Pada model dengan menggunakan metode pooled OLS, diperoleh bahwa variabel-variabel yang berpengaruh nyata terhadap pangsa pasar pada selang
kepercayaan 99 persen adalah harga ekspor rumput laut PX, dan nilai tukar NT dan volume produksi PR. Variabel yang tidak berpengaruh nyata adalah GDP
per kapita GDP, dan juga produksi rumput laut Indonesia PR. Pada metode fixed effect yaitu dengan memasukkan variabel dummy
negara pengimpor pada model, variabel volume ekspor ke negara tujuan ekspor Q dan variabel nilai tukar NT berpengaruh nyata pada selang kepercayaan 99
persen. GDP per kapita negara tujuan ekspor berpengaruh nyata pada selang kepercayaan 94 persen. Dengan menggunakan metode fixed effect, variabel harga
ekspor PX dan produksi rumput laut PR tidak berpengaruh nyata terhadap model pangsa pasar rumput laut Indonesia di negara tujuan ekspor.
Hasil yang berbeda juga diperoleh dengan menggunakan metode random effect
. Dengan menggunakan metode ini, variabel yang berpengaruh nyata terhadap model pangsa pasar hanya variabel volume ekspor Q pada selang
kepercayaan 99 persen. Sedangkan untuk variabel lain, tidak memiliki pengaruh dengan pangsa pasar ekspor rumput laut Indonesia di pasar negara tujuan.
6.2.1 Pemilihan Model Terbaik
Secara umum, pemilihan model terbaik dengan menggunakan data panel pada ketiga metode dapat dilakukan dengan melihat nilai R-square yang tertinggi
dari ketiga metode tersebut. Berdasarkan perhitungan R-square tertinggi, maka model terpilih adalah metode fixed effect sebagai model terbaik dengan nilai R-
square sebesar 0.858516 atau 85.85 persen. Pertimbangan lain yang digunakan,
pada model ini diperoleh lebih banyak variabel yang berpengaruh secara signifikan. Pemilihan metode terbaik juga didukung dengan melaksanakan uji F,
yaitu dengan membandingkan antara metode pooled OLS dan fixed effect yang bertujuan untuk melihat apakah penambahan variabel dummy pada model
memiliki dampak yang signifikan terhadap model penduga tersebut. Akan tetapi, penentuan model terbaik kemudian harus diperhatikan juga melalui uji CHOW
dan uji Hausman. Berdasarkan uji CHOW, dapat disimpulkan bahwa model Fixed Effect
lebih baik dibandingkan dengan model Pooled OLS. Selengkapnya hasil uji
CHOW dapat dilihat pada Lampiran 11. Kemudian, dilakukan uji Hausman dengan membandingkan model Fixed Effect dengan model Random Effect. Uji
Hausman dilakukan dengan menginput data program yang akan secara otomatis diolah dengan menggunakan Eviews. Secara lengkap program yang di-running
untuk uji Hausman dapat dilihat pada Lampiran 12. Berdasarkan uji Hausman,
dapat diketahui bahwa model Fixed Effect juga merupakan model terpilih yang terbaik. Oleh karena itu, dapat dipastikan bahwa model Fixed Effect adalah model
terbaik yang digunakan untuk menganalisis pangsa pasar rumput laut Indonesia di pasar internasional.
6.2.2 Interpretasi Model Terbaik
Model terbaik yang diperoleh adalah model yang dihasilkan dari metode fixed effect
, dimana variabel volume ekspor rumput laut ke negara tujuan ekspor Q dan nilai tukar NT berpengaruh nyata pada selang kepercayaan 99 persen.
Sedangkan GDP per kapita negara tujuan ekspor berpengaruh nyata pada selang kepercayaan 94 persen. Hasil dugaan model pangsa pasar rumput laut dengan
metode fixed effect menunjukkan bahwa tanda variabel bebas yang dianalisis sebagaian besar sama dengan hipotesis awal yang dibangun, kecuali untuk
variabel harga. Hal ini diduga karena kondisi tertentu yang akan dijelaskan kemudian. Hasil pendugaan dengan menggunakan metode fixed effect secara
lengkap ditampilkan dalam Tabel 12.
Tabel 12. Hasil Pendugaan Persamaan Pangsa Pasar dengan Metode Fixed Effect
Variable Coefficient
Std. Error t-Statistic
Prob. Volume Ekspor Q
0.001638 0.000376
4.354195 0.0000 Harga Ekspor PX
0.449050 0.436228
1.029393 0.3071 Nilai Tukar NT
-0.002792 0.000920 -3.035426 0.0035
GDP per kapita GDP 0.001598
0.000830 1.926277 0.0584
Produksi PR 1.07E-06
6.02E-06 0.176978 0.8601
Pada Tabel 10, berdasarkan pendugaan model fixed effect diperoleh nilai koefisien determinasi R
2
sebesar 85.85 persen. Hal ini berarti 85.85 persen variasi pangsa pasar ekspor rumput laut Indonesia di beberapa negara tujuan
ekspor dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas dalam model. Variabel- variabel tersebut adalah volume ekspor rumput laut Indonesia ke negara tujuan
ekspor Q, harga ekspor rumput laut Indonesia PX, nilai tukar rupiah terhadap mata uang negara pengimpor NT, GDP per kapita negara pengimpor GDP, dan
volume produksi rumput laut Indonesia PR. Persamaan regresi fixed effect menghasilkan nilai F
hitung
sebesar 28.17259, dan nilai ini lebih besar dari nilai F
tabel 16.62
sebesar 2.35 pada taraf nyata satu 1 persen. Ini berarti, secara bersama-sama variabel-variabel bebas dalam model berpengaruh nyata terhadap
pangsa pasar ekspor rumput laut Indonesia pada selang kepercayaan 99 persen.
6.2.3 Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pangsa Pasar dengan Metode
