analisis daya saing dan faktor-faktor yang … · mia ayu wardani departemen ilmu ekonomi fakultas...
TRANSCRIPT
ANALISIS DAYA SAING DAN FAKTOR-FAKTOR YANG
MEMENGARUHI EKSPOR BAN INDONESIA KE KAWASAN
AMERIKA LATIN
MIA AYU WARDANI
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI
FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2016
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Daya Saing
dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Ban Indonesia ke Kawasan
Amerika Latin adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing
dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun.
Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun
tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan
dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Maret 2016
Mia Ayu Wardani
NIM H14120080
ABSTRAK
MIA AYU WARDANI. Analisis Daya Saing dan Faktor-Faktor yang
Memengaruhi Ekspor Ban Indonesia ke Kawasan Amerika Latin. Dibimbing oleh
SRI MULATSIH.
Industri ban merupakan industri yang berpotensi untuk meningkatkan
ekspor Indonesia ke pasar non-tradisional seperti kawasan Amerika Latin. Tujuan
dari penelitian ini adalah menganalisis daya saing komparatif, kompetitif, dan
dinamika ekspor ban Indonesia serta faktor-faktor yang memengaruhi ekspor ban
Indonesia ke kawasan Amerika Latin. Periode analisis yang digunakan dalam
penelitian ini yaitu dari tahun 2009 sampai 2014 dengan menggunakan metode
analisis Revealed Comparative Advantage (RCA), Export product Dynamic
(EPD), Gravity model dan Porter’s Diamond. Hasil penelitian ini adalah ban
Indonesia memiliki daya saing yang kuat di kawasan Amerika Latin kecuali di
negara Argentina. Selain itu, ban Indonesia memiliki posisi dinamika ekspor yang
baik (rising star) di negara Panama, Venezuela, Uruguay, Meksiko, Guatemala,
dan Costa Rica. Faktor-Faktor yang memengaruhi ekspor ban Indonesia ke
Amerika Latin adalah jarak ekonomi, GDP riil perkapita Indonesia, GDP riil
perkapita negara tujuan, nilai tukar riil, dan populasi negara tujuan.
Kata kunci : Daya Saing, RCA, EPD, Porter’s Diamond, Gravity Model, Ban
ABSTRACT
MIA AYU WARDANI. Analysis of Competitiveness and Factors Influencing
Indonesian Tires Export to the Latin America Region. Supervised by SRI
MULATSIH.
The tire industry is an industry that has potential to increase Indonesian
exports to non-traditional markets such as Latin America. The purpose of the
study is to analyze the power of the comparative, competitive, and export dynamic
of Indonesian tire and also the factors that affect the export of Indonesian tire to
Latin America. The period of analysis used in this study is from 2009 to 2014
using the method of analysis are Revealed Comparative Advantage (RCA), Export
Product Dynamic (EPD), Gravity models and Porter's Diamond. The results of
this study are rubber tire Indonesia has strong competitiveness in Latin America
than in the country of Argentina. In addition, the rubber tire Indonesia has a good
export dynamics position (rising star) in the country of Panama, Venezuela,
Uruguay, Mexico, Guatemala, and Costa Rica. Factors that affect the export of
Indonesian rubber tire to Latin America is the distance economies, Indonesia's per
capita real GDP, real GDP per capita of the destination country, the real exchange
rate, and the population of the destination country.
Keywords: Competitiveness, RCA, EPD, Porter’s Diamond, Gravity Model, Tire
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Ekonomi
pada
Departemen Ilmu Ekonomi
ANALISIS DAYA SAING DAN FAKTOR-FAKTOR YANG
MEMENGARUHI EKSPOR BAN INDONESIA KE KAWASAN
AMERIKA LATIN
MIA AYU WARDANI
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI
FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2016
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas
segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang
dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Desember 2015 ini ialah
perdagangan, dengan judul Analisis Daya Saing dan Faktor-Faktor yang
Memengaruhi Ekspor Ban Indonesia ke Kawasan Amerika Latin.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Dr Ir Sri Mulatsih MScAgr selaku
dosen pembimbing yang telah memberi arahan, saran, dan nasihat selama
penulisan skripsi ini, serta Bapak Alla Asmara SptMsi selaku dosen penguji utama
dan Bapak Salahuddin El Ayyubi LcMA selaku dosen komisi pendidikan. Di
samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada seluruh dosen, staf, dan
civitas akademika Departemen Ilmu Ekonomi FEM IPB yang telah memberikan
ilmu dan bantuan kepada penulis. Ungkapan terima kasih juga disampaikan
kepada orangtua dan keluarga penulis, papa (alm) Wardi, Bapak Sukoco, Ibu
Suwartini, kakak Anita Kumala Sari, serta mbah putri dan mbah kakung atas
segala doa, motivasi, dan dukungan moril maupun materil yang diberikan. Tidak
lupa terima kasih penulis sampaikan kepada sahabat terdekat, Ana, Anggun,
Suteng, Wije, Roby serta teman-teman Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan 49
atas kebersamaan, semangat, motivasi selama menjalankan studi. Terima kasih
juga kepada semua pihak yang telah membantu dan memberikan semangat dalam
menyelesaikan penulisan skripsi ini.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Maret 2016
Mia Ayu Wardani
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL viii
DAFTAR GAMBAR viii
DAFTAR LAMPIRAN viii
PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 1
Perumusan Masalah 3
Tujuan Penelitian 5
Manfaat Penelitian 6
Ruang Lingkup Penelitian 6
TINJAUAN PUSTAKA 6
Teori Perdagangan Internasional 6
Konsep Daya Saing 8
Konsep Gravity Model 9
Penelitian Terdahulu 11
Kerangka Pemikiran 13
Hipotesis Penelitian 15
METODE 15
Jenis dan Sumber Data 15
Metode Analisis Data 16
HASIL DAN PEMBAHASAN 21
Gambaran Umum Ban Indonesia 21
Analisis Daya Saing Komparatif dan Dinamika Ekspor 24
Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor 26
Analisis Keunggulan Kompetitif 30
SIMPULAN DAN SARAN 35
Simpulan 35
Saran 35
DAFTAR PUSTAKA 36
LAMPIRAN 38
RIWAYAT HIDUP 42
DAFTAR TABEL
1. Jenis dan Sumber Data 15 2. Kerangka Identifikasi Autokorelasi 19
3. Daftar perusahaan ban Indonesia 22 4. Produksi dan penjualan ban Indonesia 22 5. Penggunaan input industri ban Indonesia 23 6. Hasil RCA produk ban Indonesia ke Amerika Latin 24 7. Nilai Rata-Rata RCA produk ban Indonesia ke Amerika Latin 25
8. Hasil estimasi gravity model nilai ekspor produk ban Indonesia 27
DAFTAR GAMBAR
1. Perkembangan nilai ekspor Indonesia ke negara tujuan utama 1 2. Perkembangan nilai ekspor Indonesia ke Amerika Latin 2 3. Permintaan impor ban Indonesia di Amerika Latin 3
4. Nilai ekspor produk ban Indonesia ke sepuluh Negara potensial di
kawasan Amerika Latin 4 5. Perkembangan ekspor ban Indonesia ke Amerika Latin 5
6. Proses terjadinya perdagangan internasional 7 7. Kerangka pemikiran analisis daya saing dan faktor-faktor yang
memengaruhi ekspor ban Indonesia ke kawasan Amerika Latin 14 8. Matriks EPD 17
9. Teori Porter's Diamond 20 10. Distribusi PDB berdasarkan lapangan usaha tahun 2014 21
11. Nilai ekspor ban luar dan karet alam Indonesia 21 12. Hasil EPD produk ban Indonesia ke Amerika Latin 25 13. Porter’s Diamond ban Indonesia 34
DAFTAR LAMPIRAN
1. Hasil fixed effet model pada gravity model 38
2. Hasil Uji Chow 39 3. Hasil Uji Hausman 40
4. Uji Heteroskedastisitas 41 5. Uji Multikolinieritas 41 6. Uji Normalitas 41
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kondisi perekonomian dunia yang berubah-ubah memberi dampak ke
beberapa negara di dunia. Perubahan tersebut memengaruhi kondisi
makroekonomi suatu negara. Indonesia sebagai negara berkembang selalu terkena
dampak dari perubahan perekonomian dunia tersebut. Salah satunya adalah
guncangan krisis ekonomi global yang terjadi pada tahun 2008. Krisis tersebut
berdampak pada perekonomian Indonesia khususnya pada kinerja ekspor. Hal ini
dikarenakan ekspor merupakan salah satu aspek utama dalam menopang
perekonomian negara Indonesia.
Krisis ekonomi global terjadi pada negara-negara besar yang merupakan
pasar ekspor utama Indonesia. Ketergantungan yang tinggi terhadap pasar tersebut
sangat beresiko bagi kinerja ekspor Indonesia. Krisis tersebut menyebabkan
penurunan nilai ekspor Indonesia ke negara tujuan utama seperti Amerika, Jepang,
Singapura, Tiongkok, dan Malaysia. Data nilai ekspor Indonesia ke negara tujuan
utama sebelum dan setelah adanya krisis ekonomi global disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1 menunjukkan bahwa perkembangan ekspor Indonesia ke negara
tujuan utama memiliki kondisi yang tidak stabil setelah adanya krisis tahun 2008.
Bahkan ekspor Indonesia di beberapa negara seperti Jepang, Malaysia, dan
Singapura memiliki tren yang menurun pada empat tahun terakhir. Krisis yang
terjadi menyebabkan penurunan daya beli masyarakat di negara-negara tujuan
ekspor Indonesia, sehingga berdampak pada berkurangnya kecenderungan untuk
mengimpor barang dari Indonesia. Berdasarkan fakta ini, diperlukan suatu strategi
khusus untuk mengatasi penurunan kinerja ekspor Indonesia agar tidak
berkelanjutan.
Sumber : BPS 2016, diolah
Gambar 1 Perkembangan nilai ekspor Indonesia ke negara tujuan utama
sebelum dan sesudah krisis
2
Strategi diversifikasi pasar tujuan ekspor dapat digunakan oleh Indonesia
untuk mengatasi ketergantungan yang tinggi pada negara tujuan utama ekspor.
Ketergantungan ekspor terhadap pasar tradisional menjadi suatu masalah saat
pasar tersebut mengalami krisis sehingga memaksa setiap negara untuk ekspansi
target ekspor ke pasar non-tradisional. Implementasi strategi ini adalah dengan
memperluas pasar tujuan ekspor yang sebelumnya hanya berfokus pada negara-
negara maju seperti Amerika Serikat, Malaysia, Jepang, Tiongkok dan Singapura,
menjadi bertambah ke negara-negara berkembang dengan potensi pasar yang
besar, seperti kawasan Amerika Latin. Data perkembangan ekspor ke Amerika
Latin disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2 menyajikan perkembangan ekspor Indonesia ke Amerika Latin
pada sepuluh tahun terakhir, yaitu dari tahun 2004 hingga 2014. Gambar 2
menjelaskan bahwa nilai ekspor Indonesia ke Amerika latin setelah krisis lebih
besar dibanding ekspor Indonesia sebelum krisis. Hal tersebut berarti bahwa
ekspor Indonesia ke Amerika Latin tidak turut terguncang karena adanya krisis.
Meskipun ekspor Indonesia ke Amerika Latin pada tahun 2009 sempat mengalami
penurunan, namun secara kesuluruhan menunjukkan tren yang positif. Bahkan,
disaat total ekspor Indonesia ke seluruh dunia secara umum mengalami penurunan
pada 4 tahun terakhir, ekspor ke Amerika Latin tetap menunjukkan tren yang
meningkat (BPS 2016).
Kawasan Amerika Latin merupakan pasar yang potensial bagi produk-
produk Indonesia. Namun, nilai perdagangan Indonesia ke kawasan tersebut
masih tergolong rendah. Selain itu, sebagian besar produk ekspor Indonesia masih
dalam bentuk barang mentah atau barang primer. Hal tersebut membuat
penerimaan ekspor Indonesia bernilai rendah, sehingga diperlukan pengolahan
lebih lanjut agar barang mentah tersebut menjadi produk turunan yang memiliki
nilai tambah. Salah satu barang mentah yang dapat diolah menjadi produk turunan
adalah karet alam. Negara Indonesia merupakan salah satu negara produsen karet
alam terbesar di dunia. Produksi dan luas lahan karet alam Indonesia mengalami
peningkatan yang signifikan hingga tahun 2015, bahkan produktivitas karet alam
juga terus meningkat (Ditjenbun 2016).
Sumber : Trade Map, 2016, diolah.
Gambar 2 Perkembangan nilai ekspor Indonesia ke Amerika Latin
3
Menurut Kementrian Perindustrian (2016), meski belum maksimal,
industri pengguna karet alam di Indonesia sebesar 55% dimanfaatkan oleh industri
ban, 17% industri sarung tangan dan benang karet, 11% industri alas kaki, dan 9%
industri barang-barang karet lainnya. Berdasarkan fakta tersebut, industri hilir
karet alam Indonesia masih di dominasi oleh industri ban. Jika ditinjau lebih
lanjut, nilai ekspor ban Indonesia ke kawasan Amerika Latin menunjukkan fakta
bahwa produk tersebut sangat potensial di pasar Amerika Latin. Data nilai ekspor
ban Indonesia disajikan dalam Gambar 3.
Gambar 3 menunjukkan bahwa ekspor ban Indonesia ke kawasan Amerika
Latin memiliki tren yang positif, bahkan mengalami peningkatan yang tajam
setelah terjadi krisis ekonomi secara global tahun 2008. Setelah adanya krisis
tersebut, perkembangan nilai ekspor ban Indonesia pada tahun 2009 sebesar
US$ 14,245,000, kemudian meningkat di tahun 2010 menjadi US$ 31,380,000.
Nilai ekspor ban Indonesia ke Amerika Latin terus mengalami peningkatan yang
tajam hingga US$ 69,200,000 pada tahun 2014. Nilai ekspor ban yang relatif tidak
terpengaruh krisis global mengindikasikan bahwa ban Indonesia berpotensi untuk
menjadi produk utama ekspor Indonesia pascakrisis 2008.
Perumusan Masalah
Strategi yang komprehensif sangat dibutuhkan untuk terus meningkatkan
kinerja ekspor Indonesia. Hal tersebut dilakukan sebagai upaya dalam
menghadapai persaingan perdagangan di pasar internasional. Berdasarkan data
Kementrian Perdagangan, fluktuasi nilai ekspor nonmigas Indonesia selama lima
tahun terakhir berkisar dari US$ 6.87 miliar pada tahun 2010 dan menjadi
US$ 5.72 miliar pada tahun 2014. Fakta tersebut menunjukkan tren yang negatif
sebesar 5.73 %. Hingga Februari 2015 nilai ekspor Indonesia telah mencapai
US$ 901.8 juta.
