DAFTAR LAMPIRAN
3.1. Kerangka Pemikiran Teoritis 1 Konsep Risiko
3.1.3. Konsep Permintaan dan Penawaran
Firdaus (2008) menyatakan bahwa permintaan merupakan keinginan konsumen untuk membeli suatu barang pada berbagai tingkat harga selama periode waktu tertentu. Ahli ekonomi mengatakan bahwa permintaan menggambarkan keadaan keseluruhan dari hubungan antara harga dan jumlah permintaan. Sedangkan jumlah barang yang diminta dimaksudkan sebagai banyaknya permintaan pada suatu tingkat harga tertentu. Faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan antara lain harga barang itu sendiri, harga barang lain yang terkait, tingkat pendapatan per kapita, selera atau kebiasaan, jumlah penduduk, perkiraan harga di masa mendatang, distribusi pendapatan, dan usaha- usaha produsen meningkatkan pendapatan.
Permintaan yang dinyatakan dalam hubungan matematis dengan faktor- faktor yang mempengaruhinya disebut sebagai fungsi permintaan. Dengan fungsi permintaan, dapat diketahui hubungan antara variabel bebas dengan variabel tidak bebas. Persamaan fungsi permintaan dapat disusun sebagai berikut :
Dx = f (Px, Py, Y, T, N) dimana :
Dx = permintaan akan barang x Px = harga x
Py = harga y
20 T = selera
N = jumlah penduduk
Dx merupakan variabel tidak bebas, karena besar nilainya ditentukan oleh variabel lain. Px, Py, Y, T, N adalah variabel bebas karena besar nilainya tidak tergantung besarnya variabel lain. Tanda positif dan negatif menunjukkan pengaruh masing-masing variabel babas terhadap permintaan akan barang x. Pada hakikatnya, hukum permintaan menyatakan bahwa makin rendah harga suatu barang, maka semakin banyak permintaan atas barang tersebut. Begitu pula sebaliknya, jika semakin tinggi harga suatu barang maka semakin sedikit permintaan atas barang tersebut (Firdaus 2008).
Untuk menciptakan terjadinya suatu transaksi dalam sebuah pasar tidak hanya permintaan yang diperlukan, namun juga diperlukan penawaran. Menurut McConnel dan Brue (1990), penawaran adalah sebuah daftar yang menunjukkan jumlah suatu produk yang ingin dan dapat diproduksi oleh produsen dan tersedia di pasar pada harga dan waktu tertentu. Dalam analisis ekonomi, jumlah barang yang ditawarkan berarti jumlah barang yang ditawarkan pada tingkat harga tertentu. Sedangkan penawaran berarti keseluruhan dari kurva penawaran. Faktor- faktor yang menentukan tingkat penawaran adalah harga barang itu sendiri, harga barang lain yang terkait, harga faktor produksi, biaya produksi, teknologi produksi, jumlah pedagang atau penjual, tujuan perusahaan, dan kebijakan pemerintah.
Penawaran yang dinyatakan dalam hubungan matematis dengan faktor- faktor yang mempengaruhinya disebut sebagai fungsi penawaran. Penawaran secara matematis yang menjelaskan hubungan antara tingkat penawaran dengan faktor-faktor yang mempengaruhi penawaran adalah sebagai berikut :
Sx = f(Px, Py, Pi, C, tek, ped, tuj, kebij) dimana :
Sx = penawaran atas barang x Px = harga x
Py = harga y
Pi = harga input/ faktor produksi C = biaya produksi
21 tek = teknologi produksi
ped = jumlah pedagang/ penjual tuj = tujuan perusahaan
kebij = kebijakan pemerintah
Pada dasarnya, hukum penawaran manyatakan bahwa semakin tinggi harga suatu barang maka semakin banyak jumlah barang tersebut yang akan ditawarkan oleh para penjual. Dan sebaliknya, jika senakin rendah harga suatu barang maka semakin sedikit jumlah barang tersebut yang ditawarkan oleh penjual (Firdaus 2008).
