V. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI ALIRAN PERDAGANGAN IMPOR PERDAGANGAN IMPOR
5.2 Faktor-faktor yang Memengaruhi Aliran Perdagangan Impor Kentang Indonesia Indonesia
15,60498. Sedangkan Netherlands memiliki efek yang paling kecil, sehingga dapat dikatakan volume impor komoditas bawang merah Indonesia dari Netherlands memiliki rata-rata perubahan paling kecil yaitu sebesar -28,80708.
5.2 Faktor-faktor yang Memengaruhi Aliran Perdagangan Impor Kentang Indonesia
5.2.1 Pemilihan Kesesuaian Model
Berdasarkan pengujian dengan menggunakan uji Chow diperoleh nilai statistik sebesar 2,575815 dengan nilai probabilitas lebih besar dari taraf nyata lima persen. Hal ini berarti sudah cukup bukti untuk tidak tolak H0, dimana H0
60
dalam uji Chow adalah model Pooled Least Squared. Pengujian dengan uji Hausman tidak dapat dilakukan karena jumlah variabel yang diteliti lebih besar dari jumlah cross section (negara)nya. Kondisi ini pada akhirnya menunjukkan bahwa model estimasi terbaik untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi aliran impor komoditas bawang merah Indonesia adalah dengan menggunakan model pooled least squared. Dari tujuh variabel independen yang dianalisis, dengan R-squared sebesar 86,20 persen, hanya terdapat satu variabel yang tidak signifikan. Hal ini berarti model sudah terbebas dari masalah multikolinearitas.
Pengujian asumsi selanjutnya, yaitu uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. Hasil estimasi model dalam penelitian ini diberikan perlakuan cross
- section SUR, sehingga asumsi adanya heteroskedastisitas dan autokorelasi dapat
diabaikan.
5.2.2 Hasil Estimasi dan Interpretasi Model
Model estimasi terbaik yang digunakan untuk melakukan analisis terhadap faktor-faktor yang memengaruhi aliran impor komoditas kentang adalah dengan menggunakan model pooled least squared dengan pembobotan
cross-section SUR.
Tabel 5.3 Hasil Pendugaan Parameter Faktor-faktor yang Memengaruhi Aliran Perdagangan Impor Kentang Indonesia
Variabel Koefisien Std. Error t-statistik Prob. LNPOPJ 0,587957 0,315190 1,865404 0,0713 LNPOPI -174,1103 56,43556 -3,085117 0,0042 LNPM -1,646935 0,424858 -3,876435 0,0005 LNJE 4,169129 0,487108 8,558943 0,0000 LNGDPJ 0.856034 0,449762 1,903306 0,0660 LNGDPI 46.39378 12,24298 3,789419 0,0006 LNER -0.041100 0,164419 -0,249974 0,8042 C 2071.357 767,9340 2,697311 0,0111 Weighted Statistic
R-squared 0,862025 Sum squared resid 38,96356 Prob (Fstat) 0.000000 Durbin Watsonstat 2,126516
Unweighted Statistics
R-squared 0,693156 Sum squared resid 111,0123 Durbin Watsonstat 2,544835
Sumber: Lampiran 7
Berdasarkan uji-t dapat dilihat bahwa variabel-variabel yang berpengaruh nyata terhadap volume impor kentang Indonesia adalah populasi negara asal impor dan populasi Indonesia, harga impor, jarak ekonomi, GDP riil Indonesia, dan GDP riil negara asal impornya. Berdasarkan hasil estimasi diketahui nilai koefisisien determinasi (R-squared) yang diperoleh sebesar 86,20 persen menunjukkan bahwa sebesar 86,20 persen keragaman impor bawang merah dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebasnya, sedangkan sisanya 13,80 persen dijelaskan oleh faktor-faktor lain di luar model. Pada hasil uji normalitas (Tabel 5.2) probabilitas Jarque Bera lebih besar dari pada taraf nyata yang digunakan (0,385458 > 0,05). Berdasarkan hal tersebut maka residual dalam model ini dapat dikatakan sudah menyebar normal.
Dalam uji kriteria statistik untuk pelanggaran multikolinearitas, model ini juga disimpulkan tidak mengalami pelanggaran tersebut. Hal ini karena data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan penggabungan dari data time series dan cross-section, sehingga dapat mengurangi multikolinearitas. Selain itu dari hasil estimasi, terlihat nilai R-squared yang cukup besar sedangkan variabel yang tidak signifikan hanyalah nilai logaritma natural dari nilai tukar antara rupiah dengan dolar Amerika Serikat.
Tabel 5.4 Hasil Uji Normalitas Model Faktor-faktor yang Memengaruhi Aliran Perdagangan Impor Kentang Indonesia.
