ANALISIS VOLATILITAS HARGA DAGING SAPI POTONG DAN DAGING AYAM BROILER DI INDONESIA FADILA JZUQYNOVA BURHANI

ANALISIS VOLATILITAS HARGA DAGING SAPI POTONG DAN DAGING AYAM BROILER DI INDONESIA

FADILA JZUQYNOVA BURHANI

DEPARTEMEN AGRIBISNIS 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 Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Potong dan Daging Ayam Broiler di 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, Juli 2013 Fadila Jzuqynova Burhani NIM H34090037

ABSTRAK FADILA JZUQYNOVA BURHANI. Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Potong dan Daging Ayam Broiler di Indonesia. Dibimbing oleh ANNA FARIYANTI. Kebutuhan konsumsi daging penduduk Indonesia cenderung terus meningkat sejalan dengan meningkatnya jumlah penduduk Indonesia dan kesadaran masyarakat akan pentingnya protein hewani. Namun harga daging sapi dan daging ayam berfluktuasi. Nilai volatilitas yang besar atau kecil menggambarkan seberapa besar tingkat risiko yang akan dihadapi pada masa yang akan datang. Fluktuasi harga daging sapi potong dan daging ayam broiler dapat disebabkan oleh jumlah penawaran dan jumlah permintaan yang tidak seimbang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis proyeksi harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia pada masa yang akan datang, mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia, mengidentifikasi alternatif strategi terkait dengan volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data sekunder periode Februari 2003 – Februari 2013. ARCH-GARCH digunakan untuk menganalisis volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia. Analisis ini menunjukkan bahwa volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia akan semakin kecil.

Kata Kunci :

daging ayam broiler, daging sapi potong, demand, risiko harga, supply, volatilitas

ABSTRACT FADILA JZUQYNOVA BURHANI. Price Volatility Analysis of Beef Cattle and Broiler Meat in Indonesia. Supervised by ANNA FARIYANTI. Beef consumption needs of Indonesian population tends to increase with the increasing number of the population and public awareness of the importance of animal protein. Meanwhile the price of beef cattle and broiler meat are fluctuative. The value of volatility describes how much the level of risk that will be faced in the future. Fluctuations in the price of beef cattle and broiler meat can be caused by a the unequilibrium of supply and demand. The objectives of this research were (1) to analyze the price forecast of beef cattle and broiler meat in Indonesia, (2) to identify factors that affect the price volatility of beef cattle and broiler meat in Indonesia, and (3) to identify alternative strategies related to the price volatility of beef cattle and broiler meat in Indonesia. This research used secondary data with the time series form in period February 2003 to February 2013. In this research ARCH-GARCH is used to analyze the price volatility of beef cattle and broiler meat in Indonesia. This analysis show that the price volatility of beef cattle and broiler meat in Indonesia will be lower. Keywords: beef cattle, broiler meat, demand, price risk, supply, volatility

ANALISIS VOLATILITAS HARGA DAGING SAPI POTONG DAN DAGING AYAM BROILER DI INDONESIA

FADILA JZUQYNOVA BURHANI

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

DEPARTEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS EKONOMI DAN MANEJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013

Judul Skripsi Nama NIM

: Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Potong dan Daging Ayam Broiler di Indonesia : Fadila Jzuqynova Burhani : H34090037

Disetujui oleh

Dr Ir Anna Fariyanti, MSi Pembimbing

Diketahui oleh

Dr Ir Nunung Kusnadi, MS Ketua Departemen

Tanggal Lulus:

PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala rahmat dan karunia-Nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Februari 2013 ini ialah Risiko Bisnis, dengan judul Analisis Volatilitas Harga Daging Sapi Potong dan Daging Ayam Broiler di Indonesia. Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Dr Ir Anna Fariyanti, MSi selaku dosen pembimbing yang telah memberikan bimbingan, motivasi, saran, dan perhatian kepada penulis selama penyusunan skripsi ini. Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Tintin Sarianti, SP, MM selaku dosen penguji utama dan Bapak Ir Burhanuddin, MM selaku dosen penguji komdik Departemen Agribisnis. Terima kasih juga penulis sampaikan kepada Putri Larasati yang telah bersedia menjadi pembahas pada seminar hasil penelitian ini. Selanjutnya penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Ibu Ir Anita Ristianingrum, MSi selaku wali akademik selama menjalani perkuliahan. Ungkapan terima kasih yang tak terhingga kepada mama, papa, Mas Yuka, Maya, Yolan serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayang. Ungkapan terima kasih kepada Mba Ratna Mega Sari atas segala bimbingan dan motivasi. Terakhir penulis sampaikan salam semangat dan terima kasih atas segala dukungan dari sahabat-sahabat, rekan-rekan Agribisnis 46 IPB, MSA 3 IPB, B19 TPB IPB, HIPMA IPB 2010-2011. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat khususnya bagi berbagai pihak yang terkait dan bagi pembaca pada umumnya.

Bogor, Juli 2013 Fadila Jzuqynova Burhani

DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Ruang Lingkup Penelitian TINJAUAN PUSTAKA Kajian Mengenai Volatilitas Komoditas Pertanian Kajian Mengenai Permintaan dan Penawaran Daging Sapi Potong Kajian Mengenai Faktor yang Mempengaruhi Harga Ayam Broiler KERANGKA PEMIKIRAN Kerangka Pemikiran Teoritis Teori Harga Konsep Risiko Pemodelan Volatilitas Univariate Time Series Metode Peramalan Box-Jenkins Model ARCH-GARCH Alat Analisis Value at Risk Kerangka Pemikiran Operasional METODE PENELITIAN Jenis dan Sumber Data Metode Pengumpulan Data dan Sampel Metode Pengolahan dan Analisis Data Model ARCH-GARCH HASIL DAN PEMBAHASAN Perkembangan Harga Daging Sapi Potong dan Daging Ayam Broiler di Indonesia Eksplorasi Pola Data Harga Daging Sapi Potong Eksplorasi Pola Data Harga Daging Ayam Broiler Model Peramalan Identifikasi Model ARCH-GARCH Pendugaan Parameter dan Pemilihan Model Terbaik Volatilitas Harga Daging Sapi Potong dan Daging Ayam Broiler Alternatif Strategi Terkait dengan Volatilitas Harga Daging Sapi Potong dan Daging ayam Broiler SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Saran DAFTAR PUSTAKA RIWAYAT HIDUP

x x xi 1 1 6 9 9 9 10 10 11 12 13 13 13 16 18 20 21 22 23 25 25 25 25 25 30 30 31 33 35 35 38 39 45 50 50 50 51 71

DAFTAR TABEL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

PDB atas dasar harga berlaku menurut lapangan usaha (milyar rupiah) Populasi ternak Indonesia tahun 2010 – 2012*) Perkembangan produksi daging tahun 2010-2012*) Ketersediaan konsumsi daging, telur, dan susu tahun 2009 – 2012e) Konsumsi daging segar per kapita Harga tahunan rata-rata daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia Konsumsi ayam broiler di Indonesia tahun 2003 – 2007 Produksi daging ayam broiler tahun 2003 – 2007 di Indonesia Ringkasan statistik data kuadrat harga daging Pengujian autokorelasi kuadrat harga daging Hasil uji stasioneritas data harga daging Model ARIMA data harga daging Model ARCH/GARCH terbaik data harga daging Hasil uji Jarque-Bera Pengujian autokorelasi kuadrat galat terbakukan Hasil pengujian efek ARCH pada residual model ARCH-GARCH Hasil perhitungan volatilitas harga Besar risiko harga daging sapi potong dan daging ayam broiler

2 3 4 4 5 6 34 35 36 36 37 37 38 38 39 39 43 44

DAFTAR GAMBAR 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Fluktuasi harga bulanan daging sapi potong dan daging ayam Pembentukan harga oleh permintaan Pergeseran kurva permintaan Pergeseran kurva penawaran Hubungan risiko dan return Kerangka pemikiran operasional Plot harga harian domestik daging sapi potong periode Februari 2003 Februari 2013 Populasi sapi potong nasional tahun 2000 - 2008 Produksi daging sapi nasional tahun 2000 - 2008 Plot harga harian domestik daging ayam broiler periode Februari 2003 Februari 2013 Volatilitas harga daging sapi potong periode Februari 2003 - Februari 2013 Volatilitas harga daging ayam broiler periode Februari 2003 - Februari 2013

8 14 15 16 17 24 31 32 33 34 40 41

DAFTAR LAMPIRAN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

Ringkasan statistik data kuadrat harga daging sapi potong Ringkasan statistik data kuadrat harga daging ayam Pengujian autokorelasi kuadrat harga daging sapi Pengujian autokorelasi kuadrat harga daging Hasil uji stasioneritas data harga daging Hasil uji stasioneritas data harga daging ayam broiler Pengujian model MA(1) harga daging sapi potong Pengujian model MA(2) harga daging sapi potong Pengujian model MA(3) harga daging sapi potong Pengujian model ARIMA(1,0,1) harga daging sapi Pengujian efek ARCH ARIMA(1,0,1) Pengujian ARCH (1) ARIMA(1,0,1) harga daging Pengujian GARCH (1,1) ARIMA(1,0,1) harga Pengujian GARCH (1,2) ARIMA(1,0,1) harga daging Pengujian ARCH (2) ARIMA(1,0,1) harga daging Pengujian GARCH (2,1) ARIMA(1,0,1) harga Pengujian GARCH (2,2) ARIMA(1,0,1) harga Hasil pengujian efek ARCH harga daging sapi Pengujian model MA(1) harga daging ayam Pengujian model MA(2) harga daging ayam broiler Pengujian model MA(3) harga daging ayam broiler Pengujian model ARIMA(1,0,1) harga daging ayam Pengujian model ARIMA(1,0,3) harga daging Pengujian model MA(1) harga daging ayam broiler Pengujian MA (1) ARCH (1) harga daging ayam Pengujian MA (1) GARCH (1,1) harga daging Pengujian MA (1) GARCH (1,2) harga daging Pengujian MA (1) ARCH (2) harga daging Pengujian MA (1) GARCH (2,1) harga daging Pengujian MA (1) GARCH (2,2) harga daging Pengujian efek ARCH model harga daging ayam Hasil uji Jarque-Bera harga daging sapi potong Hasil uji Jarque-Bera harga daging ayam broiler Hasil uji Ljung-Box harga daging sapi potong Hasil uji Ljung-Box harga daging ayam broiler

54 54 54 55 55 56 56 57 57 58 58 59 59 60 60 61 61 62 62 63 63 64 64 65 65 66 66 67 67 68 68 69 69 70 70

PENDAHULUAN Latar Belakang Isu strategis yang kini sedang dihadapi dunia adalah perubahan iklim global, krisis pangan, dan energi yang berdampak pada kenaikan harga pangan dan energi sehingga negara-negara pengekspor pangan cenderung menahan produknya untuk dijadikan stok pangan. Mengingat kondisi global tersebut juga terjadi di Indonesia, maka Indonesia dituntut untuk terus meningkatkan ketahanan pangan agar mampu menyediakan pangan yang cukup bagi penduduknya (Kementan 2011). Menurut Laporan Kinerja Kementerian Pertanian Tahun 2011 disebutkan bahwa visi pembangunan pertanian yakni terwujudnya pertanian industrial unggul berkelanjutan yang berbasis sumberdaya lokal untuk meningkatkan kemandirian pangan, nilai tambah, ekspor, dan kesejahteraan peternak. Undang-Undang No.18 Tahun 2012 tentang Pangan, mengartikan ketahanan pangan sebagai kondisi terpenuhinya pangan bagi negara sampai dengan perseorangan, yang tercermin dari tersedianya pangan yang cukup, baik jumlah maupun mutunya, aman, beragam, bergizi, merata dan terjangkau serta tidak bertentangan dengan agama, keyakinan, dan budaya masyarakat, untuk dapat hidup sehat, aktif, dan produktif secara berkelanjutan. Menurut Organisasi Pangan sedunia (FAO), dan Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), ketahanan pangan berarti akses setiap rumah tangga atau individu untuk dapat memperoleh pangan setiap waktu untuk keperluan hidup yang sehat. Pembangunan ketahanan pangan menuju kemandirian pangan diarahkan untuk menopang kekuatan ekonomi domestik sehingga mampu menyediakan pangan yang cukup secara berkelanjutan bagi seluruh penduduk, utamanya dari produksi dalam negeri, dalam jumlah dan keragaman yang cukup, aman, dan terjangkau dari waktu ke waktu. Program peningkatan ketahanan pangan dimaksudkan untuk mengoperasionalkan pembangunan dalam rangka mengembangkan sistem ketahanan pangan baik di tingkat nasional maupun di tingkat masyarakat. Keterjangkauan pangan yang dimaksud dapat berupa distribusi pangan untuk pemerataan ketersediaan pangan, pemasaran dan perdagangan, stabilisasi pasokan dan harga pangan pokok, serta bantuan pangan. Pasal 1 Undang-Undang No.18 Tahun 2012 mendefinisikan pangan sebagai segala sesuatu yang berasal dari sumber hayati produk pertanian, perkebunan, kehutanan, perikanan, peternakan, perairan, dan air, baik yang diolah maupun tidak diolah yang diperuntukkan sebagai makanan atau minuman bagi konsumsi manusia, termasuk bahan tambahan pangan, bahan baku pangan, dan bahan lainnya yang digunakan dalam proses penyiapan, pengolahan, dan/atau pembuatan makanan atau minuman. Ketahanan pangan nasional masih merupakan isu yang strategis bagi Indonesia mengingat kecukupan produksi, distribusi dan konsumsi pangan memiliki dimensi yang terkait dengan dimensi sosial, ekonomi dan politik. Ketahanan pangan merupakan suatu sistem yang terintegrasi yang terdiri atas berbagai subsistem, subsistem utamanya adalah ketersediaan pangan, distribusi pangan dan konsumsi pangan (Maleha dan Sutanto 2006). Ketahanan pangan merupakan prioritas nasional dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) tahap II 2010-2014. Pemantapan swasembada daging ayam dan pencapaian swasembada daging sapi merupakan kebijakan pembangunan pertanian

2 Kementerian Pertanian tahun 2010-2014 yang berkaitan dengan pembangunan ketahanan pangan. Ketahanan pangan nasional selama ini dicapai melalui kebijaksanaan swasembada pangan dan stabilitas harga. Pencapaian swasembada daging sapi merupakan salah satu fokus dalam terwujudnya ketahanan pangan. Program Swasembada Daging Sapi Tahun 2014 (PSDS-2014) merupakan tekad bersama dan menjadi salah satu dari program utama Kementerian Pertanian yang terkait dengan upaya mewujudkan ketahanan pangan hewani asal ternak berbasis sumberdaya domestik khususnya ternak sapi potong. Swasembada daging sapi sudah lama didambakan oleh masyarakat agar ketergantungan terhadap impor baik sapi bakalan maupun daging semakin menurun dengan mengembangkan potensi dalam negeri (Kementan 2010). Subsektor peternakan berperan penting dalam rangka mensukseskan ketahanan pangan. Hal ini dikarenakan peternakan merupakan penyedia pangan hewani asal ternak melalui peningkatan produksi berbagai komoditas, juga penyediaan bahan baku untuk industri. Selain itu, sektor peternakan secara tidak langsung juga berperan dalam pengentasan kemiskinan, serta sebagai sumber energi alternatif dan untuk kelestarian lingkungan hidup. Kontribusi subsektor ini dalam pembentukan Produk Domestik Bruto pertanian dalam perekonomian Indonesia, sebesar 12% per tahunnya, dapat dilihat pada Tabel 1.

Tabel 1 PDB atas dasar harga berlaku menurut lapangan usaha (milyar rupiah) 2008-2011 Lapangan Usaha 2008 1. Pertanian, Peternakan, 716 656.2 Kehutanan & perikanan a. Tanaman Bahan 349 795.0 Makanan b. Tanaman 105 960.5 Perkebunan c. Peternakan 83 276.1 d. Kehutanan 40 375.1 e. Perikanan 137 249.5 2. Sektor Ekonomi 4 232 032.2 lainnya Produk Domestik 4 948 688.4 Bruto

2009

2010

2011

857 196.8

985 448.8 1 093 466.0

419 194.8

482 377.1

530 603.7

111 378.5

136 026.8

153 884.7

104 883.9 45 119.6 176 620.0

119 371.7 48 289.8 199 383.4

129 578.3 51 638.1 227 761.2

4 749 006.6 5 606 203.4

5 450 822.0 6 333 620.1 6 436 270.8

7 427 086.1

Sumber : Badan Pusat Statistik (2012)

Peternakan adalah kegiatan mengembangbiakkan dan membudidayakan hewan ternak untuk mendapatkan manfaat dan hasil dari kegiatan tersebut. Pengertian peternakan tidak terbatas pada pemeliharaaan saja, memelihara dan peternakan perbedaannya terletak pada tujuan yang ditetapkan. Tujuan peternakan adalah mencari keuntungan dengan penerapan prinsip-prinsip manajemen pada faktor-faktor produksi yang telah dikombinasikan secara optimal. Produk utama ternak (daging, susu dan telur) merupakan sumber bahan pangan yang bergizi tinggi dan dikonsumsi anggota rumah tangga. Ternak dan hasil produksinya merupakan sumber bahan pangan protein yang sangat penting untuk peningkatan

3 kualitas sumber daya manusia Indonesia. Perkembangan populasi ternak utama dan hasil produksinya merupakan gambaran tingkat ketersediaan sumber bahan pangan protein nasional. Tingkat konsumsi yang akan menentukan kualitas sumber daya manusia dipengaruhi oleh tingkat ketersediaan daging dan produksi ternak lainnya dan tingkat pendapatan rumah tangga (purchasing power). Faktor tingkat pendapatanlah yang akan menentukan apakah rumah tangga / individu akan lebih banyak mengkonsumsi sumber karbohidrat atau protein, yang akan berpengaruh pada tingkat konsumsi berkualitas dan sesuai dengan persyaratan gizi (Bappenas 2012). Berdasarkan jenisnya ternak dikelompokkan menjadi ternak besar (sapi potong, sapi perah, kerbau, kuda), ternak kecil (kambing, domba, babi), ternak unggas (ayam buras, ayam ras petelur, ayam ras pedaging, itik) dan aneka ternak (kelinci, burung puyuh, merpati). Berdasarkan data yang diperoleh dari 33 Provinsi, dapat dilihat bahwa sebaran populasi ternak sebagian besar terkonsentrasi di pulau Jawa. Untuk ternak sapi potong, sapi perah, dan ayam ras petelur populasi terbanyak berada di Provinsi Jawa Timur. Sementara untuk ternak domba, ayam ras pedaging dan itik populasi terbanyak berada di Provinsi Jawa Barat. Sedangkan ternak kambing, ayam buras, kelinci, burung puyuh dan merpati populasi terbanyak berada di Provinsi Jawa tengah. Untuk ternak kerbau dan babi populasi terbanyak di Provinsi Nusa Tenggara Timur dan ternak kuda populasi terbanyak berada di Provinsi Sulawesi Selatan (Ditjennak 2012). Sumber produksi daging adalah berasal dari ternak sapi potong, ternak unggas, kambing, domba, dan sebagian kecil dari ternak kerbau, sapi perah, dan kuda afkiran. Perkembangan populasi dari ternak-ternak penghasil daging tersebut pada tahun 2012 relatif meningkat dibandingkan tahun sebelumnya. Populasi sapi potong memiliki peningkatan pertumbuhan populasi terbesar yakni sebesar 8.16% yang diikuti oleh populasi domba dan ayam ras pedaging yang masing-masing meningkat sebesar 8.29% dan 7.55%. sedangkan peningkatan pertumbuhan populasi paling rendah yakni populasi kuda yakni sebesar 3.18%, dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2 Populasi ternak Indonesia tahun 2010 – 2012*) Populasi ternak (000 ekor) Pertumbuhan 2011-2012*) Tahun 2010 2011 2012*) (%) Sapi Potong 13 582 14 824 16 034 8.16 Kuda 419 409 422 3.18 Kerbau 2 000 1 305 1 378 5.60 Kambing 16 620 16 946 17 862 5.41 Domba 10 725 11 791 12 768 8.29 Ayam Ras 986 872 1 177 991 1 266 903 7.55 Pedaging Ternak

Sumber : Direktorat Jenderal Peternakan dan Kesehatan Hewan (2012) Keterangan : *) Angka Sementara

Wilayah-wilayah yang merupakan sumber utama ternak sapi potong adalah Jawa tengah, Jawa Timur, Sulawesi Selatan, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggra Timur, Lampung, Bali, Nanggroe Aceh Darussalam. Kemudian wilayah yang

4 mempunyai potensi cukup besar untuk ternak ayam ras pedaging adalah Jawa Barat, Jawa Timur, Jawa Tengah, Sumatera Utara, Banten, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur (Kementan 2012). Dengan perkembangan populasi ternak yang relatif masih rendah, maka jumlah produksi daging yang dapat diproduksi dari dalam negeri juga sangat terbatas. Pada tahun 2012 produksi daging sapi potong, kambing, dan ayam ras pedaging hanya meningkat masing-masing 4.15%, 3.45%, dan 4.62% dari tahun 2011. Sedangkan produksi daging kuda, kerbau, dan domba mengalami penurunan masing-masing sebesar 0.13%, 0.12%, dan 0.71% pada tahun 2012 dibandingkan dengan produksi pada tahun 2011, dapat dilihat pada Tabel 3.

