`
ANALISIS DATA PANEL UNTUK MENGETAHUI
PEUBAH-PEUBAH YANG MEMPENGARUHI JUMLAH
EKSPOR UDANG INDONESIA
(Studi pada Negara Tujuan Utama Ekspor Udang Indonesia
Periode 2005-2012)
ANGGREVITA MANALU
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR 2014
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Data Panel untuk Mengetahui Peubah-peubah yang Mempengaruhi Jumlah Ekspor Udang Indonesia (Studi pada Negara Tujuan Utama Ekspor Udang Indonesia Periode 2005-2012) adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, Juli 2014 Anggrevita Manalu NIM G14090069
ABSTRAK
ANGGREVITA MANALU. Analisis Data Panel untuk Mengetahui Peubah-peubah yang Mempengaruhi Jumlah Ekspor Udang Indonesia (Studi pada Negara Tujuan Utama Ekspor Udang Indonesia Periode 2005-2012). Dibimbing oleh MOHAMMAD MASJKUR dan I MADE SUMERTAJAYA.
Perdagangan internasional merupakan perdagangan yang dilakukan oleh penduduk suatu negara dengan penduduk negara lain atas dasar kesepakatan bersama. Indonesia memiliki sumberdaya perikanan yang mendukung dan berperan penting dalam perdagangan internasional. Komoditas ekspor perikanan yang paling utama di Indonesia adalah udang. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data panel mengenai peubah-peubah yang mempengaruhi jumlah ekspor udang Indonesia. Individu yang digunakan adalah tiga belas negara tujuan utama ekspor pada periode waktu 2005 sampai 2012. Berdasarkan hasil penelitian ini, model analisis data panel yang sesuai untuk menggambarkan pengaruh harga rata-rata, PDB, jumlah penduduk, nilai tukar dan IHK terhadap jumlah ekspor adalah model pengaruh tetap individu dengan transformasi dan penambahan komponen AR(1). Peubah yang berpengaruh nyata adalah harga rata-rata dan PDB. Nilai R2 dan R2-terkoreksi pada model adalah 94.16% dan 92.70%. Kata kunci: analisis data panel, udang, Uji Chow, Uji Hausman
ABSTRACT
ANGGREVITA MANALU. Analysis of Panel Data for Knowing Variabel Which Influence Shrimp Export (Studied in Major Destination Countries of Indonesian Shrimp Export on Period 2005-2012). Supervised by MOHAMMAD MASJKUR and I MADE SUMERTAJAYA.
International trade is trading which be done by people in a country with people in other country to be based on agreement of together. Indonesian has fishery resources that support and important role in international trade. The main export fisheries commodity in Indonesian are shrimp. Data be used in this study are panel data about variable which influence export quantity of Indonesian shrimp. Individual be used is thirteen of major destination countries to export on period 2005 until 2012. Based on this study, analysis model of panel data which be appropriate to draw influence of average price, GDP, population, exchange rate and CPI toward export quantity are individual fixed effect model with transformation and adding AR(1) component. The significant influence variable are average price and GDP. R-Square and R-Square Adjusted of value model of 94.16% and 92.70%.
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika
pada
Departemen Statistika
ANALISIS DATA PANEL UNTUK MENGETAHUI PEUBAH-
PEUBAH YANG MEMPENGARUHI JUMLAH
EKSPOR UDANG INDONESIA
(Studi pada Negara Tujuan Utama Ekspor Udang Indonesia
Periode 2005-2012)
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR 2014
Judul Skripsi : Analisis Data Panel untuk Mengetahui Peubah-peubah yang Mempengaruhi Jumlah Ekspor Udang Indonesia (Studi pada Negara Tujuan Utama Ekspor Udang Indonesia Periode 2005-2012)
Nama : Anggrevita Manalu NIM : G14090069
Disetujui oleh
Ir Mohammad Masjkur, MS Pembimbing I
Dr Ir I Made Sumertajaya, MSi Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Anang Kurnia, MSi Ketua Departemen
PRAKATA
Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus atas segala cinta kasih dan karunia-Nya serta segala tuntunan dan penyertaanNya selama proses penyelesaian karya ilmiah dengan judul “Analisis Data Panel untuk Mengetahui Peubah-Peubah yang Mempengaruhi Jumlah Ekspor Udang Indonesia (Studi pada Negara Tujuan Utama Ekspor Udang Indonesia Periode 2005-2012)”. Karya ilmiah ini disusun sebagai salah satu syarat untuk mendapat gelar Sarjana Statistika di Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.
Penulis menyadari bahwa selama proses perkuliahan dan penyusunan karya ilmiah ini tidak lepas dari dukungan berbagai pihak. Pada kesempatan ini, penulis menyampaikan terima kasih kepada:
1. Keluarga tercinta yaitu Bapak Mantak Manalu, Mama Ganda Sariyanti Nababan, kakak Anggresia Manalu dan adik Nathanael Manalu yang telah memberikan kasih sayang, doa, perhatian, semangat dan dukungannya sampai saat ini.
2. Bapak Ir Mohammad Masjkur, MS dan Bapak Dr Ir I Made Sumertajaya, MSi selaku dosen pembimbing yang telah memberikan banyak masukan selama penulisan karya ilmiah ini. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Bapak Dr Ir Aji Hamim Wigena, MSc selaku dosen penguji yang memberi saran kepada penulis.
3. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Nanie dan Martua yang merupakan teman diskusi dalam pembuatan karya ilmiah ini.
4. Disamping itu penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Eka, Aisyah, Tia, Hani, Harumi, Ria, Lena, Lizza, Rahma, Astrid, Icha, Fascah dan seluruh teman-teman diaspora PMK IPB yang telah memberikan kasih sayang, semangat dan dukungan selama perkuliahan.
Mohon maaf apabila dalam penulisan karya ilmiah masih terdapat kekurangan. Semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat.
Bogor, Juli 2014 Anggrevita Manalu
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL vii
DAFTAR GAMBAR vii
DAFTAR LAMPIRAN vii
PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 1
Tujuan Penelitian 2
METODOLOGI 2
Bahan 2
Metode Analisis Data 2
HASIL DAN PEMBAHASAN 7
Eksplorasi Data 7
Analisis Data Panel 9
SIMPULAN 16
SARAN 16
DAFTAR PUSTAKA 16
LAMPIRAN 18
DAFTAR TABEL
1 Peubah bebas yang digunakan dalam penelitian 2
2 Deskriptif jumlah ekspor udang Indonesia per negara (dalam ton) 8 3 Deskriptif jumlah ekspor udang Indonesia per tahun (dalam ton) 8
4 Korelasi peubah-peubah 9
5 Nilai pengaruh spesifik individu setiap negara pada model pengaruh
tetap individu 10
6 Nilai pengaruh spesifik waktu setiap negara pada model pengaruh tetap
waktu 11
7 Hasil Uji Chow 11
8 Hasil Uji Hausman 12
9 Hasil Uji Glesjer model pengaruh tetap individu 12 10 Hasil Uji Multikolinearitas model pengaruh tetap individu 12 11 Hasil Uji Glesjer model pengaruhtetap individu menggunakan hasil
transformasi dan AR(1) 13
12 HasilUjiMultikolinearitas model pengaruhtetap individu menggunakan
hasil transformasi dan AR(1) 13
13 Nilai pengaruh spesifik individu model pengaruh tetap individu
menggunakan hasil transformasi dan AR(1) 16
DAFTAR GAMBAR
1 Grafik pergerakan jumlah ekspor udang Indonesia (Y) 7
DAFTAR LAMPIRAN
1 Diagram alur analisis data panel 18
2 Grafik pergerakan masing-masing peubah bebas 19 2.1 Grafik pergerakan harga rata-rata (X1) 19 2.2 Grafik pergerakan PDB negara importir (X2) 19 2.3 Grafik pergerakan jumlah penduduk negara importir (X3) 20
2.4 Grafik pergerakan nilai tukar (X4) 20
2.5 Grafik pergerakan IHK negara importir (X5) 21
3 Hasil analisis model gabungan 22
4 Hasil analisis model pengaruh tetap individu 22
5 Hasil analisis model pengaruh tetap waktu 23
6 Hasil analisis model pengaruh acak individu 23
7 Hasil model pengaruh tetap individu menggunakan hasil transformasi
dan AR(1) 24
8 Penjabaran model pengaruh tetap individu menggunakan hasil
transformasi dan AR(1) 25
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Perdagangan internasional merupakan perdagangan yang dilakukan oleh penduduk suatu negara dengan penduduk negara lain atas dasar kesepakatan bersama. Penduduk yang dimaksud dapat berupa antara perorangan (individu dengan individu), antara individu dengan pemerintah suatu negara ataupun pemerintah suatu negara dengan pemerintah negara lain. Perdagangan internasional tercermin dari kegiatan impor, ekspor dan pinjaman atau kredit. Terdapat dua alasan utama yang menyebabkan negara-negara melakukan perdagangan internasional. Alasan pertama, negara-negara melakukan perdagangan internasional karena pada dasarnya negara-negara tersebut berbeda satu sama lain. Setiap negara dapat memperoleh keuntungan dengan melakukan sesuatu yang lebih baik. Alasan kedua, negara-negara melakukan perdagangan dengan tujuan untuk mencapai skala ekonomi dalam produksi. Maksudnya adalah jika setiap negara hanya memproduksi sejumlah barang tertentu, negara tersebut dapat menghasilkan barang-barang tersebut dengan skala yang lebih besar dan karenanya lebih efisien dibandingkan jika negara tersebut memproduksi segala jenis barang (Basri dan Munandar 2010).