Sumber : Trade Map 2016, diolah.
Gambar 3 Nilai ekspor ban Indonesia ke kawasan
Amerika Latin
4
Hambatan ekspor Indonesia ke kawasan Amerika Latin salah satunya
adalah persoalan jarak yang sangat jauh. Kendala transportasi seperti masalah
pengangkutan barang menyebabkan perdagangan Indonesia dengan kawasan
Amerika Latin belum optimal. Jalur penerbangan ditempuh dalam waktu 24 jam
sedangkan jalur angkutan laut ditempuh dalam waktu 3 bulan. Selama ini, biaya
transportasi ke Amerika Latin tergolong mahal karena tidak ada maskapai yang
menyediakan penerbangan secara langsung ke kawasan Amerika Latin.
Pengiriman barang harus transit di negara Amerika Serikat terlebih dahulu,
kemudian di distribusikan ke negara-negara Amerika Latin. Selain itu, salah satu
kendala klasik bagi pelaku usaha untuk masuk ke pasar Amerika Latin adalah
minimnya informasi tentang situasi dan kondisi pasar di negara tujuan. Jarak antara Indonesia dengan kawasan Amerika latin yang terlalu jauh
menyebabkan tidak semua negara di Amerika Latin merupakan pasar ekspor yang
potensial. Menurut UNCOMTRADE (2016), terdapat beberapa negara yang
berpotensi untuk menjadi sasaran ekspor ban Indonesia karena nilai ekspor ban
Indonesia ke negara tersebut menempati posisi teratas. Negara-negara tersebut
adalah Brazil, Meksiko, Kolombia, Paraguay, Argentina, Panama, Guatemala,
Venezuela, Uruguay, dan Costa Rica. Perbandingan permintaan impor kesepuluh
negara tersebut disajikan pada Gambar 4.
Pada perkembangannya, Indonesia sudah menjalankan diversifikasi pasar
ekspor ke kawasan Amerika Latin. Namun, sebagian besar ekspor Indonesia
masih terfokus pada negara tertentu saja, seperti ke negara Brazil dan Meksiko.
Ketimpangan sasaran ekspor yang cenderung terfokus pada kedua negara tersebut
menjadi tantangan sekaligus ancaman bagi Indonesia karena pesaing dari negara
lain seperti Tiongkok juga mengekspor ban ke negara Brazil dan Meksiko. Selain
Tiongkok, negara pesaing eksportir ban Indonesia adalah Jepang, Korea, Thailand
dan India. Oleh karena itu, Indonesia harus mampu meningkatkan kualitas dan
memperluas tujuan ekspor agar dapat bersaing dan meningkatkan ekspor ban.
Sumber : UNCOMTRADE 2016, diolah.
Gambar 4 Nilai ekspor produk ban Indonesia ke sepuluh Negara
potensial di kawasan Amerika Latin
5
Gambar 5 menunjukkan bahwa selama ini ekspor Indonesia ke kawasan
Amerika Latin masih dominan ke negara Brazil dan Meksiko dari tahun ke tahun.
Di sisi lain, terdapat beberapa Negara di kawasan Amerika Latin yang masih
berpotensi untuk dijadikan sasaran pasar ekspor ban Indonesia. Beberapa
diantaranya adalah negara-negara yang memiliki tren positif pada permintaan ban
Indonesia. Keberhasilan melakukan diversifikasi pasar ekspor, antara lain
ditentukan oleh tingkat daya saing dan pertumbuhan pasar di negara tujuan.
Seberapa kuat daya saing produk ban Indonesia dibandingkan dengan ban negara
lain serta faktor apa saja yang memengaruhi ekspor ban. Oleh karena itu,
diperlukan penelitian tentang daya saing ban Indonesia yang terkait dengan
masalah diatas. Maka rumusan masalah dari penelitian ini adalah sebagai berkut.
1. Bagaimana daya saing komparatif dan dinamika ekspor produk ban
Indonesia ke kawasan Amerika Latin ?
2. Apa saja faktor-faktor yang memengaruhi ekspor ban Indonesia ?
3. Bagaimana daya saing kompetitif ban Indonesia ?
Tujuan Penelitian
Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah yang telah dijelaskan
maka tujuan dari peneltian ini adalah sebagai berikut.
1. Menganalisis daya saing komparatif dan dinamika ekspor ban Indonesia ke
kawasan Amerika Latin.
2. Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor ban Indonesia ke
kawasan Amerika Latin.
3. Menganalisis daya saing kompetitif ban Indonesia.
Sumber : Trade Map, 2016, diolah.
Gambar 5 Perkembangan ekspor ban Indonesia ke Amerika Latin
6
Manfaat Penelitian
Penelitian yang dilakukan ini diharapkan memberikan manfaat bagi
berbagai pihak, antara lain:
1. Bagi penulis, penelitian ini sebagai sarana pembelajaran sehingga
dapat menambah wawasan tentang ekspor dan daya saing produk ban
Indonesia.
2. Bagi pihak-pihak lain, penelitian ini dapat dijadikan sebagai referensi
atau informasi tambahan serta bukti terhadap daya saing ekspor ban
Indonesia ke kawasan Amerika Latin untuk penelitian selanjutnya
yang berkaitan dengan industri dan perdagangan.
3. Bagi pemerintah, penelitian ini diharapkan dapat membantu
memberikan gambaran mengenai kondisi perdagangan Indonesia
dengan kawasan Amerika Latin terutama pada ekspor ban, sehingga
menjadi bahan untuk merumuskan kebijakan sebagai usaha
meningkatkan daya saing ban Indonesia.
Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini menganalisis daya saing ekspor ban Indonesia dan faktor-
faktor yang memengaruhinya ke kawasan Amerika Latin. Mitra dagang pada
penelitian ini terdiri dari sepuluh negara, yaitu Brazil, Meksiko, Kolombia,
Paraguay, Argentina, Panama, Guatemala, Venezuela, Uruguay, dan Costa Rica.
Penelitian ini menggunakan data periode 2009 sampai 2014. Klasifikasi produk
yang digunakan termasuk dalam kategori Harmonized System (HS) 4011 yang
merupakan komoditas ekspor nonmigas yaitu ban luar bertekanan baru dari karet.
TINJAUAN PUSTAKA
Teori Perdagangan Internasional
Perdagangan Internasional adalah perdagangan yang dilakukan oleh
penduduk suatu negara dengan penduduk negara lain atas dasar kesepakatan
bersama. Penduduk yang dimaksud dapat berupa antar perorangan (individu
dengan individu), antar individu dengan pemerintah suatu negara atau pemerintah
suatu negara dengan pemerintah negara lain (Oktaviani dan Novianti 2009). Teori
Perdagangan internasional merupakan teori-teori yang menganalisis dasar-dasar
terjadinya perdagangan internasional dan keuntungan yang di dapat dari adanya
perdagangan tersebut (Salvatore 1997). Menurut Krugman dan Obstfeld (2009)
perdagangan dapat memberikan keuntungan dengan mengizinkan negara-negara
untuk mengekspor produksi barang-barang dengan sumberdaya lokal yang
berlimpah dan mengimpor sumberdaya lokal yang terbatas. Perdagangan
internasional pun turut mendorong industrialisasi, kemajuan transportasi,
globalisasi, dan kehadiran perusahaan multinasional. Perdagangan internasional
penting dalam era globalisasi ekonomi karena persaingan antarnegara semakin
ketat dan hubungan antarnegara semakin erat (Oktaviani dan Novianti 2009).
7
Secara teoritis, perdagangan internasional terjadi karena dua alasan utama.
Pertama, negara-negara berdagang karena pada dasarnya setiap negara berbeda
satu sama lain sehingga setiap negara dapat memperoleh keuntungan dengan
melakukan perdagangan. Kedua, negara-negara melakukan perdagangan yang
bertujuan untuk mencapai skala ekonomi (economic of scale) dalam produksi
(Basri dan Munandar 2010). Suatu kegiatan perdagangan internasional dapat
terjadi ditandai dengan adanya kegiatan ekspor dan impor atau pertukaran
komoditi antara dua negara atau lebih. Kegiatan ini dapat terjadi karena adanya
perbedaan permintaan dan penawaran serta adanya perbedaan tingkat hargapada
negara-negara tersebut. Secara grafis kegiatan perdagangan internasional dapat
dijelaskan melalui Gambar 6.
Panel A berperan sebagai pengekspor, Panel C berperan sebagai negara
pengimpor, sedangkan Panel B merupakan keseimbangan perdagangan
internasional. Ketika harga pada P1, terjadi keseimbangan di negara A yaitu pada
titik A (dalam panel A). Pada saat tersebut tidak ada penawaran pada pasar
internasional, hal tersebut ditunjukkan dengan kurva penawaran (kurva S) yang
berada pada titik A’ yaitu pada saat X (komoditas) bernilai nol (dalam panel B).
Ketika harga berada pada P3, terjadi keseimbangan di negara C yaitu pada titik C
(dalam panel C). Pada saat tersebut tidak ada permintaan pada pasar internasional,
hal tersebut ditunjukkan dengan kurva permintaan (kurva D) yang berada pada
titik C’ yaitu pada saat X (komoditas) bernilai nol (dalam panel B). Ketika harga
pada P2, terjadi excess supply di negara A karena komoditas X yang diproduksi
lebih besar dari komoditas X yang dikonsumsi (dalam panel A). Hal tersebut
mendorong negara A melakukan ekspor.
Pada saat yang sama, terjadi excess demand di negara C karena komoditas X
yang dikonsumsi lebih besar dari komoditas X yang diproduksi (dalam panel C).
Hal tersebut mendorong negara C melakukan impor untuk memenuhi kebutuhan
konsumsi dalam negeri. Sehingga, ekspor yang dilakukan negara A dan impor
yang dilakukan negara C menyebabkan terjadi perdagangan internasional
sehingga terbentuk keseimbangan di pasar internasional pada saat P2 yaitu pada
titik E (dalam panel B).
Sumber : Dominic Salvatore, 1997
Gambar 6 Proses terjadinya perdagangan internasional
E
𝑃3
𝑆𝑥
𝐷𝑥
Panel A
Pasar di Negara 1
Panel B
Hubungan Perdagangan
Internasional dalam
komoditi X
Panel C
Pasar di Negara 2
Ekspor
Impor 𝑃1
𝑃2
𝑆𝑥
𝐷𝑥
A A’ D
S
C C’
X
P
8
Konsep Daya Saing
Daya saing diidentikkan dengan produktivitas dimana tingkat output yang
dihasilkan untuk setiap unit input yang digunakan. Peningkatan produktivitas
meliputi peningkatan jumlah input fisik (modal dan tenaga kerja), peningkatan
kualitas input yang digunakan dan peningkatan teknologi (total faktor
produktivitas). Daya saing merupakan kemampuan suatu komoditi untuk
memasuki pasar luar negeri dan kemampuan untuk dapat bertahan di dalam pasar
tersebut, yang berarti bahwa jika suatu produk mempunyai daya saing maka
produk tersebut yang akan diminati oleh konsumen. Menurut Porter (1990),
keunggulan daya saing dari suatu komoditi dikelompokkan menjadi dua macam,
yaitu keunggulan alamiah/keunggulan absolut (natural advantage) dan
keunggulan yang dikembangkan (acquired advantage). Pendekatan yang sering
digunakan untuk mengukur daya saing komoditi adalah faktor keunggulan
komparatif (comparative advantage) dan faktor keunggulan kompetitif
(competitive advantage).
Teori Keunggulan Komparatif
David Ricardo dalam Salvatore (1997) menyatakan bahwa keunggulan
komparatif akan tercapai jika suatu negara mampu memproduksi barang dan jasa
dengan biaya yang lebih murah daripada negara lain. Sekalipun suatu negara tidak
memiliki keunggulan absolut dalam memproduksi dua jenis komoditas,
perdagangan yang menguntungkan tetap dapat dilaksanakan selama rasio antar
negara masih berbeda jika dibandingkan tidak ada perdagangan.
Asumsi-asumsi Teori Keunggulan Komparatif yang dibangun David
Ricardo adalah (1) berlakunya labor theory of value, yaitu bahwa nilai suatu
barang ditentukan oleh jumlah tenaga kerja yang digunakan; (2) tidak
memperhitungkan biaya transportasi; (3) produksi dijalankan dengan biaya tetap,
sedangkan skala produksi bersifat constant return to scale; serta (4) faktor
produksi tidak bersifat mobile antarnegara (Salvatore 1997). Hecker dan Ohlin
dalam Salvatore (1997) menjelaskan lebih lanjut mengenai terbentuknya
keunggulan komparatif David Ricardo yang dikenal sebagai teorema H-O. Teori
H-O merupakan model tentang analisis perdagangan antar dua negara, dimana
tiap-tiap negara mempunyai karakteristik tersendiri.
Teori Keunggulan Kompetitif
Teori Keunggulan Kompetitif adalah sebuah konsep yang menyatakan
bahwa kondisi alami tidak perlu dijadikan penghambat karena pada dasarnya
dapat diperjuangkan dengan berbagai usaha. Keunggulan suatu negara bergantung
pada kemampuan perusahaan di dalam negara tersebut untuk berkompetisi
menghasilkan produk yang dapat bersaing di pasar (Porter 1990). Porter (1990)
menyatakan bahwa terdapat empat faktor utama yang membentuk lingkungan
dimana perusahaan-perusahaan lokal berkompetisi sedemikian rupa, sehingga
mendorong terciptanya keunggulan kompetitif. Keempat atribut tersibut adalah (1)
Kondisi faktor produksi (factor conditions), misalnya tenaga kerja terampil,
infrastruktur, dan teknologi; (2) Kondisi permintaan (demand conditions);
9
(3) Industri terkait dan industri pendukung (related and supporting industries); (4)
Strategi, struktur dan persaingan perusahaan, yakni kondisi dalam negeri yang
menentukan bagaimana perusahaan-perusahaan dibentuk, diorganisasikan, dan
dikelola serta sifat persaingan domestik
Konsep Gravity Model
Faktor penentu suatu perdagangan antar dua negara dapat ditentukan
melalui suatu analisis dengan menggunakan sebuah model yang telah digunakan
secara luas, yaitu gravity model. Model ini pertama kali diterapkan oleh Tinbergen
(1962) untuk meneliti aliran perdagangan internasional. Tinbergen (1962)
mengembangkan persamaan pertama tentang Gravity Model melalui spesifikasi
terhadap total ekspor sebagai fungsi PDB dan jarak diantara negara yang
melakukan perdagangan (Deardoff 1997).
