IV. KERANGKA ANALISIS. garmen berdasarkan perubahan ekspornya, dalam penelitian ini digunakan

4.1. Kerangka Teoritis 4.1.1. Daya Saing Ekspor

Untuk mengidentifikasi daya saing negara-negara pengekspor tekstil dan garmen berdasarkan perubahan ekspornya, dalam penelitian ini digunakan model Constant Market Share (CMS). Model CMS dianggap lebih sesuai

dibanding dengan Revealed Comparative Advantage (RCA) dan Domestic

Resource Cost (DRC), karena dapat mendekomposisi perubahan ekspor menjadi

beberapa komponen. Menurut Djaja (1992), suatu studi yang komprehensif tentang keragaan ekspor mungkin akan sangat kompleks, sehingga memerlukan penjelasan ketersediaan faktor produksi, teknologi, struktur pasar, pola permintaan, kebijakan pemerintah, konsumen dan kompetitor. Walalupun demikian, keragaan ekspor dapat dianalisis dengan menggunakan model CMS.

CMS adalah suatu metode untuk mengetahui kinerja ekspor suatu negara terhadap persaingan. Model ini menunjukkan apakah suatu negara berhasil mempertahankan pangsa pasarnya dari para pesaingnya. Asumsi dasar yang dipakai dalam analisis CMS adalah bahwa pangsa pasar pada pasar dunia tidak berubah antar waktu. Ekspor suatu negara dapat meningkat lebih cepat atau lebih lambat dibandingkan dengan rata-rata ekspor dunia disebabkan oleh empat alasan, yaitu:

1. Efek komposisi komoditas. Ekspor terkonsentrasi pada komoditas-komoditas yang permintaannya relatif elastis atau inelastis terhadap pendapatan.

2. Efek distribusi pasar. Ekspor terarah ke pasar-pasar yang berkembang lebih pesat atau lambat dibandingkan rata-rata dunia.

3. Efek daya saing. Ekspor lebih atau kurang dapat bersaing dengan negara-negara pengekspor lain, baik karena pertumbuhan produktivitasnya lebih

tinggi atau rendah atau karena undervaluation atau overvaluation mata uang

domestik.

4. Efek pertumbuhan ekspor dunia. Pertumbuhan ekspor suatu komoditas dari suatu negara dapat terjadi karena peningkatan permintaan dunia. Efek ini dapat menjelaskan sejauh mana pengaruh peningkatan permintaan dunia terhadap pertumbuhan komoditas tertentu dari suatu negara.

CMS akan menjelaskan perubahan ekspor suatu negara dari sisi permintaan dan penawaran. Efek pertumbuhan ekspor dunia, efek komposisi komoditas dan efek distribusi pasar merupakan efek-efek dari sisi permintaan. Sedangkan efek daya saing merupakan efek yang menjelaskan dari sisi permintaan dan penawaran. Efek daya saing dapat bersumber dari daya saing yang dipengaruhi oleh harga dan non harga, seperti kualitas, pelayanan dan peningkatan pasar. Pada analisis CMS ini, efek daya saing diperhatikan terutama dari segi harga.

Berdasarkan notasi yang digunakan oleh Leamer dan Stern (1970), permintaan ekspor suatu komoditas pada pasar tertentu dari dua negara eksportir digambarkan dalam hubungan sebagai berikut:

(

p p

)

, f

q

q_{1 2} = _{1 2} dan

f

′

(.)

<

0

... (4.1) Notasi pi dan qi adalah harga dan kuantitas ekspor dari komoditas tersebut dari negara eksportir ke i, dimana i = 1 dan 2 serta f’(.) < 0 yang berarti rasio harga mempunyai hubungan negatif dengan rasio kuantitas. Persamaan 4.1 dikalikan dengan (p1/p2), maka akan didapat:

(

1 2

)

2 1 2 2 1 1q p q p p f p p p = ... (4.2) Sementara itu, pangsa pasar ekspor negara 1 adalah sebagai berikut:

(

) (

)

1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1

q

p

q

p

q

1

p

q

p

q

p

+

=

+

− ... (4.3) dan p2q2/p1q1 adalah (p1q1f(p1/p2))-1, sehingga menjadi:

(

)

{

[

(

)

]

}

(

1 2 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1

q

p

q

p

q

1

p

p

f

p

p

g

p

p

p

+

=

+

− −

=

)

... (4.4) Hal ini berarti pangsa pasar negara 1 adalah konstan, kecuali ada variasi dalam p1/p2. Persamaan 4.4 memperlihatkan validasi bentuk CMS dan konjungtural perbedaan antara pertumbuhan ekspor yang ditunjukkan dengan pangsa pasar konstan dari pertumbuhan ekspor aktual dalam bentuk perubahan harga.

Pengembangan lebih lanjut permintaan ekspor suatu pasar dari model CMS dilakukan oleh Chen dan Duan (1999), dengan menganggap rasio harga komoditas ekspor antar negara adalah konstan dalam periode tertentu, sehingga pangsa pasar bagi suatu negara adalah berikut ini:

( )

c

C

f

Q

q

S

_ij

=

_{ij ij}

=

_ij ,

f'

_ij

( )

c

C

> 0 ... (4.5) dimana, ij

S

= Pangsa pasar ekspor komoditas i dari negara yang diamati ke kawasan tertentu (j).

ij

q

= Ekspor komoditas i dari negara yang diamati ke kawasan tertentu (j).

ij

Q

= Ekspor komoditas i dari dunia ke kawasan tertentu (j).

Selanjutnya pertumbuhan ekspor antar periode adalah 0 untuk tahun dasar dan 1 untuk tahun terminal, maka persamaan 4.5 dapat ditulis menjadi:

⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ + ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ + ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ =

∑∑

∑∑

∑∑

n i m j ij ij n i m j 0 ij ij n i ij m j 0 ijΔQ ΔS Q ΔS ΔQ S Δq ... (4.6) (1) (2) (3) dimana, (1) efek struktural. (2) efek kompetitif, dan (3) efek order kedua.

Secara umum model CMS tersebut diadopsi dari penelitian Chen dan Duan (1999), dan selanjutnya persamaan 4.6 dapat didekomposisi lebih lanjut ke dalam komponen sebagai berikut:

(

) (

j

)

0 j ij 0 ij j 0 i ij 0 ij 0_{ΔQ i jS ΔQ iS ΔQ i jS ΔQ jS ΔQ} S Δq= +

∑

∑

−

∑

+

∑

∑

−

∑

(1a) (1b) (1c)

(

) (

)

[

j

]

0 j ij 0 ij 0 i 0 iΔQ S ΔQ i jS ΔQ jS ΔQ S i

∑

∑

∑

∑

− − + + (1d)

(

) (

)

0 ij ij 0 1 0 0 ij ij 0 _{i jΔSQ ΔSQ Q Q 1 i jΔSQ} ΔSQ +

∑

∑

− + −

∑

∑

+ (2a) (2b) (3a)

(

)

[

0

]

ij ij 0 1 ij ijΔS Q Q 1 i jΔSQ ΔS j i

∑

∑

∑

∑

− − ……..…..……... (4.7) (3b) dimana,

(1a) efek pertumbuhan. (1b) efek distribusi pasar. (1c) efek komposisi komoditas. (1d) efek interaksi struktural. (2a) efek kopetitif umum. (2b) efek kompetitif spesifik. (3a) efek ordo kedua murni, dan (3b) efek struktural residual dinamis.

CMS yang mempunyai periode tahunan dianggap terlalu singkat untuk digunakan dalam menganalisis perubahan kekuatan bersaing. Selain itu dalam menginterpretasikan komponen residual sebagai indikator daya saing suatu negara di pasar internasional juga mempunyai keterbatasan. Richardson (1971) menyatakan bahwa kesimpulan tentang peningkatan daya saing suatu negara karena efek positif kompetitif yang diturunkan dari pangsa nilai ekspor akan konsisten jika terjadi peningkatan maupun penurunan harga relatif. Namun demikian, apabila efek kompetitif berkontribusi negatif, maka hal ini tidak cukup

sebagai penyebab turunnya pangsa volume ekspor. Jika pangsa pasar diukur dengan nilai ekspor dan harga ekspor negara yang bersangkutan meningkat relatif terhadap harga dunia, maka efek kompetitif yang negatif menunjukkan kegagalan dalam mempertahankan pangsa kuantitas.

4.1.2. Permintaan dan Penawaran

Peranan ekspor migas terhadap penerimaan ekspor Indonesia menunjukkan penurunan yang cukup berarti. Oleh sebab itu keadaan ini mendorong dikembangkannya komoditas ekspor lain yang potensial sebagai andalan ekspor. Komoditas ekspor non migas yang memberikan kontribusi terbesar selama kurun waktu lebih dari 20 tahun terakhir adalah TPT. Peningkatan ini tidak terlepas dari adanya kebijakan pemerintah pada awal pengembangan industri ini. Namun demikian, kenyataanya untuk mempertahankan dan meningkatkan produksi dan ekspor TPT Indonesia secara berkesinambungan tidak mudah, karena usaha-usaha tersebut sedang dan akan dihadapkan pada berbagai permasalahan yang bersumber dari pasar dalam negeri dan juga pasar luar negeri. Oleh sebab itu, untuk mendukung upaya pengembangan industri TPT Indonesia dalam rangka berkontribusi terhadap pembangunan ekonomi, maka diperlukan analisis yang lebih mendalam mengenai perilaku pasar TPT domestik dan luar negeri.

A. Ekspor dan Impor TPT Dunia

Pada prinsinya setiap negara di dunia saling tergantung satu dengan lainnya untuk memenuhi kebutuhan masyarakat yang beraneka ragam. Tidak semua kebutuhan masyarakat dapat dipenuhi oleh negara tersebut, karena adanya keterbatasan sumberdaya manusia, sumberdaya alam, serta keahlian atau teknologi. Oleh sebab itu perdagangan menjadi jalan keluar untuk memenuhi kebutuhan masyarakat dan memaksimumkan kesejahteraan negara.

Beberapa faktor lain yang mendorong timbulnya perdagangan internasional antar negara bersumber dari keinginan memperluas pemasaran komoditas yang diproduksi oleh suatu negara, memperbesar perolehan devisa bagi kegiatan pembangunan, adanya perbedaan penawaran dan permintaan antar negara serta akibat perbedaan biaya relatif dalam menghasilkan komoditas tertentu (Gonarsyah, 1987).

