eb ., BRIN
VOL. 1 8 NO. 1 , JULI 2024
ISSN: 1979-9187
Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan diterbitkan sejak tahun 2007 secara periodik dua kali dalam satu tahun (Juli dan Desember), memuat hasil penelitian terkait dengan isu perdagangan.
EDITOR IN CHIEF Prof. Erwidodo (BRIN)
EDITORIAL BOARDS: Umi Mu’awanah, PhD. (BRIN) Prof. Dr. Ir. Carunia Mulya Firdausy , M.A. (BRIN) Irwanda Wisnu Wardhana, Ph.D. (BRIN) Prof. Dr. Ir. Sahat Marulitua Pasaribu, M.Eng. (BRIN) Kiki Verico, Ph . D. (Universitas Indonesia) Dr. I Wayan R. Susila (Universitas Prasetya Mulya)
Ernawati Munadi, Ph . D. (Universitas Wijaya Kusuma) Dr. Kasan (Kementerian Perdagangan)
REVIEWER: Dr. Zamroni (BRIN)
Fithra Faisal Hastiadi, Ph.D. (Universitas Indonesia) Prof. Dr. Telisa Aulia Falianty (Universitas Indonesia) Dr. Lukytawati Anggraeni (Institut Pertanian Bogor) Prof. Dr. Achmad Suryana ( Kementerian Pertanian) Prof. Dr. Abuzar Asra, M.Sc ( Badan Pusat Statistik )
Dr. Feryanto , S.P., M.Si. ( Institut Pertanian Bogor ) Dr. Widyastutik, S.E., M.Si. (Institut Pertanian Bogor) Mohammad Dian Revindo , Ph.D. ( Universitas Indonesia ) Dr. Christina Ruth Elisabeth L. Tobing, S.E., M.Si. (Universitas Indonesia) Novia Budi Parwanto, M.S.E., M.P.P., Ph.D. (Politeknik Statistika STIS) Andi Tenri Darhyati, S.P., M.Si. (Universitas Islam Makassar)
EDITOR:
Khoiru Rizqy Rambe, S.E., M.Si. (BRIN)
SECTION EDITOR:
Sri Milawati Asshagab, S.H., M.M (BRIN)

## MANAGING EDITOR:
Dr. Iwan Hermawan, S.P., M.Si. (BRIN)
COPY EDITOR S :
Fadhlan Zuhdi, S.P., M.Si. (BRIN)
Maulida Lestari, S.E., M.E (Kementerian Perdagangan) Primakrisna Trisnoputri, S.I.P., M.B.A. (Kementerian Perdagangan) Dewi Suparwati, S.Si. (Kementerian Perdagangan)

## LAYOUT EDITOR: Utami Dwi Astuti, S.Pd. (BRIN)
Muliyani, S.Pd. (BRIN) Andri Agus Rahman, A.Md. (BRIN) Dwi Yulianto, S.Kom. (Kementerian Perdagangan)
Dikelola dan Diterbitkan Oleh: Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) Website: https://www.rmpi.brin.go.id/ Email: jurnal@rmpi.brin.go.id
Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan dapat diakses melalui: https://ejournal.brin.go.id/bilp e-ISSN: 2528-2751
Terakreditasi SINTA 2 Berdasarkan SK Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional, Republik Indonesia No.200/M/KPT/2020 Tanggal 23 Desember 2020
VOL. 18 NO. 1, JULI 2024
ISSN: 1979-9187
Terakreditasi SINTA 2 berdasarkan SK Menteri Riset, Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Republik Indonesia No. 200/M/KPT/2020

## PENGANTAR REDAKSI
Kami panjatkan puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas rilisnya Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan (BILP) Vol. 18, No. 1 edisi Juli 2024. Terbitan kali ini berisi lima artikel tentang isu-isu perdagangan pada konstelasi internasional hingga berupa studi kasus di Indonesia. Kelimanya menyajikan konten yang apik, dilengkapi dengan pendekatan riset terkini dan rekomendasi kebijakan yang afirmatif.
Kelima artikel tersebut adalah (1) “Analisis Determinan Ekspor: Kasus Indonesia” yang membahas berbagai faktor memengaruhi ekspor guna menopang pertumbuhan ekonomi seiring dinamika perubahan perdagangan di tingkat global, (2) “Determinan Nilai Ekspor Jasa Transportasi di Negara-Negara ASEAN” yang mengungkap eksistensi sektor jasa sebagai bagian esensial dalam mengungkit kinerja perdagangan dan juga perekonomian di banyak negara saat ini, (3) “Kinerja Ekspor Produk Teh Indonesia di Pasar Internasional: Asesmen Perjanjian Perdagangan Indonesia” yang dilatarbelakangi oleh kondisi ekspor produk teh Indonesia cenderung tidak seiring dengan upaya pemerintah menurunkan berbagai hambatan melalui perjanjian perdagangan, (4) “Pengaruh Produksi Harga  Dunia, dan  Emisi  Karbon  Terhadap  Ekspor  Minyak Kelapa Sawit Indonesia” berusaha menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor minyak kepala sawit, termasuk  di  dalamnya  dengan
melibatkan  aspek  lingkungan  sebagai representasi tata kelola keberlanjutan, dan (5) “Menilai Dampak AKFTA terhadap Arus  Perdagangan  Indonesia-Korea  Selatan: Analisis  Data  Panel”  menjadi artikel penutup. Hasil temuannya sangat relevan dengan semakin banyaknya perjanjian regional yang dilakukan oleh Indonesia, namun belum banyak pihak yang mengungkap dampaknya.
Kami berharap seluruh artikel tersebut dapat menjadi referensi bagi para pengambil kebijakan, baik di lingkungan kementerian/lembaga (K/L) maupun non- K/L, serta berkontribusi nyata bagi perkembangan ilmu pengetahuan, khususnya di bidang perdagangan. Kritik dan saran dari para pembaca menjadi hal kriusial untuk perbaikan dan kemajuan BILP di masa mendatang. Tidak lupa kami mengucapkan terima kasih atas dukungan seluruh pihak yang terlibat secara aktif, baik reviewer , tim editorial, dan para penulis artikel.
Jakarta, 31 Juli 202 4
VOL. 18 NO. 1, JULI 2024
ISSN: 1979-9187
TERAKREDITASI SINTA 2 berdasarkan SK Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Republik Indonesia No. 200/M/KPT/2020
iii 1 -22 23-46 47-7 4 7 5 -9 2

## DAFTAR ISI

## PENGANTAR REDAKSI

## ANALYSIS OF EXPORT DETERMINANTS: INDONESIAN CASE
Vita Kartika Sari

## DETERMINAN NILAI EKSPOR JASA TRANSPORTASI DI NEGARA-NEGARA ASEAN
Askar Subriandi, Siskarossa Ika Oktora

## KINERJA EKSPOR PRODUK TEH INDONESIADI PASAR INTERNASIONAL: ASESMEN PERJANJIAN PERDAGANGAN INDONESIA
Fikri Aldi Dwi Putro, Widyastutik, Nia Kurniawati Hidayat
PENGARUH PRODUKSI , HA RGA DUNIA, DAN EMISI KARBON TERHADAP EKSPOR MINYAK KELAPA SAWIT INDONESIA Erwinsyah

## ASSESSING THE IMPACT OF THE AKFTA ON INDONESIA-SOUTH KOREA TRADE FLOWS: A PANEL DATA ANALYSIS
Achmad Room Fitrianto, Rina Ramadhani
9 3 -11 6
Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 18 NO. 1, JULI 2024 | v

## ANALYSIS OF EXPORT DETERMINANTS: INDONESIAN CASE

## Analisis Determinan Ekspor: Kasus Indonesia
Vita Kartika Sari
Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami No. 36, Kota Surakarta, Jawa Tengah 57126, Indonesia Email: vitakartika@staff.uns.ac.id
Naskah Diterima: 12/02/2024; Naskah Direvisi: 04/04/2024; Disetujui Diterbitkan: 29/04/2024; Diterbitkan Online: 31/07/2024

## Abstrak
Ekspor  berdampak  langsung  terhadap pendapatan  nasional,  yang mana juga akan berimplikasi  pada  peningkatan  tingkat  produktivitas,  inovasi,  dan  alih teknologi.  Urgensi ekspor di  dalam  perspektif  perekonomian  terbuka adalah  untuk meningkatkan  kapasitas pertumbuhan ekonomi. Namun sayangnya, berbagai faktor seringkali menghalangi kinerja ekspor tersebut sehingga mendisrupsi potensi benefit yang diperoleh. Tujuan utama studi ini  adalah  menganalisis dampak variabel makroekonomi, yaitu nilai  tukar,  Foreign  Direct Investment (FDI), Gross Domestic Product (GDP) per kapita, dan inflasi terhadap ekspor Indonesia pada  periode tahun  1970-2022.  Untuk menjawabnya,  penelitian  ini menggunakan data time series dengan  metode Autoregressive Distributed  Lag-Error Correction Model  (ARDL - ECM).  Temuan analisis menunjukkan bahwa nilai  tukar,  FDI, GDP per kapita, dan inflasi berpengaruh terhadap ekspor secara positif dan signifikan di dalam jangka panjang. Oleh sebab itu, apabila Pemerintah Indonesia ingin menjaga neraca perdagangannya  maka  dianjurkan untuk mempertahankan  kebijakan nilai  tukar  yang mengambang dan terkendali serta melakukan koordinasi antarkebijakan yang pro terhadap investasi yang berorientasi ekspor.
Kata kunci: Nilai Tukar, Ekspor, Foreign Direct Investment, Inflasi, GDP per Kapita

## Abstract
Exports directly  impact  national  income,  which will  also have implications for  increasing levels of productivity, innovation, and technology transfer. The urgency of exports from an open economic perspective is to increase the capacity for economic growth.  Unfortunately, various factors often hinder export performance, disrupting the potential benefits. The main objective of  this  study  is  to  analyze the  impact  of  macroeconomic variables, namely  the exchange rate, foreign direct investment (FDI), Gross Domestic Product (GDP) per capita, and inflation on Indonesian exports in the period 1970-2022. This research uses time series data with the Autoregressive Distributed Lag-Error Correction Model (ARDL-ECM) method. The findings of the analysis show that the exchange rate, FDI, GDP per capita, and inflation have a positive and significant  effect  on  exports  in the  long term.  Therefore,  if  the Indonesian government wants to maintain its trade balance, it is recommended to keep a floating and controlled exchange rate policy and coordinate pro-export-oriented investment policies.
Keywords : Exchange Rate, Exports, Foreign Direct Investment, Inflation, GDP per Capita JEL Classifications: E31, F100, F430
DOI: https://doi.org/10.55981/bilp.2024.3515 2528-2751 / 1979-9187 ©2024 Author (s). Publish by BRIN Publishing.
This is an open access article under the CC BY-SA license (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## INTRODUCTION
An  open  economy  provides positive impacts through absolute and comparative      economic      benefits
through international trade. International
transactions can increase state income, create business  opportunities,  invite  capital inflow,  and  provide  a  sustainable business  cycle.  A  key  indicator  in  an open  economy  is  the  volume  of exports, which supports the balance of payments. Exports significantly contribute  in  both  developed  and developing countries. Majumder et al. (2022)  explained  that  the  success  of export activities can indicate industrial progress in a country and an indication of an adequate investment process.
Export performance is
influenced by macroeconomic
variables  whose  fluctuations  can  be controlled,  so  this  can  be  used  as  a strategy to increase exports.
Indonesia’s  export  activities  increase productivity, absorbing local labor and resources.  Nowadays,  the  world economy  has  entered  a  period  of recovery  from  the  recession  caused by the COVID-19 pandemic.
Indonesia is also impacted on macro- and micro-economically. Bank Indonesia  (2023)  stated  that  world economic  performance  continues  to
improve  in  line  with  monetary  policy stimulus  in  many  countries  for recovery. To recover national economic  conditions, Bank  Indonesia issued a combination of monetary and fiscal  stimulus  policies  that  are adjusted  to  reduce  inflation  and  the need  to  maintain  the  stability  of  the rupiah exchange rate.
According  to  the  Classical  and Neo-Classical  views,  international trade  is  an  effective  way  to  meet people's  needs  (Sarwedi,  2010). Balassa  (1985)  explained  that  export activities are essential for encouraging national output growth and increasing foreign  exchange  supplies.  Well- developed  exports  provide  more employment opportunities, reduce the social  costs  of  high  unemployment, encourage  innovation,  increase  the level  of  aggregate  demand  in  the economy, and improve the balance of payments  posture.  Nguyen  (2016) conveyed that exports create industry by  providing  developing  materials, creating  semi-finished  materials,  and resulting in comprehensive changes in the  economic  structure  by  creating  a balance  between  sectors.  Hence,  it can be illustrated that the transmission mechanism  in  an  open  economy starts with increasing demand levels, then triggering capital  inflows,
encouraging increased productivity, expanding export
markets, and modernizing the domestic economy.
Riedel  (1975)  explained  the urgency  of  exports  with  the  Export Led-Growth  theory,  especially  for developing countries, because empirically exports significantly increase state income. Several studies  by  Ebadi  &  Ebadi  (2015), Sarwedi  (2010)  and  Shetewy  et  al.
(2022)  mentioned  the  determining factors of a country's exports, such as the  exchange  rate,  Foreign  Direct Investment  (FDI),  Gross  Domestic Product  (GDP)  per  capita,  and inflation.  The  exchange  rate  is  a  key factor  in  exports  (Liming  et  al.,  2020; Ramoni-Perazzi  &  Romero,  2022). FDI  is  positively  correlated  with exports  (Xiong,  2022);  in  line  with economic integration empirically,
there has been an increase in FDI for both  exports  and  imports  (Maza  & Gutiérrez-Portilla,  2022).  GDP  per capita  is  correlated  with  exports (Kuznets,  1955)  and  an  increase  in export  volume,  which  causes  an increase  in  state  income  (Akbas  &
Sancar,  2021).  High  inflation  will suppress  investment  which  has  an
impact  on  exports  (Ebadi  &  Ebadi, 2015).
Several  previous  researchers have  estimated  the  determinants  of exports as follows: Abidin et al. (2013) explained  the  vital  role  of  economic conditions, economic openness, inflation,  and  exchange  rates  in increasing exports in Malaysia.
Suárez-porto  &  Guisado-  gonzález (2014) discovered a significant influence of product innovation, production innovation, use of technology,  and  company  size  on export  volume  in  Spain.  Research conducted  by  Ebadi  &  Ebadi  (2015) proved  that  the  exchange  rate  and inflation had a positive effect on Iran's exports.  Using  data  from  Indonesia, Sarwedi (2010) analyzed the influence of  export  product  prices,  inflation, exchange rates, structural economics, and FDI on export performance. In the short  term,  economic  structure  and inflation affected exports. Inflation was insignificant in the short term and had a negative effect in the long term. FDI had  a  positive  effect  only  in  the  long term, and prices had a positive effect on export volume.
Furthermore, the research significantly  contributed  to  filling  the literature  gap;  from  various  studies,
relatively few analyze
macroeconomic  indicators  (exchange rate,  FDI,  inflation,  and  GDP  per capita)  on  export.  Macroeconomic fundamentals played a significant role for  countries,  indicating  potential sectors  and  a  baseline  for  investors. Studies of export have been extensively carried out as material for policymakers, so this research contributed  to  filling  (1)  the  evidence gap by estimating macroeconomic key variables on exports, aiming to expand empirical results in Indonesia,
(2)  gap  methodology  with  the  ARLD- ECM time series method that provides long  and  short-term  estimates  for generating  valid  estimation  results, looking  at  export  fluctuations,  and determining  relevant  policies,  and  (3) theoretical  gap  in  the  literature  in export case studies.
Based  on  this  background,  the main  objective  of  this  research  is  to analyze the influence of the exchange rate,  FDI,  GDP  per  capita,  and inflation on Indonesia's export
performance  for  the  period  1970- 2022. The research contribution to the literature on international trade studies used  the  ARDL-ECM  econometric approach, which could estimate variables in the long and short terms.

## METHOD
This  research  estimated  the effect  of  the  exchange  rate,  foreign direct  investment,  GDP  per  capita, and  inflation  on  Indonesian  exports. The  research  motivation  was  that Indonesia  had  a  market  share  of commodities  in  demand  worldwide. Our research was based on secondary data from World Development  Indicators  (WDI),  the World  Bank,  with  annual  data  for 1970-2022.  The  estimated  research model referred to Sarwedi (2010) and Ebadi  &  Ebadi  (2015).  The  research model is shown in equation (1).
Where X t is  the  value  of  export volume  in  period t . EXC was  the exchange  rate  price  in  period t . FDI was  foreign  direct  investment  in period t . GDP was GDP per capita in period t , INF was inflation in period t , and μ t was  a  disturbance  variable.
High  national  income  tended  to increase international trade transactions.  An  increase  in  currency could  also  increase  exports  due  to normative price effects. The
exchange  rate  is  predicted to have    a  negative effect on  exports,
foreign direct investment is predicted  to  have  a  positive  effect on  exports,  GDP  is  predicted  to have  a  positive  effect  on  exports, and  inflation  is  predicted  to  have  a negative effect on exports.

## This  research  employed  the
Autoregressive  Distributed  Lag-Error
Correction
Model (ARDL-ECM)
method  developed  by  Pesaran  et  al.
(2001). The Autoregressive Distributed-Lag/Bounds Testing Cointegration  was  used  to  determine the
long-term relationship of
regressors with exports. The model is shown in equation (2).
The coefficients  β 1 ,  β 2 ,  β 3 ,  β 4 , and  β 5 indicated a long-term relationship.  Hypothesis  H 0 implied that  there  was  no  cointegration relationship,  while  H 1 indicated  that there was a cointegration relationship between the variables in the research model.  Based  on  Pesaran  et  al.
(2001), the f-statistic was smaller than the critical value of both I(0) and I(1); thus, it can be implied that there was no  cointegration  in  the  research variables.  However,  if  the  f-statistic was  greater  than  the  critical  value  of either  I(0)  or  I(1),  it  indicated  the presence of cointegration.
The  next  stage  was  to  test  the short-term coefficients using the Error Correction  Model  (ECM)  method, shown in equation (3).
We  selected  the  Akaike  Info Criterion  (AIC)  lag  selection  criterion to select the best lag length model and estimated the applied ECM to analyze the  dynamics  of,  along  with  a description  of  the  data,  basis  for selecting  AIC  was  because  it  could provide  the  closest  insight  to  the actual  data.  The  following  testing stage was a stability test, a diagnostic test, and a stability test carried out with cumulative sum (CUSUM) and cumulative      sum      of      squares
(CUSUMSQ). A complete explanation of  the  variables  is  displayed  in  Table 1, along with a description of the data,
which can be explained  using
descriptive statistics shown in Table 2.
Table  1.  Definition  of  Operational

## Variable
Variable Definition of Operational Variable Export ( X ) Total  exports  of  goods  and services (constant 2015 USD). The data was transformed  into  a  natural logarithm. Exchange Rate ( EXC ) The  official  exchange  rate issued  by  the  monetary authority,  in  units  of  the rupiah  relative  to  the  USD. The data was transformed in natural logarithm form. Foreign Direct Investment ( FDI )
The net inflows of investment.  It  is  the  sum  of equity  capital,  reinvestment of earnings, other long-term capital, and short-term capital,  as  shown  in  the balance of payments.
GDP per
capita ( GDP ) State  income  divided  by population  in  the  middle  of the  year  (constant  2015 USD). The data was transformed  into  a  natural logarithm. Inflation ( INF ) Consumer price index which  showed  changes  in the  prices  of  goods  and services faced by consumers (percent).
Table  2  presents  the  descriptive statistics  of  the  research  data.  The lowest  value  of  exports  is  23.413, and  the  highest  value  is  26.283.

## Table  2.  Statistic  Descriptif  of
Variables
LX LEXC LGDP INF FDI Mean 24.935 7.992 7.457 10.388 1.236 Median 25.003 7.758 7.498 7.973 1.270 Max 26.283 9.605 8.312 58.451 4.241 Min 23.413 5.893 6.507 1.560 -2.757 Std. Dev.  0.808 1.337 0.519 9.660 1.289 Obs. 53 53 53 53 53
Source: Secondary data (2024), processed.
The lowest exchange rate is 5.893,  the  highest  is  9.605,  and the average is 7.992. The
average  GDP  is  7.457,  with  the lowest value of 6.507 and the highest value of 8.312. The average inflation  rate  during  the  research period  is  10.388,  with  the  lowest inflation  value  being  1,506  and  the highest  being  58.452.  FDI  has  an average  of  1.236,  while  the  highest value is 4.241, and the lowest value  is -2.757.

## RESULTS
This  research  used  time  series data, which usually had a unit root. If the  data  had  a  unit  root,  it  indicated that  fluctuations  were  not  around  the average.  Hence,  it  was  necessary  to test  the  stationarity  of  time  series data  The stationarity tests employed
were Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP). ADF and PP testing  used  a  significant  level  of  5 percent.  The  results  of  the  data stationarity test are shown in Table 3.
Stationary  inflation  was  at  level  and
1 st difference,  both  with  the  ADF  test and  the  PP  test.  Exports,  GDP  per capita,  and  exchange  rates  were  not stationary  at  a  level.  These  variables were  stationary  at  the  1 st difference.
Based  on  the  ADF  test,  FDI  was stationary  at  the  Intercept  and  Trend level  with  a  significance  level  of  10 percent. Meanwhile, based on the PP test,  it  was  stationary  at  the  level.
Since the unit root result emphasized that  two  variables  were  I(0)  and  I(1); ARDL was a suitable method to apply (Pesaran  et  al.,  2001)  and  to  identify whether  there  was  a  long-term relationship  between  the  variables using ARDL bound testing procedure.
To determine the long- term relationship between variables in the model,  Bound  Testing  developed by  Pesaran  et  al.  (2001)  was  used. From  the    Bound  Testing    results,
the  f-  statistic  value  obtained  was  7.44 at  the  1  percent  significance  level  and the  critical  value  was  3.74  for  I(0)  and 5.06  for  I(1).  It  indicated  a  long-term relationship  between  variables  in  the research  model.  The  Bounds  test results are shown in Table 4.
Based on long-term ARDL estimation  results  (see  Table  5),  the exchange  rate  was  proven  to  have  a significant effect on exports. A coefficient  with  a  positive  sign  implied that  every  1  percent  change  in  the exchange  rate  caused  a  change  in exports  of  0.3  percent.  Exchange  rate movements  could  make  commodity prices  cheaper  or  more  expensive. Price  changes  also  affected  changes  in demand  and  export  volume;  hence,  the balance  of  trade  position  could  also change. The research finding was in line with  Ebadi  &  Ebadi  (2015)  that  the exchange  rate  had  a  positive  effect  on exports. The mechanism that occurred because there was a strengthening  of  the  exchange  rate caused the price of Indonesian goods to become  more  expensive  abroad  and demand to fall.

## Table 3. Results of Unit Root Tests
Augmented Dickey-Fuller Phillips-Perron Variable Level 1 st Difference Level 1 st Difference Intercept Intercept Intercept Intercept Intercept & Trend Intercept & Trend Intercept & Trend Intercept & Trend LX -0.896 -3.037 -7.583*** -7.513*** -0.896 -3.171 -7.589*** -7.517*** LEXC -1.018 -7.444*** -7.429*** -1.739 -7.445*** -7.430*** -1.676 -1.019 FDI -3.425 -3.418* -9.939*** -3.416*** -3.400* -9.990*** -9.939*** -9.990*** LGDP -0.971 -2.754 -5.407*** -5.386*** -0.971 -2.377 -5.373*** -5.350*** INF -4.816*** -5.455*** -8.358*** -8.299*** -4.816*** -5.331*** -22.306*** -23.924***
Source: Secondary data (2024), processed.
Note: The values in table are corresponding p values significance level at is shown by ***1 percent, **5 percent, and *10 percent respectively.
On  the  other  side,  if  the  rupiah exchange  rate  depreciated,  it  would cause the price of Indonesian goods to be  cheaper  abroad,  thereby  creating cheap production for foreign consumers  and  increasing  exports.
However, the research findings differed from those of Ginting (2013), who  discovered  that  the  exchange rate  negatively  affected  Indonesian exports  in  both  the  long  and  short term. Sarwedi (2010) revealed that the exchange  rate  had  a  significant positive impact on exports in the short term but had a negative impact in the long  term.  Basically,  foreign  trade competitiveness is determined by two things, namely, the exchange rate and the  price  ratio of the  two  countries.  If the exchange rate increases
(appreciates),  assuming  a  constant price  ratio,      then    there    is  a
positive  relationship  with  the  trade balance. This circumstance is because  a  higher  exchange  rate  will indicate  low  prices  for  Indonesian products  (domestic)  relative  to  prices of  other  products.  After  all,  the  same dollar will provide a more considerable amount of Rupiah (Mankiw, 2003).

## Table 4. ARDL Bound Test
Test Statistic Value k Critical Value Bounds I0
Bound I1 Bound
F- statistic 7.445  4 Significance 10 percent 2.45 3.52 5 percent 2.86 4.01 2.50 percent 3.25 4.49 1 percent 3.74 5.06
Source: Secondary data (2024), processed.
Akbas & Sancar (2021) also found that the  real  exchange  rate  negatively affected exports in developed countries,    while    in    developing
countries the exchange rate negatively  impacted  exports.  The exchange  rate  policy  was  important because a stable exchange rate could increase exports.
Furthermore, the long-term estimation  results  indicated  that  FDI was  significantly  positive,  causing changes  in  exports.  Every  1  percent increase in FDI caused an increase in exports  of  0.8  percent.  The  research results were in line with the findings of Majumder  et  al.  (2022),  Sarwedi (2010)  and  Szkorupová  (2014).  FDI triggered  an  increase  in  exports  and improvements in infrastructure, which increasingly attracted foreign investors  who  could  advance  the industry.  Narayan  et  al.  (2022) emphasized  that  in  many  pieces  of literature,  there  was  a  relationship between  FDI  and  exports.  The transmission  mechanism,  i.e.,  FDI created  technology  transfer  and development  of  both  technical  and skills,  thereby  increasing  productivity. Reducing  asymmetric  information  in international markets also allowed for efficiency  and  development  of  export potential.
Based on the long-term
estimation  results  in  this  research,
GDP per capita also showed a positive coefficient  affecting  exports.
It was in accordance with the findings of  Abidin  et  al.  (2013),  Dritsaki  & Stiakakis (2014), Herrera-echeverri et al.  (2022),  Maza  &  Gutiérrez-Portilla (2022),  Narayan  &  Bhattacharya
(2019), Sabaruddin (2016) and
Shetewy et al. (2022). The urgency of the  relationship  between  exports  and national  income  has  been  mentioned in  various  literature;  export-oriented production  increased  real  wages, capital  formation,  and  technological progress  (Herrera-echeverri  et  al., 2022).  Increasing  GDP  per  capita would have implications for increasing production  and  reducing  imports (Abidin et al., 2013).
Interestingly,  the  results  of  the long-term  estimation  findings  also indicated  that  inflation  had  a  positive effect on exports. According to Ebadi &  Ebadi  (2015),  inflation  affected exports  positively.  If  inflation  was controlled,  the  exchange  rate  could strengthen  and  increase  exports. However, it was different from Sarwedi (2010)  that  inflation  had  a  long-term negative effect on exports. It denoted that  an  increase  in  the  inflation  rate could reduce exports through increasing production costs.
Table 5. Estimated Long-run

## Coefficient  Using  ARDL
Model
Source:  Secondary  data  (2024),  processed. Note: The values in table are corresponding P values significance level at is shown by  ***1  percent,  **5  percent,  and  *10 percent respectively.
Sarwedi's research (2010)
estimated  data  in  Indonesia,  with  the dependent variable exports and regressors export product cost, foreign  exchange  rate,  economic structure,  foreign  investment,  and inflation  using  a  combination  of  ECM and Weighted Least Square methods. The  finding  reported  a  positive significant effect of export commodities  on export  volume  in  the short term but had a negative effect  in the long term. The exchange rate had
a negative effect. Meanwhile,
economic  structure  played  a  positive
role.  FDI  also  positively  affected exports in the long term. Inflation was insignificant  for  exports  in  the  short term and had a negative effect in the long term.
Research in Croatia by Dritsaki & Stiakakis  (2014)    tested  the  impact
of GDP and FDI on exports using the ARDL-ECM  method.  The  finding revealed  that  FDI  did  not  encourage exports. It was proven that there was a  high  causal  relationship  between exports and economic growth.
Szkorupová  (2014)  analyzed  the correlation  of  FDI,  exports,  and Slovakian  economic  growth.  The findings  confirmed  that  there  was  a long-term causal relationship between these variables. FDI could encourage exports in the country. Ebadi & Ebadi (2015) research employed the Ordinary Least Square method, which confirmed  the  positive  effect  of exchange  rates  and  inflation  on exports  in  developing  countries. Controlling  inflation  was  needed  and eliminating  investment  barriers  in order  to  encourage  conditions  and stability for local producers. Research by  Zaman  et  al.  (2021)  with  GMM panel  estimated  in  64  Belt  and  Road Initiative (BRI) countries obtained that investment and exports had a  positive impact on economic growth.
The short-term estimation results are  presented  in  Table  6.  The  ARDL estimation  employed  the  lagged independent variable of the dependent  variable.  The  research results revealed that lag-1 exports had a    positive    effect,    while    lag-2
Variable  Coef. Std.
Error t-Stat.  Prob. LEXC 0.272  0.079  3.436 0.001*** FDI 0.862  0.264  3.260 0.002*** LGDP 0.013  0.006  2.201 0.035** INF 0.110  0.045  2.426 0.021**
exports  had  a  negative  impact  on exports.  The  exchange  rate  variable and lag-2 of the exchange rate in the short  term  were  proven  to  be significantly positive on  exports.
Nevertheless, there was a difference, i.e.,  lag-1  and  lag-3  of  the  exchange rate  had  a  negative  impact.  In  the short term, FDI had a positive effect on exports,  while  lag-1  FDI  had  a negative effect. In the short term, GDP per capita was significantly positive for exports, but lag-1 GDP per capita had a  negative  effect.  Inflation  had  a positive  effect  in  the  short  term,  but lag-1 inflation and lag-
2  inflation  had  a  negative  effect  on exports.  The  ECM  in  the  estimation results indicated that the CointEq (-1)
coefficient  was -0.34  and  was significant. It implied that the disequilibrium  between  variables  in the research model would be corrected  again  within  one  period (annually).  The  negative  coefficient indicated  that  there  was  a  correction mechanism  for  deviations  from  the long-term  balance  to  adjust  exports again.
The  Mundell-Flemming  model states a negative relationship between the  exchange  rate  and  exports.
However,  if    the    exchange    rate
is    expressed    in    direct  terms (Rupiah per USD), a higher exchange rate indicates an event of a decline in the rupiah exchange rate or depreciation.  If  the  exchange  rate appreciates,  it  creates  a  positive relationship  with  the  trade  balance. The strengthening of the USD exchange rate indicates the low prices of  Indonesian  products  relative  to the  prices  of  products  from  other countries.  The  results  of  this  study show  that  there  is a positive influence  of  the  exchange  rate  on exports  in  the  long  and  short  term. This  finding  is  as  expected,  where  an increase  in  the  exchange  rate  will increase competitiveness abroad
(prices will become  cheaper  abroad)
so  that  exports  will  increase.  FDI and exports have an inverse relationship,  an  increase  in  exports causes FDI to be depressed.
However,  various  literature  explains that  the  influence    of  FDI  on exports  can  change  according  to economic  conditions.  The  findings  in this  study  show the positive influence of FDI on exports in the long and short term.  An  increase  in  national  income will  increase  people's  purchasing power to import.
On the  other hand, increasing national  income  will  also  increase people's ability to carry out production processes,    which    can    ultimately be  exported  to  other  countries.
Inflation causes a decline in exports.
However, this  study  found  that  inflation
had  a  positive  effect.
This situation could  be  due  to  increased  production  of goods and services  from debt capital.
Table 6. Estimated Short-run Coefficient Using ARDL-ECM Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.658 0.857 6.595 0.000*** D(LX(-1)) 0.257 0.084 3.063 0.004*** D(LX(-2)) -0.150 0.074 -2.016 0.052* D(LEXC) 0.067 0.066 1.017 0.317 D(LEXC(-1)) -0.361 0.059 -6.072 0.000*** D(LEXC(-2)) 0.102 0.050 2.048 0.049 D(LEXC(-3)) -0.214 0.039 -5.363 0.000*** D(FDI) 0.012 0.006 1.937 0.062* D(FDI(-1)) -0.031 0.007 -4.290 0.000*** D(LGDP) 2.282 0.298 7.653 0.000*** D(LGDP(-1)) -1.882 0.331 -5.677 0.000*** D(INF) 0.008 0.001 6.575 0.000*** D(INF(-1)) -0.004 0.001 -4.168 0.000*** D(INF(-2)) -0.001 0.000 -1.952 0.060* CointEq(-1) -0.348 0.053 -6.495 0.000*** Adjusted R 2 0.867 F-statistic 23.492 Prob(F-stat.) 0.000***
Source: Secondary data (2024), processed.
Note:  The  values  in  table  are  corresponding  P  values  significance  level  at  is  shown  by  ***1 percent, **5 percent, and *10 percent respectively.
The ARDL method required diagnostic  and  stability  tests  to  avoid errors  in  interpretation.  Diagnostic  tests were  carried  out  using  normality  tests, serial correlation tests, and
heteroscedasticity  tests.  Table  7  shows the results of diagnostic tests, where the research model met all classic econometric assumptions, including errors,  which  were  normally  distributed,
did  not  contain  serial  correlation,  and there was no heteroscedasticity.
Furthermore,  the  stability  testing  of  the model throughout the observation period used  the  CUSUM  and  CUSUMQ  tests. From  the  CUSUM  and  QUSUMQ  test results, the data distribution can be seen in  the  plot,  which  fell  into  the  5  percent critical bounds interval.

