2528-2751 / 1979-9187 ©2023 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/)
Perdagangan Intra Industri Kakao ..., Andi Tenri Darhyati, Tanti Novianti | 157

## PERDAGANGAN INTRA INDUSTRI KAKAO INDONESIA DENGAN NEGARA MITRA DAGANG
Intra-Industry Trade of Indonesian Cocoa with Partner Countries
Andi Tenri Darhyati 1 , Tanti Novianti 2 1
1 Fakultas Pertanian, Universitas Islam Makassar Jl. Perintis Kemerdekaan KM. 09 No. 29 Kota Makassar Sulawesi Selatan, Indonesia
2 Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor Jl. Agatis Kampus IPB Darmaga, Bogor, Dramaga, Bogor, Jawa Barat, Indonesia Email: anditenridarhyati@uim-makassar.ac.id
Naskah Diterima: 05/06/2023; Naskah Direvisi: 28/11/2023; Disetujui Diterbitkan: 13/12/2023; Diterbitkan Online: 31/12/2023

## Abstrak
Perdagangan intra industri merupakan perdagangan produk yang sama antarnegara satu dengan negara lainnya. Kakao merupakan komoditas  pertanian Indonesia yang cenderung melakukan perdagangan intra industri. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis hubungan perdagangan intra industri kakao Indonesia dengan negara mitra dagang dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi perdagangan intra industri kakao Indonesia. Penelitian ini menggunakan data panel periode tahun 2016-2021. Model terbaik yang terpilih adalah Random Effect Model (REM), sedangkan metode analisis lain mencakup Intra Industry Trade Index dan Gravity Model . Hasil analisis menunjukkan bahwa negara yang memiliki integrasi kuat dalam perdagangan intra industri kakao adalah Indonesia-Malaysia. Perdagangan intra industri kakao Indonesia dengan negara mitra masih dominan dengan integrasi yang lemah.  IAdapun faktor-faktor yang memengaruhi perdagangan intra industri kakao Indonesia adalah rata-rata Gross Domestic Product (GDP) per kapita antarnegara, perbedaan GDP antarnegara, perbedaan GDP per kapita antarnegara dan Foreign Direct Investment (FDI). Pemerintah perlu mempertahankan perdagangan intra industri ke Malaysia yang memiliki integrasi kuat dan berpotensi meningkatkan FDI. Sedangkan peningkatan perdagangan intra industri dapat dilakukan dengan mempertimbangkan peningkatan ekspor dan transfer teknologi serta pengetahuan.
Kata kunci : Perdagangan Intra Industri, Kakao, GDP, FDI

## Abstract
Intra-industry trade (IIT) is trade in the same product between one country and another. Cocoa is an  Indonesian  agricultural  commodity  that  tends to  carry out  intra-industry  trade.  This research aims to analyze intra-industry trade relations between Indonesian Cocoa and trading partner countries and the factors that influence intra-industry trade in Indonesian Cocoa. This research  uses  panel  data from  a period  from  2016-2021.  The  best  model  chosen  was  the Random Effect Model (REM). The analysis method used is the Intra Industry Trade Index and Gravity Model. The results of the analysis show that the country that has strong integration in intra-industry trade in cocoa is Indonesia and Malaysia. IIT in Indonesian cocoa with partner countries is still predominantly weakly integrated. The factors that influence intra-Indonesian cocoa industry trade are the average of Gross Domestic Product ( GDP) per capita between countries,  differences  in GDP  between countries, differences  in GDP  per capita between countries,  and  foreign  direct  investment  (FDI).  The  government  needs  to  maintain IIT  with Malaysia,  which has strong integration  and has  the  potential  to increase FDI.  Meanwhile, increasing intra-industry trade can be done by considering increased exports and transfer of technology and knowledge.
Keywords: Intra-Industry Trade, Cocoa, GDP, FDI
JEL classification: F1, F13, F10, F15