Tabel 3 Ternak Tahun Sapi Potong Kuda Kerbau Kambing Domba Ayam Ras Pedaging Ternak lainnya Jumlah (000 ton)

Perkembangan produksi daging tahun 2010-2012*) Produksi Daging (000 ton) Pertumbuhan 2011-2012*) 2010 2011 2012*) (%) 436.4 485.3 505.5 4.15 2.0 2.2 2.2 (0.13) 35.9 35.3 35.3 (0.12) 68.8 66.3 68.6 3.45 44.9 46.8 46.5 (0.71) 1 214.3 1 337.9 1 428.8 4.62

2.4

2.6

2.7

5.35

Sumber : Direktorat Jenderal Peternakan dan Kesehatan Hewan (2012) Keterangan : *) Angka Sementara

Tabel 4 menunjukkan bahwa berdasarkan data konsumsi, konsumsi daging per kapita per tahun meningkat sebesar 5.34% yaitu dari 6.60 kg pada tahun 2009 menjadi 6.95 kg pada tahun 2010. Apabila dibandingkan dengan tingkat produksi daging, konsumsi daging secara total tersebut dapat dipenuhi dari dalam negeri, meskipun untuk setiap jenis daging belum tentu demikian. Tabel 4 Ketersediaan konsumsi daging, telur, dan susu tahun 2009 – 2012e) No Jenis 2009 2010 2011*) 2012e) Pertumbuhan 2011-2012(%) Konsumsi Nasional (000 ton) 1 Daging 1 732.64 1 654.14 1 735.15 1 753.54 1.06 2 Telur 1 569.81 1 255.70 1 350.38 1 412.78 4.62 3 Susu 2 277.20 3 173.05 3 494.81 2 738.51 -21.64 Konsumsi Per Kapita (Kg/Kapita/Tahun) 1 Daging 6.60 6.95 7.08 7.05 -0.42 2 Telur 5.17 5.20 5.51 5.68 3.09 3 Susu 11.60 13.14 14.26 11.01 -22.79 Konsumsi Protein 6.03 5.99 6.30 6.03 -4.29 (Gram/Kapita/Hari) Sumber : Badan Ketahanan Pangan (2011) Keterangan : *) Angka Sementara e) Angka Estimasi

5 Jenis ternak yang dikonsumsi oleh masyarakat pada umumnya berasal dari unggas dan sapi potong (daging ayam dan daging sapi potong). Daging sapi merupakan salah satu bahan pangan yang sangat penting dalam mencukupi kebutuhan gizi masyarakat, serta merupakan komoditas ekonomi yang mempunyai nilai strategis. Selain itu daging sapi merupakan salah satu bahan makanan asal ternak yang kaya akan protein, zat besi dan beberapa vitamin penting terutama vitamin B. Selain nilai gizinya, masyarakat menilai daging tersebut dari sifatsifatnya seperti keempukan, rasa, aroma, warna dan sari minyaknya . Namun demikian tingginya harga komoditas daging sapi di pasaran menyebabkan tingkat konsumsi daging sapi Indonesia lebih rendah dibandingkan dengan negara berkembang lainnya. Ayam ras pedaging disebut juga broiler, yang merupakan jenis ras unggulan hasil persilangan dari bangsa-bangsa ayam yang memiliki daya produktivitas tinggi, terutama dalam memproduksi daging ayam. Sebenarnya ayam broiler ini baru populer di Indonesia sejak tahun 1980-an dimana pemegang kekuasaan mencanangkan panggalakkan konsumsi daging ruminansia yang pada saat itu semakin sulit keberadaannya. Hingga kini ayam broiler telah dikenal masyarakat Indonesia dengan berbagai kelebihannya.

No

1 2 3 4 5 6 7 8

Tabel 5 Konsumsi daging segar per kapita Komoditas 2009 2010 2011 Konsumsi Daging Segar (kg/kapita/tahun) Sapi 0.31 0.37 0.42 Kerbau Kambing Babi Ayam Ras Ayam Kampung Unggas Lainnya Daging Lainnya

Pertumbuhan 2010-2011 (%) 14.29

0.21 3.08 0.52

0.21 3.55 0.63

0.05 0.26 3.65 0.63

25.00 2.94 0.00

0.05

0.05

0.05

0.00

0.05

0.05

0.05

0.00

Sumber : Badan Pusat Statistik (2012)

Berdasarkan data konsumsi daging segar per kapita pada Tabel 5, daging ayam ras merupakan komoditas kelompok ternak unggas dengan tingkat konsumsi tertinggi dibandingkan jenis daging segar lainnya yakni sebesar 3.65 kg/kapita/tahun pada tahun 2011 dengan tingkat pertumbuhan sebesar 2.94% dari tahun 2010. Sedangkan daging sapi potong merupakan komoditas kelompok ternak besar dengan tingkat konsumsi sebesar 0.42 kg/kapita/tahun pada tahun 2011 dengan tingkat pertumbuhan sebesar 14.29% dari tahun sebelumnya. Sebagai produk peternakan dengan tingkat konsumsi yang tinggi, daging sapi potong dan daging ayam broiler tentunya tidak lepas dari adanya gejolak atau fluktuasi harga. Perkembangan harga tahunan rata-rata daging di pasar dalam negeri menunjukkan adanya peningkatan, dapat dilihat pada Tabel 6. Terjadi peningkatan harga daging sapi potong dari tahun 2009 hingga tahun 2012, dengan

6 angka pertumbuhan pada tahun 2010, 2011, dan 2012, masing-masing sebesar 3.17%, 4.99%, dan 8.48%. Harga daging ayam broiler pun mengalami peningkatan, dengan angka pertumbuhan pada tahun 2010, 2011, dan 2012, masing-masing sebesar 3.57%, 2.22%, dan 3.05%.

Tabel 6 Harga tahunan rata-rata daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia Komoditas Harga Daging Sapi Harga Daging Ayam Potong (Rp/kg) Broiler (Rp/kg) Tahun 2009 64 291.00 23 333.00 2010 66 329.00 24 166.00 2011 69 641.00 24 703.00 2012 75 544.00 25 457.00 Pertumbuhan 8.48 3.05 2011-2012 (%) Sumber : Kemendag dalam BPS (2012)

Hal yang umum terjadi adalah harga produk pertanian selalu berfluktuasi (tidak stabil) bila dibandingkan dengan harga-harga bahan-bahan non pertanian (sektor industri). Hal ini disebabkan kurva penawaran dan permintaan untuk hasil pertanian adalah inelastis dan adanya perubahan yang sulit diramalkan pada pasokan pertanian akibat produksi pertanian yang sangat tergantung pada kondisi alam (iklim, cuaca), hama penyakit dan faktor lainnya (Anindita R 2012). Seperti halnya daging sapi potong dan daging ayam broiler yang mengalami gejolak harga yang cukup tinggi yang disebabkan oleh berbagai faktor. Keadaan tersebut membuat para pelaku usaha menghadapi kesulitan dalam membuat dan mengambil keputusan, dalam hal ini peternak menghadapi kesulitan untuk merencanakan produksi, pedagang menghadapi kesulitan dalam memperkirakan permintaan. Maka dari itu perlu dilakukan penelitian untuk menganalisis volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler. Perumusan Masalah Walaupun dari tahun ke tahun, peran sektor pertanian terhadap PDB secara relatif terus menurun, akan tetapi secara absolut sumbangan sektor pertanian terus meningkat, sehingga fungsi sektor pertanian sebagai penyangga kehidupan ekonomi bangsa tidak dapat diabaikan. Dengan kondisi yang demikian, salah satu subsektor pertanian yang sudah lama dipromosikan sebagai pertumbuhan baru adalah subsektor peternakan. Data memperlihatkan bahwa baik secara relatif maupun absolut, sumbangan subsektor peternakan terhadap pendapatan sektor pertanian terus meningkat. Sehingga, komoditas peternakan memang layak menjadi sumber pertumbuhan yang menjanjikan terutama untuk industri perunggasan, sapi potong, dan sapi perah (Yusdja et al. 2004). Salah satu permasalahan sektor peternakan di Indonesia saat ini adalah pertumbuhan produksi berbagai macam hasil peternakan belum dapat mengimbangi laju permintaan di dalam negeri sendiri yang semakin meningkat. Kebutuhan daging dan susu sebagai sumber protein hewani terus mengalami

7 peningkatan, karena meningkatnya penghasilan dan kesadaran masyarakat akan pentingnya makanan bergizi. Permintaan daging sapi dan daging ayam broiler sebagai produk substitusinya, diperkirakan akan terus meningkat seiring dengan target perbaikan ekonomi. Menurut data yang ada, supply dalam negeri belum mampu mengimbangi tingginya laju pertumbuhan konsumsi dan laju pertumbuhan penduduk (BIB Lembang 2011). Peningkatan populasi penduduk dan perbaikan taraf hidup masyarakat menyebabkan permintaan terhadap berbagai kebutuhan bahan pangan terus meningkat. Kebutuhan konsumsi daging sapi penduduk Indonesia cenderung terus meningkat sejalan dengan meningkatnya jumlah penduduk Indonesia dan kesadaran masyarakat akan pentingnya protein hewani. Namun, laju permintaan daging sapi yang meningkat ini tidak diimbangi oleh peningkatan produksi daging sapi dalam negeri. Sehingga saat ini ketersediaan daging sapi nasional masih mengalami kekurangan, yang ditutup melalui impor sekitar 35% dari total kebutuhan daging sapi nasional (Ditjennak 2010a). Populasi penduduk sebagai faktor utama dalam pemenuhan kebutuhan daging cenderung meningkat dengan laju 1.2% per tahun (BPS 2009a), sementara laju peningkatan populasi sapi potong mencapai 5.3% (BPS 2009b). Laju pemotongan ternak sapi mencapai 4.9% dan laju produksi daging 3.1% (Ditjennak 2009). Selain faktor penduduk, faktor yang turut mendorong meningkatnya permintaan daging sapi adalah terjadinya pergeseran pola konsumsi masyarakat dari bahan pangan sumber protein nabati ke bahan pangan sumber protein hewani. Fenomena ini diperkirakan akan terus berlanjut ke depann (Rusma M dan Suharyanto). Faktor pendorong meningkatnya permintaan tersebut secara teoritis disebut dengan demand shifter, yaitu faktor yang mempengaruhi atau mengakibatkan adanya perubahan permintaan (Pappas dan Hirschey 1995). Soedjana (1996) mengemukakan bahwa tingkat permintaan produk ternak seperti daging dan telur dipengaruhi oleh harga produk itu sendiri, produk substitusinya maupun komplementer, tingkat pendapatan rumah tangga, serta preferensi konsumen terhadap berbagai pilihan produk yang tersedia. Harga produksi hasil pertanian yang selalu berfluktuasi bergantung dari perubahan yang terjadi pada permintaan dan penawaran. Naik turunnya harga dapat terjadi dalam jangka pendek yaitu per bulan, per minggu, bahkan per hari, atau dapat terjadi dalam jangka panjang. Harga bahan pangan termasuk daging sapi potong dan daging ayam broiler berfluktuatif. Harga bahan pangan seringkali bergejolak akibat berbagai faktor, baik fenomena alam (iklim), kegagalan pasar, juga masalah kelancaran distribusi. Adanya fluktuasi harga merupakan suatu risiko yang dihadapi oleh produsen juga konsumen. Fluktuasi harga bulanan komoditas daging dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2013 dapat dilihat pada Gambar 1. Pada Gambar 1 di bawah dapat dilihat bahwa harga daging sapi potong dalam negeri pada bulan Januari 2013 mengalami peningkatan yang signifikan yakni sebesar 20.45% jika dibandingkan dengan peningkatan harga pada bulan Januari tahun 2010, 2011, dan 2012, yaitu masing-masing sebesar 3.98%, 4.13%, dan 5.53%. Sedangkan perkembangan harga daging ayam broiler dalam negeri pada bulan Januari 2013 mengalami penurunan yakni sebesar 2.68% jika dibandingkan dengan peningkatan harga pada bulan Januari tahun 2012, yaitu sebesar 5.93% dari tahun sebelumnya.

8

Gambar 1 Fluktuasi harga bulanan daging sapi potong dan daging ayam broiler tingkat konsumen di Indonesia periode 2009-2012 Sumber : Kemendag (2013)

Berdasarkan data yang diperoleh, terlihat bahwa harga daging sapi dan daging ayam berfluktuasi. Fluktuasi harga daging sapi potong dan daging ayam broiler dapat disebabkan oleh besarnya jumlah penawaran dan besarnya jumlah permintaan. Semakin tinggi jumlah penawaran maka harga akan rendah, sebaliknya jika jumlah penawaran semakin sedikit maka harga akan semakin meningkat (ceteris paribus). Harga daging sapi potong yang tinggi dewasa ini disebabkan oleh penawaran yang terbatas dalam merespon permintaan. Faktorfaktor yang mempengaruhi permintaan yakni harga barang yang bersangkutan, harga barang lain (barang substitusi ataupun komplementer), pendapatan konsumen yang tersedia untuk dibelanjakan, selera konsumen, pola distribusi pendapatan masyarakat, ramalan masa datang akan keadaan barang tersebut. Sedangkan faktor-faktor yang mempengaruhi penawaran yakni harga barang yang bersangkutan, harga barang lain, biaya produksi, pajak, tujuan perusahaan, bencana alam, dan lain-lain. Isu yang ada mengenai harga yang tinggi pada daging sapi potong dewasa ini disebabkan oleh pasokan daging sapi potong yang kurang memadai sehingga tidak dapat merespon kebutuhan konsumsi masyarakat. Ada indikasi lain penyebab tingginya harga daging sapi yakni distribusi dari sentra produksi dan peternak ke daerah tujuan konsumsi terhambat. Pemerintah maupun masyarakat berkepentingan terhadap harga komoditas pangan yang relatif stabil. Stabilisasi harga pangan perlu dilakukan untuk mendukung terciptanya stabilitas sosial, politik, dan ekonomi secara nasional (Sumaryanto 2009), melalui berbagai alternatif strategi. Harga yang stabil diperlukan masyarakat baik produsen maupun konsumen karena berimplikasi pada risiko dan ketidakpastian yang akan dihadapi dalam pengambilan keputusan. Oleh sebab itu, perlu dilakukan pemetaan terhadap ketidakpastian tersebut dengan menganalisis volatilitas harga, dalam penelitian ini khususnya harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia, yang berguna sebagai sistem isyarat dini terutama dalam rangka mengantisipasi risiko dan ketidakpastian yang timbul akibat adanya fluktuasi atau volatilitas harga komoditas bersangkutan.

9

Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan diatas, maka dapat dirumuskan permasalahan sebagai berikut: 1. Bagaimana proyeksi harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia pada masa yang akan datang? 2. Apa saja faktor yang mempengaruhi volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia? 3. Bagaimana alternatif strategi terkait dengan volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia?

Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah: 1. Menganalisis proyeksi harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia pada masa yang akan datang. 2. Mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia. 3. Mengidentifikasi alternatif strategi terkait dengan volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia.

Manfaat Penelitian Penelitian ini diharapkan memberikan sumbangan pemikiran yang membangun dan bermanfaat bagi: 1. Peneliti, sebagai sarana pembelajaran dan melatih untuk berpikir analitis dalam menerapkan ilmu-ilmu pengetahuan, terutama pengetahuan tentang agribisnis yang sudah dipelajari selama peneliti melaksanakan perkuliahan di Institut Pertanian Bogor. 2. Pemerintah dan stakeholder, sebagai bahan masukan dan pertimbangan dalam memutuskan kebijakan yang berhubungan dengan volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia, terutama kebijakan yang dapat meningkatkan kesejahteraan produsen juga konsumen. 3. Pembaca, sebagai referensi, pedoman, dan literatur dalam melakukan penelitian lebih lanjut mengenai volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia.

Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini dibatasi pada analisis volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia pada periode analisis tanpa mengakomodasi variabel supply maupun demand ke dalam model. Analisis volatilitas harga ini dilakukan karena adanya fluktuasi harga komoditas daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia, dan digunakan model ARCH-GARCH untuk menganalisisnya karena model ARCH-GARCH merupakan salah satu model yang dapat mengakomodasi adanya fluktuasi atau variasi (Verbeek 2000; De Wet 2005; Moschini dan Hennessy 1999 dalam Fariyanti 2008).

10

TINJAUAN PUSTAKA Kajian Mengenai Volatilitas Komoditas Pertanian Volatilitas (volatility) berasal dari kata volatil (volatile). Istilah ini mengacu pada kondisi yang berkonotasi tidak stabil, cenderung bervariasi, dan sulit diperkirakan. Konotasi kuncinya adalah keragaman (variability) dan ketidakpastian (uncertainty). Volatilitas pada suatu waktu tertentu dapat diurai menjadi dua komponen yaitu yang perilakunya dapat dipraduga (predictable), dan yang tidak dapat dipraduga (unpredictable). Secara teoritis bobot relatif masing-masing komponen itu dapat dikaji (Sumaryanto 2009). Secara umum, volatilitas di pasar keuangan menggambarkan tingkat risiko yang dihadapi pemodal karena mencerminkan fluktuasi pergerakan harga saham. Namun Sumaryanto (2009) menyebutkan bahwa analisis volatilitas harga tidak hanya relevan di pasar uang ataupun pasar saham, tetapi juga di pasar komoditas lainnya. Penelitian yang dilakukannya mencakup tentang analisis volatilitas harga eceran komoditas pangan yang terdiri dari beras, gula pasir, tepung terigu, telur, minyak goreng, cabai merah, dan bawang merah. Penelitian tersebut menggunakan model ARCHGARCH univariat. Penelitian tersebut bertujuan untuk menganalisis perbedaan karakteristik volatilitas antarjenis komoditas dan juga mengkaji perubahan volatilitas harga tersebut dalam hubungannya dengan perubahan sistem perekonomian yang terjadi sejak Reformasi. Hipotesis awal yang disusun dalam penelitian tersebut terbukti, dimana sejak Reformasi harga eceran beras dan gula pasir menjadi lebih volatil. Bahkan untuk harga eceran gula pasir, peningkatan volatilitasnya cenderung berkelanjutan. Sedangkan volatilitas harga eceran cabai merah dan bawang merah tidak banyak berubah. Pada harga eceran tepung terigu, meskipun sejak Reformasi juga menjadi lebih volatil, tetapi tidak setajam harga eceran beras maupun gula pasir. Namun demikian, pada saat gejolak sosial-politik mencapai puncaknya, volatilitas harga eceran komoditas ini melonjak jauh lebih tajam daripada komoditas lainnya. Berbeda dengan Sumaryanto (2009), Aji (2009) melakukan pengukuran volatilitas pada harga buah-buahan Indonesia untuk memetakan ketidakpastian yang ditimbulkan oleh adanya fluktuasi harga buah-buahan. Penelitian tersebut menggunakan model ARCH-GARCH untuk membandingkan volatilitas harga antar buah-buahan yang ada di Pasar Induk Kramat Jati. Data yang digunakan dalam proses analisis ini adalah data time series (harga harian) buah-buahan dari awal Januari 2006 hingga akhir Desember 2008. Hasil analisis menunjukkan bahwa jeruk siam merupakan buah komoditas unggulan Indonesia yang memiliki volatilitas paling tinggi. Sedangkan buah nanas merupakan buah komoditas unggulan Indonesia yang memiliki volatilitas paling kecil di antara buah-buahan komoditas unggulan Indonesia yang dianalisis. Nilai volatilitas jeruk siam yang besar disebabkan oleh waktu panen dari jeruk siam yang hanya ada pada periode April hingga Juli atau tidak tersedia sepanjang tahun. Pada periode panen yang hanya empat bulan tersebut, harga akan turun karena jumlah buah yang cukup banyak. Pada periode selain masa panen harga akan naik karena jumlah buah yang tersedia akan berkurang. Untuk buah nanas yang memiliki nilai volatilitas rendah disebabkan oleh waktu panen dari buah nanas yang tersedia sepanjang tahun. Hal ini menyebabkan fluktuasi harga dari buah nanas tidak terlalu besar karena jumlah ketersediaan buah yang selalu ada sepanjang tahun.