## Table 7. Stability Test
Test statistics P-Value Normality Test 0.798 Serial Correlation 0.704 Heteroscedasticity Test 0.845
Source: Secondary data (2024), processed.

## Figure 1. Stability Test under CUSUM and CUSUMSQ
Source: Secondary data (2024), processed.
The research results showed that the exchange rate had a positive effect on  Indonesian  exports  during  the research  period,  both  long  and  short terms.  Many  previous  research  have analyzed  the  effect  of  exports  on economic  growth  (Szkorupová,  2014;
Zaman  et  al.,  2021),  but  few  have analyzed the determinants of exports. It became a motivation to contribute to econometric  analyses  of  factors  that determined  the  size  of  exports, especially Indonesia. Syaputra & Laut (2022)  stated  that  international  trade through  exports  had  an  effect  in  the form  of  a  multiplier  effect  for  the country.  Micro  profits  would  be able  to    increase productivity,
marketing creativity, business innovation, and increase sales capacity. Macro benefits could expand  employment  opportunities, increase national income, and increase  comparative  advantages with other countries.
Price  stability  and  financial system  stability  are  vital  for  an  open economy.  Domestic  price  stability  is reflected  in  the  inflation  rate,  while foreign price stability is reflected in the exchange  rate.  In  an  open  economic system,  exports  can  determine  the amount of national income. Exchange rate stability creates trade stability and forms  a  production  system  that  has added  value  (Ramoni-Perazzi  & Romero, 2022).  Goldstein  &  Khan,
(1985) provided an alternative calculation of imperfect substitutability for two
countries, assuming that export goods and  goods  produced  abroad  cannot be  perfectly  substituted.  The  amount of a country's exports is determined by the income of foreign trading partners, export  prices,  and  exchange  rates.
Exchange rate movements can cause changes in commodity prices and thus also  have  an  impact  on  the  trade balance.  The  exchange  rate  is  a reference  for  international  economic activities  to  maintain  stability  in  the rate of demand and supply.
The  data  movements  in  this research  are  presented  in  Figure  1. The  position  of  exports,  exchange rate,  and  GDP  per  capita  generally had trends that tended to be the same.
It  was  in  line  with  the  theory  of  the relationship  between  these  three variables.  Inflation  and  FDI  also generally  had  the  same  trend,  where during  the  crisis  period,  inflation fluctuated extremely high while FDI fell drastically.
Mankiw  (2003)  emphasized  that the  exchange  rate  position  is  the relative price of  the currencies  of two countries.  Ginting  (2013)  explained that if there is an appreciation of the
exchange rate with the assumption of constant  prices,  it  can  result  in conditions of low prices for Indonesian products  relative  to  the  prices  of foreign  products.  For  developing countries  that  tend  to  have  weak exchange rates, shifts in their currency exchange  rates  can  affect  domestic prices  and  inflation,  and  weaken consumption and investment (Bush & Noria,  2021).  Exchange  rate  volatility affects  productivity  levels  (Aghion  et al.,  2009),  economic  stability  (Melvin, 1985),  and  economic  growth  (Dubas et  al.,  2005).  Developing  countries require  a  policy  of  stable  exchange rate behavior. Indeed, one of the goals of  macroeconomic  policy  is  a  stable and  competitive  exchange  rate;  thus, it  has  competitiveness  with  foreign countries (Agosin & Díaz, 2023).
Exchange  rate  predictions  are fundamental for risk mitigation in trade (Wang et al., 2023). Technically, there is  a  transmission  mechanism  for  the effect of exchange rates on economic growth, especially on commodity price levels  in  international  trade.  Over- evaluation  conditions  can  create expensive  prices,  resulting  in  a decrease    in    export    volume. The    interest    rate path
determines  the  rate  of  return  that affects  investment  and  consumption decisions (Ramoni-Perazzi & Romero, 2022). Exports are determining factors in  an  open  economy.  Exchange  rate stability  supports  the  formation  of investment in both the primary sector and other  sectors  (Ramoni-Perazzi  & Romero, 2022). If a floating exchange rate  system  is  implemented,  the central  bank  applies  macro-prudence to control exchange rate volatility and maintain  financial  system  stability; especially in developing countries, this policy  is  carried  out  as  a  preventive measure  and  to  strengthen  export competitiveness (Jara & Piña, 2023).
In  addition,  the  research  results showed  that  GDP  per  capita  had  a positive  effect  on  Indonesian  exports during the research period,  both long and  short  terms.  This  condition provided information about the growth of national income, increasing people's  purchasing  power,  and increasing  production.  However,  it requires a balanced policy; hence, the balance of payments remains
balanced.  If  people's  income  is  too high,  it  will  trigger  an  increase  in demand      for      imports.      Demand
significantly contributed to the production  of  export  commodities. Narayan  &  Bhattacharya  (2019) explained  that  GDP  per  capita  often represents domestic demand.
Countries with high production capacity provide a good quality of life compared to other countries.
Shahzad  et  al.  (2022)  stated  that these  conditions  will  be  ideal  if  they are supported by balanced institutions,  political  stability,  and technological productivity.
The research results also emphasized  that  FDI  had  a  positive effect  on  Indonesian  exports  during the  research  period,  both  long  and short  terms.  This  condition  is  in  line with  Zaman  et  al.  (2021),  who  stated that FDI can grow the economy, both in developing and developed countries, triggering technological progress and innovation in production. Product  development  and  innovation capabilities are becoming increasingly necessary in international trade.

## Figure 2. Trend of Variables
Source: Secondary data (2024), processed.
Narayan et al. (2022) stated that investment flows to Indonesia were in second place after Singapore in 1990- 2018.  It implied that  Indonesia  was a destination for foreign investors. High demand  for  exports  can  be  an indicator  of  a  country's  industrial progress,  with  the  influx  of  foreign capital increasingly indicating competitive  power.  Xiong  (2022) explained that the easy flow of capital into  a  country  can  directly  increase exports  if  there  are  differences  in relative expertise and low transaction costs. However, exports can decrease despite  the  ease  of  investment  if expertise between countries is similar  and  transaction  costs  are expensive.
Additionally, the research results revealed  that  inflation  had  a  positive effect  on  Indonesian  exports  during the  research  period,  both  long  and short  terms.  These  results  are  in  line with  Ebadi  &  Ebadi  (2015)  and contradict  the  findings  of  Sarwedi (2010) and Abidin et al. (2013). Ebadi &  Ebadi  (2015)  also  emphasized  the need  to  limit  the  rate  of  inflation; hence,  it  has an impact  on exchange rate  stability,  thereby  maintaining  low inflation,  and  ultimately  increasing export  volume.  In  the  dynamics  of international trade, inflation occupies a crucial  element,  where  high  inflation causes  commodity  export  prices  to
become  relatively  more  expensive due  to  increased  production  costs and,  conversely,  causes  an  increase in  imports.  Inflation  is  not  an extraordinary  phenomenon  related  to an open economy, but inflation plays a vital  role  in  determining  people's purchasing power. Therefore, a responsive monetary policy is needed to  stabilize  the  exchange  rate  and inflation.
CONCLUSION

## AND

## RECOMMENDATION
Export  volume  can  be  an essential indicator  in measuring macroeconomic welfare in a country's development. Many Indonesian products  are  in  great  demand  in  the world market. These products have a significant  contribution  to  improving export performance.
Strategic
attempts are being made intensively to encourage export volume and
improve product quality. This strategy includes increasing product competitiveness with product
differentiation,  export  promotion  with
'new players', and mastery of
technology  by  optimizing  quality  and innovation.
This research
applies
techniques  to  test  the  impact  of
exchange rates, FDI, GDP per capita, and  inflation  on  Indonesia's  export performance  using  time  series  data. Estimation  method  with  ARDL-ECM for long-term and short-term analyses. The research results indicate  that  the  research  variables are  cointegrated  or  have  a  long-term relationship at a significance level of 1  percent  using  the  Bound  test. Testing  short-term  dynamics  also implies  that  the  independent  variable influences the dependent variable.
The  exchange  rate  has  a significant  effect  with  a  positive coefficient  in  the  long  term,  which shows that foreign trade is determined by the position of the exchange rate. If the exchange rate increases (appreciates),  it  causes  a  positive relationship  with  the  trade  balance. However,  the  exchange  rate  is  not significant in short-term estimates.
Exchange rates have an essential  role  in  the  balance  of payments.  The  implications  of  these conditions  provide  evidence  that maintaining  exchange  rate  stability requires  appropriate monetary  policy. The controlled floating exchange rate system has an impact on a responsive market situation as well as government intervention.
This  research  confirms  that  FDI had  a  positive  effect  on  Indonesian exports  during  the  research  period, both  in  the  long  and  short  terms, following  the  theory.  A  positive coefficient indicates the crowding-in of capital  flows  in  Indonesia  that  is consistent in the long and short terms. The next independent variable is GDP per capita, which has a positive impact on  Indonesian  exports  during  the research  period  in  both  the  long  and short terms. It shows the phenomenon when there is an increase in GDP per capita,  which  indicates  differences  in the conditions of each country, making international trade possible.
Interestingly,  inflation  had  a positive impact on Indonesian exports during the research period, both in the long and short terms. Several previous studies also found that inflation had a positive  impact  on  exports.  Export dynamics  can  also  be  influenced  by consumer  tastes  and  other  non- economic  factors.  Hence,  it  allows inflation to have a positive coefficient.
Based  on  the  findings  above, several  policy  recommendations  can be submitted: (1) design of economic policies  that  maintain  the  stability  of the  rupiah  exchange  rate,  especially
for hard currency, (2) special economic  policies  for  investment  in export-supporting  sectors  to  open  up export  opportunities  for  new  sectors and  reducing  transaction  costs,  and (3) the importance of maintaining low and  controlled  inflation  to  create market conditions that can be competitive and compete globally.

## REFERENCES
Abidin, I. S. Z., Bakar, N. A., & Sahlan, R.  (2013).  The  determinants  of exports  between  Malaysia  and the  OIC  member  countries:  A gravity model approach.
Procedia Economics and Finance , 5 (13), 12 –19. https://doi.org/10.1016/s2212- 5671(13)00004-x.
Aghion,  P.,  Bacchetta,  P.,  Ranciere,
R., & Rogoff, K. (2009).
Exchange  rate  volatility  and productivity  growth:  The  role  of financial development. Journal of Monetary    Economics , 56 (4),
494 –513. https://doi.org/10.1016/j.jmonec
o.2009.03.015.
Agosin,  M.,  &  Díaz,  J.  D.  (2023). Explaining  the  volatility  of  the real  exchange  rate  in  emerging markets. International Review of Economics and Finance , 87 (April), 110 –123. https://doi.org/10.1016/j.iref.202 3.04.024.
Akbas, Y. E., & Sancar, C. (2021). The impact  of  export  dynamics  on trade  balance  in  emerging  and developed countries : An evaluation  with  middle  income.
International      Review      of Economics
and Finance , 76 (August 2020), 357 –375.
https://doi.org/10.1016/j.iref.202 1.06.014.
Balassa,  B.  (1985).  Exports,  policy choices, and economic growth in developing  countries  after  the 1973  oil  shock. Journal  of Development Economics , 18 (1), 23 –35. https://doi.org/https://doi.org/10.
1016/0304-3878(85)90004-5.
Bank  Indonesia.  (2023).  Tinjauan kebijakan moneter agustus 2023. Jakarta: Bank Indonesia.
Bush,  G.,  &  Noria,  G.  L.  (2021). Uncertainty  and  exchange  rate volatility: Evidence from Mexico. International Review of Economics  and  Finance , 75 , 704 –722.
https://doi.org/https://doi.org/10.
1016/j.iref.2021.04.029.
Dritsaki,  C.,  &  Stiakakis,  E.  (2014).
Foreign direct investments, exports, and economic growth in Croatia : A time series analysis. Procedia Economics and Finance , 14 (1992),  181 –190. https://doi.org/10.1016/S2212- 5671(14)00701-1.
Dubas,  J.  M.,  Lee,  B.-J.,  &  Mark,  N. C.  (2005).  Effective  exchange rate  classifications  and  growth.
National  Bureau  of  Economic Research Working Paper Series , Report No. http://www.nber.org/papers/w11 272. Ebadi, A., & Ebadi, A. (2015). How the export  volume  is  affected  by determinant factors in a developing  country?. Research in  World  Economy , 6 (1),  143 – 150.
https://doi.org/10.5430/rwe.v6n1 p143.
Ginting, A. M. (2013). The influence of exchange  rate  on  Indonesia’s exports. Buletin  Ilmiah  Litbang Perdagangan , 7 (1), 1 –18. https://jurnal.kemendag.go.id/bil
p/article/download/96/61/. Goldstein,  M.,  &  Khan,  M.  (1985).
Income  and  price  effects  in foreign  trade. Handbook  of International  Economics , 2 ,  pp 1041-1105. https://www.worldscientific.com/ doi/pdf/10.1142/978981474958 9_0001.
Herrera-echeverri, H., Nandy, D. K., & Fragua,  D.  (2022).  The  role  of private  equity  investments  on exports  :  Evidence  from  OECD countries. Journal of Multinational Financial Management , 65 (March), 100739. https://doi.org/10.1016/j.mulfin.2 022.100739. Jara, A., & Piña, M. (2023).  Exchange rate volatility and the effectiveness of FX interventions: The case of Chile. Latin American Journal    of
Central    Banking , 4 (2),  1-20. https://doi.org/10.1016/j.latcb.20 23.100086.
Kuznets, S. (1955). Economic growth and  income  inequality. The
American  Economic  Review , 1 (1), 1 –28.
https://www.jstor.org/stable/181
1581.
Liming,  C.,  Ziqing,  D.,  &  Zhihao,  H. (2020).  Impact  of  economic policy  uncertainty  on  exchange rate  volatility  of  China. Finance Research Letters , 32 (109), 1 –5. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019. 08.014.
Majumder,  S.  C.,  Rahman,  M.  H.,  &
Martial,  A.  A.  A.  (2022).  The effects    of foreign direct investment on export processing zones  in   Bangladesh   using generalized method of moments approach. Social  Sciences  and Humanities Open , 6 (1), 100277. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2 022.100277.
Mankiw, N.G. (2003). Macroeconomics .  New  York: Worth Publishers.
Maza,  A.,  &  Gutiérrez-Portilla,  P.
(2022). Outward FDI and exports
relation: A heterogeneous  panel  approach dealing with cross-sectional dependence. International
Economics , 170 (March),  174 – 189.
https://doi.org/10.1016/j.inteco.2
022.04.002. Melvin,  M.  (1985).  The  choice  of  an exchange  rate  system  and macroeconomic stability. Journal  of  Money,  Credit  and
Banking , 17 (4),      467 –478. https://doi.org/10.2307/1992442. Narayan, B., Kumar, P., & Syarifuddin,
F.  (2022).  Understanding  the role  of  trade  agreements  in Indonesia’s FDI. Journal of Asian Economics , 82 (August      2021), 101532. https://doi.org/10.1016/j.asieco. 2022.101532.
Narayan,  S.,  &  Bhattacharya,  P.
(2019). Relative export competitiveness  of  agricultural commodities and its determinants:  Some  evidence from  India. World  Development , 117 , 29 –47.
https://doi.org/10.1016/j.worldde
v.2018.12.013.
Nguyen, T. H. (2016). Impact of export on economic growth in Vietnam:
Empirical      research        and recommendations. International Business and Management , 13 (3), 45 –52. https://doi.org/10.3968/9040.
Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R.
J. (2001). Bounds testing approaches  to  the  analysis  of level relationships. Econometrics, Journal of Applied , 16 (3),    289 –326.
https://doi.org/https://doi.org/10. 1002/jae.616.
Ramoni-Perazzi,  J.,  &  Romero,  H. (2022). Exchange rate volatility,
corruption,    and economic growth. Heliyon , 8 (12). https://doi.org/10.1016/j.heliyon. 2022.e12328.
Riedel,  J.  (1975).  The  nature  and determinants  of  export-oriented direct  foreign  investment  in  a developing country: A case study of  Taiwan. Review  of  World Economics , 111 (3), 505 – 528. https://doi.org/10.1007/BF02696 445. Sabaruddin, S. S. (2016). Determinant analysis of bilateral trade between  Indonesia  and  Yemen during the period 1990- 2015: A gravity model approach. Journal of  Developing  Economies , 1 (2),
107-121.
https://doi.org/10.20473/jde.v1i2 .3296.
Sarwedi,  S.  (2010).  Determinant analysis  of  supply  change  of Indonesia’s export    product.
Buletin  Ekonomi  Moneter  dan Perbankan , 12 (3), 329 –348.
https://doi.org/10.21098/bemp.v 12i3.375.
Shahzad,  U.,  Madaleno,  M.,  Dagar, V.,  Ghosh,  S.,  & Doğan,  B. (2022).  Exploring  the  role  of export product quality    and economic complexity      for economic progress of developed economies: Does institutional     quality matter?
Structural Change and
Economic Dynamics , 62 , 40 –51. https://doi.org/https://doi.org/10.
1016/j.strueco.2022.04.003.
Shetewy, N., Shahin, A. I., Omri, A., & Dai,  K.  (2022).  Impact  of financial development and internet  use  on  export  growth: New  evidence  from  machine
learning  models. Research  in International Business and Finance , 61 ,        101643.
https://doi.org/https://doi.org/10. 1016/j.ribaf.2022.101643. Suárez-porto, V., & Guisado- gonzález, M. (2014). Analysis of the  determinants  of  exporting intensity in the field of innovation. Investigaciones  Europeas  de Dirección  y  Economía  de  La
Empresa , 20 (2), 79 –86. https://doi.org/10.1016/j.iedee.2 013.12.002.
Syaputra, I. A., & Laut, L. T. (2022). Determinasi   ekspor  Indonesia tahun 1990-2021. Growth: Jurnal Ilmiah Ekonomi Pembangunan , 1 (2),       22 –42. https://stiemmamuju.e- journal.id/GJIEP/article/view/94/ 50. Szkorupová,  Z.  (2014).  Emerging markets  queries  in  finance  and business:  A  causal  relationship between foreign direct investment,  economic  growth and export for Slovakia. Procedia Economics and Finance , 15 (14),    123 –128. https://doi.org/10.1016/S2212- 5671(14)00458-4. Wang, X., Qi, Z., & Huang, J. (2023). How do monetary shock, financial  crisis,  and  quotation reform affect the long memory of exchange rate
volatility?
Evidence from major currencies.
Economic    Modelling , 120 , 106155. https://doi.org/https://doi.org/10. 1016/j.econmod.2022.106155. Xiong, T. (2022). The Effect of bilateral investment treaties (BITs) on the extensive and intensive margins of exports. The Quarterly Review of  Economics  and  Finance , 84 ,
68 –79.
https://doi.org/https://doi.org/10. 1016/j.qref.2022.01.003.
Zaman,  M.,  Pinglu,  C.,  Irshad,  S., Ullah,  A.,  &  Qian,  N.  (2021). Does regional integration matter for sustainable economic  growth ? Fostering the role of FDI, trade openness, IT exports, and capital formation in BRI
countries. Heliyon , 7 (August), e08559.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.
2021.e08559.

## DETERMINAN NILAI EKSPOR JASA TRANSPORTASI DI NEGARA-NEGARA ASEAN
Determining the Value of Transportation Service Exports in

## ASEAN Countries
Askar Subriandi 1 , Siskarossa Ika Oktora 2
1 Badan Pusat Statistik Kabupaten Kotabaru, Jl. Jamrud Dirgahayu Pulau Laut Utara, Kotabaru, Kalimantan Selatan 72116, Indonesia
2 Politeknik Statistika STIS, Jl. Otto Iskandardinata No. 64C, Jakarta 13330, Indonesia Email: siskarossa@stis.ac.id
Naskah Diterima: 20/11/2022; Naskah Direvisi: 18/09/2023; Disetujui Diterbitkan: 08/04/2024; Diterbitkan Online: 31/07/2024

## Abstrak
Jasa transportasi merupakan penyumbang defisit terbesar pada perdagangan jasa Association of Southeast Asian Nations (ASEAN). Sejak tahun 2016-2019, delapan dari sepuluh negara di ASEAN masih mengalami defisit perdagangan pada jasa transportasi. Agar kondisi ini tidak terus berlarut, salah satu kebijakan yang dapat dilakukan setiap negara yaitu meningkatkan nilai ekspor jasa transportasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi nilai ekspor jasa transportasi di ASEAN. Data yang digunakan merupakan data sekunder tradeflow dari tahun 2012-2019 yang bersumber dari ASEAN Secretariat dan World Bank . Metode yang digunakan adalah regresi data panel dengan Random Effect Model (REM). Berdasarkan hasil pengujian didapatkan bahwa investasi asing langsung, ekspor barang, dan nilai tambah jasa berpengaruh signifikan terhadap ekspor jasa transportasi di ASEAN. Sedangkan pengguna internet dan nilai tukar tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap nilai ekspor jasa transportasi di ASEAN. Hasil penelitian ini merekomendasikan agar terus meningkatkan iklim kemudahan dalam berinvestasi. Selain itu, penting untuk memanfaatkan sumber daya yang dapat meningkatkan produksi jasa transportasi serta menjaga ketersediaan bahan baku dan barang modal.
Kata kunci: ASEAN, Ekspor, Jasa Transportasi, Regresi Data Panel

## Abstract
Transportation services are  the most significant contributor to the deficit in the Association of  Southeast Asian Nations (ASEAN) services trade. From 2016 to 2019, eight out of ten countries in the ASEAN still experienced a trade deficit in transportation services. So that this condition does not drag on in a  continuous deficit, one of the policies that each country can carry out is to increase the export performance of transportation services. This study aims to determine the factors that affect the export of transportation services in ASEAN. The secondary data used is trade flow data from 2012 to 2019 from the ASEAN Secretariat and World Bank. The method used is panel
data  regression  with  the  Random  Effect  Model  (REM).  The  result  found  that  foreign direct  investment,  exports  of  goods,  and  value-added  services  significantly  affect exports of transportation services in ASEAN. Meanwhile, internet users and exchange rates  do  not  substantially  affect  exports  of  transportation  services  in  ASEAN.  The results  of  this  study  recommend  continuing  to  improve  the  climate  for  ease of investment.  In  addition,  it  is  essential  to  utilize  resources  that  can  increase the production  of transportation  services  and  maintain  the  availability  of  raw materials and capital goods.
Keywords: ASEAN, Exports, Transportation Services, Panel Data Regression
JEL Classification : C01; F13; N75

## PENDAHULUAN
Association of Southeast Asian
Nations (ASEAN)  merupakan  pasar yang sangat potensial untuk
perdagangan  jasa.  Dengan  total penduduk  lebih  dari  620  juta  serta nilai  Produk  Domestik  Bruto  (PDB) mencapai  USD2,5  triliun,  menjadi peluang  bagi  perdagangan  jasa untuk  terus  ditingkatkan  sebagai
pendorong pertumbuhan
produktivitas  dan  pendapatan  di
setiap negara anggotanya
(Kementerian  Perdagangan,  2016). Selama  satu  dekade,  sektor  jasa  di ASEAN  menjadi  komponen  PDB yang  dominan  dan  terus  mengalami perkembangan.  Pada  tahun  2019, kontribusi  sektor  jasa  terhadap  PDB di  masing-masing  negara  anggota ASEAN  berkisar  antara  38  persen hingga  65  persen  dibandingkan sektor  pertanian  dan  industri  yang berkisar  antara  40  persen  hingga
60  persen  (ASEAN Secretariat ,
2021). Perdagangan jasa
internasional di ASEAN telah mengalami surplus sejak tahun 2016. Namun  bukan  berarti  semua  sektor jasa  di  ASEAN  mengalami  surplus perdagangan. Terdapat empat sektor yang mengalami defisit perdagangan, yaitu jasa transportasi,
konstruksi, asuransi, dan biaya untuk kekayaan intelektual. Jasa transportasi  merupakan  sektor  jasa yang  memiliki  defisit  perdagangan terbesar di ASEAN. Dari tahun 2012 hingga 2019 sektor jasa transportasi selalu  menempati  urutan  pertama sebagai penyumbang defisit perdagangan jasa di ASEAN.
Bahkan,  defisit  perdagangan  pada sektor  ini  pun  memiliki  angka  yang berfluktuatif dan cenderung meningkat (ASEAN Secretariat,
2020).
Jika  ditinjau  pada  masing- masing  negara,  mayoritas  negara  di ASEAN  masih  mengalami  defisit neraca  perdagangan  dari  sisi  jasa transportasi.      Berdasarkan      data
ASEAN Secretariat (2020),  pada tahun  2012  hanya  tiga  dari  sepuluh negara  ASEAN  yang  mengalami surplus perdagangan jasa transportasi  (Brunei  Darussalam,
Laos,  dan  Singapura),  sementara tujuh negara lainnya masih mengalami defisit. Pada tahun 2015,
Singapura yang awalnya mengalami
surplus
perdagangan jasa transportasi  kini  mengalami  defisit hingga  tahun  2019,  hanya  dua  dari sepuluh negara ASEAN yang mengalami  surplus  perdagangan jasa  transportasi  dan  sisanya  masih mengalami defisit.
Jasa  transportasi  merupakan kebutuhan yang penting bagi pelaku usaha perdagangan.
Hal ini
dikarenakan jasa transportasi merupakan tindak lanjut suatu transaksi jual-beli pengangkutan barang  dari  penjual  kepada  pembeli atau  dari  eksportir  kepada  importir
(Lasse, 2017). Pentingnya transportasi diibaratkan sebagai urat nadi perekonomian. Adisasmita (2010) menemukan bahwa ketersediaan jasa transportasi
berkorelasi  positif  dengan  kegiatan
ekonomi  dan  pembangunan  dalam masyarakat.
Defisit    neraca    perdagangan
internasional jasa transportasi terjadi  karena  rendahnya  ekspor jasa transportasi dibandingkan dengan  impor  jasa  transportasi. Defisit  jasa  transportasi  ini  dapat dinyatakan sebagai kurangnya keunggulan komparatif dalam memberikan  jasa  transportasi  ke negara lain sehingga negara- negara  yang  bersangkutan  harus membayar  lebih  untuk  memperoleh jasa  transportasi  dari  luar  negeri (Chiang,  2019).  Agar  defisit  secara terus-menerus  tidak  berlarut,  salah satu kebijakan yang dapat dilakukan setiap  negara  yaitu  meningkatkan kinerja  ekspor  jasa  transportasi. Kegiatan ekspor tersebut akan menjadi salah satu sumber pendapatan negara, terutama cadangan devisa. Melihat
pentingnya  peran  ekspor  maka perbaikan mutu standar ekspor jasa, khususnya  jasa  transportasi,  perlu ditingkatkan untuk menciptakan daya saing (Asbiyanti, 2018).
Transportasi  sebagai  sektor tersier, yaitu sektor yang menyediakan jasa pelayanan kepada sektor-sektor  lain  karena  sektor lainnya
membutuhkan
jasa transportasi untuk mengangkut
barang dan manusia dari tempat asal
ke  tempat  tujuan  (Adisasmita,  2015).
Di  dalam  perdagangan  internasional, pengangkutan  barang  dari  suatu negara ke negara lain membutuhkan transportasi. Beberapa penelitian terdahulu  mengenai  ekspor  jasa menggunakan  ekspor  manufaktur sebagai proksi ekspor barang dagangan,  seperti  penelitian  yang dilakukan oleh Martin (2016).
Penelitian  terdahulu  hanya fokus  pada  ekspor  jasa  secara agregat,  seperti  penelitian  yang dilakukan oleh Situmorang &
Agustina  (2021)  yang  menganalisis kinerja  ekspor  jasa  ASEAN  periode
tahun 2010-2019. Penelitian
mengenai  ekspor  jasa  transportasi masih  jarang  dilakukan.  Penelitian jasa  transportasi  hanya  terbatas pada analisis deskriptif, seperti yang dilakukan  oleh  Francois  &  Wooton (2001) menggunakan kerangka
kerja  model  analitis  perdagangan dengan
biaya transportasi.
Penelitian ini fokus terhadap hubungan perdagangan dan persaingan  sektor  transportasi  serta keuntungan  dari  perdagangan  di sektor  lain.  Selanjutnya,  penelitian menggunakan model analitis
sederhana  dan  alat  grafis  standar
juga pernah  dilakukan oleh
Andriamananjara  (2005).  Penelitian ini mengembangkan suatu kerangka
kerja untuk mengetahui jasa transportasi internasional dan
hubungannya  dengan  perdagangan barang.  Sejauh  ini  belum  terdapat penelitian yang membahas
mengenai faktor-faktor yang memengaruhi ekspor jasa
transportasi,  khususnya  di  kawasan ASEAN.  Model  sederhana  dalam penelitian Francois & Wooton (2001) dan Andriamananjara (2005) menggunakan  pendekatan  model equilibrium dengan mempertimbangkan price dan
kuantitas.
Berdasarkan uraian sebelumnya  diketahui  bahwa  peran jasa transportasi
dalam perekonomian sangat penting,
namun  berbagai  negara  di  ASEAN masih belum mampu untuk memberikan atau menunjukkan
kinerja  yang  lebih  baik  pada  ekspor jasa  transportasi.  Di  sisi  lain,  belum terdapat  penelitian  yang  membahas mengenai ekspor jasa transportasi di ASEAN.  Oleh  karena  itu,  penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis faktor-  faktor  yang  memengaruhi ekspor  jasa  transportasi  ASEAN tahun 2012-2019.

