DAYASAING DAN PERMINTAAN EKSPOR SAYURAN INDONESIA DI NEGARA TUJUAN UTAMA
RAHMA LINDA KUSUMA
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA* Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Dayasaing dan Permintaan Ekspor Sayuran Indonesia di Negara Tujuan Utamaadalah benar karya saya denganbimbingan dari dosen pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam daftar pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Juli 2014
Rahma Linda Kusuma H14100109
ABSTRAK RAHMA LINDA KUSUMA. Dayasaing dan Permintaan Ekspor Sayuran Indonesia di Negara Tujuan Utama. Dibimbing oleh MUHAMMAD FIRDAUS. Dayasaing ekspor komoditi merupakan salah satu indikator yang digunakan untuk mengukur kemajuan perekonomian negara. Penelitian ini menganalisis dayasaing ekspor lima sayuran Indonesia yaitu kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabe terhadap lima negara tujuan utama dan dibandingkan dengan negara pesaing dengan melihat keunggulan komparatif dan keunggulan kompetitif beserta faktor-faktor yang memengaruhinya. Periode analisis dari tahun 2008 sampai 2012 dengan metodeReleaved Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), dan Gravity Model menggunakan pendekatan regresi panel data melalui E-views 6. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa komoditi sayuran Indonesia tidak memiliki keunggulan komparatif lebih baik dibandingkan dengan negara pesaingnya, yaitu Belanda dan Cina terhadap dunia. Disisi lain, Indonesia menduduki keunggulan kompetitif terbaik dibandingkan dengan kedua negara pesaingnya.Adapun faktor-faktor yang memengaruhi adalah jarak ekonomi, GDP, nilai tukar, populasi, dan harga ekspordengan hasil yang berbeda pada masing-masing komoditi. Kata kunci:gravity model, keunggulan komparatif, keunggulan kompetitif
ABSTRACT RAHMA LINDA KUSUMA. Competitiveness and Export Demand of Indonesia’s Vegetables in MainDestination Countries.Supervised by MUHAMMAD FIRDAUS. The export commodities competitiveness is one of many indicators used for measuring the economic growth of a country. This research analyzed the export competitiveness of the five Indonesian vegetables, including potatoes, tomatoes, onions, cabbage, and chili which are delivered to five major destination countries and compared with competitor countries by looking at the comparative and competitive advantages as well as the factors that influence it. The period of analysis from 2008 to 2012 using Releaved Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), and the Gravity Model which used the data panel regression approach E-views 6. The result of this study indicates that the Indonesian commodities of vegetables do not have a comparative advantage better than its competitors, namely Netherland and China to the world. On the other hand, Indonesia has the best competitive advantage compared to its competitors. The factors that affect is Economic Distance, GDP, Exchange Rate, Population, and the Price of the Export with different results on each of the commodities. Keywords:comparative advantage, competitive advantage, gravity model
DAYASAING DAN PERMINTAAN EKSPOR SAYURAN INDONESIA DI NEGARA TUJUAN UTAMA
RAHMA LINDA KUSUMA
Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
Judul Skripsi : Dayasaing dan Permintaan Ekspor Sayuran Indonesia di Negara Tujuan Utama Nama : Rahma Linda Kusuma NRP : H14100109
Menyetujui,
Prof. Dr. Muhammad Firdaus, S.P., M.Si. Pembimbing
Mengetahui,
Dedi Budiman Hakim, Ph.D. Ketua Departemen
Tanggal Kelulusan:
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian ini ialah bidang perdagangan dengan judul Dayasaing dan Permintaan Ekspor Sayuran Indonesia di Negara Tujuan Utama. Terima kasih penulis ucapkan kepadaProf. Dr. Muhammad Firdaus. S.P., M.Si. selaku dosen pembimbing, kepada Dr. Tanti Novianti. S.P., M.Si. selaku dosen penguji, danDr. Findi Alexandi. M.E. selaku dosen komdik yang telah banyak memberi saran. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada Kementerian Pertanian, Badan Pusat Statistik Republik Indonesia, dan Kementerian Perdagangan yang telah membantu selama pengumpulan data. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada ayah, ibu, seluruh keluarga, rekan satu bimbingan (Carmin, Amalia, Irga, dan Hani), sahabat-sahabatku serta seluruh civitas akademika Institut Pertanian Bogor atas segala doa dan kasih sayangnya. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat Bogor, Juli2014
Rahma Linda Kusuma
DAFTAR ISI DAFTAR TABEL
iii
DAFTAR GAMBAR
iv
DAFTAR LAMPIRAN
v
PENDAHULUAN
1
Latar Belakang
1
Perumusan Masalah
5
Tujuan Penelitian
7
Manfaat Penelitian
7
Ruang Lingkup Penelitian
7
TINJAUAN PUSTAKA
8
Hortikultura
8
Sayuran
8
Kentang
9
Tomat
9
Bawang Merah
10
Kubis
10
Cabai
10
Teori Perdagangan Internasional
11
Konsep Daya Saing
12
Teori Aliran Ekspor
12
Penelitian Terdahulu
13
Kerangka Pemikiran
17
Hipotesis Penelitian
18
METODE
20
Jenis dan Sumber Data
20
Metode Analisis dan Pengolahan Data
20
Revealed Comparative Advantage (RCA)
20
Export Product Dynamic (EPD)
21
Gravity Model
23
Analisis Panel Data
24
Model Operasional Penelitian
27
HASIL DAN PEMBAHASAN
28
Perkembangan Sayuran Dunia
28
Perkembangan Sayuran Indonesia
28
Perkembangan Sayuran Indonesia di Dunia
29
Analisis Keunggulan Komparatif dan Keunggulan Kompetitif
36
Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Permintaan Ekspor Sayuran Indonesia di Negara Tujuan
45
SIMPULAN DAN SARAN
52
Simpulan
53
Saran
52
DAFTAR PUSTAKA
53
LAMPIRAN
56
RIWAYAT HIDUP
93
DAFTAR TABEL
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Nilai PDB Hortikultura Berdasarkan Harga Berlaku Periode 2008-2012 Kode Komoditi Hortikultura dalam Harmonized System (HS) Matriks Posisi Daya Saing Negara Produsen Komoditi Sayuran Terbesar di Dunia Tahun 2012 Negara Pesaing Komoditi Sayuran Terbesar di Dunia Tahun 2012 Hasil Estimasi RCA dan EPD Sayuran Indonesia di Pasar Dunia Hasil Estimasi RCA dan EPD Sayuran Belanda di Pasar Dunia Hasil Estimasi RCA dann EPD Sayuran Cina di Pasar Dunia Hasil Estimasi RCA dan EPD Kentang Indonesia di Negara Tujuan Utama Hasil Estimasi RCA dan EPD Kentang Belanda Hasil Estimasi RCA dan EPD Kentang Cina Hasil Estimasi RCA dan EPD Tomat Indonesia di Negara Tujuan Utama Hasil Estimasi RCA dan EPD Tomat Belanda Hasil Estimasi RCA dan EPD Tomat Cina Hasil Estimasi RCA dan EPD Bawang Merah Indonesia di Negara Tujuan Utama Hasil Estimasi RCA dan EPD Bawang Merah Belanda Hasil Estimasi RCA dan EPD Bawang Merah Cina Hasil Estimasi RCA dan EPD Kubis Indonesia di Negara Tujuan Utama Hasil Estimasi RCA dan EPD Kubis Belanda Hasil Estimasi RCA dan EPD Kubis Cina Hasil Estimasi RCA dan EPD Cabe Indonesia di Negara Tujuan Utama Hasil Estimasi RCA dan EPD Cabe Belanda
2 19 21 27 28 35 36 36 37 37 38 38 39 39 40 40 41 41 42 42 43 43
23 24 25 26 27
Hasil Estimasi RCA dan EPD Cabe Cina Hasil Estimasi Gravity Model dengan Pendekatan Data Panel Kentang Indonesia di Negara Tujuan Hasil Estimasi Gravity Model dengan Pendekatan Data Panel Bawang Merah Indonesia di Negara Tujuan Hasil Estimasi Gravity Model dengan Pendekatan Data Panel Kubis Indonesia di Negara Tujuan Hasil Estimasi Gravity Model dengan Pendekatan Data Panel Cabe Indonesia di Negara Tujuan
44 44 46 48 49
DAFTAR GAMBAR
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Produksi Komditi Sayuran Indonesia (Juta Ton) Periode 2008-2012 Nilai dan Volume Ekspor Komoditi Sayuran Indonesia Periode 2008-2012 Volume dan Nilai Ekspor Sayuran Indonesia Periode 2008-2012 Nilai Neraca Perdagangan Sayuran Indonesia Periode 2008-2012 Kerangka Pemikiran Operasional Daya Tarik Pasar da Kekuatan Bisnis pada EPD Perkembangan Volume Produksi Sayuran Indonesia (Ton) Periode 2008-2012 Perkembangan Total Sayuran Indonesia dan Negara Pesaing di Pasar Dunia (1000 USD) Periode 2008-2012) Perkembangan Volume Ekspor Kentang Indonesia di Lima Negara Tujuan Ekspor (Ton) Periode 2008-2012 Perkembangan Nilai Ekspor Kentang Indonesia di Lima Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012 Perkembangan Volume Ekspor Tomat Indonesia di Lima Negara Tujuan Ekspor (Ton) Periode 2008-2012 Perkembangan Nilai Ekspor Tomat Indonesia di Lima Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012 Perkembangan Volume Ekspor Bawang Merah Indonesia di Lima Negara Tujuan Ekspor (Ton) Periode 2008-2012 Perkembangan Nilai Ekspor Bawang Merah Indonesia di Lima Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012 Perkembangan Volume Ekspor Kubis Indonesia di Lima Negara Tujuan Ekspor (Ton) Periode 2008-2012 Perkembangan Nilai Ekspor Kubis Indonesia di Lima Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012 Perkembangan Volume Ekspor Cabe Indonesia di Lima Negara Tujuan Ekspor (Ton) Periode 2008-2012 Perkembangan Nilai Ekspor Cabe Indonesia di Lima Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012 Volume Ekspor Rata-Rata Kubis Indonesia, Cina, Belanda di Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012) Volume Ekspor Rata-Rata Cabai Indonesia, Cina, Belanda di Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012)
3 4 5 6 17 22 28 29 30 30 31 31 32 32 33 33 34 34 49 51
DAFTAR LAMPIRAN
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 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38
Hasil Pengolahan RCA Kentang Indonesia Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Kentang Indonesia Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Tomat Indonesia Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Tomat Indonesia Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Bawang Merah Indonesia Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Bawang Merah Indonesia Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Kubis Indonesia Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Kubis Indonesia Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Cabe Indonesia Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Cabe Indonesia Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Kentang Belanda Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Kentang Belanda Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Kentang Cina Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Kentang Cina Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Tomat Belanda Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Tomat Belanda Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Tomat Cina Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Tomat Cina Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Bawang Merah Belanda Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Bawang Merah Belanda Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Bawang Merah Cina Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Bawang Merah Cina Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Kubis Belanda Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Kubis Belanda Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Kubis Cina Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Kubis Cina Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Cabe Belanda Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Cabe Belanda Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan RCA Cabe Cina Periode 2008-2012 Hasil Pengolahan EPD Cabe Cina Periode 2008-2012 Hasil Estimasi Data Panel Kentang Indonesia Hasil Uji Normalitas Kentang Indonesia Hasil Estimasi Data Panel Bawang Merah Indonesia Hasil Uji Normalitas Bawang Merah Indonesia Hasil Estimasi Data Panel Kubis Indonesia Hasil Uji Normalitas Kubis Indonesia Hasil Estimasi Data Panel Cabe Indonesia Hasil Uji Normalitas Cabe Indonesia
55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 62 63 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 81 81 82 82 84 84 85
1
PENDAHULUAN Latar Belakang Indonesia adalah negara agraris yang merupakan negara beriklim tropis.Secara umum, negara beriklim tropis memiliki berbagai macam kelebihan seperti tanahnya yang subur, curah hujan yang tinggi, sinar matahari yang cukup, flora fauna yang beranekaragam, serta sumberdaya alam yang melimpah, sehingga berpotensi besar dalam mengembangkan sektor pertanian. Hal tersebut didukung dengan Wilayah Indonesia yang merupakan negara kepulauan terbesar di dunia dengan jumlah pulau sebanyak 17.508 pulau serta wilayah daratan Indonesia yang membentang seluas 1.922.570 km2 dari ujung Barat hingga ujung Timur. Selain keadaan Wilayah Indonesia yang mendukung, salah satu faktor lain adalah jumlah penduduk Indonesia karena jumlahnya yang terus meningkat setiap tahun. Hasil sensus BPS pada tahun 2010 menunjukkan bahwa jumlah penduduk Indonesia mencapai 237.641.326 juta jiwa yang mengalami kenaikan sebesar 31.376.731 juta jiwa dari tahun 2000 silam. Penduduk yang banyak mengindikasikan jumlah angkatan kerja yang besar termasuk dalam bidang pertanian, tercermin dari sektor pertanian yang termasuk lapangan pekerjaan utama penduduk Indonesia hingga saat ini. Menurut Survei Angkatan Kerja Nasional, lapangan pekerjaan utama terbesar didominasi oleh pertanian dengan jumlah 39.959.073 jiwa pada periode Februari 2013. Indeks ekonomi yang sering digunakan untuk mengukur tingkat kemajuan pembangunan adalah PDB (Produk Domestik Bruto) atau dikenal juga dengan GDP (Gross Domestic Bruto) yang merupakan total akhir dari barang dan jasa yang dihasilkan oleh suatu negara dalam waktu tertentu. Letak geografis dan luas wilayah serta didukung oleh jumlah tenaga kerja yang dimiliki Indonesia menjadikan pertanian sebagai sektor yang sangat penting bagi perekonomian nasional dan menjadi sektor andalan penyumbang pendapatan negara.Salah satu sektor yang menyumbang PDB terbesar setelah sektor industri pengolahan dan sektor perdagangan, hotel, dan restoran adalah sektor pertanian. Menurut Badan Pusat Statistik tahun 2012, sektor pertanian menyumbang 14,44% untuk PDB Indonesia atas dasar harga berlaku dan berdasarakan harga dasar konstan mengalami kenaikan sebesar Rp 12.512,90 milyar dari tahun 2011. Oleh karena itu, sektor pertanian memiliki peran penting terhadap kontribusi PDB Indonesia. Sektor Pertanian Indonesia memiliki beberapa sub sektor, yaitu hortikultura, kehutanan, perikanan, perkebunan, peternakan, dan tanaman pangan.Hortikultura merupakan salah satu sub sektor penting dalam pembangunan pertanian. Secara garis besar, komoditas hortikultura terdiri dari kelompok tanaman sayuran (vegetables), buah (fruits), tanaman berkhasiat obat (medicinal palants), tanaman hias (ornamental plants) termasuk didalamnya tanaman air, lumut dan jamur yang dapat berfungsi sebagai sayuran, tanaman obat atau tanaman hias (Dirjen Hortikultura 2013). Hortikultura berperan dalam mempercepat pengentasan masyarakat petani dari kemiskinan, menciptakan lapangan kerja dan mendorong investasi di pedesaan, sehingga dapat dikatakan sub sektor ini dapat meningatkan
2 pembangunan ekonomi Indonesia.Hal ini dapat dilihat dari kontribusi hortikultura terhadap nilai PDB yang terus meningkat hingga tahun 2009. Tabel 1 Nilai PDB hortikultura berdasarkan harga berlaku periode 2008-2012 Nilai PDB (Milyar Rupiah) Kontribusi Kelompok Rata-Rata Komoditas 2008 2009 2010 2011* 2012** (%) Buah-buahan Sayuran Biofarmaka Tanaman Hias Total PDB
47.06 28.21 3.85 5.06 84.20
132.01 56.82 3.89 5.49 198.22
125.48 148.44 73.04 72.04 6.17 3.67 208.36 220.48
153.69 73.78 227.47
64.63 32.37 1.48 1.52 100
Sumber: Pusdatin, 2013 Keterangan: * Angka sementara; ** Angka sangat sementara
Berdasarkan Tabel 1, buah-buahan memberikan kontribusi rata-rata tertinggi dengan persentase lebih dari 50% terhadap seluruh PDB sub sektor hortikultura, tertinggi kedua ditempati oleh komoditi sayuran dengan kontribusinya sebesar 32.37%, dikuti oleh komoditi tanaman hias sebesar 1.52%, dan terakhir komoditi biofarmaka dengan persentase sebesar 1.483%. Selain komoditi buah-buahan yang paling besar berkontribusi dalam menyumbang nilai PDB terhadap negara, sayursayuran pun memiliki kontribusi yang cukup besar dan cukup berpotensial untuk dikembangkan karena cenderung mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Sayuran dapat memberikan banyak manfaat karena memiliki kandungan gizi, vitamin, dan mineral yang baik bagi kesehatan manusia. Berkembangnya pariwisata, perhotelan, dan restoran-restoran cepat saji gaya Korea, Jepang, Amerika, dan sebagainya serta bermunculannya supermarket menyebabkan sayuran tertentu yang dulu belum penting misalnya brokoli, jagung manis, jamur, dan timun jepang itu kini mendapatkan pasaran yang cukup baik. Konsumsi sayuran tidak lagi bergantung pada menu Eropa dan Cina namun dengan berkembangnya sayur asem dan lalapan di restoran dan tempat pesta berdampak pada meningkatnya permintaan akan produk sayuran seperti labu siam dan daundaunan. Seiring dengan waktu, banyak berkembang usaha sayuran berpola agribisnis dengan teknologi canggih seperti dengan budidaya hidroponik (misalnya tomat, kangkung, dan bayam) serta pemanfaatan teknik kultur jaringan untuk perbanyak tanaman (misalnya kentang). Disamping itu, untuk memenuhi kebutuhan gizi keluarga, diakukan intensifikasi dan diversifikasi pekarangan, terutama dengan jenis-jenis sayuran yang bernilai gizi tinggi (Zulkarnain 2009). Sayuran merupakan bagian dari sub sektor hortikultura memiliki berbagai macam jenis dimana terdapat jenis sayuran yang memiliki potensi besar apabila terus dikembangkan karena menyumbang hasil produksi terbesar diantara jenis sayuran lainnya. Berikut akan ditampilkan gambar mengenai produksi sayuran di Indonesia periode 2008-2012.
3
2008 2009 2010 2011
Daun Bawang Bawang Putih Kembang Kol Kacang Merah Kacang Panjang Wortel Lobak Ketimun Buncis Tomat Cabe* Kentang Bawang Merah Kubis
2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0
2012
Sumber: Badan Pusat Statistik 2013 Keterangan: * Gabungan antara cabai besar dan cabai rawit
Gambar 1 Produksi Komoditi Sayuran Indonesia (Juta Ton) Periode 2008-2012
Telah dijelaskan sebelumnya bahwa terdapat komoditi sayuran yang berpotensi untuk dikembangkan, yaitu pada Gambar 1 menyajikan jenis-jenis sayuran dengan berbagai macam jumlah produksi yang dihasilkan pada setiap komoditi. Kubis, kentang, bawang merah, cabai, dan tomat menempati posisi kelima teratas atas jumlah produksinya.Dapat dilihat kelima komoditi sayuran tersebut harus lebih mendapat perhatian serius dari pemerintah karena memiliki peranan penting dalam perekonomian Indonesia. Selain sebagai sumber pendapatan bagi petani, kelima komoditi juga berkontribusi pada ekspor Indonesia sebagai penghasil devisa, serta berperan dalam pemenuhan kebutuhan domestik. Data nilai ekspor dan volume ekspor berikut ini menjadi alasan utama kubis, kentang, bawang merah, cabai, dan tomat dipilih. Indonesia sebagai salah satu negara beriklim tropis merupakan sayuran yang banyak dikonsumsi oleh masyarakat.Disamping itu, budidaya sayuran tropis dan subtropis sangat memungkinkan untuk dikembangkan di Indonesia karena keragaman agroklimat dan karakteristik lahan serta sebaran wilayah yang luas. Selain Indonesia, negara-negara lain yang juga menjadi eksportir sayuran di kawasan ASEAN antara lain Thailand, Vietnam, dan Malaysia. Kemunidan terdapat pula beberapa negara eksportir sayuran lainnya diluar ASEAN seperti Cina, India, Meksiko, dan Belanda. Saat ini disadari bahwa komoditi hortikultura termasuk sayuran didalamnya memiliki prospek pengembangan yang sangat baik karena memiliki nilai ekonomi yang tinggi serta potensi pasar yang terbuka lebar baik di dalam negeri maupun di luar negeri.Sayuran juga merupakan makanan yang banyak dikonsumsi oleh masyarakat dunia.Hhal tersebut menyebabkan sayuran Indonesia diperdagangkan baik dalam pasar domestik maupun dalam pasar internasional.Gambar 2 memaparkan nilai dan volume ekspor sayuran Indonesia.
4 Daun Bawang Bawang Putih Kembang kol Kacang Polong Wortel dan lobak Seledri Ketimun Buncis Tomat Cabe Jamur Kentang Bawang merah Kubis
0
10000 20000 30000 40000 50000 60000
2012 V 2012 N
2011 V
2011 N
2010 V
2010 N 2009 V
2009 N
2008 V
2008 N
Sumber: UN Comtrade 2013 Keterangan: N= Nilai (1 juta USD) dan V= Volume (1000 kg)
Gambar 2 Nilai dan Volume Ekspor Komoditi Sayuran Indonesia Periode 2008-2012
Pada slope y Gambar 2 memperlihatkan bahwa kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai memiliki nilai ekspor dan volume ekspor yang bagus dibandingkan dengan komoditi sayuran lainnya. Walaupun nampak volume ekspor kacang polong tahun 2009 serta nilai kembang kol tahun 2011 menempati posisi lebih besar dibandingkan dengan cabai dan tomat. Hal tersebut tidak sebanding dengan kontribusi cabai dan tomat dengan sedikit perubahan pada setiap tahunnya.Gambar 1 telah menunjukkan bahwa kelima komoditi tersebut merupakan komoditi yang memiliki produksi terbesar. Data nilai ekspor dan volume ekspor sayuran Indonesia pada Gambar 2 memperlihatkan hasil yang sama dengan Gambar 2 bahwa kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai memberikan hasil terbesar atas kontribusinya terhadap nilai ekspor dan volume ekspor. Salah satu komponen pembentuk PDB dari sisi pengeluaran adalah ekspor, yaitu menjual produk dalam negeri ke negara lain. Kegiatan ekspor akan membawa dampak yang positif bagi perekonomian negara (Mankiw 2003).Dayasaing ekspor komoditi merupakan salah satu indikator yang digunakan untuk mengukur kemajuan perekonomian suatu negara. Sayuran yang menempati posisi terbesar setelah buah-buahan atas sumbangannya terhadap PDB Indonesia seperti yang dipaparkan pada Tabel 1 sebelumnya, sayuran memiliki prospek pengembangan yang sangat baik karena memiliki nilai ekonomi tinggi serta potensi pasar yang terbuka lebar, baik di dalam negeri maupun di luar negeri. Komoditi sayuran Indonesia tidak hanya diperdagangkan dalam pasar domestik,
5 tetapi dijadikan sebagai komoditi ekspor Indonesia pada pasar internasional karena tidak hanya masyarakat Indonesia yang mengkonsumsi sayuran tetapi masyarakat di dunia pun banyak mengkonsumsinya.Hal itu menyebabkan sayuran menjadi komoditi ekspor Indonesia dalam pasar internasional. Gambar 3 akan memperlihatkan perkembangan volume dan nilai ekspor sayuran Indonesia. 200000000
150000000 100000000 50000000 0 2008
2009
2010
2011
2012
Sumber: Kementrian Pertanian 2014
Gambar 3 Volume dan Nilai Ekspor Sayuran Indonesia Periode 2008-2012 Gambar diatas menunjukkan bahwa volume dan nilai ekspor yang sempat mengalami penurunan pada tahun 2010 sebesar 31% dan 23% kini mengalami kenaikan yang cukup besar yaitu sebesar 41% untuk volume ekspor serta sebesar 29% untuk nilai ekspor pada tahun 2012. Data pada Gambar 2 merupakan salah satu bukti bahwa sayuran Indonesia berpotensi apabila terus dikembangkan sebagai komoditi ekspor dan merupakan suatu peluang bagi Indonesia untuk terus memproduksi sayuran sehingga memenuhi kebutuhan sayuran internasional.
Perumusan Masalah Hortikultura merupakan sektor yang patut dikembangkan karena kondisi geografis dan iklim Indonesia yang baik.Peranan hortikultura terhadap perekonomian Indonesia pun cukup besar baik terhadap pertumbuhan PDB maupun terhadap ekspor.Salah satu komoditi hortikultura yang memiliki kontribusi cukup besar terhadap pembentukan PDB hortikultura dan ekspor yang cukup besar selain buah-buahan adalah sayuran.Dengan demikian, sayuran Indonesia sangat baik jila dikembangkan tidak hanya di dalam negeri saja tetapi sangat potensial dalam pasar internasional. Kubis, kentang, bawang merah, cabai, dan tomat merupakan komiditi sayuran yang menduduki peringkat lima terbesar di Indonesia. Indonesia sudah berhasil mengekspor komoditas tersebut ke berbagai negara.Era globalisasi perdagangan yang terjadi saat ini membawa beberapa komoditas sayuran Indonesia bersaing dengan negara lainnya dalam persaingan yang ketat.Masing-masing negara menunjukkan produk terbaiknya agar merebut pasar konsumen internasional.Berikut neraca perdagangan sayuran Indoneia periode 2008 sampai 2012.
6 800
600 400 200
0 -200
2008
2009
2010
2011
2012
-400
-600 Ekspor (US$ Juta)
Impor (US$ Juta)
Sumber: Kementrian Pertanian 2014
Gambar 4 Nilai Neraca Perdagangan Sayuran Indonesia Periode 2008-2012
Pada Gambar 4 terlihat bahwa peningkatan nilai ekspor sayuran diiringi pula dengan peningkatan nilai impornya.Nilai impor sayuran mencapai empat hingga sepuluh kali lipat dibandingkan nilai ekspornya, sehingga menghasilkan neraca perdagangan yang bernilai negatif selama periode tersebut.Defisit neraca perdagangan ini mengindikasikan bahwa meskipun sayuran Indonesia memiliki peluang ekspor yang baik namun ketergantungan terhadap impor pun masih sangat besar pada setia tahunnya. Kentang, tomat, bawang merah, kubis, cabai yang memiliki nilai dan volume ekspor tertinggi sayuran di Indonesia seharusnya dapat dimanfaatkan untuk konsumsi dometik ataupun ekspor guna mendapatkan tambahan devisa. Pada kenyataannya, komoditi-komoditi unggulan ini belum mampu mengoptimalkan ekspornya sehingga masih diperlukan berbagai upaya untuk meningkatkan kinerja ekspor komiditi-komoditi sayuran unggulan ini.Tentu ada banyak faktor yang memengaruhi hal tersebut, salah satunya adalah indikator dayasaing Indonesia di pasar Internasional serta berbagai faktor bisa mendorong ekspor tersebut ke pasar Internasional agar diperoleh kebijakan yang tepat. Kebijakan yang tepat akan menguntungkan semua pihak seperti petani, produsen, kondumen, pemerintah, dan negara Indonesia dalam meningkatkan pendapatan negara yang diperoleh dari perdagangan sayuran Berdasarkan pemaparan sebelumnya, maka permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini yaitu: 1. Bagaimana kondisi dayasaingkentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai Indonesia di negara tujuan utama? 2. Faktor apa saja yang memengaruhi permintaan ekspor kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai Indonesia di negara tujuan utama?
7 Tujuan Penelitian Berdasarkan latar belakang dan permasalahan yang diuraikan pada bagian sebelumnya, maka penelitian yangdilakukan memiliki tujuan secara umum yaitu menganalisis dayasaing dan faktor yang mempengaruhi volume ekspor sayuranIndonesia terhadap negara tujuan. Selain itu, pada penelitian ini memiliki tujuan secara khusus yaitu: 1. Mengukur dayasaing kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai di Indonesia di negara tujuan. 2. Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi aliran ekspor kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai Indonesia di negara tujuan utama.
Manfaat Penelitian Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat selain bagi penulis yaitu bagi masyarakat umum, para akademisi, untuk penelitian-penelitian berikutnya maupun untuk pemerintah sebagai masukan da bahan rujukan bagi perumusan kebijakan yang akan dikeluarkan untuk melihat perkembangan posisi dayasaing serta perkembangan pangsa pasar yang terjadi.
Ruang Lingkup Penelitian Dalam penelitian ini, dayasaing ekspor sayuran Indonesia diestimasi dengan menggunakan metode Revealed Comparative Advantage (RCA) dan Export Product Dynamic (EPD), serta Gravity Model dengan pendekatan data panel untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi pada lima negara tujuan utama. Tahun yang digunakan yaitu tahun 2008 sampai 2012.Produk yang dianalisis mencakup lima komoditi sayuran utama Indonesia berdasarkan nilai dan volume ekspor dan didukung dengan hasil produksi, yaitu kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai. Namun, pada gravity model hanya digunakan empat komoditi yakni kentang, bawang merah, kubis, dan cabai dikarenakan jumlah observasi tomat tidak memenuhi kriteria data panel sehingga tidak dapat dilakukan penelitian mengenai faktor yang memengaruhinya. Negara tujuan utama berbeda pada masing-masing komoditi karena dilihat dari volume dan nilai ekspor terbesar yang diberikan. Dan hasil data menunjukkan bahwa setiap sayuran memberikan kontribusi dengan volume yang berbeda pada setiap negara sehingga pada penelitian ini negara tujuan utama yang digunakan tidak sama.Dilakukan perbandingan dengan negara pesaing Indonesia, yakni Belanda dan Cina.Belanda dijadikan sebagai pesaing utama Indonesia karena Belanda merupakan negara pengekspor terbesar kentang, tomat, bawang merah, dan cabai di dunia.Sedangkan Cina sebagai negara produsen kentang, tomat, bawang merah, dan kubis terbesar di dunia pada tahun 2012.
