BAB V HASIL PENELITIAN. Negara Indonesia, Malaysia, Philipina, dan Thailand adalah empat negara

BAB V HASIL PENELITIAN

5.1 Gambaran Umum Daerah Penelitian Negara Indonesia, Malaysia, Philipina, dan Thailand adalah empat negara pendiri ASEAN (selain Singapura) dan termasuk dalam negara berkembang sebagaimana kategori World Bank. Negara berkembang adalah istilah yang digunakan untuk menjelaskan dan mengkategorikan negara-negara di dunia yang memiliki standar hidup relatif rendah, sektor industri yang kurang berkembang, skor Indeks Pembangunan Manusia atau Human Development Index (HDI) berada pada tingkat menengah ke bawah, serta rendahnya pendapatan perkapita. Sebagian besar negara di dunia, yakni sekitar 76 persen dikategorikan sebagai negara berkembang. Negara-negara tersebut adalah sebagian besar negara di Afrika, Amerika Tengah, dan sebagian negara di Laut Karibia, termasuk juga negara-negara Arab, serta sebagian besar negara Asia Tenggara. Negara-negara berkembang terus menghadapi tantangan untuk tumbuh menjadi negara maju, atau mengalami kemunduran dan menjadi negara gagal. Beberapa ciri utama negara berkembang adalah sebagai berikut: 1). tingkat pertumbuhan penduduk tinggi, jumlah faktor produksi yang terbatas yang tidak diimbangi dengan jumlah angkatan kerja mengakibatkan lemahnya daya beli sehingga sektor usaha mengalami kesulitan untuk meningkatkan produksinya. 2). tingkat pengangguran tinggi, akibat dari tingginya pertumbuhan penduduk mengakibatkan persaingan untuk mendapatkan pekerjaan menjadi tinggi. Jumlah tenaga kerja lebih banyak daripada kesempatan lapangan kerja yang tersedia dan

tungkat pertumbuhan keduanya yang tidak seimbang dari waktu ke waktu. 3). tingkat produktifitas rendah, jumlah faktor produksi yang terbatas yang tidak diimbangi dengan jumlah angkatan kerja mengakibatkan lemahnya daya beli sehingga sektor usaha mengalami kesulitan untuk meningkatkan produksinya. ; 4). kualitas hidup rendah; 5).ketergantungan pada sektor pertanian/primer; 6) pasar dan informasi tidak sepurna; 7) tingkat ketergantungan pada angkatan kerja 8).ketergantungan tinggi pada perekonomian eksternal yang rentan. www. organisasi.org/1970/01/sifat-karakteristik-ciri-ciri-negara-sedang-berkembang-di -dunia-ilmu-ekonomi-pembangunan. Berikut adalah indikator makroekonomi dari ASEAN-4. Kemiripan keempat negara tersebut di atas dapat dilihat dari indikator makro ekonomi sebagaimana dalam Tabel 5.1 dan Tabel 5.2. Indonesia mempunyai luas tanah paling lebar yaitu 3 kali tiga negara yang ASEAN yang lain, begitu pula dengan jumlah populasi Indonesia yang lebih besar kurang lebih 2,5 kali lipat dibanding dengan Philipina, lebih besar 3,6 kali lipat dibanding dengan Thailand, dan 8 kali lipat dibanding dengan Malaysia. GDP Indonesia paling besar dibanding dengan tiga negara yang lain, yaitu sebesar ± US$ 878 milyar. Sementara Thailand GDP-nya berkisar US$ 366 milyar, Malaysia ± US$ 305 milyar, dan Philipina ± US$ 250,5 milyar. Akan tetapi besarnya GDP ini tidak sebanding apabila dilihat dari GDP perkapitanya. GDP perkapita Indonesia relatif lebih kecil dibanding Malaysia dan Thailand, yaitu sebesar ± US$ 3.588, Malaysia ± US$ 10.338, Thailand ± US$ 5.391, serta Philipina sebesar ± US$ 2.565. Berikut Gambar 5.1 yang menunjukkan proporsi GDP ASEAN-4 berdasarkan harga yang berlaku.

Tabel 5.1 Indikator Dasar ASEAN-4 Tahun 2012 Selected Basic ASEAN Indicators As of 21 October 2013 Total land area

Total population1 /

Country Km2

Indonesia Malaysia Philippines Thailand ASEAN

thousand

ASEAN Statistics

Populati on density1/

Annual populati on grow th1/

Gross domestic product at current prices

Persons per km2

Percent

US$ million

Gross domestic product per capita at current prices US$

US$ PPP2/

2012

2012

2012

2012

2012

2012

2012

1,860,360 330,290 300,000 513,120 3,003,770

244,775.8 29,518.0 97,690.9 67,912.0 439,896.7

132 89 326 132 139

1.5 1.6 1.9 0.5 1.4

878,223.4 305,154.4 250,542.7 366,126.6 1,800,047.1

3,587.9 10,337.9 2,564.6 5,391.2 3,750.7

4,971.4 16,975.6 4,339.4 9,609.5 5,869.1

International merchandise trade Exports US$ million 2012

/p

190,031.5 227,387.3 51,995.2 229,524.2 698,938.6

3/

Imports

Total Trade

US$ million

US$ million

2012

/p

191,689.5 196,615.5 65,386.4 247,777.7 701,469.1

2012

/p

381,721.3 424,002.8 117,381.6 477,301.9 1,400,407.7

Foreign direct investments infow4/5/ US$ million 2011

19,241.6 12,000.9 1,815.9 7,775.9 108,096.3

US$ million 2012/p

19,853.4 9,400.0 2,797.0 8,619.8 108,214.0

Sources ASEAN Finance and Macro-economic Surveillance Unit Database, ASEAN Merchandise Trade Statistics Database, ASEAN Foreign Direct Invesment Statistics Database (compiled/computed from data submission, publications and/or websites of ASEAN Member States’ national statistics offices, central banks and relevant government agencies, and from international sources). Symbols used Notes - Not available as of publication time 1/ Refers to/based on mid-year to tal population based on country projections n.a not applicable/not available/not compiled 2/ Computed based on IMF WEO Database October 2012 estimates and the latest actual country data Data in italics are the latest update/revised figures from Previous posting 3/ ASEAN IM TS Database 2012 figures are preliminary as 11 July 2013; Myanmar data only until Q3 p/ preliminary 4/ Unless otherwise indicated, figures include equity, reinvested earnings and inter-company loans 5/For FDI, 2012 figures are preliminary as of 15 July 2013; no data available for Brunei Darussalam

Thailand 20.34%

Indonesia 48.79%

Philipina 13.92%

Malaysia 16.95%

Sumber: Tabel 5.1 Gambar 5.1 Proporsi GDP Negara ASEAN-4 Menurut Harga Berlaku Tahun 2012 Total perdagangan Indonesia dibanding dengan tiga negara ASEAN lainnya hanya menduduki posisi ketiga setelah Thailand dan Malaysia, dengan nilai sebesar ± US$ 381,7 milyar. Thailand menduduki posisi pertama sebesar ± US$ 477,3 milyar, kedua Malaysia sebesar ± US$ 424 milyar, serta terakhir adalah Philipina sebesar ± US$ 117,3 milyar. Besarnya impor Indonesia masih lebih besar bila dibanding dengan ekspornya. Hal ini juga dialami oleh Thailand dan Philipina. Hanya Malaysia saja yang ekspornya lebih besar dibandingkan dengan impornya. Besarnya kontribusi perdagangan masing-masing negara ASEAN-4 terhadap total perdagangan ASEAN-4 dapat dilihat dalam Gambar 5.2. Aliran masuk penanaman modal asing (PMA) untuk tahun 2011 – 2012 untuk Indonesia paling dominan dibanding dengan tiga negara yang lain, yaitu sebesar ± US$ 19,2 milyar. Malaysia pada posisi kedua sebesar ± 12 milyar, posisi ketiga adalah Thailand sebesar ± US$ 7,8 milyar sedang Philipina adalah pada urutan terakhir sebesar ± US$ 1,8 milyar.

Indonesia 27.26%

Thailand 34.08%

Philipina 8.38%

Malaysia 30.28%

Sumber: Tabel 5.1 Gambar 5.2 Proporsi Total Perdagangan ASEAN-4 Tahun 2012 Laju pertumbuhan GDP di ASEAN-4 tahun 2012 relatif seimbang antara negara satu dengan yang lain, berada di kisaran 5,6 – 6,8 persen. Tertinggi diraih oleh Philipina, kedua Thailand, ketiga Indonesia dan yang

Pertumbuhan GDP (%)

terakhir adalah Malaysia. Kondisi ini dapat dilihat dalam Gambar 5.3.