## METODE
Penelitian  ini  mengidentifikasi apakah variabel nilai tukar, investasi  asing  langsung/ Foreign
Direct  Investment (FDI),  pengguna internet,  ekspor  barang,  dan  nilai tambah jasa berpengaruh terhadap nilai  ekspor  jasa  transportasi  di ASEAN.  Ahmad  et  al.  (2017)  dan Abasimi  et  al.  (2019)  menemukan bahwa  nilai  tukar  memiliki  dampak yang  kuat  dan  signifikan  terhadap perdagangan  ekspor  jasa.  Hal  ini sesuai dengan teori makro
ekonomi  yang  menyatakan  bahwa terdapat  hubungan  antara  nilai
tukar dengan perdagangan
internasional (Mankiw, 2009).
Selanjutnya,  FDI  merupakan  salah satu  alasan  utama  peningkatan yang tidak biasa dalam ekspor jasa dan sektor jasa secara keseluruhan  (Kumar  &  Nanda, 2013).  FDI  dapat  dimanfaatkan untuk  perbaikan  proses  produksi dan  dapat  meningkatkan  kapital (Mankiw,  2009).  Di  sisi  lain,  nilai tambah  jasa  juga  penting  di  mana nilai  tambah  jasa  sebagai  proksi untuk  produksi  jasa  suatu  negara (Ahmad et al., 2017). Perdagangan jasa  internasional  juga  berkaitan erat dengan peran teknologi informasi.      Mudahnya      akses
informasi  akan  menghemat  biaya transaksi  (Lynden,  2008).  Choi (2010)  pun  menemukan  bahwa peningkatan pengguna internet per seratus orang terbukti meningkatkan  perdagangan  jasa. Dalam  perdagangan  internasional, pengangkutan  barang  dari  suatu negara  ke  negara  lain  tentu membutuhkan  transportasi.  Martin (2016) menemukan bahwa dengan meningkatkan ekspor barang maka dalam prosesnya akan meningkatkan ekspor jasa.
Penelitian ini mencakup seluruh  negara  ASEAN,  yaitu
Brunei Darussalam, Kamboja, Indonesia, Laos, Malaysia, Myanmar, Filipina, Singapura,
Thailand,  dan  Vietnam.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  sekunder  berupa balanced  panel dengan  periode waktu  yang  digunakan  dari  tahun 2012 hingga 2019. Pemilihan periode  penelitian  ini  didasarkan oleh  adanya  kebijakan  mengenai ASEAN Comprehensive Investment Agreement (ACIA)  dan  ASEAN
Agreement  on  the  Movement  of Natural Persons (MNP) pada tahun 2012 . Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini diperoleh dari lembaga/instansi    terkait,    seperti
ASEAN Secretariat dan World
Bank. Berikut  merupakan  rincian
dan  sumber  data  yang  digunakan
dalam penelitian ini. Tabel 1. Data dan Sumber Data Variabel Sumber Data Satuan Nilai ekspor jasa transportasi ( EJS ) ASEAN Secretariat juta USD Nilai tukar ( FER ) ASEAN Secretariat per USD Investasi asing langsung ( FDI ) World Bank miliar USD Pengguna internet ( INT ) ASEAN Secretariat per 100 penduduk Ekspor barang ( EKB ) World bank juta USD Nilai tambah jasa ( VAS ) World bank persen Analisis yang digunakan dalam  penelitian  ini,  yaitu  analisis
deskriptif (dengan grafik) dan inferensia  (dengan  regresi  data panel). Penelitian mengenai ekspor jasa, khususnya yang terkait dengan  ekspor  jasa  transportasi, pernah dilakukan oleh Ahmad et al.
(2017)  dan  Abasimi  et  al.  (2019) dengan menggunakan analisis regresi  data  panel.  Ahmad  et  al.
(2017)  meneliti  determinan  ekspor jasa di negara- negara berkembang terpilih,  yaitu  Tiongkok,  Hongkong,
Korea Selatan, India, Iran, Indonesia, Malaysia, Filipina, Singapura,  Thailand,  Kuwait,  Arab
Saudi, dan Turki.
Dengan
menggunakan  analisis  data  panel
Model Random  Effect GLS  pada periode  tahun  1985-2012,  hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai
tukar riil, pendapatan asing, investasi asing langsung, nilai tambah jasa, dan fasilitas komunikasi  memengaruhi  ekspor jasa  di  negara-negara  berkembang Asia yang terpilih. Selain itu, Abasimi et al. (2019) juga meneliti determinan  ekspor  jasa.  Penelitian ini  mengambil  sampel  beberapa negara-  negara  Afrika  Barat  pada periode  tahun  1990-2012.  Dari  hasil empiris diketahui bahwa nilai tambah  jasa  tidak  berpengaruh terhadap ekspor jasa. Namun variabel  investasi  asing  langsung, fasilitas  komunikasi,  nilai  tukar  dan pendapatan asing berpengaruh signifikan  terhadap  ekspor  jasa  di negara-negara tersebut.
Penelitian ini mengadopsi fungsi permintaan  ekspor yang diperkenalkan      oleh    Bahmani-
Oskooee  (1986),  tetapi  dengan penambahan  beberapa  variabel independen yang diambil dari literatur  empiris.  Menurut  Bahmani- Oskooee (1986) bahwa permintaan dunia  untuk  ekspor  agregat  suatu negara ditentukan dalam persamaan log linier sebagai berikut:
pengguna  internet,  ekspor  barang, dan nilai tambah jasa sebagai bagian dari PDB yang memungkinkan memengaruhi nilai ekspor jasa transportasi di negara-negara
ASEAN.  Oleh  karena  itu,  model umum  regresi  data  panel  yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑡𝑡 = 𝑎𝑎 + 𝑏𝑏 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑡𝑡 + 𝑐𝑐 𝐿𝐿𝐿𝐿 ( 𝑃𝑃𝐿𝐿⁄𝑃𝑃𝐿𝐿𝐿𝐿 ) 𝑡𝑡 + 𝑑𝑑 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐸𝐸 𝑡𝑡 +
𝑣𝑣 𝑡𝑡 ......................................................... (1)
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐸𝐸𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑖𝑖𝑡𝑡 = 𝛼𝛼 + 𝛽𝛽 1 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐸𝐸𝐿𝐿 𝑖𝑖𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 2 𝐿𝐿𝐹𝐹𝐹𝐹 𝑖𝑖𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 3 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐹𝐹𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑖𝑖𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 4 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑖𝑖𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 5 𝑉𝑉𝑉𝑉𝐿𝐿 𝑖𝑖𝑡𝑡 + 𝑢𝑢 𝑖𝑖𝑡𝑡 ......................... (2)
Di  mana Ln adalah  logaritma natural; X adalah  kuantitas  ekspor
(ton); YW adalah rata-rata tertimbang  PDB  riil  mitra  dagang suatu  negara  (USD); PX adalah harga  ekspor  (USD); PXW adalah
rata-rata  tertimbang  harga  ekspor negara  mitra  dagang  (USD);  dan E adalah nilai tukar (USD).
Fungsi    permintaan   ekspor yang  diwakili  oleh  persamaan  (1) menyiratkan       bahwa ekspor dipengaruhi  oleh  pendapatan  luar negeri, harga relatif, dan nilai tukar.
Penelitian ini memperluas
persamaan  dengan  mengacu  pada penelitian sebelumnya dengan
memasukkan faktor-faktor yang diduga  memengaruhi  nilai  ekspor jasa transportasi, seperti     FDI,
Di  mana EJS adalah  nilai ekspor jasa transportasi (juta USD); FER adalah  nilai  tukar  (per  USD);
FDI adalah  nilai  investasi  langsung (juta  USD); INT adalah   jumlah pengguna internet    (per     100 penduduk); EKB adalah nilai ekspor barang (juta USD); VAS adalah nilai tambah  jasa  (persen); 𝛼𝛼𝛼𝛼 adalah intercept ; 𝛽𝛽𝛽𝛽 𝑖𝑖𝑖𝑖 adalah koefisien regresi; 𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡𝑡𝑡 adalah komponen error model; i =  1,  2,  3, …,  N  (dimensi cross section ); dan t = 1, 2, 3, …, T
(dimensi time series ).
Berikut  merupakan  tahapan analisis  regresi  data  panel  yang dilakukan dalam penelitian ini:
1.  Pemilihan model terbaik Pemilihan  model  terbaik  dapat dilakukan melalui tiga prosedur pengujian, yaitu
Uji Chow, Hausman,
dan Breusch-Pagan  Lagrange
Multiplier (BP-LM).  Uji  Chow dilakukan  untuk  menentukan
model  terbaik  antara Fixed
Effect Model (FEM) dan Common  Effect  Model (CEM).
Uji  Hausman  dilakukan  untuk
menentukan model terbaik
antara FEM dan Random
Effect  Model (REM). Uji BP-LM dilakukan  untuk  menentukan model  terbaik  REM dan CEM.
2.  Pengujian asumsi klasik
Apabila  metode  estimasi  yang digunakan adalah ordinary
least  square (FEM  dan  CEM)
maka  asumsi  yang  harus  diuji
adalah
nonmultikolinieritas,
homoskedastisitas,  normalitas, dan nonautokorelasi. Sementara  itu,  jika  metode estimasi yang digunakan adalah Generalized Least Square (REM)  maka  hanya
dilakukan  uji  normalitas  dan
nonmultikolinieritas (Greene,
2012). 3.  Pengujian  keberartian  model Pengujian    ini dapat dilakukan secara statistik menggunakan koefisien determinasi (Adj R 2 ), uji simultan (F), dan uji parsial (t).
4. Interpretasi model

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran  Umum  Ekspor  Jasa

## Transportasi
Transportasi  merupakan  hal penting dan mendasar dalam pembangunan ekonomi dan integrasi  terhadap  barang,  jasa, modal  maupun  orang.  Pentingnya transportasi  di  kawasan  ASEAN sebagai  konektivitas  dan  integrasi ekonomi dalam  mendukung perdagangan domestik maupun internasional.  Menurut  Koesrianti, (2014)  dalam  mendukung  realisasi Komunitas  Ekonomi  ASEAN  atau AEC,  perlu  adanya  peningkatan konektivitas infrastruktur dan
komunikasi untuk mendukung realisasi Komunitas
Ekonomi
ASEAN  atau  ASEAN Economic
Community (AEC). Mengingat peran penting  konektivitas  dan  integrasi ekonomi  di  ASEAN  perlu  adanya kerja sama dalam transportasi. Pada tahun  2011-  2015,  kerja  sama transportasi  di  ASEAN  berpedoman melalui Brunei  Action  Plan 2015.
Setelah  itu,  kerjasama  ASEAN  di bidang  transportasi  dipandu  melalui Kuala  Lumpur  Transport  Strategic Plan. Pedoman  ini  berjangka  waktu dari    tahun    2016    hingga    2025.
Rencana strategis ini berisi pedoman mengenai langkah-
langkah mengenai
bidang transportasi  laut,  udara,  dan  darat (ASEAN Secretariat , 2019).
Berdasarkan
data
ASEANstats didapatkan grafik pada Gambar 1, ekspor jasa transportasi masing-  masing  negara  di  ASEAN mayoritas  mengalami  peningkatan dari tahun 2012 hingga 2019. Enam dari  sepuluh  negara  di  ASEAN terlihat mengalami tren yang meningkat,  yaitu  Kamboja, Laos,
Malaysia,  Filipina,  Singapura,  dan Vietnam.  Tiga  negara  lainnya,  yaitu Indonesia,  Myanmar,  dan  Thailand menunjukkan
grafik yang berfluktuatif.  Tren  yang  menurun ditunjukkan oleh Brunei
Darussalam.  Singapura  merupakan negara  dengan  nilai  ekspor  jasa transportasi  tertinggi  dibandingkan negara ASEAN lainnya. Laos merupakan negara di ASEAN dengan nilai ekspor jasa transportasi terendah.
Gambar 1. Ekspor Jasa Transportasi ASEAN Tahun 2012-2019

## Filipina
4.000,00 3.000,00
2.000,00
1.000,00 0,00 Ekspor Jasa Transportasi (Dalam Juta USD) Vietnam 5.000,00
4.000,00 3.000,00 2.000,00
1.000,00 0,00

## Thailand
10.000,00
8.000,00
6.000,00
4.000,00 2.000,00 0,00

## Singapura
80.000,00
60.000,00 40.000,00
20.000,00 0,00 500,00 400,00
300,00 200,00
100,00 0,00 Myanmar

## Malaysia
6.000,00 5.000,00 4.000,00 3.000,00
2.000,00 1.000,00
0,00
200,00 150,00 100,00 50,00 0,00
Laos Indonesia 4.000,00
3.800,00
3.600,00 3.400,00 3.200,00
Kamboja 1.000,00 800,00 600,00 400,00 200,00 0,00 Brunei Darussalam 500,00 400,00 300,00 200,00 100,00 0,00 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9
Peningkatan  nilai  ekspor  jasa transportasi  ini  tentu  tidak  terlepas dari  beberapa  agenda  pertemuan mengenai perdagangan jasa, khususnya  pada  jasa  transportasi.
ASEAN Transport Ministers Meeting
(ATM)  pertemuan  tingkat  menteri transportasi negara anggota
ASEAN. Selain itu, Senior Transport
Officials  Meeting (STOM)  adalah suatu  bentuk  kerja  sama  di  bidang
transportasi
yang dapat menyesuaikan  pada  kepentingan- kepentingan dari negara-negara anggota  ASEAN  agar  lebih  efisien dan efektif (Koesrianti, 2014).
Gambaran  Umum  Nilai  Tukar
terhadap Ekspor Jasa Transportasi Hasil analisis data
ASEANstats diperoleh  grafik  yang ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Sejak tahun  2012  hingga  2019  sebagian besar negara di ASEAN cenderung terdepresiasi  nilai  tukar  Indonesia, Laos,  Malaysia,  Myanmar,  Filipina,
dan Vietnam cenderung
terdepresiasi selama periode
penelitian. Thailand mengalami depresiasi  nilai  tukar  dari  tahun
2013 hingga 2016  dan    kemudian
mengalami  apresiasi  nilai  tukar sejak  tahun  2017  hingga  2019.
Sementara itu, Kamboja menunjukkan tren
yang berfluktuatif.  Nilai  tukar  Kamboja sempat  mengalami  apresiasi  yang sangat  drastis  pada  tahun  2017. Brunei Darussalam dan Singapura  merupakan  negara  di ASEAN  dengan  nilai  tukar  yang cenderung  stabil  berkisar  antara  1,2 hingga  1,4.  Dolar  Singapura.  Hal  ini pun  diikuti  oleh  Brunei  Darussalam karena  adanya  rezim  perjanjian
mengenai Singapore- Brunei Currency Interchangeability Agreement (CIA). Dari sepuluh negara di ASEAN, hanya empat negara menunjukkan  hasil  yang  searah antara  nilai  tukar  dengan  ekspor jasa transportasi, yaitu Brunei Darussalam,  Laos,  Filipina,  dan Vietnam.  Selain  keempat  negara tersebut  menunjukkan  hasil  yang tidak  searah.  Secara  umum  adanya peningkatan  nilai  tukar  mata  uang domestik  masing-masing  negara  di ASEAN tidak diikuti oleh peningkatan ekspor jasa
transportasi di ASEAN selama tahun 2012-2019.
Gambar 2. Nilai Tukar dan Ekspor Jasa Transportasi ASEAN Tahun 2012-2019 Sumber: ASEANstats (2020), diolah
Investasi Asing Langsung terhadap Ekspor Jasa Transportasi
Data ASEANstats diolah dalam bentuk  grafik  untuk  memperoleh analisis  deskriptif  yang  ditunjukkan pada  Gambar  3.  Terlihat  bahwa perkembangan FDI di ASEAN cenderung  berfluktuasi  dari  tahun
2012 hingga 2019. Tren peningkatan FDI  pun  terlihat  pada  tiga  negara  di ASEAN,  yaitu  Kamboja,  Singapura, dan  Vietnam.  Selain  itu,  sembilan
dari  sepuluh  negara  di  ASEAN mengalami  aliran  FDI  di  level  yang positif  dari  tahun  2012  hingga  2019. Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  aliran masuk  FDI  di  negara  tersebut  lebih besar dibandingkan aliran keluarnya. Hanya  Brunei  Darussalam  yang pernah mengalami aliran FDI di level yang  negatif  di  tahun  2016.  Angka negatif pada FDI menunjukkan bahwa  aliran  investasi  yang  masuk kedalam negeri lebih kecil
dibandingkan      aliran      keluarnya.
Brunei Darussalam Kamboja Indonesia Laos 500,00 400,00
300,00 200,00 100,00 0,00 1,3 1,25 1,2 1,15
1,1 1,05
1.000,00
800,00 600,00
400,00 200,00 0,00 4.600 4.500 4.400 4.300 4.200
4.100 4.000 3.900 4.000,00 3.900,00 3.800,00 3.700,00 3.600,00 3.500,00 3.400,00 3.300,00 3.200,00 20.000 200,00 15.000 150,00 10.000 100,00
5.000 50,00 0 0,00
10.500 10.000
9.500 9.000 8.500 8.000 7.500 Malaysia Myanmar Filipina 6.000,00 5.000,00 4.000,00
3.000,00 2.000,00
1.000,00
0,00 5 500,00 4 400,00 3 300,00 2 200,00 1 100,00
0 0,00 2500 2000 1500
1000 500 0 3.500,00 3.000,00 2.500,00 2.000,00 1.500,00 1.000,00 500,00 0,00 Singapura 70 70.000,00 60 60.000,00
50 50.000,00
40 40.000,00 30 30.000,00 20 20.000,00 10 10.000,00 0 0,00
1,45 1,4 1,35 1,3 1,25 1,2 Thailand Vietnam 10.000,00 36 8.000,00 34 6.000,00 32 4.000,00 30
2.000,00 28
0,00 26 5.000,00 4.000,00
3.000,00
2.000,00 1.000,00 0,00 35.000
30.000
25.000 20.000 15.000 10.000 5.000 0 Ekspor Jasa Transportasi (Dalam Juta USD) Nilai Tukar (Per USD) 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9

## Gambar 3. Investasi Asing Langsung dan Ekspor Jasa Transportasi ASEAN Tahun 2012-2019
Sumber: ASEANstats (2020), diolah.
Pada  tahun  2016,  perekonomian global  mengalami  ketidakpastian  dan berpotensi mengalami resesi ekonomi
sehingga investasi sebagai salah satu aktivitas perekonomian juga ikut terdampak.  Hal  ini  pun  dijelaskan
dalam World    Investment      Report
Brunei Darussalam Kamboja Indonesia 500,00 400,00
300,00 200,00 100,00 0,00 1.000 800 600 400 200 0 -200 -400 1.000,00
800,00 600,00 400,00
200,00 0,00
4.000 4.000,00 3.500 3.900,00 3.000 3.800,00 2.500 3.700,00 2.000 3.600,00 1.500 3.500,00 1.000 3.400,00
500 3.300,00 0 3.200,00 30.000 25.000
20.000
15.000 10.000 5.000 0 Laos Malaysia Myanmar 200,00 2.000 150,00 1.500 100,00
1.000 50,00
500 0,00 0 6.000,00 5.000,00 4.000,00 3.000,00 2.000,00 1.000,00 0,00 16.000 14.000
12.000 10.000 8.000 6.000 4.000 2.000
0 500,00 400,00 300,00
200,00 100,00 0,00 5.000 4.000 3.000 2.000 1.000 0 Filipina Singapura Thailand 3.500,00 3.000,00 2.500,00 2.000,00
1.500,00 1.000,00 500,00 0,00 12.000
10.000 8.000 6.000 4.000
2.000 0 70.000,00 60.000,00 50.000,00 40.000,00 30.000,00 20.000,00 10.000,00 0,00 120.000 100.000 80.000 60.000 40.000 20.000 0 10.000,00 8.000,00 6.000,00 4.000,00 2.000,00 0,00 20000 15000 10000
5000
0

## Vietnam
5.000,00 4.000,00
3.000,00 2.000,00 1.000,00
0,00
20.000 15.000 Ekspor Jasa Transportasi (Dalam Juta USD)
10.000
5.000 Investasi Asing Langsung (Dalam Juta USD) 0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
yang  memprediksi  pada  tahun  2016 aliran  masuk  FDI  secara  global  akan mengalami  penurunan  10  hingga  15 persen  (UNCTAD,  2017).  Adanya gejolak  perekonomian  ini  berdampak di  beberapa  negara  di  ASEAN. Berdasarkan Gambar 3, terlihat bahwa  pada  tahun  2016  Brunei Darussalam, Indonesia, Laos,
Myanmar,  dan  Thailand  mengalami penurunan  FDI.  Penurunan  yang sangat  drastis  sangat  jelas  terlihat
pada Brunei Darussalam dan Indonesia.

## Pengguna Internet terhadap Ekspor

## Jasa Transportasi
Grafik  pada  Gambar  4  yang diperoleh  dari  data ASEANstats menunjukkan  bahwa  seluruh  negara di ASEAN menunjukkan tren peningkatan pada pengguna internet. Seiring dengan perkembangan teknologi  informasi  dan  komunikasi serta  adanya  globalisasi  turut  serta meningkatkan  pengguna  internet  di ASEAN.
Brunei Darussalam, Singapura,  dan  Malaysia  merupakan
tiga negara di ASEAN yang menempati  urutan  tertinggi  pada pengguna  internet  pada  tahun  2019. Pengguna internet tertinggi di
ASEAN,    yaitu    Brunei    Darussalam
yang mencapai 95 per 100 penduduk.  Hal  ini  sejalan  dengan fakta  bahwa  Brunei  Darussalam adalah  negara  di  ASEAN  dengan penetrasi  media  sosial  tertinggi. Sedangkan  Laos  merupakan  negara dengan  pengguna  internet  terendah di ASEAN. Pada tahun 2019, pengguna internet di Laos hanya 25,5 per 100 penduduk.
Internet  menjadi  pasar  terbesar di dunia, terbuka untuk bisnis 24 jam sehari. Internet menciptakan perdagangan  ada  di  mana-mana. Dengan  internet,  penjual  akan  lebih
mudah menemukan informasi
mengenai pasar dan mampu mempromosikan  ke  banyak  pembeli, sehingga  mengurangi  biaya  untuk melakukan transaksi di pasar internasional. Di negara-negara ASEAN menunjukkan bahwa perkembangan jumlah pengguna internet  searah  dengan  ekspor  jasa transportasi.  Berdasarkan  Gambar  4 terlihat bahwa Kamboja, Laos,
Malaysia, Filipina,
Singapura,
Thailand,  dan  Vietnam  menunjukkan tren  peningkatan  pada  pengguna internet  dan  diikuti  pula  dengan peningkatan  pada  nilai  ekspor  jasa transportasi.

## Gambar 4.  Pengguna Internet dan Ekspor Jasa Transportasi ASEAN
Tahun 2012-2019
Sumber: ASEANstats (2020), diolah.

## Ekspor  Barang  terhadap  Ekspor

## Jasa Transportasi
Adanya  gejolak  perekonomian global  yang  berpotensi  mengalami resesi  ekonomi  pada  tahun  2016 berdampak  pada  ekspor  barang  di
ASEAN. Brunei Darussalam,
Indonesia,
Malaysia, Myanmar, Filipina,  Singapura,  dan  Thailand ikut  terdampak dengan
gejolak  perekonomian  tersebut.  Hal
ini  pun  ditunjukkan  melalui  analisis grafik pada Gambar 5 yang diperoleh  dari  data ASEANstats.
Pada  tahun  2016  negara-negara tersebut menunjukkan perkembangan  nilai  ekspor  barang
yang terendah. Brunei Darussalam Kamboja Indonesia Laos 140 130 120 110
100 90 1.000,00 800,00 600,00
400,00 200,00 0,00 140 135 130 125 120 115
110 105 4.000,00 3.900,00 3.800,00 3.700,00 3.600,00 3.500,00 3.400,00 3.300,00 3.200,00 200 200,00 500,00 400,00
300,00 200,00
100,00 0,00 150 150,00 100 100,00 50 50,00 0 0,00 80 70 60 50 40 30
20 10 0 Malaysia Myanmar 6.000,00 5.000,00 4.000,00
3.000,00
2.000,00 1.000,00 0,00 155 150 145 140 135 130 125 500,00
400,00 300,00
200,00 100,00 0,00
120 100 80 60 40 20 0

## Singapura
70.000,00 60.000,00 50.000,00 40.000,00 30.000,00 20.000,00 10.000,00 0,00
160
155 150
145
140 Thailand Vietnam 10.000,00 8.000,00
6.000,00 4.000,00 2.000,00
0,00
200
150 5.000,00
4.000,00 3.000,00 2.000,00
1.000,00
0,00 155 150 145 140 135 130 125 120 115 Ekspor Jasa Transportasi (Dalam Juta USD) 100 50
Pengguna Internet (Per 100 Penduduk) 0 3.500,00 3.000,00 2.500,00 2.000,00 1.500,00 1.000,00 500,00 0,00 Filipina 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9

## Gambar 5. Ekspor Barang dan Ekspor Jasa Transportasi ASEAN Tahun 2012- 2019
Sumber: ASEANstats (2020), diolah.
Pada umumnya,
perkembangan  ekspor  barang  di masing-masing  negara-negara  di ASEAN  memiliki  arah  yang  sama dengan  ekspor  jasa  transportasi.
Delapan  dari  sepuluh  negara  di ASEAN  memiliki  arah  yang  terlihat sama, yaitu Kamboja, Laos,
Malaysia, Myanmar, Filipina,
Singapura,  Thailand,  dan  Vietnam.
Sementara  itu,  dua  negara  lainnya menunjukkan  hasil    yang    berbeda,
dimana peningkatan ekspor barang diikuti dengan
peningkatan ekspor jasa transportasi di ASEAN.
Nilai Tambah Jasa terhadap

## Ekspor Jasa Transportasi
Melalui data ASEANstats yang diolah  dalam  bentuk  grafik  pada Gambar  6  menunjukkan  bahwa enam  dari  sepuluh  negara  di ASEAN    mengalami    tren    yang
Brunei Darussalam Kamboja Indonesia Laos 15.000 1.000,00 800,00 600,00 400,00 200,00 0,00 16.000 14.000 12.000 10.000 8.000 6.000 4.000 2.000 0 4.000,00 3.900,00 3.800,00 3.700,00 3.600,00 3.500,00 3.400,00 3.300,00 3.200,00 200.000 200,00 500,00 400,00
300,00
200,00 100,00 0,00 150.000 150,00 10.000 100.000 100,00 5.000 50.000 50,00 0 0 0,00
7.000
6.000 5.000 4.000
3.000 2.000 1.000 0 . Malaysia Myanmar Filipina Singapura 6.000,00 5.000,00 4.000,00 3.000,00 2.000,00 1.000,00 0,00 250.000 200.000 150.000
100.000 50.000 0 500,00 400,00 300,00
200,00 100,00 0,00 12.000 10.000 8.000 6.000 4.000 2.000 0 3.500,00 3.000,00 2.500,00 2.000,00 1.500,00 1.000,00 500,00 0,00 60.000 50.000 40.000 30.000 20.000 10.000 0 70.000,00 60.000,00 50.000,00 40.000,00 30.000,00 20.000,00 10.000,00 0,00 500.000 400.000 300.000 200.000 100.000 0 Thailand Vietnam 10.000,00 8.000,00
6.000,00 4.000,00 2.000,00 0,00 260.000
250.000 240.000
230.000 220.000 210.000 200.000 190.000 5.000,00 4.000,00 3.000,00 2.000,00 1.000,00 0,00 300.000 250.000 200.000 150.000 100.000
50.000 0 Ekspor Jasa Transportasi (Dalam Juta USD) Ekspor Barang (Juta USD) 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
meningkat,  yaitu  Indonesia,
Malaysia, Myanmar, Filipina, Thailand, dan Vietnam.

## Gambar 6. Nilai Tambah Jasa dan Ekspor Jasa Transportasi ASEAN Tahun
2012-2019
Sumber: ASEANstats (2020), diolah.
Jika  dilihat  arah  hubungan antara  nilai  tambah  jasa  dengan ekspor  jasa  transportasi  didapatkan bahwa  terdapat  enam  dari  sepuluh negara  di  ASEAN  menunjukkan hasil  yang  searah.  Negara  tersebut, yaitu  Brunei  Darussalam,  Kamboja,
Malaysia,    Filipina,    Thailand,    dan
Vietnam.  Secara  umum  adanya peningkatan  nilai  tambah  jasa  diikuti dengan  peningkatan  ekspor  jasa transportasi  di  ASEAN  dari  tahun 2012 hingga 2019.
Variabel-Variabel yang Memengaruhi Ekspor Jasa Transportasi Brunei Darussalam Kamboja Indonesia Laos 500,00 400,00
300,00 200,00 100,00 0,00 50 40 30 20 10
0 1.000,00 800,00 600,00 400,00
200,00 0,00 40,5
40 39,5 39 38,5 38
37,5 37 36,5 4.000,00 3.900,00 3.800,00 3.700,00 3.600,00 3.500,00 3.400,00 3.300,00 3.200,00 45 44 43 42 41 40
39 200,00
150,00 100,00 50,00 0,00
45 44 43 42 41
40 39 38 Malaysia Myanmar Filipina 6.000,00 5.000,00 4.000,00
3.000,00 2.000,00
1.000,00 0,00
56 500,00 54 400,00 52 300,00 50 200,00 48 100,00
46 0,00
41 3.500,00
40 3.000,00 39 2.500,00 38 2.000,00 37 1.500,00 36 1.000,00 35 500,00 34 0,00 62
60 58
56 54
52 Singapura 70.000,00 60.000,00 50.000,00 40.000,00 30.000,00 20.000,00 10.000,00 0,00 71 70,5
70 69,5 69 68,5 68 Thailand Vietnam 10.000,00 8.000,00 6.000,00
4.000,00
2.000,00
0,00 60 58 56 54 52 50 48
46 5.000,00 4.000,00
3.000,00
2.000,00 1.000,00
0,00
42 41 40 39 38 37 36 35 Ekspor Jasa Transportasi (Dalam Juta USD) Nilai Tambah Jasa (persen GDP) 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Dalam
menganalisis variabel- variabel  yang  memengaruhi  nilai ekspor  jasa  transportasi  diperlukan pemilihan  model  regresi  terbaik. Pada data panel, terdapat tiga model dalam  regresi,  yaitu  CEM , FEM , dan REM . Pemilihan model regresi terbaik  dilakukan  dengan  pengujian Chow, Hausman, dan BP-LM.
Untuk  menghasilkan  model terbaik  dilakukan  pengujian,  yang pertama    melalui    Uji    Chow    untuk
mengetahui  apakah  CEM  lebih  baik daripada  FEM.  Berdasarkan  hasil pengolahan  yang  disajikan  pada Tabel 2, menunjukkan hasil pengujian  yang  tolak  hipotesis  nol karena p-value kurang  dari  0,05.
Berdasarkan  hasil  Uji  Chow  dapat disimpulkan  bahwa  model  FEM  lebih baik  daripada  model  CEM.  Karena FEM  terpilih  pada  pengujian  ini  maka langkah  selanjutnya  Uji  Hausman untuk  mengetahui  apakah  REM  lebih baik daripada FEM.
Tabel 2. Hasil Estimasi CEM, FEM, dan REM
Variable CEM FEM REM Constant -1,9277* (0,0000) -1,675 (0,4660) -2,6684* (0,0015) LNFER -0,0529* (0,0003) -0,1696 (0,5595) -0,0402 (0,2415) FDI 0,0153* (0,0000) 0,0053 (0,1027) 0,0064* (0,0336) LNINT -0,0082 (0,9070) 0,0481 (0,5704) 0,0209 (0,6970) LNEKB 0,7899* (0,0000) 0,7176* (0,0000) 0,7615* (0,0000) VAS 0,0185* (0,0019) 0,0413* (0,0020) 0,0396* (0,00800) R 2 0,9715 0,9928 0,8042 Adj R 2 0,9696 0,9912 0,7910 Chow 109,7474* (0,0000) Hausman 2,9728 (0,7042) BP-LM 111,1113 (0,0000) Sumber: Data sekunder (2023), diolah.
Keterangan: *Tingkat signifikansi α = 5 persen.
Pada  Tabel  2,  Uji  Hausman menunjukkan  gagal  tolak  hipotesis nol  sehingga  REM  lebih  baik daripada  FEM.  Dikarenakan  hasil ini  bertentangan  dengan  Uji  Chow maka  diperlukan uji lanjutan untuk  mendapatkan  model  yang terbaik,  yaitu  dengan  Uji  BP-LM. Hasilnya menunjukkan tolak hipotesis  nol  sehingga  REM  lebih baik daripada CEM. Sesuai dengan
metode
estimasi yang digunakan  pada  penelitian  ini, pemeriksaan  asumsi  klasik  yang perlu dilakukan,  yaitu uji normalitas dan non- multikolinieritas.
Pada pengujian normalitas menggunakan  statistik  Uji  Jarque Bera  didapatkan  nilai  statistik  uji sebesar 1,447 serta p-value sebesar
0,484  sehingga  dengan  tingkat
signifikansi  5  persen  didapatkan keputusan  gagal  tolak  hipotesis  nol.
Hasil  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa error yang  dihasilkan  oleh model  berdistribusi  normal  atau asumsi normalitas terpenuhi.
Hasil pengecekkan multikolinieritas  menggunakan  nilai
Variance  Inflation  Factors (VIF) diperoleh  nilai  VIF  masing-masing variabel  independen  di  bawah  10. Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan
bahwa  tidak terdapat  multikolinieritas antara  variabel  independen  yang digunakan atau asumsi non- multikolinieritas terpenuhi.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan pula  pengujian  keberartian  model untuk  mengetahui  seberapa  baik model  yang  dihasilkan.  Pengujian keberartian  model  dapat  dilihat melalui nilai yang diperoleh
berdasarkan nilai koefisien
determinasi (R 2 ), uji simultan, dan uji parsial. Nilai R 2 ini
cenderung meningkat seiring dengan penambahan variabel dependennya. Dalam menghilangkan pengaruh penambahan  variabel  independen tersebut  Theil (1978) dalam Gujarati &  Porter  (2009)  menyarankan  lebih baik  menggunakan  R 2 yang  telah dimodifikasi  atau  disebut  sebagai adjusted R 2 .
Hasil  analisis  menghasilkan nilai Adjusted R 2 sebesar  0,791.
Hasil tersebut dapat diartikan bahwa keragaman  variabel  ekspor  jasa transportasi  dapat  dijelaskan  oleh variabel  independen  sebesar  79,10 persen dan sisanya dijelaskan variabel  lain  yang  tidak  tercakup dalam  penelitian  ini.  Pada  uji simultan  diperoleh  keputusan  tolak hipotesis  nol,  yang  dapat  diartikan
bahwa minimal terdapat satu variabel  independen  yang  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  nilai ekspor jasa transportasi di ASEAN.
Pada pengujian parsial,
variabel independen dapat
dinyatakan  berpengaruh  signifikan terhadap  ekspor  jasa  transportasi apabila p-  value kurang  dari  0,05.
Berdasarkan hasil uji parsial,
variabel  FDI,  ekspor  barang,  dan nilai  tambah  jasa  berpengaruh terhadap ekspor jasa transportasi di ASEAN.  Sedangkan  variabel  nilai tukar  dan  pengguna  internet  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap ekspor jasa transportasi di ASEAN.
Berdasarkan  Tabel  3,  nilai tukar  tidak  signifikan  memengaruhi nilai  ekspor  jasa  transportasi  di ASEAN.  Temuan  ini  tidak  sejalan dengan  penelitian  Abasimi  et  al. (2019);  Ahmad  et  al.  (2017); Situmorang & Agustina (2021) yang menunjukkan  bahwa  nilai  tukar berpengaruh  signifikan  terhadap ekspor  jasa.  Tidak  signifikan  pada nilai  tukar  terhadap  ekspor  serupa dengan  penelitian  Sulaiman  et  al.
(2014).
Hal ini diduga karena permintaan    jasa    terutama    jasa
transportasi  pada  umumnya  lebih banyak  dilakukan  oleh  penduduk dengan middle  income. Ketika  nilai tukar  bergejolak  maka  tidak  akan berpengaruh terhadap kegiatan ekspor. Seperti halnya pada permintaan inelastis sempurna, yaitu tidak adanya perubahan jumlah  barang/jasa  yang  diminta walaupun terdapat perubahan harga.  Pembeli  cenderung  akan tetap  melakukan  perdagangan  jasa transportasi walaupun dengan harga yang tinggi. Hal ini memungkinkan pentingnya jasa transportasi dalam melakukan
perdagangan  internasional  melalui angkutan      barang ekspor.
Diindikasikan  pula  pembeli  akan melihat  kualitas  transportasi  yang digunakan  tanpa  memperhatikan harganya. Hal tersebut dikarenakan kualitas  transportasi  yang  baik diiringi  dengan  nilai  ekspor  jasa transportasi  yang  tinggi.  Misalnya Singapura  dengan  ekspor  jasa transportasi  tertinggi  memiliki  skor Logistics  Performance  Index (LPI) yang tinggi pula di ASEAN.

