ANALISIS KINERJA EKSPOR TEKSTIL DAN PRODUK
TEKSTIL (TPT) INDONESIA KE AMERIKA LATIN
PERIODE TAHUN 2009 SAMPAI 2013
NAUFAL ANHAR
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI
FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2016
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Kinerja Ekspor
Tekstil dan Produk Tekstil (TPT) Indonesia ke Amerika Latin Periode Tahun 2009
sampai 2013 adalah benar karya saya dengan arahan komisi pembimbing dan belum
diajukan dalam bentuk apapun 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, Maret 2016
Naufal Anhar
NIM H14120007
ABSTRAK
NAUFAL ANHAR. Analisis Kinerja Ekspor Tekstil dan Produk Tekstil
(TPT) Indonesia ke Amerika Latin Periode Tahun 2009 sampai 2013. Dibimbing
oleh SRI MULATSIH.
Amerika Latin merupakan pasar yang memiliki potensi cukup besar untuk
menjadi tujuan ekspor Indonesia, namun potensi tersebut belum dioptimalkan. TPT
adalah salah satu produk ekspor Indonesia ke Amerika Latin yang mengalami
pertumbuhan positif selama periode tahun 2009 sampai 2013, sehingga
menganalisis produk tersebut merupakan hal yang perlu dilakukan agar dapat
memperoleh keuntungan dari potensi pasar Amerika Latin. Penelitian ini bertujuan
menganalisis daya saing komparatif, dinamika pasar, menganalisis faktor-faktor
yang mempengaruhi ekspor, dan daya saing kompetitif serta strategi ekspor dari
TPT Indonesia. TPT Indonesia memiliki daya saing komparatif (RCA) yang kuat
di Amerika Latin. TPT Indonesia berada pada posisi falling star di Brazil, posisi
lost opportunity di Uruguay, dan posisi rising star di Argentina, Kolombia,
Paraguay, Peru, Panama, serta Venezuela. Hasil analisis gravity menunjukkan
bahwa variabel yang signifikan mempengaruhi nilai ekspor TPT Indonesia ke
Amerika Latin adalah GDP per kapita negara tujuan, populasi, tarif, dan jarak
ekonomi, sedangkan variabel nilai tukar tidak berpengaruh. Daya saing kompetitif
TPT Indonesia (porter’s diamond model) kuat, sedangkan strategi utama untuk
meningkatkan ekspor TPT adalah pencarian pasar baru bagi industri TPT Indonesia.
Kata kunci : daya saing, RCA, EPD, porter’s diamond model, gravity model
ABSTRACT
NAUFAL ANHAR. Performance Analysis of Export of Textile and Textile
Products (TPT) Indonesia to Latin America for the Period of 2009 to 2013.
Supervised by SRI MULATSIH.
Latin America is a potential market to become Indonesia's export destination,
but it is not yet optimized. TPT is one of Indonesia's export products to Latin
America that goes a positive growth during the period of 2009 to 2013. Thus the
analysis of the TPT export performance is needed to be done in order to having
benefit from the potential Latin American market. This study aims to analyze the
comparative competitiveness, market dynamics, factors affecting TPT exports and
competitiveness on the strategies of Indonesian textile. Indonesian TPT has a strong
of comparative competitiveness (RCA) for Latin America. Indonesian TPT is in a
position falling stars for Brazil, a position lost opportunity for Uruguay, and
positions rising star for Argentina, Colombia, Paraguay, Peru, Panama, and
Venezuela. Gravity analysis results show that the variables that significantly affect
the value of Indonesian textile exports to Latin America are the GDP per capita of
the destination countries, the population, tariffs, and economic distance, while the
exchange rate variable has no effect. Competitiveness on Indonesia TPT (porter's
diamond model) is strong, while the main strategy for increasing textile exports are
finding new markets for the Indonesian textile industry.
Keywords: competitiveness, RCA, EPD, porter's diamond models, gravity models
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Ekonomi
pada
Departemen Ilmu Ekonomi
ANALISIS KINERJA EKSPOR TEKSTIL DAN PRODUK
TEKSTIL (TPT) INDONESIA KE AMERIKA LATIN
PERIODE TAHUN 2009 SAMPAI 2013
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI
FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2016
NAUFAL ANHAR
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas
segala karunia-Nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Skripsi ini berjudul
“Analisis Kinerja Ekspor Tekstil dan Produk Tekstil (TPT) Indonesia ke Amerika
Latin Periode Tahun 2009 sampai 2013” dan merupakan salah satu syarat untuk
memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas
Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Dr. Ir. Sri Mulatsih, M.Sc.Agr selaku
dosen pembimbing yang telah memberikan bimbingan dan motivasi secara teknis
maupun teoritis. Penulis juga menyampaikan terima kasih kepada Dr. Muhammad
Findi Alexandi, S.E, M.Si sebagai penguji utama dan Dr. Eka Puspitawati, S.P,
M.Si sebagai penguji dari komisi pendidikan yang telah memberikan saran terkait
skripsi ini. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada kedua orang tua yaitu
Mamah Rita Agustina, dan Ayah Mahmud.
Penulis juga menyampaikan terima kasih kepada seluruh dosen dan staf
Departemen Ilmu Ekonomi. Keluarga besar Ekonomi Studi Pembangunan angkatan
49, teman-teman yang bersedia berbagi suka dan duka dalam penyusunan skripsi
ini kak Rhealin Hening Karatri, Kak Norman Erwindi, Kak Amin Riyadi, Monica
Shinta, Monica, Ngurah Krisna Bayu, dan teman-teman satu bimbingan Mia Ayu
Wardhani, Mira Marina, dan Fathya Nirmala Hanoum. Penulis berharap skripsi ini
dapat bermanfaat bagi semua pihak.
Bogor, Maret 2016
Naufal Anhar
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL x
DAFTAR GAMBAR x
DAFTAR LAMPIRAN x
PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 1
Perumusan Masalah 3
Tujuan Penelitian 4
Manfaat Penelitian 4
Ruang Lingkup Penelitian 4
TINJAUAN PUSTAKA 5
Teori Dasar 5
Penelitian Terdahulu 10
Kerangka Pemikiran 12
Hipotesis 12
METODE PENELITIAN 13
Jenis dan Sumber Data 13
Metode Analisis 13
Definisi Operasional 17
Pengujian Asumsi Model 17
HASIL DAN PEMBAHASAN 19
Gambaran Umum Industri TPT Indonesia 19
Analisis Daya Saing Komparatif dan Dinamika TPT Indonesia 21
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ekspor TPT Indonesia
ke Amerika Latin 22
Analisis Daya Saing Kompetitif dan Strategi Ekspor TPT Indonesia 25
KESIMPULAN DAN SARAN 29
Kesimpulan 29
Saran 29
DAFTAR PUSTAKA 30
LAMPIRAN 32
RIWAYAT HIDUP 37
DAFTAR TABEL
1. Jenis dan Sumber Data 13
2. Nilai RCA Tekstil dan Produk Tektil Indonesia ke Amerika Latin 21
3. Hasil EPD Produk Tekstil Indonesia ke Amerika Latin 22
4. Hasil Estimasi Gravity Model Ekspor TPT Indonesia
ke Amerika Latin 23
DAFTAR GAMBAR
1. GDP Total Negara Amerika Latin Tahun 2009-2013 1
2. Total Populasi Negara di Benua Amerika 2
3. Total Impor Amerika Latin dari Dunia 2
4. Proses Terjadinya Perdagangan Internasional 5
5. Matriks Posisi Daya Saing 15
6. Porter’s Diamond Model 16
7. Presentase Tenaga Kerja Sektoral Indonesia Tahun 2010 19
8. Tren Penyerapan Tenaga Kerja Pada Industri TPT 20
9. Tren Penyerapan Tenaga Kerja Pada Subsektor Industri
TPT Indonesia 20
DAFTAR LAMPIRAN
1. Hasil RCA TPT Indonesia ke Amerika Latin 32
2. Hasil EPD TPT Indonesia ke Amerika Latin 33
3. Data untuk Gravity Model 34
4. Hasil Uji Chow 35
5. Hasil Uji Hausman 35
6. Hasil Estimasi FEM 35
7. Hasil Uji Heteroskedastisitas 36
8. Hasil Uji Multikoliniearitas 36
9. Hasil Uji Normalitas 36
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kawasan Amerika Latin merupakan pasar yang sangat potensial dan masih
belum dioptimalkan oleh Indonesia sebagai tujuan ekspor nonmigas. Berdasarkan
data World Integrated Trade Solution, nilai ekspor total Indonesia ke Amerika Latin
pada tahun 2013 menempati posisi keempat diantara negara-negara ASEAN yaitu
sebesar US$ 30 milyar. Posisi pertama adalah Singapura dengan nilai ekspor
US$ 138 milyar, posisi kedua adalah Thailand dengan nilai ekspor US$ 58 milyar,
dan posisi ketiga adalah Malaysia dengan nilai ekspor sebesar US$ 39 milyar.
Berdasarkan hal tersebut, terlihat bahwa Indonesia belum memanfaatkan secara
optimal pasar di Amerika Latin. Indonesia yang tidak memanfaatkan secara optimal
pasar Amerika Latin merupakan sebuah kerugian besar, karena pasar Amerika Latin
merupakan pasar yang memiliki potensi besar sebagai tujuan ekspor Indonesia
dalam rangka melakukan diversifikasi pasar ekspor.
Sumber : UNCTADSTAT, 2016 (diolah).
Gambar 1 GDP Total Negara di Amerika Latin Tahun 2009 dan 2013
Amerika Latin dikatakan pasar yang cukup potensial karena dua hal yaitu
berdasarkan pertumbuhan GDP dan populasi yang relatif besar. Berdasarkan
Gambar 1 terlihat bahwa GDP negara-negara di kawasan Amerika Latin mengalami
pertumbuhan dari tahun 2009 ke tahun 2013. Sebagai contoh adalah Brazil yang
mengalami pertumbuhan GDP sebesar US$ 724.26 milyar selama periode tahun
2009 sampai 2013. Pertumbuhan ini mengindikasikan bahwa terjadi peningkatan
dayabeli dari Amerika Latin terhadap produk-produk luar negeri sehingga
permintaan produk luar negeri oleh negara tersebut meningkat.
Populasi merupakan hal lain yang menjadi alasan bahwa Amerika Latin
merupakan pasar yang potensial. Populasi yang besar menandakan bahwa konsumsi
dari negara tersebut tinggi. Konsumsi yang tinggi dapat menjadi indikasi bahwa
0.00
500.00
1000.00
1500.00
2000.00
2500.00
Mil
yar
US
D
Negara
2009 2013
2
impor yang dilakukan negara tersebut besar, sehingga populasi dapat menjadi dasar
dalam menentukan pasar yang potensial.
Sumber : UNCTADSTAT, 2016 (diolah).
Gambar 2 Total Populasi Negara di Benua Amerika
Negara-negara di kawasan Amerika Latin memiliki populasi penduduk yang
relatif besar. Berdasarkan Gambar 2, terlihat bahwa populasi Amerika Latin (South
America) adalah sebesar 447 684 555 jiwa atau sebesar 46 persen dari total populasi
negara di Benua Amerika pada tahun 2013. Populasi yang relatif besar ini
mengindikasikan bahwa konsumsi negara-negara di kawasan Amerika Latin
terhadap produk luar negeri adalah tinggi. Berdasarkan populasi yang besar dan
pertumbuhan GDP yang terjadi di Amerika latin, maka pasar Amerika Latin dapat
dikatakan pasar yang potensial. Hal ini juga dapat dilihat dari peningkatan impor
yang dilakukan oleh negara-negara di kawasan Amerika Latin.
Sumber : WITS, 2016 (diolah)
Gambar 3 Total Impor Amerika Latin dari Dunia
46%
17%
37%
South America Central America North America
3.6
4
5.2
1 6.2
7
6.4
4
6.5
7
2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3
MIL
YA
R U
SD
TAHUN
Amerika Latin Linear (Amerika Latin)
3
Berdasarkan Gambar 3, terlihat bahwa impor yang dilakukan oleh Amerika
Latin selama periode tahun 2009 sampai dengan 2013 mengalami tren pertumbuhan
yang positif, meskipun terjadi penurunan impor tahun 2013 dibandingkan tahun
sebelumnya. Berdasarkan hal tersebut, Indonesia harus bisa memanfaatkan potensi
pasar Amerika Latin secara maksimal sebagai alternatif diversifikasi pasar ekspor.
