DAFTAR LAMPIRAN
3 METODOLOGI PENELITIAN
Model Perdagangan Karet Spesifikasi Teknis antara Thailand dan China Model yang dibangun adalah model yang sudah melalui tahap formulasi, estimasi, evaluasi dan reformulasi untuk mendapatkan model yang memuaskan. Model Perdagangan Karet Spesifikasi Tekins antara Thailand dan China adalah sebagai berikut.
Penawaran Ekspor Karet Spesifikasi Teknis
Persamaan terdiri dari Penawaran Ekspor Karet Spesifikasi Teknis Thailand ke China, Penawaran Ekspor Karet Spesifikasi Teknis non-Thailand ke China, Total Ekspor Karet Spesifikasi Teknis ke China, Penawaran Ekspor Karet Spesifikasi Teknis Thailand ke non-China, Penawaran Ekspor Karet Spesifikasi Teknis non- Thailand ke non-China, Total Ekspor Karet Spesifikasi Teknis ke non-China, dan Total Ekspor Karet Spesifikasi Teknis Dunia.
a. Penawaran Ekspor Karet Spesifikasi Teknis Thailand ke China
Berdasarkan tinjauan teoritis, maka perilaku penawaran ekspor karet spesifikasi teknis atau TSR (Technical Specified Rubber) Thailand ke China diduga dipengaruhi oleh harga riil ekspor TSR Thailand, jumlah produksi karet TSR Thailand, nilai tukar riil mata uang Baht terhadap US dollar, jumlah ekspor karet TSR Thailand ke non-China dan jumlah ekspor karet TSR Thailand ke China tahun sebelumnya.
XTSRTCt = a0 + a1 PXTTSRRt + a2 QTTSRt + a3 ERTUSRt
+ a4 XTSRTNCt + a5 XTSRTCt-1 + U1……...………...… (3.1)
a1, a2, a3, 0 dan a4, 0 serta 0 < a5 < 1 dimana:
XTSRTCt = Jumlah ekspor karet TSR Thailand ke China tahun t
PXTTSRRt = Harga riil ekspor karet TSR Thailand tahun t
QTTSRt = Jumlah produksi karet TSR Thailand tahun t
ERTUSRt = Nilai tukar riil mata uang Baht terhadap US dollar tahun t
XTSRTNCt = Jumlah ekspor karet TSR Thailand ke non-China tahun t
XTSRTCt-1 = Peubah bedakala XTSRTCt
U1 = Peubah galat
b. Penawaran Ekspor Karet Spesifikasi Teknis non-Thailand ke China
Perilaku penawaran ekspor karet TSR non-Thailand jenis spesifikasi teknis atau TSR (Technical Specified Rubber) ke China diduga dipengaruhi oleh harga riil karet TSR dunia, jumlah produksi karet TSR Indonesia sebagai proksi untuk produksi karet TSR non-Thailand oleh karena Indonesia adalah produsen karet TSR terbesar dunia sehingga didugakan bahwa produksi karet TSR Indonesia akan berpengaruh
ekspor karet TSR non-Thailand ke China dan jumlah ekspor karet TSR non-Thailand ke China tahun sebelmunya.
XTSRNTCt = b0 + b1 PWTSRRt + b2 QIDTSRt + b3 XTSRNTCt-1+ U2...(3.2)
b1, b2 0 dan 0 b3 1 dimana:
XTSRNTCt = Jumlah ekspor TSR non-Thailand ke China tahun t
PXWTSRt = Harga riil karet TSR dunia tahun t
QIDTSRt = Jumlah produksi karet TSR Indonesia tahun t
XTSRNTCt-1 = Peubah bedakala XTSRNTCt
U2 = Peubah galat
c. Total Ekspor Karet Spesifikasi Teknis ke China
XTSRCt = XTSRTCt + XTSRNTCt……….………..…… (3.3)
d. Penawaran Ekspor Karet Spesifikasi Teknis Thailand ke non-China
Perilaku penawaran ekspor karet TSR Thailand ke non-China diduga dipengaruhi oleh harga ekspor riil karet TSR Thailand, jumlah produksi karet TSR Thailand, nilai tukar riil mata uang baht terhadap US dollar, jumlah ekspor karet TSR Thailand ke China dan jumlah ekspor karet TSR Thailand ke non-China tahun sebelumnya.