11 Waktu produksi yang singkat menyebabkan jumlah ketersediaan selalu ada pada periode yang diinginkan, sehingga menyebabkan volatilitas yang rendah. Hal ini berbeda dengan penelitian pada produk peternakan yang dilakukan oleh Siregar (2009) mengenai analisis risiko harga DOC Broiler dan Layer. Penelitian tersebut bertujuan untuk menganalisis risiko harga DOC yang dihadapi PT. Sierad Produce Tbk dan menganalisis alternatif strategi dalam mengatasi harga DOC yang dihadapi PT. Sierad Produce Tb. Analisis risiko ini menggunakan model ARCHGARCH dan perhitungan VAR (Value at Risk). Hasil analisis menunjukkan bahwa risiko harga DOC broiler lebih besar dibandingkan dengan risiko harga DOC layer. Hal ini menunjukkan bahwa untuk setiap rupiah penerimaan yang diperoleh PT. Sierad Produce Tbk ternyata risiko harga jual DOC layer relatif lebih rendah dibandingkan risiko harga DOC broiler. Tingginya risiko harga jual DOC broiler dibandingkan risiko harga jual DOC layer disebabkan karena permintaan daging ayam yang lebih berfluktuatif dibandingkan dengan permintaan telur dan juga disebabkan karena siklus layer yang lama daripada broiler.

Kajian Mengenai Permintaan dan Penawaran Daging Sapi Potong Indonesia memiliki potensi ternak sapi potong yang luar biasa. Berbagai jenis ternak sapi yang ada diklasifikan menjadi dua kelompok besar (Ahmadi et al. 1997). Sapi potong mempunyai potensi ekonomi yang tinggi baik sebagai ternak potong maupun ternak bibit. Selama ini sapi potong dapat memenuhi kebutuhan daging untuk lokal seperti rumah tangga, hotel, restoran, industri pengolahan, perdagangan antar pulau. Penelitian yang dilakukan oleh Hadiwijoyo (2009) mengenai permintaan dan penawaran daging sapi di Indonesia dengan menggunakan alat analisis regresi linier berganda dan analisis respon (elastisitas) menunjukkan bahwa 1) permintaan daging sapi ditentukan oleh variabel-variabel independen yaitu harga daging domestik, harga ikan rata-rata, pendapatan per kapita, dan jumlah penduduk Indonesia, 2) penawaran daging sapi ditentukan oleh variabel-variabel independen yaitu harga daging domestik, produksi daging sapi domestik, harga sapi, dan jumlah populasi sapi, 3) Permintaan daging sapi bersifat inelastis terhadap harga ikan, pendapatan, dan harga daging sapi. Sedangkan penawaran daging sapi bersifat inelastis terhadap harga daging sapi dan harga sapi. Hal tersebut sejalan dengan penelitian oleh Sahat (2007) mengenai analisis permintaan daging sapi di wilayah Jakarta, yang dianalisis dengan metode regresi berganda. Hasil analisis model dugaan menunjukkan bahwa keragaman permintaan daging sapi segar dapat dijelaskan oleh model sebesar 64.6% dan sisanya jelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam model. Hasil Fhit sebesar 6.68 dan Pvalue sebesar 0.00 menunjukkan bahwa variabel dalam model secara serentak signifikan terhadap permintaan daging sapi segar. Variabel yang mempengaruhi permintaan daging sapi segar secara signifikan adalah harga daging sapi, harga daging ayam ras, harga ikan, harga daging ayam buras, harga daging kambing, harga daging babi serta pendapatan per kapita penduduk Jakarta. Nilai elastisitas variabel menghasilkan kesimpulan bahwa variabel yang bersifat elastis terhadap permintaan daging sapi adalah harga daging babi dan pendapatan per kapita penduduk Jakarta. Variabel lainnya yang mendekati elastis adalah harga daging ayam ras dan harga ikan. Variabel harga telur ayam, harga daging kambing dan harga daging ayam buras bersifat inelastis.

12

Kajian Mengenai Faktor yang Mempengaruhi Harga Ayam Broiler Ayam ras pedaging atau lebih dikenal dalam masyarakat dengan sebutan ayam broiler, dewasa ini telah banyak diusahakan dan dikembangkan. Menurut Rasyaf (2004), ayam ras pedaging adalah ayam jantan dan betina muda yang berumur dibawah delapan minggu ketika dijual dengan bobot tertentu, mempunyai pertumbuhan yang cepat serta mempunyai dada yang lebar dengan timbangan daging yang baik dan banyak. Hermawatty (2006) menjelaskan bahwa ayam broiler memiliki sifat-sifat yang menguntungkan. Ayam broiler dapat memenuhi selera konsumen, selera ini terjadi karena daging ayam broiler memiliki sumber protein yang lengkap, kadar kalori dan lemak yang lebih rendah dibandingkan dengan jenis daging ternak lainnya. Ayam broiler adalah ayam yang paling banyak diternakan oleh masyarakat dan dipotong baik pada tempat pemotongan tradisional maupun pada rumah pemotongan ayam modern. Penelitian Rahayu (2008) mengenai peramalan penjualan ayam broiler dengan menggunakan analisis deskriptif, analisis regresi linier berganda dan analisis peramalan dengan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) menunjukkan bahwa berdasarkan hasil analisis, faktor yang mempengaruhi penjualan ayam broiler secara nyata di peternakan adalah harga barang substitusi, yaitu harga daging sapi. Model peramalan yang layak untuk digunakan dalam meramalkan penjualan yaitu model ARIMA (1,1,1). Model peramalan tersebut, meramalkan penjualan ayam broiler dalam dua belas periode yang akan datang mengalami penurunan penjualan pada bulan Maret 2008 dan mengalami peningkatan pada bulanApril sampai Februari 2008. Tingkat pertumbuhan rata-rata sebesar 0.81% per bulan dalam jangka waktu Januari sampai Desember 2008. Jumlah DOC dan pakan yang dibutuhkan selama setahun dengan periode panen tahun 2008 yaitu sebanyak 4 670 030 ekor DOC dan 10 881 170.46 kg pakan. Selanjutnya penelitian mengenai pengaruh harga komoditas substitusi dan komplementer terhadap permintaan daging ayam ras yang dilakukan oleh Prasetyo (2008) menunjukkan bahwa permintaan daging ayam ras sebagai variabel dependent dipengaruhi oleh beberapa variabel independent dalam suatu model. Berdasarkan data permintaan tahun 2003 – 2007, maka variabel yang secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap permintaan daging ayam ras di Kabupaten Bogor (Yt) menurut model 1 dan model 2 adalah variabel harga ratarata daging ayam ras (X1), harga rata-rata daging sapi (X2), harga rata-rata daging ikan (X3), harga rata-rata telur ayam (X4) dan dummy (Dt) pada taraf nyata lima persen. Sedangkan variabel-variabel yang berpengaruh nyata secara signifikan terhadap permintaan daging ayam ras menurut model 1 adalah harga rata-rata daging sapi, harga rata-rata daging ikan, harga rata-rata telur ayam dan dummy. Pada model 2, semua variabel berpengaruh nyata secara parsial terhadap permintaan daging ayam ras pada selang kepercayaan 95%. Berdasarkan hasil analisis variabel pada model 1 dan model 2, diperoleh hasil bahwa variabel X1 memiliki hubungan positif dengan Yt, variabel X2 dan X3 merupakan komoditas pengganti dari daging ayam, variabel X4 merupakan komoditas pelengkap dan variabel Dt berhubungan positif dengan Yt.

13 Tingkat produksi dan konsumsi yang tidak seimbang akan menyebabkan fluktuasi harga yang cukup besar. Ariyanto (2007) melakukan analisis perilaku dan peramalan harga ayam pada enam kota besar di Jawa – Bali dengan menggunakan data sekunder harga bulanan ayam selama kurun waktu 58 bulan (Januari 2002 Oktober 2006) yang merupakan data mean (rata-rata) harga mingguan. Berdasarkan hasil analisa regresi, faktor - faktor yang berpengaruh dalam pembentukan harga untuk masing - masing kota besar di Jawa - Bali berbeda satu dengan yang lain. Untuk DKI Jakarta harga ayam dipengaruhi oleh harga pada periode sebelumnya, produksi ayam, dan wabah flu burung. Harga ayam di Bandung, Semarang, dan Surabaya dipengaruhi oleh harga ayam periode sebelumnya, serta dipengaruhi pula oleh volume produksi/pasokan pada kota Bandung, tingkat konsumsi pada kota Semarang, dan adanya wabah flu burung pada kota Surabaya. Pada kota Yogyakarta dan Denpasar harga ayam dipengaruhi oleh tingkat konsumsi daging ayam, tetapi di Yogyakarta harga ayam juga dipengaruhi oleh wabah flu burung.

KERANGKA PEMIKIRAN Kerangka Pemikiran Teoritis Teori Harga Dalam teori ekonomi mikro dijelaskan bahwa permintaan dan penawaran merupakan dua kekuatan yang mempengaruhi proses terbentuknya harga. Menurut Lipsey et al. (1995), hubungan antara harga dengan jumlah yang diminta mengikuti suatu hipotesis dasar yang menyatakan bahwa semakin tinggi harga suatu komoditas maka semakin sedikit jumlah yang diminta, dengan asumsi variabel lain dianggap konstan (ceteris paribus), dan terjadi sebaliknya. Sementara itu hubungan antara harga suatu komoditas dengan jumlah yang ditawarkan mengikuti suatu hipotesis dasar ekonomi yang menyatakan bahwa secara umum, semakin tinggi harga suatu komoditas maka semakin besar jumlah komoditas yang ditawarkan dengan asumsi variabel lain dianggap konstan (ceteris paribus) dan terjadi sebaliknya. Menurut Soekartawi (2002), permintaan suatu komoditas pertanian (termasuk daging sapi potong dan daging ayam broiler) dipengaruhi oleh harga produk tersebut, harga produk subtitusi atau harga produk komplemen, selera dan keinginan, jumlah konsumen dan pendapatan konsumen yang bersangkutan. Sedangkan penawaran suatu komoditas pertanian (termasuk daging sapi potong dan daging ayam broiler) dipengaruhi oleh teknologi, harga input (misalnya pakan dan obat-obatan), harga produk yang lain, jumlah produsen, harapan produsen terhadap harga produksi dimasa yang akan datang, dan elastisitas produksi. Lebih lanjut, Lipsey et al. (1995) menjelaskan bahwa kekuatan permintaan dan kekuatan penawaran akan saling berinteraksi dalam menentukan harga yang terjadi dalam suatu pasar yang bersaing. Perpotongan antara kurva permintaan dan kurva penawaran akan membentuk suatu kondisi keseimbangan dimana jumlah yang diminta sama dengan jumlah yang ditawarkan. Pada kondisi ini, kedua pihak baik konsumen maupun produsen akan sama-sama diuntungkan. Proses terjadinya kondisi keseimbangan dapat dijelaskan melalui Gambar 2. Pada kondisi harga di

14 titik Pa terjadi kelebihan penawaran dimana jumlah yang ditawarkan produsen lebih besar dibandingkan dengan jumlah yang diminta konsumen. Melihat kondisi ini para produsen akan berusaha menurunkan harga agar kelebihan penawaran tersebut bisa terjual. Jadi dalam keadaan excess supply akan terjadi suatu tekanan ke bawah terhadap harga. Di sisi lain jika harga berada pada titik Pb, ketika jumlah yang ditawarkan produsen lebih kecil dibandingkan jumlah yang diminta konsumen maka akan terjadi kelebihan permintaan terhadap penawaran (excess demand). Pada kondisi ini konsumen akan bersaing untuk mendapatkan komoditas tersebut dan berani membayar dengan harga yang lebih tinggi. Produsen juga akan memanfaatkan kesempatan ini untuk meningkatkan harga. Jadi, dalam kondisi ini akan ada tekanan ke atas terhadap harga. Kedua kondisi tersebut akan mengarahkan harga pada titik Pe, dimana jumlah yang diminta sama dengan jumlah yang ditawarkan. Kondisi inilah yang disebut dengan kondisi keseimbangan.

Gambar 2

Pembentukan harga oleh permintaan dan penawaran Sumber : Lipsey et al. (1995)

Salah satu penyebab terjadinya fluktuasi harga dari komoditas daging sapi potong dan daging ayam broiler adalah terjadinya ketidakseimbangan antara jumlah yang diminta dengan jumlah yang ditawarkan. Hal ini dapat terjadi akibat adanya pergerakan dan pergeseran kurva permintaan dan kurva penawaran. Berdasarkan hukum permintaan dan penawaran, pergerakan dan pergeseran kurva permintaan dan penawaran akan mengakibatkan terjadinya harga disekuilibrium yaitu harga yang terjadi ketika jumlah yang diminta tidak sama dengan jumlah yang ditawarkan. Jika ada kelebihan permintaan atau kelebihan penawaran di dalam pasar, maka pasar itu dikatakan berada dalam keadaan disekuilibrium dan harga pasar akan terus berubah. Pada kondisi ini akan ada salah satu pihak yang merasa dirugikan (Lipsey et al. 1995). Pergerakan sepanjang kurva permintaan atau kurva penawaran menunjukkan adanya perubahan dalam jumlah yang diminta atau jumlah yang ditawarkan sebagai respon terhadap perubahan harga dari komoditas tersebut, dapat dilihat pada Gambar 2. Apabila terjadi kenaikan harga akan berakibat pada menurunnya jumlah permintaan dan meningkatnya jumlah penawaran. Dan juga terjadi sebaliknya ketika harga suatu komoditas turun maka penawaran akan cenderung menurun dan permintaan akan suatu komoditas akan cenderung

15 meningkat. Selain pergerakan, terdapat pula pergeseran kurva penawaran dan permintaan yang akan menyebabkan terjadinya perubahan harga, seperti terlihat pada Gambar 3 dan 4. Berdasarkan Gambar 3 dan 4 dapat dilihat bahwa terjadi pergeseran kurva permintaan dan penawaran yang akan mengakibatkan terjadinya perubahan harga dan jumlah komoditas yang diminta atau ditawarkan. Pergeseran kurva permintaan dan kurva penawaran merupakan akibat dari perubahan salah satu faktor yang mempengaruhi jumlah yang diminta dan jumlah yang ditawarkan, kecuali harga komoditas itu sendiri. Gambar 3 menunjukkan bahwa terjadi pergeseran kurva permintaan ke kanan atas (dari D0 ke D1) yang menyebabkan jumlah barang yang diminta meningkat (dari Q0 ke Q1) disertai dengan adanya peningkatan harga dari P0 ke P1. Dalam bidang pertanian, hal ini seringkali terjadi saat hari besar atau hari raya dimana permintaan akan komoditas pertanian meningkat melebihi penawarannya. Hal ini mengakibatkan harga melonjak tajam melebihi harga normal. Selain itu, dapat juga terjadi sebaliknya dimana permintaan konsumen akan suatu komoditas berkurang atau menurun sehingga menyebabkan kurva permintaan bergeser ke bawah (dari D1 ke D0) dan terjadi penurunan harga (dari P1 ke P0). Hal ini jelas akan merugikan pihak produsen karena akan mengurangi keuntungan, akibat dari penurunan jumlah produk yang diminta (dari Q1 ke Q0).

Gambar 3 Pergeseran kurva permintaan Sumber : Lipsey et al. (1995)

Pada Gambar 4 dapat dilihat bahwa terjadi peningkatan jumlah penawaran atau produksi (dari Q0 ke Q1) yang menyebabkan terjadinya penurunan harga dari P0 ke P1sehingga mengakibatkan pergeseran kurva penawaran ke kanan bawah (dari S0 ke S1). Hal ini terjadi pada saat supply daging di pasaran berlebih dimana jumlah produksi yang ada melebihi jumlah yang diminta oleh konsumen sehingga mengakibatkan harga produk peternakan seperti daging sapi potong dan daging ayam broiler menjadi jauh lebih rendah daripada harga normal. Keadaan ini jelas sangat merugikan peternak. Akan tetapi, dapat juga terjadi keadaan sebaliknya dimana jumlah produksi yang direncanakan (Q1) maka harga yang akan diterima produsen (P1). Namun pada kenyataannya, seringkali produksi tidak sesuai dengan yang direncanakan akibat perubahan faktor-faktor yang mempengaruhi proses

16 produksi. Akibatnya harga keseimbangan akan naik ke P0 dan jumlah keseimbangan turun ke Q0.

Gambar 4 Pergeseran kurva penawaran Sumber : Lipsey et al. (1995)

Konsep Risiko Risiko menunjukkan peluang terhadap suatu kejadian yang dapat diukur oleh pembuat keputusan. Pada umumnya peluang terhadap suatu kejadian dapat ditentukan oleh pembuat keputusan berdasarkan pengalaman mengelola kegiatan usaha. Ketidakpastian menunjukkan peluang kejadian yang tidak dapat diketahui oleh pembuat keputusan (Robison dan Barry 1987). Ketidakpastian (uncertainty) adalah peluang suatu kejadian yang tidak bisa diramalkan. Risiko merupakan suatu peristiwa yang dapat terjadi di masa yang akan datang sebagai akibat dari tindakan-tindakan yang telah ditempuh pada masa sekarang. Menurut Kountur (2004), risiko berhubungan dengan ketidakpastian. Ketidakpastian ini terjadi akibat kurangnya atau tidak tesedianya informasi yang menyangkut apa yang akan terjadi. Menurutnya ketidakpastian yang dihadapi perusahaan dapat berdampak merugikan atau menguntungkan. Apabila ketidakpastian yang dihadapi berdampak menguntungkan maka disebut dengan istilah kesempatan (opportunity), sedangkan ketidakpastian yang berdampak merugikan disebut sebagai risiko. Hal tersebut didukung oleh Harwood et al. (1999), yang menyatakan bahwa risiko merupakan peluang terjadinya kerugian atau kehilangan yang mengacu pada ketidakpastian (keadaan dimana seseorang tidak tahu secara pasti aapa yang akan terjadi). Oleh sebab itu risiko adalah suatu keadaan yang tidak pasti yang dihadapi seseorang atau perusahaan yang dapat memberikan dampak yang merugikan. Indikasi adanya risiko dalam kegiatan bisnis dapat dilihat dengan adanya variasi atau fluktuasi, seperti fluktuasi produksi, harga atau pendapatan. Untuk meminimalkan risiko yang mungkin dihadapi, dibutuhkan penilaian atau analisis risiko yang akan mempengaruhi pengambilan keputusan. Konsep penting untuk mengukur risiko yaitu variance, standard deviation dan coefficient variation (Elton dan Gruber 1995). Ketiga ukuran tersebut berkaitan satu sama lain. Kebanyakan ukuran acak yang digunakan adalah ukuran simpangan baku (standard deviation) yang menggambarkan rata-rata perbedaan penyimpangan atau kecenderungan. Semakin bervariasi hasil atau harga semakin

17 besar risiko. Coefficient variation merupakan ukuran yang sangat tepat bagi pengambil keputusan khususnya dalam memilih salah satu alternatif dari beberapa kegiatan usaha dengan mempertimbangkan risiko yang dihadapi dari setiap kegiatan usaha untuk setiap harga yang diperoleh. Hubungan antara risiko dan harga dapat dilihat pada Gambar 3.

Return Expected Return

Risk Gambar 5

Hubungan risiko dan return Sumber : Barrons (1993)

Berdasarkan Gambar 5, dapat dilihat bahwa semakin besar risiko maka semakin besar pendapatan yang diterima. Begitu pula sebaliknya semakin kecil risiko maka semakin kecil pendapatan yang diterima. Terjadinya risiko pada suatu kegiatan usaha dipengaruhi oleh adanya sumber penyebab terjadinya risiko. Menurut Darmawi (2010) menentukan sumber risiko adalah penting karena mempengaruhi cara penanganannya. Menurut Harwood et al. (1999) dan Moschini dan Hennessy (1999), beberapa sumber risiko yang ada dalam pertanian diantaranya : 1. Sumber risiko yang berasal dari risiko produksi yang terjadi akibat pertanian yang dipengaruhi oleh banyak kejadian yang tidak terkontrol seperti gagal panen, rendahnya produktivitas, kerusakan barang (mutu tidak sesuai) yang ditimbulkan oleh serangan hama penyakit, perbedaan iklim, kesalahan sumberdaya manusia, dan lain-lain. Teknologi memainkan peranan yang sangat penting dalam risiko produksi, dimana teknologi akan meningkatkan efisiensi produksi walaupun terkadang menghasilkan produksi yang buruk. 2. Risiko yang ditimbulkan oleh pasar atau risiko harga terkait dengan perubahan harga dari output maupun input dalam berproduksi. Selain itu risiko pasar dipengaruhi oleh barang yang tidak dapat dijual yang diakibatkan oleh adanya ketidakpastian mutu, permintaan yang rendah, inflasi, daya beli masyarakat, persaingan, dan lain-lain. Dalam pertanian produksi umumnya membutuhkan proses yang panjang. Produk peternakan, misalnya, biasanya membutuhkan investasi dalam pakan dan peralatan yang mungkin tidak akan menghasilkan pengembalian dalam jangka waktu beberapa bulan atau tahun. Selain itu, dikarenakan pasar dipengaruhi oleh keseimbangan antara pasar domestik juga internasional (dunia), tingkat pengembalian yang diperoleh produsen akan sangat mungkin dipengaruhi

18

3.

4.

