V.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil estimasi dan pembahasan dalam penelitian ini akan dibagi dalam tiga pemaparan umum yaitu pemaparan secara statistik yang meliputi pembahasan mengenai hasil dari uji statistik yang terdiri dari uji F, uji t, dan uji R-squared. Bagian kedua akan dijabarkan mengenai hasil uji ekonometrika yang terdiri dari uji heteroskedastisitas, autokorelasi, multikolinearitas, dan normalitas. Sedangkan bagian ketiga merupakan bagian yang paling penting karena akan dijelaskan pemaparan hasil secara ekonomi yang dibandingkan dengan fakta yang terjadi di negara Jepang, India, Korea Selatan, dan Cina.
5.1
Hasil Estimasi Fungsi Permintaan Ekspor Batubara Indonesia Model yang disajikan berdasarkan pada kerangka pemikiran teoritis dan
tujuan studi terdahulu serta berbagai alternatif spesifikasi model yang telah dicoba. Analisis yang digunakan adalah regresi data panel. Setelah dilakukan regresi panel data, maka diperoleh estimasi persamaan sebagai berikut : LnVEB = 179,443 + 0,112LnHB + 5,822LnGDP - 8,870LnPOP - 0,494LnKURS + Ut Dimana: VEB
= Volume ekspor batubara Indonesia ke negara tujuan tahun ke-t (persen)
HB
= Harga ekspor batubara negara tujuan ekspor tahun ke-t (persen)
GDP
= Pendapatan per kapita negara tujuan ekspor tahun ke-t (persen)
POP
= Jumlah penduduk negara tujuan ekspor tahun ke-t (persen)
55
KURS = Nilai Tukar Riil negara tujuan ekspor tahun ke-t (persen) Ut
= error term periode
5.2
Kriteria Stastistik Model permintaan batubara Indonesia di negara Jepang, India, Korea
Selatan, dan Cina yang dihasilkan dari output Eviews menghasilkan nilai Rsquared adjusted sebesar 95 persen. Hal tersebut mengindikasikan bahwa variabel-variabel yang berada dalam model mampu menjelaskan 95 persen keragaman yang terjadi pada permintaan batubara Indonesia. Sedangkan 5 persen lainnya dapat dijelaskan oleh variabel lainnya. Tabel 5.1 Hasil Estimasi Model Permintaan Batubara Menggunakan Pendekatan Efek Tetap dengan Pembobotan Cross Section Weight Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LnHB 0.112308 0.057357 1.958045 0.0603* LnGDP 5.822888 0.632772 9.202192 0.0000* LnPOP -8.870329 3.263279 -2.718226 0.0111* LnKURS -0.494002 0.215688 -2.290351 0.0297* C 179.4427 61.59945 2.913056 0.0070 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared 0.964854 Mean dependent var 43.69450 Adjusted R-squared 0.956067 S.D. Dependent var 19.35874 S.E. Of regression 0.292348 Sum squared resid 2.393088 F-statistic 109.8099 Durbin-Watson stat 1.647236 Prob (F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistic R-squared 0.929642 Mean dependent var 23.19245 Sum squared resid 3.075365 Durbin-Watson stat 2.180811 Keterangan: * signifikan pada taraf nyata 10 persen (0,1) Berdasarkan nilai probability F-statistic pada model lebih kecil dari taraf nyata 10 persen yang digunakan. Hal ini mengindikasikan bahwa model dianggap
56
mampu merepresentasikan permintaan ekspor batubara di Jepang, India, Korea Selatan, dan Cina.
