## ANALISIS EKSPOR NON-MIGAS DI INDONESIA

## Muhammad Adnan
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh Email: m.adnan@ar-raniry.ac.id

## ABSTRAK
Kata kunci: Nilai  Ekspor  Nonmigas, Pertumbuhan  Ekonomi, Nilait tukar, Inflasi Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  tahun  2022  sebesar  5,31%,  lebih  besar  dari pertumbuhan ekonomi sebelum Covid 19. Salah satu penyebabnya adalah kinerja ekspor yang tumbuh cukup baik. Pada tahun 2022, neraca perdagangan Indonesia sebesar  USD  54,46  miliar  tercatat  sebagai  surplus  tertinggi  sepanjang  sejarah. Ekspor  nonmigas  Indonesia  merupakan  salah  satu  prioritas  pembangunan nasional  untuk  mendorong  optimalisasi  penerimaan  negara.  Ekspor  nonmigas Indonesia  tahun  2022  mencapai  USD275,96  miliar,  meningkat  25,80% dibandingkan  tahun  sebelumnya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisis pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  nilai  tukar,  dan  inflasi  terhadap  nilai  ekspor nonmigas di Indonesia. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif asosiatif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dan berupa data deret  waktu  dari  tahun  1970-2021.  Data  dianalisis  menggunakan  Vector  Error Correction  Model  (VECM).  Berdasarkan  hasil  penelitian,  pertumbuhan  jangka panjang  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  nilai  ekspor  nonmigas Indonesia, sedangkan nilai tukar dan inflasi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap  nilai  ekspor  nonmigas  Indonesia.  ekspor  gas.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi,  nilai  tukar,  dan  inflasi  tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai ekspor nonmigas Indonesia dalam jangka pendek.  Pemerintah  perlu  menjaga  kestabilan  indikator  ekonomi  makro  guna meningkatkan nilai ekspor nonmigas dan menjaga komoditas ekspor nonmigas. Pemerintah  juga  perlu  mewaspadai  risiko  permintaan  ekspor  nonmigas  dari negara mitra dagang selama ini dan mengembangkan ekspor nonmigas ke negara selain mitra dagangnya .

## ABSTRACT
Keywords: Value of Non-Oil and Gas Exports, Economic Growth, Exchange Rates, Inflation Indonesia's economic growth in 2022 is 5.31%, more significant than pre-Covid 19. One of the reasons is an export performance that grows quite well. In 2022, Indonesia's trade balance amounted to USD 54.46 billion, the highest surplus in history. Indonesia's non-oil and gas exports are one of the national development priorities to encourage the optimization of state revenues. Indonesia's non-oil and gas exports in 2022 reached USD275.96 billion, an increase of 25.80% compared to the previous year. This study aims to analyze the effect of economic growth, exchange rates, and inflation on the value of non-oil and gas exports in Indonesia. This study is an associative quantitative study. The data used in this research is secondary data in the form of time series data from 1970-2021. The data were analyzed using the Vector Error Correction Model (VECM). Based on the results
of the study, long-term growth has a positive and significant effect on the value of Indonesia's non-oil and gas exports. In contrast, exchange rates and inflation negatively  and  significantly  affect  the  value  of  Indonesia's  non-oil  and  gas exports. The results show that economic growth, exchange rates, and inflation do not  significantly  affect  the  value  of  Indonesia's  non-oil  and  gas  exports  in  the short  term.  The  government  needs  to  maintain  the  stability  of  macroeconomic indicators in order to increase the value of non-oil and gas exports and maintain non-oil and gas export commodities. The government must also be aware of the risk of non-oil and gas export demand from trading partner countries so far and develop non-oil and gas exports to countries other than their trading partners.