## Tabel 3. Hasil Estimasi Random Effect Model
Variable Coefficient t-statistic Prob. Constant -2,668410 -3,299665 0,0015* LNFER -0,040228 -1,180772 0,2415 FDI 0,006432 2,165675 0,0336* LNINT 0,020900 0,390854 0,6970 LNEKB 0,761457 11,80041 0,0000* VAS 0,039599 4,692384 0,0000* Sumber: Data sekunder (2023), diolah. Keterangan: *Tingkat signifikansi α = 5 persen.
FDI berpengaruh
positif signifikan  terhadap  nilai  ekspor jasa transportasi di ASEAN.
Hubungan
yang positif
menandakan  adanya  hubungan searah antara FDI  dan nilai ekspor jasa  transportasi.  Besar  pengaruh yang diberikan oleh variabel FDI ini sebesar  0,006.  Artinya,  setiap kenaikan  USD1  miliar  FDI  dapat meningkatkan ekspor jasa transportasi  sebesar  0,006  persen dengan asumsi variabel lain konstan. Temuan ini sejalan dengan  penelitian  Abasimi  et  al.
(2019);  Ahmad  et  al.  (2017);
Situmorang & Agustina (2021) yang menyatakan FDI berpengaruh positif terhadap ekspor jasa
sehingga  dapat  dinyatakan  pula bahwa  FDI  mampu  mendorong peningkatan ekspor jasa. Ahmad et al. (2017) menyatakan tanda koefisien positif menyiratkan bahwa negara-negara        di        ASEAN
mengandalkan FDI untuk mengubah dari  pemasok  komoditas  primer menjadi  negara  industri  dengan membiayai  ekspor  jasa.  Selain  itu, Gray (2002) menyatakan FDI dipandang sebagai sumber teknologi  dan  keterampilan  yang berharga  dalam  jangka  panjang. Oleh  sebab  itu,  perlu  upaya  untuk meningkatkan penanaman FDI agar dapat  menunjang  produksi  jasa  di negara-negara  ASEAN,  khususnya jasa transportasi.
Pengguna  internet  di  masing- masing
negara
ASEAN
menunjukkan hasil yang tidak signifikan  terhadap  nilai  ekspor  jasa transportasi  di  ASEAN.  Hasil  ini selaras  dengan  penelitian  Nasir  &
Kalirajan (2016)
yang
memperlihatkan bahwa internet
tidak signifikan berpengaruh terhadap ekspor jasa pada kawasan
Asia Timur dan Tenggara. Selain itu,
Kandilov      &      Grennes      (2010)
menemukan  bahwa  internet  tidak signifikan memengaruhi ekspor jasa. Hal ini mengindikasikan adanya kesenjangan pada pengguna internet di ASEAN.
Menurut Safril et al. (2017)
kesenjangan  digital  di  ASEAN disebabkan  oleh  perkembangan pesat teknologi informasi dan
komunikasi (TIK) tetapi tidak diiringi dengan  pemeratan  akses  bagi semua  masyarakat  karena  adanya keterbatasan  ketersediaan  jaringan internet  di  berbagai  negara  di ASEAN. Pemerataan jaringan internet yang baik akan memudahkan transaksi perdagangan internasional. Nilai  ekspor  barang  secara signifikan
berpengaruh positif
terhadap nilai ekspor jasa
transportasi di ASEAN. Tanda positif mengisyaratkan  terdapat  hubungan sejalan  antara  nilai  ekspor  barang dengan nilai ekspor jasa
transportasi.  Besar  pengaruh  nilai ekspor barang terhadap nilai ekspor jasa  transportasi  sebesar  0,761. Artinya  setiap  peningkatan  satu persen  nilai  ekspor  barang  maka akan meningkatkan nilai ekspor jasa transportasi  sebesar  0,761  persen dengan      asumsi      variabel      lain
konstan.  Hasil  temuan  ini  sejalan dengan  Eichengreen  (2013)  yang menemukan  ekspor  barang  memiliki pengaruh  signifikan  positif  terhadap ekspor  jasa.  Perekonomian  yang mengekspor  lebih  banyak  barang juga  mengekspor  lebih  banyak  jasa. Selain itu, Martin (2016) menemukan bahwa  mendorong  ekspor  barang maka dalam prosesnya akan meningkatkan  ekspor  jasa.  Di  dalam penelitian ini, peningkatan nilai ekspor  barang  akan  meningkatkan nilai  ekspor  jasa  transportasi  di ASEAN.  Hal  ini  dikarenakan  adanya pengangkutan  barang  dari  suatu negara  di  ASEAN  ke  negara  lain membutuhkan jasa transportasi.
Nilai  tambah  jasa  menyatakan ukuran  produksi  jasa  suatu  negara. Sesuai  hasil  penelitian  ini,  nilai tambah  jasa  berpengaruh  positif terhadap  ekspor  jasa  transportasi. Pengaruh  positif  yang  diperoleh  dari estimasi  ini  menandakan  hubungan yang searah antara nilai tambah jasa terhadap nilai ekspor jasa transportasi di ASEAN. Besar pengaruh yang diberikan pada variabel  nilai  tambah  jasa  ini,  yaitu
0,039.  Artinya  setiap  kenaikan  satu persen  nilai  tambah  jasa  maka  akan meningkatkan nilai ekspor jasa transportasi   sebesar   0,039    persen
dengan asumsi variabel lain konstan.  Hasil  temuan  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh Ahmad et al. (2017);
Situmorang  &  Agustina  (2021)  yang menyimpulkan  bahwa  nilai  tambah jasa  berpengaruh  positif  terhadap ekspor jasa. Ahmad et al. (2017) pun menyatakan penting untuk memanfaatkan  sumber  daya  yang dapat  meningkatkan  produksi  di sektor  jasa,  khususnya  pada  jasa transportasi.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN
Secara  umum,  ekspor  jasa transportasi  di  ASEAN  cenderung mengalami peningkatan setiap tahunnya.  Enam  dari  sepuluh  negara di  ASEAN  terlihat  mengalami  tren yang meningkat. Singapura merupakan  negara  dengan  ekspor jasa  transportasi  tertinggi  di  ASEAN. Sedangkan  Laos  merupakan  negara dengan  ekspor  jasa  terendah  di ASEAN.  Di  sisi  lain,  ekspor  barang, dan  nilai  tambah  jasa  berpengaruh positif signifikan terhadap ekspor jasa transportasi  di  ASEAN.  Sementara itu,  nilai  tukar  dan  pengguna  internet tidak signifikan berpengaruh terhadap ekspor jasa transportasi di ASEAN.
Berdasarkan temuan penelitian,
beberapa rekomendasi kebijakan bagi pemerintah di masing-masing negara di ASEAN adalah sebagai berikut (1) terus meningkatkan iklim kemudahan berinvestasi.  Peningkatan  FDI  akan menstimulasi peningkatan ekspor jasa transportasi, (2) menjaga ketersediaan bahan baku dan barang modal  untuk  mendukung  kelancaran ekspor  barang.  Peningkatan  ekspor barang  tersebut  diharapkan  akan meningkatkan pula ekspor jasa transportasi, (3) ketersediaan infrastruktur  yang  memadai  dan efisien guna mendukung peningkatan produksi jasa transportasi. Setidaknya keamanan  pelayanan  transportasi dan  ketepatan  waktu  pengiriman menjadi  pertimbangan  penting  bagi pengguna  jasa  transportasi,  dan  (4) bagi  penelitian  selanjutnya,  perlu mengelaborasi  perdagangan  jasa transportasi  bilateral  dengan  data yang lebih spesifik per negara tujuan ekspor.

## DAFTAR PUSTAKA
Abasimi, I., Vorlak, L., Salim, A., & Li, X.  (2019).  Determinants  of export service in selected West African  Countries. International Journal  of  Applied  Economics, Finance  and  Accounting , 5 (2),
39 –47. https://doi.org/10.33094/8.2017.
2019.52.39.47.
Adisasmita,  R.  (2010). Dasar-dasar
ekonomi transportasi . Yogyakarta: Graha Ilmu. Adisasmita,  R.  (2015). Analisis kebutuhan transportasi . Yogyakarta: Graha Ilmu. Ahmad,  S.  A.,  Kaliappan,  S.  R.,  & Ismail, N. W. (2017). Determinants of service  export  in  selected developing  Asian  countries. International Journal of Business  and  Society , 18 (1),
113 –132. https://doi.org/10.33736/ijbs.549
.2017.
Andriamananjara,  S.  (2005).  Trade
and international transport services: An analytical framework. SSRN  Electronic Journal ,
19 (September), 604 –625. https://doi.org/10.2139/ssrn.292
424.
Asbiyanti,  E.  A.  (2018).  Analisis pengaruh ekspor, impor, utang luar  negeri,  dan  foreign  direct investment terhadap cadangan devisa  di  ASEAN  tahun  2011- 2016. Skripsi. Jakarta: Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah. ASEAN Secretariat. (2019). ASEAN integration report 2019 . https://asean.org/wp- content/uploads/2019/11/ASE A N-integration-report 2019.pdf. ASEAN Secretariat. (2020). ASEAN statistical  yearbook  2020.  In ASEANstats (Vol. 18). https://www.ASEANstats.org/w p- content/uploads/2020/12/ASYB _ 2020.pdf. ASEAN Secretariat. (2021). ASEAN integration in services . http://www.scribd.com/doc/111 8
78890/ASEAN-Integration-in- Services.
Bahmani-Oskooee, M. (1986).
Determinants  of  international trade flows. The case of developing  countries. Journal  of Development Economics , 20 (1),
107 –123.
https://doi.org/10.1016/0304- 3878(86)90007-6.
Chiang,  M.  H.  (2019).  Tiongkok – ASEAN economic relations after establishment of free trade area. Pacific Review , 32 (3), 267 –290. https://doi.org/10.1080/0951274 8.2018.1470555.
Eichengreen,  B.  (2013).  Exports  of services  :  Indian  experience  in perspective. Indian Growth and Development    Review, 6(1), 35-60. https://doi.org/10.1108/1753825 1311329540.
Francois,  J.  F.,  &  Wooton,  I. (2001).  Trade  in  international transport  services:  The  role  of competition. Review of International  Economics , 9 (2), 249 –261. https://doi.org/10.1111/1467- 9396.00277.
Gray,  M.  (2002).  Foreign  direct investment  and  recovery  in Indonesia:  Recent  events  and their  impact. Institute  of  Public Affairs , 14 (2), 1- 8. https://ipa.org.au/wp- content/uploads/archive/IPABac kgrounder14-2.pdf. Greene,      W.      W.      H.    (2012). Econometric analysis 7th edition .  Upper  Saddle  River: Prentice Hall.
Gujarati,  D.  N.,  &  Porter,  D.  C.
(2009). Basic  econometric  5th edition . New York: The
McGraw-Hill Companies. Kandilov,  I.  T.,   &  Grennes,  T. (2010). The  determinants of service  exports  from  Central and Eastern Europe. Economics of Transition ,
18 (4), 763 –794.
https://doi.org/10.1111/j.1468-
0351.2010.00392.x.
Kementerian  Perdagangan.  (2016).
Laporan akhir analisis liberalisasi  jasa  angkutan  laut Indonesia  dalam  kerangka kerjasama  ASEAN  trade  in services  agreement  (ATISA) (Issue May). Jakarta: Kementerian Perdagangan. Koesrianti.  (2014). Association  of South  East  Asian  Nations (ASEAN) . Surabaya: Airlangga University Pres. Lasse.  (2017). Manajemen  bisnis transportasi laut, carter,
dan  klaim .  Jakarta:  PT  Raja Grafindo Persada. Mankiw, N. G. (2016). Macroeconomics (9th  edition).
New York: Word Publisher.
Martin, K. Z. (2016). Determinants of service exports in Kenya Thesis .  Nairobi:  University  Of
Nairobi. Nasir,  S.,  &  Kalirajan,  K.  (2016). Information and communication technology- enabled modern services export  performances  of  Asian economies. Asian Development    Review , 33 (1),
1 –27.
https://doi.org/10.1162/ADEV_a
_00059.
Safril, A., Wardahni, A., Ponsela,  D. F., & Tsauro, M. A.
(2017). Problem dasar kesenjangan  digital  di  Asia
Tenggara. Jurnal  Global  & Strategis , 10 (2),  204- 220. https://doi.org/10.20473/jgs.10.2 .2016.204-220. Situmorang,  P.  P.  (2021).  Analisis kinerja  ekspor  jasa  negara- negara anggota ASEAN
periode
2010-2019 menggunakan regresi  data  panel. Skripsi .
Jakarta:  Politeknik  Statistika STIS.
Situmorang,  P.  P.,  &  Agustina,  N. (2021). Determinants of service export  in  ASEAN  member countries. Proceedings of 2021 International  Conference  on Data  Science  and  Official Statistics  (ICDSOS) ,  458 –470. https://doi.org/10.33736/ijbs.549 .2017. Sulaiman, Richard, R., & Darmayuda.  (2014).  Analisis pengaruh  suku  bunga  kredit dan  kurs  terhadap  ekspor nonmigas  Provinsi  Riau. Jom FEKON , 1 (2),    1 –17. https://jom.unri.ac.id/index.php/ J OMFEKON/article/view/4757/4 6 40.
UNCTAD.  (2017).  World  investment report 2016: Investor nationality:
Policy challenges. Transnational Corporations , 23 (3), 67-101. https://doi.org/10.18356/44d1623 d-en.

## KINERJA EKSPOR PRODUK TEH INDONESIA DI PASAR INTERNASIONAL: ASESMEN PERJANJIAN PERDAGANGAN INDONESIA

## Export Performance of Indonesian Tea Products in the International Market: An Assessment on Indonesia’s Trade Agreements
Fikri Aldi Dwi Putro 1* , Widyastutik 2,4 , Nia Kurniawati Hidayat 3 1 Program Studi Ilmu Ekonomi Pertanian, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Jl. Raya Dramaga Kampus IPB Dramaga, Bogor, 16680, Jawa Barat, Indonesia
2 Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Pertanian, IPB University, Jl. Raya Dramaga Kampus IPB Dramaga, Bogor, 16680, Jawa Barat, Indonesia
3 Departemen Ekonomi Sumberdaya & Lingkungan, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University, Jl. Raya Dramaga Kampus IPB Dramaga, Bogor, 16680, Jawa Barat, Indonesia 4 Pusat Studi Internasional untuk Ekonomi & Keuangan Terapan (Inter CAFE) LPPM IPB University, Jl. Padjajaran Kampus IPB Baranangsiang, Bogor, 16153, Jawa Barat, Indonesia Email: fikrialdidp@gmail.com
Naskah Diterima: 13/02/2024; Naskah Direvisi: 13/05/2024; Disetujui Diterbitkan: 20/05/2024; Diterbitkan Online: 31/07/2024

## Abstrak
Penurunan kinerja ekspor produk teh Indonesia tidak sejalan dengan upaya pemerintah dalam  menurunkan  hambatan  melalui  perjanjian  perdagangan.  Penelitian  ini bertujuan untuk menganalisis kinerja  ekspor  dan  peran perjanjian perdagangan terhadap ekspor produk teh Indonesia. Penelitian ini menggunakan regresi data panel dengan time series 15 tahun (2007-2021) dan cross-section 40 negara tujuan. Data dianalisis menggunakan modifikasi Gravity Model yang berfokus pada pendekatan ekspor dengan estimasi Poisson Pseudo-Maximum Likelihood (PPML). Hasil penelitian menunjukkan bahwa negara tujuan ekspor produk teh Indonesia didominasi oleh negara di kawasan Asia (19 negara) dan Eropa  (12  negara).  Hasil  regresi  mengungkap  bahwa implementasi  perjanjian perdagangan dengan negara di kawasan Asia dan Eropa belum mampu mendorong ekspor produk teh Indonesia. Sebaliknya, implementasi perjanjian perdagangan dengan negara di kawasan  lainnya,  yaitu  Australia  dan  Selandia  Baru, telah  mampu  mendorong  ekspor produk  teh  Indonesia.  Hal  tersebut  diduga  akibat tingkat utilisasi perjanjian perdagangan masih rendah dan adanya hambatan  perdagangan yang diterapkan oleh negara tujuan meskipun telah mengimplementasikan perjanjian perdagangan. Oleh karena itu, strategi inward dan outward looking diperlukan guna mendorong efek penciptaan ekspor dari perjanjian perdagangan  yang  telah  diimplementasikan  terhadap  ekspor  produk  teh Indonesia.
Kata  kunci: Pengembangan  Ekspor,  PPML,  Ekspor  Teh,  Hambatan  Perdagangan, Utilisasi Perjanjian Perdagangan

## Abstract
The decline in Indonesian tea products export performance does not  correspond to the government initiatives to reduce barriers through trade agreements. This research aims to analyse the export performance and the role of trade agreements towards Indonesian tea products export. This study employs panel data regression with a 15-year time series (2007-
2021)  and  a  cross-section  of  40  destination  countries.  The  data  are  analysed  using  a modified  export  approach  gravity  model  with  Poisson  Pseudo-Maximum  Likelihood (PPML)  estimation.  The  research  results  show  that  the  Indonesian  tea  products  export destinations  are  dominated  by  Asia  (19  countries)  and  Europe  (12  countries).  The regression  results suggest  that  the  implementation  of  trade  agreements  with  Asian and  European  region  countries  has  not  effectively  increased  Indonesian  tea  products export. On the other hand, the implementation of trade agreements with other region countries,  i.e.,  Australia  and  New  Zealand, has successfully promoted export towards Indonesian tea products. Those can be attributed  to  trade  agreements  underutilization and  trade  barriers  imposed  by the  trade  agreement  members.  Hence,  inward  and outward-looking  strategies  are necessary  to  promote the export creation effect of implemented trade agreements towards Indonesian tea product exports.
Keywords : Export Expansion, PPML, Tea Export, Trade Barriers, Trade Agreements Utilization
JEL Classification : F14, F53, Q17

## PENDAHULUAN
Sejak pertama dikembangkan sebagai komoditas ekspor pada era kolonial Hindia Belanda, Indonesia telah menjadi produsen teh terbesar ketujuh di dunia (Shariasih, 2016; Ditjenbun, 2020). Hasil produksi teh Indonesia telah menjangkau lima benua sehingga menunjukkan produk teh Indonesia telah berorientasi ekspor (Ditjenbun, 2020). Ekspor produk teh Indonesia turut menyumbang penerimaan devisa negara melalui ekspor produk (Sita & Rohdiana, 2021; Widyastuti et al., 2021). Oleh karena itu, Pemerintah Indonesia juga telah menetapkan teh sebagai salah satu komoditas perkebunan strategis nasional (Kemensetneg RI, 2021).
Akan tetapi, kinerja ekspor produk teh Indonesia justru menunjukkan   tren   penurunan
persisten dengan pertumbuhan negatif pada nilai Compound  Annual Growth Rate (CAGR)  sebesar  1,94 persen  selama  periode tahun 2007- 2021  (UN Comtrade, 2023).
Penurunan  kinerja ekspor produk teh Indonesia tersebut diduga akibat kondisi oversupply di pasar internasional yang turut menekan harga teh internasional (Nair, 2021; Tanuputri & Bai, 2022) dan posisi daya saing produk teh Indonesia yang masih di bawah eksportir teh utama dunia, seperti Sri Lanka, Kenya, India, dan Vietnam, meskipun tetap berdaya saing (Nugrahaningrum et al., 2020; Nursodik et al., 2021; Putro et al., 2024).
Untuk mendorong peningkatan kinerja ekspor Indonesia, termasuk produk teh, di pasar internasional, Pemerintah Indonesia menginisiasi negosiasi    dan implementasi
perjanjian perdagangan ( trade agreements ). Hingga tahun 2022,
Indonesia telah mengimplementasikan 12 perjanjian perdagangan bilateral maupun regional dengan negara mitra yang tersebar di empat benua, yaitu Asia, Eropa,  Oseania,  dan  Amerika Selatan (FTA Center, 2023). Berdasarkan cakupan skemanya, 12 perjanjian perdagangan yang telah disepakati oleh Indonesia tersebut berupa Preferential Trade Agreement (PTA), Free Trade Agreement (FTA),
dan Comprehensive Economic Partnership Agreement (CEPA).
Secara teori, nilai perdagangan antarkedua negara cenderung lebih besar ketika tidak ada hambatan pada aliran perdagangan kedua negara tersebut (Salvatore, 2014). Hal tersebut dapat dicapai dengan menurunkan hambatan perdagangan, khususnya tarif, melalui implementasi perjanjian perdagangan Indonesia dengan negara mitra (Taneja et al., 2017). Di samping itu, hasil asesmen dari penelitian Handoyo et al. (2021) dan Anggraini et al. (2023) juga menunjukkan bahwa terdapat peningkatan kinerja ekspor Indonesia setelah implementasi perjanjian perdagangan, termasuk salah satunya produk pertanian.
Selain itu, liberalisasi perdagangan melalui implementasi perjanjian perdagangan juga mampu meningkatkan daya saing produk negara eksportir yang memiliki perjanjian perdagangan karena tidak perlu membayar biaya tambahan untuk bea masuk sehingga dapat menawarkan produk dengan harga yang lebih kompetitif (Anggraini et al., 2023). Melihat potensi tersebut maka diperlukan kajian empiris untuk menunjukkan apakah perjanjian perdagangan yang telah diimplementasikan Indonesia secara spesifik juga mampu berperan dalam meningkatkan kinerja ekspor produk teh Indonesia di pasar internasional mengingat posisi teh sebagai salah satu komoditas strategis nasional.
Penelitian terdahulu terkait asesmen secara komprehensif mengenai peran implementasi perjanjian perdagangan yang terdiri atas PTA, FTA, dan CEPA secara bersamaan terhadap ekspor Indonesia telah dilakukan oleh Anggraini et al. (2023). Akan tetapi, penelitian tersebut berfokus pada ekspor Indonesia secara agregat sehingga asesmen secara spesifik pada produk teh belum terlihat. Selain itu, penelitian Anggraini et al. (2023) juga  baru  menggunakan  data cross-
Kinerja Ekspor Produk Teh Indonesia ..., Fikri Aldi Dwi Putro, Widyastutik, Nia Kurniawati Hidayat | 49
section dalam estimasi Gravity Model sehingga kurang menangkap heterogenitas antarwaktu seperti data panel (Jagdambe & Kannan, 2020).
Di sisi lain, penelitian terdahulu yang telah terpublikasi terkait determinan ekspor produk teh Indonesia juga belum banyak dilakukan. Penelitian Chadhir (2015) dan Tarigan et al. (2021) hanya berfokus pada determinan ekspor teh spesifik ke negara tujuan Inggris dan Amerika Serikat. Sementara itu, penelitian Nursodik et al. (2021), Nursodik et al. (2022), dan Ali (2023) berfokus pada determinan ekspor teh ke tujuh negara tujuan utama maupun pasar Association of Southeast Asian Nations (ASEAN) sehingga keragaman dari negara tujuan ekspor produk teh Indonesia masih belum tertangkap. Selain itu, kelima penelitian terdahulu tersebut juga belum menganalisis peran perjanjian perdagangan terhadap ekspor produk teh Indonesia.
Melihat kesenjangan pada penelitian terdahulu tersebut, penelitian ini mencoba berkontribusi untuk melengkapi hasil penelitian terdahulu dengan tujuan penelitian yaitu menganalisis kinerja ekspor serta peran perjanjian perdagangan terhadap   ekspor   produk   teh
Indonesia. Asesmen perjanjian perdagangan tersebut berguna untuk membandingkan dan menganalisis kondisi dari kinerja ekspor produk teh Indonesia sebelum implementasi perjanjian perdagangan maupun sesudah implementasi perjanjian perdagangan dengan negara mitra tujuan ekspor produk teh.
Hasil penelitian diharapkan dapat menguraikan kinerja ekspor dan mengungkap peran perjanjian perdagangan yang telah diimplementasikan Indonesia secara spesifik terhadap kinerja ekspor produk teh Indonesia sehingga dapat memberikan rekomendasi guna mendorong peningkatan kinerja ekspor produk teh Indonesia. Peningkatan kinerja ekspor produk teh Indonesia menjadi penting karena berdampak terhadap peningkatan devisa negara dan berkontribusi positif terhadap neraca perdagangan Indonesia serta turut mendukung pencapaian tujuan pembangunan berkelanjutan (SDGs) poin 17.11, yaitu peningkatan ekspor dari negara- negara berkembang (Suhardoyo et al.,  2016;  Ningsih  et  al.,  2018; Mashayekhi, 2020).

## METODE Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan data sekunder yang diperoleh melalui beberapa pangkalan data (Tabel 1) dengan periode analisis selama lima belas tahun pada tahun 2007-2021 pada 40 negara tujuan ekspor. Negara tujuan ekspor tersebut dipilih dengan mempertimbangkan konsistensi kegiatan ekspor produk teh Indonesia secara agregat ke negara tersebut selama periode analisis. Selain  itu,  terdapat  tujuh  variabel yang digunakan dalam analisis dapat dilihat pada Tabel 1. Mankiw (2018) menyebutkan terdapat beberapa faktor yang dapat memengaruhi perdagangan internasional seperti pendapatan, biaya transportasi antarnegara, nilai tukar,  dan  kebijakan  pemerintah
terkait perdagangan internasional. Selain itu, faktor geokultural seperti kondisi landlocked dan kesamaan batas negara juga dapat berpengaruh terhadap aliran perdagangan (Mayer & Zignago, 2011; Jomit, 2014).
Data produk teh yang digunakan dalam analisis merupakan agregasi dari lima produk berdasarkan klasterisasi kode Harmonized  System (HS) tahun 2022, terdiri atas (1) HS 090210,  teh  hijau  kemasan;  (2)  HS 090220,  teh  hijau  curah;  (3)  HS 090230, teh hitam kemasan; (4) HS 090240, teh hitam curah; (5) HS 210120,  produk  ekstrak  dan preparasi teh.  Selain  itu,  hasil ringkasan  statistik deskriptif dari ketujuh variabel yang digunakan untuk  analisis  penelitian  ini dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 1. Daftar Variabel dan Tanda Hipotesis Penelitian
Variabel Satuan Sumber Data Tanda Hipotesis Nilai ekspor produk teh USD UN Comtrade Perjanjian perdagangan Dummy (1/0)  FTA Center + PDB negara tujuan USD World Bank + Jarak geografis km CEPII - Nilai tukar IDR/LCU UNCTADStat +/- Landlocked Dummy (1/0)  CEPII - Kesamaan batas negara Dummy (1/0)  CEPII +
Tabel 2. Ringkasan Statistik Deskriptif Variabel Satuan Mean St. Dev. Min. Maks. Nilai ekspor produk teh USD juta 3,22 5,03 2 3,35 Perjanjian perdagangan Dummy 0,33 0,47 0 1 PDB negara tujuan USD miliar 1.546 3.275 0,54 23.315 Jarak geografis km 7.636,44  4.214,07  886,14  18.039,47 Nilai tukar IDR/USD 5.771,10 5688,05 0,34  20.456,05 Landlocked Dummy 0,05 0,22 0 1 Kesamaan batas negara Dummy 0,08 0,26 0 1

## Metode Analisis Data
Peran perjanjian perdagangan terhadap ekspor produk teh Indonesia beserta determinan lainnya dianalisis menggunakan regresi data panel dengan model estimasi yang mengadaptasi teori Gravity Model dengan fokus hanya pada aliran ekspor. Secara teori, Gravity Model menunjukkan bahwa aliran perdagangan antara dua negara berhubungan positif terhadap Produk Domestik Bruto (PDB)  dari  kedua negara  yang  menunjukkan ukuran ekonomi dan berhubungan negatif terhadap jarak bilateral (van Bergeijk &  Brakman,  2010;  Salvatore, 2014). Estimasi Gravity Model dapat menggunakan data cross-section maupun data panel, namun data panel lebih banyak digunakan karena dapat menangkap heterogenitas data secara lebih baik (Jagdambe & Kannan, 2020).
Adanya pengabaian aliran perdagangan  nol  ( zero-trade  flow )
pada model double - log yang umum digunakan pada Gravity Model dapat menyebabkan hilangnya informasi aliran perdagangan tingkat rendah sehingga hasil estimasi menjadi bias (Eichengreen & Irwin, 1998; Burger et al., 2009; Jagdambe & Kannan, 2020; Abafita & Tadesse, 2021).
Oleh karena itu, metode estimasi Poisson Pseudo-Maximum Likelihood (PPML) digunakan pada penelitian ini untuk mengatasi permasalahan akibat adanya aliran perdagangan nol dan heteroskedastisitas (Silva & Tenreyro, 2006). Model empiris penelitian mengadaptasi penelitian Lateef et al. (2018), Jagdambe & Kannan (2020), Olayungbo & Iqbal (2021),  dan Ramaswamy et al. (2021) yang dapat dilihat pada Persamaan 1.
𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑗𝑗𝑗𝑗 = exp� 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑗𝑗𝑗𝑗 + 𝛽𝛽
2 ln 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑗𝑗𝑗𝑗 + 𝛽𝛽 3 ln 𝑃𝑃𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 𝑗𝑗 + 𝛽𝛽 4 ln 𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑗𝑗𝑗𝑗 + 𝛽𝛽 5 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑗𝑗 + 𝛽𝛽 6 𝑃𝑃𝐿𝐿𝐵𝐵𝐿𝐿𝐿𝐿𝐵𝐵 𝑗𝑗 + 𝑢𝑢 𝑗𝑗𝑗𝑗 � . .......... .... (1)
negara tujuan non-Asia dan Eropa, yaitu Australia serta Selandia Baru. Kemudian,  Persamaan 5 disusun untuk melihat efek perjanjian perdagangan pada ketiga kawasan geografis tersebut secara bersama- sama.
Selain itu, uji heteroskedasticity- robust regression specification error (RESET) juga disarankan Silva & Tenreyro (2006) untuk mendeteksi kesalahan spesifikasi pada  model estimasi yang digunakan. Ketika nilai p-value uji RESET tidak signifikan pada taraf nyata 5 persen mengindikasikan bahwa tidak terdapat kesalahan spesifikasi pada model estimasi yang digunakan (Gujarati & Porter, 2009).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kinerja Ekspor Produk Teh Indonesia di Pasar Internasional
Ditinjau dari letak geografis, mayoritas negara tujuan ekspor produk teh Indonesia didominasi oleh negara di kawasan belahan utara atau northern hemisphere (Gambar 1a).
Negara-negara Benua Asia dan Eropa mendominasi sebagai negara tujuan ekspor produk teh Indonesia dengan rata-rata  pangsa  pasar  secara
berurutan sebesar 43,95 persen dan 41,53  persen  selama  periode t a h u n   2007–2021  (UN Comtrade, 2023). Terdapat 19 Negara Asia dan 12  Negara Eropa yang rutin menjadi tujuan ekspor produk teh Indonesia.
Negara yang mendominasi pangsa ekspor produk teh Indonesia, baik di kawasan Asia, maupun Eropa, merupakan negara yang terkenal dengan budaya minum teh,  seperti Rusia, Pakistan, dan Inggris dengan rata-rata pangsa secara berturut-turut sebesar 16,53 persen, 10,71 persen, dan 8,20 persen (UN Comtrade, 2023).
Pakistan menjadi negara dengan konsumsi  teh  hitam per  kapita terbesar ketujuh di dunia dengan peningkatan konsumsi sebesar 35,80 persen pada 2007–2016 (Ismail et al., 2020). Teh telah menjadi minuman budaya di Inggris dengan tradisi minum teh yang dikenal dengan “ afternoon tea ” (Nair, 2021; Czarniecka-Skubina et al., 2022; Gupta et al., 2022). Sementara itu, budaya minum teh mulai populer di Rusia pada abad ke-19 yang ditandai dengan peningkatan impor teh Rusia (Takako, 2018). Sama seperti Inggris dan Pakistan, Rusia juga merupakan konsumen teh hitam (Nair, 2021).
a. Rata-Rata Sebaran Pangsa Ekspor Produk Teh Indonesia

## b. Sebaran Tingkat Pertumbuhan CAGR Ekspor Produk Teh Indonesia
Gambar  1.  Tingkat  Pertumbuhan  Ekspor  dan  Rata-Rata  Pangsa  Ekspor Produk Teh Indonesia Berdasarkan Sebaran Negara, 2007–2021
Sumber: UN Comtrade (2023), diolah.
Meskipun memiliki pangsa ekspor yang besar, tingkat pertumbuhan CAGR dari   ekspor
produk  teh  Indonesia  ke  Rusia  dan Inggris  justru  mengalami  penurunan
Kinerja Ekspor Produk Teh Indonesia ..., Fikri Aldi Dwi Putro, Widyastutik, Nia Kurniawati Hidayat | 55
(Gambar 1b) sebesar 2,86 persen dan 14,52 persen secara berurutan pada tahun 2007-2021. Sementara itu, Spanyol menjadi negara tujuan di Benua Eropa satu-satunya yang menunjukkan pertumbuhan ekspor positif (Gambar 1b). Tingkat pertumbuhan CAGR ekspor produk teh Indonesia ke Spanyol sebesar 16,96 persen pada tahun 2007-2021. Akan tetapi, rata-rata pangsa ekspor produk teh Indonesia ke Spanyol justru relatif kecil yaitu sebesar 0,14 persen (UN Comtrade, 2023).
Hal yang sama juga terjadi pada ekspor produk teh ke Pakistan dan Malaysia yang cenderung mengalami penurunan (Gambar 1b). Tingkat pertumbuhan CAGR dari ekspor produk teh Indonesia ke Pakistan dan Malaysia mengalami penurunan sebesar 11,74 persen dan 1,41 persen pada tahun  2007-2021. Sementara itu, tingkat pertumbuhan CAGR ekspor produk teh tertinggi di kawasan Asia adalah ke Brunei Darussalam (25,57 persen) dan Timor-Leste (25,38 persen), namun dengan rata-rata pangsa ekspor yang juga relatif kecil,  yaitu sebesar 0,11 persen untuk Brunei Darussalam dan 0,55 persen untuk Timor-Leste.
Kecenderungan tersebut mengindikasikan adanya perlambatan
permintaan impor produk teh Indonesia ke negara tujuan utama dengan pangsa dominan akibat permasalahan internal dan eksternal pada negara tujuan (Hotsawadi & Widyastutik, 2020), di  samping hadirnya negara tujuan baru dengan permintaan impor yang cenderung bertumbuh. Sebagai contoh, penurunan ekspor produk teh ke Pakistan diduga akibat krisis ekonomi pasca pandemi COVID-19 dan bencana banjir tahun 2022 yang terjadi di Pakistan sehingga menyebabkan peningkatan inflasi dan hutang pemerintah, depresiasi mata uang Rupee Pakistan, serta penurunan cadangan devisa nasional (Abbass et al., 2022; Iqbal et al., 2022; Jawad & Naz, 2023). Selain itu, Pemerintah Pakistan juga mendesak masyarakat untuk mengurangi konsumsi teh impor karena keterbatasan cadangan devisa untuk impor di tengah krisis ekonomi (Washington Post, 16 Juni 2022).
Sementara itu, penurunan ekspor produk teh Indonesia ke Malaysia lebih disebabkan oleh penurunan daya saing dari produk teh Indonesia di Malaysia. Hasil penelitian Putro et al. (2024) menunjukkan bahwa produk teh Indonesia di Malaysia memiliki posisi perdagangan
56 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 18 NO. 1, JULI 2024
retreat yang menunjukkan bahwa terjadi penurunan permintaan Malaysia terhadap produk teh Indonesia yang diikuti dengan penurunan pertumbuhan pangsa ekspor Indonesia di Malaysia.
Posisi daya saing produk teh Indonesia tersebut telah diambil alih oleh Jepang, Kenya, dan Uni Emirat Arab yang menjadi negara eksportir dengan pertumbuhan ekspor produk teh ke Malaysia tertinggi selama lima tahun terakhir pada tahun 2018-2022 (ITC TradeMap, 2024). Peralihan negara eksportir tersebut diduga akibat adanya perubahan selera produk teh masyarakat Malaysia sehingga diperlukan upaya intelegensi pasar untuk membuktikan perubahan selera produk teh di Malaysia tersebut.
Di sisi lain, terdapat negara tujuan ekspor produk teh Indonesia di kawasan Asia yang juga sekaligus merupakan produsen dan eksportir teh utama dunia, di samping memiliki budaya minum teh, seperti Tiongkok, India, dan Jepang dengan pangsa secara berturut-turut sebesar 3,47 persen, 2,49 persen, dan 1,91 persen. Meskipun merupakan salah satu eksportir produk teh dunia, Jepang cenderung berspesialisasi pada produk teh hijau, sedangkan teh hitam
yang dikonsumsi oleh Jepang sebagian besar diimpor karena peningkatan biaya tenaga kerja dan ketidaksesuaian varietas tanaman teh yang ditanam (Takano & Kanama, 2019).
Sama halnya dengan Jepang, varietas tanaman teh di Tiongkok juga tidak sesuai untuk produksi teh hitam. Varietas tanaman teh yang mayoritas ditanam di kedua negara tersebut adalah Camelia sinensis var. sinensis yang lebih cocok untuk produksi teh hijau (Takano & Kanama, 2019). Sementara itu, India, salah satu eksportir teh utama dunia, juga turut mengimpor teh dari Indonesia, khususnya teh hitam curah, karena penurunan produktivitas perkebunan teh, peningkatan permintaan teh domestik India, dan konskuensi dari liberalisasi perdagangan melalui kesepakatan perjanjian ASEAN-India Free Trade Agreement (AIFTA) pada tahun 2010 (Nagoor & Kumar, 2010; Paul & Mondal, 2019; Singh, 2021).

