POSISI DAYASAING DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI EKSPOR PAKAIAN JADI INDONESIA KE NEGARA TUJUAN UTAMA TAHUN NADILA LISTIANINGRUM

POSISI DAYASAING DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI EKSPOR PAKAIAN JADI INDONESIA KE NEGARA TUJUAN UTAMA TAHUN 2009-2013

NADILA LISTIANINGRUM

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA* Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Posisi Dayasaing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Pakaian Jadi Indonesia ke Negara Tujuan Utama Tahun 2009–2013 adalah benar karya saya dengan arahan dari dosen pembimbing dan bekum 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, Mei 2015

Nadila Listianingrum NIM H14110076

ABSTRAK NADILA LISTIANINGRUM. Posisi Dayasaing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Pakaian Jadi Indonesia ke Negara Tujuan Utama Tahun 2009-2013. Dibimbing oleh ARIEF DARYANTO Indonesia merupakan salahsatu pengekspor pakaian jadi terbesar di dunia. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis posisi dayasaing dan faktor-faktor yang memengaruhi ekspor pakaian jadi Indonesia di negara tujuan ekspor utama. Penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif dayasaing dan ekonometrik. Metode Revealed Comparative Advantage (RCA) dan Export Product Dynamic (EPD) digunakan untuk menganalisis dayasaing. Analisis ekonometrik menggunakan data panel dengan pendekatan gravity model. Periode dalam penelitian ini adalah lima tahun (2009-2013). Negara tujuan ekspor utama adalah Amerika Serikat, Jepang, Jerman, Korea Selatan, Inggris, China, Brasilia, Belgia, Italia, Belanda, Kanada, Malaysia, Saudi Arabia, Vietnam, Thailand, Turki, Spanyol, Uni Emirat Arab, dan Perancis). Hasil analisis menunjukkan bahwa pakaian jadi Indonesia memiliki keunggulan komparatif dan kompetitif di dunia tetapi di beberapa negara tujuan memiliki dayasaing lemah. Hasil analisis data panel menunjukkan bahwa GDP riil, jarak ekonomi, harga ekspor, dan nilai tukar riil secara seignifikan memengaruhi volume ekspor pakaian jadi Indonesia. Kata kunci: Pakaian jadi, gravity model, RCA, EPD, volume ekspor

ABSTRACT NADILA LISTIANINGRUM. The Position of Competitiveness and the Factors that Affect the Indonesian’s Apparel Export to the Main Destination Countries 2009-2013 Period. Supervised by ARIEF DARYANTO Indonesia is one of the biggest apparel exporter in the world. The objectives of this research are to analyze competitiveness and determinants of Indonesia’s apparel export flow to the main export destination countries. This research used quantitative analysis of competitiveness and econometrics. Revealed Comparative Advantage (RCA) and Export Product Dynamic (EPD) are used to analyze competitiveness. Econometrics analysis used panel data with gravity model approach. The period of this research is five years (2009-2013). The export destination countries are United States of America, Japan, Germany, South Korea, United Kingdom, China, Brazil, Belgium, Italy, Netherlands, Canada, Malaysia, Saudi Arabia, Vietnam, Thailand, Turkey, Spain, United Emirates Arab, and France. The result of this research is Indonesia’s apparel has competitive and comparative advantage in the world. But in some destination countries, Indonesia’s apparel has weak competitiveness. The result of panel data analysis shows that real GDP, economic distance, export price, and real exchange rate significantly influence Indonesia’s apparel export volume. Keywords: Apparel, gravity model, RCA, EPD, export volume

POSISI DAYASAING DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI EKSPOR PAKAIAN JADI INDONESIA KE NEGARA TUJUAN UTAMA TAHUN 2009-2013

NADILA LISTIANINGRUM

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

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015

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 Dayasaing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Pakaian Jadi Indonesia ke Negara Tujuan Utama Tahun 2009-2013. 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. R. Eddi Soelistio dan Bintang Rejeki selaku kedua orang tua penulis dan Meidina Dwilistiana selaku adik penulis serta seluruh keluarga atas segala doa, dukungan, dan semangat yang diberikan kepada penulis. 3. Bapak Ir. Arief Daryanto, M.Ec, Ph.D selaku dosen pembimbing skripsi atas segala bimbingan, perhatian, kebaikan, bantuan, dan motivasinya selama ini kepada penulis. 4. Ibu Dr. Wiwiek Rindayati selaku dosen penguji utama yang telah memberikan banyak saran, arahan, dan kritik yang membangun kepada penulis. 5. Bapak Dr. Muhammad Findi A, M.E 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, Rabbani Khairani, Diah Fitriani, dan Nadia Permatasari atas semangat, bantuan, doa, dan kebersamaan selama perjuangan penulisan skripsi ini. 8. Sahabat-sahabat terbaik, Tia, Dian, Alin, Vita, Ulin, Dodi, Idham, Concon, INTEL, WN, Kamil, Tehfit, Eci, IPAF, GenBI, dan seluruh teman-teman Ilmu Ekonomi atas kebersamaan, semangat, doa, motivasi, dan saran yang diberikan kepada penulis. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, Mei 2015

Nadila Listianingrum

DAFTAR ISI DAFTAR TABEL

xi

DAFTAR GAMBAR

xi

DAFTAR LAMPIRAN

xi

PENDAHULUAN

1

Latar Belakang

1

Perumusan Masalah

3

Tujuan Penelitian

4

Manfaat Penelitian

4

Ruang Lingkup Penelitian

4

TINJAUAN PUSTAKA

5

Perdagangan Internasional

5

Dayasaing

6

Keunggulan Komparatif

6

Keunggulan Kompetitif

7

GDP riil

7

Jarak Ekonomi

7

Nilai Tukar Riil

7

Harga Ekspor

8

Penelitian Terdahulu

8

Kerangka Pemikiran

10

Hipotesis

11

METODE

12

Jenis dan Sumber Data

12

Metode Analisis dan Pengolahan Data

12

Estimasi Model

15

Uji Kesesuaian Model

17

GAMBARAN UMUM

19

Perkembangan Perdagangan Pakaian Jadi di Dunia

19

Perkembangan Pakaian Jadi Indonesia

20

Pangsa Pasar Pakaian Jadi Indonesia

21

Perkembangan GDP Riil Indonesia dan Negara Tujuan Ekspor Utama

22

Perkembangan Harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia

22

Perkembangan Nilai Tukar Riil Mata Uang Negara Tujuan Terhadap US$

23

HASIL DAN PEMBAHASAN

23

Dayasaing Pakaian Jadi Indonesia di Dunia

23

Dayasaing Pakaian Jadi Indonesia di Negara Tujuan Ekspor Utama

25

Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Pakaian Jadi Indonesia di Negara Tujuan Ekspor Utama 28 KESIMPULAN DAN SARAN

33

Kesimpulan

33

Saran

34

DAFTAR PUSTAKA

34

LAMPIRAN

37

RIWAYAT HIDUP

50

DAFTAR TABEL 1 2 3 4 5 6 7

Ringkasan hubungan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Data dan sumber data Matriks posisi pasar Hasil estimasi RCA pakaian jadi Indonesia di dunia Hasil estimasi EPD pakaian jadi Indonesia di dunia Hasil estimasi RCA dan EPD pakaian jadi Indonesia di negara tujuan ekspor utama tahun 2009-2013 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi volume ekspor pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan tahun 2009-2013

10 12 14 24 24 26 28

DAFTAR GAMBAR 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Share trade terhadap Gross Domestic Product (GDP) di dunia tahun 2013 Lima subsektor dengan tenaga kerja terbanyak di Indonesia tahun 2013 Nilai ekspor pakaian jadi Indonesia dan negara pesaing di dunia tahun 2009-2013 Keseimbangan Parsial Perdagangan Internasional Kerangka Pemikiran Tren nilai ekspor pakaian jadi (HS 611020) di dunia tahun 2009-2013 Volume ekspor pakaian jadi (HS 611020) di dunia tahun 2009-2013 Nilai ekspor dan impor pakaian jadi Indonesia (HS 611020) di dunia tahun 2009-2013 Rata-rata share volume ekspor pakaian jadi Share ekspor pakaian jadi Indonesia di dunia tahun 2009 hingga 2013 Tren harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia (HS 611020) di dunia tahun 2009-2013 Tren nilai tukar enam negara tujuan ekspor anggota Uni Eropa tahun 2009-2013 Posisi EPD pakaian jadi Indonesia di negara tujuan

1 2 3 5 11 19 20 20 21 21 22 23 27

DAFTAR LAMPIRAN 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Nilai GDP riil, GDP per kapita riil, dan nilai tukar riil tahun 2009-2013 Negara tujuan ekspor pakaian jadi Indonesia tahun 2009-2013 Hasil uji Chow Hasil uji Hausman Fixed Effect Model dengan pembobotan GLS Hasil uji normalitas Uji multikolinearitas Efek individu Volume, nilai, dan harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia tahun 20092013

37 40 44 44 45 46 46 46 47

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 dan Pasifik Asia Tengah

Amerika Timur Afrika SubLatin dan Tengah dan Sahara Karibia Afrika Utara

Dunia

Sumber : World Development Indicators , 2015 (diolah).

Gambar 1 Share trade terhadap Gross Domestic Product (GDP) di dunia tahun 2013 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 2013 sebesar 59.62 persen dengan share ekspor sebesar 29.88 persen dan share impor sebesar 29.74 persen. Share perdagangan tertinggi pada tahun 2013 adalah negara-negara yang berada di wilayah Timur Tengah dan Afrika Utara yaitu sebesar 93.45 persen dengan share ekspor sebesar 52.28 persen dan share impor sebesar 41.17 persen. Untuk share perdagangan internasional terhadap GDP di wilayah Asia Timur dan Pasifik sebesar 64.97 persen, di wilayah Eropa dan Asia Tengah sebesar 80.07 persen, di wilayah Amerika Latin dan Karibia sebesar 50.48 persen, dan di wilayah Afrika Sub-Sahara sebesar 64.02 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 (2015),

2

Jumlah Tenaga Kerja (orang)

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 2014. Dari berbagai komoditi yang dihasilkan sektor industri, komoditi tekstil dan pakaian jadi memiliki nilai ekspor yang tinggi. Berdasarkan Kementerian Perdagangan Republik Indonesia (2015), komoditi industri tekstil dan pakaian jadi termasuk dalam sepuluh komoditi ekspor utama Indonesia. Nilai ekspor komoditi tekstil dan pakaian jadi Indonesia tahun 2014 mengalami peningkatan dari tahun 2012 dan 2013 menjadi sebesar US$ 12.74 miliar. 1000000 800000 600000 400000 200000

2013

0 Tekstil dan Pakaian Jadi

Makanan

Karet, Barang Pengolahan Kayu, Gabus dari Karet Tembakau (Bukan dan Plastik Furnitur) dan Anyaman dari Bambu, Rotan dsj

Sumber : Badan Pusat Statistik, 2015 (diolah).

