ANALISIS POTENSI EKSPOR PRODUK MAKANAN DAN MINUMAN OLAHAN INDONESIA DI PASAR NON-TRADISIONAL ASIA OLEH MARIA ULFAH H

ANALISIS POTENSI EKSPOR PRODUK MAKANAN DAN MINUMAN OLAHAN INDONESIA DI PASAR NON-TRADISIONAL ASIA

OLEH MARIA ULFAH H14080065

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012

RINGKASAN

MARIA ULFAH. Analisis Potensi Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pasar Non-Tradisional Asia (dibimbing oleh SRI MULATSIH). Pasar non-tradisional Asia merupakan pasar potensial yang bisa dijadikan tujuan ekspor untuk meningkatkan ekspor Indonesia. Produk makanan dan minuman olahan merupakan salah satu produk dari industri makanan dan minuman yang memiliki kontribusi cukup besar terhadap ekspor non migas Indonesia. Agar produk makanan dan minuman olahan Indonesia tetap berkontribusi terhadap ekspor non migas maka industri makanan dan minuman perlu melakukan pengembangan ekspor ke pasar non-tradisional Asia. Untuk melakukan pengembangan ekspor produk makanan dan minuman olahan dibutuhkan suatu analisis agar dapat diketahui potensi ekspor produk tersebut di pasar non-tradisional Asia sehingga dapat diperoleh suatu kebijakan untuk meningkatkan ekspor ke pasar non-tradisional Asia tersebut. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu Export Product Dynamic (EPD), Revealed Comparative Advantage (RCA), dan gravity model dengan pendekatan data panel. Jenis data yang digunakan terdiri dari data time series selama periode 2003-2010 dan cross section sepuluh negara non-tradisional Asia, yaitu Bahrain, India, Kamboja, Lebanon, Sri Lanka, Macao, Malaysia, Pakistan, Thailand, dan Turki. Adapun produk makanan dan minuman olahan yang diteliti sebanyak empat produk yang diperoleh dari kode HS2002, yaitu produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis; produk kembang gula; produk jus buah dan jus sayuran; serta produk teh. Hasil analisis EPD dan RCA menunjukkan bahwa produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis berpotensi ekspor ke Bahrain, India, Camboja, Macao, dan Thailand. Namun, produk ini memiliki daya saing yang lemah di Camboja. Selain itu, Malaysia juga berpotensi ekspor karena berdaya saing kuat dan terjadi peningkatan permintaan ekspor terhadap produk tersebut di Malaysia. Produk kembang gula berpotensi ekspor ke Bahrain, India, dan Camboja. Namun, produk ini juga memiliki daya saing yang lemah di Camboja. Sementara itu, Macao, Malaysia, Thailand, dan Turki juga berpotensi ekspor produk tersebut karena berdaya saing kuat dan terjadi peningkatan permintaan ekspor di keempat negara tersebut. Produk jus buah dan jus sayuran berpotensi ekspor ke Bahrain, India, Malaysia, Thailand, dan Turki. Namun, produk ini berdaya saing kuat hanya di Turki. Camboja dan Macao juga berpotensi ekspor walaupun daya saing produk di kedua negara tersebut lemah, tetapi terjadi peningkatan permintaan ekspor atas produk tersebut di Camboja dan Macao. Sementara itu, produk teh berpotensi ekspor ke Camboja dan Thailand. Pada kedua negara potensial tersebut produk ini memiliki daya saing yang kuat. India, Malaysia, dan Turki juga berpotensi ekspor produk teh karena berdaya saing kuat dan terjadi peningkatan permintaan ekspor di negara-negara tersebut. Selain itu, Bahrain dan Macao juga masih dapat dijadikan tujuan ekspor produk teh walaupun daya saing di kedua negara tersebut lemah tetapi terjadi peningkatan permintaan ekspor produk teh.

Hasil analisis dengan gravity model diperoleh bahwa GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia, populasi negara non-tradisional Asia, nilai tukar riil, harga ekspor relatif, dan nilai ekspor tahun sebelumnya mempengaruhi permintaan ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis. GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia, populasi negara non-tradisional Asia, harga ekspor relatif, dan nilai ekspor tahun sebelumnya mempengaruhi permintaan ekspor produk kembang gula. GDP per kapita riil negara nontradisional Asia, populasi negara non-tradisional Asia, jarak ekonomi, harga ekspor relatif, dan nilai ekspor tahun sebelumnya mempengaruhi permintaan ekspor produk jus buah dan jus sayuran. Sedangkan, GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia, jarak ekonomi, nilai tukar riil, harga ekspor relatif, dan nilai ekspor tahun sebelumnya mempengaruhi permintaan ekspor produk teh. Posisi pasar “Rising Star” dengan daya saing produk yang kuat pada produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis di Bahrain, India, Macao, dan Thailand, pada produk kembang gula di Bahrain dan India, pada produk jus buah dan jus sayuran di Bahrain, India, Malaysia, dan Thailand, serta pada produk teh di Camboja dan Thailand, sebaiknya pemerintah mendorong industri makanan dan minuman dalam negeri untuk maintained pada posisi pasar yang sudah ideal dengan daya saing yang kuat tersebut. Posisi pasar “Lost Opportunity” pada produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis di Malaysia, pada produk kembang gula di Macao, Malaysia, Thailand, dan Turki, pada produk jus buah dan jus sayuran di Camboja dan Macao, serta produk teh di Bahrain, India, Macao, Malaysia, dan Turki, sebaiknya pemerintah mendorong industri makanan dan minuman untuk lebih produktif dalam memproduksi makanan dan minuman olahan dengan cara meningkatkan kualitas Sumber Daya Manusia (SDM) melalui pelatihan keterampilan, kecekatan bekerja dan memberikan insentif bagi karyawan yang berproduktivitas tinggi, melakukan inovasi teknologi yang mampu menghasilkan produk dalam jumlah yang lebih banyak dengan tidak mengurangi mutu kualitas produk dan menjalin hubungan bilateral yang lebih kuat agar Indonesia memperoleh informasi yang baik mengenai kebutuhan impor negara tersebut dan mengenai strategi kebijakan ekonomi yang dilakukan negara importir lainnya sebagai bahan pembanding dan pembelajaran untuk dapat menerapkan strategi kebijakan yang lebih baik. Produk yang memiliki daya saing yang lemah, seperti produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis serta produk kembang gula di Camboja, produk jus buah dan jus sayuran di Bahrain, India, Camboja, Macao, Malaysia, dan Thailand, serta produk teh di Bahrain dan Macao, sebaiknya dilakukan perbaikan iklim usaha dengan melakukan inovasi produk serta menambah daya tarik produk seperti memberikan identitas fisik pada produk yang dipasarkan agar produk memiliki ciri khas tersendiri sehingga mampu menarik perhatian pasar, melakukan efisiensi produk dan biaya produksi dengan tidak mengurangi kualitas produk yang baik dan bagus. Selanjutnya, melakukan kebijakan promosi ekspor dengan mensosialisasikan produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia. Sementara itu, untuk meningkatkan ekspor produk teh sebaiknya pemerintah melakukan kebijakan terhadap tarif ekspor yang menimbulkan biaya ekonomi tinggi, seperti tarif pungutan dan tarif pelabuhan yang harus dipangkas agar harga perdagangan pada produk teh yang mahal seperti teh hijau dan teh hitam menjadi tidak sangat mahal.

ANALISIS POTENSI EKSPOR PRODUK MAKANAN DAN MINUMAN OLAHAN INDONESIA DI PASAR NON-TRADISIONAL ASIA

Oleh MARIA ULFAH H14080065

Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi Pada Departemen Ilmu Ekonomi

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012

INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN ILMU EKONOMI Dengan ini menyatakan bahwa skripsi yang disusun oleh, Nama Mahasiswa

: Maria Ulfah

Nomor Registrasi Pokok

: H14080065

Program Studi

: Ilmu Ekonomi

Judul Skripsi

: Analisis Potensi Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pasar NonTradisional Asia

dapat diterima sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor.

Menyetujui, Dosen Pembimbing,

Dr. Ir. Sri Mulatsih, MSc. Agr NIP. 19640529 198903 2 001

Mengetahui, Ketua Departemen Ilmu Ekonomi,

Dr. Ir. Dedi Budiman Hakim, M.Ec NIP. 19641022 198903 1 003

Tanggal Kelulusan:

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI DAN BELUM PERNAH DIGUNAKAN

SEBAGAI

SKRIPSI

ATAU

KARYA

ILMIAH

PADA

PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.

Bogor, Juni 2012

Maria Ulfah H14080065

RIWAYAT HIDUP

Penulis bernama Maria Ulfah, lahir pada tanggal 8 Juli 1990 di Bogor. Penulis merupakan anak pertama dari empat bersaudara, dari pasangan Endang Supriyatna dan Nurlianah. Pada tahun 1994 penulis memulai jenjang pendidikan formalnya di TK. R.A. Anurriyah, Bogor dan lulus pada tahun 1996. Lalu penulis melanjutkan sekolah dasar di SDN Cihideung Ilir 03, Bogor selama tahun 1996 hingga tahun 2002. Kemudian melanjutkan pendidikan formalnya di SMPN 1 Ciampea, Bogor dan lulus pada tahun 2002. Pada tahun yang sama penulis diterima di SMA Kornita, Bogor dan lulus pada tahun 2008. Penulis melanjutkan pendidikannya ke jenjang perguruan tinggi pada tahun 2008 di Institut Pertanian Bogor melalui Ujian Seleksi Masuk IPB (USMI). Penulis diterima di Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen (FEM), Institut Pertanian Bogor.

i   

KATA PENGANTAR

Puji syukur Alhamdulillah penulis panjatkan kepada Allah SWT, karena atas rahmat dan hidayah-Nya penulis mampu menyelesaikan skripsi ini, dengan judul “Analisis Potensi Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pasar Non-Tradisional Asia” yang merupakan salah satu syarat untuk menyelesaikan pendidikan Program Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen di Institut Pertanian Bogor. Penulis menyadari dalam penyusunan skripsi ini membutuhkan bantuan dan kerjasama dari berbagai pihak. Oleh sebab itu, dengan kerendahan hati dan rasa hormat penulis mengucapkan terima kasih kepada: 1. Mama Nurlianah, Bapak Endang Supriyatna, Nenek Aang, Kakek Adung, dan kakak Fakhrullah Amin atas segala doa, semangat, motivasi serta dukungannya baik moril maupun materil kepada penulis. 2. Dr. Ir. Sri Mulatsih, MSc. Agr selaku dosen pembimbing skripsi yang telah memberikan bimbingannya baik secara teoritis maupun teknis serta kebaikan atas bantuannya dan kesediaan meluangkan waktu selama proses pembuatan skripsi ini sehingga dapat diselesaikan dengan baik. 3. Dr. Ir. Wiwiek Rindayati, M.Si. selaku dosen penguji utama dan Fifi Diana Thamrin, M.Si selaku dosen penguji dari komisi pendidikan atas segala masukan, kritikan dan saran yang membangun untuk perbaikan skripsi penulis. 4. Staff Depatemen Ilmu Ekonomi serta para dosen atas bantuannya dalam memperlancar proses kelulusan penulis. 5. Teman-teman satu bimbingan (Eristya Puspitadewi, Ivan Tanujaya, Mega Natasha Indah dan Wulan Pebdianti) atas semangat, kerjasama, dan bantuannya. 6. Sahabat-sahabat (Niken Larasati Abimayu, Adnan, dan Theresia Shintauli) atas bantuan dalam proses pembuatan skripsi hingga selesai. 7. Serta teman-teman IE 45 lainnya atas kebersamaan dan dorongan semangat untuk menyelesaikan skripsi hingga selesai.

ii   

Penulis menyadari bahwa masih terdapat banyak kekurangan dan keterbatasan dalam skripsi ini. Oleh karena itu, saran dan kritik yang membangun untuk memperbaiki berbagai kekurangan yang ada sangat penulis harapkan. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi berbagai pihak, terutama bagi penelitian-penelitian selanjutnya mengenai ekspor produk makanan dan minuman olahan.

Bogor, Juni 2012

Maria Ulfah H14080065

DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR …………………………………………………… i DAFTAR ISI ……………………………………………………………... iii DAFTAR TABEL ………………………………………………………... vi DAFTAR GAMBAR ……………………………………………………...vii DAFTAR LAMPIRAN …………………………………………………... viii I.

PENDAHULUAN ………………………………………………….. 1 1.1. Latar Belakang …………………………………………………1 1.2. Perumusan Masalah …………………………………………… 5 1.3. Tujuan Penelitian ……………………………………………… 5 1.4. Manfaat Penelitian …………………………………………….. 5 1.5. Ruang Lingkup ………………………………………………... 6

II.

TINJAUAN PUSTAKA …………………………………………… 7 2.1. Definisi Ekspor ………………………………………………... 7 2.2. Definisi Produk Makanan dan Minuman Olahan ……………... 7 2.3. Definisi Pasar Non-Tradisional ……………………………….. 8 2.4. Konsep Daya Saing …………………………………………… 8 2.5. Teori Perdagangan Internasional ……………………………… 9 2.6. Teori Keunggulan Komparatif ………………………………....12 2.7. Teori Revealed Comparative Advantage (RCA) ……………… 14 2.8. Konsep Gravity Model ………………………………………....14 2.9. Teori Model Data Panel ………………………………………..18 2.10. Tinjauan Penelitian Terdahulu ………………………………... 20 2.10.1. Penelitian Terdahulu ………………………………….. 20 2.10.2. Perbedaan dengan Penelitian Terdahulu ……………… 21 2.11. Kerangka Pemikiran …………………………………………... 22 2.12. Hipotesis Penelitian …………………………………………… 24

III. METODE PENELITIAN …………………………………………. 25 3.1. Jenis dan Sumber Data ………………………………………... 25 3.2. Metode Analisis ……………………………………………….. 25 3.2.1. Export Product Dynamic (EPD) ……………………… 25

iv   

3.2.2. Revealed Comparative Advantage (RCA) ……………. 28 3.2.3. Estimasi Gravity Model ………………………………. 29 3.2.3.1. Perumusan Model …………………………….. 29 3.2.3.2. Pemilihan Model dalam Pengolahan Data Panel ………………………………………….. 30 3.2.3.3. Pengujian Asumsi Model dan Pengujian Hipotesis ……………………………………… 31 A. Pengujian Asumsi Model …………………….. 32 B. Pengujian Hipotesis …………………………... 33 IV. GAMBARAN UMUM ……………………………………………... 35 4.1. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pasar Non-Tradisional Asia Periode 2002-2010 ……………………………………………..35 4.1.1. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Bahrain ………………. 35 4.1.2. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di India ………………….. 36 4.1.3. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Camboja ……………... 37 4.1.4. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Lebanon ……………… 38 4.1.5. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Sri Lanka …………….. 39 4.1.6. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Macao ………………... 40 4.1.7. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Malaysia ……………... 41 4.1.8. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pakistan ……………… 42 4.1.9. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Thailand ………………42 4.1.10. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Turki …………………. 43 V.

HASIL DAN PEMBAHASAN ……………………………………. 45 5.1. Analisis Potensi Pasar Non-Tradisional Asia Sebagai Tujuan Ekspor serta Analisis Daya Saing Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia Periode 2003-2010 ……………… 45 5.2. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan

v   

Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pasar Non-Tradisional Asia Periode 2003-2010 …………… 49 5.2.1. Hasil Estimasi Model Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pasar Non-Tradisional Asia, 2003-2010 …………... 49 5.2.2. Interpretasi Model Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pasar Non-Tradisional Asia Periode 2003-2010 ……56 5.2.2.1. Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis ………………………………………….. 56 5.2.2.2. Produk Kembang Gula ……………………………….. 57 5.2.2.3. Produk Jus Buah dan Jus Sayuran ……………………. 58 5.2.2.4. Produk Teh …………………………………………… 59 VI. KESIMPULAN DAN SARAN ……………………………………. 61 6.1. Kesimpulan ……………………………………………………. 61 6.2. Saran …………………………………………………………... 62 DAFTAR PUSTAKA ……………………………………………………. 64 LAMPIRAN ……………………………………………………………….67

vi   

DAFTAR TABEL

Nomor

Halaman

1. Kode Produk Makanan dan Minuman Olahan dalam Harmonized System (HS) ……………………………………..

25

2. Matriks Posisi Daya Saing ……………………………………

26

3. Selang Nilai Statistik Durbin-Watson serta Keputusannya …..

33

4. Hasil Estimasi EPD dan RCA Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis …………………………………

46

5. Hasil Estimasi EPD dan RCA Produk Kembang Gula ………

47

6. Hasil Estimasi EPD dan RCA Produk Jus Buah dan Jus Sayuran ……………………………………………………

48

7. Hasil Estimasi EPD dan RCA Produk Teh …………………...

49

8. Hasil Estimasi Gravity Model Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis ……………………………….…

51

9. Hasil Estimasi Gravity Model Produk Kembang Gula ………..

53

10. Hasil Estimasi Gravity Model Produk Jus Buah dan Jus Sayuran …………………………………………………….

54

11. Hasil Estimasi Gravity Model Produk Teh …………………….

55

vii   

DAFTAR GAMBAR

Nomor

Halaman

1. Kurva Perdagangan Internasional ……………………………..

11

2. Kerangka Pemikiran …………………………………………...

23

3. Kekuatan Bisnis dan Daya Tarik Pasar dalam Metode EPD .....

27

4. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Bahrain, 2002-2010 ……………………...

36

5. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di India, 2002-2010 …………………………

37

6. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Camboja, 2002-2010 ………………….....

38

7. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Lebanon, 2002-2010 ………………….....

39

8. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Sri Lanka, 2002-2010 …………………....

40

9. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Macao, 2002-2010 ……………………….

41

10. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Malaysia, 2002-2010 …………………….

41

11. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pakistan, 2002-2010 ……………………..

42

12. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Thailand, 2002-2010 …………………….

43

13. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Turki, 2002-2010 ………………………...

44

viii   

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor 1.

Halaman Hasil Olahan Metode EPD Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis …………………………………

67

2.

Hasil Olahan Metode EPD Produk Kembang Gula …………..

69

3.

Hasil Olahan Metode EPD Produk Jus Buah dan Jus Sayuran …………………………………………………....

71

4.

Hasil Olahan Metode EPD Produk Teh ……………………....

73

5.

Hasil Olahan Metode RCA Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis ………………………………....

75

6.

Hasil Olahan Metode RCA Produk Kembang Gula…………..

77

7.

Hasil Olahan Metode RCA Produk Jus Buah dan Jus Sayuran ……………………………………………………

79

8.

Hasil Olahan Metode RCA Produk Teh ………………………

81

9.

Variabel yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis ………………

83

10. Variabel yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Kembang Gula …………………………………………….......

86

11. Variabel yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Jus Buah dan Jus Sayuran ……………………………………..

89

12. Variabel yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Teh …………………………………………………….

92

13. Hasil Output Model Permintaan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pasar Non-Tradisional Asia, 2003-2010 ………………………………………………..

95

BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Selama pasca krisis ekonomi global tahun 2008 yang melanda dunia, perekonomian dunia mengalami berbagai penurunan ekspor non migas. Beberapa negara di dunia membatasi permintaan produk-produk yang diekspor ke negaranya. Beberapa negara maju seperti Amerika Serikat, Jepang, dan Eropa terkena dampak yang paling besar dari krisis ekonomi global. Dalam hubungan perdagangan internasional, negara-negara maju tersebut merupakan tujuan utama ekspor Indonesia (sebagai pasar tradisional) sehingga melemahnya kondisi perekonomian di negara-negara tersebut berdampak pada penurunan ekspor nasional. Data Badan Pusat Statistik (BPS) menunjukkan sejumlah ekspor non migas selama pasca krisis, yakni tahun 2009 mengalami penurunan sebesar 9,66 persen atau mencapai nilai sebesar US$ 97,47 miliar dibandingkan dengan tahun 2008 yang mencapai nilai US$ 107,80 miliar. Namun, pada tahun 2010 ekspor non migas Indonesia mengalami peningkatan sebesar 33,02 persen dengan nilai ekspor sebesar US$ 129,68 miliar. Peningkatan ekspor non migas salah satunya disebabkan oleh meningkatnya ekspor sektor industri dimana sektor industri merupakan sektor yang berkontribusi paling besar bagi peningkatan ekspor non migas. Kontribusinya terhadap ekspor non migas pada tahun 2010 mencapai 62,14 persen. Angka tersebut merupakan angka kontribusi yang rendah jika dibandingkan dengan tahun 2009 yang memiliki kontribusi sebesar 63,03 persen. Hal tersebut dikarenakan sektor lain seperti sektor pertambangan dan lainnya mengalami peningkatan ekspor di tahun 2010 sebesar 35,34 persen yang menyumbang kontribusi terhadap ekspor non migas sebesar 16,91 persen dan sektor pertanian yang meningkat sebesar 14,90 persen dengan menyumbang kontribusi terhadap ekspor non migas sebesar 3,17 persen. Walaupun sektor industri menyumbang dengan angka kontribusi yang lebih rendah dibandingkan tahun 2009, tetapi pada tahun 2010 tersebut ekspor sektor industri tumbuh sebesar 33,47 persen dibandingkan tahun 2009 yang turun sebesar 16,93 persen.

2   

Salah satu industri yang mengalami penurunan ekspor pasca krisis global tahun 2008 adalah industri makanan dan minuman. Penurunan ekspor ini terutama terjadi pada ekspor ke negara-negara tujuan utama, seperti Amerika Serikat, Singapura, Jepang dan Eropa. Terjadinya penurunan ekspor di negara tujuan utama tersebut disebabkan oleh imbas krisis ekonomi global yang belum secara keseluruhan pulih dari keempat negara tersebut. Selain itu, penurunan ekspor makanan dan minuman olahan Indonesia juga terjadi hampir di semua negara tujuan ekspor hingga akhir tahun 2009. Berdasarkan perolehan data Gabungan Pengusaha Makanan dan Minuman Indonesia (GAPMMI), ekspor makanan dan minuman olahan Indonesia menurun di tahun 2009 yang mencapai nilai US$ 2,5 miliar dibandingkan dengan tahun 2008 yang mencapai nilai US$ 2,99 miliar. Namun, pada tahun 2010 ekspor makanan dan minuman olahan Indonesia mengalami peningkatan dengan nilai sebesar US$ 3,5 miliar. Data dari Kementerian Perdagangan menunjukkan bahwa nilai ekspor makanan olahan yang meningkat di tahun 2010 sudah terlihat dari periode Januari hingga April yang mencapai US$ 111,15 juta dibandingkan periode yang sama pada tahun 2009 yang mencapai US$ 70,31 juta. Sedangkan ekspor minuman olahan selama Januari hingga April 2010 mencapai US$ 18,55 juta dibandingkan dengan periode yang sama pada tahun 2009 yang mencapai US$ 17,85 juta. Peningkatan ekspor minuman olahan tidak sebesar peningkatan ekspor pada makanan olahan, dikarenakan produk minuman memiliki daya tahan yang lebih rendah dan kemasan minuman Indonesia yang terbuat dari botol dan cup plastik sangat rentan mengalami kerusakan saat pendistribusian. Peningkatan yang terjadi pada tahun 2010, yakni selama pasca krisis ekonomi global terhadap industri makanan dan minuman dari sektor industri yang berkontribusi besar terhadap ekspor non migas disebabkan oleh kondisi perekonomian yang baik dari negara-negara yang sedang tumbuh dan berkembang (pasar non-tradisional). Selama pasca krisis ekonomi global, perekonomian dunia secara bertahap kembali pulih dengan tingkat pertumbuhan yang berbeda diantara negara maju dan negara berkembang dimana kinerja ekonomi dari negara-negara

3   

yang sedang tumbuh dan berkembang (emerging market economies) mengalami pertumbuhan yang cepat dibandingkan dengan negara-negara maju yang mengalami perlambatan pertumbuhan ekonomi. Berdasarkan perolehan data dari penyelenggaraan Trade Expo Indonesia pada tahun 2011, terdapat 8.311 pembeli dari 92 negara mitra dagang dimana jumlah pembeli (buyers) terbanyak berasal dari negara-negara non-tradisional, yakni sebesar 86,55 persen dan negara-negara tradisional sebesar 13,45 persen. Pendapatan yang diperoleh dari penyelenggaraan Trade Expo Indonesia tersebut sebesar US$ 464,5 juta yang diperoleh dari transaksi hasil penjualan produk ekspor sebesar US$ 226 juta dan sektor jasa sebesar US$ 238,5 juta. Dalam komposisi hasil transaksi produk ekspor, produk makanan dan minuman memperoleh pangsa sebesar 2,52 persen dibandingkan sektor furnitur yang memperoleh pangsa sebesar 40,8 persen. Walaupun produk makanan dan minuman olahan Indonesia mengalami peningkatan pada tahun 2010, akan tetapi berdasarkan hasil penjualan dari Trade Expo Indonesia tahun 2011 diperoleh pangsa ekspor produk makanan dan minuman masih belum mendominasi hanya mencapai 2,52 persen. Negara-negara non-tradisional merupakan negara pembeli yang memiliki apresiasi cukup besar terhadap produk-produk yang dihasilkan Indonesia. Oleh karena itu, industri makanan dan minuman memiliki peluang untuk meningkatkan ekspornya ke pasar non-tradisional sehingga pasar tersebut dapat dijadikan tujuan ekspor alternatif bagi produk makanan dan minuman olahan dalam negeri agar dapat terus meningkat dan berkontribusi terhadap ekspor non migas. Namun, pasar non-tradisional merupakan negara-negara yang sedang tumbuh dan berkembang yang mencakup kawasan Afrika, Asia, Amerika Latin, dan lain sebagainya sehingga untuk mengetahui negara-negara non-tradisional yang potensial untuk dapat dijadikan tujuan ekspor alternatif bagi produk makanan dan minuman olahan Indonesia, maka kawasan Asia dapat dijadikan salah satu pasar potensial bagi pengembangan produk makanan dan minuman olahan Indonesia. Asia merupakan negara yang mayoritas masyarakatnya memiliki karakteristik yang tidak jauh berbeda dengan masyarakat Indonesia

4   

sehingga hal tersebut dapat mempermudah pengusaha makanan dan minuman dalam negeri memproduksi makanan dan minuman yang sesuai dengan permintaan pasar non-tradisional Asia serta jarak antar Indonesia dengan negaranegara non-tradisional Asia tergolong jarak yang dekat, hal ini dapat mempermudah dan mempermurah biaya transportasi. Selain itu, dengan jarak yang dekat dapat mengatasi masalah pendistribusian produk minuman olahan Indonesia yang terkait dengan kemasan yang mudah mengalami kerusakan dan memiliki daya tahan yang lebih rendah dibandingkan makanan olahan. Produk makanan olahan yang dapat dilakukan pengembangan ekspor ke pasar non-tradisional Asia diantaranya adalah produk yang berbahan baku tepung terigu seperti roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis. Produk-produk tersebut merupakan produk turunan dari tepung terigu. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS), pada periode Januari-Oktober 2010, total ekspor produk turunan tepung terigu mencapai nilai US$ 269,6 juta atau naik sekitar 41,1 persen dibandingkan periode yang sama tahun 2009 yang mencapai nilai US$ 191,1 juta. Selama tahun 2010, ekspor produk turunan tepung terigu mencapai US$ 400 juta dibandingkan tahun 2009 yang mencapai US$ 236,3 juta. Selain itu, produk makanan olahan lainnya yang dapat dilakukan pengembangan ekspor ke pasar non-tradisional Asia adalah kembang gula dimana nilai ekspor yang dicapai pada tahun 2010 sebesar US$ 92,91 juta atau meningkat sebesar 17,1 persen dibandingkan tahun sebelumnya yang mencapai US$ 79,33 juta. Sementara itu, jenis produk minuman olahan Indonesia yang banyak diekspor adalah produk minuman jus dan teh sehingga keduanya pun dapat dilakukan pengembangan ekspor ke pasar non-tradisional Asia. Nilai ekspor produk jus di tahun 2010 mencapai US$ 33,40 juta atau meningkat sebesar 58,9 persen dibandingkan tahun 2009 yang mencapai nilai US$ 21,03 juta. Ekspor teh pada tahun 2009 mencapai 120 ribu ton atau memenuhi sekitar 5,8 persen kebutuhan dunia. Pada tahun 2010 nilai ekspornya mencapai US$ 110 juta. Dengan

demikian,

keempat

produk

tersebut

memiliki

potensi

untuk

dikembangkan ke pasar non-tradisional Asia sebagai tujuan ekspor alternatif untuk menjaga agar produk-produk tersebut tetap meningkat dan berkontribusi terhadap ekspor non migas Indonesia.

