PENGARUH PERDAGANGAN BERJANGKA KONTRAK KAKAO DI BBJ TERHADAP VOLATILITAS PASAR SPOT. Mustika Ridwan, Chandra Wijaya

PENGARUH PERDAGANGAN BERJANGKA KONTRAK KAKAO DI BBJ TERHADAP VOLATILITAS PASAR SPOT Mustika Ridwan, Chandra Wijaya Ilmu Administrasi Niaga, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Indonesia Email : [email protected]

Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh aktivitas perdagangan berjangka terhadap volatilitas pasar spot komoditas kakao yang diukur menggunakan GARCH. Sesuai dengan Kumar (2009), sebelumnya volume dan open interest dibedakan menjadi komponen expected dan unexpected menggunakan ARIMA dan volatilitas spot, yang dimodelkan dengan GARCH (1,1), ditambahkan dengan expected/unexpected volume dan open interest perdagangan berjangka sebagai variabel eksogen. Granger Causality Test digunakan untuk memahami hubungan dinamis setiap variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) conditional spot volatility dipengaruhi oleh volume/open interest baik komponen expected maupun unexpected; (2) hubungan dinamis yang terjadi adalah hubungan signifikan 1 (satu) arah antara lain : open interest (expected) menyebabkan spot volatility, open interest (unexpected) menyebabkan spot volatility, volume (expected) menyebabkan spot volatility. Kata Kunci : ARIMA, GARCH, Granger Causality Test, hubungan dinamis, spot volatility, perdagangan berjangka, komoditas, kakao ABSTRACT Effects of Cocoa Contract Futures Trading in Jakarta Futures Exchange on Spot Market Volatility This study aimed to examine the effect of futures trading activity on cocoa spot market volatility measured using GARCH. According to Kumar (2009), first the trading volumes and open interest are divided into expected and unexpected components using ARIMA and then spot volatility equation, which is modeled as GARCH (1,1) process, is augmented with expected and unexpected futures trading volume and open interest as exogenous variabel. Granger Causality Test is used to understand the dynamic relationship between these variables. The results showed that (1) the conditional spot volatility is influenced by the volume / open interest with both expected and unexpected components; (2) the dynamic relationship that occurs is a significant in 1 (one) way include: open interest (expected) causes spot volatility, open interest (unexpected) causes the spot volatility, volume (expected) causes the spot volatility. Kata Kunci : ARIMA, GARCH, Granger Causality Test, dynamic relationship, spot volatility, futures trading, commodity, cocoa

Pengaruh perdagangan…, Mustika Ridwan, FISIP UI, 2014

1.

Pendahuluan Perdagangan derivatif merupakan kontrak keuangan dimana nilai kontrak diturunkan

dari nilai underlying assets-nya (Madura, 2010). Berdasarkan jenis underlying assetnya, kontrak derivatif dapat dibedakan menjadi dua yaitu kontrak dengan underlying asset surat berharga (saham, obligasi, dll) dan kontrak dengan underlying asset barang yang dalam hal ini, salah satunya adalah kontrak derivatif komoditas. Pada akhir tahun 2011 Bursa Berjangka Jakarta meluncurkan kontrak komoditas kakao. Indonesia sebagai Negara produsen coklat terbesar ketiga di dunia perlu memiliki bursa berjangka yang aktif memperdagangkan komoditas bahan coklat dengan tujuan agar harga tidak dipermainkan oleh Negara-negara konsumen (Bas, 2013). Indonesia merupakan Negara terbesar ketiga penghasil kakao dengan rata-rata pertumbuhan produksi 3,5% setiap tahunnya (Zakiya & Pramesti, 2012). Di dalam laporan National Geographic Indonesia juga disebutkan bahwa data dari Badan PBB untuk Pangan dan Pertanian (FAO) menunjukkan Indonesia memproduksi 574 ribu ton kakao di tahun 2010, menyumbang sekitar 16% dari produksi kakao secara global. Selain itu, kakao juga merupakan 10 komoditas ekspor utama bagi Indonesia. Salah satu alternatif dalam menghadapi ketidakpastian harga kakao adalah dengan kontrak futures. Kemunculan kontrak futures ini diharapkan mampu menstabilkan harga spot. Di dalam jurnal Kumar (2009) disebutkan bahwa beberapa studi menjelaskan bahwa pasar berjangka seharusnya menyediakan media lindung nilai, memfasilitasi price discovery, dan meningkatkan efisiensi pasar. Peluncuran kontrak futures kakao nantinya dapat menjadi acuan harga serta fungsi ekonomi berupa lindung nilai (hedging) bagi para pelaku pasar juga bisa berjalan (Bas, Bursa Berjangka Jakarta: Transaksi Kakao Bisa Jadi Acuan Harga, 2013). Sebagai lindung nilai, kontrak futures dapat mengurangi keresahan produsen dan konsumen (perusahaan dengan bahan dasar biji kakao) kakao mengenai kenaikan atau penurunan harga kakao yang tidak diharapkan. Akan tetapi, aktivitas perdagangan berjangka ini juga memiliki dampak lain sebagai faktor destabilisasi harga spot. Disebutkan bahwa pasar berjangka memiliki biaya transaksi yang rendah dan menyediakan leverage yang tinggi dibandingkan dengan pasar spot sehingga uninformed speculative investors berpindah ke pasar berjangka dan mereka akan menurunkan market depth serta men-destabilisasi pasar dengan meningkatkan volatilitas pasar spot (Kumar, 2009).