Gambar 2 Lima subsektor dengan tenaga kerja terbanyak di Indonesia tahun 2013 Industri besar, sedang, dan kecil di Indonesia menyerap banyak tenaga kerja. Salahsatunya adalah sektor industri pengolahan. Industri pengolahan terdiri dari 24 subsektor, salahsatunya subsektor industri tekstil dan pakaian jadi (KLBI 2009). Berdasarkan gambar 2, pada tahun 2013 terdapat lima subsektor yang menyerap tenaga kerja terbanyak di antaranya industri tekstil dan pakaian jadi sebanyak 900 ribu tenaga kerja, industri makanan sebanyak 832.4 ribu tenaga kerja, industri karet dan plastik sebanyak 357.5 ribu tenaga kerja, industri pengolahan tembakau sebanyak 279 ribu tenaga kerja, dan industri kayu sebanyak 221 ribu tenaga kerja. Dari kelima subsektor tersebut, industri tekstil dan pakaian jadi merupakan industri yang memiliki kontribusi terbesar dalam penyerapan tenaga kerja di Indonesia pada tahun 2013. Industri tekstil dan pakaian jadi terdiri dari berbagai macam komoditi. Salahsatunya adalah pakaian jadi. Berdasarkan data ekspor yang dipublikasikan oleh Kementerian Perdagangan Republik Indonesia (2015), pakaian jadi Indonesia

3 merupakan komoditi tekstil dengan nilai ekspor terbesar dengan kontribusi lebih dari 60 persen selama 5 tahun terakhir. Pakaian jadi dengan nilai ekspor tertinggi adalah pakaian jadi yang terbuat dari katun dengan kode HS 611020 (UNComtrade 2015). Sebagai komoditi ekspor utama Indonesia, tekstil dan pakaian jadi telah memiliki banyak negara yang menjadi partner dalam perdagangan internasional. Berdasarkan Kementerian Perdagangan Republik Indonesia (2015), terdapat 20 negara tujuan ekspor tekstil dan pakaian jadi Indonesia. Penelitian ini hanya memilih 19 negara untuk dianalisis, yaitu Amerika Serikat, Jepang, Jerman, Korea Selatan, Inggris, China, Brasilia, Belgia, Italia, Belanda, Kanada, Malaysia, Saudi Arabia, Vietnam, Thailand, Turki, Spanyol, Uni Emirat Arab, dan Perancis. Pemilihan negara tujuan tersebut berdasarkan ketersediaan data pada variabel independen yang akan diteliti. Dari 19 negara yang dianalisis, terdapat tujuh negara anggota Uni Eropa. negara tersebut adalah Jerman, Belgia, Inggris, Italia, Belanda, Spanyol, dan Perancis. Berdasarkan data UNComtrade (2015), Uni Eropa merupakan pasar pakaian jadi Indonesia tertinggi kedua setelah Amerika Serikat. Rata-rata nilai ekspor pakaian jadi Indonesia ke Uni Eropa dari tahun 2009 hingga 2013 adalah US$ 77.28 juta. Sebagai pasar ekspor pakaian jadi Indonesia terbesar kedua, perekonomian Uni Eropa dapat memengaruhi permintaan pakaian jadi Indonesia. Oleh sebab itu, krisis Eropa tahun 2010 dijadikan variabel dummy dalam penelitian ini. Perumusan Masalah

Nilai Ekspor HS 611020 (Juta US$)

Globalisasi membuat setiap negara berusaha untuk meningkatkan dayasaing khususnya komoditi-komoditi yang memiliki keunggulan komparatif dan kompetitif di pasar internasional. Tekstil dan pakaian jadi merupakan komoditi ekspor utama Indonesia yang memiliki potensi untuk memenuhi permintaan dunia dan meningkatkan dayasaing Indonesia di pasar internasional. Industri tekstil dan pakaian jadi telah menyerap banyak tenaga kerja di Indonesia dan berkontribusi besar dalam pembentukan GDP Indonesia. 8000 6000 4000 2000 0 2009 China

2010 Indonesia

2011 Turkey

2012

2013

Vietnam

Sumber : UNComtrade, 2015 (diolah).

Gambar 3 Nilai ekspor pakaian jadi Indonesia dan negara pesaing di dunia tahun 2009-2013

4 Berdasarkan gambar 3, nilai ekspor tekstil khususnya pakaian jadi Indonesia masih kalah saing dengan eksportir lainnya seperti China, Turki, dan Vietnam. Untuk lebih meningkatkan ekspor pakaian jadi di negara tujuan, maka dianalisis potensi pasar di negara tujuan ekspor dengan melihat: 1) Bagaimana posisi dayasaing pakaian jadi Indonesia di negara tujuan ekspor utama? 2) Faktor-faktor apa saja yang memengaruhi volume ekspor pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan ekspor utama dengan menggunakan pendekatan gravity model? Tujuan Penelitian Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah yang telah diuraikan, maka tujuan penelitian ini adalah: 1) Menganalisis posisi dayasaing pakaian jadi Indonesia di negara tujuan ekspor utama. 2) Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor pakaian jadi Indonesia di negara tujuan ekspor utama. 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 tekstil dan pakaian jadi khususnya pakaian jadi yang terbuat dari katun. 3) Pemerintah Kementerian Perdagangan sebagai bahan pertimbangan untuk membuat kebijakan yang tepat sasaran untuk meningkatkan ekspor dan dayasaing pakaian jadi 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 dayasaing dan determinasi volume ekspor pakaian jadi Indonesia di negara tujuan ekspor utama. 2) Kode Harmonized System (HS) yang dianalisis adalah kode HS 1966 enam digit, yaitu HS 611020 dengan deskripsi of cotton. 3) Periode waktu yang digunakan dalam analisis adalah 5 tahun yaitu 20092013. 4) Negara tujuan ekspor utama yang dianalisis ada 19 negara yaitu Amerika Serikat, Jepang, Jerman, Korea Selatan, Inggris, China, Brasilia, Belgia, Italia, Belanda, Kanada, Malaysia, Saudi Arabia, Vietnam, Thailand, Turki, Spanyol, Uni Emirat Arab, dan Perancis. 5) Variabel dependen yang digunakan dalam analisis adalah volume ekspor pakaian jadi Indonesia.

5 6) Variabel independen yang digunakan dalam analisis antara lain GDP riil Indonesia, GDP riil negara tujuan ekspor, nilai tukar riil negara tujuan terhadap US$, harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan ekspor utama, jarak ekonomi, dan dummy krisis Eropa tahun 2010.

TINJAUAN PUSTAKA Perdagangan Internasional Menurut Oktaviani dan Novianti (2009), perdagangan internasional merupakan perdagangan yang dilakukan oleh penduduk suatu negara dengan penduduk negara lain atas kesepakatan bersama. Penduduk yang dimaksud dapat berupa antar perorangan (individu dengan individu), antara individu dengan pemerintah suatu negara atau pemerintah suatu negara dengan pemerintah negara lain. Perdagangan internasional yang tercermin dari kegiatan ekspor dan impor suatu negara menjadi salahsatu komponen dalam pembentukan GDP dari sisi pengeluaran suatu negara. Peningkatan ekspor bersih suatu negara menjadi faktor utama untuk meningkatkan GDP suatu negara. Dalam hal perdagangan internasional, Krugman (2003) menyatakan bahwa alasan utama terjadinya perdagangan internasional adalah 1) motif mencari keuntungan, 2) negara-negara yang berbeda satu sama lain, dan 3) untuk mencapai skala ekonomi (economies of scale).

Px/Py

Px/Py

Negara A

P3

A”

Sx Ekspor

B*

P2 B

Hubungan Perdagangan Internasional S

Px/Py

Sx

P3

A’ B’

E*

E’ Impor

E D

P1

Negara B

Dx

A*

A Dx

0

X

0

X

0

X

Sumber : Salvatore, 1997.

Gambar 4 Keseimbangan Parsial Perdagangan Internasional Gambar 4 menunjukkan keseimbangan parsial perdagangan internasional. Tingkat harga domestik negara A dan B saat tidak ada perdagangan internasional adalah P1 dan P3. Ketika terjadi perdagangan antara negara A dan B maka terbentuk tingkat harga keseimbangan di P2. Tingkat harga keseimbangan yang lebih besar dari tingkat harga domestik negara A (P2>P1) mengakibatkan negara A mengalami kelebihan penawaran komoditi X sebesar BE. Sedangkan tingkat harga keseimbangan yang lebih kecil dari tingkat harga domestik negara B (P2
6 akan mengekspor komoditi X sebesar BE dan negara B akan mengimpor komoditi X sebesar B’E’dengan tingkat harga keseimbangan sebesar P2 (Salvatore 1997). Dayasaing Menurut European Commission (2009), dayasaing 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, dayasaing merupakan kapasitas suatu negara dalam menyediakan kebutuhan masyarakatnya dengan standar hidup yang berkelanjutan disertai lapangan kerja bagi angkatan kerja. Menurut Porter (1990), dayasaing merupakan kemampuan suatu negara untuk memasarkan produknya relatif terhadap kemampuan negara lain. Dayasaing 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 dayasaing potensial, artinya dayasaing 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 dayasaing 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). 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 hanya dipengaruhi oleh produksi. Selain itu, GDP riil menunjukkan bagaimana seluruh produksi ekonomi suatu negara berubah setiap waktu (Mankiw 2008). Jarak Ekonomi Jarak merupakan salahsatu faktor dalam gravity model perdagangan internasional yang mengindikasikan biaya transportasi yang dihadapi negara pengekspor. Semakin jauh jarak maka biaya transportasi semakin besar. Hal ini akan berpengaruh pada ekspor. Jarak yang digununakan dalam penelitian ini adalah jarak ekonomi yang diperoleh dari jarak geografis antar negara dikalikan share GDP riil negara tujuan ekspor terhadap total GDP riil negara tujuan ekspor. 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

8 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 pakaian jadi Indonesia di negara tujuan utama mengalami penurunan (Krugman dan Obstfeld 2003). Harga Ekspor Lipsey (1997) menyatakan bahwa harga merupakan salahsatu faktor yang dapat memengaruhi jumlah permintaan konsumen terhadap suatu barang dan jasa. Harga yang memengaruhi permintaan dapat berupa harga komoditi itu sendiri atau harga komoditi lain. Jika harga semakin tinggi, maka jumlah permintaan akan mengalami penurunan. Harga ekspor nominal dapat diperoleh dari nilai ekspor suatu komoditi negara asal ke negara tujuan dibagi dengan volume ekspor komoditi tersebut. Harga ekspor riil diperoleh dari pembagian harga ekspor nominal dengan Indeks Harga Perdagangan Ekspor Indonesia (Oktora 2009). Penelitian Terdahulu Rizky dan Widyasanti (2011) dalam penelitiannya mengenai dayasaing produk ekspor manufaktur Indonesia menggunakan metode RCA Dinamis dan data 23 kelompok produk manufaktur SITC Rev.3 periode 2004 – 2009. Hasil analisis menunjukkan bahwa dayasaing produk manufaktur Indonesia yang masuk ke dalam persaingan ekspor memiliki tingkat dayasaing yang cukup baik. Berdasarkan hasil penelitian Rizky dan Widyasanti (2011), beberapa kelompok yang termasuk dalam kategori rising star adalah kimia dan produk kimia, besi dan baja, logam non besi, barang-barang logam, peralatan dan mesin industri umum, serta peralatan transportasi lain-lain. Sedangkan produk manufaktur benang tekstil dan kain (SITC 65) dan pakaian dan aksesoris pakaian (SITC 84) berada dalam kategori lagging retreat. Hal tersebut mengindikasikan bahwa ekspor produk tersebut masih memiliki tingkat dayasaing namun tren permintaan dunia mengalami penurunan. Penelitian Sa’idy (2013) dalam jurnalnya mengenai dayasaing komoditas Tekstil dan Produk Tekstil (TPT) Indonesia di Amerika Serikat menggunakan data tahun 2000-2012 dengan menggunakan metode Revealed Comparative Advantage (RCA). Hasil analisis menunjukan bahwa Indonesia memiliki dayasaing yang cukup baik di pasar Amerika Serikat untuk komoditas TPT. Rahman (2003) dalam penelitiannya mengenai analisis perdagangan Banglades menggunakan pendekatan gravity 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 GNP 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.