5   

1.2. Perumusan Masalah Untuk mengetahui potensi produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia, maka perlu dilakukan suatu analisis terhadap potensi pasar non-tradisional Asia serta daya saing produk makanan dan minuman olahan di pasar tersebut. Dengan demikian, perumusan masalah yang dikaji dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Negara-negara non-tradisional Asia mana sajakah yang berpotensi sebagai negara tujuan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia? 2. Bagaimana daya saing yang dihadapi dalam mengembangkan pasar ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di negara-negara tersebut? 3. Apa saja faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia? 1.3. Tujuan Penelitian Berdasarkan permasalahan yang telah dirumuskan tersebut, maka tujuan penelitian yang dikaji dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Menganalisis negara-negara non-tradisional Asia yang berpotensi sebagai negara tujuan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia. 2. Menganalisis daya saing yang dihadapi dalam mengembangkan pasar ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di negara-negara tersebut. 3. Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia. 1.4. Manfaat Penelitian Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat kepada pihak-pihak terkait, diantaranya: 1. Bagi penulis mampu menerapkan ilmu dan mengembangkan ilmu pengetahuan yang diperoleh selama di Perguruan Tinggi.

6   

2. Sebagai bahan acuan kepustakaan bagi mahasiswa untuk memperkaya wawasan maupun sebagai referensi untuk membuat karya ilmiah di masa yang akan datang. 3. Sebagai masukan dan bahan pertimbangan bagi industri makanan dan minuman olahan. 1.5. Ruang Lingkup Untuk memfokuskan pembahasan dalam penelitian ini, maka ruang lingkup yang dikaji meliputi: 1. Penelitian terbatas pada empat produk makanan dan minuman olahan, yaitu produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis; kembang gula; jus buah dan jus sayuran; serta teh. 2. Penelitian terbatas pada sepuluh negara non-tradisional Asia yang menjadi tujuan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia, yaitu Bahrain, India, Camboja, Lebanon, Sri Lanka, Macao, Malaysia, Pakistan, Thailand, dan Turki.

   

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Definisi Ekspor Kegiatan menjual barang atau jasa ke negara lain disebut ekspor, sedangkan kegiatan membeli barang atau jasa dari negara lain disebut impor. Kegiatan ekspor-impor memiliki banyak manfaat, diantaranya: dapat memenuhi kebutuhan masyarakat, pendapatan negara akan bertambah karena adanya devisa, meningkatkan perekonomian rakyat, dan mendorong berkembangnya kegiatan industri. Khusus kegiatan ekspor, memiliki peranan yang penting sebagai motor penggerak perekonomian nasional. Adanya aliran perdagangan berupa ekspor ke negara-negara tujuan ekspor dapat dikarenakan penawaran ekspor dari negara eksportir maupun permintaan ekspor dari negara importir. Penawaran ekspor adalah jumlah komoditas yang dapat dijual oleh suatu negara. Semakin banyak jumlah yang diproduksi, maka penawaran ekspor suatu negara akan meningkat. Permintaan ekspor adalah jumlah suatu komoditas ekspor yang diminta oleh suatu negara tertentu. Dalam permintaan ekspor terdapat beberapa faktor yang menentukan, seperti rata-rata pendapatan rumah tangga dan jumlah penduduk. Jika ada kenaikan pendapatan rata-rata rumah tangga akan menyebabkan jumlah komoditas yang diminta lebih banyak pada setiap harga tertentu dan jika ada kenaikan jumlah penduduk, maka permintaan akan suatu komoditas meningkat pada tingkat harga tertentu (Andelisa, 2011). 2.2. Definisi Produk Makanan dan Minuman Olahan Menurut Saparinto dan Hidayati (2006), makanan olahan adalah makanan hasil proses pengolahan dengan cara atau metode tertentu, dengan atau tanpa bahan tambahan. Makanan olahan bisa dibedakan menjadi makanan olahan siap saji dan tidak siap saji. Makanan olahan siap saji adalah makanan yang sudah diolah dan siap disajikan di tempat usaha atau di luar tempat usaha atas dasar pesanan, contoh: pisang goreng. Sedangkan makanan olahan tidak siap saji adalah makanan yang sudah mengalami proses pengolahan, akan tetapi masih

8   

memerlukan tahapan pengolahan lanjutan untuk dapat dimakan atau diminum, contoh: makanan kaleng. Minuman ringan adalah minuman yang tidak mengandung alkohol, merupakan minuman olahan dalam bentuk bubuk atau cair yang mengandung bahan makanan atau bahan tambahan lainnya baik alami maupun sintetik yang dikemas dalam kemasan siap untuk dikonsumsi (Cahyadi, 2005). Sedangkan minuman olahan yang mengandung alkohol merupakan minuman yang jika dikonsumsi dapat menyebabkan penurunan kesadaran. Dengan demikian, dalam penelitian ini produk makanan dan minuman olahan yang dimaksud merupakan makanan siap saji dan tidak siap saji serta minuman yang tidak mengandung alkohol dalam bentuk bubuk maupun cair. 2.3. Definisi Pasar Non-Tradisional Pasar non-tradisional adalah pasar yang menjadi tujuan ekspor yang belum tergolong besar tetapi potensial untuk meningkatkan ekspor Indonesia. Pasar ekspor yang dikategorikan dalam pengertian non-tradisional ini adalah di luar tujuan utama ekspor Jepang, Amerika Serikat, Eropa Barat, Singapura, Taiwan, dan Korea Selatan. Pasar non-tradisional terdiri dari banyak negara yang tumbuh (emerging market) maupun yang sedang berkembang yang terdiri dari kawasan Afrika, Asia, Amerika Latin, dan lain sebagainya. Oleh sebab itu, dalam penelitian ini pasar non-tradisonal yang dianalisis hanya pada sepuluh negara yang berada pada kawasan Asia, seperti Bahrain, Camboja, India, Lebanon, Macao, Malaysia, Pakistan, Sri Lanka, Thailand, dan Turki. 2.4. Konsep Daya Saing Daya saing merupakan kemampuan suatu komoditi untuk memasuki pasar luar negeri dan kemampuan untuk dapat bertahan di dalam pasar tersebut, dalam artian jika suatu produk mempunyai daya saing maka produk tersebutlah yang banyak diminati konsumen (Tambunan, 2001). Pendekatan yang sering digunakan sebagai indikator untuk mengukur daya saing suatu komoditi, yaitu keunggulan komparatif dan keunggulan kompetitif. Keunggulan kompetitif merupakan suatu keunggulan yang dapat dikembangkan

9   

sehingga untuk dapat memperolehnya maka keunggulan ini harus dapat diciptakan. Sementrara itu menurut Simatupang (1991) dalam Oktaviani dan Novianti (2009), konsep keunggulan komparatif merupakan ukuran daya saing (keunggulan), potensial. Artinya, daya saing akan dicapai apabila perekonomian tidak mengalami distorsi. Terkait dengan konsep keunggulan komparatif adalah kelayakan ekonomi, dan terkait dengan keunggulan kompetitif adalah kelayakan finansial dari suatu aktivitas. Kelayakan finansial melihat manfaat proyek atau aktivitas ekonomi dari sudut lembaga atau individu yang terlibat dalam aktivitas tersebut, sedangkan analisa ekonomi menilai suatu aktivitas atas manfaat bagi masyarakat secara keseluruhan tanpa melihat siapa yang menyumbangkan dan siapa yang menerima manfaat “Revealed Competitive Advantage” yang merupakan pengukur daya saing suatu kegiatan pada kondisi perekonomian aktual. 2.5. Teori Perdagangan Internasional Perdagangan merupakan suatu proses pertukaran barang dan jasa yang dilakukan atas dasar suka sama suka, untuk memperoleh barang yang dibutuhkan. Dalam masa globalisasi, perdagangan tidak hanya dilakukan dalam satu negara saja. Bahkan dunia sudah memasuki perdagangan bebas. Hampir tidak ada satu negarapun yang tidak melakukan hubungan dengan negara lain (Dumairy,1997). Perdagangan internasional adalah perdagangan yang dilakukan oleh penduduk suatu negara dengan penduduk negara lain atas dasar kesepakatan bersama. Penduduk yang dimaksud dapat berupa antar perorangan (individu dengan individu), antara individu dengan pemerintah suatu negara atau pemerintah suatu negara dengan pemerintah negara lain. Perdagangan internasional yang tercermin dari kegiatan ekspor dan impor suatu negara menjadi salah satu komponen dalam pembentukan PDB (Produk Domestik Bruto) dari sisi pengeluaran suatu negara. Peningkatan ekspor bersih suatu negara menjadi faktor utama untuk meningkatkan PDB suatu negara (Oktaviani dan Novianti, 2009). Dalam perdagangan domestik para pelaku ekonomi bertujuan untuk memperoleh keuntungan dari aktivitas ekonomi yang dilakukan. Demikian halnya dengan perdagangan internasional. Setiap negara yang melakukan perdagangan

10   

bertujuan mencari keuntungan dari perdagangan tersebut. Selain motif mencari keuntungan,

Krugman

(2003)

dalam

Oktaviani

dan

Novianti

(2009)

mengungkapkan bahwa alasan utama terjadinya perdagangan internasional: 1. Negara-negara berdagang karena mereka berbeda satu sama lain. 2. Negara-negara melakukan perdagangan dengan tujuan untuk mencapai skala ekonomi (economic of scale). Dalam teori perdagangan internasional, suatu negara (misal negara A) akan mengekspor suatu komoditi (misal pakaian jadi) ke negara lain (misal negara B) apabila harga domestik negara A (sebelum terjadinya perdagangan internasional) relatif lebih rendah bila dibandingkan dengan harga domestik negara B (Gambar 2.1). Struktur harga yang terjadi di negara A lebih rendah karena produksi domestiknya lebih besar daripada konsumsi domestiknya sehingga di negara A telah terjadi excess supply (memiliki kelebihan produksi). Dengan demikian, negara A mempunyai kesempatan menjual kelebihan produksinya ke negara lain. Di lain pihak, di negara B terjadi kekurangan supply karena konsumsi domestiknya lebih besar daripada produksi domestiknya (excess demand) sehingga harga yang terjadi di negara B lebih tinggi. Dalam hal ini negara B berkeinginan untuk membeli pakaian jadi dari negara lain yang relatif lebih murah. Jika kemudian terjadi komunikasi antara negara A dengan negara B, maka akan terjadi perdagangan antar keduanya dengan harga yang diterima oleh kedua negara adalah sama. Kurva pada Gambar 2.1 memperlihatkan sebelum terjadinya perdagangan internasional harga di negara A sebesar PA, sedangkan di negara B sebesar PB. Penawaran pasar internasional akan terjadi jika harga internasional lebih tinggi dari PA sedangkan permintaan di pasar internasional akan terjadi jika harga internasional lebih rendah dari PB. Pada saat harga internasional (P*) sama dengan PA maka negara B akan terjadi excess demand (ED) sebesar B. Jika harga internasional sama dengan PB maka di negara A akan terjadi excess supply (ES) sebesar A. Dari A dan B akan terbentuk kurva ES dan ED akan menentukan harga yang terjadi di pasar internasional sebesar P*. Dengan adanya perdagangan tersebut, maka negara A akan mengekspor komoditi (pakaian jadi) sebesar X

11   

sedangkan negara B akan mengimpor komoditi (pakaian jadi) sebesar M, dimana di pasar internasional sebesar X sama dengan M, yaitu Q*. Ilustrasi terjadinya perdagangan internasional dapat dilihat dari Gambar 2.1 berikut ini: DA 

A 

SA 

SB 

DB  ES  PB 

X  P* 

M 

PA 

B 

ED  QA 

O 

Negara A

O

Q*  Perdagangan

O

QB  Negara B

Sumber: Salvatore, 1997

Gambar 2.1. Kurva Perdagangan Internasional Keterangan: PA

:

Harga domestik di negara A (pengekspor) tanpa perdagangan internasional

OQA

:

Jumlah produk domestik yang diperdagangkan di negara A (pengekspor) tanpa perdagangan internasional

A

:

Kelebihan penawaran (excess supply) di negara A (pengekspor) tanpa perdagangan internasional

X

:

Jumlah komoditi yang diekspor oleh negara A

PB

:

Harga domestik di negara B (pengimpor) tanpa perdangangan internasional

OQB

:

Jumlah produk domestrik yang diperdagangkan di negara B (pengimpor) tanpa perdagangan internasional

B

:

Kelebihan permintaan (excess demand) di negara B (pengimpor) tanpa perdagangan internasional

M

:

Jumlah komoditi yang diimpor oleh negara B

P*

:

Harga keseimbangan antara kedua negara setelah perdangangan internasional

OQ*

:

Keseimbangan penawaran dan permintaan antar kedua negara dimana jumlah yang diekspor (X) sama dengan jumlah yang diimpor (M)

12   

Terbentuknya perdagangan internasional memberikan beberapa manfaat, diantaranya: 1. Memperoleh barang yang tidak dapat diproduksi di negeri sendiri. 2. Banyak faktor yang mempengaruhi perbedaan hasil produksi di setiap negara, seperti: kondisi geografi, iklim, tingkat penguasaan IPTEK dan lain-lain. Dengan adanya perdagangan internasional, setiap negara mampu memenuhi kebutuhan yang tidak diproduksi sendiri. 3. Memperoleh keuntungan dari spesialisasi. Walaupun suatu negara dapat memproduksi suatu barang yang sama jenisnya dengan yang diproduksi oleh negara lain, tapi ada kalanya lebih baik apabila negara tersebut mengimpor barang tersebut dari luar negeri. 4. Memperluas pasar dan menambah keuntungan. 5. Transfer teknologi modern. Perdagangan luar negeri memungkinkan suatu negara untuk mempelajari teknik produksi yang lebih efisien dan cara-cara manajemen yang lebih modern. 2.6. Teori Keunggulan Komparatif Teori keunggulan komparatif (theory of comparative advantage) merupakan teori yang dikemukakan oleh David Ricardo. Dalam teori ini, Ricardo menyatakan bahwa perdagangan internasional terjadi bila ada perbedaan keunggulan komparatif antarnegara. Keunggulan komparatif akan tercapai jika suatu negara mampu memproduksi barang dan jasa lebih banyak dengan biaya yang lebih murah daripada negara lainnya. Sebagai contoh, Indonesia dan Malaysia sama-sama memproduksi kopi dan timah. Indonesia mampu memproduksi kopi secara efisien dan dengan biaya yang murah, tetapi tidak mampu memproduksi timah secara efisien dan murah. Sebaliknya, Malaysia mampu dalam memproduksi timah secara efisien dan dengan biaya yang murah, tetapi tidak mampu memproduksi kopi secara efisien dan murah. Dengan demikian, Indonesia memiliki keunggulan komparatif dalam memproduksi kopi dan Malaysia memiliki keunggulan komparatif dalam memproduksi timah. Untuk dapat saling menguntungkan dalam melakukan perdagangan, maka kedua negara tersebut harus bersedia bertukar kopi dan timah.

13   

Hukum keunggulan

komparatif (law

of

comparative

advantage)

menyatakan bahwa perdagangan dapat dilakukan oleh negara yang tidak memiliki keunggulan absolut pada kedua komoditi yang diperdagangkan dengan melakukan spesialisasi produk yang kerugian absolutnya lebih kecil atau memiliki keunggulan komparatif. Keunggulan komparatif tersebut dibedakan atas cost comparative advantage (labor efficiency) dan production comparative advantage (labor productivity). Menurut teori cost comparative advantage (labor efficiency), suatu negara akan memperoleh manfaat dari perdagangan internasional jika melakukan spesialisasi produksi dan mengekspor barang dimana negara tersebut dapat berproduksi lebih efisien serta mengimpor barang dimana negara tersebut berproduksi relatif kurang atau tidak efisien. Sementara itu, pada production comparative advantage (labor productivity) dapat dikatakan bahwa suatu negara akan memperoleh manfaat dari perdagangan internasional jika melakukan spesialisasi produksi dan mengekspor barang dimana negara tersebut berproduksi lebih produktif serta mengimpor barang dimana negara tersebut berproduksi relatif kurang atau tidak produktif. Dengan kata lain, cost comparative menekankan bahwa keunggulan komparatif akan tercapai jika suatu negara memproduksi suatu barang yang membutuhkan sedikit jumlah jam tenaga kerja dibandingkan negara lain sehingga terjadi efisiensi produksi. Sedangkan production comparative menekankan bahwa keunggulan komparatif akan tercapai jika seorang tenaga kerja di suatu negara dapat memproduksi lebih banyak suatu barang/jasa dibandingkan negara lain sehingga tidak memerlukan tenaga kerja yang lebih banyak. Dengan demikian keuntungan perdagangan diperoleh jika negara melakukan spesialisasi pada barang yang memiliki cost comparative advantage dan production advantage atau dengan mengekspor barang yang keunggulan komparatifnya tinggi dan mengimpor barang yang keunggulan komparatifnya rendah (Firdaus, 2011). Dengan kata lain, dalam teori keunggulan komparatif, suatu bangsa dapat meningkatkan standar kehidupan dan pendapatannya jika negara tersebut melakukan spesialisasi produksi barang dan jasa yang memiliki produktivitas dan efisiensi tinggi.

14   

2.7. Teori Revealed Comparative Advantage (RCA) Revealed Comparative Advantage (RCA) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menunjukkan perbandingan antara pangsa ekspor komoditas suatu negara terhadap pangsa ekspor komoditas tersebut di dunia. Menurut Tambunan (2001), RCA merupakan indikator yang dapat menunjukkan nilai keunggulan komparatif berdasarkan rasio antar perbandingan ekspor suatu industri (atau komoditas) di suatu negara terhadap total ekspor negara tersebut dengan perbandingan nilai ekspor dunia industri tersebut terhadap total ekspor dunia. Konsep RCA ini pertama kali diperkenalkan oleh Ballasa pada tahun 1965, yang menganggap bahwa keunggulan komparatif suatu negara direfleksikan atau terungkap dalam ekspornya. Pada saat itu, konsep RCA banyak digunakan dalam laporan penelitian dan studi empiris yang dijadikan sebagai indikator keunggulan komparatif suatu

produk

dan

dipergunakan

sebagai

acuan

spesialisasi

perdagangan internasional. 2.8. Konsep Gravity Model Gravity Model adalah model yang digunakan untuk menganalisis faktorfaktor ekonomi yang mempengaruhi perdagangan antara dua negara. Model yang dibentuk berdasarkan hukum gravitasi Newton ini diaplikasikan untuk menganalisis terjadinya aliran perdagangan antar negara. Selain aplikasi dalam aliran perdagangan, model ini juga diaplikasikan dalam ilmu sosial lainnya seperti transportasi dan perpindahan penduduk antar kota bahkan benua. Model ini telah sukses secara empiris dalam menjelaskan terjadinya arus perdagangan antar negara, tetapi alasan yang diterima secara teoritis masih diperdebatkan. Menurut model ini, barang ekspor dari negara i ke negara j diterangkan oleh ukuran ekonomi masing-masing negara (GDP), populasi masing-masing negara, dan jarak antar negara (Bergstrand, 1985 dalam Setyo, 2009). Gravity Model pertama kali digunakan oleh Tinberger pada tahun 1962 dan Ponyohen pada tahun 1963 untuk menganalisis aliran perdagangan antara negara-negara Eropa. Kemudian model ini dikembangkan oleh Bergstrand pada tahun 1985 yang menerapkan bahwa model gravitasi ini tidak hanya digunakan

15   

untuk menganalisis perdagangan secara agregat, tetapi dapat diterapkan terhadap aliran perdagangan suatu komoditas. Perumusan gravity model ini diadopsi dari persamaan umum Gravitasi Newton dalam bidang ilmu fisika yang menyatakan bahwa “Interaksi antara dua objek adalah sebanding dengan massanya dan berbanding terbalik dengan jarak masing-masing”. Pernyataan tersebut teraplikasi dalam rumus sebagai berikut: Fij =

G x Mi x Mj Dij

Dimana: F = volume interaksi antardua negara (aliran perdagangan bilateral) M = Ukuran ekonomi untuk kedua negara D = Jarak ekonomi kedua negara G = Konstanta Kemudian dengan menggunakan persamaan logaritma, persamaan tersebut diubah kedalam bentuk linear untuk analisis ekonometrik yang selanjutnya menjadi bentuk umum dari gravity model. Dalam hal ini, konstanta G diubah menjadi bagian dari β0 dan digunakan GDP sebagai ukuran ekonomi untuk kedua negara. Log (Aliran perdagangan bilateral) = β0 + β1 log (GDP negara 1) + β2 log (GDP negara 2) + β3 log (Jarak) + ε Dengan demikian, rumus umum dari gravity model menurut Bergstrand (1985), Koo, et al (1994) dalam Oktaviani (2000) sebagai berikut: Tij = f (Yi, Yj, Fij) Keterangan: Tij

= Nilai aliran perdagangan dari negara i ke negara j

Yi

= Gross Domestic Product negara i

Yj

= Gross Domestic Product negara j

Fij

= Faktor-faktor lain yang mempengarhi perdagangan antara negara i dengan negara j

16   

Pada dasarnya, model gravitasi ini menjelaskan perdagangan berdasarkan jarak antar negara dan interaksi antara besarnya ukuran perekonomian (GDP dan populasi) antar negara. Aliran perdagangan antar negara ditentukan oleh: 1. Variabel-variabel yang mewakili total permintaan potensi negara pengimpor. 2. Variabel-variabel indikator total penawaran potensial negara pengekspor. 3. Variabel-variabel pendukung atau penghambat aliran perdagangan antara negara pengimpor dan negara pengekspor. Pada penerapan konsep gravity model ini, variabel yang mewakili total permintaan potensial negara pengimpor dapat digambarkan dengan GDP negara importir sedangkan variabel indikator total penawaran potensial negara pengekspor dapat digambarkan dengan GDP negara pengekspor. Akan tetapi, dapat pula digunakan GDP per kapita sebagai pengganti variabel GDP. Sementara itu, variabel pendukung atau penghambat aliran perdagangan antara negara pengimpor dan negara pengekspor adalah adanya variabel jarak, harga ekspor komoditi dan nilai tukar (exchange rate) antar dua negara. 1. GDP Per Kapita GDP per kapita merupakan ukuran berapa banyak perolehan pendapatan setiap individu dalam perekonomian. Untuk mengetahui kemampuan daya beli negara tujuan ekspor terhadap produk yang diekspor digunakan variabel GDP per kapita riil sebab pada GDP per kapita riil memperhatikan adanya pengaruh dari harga, sedangkan GDP per kapita nominal merupakan nilai GDP yang tidak memperhatikan adanya pengaruh dari harga. Dengan demikian, tingkat konsumsi atau kemampuan daya beli suatu negara atas suatu komoditi dapat diukur dari pendapatan per kapita riil suatu negara. Jika pendapatan per kapita suatu negara dinilai cukup tinggi, maka dapat dikatakan suatu negara tersebut merupakan pasar potensial bagi pemasaran suatu komoditi ataupun produk tertentu. 2. Populasi Pertambahan populasi atau penduduk dapat mempengaruhi ekspor melalui dua sisi, yaitu sisi penawaran dan sisi permintaan. Pada sisi penawaran, pertambahan penduduk dapat menyebabkan terjadinya penambahan tenaga kerja

17   

untuk melakukan proses produksi suatu komoditi/produk yang akan diekspor. Sedangkan pada sisi permintaan, pertambahan penduduk akan menyebabkan bertambah besarnya permintaan akan komoditi/produk yang diekspor. 3. Jarak Ekonomi Jarak adalah faktor geografi yang menjadi variabel utama dalam gravity model untuk analisis aliran perdagangan bilateral. Variabel jarak ini merupakan indikasi dari biaya transportasi yang dihadapi oleh suatu negara dalam melakukan ekspor. Semakin jauh jarak, semakin besar biaya transportasi dan semakin rendah nilai ekspornya. Jika biaya transportasi terlalu mahal maka nilai perdagangan akan menurun bersamaan dengan penurunan keuntungan. Adapun jarak yang digunakan adalah jarak ekonomi dengan perhitungan sebagai berikut: Jarak Ekonomi =

Jarak geografis antar negara X ∑n1 GDP negara j GDP negara j

4. Nilai Tukar Nilai tukar (exchange rate) atau kurs diantara dua negara adalah harga dimana penduduk kedua negara saling melakukan perdagangan. Nilai tukar yang digunakan pada pemodelan gravity model ini adalah nilai tukar riil yang merupakan nilai tukar nominal yang sudah dikoreksi dengan harga relatif, yaitu harga-harga di dalam negeri dibandingkan dengan harga-harga di luar negeri. Nilai Tukar Riil = Nilai Tukar Nominal x

IHK AS IHK negara tujuan ekspor

Kondisi nilai tukar seperti terapresiasinya mata uang domestik negara tujuan ekspor terhadap Dollar Amerika membuat harga suatu produk relatif lebih murah. Hal ini mendorong terjadinya peningkatan nilai impor dari negara tujuan karena negara tujuan membutuhkan sedikit uang untuk membeli barang impor. 5. Harga Ekspor Relatif Komoditi Harga ekspor relatif komoditi yang rendah atau lebih murah merupakan harga yang diinginkan oleh setiap negara. Dengan harga yang murah, mampu meningkatkan permintaan komoditi/produk yang diekspor ke negara tujuan.

18   

2.9. Teori Model Data Panel Metode data panel merupakan model ekonometrika yang menggabungkan informasi yang diperoleh dari data time series dan data cross section. Penggunaan data panel ini memiliki dua keuntungan (Firdaus, 2011), diantaranya: 1. Jumlah observasi menjadi lebih besar. Marginal effect dari peubah penjelas dilihat dari dua dimensi (individu dan waktu) sehingga parameter yang diestimasi akan lebih akurat dibandingkan dengan model lain. Secara teknis menurut Hsiao (2004), data panel dapat memberikan data yang informatif, mengurangi kolinearitas antarpeubah serta meningkatkan derajat kebebasan yang artinya meningkatkan efisiensi. 2. Keuntungan yang lebih penting dari penggunaan data panel adalah mengurangi

masalah

identifikasi.