## Perjanjian Perdagangan dan Determinan Ekspor Produk Teh Indonesia Lainnya
Secara umum, Indonesia telah mengimplementasikan 12 perjanjian perdagangan yang terdiri atas satu perjanjian  perdagangan  regional  di
Kinerja Ekspor Produk Teh Indonesia ..., Fikri Aldi Dwi Putro, Widyastutik, Nia Kurniawati Hidayat | 57
kawasan ASEAN, enam perjanjian perdagangan dengan negara mitra strategis melalui ASEAN, empat perjanjian perdagangan bilateral, dan satu perjanjian perdagangan dengan organisasi regional,  yaitu European Free Trade Association (EFTA) (Gambar 2). Selain itu, terdapat 16 negara  dari  total  40  negara  tujuan
ekspor produk teh yang dianalisis telah mengimplementasikan perjanjian perdagangan dengan Indonesia, yaitu Australia, Brunei Darussalam, Filipina, Hongkong, India, Jepang, Kamboja, Korea Selatan, Malaysia, Pakistan, Selandia Baru, Singapura, Swiss, Thailand, Tiongkok, dan Vietnam.
Gambar 2.  Sebaran  Negara  Mitra  dengan  Perjanjian  Perdagangan yang  Telah Diimplementasikan oleh Indonesia hingga Tahun 2022
Sumber: FTA Center (2023), diolah.
Apabila ditinjau berdasarkan cakupan dari skema perjanjian perdagangan, mayoritas perjanjian perdagangan yang diimplementasikan
oleh Indonesia dengan negara mitra berbentuk Free Trade Agreement (FTA), yaitu sebanyak enam perjanjian perdagangan (Gambar 2). FTA  merupakan  skema  perjanjian
58 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 18 NO. 1, JULI 2024
perdagangan yang memiliki cakupan liberalisasi lebih luas dengan menghapuskan seluruh hambatan perdagangan pada produk dan jasa serta liberalisasi investasi.
Secara umum, hasil estimasi regresi data panel pada Tabel 3 menunjukkan determinan ekspor produk teh Indonesia sudah sesuai dengan  hipotesis  penelitian,  kecuali
variabel perjanjian perdagangan (TA). Selain itu, hasil Uji RESET pada kelima model yang digunakan menunjukkan nilai p -value > 0,05 sehingga mengindikasikan bahwa tidak terdapat kesalahan spesifikasi pada kelima model estimasi penelitian.

## Tabel 3. Hasil Estimasi Regresi Data Panel dengan Pendekatan PPML
Variabel Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 TA -0,661 (0,635) TA di kawasan Asia -1,410** -1,304** (0,612) (0,627) TA di kawasan Eropa -4,065*** -4,008*** (0,272) (0,249) TA di kawasan lainnya 0,811*** 0,440* (0,223) (0,261) ln PDB negara tujuan 0,439*** 0,539*** 0,363*** 0,374*** 0,531*** (0,125) (0,146) (0,090) (0,092) (0,144) ln Jarak geografis -0,607* -1,005*** -0,221 -0,187 -0,929*** (0,320) (0,362) (0,230) (0,242) (0,356) ln Nilai tukar -0,041 -0,080 -0,017 -0,035 -0,085 (0,081) (0,075) (0,073) (0,072) (0,075) Landlocked -1,715*** -1,626*** -1,700*** -1,692*** -1,552*** (0,377) (0,397) (0,381) (0,393) (0,398) Kesamaan batas negara 1,130** 1,175*** 1,261*** 1,406*** 1,256*** (0,448) (0,452) (0,492) (0,516) (0,464) Konstanta 8,850*** 10,04*** 7,124*** 6,595** 9,580*** (2,417) (2,417) (2,532) (2,736) (2,478) R 2 0,241 0,283 0,210 0,232 0,290 Observasi 594 594 594 594 594 Pseudo Log-Likelihood -1,22E+09  -1,13E+09 -1,25E+09  -1,22E+09 -1,12E+09 RESET Test P-Value 0,695 0,283 0,525 0,626 0,364
Keterangan: Robust standard errors di dalam tanda kurung.
***, **, * signifikan pada taraf nyata 1 persen, 5 persen, dan 10 persen.
Hasil estimasi model 1 (Tabel 3) menunjukkan temuan menarik,  yaitu perjanjian perdagangan justru memiliki efek negatif terhadap ekspor produk teh Indonesia meskipun tidak signifikan. Hal ini mengindikasikan bahwa setelah adanya implementasi perjanjian perdagangan, ekspor produk teh Indonesia ke negara anggota perjanjian perdagangan cenderung lebih rendah dibandingkan ke negara non-anggota sehingga bertentangan dengan hipotesis penelitian dan mengindikasikan bahwa perjanjian perdagangan yang diimplementasikan oleh Indonesia masih belum mampu berperan dalam meningkatkan daya saing dan mendorong ekspor produk teh Indonesia.
Hasil tersebut juga berlawanan dengan hasil penelitian dari Lateef et al. (2018) dan Bemelmans et al. (2023) yang menyatakan bahwa adanya perjanjian perdagangan dapat meningkatkan aliran perdagangan antarnegara anggota. Meskipun demikian, hasil estimasi pada Tabel 3 tersebut didukung penelitian Akman (2016), Octaviani (2018), Irshad et al.
(2018), dan Abafita & Tadesse (2021). Hasil estimasi model 1 tersebut diperkuat  dengan  hasil  estimasi berdasarkan kategori geografis  pada
model 2-5. Perjanjian perdagangan di kawasan Asia dan Eropa menunjukkan tanda koefisien negatif signifikan, sedangkan perjanjian perdagangan di kawasan lainnya menunjukkan tanda koefisien positif signifikan terhadap ekspor produk teh Indonesia.
Tanda koefisien negatif mengindikasikan efek pengalihan ekspor produk teh Indonesia, sedangkan tanda koefisien positif pada perjanjian perdagangan di kawasan lainnya mengindikasikan efek penciptaan ekspor produk teh Indonesia, khususnya ke Australia dan Selandia Baru (Jagdambe & Kannan, 2020). Hasil tersebut menunjukkan bahwa implementasi perjanjian perdagangan dengan negara tujuan di kawasan Asia dan Eropa masih belum mampu mendorong ekspor produk teh Indonesia sehingga perlu menjadi perhatian khusus.
Salah satu faktor utama yang diduga menyebabkan ekspor produk teh Indonesia justru lebih rendah pasca-implementasi perjanjian perdagangan dengan negara kawasan Asia adalah tingkat utilisasi perjanjian perdagangan masih rendah. Hasil penelitian Sitepu & Nurhidayat   (2015)   menunjukkan
60 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 18 NO. 1, JULI 2024
bahwa utilisasi perjanjian perdagangan di kawasan Asia masih rendah, seperti ACFTA sebesar 35,98 persen, AKFTA sebesar 33,61 persen, IJEPA sebesar 32,65 persen, AFTA sebesar 30,43 persen, dan AIFTA sebesar 6,05 persen.
Hal tersebut diduga akibat perbedaan tarif preferensial dengan tarif most-favored nations (MFN) yang tidak signifikan (Gambar 3), rumitnya prosedur kepatuhan ekspor di bawah preferensi perjanjian perdagangan, maupun kegagalan untuk implementasi kesepakatan secara penuh (Sitepu & Nurhidayat, 2015; Ningsih et al., 2018; Abafita & Tadesse, 2021).
Salah satu prosedur yang perlu dipenuhi untuk memanfaatkan preferensi perjanjian perdagangan adalah pengisian Surat Keterangan Asal (SKA) sebagai dokumen penunjuk keterangan asal ( Rules of Origins –RoOs) untuk verifikasi dalam memperoleh tarif preferensial. Akan tetapi, penelitian Ningsih et al. (2018) menunjukkan bahwa masih adanya biaya dan kerumitan proses penerbitan dan koordinasi SKA menyebabkan tingginya compliance cost yang perlu dipenuhi sehingga justru menjadi disinsentif bagi pelaku usaha teh untuk  memanfaatkan preferensi perjanjian perdagangan tersebut.
India Jepang Korea Selatan Pakistan Swiss Negara Tujuan Tarif MFN Tarif Preferensial
Gambar 3. Perbandingan Tarif Preferensial dan Tarif MFN dari Negara Tujuan Ekspor Produk Teh Indonesia yang Telah Mengimplementasikan Perjanjian Perdagangan
Sumber: ITC MacMap (2023), diolah.
70,43 65,00 51,47 41,13 22,32 16,06 11,00 5,00 3,62 1,28 Bes ar an Ta rif (%)
Selain utilisasi perjanjian perdagangan masih rendah, adanya hambatan perdagangan berupa tarif dan nontarif yang masih diterapkan oleh negara mitra juga diduga dapat menghambat peran perjanjian perdagangan dalam meningkatkan ekspor antarnegara anggota. Pada Gambar 3, terdapat beberapa negara tujuan yang belum menghapuskan tarif impor produk teh dari Indonesia secara penuh meskipun telah menyepakati dan mengimplementasikan perjanjian perdagangan, yaitu India, Jepang, Korea Selatan, Pakistan, dan Swiss.
Gambar 3 tersebut juga menunjukkan kondisi yang sejalan dengan penelitian Sitepu & Nurhidayat (2015) bahwa perbedaan antara tarif preferensial hasil kesepakatan perjanjian perdagangan dengan tarif MFN tidak signifikan, khususnya pada India dan Jepang. Selain itu, tarif preferensial dari Korea Selatan juga masih relatif tinggi.
Hal tersebut juga menjadi disinsentif bagi produsen dan eksportir produk teh Indonesia karena masih terdapat biaya tambahan untuk bea masuk yang tidak jauh berbeda dengan tarif umum yang diterapkan tanpa preferensi di  samping juga compliance cost yang harus dipenuhi
agar dapat memanfaatkan tarif preferensial.
Selain hambatan tarif, adanya penerapan hambatan nontarif, seperti kebijakan terkait sanitasi dan fitosanitasi (SPS) dan hambatan teknis perdagangan (TBT) juga diduga turut menghambat aliran perdagangan meskipun memiliki motivasi positif untuk melindungi kesehatan hewan dan manusia serta meningkatkan efisiensi dan keamanan regulasi teknis (Hwang & Lim, 2017; Kinzius et al., 2019; Wood et al., 2019). Penerapan hambatan SPS dan TBT pada produk teh Indonesia dikuantifikasi dengan menggunakan frequency ratio dari inventory approach yang diperkenalkan Fugazza (2013).
Hasil perhitungan nilai frequency ratio menunjukkan bahwa mayoritas negara tujuan ekspor produk teh Indonesia dengan perjanjian perdagangan yang menerapkan hambatan SPS dan TBT adalah negara kawasan Asia, seperti negara anggota ASEAN, Hong Kong, India, Jepang, Korea Selatan, Pakistan, dan Tiongkok (Gambar 4). Berdasarkan frequency ratio tersebut, Thailand menjadi negara tujuan dengan penggunaan hambatan SPS pada produk  teh  Indonesia  terbanyak,
62 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 18 NO. 1, JULI 2024
sedangkan Tiongkok menjadi negara tujuan dengan penggunaan hambatan

## TBT  pada  produk  teh  Indonesia terbanyak.
50 45 40 35 30 25 20 15 10
5 0 THA  VNM  NZL  CHN  PHL  MYS  KOR  SGP  CHE  IND  HKG  KHM  JPN  PAK

## Negara Tujuan

## a. Hambatan Sanitasi dan Fitosanitasi (SPS)
35
30 25 20 15 10 5 0 CHN  VNM  MYS PHL THA KOR  CHE IND JPN NZL KHM  PAK

## Negara Tujuan

## b. Hambatan Teknis Perdagangan (TBT)
Gambar 4.  Nilai Frequency Ratio dari Hambatan Nontarif pada Produk Teh Indonesia Berdasarkan Negara Tujuan dengan Perjanjian Perdagangan, 2007-2021
Sumber: TRAINS UNCTAD (2023), diolah.
Meskipun masih
terdapat hambatan  nontarif,  hasil  penelitian
Santeramo et al. (2019) menunjukkan bahwa umumnya penerapan
Fr eq uen cy R at io (%) Fr eq uen cy R at io (%) Kinerja Ekspor Produk Teh Indonesia ..., Fikri Aldi Dwi Putro, Widyastutik, Nia Kurniawati Hidayat | 63
hambatan nontarif tersebut menjadi kurang ketat ( less stringent ), walaupun keberadaannya semakin signifikan, dengan adanya implementasi perjanjian perdagangan. Hal tersebut dapat terjadi karena adanya upaya harmonisasi penerapan hambatan nontarif pada ketentuan dalam perjanjian perdagangan sehingga mampu mengimbangi ( offset ) compliance cost dari pemenuhan hambatan nontarif yang diterapkan (Scoppola et al. 2018).
Belum berperannya perjanjian perdagangan dalam mendorong ekspor produk teh Indonesia khususnya ke negara kawasan Asia juga diduga dapat disebabkan oleh kegagalan antarnegara anggota untuk mengimplementasikan perjanjian perdagangan secara penuh. Penelitian Abafita & Tadesse (2021) menyatakan bahwa kegagalan tersebut dapat disebabkan oleh kesamaan kelimpahan sumber daya ( resources endowment ) antarnegara anggota. Hal tersebut sejalan dengan konsentrasi produsen dan eksportir produk teh dunia di kawasan Asia, seperti India dan Jepang, sehingga persaingan produk teh di kawasan Asia menjadi ketat dan terdapat kepentingan  negara  tujuan  untuk
tetap memproteksi produsen teh domestiknya yang ditunjukkan dengan perbedaan tarif preferensial dan MFN yang tidak signifikan.
Di sisi lain, tanda koefisien negatif dari implementasi perjanjian perdagangan dengan negara di kawasan Eropa terhadap ekspor produk teh Indonesia diduga karena perjanjian perdagangan Indonesia dengan negara tujuan European Free Trade Association (EFTA) baru disepakati dan diimplementasikan pada 2021 (FTA Center, 2023). Hal tersebut menyebabkan peran perjanjian perdagangan dalam meningkatkan ekspor belum optimal sebab secara rata-rata perdagangan antarnegara anggota baru dapat meningkat dua kali lipat atau berdampak penuh sepuluh tahun setelah implementasi perjanjian perdagangan tersebut (Baier & Bergstrand, 2007; Egger et al., 2022). Terlebih skema perjanjian perdagangan yang disepakati dengan EFTA adalah Comprehensive Economic Partnership Agreement (CEPA) sehingga cakupannya lebih komprehensif dan perlu waktu lebih lama untuk take effect secara penuh.
Melihat belum mampunya perjanjian  perdagangan  Indonesia
64 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 18 NO. 1, JULI 2024
dalam mendorong kinerja ekspor produk teh Indonesia ke negara mitra kerja sama, khususnya pada negara tujuan di kawasan Asia dan Eropa, memerlukan strategi inward dan outward looking untuk meningkatkan perannya. Strategi inward looking difokuskan untuk mendorong pelaku usaha teh dalam meningkatkan pemanfaatan preferensi perjanjian perdagangan. Sementara itu, strategi outward looking difokuskan untuk meningkatkan cakupan dan keuntungan dari perjanjian perdagangan melalui penurunan hambatan perdagangan lebih lanjut.
Di sisi lain, indikasi penciptaan ekspor produk teh Indonesia akibat implementasi perjanjian perdagangan dengan negara di kawasan lainnya diduga dapat disebabkan oleh tidak adanya hambatan tarif yang diterapkan oleh Australia dan Selandia Baru (ITC MacMap, 2023). Selain itu, meskipun Selandia Baru masih menerapkan hambatan SPS dan TBT (Gambar 4), umumnya penerapan hambatan nontarif tersebut menjadi kurang ketat ( less stringent ) setelah adanya perjanjian perdagangan, khususnya pada kerangka kerja sama regional (Santeramo et al., 2019). Sementara itu,  Australia  tidak  menerapkan
hambatan SPS dan TBT (TRAINS UNCTAD, 2023). Hal tersebut mengindikasikan bahwa normalisasi aliran perdagangan melalui ASEAN- Australia-New Zealand Free Trade Agreement (AANZFTA) telah berhasil mendorong ekspor produk teh Indonesia.
Selain perjanjian perdagangan, terdapat empat variabel independen lain yang juga berpengaruh signifikan terhadap ekspor produk teh Indonesia (Tabel 3). Variabel jarak geografis antara Indonesia dan negara tujuan serta kondisi landlocked berpengaruh negatif signifikan terhadap ekspor produk teh Indonesia sehingga sesuai dengan teori Gravity Model (van Bergeijk & Brakman, 2010) dan penelitian Lohani (2020), Abafita & Tadesse (2021), Ramaswamy et al. (2021), serta Bemelmans et al. (2023).
Jarak geografis merupakan proksi biaya perdagangan ( trade cost ) sehingga menunjukkan biaya dan waktu pengiriman, akses informasi pasar, akses pasar, dan faktor penghambat perdagangan bilateral lainnya (Abafita & Tadesse, 2021; Ramaswamy et al., 2021). Sementara itu, kondisi landlocked dapat menjadi penghambat perdagangan karena biaya  perdagangan  menjadi  lebih
Kinerja Ekspor Produk Teh Indonesia ..., Fikri Aldi Dwi Putro, Widyastutik, Nia Kurniawati Hidayat | 65
tinggi akibat tidak adanya akses fasilitas transportasi, khususnya melalui jalur laut (Lohani, 2020). Oleh karena itu, kegiatan perdagangan dari negara dengan kondisi landlocked cenderung terkonsentrasi dengan negara sekitar dengan jarak geografis yang lebih dekat (Shahriar et al., 2019).
Di sisi lain, variabel yang berpengaruh positif signifikan terhadap ekspor produk teh Indonesia adalah PDB negara tujuan dan kesamaan batas negara ( border ) yang mana sesuai dengan penelitian Hwang & Lim (2017), Lateef et al. (2018), dan Jagdambe & Kannan (2020). PDB negara tujuan dapat merepresentasikan ukuran pasar yang menjadi komponen penarik ekspor produk teh Indonesia di negara tujuan (Jagdambe & Kannan, 2020; Naabi & Bose, 2020). Sementara itu, negara yang memiliki kesamaan posisi perbatasan cenderung memiliki aliran perdagangan yang lebih tinggi dibandingkan negara yang tidak memiliki perbatasan secara langsung (Jagdambe & Kannan, 2020).

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN
Kesimpulan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa negara tujuan ekspor produk teh Indonesia didominasi oleh negara di kawasan Asia dan Eropa. Terdapat 19 Negara Asia dan 12 Negara Eropa yang rutin menjadi tujuan ekspor produk teh Indonesia. Pertumbuhan ekspor produk teh Indonesia ke negara tujuan dengan pangsa dominan cenderung menurun, sedangkan pada negara tujuan dengan pangsa relatif kecil cenderung meningkat, khususnya di kawasan Asia dan Eropa. Hal tersebut dapat mengindikasikan adanya perlambatan permintaan impor produk teh Indonesia di negara tujuan utama dengan pangsa dominan sehingga diperlukan upaya diversifikasi negara tujuan.
Sementara itu, hasil regresi menunjukkan bahwa perjanjian perdagangan dengan negara di kawasan Asia dan Eropa menunjukkan efek pengalihan ekspor sehingga masih belum mampu mendorong ekspor produk teh Indonesia di kawasan Asia dan Eropa. Di sisi lain, perjanjian perdagangan dengan negara di kawasan lainnya, Australia dan Selandia Baru, justru mampu mendorong ekspor produk teh Indonesia setelah implementasi perjanjian perdagangan. Hal tersebut
66 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 18 NO. 1, JULI 2024
diduga sebagai akibat dari utilisasi perjanjian perdagangan dengan negara kawasan Asia yang masih rendah serta masih adanya hambatan tarif dan nontarif yang diterapkan oleh negara tujuan meskipun telah mengimplementasikan perjanjian perdagangan.

## Rekomendasi Kebijakan
Sebagai strategi outward looking , Pemerintah Indonesia perlu meningkatkan peran implementasi perjanjian perdagangan agar dapat mendorong ekspor produk teh Indonesia melalui inisiasi perjanjian perdagangan dengan negara tujuan yang belum mengimplementasikan perjanjian perdagangan dengan Indonesia melalui skema perjanjian minimal berbentuk Preferential Trade Agreement (PTA). Selain itu, Pemerintah Indonesia juga perlu melakukan pendalaman perjanjian perdagangan di kawasan Asia melalui negosiasi penghapusan pos tarif, penetapan pemanfaatan preferensi perjanjian perdagangan yang seimbang, serta harmonisasi ketentuan dan standar nontarif.
Kemudian sebagai strategi inward looking , pemerintah dapat mendorong pelaku usaha dan eksportir   produk   teh   untuk
memanfaatkan fasilitasi perdagangan melalui perjanjian perdagangan yang telah diimplementasikan oleh Indonesia melalui peningkatan sosialisasi dan pendampingan pemanfaatan preferensi perjanjian perdagangan serta penyederhanaan prosedur pemanfaatan dari preferensi perjanjian perdagangan tersebut sehingga menurunkan compliance cost .
Penelitian selanjutnya dapat membuktikan pengaruh dari hambatan tarif dan nontarif terhadap kinerja ekspor produk teh sehingga dapat membuktikan pengaruh dari kedua hambatan perdagangan tersebut. Selain itu, efisiensi ekspor serta potensi ekspor dari negara tujuan ekspor teh Indonesia juga penting untuk diteliti agar dapat memberikan gambaran efisiensi dan potensi ekspor dari produk teh Indonesia untuk pengembangan ekspor produk teh Indonesia kedepannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Program Studi Ilmu Ekonomi Pertanian Fakultas  Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor (FEM IPB), Tim Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, dan  seluruh pihak  yang  telah
Kinerja Ekspor Produk Teh Indonesia ..., Fikri Aldi Dwi Putro, Widyastutik, Nia Kurniawati Hidayat | 67
berkontribusi dalam penyusunan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Abafita,  J.,  &   Tadesse,  T. (2021).  Determinants  of  global coffee trade: Do  RTAs  matter? Gravity  model analysis. Cogent Economics & Finance ,     9(1), pp. 1892925. https://doi.org/10.1080/ 23322039.2021.1892925.
Abbass, K., Begum, H., Alam, A. S.
A. F., Awang, A.  H., Abdelsalam, M. K., Egdair, I. M.
M., & Wahid, R. (2022). Fresh insight through a Keynesian theory approach to investigate the economic impact of the COVID-19 pandemic  in Pakistan.
Sustainability ,
14(3),   1054. https://doi.org/10.3390/su14031 05 4.
Akman, E. (2016). The facilitating role of visa policies on international trade and foreign direct investment. Turkish Studies , 17(4), 712–732. http://doi.org/10.1080/14683849 .20 16.1232589.
Ali, N. (2023). Analisis daya saing dan faktor yang mempengaruhi ekspor teh Indonesia di delapan Negara ASEAN. Jurnal Manajemen Akuntansi , 3(4), 2002–2012. https://doi.org/10.36987/jumsi.v 3i4. 4736.
Anggraini,  U.,  Muchtar,  M.,  & Sihombing,  P.  R. (2023). Pengaruh perjanjian perdagangan internasionalterhadap kinerja perdagangan Indonesia. Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan , 17(1), 1–18. https://doi.org/10.55981/bilp.20 23.8.
Baier,  S.  L.,  &  Bergstrand,  J.  H.
(2007).
Do free trade agreements actually increase members' international trade? Journal of International Economics , 71, 72– 95. https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2
00 6.02.005.
Bemelmans, J., Curzi, D., Olper, A., & Maertens, M. (2023). Trade effects of voluntary sustainability standards in  tropical  commodity sectors. Food Policy , 118, 102440. https://doi.org/10.1016/j.foodpol. 20 23.102440.
Burger, M., van Oort, F., & Linders, G. J. (2009). On the specification of the gravity model   of  trade: Zeros, excess zeros  and zero-inflated estimation .  Spatial Economic Analysis ,   4(2),  167– 190. https://doi.org/10.1080/1742177 09 02834327.
Chadhir, M. (2017). Analisis faktor- faktor yang mempengaruhi ekspor teh Indonesia ke Negara Inggris 1979-  2012 .  Economics Development Analysis  Journal , 4(3),  292- 300. https://doi.org/10.15294/edaj. v4i3.1 4836.
Czarniecka-Skubina, E.,
Korzeniowska-
Ginter, R., Pielak, M., Sałek, P., Owczarek, T., & Kozak, A. (2022). Consumer choices and habits related to tea consumption by Poles. Foods ,  11(18), 2873. https://doi.org/ 10.3390/foods11182873.
Ditjenbun.
(2020). Statistik perkebunan  unggulan  nasional 2019–2021 . Jakarta:  Direktorat Jenderal Perkebunan. https://ditjenbun.pertanian.go.id/t
emplate/uploads/2021/04/BUK U- STATISTIK-PERKEBUNAN- 2019- 2021-OK.pdf. Egger, P. H., Larch, M., & Yotov, Y. V. (2022). Gravity estimations with interval data: Revisiting the impact of free trade agreements.
Economica , 89, 44– 61.
https://doi.org/10.1111/ecca.123
94.
Eichengreen, B., & Irwin, D. A. (1998). The  role of history in bilateral trade flows. Di dalam: Frankel, J.
A. (editor). The  Regionalization of  The World Economy . Chicago: University of Chicago Press.
Fugazza, M. (2013). The economics behind non-tariff measures: Theoretical insights and empirical evidence. Policy Issues in International  Trade and  Commodities Study Series No. 57 . Geneva:  UNCTAD. https://unctad.org/system/files/of fici
al- document/itcdtab58_en.pdf.
FTA Center. (2023). Free trade agreement. Diakses 5 Mei 2023 dari https://ftacenter.kemendag.go.i d/fr ee-trade-agreement.
Gujarati, D.  N., & Porter, D.  C.
(2009). Basics econometrics . 5th  Ed. New York: McGraw- Hill/Irwin.
Gupta, V., Sajnani, M., Dixit, S. K., & Khanna,  K.  (2022).  Foreign tourist's tea preferences and relevance to destination attraction in India. Tourism Recreation Research .  47(4), 428–442. http://doi.org/10.1080/02508281 .20 20.1841376.
Handoyo,  R.,  Sugiharti,  L.,  & Esquivias,  M.  (2021).  Trade creation  and  trade diversion effects:  The  case  of  the
ASEAN plus six free trade area. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan , 24(1),  93–118.
https://doi.org/10.21098/bemp.v2 4i 1.1163.
Hotsawadi,  &  Widyastutik.  (2020). Diversifikasi   ekspor  non migas Indonesia ke pasar non tradisional. Buletin    Ilmiah Litbang Perdagangan ,    14(2), 215–238. https://doi.org/10.30908/bilp.v14i 2. 442.
Hwang, C.  W., & Lim, S.  S. (2017). Effect  of  non-tariff  measures  on international tea  trades. Journal of Korea Trade , 21(4),  309– 323. https://doi.org/10.1108/JKT- 05- 2017-0054.
Iqbal, M., Rabbani, A., Haq, F., & Bhimani, S. (2022). The floods of 2022: Economic and health crisis hits Pakistan. Annals of Medicine and Surgery , 84, 104800. https://doi.org/10.1016/j.amsu.20 22
.104800.
Irshad,  M.  S.,  Xin,  Q.,  Hui,  Z.,  & Arshad, H. (2018). An empirical analysis of Pakistan’s bilateral trade and trade potential with China: A gravity model approach. Cogent Economics & Finance , 6(1), 1504409. https://doi.org/10.1080/23322039 .2 018.1504409.
Ismail,  A.,  Akhtar,  S.,  Riaz,  M., Gong, Y. Y., Routledge, M. N., & Naeem,  I.  (2020). Prevalence and exposure assessment of aflatoxins through black  tea consumption in the Multan City of Pakistan and the impact of tea making process on aflatoxins. Frontiers in Microbiology , 11, pp. 446. https://doi.org/10.3389/fmicb.202 0. 00446.
ITC TradeMap. (2024). List of supplying markets  for  the product  imported  by Malaysia in 2022. Diakses 13 Mei 2024  dari https://www.trademap.org.
ITC MacMap. (2023). Market access conditions. Diaksed 5 Desember 2023 dari https://www.macmap.org. Jagdambe, S., & Kannan, E. (2020).
Effects of ASEAN-India free trade agreement on agricultural trade: The gravity model approach. World Development  Perspectives , 19, 100212. https://doi.org/10.1016/j.wdp.20 20. 100212.
Jawad, M., & Naz, M. (2023). Impact of Covid-19  pandemic on macroeconomic aspects.
Journal  of  Open  Innovation: Technology, Market, and Complexity , 9, 100126. https://doi.org/10.1016/j.joitmc. 202 3.100126.
Jomit, C. P. (2014). Export potential of environmental goods in India: A gravity model analysis. Transnational Corporations Review , 6(2), 115–131. https://doi.org/10.1080/1918644 4.2 014.11658386.
Kemensetneg RI. 2021. Peraturan Pemerintah Republik
Indonesia  Nomor 26 tahun 2021 tentang Penyelenggaraan Bidang Pertanian. Jakarta:
Kemensetneg RI. Kinzius,  L.,  Sandkamp,  A.,  & Yalcin,  E. (2019).  Trade protection  and  the role of non- tariff barriers. Review of World Economics ,  155,  603–643. https://doi.org/10.1007/s10290- 019-00341-6.
Lateef, M., Tong, G. J., & Riaz, M. U. (2018). Exploring the gravity of
agricultural  trade  in  China– Pakistan free  trade  agreement.
The Chinese Economy , 51(6),  522-533. https://doi.org/10.1080/10971475
.2 018.1481008.
Lohani, K.  K. (2020). Trade flow of India with BRICS countries: A gravity model approach. Global Business Review ,  25(1),  1-
18. https://doi.org/10.1177/09721509 2 0927684.
Mankiw, N. G. (2018). Pengantar ekonomi makro . Jakarta: Salemba Empat.
Mashayekhi, M. (2020). Services trade, structural transformation and the SDG 2030 agenda. Di dalam: Klasen, A. (editor). The Handbook of Global Trade Policy . Hoboken: John Wiley & Sons Ltd.
Mayer, T., & Zignago, S. (2011). Notes on CEPII’s  distances  measures: The GeoDist  database. CEPII Working Paper  No.  2011-25 . Paris: CEPII. https://papers.ssrn.com/sol3/pap er s.cfm?abstract_id=1994531. Naabi,  A. A.,  &  Bose,  S.  (2020). Do regulatory  measures necessarily affect
Oman’s seafood  export-
supply?.
SAGE Open , 10(3), 1–16. https://doi.org/10.1177/2158244 02 0950658.
Nagoor, B. H., & Kumar, C. N. (2010). Assessing the impact of the ASEAN-India FTA on the tea industry. Economic and Political Weekly ,   45(44/45),   112– 116. http://www.jstor.org/stable/20787 53 7.
Nair,  K.  P.  (2021). Tree  crops: Harvesting cash from the world’s important cash crops . Cham:
Springer. Ningsih,  E.  A.,  Falianty,  T.  A.,  &
Budiarti,
F. T. (2018). Pemanfaatan kerja sama Indonesia-Jepang Economic
Partnership Agreement (IJEPA) dan Indonesia-Pakistan Preferential  Trade  Agreement (IPPTA). Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan , 12(2), 181–204. https://doi.org/10.30908/bilp.v12 i2. 313.
Nugrahaningrum, Y., Zakaria, R., &
Fahma, F. (2020). Analysis of Indonesian tea competitiveness in the international market. AIP Conference  Proceedings , 2217, 030067. https://doi.org/10.1063/5.0000 10.
Nursodik,  H.,  Santoso,  S.  I.,  &
Nurfadillah, S. (2021). Competitiveness and determining factors of Indonesian tea export volume in the world market. Habitat , 32(3), 163–172.
https://doi.org/10.21776/ub.habi tat. 2021.032.3.18.
Nursodik,  H.,  Santoso,  S.I.,  & Nurfadillah, S. (2022). Competitiveness of Indonesian tea export in Southeast Asia markets. SOCA: Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian , 16(1), 1– 14. https://doi.org/10.24843/SOCA. 202 2.v16.i01.p01.
Octaviani, A. (2018). Pengaruh integrasi ekonomi ASEAN & non ASEAN terhadap ekspor komoditi karet Indonesia: Trade  creation  atau  trade diversion. Economics Development Analysis Journal , 7(1), 14–22. https://doi.org/10.15294/edaj.v 7i1.2 1919.
Olayungbo,  D.  O.,  &  Iqbal,  B.  A. (2021). An empirical analysis of African trade blocs effects on the global economy: New evidence from the gravity
model. Future Business Journal , 7, 45. https://doi.org/10.1186/s43093- 021-00089-2. Paul,  T.,  &  Mondal,  S.  (2019).  A strategic analysis of tea leaves supply chain before manufacturing  –  A  case in Assam. Benchmarking: An International  Journal ,  26(1),
246–270. https://doi.org/10.1108/BIJ-01- 2018-0007.
Putro,  F.  A.  D.,  Widyastutik,  &
Hidayat,  N.  K. (2024). Export destinations mapping of Indonesian  tea  products in the international market. Jurnal Manajemen  &  Agribisnis ,  21(1), 47–58. https://doi.org/10.17358/jma. 21.1.4 7.
Ramaswamy, S., Choutagunta, A., & Sahu,  S.  K.  (2021).  Evaluating Asian free trade agreements: What does gravity model tell us?. Foreign Trade   Review , 56(1), 60–70. https://doi.org/10.1177/001573 2520961330.
Salvatore, D. (2014). Ekonomi internasional . Ed. ke-9. Buku 1. Hartanto, R.  B., Prakoso, Y.  H. (penerjemah). Jakarta: Penerbit Salemba Empat.
Santeramo, F.  G., Guerrieri, V., & Lamonaca, E. (2019). On the evolution of trade and sanitary and phytosanitary  standards: The  role  of trade  agreements. Agriculture , 9(1), 2.
https://doi.org/10.3390/agricultur e9 010002.
Scoppola, M., Raimondi, V., & Olper, A. (2018). The impact of EU trade preferences on the extensive and intensive margins of agricultural and food products. Agricultural Economics , 49, 251–263. https://doi.org/10.1111/agec.124
Kinerja Ekspor Produk Teh Indonesia ..., Fikri Aldi Dwi Putro, Widyastutik, Nia Kurniawati Hidayat | 71
13. Shahriar, S., Qian, L., & Kea, S. (2019). Determinants of exports in China’s meat industry: A gravity model analysis.
Emerging Markets Finance and Trade , 55(11), 2544– 2565. https://doi.org/10.1080/1540496 X.2 019.1578647. Shariasih, E. (2016). Khazanah arsip perkebunan teh Priangan . Jakarta: Arsip Nasional Republik Indonesia.
Singh,  L.  B.  (2021).  Impact  of India-  ASEAN  free  trade agreement:  An assessment from  the  trade  creation and trade diversion effects. Foreign Trade  Review ,  56(4),  400–
414. https://doi.org/10.1177/0015732 52 11021503.
Silva, J. M. C.. S., & Tenreyro, S. (2006). The log of gravity. The Review of Economics and Statistics, 88(4), 641–658. https://doi.org/10.1162/rest.88. 4.641.
Sita, K., & Rohdiana, D. (2021). Analisis kinerja dan prospek komoditas teh. RADAR:  Opini dan Analisis Perkebunan , 2(1),
2–12. https://deplantation.com/wp- content/uploads/2021/01/RADA R-Vol02-No01-Januari-
2021.pdf.
Sitepu, E. M. P., & Nurhidayat, R.
(2015). Mengukur tingkat pemanfaatan FTA   yang telah   dilakukan Indonesia: Studi kasus   dengan menggunakan    FTA preference indicator . Kajian Ekonomi  dan Keuangan , 19(3), 284–298. https://doi.org/10.31685/kek.v
19i3. 147. Suhardoyo, F.  A., Syafrial, S., &
Muhaimin, A.  W. (2016). Dampak kebijakan pajak pertambahan nilai terhadap kinerja ekonomi kopi di Indonesia. Habitat , 27(3), 109– 121. https://doi.org/10.21776/ub.hab itat. 2016.027.3.13.
Takako,  M.  (2018).  Tea  drinking culture  in Russia. Journal of International Economic
Studies , 35, 57–74. http://doi.org/10.15002/000145 58.
Takano,  R.,  &  Kanama,  D.  (2019). The growth  of  the  Japanese black  tea market:    How technological innovation affects the development of  a new market.
Journal of Economic  Structures ,  8(13),
1–13. http://doi.org/10.1186/s40008- 019- 0143-5.
Taneja,  N.,  Ray,  R.,  Dayal,  I.,  & Bimal,  S. (2017). Emerging issues in India– Pakistan trade: An introduction. Di dalam:
Taneja,  N.,  Dayal,  I.  (editor). India-Pakistan Trade Normalisation: The Unfinished Economic Agenda . Singapore: Springer.
Tanuputri, M.  R., Bai, H. (2022). Analysis of logistics cost on smallholder and middleman to foster tea supply chain: A case study in Central Java Province, Indonesia. AgriTECH ,  42(2),
155–164. https://doi.org/10.22146/agritec h.6 3671.
Tarigan, G. O., Hidayat, M. S., & Nurhayani, N. (2021). Determinan ekspor teh Indonesia ke Amerika Serikat. Jurnal  Ekonomi  Aktual ,  1(2),
109–116. https://doi.org/10.53867/jea.v1i2. 23.
TRAINS  UNCTAD.  (2023).  TRAINS NTM database. Diakses 5 Desember 2023
dari https://trainsonline.unctad.org/h ome. UN Comtrade.
(2023).
UN Comtrade statistic  database- Data  query  of  import  and export. Diakses 5  Mei  2023 dari https://comtrade.un.org/data. van Bergeijk, P. A. G., & Brakman, S. (2010). The gravity model in international trade: Advances and  applications .  Cambridge:
Cambridge University Press. Washington  Post.  (2022).  Pakistan urges citizens to give up tea to help economy. Diakses  13
Februari 2024 dari https://www.washingtonpost.co m/w  orld/2022/06/16/pakistan- economy-
tea-currency- reserves-imports/.
Widyastuti,  I. B.,  Yudono,  P.,  & Putra,  E.  T.  S.  (2021). Pengaruh  media  pada karakter biokimia dan keberhasilan pencangkokan panaman teh ( Camellia sinensis L. (O.) Kuntze) pada klon TRI 2025. Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia ,  26(1),
113–119. https://doi.org/10.18343/jipi. 26.1.11 3.
Wood,  J.,  Wu,  J.,  Li,  Y.,  &  Kim,  J.
(2019). The impact of TBT and SPS measures  on  Japanese and  Korean exports to China.
Sustainability ,
11(21),
6141. https://doi.org/10.3390/su11216
14 1.