8
TINJAUAN PUSTAKA Hortikultura Hortikultura berasal dari kata latin “hortus”, yang berarti kebun atau pekarangan dan “colere”yang berarti membudidayakan, sehingga arti Hortikultura dalam arti luas sebagai kegiatanbudidaya tanaman yang dilakukan di dalam lingkup pekarangan. Sebagian kegiatan itu terkaitdengan kegemaran, kesenian serta usaha untuk memenuhi kebutuhan rumah tangga sendiri.Baru kemudian hortikultura berkembang menjadi usaha yang bersifat komersial. Secara umum, komoditas hortikultura memiliki nilai ekonomi yang tinggi danpembudidayaannya memerlukan curahan tenaga intensif dengan keterampilan yang tinggi.Ciri lain yang sangat penting dari komoditas hortikultura adalah sifat bahannya yang cepatmengalami pembusukan, padahal produk hortikultura bernilai sangat tinggi pada kondisi segar.Hal ini menyebabkan produk hortikultura harus segera dijual setelah panen, kecuali kalau adateknologi penyimpanan yang dapat menunda penjualannya.Kombinasi antara kepemilikan lahan yang sempit dan terpencar, serta sifat produk yang mudahbusuk itu membuat posisi tawar petani dalam penentuan harga produk menjadi lemah.Merekasering terpaksa menjual produknya dengan harga murah. Sifat lainnya dari produk hortikulturaadalah memakan tempat (voluminous) sehingga memerlukan cara penanganan, pengemasan,pengangkutan dan pengelaran secara khusus (Dirjen Hortikultura 2013).
Sayuran Secara keseluruhan, sayuran umumnya aman jika digunakan secara tepat.Sayuran merupakan sumber gizi yang penting bagi kesehatan serta dapat memenuhi kebutuhan kalori manusia karena mengandung karbohidrat tinggi, dan tanaman kacang-kacangan merupakan sumber asam amino esensialyang penting.Sayuran dedaunan lainnya adalah sumber utama vitamin, mineral, dan serat pangan.Sayuran bahkan berperan penting dalam meningkatkan kualitas gizi makanan.Hal ini dapat tercapai melalui penyeimbangan nilai gizi dalam makanan dan melalui pengubahan kebiasaan makan yang menguntungkan masyarakat, terutama bagi yang menu makannya terbatas (Rubatzky 1998). Klasifikasi berdasarkan iklim merupakan usaha terdini dalam mengelompokkan tanaman secara logis.Berdasarkan pengalaman, perbedaan tanggapan tanaman terhadap suhu untuk pertumbuhan dapat diketahui dan dikelompokkan berdasarkan suhu pertumbuhan ke dalam kategori iklim dingin dan iklim panas.Sayuran iklim dingin menyukai suhu rata-rata 10-18°C selama sebagian besar masa pertumbuhannya.Beberapa diantaranya toleran terhadap suhu rendah bahkan titik beku, dan produk yang dimakan umumnya jaringan daun, batang, dan akar.Contoh yang paling umum adalah kubis, selada, spinasi, kentang, dan wortel.Tanaman iklim panas adalah tanaman yang menyukai suhu rata-rata 18-30°C selamasebagian besar masa pertumbuhan dan perkembangannya.Sayuran
9 iklim panas tidak toleran terhadap suhu dingin dan secara botanis bagian yang termakan biasanya buah atau produk buah.Contohnya tomat, melon, dan kacangkacangan.Klasifikasi tersebut lebih bermanfaat untuk daerah iklim sedang karena perbedaan sayuran iklim panas dan dingin sudah jelas.Namun, klasifikasi tersebut tidak banyak bermanfaat di daerak tropika karena perbedaan kedua jenis sayuran tersebut tidak jelas (Rubatzky 1998).
Kentang Sayuran kentang memiliki nama latin Solanum tuberosum merupakan tanaman berbentuk semak atau herba. Batangnya berwarna hijau, kemerahmerahan, atau ungu tua.Batang kentang tidak berkayu, kecuali bagian bawah batang yang sudah tua, bagian bawah batangnya bisa berkayu.Keadaan batang seperti ini menyebabkan tanaman kentang tidak terlalu kuat dan mudah roboh. Kentang berasal dari wilayah pegunungan Andes di Peru dan Bolivia Introduksi kentang dari Amerika Selatan ke Spanyol sekitar tahun 1570 menyebabkan pertumbuhan dan distribusi yang hebat dari suatu tanaman pangan baru yang berdampak terhadap perekonomian dan sejarah yang mendalam. Dari Spanyol, kentang di bawa ke sejumlah negara Eropa sekitarnya, dan dalam waktu kurang lebih dari 100 tahun, tanaman ini telah ditanam cukup luas di berbagai wilayah Eropa. Penyebaran di luar Eropa terjadi segera setelah introduksi tanaman tersebut ke India pada sekitar tahun 1610, Cina pada tahun 1700, dan Jepang sekitar tahun 1766.Para imigran Skotlandia-Irlandia mengintroduksikan kentang ke Amerika Utara pada tahun 1700-an. Pada abad ke-19 kentang baru membentuk dasar genetik yang sekarang disebut sebagai Solanum tuberosum (Setiawan 1995). Sentra produksi kentang di Indonesia adalah di Bener Meriah (NAD), Simalungun (Sumatera Utara), Karo, Solok (Sumatera Barat), Agam, Tanah Datar, Kerinci (Jambi), Merangin, Rejang Lembong , Kota Pagar Alam (Sumatera Selatan), Garut (Jawa Barat), Bandung, Majalengka, Sleman (DIY), Bondowoso (Jawa Timur), Pasuruan, Malang, Probolinggo, Tabanan (Bali), Minahasa Selatan (Sulawesi Utara), Bolmong, Enrekang (Sulawesi Sleatan), Bantaeng, Pegunungan Bintang (Papua), Puncak Jaya, dan Sorong (Papua Barat) (Zulkarnain 2009).
Tomat Tomat (Solanum lycopersicum) termasuk jenis tanaman yang berbentuk perdu atau semak dengan panjang busa mencapai 2 meter.Walaupun batangnya tidak sekeras tanaman tahunan, tetapi cukup kuat.Pada permukaan batangnya ditumbuhi banya bulu halus, terutama bagian-bagian yang berwarna hijau.Diantara rambut-rambut tersebut biasanya terdapat rambut kelenjar (Setiawan 1995). Buah tomat muda berwarna hijau dan tidak enak apabila dimakan.Sedangkan tomat berwarna merah menandakan tomat sudah tua atau matang dengan daging yang lunak, tomat seperti ini memiliki rasa yang enak apabila dimakan.Didalam buah terdapat banyak biji.Bentuk tomat ada yang bulat, bulat pipih, dan ada pula yang seperti bola lampu.Jenis-jenis tomat diantaranya adalah tomat apel, tomat porselin, tomat sayu, tomat kentang, dan tomat keriting.Lokasi sentra produksi tomat di Indonesia adalah di Banjar (Jawa Barat).
10 Bawang Merah Komoditi yang memiliki nama latin Allium sp. adalah bawang merah. Sayuran ini merupakan tanaman semusim yang berbentuk rumput, berbatang pendek, dan berakar serabut.Daunnya oanjang serta berongga seperti pipa.Pangkal daunnya dapat berubah fungsi menjadi umbi lapis.Oleh karena itu, bawang merah disebut sebagai umbi lapis.Tanaman ini memiliki aroma yang sangat spesifik dan dapat merangsang keluarnya air mata karena kandungan minyak eteris alliin. Batangnya berbentuk cakram yang di dalamnya tumbuh tunas dan akar serabut. Terdapat beberapa jenis bawang merah yang terkenal, yaitu bawang merah biasa atau brambang atau syalot (Allium ascalonicum) dan bawang merah besar atau bawang bombai atau bawang timu (Allium cepa L.). Bawang merah ini banyak dikembangkan di Indonesia, diantaranya yaitu Kuningan (Jawa Barat), Cirebon, Brebes (Jawa Tengah), Bantul (DIY), Pamekasan (Jawa Timur), Nganjuk, Koto Probolinggo, Pandeglang (Banten), Namgli (Bali), Kota Bima (Nusa Tenggara Barat), Nunukan (Kalimantan Timur), Banggai (Sulawesi Tengah), Kot Palu, Donggala, Parigi Mountong, Enrekang (Sulawesi Selatan), Boalemo (Gorontalo), Pulau Buru (Maluku), dan Merauke (Papua) (Zulkarnain 2009).
Kubis Nama latin kubis adalah Brassica oleracea yang sudah lama digemari sebagai sayuran. Dari beberapa jenis kubis yang ada, jenis ini yang paling dikenal dan banyak dijumpai. Jenis ini dikenal sebagai kubis kepala karena daun-daun bagian atasnya tumbuh merapat dan membulat seperti kepala. Kubis memiliki batang yang pendek dan beruas-ruas, berakar tunggang dengan akar samppingnya sedikit tetapi dangkal. Varietas yang komersial dapat digolongkan menjadi tiga jenis berdasarkan warna dan bentuk kubisnya.Ketiga golongan tersebut yaitu kubis putih, kubis merah, dan kubis savoy.Biasanya kubis dikonsumsi dalam bentuk daun, umbi, bunga, dan krop (daun yang menggukung terpusat ke dalam). Kubis berdaun hijau banyak mengandung vitamin C. Sementara kubis putih merupakan sumber vitamin A dan kubis bung sumber vitamin B. Jenis kubis ini memiliki lokasi sentra produksi yang tidak banyak, yaitu terdapat di Karo (Sumatera Utara) dan Bandung (Jawa Barat) (Zulkarnain 2009).
Cabai Tanaman cabai (Capsicum sp.) sudah lama dikenal oleh masyarakat sebagai pemberi rasa pedas pada masakan atau makanan.Oleh karena itu, tanaman ini menjadi identik dengan rasanya yang pedas, meskipun ada jenis cabai yang tidak terlalu pedas.Secara garis besar cabai yang dikenal masyarakat digolongkan menjadi cabai besar (Capsicum annuum) dan cabai kecil (Capsicum frutescens) yang lebih dikenal dengan cabai rawit. Cabai besar terdiri dari beberapa varietas, antara lain cabai merah (Capsicum annuum var. longum), paprika (Capsicum annuum var. Grossum), dan cabai hijau (Capsicum annuum var. annum). Beberapa jenis cabai kecil antara lain cabai jemprit, cabai ceplik, dan cabai putih. Tanaman ini berakar tunggang dengan banyak akar samping yang
11 dangkal.Batangnya tidak berbulu tetapi memiliki banyak cabang.Daunnya banyak dengan ujung runcing (oblongus acutus).Cabai berbunga sempurna dengan benang sarinya tidak berlekatan.Buah yang masih muda berwarna hijau, tetapi ada pula yang putih kekuningan.Buah tuanya umunya merah atau kuning.Banyak biji di dalam ruangan buah, daging buah berupa keping-keping tidak berair. Lokasi sentra produksi dari cabai adalah Gayo Luwes (NAD), Muko-Muko (Lampung), Lampung Selatan, Ciamis (Jawa Barat), Banjar, Cimahi, Tasikmalaya, Bnjarnegara (Jawa Tengah), Magelang, Boyolali, Sampang (Jawa Timur), Pamekasan, Kediri, Lumajang, Banyuwangi, Cilegon (Banten), Balikpapan (Kalimantan Timur), Bone Bolango (Gorontalo), dan Seram Bagian Barat (Maluku) (Zulkarnain 2009).
Teori Perdagangan Internasional Perdagangan Internasional dapat diartikan sebagai transaksi dagang antara subyek ekonomi negara yang satu dengan subyek ekonomi negara yang lain, baik mengenai barang ataupun jasa-jasa. Adapun subyek ekonomi yang dimaksud adalah penduduk yang terdiri dari warga negara biasa, perusahan ekspor, perusahan impor, perusahaan industry, perusahaan negara ataupun departemen pemerintah yang dapat dilihat dari neraca perdagangan (Hady, 2001).Perdagangan internasional yang tercermin dari kegiatan ekspor dan impor suatu negara menjadi salah satu komponen dalam pembentukan PDB (Produk Domestik Bruto). Menurut teori perdagangan internasional, setiap negara yang terlibat dalam hubungan dagang antarnegara akan terdorong untuk melakukan spesialisai produksi dan ekspor komoditi tertentu yang memiliki keunggulan sehingga masing-masing negara akan fokus pada keahlian atau keunggulannya. Hal ini mengakibatkan output dunia akan menjadi lebih besar dan setiap negara yang terlibat akan memperoleh keuntungan. Kegiatan perdagangan yang dilakukan membuat negara-negara tersebut mengkonsumsi komoditi dalam jumlah yang lebih besar dibandingkan ketika kondisi tanpa perdagangan. Teori perdagangan internasional dijelaskan oleh Adam Smith melalui teori keunggulan absolute (absolute advantage). Menurut Adam Smith, perdagangan antara dua negara didasarkan pada keunggulan absolute dari masing-masing negara. Jika sebuah negara lebih efisien (memiliki keunggulan absolut) dibandingkan negara lain dalam memproduksi sebuah komoditi, namun kurang efisien (memiliki keunggulan absolute) daripada negara laun dalam memproduksi komoditi lainnya, maka kedua negara tersebut dapat memperoleh keuntungan bila melakukan spesialisasi dalam memproduksi komoditi yang memiliki keunggulan absolut dan menukarnya dengan komoditi lain yang memiliki kerugian absolut (Salvatore, 1997). Dalam buku Teori Kebijakan Perdagangan Internasional dan Aplikasinya di Indonesia (2010), David Ricardo (1772-1823) seorang tokoh aliran klasik dalam bukunya yang berjudul Principles of Political Economy and Taxation, melakukan penyempurnaan teori keunggulan absolute dari Adam Smith melalui teori keunggulan komparatif. Menurut teori keunggulan komparatif, meskipun sebuah negara kurang efisien dalam memproduksi kedua komoditi dibandingkan negara
12 lain, namun masih tetap dapat melakukan perdagangan yang menguntungkan kedua belah pihak.Negara pertama harus melakukan spesialisi dalam memproduksi dan mengekspor komoditi yang memiliki keuntungan absolute dan mengimpor komoditi yang memiliki kerugian absolut.
Konsep Dayasaing Dayasaing dari suatu komoditi dapat ditentukan dari keunggulan komparatif dan keunggulan kompetitif.Teori keunggulan komparatif yang dinyatakan oleh David Ricardo merupakan penyempurnaan dari teori keunggulan absolut dari Adam Smith. Dalam teori keunggulan komparatif David Ricardo menyatakan bahwa keunggulan komparatif akan tercapai jika suatu negara mampu memproduksi barang dan jasa lebih banyak dengan biaya yang lebih murah dibandingkan negara lainnya (Salvatore, 1997). Teori keunggulan kompetitif pertama kali dikembangkan oleh Porter pada tahun 1990. Menurut Porter, dayasaing dapat diidentifikasikan dengan produktivitas, yaknitingkat output yang dihasikan untuk setiap inpput yang digunakan. Peningkatan produktivitas ini dapat disebabkan oleh peningkatan jumlah input fisik modal maupun tenaga kerja, peningkatan kualitas input yang digunakan dan peningkatan teknologi. Penelitian Porter ini tentang keunggulan bersaing negara-negara mencakup tersedianya peranan sumberdaya dan melihat lebih jauh kepada negara-negara yang mempengaruhi dayasaing perusahaan internasional pada industri yang berbeda. Dayasaing juga mengacu pada kemampuan suatu negara dalam memasarkan produk yang dihasilkannya dibandingkan dengan negara lain sehingga perbedaan kondisi alam tidak jadi hambatan. Hal ini yang kemudian dikenal dengan keunggulan kompetitif dimana keunggulan tersebut bergantung pada kemampuan produsen suatu negara untuk menghasilkan produk yang dapat bersaing dengan produk lain dipasar.
Teori Aliran Ekspor Penawaran adalah banyaknya komoditi yang ditawarkan oleh penjual pada suatu pasar tertentu dan periode tertentu.Pasar dalam hal ini adalah pasar internasional dan aliran ekspor pada suatu komoditi ke negara tujuan dapat berupa penawaran ekspor dari eksportir maupun permintaan ekspor dari negara importir. Semakin banyak komoditi atau output yang diproduksi oleh negara pengekspor maka akan meningkatkan penawaran ekspor dari negara eksportir (Lipsey, 1995). Jumlah komoditi atau output barang dan jasa total yang diproduksi suatu negara selama periode ekonomi tertentu dinamakan GDP (Gross Domestic Product). GDP juga dapat diartikan sebagai pendapatan total yang diterima suatu negara (Mankiw, 2003). Peningkatan GDP di negara pengekspor berimplikasi bahwa peningkatan GDP akan meningkatkan kapasitas produksi dari suatu komoditi. Peningkatan kapasitas produksi ini dalam kurun waktu tertentu akan
13 menimbulkan kelebihan penawaran sehingga mendorong untuk melakukan ekspor ke luar negeri. Pembayaran yang diterima dari ekspor komoditi ke luar negeri merupakan pembayaran faktor-faktor produksi dari suatu komoditi seperti tenaga kerja dan modal yang akan meningkatkan GDP negara pengekspor. Sedangkan permintaan adalah banyaknya komoditi yang akan dibeli oleh rumah tangga di pasar tertentu pada periodeo tertentu. Peningkatan GDP di negara pengimpor berimplikasi bahwa pendapatan di negara tersebut meningkat sehingga akan meningkatkan pengeluaran suatu negara seperti pengeluaran untuk konsumsi. Oleh karena itu, peningkatan GDP akan meningkatkan permintaan suatu komoditi negara importir.
Penelitian Terdahulu Yuniarti (2007) tentang analisis determinan perdagangan bilateral Indonesia pendekatan gravity model menggunakan panel data dengan sepuluh partner perdagangan Indonesia sebagai data cross section.Periode waktu yang digunakan dari tahun 1970 sampai tahun 2000. Pada penelitian ini, variabel yang digunakan adalah oendapatan domestik, populasi, jarak, faktor endowment, kesamaan ukuran perekonomian, dan dummy rencana perdagangan regional yang akan dianalisis dengan menggunakan gravity model. Hasil dari penelitian ini adalan pendapatan domestik, populasi, kesamaan ukuran ekonomi mendapatkan hasil positif dalam perdagangan bilateral Indonesai. Sedangkan faktor endowment dan dummy rencana perdagangan regional tidak mempunyai pengaruh terhadap perdagangan bilateral Indonesia. Li et al. (2008). Keterlibatan Cina dalam fragmentasi internasional produksi disebut dispersi lintas perbatasan komponen produksi dalam industri manufaktur terintegrasi secara vertikal telah menjadi semakin penting bentuk integrasi ekonomi ke regional serta ekonomi global. Penelitian ini menyajikan tren perdagangan baru dalam bagian dan komponen antara Cina dan mitra dagang utama.Menerapkan metode gravity model, penelitian ini mengekspolorasi bagaimana pola perdagangan Cina dalam bagian dan komponen yang ditentukan. Penelitian menemukan bahwa laju pertumbuhan ekonomi Cina, peningkatan ukuran pasar dan skala ekonomi, foreign direct investment (FDI) dan pembangunan infrastruktur menncakup transportasi dan telekomunikasi merupakan faktor-faktor penting dalam menjelaskan laju peningkatan perdagangan bilateral Cina pada bagian dan komponen dengan mitra dagangnya. Penelitian ini juga menemukan bahwa jarak spasial dan biaya transportasi memiliki dampak negatif yang signifikan dalam perdagangan Cina yang menyarankan bahwa pengurangan biaya transportasi oleh inovasi teknologi dan investasi bisa meningkatkan perdagangan, dengan demikian memperdalam proses spesialisasi internasional yang meilbatkan Cina dan mitra dagang utamanya. Dalam penelitian ini berpendapat bahwa memberikan prospek pertumbuhan yang cepat pada perekonomi Cina, ini merupakan rencana besar di R&D dan infrastruktur, kebijakan yang terus-menerus dalam menarik FDI dan bergerak cepat menuju liberalisasi sektor jasa yang termasuk dalam sektor keuangan,
14 lingkup bagi Cina dan mitra dagangnya untuk mendapat manfaat dari proses fragmentasi internasional dalam produksi adalah sangat hebat. Bhattacharyya (2011) berisi tentang pengukuran keunggulan komparatif yang dimiliki India dalam perdagangan sayuran, buah-buahan, dan bunga pada pasar Asia, Uni Eropa, dan Amerika Utara (USA dan Canada) sebagai perbandingan. Penelitian ini menggunakan dua metode untuk mengukur keunggulan komparatif , yaitu Revealed Comparative Advantage (RCA) dan Comparative Export Performance (CEP). Penelitian ini mengukur sejauh mana India memiliki keunggulan komparatif dalam sayuran, buah-buahan, dan perdagangan bunga di pasar Asia, Uni Eropa, dan Amerika Utara sebagai pembandung untuk memilih Negara Asia Tenggara lainnya. Pembelajaran dayasaing India menggunakan indeks yang dihutung dengan Revealed Comparative Advantage (RCA) dan Comparative Export Performance (CEP).Pada kedua metode tersebut, sayuran, buah-buahan, dan bunga yang digunakan adalah seluruh sayuran, buah-buahan, dan bunga yang ada. Selain itu, permintaan impor Uni Eropa diestimasikan untuk negara pesaing pada komoditas tertentu, seperti bawang merah, mangga, dan bunga segar. Menggunakan analisis rgeresi ini merupakan hipotesis bahwa jika India adalah pesaing bagi negara-negara ini, akan memiliki efek yang signifikan pada harga secara statistik di fungsi permintaan ekspor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa India memiliki keunggulan komparatif yang tinggi pada pasar sayur dan pasar buah di Uni Eropa tetapi tidak terjadi hal yang sama pada pasar bunga. Lagzi (2013) menjelaskan bahwa perdagangan dalam barang-barang pertanian dapat memainkan peranan penting dalam mempromosikan ekonomi permbangunan terutama pada negara yang kurang berkembang. Mengekspor barang-barang pertanian dapat membayar barang-barang modal impor, teknologi, produk manufaktur, dan barang-barang yang d[erlukan untuk menopang pertumbuhan pembangunan negara. Banyak negara sedang berkembang memiliki keunggulan komparatif dalam produksi barang-barang pertanian. India lebih mengekspor hasil panen dari hortikultura dibandingkan dengan produk pertanian yang lain. Hasil panen hortikultura meliputi buah-buahan, sayuran, akar dan umbi, jamur, tanaman bunnga, bunga sedap malam, kacang, dsb. Produk hortikultura berkontribusi untuk kesejahteraan nasional, Hortikultura merupakan barang yang dapat dieskpor dalam pada banyak negara.India mengekspor tanaman bunga ke Amerika, Belanda, Jerman, Australia.Bawang merah India dieskpor ke Malaysia, UAE, Singapura, Srilangka, dan Banglades.Sayuran dieskpor ke Srilangka, Amerika, UAE, Spanyol, Arab Saudi, Banglades, Australia, Kuwait. Anggur segar diekspor ke Australia, Belanda, UAE, Banglades, Jerman. Buah segar dieskpor ke Banglades, UAE, Arab Saudi, Australia, dan Srilangka. Sayuran olahan ke Mesir, Srilangka, UAE, Amerika, dan Turki.Mangga ke Arab Saudi, UAE, Belanda, Kuwait, dan Jerman. India memiliki tiga zonahortikultura berdasarka iklim yaitu zona tropis, sub zona tropis (lengkeng, jeruk, jambu biji, pepaya, mangga, pisang), dan zona sedang. Pada zona tropis dibagi menjadi tiga sub zona, yakni pusat zona tropis (Mangga, jambu monyet, jeruk, anggur, jambu biji, pisang, fig, delima, dan nangka), selatan zona tropis (mangga, kelapa, pisang, jambu monyet, nanas, manggis, sukun, nangka, kacang, karet, lada, kunyit, cengkeh, pala, biji coklat, kopi jeruk), dan zona tropis pesisir pantai (kelapa, pisang, nangka, nanas,
15 mangga). Hortikultura India berkembang sekitar 11% untuk sayuran dan 15% untuk buah-buahan. Persentase sumbangan ekspor buah-buahan dan sayuran dari total ekspor pertanian adalah sekitar tiga sampai enam persen pada periode 2001 hingga 2010. Sedangkan untuk buah-buahan sekitar tiga sampai empat persen. Penelitian Hatab et al. (2010) mengatakan gravity model yang digunakan yaitu untuk menganalisis faktor utama yang mempengaruhi ekspor pertanian Mesir dengan mitra dagang utamanya pada periode 1994 hingga 2008.Hasil dari penemuan ini adalah peningkatan satu persen PDB Mesir mengakibatkan 5.42% peningkatan ekspor pertanian di Mesir yang mengalir.Sebaliknya, peningkatan PDB per kapita Mesir menyebabkan pengurangan ekspor yang ditunjukkan dengan fakta bahwa peningkatan pertumbuhan ekonomi, selain kenaikan populasi, meningkatkan permintaan per kapita untuk semya barang yang normal. Oleh karena itu, pertumbuhan domestik akan mengarahkan kepada pengurangan ekspor. Volatilitas asing memiliki koefisien signifikan positif menunjukkan bahwa depresiasi di Mesir teradap mata uang pound dari mitra dagangnya merangsang ekspor pertanian.Biaya transportasi, jarak, ditemukan memiliki pengaruh negatif terhadap ekspor pertanian. Hasan (2013) mengemukakan bahwa beras memiliki keunggulan komparatif yang kuat sementara kecenderungan peningkatan telah diamati pada sebuah komoditi lainnya yang mencerminkan potensi yang besar untuk pertumbuhan ekspor di pasar global.Penelitian ini menganalisis dayasaing global ekspor pertanian Pakistan pada komoditi beras, ikan, sayuran, buah-buahan, dan daging.Asia menjadi pesaing utama Pakistan dengan menggunakan pendekatan keunggulan komparatif RCA selama periode 2001-2010. Torayeh (2013) tentang dayasaing ekspor pertanian Mesir (EAE) di Uni Eropa antara tahun 1998 dan 2010. Mengungkapkan indeks Revealed Comparative Advantage (RCA)dan indeks Comparative Export Performance (CEP) yang diterapkan. Analisis ini dilakukan untuk sub kelompok utama EAE (buah dan sayuran). Dayasaing EAE di pasar EU dibandingkan dengan pesaing utamanya, negara-negara terutama Mediterania (MEDC) yang cenderung menjadi lebih mudah diakses dan menarik daripada Mesir. Hasil menunjukkan bahwa meskipun ekspor buah dan sayuran Mesir ke Uni Eropa tumbuh, terbatas untuk kompetisi MEDC lainnya yang telah tumbuh secara dramatis dalam tahun terakhir. Salah satu masalah terbesar yang dihadapi eksportir produk pertanian Mesir adalah keamanan pangan dan sanitasi dan ukuran phytosanitary yang diterapkan oleh Uni Eropa yang memberlakukan pembatasan ketat petani Mesir.Mesir kehilangan keunggulan komparatif di pasar Saudi pada buah dan sayuran, hasil yang ditunjukkan berbeda dengan pasar Rusia dan Ukraina. Penelitian Eita (2001) berisi tentang faktor-faktor yang menentukan ekspor Namibia menggunakan pendekatan model gravitasi. Analisis menunjukkan bahwa peningkatan GDP importir dan GDP Namibia menyebabkan ekspor meningkat, sementara jarak dan PDB per kapita importir dikaitkan dengan penurunan ekspor.PDB per kapita Namibia dan nilai tukar tidak memiliki dampak pada ekspor.Namibia lebih ekspor ke negara-negara yang berada diperbatasan dan SADC seperti Uni Eropa.Studi ini menunjukkan bahwa ada ekspor yang berpotensial antara lain Australia, Belgium, Kenya, Mauritius, Belanda, Portugal, Afrika Selatan, Swiss, dan Inggris.
