Penelitian Mengenai Permintaan Ekspor
10
Gambar 6 Kerangka Pemikiran Operasional Perhiasan sebagai salah satu produk
industri kreatif fesyen yang potensial untuk diekspor
Peluang Indonesia sebagai salah satu eksportir utama perhiasan di pasar
luar negeri karena desain yang unik
Singapura, Amerika Serikat, Italia, Jerman, Perancis,
Jepang, dan Australia sebagai negara tujuan ekspor utama
perhiasan Indonesia
Nilai Tukar Riil Rupiah terhadap
Mata Uang Negara Tujuan
Harga Ekspor Negara
Pesaing GDP Per
Kapita Negara Tujuan
Analisis Panel dengan Model Fixed Effect
Harga Ekspor ke
Negara Tujuan
Populasi Negara
Tujuan
Rekomendasi Kebijakan Volume dan
nilai ekspor berfluktuasi
Faktor-faktor yang memengaruhi permintaan ekspor perhiasan
Indonesia di Singapura, Amerika Serikat, Italia, Jerman, Perancis,
Jepang, dan Australia
11
Hipotesis Penelitian
Hipotesis yang digunakan pada penelitian ini adalah: 1. Nilai tukar riil rupiah terhadap mata uang negara tujuan ekspor
berpengaruh negatif. Artinya, apabila nilai tukar riil rupiah terdepresiasi, maka volume permintaan ekspor perhiasan Indonesia akan meningkat.
2. Harga ekspor perhiasan Indonesia ke negara tujuan berpengaruh negatif. Artinya, jika harga perhiasan di negara tujuan meningkat, maka jumlah
permintaan ekspor perhiasan Indonesia akan menurun. 3. Harga ekspor perhiasan negara pesaing berpengaruh positif. Artinya,
apabila harga ekspor negara pesaing semakin mahal, maka negara tujuan ekspor akan beralih ke negara eksportir yang lebih murah sehingga
permintaan ekspor perhiasan Indonesia akan meningkat.
4. GDP per kapita negara tujuan ekspor berpengaruh positif. Artinya, apabila GDP per kapita negara tujuan ekspor meningkat, maka daya beli
masyarakat akan meningkat dan tingkat konsumsi perhiasan pun akan meningkat sehingga permintaan ekspor perhiasan akan naik.
5. Populasi negara tujuan ekspor berpengaruh positif. Artinya, semakin besar jumlah populasi negara tujuan ekspor, maka semakin besar pula volume
permintaan ekspor perhiasan Indonesia.
METODE PENELITIAN
Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berupa data deret waktu time series dan antar individu cross section.
Data time series meliputi data tahunan 2000-2011, sedangkan data cross section
meliputi tujuh negara tujuan ekspor utama Indonesia yaitu Singapura, Amerika Serikat, Italia, Jerman, Perancis, Jepang, dan Australia. Tabel 2
menunjukkan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini. Tabel 2 Jenis, Simbol, dan Sumber Data Penelitian
No Variabel
Satuan Simbol
Sumber 1
Volume ekspor perhiasan Indonesia ke negara tujuan
kg VEX
UN Comtrade 2
Harga ekspor perhiasan Indonesia
US PX
UN Comtrade 3
Populasi penduduk negara tujuan
jiwa POP
World Bank 4
Nilai tukar national
currencyRp ER
IMF 5
GDP per kapita negara tujuan USjiwa
GDP World Bank
6 Harga ekspor perhiasan
negara pesaing US
PXN UN Comtrade
12
Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan adalah metode deskriptif dan metode kuantitatif. Metode deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran
tentang perkembangan permintaan akan perhiasan Indonesia di tujuh negara tujuan ekspor utama, sedangkan metode kuantitatif untuk menjelaskan
hubungan variabel-variabel yang memengaruhi volume permintaan ekspor perhiasan Indonesia di tujuh negara tujuan ekspor. Data kuantitatif diolah
menggunakan program Microsoft Excel 2007 dan Eviews 6, sedangkan data kualitatif berbentuk narasi.
Karena mengkombinasikan data cross section dan time series, maka panel data memiliki beberapa keunggulan antara lain Gujarati 2004:
1. Mampu mengidentifikasi dan mengukur efek yang secara sederhana tidak dapat diatasi dalam data cross section murni atau data time series murni.
2. Mampu mengontrol heterogenitas individu. 3. Memberikan data yang informatif, mengurangi kolinearitas antar peubah
serta meningkatkan derajat kebebasan sehingga data menjadi lebih efisien. 4. Data panel lebih baik digunakan untuk study dynamics of adjustment karena
terkait dengan observasi pada cross section yang sama secara berulang. 5. Mampu menguji dan mengembangkan model perilaku yang lebih kompleks.
Terdapat tiga macam pendekatan dalam panel data yaitu: 1. Pendekatan Kuadrat Terkecil
Pooled Least Square
Pendekatan ini merupakan pendekatan yang paling sederhana dalam pengolahan data panel yang didapatkan dengan cara mengkombinasikan
semua data cross section dan time series yang akan diduga dengan menggunakan metode OLS Ordinary Least Square seperti persamaan
berikut:
Y
it
= α + β�
it
+ e
it
dimana: Y
it
= variabel endogen �
it
= variabel eksogen α = intercept
β = slope i = individu ke-i
t = periode waktu ke-t e = error simpangan