Indonesia memiliki sumberdaya perikanan yang mendukung dan berperan penting dalam perdagangan internasional. Sumberdaya perikanan Indonesia beragam dan tersedia dalam jumlah yang besar. Udang, ikan tuna, dan rumput laut merupakan komoditas ekspor utama perikanan di Indonesia. Diantara ketiga komoditas tersebut, udang merupakan komoditas ekspor bidang perikanan paling utama di Indonesia. Hal ini dikarenakan peluang pasar ekspor udang Indonesia yang besar dengan harga relatif stabil (Soemokaryo 2001). Namun demikian jumlah ekspor udang Indonesia tidak selalu meningkat. Menurut data Kementerian Kelautan dan Perikanan, jumlah ekspor udang dari tahun 2009 sampai 2012 tidak stabil. Pada tahun 2009 jumlah ekspor udang sebesar 150.989 ton, tahun 2010 mengalami penurunan menjadi 145.092 ton, pada tahun 2011 dan 2012 mengalami peningkatan menjadi 158.062 ton dan 162.068 ton.
Dalam melakukan ekspor terdapat tantangan secara internal maupun eksternal (Apridar 2012). Tantangan internal adalah masalah yang dihadapi oleh negara yang melakukan ekspor, seperti alat produksi, rumah tangga produksi atau yang lainnya. Adapun tantangan eksternal adalah keadaan dari negara importir seperti pendapatan negara tujuan ekspor, jumlah penduduk negara tujuan ekspor, indeks harga konsumen atau faktor lainnya dari negara tujuan. Selain memperhatikan faktor internal, negara yang akan melakukan ekspor juga perlu memperhatikan keadaan dari negara tujuan ekspornya.
Terkait hal di atas, maka diperlukan adanya suatu analisis yang menggambarkan faktor-faktor yang memberi pengaruh terhadap jumlah ekspor pada komoditas yang diekspor. Telah dilakukan beberapa penelitian terkait hal tersebut, salah satunya adalah penelitian yang dilakukan oleh Karlinda pada tahun 2012 dengan tujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah ekspor mutiara. Penelitian yang dilakukan oleh Karlinda menggunakan data panel, yaitu menggabungkan data lintas individu dan data deret waktu. Selain penelitian
2
yang dilakukan oleh Karlinda, penelitian lainnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Irwanto pada tahun 2012. Penelitian Irwanto dilakukan pada komoditas kakao Indonesia. Sama seperti penelitian yang dilakukan Karlinda, pada penelitian Irwanto analisis yang digunakan analisis data panel. Dengan menggunakan data panel informasi yang didapatkan lebih banyak dibandingkan dengan menggunakan data lintas individu saja ataupun data deret waktu saja. Berdasarkan hal tersebut maka pada penelitian ini analisis yang digunakan adalah analisis data panel dengan mengamati faktor-faktor yang memberi pengaruh secara eksternal pada komoditas ekspor paling utama bidang perikanan di Indonesia yaitu udang.
Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peubah-peubah yang mempengaruhi jumlah ekspor udang Indonesia pada negara tujuan utama ekspor udang Indonesia periode 2005 sampai 2012.
METODOLOGI
Bahan
Data yang digunakan adalah data yang diperoleh dari situs resmi Bank Dunia, UNCTAD, Kementerian Kelautan dan Perikanan dan juga didapatkan dari publikasi-publikasi yang diterbitkan oleh BPS. Pengamatan pada penelitian ini dilakukan pada tiga belas negara tujuan utama ekspor udang Indonesia yang tercantum pada Statistik Indonesia dengan periode pengamatan delapan tahun yaitu 2005 sampai 2012. Tiga belas negara tujuan utama ekspor udang Indonesia yang diamati yaitu Australia, Belgia, China, Perancis, Jerman, Hongkong, Italia, Jepang, Malaysia, Belanda, Singapura, Inggris dan Amerika. Peubah respon dalam penelitian ini adalah jumlah ekspor udang Indonesia (ton). Adapun peubah bebas yang digunakan sebanyak lima peubah seperti tercantum pada Tabel 1.
Tabel 1 Peubah bebas yang digunakan dalam penelitian
Peubah bebas Keterangan peubah bebas
X1 Harga rata-ratan (US$ per ton)
X2 Pendapatan Domestik Bruto (PDB) negara importir (juta US$) X3 Jumlah penduduk negara importir (ribu orang)
X4 Nilai tukar (rupiah)
X5 Indeks Harga Konsumen (IHK) negara importir (Tahun dasar 2000=100)
Metode Analisis Data
Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu: 1. Mengeksplorasi data untuk melihat gambaran umum dari data.
2. Melakukan analisis data panel, model umum data panel adalah sebagai berikut:
3
dengan:
i :1, 2, ..., 13, menunjukkan negara tujuan utama ekspor udang Indonesia t :1, 2, ..., 8, menunjukkan periode waktu yang diteliti (2005-2012) : koefisien intersep
: koefisien slope : sisaan pada model
Yit : peubah tidak bebas untuk negara ke-i dan waktu ke-t
Xkit : peubah bebas ke-k untuk negara ke-i dan waktu ke-t, k = 1, 2, ..., 5 Model data panel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel sisaan satu arah, yaitu mengamati pengaruh spesifik individu saja ataupun pengaruh spesifik waktu saja. Sisaan satu arah untuk pengaruh spesifik individu dapat dijabarkan sebagai berikut:
dengan:
µi : pengaruh spesifik individu ke-i yang tidak teramati
: galat pada negara ke-i dan waktu ke-t untuk model pengaruh individu Adapun sisaan satu arah untuk pengaruh spesifik waktu dapat dijabarkan sebagai berikut:
dengan:
: pengaruh spesifik waktu ke-t yang tidak teramati
: galat pada negara ke-i dan waktu ke-t untuk model pengaruh waktu Langkah-langkah dalam pemodelan dengan data panel, yaitu :
a. Melakukan pendugaan parameter dengan model gabungan. Pendugaan parameter model gabungan dilakukan dengan menggunakan Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Pada model gabungan individu dan waktu dianggap sama sehingga untuk pendugaan parameternya dapat dilakukan dengan MKT biasa. Sisaan pada model gabungan tidak dijabarkan seperti pada model pengaruh tetap dan model pengaruh acak (Baltagi 2005).
b. Melakukan pendugaan parameter dengan model pengaruh tetap individu. Pendugaan parameter model pengaruh tetap individu menggunakan Metode Kuadrat Terkecil Peubah Boneka (Least Square Dummy Variable/LSDV) untuk membedakan antar individu, sehingga diperoleh nilai pengaruh spesifik individu (µi) (Baltagi 2005).
c. Melakukan pendugaan parameter dengan model pengaruh tetap waktu. Sama seperti pada model pengaruh tetap individu pendugaan parameter model pengaruh tetap waktu menggunakan Metode Kuadrat Terkecil Peubah Boneka (Least Square Dummy Variable/LSDV) untuk membedakan antar waktu, sehingga diperoleh nilai pengaruh spesifik waktu ( ) (Baltagi 2005).
d. Spesifikasi model tahap pertama dilakukan dengan menggunakan Uji Chow untuk menentukan antara model gabungan, model pengaruh tetap individu dan model pengaruh tetap waktu. Uji Chow digunakan untuk menguji ada tidaknya pengaruh individu ataupun pengaruh waktu.