Penelitian terkait dengan aktivitas perdagangan kontrak berjangka komoditas di Indonesia masih jarang dilakukan. Hal ini yang mendasari peneliti tertarik dalam meneliti efek perdagangan berjangka komoditas di Indonesia terhadap volatilitas perdagangan tunai dengan judul penelitian “Pengaruh Perdagangan Berjangka Kontrak Kakao di BBJ terhadap Volatilitas Pasar Spot” Dari uraian latar belakang tersebut dapat dirumuskan beberapa poin permasalahan sebagai berikut : 1. Apakah volume perdagangan dan open interest pada perdagangan berjangka mempengaruhi conditional volatility harga spot? 2. Bagaimana bentuk hubungan dinamis antara aktivitas perdagangan berjangka (volume/open interest) dengan volatilitas harga spot? 2.

Tinjauan Teoritis Dalam melakukan penelitian ini, peneliti mengkaji penelitian terdahulu yang terkait

untuk memberikan perbandingan penelitian serta memperjelas posisi penelitian yang dilakukan. Tinjauan penelitian terdahulu dilakukan pada enam jurnal yang sudah ada. Penelitian pertama yang juga merupakan jurnal acuan bagi peneliti adalah karya Brajesh Kumar yang ditulis pada tahun 2009 dengan judul “Effect of Futures Trading on Spot Market Volatility: Evidence from Indian Commodity Derivatives Market”. Penelitian Kumar (2009) bertujuan untuk menganalisa hubungan antara perdagangan berjangka terhadap volatilitas pasar spot. Variabel independen dalam penelitian ini adalah volume perdagangan kontrak dan open interest, sedangkan variabel dependen adalah volatilitas pasar spot. Penelitian ini selain melihat pengaruh volume dan open interest kontrak terhadap volatilitas pasar spot dengan menggunakan model GARCH, juga melihat hubungan yang terjadi antar variabel dengan menggunakan vector autoregressive. Hasil penelitian Kumar (2009) menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif antara keduanya expected dan unexpected trading volatility untuk komoditas non-agrikultur, tetapi dalam komoditas agrikultur hanya volume perdagangan unexpected saja yang berpengaruh positif terhadap volatilitas pasar spot. Untuk open interest baik expected maupun unexpected memiliki pengaruh yang tidak signifikan pada semua komoditas. Hasil ini berlawanan dengan penelitian terdahulunya yaitu oleh Bessembinder dan Seguin pada pasar modal yang menyatakan bahwa expected trading activity untuk keduanya volume dan open interest dapat menstabilkan pasar spot dengan mengurangi volatilitas pasar spot. Penelitian kedua adalah jurnal yang ditulis oleh Minho Kim dan Boyeon Min yang ditulis pada tahun 2008 dengan judul “Derivatives Trading and Volatility in Foreign


Exchange Markets”. Penelitian ini juga bertujuan untuk melihat dampak dari perdagangan derivatif pada volatilitas pasar spot dari asset yang mendasarinya khususnya pada currency futures contract. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah futures trading volume dan open interest dari underlying asset kurs mata uang. Estimasi yang digunakan menggunakan model ARIMA yang digunakan untuk memisahkan antara expected dan unexpected trading volume dan open interest. Selanjutnya untuk estimasi volatilitas pasar spot digunakan exponential generealized autoregressive conditional heteroscedasticity (EGARCH). Hasil dari penelitian ini adalah terdapat hubungan kontemporer positif antara currency volatility dan futures volume , sedangkan hubungan negative antara volatilitas dan open interest. Penelitian selanjutnya adalah jurnal oleh Cristos Floros yang berjudul “The Relationship between Trading Volume, Returns, and Volatility : Evidence from the Greek Futures Markets”. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan futures trading volume dengan returns atau volatilitas pada pasar berjangka. Model yang digunakan di dalam penelitian ini adalah model GARCH (1,1). Hasil dari penelitian ini adalah volatilitas harga tidak berpengaruh signifikan terhadap volatilitas volume, dan juga. Menggunakan GARCH, hasil menunjukkan positif dan memiliki efek signifikan yang mengindikasi bahwa volume berkontribusi signifikan dalam penjelasan efek GARCH. Penelitian keempat merupakan penelitian yang dilakukan oleh Wen-Hsiu Kuo, Hsinan Hsu, and Chwan-Yi Chiang (2005) dengan judul “Trading Volatility, Trading Activity and Market Depth: Evidence from Taiwan and Singapore Taiwan Stock Index Futures Market”. Penelitian ini

menggunakan variabel futures trading dengan diwakili oleh trading volume dan open interest. Pengujian pada penelitian ini menggunakan model OLS-based dan GARCH. OLS digunakan untuk melihat kekuatan hubungan yang terjadi antar variabel dan GARCH digunakan untuk estimasi pengaruh trading activity terhadap volatilitas pasar spot. Hasil dari penelitian ini yaitu Penelitian ini menemukan bahwa terdapat hubungan kuat antara volatilitas, volume dan open interest untuk pengukuran yang berbeda dari volatilitas harga. Penelitian selanjutnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Jian Yang, R. Brian Balyeat, dan David J. Leatham pada tahun 2005. Penelitian yang berjudul “Futures Trading Activity and Commodity Cash Price Volatility” ini bertujuan menguji apakah perdagangan Futures meningkatkan atau menurunkan volatilitas pasar spot dengan menggunakan variabel volume dan open interest. Pengukuran yang digunakan adalah GARCH, Generalized forecast error variance decomposition, dan Granger causality test. Hasil dari penelitian ini adalah Peningkatan unexpected trading volume pada perdagangan berjangka secara tidak langsung


menyebabkan peningkatan volatilitas pasar spot untuk semua komoditas. Akan tetapi, ada hubungan kausalitas yang lemah antara open interest dan volatilitas harga spot. 3.