5.

oleh kejadian-kejadian di pasar dunia. Risiko pasar atau harga relevan terjadi mengingat pasar produk pertanian yang selalu berfluktuasi. Fluktuasi yang timbul bisa disebabkan oleh fluktuasi permintaan, yang sangat penting ketika sebagian besar dari output ditujukan untuk pasar ekspor. Risiko produksi mempengaruhi adanya risiko harga, karena harga terbentuk dari adanya keseimbangan antara produksi (penawaran) dan permintaan yang ada di pasar. Ketidakseimbangan antara produksi (penawaran) dan permintaan di pasar akan menimbulkan fluktuasi harga. Risiko yang ditimbulkan oleh perubahan dari kebijakan juga peraturan yang mempengaruhi pertanian (risiko kelembagaan), yang membuat anggota suatu organisasi menjadi kesulitan untuk memasarkan ataupun meningkatkan hasil produksinya. Jenis risiko yang dtimbulkan ini biasanya ditunjukkan dengan adanya hambatan dalam berproduksi yang tidak dapat diantisipasi atau perubahan dalam harga untuk input maupun output. Misalnya perubahan dalam peraturan pemerintah mengenai penggunaan pestisida atau obat-obatan untuk peternakan, yang akan mengubah biaya produksi dan harga dari hasil panen atau produksi komoditi tersebut. Risiko kelembagaan yang lain dapat timbul dari perubahan kebijakan mengenai pembuangan limbah hewan, kebijakan tentang kegiatan konservasi atau penggunaan lahan, atau peraturan mengenai pajak penghasilan, maupun kuota dan tarif dalam perdagangan luar negeri. Risiko yang ditimbulkan oleh individu (petani) yang mungkin disebabkan karena kematian, perceraian, kecelakaan, ataupun kesehatan. Perubahan yang terjadi pada individu tersebut dapat menimbulkan akibat yang signifikan dalamn berjalannya suatu proses produksi. Risiko yang ditimbulkan oleh risiko finansial antara lain, adanya piutang tak tertagih, likuiditas yang rendah sehingga perputaran usaha terhambat, putaran barang rendah, laba yang menurun karena krisis ekonomi dan lainlain. Petani bisa jadi merupakan pelaku yang memicu adanya fluktuasi dalam tingkat suku bunga dalam peminjaman modal, atau juga dapat menghadapi kesulitan dalam aliran kas saat tidak dapat melakukan pembayaran kepada kreditor.

Pemodelan Volatilitas Univariate Time Series Data deret waktu dalam bidang ekonomi dan keuangan umumnya bersifat acak, disamping itu penelitian tentang adanya korelasi long range dalam nilai kuadrat perubahan harga menegaskan bahwa kemungkinan terdapat beberapa proses stokastik mendasar lainnya sebagai tambahan bagi perubahan harga itu sendiri (Ramadhona 2004). Istilah seperti ini biasa dikenal dengan volatilitas. Pada umumnya volatilitas ini diestimasi dengan menghitung standar deviasi perubahan harga dalam jangka waktu tertentu. Hal ini akan menentukan seberapa cepat data berubah dengan pola acak yang dimilikinya. Secara umum volatilitas mengukur rata-rata fluktuasi dari data deret waktu. Namun hal ini dikembangkan lebih jauh dengan menekankan pada nilai variansi (variabel statistika yang menggambarkan seberapa jauh perubahan dan persebaran nilai fluktuasi terhadap nilai rata-rata) dari data keuangan. Dari sini dapat dikatakan bahwa nilai volatilitas sebagai variansi dari data fluktuasi (Iskandar 2006). Dua pendapat besar berkembang terhadap variansi, pertama yang menganggap bahwa variansi untuk data deret waktu adalah konstan

19 (homoscedastic) dan pendapat kedua yang menganggap bahwa variansi dari data deret waktu adalah tidak konstan, artinya berubah berdasarkan waktu (heteroscedastic). Pada konsep heteroscedastic, koreksi nilai dari suatu error dapat menghasilkan estimasi parameter yang lebih efisien. Dalam beberapa aplikasi, terdapat suatu alasan untuk mempercayai bahwa varian dari suatu error bukanlah suatu fungsi dari variabel independen, tetapi bervariasi seiring dengan waktu tergantung dari seberapa besar error yang terjadi pada masa lalu (Sianturi dalam Iskandar 2006). Analisis konvensional memodelkan pendapat pertama (variansi konstan) dalam model yang disebut Autoregressive (AR), Moving Average (MA), dan kombinasi keduanya yaitu ARMA (Autoregressive Moving Average). Pendapat lain yang mewakili pendapat kedua mengemukakan metode ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) yang lebih lanjut mengalami perkembangan menjadi GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity). Untuk data harga harian yang memiliki tingkat fluktuasi yang tinggi, model autokorelasi dengan variansi berubah adalah model yang lebih mendekati kenyataan dibanding model autokorelasi dengan variansi konstan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penggunaan model ARCH merupakan pilihan yang cukup tepat untuk memodelkan nilai volatilitas data keuangan seperti harga harian dibanding model AR, MA dan ARMA. Terdapat perbedaan yang mendasar dalam pembentukan dan analisis model time series univariate dan persamaan cross sectional multivariate. Pada time series univariate, tidak terdapat faktor heteroskedastisitas sehingga tidak dapat dilakukan uji heteroskedastisitas secara umum, seperti uji Goldfield-Quandt, uji White maupun uji Park. Itu pula sebabnya fenomena heteroskedastisitas umum ditemukan pada persamaan cross section (Newbold dalam Aji 2009). Pada persamaan time series univariate, perhatian lebih ditujukan pada adanya ARCH error, yakni kuadrat residual yang berperilaku autoregresif. Ada tidaknya fenomena ARCH error ini terlihat dari fenomena adanya signifikansi autokorelasi dari kuadrat residual (Enders 2004). Uji ARCH-LM merupakan metode yang dapat digunakan untuk menguji ada tidaknya ARCH error dengan lebih terkuantifikasi. Uji ARCH-LM menggunakan asumsi tidak terdapatnya ARCH error sebagai hipotesis nol. Berdasarkan teori, apabila hasil perhitungan menunjukkan penerimaan hipotesis, maka data tidak mengandung ARCH error dan tidak perlu dimodelkan berdasarkan ARCH. Pembentukan model estimasi volatilitas pada model time series univariate memerlukan mean process. Mean process diperlukan guna menghasilkan residual yang diestimasi perubahannya. Mean process memegang peranan penting dalam pemodelan volatilitas. Apabila pembentukan variance process menghasilkan insignifikansi pada parameter mean process, maka dengan sendirinya variance process tersebut gugur sebagai suatu model yang valid, karena volatilitas yang dihasilkan amat tergantung dari jenis mean process yang dibentuk (Iskandar 2006). Mean process umumnya dibentuk berdasarkan persamaan ARMA. Akan tetapi tidak jarang pula mean process dihasilkan dari suatu persamaan dalam bentuk konstanta. Hal ini umumnya terjadi pada data yang diambil dalam interval yang panjang. Akibat panjangnya interval, maka fluktuasi di sekitar titik kesetimbangan akan berlangsung secara random. Penggunaan interval yang lebih rendah akan menyebabkan pergerakan terstruktur pada salah satu titik

20 kesetimbangan. Dampaknya akan terlihat pada signifikansinya autokorelasi residual yang terjadi (Newbold dalam Aji 2009). Variance process dibentuk apabila error yang dihasilkan dari persamaan mean process mengandung ARCH error. Terdapat beberapa varian ARCH yang memiliki hubungan timbal balik antara mean process dan variance process. Salah satu contoh varian ARCH ini adalah ARCH-M (ARCH in Mean). Pada model ini, mean process terdiri atas mean process umum dan salah satu komponen variance process. Hal ini mengakibatkan adanya hubungan timbal balik antara mean dan variance, yang merupakan fenomena umum yang lazim ditemukan dalam pergerakan nilai aset-aset finansial (Enders 2004). Metode Peramalan Box-Jenkins Metode Box-Jenkins mengacu pada himpunan prosedur untuk mengidentifikasikan, mencocokkan dan memeriksa model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dengan data deret waktu. Metode ini berbeda dengan metode peramalan lain yang karena model ini tidak menyertakan asumsi pola tertentu pada data historis dari deret data yang diramalkan. Model ini menggunakan pendekatan iteratif pada identifikasi suatu model yang mungkin dari model umum. Model ARIMA telah dikembangkan oleh dua orang, yaitu Box dan Jenkins. Model ARIMA diterapkan untuk analisis deret waktu, peramalan dan pengendalian. Model Autoregressive (AR) pertama kali dikembangkan oleh Yule (1926) dan kemudian dikembangkan oleh Walker (1931), sedangkan model Moving Average (MA) dikembangkan oleh Slutzky (1937). Dan pada tahun 1938 Wold menggabungkan kedua proses tersebut. Wold membentuk model Autoregressive Moving Average (ARMA) yang dikembangkan pada tiga hal. Pertama, identifikasi efisiensi dan prosedur penaksiran untuk proses AR, MA dan ARMA campuran. Kedua, perluasan dari hasil tersebut untuk cakup deret berkala musiman. Ketiga, pengembangan hal-hal sederhana yang mencakup proses-proses non stasioner (Makridakis, et al 1999). Bentuk umum model AR : Yt = Φ0+ Φ1Yt-1+ Φ2Yt-2+ ... + ΦpYt-p+ εt Bentuk umum model MA : Yt = μ+ εt- ω1εt-1- ω2εt-2- ... - ωqεt-q Bentuk umum model ARMA : Yt = Φ0+ Φ1Yt-1+ Φ2Yt-2+ ... + ΦpYt-p+ εt- ω1εt-1- ω2εt-2- ... - ωqεt-q Dimana : Yt Yt-1, Yt-2, ... , Yt-p Φ0, Φ1, Φ2, ... , Φp μ ω1, ω2, ... , ωq εt

= Variabel respon (terikat) pada waktu t = Variabel respon pada masing-masing selang waktu = Koefisien yang diestimasi = Mean konstanta proses = Koefisien yang diestimasi = Bentuk galat yang mewakili efek variabel yang tidak dijelaskan oleh model

21 εt-1, εt-2, ... , εt-q

= Galat pada periode waktu sebelumnya yang pada saat t nilainya menyatu dengan nilai respon Yt

Kemudian Box dan Jenkins (1976) berhasil mencapai kesepakatan mengenai informasi relevan yang diperlukan untuk memahami dan menggunakan modelmodel ARIMA untuk data univariate time series. Dasar pendekatan yang dikembangkan secara umum dapat dibedakan menjadi tiga tahap, yaitu tahap identifikasi, tahap estimasi dan tahap evaluasi, serta tahap aplikasi. Model ARCH-GARCH Risiko pada umumnya berhubungan dengan adanya suatu perubahan dalam setiap periode waktu yang ditunjukkan oleh adanya fluktuasi atau variasi. Fluktuasi yang berbeda dapat terjadi dalam rentang waktu, ada periode dengan fluktuasi yang tajam dan ada periode dengan fluktuasi yang relatif kecil. Tingkat risiko berhubungan erat dengan metode ARCH-GARCH, yang sering digunakan jika terjadi ketidakhomogenan ragam (varians) dari data harga dan menduga nilai volatilitas yang akan datang. Engle pada tahun 1982 memberikan kontribusi metode estimasi data ekonomi rentang waktu dengan mengenalkan model ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity). Model ini dikembangkan terutama untuk menjawab persoalan adanya volatilitas atau fluktuasi pada data ekonomi dan bisnis, khususnya dalam bidang keuangan. Volatilitas (fluktuasi) ini tercermin dalam varians residual yang tidak memenuhi asumsi homoskedastisitas atau varians residual konstan sepanjang waktu (Firdaus 2011). Sebelumnya para ekonometrisi mengasumsikan volatilitas (fluktuasi) tetap dalam rentang waktu karena tidak tersedia metode untuk mengatur perubahan volatilitas. Engle kemudian berhasil memberikan metode yang memberikan ketepatan yang lebih baik untuk pengukuran economic time series. Misalkan terdapat suatu model sebagai berikut : Yt = b0 + b1Yt-1 + b2Xt + et…….............................................................................. (1) Diasumsikan et terdistribusi normal dengan rata-rata nol dan varian konstan (homoskedastisitas) dalam OLS (Ordinary Least Square). Engle menyatakan bahwa varian saat ini tergantung dari varian di masa lalu sehingga heteroskedastisitas dapat dimodelkan dan varian diperbolehkan untuk berubah antar waktu. Dengan demikian volatilitas yang besar di masa lalu dapat ditangkap dalam model. Untuk itu, dapat dipergunakan ARCH (1) : ζ2t = α0 + α1e2t-1 ……............................................................................................. (2) Varian tidak konstan dalam persamaan (2). Varian terdiri dari dua komponen. Komponen pertama adalah varian yang konstan α0. Komponen kedua adalah ketergantungan dari varian saat ini terhadap besarnya volatilitas di periode sebelumnya. Jika volatilitas pada periode sebelumnya besar (baik positif maupun negatif), maka varian pada saat ini akan besar pula. Dalam kenyataannya dapat digunakan lag yang lebih panjang untuk menggambarkan bahwa varian saat ini tergantung dari lagged volatilities. Model ARCH (p) memiliki lag sampai k :

22 ζ

α

α

α

α

………………….…....……....(3)

atau ζ

∑α

α

Pada model ini, agar varian menjadi positif {var (et) > 0} maka harus dibuat pembatasan, yaitu : α0 > 0 dan 0 < α1 < 1. Untuk mengestimasi α0 dan α1 digunakan teknik maximum likelihood. Kondisi yang seringkali terjadi adalah bahwa varian saat ini tergantung dari volatilitas beberapa periode di masa lalu. Hal ini akan menimbulkan banyaknya parameter dalam conditional variance yang harus diestimasi. Pengestimasian parameter-parameter tersebut sulit dilakukan dengan presisi yang tepat. Oleh karena itu, pada tahun 1986 Bollerslev mengambangkan ARCH menjadi GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity). Bila didefinisikan secara parsial, Autoregressive mempunyai arti adanya mekanisme ketergantungan kepada data masa lalu. Conditional berarti adanya ketergantungan varian terhadap informasi dari data masa lalu sedangkan Heteroscedasticity berarti nonconstant variance (varian yang berubah menurut fungsi waktu). Jadi secara umum, GARCH dapat diartikan sebagai suatu teknik permodelan data time series yang menggunakan varian masa lalu dan dugaan varian masa lalu tersebut digunakan untuk melakukan (forecast) varian masa yang akan datang. Pada metode GARCH, varian dari error saat ini terdiri dari 3 komponen yaitu ragam yang konstan (α0), volatilitas pada periode sebelumnya atau disebut suku ARCH (e2t-p), dan varian pada pada periode sebelumnya atau disebut juga suku GARCH (λqζ2t-q). Sama halnya dengan model ARCH, agar varian menjadi positif {var (et) > 0}, maka pada model ini juga harus dibuat pembatasan yaitu α0 > 0; α1 dan λ1 ≥ 1; dan α1+ λ1 < 1 yang dapat diestimasi dengan menggunakan teknik maximum likelihood. Secara umum, var (et) dapat direpresentasikan dengan bentuk : ζ2t= α0 + α1e2t-1 + ........ + αpe2t-p +λ1ζ2t-1+ ..........+ λqζ2t-q......................................(4) atau ζ

α

∑α

∑λ α

Model pada persamaan (4) disebut model GARCH (p,q) dimana besaran var (et) selain diduga tergantung pada e2 juga tergantung pada ζ2 masa lalu. Alat Analisis Value at Risk Value At Risk adalah kerugian terbesar yang mungkin terjadi dalam rentang waktu / periode tertentu yang diprediksikan dengan tingkat kepercayaan tertentu. Konsep VaR berdiri di atas dasar observasi statistik atas data-data historis dan relatif dapat dikatakan sebagai suatu konsep yang bersifat obyektif. VaR dapat

23 dikatakan merangkum seluruh substansi yang ingin ditangkap dari alat-alat atau metode-metode tersebut. VaR juga mengakomodasi kebutuhan untuk mengetahui potensi kerugian atas nilai tertentu. Secara matematis VaR dapat didefinisikan sebagai berikut (Jorion 2002) : VaR = (ζt+1 x √b ) x Zα x W dimana VaR = besarnya risiko b = periode investasi Zα = titik kritik dalam tabel Z dengan selang kepercayaan 95% W = besarnya investasi ζt+1 = volatilitas yang akan datang dimana ζt = √ht

Kerangka Pemikiran Operasional Produk utama ternak merupakan sumber bahan pangan yang bergizi tinggi dan dikonsumsi anggota rumah tangga. Ternak dan hasil produksinya merupakan sumber bahan pangan protein yang sangat penting untuk peningkatan kualitas sumber daya manusia Indonesia. Produk peternakan yang banyak dikonsumsi masyarakat Indonesia adalah daging sapi potong dan daging ayam broiler. Meningkatnya tingkat pendidikan atau pengetahuan masyarakat membawa dampak perbaikan ekonomi dimana semakin meningkatnya kesadaran akan pentingnya gizi yang menyebabkan terjadinya pergeseran pola konsumsi rumah tangga ke arah peningkatan konsumsi protein hewani seperti daging. Perubahan pola konsumsi yang disertai peningkatan jumlah penduduk Negara Indonesia ini, merupakan penyebab utama peningkatan laju kebutuhan dalam negeri akan produk peternakan terutama daging. Namun, laju permintaan daging , baik daging sapi potong maupun daging ayam broiler yang meningkat ini tidak diimbangi oleh peningkatan produksi daging dalam negeri. Fluktuasi harga daging sapi potong dan daging ayam broiler dapat disebabkan oleh besarnya jumlah penawaran dan besarnya jumlah permintaan. Semakin tinggi jumlah penawaran maka harga akan rendah, sebaliknya jika jumlah penawaran semakin sedikit maka harga akan semakin meningkat (ceteris paribus). Harga daging sapi potong yang tinggi dewasa ini disebabkan oleh penawaran yang terbatas dalam merespon permintaan. Faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan yakni harga barang yang bersangkutan, harga barang lain (barang substitusi ataupun komplementer), pendapatan konsumen yang tersedia untuk dibelanjakan, selera konsumen, pola distribusi pendapatan masyarakat, ramalan masa datang akan keadaan barang tersebut. Sedangkan faktor-faktor yang mempengaruhi penawaran yakni harga barang yang bersangkutan, harga barang lain, biaya produksi, pajak, tujuan perusahaan, bencana alam, dan lain-lain. Dengan kondisi seperti itu, harga bahan pangan termasuk daging sapi potong dan ayam broiler pun mengalami gejolak. Selain itu, harga bahan pangan seringkali bergejolak akibat berbagai faktor, baik fenomena alam (iklim), kegagalan pasar, juga masalah kelancaran distribusi. Adanya fluktuasi harga merupakan suatu risiko yang dihadapi oleh produsen juga konsumen. Harga yang stabil diperlukan masyarakat baik produsen maupun konsumen karena berimplikasi pada risiko dan ketidakpastian yang akan dihadapi dalam

24 pengambilan keputusan. Mengacu pada permasalahan tersebut, perlu dilakukan pemetaan terhadap ketidakpastian tersebut dengan menganalisis volatilitas harga, dalam penelitian ini khususnya harga daging sapi potong dan daging ayam broiler. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis proyeksi harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia pada masa yang akan datang dengan menggunakan alternatif permodelan volatilitas yakni model ARCH-GARCH, mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia, serta mengidentifikasi alternatif strategi terkait dengan hal tersebut. Metode ARCH-GARCH ini sangat berhubungan dengan pengukuran tingkat risiko (Value at risk). Berdasarkan hal tersebut maka kerangka pemikiran penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 6.

Penawaran (Supply) Harga produk bersangkutan Harga produk lain Biaya Produksi Bencana Alam Populasi sapi potong dan ayam broiler - Laju pemotongan ternak -

Harga Periode Sebelumnya

-

Permintaan (Demand) Harga produk bersangkutan Harga produk lain Pendapatan konsumen Selera konsumen Peningkatan populasi penduduk Peningkatan kesadaran akan pentingnya makanan bergizi

Fluktuasi Harga Daging Sapi Potong dan Daging Ayam Broiler di Indonesia

Investasi

Risiko

Gambar 6 Kerangka pemikiran operasional Keterangan :

(tidak dijelaskan dalam model)

25

METODE PENELITIAN Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder yang berupa data deret waktu (time series). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data harga harian daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia yang bersumber dari Kementerian Perdagangan Republik Indonesia. Data yang dianalisis adalah data harga harian dari Februari 2003 sampai Februari 2013. Selain itu data juga diperoleh melalui instansi-instansi pemerintahan, buku-buku, penelitian-penelitian terdahulu dan literatur yang terkait.

Metode Pengumpulan Data dan Sampel Penelitian mengenai risiko harga daging sapi dan daging ayam broiler Indonesia dilaksanakan bulan Maret sampai bulan April 2013. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini yakni data harga harian daging sapi potong dan daging ayam broiler yang berjumlah masing-masing 2 343 data dan 2 346 data. Data tersebut diperoleh dari hasil pemantauan pasar kebutuhan pokok oleh Kementerian Perdagangan Republik Indonesia.