7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 Indonesia

Tahun 2012 6.2

Malaysia

5.6

Philippines

6.8

Thailand

6.5

Sumber: Tabel 5.2 Gambar 5.3 Laju Pertumbuhan GDP ASEAN-4 Menurut Harga Konstan Tahun 2012

Tabel 5.2 Indikator Makroekonomi ASEAN-4 Tahun 2012 Selected Key ASEAN Macroeconomic Indicators As of 21 October 2013 ASEAN Statistics

Country

Indonesia Malaysia Philippines Thailand ASEAN

-

Grow th rate of gross domestic product at

International merchandise trade5/ Inflation rate (year-on-

constant prices

year growth of CPI at end of period)

Percent

thousand

2012

2011

6.2 5.6 6.8 6.5 5.7

3.8 3.2 4.6 3.8 n.a

Exchange rate at end period1/

National currency per US$

Grow th. Of nominal value of imports

Grow th. Of nominal value of total trade

Percent

Percent

Percent

Percent

Percent

2012/p

2012/p

2012/p

2012/p

2012/p

2012/p

21.6 74.5 20.7 62.7 54.1

21.8 64.4 26.1 67.6 52.7

43.5 138.9 46.8 130.3 106.8

8.0 4.8 2.6 7.7 6.5

0.2 2.0 5.0 4.0 3.6

Ratio of exports to GDP

Ratio of imports to GDP

Percent

Percent

2011

5.0 3.1 6.4 0.7 n.a

Year-on-year change in foreign direct investments net inflow3/4/ US$ million Percent US$ million

Currency

2012/p

9,384 3.08 42.23 31.08 n.a

Ratio of total trade to GDP

Grow th. Of nominal value of exports

Unemplo yment rate2/

Rupiah (Rp) Ringgit (RM) Peso (PhP) Baht

n.a

(6.6) (0.3) 8.2 0.3 0.9

2012/p

611.8 (2,600.9) 981.1 843.9 117.7

Percent

2012/p

3.2 (21.7) 54.0 10.9 0.1

Sources ASEAN Macro-economic Database, ASEAN Merchandise Trade Statistics Database, ASEAN Foreign Direct Invesment Statistics Database (compiled/computed from data submission, publications and/or websites of ASEAN Member States’ national statistics offices, central banks and relevant government agencies, and from international sources). Symbols used Notes Not available as of publication time 1/ The exchange rate used in ASEAN statistical database is derived from the IMF WEO Database April 2013 which is kyats 820=US$ 1 n.a not applicable/not available/not compiled 2/ Lao PDR figure is for 2005 Data in italics are the latest update/revised figures from previous posting 3/ Unless otherwise indicated, figures include equity, reinvested earnings and inter-company loans p/ preliminary 4/ For FDI, 2012 figures are preliminary as of 15 July 2013; no data available for Brunei Darussalam 5/ ASEAN IMTS Database 2012 figures are preliminary as of 11 july 2013, Myanmar data only until Q3

119

Laju inflasi yang terjadi di ASEAN-4 tahun 2011 bervariasi dalam kisaran terendah sebesar 3,2 persen untuk Malaysia – kisaran tertinggi sebesar 4,6 persen untuk Philipina. Berikut Gambar 5.4 menjelaskan tentang laju inflasi yang terjadi di keempat negara tersebut di atas.

Tinglat Inflasi (%)

5.0 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 Indonesia

Tahun 2011 3.8

Malaysia

3.2

Philippines

4.6

Thailand

3.8

Sumber: Tabel 5.2 Gambar 5.4 Tingkat Inflasi di ASEAN-4 Tahun 2011 (dalam persen)

Nilai tukar (exchange rate) adalah perbandingan antara nilai mata uang domestik dibanding dengan mata uang luar negeri dalam hal ini adalah dollar Amerika Serikat. Pada tahun 2012 nilai tukar di Indonesia adalah US$ 1 = Rp. 9.384. Malaysia US$ 1 = RM 3.08, Philipina US$ 1 = PhP 42,23, sementara Thailand US$ 1 = Bath 31,08. Tingkat pengangguran di tahun 2012 bervariasi dari 3,1 persen hingga yang adalah 6,4persen. Terbesar di ASEAN-4 adalah di Philipina, disusul Indonesia, Malaysia, dan terakhir adalah Thailand. Berikut Gambar 5.5 yang menyajikan tentang persentase tingkat pengangguran yang terjadi di keempat negara tersebut.

Tingkat Pengangguran (%)

119

7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 Indonesia

2011 5.0

Malaysia

3.1

Philippines

6.4

Thailand

0.7

Sumber: Tabel 5.2 Gambar 5.5 Tingkat Inflasi di ASEAN-4 Tahun 2012 5.2 Intensitas IIT Produk Pertanian Klasifikasi produk pertanian yang diteliti ini menggunakan komoditi yang didasarkan atas kode SITC 3 digit yaitu SITC 001 (life animal and other than fish), 022 (milk and cream and milk products other than butter or cheese), 025 (egg, birds and egg yolks fresh, dried or otherwise preserved), 034 (fish, fresh, chilled or frozen), 036 (crustaceans moluscs, and aquatic invertebrates), 041 (wheat and meslin, unmilled), 042 (rice), 044 (maize, unmilled), 054 (vegetables, fresh, chilled, frozen or simply preserved), 056 (vegetables, roots and tubers, prepared or preserved nes), 057 (fruit and nut, fresh or dried), 061 (sugar, molasses, and honey) ,071 (coffee and coffee substitutes), 074 (tea and mate), 075 (spices), 121 (tobacco, unmanufactured; tobacco refuse), 223 (oil seeds and oleaginous fruits, whole or broken, of a kind use for extracting other fixed vegetable oils (including their flours and meals, n.e.s.), 231 (natural rubber,

119

balata, gutta-percha, guayule, chile and similar natural gums, in primary forms (including latex or in plates, sheets or strip), 244 (cork, natural, raw and waste (including natural cork in blocks or sheets), 245 (fuel wood (excluding wood wasted) and wood charcoal), 246 (wood in chips or particles and wood waste), 247 (wood in the rough or roughly squared), 261 (silk textile fibers), 263 (cotton textile fibers), 264 (jute and other textile bast fibers, n.e.s., raw or processed but not spun; tow and waste of these fibres (including yarn waste and garneted stock), 265 (vegetable textile fibers (other than cotton and jute), raw or processed but not spun; wasted of these fibers), 292 (crude vegetable materials, n.e.s.). Intensitas IIT produk pertanian dianalisis dengan metode Grubel-Lloyd Index. Total produk pertanian yang tergolong dalam kode SITC ada 27 jenis. Apabila nilai ini dikalikan dengan 13 tahun selama periode penelitian dan dikalikan lagi dengan 3 negara tujuan ekspor, maka akan menghasilkan sebanyak 1.053 unit analisis, yang mana masing-masing negara terdapat unit analisis sebanyak 351. Dari seluruh total unit analisis yaitu 1.053, terdapat produk pertanian yang sudah berkategori intra-industri sebanyak 291 unit analisis. Artinya, sisanyanya yang berjumlah 762 unit analisis berkategori inter-industri. Dengan begitu, sebanyak 27,63 persen berkategori intra-industri, dan sebanyak 72,36 persen berkategoti inter-industri. Jadi sesuai dengan kriteria Krugman, dikatakan perdagangan sudah dalam kategori IIT apabila indeks Grubel-Lloydnya sama dengan atau lebih besar dari 40 persen. Dengan begitu dapat dikatakan bahwa secara keseluruhan perdagangan produk pertanian antara Indonesia dengan Malaysia, Philipina maupun Thailand masih belum berkatogori intra-industri, akan tetapi masih bersifat inter-industri.

119

Tabel 5.3 Intensitas IIT Produk Pertanian Negara Indonesia ke Malaysia, Philipina, dan Thailand Tahun 2000 – 2012 Tahun Kode SITC 2000 001 022 025 034 036 041 042 044 054 056 057 061 071 074 075 121 223 231 244 245 246 247 261 263 264 265 292 2001 001 022 025 034 036 041 042 044 054 056 057 061 071 074 075 121 223 231 244 245 246 247 261 263 264 265 292

I-M 90.1063 4.7203 0.4075 31.4898 0.1735 0.7800 4.3429 82.2084 2.3503 67.3363 45.1368 96.4235 13.9249 2.0041 28.2892 89.5520 26.4741 21.3079 21.0687 31.1401 46.6477 72.5933 93.0044 92.3337 16.2705 0.5142 44.7668 58.6802 1.5605 6.6998 14.7974 0.6133 1.2854 1.3239 0.0028 0.1817 48.1104 5.0207 3.1226 0.4876 1.5004 2.6467 12.6814 7.3413 1.6714 18.9212 2.7998 24.8341 28.5150 96.3902 39.4914 39.8642 40.3131 23.2493

I-P 57.6970 63.7130 27.7083 54.2353 16.7883 69.7149 0.1680 1.3936 0.3373 6.5568 38.5507 77.0810 23.8761 36.6474 9.4544 0.0155 97.7810 7.8302 60.2107 72.1952 0.0409 0.2827 7.1688 38.8464 10.6576 26.5148 73.5977 0.0768 93.1645 0.5659 3.6309 3.3706 72.1082 35.6866 51.8939 6.3307 15.6961 25.9741 0.0798 1.4956 79.3312 0.4956 0.0645 18.4985 35.0907 0.3118 0.0531 0.2174 0.0299 4.8450 43.7463 43.1642 35.1793 13.1118

