Tabel 3. Variabel dan Sumber Data Penelitian
Variabel Sumber Data
Nilai ekspor karet Indonesia Statistik Indonesia, Badan Pusat Statistik berbagai
tahun terbit Produk domestik brutoGDP
Penn World Table 7.1 University of Pennylvania Jarak geografis
www.geobytes.comdistanceTool.htm Populasi
Penn World Table 7.1 University of Pennylvania Nilai tukar riil
Penn World Table 7.1 University of Pennylvania
3.4. Metode Analisis Data
3.4.1. Model Penelitian
Penelitian ini akan menganalisis nilai dan signifikansi pengaruh variabel bebas Produk Domestik Bruto PDB Indonesia, PDB negara tujuan ekspor karet
Indonesia, populasi negara tujuan ekspor karet Indonesia, jarak, nilai tukar riil negara tujuan ekspor karet Indonesia, dan kebijakan “IRCo”. Adapun model yang
akan digunakan dalam penelitian ini adalah:
Ln
����
� �
= β
+ β
1
ln
���
� �
+ β
2
ln
���
� �
+ β
3
ln
���
� �
+ β
4
ln
���
� �
+ β
5
����
� �
+ β
6
D
1
+µ
dimana : β
= konstanta β
,…, β
6
= parameter masing-masing variabel t
= 1,…,t ; tahun 2001-2010 j
= 1,…,N; negara tujuan utama ekspor karet Indonesia I
= Indonesia ����
� �
= nilai ekspor karet Indonesia ke negara-j pada tahun-t US ���
� �
= nilai PDB Indonesia pada tahun-t US ���
� �
= nilai PDB negara importir-j terhadap tahun-t US ���
� �
= jumlah penduduk negara importir-j pada tahun-t jiwa ����
� �
= jarak geografis antara ibukota indonesia dan ibukota negara importir-j pada tahun-t km
����
� �
= nilai tukar riil negara importir-j pada tahun-t D
1
= Dummy variabel kebijakan perdagangan karet Reference Price 1 = Tahun-tahun setelah pemberlakuan Reference Price
0 = Tahun-tahun sebelum pemberlakuan Reference Price µ
= error term
Universitas Sumatera Utara
3.4.2. Analisis Regresi Data Panel Regression of Pooled Data
Metode yang digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi volume ekspor karet Indonesia ke negara tujuan utama dilakukan
dengan model regresi least squares pooled data dengan beberapa teknik, salah saatunnya teknik Model Efek Random Random Effect Model, REM.
−
Model Efek Random Random Effect Model, REM
Penaksiran model regresi data panel Random Effect akan menghasilkan model regresi dengan error term yang terdiri dari dua komponen, yaitu komponen
cross section spesifik perusahaan dan komponen error. Komponen error
merupakan kombinasi time series error dan cross section error. Asumsi error component model
atau random effect model adalah komponen error tidak berkorelasi satu sama lain dan tidak autokorelasi antara cross section dan time
series. Perbedaan penting antara fixed effect model FEM dan random effect
model REM adalah pada FEM setiap unit cross section mempunyai nilai titik
potong tetap dari semua observasi N, sedangkan pada REM nilai titik potong b menjelaskan nilai rata-rata semua titik potong cross section dan komponen error
menjelaskan deviasi titik potong anggota panel dari nilai rata-rata. Komponen error ini tidak diamati atau unobservable or latent variable. Oleh sebab itu asumsi
di atas harus mengikuti: EE
it
= 0 dan varE
it
= σ
2
ε + σ
2
e dan σ
2
e = 0. Asumsi homoskedastisitas dari E
it
menunjukkan korelasi antara Eε
it
ε
js
, yaitu: corr E
it
, E
is
= ε
2 2
2
ó e
ó e
ó +
………………………………………………………6
3.4.3 Pemilihan Model