3.1.4. Ketidakstabilan Harga Barang Pertanian
Dalam jangka pendek harga hasil pertanian cenderung mangalami fluktuasi yang sangat besar. Harga mencapai tingkat yang tinggi sekali pada suatu saat dan mengalami kemerosotan yang tajam pada saat berikutnya. Ketidakstabilan harga tersebut dipengaruhi oleh permintaan dan penawaran barang pertanian yang sifatnya tidak elastis. Sifat ini menyebabkan perubahan yang sangat besar atas tingkat harga apabila permintaan atau penawaran mengalami perubahan. Faktor yang menyebabkan ketidakstabilan harga pertanian dalam jangka pendek dapat dibedakan menjadi dua, yaitu (1) fluktuasi permintaan, dan (2) fluktuasi penawaran.
(1) Fluktuasi Permintaan
Dalam jangka panjang maupun jangka pendek, permintaan akan barang pertanian bersifakt tidak elastis. Dalam jangka panjang disebabkan elastisitas pendapatan dari permintaan barang-barang pertanian rendah, yaitu kenaikan pendapatan hanya menimbulkan kenaikan yang kecil atas permintaan. Dalam jangka pendek tidak elastis karena sebagian besar barang-barang hasil pertanian merupakan barang kebutuhan pokok yang harus digunakan setiap hari.
Setiap perekonomian tidak selalu mencapai tingkat kegiatan yang tinggi, adakalanya mengalami resesi dan kemunduran, atau mencapai tingkat ekonomi yang tinggi. Perubahan tersebut akan mempengaruhi permintaan barang atau jasa, termasuk hasil pertanian. Perubahan permintaan yang disebabkan oleh naik turunnya kegiatan ekonomi ini akan menimbulkan perubahan harga. Akan tetapi,
22 sifat perubahan harga ini berbeda untuk berbagai jenis barang. Barang-barang pertanian cenderung mengalami perubahan harga yang lebih besar daripada harga barang-barang industri. Sifat perubahan seperti itu disebabkan penawaran harga barang-barang pertanian, seperti juga dengan sifat permintaannya adalah tidak elastis. Ketidakstabilan penawaran barang pertanian yang diikuti dengan ketidakelastisan permintaannya menyebabkan perubahan harga yang sangat besar apabila terjadi perubahan permintaan.
a. Barang Pertanian b. Barang Industri Gambar 3. Akibat Perubahan Harga Terhadap Harga
Sumber : Firdaus (2008)
Dari Gambar 3 dapat dijelaskan bahwa pada tingkat perubahan permintaan yang sama (kurva D menjadi D1), tetapi perubahan tingkat penawaran yang berbada -dimana elastisitas barang industri lebih elastis daripada barang pertanian- menyebabkan harga barang di sektor pertanian mengalami penurunan yang jauh lebih basar daripada harga barang di sektor industri (Firdaus 2008). (2) Fluktuasi Penawaran
Penawaran dan permintaan barang-barang pertanian barsifat tidak elastis. Ada beberapa faktor yang menyebabkan penawaran barang-barang pertanian bersifat tidak elastis, yaitu sebagai berikut :
a. Barang pertanian sangat tergantung oleh faktor alam dan dihasilkan secara musiman.
b. Kapasitas memproduksi sektor pertanian cenderung untuk mencapai tingkat yang tinggi dan tidak terpengaruh oleh perubahan permintaan
Ep1 P p1 q q1 Dp1 Ep Dp S Q O p P E i1 P Q Q Di1 Ei D S Q O P
23 Tingkat produksi sektor pertanian sangat dipengaruhi oleh faktot-faktor yang berada di luar kemampuan para petani untuk mengendalikannya. Pada umumnya produksi hasil pertanian selalu berubah-ubah dari satu musim ke musim lainnya. Perubahan musim dipengaruhi oleh cuaca, iklim, dan faktor alamiah lainnya. Selain itu, serangan hama dan penyakit dapat mempengaruhi produksi hasil pertanian. Faktor-faktor tersebut menyebabkan perubahan yang relatif besar jika dibandingkan dengan perubahan produksi kegiatan industri.