Metode Pengolahan dan Analisis Data Metode pengolahan data dalam penelitian ini yakni menggunakan analisis kuantitatif dan analisis deskriptif. Analisis deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan fenomena yang diteliti. Analisis kuantitatif digunakan untuk menganalisis besarnya volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia dengan menggunakan model ARCH-GARCH. Data yang digunakan untuk analisis volatilitas adalah data harga harian (Rp/kg) daging sapi potong dan daging ayam broiler yang masing-masing berjumlah 2 343 data dan 2 346 data. Fluktuasi harga daging sapi potong dan daging ayam broiler dipengaruhi oleh kondisi permintaan dan penawaran daging sapi potong di pasar. Data ini diolah dengan bantuan program Microsoft Excel, Minitab 13, dan Eviews 6. Analisis grafik pergerakan harga dilakukan dengan plot grafik time series untuk melihat kecenderungan data. Tahap-tahap analisis model ARCH-GARCH terdiri dari identifikasi efek ARCH, estimasi model, evaluasi model, dan perhitungan nilai volatilitas.

Model ARCH-GARCH GARCH mengasumsikan data yang akan dimodelkan memiliki standar deviasi yang selalu berubah terhadap waktu. GARCH cukup baik untuk memodelkan data yang berubah standar deviasinya, tetapi tidak untuk data yang benar-benar acak. Langkah awal untuk mengidentifikasikan model ARCH-

26 GARCH adalah dengan melihat ada tidaknya ARCH error dari data pergerakan harga komoditas daging sapi potong dan daging ayam broiler. Model ARCH ini dikembangkan terutama untuk menjawab persoalan adanya volatilitas atau fluktuasi pada data ekonomi dan bisnis, khususnya dalam bidang keuangan. Volatilitas (fluktuasi) ini tercermin dalam varians residual yang tidak memenuhi asumsi homoskedastisitas atau varians residual konstan sepanjang waktu (Firdaus 2011). Sebelumnya para ekonometrisi mengasumsikan volatilitas (fluktuasi) tetap dalam rentang waktu karena tidak tersedia metode untuk mengatur perubahan volatilitas. Engle kemudian berhasil memberikan metode yang memberikan ketepatan yang lebih baik untuk pengukuran economic time series. Misalkan terdapat suatu model sebagai berikut : Yt = b0 + b1Yt-1 + et dimana : Yt = Harga komoditas (daging sapi potong atau daging ayam broiler) sekarang Yt-1 = Harga komoditas (daging sapi potong atau daging ayam broiler) sebelumnya b0, b1 = parameter estimasi et = error Bollerslev mengembangkan ARCH pada tahun 1986 menjadi GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity). Bila didefinisikan secara parsial, Autoregressive mempunyai arti adanya mekanisme ketergantungan kepada data masa lalu. Conditional berarti adanya ketergantungan varian terhadap informasi dari data masa lalu sedangkan Heteroscedasticity berarti nonconstant variance (varian yang berubah menurut fungsi waktu). Jadi secara umum, GARCH dapat diartikan sebagai suatu teknik permodelan data time series yang menggunakan varian masa lalu dan dugaan varian masa lalu tersebut digunakan untuk melakukan (forecast) varian masa yang akan datang. ∑

∑

dimana : ζ2 t = variance error pada periode t 2 e t-i = error kuadrat periode sebelumnya ζ2t-j = variance error pada periode sebelumnya α0, αi, λj = parameter estimasi Persamaan di atas disebut model GARCH (p,q) dimana besaran variance error (ζ2t) ditentukan oleh error kuadrat periode sebelumnya (e2t-i) dan variance error pada periode sebelumnya (ζ2t-j).

27

Tahap Identifikasi Pada tahap ini dilakukan identifikasi terhadap tiga hal. Pertama, identifikasi terhadap kestasioneran data. Kedua, identifikasi terhadap unsur musiman yang mungkin terdapat pada data. Ketiga, identifikasi terhadap pola Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF) untuk menentukan model tentatif. Uji stasioneritas data dapat dilakukan dengan melakukan uji Augmented Dickey-Fuller. Data dikatakan sudah stasioner (tidak mengandung unit root) apabila ADF test statistic lebih besar dari test critical values. Pada umumnya data runtut waktu (time series) memiliki unsur kecenderungan (trend) yang menjadikan kondisi data time series menjadi tidak stasioner. Sedangkan penerapan model ARIMA hanya dapat dilakukan pada data yang sudah stasioner. Oleh karena itu diperlukan pembedaan yang dapat membedakan data yang belum stasioner dengan data baru yang sudah stasioner. Biasanya hal ini disebut dengan differencing (pembedaan). Ketelitian dan tingkat akurasi model ARIMA dapat ditingkatkan dengan memasukkan unsur musiman yang terkandung dalam data. Pendeteksian komponen trenddan musiman yang terkandung dalam data digunakan dengan menggunakan bantuan (i) plot data, (ii) plot ACF, (iii) plot PACF. Dalam data runtut waktu yang mengandung unsur musiman dan tidak stasioner maka langkah untuk uji stasioneritas dilakukan dalam dua tahap, yaitu (i) mendeteksi pola-pola (stasioner, AR dan MA) pada unsur musiman dan (ii) mendeteksi pola-pola (stasioner, AR dan MA) pada unsur non musiman. Untuk menentukannya dibantu oleh alat dalam plot gambar ACF dan PACF. Tahap Pendugaan Parameter Setelah berhasil menetapkan atau mengidentifikasi model sementara, tahap berikutnya adalah pendugaan parameter model sementara tersebut. Terdapat dua cara yang mendasar yang dapat digunakan untuk menduga parameter-parameter tersebut, yaitu : 1. Dengan cara mencoba-coba (trial and error) 2. Perbaikan secara iteratif Penentuan dugaan parameter ARCH-GARCH dilakukan dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum secara iterative dengan Algoritma Marquardt. Dengan menggunakan bantuan program Eviews 6 kita dapat mengestimasi nilainilai parameter yang dibutuhkan. Dengan menggunakan program komputer untuk melakukan proses uji statistik maka nilai parameter dapat langsung dihasilkan oleh program komputer tersebut. Tahap Evaluasi Setelah diperoleh persamaan untuk model tentatif, dilakukan uji diagnostik untuk menguji kedekatan model dengan data. Terdapat 6 kriteria dalam evaluasi model Box-Jenkins (Gaynor, 1994), yaitu proses iterasi harus convergence, residual (forecast error) random, kondisi invertibilitas ataupun stasioneritas harus terpenuhi, ditunjukkan oleh koefisien AR atau MA yang kurang dari 1, parameter yang diestimasi berbeda nyata dengan nol, model harus parsimonious, model harus memiliki mean square error (MSE) yang kecil. Selain itu untuk aplikasinya dapat pula dilihat darinilai AIC dan SIC yang terkecil. Apabila dalam metode

28 ARIMA masih terdapat unsur heteroskedastisitas, maka nilai kuadrat galat dari metode ini digunakan lebih lanjut ke dalam metode ARCH-GARCH.

Tahap Pemilihan Model ARCH-GARCH Terbaik Kriteria model yang terbaik adalah memiliki ukuran kebaikan model yang besar dan koefisien yang nyata. Terdapat dua bentuk pendekatan yang dapat digunakan sebagai ukuran kebaikan model yaitu Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwartz Criterion (SC). SC dan AIC adalah 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 terbaik. Model yang baik dipilih berdasarkan nilai AIC dan SC yang terkecil dengan melihat juga signifikansi koefisien model. Menurut Brooks (2002), model juga dapat diseleksi berdasarkan asumsi non-negativity constrains yang mensyaratkan tidak boleh ada koefisien yang negatif. Hal ini dilakukan agar tidak terjadi nilai varians yang negatif karena nilai yang negatif akan tidak berarti (meaningless). Tahap Pemeriksaan Model ARCH-GARCH Pemeriksaan kecukupan model dilakukan untuk menguji asumsi, sehingga model yang diperoleh cukup memadai. Jika model tidak memadai, maka kembali ke tahap identifikasi untuk mendapatkan model yang lebih baik. Diagnosis model dilakukan dengan menganalisis residual yang telah distandarisasi. Diagnosis meliputi sebaran residual, kebebasan residual yang dilihat dari fungsi autokorelasi dan kuadrat residual, pengujian efek ARCH-GARCH dari residual. Langkah awal yang dilakukan adalah memeriksa kenormalan residual baku model dengan uji Jarque-Bera (JB). Uji JB mengukur perbedaan antara Skewness (kemenjuluran) dan Kurtosis (keruncingan) data dari sebaran normal, serta memasukkan ukuran keragaman. Hipotesis yang diuji adalah sebagai berikut: H0: Residual baku menyebar normal H1: Residual baku tidak menyebar normal Statistik uji JB dihitung dengan persamaan berikut : J

K 6

(

⁄

dimana : S : kemenjuluran K : keruncingan k : banyaknya koefisien penduga N : banyaknya data pengamatan Di bawah ini dijelaskan kondisi hipotesis nol, JB memiliki derajat bebas 2. Tolak H0 jika J > χ22 (α) atau jika P (χ22 > J ) kurang dari α = 0,05. Artinya data residual terbakukan dan tidak menyebar normal. Model ARCH-GARCH menunjukkan kinerja yang baik jika dapat menghilangkan autokorelasi yang ada

29 pada data, yaitu bila residual baku merupakan proses ingar putih. Langkah selanjutnya adalah memeriksa koefisien autokorelasi residual baku, dengan uji statistik Ljung-Box. Uji Ljung-Box (Q*) pada dasarnya adalah pengujian kebebasan residual baku. Untuk data deret waktu dengan N pengamatan, statistik uji Ljung-Box diformulasikan sebagai : ∑ dimana r1(εt) adalah autokorelasi contoh pada lag 1 dan k adalah maksimum lag yang diinginkan. Jika nilai Q* lebih besar dari nilai χ22 (α) dengan derajat bebas kp-q atau jika P (χ2 (k-p-q) > Q*) lebih kecil dari taraf nyata 0,05 maka model tersebut dinyatakan tidak layak. Peramalan Ragam Setelah memperoleh model yang memadai, model tersebut digunakan untuk memperkirakan nilai volatilitas masa datang. Peramalan ragam untuk periode mendatang diformulasikan sebagai berikut : ht = ζ2 + α1ε2t-1 + α2εt-2 + …. + αmε2t-m untuk ARCH (m) atau ht = k + δ1ht-1 + δ2ht-2 + ….. + δtht-r + α1ε2t-1 + α2εt-2 +

…. + αmε2t-m

untuk GARCH (r, m) dengan к > 0, δr ≥ 0 dan αm ≥ 0 dimana : ht ε к δr dan αm

: Nilai ragam ke-t : Nilai sisaan : Konstanta : Paramater-parameter

Perhitungan VaR Value At Risk adalah kerugian terbesar yang mungkin terjadi dalam rentang waktu / periode tertentu yang diprediksikan dengan tingkat kepercayaan tertentu. Secara matematis VaR dapat didefinisikan sebagai berikut (Jorion 2002) : VaR = (ζt+1 x √b ) x Zα x W dimana VaR = besarnya risiko komoditas (daging sapi potong atau daging ayam broiler)

30 b Zα W ζ t+1

= periode investasi komoditas (daging sapi potong atau daging ayam broiler) = titik kritik dalam tabel Z dengan selang kepercayaan 95% = besarnya investasi komoditas (daging sapi potong atau daging ayam broiler) = volatilitas yang akan datang dimana ζt = √ht

Definisi Operasional Beberapa istilah yang digunakan dalam analisis risiko harga daging sapi potong pada perusahaan antara lain : 1. Risiko adalah suatu keadaan yang tidak pasti yang dihadapi seseorang atau perusahaan yang dapat memberikan dampak yang merugikan. 2. Manajemen risiko adalah cara-cara yang digunakan manajemen untuk menangani berbagai permasalahan yang disebabkan oleh adanya risiko. 3. Heteroskedastisitas adalah varian dari setiap unsure disturbance yang tergantung pada nilai yang dipilih dari variabel yang menjelaskan kevariansan (volatilitas( yang tidak konstan di setiap titik waktu. 4. Kurtosis adalah ukuran keruncingan distribusi data, derajat atau ukuran tinggi rendahnya puncak suatu distribusi data terhadap distribusi normal data. 5. Volatilitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan seberapa besar harga berfluktuasi dalam sutu periode waktu. 6. Varian merupakan jumlah kuadrat semua deviasi nilai-nilai individual terhadap rata-rata kelompok. Varian juga merupakan variasi harga daging sapi potong yang terjadi pada kurun waktu tertentu. 7. Error adalah perubahan-perubahan pergerakan harga daging sapi potong pada kurun waktu tertentu. Error menunjukkan adanya risiko. 8. Value at Risk (VAR) merupakan ukuran besarnya risiko. 9. ACF (Autocorrelation Function) yaitu kumpuan koefisien korelasi untuk berbagai tingkatan beda kala antar variabel. 10. PACF (Parcial Autocorrelation Function) yaitu kumpulan koefisien korelasi untuk berbagai tingkatan beda kala antar dua variabel. 11. ARCH-GARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity – General Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) yaitu untuk menjawab persoalan adanya volatilitas pada data dimana volatilitas tercermin dalam varian residual yang tidak memenuhi asumsi homoskedastisitas.

HASIL DAN PEMBAHASAN Perkembangan Harga Daging Sapi Potong dan Daging Ayam Broiler di Indonesia Subsektor peternakan memiliki peran yang sangat penting dalam mendukung pencapaian ketahanan pangan nasional. Peningkatan populasi penduduk dan perbaikan taraf hidup masyarakat menyebabkan permintaan terhadap berbagai kebutuhan bahan pangan terus meningkat. Pola konsumsi menu makanan rumah tangga juga secara bertahap mengalami perubahan ke arah

31 peningkatan konsumsi protein hewani (termasuk produk peternakan). Daging sapi potong dan daging ayam broiler merupakan produk peternakan yang banyak dikonsumsi masyarakat. Namun, kedua komoditas ini memiliki harga yang berfluktuasi sehingga mengindikasikan adanya risiko. Penentuan risiko harga daging sapi potong dan daging ayam broiler pada penelitian ini didasarkan pada nilai varians harga daging sapi potong dan daging ayam broiler yang diperoleh dari hasil pendugaan persamaan harga daging sapi potong dan daging ayam broiler dengan menggunakan model ARCH-GARCH dan perhitungan Value at Risk (VAR) untuk menganalisis besarnya risiko harga. Perhitungan analisis risiko ini menggunakan data harga harian dari komoditas daging sapi potong dan daging ayam broiler pada periode Februari 2003 hingga Februari 2013 di Indonesia. Eksplorasi Pola Data Harga Daging Sapi Potong Berdasarkan plot data harian harga daging yang dianalisis dari awal Februari 2003 hingga awal Februari 2013 terlihat bahwa harga-harga tersebut berfluktuasi setiap harinya. Gambar 7 menunjukkan plot deret waktu dari pergerakan harga harian daging sapi potong periode awal Februari 2003 hingga awal Februari 2013.

Gambar 7

Plot harga harian domestik daging sapi potong periode Februari 2003 – Februari 2013 Sumber : Kemendag (2013)

Dari plot deret waktu terlihat bahwa harga harian daging sapi potong berkisar antara Rp30 000.00 hingga Rp90 000.00 per kg. Fluktuasi pola data menggambarkan adanya fluktuasi harga yang secara keseluruhan memiliki kecenderungan meningkat. Harga terendah daging sapi potong yakni Rp31 862.50 per kg yang dicapai pada hari ke-211 yang jatuh pada tanggal 28 Januari 2004.

32 Harga tertinggi daging sapi potong yakni sebesar Rp87 485.06 per kg yang dicapai pada hari ke-2340 yang jatuh pada tanggal 29 Januari 2013. Penelitian yang dilakukan oleh Ramadhan (2010) menyebutkan bahwa berdasarkan data yang dilansir oleh Departemen Pertanian melalui basis Data Statistik Pertanian, diketahui bahwa populasi sapi potong nasional pada tahun 2008 adalah 12 256 604 ekor. Dapat dihitung bahwa rata-rata peningkatan poupulasi sapi potong nasional adalah 156 073 ekor per tahun. Populasi terendah dalam kurun waktu tahun 2000 sampai dengan tahun 2008 adalah 10 215 193 ekor sapi potong pada tahun 2001. Populasi sapi potong kemudian meningkat pada tahun 2002 dan menurun kembali pada tahun 2003. Kemudian sejak tahun 2004 mengalami peningkatan sampai dengan tahun 2008, dapat dilihat pada Gambar 8. Populasi sapi potong dinyatakan sebagai jumlah sapi yang hidup pada suatu wilayah pada periode waktu tertentu dan biasanya dinyatakan dalam tahun. Besarnya populasi sapi potong dipengaruhi oleh berbagai penyebab antara lain: banyaknya pemotongan, kematian ternak, ekspor ternak, dan tinggi rendahnya natural increase (Sumadi 2009).

Gambar 8

Populasi sapi potong nasional tahun 2000 - 2008 Sumber : Deptan (2010) dalam Ramadhan (2010)

Produksi daging sapi nasional pada tahun 2008 adalah 392 500 ton (Gambar 9). Dapat dihitung bahwa rata-rata peningkatan produksi daging sapi nasional adalah 6 570 ekor per tahun. Produksi daging sapi tertinggi dalam kurun waktu tahun 2000 sampai dengan tahun 2008 adalah 447 570 ton pada tahun 2004. Sedangkan produksi daging sapi terendah adalah pada tahun 2002 yaitu sebesar 330 290 ton. Produksi daging sapi potong tertinggi di Indonesia terdapat pada Provinsi Jawa Timur dengan jumlah produksi 85 173 ton pada tahun 2008, kemudian diikuti oleh Provinsi Jawa Barat dengan jumlah produksi sebesar 70 010 ton, lalu Provinsi Jawa Tengah dengan jumlah produksi daging sapi potong

33 sebesar 45 736 ton, dan Provinsi Banten dengan jumlah produksi daging sapi potong pada tahun 2008 sebesar 25 882 ton.

Gambar 9

Produksi daging sapi nasional tahun 2000 - 2008 Sumber : Deptan (2010) dalam Ramadhan (2010)

Kondisi penawaran daging sapi dari dalam negeri (domestik) yaitu berada pada kondisi defisit, bahwa penawaran lebih rendah daripada permintaannya. Hal tersebut terjadi pada empat tahun terakhir (2004-2008) Indonesia mengalami defisit daging sapi dari penawaran domestik dengan rata-rata mencapai angka sebesar 43.11 ribu ton per tahun. Diketahui juga bahwa, defisit tersebut mengalami pertumbuhan yang meningkat setiap tahunnya, yang pada tahun 2004 defisit hanya sebesar 11.77 ribu ton meningkat dengan pesat dalam jangka waktu relatif singkat (empat tahun) menjadi 115.28 ribu ton pada tahun 2008. Akibat dari defisit penawaran dan adanya penurunan subsidi dan proteksi perdagangan komoditas ekspor-impor dari kesepakatan World Trade Organization (WTO) yang terjadi, maka Indonesia melakukan pemenuhan melalui impor, menyebabkan pasar dalam negeri harus dibuka bagi produk-produk impor termasuk daging sapi. Kecenderungan yang terjadi bahwa volume impor daging sapi Indonesia selalu mengalami peningkatan, rata-rata peningkatan volume impor mulai tahun 1990-2007 sebesar 2 201.14 ton per tahun (BPS 2007 dalam Hutabalian 2009). Eksplorasi Pola Data Harga Daging Ayam Broiler Gambar 10 menunjukkan plot deret waktu dari pergerakan harga harian daging ayam broiler periode awal Februari 2003 hingga awal Februari 2013. Terlihat dari plot deret waktu bahwa harga harian daging ayam broiler berkisar antara Rp10 000.00 per kg hingga Rp30 000.00 per kg. Fluktuasi pola data menggambarkan adanya beberapa periode pergerakan yang secara keseluruhan memiliki kecenderungan meningkat. Pada Gambar 8 dapat dilihat bahwa harga terendah daging ayam broiler yakni Rp10 116.50 per kg yang dicapai pada hari ke-226 yang jatuh pada tanggal 23 Februari 2004. Sedangkan harga tertinggi

34 yakni sebesar Rp28 846.27 per kg yang dicapai pada hari ke-2219 yang jatuh pada tanggal 20 Juli 2012.