Adapun hipotesis yang digunakan untuk menguji ada tidaknya pengaruh individu adalah sebagai berikut :
4
H0: (tidak ada pengaruh individu) H1: minimal ada satu i sehingga (ada pengaruh individu)
Adapun hipotesis yang digunakan untuk menguji ada tidaknya pengaruh waktu adalah sebagai berikut :
H0: (tidak ada pengaruh waktu) H1: minimal ada satu t sehingga (ada pengaruh waktu) Statistik uji yang digunakan adalah :
dengan N adalah jumlah individu, T adalah jumlah waktu dan K adalah jumlah peubah bebas. Keputusan tolak H0 jika atau jika nilai-p < (Baltagi 2005). Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan Uji Chow terdapat tiga alternatif model yang dapat disimpulkan yaitu:
i. Jika dari pengujian hipotesis pengaruh individu dan pengaruh waktu diperoleh hasil H0 tidak ditolak, maka model yang sesuai adalah model gabungan, yaitu (berhenti dan lanjut ke langkah 2g):
ii. Jika dari pengujian hipotesis pengaruh individu diperoleh hasil H0
ditolak dan pada pengaruh waktu H0 tidak ditolak maka model yang dapat digunakan adalah model pengaruh tetap individu, yaitu:
iii. Jika dari pengujian hipotesis pengaruh waktu diperoleh hasil H0
ditolak dan pada pengaruh individu H0 tidak ditolak maka model yang dapat digunakan adalah model pengaruh tetap waktu, yaitu :
e. Melakukan pendugaan parameter dengan model pengaruh acak individu
atau model pengaruh acak waktu. Pendugaan parameter model pengaruh acak dilakukan dengan menggunakan Metode Kuadrat Terkecil Terampat. Pendugaan parameter dengan menggunakan MKT biasa pada model pengaruh acak akan menghasilkan pendugaan parameter yang bias (Baltagi 2005).
Adapun jika pada spesifikasi model tahap pertama model pengaruh tetap individu yang terpilih maka pendugaan parameter yang dilakukan untuk spesifikasi tahap kedua adalah model pengaruh acak individu, sehingga model dapat dituliskan sebagai berikut:
dengan merupakan pengaruh spesifik individu yang tidak teramati yang bersifat acak atau saling bebas dengan untuk setiap individu dan merupakan sisaan acak.
Adapun jika pada spesifikasi model tahap pertama model pengaruh tetap waktu yang terpilih maka pendugaan parameter yang dilakukan untuk spesifikasi tahap kedua adalah model pengaruh acak waktu, sehingga model dapat dituliskan sebagai berikut:
5 dengan merupakan pengaruh spesifik waktu yang tidak teramati yang bersifat acak atau saling bebas dengan untuk setiap waktu dan merupakan sisaan acak.
f. Spesifikasi model tahap kedua dilakukan dengan menggunakan Uji Hausman untuk menentukan antara model pengaruh acak dan model pengaruh tetap.
Adapun hipotesis yang digunakan untuk menentukan antara model pengaruh tetap individu dan model model pengaruh acak individu adalah sebagai berikut :
H0 : (model pengaruh acak individu) H1 : (model pengaruh tetap individu)
Adapun hipotesis yang digunakan untuk menentukan nyata model pengaruh tetap waktu dan model model pengaruh acak waktu adalah sebagai berikut :
H0 : (model pengaruh acak waktu) H1 : (model pengaruh tetap waktu) Statistik uji yang digunakan adalah :
dengan
Karena maka dan saling bebas, didapat nilai
Statistik uji ini menyebar khi-kuadrat dengan derajat bebas K (jumlah peubah bebas), adalah nilai dari statistik Uji Hausman, adalah vektor selisih dari koefisien pengaruh acak dengan koefisien pengaruh tetap, adalah vektor koefisien peubah bebas pengaruh tetap dan adalah vektor koefisien peubah bebas pengaruh acak. Hipotesis nol menyatakan model pengaruh acak lebih sesuai. Keputusan tolak H0 jika dengan K adalah jumlah peubah bebas atau jika nilai-p < (Baltagi 2005).
g. Melakukan pengujian pelanggaran asumsi serta melakukan penanganan pada asumsi yang dilanggar. Terdapat empat asumsi yang diujikan pada data panel yaitu :
i. Kehomogenan ragam sisaan
Salah satu uji yang dapat digunakan untuk mendeteksi asumsi ini adalah adalah Uji Glesjer. Pada Uji Glesjer dilihat ada atau tidaknya pengaruh setiap peubah bebas terhadap nilai mutlak sisaan dari model. Adapun hipotesis dari Uji Glejser adalah:
H0 : ragam sisaan homogen H1 : ragam sisaan tidak homogen
Adapun statistik uji t yang digunakan adalah :
6
dengan merupakan koefisien kemiringan regresi, merupakan koefisien kemiringan yang dihipotesiskan dan merupakan simpangan baku kemiringan. Jika terdapat minimal satu peubah bebas yang memiliki nilai thitung lebih besar dari ttabel atau nilai-p lebih kecil dari 0.05 maka dapat dikatakan peubah bebas memiliki pengaruh terhadap nilai mutlak sisaan atau disimpulkan bahwa model tidak homogen (Juanda 2009).
ii. Korelasi pada sisaan
Uji Durbin-Watson adalah salah satu uji yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi. Adapun hipotesis dari Uji Durbin-Watson adalah:
H0 : sisaan saling bebas H1 : sisaan tidak saling bebas
Adapun nilai statistik uji yang digunakan adalah :
Jika nilai statistik Durbin-Watson terletak diantara wilayah dU dan 4-dU maka dapat dikatakan model tidak mengalami masalah korelasi pada sisaan (Draper dan Smith 1992).
iii. Kenormalan sisaan
Pengujian asumsi ini dapat dilakukan dengan menggunakan Jarque-Bera. Hipotesis untuk pengujian ini adalah:
H0 : sisaan menyebar normal H1 : sisaan tidak menyebar normal
Statistik uji Jarque-Bera dituliskan sebagai berikut :
Dengan S merupakan kesimetrikan sebaran data (skewness) dan K merupakan keruncingan sebaran data (kurtosis). Jika nilai statistik uji JB lebih besar dari nilai-p lebih kecil dari 0.05 maka dapat dinyatakan bahwa model tidak menyebar normal (Widarjono 2013).
iv. Multikolinearitas
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dapat diketahui dari nilai Variance Inflation Factors (VIF). Nilai VIF diperoleh dari :
dengan merupakan koefisien determinasi ganda bila Xk diregresikan terhadap semua peubah bebas lainnya. Suatu model diduga mengalami multikolinearitas jika minimal salah satu peubah bebasnya memiliki nilai VIF > 10 (Juanda 2009).
Berdasarkan pelanggaran asumsi pada penelitian ini dilakukan penanganan yaitu dengan transformasi logaritma natural dan penambahan komponen AR(1) (Juanda 2009).
Diagram alur untuk langkah-langkah analisis data panel di atas dapat dilihat pada Lampiran 1.
7
HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksplorasi Data
Eksplorasi data dilakukan untuk memberikan gambaran dan informasi dari data tanpa mengambil keputusan secara umum. Eksplorasi data pada penelitian ini dengan menampilkan grafik pergerakan peubah-peubah yang digunakan. Selain itu menampilkan deskriptif peubah jumlah ekspor udang Indonesia per negara maupun per tahun, serta korelasi peubah jumlah ekspor udang Indonesia (Y) dengan peubah bebasnya (X1, X2, X3, X4, X5).