Permintaan akan barang-barang pertanian yang tidak elastis menyebabkan harga mengalami perubahan yang sangat besar jika penawaran hasil pertanian mengalami perubahan.
a. Barang Pertanian b. Barang Industri Gambar 4. Akibat Perubahan Penawaran Terhadap Harga
Sumber : Firdaus (2008)
Dari Gambar 4, terlihat bahwa pada tingkat perubahan penawaran yang sama (kurva S menjadi S1), tetapi perubahan tingkat permintaan yang berbeda - dimana elastisitas barang industri lebih elastis daripada barang hasil pertanian - menyebabkan harga barang di sektor pertanian mengalami penurunan yang jauh lebih basar daripada harga barang di sektor industri (Firdaus 2008).
3.1.5. Strategi Mengatasi Risiko
Risiko atau ketidakpastian dalam agribisnis dapat terjadi kapanpun. Risiko tersebut diantaranya adalah bencana alam, gagal panen, kecelakaan, perubahan harga, perubahan selera konsumen, dan lain-lain. Adanya risiko-risiko tersebut memberikan ancaman bagi para pelaku agribisnis yang mengakibatkan pada
Dp Ep1 P p1 q q1 S Ep S1 Q O p Ei Ei1 P P q q S S Q O P Di
24 menurunnya pendapatan petani atau pedagang. Oleh karena itu, diperlukan sebuah upaya atau strategi untuk mengatasi risiko yang mungkin terjadi itu.
Harwood (1999) mangatakan bahwa pertanian memiliki empat risiko yang biasanya dihadapi yaitu risiko produksi, risiko pasar, risiko hukum, dan risiko personal. Menurut Gumbira el al. (2004), terdapat upaya yang dapat dilakukan oleh pelaku agribisnis untuk mentrasfer risiko dan mengurangi dampak suatu risiko terhadap kelangsungan usahanya. Gumbira et al. (2004) juga mengatakan bahwa upaya yang dapat dilakukan untuk menanggulangi risiko pasar atau risiko harga terdapat beberapa cara, yaitu :
1. Diversifikasi
Diversifikasi merupakan salah satu cara untuk mengeliminasi dampak negatif atau risiko yang dihadapi oleh seorang pengusaha agribisnis. Bergerak pada lini usaha yang memiliki risiko yang berbeda memungkinkan kerugian yang diderita oleh pengusaha pada suatu lini produk tertentu dapat ditutupi dengan keuntungan pada lini produk lainnya.
2. Integrasi Vertikal
Integrasi vertikal dapat berarti mikro dan makro. Dalam arti mikro, integrasi vertikal berarti suatu perusahaan yang bergerak pada dua atau lebih level dalam suatu sistem komoditas. Sedangkan, dalam arti makro berarti dua atau lebih perusahaan memiliki keterkaitan bisnis yang kuat dalam suatu sistem komoditas tertentu. Integrasi vertikal tersebut dapat berupa diversifikasi usaha dalam suatu sistem komoditas atau melakukan kerjasama yang kuat dengan pelaku bisnis lainnya dalam komoditas tersebut. Dengan adanya integrasi vertikal tersebut dapat menjamin risiko kekurangan bahan baku, menjamin pemasaran produk, melindungi diri dari perilaku pesaing yang dapat membahayakan kelanjutan usaha, melindungi diri dari permainan yang tidak adil oleh pelaku bisnis dari level yang lain dalam suatu sistem komoditas, dan lain-lain.
3. Penerapan Teknologi
Perkembangan teknologi yang semakin canggih, dapat dimanfaatkan para petani atau pengusaha agrinisnis sebagai suatu alat meminimalisir risiko dengan menerapkan sistem teknologi yang tepat. Hal tersebut dapat menyebabkan
25 produktivitas sumberdaya meningkat sehingga dapat meningkatkan efisiensi usaha yang dapat menghasilkan produk yang mampu bersaing di pasaran.