9 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 menunjukkan bahwa variabel jarak geografis dan kesamaan sejarah tidak mempengaruhi aliran perdagangan Vietnam ke negaranegara Eropa, sedangakan GDP dan populasi masing-masing negara yang dianalisis mempengaruhi aliran perdagangan Vietnam secara positif. 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. Hermawan (2011) dalam penelitiannya mengenai faktor yang memengaruhi ekspor produk tekstil Indonesia menggunakan data dari tahun 2000-2008 dengan pendekatan gravity model. Hasil analisis menunjukkan bahwa ekspor produk tekstil Indonesia SITC 26 dipengaruhi secara positif oleh GDP per kapita Indonesia dan negara tujuan ekspor, dan populasi negara tujuan ekspor. Sedangkan yang memengaruhi secara negatif di antaranya jarak geografis, keanggotaan ASEAN, dan border. Berdasarkan hasil analisis Hermawan (2011), koefisien perbedaan absolut GDP per kapita memiliki tanda negatif (menerima hipotesis Linder). Hal tersebut berarti perdagangan bilateral semakin besar ketika kedua negara memiliki pendapatan per kapita yang relatif sama karena memiliki kesamaan pilihan diferensiasi produk. Sedangkan untuk produk tekstil Indonesia SITC 65, GDP Indonesia tidak memengaruhi ekspor tekstil. Hal ini mungkin karena fase orientasi ekspor sehingga ukuran pendapatan nasional tidak memengaruhi tingkat nilai ekspor. Tho (2013) dalam penelitiannya mengenai faktor-faktor yang memengaruhi ekspor Vietnam menggunakan data tahun 1995 hingga 2011 dan 40 negara importir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang memengaruhi ekspor Vietnam adalah GDP Vietnam dan negara tujuan, FDI, dan nilai tukar. Pradipta dan Firdaus (2014) dalam penelitiannya mengenai posisi dayasaing 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

10 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 1 Ringkasan hubungan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian Hubungan dengan Variabel Dependen Variabel Independen Positif Negatif Tidak Signifikan GDP eksportir Tho (2013) Hermawan (2011) Do (2006) GDP importir Tho (2013) Hermawan (2011) Do (2006) Jarak Pradipta dan Do (2006) Firdaus (2014) Hermawan (2011) Siahaan (2008) Nilai tukar Tho (2013) Siahaan (2008) Do (2006) Rahman (2013) Amponsah dan Ofori-Boadu (2007) Harga ekspor Pradipta dan Firdaus (2014) Krisis Eropa Pradipta dan Firdaus (2014) Sumber : Penulis, 2015.

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. Nilai ekspor sektor industri Indonesia tahun 2014 merupakan nilai ekspor yang berkontribusi terbesar. Salahsatu subsektor yang berkontribusi besar adalah subsektor tekstil dan pakaian jadi. Komoditi pakaian jadi merupakan komoditi dengan nilai ekspor tertinggi beberapa tahun terakhir. Subsektor tersebut juga menyerap tenaga kerja terbanyak lebih dari lima tahun terakhir. Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan sebelumnya, penulis melakukan penelitian untuk melihat dayasaing ekspor pakaian jadi Indonesia di dunia dan di negara-negara tujuan ekspor utama dengan menggunakan metode Revealed Comparative Advantage (RCA) dan Export Product Dynamic (EPD) serta menganalisis determinan ekspor pakaian jadi Indonesia menggunakan metode gravity model. Variabel yang digunakan adalah volume ekspor pakaian jadi Indonesia, GDP riil Indonesia dan negara tujuan ekspor utama, harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan ekspor utama, jarak ekonomi, nilai

11 tukar mata uang negara tujuan terhadap dollar Amerika dan variabel dummy krisis Eropa tahun 2010.

Ekspor pakaian jadi berperan dalam GDP, industri, dan penyerapan tenaga kerja Indonesia Perkembangan volume ekspor pakaian jadi Indonesia periode 2009-2013

Identifikasi faktor-faktor yang memengaruhi ekspor pakaian jadi Indonesia

Analisis posisi dayasaing ekspor pakaian jadi Indonesia

Gravity Model (jarak ekonomi, GDP riil, nilai tukar riil, harga ekspor, dummy krisis)

Metode RCA Metode EPD

Strategi peningkatan ekspor pakaian jadi Indonesia Gambar 5 Kerangka Pemikiran Hipotesis Hipotesis yang digunakan pada penelitian ini adalah: 1) Nilai RCA pakaian jadi Indonesia lebih besar dari satu yang berarti pakaian jadi Indonesia memiliki keunggulan komparatif di atas rata-rata dan berdayasaing kuat (RCA>1). 2) Posisi pasar pakaian jadi Indonesia berada pada posisi rising star atau memiliki pangsa pasar ekspor dan produk yang tinggi. 3) GDP riil Indonesia berpengaruh positif terhadap ekspor pakaian jadi Indonesia, artinya peningkatan GDP riil Indonesia akan meningkatkan penawaran ekspor pakaian jadi ke negara tujuan ekspor. 4) GDP negara tujuan berpengaruh positif terhadap ekspor pakaian jadi Indonesia, artinya peningkatan GDP riil negara tujuan akan meningkatkan permintaan ekspor pakaian jadi Indonesia di negara tujuan. 5) Nilai tukar negara tujuan terhadap US$ diduga berpengaruh negatif, artinya bila nilai tukar negara tujuan tehadap US$ mengalami depresiasi,

12 maka akan meningkatkan permintaan ekspor pakaian jadi Indonesia di negara tujuan. 6) Jarak ekonomi berpengaruh negatif terhadap ekspor pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan, artinya semakin jauh jarak negara tujuan ekspor maka akan menurunkan ekspor pakaian jadi Indonesia di negara tersebut. 7) Harga ekspor berpengaruh negatif terhadap ekspor pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan, artinya semakin tinggi tingkat harga ekspor akan mengakibatkan pada penurunan permintaan ekspor. 8) Krisis ekonomi di Eropa tahun 2010 berpengaruh pada ekspor pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan.

METODE Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Periode waktu yang digunakan adalah lima tahun, yaitu tahun 2009 hingga 2013. Periode waktu tersebut digunakan dalam metode RCA dan EPD, serta gravity model sebagai data deret waktu (time series). Data antar individu (cross section) yang digunakan terdiri dari 19 negara, yaitu Amerika Serikat, Jepang, Jerman, Korea Selatan, Inggris, China, Brasilia, Belgia, Italia, Belanda, Kanada, Malaysia, Saudi Arabia, Vietnam, Thailand, Turki, Spanyol, Uni Emirat Arab, dan Perancis. Jenis data variabel dependen dan independen adalah volume ekspor pakaian jadi terbuat dari katun, GDP riil Indonesia, GDP riil negara tujuan ekspor, nilai tukar riil negara tujuan terhadap dolar Amerika, jarak ekonomi antara Indonesia dengan negara tujuan ekspor, harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan ekspor dan dummy krisis ekonomi Eropa. Pakaian jadi yang dianalisis adalah pakaian jadi terbuat dari katun dengan kode HS 611020. Tabel 2 Data dan sumber data Jenis Data Nilai ekspor pakaian jadi HS 611020 Volume ekspor pakaian jadi HS 611020 GDP riil Nilai tukar riil Jarak geografis Harga ekspor pakaian jadi HS 611020 Indeks Harga Konsumen Indeks Harga Perdagangan Ekspor

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

Metode Analisis dan Pengolahan Data Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis kuantitif. Analisis dayasaing menggunakan RCA (Revealed Comparative Advantage) dan EPD (Export Product Dynamic). Analisis ini meggunakan data dengan periode waktu lima tahun yaitu 2009-2013. Analisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor pakaian jadi Indonesia di negara tujuan ekspor menggunakan analisis ekonometrik data panel dengan pendekatan gravity model. Analisis ini

13 menggunakan data deret waktu (time series) dengan periode lima tahun yaitu 2009-2013 dan data antar individu (cross section) dengan komponen sembilan belas negara tujuan yaitu Amerika Serikat, Jepang, Jerman, Korea Selatan, Inggris, China, Brasilia, Belgia, Italia, Belanda, Kanada, Malaysia, Saudi Arabia, Vietnam, Thailand, Turki, Spanyol, Uni Emirat Arab, dan Perancis. Data diolah menggunakan Microsoft Excel 2010 dan Eviews 6. Program Microsoft Excel 2010 digunakan untuk mengolah RCA dan EPD, sedangkan program Eviews 6 untuk mengolah data panel. Revealed Comparative Advantage (RCA) Revealed Comparative Advantage merupakan metode yang digunakan untuk menganalisis keunggulan komparatif atau dayasaing suatu komoditi di suatu negara. Konsep dasar metode RCA adalah perdagangan antar wilayah menunjukkan keunggulan komparatif yang dimiliki oleh suatu wilayah atau negara. Variabel yang diukur adalah kinerja ekspor suatu produk terhadap total ekspor suatu wilayah yang dibandingkan dengan pangsa nilai produk dalam perdagangan dunia. RCA ini dapat dihitung sebagai berikut.

keterangan : RCA = nilai RCA (Revealed Comparative Advantage) Xij = nilai ekspor pakaian jadi Indonesia di pasar terkait Xj = nilai total ekspor Indonesia di pasar terkait Xiw = nilai ekspor pakaian jadi dunia di pasar terkait Xw = nilai total ekspor dunia di pasar terkait Dengan perhitungan ini dapat diketahui keunggulan komparatif industri pakaian jadi yang diekspor. Nilai RCA>1 menunjukan bahwa pangsa sektor A di suatu negara lebih besar dari pangsa rata-rata komoditas yang bersangkutan dalam ekspor di suatu negara tertentu, artinya bahwa negara tersebut relatif lebih berspesialisasi pada komoditas yang bersangkutan. Keunggulan metode RCA adalah dapat melihat keunggulan komparatif suatu produk dari waktu ke waktu dengan jelas. Kekuranggannya adalah 1) terdapat asumsi bahwa suatu negara dianggap ekspor semua komoditi, 2) indeks RCA tidak dapat menjelaskan apakah pola perdagangan yang sedang berlangsung tersebut optimal atau tidak, dan 3) tidak dapat mendeteksi serta memprediksi produk-produk yang memiliki potensi di masa yang akan datang. Export Product Dynamic (EPD) Export Product Dynamic merupakan metode yang mengukur keunggulan kompetitif. Metode ini digunakan untuk mengidektifikasi dayasaing suatu produk dan apakah produk tersebut memiliki performa yang dinamis (pertumbuhannya cepat) atau tidak. Metode ini merupakan suatu indikator yang mengukur posisi pasar dari produk suatu negara untuk tujuan pasar tertentu. Jika pertumbuhan suatu produk berada di atas rata-rata dalam jangka panjang, produk tersebut mungkin dapat menjadi sumber pendapatan ekspor yang penting bagi negara. Rumus umum EPD sebagai berikut.

14 Sumbu x: Kekuatan bisnis (pertumbuhan pangsa pasar) ekspor Indonesia (persen) : ∑

∑

Sumbu y: Kekuatan bisnis (pertumbuhan pangsa pasar) pakaian jadi Indonesia (persen) : ∑

∑

keterangan: Xij = nilai ekspor pakaian jadi Indonesia di negara tujuan ekspor (US$) Xt = nilai ekspor total Indonesia di negara tujuan ekspor (US$) Wij = nilai ekspor pakaian jadi dunia di negara tujuan ekspor (US$) Wt = nilai ekspor total dunia di negara tujuan ekspor (US$) T = jumlah tahun analisis yang digunakan t = tahun ke t t-1 = tahun sebelumnya Berdasarkan penelitian Esterhuizen dalam Bappenas (2009), terdapat matriks posisi pasar pada tabel 3. Berdasarkan tabel 3, rising berarti hasil penghitungan pada sumbu x atau y adalah positif. Falling berarti hasil penghitungan sumbu x atau y adalah negatif. Tabel 3 Matriks posisi pasar Share of Country's Export ion World Trade (x)

Share of Product in World Trade (y) Falling Rising (Dynamic) (Stagnant)

Rising (Competitive)

Rising star

Falling star

Falling (Non-Competitive)

Lost opportunity

Retreat

Sumber : Esterhuizen dalam Bappenas, 2009.