Gambar 1 Grafik pergerakan jumlah ekspor udang Indonesia (Y)
Gambar 1 menunjukkan pergerakan jumlah ekspor udang Indonesia dalam satuan ton pada negara tujuan utama ekspor udang Indonesia. Jumlah ekspor udang Indonesia dari tahun 2005 sampai pada tahun 2012 ke negara-negara tujuan utama ekspor udang Indonesia berfluktuasi atau tidak stabil. Jumlah ekspor udang Indonesia ke Amerika dan Jepang jauh lebih tinggi dibandingkan negara tujuan ekspor lainnya. Hal ini dapat dilihat dari grafik kedua negara tersebut yang sangat tinggi jika dibandingkan yang lainnya.
Grafik pergerakan setiap peubah harga rata-rata, PDB, jumlah penduduk, nilai tukar dan IHK dapat dilihat pada Lampiran 2.1 sampai Lampiran 2.5. Pergerakan harga rata-rata setiap negara dari tahun 2005 sampai pada tahun 2012 berbeda dan tidak stabil. Negara tujuan ekspor udang Indonesia yang memiliki nilai PDB paling tinggi dibandingkan negara lainnya adalah negara Amerika. Nilai PDB setiap negara dari tahun 2005 sampai 2012 cenderung mengalami peningkatan setiap tahunnya. Dari ketiga belas negara tujuan ekspor, negara dengan jumlah penduduk terbanyak adalah China. Pergerakan nilai tukar pada
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 J um la h ek spo r ud a ng I nd o nes ia ( to n) Tahun Amerika Australia Belanda Belgia China Hongkong Inggris Italia Jepang Jerman Malaysia Perancis Singapura
8
setiap negara pada tahun 2005 sampai 2012 tidak stabil. Nilai tukar negara Inggris lebih tinggi dibandingkan negara lainnya dengan kecenderungan mengalami penurunan. Adapun IHK setiap negara cenderung mengalami peningkatan dari tahun 2005 sampai 2012. Negara dengan IHK paling tinggi dibandingkan yang lain adalah Australia.
Tabel 2 Deskriptif jumlah ekspor udang Indonesia per negara (ton)
Negara Rataan Simp. Baku Min Maks Total
Amerika 49539.46 6921.57 40349.30 59137.90 396316.0 Australia 762.74 489.72 220.30 1631.80 6101.9 Belanda 1129.94 547.17 593.90 2289.90 9039.5 Belgia 6251.58 4109.06 1013.70 11334.40 50012.6 China 4335.27 2078.21 1418.30 6399.50 34682.2 Hongkong 4295.71 1044.65 2779.90 5616.40 34365.7 Inggris 5646.01 2314.08 1783.20 8650.20 45168.1 Italia 1581.11 426.59 947.00 2176.70 12648.9 Jepang 37949.44 6641.81 31000.20 49762.30 303595 Jerman 940.98 542.04 227.20 1729.40 7527.8 Malaysia 3682.85 1025.58 2593.70 5755.00 29462.8 Perancis 1315.80 591.93 669.30 2354.20 10526.4 Singapura 2750.90 568.11 2039.30 3621.40 22007.2 Pada Tabel 2 memuat rataan, simpangan baku, nilai minimum, nilai maksimum dan total dari jumlah ekspor udang Indonesia untuk masing-masing negara tujuan ekspor. Negara Amerika memiliki nilai rataan jumlah ekspor terbesar jika dibandingkan dengan negara lainnya yaitu sebesar 49539.46 ton. Secara keseluruhan total jumlah ekspor udang Indonesia ke Amerika dari tahun 2005 sampai tahun 2012 paling tinggi yaitu sebesar 396316 ton dengan simpangan baku yang sangat besar dibanding negara lainnya, yang artinya bahwa jumlah ekspor ke negara Amerika berfluktuasi. Adapun negara dengan total ekspor udang paling kecil adalah negara Australia yaitu sebesar 6101.9 ton.
Tabel 3 Deskriptif jumlah ekspor udang Indonesia per tahun (ton)
Tahun Rataan Simp. Baku Min Maks Total
2005 9668.57 14909.68 1196.20 45122.20 125691.40 2006 10741.89 16987.47 928.20 49762.30 139644.60 2007 9779.93 15649.09 653.60 48386.20 127139.10 2008 10223.59 17285.09 479.60 57692.70 132906.70 2009 8363.52 14310.30 421.50 45213.60 108725.70 2010 8022.92 13646.77 220.30 43560.90 104297.90 2011 8493.16 16150.78 475.90 55007.00 110411.10 2012 8664.45 17435.00 227.20 59137.90 112637.80
Pada Tabel 3 memuat rataan, simpangan baku, nilai minimum, nilai maksimum dan total dari jumlah ekspor udang Indonesia untuk masing-masing
9 tahun. Dari hasil yang ada dapat dilihat bahwa dari tahun 2005 sampai 2012 nilai rataan jumlah ekspor udang Indonesia ke semua negara tujuan ekspor utama tidak stabil. Pada tahun 2005 nilai rataan jumlah ekspor ke semua negara sebesar 9668.57 ton dan tahun berikutnya tahun 2006 mengalami peningkatan namun kemudian mengalami penurunan maupun peningkatan hingga pada tahun 2012. Adapun nilai keragaman jumlah ekspor udang yang terkecil dari keseluruhan pada tahun 2010. Secara keseluruhan total jumlah ekspor udang Indonesia terbesar adalah pada tahun 2006, yaitu sebesar 139644.6 ton.
Tabel 4 Korelasi peubah-peubah
Y X1 X2 X3 X4 X1 0.339* (0.000) X2 0.823* 0.332* (0.000) (0.001) X3 0.103 -0.094 0.367* (0.299) (0.342) (0.000) X4 -0.243* 0.203* -0.023 -0.372* (0.013) (0.039) (0.819) (0.000) X5 -0.182 0.081 0.138 0.091 0.394* (0.065) (0.412) (0.164) (0.357) (0.000)
*Berpengaruh nyata pada taraf 5%
Pada Tabel 4 menunjukkan korelasi antara peubah jumlah ekspor udang Indonesia, harga rata-rata, PDB, jumlah penduduk, nilai tukar dan IHK. Korelasi peubah bebas yang nyata terhadap jumlah ekspor udang Indonesia (Y) adalah harga rata-rata (X1), PDB (X2) dan nilai tukar (X4). Adapun peubah jumlah penduduk (X3) dan IHK (X5) memiliki nilai-p lebih besar dari 0.05 yaitu sebesar 0.299 dan 0.065 atau tidak nyata terhadap jumlah ekspor udang Indonesia (Y). Korelasi antara peubah bebas yang paling kuat adalah nilai tukar (X4) dan IHK yaitu sebesar 0.394 (X5) dengan nilai-p lebih kecil dari 0.05.
Analisis Data Panel
Spesifikasi Model
Spesifisikasi model dilakukan untuk memilih model yang sesuai antara model gabungan, model pengaruh tetap dan model pengaruh acak. Pada data panel terdapat dua tahap spesifikasi model. Spesifikasi tahap pertama menggunakan Uji Chow untuk memilih antara model gabungan, model pengaruh tetap individu dan model pengaruh tetap waktu. Alternatif pertama adalah model gabungan, hasil analisis model gabungan dapat dilihat pada Lampiran 3. Pada model gabungan peubah bebas dengan nilai-p kurang dari 0.05 adalah PDB negara importir, jumlah penduduk negara importir, nilai tukar dan IHK negara importir. Sehingga dapat dinyatakan bahwa pada model gabungan PDB, jumlah penduduk, nilai tukar dan IHK berpengaruh nyata terhadap jumlah ekspor udang Indonesia pada taraf 5%. Dari hasil tersebut, model gabungan yang terbentuk adalah sebagai berikut :
10
= 34747.53 + 0.408X1it + 0.004X2it - 0.014X3it - 0.832X4it - 252.888X5it + pada model gabungan, individu dan waktu dianggap sama atau tidak ada pengaruh individu dan waktu. Adapun nilai R2 untuk model gabungan adalah sebesar 0.863 yang berarti keragaman jumlah ekspor udang Indonesia dapat dijelaskan dengan baik pada model ini.