## PENDAHULUAN
Pasca  perang  dunia  II,  negara-negara  di  dunia  mengalami  kehancuran  yang  luar  biasa, banyak sarana-sarana perekonomian tidak dapat difungsikan kembali. Kehancuran perekonomian melanda negara-negara yang menjadi medan peperangan, baik di Eropa mau pun di luar Eropa. Middleton (2000) menyatakan bahwa kehancuran pasca perang berakhir pada  awal tahun 1973. Resesi tahun 1973 ditandai dengan runtuhnya Sistem Bretton Wood dan krisis minyak yang terjadi akibat  embargo  yang  diberlakukan  oleh  organisasi  negara-negara  Pengekspor  minyak  Arab (OAPEC) melawan negara-negara yang menjadi sekutu Israel dalam Perang Yom Kippur. Selama tahun 1970-an, harga minyak terus mengalami kenaikan yang signifikan hingga puncaknya terjadi pada  tahun  1980.  Pada  tahun  1986  harga  minyak  mengalami  penurunan  harga  yang  signifikan sehingga pemerintah Indonesia berupaya semaksimal mungkin untuk mendorong perkembangan ekspor nonmigas.
Indonesia merupakan negara kepulauan dengan sumber daya alam yang melimpah, cadangan minyak dan gas bumi yang cukup besar, bahan galian serta hasil pertanian dan perkebunan. Ditjen Perkebunan (2017) menerangkan pemerintah Indonesia lebih fokus pada ekspor produk pertanian seperti kakao, kopi, kelapa sawit, karet alam dan lada putih. Komoditas unggulan ekspor pertanian adalah karet dan kelapa sawit, sekitar tujuh puluh persen produk kelapa sawit Indonesia diekspor dan  meskipun  jumlahnya  fluktuatif,  trennya  terlihat  menjanjikan  dengan  tren  yang  meningkat. Indonesia dan Malaysia adalah dua pengekspor minyak sawit terbesar di pasar global. Paoli, et al . (2013) menjelaskan ekspor minyak sawit telah menjadi sumber devisa utama Indonesia dari ekspor nonmigas.
Gambar 1. Nilai Ekspor Nonmigas Indonesia Tahun 1990-2020
Sumber: BPS (2023) 0,00 50.000,00 100.000,00 150.000,00 200.000,00 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Gambar di atas dapat dilihat pada tahun 1990 ekspor nonmigas sebesar 14.604,20 USD pada tahun berikutnya nilai ekspor nonmigas selalu meningkat setiap tahunya sampai pada tahun 2007 sebesar  92.012,30  USD  Tahun  2008  kembali  mengalami  penurunan  sebesar  107.894,20  USD penurunan  disebaban  karena  terjadi  krisis  ekonomi  pada  tahun  tersebut.  Tahun  2012  sebesar 153.043,0  USD  nilai  ekspor  nonmigas  terus  mengalami  fluktuasi  yang  sangat  lama  sampai puncaknya adalah tahun 2020 yaitu sebesar 154.940,70 USD.
Perkembangan  ekspor  sangat  penting  dalam  upaya  peningkatan  pendapatan  negara  yang berdampak pada perkembangan ekonomi nasional. Ekspor menjadi fokus utama dalam memacu pertumbuhan ekonomi seiring dengan berubahnya industrialisasi dari penekanan pada substitusi impor ke promosi ekspor. Komoditi unggulan ekspor Indonesia adalah di sektor nonmigas. Sektor migas  sendiri  perkembangannya  masih  sangat  jauh  dibawah  sektor  nonmigas.  Ekspor medatangkan devisa, semakin tinggi ekspor semakin tinggi pula pendapatan nasional.
Fluktuasi  nilai  ekspor  Indonesia  diperkirakan  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  baik ekonomi  maupun  non-ekonomi.  Faktor  ekonomi  yang  diperkirakan  berpengaruh  terhadap fluktuasi nilai ekspor antara lain: nilai tukar, inflasi, investasi, suku bunga, jumlah uang beredar, pendapatan  nasional,  PDB  riil  negara  tujuan  dan  posisi  neraca  pembayaran  internasional. Sementara itu, faktor nonekonomi yang diperkirakan mempengaruhi fluktuasi nilai ekspor antara lain: ketahanan nasional, politik, budaya, dan keamanan. Berdasarkan teori bahwa ekspor dapat memacu pertumbuhan ekonomi nasional (Said et al., 2020).
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  sedang  berkembang  yang  masih  berupaya meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  guna  mencapai  tujuan  pembangunan  ekonomi  nasional. Modal  yang besar sangat  dibutuhkan dalam menyukseskan proses pembangunan ekonomi oleh karena itu peran pemerintah dan interaksi dari pihak swasta ataupun negara-negara lain tidak akan luput guna memperoleh pembiayaan untuk membangun perekonomian yang merata dan sejahtera bagi seluruh rakyat Indonesia (Rudi, 2016).
Salvatore  (2014)  menjelaskan  bahwa  perdagangan  internasional  dapat  digunakan  sebagai mesin bagi pertumbuhan ekonomi suatu negara ( trade as engine growth ). Dengan meningkatnya intensitas  aktivitas  perdagangan  internasional,  pemerintah  suatu  negara  berharap  mampu mendorong  percepatan  pembangunan  ekonomi  dalam  negerinya.  Menurut  Todaro  (2006) pertumbuhan  ekonomi  adalah  kenaikan  kapasitas  dalam  jangka  panjang  dari  negara  yang bersangkutan untuk menyediakan berbagai barang ekonomi kepada penduduknya. Pertumbuhan perekonomian  yang  baik  tidak  hanya  dapat  menyediakan  barang  ekonomi  hanya  untuk masyarakatnya  melaikan  dapat  melakukan  ekspor  yang  juga  dapat  membawa  keuntungan  bagi negara.
Nilai tukar merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi ekspor nonmigas di Indonesia. Dalam  perdagangan  internasional,  pertukaran  barang  dan  jasa  antar  negara  tidak  lagi menggunakan mata uang yang bersangkutan, tetapi menggunakan mata uang yang dapat diterima semua negara. Harga mata uang suatu negara terhadap mata uang negara lain disebut kurs atau nilai  tukar  ( Exchange  Rate ).  Nilai  tukar  memainkan  peran  sentral  dalam  perdagangan internasional, karena nilai tukar memungkinkan kita untuk membandingkan harga-harga semua barang dan jasa yang dihasilkan oleh berbagai negara (Syamsuddin et al., 2013). Nilai tukar juga dapat dijadikan alat untuk mengukur kondisi perekonomian suatu negara. Pertumbuhan nilai mata uang yang stabil menunjukkan bahwa negara tersebut memiliki kondisi ekonomi yang relatif baik atau stabil (Kurnia & Purnomo, 2009) .
Ekspor  dapat  juga  dipengaruhi  oleh  inflasi  pada  negara  tujuan  ekspor.  Dornbusch et  al . (2001)  mengatakan  inflasi  ada  dimana  saja  dan  selalu  merupakan  fenomena  moneter  yang mencerminkan  adanya  pertumbuhan  moneter  yang  berlebihan  dan  tidak  stabil.  Sukirno  (2014) memberikan definisi bahwa inflasi adalah suatu proses kenaikan harga-harga yang berlaku dalam suatu perekonomian. Naiknya inflasi akan menyebabkan biaya produksi semakin tinggi, sehingga tidak efisien jika diproduksi dan ekspor. Tingginya harga barang produksi membuat harga barang dan jasa yang dihasilkan akan melebihi nilai pasar ekspor akibatnya barang dan jasa akan sulit bersaing di pasar internasional (Putri & Sulasmiyati, 2016) .

