ANALISIS KINERJA EKSPOR ELEKTRONIKA INDONESIA KE AMERIKA LATIN
FATHYA NIRMALA HANOUM
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA* Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Kinerja Ekspor Elektronika Indonesia ke Amerika Latin adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun 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, Maret 2016 Fathya Nirmala Hanoum NIM H14120035
ABSTRAK FATHYA NIRMALA HANOUM. Analisis Kinerja Ekspor Elektronika Indonesia ke Amerika Latin. Dibimbing oleh SRI MULATSIH. Integrasi perdagangan internasional seperti FEALAC (Forum for East Asia-Latin America Cooperation) dan SSEC (South-South Economic Cooperation) merupakan peluang bagi Indonesia untuk masuk ke pasar kawasan Amerika Latin, salah satunya ekspor elektronika. Elektronika merupakan sepuluh komoditi unggulan ekspor Indonesia. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis daya saing ekspor elektronika Indonesia, mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi ekspor elektronika ke Amerika Latin dan dinamika pasar ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari ITC, WITS, CEPII, World Bank, dan UNCTAD. Metode analisis menggunakan RCA dan Porter’s Diamond untuk mengetahui daya saing, gravity model untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor, dan EPD untuk memberikan gambaran dinamika ekspor elektronika Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komoditi elektroniia Indonesia memiliki daya saing komparatif yang ditunjukkan dengan nilai RCA lebih dari satu. Analisis Porter’s Diamond menunjukkan bahwa daya saing kompetitif elektronika Indonesia masih lemah. Hasil estimasi EPD elektronika Indonesia ratarata menunjukkan pangsa pasar dan permintaan ekspor komoditi elektronika yang bertumbuh. Hasil estimasi gravity model menunjukkan bahwa variabel yang signifikan adalah GDP perkapita Indonesia, jarak ekonomi, harga ekspor, GDP perkapita negara tujuan, dan populasi, sedangkan variabel REER (Real Effective Exchange Rate) tidak berpengaruh. Kata kunci: ekspor elektronika, RCA, porter’s diamond, EPD, gravity model.
ABSTRACT FATHYA NIRMALA HANOUM. Analysis of Indonesia Electronic Export Performance to Latin America. Supervised by SRI MULATSIH. International trade integration such as FEALAC (Forum for East AsiaLatin America Cooperation) and SSEC (South-South Economic Cooperation) are an opportunity for Indonesia to enter Latin America’s market, expecially to export electronic product. Electronic is one of Indonesia’s preeminent export product. This research aims to analyze competitiveness, factors affect Indonesia’s electronic export and Indonesia’s electronic export dynamic market to Latin America. The data used secondary data for this research from ITC, WITS, CEPII, World Bank, and UNCTAD. The methods used are RCA and Porter’s Diamond to analyze competitiveness, gravity model used to analyze factors affect Indonesia’s electronic export, and EPD to analyze Indonesia electronic export dynamic. The result of this research shows that Indonesia electronic product has comparative advantage with value of RCA more than one. Porter’s Diamond shows that competitive advantage of Indonesia’s electronic product still weak. EPD estimation in average of Indonesia’s electronic product to Latin America indicates
that exports and demand for electronic product increase. Gravity model estimation shows that significant variables are Indonesia’s GDP percapita, economic distance, export price, Latin America’s GDP percapita, and population. Whereas REER (Real Effective Exchange Rate) variable is not significant. Keywords: electronic export, RCA, porter’s diamond, EPD, gravity model.
ANALISIS KINERJA EKSPOR ELEKTRONIKA INDONESIA KE AMERIKA LATIN
FATHYA NIRMALA HANOUM
Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016
PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Januari 2016 ini ialah perdagangan, dengan judul Analisis Kinerja Ekspor Elektronika Indonesia ke Amerika Latin. Penulis ingin mengucapkan terima kasih kedua orang tua Yuspinaldi, Elly Badriah, dan kedua adik penulis Fahira Anindita Hanoum, Faiz Aditya Makarim Ishaq, serta seluruh keluarga, atas segala doa, kasih sayang, serta semangat yang terus diberikan untuk penulis. Selain itu, penulis juga mengucapkan terima kasih kepada: 1. Ibu Dr. Ir. Sri Mulatsih M.Sc, Agr selaku dosen pembimbing skripsi yang selalu memberikan arahan dan nasihat kepada penulis. 2. Ibu Dr. Ir. Wiwiek Rindayati, M.Si selaku dosen penguji utama yang telah memberi kritik dan saran demi perbaikan dan kesempurnaan skripsi ini. 3. Bapak Deni Lubis, S.Ag, M.A selaku komisi pendidikan yang telah memberi kritik dan saran demi perbaikan dan kesempurnaan skripsi ini. 4. Teman satu bimbingan : Mia, Mira, dan Naufal yang selalu mengingatkan, memberikan masukan, mendukung dan memotifasi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. 5. Senior IE IPB : Mbak Dian, Mbak Eno, Ka Uke, Ka Randy dan Ka Yulya yang memberikan bantuan, arahan dan masukan bagi penulis. 6. LABLE Hipotesa 2015 : Wita, Irman, Ana, Budi, Anggita, Erma, Rizke, Kiki, Anugerah, dan Widiya yang memberikan semangat dan support bagi penulis. 7. Teman satu kosan : Syifa, Afifah, Ati, dan Aisyah yang selalu memberikan keceriaan dan masukan bagi penulis. 8. Teman semasa SMA : Cilla, Allin, Putri, Kaka, Nida, Annisa, Irza, Santi, Mariam , Irina yang selalu memberikan dukungan dari jauh bagi penulis. 9. Teman-teman Ilmu Ekonomi 49 yang selalu bersama selama empat tahun terakhir, semoga kita semua dapat meraih kesusesan di jalan masing-masing. Aamiin. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Maret 2016 Fathya Nirmala Hanoum
DAFTAR ISI DAFTAR TABEL
viii
DAFTAR GAMBAR
viii
DAFTAR LAMPIRAN
viii
PENDAHULUAN
1
Latar Belakang
1
Perumusan Masalah
4
Tujuan Penelitian
5
Manfaat Penelitian
5
Ruang Lingkup Penelitian
5
TINJAUAN PUSTAKA
6
METODE
14
HASIL DAN PEMBAHASAN
24
SIMPULAN DAN SARAN
35
Simpulan
35
Saran
35
DAFTAR PUSTAKA
35
LAMPIRAN
38
RIWAYAT HIDUP
44
DAFTAR TABEL Target pertumbuhan ekspor non migas Indonesia Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Uji d Durbin Watson : aturan keputusan Klasifikasi komoditi elektronika Indonesia kode HS 8521 Jumlah populasi negara-negara di Amerika Latin (juta jiwa) Volume ekspor elektronika (HS 8521) Indonesia ke Amerika Latin Hasil RCA komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin Hasil indeks RCA komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin Hasil uji estimasi model Posisi Indonesia dalam ekspor elektronika (HS 8521) ke Amerika Latin
2 15 21 22 22 24 24 25 26 31
DAFTAR GAMBAR Perkembangan ekspor impor Indonesia berdasarkan sektor 2009-2013 Nilai ekspor kelompok hasil industri terhadap total ekspor hasil industri 2010-2014 Perkembangan ekspor Indonesia ke Amerika Latin 2009-2013 Perkembangan ekspor elektronika (HS 8521) Indonesia ke Amerika Latin Konsep perdagangan internasional Kerangka pemikiran penelitian Porter's Diamond Model Matriks daya saing EPD Perkembangan GDP riil negara-negara kawasan Amerika Latin (20092013) Hasil EPD elektronika Indonesia ke Amerika Latin Pohon industri Video / Disc Player Diagram analisis Porter’s Diamond komoditi elektronika Indonesia
1 2 3 4 6 14 17 18 23 26 32 34
DAFTAR LAMPIRAN Hasil olahan RCA Hasil olahan EPD Uji normalitas Uji hausman Hasil estimasi Pooled Least Square Hasil estimasi Fixed Effect Model Uji chow Korelasi antar variabel dependen dan variabel independen Data variabel dependen dan independen analisis gravity model
38 39 40 40 40 41 41 42 42
PENDAHULUAN Latar Belakang Perkembangan ekspor Indonesia berupa sektor migas dan non migas mengalami fluktuasi setiap tahunnya. Ekspor Indonesia sebesar 17.21 persen didukung oleh sektor migas, dan 82.79 persen didukung oleh sektor non migas. Sektor non migas sendiri lebih dari 80 persen dipegang oleh peranan sub sektor industri. Ekspor non migas Indonesia saat ini masih didominasi oleh komoditas primer dengan pangsa sebesar 65 persen, sementara ekspor produk manufaktur hanya memiliki pangsa sebesar 35 persen dari total ekspor non migas Indonesia (BPS 2015). Gambar 1 menjelaskan bahwa selama periode 2009 sampai 2013, ekspor impor Indonesia berdasarkan sektor mengalami fluktuasi. Impor sektor migas semakin meningkat setiap tahunnya, dengan pertumbuhan sebesar 1.38 persen dari tahun 2009 sampai 2013. Sektor non migas masih didominasi oleh arus ekspor dibandingkan dengan impornya. Sektor non migas memiliki peranan penting dalam penyumbang ekspor Indonesia. Sub sektor industri memiliki pertumbuhan sebesar 66.55 persen pada tahun 2013 dari 80.79 persen peran sektor non migas dalam perkembangan ekspor Indonesia.
Juta US$
200000 150000 100000 50000 0 2009
2010
Ekpor Migas Ekspor Non Migas
2011
2012
2013
Tahun Impor Migas Impor Non Migas
Sumber : BPS, 2016 Gambar 1 Perkembangan ekspor impor Indonesia berdasarkan sektor 2009-2013 Ekspor non migas Indonesia yang di dominasi oleh sektor primer dari segi permintaan impornya produk manufaktur lebih tinggi dibandingkan dengan produk primer, yakni mencapai 67 persen sementara permintaan impor akan komoditas primer hanya mencapai 33 persen. Salah satu cara yang harus dilakukan agar Indonesia dapat meningkatkan ekspor adalah dengan mengubah struktur ekspor Indonesia dari dominasi komoditas primer menjadi dominasi produk manufaktur untuk mendukung pertumbuhan perekonomian Indonesia. Tahun 2019, Indonesia nantinya akan meningkatkan kontribusi produk manufaktur yang ditargetkan mencapai 65 persen dari total ekspor Indonesia (Tabel 1).
2 Tabel 1 Target pertumbuhan ekspor non migas Indonesia Indikator Sasaran Pertumbuhan Ekspor Non Migas (%) Kontribusi Produk Manufaktur terhadap Total Ekspor (%) Pertumbuhan Sektor Jasa (%) Pertumbuhan Ekspor Non Migas ke Pasar Utama (%) Pertumbuhan Ekspor Non Migas ke Pasar Prospektif (%)
Tahun 2017 2018 11.9 13.7
2015 8
2016 9.9
2019 14.3
44
47
51
57
65
12-14
13-16
14-17
18-18
16-19
5.5
7.7
10
11.5
13.5
9.7
11.9
14.3
15.9
18
Sumber : Renstra Kementrian Perdagangan, 2016 Kementrian perindustrian pun telah mencatat sepuluh komoditi industri yang memiliki peranan penting dalam ekspor Indonesia, salah satunya adalah komoditi elektronika. Kelompok hasil industri elektronika menempati urutan ke empat setelah tekstil sebagai penyumbang ekspor tertinggi di sektor non migas Indonesia. Elektronika menyumbang peranan ekspor Indonesia sebesar 6.88 persen di sektor Industri pada tahun 2014. Peranan sektor elektronika secara keseluruhan dalam ekspor Indonesia sebesar 8.03 persen. Nilai ini cukup tinggi bila melihat kembali ekspor Indonesia ke wilayah Amerika Latin, dimana komoditi ini menjadi salah satu komoditi unggulan ekspor Indonesia. Gambar 2 menjelaskan fluktuasi perkembangan lima sektor unggulan ekspor Indonesia ke negara tujuan. 25000
Juta Rupiah
20000 15000 10000 5000 0 2010
2011
2012 Tahun Pengolahan Kelapa/kelapa Sawit Tekstil Pengolahan Karet
2013
2014
Besi Baja, Mesin, Otomotif Elektronika
Sumber : Kementrian Perindustrian, 2016 Gambar 2 Nilai ekspor kelompok hasil industri terhadap total ekspor hasil industri 2010-2014 Indonesia sebagai salah satu negara yang besar telah mengembangkan kerjasama ekonomi dan integrasi ekonomi antar wilayah yang merupakan salah satu ciri sistem internasional selama lima belas tahun terakhir. Salah satu kerjasama yang dapat dimanfaatkan Indonesia untuk masuk ke kawasan Amerika Latin adalah FEALAC (Forum for East Asia-Latin America Cooperation), kerja sama perdagangan ini diikuti oleh negara-negara di Amerika Latin dengan negaranegara di Asia Timur, termasuk negara-negara ASEAN. FEALAC merupakan
3 salah satu forum yang memungkinkan pembicaraan mengenai penguatan hubungan antara Indonesia dengan kawasan Amerika Latin. Kepentingan Indonesia dalam kerja sama FEALAC ini dapat digunakan untuk pemulihan perekonomian nasional maupun peningkatan kerjasama dan solidaritas antara negara berkembang selatan-selatan. Amerika Latin telah membuktikan sebagai pasar yang potensial bagi Indonesia, sehingga Indonesia dapat memperluas pangsa ekspor Indonesia. Kemajuan negara-negara Amerika Latin selama dekade terakhir telah dianggap penting bagi banyak negara khususnya Indonesia. Inilah yang dapat dijadikan alasan kuat bagi Indonesia mulai melihat Amerika Latin sebagai mitra yang menjanjikan di masa depan. 2E+09 1.8E+09 1.6E+09 1.4E+09 1.2E+09 1E+09 800000000 600000000 400000000 200000000 0
Argentina Peru Kosta Rika
US$
Kolombia Brazil Chili Ekuador Guatemala 2009
2010
2011 Tahun
2012
2013
Panama Venezuela
Sumber : ITC, 2016 Gambar 3 Perkembangan ekspor Indonesia ke Amerika Latin 2009-2013 Gambar 3 menunjukkan fluktuasi ekspor Indonesia ke beberapa negara di kawasan Amerika Latin. Brazil merupakan salah satu pangsa pasar terbesar Indonesia di Amerika Latin, diikuti oleh Argentina dan Chili. Nilai total ekspor Indonesia ke Brazil sebesar US$ 1,528 ribu tahun 2010, dan cenderung berfluktuasi setiap tahunnya. Hal ini dapat dijadikan peluang bagi Indonesia untuk memingkatkan terus ekspornya di pasar Amerika Latin. Indonesia bersama dengan negara-negara Amerika Latin tergabung dalam South-South Economic Cooperation (SSEC) pada tahun 1978. Pembangunan dalam SSEC ini telah meningkatkan volume perdagangan antar negara selatanselatan, arus investasi asing, intergrasi regional, dan masih banyak lagi hal lainnya yang bisa dipertukarkan (UNOSSC 2015). South-South Trade (SST) juga diikuti oleh negara negara wilayah selatan dunia, tidak hanya Indonesia dan Amerika Latin, melainkan pula wilayah Asia, Eropa dan Afrika bagian selatan. Perdagangan antara South-South Trade (SST) dalam perdagangan barang telah meningkat secara fenomenal. Ekspor wilayah selatan kepada negara lain di wilayah selatan sekarang telah mencapai 50 persen dari ekspor wilayah negara berkembang dan juga merupakan ekspor yang terbesar untuk negara-negara yang perekonomiannya sedang berkembang (Agarwal 2013). Ekspor Indonesia ke wilayah Amerika Latin antara lain coklat, minyak kelapa sawit, batubara, bahan dan produk kimia, bahan makanan dan bumbu masak, glassware karet dan produk karet, benang serat artifisial dan
4 simplepolyster, serat polyster bertekstur, tekstil dan garmen (pakaian jadi), sepatu, peralatan plastik, furniture, peralatan rumah tangga, komponen elektronik, peralatan komputer, dan alat musik. Produk-produk Indonesia yang juga memiliki potensi antara lain handicraft dan souvenir, bahan bangunan, alat kesehatan, aksesoris, dan suku cadang mobil (Rioriki 2015). Komoditi unggulan maupun potensial yang diekspor Indonesia ke Amerika Latin berupa komoditi primer dan komoditi manufaktur. Perumusan Masalah Elektronika sebagai salah satu dari sepuluh komoditi unggulan Indonesia menurut data Kementrian Perdagangan memiliki pangsa pasar yang begitu besar di wilayah Amerika, Asia, dan Eropa, diantaranya Jepang, Taiwan, Korea Selatan, China, Malaysia, Hongkong, Australia, Singapura, Thailand, Vietnam, Jerman, Italia, Belgia, Polandia, USA, Inggris, Denmark, Perancis, dan Yunani. Tetapi, terjadinya goncangan krisis yang terjadi di pasar ekspor Indonesia seperti Amerika Serikat pada tahun 2008 dan Eropa pada tahun 2010 berdampak negatif bagi perkembangan ekspor Indonesia, tak terkecuali pada komoditi elektronika. Maka dari itu, Indonesia perlu untuk membuka pasar baru yang relatif tidak terkena krisis sebagai tujuan ekspor. Indonesia kini berusaha untuk meningkatkan ekspor elektronika di wilayah Amerika Latin, hal ini dapat dilihat perkembangannya pada Gambar 4. NIilai Ekspor (US$)
30100000 25100000 20100000 15100000 10100000 5100000 100000 2009 Argentina Chili
Peru Ekuador
2010
2011 2012 Tahun Kosta Rika Kolombia Guatemala Panama
2013 Brazil Venezuela