## PENDAHULUAN
Kegiatan perdagangan antar negara  pada  umumnya  masih  fokus untuk memproduksi barang yang memiliki keunggulan komparatif.
Kegiatan perdagangan ini masih menggunakan  teori  klasik.  Beberapa dekade  terakhir  ditemukan  bahwa integrasi  antarnegara  dalam  ekonomi global menjadi lebih kompleks dan sulit dijelaskan  dengan  teori  perdagangan internasional  klasik  tersebut.  Kegiatan ekspor  dan  impor  produk  cenderung simultan dalam industri yang sama dan berlangsung begitu cepat.
Perdagangan intra industri menjadi istilah untuk tren perdagangan internasional  yang  terjadi  saat  ini (Nguyen et. al., 2020). Teori perdagangan  intra  industri  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Balasa  (1966)  dan Gubel (1967). Hasil penelitiannya membantah teori perdagangan internasional klasik atau tradisional yang terjadi karena adanya perbedaan faktor bawaan  antarnegara atau  adanya keunggulan  komparatif  antarnegara. Secara  teoritis,  perdagangan  intra industri  dipengaruhi  oleh  diferensiasi produk,  persaingan  monopolistik,  skala ekonomi, keragaman permintaan
konsumen  dan  kesamaan  preferensi konsumen  (Grubel  &  LIoyd,  1975; Helpman  &  Krugman,  1985;  Greenway &  Milner,  1986).  Putri     et  al.  (2021) berpendapat bahwa adanya sifat saling ketergantungan pada perdagangan intra industri  dapat  menjaga  keberlanjutan ekspor  Indonesia  sehingga  menjaga dapat pula keseimbangan perdagangan ( trade balance ).
Perdagangan intra industri merupakan  perdagangan  internasional di mana hubungan dagang antarnegara yang melakukan pertukaran barang dari sektor  yang  sama  (Retnosari,  2018; Simbolon,  2022).  Sejak  tahun  1960-an, para peneliti mulai tertarik menganalisis perdagangan  intra  industri.  Temuan Balassa  (1966),  dan  Grubel  &  Lloyd (1975)  menunjukkan  bahwa  terjadi peningkatan  intra-regional  di  antara custom union di masyarakat Eropa dan Benelux.  Peningkatan ini  terjadi  karena adanya  perdagangan  produk-produk yang  sama.  Pada  umumnya,  beberapa peneliti fokus menganalisis perdagangan intra industri pada komoditas  manufaktur.  McCorriston  & Sheldon  (1991)  merupakan  peneliti pertama  mengkaji  pola  perdagangan intra  industri  pada  produk  pertanian  di
158 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 2, DESEMBER 2023
Amerika Serikat dan Uni Eropa. Menurut Jambor (2015) dan Ferto (2015), pasar pertanian dapat dicirikan sebagai pasar persaingan tidak sempurna dan perdagangan intra industri produk pertanian memiliki peran penting, baik di negara maju maupun negara berkembang.
Greenaway  &  Milner  (1994) mengklasifikasikan  perdagangan  intra industri                         menjadi  tiga  kategori,  yaitu  (i)
country-specific merupakan
perdagangan intra industri yang dipengaruhi  oleh  karakteristik  mitra dagang, (ii) industry-spesific merupakan perdagangan intra industri yang sangat dipengaruhi  oleh  permintaan  spesifik dari komoditas industri dan karakteristik penawaran  ( supply ),  dan  (iii) policy- based merupakan intensitas perdagangan  intra  industri  dipengaruhi oleh kelembagaan atau kebijakan.
Perdagangan  intra  industri  terdiri atas  tiga tipe. Pertama adalah perdagangan barang homogeneus yaitu kondisi  perdagangan  yang  memiliki persepsi  bahwa  pasar  tersegmentasi dan perdagangan yang terjadi dua arah serta  relatif  kuat.  Kedua  adalah perdagangan secara horizontal.
Perdagangan  ini  terjadi  karena  adanya varietas berbeda dari komoditas homogen  dengan  kualitas  serupa
dicirikan  oleh  atribut  yang  berbeda. Ketiga  adalah  perdagangan  barang secara  vertikal  yaitu  perdagangan produk dengan  kualitas dan harga yang berbeda  pada  tingkat  komoditas  yang berbeda  dan  biasanya  di  tingkat  dunia memiliki tahapan yang berbeda (Hoang, 2019).
Faktanya,  perkembangan  industri di Indonesia tidak mencerminkan relevansi  teori-teori  perdagangan  yang selama  ini  diadopsi  oleh  negara  maju. Oleh  karena  itu,  perdagangan  intra industri  menjadi  fenomena  baru  yang dipandang  sebagai  jawaban  terhadap tantangan globalisasi perdagangan saat ini. Karena persoalan daya saing industri di tingkat internasional maka pelaksanaan perdagangan intra industri menjadi penting diterapkan di Indonesia (Astriana & Rahman, 2015).
Pada tahun 2021, sektor pertanian berkontribusi  sekitar  13,28  persen terhadap Gross  Domestic  Product (GDP)  Indonesia.  Sektor  pertanian berada  pada  urutan  kedua  setelah sektor  Industri  (BPS,  2022).  Subsektor perkebunan merupakan andalan utama ekspor pertanian Indonesia.
Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik (2022), kontribusi  tanaman  perkebunan sebesar 3,94 persen terhadap total GDP dan  29,67  persen  terhadap  sektor
Perdagangan Intra Industri Kakao ..., Andi Tenri Darhyati, Tanti Novianti | 159
pertanian,  kehutanan  dan  perikanan atau  merupakan  urutan  pertama  pada sektor tersebut. Kakao merupakan salah satu  komoditas  ekspor  perkebunan  di Indonesia  yang  memiliki  potensi  cukup besar. Data Trade Map (2021) menunjukkan  bahwa  ekspor  kakao Indonesia (kode HS 18) pada tahun 2020 berada  pada  urutan  ke-12  setelah Malaysia,  Amerika  Serikat,  Kanada, Perancis, Polandia, Italia, Ghana, Belgia,  Belanda,  Jerman  dan  Pantai Gading.  Produk  yang  diekspor  berupa biji  kakao  (HS  1801),  pasta  kakao  (HS 1803), cocoa  butter (HS  1804),  bubuk kakao (HS 1805), cangkang kakao (HS 1802), serta  cokelat dan  olahan makanan lainnya (HS 1806).
Berdasarkan  nilai  ekspor, cocoa  butter merupakan produk turunan yang paling banyak  diekspor  (USD668,247  ribu). Tujuan  ekspor  kakao  Indonesia  ada  di lima benua, yaitu Asia, Afrika, Australia, Amerika, dan Eropa.
Biji kakao yang di ekspor Indonesia,  rata-rata  masih  berbentuk non-fermentasi sehingga nilai ekspor biji kakao lebih rendah. Selain mengekspor biji kakao, Indonesia juga mengimpor biji kakao, cocoa butter dan produk turunan lainnya.  Hasil  olah  data Trade  Map (2022)  menunjukkan  bahwa  impor  biji kakao meningkat tajam dari tahun 2015
(USD169,735  ribu)  hingga  tahun  2021 (USD616,297  ribu).  Peningkatan  impor biji  kakao  diduga  karena  produksi  biji kakao yang semakin menurun sedangkan  industri  pengolahan  biji kakao di Indonesia harus tetap berjalan sehingga  dilakukan  impor  biji  kakao untuk      memenuhi  bahan  baku  industri dalam  negeri.  Fenomena  kegiatan ekspor  impor  komoditas  kakao  yang terjadi di Indonesia disebut perdagangan intra industri. Berdasarkan latar  belakang  diatas  tujuan  dari penelitian ini adalah  menganalisis hubungan  perdagangan  intra  industri kakao  Indonesia  dengan  negara  mitra dan  menganalisis  faktor-faktor  yang memengaruhi perdagangan intra industri kakao Indonesia.
Metode  yang  digunakan  untuk menganalisis  hubungan  perdagangan intra  industri  rata-rata  mengacu  pada Glubel-Lloyd  Index (G-L  Index), seperti yang  dilakukan  Hoang  (2019),  Putri  & Ririn (2021), Simbolon et al. (2022), dan Arianda  et  al.  (2022).  Namun mereka hanya  sampai  menganalisis  hubungan integrasi  antarnegara  dan  belum  ada yang  menganalisis  faktor-faktor  yang memengaruhi perdagangan intra industri terutama pada komoditas kakao.