Alternatif kedua adalah model pengaruh tetap individu, hasil analisis data panel dengan menggunakan model pengaruh tetap individu dapat dilihat pada Lampiran 4. Adapun pada model pengaruh tetap individu semua peubah bebas yaitu harga rata-rata, PDB negara importir, jumlah penduduk negara importir, nilai tukar dan IHK negara importir memiliki nilai-p lebih besar dari 0.05 yaitu sebesar 0.0838, 0.6543, 0.2217, 0.5873 dan 0.7621. Dari hasil ini dapat dinyatakan bahwa pada model pengaruh tetap individu semua peubah bebas tidak berpengaruh nyata terhadap jumlah ekspor udang Indonesia. Model pengaruh tetap individu yang terbentuk adalah sebagai berikut:
= - 25202.80 - 0.550X1it - 0.001X2it + 0.247X3it + 0.205X4it - 20.964X5it + +
Tabel 5 Nilai pengaruh spesifik individu setiap negara pada model pengaruh tetap individu Negara Pengaruh Australia 26586.80 Belgia 32988.97 China -290850.6 Perancis 15640.44 Jerman 11986.43 Hongkong 32691.96 Italia 15191.33 Jepang 41937.38 Malaysia 24982.39 Belanda 26062.89 Singapura 29296.01 Inggris 20348.82 Amerika 13137.16
merupakan pengaruh individu setiap negara yang dihasilkan dengan penambahan peubah dummy, nilai pengaruh individu tercantum pada Tabel 5. Pada model pengaruh tetap individu, setiap individu dianggap berbeda antar individu. Nilai R2 yang dihasilkan pada model ini sangat baik yaitu sebesar 0.970 yang berarti keragaman jumlah ekspor udang Indonesia dapat dijelaskan dengan baik pada model ini.
Alternatif ketiga adalah model pengaruh tetap waktu, hasil analisis data panel dengan menggunakan model pengaruh tetap waktu dapat dilihat pada Lampiran 5. Pada model pengaruh tetap waktu peubah bebas yang memiliki nilai-p kurang dari 0.05 adalah harga rata-rata, PDB negara imnilai-portir, jumlah nilai-penduduk negara importir dan nilai tukar. Adapun peubah IHK negara importir memiliki nilai-p lebih besar dari 0.05 yaitu sebesar 0.1471. Disimpulkan bahwa peubah harga rata-rata, PDB negara importir, jumlah penduduk negara importir dan nilai
11 tukar pada model pengaruh tetap waktu berpengaruh nyata terhadap jumlah ekspor udang Indonesia. Model pengaruh tetap waktu yang terbentuk adalah sebagai berikut:
= 20248.14 + 0.697X1it + 0.004X2it - 0.015X3it - 0.985X4it - 130.037X5it + +
Tabel 6 Nilai pengaruh spesifik waktu setiap tahun pada model pengaruh tetap waktu Tahun Pengaruh 2005 1822.963 2006 2082.575 2007 637.6814 2008 1898.181 2009 538.6529 2010 -1822.490 2011 -2597.540 2012 -2560.023
merupakan pengaruh waktu setiap tahun yang dihasilkan dengan penambahan peubah dummy yang tercantum pada Tabel 6. Pada model pengaruh tetap waktu, setiap waktu dianggap berbeda antar waktu. Nilai R2 yang dihasilkan pada model ini adalah sangat baik yaitu sebesar 0.871 yang berarti keragaman jumlah ekspor udang Indonesia dapat dijelaskan dengan baik pada model ini.
Tabel 7 Hasil Uji Chow
Uji Pengaruh Statistik uji Derajat bebas Nilai-p
Individu-F 25.250308 (12,86) 0.0000
Waktu-F 0.78733 (7,91) 0.5997
Hasil Uji Chow untuk melihat ada atau tidak pengaruh individu ataupun pengaruh waktu tercantum pada Tabel 7. Nilai-p pada analisis pengaruh individu kurang dari 0.05 yaitu sebesar 0.0000, artinya bahwa terdapat pengaruh individu. Adapun nilai-p untuk pengaruh waktu lebih besar dari 0.05 yaitu sebesar 0.5997, artinya bahwa tidak terdapat pengaruh waktu. Dari hasil tersebut, model yang terpilih pada spesifikasi tahap pertama adalah model pengaruh tetap individu.
Spesifikasi model data panel tahap dua yaitu menggunakan Uji Hausman untuk memilih antara model pengaruh tetap individu dan model pengaruh acak individu. Hasil analisis dengan menggunakan model pengaruh acak individu dapat dilihat pada Lampiran 6. Peubah harga rata-rata, PDB dan nilai tukar memiliki nilai-p lebih kecil dari 0.05. Adapun nilai-p pada peubah bebas jumlah penduduk dan IHK memiliki nilai-p lebih dari 0.05 yaitu 0.9416 dan 0.7458. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pada model ini harga rata-rata, PDB dan nilai tukar berpengaruh nyata terhadap jumlah ekspor udang Indonesia. Dari hasil tersebut, model pengaruh acak individu yang terbentuk adalah sebagai berikut:
= 10152.19 + 0.101X1it + 0.472X2it + 0.122X3it - 81.370X4it + 0.031X5it +
12
Pada model pengaruh acak individu, bersifat acak atau tidak memiliki korelasi dengan peubah bebas. Nilai R2 pada model ini lebih kecil dibandingkan dengan model gabungan dan model pengaruh tetap individu yaitu sebesar 0.339.
Tabel 8 Hasil Uji Hausman
Pengaruh model acak Statistik uji Derajat bebas Nilai-p
Uji 26.234 5 0.0001
Hasil Uji Hausman untuk melihat apakah pengaruh individu bersifat tetap atau acak dapat dilihat pada Tabel 8. Berdasarkan hasil Uji Hausman nilai-p yang dihasilkan adalah 0.0001 atau lebih kecil dari 0.05 yang artinya tolak H0. Sehingga dapat dinyatakan bahwa model yang dapat menggambarkan pengaruh harga rata-rata, PDB, jumlah penduduk, nilai tukar dan IHK terhadap jumlah ekspor adalah model pengaruh tetap individu.
Pengujian Pelanggaran Asumsi
Setelah menentukan model yang sesuai, selanjutnya dilakukan pemeriksaan asumsi dengan tujuan agar model yang terbentuk nantinya adalah model yang valid.
Tabel 9 Hasil Uji Glesjer model pengaruh tetap individu
Peubah t-hitung Nilai-p
C -0.659281 0.5115 X1 0.866888 0.3884 X2 -1.055798 0.2940 X3 0.767840 0.4447 X4 -0.073865 0.9413 X5 -0.044885 0.9643
Asumsi pertama adalah kehomogenan ragam dengan uji Glesjer dapat dilihat pada Tabel 9. Semua peubah bebas memiliki nilai-p lebih dari 0.05 atau dapat disimpulkan bahwa model yang terbentuk tidak mengalami masalah ketidakhomogenan ragam sisaan pada taraf 5%.
Asumsi kedua adalah korelasi pada sisaan. Nilai statistik Durbin-Watson yang dihasilkan yaitu sebesar 1.157, lebih kecil dari nilai dL dan dU sebesar 1.561 dan 1.804 sehingga dapat dinyatakan bahwa tolak H0 atau terdapat korelasi sisaan. Asumsi ketiga yang harus dipenuhi dalam pemodelan data panel adalah kenormalan sisaan. Dari hasil Jarque-Bera diperoleh nilai-p lebih kecil dari 0.05 atau sisaan tidak menyebar normal.
Tabel 10 Hasil Uji Multikolinearitas model pengaruh tetap individu
Variabel VIF X1 2.252359 X2 9.562384 X3 10.41244 X4 1.214697 X5 2.520246
13 Asumsi keempat yang harus dipenuhi dalam pemodelan data panel adalah multikolinearitas antar peubah bebasnya. Pada Tabel 10 peubah jumlah penduduk memiliki nilai VIF lebih dari 10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terjadi permasalahan multikolinearitas.