Sumber: ITC, 2016 Gambar 4 Perkembangan ekspor elektronika (HS 8521) Indonesia ke Amerika Latin Nilai ekspor elektronika Indonesia di pasar Amerika Latin mengalami fluktuasi tiap tahunnya. Peningkatan terjadi di beberapa negara, diantaranya Venezuela, Chili, Ekuador, dan Panama. Pertumbuhan ekspor elektronika besar terjadi di Kolombia sebesar 9.62 persen dari tahun 2009 sampai 2013, diikuti oleh Peru sebesar 8.7 persen, meskipun pada tahun 2013 mengalami penurunan dari tahun sebelumnya, namun tetap saja ekspor elekronika Indonesia ke Peru masih tinggi. Pertumbuhan ekspor elektronika Indonesia di Ekuador dan Venezuela pun meningkat sebesar 8.17 persen dan 7.63 persen dari tahun 2009 sampai 2013. South-South Economic Cooperation dan FEALAC (Forum for East AsiaLatin America Cooperation) dapat membuka jalan ekspor Indonesia ke wilayah
5 selatan-selatan, salah satunya wilayah Amerika Latin. Integrasi perdagangan ini ditujukkan untuk dapat meningkatkan ekspor. Produk elektronika Indonesia harus memiliki daya saing agar mampu bersaing dan terus meningkatkan ekspor elektronika di kawasan Amerika Latin. Oleh sebab itu rumusan masalah dari penelitian ini adalah : 1. Bagaimana daya saing komparatif dan dinamika ekspor elektronika Indonesia ke kawasan Amerika Latin? 2. Apa saja faktor-faktor yang memengaruhi ekspor elektronika Indonesia ke kawasan Amerika Latin? 3. Bagaimana daya saing kompetitif ekspor komoditi elektronika Indonesia ke kawasan Amerika Latin? Tujuan Penelitian Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah yang telah dijelaskan maka tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Menganalisis daya saing komparatif dan dinamika ekspor elektronika Indonesia ke kawasan Amerika Latin. 2. Mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi ekspor elektronika Indonesia ke kawasan Amerika Latin. 3. Menganalisis daya saing kompetitif ekspor komoditi elektronika Indonesia di kawasan Amerika Latin. Manfaat Penelitian Penelitian yang dilakukan ini diharapkan memberikan manfaat bagi berbagai pihak, antara lain: 1. Bagi pemerintah, penelitian ini diharapkan dapat membantu memberikan gambaran mengenai kondisi perdagangan Indonesia dengan kawasan Amerika Latin terutama pada komoditas ekspor elektronika, sehingga penelitian ini menjadi salah satu acuan pemerintah dalam membuat sebuah kebijakan yang dapat terus meningkatkan kinerja ekspor elektronika Indonesia di kawasan Amerika Latin. 2. Bagi pihak-pihak lain, penelitian ini dapat dijadikan sebagai referensi atau informasi tambahan terhadap daya saing ekspor elektronika Indonesia ke kawasan Amerika Latin untuk penelitian selanjutnya. 3. Bagi penulis, penelitian ini sebagai sarana pembelajaran sehingga dapat menambah wawasan serta pemahaman tentang kinerja ekspor elektronika Indonesia. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini menganalisis daya saing ekspor elektronika Indonesia, faktor-faktor yang memengaruhinya ke kawasan Amerika Latin, dan dinamika ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin. Mitra dagang pada penelitian ini terdiri dari sepuluh negara, yaitu Argentina, Brazil, Chili, Kosta Rika, Panama, Guatemala, Venezuela, Kolombia, Ekuador dan Peru. Penelitian ini menggunakan data sekunder periode 2009 sampai 2013. Klasifikasi produk yang digunakan termasuk dalam kategori Harmonized System (HS) digit 4 yaitu 8521 (Video
6 recording or reproducing apparatus) dengan nomenclature product code HS 2012.
TINJAUAN PUSTAKA Teori Perdagangan Internasional Globalisasi menjadikan perdagangan tidak hanya dilakukan di dalam negeri namun mulai terjadinya perdagangan antar negara. Perdagangan internasional adalah perdagangan yang dilakukan oleh pihak-pihak antar kedua negara atau lebih yang dapat dilakukan oleh perorangan maupun pemerintah. Perdagangan Internasional tercermin dari kegiatan ekspor impor suatu negara yang menjadi salah satu komponen pembentukan GDP (Gross Domestic Bruto). Teori perdagangan internasional semakin berkembang, mulai dari teori keunggulan absolut oleh Adam Smith, munculnya teori keunggulan komparatif yang dikembangkan David Ricardo, empat puluh tahun setelah tulisan Adam Smith.
Sumber : Salvatore, 1997 Gambar 5 Konsep perdagangan internasional Gambar 5 menggambarkan perdagangan antara Negara P dan Negara Q. DP dan SP adalah kurva penawaran dan permintaan untuk negara P sedangkan DQ dan SQ adalah kurva penawaran dan permintaan untuk negara Q. Gambar 5 menunjukkan adanya kondisi harga yang lebih besar dari P1 menyebabkan negara P akan mengalami kelebihan penawaran dari komoditi X, sehingga kurva penawaran ekspornya atau S yang diperlihatkan oleh panel B mengalami peningkatan. Apabila harga yang berlaku lebih kecil dari P3, maka negara Q akan mengalami peningkatan permintaan (konsumen akan meminta lebih banyak karena harga yang relatif murah) sehingga tingkat permintaan lebih tinggi daripada produksi domestiknya. Hal ini akan mendorong Negara Q untuk mengimpor kekurangan kebutuhan atas komoditi X tersebut dari negara yang mengalami kelebihan produksi, yaitu negara P.
7 Berdasarkan harga relatif P1, kuantitas komoditi X yang ditawarkan akan sama dengan kuantitas yang diminta. Pada saat berlangsungnya pedagangan internasional antara negara P dan Negara Q tingkat harga berada pada titik P2 dan mengambil asumsi bahwa tidak ada biaya transportasi dalam proses perdagangan tersebut, maka negara P akan mengekspor hasil kelebihan produksi yang ditunjukkan oleh garis B dan E. Sementara itu karena tingkat harga domestik Negara Q berada pada P3, maka negara Q akan mengimpor kekurangan produksinya sebesar garis B’ dan E’. Hubungan penawaran dan permintaan kedua negara tersebut pda tingkat harga P2 akan menyebabkan terjadinya keseimbangan internasional di titik E* (Panel B). Kurva S dan D pada panel B menunjukkan tingkat penawaran dan permintaan yang terjadi dalam perdagangan internasional. Pada tingkat keseimbangan, kuantitas ekspor yang ditawarkan oleh Negara P sama dengan kuantitas yang diminta oleh Negara Q (Salvatore 1997). Teori Daya Saing Kondisi pasar dalam globalisasi menuntut negara untuk meningkatkan daya saing produknya dalam perdagangan internasional, sehingga suatu negara akan mendapatkan keuntungan dari perdagangan yang dilakukan. Porter (1990) menyatakan bahwa daya saing dapat dilihat atau diidentikkan dengan produktivitas, yakni tingkat output yang dihasilkan untuk setiap input yang digunakan. Peningkatan produktivitas ini dapat disebabkan oleh peningkatan jumlah input fisik modal maupun tenaga kerja, peningkatan kualitas input yang digunakan, dan peningkatan teknologi (total factor productivity). Suatu negara dapat berdaya saing apabila negara tersebut mampu untuk menekan biaya produksinya serendah mungkin dengan kualitas yang baik. Peranan teknologi sangat dibutuhkan dalam peningkatan daya saing. Keunggulan dalam daya saing dapat dijelaskan oleh dua teori, yakni teori keunggulan komparatif dan keunggulan kompetitif. Teori Keunggulan Komparatif Teori ini mengungkapkan bahwa meskipun sebuah negara kurang efisien dibanding (atau memiliki kerugian absolut terhadap) negara lain dalam memproduksi kedua komoditi, namun masih tetap terdapat dasar untuk melakukan perdagangan yang menguntungkan kedua belah pihak. Negara dapat melakukan spesialisasi dalam produksi dan ekspor komoditi yang memiliki keunggulan absolut lebih kecil dan akan melakukan impor komoditi yang memiliki kerugian absolut lebih besar (Salvatore 1997). Hal ini juga perlu diingat bahwa dalam konteks dua negara dan dua komoditi, jika salah satu negara telah ditetapkan memiliki keunggulan komparatif dalam suatu komoditi, maka negara satunya harus dianggap memiliki keunggulan komparatif dalam komoditinya. Teori Keunggulan Kompetitif Porter (1990) mengatakan bahwa perusahaan mendapatkan keunggulan kompetitif melalui inovasi yang dilakukan. Inovasi menciptakan keunggulan kompetitif dengan merasa dapat mendapatkan kesempatan dalam pasar secara keseluruhan atau dengan memberikan bagian dari pasar yang orang lain
8 mengabaikannya. Ada beberapa kebijakan yang dapat pemerintah lakukan dalam meningkatkan keunggulan kompetitif, diantaranya: 1. Fokus untuk spesialisasi pada faktor-faktor dalam berinovasi/berkreasi. 2. Hindari intervensi dalam pasar. 3. Melaksanakan standarisasi yang ketat pada produk, keamanan, dan lingkungan. 4. Menata ulang kompetisi dalam suatu industri di pasar. Perusahaan yang ikut andil dalam peningkatan keunggulan kompetitif perlu menerapkan hal-hal berikut, yakni: 1. Meningkatkan inovasi. 2. Melihat pesaing lain sebagai motivator bagi perusahaan tersebut. 3. Menetapkan atau menyusun early-warning systems. 4. Meletakkan hal yang mendasar untuk mendukung dalam peningkatan keunggulan kompetitif. GravityModel Shepherd (2013) menyatakan bahwa gravity model merupakan salah satu kunci bagi para peneliti yang tertarik pada efek-efek dari kebijakan yang berhubungan dengan perdagangan. Model ini memberikan hasil yang tepat mengenai perkiraan pada dampak perdagangan terhadap perbedaan kebijakan yang ditetapkan. Gravity model kini lebih sering memasukkan variabel-variabel seperti halnya tarif yang menentukkan adanya batas atau hambatan perdagangan. Pengaturan dalam kebijakan telah memperlihatkan adanya pengaruh pada perdagangan yang dimodelkan pada kerangka gravity, sama halnya dengan kondisi politik maupun karakteristik institusional suatu negara. Gravity model ini merupakan salah satu model yang menarik yang digunakan oleh para peneliti perdagangan internasional. Gravity model kini tidak hanya sukses diterapkan perdagangan untuk barang, namun model ini telah sukses juga diterapkan pada perdagangan jasa (Kimura dan Lee dalam Shepherd 2013). Gravity model dengan bentuk yang paling sederhana dapat dituliskan sebagai berikut: log ij c b logGDPi b logGDPj b log ij eij log ij log distanceij dimana: Xij = Ekspor dari negara i ke negara j GDP = Produk domestik bersih dari tiap-tiap negara = Biaya perdagangan antara kedua negara, jarak adalah jarak geografis ij antara kedua negara (sebagai proxy yang diamati untuk biaya perdagangan) eij = Random error term. C adalah konstanta regresi dan b adalah koefisien yang diduga. RCA (Revealed Comparative Advantage) Revealed Comparative Advantage (RCA) merupakan sebuah indeks yang digunakan untuk mengukur keuntungan maupun kerugian relatif komoditi tertentu pada suatu negara yang tercermin pada pola perdagangannya, seperti pangsa pasar
9 ekspor. RCA ini memperlihatkan bahwa perdagangan antar wilayah sebenarnya menunjukkan keunggulan komparatif yang dimiliki oleh suatu wilayah. Variabel yang diukur pada metode ini dintaranya kinerja ekspor suatu produk pada wilayah terhadap total ekspor wilayah tersebut yang kemudian dibandingkan dengan pangsa nilai produk dalam perdagangan dunia. Metode RCA telah mengalami beberapa revisi dan modifikasi. Porter’s Diamond Theory Porter (1990) menyatakan bahwa daya saing dapat diidentifikasikan dengan produktifitas, yakni tingkat output yang dihasilkan untuk setiap input yang digunakan. Adapun faktor-faktor utama yang menentukan daya saing suatu komoditi adalah: 1. Kondisi faktor. Kondisi faktor yang dilihat dalam suatu negara, diantaranya kemampuan tenaga kerja maupun infrastruktur. 2. Kondisi permintaan. Permintaan domestik yang dilihat dalam barang dan jasa yang dihasilkan suatu industri. 3. Industri terkait dan penunjang. Keberadaan atau ketiadaan industri pemasok dan “industri terkait” yang kompetitif secara internasional di negara tersebut. 4. Strategi, struktur, dan persaingan perusahaan. Kondisi dalam negeri menentukan bagaimana perusahaan-perusahaan dibentuk, diorganisasikan, dan dikelola serta sifat persaingan domestik. Interaksi antara keempat faktor tersebut ditentukan oleh dua hal, yaitu kesempatan dan peranan atau kebijakan pemerintah. Kedua hal ini bersama-sama dengan keempat faktor-faktor tersebut membentuk sistem dalam peningkatan keunggulan daya saing kompetitif yang disebut Porter’s Diamond Theory. EPD (Export Product Dynamic) Export Product Dynamic (EPD) merupakan analisis produk ekspor yang potensial dikembangkan di negara-negara non tradisional ekspor. Analisis EPD dilihat dengan sebuah matriks, terdiri dari daya tarik pasar dan informasi kekuatan bisnis. Daya tarik pasar dihitung berdasarkan pertumbuhan dari permintaan sebuah produk untuk tujuan pasar tertentu, sedangkan informasi kekuatan bisnis diukur berdasarkan pertumbuhan dari perolehan pasar (market share) sebuah negara pada tujuan pasar tertentu. Kombinasi dari daya tarik pasar dan kekuatan bisnis ini menghasilkan karakter posisi dari produk yang ingin dianalisis ke dalam empat kategori (“Rising Star”, “Falling Star”, “Lost Opppotunity”, dan “Retreat”). Teori Pendapatan Gross domestic product (produk nasional bruto) adalah pendapatan total yang secara domestik, termasuk pendapatan yang diperoleh faktor-faktor produksi yang dimiliki asing; pengeluaran total atas barang dan jasa yang diproduksi secara domestik (Mankiw 2007). Tujuan GDP ini adalah meringkas aktivitas ekonomi dalam suatu nilai uang tertentu selama periode waktu tertentu. GDP dapat dijelaskan oleh dua konsep, yakni GDP nominal dan GDP riil. GDP nominal
10 mengukur niai uang yang berlaku dari output perekonomian. GDP riil mengukur output yang dinilai pada harga konstan. GDP riil ini lah yang diukur untuk melihat pertumbuhan ekonomi nasional. Komponen-komponen pengeluaran pendapatan nasional membagi GDP menjadi empat kelempok pengeluaran, yakni konsumsi (C), investasi (I), pembelian pemerintah (G), dan ekspor neto (NX). Simbol Y unutk GDP, menunjukkan persamaan matematis pendapatan nasional, Y merupakan variabel eksogen, dan komponen yang didalamnya merupakan variabel endogen. Persamaan ini merupakan sebuah identitaspersamaan yang harus digunakan agar variabel-variabel bisa didefinisikan. Persamaan ini disebut identitas pos pendapatan nasional. REER (Real Effective Exchange Rate) Nilai tukar (exchange rate) antar dua negara adalah tingkat harga yang disepakati penduduk kedua negara untuk saling melakukan perdagangan. Ekonom dunia membedakan nilai tukar menjadi dua, yakni nilai tukar nominal dan nilai tukar riil (Mankiw 2007). Nilai tukar riil efektif atau Real effective exchange Rate (REER) diperoleh dengan menyesuaikan indeks nominal effective exchange rate (NEER) terhadap harga realtif dan biaya antar ekonomi suatu negara dengan negara lain atau dengan partner dagangnya. Oleh karena itu, perubahan pada REER akan memengaruhi perkembangan nilai tukar nominal dan perbedaan inflasi antar partner untuk perdagangan internasional suatu negara. Populasi Populasi diartikan sebagai kumpulan individu-individu sejenis pada suatu daerah tertentu. Istilah populasi berasal dari bahasa Inggris, population yang berarti jumlah penduduk. Perkembangan ilmu pengetahuan menunjukkan bahwa populasi bukan hanya dipandang sebagai suatu hal yang berkaitan dengan masalah-masalah kependudukan, namun bisa lebih luas dari pada itu. Pertambahan populasi suatu negara dapat meningkatkan permintaan suatu barang dan jasa dalam perekonomian, hal ini dapat memengaruhi GDP suatu negara. Jarak Ekonomi Li, Song, dan Zhao (2008) mengungkapkan bahwa jarak ekonomi merupakan suatu ukuran dari biaya transportasi yang dihadapi oleh suatu negara dalam melakukan ekspor. Jarak ekonomi ini diukur dari jarak geografis suatu negara dengan negara tujuan dikalikan dengan perbandingan antara GDP total negara tujuan ekspor dengan jumlah GDP total seluruh negara tujuan ekspor yang diteliti. Shepherd (2013) menyatakan bahwa ekspor berbanding terbalik dengan jarak antar kedua negara dimana semakin jauh jarak antara negara-negara yang sedang melakukan perdagangan maka arus perdagangan akan mengalami penurunan begitu pula sebaliknya.