16 Yanti et al. (2012) bertujuan untuk menganalisis dayasaing komoditas susu Indonesia di pasar internasional berdasarkan keunggulan komparatif yang dimiliki, menganalisis dinamika susu Indonesia dan menganalisis posisi dayasaing komoditas tersebut di pasar internasional melalui perfoma produk ekspor dinamisnya, menganalisis faktor dominan dalam mempengaruhi pertumbuhan ekspor susu Indonesia berdasarkan analisis pangsa pasar konstan. Metode analisis yang digunakan untuk mengukur dayasaing Indonesia adalah revealed comparative advantage analysis, Export product dynamic analysis (EPD), dan constant market share analysis. Hasil dari RCA menunjukkan bahwa produk turunan susu Indonesia untuk Milk not concentrated nor sweetened 1–6% fat (HS 040120), Milk and cream, concentrated or sweetened (HS 0402) and Buttermilk, curdled milk, cream, kephir, etc (HS 040390) tidak memiliki keunggulan komparatif tetapi untuk Milk and cream powder unsweetened > 1,5% fat (HS 040221), Milk and cream nes sweetened or concentrated (HS 040299) dan Cereal, flour, starch, milk preparations and products (HS19) memiliki keunggulan komparatif. Analisis EPD menemukan bahwa seluruh produk turunan susu Indonesia masuk dalam posisi rising star. Hasil analisis CMS menyimpulkan bahwa sebagain besar faktor yang signifikan memengaruhi pertumbuhan ekspor HS 040390 dan HS 0402 adalah efek pertumbuhan impor, HS 19 didominasi oleh efek komposisi komoditas dan sisanya disebabkan karena efek dayasaing. Oleh karena itu, perlu dilaksanakan upaya untuk meningkatkan dayasaing produk turunan susu Indonesia. Yasin (2011) tentang potensi perdagangan Pakistan menggunakan gravity model.Panel data yang digunakan yaitu untuk periode 1981-2005 di 42 negara.Koefisien diperoleh dari model yang kemudian digunakan untuk memprediksi potensi perdagangan negara di seluruh dunia serta dalam negeri. Hasil menunjukkan bahwa Pakistan memiliki potensi perdagangan tertinggi dengan negara-negara di wilayah Asia Pasifik, Uni Eropa, Timur Tengah, Amerika Latin, dan Amerika Utara. Secara spesifik, potensi terbesar ada pada Jepang, Sri Langka, Bangladesh, Malaysia, Filipina, Selandia Baru, Norwegia, Swedia, Italia, dan Denmark. Oleh karena itu, Pakistan harus menyelidiki cara dan sarana untuk lebih meningkatkan hubungan perdagangan dengan negara-negara bersangkuan dan juga berkonsentrasi pada ASEAN, Timur Tengah, dan Uni Eropa untuk meningkatkan berbagai pasar sejauh mungkin. Volume perdagangan antara Pakistan dan anggita lain dari South Asian Association for Regional Cooperation (SAARC) dan Economic Cooperation Organization (ECO) sangat rendah, meskipun ada potensi. Kendala utama akhir ini adalah ketegangan politik dan sosial di antara negara-negara tetangga terutama Pakistan dan India. Banne (2013) mendapatkan hasil dalam penelitiannya bahwa GDP per kapita Indonesia terhadap negara tujuan utama mempunyai pengaruh positif dan signifikan pada ekspor.Jarak yang digunakan sebagai variabel pada penelitian ini mendapatkan hasil yang tidak sesuai dengan teori yang ada, yaitu berpengaruh positif dan signifikan dalam ekspor Indonesia.Pengaruh positif pada jarak dikarenakan Indonesia terpacu untuk melakukan ekspor karet ke negara tujuan utamanya namun jarak geografis negara-negara tersebut cukup jauh dengan Indonesia.
17 Apabila Indonesia ingin tetap melakukan ekspor ke negara-negara tersebut maka diperlukan biaya tetap (fixed effect) yang lebih tinggi. Oleh sebab itu, produsen karet Indonesia akan semakin menngkatkan ekspor karet agar dapat menutup biaya tetap. Jadi semakin jauh jarak negara tujuan utama Indonesia maka akan semakin besar ekspor yang dilakukan oleh Indonesia. Hasil estimasi penelitian ini menunjukkan bahwa nilai tukar riil mata uang rupiah terhadap mata uang negara tujuan utama Indonesia memiliki hubungan negatif dan signifikan dengan ekspor Indonesia. Hal tersebut dapat dijelaskan bahwa jika terjadi depresiasi nilai tukar rupiah, dalam jangka pendek depresiasi ini berakibat pada meningkatnya biaya produksi dengan asumsi terdapat mesin-mesin produksi atau bahan campuran yang digunakan untuk produksi karet Indonesia, yan diimpor dari luar negeri.Akibatnya, kondisi tersebut menyebabkan terjadinya penurunan volume ekspor karet Indonesia dalam jangka pendek.Namun, dalam jangka panjang, oleh karena Indonesia menguasai pangsa pasar untuk komoditas karet, makan volume ekspor karet Indonesia berangsur-angsur meningkat. Peningkatan ini juga tentu saja didukung oleh harga komoditas karet Indonesia yang lebih murah di mata uang internasional sebagai akibat depresiasi rupiah.Variabel ACFTA memberikan perbedaan secara positif dan signifikan pada ekspor karet Indonesia.
Kerangka Pemikiran Hortikultura merupakan sektor yang patut dikembangkan karena memiliki karakterstik yang khas dibandingkan dengan negara lainnya maka ekspor hortikultura memiliki tempat tersendiri bagi para konsumennya di berbagai negara. Kubis, kentang, bawang merah, cabai, dan tomat merupakan komoditas sayuran yang menempati posisi kelima teratas atas jumlah produksinya dan memiliki kontribusi yang cukup besar atas PDB negara Indonesia.Indonesia sudah berhasil mengekspor komoditas tersebut ke berbagai negara. Era globalisasi perdagangan yang terjadi saat ini membawa beberapa komoditas sayuran Indonesia bersaing dengan negara lainnya dalam persaingan yang ketat. Masingmasing negara menunjukkan produk terbaiknya agar merebut pasar konsumen internasional. Namun ternyata Indonesia lebih banyak mengimpor sayuran dari pada mengekspornya, hal ini menjadikan neraca perdagangan sayuran bernilai negatif. Munculnya nilai negatif pada neraca perdagangan sayuran Indonesia mengindikasikan ada sesuatu yang salah dalam ekspor sayuran Indonesia, salah satu indikatornya dapat berupa dayasaing yang bisa dianalisis secara kuantitatif menggunakan Releaved Comparative Advantage (RCA), sehingga dapat diketahui apakah sayuran asal Indonesia memiliki dayasaing atau tidak di pasar internasional. Faktor yang memengaruhi aliran ekspor sayuran asal Indonesia di beberapa negara tujuan ekspor dapat dianalisis menggunakan metode Gravity Model dengan menggunakan variabel jarak, GDP perkapita dan populasi negara tujuan, nilai tukar, dan GDP perkapita Indonesia agar dapat diketahui penyebab tinggi atau
18 rendahnya ekspor sayuran asal Indonesia sehingga dapat dianalisis kebijakan dalam bidang apa saja yang perlu diubah atau dirumuskan untuk mendukung peningkatan ekspor sayuran asal Indonesia di masa yang akan dating.
Hortikultura patut dikembangkan karena memiliki peran besar dalam perekonomian Indonesia.
Kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai merupakan komoditas sayuran unggulan dengan nilai & volume ekspor terbesar dan jumlah produksinya.
Ketergantungan terhadap impor sayuran masih besar
Defisit neraca perdagangan Kondisi daya saing sayuran Indonesia di Pasar Internasional.
Faktor yang mempengaruhi aliran ekspor kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai.
RCA dan EPD
Gravity Model
Kebijakan ekspor kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai Gambar 5 Kerangka Pemikiran Operasional
Hipotesis Penelitian Berdasarkan rumusan masalah, tujuan penelitian dan kerangka pemikiran maka hipotesis penelitian ini adalah: a. GDP Riil (GDP Riil) dapat mengukur kemampuan suatu negara untuk melakukan pembelian barang dan jasa. Jika memiliki pengaruh positif terhadap volume ekspor untuk masing-masing komoditi yang digunakan karena semakin tinggi GDP Riil yang dimiliki suatu negara maka negara tersebut akan menambahkan permintaan akan komoditi. b. Exchange Rate Riil (Nilai Tukar Riil) dapat memiliki pengaruh positif terhadap volume ekspor komoditi sayuran yang digunakan. Jika nilai tukar riil tinggi, maka harga barang-barang luar negeri relatif murah, dan barang-barang domestik relatif mahal. Jika nilai tukar riil rendah, maka
19
c.
d.
e.
f.
sebaliknya harga barang-barang domestik relatif murah, sedangkan harga barang-barang luar negeri mahal (Mankiw, 2003). Hal tersebut berarti pada saat nilai tukar riil (direct term) menurun maka akan terjadi kenaikan pada nilai tukar (apresiasi) yang menyebabkan harga domestik menjadi mahal. Harga yang mahal membuat dayasaing rendah, kemudian permintaan akan ekspor menurun. Begitu pula sebaliknya apabila nilai tukar riil mengalami peningkatan (Ginting, 2013) Population (Populasi) berpengaruh positif karena pada saat populasi suatu negara mengalami kenaikan maka permintaan akan suatu komoditi akan bertambah sehingga negara tersebut menaikkan permintaan volume komoditi tersebut. Menurut Salvatore (1997), populasi dapat memengaruhi ekspor melalui dua sisi yakni sisi penawaran dan permintaan. Pada sisi penawaran, pertambahan populasi dapat diartikan sebagai penambahan tenaga kerja untuk memproduksi komoditi ekspor, sedangkan penambahan populasi pada sisi permintaan akan meningkatkan konsumsi domestik yang berarti meningkatkan jumlah permintaan domestik akan suatu komoditi. Namun disisi lainmenurut Yuniarti (2007), besarnya populasi diperkirakan mempunyai hubungan yang negatif karena suatu negara yang memiliki ukuran besar menunjukkan bahwa negara tersebut mempunyai produksi yang lebih beragam dan cenderung untuk memenuhi kebutuhan sendiri. GDP per Capita (GDP per Kapita) seperti juga pada populasi bahwa GDP per kapita memiliki hubungan positif dan negatif. Pada saat pendapatan per kapita suatu negara mengalami peningkatan maka daya beli seseorang akan meningkat sehingga akan terjadi peningkatan pula pada konsumsi. Kebutuhan konsumen dapat terpenuhi apabila jumlah barang-barang produksi mencukupi maka dari itu suatu negara dapat melakukan impor barang atau dapat memproduksi barang sendiri. Ketika suatu negara memilih untuk melakukan impor maka negara yang lain harus menaikkan volume ekspornya karena permintaan yang semakin meningkat. Economic Distance (Jarak Ekonomi) adalah indikasi dari biaya transportasi yang dihadapi oleh suatu negara dalam melakukan ekspor. Jarak meningkatkan biaya transaksi pertukaran barang dan jasainternasional. Semakin jauh terpisah suatu negara dengan yang lain maka semakin besar pula biaya transportasi pada perdagangan antara keduanya atau dengan kata lain jarak ekonomi memiliki pengaruh negatif terhadap volume ekspor. The Price of The Export (Harga Ekspor) berpengaruh negatif terhadap volume ekspor karena pada saat suatu komoditi mengalami kenaikan harga maka negara tersebut akan mengurangi volume ekspor. Hal ini berdasarkan pada hukum permintaan bahwa pada saat harga meningkat maka jumlah barang akan menurun.
20
METODE Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data cross sectionlima negara tujuan ekspor dan data time series selama 5 tahun yaitu 2008 sampai tahun 2012. Sayuran yang menjadi objek penelitian adalah cabai, kubis, kentang, bawang merah, dan tomat. Data yang diperoleh dari Departemen Pertanian, Badan Pusat Statistik (BPS), United Commodity and Trade Database (UN Comtrade), World Integrated Trade Solutions (WITS), International Trade Center (Trade Map), Food Agricultural Organization (FAO), World Bank serta studi pustaka yaitu pengeumpulan data yang bersumber dari buku-buku dan literatur di perpustakaan IPB, penelitian terdahulu, dan internet. Data Ekspor dan Impor yang digunakan penelitian ini diperoleh dari United Commodity and Trade Database (UN Comtrade). Setiap komoditi memiliki kode Harmonized System (HS) yang akan ditampilkan pada Tabel 2 dibawah ini. Tabel 2 Kode komoditi hortikultura dalam Harmonized System (HS) No Kode HS Komoditi 1 0701 Kentang, segar atau dingin 2 0702 Tomat, segar atau dingin 3 070310 Bawang merah 4 Kubis, bunga kol, kohlrabi, kale dan brassica sejenis yang 0704 dapat dimakan, segar atau dingin 5 070960 Buah dari genus Capsicum atau genus Pimenta (Cabai) Sumber: UN Comtrade 2013
Metode Analisis dan Pengolahan Data Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan secara kuantitatif, yaitu estimasi dayasaing dan keunggulan komparatif sayuran Indonesia menggunakan Revealed Comparative Advantage (RCA) dan Product Dynamics (EPD) serta estimasi faktor-faktor yang memengaruhi aliran ekspor sayuran Indonesia di beberapa negara tujuan ekspor menggunakan metode Gravity Model dengan pendekatan Panel data. Pengolahan data kuantitatif dilakukan dengan menggunakan software E-views 6.1 dan Microsoft Excel.
Revealed Compaative Advantage (RCA) Metode RCA (Revealed Comparative Advantage) digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis dayasaing dan keunggulan komparatif sayuran asal Indonesia.Metode ini diperkenalkan pertama kali oleh Ballasa pada tahun
21 1995.Metode ini didasarkan pada suatu konsep bahwa perdagangan antarwilayah sebenarnya menunjukkan keunggulan komparatif yang dimiliki suatu wilayah sehingga dapat dikatakan bahwa keunggulan komparatif suatu negara direfleksikan dalam ekspornya. Variabel yang diukur dalam RCA adalah kinerja ekspor suatu komoditi terhadap total ekspor suatu wilayah yang kemudian dibandingkan dengan pangsa pasar nilai produk dalam perdagangan dunia. RCA mendefinisikan apabila pangsa ekspor suatu komoditi di dalam total ekspor komoditi dari suatu negara lebih besar dibandingkan pangsa pasar ekspor komoditi di dalam total ekspor komoditi dunia, maka negara tersebut dikatakan memiliki keunggulan komparatif dalam produksi dan ekspor komoditi itu. Apabila nilai RCA lebih besar dari satu berarti negara tersebut memiliki keunggulan komparatif (di atas rata-rata dunia) atau berarti komoditi tersebut berdayasaing kuat.Sedangkan apabila nilai RCA lebih kecil dari satu berarti keunggulan komparatif untuk komoditi tersebut rendah (di bawah ratarata dunia) atau berdayasaing lemah. Formula RCA dirumuskan sebagai berikut:
Dimana: Xij = Nilai ekspor komoditi i dari negara j tahun ke t Xit = nilai ekspor total negara j Wj = nilai ekspor dunia komoditi i Wt = nilai total ekspor dunia Nilai dayasaing suatu komoditi dalam RCA memiliki dua kemungkinan, yaitu: 1. Nilai RCA > 1, berarti suatu negara memiliki keunggulan komparatif di atas rata-rata dunia sehingga komoditi tersebut memiliki dayasaing kuat. 2. Nilai RCA < 1, berarti suatu negara tidak memiliki keunggulan komparatif di atas rata-rata dunia sehingga komoditi tersebut memiliki dayasaing lemah. Kelebihan dari metode RCA antara lain metode ini mengurangi dampak pengaruh campur tangan pemerintah sehingga keunggulan komparatif suatu komoditi dari waktu ke waktu dapat terlihat dengan jelas. Sedangkan kelemahan dari metode ini antara lain: 1. Asumsi persaingan bebas dan suatu negara dianggaap mengekspor semua komoditi (produk dianggap homogen). 2. Pengukuran berdasarkan nilai RCA ini mengesampingkan pentingnya permintaan domestik, ukuran pasar domestik dan perkembangannya. 3. Indeks RCA tidak dapat menjelaskan apakah pola perdagangan yang sedang berlangsung tersebut sudah optimal. 4.RCA tidak dapat mendeteksi dan memprediksi produk-produk yang berpotensi di masa yang akan datang.
Export Product Dynamic (EPD) Export product Dynamic (EPD) adalah suatu alat analisis untuk mengukur dayasaing apakah suatu produk tersebut mempunyai performa yang dinamis (pertumbuhannya cepat) atau tidak. Matriks EPD terdiri dari daya tarik pasar dan
22 informasi kekuatan bisnis.Daya tarik pasar dihitung berdasarkan pertumbuhan dari permintaan sebuah produk untuk tujuan pasar tertentu, dimana informasi diukur berdasarkan pertumbuhan dari perolehan pasar (market share) sebuah negara pada tujuan pasar tertentu.Kombinasi daya tarik pasar dan kekuatan bisnis ini menghasilkan karakter posisi dari produk yang ingin dianalisis ke dalam empat kategori. Keempat kategori itu ialah “Rising Star”, “Lost Opportunity”, “Falling Star”, dan “Retreat” (Siregar, 2010). Posisi pasar ideal bertujuan untuk memperoleh pangsa ekspor tertinggi sebagaiRising Star, ditandai dengan negara tersebut memperoleh pangsa pasar untuk produk-produk yang berkembang cepat.Lost Opportunity dihubungkan dengan penurunan pangsa pasar pada produk yang dinamis.Kondisi ini paling tidak diinginkan karena hal ini berarti kita kehilangan kesempatan pangsa ekspor untuk komoditi yang dinamis di pasar dunia. Kondisi Falling Star juga tidak diinginkan walaupun tidak seperti kondisi Lost Opportunity, karena pangsa pasarnya meningkat meskipun bukan pada produk yang dinamis di pasar dunia. Tabel 3 Matriks posisi dayasaing Share of Country’s Export in World Trade Rising (Competitiveness) Falling (non-competitiveness)
Share of Trade Product in World Rising Falling (Dynamic) (Stagnan) Rising Star Falling Star Lost Retreat Opportunity
Sumber: Esterhuizen 2006 menurut Widya 2011
Sementara itu, Retreat berarti produk tersebut tidak diinginkan lagi di pasar.Namun bisa diinginkan kembali jika pergerakannya jauh dari produk stagnan dan bergerak mendekati peningkatan pada produk dinamis (Gumilar, 2010).
Gambar 6 Daya tarik pasar dan kekuatan bisnis pada EPD Selain melalui Tabel 3, untuk melihat posisi dayasaing masing-masing komoditi dapat pula dilihat seperti pada Gambar 6. Komoditi yang diestimasi posisi dayasaingnya akan menempati salah satu dari empat kuadran seperti yang ditunjukan pada Gambar 6. Dimana: Sumbu x = tingkat pertumbuhan pangsa pasar ekspor (%) Sumbu y = tingkat pertumbuhan pangsa pasar produk (%)
23 Adapun yang dimaksud dengan pangsa pasar ekspor suatu negara dan pangsa pasar produk dalam perdagangan dunia adalah sebagai berikut: Sumbu x: Pertumbuhan pangsa pasar ekspor i =
Sumbu y:
Pertumbuhan pangsa pasar produk n =
Dengan:
X = Volume Ekspor T = Jumlah Tahun T = tahun ke-t
Gravity Model Gravity Model pertama kali digunakan untuk aliran perdaganganinternasional oleh Tinbergen (1962) yang selanjutnya diikuti oleh banyak peneliti.Model ini kemudian diestimasi untuk banyak negara, periode waktu dan tingkatdisagregasi.Leamer dan levinson menemukanbeberapa penemuan empiris yang jelas dan kuat dalam ilmu ekonomi. Sebaliknyaada pula yang menyatakan bahwa kesuksesan secara empiris pada Gravity Modeltidak membuatnya populer dan diterima secara umum karena model tersebutdinyatakan sama sekali ad hoc atau tidak ada teori yang melandasinya. Namunbeberapa tahun terakhir telah dilakukan pembaharuan yang menarik kedalam teoridari Gravity Model. Pada Gravity Model, aliran perdagangan bilateral ditentukan oleh tigakelompok variabel yaitu (Tarigan, 2005): 1. Variabel-variabel yang mewakili total permintaan potensial negara pengimpor. 2. Variebel-variabel indikator total penawaran potensial negara pengekspor. 3. Variabel-variabel pendukung atau penghambat aliran perdagangan antar negara pengekspor dan negara pengimpor. Konsep gravitasi dalam bentuk persamaan yang paling umum dapat dirumuskan sebagai berikut:
Dimana: Iij = taksiran tingkat interaksi antara wilayah I dengan j Ai, Aj = besarnya daya tarik wilayah i dan j dij = ukuran jarak antar wilayah i dan j k = konstanta a, b, c = parameter dugaan Interaksi antara i dan j (Iij) menginterpretasikan nilai dari aliranperdagangan suatu komoditas dari wilayah i ke wilayah j yang meliputi arusperdagangan keseluruhan wilayah dalam satu negara tersebut juga penerapannyapada
24 perdagangan antar negara seperti dalam WTO, ASEAN, APEC, EU. Padaumumnya variabel-variabel yang digunakan untuk mengukur daya tarik wilayah(A) meliputi, jumlah penduduk, Produk Domestik Bruto, nilai tukar, hargakomoditas yang diperdagangkan dan variabel jarak (d ij) yang diukur melaluipendekatan biaya transportasi.
Analisis Panel Data Data panel merupakan gabungan antara data cross section dan data time series. Data cross section adalah data yang dikumpulkan pada suatu waktu tertentu yang menggambarkan keadaan pada waktu tersebut. Data time series adalah data yang dikumpulkan secara berkala untuk melihat perkembangannya dari waktu ke waktu. Metode data panel dapat memberikan keuntungan dibandingkan hanya dengan menggunakan data time series atau cross section saja (Baltagi 2005), yaitu: 1. Data panel dapat mengendalikan heterogenitas individu. 2. Dapat memberikan informasi yang lebih banyak, mengurangi kolinearitas diantara variabel, memperbesar derajat kebebasan(degree of freedom)dan lebih efisien. 3. Dapat lebih baik untuk studi dynamic of adjustment. 4. Dapat diandalkan untuk mengidentifikasi dan mengukur efek yang tidak dapat dideteksi dalam model time series atau cross section saja. Estimasi model menggunakan data panel dapat dilakukan dengan tiga metode, yaitu pooled least square, fixed effect, dan random effect. Tetapi menurut Firdaus (2011) mengatakan bahwa penggunaan pendekatan pooled least square dirasakan kurang sesuai dengan tujuan digunakannya data panel. Karena itu hanya mempertimbangkan pendekatan fixed effect dan random effect.
Metode Fixed Effect Adanya asumsi intersep dan slope dari persamaan regresi yang dianggap konstan dapat diatasi dengan memasukkan peubah dummy untuk memungkinkan perbedaan intersep . Model dengan memasukkan variabel dummy ini dikenal dengan model efek tetap yang dapat dituliskan dalam persamaan berikut: Dimana: = variabel endogen = variabel eksogen α = intersep β = slope i = individu ke-i, t = periode waktu ke-t ε = error D = variabel dummy Penambahan variabel dummy dapat mengurangi jumlah degree of freedom yang pada akhirnya akan memengaruhi keefisienan parameter yang diestimasi.
25 Pemilihan pendekatan ini dapat dipertimbangkan dengan menggunakan statistik F yang membandingkan nilai jumlah kuadrat error dari proses pendugaan dengan metode kuadrat terkecil dan efek tetap yang telah dimasukkan variabel dummy ke dalamnya.
Metode Random Effect Penambahan variabel dummy pada model akan mengurangi degree of freedom dan efisiensi dari parameter yang diestimasi. Hal tersebut dapat diatasi dengan metode random effect. Parameter yang berbeda antarindividu maupun antarwaktu dimasukkan ke dalam error seperti pada persamaan berikut: = α0 + β + εit εit= + + Dimana : ) = komponen error data cross section ) = komponen error data time series ) = komponen error gabungan i = individu ke-i t = periode waktu ke-t Hubungan antara model random effect dan model fixed effect dapat dilihat dengan memperlakukan komponen-komponen intersep dalam model fixed effect sebagai dua peubah acak, satu peubah time series dan satu peubah cross section. Penggunaan model random effect dapat menghemat degree of freedom sehingga parameter hasil estimasi akan menjadi efisien.
Uji Kesesuaian Model Hausman Test Hausman Test dilakukan untuk memilih model yang akan digunakan di antara model fixed effect dan model random effect. Hipotesis dari pengujian ini adalah sebagai berikut: H0 : model random effect H1 : model fixed effect Dasar penolakan terhadap H0 adalah perbandingan antara Hausman statistic dan Chi-Square. Statistik Hausman dirumuskan sebagai berikut:
Dimana: β = vektor statistik variabel fixed effect b = vektor statistik variabel random effect (M0) = matriks kovarian untuk dugaan model fixed effect (M1) = matriks kovarian untuk dugaan model random effect Nilai m dibandingkan dengan λ2–tabel. Jika m lebih besar dari λ2–tabel, maka cukup bukti untuk melakukan penolakan terhadap H0, sehingga pendekatan yang digunakan adalah pendekatan fixed effect.
26 Uji Asumsi Model Autokorelasi Uji autokorelasi dilakukan untuk melihat apakah terdapat hubungan antara galat dalam persamaan regresi yang diperoleh. Apabila autokorelasi diabaikan maka akan berdampak terhadap pengujian hipotesis dan proses peramalan. Autokorelasi terjadi pada serangkaian data time series, dimana error term pada satu periode waktu akan tergantung pada error term periode lainnya secara sistematik. Konsekuensi adanya autokorelasi yaitu pada uji F dan uji t menjadi tidak valid dan peramalan juga menjadi tidak efisien.Uji autokorelasi yangdigunakan adalah uji Durbin-Watson Statistik. Sebelum dilakukan pengujian dibuat hipotesis sebagai berikut: H0 : ada autokorelasi H1 : tidak ada autokorelasi Pengambilan kesimpulan bisa dilakukan dengan melihat apakah nilai dari Durbin- Watson statistik mendekati nilai dua atau empat.Jika nilai dari DurbinWatson statistik mendekati nilai dua, maka tolak H0 yang berarti tidak terdapat autokorelasi dalam model regresi yang diperoleh (menerima hipotesis H1).Sebaliknya jika nilai Durbin-Watson statistik mendekati nilai empat, maka terima H0 yang berarti terdapat autokorelasi dalam model regresi yang diperoleh (menolak hipotesis H1). Heteroskedastisitas Salah satu asumsi penting dalam model ekonomi klasik adalah nilai varian dari variabel bebas yang konstan yang disebut dengan homoskedastisitas.Apabila asumsi ini tidak terpenuhi, maka nilai varian dari variabel bebas tidak lagi bersifat konstan yang disebut heteroskedastisitas. Pengujian masalah heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji White Heteroskedasticity Test. Sebelum dilakukan pengujian dibuat hipotesis sebagai berikut: H0 : Homoskedastisitas H1 : Heteroskedastisitas Pengujian dilakukan dengan melihat Probability Obs* R-squared.Apabila nilai Probability Obs* R-squared lebih kecil dari taraf nyata berarti terdapat hete roskedastisitas pada model atau menolak hipotesis H0.Bila nilai Probability Obs* R-squared lebih besar dari taraf nyata berarti tidak ada gejala heteroskedastisitas pada model atau menerima hipotesis H0. Diketahui taraf nyata ( ) = 5%. Multikolinearitas Ada atau tidaknya multikolinearitas dapat dilihat dari correlation matrix.Multikolinearitas dideteksi dengan melihat koefisien korelasi antarvariabel bebas. Jika korelasinya kurang dari 0,8 (rule of thumbs 0,8) maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas. Tetapi jika nilai koefisien korelasinya lebih besar dari 0,8 maka dapat disimpulkan terdapat mutikolinearitas dalam model. Multikolinearitas yang dapat menyebabkan adanya pelanggaran adalah multikolinearitas sempurna. Jika dalam suatu model terdapat multikolinearitas sempurna maka akan diperoleh nilai R² yang tinggi tetapi tidak ada koefisien variabel dugaan yang signifikan.
27 Model Operasional Penelitian Penelitian untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi aliran perdagangan sayuran asal Indonesia ini menggunakan satu persamaan umum.Model ini dilandasi oleh teori perdagangan internasional mengenai mekanisme keseimbangan permintaan dan penawaran di pasar internasional.Variabel volume ekspor sayuran Indonesia di negara tujuan merupakan variabel terikat. Variabel GDP riil negara tujuan merupakan variabel bebas yang mewakili sisi permintaan, jumlah penduduk negara tujuan, jarak antara Indonesia dengan negara tujuan dan nilai tukar mata uang Indonesia terhadap negara tujuan merupakan variabel bebas, dan harga ekspor masingmasing komoditi. Model ini digunakan untuk melihat hubungan volume permintaan ekspor dengan variabel-variabel penyusunnya yang dituliskan dalam bentuk persamaan logaritma natural dengan model dugaan awal sebagai berikut: LnEQit =
0
+
1lnGDPit
+ 2lnERit + 3lnPOPit + + 6lnLAGEQit + µt
4lnEDit
+
5lnPEit
Dimana: LnEQ =Export Quantitylima komoditi sayuran di Indonesia LnGDP =Gross Domestic Product Riil (produk domestik bruto riil) negara tujuan (%) LnER =Exchange Rate Riil (nilai tukar riil) terhadap negara tujuan (%) LnPOP = Population (populasi) negara tujuan (%) LnED =Economic Distance (jarak ekonomi) terhadap negara tujuan (%) LnPE =The Price of The Export(harga ekspor) tiap komoditi (%) LnLAGEQ = Lag Export Quantity (%) =Intercept(konstanta) (%) 0 1,2,3,4,5,6 = Parameter yang diduga (GDPriil, Exchange Rate riil, Population, Economic Distance, Price of Product, dan Lag Export Quantity) t = Indeks waktu (2008-2012) µ =error
28 HASIL DAN PEMBAHASAN
Perkembangan Sayuran Dunia Sayuran memiliki tingkat konsumsi yang tinggi sehingga banyak negara yang berlomba-lomba untuk memproduksi sayuran agar terpenuhi kebutuhan domestik serta mendatangkan devisa dari kegiatan ekspor yang dilakukan. Tabel 4 memperlihatkan sepuluh negara produsen sayuran terbesar di dunia. Pada tabel tersebut, terlihat bahwa Indonesia berhasil menduduki sepuluh besar negara penghasil sayuran terbesar di dunia pada komoditi kubis. Sedangkan untuk komoditi lain, Indonesia mendapatkan peringkat 20 pada tomat. Sumber data hanya menyediakan 20 peringkat teratas saja sehingga pada komoditi kentang, bawang merah, dan cabai Indonesia tidak ditemukan kedudukan pada ketiga komoditi tersebut. Tabel 4 Negara produsen komoditi sayuran terberbesar di Dunia tahun 2012 Rank Kentang Tomat Bawang Merah Kubis Cabai 1 Cina Cina Cina Cina India 2 India India India India Cina 3 Rusia Amerika Amerika Rusia Peru 4 Ukraine Turki Iran Jepang Banglades 5 Amerika Mesir Rusia Korea Pakistan 6 Jerman Iran Mesir Ukraine Thailand 7 Polandia Italia Turki Indonesia Myanmar 8 Banglades Spanyol Pakistan Polandia Ghana 9 Belarus Brazil Brazil Romania Ethopia 10 Belanda Meksiko Belanda Amerika Vietnam Sumber: FAO 2014
Perkembangan Sayuran Indonesia Sayuran merupakan salah satu bagian dari hortikultura yang mempunyai potensi yang sangat besar untuk dikembangkan di Indonesia, karena Indonesia merupakan negara agraris yang kaya akan keanekaragaman komoditas pertanian dengan keadaan cuaca yang mendukung. Perkembangan produksi sayuran sepanjang periode 2008-2012 terus mengalami peningkatan.Hal tersebut terjadi karena pertambahan luas areal panen, teknologi produksi yang terus berkembang.Delapan puluh persen peningkatan pasokan sayuran akibat kemajuan teknologi. Penggunaan kultivar unggul, pemupukan, pengelolaan tanah, air, gilma, hama dan penyakit, serta kebiasaan bercocok tanam yang lebih baik berhasil meningkatkan efisiensi produksi dan hasil.