Secara teoritis, keseimbangan ekonomi nasional suatu negara dapat dirumuskan sebagai suatu keseimbangan antara jumlah barang atau jasa yang ditawarkan (supply) dengan jumlah barang atau jasa yang diminta (demand).

Dalam hal ini total supply terdiri dari supply dalam negeri (produksi dalam negeri)

ditambah dengan supply luar negeri (impor). Total demand terdiri dari konsumsi

dalam negeri ditambah dengan konsumsi luar negeri. Penawaran ekspor atau

excess supply Indonesia terjadi apabila jumlah total supply lebih besar daripada

total demand. Sedangkan permintaan impor atau excess demand Indonesia

terjadi apabila jumlah total demand lebih besar daripada total supply. Oleh sebab

itu, keseimbangan ekonomi nasional suatu negara sangat dipengaruhi oleh ekonomi internasional, baik melalui impor maupun ekspor (Hady, 2004).

Misalkan ada perdagangan antara Indonesia dan negara lain di dunia, maka asumsi yang dipergunakan adalah struktur pasar TPT berbentuk pasar persaingan sempurna dan tanpa memperhatikan ukuran negara yang terlibat dalam perdagangan. Namun demikian pada kenyataannya, Indonesia adalah termasuk negara kecil yang terbuka (small open economy). Kategori negara kecil

atau besar didasarkan pada perilaku ekonominya, dimana Indonesia tidak dapat mempengaruhi harga dunia atau peubah harga dunia sebagai variabel eksogenus (Krantz, 2006).

Negara eksportir besar akan menghadapi slope negatif excess demand

menghadapi slope excess demand yang mendatar. Artinya perubahan ekspor

dari negara kecil tidak akan merubah harga dunia. Negara impotir besar akan menghadapi excess supply negara lain dari negara sisa dunia, dimana negara

impotir ini dapat mempengaruhi harga dunia. Negara impotir kecil menghadapi

excess supply yang mendatar dan tidak mampu mempengaruhi harga dunia

(Houck, 1986). Oleh sebab itu asumsi yang digunakan adalah negara kecil berperilaku sebagai price taker, baik di pasar input maupun pasar output. Selain

itu biaya transportasi adalah nol serta tidak ada hambatan perdagangan. Berkaitan dengan perdagangan TPT, peran Indonesia dan termasuk negara-negara Asia terhadap negara-negara sisa dunia menjadi penting, karena migrasi produksi TPT era 1990-an hingga sekarang telah bergeser ke kawasan Asia. Di dalam perdagangan TPT, sub sektor tekstil Indonesia cenderung berperan sebagai importir, sedangkan sub sektor garmen Indonesia cenderung berperilaku sebagai eksportir.

Berdasarkan penjelasan di atas, diketahui bahwa penawaran ekspor komoditas selain dipengaruhi oleh faktor-faktor yang berpengaruh terhadap penawaran dan permintaan pasar dalam negeri, juga dipengaruhi oleh faktor-faktor yang muncul dari pasar luar negeri atau pasar internasional. Secara matematis konsep excess supply dapat ditulis sebagai berikut:

QX

t = QSt - QDt ... (4.8) dimana,

QX

t : Penawaran ekspor suatu komoditas di negara pengekspor pada tahun ke t (unit).

QS

t : Jumlah penawaran suatu komoditas di negara pengekspor pada tahun ke t (unit).

QD

t : Jumlah permintaan suatu komoditas di negara pengekspor pada tahun ke t (unit).

Dalam pengertian yang lebih luas, penawaran domestik TPT bersumber dari produksi (QP

t), kelebihan stok tahun lalu (QStt-1) dan impor (QMt), sehingga persamaan matematis penawaran domestik TPT adalah sebagai berikut:

QS

t = QPt + QStt-1 + QMt ... (4.9) Di sisi lain penawaran TPT dipengaruhi oleh keadaan pasar, dimana struktur pasar komoditas TPT ini umumnya merupakan pasar persaingan sempurna, karena banyaknya jumlah perusahaan-perusahaan yang berada dalam industri ini. Selain itu skala usahanya lebih banyak berskala usaha kecil sehingga produsen bertindak sebagai penerima harga (price taker). Oleh sebab

itu, produksi TPT yang dihasilkan selain dipengaruhi oleh harga tekstil dan garmen itu sendiri (PD

t) juga dipengaruhi oleh kebijakan pemerintah (Et) dan tingkat teknologi yang digunakan (Tt), sehingga persamaan di atas dapat dinyatakan sebagai berikut:

QS

t = f(PDt, Et, Tt) + QStt-1 + QMt ... (4.10) Fungsi permintaan suatu komoditas secara teoritis diturunkan dari kurva indiferen, yaitu kurva yang menjelaskan tingkat keinginan konsumen terhadap dua macam komoditas atau lebih yang dihadapkan dengan keterbatasan anggaran yang dimilikinya. Teori tersebut disusun dengan menggunakan asumsi bahwa seorang konsumen sanggup menyatakan kombinasi komoditas yang dikonsumsinya dimana dapat memberikan kepuasan yang lebih tinggi, sama atau lebih rendah dari kombinasi lainnya. Dengan demikian permintaan pasar akan suatu komoditas di suatu negara dapat berupa fungsi harga komoditas yang bersangkutan (PD

t), harga komoditas substitusi (PSt), pendapatan penduduk per kapita (Yt) dan jumlah penduduk (Nt), sehingga secara matematis dapat dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut:

QD

Dengan mensubtitusikan persamaan 4.10 dan persamaan 4.11 ke dalam persamaan 4.8 maka diperoleh penawaran ekspor sebagai berikut:

QX

t = f(PDt, Et, Tt) - f(PDt, PSt, Yt, Nt) + QStt-1 + QMt ... (4.12) Atau apabila dibuat dalam bentuk persamaan linear, maka persamaan penawaran ekspor komoditas TPT adalah sebagai berikut:

QX t = α0 + α1PP D t - α2PSP t + α3Yt + α4Et + α5Tt + α6Nt + α7Q St t-1 + α8QMt ... (4.13)

Dimana α adalah parameter yang menjelaskan pengaruh masing-masing peubah terhadap jumlah komoditas TPT yang diekspor.

Pengaruh faktor luar negeri dalam perdagangan antar negara sehubungan dengan penawaran ekspor ini dapat dilihat melalui harga luar negeri (FOB) suatu komoditas atau PX

t, dimana harga tersebut adalah sama dengan harga domestik (PD

t) setelah dikoreksi dengan biaya angkut dan biaya penanganan antar pelabuhan (Ct) serta dinilai dengan satuan mata uang yang sama, yang secara matematis dapat dinyatakan sebagai berikut:

PP X t. ERXt = PDt + C atau, t PP X t. ERXt - C = Pt Dt ... (4.14) Dimana ERX

t adalah nilai tukar mata uang negara pengekspor per unit mata uang asing.

Dari hasil substitusi persamaan 4.14 ke dalam persamaan 4.13 diperoleh persamaan sebagai berikut:

QX

t = α0 + α1(PXt. ERXt - Ct) - α2PP

S

t + α3 tY + α4 tE + α5 tT + α6N + t

α7QStt-1 + α8QMt ... (4.15)

Branson (1976) menjelaskan bahwa ekspor riil suatu negara selain dipengaruhi oleh harga komoditas tersebut (PX

t), juga dipengaruhi oleh nilai tukar mata uang pengekspor terhadap mata uang asing (ERX

t) atau dapat ditulis dengan persamaan sebagai berikut:

QX

t = f(PXt, ERXt) ... (4.16) Berdasarkan pendapat yang dikemukakan Branson (1976), maka persamaan penawaran ekspor di atas (persamaan 4.15) dapat ditulis menjadi seperti berikut: QX t = α0 + α1PP X t + α9ERXt – α10C - t α2PSP t + α3Yt + α4Et + α5Tt + α6Nt + α7QStt-1 + α8QMt ... (4.17)

Selain itu menurut Pindyck and Rubinfield (1991) dan Koutsoyiannis (1977), harga harapan ekspor dapat diduga dengan menggunakan Cagan’s

Adaptif Expectation Model sebagai berikut:

P’t - P’t-1 = δ(Pt - P’t-1) ... (4.18) dimana,

P’t : Harga harapan ekpsor tekstil atau garmen pada tahun ke t. Pt : Harga ekspor tekstil dan garmen pada tahun ke t.

Pt-1 : Harga harapan ekspor tekstil atau garmen pada tahun t-1.

δ : Koefisien harapan (expectation coeffisien), 0 < δ < 1.

Persamaan di atas dapat diselesaikan secara aljabar dan akan diperoleh: QXt = f(Pt - Pt-1) ... (4.19) Persamaan 4.19 menunjukkan bahwa penawaran ekspor tekstil atau garmen selain dipengaruhi oleh harga ekspor tekstil atau garmen pada tahun ke t, juga dipengaruhi harga ekspor tekstil dan garmen pada tahun sebelumnya.

Kondisi keseimbangan dalam perdagangan antar dua negara untuk suatu komoditas tercapai apabila jumlah ekpsor dari negara pengekspor (QX

t) sama dengan jumlah yang diimpor oleh negara pengimpor atau dapat ditulis sebagai berikut: QX

t = QMt

Secara matematis excess demand dari negara pengimpor dapat

dinyatakan sebagai selisih antara permintaan domestik (QDM

t) dengan penawaran domestik (QSM

t) dan stok konstan seperti persamaan berikut: QM

Sehingga permintaan domestik negara pengimpor dalam harga riil dapat ditulis sebagai berikut:

QDM

t = f(PDMt, PSMt, YMt) ... (4.21) Dimana PDM

t dan PSMt adalah harga domestik suatu komoditas dan harga substitusi komoditas tersebut di negara pengimpor serta YM

t adalah pendapatan per kapita negara pengimpor.

