ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
B. Hasil Analisis
1. Penggunaan Model
a. Model Semi-Log
Model Semi-Log merupakan hasil transformasi logaritma model yang tidak linier. Pada model Double-Log transformasi dilakukan terhadap variabel terikat dan seluruh variabel tidak terikat. Pada model Semi-Log ini transformasi hanya dilakukan terhadap variabel terikat saja atau variabel tidak terikat. Model Semi-Log terdiri atas dua macam model, yaitu:
1). Model Log-Lin, yaitu model yang terbentuk karena variabel terikat ditransformasikan ke dalam bentuk logaritma, sedangkan variabel bebas tetap dalam bentuk linier.
2). Model Lin-Log, yaitu model yang terbentuk karena variabel bebas ditransformasikan ke dalam bentuk logaritma, sedangkan variabel terikat tetap dalam bentuk linier(Nachrowi, 2006: 68).
Penelitian ini menggunakan model Log-Lin:
LogYit= βo + β1 X1it+ β2 X 2it+ β3 X 3it+ β4 X 4it+ β5 X 5it + eit
Model tersebut diterapkan dalam olah data dengan menggunakan Eviews 3. Penggunaan transformasi model Log-Lin tersebut membuat hasil olah data menjadi lebih baik jika dibandingkan dengan pengggunaan model linier.
b. Pooled Least Square
Tabel IV.11 menunjukkan hasil estimasi dengan menggunakan pendekatan
Pooled Least Square. Hasil dengan menggunakan PLS menunjukkan R2 sebesar
commit to user
Tabel IV. 12 Hasil Olah Data
Sumber: Data diolah 2011.
Dalam hasil estimasi dengan Model PLS tidak terdapat satupun variabel yang signifikan.
c. Fixed Effect Model
Pada tabel IV.12 menunjukkan hasil estimasi dengan menggunakan Fixed
Effect Model. Hasil dengan FEM menunjukkan R2 sebesar 0.968535. Hal ini
berarti model tersebut mampu menerangkan sebesar 96,8%. Tabel IV. 13
Hasil Olah Data
Variabel Koefisien Standar Error Probabilitas
Arabika 0.011157 0.003902 0.0055
Robusta 0.002395 0.003630 0.5115
Gula -0.044189 0.035253 0.2139
Teh 0.007961 0.004092 0.0555
Biji Coklat -8.02E-05 0.000152 0.5995
Statistik F 454.0212
R2 0.968535
Variabel Koefisien Standar Error Probabilitas
Arabika 0.011157 0.019328 0.5657
Robusta 0.002395 0.017981 0.8945
Gula -0.044189 0.174618 0.8010
Teh 0.007961 0.020270 0.6958
Biji Coklat -8.02E-05 0.000753 0.9155
Statistik F 2.085241
commit to user Negara Intersep Jepang 8.865441 Jerman 8.823875 AS 9.498732 Belgia 6.289670 Perancis 6.094338 Italia 7.802617 Spanyol 6.055743 Inggris 7.154215
Sumber : Data diolah 2011.
Tabel IV.12 menunjukkan hasil olah data dengan menggunakan Eviews 3. Nilai probabilitas memperlihatkan satu variabel yang signifikan, yaitu harga internasional arabika.
d. Random Effect Model
Tabel IV.13 menunjukkan hasil estimasi dengan menggunakan Random
Effect Model. Hasil estimasi tersebut menunjukkan R2 sebesar 0.967468. Hal ini
berarti model tersebut mampu menjelaskan variasi model sebesar 96,7%. Tabel tersebut menunjukkan dua variabel yang berpengaruh signifikan terhadap permintaan ekspor kopi, yaitu variabel harga internasional arabika dan harga internasional teh.
Tabel IV.14 Hasil Olah Data
Variabel Koefisien Standar Error Probabilitas
Arabika 0.011157 0.003751 0.0041
Robusta 0.002395 0.003490 0.4950
Gula -0.044189 0.033892 0.1968
Teh 0.007961 0.003934 0.0471
Biji Coklat -8.02E-05 0.000146 0.5852
commit to user Negara Intersep Jepang 1.290705 Jerman 1.249193 AS 1.923185 Belgia -1.281763 Perancis -1.476846 Italia 0.229244 Spanyol -1.515391 Inggris -0.418327
Sumber: Data Diolah 2011.
