POSISI DAYA SAING DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI EKSPOR OTOMOTIF INDONESIA KE NEGARA TUJUAN UTAMA TAHUN ANNISA SAFITRI

POSISI DAYA SAING DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI EKSPOR OTOMOTIF INDONESIA KE NEGARA TUJUAN UTAMA TAHUN 2009-2014

ANNISA SAFITRI

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Posisi Daya Saing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Otomotif Indonesia ke Negara Tujuan Utama Tahun 2009–2014 adalah benar karya saya dengan arahan dari dosen pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada perguruan tinggi manapun. 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, April 2016

Annisa Safitri NIM H14120055

ABSTRAK ANNISA SAFITRI. Posisi Daya saing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Otomotif Indonesia ke Negara Tujuan Utama Tahun 2009-2014. Dibimbing oleh ARIEF DARYANTO Indonesia merupakan salahsatu pengekspor otomotif di dunia. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis posisi daya saing dan faktor-faktor yang memengaruhi ekspor otomotif Indonesia di negara tujuan ekspor utama. Penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif daya saing dan ekonometrik. Metode Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD) dan Porter’s Diamond Model digunakan untuk menganalisis daya saing. Analisis ekonometrik menggunakan data panel dengan pendekatan gravity model. Periode dalam penelitian ini adalah enam tahun (2009-2014). Negara tujuan ekspor utama adalah (Brunei Darusallam, Cambodia, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thailand dan Vietnam). Hasil analisis menunjukkan bahwa otomotif Indonesia memiliki keunggulan komparatif dan kompetitif di dunia tetapi di beberapa negara tujuan memiliki daya saing lemah. Hasil analisis data panel menunjukkan bahwa GDP riil negara tujuan ekspor, jarak ekonomi, harga ekspor, nilai tukar riil, dan populasi negara tujuan secara signifikan memengaruhi volume ekspor otomotif Indonesia. Kata kunci: otomotif, gravity model, RCA, EPD, Porter’s Diamond Model ,volume ekspor

ABSTRACT ANNISA SAFITRI. The Position of Competitiveness and the Factors that Affect the Indonesian’s Automotive’s Export to the Main Destination Countries 20092014 Period. Supervised by ARIEF DARYANTO Indonesia is one of the automotive’s exporter in the world. The objectives of this research are to analyze competitiveness and determinants of Indonesia’s automotive’s export flow to the main export destination countries. This research used quantitative analysis of competitiveness and econometrics. Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD) and Porter’s Diamond Model are used to analyze competitiveness. Econometrics analysis used panel data with gravity model approach. The period of this research is six years (2009-2014). The export destination countries are (Brunei Darusallam, Cambodia, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thailand and Vietnam). The result of this research is Indonesia’s automotive’s has competitive and comparative advantage in the world. But in some destination countries, Indonesia’s automotive’s has weak competitiveness. The result of panel data analysis shows that real GDP, economic distance, export price, population and real exchange rate significantly influence Indonesia’s automotive’s export volume. Keywords: Automotive’s, gravity model, RCA, EPD, Porter’s Diamond Model, export volume

POSISI DAYA SAING DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI EKSPOR OTOMOTIF INDONESIA KE NEGARA TUJUAN UTAMA TAHUN 2009-2014

ANNISA SAFITRI

Skripsi sebagai salahsatu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016

PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian ini ialah perdagangan internasional, dengan judul Posisi Daya saing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Otomotif Indonesia ke Negara Tujuan Utama Tahun 2009-2014. Penulis dapat menyelesaikan skripsi ini atas dukungan, bantuan, doa, dan kasih sayang dari berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada : 1. Allah SWT atas kemudahan, rahmat, dan karunia-Nya yang telah diberikan kepada penulis. 2. Bapak Bedi Jubaedi dan Ibu Dianawati selaku kedua orang tua penulis dan Almaida Agustina, Aqila Ghania, Alhamda Rizky selaku adik penulis serta seluruh keluarga atas segala doa, dukungan, dan semangat yang diberikan kepada penulis. 3. Bapak Dr. Ir. Arief Daryanto, M.Ec selaku dosen pembimbing skripsi atas segala bimbingan, perhatian, kebaikan, bantuan, dan motivasinya selama ini kepada penulis. 4. Ibu Dr. Ir. Wiwiek Rindayanti, M.si selaku dosen penguji utama yang telah memberikan banyak saran, arahan, dan kritik yang membangun kepada penulis. 5. Ibu Dr. Ir. Sri Mulatsih, M.Sc, Agr selaku dosen penguji komisi pendidikan yang telah memberikan banyak saran, arahan, dan kritik yang membangun kepada penulis. 6. Seluruh dosen dan staf dekanat Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Departemen Ilmu Ekonomi, serta departemen Tahap Persiapan Bersama (TPB) yang telah memberikan bantuan, ilmu, dan motivasi selama menjalani perkuliahan di Institut Pertanian Bogor. 7. Teman-teman satu bimbingan, Aryani Sundari dan Dwirani Widiastuty atas semangat, bantuan, doa, dan kebersamaan selama perjuangan penulisan skripsi ini. 8. Sahabat terbaik Ayu, Budiono, Mira, Selva, Siti, Wita, Diva atas kebersamaan, semangat, dan doa selama menjalani perkuliahan hingga perjuangan menyelesaikan skripsi. 9. Teman-teman Bem Fakultas Ekonomi dan Manajemen Kabinet Simfoni Departemen Budaya dan Seni, Andra, Ammar, Fauzan, Fitri, Syafrina, Roma yang telah berbagi kebersamaan dan ilmu-ilmu yang didapatkan selama menjalani organisasi. 10. Teman-teman HIPOTESA divisi CER, Amelia, Anggun, Aulia, Bagus, Gerry, Naya Nydia, Rizkia, Robby, atas kebersamaannya selama menjalani organisasi. 11. Teman-teman terbaik Ilmu Ekonomi 49 yang telah memberikan momenmomen terbaik selama menjalani perkuliahan bersama. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat. Bogor, April 2016

Annisa Safitri

DAFTAR ISI DAFTAR TABEL

xi

DAFTAR GAMBAR

xi

DAFTAR LAMPIRAN

xi

PENDAHULUAN

1

Latar Belakang

1

Perumusan Masalah

2

Tujuan Penelitian

3

Manfaat Penelitian

3

Ruang Lingkup Penelitian

4

TINJAUAN PUSTAKA

4

Perdagangan Internasional

4

Ekspor

5

Daya saing

5

Keunggulan Komparatif

6

Keunggulan Kompetitif

6

Kebijakan Perdagangan Internasional

7

GDP riil

7

Harga Ekspor

7

Populasi

8

Jarak Ekonomi

8

Nilai Tukar Rill

8

Penelitian Terdahulu

9

Kerangka Pemikiran

11

Hipotesis

13

METODE

13

Jenis dan Sumber Data

13

Metode Analisis dan Pengolahan Data

14

Estimasi Model

17

Uji Kesesuaian Model

18

HASIL DAN PEMBAHASAN

21

GAMBARAN UMUM

21

Perkembangan Perdagangan Otomotif di Dunia

20

Perkembangan Otomotif Indonesia

21

Daya saing Otomotif Indonesia di Dunia

22

Daya saing Otomotif Indonesia di Negara Tujuan Ekspor Utama

23

Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Otomotif Indonesia di Negara Tujuan Ekspor Utama 26 Daya saing kompetitif dan strategi ekspor otomotif Indonesia KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran

31 35 35 366

DAFTAR PUSTAKA

36

LAMPIRAN

39

RIWAYAT HIDUP

47

DAFTAR TABEL 1 2 3 4 5 6 7

Indonesia kelebihan Produksi Otomotif pada tahun 2015 Ringkasan hubungan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Data dan sumber data Hasil estimasi RCA Otomotif Indonesia di dunia Hasil estimasi EPD Otomotif Indonesia di dunia Hasil estimasi RCA dan EPD otomotif Indonesia di negara tujuan ekspor utama tahun 2009-2014 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi volume ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan tahun 2009-2014

2 11 14 23 23 24 26

DAFTAR GAMBAR 1

Share trade terhadap Gross Domestic Product (GDP) di dunia tahun 2014 2 Nilai ekspor otomotif Indonesia dan negara pesaing di dunia tahun 2009-2014 3 Keseimbangan Parsial Perdagangan Internasiona 4 Kerangka Pemikiran 5 Matriks posisi daya saing 6 Diagram Porter's Diamond 7 Tren nilai ekspor otomotif (HS 8703) di dunia tahun 2009-2014 8 Volume ekspor otomotif (HS 8703) di dunia tahun 2009-2014 9 Nilai impor otomotif Indonesia (HS 8703) di dunia tahun 2009-2014 10 Posisi EPD otomotif Indonesia di negara tujuan 11 Produktivitas tenaga kerja otomotif Indonesia 12 Diagram analisis Porter’s Diamond

1 3 5 12 15 16 21 22 22 25 31 34

DAFTAR LAMPIRAN 1 2 3 4 5 6 7 8

Nilai GDP riil dan nilai tukar riil tahun 2009-2014 Negara tujuan ekspor otomotif Indonesia tahun 2009-2014 Hasil uji Chow Hasil uji Hausman Fixed Effect Model dengan pembobotan GLS Hasil uji normalitas Uji multikolinearitas Uji Heteroskedastisitas

39 40 42 42 42 45 45 46

1

PENDAHULUAN Latar Belakang

Share terhadap GDP (persen)

Setiap negara memiliki sumberdaya alam dan sumberdaya manusia yang berbeda. Selain itu, setiap negara memiliki kebutuhan yang berbeda-beda. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, sebuah negara dapat memproduksi komoditas yang dibutuhkan atau dengan melakukan perdagangan dengan negara lain. Setiap negara yang melakukan perdagangan bertujuan untuk mencari keuntungan dari perdagangan, setiap negara berbeda satu sama lain, dan untuk mencapai skala ekonomi (Krugman dan Obstfeld 2003). 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

Ekspor Impor Trade Asia Timur Eropa dan Amerika Timur Afrika dan Pasifik Asia Latin dan Tengah dan Sub-Sahara Tengah Karibia Afrika Utara

Dunia

Sumber : World Development Indicators , 2016 (diolah). Gambar 1 Share trade terhadap Gross Domestic Product (GDP) di dunia tahun 2014 Perdagangan internasional yang terdiri dari ekspor dan impor memiliki peranan yang sangat penting bagi sebagian besar negara industri dan negara yang sedang berkembang (Salvatore 1997). Berdasarkan Gambar 1, kontribusi perdagangan terhadap GDP dunia pada tahun 2014 sebesar 59.62 persen dengan share ekspor sebesar 29.88 persen dan share impor sebesar 29.74 persen. Berdasarkan fakta pada Gambar 1, dapat disimpulkan bahwa perdagangan internasional memiliki kontribusi yang cukup besar terhadap pembentukan GDP di masing-masing wilayah, yaitu lebih dari 50 persen. Kontribusi perdagangan internasional terhadap pembentukan GDP Indonesia cukup besar. Berdasarkan World Development Indicators (2016), perdagangan internasional telah menyumbang lebih dari 45 persen terhadap pembentukan GDP Indonesia selama lima tahun terakhir. Kontribusi ekspor terhadap pembentukan GDP Indonesia selalu lebih besar dari 23 persen selama lima tahun terakhir. Dapat disimpulkan perdagangan internasional, khususnya ekspor, berkontribusi terhadap pembentukan GDP Indonesia. Berdasarkan Badan Pusat Statistik (2015), pada tahun 2014 ekspor pada sektor industri memiliki nilai tertinggi sebesar US$ 176 miliar. Sektor industri berkontribusi lebih dari 60 persen dari total nilai ekspor Indonesia pada tahun

2 2014. Berdasarkan Kementrian Perdagangan Republik Indonesia (2016), komoditi industri otomotif termasuk dalam sepuluh komoditi ekspor utama indonesia. Nilai ekspor komoditi otomotif Indonesia tahun 2015 mengalami peningkatam dari tahun 2013 dan 2014 menjadi sebesar US$ 40.98 miliar. Tabel 1 Indonesia Kelebihan Produksi Otomotif, 2015 Produksi Nilai : Unit Produksi Penjualan Penjualan Sedan 23,292 7,917 15,375 4x2 243,861 239,406 4,455 4x4 14,779 4,190 10,589 Pickup/Truck 133,465 118,921 14,544 Sumber : Gaikindo, diolah (2016)

Rasio 66.01% 1.83% 71.65% 10.90%

Berdasarkan Tabel 1 volume penjualan dan produksi kendaraan yang mengalami kenaikan atau penurunan produk terlihat selama tahun 2015 industri otomotif kelebihan produksi akibat rendahnya permintaan dalam negeri. Sebagian dari kelebihan produksi tersebut , maka dari itu Indonesia harus mengekspor otomotif ke negara tujuan utama. Industri otomotif terdiri dari berbagai macam komoditi. Berdasarkan data ekspor yang dipublikasikan oleh Kementerian Perdagangan Republik Indonesia (2016), otomotif Indonesia merupakan sektor otomotif dengan nilai ekspor yang cukup besar dengan kontribusi lebih dari 60 persen selama 5 tahun terakhir. Industri otomotif terdiri dari berbagai macam komoditi. Berdasarkan publikasi Kementrian Perdagangan Republik Indonesia (2016), otomotif Indonesia merupakan komoditi yang memiliki volume ekspor yang cukup besar dengan kontribusi lebih dari 40 persen jika dibandingkan dengan tahun lainnya. Otomotif dengan volume ekspor tertinggi dengan kode HS 8703 (UNComtrade 2016). Sebagai komoditi ekspor utama Indonesia, otomotif telah memiliki banyak negara yang menjadi partner dalam perdagangan internasional. Berdasarkan Kementerian Perdagangan Republik Indonesia (2016), terdapat 23 negara tujuan ekspor otomotif Indonesia. Penelitian ini hanya memilih 8 negara untuk dianalisis, yaitu Bruneii Darusallam, Cambodia, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thailand dan Vietnam. Pemilihan negara tujuan tersebut berdasarkan ketersediaan data pada variabel independen yang akan diteliti.

3 Perumusan Masalah Globalisasi membuat setiap negara berusaha untuk meningkatkan daya saing khususnya komoditi-komoditi yang memiliki keunggulan komparatif dan kompetitif di pasar internasional. Otomotif merupakan komoditi ekspor utama Indonesia yang memiliki potensi untuk memenuhi permintaan dunia dan meningkatkan daya saing Indonesia di pasar internasional. Industri otomotif telah menyerap banyak tenaga kerja di Indonesia dan berkontribusi besar dalam pembentukan GDP Indonesia.