XTSRTNCt = c0 + c1 PXTTSRRt + c2 QTTSRt + c3 ERTUSRt
+ c4 XTSRTCt + c5 XTSRTNCt-1+ U3 ………. (3.4)
c1, c2, c3 0 dan c4 0 serta 0 < c5 < 1 dimana:
XTSRTNCt = Jumlah ekspor karet TSR Thailand ke non-China tahun t
PXTTSRRt = Harga ekspor riil karet TSR Thailand tahun t
QTTSRt = Jumlah produksi karet TSR Thailand tahun t
ERTUSRt = Nilai tukar riil mata uang baht terhadap US dollar tahun t
XTSRTCt = Jumlah ekspor karet TSR Thailand ke China tahun t
XTSRTNCt-1 = Peubah bedakala XTSRTNCt
U3 = Peubah galat
e. Penawaran Ekspor Karet Spesifikasi Teknis non-Thailand ke non-China Perilaku penawaran ekspor karet TSR non-Thailand ke non-China diduga dipengaruhi oleh harga riil karet TSR dunia, jumlah produksi karet TSR Indonesia, jumlah ekspor karet TSR non-Thailand ke China dan jumlah ekspor karet TSR non- Thailand ke non-China tahun sebelumnya.
XTSRNTNCt = d0 + d1 PWTSRRt + d2 QIDTSRt + d3 XTSRNTCt
+ d4 XTSRNTNCt-1+ U4……….……….….. (3.5)
dimana:
XTSRNTNCt= Jumlah ekspor karet TSR non-Thailand ke non-China tahun t
PWTSRRt = Harga riil karet TSR dunia tahun t
QIDTSRt = Jumlah produksi karet TSR Indonesia tahun t
XTSRNTCt = Jumlah ekspor karet TSR non-Thailand ke China tahun t
XTSRNTNCt-1= Peubah bedakala XTSRNTNCt
U4 = Peubah galat
f. Total Ekspor Karet Spesifikasi Teknis ke non-China
XTSRNCt = XTSRTNCt + XTSRNTNCt………...… (3.6)
g. Total Ekspor Karet Spesifikasi Teknis Dunia
XWTSRt = XTSRCt + XTSRNCt……….. (3.7)
Permintaan Impor Karet Alam Spesifikasi Teknis
Persamaan terdiri dari Permintaan Impor Karet Spesifikasi Teknis China dari Thailand, Permintaan Impor Karet Spesifikasi Teknis China dari non-Thailand, Total Permintaan Impor Karet Spesifikasi Teknis China, Permintaan Impor Karet Spesifikasi Teknis non-China dari Thailand, Permintaan Impor Karet Spesifikasi Teknis non-China dari non-Thailand, Total Impor Karet Spesifikasi Teknis non- China, dan Total Impor Karet Spesifikasi Teknis Dunia.
a. Permintaan Impor Karet Spesifikasi Teknis China dari Thailand
Persamaan struktural permintaan impor karet spesifikasi teknis China dari Thailand diduga dipengaruhi oleh harga impor riil karet TSR China, Dummy China menjadi anggota WTO karena membawa China menuju ke perubahan ekonomi dalam negeri yang cukup besar salah satunya hambatan-habatan perdagangan dihapuskan sehingga didugakan bahwa dengan skenario tersebut akan berpengaruh teradap impor karet TSR China dari Thailand, dan jumlah produksi otomotif di China.
MTSRCTt = e0 + e1 PMCTSRRt + e2 MPCt + e3 DWTOC + e4 QOCt
+ U5………..……….………… (3.8)
e3, e4 0 dan e1, e2 0 dimana:
MTSRCTt = Jumlah impor karet TSR China dari Thailand tahun t
PMCTSRRt = Harga impor riil karet TSR China tahun t
MPCt = Pajak impor karet TSR di China tahun t
DWTOCt = Dummy China menjadi anggota WTO tahun t
dimana: 1 = Setelah China menjadi anggota WTO, dan
0 = Lainnya
QOCt = Jumlah produksi otomotif di China tahun t
b. Permintaan Impor Karet Spesifikasi Teknis China dari non-Thailand
Persamaan struktural permintaan impor karet spesifikasi teknis China dari non-Thailand diduga dipengaruhi oleh rasio harga impor riil karet TSR China dari non-Thailand, harga riil karet sintetis dunia sebagai produk komplemen terhadap karet TSR oleh karena kedua produk tersebut akan digunakan dalam industri ban kendaraan, jumlah produksi otomotif di China, pajak impor karet TSR di China dan impor karet TSR China dari non-Thailand tahun sebelumnya.