Gravity Model adalah model yang melihat perdagangan berdasarkan jarak
antar negara dan interaksi antarnegara. Model ini meniru hukum gravitasi Newton
bahwa gaya gravitasi antara dua benda dipengaruhi secara proporsional oleh
massa dari kedua benda dan jarak kuadrat antara keduanya. Pada perdagangan,
model ini menyatakan intensitas perdagangan antara negara-negara yang akan
berhubungan positif dengan pendapatan nasional masing-masing negara dan
berhubungan negatif dengan jarak antara dua negara (Yuniarti 2007). Gravity
Model dengan bentuk yang paling sederhana dapat dituliskan dalam rumus
dibawah ini.
1 2 3
menunjukkan ekspor dari negara i ke negara j. GDP adalah produk
domestik bersih dari tiap tiap negara, sedangkan menunjukkan biaya
perdagangan antara kedua negara, jarak adalah jarak geografis antara kedua
negara yang merupakan proxy pengamatan untuk biaya perdagangan dan
adalah random error term. Selanjutnya, c adalah konstanta regresi dan b adalah
koefisien yang diduga.
Jarak Ekonomi
Variabel utama yang berperan dalam konsep Gravity Model pada
perdagangan adalah jarak. Jarak merupakan proksi untuk biaya transportasi.
Krugman (2011) menyatakan bahwa jarak antara dua negara menjadi determinan
penting dalam pola perdagangan secara geografis. Hal ini dikarenakan jarak dapat
meningkatkan biaya transportasi, meskipun jarak bukan satu-satunya biaya yang
harus ditanggung.
Menurut Li, Song, dan Zhao (2008), variabel jarak digantikan dengan
jarak ekonomi rata-rata yang telah dibobotkan untuk menunjukkan biaya
perdagangan yang mana merupakan jarak geografis antar negara dikali dengan
pendapatan nasional masing-masing negara yang diteliti. Jarak ekonomi dihitung
sesuai rumus dibawah ini :
10
∑
dimana,
= jarak ekonomi antar negara pada tahun f
= jarak geografis antar negara pada tahun f
= GDP negara pada tahun f
penggunaan jarak ekonomi rata-rata yang telah dibobotkan diharapkan dapat
mengukur dampak biaya transportasi dan biaya lainnya terhadap arus perdagangan
bilateral.
Gross Domestic Product (GDP)
GDP merupakan pendapatan total dan pengeluaran total nasional atas
output barang dan jasa. GDP dibagi menjadi dua, yaitu GDP nominal dan GDP
riil. GDP nominal adalah nilai barang jadi dan jasa yang diukur dengan harga
berlaku. GDP riil adalah nilai barang dan jasa yang diukur menggunakan harga
konstan. GDP riil digunakan dalam pemodelan gravity model karena ukuran
kemakmuran ekonomi dari suatu negara lebih baik dihitung menggunakan nilai
output barang dan jasa yang tidak dipengaruhi oleh perubahan harga (Mankiw,
2007).
Menurut Karlinda (2012), selain GDP nominal dan GDP riil, terdapat pula
GDP perkapita. GDP perkapita merupakan pendapatan rata-rata penduduk disuatu
negara pada waktu tertentu yang dapat digunakan sebagai salah satu indikator
untuk mengukur tingkat konsumsi atau kemampuan daya beli suatu negara atas
barang dan jasa. GDP perkapita yang tinggi mengindikasikan bahwa negara
tersebut dapat dijadikan peluang jangkauan pasar bagi kegiatan ekspor.
Nilai Tukar
Nilai tukar terbagi dibagi menjadi dua, yaitu nilai tukar nominal dan nilai
tukar riil. Nilai tukar yang digunakan pada permodelan gravity model adalah nilai
tukar riil dari negara tujuan terhadap Dollar. Hal tersebut disebabkan oleh
sebagian besar negara menggunakan mata uang dollar dalam perdagangan.
Apabila nilai tukar riil negara tujuan terapresiasi, barang-barang luar negeri relatif
lebih murah. Sementara itu, barang-barang domestik di negara tujuan relatif lebih
mahal sehingga permintaan negara tujuan terhadap barang luar negeri akan
meningkat. Sebaliknya, jika nilai tukar riil negara tujuan terdepresiasi, barang-
barang luar negeri relatif lebih mahal. Sementara itu, barang-barang domestik di
negara tujuan relatif lebih murah sehingga permintaan negara tujuan terhadap
barang luar negeri akan menurun. Jadi, terdapat hubungan yang positif antara nilai
tukar riil negara tujuan dengan nilai ekspor dari negara lain (Mankiw 2007).
Rumus perhitungan nilai tukar riil dapat dirumuskan seperti dibawah ini.
11
Populasi
Populasi atau jumlah penduduk merupakan salah satu aspek utama dalam
analisis dengan pendekatan Gravity Model. Jumlah populasi merupakan salah satu
indikator yang dapat menunjukkan ukuran suatu negara. Head dan Mayer (2013)
menyatakan bahwa ekspor meningkat secara proporsional sesuai dengan ukuran
ekonomi negara tujuan ekspor. Dengan demikian, jumlah populasi negara tujuan
ekspor dapat memengaruhi permintaan ekspor negara eksportir. Pertambahan
jumlah populasi suatu negara dapat memengaruhi jumlah kebutuhan terhadap
suatu komoditas.
Peningkatan populasi akan menyebabkan peningkatan permintaan suatu
komoditas yang dibutuhkan, dengan asumsi ceteris paribus. Secara teori,
peningkatan populasi akan berpengaruh baik dalam sisi permintaan maupun sisi
penawaran. Menurut Salvatore (1997), populasi suatu negara yang terus
bertambah berpengaruh pada ekspor suatu komoditi melalui sisi penawaran dan
permintaan. Pada sisi permintaan berdampak pada bertambah besarnya
permintaan domestik sedangkan pada sisi penawaran adalah bertambahnya tenaga
kerja untuk melakukan produksi komoditi ekspor.
Penelitian Terdahulu
Pradipta dan Firdaus (2014) meneliti tentang posisi daya saing dan faktor-
faktor yang memengaruhi ekspor buah-buahan Indonesia. Metode yang digunakan
dalam penelitian ini adalah RCA dan EPD untuk menganalisis posisi daya saing
buah-buahan Indonesia, dan Gravity Model untuk menganalisis faktor-faktor yang
memengaruhi ekspor buah Indonesia. Hasil dari penelitian ini adalah ekspor
mangga, manggis, dan jambu Indonesia memiliki daya saing yang kuat secara
komparatif di dunia, sedangkan daya saing ekspor pisang, stroberi, nanas, dan
melon serta semangka memiliki daya saing yang lemah di dunia. Posisi pangsa
pasar ekspor buah-buahan Indonesia di dunia yang meliputi mangga, manggis,
jambu, nanas, stroberi, pisang, melon, dan semangka berada di posisi pasar yang
paling ideal (rising star). Faktor-faktor yang memengaruhi ekspor buah-buahan
Indonesia adalah jarak ekonomi, nilai tukar riil Indonesia, harga ekspor, dan
indeks harga konsumen Indonesia. Variabel tersebut berpengaruh negatif terhadap
volume ekspor buah Indonesia. Sedangkan variabel GDP riil negara tujuan, GDP
riil Indonesia, dan populasi memiliki pengaruh positif terhadap volume ekspor
buah-buahan Indonesia. Variabel dummy krisis eropa menyebabkan jumlah
permintaan ekspor buah-buahan Indonesia menurun.
Nayantakaningtyas dan Daryanto (2012) menganalisis daya saing produk
Crude Palm Oil (CPO) Indonesia di pasar internasional dan menganalisis strategi
peningkatan daya saing CPO Indonesia. Metode pengolahan dan analisis data
yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kualitatif. Alat yang
digunakan untuk menganalisis daya saing minyak sawit adalah Revealed
Comparative Advantages dan Porter's Diamond, sedangkan untuk mengetahui
strategi pengembangan digunakan metode SWOT. Hasil analisis Porter's
Diamond dan revealed comparative advantages disimpulkan bahwa daya saing
CPO Indonesia cukup kuat, namun masih diperlukan adanya strategi untuk
memperkuat terutama pada produk turunan CPO.
12
Karagoz dan Saray (2009) menganalisis tentang Potensi perdagangan Turki
dengan negara-negara Asia Pasifik menggunakan pendekatan Gravity Model.
Metode untuk pemilihan model yang digunakan adalah fixed effect model.
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah volume perdagangan antara Turki
dengan negara-negara Asia Pasifik, sedangkan variabel independen adalah GDP
negara tujuan, jarak antar kedua negara yang melakukan perdagangan, dan
populasi negara tujuan ekspor. Data yang digunakan adalah 23 negara anggota
APEC (kecuali negara Laos, Cambodia, dan Myanmar). Hasil dari penelitian ini
adalah GDP berpengaruh positif dan jarak berpengaruh negatif terhadap volume
perdagangan antara turki dan negara-negara Asia Pasifik. Sedangkan populasi
tidak berpengaruh secara signifikan. Negara-negara yang berpotensi untuk
menjadi mitra dagang Turki adalah P.N Guinea, Myanmar, Mexico, Laos, dan
Brunei Darussalam.
Acharya (2013) meneliti tentang analisis data panel pada faktor yang
memengaruhi perdagangan Nepal dengan pendekatan gravity model. Data yang
digunakan adalah data panel dengan 21 negara mitra dagang dan 6 tahun
penelitian. Metode yang digunakan adalah metode gravity model dengan variabel
dependennya adalah ekspor, impor, dan neraca perdagangan, sedangkan variabel
independennya adalah GDP riil Nepal dan negara mitra dagang, populasi Nepal
dan mitra dagang, jarak, dummy SAFTA, OECD, dan freedom of country. Hasil
penelitian ini adalah ekspor dan impor Nepal sangat dipengaruhi oleh GDP riil
negara mitra dagang. GDP riil Nepal berpengaruh positif namun tidak signifikan
terhadap ekspor Nepal, jarak antara Nepal dengan negara mitra dagang
berpengaruh negatif dan siginifikan, populasi Nepal dan negara mitra dagang
berpengaruh negatif terhadap ekspor Nepal. Nepal lebih banyak ekspor pada
SAFTA dibanding negara non SAFTA dan lebih sedikit mengimpor dari OECD
dibanding negara non-OECD.
Haditaqy (2015) menganalisis tentang daya saing dan faktor-faktor yang
memengaruhi permintaan ekspor teh hitam Indonesia ke negara tujuan ekspor.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah RCA, EPD, dan Gravity
Model. Data yang digunakan adalah data panel dengan 10 negara dan 6 tahun
periode penelitian. Hasil analisis RCA menunjukkan bahwa teh hitam Indonesia
memiliki daya saing kuat di negara tujuan ekspor. Hasil analisis EPD teh hitam
indonesia di pasar Pakistan, Polandia, Federasi Rusia dan Ukraina berada pada
posisi rising star, Uni Emirat Arab dan Inggris berada pada posisi falling star dan
Jerman, Malaysia, Belanda dan Amerika Serikat berada pada posisi lost
opportunity. Hasil analisis gravity model menunjukkan bahwa variabel yang
berpengaruh signifikan terhadap permintaan ekspor teh hitam adalah GDP riil
negara tujuan ekspor, GDP per kapita negara Indonesia, nilai tukar riil negara
tujuan ekspor, harga ekspor teh hitam dan jarak ekonomi
Hatab, et al (2010) menganalisis tentang faktor yang memengaruhi ekspor
produk pertanian Mesir ke negara tujuan utama dengan pendekatan gravity model.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel dengan data cross
section berupa 96 negara pengimpor produk pertanian dan data time series berupa
periode penelitian selama 15 tahun dari 1994 hingga 2008. Hasil penelitian ini
adalah GDP negara tujuan ekspor berpengaruh positif terhadap perdagangan mesir
sedangkan jarak berpengaruh negatif terhadap perdagangan mesir. Namun, GDP
perkapita negara pengimpor tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ekspor
13
produk pertanian Mesir. Hal ini dikaitkan dengan fakta pertumbuhan ekonomi,
disamping peningkatan populasi dan peningkatan permintaan perkapita untuk
semua barang normal. Volatilitas nilai tukar memiliki koefisien positif yang
signifikan, menunjukkan bahwa depresiasi Pound Mesir terhadap mata uang mitra
dagangnya memengaruhi peningkatan ekspor pertanian Mesir. Biaya transportasi
yang tercermin pada jarak memiliki pengaruh yang negatif pada ekspor pertanian
Mesir. Hasil dari penelitian ini juga menjelaskan bahwa ekspor mesir meningkat
pada negara-negara yang menggunakan bahasa Arabic, namun adanya kerjasama
regional justru tidak berpengaruh signifikan pada ekspor Mesir.
Yuniarti (2007) menganalisis tentang determinan perdagangan bilateral
Indonesia dengan pendekatan gravity model. Metode yang digunakan adalah
metode panel data dengan 10 negara mitra dagang Indonesia dan periode waktu
selama 31 tahu dari 1970 hingga 2000. Hasil penelitian ini adalah pendapatan
domestik, populasi, dan ukuran ekonomi memiliki dampak positif pada
perdagangan bilateral Indonesia, sementara jarak memiliki dampak negatif pada
perdagangan bilateral Indonesia. Faktor endowment dan kerjasama perdagangan
regional tidak berdampak pada perdagangan indonesia.
Kerangka Pemikiran
Salah satu bentuk dinamika perubahan perekonomian dunia adalah adanya
guncangan krisis yang terjadi pada negara-negara besar di dunia, salah satunya
adalah krisis yang terjadi pada tahun 2008. Krisis tersebut berdampak pada negara
kecil seperti Indonesia. Negara-negara besar yang mengalami krisis merupakan
pasar ekspor tradisional Indonesia. Sehingga adanya krisis membawa dampak
yang buruk pada kinerja ekspor Indonesia. Terdapat dua hal yang dapat dilakukan
untuk menghadapi adanya guncangan krisis tersebut, yaitu diversifikasi produk
ekspor dan diversifikasi pasar ekspor.
Diversifikasi pasar ekspor dapat dilakukan dengan cara memperluas pasar
ekspor Indonesia dari pasar tradisional ke pasar nontradisional. Salah satu pasar
nontradisional yang berpotensi adalah kawasan Amerika Latin, dimana kinerja
ekspor Indonesia pada kawasan tersebut tidak turut terguncang pada saat krisis
tahun 2008. Disisi lain, Strategi diversifikasi produk ekspor Indonesia dapat
dilakukan dengan cara memfokuskan pada produk manufaktur, hal tersebut
dikarenakan produk manufaktur memiliki nilai tambah yang dapat meningkatkan
nilai ekspor Indonesia. Salah satu komoditas yang berpotensi dan memiliki tren
ekspor yang terus meningkat pascakrisis adalah ban. Peningkatan ekspor ban
Indonesia dapat mengurangi ekspor produk primer, yaitu karet alam Indonesia.
