intra-industri dapat mengalami perkiraan yang terlalu tinggi overestimated. Sebaliknya, tingkatan enam digit menunjukkan tingkat agregasi yang terlalu
rendah sehingga analisis perdagangan intra-industri dapat mengalami perkiraan yang terlalu rendah underestimated. Dengan demikian, dapat disimpulkan
bahwa HS pada tingkatan empat digit dapat dijadikan tolok ukur yang baik bagi sebuah industri. Dalam hal ini komoditas yang dianalisis meliputi:
Parts, accessories, except covers, for office machines [HS1996 kode 8473]
Electric apparatus for line telephony, telegraphy [HS1996 kode 8517]
Radio and TV transmitters, television cameras [HS1996 kode 8525]
Parts for radio, TV transmission, receive equipment [HS1996 kode 8529]
Electronic printed circuits [HS1996 kode 8534]
Electrical switches, connectors, etc, for 1kV [HS1996 kode 8536]
Electronic integrated circuits and micro assemblies [HS1996 kode 8542]
Insulated wire and cable, optical fibre cable [HS1996 kode 8544]
3.2.2. Gravity Model
Langkah kedua adalah merumuskan hubungan variabel dependen IIT index dengan faktor-faktor variabel independen yang diduga mempengaruhinya.
Analisis dilakukan dengan menggunakan gravity model. Selanjutnya estimasi gravity model dilakukan dengan menggunakan metode Panel Data. Proses
pengestimasian dilakukan dengan menggunakan software Eviews 4.1 yang kemudian dilanjutkan dengan interpretasi output software tersebut.
Dalam menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi nilai IIT index di negara-negara ASEAN-5, penulis menggunakan acuan bentuk analisis regresi
yang diperoleh dari penelitian-penelitian terdahulu. Dari bentuk umum analisis regresi tersebut penulis membuat beberapa penyesuaian sesuai dengan bentuk
gravity model, sehingga diperoleh bentuk persamaan berikut: IIT
ijt
=
α
+
m
∑
α
m
lnZ
mijt
+
α
d
lnDIST
ij
+
ε
ijt
3.3 dimana :
α
= Konstanta intersep, IIT
ijt
= Nilai intra-industry trade index antara negara i dan j pada tahun t,
α
m
= Konstanta variabel penjelas m, Z
mijt
= variabel penjelas m antara negara i dan j pada tahun t,
α
d
=
Konstanta variabel jarak antara negara i dan j, DIST
ij
= Jarak antara negara i dan j,
ε
ijt
= Random error. Dalam penelitian ini, penulis memasukkan variabel-variabel penjelas
seperti yang digunakan pada penelitian Ito dan Umemoto 2004 dengan melakukan beberapa penyesuaian. Variabel-variabel penjelas yang digunakan
mewakili standar hidup rata-rata average standard of living yaitu AVEGDPC, perbedaan pada ukuran pasar antar negara difference in market size yaitu
variabel DGDP, perbedaan tingkat perekonomian antar negara economic distance yaitu DGDPC, fluktuasi nilai tukar yaitu EXRF, nilai tukar negara mitra
dagang yaitu EXR2, serta jarak geografis antar negara geographic distance
yaitu DIST. Penjelasan mengenai penggunaan variabel-variabel tersebut adalah sebagai berikut:
1. Standar hidup rata-rata AVEGDPC
Pendapatan perkapita atau tingkat standar hidup rata-rata masyarakat mempengaruhi pola permintaannya terhadap keragaman barang. Semakin tinggi
tingkat pendapatan per kapita, maka akan semakin tinggi pula permintaan akan keragaman barang. Kondisi tersebut akan memicu peningkatan produksi dengan
melibatkan diferensiasi produk, sehingga perdagangan intra-industri akan meningkat. Karena itulah, pada estimasi awal diperkirakan bahwa variabel
AVEGDPC akan berhubungan positif dengan IIT index. Variabel ini dihitung dengan cara merata-ratakan jumlah pendapatan perkapita dari kedua negara yang
terlibat perdagangan, dan kemudian mengubah rata-rata tersebut ke dalam bentuk logaritma.