I-T Tahun Kode SITC 41.0217 2002 001 74.8767 022 60.6254 025 94.3059 034 2.1615 036 4.5744 041 2.0940 042 2.9136 044 2.6821 054 23.7411 056 5.5304 057 1.6866 061 0.0004 071 12.1125 074 1.6704 075 32.2865 121 78.9533 223 43.1893 231 7.6682 244 82.4808 245 0.3140 246 6.4471 247 3.7817 261 0.2376 263 74.7663 264 5.1444 265 32.4222 292 21.1125 2003 001 0.0101 022 72.7977 025 0.0596 034 0.8673 036 3.1456 041 14.5406 042 0.0069 044 41.9207 054 57.0908 056 2.9337 057 0.0098 061 0.2939 071 28.9129 074 7.7710 075 42.1633 121 1.8071 223 4.1812 231 88.4833 244 2.0109 245 52.3267 246 41.5617 247 0.1031 261 90.8005 263 21.2216 264 0.0501 265 61.7724 292

I-M 75.4868 5.8677 9.2030 4.3155 0.8497 2.5092 20.9839 8.1712 50.5252 19.8764 36.2397 22.5080 96.9370 2.1461 8.0660 76.2512 1.0258 20.0520 20.1010 18.9376 36.6384 22.4644 8.9607 58.8285 11.4065 36.4612 18.6856 84.1530 0.7931 86.4097 0.5654 4.0781 0.4184 5.7362 4.4769 0.7349 72.1164 1.4375 6.5008 41.3334 63.9810 76.1068 88.4447 9.3758 2.5372 2.4097 34.2233 87.1424 41.6698 19.7576 99.5380 69.9737 88.9350 7.1089

I-P 21.3464 0.0002 3.1358 4.5515 71.7246 13.5930 19.9755 45.6144 39.3101 6.6668 71.4308 20.4092 64.0548 3.4247 49.5841 47.9749 69.8920 86.6552 37.8858 3.5716 65.3712 1.8293 2.9412 20.0217 23.2276 2.1444 39.3455 63.9280 61.8525 1.9160 67.1540 13.0740 23.1364 0.7456 39.9944 1.2627 0.0030 5.3826 0.8192 0.0972 45.9675 0.1179 21.9471 1.0294 2.1124 4.2962 22.6330 45.1828 0.1010 11.2750 0.2882 15.1096 92.9357 33.7595


I-M 31.6296 60.8595 95.2446 0.0622 5.3071 5.3940 34.0063 1.5270 45.7096 28.8148 77.0185 12.2622 5.4559 8.6267 0.3989 68.9263 0.2178 80.8901 9.7784 6.1846 58.9113 77.0008 80.6848 18.5751 5.9616 27.0240 27.8668 87.9826 4.2916 78.9030 5.6690 51.5094 84.9851 87.6339 80.7820 0.6095 0.8102 0.9817 46.7820 52.8922 3.9381 8.0338 0.7466 14.8690 53.1454 89.1092 81.5954 2.3546 81.7858 14.3596 95.2018 0.1120 49.5322 61.8724

I-P 6.6067 85.3353 0.9379 87.8436 4.5431 4.8678 39.0721 3.0875 21.0567 33.2589 8.7833 35.6014 62.2534 96.3690 0.1453 7.2267 77.7897 0.0324 14.6647 67.4821 93.7635 0.5393 10.8328 10.3143 1.1471 19.9369 26.7486 48.1872 0.4110 0.1632 19.5845 7.3448 14.2948 7.0454 84.6832 66.0626 2.1980 30.2389 7.0075 0.4099 1.3233 51.8845 40.4253 22.6712 78.0223 1.7350 8.4190 22.4316 22.9396 2.8483 11.9235 0.2334 7.0402 14.6055

I-T 99.8677 0.2127 2.3022 0.0003 5.2089 0.8803 2.6362 3.7025 0.0048 7.4260 53.2139 22.0461 72.2815 1.6422 1.2842 2.5938 2.0695 7.3485 3.4757 61.7927 0.2203 22.5851 6.1653 0.0382 2.9826 8.0280 43.0468 2.7602 9.3157 10.9923 7.1177 38.2106 12.4704 0.1092 30.9993 0.2183 0.0019 18.7193 87.6622 2.1039 12.2437 0.0035 76.2899 21.3506 14.9773 0.1921 0.0958 2.0067 39.8509 0.2554 69.6478 3.2808 0.6976 3.0091

119

Lanjutan Tabel 5.3 Tahun Kode SITC 2006 001 022 025 034 036 041 042 044 054 056 057 061 071 074 075 121 223 231 244 245 246 247 261 263 264 265 292 2007 001 022 025 034 036 041 042 044 054 056 057 061 071 074 075 121 223 231 244 245 246 247 261 263 264 265 292

I-M 36.4732 80.3552 90.5592 66.5047 1.8821 48.8405 1.7608 0.0457 23.2646 0.2310 62.7648 50.4906 23.2727 26.6602 7.5645 1.5391 98.6113 5.9882 35.0135 7.1742 16.0732 84.1297 84.0491 57.7442 16.5266 56.8869 11.6407 31.8626 46.8469 2.0342 86.8997 3.2640 92.1773 74.6381 93.7552 34.5959 7.1510 40.3149 0.1768 54.5157 87.6018 37.8032 92.9538 62.1189 97.9263 0.6138 69.5247 87.4023 0.0495 0.0202 57.1951 3.9639 33.2652 43.4893

I-P 47.9696 0.0784 23.9008 0.0022 5.3896 6.5208 19.3118 0.2158 20.8936 4.9467 0.0140 18.0375 44.0322 69.4380 40.2057 31.3884 21.4230 2.7030 7.0250 0.9263 4.2897 0.2357 41.6664 8.5229 26.4891 0.4175 27.4965 56.9789 0.0111 44.4064 12.0683 3.1430 0.7975 7.2534 6.0176 4.5562 14.6627 76.3900 10.1788 98.0286 1.5880 47.8424 59.5796 0.4036 1.5626 5.5509 0.1345 9.4197 8.7786 8.8891 58.6933 38.2375 33.2074 24.7793


I-M 68.9105 13.5992 38.3972 33.1517 34.7669 0.1867 1.5840 2.6028 33.5893 8.7028 43.7394 3.0119 5.3025 0.2008 0.0074 60.4787 37.6810 96.3600 34.6022 4.4261 5.5546 11.4349 30.6205 14.7719 6.9889 39.9522 18.9174 0.0218 31.6513 4.9675 75.7696 0.2367 38.8008 2.5152 85.3615 58.2612 0.7643 15.7057 54.0505 62.6655 0.1713 1.9771 25.5507 0.1046 0.3907 18.0806 0.6831 0.1926 0.2396 20.3952 4.1336 36.1014 20.9249 18.4526

I-P 20.3788 0.0003 3.0875 0.0217 5.4063 2.5680 32.8869 1.5273 91.9927 86.4492 49.9097 1.0065 6.4720 0.7056 0.0586 75.5984 0.0018 9.5698 1.1338 32.4248 51.4297 37.8820 49.5510 0.0007 89.0455 57.7265 18.2236 1.9874 0.0749 62.9661 58.9921 14.6558 71.8182 1.3677 12.6806 48.7187 28.1967 8.5133 0.2226 0.0177 50.1687 1.1002 36.0819 29.6310 26.5753 19.3654 4.9902 37.3113 16.4278 17.8723 84.0601 14.8121 3.5576 16.2233


I-M 9.6723 32.8156 91.6760 1.8298 0.0994 2.7229 0.0070 0.1168 0.1929 8.1968 0.1318 71.5091 81.3044 0.0043 1.7882 9.2106 86.1813 1.0246 33.3791 24.2832 11.4050 67.1533 4.5484 85.1967 5.3019 15.6819 55.9381 0.4954 99.3889 11.8593 5.1252 10.3377 65.0959 10.2532 16.0950 24.9655 14.3226 30.0201 1.6206 9.6533 35.6254 0.4557 0.3459 13.6892 0.2749 96.1830 55.3750 21.9082 22.5181 11.2163 3.7025 1.3878 13.0509 70.2998

I-P 55.0184 11.4758 3.2330 55.1654 89.6586 11.5399 87.6648 29.8737 99.8277 1.3564 98.8154 2.2886 0.2151 53.1477 3.7058 21.7497 12.4828 12.9269 0.0196 80.8078 0.5259 76.1103 20.0417 70.5559 5.4016 2.0074 17.8430 0.2430 30.6668 7.2771 27.1753 2.4143 1.3098 0.0558 41.5251 2.2620 4.5637 0.9207 39.5451 14.1794 99.3556 8.8829 90.7111 23.9837 14.3189 17.0377 76.4827 4.5581 46.5820 3.7184 8.2119 0.5043 13.2579 17.9856