Matriks EPD terdiri dari daya tarik pasar dan informasi kekuatan bisnis. Kombinasi daya tarik pasar dan kekuatan bisnis menghasilkan karakter posisi produk ke dalam empat katergori, yaitu rising star, falling star, lost opportunity, dan retreat. Posisi pasar yang ideal yaitu pasar dengan pangsa pasar tertinggi (rising star) yang menunjukkan bahwa negara memperoleh tambahan pangsa pasar produknya yang bertumbuh cepat (fast-growing product). Sedangkan lost opportunity menunjukkan bahwa adanya penurunan pangsa pasar pada produkproduk dinamis. Falling star menunjukkan pangsa pasar yang meningkat namun tidak lebih baik dari rising star sedangkan retreat menunjukkan adanya pergerakan yang menjauhi produk stagnan menuju produk yang dinamis (Bappenas 2009).

15 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”.

keterangan: Fij = 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.

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.

16 LnVXit = β + β LnGDPI + β LnGDPJ + β LnECODIST + β LnXRATEJ + 0

1

it

2

it

3

β LnRPRICE + β DCRISIS + ε 5

it

6

1

it

4

it

it

keterangan: VX

= volume ekspor pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan (Kg)

GDPI

= GDP riil Indonesia (US$)

it

it

GDPJ

= GDP riil negara tujuan (US$)

it

ECODIST XRATEJ

it

it

= jarak ekonomi (Km) = nilai tukar riil mata uang negara tujuan terhadap US$ (Local

ε

Current Unit/US$) = harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan (US$/Kg) = dummy krisis ekonomi Eropa tahun 2010 (1=ketika dan setelah terjadi krisis, 0=sebelum terjadi krisis) = random error

β0 βn t i

= konstanta (intercept) = parameter yang diduga (n=1,2,…,6) = time series = cross section

RPRICEit DCRISIS1 it

Penjelasan variabel-variabel yang digunakan dalam model adalah: 1. Volume ekspor pakaian jadi Indonesia menjadi variabel dependen dalam model yang dinyatakan dalam kilogram. 2. GDP riil Indonesia merupakan GDP riil Indonesia dengan tahun dasar 2005 yang dinyatakan dalam US$. 3. GDP riil negara tujuan ekspor merupakan GDP riil negara tujuan ekspor utama dengan tahun dasar 2005 yang dinyatakan dalam US$. 4. Jarak ekonomi yang digunakan dalam pnelitian ini merupakan perkalian jarak georgrafis antara Indonesia dengan negara tujuan ekspor dengan 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 2005 dan dinyatakan dalam masing-masing mata uang negara tujuan ekspor terhadap US$ (Local Current Unit/US$). 6. Harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia didapatkan dari pembagian harga ekspor pakaian jadi Indonesia dengan Indeks Harga Perdagangan Ekspor tahun dasar 2005 yang dinyatakan dalam satuan US$/kilogram. 7. Dummy krisis merupakan dummy krisis ekonomi Eropa yang terjadi pada tahun 2010 dengan nilai 0 untuk sebelum terjadi krisis dan nilai 1 untuk setelah terjadi krisis.

17 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. 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.

18 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 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

19 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.

GAMBARAN UMUM Perkembangan Perdagangan Pakaian Jadi di Dunia Nilai perdagangan pakaian jadi yang terbuat dari katun (HS 6110202) memiliki tren yang cenderung meningkat di pasar internasional selama periode 2009-2013 (gambar 6). Rata-rata pertumbuhan ekspor pakaian jadi 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 pakaian jadi dunia relatif besar. Pada awal terjadinya krisis Eropa tahun 2010, nilai ekspor pakaian jadi dunia masih mengalami pertumbuhan namun tidak sebesar tahun sebelumnya. Krisis Eropa yang memuncak pada tahun 2011 berdampak pada pertumbuhan ekspor pakaian jadi dunia pada tahun-tahun selanjutnya. Tahun 2012 nilai ekspor pakaian jadi 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.

600.0 400.0 200.0 0.0 2009

2010

2011

2012

2013

Nilai Ekspor Pakaian Jadi Dunia HS 611020 (juta US$)

Sumber : UNComtrade, 2015.

Gambar 6 Tren nilai ekspor pakaian jadi (HS 611020) di dunia tahun 2009-2013 Volume ekspor pakaian jadi di pasar internasional mengalami fluktuasi. Berdasarkan gambar 7, volume ekspor pakaian jadi dunia mengalami penurunan yang signifikan tahun 2012 menjadi sebesar 534.2 ribu ton. Namun sama halnya

20

Volume Ekspor Dunia (Ton)

dengan nilai ekspor, volume pakaian jadi mengalami peningkatan kembali pada tahun 2013 menjadi sebesar 939.6 ribu ton. Besarnya volume ekspor ini hampir sama besar dengan volume ekspor tahun 2009, 2010, dan 2011 (lebih dari 900 ribu ton). Penurunan volume ekspor pakaian jadi dunia pada tahun 2012 salahsatunya disebabkan oleh turunnya permintaan ekspor pakaian jadi. Berdasarkan data UNComtrade (2015), Uni Eropa merupakan importir pakaian jadi tertinggi kedua setelah Amerika Serikat, artinya Uni Eropa merupakan salahsatu pasar ekspor pakaian jadi tertinggi dan berkontribusi terhadap pembentukan ekspor pakaian jadi dunia. Sehingga penurunan ekspor ke Uni Eropa akibat terjadinya perlambatan ekonomi dapat berpengaruh pada ekspor pakaian jadi dunia. 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0 2009

2010

2011

2012

2013

Sumber : UNComtrade, 2015.

Gambar 7 Volume ekspor pakaian jadi (HS 611020) di dunia tahun 2009-2013 Perkembangan Pakaian Jadi Indonesia

Nilai (US$)

Perdagangan pakaian jadi Indonesia periode 2009 hingga 2013 memiliki tren yang fluktuatif. Nilai ekspor pakaian jadi Indonesia periode 2009 hingga 2013 sebesar US$ 435.9 juta, US$ 574.1 juta, US$ 643.9 juta, US$ 527.8 juta, dan US$ 578.5 juta. Tahun 2009 hingga 2011 nilai ekspor pakaian jadi Indonesia memiliki tren yang naik. Namun pada tahun 2012 nilai ekspor pakaian jadi Indonesia mengalami penurunan sebesar 18.04 persen dan naik kembali pada tahun 2013 sebesar 9.59 persen. Sedangkan nilai impor pakaian jadi Indonesia mengalami peningkatan sejak tahun 2011 hingga 2013 dengan peningkatan pertumbuhan tertinggi pada tahun 2013 sebesar 100.76 persen.

500000000.00 250000000.00 0.00 2009

2010

Nilai Ekspor (US$)

2011

2012

2013

Nilai Impor (US$)

Sumber : UNComtrade, 2015.

Gambar 8 Nilai ekspor dan impor pakaian jadi Indonesia (HS 611020) di dunia tahun 2009-2013

21 Terdapat 20 negara yang menjadi tujuan ekspor pakaian jadi Indonesia (Kemendag 2015), yaitu Amerika Serikat, Jepang, Jerman, Korea Selatan, Inggris, China, Brasilia, Belgia, Italia, Belanda, Kanada, Malaysia, Saudi Arabia, Vietnam, Thailand, Turki, Spanyol, Uni Emirat Arab, Taiwan, dan Perancis. Pada periode 2009 hingga 2013, Amerika Serikat menduduki posisi pertama sebagai negara tujuan utama dengan rata-rata volume ekspor pakaian jadi sebesar 41 persen dari rata-rata volume ekspor pakaian jadi Indonesia ke dunia. Urutan kedua dan ketiga diduduki oleh Jerman dan Jepang sebesar 3 persen dan 2 persen. Sedangkan 17 negara tujuan ekspor utama lainnya masing-masing tidak lebih dari 2 persen (gambar 9).

Amerika Serikat 41%

Lain-lain 54%

Jerman Jepang 3% 2%

Sumber : UNComtrade, 2015 (diolah).

Gambar 9 Rata-rata share volume ekspor pakaian jadi (HS 611020) Indonesia tahun 2009-2013 Pangsa Pasar Pakaian Jadi Indonesia 5 4 3 2 1 0 2009

2010

2011

2012

2013

Share Ekspor (%)

Sumber : UNComtrade, 2015 (diolah).

Gambar 10 Share ekspor pakaian jadi Indonesia di dunia tahun 2009 hingga 2013 Share ekspor pakaian jadi Indonesia periode 2009 hingga 2013 memiliki tren yang fluktuatif namun cenderung meningkat. Besar share ekspor periode 2009-2013 adalah 3 persen, 3.6 persen, 3.7 persen, 4.1 persen, dan 3.5 persen. Walaupun share ekspor pakaian jadi Indonesia meningkat dari tahun 2009 hingga

22 2012 dan mengalami penurunan pada tahun 2013, Indonesia tetap menjadi sepuluh besar pengekspor pakaian jadi HS 611020. Peningkatan share ekspor tidak sesuai dengan peningkatan peringkat. Peringkat Indonesia dari tahun 2009 hingga 2013 secara berurutan adalah ke sembilan, ke tujuh, ke enam, ke tujuh, dan ke tujuh. Meskipun tahun 2013 share ekspor Indonesia menurun, Indonesia tetap berada pada peringkat tujuh eksportir pakaian jadi HS 611020 terbesar di dunia (UNComtrade 2015). Perkembangan GDP Riil Indonesia dan Negara Tujuan Ekspor Utama GDP riil Indonesia dan negara tujuan ekspor lainnya memiliki nilai yang beragam (lampiran 1). Negara yang nilai GDP riil meningkat dari tahun 2009 hingga 2013 adalah Indonesia, Belgia, Brasilia, Kanada, China, Perancis, Jerman, Korea Selatan, Inggris, Amerika Serikat, Malaysia, Saudi Arabia, Thailand, Turki, Uni Emirat Arab, dan Vietnam. Negara yang mengalami peningkatan GDP riil terbesar adalah China dengan rata-rata pertumbuhan GDP riil sebesar 8.8 persen. Sedangkan negara yang mengalami penurunan GDP riil sejak tahun 2011 adalah Spanyol sedangkan Italia dan Belanda sejak tahun 2012. Jepang mengalami penurunan nilai GDP riil pada tahun 2011 namun dapat meningkatkan GDP riilnya kembali pada tahun 2012 dan 2013.

Harga ekspor riil pakaian jadi (US$/Kg)

Perkembangan Harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia 18.0 15.0 12.0 9.0 6.0 3.0 .0 2009

2010

2011

2012

2013

Sumber : UNComtrade, 2015 (diolah).

Gambar 11 Tren harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia (HS 611020) di dunia tahun 2009-2013 Berdasarkan gambar 11, harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia di dunia mengalami tren yang cenderung fluktuatif. Namun sejak tahun 2012 harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia mengalami penurunan. Hal tersebut berbeda dengan nilai ekspor pakaian jadi Indonesia. Tren harga ekspor tahun 2010 dan 2013 berbeda dengan nilai ekspornya. Pada tahun tersebut nilai ekspor pakaian jadi Indonesia meningkat sedangkan harga ekspor megalami penurunan. Hal tersebut mengindikasikan bahwa penuruna harga ekspor dapat meningkatkan ekspor pakaian jadi Indonesia karena semakin murah harganya, maka semakin tinggi permintaannya (Lipsey dalam Pradipta dan Firdaus 2014).