Dengan mensubstitusikan persamaan 4.20 ke dalam persamaan 4.21, maka diperoleh persamaan sebagai berikut:

QMt = f(PDMt, PSMt, YMt) - QSMt ... (4.22) Atau dalam bentuk persamaan linear sebagai berikut:

QM t = β0 - β1PP DM t - β2PSMP t + β3Y M t - β4QSMt ... (4.23) Permintaan impor TPT merupakan permintaan turunan (derived demand),

yaitu permintaan tidak langsung yang berasal dari lembaga-lembaga pemasaran, seperti rumah mode, departement store, pedagang besar dan pedagang

pengecer. Oleh sebab itu, harga domestik (PDM

t) terdiri dari dua komponen, yaitu harga impor (PM

t) dan harga dari masukan pemasaran (Pit) yang digunakan untuk menggerakkan produk ke konsumen akhir yang secara matematis dapat dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut:

PP

DM

t = β0 + β1PMP t + β2PP

i

t ……... (4.24) Secara umum harga komoditas TPT di negara pengimpor (PM

t) kecenderungannya sama dengan harga komoditas di negara pengekspor (PX

t) ditambah dengan ongkos transportasi dari negara pengimpor (CX

t) dan tarif yang dikenakan terhadap komoditas tersebut (Tf

t) (Gonarsyah, 1983). Atau dapat dinyatakan dalam persamaan matematis sebagai berikut:

PP

M

t = ERMt(PXt + CXt) + Tft ……... (4.25) Selanjutnya dengan mensubstitusikan persamaan 4.25 ke dalam persamaan 4.17 diperoleh persamaan sebagai berikut:

PP

DM

t = β0 + β1(ERMt(PXt + CXt) + Tft) + β2PiPt ... (4.26)

Dengan mensubstitusikan persamaan 4.26 ke dalam persamaan 4.23, maka diperoleh persamaan permintaan impor suatu negara, yaitu:

QM

t = δ0 - δ1β0 – δ2β1(ERMt(PXt + CXt) + Tft) – δ3β2PP

i

t + δ4PSMP t +

δ5YMt – δ6QSMt ………... (4.27)

Selanjutnya mekanisme perubahan harga TPT di pasar internasional dapat terjadi, baik karena kekuatan-kekuatan yang mempengaruhi perubahan penawaran ekspor maupun karena kekuatan-kekuatan yang mempengaruhi perubahan permintaan impor ataupun karena pengaruh keduanya secara bersama-sama. Sebagai komoditas yang diperdagangkan di pasar internasional, harga TPT sangat dipengaruhi oleh pola perdagangan yang terjadi. Variabel eksternal berkaitan dengan kebijakan kuota perdagangan TPT, sedangkan variabel internal berhubungan dengan mekanisme pemasaran dan proses produksi TPT itu sendiri, seperti kapasitas produksi, penyediaan bahan baku maupun kualitasnya. Dari uraian tersebut, maka fungsi harga TPT di pasar dunia dirumuskan sebagai berikut:

PP W t = f(QXt, QMt, Z ) ………... (4.28) t dimana, PP W

t : Harga tekstil atau garmen di pasar dunia tahun ke t. Zt : Faktor-faktor lain yang mempengaruhi harga tekstil atau garmen di pasar dunia tahun ke t.

Kekuatan mekanisme harga di pasar internasional dapat mempengaruhi mekanisme pasar domestik dan sebaliknya. Dengan kata lain, jika harga TPT di pasar internasional naik, maka akan berdampak terhadap kenaikan harga TPT di pasar domestik. Kondisi ini akan tercapai bila informasi mudah didapat pada bursa masing-masing negara, sehingga fluktuasi harga pada suatu pasar dapat segera tertangkap oleh pasar lain. Hal ini dapat dijadikan sebagai sinyal dalam pengambilan keputusan bagi pelaku-pelaku ekonomi yang terlibat di dalamnya.

B Penurunan Permintaan Input dan Penawaran Output

Berdasarkan teori perusahaan (the theory of firm), permintaan input

diturunkan dari fungsi produksi setiap perusahaan, dengan asumsi produsen memaksimumkan keuntungan dengan kendala teknologi dan pasar (harga output dan input) (Varian, 1978 dalam Sinaga, 1980). Asumsi lainnya dalam analisis ini bahwa setiap perusahaan menghadapi pasar persaingan sempurna, baik dalam input maupun output. Dengan demikian, setiap perusahaan merupakan penerima harga (price taker). Oleh sebab itu harga-harga merupakan peubah tertentu atau

menjadi peubah eksogen dalam memaksimalkan keuntungan.

Penurunan permintaan input dan penawaran output membutuhkan syarat

First Order Necessary Condition (FONC) dan Second Order Sufficient Condition

(SOSC) dalam memaksimisasi keuntungan (Henderson dan Quandt, 1980). Oleh sebab itu diasumsikan fungsi produksi dapat diturunkan, perusahaan menggunakan input tertentu sampai mencapai kondisi persamaan antara nilai produk marginal dan harganya. Asumsi lainnya adalah SOSC terpenuhi.

1. Permintaan Tekstil, Penawaran, dan Permintaan Garmen

TPT dalam penelitian ini dibagi menjadi dua kelompok komoditas, yaitu komoditas tekstil dan garmen. Komoditas tekstil sebagai derived demand dari

komoditas garmen. Asumsi lain yang digunakan dalam penurunan permintaan tekstil dan penawaran garmen adalah hanya ada satu macam tekstil dan garmen. Misalkan fungsi produksi garmen yang menggunakan input tekstil dan input lainnya adalah sebagai berikut:

Ji = Ji(S, N) ... (4.29) dimana,

Ji = Jumlah output garmen jenis i yang dihasilkan oleh perusahaan tekstil.

S = Jumlah input tekstil.

Dan harga masing-masing output input tersebut adalah: Pji = Harga output garmen jenis i per unit. PS = Harga tekstil.

PN = Harga input lainnya.

Fungsi tujuan perusahaan tekstil adalah memaksimumkan keuntungan (πji). Keuntungan ini didefinisikan sebagai penerimaan total dikurangi biaya total. Bentuk persamaan matematisnya dapat ditulis sebagai berikut ini:

Memaksimumkan keuntungan πji = Pji.Ji (S, N) - (PS. S + PN. N) ... (4.30) Memaksimumkan keuntungan perusahaan tekstil didapatkan dengan menurunkan fungsi keuntungan secara parsial terhadap S dan N serta menyamakan dengan nol, maka:

Pji. fS - PS = 0 atau Pji. fS = PS ... (4.31) Pji. fN - PN = 0 atau Pji. fN = PN ... (4.32) Dimana fS dan fN adalah turunan parsial fungsi produksi terhadap S dan N. Oleh karena itu fS dan fN merupakan produk marginal dari input S dan N. Persamaan 4.31 dan 4.32 merupakan sistem dua persamaan dengan dua peubah endogen (S, N) dan tiga peubah eksogen (Pji, PS dan PN). Sistem persamaan ini diselesaikan secara simultan untuk menentukan dua peubah endogen dalam konteks tiga peubah eksogen.

S = S(PS, PN, Pji) ... (4.33) N = N(PS, PN, Pji) ... (4.34) Persamaan 4.33 dan 4.34 merupakan fungsi permintaan input dari perusahaan tekstil. Persamaan 4.33 merupakan derived demand tekstil.

Persamaan ini menyatakan bahwa jumlah permintaan tekstil merupakan fungsi dari harga tekstil, harga input lain, dan harga garmen. Persamaan 4.33 dan 4.34 dapat disubtitusikan ke persamaan fungsi produksi tekstil, persamaan 4.29. Hasil subtitusi ini merupakan penawaran output garmen.

Ji = Ji(Pji, PS, PN) ... (4.35) Permintaan garmen bukan lagi sebagai derived demand. Permintaan ini

sama dengan permintaan barang konsumsi. Dalam teori permintaan, Koutsoyiannis (1975) menyatakan bahwa determinan permintaan pasar produk tertentu adalah harga produk itu sendiri, pendapatan konsumen, harga komoditas lainnya, selera konsumen, distribusi, pendapatan, jumlah penduduk, kesejahteraan konsumen, ketersediaan kredit, kebijakan pemerintah, dan tingkat permintaan sebelumnya. Dengan demikian, permintaan garmen dapat ditulis:

Gji = g(Pji, Z) ... (4.36) dimana,

Gji = Permintaan garmen jenis i. Pji = Harga garmen jenis i.

Z = Serangkaian determinan permintaan yang lain.

2. Permintaan Kapas dan Penawaran Tekstil

Sama halnya dengan penurunan sebelumnya, penurunan permintaan kapas dan penawaran tekstil menggunakan asumsi tambahan, yaitu hanya ada satu macam kapas dan tekstil. Misalkan fungsi produksi tekstil yang menggunakan input kapas dan input lainnya adalah sebagai berikut:

S = s(M, L) ... (4.37) dimana,

S = Jumlah output tekstil per unit. M = Jumlah input kapas per unit.

L = Jumlah serangkaian input lainnya per unit. Dan masing-masing harga output serta input adalah:

PS = Harga tekstil PM = Harga kapas

PL = Harga input lainnya.

Memaksimumkan keuntungan perusahaan kapas (πS) dapat ditulis sebagai berikut:

Memaksimumkan πS = PS. s(M, L) - (PM. M + PL. L) ... (4.38) Memaksimumkan keuntungan tercapai apabila turunan parsial fungsi keuntungan terhadap M dan L sama dengan nol.

PS. fM - PM = 0 atau PS. fM = PM ... (4.39) PS. fL - PL = 0 atau PS. fL = PL ... (4.40) Dimana fM dan fL merupakan turunan parsial fungsi produksi tekstil terhadap M dan L. Oleh karena itu fM dan fL adalah produk marginal dari input M dan L.

Persamaan 4.39 dan 4.40 merupakan sistem dua persamaan dengan dua peubah endogen (M, L) dan tiga peubah eksogen (PS, PM dan PL). Sistem persamaan ini dapat diselesaikan dengan simultan untuk menentukan dua peubah endogen dalam konteks tiga peubah eksogen.

M = M(PM, PL, PS) ... (4.41) L = L(PL, PM, PS) ... (4.42) Persamaan 4.41 dan 4.42 merupakan fungsi persamaan input dari perusahaan tekstil. Persamaan 4.41 merupakan derived demand kapas.

