Waktu Penelitian
Penelitian berjudul Analisis Permintaan Daging Sapi Impor Indonesia sebagian besar menggunakan pendekatan ekonometrika disamping menganalisis hasil secara deskriptif. Pendekatan ekonometrika digunakan untuk menangkap fenomena daging sapi impor kedalam sebuah model ekonometri sehingga dapat dianalisis parameter yang berkaitan dengan komoditas. Pendekatan tersebut dimungkinkan dengan melakukan analisis terhadap data-data empirik. Data-data tersebut mulai dikumpulkan pada bulan Maret sampai bulan April 2016.
Jenis dan Sumber Data
Pada penelitian, data yang digunakan adalah data deret waktu (time series). Data time series merupakan data selama 32 tahun berdasarkan ketersediaan data yang dapat dihimpun dari sumber-sumber terkait yaitu mulai tahun 1983 hingga tahun 2014 untuk analisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan daging sapi impor Indonesia dan data selama 48 tahun dari tahun 1967 hingga tahun 2014 untuk analisis permintaan daging sapi impor Indonesia yang berasal dari tiga negara sumber. Pengambilan tiga negara sumber daging sapi impor Indonesia yaitu Amerika Serikat, Australia, dan Selandia Baru disebabkan negara tersebut memiliki pangsa impor rata-rata 84 persen dari total pangsa impor daging sapi Indonesia. Data perdagangan yang digunakan menggunakan data impor daging sapi dengan kode SITC Rev 1 0111 (Meat of bovine animals, fresh, chilled, and frozen). Penggunaan kode tersebut untuk menggambarkan permintaan impor daging sapi Indonesia secara menyeluruh.
Kode SITC (Standard International Trade Classification) dibuat oleh
United Nations (UN) dan digunakan dalam penelitian dengan pertimbangan SITC merupakan suatu pengklasifikasian barang-barang yang digunakan untuk mengelompokkan ekspor dan impor dari suatu negara yang dapat dibandingkan dengan negara dan tahun yang berbeda. Pengelompokkan komoditi berdasarkan kode SITC adalah berdasarkan: (1) material yang digunakan dalam produksi; (2) tahap proses produksi; (3) praktek dan penggunaan komoditi di pasar perdagangan; (4) tingkat kepentingan komoditi di perdagangan internasional, dan (5) perubahan teknologi.
Data yang dibutuhkan dalam penelitian antara lain data populasi domestik, konsumsi domestik, harga domestik, PDB domestik, produksi domestik, kurs, volume dan nilai impor, PDB negara asal impor, harga impor daging sapi yang berasal dari ketiga negara tersebut dan rest of world (negara selain tiga negara pengimpor terbesar), serta kebijakan-kebijakan yang telah dikeluarkan oleh pemerintah berkaitan dengan komoditas daging sapi. Data makro berkaitan dengan komoditas daging sapi diperoleh dari berbagai sumber yang secara detail jenis dan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7 Jenis dan sumber data pendukung penelitian
No Jenis Data Sumber Data
1 Volume dan nilai impor daging sapi
Trademap; UN Comtrade 2 Tingkat konsumsi domestik,
produksi daging sapi domestik, harga domestik
Direktorat jenderal peternakan; Kementeriaan Pertanian; Badan Pusat Statistik
3 GDP Indonesia, Nilai tukar rupiah terhadap LCU
World Bank
4 Kebijakan komoditas daging sapi Kementeriaan Perdagangan; Kementeriaan Pertanian
Metode Pengolahaan dan Analisis Data
Penelitian ini menggunakan metode kualitatif (deskriptif) dan kuantitatif. Metode deskriptif digunakan untuk menjelaskan data-data yang diperoleh dari hasil analisis yang dilakukan menggunakan metode kuantitatif. Selain itu, metode deskriptif juga digunakan untuk menggambarkan keragaan atau performa permintaan daging sapi impor Indonesia. Metode kuantitatif pada penelitian didekati dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan analisis model AIDS. Model regresi linear berganda digunkan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan daging sapi impor di Indonesia. Model ini dapat mengestimasi signifikansi hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Model AIDS digunakan untuk menganalisis kerentanan atau hubungan elastisitas permintaan impor daging sapi Indonesia dari sudut pandang negara pengekspor utama. Model AIDS dipilih karena model ini dapat melihat kompetisi diantara negara-negara pengekspor atau sumber impor dari komoditas tertentu, melalui share masing-masing negara tersebut atau pangsa pasarnya. Selain itu pada model AIDS, secara teknis, persamaan dari negara-negara pengekspor tersebut dijalankan bersamaan, tidak diolahterpisah per masing-masing negara pengekspor. Dengan kata lain bukan model yang terpisah. Model AIDS pada penelitian ini juga dimodifikasi dengan menambahkan variabel-variabel independen lain yang terkait, selain yang memang sudah menjadi variabel-variabel independen umum di dalam model AIDS.