Nilai Ekspor HS 8703 ribu US$

55000000000 45000000000 35000000000 25000000000 15000000000 5000000000 -5000000000

2009

Australia

2010

2011

Germany

2012 Indonesia

2013

2014 Japan

Sumber : UNComtrade, 2016 (diolah). Gambar 2 Nilai ekspor otomotif Indonesia dan negara pesaing di dunia tahun 2009-2014 Berdasarkan Gambar 2, nilai ekspor otomotif Indonesia masih kalah saing dengan eksportir lainnya untuk meningkatkan ekspor otomotif jadi di negara tujuan, maka dianalisis potensi pasar di negara tujuan ekspor dengan melihat: 1) Bagaimana perkembangan daya saing otomotif Indonesia di dunia dan negara tujuan ekspor utama? 2) Faktor-faktor apa saja yang memengaruhi volume ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan ekspor utama dengan menggunakan pendekatan gravity model ? 3) Bagaimana daya saing kompetitif dan strategi kebijakan untuk otomotif Indonesia ? Tujuan Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah, maka tujuan penelitian ini adalah : 1) Menganalisis daya saing otomotif Indonesia di dunia dan negara tujuan ekspor utama. 2) Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor otomotif Indonesia di negara tujuan ekspor utama. 3) Menganalisis daya saing daya saing kompetitif dan strategi kebijakan untuk otomotif Indonesia.

4 Manfaat Penelitian Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi: 1) Mahasiswa dan masyarakat umum yang menjadikannya sebagai salahsatu sumber referensi yang baik bagi kegiatan penulisan dan penelitian selanjutnya. 2) Pemerintah Kementerian Perindustrian sebagai bahan pertimbangan untuk mengembangkan industri otomotif. 3) Pemerintah Kementerian Perdagangan sebagai bahan pertimbangan untuk membuat kebijakan yang tepat sasaran untuk meningkatkan ekspor dan daya saing otomotif Indonesia di pasar internasional. Ruang Lingkup Penelitian Untuk mempersempit pemaparan hasil analisis pada penelitian ini, maka penelitian ini dibatasi pada ruang lingkup sebagai berikut. 1) Penelitian ini menganalisis daya saing otomotif Indonesia di negara tujuan ekspor utama. 2) Kode Harmonized System (HS) yang dianalisis adalah kode HS 8703 empat digit, dengan deskripsi Motor cars and other motor vehicles principally designed for the transport of persons. 3) Periode waktu yang digunakan dalam analisis adalah 6 tahun yaitu 20092014. 4) Negara tujuan ekspor utama yang dianalisis ada 8 negara yaitu Bruneii Darusallam, Cambodia, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thailand dan Vietnam. 5) Variabel dependen yang digunakan dalam analisis adalah volume ekspor otomotif Indonesia.

TINJAUAN PUSTAKA Teori Perdagangan Internasional Perdagangan internasional adalah perdagangan yang dilakukan oleh penduduk suatu negara dengan penduduk negara lain atas dasar kesepakatan bersama. Penduduk yang dimaksud dapat berupa antar perorangan, antar individu dengan pemerintah suatu negara atau pemerintah suatu negara dengan pemerintah negara lain. Perdagangan antar negara dilakukan karena dua alasan, pertama negara-negara berdagang karena mereka berbeda satu sama lain. Alasan kedua adalah negara-negara berdagang dengan tujuan mencapai skala ekonomis dalam produksi (Kruggman-Obstfeld 1996). Pada dasarnya, tidak ada satupun negara yang mampu memenuhi seluruh kebutuhannya sendiri. Hal ini dikarenakan setiap negara memiliki perbedaan sumber daya, seperti: sumber daya alam, sumber daya manusia, penduduk, teknologi, iklim, konfigurasi geografis, spesifikasi tenaga kerja, tingkat harga, sosial dan politik. Maka dari itu diperlukan pertukaran barang antar negara

5 melalui perdagangan untuk memenuhi kebutuhan setiap negara tersebut. Perdagangan akan membuat setiap negara dapat mencapai economies of scale. Setiap negara dapat meningkatkan keunggulan suatu produknya untuk diproduksi lebih banyak sehingga kelebihannya disalurkan dengan cara mengekspor. Ekspor ini akan menghasilkan devisa bagi negara yang nantinya akan digunakan untuk membiayai impor sehingga kebutuhan dapat terpenuhi tanpa harus memproduksi seluruh produk yang dibutuhkan oleh suatu negara. Perdagangan antar dua negara yang didasari perbedaan permintaan dan penawaran suatu komoditas dapat dilihat pada Gambar 3. Misalkan kedua negara itu adalah A dan B, di mana masing-masing negara memiliki permintaan dan penawaran yang berbeda. DA dan SA untuk negara A sedangkan DB dan SB untuk negara B. Ekspor

ES Pb

Sa

B

P D

Pa

ED

A Da 0

Jumlah

0

Impor

Jumlah 0

Db Jumlah

Sumber : Salvatore 1997 Gambar 3 Keseimbangan dalam perdagangan internasional Gambar 3 menjelaskan bahwa pada awalnya harga komoditi otomotif di negara A sebesar PA sedangkan pada negara B harga otomotif sebesar PB dan harga otomotif di pasar Internasional sebesar P*. Kondisi ini terjadi dengan mengambil asumsi bahwa harga domestik di negara A lebih rendah dibanding dengan harga di negara B (PA< PB). Pada kondisi harga di atas PA, di negara A mengalami peningkatan penawaran dan berada di atas tingkat permintaan negara tersebut, sehingga menyebabkan kelebihan penawaran suatu komoditas (excess supply) di negara A. Kelebihan produksi itu selanjutnya akan diekspor ke negara B. Sementara, bila harga berada di bawah PB maka negara B akan mengalami kenaikan tingkat permintaan karena konsumen akan meminta lebih banyak pada tingkat harga yang relatif lebih murah. Hal tersebut mengakibatkan permintaan melebihi tingkat penawaran (excess demand) di negara B. Kelebihan permintaan itu selanjutnya akan mendorong negara B untuk mengimpor kekurangan kebutuhannya atas komoditi X dari negara A. Ekspor Ekspor adalah proses transportasi barang dan jasa yang diproduksi oleh suatu negara kemudian dijual ke negara lain. Ekspor dapat diartikan suatu total penjualan barang yang dapat dihasilkan oleh suatu negara, kemudian diperdagangkan ke negara lain dengan tujuan meningkatkan penerimaan Negara.

6 Teori Daya Saing

Menurut European Commission (2009), daya saing merupakan kemampuan menghasilkan produk barang dan jasa yang memenuhi pengujian internasional, dan dalam saat bersamaan juga dapat memelihara tingkat pendapatan yang tinggi dan berkelanjutan, atau kemampuan daerah menghasilkan tingkat pendapatan dan kesempatan kerja yang tinggi dengan tetap terbuka terhadap persaingan eksternal. Pada level konomi, daya saing merupakan kapasitas suatu negara dalam menyediakan kebutuhan masyarakatnya dengan standar hidup yang berkelanjutan disertai lapangan kerja bagi angkatan kerja. Menurut Porter (1990), daya saing merupakan kemampuan suatu negara untuk memasarkan produknya relatif terhadap kemampuan negara lain. Daya saing dapat diukur dengan menggunakan beberapa metode di antaranya metode Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), Intra Industry Trade (IIT), Constant Market Share Analysis (CMSA), dan X-Model Produk export potential. Keunggulan Komparatif Teori keunggulan komparatif (the law of comparative advantage) yang diungkapkan oleh David Ricardo merupakan penyempurnaan dari keunggulan absolut Adam Smith. Hukum keunggulan komparatif menyatakan bahwa jika negara tidak memiliki keunggulan absolut dalam produksi dua komoditas dibandingkan dengan negara lain, perdagangan yang saling menguntungkan masih bisa berlangsung selama rasio harga antar negara masih berbeda jika dibandingkan tidak ada perdagangan. (Oktaviani dan Novianti 2009). Teori ini memiliki beberapa asumsi, yaitu 1) perdagangan dilakukan oleh dua negara dan komoditi yang diperdagangankan ada dua dengan negara 1 memiliki keunggulan komparatif di komoditas 1, sedangkan negara 2 memiliki keunggulan komparatif di komoditas 2, 2) perdagangan bersifat bebas, 3) terdapat mobilitas tenaga kerja yang sempurna di dalam negara tetapi tidak ada mobilitas antar dua negara, 4) biaya produksi konstan, 5) tidak ada biaya transportasi, dan 6) tidak ada perubahan teknologi (Sai’idy 2013). Konsep keunggulan komparatif adalah ukuran daya saing potensial, artinya daya saing akan dicapai jika perekonomian tidak mengalami distorsi. Sehingga komoditi yang memiliki keunggulan komparatif juga memiliki efisiensi secara ekonomi (Simatupang 1991 dalam Oktaviani dan Novianti 2009). Menurut David Ricardo, keunggulan komparatif bersifat dinamis. Negara dengan keunggulan komparatif pada komoditi tertentu harus dapat mempertahankan dan bersaing dengan negara lain di pasar internasional. Kelebihan keunggulan komparatif adalah perdagangan antara dua negara akan tetap terjadi selama masing-masing negara memiliki perbedaan dalam cost comparative advantage dan production comparative advantage. Kelemahan keunggulan komparatif adalah tidak dapat menjelaskan mengapa terdapat perbedaan fungsi produksi antara dua negara.

7 Keunggulan Kompetitif Konsep keunggulan kompetitif adalah kelayakan finansial, yaitu melihat manfaat dari aktivitas ekonomi dari sudut lembaga atau individu yang terlibat. Keunggulan kompetitif ini merupakan kempampuan suatu negara untuk membuat strategi dalam mencapai keuntungan sehingga kondisi alami tidak menghambat produksi komoditi unggulan negara tersebut. keberhasilan daya saing suatu negara ditentukan oleh inovasi yang dapat dilakukan oleh negara tersebut sehingga memiliki nilai tambah yang tinggi dan tidak dapat ditiru dengan sempurna oleh pesaingnya (Setiawan 2008 dalam Pradipta 2014). Kebijakan Perdagangan Internasional Komposisi, arah dan bentuk perdagangan internasional atau kegiatan perdagangan internasional suatu negara tidak terlepas dari segala tindakan pemerintahnya, baik secara langsung maupun tidak langsung. Kebijakan perdagangan internasional memiliki implikasi yang sangat luas, tidak hanya dalam volume dan komposisi impor dan ekspor, tetapi juga pola investasi dan arah pengembangan, tetapi juga kondisi persaingan, kondisi biaya, sikap pebisnis dan wirausahawan, pola konsumsi, dsb. Oleh karena itu, kebijakan perdagangan internasional sangat penting dalam keputusan kebijakan ekonomi suatu negara dan kebijakan ini hanya salah satu bagian kebijakan makroekonomi yang harus dikombinasikan dan bersifat mendorong pembangunan perekonomian suatu negara. Kebijakan perdagangan internasional dapat ditujukan untuk melindungi/memproteksi industri dalam negeri yang sedang tumbuh (infantindustry) dan persaingan-persaingan barang-barang impor. Adapun tujuan kebijakan perdagangan internasional yang bersifat proteksi adalah memaksimalkan produksi dalam negeri, memperluas lapangan kerja, memelihara tradisi nasional, menghindari resiko yang mungkin timbul jika hanya menggantungkan diri pada satu komoditi dikhawatirkan akan terganggu jika bergantung pada negara lain. Proteksi dapat dilakukan dengan penerapan berbagai instrumen kebijakan perdagangan internasional berupa hambatan perdagangan maupun non tarif. GDP riil Menurut Mankiw dalam bukunya yang berjudul The Principles of Macroeconomics, Gross Domestic Product (GDP) merupakan salahsatu ukuran terbaik untuk melihat stastistik ekonomi suatu negara. GDP mengukur dua hal, yaitu total pendapatan dan total pengeluaran output ekonomi barang dan jasa. Selain itu, GDP merupakan nilai pasar semua komoditi akhir yang diproduksi dalam kurun waktu tertentu. GDP terdiri dari dua tipe, yaitu GDP riil dan GDP nominal. GDP riil merupakan GDP yang nilai barang dan jasanya diukur dengan menggunakan harga konstan, sedangkan GDP nominal merupakan GDP yang nilai barang dan jasanya diukur oleh harga berlaku. Dalam penelitian ini menggunakan GDP riil karena GDP riil tidak dipengaruhi oleh harga namun

8 hanya dipengaruhi oleh produksi. Selain itu, GDP riil menunjukkan bagaimana seluruh produksi ekonomi suatu negara berubah setiap waktu (Mankiw 2008). Harga Ekspor Harga merupakan faktor utama yang memengaruhi kegiatan ekspor. Harga dapat memengaruhi ekspor melalui dua sisi yaitu sisi penawaran dan permintaan. Harga berhubungan positif pada jumlah ekspor yang ditawarkan namun memiliki hubungan negatif dengan jumlah ekspor yang diminta oleh negara pengimpor. Jika harga suatu komoditi meningkat maka permintaan terhadap suatu komoditi menurun sehingga ekspor akan menurun, namun jika harga suatu komoditi menurun maka akan meningkatkan permintaan ekspor terhadap komoditi tersebut. Rumus umum harga dijabarkan pada persamaan. Harga ekspor =

𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑘𝑠𝑝𝑜𝑟 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑒𝑘𝑠𝑝𝑜𝑟

...................................(1)

Populasi Populasi suatu negara yang terus bertambah berpengaruh pada ekspor suatu komoditi melalui sisi penawaran dan permintaan. Pada sisi permintaan, berdampak pada bertambah besarnya permintaan domestik. Pada sisi penawaran adalah bertambahnya tenaga kerja untuk melakukan produksi komoditi ekspor (Salvatore, 1997). Populasi pada pembahasan ini adalah sebagai asumsi dari pertambahan jumlah penduduk akan kebutuhan otomotif. Semakin meningkatnya kebutuhan akan otomotif disebabkan peningkatan dari jumlah penduduk yang membutuhkan dan menggunakannya. Jarak Ekonomi Jarak adalah indikasi dari biaya transportasi yang dihadapi oleh suatu negara dalam melakukan ekspor. Semakin jauh terpisah suatu negara dengan negara lainnya maka semakin besar pula biaya transportasi pada perdagangan antara keduanya. Penelitian ini menggunakan jarak ekonomi, yaitu jarak geografis ibukota negara Indonesia dengan negara tujuan ekspor dikalikan dengan perbandingan antara GDP total negara tujuan ekspor dengan jumlah GDP total seluruh negara tujuan ekspor yang diteliti. Secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut: Jarak ekonomi = jarak geografis x

𝐺𝐷𝑃 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑟𝑎 𝑗 ∑𝑗𝑖=1 𝐺𝐷𝑃𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑖

...................................(2)

Keterangan: Jarak geografis : jarak geografis Indonesia dengan negara tujuan j : negara tujuan ekspor i : 1,2,3,....(seluruh negara tujuan ekspor)