## 1. TINJAUAN TEORITIS
a. Perdagangan Internasional
Perdagangan internasional atau disebut juga dengan perdagangan luar negeri atau dalam banyak  referensi  disebut  juga  dengan  bisnis  luar  negeri.  Perdagangan  internasional  adalah hubungan perniagaan antar para pihak yang berada di dua negara yang berbeda, secara garis besar dilakukan dalam bentuk ekspor dan impor (Rinaldy et al., 2018).
b. Ekspor
Ekspor  merupakan  penjualan  barang  atau  jasa  ke  suatu  negara  dengan  ketentuan menggunakan sistem pembayaran, kualitas, kuantitas dan persyaratan penjualan lainnya yang telah disepakati oleh pihak penjual dan pihak pembeli.  Proses ekspor pada umumnya ialah suatu  tindakan  mengeluarkan  barang  dari  dalam  negeri  untuk  dimasukkan  ke  negara  lain (Fauziah, 2018).
c. Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan ekonomi merupakan masalah dalam jangka panjang, dalam hal ini terkait dengan kualitas SDM, SDA serta proses menjadikan hasil sehingga menjadi pendapatan bagi penduduk.  Kegiatan  dalam  perekonomian  berlangsung  secara  terus  menerus,  sehingga menghasilkan tambahan jumlah produksi barang atau jasa, perkembangan infrastruktur serta meningkatnya hasil produksi dari kegiatan ekonomi tersebut (Prawoto, 2013).
d. Nilai Tukar
Nilai tukar nominal didefinisikan sebagai harga mata uang dalam hal mata uang lain. Secara paralel, nilai tukar mata uang riil harus didefinisikan sebagai harga mata uang secara riil (Siregar et  al., 2019) Nilai tukar menentukan kurs atau rasio yang mana salah satu dari mata  uang  ini  dapat  ditukar  dengan  mata  uang  lainnya  pada  suatu  titik  waktu  tertentu. Volatilitas  nilai  tukar  menunjukkan  jumlah  ketidakpastian  atau  risiko  tentang  ukuran perubahan nilai tukar. Jika nilai tukar berpotensi menyebar pada rentang nilai yang lebih besar dalam rentang waktu yang pendek, ini disebut memiliki volatilitas tinggi. Jika nilai tukar tidak berfluktuasi secara dramatis, dan cenderung lebih stabil, ini disebut memiliki volatilitas yang rendah.  Selain  itu,  pertukaran  nyata  dan  nominal  tingkat  volatilitas  berbeda  untuk  tujuan praktis (Thuy & Thuy, 2019)
e. Inflasi
Dwivedi (2005) mendefinisikan inflasi sebagai kenaikan harga dengan periode waktu yang  lama.  Pigou  menyatakan  bahwa  inflasi  adalah  suatu  kondisi  dimana  terlalu  banyak proporsi  uang  yang  dikeluarkan.  Dari  definisi-definisi  yang  terlah  diuraikan  dapat disimpulkan  bahwa  inflasi  merupakan  suatu  kondisi  dari  banyaknya  uang  yang  beredar sehingga dapat menyebabkan kenaikan harga barang maupun jasa dengan periode waktu yang lama.