4. Kontrak di Muka (forward contracting)
Kontrak dimuka adalah suatu proses persetujuan pengiriman produk pada masa mendatang dengan harga yang telah ditetapkan sekarang. Dengan sistem ini, produsen mempunyai kewajiban untuk mengirimkan produk pada waktu yang telah disepakati bersama dan pembeli harus menerima produk tersebut sesuai perjanjian. Dengan adanya sistem ini, maka kepastian harga akan lebih terjamin bagi produsen. Fluktuasi harga yang akan terjadi tidak akan mempengaruhi tingkat harga yang telah disepakati pada saat persetujuan kontrak dibuat. Sehingga, produsen bisa meminimalisir risiko harga yang akan mereka hadapi seperti fluktuasi harga di masa yang akan datang.
5. Pasar Masa Depan (future market)
Future Market adalah suatu sistem pasar yang menyediakan fasilitas untuk
menanggapi perdagangan secara cepat dalam unit produk terstandarisasi dalam mutu dan jumlah yang akan dikirim pada masa yang akan datang. Pada pasar masa depan ini, para pedagang menjual barangnya namun melalui sistem perjanjian atau kontrak, dimana barang atau komoditas akan dikirim pada masa yang telah ditentukan. Future market ini memiliki manfaat dalam mengurangi risiko dimana para pedagang sudah memiliki kepastian tentang siapa, berapa, dan kapan komoditasnya akan terjual.
6. Usaha Perlindungan (Hedging)
Hedging adalah suatu upaya perlindungan risiko transaksi dalam cash
market dengan forward contracting yang menggunakan future market dan
mengambil posisi yang sama besar, tetapi berlawanan pada cash market dan
future market secara simultan. Hedging adalah sarana untuk mentransfer risiko
dan memupuk keuntungan. Dengan adanya hedging, risiko dapat diminimalisir dengan cara mentransfer risiko. Selain itu, hedging juga membantu dalam hal memperoleh keuntungan yang lebih.
26 7. Pasar Opsi (option market)
Pasar opsi merupakan tempat dimana terjadinya transaksi jual-beli yang memberikan hak kepada pembeli opsi untuk memilih posisi sebagai pembeli, penjual future contract, atau tidak memilih sama sekali. Pada pasar opsi, para pembeli opsi dapat membeli atau menjual future contract pada waktu tertentu, pada masa yang akan datang untuk suatu tingkat harga yang telah disepakati pada saat opsi dibeli. Pasar opsi ini bertujuan untuk menghindari risiko dan biaya yang besar karena kemungkinan terjadinya kesalahan proyeksi mengenaik arah pergerakan harga.
3.1.6. Analisis Risiko
3.1.6.1.Metode ARCH-GARCH
Vose (2008) menyatakan bahwa model ARCH dikembangkan untuk menghitung dengan memungkinkan pengelompokan periode volatilitas (heteroskedastisitas, atau data yang memiliki varians yang berbeda). Salah satu asumsi dalam model regresi yang sebelumnya digunakan untuk analisis frekuensi tinggi data keuangan adalah bahwa istilah kesalahan memiliki varians konstan. Engle seseorang yang memenangkan Nobel Memorial Prize for Economics
ditahun 1982, memperkenalkan model ARCH dan menerapkan model ARCH kedalam data inflasi kuartalan Inggris. ARCH kemudian digeneralisasi ke GARCH oleh Bollerslev, yang telah terbukti lebih berhasil dalam menyesuaikan terhadap data keuangan. Bollerslev membiarkan residuals kembali, dan membuktikan bahwa rt = μ + σtzt , dimana zt adalah variabel independen, terdistribusi normal (0,1).