Data

panel

lebih

baik

dalam

mengidentifikasi dan mengukur efek yang secara sederhana tidak dapat diatasi dalam data cross section saja atau time series saja. Data panel mampu mengontrol heterogenitas individu. Dengan metode ini estimasi yang dilakukan dapat secara eksplisit memasukkan unsur heterogenitas individu. Data panel juga lebih baik untuk studi dynamics of adjustment. Hal ini berkaitan dengan observasi pada cross section yang sama secara berulang, sehingga data panel lebih baik dalam mempelajari perubahan dinamis. Dalam analisis data panel, terdapat tiga pendekatan yang terdiri dari pendekatan kuadrat terkecil (pooled least squre), model efek tetap (fixed effects model), dan model efek acak (random effects model). Pada pendekatan Fixed Effects Model (FEM) dan Random Effects Model (REM) dibedakan berdasarkan ada atau tidaknya korelasi antara komponen error dengan peubah bebas (regresor). Misalkan:

yit = αi + Xitβ + εit

Pada one way error components model, komponen error dispesifikasikan dalam bentuk:

εit = λi + uit

Untuk two way error components model, komponen error dispesifikasikan dalam bentuk:

εit = λi +µt + uit

19   

Pada pendekatan one way, error term hanya memasukkan komponen error yang merupakan efek dari individu (λi). Pada two way, dimasukkan efek dari waktu (µt) ke dalam komponen error. Jadi perbedaan antara FEM dan REM terletak pada ada atau tidaknya korelasi antara λi dan µt dengan Xit. 1. Pooled Least Square (PLS) Pada prinsipnya, pendekatan ini menggunakan gabungan dari seluruh data (pooled), sehingga terdapat N x T observasi, dimana N menunjukkan jumlah unit cross section dan T menunjukkan jumlah time series yang digunakan. Model yang digunakan yaitu : yit = αi + Xitβ + uit Dengan mengumpulkan semua data cross section dan time series, dapat meningkatkan derajat kebebasan sehingga dapat memberikan hasil estimasi yang lebih efisien. Akan tetapi, pendekatan ini memiliki kelemahan yaitu dugaan parameter β akan bias. Hal ini ditunjukkan dari arah kemiringan PLS yang tidak sejajar dengan garis regresi dari masing-masing individu. 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. 2. Fixed Effects Model (FEM) FEM muncul ketika antara efek individu dan peubah penjelas memiliki korelasi dengan Xit atau memiliki pola yang sifatnya tidak acak. Asumsi ini membuat komponen error dari efek individu dan waktu dapat menjadi bagian dari intersep, yaitu: Untuk one way komponen error :

yit = αi + λi + Xitβ + uit

Untuk two way komponen error :

yit = αi + λi + µt + Xitβ + uit

Penduga pada FEM dapat dihitung dengan teknik : Pooled Least Square (PLS), Within Group (WG), Least Square Dummy Variable (LSDV), Two Way Error Components Fixed Effect Model.

20   

3. Random Effects Model (REM) REM muncul ketika antara efek individu dan regresor tidak ada korelasi. Asumsi ini membuat komponen error dari efek individu dan waktu dimasukkan ke dalam error. Untuk one way error component :

yit = αi + Xit β + uit+ λi

Untuk two way error component :

yit = αi + Xit β + uit+ λi + μt

Terdapat dua jenis pendekatan yang digunakan untuk menghitung estimator REM, yaitu between estimator dan Generalized Least Square (GLS). 2.10. Tinjauan Penelitian Terdahulu 2.10.1. Penelitian Terdahulu Penelitian mengenai Analisis Daya Saing dan Aliran Ekspor Produk Crude Coconut Oil (CCO) Indonesia oleh Andelisa (2011) menggunakan metode analisis Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), dan Intra-Industry Trade (IIT) untuk meneliti daya saing selama periode 2005-2009. Selain itu, metode data panel dengan gravity model digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi aliran ekspor produk tersebut di negara-negara tujuan ekspor selama periode 2001-2009. Penelitian yang dilakukan oleh Hafni (2011) mengenai Analisis Daya Saing dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Aliran Ekspor Pisang Indonesia menggunakan metode Revealed Comparatif Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), dan Intra-Industry Trade (IIT) untuk menganalisis daya saing komoditi selama periode 2005-2009 dan pendekatan gravity model untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi aliran ekspor pisang Indonesia ke negara tujuan dengan data panel berupa time series tahun 2001-2009 dan cross section enam negara tujuan ekspor: Jepang, Hongkong, Singapura, Malaysia, Arab Saudi, dan Amerika Serikat serta menggunakan analisis fixed effect. Penelitian yang dilakukan oleh Saptanto dan Soetjitpto (2009) mengenai Analisis Model Ekspor Komoditas Perikanan Indonesia dengan Pendekatan Gravity Model menggunakan data panel dengan analisis fixed effect dengan data

21   

cross section 28 negara mitra dagang dan data time series selama 12 tahun yaitu (1996-2007). Variabel-variabel yang digunakan adalah nilai ekspor riil, GDP nominal, jumlah penduduk, jarak relatif, nilai tukar riil efektif dan interaksi antara tarif dengan dummy integrasi ekonomi. Penelitian yang dilakukan oleh Saptanto (2011) mengenai Daya Saing Ekspor Produk Perikanan Indonesia di Lingkup ASEAN dan ASEAN-China menggunakan metode analisis Revealed Comparatif Advantage (RCA). Data yang digunakan adalaha data dari tahun 2000 hingga 2008. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat ASEAN maupun ASEAN-China, produk Indonesia yang memiliki daya saing adalah produk dengan kode HS 03 (ikan, udangudangan, hewan lunak, invertebrata perairan), HS 710110 (mutiara dari alam yang belum diolah), HS 710121 (mutiara budidaya yang belum diolah), dan HS 121220 (rumput laut dan alga lainnya). Dari hasil dalam penelitian ini menunjukkan bahwa Indonesia masih lemah dalam hal ekspor produk yang memiliki nilai tambah. Penelitian mengenai Daya Saing Produk Perikanan Indonesia di Beberapa Negara Importir Utama dan Dunia oleh Ramadhan (2011) menggunakan metode Revealed Comparative Advantage (RCA) untuk menganalisis keunggulan komparatif dan metode Export Product Dynamic (EPD) untuk menganalisis posisi daya saing pada setiap produk perikanan Indonesia. Penelitian yang dilakukan oleh Gumilar (2010) mengenai Daya Saing Komoditi Sayuran Utama Indonesia di Pasar Internasional menggunakan metode Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), dan Constant Market Share Analysis (CMSA). 2.10.2. Perbedaan dengan Penelitian Terdahulu Penelitian yang dilakukan mengenai Analisis Potensi Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia Di Pasar Non-Tradisional Asia ini mempunyai beberapa perbedaan dengan penelitian-penelitian terdahulu. Pertama, produk yang dianalisis adalah produk makanan dan minuman olahan yang mencakup lima produk, yaitu produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis; kembang gula; saus, bumbu campuran, dan penyedap campuran; jus buah

22   

dan jus sayuran; dan teh. Kedua, negara yang diteliti adalah negara-negara nontradisional Asia yang mencakup sepuluh negara Asia, yaitu Bahrain, India, Kamboja, Lebanon, Sri Lanka, Macao, Malaysia, Pakistan, Thailand, dan Turki. Ketiga, periode waktu analisis adalah tahun 2003-2010. 2.11. Kerangka Pemikiran Kondisi ekspor produk makanan dan minuman olahan yang mengalami penurunan di sejumlah negara tradisional (sebagai tujuan utama ekspor) menyebabkan industri makanan dan minuman dalam negeri perlu melakukan pengembangan di sejumlah negara non-tradisional (sebagai negara tujuan ekspor alternatif) untuk dapat terus meningkatkan ekspornya dan tetap memberikan kontribusi terhadap ekspor non migas. Pasar non-tradisional Asia merupakan salah satu pasar potensial dimana jarak yang dekat dan kebutuhan masyarakat non-tradisional Asia yang tidak jauh berbeda dengan masyarakat Indonesia dapat mempermudah para pengusaha makanan dan minuman olahan Indonesia dalam memproduksi dan mengekspor produk makanan dan minuman olahan ke pasar non-tradisional Asia tersebut. Namun, untuk melakukan pengembangan ekspor ke pasar non-tradisional Asia perlu dilakukan suatu analisis terhadap potensi pasar non-tradisional Asia dan terhadap produk makanan dan minuman olahan yang diekspor. Untuk mengetahui potensi ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia digunakan tiga metode analisis, yaitu: metode Export Product Dynamic (EPD) untuk menganalisis negara-negara nontradisional Asia yang berpotensi sebagai tujuan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia, metode Revealed Comparative Advantage (RCA) untuk mengukur daya saing yang dihadapi dalam mengembangkan produk makanan dan minuman olahan di negara-negara tersebut, dan Gravity Model untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan di pasar non-tradisional Asia. Dari hasil analisis ini diharapkan diperoleh implikasi kebijakan yang cocok dan bermanfaat bagi pengembangan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia. Untuk memperjelas rangkaian

23   

analisis yang dilakukan, maka disajikan dalam bentuk kerangka pemikiran penelitian seperti pada Gambar 2.2. Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan

Pasar Tradisional

Pasar NonTradisional Asia

Potensi negaranegara nontradisional Asia

Metode EPD

Daya saing produk makanan dan minuman olahan

Metode RCA

Faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor produk mamin olahan

Gravity model: - GDP per kapita riil negara tujuan ekspor - Populasi negara tujuan ekspor - Jarak ekonomi - Nilai tukar riil - Harga ekspor relatif produk i - Nilai ekspor tahun ke-(t-1)

Implikasi Kebijakan

Keterangan: mamin = makanan dan minuman

Gambar 2.2. Kerangka Pemikiran Penelitian

24   

2.12. Hipotesis Penelitian Hipotesis dalam penelitian ini didasarkan pada teori-teori yang ada dan beberapa penelitian terdahulu. Hipotesis tersebut diantaranya: 1. GDP per kapita riil negara tujuan ekspor berpengaruh positif terhadap permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia. 2. Populasi penduduk negara tujuan ekspor berpengaruh positif terhadap permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia. 3. Jarak ekonomi berpengaruh negatif terhadap permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia. 4. Nilai tukar mata uang negara tujuan ekspor terhadap dolar Amerika Serikat berpengaruh positif. 5. Harga ekspor relatif produk makanan dan minuman olahan berpengaruh negatif terhadap permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia. 6. Nilai ekspor tahun sebelumnya berpengaruh positif terhadap permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia.

BAB III METODE PENELITIAN

3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang terdiri dari data time series tahunan selama periode tahun 2003-2010 dan data cross section sepuluh negara non-tradisional Asia. Sumber data yang diperoleh berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS), UN Commodity and Trade Database, WDI (World Development Indicator) dari World Bank, Kementerian Perdagangan,

Gabungan

Pengusaha

Makanan

dan

Minuman

Indonesia

(GAPMMI) dan CEPII database. Selain itu, data pendukung lainnya diperoleh melalui berbagai literatur serta sumber-sumber lain yang relevan. Data mengenai ekspor produk makanan dan minuman olahan yang diteliti dalam penelitian ini diperoleh dari UN Comtrade dengan kode Harmonized System (HS 2002) seperti pada Tabel 3.1. Tabel 3.1. Kode Produk Makanan dan Minuman Olahan dalam Harmonized System (HS) No 1 2 3 4

Komoditi Roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis Kembang gula Jus buah dan jus sayuran Teh

Kode HS 1905 1704 2009 0902

Sumber : UN Comtrade, 2012

3.2. Metode Analisis Penelitian ini menggunakan metode analisis kuantitatif. Metode analisis kuantitatif yang digunakan adalah metode Export Product Dynamic (EPD), Revealed Comparative Advantage (RCA), dan gravity model. Data yang diperoleh diolah dengan menggunakan program komputer Microsoft Excel dan Eviews 6. 3.2.1. Export Product Dynamics (EPD) Salah satu indikator yang dapat memberikan gambaran yang baik tentang tingkat daya saing adalah Export Product Dynamics (EPD). Indikator ini

26   

mengukur posisi pasar dari produk suatu negara untuk tujuan pasar tertentu. Ukuran ini mempunyai kemampuan untuk membandingkan kinerja ekspor diantara negara-negara di seluruh dunia. Sebuah matriks EPD terdiri dari daya tarik pasar dan informasi kekuatan bisnis. Daya tarik pasar dihitung berdasarkan pertumbuhan dari permintaan sebuah produk untuk tujuan pasar tertentu, dimana 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. Keempat kategori itu adalah “Rising Star”, “Falling Star”, “Lost Opportunity”, dan “Retreat” (Bappenas, 2009). Posisi pasar yang ideal adalah yang mempunyai pangsa pasar tertinggi pada ekspornya sebagai “Rising Star” atau “bintang terang”, yang menunjukkan bahwa negara tersebut memperoleh tambahan pangsa pasar pada produk mereka yang bertumbuh cepat (fast-growing products). “Lost Opportunity” atau “kesempatan yang hilang”, terkait dengan penurunan pangsa pasar pada produkproduk yang dinamis, adalah posisi yang paling tidak diinginkan. “Falling Star” atau “bintang jatuh” juga tidak disukai, meskipun masih lebih baik jika dibandingkan dengan “Lost Opportunity” atau “kesempatan yang hilang”, karena pangsa pasarnya tetap meningkat. Sementara itu, “Retreat” atau “kemunduran” biasanya tidak diinginkan, tetapi pada kasus tertentu 'mungkin' diinginkan jika pergerakannya menjauhi produk-produk yang stagnan dan menuju produk-produk yang dinamik (Bappenas, 2009). Tabel 3.2. Matriks Posisi Daya Saing Share of Country’s Export in World Trade (x) Rising (Competitive) Falling (Non-Competitive)

Share of Product in World Trade (y) Falling Rising (Dynamic) (Stagnant) Rising Star Falling Star Lost Opportunity Retreat

Sumber : Esterhuizen, 2006 dalam Bappenas, 2009

Untuk lebih memahami matriks posisi daya saing dapat dilihat melalui tampilan Gambar 3.1 yang menggambarkan posisi pasar pada masing-masing

27   

kuadran dengan d sum mbu x sebaagai pangsaa pasar eksspor dan suumbu y seebagai pangsa pasar produk. y Lost  Opportunity

Rising Star

+ ‐ R Retreat

0 ‐

 

+

x 

Falling Star

Gam mbar 3.1. Keekuatan Bisn nis dan Daya Tarik Passar dalam M Metode EPD Catatan:

Sumbu x menggambarkkan peningkaatan pangsa pasar p ekspor negara terteentu di perdagangann dunia. Sumbu y menggambar m rkan pening gkatan pangsa pasar prroduk terten ntu di perdagangann dunia.

Addapun rumuus yang diguunakan dalam m perhitunggan EPD inii, diantaranya: •

Sumbbu x: Pertum mbuhan kekkuatan bisniis atau diseb but pangsa pasar p ekspoor i: t ⎛X ⎛ X ij ⎞ ⎟⎟ × 100 % − ∑ ⎜⎜ ij ij ⎠ t =1 ⎝ t =1 ⎝ W ij t T t

∑ ⎜⎜ W •

Sumbbu y:

⎞ ⎟⎟ × 100 % ⎠ t −1

Pertum mbuhan dayya tarik pasaar atau diseebut pangsa pasar produuk: t

⎛ Xt ⎞

⎟ ∑ ⎜⎝ Wt W ⎠ t =1

t

t ⎛X ⎞ × 100 % − ∑ ⎜ t ⎟ × 100 % t =1 ⎝ Wt ⎠ t −1 T

Keterangaan : Xij

: Nilai N ekspor produk i Inndonesia ke pasar non-ttradisional A Asia

Wij

: Nilai N ekspor produk i Dunia D ke passar non-traddisional Asiaa

Xt

: Nilai N total ekkspor Indonnesia ke pasaar non-tradiisional Asiaa

Wt

: Nilai N total ekkspor Duniaa ke pasar non-tradision n nal Asia

T

: Juumlah tahunn analisis Meetode EPD D ini digunnakan untuk k menganaalisis sepuluuh negara non-

tradisionall Asia yanng terdiri dari d Bahrain n, India, Camboja, C L Lebanon, Macao, M

28   

Malaysia, Pakistan, Sri Lanka, Thailand, dan Turki yang berpotensi dijadikan negara tujuan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia dengan melihat daya saing serta performa dari produk makanan dan minuman olahan yang diekspor ke negara-negara tersebut. 3.2.2. Revealed Comparative Advantage (RCA) Metode RCA merupakan metode analisis untuk menentukan keuntungan komparatif atau daya saing. Melalui analisis perhitungan RCA, posisi daya saing dari produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia dapat diketahui. Kinerja ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia ke pasar non-tradisional Asia merupakan variabel yang diukur dengan menghitung pangsa nilai ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia terhadap total ekspor ke pasar non-tradisional Asia yang selanjutnya dibandingkan dengan pangsa nilai ekspor dunia ke pasar non-tradisional Asia. Sehingga dapat diketahui secara kuantitatif kemampuan ataupun ketidakmampuan produk makanan dan minuman olahan Indonesia bersaing di pasar non-tradisional Asia. Adapun metode perhitungan RCA adalah sebagai berikut: RCA =

Xijt / Xjt Wijt / Wjt

Dimana : Xijt

: Nilai ekspor produk i Indonesia ke pasar non-tradisional Asia

Xjt

: Nilai total ekspor Indonesia ke pasar non-tradisional Asia

Wijt

: Nilai ekspor produk i dunia ke pasar non-tradisional Asia

Wjt

: Nilai total ekspor dunia ke pasar non-tradisional Asia

•

Jika nilai RCA>1, menyatakan bahwa produk-produk tersebut memiliki keunggulan komparatif atau berdaya saing kuat.

•

Jika nilai RCA<1, menyatakan bahwa produk-produk tersebut tidak memiliki keunggulan komparatif atau berdaya saing lemah.

29   

3.2.3. Estimasi Gravity Model 3.2.3.1. Perumusan Model Dalam penelitian ini, faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia dianalisis dengan menggunakan gravity model melalui metode regresi data panel dengan model logaritma. Variabel-variabel yang diduga mempengaruhi permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia, yaitu GDP per kapita riil negara tujuan ekspor, populasi penduduk negara tujuan ekspor, jarak ekonomi, nilai tukar riil mata uang negara tujuan ekspor terhadap dolar Amerika Serikat, harga ekspor relatif komoditi dan nilai ekspor tahun sebelumnya. Dengan demikian, model ekonometrika untuk faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tadisional Asia adalah sebagai berikut: Ln Xijt = β0 + β1 Ln GDPCjt + β2 Ln POPjt + β3 Ln JEijt + β4 Ln ERijt + β5 Ln HRit+ β6 Ln Xij(t-1) + εit Dimana: β0

: Intersep

β1, β2, …, β5

: Koefisien variabel-variabel independen yang diuji secara statistik dan ekonometrika

Xijt

: Nilai ekspor produk i Indonesia ke negara tujuan tahun ke-t (US$)

GDPCjt

: GDP per kapita riil negara tujuan pada tahun ke-t (US$)

POPjt

: Populasi negara tujuan pada tahun ke-t (orang)

JEijt

: Jarak ekonomi pada tahun ke-t (km)

ERijt

: Nilai tukar riil pada tahun ke-t (mata uang negara tujuan/US$)

HRijt

: Harga ekspor relatif komoditi i ke negara tujuan pada tahun ke-t (US$/kg)

Xij(t-1)

: Nilai ekspor pada tahun sebelumnya, ke t-1 (US$)

εit

: error term

30   

3.2.3.2. Pemilihan Model dalam Pengolahan Data Panel Dalam melakukan pemilihan model untuk sebuah penelitian diperlukan dasar pertimbangan statistik. Hal ini ditujukan untuk memperoleh dugaan yang efisien. Pengujian statistik pemilihan model dalam pengolahan data panel meliputi: 1. Chow Test Chow test adalah pengujian untuk memilih apakah model Pooled Least Square atau Fixed Effect Model yang digunakan. Dalam pengujian ini dilakukan hipotesa sebagai berikut: H0 : Model Pooled Least Square (PLS) H1 : Model Fixed Effect (FEM) Dasar penolakan terhadap H0 adalah dengan menggunakan F-statistik seperti yang dirumuskan oleh Chow: Chow =

ESS – ESS / N ESS / NT N K

Dimana: ESS1 = Residual Sum Square hasil pendugaan model PLS ESS2 = Residual Sum Square hasil pendugaan FEM N

= Jumlah data cross section

T

= Jumlah data time series

K

= Jumlah variabel penjelas Statistik Chow Test mengikuti distribusi F-statistik dengan derajat bebas

(N-1, NT-N-K) jika nilai Chow statistic (F-stat) hasil pengujian lebih besar dari Ftabel, maka cukup bukti untuk melakukan penolakan terhadap H0 sehingga model yang digunakan adalah fixed effect model dan begitu juga sebalinya. 2. Hausman Test Hausman test adalah pengujian untuk memilih apakah Random Effect Model atau Fixed Effect Model yang digunakan. Model fixed effect mengandung unsur trade off, yaitu hilangnya unsur derajat bebas dengan memasukkan variabel

31   

dummy. Namun, penggunaan model random effect juga harus memperhatikan ketiadaan pelanggaran asumsi dari setiap komponen galat. Berikut ini hipotesa Hausman test: H0 : Model Random Effect H1 : Model Fixed Effect Sebagai dasar penolakan H0, maka digunakan statistik Hausman dan membandingkannya dengan Chi-Square. Statistik Hausman dirumuskan sebagai berikut: m = (β – b) (M0 – M1)-1 (β – b) ~χ2 (K) dimana β adalah vektor statistik variabel fixed effect, b adalah vektor statistik variabel random effect, M0 adalah matriks kovarians untuk dugaan fixed effect model, dan M1 adalah matriks kovarians untuk dugaan random effect model. Jika nilai m hasil pengujian lebih besar dari χ2-tabel, maka cukup bukti melakukan penolakan terhadap H0 sehingga model yang digunakan adalah model fixed effect dan begitu pula sebaliknya. 3. LM Test LM test (The Breusch-Pagan LM Test) adalah pengujian untuk memilih apakah Random Effect Model atau Pooled Least Square yang digunakan. Pengujian hipotesisnya sebagai berikut: H0 : Model Pooled Least Square H1 : Model Random Effect Dasar penolakan H0 dengan cara membandingkan antara nilai statistik LM dengan nilai Chi-square. Apabila nilai LM hasil perhitungan lebih besar dari χ2tabel, maka cukup bukti untuk melakukan penolakan terhadap H0 sehingga model yang akan digunakan adalah random effect model, dan sebaliknya. 3.2.3.3. Pengujian Asumsi Model dan Pengujian Hipotesis Untuk dapat menghasilkan model yang efisien, tidak bias, dan konsisten, maka perlu dilakukan pendeteksian terhadap pelanggaran asumsi dasar model

32   

ekonometrika dengan melakukan pengujian asumsi pada model menyangkut uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. A. Pengujian Asumsi Model 1. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas merupakan suatu penyimpangan asumsi akibat adanya keterkaitan atau hubungan linear antar variabel bebas penyusun model. Suatu model regresi dikatakan memiliki gejala multikolinearitas jika terdapat beberapa indikasi berikut ini (Gujarati, 1978): a. Nilai R2 tinggi (misalnya antara 0,7 dan 1), tetapi variabel bebas banyak yang tidak signifikan. b. Tanda tidak sesuai yang diharapkan. c. Korelasi sederhana antar variabel individu tinggi (Rij tinggi). d. R2 < rij menunjukkan adanya multikolinearitas. Terdapat beberapa cara mengatasi masalah multikolinearitas, diantaranya: a. Menggunakan informasi sebelumnya b. Mengkombinasikan data cross section dan data time series c. Menghilangkan variabel yang sangat berkorelasi d. Mentransformasikan variabel e. Penambahan data baru 2. Uji Autokorelasi Akibat adanya autokorelasi dalam model yang diestimasi, yaitu pendugaan parameter masih tetap tidak bias dan konsisten. Namun, penduga ini memiliki standar error yang bias ke bawah, atau lebih kecil dari nilai yang sebenarnya sehingga nilai statistik uji-t tinggi (overestimate). Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menggunakan metode Generalized Least Square dalam estimasi model. Untuk mengetahui ada tidaknya masalah autokorelasi pada model dapat dilihat dari hasil uji Durbin-Watson (DW). Kisaran nilai Durbin-Watson (DW) yang mengindikasikan ada tidaknya masalah autokorelasi dapat dilihat pada Tabel 3.3.

33   

Tabel 3.3. Selang Nilai Statistik Durbin-Watson serta Keputusannya Nilai Durbin-Watson DW < 1,10 1,10 < DW < 1,54 1,55 < DW < 2,46 2,46 < DW < 2,90 DW > 2,91 Sumber: Firdaus, 2004

Kesimpulan Ada autokorelasi Tanpa kesimpulan Tidak ada autokorelasi Tanpa kesimpulan Ada autokorelasi

3. Uji Heteroskedastisitas Jika seluruh faktor pengganggu pada model tidak memiliki varian yang konstan maka diduga model mengalami masalah heteroskedastisitas atau dengan kata lain, heteroskedastisitas terjadi jika ragam sisaan tidak konstan. Mendeteksi adanya heteroskedastisitas adalah dengan membandingkan Sum Square Resid pada Weighted Statistics dengan Sum Squared Resid pada Unweighted Statistics. Jika Sum Square Resid pada Weighted Statistics < Sum Squared Resid pada Unweighted Statistics, maka terjadi heteroskedastisitas. Untuk mengatasi masalah ini digunakan metode White Heteroscedasticity yang diestimasi dengan Generalized Least Square (GLS). B. Pengujian Hipotesis Adapun kriteria yang ditentukan untuk dapat menguji model yang dianalisis sudah baik atau tidak baik, yaitu (Juanda, 2009): 1. Uji-F Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen di dalam model secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen yang digunakan. Perumusan hipotesis yang digunakan adalah: H0 : β1 = β2 = β3 = βk = 0 H1 : Minimal ada satu nilai β yang tidak sama dengan nol Kriteria ujinya adalah jika Fhitung > Ftabel,α,(k-1)(n-k) maka tolak H0, dimana k adalah jumlah variabel (dengan intercept) dan jumlah observasi yang dilambangkan dengan huruf n. selain itu, jika probabilitas (p-value) < taraf nyata,

34   

maka sudah cukup bukti untuk menolak H0. Jika tolak H0 berarti secara bersamasama variabel bebas dalam model berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas pada taraf nyata α persen, demikian pula sebaliknya. 2. Uji-t Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen secara individu (masing-masing) berpengaruh signifikan atau tidak terhadap variabel independen. Hipotesis yang digunakan sebagai berikut: H0 : βk = 0 H1 : βk ≠ 0 Kriteria uji yang digunakan adalah jika │thitung│> tα/2,(n-k) maka tolak H0, dimana jumlah observasi dilambangkan dengan huruf n, dan huruf k melambangkan jumlah variabel (termasuk intercept). Selain itu, jika probabilitas (p-value) lebih kecil dari taraf nyata maka dapat digunakan juga untuk menolak H0. Jika tolak H0 berarti variabel bebas dalam model berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas pada taraf nyata α persen, demikian pula sebaliknya. 3. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui besarnya daya menerangkan dari variabel independen terhadap variabel dependen pada model. Nilai R2 berkisar antara nol sampai 1 (0
BAB IV GAMBARAN UMUM

4.1. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pasar Non-Tradisional Asia periode 2002-2010 Ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar nontradisional Asia selama periode tahun 2002-2010 mengalami fluktuasi. Adapun berbagai perkembangan nilai ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia ditunjukkan oleh tampilan gambar grafik dengan kode HS1905 sebagai produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis; HS1704 sebagai kembang gula; HS2009 sebagai jus buah dan jus sayuran; dan HS0902 sebagai teh. 4.1.1. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Bahrain Ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di Bahrain berfluktuasi setiap tahunnya. Selama tahun 2006 hingga tahun 2009 ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis selalu mengalami peningkatan dari US$ 93,32 ribu pada tahun 2006 menjadi US$ 654,63 ribu pada tahun 2009. Akan tetapi, nilai ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis mengalami penurunan ekspor pada tahun 2010 sebesar 44,56 persen atau mencapai nilai US$ 362,92 ribu dibandingkan tahun 2009 yang mencapai US$ 654,63 ribu. Sementara itu, nilai ekspor produk kembang gula dari tahun 2008 hingga tahun 2009 mengalami peningkatan ekspor. Nilai ekspor yang diperoleh pada tahun 2008 mencapai US$ 285,48 ribu, US$ 378,21 ribu pada tahun 2009 dan US$ 780,24 ribu pada tahun 2010. Sedangkan, peningkatan nilai ekspor yang besar terhadap produk jus buah dan jus sayuran terjadi pada tahun 2007 dengan nilai sebesar US$ 107,76 ribu dan pada tahun 2010 sebesar US$ 211,49 ribu. Namun, perkembangan nilai ekspor produk teh di Bahrain sangat tidak baik dimana Bahrain hanya melakukan impor teh Indonesia pada tahun 2005 sebesar US$ 2,03 ribu, tahun 2007 sebesar US$ 22,03 ribu, dan tahun 2010 sebesar US$ 0,44 ribu.