9 Nilai Tukar Riil Nilai tukar merupakan tingkat harga suatu mata uang dalam mata uang asing atau jumlah mata uang negara asing yang harus dibayarkan untuk mendapatkan satu unit uang domestik (Lipsey 1997). Nilai tukar terdiri dari dua jenis, yaitu nilai tukar riil dan nilai tukar nominal. Nilai tukar nominal merupakan harga relatif dari mata uang kedua negara sedangkan nilai tukar riil merupakan harga relatif dari barang-barang di antara dua negara. Nilai tukar riil (real exchange rate) merupakan kunci seberapa banyak sebuah negara melakukan ekspor dan impor karena mengukur tingkat harga suatu barang dan jasa di dalam negeri dengan tingkat harga luar negeri. Nilai tukar riil berpengaruh terhadap produk antar negara. Nilai tukar riil dapat diperoleh dari perkalian nilai tukar nominal dengan share tingkat harga barang dalam negeri terhadap tingkat harga barang luar negeri (Mankiw 2006). Nilai tukar riil merupakan term of trade yang dapat berdampak pada neraca perdagangan. Jika nilai tukar mata uang negara tujuan ekspor terhadap US$ mengalami peningkatan nominal, artinya mata uang negara tujuan ekspor mengalami depresiasi sehingga negara tujuan akan lebih memilih ekspor daripada impor. Hal tersebut dapat membuat permintaan ekspor otomotif Indonesia di negara tujuan utama mengalami penurunan (Krugman dan Obstfeld 2003). Penelitian Terdahulu Rizky dan Widyasanti (2011) dalam penelitiannya mengenai daya saing produk ekspor manufaktur Indonesia menggunakan RCA Dinamis dan data 23 kelompok produk manufaktur SITC Rev 3 periode 2004 – 2009. Hasil analisis menunjukkan bahwa daya saing produk manufaktur Indonesia yang masuk ke dalam persaingan ekspor memiliki tingkat daya saing yang cukup baik. Rahman (2003) dalam penelitiannya mengenai analisis perdagangan Banglades menggunakan pendekatan grafity model. Dalam penelitiannya, Rahman menggunakan data 35 negara tujuan periode tahun 1972 hingga 1999. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perdagangan (ekspor dan impor) Banglades secara positif dipengaruhi oleh ukuran ekonomi, perbedaan GDP per kapita, dan keterbukaan negara tujuan. Faktor utama yang memengaruhi ekspor Banglades adalah nilai tukar, permintaan impor negara tujuan, dan keterbukaan ekonomi Banglades. Sedangkan faktor utama yang memengaruhi impor Banglades adalah tingkat inflasi, perbedaan pendapatan per kapita, dan keterbukaan negara tujuan. Do (2006) dalam penelitiannya yang berjudul A Gravity Model for Trade Between Vietnam and Twenty-Three European Countries menganalisis aliran perdagangan Vietnam menggunakan data tahun 1993-2004 melalui pendekatan gravity model. Hasil analisis menunjukan bahwa variabel jarak geografis dan kesamaan sejarah tidak memengaruhi aliran perdagangan Vietnam ke negaranegara Eropa, sedangkan GDP dan populasi masing-masing negara yang dianalisis memengaruhi aliran perdagangan Vietnam secara positif. Tho (2013) dalam penelitiannya mengenai faktor-faktor yang memengaruhi ekspor Vietnam menggunakan data tahun 1995 hingga 2011 dan 40 negara importir. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa variabel yang memengaruhi ekspor Vietnam adalah GDP Vietnam dan negara tujuan, FDI dan nilai tukar.

10 Yuniarti (2007) melakukan penelitian mengenai analisis determinan perdagangan bilateral Indonesia dengan pendekatan gravity model. Data-data yang diperlukan untuk penelitian terdiri dari ekspor dan impor berdasarkan negara tujuan, jarak, GDP, dan populasi dengan periode waktu lima tahunan meliputi tahun 1970, 1975, 1980, 1985, 1990, 1995, dan 2000 yang melibatkan sepuluh negara mitra, yaitu Jepang, Amerika Serikat, Korea Selatan, Australia, Malaysia,Belanda, Jerman, Hongkong, Inggris, dan Singapura. Analisis data yang digunakan adalah data panel. Hasil penelitian tersebut didapatkan bahwa terjadi hubungan positif antara pendapat ekspor dan impor dengan perdagangan bilateral Indonesia sedangkan terjadi hubungan negatif pada variabel jarak. GDP negara importir dan eksportir juga memiliki hubungan positif dengan perdagangan bilateral. Semakin besar GDP negara eksportir maka semakin besar pula kemampuan produksinya sehingga ekspor meningkat.Variabel jarak memiliki hubungan yang negatif terhadap perdagangan bilateral karena ketika jarak semakin jauh maka biaya transportasi akan semakin meningkat. Populasi mitra dagang memiliki hubungan yang positif dengan perdagangan bilateral yang menunjukkan besarnya populasi negara mitra dagang dapat memengaruhi besarnya potensi pasar yang besar. Amponsah dan Ofori-Boadu (2007) dalam penelitiannya mengenai faktorfaktor yang memengaruhi perdagangan tekstil dan pakaian jadi Amerika Serikat menggunakan data tahun 1989 hingga 2003 dan data 13 negara eksportir. Penelitiannya menggunakan pendekatan gravity model. Hasil penelitian menunjukkan impor komoditi tekstil dan pakaian jadi Amerika Serikat dipengaruhi oleh GDP eksportir dan Amerika Serikat, GDP per kapita eksportir dan Amerika Serikat, nilai tukar negara importir terhadap US$, price deflator importir dan Amerika Serikat, dan jarak geografis. Siahaan (2008) dalam penelitiannya mengenai aliran perdagangan tekstil dan produk tekstil intra ASEAN menggunakan data tahun 2002-2006 dengan pendekatan gravity model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang memengaruhi aliran perdagangan intra-ASEAN adalah GDP negara asal dan tujuan, populasi negara asal, jarak ekonomi, tarif dan kesamaan bahasa. Sedangkan nilai tukar riil dan populasi negara tujuan tidak memengaruhi perdagangan TPT secara signifikan. Arianti dan Lubis (2011) melakukan penelitian mengenai analisis daya saing dan kesiapan Indonesia dalam rangka integrasi ASEAN : studi kasus Automotives, rubber based, dan agro based products menggunakan RCA, IIT, gravity model. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa variabel yang memengaruhi ekspor negara tujuan adalah GDP Indonesia dan negara tujuan, FDI, jarak ibukota. Faustino (2008) dan Rachmawati (2008), melakukan penelitian mengenai analisis tentang pengaruh pertumbuhan produksi industri mobil (sebagai proxy skala ekonomi) terhadap probabililtas perdagangan bilateral ntra-industri antara Indonesia dan Thailand. Penelitian ini mencoba untuk mengeksplorasi lebih dalam terkait variabel IIT dalam pemetaan daya saing (baik RCA maupun RCAB). Menganalisi bahwa IIT total, Vertical IIT (VIIT) dan Horizontal IIT (HIIT) memiliki hubungan korelasi yang menyerupai kurva inverted U terhadap variabel RCA. Temuan tersebut membantah hipotesa lama yang menyatakan bahwa terdapat hubungan korelasi yang positof antara variabel VIIT dan RCA serta

11 hubungan korelasi yang negatif antara HIIT dan RCA.Temuan dari penelitian ini adalah pertama, secara signifikan peningkatan produksi terdifferensiasi dari industri mobil memengaruhi terjadinya perdagangan intra-industri. Kedua, tingkat populasi di negara Thailand dan Indonesia turut memengaruhi terjadinya intraindustri antar Indonesia dan Thailand. Penelitian ini menemukan bahwa AFTA tidak memengaruhi perdagangan intra-industri negara Thailand dan Indonesia. Sebayang (2011), melakukan penelitian mengenai analisis dampak integrasi ekonomi asean terhadap perdagangan Indonesia pada sektor kendaraan roda empat. menggunakan RCA, IIT, gravity model. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa variabel yang memengaruhi ekspor negara tujuan adalah GDP Indonesia dan negara tujuan, FDI, perdagangan total antara dua Negara dalam current US dollar. Pradipta dan Firdaus (2014) dalam penelitiannya mengenai posisi daya saing dan faktor-faktor yang memengaruhi ekspor buah-buahan Indonesia menggunakan data tahun 2008 hingga 2012 untuk komoditi buah-buahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa yang memengaruhi ekspor rambutan Indonesia di negera tujuan adalah jarak ekonomi, krisis Eropa tahun 2010, GDP interaksi, nilai tukar rupiah terhadap US$, dan indeks harga konsumen Indonesia. Sedangkan ekspor komoditi pisang dipengaruhi oleh jarak ekonomi, populasi negara tujuan, GDP per kapita negara tujuan, dan harga ekspor Indonesia ke negara tujuan. Berdasarkan pemaparan penelitian terdahulu, berikut merupakan tabel ringkasan hubungan variabel dependen dengan independen yang akan digunakan dalam penelitian ini. Tabel 2 Ringkasan hubungan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Variabel Independen GDP eksportir GDP importir

Hubungan dengan Variabel Dependen Positif Negatif Tidak Signifikan Tho (2013) Do (2006) Tho (2013) Do (2006)

Jarak Nilai tukar

Harga ekspor

Pradipta dan Firdaus (2014) Tho (2013) Rahman (2013)

Pradipta dan Firdaus (2014) Margono(2009) Sumber : Penulis, 2016

Do (2006)

Do (2006) Arianti dan Lubis (2011)

12 Kerangka Pemikiran Perdagangan internasional memiliki peran yang sangat penting bagi perekonomian suatu negara. Ekspor merupakan bagian dari perdagangan internasional dan salahsatu faktor yang berkontribusi dalam pembentukan GDP suatu negara. Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan sebelumnya, penulis melakukan penelitian untuk melihat daya saing ekspor otomotif Indonesia di dunia dan di negara-negara tujuan ekspor utama dengan menggunakan metode Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD) dan Porter’s Diamond Model, serta menganalisis determinan ekspor otomotif Indonesia menggunakan metode gravity model. Variabel yang digunakan adalah volume ekspor otomotif Indonesia, GDP riil Indonesia, dan GDP negara tujuan ekspor utama, harga ekspor riil otomotif Indonesia ke negara tujuan ekspor utama, jarak ekonomi, nilai tukar rill dan populasi. Ekspor otomotif berperan dalam GDP dan industri Indonesia

Perkembangan volume ekspor otomotif Indonesia periode 2009-2014

Analisis posisi daya saing ekspor otomotif Indonesia

Metode RCA Metode EPD Metode Porter,s Diamond

Identifikasi faktor-faktor yang memengaruhi ekspor otomotif Indonesia Gravity Model (jarak ekonomi, GDP riil, nilai tukar riil, harga ekspor, populasi)

Strategi peningkatan ekspor otomotif Indonesia

Gambar 4 Kerangka Pemikiran

13 Hipotesis Hipotesis yang digunakan pada penelitian ini adalah: 1) Nilai RCA otomotif Indonesia lebih besar dari satu yang berarti otomotif Indonesia memiliki keunggulan komparatif di atas rata-rata dan berdaya saing kuat (RCA>1). 2) Posisi pasar otomotif Indonesia berada pada posisi rising star atau memiliki pangsa pasar ekspor dan produk yang tinggi. 3) GDP riil Indonesia berpengaruh positif terhadap ekspor otomotif Indonesia, artinya peningkatan GDP riil Indonesia akan meningkatkan penawaran ekspor otomotif ke negara tujuan ekspor. 4) GDP negara tujuan berpengaruh positif terhadap ekspor otomotif Indonesia, artinya peningkatan GDP riil negara tujuan akan meningkatkan permintaan ekspor otomotif Indonesia di negara tujuan. 5) Nilai tukar negara tujuan terhadap US$ diduga berpengaruh negatif, artinya bila nilai tukar negara tujuan tehadap US$ mengalami depresiasi, maka akan meningkatkan permintaan ekspor otomotif Indonesia di negara tujuan. 6) Jarak ekonomi berpengaruh negatif terhadap ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan, artinya semakin jauh jarak negara tujuan ekspor maka akan menurunkan ekspor otomotif Indonesia di negara tersebut. 7) Harga ekspor berpengaruh negatif terhadap ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan, artinya semakin tinggi tingkat harga ekspor akan mengakibatkan pada penurunan permintaan ekspor. 8) Populasi berpangaruh positif terhadap volume ekspor Indonesia ke negara tujuan, artinya semakin tinggi populasi akan meningkatkan permintaan ekspor.

METODE Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder . Periode waktu yang digunakan adalah enam tahun (2009-2014). Periode waktu tersebut digunakan dalam metode RCA, EPD, Porter’s Diamond Model, serta Gravity Model sebagai deret waktu (time series). Data antar individu (cross section) yang digunakan terdiri dari 8 negara, yaitu Bruneii Darusallam, Cambodia, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thailand dan Vietnam. Jenis data variabel dependen dan independen adalah volume ekspor otomotif, GDP riil Indonesia, GDP riil negara tujuan ekspor, Nilai tukar rill negara tujuan terhadap dolar Amerika, jarak ekonomi antara Indonesia dengan negara tujuan ekspor, harga ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan ekspor dan populasi. Otomotif yang dianalisis adalah Otomotif kode HS 8703.

14 Tabel 3 Data dan Sumber Data Jenis Data Nilai ekspor otomotif HS 8703 Volume ekspor otomotif HS 8703 GDP riil Nilai tukar riil Jarak geografis Harga ekspor otomotif HS 8703 Indeks Harga Konsumen Indeks Harga Perdagangan Ekspor Populasi

Sumber UNComtrade UNComtrade Worldbank (diolah) International Financial Statistics Timeanddate UNComtrade (diolah) UNCTAD Badan Pusat Statistik Worldbank

Metode Analisis dan Pengolahan Data Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis kuantitif. Analisis daya saing menggunakan RCA (Revealed Comparative Advantage) , Export Product Dynamic (EPD) dan Porter’s Diamond Model. Analisis ini meggunakan data dengan periode waktu enam tahun yaitu 2009-2014. Analisis daya saing dan faktor-faktor yang memengaruhi ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan utama menggunakan analisis ekonometrik data panel dengan pendekatan gravity model. Analisis ini menggunakan data deret waktu (time series) dengan periode enam tahun yaitu 2009-2014 dan data antar individu (cross section) dengan komponen delapan negara tujuan yaitu Bruneii Darusallam, Cambodia, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thailand dan Vietnam. Data diolah menggunakan Microsoft Excel 2010 dan Eviews 6. Program Microsoft Excel 2010 digunakan untuk mengolah RCA, EPD dan Porter’s Diamond Model, sedangkan program Eviews 6 untuk mengolah data panel. Revealed Comparative Advantages (RCA) Revealed Comparative Advantage (RCA) digunakan untuk menganalisis keunggulan komparatif atau daya saing suatu komoditi dalam suatu negara. Komoditi yang memiliki keunggulan komparatif diasumsikan efisien secara ekonomi. Teori keunggulan komparatif menyatakan bahwa suatu negara dapat mengekspor barang tertentu karena dapat menghasilkan barang tersebut dengan biaya yang murah dibandingkan dengan produk lain. Variabel yang diukur adalah kinerja ekspor suatu produk terhadap nilai total ekspor suatu wilayah yang kemudian dibandingkan dengan pangsa nilai produk dalam perdagangan dunia. Jika nilai RCA lebih besar dari satu (RCA>1), maka negara tersebut mempunyai keunggulan komparatif dalam produknya. Rumus umum menghitung nilai RCA dijabarkan pada persamaan (1) RCA =

𝑋𝑘𝑗 /𝑋𝑡 𝑊𝑘𝑗 /𝑊𝑡

................................................(3)

dimana: Xij : Nilai ekspor komoditi k Indonesia ke negara j Xit : Total nilai ekspor Indonesia ke negara j

15 Wj : Nilai ekspor komoditi k dunia ke negara j Wt : Total nilai ekspor dunia ke negara j Nilai RCA suatu komoditi menunjukkan dua kemungkinan, yaitu: 1. Jika nilai RCA > 1, maka suatu negara memiliki keunggulan komparatif diatas rata-rata dunia sehingga komoditi tersebut memiliki daya saing kuat. 2. Jika nilai RCA < 1, maka suatu negara memiliki keunggulan komparatif di bawah rata-rata dunia sehingga suatu komoditi memiliki daya saing lemah. Export Product Dynamic (EPD) Metode analisis EPD digunakan untuk menganalisis dan mengidentifikasi posisi daya saing suatu komoditi untuk mengetahui apakah komoditi tersebut kompetitif dan memiliki pertumbuhan yang dinamis. EPD juga mampu membandingkan kinerja ekspor diantara negara-negara seluruh dunia. Posisi daya saing suatu komoditas terdiri dari Rising Star, Lost Opportunity, Falling Star, dan Retreat. Posisi tertinggi atau posisi pasar yang paling ideal adalah komoditas yang berada pada kondisi Rising Star. Kondisi pasar dengan penurunan pangsa pasar ekspor yang tidak diharapkan, sehingga kehilangan kesempatan pangsa ekspor produk yang dihasilkan dalam perdagangan internasional merupakan kondisi Lost Opportunity. Kondisi dimana terjadi peningkatan pangsa ekspor, namun tidak diikuti oleh peningkatan permintaan terhadap produk merupakan kondisi Falling Star. Sedangkan Retreat merupakan kondisi dimana komoditi suatu negara sudah tidak diinginkan lagi oleh pangsa pasar, sehingga terjadi pangsa ekspor dan permintaan komoditi yang negatif (Pradipta 2014). Matriks posisi daya saing metode EPD ditunjukkan pada Gambar 5.