Potensi pasar yang besar dari negara-negara di kawasan Amerika Latin
tersebut merupakan peluang bagi Indonesia untuk memperluas dan meningkatkan
ekspor. Peluang ini juga ditunjang oleh sarana dan prasarana perdagangan yang
cukup memadai, dan free zone di Panama yang menjadi entry point bagi Indonesia
untuk memasuki seluruh kawasan Amerika Latin. Keinginan yang kuat dari negara-
negara di kawasan Amerika Latin untuk dapat meningkatkan hubungan kerjasama
dalam bidang perdagangan dengan Indonesia juga merupakan salah satu faktor
penunjang.
Tekstil dan Produk Tekstil (TPT) merupakan salah satu produk ekspor
Indonesia ke Amerika Latin yang mengalami peningkatan selama lima tahun
terakhir. Berdasarkan data World Integrated Trade Solution, selama periode tahun
2009 sampai 2013 terjadi peningkatan ekspor TPT Indonesia ke Amerika Latin
sebesar US$ 2.78 milyar. Negara-negara yang menjadi tujuan utama ekspor TPT
Indonesia di Amerika Latin adalah Brazil, Argentina, Kolombia, Paraguay, Peru,
Uruguay, Panama, dan Venezuela. Berdasarkan hal tersebut, TPT harus dijadikan
salah satu prioritas utama dalam ekspor ke Amerika Latin. Peningkatan kualitas dan
menjaga agar nilai ekspor TPT ke Amerika Latin terus meningkat harus menjadi
fokus utama pemerintah.
Perumusan Masalah
Berdasarkan penjelasan yang telah diuraikan, terlihat bahwa Amerika Latin
merupakan pasar yang menjanjikan bagi Indonesia. Salah satu cara yang dapat
dilakukan Indonesia untuk memanfaatkan secara maksimal dari peluang pasar
tersebut adalah dengan menjaga agar produk ekspor ke negara di kawasan Amerika
Latin tersebut tetap memberikan keuntungan yang besar bagi Indonesia.
Berdasarkan data World Integrated Trade Solution, TPT merupakan salah satu
produk ekspor Indonesia ke Amerika Latin yang mengalami pertumbuhan ekspor
positif, sehingga menjaga nilai ekspor TPT Indonesia ke Amerika Latin merupakan
hal yang harus dilakukan agar keuntungan maksimum dari potensi pasar Amerika
Latin dapat dicapai. Menganalisis dayasaing dan faktor yang memengaruhi ekspor
TPT Indonesia ke Amerika Latin merupakan hal yang penting untuk dilakukan agar
tujuan tersebut tercapai. Berdasarkan hal tersebut, berikut adalah rumusan masalah
dari penelitian ini.
1. Bagaimana gambaran umum industri TPT Indonesia ?
2. Bagaimana dayasaing komparatif dan dinamika TPT Indonesia di Amerika
Latin ?
3. Apa saja faktor-faktor yang memengaruhi ekspor TPT Indonesia ke
Amerika Latin ?
4. Bagaimana dayasaing kompetitif dan strategi ekspor TPT Indonesia ?
4
Tujuan Penelitian
Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah yang telah dijelaskan, maka
tujuan dari penelitian ini adalah seperti di bawah ini.
1. Mengetahui gambaran umum industri TPT Indonesia.
2. Menganalisis dayasaing komparatif dan dinamika TPT Indonesia di
Amerika Latin.
3. Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor TPT Indonesia ke
Amerika Latin.
4. Menganalisis dayasaing kompetitif dan strategi ekspor TPT Indonesia.
Manfaat Penelitian
Penelitian yang dilakukan ini diharapkan memberikan manfaat bagi berbagai
pihak, berikut merupakan manfaat dari penelitian ini.
1. Bagi penulis, penelitian ini dapat menambah wawasan dan pengetahuan
tentang perdagangan TPT ke Amerika Latin sebagai diversifikasi negara
tujuan ekspor.
2. Bagi pihak-pihak lain, penelitian ini dapat menjadi bahan referensi untuk
penelitian selanjutnya yang berkaitan dengan perdagangan.
Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini menganalisis dayasaing ekspor TPT Indonesia dilihat dari RCA,
dan Porter’s Diamond Model, menganalisis dinamika dengan EPD, serta
menganalisis sejumlah faktor yang memengaruhi ekspor TPT Indonesia ke
Amerika Latin dengan menggunakan metode analisis gravity model selama periode
tahun 2009 sampai 2013. Mitra dagang pada penelitian ini terdiri dari delapan
negara, yaitu Brazil, Argentina, Kolombia, Paraguay, Peru, Uruguay, Panama, dan
Venezuela. Komoditas yang menjadi objek penelitian ini adalah TPT dengan kode
Harmonized System (HS) 6109 yaitu kaos, singlet, kaos kutang lainnya, rajutan atau
kaitan.
5
TINJAUAN PUSTAKA
Teori Dasar
Teori Perdagangan Internasional
Perdagangan Internasional merupakan perdagangan yang dilakukan antar
negara. Setiap negara yang melakukan perdagangan Internasional bertujuan
mencari keuntungan dari perdagangan tersebut, Krugman (2004) mengungkapkan
bahwa alasan utama terjadinya perdagangan internasional adalah seperti berikut ini.
1. Negara-negara berdagang karena mereka berbeda satu sama lain.
2. Negara-negara melakukan perdagangan dengan tujuan untuk mencapai skala
ekonomi (economic of scale).
Suatu kegiatan perdagangan Internasional terjadi ditandai dengan adanya
kegiatan ekspor dan impor atau pertukaran komoditas antar dua negara atau lebih.
Kegiatan ini dapat terjadi karena adanya perbedaan permintaan dan penawaran serta
adanya perbedaan tingkat harga antar negara-negara tersebut. Secara grafis kegiatan
perdagangan internasional dapat dijelaskan melalui Gambar 4.
Sumber : Salvatore, 1997
Gambar 4 Proses Terjadinya Perdagangan Internasional
Keterangan :
Panel A = Berperan sebagai negara pengekspor
Panel B = Keseimbangan Perdagangan Internasional
6
Panel C = Berperan sebagai negara pengimpor
P1 = Harga keseimbangan di pasar negara A
P2 = Harga keseimbangan di Pasar Internasional
P3 = Harga keseimbangan di Pasar negara C
Gambar 4 memperlihatkan proses terjadinya perdagangan internasional.
Ketika harga pada P1, terjadi keseimbangan di negara A yaitu pada titik A (dalam
panel A). Pada saat tersebut tidak ada penawaran pada pasar internasional, hal
tersebut ditunjukkan dengan kurva penawaran (kurva S) yang berada pada titik A
yaitu pada saat X (komoditas) bernilai nol (dalam panel B). Ketika harga berada
pada P3, terjadi keseimbangan di negara C yaitu pada titik A (dalam panel C). Pada
saat tersebut tidak ada permintaan pada pasar internasional, hal tersebut ditunjukkan
dengan kurva permintaan (kurva D) yang berada pada titik A yaitu pada saat X
(komoditas) bernilai nol (dalam panel B). Ketika harga pada P3, terjadi excess
supply di negara A karena penawaran berada pada titik E dan permintaan berada
pada titik B yang menunjukkan komoditas X yang diproduksi lebih besar dari
komoditas X yang dikonsumsi (dalam panel A). Hal tersebut mendorong negara A
melakukan ekspor. Pada saat yang sama, terjadi excess demand di negara C karena
penawaran berada pada titik B dan permintaan berada pada titik E yang
menunjukkan bahwa komoditas X yang dikonsumsi lebih besar dari komoditas X
yang diproduksi (dalam panel C). Hal tersebut mendorong negara C melakukan
impor. Ekspor yang dilakukan negara A dan impor yang dilakukan negara C
menyebabkan terjadi perdagangan internasional sehingga terbentuk keseimbangan
di pasar internasional pada saat P2 yaitu pada titik E (dalam panel B).
Teori Revealed Comparative Advantage (RCA)
Revealed Comparative Advantage (RCA) merupakan sebuah indeks yang
digunakan untuk mengukur keuntungan maupun kerugian relatif komoditas tertentu
pada suatu negara yang tercermin pada pola perdagangannya, seperti pangsa pasar
ekspor. Metode yang pertama kali diperkenalkan oleh Ballasa pada tahun 1965 ini
didasari oleh konsep keunggulan komparatif Ricardian. Berdasarkan metode RCA,
perdagangan antarwilayah sebenarnya menunjukkan keunggulan komparatif yang
dimiliki oleh suatu wilayah. Variabel yang diukur pada metode ini meliputi kinerja
ekspor suatu produk pada wilayah tertentu terhadap total ekspor wilayah tersebut
yang kemudian dibandingkan dengan pangsa nilai produk dalam perdagangan dunia.
Metode RCA telah mengalami sejumlah revisi dan modifikasi. Namun pada
penelitian ini, metode RCA yang digunakan adalah sama dengan RCA originalnya
seperti yang pertama kali diperkenalkan oleh Ballasa pada tahun 1965. Keunggulan
metode RCA adalah mengurangi campur tangan pemerintah, sehingga keunggulan
komparatif suatu produk dari tahun ke tahun dapat terlihat jelas. Hal tersebut
menjadi alasan bahwa metode ini sesuai untuk meneliti dayasaing komparatif suatu
produk (Basri dan Munandar, 2010).
Porter’s Diamond Model
Teori keunggulan kompetitif pertama kali dikembangkan oleh Porter pada
tahun 1990. Keunggulan kompetitif suatu komoditas merupakan keunggulan yang
7
dapat dikembangkan dengan berbagai usaha, oleh karena itu keunggulan kompetitif
tidak menekankan pada kondisi alami suatu komoditas. Menurut Porter (1990),
dayasaing dapat diidentifikasikan dengan produktivitas, yakni tingkat output yang
dihasilkan untuk setiap input yang digunakan. Adapun faktor-faktor utama yang
menentukan dayasaing suatu komoditas adalah: (1) kondisi faktor; (2) kondisi
permintaan; (3) industri terkait dan penunjang; (4) strategi, struktur, dan persaingan
perusahaan. Terdapat dua hal yang menentukan interaksi antara keempat faktor
tersebut, yaitu kesempatan dan kebijakan pemerintah. Secara bersama faktor-faktor
tersebut membentuk sistem dalam peningkatan keunggulan dayasaing yang disebut
Porter’s Diamond Theory.
Export Product Dynamics
Salah satu indikator yang dapat memberikan gambaran yang baik tentang
tingkat dayasaing adalah Export Product Dynamics (EPD). Indikator ini mengukur
posisi pasar dari produk suatu negara untuk tujuan pasar tertentu. Ukuran ini
mempunyai kemampuan untuk membandingkan kinerja ekspor diantara negara-
negara di seluruh dunia. EPD juga menunjukkan dinamis atau tidaknya performa
suatu produk. Sebuah matriks EPD terdiri dari dayatarik pasar dan informasi
kekuatan bisnis. Dayatarik pasar dihitung berdasarkan pertumbuhan dari
permintaan sebuah produk untuk tujuan pasar tertentu, dimana informasi kekuatan
bisnis diukur berdasarkan pertumbuhan dari perolehan pasar (market share) sebuah
negara pada tujuan pasar tertentu. Kombinasi dari dayatarik pasar dan kekuatan
bisnis ini menghasilkan karakter posisi dari produk yang ingin dianalisis ke dalam
empat kategori. Keempat kategori itu adalah Rising Star, Falling Star, Lost
Opppotunity, dan Retreat (Bappenas, 2009).
Konsep Gravity Model
Gravity Model adalah model yang digunakan untuk menganalisis faktor –
faktor ekonomi yang memengaruhi perdagangan antara dua negara. Model yang
dibentuk berdasarkan hukum gravitasi Newton ini diaplikasikan untuk
menganalisis terjadinya aliran perdagangan antarnegara. Selain aplikasi dalam
aliran perdagangan, model ini juga diaplikasikan dalam ilmu sosial lainnya seperti
transportasi dan perpindahan penduduk antar kota bahkan benua. Model ini telah
sukses secara empiris dalam menjelaskan terjadinya arus perdagangan antar negara,
tetapi alasan yang diterima secara teoritis masih diperdebatkan. Menurut model ini,
barang ekspor dari negara i ke negara j diterangkan oleh ukuran ekonomi masing-
masing negara (GDP), jumlah populasi, dan jarak ekonomi masing-masing negara
(Bergstrand, 1985).
Variabel pendukung atau penghambat aliran perdagangan antaranegara
pengimpor dengan negara pengekspor adalah adanya GDP, nilai tukar, jarak
ekonomi, populasi, dan tarif.
Gross Domestic Product adalah jumlah barang dan jasa yang diproduksi di
dalam suatu negara selama periode ekonomi tertentu. GDP dapat juga digunakan
untuk mengukur pendapatan setiap orang dalam perekonomian dan pengeluaran
total terhadap output barang dan jasa dalam perekonomian. Berdasarkan model
gravitasi, semakin besar GDP yang dihasilkan suatu negara mengindikasikan
8
semakin besar pula kemampuan negara tersebut untuk melakukan perdagangan
sehingga GDP baik yang dimiliki negara pengekspor maupun pengimpor akan
memengaruhi volume perdagangan antara kedua negara.