36   

Nilai Ekspor (ribu US$) 1000.000 800.000 600.000 400.000 200.000 0.000 2002

2003 HS1905

2004

2005

2006

HS1704

2007

HS2009

2008

2009

2010

HS0902

Sumber: UN Comtrade, 2012

Gambar 4.1. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Bahrain, 2002-2010 4.1.2. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di India Perkembangan nilai ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di India selama periode tahun 2002-2010 menunjukkan bahwa produk teh merupakan produk yang paling besar diekspor ke India. Namun, selama perkembangannya produk ini mengalami penurunan di tahun 2010 dari US$ 5.080 ribu atau sekitar US$ 5,1 juta pada tahun 2009 menjadi US$ 4.212,25 ribu atau sekitar US$ 4,2 juta. Sementara itu, produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis selama tahun 2006 hingga tahun 2010 selalu mengalami peningkatan dari US$ 248,37 ribu pada tahun 2006 menjadi US$ 1.990,02 ribu atau sekitar US$ 1,99 juta pada tahun 2010. Peningkatan nilai ekspor pada tahun 2010 di India pun terjadi pada produk kembang gula dan produk jus buah dan jus sayuran. Akan tetapi, selama tahun 2004 sampai tahun 2010 ekspor produk kembang gula ke India selalu mengalami peningkatan dari US$ 122,69 ribu pada tahun 2004 hingga mencapai nilai US$ 1.904,75 ribu atau sekitar US$ 1,9 juta pada tahun 2010. Peningkatan pasca krisis ekonomi global tahun 2008, yakni pada tahun 2010 ekspor kembang gula meningkat sebesar 89,22 persen dibandingkan tahun 2009 yang nilai ekspornya mencapai US$ 1 juta. Sedangkan, produk jus buah dan jus sayuran berfluktuasi namun diakhiri dengan peningkatan nilai ekspor pada tahun 2010 sebesar US$ 230,65 ribu dibandingkan tahun sebelumnya yakni tahun 2009 yang mencapai nilai sebesar US$ 72,74 ribu.

37   

Nilai Ekspor (ribu US$) 6000.000 4000.000 2000.000 0.000 2002

2003 HS1905

2004

2005 HS1704

2006

2007

HS2009

2008

2009

2010

HS0902

Sumber: UN Comtrade, 2012

Gambar 4.2. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di India, 2002-2010 4.1.3. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Camboja Ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di Camboja diawali pada tahun 2004 dari periode tahun analisis, yakni tahun 2002-2010. Namun, untuk produk jus buah dan jus sayuran di Camboja selama tahun analisis diperoleh nilai perdagangan yang dimulai di tahun 2007. Perkembangan nilai ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis di Camboja selama tahun 2006 sampai tahun 2010 selalu mengalami peningkatan permintaan ekspor. Nilai ekspor yang diperoleh pada tahun 2010 mencapai US$ 320,83 ribu dibandingkan tahun sebelumnya, yakni tahun 2009 yang mencapai nilai ekspor sebesar US$ 89,75 ribu. Sementara itu, ekspor produk kembang gula selama tahun 2008 hingga tahun 2009 mengalami peningkatan ekspor. Nilai ekspor yang diperoleh pada tahun 2009 mencapai US$ 444,55 ribu dibandingkan tahun 2008 yang mencapai US$ 34,53 ribu. Namun, nilai ekspor pada tahun 2010 menurun sebesar 42,55 persen atau mencapai nilai sebesar US$ 255,41 ribu. Sedangkan, perkembangan ekspor produk jus buah dan jus sayuran di Camboja sangat tidak baik karena ekspor yang dilakukan hanya terjadi pada tahun 2007 sebesar US$ 5,93 ribu, tahun 2008 sebesar US$ 1,55 ribu, dan tahun 2010 sebesar US$ 3,72 ribu. Namun, ekspor produk teh berfluktuasi dengan diakhiri peningkatan ekspor pada tahun 2010 sebesar US$ 8,59 ribu dibandingkan tahun 2009 yang mencapai nilai sebesar US$ 7,01 ribu.

38   

Nilai Ekspor (ribu US$) 500.000 400.000 300.000 200.000 100.000 0.000 2002

2003 HS1905

2004

2005 HS1704

2006

2007

HS2009

2008

2009

2010

HS0902

Sumber: UN Comtrade, 2012

Gambar 4.3. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Camboja, 2002-2010 4.1.4. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Lebanon Selama periode tahun analisis, Lebanon tidak melakukan impor produk teh dari Indonesia. Perkembangan ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis di Lebanon mengalami peningkatan ekspor yang besar pada tahun 2007 sebesar US$ 120,81 ribu dan pada tahun 2008 sebesar US$ 145,98 ribu. Akan tetapi, pada tahun 2009 ekspornya menurun menjadi US$ 75,54 ribu. Namun, pada tahun 2010 nilai ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis meningkat menjadi US$ 83,72 ribu. Meskipun peningkatan nilai ekspor tidak besar seperti yang terjadi pada tahun 2007 dan 2008, produk tersebut masih dapat dilakukan pengembangan ekspor ke Lebanon. Perkembangan nilai ekspor produk kembang gula di Lebanon pun berfluktuasi. Namun, selama tahun 2006 hingga tahun 2010 ekspor kembang gula ke Lebanon meningkat. Pada tahun 2010 nilai ekspornya mencapai US$ 1.560,73 ribu atau sekitar US$ 1,56 juta dibandingkan tahun 2009 yang mencapai US$ 1.024,10 atau sekitar US$ 1,02 juta. Perkembangan nilai ekspor produk jus buah dan jus sayuran di Lebanon tidak terlalu bagus dimana selama tahun 2005 hingga tahun 2008 dan tahun 2010 tidak diperoleh nilai perdagangan atas produk tersebut. Nilai ekspor yang diperoleh pada tahun 2004 mencapai US$ 215 ribu dibandingkan tahun 2003 yang mencapai US$ 55,17 ribu. Sedangkan pada tahun 2009 nilai ekspornya mencapai US$ 169,10 ribu.

39   

Nilai Ekspor (ribu US$) 2000.000 1500.000 1000.000 500.000 0.000 2002

2003 HS1905

2004

2005 HS1704

2006

2007

HS2009

2008

2009

2010

HS0902

Sumber: UN Comtrade, 2012

Gambar 4.4. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Lebanon, 2002-2010 4.1.5. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Sri Lanka Perkembangan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di Sri Lanka mengalami fluktuasi setiap tahunnya. Produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis pada tahun 2008 mencapai nilai US$ 173,99 ribu namun pada tahun 2009 menurun menjadi US$ 115,57 ribu. Tetapi, pada tahun 2010 mengalami peningkatan dengan nilai ekspor yang dicapai sebesar US$ 166,91 ribu. Perkembangan ekspor produk kembang gula di Sri Lanka pun berfluktuasi dengan nilai ekspor terbesar diperoleh pada tahun 2002 sebesar US$ 446,18 ribu. Selama perkembangannya yang berfluktuasi, nilai ekspor produk kembang gula mengalami penurunan pada tahun 2010 menjadi US$ 94,16 ribu dibandingkan tahun 2009 yang mencapai nilai ekspor sebesar US$ 101,01 ribu. Sementara itu, nilai ekspor produk jus buah dan jus sayuran selama periode waktu 2002 hingga 2010 mengalami perkembangan yang sangat tidak bagus. Nilai ekspor yang diperoleh dari hasil penjualan produk tersebut terdapat pada tahun 2003 sebesar US$ 0,07 ribu, tahun 2004 sebesar US$ 5,05 ribu, tahun 2006 mencapai US$ 21,68 ribu, dan tahun 2008 mencapai nilai sebesar US$ 0,20 ribu. Sedangkan, perkembangan nilai ekspor produk teh terbesar diperoleh pada tahun 2007 dengan mencapai nilai sebesar US$ 1,05 juta. Nilai ekspor produk teh pada tahun 2010 mencapai US$ 371,05 ribu dibandingkan tahun 2009 yang mencapai US$ 420,33 ribu.

40   

Nilai Ekspor (ribu US$) 1500.000 1000.000 500.000 0.000 2002

2003 HS1905

2004

2005 HS1704

2006

2007

HS2009

2008

2009

2010

HS0902

Sumber: UN Comtrade, 2012

Gambar 4.5. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Sri Lanka, 2002-2010 4.1.6. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Macao Perkembangan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di Macao pun berfluktuasi, namun terjadi peningkatan ekspor yang besar pada produk jus buah dan jus sayuran sebesar US$ 2.681 ribu pada tahun 2010 dibandingkan tahun sebelumnya yang tidak terjadi perdagangan. Produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis dalam perkembangan ekspornya yang berfluktuasi diakhiri dengan penurunan pada tahun 2010 yang mencapai nilai ekspor sebesar US$ 192,14 ribu dibandingkan tahun 2009 yang mencapai US$ 211,43 ribu. Penurunan nilai ekspor di tahun 2010 pun terjadi pada produk teh yang mencapai nilai ekspor sebesar US$ 0,67 ribu dibandingkan tahun 2009 yang mencapai nilai ekspor sebesar US$ 3,54 ribu. Namun, ekspor produk teh di Macao tidak terlalu baik karena tidak setiap tahunnya dilakukan ekspor, seperti pada tahun 2002, 2003, 2006 hingga 2008 tidak diperoleh nilai perdagangan ekspor ke negara tersebut. Sementara itu, produk kembang gula selama perkembangan ekspornya yang berfluktuasi pada tahun 2010 terjadi peningkatan nilai ekspor sebesar US$ 385,56 ribu dibandingkan tahun sebelumnya, yaitu tahun 2009 yang mencapai nilai ekspor sebesar US$ 312,45 ribu.

41   

Nilai Ekspor (ribu US$) 3000.000 2000.000 1000.000 0.000 2002

2003

2004

HS1905

2005

2006

HS1704

2007

HS2009

2008

2009

2010

HS0902

Sumber: UN Comtrade, 2012

Gambar 4.6. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Macao, 2002-2010 4.1.7. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Malaysia Perkembangan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di Malaysia cukup baik meskipun berfluktuasi setiap tahunnya. Selama berfluktuasi produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis dan produk teh pada akhir periode tahun, yaitu tahun 2010 mengalami peningkatan nilai ekspor masing-masing sebesar US$ 10,52 juta dan US$ 16,44 juta. Sedangkan, produk kembang gula dan produk jus buah dan jus sayuran mengalami penurunan pada tahun 2010 masing-masing mencapai nilai ekspor sebesar US$ 8,44 juta dan US$ 1,07 juta dibandingkan tahun 2009 yang mencapai US$ 8,83 juta untuk kembang gula dan US$ 1,16 juta untuk jus buah dan jus sayuran.

Nilai Ekspor (juta US$) 20.000 15.000 10.000 5.000 0.000 2002

2003 HS1905

2004

2005 HS1704

2006

2007 HS2009

2008

2009

2010

HS0902

Sumber: UN Comtrade, 2012

Gambar 4.7. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Malaysia, 2002-2010

42   

4.1.8. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pakistan Ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia ke Pakistan terjadi pada tahun 2003. Selama perkembangannya yang berfluktuasi, terjadi peningkatan ekspor pada tahun 2010 pada produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis sebesar US$ 9,97 juta dibandingkan tahun 2009 yang mencapai US$ 22,76 ribu, produk kembang gula sebesar US$ 588,79 ribu dibandingkan tahun 2009 sebesar US$ 579,79 ribu, dan produk teh sebesar US$ 8,79 juta dibandingkan tahun 2009 yang mencapai US$ 7,60 juta. Sedangkan produk jus buah dan jus sayuran mengalami penurunan nilai ekspor dari US$ 154,83 ribu pada tahun 2009 menjadi US$ 106,22 ribu pada tahun 2010.

Nilai Ekspor (ribu US$) 15000.000 10000.000 5000.000 0.000 2002

2003

2004

2005

HS1905

2006

2007

2008

2009

2010

2008

2009

2010

HS1704

Nilai Ekspor (ribu US$) 20000.000 10000.000 0.000 2002

2003

2004

2005

HS2009

2006

2007

HS0902

Sumber: UN Comtrade, 2012

Gambar 4.8. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pakistan, 2002-2010 4.1.9. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Thailand Ekspor produk makanan dan minuman olahan yang diteliti pada penelitian ini di Thailand pada tahun 2010 mengalami peningkatan ekspor. Produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis mengalami peningkatan mencapai US$

43   

30,24 juta dibandingkan tahun 2009 yang mencapai US$ 23,74 juta. Sedangkan, produk kembang gula yang berfluktuasi diakhiri dengan peningkatan nilai ekspor pada tahun 2010 sebesar US$ 8,36 juta dibandingkan tahun 2009 yang mencapai US$ 6,89 juta. Nilai ekspor produk jus buah dan jus sayuran pada tahun 2010 mencapai US$ 38,59 ribu dibandingkan tahun 2009 yang mencapai US$ 6,50 ribu. Sedangkan, produk teh pada tahun 2010 mencapai nilai ekspor sebesar US$ 477,90 ribu dari yang sebelumnya pada tahun 2009 yang mencapai nilai ekspor sebesar US$ 303,56 ribu.

Nilai Ekspor (juta US$) 40.000 30.000 20.000 10.000 0.000 2002

2003

2004

2005 HS1905

2006

2007

2008

2009

2010

2008

2009

2010

HS1704

Nilai Ekspor (ribu US$) 1000.000 800.000 600.000 400.000 200.000 0.000 2002

2003

2004

2005 HS2009

2006

2007

HS0902

Sumber: UN Comtrade, 2012

Gambar 4.9. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Thailand, 2002-2010 4.1.10. Perkembangan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Turki Dari produk makanan dan minuman olahan Indonesia yang dianalisis dalam penelitian ini terdapat produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis yang tidak dilakukan ekspor ke Turki. Selama periode tahun 2002-2010,

44   

nilai ekspor produk kembang gula berfluktuasi namun pada tahun 2007 sampai tahun 2010 ekspor produk kembang gula mengalami fluktuasi nilai ekspor yang rendah jika dibandingkan dengan fluktuasi nilai ekspor tahun 2002 sampai tahun 2006. Walaupun demikian, nilai ekspor produk kembang gula pada tahun 2010 mengalami peningkatan sebesar US$ 119,06 ribu dibandingkan tahun 2009 yang mencapai nilai ekspor sebesar US$ 63,08 ribu. Sementara itu, produk jus buah dan jus sayuran selalu mengalami peningkatan dari tahun 2006 hingga tahun 2009 yang mencapai nilai ekspor sebesar US$ 575,18 ribu, namun pada tahun 2010 produk ini mengalami penurunan nilai ekspor menjadi US$ 539,28 ribu. Sedangkan, pada produk teh terjadi peningkatan nilai ekspor yang berturut-turut sejak tahun 2005 sampai tahun 2008 namun kemudian menurun pada tahun 2009 yang mencapai nilai ekspor sebesar US$ 702,95 ribu. Selanjutnya nilai ekspor produk teh mengalami peningkatan kembali namun dengan nilai ekspor yang besar pada tahun 2010, yaitu sebesar US$ 1,37 juta.

Nilai Ekspor (ribu US$) 1500.000 1000.000 500.000 0.000 2002

2003 HS1905

2004

2005 HS1704

2006

2007

HS2009

2008

2009

2010

HS0902

Sumber: UN Comtrade, 2012

Gambar 4.10. Perkembangan Nilai Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Turki, 2002-2010

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1. Analisis Potensi Pasar Non-Tradisional Asia Sebagai Tujuan Ekspor serta Analisis Daya Saing Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia Periode 2003-2010 Untuk mengetahui negara-negara non-tradisional Asia yang berpotensi dijadikan tujuan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia dapat dilihat dari posisi pasar yang diperoleh dengan menggunakan metode Export Product Dynamic (EPD). Posisi pasar “Rising Star” merupakan posisi pasar yang ideal sehingga pada posisi tersebut diperoleh negara-negara non-tradisional Asia yang berpotensi dijadikan tujuan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia. Posisi pasar “Lost Opportunity” juga masih dapat dijadikan tujuan ekspor produk makanan dan minuman olahan. Hal ini terkait pada posisi tersebut terjadi peningkatan permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan dari negara-negara non-tradisional Asia, akan tetapi Indonesia tidak menyediakan jumlah ekspor yang sesuai dengan peningkatan permintaan dari negara tujuan. Sedangkan posisi pasar “Falling Star” dan “Retreat” tidak mencerminkan potensi pasar non-tradisional Asia sebagai tujuan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia. Hal tersebut terkait dengan terjadinya penurunan permintaan ekspor dari negara-negara non-tradisional Asia sebagai tujuan ekspor. Sementara itu, untuk mengetahui daya saing produk makanan dan minuman olahan di negara tujuan ekspor digunakan metode Revealed Comparative Advantage (RCA). Nilai RCA yang lebih besar dari satu menunjukkan bahwa produk-produk yang dianalisis memiliki keunggulan komparatif atau berdaya saing kuat sehingga dapat dipacu untuk berorientasi ekspor ke negara tujuan. Sedangkan, nilai RCA yang kurang dari satu menunjukkan bahwa produk-produk yang dianalisis tidak memiliki keunggulan komparatif atau produk tersebut berdaya saing lemah sehingga sebaiknya tidak dipacu untuk berorientasi ekspor ke negara tujuan. Berdasarkan hasil estimasi EPD diperoleh bahwa negara-negara nontradisional Asia yang berpotensi untuk dijadikan tujuan ekspor produk roti, kue,

46   

biskuit, dan produk lainnya yang sejenis, yaitu Bahrain, India, Camboja, Macao, dan Thailand. Namun, hasil estimasi RCA menunjukkan bahwa daya saing produk yang lemah terdapat di Camboja. Hal ini dikarenakan selama periode tahun 20032009 produk tersebut di Camboja kalah saing dengan produk yang dihasilkan negara eksportir lainnya yang memiliki kualitas lebih bagus dibandingkan dengan yang dihasilkan Indonesia. Namun, pada tahun 2010 produk ini berdaya saing kuat di Camboja yang menunjukkan kualitas produk ini sudah menjadi lebih baik sehingga Indonesia memiliki kesempatan untuk mengekspor produk tersebut ke Camboja. Sementara itu, Malaysia masih dapat dijadikan tujuan ekspor karena produk tersebut memiliki daya saing yang kuat dan terjadi peningkatan permintaan di Malaysia sebesar 7,21 persen meskipun ekspor Indonesia atas produk tersebut ke Malaysia turun sebesar 6,52 persen. Hal tersebut menunjukkan bahwa Indonesia memiliki kesempatan untuk mendorong pemasaran ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis ke Malaysia. Sedangkan, di Sri Lanka dan Pakistan produk ini berdaya saing kuat namun tidak berpotensi ekspor karena terkait terjadinya penurunan permintaan ekspor di Sri Lanka sebesar 3,92 persen dan di Pakistan sebesar 0,44 persen walaupun pangsa ekspor di kedua negara tersebut meningkat. Akan tetapi, produk ini tidak memiliki posisi pasar dan berdaya saing di Turki karena selama periode analisis tidak ada nilai perdagangan antar Indonesia dengan Turki. Tabel 5.1. Hasil Estimasi EPD dan RCA Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis Negara Bahrain India Camboja Lebanon Sri Lanka Macao Malaysia Pakistan Thailand Turki

Nilai EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) 29.20 3.55 53.56 1.86 29.56 1.85 19.84 -7.24 12.54 -3.92 7.45 5.87 -6.52 7.21 3741.95 -0.44 5.83 3.34 0.00 0.00

Sumber: UN Comtrade, 2012 (diolah)

Posisi Pasar Rising Star Rising Star Rising Star Falling Star Falling Star Rising Star Lost Opportunity Falling Star Rising Star −

Nilai RCA Daya Saing 2.13 2.66 0.88 0.28 5.05 1.72 5.14 3.96 10.91 −

Kuat Kuat Lemah Lemah Kuat Kuat Kuat Kuat Kuat −

47   

Negara-negara non-tradisional Asia yang berpotensi ekspor produk kembang gula adalah Bahrain, India, dan Kamboja. Namun, produk ini pun memiliki daya saing yang lemah di Camboja. Hal ini dikarenakan selama periode tahun 2003-2008 produk ini berdaya saing lemah dan baru memperoleh daya saing yang kuat pada tahun 2009 dan 2010. Walaupun rataan hasil estimasi RCA menunjukkan daya saing yang lemah, tetapi pada tahun 2009 dan 2010 diperoleh daya saing yang kuat sehingga Indonesia masih memiliki kesempatan ekspor ke Camboja. Hal ini pun terkait dengan adanya peningkatan permintaan ekspor yang ditunjukkan oleh pangsa pasar produk di Camboja sebesar 1,85 persen dan peningkatan pangsa pasar ekspor sebesar 235,29 persen. Sementara itu, Macao, Malaysia, Thailand, dan Turki juga masih dapat dijadikan tujuan ekspor karena pada keempat negara tersebut terdapat daya saing produk yang kuat serta terjadi peningkatan permintaan ekspor yang pada masing-masing negara diperoleh sebesar 5,87 persen, 7,21 persen, 3,34 persen, dan 3,14 persen. Namun, Lebanon, Sri Lanka, dan Pakistan tidak berpotensi dijadikan tujuan ekspor produk kembang gula meskipun daya saing yang diperoleh merupakan daya saing yang kuat karena terjadi penurunan permintaan ekspor pada ketiga negara tersebut yang masingmasing sebesar 7,24 persen, 3,92 persen, dan 0,44 persen. Tabel 5.2. Hasil Estimasi EPD dan RCA Produk Kembang Gula Negara Bahrain India Camboja Lebanon Sri Lanka Macao Malaysia Pakistan Thailand Turki

Nilai EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) 18.34 3.55 34.53 1.86 235.29 1.85 11.40 -7.24 78.69 -3.92 -0.87 5.87 -5.67 7.21 3.25 -0.44 -6.13 3.34 -1.55 3.14

Posisi Pasar Rising Star Rising Star Rising Star Falling Star Falling Star Lost Opportunity Lost Opportunity Falling Star Lost Opportunity Lost Opportunity

Nilai RCA Daya Saing 11.79 2.12 0.82 10.54 3.40 7.98 6.60 8.90 9.95 6.92

Kuat Kuat Lemah Kuat Kuat Kuat Kuat Kuat Kuat Kuat

Sumber: UN Comtrade, 2012 (diolah)

Pada produk jus buah dan jus sayuran terdapat lima negara non-tradisional Asia yang berpotensi dijadikan tujuan ekspor produk tersebut, yaitu Bahrain, India, Malaysia, Thailand, dan Turki. Namun, pada produk ini terdapat daya saing

48   

yang kuat hanya pada satu negara potensial, yaitu Turki. Di Turki produk ini memiliki daya saing yang berfluktuasi selama periode tahun 2003-2010. Namun, rata-rata daya saing produk jus buah dan jus sayuran di Turki memiliki daya saing yang kuat sehingga menjadikan produk tersebut dapat berorientasi ekspor ke Turki. Sedangkan, bagi keempat negara potensial lainnya yang memiliki daya saing produk jus buah dan jus sayuran yang lemah diperlukan suatu kebijakan untuk dapat meningkatkan daya saing produk tersebut. Sementara itu, Camboja dan Macao juga masih dapat dijadikan tujuan ekspor produk jus buah dan jus sayuran karena terkait adanya peningkatan permintaan ekspor sebesar 1,85 persen di Camboja dan 5,87 persen di Macao. Akan tetapi, pada kedua negara tersebut juga diperoleh daya saing produk yang lemah sehingga diperlukan suatu kebijakan untuk dapat meningkatkan daya saing produk jus buah dan jus sayuran. Daya saing produk jus buah dan jus sayuran yang kuat juga diperoleh di Lebanon, namun negara tersebut tidak berpotensi ekspor karena terjadi penurunan permintaan ekspor produk jus buah dan jus sayuran sebesar 7,24 persen. Tabel 5.3. Hasil Estimasi EPD dan RCA Produk Jus Buah dan Jus Sayuran Negara Bahrain India Camboja Lebanon Sri Lanka Macao Malaysia Pakistan Thailand Turki

Nilai EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) 1.90 3.55 95.79 1.86 -21.80 1.85 24.58 -7.24 645.20 -3.92 -15.00 5.87 36.61 7.21 68.39 -0.44 253.60 3.34 41.50 3.14

Posisi Pasar Rising Star Rising Star Lost Opportunity Falling Star Falling Star Lost Opportunity Rising Star Falling Star Rising Star Rising Star

Nilai RCA Daya Saing 0.58 0.19 0.05 1.49 0.07 0.08 0.49 0.22 0.48 1.85

Lemah Lemah Lemah Kuat Lemah Lemah Lemah Lemah Lemah Kuat

Sumber: UN Comtrade, 2012 (diolah)

Sementara itu, negara-negara non-tradisional Asia yang berpotensi ekspor produk teh adalah Camboja dan Thailand. Pada kedua negara potensial tersebut, produk teh memiliki daya saing yang kuat sehingga dapat terus dikembangkan dan diperluas pemasarannya di kedua negara tersebut. Sedangkan, Bahrain, India, Macao, Malaysia, dan Turki masih dapat dijadikan tujuan ekspor karena terjadi peningkatan permintaan ekspor yang pada masing-masing negara sebesar 3,55

49   

persen, 1,86 persen, 5,87 persen, 7,21 persen, dan 3,14 persen. Sedangkan, Sri Lanka dan Pakistan tidak berpotensi dijadikan tujuan ekspor meskipun daya saing produk yang diperoleh merupakan daya saing yang kuat karena terjadi penurunan ekspor sebesar 3,92 persen di Sri Lanka dan 0,44 persen di Pakistan. Di Lebanon tidak diperoleh posisi pasar dan daya saing produk karena selama tahun analisis tidak diperoleh nilai perdagangan antar Indonesia dengan Lebanon. Tabel 5.4. Hasil Estimasi EPD dan RCA Produk Teh Negara Bahrain India Camboja Lebanon Sri Lanka Macao Malaysia Pakistan Thailand Turki

Nilai EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) -25.00 3.55 -4.64 1.86 1.88 1.85 0.00 0.00 3.85 -3.92 -24.79 5.87 -0.54 7.21 -2.91 -0.44 86.65 3.34 -11.17 3.14

Posisi Pasar

Nilai RCA Daya Saing

Lost Opportunity Lost Opportunity Rising star − Falling Star Lost Opportunity Lost Opportunity Retreat Rising Star Lost Opportunity

0.10 Lemah 4.85 Kuat 2.04 Kuat − − 1.10 Kuat 0.05 Lemah 11.93 Kuat 1.95 Kuat 3.79 Kuat 11.49 Kuat

Sumber: UN Comtrade, 2012 (diolah)

5.2. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pasar NonTradisional Asia Periode 2003-2010 Untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia digunakan analisis gravity model dengan metode data panel. Variabel-variabel yang digunakan adalah GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia, populasi negara non-tradisional Asia, jarak ekonomi, nilai tukar riil negara non-tradisional Asia terhadap dolar Amerika Serikat, harga ekspor relatif komoditi, dan nilai ekspor tahun sebelumnya. 5.2.1. Hasil Estimasi Model Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pasar Non-Tradisional Asia, 2003-2010 Hasil uji Chow menunjukkan model terbaik yang digunakan dalam estimasi produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis adalah model

50   

fixed effect dengan nilai probabilitas (0,0000) yang lebih kecil dari taraf nyata lima persen. Berdasarkan hasil evaluasi model dengan menggunakan kriteria ekonometrika dan kriteria statistika diperoleh bahwa model tersebut terbebas dari pelanggaran asumsi klasik. Indikasi terdapatnya masalah heteroskedastisitas yang menghasilkan nilai Sum squared resid weighted (91,19) lebih kecil dari Sum squared resid unweighted (101,43) dapat teratasi dengan melakukan pembobotan pada cross section dengan metode cross section SUR. Pada model ini pun tidak terdapat adanya masalah multikolinearitas, hal ini ditunjukkan oleh nilai Rsquared yang tinggi dan hanya terdapat satu variabel yang tidak signifikan. Selain itu, nilai Durbin-Watson (2,07) berada pada kisaran 1,55-2,46 sehingga model ini pun terbebas dari masalah autokorelasi. Berdasarkan Tabel 5.5 diperoleh bahwa nilai probabilitas F-statistic (0,000000) lebih kecil dari taraf nyata lima persen dan sepuluh persen. Hal ini berarti bahwa secara bersama-sama variabel bebas dalam model berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas pada taraf nyata lima persen dan sepuluh persen. Selain itu, nilai koefisien determinasi (R-square) yang diperoleh sebesar 0,995536. Hal ini menunjukkan bahwa sekitar 99,55 persen peubah dependen dapat dijelaskan secara baik oleh variabel-variabel independennya, sedangkan sisanya sebesar 0,45 persen dijelaskan oleh variabel-variabel lainnya yang tidak terdapat dalam model. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan Fixed Effect Model (FEM) diperoleh persamaan permintaan ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis di pasar non-tradisional Asia, yaitu: LnXijt = Crossi – 36,90 + 0,93 LnGDPCjt + 1,53 LnPOPjt + 0,68 LnJEijt + 1,24 LnERijt + 1,45 LnHRit + 0,17 LnXij(t-1) + εit Sementara itu, hasil dari Fixed Effect (Cross) yang menunjukkan perbedaan nilai intersep yang berbeda antar unit cross section menunjukkan bahwa Bahrain yang memiliki nilai intersep paling tinggi. Hal ini berarti bahwa permintaan ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis ke Bahrain memiliki rata-rata perubahan yang paling tinggi sebesar 7,59. Sedangkan, Turki merupakan negara yang memiliki efek paling kecil, yaitu sebesar -6,62.