Pada tabel IV.14 menunjukkan intersep setiap negara yang ada didalam penelitian ini. Intersep tersebut menunjukkan nilai koefisien regresi dari masing – masing negara.
2. Pengujian Model
a. Uji Chow
Uji Chow digunakan untuk menentukan penggunaan antara metode Pooled
Least Square dengan Fixed Effect Model. Berikut hipotesisnya:
H0 : Pooled Least Square(PLS)
Ha : Fixed Effect Model(FEM)
Dasar penolakan terhadap hipotesa nol tersebut adalah dengan menggunakan F Statistik seperti yang dirumuskan oleh Chow:
CHOW=
RRSS = Restricted Residual Sum Square
URSS = Unrestricted Residual Sum Square
commit to user
T= Jumlah data time series
K=Jumlah variabel penjelas
CHOW =
(124,2925 - 4,528707)/ 7
(4,528707)/59
= 222,89
Nilai Chow > Ftabel(3,30), H0 ditolak, berarti estimasi model dengan Fixed Effect
Model lebih baik dibandingkan dengan menggunakan estimasi Pooled Least
Square.
b. Fixed Effect Model vs Random Effect Model
Berdasarkan kriteria yang diungkapkan oleh Judge dalam
Gujarati(1995:650), terdapat beberapa kriteria yang dapat digunakan dalam menentukan pemakaian model analisis dengan data panel, kriteria tersebut adalah sebagai berikut:
1). Jika jumlah data T(Time Series) lebih besar dari N(Cross Section), maka
sebaiknya menggunakan Fixed Effect Model.
2). Jika jumlah data T(Time Series) lebih kecil dari N(Cross Section), maka
sebaiknya menggunakan Random Effect Model.
Penelitian ini menggunakan data dari tahun 2001 – 2009, dengan memasukkan data dari delapan negara. Berdasarkan kriteria diatas, model yang paling baik
commit to user
c. Penggunaan Fixed Effect Model
Fixed Effect Model merupakan model yang paling baik untuk digunakan
dalam penelitian ini berdasarkan pengujian yang telah dilakukan. Penelitian ini
menggunakan Fixed Effect Model dengan Cross - Section Weights. Penggunaan
Cross - Section Weights berguna untuk menghindari model terkena permasalahan
autokorelasi dan heteroskedastisitas. Cross - Section Weights juga membuat hasil
estimasi dengan Eviews 3 menjadi lebih baik. 3. Uji Statistik
a). Uji t
Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat. Hipotesis
nol (H0) yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter (β1)sama dengan nol,
atau:
H0 : β1 = 0
Artinya, suatu variabel independen bukan merupakan variabel penjelas yang
signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya adalah (Ha).
Parameter suatu variabel tidak sama dengan nol, atau : Ha : β1 ≠ 0
Artinya, variabel tersebut merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen(Kuncoro, 2001: 97).
Penelitian ini menggunakan nilai ttabel: 2.000 dengan uji dua sisi. Nilai
thitung sebagai berikut:
commit to user
b. Harga Internasional Robusta: 2.404591 c. Harga Internasional Gula: -2.395667 d. Harga Internasional Teh: 2.695350
e. Harga Internasional Biji Coklat: -1.150352.
Nilai thitung variabel harga internasional arabika, robusta, gula dan teh lebih besar
dari nilai ttabel (thitung > ttabel), sehingga H0 ditolak, Ha diterima.
Variabel penjelas yang signifikan dalam penelitian ini adalah harga internasional arabika, harga internasional robusta, harga internasional gula dan
harga internasional teh. Nilai thitung keempat variabel ini signifikan pada tingkat
5%. Variabel penjelas yang tidak signifikan adalah harga internasional biji coklat. Variabel ini tidak signifikan pada tingkat 5%.
b). Uji F
Uji F merupakan pengujian bersama - sama variabel independen yang dilakukan untuk melihat pengaruh variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen. Uji F dapat dilakukan dengan membandingkan nilai Fhitung dengan Ftabel. Bila Fhitung > Ftabel, maka dapat dikatakan secara bersama – sama variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen. Dalam
penelitian ini nilai Fhitung = 9386.086, dengan Ftabel = 3.30. Sehingga dapat
disimpulkan bahwa secara bersama – sama variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen(Fhitung > Ftabel).
c). Penjelasan R2
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap naik turunnya variabel dependen. Atau pada intinya
commit to user
mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat(Kuncoro, 2001: 100).