Penanganan Pelanggaran Asumsi
Berdasarkan pengujian pelanggaran asumsi didapatkan hasil bahwa asumsi yang tidak terpenuhi adalah tidak adanya korelasi pada sisaan, kenormalan sisaan dan multikolinearitas pada peubah bebas. Pada penelitian ini penanganan yang digunakan adalah transformasi logaritma natural dan penambahan komponen AR(1). Hasil pendugaan parameter pada model dengan penanganan asumsi dapat dilihat pada Lampiran 7.
Tabel 11 Hasil Uji Glesjer model pengaruh tetap individu menggunakan hasil transformasi dan AR(1)
Peubah t-hitung Nilai-p
C -0.6473 0.5195 X1 -0.3160 0.7529 X2 -0.7022 0.4848 X3 0.6420 0.5229 X4 0.5717 0.5693 X5 -0.1153 0.9085
Hasil Uji Glesjer setelah dilakukan transformasi dan penambahan komponen AR(1) dapat dilihat pada Tabel 11. Nilai-p pada setiap peubah lebih besar dari 0.05 atau dapat disimpulkan bahwa tidak ada peubah bebas yang berpengaruh nyata terhadap nilai mutlak sisaan pada taraf 5%. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa model yang terbentuk tidak mengalami masalah ketidakhomogenan ragam sisaan pada taraf 5%.
Nilai Durbin-Watson pada model pengaruh tetap individu setelah dilakukan transformasi dan penambahan komponen AR(1) adalah sebesar 2.041. Nilai Durbin-Watson dihasilkan berada diantara nilai dU dan 4-dU yaitu antara 1.804 dan 2.196, sehingga keputusan yang dihasilkan adalah terima H0 atau tidak terdapat korelasi sisaan.
Hasil uji kenormalan model pengaruh tetap individu setelah dilakukan transformasi dan penambahan komponen AR(1) adalah nilai-p lebih besar dari 0.05 yaitu sebesar 0.6615. Dari hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa sisaan pada model ini menyebar normal.
Tabel 12 Hasil Uji Multikolinearitas model pengaruh tetap individu menggunakan hasil transformasi dan AR(1)
Peubah VIF X1 1.34382 X2 2.46662 X3 3.14829 X4 1.55288 X5 3.74779
14
Nilai VIF dari model pengaruh tetap individu setelah dilakukan transformasi dan penambahan komponen AR(1) dapat dilihat pada Tabel 12. Dari hasil tersebut dapat dilihat bahwa semua peubah bebas memiliki nilai VIF setiap peubah kurang dari 10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi permasalahan multikolinearitas.
Evaluasi dan interpretasi model
Model pengaruh tetap individu dengan transformasi dan penambahan komponen AR(1) menggambarkan pengaruh harga rata-rata, PDB negara importir, jumlah penduduk negara importir, nilai tukar, dan IHK negara importir terhadap jumlah ekspor udang Indonesia pada negara utama tujuan ekspor udang Indonesia pada periode waktu 2005 sampai 2012. Berdasarkan Uji-F yang dapat dilihat pada Lampiran 7, nilai-p untuk statistik F pada model adalah sebesar 0.000000. Hal ini menunjukkan bahwa pada taraf 5% model yang terbentuk layak untuk digunakan dan terdapat minimal satu peubah bebas dalam model yang berpengaruh nyata terhadap jumlah ekspor udang Indonesia. Nilai R2 dan R2–terkoreksi yang dihasilkan pada model ini yaitu sebesar 94.16% dan 92.70%. Hal ini menunjukkan bahwa 94.16% keragaman jumlah ekspor udang Indonesia ketiga belas negara tujuan utama ekspor udang Indonesia pada periode waktu 2005 sampai 2012 dapat dijelaskan pada model, sedangkan sisanya dijelaskan oleh peubah lain diluar model.
Model yang terbentuk merupakan fungsi Cobb-Douglas yang dijelaskan pada Lampiran 9, untuk estimasi persamaan dapat dituliskan dalam bentuk fungsi logaritma natural yaitu :
lnYi,t = 15.123 - 0.914lnX1i,t + 0.297lnX1i,t-1 + 1.639lnX2i,t - 0.534lnX2i,t-1 - 0.918lnX3i,t + 0.299lnX3i,t-1 - 0.135lnX4i,t + 0.044lnX4i,t-1 - 3.923lnX5i,t +1.279lnX5i,t-1 + 0.326ln +
dengan :
Yi,t = nilai jumlah ekspor udang Indonesia tahun ke-t
Yi,t-1 = nilai jumlah ekspor udang Indonesia satu tahun sebelumnya (t-1) Xki,t = nilai peubah bebas ke-k tahun ke-t
Xki,t-1 = nilai peubah bebas ke-k satu tahun sebelumnya (t-1) = sisaan pada model negara ke-i pada tahun ke-t
penjabaran model di atas dapat dilihat pada Lampiran 8. Dari model yang terbentuk diketahui bahwa jumlah ekspor udang Indonesia Yi,t tidak hanya dipengaruhi oleh nilai peubah bebas tahun ke-t yang diamati, tetapi dipengaruhi juga oleh nilai peubah bebas satu tahun sebelumnya (t-1) dan jumlah ekspor udang Indonesia tahun sebelumnya Yi,t-1.
Hasil Uji-t menyatakan bahwa peubah-peubah yang berpengaruh nyata terhadap jumlah ekspor udang Indonesia pada taraf 5% adalah harga rata-rata dan PDB negara importir. Interpretasi untuk harga rata-rata tahun ke-t adalah peningkatan harga rata-rata tahun ke-t sebesar 1 % akan menurunkan jumlah ekspor udang Indonesia sebesar 0.914%. Adapun peningkatan harga rata-rata satu tahun sebelumnya (t-1) sebesar 1% akan meningkatkan jumlah ekspor udang Indonesia sebesar 0.297%.
Adapun untuk peubah PDB adalah peningkatan PDB tahun ke-t sebesar 1 % akan meningkatkan jumlah ekspor udang Indonesia sebesar 1.639%. Adapun
15 peningkatan PDB satu tahun sebelumnya (t-1) sebesar 1% akan menurunkan jumlah ekspor udang Indonesia sebesar 0.534%.
Selain itu, jumlah ekspor udang Indonesia satu tahun sebelumnya (t-1) juga mempengaruhi jumlah ekspor udang Indonesia tahun ke-t. Apabila jumlah ekspor udang Indonesia satu tahun sebelumnya (t-1) mengalami peningkatan 1% maka akan meningkatkan jumlah ekspor udang Indonesia tahun ke-t yaitu sebesar 0.326%.
Dari model di atas, jika ingin memprediksi jumlah ekspor udang Indonesia pada negara Amerika untuk tahun 2013 maka harga rata-rata, PDB, jumlah penduduk, nilai tukar dan IHK negara Amerika tahun 2013 dan juga tahun 2012, serta jumlah ekspor ke Amerika tahun 2012 perlu untuk diketahui. Sebagai ilustrasi misalkan diketahui,
lnX1Amerika,2012 = 9.01 lnX2Amerika,2012 = 16.60 lnX3Amerika,2012 = 12.66 lnX4Amerika,2012 = 9.15 lnX5Amerika, 2012 = 4.89
untuk nilai dugaan peubah bebas tahun 2013, dapat dihitung berdasarkan laju rata-rata perubahan nilai peubah bebas X ke-k dari tahun ke tahun (r),
maka nilai dugaan Xk,Amerika,2013 adalah sebagai berikut : Xk,Amerika,2013 = Xk,Amerika,2012 x ( 1 x r ) ln 1Amerika,2013 = 9.04 ln 2Amerika, 2013 = 16.63 ln 3Amerika,2013 = 12.67 ln 4Amerika,2013 = 9.15 ln 5Amerika, 2013 = 4.92 lnYAmerika, 2012 =10.99
prediksi jumlah ekspor udang Indonesia tahun 2013 berdasarkan model yang terbentuk adalah : lnYAmerika,2013 = 15.123 - 0.914(9.01) + 0.297(9.04) + 1.639(16.60)- 0.534(16.63) - 0.918(12.66) + 0.299(12.67) - 0.135(9.15) + 0.044(9.15) - 3.923(4.89) +1.279(4.92) + 0.326(10.99) + = 9.923 =
dengan merupakan sisaan pada model yang terdiri dari µi dan . Adapun µi menyatakan nilai spesifik individu yang tidak teramati, namun memberikan pengaruh pada model dan merupakan bagian dari sisaan model (uit) dapat dilihat pada Tabel 13 dan merupakan galat pada negara ke-i dan waktu ke-t. Dari hasil perhitungan di atas prediksi jumlah ekspor udang Indonesia ke negara Amerika pada tahun 2013 (lnYAmerika,2013) adalah 9.923 atau sebesar 20394.08 ton dengan pengaruh individu adalah1.343 atau sebesar 3.833 ton.