Persamaan ini menyatakan fungsi dari harga tekstil dan harga input lainnya. Persamaan 4.41 dan 4.42 dapat disubtitusikan ke persamaan 4.37. Hasil subtitusi merupakan penawaran output tekstil, yaitu:

S = s(PS, PM, PL) ... (4.43)

3. Harga Tekstil dan Garmen

Dalam teori permintaan konsumen, harga adalah peubah eksogen. Jumlah yang diminta adalah fungsi dari harga. Oleh sebab itu hubungan sebab akibatnya dimulai dari perubahan harga yang akan mempengaruhi terhadap permintaan. Namun demikian dalam kenyataannya, harga dan permintaan dapat pula mempunyai hubungan yang simultan. Artinya perubahan permintaan dapat

mempengaruhi perubahan harga, dan sebaliknya. Adalah valid apabila hubungan tersebut ditulis sebagai kebalikan dari fungsi permintaan, Pt = f(QDt), dimana Pt adalah harga dan QD

t adalah jumlah permintaan. Fungsi tersebut penting dalam ekonomi, sedangkan model yang mendukung teori ini adalah model Cobweb. Dimana model ini menjelaskan secara teoritis bagaimana hubungan harga dan kuantitas dalam waktu yang berjalan (Robinson and Tomek, 1990).

Berdasarkan rantai kejadian dalam model Cobweb, maka penawaran (QS

t) adalah fungsi dari harga tahun sebelumnya, QSt = f(Pt-1). Jumlah yang diproduksi pada tahun tersebut dan yang dijual pada tahun tersebut adalah QSt = QP

t. Sedangkan market clearing harga untuk produksi ditentukan oleh hubungan permintaan, QP

t = f(QDt). Secara umum hubungan tersebut dapat ditulis sebagai berikut:

Q1 Q2 Q3 ….

P1 P2 P3

4.2. Metode Analisis

Sub bab ini terdiri dari dua metode analisis yang akan digunakan dalam penelitian. Metode pertama untuk menjelaskan kinerja ekspor tekstil dan garmen Indonesia secara lebih detail antara negara mitra dagang digunakan metode

constant market share model. Sedangkan bagian kedua adalah memaparkan

perumusan model untuk menganalisis struktur permintaan, penawaran, dan perdagangan TPT Indonesia di pasar domestik dan dunia. Hal ini dalam rangka menjawab tujuan penelitian yang pertama, yaitu untuk menganalisis perkembangan industri TPT Indonesia dan faktor-faktor yang mempengaruhinya serta tujuan kedua, yaitu menganalisis prospek perkembangan industri TPT Indonesia. Bab Tinjauan Pustaka digunakan sebagai dasar untuk merumuskan

model tersebut. Hubungan-hubungan ekonomi peubah-peubah dalam struktur perdagangan tekstil dan garmen dirumuskan menjadi model ekonometrika untuk memudahkan dalam analisis empiris dan evaluasi ekonomi.

4.2.1. Constant Market Share Model

Secara holistik model CMS dapat menjelaskan perubahan ekspor dan posisi daya saing TPT Indonesia di pasar dunia. Namun demikian model ini belum dapat menjelaskan secara detail faktor-faktor ekonomi yang mempengaruhi perkembangan industri TPT, baik di pasar dalam negeri maupun dunia. Dalam penelitian ini dijelaskan pertumbuhan ekspor TPT tahunan negara-negara produsen dari Indonesia, China, Italia, dan India di pasar Amerika Serikat dan Jerman.

China adalah negara produsen TPT yang mempunyai pangsa pasar relatif besar di pasar Amerika Serikat dan Jerman. Adapun India adalah salah satu negara berkembang yang diprediksikan WTO akan banyak mengambil

market share di kedua pasar tersebut. Sedangkan Italia adalah salah satu negara

yang pernah memberlakukan kuota impor bagi negara-negara berkembang, termasuk Indonesia.

Periode analisis meliputi tahun 1995-2005, yang kemudian dibagi menjai 4 sub periode. Sub periode pertama tahun 1995-1997, sub periode kedua tahun 1998-2000, sub periode ketiga tahun 2001-2004, dan sub periode tahun 1995-2005 Pembagian sub periode ini berdasarkan periode integrasi perdagangan TPT dunia ke dalam ketentuan GATT selama 10 tahun masa transisi.

Adapun komoditas TPT yang diekspor meliputi komoditas yang terangkum dalam SITC digit 3 (rev 3). Selanjutnya SITC 261-269 dan SITC 651-659 dikelompokkan sebagai komoditas tekstil dan SITC 841-849 digolongkan sebagai komoditas garmen. Sedangkan negara pengimpor khusus ditujukan

untuk pasar Jerman yang mewakili pasar Eropa, pasar Amerika serikat, dan lainnya (rest of the world).

Persamaan dekomposisi dua tahap dari perubahan ekspor dan perhitungan model CMS menggunakan program Excel for Windows. Model CMS

yang diaplikasikan oleh Chen and Duan tahun 1999 tidak dilakukan modifikasi lebih lanjut dalam penelitian ini. Oleh sebab itu data yang dibutuhkan dalam CMS tersebut tetap dalam satuan nilai.

4.2.2. Model Ekonomi TPT Indonesia

Model merupakan simplifikasi dan representasi dari dunia nyata. Keterbatasan model CMS di atas akan diperkuat oleh model ekonometrika. Konstruksi model dilakukan untuk mengakomodasikan tujuan penelitian pertama dan kedua. Konstruksi model operasional TPT akan dirumuskan dalam bagian ini. Hubungan-hubungan ekonomi yang terdapat antara variabel dalam model diformulasikan dalam model ekonometrika agar dapat dilakukan penghitungan nilai (besaran dan arah) penduga parameter setiap persamaan perilakunya. Adanya keterkaitan antara industri TPT di pasar domestik dan dunia (ekonomi terbuka) merupakan alasan model ekonometrika dikonstruksi dengan model dinamis dalam bentuk persamaan simultan (simultaneous equation). Sifat

dinamis dari aspek penawaran, permintaan, harga domestik, maupun harga dunia juga diakomodasikan dengan cara memasukkan peubah-peubah tahun sebelumnya (lagged variables) ke dalam model dalam bentuk persamaan

simultan. Untuk itu data yang digunakan adalah data sekunder seri periode tahun 1980-2006 yang diperoleh dari berbagai sumber.

Berdasarkan struktur industri TPT di pasar domestik dan keterkaitannya dengan pasar dunia, maka model ekonomi dikelompokkan menjadi empat blok. Blok-blok tersebut dapat digambar pada Gambar 6, yaitu yang terdiri dari blok

tekstil di pasar domestik, blok garmen di pasar domestik, blok tekstil di pasar dunia, dan blok garmen di pasar dunia.

Sedangkan berdasarkan keterkaitan antar variabel dalam blok, maka disusun persamaan-persamaan yang terdiri dari variabel-variabel endogen dan eksogen. Penentuan variabel-variabel tersebut didasarkan pada kerangka teoritis, studi terdahulu, dan juga kondisi di lapangan. Variabel-variabel yang dipilih merupakan variabel yang dianggap berpengaruh dan terutama disesuaikan dengan ketersediaan data. Industri TPT terdiri dari sub sektor serat, benang, kain, pakaian jadi, dan tekstil lainnya. Tidak semua sub sektor tersebut akan dijelaskan secara eksplisit dalam model ekonomi. Sub sektor serat, benang, dan kain akan dimasukkan ke dalam kelompok tekstil, sedangkan pakaian jadi dan tekstil lainnya dimasukkan ke dalam kelompok garmen. Alasan pengelompokan ini dilakukan karena sangat berkaitan dengan ketersediaan data.

Gambar 6. Keterkaitan Antar Blok Dalam Perdagangan TPT di Pasar Indonesia dan Dunia

Blok Tekstil Indonesia 1. Produksi 2. Penawaran 3. Permintaan 4. Ekspor 5. Impor 6. Harga Domestik

Blok Garmen Indonesia 1. Produksi 2. Penawaran 3. Permintaan 4. Ekspor 5. Impor 6. Harga Domestik

Blok Tekstil Dunia 1. Harga Dunia 2. Ekspor Dunia 3. Impor Dunia 4. Ekspor Jerman 5. Ekspor USA 6. Ekspor China 7. Impor Italia 8. Impor USA 9. Impor China

Blok Garmen Dunia 1. Harga Dunia 2. Ekspor Dunia 3. Impor Dunia 4. Ekspor Jerman 5. Ekspor China 6. Ekspor Turki 7. Impor Jerman 8. Impor USA 9. Impor Jepang

Model operasional yang dikembangkan diupayakan dapat menangkap semua fenomena ekonomi dalam industri TPT, baik di pasar domestik maupun dunia. Model dirumuskan dalam bentuk persamaan umum sebagai berikut:

t j t 6 j t 5 t 4 j t 3 t 2 * t 1 0 t α α Y α X α X α Z α Z α Y u Y = + + + ₋ + + ₋ + ₋ + ... (4.44) dimana, t

Y

= Peubah endogen pada periode t (current endogenous variables).

* t

Y

= Peubah endogen penjelas pada periode t (explanatory current

endogenous variables).

t

X

= Peubah eksogen pada periode t (current exogenous variables).

j t

X

₋ = Peubah eksogen lag t-j (lagged exogenous variables).

t

Z

= Peubah kebijakan (policy variables).

j t

Z

₋ = Peubah kebijakan lag t-j (lagged policy variables).

j t

Y

₋ = Peubah ensogen lag t-j (lagged endogenous variables).

t

u

= Faktor kesalahan (error terms).

0

α

= Konstanta (intercept).

6 1

...,

α

α

= Parameter.

Pada Gambar 7 menunjukkan hubungan ekonomi antara peubah yang terkait dengan industri tekstil dan garmen di pasar domestik dan dunia. Bentuk

frame segi empat menggambarkan peubah tersebut termasuk endogenous

variables. Sedangkan bentuk frame oval menunjukkan peubah tersebut adalah

exogenous variables. Garis panah yang menuju ke peubah mengindikasikan

peubah tersebut dipengaruhi peubah lainnya, sedangkan garis panah yang meninggalkan peubah tersebut menunjukkan peubah tersebut mempengaruhi peubah lainnya. Hubungan simultan terlihat ketika suatu peubah mempengaruhi dan sekaligus dipengaruhi peubah lainnya. Dalam agregasi masing-masing produk, diasumsikan bahwa tekstil dan garmen adalah homogen dan bukan produk terdiferensiasi. Asumsi ini masuk akal karena produk tekstil dan garmen untuk jenis serat yang berbeda-beda menghasilkan produk yang relatif sama.