51   

Namun, karena di Turki tidak terdapat adanya nilai perdagangan (tidak ada ekspor ke Turki) sehingga negara yang memiliki nilai intersep paling kecil adalah Camboja sebesar -5,43. Dengan demikian, kesimpulan yang diperoleh dari hasil Fixed Effect (Cross) adalah Bahrain merupakan negara yang sangat potensial sebagai tujuan ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis, sedangkan Camboja masih dapat dijadikan tujuan ekspor produk tersebut namun diperlukan suatu kebijakan terkait daya saing produk yang lemah di negara tersebut seperti perolehan hasil dari estimasi RCA. Tabel 5.5. Hasil Estimasi Gravity Model Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis Variabel GDPC POP JE ER HR X(t-1) C

Coefisien 0.93** 1.53** 0.68 1.24* 1.45** 0.17** -36.90** Fixed Effect (Cross)

Bahrain India Camboja Lebanon Sri Lanka Macao Malaysia Pakistan Thailand Turki R-Square Prob. (F-Stat) R-Square

Prob. 0.0000 0.0019 0.1246 0.0718 0.0000 0.0060 0.0001 7.59 -2.15 -5.43 -5.38 -0.67 4.99 6.55 -1.81 2.95 -6.62

Weighted Statistics 0.995536 Sum square residual 0.000000 Durbin-Watson stat Unweighted Statistics Sum square residual 0.936536 Durbin-Watson stat

Sumber: Lampiran 4.1 Catatan: **) signifikan pada taraf nyata 5% *) signifikan pada taraf nyata 10%

91.19 2.07 101.43 2.01

52   

Hasil uji Chow pada produk kembang gula pun menunjukkan bahwa fixed effect sebagai model terbaik yang digunakan dalam mengestimasi produk kembang gula. Hasil estimasi yang diperoleh menunjukkan bahwa model terbebas dari pelanggaran asumsi klasik. Indikasi adanya heteroskedastisitas yang ditunjukkan oleh nilai Sum squared resid weighedt (132,13) yang lebih kecil dari Sum squared resid unweighted (228,42) dapat diatasi dengan melakukan pembobotan pada cross-section dengan metode white cross-section. Sedangkan, tidak adanya masalah multikolinearitas ditunjukkan oleh nilai R-square yang tinggi dan hanya terdapat dua dari enam variabel yang tidak signifikan. Dengan demikian, model terbebas dari masalah multikolinearitas. Nilai Durbin-Watson (1,67) yang diperoleh pun berada pada kisaran 1,55-2,46 yang menunjukkan bahwa model terbebas dari masalah autokorelasi. Berdasarkan Tabel 5.6 diperoleh bahwa nilai probabilitas F-statistic (0,000000) lebih kecil dari taraf nyata lima persen dan sepuluh persen. Hal ini berarti bahwa secara bersama-sama variabel bebas dalam model berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas pada taraf nyata lima persen dan sepuluh persen. Selain itu, nilai koefisien determinasi (R-square) yang diperoleh sebesar 0,964852. Hal ini menunjukkan bahwa sekitar 96,49 persen peubah dependen dapat dijelaskan secara baik oleh variabel-variabel independennya, sedangkan sisanya sebesar 3,51 persen dijelaskan oleh variabel-variabel lainnya yang tidak terdapat dalam model. Berdasarkan hasil pengolahan data yang diperoleh maka dapat dituliskan persamaan dari model permintaan ekspor produk kembang gula Indonesia di pasar non-tradisional Asia sebagai berikut: LnXijt = Crossi – 2,85 + 0,19 LnGDPCjt + 0,87 LnPOPjt – 0,47 LnJEijt + 0,86 LnERijt + 0,55 LnHRit + 0,13 LnXij(t-1) + εit Sementara itu, hasil dari Fixed Effect (Cross) yang menunjukkan perbedaan nilai intersep yang berbeda antar unit cross section menunjukkan bahwa Bahrain yang memiliki nilai intersep paling tinggi. Hal ini berarti bahwa permintaan ekspor produk kembang gula ke Bahrain memiliki rata-rata perubahan yang paling tinggi, yaitu sebesar 6,88. Sedangkan, Camboja merupakan negara

53   

yang memiliki nilai intersep paling kecil sebesar -5,67. Dengan demikian, kesimpulan yang diperoleh dari hasil Fixed Effect (Cross) adalah Bahrain merupakan negara yang sangat potensial sebagai tujuan ekspor produk kembang gula, sedangkan Camboja masih dapat dijadikan tujuan ekspor produk tersebut namun diperlukan suatu kebijakan terkait daya saing produk yang lemah di negara tersebut seperti perolehan hasil dari estimasi RCA. Tabel 5.6. Hasil Estimasi Gravity Model Produk Kembang Gula Variabel GDPC POP JE ER HR X(t-1) C

Coefisien 0.19* 0.87* -0.47 0.86 0.55** 0.13** -2.85 Fixed Effect (Cross)

Bahrain India Camboja Lebanon Sri Lanka Macao Malaysia Pakistan Thailand Turki R-Square Prob. (F-Stat) R-Square

Prob. 0.0707 0.0774 0.1333 0.1696 0.0085 0.0000 0.7146 6.88 -4.75 -5.67 -0.77 -1.10 4.13 3.31 -1.62 0.55 -0.95

Weighted Statistics 0.964852 Sum square residual 0.000000 Durbin-Watson stat Unweighted Statistics Sum square residual 0.606548 Durbin-Watson stat

132.13 1.67 228.42 1.97

Sumber: Lampiran 4.2 Catatan: **) signifikan pada taraf nyata 5% *) signifikan pada taraf nyata 10%

Sementara itu, model Pooled Least Square (PLS) merupakan model terbaik yang digunakan dalam mengestimasi produk jus buah dan jus sayuran. Pada model ini dilakukan pembobotan cross-section dengan metode white crosssection untuk menghilangkan terjadinya heteroskedastisitas. Selain itu, nilai Rsquare yang tinggi serta terdapatnya satu variabel yang tidak signifikan

54   

menunjukkan bahwa model ini terbebas dari masalah multikolinearitas. Masalah autokorelasi pun tidak terdapat pada model ini, dikarenakan nilai Durbin-Watson (1,93) berada pada kisaran 1,55-2,46. Tabel 5.7. Hasil Estimasi Gravity Model Produk Jus Buah dan Jus Sayuran Variabel GDPC POP JE ER HR X(t-1) C R-Square Prob. (F-Stat) R-Square

Coefisien Prob. 1.24* 0.0880 0.49** 0.0096 -1.25** 0.0000 -0.36 0.1679 -0.79** 0.0029 0.11** 0.0227 4.80 0.5565 Weighted Statistics 0.689566 Sum square residual 0.000000 Durbin-Watson stat Unweighted Statistics Sum square residual 0.453278 Durbin-Watson stat

929.33 1.93 1112.87 2.17

Sumber: Lampiran 4.3 Catatan: **) signifikan pada taraf nyata 5% *) signifikan pada taraf nyata 10%

Berdasarkan Tabel 5.7 tersebut diperoleh bahwa nilai probabilitas Fstatistic (0,000000) lebih kecil dari taraf nyata lima persen dan sepuluh persen. Hal ini berarti bahwa secara bersama-sama variabel bebas dalam model berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas pada taraf nyata lima persen dan sepuluh persen. Nilai koefisien determinasi (R-square) yang diperoleh sebesar 0,689566. Hal ini menunjukkan bahwa sekitar 68,96 persen peubah dependen dapat dijelaskan secara baik oleh variabel-variabel independennya, sedangkan sisanya sebesar 31,04 persen dijelaskan oleh variabel-variabel lainnya yang tidak terdapat dalam model. Dengan demikian, berdasarkan hasil pengolahan data diperoleh persamaan untuk permintaan ekspor produk jus buah dan jus sayuran yang dapat dituliskan sebagai berikut: LnXijt = 4,80 + 1,24 LnGDPCjt + 0,49 LnPOPjt – 1,25 LnJEijt – 0,36 LnERijt – 0,79 LnHRit + 0,11 LnXij(t-1) + εit

55   

Model terbaik yang digunakan dalam mengestimasi produk teh juga adalah Pooled Least Square (PLS) tanpa melakukan pembobotan pada cross section tetapi menggunakan metode white cross section untuk menghilangkan masalah heteroskedastisitas. Nilai R-square yang tinggi serta hanya terdapat satu variabel yang tidak signifikan pada model, menunjukkan bahwa model ini pun terbebas dari masalah multikolinearitas. Nilai Durbin-Watson (1,80) berada pada kisaran 1,55-2,46 yang berarti model ini pun terbebas dari masalah autokorelasi. Berdasarkan Tabel 5.8 menunjukkan bahwa nilai probabilitas F-statistic (0,000000) pada model lebih kecil dari taraf nyata lima persen. Hal ini berarti bahwa secara bersama-sama variabel bebas dalam model berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas pada taraf nyata lima persen. Selain itu, nilai koefisien determinasi (R-square) yang diperoleh sebesar 0,863548. Hal ini menunjukkan bahwa sekitar 86,35 persen peubah dependen dapat dijelaskan secara baik oleh variabel-variabel independennya, sedangkan sisanya sebesar 13,65 persen dijelaskan oleh variabel-variabel lainnya yang tidak terdapat dalam model. Adapun persamaan dari model permintaan ekspor produk teh di pasar nontradisional Asia, yaitu: LnXijt = 45,20 – 2,17 LnGDPCjt – 0,12 LnPOPjt – 1,47 LnJEijt – 0,67 LnERijt + 2,29 LnHRit + 0,31 LnXij(t-1) + εit Tabel 5.8. Hasil Estimasi Gravity Model Produk Teh Variabel GDPC POP JE ER HR X(t-1) C R-Square Prob. (F-Stat) Durbin-Watson stat

Coefisien -2.17** -0.12 -1.47** -0.67** 2.29** 0.31** 45.20**

Sumber: Lampiran 4.4 Catatan: **) signifikan pada taraf nyata 5%

Prob. 0.0000 0.7267 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.863548 0.000000 1.80

56   

5.2.2. Interpretasi Model Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia di Pasar Non-Tradisional Asia Periode 2003-2010 5.2.2.1. Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis Berdasarkan hasil uji-t untuk produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis terdapat satu variabel tidak signifikan, yaitu jarak ekonomi. Variabel GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia, populasi negara non-tradisional Asia, harga ekspor, dan nilai ekspor tahun sebelumnya signifikan pada taraf nyata lima persen. Sedangkan, variabel nilai tukar riil signifikan pada taraf nyata sepuluh persen. Hasil estimasi menunjukkan bahwa terdapat satu variabel signifikan yang menghasilkan tanda koefisien tidak sesuai dengan hipotesis, yaitu variabel harga ekspor produk. Tanda koefisien positif pada variabel tersebut sebesar 1,45 yang memberikan arti bahwa jika harga ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis meningkat sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk tersebut meningkat sebesar 1,45 persen

(cateris paribus). Hal ini

menunjukkan bahwa kemampuan daya beli yang tinggi terdapat pada masyarakat di pasar non-tradisional Asia terhadap produk tersebut sehingga harga yang mahal tidak menjadikan masalah untuk membeli produk tersebut. Selain itu, hal ini pun memungkinkan bahwa produk yang diproduksi untuk masyarakat di pasar nontradisional Asia sudah sesuai dengan selera konsumsi masyarakat tersebut dan memiliki kualitas yang bagus sehingga mampu bersaing dengan negara eksportir lainnya di pasar non-tradisional Asia. Fenomena ini pun terkait dengan tanda koefisien positif yang sesuai dengan hipotesis pada GDP per kapita riil dan populasi negara non-tradisonal Asia yang mempengaruhi peningkatan permintaan ekspor produk tersebut. Nilai koefisien sebesar 0,93 pada variabel GDP per kapita riil negara nontradisonal Asia memberikan arti bahwa jika GDP per kapita negara non-tradisonal Asia meningkat sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis meningkat sebesar 0,93 persen (cateris paribus). Nilai koefisien sebesar 1,53 pada variabel populasi negara nontradisional Asia memberikan arti bahwa jika populasi negara non-tradisional Asia

57   

meningkat sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk tersebut meningkat sebesar 1,53 persen (cateris paribus). Nilai koefisien sebesar 1,23 pada variabel nilai tukar riil memberikan arti bahwa jika nilai tukar negara nontradisional Asia terapresiasi sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk tersebut meningkat sebesar 1,23 persen (cateris paribus). Sedangkan nilai koefisien sebesar 0,17 pada variabel nilai ekspor tahun sebelumnya memberikan arti bahwa jika terjadi peningkatan nilai ekspor pada tahun sebelumnya sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk tersebut meningkat sebesar 0,17 persen (cateris paribus). 5.2.2.2. Produk Kembang Gula Berdasarkan uji-t pada produk kembang gula, terdapat dua variabel yang tidak signifikan, yaitu variabel jarak ekonomi dan variabel nilai tukar riil. Variabel GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia signifikan pada taraf nyata sepuluh persen. Tanda koefisien pada variabel tersebut sesuai dengan hipotesis, yaitu 0,19. Nilai tersebut memberikan arti bahwa jika GDP per kapita negara nontradisional Asia meningkat sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk kembang gula meningkat sebesar 0,19 persen (cateris paribus). Variabel populasi negara non-tradisional pun signifikan pada taraf nyata sepuluh persen dengan tanda koefisien yang sesuai dengan hipotesis, yaitu 0,87. Nilai tersebut memberikan arti bahwa jika populasi negara non-tradisional Asia meningkat sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk kembang gula meningkat sebesar 0,87 persen (cateris paribus). Sedangkan, variabel harga ekspor produk kembang gula signifikan pada taraf nyata lima persen dengan tanda koefisien positif yang tidak sesuai dengan hipotesis, yaitu 0,55. Nilai tersebut memberikan arti bahwa jika harga ekspor produk kembang gula meningkat sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk tersebut meningkat sebesar 0,55 persen (cateris paribus). Hal ini dikarenakan produk kembang gula bukan merupakan produk untuk kebutuhan pokok, selain itu produk ini sedang tren di konsumsi hampir seluruh negara di dunia yang mayoritas penduduknya berpendapatan tinggi dan produk ini mampu bersaing dengan negara eksportir lainnya di pasar nontradisional Asia. Hal tersebut juga dapat dilihat dari perolehan rataan nilai RCA

58   

dari masing-masing negara non-tradisional Asia yang diteliti dimana terdapat daya saing produk yang kuat di sembilan negara dari sepuluh negara yang diteliti. Dengan demikian, berdasarkan hasil estimasi GDP per kapita riil serta harga ekspor produk kembang gula di negara non-tradisional Asia menunjukkan bahwa besarnya pendapatan penduduk non-tradisional Asia tidak mengurungkan negara tersebut untuk tidak membeli produk kembang gula yang harganya mahal. Nilai koefisien sebesar 0,13 pada nilai ekspor tahun sebelumnya memberikan arti bahwa jika nilai ekspor produk tersebut pada tahun sebelumnya meningkat sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk tersebut akan meningkat sebesar 0,13 persen (cateris paribus). 5.2.2.3. Produk Jus Buah dan Jus Sayuran Berdasarkan hasil uji-t pada produk jus buah dan jus sayuran hanya terdapat satu variabel yang tidak signifikan, yaitu nilai tukar riil. Variabel GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia signifikan pada taraf nyata sepuluh persen, sedangkan variabel populasi negara non-tradisional Asia, jarak ekonomi, harga ekspor relatif produk tersebut, dan nilai ekspor tahun sebelumnya signifikan pada taraf nyata lima persen. Tanda koefisien pada semua variabel yang signifikan sesuai dengan hipotesis. Nilai koefisien variabel GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia sebesar 1,24 memberikan arti bahwa jika GDP per kapita negara non-tradisional Asia meningkat sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk jus buah dan jus sayuran meningkat sebesar 1,24 persen (cateris paribus). Sedangkan, nilai koefisien pada variabel populasi sebesar 0,49 memberikan arti bahwa jika populasi negara non-tradisional Asia meningkat sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk tersebut meningkat sebesar 0,49 persen (cateris paribus). Nilai koefisien pada variabel jarak ekonomi sebesar -1,25 memberikan arti bahwa jika terjadi penurunan jarak ekonomi antara Indonesia dengan negara non-tradisional Asia sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk tersebut meningkat sebesar 1,25 persen (cateris paribus). Sementara itu, nilai koefisien pada harga ekspor produk jus buah dan jus sayuran sebesar -0,79 memberikan arti bahwa jika terjadi penurunan harga ekspor produk jus buah dan jus sayuran

59   

sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk tersebut meningkat sebesar 0,79 persen (cateris paribus). Hasil tersebut menunjukkan bahwa kebutuhan produk jus buah dan jus sayuran yang meningkat di negara non-tradisional Asia yang ditunjang dengan besarnya GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia dan harga ekspor produk jus buah dan jus sayuran yang murah menyebabkan negara tersebut berkeinginan untuk membeli produk jus buah dan jus sayuran dalam jumlah yang banyak. 5.2.2.4. Produk Teh Hasil uji-t yang diperoleh dari estimasi produk teh menunjukkan bahwa hanya terdapat satu variabel yang tidak signifikan pada model, yaitu variabel populasi negara non-tradisional Asia. Variabel GDP per kapita riil negara nontradisional Asia, jarak ekonomi, nilai tukar riil, harga ekspor relatif produk teh, dan nilai ekspor tahun sebelumnya signifikan pada taraf nyata lima persen. Tanda koefisien negatif pada variabel GDP per kapita riil negara nontradisional Asia tidak sesuai dengan hipotesis, yaitu -2,17. Nilai tersebut memberikan arti bahwa jika GDP per kapita negara non-tradisional Asia meningkat sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk teh menurun sebesar 2,17 persen (cateris paribus). Hal ini dikarenakan sebagian besar penduduk di negara non-tradisional Asia mengkonsumsi teh dan negara-negara tersebut mampu menyediakan kebutuhan dalam negerinya. Sementara itu, tanda koefisien negatif pada jarak ekonomi sesuai dengan hipotesis, yaitu -1,47 memberikan arti bahwa jika terjadi penurunan jarak ekonomi antara Indonesia dengan negara non-tradisional Asia sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk teh meningkat sebesar 1,47 persen (cateris paribus). Tanda koefisien negatif pada nilai tukar riil tidak sesuai dengan hipotesis, yaitu -0,67 memberikan arti bahwa jika nilai tukar negara non-tradisional Asia terdepresiasi sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk teh menurun sebesar 0,67 persen (cateris paribus). Tanda koefisien positif yang tidak sesuai dengan hipotesis terdapat pada harga ekspor produk teh, yaitu 2,29. Nilai tersebut memberikan arti bahwa jika terjadi peningkatan harga ekspor produk teh sebesar satu persen, maka permintaan ekspor produk teh meningkat sebesar 2,29 persen (cateris paribus). Hal ini

60   

dikarenakan produk teh yang dianalisis terdiri dari beragam jenis, seperti teh hijau dan teh hitam yang memiliki nilai jual yang mahal, sedangkan negara nontradisional Asia tidak mampu menyediakan teh-teh tersebut dalam jumlah yang banyak. Namun, karena alasan untuk kesehatan sehingga negara-negara tersebut melakukan impor produk teh. Akan tetapi, walaupun harga teh yang mahal tetap akan dibeli, negara non-tradisional Asia menginginkan harga perdagangan yang murah. Hal ini ditunjukkan oleh hasil estimasi dari nilai tukar riil negara nontradisional Asia yang menunjukkan jika harga perdagangan yang terlalu mahal terhadap produk tersebut menyebabkan negara non-tradisional Asia tidak melakukan pembelian dalam jumlah yang besar.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan Kesimpulan yang diperoleh dari hasil penelitian ini menunjukkan bahwa negara-negara non-tradisional Asia yang berpotensi dijadikan tujuan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia serta daya saing produk tersebut di negara-negara non-tradisional Asia adalah sebagai berikut: 1. Produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis memiliki potensi ekspor ke Bahrain, India, Camboja, Macao, dan Thailand. Namun, produk ini memiliki daya saing yang lemah di Camboja. Selain itu, Malaysia juga dapat dijadikan tujuan ekspor produk tersebut karena berdaya saing kuat dan terjadi peningkatan permintaan ekspor terhadap produk tersebut di Malaysia. 2. Produk kembang gula memiliki potensi ekspor ke Bahrain, India, dan Camboja. Namun, produk ini memiliki daya saing produk yang lemah di Camboja. Sementara itu, Macao, Malaysia, Thailand, dan Turki juga masih dapat dijadikan tujuan ekspor produk tersebut karena berdaya saing kuat dan terjadi peningkatan permintaan ekspor di keempat negara tersebut. 3. Produk jus buah dan jus sayuran memiliki potensi ekspor ke Bahrain, India, Malaysia, Thailand, dan Turki. Namun, produk ini berdaya saing kuat hanya di Turki. Sedangkan, Camboja dan Macao juga masih dapat dijadikan tujuan ekspor walaupun daya saing produk di kedua negara tersebut lemah, tetapi terjadi peningkatan permintaan ekspor atas produk tersebut di Camboja dan Macao. 4. Sementara itu, produk teh memiliki potensi ekspor ke Camboja dan Thailand. Pada kedua negara potensial tersebut produk ini memiliki daya saing yang kuat. India, Malaysia, dan Turki masih dapat dijadikan tujuan ekspor produk teh karena berdaya saing kuat dan terjadi peningkatan permintaan ekspor di negara-negara tersebut. Selain itu, Bahrain dan Macao juga masih dapat dijadikan tujuan ekspor produk teh walaupun daya saing di kedua negara tersebut lemah tetapi terjadi peningkatan permintaan ekspor produk teh.

62   

Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia adalah sebagai berikut: 1. GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia, populasi negara nontradisional Asia, nilai tukar riil, harga ekspor relatif, dan nilai ekspor tahun sebelumnya mempengaruhi permintaan ekspor produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis. 2. GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia, populasi negara nontradisional Asia, harga ekspor relatif, dan nilai ekspor tahun sebelumnya mempengaruhi permintaan ekspor produk kembang gula. 3. GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia, populasi negara nontradisional Asia, jarak ekonomi, harga ekspor relatif, dan nilai ekspor tahun sebelumnya mempengaruhi permintaan ekspor produk jus buah dan jus sayuran. 4. Sedangkan, GDP per kapita riil negara non-tradisional Asia, jarak ekonomi, nilai tukar riil, harga ekspor relatif, dan nilai ekspor tahun sebelumnya mempengaruhi permintaan ekspor produk teh. 6.2. Saran 1. Posisi pasar “Rising Star” dengan daya saing produk yang kuat pada produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis di Bahrain, India, Macao, dan Thailand, pada produk kembang gula di Bahrain dan India, pada produk jus buah dan jus sayuran di Bahrain, India, Malaysia, dan Thailand, serta pada produk teh di Camboja dan Thailand, sebaiknya pemerintah mendorong industri makanan dan minuman dalam negeri untuk maintained pada posisi pasar yang sudah ideal dengan daya saing yang kuat tersebut. 2. Posisi pasar “Lost Opportunity” pada produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis di Malaysia, pada produk kembang gula di Macao, Malaysia, Thailand, dan Turki, pada produk jus buah dan jus sayuran di Camboja dan Macao, serta produk teh di Bahrain, India, Macao, Malaysia, dan Turki, sebaiknya pemerintah mendorong industri makanan dan minuman untuk lebih produktif dalam memproduksi makanan dan minuman olahan

63   

dengan cara meningkatkan kualitas Sumber Daya Manusia (SDM) melalui pelatihan keterampilan, kecekatan bekerja dan memberikan insentif bagi karyawan yang memiliki produktivitas tinggi, melakukan inovasi teknologi yang mampu menghasilkan produk dalam jumlah yang lebih banyak dengan tidak mengurangi mutu kualitas produk dan menjalin hubungan bilateral yang lebih kuat sehingga Indonesia dapat memperoleh informasi yang baik mengenai kebutuhan impor negara tersebut dan mengenai strategi kebijakan ekonomi yang dilakukan negara importir lainnya sebagai bahan pembanding dan pembelajaran untuk dapat menerapkan strategi kebijakan yang lebih baik. 3. Produk yang memiliki daya saing yang lemah, seperti produk roti, kue, biskuit, dan produk lainnya yang sejenis serta produk kembang gula di Camboja, produk jus buah dan jus sayuran di Bahrain, India, Camboja, Macao, Malaysia, dan Thailand, serta produk teh di Bahrain dan Macao, sebaiknya dilakukan perbaikan iklim usaha dengan melakukan inovasi produk serta menambah daya tarik produk seperti memberikan identitas fisik pada produk yang dipasarkan agar produk memiliki ciri khas tersendiri sehingga mampu menarik perhatian pasar, melakukan efisiensi produk dan biaya produksi dengan tidak mengurangi kualitas produk yang baik dan bagus. Selanjutnya, melakukan kebijakan promosi ekspor dengan mensosialisasikan produk makanan dan minuman olahan Indonesia di pasar non-tradisional Asia. 4. Sementara itu, untuk meningkatkan ekspor produk teh terkait nilai tukar dan harga ekspor relatif, sebaiknya pemerintah melakukan kebijakan terhadap tarif ekspor yang menimbulkan biaya ekonomi tinggi, seperti tarif pungutan dan tarif pelabuhan yang harus dipangkas agar harga perdagangan pada produk teh yang mahal seperti teh hijau dan teh hitam menjadi tidak sangat mahal. 5. Untuk penelitian selanjutnya mengenai ekspor produk makanan dan minuman olahan, sebaiknya dilakukan penelitian terhadap produk dengan kode Harmonized System (HS) enam digit atau agar lebih spesifik dapat pula dilakukan penelitian dengan kode HS sepuluh digit.