16
Tabel 13 Nilai pengaruh spesifik individu model pengaruh tetap individu menggunakan hasil transformasi dan AR(1)
Negara Pengaruh Australia -1.146461 Belgia 1.187964 China 0.856415 Perancis -1.439269 Jerman -2.016032 Hongkong 0.798371 Italia -1.330740 Jepang 0.499225 Malaysia 1.523691 Belanda -0.813830 Singapura 0.258150 Inggris 0.278774 Amerika 1.343741
SIMPULAN
Model data panel yang sesuai untuk menggambarkan pengaruh harga rata-rata, PDB, jumlah penduduk, nilai tukar dan IHK terhadap jumlah ekspor pada negara utama tujuan ekspor udang Indonesia pada periode waktu 2005 sampai 2012 adalah model pengaruh tetap individu. Dari hasil yang ada peubah yang berpengaruh secara nyata adalah harga rata-rata dan PDB. Nilai R2 dan R2 -terkoreksi yang dihasilkan pada model ini yaitu sebesar 94.16% dan 92.70%.
SARAN
Penelitian ini hanya menggunakan lima peubah bebas dari faktor-faktor eksternal yang diduga mempengaruhi jumlah ekspor udang Indonesia. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menambahkan beberapa faktor-faktor yang bersifat internal yang diduga mempengaruhi jumlah ekspor udang.
DAFTAR PUSTAKA
Apridar. 2012. Ekonomi Internasional: Sejarah, Teori, Konsep dan Permasalahan dalam Aplikasinya. Yogyakarta (ID) : Graha Ilmu.
Baltagi BH. 2005. Econometric Analisis of Panel Data. Edisi ke-3. New York (USA) : John Willey and Sons.
Basri F, Munandar H. 2010. Dasar-Dasar Ekonomi Internasional: Pengenalan dan Aplikasi Metode Kuantitatif. Jakarta (ID) : Kencana.
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2008-2013. Statistik Indonesia 2008-2013. Jakarta (ID) : BPS.
17 Conference on Trade and Development. Berbagai Terbitan. www.unctad.org
[Januari 2014]
Draper N, Smith H. 1992. Analisis Regresi Terapan. Edisi ke-2. Sumantri B, penerjemahan Jakarta (ID) PT Gramedia Pustaka Utama. Terjemahan dari: Applied Regression Analysis.
Irwanto E P. 2012. Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Komoditas Kakao Indonesia ke Kawasan Uni Eropa [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Juanda B. 2009. Ekonometrika Pemodelan dan Pendugaan. Bogor (ID) : IPB Press.
Karlinda F. 2012. Analisis Daya Saing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Permintaan Impor Mutiara Indonesia [skripsi]. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor.
Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia. Berbagai Terbitan. www.kkp.go.id [November 2013]
Soemokaryo S. 2001. Model Ekonometrika Perikanan Indonesia. Jakarta (ID) : Agritek.
Widarjono A. 2013. Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya. Edisi ke-4. Yogyakarta (ID) : UPP STIM YKPN.
18
Model pengaruh acak Terima Ho
Tolak Ho Tolak Ho
Terima Ho Lampiran 1 Diagram alir analisis data panel
Pendugaan model gabungan
Pendugaan model pengaruh acak Pendugaan model pengaruh tetap
Spesifikasi model Tahap II Uji Hausman Model Gabungan Spesifikasi model Tahap I Uji Chow
Model pengaruh tetap
Pengujian Asumsi (Kehomogenan,
korelasi sisaan, kenormalan dan multikolinearitas)
19 Lampiran 2 Grafik pergerakan masing-masing peubah bebas
2.1 Grafik pergerakan harga rata-rata (X1)
2.2 Grafik pergerakan PDB negara importir (X2)
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 H a rg a ra ta -ra ta ( US$ ) Tahun Amerika Australia Belanda Belgia China Hongkong Inggris Italia Jepang Jerman Malaysia Perancis Singapura 0 2000000 4000000 6000000 8000000 10000000 12000000 14000000 16000000 18000000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 P DB ( juta US$ ) Tahun Amerika Australia Belanda Belgia China Hongkong Inggris Italia Jepang Jerman Malaysia Perancis Singapura
20
2.3 Grafik pergerakan jumlah penduduk negara importir (X3)
2.4 Grafik pergerakan nilai tukar (X4)
0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 1600000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 J um la h pend ud uk ( ribu o ra ng ) Tahun Amerika Australia Belanda Belgia China Hongkong Inggris Italia Jepang Jerman Malaysia Perancis Singapura 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Nila i tuk a r (Rupi a h )) Tahun Amerika Australia Belanda Belgia China Hongkong Inggris Italia Jepang Jerman Malaysia Perancis Singapura
21 2.5 Grafik pergerakan IHK negara importir (X5)
0 20 40 60 80 100 120 140 160 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 IH K ( T a h u n d a sa r 2 0 0 0 = 1 0 0 ) Tahun Amerika Australia Belanda Belgia China Hongkong Inggris Italia Jepang Jerman Malaysia Perancis Singapura
22
Lampiran 3 Hasil analisis model gabungan
Spesifikasi setiap peubah
Peubah Koefisien Sisaan baku t-hitung Nilai-p
C 34747.53 6869.299 5.058380 0.0000 X1 0.407737 0.239155 1.704906 0.0914 X2 0.003745 0.000175 21.34533 0.0000 X3 -0.014431 0.002015 -7.162505 0.0000 X4 -0.831813 0.132225 -6.290900 0.0000 X5 -252.8877 61.99947 -4.078869 0.0001
Spesifikasi model gabungan
R2 0.863320 Sisaan baku regresi 5811.235
R2-Adjusted 0.856347 Jumlah kuadrat sisaan 3310000000
F-hitung 123.8007 Durbin-Watson 0.270176
Nilai-p 0.000000
Lampiran 4 Hasil analisis model pengaruh tetap individu Spesifikasi setiap peubah
Peubah Koefisien Sisaan baku t-hitung Nilai-p
C -25202.80 28227.82 -0.892836 0.3744 X1 -0.550285 0.314557 -1.749399 0.0838 X2 -0.000613 0.001364 -0.449393 0.6543 X3 0.247089 0.200727 1.230966 0.2217 X4 0.205493 0.377210 0.544770 0.5873 X5 -20.96423 69.02198 -0.303733 0.7621
Spesifikasi model pengaruh tetap
R2 0.969783 Sisaan baku regresi 2916.786
R2-Adjusted 0.963810 Jumlah kuadrat sisaan 732000000
F-hitung 162.3583 Durbin-Watson 1.157096
23 Lampiran 5 Hasil analisis model pengaruh tetap waktu
Spesifikasi setiap peubah
Peubah Koefisien Sisaan baku t-hitung Nilai-p
C 20248.14 10181.68 1.988685 0.0497 X1 0.697395 0.28068 2.484682 0.0148 X2 0.003691 0.00018 20.635850 0.0000 X3 -0.015190 0.002065 -7.354182 0.0000 X4 -0.985232 0.152706 -6.451827 0.0000 X5 -130.0371 88.91482 -1.462491 0.1471