MTSRCNTt = f0 + f1 RPMCTSRRt + f2 PSIRRt + f3 QOCt + f4 MPCt
+ f5 MTSRCNTt-1 + U6……….……….………… (3.9)
f4 > 0 dan f1, f2, f4 < 0 serta 0 f5 1 dimana:
MTSRCNTt = Impor karet TSR China dari non-Thailand tahun t
RPMCTSRRt = Rasio harga impor riil karet TSR China tahun t
PSIRRt = Harga riil karet sintetis dunia tahun t
QOCt = Jumlah produksi otomotif di China tahun t
MPCt = Pajak impor karet TSR di China tahun t
MTSRCNTt-1 = Peubah bedakala MTSRCNTt
U6 = Peubah galat
c. Total Permintaan Impor Karet Spesifikasi Teknis China
MTSRCt = MTSRCTt + MTSRCNTt……… (3.10)
d. Permintaan Impor Karet Spesifikasi Teknis non-China dari Thailand
Persamaan permintaan impor karet spesifikasi teknis non-China dari Thailand adalah diduga dipengaruhi oleh harga riil karet TSR dunia, harga karet sintetis dunia, pendapatan riil Jepang sebagai proksi untuk pendapatan Negara non-China yang bersangkutan dengan Thailand dalam perdagangan karet TSR dimana Jepang adalah Negara tujuan ekspor karet TSR utama bagi Thailand sehingga diduga bahwa akan berpengaruh terhadap impor karet TSR non-China dari Thailand, jumlah produksi otomotif non-China dan impor karet TSR non-China dari Thailand tehun sebelumnya.
MTSRNCTt = g0 + g1 PWTSRRt + g2 PSIRRt + g3 GDPJPNRt
+ g4 QONCt + g5 MTSRNCTt-1+ U7……….……….... (3.11)
g3, g4 > 0 dan g1, g2 < 0 serta 0 < g5 < 1 dimana:
MTSRNCTt = Jumlah impor karet TSR non-China dari Thailand tahun t
PWTSRRt = Harga riil karet TSR dunia tahun t
GDPJPNRt = Pendapatan riil Jepang tahun t
QONCt = Jumlah produksi otomotif non-China tahun t
MTSRNCTt-1 = Peubah bedakala MTSRNCTt
e. Permintaan Impor Karet Spesifikasi Teknis non-China dari non-Thailand Permintaan impor karet TSR non-China dari non-Thailand adalah diduga dipengaruhi oleh harga riil karet TSR dunia, harga riil karet sintetis dunia, jumlah produksi otomotif non-China dan pendapatan riil Amerika Serikat sebagai proksi untuk pendapatan negara non-China yang bersangkutan dengan non-Thailand dalam perdagangan karet TSR dimana Amerika Serikat adalah negera tujuan ekspor karet TSR utama selain China dari non-Thailand sehingga diduga akan berpengaruh terhadap permintaan impor karet TSR non-China dari non-Thailand.
MTSRNCNTt = h0 + h1 PWTSRRt + h2 PSIRRt + h3 QONCt
+ h4 GDPUSARt + U8…………..………..……… (3.12)
h3, h4 > 0 dan h1, h2 < 0 dimana:
MTSRNCNTt = Jumlah impor karet TSR non-China dari non-Thailand t
PWTSRRt = Harga riil karet TSR dunia tahun t
PSIRRt = Harga riil karet sintetis dunia tahun t
QONCt = Jumlah produksi otomotif non-China tahun t
GDPUSARt = Pendapatan riil Amerika Serikat tahun t
U8 = Peubah galat
f. Total Impor Karet Spesifikasi Teknis non-China
MTSRNCt = MTSRNCTt + MTSRNCNTt……....……….…. (3.13)
g. Total Impor Karet Spesifikasi Teknis Dunia
MWTSRt = MTSRCt + MTSRNCt……….…..………..… (3.14)
Harga Karet Spesifikasi Teknis
Persamaan terdiri dari Harga Riil Karet Spesifikasi Teknis Dunia, Harga Ekspor Riil Karet Spesifikasi Teknis Thailand, dan Harga Impor Riil Karet Spesifikasi Teknis China.
a. Harga Riil Karet Spesifikasi Teknis Dunia
Harga riil karet spesifikasi teknis dunia diduga dipengaruhi oleh jumlah ekspor karet TSR total dunia tahun sebelumnya, jumlah impor karet TSR dunia dan harga riil karet TSR dunia tahun sebelmunya.