Gambar 10

Plot harga harian domestik daging ayam broiler periode Februari 2003 – Februari 2013 Sumber : Kemendag (2013)

Daryanto (2010) mengungkapkan tingginya harga ayam broiler tentu saja bukan fenomena baru. Hal ini dikarenakan komoditas peternakan dalam proses produksinya mengandung ketidakpastian karena bersifat musiman (seasonal). Selain itu, komoditas peternakan mudah rusak (perishable) dan supply tidak elastis (inelastic). Sifat musiman berarti pada saat panen supply melimpah, demand tetap, maka harga cenderung menurun. Sebaliknya, pada saat paceklik, supply menipis, demand tetap (apalagi meningkat), harga cenderung naik. Supply yang tidak elastis berarti tidak dapat memanfaatkan peluang adanya kenaikan harga secara cepat. Tabel 7 Konsumsi ayam broiler di Indonesia tahun 2003 – 2007 Tahun Jumlah (Ton) Pertumbuhan (%) 2003 1 368 200 2004 1 425 300 4.17 2005 1 573 000 10.36 2006 1 486 100 (5.52) 2007 1 564 200 5.25 Sumber : Ditjennak (2008)

Berdasarkan Tabel 7, pada tahun 2003 sampai tahun 2007 jumlah konsumsi ayam broiler mengalami peningkatan, namun tahun 2006 jumlah konsumsi ayam broiler mengalami penurunan. Hal ini disebabkan oleh kondisi

35 penawaran dan permintaan ayam broiler di pasar, diduga pada tahun adanya isuisu ternak seperti flu burung dan ayam bangkai sehingga konsumen mengurangi jumlah konsumsi daging ayam mereka. Dengan demikian adanya peningkatan permintaan daging ayam broiler menyebabkan industri yang bergerak dibidang peternakan harus mampu memanfaatkan persediaan ayam broiler dan telur dengan cara berproduksi lebih efektif dan efisien mulai dari hulu sampai hilir (Siregar 2009). Data yang diperoleh dari Direktorat Jenderal Peternakan menunjukkan bahwa konsumsi daging ayam pada tahun 2005 adalah sebanyak 1 573 000 ton. Sementara produksi pada tahun yang sama hanya sebesar 779 106 ton (Tabel 8). Adanya kekurangan suplai ini, menyebabkan masuknya daging ayam broiler yang sebagian besar dalam bentuk paha (chicken leg quarter) dari Amerika Serikat. Impor daging ayam pada tahun 2003 - 2005 meningkat cukup tinggi, kenaikan berkisar antara 140.6% - 202.8%. Tahun 2006 mengalami penurunan sebesar 12.8% tetapi impor masih dilakukan karena belum mencukupi kebutuhan dalam negeri (Ditjennak 2007). Keadaan ini bila dibiarkan, akan menyebabkan merosotnya peternakan ayam broiler nasional pada periode mendatang (Komalasari 2008). Tabel 8 Produksi daging ayam broiler tahun 2003 – 2007 di Indonesia Tahun Produksi (ton) 2003 771 112 2004 846 097 2005 779 106 2006 861 263 2007 918 478 Sumber : Ditjennak (2007)

Model Peramalan Identifikasi Model ARCH-GARCH Berdasarkan pola data harga daging sapi potong dan harga daging ayam broiler, akan diramalkan model yang tepat untuk menghitung besarnya risiko harga kedua komoditas tersebut dengan menggunakan analisis ARCH-GARCH. Sebelum diolah, untuk memudahkan analisis dan mendapatkan hasil analisis yang lebih valid dan konsisten, semua data ditransformasikan dalam bentuk logaritma natural. Dalam pemodelan ARCH-GARCH didahului dengan identifikasi apakah data mengandung heteroskedastisitas atau tidak. Identifikasi dapat dilakukan antara lain dengan mengamati beberapa ringkasan statistik dari data. Pendeteksian heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan berbagai cara. Pertama dengan melihat nilai kurtosis data. Jika data tersebut memiliki nilai kurtosis lebih dari 3, maka data tersebut dideteksi bersifat heteroskedastisitas (Davidson and MacKinnon 2004). Tabel 9 memberikan informasi tentang rata-rata (mean) data kuadrat harga daging, kemenjuluruan (skewness), serta keruncingan (kurtosis). Koefisien kemenjuluran (skewness) yang merupakan ukuran kemiringan adalah lebih besar

36 dari nol yang menunjukkan data kuadrat harga daging tersebut memilki distribusi yang miring ke kanan artinya data cenderung menumpuk pada nilai yang rendah. Nilai kurtosis yang lebih dari 3 bermakna bahwa distribusi data kuadrat harga daging tersebut memiliki ekor yang lebih padat dibandingkan dengan sebaran normal. Nilai kurtosis yang lebih besar dari 3 ini juga merupakan gejala awal terjadinya heteroskedastisitas (Firdaus 2011).

Tabel 9 Ringkasan statistik data kuadrat harga daging Komoditas Mean Skewness Kurtosis Daging Sapi Potong 9.90E-05 14.62571 265.1379 Daging Ayam Broiler 0.000298 24.91998 682.3817

Selain itu fungsi autokorelasi kuadrat harga juga dapat digunakan dalam pendeteksian efek ARCH atau ARCH error. Menurut Enders (2004), jika nilai autokorelasi pada data harga kuadrat signifikan, maka nilai tersebut mengindikasikan bahwa pada data tersebut terdapat efek ARCH. Pada Tabel 10 dapat diketahui bahwa terdapat autokorelasi pada kuadrat harga daging sapi potong dan daging ayam broiler yang ditandai dengan nilai autokorelasi kuadrat harga daging sapi potong dan daging ayam broiler yang signifikan pada 15 lag pertama. Hal ini mengindikasikan adanya efek ARCH atau ARCH error pada data kuadrat harga daging sapi potong dan daging ayam broiler tersebut.

Tabel 10 Pengujian autokorelasi kuadrat harga daging Komoditas Probability 15 Lag Pertama Uji Autokorelasi Daging Sapi Potong Signifikan Ada Autokorelasi Daging Ayam Broiler Signifikan Ada Autokorelasi

Tahapan berikutnya dari spesifikasi model untuk daging sapi potong dan daging ayam broiler adalah dengan melakukan serangkaian metodologi BoxJenkins mulai dari pengujian kestasioneran data harga, penentuan model tentatif ARIMA hingga pendugaan parameter dan pemilihan model terbaik. Untuk menguji stasioneritas data, dapat menggunakan uji akar unit (unit root test) yang dikembangkangkan oleh Dickey-Fuller. Uji yang biasa digunakan adalah uji ADF (Augmented Dickey–Fuller) yang mengindikasikan keberadaan akar unit sebagai hipotesis nol. Hal ini dapat dilihat dari nilai ADF test statistic yang lebih kecil dari McKinnon critical value (nilai kritis McKinnon) pada tingkat kepercayaan 1%, 5%, maupun 10%, yang menunjukkan bahwa data harga telah stasioner. Perlu diketahui bahwa data yang dikatakan stasioner adalah data yang bersifat flat, tidak mengandung komponen trend, dengan keragaman yang konstan, serta tidak terdapat fluktuasi periodik. Namun pada umumnya data runtut waktu (time series) memiliki unsur kecenderungan (trend) yang menjadikan kondisi data time series menjadi tidak stasioner. Sedangkan penerapan model ARIMA hanya dapat dilakukan pada data yang sudah stasioner. Oleh karena itu diperlukan pembedaan

37 yang dapat membedakan data yang belum stasioner dengan data baru yang sudah stasioner. Biasanya hal ini disebut dengan differencing (pembedaan). Berdasarkan Tabel 11 dapat dilihat bahwa nilai ADF test statistic dari setiap harga daging, lebih negatif atau lebih kecil dari critical value pada taraf nyata 5%, serta nilai probabilitasnya lebih kecil dari nilai kritis 0,05. Maka hipotesis nol dapat ditolak, hal ini menunjukkan bahwa data asli harga tidak mengandung akar unit dan telah stasioner pada level.

Tabel 11 Hasil uji stasioneritas data harga daging Komoditas ADF t-Statistic Critical Values Daging sapi -22.17839 -2.862575 potong Daging ayam -33.71967 -2.862573 broiler Keterangan : *) Stasioner pada taraf nyata 0,05

Prob.* 0.0000 0.0000

Setelah data harga stasioner maka dapat dilakukan penentuan model tentatif ARIMA yang didasarkan pada analisis perilaku atau pola dari Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF) untuk menduga parameter AR dan MA. Dari model ARIMA tentatif yang diperoleh, selanjutnya dilakukan uji diagnostik. Untuk memutuskan model mana yang dipilih dari beberapa model yang fit, maka Akaike Information Criteria (AIC) dan Schwatrz Criterion (SC) dapat digunakan. Model ARIMA juga telah memenuhi criteria yang disyaratkan dalam evaluasi model Box-Jenkins, yaitu residual bersifat acak, model parsimonious, parameter yang diestimasi berbeda nyata dengan nol, kondisi invertibilitas dan stasioneritas terpenuhi yang ditunjukkan oleh jumlah koefisien AR dan MA yang masing-masing kurang dari satu, proses iterasi convergence, dan model memiliki MSE yang kecil (dapat dilihat dari nilai AIC dan SC). Berdasarkan proses pengujian diperoleh beberapa model ARIMA untuk data harga daging sebagai berikut :

Komoditas

Tabel 12 Model ARIMA data harga daging Model ARIMA Terbaik

Daging Sapi potong Daging Ayam broiler

ARIMA (1,0,1) MA (1)

Model ARIMA yang terpilih pada Tabel 12 merupakan model yang paling memenuhi kriteria. Dari model tersebut kemudian diperiksa residualnya. Hasil pemeriksaan pada residual model menunjukkan bahwa nilai Lagrange Multiplier dari tiap komoditas lebih besar dari nilai kritis χ22 dengan nilai probability sebesar 0.0000 yang lebih kecil dari 0.05. Terlihat pada Lampiran 11 dan 24, diketahui bahwa nilai F-statistic untuk model ARIMA harga daging sapi potong dan daging ayam broiler secara berturut-turut sebesar 399.3421 dan 523.7072, dengan nilai

38 probability untuk model dari harga daging sapi potong dan harga daging ayam broiler yang kurang dari 0.05 mengindikasikan bahwa terdapat efek ARCH pada model ARIMA yang diestimasi. Pendugaan Parameter dan Pemilihan Model Terbaik Model terbaik ARIMA dapat digunakan lebih lanjut untuk mencari model ARCH-GARCH karena dalam model tersebut terdapat efek ARCH. Langkah pertama adalah mensimulasikan beberapa model ragam dengan spesifikasi model rataan yang telah didapatkan, dilanjutkan dengan pendugaan parameter model menggunakan metode kemungkinan maksimum atau quasi-maximum likelihood (QML). Simulasi model ini mengkombinasikan nilai r = 1 dan 2 dengan nilai m = 0, 1 dan 2 sehingga terbentuk enam model ragam. Pemilihan model ragam yang terbaik dilakukan dengan mengambil salah satu model dengan nilai AIC atau SC terendah dan memiliki koefisien yang signifikan. Model dugaan sementara dari data harga daging sapi potong dan daging ayam broiler yang terpilih adalah :

Tabel 13 Model ARCH/GARCH terbaik data harga daging Komoditas Model ARCH/GARCH Terbaik Daging Sapi potong GARCH (1,1) Daging Ayam broiler ARCH (1)

Untuk mengetahui kecukupan model-model tersebut dilakukan pemeriksaan terhadap galat terbakukan (standardized residuals) dengan mengamati nilai statistik uji Jarque-Bera (JB) untuk memeriksa asumsi kenormalan. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya bahwa ketidaknormalan galat diatasi melalui pendugaan parameter dengan Quasi-Maximum Likelihood (QML). Selain itu dalam pengolahan data telah dimasukkan metode Heteroscedasticity Consistent Covariance Bollerslev-Wooldridge agar asumsi galat menyebar normal tetap terjaga. Sehingga galat baku dugaan parameter tetap konsisten.

Komoditas Daging Sapi Potong Daging Ayam Broiler

Tabel 14 Hasil uji Jarque-Bera Nilai Jarque-Bera 992364.8 713416.1

Probabilitas 0.000000 0.000000

Berdasarkan hasil pemeriksaan terhadap galat terbakukan (Tabel 14), dapat dilihat bahwa nilai JB dari tiap komoditas memiliki nilai probabilitas 0.000000 yang berarti penolakan terhadap hipotesis nol, artinya galat terbakukan tidak menyebar normal. Walaupun tidak menyebar normal, estimasi parameter akan tetap konsisten apabila persamaan rataan dan persamaan varian dispesifikasi dengan benar (Brooks 2002). Tahap berikutnya adalah memeriksa koefisien Autocorrelation Function (ACF) galat terbakukan. Harapannya adalah bahwa galat terbakukan tersebut saling bebas dan sudah tidak terdapat lagi

39 heteroskedastisitas. Berdasarkan hasil uji Ljung-Box terlihat bahwa ACF residual kuadrat pada 15 lag pertama sudah tidak signifikan artinya sudah tidak terdapat efek ARCH. Pada tabel 15, nilai probabilitas dari lag ke-1 hingga lag ke-20 yang lebih besar dari 0.05 menunjukan bahwa residual kuadrat sudah bersifat random dan stasioner (Lampiran 34 dan 35). Dengan demikian kinerja kedua model dapat dikatakan baik.

Tabel 15 Pengujian autokorelasi kuadrat galat terbakukan Komoditas Hasil Uji Ljung-Box Daging Sapi Potong Tidak ada autokorelasi Daging Ayam Broiler Tidak ada autokorelasi

Selain itu hasil uji ARCH (Tabel 16) untuk menguji keberadaan efek ARCH menunjukkan bahwa nilai Langrange Multiplier (LM) lebih kecil dari nilai kritis χ22. Terlihat nilai probability dari tiap komoditas yang lebih besar dari 0.05. Ini berarti LM test mengindikasikan bahwa memang sudah tidak terdapat efek ARCH pada kedua model yang diestimasi atau dengan kata lain kinierja kedua model sudah baik.

Tabel 16 Hasil pengujian efek ARCH pada residual model ARCH-GARCH Daging Nilai F-statistic Probabilitas Sapi Potong 0.010075 0.9201 Ayam Broiler 0.440701 0.5068 Volatilitas Harga Daging Sapi Potong dan Daging Ayam Broiler Hasil analisis ARCH-GARCH terhadap harga daging sapi potong menghasilkan model terbaik untuk estimasi volatilitas harga daging sapi potong yaitu model GARCH (1,1). Model tersebut memberikan informasi tentang pola volatilitas harga daging sapi potong pada periode awal Februari 2003 sampai dengan awal Februari 2013. Persamaan model ragam harga daging sapi potong yang diperoleh adalah : ht = 1.42E-05 + 0.705391ht-1 + 0.440435ε2t-1. Model tersebut memberikan informasi bahwa pola pergerakan harga daging sapi potong dipengaruhi oleh volatilitas satu periode sebelumnya dan varian harga satu periode sebelumnya. Model ini dapat diinterpretasikan jika pada harga daging sapi potong hari ini terdapat nilai residual harga dan varian harga yang relatif besar, maka tingkat harga daging sapi potong esok hari akan cenderung besar. Nilai koefisien ARCH pada model menunjukkan tinggi rendahnya volatilitas harga daging sapi potong. Nilai koefisien ARCH pada model ini sebesar 0.440435. Nilai tersebut relatif kecil (tidak mendekati angka satu) sehingga mengindikasikan bahwa volatilitasnya rendah. Adapun nilai koefisien GARCH adalah 0.705391. Nilai tersebut relatif besar (mendekati angka satu) sehingga mengindikasikan bahwa shocks (guncangan) pada varian harga akan bertahan lama (persistence) untuk berubah. Berdasarkan model GARCH (1,1)

40 diketahui bahwa volatilitas harga daging sapi potong di masa datang akan cenderung semakin kecil dan persistence (berlangsung dalam waktu yang lama). Hasil analisis ARCH-GARCH terhadap harga daging ayam broiler menghasilkan model terbaik untuk estimasi volatilitas harga daging ayam broiler yaitu model ARCH (1). Model tersebut memberikan informasi tentang pola volatilitas harga daging ayam broiler pada periode awal Februari 2003 sampai dengan awal Februari 2013. Persamaan model ragam harga daging ayam broiler yang diperoleh adalah : ht = 0.000209 + 0.170352ε2t-1. Model tersebut memberikan informasi bahwa tingkat risiko harga daging ayam broiler hanya dipengaruhi oleh besarnya volatilitas pada satu periode sebelumnya. Model ini dapat diinterpretasikan jika pada harga daging ayam broiler hari ini terdapat nilai residual harga yang relatif besar, maka tingkat harga daging ayam broiler esok hari akan cenderung besar. Nilai koefisien ARCH pada model menunjukkan tinggi rendahnya volatilitas harga daging ayam broiler. Nilai koefisien ARCH pada model ini sebesar 0.170352. Nilai tersebut kurang dari angka satu dan relatif kecil atau tidak mendekati angka satu, sehingga menunjukkan volatilitas yang rendah. Berdasarkan model ARCH (1) diketahui bahwa volatilitas harga daging ayam broiler di masa datang akan cenderung semakin kecil. Bahan pangan strategis seperti beras, gula, daging sapi, daging ayam, telur, susu, jagung, cabai, bawang, merupakan kebutuhan konsumsi dasar bagi masyarakat Indonesia. Bahan-bahan tersebut secara langsung dapat mempengaruhi kehidupan manusia dimana pun mereka berada yang terkait dengan ketahanan pangan (Yasin 2013). Ketahanan pangan sangat berpengaruh pada kesejahteraan masyarakat. Kurangnya ketersediaan pangan strategis dengan kondisi yang aman dan merata serta fluktuasi (volatilitas) harga yang tidak wajar mempengaruhi kesejahteraan masyarakat.

Gambar 11

Volatilitas harga daging sapi potong periode Februari 2003- Februari 2013 Sumber : Kemendag (2013)

41 Ketersediaan dan harga bahan pangan seringkali bergejolak akibat berbagai faktor, baik fenomena alam (iklim), kegagalan pasar, juga masalah kelancaran distribusi. Sepanjang tahun 2003 - 2004, minyak mentah mengalami kenaikan. Kenaikan harga minyak ini disebabkan oleh perkembangan ekonomi dunia. Gejolak drastis dan kecenderungan peningkatan harga-harga komoditas pangan di dunia tidak dapat dihindari. Indonesia sendiri tidaklah kebal terhadap gejolak harga pangan dunia tersebut yang pada akhirnya mempengaruhi pasar dalam negeri. Harga daging sapi potong dan daging ayam broiler pada periode analisis sangat berfluktuatif (Gambar 11 dan Gambar 12). Banyak faktor yang dapat mempengaruhi volatilitas harga daging baik sapi potong maupun ayam broiler. Pada periode analisis dari tahun 2003-2013, terdapat beberapa isu baik nasional maupun global yang dianggap mempengaruhi volatilitas harga pangan, termasuk daging sapi potong dan daging ayam broiler. Dunia global semakin berkembang terutama karena dukungan teknologi informasi. Bidang peternakan pun menjadi bagiannya. Salah satu momen penting yakni isu dimulainya perdagangan bebas yang telah dicanangkan pada awal tahun 2003.

Gambar 12

Volatilitas harga daging ayam broiler periode Februari 2003 – Februari 2013 Sumber : Kemendag (2013)

Berdasarkan hasil pendugaan persamaan varian harga daging sapi potong, kemudian dapat digambarkan perubahan volatilitas, dimana terlihat kondisi paling tidak stabil (volatilitas harga daging sapi potong sebesar 0.092182721) adalah pada periode ke-1407. Hal tersebut ditunjukkan oleh nilai-nilai simpangan baku bersyarat pada periode tersebut yang umumnya jauh lebih tinggi dari nilai-nilai simpangan baku bersyarat pada periode lainnya. Berdasarkan data harga daging sapi potong dari Februari 2003 sampai Februari 2013 diketahui bahwa periode tersebut berada pada bulan April 2009. Berdasarkan hasil pendugaan persamaan

42 varian harga daging ayam broiler, kemudian dapat digambarkan perubahan volatilitas, dimana terlihat kondisi paling tidak stabil (volatilitas harga daging ayam broiler sebesar 0.121778935 dan 0.090432918) adalah pada periode ke-1410 dan pada periode ke-1471. Hal tersebut ditunjukkan oleh nilai-nilai simpangan baku bersyarat pada periode tersebut yang umumnya jauh lebih tinggi dari nilainilai simpangan baku bersyarat pada periode lainnya. Berdasarkan data harga daging ayam broiler dari Februari 2003 hingga Februari 2013 diketahui bahwa periode tersebut berada pada bulan April 2009 dan bulan Juli 2009. Risiko harga daging sapi potong dan daging ayam broiler pada periode analisis tersebut dipengaruhi oleh fluktuasi harga yang sangat tajam pada periode krisis global 2008-2009. Yasin (2013) dalam bukunya menyebutkan bahwa pakan tidak lepas dari krisis global. Di samping hijauan pakan yang semakin terbatas ketersediaannya, bahan-bahan pakan konsentrat seperti jagung, kedelai, dan gandum selalu menjadi pemicu volatilitas harga produk-produk peternakan. Naik turunnya nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing sangat berpengaruh terhadap harga bahan-bahan tersebut yang akhirnya akan mempengaruhi harga final daging ayam. Selain bahan pangan dan pakan, pawaka (energy) pun menjadi isu utama krisis global. Penggunaan minyak bumi sebagai sumber energy utama menjadikan komoditas ini sangat berpengaruh pada penentuan harga produksi barang dan jasa. Di samping itu, krisis global semakin menjadi dengan adanya isu penyebaran pnyakit-penyakit zoonosis seperti wabah flu burung (H5N1), flu babi (A-H1N1), anthrax, dan penyakit sapi gila (mad-cow). Hal ini tidak saja berpengaruh pada kesehatan manusia, namun pada arus dinamikanya seperti arus pertukaran barang terutama yang berbahan baku berasal dari ternak juga produk pertanian, serta melumpuhkan industri transportasi terutama bagi negara-negara yang menjadi sumber wabah tersebut. Penyakit Avian Influenza masuk ke Indonesia untuk pertama kali pada bulan Agustus 2003, yaitu di beberpa peternakan ayam layer di Kecamatan Legok, Tangerang. Dari sini kemudian penyakit ini meluas sampai ke 11 provinsi, antara lain di pulau Jawa dan Bali. Karena wabah ini berlangsung cukup lama, yaitu dari Agustus 2003 sampai Januari 2004, maka sempat menimbulkan dampak ekonomi yang sangat luas. Dari berbagai sumber diperoleh informasi bahwa angka kematian ternak unggas mencapai 6-10 juta ekor dan produksi telur dan daging mengalami penurunan antara 30%-40%. Beberapa perusahaan peternakan khususnya peternakan rakyat mengalami gulung tikar karena terjadinya penurunan permintaan daging dan telur (Basuno 2008). Yusdja et al. (2004) mengungkapkan bahwa kerugian akibat wabah AI dapat bersifat langsung, berupa kematian dan dampak tidak langsung akibat dari penurunan konsumsi hasil ternak yang mendorong penurunan harga-harga hasil ternak. Suatu kajian di Bali telah memperlihatkan bahwa biaya langsung akibat wabah AI harus ditanggung oleh peternak. Biaya tersebut baik berupa kerugian ekonomi karena pemusnahan unggas yang sakit, maupun biaya tambahan yang harus dikeluarkan untuk pencegahan (Basuno 2008). Hal-hal tersebut yang membuat terjadinya ketidakseimbangan supply dan demand di pasar. Risiko harga daging sapi potong yang tinggi pada bulan tersebut terjadi karena kuota impor mencapai di atas 50% dari total kebutuhan dalam negeri, yang menyebabkan harga daging sapi rendah pada periode tersebut.