I-T 0.8506 0.0248 3.6868 2.6997 0.3646 0.0087 1.7427 2.0147 18.5812 56.1529 23.8960 24.6669 1.4151 1.6764 0.4534 86.5063 0.0680 9.5352 21.1870 15.3574 20.1258 30.2113 2.7891 39.8286 11.4653 0.0260 73.7199 33.7530 62.5000 7.1749 20.9333 55.4450 2.2414 1.3020 70.9701 53.7493 81.5619 88.6720 2.2751 0.0935 71.9054 2.0651 1.2475 6.0789 0.7612 2.9232 61.3461 0.2586 0.7385 5.4161 2.6499 83.0656 0.2307 46.6867

119

Lanjutan Tabel 5.3 Tahun Kode SITC 2012 001 022 025 034 036 041 042 044 054 056 057 061 071 074 075 121 223 231 244 245 246 247 261 263 264 265 292

I-M 0.5458 27.8399 4.9273 37.9017 28.9183 6.7934 1.8676 5.2612 1.4160 24.0872 17.4571 12.0514 77.3871 10.8907 15.0390 65.9670 1.5414 10.0399 0.0356 2.8772 16.9466 60.4863 0.7331 91.8546 25.2038 40.0658 78.1763

I-P 23.5876 1.1243 71.0675 0.0627 10.3730 27.5779 16.0087 28.0118 1.8247 3.8732 1.5740 10.3483 81.8638 0.8045 40.3656 0.2348 2.9524 17.0722 28.1749 0.0970 46.4511 0.7032 80.3765 13.8312 2.8485 38.1422 29.0740

I-T 67.2451 14.8379 24.2264 8.3206 0.0022 0.0386 0.2436 11.1919 47.4770 77.6417 0.1544 0.6079 1.3181 0.0052 22.4473 21.8842 0.1446 0.5667 42.5283 30.5240 40.5727 62.6394 39.7039 0.0069 22.3835 28.7154 29.0859

Keterangan: I-M = Indonesia – Malaysia; I-P = Indonesia – Philipina I=T = Indonesia –Thailand Sumber: Lampiran 1 – 3

Tabel 5.3 menggambarkan tentang intensitas IIT sebagaimana yang dijelaskan dalam alinea sebelumnya. Nilai atau angka yang berwarna merah menunjukkan perdagangan bersifat intra-industri, sedang yang berwarna hitam perdagangannya bersifat inter-industri. 5.2.1

Intensitas IIT produk pertanian antara Indonesia dengan Malaysia. Intensitas perdagangan intra-industri produk pertanian yang dihitung

menggunakan indeks Grubel Lloyd antara Indonesia dengan Malaysia dapat dilihat pula pada Tabel 5.4.

119

Tabel 5.4 Indeks Grubel-Lloyd Produk Pertanian antar Indonesia dengan Malaysia Periode Tahun 2000 – 2012 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

SITC 001 022 025 034 036 041 042 044 054 056 057 061 071 074 075 121 223 231 244 245 246 247 261 263 264 265 292

2000 90.106 4.720 0.407 31.490 0.173 0.780 4.343 82.208 2.350 67.336 45.137 96.423 13.925 2.004 28.289 89.552 26.474 21.308 21.069 31.140 46.648 72.593 93.004 92.334 16.271 0.514 44.767

Sumber: Tabel 5.3

2001 58.680 1.560 6.700 14.797 0.613 1.285 1.324 0.003 0.182 48.110 5.021 3.123 0.488 1.500 2.647 12.681 7.341 1.671 18.921 2.800 24.834 28.515 96.390 39.491 39.864 40.313 23.249

2002 75.487 5.868 9.203 4.316 0.850 2.509 20.984 8.171 50.525 19.876 36.240 22.508 96.937 2.146 8.066 76.251 1.026 20.052 20.101 18.938 36.638 22.464 8.961 58.828 11.407 36.461 18.686

2003 84.153 0.793 86.410 0.565 4.078 0.418 5.736 4.477 0.735 72.116 1.438 6.501 41.333 63.981 76.107 88.445 9.376 2.537 2.410 34.223 87.142 41.670 19.758 99.538 69.974 88.935 7.109

2004 31.630 60.860 95.245 0.062 5.307 5.394 34.006 1.527 45.710 28.815 77.018 12.262 5.456 8.627 0.399 68.926 0.218 80.890 9.778 6.185 58.911 77.001 80.685 18.575 5.962 27.024 27.867

2005 87.983 4.292 78.903 5.669 51.509 84.985 87.634 80.782 0.609 0.810 0.982 46.782 52.892 3.938 8.034 0.747 14.869 53.145 89.109 81.595 2.355 81.786 14.360 95.202 0.112 49.532 61.872

2006 36.473 80.355 90.559 66.505 1.882 48.840 1.761 0.046 23.265 0.231 62.765 50.491 23.273 26.660 7.564 1.539 98.611 5.988 35.013 7.174 16.073 84.130 84.049 57.744 16.527 56.887 11.641

2007 31.863 46.847 2.034 86.900 3.264 92.177 74.638 93.755 34.596 7.151 40.315 0.177 54.516 87.602 37.803 92.954 62.119 97.926 0.614 69.525 87.402 0.049 0.020 57.195 3.964 33.265 43.489

2008 68.910 13.599 38.397 33.152 34.767 0.187 1.584 2.603 33.589 8.703 43.739 3.012 5.302 0.201 0.007 60.479 37.681 96.360 34.602 4.426 5.555 11.435 30.621 14.772 6.989 39.952 18.917

2009 0.022 31.651 4.968 75.770 0.237 38.801 2.515 85.362 58.261 0.764 15.706 54.051 62.665 0.171 1.977 25.551 0.105 0.391 18.081 0.683 0.193 0.240 20.395 4.134 36.101 20.925 18.453

2010 9.672 32.816 91.676 1.830 0.099 2.723 0.007 0.117 0.193 8.197 0.132 71.509 81.304 0.004 1.788 9.211 86.181 1.025 33.379 24.283 11.405 67.153 4.548 85.197 5.302 15.682 55.938

2011 0.495 99.389 11.859 5.125 10.338 65.096 10.253 16.095 24.965 14.323 30.020 1.621 9.653 35.625 0.456 0.346 13.689 0.275 96.183 55.375 21.908 22.518 11.216 3.703 1.388 13.051 70.300

2012 0.546 27.840 4.927 37.902 28.918 6.793 1.868 5.261 1.416 24.087 17.457 12.051 77.387 10.891 15.039 65.967 1.541 10.040 0.036 2.877 16.947 60.486 0.733 91.855 25.204 40.066 78.176

119

Untuk perdagangan produk pertanian antara Indonesia dengan Malaysia ditinjau dari sudut klasifikasi komoditi berdasarkan SITC dalam kurun waktu 13 tahun terdapat 351 unit analisis. Perdagangan produk pertanian yang sudah berkategori IIT sebanyak 90 komoditi, artinya proporsi IIT produk pertanian Indonesia ke Malaysia sebesar 90/351 atau 25,64 persen, sedang sisanya sebanyak 261 unit analisis atau 74,35 persen perdagangannya bersifat interindustri. Jadi secara keseluruhan perdagangan produk pertanian antara Indonesia dengan Malaysia masih berkategori inter-industri karena indeks Grubel Lloydnya masih kurang dari 40 persen, atau tepatnya hanya 25,64 persen Kalau dicermati dari tahun ke tahun terlihat ada ketidakkonsistenan indeks Grubel-Lloyd dalam setiap komoditi. Artinya tidak ada satu komoditipun yang bertahan terus berkategori intra-industri. Semua komoditi dari kode 001 hingga 292, kesemuanya dalam per tahunnya pernah berpola intra-industri, dan tidak ada satu produkpun yang tidak pernah sama sekali berkategori intraindustri. 5.2.2

Intensitas IIT produk pertanian antara Indonesia dengan Philipina Intensitas perdagangan intra-industri produk pertanian antara Indonesia

dengan Philipina yang dihitung menggunakan indeks Grubel Lloyd dapat dilihat dengan jelas pada Tabel 5.5. Untuk perdagangan produk pertanian antara Indonesia dengan Philipina ditinjau dari sudut klasifikasi komoditi berdasarkan SITC dalam kurun waktu 13 tahun terdapat 351 unit analisis.