Analisis model regresi linear berganda dan model AIDS hasil pada akhirnya dimaksudkan untuk dapat menjadi sumber informasi dalam penetapan strategi- kebijakan yang berhubungan dengan impor daging sapi ke Indonesia. Program (software) komputer yang digunakan untuk melakukan analisis-analisis ini adalah
Microsoft Excel, Eviews, Minitab, dan STATA.
Model Regresi Linear Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Daging Impor Indonesia
Model regresi linear berganda digunakan untuk mengestimasi faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan daging sapi impor di Indonesia. Formulasi model dilakukan sebagai langah awal sebelum dilakukan estimasi model. Pada penelitian
ini perumusan model regresi diawali dengan spesifikasi model atau penentuan peubah terikat dan peubah bebas. Peubah terikat dalam model regresi merupakan besarnya volume impor komoditas daging sapi. Selain itu, peubah bebas dalam penelitian ini diperoleh dari berbagai referensi baik berupa hasil penelitian maupun berdasarkan teori antara lain: konsumsi domestik (Purnamasari 2006), harga dan produksi domestik (Uzonos dan Akcay 2009), harga impor (Binuomote et al 2008), nilai tukar riil (kurs) (Anggasari 2008), dan PDB riil Indonesia (Manik 2012). Masing-masing peubah yang telah ditentukan tersebut kemudian dilakukan estimasi model awal. Secara matematis persamaan model tersebut sebagai berikut:
ln VIMP = β0 + β1lnGDP + β2lnKONS + β3lnKURS + β4lnPDOM + β5lnPROD + β6lnPW + μ
Dimana:
β0 = intersep
VIMP = Volume impor daging sapi Indonesia (kg) GDP = PDB riil Indonesia (US$)
KONS = Tingkat konsumsi daging sapi Indonesia (kg/kapita/tahun) KURS = Nilai tukar riil rupiah terhadap US$ (Rupiah/LCU)
PDOM = Harga daging sapi dalam negeri (Rupiah/kg) PROD = Produksi daging sapi Indonesia (kg)
PW = Harga daging sapi dunia (US$/kg)
μ = galat (pengaruh dari variabel lain yang tidak masuk dalam model)
Pengujian Koefisien Regresi
Menurut Gujarati (2013), uji-F ini digunakan untuk pengujian koefisien regresi secara keseluruhan, dengan prosedur sebagai berikut :
H0 : b1 = b2 = b3 =....= bn = 0
H1 : tidak semua koefisien regresi bernilai 0
�ℎ� � = � − 1 ⁄ 1 − � � − ⁄ Keterangan:
k : jumlah parameter yang diduga N : jumlah pengamatan
Jika Fhitung > F (k-1, N-k)(α/2) maka tolak H0, artinya peubah bebas yang diuji secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap peubah tak bebas pada tingkat kepercayaan tertentu sehingga model layak untuk dijadikan model penduga parameter dari persamaan.
Jika Fhitung < F (k-1, N-k)(α/2) maka terima Ho, artinya peubah bebas yang diuji secara bersama-sama tidak berpengaruh nyata terhadap peubah tak bebas pada tingkat kepercayaan tertentu.
Sedangkan untuk mengetahui peubah bebas mana yang digunakan dalam model secara sendiri-sendiri memberikan pengaruh nyata terhadap peubah tak bebas maka dilakukan uji-t. Kriteria ujinya yaitu :
Jika thitung > ttabel maka tolak H0, artinya peubah bebas tersebut berpengaruh nyata terhadap peubah tak bebas pada tingkat kepercayaan tertentu.
Jika thitung < ttabel maka terima H0, artinya peubah bebas yang diuji tersebut tidak berpengaruh nyata terhadap peubah tak bebas pada tingkat kepercayaan tertentu.