Sehingga, karet alam dapat dimanfaatkan industri ban Indonesia sebagai bahan
baku dalam memproduksi ban.
Dengan alasan tersebut, penelitian ini akan menganalisis tentang daya
saing ban Indonesia menggunakan alat analisis RCA, EPD, dan Porter’s
Diamond, serta faktor-faktor yang memengaruhi ekspor ban Indonesia ke
Amerika Latin menggunakan Gravity Model. Pada hasil analisis diharapkan dapat
memberikan kontribusi kepada pemerintah sebagai bahan masukan dalam
mengambil kebijakan untuk meningkatkan ekspor ban Indonesia. Kerangka
pemikiran operasional penelitian ini dijelaskan pada Gambar 7.
14
Dinamika perubahan ekonomi dunia
Guncangan krisis di negara
tujuan utama ekspor
Ban Indonesia
Diversifikasi produk
ekspor
Daya saing
komparatif
(RCA)
Implikasi Kebijakan
Dinamika
ekspor
(EPD)
Daya Saing
Kompetitif
(Porter’s
Diamond)
Faktor yang
memengaruhi
ekspor ban
(gravity model)
Penurunan ekspor Indonesia
Diversifikasi pasar
ekspor
Peningkatan produk
manufaktur
Kawasan Amerika
Latin
Gambar 7 Kerangka pemikiran analisis daya saing dan faktor-faktor yang
memengaruhi ekspor ban Indonesia ke kawasan Amerika Latin
15
Hipotesis Penelitian
Berdasarkan teori yang ada, penelitian terdahulu, dan kerangka penelitian
yang terbentuk, maka hipotesis dari penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. GDP riil Indonesia perkapita berpengaruh negatif terhadap ekspor ban
Indonesia ke Amerika Latin
2. GDP riil negara tujuan perkapita berpengaruh positif terhadap nilai ekspor
ban Indonesia ke Amerika Latin
3. Populasi negara tujuan berpengaruh positif terhadap nilai ekspor ban
Indonesia ke Amerika Latin
4. Nilai tukar riil negara tujuan berpengaruh positif terhadap nilai ekspor ban
Indonesia ke Amerika Latin
5. Jarak ekonomi berpengaruh negatif terhadap nilai ekspor ban Indonesia ke
Amerika Latin
METODE
Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa jenis data panel yang
terdiri data time series dan cross section. Data time series meliputi periode tahun
2009 sampai 2014, sedangkan data cross section meliputi sepuluh negara di
kawasan Amerika Latin, yaitu Brazil, Meksiko, Kolombia, Paraguay, Argentina,
Panama, Guatemala, Venezuela, Uruguay, dan Costa Rica. Jenis dan sumber data
yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 Jenis dan Sumber Data
No Jenis Data Sumber
1 Nilai ekspor ban dan total ekspor Indonesia ke negara
tujuan ekspor
Trade Map
2 Nilai ekspor ban dan total ekspor dunia ke negara
tujuan ekspor tahun
Trade Map
3 GDP riil perkapita Indonesia UNCTAD
4 GDP riil perkapita negara tujuan ekspor UNCTAD
5 GDP riil Indonesia dan negara tujuan ekspor UNCTAD
6 Populasi negara tujuan ekspor UNCTAD
7 Nilai tukar nominal negara tujuan ekspor terhadap US$ World Bank
8 Indeks Harga Konsumen Amerika Serikat dan negara
tujuan ekspor
UNCTAD
9 Jarak geografis Indonesia dengan negara tujuan ekspor CEPII
16
Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah, Revealed
Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), Porter’s
Diamond dan Gravity Model. Data yang diperoleh diolah menggunakan program
komputer Microsoft Excel 2010 dan Eviews 6.
Analisis Revealed Comparative Advantage (RCA)
Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode RCA, untuk mengukur
keunggulan komparatif ban Indonesia dibandingkan dengan negara lain. Adapun
besarnya RCA dapat dicari dengan menggunakan rumus berikut ini (Balassa 1965).
⁄
⁄
Keterangan:
𝑗 : Nilai ekspor ban Indonesia ke negara tujuan ekspor
𝑗 : Nilai total ekspor Indonesia ke negara tujuan ekspor
𝑤 : Nilai ekspor ban dunia ke negara tujuan ekspor
𝑤 : Nilai total ekspor dunia ke negara tujuan ekspor
i : Ban Indonesia
j : Indonesia
w : Dunia
Jika nilai RCA>1, menyatakan bahwa produk-produk tersebut memiliki
keunggulan komparatif atau berdaya saing kuat.
Jika nilai RCA<1, menyatakan bahwa produk-produk tersebut tidak memiliki
keunggulan komparatif atau berdaya saing lemah.
Analisis Export Product Dynamic (EPD)
Export Product Dynamic (EPD) merupakan metode analisis yang
digunakan untuk mengukur posisi pasar ban Indonesia di negara tujuan ekspor.
Selain itu, Metode EPD digunakan untuk mengetahui apakah ekspor ban
Indonesia bersifat dinamis atau tidak di negara tujuan ekspor. Sebuah matriks
EPD terdiri dari daya tarik pasar dan informasi kekuatan bisnis. Daya tarik pasar
dihitung berdasarkan pertumbuhan dari permintaan sebuah produk pada pasar
tujuan ekspor. Kekuatan bisnis diukur berdasarkan pertumbuhan dari perolehan
pasar (market share) sebuah negara pada pasar tujuan tertentu. Kombinasi dari
daya tarik pasar dan kekuatan bisnis menghasilkan karakter posisi pasar suatu
produk ke dalam empat kategori. Keempat kategori tersebut adalah rising star,
falling star, lost opportunity, dan retreat (Esterhuizen 2006).
Berdasarkan analisis ini, posisi pasar yang ideal adalah rising star. Posisi
tersebut mengindikasi suatu negara meraih pangsa pasar pada produk yang
tumbuh dengan cepat. Posisi lost opportunity merupakan posisi pasar yang paling
tidak diinginkan karena posisi pasar ini mengindikasi suatu negara kehilangan
pangsa pasar pada produk yang dinamis. Posisi falling star juga tidak diinginkan,
meskipun lebih baik jika dibandingkan dengan lost opportunity karena pangsa
pasar suatu negara meningkat pada produk yang tidak dinamis. Posisi retreat
mungkin tidak diinginkan, tetapi dapat menajdi masukan untuk beralih pada
produk lainnya yang dinamis (Estherhuizen 2006). Posisi pasar tersebut dapat
dilihat pada Gambar 8.
17
Sumbu x :
Pertumbuhan kekuatan bisnis atau disebut pangsa pasar ekspor i :
∑ (
)
1 ∑ (
) 1
1
Sumbu y :
Pertumbuhan daya tarik pasar atau disebut pangsa pasar produk :
∑ (
)
1 ∑ (
) 1
1
Keterangan :
: Nilai ekspor ban Indonesia ke negara tujuan ekspor
: Nilai ekspor ban dunia ke negara tujuan ekspor
: Nilai total ekspor Indonesia ke negara tujuan ekspor
: Nilai total ekspor dunia ke negara tujuan ekspor
: Jumlah tahun analisis
Analisis Gravity Model
Estimasi Model
Terdapat tiga metode yang digunakan untuk mengestimasi model dengan
data panel yaitu Pooled Least Square (PLS), Fixed Effect Model (FEM), dan
Random Effect Model (REM). PLS merupakan pendekatan model yang paling
sederhana. Model PLS mengasumsikan bahwa nilai intersep masing-masing
variabel sama, lalu model ini juga mengasumsikan bahwa slope koefisien identik
dengan untuk semua unit cross section. Kelemahan pada pendekatan ini adalah
dugaan parameter β akan bias, karena tidak dapat memebedakan observasi yang
berbeda dalam dalam waktu yang sama, atau tidak dapat membedakan observasi
yang sama dalam waktu yang berbeda (Firdaus 2011)
Fixed Effect Model muncul ketika antara efek individu dan peubah
penjelas memiliki pola yang sifatnya tidak acak. Asumsi ini membuat komponen
error dari efek individu dan waktu dapat menjadi bagian dari intersept. Random
Effect Model muncul ketika antara efek individu dan regresor tidak ada korelasi.
Model ini dapat disebut juga dengan error component model karena pada model
ini, parameter yang berbeda antar individu maupun antar waktu dimasukkan
kedalam eror (Firdaus 2011).
Lost Opportunity
Falling Star Retreat
Rising Star
Y
X
Gambar 8 Matriks EPD
18
Pemilihan Model
Penelitian dengan data panel memerlukan uji statistik untuk memilih model
yang terbaik agar memeperoleh dugaan yang efisien. Uji tersebut dapat dilakukan
dengan Uji Chow dan Uji Hausman.
1. Uji Chow
Uji Chow atau uji F-statistics merupakan pengujian statistik yang
bertujuan memilih model fixed effect atau pooled least square untuk
pengujian. Hipotesis dari uji Chow yaitu,
= model pooled least square
1 = model fixed effect.
Jika uji Chow signifikan (probability dari Chow < α) berarti tolak
, artinya model fixed effect yang digunakan. Sebaliknya, jika uji Chow
tidak signifikan (probability > α) berarti tidak tolak , artinya yang
digunakan adalah model pooled least square.
2. Uji Hausman
Uji Hausman merupakan sebuah uji yang digunakan untuk
membandingkan model apa yang akan digunakan, model fixed effect atau
model random effect. Hipotesis dari uji Hausman yaitu
= model random effect
1 = model fixed effect.
Jika uji Hausman signifikan (probability < α) berarti tolak ,
artinya model fixed effect yang digunakan. Sebaliknya, jika uji Hausman
tidak signifikan (probability > α) berarti tidak tolak , artinya yang
digunakan adalah model random effect.
Uji Kesesuaian Model
1. Uji Heteroskedastisitas
Salah satu asumsi penting dalam mdoel ekonomi klasik adalah
nilai varian dari variabel bebas yang konstan disebut homoskedastisitas.
Apabila asumsi ini tidak terpenuhi, maka nilai varian dari variabel bebas
tidak lagi bersifat konstan (heteroskedastisitas). Heteroskedastisitas dalam
data panel dapat di deteksi dengan membandingkan sum square residual
pada wight statistic dan unweight statistic. Jika sum square residual pada
wight statistic lebih kecil dari sum square residual pada unweight statistic,
maka pada model terdapat gejala heteroskedastisitas. Masalah
heteroskedastisitas dapat diatasi dengan Generalized Least Square.
2. Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas merupakan suatu penyimpangan asumsi karena
adanya keterkaitan atau hubungan linier antar variabel bebas penyusun
model. Jika terdapat hubungan maka dapat dikatakan bahwa peubah-
peubah bebas tersebut berkolinieritas ganda sempurna (Juanda, 2009).
Menurut Gujarati (1999) adanya multikolinieritas ditandai dengan
beberapa hal berikut ini.
a. Tanda koefisien tidak sesuai dengan yang diharapkan
b. Nilai 2 tinggi, tetapi banyak variabel yang tidak signifikan
c. Matriks korelasi antar variabel tinggi ( > 0.8)
d. 2 < menunjukkan bahwa terjadi multikolinieritas
19
3. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengidentifikasi error term apakah
sudah terdistribusi secara normal atau tidak. Uji tersebut dapat dilakukan
dengan melihat nilai probabilitas yang terdapat pada histogram-normality
dan uji Jarque Bera dengan hipotesis berikut ini.
= (α = 0), error term terdistribusi normal
1 = (α ≠ 0), error term tidak terdistribusi normal
Hasil hipotesis dikatakan tolak apabila nilai jarque bera < α
atau probabilitas (pvalue) < α. Sebaliknya, hasil hipotesis dikatakan tidak
tolak apabila Jarque Bera > α atau probabilitas (pvalue) > α.
Normalitas diketahui melalui sebaran regresi yang merata disetiap nilai.
Tidak tolak mengindikasikan bahwa data yang dianalisis tersebar
normal.
4. Uji Autokorelasi
Masalah autokorelasi muncul karena adanya hubungan linier antar
error term dalam satu penelitian. Uji autokorelasi dilakukan dengan cara
membandingkan nilai Durbin Watson (DW) hasil estimasi dengan DW
tabel. Jika nilai DW berada pada area non-autokorelasi mendekati dua
maka dapat disimpulkan bahwa model tersebut bebas dari masalah
autokorelasi. Kerangka identifikasi autokorelasi disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2 Kerangka Identifikasi Autokorelasi
Nilai DW Hasil
4-DL < DW <4 Autokorelasi negatif
4-DL < DW < 4-DL Hasil tidak dapat ditentukan
2 < DW < 4-DU Tidak ada autokorelasi
DU < DW < 2 Tidak ada autokorelasi
DL < DW < DU Hasil tidak dapat ditentukan
0 < DW < DL Autokorelasi positif Sumber : Gujarati (1999)
Model Penelitian
Secara sistematis, model faktor-faktor yang berpengaruh terhadap aliran
ekspor ban Indonesia ke kawasan Amerika latin dirumuskan sebagai berikut.
1 2 3
4 5
Keterangan :
: Nilai ekspor produk ban Indonesia ke negara tujuan (%)
: GDP riil perkapita Indonesia pada tahun 2009-2014 (%)
: GDP riil perkapita negara tujuan pada tahun 2009-2014 (%)
: Populasi negara tujuan tahun 2009-2014 (%)
: Nilai tukar riil negara tujuan terhadap dollar Amerika (%)
: Jarak ekonomi Indonesia dengan negara tujuan (%)
: konstanta (intercepst)
1 2 3 4 5 : parameter yang diduga (n=1,2,3,4,5)
: random error
20
Berikut ini definisi operasional dari masing-masing variabel dalam
persamaan diatas.
Nilai ekspor merupakan nilai ekspor ban Indonesia ke 10 negara
Amerika Latin yang diteliti dalam satuan US$ selama periode
2009-2014
GDP Indonesia adalah GDP riil perkapita Indonesia dalam satuan
US$ selama periode 2009-2014.
GDP negara tujuan adalah GDP riil perkapita negara tujuan ekspor
ban Indonesia dalam satuan US$ selama periode 2009-2014.