Koefisien determinasi 0 berarti variabel - variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Semakin mendekati 1, maka pengaruh
variabel - variabel independen semakin besar. Dalam penelitian ini nilai R2 adalah
sebesar 0.998431, artinya variabel independen dapat mempengaruhi naik turunnya variabel dependen sebesar 99,8%.
4. Uji Asumsi Klasik
a). Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah korelasi yang terjadi antar observasi dalam satu
peubah atau korelasi antar error masa yang lalu dengan error masa sekarang. Uji
autokorelasi yang dilakukan tergantung pada jenis data dan sifat model yang digunakan. Autokorelasi dapat mempengaruhi efisiensi dari estimatornya. Nilai
Durbin Watson (DW) dapat digunakan untuk mendeteksi adanya korelasi serial.
Ada atau tidaknya autokorelasi dapat diketahui dengan membandingkan DW-statistik dengan DW-tabel. Adapun kerangka identifikasi autokorelasi terangkum
dalam tabel dibawah. Korelasi serial ditemukan jika error dari periode waktu
yang berbeda saling berkorelasi. Hal ini bisa dideteksi dengan melihat pola
random error dari hasil regresi.
Hasil estimasi yang telah dilakukan dapat menentukan ada tidaknya autokorelasi karena pada penggunaan 72 Observasi dan 5 konstanta, dimana DW= 1.781843, DL= 1.4732 Du= 1.7688. Nilai DW lebih besar dari pada Du (DW > Du), sehingga tidak terdapat autokorelasi.
commit to user
b). Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menghitung nilai
Chi-Square. Nilai Chi-Square tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai χ2.
Rumus untuk menghitung nilai Chi-Square adalah sebagai berikut:
χ2 hitung = n x R2 n = jumlah observasi
R2 = nilai R2
H0 = homoskedastis
Ha = heteroskedastis
Nilai χ2hitung= 71,28, χ2 tabel=11,0705 (df= 5 dan 0,05). Nilai χ2 hitung > χ2
tabel, sehingga hipotesis H0 ditolak. Heteroskedastisitas terjadi dalam penelitian.
Heteroskedastisitas dapat diatasi dengan menggunakan White
Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance yang terdapat dalam program eviews 3.
Penggunaan White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance
membuat hasil analisis lebih efisien. c). Multikolinieritas
Multikolinieritas menunjukan adanya hubungan linier yang sempurna atau pasti diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi(Gujarati,1995: 157). Multikolinieritas yang terdapat dalam model regresi mengakibatkan model tersebut memiliki kesalahan standar yang besar, selanjutnya berakibat pada koefisien yang tidak dapat ditaksir dengan ketepatan tinggi. Mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas dapat dilakukan dengan meregres antar variabel independen. Hubungan antara variabel independen dapat dilihat dalam tabel IV.15.
commit to user
Tabel IV.15 Uji Multikolinieritas
Variabel Arabika Robusta Gula Teh Biji Coklat
Arabika - 0.0000 0.0876 0.1819 0.1624
Robusta 0.0000 - 0.6618 0.0967 0.0024
Gula 0.0876 0.6618 - 0.0000 0.0000
Teh 0.1819 0.0967 0.0000 - 0.0000
Biji Coklat 0.1624 0.0024 0.0000 0.0000 -
Sumber: Data diolah 2011.
Pada tabel IV.15 dapat dilihat hubungan yang terjadi diantara variabel – variabel
bebas. Hampir semua variabel berpengaruh satu dengan yang lainnya. Rules of
Klein merupakan aturan yang digunakan sebagai dasar untuk mengetahui apakah
multikolinieritas dapat menjadi masalah atau tidak. Tabel IV.16 menunjukkan
nilai r2 dari regresi antar variabel independen.
Tabel IV.16 Uji Klein
Variabel Arabika Robusta Gula Teh Biji Coklat
Arabika - 0.838890 0.690010 0.711695 0.522980
Robusta 0.838890 - 0.444345 0.508526 0.531627
Gula 0.690010 0.444345 - 0.892879 0.434252
Teh 0.711695 0.508526 0.892879 - 0.667741
Biji Coklat 0.522980 0.531627 0.434252 0.667741 -
Sumber: Data diolah 2011.
