50
c. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Impor Apel dari China
Berdasarkan hipotesis penelitian, keseluruhan variabel yang diduga mempengaruhi permintaan apel dari China yang berpengaruh nyata antara lain
pasokan mangga PIKJ, lag impor dan dummy musiman dari negara pengekspor. Sedangkan variabel yang tidak berpengaruh nyata antara lain nilai tukar dan
harga apel impor dan harga mangga PIKJ.
Tabel 4. Hasil Analisis Model Regresi Permintaan Impor Apel dari China Tahun 2002-2005
Elastisitas Peubah koefisien
SE koefisien
t hitung
p value
VIF SR LR
Constant 407186
4182376 0,10
0,923 Nilai tukar
-112,6 407
-0,28 0,784
1,30 -0,29 -1,21 Harga apel impor
-784982 816702
-0,96 0,344
1,60 -0,15 -0,60 Pasokan mangga PIKJ
-0,2128 0,07903
-2,69 0,011
5,40 -0,26 -1,07 Harga mangga PIKJ
187,8 140,4
1,34 0,191
2,70 0,19
0,78 Lag volume impor
0,7566 0,1455
5,20 0,000
2,40 Februari
2490170 1038996
2,40 0,023
2,10 Maret
1454783 1162132
1,25 0,220
2,60 April
951654 1082143
0,88 0,386
2,20 Mei
2116280 1053159
2,01 0,053
2,10 Juni
463655 1014589
0,46 0,651
2,00 Juli
1127023 1012171
1,11 0,274
2,00 Agustus
3283651 1028647
3,19 0,003
2,00 September
2662377 1050207
2,54 0,017
2,10 Oktober
5366769 1399400
3,84 0,001
3,70 November
3848257 1213690
3,17 0,003
2,80 Desember
3101239 1186033
2,61 0,014
2,70 R-Sq = 65,2
R-Sqadj = 48,8 Durbin-Watson statistic = 2,04
F hit = 3,99 Keterangan:
= signifikan pada taraf nyata 5 ; = signifikan pada taraf nyata 10 SR = jangka pendek; LR = jangka panjang
Pada saat nilai tukar rupiah melemah dan harga apel meningkat, terdapat indikasi permintaan impor pear dari China mengalami penurunan. Hal tersebut
ditunjukkan dari nilai koefisien nilai tukar dan harga bernilai negatif. Akan tetapi perubahan nilai tukar dan harga apel pada jangka pendek dan panjang, tidak
berdampak besar pada perubahan permintaan impor apel dari China. Nilai elastisitas jangka pendek dan panjang, menunjukkan permintaan impor pear
tidak responsif terhadap perubahan harga dan nilai tukar. Terdapat dugaan
51 kedekatan wilayah China dengan Indonesia menyebabkan pembebanan biaya
transportasi pada harga apel dari China tidak terlalu besar sehingga harga apel dari China relatif lebih murah lihat Lampiran 3. Pada saat pasokan mangga
meningkat dan harga mangga murah menyebabkan permintaan impor apel dari China menurun. Pada jangka pendek respon penurunan impor apel dari China
terhadap peningkatan pasokan mangga PIKJ tidak elastis, tetapi pada jangka panjang bersifat elastis. Terdapat indikasi menurunnya permintaan apel
disebabkan konsumen mengurangi konsumsi apel dan meningkatkan konsumsi mangga, hal ini dijadikan informasi oleh pengimpor sehingga mengurangi impor
pada saat pasokan mangga meningkat. Puncak musim panen apel China adalah pada bulan Oktober.
Ada beberapa evaluasi model regresi permintaan apel dari China output komputer tersaji di Lampiran 5. Pertama, untuk mengetahui uji normalitas dapat
dilihat dari grafik Kolmogorov-Smirnov Lampiran 5. Titik-titik residual yang tergambar dalam grafik tersebut segaris dan P-value sebesar 0,15 lebih besar
dari taraf nyata 5 persen. Kedua, asumsi homoskedastisitas atau masalah heteroskedastisitas diperiksa menggunakan grafik Residual Plot Lampiran
4
. Pada grafik residual plot tidak ditemukan titik yang berpola sistematik acak. Hal
ini menunjukkan bahwa variasi setiap unsur residual adalah sama konstan. Ketiga, masalah multikolinearitas dapat dilihat dari nilai VIF. Pada Tabel 4 terlihat
bahwa semua variabel bebas penjelas mempunyai nilai VIF lebih kecil dari 10, sehingga tidak terjadi masalah multikolinearitas. Keempat, Uji Durbin-Watson
menghasilkan nilai sebesar 1,99, maka dapat diambil kesimpulan tidak terdapat autokorelasi antar veriabel bebas dalam model. Hasil dugaan model regresi
permintaan impor apel dari China Tabel 4. Hasil uji F untuk signifikasi menyeluruh, signifikan pada taraf nyata sebesar 5 persen. Hasil tersebut memiliki
52 pengertian bahwa secara bersama-sama semua variabel bebas dalam model
mampu menjelaskan dengan baik perubahan volume permintaan impor apel dari China.