DAFTAR PUSTAKA

Agri, M. W. 2011. Posisi Daya Saing Hortikultura Indonesia Di Sepuluh Negara Tujuan Utama Dan Dunia [Skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Andelisa, N. 2011. Analisis Daya Saing Dan Aliran Ekspor Produk Crude Coconut Oil (CCO) Indonesia [Skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Badan Pusat Statistik. Berbagai Terbitan. www.bps.go.id [Februari 2012] Bappenas, 2009. Perdagangan Dan Investasi Di Indonesia: Sebuah Catatan Tentang Daya Saing Dan Tantangan Ke Depan. Jakarta: Kemitraan/Partnership. Cahyadi, W. 2005. Analisis dan Aspek Kesehatan Bahan Tambahan Pangan. Cetakan Pertama. Bumi Aksara, Jakarta. Cahyono, H. 2010. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Impor Indonesia dari Amerika Serikat Tahun 1985-2009 [Skripsi]. Fakultas Ekonomi, Universitas Sebelas Maret, Surakarta. CEPII database. Berbagai Terbitan. www.cepii.fr [Februari 2012] Dumairy, 1997. Perekonomian Indonesia. Jakarta: Erlangga. Firdaus, A. H. 2007. Analisis Daya Saing Dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Ekspor Tekstil Dan Produk Tekstil Indonesia Di Pasar Amerika Serikat [Skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Firdaus, A. H. 2011. ASEAN Plus Three: Kinerja Perdagangan Dan Dampak Free Trade Area (FTA) Terhadap Perekonomian Indonesia [Tesis]. Sekolah Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Firdaus, M. 2004. Ekonometrika Suatu Pendekatan Aplikatif. Jakarta: Bumi Aksara. Firdaus, M. 2011. Aplikasi Ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series. Bogor: IPB PRESS. Gabungan Pengusaha Makanan dan Minuman Indonesia (GAPMMI). Berbagai Terbitan. www.gapmmi.or.id [Februari 2012]

65   

Gumilar, N. A. 2010. Dayasaing Komoditi Sayuran Utama Indonesia di Pasar Internasional [Skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Hady, H. 2001. Ekonomi Internasional: Teori dan Kebijakan Perdagangan Internasiona. Buku Kesatu. Ghalia Indonesia, Jakarta. Hafni, N. 2011. Analisis Daya Saing dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Aliran Ekspor Pisang Indonesia [Skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Indonesia Eximbank. Berbagai Terbitan. www.indonesiaeximbank.go.id [Februari 2012] Juanda, B. 2009. Ekonometrika: Pemodelan dan Pendugaan. Bogor: IPB PRESS. Kementerian Perdagangan Republik Indonesia. www.kemendag.go.id [Februari 2012]

Berbagai

Terbitan.

Oktaviani, R.H. 2000. The Indonesian Import Demand and Trade Flow of Cotton. Departemen Ilmu-ilmu Sosial Ekonomi Pertanian. Institut Pertanian Bogor, Bogor. Oktaviani, R dan Tanti, N. 2009. Teori Perdagangan Internasional dan Aplikasinya di Indonesia. Departemen Ilmu Ekonomi. Institut Pertanian Bogor, Bogor. Ramadhan, A. K. 2011. Daya Saing Produk Perikanan Indonesia Di Beberapa Negara Importir Utama Dan Dunia [Skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Salvatore, D. 1997. Ekonomi Internasional. Haris Munandar [Penerjemah]. Erlangga, Jakarta. Saparinto, C dan Hidayati, D. 2006. Bahan Tambahan Pangan. Cetakan Pertama. Kanisius, Yogyakarta. Saptanto, S dan Widyono, S. 2010. Analisis Model Ekspor Komoditas Perikanan Indonesia dengan Pendekatan Gravity Model. Jurnal Bijak dan Riset Sosek, 5:169-181. Saptanto, S. 2011. Daya Saing Ekspor Produk Perikanan Indonesia Di Lingkup ASEAN dan ASEAN-China. Jurnal Bijak dan Riset Sosek, 6:51-60. Setyo, A. F. 2009. Analisis Aliran Perdagangan Manggis Indonesia [Skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor.

66   

Siregar, T. 2010. Dayasaing Buah-Buahan Tropis Indonesia di Pasar Dunia [Skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Tambunan, T. H. 2001. Industrialisasi Di Negara sedang Berkembang: kasus Indonesia. Jakarta: Ghalia Indonesia. United Nations Commodity Trade Statistics Database. Berbagai Terbitan. www.un.comtrade.org [Februari 2012] World Bank. 2010. World Bank Economic Database. www.worldbank.org [Februari 2012]

LAMPIRAN

67   

Lampiran 1. Hasil Olahan Metode EPD Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia Di Pasar Non-tradisional Asia, 2003-2010 Tabel 1. Hasil Olahan Metode EPD Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis Share

Share

Negara

Tahun

Bahrain

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Xij/Wij 0.00459 0.00351 0.00347 0.00260 0.00369 0.01240 0.01085 0.01812 0.00922

Xt/Wt 0.00649 0.00533 0.00418 0.00380 0.00338 0.00377 0.00501 0.00277 0.00521

India

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.03664 0.01197 0.05751 0.03792 0.05152 0.07470 0.11653 0.13121

0.00000 0.02595 0.02453 0.02143 0.02026 0.02214 0.02037 0.02853 0.02770

Kamboja

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.00000 0.01880 0.03574 0.02643 0.02156 0.01897 0.02846 0.07194

0.00000 0.00000 0.03810 0.03243 0.02859 0.02522 0.02183 0.03732 0.03576

Lebanon

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00312 0.00077 0.00081 0.00042 0.00084 0.00286 0.00261 0.00116 0.00116

0.00830 0.00562 0.00557 0.00511 0.00432 0.00449 0.00491 0.00508 0.00418

Average Average Market Growth Growth X Y Positioning na na -23.62 -17.81 -1.02 -21.53 -24.93 -9.24 41.60 -10.92 236.15 11.37 -12.50 33.00 67.04 -44.74 -49.10 88.24 29.20 3.55 Rising Star na na 0.00 0.00 -67.33 -5.50 380.46 -12.62 -34.05 -5.47 35.86 9.27 44.99 -7.98 55.99 40.04 12.60 -2.90 53.56 1.86 Rising Star na na 0.00 0.00 0.00 0.00 90.16 -14.88 -26.06 -11.85 -18.42 -11.80 -12.00 -13.44 49.98 70.96 152.78 -4.18 29.56 1.85 Rising Star na na -75.38 -32.38 4.97 -0.83 -48.37 -8.23 102.04 -15.45 240.15 3.86 -9.03 9.48 -55.61 3.33 -0.07 -17.75 19.84 -7.24 Falling Star

68    Sri Lanka

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.14884 0.13791 0.07226 0.05161 0.13592 0.09591 0.14315 0.10036 0.13102

0.02444 0.02510 0.02222 0.02630 0.02300 0.02165 0.02098 0.02081 0.01693

Macao

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00999 0.00646 0.00673 0.00775 0.00602 0.01510 0.00908 0.01117 0.00714

0.00545 0.00454 0.00417 0.00441 0.00418 0.00471 0.00524 0.00644 0.00802

Malaysia

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.35626 0.25598 0.26961 0.26157 0.19447 0.18485 0.18482 0.19254 0.19269

0.03239 0.03567 0.04030 0.03858 0.03779 0.04316 0.04657 0.05299 0.05564

Pakistan

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.01777 0.03641 0.02842 0.01072 0.03697 0.06930 0.00146 0.43376

0.00000 0.02039 0.02624 0.02731 0.02713 0.02691 0.02817 0.02069 0.01801

Thailand

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.25601 0.28094 0.27974 0.29548 0.24372 0.25399 0.31894 0.36371 0.38337

0.02447 0.02378 0.02490 0.02678 0.02724 0.02810 0.03062 0.02885 0.03151

Sumber: UN Comtrade (diolah), 2012

na -7.34 -47.61 -28.57 163.33 -29.44 49.26 -29.90 30.56 12.54 na -35.31 4.21 15.06 -22.28 150.83 -39.88 23.06 -36.08 7.45 na -28.15 5.32 -2.98 -25.65 -4.95 -0.01 4.18 0.08 -6.52 na 0.00 104.87 -21.92 -62.28 244.83 87.45 -97.90 29680.57 3741.95 na 9.74 -0.43 5.63 -17.52 4.21 25.57 14.04 5.41 5.83

na 2.68 -11.46 18.39 -12.55 -5.88 -3.10 -0.83 -18.64 -3.92 na -16.69 -8.19 5.65 -5.06 12.66 11.16 22.96 24.45 5.87 na 10.13 12.98 -4.26 -2.06 14.20 7.91 13.79 5.00 7.21 na 0.00 28.71 4.05 -0.65 -0.81 4.69 -26.55 -12.97 -0.44 na -2.80 4.71 7.55 1.71 3.16 8.94 -5.76 9.22 3.34

Falling Star

Rising Star

Lost Opportunity

Falling Star

Rising Star

69   

Tabel 2. Hasil Olahan Metode EPD Produk Kembang Gula Share

Share

Negara

Tahun

Bahrain

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Xij/Wij 0.03749 0.04880 0.04126 0.03447 0.03840 0.05086 0.03074 0.04951 0.09065

Xt/Wt 0.00649 0.00533 0.00418 0.00380 0.00338 0.00377 0.00501 0.00277 0.00521

India

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.04499 0.02767 0.02473 0.02664 0.01566 0.05134 0.10019 0.13618

0.00000 0.02595 0.02453 0.02143 0.02026 0.02214 0.02037 0.02853 0.02770

Kamboja

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.00000 0.01551 0.00094 0.00170 0.00970 0.00761 0.12058 0.07382

0.00000 0.00000 0.03810 0.03243 0.02859 0.02522 0.02183 0.03732 0.03576

Lebanon

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.04006 0.05025 0.04898 0.04364 0.03977 0.04012 0.03996 0.06097 0.08232

0.00830 0.00562 0.00557 0.00511 0.00432 0.00449 0.00491 0.00508 0.00418

Sri Lanka

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

0.25948 0.16587 0.12615 0.00889 0.07711 0.03600 0.05668

0.02444 0.02510 0.02222 0.02630 0.02300 0.02165 0.02098

Average Average Market Growth Growth X Y Positioning na na 30.16 -17.81 -15.45 -21.53 -16.46 -9.24 11.39 -10.92 32.46 11.37 -39.56 33.00 61.03 -44.74 83.11 88.24 18.34 3.55 Rising Star na na 0.00 0.00 -38.51 -5.50 -10.60 -12.62 7.70 -5.47 -41.21 9.27 227.78 -7.98 95.14 40.04 35.92 -2.90 34.53 1.86 Rising Star na na 0.00 0.00 0.00 0.00 -93.92 -14.88 79.91 -11.85 471.12 -11.80 -21.56 -13.44 1485.56 70.96 -38.78 -4.18 235.29 1.85 Rising Star na na 25.43 -32.38 -2.52 -0.83 -10.91 -8.23 -8.87 -15.45 0.90 3.86 -0.42 9.48 52.59 3.33 35.02 -17.75 11.40 -7.24 Falling Star na na -36.08 2.68 -23.95 -11.46 -92.95 18.39 767.14 -12.55 -53.31 -5.88 57.43 -3.10

70    2009 2010

0.06554 0.06268

0.02081 0.01693

Macao

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.04717 0.04237 0.05685 0.04334 0.03834 0.03157 0.02692 0.03462 0.03742

0.00545 0.00454 0.00417 0.00441 0.00418 0.00471 0.00524 0.00644 0.00802

Malaysia

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.29945 0.30911 0.34793 0.33528 0.32129 0.27048 0.22839 0.20683 0.18091

0.03239 0.03567 0.04030 0.03858 0.03779 0.04316 0.04657 0.05299 0.05564

Pakistan

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.17016 0.24255 0.19269 0.24485 0.20843 0.22448 0.23701 0.18608

0.00000 0.02039 0.02624 0.02731 0.02713 0.02691 0.02817 0.02069 0.01801

Thailand

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.33155 0.31991 0.35995 0.34246 0.33700 0.22892 0.21558 0.16318 0.18051

0.02447 0.02378 0.02490 0.02678 0.02724 0.02810 0.03062 0.02885 0.03151

Turki

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.11512 0.07444 0.07389 0.11592 0.07972 0.01143 0.00000 0.00417 0.01182

0.00637 0.00649 0.00639 0.00642 0.00739 0.00800 0.00698 0.00722 0.00796

Sumber: UN Comtrade (diolah), 2012

15.63 -4.36 78.69 na -10.18 34.17 -23.77 -11.53 -17.66 -14.71 28.59 8.10 -0.87 na 3.23 12.56 -3.64 -4.17 -15.81 -15.56 -9.44 -12.53 -5.67 na 0.00 42.54 -20.55 27.07 -14.87 7.70 5.59 -21.49 3.25 na -3.51 12.51 -4.86 -1.59 -32.07 -5.83 -24.31 10.62 -6.13 na -35.34 -0.74 56.89 -31.23 -85.67 -100.00 0.00 183.66 -1.55

-0.83 -18.64 -3.92 na -16.69 -8.19 5.65 -5.06 12.66 11.16 22.96 24.45 5.87 na 10.13 12.98 -4.26 -2.06 14.20 7.91 13.79 5.00 7.21 na 0.00 28.71 4.05 -0.65 -0.81 4.69 -26.55 -12.97 -0.44 na -2.80 4.71 7.55 1.71 3.16 8.94 -5.76 9.22 3.34 na 2.00 -1.59 0.52 15.01 8.23 -12.76 3.46 10.27 3.14

Falling Star

Lost Opportunity

Lost Opportunity

Falling Star

Lost Opportunity

Lost Opportunity

71   

Tabel 3. Hasil Olahan Metode EPD Produk Jus Buah dan Jus Sayuran Share

Share

Negara

Tahun

Bahrain

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Xij/Wij 0.00000 0.00035 0.00000 0.00000 0.00150 0.00598 0.00105 0.00000 0.01206

Xt/Wt 0.00649 0.00533 0.00418 0.00380 0.00338 0.00377 0.00501 0.00277 0.00521

India

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.00229 0.00172 0.00505 0.00703 0.00090 0.00569 0.00335 0.00850

0.00000 0.02595 0.02453 0.02143 0.02026 0.02214 0.02037 0.02853 0.02770

Kamboja

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00581 0.00149 0.00000 0.00233

0.00000 0.00000 0.03810 0.03243 0.02859 0.02522 0.02183 0.03732 0.03576

Lebanon

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00382 0.00989 0.03343 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.02111 0.00000

0.00830 0.00562 0.00557 0.00511 0.00432 0.00449 0.00491 0.00508 0.00418

Sri Lanka

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.00005 0.00279 0.00000 0.00974 0.00000 0.00006 0.00000 0.00000

0.02444 0.02510 0.02222 0.02630 0.02300 0.02165 0.02098 0.02081 0.01693

Average Average Market Growth Growth X Y Positioning na na 0.00 -17.81 -100.00 -21.53 0.00 -9.24 0.00 -10.92 297.63 11.37 -82.40 33.00 -100.00 -44.74 0.00 88.24 1.90 3.55 Rising Star na na 0.00 0.00 -24.81 -5.50 192.75 -12.62 39.20 -5.47 -87.23 9.27 533.62 -7.98 -41.14 40.04 153.94 -2.90 95.79 1.86 Rising Star na na 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -14.88 0.00 -11.85 0.00 -11.80 -74.41 -13.44 -100.00 70.96 0.00 -4.18 -21.80 1.85 Lost Opportunity na na 158.82 -32.38 237.85 -0.83 -100.00 -8.23 0.00 -15.45 0.00 3.86 0.00 9.48 0.00 3.33 -100.00 -17.75 24.58 -7.24 Falling Star na na 0.00 2.68 5461.57 -11.46 -100.00 18.39 0.00 -12.55 -100.00 -5.88 0.00 -3.10 -100.00 -0.83 0.00 -18.64 645.20 -3.92 Falling Star

72    Macao

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.00000 0.00192 0.00010 0.00026 0.00000 0.00019 0.00000 0.00060

0.00545 0.00454 0.00417 0.00441 0.00418 0.00471 0.00524 0.00644 0.00802

Malaysia

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00924 0.02695 0.01113 0.00737 0.02125 0.02422 0.03403 0.02682 0.01934

0.03239 0.03567 0.04030 0.03858 0.03779 0.04316 0.04657 0.05299 0.05564

Pakistan

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.00391 0.00133 0.00000 0.00056 0.00082 0.00460 0.01625 0.00911

0.00000 0.02039 0.02624 0.02731 0.02713 0.02691 0.02817 0.02069 0.01801

Thailand

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.02939 0.00947 0.03140 0.05154 0.00610 0.00001 0.00001 0.00014 0.00062

0.02447 0.02378 0.02490 0.02678 0.02724 0.02810 0.03062 0.02885 0.03151

Turki

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.00464 0.00753 0.01347 0.00582 0.00709 0.01128 0.03376 0.02271

0.00637 0.00649 0.00639 0.00642 0.00739 0.00800 0.00698 0.00722 0.00796

Sumber: UN Comtrade (diolah), 2012

na 0.00 0.00 -95.03 175.02 -100.00 0.00 -100.00 0.00 -15.00 na 191.69 -58.71 -33.75 188.24 13.99 40.52 -21.20 -27.88 36.61 na 0.00 -65.91 -100.00 0.00 46.24 457.41 253.33 -43.95 68.39 na -67.79 231.62 64.17 -88.17 -99.90 37.65 1615.89 335.35 253.60 na 0.00 62.29 78.95 -56.81 21.92 59.06 199.33 -32.75 41.50

na -16.69 -8.19 5.65 -5.06 12.66 11.16 22.96 24.45 5.87 na 10.13 12.98 -4.26 -2.06 14.20 7.91 13.79 5.00 7.21 na 0.00 28.71 4.05 -0.65 -0.81 4.69 -26.55 -12.97 -0.44 na -2.80 4.71 7.55 1.71 3.16 8.94 -5.76 9.22 3.34 na 2.00 -1.59 0.52 15.01 8.23 -12.76 3.46 10.27 3.14

Lost Opportunity

Rising Star

Falling Star

Rising Star

Rising Star

73   

Tabel 4. Hasil Olahan Metode EPD Produk Teh Share

Share

Negara

Tahun

Bahrain

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Xij/Wij 0.00000 0.00000 0.00000 0.00030 0.00000 0.00263 0.00000 0.00000 0.00004

Xt/Wt 0.00649 0.00533 0.00418 0.00380 0.00338 0.00377 0.00501 0.00277 0.00521

India

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.19705 0.08562 0.11746 0.08629 0.11889 0.12319 0.09794 0.08607

0.00000 0.02595 0.02453 0.02143 0.02026 0.02214 0.02037 0.02853 0.02770

Kamboja

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.00000 0.01023 0.00000 0.04950 0.11588 0.15203 0.04517 0.05421

0.00000 0.00000 0.03810 0.03243 0.02859 0.02522 0.02183 0.03732 0.03576

Sri Lanka

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.01619 0.02077 0.02377 0.02969 0.02500 0.04486 0.02182 0.01731 0.01238

0.02444 0.02510 0.02222 0.02630 0.02300 0.02165 0.02098 0.02081 0.01693

Macao

2002 2003 2004 2005 2006

0.0000000 0.0000000 0.0004656 0.0003917 0.0000000

0.005453058 0.004543047 0.004171007 0.004406588 0.004183621

Average Average Market Growth Growth X Y Positioning na na 0.00 -17.81 0.00 -21.53 0.00 -9.24 -100.00 -10.92 0.00 11.37 -100.00 33.00 0.00 -44.74 0.00 88.24 -25.00 3.55 Lost Opportunity na na 0.00 0.00 -56.55 -5.50 37.19 -12.62 -26.54 -5.47 37.78 9.27 3.62 -7.98 -20.50 40.04 -12.12 -2.90 -4.64 1.86 Lost Opportunity na na 0.00 0.00 0.00 0.00 -100.00 -14.88 0.00 -11.85 134.08 -11.80 31.20 -13.44 -70.29 70.96 20.02 -4.18 1.88 1.85 Rising star na na 28.29 2.68 14.42 -11.46 24.94 18.39 -15.81 -12.55 79.44 -5.88 -51.35 -3.10 -20.67 -0.83 -28.49 -18.64 3.85 -3.92 Falling Star na na 0.00 -16.69 0.00 -8.19 -15.87 5.65 -100.00 -5.06

74    2007 2008 2009 2010

0.0000000 0.004713216 0.0000000 0.00523917 0.0010313 0.006441918 0.0001813 0.008017231

Malaysia

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.47050 0.54461 0.54282 0.54272 0.52879 0.50045 0.50100 0.44383 0.44161

0.03239 0.03567 0.04030 0.03858 0.03779 0.04316 0.04657 0.05299 0.05564

Pakistan

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.00000 0.04527 0.06145 0.05543 0.06700 0.04421 0.04690 0.03393 0.02901

0.00000 0.02039 0.02624 0.02731 0.02713 0.02691 0.02817 0.02069 0.01801

Thailand

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.01817 0.14818 0.09042 0.12026 0.10590 0.09592 0.11587 0.06438 0.08296

0.02447 0.02378 0.02490 0.02678 0.02724 0.02810 0.03062 0.02885 0.03151

Turki

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.21486 0.15301 0.11934 0.07563 0.04766 0.05852 0.06285 0.05192 0.06348

0.00637 0.00649 0.00639 0.00642 0.00739 0.00800 0.00698 0.00722 0.00796

Sumber: UN Comtrade (diolah), 2012

0.00 0.00 0.00 -82.42 -24.79 na 15.75 -0.33 -0.02 -2.57 -5.36 0.11 -11.41 -0.50 -0.54 na 0.00 35.75 -9.79 20.87 -34.01 6.08 -27.65 -14.49 -2.91 na 715.37 -38.98 32.99 -11.94 -9.42 20.80 -44.44 28.85 86.65 na -28.79 -22.00 -36.63 -36.98 22.79 7.41 -17.39 22.26 -11.17

12.66 11.16 22.96 24.45 5.87 na 10.13 12.98 -4.26 -2.06 14.20 7.91 13.79 5.00 7.21 na 0.00 28.71 4.05 -0.65 -0.81 4.69 -26.55 -12.97 -0.44 na -2.80 4.71 7.55 1.71 3.16 8.94 -5.76 9.22 3.34 na 2.00 -1.59 0.52 15.01 8.23 -12.76 3.46 10.27 3.14

Lost Opportunity

Lost Opportunity

Retreat

Rising Star

Lost Opportunity

75   

Lampiran 2. Hasil Olahan Metode RCA Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia Di Pasar Non-Tradisional Asia, 2003-2010 Tabel 5. Hasil Olahan Metode RCA Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis Negara

Tahun

(Xij)

(Xit)

(Wj)

(Wt)

Bahrain

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

78,340 80,343 67,316 93,322 334,938 433,749 654,632 362,922

22,350,872 23,158,998 25,847,087 25,304,569 27,017,476 39,987,983 36,130,453 39,354,631

5,657,241,320 6,583,640,187 9,339,254,009 8,956,853,532 11,515,148,862 18,414,553,284 11,993,377,020 10,142,867,719

India

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

130,632 39,850 284,378 248,374 476,180 886,002 1,326,879 1,990,017

3,565,177 3,329,409 4,945,157 6,549,157 9,241,985 11,860,201 11,386,311 15,166,133

72,430,524,382 98,981,129,472 140,861,666,918 178,212,440,308 218,645,293,931 315,712,105,614 266,401,552,908 350,029,386,927

Kamboja

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0 47,344 94,675 62,391 67,485 67,820 89,750 320,832

30,161,128 27,544,161 35,463,850 30,297,332 43,380,794 92,265,664 33,206,090 52,862,919 Rataan 1,879,765,717 2,427,664,875 3,018,949,039 3,610,442,609 4,840,346,028 6,431,337,165 7,599,637,766 9,695,329,240 Rataan 0

0 2,518,849 2,648,807 2,360,634 3,129,719 3,574,261 3,153,727 4,459,817

2,062,692,658 2,551,744,004 2,989,221,796 3,554,558,966 4,416,653,317 3,905,244,198 4,902,523,729

Lebanon

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

22,114 26,000 14,000 31,690 120,809 145,981 75,537 83,715

28,752,174 32,205,000 33,589,000 37,631,454 42,175,693 56,019,650 65,294,310 72,412,983

7,167,452,160 9,385,039,000 9,326,988,000 9,395,085,285 11,813,914,118 16,136,466,067 16,231,585,205 17,967,843,415

Sri Lanka

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

206,429 130,868 89,626 225,507 164,207 173,993 115,569 166,910

1,496,878 1,811,173 1,736,434 1,659,141 1,712,107 1,215,432 1,151,600 1,273,923

6,514,295,591 7,852,070,730 8,307,067,738 9,773,149,992 11,385,744,139 13,629,062,682 9,431,850,987 12,353,707,838

78,592,340 82,761,003 85,459,301 89,630,197 96,402,190 145,726,876 175,302,580

Rataan 40,245,484 52,261,000 47,661,000 40,589,902 53,011,261 79,274,377 82,399,420 75,027,564 Rataan 163,477,938 174,458,827 218,509,423 224,818,983 246,511,428 285,947,226 196,235,364 209,111,402 Rataan

0

RCA (Xij/Xit) / (Wj/Wt) 0.657 0.829 0.686 1.090 3.291 2.165 6.544 1.769 2.129 1.412 0.488 2.683 1.872 2.327 3.667 4.085 4.737 2.659 0.000 0.493 1.102 0.924 0.855 0.869 0.763 2.012 0.877 0.137 0.145 0.082 0.195 0.638 0.530 0.228 0.277 0.279 5.495 3.252 1.962 5.909 4.430 6.823 4.823 7.740 5.054

76    Macao

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

42,820 64,319 113,712 103,570 342,459 202,149 211,431 192,142

Malaysia

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

4,683,600 5,188,126 5,291,364 4,469,058 5,379,419 7,259,334 7,725,089 10,520,577

Pakistan

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

11,351 48,960 61,025 42,886 118,460 147,242 22,763 9,967,279

Thailand

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

5,641,986 6,525,159 11,390,482 10,684,375 11,852,011 20,076,715 23,735,361 30,244,711

12,514,119 14,506,126 17,238,190 19,099,654 25,287,288 28,110,807 29,761,772 44,201,158 Rataan 2,940,859,398 4,201,190,856 4,371,637,567 4,955,439,943 6,252,413,786 7,249,570,802 6,548,656,141 9,151,197,412 Rataan 265,851,630 471,057,338 683,870,689 808,935,055 876,973,582 1,191,685,943 653,588,884 675,655,481 Rataan 1,777,244,465 2,323,942,658 3,128,370,148 3,463,287,667 3,986,010,295 5,402,115,664 3,800,128,304 5,675,790,547 Rataan