5.3
Kriteria Ekonometrika Sebuah model dikatakan baik jika memenuhi kebaikan uji statistik maupun
dalam pengujian ekonometrika. Uji ekonometrika dikatakan baik jika terbebas dari masalah heteroskedastisitas, autokorelasi, multikolinearitas, dan normalitas. Berdasarkan Tabel 5.1 diketahui bahwa nilai sum square resid pada weighted statistic (2.393088) lebih kecil dari pada nilai sum square resid pada unweighted statistic (3.075365) sehingga diindikasikan terjadi masalah heteroskedastisitas. Karena model tersebut telah menggunakan cross-section, maka model tersebut sudah bisa mengatasi masalah heteroskedastisitas dan masalah autokorelasi. Uji ekonometrika selanjutnya adalah ingin melihat ada atau tidaknya masalah multikolinearitas. Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan melihat nilai korelasi antar variabel yang terdapat di dalam model. Model tersebut dikatakan terbebas dari masalah multikolinearitas apabila nilai korelasi antar variabel yang dimutlakkan tidak lebih besar dari nilai R-squared. Uji selanjutnya adalah uji normalitas yang dilakukan untuk mendeteksi apakah error term mendekati distribusi normal atau tidak. Uji ini dapat dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas Jarque Bera dengan taraf nyata 10 persen. Berdasarkan uji normalitas maka dihasilkan nilai probabilitas Jarque Bera sebesar 0.53 yang ternyata lebih besar dari taraf nyata 10 persen. Hal tersebut mengindikasikan bahwa model yang digunakan telah memiliki error yang telah terdistribusi secara normal.
57
5.4 Kriteria Ekonomi 5.4.1 Harga Ekspor Batubara Indonesia Teori permintaan ekspor menyatakan bahwa semakin tinggi tingkat harga yang terjadi pada transaksi perdagangan maka jumlah permintaan komoditi suatu barang akan semakin menurun. Berdasarkan hasil estimasi model menunjukkan bahwa variabel harga ekspor batubara memiliki koefisien yang bertanda positif dan bernilai sebesar 0.112. Hal ini menunjukkan bahwa jika terjadi peningkatan harga ekspor batubara sebesar satu persen maka akan meningkatkan volume batubara yang diminta sebesar 0.112 persen. Variabel harga ekspor batubara ini ternyata tidak sesuai dengan teori dan hipotesis yang dibuat. Ketidaksesuaian ini diduga karena adanya kontrak berjangka pada penjualan dan pembelian batubara antara Indonesia dengan negara tujuan ekspor. Harga batubara dalam kontrak ini mengacu kepada rata-rata indeks ICI-1 (Indonesia Coal Index), Platts-1, NEX (Newcastle Export Index), dan GC (Newcastle Global Coal Index). Harga batubara berlaku untuk harga harga spot (kontrak penjualan di bawah 12 bulan) dan untuk harga term (kontrak penjualan lebih dari 12 bulan). Harga batubara acuan ini menggunakan rata-rata harga batubara acuan pada tiga bulan terakhir yang berlaku untuk penjualan batubara selama 12 bulan (Kementerian ESDM, 2009). Hal ini diduga yang menyebabkan harga batubara yang meningkat tidak memengaruhi permintaan batubara oleh negara tujuan ekspor karena harga yang digunakan adalah pada waktu kontrak dilakukan. Berdasarkan hasil estimasi Eviews diketahui bahwa nilai probabilitas dari variabel harga ekspor batubara sebesar 0.0603 yang lebih kecil dari pada taraf
58
nyata 10 persen. Hal tersebut menunjukkan bahwa variabel harga ekspor batubara Indonesia berpengaruh nyata terhadap permintaan ekspor batubara Indonesia.