## METODE
Penelitian  ini  tergolong  dalam  penelitian  eksplanasi  yang  menjelaskan  kedudukan  antara variabel-variabel yang diteliti serta hubungan antara variabel yang satu dengan yang lain melalui pengujian  hipotesis  yang  telah  dirumuskan  (Sugiyono,  2019).  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  berbentuk time  series tahunan.  Data  yang  digunakan berupa nilai ekspor nonmigas, pertumbuhan ekonomi dan inflasi di Negara Indonesia pada periode 1970  -  2020.  Teknik  analisa  data  mengunakan  model  analisis  VECM.  Model  yang  digunakan dalam penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑁𝑒𝑥 𝑡 = 𝑎 + 𝛽 1 𝑃𝑒 𝑡 + 𝛽 2 𝑁𝑡 𝑡 + 𝛽 3 𝐼𝑛𝑓 𝑡 + 𝜀 (1)
Keterangan: 𝑁𝑒𝑥 𝑡 : Nilai Ekspor Nonmigas 𝑃𝑒 𝑡 : Pertumbuhan Ekonomi 𝑁𝑡 𝑡 : Nilai Tukar 𝐼𝑛𝑓 𝑡 : Inflasi t : Time Series (tahun) 𝜀 : Error term
Berikut tahapan pengujian VECM yang dilakukan dalam penelitian ini:
1) Uji Stasioneritas
Pengujian stasioner adalah tahap pertama pada pengujian data runtun  waktu  tujuannya untuk  mengetahui  bahwa  data  tersebut  ialah  data  yang  stasioner  sehingga  hasil  regresi akan bagus, data runtun waktu yang digunakan sering kali tidak stasioner pada level. Ada beberapa metode dalam uji stasionaritas, yang sering digunakan untuk menguji masalah stasioner  data  adalah  dengan  menggunakan  metode  ADF  ( Augmented  Dickey-Fuller ) (Widarjono, 2018).
2) Penentuan Lag Optimum
Pada  penentuan  242anjang  lag  bisa  memanfaatkan  beberapa  informasi  yaitu  dengan menggunakan beberapa kriteria seperti: AIC ( Akaike Information Criteria ), SC ( Schwarz Criterion ),  dan  HQ  ( Hanna  Quinn  Criterion ).  Penentuan  panjang  lag  optimum  pada umumnya dapat dilihat dari banyaknya tanda asterisk (*) yang berada pada lag (Firdaus, 2020).
3) Uji kointegrasi ( Johansen Cointegration Test )
Uji  kointegrasi  dilakukan  guna  mengetahui  apakah  data  yang  tidak  stasioner  terdapat hubungan kointegrasi atau tidak. Uji kointegrasi pertama kali dipelopori oleh Engle dan Granger  sebagai  kombinasi  linear  data  yang  tidak  stasioner  sehingga  menghasilkan variabel yang stasioner. Pada uji kointegrasi ada dua kriteria yang digunakan yaitu Trace Test  dan  Maximum-Eigen  Test.  Pada  uji  kointegrasi  sebuah  variabel  dikatakan
terkointegrasi  apabila  nilai  Trace  Test  dan  Maximum-Eigen  Test  >  nilai  kritis  0,05 (Firdaus, 2020).
4) Uji Kausalitas Granger Untuk mengetahui apakah terdapat hubungan satu arah atau dua arah antar variabel dapat diketahui dengan melakukan uji kausalitas Granger. Taraf pengujian kausalitas Granger pada  tingkat  kepercayaan  5%  (0,05),  sedangkan  panjang  lag  yang  digunakan  sesuai dengan hasil pengujian lag optimal.
5) Uji Model VECM
Uji  VAR  dilakukan  pada  data  yang  stasioner  di  tingkat  level  dan  tidak  ada  hubungan terkointegrasi, sedangkan pengujian VECM dilakukan pada saat data stasioner di tingkat first  difference  dan  terkointegrasi.  Pengujian  model  VAR/VECM  harus  melakukan  uji stasioneritas dan kointegrasi terlebih dahulu untuk mendapatkan model yang lebih sesuai. Pada  pengujian  VECM  untuk  mengetahui  apakah  mempunyai  hubungan  hubungan jangka  panjang  dengan  jangka  pendek  maka  dapat  dilakukan  dengan  membandingkan nilai  t-statistik  CointEq1  dengan  t-tabel.  Apabila  nilai  t-statistik  >  nilai-t-table,  maka terjadi hubungan jangka 243anjang dengan jangka pendek (Widarjono, 2018).
6) Uji IRF
Uji IRF merupakan metode untuk mengetahui respon suatu variabel dependen terhadap suatu shock tertentu. Pengujian IRF menitikberatkan pada respon variabel itu sendiri atau variabel lain yang ada pada model VECM. Pada pengujian Impulse Response Function akan menampilkan respon baik 243anjang243 maupun positif terhadap suatu variabel dari variabel  lainnya.  Uji  Impulse  Response  Function  juga  akan  menampilkan  gambaran bagaimana  respon  variabel  dimasa  mendatang  apabila  terjadi  gangguan  pada  variabel lain(Firdaus, 2020).
7) Uji Variance Decomposition
Pengujian Variance Decomposition dilakukan untuk memprediksi berapa besar pengaruh suatu  variabel  terhadap  variabel  lainnya.  Pada  uji Variance  Decomposition akan memberikan  persentase  gambaran  berapa  besar  kontribusi  yang  diberikan  variabel independen terhadap variabel dependen (Winarno, 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1) Nilai Ekspor nonmigas Indonesia
Ekspor nonmigas adalah segala sesuatu yang merupakan hasil alam maupun industri tetapi bukan  termasuk  kategori  minyak  bumi  dan  gas  alam.  Nilai  ekspor  nonmigaas  merupakan  nilai ekspor  komoditas  non-Migas  yang  terdiri  dari  komoditi  Pertambangan,  Industri  dan  Pertanian berdasarkan  Harga  FOB  ( Free  on  Board )  yaitu  barang/komoditi  sampai  di  pelabuhan  muat sebelum barang dimuat ke kapal dengan satuan dollar Amerika Serikat (US$) (BPS, 2022).
Gambar 2. Nilai Ekspor Nonmigas Indonesia Tahun 1970-2021

## Sumber: BPS (2023)
Berdasarkan gambar di atas menunjukkan bahwa nilai ekspor nonmigas Indonesia selama periode 1990-2020 mengalami peningkatan setiap tahunnya, dimana pada tahun 1990 nilai ekspor nonmigas  sebesar  14.604,20  USD  dan  pada  tahun  2008  sebesar  107.894,20  USD  meningkat sebesar 639%. Pada tahun 2009 nilai ekspor nonmigas Indonesia adalah sebesar 97.491,70 USD mengalami penurunan sebesar 10% dari tahun sebelumnya, penurunan ini disebabkan oleh krisis ekonomi  di  Amerika  Serikat.  Tahun  2010  sampai  2020  nilai  ekspor  nonmigas  Indonesia mengalami perkembangan yang fluktuatif, dimana tahun 2010 sebesar 129.739,50 USD dan tahun 2020 sebesar 154.940,70 USD.

## 2) Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan  ekonomi  berarti  perkembangan  kegiatan  dalam  perekonomian  yang menyebabkan barang dan jasa yang diproduksikan dalam masyarakat bertambah dan kemakmuran masyarakat  meningkat.  Masalah  pertumbuhan  ekonomi  dapat  dipandang  sebagai  masalah makroekonomi dalam jangka dari satu periode ke periode lainnya (Sukirno, 2011).
Gambar 3. Pergerakan Pertumbuhan Ekonomi Tahun 1970-2021

## Sumber: BPS (2023)
Berdasarkan gambar di atas menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi Indonesia selama periode 1970-2021 mengalami fluktuasi, dimana pada tahun 1970 pertumbuhan ekonomi sebesar 106,14 juta USD dan pada tahun 1998 mengalami penurunan sebesar 95,45 juta USD hal ini di sebabkan  krisis  moneter  yang  terjadi  pada  tahun  tersebut.  Tahun  1999  pertumbuhan  ekonomi
0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0
perlahan  membaik  yaitu  sebesar  140  juta  USD.  Tahun  berikutnya  perekonomian  Indonesia kembali  normal  sampai  puncaknya  tahun  2019  sebesar  1.120,00  juta  USD  dan  tahun  2020 mengalami penurunan akibat Covid-19 yaitu sebesar 1.060,00 juta USD.