Umumnya pengujian signifikansi suatu koefisien regresi dari peubah bebas menggunakan nilai α pada taraf kepercayaan tertentu. Disamping cara tersebut pengujian nyata tidaknya nilai koefisien regresi dapat juga dilakukan dengan menggunakan p-value yang aturannya yaitu :
Jika p-value < α maka tolak H0, sedangkan jika p-value > α maka terima H0. Jika hasil pengujian menolak H0 maka model yang digunakan tepat untuk menduga pengaruh antara peubah-peubah bebas baik secara keseluruhan maupun individu terhadap peubah tak bebas
Uji Koefisien Determinasi (R2 atau Adj. R2)
Menurut Gujarati (2013) koefisien determinasi atau R2 mengukur bagian atau persentase total variasi Y yang dijelaskan oleh model regresi. Nilai R2 yang besar menunjukkan bahwa model yang didapat semakin baik. Namun tidak dapat dipungkiri ada kalanya dalam penggunaan koefisien determinasi terjadi bias terhadap satu variabel independen yang dimasukkan dalam model. Nilai R2dapat dihitung dengan persamaan:
� = [∑ � − �̅ (�̂ − �̅)] ∑ � − �̅ ∑(�̂ − �̅)
Adj. R2 lebih baik untuk digunakan dalam analisis ekonometrika daripada R2. Hal ini karena R2 cenderung untuk memberikan gambaran yang terlalu baik terhadap hasil regresi. Hal ini terutama terjadi saat jumlah variabel bebas dalam model cukup besar atau mendekati jumlah pengamatan. Dengan demikian untuk kasus analisis linier berganda, uji koefisien determinasi model yang digunakan adalah R2 yang dikoreksi (adj. R2). R2 selain dipengaruhi oleh banyaknya variabel bebas juga dipengaruhi oleh banyaknya observasi. Semakin banyak observasi maka nilai R2 semakin kecil.
Pengujian Model melalui Asumsi Klasik
Setelah dilakukan estimasi dan pemilihan model terbaik yang dapat menggambarkan fenomena faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan impor daging sapi, dilakukan uji asumsi regresi klasik. Uji asumsi regresi klasik tersebut dimaksudkan untuk memperoleh estimasi model yang memenuhi sifat Best Linear Unbias Estimation (BLUE). Adapun pengujian asumsi regresi klasik yang harus dilakukan sebagai berikut:
1. Uji Normalitas
Uji normalitas data diperlukan untuk mengetahui apakah error term mendekati distribusi normal atau tidak. Uji normalitas diaplikasikan dengan melakukan
tes Jarque Bera, jika nilai probabilitas lebih besar dari taraf nyata yang digunakan maka error term dalam model sudah menyebar normal. Hipotesis yang disusun, yaitu:
H0: Residual (error atau gangguan) berdistribusi normal. H1: Residual (error atau gangguan) tidak berdistribusi normal. 2. Uji Multikolinearitas
Suatu model dapat dikatakan mengandung multikolinearitas apabila nilai R2 tinggi tetapi banyak variabel yang tidak signifikan. Menurut Mason dan Lind (1999), korelasi antara variabel-variabel independen yang berada pada selang -0.70 sampai dengan 0.70 tidak menyebabkan masalah. Adanya multikolinearitas juga dapat diuji berdasarkan nilai VIF (Variance Inflation Factors) nya. Menurut Lind et al (2007), VIF yang lebih besar dari sepuluh (10) dianggap tidak memuaskan, yang mengindikasikan sebaiknya variabel bebas tersebut dibuang. Oleh sebab itu, jika nilai korelasi antar variabel independen berada pada selang -0.7 sampai 0.7 dan nilai VIF setiap variabel tersebut lebih kecil dari sepuluh, maka disimpulkan tidak terdapat multikolinearitas pada model regresi linear.
3. Uji Heterokedastisitas
Uji yang digunakan untuk melihat ada atau tidaknya sifat heteroskedastisitas pada model adalah Uji Heteroskedastisitas Umum White. Hipotesis yang disusun yaitu:
H0 : Tidak ada heteroskedastisitas. H1 : Ada heteroskedastisitas.
Jika nilai probabilitas Obs*R-squared (Uji White) lebih besar dari taraf nyata (α) yang digunakan, maka disimpulkan terima H0. Atau dengan kata lain, disimpulkan tidak terdapat heteroskedastisitas pada model.