Menurut Mankiw (2003), nilai tukar adalah tingkat harga yang disepakati
penduduk kedua negara untuk saling melakukan perdagangan. Kebijakan
perdagangan internasional suatu negara akan dipengaruhi oleh peningkatan maupun
penurunan nilai tukar. Nilai tukar dapat dibagi menjadi dua jenis yaitu nilai tukar
nominal dan nilai tukar riil. Nilai tukar nominal merupakan harga relatif mata uang
dua negara sedangkan nilai tukar riil merupakan harga relatif dari barang-barang
diantara dua negara.
Apresiasi merupakan peristiwa menguatnya nilai tukar mata uang secara
otomatis akibat bekerjanya mekanisme pasar sehingga menyebabkan harga produk
luar negeri menjadi lebih murah dibanding produk domestik, sedangkan depresiasi
merupakan peristiwa melemahnya nilai tukar mata uang secara otomatis akibat
bekerjanya mekanisme pasar sehingga menyebabkan harga produk domestik
menjadi lebih murah dari harga produk luar negeri.
Jarak adalah faktor geografis yang menjadi variabel utama dalam gravity
model untuk analisis aliran perdagangan bilateral. Variabel jarak ini merupakan
indikasi dari biaya transportasi yang dihadapi oleh suatu negara dalam melakukan
suatu ekspor. Semakin jauh jarak, semakin besar biaya transportasi dan semakin
rendah nilai ekspornya. Jika biaya transportasi terlalu mahal maka nilai
perdagangan akan menurun bersamaan dengan penurunan keuntungan. Adapun
jarak yang digunakan dalam penelitian ini adalah jarak ekonomi.
Jumlah penduduk menjadi salah satu faktor penentu dalam permintaan ekspor.
Semakin banyaknya jumlah penduduk suatu negara, maka semakin banyak juga
permintaan negara tersebut terhadap suatu barang untuk memenuhi kebutuhan
masyarakatnya (cateris paribus). Kenaikan jumlah penduduk akan menggeser
kurva permintaan ke kanan atas dan memperlihatkan bahwa dengan naiknya jumlah
penduduk maka jumlah komoditas yang diminta pada setiap tingkat harga akan
lebih banyak (Lipsey, 1993).
Tarif merupakan pajak yang dibebankan secara tidak langsung kepada
barang-barang perdagangan. Tarif yang dibebankan kepada komoditas-komoditas
yang diperdagangkan dapat dibagi menjadi dua jenis tarif, yaitu tarif impor dan tarif
ekspor. Dua tarif tersebut dapat dikategorikan menjadi tarif spesifik atau tarif ad
valorem dan tarif single-stage atau multi-stage. Tarif spesifik adalah pajak yang
dikenakan untuk unit barang impor, sedangkan tarif ad valorem adalah pajak dalam
presentase dari nilai barang impor.
Ketika tarif spesifik dikenakan maka harga domestik setelah impor akan
memiliki nilai yang dapat dirumuskan seperti di bawah ini.
PD = Pm + ts
Dimana
PD = Harga domestik setelah impor yang dikenakan tarif
Pm = Harga impor dunia
ts = Tarif spesifik
Ketika tarif ad valorem dikenakan maka harga domestik setelah impor akan
memiliki nilai yang dapat dirumuskan seperti di berikut ini.
9
PD = Pm (1 + ta)
Dimana
PD = Harga domestik setelah impor yang dikenakan tarif
Pm = Harga impor dunia
ta = TIngkat pajak
Keuntungan dari penggunaan tarif ad valorem adalah dapat menyesuaikan
dengan sendirinya dalam periode inflasi, karena ketika mengenakan tarif pada
tingkat yang telah ditentukan maka nilai riil dari tarif tersebut akan tetap.
Teori Model Data Panel
Metode data panel merupakan model ekonometrika yang menggabungkan
informasi yang diperoleh dari data time series dan data cross section. Penggunaan
data panel ini memiliki dua keuntungan (Firdaus, 2011), diantaranya seperti di
berikut ini.
1. Jumlah observasi menjadi lebih besar. Marginal effect dari peubah penjelas
dilihat dari dua dimensi (individu dan waktu) sehingga parameter yang
diestimasi akan lebih akurat dibandingkan dengan model lain. Secara teknis
menurut Hsiao (2004), data panel dapat memberikan data yang informatif,
mengurangi kolinearitas antarpeubah serta meningkatkan derajat kebebasan
yang artinya meningkatkan efisiensi.
2. Keuntungan yang lebih penting dari penggunaan data panel adalah
mengurangi masalah identifikasi. Data panel lebih baik dalam
mengidentifikasi dan mengukur efek yang secara sederhana tidak dapat
diatasi dalam data cross section saja atau time series saja. Data panel mampu
mengontrol heterogenitas individu. Metode estimasi yang dilakukan dapat
secara eksplisit memasukkan unsur heterogenitas individu dengan metode ini.
Data panel juga lebih baik untuk studi dynamics of adjustment. Hal ini
berkaitan dengan observasi pada cross section yang sama secara berulang,
sehingga data panel lebih baik dalam mempelajari perubahan dinamis.
Pada analisis data panel, terdapat tiga pendekatan yang terdiri dari pendekatan
kuadrat terkecil (pooled least square), model efek tetap (fixed effects model), dan
model efek acak (random effects model). Pada pendekatan effects model dan
random effects model dibedakan berdasarkan ada atau tidaknya korelasi antara
komponen error dengan peubah bebas (regressor).
Gujarati (2003) menjabarkan model regresi untuk data panel sebagai berikut :
Pooled Least Square
Yit = α0 + α1X1it + α2X2it + ... + αpXpit + µit
Fixed Effect
Yit = α0 + α1X1it + α2X2it + ... + αpXpit + α1D1 + α2D2 + ... + αpDp + µit
Random Effect
Yit = α0 + α1X1it + α2X2it + ... + αpXpit + eit + µit
10
Nilai i adalah banyaknya kumpulan data cross section dan nilai t adalah
banyaknya kumpulan data time series. Pengujian yang dilakukan untuk mengetahui
kesesuaian model apakah menggunakan Pooled Least Square atau Fixed Effect
melalui pengujian Chow Test atau Likelihood Ratio test dengan hipotesis berikut
ini.
H0 = model mengikuti Pool
H1 = model mengikuti Fixed
Statistik uji F atau Chi-Kuadrat.
Pengujian yang dilakukan untuk mengetahui kesesuaian model apakah
menggunakan Fixed Effect atau Random Effect melalui pengujian Hausman test
dengan hipotesis seperti di bawah ini.
H0 = model mengikuti Random effect
H1 = model mengikuti Fixed effect
Statistik uji Hausman.
Penelitian Terdahulu
Eita dan Jordan (2007) dalam jurnal “South Africa Exports of Metal and
Articles of Base Metal: A Gravity Approach”, menganalisis sejumlah faktor yang
memengaruhi aliran ekspor baja dan barang berbasis baja Afrika Selatan ke 33
negara tujuan ekspor selama periode tahun 1995 sampai 2004. Faktor-faktor yang
dianalisis adalah nilai ekspor produk metal Afrika Selatan sebagai variabel
dependen, GDP Afrika Selatan, GDP negara pengimpor, populasi Afrika Selatan,
populasi negara importir, jarak ekonomi, dummy variable negara-negara benua
Afrika, dan dummy variable negara anggota South African Development
Community (SADC). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
Gravity Model dengan Fixed Effect Model (FEM).
Hasil dari penelitian ini yaitu bahwa GDP Afrika Selatan, GDP negara
importir, dan populasi Afrika Selatan signifikan memengaruhi ekspor produk metal
Afrika Selatan dan berhubungan positif. Jarak ekonomi dan dummy variable
signifikan memengaruhi ekspor produk metal dan berhubungan negatif. Variabel
yang tidak signifikan adalah populasi negara importir.
Dilanchiev (2012) dalam jurnal “Empirical Analysis of Georgian Trade
Pattern: Gravity Model” menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor
Georgia ke negara tujuan selama periode tahun 2000 sampai 2011. Faktor-faktor
yang dianalisis adalah nilai ekspor Georgia sebagai variabel dependen, GDP negara
importir, populasi negara importir, nilai tukar riil Georgia dengan negara importir,
jarak geografis, dan dummy variable negara anggota EU sebagai variabel
independen. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Gravity
Model.
Hasil dari penelitian ini yaitu bahwa GDP negara importir, populasi negara
importir, dan dummy variable negara anggota EU berpangaruh signifikan dan
berhubungan positif. Jarak ekonomi dan nilai tukar berpengaruh signifikan dan
berpengaruh negatif.
Chintia (2008) dalam penelitiannya yang berjudul “Faktor-Faktor yang
Memengaruhi Permintaan Ekspor TPT Indonesia ke Uni Eropa” menganalisis
secara deskriptif perkembangan ekspor TPT Indonesia ke Uni Eropa dan
11
menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan ekspor TPT Indonesia di
Uni Eropa selama periode tahun 1978 sampai 2007. Faktor yang dianalisis dalam
penelitian ini adalah volume ekspor TPT Indonesia ke Uni Eropa dengan kode HS
621040 serat, benang, kain, pakaian jadi, produk jadi lainnya, termasuk permadani
sebagai variabel dependen, GDP per kapita Uni Eropa, Harga ekspor TPT Indonesia,
Harga ekspor TPT India, nilai tukar, dan kuota sebagai variabel dependen. Metode
yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode regresi linier berganda dengan
teknik Ordinary Least Square (OLS).
Hasil dari penelitian ini untuk analisis deskriptif perkembangan ekspor TPT
Indonesia ke Uni Eropa adalah adanya kecenderungan ekspor TPT Indonesia ke
Uni Eropa mengalami peningkatan dari tahun 1978 sampai 2004. Kecenderungan
penurunan permintaan ekspor TPT di Uni Eropa hanya terjadi setelah
dihapuskannya kebijakan kuota yaitu setelah tahun 2004. Hasil analisis terkait
faktor-faktor yang memengaruhi ekspor TPT Indonesia ke Uni Eropa yaitu GDP
per kapita Uni Eropa, dan kuota berpengaruh signifikan serta berhubungan positif.
Harga ekspor TPT Indonesia, dan nilai tukar berpengaruh signifikan dan
berhubungan negatif. Harga ekspor TPT India tidak berpengaruh signifikan.
Amelia (2009) dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis Dayasaing Jahe
Indonesia di Pasar Internasional” menganalisis terkait dayasaing jahe Indonesia di
pasar internasional, dengan tujuan untuk melihat struktur pasar jahe dunia dan
perilaku pasar produsen Indonesia dalam perdagangan Internasional. Metode
analisis yang digunakan adalah Porter’s Diamond Model, dan Revealed
Comparative Advantage (RCA). Berdasarkan hasil analisis RCA, komoditas jahe
Indonesia memiliki dayasaing yang kuat pada tahun 2000 sampai 2004. Mulai tahun
2005, dayasaing Indonesia di empat negara tujuan ekspor utama menjadi rendah
dengan nilai RCA kurang dari satu. Hal tersebut dikarenakan adanya penurunan
ekspor yang disebabkan oleh penurunan kualitas jahe Indonesia. Berdasarkan
analisis Porter’s Diamond Model, komoditas jahe memiliki keunggulan dan
kelemahan dari setiap komponen dayasaing. Keunggulan komoditas jahe Indonesia
yang dapat meningkatkan dayasaing adalah sumberdaya alam, permintaan luar
negeri, industri terkait dan pendukung, peranan pemerintah, peranan kesempatan
juga persaingan dan struktur pasar sedangkan komponen sumberdaya modal,
sumberdaya manusia, ilmu pengetahuan dan teknologi, sumberdaya, infrastruktur,
dan kondisi permintaan domestik menjadi kelemahan.
Tanujaya (2012) menganalisis dayasaing ekspor produk perkebunan terpilih
Indonesia di sejumlah negara Amerika Latin. Metode analisis yang digunakan
adalah analisis deskriptif, Revealed Comparative Advantage (RCA), dan Export
Product Dynamic (EPD), dan regresi data panel. Hasil penelitian menunjukkan
komoditas kelapa sawit Indonesia memiliki dayasaing di Argentina, Brazil, dan
Meksiko. Komoditas cokelat memiliki dayasaing di Argentina, Brazil, Meksiko,
dan Venezuela, meskipun terdapat trend penurunan permintaan cokelat Indonesia
di negara yang diteliti. Sementara itu, komoditas karet memiliki dayasaing pada
seluruh negara di kawasan Amerika Latin.