119

Tabel 5.5 Indeks Grubel-Lloyd Produk Pertanian antar Indonesia dengan Philipina Periode Tahun 2000 – 2012 No SITC 1 001 2 022 3 025 4 034 5 036 6 041 7 042 8 044 9 054 10 056 11 057 12 061 13 071 14 074 15 075 16 121 17 223 18 231 19 244 20 245 21 246 22 247 23 261 24 263 25 264 26 265 27 292

2000 57.697 63.713 27.708 54.235 16.788 69.715 0.168 1.394 0.337 6.557 38.551 77.081 23.876 36.647 9.454 0.015 97.781 7.830 60.211 72.195 0.041 0.283 7.169 38.846 10.658 26.515 73.598

Sumber: Tabel 5.3

2001 0.077 93.165 0.566 3.631 3.371 72.108 35.687 51.894 6.331 15.696 25.974 0.080 1.496 79.331 0.496 0.065 18.499 35.091 0.312 0.053 0.217 0.030 4.845 43.746 43.164 35.179 13.112

2002 21.346 0.000 3.136 4.552 71.725 13.593 19.975 45.614 39.310 6.667 71.431 20.409 64.055 3.425 49.584 47.975 69.892 86.655 37.886 3.572 65.371 1.829 2.941 20.022 23.228 2.144 39.346

2003 63.928 61.852 1.916 67.154 13.074 23.136 0.746 39.994 1.263 0.003 5.383 0.819 0.097 45.968 0.118 21.947 1.029 2.112 4.296 22.633 45.183 0.101 11.275 0.288 15.110 92.936 33.759

2004 6.607 85.335 0.938 87.844 4.543 4.868 39.072 3.088 21.057 33.259 8.783 35.601 62.253 96.369 0.145 7.227 77.790 0.032 14.665 67.482 93.764 0.539 10.833 10.314 1.147 19.937 26.749

2005 48.187 0.411 0.163 19.584 7.345 14.295 7.045 84.683 66.063 2.198 30.239 7.007 0.410 1.323 51.884 40.425 22.671 78.022 1.735 8.419 22.432 22.940 2.848 11.923 0.233 7.040 14.605

2006 47.970 0.078 23.901 0.002 5.390 6.521 19.312 0.216 20.894 4.947 0.014 18.038 44.032 69.438 40.206 31.388 21.423 2.703 7.025 0.926 4.290 0.236 41.666 8.523 26.489 0.418 27.496

2007 56.979 0.011 44.406 12.068 3.143 0.797 7.253 6.018 4.556 14.663 76.390 10.179 98.029 1.588 47.842 59.580 0.404 1.563 5.551 0.135 9.420 8.779 8.889 58.693 38.237 33.207 24.779

2008 20.379 0.000 3.088 0.022 5.406 2.568 32.887 1.527 91.993 86.449 49.910 1.006 6.472 0.706 0.059 75.598 0.002 9.570 1.134 32.425 51.430 37.882 49.551 0.001 89.045 57.727 18.224

2009 1.987 0.075 62.966 58.992 14.656 71.818 1.368 12.681 48.719 28.197 8.513 0.223 0.018 50.169 1.100 36.082 29.631 26.575 19.365 4.990 37.311 16.428 17.872 84.060 14.812 3.558 16.223

2010 55.018 11.476 3.233 55.165 89.659 11.540 87.665 29.874 99.828 1.356 98.815 2.289 0.215 53.148 3.706 21.750 12.483 12.927 0.020 80.808 0.526 76.110 20.042 70.556 5.402 2.007 17.843

2011 0.243 30.667 7.277 27.175 2.414 1.310 0.056 41.525 2.262 4.564 0.921 39.545 14.179 99.356 8.883 90.711 23.984 14.319 17.038 76.483 4.558 46.582 3.718 8.212 0.504 13.258 17.986

2012 23.588 1.124 71.067 0.063 10.373 27.578 16.009 28.012 1.825 3.873 1.574 10.348 81.864 0.804 40.366 0.235 2.952 17.072 28.175 0.097 46.451 0.703 80.377 13.831 2.848 38.142 29.074

119

Perdagangan produk pertanian yang sudah berkategori IIT sebanyak 89 komoditi, artinya proporsi IIT produk pertanian Indonesia ke Philipina sebesar 89/351 atau 25,35 persen, sedang sisanya 7 4,64 persen perdagangannya bersifat interindustri. Jadi secara keseluruhan perdagangan produk pertanian antara Indonesia dengan Philipina sebagaimana perdagangan antara Indonesia dengan Malaysia, masih pula berkategori inter-industri karena indeks Grubel Lloyd-nya masih kurang dari 40 persen, atau tepatnya hanya 25,35 persen. 5.2.3

Intensitas IIT produk pertanian antara Indonesia dengan Thailand Intensitas perdagangan intra-industri produk pertanian antara Indonesia

dengan Thailand yang dihitung menggunakan indeks G-L dapat dilihat pula pada Tabel 5.6. Untuk perdagangan produk pertanian antara Indonesia dengan Thailand ditinjau dari sudut klasifikasi komoditi berdasarkan SITC dalam kurun waktu 13 tahun terdapat 351 unit analisis. Perdagangan produk pertanian yang sudah berkategori IIT sebanyak 112 komoditi, artinya proporsi IIT produk pertanian Indonesia ke Thailand sebesar 112/351 atau 31,09 persen; sedang sisanya 68,09 persen perdagangannya bersifat inter-industri. Jadi secara keseluruhan perdagangan produk pertanian antara Indonesia dengan Thailand masih berkategori inter-industri karena indeks Grubel Lloydnya masih kurang dari 40 persen, atau tepatnya hanya 31,09 persen. Jadi kalau dihitung secara total, keseluruhan perdagangan produk pertanian antara Indonesia dengan ASEAN-3 terdapat 291 produk berkategori IIT. Dari 291 produk tersebut, tersebar dalam ketiga negara partner dagang Indonesia.

119

Tabel 5.6 Indeks Grubel-Lloyd Produk Pertanian antar Indonesia dengan Thailand Periode Tahun 2000 – 2012 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

SITC 001 022 025 034 036 041 042 044 054 056 057 061 071 074 075 121 223 231 244 245 246 247 261 263 264 265 292

2000 41.022 74.877 60.625 94.306 2.162 4.574 2.094 2.914 2.682 23.741 5.530 1.687 0.000 12.113 1.670 32.286 78.953 43.189 7.668 82.481 0.314 6.447 3.782 0.238 74.766 5.144 32.422

Sumber: Tabel 5.3

2001 21.112 0.010 72.798 0.060 0.867 3.146 14.541 0.007 41.921 57.091 2.934 0.010 0.294 28.913 7.771 42.163 1.807 4.181 88.483 2.011 52.327 41.562 0.103 90.801 21.222 0.050 61.772

2002 0.002 0.057 37.773 0.033 10.971 0.109 0.839 0.495 0.199 27.607 86.385 8.738 61.372 18.961 13.727 22.623 13.282 0.672 67.264 35.640 61.956 1.021 0.569 0.020 39.873 83.916 45.767

2003 11.371 2.631 0.044 22.954 56.448 0.212 0.095 10.838 0.760 11.701 27.183 0.023 58.421 91.709 6.585 1.354 57.332 0.695 0.006 4.911 0.061 66.603 56.384 14.710 88.322 73.847 50.592

2004 2005 99.868 2.760 0.213 9.316 2.302 10.992 0.000 7.118 5.209 38.211 0.880 12.470 2.636 0.109 3.702 30.999 0.005 0.218 7.426 0.002 53.214 18.719 22.046 87.662 72.281 2.104 1.642 12.244 1.284 0.004 2.594 76.290 2.070 21.351 7.349 14.977 3.476 0.192 61.793 0.096 0.220 2.007 22.585 39.851 6.165 0.255 0.038 69.648 2.983 3.281 8.028 0.698 43.047 3.009

2006 63.689 0.115 0.498 67.419 0.012 1.463 4.661 65.709 24.365 58.318 41.048 22.180 33.850 73.104 12.013 30.869 54.862 53.685 87.939 90.822 32.148 0.771 5.212 50.666 30.545 2.234 76.622

2007 71.743 0.389 69.982 3.181 0.205 25.182 87.925 58.631 13.075 2.017 75.203 46.068 1.210 1.137 61.320 15.348 68.551 12.016 66.424 7.843 92.869 0.250 82.323 57.237 2.350 61.140 80.615

2008 85.557 0.003 0.052 51.021 0.136 40.069 0.093 0.154 1.381 4.218 2.036 92.602 40.595 57.372 4.347 64.514 4.445 0.597 0.834 87.177 3.622 63.395 70.215 7.755 46.455 41.497 85.261

2009 2010 6.335 0.851 37.878 0.025 3.087 3.687 31.978 2.700 0.215 0.365 0.729 0.009 41.558 1.743 0.032 2.015 2.384 18.581 91.991 56.153 80.150 23.896 26.060 24.667 10.006 1.415 93.358 1.676 6.407 0.453 17.406 86.506 57.040 0.068 41.514 9.535 21.422 21.187 40.485 15.357 12.712 20.126 69.010 30.211 92.599 2.789 0.323 39.829 49.414 11.465 0.685 0.026 84.015 73.720

2011 33.753 62.500 7.175 20.933 55.445 2.241 1.302 70.970 53.749 81.562 88.672 2.275 0.094 71.905 2.065 1.247 6.079 0.761 2.923 61.346 0.259 0.738 5.416 2.650 83.066 0.231 46.687

2012 67.245 14.838 24.226 8.321 0.002 0.039 0.244 11.192 47.477 77.642 0.154 0.608 1.318 0.005 22.447 21.884 0.145 0.567 42.528 30.524 40.573 62.639 39.704 0.007 22.383 28.715 29.086