## METODE
Metode  yang  digunakan  untuk menganalisis  data  dalam  penelitian  ini adalah    metode  pengukuran Intra Industry Trade (IIT). Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi seberapa besar derajat integrasi perdagangan  antarnegara.  Estimasi selanjunya  menggunakan  data  panel. Model  data  panel  digunakan  karena penelitian  ini  mengunakan  data time series aliran perdagangan setiap negara yang  kemudian  di- cross  section kan dengan data time series aliran perdagangan  negara  lain.  Selain  itu, penelitian  ini  menggunakan software Microsoft  Excel 2016  yang  difungsikan untuk menghitung nilai IIT index dengan software  R-studio versi  4.1  untuk mengestimasi  signifikansi  determinan perdagangan  intra  industri  dengan mengunakan data panel.

## Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah variabel dependen dan  variabel  independen.  Variabel dependen adalah variabel yang nilainya dipengaruhi oleh variabel lainnya. Variabel dependen diasumsikan sebagai  nilai  statistik,  acak  serta stokastik yang memiliki distribusi probabilitas. Sedangkan variabel
independen  merupakan  variabel  yang nilai-nilainya  tidak  dipengaruhi  dengan variabel  lainnya.  Variabel  dependen dalam penelitian ini adalah    perdagangan intra  industri.  Sedangkan,  variabel independen  dari  penelitian  ini  adalah rata-rata  GDP  per  kapita  (AVEGDPC), perbedaan  GDP  (DGDP),  perbedaan GDP  per  kapita  (DGDPC),  nilai  tukar mitra dagang (EXRF), biaya perdagangan  (CT),  dan Foreign  Direct Investment (FDI). Data tersebut bersumber dari Trade Map , World Bank , dan  FAOstat.  Periode  waktu  analisis yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini adalah dari tahun 2016-2021.
1. Indeks
Perdagangan
Intra

## Industri
Nilai  indeks  IIT komoditas  kakao merupakan  pengukuran  tingkat  atau volume  derajat  integrasi  perdagangan. Integrasi  yang  tinggi  menunjukkan kedekatan  perdagangan  antarnegara (Oktaviani & Novianti, 2016). Menghitung  IIT index menggunakan pendekatan Glubel-Lloyd  Index (GLI). Rumus dan klasifikasi nilai perdagangan  intra  industri  selanjutnya dijelaskan  pada  persamaan  (1)  dan Tabel 1.
𝐺𝐿𝐼 𝑖𝑗 = (𝑋 𝑗 + 𝑀 𝑗 )−|𝑋 𝑗 − 𝑀 𝑗 | 𝑋 𝑖 +𝑀 𝑖 𝑥 100 …...… (1)
Di mana:
Perdagangan Intra Industri Kakao ..., Andi Tenri Darhyati, Tanti Novianti | 161
X j :  total  ekspor  dari  produk  atau industri i M j :  total  impor  dari  produk  atau industri 𝑖