Metode Penelitian

3.1

Data

3.1.1 Pemilihan Data Penelitian Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data runtun waktu harian komoditas kakao. Komoditas kakao dipilih karena merupakan salah satu komoditas ekspor utama Indonesia dan Indonesia merupakan Negara ketiga terbesar dalam produksi kakao. Penelitian ini akan melihat hubungan antara volatilitas pasar spot dengan aktivitas perdagangan berjangka. Volatilitas pasar spot komoditas kakao akan dilihat dari pergerakan harga spot harian. Sedangkan aktivitas perdagangan berjangka dalam penelitian ini akan diwakili oleh volume dan open interest perdagangan kontrak berjangka komoditas kakao. Pemilihan variabel volume dan open interest (OI) ini mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Kumar (2009) yang menguji efek dari perdagangan berjangka pada volatilitas pasar spot yang menggunakan variabel volume dan OI di dalam conditional volatility pasar spot. Selain itu, beberapa penelitian yang sudah dilakukan seperti Bessembinder dan Sequin (1993), Minho Kim dan Boeyon Min (2008), Jian Yang, Brian Balyeat dan David (2005) menunjukkan terdapat hubungan positif antara volume perdagangan dengan pergerakan harga yang terjadi di pasar. Tabel 3.1 Jenis dan Sumber Data Variabel

Sumber Data

Volume Perdagangan kontrak

BBJ

Open interest Kontrak

BBJ

Harga Komoditas Emas

Bappebti

Sumber : Data olahan peneliti (2014)

3.1.2 Periode Data Penelitian Periode data harga harian komoditas kakao digunakan data mulai dari 4 Januari 2010 sampai dengan 31 Desember 2013. Adapun alasan pemilihan periode waktu 2010 untuk melihat volatilitas pasar spot sebelum keberadaan kontrak berjangka dan sampai 2013 setelah adanya kontrak berjangka kakao.


Untuk aktivitas perdagangan kontrak berjangka kakao, CC5, menggunakan data harian mulai dari awal kontrak diperdagangkan yaitu

15 Desember 2011 sampai dengan 31

Desember 2013. 3.1.3 Model Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara aktivitas perdagangan dan volatilitas pasar spot pada komoditas kakao. Kumar (2009) mengeksplore isu ini dengan membuat model contemporaneous seperti hubungan dinamis antara volatilitas pasar spot dan perdagangan futures termasuk volume perdagangan dan open interest. Penelitian ini menggunakan dua model utama yaitu GARCH dan Granger Causality Test. Penggunaan GARCH ini adalah untuk melihat volatilitas harga komoditas emas dan olein di pasar spot. Semua data yang digunakan akan diuji stasioneritas dengan menggunakan Augmented Dickey Fuller (ADF). Uji ADF dilakukan untuk mengetahui apakah data sudah stasioner atau belum. Data yang sudah stasioner akan dimodelkan selanjutnya, akan tetapi apabila belum stasioner maka data perlu didiferensi sampai dengan data stasioner. Model pertama, augmented GARCH (1,1). Sebelum penggunaan model GARCH variabel volume dan open interest terlebih dahulu dipisahkan antara expected dan unexpected dengan menggunakan model ARIMA yang kemudian hasil akhir akan diestimasi menggunakan GARCH. Berikut model augmented GARCH (1,1) : !

!! = ! +

!! !!!! + !! !!!

!! | !!!! ~ ! 0, !!! !"# !!! = !! +

! ! !!! !! !!!!

+

! ! !!! !! !!!!

+ !!! + !!!,! + !"!! + !!!",! (3.4)

Dimana : !! = spot return pada waktu t; !! = volume yang diharapkan pada waktu t; !!,! = unexpected volume pada waktu t, !!! = open interest yang diharapkan pada waktu t; !!",! = unexpected open interest; Penggunaan granger causality test untuk mengidentifikasi hubungan dinamis yang terjadi antara aktivitas perdagangan dengan volatilitas komoditas spot. Di dalam penelitian arah hubungan yang akan dilihat adalah : 1. Volume (expected/unexpected) àspot volatility


2. Spot volatilityàVolume (expected/unexpected) 3. Open interest (expected/unexpected) àSpot volatility 4. Spot volatilityàOpen interest (expected/unexpected) Dengan hipotesis : Ho,1 = Volume (expected/unexpected) tidak mempengaruhi volatilitas spot komoditas kakao, dan volatilitas spot tidak mempengaruhi volume (expected/unexpected). Ho,2

= Open interest (expected/unexpected) tidak mempengaruhi volatilitas spot

komoditas kakao, dan volatilitas spot komoditas kakao tidak mempengaruhi volume (expected/unexpected). 3.1.4 Hipotesis Penelitian Penelitian-penelitian

terdahulu

lebih

banyak

membahas

mengenai

pengaruh

perdagangan futures pada produk-produk keuangan. Penelitian yang dilakukan pada kontrak komoditas masih tergolong sedikit dan hasil penelitian memiliki karakteristik yang berbeda dengan penelitian pada kontrak-kontrak keuangan. Penelitian Bessembinder dan Seguin (1992) pada Kumar (2009) menunjukkan bahwa perdagangan berjangka dapat menstabilkan pasar spot dengan mengurangi volatilitas harga. Hal ini berkebalikan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Kumar (2009) pada kontrak futures komoditas. Kumar (2009) menyatakan bahwa aktivitas perdagangan kontrak futures memberikan pengaruh destabilisasi pasar spot dengan meningkatkan volatilitas pasar spot. Dari penelitian dan tinjauan pustaka yang dilakukan, maka dari itu hipotesis dalam penelitian ini, yaitu : H1. Tidak terdapat hubungan antara aktivitas perdagangan kontrak futures kakao baik komponen expected maupun unexpected pada volatilitas kondisional harga spot. H2.A Volume (expected/unexpected) tidak mempengaruhi volatilitas spot komoditas kakao. H2.B

Volatilitas

spot

komoditas

kakao

tidak

mempengaruhi

volume

(expected/unexpected). H2.C Open interest (expected/unexpected) tidak mempengaruhi volatilitas spot komoditas kakao, H2.D Volatilitas spot komoditas kakao tidak mempengaruhi open interest (expected/unexpected).