PWTSRRt = i0 + i1 XWTSRt-1 + i2 MWTSRt + i3 PWTSRRt-1
+ U9………...………..….... (3.15)
i2 0 dan i1< 0 serta 0 i3 1 dimana:
PWTSRRt = Harga riil karet TSR dunia tahun t
XWTSRt-1 = Jumlah ekspor karet TSR dunia tahun sebelumnya
PWTSRRt-1 = Peubah bedakala PWTSRRt
U9 = Peubah galat
b. Harga Ekspor Riil Karet Spesifikasi Teknis Thailand
Harga ekspor riil karet spesifikasi teknis Thailand diduga dipengaruhi oleh harga riil karet TSR dunia, jumlah ekspor total karet TSR Thailand, harga riil minyak mentah di Amerika Serikat dan harga ekspor riil karet TSR Thailand tahun sebelumnya.
PXTTSRRt = j0 + j1 PWTSRRt + j2 XTTSRt + j3 POUSARt
+ j4 PXTTSRRt-1 + U10……….. (3.16)
j1, j3 0 dan j2 < 0 serta 0 < j4 < 1 dimana:
PXTTSRRt = Harga ekspor riil karet TSR Thailand tahun t
PWTSRRt = Harga riil karet TSR dunia tahun t
XTTSRt = Jumlah ekspor total karet TSR Thailand tahun t
POUSARt = Harga riil minyak mentah di Amerika Serikat tahun t
PXTTSRRt-1 = Peubah bedakala PXTTSRRt
U10 = Peubah galat
c. Harga Impor Riil Karet Spesifikasi Teknis China
Harga impor riil karet spesifikasi teknis China diduga dipengaruhi oleh rasio harga riil karet TSR dunia, jumlah impor total karet TSR di China, dan harga impor riil karet TSR China tahun sebelumnya.
PMCTSRRt= k0 + k1 PWTSRRt + k2 MTSRCt+ k3 PMCTSRRt-1
+ U11……….……… (3.17)
k1, k2 0 dan 0 k3 1 dimana:
PMCTSRRt = Harga riil impor karet TSR China tahun t
PWTSRRt = Harga riil karet TSR dunia tahun t
MTSRCt = Jumlah impor total karet TSR di China tahun t
PMCTSRRt-1 = Peubah bedakala PMCTSRRt
U11 = Peubah galat
Sumber dan Jenis Data
Data yang digunakan dalam analisis perdagangan karet spesifikasi teknis antara Thailand dengan China ini adalah data sekunder deret waktu (time series) yang bersumber dari berbagai terbitan, seperti Rubber Research Institute of Thailand, serta publikasi International Ruber Study Group (IRSG), IOCA, World Bank, World Integrated Trade Solution (WITS) dan lainnya, dari tahun 1990 sampai tahun 2010.
Identifikasi dan Metode Pendugaan Model Identifikasi Model
Fungsi dari identifikasi model adalah untuk mengetahui apakah model tersebut dapat diduga atau tidak. Satelah mengetahui kondisi estimasi model, maka dapat ditentukan juga metode estimasi apa yang digunakan dalam mengestimasi model. Identifikasi model dilakukan dengan menggunakan metode order condition
sebagai syarat keharusan dan rank condition sebagai syarat kecukupan.
Suatu model ekonometrika dalam bentuk sistem persamaan simultan dikatakan lengkap apabila: jumlah persamaan sekurang-kurangnya sebanyak peubah endogen yang ada dalam sistem persamaan simultan.