23 Perkembangan Nilai Tukar Riil Mata Uang Negara Tujuan Terhadap US$ Nilai tukar mata uang negara tujuan terhadap US$ memiliki tren yang beragam (lampiran 1). Negara yang nilai tukarnya cenderung melemah periode 2009 hingga 2013 adalah Vietnam, Saudi Arabia, dan Turki sedangkan yang cenderung menguat adalah Korea Selatan, China, Uni Emirat Arab, dan Kanada. Negara yang nilai tukarnya terhadap US$ sangat berfluktuatif adalah Jepang, Thailand, Malaysia, Brazil, dan Inggris. Negara yang termasuk dalam Uni Eropa dengan mata uang Euro memiliki tren yang sama. Negara tujuan ekspor dengan mata uang Euro adalah Belgia, Perancis, Jerman, Italia, Belanda, dan Spanyol. Nilai tukar ke enam negara tersebut melemah setelah terjadi krisis Eropa tahun 2010, namun menguat kembali tahun 2011. Sedangkan pada tahun 2012, Euro berada pada posisi terlemahnya selama periode 2009 hingga 2013. Hal tersebut diakibatkan oleh perlambatan perekonomian yang terjadi di Uni Eropa pada tahun 2012. 0.785 0.76 0.735 0.71 2009

2010

BEL

FRA

2011 DEU

2012 ITA

NLD

2013 ESP

Sumber : International Financial Statistics, 2015 (diolah).

Gambar 12 Tren nilai tukar enam negara tujuan ekspor anggota Uni Eropa tahun 2009-2013

HASIL DAN PEMBAHASAN Dayasaing Pakaian Jadi 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 dayasaing agar mampu bertahan dalam pasar internasional. Salahsatu metode yang dapat digunakan untuk mengukur dayasaing 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 dayasaing kuat atau keunggulan komparatif di atas rata-rata dunia. Komoditi yang berdayasaing kuat dapat dipertahankan untuk tetap melakukan ekspor ke negara tujuan ekspor.

24 Tabel 4 Hasil estimasi RCA pakaian jadi Indonesia di dunia Tahun Xij/Xt Wij/Wt 0.00374 0.00125 2009 0.00364 0.00111 2010 0.00316 0.00103 2011 0.00278 0.00076 2012 0.00317 0.00097 2013 Rata-rata

RCA 2.99999 3.29044 3.06999 3.64469 3.25066 3.251154

Sumber : UNComtrade, 2015 (diolah).

Pakaian jadi merupakan salahsatu dari sepuluh komoditi ekspor utama Indonesia (Kemendag, 2015). Tabel 4 menunjukkan rata-rata nilai RCA pakaian jadi Indonesia di dunia tahun 2009 hingga 2013 lebih besar dari satu, yaitu 3.251154. Hal ini berarti pakaian jadi Indonesia memiliki dayasaing yang kuat (keunggulan komparatif) di pasar internasional. Hasil perhitungan RCA ini sesuai dengan hipotesis yang telah dijelaskan sebelumnya. Tabel 5 Hasil estimasi EPD pakaian jadi Indonesia di dunia Tahun 2009 2010 2011 2012 2013 Rata-rata

Pertumbuhan pangsa pasar ekspor (persen) 38.01347 21.48202 1.06612 12.99825 -15.44107 11.623758

Pertumbuhan pangsa pasar produk (persen) 9.79947 10.75874 8.32372 -4.81967 -5.19119 3.774214

Posisi EPD

Rising star

Sumber : UNComtrade, 2015 (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 2009-2013, rata-rata posisi komoditi pakaian jadi Indonesia (HS 611020) 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 pakaian jadi. Berdasarkan hasil perhitungan EPD, posisi rising star mengindikasikan pakaian jadi Indonesia bertumbuh cepat (dinamis). Rata-rata pertumbuhan pangsa pasar ekspor Indonesia di dunia sebesar 11.62 persen, sedangkan rata-rata pertumbuhan pangsa pasar pakaian jadi Indonesia di dunia sebesar 3.77 persen (tabel 5). Meskipun begitu bila dilihat pada masing-masing tahun, pakaian jadi 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 dayasaing kuat).

25 Falling star merupakan posisi yang kurang diinginkan karena artinya pakaian jadi 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 pakaian jadi Indonesia mengalami kemunduran pada pertumbuhan pangsa pasar ekspor dan produk. Untuk meningkatkan pangsa pasar pakaian jadi Indonesia, diperlukan peningkatan kualitas dan inovasi agar pangsa pasar pakaian jadi Indonesia tidak menurun pada tahun-tahun berikutnya. Dayasaing Pakaian Jadi Indonesia di Negara Tujuan Ekspor Utama Nilai RCA pakaian jadi Indonesia di dunia belum tentu memiliki nilai yang sama bila dilihat dari masing-masing negara tujuan ekspor. RCA pakaian jadi Indonesia pada 19 negara tujuan ekspor utama memiliki nilai yang berbeda-beda. Dayasaing pakaian jadi Indonesia yang kuat berada di negara Kanada, Amerika Serikat, Jerman, Inggris, China, Perancis, Brazil, Belanda, Belgia, Uni Emirat Arab, dan Korea Selatan. Namun dayasaing pakaian jadi Indoesia di Jepang, Spanyol, Italia, Thailand, Malaysia, Turki, Saudi Arabia, dan Vietnam masih kurang kuat (RCA<1). Hal tersebut mengindikasikan bahwa pakaian jadi Indonesia di negara-negara tersebut belum memiliki keunggulan komparatif. Hal tersebut diakibatkan oleh eksportir pesaing lebih mendominasi di negara-negara tersebut. Berdasarkan data UNComtrade (2015), sebagian besar ekspor pakaian jadi negara pesaing di negara yang hasil RCAnya kurang dari satu memiliki nilai ekspor yang jauh lebih besar dibandingkan Indonesia. Hal tersebut tercermin dari peringkat pakaian jadi Indonesia yang diekspor ke negara-negara tersebut. dari tahun 2009 hingga 2013, pakaian jadi Indonesia tidak masuk 10 besar eksportir terbesar di negara Spanyol, Italia, dan Turki. Sedangkan di Saudi Arabia, Indonesia hanya berada di peringkat 10 hingga 12 dalam periode 2009 hingga 2013.

26 Tabel 6 Hasil estimasi RCA dan EPD pakaian jadi Indonesia di negara tujuan ekspor utama tahun 2009-2013 Negara Amerika Serikat Jerman Jepang Inggris Kanada Belanda Korea Selatan Perancis China Belgia Spanyol Italia Uni Emirat Arab Brasilia Thailand Malaysia Turki Saudi Arabia Vietnam

Ratarata RCA

Pertumbuhan pangsa pasar ekspor (persen)

Pertumbuhan pangsa pasar produk (persen)

42.02 0.53 32.21 27.54 264.13 -1.36 -5.25 -25.58 14.23 67.98 115.87 140.1 171.42 11.19 63.25 261.02 51.26 10.32 1181.9

-5.98 -0.51 2.94 2.21 3.81 3.81 8.75 3.99 2.23 8.17 -1.99 1.29 4.42 0.52 0.29 3.69 8.35 2.25 -6.52

15.32 8.41 0.42 5.58 19.83 2.14 1.09 3.51 4.25 2.89 0.81 0.77 1.94 3.63 0.82 0.09 0.55 0.4 0.29

Posisi EPD Falling Star Falling Star Rising Star Rising Star Rising Star Lost Opportunity Lost Opportunity Lost Opportunity Rising Star Rising Star Falling Star Rising Star Rising Star Rising Star Rising Star Rising Star Rising Star Rising Star Falling Star

Sumber : UNComtrade, 2015 (diolah).

Keunggulan kompetitif pakaian jadi Indonesia dapat dilihat dengan menhitung nilai Export Dynamic Products (EPD). Berdasarkan tabel 6, diketahui bahwa pertumbuhan pangsa pasar ekspor pakaian Indonesia yang tertinggi ada di Kanada sebesar 264.13 persen, sedangkan pangsa pasar ekspor terkecil ada di Perancis yang menurun sebesar -25.58 persen. Pertumbuhan pangsa pasar pakaian jadi Indonesia tertinggi di Korea Selatan sebesar 8.75 persen dan terkecil di Vietnam yang pertumbuhannya menurun sebesar 6.52 persen. Ekspor pakaian jadi Indonesia yang memiliki pertumbuhan pangsa pasar di sebagian besar negara tujuan ekspor ini diiringi dengan nilai ekspor yang relatif meningkat. Nilai ekspor pakaian jadi Indonesia dapat dilihat di lampiran 9.

Pertumbuhan Pangsa Pasar Pakaian Jadi Indonesia

27 10 8 6 4 2

0 -200 -100 0 -2

100

200

300

400

500

600

700

800

900 1000 1100 1200

-4 -6 -8

Pertumbuhan Pangsa Pasar Ekspor Indonesia

Amerika Serikat

Jerman

Jepang

Inggris

Kanada

Belanda

Korea Selatan

Perancis

China

Belgia

Spanyol

Italia

Uni Emirat Arab

Brasilia

Thailand

Turki

Malaysia

Saudi Arabia

Vietnam

Sumber : UNComtrade, 2015 (diolah).

Gambar 13 Posisi EPD pakaian jadi Indonesia di negara tujuan Berdasarkan EPD, posisi pakaian jadi Indonesia di negara tujuan diperoleh dari kombinasi pertumbuhan pangsa pasar ekspor dan pakaian jadi Indonesia. pertumbuhan pangsa pasar ekspor Indonesia dinyatakan dengan sumbu x, sedangkan pertumbuhan pangsa pasar pakaian jadi Indonesia dinyatakan dengan sumbu y. Pakaian jadi Indonesia berada di posisi yang beragam di setiap negara tujuan ekspor, namun sebagian besar berada di posisi rising star. Pakaian jadi Indonesia berada pada posisi falling star di negara Amerika Serikat, Jerman, Spanyol, dan Vietnam, Sedangkan lost opportunity di negara Belanda, Korea Selatan, dan Perancis. Pakaian jadi Indonesia berada di posisi falling star di Amerika Serikat, Jerman, Spanyol, dan Vietnam. Hal tersebut mengindikasikan bahwa pakaian jadi Indonesia mengalami penurunan pertumbuhan produk ketika memiliki pangsa pasar ekspor yang baik, artinya share pakaian jadi Indonesia mengalami peningkatan namun permintaan pakaian jadi Indonesia di keempat negara tersebut mengalami penurunan. Pakaian jadi Indonesia di Belanda, Korea Selatan, dan Perancis memiliki dayasaing yang kuat namun berada di posisi lost opportunity. Hal tersebut mengindikasikan bahwa pangsa pasar pakaian jadi mengalami penurunan ketika pangsa pasar ekspor di ketiga negara tersebut mengalami peningkatan, artinya Indonesia kehilangan kesempatan untuk memenuhi permintaan pakaian jadi Indonesia di ketiga negara tersebut. Meskipun begitu, pakaian jadi Indonesia

28 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 pakaian jadi Indonesia dengan sempuna. Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Pakaian Jadi Indonesia di Negara Tujuan Ekspor Utama Pakaian jadi Indonesia merupakan salahsatu komoditi ekspor utama Indonesia yang memiliki dayasaing kuat secara komparatif dan kompetitif dengan nilai rata-rata RCA sebesar 3.251154 dengan posisi rising star di pasar internasional. Oleh karena itu diperlukan analisis faktor-faktor apa saja yang memengaruhi ekspor pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan agar pakaian jadi Indonesia semakin unggul dan berdayasaing kuat di pasar internasional. Analisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor pakaian jadi 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 pakaian jadi Indonesia. Jenis pakaian jadi yang dianalisis adalah pakaian jadi yang terbuat dari katun (HS 611020). Negara tujuan ekspor pakaian jadi Indonesia terdiri dari Amerika Serikat, Jerman, Jepang, Inggris, Kanada, Belanda, Korea Selatan, Perancis, China, Belgia, Spanyol, Italia, Uni Emirat Arab, Brasilia, Thailand, Malaysia, Turki, Saudi Arabia, dan Vietnam. Tahun yang dianalisis sebanyak lima tahun yaitu tahun 2009-2013. Tabel 7 Hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi volume ekspor pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan tahun 2009-2013 Variabel Dependen : LN_VX Variable Independen Koefisien Probabilitas LN_GDPI -0.336569 0.6579 LN_GDPJ 38.09098 0.0222** LN_ECODIST -30.25875 0.0702* LN_XRATEJ -2.043457 0.0033** LN_RPRICE -1.266598 0.0000** DCRISIS 0.131345 0.3441 C -828.5964 0.0183 Weighted Statistics R-squared 0.968357 Sum squared resid 27.89098 Prob(F-statistic) 0.000000 Durbin-Watson stat 1.674646 Unweighted Statistics R-squared 0.927780 Durbin-Watson stat 1.601399 Sum squared resid 33.65308 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.

