Pendekatan Within Group WG

hasil uji Chow menunjukkan bahwa Fixed Effect Model FEM lebih baik daripada Pooled Least Square PLS, hal ini ditunjukkan dari nilai statistik uji Chow sebesar 103,92 Prob F = 0,0000. FEM juga lebih baik daripada Random Effect Model REM berdasarkan uji Hausman, dengan nilai statistik uji Hausman sebesar 47,31 Prob F = 0,0000 yang keduanya signifikan pada taraf nyata lima persen, disajikan selengkapnya pada Tabel 14. Tabel 14 Hasil estimasi koefisien pada model data panel statis sektor pertanian barang mentahbaku Variable PLS FEM REM Coef Prob Coef Prob Coef Prob 1 2 3 4 5 6 7 TARIF -0,0140 0,6329 -0,0147 0,2660 -0,0064 0,6132 LNSEAPORT 2,4940 0,0459 -0,0840 0,8556 0,6768 0,0988 LNKURS 0,0225 0,3837 0,1119 0,7006 -0,0120 0,7947 LNGDPPERCAP_IMPR -0,5282 0,0021 4,8294 0,0000 0,1064 0,5321 LNGDPPERCAP_EKSP 0,0444 0,5372 0,5867 0,2195 0,2865 0,0361 LNECODIST 0,5325 0,0000 -4,5646 0,0001 0,3851 0,0031 LNCOSTIMPORT -0,3354 0,5681 -0,0836 0,8458 -0,2334 0,4936 LNBCUSTOM_EF 0,5039 0,7504 0,2055 0,7008 -0,2641 0,5379 C 6,0140 0,1593 -17,799 0,0001 2,4581 0,3466 R-Square 0,2276 0,9788 0,1477 Chow Test 103,923 0,0000 Hausman Test 47,309 0,0000 Keterangan: 1 Variabel takbebas = produk domestik bruto LnIM. Sementara pada sektor manufaktur diperoleh hasil bahwa metode FEM lebih baik dibandingkan dua metode lainnya dengan nilai uji Chow sebesar 110,69 Prob F = 0,0000 dan uji Hausman sebesar 44,26 Prob F = 0,0000 yang keduanya signifikan pada taraf nyata lima persen. Hasil uji Chow tersebut menyimpulkan bahwa metode FEM lebih baik daripada PLS, sedangkan uji Hausman menghasilkan kesimpulan bahwa metode FEM lebih baik daripada REM. Pengujian berikutnya berupa pendeteksian gejala autokorelasi pada model. Berdasarkan uji Durbin-Watson DW, model FEM tersebut tidak mengandung masalah autokorelasi, dengan nilai statistik uji DW sebesar 2,44 untuk pertanian dan 2,28 untuk manufaktur. Namun pada model kedua model ini untuk sektor pertanian barang mentahbaku dan sektor manufaktur hasil estimansi menunjukkan lebih rendahnya Sum Square Residual SSR weighted daripada SSR unweighted mengindikasikan bahwa model ini mengalami masalah heteroskedastisitas. Untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas, maka digunakan model FEM dengan General Least Square GLS Weighted dengan cross-section weights dan white cross-section untuk mengatasi kedua pelanggaran asumsi tersebut. Hasil estimasi dari ketiga metode data panel statis sektor manufaktur selengkapnya disajikan pada Tabel 15 di bawah ini. Tabel 15 Hasil estimasi koefisien pada model data panel statis sektor manufaktur Variable PLS FEM REM Coef Prob Coef Prob Coef Prob 1 2 3 4 5 6 7 TARIF -0,0267 0,2056 -0,0185 0,0698 -0,0141 0,1509 LNSEAPORT 1,3743 0,0852 0,2566 0,3683 0,8707 0,0006 LNKURS 0,0396 0,0156 0,3617 0,0445 0,0345 0,2376 LNGDPPERCAP_IMPR -0,1410 0,2139 2,8516 0,0000 0,1807 0,0945 LNGDPPERCAP_EKSP 0,4469 0,0000 0,7829 0,0078 0,5934 0,0000 LNECODIST 0,2600 0,0000 -2,3539 0,0012 0,1942 0,0179 LNCOSTIMPORT -0,5021 0,1751 -0,2819 0,2634 -0,3744 0,0673 LNBCUSTOM_EF 0,7656 0,4465 0,8938 0,0066 0,3467 0,1862 C 7,3063 0,0076 -8,7842 0,0012 4,1403 0,0103 R-Square 0,4678 0,9862 0,422 Chow Test 110,691 0,0000 Hausman Test 44,260 0,0000 Keterangan: 1 Variabel takbebas = produk domestik bruto LnIM. 2 , , berturut-turut menunjukkan tingkat signifikansi pada = 1, 5 dan 10.

5.2 Dampak

Trade Facilitation terhadap Arus Perdagangan di ASEAN+3 pada Sektor Pertanian Barang MentahBaku Trade facilitation merupakan isu penting dalam perdagangan internasional di abad 20, hal ini diakui secara internasional bahkan oleh WTO perbaikan di sektor trade facilitation menjadi agenda dalam perumusan kebijakan baik bagi WTO sendiri maupun berbagai kawasan FTA. Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 16 dapat diketahui bahwa pada sektor pertanian di kawasan ASEAN+3 terdapat lima variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap arus perdagangan pada taraf nyata lima persen, yaitu PDRB per kapita negara