Penelitian ini memiliki sejumlah perbedaan apabila dibandingkan dengan
penelitian sebelumnya. Perbedaan pertama yaitu TPT yang digunakan adalah TPT
dengan HS 6109 (kaos, singlet, kaos kutang lainnya, rajutan atau kaitan). Perbedaan
kedua adalah negara yang dianalisis merupakan negara-negara yang berada di
kawasan Amerika Latin. Perbedaan ketiga adalah alat analisis untuk dayasaing
12
Amerika Latin Sebagai Pasar Potensial
Gambaran Umum Industri TPT Indonesia
menggunakan metode RCA, dan Porter’s Diamond Model, analisis dinamika pasar
menggunakan EPD, sedangkan untuk analisis faktor-faktor yang memengaruhi
ekspor TPT adalah metode Gravity dengan pendekatan data panel.
Kerangka Pemikiran
Hipotesis
Hipotesis penelitian ini berupa dugaan signifikansi dan tanda dari variabel-
variabel yang memengaruhi ekspor TPT Indonesia ke sejumlah negara di kawasan
Amerika Latin. Berikut adalah hipotesis penelitian yang digunakan dalam
penelitian ini.
1. GDP per kapita negara pengimpor diduga signifikan memengaruhi nilai
ekspor TPT dan memiliki hubungan yang positif
2. Populasi negara pengimpor diduga signifikan memengaruhi nilai ekspor
TPT dan memiliki hubungan yang positif
3. Nilai tukar riil efektif negara pengimpor diduga signifikan memengaruhi
nilai ekspor TPT dan memiliki hubungan yang negatif
4. Tarif impor negara pengimpor diduga signifikan memengaruhi nilai
ekspor TPT dan memiliki hubungan yang negatif
5. Jarak ekonomi diduga signifikan memengaruhi nilai ekspor TPT dan
memiliki hubungan yang negatif
6. TPT Indonesia diduga memiliki dayasaing yang kuat di Amerika Latin
Ekspor TPT Indonesia Ke Amerika Latin
Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor
TPT Indonesia Ke Amerika Latin
Dayasaing dan dinamika TPT Indonesia
di Amerika Latin
Rekomendasi Kebijakan untuk Meningkatkan kinerja Ekspor Produk Tekstil
Indonesia ke Amerika Latin
RCA, Porter’s Diamond Model, EPD Gravity Model
13
METODE PENELITIAN
Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang
diperoleh dari United Nations Conferences on Trade and Development,
TRADEMAP, World Integrated Trade Solution, dan CEPII selama periode tahun
2009 sampai 2013. Rincian terkait jenis dan sumber data dapat dilihat pada Tabel
1.
Tabel 1 Jenis dan Sumber Data
Jenis Data Definisi Satuan Sumber Data
Nilai Ekspor TPT
HS 6109
Besar nilai ekspor TPT
per tahun
US$ TRADEMAP
GDP per kapita GDP per kapita negara
pengimpor
US$ United
Nations
Conferences
on Trade and
Development
Populasi Populasi negara
pengimpor
Jiwa United
Nations
Conferences
on Trade and
Developement
Nilai Tukar Nilai Tukar Riil Efektif
negara importir
terhadap US$
Per US$ United
Nations
Conferences
on Trade and
development
Tarif Impor Tarif Impor negara
importir
Persentase
(%)
World
Integrated
Trade
Solution
Jarak Geografis Jarak geografis antara
Indonesia dengan
negara tujuan ekspor
Km CEPII
Metode Analisis
Revealed Comparative Advantage (RCA)
Metode RCA digunakan untuk mengetahui dayasaing yang dimiliki TPT
Indonesia di pasar Amerika Latin. Rumus RCA yang digunakan sama dengan yang
dinyatakan oleh Ballasa yaitu seperti pada persamaan 1.
14
RCA =
t
i
t
i
W
W
X
X
... (1)
Dengan ;
iX = Nilai ekspor TPT Indonesia ke Amerika Latin (US$)
tX = Nilai total ekspor Indonesia ke Amerika Latin (US$)
iW = Nilai ekspor TPT dunia ke Amerika Latin (US$)
tW = Nilai total ekspor dunia ke Amerika Latin (US$)
Terdapat dua kemungkinan hasil yang dapat diperoleh dalam metode RCA,
yaitu seperti di bawah ini.
1. Nilai RCA yang diperoleh bernilai lebih dari satu (RCA>1). Hal tersebut
berarti Indonesia memiliki keunggulan komparatif di atas rata-rata dunia
sehingga TPT Indonesia memiliki dayasaing yang kuat.
2. Nilai RCA yang diperoleh kurang dari satu (RCA<1), yang berarti bahwa
Indonesia memiliki keunggulan komparatif di bawah rata-rata dunia
sehingga TPT Indonesia memiliki dayasaing yang lemah.
Export Product Dynamics (EPD)
Pendekatan Export Product Dynamic (EPD) digunakan untuk
mengidentifikasi dinamika TPT Indonesia di pasar Amerika Latin. Kedinamisan ini
secara spesifik mengidentifikasi tingkat pertumbuhan ekspor TPT Indonesia.
Pertumbuhan dari TPT Indonesia secara berkelanjutan dalam jangka panjang
menandakan bahwa TPT menjadi sumber penting pendapatan ekspor Indonesia.
Terdapat empat kategori posisi dari produk TPT pada suatu pasar. Keempat
kategori tersebut adalah Rising Star, Lost Opportunity, Falling Star, dan Retreat.
Rising Star merupakan posisi tertinggi atau dapat dikatakan sebagai posisi pasar
yang paling ideal. Lost Opportunity merupakan kondisi pasar dengan penurunan
pangsa pasar ekspor yang tidak diharapkan, sehingga kehilangan kesempatan
pangsa ekspor produk TPT yang dihasilkan dalam perdagangan Internasional.
Falling Star merupakan kondisi dimana terjadi peningkatan pangsa pasar ekspor,
namun tidak diikuti oleh peningkatan permintaan terhadap produk TPT. Retreat
merupakan kondisi dimana produk TPT Indonesia tidak diinginkan lagi oleh pangsa
pasar, sehingga terjadi pangsa ekspor dan permintaan produk yang negatif.
15
X
Y
Gambar 5 Matriks Posisi Dayasaing
Sumbu X : Pertumbuhan pangsa pasar ekspor TPT Indonesia di Amerika Latin
∑𝑛
𝑡 = 1
((𝑋𝑖
𝑋𝑡)𝑡 𝑥 100% − (
𝑋𝑖
𝑋𝑡)𝑡−1 𝑥 100%)
𝑛 − 1 ... (2)
Sumbu Y : Pertumbuhan pangsa produk TPT di Amerika Latin
∑𝑛
𝑡 = 1
((𝑊𝑖
𝑊𝑡)𝑡 𝑥 100% − (
𝑊𝑖
𝑊𝑡)𝑡−1 𝑥 100%)
𝑛 − 1 ... (3)
Dimana
Xi = Nilai ekspor TPT Indonesia ke Amerika Latin (US$)
Xt = Nilai total ekspor Indonesia ke Amerika Latin (US$)
Wi = Nilai ekspor TPT dunia ke Amerika Latin (US$)
Wt = Nilai ekspor total dunia ke Amerika Latin (US$)
t = Jumlah tahun analisis yang digunakan
Porter’s Diamond Model
Menurut Porter (1990), dayasaing dapat diidentifikasikan dengan
produktifitas, yakni tingkat output yang dihasilkan untuk setiap input yang
digunakan. Adapun faktor-faktor utama yang menentukan dayasaing suatu
komoditas adalah: (1) kondisi faktor; (2) kondisi permintaan; (3) industri terkait
dan penunjang; (4) strategi, struktur, dan persaingan perusahaan. Terdapat dua hal
yang menentukan interaksi antara keempat faktor tersebut, yaitu kesempatan dan
kebijakan pemerintah. Faktor-faktor tersebut secara bersama membentuk sistem
dalam peningkatan keunggulan dayasaing yang disebut Porter’s Diamond Theory.
Lost Opportunity
Rising Star
Retreat Falling Star
16
Gambar 6 Porter’s Diamond Model
Hasil analisis faktor utama penentu yang diperoleh selanjutnya ditetapkan
faktor yang menjadi keunggulan dan faktor yang menjadi kelemahan bagi
dayasaing TPT Indonesia. Faktor yang menjadi keunggulan dalam menentukan
dayasaing dilambangkan dengan (+) sedangkan faktor yang menjadi kelemahan
disimbolkan dengan (-). Hasil keseluruhan interaksi antar faktor yang saling
mendukung sangat menentukan perkembangan yang dapat menjadi competitive
advantage produk manufaktur.
Gravity Model
Gravity Model adalah model yang digunakan untuk menganalisis faktor-
faktor ekonomi yang memengaruhi perdagangan antara dua negara. Model yang
dibentuk berdasarkan hukum gravitasi Newton ini diaplikasikan untuk
menganalisis terjadinya aliran perdagangan antar negara. Perumusan model ini
didapat dari perumusan umum gravitasi Newton dalam bidang fisika yang
menyatakan bahwa “interaksi antar dua variabel adalah sebanding dengan
massanya dan berbanding terbalik dengan jarak antara objek”.
Berdasarkan persamaan tersebut, model gravitasi mengasumsikan bahwa
hubungan perdagangan antarnegara sangat terpengaruh oleh jarak antarnegara yang
melakukan perdagangan tersebut. Hal ini mengindikasikan bahwa jarak merupakan
hal penting dalam menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi hubungan
perdagangan antarnegara. Gravity model pada penelitian ini seperti pada persamaan
4. LnNEit = α0 + α1LnGDPCTit + α2LnPopit + α3LnNTit + α4Tarifit + α5LnJEit + eit ... (4)
Dimana :
NEit = Nilai ekspor TPT Indonesia ke negara i pada tahun t (US$)
GDPCTit = GDP per kapita negara tujuan ekspor pada tahun t (US$)
Popit = Populasi negara tujuan ekspor pada tahun t (orang)
NTit = Nilai tukar riil negara importir pada tahun t (per US$)
Tarifit = Tarif impor negara importir (%)
JEit = Jarak ekonomi Indonesia ke negara i pada tahun t (Km)
α0 = Intersep
α1 – α5 = Koefisien
eit = Error term
Ln = Logaritma natural
Kebijakan
Pemerintah
Strategi, Struktur,
dan Persaingan
Industri Terkait
dan Penunjang
Kondisi Faktor Kondisi
Permintaan
Kesempatan
17
Jarak ekonomi diperoleh dengan menggunakan rumus pada persamaan 6.
𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝐸𝑘𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖 = 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑔𝑒𝑜𝑔𝑟𝑎𝑓𝑖𝑠 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑟𝑎 𝑥 𝐺𝐷𝑃 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑟𝑎 𝑗
∑ 𝐺𝐷𝑃 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑟𝑎 𝑗 … (6)
Definisi Operasional
Definisi operasional dari masing-masing variabel dalam penelitian dijelaskan
seperti dibawah ini.
1. Nilai ekspor TPT merupakan nilai ekspor TPT Indonesia ke delapan negara
Amerika Latin berdasarkan HS 4 digit dengan kode 6109 (kaos, singlet,
kaos kutang lainnya, rajutan atau kaitan) dalam periode tahun 2009 sampai
2013. Data nilai ekspor diubah dalam bentuk logaritma natural (ln).
2. Nilai GDP per kapita delapan negara di Amerika Latin dengan satuan
US$ dalam periode tahun 2009 sampai 2013. Data GDP per kapita delapan
negara Amerika Latin diubah dalam bentuk logaritma natural (ln).
3. Populasi delapan negara di Amerika Latin dengan satuan juta jiwa dalam
periode tahun 2009 sampai 2013. Data populasi delapan negara di Amerika
Latin diubah dalam bentuk logaritma natural (ln).
4. Nilai tukar riil efektif delapan negara di Amerika Latin terhadap US$ dalam
periode tahun 2009 sampai 2013. Data nilai tukar riil delapan negara di
Amerika Latin diubah dalam bentuk logaritma natural (ln).
5. Tarif impor negara importir dalam persen (%) selama periode tahun 2009
sampai 2013.
6. Jarak ekonomi antara Indonesia dengan negara tujuan ekspor dengan satuan
kilometer. Data jarak ekonomi diubah dalam bentuk logaritma natural (ln).
Pengujian Asumsi Model
Tiga asumsi yang harus diuji dalam model analisis regresi yaitu
heteroskedastisitas, multikolinieritas, autokorelasi, dan normalitas.
Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah salah satu penyimpangan pada asumsi klasik
statistika. Heteroskedastisitas terjadi jika ragam sisaan tidak konstan. Masalah ini
sering terjadi jika ada penggunaan data cross section dalam estimasi model, namun
dapat terjadi juga dalam data time series. Salah satu cara mengatasi masalah ini
yaitu dengan metode Generalized Least Square (GLS) yang merupakan metode
kuadrat terkecil yang terboboti, dimana model ditransformasikan dengan
memberikan bobot pada data asli (Juanda 2009).
Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas menyebabkan R-Squared tinggi, tetapi sedikit koefisiennya
yang nyata bahkan hubungan dapat terbalik. Cara mendeteksinya dengan
Spearman’s Rho Correlation, apabila angka korelasi lebih kecil dari 0,8 maka dapat
dikatakan terbebas dari masalah multikolinieritas.
18
Uji Autokorelasi
Uji ini dilakukan dengan cara membandingkan Durbin Watson (DW) hasil
estimasi dengan DW tabel. Jika nilai DW berada pada area non-autokorelasi
mendekati dua maka dapat disimpulkan bahwa model tersebut bebas dari masalah
autokorelasi.
Uji Normalitas
Uji ini dilakukan untuk mengidentifikasi error term apakah terdistribusi
secara normal atau tidak. Cara mendeteksi uji normalitas ini yaitu dengan melihat
nilai probabilitas yang dihasilkan. Nilai probabilitas yang lebih dari taraf nyata
(5%) dapat dinyatakan bahwa model tersebut menyebar secara normal.
19
HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran Umum Industri TPT Indonesia
Industri TPT termasuk dalam industri pengolahan dan merupakan salah satu
industri perintis serta tulang punggung manufaktur Indonesia. Industri TPT juga
termasuk dalam industri yang bersifat padat karya sehingga industri ini dapat
menyerap tenaga kerja yang besar. Rata-rata setiap pertumbuhan satu persen,
industri TPT akan menyerap sekitar 10 000 tenaga kerja. Data pada Gambar 7 yang
bersumber dari Asosiasi Pertekstilan Indonesia (API) menunjukkan bahwa pada
tahun 2010 industri pengolahan menyerap 12.8 persen tenaga kerja Indonesia atau
sekitar 13 850 594 orang. Data tersebut juga menunjukkan bahwa dari 12.8 persen
tersebut, jumlah tenaga kerja yang bekerja pada sektor industri TPT mencapai 10.13
persen atau sekitar 1 403 065 orang. Terjadi penurunan proporsi penyerapan tenaga
kerja industri TPT di tahun 2010, pada tahun 2009 proporsi penyerapan tenaga kerja
industri TPT terhadap total tenaga kerja industri pengolahan yaitu 10.60 persen.
Sumber : Asosiasi Pertekstilan Indonesia, 2010
Gambar 7 Presentase Tenaga Kerja Sektoral Indonesia Tahun 2010 (orang)
Industri TPT yang merupakan salah satu jenis industri yang bersifat padat
karya pada dasarnya membutuhkan tenaga kerja yang cukup besar. Berdasarkan
Gambar 8, terlihat bahwa perkembangan jumlah tenaga kerja yang diserap oleh
sektor TPT mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Tren penyerapan tenaga
kerja yang semakin meningkat pada industri TPT selama periode tahun 2006
sampai dengan 2010 menunjukkan bahwa industri TPT memiliki peran penting
dalam menekan angka pengangguran. Tingginya tingkat penyerapan tenaga kerja
tersebut menjadi indikasi bahwa industri TPT dapat dijadikan pemerintah sebagai
salah satu cara untuk menekan tingginya angka pengangguran yang terjadi di
Indonesia (Asmara et al, 2012).
1.60%
14.70%
38.30%
12.80%
1.20%
0.20%
5.20%
20.80%
0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00% 35.00% 40.00% 45.00%
Finance, Insurance, Rental, Buildings, Land, and Business
Servicess
Community Service, Social, and Individual
Agriculture, Forestry, Hunting, and Fishing
Manufacturing Industry
Mining, and Quarrying
Electricity, Gas, and Water
Building
Wholesale, Retail, Restaurants, and Hotels
Textile & Clothing Industry
10.13% (1 403 065 worker)
(13 850 594 worker)
20
Sumber : Badan Pusat Statistik (BPS)
Gambar 8 Tren Penyerapan Tenaga Kerja pada Industri TPT Periode Tahun 2006
sampai 2010
Penyerapan tenaga kerja pada industri TPT jika dilihat berdasarkan masing-
masing subsektor terjadi fluktuasi setiap tahunnya namun tidak signifikan.
Berdasarkan Gambar 9, terlihat bahwa subsektor industri TPT yang menyerap
tenaga kerja terbesar adalah garment. Subsektor kedua yang menyerap tenaga kerja
terbesar Fabric, yang diikuti selanjutnya oleh other textile, yarn, dan fiber.
Subsektor garment merupakan subsektor pada industri TPT yang mengalami
peningkatan secara signifikan selama periode tahun 2006 sampai dengan 2010.
Sumber : Badan Pusat Statistik (BPS)
Gambar 9 Tren Penyerapan Tenaga Kerja pada Subsektor Industri TPT Indonesia
Periode Tahun 2006 sampai 2010
1050000
1100000
1150000
1200000
1250000
1300000
1350000
1400000
1450000
2006 2007 2008 2009 2010
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
2006 2007 2008 2009 2010
FIBER YARN FABRIC OTHER TEXTILE GARMENT
21
Analisis Dayasaing Komparatif dan Dinamika TPT Indonesia
Dayasaing komparatif TPT Indonesia di Amerika Latin dapat diketahui
dengan menggunakan metode RCA. TPT yang di ekspor Indonesia dapat
dikategorikan memiliki keunggulan komparatif di atas rata-rata dunia atau memiliki
dayasaing kuat jika nilai RCA lebih dari satu, sedangkan nilai RCA yang kurang
dari satu menandakan bahwa TPT yang di ekspor Indonesia memiliki keunggulan
komparatif di bawah rata-rata dunia atau memiliki dayasaing lemah. Hasil analisis
RCA pada Tabel 2 menunjukkan bahwa TPT Indonesia memiliki keunggulan
komparatif di atas rata-rata dunia atau memiliki dayasaing komparatif kuat di semua
negara tujuan ekspor yang dianalisis. Hal ini dapat dilihat berdasarkan nilai rata-
rata RCA yang bernilai lebih dari satu. Nilai rata-rata RCA yang lebih dari satu
sudah cukup menggambarkan bahwa dayasaing TPT Indonesia kuat, meskipun
pada tahun-tahun tertentu untuk beberapa negara terdapat nilai RCA yang kurang
dari satu seperti pada Kolombia, Peru, Uruguay, dan Venezuela. Panama
merupakan negara yang memiliki nilai rata-rata RCA tertinggi, namun selama
empat tahun terakhir mengalami penurunan nilai RCA. Nilai rata-rata RCA terkecil
adalah Kolombia, meskipun Kolombia memiliki nilai rata-rata RCA terkecil tetapi
nilai RCA per tahun selama empat tahun terakhir mengalami peningkatan di
Kolombia.
Tabel 2 Nilai RCA Tekstil dan Produk Tekstil Indonesia ke Amerika Latin
Negara 2009 2010 2011 2012 2013 Rata - Rata
Brazil 1.07 1.34 1.35 1.51 1.39 1.33
Argentina 1.16 1.30 1.09 2.17 1.87 1.52
Colombia 0.95 0.04 0.06 0.12 4.09 1.05
Paraguay 1.16 2.05 1.25 2.79 2.34 1.92
Peru 1.99 1.43 0.81 2.00 1.71 1.59
Uruguay 1.63 1.44 1.18 0.96 0.63 1.17
Panama 4.70 5.53 5.09 4.47 3.54 4.67
Venezuela 0.89 3.20 0.59 3.23 3.13 2.21
Rata-Rata 1.69 2.04 1.43 2.15 2.34 1.93
Hasil analisis EPD pada Tabel 3 menunjukkan bahwa TPT Indonesia di
Amerika Latin memiliki posisi pasar lost opportunity, falling star, dan rising star.
Posisi pasar lost opportunity dari TPT Indonesia berada di Uruguay. Posisi lost
opportunity ini mengindikasikan bahwa TPT Indonesia mengalami penurunan
pangsa pasar ekspor pada pasar yang dinamis, artinya Indonesia kehilangan
kesempatan dalam mengoptimalkan pasar yang dinamis untuk mendapatkan
keuntungan. Posisi pasar falling star dari TPT Indonesia berada di Brazil. Posisi
falling star ini menandakan bahwa terjadi pertumbuhan pangsa ekspor TPT
Indonesia yang positif di negara tersebut, namun permintaan ekspor TPT di negara
tersebut mengalami penurunan. Posisi pasar rising star dari TPT Indonesia berada
di Argentina, Kolombia, Paraguay, Peru, Panama, dan Venezuela. Posisi rising star
ini menandakan bahwa terjadi pertumbuhan pangsa pasar ekspor TPT Indonesia di
negara tersebut dan terjadi pertumbuhan permintaan ekspor TPT di negara tersebut.
22
Berdasarkan penjelasan posisi pasar tersebut, maka pemerintah harus lebih
memfokuskan ekspor TPT Indonesia ke Uruguay karena TPT Indonesia di negara
tersebut menempati posisi lost opportunity. Pemerintah yang lebih memfokuskan
pada pasar Uruguay diharapkan dapat mengoptimalkan keuntungan dari pasar
Uruguay yang dinamis, sehingga kesempatan untuk memperoleh keuntungan dari
pasar dinamis tersebut tidak hilang.
Tabel 3 Hasil EPD Produk Tekstil Indonesia ke Amerika Latin
Negara Sumbu X Sumbu Y Posisi Pasar
Brazil 0.02 -0.04 Falling Star
Argentina 0.22 0.03 Rising Star
Kolombia 22.28 0.56 Rising Star
Paraguay 0.46 0.43 Rising Star
Peru 0.36 0.26 Rising Star
Uruguay -0.19 0.00 Lost Opportunity
Panama 0.63 0.76 Rising Star
Venezuela 3.78 0.99 Rising Star
Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor TPT Indonesia ke
Amerika Latin
Pemilihan Model Terbaik
Analisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor TPT Indonesia ke Amerika
Latin menggunakan model data panel. Pemilihan model terbaik untuk penelitian
dilakukan dengan berdasarkan hasil uji Chow dan uji Hausman. Berdasarkan hasil
uji Chow (Lampiran 4) terlihat bahwa nilai probabilitas lebih kecil dari taraf nyata
lima persen, hal ini menandakan bahwa cukup bukti untuk menolak H0 sehingga
Fixed Effect Model (FEM) merupakan model terbaik. Berdasarkan hasil uji
Hausman (Lampiran 5) terlihat bahwa nilai probabilitas lebih kecil dari taraf nyata
lima persen, hal ini menandakan bahwa cukup bukti untuk menolak H0 sehingga
model yang terbaik adalah Fixed Effect Model (FEM).
Fixed Effect Model (FEM) merupakan model terbaik sehingga model ini
digunakan dalam menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor TPT
Indonesia ke Amerika Latin. Uji kriteria statistik atau uji hipotesis juga dilakukan
untuk memperoleh model terbaik. Uji yang dilakukan antara lain uji F dan uji t. Uji
F bertujuan untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependennya secara keseluruhan. Uji F dapat dilihat dari besarnya probabilitas F
statistics, pada Tabel 4 menunjukkan bahwa nilai probabilitas F statistics adalah
sebesar 0.00 lebih kecil dari taraf nyata lima persen, sehingga dapat disimpulkan
bahwa variabel independen secara keseluruhan berpengaruh signifikan terhadap
variabel dependen.
Uji t bertujuan untuk mengetahui variabel independen secara individu
berpengaruh signifikan atau tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel
dependen. Berdasarkan Tabel 4, terlihat bahwa nilai tukar tidak berpengaruh secara
23
signifikan terhadap nilai ekspor TPT Indonesia ke Amerika Latin. Variabel tarif
impor dan GDP per kapita negara tujuan signifikan pada taraf nyata sepuluh persen,
sedangkan variabel yang signifikan pada taraf nyata lima persen adalah populasi
negara tujuan, dan jarak ekonomi.