Dimana ω > 0, ai > 0, i = 1, …, q dan yang terakhir ai > 0. Kemudian, rt dikatakan mengikuti autoregressive conditional hateriskedastic, ARCH (q), yang di proses oleh μ. Model ini adalah ragam dari error yang memiliki fungsi varian dari error sebelumnya (rt-1 - μ). Nilai ai > 0, ini mempunyai efek dalam menentukan pengelompakan volatilitas yang rendah atau tinggi.
27 Jika ARMA (autoregressive moving average) diasumsikan untuk varian, maka rt dikategorikan dalam generalised autoregressive conditional
heteroskedastic atau GARCH (p,q) dengan model :
dimana p menggambarkan nilai GARCH, dan q menggambarkan nilai dari ARCH, ω > 0, ai > 0, i = 1, …, q; bj > 0, j = 1, …, p dan nilai ai atau bi > 0.
Dalam penerapannya, model yang sering digunakan adalah GARCH (1,1):
3.1.6.2.Perhitungan VaR
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 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. Perhitungan VaR dengan periode waktu yang berbeda-beda yaitu satu hari, tujuh hari dan 30 hari. Secara matematis VaR dapat didefinisikan sebagai berikut (Jorion 2002) :
dimana :
VaR = besarnya risiko B = Periode investasi
Zα = Titik kritik dalam tabel Z dengan selang kepercayaan 95 persen W = Besarnya investasi
28 3.2. Kerangka Pemikiran Operasional
Pusat Promosi dan Pemasaran Bunga/ Tanaman Hias Rawabelong merupakan instlasi Pusat Promosi dan Pemasaran Holtikultura yang merupakan salah satu Unit Pelaksana Teknis (UPT) Dinas Kelautan dan Pertanian Provinsi DKI Jakarta. Di instalasi ini merupakan pusat transaksi bunga potong baik bunga gunung, anggrek, bunga tabur, daun pelengkap rangkaian maupun aksessorisnya. Transaksi perdagangan bunga beserta aksessorisnya yang terjadi di Pasar Bunga Rawabelong mulai dari eceran sampai dengan jumlah besar.
Bunga krisan merupakan komoditas florikultura unggulan yang banyak ditanam dan dikembangkan oleh petani di Indonesia. Bunga krisan merupakan salah satu bunga yang ditawarkan di Pasar Bunga Rawabelong. Secara umum, harga bunga krisan cenderung berfluktuasi. Hal tersebut dikarenakan penawaran dan permintaan untuk bunga krisan sering berubah-ubah. Selain dipengaruhi oleh jumlah penawaran dan permintaannya, harga bunga krisan juga dipengaruhi oeh beberapa faktor yang lainnya. Kondisi-kondisi tersebut mengakibatkan ketidakpastian pada petani dan pedagang, terutama ketidakpastian pendapatan.
Berdasarkan data harga bunga krisan rata-rata yang terdapat di Pasar Bunga Rawabelong, harga bunga krisan cenderung mengalami fluktuasi yang cukup tinggi, kondisi tersebut dapat terlihat dari harga bunga krisan yang berubah- ubah setiap minggunya. Selain itu, terlihat bahwa terdapat selisih harga yang besar antara harga bunga krisan yang tertinggi dan harga bunga krisan yang terendah. Adanya kondisi yang tidak menentu tersebut, menunjukkan bahwa terdapat risiko yang harus ditanggung oleh pihak-pihak terkait yang mengusahakan komoditas tersebut seperti para pedagang bunga krisan, yang berarti bahwa adanya kemungkinan kerugian yang harus ditanggung para pedagang dalam mengusahakan bisnisnya.
Oleh karena itu, diperlukan pengukuran risiko untuk mengukur tingkat risiko yang dihadapi para pedagang bunga krisan. Dengan pengukuran risiko, diharapkan dapat membantu para pedagang bunga krisan untuk mengetahui besarnya risiko yang akan dihadapi serta mengetahui bagaimana cara meminimalisir risiko tersebut.