## PENGARUH PRODUKSI, HARGA DUNIA, DAN EMISI KARBON TERHADAP EKSPOR MINYAK KELAPA SAWIT INDONESIA

## The Impact of Production, World Prices, and Carbon Emissions on Indonesian Palm Oil Exports
Erwinsyah
Universitas Indraprasta PGRI, Jl. Nangka Raya No. 58C. TB Simatupang, Tanjung Barat-Jagakarsa, Jakarta Selatan 12530, Indonesia Email: erwinsyah.unindra@gmail.com
Naskah Diterima: 12/02/2024; Naskah Direvisi: 30/05/2024; Disetujui Diterbitkan: 12/06/2024; Diterbitkan Online: 31/07/2024

## Abstrak
Indonesia merupakan produsen dan sekaligus eksportir minyak kelapa sawit terbesar di dunia. Namun sayangnya, ekspor minyak sawit Indonesia dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk isu lingkungan,  yang  akhirnya mengganggu benefit ekspor.  Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh produksi, harga dunia, dan emisi karbon terhadap volume ekspor minyak kelapa sawit Indonesia. Metode analisis yang digunakan adalah Two Stage Least Square (2SLS)  dengan  persamaan  simultan  penawaran dan  permintaan volume ekspor minyak kelapa sawit Indonesia dari  tahun 1991-2021.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa  pertambahan luas lahan perkebunan kelapa sawit di Indonesia memberikan kontribusi positif terhadap peningkatan  harga  minyak  kelapa sawit dunia seiring permintaan yang juga meningkat. Selanjutnya, kenaikan harga minyak kelapa sawit dunia  tersebut  mendorong peningkatan ekspor Indonesia ke pasar dunia. Peningkatan produksi  minyak  kelapa sawit Indonesia mendorong peningkatan volume ekspor kelapa sawit Indonesia ke pasar dunia. Namun demikian, penghargaan pasar terhadap minyak kelapa sawit yang ramah lingkungan  belum  berkontribusi positif terhadap harga dan peningkatan volume ekspor minyak kelapa sawit.
Kata kunci: Ekspor, Emisi Karbon, Harga, Minyak Kelapa Sawit, 2SLS

## Abstract
Indonesia is the largest producer and exporter of palm oil in the world. Unfortunately, Indonesian palm oil exports are influenced by various factors, including environmental issues, which ultimately disrupt export benefits. This research aims to analyze the influence of production, world prices, and carbon emissions on the volume of Indonesian palm oil exports. The analytical method used is Two Stage Least Square (2SLS) with simultaneous supply and demand equations for Indonesian palm oil export volumes from 1991-2021. The research results show that the increase in palm oil plantation areas in Indonesia has positively contributed to the increase in world palm oil prices as demand also increases. Furthermore, the increase in world palm oil prices has encouraged Indonesia's exports to world markets. The increase in Indonesian palm oil production has encouraged an increased volume of exports to the world market. However, market appreciation for environmentally friendly palm oil has not contributed positively to the price and increase in palm oil export volume.
Keywords : Export , Carbon Emissions, Price, Palm Oil, 2SLS JEL Classification : C32, D40, F10, O13, Q17, Q56
DOI: https://doi.org/10.55981/bilp.2024.3082 2528-2751 / 1979-9187 ©2024 Author (s). Publish by BRIN Publishing.
This is an open access article under the CC BY-SA license (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan produsen minyak kelapa sawit terbesar di dunia. Hasil produksi minyak kelapa sawit Indonesia sebagian besar diekspor  ke berbagai negara di dunia  dan  pasar Asia menjadi tujuan utama (Ulfah et al., 2019).  Namun  sayang, penerimaan ekspor  minyak kelapa sawit  Indonesia tersebut  lebih rendah dibandingkan dengan negara-negara pesaing. Hal ini karena  nilai tambah minyak kelapa sawit Indonesia relatif masih rendah jika dibandingkan negara kompetitor yang memiliki lebih dari 100 jenis produk hilir dari Crude Palm Oil (CPO) (Siallagan & Ishak, 2023).  Kemampuan untuk menghasilkan produk bernilai tambah tinggi  tersebut linear dengan potensi penerimaan negara, baik melalui pajak dan meningkatkan jumlah ekspor (Cimpoies & Golban, 2013).
Tantangan lainnya tampak ketika ekspor minyak kelapa sawit Indonesia juga dipengaruhi oleh  berbagai faktor, baik  pada  sisi  penawaran maupun permintaan.  Penelitian Syamsurijal & Firwan (2017) menunjukkan bahwa ternyata dinamika  penawaran maupun permintaan sebagian besar memengaruhi perubahan ekspor CPO. Kondisi tersebut  tercermin melalui interaksi antara harga CPO dunia  dan
produksi domestik. Temuan ini sejalan dengan kajian Huda & Widodo (2017), di mana kinerja ekspor CPO Indonesia dipengaruhi harga CPO dunia dan juga nilai tukar.  Harga CPO dunia berpengaruh signifikan dan berhubungan  positif  dengan  volume ekspor CPO Indonesia.  Selain itu, volume ekspor CPO dipengaruhi oleh nilai tukar Rupiah. Depresiasi  Rupiah berpengaruh positif terhadap volume ekspor CPO  dan sebaliknya ketika terapresiasi (Pradina & Adhitya, 2023).
Perdagangan minyak kelapa sawit Indonesia di pasar dunia, khususnya di Uni Eropa (UE),  seringkali didisrupsi dengan isu lingkungan (Sutrisno, 2019). Misalnya  Regulasi (UE) 2023/1115 menetapkan European Union Deforestation-Free Regulation (EUDR) secara bertahap mulai 29 Juni 2023 (Oktariyanti & Zahidi, 2024). Kebijakan tersebut bertujuan untuk mencegah deforestasi dan alih fungsi lahan namun di sisi lain ditengarai menghapus penggunaan bahan bakar minyak kelapa sawit (Safitri et al., 2021).
Selain itu, EU  memiliki  Direktif Energi Terbarukan II atau Renewable Energy  Directive (RED II) yang merupakan  Undang-Undang EU untuk mendorong  pengembangan energi terbarukan dengan menetapkan
standar keberlanjutan dan penurunan emisi gas rumah kaca bagi biofuel , bioliquid , dan biomassa. RED II bertujuan  mencegah deforestasi dan mengurangi emisi gas rumah kaca (GRK)  dengan  menargetkan CPO. Alasannya  karena ekspansi  lahan perkebunan kelapa sawit memiliki stok karbon tinggi. RED II mengharuskan penghapusan biofuel karena menyebabkan deforestasi hingga tahun 2030 (Amandari & Dewi, 2022).
Permasalahan lingkungan yang disebabkan produksi minyak kelapa sawit dapat terjadi dari proses produksi yang tidak berkelanjutan (Amalia et al., 2019).  Produksi  minyak  kelapa sawit menghadapi banyak tantangan di masa depan, termasuk ancaman perubahan iklim (Murphy et al., 2021).  Produksi minyak  kelapa sawit yang tidak berkelanjutan dapat mengakibatkan kehilangan keanekaragaman hayati, deforestasi, degradasi tanah,  dan memadatkan tanah  sehingga mengakibatkan kerusakan ekosistem (Dislich et al., 2017; Meijaard et al., 2018).  Implikasi  hal itu  terhadap perdagangan merupakan isu kompleks yang  memerlukan pemahaman secara komprehensif (Gunawan et al., 2022).
Melihat kompleksitas persoalan tersebut,  penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis pengaruh produksi, harga dunia, dan sekaligus  emisi karbon terhadap volume ekspor minyak kelapa sawit Indonesia.  Hasil  penelitian  ini diharapkan memberikan informasi guna meningkatkan kinerja perdagangan minyak kelapa sawit secara berkelanjutan dan mendukung pengambilan keputusan/kebijakan yang lebih baik.

## METODE Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data time series dari tahun 1991 hingga 2021 atau selama 31 tahun. Periode analisis yang panjang ini menjadi kelebihan penelitian untuk menganalisis keragaan model. Menurut Qin et al. (2019) penerapan analisis time series idealnya menggunakan periode 20-30 tahun untuk meningkatkan akurasi prediksi. Selain itu, data dan variabel yang digunakan mencakup informasi produksi minyak kelapa sawit, harga minyak kelapa sawit dunia, emisi karbon, dan ekspor minyak kelapa sawit Indonesia.
Jenis minyak kelapa sawit yang digunakan dalam penelitian ini adalah berkode harmonized system (HS) digit 6, yaitu HS 151110 (CPO), 151190 (lain-lain yang terkait minyak kelapa
Pengaruh Produksi, Harga Dunia, dan Emisi Karbon ..., Erwinsyah | 77
sawit dan turunannya), 151321 (minyak kernel kelapa sawit dan turunannya), dan 151329 (lain-lain dari kernel kelapa sawit dan turunannya, dimurnikan maupun tidak, namun tidak dimodifikasi menggunakan bahan kimia). Data perdagangan minyak kelapa sawit berdasarkan kode HS berasal dari United Nations Comtrade .
Data produksi dan luas lahan perkebunan kelapa sawit diperoleh dari Statistik Kementerian Pertanian. Sedangkan data harga minyak kelapa sawit dunia diperoleh dari International Monetary Fund Database dan merujuk pada harga minyak kelapa sawit secara umum. Data emisi karbon berasal dari emisi yang dihasilkan akibat perubahan penggunaan lahan Indonesia sebagai proxy emisi karbon dari penggunaan lahan ( land-use change ) perkebunan kelapa sawit. Data tersebut diperoleh dari Global Carbon Budget ( dalam Our World in Data, 2023). Menurut Wibowo (2019) bahwa perubahan penggunaan lahan untuk perkebunan kelapa sawit merupakan sumber utama emisi karbon.

## Metode Analisis
Penelitian ini menggunakan pendekatan ekonometrika dengan data dan analisis time series untuk
menjelaskan  hubungan  faktor-faktor yang dianggap memengaruhi volume ekspor minyak kelapa sawit Indonesia. Pada analisis time series digunakan Uji Augmented Dickey-Fuller (ADF). Tujuannya mengidentifikasi unit  root sehingga datanya stasioner.
Model yang digunakan di dalam penelitian ini adalah model persamaan simultan  ekspor  minyak  kelapa  sawit ( EKS )  melalui  persamaan  permintaan,
dan  harga  minyak  kelapa  sawit  dunia ( HKS )  melalui persamaan  penawaran.
Variabel yang digunakan berbentuk logaritma natural (Ln).
1. Persamaan Permintaan:
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑡𝑡 = β 0 + β 1 ∗ ( 𝑙𝑙𝐿𝐿𝐻𝐻𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑡𝑡 ) + β 2 ∗ ( 𝑙𝑙𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑡𝑡 ) + β 3 ∗ ( 𝑙𝑙𝐿𝐿𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑡𝑡 ) + ε 1𝑡𝑡 .......... (1)
Di mana EKS t adalah ekspor minyak kelapa sawit pada waktu t (ton), HKS t adalah harga minyak kelapa sawit dunia pada waktu t (USD per ton), PKS t adalah produksi minyak  kelapa sawit pada waktu t (ton), EK t adalah emisi karbon pada waktu t (kilo ton CO 2 ), dan ε 1𝑡𝑡 adalah erorr term pada waktu t .
Adapun ekspektasi koefisien pada persamaan  permintaan  tersebut,  yaitu β 1 diharapkan positif (+)  karena peningkatan produksi ( PKS ) cenderung akan  meningkatkan ekspor ( EKS ), β 2 diharapkan positif (+) karena harga
78 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 18 NO. 1, JULI 2024
minyak  kelapa sawit dunia yang lebih tinggi ( HKS ) menstimulasi peningkatan volume ekspor ( EKS ), β 3 dapat berpengaruh positif atau negatif (+/-), tergantung kebijakan lingkungan dan persepsi pasar terhadap dampak emisi karbon ( EK ) pada ekspor ( EKS ).
2. Persamaan Penawaran:
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐻𝐻𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑡𝑡 = β 0 + β 1 ∗ ( 𝑙𝑙𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑡𝑡 ) + β 2 ∗ ( 𝑙𝑙𝐿𝐿𝐸𝐸𝐸𝐸 𝑡𝑡 ) + β 3 ∗ ( 𝑙𝑙𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑡𝑡 ) + ε 2𝑡𝑡 ............(2)
Di  mana HKS t adalah harga minyak kelapa sawit dunia pada waktu t (USD  per ton), PKS t adalah  produksi minyak kelapa sawit pada waktu t (ton), EK t adalah emisi karbon  pada waktu t
(kilo ton CO 2 ), LL adalah luas lahan perkebunan sawit pada waktu t (hektar), dan ε 2𝑡𝑡 adalah erorr term pada waktu t .
Adapun ekspektasi koefisien pada persamaan  penawaran , yaitu β 1 d iharapkan negatif (−) karena peningkatan produksi ( PKS ) biasanya menurunkan harga minyak kelapa sawit dunia  ( HKS )  akibat  pasokan  yang meningkat, β 2 diharapkan positif (+) karena isu lingkungan ( EK ) dapat meningkatkan biaya produksi dan harga minyak kelapa sawit dunia ( HKS ), β 3 diharapkan positif (+) karena peningkatan luas lahan perkebunan sawit  ( LL )  yang diiringi dengan peningkatan daya saing, serta semakin
tingginya permintaan minyak kelapa sawit dunia, dapat meningkatkan harga minyak kelapa sawit dunia ( HKS ).
Model  persamaan  permintaan  ini didasarkan  pada  teori ekonomi yang menunjukkan hubungan antara produksi, harga  dunia,  dan faktor lingkungan terhadap ekspor. Peningkatan produksi diharapkan akan berpengaruh positif terhadap ekspor. Harga  dunia  yang lebih tinggi akan memberikan pengaruh kepada semakin banyaknya ekspor. Emisi karbon/faktor lingkungan  dapat berpengaruh negatif atau positif tergantung kebijakan lingkungan dan persepsi pasar terhadap ekspor.
Model persamaan penawaran didasarkan  teori ekonomi yang menunjukkan hubungan antara produksi, faktor lingkungan, luas lahan terhadap harga  minyak kelapa sawit dunia. Harga komoditas dunia cenderung turun dengan peningkatan produksi. Harga dunia  juga  dapat meningkat  karena  mempertimbangkan biaya  lingkungan  yang menyebabkan naiknya  biaya produksi. Peningkatan luas lahan meningkatkan kapasitas produksi, namun diasumsikan  masih lebih kecil dibandingkan tingginya permintaan barang sehingga
berpengaruh pada peningkatan  harga minyak kelapa sawit dunia (HKS).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Selama tahun 1991-2021, ekspor minyak kelapa sawit menunjukkan tren meningkat  dengan rata-rata sebesar 13,6 juta ton. Pada tahun 1992, ekspor hanya mencapai 1,2 juta ton dan terus meningkat, di mana ekspor tertinggi tercatat pada tahun 2019 sebesar 29,8 juta ton (Gambar 1). Tren peningkatan ekspor minyak sawit dari tahun 1991- 2021  tersebut  menjadi faktor penting bagi perekonomian Indonesia  karena sebagai sumber pemasukan devisa negara (Soheh et al., 2022).
Produksi  minyak  kelapa sawit Indonesia juga menunjukkan tren yang meningkat. Pada tahun 1991, produksinya hanya sebesar 2,6 juta ton dan pada tahun 2019 mencapai produksi tertinggi sebesar 47 juta ton. Produksi rata-rata minyak kelapa sawit per tahun dalam rentang tahun 1991- 2021 sebesar 18,8 juta ton.
Harga rata-rata  minyak kelapa sawit  dunia  selama tahun 1991-2021 untuk  kelima HS minyak  kelapa sawit sebesar  USD568 per ton.  Pada tahun 20021, tercatat harga terendah minyak kelapa sawit dunia sebesar USD238 per ton  dan harga tertinggi sebesar
USD1.077 per ton pada tahun lainnya. Menurut Mariati (2009), ekspor CPO Indonesia dipengaruhi harga minyak kelapa sawit dunia, di samping konsumsi global dan produksi nasional.
Emisi karbon dari perubahan penggunaan lahan akibat deforestasi dan konversi lahan gambut untuk perkebunan kelapa sawit, merupakan salah satu sumber utama emisi karbon (Wibowo, 2019). Rata-rata emisi karbon tersebut sebesar 792.382 kilo ton CO 2 , di mana mengalami kenaikan selama tahun 1991-2021. Emisi karbon terendah terjadi pada tahun 1991, yaitu sebesar  409.643  kilo ton CO 2 dan tertinggi sebesar 2.474.840 kilo ton CO 2 pada tahun 1997.

## Luas kebun kelapa sawit di
Indonesia  meningkat dari tahun 1991-
2021, yaitu rata-rata 7.506.550 hektar. Total luasan terendah  mencapai 1.311.000 hektar pada tahun 1991 dan tertinggi sebesar 14.858.300 hektar pada tahun 2021.
Kunci penting untuk meningkatkan pertumbuhan kelapa sawit adalah pengelolaan kebun dan pasca panen. Namun,  konversi lahan menjadi perkebunan  kelapa  sawit dapat menstimulasi pelepasan emisi karbon ke udara. Kedua faktor ini memainkan peran utama dalam mendukung tata
kelola industri minyak kelapa sawit yang berkelanjutan (Mubekti, 2013).
Pengelolaan kebun dan pasca panen berpotensi meningkatkan produktivitas  dan  sekaligus  memiliki hubungan positif dengan pertumbuhan kelapa sawit. Di sisi lain, konversi lahan juga  berdampak  negatif karena melepaskan emisi karbon dan diduga dapat merusak lingkungan. Yahya et al. (2019) menyebutkan bahwa konversi hutan pada kawasan gambut akan meningkatkan emisi GRK, terutama di wilayah Indonesia dan Malaysia. Ketika hutan gambut dikonversi menjadi kebun
Gambar 1.  Tren Ekspor, Produksi, Luas Lahan, dan Harga Dunia Minyak Kelapa Sawit serta Emisi Karbon Indonesia
Sumber: IMF (2023); Kementerian Pertanian (2021); UN (2022); Our World in Data (2024), diolah.
- 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 16.000 0 500.000 1.000.000 1.500.000 2.000.000 2.500.000 3.000.000 3.500.000 4.000.000 4.500.000 5.000.000 199 1 199 2 199 3 199 4 199 5 199 6 199 7 199 8 199 9 200 0 200 1 200 2 200 3 200 4 200 5 200 6 200 7 200 8 200 9 201 0 201 1 201 2 201 3 201 4 201 5 201 6 201 7 201 8 201 9 202 0 202 1 Tahun H KS (U S$ per ton) , LL ( x 1000 ha)
PKS (x 10 to n), EKS (x 10 to n), EK (ki lo to n C O 2) EKS (x 10 ton) PKS (x10 ton) EK (kt CO2) HKS (US$ per ton)
LL (x1000 ha)
kelapa sawit untuk menghasilkan CPO, maka  emisi  GRK  (berupa  CO 2 )  dan adanya  kerusakan sistem hidrologi menyebabkan gambut kering dan mudah terbakar.

## Pengujian dan Analisis
Tabel 1 menampilkan hasil pengujian ADF, di  mana Ln( EKS ) dan Ln( PKS ) stasioner pada first difference dengan  nilai signifikan lima  persen. Sementara Ln( HKS ), Ln( EK ), dan
Ln( LL ) stasioner pada level dengan nilai signifikan  lima  persen. Setelah dilakukan pengolahan data model simultan 2SLS pada persamaan penawaran  dan  permintaan  maka didapatkan hasil  akhir  seperti  pada Tabel  2 dan 3.
Berdasarkan Tabel 2, intercept (C) dengan koefisien 10,134 dan p-value 0,462 adalah tidak signifikan. Adapun koefisien Ln( PKS ) sebesar -0,318 dan
p-value 0,733 menunjukkan bahwa produksi  minyak  kelapa sawit tidak
memengaruhi harga minyak kelapa sawit dunia secara signifikan. Koefisien Ln( EK )  sebesar  -0,118 dan p-value 0,478  menunjukkan  bahwa emisi karbon juga tidak signifikan memengaruhi harga  minyak kelapa sawit dunia.  Namun, koefisien Ln( LL ) sebesar 0,381  dan  dengan p-value 0,000 menunjukkan bahwa luas lahan memberikan dampak yang signifikan dan positif terhadap  harga  minyak kelapa sawit dunia.
Jadi produksi minyak kelapa sawit (Ln( PKS ))  diduga memiliki dampak dengan arah negatif terhadap harga minyak kelapa sawit dunia  tetapi ternyata  tidak signifikan. Sedangkan emisi karbon (Ln( EK )) juga dihipotesiskan berdampak dengan arah
positif tetapi hasilnya negatif dan tidak signifikan. Di sisi lain, luas  lahan (Ln( LL )) diantisipasi memiliki dampak dengan arah negatif, namun hasilnya positif dan signifikan.
Tabel 1. Pengujian Unit Root
Statistic/
Diagnostic Ln( EKS ) Ln( PKS ) Ln( HKS ) Ln( EK ) Ln( LL )
1 st difference with intercept 1 st difference with trend and intercept Level with trend and intercept Level with intercept Level with intercept t-statistic -9.758229 -6.755514 -4.557449 -4.775035 -3.649306 Prob. 0.0000 0.0000 0.0070 0.0006 0.0105 Critical values 1 persen -3.679322 -4.309824 -4.394309 -3.670170 -3.670170 5  persen -2.967767 -3.574244 -3.612199 -2.963972 -2.963972 10  persen -2.622989 -3.221728 -3.243079 -2.621007 -2.621007 Sumber: Data sekunder (2023), diolah.
Berdasarkan perhitungan statistik, diperoleh  Adj.  R 2 sebesar 0,368, menunjukkan bahwa model dapat menjelaskan 36,8 persen dari variabilitas harga  minyak kelapa sawit dunia. Prob(F-statistic) sebesar 0,001 menunjukkan bahwa model secara keseluruhan signifikan. Hasil perhitungan statistik menunjukkan bahwa model persamaan penawaran dapat menjelaskan variabilitas harga minyak kelapa sawit duni dengan baik, meskipun ada beberapa ekspektasi yang tidak sesuai.
Berdasarkan Tabel 3, intercept (C) dengan koefisien sebesar -79,685 dan p-value sebesar  0,009  menunjukkan signifikan. Koefisien Ln( HKS ) sebesar
1,329 dengan p-value sebesar  0,001
menunjukkan bahwa harga minyak kelapa sawit dunia signifikan dan positif memengaruhi ekspor  minyak  kelapa
sawit Indonesia. Koefisien Ln( PKS ) sebesar 6,166 dengan p-value sebesar 0,003 menunjukkan bahwa produksi minyak  kelapa sawit signifikan dan positif memengaruhi ekspor  minyak kelapa sawit Indonesia. Namun, koefisien Ln( EK ) sebesar 0,117 dengan p-value sebesar  0,769 menunjukkan bahwa emisi karbon tidak signifikan memengaruhi ekspor  minyak  kelapa sawit Indonesia.
Berdasarkan hipotesis, Ln( HKS ) diharapkan  bertanda  positif dan signifikan.   Ln( PKS )  diprediksikan bertanda positif dan hasilnya menunjukkan kesesuaian. Sedangkan Ln( EK )  dihipotesiskan  berdampak negatif,  namun  hasil  olah data menunjukkan tanda positif  dan  tidak signifikan. Secara umum, model dapat menjelaskan 51,4  persen  variabilitas ekspor minyak kelapa sawit Indonesia, dengan  Adj.  R 2 sebesar 0,514  dan

## Tabel 2. Pengujian Persamaan Penawaran
Dependent Variable : LN(HKS) Method: Two-Stage Least Squares
Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 10.13443 13.60831 0.744723 0.4629 Ln( PKS ) -0.318838 0.925691 -0.344432 0.7332 Ln( EK ) -0.118363 0.164831 -0.718084 0.4789 Ln( LL ) 0.381810 0.098220 3.887285 0.0006 R 2 0.430954 Mean dependent var 6.262201 Adjusted R 2 0.367727 S.D. dependent var 0.408883 S.E. of regression 0.325126 Sum squared resid 2.854085 F-statistic 6.815956 Durbin-Watson stat 0.606912 Prob(F-statistic) 0.001444 Second-Stage SSR 2.854085 J-statistic 2.66E-35 Instrument rank 4
Sumber: Data sekunder (2023), diolah.
Prob(F-statistic) sebesar 0,000. Secara keseluruhan, menunjukkan bahwa model ini adalah signifikan.
Pengaruh Produksi dan Luas Lahan Kelapa Sawit serta Emisi Karbon terhadap Harga Dunia
Hasil estimasi menunjukkan bahwa hubungan produksi minyak kelapa sawit Indonesia dan emisi karbon  terhadap harga minyak kelapa sawit dunia tidak signifikan. Keberadaan  emisi karbon menjadi salah satu indikator pengelolaan sumber daya alam (SDA)  yang tidak ramah lingkungan. Namun sampai saat ini belum secara signifikan memberikan pengaruh terhadap harga minyak kelapa sawit dunia.
Penerapan pajak karbon dimaksudkan untuk mendukung strategi
berkelanjutan  guna  melindungi bumi dari perubahan iklim  (Hubah, 2023), meningkatkan  kesejahteraan petani, dan meningkatkan produktivitas (Masganti et al., 2015). Namun, industri
yang menggunakan teknologi ramah lingkungan tampaknya masih belum “dihargai”  dalam bentuk peningkatan harga.
Di sisi lain, estimasi model menunjukkan  terdapat hubungan yang signifikan antara luas lahan perkebunan kelapa  sawit dengan harga  minyak kelapa sawit dunia.  Hal ini sejalan dengan penelitian Sari et al. (2021), di mana luas lahan  perkebunan kelapa sawit yang lebih besar cenderung menyebabkan  peningkatan  harga minyak kelapa sawit dunia  karena permintaan yang juga terus meningkat.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara luas