Sebelum memasuki tahap analisis 2SLS, setiap persamaan harus memenuhi persyaratan identifikasi. Suatu persamaan dikatakan identified hanya jika persamaan tersebut dinyatakan dalam bentuk statistik unik, dan menghasilkan taksiran parameter yang unik. Menurut Gujarati (2007), untuk memenuhi syarat tersebut maka suatu variabel pada persamaan satu harus tidak konsisten dengan persamaan lain. Dalam hal ini identifikasi persamaan dapat dilakukan dengan memasukkan atau menambah, atau mengeluarkan beberapa variabel independen atau dependen ke dalam persamaan. Dalam teori ekonometrika terdapat tiga kemungkinan hasil identifikasi model, yaitu: (1) persamaan tidak teridentifikasi (underidentified), (2) persamaan teridentifikasi dengan sifat terindentifikasi secara tepat (exactly identified), dan (3) teridentifikasi secara berlebih (over identified). Penelitian kondisi exactly identified underidentified
maupun over identified dilakukan dengan rumus sebagai berikut: K-M G-1: disebut under identification (tidak teridentifikasi);
K-M = G-1: disebut exactly identification (teridentifikasi secara tepat); K-M G-1: disebut over identification (teridentifikasi secara berlebih). dimana:
G = Jumlah total pesamaan dalam sistem persamaan (Sama dengan jumlah variabel endogen)
M = Jumlah variabel (endogen dan eksogen) dalam persamaan yang diamati
K = Jumlah total variabel dalam sistem persamaan (endogen dan predetermindatau eksogen)
Tiga jenis identifikasi tersebut akan menentukan teknik ekonometrik estimasi yang dapat digunakan untuk mengestimasi model. Jika secara keseluruhan
unidentified maka model tersebut tidak dapat diduga perameternya dengan teknik ekonometrik manapun. Jika exactly identified maka teknik yang dapat digunakan dalam estimasi model adalah Indirect Least Square (ILS). Jika over identified maka estimasi parameter dapat dilakukan dengan berbagai teknik ekonometrik seperti Two Stage Least Square (2SLS), atau dengan Three Stage Least Square (3SLS).
Pada penelitian, model yang dirumuskan terdiri dari 17 persamaan yang terdapat dalam 11 persamaan perilaku dan 6 persamaan identitas atau 17 peubah
endogen (G). Penelitian terdiri dari 17 peubah endogen, 11 peubah eksogen, 9 peubah bedakala endogen dan 1 peubah bedakala eksogen sehingga total peubah
yang ada di dalam model (K) sebanyak 38 peubah. Kemudian diketahui bahwa jumlah peubah endogen dan eksogen yang termasuk dalam satu persamaan tertentu dalam model (M) adalah maksimum 5 peubah. Berdasarkan order condition, maka setiap persamaan struktural adalah over identified. Dengan identifikasi yang over identified, maka dapat ditentukan metode pendugaan yang lebih efisien dan efektif, dalam arti metode yang digunakan mempunyai bias yang lebih kecil.
Dalam analisis simultan 2SLS, ada dua tahap yang harus dilakukan, tahap pertama dilakukan analisis regresi OLS untuk setiap persamaan, dengan tujuan menghilangkan korelasi antara variabel dependen dengan error term. Pada tahap ini akan dihasilkan nilai predicted masing-masing persamaan. Nilai predicted dalam hal ini berfungsi sebagai variabel instrumental, yaitu suatu variabel yang menjelaskan variabel dependen sedemikian rupa sehingga menyerupai variabel dependen yang asli namun tidak berkorelasi dengan error term (Gujarati 2007).
Metode Pendugaan Model
Dari identifikasi model diketahui bahwa masing-masing persamaan dalam model adalah over identified. Persamaan yang demikian biasanya diduga dengan menggunakan berbagai metode pendugaan diantaranya adalah Two Stage Least Square (2SLS), Three Stage Least Square (3SLS), Limited Information Maximum Likelyhood (LIML) atau Full Information Likelyhood (FIML). Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah metode kuadratik terkecil dua tahap atau Two Stage Least Square (2SLS) yang di rancang untuk persamaan yang terlalu diidentifikasikan, meskipun dapat juga diterapkan untuk persamaan yang tepat diidentifikasikan. Ide dasar di belakang 2SLS adalah dengan menggantikan variabel yang menjelaskan endogen yang stokastik dengan suatu kombinasi linier dari variabel yang ditetapkan lebih dahulu (non stokastik) dalam model dan menggunakan kombinasi ini sebagai variabel yang menjelaskan sebagai pengganti variabel asli. Ciri dari metode 2SLS ini yaitu:
1. Metode ini dapat diterapkan pada suatu persamaan individual dalam sistem tanpa secara langsung memperhitungkan persamaan lain dalam sistem.