Spesifikasi model pengaruh tetap
R2 0.871125 Sisaan baku regresi 5855.882
R2-Adjusted 0.854131 Jumlah kuadrat sisaan 3120000000
F-hitung 51.25929 Durbin-Watson 0.252583
Nilai-p 0.000000
Lampiran 6 Hasil analisis model pengaruh acak individu Spesifikasi setiap peubah
Peubah Koefisien Sisaan baku t-hitung Nilai-p
C 10152.19 2957.573 3.432610 0.0009 X1 0.101175 0.005434 18.61793 0.0000 X2 0.472336 0.201273 2.346747 0.0210 X3 0.122253 1.665466 0.073405 0.9416 X4 -81.37048 24.94272 -3.262294 0.0015 X5 0.030858 0.094901 0.325156 0.7458
Spesifikasi model pengaruh acak
S.D. Rho
Efek individu acak 1524.952 0.4581
Idiosyncratic acak 1658.608 0.5419
R2 0.339048 Sisaan baku regresi 3217.304
R2-Adjusted 0.305325 Jumlah kuadrat sisaan 1010000000
F-hitung 10.05418 Durbin-Watson 0.753156
24
Lampiran 7 Hasil model pengaruh tetap individu menggunakan hasil transformasi dan AR(1)
Spesifikasi setiap peubah
Peubah Koefisien Sisaan baku t-hitung Nilai-p
C 22.43729 39.07345 0.574234 0.5676 lnX1 -0.914377 0.247440 -3.695343 0.0004 lnX2 1.638550 0.542401 3.020922 0.0035 lnX3 -0.917748 4.410360 -0.208089 0.8357 lnX4 -0.134654 0.638297 -0.210958 0.8335 lnX5 -3.922622 2.206051 -1.778119 0.0796 AR(1) 0.326353 0.123637 2.639606 0.0102
Spesifikasi model pengaruh tetap
R2 0.941595 Sisaan baku regresi 0.37461
R2-Adjusted 0.926994 Jumlah kuadrat sisaan 10.1038
F-hitung 64.48712 Durbin-Watson 2.04083
25 Lampiran 8 Penjabaran model pengaruh tetap individu menggunakan hasil
transformasi dan AR(1)
Model yang terbentuk dari pendugaan parameter dengan model pengaruh tetap individu menggunakan transformasi logaritma natural dan AR(1) adalah sebagai berikut (Persamaan 1):
lnYi,t = 22.437 - 0.914lnX1i,t + 1.639lnX2i,t - 0.918lnX3i,t - 0.135lnX4i,t - 3.923lnX5i,t + +
dari hasil di atas maka dapat dituliskan (Persamaan 2),
= lnYit – (22.437 - 0.914lnX1i,t + 1.639lnX2i,t - 0.918lnX3i,t - 0.135lnX4i,t - 3.923lnX5i,t + )
nilai sisaan dengan penambahan AR(1) adalah sebagai berikut (Persamaan 3): = 0.326 +
sehingga dari Persamaan 1 dan Persamaan 2 maka (Persamaan 4),
lnYit = 22.437 - 0.914lnX1i,t + 1.639lnX2i,t - 0.918lnX3i,t - 0.135lnX4i,t - 3.923lnX5i,t + + 0.326 +
Dari Persamaan 2 maka nilai sisaan satu tahun sebelumnya (t-1) dapat dituliskan sebagai berikut (Persamaan 5),
= lnYi,t-1 - (22.437 - 0.914lnX1i,t-1 + 1.639lnX2i,t-1 - 0.918lnX3i,t-1 - 0.135lnX4i,t-1 - 3.923lnX5i,t-1 + )
Sehingga dari hasil persamaan di atas yaitu memasukkan nilai pada Persamaan 5 ke dalam Persamaan 3 maka (Persamaan 6),
lnYit = 22.437 - 0.914lnX1i,t + 1.639lnX2i,t - 0.918lnX3i,t - 0.135lnX4i,t -3.923lnX5i,t + + 0.326(lnYi,t-1 - (22.437 - 0.914lnX1i,t-1 + 1.639lnX2i,t-1 - 0.918lnX3i,t-1 - 0.135lnX4i,t-1 – 3.923lnX5i,t-1 + )) +
Persamaan 6 di atas dapat dituliskan seperti berikut : = (1- ) – + ... + +
dimana,
= Koefisien komponen AR(1) = ln - ln
= ln – ln = ln - ln
= - maka (Persamaan 7),
lnYit = 22.437(1-0.326) - 0.914(lnX1i,t - 0.326lnX1i,t-1) + 1.639(lnX2i,t - 0.326lnX2i,t-1) - 0.918(lnX3i,t - 0.326lnX3i,t-1) - 0.135(lnX4i,t - 0.326lnX4i,t-1) - 3.923(lnX5i,t - 0.326lnX5i,t-1) + 0.326ln + atau,
lnYit = 15.123 - 0.914lnX1i,t + 0.297lnX1i,t-1 + 1.639lnX2i,t - 0.534lnX2i,t-1 - 0.918lnX3i,t + 0.299lnX3i,t-1 - 0.135lnX4i,t + 0.044lnX4i,t-1 - 3.923lnX5i,t +1.279lnX5i,t-1 + 0.326ln +
26
Lampiran 9 Fungsi Cobb-Douglas
Fungsi pendekatan Cobb-Douglas adalah sebagai berikut : Yit =
untuk estimasi persamaan di atas dapat ditulis dalam bentuk persamaan logaritma natural seperti berikut :
ln Yit = lnX1it + X2it+ X3it
Model yang terbentuk pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
lnYit = 22.437(1-0.326) - 0.914(lnX1i,t - 0.326lnX1i,t-1) + 1.639(lnX2i,t - 0.326lnX2i,t-1) - 0.918(lnX3i,t - 0.326lnX3i,t-1) - 0.135(lnX4i,t - 0.326lnX4i,t-1) - 3.923(lnX5i,t - 0.326lnX5i,t-1) + 0.326ln +
atau,
lnYit = 15.123 - 0.914lnX1i,t + 0.297lnX1i,t-1 + 1.639lnX2i,t - 0.534lnX2i,t-1 - 0.918lnX3i,t + 0.299lnX3i,t-1 - 0.135lnX4i,t + 0.044lnX4i,t-1 - 3.923lnX5i,t +1.279lnX5i,t-1 + ( - 0.326 ) + ( -0.326 ) + 0.326ln Berdasarkan persamaan berikut,
= (1- ) – + ... + + dimana,
= Koefisien komponen AR(1) = ln - ln
= ln – ln = ln - ln
= -
Maka model yang terbentuk dapat dituliskan sebagai berikut,
= 22.437(1-0.326) - 0.914 + 1.639 - 0.918 - 0.135 - 3.923 + uit
= 15.123 - 0.914 + 1.639 - 0.918 - 0.135 - 3.923 + uit
dimana,
= Koefisien komponen AR(1), yaitu sebesar 0.326 = ln - ln
= ln - ln = -
Dari persamaan di atas maka fungsi pendekatan Cobb-Douglas dengan elastisitas variabel yang terbentuk adalah sebagai berikut,
Yit = exp(15.123 - 0.914 + 1.639 - 0.918 - 0.135 - 3.923
atau,
27
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Jayapura pada tanggal 08 April 1992 dari bapak Mantak Manalu dan ibu Ganda Sariyanti Nababan. Penulis merupakan anak kedua dari tiga bersaudara. Pada Tahun 1997 penulis menempuh tingkat sekolah dasar di Sekolah Dasar YPPK Gembala Baik.Selanjutnya pada tingkat menengah pertama penulis menempuh pendidikannya di Sekolah Menengah Pertama YPPK St. Paulus. Lulus dari Sekolah Menengah Pertama YPPK St. Paulus pada tahun 2006, penulis melanjutkan pendidikannya ke SMAN 1 Jayapura. Tahun 2009 penulis lulus dari SMA Negeri 1 Jayapura dan pada tahun yang sama penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB dan diterima di Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.
Selama mengikuti perkuliahan, penulis terlibat secara aktif dalam beberapa kegiatan non akademik secara khusus dalam organisasi keagamaan di dalam kampus, yaitu Unit Kegiatan Mahasiswa Persekutuan Mahasiswa Kristen IPB. Pada tahun 2011 penulis terlibat menjadi pengurus komisi diaspora PMK IPB sebagai bendahara komisi.Pada tahun 2012 penulis sebagai bendahara umum UKM PMK IPB. Selain itu, penulis juga terlibat dalam kegiatan kepanitiaan lainnya.