## Tabel 3. Pengujian Persamaan Permintaan
Variabel Dependen : Ln( EKS ) Metode: 2SLS
Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -79.68514 28.42941 -2.802912 0.0093 Ln HKS 1.329693 0.370559 3.588338 0.0013 Ln PKS 6.166181 1.934974 3.186699 0.0036 Ln EK 0.117120 0.396179 0.295624 0.7698 R 2 0.562848 Mean dependent var 22.87633 Adjusted R 2 0.514275 S.D. dependent var 1.121791 S.E. of regression 0.781821 Sum squared resid 16.50357 F-statistic 11.58780 Durbin-Watson stat 0.420107 Prob(F-statistic) 0.000046 Second-Stage SSR 16.50357 J-statistic 0.000000 Instrument rank 4 Sumber: Data sekunder (2023), diolah.
perkebunan kelapa sawit dan harga minyak kelapa sawit dunia berdasarkan hukum penawaran  dan permintaan. Teori tersebut menyatakan bahwa pada saat terjadi peningkatan penawaran suatu komoditas biasanya akan mendorong terjadinya penurunan harga komoditasnya, sedangka jika peningkatan penawaran diiringi dengan peningkatan  permintaan  yang lebih tinggi maka akan mendorong peningkatan harga (Pindyck & Rubinfeld, 2013).
Pengaruh Harga Dunia dan Produksi Minyak  Kelapa Sawit serta  Emisi Karbon terhadap Ekspor Kelapa Sawit
Harga minyak kelapa sawit dunia berpengaruh nyata terhadap ekspor minyak  kelapa sawit  Indonesia. Selanjutnya, peningkatan harga minyak kelapa sawit dunia akan meningkatkan ekspor minyak kelapa sawit Indonesia. Hal ini sesuai dengan teori ekonomi bahwa kenaikan harga pasar global suatu komoditas memberi insentif kepada produsen untuk meningkatkan ekspor guna memaksimalkan keuntungan  (Ngatikoh & Faqih, 2020). Kenaikan harga komoditas  dunia berkontribusi positif terhadap ekspor (Nugroho, 2001).
Harga minyak kelapa sawit dunia memberikan respons positif terhadap ekspor minyak kelapa sawit. Artinya, ketika harga minyak kelapa sawit dunia meningkat maka volume ekspor minyak kelapa sawit Indonesia juga akan meningkat. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Anzani et al. (2023), Mariati (2009), dan Pradina & Adhitya (2023).
Berdasarkan studi Yanita & Suandi (2023), jumlah CPO yang dikirim dari Indonesia ke EU dipengaruhi oleh harga CPO dunia. Oleh sebab itu, untuk mensiasati fluktuasi harga dunia maka dapat disiasati dengan memanfaatkan kondisi  geografis  guna  memproduksi kelapa sawit yang tidak hanya diekspor, tetapi juga untuk  penggunaan rumah tangga dan industri di sisi hilir (Arsyad et al., 2020).
Hasil estimasi juga menunjukkan bahwa produksi  minyak  kelapa sawit berpengaruh  dengan arah positif dan signifikan  terhadap ekspor minyak kelapa sawit.  Hal ini sejalan dengan penelitian Mughniyati & Sa’roni (2023) dan Anzani et al.  (2023).  Huda  & Widodo (2017) menyebutkan bahwa dalam jangka panjang kinerja ekspor CPO akan meningkat 2,3 persen jika produksi minyak kelapa sawit meningkat satu persen.  Produksi
minyak kelapa sawit memiliki pengaruh signifikan terhadap ekspor CPO (Huda & Widodo, 2017).
Indonesia memiliki luas areal tanaman kelapa sawit lebih dari 48 juta hektar, yang dikelola oleh perusahaan besar swasta,  perusahaan negara, dan petani rakyat (Kementerian Pertanian, 2021).  Luasan tersebut merupakan yang  terluas di dunia dan terus mengalami ekspansi (Saut & Gultom, 2023).  Sebagai negara dengan luas perkebunan  kelapa sawit  yang besar, Murtilaksono et al. (2009) menyarankan peningkatan produksi dapat dilakukan melalui penerapan teknik konservasi tanah dan air.  Selain itu, peningkatan produksi  juga  dapat dicapai  dengan menyiapkan benih unggul dan mendorong penggunaan teknologi unggulan, termasuk manajemen produksi (Ardana & Kariyana, 2016).
Peningkatan produksi yang diikuti dengan penurunan biaya produksinya akan menjadikan negara tersebut memiliki keunggulan untuk mengekspor lebih banyak produk ke pasar internasional (Krugman et al., 2012). Menurut teori keunggulan komparatif, sebuah negara akan mengekspor barang dengan biaya produksi  lebih rendah dibandingkan negara lain.
Temuan lain pada penelitian ini menunjukkan bahwa emisi karbon tidak berpengaruh signifikan terhadap ekspor minyak kelapa sawit. Namun demikian, ke depannya persoalan emisi karbon perlu diperhatikan  secara  serius mengingat banyak negara sudah memiliki kebijakan pembangunan berkelanjutan dengan menerapkan bisnis yang ramah lingkungan.
Untuk itu, praktik budidaya kelapa sawit yang ramah lingkungan, pengolahan produk minyak kelapa sawit  dengan menggunakan energi terbarukan,  membangun kolaborasi bisnis  minyak  kelapa sawit, dan sertifikasi ramah lingkungan  menjadi upaya-upaya esensial dalam tata kelola minyak  kelapa sawit Indonesia ke depan.  Hal ini dilakukan untuk menumbuhkan kepercayaan negara lain terhadap CPO Indonesia (Putri, 2017).
Banyak negara menerapkan kebijakan karbon untuk mendukung komitmen global terhadap isu perubahan iklim, tidak terkecuali pada komoditas perdagangan minyak kelapa sawit.  Misalnya kebijakan  EU dalam koridor Green Deal , termasuk RED II, dapat berpotensi mempersulit pemasaran produk minyak kelapa sawit Indonesia memasuki pasar kawasan
Eropa  (Kinseng et al., 2023).  Minyak kelapa sawit seringkali  dikaitkan dengan aktivitas deforestasi, kebakaran hutan, dan konversi lahan gambut sehingga  dinilai memiliki standar lingkungan yang kurang atau tidak ketat pada perdagangan minyak kelapa sawit (Austin et al., 2015).
Berbagai inisiatif dilakukan untuk menata kelola produksi minyak  kelapa sawit yang berkelanjutan dan sekaligus meningkatkan penetrasi pasar.
Misalnya dengan memenuhi standar Roundtable on Sustainable Palm Oil (RSPO)  yang menekankan pada produksi minyak kelapa sawit dengan rendah  emisi karbon, perlindungan hutan, dan melindungi hak-hak sosial masyarakat. Beberapa negara eksportir lainnya berusaha menerapkan RSPO tersebut  sebagai bukti dan komitmen terhadap keberlanjutan lingkungan (Ali et al., 2019).

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN
Penelitian  ini  memperlihatkan adanya dinamika perdagangan minyak kelapa sawit Indonesia di pasar dunia. Terjadi tren peningkatan produksi dan ekspor  minyak  kelapa sawit Indonesia dari tahun 1991 hingga 2021. Sedangkan harga minyak kelapa sawit
dunia cenderung berfluktuasi  yang memengaruhi perubahan ekspor minyak kelapa sawit Indonesia ke pasar dunia.  Ekapnsi produksi dan ekspor minyak kelapa sawit juga menstimulasi peningkatan emisi karbon yang berpotensi memunculkan isu lingkungan.
Ekstensifikasi, berupa luas lahan perkebunan kelapa sawit di Indonesia, berkontribusi positif terhadap kenaikan harga  minyak  kelapa sawit dunia. Transmisinya  mendorong terjadinya peningkatan ekspor minyak kelapa sawit  Indonesia.  Di sisi lain, peningkatan luasan lahan juga akan meningkatkan produksi minyak kelapa sawit sehingga berdampak pada peningkatan volume ekspor minyak kelapa sawit Indonesia ke pasar dunia.
Meskipun  pasar  dunia  belum intensif  memberikan insentif  bagi minyak kelapa sawit berkelanjutan melalui  peningkatan permintaannya, namun isu lingkungan tetap perlu mendapat perhatian khusus sebagai bentuk komitmen bersama.
Berdasarkan simpulan penelitian tersebut maka pengembangan strategi diversifikasi pasar diperlukan  guna mengurangi ketergantungan pada beberapa pasar ekspor utama  atau pasar tradisional dan  sekaligus
memitigasi  fluktuasi harga minyak kelapa sawit dunia. Strategi tersebut mencakup, antara lain membuka pasar baru;  memperluas produk turunan minyak kelapa sawit, seperti biodiesel, margarin, dan kosmetik; serta membangun kolaborasi jangka panjang dengan negara importir. Selain itu, penting untuk mengembangkan nilai tambah produk minyak  kelapa sawit yang berkelanjutan dan ramah lingkungan,  serta  mulai  fokus  pada pasar yang lebih  menghargai produk- produk  berkelanjutan.  Untuk itu, diperlukan upaya  adaptasi dengan kebijakan dan standar internasional yang menerapkan prinsip-prinsip keberlanjutan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali, H., Karimi, S., & Febriamansyah, R. (2019). Analysis of export performance and export competitiveness  trade of crude palm  oil  (CPO)  industry in Indonesia with RSPO in India and United States markets. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science , 497 (012043). https://doi.org/10.1088/1755- 1315/497/1/012043.
Anzani, V., Roessali, W., & Handayani,
M. (2023). Analisis faktor–faktor yang memengaruhi volume ekspor dan  daya  saing  minyak  sawit. Jurnal Ekonomi Pertanian dan Agribisnis (JEPA) , 7 (3), 950–962. https://doi.org/10.21776/ub.jepa.2 023.007.03.4.
Amalia, R., Dharmawan, A. H., Prasetyo, L. B., & Pacheco, P. (2019). Perubahan tutupan  lahan akibat  ekspansi  perkebunan kelapa  sawit: Dampak sosial, skonomi dan ekologi. Jurnal Ilmu Lingkungan , 17(1), 130–139. https://doi.org/10.14710/jil.17.1.13 0-139.
Amandari, L. T., & Dewi, Y. K. (2022). Is the  measure to phase  out  crude palm  oil in RED II discriminatory based on the world  trade organization law? Yuridika , 37(1), 211-254. https://doi.org/10.20473/ydk.v37i1 .34596.
Ardana, I. K., & Kariyana, K. (2016). Pengaruh  inovasi  teknologi dan penggunaan input terhadap produktivitas  kelapa  sawit di Provinsi Kalimantan Barat. Jurnal Littri , 22 (3), 125–134. https://doi.org/ 10.21082/littri.v22n3.2016.125- 134.
Arsyad, M., Amiruddin, A., & Jahroh, S. (2020). Competitiveness of palm oil products in international trade: An  analysis between Indonesia and Malaysia. Carakatani , 35 (2), 157–167. https://doi.org/10.20961/carakata ni.v35i2.41091.
Austin, K. G., Kasibhatla, P. S., Urban, D. L., Stolle, F., & Vincent, J. (2015). Reconciling oil  palm expansion and climate  change mitigation in Kalimantan, Indonesia. PLoS ONE , 10 (5), 1– 17. https://doi.org/10.1371/journal.po ne.0127963.
Cimpoies, D., & Golban, A. (2013). The competitiveness of high value added agriculture and major factors of its increasing: The case of the Republic of Moldova. Scientific Papers Series
88 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 18 NO. 1, JULI 2024

## Management Economic
Engineering in Agriculture and Rural Development , 13(2), 41-48. https://managementjournal.usamv .ro/pdf/vol.XIII_2/Art5.pdf.
Dislich, C., Keyel, A. C., Salecker, J., Kisel, Y., Meyer, K. M., Auliya, M., Barnes, A. D., Corre, M. D., Darras, K., Faust, H., Hess, B., Klasen, S., Knohl, A., Kreft, H., Meijide, A.,  Nurdiansyah, F., Otten, F., Pe, G., Steinebach, S., & Wiegand, K. (2017). A review of the ecosystem functions in oil palm plantations, using forests as a reference system. Biological Reviews , 49 , 1539–1569. https://doi.org/10.1111/brv.12295.
Gunawan, H., Muhlisin, S., & Ikhtiono, G. (2022). Analisis pengelolaan BUMDes dan dampaknya terhadap  kehidupan  ekonomi masyarakat  dalam  perspektif ekonomi  syariah: Studi kasus BUMDes  Ratu Kemuning Desa Cimanggis Bojonggede Bogor. El Mal , 5 (1), 22–37. https://doi.org/1047467/elmal.v5i1 .619.
Hubah, S. V. (2023). Eksternalitas penetapan kebijakan pajak karbon di Indonesia. Jurnal Media Riset Ekonomi , 2 (3), 131–145. https://doi.org/10.36277/mreko.v2i 3.287.
Huda, E. N., & Widodo, A. (2017). Determinan dan stabilitas  ekspor crude  palm  oil Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Bisnis , 20 (1), 45–67. https://doi.org/10.24914/jeb.v20i1. 518. International Monetary Fund. (2023).
Global price of palm oil. Diakses 6 Desember 2023 dari https://fred.stlouisfed.org/series/P POILUSDM#0.
Kementerian Pertanian. (2021). Statistik  perkebunan  unggulan nasional 2020-2022 .  Jakarta:
Direktorat Jenderal Perkebunan, Kemeterian Pertanian, Republik Indonesia.
Kinseng, R. A., Nasdian, F. T., Mardiyaningsih, D. I., Dharmawan, A. H., Hospese, O., Pramudya, E. P., Putri, E. I. K., Amaliah, R., Yuliana, B. E., & Rahmadian, F. (2023). Unraveling disputes between Indonesia and the European Union on Indonesian palm oil:  From environmental issues to national dignity. Sustainability: Science, Practice and Policy , 19 (1), 1–13. https://doi.org/10.1080/15487733. 2022.2152626.
Krugman, P. R., Obstfeld, M., & Melitz,
M. J.  (2012). International economics: Theory and policy (9 th ed.). London: Pearson Education.
Mariati, R. (2009). Pengaruh produksi nasional,  konsumsi  dunia dan harga  dunia terhadap ekspor crude palm oil (CPO) di Indonesia. Jurnal EPP , 6 (1), 30–35. https://agb.faperta.unmul.ac.id/wp -content/uploads/2017/04/jurnal- vol-6-no-1-rita-mariati.pdf.
Masganti, Nurhayati, Yusuf, R., & Widyanto, H. (2015). Teknologi ramah lingkungan dalam budidaya kelapa  sawit di lahan  gambut terdegradasi. Jurnal Sumberdaya Lahan , 9 (2), 97–106. https://media.neliti.com/media/pu blications/132218-ID-teknologi- ramah-lingkungan-dalam- budiday.pdf.
Meijaard, E., Garcia-Ulloa, J., Sheil, D., Wich, S. A., Carlson, K. M., Juffe- Bignoli, D., & Brooks, T. M. (2018). Oil palm and biodiversity:  A situation analysis by the IUCN oil palm task force . Gland: IUCN. Mubekti. (2013). Estimasi jejak karbon industri minyak kelapa sawit. Jurnal Teknik Lingkungan , 15 (1), 35–42.
https://www.neliti.com/publication s/155330/estimasi-jejak-karbon- industri-minyak-kelapa-sawit. Mughniyati, N., & Sa’roni, C. (2023). Pengaruh  produksi  kelapa  sawit dan  nilai  ekspor  minyak  kelapa sawit terhadap Produk Domestik Regional Bruto  (PDRB)  sektor pertanian Provinsi Kalimantan Selatan. JIEP: Jurnal Ilmu Ekonomi dan Pembangunan , 6 (1), 136–144. https://doi.org/10.20527/jiep.v6i1. 8956.
Murphy, D. J., Goggin, K., & Paterson,
R. R. M. (2021). Oil palm in the 2020s and beyond: Challenges and solutions. CABI Agriculture and Bioscience , 2(39), 1–22. https://doi.org/10.1186/s43170- 021-00058-3. Murtilaksono, K., Darmosarkoro, W., &
Sutarta, E. S. (2009). Upaya peningkatan produksi kelapa sawit melalui penerapan teknik konservasi tanah dan air. Journal of Tropical Soils , 14 (2), 135–142. https://doi.org/http://dx.doi.org/10. 5400/jts.2009.v14i2.135-142. Ngatikoh, S., & Faqih, A. (2020). Kebijakan ekspor impor: Strategi meningkatkan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. LABATILA:
Jurnal Ilmu Ekonomi Islam , 4(2),
167- 190. https://doi.org/10.33507/lab.v 4i01.
Nugroho, A. E. (2001). Trade policies and the export  performance of Indonesia, 1983-1997. The WINNERS, 2 (1), 38-46. https://doi.org/10.21512/tw.v2i1.3 805.
Oktariyanti, R. A., & Zahidi, M. S. (2024). Analisis dampak kebijakan EUDR terhadap akses  ekspor plywood Indonesia ke Eropa (Studi  kasus PT. Kutai Timber Indonesia). Jurnal Hubungan
Internasional Peradaban , 3(1), 56- 81. https://journal.peradaban.ac.id/ind ex.php/jhip/article/view/1781/1139 . Our World in Data. (2024). CO ₂ emissions from fossil fuels and land-use change, Indonesia. Diakses  27 Mei 2024 dari https://ourworldindata.org/grapher /annual-co2-emissions-per- country. Pindyck, R. S., & Rubinfeld, D. L.
(2013). Microeconomics (8 th ed.). London: Pearson Education.
Pradina, Y. B. A., & Adhitya, D. (2023). Effect of international CPO prices, substitution  goods  prices, and exchange rates on crude palm oil (CPO) export volume in Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan ,
21 (1), 1–12. https://doi.org/10.29259/jep.v21i1. 19447.
Putri, I. R. (2017). Kerjasama ekspor crude palm oil (CPO) Indonesia ke negara Vietnam pada tahun 2012- 2015. Jurnal  Online  Mahasiswa FISIP , 4 (2), 1–11. https://jom.unri.ac.id/index.php/JO MFSIP/article/view/15554.
Qin, L., Shanks, K., Phillips, G. A., & Bernard, D. (2019). The impact of lengths of time series on the accuracy of the ARIMA forecasting. International Research in Higher Education , 4(3), 58-68. https://doi.org/10.5430/irhe.v4n3p 58.
Safitri, I., Hidayat, A., & Bustami, S. Y.
(2021). Strategi council of palm oil producing countries dalam melindungi  ekspor  komoditas kelapa sawit negara anggota dari ancaman  kebijakan  proteksionis Uni Eropa. IJGD: Indonesian Journal of Global Discourse , 3 (2),
64–82.
https://doi.org/10.29303/ijgd.v3i2. 36. Sari, D. W., Hidayat, F. N., & Abdul, I. (2021). Efficiency of land  use in smallholder palm oil plantations in Indonesia: A stochastic  frontier approach. Forest and Society,
5 (1), 75-89. http://dx.doi.org/10.24259/fs.v5i1. 10912.
Saut, Y., & Gultom, M. (2023). Perdagangan minyak sawit Indonesia ke India: Analisis ecologically  unequal  exchange. Indonesian  Perspective , 8 (2), 286–311. https://doi.org/10.14710/ip.v8i2.53 035.
Siallagan, S., & Ishak, A. (2023). A technological capability assessment of company in the crude  palm  oil  industry in Indonesia. International Journal of Technology , 14 (5), 1072–1080. https://doi.org/10.14716/ijtech.v14 i5.4036.
Soheh, N. S., Supijatno, & Sulistyono,
E. (2022). Manajemen pemanenan  kelapa  sawit (Elaeis guineensis Jacq.) di kebun  utara Petapahan, Kampar, Riau. Bul. Agrohorti , 10 (3), 408–418. https://doi.org/10.29244/agrob.v1 0i3.46454.
Sutrisno, N. (2019). Finding legitimacy on European Union trade policy to limit the import of palm  oil: Will Indonesia survive (again)? Indonesian Journal of International
Law , 17 (1), 19–42. https://doi.org/10.17304/ijil.vol17. 1.777.
Syamsurijal, T., & Firwan, T. (2017).
Indonesian  crude  palm  oil  export performance during the period (1990Q1-2015Q4). Merit Research Journal of Agricultural Science and Soil Sciences , 5(8), 152-165.
http://repo.unand.ac.id/4957/1/Sy amsurijal%20and%20Firwan.pdf. Ulfah, M., Ismono, R. H., & Murniati, K.
(2019). The export performance of Indonesia’s palm oil in international market. Jurnal Manajemen & Agribisnis, 16(2),
140–150. https://doi.org/10.17358/jma.16.2. 140.
United Nations. (2022). Trade data. Diakses  6 Desesmber 2023 dari https://comtradeplus.un.org/Trade Flow.
Wibowo, A. (2019). Konversi hutan menjadi  tanaman  kelapa  sawit pada  lahan  gambut: Implikasi perubahan  iklim dan kebijakan. Jurnal Penelitian Sosial dan Ekonomi Kehutanan , 7(4), 251- 260. https://www.neliti.com/publication s/28986/konversi-hutan-menjadi- tanaman-kelapa-sawit-pada- lahan-gambut-implikasi-perubaha.
Yanita, M., & Suandi, S. (2023). Determinant  export  volume of crude palm oil (CPO) in Indonesia and Malaysia in the European Union market.
AGRISE: Agricultural Socio-economics Journal , 23 (1), 19-24. https://doi.org/10.21776/ub.agrise .2023.023.1.3.
Yahya, V. J., Sabiham, S., Pramudya, B., & Las, I. (2019). Identifikasi faktor-faktor yang memengaruhi emisi  karbon di lahan  gambut tropis (Kasus pada perkebunan kelapa  sawit di Kabupaten Siak). Biospecies , 12 (2), 20–27. https://online- journal.unja.ac.id/biospecies/articl e/view/5319/9015.

## ASSESSING THE IMPACT OF THE AKFTA ON INDONESIA-SOUTH KOREA TRADE FLOWS: A PANEL DATA ANALYSIS
Menilai Dampak AKFTA terhadap Arus Perdagangan Indonesia-Korea Selatan: Analisis Data Panel
Achmad Room Fitrianto 1 , Rina Ramadhani 2
1,2 State Islamic University of Sunan Ampel, Jl. Ahmad Yani St. No. 117, Surabaya East Java 60237, Indonesia Email: ar.fitrianto@uinsa.ac.id
Naskah Diterima: 11/08/2023; Naskah Direvisi: 17/04/2024; Disetujui Diterbitkan: 24/04/2024; Diterbitkan Online: 31/07/2024

## Abstrak
Penelitian  ini  mengkaji  dampak  dari  adanya  ASEAN-Korea  Free  Trade  Area  (AKFTA) terhadap arus perdagangan antara Indonesia dan Korea Selatan. Kerja sama tersebut akan menimbulkan  dampak  berupa  pengalihan  perdagangan  atau  bahkan  penciptaan perdagangan  antara  Indonesia  dan  juga  negara-negara  di  ASEAN-Korea.  Penelitian  ini menggunakan  metode  analisis  regresi  data  panel  dan  sumber  data  sekunder  tentang perdagangan  dan  ekonomi  makro  lainnya  dari  berbagai  lembaga  terpercaya,  seperti  UN Comtrade,  Bank  Dunia,  dan  sebagainya  serta  hasil-hasil  penelitian  ilmiah.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penerapan  AKFTA  menyebabkan  pengalihan  perdagangan  di  sisi ekspor  dan penciptaan perdagangan di sisi impor. Temuan kajian ini juga menyoroti bahwa implementasi  AKFTA  berdampak  pada  kecenderungan  peningkatan  nilai  impor  Indonesia baik dari anggota AKFTA maupun non anggota. Meskipun demikian, secara agregat dampak AKFTA  memberikan  penciptaan  perdagangan  masih  lebih  besar  daripada  pengalihan perdagangannya.  Oleh  sebab  itu,  untuk  mengatasi  fenomena  pengalihan  perdagangan  dari adanya  AKFTA,  berbagai  upaya  dapat  dilakukan  pemerintah,  salah  satunya  dengan melakukan  negosiasi  dengan  negara  mitra  dagang  untuk  mendapat  pengurangan  tarif  dan membuka akses pasar terhadap produk-produk baru.
Kata  kunci:  AKFTA,  Penciptaan  Perdagangan,  Pengalihan  Perdagangan,

## Perjanjian  Perdagangan

## Abstract
This study examines the impact of the ASEAN-Korea Free Trade Area (AKFTA) on trade flows between Indonesia and South Korea. This cooperation will impact trade diversion or even trade creation between Indonesia and countries in ASEAN-Korea. This study uses panel data regression analysis and secondary data sources on trade and other macroeconomics from various trusted institutions, such as United Nations, World Bank, etc., as  well as  the results of scientific research. The research results show that the implementation of AKFTA causes trade diversion on the export side and trade creation on the
import side. The findings of this study also highlight that the implementation of AKFTA has an impact on the tendency to increase the value of Indonesian imports from both AKFTA members and non-members. However, the aggregate effect of AKFTA on trade creation is still more significant than trade diversion. Therefore, to overcome the trade diversion resulting from  AKFTA,  the government  can make various  efforts  by  negotiating with trading  partner countries to obtain tariff reductions and open market access to new products.
Keywords: AKFTA, Trade Agreements, Trade Creation, Trade Diversion
JEL Classification : F23, L16, L23, M11
promote economic and trade integration. Indonesia has implemented a certificate of origin and eliminated  import  duties  in  stages  to meet  the  agreement’s  goals,  although its economic growth has been affected positively  and  negatively  during  this process (Ritaningsih, 2014). The trade transactions  between  Association  of Southeast Asian Nations (ASEAN) and its  partners  have  implications  for  the degree  of  openness  of  the  countries involved, as reflected in the percentage of  total  trade.  China  remains  the largest  trading  partner  for  ASEAN, followed  by  the  Americas,  the European  Union,  Japan,  South Korea, and others.
Indonesia's economic development  was  positively  and negatively affected by a series of these stages,  this  is  an  evidence  of Indonesia's  real  Gross  Domestic Product (GDP) growth which decreased by 0.2 percent from 2018 to

## INTRODUCTION
In  today’s  global  economy, countries  are  increasingly  seeking  to reduce  trade  barriers  and  promote economic  integration.  According  to Salvatore (2014), this process involves simplifying  the  exchange  of  goods, services, technology, space, and ideas by lowering trade barriers. One way to achieve  this  is  through  free  trade agreements (FTAs), which can reduce or  eliminate  duties  for  participating countries  and  increase  market  access through competition (Dewi et al., 2020). The  ASEAN  Free  Trade  Area  (AFTA) was  established  in  1992  to  increase economic cooperation and competitiveness  among  its  member countries  and  has  since  signed agreements  with  other  economic groups  such  as  ASEAN-China, ASEAN-Korea,  and  ASEAN-Australia- New  Zealand.  Indonesia  is  a  member of  the ASEAN-Korea Free Trade  Area (AKFTA), which was signed in 2006 to
9 4 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 18 NO. 1, JULI 2024
2019, prior inflation fluctuation from 3.3 percent  to  3.8  percent  (IMF,  2021). Trade  transactions  between  ASEAN and  trading  partner  countries  are implications  of  the  cooperation  that exists  between  these  countries  which is manifested in the percentage of total trade  as  a  form  of  goods  trading activity between the two countries. The greater  the  value  of  a  country’s  trade transactions, both exports and imports, it  can  be  said  that  the  level  of openness of the country is higher. The largest  percentage  of  ASEAN’s  total export  and  import  trade  in  2021  is China  at  27  percent,  followed  by  the Americas at 16 percent, the European Union  at  12  percent,  Japan  at  11 percent, South Korea at 8 percent, and others 26 percent.
South  Korea  is  the  fifth  largest trading  partner.  Over  the  years,  trade between ASEAN and South Korea has been increasing, and in 2018, the total value  of  trade  between  the  two  stood at  USD152  billion.  This  is  one  of  the reasons why the ASEAN-Korea area of international  trade  cooperation  has been  selected  for  this  study. Furthermore, South Korea’s impressive economic    development    makes    it    a
model  for  other  developing  countries. Having experienced successful democratic  transitions,  South  Korea has  achieved  rapid  economic  growth compared to other developing countries.  In  2019,  Indonesia’s  total trade  within  ASEAN  was  valued  at USD170  billion,  while  in  2020  it decreased to USD140 billion, indicating a decline in Indonesia's trade performance (ASEANStatistics, 2021).
Similarly, the overall trade volume between  South  Korea  and  Indonesia has  reduced  as  compared  to  2019, with    USD15,655    and    USD13,355 million recorded in 2020. The available data  suggests  a  decline  in  the  trade activities  between  the  two  countries, and  there  is  an  imbalance  in  the percentage of imports and exports that are  being  consumed  by  Indonesians from  both  ASEAN  and  South  Korea. Such an uneven pattern of trade could impact  the  growth  of  the  trade  sector and  may  create  either  trade  diversion or  trade  creation  between  Indonesia and ASEAN-Korea countries.
Viner (1950) posited that economic  integration  could  lead  to either trade creation or trade diversion, based  on  its  impact  on  producer  and
consumer surplus within the integrated area.  Trade  creation  would  enhance welfare,  while  trade  diversion  would diminish  it.  However,  Lipsey  criticized Viner's  focus  on  imported  goods, arguing  that  integration  could  boost income,  shift  countries  along  the production  possibilities  curve,  and improve terms of trade. He agreed with Viner that trading within the integrated area  may  not  always  be  more advantageous  than  trading  with  non- member countries (Lipsey & Lancaster, 1956).  These  contrasting  views  differ from  Salvatore  (1997)  perspective, which suggests that economic integration  benefits  all  participating countries.  Darma  &  Hastiadi  (2017) support Salvatore's argument with their analysis  of  the  AKFTA,  showing  that trade  cooperation  between  ASEAN and  Korea  has  enhanced  the economies and welfare of both parties. Therefore,  this  study  seeks  to investigate  the  static  impact  of AKFTA’s economic integration, specifically  whether  it has  led  to  trade creation  or  trade  diversion  for Indonesia,  one  of  the  largest economies in ASEAN.
Trade  diversion  happens  when  a free  trade  agreement  persuades  a country that typically offers low fees to another  country  to  shift  suppliers  to  a member  country  that  is  less competitive  and  efficient,  leading  to additional  costs  and  decreasing  the first  country’s  revenue.  To  prevent  a large influx of imported goods into the Indonesian  market,  the  government implemented  an  import  tariff  policy through Minister of Finance Regulation (PMK)  No.  1  and  Minister  of  Trade Regulation  (Permendag)  No.  59/M- DAG/PER/12/2010, as well as Law No. 118/PMK.011/2012  regarding the Imposition  of  Import  Duties  in  the ASEAN-Korea  Free  Trade  Area (AKFTA)  and    Trade    Law    No.    7 of  2014  (Kemendagri, 2014).
Given  the  background  and  the problem statement, this study objective is to analyze the impacts of the AKFTA on  both  Indonesia  and  ASEAN-Korea trade flows, specifically regarding trade creation  and  trade  diversion.  This paper  examines  the  effects  of  the AKFTA  on  trade  flows  between Indonesia  and  South  Korea.  As  a member of ASEAN, Indonesia is part of
this  free  trade  agreement  which  has been in place since 2007.

## DATA AND METHODS Data Source
The study utilizes secondary data obtained  from  the  United  Nation Comtrade  (UN  Comtrade)  and  the World Development Indicator. The data consists  of  annual  time  series  panel data  from  2012-2021  and  covers  20 countries,  including  ten  ASEAN-Korea trading  partners  (such  as  Malaysia, Singapore, Philippines, Thailand,
Brunei Darussalam, Cambodia,
Vietnam, Laos, Myanmar and Vietnam) and  ten  non-member  trading  partners (such  as  China,  Japan,  United States, Australia,  India,  Germany,  Saudi Arabia,  Netherlands,  Italy,  and  Hong Kong).  The  choice  of  the  2012-2021 period for the study was based on data availability  and  to  examine  the influence  of  regional  integration  over the past decade since the establishment of
ASEAN-Korea cooperation.