Sumber: UN Comtrade (diolah), 2012

6,626,724 9,551,923 14,677,201 17,199,298 22,672,521 22,262,618 18,921,378 26,902,418

2,754,565,181 3,477,847,343 3,911,913,246 4,565,340,419 5,365,187,969 5,365,508,003 4,620,016,863 5,513,269,732

18,296,399 19,242,800 20,229,078 22,980,498 29,102,219 39,278,031 40,120,961 54,597,796

82,443,541,384 104,247,460,245 113,299,071,777 131,127,047,764 144,869,776,519 155,660,819,369 123,575,279,300 164,465,853,289

638,776 1,344,844 2,146,934 4,000,084 3,204,161 2,124,605 15,628,487 22,978,996

13,037,524,997 17,948,583,563 25,043,392,979 29,817,322,329 32,588,896,291 42,298,217,961 31,582,641,375 37,512,555,263

20,082,381 23,326,158 38,549,507 43,838,586 46,662,650 62,948,148 65,259,123 78,891,021

74,728,030,186 93,316,601,912 116,795,783,760 127,131,219,076 141,833,145,784 176,444,984,772 131,708,790,732 180,113,337,475

1.422 1.614 1.758 1.439 3.205 1.733 1.735 0.891 1.725 7.176 6.690 6.779 5.146 4.283 3.968 3.633 3.463 5.142 0.871 1.387 1.041 0.395 1.374 2.460 0.070 24.082 3.960 11.813 11.233 11.031 8.947 9.038 10.417 12.606 12.166 10.906

77   

Tabel 6. Hasil Olahan Metode RCA Produk Kembang Gula Negara

Tahun

(Xij)

Bahrain

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

320,156 230,686 203,593 174,739 331,986 285,478 378,207 780,239

India

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

137,797 122,688 127,680 137,938 167,388 506,892 1,006,615 1,904,753

Kamboja

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0 24,870 2,197 5,189 37,200 34,531 444,552 255,411

Lebanon

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

469,716 468,000 446,000 377,093 529,659 589,463 1,024,100 1,560,734

Sri Lanka

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

377,792 215,553 17,019 202,599 98,955 176,719 101,007 94,160

(Xit) 30,161,128 27,544,161 35,463,850 30,297,332 43,380,794 92,265,664 33,206,090 52,862,919 Rataan 1,879,765,717 2,427,664,875 3,018,949,039 3,610,442,609 4,840,346,028 6,431,337,165 7,599,637,766 9,695,329,240 Rataan 0 78,592,340 82,761,003 85,459,301 89,630,197 96,402,190 145,726,876 175,302,580

Rataan 40,245,484 52,261,000 47,661,000 40,589,902 53,011,261 79,274,377 82,399,420 75,027,564 Rataan 163,477,938 174,458,827 218,509,423 224,818,983 246,511,428 285,947,226 196,235,364 209,111,402 Rataan

(Wj)

(Wt)

6,560,119 5,590,523 5,906,410 4,550,772 6,527,093 9,285,846 7,639,516 8,606,902

5,657,241,320 6,583,640,187 9,339,254,009 8,956,853,532 11,515,148,862 18,414,553,284 11,993,377,020 10,142,867,719

3,062,566 4,434,509 5,161,974 5,177,790 10,686,857 9,873,101 10,047,242 13,987,531

72,430,524,382 98,981,129,472 140,861,666,918 178,212,440,308 218,645,293,931 315,712,105,614 266,401,552,908 350,029,386,927

0 1,603,506 2,328,385 3,056,764 3,837,002 4,540,563 3,686,717 3,459,770

2,062,692,658 2,551,744,004 2,989,221,796 3,554,558,966 4,416,653,317 3,905,244,198 4,902,523,729

9,348,082 9,555,000 10,221,000 9,482,720 13,200,337 14,752,695 16,797,377 18,959,937

7,167,452,160 9,385,039,000 9,326,988,000 9,395,085,285 11,813,914,118 16,136,466,067 16,231,585,205 17,967,843,415

2,277,696 1,708,721 1,913,840 2,627,349 2,748,578 3,117,939 1,541,173 1,502,259

6,514,295,591 7,852,070,730 8,307,067,738 9,773,149,992 11,385,744,139 13,629,062,682 9,431,850,987 12,353,707,838

0

RCA (Xij/Xit) / (Wj/Wt) 9.154 9.863 9.077 11.352 13.501 6.136 17.881 17.394 11.795 1.734 1.128 1.154 1.315 0.708 2.520 3.512 4.916 2.123 0.000 0.407 0.029 0.059 0.384 0.348 3.231 2.065 0.816 8.949 8.796 8.539 9.204 8.942 8.133 12.010 19.714 10.536 6.609 5.678 0.338 3.352 1.663 2.701 3.150 3.703 3.399

78    Macao

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

205,099 326,193 327,055 341,585 329,143 264,777 312,453 385,559

Malaysia

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

6,421,929 9,060,550 8,923,063 9,645,189 9,747,024 9,809,571 8,832,384 8,444,040

Pakistan

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

151,800 394,529 398,241 745,756 849,406 838,656 579,785 588,788

Thailand

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

5,571,136 6,316,203 6,250,491 7,648,960 6,147,202 8,088,048 6,895,852 8,359,409

Turki

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

239,062 307,791 553,063 399,804 84,492 0 63,079 119,062

12,514,119 14,506,126 17,238,190 19,099,654 25,287,288 28,110,807 29,761,772 44,201,158 Rataan 2,940,859,398 4,201,190,856 4,371,637,567 4,955,439,943 6,252,413,786 7,249,570,802 6,548,656,141 9,151,197,412 Rataan 265,851,630 471,057,338 683,870,689 808,935,055 876,973,582 1,191,685,943 653,588,884 675,655,481 Rataan 1,777,244,465 2,323,942,658 3,128,370,148 3,463,287,667 3,986,010,295 5,402,115,664 3,800,128,304 5,675,790,547 Rataan 450,353,860 623,420,300 750,237,615 1,031,302,884 1,359,927,601 1,408,894,820 1,016,684,433 1,476,658,613 Rataan

Sumber: UN Comtrade (diolah), 2012 

4,840,860 5,738,033 7,546,954 8,909,981 10,427,157 9,835,327 9,025,917 10,303,520

2,754,565,181 3,477,847,343 3,911,913,246 4,565,340,419 5,365,187,969 5,365,508,003 4,620,016,863 5,513,269,732

20,775,790 26,041,353 26,613,912 30,020,504 36,035,577 42,950,952 42,703,789 46,676,393

82,443,541,384 104,247,460,245 113,299,071,777 131,127,047,764 144,869,776,519 155,660,819,369 123,575,279,300 164,465,853,289

892,110 1,626,619 2,066,723 3,045,827 4,075,278 3,736,055 2,446,205 3,164,184

13,037,524,997 17,948,583,563 25,043,392,979 29,817,322,329 32,588,896,291 42,298,217,961 31,582,641,375 37,512,555,263

17,414,479 17,547,426 18,251,844 22,697,094 26,853,401 37,518,025 42,259,480 46,309,353

74,728,030,186 93,316,601,912 116,795,783,760 127,131,219,076 141,833,145,784 176,444,984,772 131,708,790,732 180,113,337,475

3,211,640 4,165,651 4,770,990 5,015,265 7,394,190 16,627,461 15,139,070 10,073,596

69,339,692,057 97,539,765,968 116,774,150,907 139,576,174,148 170,062,714,501 201,960,779,436 140,869,013,434 185,541,036,697

9.326 13.629 9.834 9.164 6.697 5.138 5.374 4.667 7.979 8.665 8.633 8.689 8.502 6.267 4.904 3.903 3.251 6.602 8.345 9.242 7.056 9.025 7.745 7.968 11.453 10.331 8.896 13.451 14.454 12.785 12.371 8.145 7.041 5.656 5.728 9.954 11.461 11.560 18.043 10.789 1.429 0.000 0.577 1.485 6.918

79   

Tabel 7. Hasil Olahan Metode RCA Produk Jus Buah dan Jus Sayuran Negara

Tahun

(Xij)

Bahrain

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

8,548 0 0 25,040 107,763 26,577 0 211,487

India

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

18,191 16,056 40,748 92,890 16,175 88,552 72,740 230,650

Kamboja

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0 0 0 0 5,928 1,553 0 3,719

Lebanon

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

55,171 215,000 0 0 0 0 169,098 0

Sri Lanka

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

67 5,046 0 21,680 0 200 0 0

(Xit)

(Wj)

30,161,128 27,544,161 35,463,850 30,297,332 43,380,794 92,265,664 33,206,090 52,862,919 Rataan 1,879,765,717 2,427,664,875 3,018,949,039 3,610,442,609 4,840,346,028 6,431,337,165 7,599,637,766 9,695,329,240 Rataan 0 78,592,340 82,761,003 85,459,301 89,630,197 96,402,190 145,726,876 175,302,580

Rataan 40,245,484 52,261,000 47,661,000 40,589,902 53,011,261 79,274,377 82,399,420 75,027,564 Rataan 163,477,938 174,458,827 218,509,423 224,818,983 246,511,428 285,947,226 196,235,364 209,111,402 Rataan

   

(Wt)

24,106,558 22,864,228 17,214,756 16,662,839 18,034,478 25,278,027 20,058,565 17,529,706

5,657,241,320 6,583,640,187 9,339,254,009 8,956,853,532 11,515,148,862 18,414,553,284 11,993,377,020 10,142,867,719

7,931,287 9,309,924 8,070,852 13,217,668 18,018,648 15,568,580 21,725,555 27,128,560

72,430,524,382 98,981,129,472 140,861,666,918 178,212,440,308 218,645,293,931 315,712,105,614 266,401,552,908 350,029,386,927

0 510,606 646,757 825,830 1,020,145 1,044,455 980,216 1,598,375

2,062,692,658 2,551,744,004 2,989,221,796 3,554,558,966 4,416,653,317 3,905,244,198 4,902,523,729

5,576,295 6,432,000 7,467,000 5,298,200 6,598,408 7,827,243 8,009,376 8,704,413

7,167,452,160 9,385,039,000 9,326,988,000 9,395,085,285 11,813,914,118 16,136,466,067 16,231,585,205 17,967,843,415

1,333,956 1,806,410 1,240,298 2,225,047 3,925,980 3,456,225 3,530,825 4,235,820

6,514,295,591 7,852,070,730 8,307,067,738 9,773,149,992 11,385,744,139 13,629,062,682 9,431,850,987 12,353,707,838

0

RCA (Xij/Xit) / (Wj/Wt) 0.067 0.000 0.000 0.444 1.586 0.210 0.000 2.315 0.578 0.088 0.070 0.236 0.347 0.041 0.279 0.117 0.307 0.186 0.000 0.000 0.000 0.000 0.230 0.068 0.000 0.065 0.045 1.762 6.003 0.000 0.000 0.000 0.000 4.159 0.000 1.490 0.002 0.126 0.000 0.424 0.000 0.003 0.000 0.000 0.069

80    Macao

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0 4,882 250 751 0 1,028 0 2,681

Malaysia

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

371,545 195,163 144,578 523,569 924,792 1,492,456 1,158,497 1,065,603

Pakistan

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

4,599 1,778 0 2,292 4,256 44,979 154,827 106,219

Thailand

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

119,864 477,670 951,307 148,882 180 334 6,497 38,591

Turki

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

29,554 68,117 157,423 136,952 244,799 402,094 575,182 539,282

12,514,119 14,506,126 17,238,190 19,099,654 25,287,288 28,110,807 29,761,772 44,201,158 Rataan 2,940,859,398 4,201,190,856 4,371,637,567 4,955,439,943 6,252,413,786 7,249,570,802 6,548,656,141 9,151,197,412 Rataan 265,851,630 471,057,338 683,870,689 808,935,055 876,973,582 1,191,685,943 653,588,884 675,655,481 Rataan 1,777,244,465 2,323,942,658 3,128,370,148 3,463,287,667 3,986,010,295 5,402,115,664 3,800,128,304 5,675,790,547 Rataan 450,353,860 623,420,300 750,237,615 1,031,302,884 1,359,927,601 1,408,894,820 1,016,684,433 1,476,658,613 Rataan

Sumber: UN Comtrade (diolah), 2012

2,174,821 2,547,256 2,623,412 2,865,461 4,505,087 5,329,658 4,748,335 4,487,178

2,754,565,181 3,477,847,343 3,911,913,246 4,565,340,419 5,365,187,969 5,365,508,003 4,620,016,863 5,513,269,732

13,786,747 17,541,014 19,613,224 24,641,802 38,182,110 43,851,508 43,194,932 55,092,057

82,443,541,384 104,247,460,245 113,299,071,777 131,127,047,764 144,869,776,519 155,660,819,369 123,575,279,300 164,465,853,289

1,175,372 1,333,038 2,824,600 4,062,996 5,159,087 9,781,527 9,529,405 11,664,944

13,037,524,997 17,948,583,563 25,043,392,979 29,817,322,329 32,588,896,291 42,298,217,961 31,582,641,375 37,512,555,263

12,661,001 15,214,683 18,456,929 24,414,913 29,751,124 40,105,086 45,464,858 62,031,879

74,728,030,186 93,316,601,912 116,795,783,760 127,131,219,076 141,833,145,784 176,444,984,772 131,708,790,732 180,113,337,475

6,373,232 9,051,198 11,689,202 23,547,220 34,522,092 35,650,343 17,036,793 23,751,659

69,339,692,057 97,539,765,968 116,774,150,907 139,576,174,148 170,062,714,501 201,960,779,436 140,869,013,434 185,541,036,697

0.000 0.459 0.022 0.063 0.000 0.037 0.000 0.075 0.082 0.755 0.276 0.191 0.562 0.561 0.731 0.506 0.348 0.491 0.192 0.051 0.000 0.021 0.031 0.163 0.785 0.506 0.219 0.398 1.261 1.924 0.224 0.000 0.000 0.005 0.020 0.479 0.714 1.177 2.096 0.787 0.887 1.617 4.678 2.853 1.851

81   

Tabel 8. Hasil Olahan Metode RCA Produk Teh Negara

Tahun

(Xij)

Bahrain

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0 0 2,032 0 22,027 0 0 436

India

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

2,632,010 2,680,820 2,838,644 2,482,857 3,481,633 4,964,650 5,080,002 4,212,253

Kamboja

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0 466 0 6,390 13,728 23,269 7,008 8,591

Sri Lanka

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

228,324 351,336 409,023 522,596 1,050,813 761,153 420,325 371,054

Macao

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0 822 798 0 0 0 3,537 671

(Xit) 30,161,128 27,544,161 35,463,850 30,297,332 43,380,794 92,265,664 33,206,090 52,862,919 Rataan 1,879,765,717 2,427,664,875 3,018,949,039 3,610,442,609 4,840,346,028 6,431,337,165 7,599,637,766 9,695,329,240 Rataan 0 78,592,340 82,761,003 85,459,301 89,630,197 96,402,190 145,726,876 175,302,580

Rataan 163,477,938 174,458,827 218,509,423 224,818,983 246,511,428 285,947,226 196,235,364 209,111,402 Rataan 12,514,119 14,506,126 17,238,190 19,099,654 25,287,288 28,110,807 29,761,772 44,201,158 Rataan

(Wj)

(Wt)

7,369,054 6,635,726 6,708,444 7,078,121 8,383,808 10,435,985 8,421,494 10,358,538

5,657,241,320 6,583,640,187 9,339,254,009 8,956,853,532 11,515,148,862 18,414,553,284 11,993,377,020 10,142,867,719

13,356,758 31,310,510 24,166,885 28,773,939 29,285,260 40,300,911 51,871,105 48,940,371

72,430,524,382 98,981,129,472 140,861,666,918 178,212,440,308 218,645,293,931 315,712,105,614 266,401,552,908 350,029,386,927

0 45,537 72,158 129,081 118,468 153,055 155,154 158,478

2,062,692,658 2,551,744,004 2,989,221,796 3,554,558,966 4,416,653,317 3,905,244,198 4,902,523,729

10,992,717 14,783,400 13,774,763 20,905,597 23,426,106 34,876,207 24,277,767 29,970,789

6,514,295,591 7,852,070,730 8,307,067,738 9,773,149,992 11,385,744,139 13,629,062,682 9,431,850,987 12,353,707,838

1,385,950 1,765,461 2,037,215 2,675,580 3,113,012 2,634,742 3,429,569 3,700,807

2,754,565,181 3,477,847,343 3,911,913,246 4,565,340,419 5,365,187,969 5,365,508,003 4,620,016,863 5,513,269,732

0

RCA (Xij/Xit) / (Wj/Wt) 0.000 0.000 0.080 0.000 0.697 0.000 0.000 0.008 0.098 7.593 3.491 5.481 4.259 5.370 6.047 3.433 3.107 4.848 0.000 0.269 0.000 1.732 4.596 6.965 1.210 1.516 2.036 0.828 1.070 1.129 1.087 2.072 1.040 0.832 0.731 1.099 0.000 0.112 0.089 0.000 0.000 0.000 0.160 0.023 0.048

82    Malaysia

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

7,330,641 9,218,287 10,394,614 10,749,327 12,177,424 12,411,214 12,940,722 16,437,930

Pakistan

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

8,611,924 12,429,406 12,732,596 14,911,018 8,766,102 10,879,451 7,598,007 8,792,872

Thailand

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

349,850 296,456 344,314 341,586 332,439 501,719 303,561 477,896

Turki

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

603,043 621,116 486,896 368,616 477,400 711,650 702,948 1,366,795

2,940,859,398 4,201,190,856 4,371,637,567 4,955,439,943 6,252,413,786 7,249,570,802 6,548,656,141 9,151,197,412 Rataan 265,851,630 471,057,338 683,870,689 808,935,055 876,973,582 1,191,685,943 653,588,884 675,655,481 Rataan 1,777,244,465 2,323,942,658 3,128,370,148 3,463,287,667 3,986,010,295 5,402,115,664 3,800,128,304 5,675,790,547 Rataan 450,353,860 623,420,300 750,237,615 1,031,302,884 1,359,927,601 1,408,894,820 1,016,684,433 1,476,658,613 Rataan

Sumber: UN Comtrade (diolah), 2012

13,460,233 16,982,110 19,152,906 20,328,122 24,333,101 24,773,030 29,157,011 37,222,539

82,443,541,384 104,247,460,245 113,299,071,777 131,127,047,764 144,869,776,519 155,660,819,369 123,575,279,300 164,465,853,289

190,240,814 202,265,191 229,687,454 222,537,248 198,268,831 231,963,452 223,914,987 303,049,807

13,037,524,997 17,948,583,563 25,043,392,979 29,817,322,329 32,588,896,291 42,298,217,961 31,582,641,375 37,512,555,263

2,361,007 3,278,548 2,863,170 3,225,451 3,465,720 4,329,898 4,714,865 5,760,448

74,728,030,186 93,316,601,912 116,795,783,760 127,131,219,076 141,833,145,784 176,444,984,772 131,708,790,732 180,113,337,475

3,941,245 5,204,529 6,438,221 7,734,911 8,158,293 11,322,234 13,538,208 21,530,453

69,339,692,057 97,539,765,968 116,774,150,907 139,576,174,148 170,062,714,501 201,960,779,436 140,869,013,434 185,541,036,697

15.268 13.470 14.066 13.992 11.595 10.757 8.375 7.937 11.932 2.220 2.341 2.030 2.470 1.643 1.665 1.640 1.611 1.952 6.230 3.631 4.490 3.888 3.413 3.785 2.231 2.633 3.788 23.558 18.672 11.771 6.450 7.318 9.010 7.194 7.976 11.494

83   

Lampiran 3. Variabel-Variabel yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia Di Pasar Non-Tradisional Asia, 2003-2010 Tabel 9. Variabel yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis Negara Bahrain

Tahun 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 India 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Kamboja 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Nilai Ekspor 11.26881361 11.29406025 11.11715323 11.44381116 12.72170072 12.9802213 13.39182852 12.80194321 11.78013949 10.59287768 12.55805962 12.42269095 13.07355121 13.69447449 14.09834013 14.50365374 0 10.76519537 11.45820525 11.04117631 11.11966063 11.12461242 11.40478331 12.6786729

GDP 9.61993 9.72472 9.829357 9.880219 9.901235 9.943333 9.776165 9.97315 6.33328 6.504288 6.635947 6.753438 7.007601 6.972606 7.083388 7.296413 5.880533 6.003887 6.154858 6.287859 6.448889 6.618739 6.612041 6.678342

Populasi 13.38035502 13.41765641 13.49366069 13.60652875 13.73834114 13.86654487 13.97215356 14.04807757 20.78567579 20.79996869 20.81363931 20.8274557 20.84085952 20.85426334 20.86766716 20.88107097 16.3823175 16.39526978 16.40759412 16.41937614 16.43070375 16.44181867 16.45298828 16.4643948

Nilai Tukar -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 3.841241768 3.813670469 3.786459216 3.81346173 3.722036951 3.772880088 3.879608623 3.822662955 8.287360652 8.29810391 8.316911309 8.319534622 8.307993636 8.307500438 8.328290023 8.33924207

Jarak Ekonomi 13.75218493 13.79708335 13.76535844 13.72707197 13.79419973 13.68440335 13.74965581 13.72369738 9.290789115 9.292357778 9.296433859 9.29029713 9.24330852 9.325320606 9.204459249 9.178829472 13.22334152 13.27413187 13.25842496 13.23896328 13.28698401 13.16663354 13.16548209 13.28851443

Harga Nilai Ekspor (t-1) 0.6059231 11.38494436 0.7749007 11.26881361 0.4543563 11.29406025 0.6513219 11.11715323 0.9381834 11.44381116 1.0326539 12.72170072 1.0157937 12.9802213 0.9528813 13.39182852 0.5989316 0 0.0651644 11.78013949 0.2530968 10.59287768 0.4782623 12.55805962 0.8040532 12.42269095 0.8368556 13.07355121 0.5145271 13.69447449 0.5836832 14.09834013 0 0 0.0005493 0 0.5847535 10.76519537 0.5658339 11.45820525 0.2405197 11.04117631 0.2524694 11.11966063 0.583606 11.12461242 0.8216472 11.40478331

84   

Lebanon

Sri Lanka

Macao

Malaysia

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006

10.00396617 10.16585182 9.546812609 10.36375645 11.70196607 11.89123176 11.23237788 11.33517345 12.23771181 11.78194446 11.40340074 12.32610648 12.00888311 12.06677035 11.65762303 12.02521002 10.66476056 11.07161036 11.64142422 11.54800299 12.74390722 12.21676033 12.26165398 12.16598996 15.3595776 15.46188311 15.48158662 15.31268821

8.537584 8.603371 8.593043 8.60813 8.709465 8.884472 9.026538 9.129889 6.882437 6.960348 7.114769 7.250636 7.375256 7.595387 7.618251 7.772753 9.75185 9.987093 10.10258 10.29021 10.48114 10.59473 10.59926 10.84798 8.388905 8.491875 8.572817 8.681011

15.18552842 15.2013153 15.21482479 15.2258771 15.23496693 15.24268651 15.24987816 15.2571443 16.77922845 16.791581 16.80333847 16.81434153 16.82476445 16.83465653 16.84415242 16.85334156 13.03779846 13.06075815 13.08443303 13.10880589 13.13371668 13.15862394 13.18288446 13.20607197 17.03679085 17.05772991 17.07745511 17.09590611

7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 4.569760092 4.617043988 4.610138341 4.643567924 4.706130133 4.685216857 4.744451868 4.727958279 2.082093169 2.082093169 2.080823659 2.079619797 2.083913268 2.081952127 2.077475026 2.079718587 1.335001067 1.335001067 1.331598354 1.299694797

13.24060013 13.34603299 13.49166893 13.59103997 13.7006371 13.57843858 13.43276846 13.52296276 12.33952955 12.43637549 12.41879528 12.39736393 12.48238483 12.31293958 12.28393296 12.3209228 13.18912927 13.11792498 13.12765913 13.04112708 13.04526507 12.96725701 12.94215127 12.87097139 9.536002303 9.598984167 9.647297657 9.64596411

0.2412361 0.7731899 1.0296194 1.5402557 1.1852407 1.2546314 1.2047718 1.2838695 0.0686922 0.9190492 0.3704323 0.7388159 0.4510894 0.5527954 0.3646836 0.5641464 0.4678574 0.5074988 0.3745016 0.7383154 0.6428452 0.1428486 0.1670326 0.205543 0.780166 0.5017747 0.5008926 0.3992322

11.45595292 10.00396617 10.16585182 9.546812609 10.36375645 11.70196607 11.89123176 11.23237788 12.40717507 12.23771181 11.78194446 11.40340074 12.32610648 12.00888311 12.06677035 11.65762303 10.83708761 10.66476056 11.07161036 11.64142422 11.54800299 12.74390722 12.21676033 12.26165398 15.78476398 15.3595776 15.46188311 15.48158662

85   

Pakistan

Thailand

Turki

2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

15.49809093 15.79779865 15.8599839 16.16884361 9.337061125 10.79875892 11.0190389 10.66630071 11.68233063 11.89983277 10.03289169 16.11481819 15.54574669 15.69117588 16.24828865 16.18429295 16.28800812 16.81507124 16.98247652 17.22483188 0 0 0 0 0 0 0 0

8.840001 8.999496 8.839567 9.032768 6.298949 6.444131 6.53814 6.670766 6.769642 6.886532 6.855409 6.926577 7.687997 7.800573 7.880048 8.032035 8.200563 8.292298 8.251925 8.435549 8.426612 8.671287 8.866158 8.947286 9.131946 9.239705 9.054154 9.219696

17.11323978 17.12976958 17.14590611 17.16193551 18.84686241 18.86446915 18.88218248 18.9000982 18.91809035 18.93614912 18.95421282 18.97222624 17.99557823 18.00607978 18.01569277 18.02431981 18.03202041 18.03895143 18.04534887 18.051387 18.01029504 18.02371829 18.03712173 18.05053748 18.06390228 18.07711563 18.09003845 18.10257142

1.234764647 1.204722523 1.259739408 1.169718854 4.056157923 4.064879076 4.08621956 4.098856618 4.106578025 4.254307367 4.403211782 4.444928853 3.725322676 3.694424425 3.694367622 3.634475622 3.541486159 3.505956736 3.53473052 3.455865633 0.406055073 0.35454876 0.295340007 0.35659233 0.264616269 0.263534121 0.438228979 0.40735971

9.689713137 9.574112626 9.721581766 9.713117876 11.39141909 11.41543519 11.4522569 11.4264357 11.53047302 11.45581505 11.47221944 11.5840064 9.957455254 10.02123813 10.08118833 10.0459788 10.08979377 10.05167172 10.08920062 10.1003016 10.57256802 10.50160339 10.44223291 10.47309176 10.49504153 10.43462765 10.61091494 10.63352706

0.4453395 0.6801474 0.612856 0.7922802 -0.144222 0.2822231 0.2891634 0.2882885 0.3424856 0.4836936 0.2605954 0.5060656 0.5694653 0.5849808 0.7465405 0.6633167 0.7433682 0.9569039 1.0118638 1.1193293 0 0 0 0 0 0 0 0

15.31268821 15.49809093 15.79779865 15.8599839 0 9.337061125 10.79875892 11.0190389 10.66630071 11.68233063 11.89983277 10.03289169 15.1935028 15.54574669 15.69117588 16.24828865 16.18429295 16.28800812 16.81507124 16.98247652 0 0 0 0 0 0 0 0

86   

Tabel 10. Variabel yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Kembang Gula Negara Bahrain

Tahun 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 India 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Kamboja 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Nilai Ekspor 12.67656366 12.34881276 12.22387818 12.07104871 12.71284808 12.56192025 12.84319694 13.56735556 11.83353687 11.71739983 11.75728241 11.83455959 12.02806975 13.13605324 13.82210377 14.4598629 0 10.12141754 7.694848072 8.554296279 10.52406404 10.44961275 13.00482231 12.45062929