29 9000000 2008
8500000
2009 8000000
2010 2011
7500000
2012 7000000 Sayuran Sumber: Badan Pusat Statistik 2014
Gambar 7 Perkembangan Produksi Sayuran Indonesia (Ton) Periode 2008-2012
Perkembangan Sayuran Indonesia di Dunia Sayuran Indonesia memiliki potensi dalam perdagangan internasional dan menjadi peluang ekspor.Dalam perdagangan internasional produk tersebut, Indonesia mendapatkan banyak kendala seperti penanganan produk pasca panen yang kurang baik, standarisasi mutu yang ketat, masalah transportasi, dan pengawetan. Tabel 5 memperlihatkan lima negara pesaing kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai terbesar di dunia. Pada tabel tersebut, tidak terlihat Indonesia menduduki peringkat lima terbesar pada lima komoditi sayuran yang digunakan tetapi Indonesia menduduki peringkat ke-47 pada kentang, peringkat ke-68 pada tomat, pada bawang merah menduduki peringkat 28, kubis Indonesia pada peringkat 19, dan peringkat 56 pada cabai. Tabel 5 Negara pesaing komoditi sayuran terberbesar di Dunia tahun 2012 Rank Kentang Tomat Bawang Merah Kubis Cabai 1 Belanda Belanda Belanda Spanyol Belanda 2 Perancis Meksiko Meksiko Amerika Spanyol 3 Jerman Spanyol India Cina Meksiko 4 Amerika Maroko Cina Belanda Kanada 5 Inggris Turki Amerika Meksiko Amerika Sumber: UN Comtrade 2014
Belanda adalah contoh negara yang memiliki produksi pertanian intensif dan bernilai tinggi, yang dapat mendukung penduduk yang jumlahnya cukup besar dibandingkan dengan luas lahan pertaniannya, dan bahkan merupakan pengekspor pangan yang penting (Rubatzky 1998). Meskipun Belanda merupakan salah satu negara terkecil Uni Eropa tetapi setangah bagian dari wilayahnya merupakan lahan pertanian.Belanda mampu mengembangkan sektor pertaniannya dengan baik walaupun terletak di bawah permukaan laut.Hortikultura menjadi sangat
30 penting bagi perekonomian Belanda.Hal tersebut membuat Belanda sebagai negara eksportir sayuran pertama terbesar. Cina merupakan negara dengan jumlah penduduk terbanyak di dunia dan merupakan negara terbesar di Asia Timur dan ketiga terluas di dunia setelah Rusia dan Kanada.Sedangkan ekonomi Cina yang sudah lebih fleksibel dibandingkan dengan ekonominya terdahulu membuat perekonomian Cina saat ini jauh lebih terbuka. Terbukanya perekonomian Cina merupakan salah satu cara bagi Cina untuk semakin mengembangkan ekonominya. Salah satunya dengan lebih mengutamakan kepentingan asing terutama dalam hal perdagangan dengan negara lain. Ini merupakan salah satu cara untuk semakin meningkatkan pertumbuhan perekonomian Cina. Cina memberikan kontribusi terbesar kedua atas ekspor total sayuran di dunia. Terlihat pada Gambar 8 bahwa perkembangan ekspor total sayuran Indonesia dan negara pesaingnya yaitu Belanda dan Cina berada jauh di atas Indonesia. Belanda dan Cina mengalami peningkatan dari tahun 2008 hingga 2011, begitu pula dengan Indonesia yang terus mengalami peningkatan dengan pertumbuhan sebesar 62% dari tahun 2010 hingga 2012. Ekspor sayuran ini dapat 10000000
8000000 6000000
Indonesia
4000000
Cina Belanda
2000000 0 2008 2009 2010 2011 2012 Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar 8 Perkembangan Total Sayuran Indonesia dan Negara Pesaing di Pasar Dunia (1000 USD) Periode 2008-2012 terus dikembangkan. Menurut Dumairy (1996), masalah lain dalam ekspor Indonesia ialah komposisi negara tujuan ekspor. Pasar yang menjadi tujuan ekspor kita terkonsentrasi di beberapa negara tertentu.Akibatnya ketergantungan pada negaranegara dimaksud sangat besar. Setiap gejolak atau perkembangan yang terjadi di segelintir negara itu dengan sendirinya akan sangat berpengaruh terhadap kinerja ekspor. Mengingat ekspor merupakan transaksi antarnegara, maka gangguan terhadap ekspor tidak terbatas karena gejolak-gejolak ekonomi yang berlangsung di negara tujuan ekspor.Akan tetapi juga akibat gejolak-gejolak non-ekonomi yang terjadi di negara tersebut. Berikut akan ditunjukkan volume ekspor kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai Indonesia di negara tujuan.
31 6000000 5000000
Singapura
4000000
Malaysia
3000000
Timor Leste
2000000
Jepang
1000000
Hongkong
0 2008 2009 2010 2011 2012 Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar 9 Perkembangan Volume Ekspor Kentang Indonesia terhadap Lima Negara Tujuan Ekspor (Ton) Periode 2008-2012 Perkembangan volume ekspor kentang Indonesia seperti yang tertera pada Gambar 9 mengalami penurunan sepanjang periode 2008-2012 pada lima negara tujuan ekspornya. Perkembangan volume ekspor tertinggi dimiliki oleh Singapura dengan total volume ekspor sebesar 20 juta ton selama periode 2008 hingga 2012, dan terendah oleh Hongkong sebesar tiga ribu ton karena pada tahun 2008 dan 2012 Indonesia tidak melakukan ekspor kentang ke negara tersebut. 2500
2000
Singapura
1500
Malaysia Timor Leste
1000
Jepang 500
Hongkong
0 2008
2009
2010
2011
2012
Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar 10 Perkembangan Nilai Ekspor Kentang Indonesia terhadap Lima Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012
Gambar 10 yang menampilkan perkembangan nilai ekspor kentang Indonesia di negara tujuan ekspor menunjukkan perkembangan yang berbeda dengan volume ekspornya.Pada volume ekspor Singapura yang menempati kedudukan tertinggi atas kontribusinya, sedangkan pada nilai ekspor terlihat bahwa Malaysia yang mempunyai nilai ekspor terbesar dibandingkan dengan negara lainnya dengan perolehan rata-rata sebesar 38.29 ribu USD.Singapura berada pada urutan keempat setelah Jepang, urutan kedua oleh Timor Leste, dan posisi terbawah adalah Hongkong dengan nilai rata-rata sebesar 1.59 ribu USD.Hongkong mendapatkan nilai terendah karena pada tahun 2008 dan 2012, negara tersebut tidak melakukan perdagangan dengan Indonesia sehingga data yang didapatkan adalah nol.
32 800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0
Singapura Malaysia
Brunei Kuwait Timor Leste 2008
2009
2010
2011
2012
Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar 11 Perkembangan Volume Ekspor Tomat Indonesia terhadap Lima Negara Tujuan Ekspor (Ton) Periode 2008-2012
Gambar 11menunjukkan negara tujuan ekspor tomat Indonesia berbeda dengan kentang, yaitu Singapura, Malaysia, Brunei, Kuwait, dan Timor Leste dengan posisi tertinggi oleh negara Singapura dengan rata-rata volume ekspor sebesar 520797 ton, disusul Malaysia 100049.6 ton, Brunei sebanyak 11571.8 ton, sebesar1496 ton di Negara Timor Leste, dan yang terendah adalah Kuwait dengan rata-rata volume ekspor sebanyak 28.4 ton. 600 500 Singapura
400
Malaysia 300
Brunei
200
Kuwait
100
Timor Leste
0 2008 2009 2010 2011 2012 Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar 12
Perkembangan Nilai Ekspor Tomat Indonesia terhadap Lima Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012
Nilai ekspor tomat Indonesia tertinggi pada Gambar 12 ditempati oleh Singapura, kemudian diikuti oleh Malaysia, Brunei, Timor Leste, dan Kuwait. Tomat Indonesia di Kuwait tidak memberikan kontribusinya pada tahun 2008 dan 2009 sehingga didapatkan nilai ekspor terendah pada negara tersebut. Selain itu, volume serta nilai ekspor yang dihasilkan tidak sebanyak dengan keempat negara tujuan lainnya. Selama lima periode waktu yang digunakan, total nilai ekspor pada Singapura yaitu sebesar 2188.26 ribu USD sedangkan Kuwait hanya sebesar 0.75 ribu USD.
33 14000000 12000000 10000000
Thailand
8000000
Vietnam
6000000
Singapura
4000000
Malaysia
2000000
Filipina
0 2008 2009 2010 2011 2012 Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar 13 Perkembangan Volume Ekspor Bawang Merah Indonesia terhadap Lima Negara Tujuan Ekspor (Ton) Periode 2008-2012
Perkembanganvolume ekspor bawang merah Indonesia di negara tujuan ekspornya seperti tertera pada Gambar 13 bahwa Thailand merupakan negara tujuan utama Indonesia dengan total volume ekspor sebesar 39202742 ton dengan perkembangan yang berfluktuasi setiap tahunnya baik di Negara Thailand maupun empat negara lainnya. Malaysia menempati posisi kedua dengan rata-rata sebanyak 7342655 ton, diikuti Vietnam, Singapura, dan Filipina. 6000 5000 Thailand
4000
Vietnam 3000
Singapura
2000
Malaysia
1000
Filipina
0 2008
2009
2010
2011
2012
Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar 14
Perkembangan Nilai Ekspor Bawang Merah Indonesia terhadap Lima Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012
Thailand sebagai negara tujuan ekspor utama bawang merah Indonesia memberikan rata-rata nilai sebesar 3156.29 ribu USD selama periode 2008 sampai 2012. Perkembangan nilai ekspor bawang merah pada negara Thailand sama seperti perkembangan volume ekspornya yaitu berfluktuasi setiap tahun. Malaysia yang semula yaitu tahun 2008 menempati urutan kedua tertinggi, namun pada tahun 2012 posisi tersebut digantikan oleh Vietnam. Sejak tahun 2008 terjadi penurunan yang cukup signifikan pada ekspor bawang merah Indonesia di Malaysia yakni sebesar 1697.08 ribu USD dan terjadi peningkatan yang signifikan pula pada Vietnam sebanyak 1901.93 ribu ton dari tahun 2010 sampai 2012. Sedangkan dua negara lain tiddak terlihat perkembangan yang cukup signifikan.
34
25000000
20000000
Singapura
15000000
Malaysia
10000000
Korea Brunei
5000000
Jepang
0
2008 2009 2010 2011 2012 Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar
15
Perkembangan Volume Ekspor Kubis Indonesia terhadap Lima Negara Tujuan Ekspor (Ton) Periode 2008-2012 Singapura, Malaysia, Korea, Brunei, dan Jepang adalah negara tujuan ekspor dari komditas sayuran yang bernama kubis pada Gambar 15.Volume ekspor pada negara Singapura mengalami peningkatan sebesar 3346685 ton dari tahun 2011 ke 2012.Malaysia mengalami perkembangan yang cukup bagus pada dua tahun terakhir yaitu dengan peningkatan sebanyak 8645818 ton.Tetapi di Korea justru mengalami penurunan pada dua tahun terakhir dengan selisih sebanyak 92951 ton.Brunei dan Jepang tidak mengalami penurunan seperti yang terjadi di Negara Korea. 7000
6000 5000
Singapura
4000
Malaysia
3000
Korea
2000
Brunei
1000
Jepang
0 2008
2009
2010
2011
2012
Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar 16
Perkembangan Nilai Ekspor Kubis Indonesia terhadap Lima Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012
Berdasarkan Gambar 16 diatas, tampak jelas bahwaterjadi penurunan dari tahun 2008 sampai 2011 pada negara Malatsia, penurunan yang terjadi cukup besar yaitu 4047 ribu USD. Kenaikan nilai ekspor yang dialami Malaysia pada tahun berikutnya belum dapat menutupi penurunan yang terjadi di tahun-tahun sebelumnya karena kenaikan nilai ekspor yaitu satu berbanding empat dengan penurunannya.Perkembangan nilai ekspor pada keempat negara tujuan kubis Indonesia lainnya cukup baik walaupun sempat terjadi penurunan nilai ekspor pada tahun tertentu namun penurunan yang terjadi tidak secara signifikan.
35 1200000
1000000 Singapura
800000
India
600000
Malaysia
400000
Jepang
200000
Arab Saudi
0 2008 2009 2010 2011 2012
Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar 17
Perkembangan Volume Ekspor Cabai Indonesia terhadap Lima Negara Tujuan Ekspor (Ton) Periode 2008-2012
Gambar 17 mengenai perkembangan volume ekspor cabai Indonesia nampak jelas bahwa Malaysia mengalami penurunan volume ekspor yang cukup signifikan dari tahun 2010 ke tahun 2012 yaitu sebesar 39.31%. Walaupun Arab Saudi berada pada jejeran terbawah namun pertumbuhan akhir tahun negara tersebut cenderung pada persentase teratas sebesar 15.02%, disusul Jepang sebesar 6.49%. Sedangkan di Negara Malaysia, Singapura, dan India terjadi penurunan permintaan volume ekspor dengan persentase sebesar 39.31%, 14.96%, dan 3.96%. Ketiga negara tersebut mengalami penurunan permintaan ekspor cabai namun negara tersebut merupakan negara tujuan utama cabai Indonesia peringkat tiga, dua, dan satu. 3500 3000
2500
Singapura
2000
India
1500
Malaysia
1000
Jepang
500
Arab Saudi
0 2008
2009
2010
2011
2012
Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar
18
Perkembangan Nilai Ekspor Cabai Indonesia terhadap Lima Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012
Singapura merupakan negara tujuan utama ekspor cabai Indonesia karena volume dan nilai ekspor komoditi tersebut menempati kedudukan teratas.Terjadi perkembangan nilai ekspor yang terus meningkat pada Jepang dari tahun 2008 hingga 2012. Walaupun terjadi peningkatan yang baik pada Jepang, namun total nilai ekspor yang didapatkan tidak sebanyak Malaysia sebesar 4565.89 ribu USD. Tidak terjadi perdagangan pada tahun 2009 pada negara India dan Arab Saudi dan Arab Saudi merupakan negara yang memiliki nilai ekspor paling rendah dibandingkan dengan keempat negara tujuan lainnya.
36 Analisis Keunggulan Komparatif dan Keunggulan Kompetitif Lima Sayuran Indonesia Analisis keunggulan komparatif dengan menggunakan RCA dapat diketahui bahwa jika nilai RCA menunjukkan hasil lebih besar dari satu maka komoditi tersebut merupakan komoditi yang memiliki keunggulan komparatif diatas rata-rata dunia atau memiliki dayasaing yang kuat.Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 6 memperlihatkan tidak ada satu sayuran Indonesia pun yang memiliki keunggulan komparatif diatas rata-rata dunia.Hal itu menandakan bahwa sayuran unggulan Indonesia memiliki dayasaing lemah di pasar dunia. Berbeda dengan hasil yang ditunjukkan EPD, kelima sayuran mampu berdayasaing dalam perdagangan dunia dan permintaan dunia akan kelima komoditas tersebut meningkat namun Indonesia tidak dapat memenuhi kenaikan permintaan pada pasar dunia. Kondisi ini tidak menguntungkan bagi Indonesia karena kelima komoditi tersebut merupakan komoditas yang tidak dinamis di Pasar Dunia tetapi komoditas tersebut memiliki keunggulan kompetitif karena berhasil merebut pangsa pasar ekspor di Pasar Dunia meskipun pangsa pasar produknya menurun. Tabel 6 Hasil Estimasi RCA dan EPD Sayuran Indonesia di Pasar Dunia EPD Komoditi Nilai RCA Pertumbuhan Pertumbuhan Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Kentang 0.0672 3.2854 -5.4999 Falling Star Tomat 0.0065 7.2966 -5.4999 Falling Star Bawang 0.1089 41.2144 -5.4999 Falling Star Kubis 0.4768 9.7271 -5.4999 Falling Star Cabai 0.0493 4.0783 -5.4999 Falling Star Hasil estimasi RCA Tabel 7 menunjukkan kelima sayuran mampu berdayasaing kuat pada dunia kecuali cabai.Cabai tidak mampu memiliki keunggulan komparatif secara kuat dibandingkan dengan kentang, tomat, bawang merah, dan kubis.Menurut keunggulan kompetitif, cabai Belanda sudah tidak diinginkan lagi di Pasar Dunia karena terjadi penurunan dayasaing ekspor cabai Belanda di dunia dan terjadi penurunan perdagangan produknya di dunia. Hasil lainnya dengan menggunakan estimasi EPD yaitu tomat dan kubis Belanda berada pada posisi terbaik yaitu Rising Star.Posisi terbaik ditandai dengan terjadinya peningkkatan permintaan di pasar dunia dan Belanda mampu memenuhi permintaan dunia yang meningkat dengan meningkatkan perdagangan produknya di pasar dunia. Bawang merah Belanda mempunyai pangsa pasar yang meningkat meski komoditi tersebut bukan merupakan produk yang dinamis di pasar dunia (Falling Star).Terakhir adalah kentang yang menempati posisi Lost Opportunity, yaitu kentang merupakan produk yang mengalami pertumbuhan yang bagus namun pangsa pasar di dunia tidak berkembang dengan baik.Maka dari itu kentang Belanda perlu mendapatkan perhatian lebih agar dapat menembus perdagangan dunia secara baik. Tabel 7 Hasil Estimasi RCA dan EPD Sayuran Belanda di Pasar Dunia
37 EPD Pertumbuhan Komoditi Nilai RCA Pertumbuhan Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Kentang 6.6036 -2.3547 2.2176 Lost Opportunity Tomat 6.6293 1.7790 2.2170 Rising Star Bawang 5.7346 -1.1329 2.2170 Falling Star Kubis 2.5764 3.1360 2.2170 Rising Star Cabai 0.5470 -1.2466 -1.8707 Retreat Cina yang merupakan negara terbesar di Asia Timur dan populasi terbanyak di dunia.Cina menjadi salah satu pesaing ekspor sayuran Indonesia. Terlihat dari hasil estimasi EPD pada Tabel 8 yang membuktikan kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai Cina tidak lagi diinginkan pada Pasar Dunia. Hasil yang berbeda ditunjukkan dengan hasil estimasi RCA bahwa ada dua komoditi yang memiliki dayasaing kuat yaitu bawang dan kubis karena nilai RCA menunjukkan angka diatas satu, sedangkan kentang, tomat, dan cabai mendapatkan nilai RCA dibawah satu atau tidak memiliki dayasaing yang lemah. Tabel 8 Hasil Estimasi RCA dan EPD Sayuran Cina di Pasar Dunia EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Komoditi Nilai RCA Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Kentang 0.3187 -8.1454 -6.3579 Retreat Tomat 0.0642 -11.8904 -6.3579 Retreat Bawang 3.1627 -10.4902 -6.3579 Retreat Kubis 1.0190 -16.8231 -6.3579 Retreat Cabai 0.2641 -12.8481 -6.3579 Retreat Kesimpulan dari hasil estimasi RCA menunjukkan bahwa meskipun kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai merupakan sayuran unggulan Indonesia, namun kelima sayuran unggulan tersebut belum dapat bersaing di Pasar Dunia dengan kuat. Apabila dibandingkan dengan kedua pesaingnya yaitu Belanda dan Cina, keadaan dayasaing Belanda dan Cina justru lebih baik dari pada Indonesia.Hal tersebut dibuktikan dengan hasil estimasi RCA yang memiliki nilai diatas satu yang lebih banyak dari Indonesia. Sedangkan hasil estimasi yang diperoleh dengan menggunakan EPD menunjukkan bahwa Indonesia memiliki pangsa pasar yang positif namun permintaan komoditinya berada pada keadaan yang tidak dinamis di pasar dunia.Hasil yang didapatkan Indonesia lebih baik jika dibandingkan dengan Cina. Pada Pasar Cina, ke lima sayuran unggulan Indonesia mendapatkan posisi dimana keadaan tersebut sudah tidak diinginkan lagi di pasar karena berdayasaing lemah dan pergerakan produksinya menurun. Hasil yang didapatkan pada Pasar Belanda bahwa komoditi kentang harus terus dikembangkan karena pergerakan produksi kentang dinamis namun terjadi penurunan pangsa pasar, tomat dan kubis tetap dipertahankan karena mendapatkan posisi terbaik menurut hasil estimasi EPD. Kentang
38 Selanjutnya hasil estimasi RCA dan EPD kentang Indonesia di negara tujuan utama ditampilkan pada Tabel 9 dengan hasil estimasi nilai RCA lebih besar dari satu bahwa kentang Indonesia mampu berdayasaing kuat yaitu hanya di Pasar Singapura, sedangkan di negara tujuan utama lainnya berdayasaing lemah yaitu pada Pasar Hongkong, Jepang, Malaysia, dan Timor Leste. Berdasarkan hasil estimasil EPD, pada Pasar Hongkong, Jepang, dan Timor Leste, kentang Indonesia mampu berdayasaing karena kentang berkembang cepat. Pangsa pasar yang meningkat meskipun kentang Indonesia bukan merupakan produk dinamis terjadi pada Pasar Malaysia dan Singapura. Tabel 9 Hasil Estimasi RCA dan EPD Kentang Indonesia di Negara Tujuan Utama EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Posisi Dayasaing Negara Nilai RCA Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Hongkong 0.0532 110826.2 2.7653 Rising Star Jepang 0.3951 5062960 1.8801 Rising Star Malaysia 0.1216 24.8496 -6.6206 Falling Star Singapura 2.3764 0.5282 -2.2429 Falling Star Timor Leste 0.6810 414.0243 9.4412 Rising Star Rata-rata 0.7255 1034845.072 1.0446 Rising Star Tabel 10 menunjukkan hasil estimasi RCA dan EPD yang telah dihitung. Hongkong, Malaysia, dan Singapura merupakan negara yang tidak memiliki keunggulan komparatif menurut hasil estimasi RCA. Timor Leste tidak dapat diestimasi karena Belanda tidak mengeskpor kentang ke Pasar Timor Leste.Sedangkan estimasi EPD, Hongkong dan Jepang adalah negara yang memiliki pangsa pasar meningkat dan pertumbuhan komoditi yang berkembang pesat. Sementara itu Malaysia dan Singapura mendapatkan posisi dayasaing Falling Star yang berarti kentang Belanda tidak mengalami pertumbuhan yang baik yaitu terjadi penurunan pangsa pasar produk sebanyak 0.73% dan 9.92%, namun terjadi peningkatan pangsa pasar di pasar dunia sebesar 228.07% dan 79.52%. Itu artinya harus ada peningkatan atas produk kentang tersebut. Tabel 10 Hasil Estimasi RCA dan EPD Kentang Belanda EPD Negara Nilai RCA Pertumbuhan Pertumbuhan Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Hongkong 0.4612 22.7213 1.1284 Rising Star Jepang 3.4850 1506.324 2.4552 Rising Star Malaysia 0.7297 228.071 -0.7315 Falling Star Singapura 0.8459 79.5218 -9.9219 Falling Star Timor Leste 0 0 7.2346 Rata-rata 1.1044 367.3276 0.0329 Rising Star Malaysia, Singapura, dan Timor Leste pada Tabel 11 mampu menghasilkan nilai RCA diatas satu, yaitu negara tersebut memiliki dayasaing kuat, sedangkan
39 Hongkong dan Jepang tidak. Posisi dayasaing Retreat dimiliki Hongkong dan Timor Leste menurut hasil estimasi EPD serta Falling Star dimiliki Jepang, Malaysia, dan Singapura. Tabel 11 Hasil Estimasi RCA dan EPD Kentang Cina EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Negara Nilai RCA Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Hongkong 0.7359 -1.76195 -3.0219 Retreat Jepang 0.0765 139.4078 -2.9571 Falling Star Malaysia 5.0073 3.1733 -5.9251 Falling Star Singapura 3.2839 6.9468 -0.5284 Falling Star Timor Leste 3.6804 -21.9892 -12.9981 Retreat Rata-rata 2.5568 25.1553 -5.0861 Falling Star Simpulan, dayasaing kentang Cina lebih baik dari pada kentang Indonesia dan Belanda karena hasil estimasi RCA menunjukkan Pasar Malaysia, Singapura, dan Timor Leste nilai RCA berada diatas satu. Hal tersebut menunjukkan pada ketiga pasar tersebut, kentang Cina memiliki dayasaing yang kuat.Kentang Indonesia hanya berdayasaing kuat pada Pasar Singapura sedangkan kentang Belanda hanya pada Pasar Jepang. Menurut keunggulan kompetitif, pertumbuhan kentang Indonesia di Hongkong, Jepang, Timor Leste sudah sangat baik karena pertumbuhan pangsa pasar ekspor dan pangsa pasar produknya mengalami pergerakan yang bagus, namun perlu di tingkatkan kembali mengenai pangsa pasar produk di Malaysia dan Singapura yang mengalami penurunan.