## 3) Nilai Tukar
Nilai tukar mata uang adalah harga dari nilai mata uang suatu negara terhadap negara lain, mata uang suatu Negara dapat mengalami perubahan secara substansial karena perubahan kondisi ekonomi,  sosial  politik.  Perubahan  tersebut  bisa  mengalami  apresiasi  jika  mata  uang  domestik terhadap  mata  uang  luar  mengalami  kenaikan,  dan  mengalami  depresiasi  ketika  mata  uang doemstik terhadap mata uang asing mengalami penurunan.
Gambar 4. Pergerakan Nilai Tukar Rupiah Indonesia Terhadap USD Tahun 1970/2021

## Sumber: BPS (2023)
Berdasarkan dari gambar atas menunjukkan bahwa nilai tukar Rupiah terhadap USD selama periode 1990 sampai 1998 mengalami kenaikan yaitu pada tahun 1990 sebesar Rp 1.842,00 dan pada  tahun  1998  sebesar  Rp  8.025,00,  di  tahun  1999  sampai  dengan  tahun  2020  nilai  tukar mengalami fluktuasi dimana nilai tertinggi pada tahun 2018 sebesar Rp 14.481,00 dan terendah pada tahun 2003 sebesar Rp 8.465,00.

## 4) Inflasi
Bank  Indonesia  memberikan  pengertian  Inflasi  yaitu  meningkatnya  harga-harga  secara umum  dan  terus  menerus.  Kenaikan  dari  satu  atau  dua  barang  saja  tidak  dapat  disebut  inflasi kecuali  bila  kenaikan  itu  meluas  (atau  mengakibatkan  kenaikan  harga)  pada  barang  lainnya. Kebalikan dari inflasi disebut deflasi (BI 2020).
0 5.000 10.000 15.000 20.000
Gambar 5. Pergerakan Inflasi Indonesia Tahun 1970-2021

## Sumber: World Bank (2023)
Berdasarkan dari gambar di atas menunjukkan bahwa nilai inflasi Indonesia selama periode 1990  sampai  2020  mengalami  fluktuasi  setiap  tahunya.  Nilai  tertinggi  yaitu  pada  tahun  1998 77,63% karena krisis moneter di Indonesia, rata-rata nilai inflasi berada di angka 9,2%, dan yang paling terendah yaitu pada tahun 2020 sebesar 1,68%.

## a. Analisis Model
1) Uji Stasioneritas Variabel
Tabel 1. Hasil uji stasioneritas ADF
Sumber: Data diolah (2023)
Berdasarkan  hasil  pengujian  menunjukkan  hanya  variabel  nilai  ekspor  nonmigas, pertumbuhan ekonomi stasioner pada derajat level sedangkan variabel nilai tukar dan inflasi tidak stasioner  pada  derajat  level.  Kemudian  pengujian  pada  derajat  berikutnya  semua  variabel  yaitu nilai ekspor nonmigas, pertumbuhan ekonomi, nilai tukar, dan inflasi sudah stasioner pada derajat first  difference .  Apabila  salah  satu  variabel  stasioner  pada  derajat first  difference maka  semua variabel harus stasioner pada derajat yang sama.

## 2) Penentuan lag optimum
Tabel 2. Hasil pengujian lag optimum
Variabel level P- Value First Difference P- V alue t-statistik ADF critical value 5% t-statistik ADF critical Value 5% Nilai ekspor Nonmigas -3.399227 -2.919952 0.0155 -5.207215 -2.921175 0,0001 Pertumbuhan Ekonomi -3.451333 -2.919952 0.0135 -8.899831 -2.921175 0,0000 Nilai tukar -1.069971 -2.919952 0.7208 -5.597807 -2.921175 0,0000 Inflasi -0.643809 -2.923780 0.8507 -7.607194 -2.923780 0.0000 Lag  LogL LR FPE AIC SC HQ 0 34.62722  NA 3.10e-06 -1.331618 -1.172606 -1.272051 1 67.85621  59.23428*  1.47e-06*  -2.080705*  -1.285643*  -1.782870* 2 80.00208  19.53901 1.77e-06 -1.913134 -0.482023 -1.377031
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

## Sumber: Data diolah (2023 )
Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan lag LR pada lag 1, FPE pada lag 1, AIC pada lag 1, SC pada lag 1, HQ pada lag 1. Maka berdasarkan kriteria tersebut lag yang dipilih adalah lag 1 sebagai lag optimum dalam penelitian ini.

## 3) Uji Kausalitas granger Tabel 3. Hasil pengujian kausalitas Granger
Null Hypothesis: Obs  F-Statistic Prob. LNGDP does not Granger Cause LNXNM 51 213302 0.1507 LNXNM does not Granger Cause LNGDP 51 0.61845 0.4355 LNNT does not Granger Cause LNXNM 51 314848 0.0823 LNXNM does not Granger Cause LNNT 51 298225 0.0906 LNINF does not Granger Cause LNXNM 51 0.36483 0.5487 LNXNM does not Granger Cause LNINF 51 103931 0.0023 LNNT does not Granger Cause LNGDP 51 0.27413 0.6030 LNGDP does not Granger Cause LNNT 51 0.06192 0.8045 LNINF does not Granger Cause LNGDP 51 0.01068 0.9181 LNGDP does not Granger Cause LNINF 51 0.12513 0.7251 LNINF does not Granger Cause LNNT 51 278878 0.1014 LNNT does not Granger Cause LNINF 51 109524 0.0018

## Sumber: Data diolah (2023)
Dari hasil pengujian, dapat dilihat bahwa yang memiliki hubungan kausalitas ketika nilai probabilitasnya dibawah 0,05 (5%). Dari hasil pengujian hanya variabel nilai  ekspor nonmigas dengan inflasi dan variabel nilai tukar dengan inflasi yang memiliki hubungan satu arah ditandai dengan  nilai  probabilitasnya  lebih  kecil  dari  0,05,  sedangkan  variabel  lain  tidak  memiliki hubungan baik satu arah maupun dua arah ditandai dengan nilai probabilitasnya lebih besar dari 0,05.