## Tabel 1.   Klasifikasi  Nilai  Perdagagan
Integrasi Intra Industri Nilai GLI Klasifikasi 0,00 Tidak ada integrasi 0,00-24,99 Integrasi lemah 25,00-49,99 Integrasi sedang 50,00-74,99 Integrasi agak kuat 75,00-99,99
Integrasi kuat Sumber: Austria (2004).
2. Rata-Rata Gross Domestic Product Per Kapita (AVEGDPC) Membandingkan tingkat kesejahteraan suatu
negara menggunakan rata-rata GDP per kapita.
Perhitungan  rata-rata  GDP  per  kapita menunjukkan  perbedaan  standar  hidup antarnegara. Semakin tinggi pendapatan  per  kapita  maka  akan memengaruhi  peningkatan  permintaan akan keragaman barang.
𝐴𝑉𝐸𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖𝑗𝑡 = 𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖 +𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑗 2 ………… (2)
Di mana:
AVEGDPC : Rata-rata  GDP  per kapita negara i dan j GDPC : GDP  per  kapita  rill (USD) I : Indonesia J : Negara mitra
3. Perbedaan Gross Domestic Product (DGDP) Variabel perbedaan GDP
digunakan  untuk  menganalisis  ukuran pasar  pada  jenis  industri  yang  sama
antarnegara.  Berdasarkan  Zhang  &  Li (2006), berikut perhitungan DGDP:
𝐷𝐺𝐷𝑃 𝑖𝑗 = 1 + [𝑤𝑙𝑛𝑤+(1−𝑤) 𝑙𝑛(1−𝑤)]
𝑙𝑛2 .. (3)
𝑊 = 𝐺𝐷𝑃 𝑖 𝐺𝐷𝑃 𝑖 + 𝐺𝐷𝑃 𝑗 ……………………... (4)
Di mana:
GDP : Gross  Domestic  Product rill
(USD)
i
:  Indonesia j :  Negara mitra 4. Perbedaan Gross Domestic

## Product Per Kapita (DGDPC)
Variabel  perbedaan  GDP  per kapita merepresentasikan absolut tingkat perekonomian antarnegara.
𝐷𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖𝑗 = 1 + [𝑣𝑙𝑛𝑣+(1−𝑣) 𝑙𝑛(1−𝑣)]
𝑙𝑛2 .. (5)
𝑣 = 𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖 𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖 + 𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑗 ………………….... (6)
Di mana:
GDP : Gross  Domestic  Product rill
(USD)
i
:  Indonesia j :  Negara mitra

## 5. Gravity Model
Analisis  selanjutnya  mengunakan Gravity  Model dengan  metode  panel data.  Proses  estimasi  mengunakan software R-studio  versi  4.1  yang dilanjutkan  dengan  interpretasi output software tersebut.  Adapun  konsep gravitasi  dirumuskan  sebagai  berikut (Head, 2003):
𝐹 𝑖𝑗 = 𝐺 𝑀 𝑖 𝑀 𝑗 𝐷 𝑖𝑗 2 ……………………...… (7)
162 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 2, DESEMBER 2023
Di mana:
F ij :  Taksiran  tingkat  interaksi antara wilayah i dengan j M i M j :  Besarnya daya tarik wilayah i dan j
j
:  Ukuran jarak antara wilayah i dan j
Gravity  Model bertujuan  untuk menganalisis hubungan antara variabel indeks  perdagangan  intra  industri dengan  variabel-variabel  independen yang memengaruhinya. Ballasa (1984), Retnowati (2007), Ito & Umemoto (2004), dan  Wang,  Nuno,  &  Heracio  (2010) mengunakan Gravity  Model untuk menganalisis  hubungan  perdagangan intra industri dengan variabel dependen.
Dalam penelitian ini, penulis mengunakan  analisis  regresi  yang diperoleh dari penelitian-penelitian terdahulu, yaitu sebagai berikut:
𝐼𝐼𝑇 𝑖𝑗𝑡 = ∝ 0 + ∑𝛼 𝑚 𝑙𝑛 (𝑍𝑚𝑖𝑗𝑡)   + 𝛼 𝑑 𝑙𝑛(𝐷𝐼𝑆𝑇𝑖𝑗) +   𝜀 𝑖𝑗𝑡 ………………… (8)
Di mana:
α 0
:  Konstanta (intersep)
IIT ijt :  Nilai  IIT  antara  Indonesia
dan  negara  mitra  pada tahun t α m :  Konstanta variabel penjelas m Z mijt
:  Variabel penjelas m
antara Indonesia dan
negara mitra pada tahun t α d :  Konstanta  variabel  jarak antara negara i dan j DIST ij :  Jarak antara negara i dan j ε ijt : Random error
Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  mewakili  standar  hidup rata-rata  ( average  standard  of  living ) yang  ditunjukkan  dengan  variabel AVEGDPC,  perbedaan  pada  ukuran pasar antarnegara ( difference in market size )  diwakili  oleh  variabel  DGDP, perbedaan tingkat perekonomian antarnegara
( economic distance ) ditunjukkan  dengan  variabel  DGDPC, nilai  tukar  negara  mitra  dagang ditunjukkan dengan variabel EXRF, dan biaya perdagangan antarnegara ditunjukkan dengan variabel CT. Analisis regresi  tersebut  disesuaikan  dengan konstelasi Gravity  Model sehingga diperoleh persamaan sebagai berikut ini:
𝐼𝐼𝑇 𝑖𝑗𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 ln ( 𝐴𝑉𝐸𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖𝑗𝑡 ) + 𝛽 2 ln
( 𝐷𝐺𝐷𝑃 𝑖𝑗𝑡 ) + 𝛽 3 ln ( 𝐷𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖𝑗𝑡 ) + 𝛽 4 ln ( 𝐸𝑋𝑅 𝑖𝑗𝑡 ) + 𝛽 5 ln ( 𝐶𝑇 𝑖𝑗𝑡 ) + 𝛽 6 ln ( 𝐹𝐷𝐼 𝑖𝑗𝑡 )  + 𝜀 𝑖𝑗𝑡 ................................................. (9)
IIT ijt :  Nilai IIT antara Indonesia dan negara  mitra  pada tahun t 𝛽 0 :  Konstanta (intersep) AVEGDPC ijt :  Rata-rata GDP per kapita antara Indonesia dan negara  mitra  pada tahun t DGDP ijt
:  Perbedaan GDP antara Indonesia dan  negara  mitra pada tahun t DGDPC ijt :  Perbedaan GDP per  kapita  antara Indonesia dan
Perdagangan Intra Industri Kakao ..., Andi Tenri Darhyati, Tanti Novianti | 163
negara  mitra  pada tahun t
EXR ijt :  Nilai tukar negara j pada tahun t CT ijt :  Biaya perdagangan antara Indonesia dan negara mitra FDI ijt :  FDI inflow antara Indonesia dan negara mitra ε ijt : Random error