Lost Opportunity

Rising Star

Retreat

Falling Star

Gambar 5 Matriks posisi daya saing Porter’s Diamond Daya saing dapat diidentifikasikan dengan produktifitas, yakni tingkat output yang dihasilkan untuk setiap input yang digunakan (Porter 1990). Keunggulan kompetitif suatu komoditi merupakan keunggulan yang dapat dikembangkan dengan berbagai usaha (tidak menekankan pada kondisi alami suatu komoditi). Porter’s Diamond menganalisis faktor-faktor dalam membentuk

16 sistem dan peningkatan keunggulan daya saing. Adapun faktor-faktor utama yang membentuk daya saing suatu komoditi yakni kondisi faktor, kondisi permintaan, industri terkait dan penunjang, serta strategi, struktur, dan persaingan perusahaan. Keempat faktor tersebut didukung oleh peran pemerintah dalam meningkatkan daya saing otomotif Indonesia. Diagram Porter’s diamond ditunjukkan pada Gambar 6. Peran Pemerintah

Strategi Perusahaan, Struktur dan Persaingan Kondisi Permintaan

Kondisi Faktor

Industri Pendukung dan

Kesempatan

Industri Terkait

Gambar 6 Diagram Porter’s Diamond Model Gravitasi (Gravity Model) Model gravitasi merupakan model yang digunakan untuk menganalisis pola aliran perdagangan bilateral antar negara dalam suatu wilayah. Model ini menduga perdagangan berdasarkan jarak antar negara dan interaksi antar negara. Model yang didasarkan pada konsep gravitasi Newton ini pertama kali digunakan oleh Jan Timbergen pada tahun 1962 untuk menganalisis aliran perdagangan internasional. Model gravitasi sesuai dengan perumusan Newton terhadap model gravitasi fisika yaitu “interaksi antara dua objek adalah sebanding dengan massanya dan berbanding terbalik dengan jarak masing-masing”. 𝑇𝐹𝑖𝑗 =

𝐺 𝑥 𝑀𝑖 𝑥𝑀𝑗 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (4) 𝐷𝑖𝑗

keterangan: TFij = volume interaksi antara dua negara (aliran perdagangan) Mi, Mj = ukuran ekonomi negara asal i dan negara tujuan j Dij = jarak kedua negara G = konstanta Persamaan tersebut diubah ke dalam bentuk linier dengan menggunakan persamaan logaritma sehingga menjadi bentuk umum dari gravity model dengan TF merupakan trade flow (aliran perdagangan bilateral), Y merupakan GDP negara i dan negara j yang mencerminkan ukuran ekonomi suatu negara, dan D merupakan jarak antar kedua negara. Persamaan tersebut sebagai berikut.

17 𝐿𝑛 𝑇𝐹𝑖𝑗 = ln 𝑀𝑖 + ln 𝑀𝑗 − ln 𝐷𝑖𝑗 dengan 𝑖 ≠ 𝑗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (5)

Aliran perdagangan bilateral ditentukan oleh beberapa variabel, yaitu 1) variabel-variabel yang mewakili total permintaan potensial negara pengimpor, 2) variabel-variabel yang mewakili total penawaran potensial negara pengekspor, dan 3) variabel-variabel pendukung atau penghambat aliran perdagangan antara negara pengekspor dengan negara pengimpor (Linneman dalam Do 2006). Variabel yang mewakili total permintaan potensial negara pengimpor dapat digambarkan oleh GDP negara importir atau GDP per kapita negara importir. Variabel yang mewakili total penawaran potensial negara pengekspor adalah GDP negara pengekspor atau GDP per kapita negara pengekspor. Variabel penghambat atau pendukung dapat digambarkan oleh variabel jarak, nilai tukar, harga, atau krisis ekonomi. Estimasi Model Estimasi model ditransformasikan ke dalam bentuk logaritma natural (ln). Transformasi model dilakukan untuk menghindari model dari bias, permasalahan normalitas, dan heteroskedastisitas. Estimasi model yang ditransformasi sebagai berikut. 𝑙𝑛𝑉𝑋𝑖𝑗𝑡 = β0 + β1 𝑙𝑛𝐺𝐷𝑃𝑖𝑡 + β2 𝑙𝑛𝐺𝐷𝑃𝑗𝑡 + β3 𝑙𝑛𝐸𝐶𝑂𝐷𝐼𝑆𝑇𝑖𝑗𝑡 + β4 𝑙𝑛𝑋𝑅𝐴𝑇𝐸𝑗𝑡 + β5 𝑙𝑛𝑃𝑅𝐼𝐶𝐸𝑖𝑡 + β6 𝑙𝑛𝑃𝑂𝑃𝑗𝑡 + εit...................................(6) dimana: 𝑙𝑛𝑉𝑋𝑖𝑗𝑡 𝑙𝑛𝐺𝐷𝑃𝑖𝑡 𝑙𝑛𝐺𝐷𝑃𝑗𝑡 𝑙𝑛𝑃𝑅𝐼𝐶𝐸𝑖𝑡 𝑙𝑛𝑋𝑇𝑅𝐴𝑇𝐸𝑗𝑡 𝑙𝑛𝐸𝐶𝑂𝐷𝐼𝑆𝑇𝑖𝑗𝑡 𝑙𝑛𝑃𝑂𝑃𝑗𝑡 εit

= Volume otomotif Indonesia ke negara tujuan (unit) = GDP riil Indonesia (US$) = GDP riil negara tujuan (US$) = Tingkat harga ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan (US$/Unit) = Nilai tukar rill (US$) = Jarak ekonomi (Kilometer) = Populasi j pada tahun ke-t (juta jiwa) = Random error

β0 βn it

= Konstanta (intercept) = Parameter yang diduga (n=1,2,…,7) = Cross section dan Time series

Penjelasan variabel-variabel yang digunakan dalam model adalah: 1. Volume ekspor otomotif Indonesia menjadi variabel dependen dalam model yang dinyatakan dalam unit. 2. GDP riil Indonesia merupakan GDP riil Indonesia dengan tahun dasar 2009 yang dinyatakan dalam US$. 3. GDP riil negara tujuan ekspor merupakan GDP riil negara tujuan ekspor utama dengan tahun dasar 2009 yang dinyatakan dalam US$. 4. Jarak ekonomi yang digunakan dalam penelitian ini merupakan perkalian jarak geografis antara Indonesia dengan negara tujuan ekspor dengan

18 share GDP riil negara tujuan terhadap total GDP riil negara tujuan. Jarak ekonomi dinyatakan dalam satuan kilometer. 5. Nilai tukar riil negara tujuan terhadap US$ merupakan nilai tukar riil dengan tahun dasar 2009 dan dinyatakan dalam masing-masing mata uang negara tujuan ekspor terhadap US$ (Local Current Unit/US$). 6. Harga ekspor riil otomotif Indonesia didapatkan dari pembagian harga ekspor otomotif Indonesia dengan Indeks Harga Perdagangan Ekspor tahun dasar 2009 yang dinyatakan dalam satuan US$/unit. Uji Kesesuaian Model Sebuah panel data mengkombinasikan data time series dan cross section. Menurut Baltagi (2004), ada beberapa keuntungan menggunakan panel data di antaranya: 1. Teknik dalam estimasi panel data dapat menghilangkan heterogenitas eksplisit. 2. Dengan mengkombinasikan time series pada observasi cross section, panel data lebih informatif, bervariasi dan berkurangnya kolinearitas antar variabel, derajat kebebasan yang lebih banyak dan lebih efisien. 3. Panel data cocok untuk menganalisis dinamika perubahan karena analisisnya menggunakan cross section yang diobservasi berulang. 4. Panel data dapat mendeteksi efek yang tidak dapat diobservasi oleh data cross section murni atau data time series murni. 5. Panel data dapat mempelajari model yang kompleks. 6. Panel data dapat meminimalisasikan bias. Pemilihan model terbaik Untuk memperoleh model terbaik maka perlu pengujian statistik, yaitu uji Chow dan uji Hausman. 1. Uji Chow Uji Chow atau uji F statistik merupakan pengujian statistik untuk memilih model apa yang akan digunakan. Hipotesisnya adalah: H0 : model Pooled Least Square (PLS) H1 : model Fixed Effect Jika nilai F statistik lebih besar dari F tabel, cukup bukti untuk menolak H0. Hal ini berarti model yang dipilih adalah model fixed effect. 2. Uji Hausman Uji Hausman merupakan pengujuan statistik untuk memilih model apa yang akan digunakan. Hipotesisnya adalah: H0 : model Random Effect H1 : model Fixed Effect Jika nilai uji Hausman lebih besar dari chi square, cukup bukti untuk menolak H0. Hal ini berarti model yang dipilih adalah model fixed effect. Uji kriteria ekonomi Uji kriteria ekonomi dalam model bertujuan untuk mengetahui apakah model telah memenuhi kriteria ekonomi dan dugaan hipotesis. Uji ini dilakukan dengan melihat tanda koefisien pada hasil estimasi model yang dianalisis.

19 Uji asumsi klasik Untuk memperoleh model yang efisien maka asumsi-asumsi yang mendasari model tersebut harus terpenuhi. Terdapat empat uji asumsi klasik, yaitu heteroskedastisitas, multikolinearitas, autokorelasi, dan normalitas. 1. Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas merupakan salahsatu penyimpangan asumsi klasik berupa ragam sisaan yang tidak konstan yang lebih banyak muncul pada data cross section. Menurut Gujarati (1999), heteroskedastisitas dapat terjadi karena transformasi data yang tidak benar dan bentuk fungsional yang tidak tepat seperti model linier versus model log-lonier. Pelanggaran asumsi klasik heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan membandingkan sum square residual pada weight statistic dengan unweighted statistic. Jika sum square residual weighted statistic lebih kecil dari sum square residual unweighted statistic maka dapat disimpulkan terjadi heteroskedastisitas. Salahsatu cara yang dapat silakukan untuk mengatasi pelanggaran asumsi klasik ini adalah dengan metode Generalized Least Square (GLS) yang dalam metode ini kuadrat terkecil diboboti. 2. Multikolinearitas Pelanggaran asumsi klasik yang sering terjadi adalah multikolinearitas, yaitu adanya hubungan linier kuat antar variabel independen dalam persamaan regresi. Menurut Gujarati dalam Napitulu (2007), jika nilai R2 yang tinggi (R2 > 0.7) namun banyak tanda koefisien regresi dugaan yang tidak sesuai teori, maka model yang digunakan terdapat masalah multikolonearitas. Salahsatu cara yang dapat dilakukan untuk mengatasi multikolinearitas adalah dengan menggabungkan data time series dengan cross section. 3. Autokorelasi Autokorelasi merupakan pelanggaran asumsi klasik, yaitu terdapat korelasi antara anggota observasi yang diurutkan menurut waktu (data time series) atau ruang (data cross section). Autokorelasi mengakibatkan estimator tidak efisien karena tidak memiliki ragam minimum sehingga kuadrat estimator bias dan bukan estimator tak bias linear terbaik (BLUE). Untuk mendeteksi adanya autokorelasi dapat diuji dengan uji Durbin-Watson. 4. Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengatasi error term menyebar secara normal atau tidak. Uji ini dapat dilakukan dengan melihat nilai Jarque-Bera. Jika nilai probabilitasnya lebih besar dari taraf nyata yang digunakan, maka model tersebut menyebar secara normal. Uji kriteria statistik Uji kriteria statistik digunakan untuk menguji apakah variabel-variabel yang digunakan dalam model regresi signifikan atau tidak. Uji hipotesis ini terdiri dari uji F, uji t, dan uji R2. 1. Uji F Uji F merupakan pengujian untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama memengaruhi variabel dependen. Hipotesisnya adalah : H0 : β1= β2= β3 =β4 =β5 =β6 = βn=0 H1 : Minimal ada satu nilai β yang tidak sama dengan nol

20 Jika probabilitas lebih kecil dari taraf nyata α persen, maka sudah cukup bukti untuk tolak H0, artinya minimal ada satu variabel independen yang berpengaruh nyata terhadap variabel dependen pada taraf nyata α persen. 2. Uji t Uji t merupakan pengujian untuk mengetahui seberapa jauh setiap variabel independen memengaruhi variabel dependen dengan manguji koefisien regresi secara individual. Hipotesisnya adalah : H0 : βn=0 H1 : βn≠0 Jika probabilitas lebih kecil dari taraf nyata α persen, maka sudah cukup bukti untuk tolak H0, artinya variabel independen berpengaruh nyata terhadap variabel dependen pada taraf nyata α persen. 3. Koefisien Determinasi (R2) Uji koefisien determinasi merupakan uji kesesuaian model yang bertujuan untuk mengukur keragaman variabel independen yang dapat diterangkan oleh variabel dependen. Ketika R2=1, berarti seratus persen variasi dalam variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen yang terdapat dalam persamaan regresi.

HASIL DAN PEMBAHASAN GAMBARAN UMUM Perkembangan Perdagangan Otomotif di Dunia Nilai perdagangan otomotif (HS 8703) memiliki tren yang cenderung meningkat di pasar internasional selama periode 2009-2014 (Gambar 7). Rata-rata pertumbuhan ekspor otomotif di pasar internasional sebesar 8.7 persen. Pertumbuhan tahun 2010 hingga 2013 sebesar 22.26 persen, 19.07 persen, -1.89 persen, dan 1.32 persen. Sebelum terjadi krisis Eropa tahun 2010, pertumbuhan nilai ekspor otomotif dunia relatif besar. Pada awal terjadinya krisis Eropa tahun 2010, nilai ekspor otomotif dunia masih mengalami pertumbuhan namun tidak sebesar tahun sebelumnya. Krisis Eropa yang memuncak pada tahun 2011 berdampak pada pertumbuhan ekspor otomotif dunia pada tahun-tahun selanjutnya. Tahun 2012 nilai ekspor otomotif dunia mengalami penurunan. Hal ini disebabkan oleh banyak negara maju, khususnya Uni Eropa, yang mengalami perlambatan ekonomi pada tahun 2012. Namun penurunan ini tidak berlangsung lama karena pada tahun 2013 nilai ekspor kembali meningkat walaupun peningkatannya relatif rendah.