Tomat Berdasarkan hasil olahan RCA Tabel 12, negara dengan keunggulan komparatif tinggi dimiliki Brunei dan Malaysia. Hasil estimasi EPD, Rising Star ditandai dengan Brunei, Kuwait, dan Timor Leste memperoleh pangsa pasar yang berkembang cepat. Falling Star pada Malaysia dan Singapura ditandai dengan pangsa pasar yang meningkat walaupun tomat bukan komoditi dinamis. Tabel 12 Hasil estimasi RCA dan EPD tomat Indonesia di negara tujuan utama EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Negara Nilai RCA Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Brunei 7.6456 31.5565 20.3022 Rising Star Kuwait 0.0009 550.2243 1.3019 Rising Star Malaysia 4.7088 112.1700 -6.6206 Falling Star Singapura 0.4081 10.1639 -2.2429 Falling Star Timor Leste 0.0136 286.2214 9.4412 Rising Star Rata-rata 2.5554 198.0672 4.4364 Rising Star Negara Singapura dan Malaysia yang tertera pada Tabel 13 merupakan negara yang berdayasaing kuat menurut hasil perhitungan RCA.Sedangkan Brunei
40 dan Timor Leste tidak dapat diestimasi karena Belanda tidak melakukan ekspor tomat kepada dua negara tersebut.Kuwait berada pada kuadran Falling Star, sedangkan Malaysia dan Singapura kuadran Retreat. Tabel 13 Hasil Estimasi RCA dan EPD Tomat Belanda EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Negara Nilai RCA Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Brunei 0 0 24.6616 Kuwait 0.3198 134.0266 -2.11492 Falling Star Malaysia 25.0947 -45.5945 -0.73134 Retreat Singapura 1.4239 -1.56265 -9.92196 Retreat Timor Leste 0 0 7.234608 Rata-rata 5.3677 17.3739 3.8256 Rising Star Hasil analisis RCA Tabel 14 pada komoditi tomat pada Brunei, Malaysia, dan Singapura didapat hasil nilai RCA kurang dari satu.Walaupun tomat Cina berdayasaing lemah menurut RCA tetapi berdasarkan EPD tomat Cina berhasil merebut pangsa pasar ekspor di Singapura meskipun bukan merupakan komoditi yang dinamis.Berbeda dengan tomat Cina di Brunei dan Malaysia yang menunjukkan tomat Cina tidak diinginkan lagi di kedua negara tersebut.Sedangkan Kuwait dan Timor Leste tidak dapat diestimasi karena Cina tidak melakukan perdagangan tomat kepada dua negara tersebut. Tabel 14 Hasil Estimasi RCA dan EPD Tomat Cina EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Posisi Dayasaing Negara Nilai RCA Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Brunei 0.0151 -25 -25.8284 Retreat Kuwait 0 0 -5.5826 Malaysia 0.5305 -6.7058 -5.9251 Retreat Singapura 0.0040 8866.79 -0.5284 Falling Star Timor Leste 0 0 -12.9981 Rata-rata 0.1099 1767.0169 -10.1725 Falling Star Dapat disimpulkan bahwa perlu adanya peningkatan dayasaing pada Pasar Kuwait, Singapura, dan Timor Leste karena pada ketiga negara tujuan tersebut memiliki nilai RCA yang di bawah satu. Sedangkan pada Pasar Malaysia dan Singapura perlu adanya peningkatan produksi dan mutu produksi agar tidak terjadi penurunan dalam penurunan pangsa pasar produknya.Apabila dibandingkan dengan kedua negara pesaingnya, dayasaing tomat Indonesia di Malaysia berada dibawah tomat Belanda dan berada diatas tomat Cina menurut RCA.Sedangkan menurut EPD, tomat Indonesia lebih baik dari pada kedua pesaingnya karena tomat Belanda dan Cina sudah tidak diinginkan lagi di pasar dunia.Tomat Indonesia di Brunei berada pada dayasaing tertinggi (hasil estimasi RCA dan EPD) dibandingkan dengan kedua pesaingnya. Bawang Merah
41 Berdasarkan keunggulan komparatif pada Tabel 15, komoditi bawang merah Indonesia memiliki dayasaing yang kuat pada Negara Thailand dan negara-negara tujuan utama lainnya tidak.Sedangkan berdasarkan keunggulan kompetitifnya, komoditi bawang merah Indonesia memperoleh pangsa pasar yang meningkat pada Vietnam atau berdayasaing pada komoditi yang dinamis. Pangsa pasar ekspor Negara Malaysia, Filipina, Singapura, dan Thailand meningkat meskipun bawang bukan komoditi yang dinamis. Indonesia tidak mempunyai kekuatan bisnis untuk menyuplai bawang merah padahal permintaan pada Pasar Malaysia, Filipina, Singapura, dan Thailand di bawang merah sedang meningkat. Tabel 15 Hasil Estimasi RCA dan EPD Bawang Merah Indonesia di Negara Tujuan Utama EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Negara Nilai RCA Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Malaysia 0.1071 403.1672 -6.6206 Falling Star Filipina 0.0221 567.4950 -6.1724 Falling Star Singapura 0.3630 30.7839 -2.2429 Falling Star Thailand 1.2747 92.2814 -5.8476 Falling Star Vietnam 0.2153 1073.4840 5.9179 Rising Star Rata-rata 0.3964 433.4423 -2.9931 Falling Star Tabel 16 menunjukkan hasil estimasi RCA bawang merah Belanda, dimana ada satu negara yang tidak berkeunggulan komparatif yaitu Vietnam.Hasil estimasi EPD bawang Belanda memperlihatkan Filipina menempati posisi dayasaing Rising Star.Vietnam dan Thailand berada pada Lost Opportunity serta Malaysia dan Singapura mempunyai posisi dayasaing Falling Star.Bawang merah Belanda di Vietnam dan Thailand seharusnya lebih diperhatikan lagi karena omoditi ini mengalami pertumbuhan pangsa produk yang positif sehingga apabila terus diperhtikan dan dikembangkan maka bawang merah Belanda dapat menembus pangsa pasar ekspor yang baik di dunia. Tabel 16 Hasil Estimasi RCA dan EPD Bawang Merah Belanda EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Negara Nilai RCA Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Malaysia 19.0326 0.5718 -0.7313 Falling Star Filipina 25.4755 55.35 11.3966 Rising Star Singapura 9.9173 15.8286 -9.9219 Falling Star Thailand 4.4009 -24.5167 5.0947 Lost Opportunity Vietnam 0.3644 -25 7.3621 Lost Opportunity Rata-rata 11.8381 4.4467 2.64 Falling Star Hasil estimasi RCA bawang merah Cina memiliki dayasaing yang baik karena semua negara memiliki keunggulan komparatif berdasarkan Tabel 17. Berbeda dengan hasil estimasi EPD, negara yang mendapatkan posisi dayasaing Retreat lebih banyak dibandingkan dengan bawang merah Indonesia dan Belanda, yaitu Malaysia, Filipina, Singapura, Thailand. Vietnam pangsa pasar meningkat meskipun kontribusi bawang Cina stagnan atau Falling Star.
42 Tabel 17 Hasil Estimasi RCA dan EPD Bawang Merah Cina EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Negara Nilai RCA Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Malaysia 2.9636 -6.5937 -5.9251 Retreat Filipina 5.5048 -7.2527 -7.5649 Retreat Singapura 3.0111 -0.5973 -0.5284 Retreat Thailand 5.7759 -5.2594 -8.1563 Retreat Vietnam 4.0895 1.1658 -6.8291 Falling Star Rata-rata 4.2689 -3.7074 -5.8007 Falling Star Secara keseluruhan, bawang merah Indonesia memerlukan adanya peningkatan produksi serta mutu produk sehingga dapat meningkatkan dayasaing jika dilihat dalam keunggulan komparatif maupun keunggulan kompetitifnya.Jika dibandingkan dengan kedua negara pesaingnya, dayasaing bawang merah Indonesia menempati urutan ketiga di semua negara tujuan utamanya.Hal tersebut menandakan bahwa bawang merah Indonesia belum dapat berdayasaing dengan baik di dunia (hasil estimasi RCA).
Kubis Semua negara menghasilkan nilai RCA diatas satu kecuali Jepang dan Korea pada Tabel 18.Dua negara pada posisi dayasaing terbaik (Rising Star), yaitu Brunei dan Jepang.Falling Star dimiliki Malaysia dan Singapura karena meskipun kontribusi kubis Indonesia stagnan tapi pangsa pasar ekspor negara tersebut meningkat.Kubis Indonesia di Korea tidak memiliki keunggulan kompetitif dan komoditinya tidak dinamis. Tabel 18 Hasil Estimasi RCA dan EPD Kubis Indonesia di Negara Tujuan Utama EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Negara Nilai RCA Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Brunei 9.7518 96.8999 45.3379 Rising Star Jepang 0.0280 567.9269 1.8802 Rising Star Korea 0.1447 -20.9940 -6.2536 Retreat Malaysia 1.0003 51.9116 -6.6206 Falling Star Singapura 2.1305 17.9356 -2.2429 Falling Star Rata-rata 2.6111 142.7360 6.4202 Rising Star Keunggulan komparatif terbesar dalam Tabel 19 didapatkan Malaysia.Brunei dan Korea tidak dapat diestimasi karena Belanda tidak melakukan perdagangan kubis di dua negara tersebut.Keunggulan kompetitif terbaik diperoleh Jepang. Pangsa Pasar Kubis Belanda di Malaysia dan Singapura meningkat namun kontribusi komoditinya stagnan, dan Jepang merupakan negara tujuan dengan posisi dayasaing terbaik menurut hasil estimasi EPD. Tabel 19 Hasil Estimasi RCA dan EPD Kubis Belanda
43 EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Negara Nilai RCA Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Brunei 0 0 41.0745 Jepang 0.0362 56.8184 2.4560 Rising Star Korea 0 0 2.9068 Malaysia 1.7229 12.9482 -0.7313 Falling Star Singapura 0.0606 36.2497 -9.9219 Falling Star Rata-rata 0.3639 21.2033 7.1568 Rising Star Menurut Tabel 20, nilai RCA dibawah satu atau tidak memiliki keunggulan komparatif didapatkan Negara Jepang, negara-negara lainnya mendapatkan nilai RCA diatas satu. Masing-masing hanya satu negara dengan posisi dayasaing Rising Star dan Lost Opportunity, yaitu Korea dan Brunei.Kedua negara tersebut sama-sama memiliki kontribusi komoditi yang dinamis.Hasil estimasi EPD menunjukkan bahwa kubis Cina tidak memiliki keunggulan kompetitif serta bukan komoditi dinamis yaitu pada Negara Jepang, Malaysia, dan Singapura.Pada posisi dayasaing itu, kubis Cina sudah tidak diinginkan lagi pada ketiga negara tersebut tetapi bisa diinginkan kembali jika pergerakkannya jauh dari produk stagnan dan bergerak mendekati peningkatan pada produk dinamis. Tabel 20 Hasil Estimasi RCA dan EPD Kubis Cina EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Negara Posisi Dayasaing Nilai RCA Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Brunei 1.5993 -34.6413 12.7718 Lost Opportunity Jepang 0.4124 -33.6791 -2.9571 Retreat Korea 4.6109 2.2122 1.4956 Rising Star Malaysia 6.1539 -1.8791 -5.9251 Retreat Singapura 4.1485 -5.3985 -0.5284 Retreat Rata-rata 3.3850 -14.6771 0.9714 Rising Star Berdasarkan pemaparan hasil estimasi, dapat diambil kesimpulan bahwa kubis Indonesia berdayasaing kuat menurut hasil RCA yaitu di negara Brunei, Malaysia, dan Singapura.Belanda sebagai pesaing Indonesia, menunjukkan hasil dibawah kubis Indonesia yaitu pada negara Brunei dan Singapura.Sedangkan kubis Cina memiliki posisi dibawah Indonesia hanya pada negara Brunei saja.Menurut hasil EPD menunjukkan kubis Indonesia menempati posisi terbaik pada negara Brunei dan Jepang serta posisi terendah pada negara Korea apabila dibandingkan dengan kedua negara pesaingnya. Permintaan bawang merah Indonesia pada negara Malaysia dan Singapura sedang mengalami peningkatan, akan tetapi Indonesia tidak cukup kuat untuk menyediakan atau memenuhi permintaan pada kedua negara tersebut sehingga bawang merah Indonesia berada pada posisi Falling Star, sama seperti yang dialami oleh bawang merah milik Belanda, namun berbeda dengan bawang Merah Cina yang tidak diinginkan lagi.
Cabai
44 Semua negara tujuan utama pada Tabel 21 tidak memiliki keunggulan komparatif kecuali India.Hasil estimasi EPD cabai Indonesia yang memiliki keunggulan kompetitif untuk komoditi yang tidak mengalami pergerakan adalah Singapura, India, Malaysia, dan Jepang.Sedangkan cabai Indonesia di Arab Saudi sudah tidak diinginkan lagi di pasarnya karena pertumbuhan produk yang stagnan serta pangsa pasar ekspor yang menurun. Tabel 21 Hasil Estimasi RCA dan EPD Cabai Indonesia di Negara Tujuan Utama EPD Negara Nilai RCA Pertumbuhan Pertumbuhan Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Singapura 0.8522 4.4689 -2.2429 Falling Star India 26.0198 116.8203 -7.1759 Falling Star Malaysia 0.7092 116.6262 -6.6206 Falling Star Jepang 0.0018 12.2675 1.8802 Falling Star Arab Saudi 0.5216 -21.3331 -2.6289 Retreat Rata-rata 5.6209 45.77 -3.3577 Falling Star Tabel 22 menampilkan hasil estimasi RCA cabai Belanda yang berdayasaing kuat adalah Jepang dan Arab Saudi, sedangkan dua negara lainnya berdayasaing lemah.India tidak dapat diestimasi karena Belanda tidak mengekspor cabainya ke negara tersebut. Sementara itu hasil estimasi EPD menunjukkan pangsa pasar yang menurun untuk cabai Belanda yang stagnan pada Negara Singapura. Pangsa pasar cabai Belanda di Malaysia meningkat serta kontribusi komoditi tersebut stagnan.Terakhir adalah cabai Belanda di Jepang dan Arab Saudi yang terjadi penurunan pangsa pasar untuk produk yang dinamis. Tabel 22 Hasil Estimasi RCA dan EPD Cabai Belanda EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Posisi Dayasaing Negara Nilai RCA Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Singapura 0.1962 -0.8030 -9.9219 Retreat India 0 0 6.5022 Malaysia 0.0963 45.3273 -0.7313 Falling Star Jepang 28.6968 -0.3828 2.4560 Lost Opportunity Arab Saudi 1.1675 -36.7755 2.5075 Lost Opportunity Rata-rata 6.0314 1.4732 0.1625 Falling Star Berdasarkan Tabel 23 mengenai hasil estimasi RCA dan EPD cabai Cina, didapatkan nilai RCA Malaysia merupakan negara yang berdayasaing kuat atau memiliki keunggulan komparatif sedangkan negara lainnya berdayasaing lemah karena nilai RCA yang didapatkan menunjukkan angka dibawah satu. Pada cabai Cina didapatkan negara yang menduduki kaudran Retreat yaitu Singapuradan India.Kedua negara tersebut mengalami penurunan pangsa pasar atas kontribusi cabai Cina yang stagnan, hal tersebut menandakan bahwa cabai Cina sudah tidak diinginkan lagi pada kedua negara tersebut.Falling Star oleh Malaysia, Jepang,
45 dan Arab Saudi dengan komoditi stagnan namun mempunyai keunggulan kompetitif.Posisi dayasaing tersebut sudah memiliki dayasaing yang baik karena permintaan cabai Cina di ketiga negara tersebut sedang meningkat, namun Cina tidak memiliki kekuatan bisnis untuk menyuplaikan cabainya. Tabel 23 Hasil Estimasi RCA dan EPD Cabai Cina EPD Pertumbuhan Pertumbuhan Negara Nilai RCA Posisi Dayasaing Pangsa Pasar Pangsa Pasar Ekspor (%) Produk (%) Singapura 0.5068 -32.5462 -0.5284 Retreat India 0.0004 -25 -3.9496 Retreat Malaysia 4.3416 0.7169 -5.9251 Falling Star Jepang 0.9533 3.9100 -2.9571 Falling Star Arab Saudi 0.0018 62.2062 -5.7605 Falling Star Rata-rata 1.1608 1.8574 -3.8241 Falling Star Kesimpulan yang dapat diambil adalah cabai Indonesia menempati dayasaing tertinggi pada negara India apabila dibandngkan dengan cabai Belanda dan Cina (menurut hasil RCA). Namun cabai Indonesia di lima negara tujuan utamanya tidak ada yang dapat dikembangkan untuk melakukan perdagangan karena ketidak mampuan Indonesia untuk memenuhi permintaan akan kelima pasar tersebut sehingga harus ada peningkatan dalam berproduksi cabai Indonesia agar dapat bersaing dan memenuhi permintaan pasar negara tujuan utamanya.
Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Permintaan Ekspor Sayuran Indonesia di Negara Tujuan Kentang Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi volume ekspor sayuran Indonesia di negara tujuan utama menggunakan gravitymodel dengan pendekan regresi data panel yang bertujuan untuk melihat hubungan antar variabel yang digunakan selama periode 2008-2012. Tabel 24 Hasil Estimasi Gravity Model dengan Pendekatan Data Panel Kentang Indonesia di Negara Tujuan Utama Variabel Dependen: LNEQ Variabel Koefisien Std. Error t-Statistik Prob. -2.795133 0.970543 -2.879968 0.0080* ED 0.626129 0.256125 2.444621 0.0219* GDP 0.000614 0.000135 4.555858 0.0001* ER 0.257607 0.196477 1.311126 0.2017 LAGQX 5.679678 6.450836 0.880456 0.3870 C R-squared 0.570196 F-statistic 8.291498 Adjusted R-squared 0.501427 Prob(F-statistic) 0.000012 Keterangan: *signifikan pada taraf nyata 5%
Model yang digunakan dalam komoditi kentang adalah sebagai berikut:
46 LnEQit= 5.679678- 2.795133 lnEDit+ 0.626129 lnGDPit + 0.000614 lnERit +0.257607lnLAGEQit Dimana: LnEQ =Export Quantity(volume ekspor) kentang Indonesia (%) LnGDP=Gross Domestic Product Riil (produk domestik bruto)negara tujuan (%) LnER =Exchange Rate Riil (nilai tukar riil) terhadap negara tujuan (%) LnED =Economic Distance (jarak ekonomi) terhadap negara tujuan (%) LnLAGEQ = Lag Export Quantity (%) Berdasarkan output Uji Hausman, nilai probabilitas 0.1032> 5% sehingga H0diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Random Effect Model (REM) lebih baik dibandingkan Fixed Effect Model (FEM).Pada Tabel 24 dapat dilihat bahwa faktor ED, GDP, ER, dan ED berpengaruh nyata terhadap EQ. Hal ini dibuktikan dengan t-statistik yang memiliki nilai lebih besar dari nilai t-tabel pada taraf nyata 5%. Hubungan Economic Distance (ED) berpengaruh negatif terhadap volume ekspor berarti jika jarak semakin jauh sebesar satu persen maka akan menurunkan volume ekspor yaitu sebesar 2.795133%. Secara teori dikatakan bahwa dengan semakin jauhnya jarak antara Indonesia dengan negara tujuan ekspornya maka akan ada biaya transportasi tambahan. Hal tersebut akan menyebabkan Indonesia harus mengurangi volume ekspor terhadap negara tersebut apabila ingin terus melakukan perdagangan dengan negara yang bersangkutan. Sedangkan pada variabel Exchange Rate Riil (ER), dan Gross Domestic Product Riil (GDP) berpengaruh positif terhadap volume ekspor kentang Indonesia, yang artinya setiap terjadi apresiasi ER sebanyak satu persen maka volume ekspor akan meningkat pula sebesar 0.000614%. Begitu pula dengan GDP, saat GDP meningkat satu persen maka volume ekspor kentang Indonesia akan bertambah sebanyak 0.626129%. Jika nilai tukar riil tinggi membuat nilai tukar akan mengalami depresiasi, barang-barang domestik relatif lebih murah terhadap barang-barang luar negeri, dayasaing kentang akan meningkat sehingga permintaan akan ekspor kentang akan meningkat pula. GDP riil negara tujuan sudah sesuai dengan hipotesis penelitian. Hasil estimasi pada Tabel 24 diperoleh probabilitas F-Statistik sebesar 0.000012.Probabilitas tersebut lebih kecil dari taraf nyata 5%.Sehingga dapat disimpulkan bahwa minimal ada salah satu variabel yang berpengaruh nyata terhadap volume ekspor kentang Indonesia terhadap negara tujuan utama. Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 24 diperoleh nilai R-squared sebesar 0.570196 yang artinya variabel bebas yang terdapat pada model dapat menjelaskan 57,02% dan sisanya dijelaskan oleh faktor lain diluar model. Hasil uji asumsi model telah memenuhi asumsi klasik normalitas karena pobabilitas berada diatas taraf nyata 5%, yaitu sebesar 0.338476.Kemudian telah terbebas dari adanya autokorelasi karena Durbin-Watson berada pada angka dua yakni sebesar 2.147004. Heteroskedastisitas yang dilihat dari nilai R-squared menunjukkan angka 0.501427 yaitu lebih besar dari taraf nyata 5% sehingga H0diterima atau tidak ada heteroskedastisitas. Nilai dari correlation matrix menunjukkan tidak ada nilai yang berada diatas 0.8 sehingga tidak ada multikolinearitas pada model ini. Bawang Merah
47 Tabel 25 Hasil Estimasi Gravity Model dengan Pendekatan Data Panel Bawang Merah Indonesia terhadap Negara Tujuan Utama Variabel Dependen: LNEQ Variabel Koefisien Std. Error t-statistik Prob. * -1.494871 0.355088 -5.209863 0.0002 ED 0.805922 0.149401 5.394375 0.0000 GDP -2.954874 0.405491 -7.287152 0.0000 PE -21.60049 6.250390 -3.455863 0.0016 C R-squared 0.624527 F-statistic 17.18752 Adjusted R-squared 0.588191 Prob(F-statistic) 0.000001 Keterangan: *signifikan pada taraf nyata 5%
Model yang digunakan dalam komoditi bawang adalah sebagai berikut: LnEQit= -19.15727 - 1.494871 lnEDit + 0.805922 lnGDPit- 2.954874 lnPEit Dimana: LnEQ =Export Quantity(volume ekspor) bawang Indonesia (%) LnGDP =Gross Domestic Product Riil (produk domestik bruto)negara tujuan (%) LnED =Economic Distance (jarak ekonomi) terhadap negara tujuan (%) LnPE =The Price of The Export(harga ekspor) bawang merah (%) Output Uji Hausman menunjukkan nilai probabilitas yaitu sebesar 0.0901 yang berada diatas taraf nyata 5% sehingga H0diterima.Dengan demikian Random Effect Model (REM) lebih baik dibandingkan Fixed Effect Model (FEM). Pada Tabel 25 dapat dilihat faktor ED, GDP, dan PE berpengaruh nyata terhadap EQ. Hal ini dibuktikan dengan t-statistik yang memiliki nilai lebih besar dari nilai ttabel pada taraf nyata 5%. Tanda positif dan negatif pada kolom koefisien sesuai dengan teori ekonomi yang berlaku serta berpengaruh signifikan pada taraf 5%, yaitu jarak ekonomi yang memiliki hubungan negatif menunjukkan bahwa ketika jarak ekonomi semakin jauh sebanyak satu persen maka akan menyebabkan volume ekspor menurun sebesar 1.494871% dengan asumsi cateris paribus. Begitu pula pada harga ekspor, yaitu apabila terjadi kenaikan harga satu persen mengakibatkan perunuran volume ekspor sebesar 2.954874% dengan asumsi cateris paribus. Sedangkan peningkatan GDP riil negara tujuan meningkat sebanyak satu persen akan memberikan pengaruh terhadap peningkatan volume ekspor sebesar 0.805922% dengan asumsi cateris paribus. Jarak merupakan proksi bagi biaya transportasi sehingga pada saat Indonesia melakukan perdagangan bawang merah ke negara yang jaraknya semakin jauh maka biaya transportasi untuk mengirim komoditi tersebut akan semakin besar, sehingga Indonesia menekan volume ekspornya untuk menghindari biaya tambahan. Oleh karena itu, hubungan antara jarak dengan volume ekspor negatif. GDP negara tujuan mengukur kapasitas absorsi, dimana meningkatnya GDP negara tujuan menyebabkan kapasitas absorsinya meningkat sehingga negara tujuan akan cenderung untuk melakukan impor lebih banyak. Dalam hukum permintaan dijelaskan antara permintaan suatu barang dengan tingkat harganya. Hukum permintaan pada hakekatnya merupakan hipotesis yang menyatakan bahwa semakin tinggi harga suatu barang maka akan semakin sedikit permintaan
48 terhadap barang tersebut dengan asumsi cateris paribus. Dengan demikian, permintaan akan barang-barang ekspor juga ditentukan oleh besarnya harga dari barang ekspor tersebut. Dimana, semakin tinggi harga barang-barang ekspor maka permintaan akan barang-barang ekspor akan berkurang. Probabilitas F-statistik yang didapatkan pada Tabel 25 adalah sebesar 0.000001.Probabilitas tersebut lebih besar dari nilai F-tabel pada taraf nyata 5%.Sehingga dapat disimpulkan bahwa minimal ada salah satu variabel yang berpengaruh nyata terhadap volume ekspor bawang merah Indonesia terhadap negara tujuan utama. Nilai R-squared sebesar 0.756114 yang artinya variabel bebas yang terdapat pada model dapat menjelaskan 75.61% dan sisanya 24.39% dijelaskan oleh faktor lain diluar model. Uji asumsi model pada model bawang meah ini telah memenuhi asumsi klasik normalitas, autokorelasi, heteroskedastisitas, dan multikolinearitas. Dimana probabilitas pada asumsi klasik normalitas memiliki nilai 0.995365 yang berada pada taraf nyata 5%.Durbin-Watson menunjukkan nilai yang mendekati angka dua yaitu 1.797372, hal tersebut menunjukkan tidak ada autokorelasi.R-squared sebesar 0.624527 lebih besar dari pada taraf nyata 5% menyatakan bahwa tidak ada heteroskedastisitas pada model kedua ini.Terakhir adalah multikolinearitas dengan melihat nilai dari correlation matrix. Apabila ada salah satu nilai berada diatas 0.8 maka terdapat multikolinearitas pada model tersebut, namun tidak ditemukan nilai yang berada diatas 0.8 sehingga dapat dikatakan bahwa pada model ini terbebas dari masalah multikolinearitas.
Kubis Tabel 26 Hasil Estimasi Gravity Model dengan Pendekatan Data Panel Kubis Indonesia terhadap Negara Tujuan Utama Variabel Dependen: LNEQ Variabel Koefisien Std. Error t-statistik Prob. * -3.753097 0.858456 -4.371916 0.0001 ED 1.553301 0.205490 7.559023 0.0000 GDP -0.780368 0.369598 -2.111397 0.0420 POP -1.193188 0.217147 -5.494827 0.0000 PE -2.654525 3.877627 -0.684575 0.4981 C R-squared 0.860111 F-statistic 53.79945 Adjusted R-squared 0.844123 Prob(F-statistic) 0.000000 Keterangan: *signifikan pada taraf nyata 5%
Model yang digunakan dalam komoditi kubis adalah sebagai berikut: LnEQit= - 2.654525 - 3.753097lnEDit + 1.553301 lnGDPit– 0.780368 lnPOPit- 1.193188 lnPEit Dimana: LnEQ =Export Quantity(volume ekspor) kubis Indonesia (%) LnGDP =Gross Domestic Product Riil (produk domestik bruto)negara tujuan (%) LnED =Economic Distance (jarak ekonomi) terhadap negara tujuan (%) LnPE =The Price of The Export(harga ekspor) kubis (%)
49 LnPOP = Population (populasi) negara tujuan (%) Uji Hausman menunjukkan 0.2883 > 5% yaitu terima H0, maka Random Effect Model (REM) yang terbaik. Hasil estimasi t-statistik yang memiliki nilai lebih besar dari nilai t-tabel pada taraf nyata 5% didapatkan oleh ED, GDP, POP, dan PE sehingga keempat variabel tersebut perpengaruh nyata terhadap EQ. Sedangkan koefisien yang tertera pada Tabel 26 menunjukkan hasil yang sesuai dengan teori ekonomi dan berpengaruh nyata pada taraf 5%. Hubungan antara jarak ekonomi dengan volume ekspor dinyatakan dalam hubungan yang negatif dengan koefisien sebesar -3.753097, ini berarti bahwa jika jarak ekonomi yang ditempuh semakin jauh sebesar satu persen akan menyebabkan terjadinya penurunan volume ekspor sebesar 3.753097%. Hal tersebut telah sesuai dengan hipotesis yang tertera pada bab sebelumnya bahwa jarak ekonomi mengindikasikan biaya transportasi, apabila jarak yang ditempuh semakin jauh maka dibutuhkan biaya lebih untuk membayar biaya transportasi yang semakin mahal. Oleh karena itu, volume ekspor akan ditekan untuk mencegah terjadinya penambahan biaya. Sedangkan hubungan antara GDP riil negara tujuan dengan volume ekspor adalah positif dengan nilai koefisien sebesar 1.553301 yang berarti jika GDP riil negara tujuan mengalami kenaikan sebesar satu persen maka volume ekspor akan naik sebesar 1.553301 %. Dengan adanya kenaikan GDP riil suatu negara memicu terjadinya kenaikan konsumsi dalam negara tersebut sehingga untuk memenuhi kebutuhan dilakukan impor baeang akibat adanya penambahan kebutuhan yang disebabkan oleh bertambahnya pendapatan masyarakat.Secara umum dari hasil statistik diperoleh hubungan antara populasi dengan volume ekspor bahwa pada saat populasi meningkat satu persen maka volume ekspor menurun sebanyak 0.780368%. Permintaan yang meningkat sebagai akibat pertambahan populasi 14000000
Indonesia
12000000
Cina
10000000
Belanda
80000000 60000000 40000000 20000000 0 Brunei
Jepang
Korea
Malaysia Singapura
Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar 19 Volume Ekspor Rata-rata Kubis Indonesia, Cina, Belanda di Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012 berhubungan negatif dengan volume ekspor kubis Indonesia dikarenakan negara pesaing Indonesia yang dapat memenuhi permintaan akan kubis di negara tujuan. Hal tersebut dapat dilihat dari rata-rata volume ekspor kubis Indonesia beserta kedua pesaingnya di negara tujuan pada Gambar 19 diatas.Gambar diatas
50 memperlihatkan bahwa Cina berada jauh diatas Indonesia, itu artinya Cina mengekspor lebih banyak kubis nya ke negara tujuan di bandingkan dengan Indonesia.Dengan demikian, kebutuhan konsumsi yang meningkat sebagai akibat dari pertambahan penduduk, memiliki hubungan negatif terhadap volume ekspor kubis Indonesia. Terakhir adalah harga ekspor, apabila terjadi kenaikan satu persen pada harga ekspor, akan membuat volume ekspor menurun sebanyak 1.193188%. Menurut hukum permintaan, pada saat harga naik maka jumlah barang yang diminta akan turun dan begitu pula sabaliknya. Hasil estimasi pada Tabel 26 diperoleh probabilitas F-statistik sebesar 0.000000.Probabilitas tersebut lebih besar dari nilai F-tabel pada taraf nyata 5%.Sehingga dapat disimpulkan bahwa minimal ada salah satu variabel yang berpengaruh nyata terhadap volume ekspor kubis Indonesia terhadap negara tujuan utama. Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 26 diperoleh nilai R-squared sebesar 0.860111 yang artinya variabel bebas yang terdapat pada model dapat menjelaskan 86.01% dan sisanya 13.99% dijelaskan oleh faktor lain diluar model. Durbin-Watson yang mengindikasikan ada atau tidaknya masalah autokorelasi menunjukkan angka yang mendekati dua yaitu sebesar 1.545298 adrinya adalah tolak H0atau tidak ada autokorelasi.Multikolinearitas ditunjukkan dengan koefisien korelasi antar variabel bebas lebih kecil dari 0.8 apabila tidak ada multikolinearitas, dan hasil menunjukkan hal tersebut.
