46
4.3 Metode Pengolahan dan Analisis Data
Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder yang diolah dan dianalisis melalui beberapa metode analisis yang digunakan. Metode analisis yang
digunakan dalam penelitian ini meliputi analisis kuantitatif dan kualitatif. Analisis kuantitatif yang dilakukan dalam penelitian ini adalah analisis risiko
dengan menggunakan model ARCH-GARCH yang digunakan untuk meramalkan volatilitas periode selanjutnya dan perhitungan VaR yang digunakan untuk
menjawab tujuan penelitian yang pertama, yaitu menganalisis besarnya tingkat risiko harga kentang, kubis dan tomat. Data yang digunakan adalah data harga
harian rupiah per kilogram, pasokan harian satuan dalam ton kentang, kubis dan tomat serta permintaan satuan dalam ton khusus untuk komoditas kentang.
Analisis data diolah dengan bantuan program Microsoft Excel dan Eviews 6. Analisis kualitatif dilakukan dengan pendekatan deskriptif yang digunakan
untuk menjawab tujuan penelitian yang kedua, yaitu menganalisis alternatif solusi yang dilakukan petani selaku produsen untuk mengurangi risiko harga dari
komoditas kentang, kubis dan tomat. Analisis ini menggunakan data kualitatif yang diperoleh melalui hasil wawancara dan diskusi langsung dengan pihak-pihak
yang berkepentingan seperti petani kentang, kubis dan tomat, pedagang grosir kentang, kubis dan tomat dan karyawan Kantor di Pasar Induk Kramat Jati,
Jakarta serta Kementrian Pertanian.
4.4 Analisis Data Harga Sayuran
Pengukuran risiko harga kentang, kubis, dan tomat dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan model ARCH-GARCH. Model ARCH
Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dikembangkan untuk menjawab persoalan adanya volatilitas atau fluktuasi pada data ekonomi dan bisnis,
khususnya dalam bidang keuangan. Volatilitas ini tercermin dalam varians residual yang tidak memenuhi asumsi homoskedastisitas varians residual konstan
sepanjang waktu. Bollerslev pada tahun 1986 kemudian mengembangkan model ini menjadi GARCH, yaitu singkatan dari Generalized Autoregressive
Conditional Heteroscedasticity . GARCH mengasumsikan data yang dimodelkan
memiliki standar deviasi yang selalu berubah terhadap waktu. GARCH yang
47 cukup baik untuk memodelkan data yang berubah standar deviasinya, tetapi tidak
untuk data yang benar-benar acak. Kondisi volatilitas data mengindikasikan bahwa perilaku data time series
memiliki varian residual yang tidak konstan dari waktu ke waktu atau mengandung gejala heteroskedastisitas karena terdapat varians error yang
besarnya tergantung dengan pada volatilitas error masa lalu. Akan tetapi ada kalanya varian error tidak tergantung pada variablel bebasnya saja melainkan
varian tersebut berubah-ubah seiring dengan perubahan waktu. Karena itu, perlu dibuat suatu model pendekatan untuk memasukkan masalah volatilitas data dalam
model penelitian. Dalam mengaplikasikan model ARCH-GARCH, dilakukan tahap-tahap
sebagai berikut : 1. Identifikasi efek ARCH
Dalam permodelan ARCH-GARCH didahului dengan identifikasi apakah suatu data atau model persaman rataan yang diamati mengandung
heteroskedastisitas atau tidak. Ini dilakukan antara lain dengan mengamati beberapa ringkasan statistik dari persamaan rataan tersebut. Sebagai contoh
bila data atau model persamaan rataan memiliki nilai kurtosis lebih dari tiga menunjukkan gejala awal adanya heteroskedastisitas. Davidson dan
MacKinnon, 2004 dalam Firdaus, 2006. Skewness merupakan ukuran kemiringan, pengukuran tingkat ketidaksimetrisan kecondongan sebaran data
di sekitar rata-ratanya. Distribusi normal merupakan distribusi yang simetris dan nilai skewness adalah nol. Skewness yang bernilai positif menunjukkan
ujung dari kecondongan menjulur ke arah nilai positif ekor kurva sebelah kanan lebih panjang. Untuk skewness yang bernilai negatif menunjukkan
ujung dari kecondongan menjulur ke arah nilai negatif ekor kurva sebelah kiri lebih panjang. Jika data skewness tersebut tidak sama dengan nol maka
mengandung heteroskedastisitas Widarjono, 2005. 2. Estimasi model
Pada tahapan ini dilakukan simulasi beberapa model ragam dengan menggunakan model rataan yang telah didapatkan. Kemudian dilanjutkan
dengan pendugaan parameter model. Pendugaan parameter dimaksudkan untuk
48 mencari koefisien model yang paling sesuai dengan data. Penentuan dugaan
parameter ARCH-GARCH
dilakukan dengan
menggunakan metode
kemungkinan maksimum secara iteratif. Dengan menggunakan Software Eviews
6, estimasi nilai-nilai parameter dapat dilakukan. Selanjutnya dilakukan pemilihan model terbaik. Kriteria model terbaik adalah memiliki ukuran
kebaikan model yang besar dan koefisien yang nyata. Terdapat dua bentuk pendekatan yang dapat digunakan sebagai ukuran kebaikan model yaitu :
a. Akaike Information Criterion AIC = Ln MSE + 2KN b. Schwarz Criterion SC
= Ln MSE + [Klog N]N dimana,
MSE = Mean Square Error K
= Banyaknya parameter N
= Banyaknya data pengamatan SC dan AIC merupakan dua standar informasi yang menyediakan ukuran
informasi yang dapat menemukan keseimbangan antara ukuran kebaikan model dan spesifikasi model yang terlalu hemat. Nilai ini dapat membantu untuk
mendapatkan seleksi model yang terbaik. Model yang baik dipilih berdasarkan nilai AIC dan SC yang terkecil dengan melihat juga signifikansi koefisien
model. 3. Evaluasi model
Pemeriksaan kecukupan model dilakukan untuk menguji asumsi, sehingga model yang diperoleh cukup memadai. Jika model tidak memadai, maka harus
kembali ke tahap identifikasi untuk mendapatkan model yang lebih baik. Evaluasi model dilakukan dengan memperhatikan beberapa indikator, yaitu
pengujian efek ARCH-GARCH dari residual dan memeriksa kenormalan galat baku model dengan uji Jarque-Bera.