29 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. 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 27.89098 lebih kecil dari nilai Sum Squared Unweighted Statistic sebesar 33.65308. 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 1.674646. Berdasarkan tabel DW dengan taraf nyata 5 persen, nilai dL sebesar 1.53456 dan nilai dU sebesar 1.80210. Berdasarkan nilai dU dan dL, autokorelasi tidak terjadi jika nilai DW statistik berada di antara 1.80210 hingga 2.1979. 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 4.342035 lebih 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 0.968357. Hal tersebut menunjukkan bahwa sebesar 96.8357 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.

30 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 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 ekspor pakaian jadi 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 pakaian jadi Indonesia, nilai tukar mata uang negara tujuan terhadap US$, dan dalam taraf nyata sepuluh persen adalah jarak ekonomi. Sedangkan variabel yang tidak berpengaruh secara signifikan adalah GDP riil Indonesia dan krisis ekonomi Eropa. 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 pakaian jadi Indonesia di negara tujuan ekspor utama bersifat BLUE (Best Linier Unbiased Estimator) dengan persamaan model sebagai berikut. LnVXit = -828.5964 + 38.09098 LnGDPJit - 30.25875 LnECODISTit - 2.043457 LnXRATEJit - 1.266598 LnRPRICEit Keterangan: LnVXit LnGDPJit LnECODISTit LnXRATEJit LnRPRICEit

= Volume ekspor pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan(persen) = GDP riil negara tujuan (persen) = Jarak ekonomi (persen) = Nilai tukar mata uang negara tujuan terhadap US$ (persen) =Tingkat harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan (persen)

31 Pengaruh GDP Riil Indonesia terhadap Volume Ekspor Pakaian Jadi 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 pakaian jadi 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 riil Indonesia tidak berpengaruh pada volume ekspor pakaian jadi Indonesia disebabkan oleh orientasi produsen. Berdasarkan publikasi World Bank (2012), produsen pakaian jadi Indonesia tidak berorientasi pada ekspor melainkan dalam negeri. Pangsa pasar terbesar produsen pakaian jadi dalam negeri adalah pasar domestik. Pengaruh GDP Riil Negara Tujuan terhadap Volume Ekspor Pakaian Jadi 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 pakaian jadi Indonesia. Hal tersebut sesuai dengan hipotesis dan dibuktikan dengan nilai koefisien dan probabilitas GDP riil negara tujuan sebesar 38.09098 dan 0.0222, artinya jika GDP riil negara tujuan mengalami peningkatan sebesar satu persen akan mengakibatkan peningkatan pada volume ekspor pakaian jadi Indonesia sebesar 38.09098 persen dengan asumsi cateris paribus. Hasil penelitian yang menunjukkan GDP riil negara tujuan memiliki hubungan positif terhadap ekspor barang sejalan dengan penelitian Tho (2013), Hermawan (2011), dan Do (2006). Peningkatan GDP riil negara tujuan mengakibatkan daya beli masyarakat dalam negara tersebut meningkat, sehingga berdampak pada konsumsi barang dan jasa di negara tersebut yang mengalami peningkatan. Hal ini mengindikasikan jika GDP riil negara tujuan semakin tinggi, maka negara tersebut semakin berpotensi sebagai pasar ekspor pakaian jadi Indonesia. Pengaruh Jarak Ekonomi tehadap Volume Ekspor Pakaian Jadi Indonesia Dalam penelitian ini, jarak ekonomi memiliki pengaruh negatif secara signifikan terhadap volume ekspor pakaian jadi Indonesia dalam taraf nyata sepuluh persen. Hal tersebut sesuai dengan hipotesis dan dibuktikan dengan nilai koefisien dan probabilitas sebesar -30.25875 dan 0.0702, artinya jika terjadi peningkatan pada jarak ekonomi sebesar satu persen, maka akan mengakibatkan penurunan volume ekspor pakaian jadi Indonesia sebesar 30.25875 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

32 transportasi merupakan slah satu faktor penghambat dalam perdagangan, 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 Pradipta dan Firdaus (2014), Hermawan (2011), dan Siahaan (2008). Pengaruh Nilai Tukar terhadap Volume Ekspor Pakaian Jadi Indonesia Mankiw (2008) 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$) relatif stabil dibandingkan mata uang lainnya. Hasil estimasi menyatakan bahwa nilai tukar mata uang negara tujuan berpengaruh negatif secara signifikan terhadap volume ekspor pakaian jadi Indonesia. Hal tersebut sesuai dengan hipotesis dan dibuktikan dengan nilai koefisien dan probabilitas sebesar -2.043457 dan 0.0033, artinya jika nilai tukar negara tujuan terhadap US$ mengalami peningkatan (depresiasi) sebesar satu persen, maka akan mengakibatkan penurunan volume ekspor pakaian jadi Indonesia sebesar 2.043457 persen dengan asumsi cateris paribus. Hasil estimasi ini sesuai dengan hipotesis dan sejalan dengan penelitian Amponsah dan OforiBoadu (2007). Pengaruh Tingkat Harga Ekspor Indonesia terhadap Volume Ekspor Pakaian Jadi Indonesia Dalam penelitian ini tingkat harga ekspor riil pakaian jadi 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 -1.266598, artinya jika tingkat harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia mengalami peningkatan sebesar satu persen, maka akan mengakibatkan penurunan volume ekspor pakaian jadi Indonesia sebesar 1.266598 persen dengan asumsi cateris paribus. Hasil penelitian yang menunjukkan harga ekspor memiliki hubungan negatif terhadap ekspor barang sejalan dengan penelitian Pradipta dan Firdaus (2014). Peningkatan harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan utama membuat volume ekspor pakaian jadi Indonesia mengalami penurunan. Hal tersebut sesuai dengan nilai dan volume ekspor pakaian jadi Indonesia yang meningkat ketika harganya mengalami penurunan. Pengaruh Krisis Ekonomi Eropa terhadap Volume Ekspor Pakaian Jadi Indonesia Dalam penelitian ini, nilai 1 pada dummy untuk ketika terjadi krisis dan setelah terjadi krisis ekonomi di Eropa, sedangkan nilai 0 pada dummy untuk sebelum terjadi krisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tanda koefisien

33 dummy krisis adalah positif. Hal tersebut mengindikasikan bahwa ketika adanya krisis, volume ekspor pakaian jadi Indonesia meningkat. Hal tersebut dapat terjadi karena ketika terjadi krisis, Indonesia mengalihkan ekspor pakaian jadi ke negara tujuan selain Eropa. Permintaan ekspor pakaian jadi Indonesia di sebagian besar negara anggota Uni Eropa mengalami pnurunan setelah terjadi krisis ekonomi tahun 2010. Namun volume ekspor pakaian jadi Indonesia mengalami peningkatan. Hal tersebut dapat disebabkan oleh Indonesia mengalihkan ekspornya dari negara Uni Eropa ke negara-negara lain yang tidak terkena dampak krisis ekonomi Eropa. Hal tersebut dibuktikan dengan meningkatnya volume ekspor pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan selain Eropa setelah terjadinya krisis (lampiran 9). Meskipun tanda koefisien dummy krisis adalah positif, namun hasil estimasi tidak sesuai dengan hipotesis. Hasil penelitian menunjukkan krisis ekonomi Eropa tidak berpengaruh secara signifikan terhadap volume ekspor pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan utama. Hal tersebut dapat disebabkan oleh sebagian besar GDP riil negara tujuan dan Indonesia mengalami peningkatan setelah terjadi krisis Eropa. GDP merupakan ukuran ekonomi suatu negara. Peningkatan GDP mengindikasikan GDP negara tersebut mengalami pertumbuhan. Pertumbuhan GDP dapat dijadikan proxy perekonomian. Selain itu, share ekspor pakaian jadi Indonesia di dunia juga meningkat pada tahun 2012. Hal tersebut berbanding terbalik dengan nilai dan volume ekspor pakaian jadi dunia yang menurun drastis pada tahun 2012. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Komoditi pakaian jadi Indonesia yang terbuat dari katun memiliki dayasaing yang kuat secara komparatif dan kompetitif di dunia. Posisi pangsa pasar ekspor pakaian jadi Indonesia yang terbuat dari katun berada pada posisi pangsa pasar yang paling ideal di dunia, yaitu rising star. Tidak semua dayasaing ekspor pakaian jadi Indonesia di negara tujuan berdayasaing kuat secara komparatif. Negara tujuan ekspor tersebut adalah Inggris, Spanyol, Italia, Thailand, Malaysia, Turki, Saudi Arabia, dan Vietnam. Hal tersebut dibuktikan dengan nilai RCA kurang dari satu. Selain itu, posisi pangsa pasar ekspor pakaian jadi Indonesia di beberapa negara berada pada posisi faling star dan lost opportunity. Posisi falling star berada di negara Amerika Serikat, Jerman, Spanyol dan Vietnam. Sedangkan posisi lost opportunity berada di negara Belanda, Korea Selatan, dan Perancis. Berdasarkan analisis dengan pendekatan gravity model, faktor-faktor yang digunakan dalam analisis memiliki pengaruh terhadap volume ekspor pakaian jadi Indonesia yang terbuat dari katun ke negara tujuan. Faktor-faktor tersebut adalah GDP riil negara tujuan, tingkat harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia, nilai tukar negara tujuan, dan jarak ekonomi.

34 Saran Berdasarkan hasil analisis yang menyatakan bahwa semua faktor-faktor yang digunakan berpengaruh terhadap volume ekspor pakaian jadi 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 pakaian jadi Indonesia. Kementerian Perdagangan juga diharapkan dapat membuat kebijakan yang mendukung eksportir pakaian jadi 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 berdayasaing dan kualitas komoditi pakaian jadi menjadi lebih baik. Kementerian Perindustrian diharapkan mempu membuat strategi yang lebih efektif agar pakaian jadi Indonesia semakin berdayasaing di dalam negeri dan di luar negeri. Salahsatunya dengan membuat inovasi-inovasi produk pakaian jadi 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 pakaian jadi Indonesia agar faktor produksi dapat dimanfaatkan secara efisien dan efektif sehingga dapat meningkatkan dayasaing pakaian jadi Indonesia di dunia. Variabel yang dapat dimasukkan dalam penelitian selanjutnya adalah variabel hambatan tarif dan non-tarif, upah tenaga kerja industri pakaian jadi, dan produksi.

DAFTAR PUSTAKA Amponsah W, Ofori-Boadu V. 2007. Determinants of U.S Textile and Apparel Trade. International Food and Agribusiness Management Review. 10(2). Anggraini Y. (2014). Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Perbedaan Profitabilitas Bank Asing dan Bank Domestik di Indonesia [Skripsi]. Bogor (ID) : IPB Press. Bai L. 2012. Effect of Global Financial Crisis on Chinese Export: a Gravity Model Study. Baltagi H. 2005. Econometric Analysis of Panel Data 3 rd 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 2009-KBLI 2005. Jakarta (ID) : BPS. Chi T. 2010. An empirical Study of Trade Competitiveness in the U.S. Technical Textile Industry. Jurnal of Textile and Apparel, Technology and Management. 6(4). Do T. 2006. A Gravity Model for Trade Between Vietnam and Twenty Three European Countries [Thesis]. Department of Economics anf Society.