4. Uji Autokorelasi
Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan melihat nilai dari
Durbin – Watson (DW) statistiknya. Jika nilai DW lebih dari 1.909 atau kurang dari 2.091 maka dapat dikatakan tidak dapat terdapat autokorelasi pada model. Uji lain yang digunakan untuk melihat ada atau tidaknya autokorelasi pada model adalah Uji Breusch-Godfrey Serial Correlation Lagrange Multiplier. Hipotesis yang disusun yaitu:
H0 : Tidak ada autokorelasi. H1 : Ada autokorelasi.
Jika nilai probabilitas Obs*R-squared (Uji Breusch-Godfrey Lagrange Multiplier) lebih besar dari taraf nyata (α) yang digunakan, maka disimpulkan terima H0. Atau dengan kata lain, disimpulkan tidak terdapat autokorelasi pada model.
Hipotesis Penelitian
Berdasarkan studi penelitian terdahulu dan kerangka teoritis, maka beberapa hipotesis yang digunakan dalam mengestimasi faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan daging sapi impor Indonesia antara lain:
1. GDP riil Indonesia berpengaruh positif terhadap nilai impor Indonesia. Peningakatan pada GDP riil Indonesia akan berdampak pada peningkatan nilai impor daging sapi Indonesia dari negara tujuan.
* 1
ln
ln
n i i ij j i jx
w
P
p
2. Tingkat konsumsi penduduk Indonesia akan berpengaruh positif terhadap nilai impor karena peningkatan konsumsi akan menyebabkan kebutuhan daging sapi meningkat sehingga nilai impor meningkat.
3. Nilai tukar riil rupiah terhadap mata uang negara asal impor mempunyai hubungan yang negatif terhadap volume impor Indonesia. Meningkatnya rasio nilai tukar antara rupiah terhadap mata uang asing (terdepresiasi) menyebabkan barang luar negeri lebih mahal, sehingga menurunkan volume impor.
4. Harga daging sapi dalam negeri mempunyai hubungan yang positif terhadap peningkatan volume impor. Semakin tinggi harga komoditas dalam negeri maka barang komoditas impor akan semakin terasa murah sehingga meningkatkan volume impor.
5. Produksi mempunyai hubungan yang negatif terhadap volume impor. Semakin tinggi produksi Indonesia maka akan menyebabkan volume impor Indonesia berkurang.
6. Harga komoditas Impor memiliki hubungan negatif terhadap volume impor. Semakin rendah harga impor maka akan semakin meningkatkan volume impor.
Permintaan Impor dengan Model AIDS
Selanjutnya akan dianalisis tingkat persaingan atau posisi diantara tiga negara sebagai sumber impor terbesar daging sapi bagi Indonesia. Ketiga negara tersebut adalah Australia, Selandia Baru, dan Amerika Serikat. Pemilihan ketiga negara tersebut didasarkan pada kekontinyuan dalam memeasok daging sapi impor ke Indonesia sehingga memiliki nilai pangsa impor yang besar. Adapun model AIDS negara pengekspor yaitu Australia, Selandia Baru, dan Amerika Serikat di pasar impor daging sapi Indonesia adalah sebagai berikut:
Dimana:
wi : pangsa ekspor negara eksportir ke-i di Indonesia (persen) p : harga asal negara eksporitr (US$)
x : nilai impor total Indonesia (ton) p* : indeks harga geometrik Stone =∑ � . �
Terdapat tiga persamaan model AIDS pada penelitian ini. Persamaan pertama yaitu merupakan persamaan Australia dengan variabel dependennya berupa pangsa pasar impor Australia dan peubah independennya berupa harga daging sapi Australia, Amerika Serikat, Selandia Baru, ROW, begitu juga untuk persamaan Amerika Serikat dan Selandia Baru. Ketiga persamaan tersebut adalah sebagai berikut:
Wnew = 1+ 1 Ln Paus+ 2 Ln Pusa+ 3 Ln Pnew + 4 Ln Prow+ 1 Ln (x/P*) Wusa = 2 + 5 Ln Paus + 6 Ln Pusa + 7 Ln Pnew+ 8 Ln Prow + 2 Ln (x/P*) Waus = 3+ 9 Ln Paus + 10 Ln Pusa + 11 Ln Pnew + 12 Ln Prow + 3 Ln(x/P*)
Keterangan : 1, 2, 3 = Intercept
1,…, 12; 1, 2, 3 = Koefisien
Pnew = Harga daging sapi (nilai impor per volume impor) Selandia Baru (US$) Pusa = Harga daging sapi (nilai impor per volume impor) Amerika Serikat (US$) Paus = Harga daging sapi (nilai impor per volume impor) Australia (US$) Prow = Harga daging sapi negara sumber impor lainnya Rest of World (US$)
Sedangkan untuk menghitung elastisitas permintaan dari model Almost Ideal Demand System (AIDS) yaitu:
Elastisitas harga sendiri
Elastisitas harga silang
Elastisitas pengeluaran
Koefisien regresi pada model AIDS diduga dengan metode Seemingly Unrelated Regression (SUR). Ketiga persamaan dalam penelitian ini direstriksi dengan menggunakan kendala homogenity, dan symmetry, sedangkan sifat adding up telah terpenuhi dalam model dengan sendirinya sebagai keunggulan dari model AIDS. Penggunaan restriksi tersebut didasarkan pada bentuk dasar model AIDS itu sendiri. Dimana model AIDS merupakan sistem permintaan yang terdiri dari sejumlah fungsi permintaan yang saling terkait. Oleh karena itu, diperlukan restriksi sebagai sifat/syarat utama dari fungsi permintaan.