## 4) Uji Kointegrasi Tabel 4. Hasil AIC Dan SC Pada Kointegrasi Johansen
Data tren yang Direkomendasikan
AIC ( Akaike information Criteria ) SC ( Schwarz Criteria ) 4: None: Intercept Trend 1: None: No Intercept No Trend Sumber: Data diolah (2023) 3 93.48777  19.34903 2.06e-06 -1.803816 0.263344 -1.029446 4 107.6585  17.86740 2.43e-06 -1.724281 0.978928 -0.711643 5 118.5445  11.83261 3.50e-06 -1.501933 1.837325 -0.251027
Berdasarkan hasil uji kointegrasi diatas dapat dilihat bahwa ada dua kriteria penentuan tren yang lebih sesuai yaitu AIC dan SC. Keputusan dalam menentukan kriteria tidak dipermasalahkan apakah  menggunakan  AIC  dan  SC.  Penelitian  ini  menggunakan Schwarz  Criteria sehingga spesifikasi  deterministiknya  adalah n  one:  no  Intercept  no  Trend. Berikut  hasil  pengujian kointegrasi dengan asumsi no Intercept no Trend yaitu:
Tabel 5. Hasil Uji Kointegrasi (Nilai Trace Statistic) Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.728436 108.3803 40.17493 0.0000 At most 1 * 0.435801 44.50589 24.27596 0.0000 At most 2 * 0.239016 16.46081 12.32090 0.0096 At most 3 0.060861 3.076779 4.129906 0.0940 Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan Eviews 10 (2023). Keterangan: * artinya nilai Trace Statistic > nilai kritis (0,05)
Berikut hasil dari pengujian kointegrasi Johansen (nilai Max-Eigen Statistic) yaitu : Tabel 6. Hasil Uji Kointegrasi (Nilai Max-Eigen Statistic ) Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Max-Eigen Static 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.728436 63.87439 24.15921 0.0000 At most 1 * 0.435801 28.04508 17.79730 0.0010 At most 2 * 0.239016 13.38403 11.22480 0.0206 At most 3 0.060861 3.076779 4.129906 0.0940 Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan Eviews 10 (2023). Keterangan: * artinya nilai Max-Eigen Statistic > nilai kritis (0,05)
Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan nilai Trace Statistic dan Max-Eigen Statistic >  nilai  kritis  (0,05),  maka  disimpulkan  bahwa  variabel  tersebut terkointegrasi. Hal ini menunjukkan ada hubungan jangka 248anjang antar variabel pertumbuhan  ekonomi,  nilai  tukar,  inflasi  terhadap  nilai  ekspor  nonmigas. Terkointegrasinya  sebuah  data  menunjukkan  bahwa  metode  yang  tepat  untuk digunakan adalah VECM.
5) Analisis Vector Error Correction Model (VECM) Tabel 7. Hasil Pengujian VECM Jangka Panjang
Cointegrating Eq:  CointEq1 D (LNXNM (-1))  1.000000 D (LNGDP (-1)) 10.14196 [ 3.95280] D (LNNT (-1)) -4.283796 [-2.57930] D (LNINF (-1)) -5.671860 [-10.0941]
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan Eviews 10 (2023).
Keterangan: [ ] = t-statistic * artinya signifikansi pada nilai a = 5% dan df 48 = (2,01063)
Berdasarkan  hasil  pengujian  dalam  jangka  panjang,  maka  dapat  dirumuskan  persamaan sebagai berikut:
DLNXNMt = 10.14196 DLNGDPt -4.283796 DLNNTt -5.671860 DLNINFt + e (2)
Hasil pengujian VECM dalam jangka panjang menghasilkan bahwa variabel pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  nilai  ekspor  nonmigas.  Artinya,  apabila pertumbuhan  meningkat  sebesar  satu  satuan  maka  akan  meningkatkan  nilai  ekspor  nonmigas sebesar nilai dari koefisien variabel tersebut, atau juga dapat dijelaskan bahwa ketika pertumbuhan ekonomi meningkat 1 persen maka akan meningkatkan nilai eksor nonmigas sebesar RP. 10.141 Miliar.
Sementara itu, variabel nilai tukar dan inflasi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap nilai ekspor nonmigas. Artinya, apabila nilai tukar dan inflasi meningkat sebesar satu satuan maka akan  menurunkan  nilai  ekspor  nonmigas  sebesar  nilai  dari  koefisien  variabel  tersebut.  Hasil pengujian VECM dalam jangka pendek yaitu:
Tabel 8. Hasil Pengujian VECM Jangka Pendek
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan Eviews 10 (2023) Keterangan: [ ] = t-statistic * artinya signifikansi pada nilai a = 5% dan df 48 = (2,01063) Dari hasil pengujian dalam jangka pendek, maka dapat dirumuskan persamaan sebagai berikut:
DLNXNMt  =  -0.026407  CointEq1  -0.046685  DLNGDPt  -0.244970  DLNNTt  -0.064974 DLNINFt + e  (3)
Hasil pengujian VECM dalam jangka pendek dapat diketahui bahwa variabel pertumbuhan ekonomi, nilai tukar dan inflasi berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Berdasarkan hasil pengujian VECM dalam jangka pendek diketahui nilai CointEq1 yaitu -0,027438 dengan nilai t-hitung lebih besar dari nilai t-tabel (1,851<2,042), artinya tidak terdapat hubungan  jangka  panjang  dan  jangka  pendek  dari  variabel  ini,  sedangkan  nilai  CointEq1
Error Correction: D(LNNEX,2) CointEq1 -0.026407 [-1.85153] D (LNXNM (-1), 2) -0.220622 [-1.34890] D (LNGDP (-1),2) -0.046685 [-0.28164] D (LNNT (-1),2) -0.244970 [-1.16271] D (LNINF (-1), 2) -0.064974 [-1.43588]
menunjukkan  bahwa  seberapa  cepat  disequilibrium  akan  kembali  pada  equilibrium  jangka Panjang.