119

Indonesia dengan Malaysia produk berkategoti IIT sebanyak 90 kali atau sebesar 36,93 persen bila dibandingkan dengan kedua negara yang lain. Indonesia dengan Philipina sebanyak 89 kali atau sebesar 30,58 persen dibanding dengan yang lain. Sementara antara Indonesia dengan Thailand sebanyak 112 kali atau sebesar 38,49 persen. Kalau dilihat IIT perdagangan produk pertanian ke ASEAN-3 perkomoditi, maka produk 074 (tea and mate) paling dominan selama kurun waktu 13 tahun (ke 3 negara x 13 tahun = 39 kali) yaitu sebanyak 19 kali. Angka ini paling dominan sekalipun kalau dihitung berdasarkan proporsi kumulatif hanya sekitar 48,72 persen (19/39) Peringkat kedua adalah produk 001 (Live animals other than animal of division 03) sebanyak 18 kali atau secara kumulatif sebesar 46,15 persen (18/39). Sementara yang menduduki posisi paling akhir atau dengan kata lain yang paling sedikit berpola IIT adalah produk 042 (rice) yaitu sebesar 10,26 persen (4/39) yang pertama, sedang posisi terakhir kedua sebesar 12,82 persen (5/39) adalah 061 (sugar, molasses, and honey). Untuk lebih detail dapat dilihat dalam Tabel 5.7. Berdasarkan Tabel 5.7 tentang total kumulatif perdagangan produk pertanian, maka dapat dihitung proporsi masing-masing perdagangan antara Indonesia dengan ASEAN-3. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 5.6. Apabila dilihat dari proporsinya, antara negara satu dengan yang lain tidak terlalu jauh berbeda, berkisar antara 30-an persen.

119

Tabel 5.7 Total IIT Produk Pertanian Indonesia ke ASEAN-3 Periode Tahun 2000 – 2012 No SITC 1 001 2 022 3 025 4 034 5 036 6 041 7 042 8 044 9 054 10 056 11 057 12 061 13 071 14 074 15 075 16 121 17 223 18 231 19 244 20 245 21 246 22 247 23 261 24 263 25 264 26 265 27 292 Total Proporsi (%)

I-M 6 4 3 5 2 3 1 4 4 1 4 1 5 7 5 5 3 2 2 4 5 2 3 4 2 2 1 90 30.93

I-P 6 4 3 5 2 3 1 4 4 1 4 1 5 7 5 5 3 2 1 4 5 2 3 4 2 2 1 89 30.58

I-T 6 2 3 2 2 1 2 3 3 6 6 3 4 5 5 4 5 3 5 6 4 5 4 4 5 4 10 112 38.49

Total 18 10 9 12 6 7 4 11 11 8 14 5 14 19 15 14 11 7 8 14 14 9 10 12 9 8 12 291 100

Keterangan: I-M = Indonesia-Malaysia; I-P = IndonesiaPhilipina; I-T = Indonesia-Thailand Sumber: Lampiran 1 – 3

Akan tetapi kalau diperingkat, maka proporsi perdagangan yang paling dominan untuk produk pertanian berkategori IIT adalah perdagangan yang terjadi antara Indonesia dengan Thailand, yaitu sebesar 38,49 persen, disusul perdagangan dengan Malaysia sebesar 30,93 persen, dan yang terakhir adalah Philipina sebesar 30,58 persen.

119

I-T 38.49%

I-M 30.93%

I-P 30.58%

Sumber: Tabel 5.7 Gambar 5.6 Proporsi Perdagangan Produk Pertanian yang Berkategoti IIT antara Ketiga Negara Tujuan Dagang Indonesia Periode Tahun 2000 –2012

5.3 Dinamika Perdagangan Produk Pertanian antara Indonesia dengan Malaysia, Philipina, dan Thailand Untuk melihat seberapa besar dinamika perdagangan suatu sektor pertanian antara Indonesia dengan Malaysia, Philipina, dan Thailand digunakan pendekatan Constant Market Share (CMS) di dalamnya terdapat lambat atau tingginya laju pertumbuhan ekspor suatu negara dibandingkan laju pertumbuhan standar (ratarata ASEAN) diuraikan menjadi tiga faktor yaitu pertumbuhan impor, komposisi komoditas, dan daya saing. Ada beberapa keunggulan yang dimiliki oleh metode CMS seperti dapat mendekomposisikan sumber-sumber pertumbuhan ekspor dan menangkap dengan lebih cermat potensi daya saiing suatu komoditi. Metode ini mempunyai dua kelemahan pokok. Kelemahan pertama, adalah mengabaikan perubahan

119

pangsa pasar selama periode observasi. Perubahan-perubahan seperti pengenalan barang-barang baru dan tujuan ekspor baru selama selang kurun waktu penelitian tidak diperhitungkan. Oleh karena itu, semakin panjang periode observasi semakin besar pula distorsi yang akan terjadi. Kedua, metode CMS biasanya dihitung berdasarkan nilai, bukan kuantum/volume. Sebagaimana telah disinggung sebelumnya, pangsa pasar hanya tergantung pada harga relatif. Karenanya, peningkatan pangsa nilai (value share) suatu negara tidak selalu berarti bahwa harga relatif ekspor negara yang bersangkutan mengalami penurunan. Keadaan di atas hanya akan terjadiandaikan elasticity of substitution untuk daerah tujuan anatar negara pengeskpor dan negara saingannya lebih besar dari satu. 5.3.1 Dinamika Perdagangan Produk Pertanian antara Indonesia dengan Malaysia Dalam hal ini, dinamika perdagangan produk pertanian berdasarkan kode SITC 3 digit antara Indonesia dengan Malaysia selama periode tahun 2000-2012 dengan pendekatan Constant Market Share (CMS) dapat dilihat dalam Tabel 5.8. Dalam kurun waktu 13 tahun penelitian, terlihat bahwa produk pertanian memiliki dinamika perdagangan yang berbeda di tiap tahunnya yang diuraikan menjadi 3 faktor yaitu pertumbuhan impor, komposisi komoditas, dan daya saing. Maka untuk melihat nilai total peningkatan ekspor (pertumbuhan ekspor Indonesia dibandingkan pertumbuhan rata-rata ASEAN-4) negara Indonesia ke Malaysia (total dinamika perdagangannya) adalah dari tahun 2000 sampai tahun 2001 terus mengalami peningkatan yaitu tahun 2000 sebesar US$ -14.968.673,

119

tahun 2001 sebesar US$ 6.621.895. Di samping mengalami peningkatan, nilai ekspor kadang-kadang juga mengalami penurunan, seperti halnya yang terjadi tahun 2002 turun sebesar US$ 5.236.587. Tabel 5.8 Dinamika Perdagangan Produk Pertanian Antara Indonesia-Malaysia Menurut Klasifikasi SITC 3 Digit Periode Tahun 2000-2012 (juta US$)

Tahun Efek Pertumbuhan Impor 2000 154927815 2001 47380371 2002 138722963 2003 123368398 2004 232603270 2005 100632564 2006 178489894 2007 107126796 2008 30134455 2009 74147515 2010 24471377 2011 256586641 2012 228526013

Indonesia-Malaysia Efek Komposisi Efek Daya Saing -48321363 -50976520 -111220787 -79443724 -137911090 -81964176 -170530200 -43839792 -14531284 -78178910 -66213150 -111971403 -295899570

-106615434 3561814 -27458198 -43977466 -94740553 -18602483 -7946264 -63319553 -15602566 3985211 41724866 -144597144 67546726

CMS -14968673 6621895 5236587 4211 -8750240 -42780118 111007471 -109781286 -29398385 32285416 -23314226 133836577 -35429731

Sumber: Lampiran 4 Perubahan nilai ekspor mengalami penurunan kembali pada tahun 2012 sebesar US$ -35.429.731 juta. Penurunan tersebut disebabkan oleh dorongan efek daya saing sebesar US$ 67.546.726 juta, diikuti efek pertumbuhan impor sebesar US$ 228.526.012 juta. Sementara efek komposisi justru memberikan pengaruh negatif sebesar US$ -295.899.570 juta. Artinya, penurunan ekspor secara keseluruhan dipengaruhi oleh dorongan efek daya saing dengan terdapat efek

119

yang bernilai negatif juga. Daya saing yang positif sebaiknya diikuti dengan efek komposisi agar tetap berkesinambungan di antara ketiganya. Untuk lebih detailnya tentang CMS total antara tahun 2000 – 2012 dapat dilihat dalam Gambar 5.8. Terlihat fluktuasinya sangat tajam dan berulang dalam kurun waktu antara dua hingga empat tahunan seperti tampak adanya pola keteraturan naik turunnya kinerja ekspor Indonesia ke Malaysia selama periode tersebut. 150000000

100000000

50000000

0

CMS I-M 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

-50000000

-1E+08

-1.5E+08

Sumber: Tabel 5.8 Gambar 5.7 Fluktuasi Nilai CMS antara Indonesia dengan Malaysia Periode Tahun 2000 – 2012