11 Harga Harga dapat dijadikan sebagai salah satu faktor yang memengaruhi ekspor. Jika harga suatu komoditi meningkat maka akan menurunkan ekspor komoditi tersebut. Kondisi ini dapat menyebabkan turunnya permintaan ekspor terhadap komoditi tersebut (cateris paribus). Kenaikan harga ekspor suatu negara akan menyebabkan konsumen luar negeri mengurangi jumlah permintaan terhadap barang tersebut, sehingga menyebabkan volume ekspor dari suatu negara akan mengalami penurunan (Lipsey, Courant, Purvis, Steiner 1997). Ketika terjadi penurunan harga ekspor, suatu negara akan berusaha untuk mempertahankan pendapatan ekspornya, sehingga akan meningkatkan volume ekspor. Teori Ekspor Lipsey (1995) menyatakan bahwa ekspor dapat diartikan sebagai total penjualan barang yang dapat dihasilkan oleh suatu negara kemudian diperdagangkan kepada negara lain untuk mendapatkan devisa suatu negara. Komponen net export (ekspor dikurangi dengan impor) menjadi salah satu variabel dalam perhitungan pendapatan nasional. Lipsey (1995) berpendapat bahwa pertumbuhan ekspor suatu komoditas dipengaruhi beberapa faktor yaitu : 1. Adanya daya saing dengan negara-negara lain di dunia. Suatu negara sebaiknya melakukan spesialisasi sehingga negara tersebut dapat mengekspor komoditas yang telah diproduksi untuk dipertukarkan dengan komoditas yang dihasilkan negara lain dengan biaya yang lebih rendah sehingga akan meningkatkan pertumbuhan ekspor di negara tersebut. 2. Adanya penetapan harga pasar dalam negeri dan harga pasar internasional. Jika harga internasional lebih tinggi daripada harga pasar domestik maka produsen lebih memilih untuk memasarkan komoditas yang diproduksi ke pasar internasional sehingga akan meningkatkan pertumbuhan ekspor di negara tersebut. 3. Adanya permintaan dari luar negeri. Semakin tinggi permintaan dari luar negeri terhadap komoditas yang dihasilkan oleh suatu negara, maka semakin tinggi pula pertumbuhan ekspor di negara tersebut. 4. Nilai tukar mata uang. Jika suatu negara mengalami apresiasi nilai tukar maka akan menurunkan pertumbuhan ekspor di negara tersebut. Hal tersebut terjadi karena harga barang luar negeri lebih murah dibandingkan dengan harga barang domestik sehingga permintaan luar negeri terhadap komoditas tersebut akan menurun. Penelitian Terdahulu Penelitian oleh Cortes (2007) melihat hubungan perdagangan antara Australia dengan sembilan negara di wilayah Amerika Latin menggunakan gravity model. Hasil dalam penelitian ini menunjukkan kondisi ekonomi dan politik (dummy pemilihan presiden) memengaruhi hubungan bilateral perdagangan antara Australia dengan Amerika Latin. Kondisi politik berpengaruh secara signifikan di Brazil, Meksiko, dan The Andean Community Countries (Kolombia, Ekuador,
12 Peru, and Venezuela). Jarak ekonomi berpengaruh signifikan dan negatif di seluruh negara yang diteliti kecuali Meksiko (jarak ekonomi signifikan pada produk manufaktur). Variabel nilai tukar bilateral signifikan pada ekspor produk primer Australia di tiga negara yakni Brazil, Chili, dan Uruguay. Variabel keterbukaan ekonomi Australia berpengaruh signifikan untuk partner dagang utama, yakni Brazil, Chili, Kolombia, Meksiko, dan Peru. Populasi berpengaruh signifikan positif kecuali pada Brazil dan Ekuador. Populasi berpengaruh besar pada Argentina, Brazil, dan Meksiko dibandingkan negara lainnya. GDP riil berpengaruh signifikan positif terhadap ekspor Australia ke Amerika Latin sebesar 12 dari 34 model regresi. Hasil kajian oleh Lubis (2010) mengenai analisis kinerja perdagangan sektor elektronik sebelum dan setelah pelaksanaan CAFTA bahwa produk yang paling banyak diekspor Indonesia ke China adalah optical disk drive, kamera digital dan komponen elektronik lainnya. Hasil ISP menunjukkan bahwa produk yang masih memiliki peluang untuk ditingkatkan ekspor ke China hanya optical disk drive dan kamera digital. Adapun untuk produk lainnya yang memiliki indeks ISP negatif mengindikasikan produk tersebut masih dalam tahapan industri baru dan dalam tahap pengenalan pasar. Indeks RCA bilateral menunjukkan sebagian besar produk elektronik impor yang berasal dari China memiliki nilai indeks diatas seribu. Hasil indeks yang sangat tinggi ini konsisten dengan hasil perhitungan ISP. Yuniarti (2007) menganalisis determinan perdagangan bilateral Indonesia (pendekatan gravity model) yang menyimpulkan bahwa model yang digunakan dalam penelitian ini adalah fixed effect model. Hasil penelitian mampu menjelaskan determinan perdagangan bilateral Indonesia, dimana variabel pendapatan eksportir dan importir berpengaruh positif, variabel jarak ekonomi berpengaruh negatif. GDP negara eksportir mengukur kapasitas produksi negara tersebut, sehingga semakin besar GDP maka semakin besar kapasitas produksi yang dimiliki yang akan meningkatkan ekspor. Variabel perbedaan endowment tidak berpengaruh terhadap perdaganan bilateral. Populasi berpengaruh terhadap determinasi perdagangan, semakin besar populasi negara mitra dagang menunjukkan potensi pasar yang besar. Keanggotaan dalam FTA tidak berpengaruh pada perdaganan bilateral. Penelitian oleh Utami (2008) menggunakan gravity model pada analisis variabel-variabel determinan ekspor ASEAN: kasus Indonesia, Thailand, Singapura dan Filipina tahun 1990-2006, mendapatkan hasil faktor determinan ekspor Indonesia yakni pada sektor manufaktur pada GDP, GFCF (Gross Fixed Capital Formation), REER (Real Effective Exchange Rate) memiliki hubungan positif dengan indeks volume ekspor. Perubahan inflasi/CPI year on year berhubungan negatif dengan indeks volume ekspor. Semua variabel dalam penelitian untuk kondisi di Indonesia yang signifikan memengaruhi indeks volume ekspor kecuali variabel REER (Real Effective Exchange Rate). Thailand dan Singapura memiliki determinan ekspor GDP per kapita dan proporsi sektor manufaktur pada GDP. Determinan ekspor Filipina adalah indeks harga ekspor, proporsi GFCF (Gross Fixed Capital Formation), REER (Real Effective Exchange Rate), dan perubahan inflasi. Studi Yunia (2015) menggunakan gravity model, RCA, dan EPD menyimpulkan bahwa hasil estimasi nilai RCA pada negara-negara di Amerika
13 Latin mempunyai nilai rata-rata lebih dari satu. Hal ini mengindikasikan bahwa alas kaki Indonesia memiliki keunggulan daya saing komparatif. Hasil estimasi EPD, negara yang menempati posisi retreat yaitu Argentina dan Ekuador, sedangkan yang menempati posisi falling star yaitu Brazil, Chili, Paraguay, Peru, Uruguay, dan Venezuela. Hasil ini mengindikasikan bahwa alas kaki Indonesia di negara-negara tersebut adanya pertumbuhan pangsa pasar ekspor yang positif, namun permintaan terhadap alas kaki Indonesia di negara ini justru negatif. Hasil etsimasi model gravity model yaitu GDP Indonesia, dan jarak ekonomi memiliki hubungan negatif dan signifikan, harga ekspor memiliki hubungan negatif namun tidak berengaruh nyata terhadap nilai ekspor alas kaki Indonesia. Sedangkan variabel GDP ke delapan negara di Amerika Latin, nilai tukar mempunyai hubungan positif dan signifikan terhadap nilai ekspor alas kaki Indonesia. Kerangka Pemikiran Komoditi eletronika merupakan salah satu dari sepuluh komoditi unggulan ekspor Indonesia. Indonesia perlu mencari pasar ekspor selain Eropa dan Amerika yang pernah mengalami krisis dan dapat memengaruhi ekspor Indonesia. Adanya kesepakatan perdagangan antara Asia Timur dengan negara-negara kawasan Amerika Latin atau FEALAC (Forum for East Asia-Latin America Cooperation) maupun tergabungnya Indonesia di dalam South-South Economic Cooperation (SSEC) ini membuat adanya kesempatan bagi Indonesia untuk memperluas pangsa ekspornya ke wilayah Amerika Latin. Negara-negara di wilayah Amerika Latin yang menjadi pelaku pasar komoditi elektronika Indonesia diantaranya Argentina, Brazil, Chili, Kosta Rika, Panama, Guatemala, Venezuela, Kolombia, Ekuador dan Peru. Analisis daya saing yang digunakan adalah analisis RCA (Revealed Comparative Advantages) dan analisis Porter’s Diamond Model. Analisis EPD (Export Product Dynamic) menunjukkan dinamika ekspor dan potensi perdagangan komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin. Amerika Latin mempunyai populasi penduduk yang sangat besar sehingga menjadi pasar yang sangat potensial baik untuk produk elektronik Indonesia. Berdasarkan hal tersebut, maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis daya saing komoditi ekspor elektronika Indonesia di wilayah Amerika Latin dengan menghitung nilai RCA dan analisis Porter’s Diamond. Selanjutnya, untuk dapat menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi aliran ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin maka digunakan metode gravity model. Analisis EPD digunakan untuk melihat dinamika ekspor elektronika Indonesia di wilayah Amerika Latin. Keempat analisis ini dapat melihat bagaimana kinerja ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin. Gambar 6 menunjukkan kerangka pemikiran dalam penelitian ini.
14 Elektronika sebagai sepuluh komoditi unggulan ekspor Indonesia
Tebentuknya FEALAC dan SSEC
Membuka pasar ekspor Indonesia ke Amerika Latin
Daya Saing Ekspor Elektronika
RCA (Revealed Comparative Advantage) dan Porter’s Diamond Model
Analisis Dinamika Ekspor Elektronika
Faktor-faktor yang memengaruhi ekspor Elektronika
EPD (Export Product Dynamic)
Kinerja Ekspor
Analisis Gravity Model dengan melihat: GDP perkapita Indonesia dan Amerika Latin Real Effective Exchange Rate Harga Ekspor Jarak Ekonomi Populasi
Gambar 6 Kerangka pemikiran penelitian Hipotesis Berdasarkan teori-teori, penelitian terdahulu, dan kerangka penelitian yang telah dibentuk, maka hipotesis dari penelitian ini adalah: 1. GDP perkapita Indonesia berpengaruh negatif terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin. 2. GDP perkapita negara-negara Amerika Latin berpengaruh positif terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin. 3. Nilai tukar riil efektif mempunyai pengaruh negatif terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin. 4. Harga ekspor berpengaruh negatif terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin. 5. Jarak ekonomi berpengaruh negatif terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin. 6. Populasi negara-negara Amerika Latin berpengaruh positif terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin.