## Analisis Data Panel
Data  panel  merupakan  kombinasi antara  data cross  section dengan  data time series . Kelebihan data panel adalah bersifat robust terhadap  beberapa  tipe pelanggaran  asumsi Gauss  Markov , yaitu  heterogenitas  dan  normalitas (Wooldridge dalam Ariefianto,  2012).
Tiga  bentuk  data  panel,  yaitu Pooled (OLS), Fixed  Effect (LSDV),  dan
Random Effect (GLS).
1. Model Pooled
Model Pooled adalah  model  yang menggabungkan  seluruh  data cross section dan time  series .  Model  data  ini diestimasi menggunakan Ordinary Least Squares (OLS), yaitu:
𝑌𝑖𝑡  =  𝛼  +  𝛽𝑋𝑖𝑡  +  𝜀𝑖𝑡 ………..... (10)
Di mana:
Y it
:  Variabel dependen X it :  Variabel independen α :  Intersep β : Slope i :  Individu ke- i
t :  Periode waktu ke- t ε
: Error term

## 2. Model Fixed Effect
Fixed  Effect Model (FEM)  adalah model  yang  mengunakan  variabel dummy agar  terdapat  perbedaan  nilai parameter  pada  unit cross  section dan antarwaktu kemudian dilanjutkan pendugaan OLS, sebagai berikut:
𝑌𝑖𝑡 = ∑ 𝛼 iDi + 𝛽𝑋𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 ……….…. (11)
Di mana:
Y it :  Variabel dependen X it :  Variabel independen α i :  Intersep β : Slope i :  Individu ke- i
t :  Periode waktu ke- t
ε : Error term 3. Model Random Effect
Penggunaan variable dummy dapat mengurangi tingkat derajat kebebasan  yang  pada  akhirnya  akan mengurangi  efisiensi  dari  parameter yang  diestimasi. Random  Effect  Model (REM)  dapat  mengatasi  hal  tersebut. Dalam model efek acak, parameter yang berbeda antarindividu maupun antarwaktu  dimasukkan  dalam error . Model ini sering disebut  sebagai model komponen error ( error  component model ).  Diasumsikan  bahwa  masing- masing error tidak  saling  berkorelasi begitu juga dengan error kombinasi.
𝑌𝑖𝑡 =   𝛼 0 +   𝛽𝑥 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 …………...... (12)
𝑊𝑖𝑡 =  𝜀𝑖 + 𝑢𝑖𝑡 𝜀𝑖 ……………….. (13)
~ N (0, σ2ε) uit
~ N (0, σ2u)
164 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 2, DESEMBER 2023
HASIL DAN PEMBAHASAN Hubungan Perdagangan Intra industri Komoditas Kakao menggunakan GLI
Pendekatan  pada  penelitian  ini yaitu pendekatan IGL untuk menghitung perdagangan intra industri dengan kode Harmonized System (HS) 18.   Indeks ini menunjukkan seberapa besar keterkaitan antarnegara dalam perdagangan intra industri. Hasil analisis IGL perdagangan kakao Indonesia  dengan  beberapa  negara mitra  tahun  2021  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2 menunjukkan bahwa pada tahun  2021,  ekspor  Indonesia  paling tinggi  ke  negara  Amerika  Serikat, Tiongkok,  Malaysia,  Jerman,  Jepang, Spanyol,  Thailand,  Singapura  dan Swiss. Sedangkan impor Kakao tertinggi Indonesia dari negara Malaysia,
Singapura, Tiongkok, dan Swiss.
Perdagangan intra industri yang integrasinya paling kuat adalah ditunjukkan  oleh  perdagangan  antara Indonesia dengan Malaysia yang menandakan  bahwa  terjadi  kegiatan perdagangan  intra  industri  di  antara keduanya.  Satu-satunya  negara  mitra yang  memiliki  integrasi  kuat  dengan
Indonesia  adalah  Malaysia.  Hal  ini terjadi  karena  kedua  negara  tersebut melakukan  kegiatan  ekspor  dan  impor yang  cukup  tinggi  sehingga  terintegrasi kuat.  Dilihat  dari  perkembangan  indeks intra  industri  mulai  tahun  2016-2021, Malaysia menjadi negara yang memiliki integrasi kuat dengan Indonesia. Walaupun  pada  tahun  2020,  integrasi perdagangan  industri  Indonesia  dan Malaysia  sempat  turun  ke  integrasi sedang (Tabel 3). Hubungan yang kuat kembali  lagi  pada  tahun  2021  antara Indonesia  dan  Malaysia.  Hal  ini  yang perlu menjadi perhatian, yaitu mempertahankan  komoditas  potensial ke  Malaysia.  Sebaiknya  kegiatan  impor tidak  perlu  menjadi  permasalahan  atau hambatan  karena  adanya  kegiatan tersebut untuk menjaga trade balance . Integrasi sedang adalah
Perdagangan antara Indonesia-
Singapura.  Rendahnya  nilai  tersebut karena Indonesia lebih banyak mengimpor kakao dibanding mengekspor kakao ke Singapura. Singapura merupakan negara industri di wilayah Association of Southeast Asian Nations (ASEAN).

