V. HASIL DAN PEMBAHASAN
5.6 Analisis Regresi Berganda Volume Ekspor Udang Indonesia
5.6.2 Evaluasi Model Dugaan Regresi Volume Ekspor Udang Indonesia 73
13 sebagai berikut :
(1) Model Linear
Qt = 28.460,3 + 4.469,21Dt – 5.002,7Tt + 0,62298Qt-2... (16) (2) Model Semi Log
Qt = 4223,1 + 6.757,6 ln Dt – 21.622 lnTt + 5.364Qt-2 ... (17) (3) Model Double Log
ln Qt = 10,8168 + 0,4232Dt - 2,9704lnTt + 0,31288 lnQt-2 ... (18) atau
Qt = 2,3811.Dt-0,8599
.Tt -2,9704
.Q(t-2) 0,31288
... (19)
Model linier, model semi log, model double log pada Tabel 12 memiliki nilai R square masing-masing sebesar sebesar 0,7038, 0,6591, dan 0,5747 yang menunjukkan bahwa keeratan hubungan antara variabel penjelas dengan variabel bebas secara berurutan sebesar 70,38%, 65,91% dan 57,47%, sedangkan sisanya yaitu masing-masing sebesar 29,62%, 34,09%, dan 42,53% dipengaruhi oleh variabel lain. Nilai Fhitung yang diperoleh dari hasil analisis pengaruh hambatan perdagangan pada model linier, model semi log, dan model double log untuk variabel bebas masing-masing adalah sebesar 7,1295, 5,8002, dan 4,0542 dan Ftabel sebesar 8,74. Apabila nilai Fhitung ini dibandingkan dengan nilai Ftabel,maka dapat dilihat bahwa nilai Fhitung lebih kecil dari nilai Ftabel yang berarti terima H0, artinya dummy non tarif, tarif, dan lag ekspor (t-2) secara serentak berpengaruh nyata terhadap volume ekspor udang Indonesia. Hal ini juga menunjukkan bahwa model dugaan dapat digunakan untuk analisis berikutnya.
Mengacu pada uji t, variabel yang berpengaruh nyata pada model linier adalah dummy non tarif, tarif, dan lag ekspor (t-2) dengan thit masing-masing adalah sebesar 0,8295 dengan taraf kepercayaan 75%, -0,5163 dengan taraf kepercayaan 60%, 1,4120 dengan taraf kepercayaan 80%. Pada model semi log, nilai thit dari dummy non tarif yaitu 1,2142 dengan taraf kepercayaan 80%, thit tarif
sebesar -0,3948 dengan taraf kepercayaan 81,2%, dan thit lag ekspor 0,8286 dengan taraf kepercayaan 75%. Pada model double log, thit variabel dummy non tarif, tarif, dan lag ekspor secara berurutan sebesar 0,8941 dengan taraf
kepercayaan 75%, -0,6378 dengan taraf kepercayaan 70%, dan 0,5682 dengan taraf kepercayaan 60%.
Diantara ketiga model tersebut model dugaan yang paling baik digunakan diantara ketiga model dugaan diatas yaitu model linier dengan membandingkan nilai R2, uji F, dan uji t, yaitu nilai R2 yang lebih tinggi, uji F dengan Fsig yang lebih kecil, dan uji t dengan taraf kepercayaan untuk setiap variabel lebih besar dari 50%. Maka selanjutnya akan dibahas mengenai model linier tersebut. Model linier didapatkan dengan merumuskan persamaan yang mengandung variabel volume ekspor udang Indonesia (Qt), dummy non tarif (Dt), tarif bea masuk (Tt), dan lag ekspor Qt-2 yang datanya dapat dilihat pada Tabel 13 dan hasil olahan datanya dapat dilihat pada Lampiran 4.
Tabel 13. Data Regresi Model Linier Volume Ekspor Udang untuk Lag Ekspor t-2 Periode 1992-2006
Sumber : Diolah dari Data Sekunder.
5.6.2.1 Kriteria Ekonomi
Pada model dugaan linier ditemukan untuk koefisien dummy non tarif bertanda positif , tarif bertanda negatif, dan lag ekspor bertanda positif. Tanda dummy non tarif tidak sesuai dengan hipotesa sebelumnya yang diasumsikan bernilai negatif. Hal ini terjadi dikarenakan volume ekspor udang Indonesia ke
Uni Eropa secara umum terus meningkat walaupun diterapkannya kebijakan oleh Uni Eropa yang bersifat hambatan non tarif. Bagaimanapun, Uni Eropa tetap membutuhkan pasokan pangan, salah satunya komoditas perikanan dimana Indonesia merupakan eksportir perikanan yang cukup potensial. UE juga turut berperan serta mempersiapkan negara-negara importir agar tetap bisa menjalin hubungan perdagangan ketika dikeluarkannya setiap peraturan oleh Uni Eropa.
Misalnya saja Trade Supprt Programme (TSP) yang dijalankan Indonesia dan Uni Eropa untuk kelancaran hubungan bilateral, serta sifat hubungan bilateral yang diterapkan antara Uni Eropa dan Indonesia bersifat “G to G” artinya setiap ada permasalahan terlebih dahulu dibicarakan diantara government (pemerintah).