Gambar 3.2 Flow Chart Metode Penelitian Sumber : Data Olahan Peneliti (2014)

4.

Analisis Pengaruh Perdagangan Berjangka Kontrak Kakao di BBJ terhadap Volatilitas Pasar Spot

4.1

Analisis Volatilitas Harga Spot antara Sebelum dan Sesudah Kontrak Berjangka Dari hasil pemodelan GARCH pada harga spot komoditas kakao yang dibagi menjadi 3

(tiga) sub tahapan dapat diketahui bahwa terjadi volatilitas harga spot komoditas kakao. Besaran volatilitas dapat dilihat dari persamaan GARCH masing-masing periode : 1. Periode sebelum dan sesudah kontrak berjangka 2010-2013 Mean equation = 0,0040441 + !1


! ! !!! = 0,000204 + 1,650194 !!!! + 0,2997725!!!!

2. Periode sebelum kontrak berjangka 2010-2011 Mean equation = −0,0010405 + !1 ! ! !!! = 0,0004317 + −0,0262215 !!!! + 0,1091434 !!!!

3. Periode sesudah kontrak berjangka 2011-2013 Mean equation = 0,0063238 + !1 ! ! + 0,211003 !!!! !!! = 0,0001711 + 3,122649 !!!!

Perbandingan nilai α dan β dari ketiga periode tersebut dapat dilihat dari tabel berikut : Tabel 4.19 Parameter GARCH (1,1) dari Volatilitas Spot Return !!! = !! +

2010-2013

! ! !!! !! !!!!

+

! ! !!! !! !!!!

α0

α1

β1

α1 + β1

0,000204*

1,650194*

0,2997725*

1,9499665*

0,1091434**

0,08292219**

0,211003*

3,333652*

2010-2011

0,0004317** -0,0262215**

2011-2013

0,0001711*

3,122649*

*Signifikan pada level 1% **tidak signifikan. Nilai probabilita di atas 0,1 Sumber : Data Olahan Peneliti (Stata 12, 2014)

Semua persamaan volatilitas menghasilkan GARCH (1,1). Analisis volatilitas yang pertama adalah volatilitas harga komoditas kakao Indonesia dari tahun 2010. Pada persamaan varian tersebut, unsur ARCH dan GARCH, secara statistik signifikan dilihat dari nilai probabilitasnya (pada level 1%). Varian residual harga spot dipengaruhi oleh residual sebelumnya ARCH(1) dan lag varian residual sebelumnya GARCH (1). Koefisien ARCH bernilai 1,650194 nilai ini cukup tinggi (>1), sehingga mengindikasikan bahwa volatilitasnya tinggi. Sedangkan koefisien GARCH menunjukkan angka lebih kecil yaitu 0,2997725 (<1) yang berarti akan terjadi penurunan persistensi volatilitas dan memiliki kecenderungan terjadi lonjakan volatilitas tajam. Nilai α1 + β1 bernilai lebih dari satu yang berarti bahwa diprediksikan volatilitas harga untuk tahun-tahun berikutnya akan mengalami peningkatan yang cukup tinggi. Kedua, volatilitas pada periode kedua yaitu sebelum ada kontrak berjangka pada tahun 2010-2011. Pada persamaan GARCH (1,1) koefisien ARCH (1), dan GARCH (1) secara statistik tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa varian harga spot tidak dipengaruhi


oleh nilai residual sebelumnya ARCH (1) dan varian residual sebelumnya GARCH (1). Selain itu nilai koefisien ARCH negatif, (0,0262215), dan nilai GARCH 0,1091434. Jumlah keduanya yaitu 0,08292219 yang berarti di masa yang akan datang akan terjadi penurunan volatilitas. Periode ketiga, sesudah diperdagangkannya kontrak berjangka kakao, 2011-2013. Pada persamaan volatilitas ketiga ini, nilai koefisien ARCH lebih tinggi dibanding dua periode sebelumnya dan nilai koefisien GARCH lebih rendah. Jumlah dari koefisien ARCH GARCH ini pun memiliki nilai yang tinggi yaitu 3,333652 yang berarti volatilitas pada masa berikutnya akan lebih tinggi lagi. Selanjutnya, dalam pokok bahasan berikutnya akan dibahas apakah aktivitas perdagangan berjangka tersebut mempengaruhi peningkatan volatilitas spot. Dalam persamaan volatilitas tersebut, secara periode dapat diketahui bahwa setelah adanya perdagangan kontrak berjangka, volatilitas spot meningkat akan tetapi belum terbukti apakah aktivitas perdagangan berjangka tersebut yang mempengaruhi volatilitas spot. 4.2

Analisis Pengaruh Aktivitas Perdagangan Berjangka terhadap Volatilitas Pasar Spot Uji Akar Unit Pengujian akar unit dilakukan kepada variabel spot, volume, dan open interest. Untuk

variabel volume dan open interest yang digunakan adalah data yang sudah ditransform menjadi 50-day backward moving average. Tolak H0 jika Augmented Dickey-Fuller test statistic lebih besar daripada test critical values (1% level, 5% level, 10% level). Hasil pengujian menunjukan bahwa semua t-Statistic lebih besar daripada Test critical values 1% level maka H0 ditolak pada level kepercayaan 99%. Dari hasil uji ADF memperlihatkan bahwa nilai probability lebih kecil daripada 0,05 maka series sudah tidak memiliki unit root atau dengan kata lain series sudah stasioner. Series yang sudah stasioner kemudian di modelkan dengan multivariate GARCH. Persamaan volatilitas spot return GARCH (1,1) di augment dengan variabel volume dan open interest kontrak berjangka kakao (CC5). Variabel volume dan open interest sebelumnya dibagi menjadi dua komponen lagi yaitu expected dan unexpected dengan ARIMA. Pemodelan multivariat GARCH dengan variabel volume-expected, volume-unexpected, open interest-expected, dan open interest-unexpected juga sama dengan pemodelan sebelumnya yaitu GARCH (1,1), yaitu : !