## Tabel 2.   Perdagangan Komoditas Kakao dan Perdagangan Intra Industri Kakao Indonesia dengan Negara Mitra Dagang Tahun 2021
Negara Mitra Ekspor (Ribu USD) Impor (Ribu USD) Trade Balance (Ribu USD) GLI Keterangan Amerika Serikat 215,913 2,359 213,554 2.161  Lemah Tiongkok 135,849 8,126 127,723 11.288  Lemah Malaysia 132,570 71,922 60,648 70.342  Kuat Jerman 49,750 2,649 47,101 10.111  Lemah Jepang 29,698 322 29,376 2.145  Lemah Spanyol 20,382 120 20,262 1.171  Lemah Thailand 20,298 2,236 18,062 19.846  Lemah Singapura 9,253 50,870 -41,617 30.780  Sedang Swiss 168 4,884 -4,716 6.651  Lemah
Sumber: Data sekunder (2021), diolah.
Perdagangan intra industri terjadi apabila   memiliki   faktor endowment relatif  sama.  Skala  ekonomi  antara Indonesia  dan  Singapura  berbeda. Walaupun jarak antara Indonesia dan Singapura dekat namun terdapat perbedaan. Integrasi lemah ditunjukkan oleh hubungan antara Indonesia dengan Amerika  Serikat,  Tiongkok,  Jerman, Jepang,  Spanyol,  Thailand,  dan  Swiss. Integrasi  lemah  menunjukan  bahwa perdagangan yang terjadi lebih cenderung ke inter industri atau perdagangan satu arah.
Tabel  3  menunjukkan  neraca perdagangan, dimana umumnya neraca perdagangan komoditas kakao cenderung surplus. Namun terdapat dua negara  yang  menyebabkan  neraca perdagangan komoditas kakao mengalami  defisit,  yaitu  Singapura  dan Swiss.  Hal  ini  terjadi  karena nilai  impor lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  nilai
ekspor. Kondisi tersebut hampir membuat  perdagangan  menjadi  satu arah.  Yemima  &  Novianti  (2020) menyatakan  bahwa  salah  satu  pesaing Indonesia  dalam  ekspor  kakao  olahan adalah  Singapura  yang  merupakan eksportir yang utama untuk kakao pasta, cocoa butter ,  dan cocoa  powder . Singapura  bersaing  dengan  Indonesia dalam  menguasai  pasar  Malaysia, Australia, dan Selandia Baru. Namun, di sisi lain Indonesia tidak hanya menghasilkan produk sendiri tetapi bisa memanfaatkan  perdagangan,  seperti yang  dilakukan  oleh  Singapura  yang memiliki konsep perdagangan perantara dan  berhasil,  di  mana  membeli  bahan mentah  kemudian  menjual  kembali. Seperti  yang  diungkapkan  Putri  et  al. (2021)  bahwa  Singapura  merupakan pusat  logistik  dunia  dan  berada  pada urutan  kedua  setelah  Amerika  Serikat terkait dengan food security index .
166 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 2, DESEMBER 2023