## Variable Measurement
A  quantitative  approach  is employed  in  this  research,  utilizing
panel  data  regression  analysis  and  E- Views 10 software as the testing tool to examine  whether  the  ASEAN-South Korea  trade  agreement  cooperation has  an  impact  on  Indonesia's  trade creation  and  trade  diversion  for  both exports  and  imports.  The  model’s underlying  assumption  is  that  the exports from country i to country j and imports from  country j to  country i are influenced  by  panel  data  regression variables  such  as  GDP,  GDP  per capita,  and  dummy  RTA  membership. The  general  equation  for  the  panel data  regression  model  is  elaborated upon as follows:
Exp ji =  α  +  β 1 GDP +  β 2 GDP percapita + β 3 DM akfta + ε it ............................... (1) Imp ij =  α  +  β 1 GDP +  β 2 GDP percapita + β 3 DM akfta + ε it ............................... (2) The  equation  has  five  variables, namely Exp ji , Imp ij , GDP , GDP percapita , and DM akfta . Exp ji represents the value of  Indonesia’s  exports  to  partner countries  in  year t in  USD,  and Imp ij represents  the  value  of  Indonesia's imports from partner countries in year t in  USD. GDP is  the  nominal  value  of the  GDP  of  Indonesia  and  its  trading partners  in  year t in  USD,  while GDP percapita is the absolute value of the
difference  between  Indonesia's  GDP per  capita  and  its  trading  partners  in year t . DM akfta is a dummy variable that takes a value of 1 if the exporting and importing  countries  are  members  of AKFTA, and 0 if they are not. Finally, ε it is the error of individual i and time t.
The  dummy  variable  plays  a crucial role in determining the impact of the  ASEAN-South  Korea  trade agreement  on  Indonesia's  trade creation  and  diversion.  If  the  variable coefficient  is  positive,  it  means  that there  is  a  trade  creation  effect,  and  if the  variable  coefficient  is  negative,  it indicates  a  trade  diversion  effect.  In summary,  this  study  employs  a  panel data  regression  model  to  analyze  the impact  of  the  ASEAN-South  Korea trade  agreement  on  Indonesia's exports  and  imports,  taking  into account  various  economic  indicators, and  provides  a  more  comprehensive understanding of the dynamics of trade between  Indonesia  and  its  trading partners.
When  using  an  econometric model,  several  classical  assumptions must be tested. The first assumption is multicollinearity, which checks for high correlation      between      independent
variables.  If  the  correlation  value  is above  0.80,  there  is  a  multicollinearity problem, and if it is below 0.80, there is no  issue.  The  second  assumption  is heteroscedasticity,  which  indicates  if the  model  is  heteroscedastic  if  the probability  value  is  less  than  0.05. Conversely, if H 0 is accepted and H 1 is rejected, there is no heteroscedasticity. The third assumption is autocorrelation,  which  checks  the correlation  between  observations  in one variable or the correlation between previous errors and current errors. This can be tested using the Durbin Watson (DW)  test  for  panel  data.  Following these tests, a model parameter test is carried out to check whether the model works  and  whether  the  estimated coefficients  align  with  the  theory  or hypothesis.  This  test  includes  the coefficient  of  determination  (R 2 ),  the overall  regression  coefficient  test  (F test),  and  the  partial  regression coefficient test (t test).
a. F-test
The F-test is a statistical test used to either  test  the  hypothesis  of  a regression coefficient or to evaluate the model parameters as a whole.
b. T-test
The decision for this test is based on comparing  the  t-value  with  the  t- table  or  examining  the  probability value  of  the  t-value.  If  the  t-value  is greater  than  the  t-table  value  or  if the probability value of the t-value is less than the significance level, then H 0 is  rejected,  indicating  that  the coefficient  is  significant,  and  vice versa.
c. Coefficient of determination
The Goodness of Fit, also known as the  coefficient  of  determination,  is  a
significant measurement in regression that evaluates the
effectiveness of the estimated
regression  model.  R 2 ,  the  numerical value obtained from this measurement, determines the extent  to  which  the  dependent variable X can clarify the variation of the independent variable Y.

## RESULT AND DISCUSSION Best Model Test
In  the  panel  data  regression model  from  2012  to  2021,  static  panel data  is  used  to  analyze  the  impact  of trade  creation  and  diversion  between Indonesia  and  ASEAN-Korea  member countries.  To  determine  the  most suitable  model  for  this  research,  three
tests  were  conducted:  the  Chow  test, Hausman  test  and  Breusch  Pagan  LM test. The results of these tests indicate that  the  Random  Effects  Model  (REM) is  the  most  appropriate  for  this  study. Unlike  the  Fixed  Effects  Model  (FEM), the  REM  allows  for  the  inclusion  of dummy  variables,  such  as  the  one representing membership in the AKFTA or non-membership. This flexibility addresses a significant weakness  of  the  FEM,  which  ignores such variables.
Moreover,  the  REM  was  selected to  address  model  deficiencies  and correct violations of classical assumptions.  The  REM  panel  data model  was  estimated  using  General Least  Squares  (GLS)  estimation.  This choice  was  further  supported  by  the LM  test,  which  yielded  a  statistical value  of  759.13  (Prob  >  chibar 2 =
0.00),  indicating  that  the  REM  is  not only  a  superior  model  but  also statistically  significant  at  the  5  percent level.  Consequently,  REM  was  chosen for analysis in this study.

## Basic Assumption Test
To obtain the Best Linear
Unbiased  Estimator  (BLUE),  the  basic assumption test must be satisfied. This
test
includes checks for autocorrelation,  multicollinearity,  and heteroscedasticity.  The  assessment  of multicollinearity  in  the  export  and import  estimation  data  indicates  that there is no multicollinearity present, as the correlation value between independent  and  dependent  variables is less than 0.80. Table 1 presents the results  of  a  multicollinearity  test conducted  on  export-related  variables. The  table  shows  the  correlation coefficients  between  each  pair  of variables:  export  ( Exp ),  GDP  ( GDP ),
GDP  per  capita  ( GDP percapita ),  and  the dummy  variable  for  the  AKFTA ( DM akfta ).
The correlation between Exp and GDP is  0.79,  indicating  a  strong
positive relationship. Similarly, Exp and GDP percapita have  a  positive  correlation of  0.17,  though  weaker.  In  contrast, Exp has a negative correlation of -0.36 with DM akfta ,  suggesting  a  possible inverse relationship.
GDP and GDP percapita exhibit  a positive  correlation  of  0.34,  while  both variables  have  negative  correlations with DM akfta (-0.71  and  -0.47, respectively), indicating potential relationships  that  warrant  further investigation.  Overall,  these  results provide insights into the interrelationships between export variables and their potential impact on the study’s analysis.

## Table 1. Multicollinearity Test on Export Variables
Variable Exp GDP GDP percapita DM akfta Exp 1.00 0.78 0.17 -0.35 GDP 0.78 1.00 0.34 -0.71 GDP percapita 0.17 0.34 1.00 -0.46 DM akfta -0.35 -0.71 -0.46 1.00
Source: Secondary data (2022), processed.
Table  2  displays  the  results  of  a multicollinearity  test  conducted  on import-related  variables.  The  table presents   the    correlation    coefficients
between each pair of variables: import ( Imp ),  GDP  ( GDP ),  GDP  per  capita ( GDP percapita ),  and  the  dummy  variable for the AKFTA ( DM akfta ).
The correlation between Imp and GDP is  0.51,  indicating  a  moderate positive relationship. Imp and GDP percapita also  show  a  positive correlation of 0.33, though weaker. Imp has a negative correlation of -0.24 with DM akfta ,  suggesting  a  potential  inverse relationship.
GDP and GDP percapita exhibit  a positive correlation of 0.34, while both
variables  have  negative  correlations with DMakfta (-0.71  and  -0.47, respectively), indicating potential relationships  that  warrant  further exploration.  These  findings  provide insights  into  the  interrelationships between  import  variables  and  their potential  impact  on  the  study’s analysis.

## Table 2. Multicollinearity Test on Import Variables
Variable Imp GDP GDP percapita DM akfta Imp 1.00 0.50 0.33 -0.23 GDP 0.50 1.00 0.34 -0.71 GDP percapita 0.33 0.34 1.00 -0.46 1.00 DM akfta -0.23 -0.71 -0.46
Source: Secondary data (2022), processed.
Table 3 presents  the results  of  a heteroscedasticity  test  conducted  on the  variables Exp and Imp .  The  table displays the probability values associated  with  each  variable: GDP ,
GDP percapita ,  and  the  dummy  variable for the AKFTA.
For  the Exp variable,  the probability  values  are  0.12  for GDP ,
0.87  for GDP percapita ,  and  0.02  for DM akfta .  These  values  suggest  that
there
is no significant heteroscedasticity    for GDP and
GDP percapita ,  but  there  is  significant heteroscedasticity for DM akfta .
For  the  Import  variable,  the probability  values  are  0.23  for GDP , 0.00  for GDP percapita ,  and  0.51  for DM akfta .  These  values  indicate  that there
is no significant heteroscedasticity for GDP and DM akfta ,
but there is
significant heteroscedasticity for  GDP percapita . Overall,  these  results  provide  insights into the presence of heteroscedasticity
in  the  dataset,  which  may  impact  the
reliability of the regression analysis.

## Table 3. Heteroscedasticity Test Result
Variable Export Probability Import Probability GDP 0.12 0.23 GDP percapita 0.87 0.00 DM akfta 0.02 0.51
Source: Secondary data (2022), processed.
A probability value less than 0.05 indicates the presence of
heteroscedasticity  in  the  model,  as demonstrated in the table 3 above.  Subsequently,  the  results  of the  DW  test,  as  presented  in  Table 4,  can  be  examined  to  assess autocorrelation.
Table  4  presents  the  results  of the  autocorrelation  test  conducted  on the Exp and Imp variables. The Durbin-
Watson  (DW)  statistic  is  used  to assess the presence of autocorrelation
in  the  estimated  models.  For  the Exp
variable  estimation,  the  DW  statistic  is 0.02,  indicating  that  there  is  no autocorrelation  present.  Similarly,  for the Import variable  estimation,  the DW statistic  is  0.47,  also  suggesting  the absence  of  autocorrelation.  These results indicate that the models for both Exp and Imp variables  are  free  from autocorrelation, enhancing the
reliability of the regression analysis.

## Table 4. Autocorrelation Test Result
DW Conclusion Export variable estimation 0.02 There is no autocorrelation Import variable estimation 0.47 There is no autocorrelation
Source: Secondary data (2022), processed.
What is more that Table  4 shows the  absence  of  autocorrelation  in  the model is confirmed by the fact that the 4-DU value is not greater than the DW
value.  In  order  to  address  any shortcomings  in  the  model  and  to correct any violations of these assumptions,   the   panel   data   model
with  General  Least  Square  (GLS)  is utilized.

## Coefficient of Determination
The  feasibility  of  the  model  is tested  using  the  F-statistic,  with  a probability value of 0.00 indicating that at  least  one  independent  variable  has an  impact  on  the  dependent  variable during  the  two  sub-periods  analyzed. To  evaluate  the  goodness  of  fit,  the coefficient  of  determination  (R 2 )  is used.  The  export  variable  estimation model  has  an  R 2 value  of  0.42, demonstrating  that  42  percent  of  the variation  in  the  export  value  can  be explained by the independent variables (including GDP , GDP percapita ,  and DM akfta ),  while  58  percent  of  the variation  is  accounted  for  by  other unobserved  variables.  The  import variable estimation model, on the other hand,  has  an  R 2 value  of  0.34, indicating that the independent variable can  account  for  34  percent  of  the variation in imports, while 67 percent of the variation can be attributed to other unobserved  variables  not  included  in the study.

## GLS  Data  Panel  Model  Estimation Results
Table  5  presents  the  estimation results,  which  indicate  that  several parameters  have  an  impact  on  the value of Indonesian exports.
Specifically,  the  analysis  reveals  that three  independent  variables,  namely DM akfta , GDPpercapita , and GDP have a  significant  influence  on  Indonesia's international  trade  flows  at  a  level  of one percent.
Table 5 displays the results of the parameter  coefficient  estimation  using Generalized  Least  Squares  (GLS)  for the dependent variables, Exp and Imp , over the years 2012-2021. For Exp the coefficients  are  0.32,  0.17,  and  -0.19, with  corresponding  t-values  of  5.11, 2.40,  and  -3.49,  respectively.  The probability  values  associated  with these  coefficients  are  0.00,  0.01,  and 0.72,  indicating  that  the  first  two coefficients  are  statistically  significant, while the third coefficient is not.
For Imp , the coefficients are 0.68,
0.39,  and  1.50,  with  corresponding  t- values  of  4.55,  2.53,  and  2.32, respectively.   The   probability   values
associated  with  these  coefficients  are all below 0.05, indicating that all three coefficients  are  statistically  significant. These results provide insights into  the
relationships between the independent variables and the dependent variables, helping  to  understand  the  factors influencing export and import values.

## Table 5. Parameter Coefficient Estimation Results with GLS
Dependent Variable Year 2012-2021 Coefficient T Prob. 0.32 5.11 0.00 Exp (Export value) 0.17 2.40 0.01 -0.19 -3.49 0.72 0.68 4.55 0.00 Imp (Import value) 0.39 2.53 0.01 1.50 2.32 0.02 Source: Secondary data (2022), processed.
Flow  of Indonesian Export  Trade  to ASEAN-Korea  and  Main  Export Destination Countries
After  joining  the  free  trade  area, Indonesia  has  been  exporting  to  both AKFTA  member  and  non-member countries.  In  2007,  Indonesia  and Korea  signed  a  goods  trade agreement.
The  Figure  1  illustrates  that several  AKFTA  member  countries, including  Singapore,  South  Korea, Malaysia,  and  Thailand,  receive  a considerable  amount  of  Indonesia's export  products  compared  to  other
member  countries.  Among  them, Singapore  has  been  the  top  export destination for  Indonesia  from 1998 to 2021,  with  the  highest  export  value  of USD11,634 million in 2021. Singapore is  a  significant  trade  and  financial center and a hub for goods in and out of  the  Southeast  Asian  region. Indonesia exports several commodities,  such  as  gold,  tin,  gas, electronic  equipment,  processed  food, and  palm  oil  (CPO)  to  Singapore. Meanwhile,  Malaysia  contributed  the most  to  Indonesia's  export  value  in 2021,  with  USD12,006  million,  and Indonesia    exported    goods    worth
USD8,980  million  to  South  Korea. Indonesia's  exports  to  South  Korea experienced  a  decline  from  2011  to 2015, not only in South Korea but also in other countries due to the weakened global  economy.  On  the  other  hand, Figure  2  shows  that  China  is  the largest  export  destination  country  for
Indonesia,  with  a  value  of  USD56,227 million in 2021, followed by Japan with USD14,644  million,  Australia  with USD9,425  million,  and  the  United States  with  USD11,308  million,  all  of which are not members of the AKFTA.
18000000000
16000000000 14000000000
12000000000
10000000000 8000000000 6000000000 4000000000 2000000000 0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Brunei Darussalam Laos Philipphines Thailand Cambodia Malaysia Singapore South of Korea Myanmar Vietnam

## Figure 1 . Value of Indonesian Exports to ASEAN-Korean Countries (USD)
Source: UN Comtrade (2022).
When  it  comes  to  Indonesia’s export destinations, China emerges as the  largest  country  for  Indonesian exports.  Although  the  value  of Indonesia’s  imports  from  China exceeds  the  value  of  its  exports  to China,  the  export  value  to  China  has remained  consistent  over  the  years. Indonesia    exports    non-oil    and    gas
commodities to China. Similarly, Japan was  Indonesia’s  largest  importer between  1998  and  2015,  and  its exports  to  Japan  increased from 2009 to  2011  when  the  Indonesia-Japan Economic  Partnership  Agreement (IJEPA)  reduced  tariffs.  Meanwhile, exports  to  Australia  and  the  United States    have    increased    but    not    as
U SD
significantly  as  to  China  and  Japan. These  changes  may  reflect  price competition  in  the  Indonesian  market. However, Figures 1 and 2 demonstrate that  Indonesia's  export  values  to ASEAN-Korea  and  the  main  export destinations  for  non-AKFTA  members
have  generally  decreased  between 2019  and  2020,  with  the  exception  of China  and  the  United  States.  These trade  patterns  may  reflect  changes  in each country’s economic circumstances.
60000000000 50000000000 40000000000 30000000000 20000000000 10000000000
0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Australia China Germany Hongkong India Italy Japan Netherlands Saudi Arabia United States
Figure 2 . Value of Indonesian Exports to Ten Export Destination Countries of Non-AKFTA Members (USD)
Source: UN Comtrade (2022).
Flow  of  Indonesian  Import  Trade  to ASEAN-Korea  and  Main  Import Destination Countries
As  a  member  of  the  free  trade area, Indonesia has imported products
from  both  member  and  non-member countries  of  the  integration  area.  One of Indonesia’s free trade agreements is the  AKFTA,  which  was  signed  and entered into force in 2007.
U SD
30000000000
25000000000
20000000000
15000000000
10000000000 5000000000
0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Brunei Darussalam Laos Philipphines Thailand Cambodia Malaysia Singapore South of Korea Myanmar Vietnam

## Figure 3. Value of Indonesian Imports from ASEAN-Korean Countries (USD)
Source: UN Comtrade (2022).
The Figure 3 illustrates those four countries, namely Singapore, Malaysia, South  Korea,  and  Thailand,  dominate the  import  trade  of  ASEAN-Korea  in Indonesia.  Singapore  has  been Indonesia’s primary importer from 1998 to  2021  with  an  import  value  of USD15,451  million  in  2021.  It  serves as a transit point for goods in and out of  Southeast  Asia  and  functions  as  a trade  and  financial  center.  Indonesia imports  a  variety  of  goods  from Singapore, such as chemicals, nuclear reactors,  plastics,  mineral  fuels,  and electronic  equipment.  In  the  same year,  Indonesia  imported  USD9,451 million  and  USD9,427  million  worth  of goods from South Korea and Malaysia,
respectively,  with  the  latter’s  import value increasing significantly. After the implementation  of  the  AKFTA  in  2007 and  2008,  Indonesia’s  demand  for imports, especially for production base materials  such  as  mineral  fuels, electronic  equipment,  electronics, plastics,  nuclear,  and  chemicals, increased.  As  a  result,  Indonesia's imports  from  Singapore  and  Malaysia increased  in  2011  and  2012,  while imports  from  South  Korea  decreased. South  Korea  exports mineral fuel,  iron and  steel,  nuclear,  electronic  and electronic  equipment,  and  plastic  to Indonesia.  These  three  countries  offer complementary  goods  to  Indonesia, resulting in similar imported goods.
U SD
On  the  other  hand,  the  countries with  the  lowest  import  values  in  2021 are  Laos,  Cambodia,  and  Myanmar.
The FTA’s implementation has resulted in  an  increase  in  imports  from  ASEAN and  Korea,  indicating  that  Indonesia's imports  have  increased  due  to  the
agreement's formation and implementation. The
member countries,  including  Indonesia,  agreed to  eliminate  tariffs  on  imports  entering their  borders.  There  are  two  types  of tariff  removal,  namely  normal  paths and  sensitive  lists.  The  sensitive  list includes  product  categories  that  are regarded  as  sensitive,  whereas  the normal track category includes products  whose  import  duty  rates  are accelerated.  South  Korea  eliminated 70  percent  of  the  tariff  lines  when  the agreement went into effect in 2007.
By  2008,  at  least  95  percent  of the  tariff  lines  were  eliminated,  and  all tariff  lines  were  completely  eliminated
by  2010.  Indonesia  and  ASEAN followed  a  similar  path,  decreasing tariff  lines  by  50  percent  from  the agreement's effective date, removing a minimum  tariff  line  by  90  percent  in 2009, and completely removing all tariff lines  by  2010,  with  a  maximum flexibility  of  5  percent  and  postponing the tariff time limit to zero in 2012. The import  duty  rates  for  products  in  the sensitive  list  decrease  at  a  slower  rate than  those  in  the  normal  track category.  ASEAN  and  Korea  can include  10  percent  of  the  total  number of  tariff  lines  in  the  sensitive  lanes. Finally,  according  to  the  Figure  3  and 4,  China,  Japan,  the  United  States, and Australia are the top four countries of  origin  for  Indonesia’s  main  imports, excluding  those  from  the  ASEAN- Korea  region,  with  import  values  of USD56,227 million, USD14,644 million, USD11,308  million,  and  USD9,425 million, respectively.
60000000000
50000000000
40000000000
30000000000
20000000000 10000000000
0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Australia China Germany Hongkong India Italy Japan Netherlands Saudi Arabia United States
Figure 4 . Indonesia's Import Value from Ten Import Origin Countries (USD)
Source: UN Comtrade (2022).
China  can  be  considered  as Indonesia’s  largest  importer  of  main imports,  except  for  a  decrease  in import  values  in  2020  due  to  the COVID-19  outbreak  in  Wuhan.  The import  values    from    China increased    significantly  compared to    other    non-AKFTA    countries such  as  Japan,  Australia,  and  the United  States,  from  1998  to  2021.
Indonesia imports
nuclear reactors,
electronic
and electronic  equipment,  iron  and  steel, parts  of  iron  and  steel,  and  organic chemicals from China. Similarly, Japan became  Indonesia’s  largest  importer from 1998 to 2005, and the Indonesia-
Japan Economic Partnership Agreement  (IJEPA)  resulted  in  an increase  in  Japanese  imports.  Import trade  between  the  United  States, Australia,  China,  Japan  and  other countries  has  increased  from  2000  to 2021. In 2019 and 2020, import values from  ASEAN-Korea  and  Indonesia’s main  importers  declined  significantly, including  imports  from  Singapore, Thailand,  South  Korea,  China,  and Japan.  The  economic  crisis  and  the COVID-19 outbreak in 2019
contributed  to    the    decline    in import  values.  However,  in  2021, the  implementation  of  the  new normal  era  and  various
U SD
policies  by  countries  to  restore  their national  economy  has  increased  the value of imports from these countries.
Trade Creation and Trade Diversion between  Indonesia  and  ASEAN- Korea Member Countries
FTA  collaboration  can  have  both positive  and  negative  consequences for  member  nations,  such  as  trade creation  and  trade  diversion,  which occur  in  the  involved  countries, including ASEAN-Korea, as per Viner's 1950  research.  The  change  in consumption  from  costly  domestic goods  to  low-priced  foreign  goods leads  to  trade  creation,  leading  to  an increase  in  intra-member  trade, according  to  Nopirin's  (1997)  study.  A study  carried  out  in  the  2012-2021 period revealed that there was a rise in trade  creation  on  the  import  side  of Indonesia following the implementation of  AKFTA.  This  was  indicated  by  the AKFTA  dummy  variable’s  positive coefficient  value  of  1.50  in  the estimated  export  model,  implying  that Indonesia  has  increased  imports  with AKFTA intra-regional countries following the implementation of AKFTA in 2012-2021. Trade growth was aided by  lower  bid  prices  and  a  gradual
reduction in export tariffs from ASEAN- Korea member countries.
In 2012-2021, Indonesia’s imports from non-member countries surpassed those  from  member  countries  by  2.32 percent,  indicating  the  potential benefits  of  AKFTA.  As  an  agreement that  eliminates  tariffs  on  imported goods,  AKFTA  stimulates  trade creation  and  product  diversification, leading to improved competitiveness in terms  of  quality  and  price.  The  long- term  effect  of  AKFTA  is  expected  to increase economic growth by maximizing  the  export  potential  of member  countries.  This  view  is supported  by  the  research  of  Laird  & Yeats  (1990),  which  found  that  trade creation  occurs  due  to  changes  in import  duty  rates  in  economic integration  cooperation.  Similarly, Nwali  &  Arene's  (2015)  study  on ECOWAS showed that free trade areas have  the  potential  to  increase  trade and  generate  positive  welfare  effects for  member  countries,  as  seen  in Nigeria’s  case.  Although  the  Nigerian government  lost  revenue  from  import duties and taxes due to the agreement, the  overall  benefit  to  the  people  of Nigeria is considered to be positive.
The  study  findings  reveal  a favorable  impact  of  the  AKFTA  on Indonesian  trade  through  trade creation, specifically on the import side. This  is  in  line  with  the  theory  of economic  integration  that  emphasizes the  mutual  benefits  of  cooperation among member countries to boost the volume and value of trade. Conversely, on  the  export  side,  imposing  higher export  product  price  tariffs  on  non- member  countries  while  implementing lower  price  tariffs  on  AKFTA  member countries  may  lead  to  trade  diversion, reducing trade flows with non-member countries. This effect is captured by the FTA  membership  dummy  variable, which  shows  a  significant  impact  on Indonesia’s  export  flows  during  the implementation  of  the  AKFTA.  The study’s  estimated  coefficient  value  of the  export  variable  in  the  AKFTA membership dummy is -0.19, indicating a  trade  diversion  in  Indonesian  export flows. This suggests a decrease in the difference  in  export  values  by  19 percent  to  non-member  trading partners after the implementation of the AKFTA.  On  the  other  hand,  the estimation  results  also  showed  a significant  positive  effect  of  the  FTA
membership  dummy  on  the  value  of Indonesian  imports  with  a  coefficient value  of  1.50.  This  suggests  an increase  in  the  difference  in  the  value of  Indonesia’s  imports  to  non-member trading  partners  by  1.5  percent  after the implementation of the AKFTA.
The  AKFTA  cooperation  has  not led  to  a  significant  increase  in  the volume  of  trade  and  investment  within the  ASEAN-Korea  region,  nor  has  it increased  the  volume  of  trade  exports to  countries  outside  the  agreement area.  This  is  because  ASEAN-Korea countries  have  similar  resources  and trade  in  similar  commodities,  resulting in  limited  trade  creation.  After  the AKFTA  implementation,  Indonesia’s exports  tend  to  be  directed  towards AKFTA  member  countries  rather  than countries  outside  the  agreement  area. However,  the  imposition  of  tariffs  on Indonesian  goods  by  non-AKFTA countries leads to losses for Indonesia due  to  trade  diversion,  resulting  in decreased  government  revenues  and national welfare.
This study found that a favorable impact  of  the  AKFTA  on  Indonesian trade through trade creation, specifically  on  the  import  side. This  is
likely  because  the  AKFTA  has facilitated  easier  access  to  the  South Korean  market  for  Indonesian  goods, leading  to  an  increase  in  Indonesian imports  from  South  Korea.  The agreement likely reduced or eliminated tariffs and other trade barriers, making South Korean products more affordable and appealing to Indonesian consumers  and  businesses.  As  a result,  Indonesian  imports  from  South Korea  increased,  contributing  to  trade creation under the AKFTA.
The phenomenon above also has been portrayed by Mareta (2018) used a  gravity  estimation  model  to  analyze the effect of trade agreements between ASEAN-South  Korea  from  1990-2015 and  found  evidence  of  a  trade diversion  effect,  indicating  a  decrease in  the  value  of  exports  from  AKFTA member  countries.  Another  study  by Hajar  Aswad  &  Zulva  Azijah  (2021) looked  at  the  impact  of  the  ASEAN- China  trade  agreement  on  Indonesia's export  performance  for  telephone commodities  before  and  after  the implementation  of  the  ACFTA.  The results  showed  that  while  the  ACFTA variable  had  no  significant  effect  on Chinese telephone exports to ASEAN,
there  was  still  a  high  demand  for telephones  in  ASEAN  countries, leading to exports.

## Indonesia's  GDP  and  Trading Partner Countries
Assuming  all  other  variables remain  constant,  a  1  percent  increase in Indonesia's GDP and trading partner countries  will  correspond  to  a  0.32 percent  and  0.4  percent  increase  in Indonesia's  export  value,  respectively. This  finding  is  consistent  with Kurniasari & Monica's (2019) research, which suggests that a higher GDP can lead  to  increased  production  and export  capabilities  in  a  country. Moreover,  a  positive  relationship between  Indonesia’s  GDP  and  export value  is  observed,  indicating  that  an increase  in  Indonesia’s  GDP  would likely  result  in  an  increase  in Indonesian  people’s  consumption  of foreign  goods  and  services,  thereby stimulating greater exports to Indonesia (Anggaristiyadi, 2011).

## GDP  per  Capita  of  Indonesia  and Trading Partner Countries
According to the study, there is a positive  and  significant  relationship between    Indonesia’s    exports    and
imports  and  the  GDP  per  capita  of  its trading  partners.  An  increase  of  1 percent  in  Indonesia’s  GDP  will  result in a 17 percent increase in exports and a 39 percent increase in imports. This finding  supports  Zidi  &  Dhifallah's (2013)  study,  which  found  that Indonesia's  GDP  per  capita  is indicative  of  its  trading  capacity  with partner  countries.  The  study  shows that higher GDP per capita in exporting countries  is  correlated  with  higher values  of  Indonesia’s  exports  and imports.  A  country’s  ability  and capacity to trade determine the amount of trade it engages in and its per capita income growth.

## CONCLUSION AND POLICY RECOMMENDATION
In  conclusion,  the  study  shows that  the  implementation  of  the  AKFTA leads  to  trade  diversion  on  the  export side  and  trade  creation  on  the  import side, with lower bid prices and gradual tariff  reduction from  member  countries causing  a  diversion  of  trade.  The analysis result show that of the impact of  the  AKFTA  on  trade  creation  and diversion  between  Indonesia  and ASEAN-Korea      member      countries
suggests that trade creation outweighs trade diversion.
Although  Indonesia  experiences an  overall  loss  due  to  trade  diversion, the  country  also  benefits  from increased  national  welfare  as  a  result of  the  tariffs  imposed  by  countries outside  the  ASEAN-Korea  region, which  protect  Indonesian  products. The  study  also  highlights  that  the implementation of the trade agreement in the AKFTA results in an increase in the  value  of  Indonesia’s  imports  from both  AKFTA  members  and  non- members.  Finally,  the  study  suggests that Indonesia's GDP, GDP per capita, and  the  AKFTA  membership  are crucial  factors  affecting  the  country's exports  and  imports  when  the  AKFTA is implemented.
Trade diversion that occurs in the trade  sector  can  affect  government income  and  reduce  national  welfare. To  overcome  this,  the  government needs  to  negotiate  with  non-member regional  trading  partner  countries  to provide  offer  prices  that  are  lower  or closer to the offer prices from regional member  countries  so  that  national welfare will increase. In order to create trade  in  the  ASEAN-Korea  region,  the
government  can  increase  exports  and imports of products that have received reduced  tariffs  with  member  countries by  opening  market  access  for  new products.

## REFERENCES
Anggaristiyadi,  G.  (2011).  Analysis  of the influence of per capita income, Rupiah exchange rate against the Dollar, foreign exchange reserves and inflation on Indonesia's import development in    1985-2008. Thesis. Surakarta:  Universitas Sebelas
Maret.
https://digilib.uns.ac.id/dokumen/d etail/18157/Analisis-Pengaruh- Pendapatan-Perkapita-Nilai-Tukar- Rupiah-terhadap-Dolar-Cadangan- Devisa-dan-Inflasi-terhadap- Perkembangan-Impor-Indonesia- Tahun-1985-2008. ASEANStatistics. (2021). ASEAN statistical  yearbook    2021.  In ASEAN  Statistics (Vol.  18).  The ASEAN Secretariat. https://asean.org/wp- content/uploads/2021/12/ASYB_2 021_All_Final.pdf. Darma,  W.S.,  Hastiadi,  F.F.  (2017). Trade creation and trade diversion effects  of  the  ASEAN-China  free trade  agreement,   ASEAN-Korea free   trade agreement, and ASEAN-India free trade agreement  implementation on the export  of  Indonesia’s  food  and beverages industry  products. International Journal of Economics and Financial Issues , 7 (6), 51–58.
https://doi.org/10.2991/icied- 17.2018.18. Dewi,  S.  khamila,  Sahara,  &  Sri
Mulatsih.  (2020).  The  impact  of ACFTA (ASEAN-China Free Trade Area)  on  Indonesia's  trade creation and trade diversion in the ACFTA+3  area. Journal  of Economics  and  Development Policy , 8(1), 84–100. https://doi.org/10.29244/jekp.v8i1. 29879.
Hajar  Aswad,  &  Zulva  Azijah.  (2021). Influence  of  ACFTA  (ASEAN- China  Free  Trade  Area)  on imports  of  phone  origin  China  in ASEAN. Journal of Economics and Development  Policy  10 (2),  154– 175. https://doi.org/10.29244/jekp.10.2. 2021.154-175. IMF.  (2021). Indonesia  and  the  IMF . Retrieved May 22, 2024 from https : // www.imf.org/en/Countries/ IDN. Kemendagri.  (2014). Law  number  39 of   2008      concerning the State  Ministry. Jakarta:  Ministry  of Domestic  Affairs. https://peraturan. bpk.go.id/Details/  39719/uu-no-39- tahun-2008.
Kurniasari,  F.,  &  Monica,  L.  (2019). The  effect  of  exchange  rates, interest  rates  and  gross  domestic product  on  export  and  import volumes  in  Indonesia. Journal  of Business  &  Applied  Management , 8(2).https://doi.org/http://dx.doi.org/ 10.3 0813/jbam.v12i01.1614. Laird,  S.,  &  Yeats,  A.  (1990). Quantitative methods for trade-barrier analysis (1st  ed.). London:  Palgrave  Macmillan. https://doi.org/https://doi.org/10.10 07/978-1-349-11141-1.
Lipsey,  R.G,  &  Lancaster,  K.  (1956- 1957).  The  general  theory  of second  best. The  Review  of Economic  Studies ,  24(1),  11-32. https://www.jstor.org/stable/22962
33.
Mareta, B. M. T. (2018). The Impact of
ASEAN-Korea free      trade agreements on Indonesian export of
manufacturing
goods.
Etikonomi , 17 (2), 161–184.
https://doi.org/10.15408/etk.v17i2.
7342.
Nopirin.
(1997). International economics (3rd ed.). Yogyakarta:
BPFE.
Nwali,  C.,  &  Arene,  C.  (2015).  Effects of economic
partnership agreements  on  agricultural  trade between  Nigeria. International Journal  of  Food  and  Agricultural Economics , 3 (2,  Special  Issue), 63–74. https://doi.org/DOI: 10.22004/ag.econ.206307.
Ritaningsih,  T.  (2014).  Trade  creation and  trade  transfer  between Indonesia  and  ASEAN-Korea countries. Journal  of  Economics and  Development  Policy ,  3(2), 136–157.  https://doi.org/10.29244/ jekp.3.1.2 014.64-81. Salvatore,  D. (1997). Ekonomi internasional . (H. Munandar, Terjemahan). Jakarta: Erlangga. Salvatore, D. (2014). Ekonomi internasional (9 th ed.). (R.  B. Hartanto, Y.H. Prakoso, Terjemahan). Jakarta:  Salemba Empat.
Viner,  J.  (1950). The  economics  of customs unions (The custom union issue). New  York:  Carnegie International Peace.
Zidi,  A.,  &  Dhifallah,  S.  (2013).  Trade creation  and  trade  diversion between Tunisia and EU: Analysis by  Gravity  Model. International Journal  Economics  and  Finance , 5 (5),
131–147. https://doi.org/doi:10.5539/ijef.v5n 5p131.