Nilai (US$)

21

800000000 600000000 400000000 2009 2010 2011 2012 2013 Nilai ekspor otomotif Dunia HS 8703

2014

Sumber : UNComtrade, 2016. Gambar 7 Tren nilai ekspor otomotif (HS 8703) di dunia tahun 2009-2014 Volume ekspor otomotif di pasar internasional mengalami fluktuasi. Volume ekspor otomotif dunia mengalami penurunan yang signifikan tahun 2011. Sama halnya dengan nilai ekspor, volume otomotif mengalami peningkatan kembali pada tahun 2013. Besarnya volume ekspor ini hampir sama besar dengan volume ekspor tahun 2009, 2010, dan 2011. Penurunan volume ekspor otomotif dunia pada tahun 2011 salah satunya disebabkan oleh turunnya permintaan ekspor otomotif. Berdasarkan data UNComtrade (2016). ASEAN merupakan salah satu importir otomotif tertinggi, artinya ASEAN merupakan salah satu pasar ekspor otomotif tertinggi dan berkontribusi terhadap pembentukan ekspor otomotif dunia. Sehingga penurunan ekspor ke ASEAN akibat terjadinya perlambatan ekonomi dapat berpengaruh pada ekspor otomotif dunia. Volume Ekspor (unit))

60000000 40000000 20000000 0 2009

2010

2011

2012

2013

2014

Sumber : UNComtrade, 2016.

Gambar 8 Volume ekspor otomotif (HS 8703) di dunia tahun 2009-2014 Perkembangan Otomotif Indonesia Perdagangan otomotif Indonesia periode 2001 hingga 2014 memiliki tren yang fluktuatif. nilai impor otomotif Indonesia mengalami peningkatan sejak tahun 2009 hingga 2012 dengan peningkatan pertumbuhan tertinggi pada tahun 2012.

22

Nilai (US$)

4000000

2000000

0

2009

2010

2011

2012

2013

2014

Nilai Impor

Sumber : UNComtrade, 2016. Gambar 9 Nilai impor otomotif (HS8703) di dunia tahun 2009-2014

Daya saing Otomotif Indonesia di Dunia Perdagangan internasional terdiri dari interaksi transaksi antar individu dengan negara lain, individu dengan pemerintah negara lain, atau pemerintah suatu negara dengan pemerintah negara lain atas kesepakatan bersama. Transaksi tersebut berupa ekspor dan impor. Kegiatan perdagangan internasional menyebabkan setiap negara harus meningkatkan daya saing agar mampu bertahan dalam pasar internasional. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur daya saing suatu komoditi adalah Revealed Comparative Advantage (RCA). RCA dapat mengukur kinerja ekspor komoditi tertentu dari suatu negara. Nilai RCA yang lebih besar dari satu mengindikasikan bahwa komoditi yang dianalisis memiliki daya saing kuat atau keunggulan komparatif di atas rata-rata dunia. Komoditi yang berdaya saing kuat dapat dipertahankan untuk tetap melakukan ekspor ke negara tujuan ekspor. Tabel 4 Hasil estimasi RCA otomotif Indonesia di dunia Tahun Xij/Xt 2009 0.005 2010 0.007 2011 0.007 2012 0.012 2013 0.012 2014 0.015 Rata-rata Sumber : UNComtrade 2016 (diolah).

Wij/Wt 0.008 0.001 0.003 0.006 0.003 0.009

RCA 0.636 5.555 2.297 1.834 4.148 1.640 2.685

Otomotif merupakan salah satu dari sepuluh komoditi ekspor utama Indonesia (Kemendag 2016). Tabel 4 menunjukan rata-rata nilai RCA otomotif di Indonesia di dunia tahun 2009 hingga 2014 lebih besar dari satu yaitu 2.685. hal ini berati otomotif Indonesia memiliki daya saing yang kuat (keunggulan

23 komparatif) di pasar internasional. Hasil perhitungan RCA ini sesuai dengan hipotesis yang telah dijelaskan sebelumnya. Tabel 5 Hasil estimasi EPD otomotif Indonesia di dunia Tahun 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Rata-rata

Pertumbuhan pangsa pasar ekspor (persen) -26.02 27.76 13.63 67.29 -10.35 19.72 23.61

Pertumbuhan pangsa pasar produk (persen) 9.80 10.71 8.36 -5.52 -6.98 -2.36 0.84

Posisi EPD

Rising Star

Sumber : UNComtrade 2016 (diolah). Export Dynamic Product (EPD) digunakan untuk melihat keunggulan kompetitif suatu komoditi dengan menentukan posisi dan identifikasi apakah suatu produk memiliki jangkauan yang luas. Pada periode 2009-2014, rata-rata posisi komoditi otomotif Indonesia (HS 8703) berada pada posisi rising star. Posisi tersebut merupakan posisi terbaik untuk sebuah komoditi dalam pasar internasional. Posisi rising star menunjukkan bahwa Indonesia memperoleh tambahan pangsa pasar tertinggi pada ekspor otomotif. Berdasarkan hasil perhitungan EPD, posisi rising star mengindikasikan otomotif Indonesia bertumbuh cepat (dinamis). Rata-rata pertumbuhan pangsa pasar ekspor Indonesia di dunia sebesar 23.61 persen, sedangkan rata-rata pertumbuhan pangsa pasar otomotif Indonesia di dunia sebesar 0.84 persen (Tabel 5). Meskipun begitu bila dilihat pada masingmasing tahun, otomotif Indonesia tahun 2012 dan 2013 berada di posisi falling star dan retreat. Hal tersebut berbanding terbalik dengan hasil RCA yang lebih besar dari satu (memiliki daya saing kuat). Falling star merupakan posisi yang kurang diinginkan karena artinya otomotif Indonesia tidak mengalami pertumbuhan pada tahun 2012. Namun pangsa pasar ekspor Indonesia di dunia masih meningkat dari tahun 2011. Retreat artinya kemunduran. Hal tersebut mengindikasikan bahwa pada tahun 2013, komoditi otomotif Indonesia mengalami kemunduran pada pertumbuhan pangsa pasar ekspor dan produk. Untuk meningkatkan pangsa pasar otomotif Indonesia, diperlukan peningkatan kualitas dan inovasi agar pangsa pasar otomotif Indonesia tidak menurun pada tahun-tahun berikutnya. Daya Saing Otomotif Indonesia di Negara Tujuan Ekspor Utama Nilai RCA otomotif Indonesia di dunia belum tentu memiliki nilai yang sama bila dilihat dari masing-masing negara tujuan ekspor. RCA otomotif Indonesia pada delapan negara tujuan ekspor utama memiliki nilai yang berbedabeda.

24 Daya saing otomotif Indonesia yang kuat berada di negara Brunei Darusallam, Myanmar, Philippines, Thailand dan Vietnam. Namun daya saing otomotif di negara Cambodia, Malaysia dan Singapore masih kurang kuat (RCA>1). Hal tersebut mengindikasi bahwa otomotif Indonesia di negara-negara tersebut diakibatkan oleh eksportir pesaing lebih mendominasi di negara-negara tersebut. Tabel 6 Hasil estimasi RCA dan EPD otomotif Indonesia di negara tujuan ekspor utama tahun 2009-2014 Negara

Rata-rata RCA

Pertumbuhan pangsa pasar ekspor (persen)

Brunei 3.7 30.6 Cambodia 0.02 230.7 Malaysia 0.64 -3.45 Myanmar 1.6 75.7 Philippines 2.8 -6.71 Singapore 0.035 10.74 Thailand 9.46 -6.1 Vietnam 1.51 23.2 Sumber : UNComtrade 2016 (diolah)

Pertumbuhan pangsa pasar produk (persen) -11.7 -3.51 -3.35 -0.71 -2.93 0.702 0.103 -8.12

Posisi EPD

Falling Star Falling Star Retreat Falling Star Retreat Rising Star

Lost Opportunity Falling Star

Berdasarkan data UNComtrade (2016), sebagian besar ekspor otomotif negara pesaing di negara yang hasil RCAnya kurang dari satu memiliki nilai ekspor yang jauh lebih besar dibandingkan Indonesia. Hal tersebut tercermin dari peringkat otomotif Indonesia yang diekspor ke negara-negara tersebut. Keunggulan kompetitif otomotif Indonesia dapat dilihat dengan menghitung nilai Export Dynamic Products (EPD). Berdasarkan Tabel 6, diketahui bahwa pertumbuhan pangsa pasar ekspor otomotif Indonesia yang tertinggi ada di Cambodia sebesar 230.7 persen, sedangkan pangsa pasar ekspor terkecil ada di Thailand yang menurun sebesar -6.10 persen. Pertumbuhan pangsa pasar otomotif Indonesia tertinggi di Singapore sebesar 0.702 persen dan terkecil di Brunei yang pertumbuhannya menurun sebesar -11.7 persen. Ekspor otomotif Indonesia yang memiliki pertumbuhan pangsa pasar di sebagian besar negara tujuan ekspor ini diiringi dengan nilai ekspor yang relatif meningkat. Nilai ekspor otomotif Indonesia dengan nilai ekspor yang relatif meningkat. Nilai ekspor otomotif Indonesia dapat dilihat dengan nilai ekspor yang relatif meningkat.

25

Pertumbuhan Pangsa Pasar Otomotif Indonesia

40 30 20 10 0 -10

-5

0

5

10

15

-10 -20 Pertumbuhan Pangsa Pasar Ekspor Indonesia Brunei Darusallam

Cambodia

Malaysia

Myanmar

Philipiness

Singapore

Thailand

Vietnam

Sumber : UNComtrade, 2016 (diolah).

Gambar 10 Posisi EPD otomotif Indonesia di negara tujuan Berdasarkan EPD, posisi otomotif Indonesia di negara tujuan diperoleh dari kombinasi pertumbuhan pangsa pasar ekspor dan otomotif Indonesia. pertumbuhan pangsa pasar ekspor Indonesia dinyatakan dengan sumbu x, sedangkan pertumbuhan pangsa pasar otomotif Indonesia dinyatakan dengan sumbu y. Otomotif Indonesia berada di posisi yang beragam di setiap negara tujuan ekspor, namun ada yang berada di posisi rising star yaitu Singapore. Otomotif di Indonesia berada pada posisi falling star di negara Bruneii Darusallam, Cambodia, Myanmar, dan Vietnam. Sedangkan lost opportunity di negara Thailand. Hal tersebut mengindikasikan bahwa otomotif Indonesia mengalami penurunan pertumbuhan produk ketika memiliki pangsa pasar ekspor yang baik, artinya share otomotif Indonesia mengalami peningkatan namun permintaan otomotif Indonesia di keempat negara tersebut mengalami penurunan. Otomotif Indonesia di Thailand memiliki daya saing yang kuat namun berada di posisi lost opportunity. Hal tersebut mengindikasikan bahwa pangsa pasar otomotif mengalami penurunan ketika pangsa pasar ekspor di ketiga negara tersebut mengalami peningkatan, artinya Indonesia kehilangan kesempatan untuk memenuhi permintaan otomotif Indonesia di ketiga negara tersebut. Meskipun begitu otomotif Indonesia masih memiliki kesempatan untuk memenuhi permintaan di negara tujuan. Salahsatu caranya dengan melakukan inovasi sesuai selera konsumen negara tujuan agar negara pesaing tidak dapat meniru produk otomotif dengan sempurna.

26 Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Otomotif Indonesia di Negara Tujuan Ekspor Utama Otomotif Indonesia merupakan salahsatu komoditi ekspor utama Indonesia yang memiliki daya saing kuat secara komparatif dan kompetitif dengan nilai ratarata RCA sebesar 2.685 dengan posisi rising star di pasar internasional. Oleh karena itu diperlukan analisis faktor-faktor apa saja yang memengaruhi ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan agar otomotif Indonesia semakin unggul dan berdaya saing kuat di pasar internasional. Analisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor otomotif Indonesia menggunakan gravity model. Gravity model digunakan untuk melihat pengaruh pendapatan negara eksportir atau importir, pengaruh jarak ekonomi, dan faktor lainnya baik ekonomi maupun non ekonomi terhadap ekspor otomotif Indonesia. Jenis otomotif yang dianalisis adalah otomotif (HS 8703). Negara tujuan ekspor otomotif dari Indonesia terdiri dari 8 negara yaitu Bruneii Darusallam, Cambodia, Malaysia, Myanmar, Philiphina, Singapore, Thailand dan Vietnam. Tahun yang dianalisis yaitu tahun 2009-2014. Tabel 7 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi volume ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan tahun 2009-2014 Variable Independen LN_GDPI LN_GDPJ LN_ECODIST LN_XRATE LN_PRICE LN_POPULASI C R-squared Prob(F-statistic) R-squared Sum squared resid

Variabel Dependen : LN_VX Koefisien 0.456369 22.14289 -20.00255 -1.875543 -3.603274 22.37532 -720.8884 Weighted Statistics 0.978898 Sum squared resid 0.000000 Durbin-Watson stat Unweighted Statistics 0.959452 Mean dependent var 14.44195 Durbin-Watson stat

Probabilitas 0.4037 0.0000** 0.0603* 0.0029 0.0000** 0.0361 0.0175** 10.80529 1.800404 7.132035 1.711506

Keterangan : signifikan terhadap taraf nyata 5 % (**) dan 10% (*)

Uji Kriteria Ekonometrika Terdapat empat uji asumsi klasik yang harus dipenuhi untuk mendeteksi adanya masalah pada sebuah model ekonometrika. Uji asumsi klasik terdiri dari uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, uji autokorelasi, dan uji normalitas. 1) Uji multikolinieritas

Adanya masalah multikolinearitas pada suatu model dapat dideteksi dengan melihat nilai R2 yang tinggi (R2>0,8) namun banyak koefisien yang tidak sesuai teori atau banyak variabel yang tidak signifikan (Gujarati 2004). Selain itu, multikolinearitas dapat dideteksi dengan melihat nilai probabilitas (F-Statistik) yang signifikan pada taraf nyata 5 persen dan dengan melihat nilai korelasi antar variabel.