Tanda untuk hambatan tarif, sesuai dengan hipotesa yang telah dibangun yaitu dengan adanya pengurangan tarif maka volume ekspor komoditas udang Indonesia meningkat. Oleh sebab itulah, selama ini negara-negara importir, khususnya negara berkembang berjuang untuk mendapatkan zero tariff untuk komoditas pertanian. Lag ekspor telah memenuhi hipotesa sebelumnya yaitu lag ekspor menggambarkan permintaan ekspor pada periode t dengan melihat periode sebelumnya dengan selang waktu 2 tahun yang ditandai dengan koefisien yang bernilai positif yang juga menunjukkan adanya pengaruh-pengaruh dari kebijakan yang ditetapkan pada periode t dan diaplikasikan pada periode t+n.
5.6.2.2 Kriteria Statistik
Dari Tabel 13 di atas, dapat dilihat bahwa model linier memiliki nilai R square sebesar 0,70384yang menunjukkan bahwa keeratan hubungan linier antara variabel penjelas dengan variabel bebas 70,38%. Namun untuk jumlah variabel independent lebih dari dua, lebih baik digunakan Adjusted R square yang bernilai 0,60511. Hal ini berarti 60,51% variasi dari volume ekspor udang bisa dijelaskan oleh variasi dari ketiga variabel independent. Sedangkan sisanya (39,49%) dijelaskan oleh sebab-sebab yang lain.
Nilai Fhitung yang diperoleh dari hasil analisis volume ekspor udang adalah sebesar 7,1295 dengan tingkat signifikansi yaitu 0,009. Probabilitas variabel tersebut (0,009) lebih kecil dari 0,05, maka model regresi bisa dipakai untuk memprediksi volume ekspor udang atau bisa dikatakan, variabel bebassecara
bersama-sama berpengaruh terhadap volume ekspor udang pada periode.
Berdasarkan analisis regresi terhadap volume ekspor udang Indonesia, variabel bebas yang berpengaruh nyata yaitu dummy non tarif, tarif, dan lag ekspor (t-2) dengan thit masing-masing sebesar 0,82956 dengan taraf kepercayaan 75%, -0,5163 dengan taraf kepercayaan 60%, dan 1,41203 dengan taraf kepercayaan 80% pada model linier.
5.6.2.3 Kriteria Ekonometrik
Dengan melihat kriteria statistik diatas, model dugaan semi log dengan lag ekspor t-2 layak digunakan secara statistik. Selanjutnya akan dilakukan pengujian model dugaan untuk kriteria ekonometrik. Pengujian yang dilakukan yaitu berupa ada atau tidaknya multikolineritas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi serta pemenuhan asumsi kenormalan. Berikut akan diuraikan mengenai uji asumsi-asumsi tersebut.
1) Asumsi Multikolinearitas
Dalam analisis regresi terdapat besaran VIF (Variance Inflaction Factor) dan Tolerance. Suatu model regresi yang dikatakan bebas multikolinearitas yaitu : mempunyai nilai VIF di sekitar angka 1 dan mempunyai angka tolerance
mendekati 1. Pada Lampiran 5 dapat dilihat hasil uji multikolinearitas. Angka VIF dengan besaran di sekitar angka 1 tidak ditemukan pada ketiga variabel bebas. Hal ini memperlihatkan bahwa ada multikolinearitas pada model regresi. Namun, asumsi ini masih bisa diterima pada model time series selama koefisien regresi antar variabel tidak menunjukkan korelasi sempurna (Koutsoyiannis, 1978).
2) Asumsi Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik, di mana sumbu X adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu Y adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah di-studentized. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik (point-point) yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka telah terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 17. Grafik Scatterplot Volume Ekspor Udang Indonesia ke Uni Eropa
Hasil pengujian berupa grafik scatterplot yang ditampilkan pada Gambar 17 memperlihatkan titik-titik yang menyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
3) Asumsi Normalitas
Deteksi melihat ada atau tidaknya normalitas adalah dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Observed Cum Prob
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: Volume ekspor
Gambar 18. Grafik Normalitas Volume Ekspor Udang Indonesia ke Uni Eropa
Pada Gambar 18 terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal normal plot, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal dan dari histogram terbentuk lonceng. Hal itu menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas.
4) Asumsi Autokorelasi
Penggunaan uji Durbin-Watson merupakan yang paling tepat dalam menguji ada atau tidaknya autokorelasi. Nilai D-W yang didapatkan sebesar 1,332. Nilai D-W tersebut berada dalam selang -2 dan +2 yang menyatakan tidak ada autokorelasi pada model dugaan regresi.
Selain melakukan evaluasi model dugaan volume ekspor udang Indonesia ke Uni Eropa dapat dicari juga nilai elastisitasnya. Nilai elastisitas dummy non tarif, tarif, dan lag ekspor secara berurutan sebesar 0,103, -1,303, dan 0,5.
Maksudnya yaitu jika ada kebijakan non tarif maka akan mempengaruhi sebesar 0,103 %, perubahan tarif sebesar 1 % akan mempengaruhi volume ekspor udang sebesar 1,303 %, dan jika ada perubahan lag ekspor sebesar 1% maka akan mempengaruhi perubahan volume ekspor udang sebesar 0,5%.