Cabai Tabel 27 Hasil Estimasi Gravity Model dengan Pendekatan Data Panel Cabai Indonesia di Negara Tujuan Utama Variabel Dependen: LNEQ Variabel Koefisien Std. Error t-statistik Prob. * -1.369322 0.616960 -2.219465 0.0323 ED 1.965261 0.496674 3.956841 0.0003 GDP -1.128167 0.252285 -4.471795 0.0001 POP -1.740129 0.174917 -9.948293 0.0000 PE LAGEQ 0.180318 0.116467 1.548239 0.1296 -27.62039 6.464947 -4.272330 0.0001 C R-squared 0.707022 F-statistic 18.82313 Adjusted R-squared 0.669460 Prob(F-statistic) 0.000000 Keterangan: *signifikan pada taraf nyata 5%
Model yang digunakan dalam komoditi cabai adalah sebagai berikut: LnEQit= -27.62039-1.369322lnEDit + 1.965261lnGDPit-1.128167lnPOPit -1.740129lnPEit + 0.180318 lnLAGEQit Dimana: LnEQ =Export Quantity(volume ekspor) cabai Indonesia (%) LnGDP=Gross Domestic Product Riil (produk domestik bruto)negara tujuan (%) LnED =Economic Distance (jarak ekonomi) terhadap negara tujuan (%)
51 LnPE =The Price of The Export(harga ekspor) cabai (%) LnPOP = Population (populasi) negara tujuan (%) LnLAGEQ = Lag Export Quantity (%) Uji Hausman memperlihatkan 0.5687> 5% yaitu terima H0, maka Random Effect Model (REM) yang digunakan. Hasil estimasi t-statistik yang memiliki nilai lebih besar dari nilai t-tabel pada taraf nyata 5% didapatkan oleh ED, GDP, ER, POP, dan PE sehingga kelima variabel tersebut perpengaruh nyata terhadap EQ. Sedangkan koefisien yang tertera pada Tabel 27 menunjukkan hasil yang sesuai dengan teori ekonomi dan berpengaruh nyata pada taraf 5%, yaitu jarak yang semakin jauh akan menurunkan volume ekspor 1.369322%, GDP meningkat karena volume ekspor meningkat sebesar 1.965261%, apabila populasi menurun volume ekspor menurun 1.128167%, dan harga ekspor yang meningkat membuat volume ekspor menurun sebesar 1.740129%. Seperti yang tertera pada hipotesis bahwa jarak ekonomi yang memiliki hubungan negatif mengindikasikan bahwa saat jarak yang ditempuh semakin jauh maka akan diperlukan biaya tambahan untuk transportasi, agar dapat menekan biaya yang dikeluarkan begitu besar maka harus mengurangi volume ekspor yang akan dikirim. Kemudian GDP riil dipakai untuk mengukur kemampuan suatu negara untuk melakukan pembelian barang dan jasa. Jika memiliki pengaruh positif terhadap volume ekspor untuk cabai karena semakin tinggi GDP Riil yang dimiliki suatu negara maka negara tersebut akan menambahkan permintaan akan cabai. Nilai tukar riil meningkat, nilai tukar akan menurun, hal tersebut menyebabkan harga domestik menjadi murah. Harga-harga yang murah dapat meningkatkan permintaan cabai sehingga cabai menjadi berdayasaing, lalu ekspor menjadi meningkat. Harga ekspor yang diambil dari teori permintaan bahwa semakin banyak permintaan maka akan menurunkan harga. Pertambahan populasi yang mengindikasikan peningkatan konsumsi suatu 40000000
Indonesia
35000000
Cina
30000000
Belanda
25000000 20000000 15000000 10000000 5000000 0 Singapura
India
Malaysia
Jepang Arab Saudi
Sumber: UN Comtrade 2014
Gambar 20 Volume Ekspor Rata-rata Cabai Indonesia, Cina, Belanda di Negara Tujuan Ekspor (1000 USD) Periode 2008-2012 negara tujuan seharusnya memiliki hubungan positif dengan volume ekspor cabai Indonesia, namun hasil regresi menunjukkan hubungan yang berlawanan. Gambar 20 diatas menunjukkan ada negara lain yang dapat memenuhi permintaan cabai di
52 negara tujuan, yaitu Cina. Hal tersebut dapat menyebabkan volume ekspor cabai Indonesia menurun karena Cina mengekspor cabai nya ke negara tujuan lebih banyak dari pada Indonesia.Sehingga apabila populasi negara tujuan bertambah, maka volum ekspor cabai Indonesia menurun yang disebabkan oleh pesaing Indonesia yaitu Cina yang mampu memenuhi permintaan negara tujuan yang semakin bertambah. Hasil estimasi pada Tabel 27 diperoleh probabilitas F-statistik sebesar 18.82313.Nilai tersebut lebih besar dari nilai F-tabel pada taraf nyata 5%.Sehingga dapat disimpulkan bahwa minimal ada salah satu variabel yang berpengaruh nyata terhadap volume ekspor cabai Indonesia terhadap negara tujuan utama. Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 27 diperoleh nilai R-squared sebesar 0.899392 yang artinya variabel bebas yang terdapat pada model dapat menjelaskan 89.93% dan sisanya 10.07% dijelaskan oleh faktor lain diluar model. Uji asumsi model dengan melihat autokorelasi, heteroskedastisitas, dan multikolinearitas. Nilai durbin-watson yang dipakai untuk melihat keberadaan autokorelasi menunjukkan nilai yang mendekati angka dua yaitu sebesar 1.195201, itu berarti tidak ada masalah autokorelasi pada model ini.Tidak ada angka yang berada diatas 0.8 pada correlation matrix, itu artinya tidak ada multikolinearitas.
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan 1. Dayasaing kentang, tomat, bawang merah, kubis, dan cabai Indonesia memiliki kondisi yang berbeda pada setiap negara tujuan utama. Rata-rata yang dihasilkan menunjukkan bahwa hanya kentang dan bawang merah yang tidak memiliki keunggulan komparatif. Sedangkan tomat, kubis, dan cabai mendapatkan keunggulan komparatif. Disisi lain, keunggulan kompetitif terbaik (Rising Star) didapatkan pada kentang, tomat, dan kubis. Bawang merah dan cabai mendapatkan posisi Falling Star dimana Indonesia belum mampu memenuhi permintaan akan bawang merah dan cabai yang sedang meningkat di negara tujuan utama. 2. Faktor yang memengaruhi permintaan ekspor dinegara tujuan utama untuk kentang adalah Economic Distance, GDP, dan Exchange Rate.Economic Distance, GDP, Population, dan The Price of the Export pada bawang dan cabai. Terakhir adalah kubis dengan faktor-faktor yang memengaruhi ekspornya Economic Distance, GDP, Exchange Rate, Population, dan The Price of the Export. Faktor yang paling dominan memengaruhi dayasaing kentang dan kubis indonesia adalah jarak ekonomi, harga ekspor untuk bawang merah, dan untuk cabai paling besar dipengaruhi oleh faktor GDP.
53 Saran 1. Kementerian Pertanian dapat mengembangkan lebih fokus sayuran yang memiliki dayasaing kuat (tomat, kubis, dan cabai) dan dinamis (kentang, tomat, dan kubis) di negara tujuan utama karena dari hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak semua negara tujuan utama mendapatkan posisi terbaik. Pengembangan yang dilakukan dapat melibatkan lembaga-lembaga hortikultura yang tersedia seperti Kementerian Pertanian untuk terus meningkatkan kualitas, kuantitas, kontinuitas, dan produktivitas sayuran indonesia yaitu seperti mengembangkan bibit unggul dan varietas baru, memperbaiki pengemasan agar sesuai dengan taraf internasional, pemberian subsidi pada petani sayuran, pengembangan teknologi agar mempermudah petani dalam memproses sayuran dari awal hingga akhir dan agar sayuran yang dihasilkan dapat lebih awet. Perlu adanya perhatian khusus secara berkala oleh pemerintah akan proses hulu hingga hilir sehingga pemerintah mengetahui secara lapang kendala yang dihadapi petani sayuran. 2. Berdasarkan hasil analisis EPD, Rising Star merupakan kondisi yang memiliki peluang ekspor yang terus meningkat sehingga perlu dipertahankan bahkan terus ditingkatkan ekspornya. Sayuran indonesia yang mendapatkan posisi Falling Star dan posisi Retreat pada sayuran indonesia sebaiknya dipergunakan untuk memenuhi kebutuhan dalam negeri karena pangsa pasarnya di dunia cenderung stagnan atau mengalami penurunan, namun apabila ingin menembus pasar internasional maka pergerakan pertumbuhannya harus ditingkatkan agar mendapatkan posisi terbaik. Lost Opportunity adalah posisi dayasaing yang harus diperhatikan lebih khusus karena pada sayuran yang mendapatkan posisi ini sebenarnya memiliki peluang yang besar dalam perdagangan dunia namun mengalami penurunan pada pangsa ekspornya.
DAFTAR PUSTAKA
[BPS] Badan Pusat Statistik Republik Indonesia.2010. Berita Resmi Statistik. www.bps.go.id. [20 Desember 2013]. Baltagi BH. 2005. Econometric Analysis of Panel Data. Third Edition.John Wiley & Sons Ltd, Chichester, England. Banne M. Ekspor Karet Indonesia ke-15 Negara Tujuan Utama Setelah Pemberlakuan Kebijakan ACFTA.Trikonomika.Vol 12 No. 1 Juni 2013. Bhattacharyya R. 2011. Revealed Comparative Advantage And Competitiveness: A Case Study For India In Horticultural Products. ICOAE.Vol 5. [Dirjen Hortikultura]. 2013. Sejarah Hortikultura. Dirjen Hortikultura: Jakarta. [Dirjen Hortikultura]. 2012. Nilai PDB Hortikultura Berdasarkan Harga Berlaku Periode 2006-2010. Dirjen Hortikultura: Jakarta. [Dirjen Hortikultura]. 2013. Produksi Sayuran Periode 2008-2012. Dirjen Hortikultura: Jakarta.
54 Eita JH. 2007. Determinants of Namibian Exports: A Grafity Model Approach.JEL Classification: C01, C23, C33, F10, F14, F17. Firdaus M. 2011. Aplikasi Ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series. Bogor (ID): IPB Press. Ginting AM. 2013. The Influence of Exchange Rate on Indonesia’s Export. Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan. 7(6): 1.doi. Gujarati D. 1978.Ekonometrika Dasar. Zain S, penerjemah; Hutauruk G, editor. Jakarta (ID): Penerbit Erlangga. Terjemahan dari: Basic Econometrics. Gul N, Hafiz MY. 2011. The Trade Potential of Pakistan: An Application of The Gravity Model. The Lahore Journal of Economics 16:1 (Summer 2011):pp. 23-62. JEL Classification: F19, O16. Gumilar N. 2010. Dayasaing Komoditi Sayuran Utama Indonesia di Pasar Internasional. [Skripsi]. Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB, Bogor. Hady H. 2001.Ekonomi Internasional: Teori dan Kebijakan Perdagangan Internasiona, Buku Kesatu. Ghalia Indonesia, Jakarta. Hasan MR. 2013. An Analysis of Competitiveness of Pakistan’s Agricultural Export Commoditie.IOSR Journal of Business and Management.e-ISSN: 2278-487X, p-ISSN: 2319-7668. Volume 11, Issue 5 (Jul. - Aug. 2013), PP 29-34. Hatab AA, Romstad E, Huo X. 2010. Determinants of Egyptian Agricultural Exports: Grafity Model Approach. Scientific Research, Modern Economy, 2010, 1, 134-143. Kementerian Pertanian. 2014. Volume dan Nilai Ekspor Sayuran Indonesia Periode 2008-2012. Kementerian Pertanian: Jakarta. Krugman P, Maurice O. 2004. Ekonomi Internasional: Teori dan Kebijakan. Edisi Kelima Jilid I. Indeks. Jakarta. Lagzi A. 2013. Export of Horticultural Product from India: need for Sustainable Grow. IJAPP.Vol. 4(12). Li K, Song L, Zhao X. 2008. Component Trade and China’s Globabl Economic Integration.Research Paper No. 2008/101.Finlandia(ID): UNU. Lipsey RG, dkk. 1995. Pengantar Mikroekonomi Jilid Kesatu Edisi Kesepuluh. Wasana AJ, Kirbrandoko, penerjemah. Jakarta (ID): Binarupa Angkasa. Terjemahan dari: Economics 10thed. Mankiw GN. 2003. Teori Makroekonomi. Edisi Kelima. Nurmawan [penerjemah]. Jakarta: Erlangga. Rubatzky, Vincent E dan Mas Y. 1998.Sayuran Dunia 1 Prinsip, produksi, dam gizi. Bandung: Penerbit ITB. Salvatore D. 1997. Ekonomi Internasional.Edisi kelima.Munandar [penerjemah]. Erlangga, Jakarta. Setiawan AI. 1995. Sayuran Dataran Tinggi Budi Daya dan Pengaturan Panen. Jakarta: PT Penebar Swadaya. Singagerda FIS, Oktaviani R, Hakim DB, Kustiari R. 2013. Analisis Aliran Investasi dan Perdagangan Pariwisata Indonesia.Bina Ekonomi Majalah Ilmiah Fakultas Ekonomi Unpar. 17(8): 2.doi. Tarigan R. 2005. Perencanaan Pembangunan Wilayah Edisi Revisi. BumiAksara.Jakarta.
55 Torayeh NM. 2013. The Competitiveness of The Egypt Agricultural Export in The EU Market: Should Egypt Disersify Its Trade Pattern?.Applied Econometrics and International Development. Vol. 13-2 (2013) United Nations Comodity Trade Statistics Database. Berbagai Terbitan. www.wits.worldbank.org. [Desember 2013 – April 2014]. Widya M. 2011. Posisi Dayasaing Holtikultura Indonesia di Sepuluh Negara Tujuan Utama dan Dunia. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Yanti L, Widyastutik. 2012. Dayasaing Produk Turunan Susu Indonesia di Pasar Dunia. Jurnal Manajemen Agribisnis, Volume 9 No 3 November 2012. Yuniarti D. 2007.Analisis Determinan Perdagangan Bilateral Indonesia Pendekatan Gravity Model. Jurnal Ekonomi Pembangunan Vol. 12 No. 2, Agustus 2007, hal 99-109. Indonesia(ID): UAD. Zulkarnain. 2009. Dasar-Dasar Hortikultura. Jakarta: Bumi Aksara.
56
LAMPIRAN
Lampiran 1 Hasil Pengolahan RCA Kentang Indonesia Periode 2008-2012 Tahun Xij HONGKONG 2008 0 2009 7.936 2010 0.002 2011 0.002 2012 0
Xit
Wj
1808777 2111839 2501411 3215405 2633861
3905.484 5377.626 6010.456 6607.744 5970.43
4.27E+08 0 3.8E+08 0.265792 4.97E+08 6.61E-05 5.88E+08 5.54E-05 6.38E+08 0 0.053183
0 0.000249 0.83767 0 0.20948
JEPANG 2008 1.714 27743856 2009 19.523 18574730 2010 59.5 25781814 2011 125.661 33714696 2012 0.001 30135107
3905.484 662.14 1527.798 4953.236 7982.825
5.79E+08 0.009165 4.22E+08 0.669837 5.35E+08 0.8079 6.49E+08 0.48864 6.65E+08 2.76E-06 0.395109
73.08839 1.206116 0.604827 5.66E-06 18.72483
MALAYSIA 2008 435.343 6432552 2009 286.464 6811824 2010 390.843 9362332 2011 289.478 10995847 2012 290.271 11280285
45866.84 54021.11 62199.37 70016.16 58999.45
1.57E+08 1.28E+08 1.69E+08 1.93E+08 2.05E+08
0.23229 0.099866 0.113496 0.072756 0.089374 0.121556
0.429921 1.13648 0.641041 1.228421 0.858966
SINGAPURA 2008 1940.45 2009 1919.62 2010 2005.84 2011 2071.34 2012 1899.41
12862045 10262665 13723266 18443890 17135025
14467.64 14227.36 15505.11 16279.11 14440.97
2.48E+08 2.01E+08 2.48E+08 2.93E+08 2.98E+08
2.587696 2.642659 2.342033 2.024673 2.285153 2.376443
1.02124 0.886241 0.864494 1.128653 0.975157
TIMOR LESTE 2008 0 2009 34.405 2010 53.813 2011 98.173 2012 5.074
85747.24 163029.2 175272.6 220095.2 258168.9
32.341 86.647 156.272 391.083 364.561
336477.5 367683.5 907339.3 604626.8 692838.7
0 0.895523 1.782632 0.689604 0.037352 0.681022
0 1.990604 0.386846 0.054164 0.607904
3293962 1.56E+10 0.082545 3036988 1.22E+10 0.078655
0.952873
DUNIA 2008 2009
2387.65 1.37E+08 2289.64 1.17E+08
Wt
Nilai
Indeks
57 2010 2522.917 2011 2590.108 2012 2236.893
1.58E+08 2.03E+08 1.9E+08
3574967 1.48E+10 0.066207 4571275 1.76E+10 0.049085 3379950 1.71E+10 0.059696 0.067238
0.841742 0.741385 1.216175 0.938044
Lampiran 2 Hasil Pengolahan EPD Kentang Indonesia Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y HONGKONG 2008 0 0.004233 2009 0.001476 0.005552 -100 -23.7686 2010 3.33E-07 0.005035 443394.8 10.26626 2011 3.03E-07 0.005468 9.937482 -7.90867 2012 0 0.004127 0 32.4721 110826.2 2.76527 Rising Star JEPANG 2008 0.000439 0.047887 2009 0.029485 0.044018 -98.5115 8.789657 2010 0.038945 0.048205 -24.2913 -8.68658 2011 0.025369 0.051919 53.51101 -7.15247 2012 1.25E-07 0.045316 20251908 14.56997 5062960 1.880145 Rising Star MALAYSIA 2008 0.009491 0.04086 2009 0.005303 0.053099 78.98894 -23.0488 2010 0.006284 0.055365 -15.6102 -4.09267 2011 0.004134 0.056827 51.98441 -2.57173 2012 0.00492 0.055048 -15.9647 3.230662 24.84962 -6.62064 Falling Star SINGAPURA 2008 0.134124 0.051831 2009 0.134925 0.051056 -0.59346 1.517948 2010 0.129367 0.055237 4.296289 -7.56834 2011 0.127239 0.062844 1.671744 -12.1054 2012 0.13153 0.057558 -3.26176 9.183914 0.528201 -2.24298 Falling Star TIMOR LESTE 2008 0 0.254838 2009 0.397071 0.443396 -100 -42.5258 2010 0.344355 0.193172 15.30868 129.5339 2011 0.251029 0.364018 37.17751 -46.9334 2012 0.013918 0.372625 1703.611 -2.30975 414.0243 9.441244 Rising Star
58
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
0.000725 0.000754 0.000706 0.000567 0.000662
0.008781 0.009585 0.010659 0.011543 0.011086
-3.85476 6.830366 24.55189 -14.3858 3.285415
-8.38576 -10.0764 -7.65913 4.121797 -5.49987
Falling Star
Lampiran 3 Hasil Pengolahan RCA Tomat Indonesia Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai Indeks BRUNEI 2008 22.804 59670.99 189.277 2397188 4.840075 2009 9.958 74861.89 168.374 2321964 1.83439 0.379 2010 44.621 60963.94 263.358 2907149 8.079547 4.404486 2011 61.601 81689.36 275.519 5801471 15.87848 1.965268 2012 16.889 81755.28 160.011 5883293 7.595542 0.478355 7.645606 1.806777 KUWAIT 2008 137036.8 25065.025 2.1E+07 0 2009 0 101494.4 25552.97 1.6E+07 0 0 2010 0.432 97836.45 40790.324 2E+07 0.002218 0 2011 0.297 120719.1 22164.747 2.2E+07 0.00247 1.113939 2012 0.017 129830.1 30725.874 2E+07 8.55E-05 0.034625 0.000955 0.287141 MALAYSIA 2008 60.618 6432552 205.276 1.6E+08 7.227037 2009 56.417 6811824 175.288 1.3E+08 6.061359 0.838706 2010 40.486 9362332 213.634 1.7E+08 3.422934 0.564714 2011 86.269 10995847 265.566 1.9E+08 5.716515 1.670063 2012 15.894 11280285 258.707 2E+08 1.116048 0.195232 4.708779 0.817179 SINGAPURA 2008 436.602 12862045 17383.601 2.5E+08 0.484566 2009 293.484 10262665 14100.327 2E+08 0.407667 0.841302 2010 476.263 13723266 18973.817 2.5E+08 0.454426 1.114699 2011 532.192 18443890 22303.992 2.9E+08 0.379681 0.835518 2012 449.719 17135025 24854.216 3E+08 0.314364 0.827969 0.408141 0.904872 TIMOR LESTE 2008 85747.24 68.41 336477 0 2009 0.051 163029.2 59.415 367684 0.001936 0 2010 0.71 175272.6 70.086 907339 0.052442 27.08943 2011 0.056 220095.2 84.104 604627 0.001829 0.034879
59 2012
0.24
258168.9
53.956
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
520.024 375.111 566.51 680.657 484.048
1.37E+08 1.17E+08 1.58E+08 2.03E+08 1.9E+08
7309414.63 6998342.86 8156533.92 8528389.15 8021348.13
692839 0.011937 0.013629 1.6E+10 1.2E+10 1.5E+10 1.8E+10 1.7E+10
0.008102 0.005592 0.006516 0.006914 0.005443 0.006513
6.526064 8.412594
0.690219 1.165228 1.061093 0.787266 0.925951
Lampiran 4 Hasil Pengolahan EPD Tomat Indonesia Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y BRUNEI 2008 0.12048 0.024892 2009 0.05914 0.032241 103.7118 -22.7932 2010 0.16943 0.02097 -65.0937 53.74448 2011 0.22358 0.014081 -24.2197 48.92871 2012 0.10555 0.013896 111.8274 1.328594 31.55646 20.30216 Rising Star KUWAIT 2008 0 0.006415 2009 0 0.006201 0 3.452628 2010 1.1E-05 0.004775 -100 29.85486 2011 1.3E-05 0.005424 -20.9625 -11.9571 2012 5.5E-07 0.006468 2321.86 -16.1424 550.2243 1.301997 Rising Star MALAYSIA 2008 0.2953 0.04086 2009 0.32185 0.053099 -8.25009 -23.0488 2010 0.18951 0.055365 69.83348 -4.09267 2011 0.32485 0.056827 -41.6619 -2.57173 2012 0.06144 0.055048 428.7584 3.230662 112.17 -6.62064 Falling Star SINGAPURA 2008 0.02512 0.051831 2009 0.02081 0.051056 20.66762 1.517948 2010 0.0251 0.055237 -17.0793 -7.56834 2011 0.02386 0.062844 5.197736 -12.1054 2012 0.01809 0.057558 31.86956 9.183914 10.16391 -2.24298 Falling Star TIMOR LESTE 2008 0 0.254838 2009 0.00086 0.443396 -100 -42.5258
60 2010 2011 2012 DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
0.01013 0.193172 0.00067 0.364018 0.00445 0.372625
7.1E-05 5.4E-05 6.9E-05 8E-05 6E-05
0.008781 0.009585 0.010659 0.011543 0.011086
-91.5268 1421.443 -85.0308 286.2214
129.5339 -46.9334 -2.30975 9.441244 Rising Star
32.73217 -22.8275 -12.9757 32.25748 7.296621
-8.38576 -10.0764 -7.65913 4.121797 -5.49987 Falling Star
Lampiran 5 Hasil Pengolahan RCA Bawang Merah Indonesia Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai Indeks MALAYSIA 2008 1799.586 6432552 93799.31 1.57E+08 0.469537 2009 980.415 6811824 107266.5 1.28E+08 0.172131 0.366596 2010 94.36 9362332 166261 1.69E+08 0.010251 0.059553 2011 279.163 10995847 175075.7 1.93E+08 0.02806 2.737281 2012 729.201 11280285 113117.3 2.05E+08 0.117105 4.173447 0.159417 1.834219 FILIPINA 2008 73.215 2053611 23266.52 68768979 0.105376 2009 11.019 2405864 13853.63 57217881 0.018916 0.179513 2010 9.5 3180743 4944.355 76339583 0.046114 2.437787 2011 172.06 3699027 10006.74 84321059 0.391955 8.499646 2012 7.94 3707633 13133.19 91612022 0.014938 0.038113 0.11546 2.788765 SINGAPURA 2008 643.226 12862045 12543.78 2.48E+08 0.989333 2009 722.745 10262665 14720.63 2.01E+08 0.961632 0.972 2010 448.425 13723266 21434.26 2.48E+08 0.37875 0.393861 2011 542.196 18443890 23527.76 2.93E+08 0.366698 0.968181 2012 616.442 17135025 17171.26 2.98E+08 0.623709 1.700878 0.664024 1.00873 THAILAND 2008 1873.651 3661252 13100.57 1.34E+08 5.228425 2009 2043.826 3233813 12798.23 1.05E+08 5.194463 0.993504 2010 1102.386 4566569 16348.65 1.49E+08 2.199956 0.42352 2011 5411.507 5896687 27898.25 1.75E+08 5.75577 2.616311 2012 5308.628 6635141 31365.11 1.9E+08 4.840456 0.840975 4.643814 1.218577 VIETNAM 2008 198.24 1672903 20199.79 74379361 0.436341
61 2009 2010 2011 2012 DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
468.759 21.275 145.6 1896.303
1454234 1946221 2354191 2273693
31632.35 46320.61 49369.67 71944.69
71034671 0.72386 1.658931 91485992 0.02159 0.029827 1.15E+08 0.144567 6.695914 1.26E+08 1.463798 10.12543 0.558031 4.627526
4689.033 4399.941 1850.153 6626.941 8824.966
1.37E+08 1.17E+08 1.58E+08 2.03E+08 1.9E+08
2345878 2358187 3126478 3129697 2534407
1.56E+10 1.22E+10 1.48E+10 1.76E+10 1.71E+10
0.227623 0.194657 0.055517 0.183434 0.314085 0.195063
0.855173 0.285205 3.304094 1.712252 1.539181
Lampiran 6 Hasil Pengolahan EPD Bawang Merah Indonesia Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y MALAYSIA 2008 0.019185 0.04086 2009 0.00914 0.053099 109.9071 -23.0488 2010 0.000568 0.055365 1510.454 -4.09267 2011 0.001595 0.056827 -64.4069 -2.57173 2012 0.006446 0.055048 -75.2649 3.230662 370.1723 -6.62064 Falling Star FILIPINA 2008 0.003147 0.029862 2009 0.000795 0.042047 295.6307 -28.9791 2010 0.001921 0.041666 -58.6034 0.916103 2011 0.017194 0.043868 -88.8255 -5.02103 2012 0.000605 0.040471 2744.049 8.394462 723.0628 -6.17238 Falling Star SINGAPURA 2008 0.051278 0.051831 2009 0.049097 0.051056 4.442328 1.517948 2010 0.020921 0.055237 134.6807 -7.56834 2011 0.023045 0.062844 -9.21677 -12.1054 2012 0.0359 0.057558 -35.8073 9.183914 23.52474 -2.24298 Falling Star THAILAND 2008 0.143021 0.027354 2009 0.159696 0.030744 -10.442 -11.0237 2010 0.06743 0.030651 136.833 0.303411 2011 0.193973 0.033701 -65.2375 -9.05057 2012 0.169253 0.034966 14.60559 -3.61961 18.93977 -5.84763 Falling Star
62 VIETNAM 2008 0.009814 2009 0.014819 2010 0.000459 2011 0.002949 2012 0.026358
0.022491 0.020472 0.021273 0.0204 0.018006
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
0.008781 0.009585 0.010659 0.011543 0.011086
0.001999 0.001866 0.000592 0.002117 0.003482
-33.7744 3126.435 -84.4262 -88.811 729.8558
9.863779 -3.76647 4.280726 13.29369 5.917931 Rising Star
7.129529 215.2944 -72.0526 -39.1901 27.79531
-8.38576 -10.0764 -7.65913 4.121797 -5.49987 Falling Star