Populasi adalah jumlah penduduk negara tujuan ekspor ban
Indonesia selama periode 2009-2014
Nilai tukar adalah nilai tukar riil negara tujuan ekspor ban
Indonesia terhadap mata uang Amerika Serikat selama periode
2009-2014.
Jarak ekonomi dihitung dengan cara jarak geografis antara
Indonesia dengan negara tujuan ekspor dikali dengan perbandingan
antara GDP negara tujuan dan GDP total negara tujuan ekspor
selama periode penelitian yaitu 2009 sampai 2014.
Analisis Porter’s Diamond
Daya saing kompetitif ban Indonesia di analisis menggunakan metode
Porter’s Diamond. Analisis dilakukan pada tiap komponen yang terdapat pada
Porter’s Diamond Theory. Komponen tersebut meliputi :
1. Factor Condition (FC), yaitu keadaan faktor–faktor produksi dalam suatu
industri seperti tenaga kerja dan infrastuktur.
2. Demand Condition (DC), yaitu keadaan permintaan atas barang dan jasa
dalam negara.
3. Related and Supporting Industries (RSI), yaitu keadaan para penyalur dan
industri lainnya yang saling mendukung dan berhubungan
4. Firm, Strategy, Structur, and Rivalry (FSSR), yaitu strategi yang dianut
perusahaan pada umumnya, stuktur industri dan keadaan kompetisi dalam
suatu industri domestik.
Keempat faktor utama diatas didukung oleh dua faktor pendukung yang
lain yaitu faktor pemerintah dan faktor kesempatan. Dari hasil analisis enam
komponen Porter’s Diamond, dapat ditentukan kelebihan dan kekurangan ban
Indonesia serta perkembangan competitive advantage dari industri ban Indonesia.
Komponen-komponen Porter’s Diamond dapat dilihat pada Gambar 9.
Kondisi Faktor
Industri terkait dan pendukung
Strategi, struktur dan persaingan
Kondisi permintaan
Peran Pemerintah
Kesempatan
Sumber : Porter (1990)
Gambar 9 Teori Porter's Diamond
21
HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran Umum Ban Indonesia
Sektor perindustrian di seluruh dunia saat ini mengalami perkembangan
yang sangat pesat. Perkembangan sektor industri pengolahan merupakan salah
satu tolak ukur untuk menilai bagaimana struktur perekonomian di suatu negara.
Begitu pula di Indonesia, hingga saat ini perekonomian negara masih didominasi
oleh industri pengolahan. Disetiap tahunnya, industri pengolahan memberikan
kontribusi terbesar pada PDB Indonesia dibanding dengan lapangan usaha lainnya.
Sebagaimana pada tahun 2014, kontribusi industri pengolahan mendominasi PDB
Indonesia seperti yang disajikan pada Gambar 10.
Sumber : BPS, diolah
Gambar 10 Distribusi PDB berdasarkan lapangan usaha tahun 2014
Salah satu industri pengolahan yang berpotensi di Indonesia adalah
industri ban. Menurut Kementrian Perindustrian (2016), Industri ban nasional
merupakan salah satu industri andalan yang mampu berkompetisi di tingkat global.
Industri ban merupakan industri hilir karet alam yang memberikan sumbangan
ekspor terbesar dibanding industri hilir karet alam lainnya. Perkembangan ekspor
produk ban Indonesia disajikan pada Gambar 11.
14%
10%
24%
1%
10%
15%
7%
8%
11% pertanian, peternakan
pertambangan dan penggalian
industri pengolahan
listrik, gas, dan air bersih
bangunan
perdagangan, hotel, dan restoran
pengangkutan dan komunikasi
keuangan, persewaa, & jas persh
jasa-jasa
Sumber : Trade map 2016, diolah
Gambar 11 Nilai ekspor ban luar dan karet alam Indonesia
22
Berdasarkan Gambar 11, dapat dilihat bahwa nilai ekspor ban Indonesia
tidak menunjukkan peningkatan yang signifikan dan cenderung konstan. Namun,
hal tersebut lebih baik dibanding perkembangan ekspor karet alam yang
mengalami penurunan secara tajam mulai tahun 2011. Hal ini berarti bahwa
Indonesia mulai fokus pada ekspor industri pengolahan, industri ban, yang
memiliki nilai tambah dibandingkan produk primer tanpa nilai tambah seperti
karet alam. Industri ban di Indonesia terdiri dari perusahaan-perusahaan ban yang
tergabung dalam Asosiasi Perusahaan Ban Indonesia (APBI). Anggota APBI
disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3 Daftar perusahaan ban Indonesia
No Nama Perusahaan Ban Roda-4 Ban Roda-2
1 PT. Goodyear Indonesia Tbk Produksi -
2 PT. Bridgestone Tire Indonesia Produksi -
3 PT. Gajah Tunggal Tbk Produksi Produksi
4 PT. Industri Karet Deli Produksi Produksi
5 PT. Sumi Rubber Indonesia Produksi Produksi
6 PT. Suryaraya Rubberindo Industries - Produksi
7 PT. Elangperdana Tyre Industry Produksi -
8 PT. Benteng Pratama Rubber Co.Ltd - Produksi
9 PT. Hung-A Indonesia - Produksi
10 PT. United King-Land - Produksi
11 PT. Surabaya Kencana Anugerah - Produksi Sumber : Laporan tahunan APBI 2013
Perkembangan industri otomotif yang pesat berdampak positif terhadap
industri ban Indonesia khususnya penjualan dalam negeri, yaitu disegmen pasar
Replacement dan pasar perakitan (OEM). Secara umum, produk industri ban
Indonesia adalah ban mobil (roda-4) dan motor (roda-2). Perkembangan produksi
dan penjualan ban mobil dan ban motor Indonesia disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4 Produksi dan penjualan ban Indonesia
Produksi dan Penjualan
(ribu unit)
Tahun
2008 2009 2010 2011 2012 2013
Produksi
Ban Mobil (roda-4) 42,853 39,132 50,016 51,896 50,261 47,420
Ban Motor (roda-2) 28,804 28,467 40,482 41,745 47,120 54,843
Penjualan Replacement Ban Mobil 8,829 8,450 10,497 11,089 11,933 13,050
Ban Motor 15,963 15,358 23,510 23,919 30,980 36,272
OEM Ban Mobil 3,408 2,579 3,982 4,336 5,517 5,746
Ban Motor 12,538 11,835 15,163 16,065 14,558 15,999
Ekspor Ban Mobil 30,128 28,000 34,701 35,979 32,083 28,469
Ban Motor 780 1,096 1,254 1,334 1,501 1,893
Total
penjualan
Ban Mobil 42,365 39,029 49,180 51,404 49,533 47,265
Ban Motor 29,281 28,289 39,927 41,318 47,039 54,164
Sumber : Laporan tahunan APBI 2013
23
Produksi dan penjualan ban mobil tahun 2013 turun sebesar 5.7% dan 4.6%
dibandingkan tahun 2012. Hal ini disebabkan adanya penurunan penjualan di
pasar ekspor yang merupakan bagian terbesar dari penjualan. Penurunan
penjualan ekspor sebesar 11.3% dari 32 juta unit ban tahun 2012 menjadi 28 juta
unit tahun 2013 disebabkan oleh menurunnya permintaan ban dari negara-negara
tujuan utama ekspor Indonesia yang masih dilanda krisis ekonomi. Meskpiun
demikian, penjualan ban dipasar dalam negeri oleh anggota APBI masih
menunjukkan peningkatan yang cukup baik. Peningkatan penjualan di pasar
replacement meningkat cukup tinggi yaitu sebesar 9.4%, sedangkan di pasar
perakitan (OEM) meningkat sebesar 4.2% akibat meningkatnya produksi mobil
dalam negeri (APBI 2013).
Perkembangan produksi dan penjualan ban motor Indonesia tahun 2013
lebih baik dibanding ban mobil. Produksi ban motor meningkat sebesar 16.4%
dan penjualannyapun meningkat di semua segmen pasar. Di pasar replacement
penjualannya meningkat sebesar 17.1%, di pasar perakitan meningkat 9.9%, di
pasar ekspor meningkat sebesar 26.1%. Peningkatan tersebut dipengaruhi oleh
tambahan penjualan dalam negeri dan produksi motor (APBI 2013).
APBI (2013) menyatakan bahwa karet alam dan karet sintetis adalah bahan
baku utama produksi ban. Pembelian karet alam dilakukan berdasarkan harga
internasional. Pemakaian karet alam dan sintetis tahun 2013 mengalami
penurunan antara 7% dan 8% dibandingkan pada tahun 2012. Hal tersebut
disebabkan oleh produksi ban yang menurun akibat penurunan produksi otomotif.
Selain karet sebagai bahan baku produk ban, tenaga kerja merupakan salah satu
faktor utama dalam produk ban Indonesia. Menurut APBI (2013) hingga tahun
2013 penyerapan tenaga kerja oleh industri ban Indonesia menunjukkan angka
yang terus meningkat setiap tahunnya. Perkembangan input industri ban disajikan
pada Tabel 5.
Tabel 5 Penggunaan input industri ban Indonesia
Sumber : Laporan tahunan APBI 2013
Secara umum, APBI menyimpulkan bahwa meskipun indikator-indikator
ekonomi menunjukkan pelemahan, namun perekonomian dalam negeri khususnya
sektor riil menunjukkan peningkatan yang cukup mendukung industri dan
perdagangan baik jasa maupun manufaktur. Pertumbuhan industri ban Indonesia
dipicu oleh semakin tingginya produksi dan penjualan otomotif dalam negeri,
sehingga penjualan ban di pasar replacement dan pasar perakitan ikut meningkat.
Disisi lain, penjualan ekspor akan membaik seiring pulihnya perekonomian dunia.
Input Tahun
2008 2009 2010 2011 2012 2013
Penyerapan
tenaga kerja
(orang)
23,436 23,808 27,010 28,116 30,332 31,076
Karet alam 164,629 150,564 189,780 196,109 206,540 190,336
Karet sintetis 125,034 116,936 149,978 166,350 164,429 150,606
Total Karet
(ton)
289,663 267,500 339,758 362,459 370,969 340,942
24
Analisis Daya Saing Komparatif dan Dinamika Ekspor Ban Indonesia
Keunggulan Komparatif
Perkembangan nilai ekspor produk ban Indonesia ke Amerika latin pada
enam tahun terakhir menunjukkan perkembangan yang baik, sehingga perlu
diketahui potensi daya saingnya di negara tujuan ekspor. Analisis daya saing
komparatif ban Indonesia dalam penelitian ini menggunakan metode Revealed
Comparative Advantage (RCA). Hasil RCA dari sepuluh negara yang diteliti,
sebagian besar memiliki nilai lebih dari satu, yang artinya memiliki daya saing
yang tinggi. Hasil estimasi nilai RCA produk ban Indonesia ke sepuluh negara
tujuan di kawasan Amerika Latin disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil RCA produk ban Indonesia ke Amerika Latin
Negara Nilai RCA
2009 2010 2011 2012 2013 2014
Brazil 1.128 0.783 0.842 1.963 3.718 3.804
Meksiko 12.748 10.338 15.297 27.207 24.684 47.621
Kolombia 0.539 0.754 0.774 0.885 1.615 2.598
Paraguay 1.697 4.987 4.997 6.855 3.987 4.805
Argentina 0.550 0.021 0.325 0.249 0.239 0.772
Panama 2.363 2.097 2.077 2.873 0.451 1.446
Guatemala 1.534 5.305 6.583 2.014 3.336 3.332
Venezuela 2.227 4.834 9.173 12.756 8.785 31.083
Uruguay 4.043 47.315 56.432 56.116 37.628 16.392
Costa Rica 14.601 66.556 55.642 58.384 48.379 14.844
Tabel 6 menunjukkan perkembangan daya saing produk ban Indonesia di
sepuluh negara kawasan Amerika Latin dari tahun ke tahun. Pada tahun 2009-
2014 produk ban Indonesia memiliki nilai RCA yang berfluktuatif. Dari sepuluh
negara yang diteliti, hanya terdapat satu negara yang selalu memiliki nilai RCA
kurang dari satu, yaitu negara Argentina. Hal ini berarti bahwa produk ban
Indonesia di negara Argentina kalah saing dengan produsen ban lainnya.
Meskipun demikian, negara Argentina masih menajadi pasar yang potensial untuk
ekspor ban Indonesia karena nilai RCA pada tahun 2014 sebesar 0.772 yang
merupakan nilai terbesar dalam 10 tahun terakhir.
Berbeda dengan negara Argentina, nilai RCA di negara Kolombia terus
mengalami peningkatan dan selalu lebih dari satu. Hal tersebut berarti produk ban
Indonesia memiliki keunggulan komparatif dan berdaya saing tinggi di negara
Kolombia. Begitu pula yang terjadi di negara Venezuela, meskipun terjadi
penurunan pada tahun 2013 sebesar 31.1% dari 12.756 menjadi 8.785, namun
secara keseluruhan nilai RCA Venezuela memiliki tren yang positif, bahkan pada
tahun 2014, RCA Venezuela meningkat secara tajam sebesar 253.8% dari 8.785
menjadi 31.083. Hal tersebut juga terjadi pada negara meksiko, dimana terjadi
peningkatan sebesar 92.9% dari 24.684 pada tahun 2013 menjadi 47.621 pada
tahun 2014. Secara keseluruhan, rata-rata nilai RCA sepuluh negara kawasan
Amerika Latin dari tahun 2009 sampai 2014 dapat dilihat pada Tabel 7.
25
Tabel 7 Nilai Rata-Rata RCA produk ban Indonesia ke Amerika Latin
Negara Rata-Rata RCA
Brazil 2.04
Meksiko 22.98
Kolombia 1.19
Paraguay 4.56
Argentina 0.36
Panama 1.89
Guatemala 3.65
Venezuela 11.48
Uruguay 36.32
Costa Rica 43.07
Rata Rata seluruh negara 12.76
Perkembangan nilai RCA produk ban Indonesia dari tahun 2009 sampai
2014 terangkum dalam pada Tabel 7. Rata-rata RCA tertinggi produk ban
Indonesia di kawasan Amerika Latin yaitu negara Costa Rica sebesar 43.07%,
selanjutnya diikuti oleh Uruguay, Meksiko, Venezuela, Paraguay, Guatemala,
Brazil, Panama, dan Kolombia. Negara Argentina memiliki nilai rata-rata RCA
sebesar 0.36 yang berarti produk ban Indonesia tidak memiliki keunggulan
komparatif dan berdaya saing rendah dibandingkan dengan pesaing negara
produsen ban lainnya.
Dinamika Ekspor
Dinamika ekspor produk ban Indonesia di pasar Amerika Latin dapat diteliti
menggunakan metode Export Product Dynamic (EPD). Berdasarkan hasil
pengamatan dan estimasi EPD, posisi pasar ban Indonesia disajikan pada gambar
dibawah ini.