METODE Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari beberapa sumber. Data diperoleh dari, WDI (World Development Indicator) atau World Bank, Centre d'Etudes Prospectives et
15 d'Informations Internationales (CEPII), International Trade Centre (ITC) dan UNCTAD serta beberapa jurnal dan literatur yang relevan dengan penelitian ini. Periode dalam analisis ini dimulai dari tahun 2009 sampai 2013. Pengambilan data dimulai dari Desember 2015 hingga Februari 2016. Tabel 2 Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Jenis Data Definisi Operasional Nilai dan Nilai ekspor dan volume Volume ekspor elektronika Ekspor Indonesia dan dunia ke negara-negara Amerika Latin GDP GDP perkapita Indonesia dan negara-negara Amerika Latin pada tahun ke-t REER Nilai tukar riil efektif mata uang antara negaranegara Amerika Latin dengan mata uang AS Populasi
Jarak
Jumlah penduduk negara-negara Amerika Latin Jarak geografis antara Indonesia-Amerika Latin
Sumber ITC 2016
Satuan US$
World Bank 2016
US$
UNCTAD 2016
World Bank 2016
Mata uang negaranegara Amerika Latin/ US$ Jiwa
CEPII
Km
Jarak Ekonomi dirumuskan sebagai berikut: Jarak ekonomi jarak geografis dimana: GDPt ∑
GDP t ∑nt GDPt
(1)
= GDP Amerika Selatan pada tahun ke-t = GDP total negara-negara di Amerika Selatan yang di analisis pada tahun ke-t
Harga Ekspor dirumuskan sebagai berikut: PE
Nilai Ekspor komoditi elektronika olume ekspor komoditi elektronika
(2)
Metode Analisis dan Pengolahan Data Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif dan kualitatif. Pengolahan kuantitatif menggunakan analisis regresi berganda dengan menggunakan gravity model. Analisis daya saing dilakukan dengan analisis Revealed Comparative Advantages (RCA) dan Porters’s Diamond (pendekatan kualitatif). Analisis dinamika ekspor menggunakan Export Product Dynamics (EPD). Data tersebut diolah menggunakan aplikasi Eviews 6.0 dan Microsoft Excel 2007.
16 Analisis Revealed Comparative Advantages (RCA) Konsep Revealed Comparative Advantages (RCA) pertama kali diperkenalkan oleh Ballasa pada tahun 1965, yang menganggap bahwa keunggulan komparatif suatu negara dicerminkan dalam ekspornya. Analisis RCA yang kita gunakan dapat menganalisis posisi daya saing elektronika Indonesia di negara-negara Amerika Latin. Adapun variabel yang diukur adalah kinerja ekspor suatu produk terhadap total ekspor suatu wilayah yang kemudian dibandingkan dengan pangsa nilai produk dalam perdagangan dunia. Secara matematis, RCA dapat dituliskan seperti persamaaan berikut: CA
W
( i )⁄(Wi ) t
t
(3)
dimana: Xi = nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin (US$) Xt = nilai total ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin (US$) Wi = nilai ekspor komoditi elektornika dunia ke Amerika Latin (US$) Wt = nilai total ekspor dunia ke Amerika Latin (US$) t = tahun ke-t Apabila didapatkan nilai RCA lebih dari satu, maka negara tersebut memiliki keunggulan komparatif dalam komoditi yang diekspor. Sedangkan jika nilai RCA kurang dari satu, maka negara tersebut tidak memiliki keunggulan komparatif dalam komoditi yang diekspor. Apabila kita membandingkan nilai RCA antar dua waktu, maka akan diperoleh indeks RCA yang dapat dirumuskan sebagai berikut: Indeks CA
CAt CAt-
(4)
dimana: RCAt = nilai RCA pada tahun ke-t. RCAt-1 = nilai RCA pada tahun sebelumnya. Hasil perhitungan RCA dapat disimpulkan apabila nilai RCA lebih besar dari satu maka dapat diartikan negara Indonesia memiliki keunggulan komparatif dalam persaingan ekspor komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin, sedangkan apabila nilai RCA kurang dari satu maka komoditi elektronika Indonesia tidak memiliki keunggulan komparatif di Amerika Latin. Indeks RCA dapat diartikan apabila nilai indeks sama dengan satu maka tidak terjadi RCA atau kinerja ekspor alas kaki Indonesia tahun sekarang sama dengan tahun sebelumnya. Analisis Porter’s Diamond Model Analisis porter’s diamond dapat memperlihatkan kondisi daya saing kompetitif komoditi elektronika Indonesia di pasar kawasan Amerika Latin. Porter’s Diamond menganalisis kondisi faktor komoditi elektronika Indonesia, kondisi permintaan terhadap ekspor elektronika Indonesia, industri terkait penunjang komoditi elektronika, strategi, struktur dan persaingan komoditi elektronika. Selain itu, dilihat pula peranan pemerintah dan kesempatan yang bisa dimanfaatkan Indonesia untuk meningkatkan ekspor elektronika ke Amerika Latin.
17 Firm Strategy, Structure and Rivalry
Factor Conditions
Demand Condition
Related and Supporting Industries
Sumber : Porter, 1990 Gambar 7 Porter's Diamond Model Analisis EPD (Export Product Dynamic) Konsep EPD memperhitungkan apakah suatu produk yang diekspor oleh Indonesia memiliki potensi yang besar ke wilayah Amerika Latin.Rumus perhitungan posisi kelemahan dan kekuatan produk dalam analisis EPD adalah sebagai berikut: Sumbu X : Pertumbuhan pangsa pasar ekspor Indonesia umbu
∑t (( i )
t t
- ( i)
t t-
)
(5)
Sumbu Y : Pertumbuhan pangsa pasar Indonesia di wilayah Amerika Latin umbu dimana: Xi Xt Wi Wt T t
= = = = = =
W ∑t (( i )
Wt t
W
- (Wi )
t t-
)
(6)
nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin (US$) nilai ekspor komoditi elektronika Dunia ke Amerika Latin (US$) nilai ekspot total Indonesia ke Amerika Latin (US$) nilai ekspor total Dunia ke Amerika Latin (US$) jumlah tahun tahun ke-t
Matriks posisi daya saing EPD tardiri dari rising star, lost opportunity, falling star, dan retreat. Rising Star menunjukkan adanya peningkatan pangsa pasar dan permintaan ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin. Lost Opportunity merupakan kondisi pasar dengan penurunan pangsa pasar ekspor yang tidak diharapkan, sehingga kehilangan kesempatan pangsa ekspor elektronika di Amerika Latin. Falling Star merupakan kondisi dimana terjadi peningkatan pangsa ekspor, namun tidak diikuti oleh peningkatan permintaan terhadap komoditi tersebut. Retreat merupakan kondisi dimana produk suatu negara sudah tidak diinginkan lagi oleh pangsa pasar, sehingga terjadi pangsa ekspor dan permintaan produk yang negatif.
18 Lost Opportunity
Rising Star
Retreat
Falling Star
X
Gambar 8 Matriks daya saing EPD Panel Data Panel data merupakan gabungan antara data time series dan cross section. Panel data memperlihatkan unit cross section yang sama diambil selama jangka waktu tertentu. Secara singkatnya, panel data memiliki jarak yang sama dengan dimensi waktu (Gujarati dan Porter 2009). Baltagi (2005) dalam Gujarati (2009) menyatakan bahwa ada beberapa keuntungan dari menggunakan panel data, antara lain: 1. Panel data dapat mengatur heterogenitas individual. 2. Panel data memberikan informasi data yang lebih informatif, lebih beragam, kolinieritas yang rendah antar sesama variabel, lebih banyak derajat bebas, dan lebih efisien. 3. Panel data lebih baik dalam mempelajari dynamics of adjustment. 4. Panel data lebih baik dalam mengidentifikasi dan mengukur dampak yang sederhana tapi tidak dapat dideteksi dalam pure cross-section atau pure time-series. 5. Model panel data mengizinkan para penelitinya untuk membangun dan menguji perilaku model yang lebih rumit dari pada purely crosssection atau time-series. 6. Panel data dapat meminimisasi hasil yang bias jika kita menjumlahkan individu-individu atau perusahaan pada jumlah yang besar. Estimasi Model Model Pooled Least Square Pendekatan dengan menggunakan model pooled least square menggunakan gabungan dari seluruh data (pooled), sehingga akan terdapat NxT observasi, dimana N menunjukkan jumlah unit cross section dan T menunjukkan jumlah series yang digunakan (Firdaus 2011). Model yang digunakan yaitu: yit i i uit (7) dimana i bersifat konstan untuk semua observasi, atau i . Pendekatan ini memiliki kelemahan yaitu dugaan parameter akan bias. Parameter yang bias ini disebabkan karena PLS tidak dapat membedakan observasi yang berbeda pada periode yang sama, atau tidak dapat membedakan observasi yang sama pada periode yang berbeda. Fixed Effect Model (FEM) FEM (Fixed Effect Model) muncul ketika antara efek individu pada peubah penjelas memiliki korelasi dengan Xit atau memiliki pola yang sifatnya tidak acak. Model ini memasukkan variabel dummy sehingga terjadi perbedaan nilai
19 parameter yang berbeda-beda baik lintas time series maupun cross section kemudian diduga menggunakan panel data : j n (8) it i i Di eit it ∑i dimana : Yit = variabel dependen di waktu t untuk unit cross section i αi = intersep yang berubah-ubah antar unit cross section Xjit = variabel independan j di waktu t untuk unit cross section i βj = parameter untuk variabel ke-j eit = error term di waktu t untuk unit cross section i Random Effect Model (REM) REM muncul ketika antara efek individu dan regresor tidak ada korelasi. Asumsi ini membuat komponen error dari efek individu dan waktu dimasukkan kedalam error. Untuk one way error component: yit i i uit i (9) Untuk two way error component: yit i i uit i t (10) Asumsi yang paling penting dikaitkan dalam REM adalah nilai harapan dari xit untuk setiap i adalah , atau E i, xit) = 0. Pemilihan Model Pemilihan model yang digunakan dalam sebuah penelitian perlu dilakukan berdasarkan pertimbangan statistik. Hal ini ditujukan untuk memperoleh dugaan yang efisien. Pendekatan terbaik dalam metode data panel ada dua, yakni menggunakan Uji Chow (Chow Test) dan Uji Hausman (Hausman Test). Chow Test Chow test atau yang biasa disebut pengujian F statistik adalah pengujian untuk memilih apakah model yang terbaik menggunakan model Pooled Least Square atau Fixed Effect. Pengujian ini dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut: H0= Model Pooled Least Square H1= Model Fixed Effect Dasar penolakan terhadap Hipotesa Nol (H0) adalah dengan menggunakan F-satistik. Statistik Chow Test mengikuti distribusi F-statistik dengan derajat bebas (N-1,NT-N-K) apabila nilai Chow Statistik (F-Stat) hasil pengujian lebih besar dari F-Tabel maka cukup bukti untuk menolak hipotesa nol sehingga model yang digunakan adalah model fixed effect, dan begitu juga sebaliknya. Hausman Test Hausman test adalah pengujian statistik sebagai dasar pertimbangan dalam memilih untuk menggunakan model fixed effect atau model random effect. Seperti yang telah diketahui bahwa penggunaan model fixed effect mengandung suatu unsur trade off yaitu hilangnya derajat bebas dengan memasukkan variabel dummy. Penggunaan metode random effect juga harus memperhatikan ketiadaan
20 pelanggaran asumsi dari setiap komponen galat. Hausmann test dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut: H0 = Model Random Effect H1 = Model Fixed Effect Statistik Hausman dirumuskan sebagai berikut: -
H ( EM - FEM ) MFEM - M EM ( EM - FEM ) (k) (11) dimana: M matriks kovarians untuk parameter . k = degree of freedom. Dasar untuk penolakan H0 digunakan statistik Hausman dan membandingkan dengan Chi-Square. Jika nilai H hasil pengujian lebih besar dari 2-tabel, maka cukup bukti untuk melakukan penolakan terhadap hipotesa nol sehingga model yang digunakan adalah model fixed effect, dan begitu juga sebaliknya. Uji Kesesuaian Model Terdapat beberapa upaya agar dapat menghasilkan model yang konsisten, sesuai dan efisien, maka diperlukan evaluasi hasil estimasi terhadap model regresi. Kita dapat mengetahui apakah model tersebut memiliki masalah normalitas, multikolinieritas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi. Normalitas Uji normalitas ini dilakukan untuk mengidentifikasi apakah error term sudah terdistribusi secara normal atau tidak. Cara mendeteksi uji normalitas ini ialah dengan melihat nilai probabilitas yang dihasilkan. Jika nilai probabilitas hasil uji normalitas lebih dari taraf nyata sebesar . 5 maka dapat dinyatakan bahwa model tersebut menyebar normal. Multikolinearitas Multikolinaeritas dapat menyebabkan estimator OLS memiliki varians dan kovarians yang besar dan interval kepercayaan akan cenderung sangat lebar banyak koefisian yang tidak signifikan secara statistik dan nilai R2 yang tinggi. Cara mendeteksi adanya multikolinearitas adalah dengan spearman’s rho correlation, apabila angka korelasi lebih kecil dari 0.8 maka dapat dikatakan terbebas dari masalah multikolinieritas. Heteroskedastisitas Asumsi yang penting dalam classical linear regression model (CLRM) adalah faktor gangguan ui yang muncul pada FRP (fungsi regresi populasi) bersifat homoskedastik, hal ini berarti bahwa mereka semua memiliki varians yang sama. Heteroskedastisitas dapat muncul akibat adanya pencilan dalam suatu data dan kemiringan dalam distribusi satu atau lebih regresor pada model (skewnees) (Gujarati dan Porter 2009). Autokorelasi Uji autokorelasi dilakukan dengan membandingkan statistik Durbin Watson (DW) hasil estimasi dengan DW tabel. Jika nilai DW berada pada area
21 non autokorelasi mendekati dua maka dapat disimpulkan bahwa model tersebut bebas dari masalah autokrelasi. Penentuan apakah model kita memiliki autokorelasi dapat ditentukan dengan aturan pada Tabel 3. Tabel 3 Uji d Durbin Watson : aturan keputusan Hipotesis nol Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi positif atau negatif
Keputusan Tolak Tidak ada keputusan Tolak Tidak ada keputusan Jangan tolak
Jika 0
Sumber : Gujarati 2007 Model Penelitian Apabila melihat hipotesis dan studi empiris yang disesuaikan dengan fakta di beberapa negara serta berbagai alternatif spesifikasi model yang telah dicoba dengan tetap mempertimbangkan berbagai asumsi yang menjadi acuan dalam model data panel, maka variabel yang diduga memengaruhi aliran ekspor elektronika Indonesia ke negara-negara Amerika Latin adalah GDP perkapita negara-negara Amerika Latin, GDP perkapita Indonesia, nilai tukar riil efektif, populasi, harga ekspor elektornika, jarak ekonomi antara Indonesia dengan negara-negara Amerika Latin. Variabel-variabel yang akan diteliti akan menunjukkan persamaan sebagai berikut : LNE
t
dimana : EXt
LNGDPCAPjt LNPOPjt it
LNGDPCAPt
LNJEt
LN EE
jt
5
LNPE t (12)
= Nilai ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin pada tahun ke-t (US$) GDPCAPjt = GDP perkapita negara-negara Amerika Latin pada tahun t (US$) GDPCAPt = GDP perkapita Indonesia pada tahun t (US$) JEt = Jarak ekonomi antara Indonesia dengan negara-negara Amerika Latin (km) REERjt = Nilai tukar riil efektif POPjt = Populasi negara-negara Amerika Latin (Jiwa) PEXt = Harga ekspor elektronika μit = error term = intersep β = slope diduga memiliki pengaruh positif terhadap aliran ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin. diduga memiliki pengaruh negatif terhadap aliran ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin.