5.3.2 Dinamika Perdagangan Produk Pertanian antara Indonesia dengan Philipina Dinamika perdagangan yang terjadi antara Indonesia dengan Philipina berbeda dengan kasus yang terjadi antara Indonesia dengan Malaysia yaitu dinamika perdagangan industri pertanian antara Indonesia dengan Philipina

119

selama periode tahun 2000-2012 berdasarkan klasifikasi SITC 3 digit dapat dilihat dalam Tabel 5.9. Perhitungan nilai total peningkatan ekspor (pertumbuhan ekspor Indonesia dibandingkan pertumbuhan rata-rata ASEAN-4) negara Indonesia ke Philipina (dinamika perdagangannya) adalah dari tahun 2000 sampai tahun 2001 terus mengalami peningkatan yaitu tahun 2000 sebesar US$ 2.777.564.355, tahun 2001 sebesar US$ 12.532.046. Sesekali nilai ekspor mengalami penurunan yaitu pada tahun 2002 nilai ekspor mengalami penurunan sebesar US$ -62.683.769. Tahun-tahun berikutnya tidak ada pola tertentu apakah terjadi tren kenaikan apa penurunan, akan tetapi hingga tahun 2012 terjadi fluktuasi dalam nilai, yang diakhiri oleh penurunan dinamika perdagangan. Nilai total peningkatan ekspor pada periode 2011 mencapai US$ 349.172.547. Peningkatan tersebut disebabkan oleh dorongan efek pertumbuhan impor sebesar US$ 372.119.512 juta, diikuti efek komposisi sebesar US$ 69.555.122 juta. Sementara efek daya saing justru memberikan pengaruh negatif sebesar US$ -302.564.402 juta. Efek tersebut memiliki arti bahwa peningkatan ekspor secara keseluruhan dipengaruhi oleh dorongan efek pertumbuhan impor dengan terdapat efek yang bernilai negatif juga. Akibat dari faktor-faktor tersebut, maka Indonesia harus memiliki market intelegence di negara Philipina dengan tujuan dapat mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor Philipina dengan kuantitas dan kualitas yang tepat sehingga pertumbuhan ekspor menjadi positif dengan daya saing produk yang tinggi. Untuk akhir tahun 2012, justru ditutup dengan penurunan total ekspor, yaitu sebesar US$ -188.423.343. nilai sebesar ini karena dipengaruhi oleh adanya

119

efek komposisi yang negatif sebesar US$ -2.047.525.805 juta. akan tetapi pengaruh negatif dari efek komposisi tersebut dibarengi oleh efek pertumbuhan impor yang positif sebesar US$ 123.858.628 juta, serta efek daya saing yang positif pula, yaitu sebesar US$ 1.923.635.866 juta. Tabel 5.9 Dinamika Perdagangan Produk Pertanian Antara Indonesia-Philipina Menurut Klasifikasi SITC 3 Digit Periode Tahun 2000-2012 (juta US$)

Indonesia-Philipina Tahun Efek Pertumbuhan Efek Komposisi Efek Daya Saing CMS Impor 2000 32939108 -37479595 4540144 -277564355 2001 21211005 -11582149 -9628802 12532046 2002 12252896 -9601090 -2651846 -62683769 2003 9035327 -184532259 175501365 51373365 2004 9774500 -7999011 -1775482 -43911612 2005 18693289 -62042104 43348450 23227328 2006 125068544 '-150611877 25541328 246719353 2007 56377900 -235236362 178862925 -188850384 2008 152420460 -87411110 -65009655 70934347 2009 15360238 -43312493 27952355 -91562793 2010 275171044 -11725347 -263445847 -29837880 2011 372119512 -69555122 -302564402 349172547 2012 123858628 -2047525805 1923635866 -188423343 Sumber: Lampiran 5 Lebih jelasnya bagaimana total CMS antara Indonesia dengan Philipina, berikut adalah Gambar 5.8. Terlihat jelas bahwa CMS antara Indonesia dengan Philipina juga berfluktuasi, sekalipun pergerakannya tidak secepat sebagaimana yang terjadi antara Indonesia dengan Malaysia. Masih membutuhkan kisaran

119

waktu antara empat hingga lima tahunan untuk tetap berada dalam konjungtur yang sama.

400000000 300000000 200000000

100000000 0

CMS I-P 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

-1E+08 -2E+08 -3E+08

-4E+08

Sumber: Tabel 5.9 Gambar 5.8 Fluktuasi Nilai CMS antara Indonesia dengan Philipina Periode Tahun 2000 – 2012 5.3.3 Dinamika Perdagangan Produk Pertanian antara Indonesia dengan Thailand Perbedaan juga terjadi pada dinamika perdagangan produk pertanian antara Indonesia dengan Thailand selama periode tahun 2000-2012 berdasarkan klasifikasi SITC 3 digit dapat dilihat dalam Tabel 5.10. Selama kurun waktu 13 tahun penelitian, terlihat produk pertanian memiliki dinamika perdagangan yang berbeda di tiap tahunnya yang diuraikan menjadi 3 faktor yaitu pertumbuhan impor, komposisi komoditas, dan daya saing. Maka untuk melihat nilai total peningkatan ekspor negara Indonesia ke Thailand (dinamika perdagangannya) US$ -2,91E+08. Peningkatan nilai eksport mulai terlihat pada tahun 2004 sebesar US$ 50110237.

119

Dalam Tabel 5.10 terlihat nilai total peningkatan ekspor pada periode 2011 mencapai US$ -104155797 dibandingkan tahun 2010 sebelumnya. Peningkatan tersebut disebabkan oleh faktor-faktor yang hampir serupa dengan kasus antara Indonesia dengan Thailand yaitu dorongan efek pertumbuhan impor sebesar US$ 243.668.403 juta, diikuti efek daya saing sebesar US$ 122.853.370 juta. Sementara efek komposisi justru memberikan pengaruh negatif sebesar US$ -366.342.613 juta. Tabel 5.10 Dinamika Perdagangan Produk Pertanian Antara Indonesia-Thailand Menurut Klasifikasi SITC 3 Digit Periode Tahun 2000-2012 (juta US$)

Tahun Efek Pertumbuhan Impor 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

27452700 100047320 408129156 37920490 73640580 1317983163 3393753478 551491418 568493489 1843556927 1067826383 243668404 75037173

Indonesia-Thailand Efek Komposisi Efek Daya Saing -74873876 -92947144 -955356785 -83514701 -461543947 '-1431752582 -882083056 -538529717 -32699490 -1768980660 -407999400 -366342614 -186743017

47460228 -7135983 547750143 45631529 388148173 114586331 -2511987146 -13092577 -535813162 -74700372 -659530859 122853369 111747057

CMS -14845246 60420657 225053073 -290819315 50110237 387577528 -317802897 -95153292 10517057 375312988 -288151034 -104155797 -17623306

Sumber: Lampiran 6 Faktor-faktor yang mempengaruhi peningkatan ekspor tahun 2000-2012 memiliki makna bahwa peningkatan ekspor secara keseluruhan dipengaruhi oleh dorongan efek pertumbuhan impor dengan terdapat efek yang bernilai negatif juga. Dikarenakan hal itu, maka Indonesia harus memiliki market intelegence di negara

119

Thailand dengan tujuan dapat mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor Thailand dengan kuantitas dan kualitas yang tepat sehingga pertumbuhan ekspor menjadi positif dengan daya saing produk yang tinggi. Untuk lebih detailnya melihat pergerakan CMS per tahun secara total, dapat dilihat dalam Gambar 5.9 berikut. 500000000 400000000 300000000

200000000 100000000 CMS I-T 0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

-1E+08 -2E+08 -3E+08 -4E+08

Sumber: Tabel 5.10 Gambar 5.9 Fluktuasi Nilai CMS antara Indonesia dengan Thailand Periode Tahun 2000 – 2012

5.4 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi IIT Produk Pertanian Indonesia ke Malaysia, Philipina, dan Thailand 5.4.1 Hasil Estimasi Panel Data tentang IIT Produk Pertanian Indonesia ke Malaysia, Philipina, dan Thailand Untuk memecahkan permasalahan ketiga tentang faktor-faktor yang berpengaruh terhadap IIT produk pertanian Indonesia ke Malaysia, Philipina, dan Thailand digunakan data panel yang merupakan kombinasi antara cross-section

