• Tidak ada hasil yang ditemukan

3. PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

3.3. Pengolahan Data

3.3.2. Perilaku Industri Minyak Goreng Sawit Indonesia

Terus meningkatnya harga minyak goreng domestik yang terlihat signifikan mulai tahun 1999 membuat banyak pihak, baik peneliti, pengamat ekonomi, bahkan mahasiswa mencoba mencari tahu sebenarnya faktor apa saja yang mempengaruhi pembentukan harga minyak goreng domestik. Menurut para pengusaha, baik pengusaha kelapa sawit ataupun minyak goreng sawit bahwa melonjaknya harga minyak goreng sawit Indonesia dikarenakan semakin meningkatnya harga CPO internasional yang otomatis mempengaruhi kondisi harga CPO domestik dan pada akhirnya mempengaruhi harga minyak goreng sawit Indonesia.

Menteri Perindustrian, Fahmi Idris (2007) juga mengungkapkan, kenaikan harga CPO dunia memicu peningkatan harga bahan baku industri minyak goreng. Seiring dengan itu, produsen CPO domestik lebih tertarik ekspor dibandingkan memenuhi bahan baku industri hilir dalam negeri. Pernyataan ini dirasa beberapa pihak kurang relevan terhadap kenyataan yang ada, karena Indonesia merupakan negara penghasil CPO terbesar di dunia setelah Malaysia. Harusnya Indonesia lebih bisa mengendalikan harga minyak goreng sawit tersebut. Akan tetapi pernyataan tersebut sulit ditentang karena memang terlihat masuk akal dan juga belum ada bukti konkret pembentukan harga minyak goreng sawit sebenarnya. Dalam penelitian ini ingin mencoba dilihat apakah alasan selama ini yang dikemukakan instansi terkait juga pengusaha bahwa yang membuat harga minyak gpreng naik adalah harga CPO internasional dan CPO domestik benar atau tidak

dengan melihat pergerakan harga CPO internasional dengan harga CPO domestik terhadap harga minyak goreng dengan menggunakan analisis regresi. Data untuk pengolahan menggunakan Tabel 3.11.

3.3.2.1. Estimasi Model

a) Hubungan antara Harga Minyak Goreng Sawit Domestik (MGDOM) dan harga CPO Domestik (CPODOM)

Semakin meningkat harga CPO (Crude Palm Oil) domestik akan membuat harga minyak goreng domestik cenderung meningkat pula. Hal ini disebabkan karena bahan baku utama pembuatan minyak goreng sawit adalah minyak kelapa sawit (CPO). Jadi, jika ada perubahan harga CPO domestik otomatis akan sangat mempengaruhi harga minyak goreng sawit.

b) Hubungan antara Harga Minyak Goreng Sawit Domestik (MGDOM) dengan Harga CPO Internasional (CPOINT)

Semakin meningkatnya harga CPO internasional akan membuat harga minyak goreng domestik juga semakin meningkat. Seperti yang dikatakan oleh para pengusaha kelapa sawit juga minyak goreng sawit, bahwa yang membuat harga minyak goreng sawit beberapa tahun belakangan ini cenderung naik adalah karena pengaruh dari harga CPO Internasional yang cenderung selalu naik akibat semakin meningkatnya permintaan minyak kelapa sawit sebagai minyak makan dunia. Otomatis kenaikan harga CPO internasional mempengaruhi harga CPO domestik yang merupakan faktor utama pembentukan harga minyak goreng sawit domestik. Hal ini dikarenakan pengusaha Indonesia tidak mau melewati kesempatan untuk mengambil keuntungan dari naiknya harga CPO Internasional, sehingga harga CPO domestik selalu dikaitkan dengan naiknya harga CPO internasional.

Tabel 3.17 berikut ini merupakan rangkuman hipotesa hubungan antar variabel dependen dan independen:

Tabel 3. 17 Hipotesa antara Harga Minyak Goreng dengan Variabel Independennya Variabel Dependen Variabel Independen CPODOM CPOINT MGDOM + +

3.3.2.2. Uji Pelanggaran Asumsi

Pengolahan data dengan metode OLS pada dasarnya harus memenuhi asumsi Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). Oleh karena itu, agar model yang digunakan dalam penelitian ini menjadi model yang memenuhi kaidah BLUE maka harus memenuhi beberapa asumsi. Asumsi-asumsi yang perlu dipenuhi adalah variabel-variabel independen yang digunakan dalam model bukan stokastik dan tidak ada hubungan linear yang persis antara dua atau lebih variabel bebas. Hal ini berarti tidak ada multikolinearitas diantara variabel bebas. Sedangkan asumsi lain yang harus dipenuhi adalah bahwa erros-term observasi-observasi yang berbeda adalah independen dan karenanya tidak memiliki korelasi atau tidak adanya autokorelasi, mempunyai nilai harapan nol, mempunyai varians yang konstan untuk semua observasi atau disebut homoskedastis, dan terdistribusi normal

• Uji Multikolinearitas

Dalam teori ekonomi, indikasi adanya multikolinearitas adalah F-statistik yang sangat signifikan, namun t-statistiknya tidak signifikan.