35 [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. Esterhuizen. 2006. Measuring and Analysing Competitiveness in the Agribusiness Sector : Methodological And Analytical Framework. Farole T, Winkler D. 2012. Export Competitiveness in Indonesia’s Manufacturing Sector. Wolrd Bank. 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. 2015. Currency exchange rates [Internet]. [diunduh 2015 Maret 2]. Tersedia pada: http://www.elibrary-data.imf.org. [IMF] International Monetary Fund. 2014. Data and Statistics [internet]. [diunduh 2015 Feb 1]. Tersedia pada : http : // www.imf.org. Juanda B. 2009. Ekonometrika Permodelan dan Pendugaan. Bogor :IPB Press. Karlinda F. 2012. Analisis Dayasaing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Permintaan Ekspor Mutiara Indonesia [skripsi]. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor. [Kemendag] Kementerian Perdagangan. 2015. Negara Tujuan Ekspor Komoditi Utama [Internet]. [diunduh 2015 Feb 1]. Tersedia pada: http://www.kemendag.go.id/id/economic-profile/10-main-and-potential commodities/10-main-commodities. [Kemendag] Kementerian Perdagangan. 2015. Perkembangan Ekspor NonMigas [Internet]. [diunduh 2015 Feb 1]. Tersedia pada: http://www.kemendag.go.id/id/economic-profile/indonesia-exportimport/growth-of-non-oil-and-gas-export-sectoral. Krugman P, Obstfeld M. 2003. Internastional Economics 6th Edition: Theory and Policy. Boston (US) : Pearson Education Inc. Krugman P, Obstfeld M. 2004. Ekonomi Internasional. Faisal, Basri, penerjemah; Sarwiji, kordinator editor. Jakarta (ID): Penerbit Erlangga. Terjemahan dari: Internastional Economics. Ed ke-5. 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. Oktora R. 2009. Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Permintaan Ekspor Tekstil dan Produk Tekstil (TPT) Indonesia [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

36 Pradipta A. 2014. Posisi Dayasaing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Buah-Buahan Indonesia di Dunia dan Negara Tujuan [skripsi]. Bogor (ID) :Institut Pertanian Bogor. 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. Dayasaing Produk Ekspor Manufaktur Indonesia Dengan Metode RCA Dinamis. Ed 1. Sa’idy I. 2013. Analisis Dayasaing Komoditas Tekstil dan Produk Tekstil Indonesia di Amerika Serikat. Economics Development Analysis Journal. 2(4). 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. Tho N. 2013. Determinants of Vietnam’s Exports: A Gravity Model Approach. [Timeanddate]. 2015. Distance from Jakarta to the Destination Countries’s Capital [Internet]. [diunduh 2015 Feb 1]. 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 2015 Jan 31]. Tersedia pada: http://www.wits.worldbank.org. [WB] World Bank. 2015. World Development Indicatorss [Internet]. [diunduh 2015 Feb 1]. Tersedia pada: http: //data.worldbank.org. Yuniarti D. 2007. Analisis Determinan Perdagangan Bilateral Indonesia Pendekatan Gravity Model. Jurnal Ekonomi Pembangunan. 12(2):99-109.

37

LAMPIRAN Lampiran 1 Nilai GDP riil, GDP per kapita riil, dan nilai tukar riil tahun 20092013 Negara

Tahun

ARE ARE ARE ARE ARE BEL BEL BEL BEL BEL BRA BRA BRA BRA BRA CAN CAN CAN CAN CAN CHN CHN CHN CHN CHN DEU DEU DEU DEU DEU ESP ESP ESP ESP ESP

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

GDP (miliar US$) 200.16 203.43 213.37 223.35 234.97 402.12 412.18 418.93 419.33 420.48 1019.92 1096.75 1126.72 1138.35 1166.72 1199.59 1240.06 1271.42 1293.14 1319.29 3476.13 3839.28 4196.33 4517.46 4864.00 2918.31 3037.69 3146.75 3158.59 3161.94 1219.74 1219.91 1212.38 1187.05 1172.45

GDP Per Kapita (US$) 25933.24 24099.23 23907.08 24262.75 25140.76 37245.82 37744.63 37920.35 37681.64 37559.44 5271.14 5618.32 5721.29 5730.25 5823.04 35671.66 36466.82 37021.32 37208.15 37524.32 2611.16 2870.05 3121.97 3344.54 3583.38 35631.63 37146.10 38469.88 39273.38 39219.37 26308.57 26191.33 25937.24 25385.40 25134.36

Nilai Tukar (LCU/US$) 3.70 3.67 3.59 3.54 3.53 0.72 0.76 0.72 0.79 0.76 1.93 1.76 1.73 2.08 2.41 1.14 1.03 0.99 0.99 1.02 6.72 6.77 6.60 6.49 6.44 0.72 0.76 0.71 0.77 0.75 0.72 0.76 0.72 0.78 0.76

38 FRA FRA FRA FRA FRA GBR GBR GBR GBR GBR ITA ITA ITA ITA ITA JPN JPN JPN JPN JPN KOR KOR KOR KOR KOR MYS MYS MYS MYS MYS NLD NLD NLD NLD NLD SAU SAU SAU SAU SAU THA THA

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

2245.69 2289.83 2337.44 2345.26 2351.94 2431.04 2477.50 2518.26 2534.86 2578.69 1794.33 1825.02 1835.73 1794.10 1759.57 4441.83 4648.47 4627.42 4708.57 4784.54 1031.66 1098.69 1139.14 1165.25 1199.88 166.32 178.67 187.94 198.55 207.95 718.00 725.68 737.75 726.06 720.79 405.82 435.99 473.36 500.87 520.66 194.87 210.09

34707.67 35215.62 35771.55 35709.08 35620.14 39036.35 39471.85 39808.82 39796.40 40231.02 30363.24 30787.77 30915.23 30132.87 29408.90 34822.08 36472.75 36203.43 36912.19 37573.37 20976.46 22236.02 22883.76 23303.01 23892.53 5984.91 6318.95 6535.07 6790.38 6997.67 43434.86 43675.24 44195.21 43333.75 42893.24 15144.64 15994.78 17050.67 17706.24 18060.23 2940.22 3163.90

0.72 0.76 0.71 0.77 0.74 0.63 0.65 0.63 0.65 0.66 0.72 0.76 0.72 0.78 0.76 95.79 87.78 77.15 75.54 91.39 1260.61 1156.06 1117.35 1137.05 1103.42 3.52 3.22 3.06 3.08 3.16 0.72 0.76 0.71 0.78 0.76 3.62 3.75 3.85 3.88 3.96 33.74 31.69

39 THA THA THA TUR TUR TUR TUR TUR USA USA USA USA USA VNM VNM VNM VNM VNM IDN IDN IDN IDN IDN

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

210.25 226.37 230.37 517.69 565.09 614.67 627.74 653.63 13263.04 13598.29 13816.14 14136.31 14450.33 73.56 78.28 83.17 87.53 92.28 355.76 377.90 402.41 427.61 452.33

3158.07 3389.58 3437.84 7266.69 7833.53 8413.32 8483.33 8722.92 43234.26 43960.98 44341.81 45038.20 45710.25 855.07 900.49 946.80 986.01 1028.62 1498.01 1570.15 1650.56 1732.18 1810.31

Keterangan : LCU = Local Current Unit

Keterangan : ARE = Uni Emirat Arab BEL = Belgia BRA = Brasilia CAN = Kanada CHN = China DEU = Jerman ESP = Spanyol FRA = Perancis GBR = Inggris ITA = Italia

IDN JPN KOR MYS NLD SAU THA TUR USA VNM

= Indonesia = Jepang = Korea Selatan = Malaysia = Belanda = Saudi Arabia = Thailand = Turki = Amerika Serikat =Vietnam

30.68 31.57 31.43 1.45 1.50 1.73 1.98 2.22 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 15933.05 18612.90 23595.64 25610.87 27148.64 10044.52 9090.24 8957.35 9794.27 11447.86

Lampiran 2 Negara tujuan ekspor pakaian jadi Indonesia tahun 2009-2013 COUNTRY YEAR LN_GDPj LN_ECODIST LN_VX ARE 2009 26.02000 6.46686 11.01008 ARE 2010 26.04000 6.48308 10.89305 ARE 2011 26.09000 6.53078 11.31831 ARE 2012 26.13000 6.57650 11.83437 ARE 2013 26.18000 6.62719 12.35551 BEL 2009 26.72000 7.03044 12.34021 BEL 2010 26.74000 7.05514 12.53528 BEL 2011 26.76000 7.07139 12.63901 BEL 2012 26.76000 7.07234 12.39479 BEL 2013 26.76000 7.07508 12.59281 BRA 2009 27.65000 7.39793 10.01391 BRA 2010 27.72000 7.47056 11.46035 BRA 2011 27.75000 7.49752 11.04701 BRA 2012 27.76000 7.50779 11.83959 BRA 2013 27.79000 7.53240 12.37442 CAN 2009 27.81000 7.33333 12.90072 CAN 2010 27.85000 7.36652 13.57799 CAN 2011 27.87000 7.39148 13.57492 CAN 2012 27.89000 7.40843 13.67883 CAN 2013 27.91000 7.42845 14.12114 CHN 2009 28.88000 6.28033 9.39674 CHN 2010 28.98000 6.37969 10.49673 CHN 2011 29.07000 6.46862 12.63658 CHN 2012 29.14000 6.54236 13.05551 DCRISIS 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000

LN_GDPi 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000

LN_XRATEJ 1.56982 1.56230 1.53992 1.52608 1.52249 -0.34349 -0.29035 -0.33515 -0.24888 -0.28519 0.77858 0.68348 0.66630 0.85333 0.99846 0.10715 0.00447 -0.03814 -0.03387 -0.00890 1.94120 1.94720 1.92322 1.90520

LN_RPRICE -2.27661 -2.02769 -1.89783 -2.36564 -2.62370 -2.10831 -2.20201 -2.04660 -2.35595 -2.49566 -2.17855 -2.11676 -1.85422 -2.32650 -2.87569 -2.18160 -2.31771 -2.17347 -2.45739 -2.61054 -2.07449 -2.50928 -2.11218 -2.08141

40

CHN DEU DEU DEU DEU DEU ESP ESP ESP ESP ESP FRA FRA FRA FRA FRA GBR GBR GBR GBR GBR ITA ITA ITA ITA ITA

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

29.21000 28.70000 28.74000 28.78000 28.78000 28.78000 27.83000 27.83000 27.82000 27.80000 27.79000 28.44000 28.46000 28.48000 28.48000 28.49000 28.52000 28.54000 28.55000 28.56000 28.58000 28.22000 28.23000 28.24000 28.22000 28.20000

6.61627 6.94736 6.98745 7.02272 7.02648 7.02754 7.12136 7.12150 7.11530 7.09419 7.08182 7.03834 7.05781 7.07839 7.08173 7.08457 7.04270 7.06164 7.07795 7.08452 7.10167 6.96130 6.97826 6.98411 6.96118 6.94174

13.52378 14.66509 14.71431 14.19718 14.34535 14.45282 12.50918 12.00955 12.66790 11.56300 11.90497 13.14661 12.77334 12.91509 12.22853 11.42750 13.16201 13.74000 13.46294 13.70098 13.84984 11.05259 10.62457 10.37124 11.60094 11.83535

1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000

26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000

1.89738 -0.35527 -0.31281 -0.37178 -0.29362 -0.32606 -0.32361 -0.27429 -0.32233 -0.23990 -0.27328 -0.35570 -0.30702 -0.36384 -0.28362 -0.32113 -0.43434 -0.41012 -0.43358 -0.41207 -0.39099 -0.34324 -0.29662 -0.34870 -0.26047 -0.29571

-2.44209 -2.03560 -2.10033 -1.91422 -2.10777 -2.13829 -2.19829 -1.93887 -1.93916 -2.64212 -2.62854 -2.12280 -2.05761 -2.00628 -2.11893 -1.97397 -2.21155 -2.28689 -2.24587 -2.26549 -2.25143 -2.06662 -1.60588 -1.26128 -1.27507 -1.78026