43 Akibatnya banyak peternak yang enggan melakukan penggemukan sapi atau mengembangkan anakan sapi pada waktu itu. Jumlah impor daging dalam kurun waktu 2004-2009 mengalami peningkatan lebih dari lima kali lipat. Indonesia mengimpor daging sebanyak 11.8 ribu ton pada tahun 2004 dan meningkat menjadi 64.1 ribu ton di 2009 (Bappenas 2013). Penurunan GDP dunia yang menurun pada tahun 2008-2009 berpengaruh terhadap peningkatan harga pangan dunia, terutama harga jagung dan kedelai. Harga pangan dunia dari tahun 1990 hingga 2007 cukup stabil, namun karena terjadinya krisis global pada tahun 2008 mengakibatkan kenaikan harga pangan yang cukup tinggi dan dirasakan dampak hingga tahun-tahun berikutnya. Jika diasumsikan pasar bahan baku pakan, daging sapi, juga daging ayam broiler merupakan pasar terbuka, maka berdasarkan perkembangan harga pangan dunia termasuk harga jagung dan kedelai sebagai bahan baku pakan maka biaya produksi ayam broiler diperkirakan akan terus meningkat. Hal itu disebabkan kedua bahan baku tersebut merupakan tradable goods, sehingga terjadinya kenaikan harga dunia akan ditransmisikan ke harga pakan broiler domestik sehingga biaya produksi broiler domestik akan meningkat (Ilham 2009). Tingginya harga jagung dan kedelai yang juga merupakan bahan baku utama pakan unggas menyebabkan tingginya harga pakan di Indonesia. Bencana kekeringan di Amerika, terutatama sentra produksi jagung dan kedelai pun sangat berpengaruh terhadap melambungnya harga bahan pakan. Hal ini pun didukung oleh Siregar H, yang menyatakan bahwa kenaikan harga minyak dunia pada periode tersebut mendorong penggunaan energy alternatif, seperti biofuel, sehingga menciptakan kompetisi penggunaan sumbedaya (terutama lahan) untuk pangan vs untuk feedstock (bahan baku) biofuel. Selain itu, menurutnya, kenaikan harga minyak bumi menyebabkan meningkatnya biaya transportasi dan biaya saran produksi pertanian seperti pupuk dan pestisida. Akibatnya, harga produk pertanian dan pangan juga meningkat. Nilai volatilitas yang besar atau kecil menggambarkan seberapa besar tingkat risiko yang akan dihadapi pada masa yang akan datang. Penghitungan volatilitas dilakukan untuk mengetahui seberapa besar tingkat volatilitas pada harga komoditas daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia. Nilai volatilitas yang akan datang (ζt+1) dapat diperoleh dari model persamaan ARCHGARCH yang telah diperoleh, dimana ζt= √ht. Nilai volatilitas yang besar atau kecil menggambarkan seberapa besar tingkat risiko yang akan dihadapi pada masa yang akan datang. Informasi tentang volatilitas ini berfungsi bagi para pelaku pasar yaitu para penjual daging. Semakin tinggi nilai volatilitas maka risiko yang dihadapi juga akan semakin besar. Berdasarkan konsep risiko yang telah dijelaskan sebelumnya apabila risiko yang dihadapi besar maka keuntungan yang akan diperoleh juga akan semakin besar (high risk high return). Perhitungan volatilitas harga komoditas daging dapat dilihat dalam Tabel 17.

Tabel 17 Hasil perhitungan volatilitas harga Komoditas Nilai Volatilitas Daging sapi potong 0.00732778 Daging ayam broiler 0.01446847

44

Setelah dilakukan pendugaan varian pada harga jual daging sapi potong dan daging ayam broiler maka selanjutnya dilakukan perhitungan besarnya risiko harga dengan adanya fluktuasi harga daging sapi potong dan daging ayam broiler melalui perhitungan VAR. Berikut ini adalah ilustrasi penggunaan VAR dengan selang kepercayaan 95% dengan pendekatan melalui penerimaan penjual atau pedagang daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia. Diasumsikan besarnya penerimaan dari penjualan daging sapi potong dan daging ayam broiler masing-masing adalah sebesar Rp100 000 000 dalam periode tertentu, maka risiko yang akan ditanggung oleh penjual dapat dilihat pada Tabel 18.

Tabel 18 Besar risiko harga daging sapi potong dan daging ayam broiler Komoditas Besar Risiko Rupiah (Rp) Persen (%) Daging sapi potong 1 205 419.81 1.20 Daging ayam broiler 2 380 063.97 2.38

Berdasarkan Tabel 18, risiko harga jual daging sapi potong lebih kecil dibandingkan dengan risiko harga jual daging ayam broiler. Hal ini menunjukkan bahwa untuk setiap rupiah penerimaan yang diperoleh penjual daging sapi potong dan daging ayam broiler ternyata risiko harga jual daging sapi potong relatif lebih rendah dibandingkan risiko harga daging ayam broiler. Tingkat risiko harga yang dimiliki oleh daging sapi potong yaitu sebesar Rp1 205 419.81 dari total penerimaan yang diterima sebesar Rp100 000 000. Artinya kerugian yang akan diterima oleh penjual adalah sebesar Rp1 205 419.81, jadi apabila terjadi peningkatan penerimaan daging sapi potong, maka risiko harga daging sapi potong juga akan mengalami peningkatan. Begitu juga dengan risiko harga daging ayam broiler, tingkat risiko yang diterima adalah sebesar Rp2 380 063.97 dari total penerimaan penjualan daging ayam broiler sebesar Rp100 000 000 yang berarti bahwa kerugian yang ditanggung oleh penjual akibat risiko harga daging ayam broiler adalah sebesar Rp2 380 063.97, dimana apabila terjadi peningkatan penerimaan, maka risiko harga daging ayam broiler juga akan mengalami peningkatan. Berdasarkan Tabel 18 juga dapat dilihat bahwa besarnya risiko daging sapi potong dalam persen adalah sebesar 1.20% dari total penerimaan yang diterima, dengan jangka waktu penjualan satu hari. Artinya kenaikan penerimaan penjual daging sebesar satu rupiah akan meningkatkan risiko harga daging sapi potong sebesar 1.20%. Sedangkan risiko tertinggi terjadi pada daging ayam broiler yaitu sebesar 2.38%, yang berarti jika terjadi peningkatan penerimaan sebesar satu rupiah maka akan meningkatkan risiko harga daging ayam broiler sebesar 2.38%. Besarnya risiko harga tersebut akan mempengaruhi para penjual dalam menjalankan usahanya. Perhitungan besar risiko menggunakan VAR dengan berbagai perbandingan periode kurang cocok dipergunakan dalam analisis produk peternakan mengingat periode penyimpanan produk peternakan yang relatif sangat singkat. Namun periode penyimpanan produk peternakan dapat berumur lebih lama dengan adanya teknologi lemari pendingin.

45 Berdasarkan hasil perhitungan VAR diperoleh besarnya risiko harga daging yaitu risiko harga daging sapi potong lebih kecil dibandingkan dengan risiko harga daging ayam broiler yang disebabkan karena perubahan permintaan dan penawaran daging sapi potong dan daging ayam broiler di pasar. Perubahan tersebut dipengaruhi oleh masa produksi sapi potong yang sangat lama yaitu sapi sekitar umur 2-4 tahun untuk siap dipotong bagi pasar tradisional (Halomoan 2000). Permintaan daging sapi potong yang tidak begitu tinggi dibandingkan daging ayam broiler dan dengan siklus produksi sapi potong yang lama menyebabkan harga jual daging sapi potong risikonya lebih kecil dibandingkan dengan daging ayam broiler. Berbeda halnya dengan ayam broiler masa produksinya sangat cepat yaitu sekitar 30-40 hari atau sekitar satu bulan sudah siap panen (Siregar 2009) dan paling lama 12 minggu untuk siap potong (Haberman 1956), maka dengan siklus yang cepat dan permintaan yang tinggi menyebabkan terjadinya harga yang lebih berfluktuatif. Siklus ayam broiler yang cepat akan sangat mudah dipengaruhi oleh perubahan permintaan dan penawaran yang terjadi di pasar dan akan sangat sulit untuk mengendalikan risiko yang akan terjadi. Oleh sebab itu risiko harga jual daging ayam broiler lebih besar dibandingkan dengan daging sapi potong. Hal tersebut pun didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Ilham (2009) yang menyebutkan bahwa harga produk dan input unggas (ayam broiler) lebih fluktuatif dibandingkan dengan harga produk sapi. Fenomena tersebut dikatakan wajar mengingat bervariasinya komponen input unggas yang digunakan dan semua komponen tersebut bersifat tradable dimana keterkaitan harga dunia dengan domestik relatif tinggi dibandingkan produk sapi. Di samping itu, Ilham juga menyebutkan bahwa pelaku usaha unggas didominasi oleh usaha komersial besar, dimana masing-masing usaha tersebut saling berkompetisi memasarkan produknya walau mungkin harus menurunkan harga untuk menjatuhkan pesaingnya. Usaha unggas rakyat hanya mengikuti pola tersebut. dengan demikian usaha unggas sifat spekulatifnya relative lebih tinggi dibandingkan dengan usaha sapi potong. Selain itu, konsumen daging unggas termasuk daging ayam broiler banyak dari kalangan ekonomi menengah ke bawah dengan daya beli yang terbatas. Kenaikan harga unggas yang signifikan dapat menyebabkan permintaannya menurun. Dengan demikian produsen sangat memperhatikan harga tersebut, sehingga omset penualan terus meningkat walau dengan marjin keuntungan yang relatif kecil.

Alternatif Strategi Terkait dengan Volatilitas Harga Daging Sapi Potong dan Daging ayam Broiler Pentingnya peran bahan pangan strategis dan tingginya frekuensi gejolak terhadap ketersediaan dan harga bahan pangan, mengharuskan pemerintah melakukan intervensi pasar melalui perangkat-perangkat kebijakan yang dimiliki, sehingga ketersediaan dan harga bahan pangan strategis terkelola pada tingkat fluktuasi yang wajar. Perangkat kebijakan dapat menyentuh produsen, konsumen, distribusi ataupun tata niaganya, yang diterbitkan pada berbagai hirarki peraturan, baik pusat maupun daerah agar stabilitas harga atas komoditas daging sapi dan daging ayam broiler di pasaran dapat tetap terjaga dan terjangkau oleh daya beli

46 masyarakat (Kemendag 2013). Harga yang terlalu tinggi akan mengakibatkan daya beli konsumen menurun dan permintaan juga menurun, sebaliknya jika harga terlalu rendah maka akan merugikan produsen. Hal tersebut tercantum dalam UU No. 7 Tahun 1996 tentang Pangan yakni untuk menciptakan sumberdaya manusia berkualitas, pemerintah harus melakukan fungsi pengaturan, pembinaan, pengendalian, dan pengawasan terhadap ketersediaan pangan yang cukup, baik jumlah maupun mutu agar terjangkau untuk daya beli masyarakat. Pengaturan Distribusi dan Pemasaran Daging Panjangnya saluran pemasaran menyebabkan besarnya biaya yang dikeluarkan, serta ada bagian yang dikeluarkan sebagai keuntungan pedagang. Hal tersebut cenderung memperkecil bagian yang diterima peternak dan memperbesar biaya yang dibayarkan konsumen. Panjang pendeknya saluran pemasaran ditandai dengan jumlah pedagang perantara yang harus dilalui dari peternak sampai ke konsumen. Hal ini didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Hutabalian (2009) yang menyebutkan bahwa peran pemerintah sangat penting untuk menyediakan fasilitas khusus untuk pemasaran ternak sapi, di samping itu juga pemerintah dapat memberlakukan kebijakan untuk mengatur alur pemasaran dalam hal mengurangi keterlibatan banyak pihak, sehingga biaya yang dikeluarkan oleh pedagang/jagal dapat diminimumkan. Dengan demikian, diharapkan kerugian akibat terjadinya biaya dalam proses pemasaran ternak akan semakin rendah. Hal ini akan mendorong peningkatan keuntungan yang diperoleh oleh produsen, sehingga produsen akan lebih tertarik untuk meningkatkan volume daging yang diproduksi dan ditawarkan. Kegiatan pengaturan distribusi dan pemasaran daging ini bertujuan untuk menjamin ketersediaan daging di wilayah Indonesia dan stabilitas harga daging. Dimana program aksinya terdiri dari peningkatan pengawasan dan pemantauan distribusi daging lokal maupun impor, pengendalian distribusi daging impor berdasarkan kelengkapan fasilitas rantai dingin dari importir hingga ritel (Kementan 2011). Perumusan dan Penentuan Kembali Titik Keseimbangan Supply dan Demand Daging Perumusan dan penentuan kembali titik keseimbangan supply dan demand daging di dalam negeri dalam jangka pendek sangatlah penting. Riyanto et al. (2008) dalam Ramadhan (2010) menyebutkan data yang digunakan sebagai landasan program swasembada tidak relevan. Sebagai contoh, jika benar total populasi sapi adalah 12 juta ekor, dengan tingkat keberhasilan IB 60%, semestinya ada penambahan 3.6 juta ekor sapi potong. Misalkan populasi sapi induk hanya 6 juta ekor, dan 30% diantaranya bereproduksi (1.8 juta ekor), dengan tingkat keberhasilan 60%, semestinya minimal populasi sapi potong bertambah 1 juta ekor, namun pada kenyataannya tidak demikian. Oleh karena itu, menurut Yusdja et al. (2004) diperlukan sensus jumlah sapi seluruh Indonesia, sehingga dapat diketahui sumber khasanah secara rinci dan tepat sehingga dapat lebih mudah memecahkan masalah sector produksi. Mereka mengungkapkan bahwa data sekunder tentang populasi yang tersedia diragukan kebenarannya. Ramadhan (2010) memberikan salah satu alternatif solusi bagi permasalahan yang telah disebutkan yakni dengan adanya Sistem Informasi Pencatatan dan

47 Perencanaan Stok Sapi Nasional (SIPPS-Sapi). Menurutnya sistem pencatatan diperlukan untuk mengetahui berapa populasi sapi potong domestik yang sesungguhnya tersedia. Yasin (2013) dalam bukunya mengungkapkan, terdapat sangat sedikit data populasi ternak yang benar-benar valid kecuali data ternak di Kabupaten Sumbawa (NTB) karena di daerah ini telah ditetapkan sistem registrasi ternak setiap tahun. Dalam sistem ini setiap peternak dan ternak memiliki KTP ternak sebagai tanda kepemilikian yang sah (ada identitas ternak dan pemilik). Dengan sistem tersebut, pemerintah daerah dapat memperkirakan kontribusi dari penjualan ternak terhadap sumbangan pendapatan asli daerah. karena data populasi yang benar dapat dimiliki. Upaya intervensi pemerintah dalam menjaga stabilitas harga komoditas daging pada tingkat yang normal sesuai dengan kemampuan daya beli masyarakat, adalah dengan melakukan intervensi lewat keduanya, yaitu dari sisi jumlah pasokan dan konsumsi. Pemerintah dapat menjaga dan mengatur titik keseimbangan atas jumlah pasokan berdasarkan hasil pemantauan mengenai peta jumlahnya, wilayah-wilayah produksinya serta tingkat konsumsi masyarakat terhadap komoditas daging untuk kebutuhan per wilayah di seluruh Indonesia. Dengan demikian, perkiraan mengenai jumlah pasokan yang harus tetap tersedia dapat terpantau dengan baik, apakah dengan menambah ataupun menjaga kondisi pasokannya pada area/pasar di wilayah tertentu. Akurasi dan ketersediaan data itu akan sangat menentukan kualitas kebijakan yang akan ditempuh. Harga yang rendah dan pasar makin sempit, akibat membanjirnya impor, pada akhirnya menjadi disinsentif bagi para peternak dalam negeri. Maka dari itu perlu juga dilakukan evaluasi dan penetapan angka kuota impor sapi dan daging sapi setiap periode pada tahun berjalan dengan melibatkan para pihak terkait. Penanggulangan Penyakit Ternak Untuk menanggulangi penyakit AI yang ada, menurut Basuno (2008) perlu adanya gerakan partisipasi masyarakat. Contoh kasus langkah-langkah yang diambil oleh Pemerintah daerah Kabupaten Blitar dan Magetan di Provinsi Jawa Timur melalui “Gerakan bersih dan sehat” melalui penataan lingkungan hidup yang lebih baik, sehingga dapat menjadi aspirasi bagi daerah lain. Masyarakat yang mampu berperan karena kesadaran yang dimiliki menjadi modal social yang sangat berharga, bukan saja kaitannya dengan flu burung, tetapi juga berbagai penyakit zoonosis lainnya. Keberpihakan pemerintah daerah yang terkait dengan penanggulangan AI menjadi persyaratan utama dalam menggerakkan potensi masyarakat. Hal ini didukung oleh pernyataan Daryanto (2010) yang mengungkapkan bahwa agar komoditas dan produk ayam broiler ke depan berdaya saing, maka pengembangan industri ayam broiler membutuhkan dukungan yang besar dari pemerintah untuk meminimalkan masalah-masalah yang sedang dihadapi. Salah satunya dengan penanganan dan pencegahan berbagai wabah penyakit yang dilakukan secara terpadu, terintegrasi dan komprehensif. Beberapa hal diantaranya yang dapat dilakukan antara lain dengan meningkatkan manajemen pemeliharaan untuk meminimalkan risiko ternak terserang penyakit, melakukan desinfektan secara terpadu pada kawasan peternakan, pemberian vaksin yang tepat waktu, tepat sasaran dan melakukan pengawasan yang ketat terhadap masuknya hasil ternak dari luar negeri yang