Sumber : Trade Map 2016, diolah
Gambar 12 Hasil EPD produk ban Indonesia ke Amerika Latin
26
Gambar 12 menunjukkan bahwa pasar ekspor produk ban Indonesia ke
Amerika Latin berada pada posisi Rising Star dan Falling Star. Terdapat enam
negara yang menempati posisi Rising Star, yaitu Panama, Venezuela, Meksiko,
Guatemala, Costa Rica, Uruguay. Hal ini menunjukkan bahwa selama periode
2009-2014, permintaan dunia terhadap produk ban Indonesia meningkat setiap
tahunnya, dan mengakibatkan produk ini menjadi salah satu produk yang dinamis
di Amerika Latin. Selain itu, pangsa pasar ekspor produk ban Indonesia juga
memiliki pertumbuhan yang positif, sehingga produk ban Indonesia dapat
dikategorikan sebagai produk yang kompetitif di pasar Amerika Latin. Negara
dengan posisi Rising Star merupakan posisi yang ideal sehingga keenam negara
tersebut berpotensi untuk dijadikan tujuan ekspor produk ban Indonesia.
Sedangkan yang menempati posisi Falling Star yaitu Brazil, Kolombia,
Paraguay, dan Argentina. Hal ini berarti bahwa produk ban Indonesia di empat
negara tersebut mengalami pertumbuhan pangsa ekspor yang positif, namun
terdapat penurunan pada permintaan ekspor produk ban Indonesia. Sehingga,
empat negara yang menempati posisi Falling Star kurang berpotensi untuk
dijadikan tujuan ekspor produk ban Indonesia.
Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Produk Ban Indonesia ke
Amerika Latin
Hasil Estimasi Model
Analisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor produk ban Indonesia ke
kawasan Amerika Latin dalam penelitian ini menggunakan Gravity Model.
Variabel independen yang digunakan adalah GDP riil perkapita Indonesia
( ), GDP riil perkapita negara tujuan ekspor ( ), populasi
( ), nilai tukar riil negara tujuan ekspor ( ), dan jarak ekonomi ( ).
Variabel dependen yang digunakan adalah nilai ekspor ( ) produk ban
Indonesia ke kawasan Amerika Latin. Data yang di analisis adalah data panel
yang merupakan gabungan antara data time series dan cross section. Dalam
pengolahan datanya, penelitian ini menggunakan metode efek tetap (Fixed Effect
Model).
Pemilihan metode pendekatan yang terbaik antara random effect, fixed
effect, ataupun PLS dilakukan dengan melakukan uji Hausman dan uji Chow
terlebih dahulu. Hasil uji Chow menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0.0000,
dimana angka tersebut lebih kecil dari taraf nyata (α) 5% (lihat lampiran 1).
Probabilitas (0.0000) < α (0.05) berarti bahwa cukup bukti untuk melakukan
penolakan terhadap sehingga model yang digunakan adalah fixed effect.
Selain uji Chow, terdapat uji Hausman sebagai dasar pemilihan
pendekatan model yang terbaik. Hasil uji Hausman menunjukkan nilai
probabilitas sebesar 0.0003, dimana angka tersebut lebih kecil dari taraf nyata (α)
< 5% (lihat lampiran 2). Probabilitas (0.0003) < α (0.05) berarti bahwa cukup
bukti untuk melakukan penolakan terhadap , sehingga model yang baik utnuk
digunakan adalah fixed effect. Hasil tersebut menguatkan bukti pada uji Chow
bahwa pendekatan model yang terbaik untuk penelitian ini adalah fixed effect
model.
27
Berdasarkan hasil pengolahan data, diperoleh nilai-nilai koefisien penduga
ekspor produk ban Indonesia. Berikut merupakan tabel hasil estimasi gravity
model untuk ekspor produk ban Indonesia ke Amerika Latin menggunakan fixed
effect dengan pembobotan cross section weighted.
Berdasar hasil pengolahan data, diperoleh estimasi persamaan nilai ekspor
produk ban Indonesia ke kawasan Amerika Latin yang terbaik adalah sebagai
berikut.
n Pijt n DP P it n DP P jt
nP Pjt n T jt n ijt
Keterangan :
: Nilai ekspor produk ban Indonesia ke negara tujuan
: GDP riil perkapita Indonesia pada tahun t (%)
: GDP riil perkapita negara tujuan pada tahun-t (%)
: Populasi negara tujuan (%)
: Nilai tukar riil negara tujuan terhadap dollar Amerika (%)
: Jarak ekonomi Indonesia dengan negara tujuan (%)
: konstanta (intercepst)
1 2 3 4 5 : parameter yang diduga (n=1,2,3,4,5)
i : Indonesia
j : negara tujuan ekspor
t : tahun yang diteliti (2009-2014)
Tabel 8 Hasil estimasi gravity model nilai ekspor produk ban
Indonesia
Variabel Koefisien Probabilitas
LNGDPRPI -8.715858 0.0525**
LNGDPRPN 24.09745 0.0000*
LNJE -29.11129 0.0000*
LNNTR 2.590919 0.0050*
LNPOP 23.25156 0.0377*
C -339.1077 0.0413*
Weighted Statistics
R-squared 0.9468 Sum squared resid 17.3413
Prob(F-statistic) 0.0000 Durbin-Watson stat 2.32455
Unweighted Statistics
Sum squared resid 18.56270
Catatan : *) signifikan pada taraf nyata 5%
**) signifikan pada taraf nyata 10%
28
Berdasarkan hasil estimasi pada tabel 8, diketahui nilai koefisien
determinasi ( 2) sebesar 0.946802, yang berarti bahwa sekitar 94.7% keragaman
faktor-faktor yang memengaruhi nilai ekspor produk ban Indonesia ke sepuluh
negara kawasan Amerika Latin dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas yang
ada, sedangkan 5.3% sisanya dijelaskan oleh faktor-faktor diluar model. Seteleh
fixed effect terpilih sebagai pendekatan model yang terbaik, selanjutnya perlu
dilakukan uji asumsi klasik untuk mendapatkan model yang terbebas dari
masalah asumsi klasik seperti heteroskedastisitas, multikolinieritas, normalitas,
dan autokorelasi.
Uji Asumsi Klasik
Uji Heteroskedastisitas dapat dilihat dengan membandingkan nilai sum
square residual. Pada hasil estimasi model, terlihat bahwa sum square residual
pada weight statistic lebih kecil dari sum square residual pada unweight statistic,
yaitu 17.34132 < 18.56270. Hal ini menunjukkan bahwa terjadi permasalahan
heteroskedastisitas pada model tersebut. Namun, secara umum model ini sudah
memenuhi asumsi heteroskedastisitas karena model diestimasi menggunakan
generalized least square dan sudah diberi pembobotan cross-section weights pada
model. Selain itu, masalah heteroskedastisitas dapat dilihat dari hasil standardized
residual graph. Hasil estimasi model menunjukkan bahwa grafik standar residual
berfluktuatif sperti grafik detak jantung (lampiran 3). Sehingga, dapat disimpulkan
bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model nilai ekspor produk
ban Indonesia ke Amerika Latin.
Multikolinieritas terjadi jika pada model yang dihasilkan terbukti
signifikan secara keseluruhan pada uji-F dan memiliki R-squared yang tinggi
namun hanya sedikit variabel yang signifikan pada uji-T. Uji multikolinieritas
dapat dilihat dari nilai koefisien korelasi antar variabel. Pada hasil estimasi model,
terdapat koefisien korelasi yang lebih besar dari 0.8 (lampiran 4), sehingga
mengindinkasikan adanya multikolinieritas. Namun, hal tersebut dapat diabaikan
karena pada model ini, nilai R-squared sebesar 94.7% dan seluruh variabel
bebasnya signifikan. (Evasari 2014).
Uji normalitas digunakan untuk menguji normal atau tidaknya error terms
suatu data panel. Uji normalitas dilakukan dengan melihat nilai probabilitas dan
nilai Jarque-Bera yang terdapat pada histogram-normality test. Berdasar hasil uji
normalitas pada model (lampiran 5), dapat dilihat bahwa nilai Jarque-Bera
sebesar 3.954350, dimana angka tersebut lebih besar dari taraf nyata 5%
(3.954350 > 0.05). Nilai probabilitas pada hasil uji normalitas sebesar 0.138460,
lebih besar dari taraf nyata 5% (0.138460 > 0.005). Sehingga, dapat disimpulkan
bahwa pada model ekspor produk ban Indonesia ke Amerika Latin telah memiliki
error terms yang menyebar normal.
Uji autokorelasi pada penelitian dilakukan dengan cara melihat nilai
Durbin Watson (DW). Nilai DW pada model sebesar 2.324547, mendekati angka
dua, sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat masalah autokorelasi. Selain itu,
pengujian asumsi autokorelasi dapat melalui perhitungan manual tabel DW.
Jumlah observasi penelitian ini sebanyak 60, jumlah variabel independen
sebanyak 5, dan α sebesar 1%, maka diperoleh nilai Durbin Watson tabel dengan
DL sebesar 1.24856, DU sebesar 1.59808, dan DW sebesar 2.324547. Maka, nilai
DW berada diantara 2 < DW< (4-DU), yang berarti tidak terdapat autokorelasi.
29
GDP Riil Perkapita Indonesia
Hipotesis yang telah di bangun pada awal penelitian yaitu GDP riil
perkapita Indonesia akan berpengaruh negatif terhadap nilai ekspor produk ban
Indonesia. Peningkatan GDP dapat diartikan sebagai peningkatan pendapatan
masyarakat, sehingga akan meningkatkan permintaan domestik dan menyebabkan
ekspor ban menurun. Berdasarkan hasil estimasi model yang terdapat pada Tabel
8, GDP riil perkapita Indonesia memiliki koefisien sebesar -8.716 yang berarti
bahwa variabel tersebut berpengaruh negatif terhadap nilai ekspor produk ban
Indonesia dengan probabilitas sebesar 0.0525 yang berarti bahwa signifikan pada
taraf nyata 10%. Ketika GDP riil perkapita Indonesia mengalami peningkatan
sebesar 1% maka nilai ekspor produk ban Indonesia akan mengalami penurunan
sebesar 8.716% dengan asumsi variabel lainnya konstan (ceteris paribus). Hasil
estimasi ini didukung oleh penelitian Haditaqy (2015) yang menyatakan bahwa
peningkatan GDP riil perkapita Indonesia dapat diartikan pula sebagai
peningkatan daya beli masyarakat Indonesia. Sehingga, terjadi peningkatan
konsumsi dalam negeri yang mengakibatkan jumlah permintaan dalam negeri
meningkat dan jumlah produk ban Indonesia yang di ekspor menurun.
GDP Riil Perkapita Negara Tujuan Ekspor
Berdasarkan hasil pengolahan data pada Tabel 8, dapat dilihat bahwa GDP
riil perkapita negara tujuan memiliki hubungan yang positif terhadap nilai ekspor
produk ban Indonesia dengan nilai probabilitas 0.000 yang berarti bahwa
signifikan pada taraf nyata 5%. Angka koefisien GDP riil perkapita negara tujuan
sebesar 24.097 menunjukkan bahwa peningkatan GDP riil perkapita negara tujuan
sebesar 1% akan berpengaruh pada peningkatan nilai ekspor produk ban Indonesia
sebesar 24.097% dengan asumsi bahwa variabel lain konstan (ceteris paribus).
Hal tersebut sesuai dengan hipotesis dimana GDP riil perkapita negara tujuan
berhubungan positif dengan ekspor ban Indonesia. Peningkatan GDP dapat
diartikan sebagai peningkatan daya beli masyarakat negara tujuan ekspor,
sehingga akan meningkatan permintaan terhadap produk ban Indonesia.
Permintaan produk ban yang meningkat tersebut akan meningkatkan nilai ekspor
ban Indonesia ke kawasan Amerika Latin.
Jarak Ekonomi
Berdasarkan hasil estimasi yang disajikan pada Tabel 8 menunjukkan
bahwa jarak ekonomi antara Indonesia dengan negara tujuan ekspor berpengaruh
negatif terhadap nilai ekspor produk ban Indonesia. Angka probabilitas sebesar
0.000 menunjukkan bahwa jarak ekonomi memiliki pengaruh yang signifikan
terhadap nilai ekspor produk ban Indonesia pada taraf nyata 5%. Koefisien jarak
ekonomi sebesar -29.111 memiliki makna jika jarak ekonomi antara Indonesia
dengan negara tujuan bertambah 1%, maka nilai ekspor produk ban Indonesia
turun sebesar -29.111% dengan asumsi variabel lainnya konstan (ceteris paribus).
Hasil tersebut sesuai dengan hipotesis bahwa jarak ekonomi akan berpengaruh
negatif terhadap nilai ekspor. Jarak ekonomi merupakan gambaran dari biaya
transportasi yang diperlukan untuk mengirim ban dari Indonesia ke kawasan
Amerika Latin, sehingga meningkatnya jarak ekonomi merupakan bentuk
peningkatan biaya transportasi dan akan mengurangi nilai perdagangan, dalam hal
ini berarti nilai ekspor produk ban Indonesia berkurang.
30
Nilai Tukar Riil
Nilai tukar riil pada hasil pengolahan data menunjukkan pengaruh yang
positif terhadap nilai ekspor ban Indonesia. Probabilitas nilai tukar riil sebesar
0.005 berarti bahwa nilai tukar riil memiliki pengaruh yang signifikan terhadap
nilai ekspor ban Indonesia pada taraf nyata 5%. Angka koefisien nilai tukar riil
sebesar 2.591 berarti setiap kenaikan nilai tukar riil sebesar 1% akan
menyebabkan kenaikan nilai ekspor ban Indonesia sebesar 2.591% dengan asumsi
variabel lainnya ceteris paribus. Hasil tersebut sesuai dengan hipotesis bahwa
nilai tukar riil akan berpengaruh positif pada nilai ekspor ban Indonesia. Nilai
tukar riil yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai tukar riil negara tujuan
terhadap dollar Amerika Serikat. Jika nilai tukar riil negara tujuan ekspor
terapresiasi, barang-barang domestik negara tujuan relatif lebih mahal sedangkan
barang-barang luar negeri relatif lebih murah sehingga penduduk domestik negara
tujuan ekspor berkeinginan membeli sedikit barang dalam negeri. Sehingga, akan
terjadi peningkatan terhadap permintaan barang luar negeri salah satunya produk
ban Indonesia yang akan membawa peningkatan nilai ekspor ban Indonesia.