29 Pengukuran tingkat risiko yang dihadapi para pedagang bunga krisan di Pasar Bunga Rawabelong dapat dilakukan dengan metode peramalan time series
ARCH-GARCH. Dengan metode peramalan time series ARCH-GARCH akan terbentuk sebuah model yang dapat meramalkan kondisi harga pada bunga krisan. Metode ARCH-GARCH tersebut juga berhubungan dengan pengukuran tingkat risiko yang disebut Value at Risk (VaR). Dengan mengetahui tingkat risiko yang akan dihadapi tersebut, maka dapat diketahui besarnya kemungkinan kerugian yang dihadapi pedagang. Selain itu juga dapat diketahui bagaimana strategi yang dilakukan pedagang dalam menghadapi atau meminimalisir risiko yang akan dihadapi oleh para pedagang bunga krisan. Sehingga, hasil penelitian ini dapat memberikan masukan bagi para pedagang bunga krisan serta UPT Pasar Bunga Rawabelong selaku pengelola. Secara sistematik kerangka pemikiran operasional penelitian risiko harga pada bunga krisan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Kerangka Pemikiran Operasional
Fluktuasi Harga, Pasokan, dan Permintaan Bunga Krisan
Cipanas dan Krisan Pt
Risiko Harga Bunga Krisan Cipanas dan Krisan Pt
Kerugian yang Dihadapi Pedagang Bunga Krisan Cipanas dan Krisan Pt
Strategi Pedagang Bunga Krisan dalam Menghadapi atau
Meminimalisir Risiko
Unit Pelayanan Terpadu (UPT) Pasar Bunga Rawabelong, Jakarta
30
IV.
METODE PENELITIAN
4.1.Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan di Pasar Bunga Rawabelong, Jakarta Barat yang merupakan Unit Pelaksana Teknis (UPT) Pusat Promosi dan Pemasaran Holtikultura terbesar di Jakarta. Penelitian dilakukan pada bulan Mei-Juli 2012. Pemilihan lokasi penelitian ini dilakukan secara sengaja (purposive), hal tersebut dikarenakan pasar kembang Rawabelong merupakan salah satu sentra pemasaran bunga grosir di pulau Jawa yang membuat pasar bunga ini dijadikan sebagai acuan dalam menentukan harga bunga dan tanaman hias.
4.2.Data dan Instrumentasi
Data yang digunakan adalah data primer dan sekunder. Data sekunder diperoleh dari Kantor Pasar Bunga Rawa Belong Jakarta Barat berupa data time
series harga harian (Rp/ikat), pasokan harian (ikat), serta permintaan harian (ikat)
bunga krisan. Data harga harian merupakan data harga jual bunga krisan setiap harinya yang ditentukan oleh pedagang bunga krisan. Data pasokan harian merupakan data jumlah pasokan atau persediaan bunga krisan yang dimiliki oleh pedagang bunga krisan setiap harinya. Sedangkan data permintaan bunga krisan merupakan data jumlah permintaan atau jumlah pembelian bunga krisan yang dilakukan oleh konsumen setiap harinya. Jumlah data historis yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data dalam kurun waktu dua tahun, yaitu sejak Januari 2010 hingga Desember 2011 atau sebanyak 720 data. Data tersebut dijadikan input untuk meramalkan model dan mengukur besarnya tingkat risiko harga bunga krisan.
Data primer merupakan data yang didapat dari sumber pertama, misalnya dari individu atau perseorangan. Data primer penelitian ini diperoleh melalui hasil wawancara dengan dengan 30 pedagang bunga krisan di Pasar Bunga Rawabelong yang dipilih secara acak sebagai responden, serta pihak-pihak dari Unit Pelaksana Teknis (UPT) Rawabelong, Jakarta Barat. Data primer digunakan sebagai analisis tambahan menginterpretasikan output risiko bunga krisan serta menganalisis bagaimana mencari solusi dalam mengurangi risiko. Selain data primer dan data
31 sekunder informasi lain juga diperoleh dari berbagai sumber, seperti referensi buku, Dirjen Holtikultura, Badan Pusat Statistik, Unit Promosi dan Pemasaran Holtikultura Rawa Belong, Asosiasi Bunga Indonesia (Asbindo), penelitian kepustakaan, dan internet.