Tabel 4 Hasil Estimasi Gravity Model Ekspor TPT Indonesia ke Amerika
Latin Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LNGDPCT 2.475209 1.495106 1.655541 0.1094*
LNPOP 37.47880 8.232787 4.552383 0.0001**
LNNT 0.117877 1.253619 0.094030 0.9258
TARIF -0.074362 0.037963 -1.958824 0.0605*
LNJE -2.931301 1.269975 -2.308157 0.0289**
C -614.8362 133.4789 -4.606242 0.0001**
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
Weighted Statistics
R-squared 0.948519 Mean dependent var 26.38074
Adjusted R-squared 0.925639 S.D. dependent var 15.68629
S.E. of regression 0.874412 Sum squared resid 20.64410
F-statistic 41.45564 Durbin-watson stat 2.175138
Prob(F-statistic) 0.000000
Catatan : *) Signifikan pada taraf nyata 10%
**) Signifikan pada taraf nyata 5%
Uji asumsi klasik pertama adalah melakukan uji heteroskedastisitas dengan
melihat hasil Standardized Residual Graph. Hasil estimasi model menunjukkan
bahwa grafik standar residual berfluktuatif secara teratur seperti grafik detak
jantung (Lampiran 7), sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah
heteroskedastisitas dalam model nilai ekspor TPT Indonesia ke Amerika Latin.
Kedua adalah melakukan uji multikolinearitas dengan melihat matriks
korelasi antar variabel (Lampiran 8). Berdasarkan matriks tersebut, terlihat bahwa
nilai korelasi parsial antar peubah bebas lebih kecil dari 0.8 (Spearman’s Rho
Correlation) sehingga model terbebas dari masalah multikolinearitas. Ketiga adalah
melakukan uji normalitas dengan c melihat nilai Jarque-Bera dan nilai probabilitas
pada histogram normality test. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai Jarque–
Bera lebih besar dari α (0.83 > 0.05) dan nilai probabilitas yang juga lebih besar
dari α (0.66 > 0.05) sehingga dapat disimpulkan bahwa model sudah memiliki error
terms yang menyebar dengan normal.
Keempat adalah melakukan uji autokorelasi dengan cara melihat nilai statistik
Durbin-Watson. Pada model nilai ekspor TPT Indonesia diperoleh nilai statistik
Durbin-Watson sebesar 2.18. Nilai tersebut mendekati 2.00 sehingga dapat
dikatakan bahwa model tidak mengalami pelanggaran autokorelasi.
24
Interpretasi Model
GDP per Kapita Negara Tujuan
Berdasarkan hasil estimasi terlihat bahwa nilai probabilitas dari variabel ini
mendekati taraf nyata 10 persen (0.11 ≈ 0.10) sehingga GDP per kapita negara
tujuan dianggap signifikan memengaruhi nilai ekspor TPT Indonesia ke negara
tersebut, sedangkan koefisien dari GDP per kapita negara tujuan bertanda positif
yaitu 2.475209 yang berarti kenaikan GDP per kapita negara tujuan sebesar 1
persen akan menyebabkan kenaikan nilai ekspor TPT Indonesia ke negara tersebut
sebesar 2.48 persen. Hal ini sudah sesuai dengan hipotesis awal dan serupa dengan
penelitian Ningsih (2013) dalam penelitian yang berjudul “Analisis Dayasaing dan
Faktor-Faktor yang Memengaruhi Permintaan Minyak Atsiri Indonesia di Negara
Tujuan Ekspor”.
Populasi
Hasil estimasi dari variabel populasi negara tujuan ekspor menunjukkan
bahwa probabilitas dari variabel ini lebih kecil dari taraf nyata lima persen (0.00 <
0.05) yang berarti bahwa populasi negara tujuan ekspor signifikan memengaruhi
nilai ekspor TPT Indonesia ke negara tersebut, sedangkan koefisien dari populasi
negara tujuan ekspor memiliki tanda positif yaitu 37.47880 yang berarti bahwa
kenaikan populasi negara tujuan ekspor sebesar 1 persen akan menyebabkan
kenaikan nilai ekspor TPT Indonesia ke negara tersebut sebesar 37.48 persen. Hal
ini sudah sesuai dengan hipotesis awal dan serupa dengan penelitian Dilanchiev
(2012) dalam jurnal “Empirical Analysis of Georgian Trade Pattern: Gravity
Model”.
Nilai Tukar
Berdasarkan hasil etimasi model terlihat bahwa variabel nilai tukar riil efektif
tidak signifikan memengaruhi nilai ekspor TPT Indonesia ke negara tujuan ekspor
karena probabilitas dari variabel ini lebih besar dari taraf nyata sepuluh persen
(0.9258 > 0.1000). Variabel nilai tukar riil efektif tidak signifikan memengaruhi
nilai ekspor dapat disebabkan oleh adanya penetapan nilai tukar oleh eksportir TPT
Indonesia. Hal lain yang dapat menjadi penyebab adalah kebutuhan negara tujuan
ekspor besar terhadap TPT Indonesia yang dilihat dari peningkatan nilai ekspor
TPT Indonesia ke negara tujuan ekspor dari tahun 2009 sampai 2013. Tidak
signifikannya variabel nilai tukar serupa dengan penelitian Ningsih (2013) yang
berjudul “Analisis Dayasaing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Permintaan
Minyak Atsiri Indonesia”.
Tarif
Berdasarkan hasil estimasi model terlihat bahwa nilai probabilitas dari
variabel tarif impor negara tujuan ekspor lebih kecil dari taraf nyata sepuluh persen
(0.06 < 0.10), sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini signifikan memengaruhi
nilai ekspor TPT Indonesia ke negara tujuan ekspor yang berada di kawasan
Amerika Latin. Koefisien dari variabel ini bertanda negatif yaitu -0.074362 yang
berarti bahwa ketika terjadi kenaikan tarif impor di negara tujuan ekspor sebesar 1
persen akan menyebabkan penurunan nilai ekspor TPT Indonesia ke negara tersebut
sebesar 0.07 persen. Hal ini sudah sesuai dengan hipotesi awal dan serupa dengan
penelitian Rudoturahman (2015) yang berjudul “Analisis Dayasaing dan Faktor-
25
Faktor yang Memengaruhi Ekspor Spare Parts Indonesia ke kawasan Amerika
Latin”.
Jarak Ekonomi
Hasil estimasi model variabel jarak ekonomi antara Indonesia dengan negara
tujuan ekspor menujukkan bahwa nilai probabilitas dari variabel ini lebih kecil dari
taraf nyata lima persen (0.03 < 0.05) yang berarti bahwa variabel jarak ekonomi
signifikan memengaruhi nilai ekspor TPT Indonesia ke negara tujuan ekspor.
Koefisien dari variabel ini bertanda negatif yaitu -2.93 yang berarti bahwa ketika
terjadi peningkatan jarak ekonomi antara Indonesia dengan negara tujuan ekspor
sebesar 1 persen akan menyebabkan penurunan nilai ekspor TPT Indonesia ke
negara tersebut sebesar 2.93 persen. Hal ini sesuai dengan hipotesis awal dan
penelitian yang dilakukan oleh Dilanchiev (2012) dalam jurnal “Empirical Analysis
of Georgian Trade Pattern: Gravity Model”.
Analisis Dayasaing Kompetitif dan Strategi Ekspor TPT Indonesia
Porter’s Diamond Model juga digunakan dalam penelitian ini untuk
menganalisis dayasaing kompetitif dan strategi ekspor dari TPT Indonesia.
Berdasarkan konsep ini dayasaing dapat diidentifikasikan dengan produktifitas,
yakni tingkat output yang dihasilkan untuk setiap input yang digunakan. Faktor-
faktor utama yang menentukan dayasaing suatu komoditas adalah: (1) kondisi
faktor; (2) kondisi permintaan; (3) industri terkait dan penunjang; (4) strategi,
struktur, dan persaingan perusahaan. Terdapat dua hal yang menentukan interaksi
antara keempat faktor tersebut, yaitu kesempatan dan kebijakan pemerintah. Faktor-
faktor tersebut secara bersama membentuk sistem dalam peningkatan keunggulan
dayasaing yang disebut Porter’s Diamond Theory. Hasil analisis faktor penentu
dayasaing TPT Indonesia adalah seperti di bawah ini.
Kondisi Faktor
Kondisi faktor meliputi semua ketersediaan sumber daya input, yaitu seperti
sumber daya alam, sumber daya manusia, sumber daya modal, sumber daya IPTEK
dan sumber daya infrastruktur. Ketersediaan input dalam jumlah sesuai dengan
kebutuhan serta semakin tinggi kualitas input, semakin besar pula peluang industri
dan negara dalam meningkatkan dayasaing.
Kondisi faktor industri TPT di Indonesia berdasarkan hasil studi literatur
adalah seperti berikut ini.
1. Bahan baku tekstil sebagian besar berasal dari impor. Menurut Direktur
Jenderal Industri Kecil dan Menengah Kementerian Perindustrian Euis Saedah,
pada tahun 2014 impor bahan baku tekstil mencapai US$ 5.6 milyar. Hal
tersebut menyebabkan industri tekstil dalam negeri sangat rentan dengan
gejolak ekonomi dunia (-) (sumber : Tempo).
2. Permesinan industri TPT di Indonesia sebagian besar sudah tua atau usang.
Menurut Dirjen Basis Industri Manufaktur Kemenperin Panggah Susanto,
industri TPT masih menggunakan mesin-mesin tua yang berumur lebih dari 20
tahun (-) (sumber : Harian Ekonomi).
26
3. Kebijakan pemberian fasilitas KITE (Kemudahan Impor Tujuan Ekspor) untuk
bahan baku (raw material) impor berupa pembebasan bea masuk bagi industri
TPT yang berlokasi di kawasan berikat (+) (sumber : Kemenkeu).
4. Tenaga kerja di Indonesia yang relatif murah merupakan salah satu keunggulan
bagi industri TPT Indonesia karena dapat menurunkan biaya produksi (+)
(sumber : Okezone).
5. Berdasarkan penelitian Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) oleh TItik
Handayani tahun 2015 tenaga kerja Indonesia kurang berkualitas, dan
produktivitas tenaga kerja rendah (-) (sumber : Republika).
Industri Terkait dan Penunjang
Peran industri pendukung dan industri terkait dengan industri TPT Indonesia
merupakan salah satu faktor penting dalam menunjang dayasaing TPT. Industri
yang terkait dengan industri TPT berdasarkan hasil studi literatur adalah seperti
berikut ini.
1. Industri TPT yang memiliki tingkat integrasi vertikal yang cukup tinggi tidak
didukung dengan ketersediaan sektor hulu yaitu kapas. Hal tersebut
menyebabkan industri TPT sangat rentan dengan gejolak nilai tukar (-) (sumber:
Tempo).
2. Berdasarkan Laporan Kinerja Perindustrian tahun 2014, salah satu
permasalahan industri TPT di Indonesia adalah lemahnya penguasaan dan
penerapan teknologi dalam industri (-) (sumber : Kemenperin).
3. Perbankan menyediakan kredit untuk peremajaan mesin sejak tahun 2005 (+)
(sumber : Kemenperin).
Kondisi Permintaan
Permintaan produk TPT terdiri dari permintaan domestik dan permintaan luar
negeri. Permintaan produk TPT sangat tinggi baik bagi konsumen dalam negeri
maupun luar negeri. Neraca perdagangan TPT selalu positif meskipun impor TPT
juga tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa produk TPT Indonesia diminati oleh
konsumen luar negeri. Kondisi permintaan TPT berdasarkan hasil studi literatur
adalah seperti dibawah ini.
1. Jumlah penduduk Indonesia yang menempati posisi terbesar keempat di dunia
pada tahun 2014 menjadikan industri TPT Indonesia memiliki pangsa pasar
yang besar di dalam negeri (+) (sumber : Detik).
2. Berdasarkan hasil analisis EPD pada penelitian ini terhadap negara-negara di
kawasan Amerika Latin, menunnjukkan bahwa TPT Indonesia sebagian besar
berada pada posisi rising star (+).
3. Berdasarkan hasil analisis pada penelitian ini, terlihat bahwa GDP per kapita
dan populasi negara tujuan berpengaruh positif terhadap nilai ekspor TPT,
sehingga negara-negara yang memiliki GDP per kapita dan populasi tinggi
dapat menjadi target pasar TPT Indonesia (+).
4. Permintaan impor TPT Indonesia tidak hanya oleh pasar tradisional (Jepang,
Amerika Serikat, dan Eropa), tetapi sudah penetrasi ke pasar non tradisional
(Turki, Amerika Latin, dan Afrika) (+) (sumber : Kemenperin).
5. Isu-isu perdagangan internasional seperti transshipment dan dumping sering
terjadi di negara-negara yang menerapkan safeguard di sektor tekstil dari
27
produk hulu sampai dengan produk hilir (seperti di Turki dan Argentina),
sehingga harus mengeluarkan biaya tambahan untuk lawyer (-) (sumber :
Kemenperin).