Im p o r T e k s til In d o n e s ia P e rm in ta a n T e k s til D o m e s tik P e n a w a ra n T e k s til D o m e s tik H a rg a T e k s til D o m e s tik P e rm in ta a n G a rm e n D o m e s tik H a rg a G a rm e n D o m e s tik Im p o r G a rm e n In d o n e s ia P e n a w a ra n G a rm e n D o m e s tik B B M IR P ro d u k s i T e k s til D o m e s tik E k s p o r T e k s til In d o n e s ia E k s p o r G a rm e n In d o n e s ia P ro d u k s i G a rm e n D o m e s tik U T K R p /U S $ S is a E k s p o r T e k s til D u n ia E k s p o r T e k s til D u n ia E k s p o r T e k s til J e rm a n H a rg a T e k s til D u n ia Im p o r T e k s til D u n ia Im p o r T e k s til Ita lia S is a E k s p o r G a rm e n D u n ia E k s p o r G a rm e n J e rm a n E k s p o r G a rm e n D u n ia Im p o r G a rm e n D u n ia Im p o r G a rm e n U S A H a rg a G a rm e n D u n ia S is a Im p o r G a rm e n D u n ia N ila i T u k a r J e p a n g G D P J e rm a n , U S A , J e p a n g S is a Im p o r T e k s til D u n ia G D P Ita lia , U S A , C h in a P ro d u k s i T e k s til J e rm a n a , U S A , C h in a P ro d u k s i G a rm e n J e rm a n , C h in a , T u rk i P e n d u d u k U S A , Ita lia , C h in a P e n d u d u k J e rm a n , U S A , J e p a n g N ila i T u k a r J e rm a n , C h in a V a ria b e l E k s o g e n V a ria b e l E n d o g e n K e te ra n g a n : E k s p o r T e k s til U S A E k s p o r T e k s til C h in a Im p o r T e k s til U S A Im p o r T e k s til C h in a E k s p o r G a rm e n T u rk i E k s p o r G a rm e n C h in a Im p o r G a rm e n J e p a n g Im p o r G a rm e n J e rm a n N ila i T u k a r Ita lia N ila i T u k a r T u rk i

55

A. Struktur Model Operasional TPT Indonesia dan Dunia

Model operasional dalam penelitian ini terdiri 24 persamaan perilaku dan 6 persamaan identitas sebagai berikut:

1. Produksi tekstil domestik

PTDt = a0 + a1HTDRt-1 + a2HCWRt-1 + a3(IRRt-IRRt-1) +

a4UTKTRt-1 + a5BBMRt-1 + a6T + a7PTDt-1 + U1 ... (4.45) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

a1, a6 > 0; a2, a3, a4, a5 < 0 dan 0 < a7 < 1 dimana:

PTDt : Produksi tekstil domestik tahun t (1 000 ton). HTDRt-1 : Harga riil tekstil domestik tahun t-1 (USD/ton). HCWRt-1 : Harga riil kapas dunia tahun t-1 (cent/pound). IRRt : Tingkat suku bunga riil bank tahun t (%/tahun). IRRt-1 : Tingkat suku bunga riil bank tahun t-1 (%/tahun). UTKTRt-1 : Upah riil tenaga kerja industri tekstil tahun t-1 (Rp juta). BBMRt-1 : Harga riil BBM tahun t-1 (Rp/liter).

T : Tren waktu.

PTDt-1 : Produksi tekstil domestik tahun t-1 (1 000 ton). 2. Ekspor tekstil Indonesia

XTIt = b0 + b1HTWRt+ b2(HTDRt-HTDRt-1) + b3PTDt-1 +

b4ERIRt-1 + b5DKG + b6T + b7XTIt-1 + U2 ... (4.46) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

b1, b3, b4 > 0; b2 < 0 dan 0 < b5 < 1 dimana,

XTIt : Ekspor tekstil Indonesia tahun t (1 000 ton). HTWRt : Harga riil tekstil dunia tahun t (USD/ton). HTDRt : Harga riil tekstil domestik tahun t (USD/ton). HTDRt-1 : Harga riil tekstil domestik tahun t-1 (USD/ton). PTDt-1 : Produksi tekstil domestik tahun t-1 (1 000 ton).

ERIRt-1 : Nilai tukar riil Rupiah terhadap USA tahun t-1 (Rp/USD). T : Tren waktu.

DKG : Dummy integrasi perdagangan TPT dunia.

XTIt-1 : Ekspor tekstil Indonesia tahun t-1 (1 000 ton). 3. Penawaran tekstil domestik

STDt = PTDt + MTIt - XTIt ... (4.47) dimana,

STDt : Penawaran tekstil domestik tahun t (1 000 ton). MTIt : Impor tekstil Indonesia tahun t (1 000 ton). PTDt : Produksi tekstil domestik tahun t (1 000 ton). XTIt : Ekspor tekstil Indonesia tahun t (1 000 ton). 4. Permintaan tekstil domestik

DTDt = c0 + c1(HTWRt-1/HTDRt) + c2HGDRt-1 + c3UTKTRt-1 +

c4BBMt-1 + c5(IRRt-IRRt-1) + c6T + c7DTDt-1 + U3 ... (4.48) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

c1, c2, c3, c4, c5 < 0; c6 > 0 dan 0 < c7 < 1 dimana,

DTDt : Permintaan tekstil domestik tahun t (1 000 ton). HTWRt-1 : Harga riil tekstil dunia tahun t-1 (USD/ton). HTDRt : Harga riil tekstil domestik tahun t (USD/ton). HGDRt-1 : Harga riil garmen domestik tahun t-1 (USD/ton).

UTKTRt-1 : Upah riil tenaga kerja industri tekstil tahun t-1 (Rp juta). BBMRt-1 : Harga riil BBM tahun t-1 (Rp/liter).

IRRt : Tingkat suku bunga riil bank tahun t (%/tahun). IRRt-1 : Tingkat suku bunga riil bank tahun t-1 (%/tahun). T : Tren waktu.

DTDt-1 : Permintaan tekstil domestik tahun t-1 (1000 ton). 5. Impor tekstil Indonesia

MTIt = d0 + d1HMTIRt-1 + d2(HTWRt/HCWRt) + d3TFTt-1 + d4ERIRt-1 + d5(GDPIRt/GDPIRt-1) + d6POPIt-1 + d7T + d8MTIt-1 + U4 ... (4.49) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

d1, d2, d3, d4, d7 < 0; d5, d6 > 0, dan 0 < d8 < 1 dimana,

MTIt : Impor tekstil Indonesia tahun t (1 000 ton).

HMTIRt-1 : Harga impor tekstil Indonesia tahun t-1 (USD/ton). HTWRt : Harga riil tekstil dunia tahun t (1 000 ton).

HCWRt : Harga riil kapas dunia tahun t (USD/ton). TFTt-1 : Tarif impor tekstil tahun t-1 (%/tahun). GDPIRt : GDP riil Indonesia (Rp 1000).

GDPIRt-1 : GDP riil Indonesia t-1 (Rp 1000).

POPt-1 : Jumlah penduduk Indonesia tahun t-1 (juta jiwa).

ERIRt-1 : Nilai tukar riil Rupiah terhadap USA tahun t-1 (Rp/USD). T : Tren waktu.

6. Harga tekstil domestik

HTDRt = e0 + e1STDt-1 + e2(HGDRt-HGDRt-1) +

e3(HTWRt-1/HCWRt-1) + e4HTDRt-1 + U5 ... (4.50) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

e1 < 0; e2, e3 > 0 dan 0 < e4 < 1 dimana,

HTDRt : Harga riil tekstil domestik tahun t (USD/ton). STDt : Penawaran tekstil domestik tahun t (1 000 ton). HGDRt : Harga riil garmen domestik tahun t (USD/ton). HGDRt-1 : Harga riil garmen domestik tahun t-1 (USD/ton). HTWRt-1 : Harga riil tekstil dunia tahun t-1 (1 000 ton). HCWRt-1 : Harga riil kapas dunia tahun t-1 (USD/ton). HTDRt-1 : Harga riil tekstil domestik tahun t-1 (USD/ton). 7. Harga tekstil dunia

HTWRt = g0 + g1XTWt + g2MTWt-1 + g3HTWRt-1 + U7 ... (4.51) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

g1 < 0; g2 > 0 dan 0 < g3 < 1 dimana,

HTWRt : Harga riil tekstil dunia tahun t (USD/ton). XTWt : Ekspor tekstil dunia tahun t (USD/ton). MTWt-1 : Impor tekstil dunia tahun t-1 (USD/ton). HTWRt-1 : Harga riil tekstil dunia tahun t-1 (USD/ton). 8. Ekspor tekstil dunia

XTWt = XTIt + XTGt + XTAt + XTCt + XTRt ... (4.52) dimana,

XTWt : Ekspor tekstil dunia tahun t (1 000 ton). XTIt : Ekspor tekstil Indonesia tahun t (1 000 ton). XTGt : Ekspor tekstil Jerman tahun t (1 000 ton). XTAt : Ekspor tekstil USA tahun t (1 000 ton). XTCt : Ekspor tekstil China tahun t (1 000 ton). XTRt : Sisa ekspor tekstil dunia tahun t (1 000 ton). 9. Impor tekstil dunia

MTWt = MTIt + MTLt + MTAt + MTCt + MTRt ... (4.53) dimana,

MTWt : Impor tekstil dunia tahun t (1 000 ton). MTIt : Impor tekstil Indonesia tahun t (1 000 ton). MTLt : Impor tekstil Italia tahun t (1 000 ton). MTAt : Impor tekstil USA tahun t (1 000 ton). MTCt : Impor tekstil China tahun t (1 000 ton). 10. Ekspor tekstil Jerman

XTGt = h0 + h1HTWRt-1+ h2PTGt-1 + h3ERGRt-1 + h4T

h5XTGt-1 + U8 ... (4.54) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

h1, h2, h3, h4 > 0 dan 0 < h5 < 1 dimana,

XTGt : Ekspor tekstil Jerman tahun t (1 000 ton). HTWRt-1 : Harga riil tekstil dunia tahun t-1 (USD/ton). PTGt-1 : Produksi tekstil Jerman tahun t-1 (1 000 ton). MTAt : Impor tekstil Amerika Serikat (1 000 ton). T : Tren waktu.