22 GAMBARAN UMUM Indonesia mengekspor komoditi elektronika yang di klasifikasikan dengan kode HS (Harmonized System) yakni HS 84, HS 85, HS 90, HS 94, dan HS 95. Penelitian ini fokus pada ekspor komoditi elektronik HS 8521 yakni alat perekam atau reproduksi gambar, klasifikasi dari HS 8521 dapat dilihat pada Tabel 4 disatukan dengan sebuah video tuner maupun tidak. Tahun 2013 ekspor HS 8521 Indonesia ke dunia mencapai US$ 538 juta. Angka ini mengalami penurunan dari dua tahun sebelumnya. Hal ini perlu diperhatikan lebih oleh Indonesia jangan sampai terus merosot nilai ekspor komoditi tersebut di pasar dunia. Indonesia perlu dengan serius mencari pasar yang potensial bagi perkembangan ekspornya, tidak hanya melirik pasar Eropa, Asia, maupun Amerika Serikat. Tabel 4 Klasifikasi komoditi elektronika Indonesia kode HS 8521 Kode HS (6 digit) 852110 852190
Nama Produk Video recording or reproducing apparatus- Magnetic tape-type Video recording or reproducing apparatus- Other
Sumber : WITS, 2016 Indonesia kini mulai meraba pasar kawasan Amerika Latin. Jumlah populasi di wilayah Amerika Latin yang begitu besar dan terus meningkat setiap tahunnya (Tabel 5) membuat Indonesia tertarik untuk terus meningkatkan ekspornya ke Amerika Latin. Brazil menjadi salah satu negara yang potensial bagi ekspor Indonesia karena populasinya yang besar, sebanyak 204 juta jiwa pada tahun 2013. Argentina dan Kolombia menjadi pasar yang cukup menjanjikan bagi Indonesia dalam upaya peningkatan ekspor elektronika ke wilayah Amerika Latin. Tabel 5 Jumlah populasi negara-negara di Amerika Latin (juta jiwa) Negara Argentina Brazil Chili Kosta Rika Panama Guatemala Venezuela Kolombia Ekuador Peru
2009 40.8 196.7 16.8 4.5 3.6 14.4 28.6 45.4 14.7 29.0
2010 41.2 198.6 17.0 4.5 3.6 14.7 29.0 45.9 14.9 29.4
Tahun 2011 2012 41.7 42.1 200.5 202.4 17.2 17.4 4.6 4.7 3.7 3.7 15.0 15.4 29.4 29.9 46.4 46.9 15.2 15.4 29.8 30.2
2013 42.5 204.3 17.6 4.7 3.8 15.7 30.3 47.3 15.7 30.6
Sumber : UNCTAD, 2016 GDP suatu negara dapat menjadikan patokan bahwa negara tersebut memiliki potensi besar dalam peluasan pangsa pasar perdagangan suatu negara. Gambar 9 memperlihatkan adanya peningkatan GDP riil untuk setiap negara di kawasan Amerika Latin setiap tahunnya. Hal ini dapat menjadi pasar yang baik
23 buat Indonesia untuk mengambangkan ekspornya ke Amerika Latin. GDP rill meningkat berkisar antara 0.1 persen sampai 0.43 persen dari tahun 2009 sampai 2013. GDP yang terus meningkat diperikirakan dapat meningkatkan ekspor komoditi elektronika Indonesia ke kawasan Amerika Latin. Gambar 9 dapat menjelaskan peningkatan GDP riil negara-negara kawasan Amerika Latin periode 2009 sampai 2013.
2013
Venezuela Panama
Tahun
2012
Guatemala Ekuador
2011
Chili Brazil Kolombia
2010
Kosta Rika Peru
2009
Argentina 0
500000 1000000 GDP Riil (US$ Juta)
1500000
Sumber : UNCTAD, 2016 Gambar 9 Perkembangan GDP riil negara-negara kawasan Amerika Latin (20092013) Tabel 6 memperlihatkan volume ekspor elektronika Indonesia khususnya untuk produk dengan kode HS 8521 (Video recording or reproducing apparatus) mengalami peningkatan yang cukup besar dari tahun 2009 sampai 2013. Peru memiliki pertumbuhan yang paling besar dibandingkan dengan sembilan negara lainnya, yakni sebesar 12.2 persen. Ekuador sebesar 11.5 persen, Kolombia sebesar 7.13 persen, Panama, Venezuela dan Chili yakni sebesar 3.7%, 2.31%, dan 1.8%. Meskipun terdapat peningkatan ekspor elektronika (HS 8521) Indonesia ke kawasan Amerika Latin, namun setiap tahun volume ekspornya cenderung turun. Tahun 2013, hampir keseluruhan negara mengalami penurunan volume ekspor, dan yang paling besar adalah Brazil, hanya sebesar 19 ton pada tahun 2013 dibandingkan dengan tahun sebelumnya yang mencapai 213 ton. GDP dan populasi yang meingkat setiap tahunnya dapat menjadikan acuan bagi Indonesia untuk terus berusaha meningkatkan ekspor elektronika dengan melihat kondisi daya saing dan mengetahui kebijakan yang tepat dalam upaya peningkatan ekspor.
24 Tabel 6 Volume ekspor elektronika (HS 8521) Indonesia ke Amerika Latin (ton) Negara Argentina Brazil Chili Kosta Rika Panama Guatemala Venezuela Kolombia Ekuador Peru
2009 90 1413 135 0 102 0 16 61 20 15
2010 232 1043 211 11 165 24 8 156 9 123
Tahun 2011 54 805 196 6 335 13 142 367 31 249
2012 229 213 149 22 591 54 158 435 316 239
Ratarata 138 699 195 12 335 26 75 303 125 165
2013 87 19 282 19 480 37 53 496 251 198
Sumber : ITC (diolah), 2016
HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Daya Saing Komparatif Elektronika Indonesia ke Amerika Latin Periode 2009-2013 Analisis Revealed Comparative Advantages (RCA) Ekspor komoditi elektronika Indonesia di Amerika Latin mempunyai nilai ekspor yang tinggi dan cenderung berfluktuatif setiap tahunnya. Oleh karena itu diperlukan kajian atau penelitian yang bisa melihat seberapa besar potensi daya saing komoditi elektronika Indonesia di Amerika Latin dengan menggunakan RCA dan Porter’s Diamond. Hasil analisis daya saing komparatif komoditi elektronika Indonesia mempunyai nilai RCA dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7 Hasil RCA komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin Negara
2009
2010
2011
2012
2013
Argentina Peru Kosta Rika Kolombia Brazil Chili Ekuador Guatemala Panama Venezuela
13.9 6.9 0.0 5.8 23.2 4.0 9.5 0.0 11.4 6.1
28.2 18.1 27.8 16.7 12.9 10.7 1.8 26.1 7.5 2.1
14.4 32.0 11.6 32.0 13.1 15.5 6.3 18.4 15.0 33.0
86.2 32.8 64.2 38.2 3.4 13.0 48.3 47.1 84.9 60.7
27.8 24.0 66.7 57.1 0.7 23.8 63.3 34.2 96.3 53.7
Ratarata 34.1 22.8 34.1 30.0 10.7 13.4 25.9 25.2 43.0 31.1
Sumber : ITC (diolah), 2016 Hasil perhitungan dengan analisis RCA menunjukkan bahwa komoditi elektronika Indonesia memiliki nilai RCA lebih dari satu. Nilai RCA tertinggi
25 selama periode 2009 sampai 2013 adalah Argentina sebesar 86.2 pada tahun 2012 yang mengalami peningkatan yang signifikan dibanding dengan tahun sebelumnya. Rata-rata RCA pada sepuluh negara yang dianalasis pun memiliki nilai yang lebih dari satu. Kondisi ini mengindikasikan bahwa komoditi eleketronika Indonesia memiliki daya saing komparatif di kawasan Amerika Latin. Panama memiliki nilai rata-rata RCA tertinggi dibandingkan negara lainnya, kemudian disusul oleh Argentina, Kosta Rika, Venezuela, dan Kolombia. Tabel 8 Hasil indeks RCA komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin Negara Argentina Peru Kosta Rika Kolombia Brazil Chili Ekuador Guatemala Panama Venezuela Rata-rata
2010 2.03 2.63 0.00 2.87 0.56 2.67 0.19 0.00 0.66 0.34 1.19
2011 0.51 1.77 0.42 1.92 1.01 1.44 3.48 0.70 2.00 15.66 2.89
2012 6.00 1.03 5.53 1.19 0.26 0.84 7.69 2.56 5.64 1.84 3.26
2013 0.32 0.73 1.04 1.50 0.21 1.83 1.31 0.73 1.14 0.88 0.97
Sumber : ITC (diolah), 2016 Indeks RCA menggambarkan terjadi atau tidaknya perbaikan kinerja ekspor komoditi elektronika Indonesia ke kawasan Amerika Latin. Tabel 8 memperlihatkan rata-rata indeks RCA pada tahun 2010 lebih dari satu, maka hal ini mengindikasikan bahwa terjadi perbaikan kinerja ekspor komoditi elektronika Indonesia mengalami perbaikan. Tahun 2011 dan 2012 kondisi yang terjadi sama, bahwa ada perbaikan pada kinerja ekspor komoditi elektronika Indonesia yang meningkat dari tahun sebelumnya. Nilai indeks RCA pada tahun 2013 sebesar 0.97 kurang dari satu mengindikasikan bahwa tidak terjadi perbaikan kinerja ekspor komoditi elektronika Indonesia di kawasan Amerika latin. Analisis Dinamika Ekspor Elektronika Indonesia ke Amerika Latin Periode 2009-2013 Gambar 10 memperlihatkan scatter plot hasil analisis EPD komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin yang berada pada posisi rising star, falling star, dan retreat. Negara-negara yang berada pada posisi rising star menunjukkan bahwa negara tersebut terjadi peningkatan pangsa pasar dan permintaan ekspor elektronika Indonesia. Negara yang termasuk dalam posisi tersebut diantaranya Argentina, Peru, Kosta Rika, Ekuador, Guatemala, Panama, dan Venezuela. Kondisi falling star dialami oleh dua negara yakni Kolombia dan Chili yang menunjukkan bahwa pangsa pasar ekspor komoditi elektronika tetap meningkat, namun permintaan terhadap komoditi elektronika justru menurun. Brazil menjadi negara yang berada pada posisi retreat, hal ini terjadi karena adanya penurunan pangsa pasar ekspor elektronika Indonesia di Brazil diikuti dengan penurunan permintaan terhadap komoditi elektronika.
26
Pertumbuhan Pangsa Pasar Produk (%)
0.3 0.25 0.2 Lost Opportunity 0.15
Rising Star
0.1 0.05 0 -1
-0.05 0
Retreat
1
2
3
4
5
6
-0.1
Falling Star
-0.15 -0.2 Argentina Chili
Pertumbuhan Pangsa Pasar Ekspor (%) Peru Ekuador
Kosta Rika Guatemala
Kolombia Panama
Brazil Venezuela
Gambar 10 Hasil EPD elektronika Indonesia ke Amerika Latin Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Komoditi Elektronika Indonesia ke Amerika Latin
Penelitian ini menggunakan gravity model untuk dapat menjelaskan faktorfaktor yang memengaruhi nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke Amerika Latin. Variabel yang digunakkan dalam analisis gravity model diantaranya nilai ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin (EXt), GDP perkapita Indonesia dan negara-negara Amerika Latin (GDPCAPt,, GDPCAPjt), jarak ekonomi (JEjt), Real Effective Exchange Rate (REERjt), harga ekspor elektronika (PEXt), dan populasi di negara-negara Amerika Latin (POPjt). Tabel 10 menunjukkan hasil estimasi gravity model untuk ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin dengan persamaan : LNE
LNGDPCAPjt
t
LNGDPCAPt
LNJEjt
LN EE
jt
5
PE
t
POPjt
it
Estimasi pemilihan model terbaik dilakukan dengan uji hausman (Lampiran 4) dan uji chow (Lampiran 6) untuk memilih random effect model, fixed effect model, atau pooled least square (PLS). Tabel 9 menunjukkan hasil uji estimasi model yang akan digunakan dalam penelitian ini. Tabel 9 Hasil uji estimasi model Uji Estimasi Model Hausman Test Chow Test
Prob. 0.0016 0.0000
Kesimpulan Tolak H0 FEM Tolak H0 FEM
Tabel 9 memperlihatkan bahwa probabiltas uji hausman sebesar 0.0016 lebih kecil dari alpha 5 persen, sehinga dapat disimpulkan cukup bukti untuk menolak H0, sehingga model yang dipilih adalah fixed effect model. Hasil uji chow menunjukkan hal yang sama untuk menolak hipotesis nol, yakni probabilitias . kurang dari . 5 sehingga model yang dipakai adalah fixed effect.