27 Apabila nilai korelasi antar variabel lebih besar dari 0.8, berarti model tersebut memiliki masalah multikolinearitas. Model yang dianalisis memiliki probabilitas lebih kecil dari taraf nyata lima persen, yaitu sebesar 0.000. Nilai korelasi antar variabel yang dianalisis di bawah 0.8 sehingga dapat disimpulkan tidak ada pelanggaran asumsi klasik multikolinearitas. 2) Uji heteroskedastisitas Masalah heteroskedastisitas pada suatu model dapat dideteksi dengan membandingkan nilai Sum Squared Residual Weighted Statistic dengan nilai Sum Squared Residual Unweighted. Nilai Sum Squared Weighted Statistic sebesar 10.80529 lebih kecil dari nilai Sum Squared Unweighted Statistic sebesar 14.44195. Hal tersebut mengindikasikan bahwa model memiliki masalah heteroskedastisitas. Untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas, model yang dianalisis diberi pembobotan cross section weights. Pembobotan cross section membuat model terbebas dari masalah heteroskedastisitas. 3) Uji autokorelasi Masalah autokorelasi dapat dideteksi dengan menggunakan nilai DurbinWatson Statistic (DW). Dalam model yang dianalisis, nilai DW statistik sebesar 1.800404. Berdasarkan tabel DW dengan taraf nyata 5 persen, nilai dL sebesar 1.4201 dan nilai dU sebesar 1.7246. Berdasarkan nilai dU dan dL, autokorelasi tidak dapat ditentukan ada atau tidaknya autokorelasi karena jika nilai DW statistik berada di antara 1.800404 hingga 1.7246. Nilai DW statistik yang dianalisis bukan berada di daerah autokorelasi negatif atau positif. Namun model yang dianalisis menggunakan fixed effect model dengan pembobotan Generalized Least Square (GLS) cross section weights sehingga masalah heteroskedastisitas dan autokorelasi dapat diatasi (Juanda 2009). 4) Uji normalitas Menyebar normal atau tidaknya residual (error terms) suatu model dapat dilihat dari nilai Jarque-Bera (JB). Jika nilai JB lebih besar dari taraf nyata 5 persen, maka residual model menyebar normal. Pada model yang dianalisis, nilai JB sebesar 2.723551 besar dari taraf nyata lima persen. Dari hasil tersebut dapat disumpulkan bahwa residual model menyebar normal. Uji Kriteria Statistik Uji kriteria statistik atau uji kriteria statistik yang berfungsi untuk menguji apakah variabel-variabel yang digunakan dalam model regresi signifikan atau tidak. Uji kriteria statistik terdiri dari koefisien determinasi (R2), uji F, dan uji t. 1) Koefisien determinasi (R2) Nilai koefisien determinasi estimasi model sebesar 0.978898. Hal tersebut menunjukkan bahwa sebesar 97.8898 persen keragaman dari variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independennya dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Nilai R2 yang mendekati satu menunjukkan model tersebut dapat digunakan dengan cukup baik. 2) Uji F Nilai F-statistik digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama memengaruhi variabel dependen pada tingkat kepercayaan 95 persen atau taraf nyata lima persen. Nilai F statistik yang lebih kecil dari taraf nyata mengindikasikan bahwa minimal ada satu variabel independen yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependennya. Nilai F statistik

28 pada model yang dianalisis sebesar 0.0000 lebih kecil dari taraf nyata lima persen. Dari nilai F statistik tersebut dapat disimpulkan bahwa minimal terdapat satu variabel independen yang berpengaruh secara signifikan terhadap volume otomotif Indonesia. 3) Uji t Uji t merupakan pengujian untuk mengetahui seberapa jauh setiap variabel independen memengaruhi variabel dependen dengan menguji koefisien regresi secara individual. Nilai probabilitas setiap variabel independen yang lebih kecil dari taraf nyata lima persen mengindikasikan bahwa variabel independen memengaruhi variabel dependen secara signifikan. Berdasarkan hasil estimasi model, variabel independen yang memengaruhi secara signifikan dalam taraf nyata lima persen adalah variabel independen adalah GDP riil negara tujuan ekspor, tingkat harga ekspor riil otomotif Indonesia, nilai tukar mata uang negara tujuan terhadap US$, dalam taraf nyata sepuluh persen adalah jarak ekonomi dan taraf nyata sepuluh persen adalah populasi. Sedangkan variabel yang tidak berpengaruh secara signifikan adalah GDP riil Indonesia. Untuk mendapatkan model terbaik, beberapa pengujian harus dilakukan, yaitu Uji Chow dan Uji Hausman. Uji Chow digunakan untuk memilih model terbaik antara Fixed Effect Model (FEM) atau Pooled Least Square (PLS). Nilai probabilitas uji Chow sebesar 0.000 lebih kecil dari taraf nyata lima persen. Hal tersebut mengindikasikan bahwa model terbaik adalah FEM. Uji Hausman digunakan untuk memilih model terbaik antara Random Effect Model (REM) atau Fixed Effect Model (FEM). Hasil uji Hausman terdapat keterangan cross-section test variance is invalid dan Hausman statistic set to zero. Hal tersebut mengindikasikan bahwa terdapat korelasi antara komponen error dengan variabel independen (regresor) sehingga tidak cukup bukti untuk menerima H0, maka model yang dipilih adalah FEM (Anggraini 2013). Berdasarkan hasil estimasi, model ekspor otomotif Indonesia di negara tujuan ekspor utama bersifat BLUE (Best Linier Unbiased Estimator) dengan persamaan model sebagai berikut. 𝑙𝑛𝑉𝑋𝑖𝑗𝑡 = -720.8884 + 22.14289 𝑙𝑛𝐺𝐷𝑃𝑗𝑡 – 20.00255 𝑙𝑛𝐸𝐶𝑂𝐷𝐼𝑆𝑇𝑖𝑗𝑡 – 1.875543 𝑙𝑛𝑋𝑅𝐴𝑇𝐸𝑗𝑡 – 3.603274 𝑙𝑛𝑃𝑅𝐼𝐶𝐸𝑖𝑡 + 22.37532 𝑙𝑛𝑃𝑂𝑃𝑗𝑡 Keterangan: 𝑙𝑛𝑉𝑋𝑖𝑗𝑡 = Volume ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan(persen) 𝑙𝑛𝐺𝐷𝑃𝑗𝑡 = GDP riil negara tujuan (persen) 𝑙𝑛𝐸𝐶𝑂𝐷𝐼𝑆𝑇𝑖𝑗𝑡 = Jarak ekonomi (persen) 𝑙𝑛𝑋𝑅𝐴𝑇𝐸𝑗𝑡 = Nilai tukar mata uang negara tujuan terhadap US$ (persen) 𝑙𝑛𝑃𝑅𝐼𝐶𝐸𝑖𝑡 =Tingkat harga ekspor riil otomotif Indonesia ke negara tujuan (persen) 𝑙𝑛𝑃𝑂𝑃𝑗𝑡 =Populasi negara tujuan utama

29 Pengaruh GDP Riil Indonesia terhadap Volume Ekspor Otomotif Indonesia Berdasarkan hasil estimasi, GDP riil Indonesia tidak berpengaruh secara signifikan pada taraf nyata satu persen, lima persen, atau sepuluh persen. Sehingga dapat disimpulkan jika terjadi peningkatan atau penurunan GDP riil Indonesia, maka volume ekspor otomotif Indonesia tidak akan mengalami penurunan atau peningkatan. Hasil penelitian yang menunjukkan GDP riil Indonesia tidak bepengaruh secara signifikan terhadap ekspor sejalan dengan penelitian Hermawan (2011). GDP negara asal mengukur kapasitas produksi negara asal. Ketika terjadi peningkatan pada GDP negara asal, maka kapasitas produksi negara tersebut akan mengalami peningkatan yang berdampak pada meningkatnya ekspor negara tersebut (Yuniarti 2007). Namun berdasarkan publikasi World Bank, produsen otomotif Indonesia lebih berorientasi pada pasar dalam negeri karena lebih dari 54 persen produsen otomotif Indonesia menjual produknya di pasar dalam negeri. Sehingga GDP Indonesia tidak berdampak pada volume ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan utama. Pengaruh GDP Riil Negara Tujuan terhadap Volume Ekspor Otomotif Indonesia Menurut Tinbergen (1962) dalam Chi (2010), GDP merupakan ukuran kapasitas penyerapan (absorsi). Semakin besar GDP riil negara tujuan, maka semakin besar permintaan impor di negara tujuan yang berdampak semakin besarnya ekspor dari negara asal, sehingga koefisien variabel GDP riil negara tujuan memiliki tanda positif (Chi 2010). Dalam penelitian ini, GDP riil negara tujuan memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap volume ekspor otomotif Indonesia. Hal tersebut sesuai dengan hipotesis dan dibuktikan dengan nilai koefisien dan probabilitas GDP riil negara tujuan sebesar 22.14289 dan 0.0000, artinya jika GDP riil negara tujuan mengalami peningkatan sebesar satu persen akan mengakibatkan peningkatan pada volume ekspor otomotif Indonesia sebesar 22.14289 persen dengan asumsi cateris paribus. Hasil penelitian yang menunjukkan GDP riil negara tujuan memiliki hubungan positif terhadap ekspor barang sejalan dengan penelitian Tho (2013). Pengaruh Jarak Ekonomi tehadap Volume Ekspor Otomotif Indonesia Dalam penelitian ini, jarak ekonomi memiliki pengaruh negatif secara signifikan terhadap volume ekspor otomotif Indonesia dalam taraf nyata sepuluh persen. Hal tersebut sesuai dengan hipotesis dan dibuktikan dengan nilai koefisien dan probabilitas sebesar -20.00255 dan 0.0603, artinya jika terjadi peningkatan pada jarak ekonomi sebesar satu persen, maka akan mengakibatkan penurunan volume ekspor otomotif Indonesia sebesar 20.00255 persen dengan asumsi cateris paribus. Hal ini sesuai dengan hasil beberapa penelitian yang menyatakan bahwa jarak memiliki pengaruh negatif terhadap aliran perdagangan bilateral. Jarak ekonomi dalam ekspor dan impor menggambarkan biaya transportasi. Biaya transportasi merupakan salah satu faktor penghambat dalam perdagangan,

30 sehingga jarak ekonomi yang semakin jauh akan menyebabkan biaya transportasi meningkat. Hal tersebut berdampak pada naiknya harga barang ekspor atau impor (Dilanchiev dalam Pradipta dan Firdaus 2014). Hasil penelitian yang menunjukkan jarak ekonomi memiliki hubungan negatif terhadap ekspor sejalan dengan penelitian Siahaan (2008). Pengaruh Nilai Tukar terhadap Volume Ekspor Otomotif Indonesia Mankiw (2007) berpendapat bahwa nilai tukar riil disebut sebagai term of trade. Naik turunnya nilai tukar antar negara dapat menyebabkan naik turunnya neraca perdagangan. Dalam penelitian ini, nilai tukar yang dianalisis adalah nilai tukar mata uang negara tujuan terhadap US$ karena sebagian besar negara menggunakan dan menerima US$ sebagai alat pembayaran pada transaksi perdagangan internasional. Hal tersebut disebabkan oleh nilai mata uang Amerika Serikat (US$) relatif stabil dibandingkan mata uang lainnya. Hasil estimasi menyatakan bahwa nilai tukar mata uang negara tujuan berpengaruh negatif secara signifikan terhadap volume ekspor otomotif Indonesia. Hal tersebut sesuai dengan hipotesis dan dibuktikan dengan nilai koefisien dan probabilitas sebesar -1.875543 dan 0.0029, artinya jika nilai tukar negara tujuan terhadap US$ mengalami peningkatan (depresiasi) sebesar satu persen, maka akan mengakibatkan penurunan volume ekspor otomotif Indonesia sebesar 1.875543 persen dengan asumsi cateris paribus. Hasil estimasi ini sesuai dengan hipotesis. Pengaruh Tingkat Harga Ekspor Indonesia terhadap Volume Ekspor Otomotif Indonesia Dalam penelitian ini tingkat harga ekspor otomotif Indonesia berpengaruh negatif secara signifikan terhadap volume ekspornya ke negara tujuan. Hal tersebut sesuai dengan hipotesis dan dibuktikan dengan probabilitas dan nilai koefisien sebesar 0.0000 dan -3.603274, artinya jika tingkat harga ekspor otomotif Indonesia mengalami peningkatan sebesar satu persen, maka akan mengakibatkan penurunan volume ekspor otomotif Indonesia sebesar 3.603274 persen dengan asumsi cateris paribus. Hasil penelitian yang menunjukkan harga ekspor memiliki hubungan negatif terhadap ekspor barang sejalan dengan penelitian Pradipta dan Firdaus (2014). Pengaruh Populasi terhadap Volume Ekspor Otomotif Indonesia Hasil estimasi dari variabel populasi negara tujuan ekspor menunjukan bahwa probabilitas dari variabel ini lebih kecil dari taraf nyata lima persen (0.00<0.05) yang berati bahwa populasi negara tujuan ekspor signifikan memengaruhi volume ekspor memiliki tanda positif yaitu sebesar 0.0316 yang artinya bahwa kenaikan populasi negara tujuan ekspor sebesar satu persen akan menyebabkan kenaikan volume ekspor otomotif Indonesia ke negara tersebut sebesar 3.16 persen. Hal ini sudah sesuai dengan hipotesis dan sejalan dengan penelitian Dilanchiev (2012).

31 Analisis Daya Saing Kompetitif dan Strategi Ekspor Otomotif Indonesia Porter’s Diamond Model juga digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis daya saing kompetitif dan strategi ekspor dari otomotif Indonesia. Berdasarkan konsep ini daya saing dapat diindentifikasikan dengan produktifitas, yakni tingkat output yang dihasilkan untuk setiap input yang digunakan. Faktorfaktor utama yang menentukan daya saing suatu komoditas adalah: (1) kondisi faktor; (2) kondisi permintaan; (3) industri terkait dan penunjang; (4) strategi,struktur, dan persaingan perusahaan. Terdapat dua hal yang menentukan interaksi antara keempat faktor tersebut, yaitu kesempatan dan kebijakan pemerintah. Faktor-faktor tersebut secara bersama membentuk sistem dalam peningkatan keunggulan daya saing yang disebut Porter’s Diamond Theory. Hasil analisis faktor penentu daya saing otomotif Indonesia adalah seperti di bawah ini. Kondisi Faktor Kondisi faktor meliputi semua ketersediaan sumber daya input, yaitu seperti sumber daya alam, sumber daya manusia, sumber daya modal, sumber daya IPTEK dan sumber daya infrastruktur. Ketersediaan input dalam jumlah sesuai dengan kebutuhan serta semakin tinggi kualitas input, semakin besar pula peluang industri dan negara dalam meningkatkan daya saing. Kondisi faktor industri otomotif di Indonesia berdasarkan hasil studi literatur adalah seperti berikut ini. 1. Fluktuasi nilai tukar rill terhadap dolar Amerika Serikat. (-) (sumber : Harian Ekonomi 2015). 2. Jumlah investasi di sektor otomotif dan komponen yang terus meningkat secara signifikan (+) (sumber : Kemenkeu 2015) 3. Produktivitas tenaga kerja sub sector otomotif mengalami fluktuatif namun cenderung meningkat. Pertumbuhan produktivitas tenaga kerja pada periode tahun 2009 sampai 2013 sebesar 23%. Hal ini ditunjukkan pada Gambar 11 (+) (sumber : Badan Pusat Statistik 2014)

500000 460834

458426 430122

Ribu Ruiah

450000 400000

374129 341417

350000 300000 2009

2010

2011

2012

2013

Sumber : BPS 2016 Gambar 11 Produktivitas tenaga kerja Otomotif Indonesia

32 4. 5.

Tenaga kerja yang relatif murah (+) (sumber : Kemendag 2015). Teknologi untuk memproduksi komponen di dalam negeri masih belum maksimal (-) (sumber : Kemenperin 2015).