!! = ! +

!! !!!! + !! !!!


!! | !!!! ~ ! 0, !!! !"#

!!! = !! +

! ! !!! !! !!!!

+

! ! !!! !! !!!!

+ !!! + !!!,! + !"!! + !!!",!

dimana : !! = 0,0004061 + !! !!! = ! ! −13,6963 + 1,086593 !!!! + 1,27! − 19 !!!! + 0,0773448 !! +

−2,289014 !!,! + 0,7050159 !!! + 0,4953329!!",! Openinterest-expected,

openinterest-unexpected,

dan

volume-expected

signifikan

mempengaruhi spot volatility pada level 99% karena probability lebih kecil daripada 0,01. Sedangkan, volume-expected signifikan mempengaruhi spot volatility pada level 90% karena probability

lebih

kecil

daripada

0,1.

Besaran

pengaruh

openinterestexpected,

openinterestunexpected, volexpected, dan volunexpected secara berturut-turut sebesar 0,7050159; 0,4953329; 0,0773448; dan -2,289014. Pada persamaan tersebut, secara statistik unsur ARCH signifikan (pada level 99%) dan GARCH tidak signifikan (probabilita di atas 0,1). Nilai koefisien ARCH 1,086593. Nilai ini cukup tinggi di atas angka 1 (satu) yang menunjukkan bahwa tingkat volatilitas tinggi. Volatilitas yang tinggi setelah adanya kontrak berjangka mendukung beberapa studi sebelumnya bahwa keberadaan bursa berjangka menurunkan stabilitas pasar. Sedikit berbeda dengan hasil penelitian Kumar (2009). Di dalam penelitian Kumar (2009) semua komponen expected dan unexpected variabel volume dan open interest memiliki korelasi positif dan signifikan terhadap volatilitas spot untuk komoditas non-pertanian. Untuk komoditas pertanian, Kumar (2009) menjelaskan bahwa hanya variabel unexpected-volume yang secara positif berkorelasi dengan volatilitas spot. Peningkatan volatilitas setelah adanya kontrak berjangka juga memberikan indikasi bahwa pelaku bursa lebih banyak spekulan dibanding dengan hedger. hal ini sedikit bertentangan dengan tujuan utama pembentukan kontrak berjangka komoditas yaitu untuk melindungi harga di masa mendatang agar petani tidak mengalami kerugian besar saat harga


anjlok serta kepada pembeli agar tidak kewalahan menghadapi harga pada saat melambung tinggi. Selain meningkatkan volatilitas harga spot, keberadaan kontrak berjangka kakao (CC5) memiliki peran khusus dalam peningkatan harga kakao Indonesia. Menurut laporan analisis harga Bappebti (2013), harga kakao Indonesia naik dari level Rp 20.000,- menjadi Rp 22.500,- sejak diperdagangkan di JFX. Selama awal perdagangan kontrak kakao di BBJ, sejak tahun 2011, harga kontrak bertengger di level Rp 20.000,- sampai dengan satu tahun. Akan tetapi kondisi tersebut perlahan mulai meningkat sampai disentuh level tertinggi pada September 2012 yaitu Rp24.500,-. Angka tersebut terus beranjak naik seiring dengan kebutuhan dunia akan produk kakao yang salah satunya berasal dari Indonesia. Pergerakan kenaikan harga kakao internasional berada pada level tertinggi sejak 27 Januari 2014 karena dipicu permintaan terus-menerus melebihi pasokan, sementara persediaan dunia turun (Bappebti, 2014). Pada pekan pertama Mei 2013 harga kakao untuk pelepasan Desember 2013 adalah Rp 23.330, sedangkan di tahun 2014 kontrak dengan penyerahan Maret 2014 dan Mei 2014 tercatat pada level Rp 30.640,dan Rp 30.200,- pada perdagangan awal Maret 2014. Harga ini berbeda tipis dengan pasar spot. Merujuk data Bappebti, harga spot pada Maret 2014 berada pada level Rp 28.193.

35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0

1/2/2012 2/3/2012 3/7/2012 4/11/2012 5/14/2012 6/18/2012 7/20/2012 8/28/2012 10/1/2012 11/5/2012 12/14/2012 1/25/2013 3/6/2013 4/11/2013 5/16/2013 6/21/2013 7/25/2013 9/3/2013 10/7/2013 11/12/2013 12/13/2013 1/21/2014 2/26/2014

Total

Total

SPOT Kakao

Berikut pergerakan harga spot komoditas Kakao di Indonesia : Gambar 4.12 Grafik Harga Kakao Indonesia 2012-2014 Sumber : Bappebti.go.id

Di pasar spot, level harga tertinggi sampai Februari 2014 adalah Rp 29.211,-. Dari grafik di atas dapat diamati, selama dua tahun terakhir harga Kakao Indonesia meningkat dua kali lipat. Harga di awal tahun 2012 berada pada level Rp 15.814,- dan tertinggi Rp 19.363,-.