Lampiran 7 Hasil Pengolahan RCA Kubis Indonesia Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai Indeks BRUNEI 2008 57.805 59670.99 479.777 2397188 4.840217 2009 119.528 74861.89 456.967 7659060 26.76083 5.528848 2010 23.823 60963.94 382.191 9869371 10.09096 0.377079 2011 20.39 81689.36 529.575 9292461 4.379807 0.434033 2012 21.976 81755.28 913.305 9130863 2.687378 0.613584 9.751838 1.738386 JEPANG 2008 266.437 27743856 61775.73 5.79E+08 0.090066 2009 124.783 18574730 60990.21 4.22E+08 0.04648 0.516067 2010 8.532 25781814 78810.14 5.35E+08 0.002246 0.048318 2011 1.762 33714696 85119.93 6.49E+08 0.000399 0.177532 2012 4.886 30135107 113450.4 6.65E+08 0.00095 2.383656 0.028028 0.781393 KOREA 2008 2.461 9116819 6169.261 3.29E+08 0.014376 2009 0 8145208 3620.733 2.6E+08 0 0 2010 182.562 12574641 19889.43 3.44E+08 0.25095 0 2011 203.82 16388801 21209.65 4.09E+08 0.240102 0.956772 2012 195.202 15049860 24478.69 4.11E+08 0.217904 0.907549 0.144666 0.46608 MALAYSIA 2008 6409.843 6432552 61358.72 1.57E+08 2.556631 2009 4739.756 6811824 92010.39 1.28E+08 0.970133 0.379458 2010 2488.23 9362332 111103 1.69E+08 0.40451 0.416963 2011 2362.843 10995847 144372.5 1.93E+08 0.288005 0.711984 2012 3838.116 11280285 89113.22 2.05E+08 0.782409 2.716654
63 1.000337
1.056265
SINGAPURA 2008 2704.265 2009 3055.491 2010 3974.296 2011 3209.516 2012 3659.215
12862045 10262665 13723266 18443890 17135025
19251.02 20502.03 30369.85 42398.5 43856.87
2.48E+08 2.01E+08 2.48E+08 2.93E+08 2.98E+08
2.710209 2.919002 2.369128 1.204542 1.449579 2.130492
1.077039 0.811623 0.508433 1.203428 0.900131
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
1.37E+08 1.17E+08 1.58E+08 2.03E+08 1.9E+08
1912739 1819821 2145016 2381208 2165505
1.56E+10 1.22E+10 1.48E+10 1.76E+10 1.71E+10
0.656363 0.620554 0.356225 0.242414 0.508228 0.476757
0.945442 0.574044 0.680507 2.096531 1.074131
11024.56 10824.46 8144.778 6663.231 12201.31
Lampiran 8 Hasil Pengolahan EPD Kubis Indonesia Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y BRUNEI 2008 0.120483 0.024892 2009 0.261568 0.009774 -53.9382 154.6689 2010 0.062333 0.006177 319.6322 58.2347 2011 0.038503 0.008791 61.89232 -29.7334 2012 0.024062 0.008954 60.01362 -1.81825 96.89999 45.33797 Rising Star JEPANG 2008 0.004313 0.047887 2009 0.002046 0.044018 110.8052 8.789657 2010 0.000108 0.048205 1789.847 -8.68658 2011 2.07E-05 0.051919 422.9909 -7.15247 2012 4.31E-05 0.045316 -51.9352 14.56997 567.9269 1.880145 Rising Star KOREA 2008 0.000399 0.027749 2009 0 0.031289 0 -11.3125 2010 0.009179 0.036576 -100 -14.456 2011 0.00961 0.040024 -4.48433 -8.61331 2012 0.007974 0.036596 20.50838 9.367222 -20.994 -6.25363 Retreat MALAYSIA 2008 0.104465 0.04086 2009 0.051513 0.053099 102.7926 -23.0488 2010 0.022396 0.055365 130.014 -4.09267
64 2011 0.016366 0.056827 2012 0.04307 0.055048 SINGAPURA 2008 0.140474 2009 0.149034 2010 0.130863 2011 0.075699 2012 0.083435
0.051831 0.051056 0.055237 0.062844 0.057558
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
0.008781 0.009585 0.010659 0.011543 0.011086
0.005764 0.005948 0.003797 0.002798 0.005634
36.84045 -62.0008 51.91155
-2.57173 3.230662 -6.62064 Falling Star
-5.7435 13.885 72.87355 -9.27255 17.93562
1.517948 -7.56834 -12.1054 9.183914 -2.24298 Falling Star
-3.09908 56.64945 35.69419 -50.3362 9.7271
-8.38576 -10.0764 -7.65913 4.121797 -5.49987 Falling Star
Lampiran 9 Hasil Pengolahan RCA Cabai Indonesia Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai Indeks SINGAPURA 2008 657.654 12862045 11579.44 2.48E+08 1.095765 2009 395.061 10262665 10102.3 2.01E+08 0.765939 0.699 2010 446.874 13723266 14196.54 2.48E+08 0.569867 0.744011 2011 900.505 18443890 17724.4 2.93E+08 0.80844 1.418646 2012 556.244 17135025 9465.077 2.98E+08 1.021017 1.262947 0.852205 1.031151 INDIA 2008 12.466 7163336 147.788 2.29E+08 2.692214 2009 0 7432893 70.555 2.01E+08 92.24056 34.26197 2010 240.844 9915039 313.19 2.7E+08 29.27993 0.31743 2011 336.435 13335706 409.015 3.27E+08 5.886471 0.201041 2012 98.285 12496314 176.966 2.94E+08 0 0 26.01984 8.695111 MALAYSIA 2008 365.817 6432552 5491.855 1.57E+08 1.630203 2009 170.859 6811824 8435.499 1.28E+08 0.381451 0.23399 2010 601.691 9362332 11521.53 1.69E+08 0.943252 2.472796 2011 407.47 10995847 16491.14 1.93E+08 0.434804 0.460963 2012 51.499 11280285 5992.205 2.05E+08 0.156124 0.359067 0.709167 0.881704 JEPANG 2008 24.569 27743856 86128.89 5.79E+08 0.005957 2009 10.623 18574730 92753.47 4.22E+08 0.002602 0.436783
65 2010 2011 2012
0 25781814 103284.4 5.35E+08 0 0 33714696 120257.7 6.49E+08 0 1.692 30135107 150261.1 6.65E+08 0.000248 0.001761 ARAB SAUDI 2008 0 1191950 974.517 1.01E+08 0 2009 0 956245.2 6785.481 84271185 0 2010 0.104 1167297 5877.551 96626525 0.001465 2011 28.093 1430126 1270.714 1.18E+08 1.82696 2012 20.965 1776507 2034.929 1.34E+08 0.77975 0.521635 DUNIA 2008 1195.883 1.37E+08 3987149 1.56E+10 0.034156 2009 630.56 1.17E+08 3429169 1.22E+10 0.019184 2010 1370.78 1.58E+08 4050886 1.48E+10 0.031746 2011 1821.625 2.03E+08 4316749 1.76E+10 0.036557 2012 755.221 1.9E+08 4011476 1.71E+10 0.016982 0.027725
0 0 0 0.109196
0 0 1247.317 0.426802 311.936
0.561661 1.654832 1.151538 0.464525 0.958139
Lampiran 10 Hasil Pengolahan EPD Cabai Indonesia Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y SINGAPURA 2008 0.056795 0.051831 2009 0.039106 0.051056 45.23319 1.517948 2010 0.031478 0.055237 24.23423 -7.56834 2011 0.050806 0.062844 -38.0433 -12.1054 2012 0.058768 0.057558 -13.5483 9.183914 4.468944 -2.24298 Falling Star INDIA 2008 0.084351 0.031331 2009 3.413564 0.037007 -97.529 -15.3373 2010 1.07422 0.036688 217.7714 0.870213 2011 0.240297 0.040822 347.0389 -10.1268 2012 0 0.042571 0 -4.10972 116.8203 -7.17589 Falling Star MALAYSIA 2008 0.066611 0.04086 2009 0.020255 0.053099 228.8651 -23.0488 2010 0.052223 0.055365 -61.215 -4.09267 2011 0.024708 0.056827 111.358 -2.57173 2012 0.008594 0.055048 187.4966 3.230662 116.6262 -6.62064 Falling Star
66 JEPANG 2008 0.000285 0.047887 2009 0.000115 0.044018 2010 0 0.048205 2011 0 0.051919 2012 1.13E-05 0.045316 ARAB SAUDI 2008 0 2009 0 2010 1.77E-05 2011 0.022108 2012 0.010303
0.011817 0.011347 0.01208 0.012101 0.013213
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
0.008781 0.009585 0.010659 0.011543 0.011086
0.0003 0.000184 0.000338 0.000422 0.000188
149.0701 0 0 -100 12.26753
8.789657 -8.68658 -7.15247 14.56997 1.880145 Falling Star
0 -100 -99.92 114.5876 -21.3331
4.137337 -6.06978 -0.16942 -8.4136 -2.62887 Retreat
63.11303 -45.66 -19.8109 124.1467 30.44721
-8.38576 -10.0764 -7.65913 4.121797 -5.49987 Falling Star
Lampiran 11 Hasil Pengolahan RCA Kentang Belanda Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai Indeks HONGKONG 2008 2.947 1607061 3905.484 4.27E+08 0.200657 2009 1.395 1605572 5377.626 3.8E+08 0.061453 0 2010 0 1769575 6010.456 4.97E+08 0 0 2011 8.528 2184860 6607.744 5.88E+08 0.347375 0 2012 37.241 2346283 5970.43 6.38E+08 1.696464 4.883672 0.46119 1.220918 JEPANG 2008 63.364 4339437 493.074 5.79E+08 17.15728 2009 1.395 3321182 662.14 4.22E+08 0.267686 0.015602 2010 0 4230972 1527.798 5.35E+08 0 0 2011 0.007 4472282 4953.236 6.49E+08 0.000205 0 2012 0.005 4566033 7982.825 6.65E+08 9.12E-05 0.444534 3.485053 0.115034 MALAYSIA 2008 81.047 775875.2 45866.84 1.57E+08 0.358531 2009 216.269 877878.2 54021.11 1.28E+08 0.585023 1.631723 2010 417.789 948147.4 62199.37 1.69E+08 1.197963 2.047719 2011 467.197 922940.5 70016.16 1.93E+08 1.398962 1.167784 2012 35.535 1143775 58999.45 2.05E+08 0.107905 0.077132
67 0.729677
1.23109
SINGAPURA 2008 139.99 2009 272.08 2010 171.095 2011 252.453 2012 52.939
2796591 2894325 3859085 4030252 5362624
14467.64 14227.36 15505.11 16279.11 14440.97
2.48E+08 2.01E+08 2.48E+08 2.93E+08 2.98E+08
0.858594 1.328114 0.710406 1.129284 0.203507 0.845981
1.546848 0.534898 1.589632 0.180209 0.962897
TIMOR LESTE 2008 0 2009 0 2010 0 2011 0 2012 0
829.626 475.791 648.568 834.751 17104.46
32.341 86.647 156.272 391.083 364.561
336477.5 367683.5 907339.3 604626.8 692838.7
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
5.46E+08 4.32E+08 4.93E+08 5.3E+08 5.54E+08
3294005 3036988 3574967 4571275 3380014
1.56E+10 1.22E+10 1.48E+10 1.76E+10 1.71E+10
5.790683 6.121397 6.502587 7.685117 6.918157 6.603588
1.057111 1.062272 1.181855 0.900202 1.05036
667276.8 659950.5 773692 1056752 756162.4
Lampiran 12 Hasil Pengolahan EPD Kentang Belanda Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y HONGKONG 2008 0.000755 0.003761 2009 0.000259 0.004221 190.8852 -10.9135 2010 0 0.003562 0 18.50262 2011 0.001291 0.003715 -100 -4.12294 2012 0.006238 0.003677 0 1.047316 22.72131 1.128384 Rising Star JEPANG 2008 0.128508 0.00749 2009 0.002107 0.00787 5999.667 -4.83354 2010 0 0.007911 0 -0.5103 2011 1.41E-06 0.006887 -100 14.86486 2012 6.26E-07 0.006866 125.6294 0.299813 1506.324 2.455208 Rising Star MALAYSIA 2008 0.001767 0.004928 2009 0.004003 0.006843 -55.8625 -27.9799 2010 0.006717 0.005607 -40.3981 22.04783
68 2011 0.006673 2012 0.000602
0.00477 0.005582
SINGAPURA 2008 0.009676 2009 0.019124 2010 0.011035 2011 0.015508 2012 0.003666
0.01127 0.014399 0.015533 0.013732 0.018014
TIMOR LESTE 2008 2009 2010 2011 2012
0 0 0 0 0
0.002466 0.001294 0.000715 0.001381 0.024688
0.202573 0.217304 0.216419 0.231172 0.223716
0.034983 0.035499 0.033282 0.030081 0.032337
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
0.662853 1007.882 228.071
17.55248 -14.5466 -0.73153 Falling Star
-49.4027 73.3045 -28.8438 323.0292 79.52179
-21.7337 -7.29971 13.11214 -23.7665 -9.92196 Falling Star
0 0 0 0 0
-6.77905 0.40889 -6.38178 3.333 -2.35474
90.53921 81.03236 -48.2255 -94.4077 7.234608 -
-1.45507 6.661523 10.64319 -6.97944 2.217552 Lost Opportunity
Lampiran 13 Hasil Pengolahan RCA Kentang Cina Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai Indeks HONGKONG 2008 1067.299 1.91E+08 3905.484 4.27E+08 0.612317 2009 2003.81 1.66E+08 5377.626 3.8E+08 0.852672 1.392534 2010 2254.626 2.18E+08 6010.456 4.97E+08 0.853629 1.001122 2011 2261.386 2.68E+08 6607.744 5.88E+08 0.751001 0.879775 2012 1846.305 3.23E+08 5970.43 6.38E+08 0.610107 0.812392 0.735945 1.021456 JEPANG 2008 14.69 1.16E+08 3905.484 5.79E+08 0.018765 2009 2.317 97910966 662.14 4.22E+08 0.015081 0.803702 2010 34.902 1.21E+08 1527.798 5.35E+08 0.10094 6.693017 2011 248.469 1.48E+08 4953.236 6.49E+08 0.2197 2.17655 2012 50.735 1.52E+08 7982.825 6.65E+08 0.027874 0.126872 0.076472 2.450035 MALAYSIA 2008 35639.75 21455169 45866.84 1.57E+08 5.701434 2009 42488.32 19631939 54021.11 1.28E+08 5.139472 0.901435
69 2010 44190.24 2011 53104.38 2012 40857.68
23802061 62199.37 1.69E+08 5.047472 27886048 70016.16 1.93E+08 5.262872 36525700 58999.45 2.05E+08 3.885125 5.007275
0.982099 1.042675 0.738214 0.916106
SINGAPURA 2008 7775.666 2009 5476.971 2010 6479.312 2011 6550.594 2012 6302.27
32305805 30066363 32347238 35570137 40750209
14467.64 14227.36 15505.11 16279.11 14440.97
2.48E+08 2.01E+08 2.48E+08 2.93E+08 2.98E+08
4.128352 2.573627 3.209558 3.320091 3.188213 3.283968
0.623403 1.247095 1.034439 0.960279 0.966304
TIMOR LESTE 2008 3.102 2009 9.518 2010 48.301 2011 88.808 2012 155.975
9426.36 23260.24 42832.01 70432.76 62473.52
32.341 86.647 156.272 391.083 364.561
336477.5 367683.5 907339.3 604626.8 692838.7
3.423736 1.73641 6.547511 1.949377 4.744833 3.680373
0.507168 3.770718 0.297728 2.434025 1.75241
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
1.43E+09 1.2E+09 1.58E+09 1.9E+09 2.05E+09
3293962 3036988 3574967 4571275 3379950
1.56E+10 1.22E+10 1.48E+10 1.76E+10 1.71E+10
0.270504 0.373837 0.273641 0.34823 0.327417 0.318726
1.382004 0.731978 1.27258 0.940234 1.081699
81698.47 112237.3 104272.5 171435.3 132277.9
Lampiran 14 Hasil Pengolahan EPD Kentang Cina Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y HONGKONG 2008 0.273282 0.446308 2009 0.37262 0.437003 -26.6593 2.129491 2010 0.375117 0.439439 -0.66579 -0.55435 2011 0.342233 0.455702 9.608844 -3.56886 2012 0.309242 0.506864 10.66841 -10.0939 -1.76195 -3.02191 Retreat JEPANG 2008 0.003761 0.200448 2009 0.003499 0.232026 7.490659 -13.6096 2010 0.022845 0.22632 -84.6824 2.52122 2011 0.050163 0.228325 -54.4591 -0.87806 2012 0.006356 0.22801 689.2819 0.137891 139.4078 -2.95713 Falling Star
70 MALAYSIA 2008 0.777027 2009 0.786513 2010 0.710461 2011 0.758459 2012 0.692509
0.136286 0.153034 0.140756 0.144115 0.178246
SINGAPURA 2008 0.537452 2009 0.38496 2010 0.417882 2011 0.402393 2012 0.436416
0.130186 0.149579 0.130199 0.121199 0.136884
TIMOR LESTE 2008 0.095915 2009 0.109848 2010 0.309083 2011 0.227082 2012 0.427843
0.028015 0.063262 0.047206 0.11649 0.09017
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
0.09169 0.098858 0.10659 0.107695 0.11953
0.024802 0.036957 0.029167 0.037503 0.039136
-1.20617 10.70461 -6.32833 9.523267 3.173343
-10.9438 8.72292 -2.3309 -19.1484 -5.92505 Falling Star
39.61233 -7.87827 3.849399 -7.79611 6.946839
-12.9653 14.88459 7.425843 -11.4586 -0.52835 Falling Star
-12.6835 -64.46 36.11055 -46.924 -21.9892
-55.7159 34.01125 -59.4761 29.18839 -12.9981 Retreat
-32.8879 26.70587 -22.226 -4.17344 -8.14535
-7.25073 -7.25406 -1.0263 -9.90065 -6.35794 Retreat
Lampiran 15 Hasil Pengolahan RCA Tomat Belanda Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai Indeks BRUNEI 2008 0 15780.57 189.277 2397188 0 2009 0 20505.07 168.374 2321964 0 0 2010 0 19746.16 263.358 2907149 0 0 2011 0 19520.32 275.519 5801471 0 0 2012 0 21465.58 160.011 5883293 0 0 0 0 KUWAIT 2008 206.301 461196.6 25065.03 21361233 0.381218 2009 27.906 429674.4 25552.97 16367128 0.0416 0.109123 2010 59.684 443222.3 40790.32 20487521 0.067635 1.625846 2011 266.814 440073 22164.75 22256618 0.608808 9.001435 2012 386.686 505346.8 30725.87 20072468 0.49988 0.821079
71 0.319828 2.889371 MALAYSIA 2008 2.947 2009 2.791 2010 6.632 2011 61.524 2012 95.487
775875.2 877878.2 948147.4 922940.5 1143775
205.276 175.288 213.634 265.566 258.707
1.57E+08 1.28E+08 1.69E+08 1.93E+08 2.05E+08
2.912931 2.326746 5.536641 48.5709 66.12613 25.09467
0.798764 2.379564 8.772629 1.361435 3.328098
SINGAPURA 2008 331.555 2009 128.366 2010 177.726 2011 379.018 2012 1322.662
2796591 2894325 3859085 4030252 5362624
17383.6 14100.33 18973.82 22303.99 24854.22
2.48E+08 2.01E+08 2.48E+08 2.93E+08 2.98E+08
1.692405 0.632243 0.603032 1.237458 2.954254 1.423878
0.373577 0.953798 2.052061 2.387356 1.441698
TIMOR LESTE 2008 2009 2010 2011 2012
0 0 0 0 0
829.626 475.791 648.568 834.751 17104.46
68.41 59.415 70.086 84.104 53.956
336477.5 367683.5 907339.3 604626.8 692838.7
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
1746662 1562741 1743251 1701471 1808472
5.46E+08 4.32E+08 4.93E+08 5.3E+08 5.54E+08
7309420 6998343 8156534 8528389 8021926
1.56E+10 1.22E+10 1.48E+10 1.76E+10 1.71E+10
6.83084 6.290332 6.421619 6.632424 6.971353 6.629313
0.920872 1.020871 1.032827 1.051102 1.006418
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
Lampiran 16 Hasil Pengolahan EPD Tomat Belanda Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y BRUNEI 2008 0 0.006583 2009 0 0.008831 0 -25.4557 2010 0 0.006792 0 30.01406 2011 0 0.003365 0 101.8677 2012 0 0.003649 0 -7.77968 0 24.6616 KUWAIT 2008 0.008231 0.02159 2009 0.001092 0.026252 653.6626 -17.7582 2010 0.001463 0.021634 -25.3628 21.34862
72 2011 2012
0.012038 0.019773 0.012585 0.025176
MALAYSIA 2008 0.014356 2009 0.015922 2010 0.031044 2011 0.231671 2012 0.369093
0.004928 0.006843 0.005607 0.00477 0.005582
SINGAPURA 2008 0.019073 2009 0.009104 2010 0.009367 2011 0.016993 2012 0.053217
0.01127 0.014399 0.015533 0.013732 0.018014
TIMOR LESTE 2008 2009 2010 2011 2012
0 0 0 0 0
0.002466 0.001294 0.000715 0.001381 0.024688
0.23896 0.223302 0.213725 0.199507 0.225441
0.034983 0.035499 0.033282 0.030081 0.032338
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
-87.845 -4.34853 134.0266
9.412433 -21.4625 -2.11492 Falling Star
-9.83576 -48.7099 -86.6001 -37.2323 -45.5945
-27.98 22.04806 17.55248 -14.5459 -0.73134 Retreat
109.5053 -2.80933 -44.8788 -68.0678 -1.56265
-21.7337 -7.29971 13.11214 -23.7665 -9.92196 Retreat
0 0 0 0 0
7.012403 4.481048 7.126506 -11.5039 1.77902
90.53921 81.03236 -48.2255 -94.4077 7.234608 -
-1.45523 6.661692 10.64319 -6.98157 2.217023 Rising Star
Lampiran 17 Hasil Pengolahan RCA Tomat Cina Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai Indeks BRUNEI 2008 0 130542.8 189.277 2397188 0 2009 0 140454.8 168.374 2321964 0 2010 0 367609.1 263.358 2907149 0 2011 2.67 744393.8 275.519 5801471 0.075526 2012 0 1252438 160.011 5883293 0 0.015105 KUWAIT 2008 0 1751301 25065.03 21361233 0 2009 0 1542683 25552.97 16367128 0
0 0 0 0 0
0
73 2010 2011 2012
0 0 0
1848592 40790.32 20487521 2128415 22164.75 22256618 2089319 30725.87 20072468
0 0 0 0
0 0 0 0
0.117242 0.243952 1.171524 0.452419 0.667179 0.530463
2.080749 4.802282 0.38618 1.474692 2.185976
2.48E+08 0.011665 2.01E+08 0.003983 2.48E+08 0 2.93E+08 0.00448 2.98E+08 1.12E-05 0.004028
0.341412 0 0 0.002493 0.085976
MALAYSIA 2008 3.28 2009 6.544 2010 35.228 2011 17.315 2012 30.766
21455169 19631939 23802061 27886048 36525700
205.276 175.288 213.634 265.566 258.707
SINGAPURA 2008 26.4 2009 8.4 2010 0 2011 12.11 2012 0.038
32305805 30066363 32347238 35570137 40750209
17383.6 14100.33 18973.82 22303.99 24854.22
TIMOR LESTE 2008 0 2009 0 2010 0 2011 0 2012 0
9426.36 23260.24 42832.01 70432.76 62473.52
68.41 59.415 70.086 84.104 53.956
336477.5 367683.5 907339.3 604626.8 692838.7
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
1.43E+09 1.2E+09 1.58E+09 1.9E+09 2.05E+09
7309415 6998343 8156534 8528389 8021348
1.56E+10 1.22E+10 1.48E+10 1.76E+10 1.71E+10
0.061347 0.059556 0.053566 0.065682 0.080994 0.064229
0.970813 0.899412 1.226194 1.233121 1.082385
41114.66 41203.54 46570.28 60326.72 77655.81
1.57E+08 1.28E+08 1.69E+08 1.93E+08 2.05E+08
Lampiran 18 Hasil Pengolahan EPD Tomat Cina Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y BRUNEI 2008 0 0.054457 2009 0 0.06049 0 -9.97366 2010 0 0.12645 0 -52.1632 2011 0.009691 0.128311 -100 -1.45052 2012 0 0.21288 0 -39.7262 -25 -25.8284 Retreat
74 KUWAIT 2008 2009 2010 2011 2012
0 0 0 0 0
MALAYSIA 2008 0.015978 2009 0.037333 2010 0.164899 2011 0.0652 2012 0.118922 SINGAPURA 2008 0.001519 2009 0.000596 2010 0 2011 0.000543 2012 1.53E-06 TIMOR LESTE 2008 2009 2010 2011 2012 DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
0.081985 0.094255 0.09023 0.095631 0.104089
0 0 0 0 0
-13.0178 4.460589 -5.64723 -8.12588 -5.58258 -
0.136286 0.153034 -57.1999 0.140756 -77.3602 0.144115 152.9109 0.178246 -45.1739 -6.70577
-10.9438 8.72292 -2.3309 -19.1484 -5.92505 Retreat
0.130186 0.149579 154.926 0.130199 0 0.121199 -100 0.136884 35412.24 8866.79
-12.9653 14.88459 7.425843 -11.4586 -0.52835 Falling Star
0 0.028015 0 0.063262 0 0.047206 0 0.11649 0 0.09017
0 0 0 0 0
0.005625 0.09169 0.005888 0.098858 -4.46228 0.00571 0.10659 3.118384 0.007074 0.107695 -19.2838 0.009681 0.11953 -26.9339 -11.8904
-55.7159 34.01125 -59.4761 29.18839 -12.9981 -
-7.25073 -7.25406 -1.0263 -9.90065 -6.35794 Retreat
Lampiran 19 Hasil Pengolahan RCA Bawang Merah Belanda Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai Indeks MALAYSIA 2008 10443.26 775875.2 93799.31 1.57E+08 22.59044 2009 12582.66 877878.2 107266.5 1.28E+08 17.14153 0.758796 2010 12818.83 948147.4 166261 1.69E+08 13.75087 0.802196 2011 12767.51 922940.5 175075.7 1.93E+08 15.28919 1.111871 2012 16662.84 1143775 113117.3 2.05E+08 26.39106 1.726126
75 19.03262 1.099747 FILIPINA 2008 2348.886 2009 3587.271 2010 279.852 2011 570.548 2012 2919.164
456264.6 384135.2 395956.5 397765.1 402489.8
23266.52 13853.63 4944.355 10006.74 13133.19
68768979 57217881 76339583 84321059 91612022
15.21621 38.56989 10.91242 12.08673 50.59245 25.47554
2.53479 0.282926 1.107613 4.185783 2.027778
SINGAPURA 2008 1587.046 2009 2155.711 2010 4396.731 2011 1875.607 2012 2839.114
2796591 2894325 3859085 4030252 5362624
12543.78 14720.63 21434.26 23527.76 17171.26
2.48E+08 2.01E+08 2.48E+08 2.93E+08 2.98E+08
11.22664 10.17015 13.20583 5.805166 9.178671 9.917289
0.905894 1.298489 0.439591 1.581121 1.056274
THAILAND 2008 0 2009 0 2010 88.863 2011 75.784 2012 4638.197
1106392 980852.9 1069339 1149113 1346924
13100.57 12798.23 16348.65 27898.25 31365.11
1.34E+08 0 1.05E+08 0 0 1.49E+08 0.757314 0 1.75E+08 0.413626 0.546175 1.9E+08 20.8334 50.3677 4.400868 12.72847
VIETNAM 2008 0 2009 0 2010 0 2011 0 2012 735.931
538665.7 588880.4 618700.3 709406.6 708926.9
20199.79 31632.35 46320.61 49369.67 71944.69
74379361 0 71034671 0 91485992 0 1.15E+08 0 1.26E+08 1.821969 0.364394
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
5.46E+08 4.32E+08 4.93E+08 5.3E+08 5.54E+08
2345878 2358187 3126478 3129136 2533885
1.56E+10 1.22E+10 1.48E+10 1.76E+10 1.71E+10
423011.8 391685.1 631647.8 639859.7 489315.8
5.154601 4.678865 6.070295 6.797906 5.971539 5.734641
0 0 0 0 0
0.907706 1.297386 1.119864 0.878438 1.050849
Lampiran 20 Hasil Pengolahan EPD Bawang Merah Belanda Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y MALAYSIA 2008 0.111336 0.004928 2009 0.117303 0.006843 -5.08645 -27.98 2010 0.077101 0.005607 52.14246 22.04806
76 2011 0.072926 2012 0.147306
0.00477 0.005582
FILIPINA 2008 0.100956 2009 0.258941 2010 0.0566 2011 0.057016 2012 0.222274
0.006635 0.006714 0.005187 0.004717 0.004393
SINGAPURA 2008 0.126521 2009 0.146442 2010 0.205126 2011 0.079719 2012 0.165341
0.01127 0.014399 0.015533 0.013732 0.018014
THAILAND 2008 0 2009 0 2010 0.005435 2011 0.002716 2012 0.147878
0.008266 0.009325 0.007177 0.006567 0.007098
VIETNAM 2008 0 2009 0 2010 0 2011 0 2012 0.010229
0.007242 0.00829 0.006763 0.006147 0.005614
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
0.034983 0.035499 0.033282 0.030081 0.032338
0.180321 0.166096 0.202032 0.204484 0.193109
5.724938 -50.4937 0.571814
17.55248 -14.5459 -0.73134 Falling Star
-61.0121 357.4904 -0.72974 -74.3486 55.35
-1.17386 29.43588 9.952991 7.371287 11.39657 Rising Star
-13.6033 -28.6091 157.3121 -51.7852 15.82862
-21.7337 -7.29971 13.11214 -23.7665 -9.92196 Falling Star
0 -100 100.0961 -98.163 -24.5167
-11.3529 29.92094 9.287572 -7.47687 5.094688 Lost Opportunity
0 0 0 -100 -25
-12.6405 22.5832 10.01171 9.493796 7.362053 Lost Opportunity
8.564582 -17.7873 -1.19946 5.890728 -1.13285
-1.45523 6.661692 10.64319 -6.98157 2.217023 Falling Star
Lampiran 21 Hasil Pengolahan RCA Bawang Merah Cina Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai Indeks MALAYSIA 2008 44114.44 21455169 132045.9 1.57E+08 2.451343 2009 63852.97 19631939 166688 1.28E+08 2.503163 1.021139
77 2010 152400.2 2011 155195 2012 93782.58
23802061 27886048 36525700
297187 1.69E+08 3.643254 296003.6 1.93E+08 3.638073 203743 2.05E+08 2.582371 2.963641
FILIPINA 2008 28479.32 2009 41761.88 2010 86379.52 2011 87495.26 2012 62532.89
9132231 8584708 11540277 14255388 16732210
44167.58 50548 89515.07 88536.46 69402.62
68768979 57217881 76339583 84321059 91612022
4.855586 5.506585 6.383343 5.845469 4.933235 5.504844
1.134072 1.15922 0.915738 0.843942 1.013243
SINGAPURA 2008 7674.071 2009 9113.964 2010 21411.59 2011 19722.92 2012 11477.11
32305805 30066363 32347238 35570137 40750209
23017.9 25733.43 44536.57 43318.65 31311.99
2.48E+08 2.01E+08 2.48E+08 2.93E+08 2.98E+08
2.560925 2.367768 3.692524 3.756612 2.677739 3.011114
0.924575 1.559496 1.017356 0.712807 1.053559
THAILAND 2008 18720.37 2009 39654.95 2010 132389.7 2011 127760.8 2012 71325.94