4. Peramalan Setelah memperoleh model yang memadai, model tersebut digunakan
untuk memperkirakan nilai volatilitas masa yang akan datang. Peramalan dilakukan dengan memasukkan parameter ke dalam persamaan yang diperoleh.
Hasil peramalan digunakan untuk pembahasan lebih lanjut seperti perhitungan VaR pada analisis risiko. Tingkat risiko memiliki hubungan yang erat dengan
metode GARCH yang sering digunakan jika terjadi ketidakhomogenan ragam
49 atau varians dari data return dan menduga nilai volatilitas yang akan datang.
Hal tersebut merupakan kelebihan metode GARCH dibandingkan dengan penduga ragam atau varians biasa yang tidak mampu melakukan pendugaan
ragam varians jika terjadi ketidakhomogenan data tidak terpenuhi. Terkait dengan adanya risiko harga pada sayuran dapat diketahui dengan
adanya fluktuasi harga. Kondisi ini disebabkan oleh beberapa faktor yang mempengaruhi harga sayuran komoditas kentang, kubis, dan tomat diantaranya
harga sebelumnya P
t-1
dan penawaran Q
t
. Penawaran yang digunakan adalah jumlah pasokan yang masuk ke pasar dari beberapa daerah sentra yang
menghasilkan komoditas kentang, kubis, dan tomat. Khusus untuk komoditas kentang dengan menambah permintaan D
t
dimana pada umumnya sisa dalam waktu satu hari sebesar 20 persen dan selebihnya adalah permintaan akan
komoditas kentang pada hari itu yang dapat dituliskan sebagai berikut: P
t
= f P
t-1
, Q
t
, D
t
Sehingga diperoleh persamaan model harga sayuran komoditas kentang, kubis, dan tomat sebagai berikut:
Ln P
t
= b + b
1
Ln P
t-1
+ b
2
Ln Q
t
+ b
3
Ln D
t
+
t
Peramalan ragam untuk periode yang akan datang diramalkan dengan menggunakan rumus GARCH 1,1 sebagai berikut:
h
t
= C +
2 t-1
+ h
t-1
dimana: P
t
: Harga sayuran periode ke t Rupiahkilogram P
t-1
: Harga sayuran periode sebelumnya Rupiahkilogram Q
t
: Jumlah penawaran sayuran ton D
t
: Jumlah permintaan sayuran ton b
0,
b
1,
b
2,
b
3
, , : Besaran parameter dugaan
ht : Ragam pada periode ke t
2 t-1
: Volatilitas periode sebelumnya h
t-1
: Varian periode sebelumnya C
: Konstanta
t
: Error Setelah diperoleh model yang sesuai maka dilakukan perhitungan Var
adalah sebagai berikut Jorion, 2001:
50 VaR =
t+1
x b x Z x W dimana:
VaR = Besarnya risiko yang diterima pedagang
b = Periode penjualan sayuran
Z = Titik kritik dalam tabel Z dengan alfa 5
W = Besarnya modal yang dikeluarkan pedagang
t+1
= Volatilitas yang akan datang dimana
t
= h
t
Untuk melakukan perhitungan VaR, besarnya penerimaan diperoleh dari modal investasi yang digunakan pedagang kentang, kubis, dan tomat.
Berdasarkan modal yang dikeluarkan pedagang kentang, kubis dan tomat dalam satu hari adalah untuk kentang sebesar Rp. 9.000.000,00, kubis sebesar
Rp. 2.400.000,00 dan tomat sebesar Rp. 2.500.000,00. Periode penjualan untuk mengetahui besarnya risiko yang ditanggung pedagang adalah satu, tujuh, dan
14 hari. Perhitungan VaR komoditas kentang, kubis, dan tomat disajikan pada Tabel 8, 9, 10.
Tabel 8. Perhitungan VaR Komoditas Kentang Indikator
Komoditas Kentang Periode ke 1
7 14
W
t+1
Z
VaR
Tabel 9. Perhitungan VaR Komoditas Kubis Indikator
Komoditas Kubis Periode ke 1
7 14
W
t+1
Z
VaR
Tabel 10. Perhitungan VaR Komoditas Tomat Indikator
Komoditas Tomat Periode ke 1
7 14
W
t+1
Z
VaR
51
V GAMBARAN UMUM PASAR INDUK KRAMAT JATI
5.1 Manajemen Pasar Induk Kramat Jati