Berdasarkan output pengolahan model AIDS tersebut, ditentukan nilai elastisitas-elastisitas untuk Australia, Selandia Baru, dan Amerika Serikat, yaitu: (1) elastisitas harga sendiri, (2) elastisitas harga silang, dan (3) elastisitas pengeluaran dunia atas ekspor daging sapi atau dengan kata lain elastisitas nilai impor daging sapi di Indonesia. Elastisitas-elastisitas tersebut dihitung berdasarkan rumus yang telah dijelaskan di atas. Pada penelitian ini perhitungan nilai elastisitas permintaan sendiri menggunakan rumus elastisitas uncompensated atau Marshallian. Perhitungan nilai elastisitas harga silang menggunakan rumus elastisitas compensated atau Hicksian. Elastisitas compensated digunakan untuk lebih menggambarkan kompetisi diantara negara sumber impor.
Adapun ukuran-ukuran elastisitas dan artinya, dapat dilihat pada Tabel 8 berikut. * ˆ ˆ ˆ ˆ 1 ij j ij ij i i i ij ij ij j i i i i w e w w e w w w
Tabel 8 Ukuran-ukuran elastisitas model AIDS
No Besar Elastisitas Istilah Keterangan 1. Elastisitas Harga Sendiri
a. Ep=0 Inelastis sempurna
Pangsa pasar daging sapi negara pengekspor tidak berubah (tetap/konstan) dengan adanya perubahan harga daging sapi negara pengekspor tersebut.
b. 0 < Ep < 1 Inelastis Pangsa pasar daging sapi negara pengekspor berubah dengan persentase yang lebih kecil dari pada adanya perubahan harga daging sapi negara pengekspor tersebut.
c. Ep=1 Elastisitas unit
Pangsa pasar daging sapi negara pengekspor berubah dengan persentase yang sama dari pada adanya perubahan harga daging sapi negara pengekspor tersebut.
d. 1 < Ep < ∞ Elastis Pangsa pasar daging sapi negara pengekspor berubah dengan persentase yang lebih besar dari pada adanya perubahan harga daging sapi negara pengekspor tersebut.
e. Ep = ∞ Elastis sempurna
Berapapun pangsa pasar daging sapi suatu negara pengekspor, harga daging sapi negara pengekspor tersebut tidak berubah (tetap/konstan).
2. Elastisitas Silang
a. Ec > 0 (positif) Barang substitusi
Kenaikan harga barang substitusi daging sapi dari suatu negara pengekspor tertentu berakibat pada meningkatnya pangsa pasar daging sapi suatu negara pengekspor tersebut.
b. Ec < 0 (negatif) Barang komplemen
Jumlah yang diminta turun, saat pendapatan naik.
3 Elastisitas Pengeluaran
a. Ei > 0 Pangsa pasar daging sapi suatu negara pengekspor daging sapi tertentu naik, sejalan dengan kenaikan nilai impor daging sapi Indonesia
b. Ei < 0 Pangsa pasar daging sapi suatu negara pengekspor tertentu turun, sementara nilai impor daging sapi Indonesia naik.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 1 9 8 4 1 9 8 5 1 9 8 6 1 9 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 (J u ta E k o r) Tahun
Indonesia Jawa Luar Jawa