119

(antar ruang) dan time-series (antar waktu) dengan metode EGLS. Adapun tujuan penggunaan data panel dimaksudkan untuk memperbanyak jumlah unit observasi penelitian, karena kalau menggunakan data time series atau cross section saja, jumlah unit observasi penelitian relatif sedikit. Jumlah cross section penelitian adalah 3 unit observasi penelitian, sementara jumlah time series juga 13 unit, sehingga kalau digunakan data panel, maka unit observasi penelitian antara cross section dikalikan dengan time series, sehingga jumlah keseluruhannya adalah 39 unit observasi penelitian. Dari beberapa simulasi olah data yang dilakukan oleh peneliti, memberikan hasil yang sangat bervariasi, akan tetapi yang memberikan hasil paling bagus secara teknik ekonometrik adalah dengan cara men-log-kan data PMA. Cara ini dilakukan di samping karena hasilnya lebih bagus dibanding dengan metode lain, juga semata-mata karena alasan teoritis, bahwa proses yang dilakukan tersebut secara konseptual masih dibenarkan. Pengolahan data dilakukan secara total ke masing-masing negara dan bukan per komoditi karena dasar ketersediaan data adalah secara total. Komoditi pertanian data yang tersedia di BPS tidak selengkap data industri (data kode per SITC maupun per ISIC) sesuai dengan variabel yang dibangun dalam model penelitian ini. Apabila data yang tersedia adalah secara total, maka dalam proses meregres-pun harus menyesuaikan secara total pula, sehingga terjadi harmonisasi data secara paralel. Atas dasar pertimbangan itulah maka, analisisnya adalah dengan membandingkan hasil estimasi antara Indonesia dengan Malaysia, antara

119

Indonesia dengan Philipina, dan antara Indonesia dengan Thailand. Berikut Tabel 5.11 menyajikan hasil estimasi panel data. Tabel 5.11 Hasil Estimasi Panel Data IIT Pertanian Indonesia ke ASEAN-3 Variable C PDB? ITK? LOG(PMA) DP? SP? SE? Fixed Effects Cross _IM--C _IP--C _IT--C

Coefficient 4.337562 6.50E-07 -1.670156 0.142324 0.007165 0.000543 -0.044262

Std. Error 0.638140 3.43E-07 1.647819 0.042131 0.003755 0.000171 0.014342

t-Statistic 6.797193 1.895159 -1.013555 3.378122 1.908238 3.180053 -3.086161

0.092424 -0.069240 -0.023184 Weighted Statistics R-Squared 0.494828 _Mean dependent var Adjusted R-Squared 0.360115 S.D. dependent var S.E. of regression 1.129413 Sum squared resid F-statistic 3.673209 Durbin-Watson stat Prob (F-statistik) 0.004280 Sumber: Data Mentah Diolah (Lampiran 8 - 10)

Prob. 0.0000 0.0677 0.3189 0.0020 0.0660 0.0034 0.0043

47.46936 23.91782 38.26722 2.037319

Dari Tabel 5.11 di atas dapat dilihat koefisien regresi hasil estimasi dengan menggunakan metode EGLS menunjukkan bahwa jika terdapat variasi kenaikan 1 persen – 10 persen dari salah satu variabel bebas dibanding dengan variabel bebas yang lain, kecuali ITK sebesar 31,89 persen, dengan asumsi ceteris paribus, maka pengaruhnya terhadap IIT produk pertanian masing-masing sebesar 0,000000650 persen dari PDB; -1,670156 dari ITK; 0,142324 persen dari pertumbuhan PMA; 0,007165 persen dari DP; 0,000543 persen dari SP; serta -0,044262 persen dari SE tersebut adalah lebih tinggi dibanding variabel yang lain.

119

Probabilitas parameter dari masing-masing variabel bebas secara parsial maupun serentak menunjukkan nilai yang rendah (kecuali untuk ITK). Hal ini berarti apabila dilakukan pengujian, maka variabel-variabel ini berpengaruh secara signifikan terhadap IIT Produk Pertanian antara Indonesia dengan ASEAN-3 pada tingkat keyakinan antara 1 persen – 10 persen). Pengujian parameter yang signifikan baik secara parsial maupun serentak tersebut menunjukkan bahwa variabel-variabel bebas memenuhi kriteria uji statistik. Besaran hasil estimasi dan tanda dari masing-masing koefisiennya untuk PDB dan SE yang tidak sesuai dengan hipotesis yang telah disusun. PDB expected sign-nya negatif, akan tetapi hasil estimasinya menunjukkan positif. SE expected sign-nya negatif, akan tetapi hasil estimasinya adalah positif. Sementara untuk variabel ITK, PMA, DP, SP expected sign dan hasil estimasinya sudah sesuai, yaitu positif. Kondisi tersebut pada alinea di atas dapat dijabarkan satu per satu sebagaimana uraian di bawah ini. PDB mempunyai pengaruh positif signifikan pada tingkat α = 10 persen, atau tepatnya adalah sebesar 6,77 persen; ITK berpengaruh negatif tidak signifikan dengan tingkat α = 31,89 persen; pertumbuhan PMA berpengaruh positif signifikan pada tingkat α = 1 persen atau tepatnya sebesar 0,20; DP berpengaruh positif signifikan pada tingkat α = 10 persen atau tepatnya 6,60 persen; SP berpengaruh positif signifikan pada tingkat α = 1 persen atau tepatnya 0,34 persen; serta SE berpengaruh negatif signifikan pada tingkat α = 1 persen atau tepatnya sebesar 0,43 persen.

119

Ada perbedaan pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen bagi masing-masing negara tujuan dagang, yaitu IIT produk pertanian antara Indonesia-Malaysia, Indonesia-Philipina, serta Indonesia-Thailand. Hal ini dapat dilihat dari besarnya konstanta masing-masing. Untuk Indonesia-Malaysia besarnya adalah 4,337562 + 0,092424 = 4,429986. Indonesia-Philipina konstantanya adalah 4,337562 – 0,069240 = 4,268322, serta Indonesia-Thailand 4,337562 – 0,023184 = 4,314378. Angka ini memiliki interpretasi yang sama, yaitu apabila variabel bebas dianggap konstan, maka IIT akan bernilai positif., artinya ada variabel lain bebas lain yang berpengaruh terhadap IIT produk pertanian, akan tetapi variabel tersebut tidak kita masukkan ke dalam model. 5.4.2 Hasil Uji Statistik Perumusan hipotesis penelitian sebagaimana yang terdapat dalam Subbab 3.3 adalah terkait dengan penyelesaian masalah 3 yang ingin melihat pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel independen. Adapun rumusannya adalah sebagai berikut: 1. skala ekonomi (SE), struktur pasar (SP), diferensiasi produk (DP), intensitas tenaga kerja (ITK), penanaman modal asing (PMA) berpengaruh positif terhadap IIT komoditi sektor pertanian Indonesia ke Malaysia, Philipina dan Thailand; 2. PDB berpengaruh negatif terhadap IIT komoditi sektor pertanian Indonesia ke Malaysia, Philipina dan Thailand. a. Uji t-Test Untuk menguji pengaruh variabel-variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen digunakan uji-t dengan cara membandingkan nilai t-

119

tabel dengan t-hitung dari masing=masing variabel independen untuk df = 31 (df = n – k – 1 = 39 – 7 – 1 = 31) adalah t0,05 (∞) = 1,645, sedangkan t-hitung dari masing-masing variabel independen adalah 1.895159 untuk PDB, -1.013555 untuk ITK, 3.378122 untuk pertumbuhan PMA, 1.908238 untuk DP, 3.180053 untuk SP, serta -3.086161 untuk SE. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pada tingkat signifikansi 1 persen – 10 persen, maka untuk: 1. PDB (t-hitung > t-tabel), H0 ditolak, artinya PDB berpengaruh terhadap IIT komoditi pertanian antara Indonesia dengan ASEAN-3. 2. ITK (t-hitung < t-tabel), H0 tidak ditolak, artinya ITK tidak berpengaruh terhadap IIT komoditi pertanian antara Indonesia dengan ASEAN-3. 3. logPMA (t-hitung > t-tabel), H0 ditolak, artinya pertumbuhan PMA berpengaruh terhadap IIT komoditi pertanian antara Indonesia dengan ASEAN-3. 4. DP (t-hitung > t-tabel), H0 ditolak, artinya DP berpengaruh terhadap IIT komoditi pertanian antara Indonesia dengan ASEAN-3. 5. SP (t-hitung > t-tabel), H0 ditolak, artinya SP berpengaruh terhadap IIT komoditi pertanian antara Indonesia dengan ASEAN-3. 6. SE (t-hitung < t-tabel), H0 tidak ditolak, artinya SE tidak berpengaruh terhadap IIT komoditi pertanian antara Indonesia dengan ASEAN-3. b. Uji F-Test Untuk menguji pengaruh variabel-variabel independen secara serempak terhadap variabel dependen digunakan uji-F. dengan cara membandingkan nilai F-tabel dengan nilai F-hitung dari variabel bebasnya. Nilai F-Tabel untuk df1 = 6 (df1 = k – 1 = 7 - 1) dan df2 = 32 (df2 = n – k = 39 – 7) adalah F(0,05) (6,32) =

119

2,42. Sementara F-hitungnya adalah 3,673209. Dengan demikian F-hitung > Ftabel, H0 ditolak, artinya variabel-variavel independen (PDB, ITK, LogPMA, DP, SP, SE) secara serempak berpengaruh terhadap variabel indenenden (IIT komoditi pertanian antara Indonesia dengan ASEAN-3).

BAB V HASIL PENELITIAN. Negara Indonesia, Malaysia, Philipina, dan Thailand adalah empat negara

Recommend Documents