Multikolinieritas dapat menjadi masalah hanya jika r2 yang diperoleh dari
commit to user
Multikolinieritas yang terjadi dalam penelitian ini tidak menjadi masalah, karena nilai r2 lebih kecil dari nilai R2.
5. Hasil Estimasi Fixed Effect Model
Tabel IV. 17 Hasil Olah Data
Variabel Koefisien Standar Error T Statistik Probabilitas
Arabika 0.008981 0.001741 5.159005 0.0000
Robusta 0.006079 0.001813 3.352337 0.0013
Gula -0.039603 0.016531 -2.395667 0.0191
Teh 0.007681 0.002053 3.740976 0.0004
Biji Coklat -0.000122 7.42E-05 -1.641829 0.1048
F statistik 9386.086 R2 0.998431 Negara Intersep Jepang 8.959754 Jerman 8.918188 AS 9.593045 Belgia 6.383984 Perancis 6.188651 Italia 7.896930 Spanyol 6.150057 Inggris 7.248529
Sumber : Data diolah 2011.
Hasil dari etimasi dengan menggunakan FEM menunjukkan beberapa hal sebagai berikut:
a) Harga internasional arabika berpengaruh positif dan signifikan terhadap
penawaran kopi Indonesia, sehingga tiap kenaikan tingkat harga internasional arabika sebesar satu satuan akan mengakibatkan peningkatan ekspor kopi sebesar 0.008981%. Penurunan tingkat harga internasional arabika sebesar satu satuan akan menurunkan penawaran kopi Indonesia
commit to user
sebesar 0.008981%. Harga internasional arabika berpengaruh secara signifikan pada tingkat 5%.
b) Harga internasional robusta berpengaruh positif dan signifikan terhadap
penawaran kopi Indonesia, sehingga tiap kenaikan harga internasional robusta sebesar satu satuan akan mengakibatkan penigkatan penawaran kopi sebesar 0.006079%. Penurunan tingkat harga internasional robusta sebesar satu satuan akan penurunan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.006079%. Harga internasional robusta berpengaruh secara signifikan pada tingkat 5%.
c) Harga internasional gula berpengaruh negatif dan signifikan terhadap
penawaran kopi Indonesia, sehingga tiap kenaikan harga internasional gula satu satuan akan mengakibatkan penurunan penawaran kopi sebesar -0.039603%. Penurunan tingkat harga internasional gula sebesar satu satuan akan meningkatkan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.039603%. Harga internasional gula berpengaruh secara signifikan pada tingkat 5%.
d) Harga internasional teh berpengaruh positif dan signifikan terhadap
penawaran kopi Indonesia, sehingga setiap kenaikan harga internasional teh satu satuan akan mengakibatkan peningkatan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.007681%. Penurunan harga internasional teh sebesar satu satuan akan menurunkan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.007681%. Harga internasional teh berpengaruh secara signifikan pada tingkat 5%.
commit to user
e) Harga internasional biji coklat berpengaruh negatif namun tidak signifikan
terhadap penawaran kopi Indonesia, sehingga setiap kenaikan harga internasional biji coklat sebesar satu satuan akan mengakibatkan penurunan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.000122%. Penurunan harga internasional biji coklat sebesar satu satuan dapat meningkatkan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.000122%. Harga internasional biji coklat tidak berpengaruh secara signifikan pada tingkat 5%. Harga biji coklat tidak berpengaruh secara signifikan terhadap penawaran kopi karena posisisnya sebagai barang netral, sehingga tidak ada hubungannya dengan penawaran kopi.