Strategi, Struktur, dan Persaingan Industri
Kondisi persaingan dalam industri TPT sangat ketat baik antar perusahaan
dalam negeri maupun perusahaan luar negeri. Perusahaan luar negeri masuk sebagai
pesaing industri TPT nasional karena Indonesia menganut sistem perdagangan
bebas terutama dengan negara-negara ASEAN dan Cina. Hal ini menyebabkan
produk TPT nasional akan bersaing dengan produk negara lain baik di pasar dalam
negeri maupun di pasar Internasional. Kondisi strategi, struktur, dan persaingan
pada industri TPT berdasarkan hasil studi literatur adalah seperti di bawah ini.
1. Di pasar internasional, industri TPT nasional menghadapi pesaing produsen
TPT lainnya seperti Vietnam, India, Cina, dan Srilanka (-) (sumber :
Kemenperin).
2. Struktur TPT bervariasi, yaitu berbahan baku katun (sekitar 42 persen dari
seluruh produksi tekstil nasional), tekstil sintesis (sekitar 50 persen) dan sisanya
tekstil rayon, sehingga ada alternatif produk lain jika ada goncangan di produk
jenis tertentu (+) (sumber : Asosiasi Pertekstilan Indonesia).
3. Pemerintah melalui Kementerian Perdagangan menyatakan akan melakukan
pencarian pasar baru bagi produk tekstil Indonesia (+) (sumber : Kemendag).
Kebijakan Pemerintah
1. PMK No. 176/PMK.04/2014 (pembebasan) dan 177/PMK.04/2014
(pengembalian) terkait KITE memberikan kemudahan bagi industri untuk
mengimpor bahan baku dengan tujuan ekspor (+).
2. PMK No. 120/PMK.04/2013 (kawasan berikat) memberikan kemudahan bagi
pengusaha TPT yang berada dikawasan berikat karena dibebaskan dari PPn (+).
3. Kementerian Perindustrian menganggarkan Rp. 100 milyar untuk membantu
para pelaku usaha merestrukturisasi mesin peralatan industri yang sudah tua (+)
(sumber : Detik Finance).
Kesempatan
1. Permintaan produk TPT dalam negeri dan luar negeri tinggi (+).
2. Program restrukturisasi mesin pada industri TPT terdapat ketentuan bahwa
setiap perusahaan yang melakukan restrukturisasi mesin dengan membeli mesin
dari luar negeri akan mendapat insentif sebesar 10 persen dari dana pembelian,
sedangkan jika industri membeli mesin-mesin dari industri dalam negeri maka
perusahaan tersebut akan mendapat insentif sebesar 15 persen dari dana
pembelian (+) (sumber : BAPPENAS).
3. Adanya paket kebijakan Jokowi yang ketiga dengan tujuan untuk menurunkan
impor dan mendongkrak ekspor (+) (sumber : Kemendag).
28
Strategi, Struktur, dan Persaingan:
1. Terdapat produsen TPT lainnya
yaitu, Vietnam, India, Cina, dan Srilanka (-)
2. Struktur TPT bervariasi (+)
3. Pencarian pasar baru bagi produk TPT Indonesia (+)
Kondisi Permintaan:
1. Jumlah penduduk Indonesia yang
besar (+)
2. TPT Indonesia sebagian besar
berada pada posisi rising star (+)
3. Nilai ekspor TPT Indonesia
searah dengan populasi dan GDP
per kapita negara tujuan (+)
4. Indonesia sudah penetrasi ke
pasar non tradisional (+)
5. Sering terjadi isu-isu perdagangan
internasional (-)
Industri Terkait dan Penunjang:
1. Industri TPT yang memiliki integrasi vertikal cukup
tinggi tidak didukung dengan ketersediaan sektor
hulu, yaitu kapas (-)
2. Lemahnya penguasaan dan penerapan teknologi
dalam industri TPT(-)
3. Perbankan menyediakan kredit untuk peremajaan
mesin sejak 2005.(+)
Kondisi Faktor:
1. Bahan baku tekstil sebagian besar
dari impor (-)
2. Permesinan industri TPT di
Indonesia sebagian besar sudah tua
(-)
3. Adanya fasilitas KITE (+)
4. Tenaga kerja Indonesia yang relatif
murah (+)
5. Tenaga kerja kurang berkualitas, dan
produktivitas rendah. (-)
Kebijakan Pemerintah:
1. PMK No. 177/PMK.04/2014
dan PMK No.
176/PMK.04/2014 (+)
2. PMK No. 147/PMK.04/2011 (-)
3. Pemerintah mengeluarkan
kebijakan yang mendorong
terjadinya restrukturisasi mesin.
(+)
Kesempatan:
1. Permintaan yang tinggi
pada produk TPT (+)
2. Insentif dari KemenPerin
bagi industri yang
melakukan restrukturisasi
mesin yang sudah tua (+)
3. Adanya paket kebijakan
Jokowi yang ketiga (+)
29
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dipaparkan sebelumnya, maka
dapat disimpulkan beberapa hal seperti berikut ini.
1. Industri tekstil merupakan industri yang bersifat padat karya. Hal tersebut
mengindikasikan bahwa industri TPT dapat menekan angka pengangguran
di Indonesia.
2. Berdasarkan hasil analisis RCA, terlihat bahwa TPT Indonesia memiliki
dayasaing komparatif yang kuat di Amerika Latin. Hasil analisis EPD
terhadap TPT Indonesia menunjukkan bahwa TPT Indonesia menempati
posisi rising star, kecuali di Brazil TPT Indonesia berada pada posisi falling
star, dan di Uruguay posisi TPT Indonesia adalah lost opportunity.
3. Berdasarkan hasil analisis gravity model menunjukkan bahwa variabel tarif
impor, dan jarak ekonomi signifikan memengaruhi nilai ekspor TPT
Indonesia dan berhubungan negatif. Variabel GDP per kapita, dan populasi
signifikan memengaruhi nilai ekspor TPT Indonesia dan berhubungan
positif, sedangkan variabel nilai tukar riil efektif tidak signifikan
memengaruhi nilai ekspor TPT Indonesia.
4. Berdasarkan hasil analisis Porter’s Diamond Model, terlihat bahwa
komponen dayasaing yang menjadi keunggulan TPT Indonesia terletak
pada kondisi permintaan, strategi, struktur, dan persaingan, kebijakan
pemerintah, serta kesempatan, sedangkan kondisi faktor, industri terkait dan
penunjang menjadi kelemahan industri TPT Indonesia. Hal ini
menyebabkan TPT Indonesia memiliki keunggulan kompetitif. Strategi
TPT Indonesia lebih berfokus pada pencarian pasar baru.
Saran
1. Ekspor TPT Indonesia ke Uruguay harus menjadi perhatian pemerintah. Hal
tersebut dikarenakan TPT Indonesia berada pada posisi lost opportunity
yang menandakan bahwa Indonesia kehilangan kesempatan untuk
memperoleh keuntungan pada pasar yang dinamis.
2. Negara-negara yang memiliki GDP per kapita dan populasi besar, tarif
impor rendah, serta jarak ekonomi yang kecil dengan Indonesia seharusnya
menjadi tujuan ekspor Indonesia. Hal ini dikarenakan hasil gravity
menunjukkan bahwa GDP per kapita dan populasi memiliki hubungan yang
searah dengan nilai ekspor TPT Indonesia, sedangkan tarif impor negara
tujuan dan jarak ekonomi negara tujuan dengan Indonesia memiliki
hubungan yang tidak searah dengan nilai ekspor TPT Indonesia.
3. Peraturan Menteri Keuangan (PMK) No. 120/PMK.04/2013 terkait
kawasan berikat merupakan sebuah kebijakan yang baik, namun pemerintah
seharusnya lebih mengkaji ulang karena sebagian besar sektor Usaha Kecil
dan Menengah (UKM) yang bertujuan ekspor tidak dapat mendapat fasilitas
berikat karena tidak berada di kawasan industri. Memperluas cakupan
kawasan berikat merupakan hal yang dapat dilakukan pemerintah agar
sektor UKM memperoleh kawasan berikat.
30
DAFTAR PUSTAKA
Amelia, F. 2009. Posisi Dayasaing Jahe Indonesia di Pasar Internasional [skripsi].
Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor.
Asmara, A, Purnamadewi Y, Mulatsih S, Novianti T. 2012. Strategi Penguatan
Struktur Industri Tekstil dan Produk Tekstil dalam Mereduksi
Pengangguran di Indonesia. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor.
Asosiasi Pertekstilan Indonesia. 2010. Data dan Statistik. Asosiasi Pertekstilan
Indonesia, Jakarta.
Balassa, B. 1965. Trade Liberalisation and Revealed Comparative Advantage.
United Kingdom (UK). The Manchester School.
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2011. Angkatan Kerja Indonesia Tahun 2006 sampai
2010. Berbagai Edisi. Jakarta (ID) : BPS.
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2011. Statistik Industri Indonesia Tahun 2006 sampai
2011. Berbagai Edisi. Jakarta (ID) : BPS.
Bappenas. 2009. Perdagangan dan Investasi Indonesia: sebuah catatan tentang
Dayasaing dan Tantangan ke Depan [Internet]. [Diakses pada 12 Februari
2014].
Bappenas. 2015. Restrukturisasi Mesin Industri TPT dan Alas Kaki.
[http;//www.jejakmu.bappenas.go.id]
Basri, F, Munandar, H. 2010. Dasar – Dasar Ekonomi Internasional: Pengenalan
dan Aplikasi Metode Kuantitatif. Jakarta (ID): Kencana.
Bergstran, J. 1985. Gravity Equation and Economic Frictions in World Economy.
[CEPII] Centre d’Etudes Prospectives et d’Informations Internationales.
http://www.cepii.fr/distance/dist_cepii.zip
Chintia, S. 2008. Faktor – Faktor yang Memengaruhi Permintaan Ekspor TPT
Indonesia di Uni Eropa [skripsi]. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor.
Detik. 2014. Indonesia Masuk Posisi Lima Besar Negara dengan Jumlah Penduduk
Terbanyak. [http://www.detik.com]
Dilanchiev, A. 2012. Empirical Analysis of Georgian Trade Pattern : Gravity
Model Journal Of Social Science. 1(1) : 75-78
Eita, J.H. dan Jordaan A.C. 2007. Outh Africa Export of Metal and Articles of Base
Metal : Gravity Model Approach. Journal for Studies in Economics and
Econometrics. 31(3) : 81-96.
Firdaus, M. 2011. Aplikasi Ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series. Bogor
(ID) : IPB Press.
Firsya, A. 2014. Analisis Dayasaing dan Faktor – Faktor yang memengaruhi Aliran
Ekspor Komoditas Kakao Olahan Indonesia [skripsi]. Bogor (ID) : Institut
Pertanian Bogor.
Gujarati, D.N. 2003. Basic Econometric. Fouth Edition. New York : McGraw Hill
Companies, Inc.
Harian Ekonomi Neraca. 2015. Perlunya Restrukturisasi Mesin Industri TPT dan
Alas Kaki. [http://www.neraca.co.id]
Hsiao, C. 2004. Analysis of Panel Data. Cambridge: Cambridge University Press.
Juanda, B. 2009. Metodologi Penelitian: Ekonomi dan Bisnis. Bogor (ID): IPB pr.
[Kemenkeu] Kementerian Keuangan. Kemudahan Impor Tujuan Ekspor. Jakarta
(ID) : Kemenkeu.
31
[Kemendag] Kementerian Perdagangan. 2015. Dayasaing Ekspor. Jakarta (ID) :
Kemendag.
[Kemenperin] Kementerian Perindustrian. 2014. Kinerja Ekspor. Jakarta (ID) :
Kemenperin.
Krugman, P, Obst Feld M. 2003. Ekonomi Internasional. Faisal, Basri, penerjemah;
Sarwiji. Koordinator Editor. Jakarta (ID) : Penerbit Erlangga. Terjemahan
dari : Internasional Economics. Ed ke-5.
Lipsey, R.G. Courant, dan CTS 1993. Pengantar Makroekonomi Edisi Kesepuluh
Jilid Dua. Jakarta : Binarupa Aksara.
Mankiw, G. 2006. Makroekonomi. Liza, Nurmawan, Penerjemah. Jakarta (ID). :
Penerbit Erlangga. Terjemahan dari Macroeconomic, 6th Edition. Ed ke-6.
Ningsih, A. 2013. Analisis Dayasaing dan Faktor – Faktor yang Memengaruhi
Permintaan Minyak Atsiri Indonesia di Negara Tujuan Ekspor [skripsi].
Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor.
Okezone. 2015. Rendahnya Gaji Buruh di Indonesia. [http://www.okezone.com]
Porter, ME. 1990. The Competitive Advantage of Nation. The Free Press, New York.
[US]
Porter, M. 1998. The Competitive Advantage Of Nations. The Macmillan Press.