2. Metode ini memberikan satu taksiran per parameter.
3. Metode ini mudah untuk diterapkan karena semua yang diperlukan untuk diketahui hanyalah variabel eksogen atau variabel yang ditetapkan lebih dahulu total tanpa mengetahui variabel lain mana pun dalam sistem.
4. Meskipun didesain secara khusus untuk menangani persamaan yang terlalu diidentifikasikan metode 2SLS dapat juga diterapkan untuk persamaan yang tepat diidentifikasikan.
5. Jika R square dari regresi bentuk yang direduksi sangat tinggi, taksiran OLS dan taksiran 2SLS akan menjadi dekat (Gujarati 2007).
Untuk mengetahui dan menguji apakah variabel penjelas secara bersama-sama berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel endogen, maka pada setiap persamaan digunakan uji statistik F, dan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel
penjelas berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel endogen, maka pada setiap persamaan digunakan uji statistik t.
Uji Statistik-F
Uji statistik-F adalah persamaan yang digunakan untuk mengetahui dan menguji apakah variabel eksogen secara bersama-sama berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel endogen (Koutsoyiannis 1977).
Hipotesis:
H0: β1 = β2…... = βi = 0
H1: minimal ada satu βi ≠ 0
Keterangan:
i = banyaknya variabel bebas dalam suatu persamaan
Apabila nilai peluang (P-value) uji statistik-F taraf α = 5% maka tolak H0.
Talak H0 berarti variabel eksogen secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap
variabel endogen. Uji Statistik-t
Uji statistik-t adalah persamaan yang digunakan untuk menguji apakah masing-masing variabel eksogen berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel endogen (Koutsoyiannis 1977).
H0: βi = 0
H1: Uji satu arah
a) βi 0; b) βi 0
Uji dua arah c) βi ≠ 0
Kriteria uji:
Jika H1: a) βi 0, bila P-value uji t α maka disimpulkan tolak H0
H1: b) βi 0, bila P-value uji t α maka disimpulkan tolak H0
H1: c) βi ≠ 0, bila P-value uji t α/2 maka disimpulkan tolak H0
Pada penelitian ini menggunakan uji satu arah dan taraf nyata α = 15% sehingga jika nilai peluang (P-value) uji statistik-t taraf α = 15% maka tolak H0.
Tolak H0 berarti suatu variabel eksogen berpengaruh nyata terhadap variabel
endogen.
Uji Statistik Durbin-h
Apabila dalam persamaan terdapat variabel bedakala (lag endogenous variable) maka uji serial korelasi dengan menggunakan statistik dw (Durbin Waston Statistic) tidak valid untuk digunakan (Pindyc dan Rubinfeid 1991). Sebagai penggantinya untuk mengetahui apakah terdapat serial korelasi (autocorrelation) atau tidak dalam setiap persamaan maka digunakan statistik dh (Durbin-h statistic).
Persamaan dibawah ini merupakan formula untuk memperoleh nilai dh atau hhitung (Durbin-h statistic).
dimana:
d = dw statistik,
n = jumlah observasi, dan
var (β) = varians koefisien regresi untuk lagged dependent variable.
Jika ditetapkan taraf α = 0.05, diketahui -1.96 ≤ hhitung ≤ 1.96, maka
disimpulkan persamaan tidak mengalami serial korelasi. Selanjutnya jika diketahui nilai hhitung -1.96, maka terdapat autokorelasi negatif, sebaliknya jika diketahui nilai
hhitung 1.96, maka terdapat autokorelasi positif (Pindyc dan Rubinfeid 1991).
Prosedur Penerapan Model
Berdasarkan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini, maka prosedur analisis dilakukan dengan tahapan sebagai berikut:
Validasi Model
Tujuan dari validasi model adalah untuk melihat sejauh mana suatu model dapat mewakili dunia nyata. Validasi terhadap model yang telah diduga dilakukan dengan menggunakan RMSPE (Root Mean Square Percent Error), dan U (Theil’s
inequality coefficient) yang dirumuskan sebagai berikut:
………. (a)
…………... (b) dimana:
Yp = Nilai prediksi model,
Ya = Nilai pengamatan contoh,
T = Jumlah tahun pengamatan contoh, RMSPE = Root Mean Square Percent Error, dan U = Theil’s inequality coefficient.