## 6) Uji Impulse Response Function (IRF)

## Tabel 9. Hasil Uji Impulse Response Function
Sumber: Data diolah (2023)
Dari  hasil  pengujian  menunjukkan  variabel  nilai  ekspor  nonmigas  merespon  negatif guncangan  yang  diberikan  oleh  variabel  pertumbuhan  ekonomi  dan  ada  juga  respon  positif  di periode pertama dan ke-tiga begitu juga terhadap variabel nilai tukar, respon positif terjadi padad periode  ke-empat  dan  ke-enam.  Nilai  ekspor  nonmigas  merespon  positif  permanen  artinya  dari awal  hingga  akhir  periode  menunjukkan  angka  positif  guncangan  yang  diberikan  oleh  variabel inflasi. Berikut ini gambar IRF yaitu:

## Gambar 5.  Impulse Response Function

## Sumber: Data diolah (2023)
Berdasarkan  gambar  diatas,  IRF  pertumbuhan  ekonomi  menunjukkan  kecenderungan dibawah garis horizontal hanya pada periode ketiga IRF menunjukkan diatas garis horizontal yang artinya bahwa variabel tersebut berdampak negatif. IRF nilai tukar menunjukkan fluktuasi pada periode  ke-empat  dan  ke-enam  dan  kembali  stabil  dibawah  garis  horizontal.  IRF  inflasi menunjukkan diatas garis horizontal yang artinya variabel berdampak positif.
Response of D(LNXNM): Periode  D(LNXNM)  D(LNGDP)  D(LNNT)  D(LNINF) 1 0.216038 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.147363 -0.018488 -0.013317 0.041181 3 0.167640 0.010332 -0.004311 0.043800 4 0.157561 -0.012051 0.012215 0.022739 5 0.161964 -0.004732 -0.022565 0.027675 6 0.164325 -0.002218 0.007199 0.038065 7 0.159123 -0.005357 -0.005505 0.030527 8 0.162190 -0.005286 -0.004409 0.027594 9 0.162319 -0.004120 -0.004054 0.034500 10 0.161122 -0.004216 -0.002042 0.031329
.00 .05 .10 .15 .20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(LNXNM) to D(LNXNM) .00 .05 .10 .15 .20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(LNXNM) to D(LNGDP) .00 .05 .10 .15 .20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(LNXNM) to D(LNNT) .00 .05 .10 .15 .20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(LNXNM) to D(LNINF)
Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations

## 7) Uji Variance Decomposition

## Tabel 10. Uji Variance Decomposition

## Sumber: Data diolah (2023)
Dari  hasil  pengujian  menunjukkan  kontribusi  terbesar  variabel  nilai  ekspor  nonmigas dipengaruhi oleh variabel ekspor nonmigas itu sendiri dengan nilai variance 100% pada periode pertama,  sedangkan  periode  ke  2  sampai  10  mulai  dipengaruhi  oleh  variabel  pertumbuhan ekonomi, nilai tukar dan inflasi. Variabel pertumbuhan ekonomi kontribusi terbesar diberikan pada periode  ke-2  dengan  nilai  variance  0,484130%  terhadap  nilai  ekspor  nonmigas,  sedangkan kontribusi  terkecil  diberikan  pada  periode  pertama  dengan  nilai  variance  0,000000%.  Variabel nilai tukar memberikan kontribusi terbesar pada periode ke-5 dengan nilai variance 0,555037% terhadap  nilai  ekspor  nonmigas,  sedangkan  kontribusi  terkecil  diberikan  pada  periode  pertama dengan nilai variance 0,000000%. Variabel inflasi memberikan kontribusi terbesar pada periode ke-3  dengan  nilai  variance  3,587367%  terhadap  nilai  ekspor  nonmigas,  sedangkan  kontribusi terkecil diberikan pada periode pertama dengan nilai variance sebesar 0,000000%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan pembuktian hipotesis maka dapat disimpulkan bahwa untuk hasil  variabel  pertumbuhan  ekonomi  berdasarkan  pengujian  VECM  dalam  jangka  panjang besarnya nilai koefisien yaitu 10,141 dengan nilai t-hitung 3,952, hal ini menunjukkan variabel pertumbuhan ekonomi berpengaruh positif dan signifikan terhadap nilai ekspor nonmigas. Artinya jika pertumbuhan ekonomi meningkat sebesar satu persen maka akan meningkatkan nilai ekspor nonmigas  sebesar  10,141  miliar  dollar  AS.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dalam  jangka  pendek besarnya  nilai  koefisien  -0,046  dan  nilai  t-statistik  0,281.  Hal  ini  menunjukkan  pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap nilai  ekspor nonmigas. Artinya jika pertumbuhan ekonomi meningkat sebesar satu persen maka menurunkan nilai ekspor nonmigas sebesar 0.046 miliar dollar AS.
Variabel nilai tukar, hasil pengujian dalam jangka panjang besarnya nilai koefisien yaitu - 4,283 dengan nilai t-statistik 2,579. Hal ini menunjukkan variabel nilai tukar berpengaruh negatif dan  signifikan  terhadap  nilai  ekspor  nonmigas.  Artinya  jika  nilai  tukar  meningkat  sebesar  satu rupiah maka akan menurunkan nilai ekspor nonmigas sebesar 4,283 miliar dollar AS. Berdasarkan hasil pengujian dalam jangka pendek dapat dilihat bahwa nilai koefisien sebesar -0,244 dan nilai t-statistik 1,162. Hal ini menunjukkan variabel nilai tukar berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap nilai  ekspor nonmigas.  Artinya jika variabel  nilai  tukar meningkat  sebesar satu  rupiah maka akan menurunkan nilai ekspor nonmigas sebesar 0,244 miliar dollar AS.
Variance Decomposition of D(LNXNM): Periode S.E. D(LNXNM)  D(LNGDP)  D(LNNT)  D(LNINF) 1 0.216038 100.0000 0.000000 0.000000   0.000000 2 0.265713 96.86272 0.484130 0.251175 2.401970 3 0.317412 95.77295 0.445218 0.194468 3.587367 4 0.355510 95.98831 0.469818 0.273076 3.268795 5 0.392323 95.86288 0.400334 0.555037 3.181746 6 0.427113 95.68402 0.340469 0.496708 3.478799 7 0.456877 95.75335 0.311302 0.448615 3.486737
Variabel inflasi, hasil pengujian dalam jangka panjang besarnya nilai koefisien yaitu -5,671 dengan  nilai  t-statistik  10,094.  Hal  ini  menunjukkan  variabel  inflasi  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap nilai ekspor nonmigas. Artinya jika inflasi meningkat sebesar satu persen maka akan  menurunkan  nilai  ekspor  nonmigas  sebesar  5,671  miliar  dollar  AS.  Berdasarkan  hasil pengujian  dalam  jangka  pendek  dapat  dilihat  bahwa  nilai  koefisien  sebesar  -0,064  dan  nilai  t statistik  -1,435.  Hal  ini  menunjukkan  variabel  inflasi  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan terhadap nilai ekspor nonmigas. Artinya jika variabel inflasi meningkat sebesar satu rupiah maka akan menurunkan nilai ekspor nonmigas sebesar 0,064 miliar dollar AS.
Bagi  pemerintah  dalam  jangka  panjang  perekonomian  dapat  ditingkatkan  dengan meningkatkan ekspor barang-barang jadi sehingga meningkatnya nilai tambah. Pemerintah juga dapat meningkatkan perekonomian dengan meningkatkan impor bahan baku atau barang setengah jadi  untuk  keperluan  industri  di  Indonesia.  Pemerintah  juga  dapat  meningkatkan  perekonomian dengan  meningkatkan  sarana  infrastruktur  untuk  keperluan  ekspor  sehingga  hasil  produksi  di Indonesia .