Ltd. Hampshire, UK.
Republika. 2015. Peningkatan Kualitas Sumberdaya Indonesia.
[http://www.republika.co.id]
Rudoturrahman, L. 2015. Analisis Dayasaing dan Faktor – Faktor yang
Memengaruhi ekspor Spare Parts Indonesia ke Kawasan Amerika Latin
[skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Salvatore, D. 1997. Ekonomi Internasional. Edisi ke 5 . Erlangga, Jakarta.
Tanujaya, I.S. 2012. Analisis Dayasaing Produk Perkebunan Terpilih Indonesia di
Beberapa Negara Amerika Latin [skripsi]. Bogor (ID) : Institut Pertanian
Bogor.
TradeMap. 2015. Trade Statistics for International Business Development.
http://www.trademap.org/index.aspx [diakses Januari 2016]
[UNCTAD] United Nation Conference on Trade and Development. 2016. [dunduh
Januari 2016]. Tersedia pada: http://www.unctad.org
[WITS] World Integrated Trade Solution. 2016. Trade Data [diunduh Januari 2016].
Tersedia pada; http ://www.wits.worldbank.org.
32
LAMPIRAN
Lampiran 1 Hasil RCA TPT Indonesia ke Amerika Latin
Negara Tahun Xij Xt Wij Wt RCA Rataan
RCA
Brazil 2009 1102.00 10482.00 29885.00 303631.00 1.07 1.33
Brazil 2010 2872.00 14430.00 67807.00 456620.00 1.34
Brazil 2011 4371.00 21712.00 107318.00 721614.00 1.35
Brazil 2012 4250.00 21836.00 120226.00 932811.00 1.51
Brazil 2013 6026.00 29878.00 153215.00 1054295.00 1.39
Argentina 2009 562.00 3018.00 18313.00 114143.00 1.16 1.52
Argentina 2010 900.00 3992.00 23119.00 133227.00 1.30
Argentina 2011 1203.00 7530.00 28814.00 195937.00 1.09
Argentina 2012 1546.00 5341.00 20134.00 150684.00 2.17
Argentina 2013 1014.00 3431.00 19094.00 120907.00 1.87
Colombia 2009 23.00 100.00 31342.00 129439.00 0.95 1.05
Colombia 2010 1.00 91.00 42266.00 165224.00 0.04
Colombia 2011 5.00 359.00 62895.00 282810.00 0.06
Colombia 2012 6.00 246.00 67175.00 338541.00 0.12
Colombia 2013 588.00 680.00 74307.00 351480.00 4.09
Paraguay 2009 31.00 101.00 11723.00 44378.00 1.16 1.92
Paraguay 2010 62.00 144.00 12628.00 60057.00 2.05
Paraguay 2011 130.00 456.00 17981.00 78952.00 1.25
Paraguay 2012 108.00 180.00 14909.00 69218.00 2.79
Paraguay 2013 164.00 338.00 14997.00 72299.00 2.34
Peru 2009 108.00 310.00 17767.00 101527.00 1.99 1.59
Peru 2010 125.00 510.00 24920.00 145795.00 1.43
Peru 2011 204.00 1464.00 36626.00 213164.00 0.81
Peru 2012 677.00 2003.00 42316.00 250053.00 2.00
Peru 2013 605.00 1910.00 58981.00 317776.00 1.71
Uruguay 2009 139.00 455.00 12432.00 66523.00 1.63 1.17
Uruguay 2010 140.00 506.00 17428.00 90778.00 1.44
Uruguay 2011 229.00 1024.00 22227.00 117625.00 1.18
Uruguay 2012 195.00 1099.00 23122.00 124503.00 0.96
Uruguay 2013 86.00 730.00 24487.00 131948.00 0.63
Panama 2009 3925.00 6946.00 53465.00 444945.00 4.70 4.67
Panama 2010 5614.00 9507.00 61991.00 580195.00 5.53
Panama 2011 8237.00 13814.00 86767.00 740801.00 5.09
Panama 2012 5917.00 11745.00 16711.00 148143.00 4.47
Panama 2013 3375.00 7532.00 19475.00 154007.00 3.54
Venezuela 2009 22.00 116.00 98421.00 460460.00 0.89 2.21
Venezuela 2010 56.00 80.00 67056.00 306535.00 3.20
Venezuela 2011 39.00 289.00 93281.00 406846.00 0.59
Venezuela 2012 682.00 903.00 124366.00 532151.00 3.23
Venezuela 2013 716.00 1065.00 74497.00 346543.00 3.13
33
Lampiran 2 Hasil EPD TPT Indonesia ke Amerika Latin
Negara Tahun Growth
x
Growth
y
Sumbu
X
Sumbu
Y
Posisi
Pasar
Brazil 2009
0.0227 -0.0360 Falling
Star
Brazil 2010 0.1486 -0.0846
Brazil 2011 -0.0384 -0.0479
Brazil 2012 -0.1321 -0.2220
Brazil 2013 0.1126 0.2106
Argentina 2009
0.2179 0.0347 Rising star
Argentina 2010 0.2685 0.1333
Argentina 2011 0.0725 0.2826
Argentina 2012 0.8392 -0.0777
Argentina 2013 -0.3084 -0.1994
Kolombia 2009
22.2774 0.5631 Rising star
Kolombia 2010 -0.9678 -0.2871
Kolombia 2011 2.3600 1.3048
Kolombia 2012 0.1235 -0.4276
Kolombia 2013 87.5939 1.6625
Paraguay 2009
0.4602 0.4276 Rising star
Paraguay 2010 0.8567 0.0535
Paraguay 2011 0.4726 1.4088
Paraguay 2012 0.0019 -0.5498
Paraguay 2013 0.5096 0.7978
Peru 2009
0.3623 0.2564 Rising star
Peru 2010 -0.1748 0.1456
Peru 2011 0.1104 0.9634
Peru 2012 1.8724 0.1663
Peru 2013 -0.3589 -0.2497
Uruguay 2009
-0.1910 0.0044 lost
opportunity
Uruguay 2010 -0.2815 -0.1851
Uruguay 2011 0.2825 0.5618
Uruguay 2012 -0.1814 0.0140
Uruguay 2013 -0.5836 -0.3732
Panama 2009
0.6253 0.7640 Rising star
Panama 2010 0.2336 0.0496
Panama 2011 0.0483 0.1380
Panama 2012 2.7298 3.2516
Panama 2013 -0.5106 -0.3831
Venezuela 2009
3.7764 0.9894 Rising star
Venezuela 2010 2.7361 0.0360
Venezuela 2011 -0.4994 1.7218
Venezuela 2012 12.1163 1.3888
Venezuela 2013 0.7526 0.8111
34
Lampiran 3 Data untuk Gravity Model
lnNE lnGDPCT lnPop lnNT Tarif lnJE
13.913 9.061 19.097 4.819 35.000 7.787
14.871 9.333 19.107 4.956 35.000 8.069
15.291 9.491 19.116 5.011 35.000 8.237
15.262 9.401 19.126 4.907 35.000 8.157
15.612 9.384 19.135 4.860 35.000 8.148
13.239 9.159 17.524 4.473 35.000 7.690
13.710 9.351 17.535 4.447 35.000 7.893
14.000 9.530 17.545 4.410 35.000 8.083
14.251 9.603 17.555 4.422 35.000 8.167
13.829 9.615 17.566 4.328 35.000 8.452
10.043 8.556 17.631 4.696 20.000 7.965
6.908 8.749 17.642 4.813 20.000 8.170
8.517 8.896 17.653 4.857 15.000 8.329
8.700 8.979 17.663 4.887 15.000 8.424
13.284 8.991 17.673 4.853 15.000 8.447
10.342 7.829 15.628 4.811 25.000 7.729
11.035 8.072 15.642 4.768 20.000 7.990
11.775 8.177 15.655 4.872 20.000 8.111
11.590 8.226 15.669 4.902 20.000 8.177
12.008 8.337 15.682 4.969 25.000 8.305
11.590 8.335 17.183 4.657 17.000 7.866
11.736 8.523 17.196 4.692 17.000 8.069
12.226 8.646 17.209 4.685 13.000 8.207
13.425 8.752 17.222 4.759 11.000 8.329
13.313 8.786 17.235 4.754 11.000 8.378
11.842 9.117 15.028 4.815 20.000 7.637
11.849 9.357 15.032 4.935 20.000 7.881
12.341 9.548 15.035 4.980 20.000 8.075
12.181 9.602 15.038 5.022 20.000 8.132
11.362 9.706 15.042 5.092 20.000 8.240
15.183 8.812 15.085 4.657 10.000 7.983
15.541 8.908 15.102 4.664 10.000 8.096
15.924 9.037 15.119 4.664 10.000 8.243
15.593 9.158 15.136 4.715 10.000 8.380
15.032 9.258 15.152 4.731 10.000 8.497
9.999 9.029 17.167 5.471 35.000 8.135
10.933 9.159 17.183 5.517 35.000 8.281
10.571 9.234 17.197 5.220 35.000 8.371
13.433 9.221 17.212 5.398 35.000 8.373
13.481 8.894 17.226 5.396 35.000 8.062
35
Lampiran 4 Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Equation : FEM
Test Cross-section fixed effect
Effect Test Statistic d.f Prob.
Cross-section F 21.208115 (7,27) 0.0000
Lampiran 5 Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects – Hausman Test
Equation : REM
Test Cross-section random effect
Test Summary Chi-Sq.Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 11.572039 5 0.0411
Lampiran 6 Hasil Estimasi FEM
Dependent Variabel : LNNE
Method: Panel EGLS (Cross-section weights)
Date : 02/01/16 Time: 16:43
Sample ; 2009-2013
Periods include : 5
Cross-sections included : 8
Total panel (balanced) observations : 40
Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LNGDPCT 2.475209 1.495106 1.655541 0.1094
LNPOP 37.47880 8.232787 4.552383 0.0001
LNNT 0.117877 1.253619 0.094030 0.9258
TARIF -0.074362 0.037963 -1.958824 0.0605
LNJE -2.931301 1.269975 -2.308157 0.0289
C -614.8362 133.4789 -4.606242 0.0001
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
Weighted Statistics
R-squared 0.948519 Mean dependent var 26.38074
Adjusted R-squared 0.925639 S.D. dependent var 15.68629
S.E. of regression 0.874412 Sum squared resid 20.64410
F-statistic 41.45564 Durbin-watson stat 2.175138
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.851109 Mean dependent var 12.64338
Sum squared resid 26.99550 Durbin-Watson stat 1.910682
36
Lampiran 7 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Lampiran 8 Hasil Uji Multikoliniearitas
LNNE LNGDPCT LNPOP LNNT TARIF LNJE
LNNE 1.000000 0.390543 0.056113 -0.276303 0.083493 0.059886
LNGDPCT 0.390543 1.000000 0.200003 0.026018 0.377051 0.216535
LNPOP 0.056113 0.200003 1.000000 0.001897 0.588750 0.070430
LNNT -0.276303 0.026018 0.001897 1.000000 0.245656 0.195540
Tarif 0.083493 0.377051 0.588750 0.245656 1.000000 -0.195429
LNJE 0.059886 0.216535 0.070430 0.195540 -0.195429 1.000000
Lampiran 9 Hasil Uji Normalitas
37
Riwayat Hidup
Penulis bernama Naufal Anhar lahir pada tanggal 21 Mei 1994 di Jakarta.
Penulis merupakan anak kedua dari dua bersaudara, dari pasangan Ibu Rita
Agustina dan Ayah Mahmud.
Penulis menyelesaikan pendidikan Sekolah Dasar pada tahun 2006 di SD N
Cimanggis 01 Bojonggede dan menyelesaikan Sekolah Menengah Pertama pada
tahun 2009 di SMP N 02 Bulakamba. Penulis menyelesaikan Sekolah Menengah
Atas pada tahun 2012 di SMA N 02 Brebes dan melanjutkan pendidikan ke Institut
Pertanian Bogor melalui SNMPTN Undangan. Penulis diterima di IPB pada
Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen.
Selama masa perkuliahan penulis aktif menjadi asisten praktikum mata kuliah
Ekonomi Umum dan berhasil menjadi asisten terbaik dua kali secara berturut-turut
untuk tahun ajaran 2014-2015 dan 2015-2016. Selain menjadi asisten, penulis juga
aktif mengajar di bimbingan belajar bagi mahasiswa IPB serta menjadi salah satu
dewan tentor di bimbingan belajar tersebut. Selain menjadi pengajar, penulis juga
aktif dalam kepanitian yang bekerja sama dengan HUMAS IPB. Hal lain yang
dilakukan penulis selama masa perkuliahan adalah bermain musik dan menjadi
pengisi acara di beberapa event kampus.
Top Related