XTGt-1 : Ekspor tekstil Jerman tahun t-1 (1 000 ton). 11. Ekspor tekstil USA

XTAt = i0 + i1(HTWRt-1/HCWRt-1) + i2(PTAt-1/HWWRt-1) +

i3MTCt-1 + i4T + i5XTAt-1 + U9 ...…... (4.55) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

i1, i2, i3, i4 > 0 dan 0 < i5 < 1 dimana,

XTAt : Ekspor tekstil USA tahun t (1 000 ton). HTWRt : Harga riil tekstil dunia tahun t (USD/ton). HCWRt-1 : Harga riil kapas dunia tahun t-1 (USD/ton). HWWRt-1 : Harga riil wool dunia tahun t-1 (USD/ton). PTAt-1 : Produksi tekstil USA tahun t-1 (1 000 ton). MTCt-1 : Impor tekstil China tahun t-1 (1 000 ton). XTAt-1 : Ekspor tekstil USA tahun t-1 (1000 ton). 12. Ekspor tekstil China

XTCt = j0 + j1HTWRt + j2(PTCt-PTCt-1) + j3ERCRt +

j4MTAt + j5XTCt-1 + U10 ...………... (4.56) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

j1, j2, j3, j4 > 0 dan 0 < j5 < 1 dimana,

XTCt : Ekspor tekstil China tahun t (1 000 ton). HTWRt : Harga riil tekstil dunia tahun t (USD/ton). PTCt : Produksi tekstil China tahun t (1 000 ton). PTCt-1 : Produksi tekstil China tahun t-1 (1 000 ton).

ERCRt : Nilai tukar riil China terhadap USA tahun t (Yuan/USD). MTAt : Impor tekstil Amerika Serikat tahun t (1 000 ton). XTCt-1 : Ekspor tekstil China tahun t-1 (1 000 ton). 13. Impor tekstil Italia

MTLt = k0 + k1HTWRt + k2GDPLRt + k3POPLt-1 + k4ERLRt +

k5XTCt + k6MTLt-1 + U11 ... (4.57) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

k1, k4 < 0; k2, k3, k5 > 0 dan 0 < k5 < 1 dimana,

MTLt : Impor tekstil Italia tahun t (1 000 ton). HTWRt : Harga riil tekstil dunia tahun t (Lira/ton). GDPLRt : GDP riil Italia tahun t (1 000 Lira).

POPLt-1 : Jumlah penduduk Italia tahun t-1 (juta jiwa).

ERLRt : Nilai tukar riil Lira terhadap USA tahun t (Lira/USD) XTCt : Impor tekstil China (1 000 ton).

MLTt-1 : Impor tekstil Italia tahun t-1 (1 000 ton). 14. Impor tekstil USA

MTAt = l0 + l1HTWRt + l2(GDPARt/POPAt) + l3PTAt-1 + l4ERIRt +

I5MTAt-1 + U12 ... (4.58) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

l1, l3 < 0; l2, l4 > 0 dan 0 < l5 < 1 dimana,

MTAt : Impor tekstil USA tahun t (1 000 ton). HTWRt : Harga riil tekstil dunia tahun t (USD/ton). GDPARt : GDP riil USA tahun t (1 000 USD).

POPAt : Jumlah penduduk USA tahun t (juta jiwa). PTAt : Produksi tekstil USA (1 000 ton).

ERIRt : Nilai tukar riil Rupiah terhadap USA tahun (Rp/USD). MTAt-1 : Impor tekstil USA tahun t-1 (1 000 ton).

15. Impor tekstil China

MTCt = m0 + m1(HTWRt-HTWRt-1) + m2GDPCRt-1 + m3POPCt +

m4(ERCRt-ERCRt) + m5MTCt-1 + U13 ... (4.59) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

m1, m4 < 0; m2, m3 > 0 dan 0 < m5 < 1 dimana,

MTCt : Impor tekstil China tahun t (1 000 ton). HTWRt : Harga riil tekstil dunia tahun t (USD/ton). HTWRt : Harga riil tekstil dunia tahun t-1(USD/ton). GDPCRt-1 : GDP riil China tahun t-1 (1 000 Yuan). POPCt-1 : Jumlah penduduk China tahun t-1 (juta jiwa).

ERCRt : Nilai tukar riil Yuan terhadap USA tahun t (Yuan/USD). ERCRt-1 : Nilai tukar riil Yuan terhadap USA tahun t-1 (Yuan/USD). MTCt-1 : Impor tekstil China tahun t-1 (1 000 ton).

16. Produksi garmen domestik

PGDt = n0 + n1(HGWRt-1/HGDRt-1) + n2(HTDRt-HTDRt-1) + n3HCWRt-1 + n4(IRRt-IRRt-1) + n5UTKGRt-1 + n6BBMRt +

n7T + n8PGDt-1 + U14 ... (4.60) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

n1, n7 > 0; n2, n3, n4, n5, n6 < 0 dan 0 < n8 < 1 dimana,

PGDt : Produksi garmen domestik tahun t (1000 ton). HGWRt : Harga riil garmen dunia tahun t-1 (USD/ton). HGDRt : Harga riil garmen domestik tahun t-1 (USD/ton). HTDRt : Harga riil tekstil domestik tahun t (USD/ton). HTDRt-1 : Harga riil tekstil domestik tahun t-1 (USD/ton). HCWRt-1 : Harga riil kapas dunia tahun t-1 (cent/pound). IRRt : Tingkat bunga riil bank tahun t (%/tahun). IRRt-1 : Tingkat bunga riil bank tahun t-1 (%/tahun).

UTKGRt-1 : Upah riil tenaga kerja industri tahun t-1 (1 000 Rp). BBMRt : Harga riil BBM tahun t (Rp/liter).

T : Tren waktu.

PGDt-1 : Produksi garmen domestik tahun t-1 (1000 ton). 17. Ekspor garmen Indonesia

XGIt = o0 + o1HGWRt + o2(HTWRt/HGDRt-1) + o3PGDt +

o4ERIRt-1 + o5DKG + o6T + o7XGIt-1 + U15 ... (4.61) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

o2, o5 < 0, o1, o3, o4, o6 > 0 dan 0 < o7 < 1 dimana,

XGIt : Ekspor garmen Indonesia tahun t (1 000 ton). HGWRt : Harga riil garmen domestik tahun t (USD/ton). HTWRt : Harga riil tekstil dunia tahun t (USD/ton). HGDRt-1 : Harga riil garmen dunia tahun t-1 (USD/ton). PGDt : Produksi garmen domestik tahun t (USD/ton).

ERIRt-1 : Nilai tukar riil Rupiah terhadap USA tahun t-1 (Rp/USD). DKG : Dummy integrasi perdagangan TPT dunia.

T : Tren waktu.

XGIt-1 : Ekspor garmen Indonesia tahun t-1(1 000 ton). 18. Penawaran garmen domestik

SGDt = PGDt + MGIt - XGIt ... (4.62) dimana,

SGDt : Penawaran garmen domestik tahun t (1 000 ton). MGIt : Impor garmen Indonesia tahun t (1 000 ton). PGDt : Produksi garmen domestik tahun t (1 000 ton). XGIt : Ekspor garmen Indonesia tahun t (1 000 ton). 19. Permintaan garmen domestik

DGDt = p0 + p1(HGWRt/HTWRt-1) + p2(HGDRt*ERIRt) +

p3(GDPIRt/POPIt) + p4(MGIt-MGBt-1) + p5DGDt-1 + U16 ... (4.63) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

p1, p2, p4 < 0; p3 > 0 dan 0 < p5 < 1 dimana,

DGDt : Permintaan garmen domestik tahun t (1000 ton). HGWRt : Harga riil garmen dunia tahun t (USD/ton). HTWRt-1 : Harga riil tekstil dunia tahun t-1 (USD/ton). HGDRt : Harga riil garmen domestik tahun t (USD/ton).

ERIRt : Nilai tukar riil Rupiah terhadap USA tahun t (Rp/USD). GDPIRt : GDP riil Indonesia tahun t (1 000 Rp).

POPIt : Jumlah penduduk indonesia tahun t (juta jiwa). MGBt : Impor garmen bekas tahun t (1 000 ton). MGBt-1 : Impor garmen bekas tahun t-1 (1 000 ton).

DGDt-1 : Permintaan garmen domestik tahun t-1 (1 000 ton). 20. Impor garmen Indonesia

MGIt = q0 + q1HMGIRt + q2(HGWRt-HGWRt-1) + q3TFGt + q4PGDt-1 + q5ERIRt + q6(GDPIRt/POPIt) + q7MGIt-1 + U17 ... (4.64) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

q1, q2, q3, q4, q5 < 0; q6 > 0 dan 0 < q7 < 1 dimana,

MGIt : Impor garmen Indonesia tahun t (1 000 ton).

HMGIRt : Harga riil impor garmen Indonesia tahun t (USD/ton). HGWRt : Harga riil garmen dunia tahun t (USD/ton).

TFGt : Tarif impor garmen tahun t (%/tahun). PGDt-1 : Produksi garmen domestik t-1 ( 1 000 ton).

ERIRt : Nilai tukar Rupiah terhadap USD tahun t (Rp/USD). POPIt-1 : Jumlah penduduk indonesia tahun t-1 (juta jiwa). GDPIRt : GDP riil Indonesia tahun t (1 000 Rp).

MGIt-1 : Impor garmen Indonesia tahun t-1 (1 000 ton). 21. Harga garmen domestik

HGDRt = r0 + r1(DGDt/DGDt-1) + r2(HTWRt-HTWRt-1) + r3(HTWRt-HTWRt-1) + r4(HGWRt-1/HTWRt) + r5T

r6HGDRt-1 + U18 ... (4.65) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

r1, r2, r3, r4 > 0; r5 < 0 dan 0 < r6 < 1 dimana,

HGDRt : Harga riil garmen domestik tahun t (USD/ton). DGDt : Permintaan garmen domestik tahun t (1 000 ton). PGDt-1 : Produksi garmen domestik t-1 (1 000 ton).

HGWRt-1 : Harga riil garmen dunia tahun t-1 (USD/ton). HTWRt : Harga riil tekstil dunia tahun t (USD/ton). HTWRt-1 : Harga riil tekstil dunia tahun t-1 (USD/ton). T : Tren waktu

HGDRt-1 : Harga riil garmen domestik tahun t-1 (USD/ton). 22. Harga garmen dunia

HGWRt = t0 + t1XGWt + t2MGWt-1 + t3HGWRt-1 + U20 .…... (4.66) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

t1 < 0; t2 > 0 dan 0 < t3 < 1 dimana,

HGWRt : Harga riil garmen dunia tahun t (USD/ton). XGWt : Ekspor garmen dunia tahun t (1 000 ton). MGWt-1 : Impor garmen dunia tahun t-1 (1 000 ton). HGWRt-1 : Harga riil garmen dunia tahun t-1 (USD/ton). 23. Ekspor garmen dunia

XGWt = XGIt + XGGt + XGCt + XGTt + XGRt ... (4.67) dimana,

XGWt : Ekspor garmen dunia tahun t (1 000 ton). XGIt : Ekspor garmen Indonesia tahun t (1 000 ton). XGCt : Ekspor garmen China tahun t (1 000 ton). XGTt : Ekspor garmen Turki tahun t (1 000 ton).