4.3.Metode Pengolahan dan Analisis Data
Data yang diperoleh dalam penelitian ini akan diolah dengan menggunakan metode analisis kuantitatif dan kualitatif. Metode analisis kuantitatif yang dilakukan dalam penelitian ini adalah analisis risiko dengan menggunakan model ARCH-GARCH. Model ARCH-GARCH digunakan untuk meramalkan volatilitas periode selanjutnya dan perhitungan VaR yang digunakan untuk menganalisis besarnya tingkat risiko. Analisis data diolah dengan menggunakan bantuan program Microsoft Excel dan Eviews 6.
Analisis kualitatif dianalisis secara deskriptif yang bertujuan untuk menganalisis alternatif strategi yang dihadapi oleh pedagang dalam mengatasi risiko harga pada bunga krisan di UPT Rawabelong. Analisis kualitatif ini menggunakan data kualitatif yang diperoleh dari hasil wawancara dengan pedagang bunga krisan di Pasar Bunga Rawabelong, serta pihak-pihak dari Unit Pelaksana Teknis (UPT) Rawabelong, Jakarta Barat.
4.4.Model ARCH-GARCH
Model ARCH-GARCH biasanya digunakan untuk melihat volatilitas atau fluktuasi dari data-data ekonomi. Pada penelitian ini, model ARCH-GARCH digunakan untuk mengukur tingkat risiko harga pada bunga krisan cipanas dan krisan pt. Pengaplikasian model ARCH-GARCH terdapat lima tahapan yang harus terpenuhi asumsi-asumsinya. Tahapan-tahapan tersebut, yaitu :
1. Identifikasi efek ARCH.
Dalam permodelan ARCH-GARCH didahului dengan identifikasi apakah suatu data atau model persaman rataan yang diamati mengandung heteroskedastisitas atau tidak. Ini dilakukan antara lain dengan mengamati beberapa ringkasan statistik dari persamaan rataan tersebut. Sebagai contoh bila data atau model persamaan rataan memiliki nilai kurtosis lebih dari tiga
32 menunjukkan gejala awal adanya heteroskedastisitas (Davidson dan MacKinnon, 2004 dalam Firdaus, 2008). Selain itu, pengujian adanya efek ARCH pada suatu model persamaan dapat dilakukan dengan mengamati nilai autokorelasi kuadrat residual dari model persamaan tersebut. Fungsi autokorelasi kuadrat residual digunakan untuk mendeteksi keberadaan efek ARCH. Jika nilai autokorelasi kuadrat residual dari suatu persaman signifikan, maka nilai tersebut mengindikasikan bahwa pada model persamaan tersebut terdapat efek ARCH. Keberadaan efek ARCH ditunjukkan dengan nilai autokorelasi kuadrat residual yang signifikan pada 15 beda kala pertama yang diperiksa dari perilaku ACF dan PACFnya. Selain itu, cara yang lebih terkuantifikasi dalam menguji ada tidaknya ARCH error adalah dengan menggunakan uji White Heteroscedasticity.
2. Estimasi model
Pada tahapan ini dilakukan simulasi beberapa model ragam dengan menggunakan model rataan yang telah didapatkan. Kemudian dilanjutkan dengan pendugaan parameter model. Pendugaan parameter dimaksudkan untuk mencari koefisien model yang paling sesuai dengan data. Penentuan dugaan parameter ARCH-GARCH dilakukan dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum secara iteratif. Dengan menggunakan Software
Eviews 6, estimasi nilai-nilai parameter dapat dilakukan. Selanjutnya dilakukan
pemilihan model terbaik. Kriteria model terbaik adalah memiliki ukuran kebaikan model yang besar dan koefisien yang nyata. Terdapat dua bentuk