Populasi Negara Tujuan
Berdasarkan hasil estimasi, populasi negara tujuan ekspor berpengaruh
positif terhadap nilai ekspor produk ban Indonesia. Dapat dilihat pada tabel 8,
bahwa nilai probabilitas populasi negara tujuan sebesar 0.037 yang artinya
variabel tersebut memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai ekspor produk
ban Indonesia pada taraf nyata 5%. Angka koefisien populasi adalah 23.251,
memiliki makna bahwa jika terjadi peningkatan populasi negara tujuan ekspor
sebesar 1%, maka nilai ekspor produk ban Indonesia akan meningkat sebesar
23.251% dengan asumsi variabel lainnya ceteris paribus. Hal tersebut telah sesuai
dengan hipotesis awal bahwa populasi negara tujuan akan berpengaruh positif
terhadap nilai ekspor produk ban Indonesia. Meningkatnya jumlah penduduk di
negara tujuan ekspor, akan meningkatkan permintaan terhadap produk ban
Indonesia, sehingga akan meningkatkan nilai ekspornya.
Analisis Keunggulan Kompetitif
Analisis keunggulan kompetitif produk ban Indonesia dapat dilihat melalui
teori Porter’s Diamond. Enam kondisi porter’s diamond dijelaskan sebagai
berikut.
1. Kondisi Faktor
- Kepala Badan Penelitian dan Pengembangan Industri (BPPI)
menyatakan bahwa tingkat penyerapan karet alam untuk industri dalam
negeri didominasi oleh industri ban. Penyerapan industri ban sebesar
55% dan sisanya dimanfaatkan oleh industri vulkanisir, industri alas
kaki, industri perangkat dari karet, dan industri barang jadi dari lateks
(Gapkindo 2015). (+)
- Perkembangan produktivitas karet Indonesia terus menunjukkan tren
positif dari tahun 2009-2015 (Ditjenbun 2016). (+)
31
- Produksi karet Indonesia pada tahun 2009 sebesar 2,440,347 ton dan
terus meningkat hingga 3,231,825 ton pada tahun 2015 (Ditjenbun
2016). (+)
- Luas areal perkebunan karet pada tahun 2009 sebesar 3,435,270 hektar
dan terus mengalami peningkatan yang signifikan hingga tahun 2015
sebesar 3,656,057 (Ditjenbun 2016). (+)
- Kegiatan penanganan pascapanen tanaman tahunan perkebunan seperti
pengolahan bahan olah karet (di tingkat petani/kelompok petani
umumnya masih dilakukan secara sederhana (Ditjenbun 2011). (-)
- Penyerapan tenaga kerja oleh industri ban terus meningkat dari tahun
2008-2013. Sebanyak 23,436 tenaga kerja diserap oleh industri ban
pada tahun 2008 dan terus meningkat hingga tahun 2013 menjadi
31,076 tenaga kerja (APBI 2013). (+)
- Berdasarkan laporan tahunan APBI tahun 2013, tenaga kerja yang
digunakan dalam produksi ban Indonesia didominasi oleh tenaga kerja
lokal. Sehingga, biaya produksi perusahaan lebih rendah. (+)
2. Kondisi Permintaan
- Berdasarkan pengolahan data pada gravity model, populasi negara
tujuan berpengaruh positif dan memiliki koefisien yang cukup besar
terhadap nilai ekspor ban Indonesia. Sehingga, kawasan Amerika Latin
yang sebagian besar negaranya memiliki populasi yang besar dapat
berpotensi untuk meningkatkan permintaan ban Indonesia. (+)
- Permintaan produk ban Indonesia mengalami peningkatan dari tahun
2009-2014 di kawasan Amerika Latin (Trade Map 2016). (+)
- Jarak antara Indonesia dengan kawasan Amerika Latin yang sangat
jauh menyebabkan besarnya biaya transportasi. Sehingga dapat
menyebabkan permintaan ban Indonesia cenderung rendah. (-)
- GDP perkapita kawasan Amerika Latin 10 tahun terakhir, mulai 2004
hingga 2014, mengalami peningkatan yang signifikan setiap tahunnya.
Berdasarkan analisis gravity model, GDP perkapita negara tujuan
ekspor berpengaruh positif terhadap nilai ekspor ban Indonesia.
Sehingga, peningkatan GDP perkapita di kawasan Amerika latin dapat
menjadi potensi untuk meningkatkan permintaan ban Indonesia
(UNCTAD 2016). (+)
3. Industri Terkait dan Pendukung
- Thailand, Indonesia dan Malaysia sepakat untuk untuk melaksanakan
AETS (Agreed Export Tonnage Scheme) yang efektif diberlakukan
pada 1 Maret 2016 dengan tujuan mengatasi rendahnya harga karet
alam dan mengurangi over supply. Menurut ITRC (International
Tripartite Rubber Council), ketiga negara (yang memasok 67%
kebutuhan karet alam global) akan memotong jumlah kapasitas
ekspornya sebesar 615,000 ton. Selama periode tersebut, Thailand akan
mengurangi ekspornya sebesar 324,015 ton, Indonesia sebesar 238.736
ton dan Malaysia sebesar 52,249 ton. Di samping itu, untuk mengatasi
over supply karet alam, negara-negara ITRC juga setuju untuk
meningkatkan konsumsi domestiknya. (+)
32
- Perusahaan-perusahaan dalam industri karet Indonesia tergabung dalam
suatu organisasi yaitu Gabungan Perusahaan Karet Indonesia
(Gapkindo). Anggota gapkindo terus mendorong penyerapan karet alam
oleh industri dalam negeri. Hal ini diperkuat dengan komitmen
gapkindo yang dideklarasikan pada april 2015 yang menyatakan bahwa
akan mendorong regulasi untuk meningkatkan penyerapan karet alam
dalam negeri (Gapkindo 2015). (+)
- Pertumbuhan kebutuhan ban sebagai salah satu komponen kendaraan
bermotor sangat terkait dengan pertumbuhan industri kendaraan
bermotor. Produksi kendaraan bermotor terus mengalami peningkatan
dari tahun 2008 sampai 2013. Peningkatan produksi kendaran bermotor
akan meningkatkan penjualan ban dipasar perakitan (OEM), selain itu
peningkatan penjualan akan menambah jumlah kendaraan yang beredar
di masyarakat. Sehingga, hal tersebut dapat meningkatkan permintaan
ban di pasar replacement (APBI 2013). (+)
4. Strategi, Struktur, dan Persaingan Perusahaan
- Struktur pasar industri ban Indonesia merupakan pasar yang bersifat
oligopolistik. Hal tersebut disebabkan hanya ada beberapa perusahan
yang dominan di Indonesia. Berdasarkan laporan tahunan APBI 2013,
sampai pada tahun 2013 penjualan ban dalam negeri didominasi oleh
PT. Gajah Tunggal Tbk, PT. Bridgestone Tire Indonesia, PT. Sumi
Rubber Indonesia, dan PT. Suryaraya Rubberindo Industries. (+)
- Industri ban di Indonesia saat ini terdiri dari perusahaan-perusahaan
ban yang tergabung dalam Asosiasi Perusahan Ban Indonesia (APBI).
APBI merupakan wadah kerjasama antar perusahaan ban yang dapat
memperkuat industri ban dalam negeri, selain itu antar perusahaan
dapat bekerjasama untuk meningkatkan kualitas dan kuantitas produk
ban Indonesia. (+)
- APBI melaksanakan usaha bersama dalam peningkatan pelayanan
standarisasi mutu ban, dan kesadaran masyarakat mengenai pentingnya
pemakaian dan pemeliharaan ban yang benar melalui saftey campaign
di Jalan tol bersama PT Jasa Marga, Kepolisian, dan Kementrian
terkait serta melalui sarana iklan masyarakat, leaflet dan tulisan
dikoran dalam upaya perlindungan konsumen dari penggunaan ban
yang tidak layak pakai. Saftey campaign merupakan langkah strategis
yang dilakukan oleh anggota APBI dimana perusahaan dapet bertemu
langsung dengan konsumen sekaligus melakukan promosi dan
sosialisasi bagaimana perawatan ban agar tidak membahayakan
konsumen. (+)
- Persaingan antar produsen ban di dunia semakin ketat. Negara
Tiongkok, Jepang, dan Amerika Serikat merupakan negara pesaing
bagi Indonesia dalam ekspor ban ke kawasan Amerika Latin
(UNCOMTRADE 2016). Negara Jepang merupakan eksportir ban
berkualitas tinggi ke Amerika Latin yang menempati posisi ke dua
setelah Tiongkok. Produk ban dari Tiongkok memiliki harga yang
relatif lebih murah, sedangkan produk ban dari Amerika Serikat seperti
produk dari PT Goodyear memiliki pangsa pasar yang luas. (-)
33
5. Kesempatan
- Menurut Kementrian Luar Negeri Republik Indonesia, FEALAC
(Forum for East Asia and Latin America) didirikan untuk
meningkatkan kerjasama komprehensif dan dialog bi-regional. Sejak
pembentukannya, FEALAC merupakan satu-satunya wadah kerjasama
antar pemerintahan yang menghubungkan kawasan Asia Timur dan
Amerika Latin. Saat ini, FEALAC mewakili 40% populasi dunia, 32%
ekonomi dunia dan lebih dari 40% perdagangan dunia. FEALAC
terdiri dari 36 negara anggota yang terdiri dari 16 negara Asia Timur
termasuk ASEAN dan 20 negara Amerika Latin. Kerjasama ini
merupakan kesempatan bagi Indonesia untuk memperluas pasar
ekspornya dan meningkatkan perdagangan ban Indonesia. (+)
- Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Kementrian Perdagangan
yang berjudul “Pengaruh Nilai Tukar Terhadap Ekspor Indonesia”
pada tahun 2013, dijelaskan bahwa pada jangka panjang nilai tukar
memiliki hubungan yang negatif dengan ekspor Indonesia. Pada
jangka panjang nilai tukar yang melemah (depresiasi) akan
meningkatkan ekspor Indonesia. Tahun 2015 nilai tukar rupiah sempat
melemah, sehingga akan meningkatkan ekspor ban Indonesia ke
Amerika Latin. (+)
- Berdasarkan hasil EPD pada penelitian ini, terdapat 6 Negara
menempati posisi rising star yaitu Panama, Venezuela, Uruguay,
Meksiko, Guatemala, dan Costa Rica. Hal ini berarti ekspor Indonesia
memiliki pangsa pasar di keenam negara tersebut serta permintaan
terhadap ban juga meningkat. sehingga kesempatan ini dapat
dimanfaatkan Indonesia dengan meningkatkan ekspor ban Indonesia ke
negara tersebut. (+)
6. Kebijakan Pemerintah
- Peraturan Presiden RI nomor 28 tahun 2008 tentang kebijakan industri
nasional, memutuskan untuk mengembangkan investasi industri ban
sehingga menjadi salah satu basis industri ban dunia (Kemenperin
2016). (+)
- PP 52 tahun 2011, pemerintah memasukkan industri ban sebagai
kelompok industri yang memperoleh fasilitas tax allowance
(Kemenperin 2016). (+)
- Pencabutan Peraturan Menteri Perdagangan (Permendag) Nomor
40/M-DAG/PER/12/2011 tentang Verifikasi atau Penelusuran Teknis
Impor dan menerbitkan Permendag Nomor 45/M-DAG/PER/6/2015
Tanggal 29 Juni 2015 Tentang Ketentuan Impor Ban. Peraturan ini
bertujuan untuk memperketat impor ban dan mendukung industri ban
nasional (Kemendag 2016). (+)
- Penghapusan Permendag No 45/M-DAG/PER/6/2015 dan
pemberlakuan kembali Permendag No 40/M-DAG/PER/12/2011
sebagai bagian dari paket deregulasi kebijakan September I. Kebijakan
tersebut akan melonggarkan impor ban, sehingga dapat melemahkan
industri ban nasional (Kemenhub 2015). (-)
34
Kesempatan :
1. Kerjasama FEALAC.
(+)
2. Nilai tukar Indonesia
terdepresiasi. (+)
3. Sebagian besar negara
menempati posisi rising
star. (+)
Strategi, Struktur, dan
Persaingan Perusahaan :
1. Asosiasi Perusahaan Ban
Indonesia (APBI). (+)
2. Safety Campaign. (+)
3. Oligopoli. (+)
4. Ban Jepang berkualitas
tinggi. (-)
5. Ban China relatif lebih
murah. (-)
Kondisi Sumberdaya :
1. Hasil karet alam Indonesia
sebesar 55% diserap oleh
Industri ban. (+)
2. Produktivitas karet
Indonesia meningkat. (+)
3. Produksi karet meningkat.
(+)
4. Luas perkebunan karet
meningkat. (+)
5. Pengolahan karet masih
sederhana. (-)
6. Penyerapan tenaga kerja
meningkat. (+)
Industri terkait :
1. AETS (Agreed Export
Tonnage Scheme). (+)
2. pertumbuhan industri
otomotif meningkat.(+)
3. Gapkindo. (+)
Kondisi permintaan :
1. Populasi negara
tujuan signifikan
berdasar gravity
model. (+)
2. Permintaan impor
ban meningkat. (+)
3. Jarak. (-)
4. GDP Amerika
Latin. (+)
Kebijakan Pemerintah :
1. PP RI no.28 tahun 2008,
investasi industri. (+)
2. PP no.52 tahun 2011,
fasilitas tax allowance. (+)
3. Pencabutan permendag no
40/MDAG/PER/6/2015,
pembatasan impor ban. (+)
4. Penghapusan Permendag
nomor 45/M-DAG/PER
/6/2015, pelonggaran
impor ban. (-)
Gambar 13 Porter’s Diamond ban Indonesia
35
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Simpulan yang dapat diambil dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Ban Indonesia memiliki posisi daya saing yang kuat di kawasan Amerika
Latin, kecuali di Argentina. Sedangkan hasil estimasi EPD, ban Indonesia
menempati falling star di empat negara kawasan Amerika Latin yaitu
Brazil, Kolombia, Paraguay, dan Argentina. Enam negara lainnya
menempati posisi rising star yaitu Panama, Venezuela, Meksiko,
Guatemala, Uruguay, dan Costa Rica.
2. Pada hasil estimasi gravity model dengan data panel, diketahui bahwa
faktor-faktor yang memengaruhi nilai ekspor produk ban Indonesia ke
Amerika Latin adalah GDP riil perkapita negara tujuan ekspor, Nilai tukar
riil negara tujuan ekspor, dan populasi negara tujuan ekspor berpengaruh
positif dan siginifikan terhadap nilai ekspor produk ban Indonesia.