5.1.1.2. Permintaan Apel dari Amerika Serikat USA a. Plot Data
Perkembangan Impor Apel Indonesia dari Amerika Serikat Tahun 2001-2005
1000000 2000000
3000000 4000000
5000000 6000000
7000000
ja nu
ari m
ar et
m ei
ju li
se pt
em be
r no
ve m
be r
ja nu
ar i
m ar
et m
ei ju
li se
pt em
be r
no ve
m be
r ja
nu ar
i m
ar et
m ei
ju li
se pt
em be
r no
ve m
be r
ja nu
ar i
m ar
et m
ei ju
li se
pt em
be r
no ve
m be
r ja
nu ar
i m
ar et
m ei
ju li
se pt
em be
r no
ve m
be r
Bulan B
er a
t B er
si h
k g
impor apel
Gambar 4. Perkembangan Impor Apel Indonesia dari Amerika Serikat Tahun 2001–2005
Amerika Serikat merupakan negara asal impor apel Indonesia terbesar kedua. Selama tahun 2001 – 2005, impor apel Indonesia dari Amerika Serikat
umumnya menunjukkan fluktuasi yang semakin menurun. Pada tahun 2002 total impor apel dari USA menurun sebesar 8,93 persen dari tahun 2001 menjadi
39.077 ton. Pada tahun 2003 masih terjadi penurunan, yaitu sebesar 22,58 persen
menjadi 30.254 ton
.
Tahun 2004 permintaan apel dari USA meningkat sebesar 10,63 persen dari tahun 2003 menjadi sebesar 33.469 ton. Pada tahun
2005 kembali terjadi penurunan, dimana total impor apel dari USA menjadi 30.007
ton atau menurun 10,34 persen dari tahun 2004.
b. Peramalan Permintaan Impor Apel dari Amerika Serikat USA Berdasarkan Tabel 5, metode peramalan time series terbaik untuk
permintaan Apel dari negara Amerika Serikat adalah Metode SARIMA 0,0,1 0,1,1
12
atau bentuk persamaan back shift operator notation adalah sebagai
53 berikut: 1-B
12 1
Y
t
= 1+0,6442B 1- 0,7921B
12
ε
t
. Hasil analisis SARIMA 0,0,1 0,1,1
12
dapat dilihat pada Lampiran 6.
Tabel 5. Nilai MSE Metode Peramalan Time series pada Permintaan Impor Apel Indonesia dari Amerika Serikat
No. Metode MSE
MSE terkecil
1
Trend 2,64E+12 6
2
W. Multiplikatif 8,77E+11
2
3
W. Aditif 9,13E+11
3
4
D. Multiplikatif 1,22E+12
5
5
D. Aditif 1,12E+12
4
6 SARIMA 0,0,1 0,1,1
12
6,34E+11 1 1. Identifikasi
Berdasarkan gambar plot ACF dan PACF pada Lampiran 13, terlihat bahwa ACF memiliki pola eksponensial menurun dan PACF cut off pada lag 1
dan 2.
2. Estimasi
Melihat pola ACF dan PACF model tentatif yang mungkin adalah AR 1. selain kemungkinan dari model tersebut, tidak menutup kemungkinan untuk
model tentatif yang lain. Walaupun pada plot non musiman tidak menunjukkan adanya unsur trend, juga pengolahan diuji dengan melakukan pembedaan.
3. Evaluasi Model Uji Diagnostik
Setelah dilakukan estimasi parameter model, selanjutnya dilakukan evaluasi untuk memastikan apakah model yang diestimasi sudah baik atau
belum. Kreiteria dalam evaluasi metode ARIMA antara lain: - Proses iterasi harus convergence
Hasil pengolahan Model SARIMA menunjukkan bahwa proses iterasi telah convergence antara dua model sudah tidak ada beda yang nyata. Proses
iterasi telah convergence ditunjukkan adanya pernyataan relative change in each estimate less then 0,0010.
54 - Residual random
Residual dari hasil peramalan dari model juga menunjukkan bahwa residual forcast error sudah random. Sebagai indikator residual hasil ramalan telah
random indikator yang digunakan adalah modifeid Box-Pierce statistik. Hal ini ditunjukkan bahwa nilai P-value untuk uji staitistik dari residual lebih besar dari
0,05. Selain itu grafik ACF dan PACF dari residual yang memiliki pola cut off menunjukkan bahwa residual telah acak
- Kondisi invertibilitas ataupun stasioneritas harus terpenuhi Kondisi invertibilitas ataupun stasioner telah terpenuhi. Hal ini ditunjukkan oleh
jumlah koefisien MA atau AR yang masing-masingnya kurang dari satu. Dalam output model terlihat jumlah koefisien untuk MA 1 = -0,6442 dan
SMA 1,1 = -0.7921. - Parameter yang diestimasi berbeda nyata dengan nol
Parameter yang diestimasi berbeda nyata dengan nol. Ini dapat dilihat dari nilai P-value koefisien yang kurang dari 0,05. Terlihat pada output bahwa P-
value koefisen untuk MA 1 = 0,000 dan untuk SMA 1,1 = 0,000 - Model harus parsimonius
Keseluruhan model yang telah memenuhi syarat di atas, model SARIMA 0,0,10,1,1
12
adalah model yang relatif sudah dalam bentuk paling sederhana
- Model harus memiliki MSE terkecil Model ini memiliki nilai MSE terkecil dari keseluruhan model yang dicoba.
Model ini memiliki nilai MSE sebesar 6,34E+11.
4. Peramalan
Hasil peramalan untuk 12 bulan ke depan permintaan impor apel dari USA dapat dilihat pada lampiran 13. Model Total permintaan impor apel dari USA
menunjukkan peningkatan dari tahun sebelumnya yaitu menjadi sebesar 33.967
55 ton dengan rata-rata per bulan sebesar 2.830 ton. Puncak tertinggi terjadi pada
bulan Desember yaitu sebesar 4.577 ton. Sedangkan puncak terendah terjadi pada bulan Maret yaitu sebesar 1.886 ton.
c. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Impor Apel dari Amerika Serikat USA
Kategori