Metode Pengumpulan Data Pengolahan dan Analisis Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian yang dilakukan meliputi perancangan penelitian, perumusan masalah, pengumpulan data pada berbagai instansi terkait, pemrosesan data, analisis data, interpretasi data, dan penarikan kesimpulan. Kegiatan pengumpulan data dilakukan di BPS pusat dan Kementerian Kelautan dan Perikanan yang berlokasi di Jakarta. Kegiatan penelitian ini dilakukan selama empat bulan yaitu dimulai dari November 2011 sampai dengan Februari 2012. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder dengan ruang lingkup nasional dan internasional. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang merupakan data panel, yaitu data gabungan antara data deret waktu time series dan data satu waktu cross section . Data deret waktu meliputi data time series selama sepuluh tahun 2001-2010. Data satu waktu atau data cross section adalah pengamatan yang dilakukan pada satu titik waktu atau periode waktu yang sama. Pengamatan data untuk data cross section dilakukan pada tujuh negara tujuan ekspor kepiting Indonesia, yaitu Amerika Serikat, Singapura, Malaysia, Jepang, RRC, Belanda, dan Korea Selatan. Baik data time series ataupun data cross section yang diambil meliputi variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu, variabel GDP per capita Indonesia, GDP per capita negara tujuan, jumlah penduduk negara tujuan, jarak Indonesia dengan negara tujuan, harga kepiting Indonesia di negara tujuan dan nilai tukar mata uang negara tujuan terhadap rupiah.

4.2 Metode Pengumpulan Data

Data yang dikumpulkan merupakan data ekspor kepiting segar atau unfrozen crabs dengan kode Harmonized System tahun 2007 HS2007 030624000. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pooled panel lima variabel bebas dari tujuh negara pengimpor kepiting Indonesia sepanjang tahun 2001 hingga tahun 2010. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari beberapa instansi terkait seperti Kementerian Kelautan dan Perikanan KKP dan Biro Pusat Statistik BPS Pusat serta melalui penelusuran internet Uncomtrade, Indexmundi, Oanda, dan Searates. Adapun data-data yang digunakan oleh peneliti untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor kepiting Indonesia tercantum dalam Tabel 7. Tabel 7. Jenis, Simbol, dan Sumber Data Penelitian Variabel Satuan Simbol Sumber Volume ekspor kepiting Indonesia ke negara tujuan Kg Xij BPS, Uncomtrade Gross Domestic Product GDP per kapita Indonesia US Yi Indexmundi Gross Domestic Product GDP per kapita negara tujuan US Yj Indexmundi Harga ekspor kepiting Indonesia USkg Pj BPS, Uncomtrade Jarak Indonesia dengan negara tujuan ekspor Biaya Transportasi US Dij Searates Nilai tukar exchange rate Domestic CurrencyRp Erij Oanda

4.3 Pengolahan dan Analisis Data

Metode analisis yang digunakan adalah metode deskriptif dan metode kuantitatif. Metode deskriptif digunakan untuk melihat gambaran umum agribisnis kepiting Indonesia serta menginterpretasikan hasil output pada pengolahan kuantitatif, sehingga diketahui maksud dan hasil dari pengolahan data secara kuantitatif. Metode kuantitatif dengan menggunakan analisis regresi data panel dengan menggunakan gravity model dengan persamaan tunggal digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor kepiting Indonesia. Selanjutnya nilai potensial perdagangan dapat diperoleh dengan membagi nilai aktual perdagangan dengan nilai potensial yang diperoleh dari hasil pengolahan data panel untuk mengetahui potensi perdagangan yang berlangsung antara Indonesia dengan negara mitra dagangnya. Proses pengolahan data dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel 2007 dan program Eviews 7, kemudian dilanjutkan dengan tahap interpretasi data. Pemilihan alat pengolahan dilakukan atas dasar kemudahan dan kemampuannya dalam mengolah data. 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 studi dynamics of adjustment karena terkait dengan observasi pada cross section yang sama secara berulang. 5 Mampu menguji dan mengembangkan model perilaku yang lebih kompleks.

4.4 Perumusan Model