27 Tabel 10 Hasil estimasi Gravity Model nilai ekspor elektronika Indonesia menggunakan Fixed Effect Model dengan pembobotan cross section (cross-section weighted) Variabel LNGDPCAPt LNGDPCAPjt LNJEjt LNPEXt LNPOPjt LNREERjt C
Koefisien -6.872614* 5.556014* -7.250877* 1.724546* 53.99647* 2.478067 -859.6907* Weighted Statistics
R-squared Prob(F-statistic) Sum squared resid Durbin-Watson stat
Prob. 0.027 0.0042 0.0299 0.0007 0.0018 0.4785 0.0016 0.90515 0.00000 16.03497 2.282579
Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid Durbin-Watson stat
0.79784 17.6742 1.939872
Keterangan : Signifikan pada taraf nyata 5% (*) Model yang digunakan dalam ekpor elektronika Indonesia adalah sebagai berikut: LNEXPit = -859.6907 - 6.872614LNGDPCAPt + 5.556014LNGDPCAPjt 7.250877LNJEjt + 1.724546LNPEXt + 53.99647LNPOPjt + 2.478067LNREERjt Tabel 10 menunjukkan bahwa variabel-variabel yang signifikan memengaruhi ekspor elektronika Indonesia adalah GDP perkapita Indonesia, GDP perkapita negara tujuan, jarak ekonomi, populasi, dan harga ekspor elektronika. Variabel REER (Real Effective Exchange Rate) tidak signifikan memengaruhi ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin. Hasil estimasi model tersebut memiliki nilai R-squared sebesar 0.90515 yang menunjukkan bahwa 90.5 persen keragaman variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabelvariabel independen pada model, sedangkan sisanya sebesar 9.4 persen dijelaskan di luar model. Model diatas perlu untuk diuji asumsi klasik agar mendapatkan model yang memenuhi BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas dan matriks korelasi antar variabel (lampiran 8). Model nilai ekspor elektronika Indonesia memiliki nilai R-squared sebesar 0.90515 dan terdapat lima variabel bebas yang siginifikan dan satu variabel yang tidak signifikan, menunjukkan bahwa model terbebas dari multikolinearitas. Uji autokorelasi menunjukkan bahwa nilai DW (durbin watson) mendekati 2 yaitu sebesar 2.282579, sehingga diasumsikan tidak terjadi pelanggaran autokorelasi. Hasil uji normalitas (Lampiran 3) menunjukkan bahwa nilai probabilitas sebesar 0.219019 lebih besar dari 0.05 dan nilai Jarque-Bera sebesar 3.037193 lebih besar dari 0.05, sehingga model nilai ekspor elektronika Indonesia telah memiliki error terms yang menyebar normal. Uji heteroskedastisitas dapat melihat pada hasil Tabel 10 bahwa nilai sum square resid pada weighted statistics
28 sebesar 16.03497 lebih kecil dari nilai sum square resid pada unweighted statistics sebesar 17.6742, namun karena estimasi model telah menggunakan pembobotan cross-section, masalah heteroskedastisitas dapat diabaikan. GDP perkapita Indonesia GDP perkapita Indonesia mempunyai hubungan negatif dan signifikan dengan nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke sepuluh negara di Amerika Latin. GDP perkapita Indonesia mempunyai nilai probabilitas sebesar 0.027 terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia. Hasil estimasi memperlihatkan bahwa ketika terjadi kenaikan GDP perkapita Indonesia sebesar 1 persen maka akan terjadi penurunan nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke sepuluh negara Amerika Latin sebesar 6.872614 persen (cateris paribus). Hasil penelitian ini didukung oleh studi Yunia (2015) yang menyatakan bahwa kenaikan GDP perkapita Indonesia pada nilai ekspor komoditi di Indonesia maka komoditi tersebut lebih banyak di konsumsi di dalam negeri dibandingkan untuk ekspor, karena terjadi peningkatan daya beli masyarakat Indonesia terhadap komoditi tersebut. GDP perkapita Negara Tujuan GDP perkapita negara tujuan mempunyai hubungan positif dan signifikan terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke sepuluh negara di Amerika Latin. GDP perkapita negara tujuan mempunyai nilai probabilitas sebesar 0.0042 terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia. Hasil estimasi menunjukkan ketika terjadi kenaikan GDP perkapita negara tujuan sebesar 1 persen maka akan terjadi peningkatan nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke sepuluh negara Amerika Latin sebesar 5.556014 persen (cateris paribus). Hasil estimasi ini didukung oleh penelitian Yuniarti (2007) dimana GDP negara importir (negara tujuan) memiliki hubungan positif dengan perdagangan bilateral. GDP negara importir digunakan sebagai ukuran kapasitas absorpsi, semakin meningkat GDP negara importir mengakibatkan kapasitas absorpsi negara tersebut meningkat, sehingga impor akan meningkat. Jarak Ekonomi Jarak ekonomi memiliki hubungan negatif dan signifikan terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke sepuluh negara di Amerika Latin. Jarak ekonomi mempunyai nilai probabilitas sebesar 0.0299 terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia. Jarak ekonomi antara negara Indonesia dengan sepuluh negara wilayah Amerika Latin menunjukkan biaya transportasi, sehingga ketika biaya transportasi mengalami peningkatan sebesar 1 persen maka nilai ekspor elektronika Indonesia akan mengalami penurunan sebesar 7.250877 persen dengan asumsi variabel lainnya cateris paribus. Hasil estimasi ini didukung oleh studi Yuniarti (2007) yang menyatakan bahwa jarak ekonomi memiliki pengaruh negatif dengan perdagangan bilateral. Cortes (2007) juga menyimpulkan bahwa jarak ekonomi berpengaruh signifikan negatif terhadap hubungan bilateral perdagangan antara Australia dengan Amerika Latin, kecuali Meksiko.
29 Harga Ekspor Harga ekspor memiliki hubungan positif dan signifikan terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke sepuluh negara di Amerika Latin. Nilai probabilitas harga ekspor terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia adalah sebesar 0.0007. Hasil estimasi menunjukkan bahwa apabila harga mengalami peningkatan sebesar 1 persen, maka nilai ekspor komoditi elektronika akan meningkat sebesar 1.724546 persen. Harga ekspor elektronika yang meningkat akan menggambarkan mutu dan kualitas terhadap komoditi tersebut. Harga yang semakin meningkat maka akan meningkatkan nilai ekspor elektronika di pasar internasional. Harga ekspor komoditi elektronika Indonesia dalam penelitian ini diperoleh dari nilai ekspor elektronika dibagi dengan volume ekspor elektronika, sehingga antara nilai ekspor dengan harga ekspor memiliki hubungan yang positif. Populasi Negara Tujuan Populasi negara tujuan mempunyai hubungan positif dan signifikan dengan nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke sepuluh negara di Amerika Latin. Populasi negara tujuan memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0018 terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia. Hasil estimasi memperlihatkan ketika terjadi peningkatan pada populasi negara tujuan sebesar 1 persen maka akan terjadi peningkatan nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke sepuluh negara Amerika Latin sebesar 53.99647 persen (cateris paribus). Hasil penelitian ini didukung oleh studi Cortes (2007) yang menyatakan bahwa populasi berpengaruh besar pada Argentina, Brazil, dan Meksiko dibandingkan negara lainnya. Selain itu, penelitian oleh Yuniarti (2007) menunjukkna bahwa populasi berpengaruh terhadap determinasi perdagangan, semakin besar populasi negara mitra dagang menunjukkan potensi pasar yang besar. REER (Real Effective Exchange Rate) REER negara tujuan mempunyai hubungan positif dan tidak berpengaruh secara signifikan dengan nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke sepuluh negara di Amerika Latin. REER memiliki nilai probabilitas sebesar 0.4785 terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia. Hasil estimasi memperlihatkan bahwa ketika terjadi peningkatan pada REER sebesar 1 persen maka akan terjadi peningkatan nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia ke sepuluh negara Amerika Latin sebesar 2.478067 persen (cateris paribus). Studi Utami (2008) menyatakan bahwa REER merupakan nilai tukar yang dipengaruhi oleh pembobotan perdagangan dengan negara-negara mitra dagang. Pembobotan ini mengakibatkan hubungan antara kedua variabel menjadi positif, karena keadaan Indonesia yang lebih banyak melakukan ekspor barang komoditas primer.
30 Analisis Daya Saing Kompetitif (Porter’s Diamond) Elektronika Indonesia ke Amerika Latin Periode 2009-2013 Kondisi Faktor Faktor produksi diantaranya adalah tenaga kerja, cost of production, modal, infrastruktur, dan teknologi. Ketersediaan input dalam jumlah sesuai dengan kebutuhan serta semakin tinggi kualitas input, semakin besar pula peluang industri dan negara dalam meningkatkan daya saing. Bahan input seperti chipset untuk produk elektronik masih dikuasai dan disupply oleh negara produsen utama. Hal ini memnbuat Indonesia harus impor untuk mendapatkan chipset tersebut, kondisi ini bisa dilihat pada Gambar 6. Alih teknologi untuk komponen ini tidak sepesat barang pendukung lain. Indonesia, seperti negara Asia Tenggara lainnya yang memiliki biaya tenaga kerja yang relatif rendah, telah menarik minat berbagai perusahaan manufaktur elektronik konsumen internasional dari Jepang, Korea, Amerika, dan sekarang Tiongkok/China. Perusahaan-perusahaan manufaktur ini mencari komponen-komponen mereka dari berbagai tempat dan perusahaan manufaktur Indonesia mampu menyediakan komponen dan modul semi rakit (sub assembly) dengan baik yang terintegrasi di Indonesia oleh perusahaan manufaktur ini atau diekspor sebagai komponen atau modul ke pasar yang sama untuk perakitan akhir. Indonesia kemudian mengekspor kabel, konektor, transformator, saklar, atau modul elektronik konsumen yang lebih besar atau PCB dalam jumlah besar (Kementrian Perdagangan 2016). Tenaga kerja di Indonesia yang relatif lebih murah dapat menekan biaya produksi sehingga dapat menetapkan harga yang bersaing di pasar internasional. Kenaikan tarif dasar listrik untuk industri elektronika dapat berakibat pada meningkatnya biaya produksi, sehingga dapat menimbulkan PHK untuk para buruh industri. Kondisi Perminataan Kondisi pasar di wilayah Amerika Latin tingkat ekspor komoditi elektronika Indonesia berfluktuasi setiap tahunnya, bahkan cenderung turun pada beberapa negara di tahun 2013. Gambar 4 menunjukkan perkembangan ekspor elektronika khusus untuk komoditi dengan kode HS 8521, pertumbuhan ekspor elektronika besar terjadi di Kolombia sebesar 9.62 persen dari tahun 2009 sampai 2013, diikuti oleh Peru sebesar 8.7 persen. Nilai ekspor elektronika Indonesia ke dunia masih mengalami peningkatan meskipun tidak begitu pesat. Permintaan elektronika yang cenderung menurun dari dalam maupun luar negeri dipengaruhi oleh kondisi perekonomian global yang masih lemah. Permintaan pada komoditi elektronika Indonesia khususnya pada komoditi dengan HS 8521 mengalami kondisi yang beragam di sepuluh negara yang dianalisis. Kondisi permintaan pasar dapat dilihat dengan menggunakan analisis EPD (Gambar 10). Hasilnya menunjukkan bahwa komoditi elektronika memiliki pangsa pasar dan permintaan yang meningkat di tujuh negara Amerika Latin yang dianalisis dalam penelitian ini. Chili, Brazil, dan Kolombia permintaan terhadap komoditi elektronika justru menurun.
31 Tabel 10 Posisi Indonesia dalam ekspor elektronika (HS 8521) ke Amerika Latin Negara
Pemasok
Argentina
China Malaysia USA Indonesia Hong Kong China Hong Kong USA EU Indonesia China USA Indonesia Hong Kong EU China Indonesia USA Malaysia Korea, Rep. China USA Indonesia Malaysia Colombia
Brazil
Chili
Kolombia
Kosta Rika
Rank
Nilai (US$ Ribu)
1 2 3 4 5 1 2 3 4 10 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
27119.815 1478.403 1399.1 1084.969 618.954 228233.122 25609.671 19155.664 6575.961 508.639 46371.834 4789.696 4110.654 2831.246 1489.436 30152.069 10127.376 7461.064 4784.896 1064.899 1839.436 793.528 654.677 170.559 53.897
Negara
Pemasok
Ekuador
China Indonesia USA Hong Kong Israel China USA Indonesia Malaysia EU China Indonesia Malaysia USA Hong Kong China USA Korea, Rep. Indonesia Canada China Indonesia USA Malaysia Chile
Guatemala
Panama
Venezuela
Peru
Rank 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
Nilai (US$ Ribu) 5106.473 4714.912 2205.578 834.17 322 2791.736 877.178 704.257 166.905 157.06 29523.6 9295.717 3088.698 2391.354 1418.963 7910.441 6262.642 2213.743 2166.906 1247.782 28378.3 5781.727 3340.629 2516.679 2329.957
Sumber : WITS, 2016 Tabel 10 menunjukkan posisi Indonesia dalam ekspor elektronika (HS 8521) pada tahun 2013 ke negara-negara Amerika Latin. Indonesia menempati lima besar penyumbang ekspor elektronika (HS 8521) ke Amerika Latin, kecuali Brazil yang menempati posisi ke-10. Negara pesaing utama Indonesia di kawasan Amerika Latin untuk komoditi HS 8521 diantaranya adalah China, Hongkong, Amerika Serikat, Malaysia, Korea Selatan, dan Eropa. China menjadi pesaing berat bagi Indonesia dikarenakan China menempati posisi pertama dalam ekspor elektronikanya ke wilayah Amerika Latin untuk semua negara analisis. Hongkong dan Amerika Serikat menjadi pesaing kuat berikutnya bagi Indonesia disusul oleh Malaysia dan Eropa. Hasil analisis gravity model yang menunjukkan bahwa GDP dan populasi negara-negara Amerika Latin berhubungan positif dengan nilai ekspor elektronika Indonesia. GDP dan populasi negara- negara Amerika Latin pun meningkat setiap tahunnya. Hal ini dapat dijadikan kesempatan Indonesia untuk terus meningkatkan pangsa pasar ekspor elektronika ke wilayah Amerika Latin. Jarak ekonomi yang berpengaruh negatif ke wilayah Amerika Latin perlu diperhatikan untuk negaranegara yang memiliki nilai jarak ekonomi yang besar. Hal ini dapat berpengaruh pada penurunan nilai ekspor elektronika Indonesia.
32 Industri Terkait Penunjang Industri hulu elektronika belum berkembang dengan baik dibandingkan dengan industri kimia dasar dan besi baja. Gambar 11 menunjukkan pohon industri elektronika khusus untuk komoditi video/disc player. Gambar tersebut menunjukkan ada beberapa sektor penunjang di hulu yang masih belum ada industri yang memproduksinya dan ada pula industri yang sudah ada namun masih belum kuat. Industri hulu yang belum ada adalah Chip/IC .
Sumber: Kementrian Perindustrian, 2016 Gambar 11 Pohon industri Video / Disc Player Strategi, Struktur, dan Persaingan Elektronika Kondisi perkonomian maupun politik dalam negari akan memenaguhi keputusan investor untuk melakuan investasi. Ketidakstabilan kondisi politik di Indonesia dapat menyebabkan terhambatnya aliran investasi bagi sektor industri elektronika di Indonesia. Namun, pasar Indonesia tetap menjadi sasaran para investor untuk mengembangkan industrinya, salah satu alasan adalah upah tenaga kerja yang relatif murah. Industri elektronika umumnya terkonsentrasi di Pulau Jawa, Sumatera Utara dan Batam. Khusus untuk produksi elektronika konsumsi terfokus di DKI Jakarta dan Jawa Barat. Industri komponen elektronika lebih banyak tumbuh di Batam dan umumnya berorientasi pasar ekspor. Saat ini terdapat 108 direktori eksportir elektronika yang ada di Indonesia (Indonesia Eximbank dalam Kementrian Perindustrian 2016). Negara-negara pesaing komoditi elektronika Indonesia di wilayah Amerika Latin semakin banyak. Hal ini mengakibatkan Brazil mengalami
33 penurunan permintaan dan pangsa pasar ekspor elektronika Indonesia, sehingga pada analisis EPD berada pada posisi retreat. Peranan Pemerintah Peran dari pemerintah sangat dibutuhkan dalam peningkatan ekspor elektronika ke wilayah Amerika Latin. Peranan pemerintah salah satunya adalah Badan Standardisasi Nasional (BSN) akan meningkatkan bahan baku produk elektronik dari dalam negeri, dengan penggunaan bahan baku dari dalam negeri juga akan meningkatkan daya saing produk nasional. Produksi yang memiliki daya saing harus memiliki desain yang menarik dan memiliki harga yang bersaing. Badan Standardisasi Nasional (BSN) akan menerbitkan 325 SNI baru untuk ke depannya dengan total anggaran Rp 4.8 miliar. Kepala BSN, Bambang Setiadi menyatakan hal itu termasuk ke dalam salah satu program prioritas badan tersebut pada tahun 2013. Pihaknya akan fokus pada kegiatan perumusan standar untuk merealisiasikan rencana tersebut (Harian Ekonomi Neraca dalam Kementrian Perindustrian 2016). Peraturan Menteri Keuangan RI No.132/PMK.010/2015 tentang perubahan ketiga atas Peraturan Menteri Keuangan RI No.213/PMK.011/2011 tentang penetapan sistem klasifikasi barang dan pembebasan tarif bea masuk atas barang impor, menetapkan bahwa tarif bea masuk untuk komoditi elektronika HS 8521 adalah sebesar 15 persen yang bertujuan untuk membatasi impor. Tarif untuk komoditi elektronika masih cenderung kecil dibandingakan dengan komoditi daging (HS 1602) yang mencapai 30 persen. Pemerintah berusaha untuk memberikan kompensasi terhadap kenaikan tarif dasar listrik untuk kawasan industri. Hal ini dilakukan agar tidak terjadi PHK besar-besaran di industri-industri yang ada. Keadaan ini dihadapi oleh Menteri Perindustrian MS Hidayat pada tahun 2014, kemudian pihaknya melakukan kajian untuk menentukan kompensasi yang tepat diberikan kepada para pelanggan golongan I-3 dengan daya di atas 200 kilovolt (kVA) yang sudah Go Public dan pelanggan industri besar I-4 daya 30.000 kVA ke atas yang akan mengalami pencabutan subsidi secara bertahap tahun 2014 lalu. Maret 2016, PT. PLN (Persero) kembali merunkan tarif dasar listrik untuk industri kategori I-3 (tegangan menengah) dari Rp. 1071/kWh menjadi Rp. 1042/kWh. Industri besar dengan kategori I-4 turun sebesar Rp. 37/kWh-nya.
