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.