Harga ini meningkat seiring dengan peningkatan harga dunia. Harga akan terus meningkat sepanjang tahun 2014. Merujuk laporan Bloomberg yang diolah ulang oleh Bappebti (Maret, 2014), perusahaan eksportir kakao terbesar dunia yang berbasis di Singapura, Olam International, bahkan memperkirakan akan terjadi kekurangan pasokan kakao global dalam kisaran 185.000 ton. Hal ini disebabkan salah satunya karena tingkat konsumsi yang bergerak naik sebesar 3,5%, sementara produksi sudah melambat, terutama di Afrika Barat (Bappebti, 2014). Peningkatan harga ini tidak selalu memberikan keuntungan nyata bagi petani kakao Indonesia, khususnya petani individu non-perusahaan. Beberapa faktor utama adalah : pertama, produsen kakao Indonesia (petani) masih menggunakan acuan harga dari bursa New York dan bursa London (Bappebti, 2013). Hal ini sangat disayangkan karena acuan harga yang digunakan adalah dari Negara konsumen. Seharusnya Indonesia dapat menggunakan acuan harga salah satunya dari BBJ. Acuan harga yang berasal dari konsumen akan selalu memiliki nilai lebih rendah. Kedua, sebagai produsen kakao ketiga terbesar di dunia, harga kakao kurang memberi dampak kepada petani ataupun pengekspor, karena pemerintah masih memberlakukan tarif bea keluar hasil bumi yang tinggi meski nilai tukar dolar terhadap rupiah naik (Bappebti, 2013). Hal ini memberi dampak yang cukup signifikan karena produsen kakao Indonesia tidak mampu meningkatkan ekspornya. Padahal kebutuhan kakao dalam negeri jauh lebih sedikit dengan produksi kakao yaitu kebutuhan sekitar 120ribu ton/tahun sedangkan produksi 445.000 ton/ tahun (Kemenperin, 2007). Ketiga, petani/produsen Indonesia masih memiliki produk kakao dengan kualitas yang tidak seragam. Perkebunan dapat menyuplai dalam mutu yang baik tetapi petani kecil yang menjadi pemain utama dalam produksi cokelat menghasilkan kualitas rendah (Sofyan, 2000). Petani Indonesia belum memiliki wawasan yang cukup mengenai pengolahan kakao agar menjadi biji kakao dengan standar mutu internasional, sehingga susah untuk dapat bersaing harga. 4.3

Hubungan Dinamis antara Aktivitas Perdagangan Berjangka yang diwakili oleh Volume dan Open Interest dengan Volatilitas Spot Pengujian dengan menggunakan Granger Causality Test bertujuan untuk mengetahui

pola hubungan kausalitas (sebab-akibat) antara dua variabel yang diuji. Pola hubungan antar variabel setidaknya ada 3 (tiga) yaitu hubungan 2 (dua) arah, 1 (satu) arah, dan tidak ada hubungan.


a.

Penentuan Lag Optimal

Model dinamis sangat peka terhadap panjang lag. Oleh karena itu penentuan lag yang optimal merupakan hal yang sangat penting dalam pembentukan model (Enders, 1995). Dalam penelitian ini, penentuan panjang lag menggunakan VAR Lag Order Selection Criteria dengan parameter Akaike Information Criterion (AIC), Schwart Bayesian Information Criterion (SIC), Likelihood Ratio (LR), Hannan-Quinn Information Criterion (HQ), dan Final Prediction Error (FPE). Pada VAR Lag Order Selection Criteria bisa dilihat bahwa seluruh parameter menunjukan bahwa lag optimal berada pada lag 5. b.

Granger Causality Test

Uji kausalitas Granger bertujuan melihat bagaimana bentuk atau pola hubungan yang terjadi antar variabel. Pengujian dilakukan dengan cara menguji kausalitas satu variabel terhadap variabel lain dan tidak dilakukan secara simultan. Apabila nilai p-value lebih rendah dari 5% maka hipotesis harus ditolak yang berarti terdapat kausalitas antara dua variabel yang diuji. Berikut output dari Granger Causality Test : Tabel 4.36 Granger Causality Test Granger causality Wald tests +------------------------------------------------------------------+ | Equation Excluded | chi2 df Prob > chi2 | |--------------------------------------+---------------------------| | spotvolatility openinterestexp~d | .92317 5 0.969 | | spotvolatility openinterestune~d | 1.9459 5 0.857 | | spotvolatility volexpected | .47363 5 0.993 | | spotvolatility volunexpected | 6.6978 5 0.244 | | spotvolatility ALL | 9.569 20 0.975 | |--------------------------------------+---------------------------| | openinterestexp~d spotvolatility | 23.96 5 0.000 | | openinterestexp~d openinterestune~d | 1.7e+05 5 0.000 | | openinterestexp~d volexpected | 76.849 5 0.000 | | openinterestexp~d volunexpected | 109.75 5 0.000 | | openinterestexp~d ALL | 1.7e+05 20 0.000 | |--------------------------------------+---------------------------| | openinterestune~d spotvolatility | 28.661 5 0.000 | | openinterestune~d openinterestexp~d | 2784.9 5 0.000 | | openinterestune~d volexpected | 72.699 5 0.000 | | openinterestune~d volunexpected | 28.026 5 0.000 | | openinterestune~d ALL | 2986.1 20 0.000 | |--------------------------------------+---------------------------| | volexpected spotvolatility | 4.1424 5 0,529 | | volexpected openinterestexp~d | 1.5169 5 0.911 | | volexpected openinterestune~d | 2.1188 5 0.832 | | volexpected volunexpected | 1.2e+17 5 0.000 | | volexpected ALL | 1.2e+17 15 0.000 | |--------------------------------------+---------------------------| | volunexpected spotvolatility | 10.43 5 0.064 | | volunexpected openinterestexp~d | 63.797 5 0.000 | | volunexpected openinterestune~d | 9.6026 5 0.087 | | volunexpected volexpected | 188.37 5 0.000 | | volunexpected ALL | 306.76 20 0.000 | +------------------------------------------------------------------+