## DAFTAR PUSTAKA
Dornbusch, R., Fischer, S., & Startz, R. (2001). Macroeconomics . McGraw-Hill. Dwivedi, D. N. (2005). Macroeconomics: Theory and Policy . Tata McGraw-Hill. Fauziah, I. (2018). Buku Panduan Ekspor & Impor . Penertbit Ilmu. Firdaus, M. (2020). Aplikasi Ekonometrika dengan E-Views, Stata dan R . IPB Pres. Kurnia,  A.  M.,  &  Purnomo,  D.  (2009).  Fluktuasi  Kurs  Rupiah  Terhadap  Dollar  Amerika Serikat Pada Periode Tahun 1997.I - 2004.IV. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 10 (2), 234–249. https://doi.org/https://doi.org/10.23917/jep.v10i2.802
Middleton, R. (2000). The British Economy since 1945: Engaging with the Debate . Martin’s Press.
Paoli,  G.  D.,  Gillespie,  P.,  Wells,  P.  L.,  Hovani,  L.,  Sileuw,  A.  E.,  Franklin  Neil,  & Schweithelm, J. (2013). Sawit di Indonesia Tata Kelola, Pengambilan Keputusan dan Implikasinya Bagi Pembangunan Berkelanjutan . The Nature Conservancy. Prawoto, N. (2013). Pengantar Ekonomi Makro . Rajawali Pers. Putri,  R.  F.  A.,  &  Sulasmiyati,  S.  S.  (2016).  Pengaruh  Inflasi  dan  Nilai  Tukar  Terhadap Ekspor Indonesia Komoditi Tekstil dan Elektronika ke Korea Selatan (Studi Sebelum dan Setelah ASEAN Korea Free Trade Agreement Tahun 2011). Jurnal Administrasi Bisnis , 35 (1), 127–136. Rinaldy, E., Denny, I., & Utama, A. (2018). Perdagangan Internasional: Konsep & Aplikasi . Bumi Aksara.
Rudi,  M.  I.  (2016).  Pengaruh  Utang  Luar  Negeri  dan  Penanaman  Modal  Asing  Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  Periode  Tahun  2009-2014. Jurnal  Berkala  Ilmiah Efisiensi , 16 (2), 325–333.
Said, S., Rahmatia, & Saudi, N. D. S. (2020). Analysis of Determinants of Indonesian Non- Oil and Gas Exports to China on Indonesian Economic Growth for the Period 2000- 2018. Global Scientific Journal , 8 (11), 53–60. Salvatore, D. (2014). Ekonomi Internasional . Salemba Empat.
Siregar, M. I., Dawood, T. C., Fakhruddin, Rizki, C. Z., Fitriyanti, Siregar, M. R., & Hidayat, W. (2019). Nilai Tukar dan Harga Saham di Indonesia. Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan Publik Indonesia , 6 (2), 216–229. Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif . ALFABETA. Sukirno, S. (2014). Ekonomi Pembangunan . PT Raja Grafindo Persada. Syamsuddin,  N.,  Hamzah,  A.,  &  Nasir,  M.  (2013).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Impor Beras di Indonesia. Jurnal Ilmu Ekonomi , 1 (3), 58–70. Thuy, V. N. T., & Thuy, D. T. T. (2019). The Impact of Exchange Rate Volatility on Exports in  Vietnam:  A  Bounds  Testing  Approach. Journal  of  Risk  Financial  Management , 12 (1), 1–14. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/jrfm12010006 Todaro, M. P. (2006). Pembangunan Ekonomi . Erlangga. Widarjono, A. (2018). Ekonometrika: Pengantar dan Aplikasinya . UPP STIM YKPN. Winarno, W. W. (2017). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews . UPP STIM YKPN Yogyakarta.

## This work is licensed under a
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License