XGRt : Sisa ekspor garmen dunia tahun t (1 000 ton). 24. Impor garmen dunia

MGWt = MGIt + MGGt + MGAt + MGJt + MGRt ... (4.68) dimana,

MGWt : Impor garmen dunia tahun t (1 000 ton). MGIt : Impor garmen Indonesia tahun t (1 000 ton). MGGt : Impor garmen Jerman tahun t (1 000 ton). MGAt : Impor garmen USA tahun t (1 000 ton). MGJt : Impor garmen Jepang tahun t (1 000 ton). MGRt : Sisa impor garmen dunia tahun t (1 000 ton). 25. Ekspor garmen Jerman

XGGt = u0 + u1(HGWRt/HTWRt) + u2PGGt-1 + u3ERGRt-1 + u4T +

u5XGGt-1 + U21 ……….……...……...…... (4.69) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

u1, u2, u3, u4 > 0 dan 0 < u5 < 1 dimana,

XGGt : Ekspor garmen Jerman tahun t (1 000 ton). HGWRt : Harga riil garmen dunia tahun t (USD/ton). HTWRt : Harga riil tekstil dunia tahun t (USD/ton).

ERGRt-1 : Nilai tukar riil Jerman terhadap USA tahun t-1 (Euro/USD). PGGt-1 : Produksi garmen Jerman tahun t -1 (1 000 ton).

T : Tren waktu.

XGGt-1 : Ekspor garmen Jerman tahun t-1 (1 000 ton). 26. Ekspor garmen China

XGCt = v0 + v1HGWRt-1 + v2PGCt + v3(ERCRt-ERCRt-1) +

v4MGAt + v5XGCt-1 + U22 ….……...……...……...… (4.70) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

v1, v2, v3, v4 > 0 dan 0 < v5 < 1 dimana,

XGCt : Ekspor garmen China tahun t (1 000 ton). HGWRt-1 : Harga riil garmen dunia tahun t-1 (USD/ton).

ERCRt : Nilai tukar riil China terhadap USA tahun t (Yuan/USD). ERCRt-1 : Nilai tukar riil China terhadap USA tahun t-1 (Yuan/USD). PGCt : Produksi garmen China tahun t (1 000 ton).

MGAt : Impor garmen Amerika Serikat tahun t ( 1 000 ton). XGCt-1 : Ekspor garmen China tahun t-1 (1 000 ton).

27. Ekspor garmen Turki

XGTt = w0 + w1(HGWRt-1/HCWRt) + w2(ERTRt-ERTRt-1) +

w3PGTt + w4T + w5XGTt-1 + U23 .………..……. (4.71) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

w1, w2, w3, w4 > 0dan 0 < w5 < 1 dimana,

XGTt : Ekspor garmen Turki tahun t (1 000 ton). HGWRt-1 : Harga riil garmen dunia tahun t-1 (USD/ton). HCWRt : Harga riil kapas dunia tahun t (USD/ton).

ERTRt : Nilai tukar riil Turki terhadap USA tahun t (YTL/USD). ERTRt-1 : Nilai tukar riil Turki terhadap USA tahun t-1 (YTL/USD). PGTt : Produksi garmen Turki tahun t (1 000 ton).

T : Tren waktu.

XGTt-1 : Ekspor garmen Turki tahun t-1 (1 000 ton). 28. Impor garmen Jerman

MGGt = x0 + x1HGWRt + x2(GDPGRt/POPGt) + x3PGGt + x4ERGRt

x5T + x6MGGt-1 + U24 ... (4.72) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

x1, x3, x4, x5 < 0; x2 > 0 dan 0 < x6 < 1 dimana,

MGGt : Impor garmen Jerman tahun t (1 000 ton). HGWRt : Harga riil garmen dunia tahun t (USD/ton).

ERGRt : Nilai tukar riil Jerman terhadap USA tahun t (Euro/USD). GDPGRt : GDP riil Jerman tahun t (1 000 Euro).

POPGt : Jumlah penduduk Jerman tahun t (juta jiwa). PGGt : Produksi garmen Jerman tahun t (1 000 ton). T : Tren waktu.

MGGt-1 : Impor garmen Jerman tahun t-1 (1 000 ton). 29. Impor garmen USA

MGAt = y0 + y1(HGWRt/HCWRt-1) + y2(GDPARt/POPAt) + y4ERIRt + y5T + y6MGAt-1 + U25 ... (4.73) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

y1, y4, y5 < 0; y2, y3 > 0 dan 0 < y6 < 1 dimana,

MGAt : Impor garmen USA tahun t (1 000 ton). HGWRt : Harga riil garmen dunia tahun t (USD/ton).

HCWRt : Harga riil kapas dunia tahun t (USD/ton). GDPAt : GDP riilUSA tahun t (1 000 USD).

POPAt : Jumlah penduduk USA tahun t (juta jiwa).

ERIRt : Nilai tukar riil Rupiah terhadap USA tahun (Rp/USD). T : Tren waktu.

MGAt-1 : Impor garmen USA tahun t-1 (1 000 ton). 30. Impor garmen Jepang

MGJt = z0 + z1HGWRt + z2(GDPJRt/POPJt) + z3(ERJRt-ERJRt-1) +

z4MGJt-1 + U26 ... (4.74) Tanda parameter dugaan yang diharapkan dalam persamaan adalah:

z1, z3 < 0; z2 > 0 dan 0 < z4 < 1 dimana,

MGJt : Impor garmen Jepang tahun t (1 000 ton). HGWRt : Harga riil garmen dunia tahun t (USD/ton). GDPJRt : GDP riil Jepang tahun t (1 000 Yen).

POPJt : Jumlah penduduk Jepang tahun t (juta jiwa).

ERJRt : Nilai tukar riil Jepang terhadap USA tahun t (Yen/USD). ERJRt-1 : Nilai tukar riil Jepang terhadap USA tahun t-1 (Yen/USD). MGJt-1 : Impor garmen Jepang tahun t-1 (1 000 ton).

B. Prosedur Analisis

Alat analisis utama yang digunakan adalah ekonometrika time series,

yang berguna untuk menganalisis dan mengetahui faktor-faktor perkembangan industri TPT Indonesia dalam kontribusinya terhadap perekonomian industri pengolahan (non migas) secara khusus dan perekonomian nasional secara umum, sesuai dengan tujuan penelitian yang pertama. Berdasarkan perumusan masalah, tujuan penelitian, tinjauan pustaka dan kerangka pemikiran yang telah disampaikan, maka dalam bagian ini akan diuraikan prosedur analisis untuk memperoleh nilai dugaan parameter yang meliputi metote pendugaan, validasi model, sumber dan jenis data dan simulasi kebijakan.

Dengan mengetahui hasil-hasil analisis tersebut, maka dapat diperoleh formulasi strategi kebijakan untuk mendukung perkembangan industri TPT guna meningkatkan kinerjanya dalam perekonomian nasional di masa mendatang. Hal

ini sesuai dengan tujuan penelitian kedua yang berkaitan dengan analisis prospek perkembangan industri TPT Indonesia.

1. Identifikasi Model

Identifikasi model berfungsi untuk mengetahui apakah model tersebut dapat diduga atau tidak. Model yang dirumuskan dalam penelitian ini adalah model persamaan struktural secara simultan. Dengan model simultan, identifikasi harus diketahui terlebih dahulu sebelum memilih metode pendugaan parameter dari suatu persamaan dalam model. Identifikasi dapat dilakukan melalui dua cara, yaitu terhadap model struktural (order condition) atau terhadap model

reduced form (rank condition). Karena lebih sederhana dan lebih mudah dari

metode kedua, maka dalam penelitian ini digunakan metode yang pertama. Adapun rumus identifikasi model struktural menurut order condition adalah

sebagai berikut:

(K - M) ≥ (G - 1) ... (4.75) dimana,

K : Total jumlah peubah dalam model (peubah endogen dan predeterminan).

M : Jumlah peubah endogen dan eksogen yang dimasukkan dalam suatu persamaan.

G : Total jumlah persamaan (total jumlah peubah endogen).

Jika (K-M) < (G-1), maka persamaan dalam model teridentifikasi under identified.

Bila (K-M) > (G-1), maka persamaan dalam model teridentifikasi berlebih (over

identified). Dan bila (K-M) = (G-1), maka persamaan dalam model teridentifikasi

dengan tepat (exactly identified).

Model struktural yang telah dirumuskan dalam penelitian ini terdiri dari 30 persamaan, yang terdiri dari 24 persamaan struktural dan 6 persamaan identitas. Sedangkan jumlah peubah endogen (G) adalah 30 dan 70 peubah predeterminan, yang terdiri dari 42 peubah eksogen dan 28 peubah bedakala

(lagged endogenous variables). Dengan demikian jumlah seluruh peubah yang

tercakup dalam model (K) adalah sebanyak 104 peubah. Sedangkan peubah yang paling banyak dalam persamaan (M) adalah 8. Mengikuti rumus identifikasi model dengan kriteria order condition, maka setiap persamaan model adalah over identified.

2. Metode Pendugaan Model

Berdasarkan identifikasi model maka diketahui bahwa masing-masing persamaan dalam model adalah over identified. Persamaan yang demikian

biasanya diduga dengan menggunakan berbagai metode pendugaan, di antaranya adalah Two Stage Least Squares (2SLS), Three Stage Least Squares

(3SLS), Limited Information Maximum Likelihood (LIML) atau Full Information

Maximum Likelihood (FILML). Metode yang dipilih disesuaikan dengan tujuan

penelitian, yaitu untuk memperoleh koefisien persamaan struktural secara simultan.