## Tabel 3.   Perkembangan Indeks Perdagangan Intra Industri Komoditas Kakao
Indonesia Tahun 2016-2021
Sumber: Data sekunder (2016-2021), diolah
Berdasarkan Tabel 3,
perkembangan  intra  industri  Indonesia dan  Singapura  menurun  dari  tahun 2016-2017. Namun, selanjutnya konsisten  terintegrasi    sedang  hingga tahun  2021.  Sedangkan  negara  lain, seperti  Amerika  Serikat,  Tiongkok, Jerman,  Jepang,  Spanyol,  Thailand, dan Swiss, pada umumnya memiliki tren perkembangan perdagangan intra industri yang terintegrasi lemah.
Faktor-faktor yang memengaruhi Perdagangan
Intra Industri Komoditas  Kakao  Indonesia  dengan Negara Mitra
1. Pemilihan  Model  Regresi  Data Panel
Mengetahui  indikator  apa  saja yang  memengaruhi  perdagangan  intra industri  komoditas  kakao  Indonesia dengan  negara  mitra  membutuhkan beberapa langkah-langkah analisis, yaitu menentukan model terbaik antara Common  Effect  Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan REM. Untuk itu
digunakan  berbagai  uji,  yaitu  Uji Chow di  mana  hasilnya  menunjukkan  bahwa dengan  tingkat  keyakinan  95  persen, FEM  lebih  baik  digunakan  daripada menggunakan  CEM  karena  p -value (0,000)  < alpha (0,05).  Kedua,  Uji Hausman . Hasil uji tersebut menunjukkan  bahwa  REM  merupakan metode yang lebih baik untuk digunakan bila  dibandingkan  dengan  FEM  pada tingkat keyakinan 95 persen, di mana p - value (0,932)  > alpha (0,05).  Ketiga, melakukan  Uji Lagrange  Multipler. Uji Breusch  Pagan bertujuan  menguji  efek time atau  individual  atau  bahkan  tidak ada  pada  model.  Hasil  pengujian Breusch  Pagan menunjukkan  bahwa REM  terdapat  efek  dua  arah.  Namun, setelah diuji efek cross section dan time , hanya  terdapat  efek cross  section sehingga  model  yang  terbentuk adalah REM yang terdapat efek satu arah, yaitu efek cross section.
Negara 2016 Klas. 2017 Klas. 2018 Klas. 2019 Klas. 2020 Klas. 2021 Klas. Amerika Serikat 19.85 Lemah 3.57 Lemah 2.10 Lemah 2.14 Lemah 0.68 Lemah 2.16 Lemah Tiongkok 28.27 Sedang 17.65 Lemah 14.71 Lemah 17.17 Lemah 18.16 Lemah 11.29 Lemah Malaysia 55.62 Agak kuat 96.69 Kuat 91.15 Kuat 72.14 Kuat 49.72 Sedang 70.34 Kuat Jerman 2.79 Lemah 19.48 Lemah 12.95 Lemah 18.54 Lemah 13.70 Lemah 10.11 Lemah Jepang 0.47 Lemah 1.05 Lemah 2.41 Lemah 1.84 Lemah 3.25 Lemah 2.15 Lemah Spanyol 0.77 Lemah 1.27 Lemah 4.77 Lemah 2.89 Lemah 0.63 Lemah 1.17 Lemah Thailand 7.37 Lemah 30.10 Sedang 19.22 Lemah 6.52 Lemah 7.75 Lemah 19.85 Lemah Singapura 93.40 Kuat 28.80 Sedang 28.72 Sedang 28.84 Sedang 32.56 Sedang 30.78 Sedang Swiss 0.51 Lemah 0.06 Lemah 3.74 Lemah 5.99 Lemah 8.04 Lemah 6.65 Lemah

## 2. Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  melibatkan  uji normalitas, multikolinearitas, dan heteroskedastisitas, autokorelasi, serentak, dan parsial. Berdasarkan hasil uji  normalitas,  p- value (-0,56)  lebih besar  dibandingkan  dengan  alpha (0,05)  sehingga  residual  diasumsikan menyebar normal.
Sedangkan  uji  multikolinearitas disajikan  pada  Tabel  4.  Hasilnya menunjukkan bahwa tidak ada variabel bebas yang mengindikasikan multikolinearitas karena nilai VIF < 10.
Tabel 4. Nilai VIF Nilai VIF X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6
3,283  1,044  3,188  1,045  1,109  1,221 Sumber: Data sekunder (2023), diolah.
Di mana:
X 1 :  Rata-rata  GDP  per  kapita antara Indonesia dan negara mitra pada tahun t X 2 :  Perbedaan GDP antara Indonesia  dan  negara  mitra pada tahun t X 3 :  Perbedaan  GDP  per  kapita antara Indonesia dan negara mitra pada tahun t X 4
:  Nilai  tukar  negara j pada tahun t
X 5 :  Biaya  perdagangan  antara Indonesia dan negara mitra X 6 :  FDI inflow antara  Indonesia dan negara mitra
Hasil uji heteroskedastisitas menunjukkan  bahwa  dengan  tingkat kepercayaan  95  persen,  model  tidak mengindikasikan adanya
homoskedastisitas karena p -value (0,313) > alpha (0,05). Adapun hasil uji autokorelasi,  nilai p-value (0,062)  lebih besar dibandingkan alpha (0,05) sehingga tidak terjadi autokorelasi pada model.