Sumber: data olahan menggunakan Stata 12

H0: tidak menyebabkan (does not granger cause) Ha: menyebabkan (granger cause)


Secara statistik jika probability di atas 0,05 maka signifikan menyebabkan (granger cause). Jika probabilita di bawah 0,05 maka signifikan tidak menyebabkan (does not granger cause). Variabel pertama, volume, volume expected secara statistik tidak signifikan mempengaruhi volatilitas spot karena memiliki nilai probabilita di atas 0,1. Akan tetapi volume unexpected secara statistik (signifikan pada level 0,1) mempengaruhi volatilitas spot. Kedua, variabel open interest, keduanya baik expected maupun unexpected, secara statistik signifikan mempengaruhi volatilitas spot dengan nilai probabilita di bawah 0,01. Hubungan yang terjadi hanya satu arah karena variabel spot volatility tidak signifikan mempengaruhi dua variabel lainnya yaitu volume dan open interest baik expected maupun unexpected. Hal ini sejalan dengan peningkatan volatilitas pasar spot setelah adanya perdagangan kontrak berjangka kakao. Peningkatan unexpected volume, expected/unexpected open interest dapat membuat pasar spot bergejolak sehingga volatilitas spot meningkat. 5.1 Kesimpulan 5.1.1

Pengaruh Aktivitas Perdagangan Berjangka Komoditas Kakao terhadap

Volatilitas Pasar Spot Aktivitas perdagangan berjangka yang diwakili oleh variabel volume dan open interest memiliki pengaruh terhadap volatilitas spot kakao. Dari pemodelan tersebut diketahui bahwa semua variabel signifikan mempengaruhi volatilitas pasar spot. Volatilitas yang tinggi setelah adanya kontrak berjangka mendukung beberapa studi sebelumnya bahwa keberadaan bursa berjangka menurunkan stabilitas pasar. 5.1.2 Hubungan antara Aktivitas Perdagangan Berjangka Komoditas Kakao dengan Volatilitas Pasar Spot Hubungan kausalitas ini diuji dengan Granger Causality Test. Dalam uji yang dilakukan terhadap kelima variabel hasil menunjukkan hanya terjadi hubungan satu arah. 1. Variabel volume unexpected mempengaruhi volatilitas spot komoditas kakao akan tetapi komponen expected tidak memiliki pengaruh. 2. Variabel open interest baik expected maupun unexpected mempengaruhi peningkatan volatilitas pasar spot, 3. Variabel spot volatility tidak mempengaruhi peningkatan atau penuruanan yang terjadi pada variabel volume baik expected maupun unexpected. 4. Variabel spot volatility tidak mempengaruhi peningkatan atau penuruanan yang terjadi pada variabel open interest baik expected maupun unexpected.


5.2 Saran 5.2.1

Saran untuk Investor Hasil penelitian ini dapat membantu investor untuk lebih memperhitungkan strategi jual

dan beli di bursa berjangka. Tingginya volatilitas dapat memberikan keuntungan bagi investor dengan mendapatkan capital gain yang lebih tinggi. Akan tetapi dapat juga membuat investor rugi besar apabila tidak jeli dalam melihat perkembangan harga. Menurut hasil penelitian ini, di masa mendatang akan terjadi lonjakan volatilitas dengan tren naik. Investor yang bersifat risk taker, dapat menggunakan hasil ini sebagai sinyal beli. Hal ini sejalan dengan pergerakan harga kakao dunia yang akan terus meningkat. 5.2.2

Saran untuk BBJ BBJ sebagai bursa berjangka dapat memberikan pengetahuan yang lebih luas mengenai

kontrak berjangka dan bagaimana prosedurnya kepada petani kakao dan pelaku industri kakao lainnya. Hal ini untuk menghindari jumlah spekulan yang terlalu tinggi di pasar dibanding dengan jumlah hedger supaya fungsi hedging bagi produsen komoditas berjalan dengan baik. 5.2.3

Saran untuk Pemerintah Pemerintah, melalui kementerian perdagangan dan kementerian pertanian, dapat

bekerjasama dengan BBJ untuk memberikan pengetahuan dan penyuluhan kepada petani lokal mengenai penggunaan BBJ sebagai acuan harga dan mengenai pasar kakao dunia. Beberapa hal yang dapat dilakukan oleh pemerintah : a. Kementerian Perdagangan. Pemerintah melalui kementerian perdagangan dapat mempermudah regulasi mengenai ekspor produk kakao. Hal ini dilakukan agar kelebihan produksi kakao mampu terserap oleh pasar dunia dengan lebih maksimal. b. Kementerian Pertanian. Melalui kementerian pertanian yang diwakili oleh dinas pertanian dan perkebunan di setiap kabupaten/kota yang ada di Indonesia dapat disampaikan kepada petani lokal dan pelaku industri kakao lainnya mengenai produksi kakao yang lebih berkualitas dan terstandar secara internasional. Dengan adanya pengetahuan dan informasi ini, petani dapat mengambil keputusan lebih cermat mengenai proses produksi kakao. Petani akan tahu kapan waktu yang tepat untuk menanam, menyimpan atau menjual produk mereka tanpa khawatir dibodohi oleh tengkulak.