41

JPN JPN JPN JPN JPN KOR KOR KOR KOR KOR MYS MYS MYS MYS MYS NLD NLD NLD NLD NLD SAU SAU SAU SAU SAU THA

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

29.12000 29.17000 29.16000 29.18000 29.20000 27.66000 27.73000 27.76000 27.78000 27.81000 25.84000 25.91000 25.96000 26.01000 26.06000 27.30000 27.31000 27.33000 27.31000 27.30000 26.73000 26.80000 26.88000 26.94000 26.98000 26.00000

6.31372 6.35919 6.35465 6.37204 6.38804 6.26317 6.32611 6.36227 6.38493 6.41421 4.74242 4.81405 4.86462 4.91953 4.96578 7.04245 7.05310 7.06960 7.05361 7.04633 6.59173 6.66344 6.74566 6.80216 6.84090 5.41649

11.94993 13.28333 14.18382 14.87107 15.13282 11.09995 12.51349 13.84753 13.67892 13.82646 7.07072 11.01536 9.69972 10.52878 11.87033 12.79787 13.33968 12.69169 12.55548 12.96987 9.91621 9.55478 8.82571 9.37390 10.18403 6.34212

0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000

26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000

4.44779 4.36042 4.23128 4.21026 4.40073 7.17830 7.09156 7.05775 7.07517 7.04509 1.28007 1.19091 1.13978 1.14516 1.17136 -0.35870 -0.31455 -0.37090 -0.28839 -0.31097 1.43392 1.46967 1.49529 1.50326 1.52318 3.55299

-2.12912 -3.04617 -2.94005 -2.85512 -2.66291 -2.77325 -3.40799 -2.96023 -2.27512 -2.36852 -1.73749 -3.61331 -3.01645 -3.42833 -3.17763 -2.07061 -2.33121 -1.71848 -1.84683 -2.07513 -2.18659 -2.66790 -1.74764 -2.10921 -2.24053 -1.65927

42

THA THA THA THA TUR TUR TUR TUR TUR USA USA USA USA USA VNM VNM VNM VNM VNM

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

26.07000 26.07000 26.15000 26.16000 26.97000 27.06000 27.14000 27.17000 27.21000 30.22000 30.24000 30.26000 30.28000 30.30000 25.02000 25.08000 25.14000 25.20000 25.25000

5.49169 5.49246 5.56634 5.58385 6.75113 6.83874 6.92283 6.94389 6.98430 7.37611 7.40107 7.41696 7.43987 7.46184 5.72295 5.78521 5.84574 5.89688 5.94968

7.27587 10.45340 10.18471 11.27065 9.59226 9.46126 9.34679 10.06603 10.53146 16.99783 17.28537 17.29771 17.16827 17.48871 10.05959 8.53287 6.25575 10.56757 13.00608

1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 0.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000

26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000 26.60000 26.66000 26.72000 26.78000 26.84000

3.49006 3.45795 3.48638 3.48189 0.67979 0.71485 0.85490 0.98938 1.10537 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 10.07713 10.23342 10.47062 10.55258 10.61089

-1.74426 -1.92745 -1.98041 -3.36483 -2.70070 -2.11221 -2.10936 -2.30602 -2.43138 -2.30426 -2.28224 -2.23192 -2.43417 -2.75896 -3.33475 -2.75389 -1.72148 -3.01778 -5.52773

43

44

Lampiran 3 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 4 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

6

* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.

Prob. 1.0000

45 Lampiran 5 Fixed Effect Model dengan pembobotan GLS Dependent Variable: LN_VX Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 05/12/15 Time: 19:30 Sample: 2009 2013 Periods included: 5 Cross-sections included: 19 Total panel (balanced) observations: 95 Linear estimation after one-step weighting matrix Variable LN_GDPI LN_GDPJ LN_ECODIST LN_XRATEJ LN_RPRICE DCRISIS C

Coefficient Std. Error t-Statistic -0.336569 38.09098 -30.25875 -2.043457 -1.266598 0.131345 -828.5964

0.756719 16.29003 16.45855 0.671168 0.153865 0.137881 342.9223

-0.444774 2.338301 -1.838482 -3.044628 -8.231864 0.952593 -2.416280

Prob. 0.6579 0.0222 0.0702 0.0033 0.0000 0.3441 0.0183

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

0.968357 0.957508 0.631223 89.25677 0.000000

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

18.33230 12.38178 27.89098 1.674646

Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid

0.927780 33.65308

Mean dependent var Durbin-Watson stat

12.08946 1.601399

46 Lampiran 6 Hasil uji normalitas 10

Series: Standardized Residuals Sample 2009 2013 Observations 95

8

6

4

2

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

-8.13e-17 0.037887 0.998531 -1.068921 0.544713 -0.069849 1.962012

Jarque-Bera Probability

4.342035 0.114062

0 -1.0

-0.5

-0.0

0.5

1.0

Lampiran 7 Uji multikolinearitas LN_VX LN_GDPI LN_GDPJ

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

LN_VX 1.000000 0.226985 0.721691 0.162501 LN_GDPI 0.226985 1.000000 0.033451 0.707107 LN_GDPJ 0.721691 0.033451 1.000000 0.027205 LN_ECODIST 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 DCRISIS 0.162501 0.707107 0.027205 0.051684 0.002605 -0.096425 1.000000

Lampiran 8 Efek individu CROSSID Effect 1 1 53.21496 2 2 41.32693 3 3 17.54015 4 4 10.13049 5 5 -60.98370 6 6 -34.79027 7 7 1.736409 8 8 -23.86446 9 9 -26.09202 10 10 -18.31568 11 11 -61.82739 12 12 -3.328477 13 13 4.557523 14 14 20.29050 15 15 27.56774 16 16 23.96180 17 17 21.88693 18 18 -76.44911 19 19 83.43767

47 Lampiran 9 Volume, nilai, dan harga ekspor riil pakaian jadi Indonesia tahun 2009-2013 Harga Relatif Nilai Ekspor Negara Tahun Volume (Kg) Ekspor (US$) (US$/Kg) ARE 2009 60481.000 881432.000 14.574 ARE 2010 53801.000 1005690.000 18.693 ARE 2011 82315.000 1826093.000 22.184 ARE 2012 137912.000 1981103.000 14.365 ARE 2013 232236.000 2661511.000 11.460 BEL 2009 228709.000 3944059.000 17.245 BEL 2010 277974.000 4364865.000 15.702 BEL 2011 308355.000 5895053.000 19.118 BEL 2012 241541.000 3503521.000 14.505 BEL 2013 294434.000 3835257.000 13.026 BRA 2009 22335.000 359038.000 16.075 BRA 2010 94878.000 1622387.000 17.100 BRA 2011 62756.000 1454258.000 23.173 BRA 2012 138634.000 2070970.000 14.938 BRA 2013 236670.000 2108161.000 8.908 CAN 2009 400599.000 6420070.000 16.026 CAN 2010 788577.000 11029716.000 13.987 CAN 2011 786164.000 13238767.000 16.840 CAN 2012 872247.000 11431431.000 13.106 CAN 2013 1357484.000 15763304.000 11.612 CHN 2009 12049.000 214932.000 17.838 CHN 2010 36197.000 418018.000 11.548 CHN 2011 307606.000 5507411.000 17.904 CHN 2012 467666.000 8926530.000 19.087 CHN 2013 746968.000 10265370.000 13.743 DEU 2009 2338656.000 43371557.000 18.546 DEU 2010 2456651.000 42704236.000 17.383 DEU 2011 1464732.000 31965656.000 21.824 DEU 2012 1698668.000 31579686.000 18.591 DEU 2013 1891376.000 35220005.000 18.621 ESP 2009 270812.000 4268252.000 15.761 ESP 2010 164317.000 3356839.000 20.429 ESP 2011 317394.000 6756035.000 21.286 ESP 2012 105135.000 1145460.000 10.895 ESP 2013 148001.000 1687952.000 11.405

48 FRA FRA FRA FRA FRA GBR GBR GBR GBR GBR ITA ITA ITA ITA ITA JPN JPN JPN JPN JPN KOR KOR KOR KOR KOR MYS MYS MYS MYS MYS NLD NLD NLD NLD NLD SAU SAU SAU SAU SAU

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

512272.000 352687.000 406400.000 204542.000 91812.000 520224.000 927267.000 702876.000 891787.000 1034926.000 63107.000 41133.000 31928.000 109200.000 138047.000 154807.000 587324.000 1445292.000 2873589.000 3733377.000 66168.000 271983.000 1032538.000 872329.000 1011009.000 1177.000 60801.000 16313.000 37376.000 142961.000 361446.000 621367.000 325034.000 283646.000 429281.000 20256.000 14112.000 6807.000 11777.000 26477.000

8706994.000 6398364.000 8089044.000 3760384.000 2014996.000 8091226.000 13375548.000 11009651.000 14160049.000 17210015.000 1134598.000 1172346.000 1338649.000 4668295.000 3677279.000 2614655.000 3964878.000 11307602.000 25301923.000 41140549.000 586852.000 1278667.000 7916933.000 13718308.000 14954617.000 29409.000 232787.000 118241.000 185516.000 941561.000 6472575.000 8574377.000 8627046.000 6845385.000 8514936.000 323011.000 139067.000 175479.000 218628.000 445120.000

16.997 18.142 19.904 18.384 21.947 15.553 14.425 15.664 15.878 16.629 17.979 28.501 41.927 42.750 26.638 16.890 6.751 7.824 8.805 11.020 8.869 4.701 7.667 15.726 14.792 24.986 3.829 7.248 4.964 6.586 17.907 13.799 26.542 24.134 19.835 15.946 9.855 25.779 18.564 16.812

49 THA THA THA THA THA TUR TUR TUR TUR TUR USA USA USA USA USA VNM VNM VNM VNM VNM

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

568.000 1445.000 34662.000 26495.000 78484.000 14651.000 12852.000 11462.000 23530.000 37476.000 24102620.000 32132067.000 32531327.000 28581592.000 39377888.000 23379.000 5079.000 521.000 38854.000 445111.000

15347.000 35862.000 746505.000 559465.000 428659.000 139720.000 220770.000 205797.000 358774.000 520568.000 341684407.000 465653623.000 516716981.000 383381824.000 394193113.000 118264.000 45927.000 13787.000 290751.000 279553.000

27.019 24.818 21.537 21.116 5.462 9.537 17.178 17.955 15.248 13.891 14.176 14.492 15.884 13.414 10.011 5.059 9.043 26.463 7.483 0.628

50

RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bogor pada tanggal 30 Januari 1993. Penulis merupakan anak pertama dari dua bersaudara dari orang tua Ayah R Eddi Soelistio dan Ibu Bintang Rejeki. Penulis menyelesaikan pendidikan Sekolah Dasar pada tahun 2005 di SDN Polisi 1 Bogor, pendidikan Sekolah Menengah Pertama pada tahun 2008 di SMPN 2 Bogor, dan pendidikan Sekolah Menegah Atas pada tahun 2011 di SMAN 5 Bogor. Pada tahun 2011 penulis melanjutkan pendidikannya di Institut Pertanian Bogor melalui SNMPTN Tertulis dan diterima di Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Selama kegiatan perkuliahan, penulis mengikuti organisasi Forum For Indonesia (FFI) Chapter Bogor pada tahun 2012-2013 dengan menjabat sebagai bendahara umum II dan Himpunan Profesi Ekonomi Studi Pembangunan (HIPOTESA) pada tahun 2013-2014 dengan menjabat sebagai bendahara divisi Information, Promotion, and Internal Relationship (INTEL). Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) yang pernah penulis ikuti selama kegiatan perkuliahan adalah choir Agriaswara. Penulis juga menjabat sebagai kepala divisi Multimedia, Design, and Decoration (MDD) dan bendahara umum di beberapa program kerja organisasi. Selain itu penulis juga merupakan penerima beasiswa unggulan Bank Indonesia.