6. Pembahasan Ekonomis
Penelitian ini menggunakan Fixed Effect Model untuk mengestimasi persamaan. Penggunaan Fixed Effect Model menunjukkan bahwa secara individu harga internasonal arabika, robusta, gula, dan teh berpengaruh signfikan terhadap penawaran kopi Indonesia. Variabel – variabel yang terdapat dalam peneitian ini secara bersama – sama berpengaruh terhadap penawaran kopi Indonesia. Hasil penelitian ini sesuai dengan jurnal yang digunakan sebagai acuan. Penelitian yang dilakukan Gutu(1989), Mclaren dan Fleming(1999), Gbetnkom dan Khan(2002), dan Hutabarat(2010) menunjukan bahwa secara individu harga kopi berpengaruh signifikan terhadap penawaran kopi. Penelitian yang dilakukan oleh Sanjaya(2007) menunjukkan bahwa secara bersama- sama variabel harga kopi berpengaruh terhadap penawaran kopi.
commit to user
BAB V PENUTUP
A. Kesimpulan
Penelitian mengenai penawaran kopi Indonesia menghasilkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Harga internasional arabika berpengaruh positif dan signifikan terhadap
penawaran kopi Indonesia, sehingga setiap kenaikan tingkat harga internasional arabika sebesar satu satuan akan mengakibatkan peningkatan ekspor kopi sebesar 0.008981%. Penurunan tingkat harga internasional arabika sebesar satu satuan akan menurunkan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.008981%.
2. Harga internasional robusta berpengaruh positif dan signifikan terhadap
penawaran kopi Indonesia, sehingga tiap kenaikan harga internasional robusta sebesar satu satuan akan mengakibatkan peningkatan penawaran kopi sebesar 0.006079%. Penurunan tingkat harga internasional robusta sebesar satu satuan akan menurunkan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.006079%.
3. Harga internasional gula berpengaruh negatif dan signifikan terhadap
penawaran kopi Indonesia, sehingga tiap kenaikan harga internasional gula satu satuan akan mengakibatkan penurunan penawaran kopi sebesar -0.039603%. Penurunan tingkat harga internasional gula sebesar satu satuan akan meningkatkan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.039603%.
4. Harga internasional teh berpengaruh positif dan signifikan terhadap
penawaran kopi Indonesia, sehingga setiap kenaikan harga internasional teh
commit to user
satu satuan akan mengakibatkan peningkatan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.007681%. Penurunan harga internasional teh sebesar satu satuan akan menurunkan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.007681%.
5. Harga internasional biji coklat berpengaruh negatif terhadap penawaran kopi
Indonesia, sehingga setiap kenaikan harga internasional biji coklat sebesar satu satuan akan mengakibatkan penurunan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.000122%. Penurunan harga internasional biji coklat sebesar satu satuan dapat meningkatkan penawaran kopi Indonesia sebesar 0.000122%. Harga internasional biji coklat tidak berpengaruh secara signifikan pada tingkat 5%. B. Saran
Berikut beberapa saran yang dapat diajukan berdasarkan kesimpulan yang diambil:
1. Pemerintah sebaiknya meningkatkan ekspor ketika terjadi kenaikan harga kopi
dan memperbaiki kualitas faktor – faktor produksi untuk meningkatkan daya saing internasional kopi Indonesia. Porter mengungkapkan salah satu faktor yang menjadi penyebab suatu produk negara mampu bersaing secara internasional, yaitu keadaaan faktor – faktor produksi seperti tenaga kerja dan prasarana yang memadai.
2. Pemerintah perlu menjalin kerjasama dengan eksportir – eksportir kopi untuk
mempertahankan dan memperluas pangsa pasar komoditi kopi Indonesia di pasar internasional.
3. Perubahan harga yang terjadi di pasar internasional akan berdampak pada
commit to user
produsen agar kerugian yang terjadi karena efek negatif dari perubahan harga tidak berdampak besar bagi kelangsungan usaha para produsen.
4. Para produsen perlu memanfaatkan dengan baik sarana dan prasarana yang
diberikan pemerintah untuk menjaga kualitas dan kuantitas produksi kopi mereka. Kualitas yang baik dan kuantitas produksi kopi yang memadai dapat dimanfaatkan pemerintah untuk meningkatkan ekspor ketika ada peningkatan harga barang substitusi.
5. Perlu diadakan penelitian lebih lanjut mengenai pengaruh dari barang netral.
Penelitian tersebut diharapkan mampu menunjukkan pengaruh barang netral dalam jangka panjang. Hasil dari penelitian tersebut dapat dibandingkan dengan penelitian yang telah ada, sehingga dapat mengetahui pengaruh sebenarnya dari barang netral baik dalam jangka panjang maupun jangka pendek.