2. Perbedaan market size antar negara DGDP Perbedaan absolut market size pada dua negara yang melakukan
perdagangan digunakan untuk merepresentasikan hambatan atas perdagangan intra-industri pada jenis industri yang sama. Karena itulah, pada estimasi awal
diperkirakan bahwa variabel DGDP akan berhubungan negatif dengan IIT index. Seperti dalam penelitian yang dilakukan Balassa 1986, Ito dan Umemoto 2004,
serta penelitian-penelitian terdahulu yang lain, penulis menghitung perbedaan tersebut sebagai berikut:
DGDP
ij
= 1 +
[ ]
2 ln
1 ln
1 ln
w w
w w
− −
+ 3.4
dimana: w =
j i
i
GDP GDP
GDP +
3.5 GDP
i
= GDP negara i reporter GDP
j
= GDP negara j partner Berdasarkan penelitian terdahulu diketahui bahwa cara penghitungan ini
memberikan hasil yang lebih baik dari penghitungan selisih GDP secara absolut. Hasil penghitungan DGDP
ij
bernilai antara 0 dan 1, dimana nilai tersebut memiliki tingkat ketergantungan yang rendah terhadap ukuran absolut GDP mitra
perdagangan, nilai DGDP tersebut kemudian diubah ke dalam bentuk logaritma. 3. Perbedaan tingkat perekonomian antar negara DGDPC
Perbedaan absolut tingkat perekonomian direpresentasikan oleh perbedaan GDP per capita antar negara Fontagné, Freudenberg, dan Péridy dalam
Umemoto, 2004. Variabel ini dihitung dengan cara yang sama seperti pada perhitungan variabel DGDP. Pada estimasi awal diperkirakan bahwa semakin
serupa tingkat GDP per capita antara negara-negara yang melakukan perdagangan maka akan semakin besar pula peningkatan perdagangan pada produk-produk
yang terdiferensiasi Linder Hypothesis. Hal itu disebabkan karena kemiripan pada tingkat pendapatan diperkirakan akan berhubungan dengan kemiripan
struktur permintaan yang akan mengakibatkan meningkatnya perdagangan pada produk-produk yang terdiferensiasi.
4. Fluktuasi nilai tukar EXRF Adanya pengaruh fluktuasi nilai tukar yang mengakibatkan fluktuasi
volume perdagangan, karena adanya fluktuasi merubah harga relatif dari barang- barang yang diperdagangkan. Kondisi tersebut akan menimbulkan fluktuasi pula
pada iklim perdagangan sehingga mempengaruhi keputusan perdagangan. Dalam kasus penelitian ini fluktuasi nilai tukar exchange rate didefinisikan sebagai
perbedaan absolut antara perubahan nilai mata uang di negara reporter per dolar Amerika Serikat dengan perubahan nilai mata uang di negara partner per dolar
Amerika Serikat. Nilai tersebut kemudian diubah ke dalam bentuk logaritma. Pengaruh variabel fluktuasi nilai tukar diperkirakan dapat bersifat negatif maupun
positif terhadap nilai IIT. 5. Nilai tukar negara mitra dagang EXR2
Adanya kenaikan nilai tukar negara partner dagang akan menimbulkan peningkatan harga barang impor dan ekspor secara relatif. Saat nilai tukar negara
partner mengalami peningkatan melemah untuk kasus nilai tukar nominal yang digunakan dalam penelitian ini, maka ekspornya ke negara reporter akan
meningkat sedangkan impornya menurun. Kondisi ini menimbulkan selisih perbedaan antara ekspor dan impor semakin besar sehingga menurunkan nilai
IIT index sesuai dengan rumus IIT index yang dijelaskan pada metodologi penelitian. Sehubungan dengan hal tersebut, pengaruh variabel nilai tukar negara
mitra dagang diperkirakan dapat bersifat negatif maupun positif terhadap nilai IIT. Dalam penelitian ini, variabel EXR2 didefinisikan sebagai bentuk logaritma dari
nilai tukar negara partner dagang. 6. Jarak geografis antar negara DIST
Variabel jarak geografis dinyatakan sebagai jarak antara dua ibukota negara yang melakukan perdagangan dalam bentuk logaritma. Jarak geografis
mengindikasikan biaya transportasi dan biaya transaksi yang dihadapi oleh suatu
negara dalam melakukan perdagangan internasional. Semakin jauh jarak antara suatu negara dengan negara lain, semakin besar pula biaya transportasi pada
perdagangan yang terjadi di antara keduanya. Sehubungan dengan hal itu maka pada estimasi awal diperkirakan bahwa variabel jarak akan berhubungan negatif
dengan nilai IIT. Dalam penelitian ini, dipergunakan model linier menggunakan metode
OLS. Masalah yang timbul dengan penggunaan pendekatan ini adalah bahwa pendekatan OLS dapat menghasilkan nilai estimasi yang jatuh di luar daerah
kisaran IIT index yang ditetapkan nilai IIT index kurang dari 0 atau lebih dari 100. Penyimpangan estimasi tersebut dapat diabaikan karena fokus dari
penelitian ini adalah bukan untuk melakukan peramalan melainkan pengujian hipotesis. Terlebih lagi, penggunaan kisaran nilai bagi variabel-variabel yang
diestimasi akan diperlukan dalam OLS bila pendekatan ini digunakan untuk diperbandingkan dengan pendekatan-pendekatan yang lain Thorpe, 2005.
3.2.3. Analisis Panel Data