Semakin kecil nilai RMSPE dan U maka akan semakin baik model yang diduga. Nilai U berkisar antara nol dan satu, jika U=0 maka pendugaan model adalah sempurna dan sebaliknya jika nilai U=1 maka pendugaan model tersebut adalah tidak
sempurna sehingga model perlu direvisi kembali. Selain itu indikator lain yang dapat digunakan untuk validasi model adalah nilai koefisien determinasi (R2). Semakin
besar nilai R2 dari model menunjukkan semakin besar variasi perubahan peubah
endogen yang dapat dijelaskan oleh peubah penjelas, ini berarti model semakin baik. Simulasi Model
Setelah model divalidasi dan memenuhi kriteria secara statistik, maka model tersebut dapat dijadikan sebagai model dasar simulasi. Simulasi diperlukan untuk mempelajari dampak perubahan variabel eksogen terhadap variabel endogen dalam model. Tujuan dari simulasi dalam penelitian ini adalah untuk menjelaskan dampak dari perubahan faktor internal dan eksternal terhadap model perdagangan karet spesifikasi teknis antaran Thailand dengan China.
Menurut Pindick dan Rubinfeld (1991), tujuan simulasi model pada dasarnya adalah untuk (1) mengevaluasi kebijakan pada masa lampau, dan (2) membuat peramalan untuk masa yang akan datang. Simulasi model diperlukan untuk mempelajari sejauh mana dampak dari perubahan variabel-variabel eksogen terhadap variabel-variabel endogen di dalam model. Dalam studi ini simulasi dilakukan untuk mengevaluasi perubahan faktor internal dan faktor eksternal melalui simulasi historis
(ex-post simulation) dan untuk mengkaji ramalan dampak perubahan faktor internal dan perubahan faktor eksternal melalui simulasi peramalan (ex-ante simulation). Simulasi Historis
Simulasi historis dilakukan untuk mengevaluasi dampak perubahan faktor internal (peningkatan jumlah produksi karet TSR Thailand) dan perubahan faktor eksternal (penurunan pajak impor karet TSR di China dan depresiasi nilai tukar mata uang Baht terhadap US dollar), tahun 2006-2010.
Skenario Perubahan Faktor Internal
Peningkatan jumlah produksi TSR Thailand sebesar 10 persen. Peningkatan jumlah produksi TSR Thailand merupakan upaya pemerintah untuk memenuhi kebutuhan dalam industri kendaraan di China yang meningkat secara pesat. Dengan peningkatan jumlah produksi TSR Thailand tersebut diharapkan dapat mengurangi masalah tersebut.
Skenario Perubahan Faktor Eksternal
1. Penurunan pajak impor TSR di China sebesar 20 persen
Penurunan pajak impor TSR di China merupakan perjaanjian dalam rangka WTO
(World Trade Organizasion) dimana perdagangan karet spesifikasi teknis antara Thailand dengan China akan mengurangi hambatan-hambatan perdagangan termasuk pajak impor karet TSR dari 40 persen menjadi 20 persen setelah China menjadi anggota WTO pada tanggal 11 Desember 2002. Dengan penurunan pajak impor karet TSR di China tersebut dapat meningkatkan ekspor TSR Thailand ke China dan juga meningkatkan hasil pendapatan ke Thailand.
2. Depresiasi nilai tukar uang Baht terhadap US dollar naik 10 persen
Simulasi ini dimaksudkan untuk melihat dampak dari depresiasi nilai tukar uang Baht terhadar US dollar secara sepihak terhadap ekspor, impor dan harga karet TSR. Penetapan besaran 10 persen didasarkan atas pertimbangan kecenderungan pertumbuhan nilai tukar Thailand terhadap US dollar selama 10 tahun terakhir. Simulasi Peramalan
Dalam simulasi peramalan ini, untuk mengkaji ramalan dampak perubahan faktor internal yaitu penigkatan jumlah produksi karet TSR di Thailand dan penghapusan pajak impor karet TSR di China terhadap penawaran ekspor, permintaan impor dan harga karet TSR, tahun 2015-2020