Cara lain mendeteksi adanya multikolinearitas atau tidak bisa dilakukan dengan bantuan software eviews 4.1 melalui corelation matrix. Syarat umum yang digunakan adalah jika korelasi antara variabel melebihi 0,8 berarti model tersebut mengandung multikolinearitas. Berikut hasil uji multikolinearitas:

CPODOM CPOINT

CPODOM 1.000000 0.774523 CPOINT 0.774523 1.000000

Dari hasil uji multikolinearitas diatas, dapat dilihat hubungan antar variabel independen tidak melebih 0,8, berarti dapat diambil kesimpulan tidak ada multikolinearitas antar variabel independen.

• Uji Autokolerasi

Untuk mengetahui adanya autokolerasi antar variabel independen adalah menggunakan Breucsch-Godfrey LM test.

Berikut merupakan hasil pengujian autokolerasi dari model:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 2.990962 Probability 0.073044

Obs*R-squared 5.755851 Probability 0.056751

Hasil pengujian yang dapat disimpulkan adalah model ini tidak memiliki korelasi serial pada error atau dengan kata lain persamaan struktural ini tidak terdapat unsur autokolerasi. Hal ini dikarenakan F-stat memiliki probabilitas 0,07 yang melebihi alpha 1% dan 5%. Selain itu dapat dilihat juga dari nilai probabilitas Obs*R-squared yang sebesar 0,057 juga memperkuat hipotesa yang menyatakan tidak terdapatnya autokolerasi pada persamaan tersebut.

• Uji Heteroskedastisitas

Hasil pengujian pada model tersebut adalah sebagai berikut: White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.786149 Probability 0.143936 Obs*R-squared 6.909392 Probability 0.140755

Hasil pengujian yang dapat disimpulkan adalah model ini tidak mengandung unsur heteroskedastisitas atau dapat dikatakan model tersebut mempunyai varians yang konstan untuk semua observasi (homoskedastis). Hal ini dapat dilihat dari F-stat yang memiliki probabilitas 0,14 yang melebihi alpha 1%, 5%, dan 10%. Selain itu dapat dilihat juga dari nilai probabilitas Obs*R-squared yang sebesar 0,14 juga memperkuat hipotesa yang menyatakan tidak mengandung heteroskedastisitas pada persamaan tersebut.

• Uji Normality

Untuk melihat apakah pendistribusian variabel persamaan tersebut normal atau tidak bisa dilihat dari histogram-normality test. Suatu model dikatakan normal jika model menerima Ho atau dengan kata lain nilai Ho harus lebih besar dari alpha. Berikut merupakan hasil uji normality:

0 1 2 3 4 5 6 7 8 -4000 -2000 0 2000 4000 Series: Residuals Sample 2003:01 2008:03 Observations 63 Mean 7.04E-12 Median 4.815917 Maximum 4080.676 Minimum -4277.953 Std. Dev. 2528.414 Skewness -0.007523 Kurtosis 1.836398 Jarque-Bera 3.554765 Probability 0.169080

Dapat dilihat pada diagram diatas bahwa model persamaan tersebut terdistribusi secara normal. Hal ini dikarenakan karena nilai Probabilitasnya lebih besar dari alpha 1%, 5%, bahkan 10%.

3.3.2.3. Hasil Estimasi Model

Hasil pengujian di bawah menyajikan dua faktor yang mempengaruhi dampak dari pembentukan harga minyak goreng sawit domestik, yaitu harag CPO domestik dan CPO Internasional menggunakan data bulanan mulai periode 2003-2008 akhir maret dengan metode regresi OLS (Ordinary Least Square).

Dependent Variable: MGDOM Method: Least Squares

Date: 05/22/08 Time: 13:53 Sample(adjusted): 2003:01 2008:03

Included observations: 63 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 5064.541 1036.721 4.885154 0.0000

CPODOM 1.235517 0.085348 14.47621 0.0000 CPOINT -0.108129 0.072587 -1.489655 0.1416

R-squared 0.802228 Mean dependent var 59592.92 Adjusted R-squared 0.801635 S.D. dependent var 18966.13 S.E. of regression 2570.209 Akaike info criterion 18.58781 Sum squared resid 3.96E+08 Schwarz criterion 18.68986 Log likelihood -582.5160 F-statistic 5.034718 Durbin-Watson stat 1.726578 Prob(F-statistic) 0.000000

3.3.3. Kinerja Industri Minyak Goreng Sawit