5.4.2
GDP Per Kapita GDP Per Kapita merepresentasikan ukuran daya beli masyarakat terhadap
barang dan jasa suatu negara. Berdasarkan hasil estimasi diketahui bahwa koefisien GDP per kapita memiliki tanda positif sebesar 5.823. Hal ini sesuai dengan hipotesis penelitian. Artinya jika terjadi kenaikan satu persen pendapatan per kapita akan meningkatkan permintaan ekspor batubara Indonesia sebesar 5.823 persen. Berdasarkan hasil estimasi dapat diketahui juga bahwa variabel GDP per kapita berpengaruh nyata pada taraf nyata 10 persen. Hal ini mengindikasikan bahwa variabel GDP per kapita negara Jepang, India, Korea Selatan, dan Cina memiliki pengaruh yang signifikan dalam memengaruhi permintaan ekspor batubara Indonesia. Hal tersebut didukung oleh penelitian mengenai analisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor batubara Indonesia di pasar Jepang (Suciati, 2009). Berdasarkan hasil estimasi negara Jepang sebagai negara tujuan ekspor batubara Indonesia, variabel GDP nyata pada taraf nyata 5 persen dan nilai koefisien GDP memiliki tanda yang sesuai dengan hipotesis. Jika GDP suatu negara meningkat, maka konsumsi negara tersebut terhadap suatu komoditi akan meningkat pula. Hal ini terjadi pada barang normal, karena konsumsi barang normal akan berhubungan positif dengan kenaikan GDP suatu negara.
59
5.4.3
Jumlah Penduduk Negara Tujuan Ekspor Dalam teori permintaan disebutkan bahwa jumlah penduduk memiliki
korelasi positif terhadap jumlah komoditi yang diminta. Artinya jika jumlah penduduk suatu negara meningkat maka akan meningkatkan jumlah suatu komoditi yang diminta dan menggeser kurva permintaan ke arah kanan atas (ceteris paribus). Hasil estimasi dengan menggunakan Eviews menunjukkan bahwa variabel jumlah penduduk memiliki koefisien yang bertanda negatif dan bernilai sebesar 8.870. Hal ini menunjukkan bahwa jika terjadi peningkatan jumlah penduduk sebesar satu persen maka akan menurunkan volume batubara yang diminta sebesar 8.870 persen. Variabel jumlah penduduk ini ternyata tidak sesuai dengan teori dan hipotesis yang dibuat. Ketidaksesuaian ini diduga karena batubara merupakan salah satu komoditi yang tidak langsung dikonsumsi masyarakat tetapi dikonsumsi oleh industri. Bagaimanapun industri mengolah batubara yang kemudian dikonsumsi oleh masyarakat di negara tersebut dan mengekspor produk dari bahan baku batubara tersebut. Oleh sebab itu batubara tidak hanya dipengaruhi oleh penduduk negara yang mengimpor tetapi dipengaruhi juga oleh penduduk negara lain dimana industri negara tersebut mengekspor produk yang menggunakan bahan baku batubara.
5.4.4
Nilai Tukar Riil (Kurs) Berdasarkan hasil estimasi Eviews diperoleh koefisien dari variabel nilai
tukar sebesar 0.494 dan memiliki tanda negatif. Artinya apabila nilai tukar rupiah terdepresiasi atau turun sebesar satu persen maka akan meningkatkan permintaan
60
ekspor batubara Indonesia sebesar 0.494 persen (ceteris paribus). Disamping itu pula variabel nilai tukar riil memberikan pengaruh yang signifikan terhadap volume ekspor yang ditandai dengan nilai probabilitas dari variabel nilai tukar riil sebesar 0.0297 yang lebih kecil dari pada taraf nyata 10 persen. Hal tersebut menunjukkan bahwa variabel nilai tukar riil berpengaruh nyata terhadap permintaan ekspor batubara Indonesia. Koefisien nilai tukar riil sesuai dengan hipotesis yang diharapkan. Nilai tukar riil memiliki pengaruh negatif terhadap permintaan ekspor komoditi tertentu di suatu negara. Apabila terjadi depresiasi nilai tukar rupiah terhadap mata uang negara tujuan ekspor, maka harga barang di Indonesia relatif lebih murah daripada harga barang di negara tujuan ekspor sehingga permintaan akan batubara Indonesia akan meningkat. Hal ini akan mendorong negara Jepang, India, Korea Selatan, dan Cina untuk meningkatkan permintaan batubara dari negara yang memiliki harga relatif lebih murah sehingga akan merangsang peningkatan ekspor batubara Indonesia ke negara tersebut.
61