Model Jarque-Bera Probability
Aliran Impor Kentang 1,906646 0,385458
Sumber: Lampiran 8
Nilai Durbin Watsonstat dari hasil pengolahan data adalah sebesar 2,12. Hal ini berarti nilai Durbin Watsonstat tersebut berada di antara 1,55-2,46, maka model yang diestimasi telah terbebas dari autokorelasi. Sedangkan untuk masalah heteroskedastisitas, dari hasil estimasi terlihat bahwa Sum Squared Resid pada
Weighted Statistics lebih kecil dari Sum Squared Resid pada Unweighted Statistics. Hal ini berarti terdapat indikasi adanya masalah heteroskedastisitas
pada model. Namun, dengan menggunakan pembobotan Cross-Section SUR, masalah autokorelasi dan heteroskedastisitas dapat disimpulkan sudah teratasi.
Tabel 5.3 menunjukkan variabel populasi negara pengekspor memiliki pengaruh positif terhadap volume impor kentang Indonesia (sesuai dengan
62
hipotesis penelitian) dan menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0,0713. Hal tersebut berarti variabel populasi negara pengekspor berpengaruh nyata (signifikan) terhadap volume mpor komoditas kentang Indonesia. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa dengan meningkatnya populasi negara pengekspor sebesar satu persen, akan meningkatkan volume impor kentang Indonesia sebesar 0,58 persen (ceteris paribus). Hal ini juga berarti untuk komoditas kentang, peningkatan populasi negara pengekspor akan memengaruhi potensi pasarnya menjadi lebih besar.
Berbeda dengan variabel populasi negara pengekspor, populasi Indonesia memiliki pengaruh negatif (tidak sesuai dengan hipotesis penelitian) terhadap volume impor komoditas kentang Indonesia dan menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0,0042. Hal ini berarti variabel populasi Indonesia berpengaruh nyata (signifikan) terhadap volume impor komoditas kentang Indonesia. Tanda negatif pada koefisien populasi kentang menunjukkan peningkatan populasi Indonesia akan meningkatkan produksi kentang yang digunakan untuk pemenuhan kebutuhan dalam negeri.
Variabel harga impor memiliki pengaruh negatif terhadap volume impor komoditas kentang Indonesia (sesuai dengan hipotesis penelitian) dan menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0,0005. Hal ini berarti variabel harga impor berpengaruh nyata (signifikan) terhadap volume impor komoditas kentang Indonesia. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa dengan meningkatnya harga impor komoditas kentang sebesar satu persen, akan menurunkan volume impor kentang Indonesia sebesar 1,64 persen (ceteris paribus).
Variabel jarak ekonomi memiliki pengaruh positif terhadap volume impor kentang Indonesia (tidak sesuai dengan hipotesis penelitian) dan menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0,0000. Hal ini menunjukkan bahwa variabel jarak ekonomi berpengaruh nyata (signifikan) terhadap aliran impor komoditas kentang Indonesia. Kondisi ini menunjukkan peningkatan satu persen jarak ekonomi akan meningkatkan 4,16 persen volume impor komoditas kentang Indonesia. Ketidaksesuaian hasil estimasi output dengan hipotesis penelitian disebabkan kondisi yang sama dengan impor bawang merah yaitu adanya komisi perdagangan dari suatu transaksi. Komisi perdagangan ini akan memperoleh keuntungan yang
semakin besar, jika nilai transaksi perdaganngan internasional mengalami kenaikan.
GDP riil negara asal impor kentang Indonesia memiliki pengaruh positif terhadap volume impor kentang Indonesia (sesuai dengan hipotesis penelitian) dan menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0,0660. Hal ini berarti variabel GDP riil negara asal berpengaruh nyata terhadap volume impor kentang Indonesia. Koefisien GDP riil yang bertanda positif menunjukkan peningkatan satu persen GDP riil negara asal akan meningkatkan volume impor kentang Indonesia sebesar 0,85 persen (ceteris paribus).
Sama halnya dengan GDP riil negara asal, variabel GDP riil Indonesia memiliki pengaruh positif terhadap volume impor kentang (sesuai dengan hipotesis penelitian) dan menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0,0006. Hal ini berarti variabel GDP riil Indonesia berpengaruh nyata (signifikan) terhadap volume impor kentang Indonesia. Kondisi ini menunjukkan bahwa dengan meningkatnya GDP riil Indonesia sebesar satu persen akan meningkatkan volume impor kentang Indonesia sebesar 46,39 persen (ceteris paribus).
Setelah itu variabel nilai tukar pada estimasi hasil output memiliki pengaruh negatif terhadap volume impor komoditas kentang Indonesia (tidak sesuai dengan hipotesis penelitian) dan menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0,8042. Hal ini berarti bahwa variabel nilai tukar tidak berpengaruh nyata (tidak signifikan) terhadap volume impor bawang merah Indonesia. Kondisi ini menunjukkan bahwa nilai tukar bukan merupakan faktor yang dapat memengaruhi aliran perdagangan impor komoditas kentang Indonesia.