode ke t
(kg)
: inflasi pada periode ke t
(%)

18

: intersep
: koefisien lag peubah ke-j untuk persamaan ke-i
: error term (sisaan)
Selanjutnya dari persamaan-persamaan diatas, untuk melihat isu persoalan
jangka panjang terbentuk pengkombinasian antara model VAR struktural dengan
Vector Error Correction Model (VECM) sehingga persamaan menjadi sebagai
berikut :

α0
αij
eit

k-1

∆yt = µ 0x+ µ 1xt+∏xyt-1+Σ Γix ∆yt-i + εt ,t = 1,2, …..
Keterangan:
∆yt
µ 0x
µ 1x
t
∏x
yt-I
Γix
k-1
εt

i=1

= Ln_PKDt, Ln_PKIt, Ln_GDPt, Ln_PBBMt, Ln_CKt, Ln_MKt,
Ln_NTt, Ln_YKt, INFt
= vektor intercept
= vektor koefisienregresi
= time trend
= αx β’ dimana b’mengandung persamaan kointegrasi jangka panjang
= variabel in-level
= matriks koefisien regresi
= ordo VECM dari VAR
= error term
Pengujian Model Penelitian

Vector Autoregressive (VAR) adalah suatu sistem persamaan yang
memperlihatkan setiap peubah sebagai fungsi linier dari konstanta dan nilai lag
(lampau) dari peubah itu sendiri serta nilai lag dari peubah lain dari peubah tak
bebas (dependent) yang ada dalam persamaan. Analisis yang digunakan di dalam
model VAR, yaitu Impuls Response Function (IRF), dan Forecast Error Variance
Decomposition (FEVD).
1) Impulse Response Function (IRF)
Impuls Response Function (IRF) adalah suatu metode yang digunakan untuk
menentukan respon suatu variabel endogen terhadap suatushock tertentu. Hal ini
dikarenakan shock variabel misalnya ke-i tidak hanya berpengaruh terhadap
variabel ke-i itu saja, tetapi ditransmisikan kepada semua variabel endogen
lainnya melalui struktur dinamis atau struktur lag dalam VAR, atau dengan kata
lain IRF mengukur pengaruh suatushockpada suatu waktu kepada inovasi variabel
endogen pada saat tersebut dan di masa yang akan datang.
IRF bertujuan untuk mengisolasi suatu guncangan agar lebih spesifik, yang
artinya suatu variabel dapat dipengaruhi oleh shock atau guncangan tertentu.
Apabila suatu variabel tidak dapat dipengaruhi oleh shock, maka shock spesifik
tersebut tidak dapat diketahui melainkan shock secara umum (Firdaus 2011).
2) Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
Metode yang dapat dilakukan untuk melihat bagaimana perubahan suatu
variabel yang ditunjukan oleh perubahan error variance dipengaruhi oleh
variabel–variabel lainnya adalah FEVD. Metode ini mencirikan suatu struktur
dinamis dalam model VAR, dalam metode ini dapat dilihat kekuatan dan

19

kelemahan masing–masing variabel memengaruhi variabel lainnya dalam kurun
waktu yang panjang.
FEVD merinci ragam dari peramalan galat menjadi komponen–komponen
yang dapat dihubungkan dengan setiap variabel endogen dalam model. Dengan
menghitung persentase kuadrat prediksi galat k-tahap ke depan dari sebuah
variabel dapat inovasi dalam variabel–variabel lain maka akan dapat dilihat
seberapa besar perbedaan antara error variance sebelum dan sesudah terjadinya
shock yang berasal dari dirinya sendiri maupun dari variabel lain. Jadi melalui
FEVD dapat diketahui secara pasti faktor–faktor yang memengaruhi fluktuasi dari
variabel tertentu (Firdaus 2011).

HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Uji Praestimasi Data
Uji Stasioneritas Data
Langkah pertama mengestimasi model VAR adalah uji stasioneritas data
dengan metode Augmented Dickey Fuller (ADF) test. Kestasioneritasan data dapat
dilihat dengan membandingkan nilai statistik ADF dengan nilai kritis Mc
Kinnon.Hipotesis yang digunakan dalam pengujian adalah H0:β=0 (data
mengandung unit root) dan H1:β≠0 (tidak ada unit root) dengan β adalah nilai
ADF. Jadi, apabila nilai ADF statistik lebih besar daripada nilai kritisnya dapat
disimpulkan bahwa menolak hipotesis awal atau dengan kata lain data tersebut
stasioner, sebaliknya jika nilai statistik ADF lebih kecil dari nilai kritisnya maka
H0 diterima artinya time series tersebut mengandung unit root.
Uji akar unit terlebih dahulu dilakukan pada tingkat level, berdasarkan uji
ADF yang telah dilakukan diketahui bahwa data GDPt (Gross Domestic Product),
CKt (Konsumsi), MKt (Impor), NTt (Nilai Tukar), INFt (Inflasi) stasioner pada
tingkat level, sedangkan variabel lainnya tidak stasioner pada tingkat level, maka
diperlukan uji stasioneritas pada tingkat first difference. Hasil uji menunjukkan
bahwa data PKDt (Harga Kedelai Domestik), PKIt (Harga Kedelai Internasional),
PBBMt (Harga Premium Industri) dan YKt (Produksi) stasioner pada tingkat first
difference.

20

Tabel 1 Hasil uji stasioneritas data
Nilai ADF

V