15636354 13307098 19741222 25694604 31196768
34313.65 48640.11 141970.3 140425.5 95738.82
1.34E+08 1.05E+08 1.49E+08 1.75E+08 1.9E+08
4.669968 6.444376 7.037771 6.195554 4.531592 5.775852
1.379961 1.09208 0.880329 0.731426 1.020949
VIETNAM 2008 59455.63 2009 82863.53 2010 172713.5 2011 217943.4 2012 163970.9
15122133 16300914 23101556 29091568 34212587
59663.47 84466.06 176721.5 222357.3 172300.1
74379361 71034671 91485992 1.15E+08 1.26E+08
4.901443 4.275034 3.87035 3.888066 3.512365 4.089452
0.872199 0.905338 1.004577 0.903371 0.921371
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
1.43E+09 1.2E+09 1.58E+09 1.9E+09 2.05E+09
3684621 4199631 6477988 6263948 4808758
1.56E+10 1.22E+10 1.48E+10 1.76E+10 1.71E+10
2.359132 3.057708 3.783299 3.596356 3.016953 3.162689
1.296116 1.237299 0.950587 0.838892 1.080723
797016.6 1269460 2612328 2426096 1734112
1.45546 0.998578 0.709818 1.046249
Lampiran 22 Hasil Pengolahan EPD Bawang Merah Cina Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y MALAYSIA
78 2008 2009 2010 2011 2012 FILIPINA 2008 2009 2010 2011 2012
0.334084 0.383069 0.512809 0.524301 0.460298
0.136286 0.153034 0.140756 0.144115 0.178246
-12.7874 -25.3 -2.19181 13.9046 -6.59365
-10.9438 8.72292 -2.3309 -19.1484 -5.92505 Retreat
0.644801 0.826183 0.964972 0.98824 0.901016
0.132796 0.150035 -21.9541 0.15117 -14.3827 0.169061 -2.35449 0.182642 9.680581 -7.25269
-11.4904 -0.75074 -10.5823 -7.43599 -7.56485 Retreat
0.130186 0.149579 -5.86516 0.130199 -26.3322 0.121199 5.59315 0.136884 24.21517 -0.59727
-12.9653 14.88459 7.425843 -11.4586 -0.52835 Retreat
0.116824 0.126509 -33.0817 0.132502 -12.5729 0.146849 2.495567 0.164403 22.12159 -5.25938
-7.65538 -4.52269 -9.77018 -10.677 -8.15632 Retreat
0.203311 0.229478 1.578853 0.252515 0.379334 0.252092 -0.28866 0.270945 2.993786 1.165828
-11.403 -9.12279 0.167738 -6.95843 -6.82912 Falling Star
SINGAPURA 2008 0.333396 2009 0.354168 2010 0.480764 2011 0.455299 2012 0.36654 THAILAND 2008 0.545566 2009 0.815273 2010 0.932517 2011 0.909812 2012 0.745005 VIETNAM 2008 0.996517 2009 0.981028 2010 0.97732 2011 0.98015 2012 0.951659 DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
0.216309 0.09169 0.302279 0.098858 -28.4406 0.403262 0.10659 -25.0416 0.387311 0.107695 4.118467 0.360615 0.11953 7.402839 -10.4902
-7.25073 -7.25406 -1.0263 -9.90065 -6.35794 Retreat
79 Lampiran 23 Hasil Pengolahan RCA Kubis Belanda Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai Indeks BRUNEI 2008 0 15780.57 479.777 2397188 0 2009 0 20505.07 456.967 7659060 0 0 2010 0 19746.16 382.191 9869371 0 0 2011 0 19520.32 529.575 9292461 0 0 2012 0 21465.58 913.305 9130863 0 0 0 0 JEPANG 2008 20.63 4339437 61775.73 5.79E+08 0.044586 2009 30.696 3321182 60990.21 4.22E+08 0.063948 1.434248 2010 10.611 4230972 78810.14 5.35E+08 0.01702 0.266153 2011 17.97 4472282 85119.93 6.49E+08 0.030654 1.801067 2012 19.419 4566033 113450.4 6.65E+08 0.024929 0.813239 0.036227 1.078677 KOREA 2008 0 3633776 6169.261 3.29E+08 0 2009 0 2411118 3620.733 2.6E+08 0 0 2010 0 4274052 19889.43 3.44E+08 0 0 2011 0 5004179 21209.65 4.09E+08 0 0 2012 0 4333248 24478.69 4.11E+08 0 0 0 0 MALAYSIA 2008 835.52 775875.2 61358.72 1.57E+08 2.762924 2009 865.075 877878.2 92010.39 1.28E+08 1.37391 0.497267 2010 832.925 948147.4 111103 1.69E+08 1.337065 0.973182 2011 882.618 922940.5 144372.5 1.93E+08 1.281717 0.958605 2012 924.612 1143775 89113.22 2.05E+08 1.858893 1.450314 1.722902 0.969842 SINGAPURA 2008 25.051 2796591 19251.02 2.48E+08 0.115467 2009 8.372 2894325 20502.03 2.01E+08 0.028359 0.245604 2010 21.221 3859085 30369.85 2.48E+08 0.044985 1.586251 2011 23.4 4030252 42398.5 2.93E+08 0.04019 0.893411 2012 58.631 5362624 43856.87 2.98E+08 0.074215 1.846588 0.060643 1.142964 DUNIA 2008 182709.2 5.46E+08 1912739 1.56E+10 2.730566 2009 140619.4 4.32E+08 1819821 1.22E+10 2.176698 0.79716 2010 179262 4.93E+08 2145016 1.48E+10 2.511006 1.153585 2011 199484 5.3E+08 2381208 1.76E+10 2.785002 1.109118 2012 187594.1 5.54E+08 2165505 1.71E+10 2.678823 0.961875 2.576419 1.005434
80 Lampiran 24 Hasil Pengolahan EPD Kubis Belanda Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y BRUNEI 2008 0 0.006583 2009 0 0.002677 0 145.8865 2010 0 0.002001 0 33.81121 2011 0 0.002101 0 -4.7561 2012 0 0.002351 0 -10.6437 0 41.07449 JEPANG 2008 0.000334 0.00749 2009 0.000503 0.00787 -33.6471 -4.83354 2010 0.000135 0.007911 273.807 -0.5103 2011 0.000211 0.006887 -36.224 14.86486 2012 0.000171 0.006866 23.33773 0.303116 56.81841 2.456034 Rising Star KOREA 2008 0 0.01106 2009 0 0.009262 0 19.41563 2010 0 0.012432 0 -25.4991 2011 0 0.012221 0 1.728234 2012 0 0.010537 0 15.98233 0 2.906778 MALAYSIA 2008 0.013617 0.004928 2009 0.009402 0.006843 44.83172 -27.98 2010 0.007497 0.005607 25.41131 22.04806 2011 0.006113 0.00477 22.62866 17.55248 2012 0.010376 0.005582 -41.0789 -14.5459 12.9482 -0.73134 Falling Star SINGAPURA 2008 0.001301 0.01127 2009 0.000408 0.014399 218.6683 -21.7337 2010 0.000699 0.015533 -41.5601 -7.29971 2011 0.000552 0.013732 26.60704 13.11214 2012 0.001337 0.018014 -58.7166 -23.7665 36.24966 -9.92196 Falling Star DUNIA 2008 0.095522 0.034983 2009 0.077271 0.035499 23.61985 -1.45523 2010 0.083571 0.033282 -7.53895 6.661692 2011 0.083774 0.030081 -0.24218 10.64319 2012 0.086628 0.032338 -3.29464 -6.98157
81 3.136018
2.217023 Rising Star
Lampiran 25 Hasil Pengolahan RCA Kubis Cina Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai Indeks BRUNEI 2008 1.286 130542.8 479.777 2397188 0.049221 2009 140454.8 456.967 7659060 0 0 2010 367609.1 382.191 9869371 0 0 2011 172.843 744393.8 529.575 9292461 4.074293 0 2012 485.206 1252438 913.305 9130863 3.873164 0.950634 1.599336 0.237659 JEPANG 2008 1600.799 1.16E+08 61775.73 5.79E+08 0.129276 2009 2296.686 97910966 60990.21 4.22E+08 0.162295 1.255417 2010 7781.71 1.21E+08 78810.14 5.35E+08 0.436285 2.688222 2011 12254.25 1.48E+08 85119.93 6.49E+08 0.630525 1.445215 2012 18198.98 1.52E+08 113450.4 6.65E+08 0.703536 1.115794 0.412383 1.626162 KOREA 2008 6076.262 73931990 6169.261 3.29E+08 4.37684 2009 3620.499 53679877 3620.733 2.6E+08 4.849217 1.107926 2010 19364 68766311 19889.43 3.44E+08 4.867334 1.003736 2011 20284.74 82920308 21209.65 4.09E+08 4.722846 0.970315 2012 22118.24 87673764 24478.69 4.11E+08 4.238322 0.897409 4.610912 0.994846 MALAYSIA 2008 52146.75 21455169 61358.72 1.57E+08 6.235901 2009 83931.28 19631939 92010.39 1.28E+08 5.960729 0.955873 2010 105115.3 23802061 111103 1.69E+08 6.721617 1.12765 2011 139172.9 27886048 144372.5 1.93E+08 6.688993 0.995146 2012 82004.12 36525700 89113.22 2.05E+08 5.162651 0.771813 6.153978 0.962621 SINGAPURA 2008 9735.585 32305805 19251.02 2.48E+08 3.884589 2009 9928.324 30066363 20502.03 2.01E+08 3.237491 0.833419 2010 15005.13 32347238 30369.85 2.48E+08 3.794796 1.172141 2011 26311.08 35570137 42398.5 2.93E+08 5.120215 1.349273 2012 28248.58 40750209 43856.87 2.98E+08 4.705498 0.919004 4.148518 1.068459 DUNIA 2008 113010.6 1.43E+09 1912739 1.56E+10 0.644379 2009 160381.1 1.2E+09 1819821 1.22E+10 0.891482 1.383475 2010 244382.9 1.58E+09 2145016 1.48E+10 1.068866 1.198976 2011 353252.1 1.9E+09 2381208 1.76E+10 1.377496 1.288745
82 2012
288083
2.05E+09
2165505 1.71E+10 1.112969 1.019038
0.807965 1.16979
Lampiran 26 Hasil Pengolahan EPD Kubis Cina Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y BRUNEI 2008 0.00268 0.054457 2009 0 0.018338 0 196.9543 2010 0 0.037247 0 -50.7661 2011 0.326381 0.080107 -100 -53.503 2012 0.531264 0.137165 -38.5653 -41.598 -34.6413 12.7718 Lost Opportunity JEPANG 2008 0.025913 0.200448 2009 0.037657 0.232026 -31.1859 -13.6096 2010 0.09874 0.22632 -61.8628 2.52122 2011 0.143965 0.228325 -31.4137 -0.87806 2012 0.160414 0.22801 -10.2541 0.137891 -33.6791 -2.95713 Retreat KOREA 2008 0.984925 0.225031 2009 0.999935 0.206206 -1.50109 9.129547 2010 0.973582 0.200024 2.706815 3.090537 2011 0.956392 0.202503 1.797406 -1.22448 2012 0.903571 0.213191 5.845777 -5.0131 2.212226 1.495628 Rising Star MALAYSIA 2008 0.849867 0.136286 2009 0.912194 0.153034 -6.83259 -10.9438 2010 0.946107 0.140756 -3.58452 8.72292 2011 0.963984 0.144115 -1.85454 -2.3309 2012 0.920224 0.178246 4.755409 -19.1484 -1.87906 -5.92505 Retreat SINGAPURA 2008 0.505718 0.130186 2009 0.484261 0.149579 4.430934 -12.9653 2010 0.49408 0.130199 -1.98742 14.88459 2011 0.620566 0.121199 -20.3824 7.425843 2012 0.644108 0.136884 -3.65499 -11.4586 -5.39847 -0.52835 Retreat DUNIA 2008 0.059083 0.09169 2009 0.08813 0.098858 -32.9592 -7.25073
83 2010 0.113931 0.10659 2011 0.14835 0.107695 2012 0.133033 0.11953
-22.6457 -23.2015 11.51388 -16.8231
-7.25406 -1.0263 -9.90065 -6.35794 Retreat
Lampiran 27 Hasil Pengolahan RCA Cabai Belanda Periode 2008-2012 Tahun Xij Xit Wj Wt Nilai SINGAPURA 2008 17.683 2796591 11579.44 2.48E+08 0.135505 2009 5.581 2894325 10102.3 2.01E+08 0.038367 2010 0 3859085 14196.54 2.48E+08 0 2011 41.406 4030252 17724.4 2.93E+08 0.170116 2012 108.584 5362624 9465.077 2.98E+08 0.636855 0.196169 INDIA 2008 0 2306178 147.788 2.29E+08 0 2009 0 2326572 70.555 2.01E+08 0 2010 0 2277174 313.19 2.7E+08 0 2011 0 2478975 409.015 3.27E+08 0 2012 0 2463543 176.966 2.94E+08 0 0 MALAYSIA 2008 1.474 775875.2 5491.855 1.57E+08 0.054459 2009 4.186 877878.2 8435.499 1.28E+08 0.072515 2010 0 948147.4 11521.53 1.69E+08 0 2011 23.233 922940.5 16491.14 1.93E+08 0.295365 2012 1.976 1143775 5992.205 2.05E+08 0.05908 0.096284 JEPANG 2008 14928.84 4339437 86128.89 5.79E+08 23.1417 2009 18241.92 3321182 92753.47 4.22E+08 24.98863 2010 21262.14 4230972 103284.4 5.35E+08 26.02269 2011 30078.24 4472282 120257.7 6.49E+08 36.31674 2012 34061.79 4566033 150261.1 6.65E+08 33.01434 28.69682 ARAB SAUDI 2008 64.838 2309956 974.517 1.01E+08 2.905345 2009 22.325 2212314 6785.481 84271185 0.125327 2010 27.853 2215884 5877.551 96626525 0.206645 2011 25.741 2333562 1270.714 1.18E+08 1.025915 2012 68.616 2880070 2034.929 1.34E+08 1.574163 1.167479 DUNIA 2008 1179781 5.46E+08 3987149 1.56E+10 8.458372
Indeks
0.283138 0 0 3.743653 1.006698
0 0 0 0 0
1.331567 0 0 0.200022 0.382897
1.07981 1.041381 0 0 0.530298
0 0 4.964622 1.5344 1.624756
84 2009 971850.5 2010 1094490 2011 1232495 2012 1149645
4.32E+08 4.93E+08 5.3E+08 5.54E+08
3429169 4050886 4316749 4011476
1.22E+10 7.98348 0.943855 1.48E+10 8.118055 1.016857 1.76E+10 9.491683 1.169206 1.71E+10 8.862238 0.933685 8.582766 1.015901
Lampiran 28 Hasil Pengolahan EPD Cabai Belanda Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y SINGAPURA 2008 0.001527 0.01127 2009 0.000552 0.014399 176.4245 -21.7337 2010 0 0.015533 0 -7.29971 2011 0.002336 0.013732 -100 13.11214 2012 0.011472 0.018014 -79.6366 -23.7665 -0.80303 -9.92196 Retreat INDIA 2008 0 0.010087 2009 0 0.011584 0 -12.9215 2010 0 0.008426 0 37.47377 2011 0 0.007588 0 11.03906 2012 0 0.008393 0 -9.58247 0 6.502221 MALAYSIA 2008 0.000268 0.004928 2009 0.000496 0.006843 -45.9134 -27.98 2010 0 0.005607 0 22.04806 2011 0.001409 0.00477 -100 17.55248 2012 0.00033 0.005582 327.2226 -14.5459 45.32731 -0.73134 Falling Star JEPANG 2008 0.173331 0.00749 2009 0.196671 0.00787 -11.8674 -4.83354 2010 0.20586 0.007911 0 -0.5103 2011 0.250115 0.006887 0 14.86486 2012 0.226684 0.006866 10.33635 0.303116 -0.38276 2.456034 Lost Opportunity ARAB SAUDI 2008 0.066533 0.0229 2009 0.00329 0.026252 0 -12.7682 2010 0.004739 0.022932 -30.5719 14.47669 2011 0.020257 0.019745 -76.6064 16.14064 2012 0.033719 0.02142 -39.9239 -7.81931 -36.7755 2.507455 Lost Opportunity
85 DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
0.295896 0.283407 0.270185 0.285515 0.286589
0.034983 0.035499 0.033282 0.030081 0.032338
4.406644 4.893527 -5.36899 -0.37489 0.889075
-1.45523 6.661692 10.64319 -6.98157 2.217023 Rising Star
Lampiran 29 Hasil Pengolahan RCA Cabai Cina Periode 2008-2012 Tahun Xij Xt Wj Wt Nilai INDIA 2009 31585381 829.792 2.29E+08 0 2009 0.056 29666560 777.168 2.01E+08 0.000488 2010 40913958 1470.21 2.7E+08 0 2011 0.346 50536416 1781.838 3.27E+08 0.001255 2012 47677452 802.321 2.94E+08 0 0.000349 JEPANG 2008 66409.54 1.16E+08 321794.4 5.79E+08 1.029556 2009 69106.87 97910966 316205.8 4.22E+08 0.941922 2010 84552.87 1.21E+08 360824.6 5.35E+08 1.035403 2011 89020.99 1.48E+08 403996 6.49E+08 0.965078 2012 78948.5 1.52E+08 435681.8 6.65E+08 0.79473 0.953338 MALAYSIA 2008 16526.08 21455169 29823.78 1.57E+08 4.065888 2009 40710.32 19631939 55687.51 1.28E+08 4.777043 2010 49992.32 23802061 73136.13 1.69E+08 4.856292 2011 62146.15 27886048 89677.55 1.93E+08 4.808628 2012 27956.36 36525700 49007.86 2.05E+08 3.200326 4.341635 ARAB SAUDI 2008 1.877 10823468 17474.03 1.01E+08 0.001001 2009 17.173 8977852 32909.55 84271185 0.004898 2010 6.106 10366445 36431.68 96626525 0.001562 2011 4.135 14849707 32054.93 1.18E+08 0.001027 2012 2.834 18452901 41075.32 1.34E+08 0.000503 0.001798 SINGAPURA 2008 1010.945 32305805 55997.83 2.48E+08 0.138673 2009 2334.277 30066363 58347.75 2.01E+08 0.267459 2010 3350.137 32347238 72752.49 2.48E+08 0.353676 2011 9516.651 35570137 84749.31 2.93E+08 0.926505 2012 8490.197 40750209 73190.7 2.98E+08 0.847439
Indeks
0 0 0 0 0
0.914882 1.099245 0.932079 0.823489 0.942424
1.174908 1.01659 0.990185 0.665538 0.961805
4.892884 0.318943 0 0.489683 1.425378
1.9287 1.322355 2.619643 0.914662
86
DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
195782.5 235894.8 298880.4 370865.7 357469.6
1.43E+09 1.2E+09 1.58E+09 1.9E+09 2.05E+09
9881172 9799878 10708967 11124452 10329142
1.56E+10 1.22E+10 1.48E+10 1.76E+10 1.71E+10
0.506751
1.69634
0.216094 0.243493 0.261838 0.309557 0.289534 0.264103
1.126789 1.075343 1.182246 0.935316 1.079924
Lampiran 30 Hasil Pengolahan EPD Cabai Cina Periode 2008-2012 Share Average Market Position Tahun Xij/Wj Xit/Wt Growth X Growth Y INDIA 2009 0 0.138149 2009 7.21E-05 0.147705 0 -6.4694 2010 0 0.151391 0 -2.43474 2011 0.000194 0.154697 -100 -2.13692 2012 0 0.162424 0 -4.75725 -25 -3.94958 Retreat JEPANG 2008 0.206373 0.200448 2009 0.21855 0.232026 -5.57203 -13.6096 2010 0.234332 0.22632 -6.73491 2.52122 2011 0.220351 0.228325 6.344975 -0.87806 2012 0.181207 0.22801 21.60203 0.137891 3.910016 -2.95713 Falling Star MALAYSIA 2008 0.554124 0.136286 2009 0.731049 0.153034 -24.2015 -10.9438 2010 0.683552 0.140756 6.948687 8.72292 2011 0.692996 0.144115 -1.36278 -2.3309 2012 0.570446 0.178246 21.48301 -19.1484 0.716845 -5.92505 Falling Star ARAB SAUDI 2008 0.000107 0.107301 2009 0.000522 0.106535 -79.4152 0.719115 2010 0.000168 0.107284 211.3483 -0.69758 2011 0.000129 0.125651 29.92627 -14.6176 2012 6.9E-05 0.137242 86.96564 -8.44608 62.20627 -5.76053 Falling Star SINGAPURA 2008 0.018053 0.130186 2009 0.040006 0.149579
-54.8739
-12.9653
87 2010 0.046048 0.130199 2011 0.112292 0.121199 2012 0.116001 0.136884 DUNIA 2008 2009 2010 2011 2012
0.019814 0.09169 0.024071 0.098858 0.027909 0.10659 0.033338 0.107695 0.034608 0.11953
-13.1212 -58.9922 -3.19761 -32.5462
14.88459 7.425843 -11.4586 -0.52835 Retreat
-17.6871 -13.7523 -16.2834 -3.66963 -12.8481
-7.25073 -7.25406 -1.0263 -9.90065 -6.35794 Retreat
Lampiran 31 Hasil Estimasi Data Panel Kentang Indonesia Dependent Variable: QX01 Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 07/21/14 Time: 11:00 Sample: 2008 2012 Periods included: 5 Cross-sections included: 6 Total panel (balanced) observations: 30 Swamy and Arora estimator of component variances White cross-section standard errors & covariance (d.f. corrected) Variable
Coefficient
JE01 GDPRIIL01 NTR LAGQX01 C
-2.795133 0.626129 0.000614 0.257607 5.679678
Std. Error
t-Statistic
0.970543 -2.879968 0.256125 2.444621 0.000135 4.555858 0.196477 1.311126 6.450836 0.880456
Prob. 0.0080 0.0219 0.0001 0.2017 0.3870
Effects Specification S.D. Cross-section random Idiosyncratic random
0.000000 3.885610
Rho 0.0000 1.0000
Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)
0.570196 0.501427 4.114635 8.291498 0.000012
Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
9.242143 5.827294 423.2556 2.147004
Unweighted Statistics R-squared
0.570196
Mean dependent var
9.242143
88 Sum squared resid No 1 2 3 4 5 6
423.2556
Durbin-Watson stat
Negara Hongkong Jepang Korea Malaysia Singapura Timor Leste
2.147004
Random Effect (Cross) 4.424696 -51.31711 -29.43985 -16.03545 8.296128 84.07158
Lampiran 32 Hasil Uji Normalitas Kentang Indonesia 5
Series: Standardized Residuals Sample 2008 2012 Observations 30
4
3
2
1
Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis
4.67e-15 1.056363 5.788087 -7.025033 3.820343 -0.361301 1.899486
Jarque-Bera Probability
2.166606 0.338476
0 -8
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
Lampiran 33 Hasil Estimasi Data Panel Bawang Merah Indonesia Dependent Variable: LNQX Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 06/16/14 Time: 04:08 Sample: 2008 2012 Periods included: 5 Cross-sections included: 7 Total panel (balanced) observations: 35 Swamy and Arora estimator of component variances White cross-section standard errors & covariance (d.f. corrected) Variable
Coefficient
LNPRICE LNJE LNGDPRIIL C
-2.954874 -1.494871 0.805922 -21.60049
Std. Error
t-Statistic
0.405491 -7.287152 0.355088 -4.209863 0.149401 5.394375 6.250390 -3.455863
Prob. 0.0000 0.0002 0.0000 0.0016
Effects Specification S.D. Cross-section random Idiosyncratic random
0.630563 1.326196
Rho 0.1844 0.8156
89 Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)
0.624527 0.588191 1.398860 17.18752 0.000001
Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
8.554270 2.179848 60.66106 1.797372
Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid No 1 2 3 4 5 6 7
0.726755 71.36573
Mean dependent var Durbin-Watson stat
Negara Hongkong Malaysia Filipina Singapura Thailand Timor Leste Vietnam
12.48556 1.527771
Random Effect (Cross) -0.611324 -0.067173 -0.262264 0.034827 0.773222 0.267678 -0.134966
Lampiran 34 Hasil Uji Normalitas Bawang Indonesia 12
Series: Standardized Residuals Sample 2008 2012 Observations 35
10
8
6
4
2
0 -3
-2
-1
0
1
2
3
Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis
-3.55e-15 0.094362 2.820797 -3.213420 1.448790 -0.032698 3.045770
Jarque-Bera Probability
0.009292 0.995365
90 Lampiran 35 Hasil Estimasi Data Panel Kubis Indonesia Dependent Variable: QX Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 07/14/14 Time: 08:14 Sample: 2008 2012 Periods included: 5 Cross-sections included: 8 Total panel (balanced) observations: 40 Swamy and Arora estimator of component variances White period standard errors & covariance (d.f. corrected) Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
POP JE GDPRIIL PRICE C
-0.780368 -3.753097 1.553301 -1.193188 -2.654525
0.369598 0.858456 0.205490 0.217147 3.877627
-2.111397 -4.371916 7.559023 -5.494827 -0.684575
0.0420 0.0001 0.0000 0.0000 0.4981
Effects Specification S.D. Cross-section random Idiosyncratic random
Rho
0.833636 1.738187
0.1870 0.8130
Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)
0.860111 0.844123 1.762595 53.79945 0.000000
Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
6.723759 4.464389 108.7360 1.545298
Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid No 1 2 3 4 5 6 7 8
0.893653 126.0398 Negara Brunei Cina Hongkong Jepang Korea Malaysia Singapura Timor Leste
Mean dependent var Durbin-Watson stat
9.859163 1.333146
Random Effect (Cross) -0.131497 -0.546948 -0.617582 -0.022518 0.701877 0.793546 -0.174538 -0.002340
91
Lampiran 36 Hasil Uji Normalitas Kubis Indonesia 6
Series: Standardized Residuals Sample 2008 2012 Observations 40
5
4
3
2
1
Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis
-2.03e-15 -0.192364 3.534264 -2.917082 1.797718 0.286755 2.033277
Jarque-Bera Probability
2.105778 0.348928
0 -3
-2
-1
0
1
2
3
4
Lampiran 37 Hasil Estimasi Data Panel Cabai Indonesia Dependent Variable: LNQX Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 07/14/14 Time: 09:09 Sample: 2008 2012 Periods included: 5 Cross-sections included: 9 Total panel (balanced) observations: 45 Swamy and Arora estimator of component variances White period standard errors & covariance (d.f. corrected) Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LNPOP LNJE LNPRICE LNGDPRIIL LNLAGQX C
-1.128167 -1.369322 -1.740129 1.965261 0.180318 -27.62039
0.252285 0.616960 0.174917 0.496674 0.116467 6.464947
-4.471795 -2.219465 -9.948293 3.956841 1.548239 -4.272330
0.0001 0.0323 0.0000 0.0003 0.1296 0.0001
Effects Specification
S.D.
Rho
92 Cross-section random Idiosyncratic random
1.072313 1.856960
0.2501 0.7499
Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)
0.707022 0.669460 1.829795 18.82313 0.000000
Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
6.399348 3.182664 130.5779 1.195201
Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid No 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0.755612 156.2609
Mean dependent var Durbin-Watson stat
Negara Brunei Hongkong India Jepang Korea Malaysia Arab Saudi Singapura Amerika
10.45129 0.998758
Random Effect (Cross) 0.371593 -0.540203 0.279356 0.497820 -1.486267 0.046506 0.294386 0.349518 0.187289
Lampiran 38 Hasil Uji Normalitas Cabai Indonesia
12
Series: Standardized Residuals Sample 2008 2012 Observations 45
10
8
6
4
2
0 -3
-2
-1
0
1
2
3
Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis
6.34e-14 0.061316 3.268601 -3.389797 1.830008 -0.084511 2.655968
Jarque-Bera Probability
0.275488 0.871322
93
RIWAYAT HIDUP Penulis bernama Rahma Linda Kusuma lahir di Bogor tanggal 18 November 1992. Penulis merupakan anak kedua dari dua bersaudara dengan nama ayah Kartono dan ibu Sudarti. Pada tahun 1997 terdaftar sebagai siswi TK Kemala Bhayangkari 55 Kedung Halang Bogor.Satu tahun kemudian, telah menjadi bagian dari siswi Sekolah Dasar Negeri Cibuluh 6 Kota Bogor.Kemudian melanjutkan ke jenjang berikutnya yaitu Sekolah Menengah Pertama Negeri 8 Bogor pada tahun 2004. Tahun 2007 penulis melanjutkan ke Sekolah Menengah Atas Negeri 6 Bogor dan lulus tepat waktu pada tahun 2010. Pada tahun 2010 penulis menempuh ke jenjang yang lebih tinggi yaitu Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur Ujian Tes Mandiri (UTM) dan diterima sebagai mahasiswi Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Manajemen IPB. Selama menjadi mahasiswi, aktif sebagai Bendahara Himpunan Profesi Peminat Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan (HIPOTESA) 2011-2012 dan sebagai Badan Pengawas Himpunan Profesi (BP HIMPRO) HIPOTESA 20122013. Peserta Orange FEM 2011, peserta pada kegiatan Pelatihan Karya Tulis 2012, anggota The Chepot’s (Photography) 2011-2012, peserta pada kegiatan ECONOMIC TRIP 2011. Selain itu juga aktif dalam kepanitiaan sebagai Penanggung Jawab (PJAK) dalam acara EXCHANGE 2012, Divisi Dana Usaha pada acara The 10thECONOMIC CONTEST 2012, dan Divisi Design and Decoration (DD) dalam acara The 9th HIPOTEX-R 2012