Metode 2SLS dipilih sebagai pengestimasi model dalam penelitian ini karena metode 2SLS merupakan pendekatan persamaan tunggal yang paling penting untuk menduga model yang over identified dan menggambarkan

pemakaian yang lebih umum (Sinaga, 1989). Selain itu penerapan 2SLS menghasilkan taksiran yang konsisten, lebih sederhana dan lebih mudah, sedangkan metode 3SLS dan FIML menggunakan informasi atau data yang lebih banyak dan lebih sensitif terhadap kesalahan pengukuran maupun kesalahan spesifikasi model (Gujarati, 1999). Pengolahan data untuk mengestimasi model dilakukan dengan menggunakan program software komputer Statistical Analysis

System atau SAS versi 6.12.

Model yang dirumuskan dalam penelitian ini mengandung peubah endogen bedakala (lagged endogenous variables), sehingga uji korelasi serial

dengan menggunakan Dw (Durbin Watson Statistic) tidak valid untuk digunakan.

Oleh sebab itu pengujian apakah model mengalami korelasi serial atau tidak digunakan Dh (Durbin h statistic) (Pindyck and Rubinfield, 1991) yang

dirumuskan sebagai berikut:

[

]

[

{

(

)

0.5

Var

β

n.

1

n/

0.5Dw

1

h

=

−

−

}

]

………..……...…….……… (4.76) dimana,

h : Angka Durbin h statistik. n : Jumlah pengamatan contoh.

Varβ : Varian dari koefisien regresi untuk lagged endogenous variables.

Dw : Nilai statistik Durbin Watson.

Uji statistik Dh tidak valid apabila hasil kali n x (Varβ) lebih besar dari

satu. Jika statistik h lebih besar dari nilai kritis distribusi normal, maka model tidak mengalami korelasi serial.

Untuk menguij apakah peubah-peubah penjelas (explanatory variabels)

secara bersama-sama berpengaruh nyata atau tidak terhadap peubah endogen pada masing-masing persamaan digunakan uji statistik F. Kemudian untuk menguji apakah masing-masing peubah penjelas secara individual berpengaruh nyata atau tidak terhadap peubah endogen pada masing-masing persamaan digunakan uji statistik t.

3. Validasi Model

Untuk mengetahui apakah model yang dikonstruksi cukup valid untuk digunakan simulasi pada periode historis maupun peramalan, maka dilakukan validasi model untuk menganalisis sejauh mana model tersebut mewakili dunia nyata. Validasi model melalui simulasi dasar dinamik menggunakan metode

Guss Seidell.

Kriteria statistik untuk validasi nilai pendugaan model ekonometrika yang digunakan, di samping koefisien determinasinya (R2_{), adalah Root Mean Squares}

Error (RMSE), Root Mean Squares Percent Error (RMSPE) dan Theil’s Inequality

Coefficient (U) (Pindyck and Rubinfield, 1991). Kriteria-kriteria tersebut

dirumuskan sebagai berikut:

(

)

0.5 n 1 t 2 a t s t

Y

Y

1/n

RMSE

_⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

₋

=

∑

= ………..…...………... (4.77) 0.5 n 1 t 2 a t a t s t Y Y Y 1/n RMSPE ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − =

∑

= ………….………...…..…. (4.78)

(

)

⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ + ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ ₋ = −

∑

∑

∑

= = = 0.5 2 n 1 t a t 0.5 2 n 1 t s t 0.5 n 1 t 2 a t s t Y 1/n Y 1/n Y Y 1/n Theil U ………...…….. (4.79) dimana,

RMSE : Akar tengah kuadrat galat (Root Mean Square Error)

RMSPE : Akar tengah kuadrat % galat (Root Mean Square

Percent Error).

U : Koefisien ketidaksamaan Theil (Theil’s Inequality

Coefficient).

Yts : Nilai dugaan peubah endogen pada tahun t. Yta : Nilai aktual peubah endogen pada tahun t.

Nilai dari koefisien ketidaksamaan Theil (U) bernilai antara 0 dan 1. Apabila U = 0 maka pendugaan model adalah sempurna dan jika nilai U = 1 maka pendugaan model adalah naif. Pada hakikatnya semakin kecil nilai RMSE, RMSPE dan U Theil maka semakin baik pendugaan model tersebut.

Indikator lain yang dapat digunakan untuk validasi model adalah nilai koefisien determinasi (R2_{). Semakin besar nilai R}2 _{menunjukkan semakin besar} variasi perubahan peubah endogen yang dapat dijelaskan oleh peubah penjelas, berarti model tersebut semakin baik.

4. Simulasi Kebijakan

Jika validasi merupakan pengujian goodness of fit dari model secara

keseluruhan, analisis simulasi diperlukan untuk mempelajari sejauh mana dampak perubahan-perubahan peubah eksogen terhadap nilai peubah endogen. Pada dasarnya tujuan simulasi adalah untuk (1) melakukan pengujian dan evaluasi model, (2) analisis kebijakan historis dan (3) peramalan untuk masa yang datang (Pindyck and Rubinfield, 1991). Model yang telah divalidasi dan memenuhi kriteria ekonomi dan statistik, digunakan sebagai model dasar untuk analisis simulasi, khususnya ex ante simulation.

Periode simulasi peramalan dilakukan antara tahun 2007-2012 dengan pertimbangan antara lain (1) ekspor TPT Indonesia mulai tumbuh, (2) berakhirnya sistem kuota TPT dunia pada 1 Januari 2005, (3) rencana pengembangan industri TPT oleh Depatemen Perindustrian pada tahun 2009, dan (4) prospek perkembangan TPT Indonesia dengan pasar TPT dunia yang diperkirakan mengalami penurunan jumlah produsen dari 150 negara menjadi 25 negara pada tahun 2010. Kebijakan-kebijakan yang disimulasikan untuk peramalan tahun 2007-2010 yaitu:

1. Kinerja ekspor TPT dapat didorong dengan penurunan suku bunga Bank. Indonesia (BI) menurunkan suku bunga acuan BI pada Juni 2007 sebesar 25 basis poin dari 8.75 persen menjadi 8.5 persen. Penurunan itu diharapkan dapat mendorong turunnya suku bunga kredit perbankan. Jika suku bunga kredit turun, tentunya iklim investasi dan dunia usaha akan membaik. Dalam penelitian ini digunakan tren penurunan suku bunga bank pada 2 tahun terakhir pengamatan. Suku bunga bank komersil untuk investasi cenderung mengalami penurunan sebesar 5 persen.

2. Kalangan usaha berharap Rupiah stabil di kisaran Rp. 9 000 per USD. Ketua Umum Kadin (Kamar Dagang) Indonesia MS Hidayat dan gubernur

BI juga menyatakan bila kurs pada kisaran 9000 per USD dapat meningkatkan daya saing ekspor Indonesia. Selama lima tahun terakhir, nilai tukar Rupiah terhadap USD berada di rentang Rp. 9 000-an sampai Rp. 10 247 per USD, oleh sebab itu depresiasi nilai tukar Rupiah terhadap USD sebesar 15 persen.

3. Kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM) sebesar 8.5 persen. Pengurangan subdisi BBM yang mulai terjadi tahun 2000, akan meningkatkan biaya produksi pada industri TPT. Pergerakan harga BBM dipengaruhi harga mintak mentah dunia, yang diprediksikan akan mencapai 100/barel USD pada tahun 2010.

4. Kenaikkan upah tenaga kerja industri tekstil dan garmen, masing-masing sebesar 14.5 persen dan 15 persen. Hal ini didasarkan pada tern besarnya tingkat upah tenaga kerja pada 2 tahun terkahir pengamatan.

5. Melalui negosiasi dalam Non Agricultural Market Acces yang dilakukan

pada pertemuan WTO tingkat menteri di Hong Kong tahun 2005, disepakati untuk melakukan pengurangan tarif produk-produk industri. Perhitungan pengurangan tarif akan dirumuskan dalam ‘Formula Swiss’ dengan besaran koefisien yang tidak spesifik. Menurut General Secretary of International

Textile, Garment, and Leather Worker’s Federation (ITGLWF), bahwa

pengurangan tarif hingga nol persen akan mengancam masa depan industri TPT, terutama di negara-negara miskin dan berkembang.

6. Penurunan harga kapas dunia sebesar 5 persen per tahun yang diproksi dari harga kapas di Amerika Serikat. International Cotton Advisory

Committe memproyeksikan harga kapas dunia secara umum masih

berkisar 55 sampai 60 cent/lb pada tahun 2020. Atau dengan kata lain terjadi penurunan harga kapas dunia sebesar 5 persen pada periode tahun

1973/1974 sampai 1997/1998 dibanding periode tahun 1998/1999 sampai 2005/2006.

7. Peningkatan GDP riil Indonesia dapat mendorong daya beli masyarakat terhadap TPT. Sedangkan peningkatan populasi penduduk Indonesia akan menjajdi peluang bagi perkembangan industri TPT Indonesia. Pertumbuhan ekonomi Indonesia tahun 2009 sebesar 7.6 persen per tahun (pembulatan menjadi 8 persen per tahun) diprediksikan oleh Departemen Perindustrian. Sedangkan proyeksi pertumbuhan penduduk Indonesia dilakukan oleh Bappenas (Badan Perencanan Pembangunan Nasional), BPS (Badan Pusat Statistik), dan UNFPA (United Nations Population Fund) mencapai

rata-rata 1.2 persen per tahun. Simulasi kebijakan ini berguna untuk mengetahui potensi pasar TPT dalam negeri dengan adanya kenaikan GDP dan jumlah penduduk, serta bila upah riil tenaga kerja di kedua industri cenderung meningkat.

8. Kenaikan GDP riil Amerika Serikat 3.1 persen dan GDP riil China 8.5 persen dimaksudkan untuk mengetahui dampak adanya kenaikan pendapatan GDP negara-negara produsen TPT, terutama Amerika Serikat dan China, terhadap industri TPT Indonesia. Meyermans and brusselen (2004), memprediksikan bila pertumbuhan ekonomi Amerika Serikat pada tahun 2010 mencapai 3.1 persen per tahun. Sedangkan Badan Statistik China memprediksikan angka GDP sebesar 8.5 persen berdasarkan statistik yang diterbitkan tahun sebelumnya.

9. Menurunkan suku bunga riil bank dapat menstimulasi peningkatan kinerja di sektor riil, khususnya investasi. Di sisi lain, upah riil tenaga kerja cenderung naik dari waktu ke waktu dan bersifat kaku. Kebijakan tersebut merupakan kombinasi kebijakan moneter dan biaya input industri tekstil dan garmen.