Kondisi Permintaan Permintaan produk otomotif terdiri dari permintaan domestik dan permintaan luar negeri. Permintaan produk otomotif sangat tinggi baik bagi konsumen dalam negeri maupun luar negeri. Neraca perdagangan otomotif selalu positif meskipun impor otomotif juga tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa produk otomotif Indonesia diminati oleh konsumen luar negeri. Kondisi permintaan otomotif berdasarkan hasil studi literatur adalah seperti dibawah ini. 1. Jumlah penduduk Indonesia yang menempati posisi terbesar keempat di dunia pada tahun 2014 menjadikan Industri otomotif Indonesia memiliki pangsa pasar yang besar di dalam negeri (+) (sumber : Detik 2014). 2. Berdasarkan hasil analisis pada penelitian ini, terlihat bahwa GDP rill negara tujuan dan populasi negara tujuan berpengaruh positif terhadap volume ekspor Otomotif, sehingga negara-negara yang memiliki GDP rill dan populasi tinggi dapat menjadi target pasar Otomotif Indonesia (+). 3. Nilai ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan masih mengalami peningkatan (+) (sumber : Kemenperin 2015). 4. Berdasarkan hasil analisis pada penelitian ini, nilai RCA >1 yang menunjukkan bahwa komoditi otomotif Indonesia memiliki daya saing komparatif yang kuat. (+) 5. Jumlah penduduk negara tujuan yang meningkat setiap tahun sehingga berpotensi menjadi negara tujuan ekspor (+) (sumber : UNCTAD 2016). 6. Jarak ekonomi di dalam ekspor dan impor menggambarkan biaya transportasi. Biaya transportasi merupakan salah satu faktor penghambat dalam perdagangan, sehingga jarak ekonomi yang semakin jauh akan menyebabkan biaya transportasi meningkat.(-)

Industri Terkait dan Penunjang Peran industri pendukung dan industri terkait dengan industri otomotif Indonesia merupakan salahsatu faktor penting dalam menunjang daya saing otomotif. Industri yang terkait dengan industri otomotif berdasarkan hasil studi literatur adalah seperti berikut ini: 1. Industri komponen lokal juga semakin mampu meningkatkan kapasitas produksinya untuk memasok kebutuhan dalam negeri sehingga mendorong terjadinya peningkatan kandungan lokal dan secara bertahap komponen impor semakin mengecil yang pada gilirannya dapat tergantikan oleh komponen local (+) (sumber: Kemenperin 2015). 2. Industri mengalami kenaikan produksi mobil adalah PT Gajah Tunggal Tbk (GJTL). Perusahaan ban ini telah merasakan untung dari investasi baru pabrik mobil low cost green car (LCGC) milik agen pemegang merek (APM) (+) (sumber: Gaikindo 2015).

33 3.

4.

Perusahaan tiga raksasa kaca dunia memutuskan untuk membuka pabrik kaca mobil di Indonesia. Mereka adalah Asahi Glass asal Jepang, Saint-Gobain asal Perancis dan Central Glass dari Amerika Serikat (AS). (-) (sumber: Gaikindo 2015). Berdasarkan Laporan Kinerja Perindustrian tahun 2014, salahsatu permasalahan industri otomotif di Indonesia adalah lemahnya penguasaan dan penerapan teknologi dalam industri (-) (sumber: Kemenperin 2015).

Strategi, Struktur, dan Persaingan Perusahaan Kondisi persaingan dalam industri otomotif sangat ketat baik antar perusahaan dalam negeri maupun perusahaan luar negeri. Perusahaan luar negeri masuk sebagai pesaing industri otomotif nasional karena Indonesia menganut sistem perdagangan bebas terutama dengan negara-negara ASEAN dan Cina. Hal ini menyebabkan produk otomotif nasional akan bersaing dengan produk negara lain baik di pasar dalam negeri maupun di pasar Internasional. Kondisi strategi, struktur, dan persaingan pada industri otomotif berdasarkan hasil studi literatur adalah seperti di bawah ini. 1. Produksi Industri otomotif Indonesia berada pada peringkat ke 15 dunia (-) (sumber: Kemenperin 2015 ). 2. Ketidakstabilan politik dan ekonomi menyebabkan terganggunya kestabilan nilai tukar yang selanjutnya berdampak pada fluktuasi biaya produksi (-) (sumber: Kemendag 2016). 3. Pasar Indonesia tetap menjadi sasaran para investor untuk mengembangkan industrinya (+) (sumber: Kemendag 2016). 4. Malaysia dan Philippiness berada di posisi retreat, diakibatkan adanya pesaing baru Indonesia di pasar negara tujuan ekspor utama. (-) Peran Pemerintah 1.

2.

3.

Pemerintah berupaya meningkatkan penggunaan mobil Hibrida sebagai program jangka pendek dan mengembangkan teknologi mobil listrik untuk jangka panjang (+) (sumber: Kemenperin 2016). Pemerintah melalui kementrian perindustrian sudah melahirkan kebijakan produksi kendaraan bermotor roda empat yang disebut Low Cost Green Car atau populer dengan mobil murah. (+) (sumber : Kemenperin 2015). Pemerintah menciptakan aturan yang mendorong pengembangan industri hulu dan industri penunjang. Dari awal pengembangannya industri otomotif Indonesian dimaksudkan untuk dimulai dari hilirnya untuk dikembangkan ke hulu. Dari proses assembling untuk kemudian ditindak lanjuti ke kemampuan manufacturing. Mulai dari kemampuan pembuatan ke kemampuan design. Dari komponen dikembangkan ke kemampuan pembuatan materialnya. Sehingga tercipta struktur industri yang lengkap untuk memberi sumbangan maksimal penambahan nilai lokal dalam industri otomotif (+) (sumber:Tempo 2015).

34 Kesempatan 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Kondisi pasar ekspor otomotif Indonesia di Singapore rising star. (+) Kondisi pasar ekspor otomotif Indonesia di Malaysia dan Philippines retreat. (-) Kondisi pasar ekspor otomotif Indonesia di Thailand lost opportunity. (+) Kondisi pasar ekspor otomotif Indonesia di Cambodia, Bruneii Darusallam dan Vietnam falling star. (-) Komoditi otomotif termasuk sepuluh besar komoditi utama Indonesia di pasar tujuan ekspor utama (Kemendag 2016). (+) Adanya paket kebijakan Jokowi yang ketiga dengan tujuan untuk menurunkan impor dan mendongkrak ekspor (+) (sumber : Kemendag 2011)

Diagram analisis Porter’s Diamond ditunjukkan pada Gambar Strategi, Struktur, dan Persaingan Perusahaan

Peran Pemerintah 1. Pemerintah menciptakan aturan yang mendorong pengembangan industri hulu dan industri penunjang 2. Upaya penerapan Low Cost Green Car. (+) 3.Pemerintah berupaya meningkatkan penggunaan mobil Hibrida sebagai program jangka pendek dan mengembangkan teknologi mobil listrik untuk jangka panjang. (+)

1. Ketidakstabilan politik dan ekonomi menyebabkan terganggunya kestabilan nilai tukar yang selanjutnya berdampak pada fluktuasi biaya produksi. (-) 2. Produksi Industri otomotif Indonesia berada pada peringkat ke 15 dunia (Kemenperin 2014). (-) 3. Pasar Indonesia tetap menjadi sasaran para investor untuk mengembangkan industrinya.(+)

Kondisi Permintaan 1.Nilai ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan masih mengalami peningkatan. (+)

Kondisi Faktor

1. 2.

3. 4.

Fluktuasi nilai tukar rill terhadap dolar Amerika Serikat. (-) Teknologi untuk memproduksi komponen di dalam negeri masih belum maksimal.(-) Tenaga kerja yang relatif murah.(+) Jumlah investasi di sektor otomotif dan komponen yang terus meningkat secara signifikan.(+)

2. jarak ekonomi(-) 3 .populasi.(+)

Kesempatan Industri Terkait dan Penunjang 1.Mobil Hibrida sebagai program jangka pendek dan mengembangkan teknologi mobil listrik untuk jangka panjang. (+) 2. Low Cost Green Car atau populer dengan mobil murah. (+) 3.Pemerintah menciptakan aturan yang mendorong pengembangan industri hulu dan industri penunjang. 4. Lemahnya penguasaan dan penerapan teknologi dalam industri otomotif (-)

1. Kondisi

pasar ekspor otomotif Indonesia di Malaysia dan Philippines retreat. (-) 2.Kondisi pasar ekspor otomotif Indonesia di Thailand lost opportunity. (+) 3.Kondisi pasar ekspor otomotif Indonesia di Singapore rising star. (+) 4.Adanya paket kebijakan Jokowi yang ketiga (+)

Gambar 12 Diagram analisis Porter’s Diamond

35 Berdasarkan analisis Porter’s Diamond Model yang meliputi faktor kondisi, faktor kondisi permintaan, faktor industri terkait dan industri pendukung, faktor persaingan industri, faktor peran pemerintah, serta faktor peran kesempatan. Hasil analisis dengan Porter’s Diamond Model menunjukkan bahwa pada ekspor otomotif, terdapat empat faktor utama yang memengaruhi jalannya ekspor otomotif ini yakni persaingan industri yang meliputi tingkat persaingan antar perusahaan dan strategi yang digunakan, kondisi permintaan domestik seperti jumlah pembeli dengan preferensi konsumen akan produk otomotif yang dihasilkan, kondisi faktor diantaranya nilai tukar, teknologi, SDM dan investasi. Faktor utama yang terakhir adalah industri terkait dan industri penunjang yang meliputi pemerintah dan perusahaan. Selain itu terdapat dua faktor pendukung diluar dari empat faktor utama yang mempengaruhi daya saing ekspor otomotif , dimana kedua faktor tersebut berada diluar kendali pemilik perusahaan otomotif. Faktor tersebut adalah faktor kesempatan dan peran pemerintah berupa regulasi yang dikeluarkan untuk mengatur jalannya ekspor otomotif ini. Berdasarkan analisis Porter’s Diamond Model, otomotif Indonesia juga memiliki keunggulan secara komparatif yang didukung oleh kondisi permintaan, strategi, stuktur dan persaingan, kebijakan pemerintah, serta kesempatan KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Komoditi otomotif Indonesia memiliki daya saing yang kuat secara komparatif dan kompetitif di dunia. Posisi pangsa pasar ekspor otomotif Indonesia yaitu rising star. Posisi rising star juga berada di negara Singapore. Selain itu, posisi pangsa pasar ekspor otomotif Indonesia di negara tujuan berada pada posisi faling star dan lost opportunity. Posisi falling star berada di negara Bruneii Darusallam, Cambodia, Myanmar, dan Vietnam. Sedangkan posisi lost opportunity berada di negara Thailand. Berdasarkan analisis dengan pendekatan gravity model, faktor-faktor yang digunakan dalam analisis memiliki pengaruh terhadap volume ekspor otomotif Indonesia ke negara tujuan. Faktor-faktor tersebut adalah Nilai tukar rill, GDP rill indonesia, GDP rill negara tujuan, Harga ekspor, Populasi. Berdasarkan hasil analisis Porter’s Diamond Model, terlihat bahwa komponen daya saing yang menjadi keunggulan Otomotif Indonesia terletak pada kondisi permintaan, strategi, struktur, dan persaingan, kebijakan pemerintah, serta kesempatan, sedangkan kondisi faktor, industri terkait dan penunjang menjadi kelemahan industri Otomotif Indonesia. Hal ini menyebabkan Otomotif Indonesia memiliki keunggulan kompetitif. Strategi Otomotif Indonesia lebih berfokus pada pencarian pasar baru. Indonesia mempunyai peluang yang besar untuk mengembangkan otomotif Indonesia untuk memenuhi permintaan pasar. Peluang ini dapat digunakan untuk pengembangan otomotif. Tantangan yang harus kita hadapi untuk mengembangkan otomotif adalah meningkatkan kualitas otomotif dari dalam negeri agar dapat memproduksi dalam jumlah yang memenuhi skala ekonomis produksi dengan tetap memperhatikan kualitas dan produk yang dihasilkan.

36 Otomotif yang dihasilkan dalam negeri harus siap bersaing dalam menghadapi perdagangan bebas dan dapat mengambil peluang positif yang menguntungkan dan memanfaatkan pasar bebas agar otomotif dalam negeri terkenal serta memiliki Pasar yang baik di luar negeri. Saran Berdasarkan hasil analisis yang menyatakan bahwa semua faktor-faktor yang digunakan berpengaruh terhadap volume ekspor otomotif Indonesia, rekomendasi saran adalah pemerintah khususnya Kementerian Perdagangan dapat meningkatkan hubungan kerja sama dengan negara tujuan. Hal ini disebabkan oleh terbuktinya peningkatan GDP negara tujuan dapat meningkatkan ekspor otomotif Indonesia. Kementerian Perdagangan juga diharapkan dapat membuat kebijakan yang mendukung eksportir otomotif Indonesia. Salahsatunya adalah mengefisienkan birokrasi khususnya dalam hal ekspor. Selain itu, diharapkan pemerintah dapat meningkatkan infrastruktur untuk mempermudah ekspor. Skala ekonomis juga diperlukan untuk meningkatkan produksi yang efisien, sehingga harga ekspor dapat semakin berdaya saing dan kualitas komoditi otomotif menjadi lebih baik. Kementerian Perindustrian diharapkan mempu membuat strategi yang lebih efektif agar otomotif Indonesia semakin berdaya saing di dalam negeri dan di luar negeri. Salahsatunya dengan membuat inovasiinovasi produk dan kualitas otomotif agar tidak mudah ditiru sempurna oleh negara pesaing dan kebijakan yang mendukung produsen dalam negeri. Untuk penelitian selanjutnya, diperlukan penelitian terkait faktor produksi apa saja yang memengaruhi industri otomotif Indonesia agar faktor produksi dapat dimanfaatkan secara efisien dan efektif sehingga dapat meningkatkan daya saing otomotif Indonesia di dunia. Variabel yang dapat dimasukkan dalam penelitian selanjutnya adalah variabel hambatan tarif dan non-tarif, upah tenaga kerja industri otomotif, dan produksi. Pemerintah perlu fokus untuk peningkatan permintaan dan pangsa pasar ekspor pada negara-negara yang memiliki GDP dan populasi yang tinggi sehigga dapat bersaing di pasar negara tujuan utama.