Sedangkan GDP perkapita Indonesia dan jarak ekonomi berpengaruh
negatif dan signifikan terhadap nilai ekspor produk ban Indonesia.
3. Berdasarkan analisis teori porter’s diamond ban Indonesia memiliki
keunggulan kompetitif, dimana kondisi terkuat adalah kondisi faktor. Hal
tersebut disebabkan Indonesia merupakan salah satu negara penghasil
karet alam terbesar di dunia sehingga bahan baku ban mudah didapat.
Saran
Saran yang dapat di berikan adalah sebagai berikut.
1. Berdasarkan analisis daya saing dan dinamika ekspor, terdapat 6
negara yang menempati posisi rising star dan memiliki daya saing
yang kuat yaitu Meksiko, Panama, Guatemala, Venezuela, Uruguay,
dan Costa Rica. Sebaiknya pemerintah terus meningkatkan ekspor ban
ke 6 negara tersebut karena sangat berpotensi. Selain itu, terdapat 3
negara yang menempati posisi falling star namun memiliki daya saing
yang kuat yaitu Brazil, Kolombia, dan Paraguay. Sebaiknya dilakukan
peningkatan mutu ataupun promosi kerjasama dengan negara tersebut
agar permintaan terhadap ban dapat meningkat. Negara Argentina
memiliki daya saing yang rendah dan menempati posisi falling star,
sebaiknya ada diversifikasi produk karena ban tidak memiliki daya
saing yang kuat dan pangsa pasar yang tidak dinamis di Argentina.
2. Berdasarkan hasil gravity model, GDP riil perkapita negara tujuan
berpengaruh sangat besar terhadap nilai ekspor produk ban Indonesia.
Sebaiknya Indonesia terus mennggencarkan ekspor ke negara dengan
GDP riil perkapita yang tinggi agar permintaan ekspor terhadap produk
ban Indonesia terus meningkat.
36
DAFTAR PUSTAKA
Acharya, S. 2013. A Panel Data Analysis of Foreign Trade Determinants of
Nepal: Gravity Model Approach. NRB Economic Review, vol. 25, 1-20.
Asosiasi Perusahaan Ban Indonesia. 2008-2013. Laporan Tahunan. APBI, Jakarta.
Balassa B. 1965. Trade Liberisation and Revealed Comparative Advantage.
United Kongdom (UK): The Manchester School.
Basri F, Haris M. 2010. Dasar-Dasar Ekonomi Internasional Pengenalan dan
Aplikasi Metode Kuantitatif. Jakarta. Kencana Prenada Media Group.
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2016. Nilai ekspor Indonesia berdasarkan negara
tujuan tahun 2008-2014 [Internet]. [diunduh pada 2016 Jan 24] tersedia
pada; http//www.bps.go.id.
[CEPII] Centre d’Etudes Prospectives et d’Informations Internationales. Geodesic
Distances [Internet]. [diunduh pada 2016 Feb 3]. Tersedia pada:
http://www.cepii.fr/distance/dist_cepii.zip
Deardoff A. 1997. Determinants of Bilateral Trade : Does Gravity Work in a
Classical World ?. University of Chicago Press. Chicago. [US]
[Ditjenbun] Direktorat Jenderal Perkebunan. 2016. Luas areal dan produksi
perkebunan seluruh Indonesia menurut pengusahaan [Internet]. [diunduh
pada 2016 Feb 1]. Tersedia pada : http://www.ditjenbun.pertanian.go.id
Esterhuizen. 2006. Measuring and Analysing Competitiveness in The Agribusiness
Sector: Methodological and Analytical Framework. Pretoria: University of
Pretoria.
Evasari, U. 2014. Dampak Fasilitasi Perdagangan Terhadap Ekspor Elektronika
Indonesia ke Negara-Negara Anggota APEC [ Skripsi]. Bogor (ID):
Institut Pertanian Bogor.
Firdaus M. 2011. Aplikasi Ekonometrika Untuk Data panel dan Time Series.
Bogor (ID): IPB Press.
[Gapkindo] Gabungan Perusahaan Karet Indoensia. 2016. Industri Kulit, Karet
dan plastik Masih Prospektif untuk Dikembangkan [Internet]. [diunduh
pada 2016 Feb 20]. Tersedia pada : http://www.gapkindo.org
Gujarati D. 1999. Ekonometrika Dasar. Zain, Sumarno, penerjemah; Hutauruk
Gunawan, koordinator editor. Jakarta (ID): Erlangga. Terjemahan dari :
Basic Ecometrics.
Haditaqy A. 2015. Analisis Daya Saing dan faktor-Faktor yang Memengaruhi
Permintaan Ekspor Teh Hitam Indonesia ke Negara Tujuan Ekspor
[skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Hady H. 2004. Ekonomi Internasional, Teori dan Kebijakan Perdagangan
Internasional. Jakarta (ID): Ghalia Indonesia.
Hatab AA, Romstad E, Huo X. 2010. Determinants of Egyptian Agriculture
Exports: A Gravity Model Approach. Modern Economy. 1:134-
143.doi:10.4236/me.2010.13015.
Head K, Mayer T. 2013. Gravity equations : Workhorse, toolkit and cookbook.
Sciences Po Economics Discussion Papers. No.02.
[ITC] International Trade Center. 2016. Existing and potential trade between
Indonesia and Latin America and the Caribbean [Internet]. [diunduh pada
2016 Feb 4]. Tersedia pada http://www.trademap.org/Bilateral_TS.aspx.
37
Juanda B. 2009. Ekonometrika : Permodelan dan Pendugaan. Bogor (ID): IPB
Press.
Karagoz K, Saray MO. 2010. Trade potential og Turkey with Asia-Pacific
Countries: Evidence from Panel Gravity Model. International Economic
Studies. 36(1): 19-26.
Karlinda F. 2012. Analisis Daya Saing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi
Permintaan Espor Mutiara Indonesia [skripsi]. Bogor (ID): Institut
Pertanian Bogor.
[Kemendag] Kementrian Perdagangan. 2016. Peraturan Menteri Perdagangan RI
nomor 45/M-DAG/PER/6/2015 [Internet]. [diunduh pada 2016 Mar 2].
Tersedia pada : http://jdih.kemendag.go.id
[Kemenhub] Kementrian Perhubungan. 2015. Ban Kempis Risiko Deregulasi
[Internet]. [diakses pada 2016 Mar 2]. Tersedia pada :
http://www.klipingkemenhub.com
[Kemenperin] Kementrian Perindustrian. 2016. Artikel Kementrian Perindustrian
[Internet]. [diunduh pada 2016 Feb 13]. Tersedia pada :
http://www.kemenperin.go.id
[KEMLU] Kementrian Luar Negeri Republik Indonesia. 2016. FEALAC
[Internet]. [diunduh pada Feb 2]. Tersedia pada : http://www.kemlu.go.id
Krugman PR. 2009. International Economics : theory and policy. Boston (ID):
Pearson.
Mankiw NG. 2007. Makroekonomi Edisi Keenam. Liza F, Imam N, penerjemah;
Hardani W, Barnadi D, Saat S, editor. Jakarta (ID): Erlangga. Terjemahan
dari: Macroeconomics. Ed ke-6.
Nayantakaningtyas JS, Daryanto HK. 2012. Daya Saing dan Strategi
Pemngembangan Minyak Sawit Indonesia. JMA. 9(3).
Li K, Song L, Zhao X. 2008. Component Trade and China’s Global Economic
Integration. UNU-WIDER Reasearch Paper 101: 1-23.
Oktaviani, R. Dan Tanti Novianti. 2009. Teori Perdangan Internasional dan
Aplikasinya di Indoneisa. Departemen Ilmu Ekonomi FEM IPB, Bogor.
Porter ME. 1990. The Competitive Advantage of Nation. The Free Press, New
York. [US].
Pradipta A, Firdaus M. 2014. Posisi Daya Saing dan Faktor-Faktor yang
Memengaruhi Ekspor Buah-Buahan Indonesia. JMA. 11(2).
Salvator D. 1997. Ekonomi Internasional. Jakarta (ID) : Erlangga.
[UNCOMTRADE] United Nations Commodity Trade. 2013. UNCOMTRADE
Statistics Database 2013. [Diunduh pada 2016 Jan 23]. Tersedia pada :
www.un.comtrade.org.
Yuniarti D. 2007. Analisis Determinan Perdagangan Bilateral Indonesia
Pendekatan Gravity Model. JEP. 12(2): 99-109.
Tinbergen, Jan. 1962. Shaping The World Economy Policy. New York (NY):
Twentieth Century Fund.
[UNCTAD] United Nations Conference on Trade and Development. 2016. Data
Center Economic Trends [Internet]. [diunduh pada 2016 Feb 2]. Tersedia
pada : http://www.unctad.org
38
Lampiran 1 Hasil fixed effet model pada gravity model
Dependent Variable: LNEXP
Method: Panel EGLS (Cross-section weights)
Date: 02/22/16 Time: 04:48
Sample: 2009 2014
Periods included: 6
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60
Linear estimation after one-step weighting matrix Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNGDPRPI -8.715858 4.376975 -1.991297 0.0525
LNGDPRPN 24.09745 5.017828 4.802366 0.0000
LNJE -29.11129 4.771039 -6.101666 0.0000
LNNTR 2.590919 0.876689 2.955347 0.0050
LNPOP 23.25156 10.85715 2.141589 0.0377
C -339.1077 161.4538 -2.100339 0.0413 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared 0.946802 Mean dependent var 19.94043
Adjusted R-squared 0.930252 S.D. dependent var 12.46909
S.E. of regression 0.620776 Sum squared resid 17.34132
F-statistic 57.20734 Durbin-Watson stat 2.324547
Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.841067 Mean dependent var 14.14592
Sum squared resid 18.56270 Durbin-Watson stat 2.613389
39
Lampiran 2 Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 14.837845 (9,45) 0.0000
Cross-section Chi-square 82.689213 9 0.0000
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: LNEXP
Method: Panel Least Squares
Date: 02/22/16 Time: 04:12
Sample: 2009 2014
Periods included: 6
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNGDPRPI 3.954499 2.136376 1.851032 0.0696
LNGDPRPN 0.662716 1.507542 0.439600 0.6620
LNJE -0.456045 1.467807 -0.310698 0.7572
LNNTR 0.049032 0.063443 0.772851 0.4430
LNPOP 1.015738 1.455280 0.697967 0.4882
C -35.17568 24.81037 -1.417781 0.1620 R-squared 0.384486 Mean dependent var 14.14592
Adjusted R-squared 0.327494 S.D. dependent var 1.406978
S.E. of regression 1.153813 Akaike info criterion 3.218661
Sum squared resid 71.88936 Schwarz criterion 3.428095
Log likelihood -90.55982 Hannan-Quinn criter. 3.300582
F-statistic 6.746316 Durbin-Watson stat 0.763849
Prob(F-statistic) 0.000060
40
Lampiran 3 Hasil uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 23.576955 5 0.0003
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. LNGDPRPI -9.480924 -0.041977 28.017546 0.0745
LNGDPRPN 25.670565 6.692008 33.631862 0.0011
LNJE -31.679159 -6.971125 34.415819 0.0000
LNNTR 1.760253 0.075149 0.884488 0.0732
LNPOP 23.167127 7.476900 172.179855 0.2318
Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: LNEXP
Method: Panel Least Squares
Date: 02/22/16 Time: 04:12
Sample: 2009 2014
Periods included: 6
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -326.5612 198.5475 -1.644751 0.1070
LNGDPRPI -9.480924 5.817832 -1.629632 0.1102
LNGDPRPN 25.67057 6.676562 3.844878 0.0004
LNJE -31.67916 6.700120 -4.728148 0.0000
LNNTR 1.760253 0.953158 1.846758 0.0714
LNPOP 23.16713 13.50953 1.714873 0.0932 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.844864 Mean dependent var 14.14592
Adjusted R-squared 0.796599 S.D. dependent var 1.406978
S.E. of regression 0.634547 Akaike info criterion 2.140507
Sum squared resid 18.11925 Schwarz criterion 2.664093
Log likelihood -49.21522 Hannan-Quinn criter. 2.345311
F-statistic 17.50483 Durbin-Watson stat 2.608956
Prob(F-statistic) 0.000000
41
Lampiran 4 Uji Heteroskedastisitas
Lampiran 5 Uji Multikolinieritas
LNEXP LNGDPRPI LNGDPRPN LNJE LNNTR LNPOP
LNEXP 1.000000 0.255289 0.162398 0.538950 -0.083049 0.561996
LNGDPRPI 0.255289 1.000000 0.104148 0.013471 -0.012967 0.015215
LNGDPRPN 0.162398 0.104148 1.000000 0.493400 -0.561025 0.205793
LNJE 0.538950 0.013471 0.493400 1.000000 -0.377610 0.949676
LNNTR -0.083049 -0.012967 -0.561025 -0.377610 1.000000 -0.236750
LNPOP 0.561996 0.015215 0.205793 0.949676 -0.236750 1.000000
Lampiran 6 uji Normalitas
-2.5
-2.0
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60
Standardized Residuals
0
1
2
3
4
5
6
7
8
-1.0 -0.5 -0.0 0.5 1.0
Series: Standardized Residuals
Sample 2009 2014
Observations 60
Mean 5.03e-16
Median 0.108911
Maximum 0.983618
Minimum -1.238620
Std. Dev. 0.542145
Skewness -0.611323
Kurtosis 2.705248
Jarque-Bera 3.954350
Probability 0.138460
42
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Tangerang pada tanggal 7 Mei 1994 sebagai anak
bungsu dari ayah Wardi (alm) dan ibu Suwartini. Tahun 2009 penulis lulus dari
SMP Negeri 2 Ngawi dan pada tahun 2012 penulis lulus dari SMA Negeri 2
Ngawi. Tahun yang sama, penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor
(IPB) melalui jalur Ujian Talenta Masuk IPB dan diterima di Departemen Ilmu
Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen.
Selama mengikuti perkuliahan, penulis pernah menjadi asisten praktikum
mata kuliah Ekonomi Umum. Penulis juga aktif mengikuti Unit Kegiatan
Mahasiswa (UKM) Gentra Kaheman sebagai anggota divisi tari. Selain itu penulis
juga tergabung dalam lembaga kemahasiswaan departemen ilmu ekonomi yaitu
Himpunan Profesi dan Peminat Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan
(HIPOTESA) sebagai staf divisi Information, Promotion, and Internal
Relationship (INTEL) tahun 2015. Penulis juga tergabung dalam duta Fakultas
Ekonomi Dan Manajemen, FEM Ambassador¸pada tahun 2015 serta sebagai Duta
Seni dan Budaya Fakultas Ekonomi dan Manajemen tahun 2015.