Kesempatan Kondisi perekonomian dunia yang masih lemah akhir-akhir ini berdampak besar pada negara ekonomi kecil seperti Indonesia. Imbasnya terjadi ketidakstabilan kondisi ekonomi di Indonesia ditambah lagi dengan kondisi politik yang baru setahun lalu berganti kepemimpinan baru. Hal ini terlihat dampaknya pada ketidakstabilan nilai tukar yang mengalami depresiasi akhir tahun 2015. Nilai tukar yang berfluktuasi berpengaruh pada nilai ekspor maupun biaya produksi di dalam industri elektronika. Komoditi elektronika memiliki pangsa pasar dan permintaan yang meningkat di tujuh negara Amerika Latin yang dianalisis dalam penelitian ini. Chili, Brazil, dan Kolombia mengalami permintaan yang menurun terhadap komoditi elektronika. Permintaan ekspor elektronika Indonesia yang tinggi ini perlu terus dimanfaatkan Indonesia untuk meningkatkan kualitas ekspor dan daya
34 saing kompetitifnya di negara-negara Amerika Latin, terutama negara-negara yang berada pada posisi falling star maupun retreat (pada penelitian ini). Industri hulu elektronika yang masih belum bisa berkembang dengan pesat dan masih banyak komponen yang bahan bakunya masih mengandalkan impor dari negara pembuatnya. Intervensi pemerintah pada pengembangan ekspor maupun industri elekronika masih kurang, hal ini dikarenakan nilai ekspor yang turun pada tahun 2013 di wilayah Amerika Latin. Pesaing yang semakin banyak dan produknya lebih banyak diminati di pasar Amerika Latin seperti China, Hongkong, dan Amerika Serikat perlu menjadi pemicu berkembangnya industri elektronika Indoenesia yang lebih baik lagi. Peranan Pemerintah 1. BSN (Badan Standarisasi Nasional)akan meningkatkan bahan baku produk elektronik dari dalam negeri yang akan meningkatkan daya saing produk nasional (+) 2. Peraturan Menteri Keuangan RI No.132/PMK.010/2015 menetapkan tarif bea masuk untuk komoditi elektronika HS 8521 adalah sebesar 15% (+) 3. Pemerintah memberikan kompensasi terhadap kenaikan tarif dasar listrik dan menurunkannya pada Maret 2016 ini untuk kawasan industri (+)
1.
2.
3.
4.
Strategi, Struktur, dan Persaingan Perusahaan Ketidakstabilan kondisi politik dan ekonomi di Indonesia dapat menyebabkan terhambatnya aliran investasi bagi sektor industri elektronika di Indonesia(-) Pasar Indonesia tetap menjadi sasaran para investor untuk mengembangkan industrinya (+) Saat ini terdapat 108 direktori eksportir elektronika yang ada di Indonesia (+) Brazil di posisi Retreat, karena adanya pesaing baru Indonesia di pasar Amerika Latin(-) Kondisi Permintaan
Kodisi Faktor 1.
2. 3.
1. Nilai ekspor elektronika Indonesia ke Amerika Latin masih mengalami peningkatan (+) 2. Permintaan ekspor elektronika ke Amerika Latin yang meningkat pesat pada tahun 2013 untuk 7 negara hasil analisis (+) 3. Indonesia berada pada 5 besar negara eksportir uatama ke Amerika Latin (+) 4. GDP Amerika latin yang meningkat tiap tahun (+) 5. Populasi yang terus meningkat (+) 6. Jarak ekonomi (-)
Teknologi untuk membuat Chipset di dalam negeri belum ada (-) Tenaga kerja yang relatif murah (+) Kenaikan TDL dapat meningkatkan biaya produksi (-)
Industri Penunjang 1. Industri
hulu elektronika belum berkembang dengan baik (-)
2. Belum yang
1.
ada Industri memproduksi
2.
Chip/IC dengan bahan baku wafer, alumina, dll.(-)
3. 4.
Kesempatan Kondisi perekonomian yang lemah berakibat pada nilai ekspor elektronik Indoensia dan biaya produksi industri (-) Pangsa pasar dan permintaan yang meningkat di Amerika Latin(+) Industri hulu yang belum berkembang(-) Pesaing yang semakin banyak dari negara lain (-)
Gambar 12 Diagram analisis Porter’s Diamond komoditi elektronika Indonesia
35
SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Simpulan yang dapat diambil penelitian ini adalah: 1. Elektronika Indonesia memiliki posisi daya saing komparatif yang kuat dilihat dari nilai RCA yang lebih dari satu. Analisis Porter’s Diamond menunjukkan daya saing kompetitif yang masih lemah. Komponen yang menjadi keungulan ekspor elektronika Indonesia adalah kondisi permintaan dan peranan pemerintah, sedangkan kondisi faktor, stategi, struktur dan persaingan, dan kesempatan menjadi kelemahan di industri elektronika. 2. Hasil etsimasi menggunakan Gravity Model yaitu GDP perkapita Indonesia, dan jarak ekonomi memiliki hubungan negatif dan signifikan; harga ekspor, GDP perkapita negara tujuan, dan populasi memiliki hubungan positif dan signifikan terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia. Variabel REER (Real Effective Exchange Rate) memiliki hubungan positif dan tidak signifikan terhadap nilai ekspor komoditi elektronika Indonesia. 3. Hasil estimasi untuk analsis EPD komoditi elektronika Indonesia menempati posisi rising star pada tujuh Argentina, Peru, Kosta Rika, Ekuador, Guatemala, Panama, dan Venezuela. Kondisi falling star dialami oleh dua negara yakni Kolombia dan Chili. Brazil menjadi negara yang berada pada posisi retreat.
Saran 1. Pemerintah perlu memberikan perhatian yang lebih baik lagi untuk komoditi elektronika Indonesia yang mengalami penurunan pangsa pasar dan permintaan ekspornya terutama ke Brazil. Negara-negara yang memiliki pangsa pasar yang tumbuh dengan cepat perlu dijadikan acuan untuk peningkatan ekspor di tahun berikutnya dan dapat menjadi strategi acuan bagi negara lain. 2. Pemerintah perlu fokus untuk peningkatan permintaan dan pangsa pasar ekspor pada negara-negara yang memiliki GDP dan populasi yang tinggi, seperti Brazil, Kolombia, Kosta Rika, Argantina, dan Peru sehingga dapat bersaing di pasar Amerika Latin.
DAFTAR PUSTAKA Achdiat Atmawinata, et al. 2007. Pendalaman Struktur Industri yang Mempunyai Daya Saing di Pasar Global. Telaah Penguatan Struktur Industri, Kementrian Perindustrian. [IDN] Agarwal, M. 2013. South-South Economic Cooperation: Emerging Trends and Future Challenges. Bacground Research Paper. [IND]
36 [BPS] Badan Pusat Statistik [Internet]. [diunduh pada 2016 Februari]. Tersedia pada: http://bps.go.id [CEPII] Centre d’Etudes Prospectives et d’Informations Internationales. Geodesic Distances [Internet]. [diunduh 2016 Februari]. Tersedia pada: http://www.cepii.fr/distance/dist_cepii.zip Cortes, M. 2007. Composition of Trade between Australia and Latin America: Gravity Model. Eonomic Working Paper University of Wollongong. [COL] Evasari, UT. 2014. Dampak Fasilitasi Perdagangan Terhadap Ekspor Elektronika Indonesia ke Negara-Negara Anggota APEC[Skripsi]. Bogor(ID): Institut Pertanian Bogor. Firdaus M. 2011. Aplikasi Ekonometrika Untuk Data Panel dan Time Series. Bogor (ID): IPB Pr. Gujarati, DN. 2007. Dasar-Dasar Ekonometrika Jilid 2, Edisi 3. Julius AM, Yelvi A, penerjemah. Jakarta(ID): Penerbit Erlanga. Terjemahan dari : Essentials of Econometrics. Gujarati DN, Porter DC. 2010. Dasar-dasar Ekonometrika Buku 1, Edisi 5. Euginia M, Sita W, Carlos M, penerjemah. Jakarta(ID): Penerbit Salemba Empat. Terjemahan dari: Basic Econometrics, 5thed. Gujarati DN, Porter DC. 2009. Basic Econometrics, 5th edition. New York(US): McGraw-Hill. [ITC] International Trade Center. Existing and potential trade between Indonesia and Argentina[Internet]. [diunduh 2016 Januari 28]. Tersedia pada: http://www.trademap.org/Bilateral_TS.aspx. [ITC] International Trade Center. Existing and potential trade between Indonesia and Brazil[Internet]. [diunduh 2016 Januari 28]. Tersedia pada: http://www.trademap.org/Bilateral_TS.aspx. [ITC] International Trade Center. Existing and potential trade between Indonesia and Chili[Internet]. [diunduh 2016 Januari 28]. Tersedia pada: http://www.trademap.org/Bilateral_TS.aspx. [ITC] International Trade Center. Existing and potential trade between Indonesia and Colombia[Internet]. [diunduh 2016 Januari 28]. Tersedia pada: http://www.trademap.org/Bilateral_TS.aspx. [ITC] International Trade Center. Existing and potential trade between Indonesia and Costa Rica[Internet]. [diunduh 2016 Januari 28]. Tersedia pada: http://www.trademap.org/Bilateral_TS.aspx. [ITC] International Trade Center. Existing and potential trade between Indonesia and Argentina[Internet]. [diunduh 2016 Januari 28]. Tersedia pada: http://www.trademap.org/Bilateral_TS.aspx. [ITC] International Trade Center. Existing and potential trade between Indonesia and Ecuador[Internet]. [diunduh 2016 Januari 28]. Tersedia pada: http://www.trademap.org/Bilateral_TS.aspx. [ITC] International Trade Center. Existing and potential trade between Indonesia and Guatemala[Internet]. [diunduh 2016 Januari 28]. Tersedia pada: http://www.trademap.org/Bilateral_TS.aspx. [ITC] International Trade Center. Existing and potential trade between Indonesia and Panama[Internet]. [diunduh 2016 Januari 28]. Tersedia pada: http://www.trademap.org/Bilateral_TS.aspx.