5.2.4

Saran untuk Penelitian Selanjutnya Hasil penelitian ini hanya melihat bagaimana perdagangan berjangka mempengaruhi

volatilitas yang terjadi di pasar spot dan tidak melihat faktor lainnya. Sehingga pada penelitian, diharapkan bisa membahas dan menambahkan variabel yang diteliti, diantaranya : 1. Menganalisis variabel lain yang dimungkinkan mempengaruhi volatilitas harga, diantaranya : margin baik call margin, variation margin, maupun initial margin. 2. Tidak hanya komoditas kakao, bisa emas, olein, kopi robusta, kopi arabika, dll.


DAFTAR PUSTAKA Bas, M. T. (2013, Maret 28). Bursa Berjangka Jakarta: Transaksi Kakao Bisa Jadi Acuan Harga.

Retrieved

from

Bisnis.com:

http://bisnis.com/bursa-berjangka-jakarta-

transaksi-kakao-bisa-jadi-acuan-harga Bessembinder, H., & Seguin, P. J. (1992). Futures-Trading Activity and Stock Price Volatility. The Journal of Finance, 2015-2034. Bodie, Z., Kane, A., & Marcus, A. J. (2011). Investment. New York: McGraw. C, S. N. (2008). Commodity derivatives market and applications. The wiley Financial Series. Damayanti, E. (2008). Kebijakan Initial Margin dan Volatilitas Harga pada Perdagangan Berjangka Komoditas Olein. Depok: FE UI. Departemen Perindustrian dan Perdagangan, Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditas, Sejarah & Peraturan, Seri Training Kit, Jakarta, hal 1 Direktorat Jenderal Perkebunan. (2013). Produksi Kakao Menurut Provinsi di Indonesia, 2008-2012. Jakarta: Kementan. Duffie, D. (1989). Futures markets. New Jersey: Prentice-Hall. Dwi Yunanto, Iswina. 2009. Analisis Pengaruh Harga Spot dan Harga Forward terhadap Harga Dimasa Mendatang Komoditas CPO (Studi pada Bursa Derivatif Malaysia Komoditas CPO). Universitas Diponegoro. Semarang. Enders, W. (1995). Applied Econometrics Time Series. New York: John Wiley & Sons. Fama, F , (1970), Efficient Capital market Information, Journal of Political Economy Firmansyah. (2006). Analisis Volatilitas Harga Kopi Internasional. Usahawan, 44-53. Floros, C. (2008). The Relationship between Trading Volume, Returns and Volatility: Evidence from the Greek Futures Market. Gujarati, D. (1978). Basic econometric. New York: Mc Graw Hill. -------------- (2003). Basic econometric. New York: McGraw-Hill. Hull, J. C. (1995). Introduction to futures and options market. USA: Prentice-Hall.


------------(2008). Fundamentals of Futures and Option Markets. 6 ed. Pearson Prentice Hall, New Jersey. International Cocoa Organization. (2014, April 8). ICCO Monthly Averages of Daily Prices. Retrieved from International Cocoa Organization: www.icco.org Ismiyanti, Fitri, dan Ima Sasmita, Hendra. Efektifitas Hedging Kontrak Futures Komoditas Emas dengan Olein. Jurnal Manajemen Teori dan Terapan. Tahun 4, No.2, Agustus 2011. Kemenperin. (2007). Gambaran Sekilas Industri Kakao. Jakarta: Kemenperin. Kim, M., & Min, B. (2008). Derivatives trading and volatility in foreign exchange markets. Chonbuk National. Kumar, B. (2009). Effect of futures trading on spot market volatility: evidence from Indian commodity derivatives markets. SSRN. Kuo, W.-H., Hsu, H., & Chiang, C.-Y. (2005). Proce volatility, trading activity and market depth: Evidence from Taiwan and Singapore Taiwan Stock Index Futures Markets. Asia Pacific Management Review , 131-143. Laksana, H. Y., & Santosa, P. W. (2006). Fungsi dan Pengembangan Bursa Berjangka Jakarta (BBJ) sebagai Solusi Alternatif Investasi Futures trading di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Bisnis. Madura, J. (2010). Financial institution and markets. South Western: Cengage Learning. Nachrowi, N. D. (2006). Ekonometrika, untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Jakarta: Lembaga Penerbit FE UI. Neuman, W. L. (2007). Basics of social research: quantitative and qualitative approaches (2nd ed.). Boston: Allyn and Bacon. Pericli, A., & Koutmos, G. (1997). Index Futures and Stock Market Volatility. The Journal of Futures Market, 957. Prasetyo, B., & Jannah, L. M. (2005). Metode penelitian kuantitatif teori dan aplikasi. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Ragimun. (2010). Analisis Daya Saing Komoditas Kakao Indonesia. Pusat Kebijakan Ekonomi Makro Badan Kebijakan Fiskal Kemenkeu.


Robert L. Mc Donald,. Dervatives Markets. 2003. Addison Wesley Schofield, N. C. (2008). Commodity derivatives market and applications. The wiley Financial Series. Sofyan, H. (2000). Cokelat, Petani, dan Pasar Dunia. In H. Sofyan, Perdagangan Berjangka dan Ekonomi Indonesia (p. 114). Jakarta: Elex Media Komputindo. Widarjono, A. (2013). Ekonometrika : Pengantar dan Aplikasi Ed. 4. Yogyakarta: UPP STIM YKPN. Zakiya, Z., & Pramesti, L. (2012, 7). National Geographic Indonesia. Retrieved from http://nationalgeographic.co.id/berita/2012/07/2014-indonesia-targetkan-jadipenghasil-kakao-terbesar-di-dunia


PENGARUH PERDAGANGAN BERJANGKA KONTRAK KAKAO DI BBJ TERHADAP VOLATILITAS PASAR SPOT. Mustika Ridwan, Chandra Wijaya

Recommend Documents