GDP 9.61993 9.72472 9.829357 9.880219 9.901235 9.943333 9.776165 9.97315 6.33328 6.504288 6.635947 6.753438 7.007601 6.972606 7.083388 7.296413 5.880533 6.003887 6.154858 6.287859 6.448889 6.618739 6.612041 6.678342

Populasi 13.38035502 13.41765641 13.49366069 13.60652875 13.73834114 13.86654487 13.97215356 14.04807757 20.78567579 20.79996869 20.81363931 20.8274557 20.84085952 20.85426334 20.86766716 20.88107097 16.3823175 16.39526978 16.40759412 16.41937614 16.43070375 16.44181867 16.45298828 16.4643948

Nilai Tukar -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 3.841241768 3.813670469 3.786459216 3.81346173 3.722036951 3.772880088 3.879608623 3.822662955 8.287360652 8.29810391 8.316911309 8.319534622 8.307993636 8.307500438 8.328290023 8.33924207

Jarak Ekonomi 13.75218493 13.79708335 13.76535844 13.72707197 13.79419973 13.68440335 13.74965581 13.72369738 9.290789115 9.292357778 9.296433859 9.29029713 9.24330852 9.325320606 9.204459249 9.178829472 13.22334152 13.27413187 13.25842496 13.23896328 13.28698401 13.16663354 13.16548209 13.28851443

Harga Nilai Ekspor (t-1) 0.9433307 12.18825485 1.0887815 12.67656366 1.1234727 12.34881276 1.1824909 12.22387818 0.9943241 12.07104871 1.160597 12.71284808 1.1683227 12.56192025 1.1895842 12.84319694 0.9536047 0 1.2731299 11.83353687 1.3217852 11.71739983 0.809704 11.75728241 0.9304779 11.83455959 0.7920029 12.02806975 0.6184941 13.13605324 0.4795492 13.82210377 0 0 0.1835286 0 0.1773272 10.12141754 -0.0021176 7.694848072 2.2377946 8.554296279 0.8185246 10.52406404 0.4964697 10.44961275 0.4252276 13.00482231

87   

Lebanon

Sri Lanka

Macao

Malaysia

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006

13.05988354 13.05622357 13.00807423 12.84024712 13.17998868 13.28696723 13.83932474 14.26066678 12.84209906 12.2809621 9.742085646 12.21898393 11.50242048 12.08231618 11.5229451 11.45275074 12.23124807 12.69524451 12.69788363 12.74135183 12.70424759 12.48664324 12.65220934 12.86244951 15.6752291 16.01944038 16.00414983 16.0819698

8.537584 8.603371 8.593043 8.60813 8.709465 8.884472 9.026538 9.129889 6.882437 6.960348 7.114769 7.250636 7.375256 7.595387 7.618251 7.772753 9.75185 9.987093 10.10258 10.29021 10.48114 10.59473 10.59926 10.84798 8.388905 8.491875 8.572817 8.681011

15.18552842 15.2013153 15.21482479 15.2258771 15.23496693 15.24268651 15.24987816 15.2571443 16.77922845 16.791581 16.80333847 16.81434153 16.82476445 16.83465653 16.84415242 16.85334156 13.03779846 13.06075815 13.08443303 13.10880589 13.13371668 13.15862394 13.18288446 13.20607197 17.03679085 17.05772991 17.07745511 17.09590611

7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 4.569760092 4.617043988 4.610138341 4.643567924 4.706130133 4.685216857 4.744451868 4.727958279 2.082093169 2.082093169 2.080823659 2.079619797 2.083913268 2.081952127 2.077475026 2.079718587 1.335001067 1.335001067 1.331598354 1.299694797

13.24060013 13.34603299 13.49166893 13.59103997 13.7006371 13.57843858 13.43276846 13.52296276 12.33952955 12.43637549 12.41879528 12.39736393 12.48238483 12.31293958 12.28393296 12.3209228 13.18912927 13.11792498 13.12765913 13.04112708 13.04526507 12.96725701 12.94215127 12.87097139 9.536002303 9.598984167 9.647297657 9.64596411

0.1356663 0.7731899 0.8273194 0.894981 1.010497 1.133552 1.0870719 1.1157125 0.0356033 -0.0805704 -1.4608849 0.22522 -0.1747305 0.4670688 0.2750274 0.4768409 1.8275005 1.7344008 1.286548 1.4487863 1.2715132 1.3752855 1.3522667 1.25306 0.6201676 0.7686601 0.6715469 0.7276384

12.87174842 13.05988354 13.05622357 13.00807423 12.84024712 13.17998868 13.28696723 13.83932474 13.0084755 12.84209906 12.2809621 9.742085646 12.21898393 11.50242048 12.08231618 11.5229451 12.19566366 12.23124807 12.69524451 12.69788363 12.74135183 12.70424759 12.48664324 12.65220934 15.76975729 15.6752291 16.01944038 16.00414983

88   

Pakistan

Thailand

Turki

2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

16.09247257 16.0988691 15.99393552 15.94897143 11.93031914 12.88544793 12.89481263 13.52215375 13.65229256 13.63955589 13.27041262 13.28582147 15.53310954 15.65862879 15.64817058 15.85008025 15.63150758 15.90589797 15.74643063 15.93889829 12.38447821 12.63717626 13.2232272 12.89872971 11.34441213 0 11.05214319 11.68739964

8.840001 8.999496 8.839567 9.032768 6.298949 6.444131 6.53814 6.670766 6.769642 6.886532 6.855409 6.926577 7.687997 7.800573 7.880048 8.032035 8.200563 8.292298 8.251925 8.435549 8.426612 8.671287 8.866158 8.947286 9.131946 9.239705 9.054154 9.219696

17.11323978 17.12976958 17.14590611 17.16193551 18.84686241 18.86446915 18.88218248 18.9000982 18.91809035 18.93614912 18.95421282 18.97222624 17.99557823 18.00607978 18.01569277 18.02431981 18.03202041 18.03895143 18.04534887 18.051387 18.01029504 18.02371829 18.03712173 18.05053748 18.06390228 18.07711563 18.09003845 18.10257142

1.234764647 1.204722523 1.259739408 1.169718854 4.056157923 4.064879076 4.08621956 4.098856618 4.106578025 4.254307367 4.403211782 4.444928853 3.725322676 3.694424425 3.694367622 3.634475622 3.541486159 3.505956736 3.53473052 3.455865633 0.406055073 0.35454876 0.295340007 0.35659233 0.264616269 0.263534121 0.438228979 0.40735971

9.689713137 9.574112626 9.721581766 9.713117876 11.39141909 11.41543519 11.4522569 11.4264357 11.53047302 11.45581505 11.47221944 11.5840064 9.957455254 10.02123813 10.08118833 10.0459788 10.08979377 10.05167172 10.08920062 10.1003016 10.57256802 10.50160339 10.44223291 10.47309176 10.49504153 10.43462765 10.61091494 10.63352706

0.8930375 0.9971495 0.9595279 0.9742491 0.3937064 0.5365788 0.472013 0.4690397 0.5179334 0.4605684 0.4304944 0.5417128 0.8097086 0.7989709 0.8630424 0.8798915 0.8768307 1.0071947 1.1949088 1.1167584 0.3872395 0.5964265 0.5166429 0.448586 0.5524779 0 1.3330594 1.4492987

16.0819698 16.09247257 16.0988691 15.99393552 0 11.93031914 12.88544793 12.89481263 13.52215375 13.65229256 13.63955589 13.27041262 15.52621542 15.53310954 15.65862879 15.64817058 15.85008025 15.63150758 15.90589797 15.74643063 12.57917639 12.38447821 12.63717626 13.2232272 12.89872971 11.34441213 0 11.05214319

89   

Tabel 11. Variabel yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Jus Buah dan Jus Sayuran Negara Bahrain

Tahun 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 India 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Kamboja 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Nilai Ekspor 9.053452616 0 0 10.12822983 11.58768965 10.18780146 0 12.26191881 9.808682245 9.68383789 10.61516204 11.43917128 9.691222119 11.39134523 11.19464672 12.34865669 0 0 0 0 8.687442167 7.347943823 0 8.221210094

GDP 9.61993 9.72472 9.829357 9.880219 9.901235 9.943333 9.776165 9.97315 6.33328 6.504288 6.635947 6.753438 7.007601 6.972606 7.083388 7.296413 5.880533 6.003887 6.154858 6.287859 6.448889 6.618739 6.612041 6.678342

Populasi 13.38035502 13.41765641 13.49366069 13.60652875 13.73834114 13.86654487 13.97215356 14.04807757 20.78567579 20.79996869 20.81363931 20.8274557 20.84085952 20.85426334 20.86766716 20.88107097 16.3823175 16.39526978 16.40759412 16.41937614 16.43070375 16.44181867 16.45298828 16.4643948

Nilai Tukar -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 3.841241768 3.813670469 3.786459216 3.81346173 3.722036951 3.772880088 3.879608623 3.822662955 8.287360652 8.29810391 8.316911309 8.319534622 8.307993636 8.307500438 8.328290023 8.33924207

Jarak Ekonomi 13.75218493 13.79708335 13.76535844 13.72707197 13.79419973 13.68440335 13.74965581 13.72369738 9.290789115 9.292357778 9.296433859 9.29029713 9.24330852 9.325320606 9.204459249 9.178829472 13.22334152 13.27413187 13.25842496 13.23896328 13.28698401 13.16663354 13.16548209 13.28851443

Harga Nilai Ekspor (t-1) -0.1413679 0 0 9.053452616 0 0 0.4668775 0 0.0662406 10.12822983 0.2714964 11.58768965 0 10.18780146 0.7010607 0 -0.2233304 0 0.4865828 9.808682245 -0.1130491 9.68383789 -0.0192558 10.61516204 0.7280619 11.43917128 0.2781663 9.691222119 0.5664164 11.39134523 0.6837142 11.19464672 0 0 0 0 0 0 0 0 -0.7068018 0 -0.7717524 8.687442167 0 7.347943823 -1.0994186 0

90   

Lebanon

Sri Lanka

Macao

Malaysia

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006

10.91819273 12.27839331 0 0 0 0 12.03823371 0 4.204692619 8.526351129 0 9.984145456 0 5.298317367 0 0 0 8.493310251 5.521460918 6.621405652 0 6.935370446 0 7.893945138 12.82542527 12.18159039 11.88157443 13.16842411

8.537584 8.603371 8.593043 8.60813 8.709465 8.884472 9.026538 9.129889 6.882437 6.960348 7.114769 7.250636 7.375256 7.595387 7.618251 7.772753 9.75185 9.987093 10.10258 10.29021 10.48114 10.59473 10.59926 10.84798 8.388905 8.491875 8.572817 8.681011

15.18552842 15.2013153 15.21482479 15.2258771 15.23496693 15.24268651 15.24987816 15.2571443 16.77922845 16.791581 16.80333847 16.81434153 16.82476445 16.83465653 16.84415242 16.85334156 13.03779846 13.06075815 13.08443303 13.10880589 13.13371668 13.15862394 13.18288446 13.20607197 17.03679085 17.05772991 17.07745511 17.09590611

7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 4.569760092 4.617043988 4.610138341 4.643567924 4.706130133 4.685216857 4.744451868 4.727958279 2.082093169 2.082093169 2.080823659 2.079619797 2.083913268 2.081952127 2.077475026 2.079718587 1.335001067 1.335001067 1.331598354 1.299694797

13.24060013 13.34603299 13.49166893 13.59103997 13.7006371 13.57843858 13.43276846 13.52296276 12.33952955 12.43637549 12.41879528 12.39736393 12.48238483 12.31293958 12.28393296 12.3209228 13.18912927 13.11792498 13.12765913 13.04112708 13.04526507 12.96725701 12.94215127 12.87097139 9.536002303 9.598984167 9.647297657 9.64596411

0.3495975 0.2407393 0 0 0 0 0.3476978 0 -0.7225611 -0.7441432 0 -0.5135525 0 0.5108256 0 0 0 0.0307845 -0.4700036 0.6052485 0 0.9439059 0 1.4387466 0.0038967 -0.1984146 -0.213751 -0.2742153

9.930956795 10.91819273 12.27839331 0 0 0 0 12.03823371 0 4.204692619 8.526351129 0 9.984145456 0 5.298317367 0 0 0 8.493310251 5.521460918 6.621405652 0 6.935370446 0 11.62951668 12.82542527 12.18159039 11.88157443

91   

Pakistan

Thailand

Turki

2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

13.73732413 14.21593364 13.96263403 13.87905139 8.433594168 7.483244416 0 7.737180078 8.356085031 10.71395099 11.95006364 11.57325828 11.69411305 13.0766754 13.76559211 11.91090932 5.192956851 5.811140993 8.779095811 10.56077437 10.29397438 11.12898209 11.96669173 11.82738578 12.40819274 12.90444117 13.26244179 13.1979939

8.840001 8.999496 8.839567 9.032768 6.298949 6.444131 6.53814 6.670766 6.769642 6.886532 6.855409 6.926577 7.687997 7.800573 7.880048 8.032035 8.200563 8.292298 8.251925 8.435549 8.426612 8.671287 8.866158 8.947286 9.131946 9.239705 9.054154 9.219696

17.11323978 17.12976958 17.14590611 17.16193551 18.84686241 18.86446915 18.88218248 18.9000982 18.91809035 18.93614912 18.95421282 18.97222624 17.99557823 18.00607978 18.01569277 18.02431981 18.03202041 18.03895143 18.04534887 18.051387 18.01029504 18.02371829 18.03712173 18.05053748 18.06390228 18.07711563 18.09003845 18.10257142

1.234764647 1.204722523 1.259739408 1.169718854 4.056157923 4.064879076 4.08621956 4.098856618 4.106578025 4.254307367 4.403211782 4.444928853 3.725322676 3.694424425 3.694367622 3.634475622 3.541486159 3.505956736 3.53473052 3.455865633 0.406055073 0.35454876 0.295340007 0.35659233 0.264616269 0.263534121 0.438228979 0.40735971

9.689713137 9.574112626 9.721581766 9.713117876 11.39141909 11.41543519 11.4522569 11.4264357 11.53047302 11.45581505 11.47221944 11.5840064 9.957455254 10.02123813 10.08118833 10.0459788 10.08979377 10.05167172 10.08920062 10.1003016 10.57256802 10.50160339 10.44223291 10.47309176 10.49504153 10.43462765 10.61091494 10.63352706

-0.4443201 -0.157695 0.1474835 0.0024297 -0.1342921 0.5153352 0 0.006566 -0.3661692 0.0337797 -0.1013532 0.017992 -0.227067 -0.2130211 -0.2542828 -0.3234495 0.3726753 1.0153504 2.4838298 2.6822402 1.083634 1.2254945 0.3592746 0.2679776 0.2267305 0.3747608 0.6555615 0.6875591

13.16842411 13.73732413 14.21593364 13.96263403 0 8.433594168 7.483244416 0 7.737180078 8.356085031 10.71395099 11.95006364 13.03745452 11.69411305 13.0766754 13.76559211 11.91090932 5.192956851 5.811140993 8.779095811 0 10.29397438 11.12898209 11.96669173 11.82738578 12.40819274 12.90444117 13.26244179

92   

Tabel 12. Variabel yang Mempengaruhi Permintaan Ekspor Produk Teh Negara Bahrain

Tahun 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 India 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Kamboja 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Nilai Ekspor 0 0 7.616775809 0 10.00002425 0 0 6.077642243 14.78325837 14.80163328 14.85883703 14.72492047 15.06301199 15.41785336 15.44082221 15.25350822 0 6.144185634 0 8.762489547 9.527192822 10.05487728 8.854807633 9.058470423

GDP 9.61993 9.72472 9.829357 9.880219 9.901235 9.943333 9.776165 9.97315 6.33328 6.504288 6.635947 6.753438 7.007601 6.972606 7.083388 7.296413 5.880533 6.003887 6.154858 6.287859 6.448889 6.618739 6.612041 6.678342

Populasi 13.38035502 13.41765641 13.49366069 13.60652875 13.73834114 13.86654487 13.97215356 14.04807757 20.78567579 20.79996869 20.81363931 20.8274557 20.84085952 20.85426334 20.86766716 20.88107097 16.3823175 16.39526978 16.40759412 16.41937614 16.43070375 16.44181867 16.45298828 16.4643948

Nilai Tukar -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 -0.978166136 3.841241768 3.813670469 3.786459216 3.81346173 3.722036951 3.772880088 3.879608623 3.822662955 8.287360652 8.29810391 8.316911309 8.319534622 8.307993636 8.307500438 8.328290023 8.33924207

Jarak Ekonomi 13.75218493 13.79708335 13.76535844 13.72707197 13.79419973 13.68440335 13.74965581 13.72369738 9.290789115 9.292357778 9.296433859 9.29029713 9.24330852 9.325320606 9.204459249 9.178829472 13.22334152 13.27413187 13.25842496 13.23896328 13.28698401 13.16663354 13.16548209 13.28851443

Harga 0 0 1.7196219 0 1.4928814 0 0 1.2818517 0.1522896 0.1659976 0.2588132 0.412785 0.4287808 0.4011032 0.6380586 0.7565461 0 -1.6846489 0 1.7880106 1.6763102 1.7575829 1.6514021 1.8610351

Nilai Ekspor (t-1) 0 0 0 7.616775809 0 10.00002425 0 0 0 14.78325837 14.80163328 14.85883703 14.72492047 15.06301199 15.41785336 15.44082221 0 0 6.144185634 0 8.762489547 9.527192822 10.05487728 8.854807633

93   

Lebanon

Sri Lanka

Macao

Malaysia

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006

0 0 0 0 0 0 0 0 12.33852095 12.76949831 12.92152667 13.16656398 13.86507471 13.54258967 12.9487835 12.82410288 0 6.711740395 6.682108597 0 0 0 8.171034189 6.508769137 15.80757352 16.03669979 16.15679835 16.19035371

8.537584 8.603371 8.593043 8.60813 8.709465 8.884472 9.026538 9.129889 6.882437 6.960348 7.114769 7.250636 7.375256 7.595387 7.618251 7.772753 9.75185 9.987093 10.10258 10.29021 10.48114 10.59473 10.59926 10.84798 8.388905 8.491875 8.572817 8.681011

15.18552842 15.2013153 15.21482479 15.2258771 15.23496693 15.24268651 15.24987816 15.2571443 16.77922845 16.791581 16.80333847 16.81434153 16.82476445 16.83465653 16.84415242 16.85334156 13.03779846 13.06075815 13.08443303 13.10880589 13.13371668 13.15862394 13.18288446 13.20607197 17.03679085 17.05772991 17.07745511 17.09590611

7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 7.318207929 4.569760092 4.617043988 4.610138341 4.643567924 4.706130133 4.685216857 4.744451868 4.727958279 2.082093169 2.082093169 2.080823659 2.079619797 2.083913268 2.081952127 2.077475026 2.079718587 1.335001067 1.335001067 1.331598354 1.299694797

13.24060013 13.34603299 13.49166893 13.59103997 13.7006371 13.57843858 13.43276846 13.52296276 12.33952955 12.43637549 12.41879528 12.39736393 12.48238483 12.31293958 12.28393296 12.3209228 13.18912927 13.11792498 13.12765913 13.04112708 13.04526507 12.96725701 12.94215127 12.87097139 9.536002303 9.598984167 9.647297657 9.64596411

0 0 0 0 0 0 0 0 0.2860658 0.1928833 0.2510693 0.3338152 0.422884 0.6640625 0.8375711 0.919676 0 1.0079579 1.5346141 0 0 0 1.7741045 1.4848886 -0.1569896 -0.0180406 0.0829603 0.2709888

0 0 0 0 0 0 0 0 11.59148708 12.33852095 12.76949831 12.92152667 13.16656398 13.86507471 13.54258967 12.9487835 0 0 6.711740395 6.682108597 0 0 0 8.171034189 15.57823849 15.80757352 16.03669979 16.15679835

94   

Pakistan

Thailand

Turki

2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

16.3150943 16.33411098 16.37588964 16.61510203 15.96865831 16.33557567 16.35967588 16.51761096 15.9864028 16.20238634 15.84339653 15.98945195 12.76525977 12.59965409 12.74930931 12.74135476 12.71421166 13.12579548 12.62333786 13.07714841 13.30974378 13.33927314 13.09580583 12.81751073 13.07610999 13.4753415 13.4630382 14.12797914

8.840001 8.999496 8.839567 9.032768 6.298949 6.444131 6.53814 6.670766 6.769642 6.886532 6.855409 6.926577 7.687997 7.800573 7.880048 8.032035 8.200563 8.292298 8.251925 8.435549 8.426612 8.671287 8.866158 8.947286 9.131946 9.239705 9.054154 9.219696

17.11323978 17.12976958 17.14590611 17.16193551 18.84686241 18.86446915 18.88218248 18.9000982 18.91809035 18.93614912 18.95421282 18.97222624 17.99557823 18.00607978 18.01569277 18.02431981 18.03202041 18.03895143 18.04534887 18.051387 18.01029504 18.02371829 18.03712173 18.05053748 18.06390228 18.07711563 18.09003845 18.10257142

1.234764647 1.204722523 1.259739408 1.169718854 4.056157923 4.064879076 4.08621956 4.098856618 4.106578025 4.254307367 4.403211782 4.444928853 3.725322676 3.694424425 3.694367622 3.634475622 3.541486159 3.505956736 3.53473052 3.455865633 0.406055073 0.35454876 0.295340007 0.35659233 0.264616269 0.263534121 0.438228979 0.40735971

9.689713137 9.574112626 9.721581766 9.713117876 11.39141909 11.41543519 11.4522569 11.4264357 11.53047302 11.45581505 11.47221944 11.5840064 9.957455254 10.02123813 10.08118833 10.0459788 10.08979377 10.05167172 10.08920062 10.1003016 10.57256802 10.50160339 10.44223291 10.47309176 10.49504153 10.43462765 10.61091494 10.63352706

0.3545492 0.4815245 0.5340906 0.6736267 0.1597889 0.2627063 0.3148696 0.4919724 0.5187439 0.5752415 0.6169239 0.8751352 0.9081987 0.619272 0.9620226 1.1131828 1.0426342 1.4527003 1.4616308 1.2465841 0.4660367 0.4022278 0.3200539 0.5633148 0.5648126 0.6067871 0.6543998 0.8085862

16.19035371 16.3150943 16.33411098 16.37588964 0 15.96865831 16.33557567 16.35967588 16.51761096 15.9864028 16.20238634 15.84339653 10.6148675 12.76525977 12.59965409 12.74930931 12.74135476 12.71421166 13.12579548 12.62333786 13.2651399 13.30974378 13.33927314 13.09580583 12.81751073 13.07610999 13.4753415 13.4630382

95   

Lampiran 4. Hasil Output Model Permintaan Ekspor Produk Makanan dan Minuman Olahan Indonesia Di Pasar Non-Tradisional Asia, 20032010 4.1. Produk Roti, Kue, Biskuit, dan Produk Lainnya yang Sejenis a.

Hasil Output

Dependent Variable: HS1905 Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 05/30/12 Time: 20:09 Sample: 2003 2010 Periods included: 8 Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 80 Linear estimation after one-step weighting matrix Cross-section SUR (PCSE) standard errors & covariance (d.f. corrected) Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

GDPC POP JE ER HR X(t-1) C

0.931126 1.532024 0.675282 1.236414 1.452666 0.173441 -36.90317

0.191885 0.474168 0.433979 0.675412 0.187346 0.061021 8.869936

4.852515 3.230976 1.556024 1.830608 7.753938 2.842295 -4.160478

0.0000 0.0019 0.1246 0.0718 0.0000 0.0060 0.0001

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)

0.995536 0.994490 1.193658 951.5223 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat

56.99104 83.84253 91.18838 2.073514

Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid

0.936536 101.4261

Mean dependent var Durbin-Watson stat

11.28587 2.012828

96   

Negara Bahrain

Fixed Effect (Cross) 7.587946

India

-2.154138

Camboja

-5.431627

Lebanon

-5.376883

Sri Lanka

-0.673235

Macao

4.987036

Malaysia

6.551787

Pakistan

-1.813776

Thailand

2.946797

Turki

b.

-6.623907

Hasil Chow Test dan Hausman Test

Redundant Fixed Effects Tests Equation: EQ01 Test cross-section fixed effects Effects Test Cross-section F

Statistic

d.f.

Prob.

(9,64)

0.0000

Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

0.000000

6

1.0000

29.845253

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ01 Test cross-section random effects

Test Summary Cross-section random

97   

4.2. Produk Kembang Gula a.

Hasil Output

Dependent Variable: HS1704 Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 05/15/12 Time: 12:25 Sample: 2003 2010 Periods included: 8 Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 80 Linear estimation after one-step weighting matrix White cross-section standard errors & covariance (d.f. corrected) Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

GDPC POP JE ER HR X(t-1) C

0.186754 0.872768 -0.473356 0.857332 0.548338 0.125093 -2.852326

0.101606 0.486336 0.311311 0.617227 0.201784 0.025241 7.766046

1.838017 1.794580 -1.520526 1.389006 2.717446 4.955881 -0.367282

0.0707 0.0774 0.1333 0.1696 0.0085 0.0000 0.7146

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)

0.964852 0.956614 1.436871 117.1245 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat

48.82484 50.07692 132.1343 1.673466

Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid

0.606548 228.4247

Mean dependent var Durbin-Watson stat

12.74722 1.974255

98   

Negara Bahrain

Fixed Effect (Cross) 6.875883

India

-4.747961

Camboja

-5.667345

Lebanon

-0.768602

Sri Lanka

-1.100597

Macao

4.130353

Malaysia

3.307893

Pakistan

-1.623884

Thailand

0.545884

Turki

b.

-0.951624

Hasil Chow Test dan Hausman Test

Redundant Fixed Effects Tests Equation: EQ01 Test cross-section fixed effects Effects Test Cross-section F

Statistic

d.f.

Prob.

(9,64)

0.0000

Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

0.000000

6

1.0000

10.033543

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ01 Test cross-section random effects

Test Summary Cross-section random

99   

4.3. Produk Jus Buah dan Jus Sayuran Dependent Variable: HS2009 Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 05/15/12 Time: 20:07 Sample: 2003 2010 Periods included: 8 Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 80 Linear estimation after one-step weighting matrix White cross-section standard errors & covariance (d.f. corrected) Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

GDPC POP JE ER HR X(t-1) C

1.244258 0.485821 -1.251907 -0.359273 -0.792612 0.107404 4.796443

0.719453 0.182661 0.253890 0.257916 0.256713 0.046132 8.118767

1.729450 2.659691 -4.930914 -1.392982 -3.087540 2.328164 0.590785

0.0880 0.0096 0.0000 0.1679 0.0029 0.0227 0.5565

Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)

0.689566 0.664051 3.567984 27.02575 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat

16.81291 19.00091 929.3270 1.929995

Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid

0.453278 1112.874

Mean dependent var Durbin-Watson stat

7.653037 2.171277

100   

4.4. Produk Teh Dependent Variable: HS0902 Method: Panel Least Squares Date: 05/15/12 Time: 22:26 Sample: 2003 2010 Periods included: 8 Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 80 White cross-section standard errors & covariance (d.f. corrected) Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

GDPC POP JE ER HR X(t-1) C

-2.168623 -0.124958 -1.468767 -0.668859 2.288660 0.307081 45.19992

0.375790 0.356195 0.300878 0.124953 0.350774 0.042959 11.14391

-5.770842 -0.350812 -4.881602 -5.352883 6.524595 7.148169 4.056020

0.0000 0.7267 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.863548 0.852333 2.377507 412.6352 -179.1366 76.99807 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat

9.962828 6.187004 4.653414 4.861842 4.736979 1.798332