DAFTAR PUSTAKA Amponsah W, Ofori-Boadu V. 2007. Determinants of U.S Textile and Apparel Trade. International Food and Agribusiness Management Review. 10(2). Arianti.2011. Daya saing dan kesiapan Indonesia dalam rangka integrasi ASEAN : studi kasus Automotives, rubber based dan agro based products. Baltagi H. 2004. Econometric Analysis of Panel Data 3rd ed [Ebook]. London (UK) : John Wiley & Sons. [BAPPENAS] Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. 2009. Perdagangan dan Investasi di Indonesia [Publikasi]. Jakarta (ID) : BAPPENAS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai tahun terbitan. Statistika Indonesia. Jakarta (ID) : BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. 2011. Tabel Kesesuaian KBLI 2001-KBLI 2016. Jakarta (ID) : BPS. Detik. 2014. Indonesia Masuk Posisi Lima Besar Negara dengan Jumlah Penduduk Terbanyak. [http://www.detik.com] Dilanchiev, A. 2012. Empirical Analysis of Georgian Trade Pattern : Gravity

37 Model Journal Of Social Science. 1(1) : 75-78 Do T. 2006. A Gravity Model for Trade Between Vietnam and Twenty Three European Countries [Thesis]. Department of Economics anf Society. [EC] European Commission. 2009. Competitiveness Proofing [Internet]. [diunduh 2015 Feb 2]. Tersedia pada: http://ec.europa.eu/enterprise/policies/smartregulation/impact-assessment/competitiveness-proofing/index_en.htm. Faustino, Rachmawati. 2008. Pengaruh pertumbuhan produksi industri mobil. Firdaus, M. 2011. Aplikasi Ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series. Bogor (ID) : IPB Press. [Gaikindo] Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia. 2015. Kenaikan produksi dalam negeri. [http://www.gaikindo.com] Gujarati D. 1999. Ekonometrika Dasar. Zain, Sumarno, penerjemah : Hutauruk Gunawan, kordinator editor. Jakarta (ID) : Penerbit Erlangga. Terjemahan dari : Basic Ecometrics. Hermawan M. 2011. The Determinant and Trade Potential of Export of the Indonesia’s Textile Products: A Gravity Model. Global Economy and Finance Journal. 4(2):13-32. [IFS]International Financial Statistics. 2016. Currency exchange rates [Internet]. [diunduh 2016 Januari 27 Tersedia pada: http://www.elibrary-data.imf.org. [IMF] International Monetary Fund. 2015. Data and Statistics [internet]. [diunduh 2016 Jan 27]. Tersedia pada : http : // www.imf.org. Juanda B. 2009. Ekonometrika Permodelan dan Pendugaan. Bogor :IPB Press. [Kemendag] Kementerian Perdagangan. 2016. Negara Tujuan Ekspor Komoditi Utama [Internet]. [diunduh 2016 Feb 1]. Tersedia pada: http://www.kemendag.go.id/id/economic-profile/10-main-and-potential commodities/10-main-commodities. [Kemenkeu] Kementerian Keuangan. Kemudahan Impor Tujuan Ekspor. Jakarta (ID) : Kemenkeu. [Kemenperin] Kementerian Perindustrian. 2015. Kinerja Ekspor. Jakarta (ID) : Kemenperin. Krugman P, Obstfeld M. 2003. Internastional Economics 6th Edition: Theory and Policy. Boston (US) : Pearson Education Inc. Lipsey R, Courant P, Purvis D, Steiner P. 1997. Pengantar Makroekonomi. Maulana A, penerjemah. Jakarta (ID) : Binarupa Aksara. Terjemahan dari: Economics 10th ed. Ed ke-10. Mankiw NG. 2008. Principles of Macroeconomics 6th Edition [Ebook]. Mason (US) : South-Western Cengage Learning. Napitupulu C. 2007. Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Aliran Perdagangan Beras Intra-ASEAN [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Oktaviani, R dan Novianti, T. 2009. Teori Perdagangan Internasional dan Aplikasinya di Indonesia. Bogor : Departemen Ilmu Ekonomi FEM IPB. Bogor. Bagian I. Porter, ME. 1990. The Competitive Advantage of Nation. The Free Press,NewYork. [US]

38 Pradipta A, Firdaus M. 2014. Posisi Dayasaing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Buah-Buahan Indonesia. Jurnal Manajemen dan Agribisnis. 11(2). Rahman M. 2003. A Panel Data Analysis of Bangladesh’s Trade: the Gravity Model Approach. Rahman M. 2009. Australia’s Global Trade Potential: Evidence from the Gravity Model Analysis. Rizky M, Widyasanti A. 2011. Daya saing Produk Ekspor Manufaktur Indonesia Dengan Metode RCA Dinamis. Ed 1. Republika. 2015. Peningkatan Kualitas Sumberdaya Indonesia. [http://www.republika.co.id] Salvatore D. 1997. Ekonomi Internasional. Munandar H, penerjemah; Sumiharti, editor. Jakarta (ID) : Penerbit Erlangga. Terjemahan dari: International Economics. Ed ke-5. Sarwoko. 2009. Perdagangan Bilateral Antara Indonesia Dengan Negara-Negara Patner Dagang Utama Dengan Menggunakan Model Gravitasi. Jurnal Ilmiah MTG. 2(1). Siahaan M. 2008. Analisis Aliran Perdagangan Tekstil dan Produk Tekstil (TPT) Intra-ASEAN [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. TradeMap. 2015. Trade Statistics for International Business Development. http://www.trademap.org/index.aspx [diakses Januari 2016] Tho N. 2013. Determinants of Vietnam’s Exports: A Gravity Model Approach. [Timeanddate]. 2016. Distance from Jakarta to the Destination Countries’s Capital [Internet]. [diunduh 2016 Jan 27]. Tersedia pada: http://www.timeanddate.com/worldclock/distances.html?n=108&sort=1. [UN Comtrade] United Nations Comodity Trade Statistics Database [Internet]. Berbagai tahun terbitan. [diunduh 2016 Jan 27]. Tersedia pada: http://www.wits.worldbank.org. [WB] World Bank. 2016. World Development Indicatorss [Internet]. [diunduh 2016 Jan 26]. Tersedia pada: http: //data.worldbank.org. Yuniarti D. 2007. Analisis Determinan Perdagangan Bilateral Indonesia Pendekatan Gravity Model. Jurnal Ekonomi Pembangunan. 12(2):99-109.

39

LAMPIRAN Lampiran 1 Nilai GDP riil dan nilai tukar riil tahun 2009-2014

Tahun

Negara

GDP rill (US$)

Nilai Tukar (LCU/US$)

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013

BRN BRN BRN BRN BRN BRN KHM KHM KHM KHM KHM KHM MYS MYS MYS MYS MYS MYS MMR MMR MMR MMR MMR MMR PHL PHL PHL PHL PHL PHL SGP SGP SGP SGP SGP

31.47 31.95 32.19 32.25 32.29 32.32 31.47 31.95 32.19 32.25 32.29 32.32 31.47 31.95 32.19 32.25 32.29 32.32 31.47 31.95 32.19 32.25 32.29 32.32 31.47 31.95 32.19 32.25 32.29 32.32 31.47 31.95 32.19 32.25 32.29

103.82 100.09 100.93 101.64 109.10 110.56 125.62 126.83 131.26 134.08 135.32 137.96 101.97 106.89 107.26 106.79 106.86 106.24 166.46 175.10 204.08 197.20 184.18 185.46 121.12 127.39 128.78 135.15 140.24 139.98 106.91 109.20 115.33 120.52 122.81

40 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014

SGP THA THA THA THA THA THA VNM VNM VNM VNM VNM VNM

32.32 31.478 31.95 32.19 32.25 32.29 32.32 31.47 31.95 32.19 32.25 32.29 32.32

122.87 111.00 117.35 116.94 117.22 122.53 118.51 124.18 117.24 116.33 124.00 133.22 138.32

Keterangan : LCU = Local Current Unit

Keterangan : BHM = Bruneii Darusallam KHM = Cambodia MYS = Malaysia MMR = Myanmar

PHL SGP THA VNM

= Philippines = Singapore = Thailand = Vietnam

Negara

BRN BRN BRN BRN BRN BRN KHM KHM KHM KHM KHM KHM MYS MYS MYS MYS MYS MYS MMR MMR

Tahun

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010

7.02 7.03 7.02 7.19 7.47 7.66 8.26 2.71 0.69 0.69 1.10 3.14 4.92 9.22 8.84 9.65 9.12 8.79 7.35 6.62

LN_Vxit 1.95 1.95 1.95 1.97 2.01 2.04 2.11 1.00 -0.37 -0.37 0.09 1.14 1.59 2.22 2.18 2.27 2.21 2.17 1.99 1.89

LN_PRICE 103.83 100.10 100.93 101.64 109.11 110.57 125.63 126.83 131.26 134.08 135.32 137.96 101.98 106.89 107.27 106.80 106.86 106.25 166.46 175.11

LN_XRATE 12.87 12.88 12.90 12.91 12.93 12.94 16.46 16.48 16.50 16.51 16.53 16.55 17.14 17.15 17.17 17.18 17.20 17.21 17.75 17.76

LN_POPULASI

Lampiran 2 negara tujuan ekspor otomotif Indonesia tahun 2009-2014

3.45 3.46 3.47 3.47 3.47 3.48 3.45 3.46 3.47 3.47 3.47 3.48 3.45 3.46 3.47 3.47 3.47 3.48 3.45 3.46

LN_GDPI 28.00 28.20 28.68 28.70 28.61 28.77 28.08 28.18 28.35 28.45 28.57 28.67 30.57 30.87 31.09 31.14 31.17 31.24 29.70 29.70

LN_GDPJ 17.50 15.34 18.43 17.41 15.80 16.34 21.93 18.03 18.32 18.64 19.59 20.72 252.54 242.21 252.02 247.27 242.80 247.35 222.70 169.41

LN_ECODIST

41

2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2009

MMR MMR MMR MMR PHL PHL PHL PHL PHL PHL SGP SGP SGP SGP SGP SGP THA THA THA THA THA THA VNM

6.62 6.62 1.10 3.81 9.57 9.85 10.01 10.40 10.41 10.96 5.79 6.78 6.60 5.27 5.10 5.96 6.21 7.28 7.86 6.56 7.17 7.25 8.89

1.89 1.89 0.09 1.34 2.26 2.29 2.30 2.34 2.34 2.39 1.76 1.91 1.89 1.66 1.63 1.78 1.83 1.99 2.06 1.88 1.97 1.98 2.19

204.08 197.20 184.18 185.47 121.12 127.39 128.79 135.16 140.25 139.99 106.92 109.20 115.33 120.53 122.81 122.87 111.00 117.35 116.94 117.23 122.53 118.51 124.19

Lampiran 2 negara tujuan ekspor otomotif Indonesia tahun 2009-2014 17.77 17.78 17.79 17.79 18.33 18.35 18.36 18.38 18.40 18.41 15.42 15.44 15.46 15.49 15.50 15.51 18.01 18.02 18.02 18.02 18.03 18.03 18.27

3.47 3.47 3.47 3.48 3.45 3.46 3.47 3.47 3.47 3.48 3.45 3.46 3.47 3.47 3.47 3.48 3.45 3.46 3.47 3.47 3.47 3.48 3.45

29.70 29.70 29.51 29.67 30.84 31.08 31.05 31.18 31.28 31.33 30.59 30.79 30.96 31.02 31.06 31.08 30.22 30.35 30.43 30.67 30.81 30.93 30.85

150.86 140.26 105.17 112.39 499.79 450.77 450.82 467.65 485.54 495.40 181.31 169.46 175.77 172.07 171.28 169.97 261.14 217.23 226.17 241.74 253.65 268.75 905.24

42

2010 2011 2012 2013 2014

VNM VNM VNM VNM VNM

9.97 10.15 10.75 10.56 10.35

2.30 2.32 2.38 2.36 2.34

117.24 116.34 124.01 133.24 138.33

18.28 18.29 18.30 18.31 18.32

3.46 3.47 3.47 3.47 3.48

31.16 31.24 31.31 31.37 31.33

833.73 807.13 804.79 812.36 762.56

43

44

Lampiran 2 Hasil uji Chow Redundant Fixed Effects Tests Equation: FEM Test cross-section fixed effects Effects Test

Statistic

Cross-section F Cross-section Chi-square

14.108193 145.548185

d.f.

Prob.

(18,70) 18

0.0000 0.0000

Lampiran 3 Hasil uji Hausman Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: REM Test cross-section random effects Test Summary Cross-section random

Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. 0.000000

Prob.

6

1.0000

* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero. Lampiran 5 Fixed Effect Model dengan pembobotan GLS Dependent Variable: LN_VXIT Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 03/11/16 Time: 15:29 Sample: 2009 2014 Periods included: 6 Cross-sections included: 8 Total panel (balanced) observations: 48 Linear estimation after one-step weighting matrix Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LN_GDPI LN_GDPJ LN_ECODIST LN_XRATE LN_PRICE LN_POPULASI C

0.456369 22.14289 -20.00255 1.875543 -3.603274 22.37532 -720.8884

0.839659 5.669931 11.45566 1.121164 0.270733 5.454893 175.9011

-0.845644 4.319804 -0.887854 1.095020 -9.309333 2.435456 -2.352031

0.4037 0.0000 0.0603 0.1279 0.0000 0.0316 0.0175

Effects Specification

45

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

0.978898 0.970830 0.563740 91.32549 0.000000

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

11.25865 6.542552 10.80529 1.800404

Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid

0.959452 14.44195

Mean dependent var Durbin-Watson stat

7.132035 1.711506

Lampiran 4 Hasil uji normalitas 10

Series: Standardized Residuals Sample 2009 2014 Observations 48

8

6

4

2

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

0.043447 0.145561 1.052822 -1.340099 0.648528 -0.135750 1.865071

Jarque-Bera Probability

2.723551 0.256205

0 -1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

Lampiran 5 Uji multikolinearitas LN_VX LN_GDPI LN_GDPJ LN_VX LN_GDPI LN_GDPJ LN_ECODIST

LN_ECO LN_X LN_R DIST RATEJ PRICE2 0.518508 -0.278818 -0.149543 0.063363 0.007041 -0.203871 0.581547 -0.411110 0.220429 1.000000 -0.551117 0.354147

DCRISIS

1.000000 0.226985 0.721691 0.162501 0.226985 1.000000 0.033451 0.707107 0.721691 0.033451 1.000000 0.027205 0.518508 0.063363 0.581547 0.051684 LN_XRATEJ 0.278818 0.007041 -0.411110 -0.551117 1.000000 -0.485816 0.002605 LN_RPRICE 0.149543 -0.203871 0.220429 0.354147 -0.485816 1.000000 -0.096425 LN_POPULASI 0.162501 0.707107 0.027205 0.051684 0.002605 -0.096425 1.000000

46

Lampiran 8 Hasil Uji Heteroskedastisitas

1.6 1.2 0.8 0.4 0.0 -0.4 -0.8 -1.2 -1.6 -2.0 -2.4 5

10

15

20

25

30

35

Standardized Residuals

40

45

47

RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bogor pada tanggal 31 Mei 1994. Penulis merupakan anak pertama dari empat bersaudara dari orang tua Bapak Bedi Jubaedi dan Ibu Dianawati. Penulis menyelesaikan pendidikan Sekolah Dasar pada tahun 2006 di SDN Polisi 1 Bogor, pendidikan Sekolah Menengah Pertama pada tahun 2009 di SMPN 1 Bogor, dan pendidikan Sekolah Menegah Atas pada tahun 2012 di SMAN 6 Bogor. Pada tahun 2012 penulis melanjutkan pendidikannya di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan dan diterima di Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Selama kegiatan perkuliahan, penulis mengikuti beberapa kegiatan penunjang diluar akademik. Penulis aktif mengikuti organisasi BEM Fakultas Ekonomi dan Manajemen Kabinet Simfoni 2014-2015 sebagai sekretaris Departemen Budaya dan Seni, Hipotesa 2015-2016 sebagai staf Divisi CER. Selain itu penulis juga mengikuti beberapa kegiatan lainnya, diantaranya sekretaris acara The 4th Bogor Art Festival, ketua acara Economics Trip 2015. Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) yang pernah penulis ikuti selama kegiatan perkuliahan adalah Gentra Kaheman.