48 terinfeksi penyakit menular. Oleh karena itu, diperlukan upaya bersama untuk meningkatkan biosekuriti dan pelaksanaan vaksinasi yang lebih baik. Peningkatan Kualitas Infrastruktur Informasi pasar merupakan faktor yang menentukan apa yang diproduksi, dimana, mengapa, bagaimana, dan untuk siapa produk dijual dengan keuntungan terbaik. Kondisi tersebut menyebabkan usaha tani dilakukan tanpa melalui perencanaan yang matang. Begitu pula pedagang tidak mengetahui kondisi pasar dengan baik, terutama kondisi makro. Peningkatan kualitas infrastuktur dapat menurunkan keterbatasan penyebaran informasi harga akibat faktor geografis dan keterpencilan, yang memiliki implikasi yang penting bagi ketahanan pangan. Persoalan lain yang memicu adanya fluktuasi harga yang sangat tinggi adalah adanya informasi yang asimetrik (asymetric information). Informasi yang simetrik atau yang sempurna bagi para pelaku industri ayam broiler akan membantu pembentukan harga yang lebih baik. Kalau terjadi asimetrik, maka ada kecenderungan pihak pedagang (intermediaries) menetapkan harga yang relatif rendah di tingkat peternak dan relatif tinggi di tingkat konsumen. Dalam keadaan semacam ini, para pedagang tidak adil dalam menetapkan keuntungan mereka yang demikian besar. Untuk mengatasi persoalan asimetrik, pemerintah seharusnya menciptakan sistem informasi harga dan pasar yang up to date dan dapat diakses oleh semua pihak termasuk peternak (Daryanto 2010). Kebijakan yang bertujuan untuk menurunkan biaya transportasi dengan meningkatkan konektivitas dalam negeri, seperti peningkatan prasarana atau dengan memangkas halangan birokrasi terhadap transportasi, akan meningkatkan keterpaduan pasarpasar komoditas di seluruh Indonesia dan membantu menurunkan perbedaan harga antar propinsi. Penting juga dilakukan peningkatan produktivitas pertanian sebagai cara untuk meningkatkan penghasilan para peternak, dan secara bersamaan juga melindungi konsumen. Selain perbaikan penanganan produksi pangan, perbaikan infrastruktur informasi pasar dan konektivitas antar wilayah di dalam negeri akan sangat membantu para peternak dalam merespon perubahan harga, termasuk menyalurkan produksi ke wilayah-wilayah yang mengalami kenaikan harga pangan yang tajam. Peningkatan produktivitas pertanian adalah kunci dalam membantu peternak Indonesia untuk mendapatkan manfaat sebesarbesarnya dari fluktuasi harga komoditas pangan. Pengembangan industri peternakan di Indonesia melalui berbagai instrumen kebijakan yang memihak kepentingan nasional pun perlu dilakukan. Prioritas kebijakan jangka pendek sebaiknya difokuskan kepada melindungi penduduk miskin dari gejolak harga bahan pangan. Jika gejolak komoditas pangan di pasar internasional akan berdampak pada harga di dalam negeri, maka pemerintah sebaiknya memikirkan implementasi program kompensasi yang efisien untuk melindungi penduduk miskin dan para peternak yang nilai konsumsi pangan tertentu lebih besar dari produksinya. Daryanto (2010) pun menuturkan bahwa pemerintah harus memfasilitasi tersedianya akses permodalan yang kuat bagi para peternak ayam broiler dalam menghadapi krisis global saat ini. Selain itu, diperlukan rancangan strategi pembiayaan yang mempermudah para peternak mengakses modal yang dibutuhkan. Rancangan strategi pembiayaan harus juga memasukkan mekanisme penyaluran, pencairan dan pengembalian kredit secara lebih efektif untuk memperlancar aktivitas permodalan para peternak, mengingat

49 pelaku bisnis ayam broiler lebih didominasi para peternak rakyat yang pada umumnya tidak memiliki agunan. Penganekaragaman Konsumsi Pangan Menurut Nugrayasa (2013) dalam artikel Sekretariat Kabinet Republik Indonesia, intervensi yang dapat dilakukan pemerintah lainnya, adalah dengan mengintensifkan pelaksanaan/implementasi di lapangan yang tertuang sebelumnya dalam Peraturan Presiden (Perpres) Nomor 22 Tahun 2009 tentang Kebijakan Percepatan Penganekaragaman Konsumsi Pangan Berbasis Sumber Daya Lokal. Dalam Perpres tersebut, pemerintah melalui pemerintah daerah memberikan arahan pentingnya penerapan gerakan massal kepada masyarakat melalui kegiatan diversifikasi/penganekaragaman atas komoditas pangan sebagai sumber energi, yaitu mengkonsumsi daging selain daging sapi maupun daging ayam, seperti daging kerbau, itik, ikan dll. Menurutnya, hal itu sangat memerlukan komitmen tinggi dari pengambil kebijakan dan hasil kebijakan tersebut hendaknya dapat lebih komprehensif, baik mempertimbangkan sisi nilai produksi maupun jumlah konsumsinya. Diiringi dengan upaya menekan biaya produksi agar terjadi efisiensi serta menciptakan kepastian harga dengan menjaga stabilitas harga di tingkat pasar konsumen, agar tidak terjadi gejolak ataupun fluktuasi kenaikan harga yang pada akhirnya memberatkan masyarakat. Memang hal tersebut tidak bisa hanya dengan kebijakan kulit sisi hilir, tetapi harus dapat menyentuh pada akar masalahnya dengan memetakan secara lebih terperinci baik data-data dan perhitungan yang tepat dan cermat mengenai jumlah produksi dan tingkat konsumsi masyarakat di wilayah tertentu di Indonesia sehingga dapat menjadi pedoman untuk mengambil kebijakan antisipatif baik saat ini maupun ke depan dalam mengatasi dan menjaga stabilitas gejolak tingkat harga komoditas produk pangan terutama harga komoditas daging sapi. Penganekaragaman konsumsi pangan merupakan upaya untuk memantapkan atau membudayakan pola konsumsi pangan yang beraneka ragam dan seimbang serta aman dalam jumlah dan komposisi yang cukup guna memenuhi kebutuhan gizi untuk mendukung hidup sehat, aktif dan produktif. Indikator untuk mengukur tingkat keanekaragaman dan keseimbangan konsumsi pangan masyarakat adalah dengan skor Pola Pangan Harapan (PPH) yang ditunjukkan dengan nilai 95 dan diharapkan dapat dicapai pada tahun 2015. Penganekaragaman konsumsi pangan akan member dorongan dan insentif pada penyediaan produk pangan yang lebih beragam dan aman untuk dikonsumsi, termasuk produk pangan yang berbasis sumber daya lokal. Dari sisi aktivitas produksi, penganekaragaman konsumsi pangan dapat meminimalkan risiko usaha pola monokultur, meredam gejolak harga, mengurangi gangguan kehidupan biota di suatu kawasan, meningkatkan pendapatan peternak, dan menunjang pelestarian sumber daya alam. Upaya pengembangan konsumsi pangan dapat pula dijadikan salah satu momentum bagi Pemerintahan Daerah untuk menstimulasi pusat-pusat pertumbuhan ekonomi baru di pedesaan. Di samping itu, jika dilihat dari kepentingan kemandirian pangan maka penganekaragaman konsumsi pangan dapat mengurangi ketergantungan konsumen pada satu jenis pangan. Dengan demikian, penganekaragaman konsumsi pangan merupakan fondasi dari keberlanjutan ketahanan pangan dan memiliki dimensi pembangunan yang sangat luas, baik dari aspek sosial, ekonomi, politik maupun kelestarian lingkungan. Cara

50 menjalankan strategi tersebut yakni dengan internalisasi penganekaragaman konsumsi pangan melalui sosialisasi dan pendidikan baik formal maupun formal terkait pangan yang beragam, bergizi, seimbang, dan aman, serta pengembangan bisnis dan industri pangan lokal (Perpres Republik Indonesia No.22 Tahun 2009).

SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Alternatif model peramalan untuk mengkaji volatilitas harga daging sapi potong dan daging ayam broiler d Indonesia masing-masing adalah model GARCH (1,1) dan model ARCH (1). Dari model tersebut diketahui bahwa volatilitas harga daging sapi potong di masa datang akan cenderung semakin kecil dan persistence (berlangsung dalam waktu yang lama). Begitu juga dengan volatilitas harga daging ayam broiler di masa datang yang akan cenderung semakin kecil. Faktor-faktor yang mempengaruhi volatilitas harga daging sapi potong di Indonesia yakni volatilitas satu periode sebelumnya dan varian harga satu periode sebelumnya. Sehingga dapat diinterpretasikan jika pada harga daging sapi potong hari ini terdapat nilai residual harga dan varian harga yang relatif besar, maka tingkat harga daging sapi potong esok hari akan cenderung besar. Sedangkan faktor yang mempengaruhi volatilitas harga daging ayam broiler di Indonesia yakni besarnya volatilitas pada satu periode sebelumnya. Sehingga dapat diinterpretasikan jika pada harga daging ayam broiler hari ini terdapat nilai residual harga yang relatif besar, maka tingkat harga daging ayam broiler esok hari akan cenderung besar. Alternatif strategi untuk menjaga stabilitas harga atas komoditas daging sapi potong dan daging ayam broiler di Indonesia yakni pengaturan distribusi dan pemasaran daging, perumusan dan penentuan kembali titik keseimbangan supply dan demand daging, penanggulangan penyakit ternak, peningkatan kualitas infrastruktur, penganekaragaman konsumsi pangan.

Saran Saran yang dapat disampaikan dari penelitian ini adalah untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk memasukkan faktor-faktor lain ke dalam model yang mempengaruhi volatilitas harga selain harga komoditas itu sendiri. Selain itu, dalam rangka meningkatkan efektivitas kebijakan stabilisasi harga pangan diperlukan data yang lebih lengkap yakni data deret waktu untuk harga di tingkat produsen, grosir dan rumah potong hewan, serta eceran, dengan lokasi pengamatan yang lebih rinci.

51

DAFTAR PUSTAKA Aji BS. 2009. Analisis Volatilitas Harga Buah-Buahan Indonesia (Kasus Pasar Induk Kramat Jati Jakarta) [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Ahmadi A, Simanjuntak D. 1997. Ternak Sapi Potong. Direktorat Jenderal Peternakan. Jakarta (ID). Anindita R. 2004. Pemasaran Hasil Pertanian. Surabaya (ID) : Papyrus. Ariyanto ID. 2007. Analisis Perilaku dan peramalan Harga Ayam pada Enam kota Besar di Jawa-Bali [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. [Bappenas] Badan Perencanaan dan Pembangunan Nasional. 2004. Profil Pangan dan Pertanian Indonesia. Jakarta (ID). [BIB] Balai Inseminasi Buatan. 2011. Laporan Tahunan Balai Inseminasi Buatan Lembang Tahun 2011. Bandung (ID). Basuno E. 2008. Review Dampak Wabah dan Kebijakan Pengendalian Avian Influenza di Indonesia. Jurnal Analisis Kebijakan Pertanian. Volume 6 No.4. Desember 2008: 314-334. Pusat Analisis Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian, Badan Litbang Pertanian Departemen Pertanian, Bogor. Darmawi H. 2010. Manajemen Risiko. Jakarta (ID) : Bumi Aksara. Daryanto A. 2010. Strategi Mengurangi Fluktuasi Harga dan Peningkatan Daya Saing Industri Ayam Broiler. MB-IPB [Internet]. [diunduh 2013 Mei 27]. Tersedia pada: http://www.mb.ipb.ac.id/artikel/view/id/c843b0a2e9686e953b1ae5ce1004fcbb.html. [Ditjennak] Direktorat Jenderal Peternakan. 2010a. Pedoman Umum Program Swasembada Daging Sapi 2014. Jakarta: Direktorat Jenderal Peternakan Kementerian Pertanian. [Ditjennak] Direktorat Jenderal Peternakan. 2010b. Blue Print Program Swasembada Daging Sapi 2014. Jakarta: Direktorat Jenderal Peternakan, Kementan RI. [Ditjennak] Direktorat Jenderal Peternakan. 2010a. Pedoman Umum Program Swasembada Daging Sapi 2014. Jakarta: Direktorat Jenderal Peternakan Kementerian Pertanian. [Ditjennak] Direktorat Jenderal Peternakan. 2012. Statistik Peternakan dan Kesehatan Hewan. Jakarta: Direktorat Jenderal Peternakan dan Kesehatan Hewan Kementerian Pertanian. Enders W. 2004. Applied Econometrics Time Series. Second Edition. John Wiley & Sons. Fariyanti A, Kuntjoro, Hartoyo S, Daryanto A. 2007. Perilaku Ekonomi Rumah Tangga Peternak Sayuran Pada Kondisi Risiko Produksi dan Harga Di Kecamatan Pengalengan Kabupaten Bandung. Jurnal Agro Ekonomi. Volume 25 No.2. Oktober 2007: 178-206. Program Studi. Fakultas Ekonomi dan Manajemen . Institut Pertanian Bogor. Firdaus M. 2011. Aplikasi ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor. Harwood J, Heifner R, Coble K, Perry J and Somwaru A. 1999. Managing Risk in Farming : Concepts, Research and Analysis. Agricultural Economic Report No. 774. U.S. Department of Agriculture, Washington.

52 Hermawatty FR. 2006. Analisis Strategi Pemasaran Day Old Chick (DOC) Broiler Final Stock di PT. Sierad Produce Bogor [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Hadiwijoyo A. 2009. Analisis Permintaan dan Penawaran Domestik Daging Sapi Indonesia [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Hutabalian M. 2009. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penawaran Daging Sapi Potong Domestik [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Ilham N. 2009. Kelangkaan Produksi Daging : Indikasi dan Implikasi Kebijakannya. Jurnal Analisis Kebijakan Pertanian. Volume 7 No.1. Maret 2009: 43-63. Pusat Analisis Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian, Badan Litbang Pertanian Departemen Pertanian, Bogor. Iskandar E. 2006. Analisis Risiko Investasi Saham Agribisnis Rokok dengan Pendekatan ARCH-GARCH [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. [Kemendag] Kementerian Perdagangan RI. 2013. Sistem Pemantauan Pasar Kebutuhan Pokok (SP2KP). Jakarta (ID). [Kementan] Kementerian Pertanian RI. 2011. Laporan Kinerja Kementerian Pertanian Tahun 2011. Jakarta (ID). [Kementan] Kementerian Pertanian RI. 2012. Statistik Pertanian 2012. Jakarta (ID). Komalasari L. 2008. Kelayakan Finansial Peternakan Terpadu Ayam Broiler [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Kountur R. 2004. Manajemen Risiko Operasional (Memahami Cara Mengelola Risiko Operasional Perusahaan. PPM. Jakarta. Lipsey RG, Courant PN, Purvis DD, Steiner PO. 1995. Pengantar Mikroekonomi Jilid Satu. Jaka W, Kirbrandoko, penerjemah; Jakarta : Binarupa Aksara. Terjemahan dari: Economics 10th ed. Maleha AS. 2006. Kajian Konsep Ketahanan Pangan. Jurnal Protein. Volume 13 No.2. 2006: 194-202. Moschini G, Hennessy DA. 1999. Uncertainty, Risk Aversion and Risk Management for Agricultural Producers. Elsevier Science Publishers, Amsterdam. Nugrayasa O. 2013. Kebijakan Antisipatif untuk Pengendalian Harga Daging Sapi. Sekretariat Kabinet RI [Internet]. [diunduh 2013 Mei 28]. Tersedia pada: http://www.setkab.go.id/artikel-7411-.html. Prasetyo S. 2008. Pengaruh Harga Komoditas Substitusi dan Komplementer Terhadap Permintaan Daging Ayam Ras di Kabupaten Bogor [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Rahayu LP. 2008. Peramalan Penjualan Ayam Broiler di Perdana Putra Chicken [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Ramadhan A. 2010. Analisis dan Rancangan Konseptual Sistem Informasi Pencatatan dan Perencanaan Stok Sapi Potong Nasional [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Ramadhona B. 2004. Analisis Investasi Dengan Pendekatan Model ARCHGARCH dan Pendugaan Harga Saham dengan Pendekatan Model Time Series pada Perusahaan Agribisnis Terpilih di PT. Bursa Efek Jakarta [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Rasyaf M. 2004. Beternak Ayam Pedaging. Penebar Swadaya. Jakarta.

53 Robison LJ, Barry PJ. 1987. The Competitive Firm`s Response to Risk. Macmillan Publishing Company. New York. Sahat SF. 2007. Analisis Permintaan Daging Sapi Segar di Wilayah DKI Jakarta [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Siregar YR. 2009. Analisis Risiko Harga Day Old Chick (DOC) Broiler dan Layer pada PT. Sierad Produce Tbk Parung Bogor [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Soekartawi, Rusmadi, dan Damaijati E. 1993. Risiko dan Ketidakpastian dalam Agribisnis. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Sumadi. 2009. Sebaran Populasi, Peningkatan Produktivitas, dan Pelestarian Sapi Potong di Pulau Jawa. Yogyakarta (ID): Universitas Gadjah Mada. Sumaryanto. 2009. Analisis Volatilitas Harga Eceran Beberapa Komoditas Pangan Utama dengan Model ARCH/GARCH. Jurnal Agro Ekonomi. Volume 27 No.2. Oktober 2009: 135-163. Pusat Analisis Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian, Badan Litbang Pertanian Departemen Pertanian, Bogor. Wihono A. 2009. Analisis Volatilitas Harga Sayuran di Pasar Induk Kramat Jati [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Winarno WW. 2007. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews. Yogyakarta : UPP STIM YKPN. Yasin S. 2013. Produksi Ternak Ruminansia (Kerbau dan Sapi). Bandung (ID) : Pustaka Reka Cipta. Yusdja Y, Ilham N. 2004. Tinjauan Kebijakan Pengembangan Agribisnis Sapi Potong. Jurnal Analisis Kebijakan Pertanian. Volume 2 No.2. Desember Juni 2004: 183-203. Pusat Analisis Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian, Badan Litbang Pertanian Departemen Pertanian, Bogor.

54 Lampiran 1 Ringkasan statistik data kuadrat harga daging sapi potong

Lampiran 2 Ringkasan statistik data kuadrat harga daging ayam broiler

Lampiran 3 Pengujian autokorelasi kuadrat harga daging sapi potong

55

Lampiran 4 Pengujian autokorelasi kuadrat harga daging ayam broiler

Lampiran 5 Hasil uji stasioneritas data harga daging sapi potong

56 Lampiran 6 Hasil uji stasioneritas data harga daging ayam broiler

Lampiran 7 Pengujian model MA(1) harga daging sapi potong

57

Lampiran 8 Pengujian model MA(2) harga daging sapi potong

Lampiran 9 Pengujian model MA(3) harga daging sapi potong

58 Lampiran 10 Pengujian model ARIMA(1,0,1) harga daging sapi potong

Lampiran 11 Pengujian efek ARCH ARIMA(1,0,1)

59

Lampiran 12 Pengujian ARCH (1) ARIMA(1,0,1) harga daging sapi potong

Lampiran 13 Pengujian GARCH (1,1) ARIMA(1,0,1) harga daging sapi potong

60

Lampiran 14 Pengujian GARCH (1,2) ARIMA(1,0,1) harga daging sapi potong

Lampiran 15 Pengujian ARCH (2) ARIMA(1,0,1) harga daging sapi potong

61 Lampiran 16 Pengujian GARCH (2,1) ARIMA(1,0,1) harga daging sapi potong

Lampiran 17 Pengujian GARCH (2,2) ARIMA(1,0,1) harga daging sapi potong

62 Lampiran 18 Hasil pengujian efek ARCH harga daging sapi potong

Lampiran 19 Pengujian model MA(1) harga daging ayam broiler

63

Lampiran 20 Pengujian model MA(2) harga daging ayam broiler

Lampiran 21 Pengujian model MA(3) harga daging ayam broiler

64

Lampiran 22 Pengujian model ARIMA(1,0,1) harga daging ayam broiler

Lampiran 23 Pengujian model ARIMA(1,0,3) harga daging ayam broiler

65 Lampiran 24 Pengujian model MA(1) harga daging ayam broiler

Lampiran 25 Pengujian MA (1) ARCH (1) harga daging ayam broiler

66 Lampiran 26 Pengujian MA (1) GARCH (1,1) harga daging ayam broiler

Lampiran 27 Pengujian MA (1) GARCH (1,2) harga daging ayam broiler

67 Lampiran 28 Pengujian MA (1) ARCH (2) harga daging ayam broiler

Lampiran 29 Pengujian MA (1) GARCH (2,1) harga daging ayam broiler

68 Lampiran 30 Pengujian MA (1) GARCH (2,2) harga daging ayam broiler

Lampiran 31 Pengujian efek ARCH model harga daging ayam broiler

69 Lampiran 32 Hasil uji Jarque-Bera harga daging sapi potong

Lampiran 33 Hasil uji Jarque-Bera harga daging ayam broiler

70 Lampiran 34 Hasil uji Ljung-Box harga daging sapi potong

Lampiran 35 Hasil uji Ljung-Box harga daging ayam broiler

71

RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bogor pada tanggal 12 November 1991 dari pasangan Ir Burhanuddin Muhammadiyah dan Eny Mutlifah. Penulis adalah putri kedua dari 4 bersaudara. Penulis menempuh pendidikan dasar di SD Negeri Polisi 5 Bogor dan lulus pada tahun 2003. Kemudian melanjutkan ke SMP Negeri 1 Bogor dan lulus pada tahun 2006. Selanjutnya penulis menyelesaikan pendidikan menengah atas di SMA Negeri 1 Bogor dan lulus pada tahun 2009. Pada tahun yang sama, penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) pada program Mayor Agribisnis di Departemen Agribisnis, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB. Selama mengikuti pendidikan di IPB, penulis aktif mengikuti organisasi kemahasiswaan di IPB seperti Anggota Departemen HRD ( ’HERO) HIPMA periode 2010-2011. Selain itu penulis tercatat aktif dalam kegiatan kepanitiaan seperti Anggota Divisi Konsumsi One Day No Rice tahun 2011, Anggota Divisi Konsumsi Affection tahun 2011, Ketua Divisi Sponsorship Agricareer tahun 2011, Sekretaris Divisi Sponsorship IPB Art Contest 2012.