37 [ITC] International Trade Center. Existing and potential trade between Indonesia and Peru[Internet]. [diunduh 2016 Januari 28]. Tersedia pada: http://www.trademap.org/Bilateral_TS.aspx. [ITC] International Trade Center. Existing and potential trade between Indonesia and Venezuela[Internet]. [diunduh 2016 Januari 28]. Tersedia pada: http://www.trademap.org/Bilateral_TS.aspx. [Kemendag] Kementrian Perdagangan Republik Indonesia. [diunduh 2016 Januari – 2016 Februari]. Tersedia pada: http://www.kemendag.go.id/ [Kemenperin] Kementrian Perindustrian Republik Indonesia. [diunduh 2016 Januari – 2016 Februari]. Tersedia pada: http://www.kemenperin.go.id/ Li K, ong L, Zhao . 8. Component rade and China’s Global Economic Integration.UNU-WIDER Reasearch Paper. Lipsey, G.R. D.D. Purvis, dan O.P. Stainer. 1995. Teori Makroekonomi. A. J.Wasana, Kirbrandoko, Budia, penerjemah. Jakarta(ID): Penerbit Erlangga. Terjemahan dari: Macroeconomic. Mankiw, NG. 2007. Makroekonomi, Edisi 6. Fitria L, Imam N, penerjemah. Jakarta(ID): Penerbit Erlangga. Terjemahan dari: Macroeconomics 6thEdition. Porter, M. 1990. The Competitive Advantage of Nation. Harvard Business Review. [USA] Rioriki, V. 2015. Kepentingan Indonesia dalam Forum For East Asia–Latin America Cooperation (FEALAC). Jurnal Hubungan Internasional. 3(2): 221-232. [IDN] Salvatore, D. 1997. Ekonomi Internasional. Haris M, penerjemah. Jakarta(ID): Penerbit Erlangga. Terjemahan dari: International Economic. Shepherd B. 2013. The Gravity Model of International Trade: A User Guide. United Nations . [UNCTADSTAT] United Nations Conference On Trade and Development. [diunduh 2016 Januari – 2016 Februari]. Tersedia pada: http:// www.uncomtrade.org. [UNOSSC] United Nation Of South-South Cooperation. [diunduh 2016 Januari]. Tersedia pada: http://unossc.org Utami, LC. 2008. Variabel-Variabel Determinan Ekspor ASEAN: Studi Kasus Indonesia, Thailand, Singapura, Filipina Tahun 1990-2006[Skripsi]. Depok (ID): Universitas Indonesia. Yunia, SN. 2015. Analisis Daya Saing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Alas Kaki Indonesia ke Amerika Latin[Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Yuniarti D. 2007. Analisis Determinan Perdagangan Bilateral Indonesia Pendekatan Gravity Model. Jurnal Ekonomi Pembangunan. 12(2). [IDN] [WITS] World Integrated Trade Solution. [diunduh Februari 2016]. Tersedia pada: http://wits.worldbank.org. World Bank. [diunduh 2016 Januari – 2016 Februari]. Tersedia pada: http://www.worldbank.org
38 Lampiran 1 Hasil olahan RCA Negara Argentina Argentina Argentina Argentina Argentina Peru Peru Peru Peru Peru Kosta Rika Kosta Rika Kosta Rika Kosta Rika Kosta Rika Kolombia Kolombia Kolombia Kolombia Kolombia Brazil Brazil Brazil Brazil Brazil Chili Chili Chili Chili Chili Ekuador Ekuador Ekuador Ekuador Ekuador Guatemala Guatemala Guatemala Guatemala Guatemala Panama Panama Panama Panama Panama Venezuela Venezuela Venezuela Venezuela Venezuela
Tahun 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013
Xij
Xit
Wj
1993000 5728000 1188000 4121000 1085000 592000 3425000 9223000 8709000 5782000 0 222000 127000 519000 655000 953000 3869000 6695000 9222000 10127000 26420000 21868000 16609000 3091000 509000 1550000 4871000 5117000 3067000 4111000 514000 167000 732000 5340000 4715000 0 507000 328000 941000 704000 3011000 4293000 9502000 13267000 9296000 251000 96000 4159000 4154000 2167000
159090000 281123000 354470000 312539000 335214000 51172000 94180000 161983000 159888000 178451000 16330000 15573000 23939000 16061000 22839000 84566000 118470000 139493000 170657000 132043000 888403000 1528241000 1734908000 1486191000 1514413000 166698000 192652000 213967000 175347000 170767000 37625000 67702000 90138000 80896000 81427000 16144000 22830000 21602000 28110000 35865000 70820000 103304000 143184000 154076000 151668000 38291000 64637000 127090000 96001000 61914000
34929000 40990000 17356000 10485000 8568000 36612000 60292000 67181000 70119000 58638000 4271000 7147000 8337000 9233000 7788000 63693000 79670000 82121000 82220000 79721000 163363000 199762000 165538000 137603000 113631000 99061000 139518000 115586000 107519000 80050000 21717000 28118000 31386000 34400000 24741000 11574000 11749000 13688000 12064000 10044000 51829000 92244000 96160000 12806000 8286000 41484000 22814000 48357000 42140000 29325000
Wt 38786162000 56792359000 74319325000 68507490000 73655454000 21813514000 30030471000 37747092000 42274274000 43357295000 11550461000 13920244000 18263805000 18355993000 18124469000 32897671000 40682508000 54674822000 58087854000 59381197000 1.27647E+11 1.80459E+11 2.26243E+11 2.23149E+11 2.39621E+11 42805465000 59206939000 74693536000 80066781000 79172798000 15089885000 20590848000 24286061000 25196517000 27064499000 11521363000 13830314000 16610814000 16978686000 17503978000 13876550000 16737103000 21801598000 12623395000 13024021000 38676637000 32342887000 48725657000 59073186000 44951787000
RCA 13.91089 28.2305 14.35123 86.15253 27.82486 6.892734 18.11358 31.99188 32.83922 23.95754 0 27.76539 11.62195 64.24359 66.74267 5.820638 16.67644 31.95445 38.17762 57.12703 23.23704 12.92654 13.08414 3.372808 0.708763 4.017888 10.72969 15.4542 13.02515 23.80993 9.492327 1.806362 6.283828 48.34998 63.34262 0 26.14166 18.42599 47.11308 34.20833 11.38318 7.540253 15.04577 84.87903 96.33904 6.111462 2.105559 32.97432 60.65779 53.65114
Indeks RCA 2.03 0.51 6.00 0.32 2.63 1.77 1.03 0.73 0.00 0.42 5.53 1.04 2.87 1.92 1.19 1.50 0.56 1.01 0.26 0.21 2.67 1.44 0.84 1.83 0.19 3.48 7.69 1.31 0.00 0.70 2.56 0.73 0.66 2.00 5.64 1.14 0.34 15.66 1.84 0.88
Ratarata
34.09
22.76
34.07
29.95
10.67
13.41
25.86
25.18
43.04
31.10
39 Lampiran 2 Hasil olahan EPD Negara Argentina Argentina Argentina Argentina Argentina Peru Peru Peru Peru Peru Kosta Rika Kosta Rika Kosta Rika Kosta Rika Kosta Rika Kolombia Kolombia Kolombia Kolombia Kolombia Brazil Brazil Brazil Brazil Brazil Chili Chili Chili Chili Chili Ekuador Ekuador Ekuador Ekuador Ekuador Guatemala Guatemala Guatemala Guatemala Guatemala Panama Panama Panama Panama Panama Venezuela Venezuela Venezuela Venezuela Venezuela
Tahun 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013
Sumbu X
Sumbu Y
1.449085485 -0.510174142 4.74205543 -0.677807
0.206814155 -0.03645665 -0.043492381 -0.002412324
2.513198044 1.416711781 -0.09529533 -0.206098977
0.336871867 0.368325423 -0.118639113 0.08822098
0 -0.509583891 2.690035997 0.496204081
-0.208704731 0.171626827 -0.33245591 0.440181056
2.245657711 0.678774793 0.375787291 0.132557934
0.132843805 -0.123878442 0.151525973 -0.2431189
-0.323111595 -0.083463862 -0.776114833 -0.80058866
0.216789715 -0.094503647 -0.131481809 -0.051056857
1.231304787 0.268008879 -0.355655127 0.800352645
-0.164455195 -0.119634805 -0.23549172 -0.015123026
-0.809702944 2.478720174 6.694351158 0.310085766
0.318671704 0.128817076 -0.134960974 -0.062908701
0 -0.444701128 2.255100844 -0.101397422
0.178057754 -0.212176057 0.273074216 0.23759147
-0.198903498 1.123233756 9.484281189 0.082908978
0.209379024 0.064067832 0.858457611 -0.045908451
-0.304532724 19.43900616 0.146152459 -0.250366598
1.018619219 0.305122474 -0.376937395 -0.152467152
Pangsa Ekspor Elektronika
Pangsa Pasar Produk Elektronika
EPD
1.25
0.03
Rising Star
0.91
0.17
Rising Star
0.67
0.02
Rising Star
0.86
-0.02
Falling Star
-0.50
-0.02
Retreat
0.49
-0.13
Falling Star
2.17
0.06
Rising Star
0.43
0.12
Rising Star
2.62
0.27
Rising Star
4.76
0.20
Rising Star
40 Lampiran 3 Uji normalitas
10
Series: Standardized Residuals Sample 2009 2013 Observations 43
8
6
Mean
-1.42e-15
Median
-0.001093
Maximum
1.021743
Minimum
-1.127938
Std. Dev.
4
Skewness
0.617888 -0.239940
Kurtosis
1.789672
Jarque-Bera
3.037193
Probability
0.219019
2
0 -1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
Lampiran 4 Uji hausman Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Cross-section random
Chi-Sq. Statistic
Chi-Sq. d.f.
Prob.
21.401927
6
0.0016
Lampiran 5 Hasil estimasi Pooled Least Square Dependent Variable: LNEXP Method: Panel Least Squares Date: 02/04/16 Time: 13:32 Sample: 2009 2013 Periods included: 5 Cross-sections included: 10 Total panel (unbalanced) observations: 43 Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LNGDPCAPI LNGDPCAPJ LNJE LNPEX LNPOP LNREER C
2.242863 0.553831 0.716405 1.533033 -0.192228 -1.822496 -6.036110
2.242467 1.940064 2.069253 0.683994 1.944639 1.336159 28.37785
1.000177 0.285470 0.346214 2.241295 -0.098850 -1.363981 -0.212705
0.3239 0.7769 0.7312 0.0313 0.9218 0.1810 0.8328
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.412123 0.314144 1.194851 51.39610 -64.84914 4.206220 0.002635
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat
14.61972 1.442771 3.341821 3.628528 3.447549 0.806325
41 Lampiran 6 Hasil estimasi Fixed Effect Model Dependent Variable: LNEXP Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 02/04/16 Time: 13:15 Sample: 2009 2013 Periods included: 5 Cross-sections included: 10 Total panel (unbalanced) observations: 43 Linear estimation after one-step weighting matrix Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LNGDPCAPI LNGDPCAPJ LNJE LNPEX LNPOP LNREER C
-6.872614 5.556014 -7.250877 1.724546 53.99647 2.478067 -859.6907
2.937531 1.778091 3.162872 0.451419 15.54928 3.448202 244.9999
-2.339589 3.124707 -2.292497 3.820279 3.472602 0.718655 -3.508942
0.0270 0.0042 0.0299 0.0007 0.0018 0.4785 0.0016
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)
0.905150 0.852456 0.770641 17.17738 0.000000
Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
18.99704 8.712572 16.03497 2.282579
Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid
0.797840 17.67420
Mean dependent var Durbin-Watson stat
14.61972 1.939872
Lampiran 7 Uji chow Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Cross-section F
Statistic
d.f.
Prob.
13.160627
(9,27)
0.0000
42 Lampiran 8 Korelasi antar variabel dependen dan variabel independen LNEXP LNEXP 1.000000 LNGDPCAPI 0.219326 LNGDPCAPJ 0.393848 LNJE 0.362292 LNPEX 0.214136 LNPOP 0.316656 LNREER -0.163216
LNGDPCAPI LNGDPCAPJ 0.219326 1.000000 0.183422 -0.129416 0.102246 -0.099949 0.082542
0.393848 0.183422 1.000000 0.482615 -0.206146 0.183938 0.077646
LNJE
LNPEX
LNPOP
LNREER
0.362292 -0.129416 0.482615 1.000000 -0.194940 0.933087 0.290056
0.214136 0.102246 -0.206146 -0.194940 1.000000 -0.143754 -0.054417
0.316656 -0.099949 0.183938 0.933087 -0.143754 1.000000 0.188264
-0.163216 0.082542 0.077646 0.290056 -0.054417 0.188264 1.000000
Lampiran 9 Data variabel dependen dan independen analisis gravity model Negara Argentina
Peru
Kosta Rika
Kolombia
Brazil
Chili
Ekuador
Guatemala
Tahun 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013
LNEXP 14.50515 15.56088 13.98778 15.23161 13.89709 13.29126 15.04661 16.03721 15.97987 15.57026 NA 12.31043 11.75194 13.15966 13.39239 13.76737 15.16851 15.71687 16.0371 16.13072 17.08963 16.90053 16.62546 14.94401 13.1402 14.25377 15.39881 15.44808 14.93621 15.22918 13.14998 12.02575 13.50354 15.49074 15.36626 NA 13.13627 12.70077 13.7547 13.46453
LNPOP 17.52416 17.5345 17.54495 17.55544 17.56592 17.18286 17.19561 17.20867 17.22199 17.23538 15.31698 15.3296 15.34167 15.35327 15.36444 17.63138 17.64237 17.65295 17.66312 17.67292 19.0972 19.10687 19.11641 19.12576 19.1349 16.63867 16.64961 16.6605 16.67132 16.68204 16.50277 16.5192 16.53531 16.55114 16.5667 16.48399 16.50555 16.52684 16.54785 16.56858
LNJE 7.563038 7.522686 7.591169 7.673989 7.723965 6.57779 6.53696 6.570292 6.695028 6.771919 5.210555 5.181722 5.19037 5.2922 5.420572 7.336868 7.301657 7.338557 7.443794 7.503602 9.038427 9.077924 9.103685 9.013398 9.050102 6.793456 6.788471 6.812562 6.878342 6.956393 5.984038 5.850481 5.862378 5.968699 6.082874 5.414609 5.265641 5.288912 5.350909 5.455271
LNGDPCAPj 9.1589668 9.3507641 9.5303 9.6030002 9.6152853 8.3346507 8.5226204 8.645538 8.7521861 8.7857359 8.7909211 8.9879458 9.1027502 9.1836813 9.2540344 8.5561183 8.7493688 8.8962776 8.9794746 8.9910288 9.0608919 9.3326207 9.4908159 9.4014566 9.3837653 9.2300538 9.4519734 9.5837011 9.6288159 9.6605853 8.3527755 8.4410132 8.5550428 8.6386112 8.6976555 7.8973284 7.9639161 8.0814141 8.1125017 8.1542915
LNGDPCAPi 7.80992924 8.0640492 8.21696015 8.23196065 8.210702 7.80992924 8.0640492 8.21696015 8.23196065 8.210702 7.80992924 8.0640492 8.21696015 8.23196065 8.210702 7.80992924 8.0640492 8.21696015 8.23196065 8.210702 7.80992924 8.0640492 8.21696015 8.23196065 8.210702 7.80992924 8.0640492 8.21696015 8.23196065 8.210702 7.80992924 8.0640492 8.21696015 8.23196065 8.210702 7.80992924 8.0640492 8.21696015 8.23196065 8.210702
LNPEX 3.097587 3.206384 3.091042 2.890129 2.523427 3.675456 3.326672 3.612003 3.595649 3.374238 NA 3.004782 3.052428 3.160861 3.540196 2.748741 3.210895 2.903754 3.054001 3.016384 2.928406 3.042923 3.026858 2.674958 3.288009 2.440735 3.139196 3.262209 3.024509 2.679515 3.246491 2.920769 3.161793 2.827239 2.933051 NA 3.050457 3.228064 2.857959 2.94586
LNREER 4.473123 4.446845 4.410103 4.42195 4.328303 4.656845 4.691851 4.685109 4.759192 4.754052 4.702138 4.821004 4.855906 4.893317 4.926897 4.695988 4.813427 4.857266 4.887477 4.852959 4.819294 4.955723 5.01075 4.907264 4.859858 4.61056 4.672505 4.688357 4.716795 4.718058 4.636065 4.634824 4.634059 4.661604 4.673408 4.688007 4.708086 4.758761 4.774625 4.796341
43 Panama
Venezuela
2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013
14.91778 15.2725 16.06701 16.40079 16.04509 12.43321 11.4721 15.24079 15.23958 14.58885
15.0851 15.10212 15.11896 15.1356 15.15201 17.16747 17.18266 17.19744 17.21184 17.22587
5.041726 4.914508 4.94205 5.085803 5.243396 7.64923 7.587564 7.250046 7.442545 7.455023
8.8116399 8.9075874 9.0372682 9.1578466 9.2581396 9.0288818 9.1589123 9.2338456 9.2211577 8.8935328
7.80992924 8.0640492 8.21696015 8.23196065 8.210702 7.80992924 8.0640492 8.21696015 8.23196065 8.210702
3.385055 3.258796 3.345127 3.111219 2.963553 2.752864 2.484907 3.377203 3.269232 3.710807
4.657395 4.66437 4.663592 4.715106 4.730602 5.470524 5.516569 5.220421 5.397971 5.395841
44
RIWAYAT HIDUP Penulis memiliki nama lengkap Fathya Nirmala Hanoum, lahir di Jakarta, 23 Maret 1995. Penulis merupakan anak pertama dari tiga bersaudara, dari pasangan Yuspinaldi dan Elly Badriah. Latar belakang pendidikan penulis dimulai tahun 1999 di TK As-Salamah Jakarta Selatan, dilanjutkan tahun 2000 di SDN Ibu Dewi 2 Cianjur, tahun 2006 masuk SMP Negeri 2 Cianjur, dan lulus pada tahun 2012 dari SMA Negeri 1 Cianjur. Penulis diterima di IPB melalui jalur SNMPTN Undangan tahun 2012 di Depertemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Penulis mendapatkan Beasiswa Bidik Misi sejak semester pertama di IPB. Selama di IPB, penulis tergabung dalam himpunan mahasiswa Ilmu Ekonomi, yaitu HIPOTESA sebagai anggota dalam divisi LABLE (Life Academic by Learning and Education) periode 2013 sampai 2014 dan menjadi kepala divisi LABLE (Life Academic by Learning and Education) periode 2014 sampai 2015. Selain itu penulis pernah menjabat sebagai bendahara umum HIMAT (Himpunan Mahasiswa Tjiandjoer) IPB 2014. Penulis juga aktif dalam berbagai kepanitiaan setingkat Departemen, Fakultas, dan IPB. Penulis juga merupakan Asisten Ekonomi Umum TPB. Prestasi akademik yang pernah diraih penulis adalah Juara I Economic Championship Hipotesa tahun 2014 dan Juara II Economic Championship tahun 2015. Selain itu, penulis juga cukup aktif dalam mengikuti berbagai pertandingan olahraga intra kampus. Beberapa prestasi yang diraih oleh penulis antara lain adalah Juara II volley putri dalam acara Sportakuler FEM IPB tahun 2014, Juara III basket putri IE CUP 2015 dan Juara I volley putri IE CUP 2015.