## Tabel 5. Hasil Uji Parsial
Variabel Z- hitung p- value Keputusan
X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 3,611 -1,754 -2,102 -0,417 -0,500 2,067 0,000 0,079 0,036 0,677 0,960 0,039 Signifikan Signifikan Signifikan Tidak Signifikan Tidak Signifikan Signifikan Sumber: Data sekunder (2023), diolah. Di mana: X 1
:  Rata-rata GDP per kapita
Indonesia  dan  negara
mitra pada tahun t X 2
:  Perbedaan  GDP  antara
Indonesia  dan  negara mitra tahun t
X 3
:  Perbedaan GDP per kapita  antara  Indonesia dan  negara  mitra  pada tahun t X 4 :  Nilai  tukar  negara j pada tahun t
X 5 :  Biaya
perdagangan antara Indonesia dan negara mitra X 6 :  FDI inflow antara Indonesia  dan  negara mitra Berdasarkan hasil pemodelan random effect diperoleh nilai prob. (Chi 2 ) sebesar 0,001 atau nilainya kurang dari taraf  signifikansi  sebesar  0,05.  Artinya menolak  H 0 atau  setidaknya  minimal ada  satu  variable  independen  yang
168 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 2, DESEMBER 2023
memengaruhi variabel dependen. Model terpilih dinyatakan layak untuk menginterpretasikan pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Pada uji parsial menganalisis seberapa jauh pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen (Tabel 5). Apabila p < 0,05 menunjukkan bahwa terdapat pengaruh dari masing- masing variabel independen terhadap variabel dependen secara signifikan.
3. Hasil Regresi Data Panel Random Effect Model Analisis faktor-faktor yang
memengaruhi perdagangan intra industri  menggunakan  regresi  data panel REM. Pada Tabel 7 disajikan hasil regresi  menggunakan  REM  dengan efek crosss section .
Efek cross  section pada  hasil  uji regresi  menyebabkan  nilai  R 2 yang dihasilkan  kecil  tidak menjadi masalah. Hal  ini  didukung  oleh Hermanto  (2002) yang  menyatakan  bahwa  permainan memaksimumkan  R 2 atau  memilih model  yang  menghasilkan  R 2 tinggi adalah tidak betul. Kualitas goodness of fit suatu  model  hanyalah  merupakan salah  satu  ukuran  dalam  mengukut kualitas  regresi  secara  keseluruhan. Masih  ada  faktor  lain  berupa  relevansi teoritis. Kuncoro et al. (1997)
menyatakan  bahwa  R 2 peka  terhadap jumlah variabel independen dan jumlah observasi  dan  besarnya  R 2 tidak berkaitan  dengan  kesesuaian  model karena R 2 lahir setelah model dibentuk. Model Regresi Data Panel perdagangan intra  industri  kakao  Indonesia  adalah sebagai berikut:
IITijt = 𝛽 0 + 𝛽 1 ( 𝐴𝑉𝐸𝐺𝐷𝑃𝐶𝑖𝑗𝑡 ) + 𝛽 2( 𝐷𝐺𝐷𝑃𝑖𝑗𝑡 ) + 𝛽 3( 𝐷𝐺𝐷𝑃𝐶𝑖𝑗𝑡 ) + 𝛽 6( 𝐹𝐷𝐼𝑖𝑗𝑡 )
+ 𝜀𝑖𝑗𝑡 ........................... (14)
IITijt = 0.4173 + 0.8139^( 𝐴𝑉𝐸𝐺𝐷𝑃𝐶𝑖𝑗𝑡 ) − 0.2229 ^( 𝐷𝐺𝐷𝑃𝑖𝑗𝑡 ) − 0.5763^ ( 𝐷𝐺𝐷𝑃𝐶𝑖𝑗𝑡 )
+ 0.0707^ ( 𝐹𝐷𝐼𝑖𝑗𝑡 ) .. .… (14)
Hasil  regresi  data  panel  REM menunjukkan  bahwa  variabel  yang berpengaruh  secara  signifikan  adalah variabel rata-rata GDP per kapita antara Indonesia dan negara mitra, perbedaan GDP  antara  Indonesia  dan  negara mitra, perbedaan GDP per kapita antara Indonesia  dan  negara  mitra,  dan  FDI inflow antara  Indonesia  dan  negara mitra.  Sedangkan  variabel  yang  tidak berpengaruh adalah variabel nilai tukar dan  biaya  perdagangan.  Variabel  rata- rata  GDP  per  kapita  pada    umumnya digunakan sebagai proksi untuk membandingkan  tingkat  kesejahteraan antarnegara.  Rata-rata  GDP  per  kapita menunjukkan  bahwa  GDP  per  kapita memiliki  pengaruh  positif  terhadap perdagangan  intra  industri  pada  taraf

## Tabel 7. Hasil Regresi Data Panel Random Effect Model
Sumber: Data sekunder, diolah.
nyata  1  persen.  Semakin  meningkat perbedaan  GDP  per  kapita  Indonesia terhadap negara mitra akan meningkatkan perdagangan intra industri di antara kedua negara tersebut. Nilai koefisien regresi 𝛽 1 = 0,814, artinya setiap  peningkatan  GDP  per  kapita sebesar 1 persen maka akan meningkatkan indeks perdagangan intra industri  sebesar  0,81  persen.  Hasil  ini sejalan  dengan  Leitao  &  Faustino (2008) bahwa GDP per kapita berpengaruh positif terhadap perdagangan  intra  industri.  Hal  ini terjadi  karena perdagangan intra industri secara vertikal lebih dominan.
Variabel  determinan  perbedaan GDP per kapita menunjukkan perbedaan  skala ekonomis. Dari sampel  negara mitra  dagang,  proporsi pendapatan per kapita dengan Indonesia sangat berbeda.
Pendapatan negara yang  menjadi sampel  negara  mitra  dagang  berada pada  level high  income dan middle income country . Struktur permintaan juga tidak sama sehingga memiliki pengaruh negatif.
Variabel perbedaan GDP sebagai proksi ukuran pasar pada industri yang sama antarnegara. Perbedaan ukuran pasar memiliki hubungan yang negatif terhadap perdagangan intra industri, karena ukuran pasar adalah ukuran persaingan atau hambatan dalam perdagangan bilateral. Perbedaan ukuran ekonomi tercermin dari perbedaan GDP Indonesia dengan negara mitra dagang. Perbedaan GDP antara negara pada hasil estimasi memiliki efek negatif dan signifikan pada taraf nyata 10 persen. Nilai koefisien regresi 𝛽 2 = -0,223, artinya setiap
Variabel Estimate Std. Error t-value Pr (> |t|) Intercept 0.417 0.3241454 1.2875 0.1979210 AVEGDPC 0.814 0.2254414 3.6106 0.0003054 DGDP -0.223 0.1271156 -1.7541 0.0794154 DGDPC -0.576 0.2741405 -2.1022 0.0355335 EXR -0.504 1.2078409 -0.4169 0.6767232 CT -0.004 0.0804469 -0.0500 0.9601245 FDI 0.071 0.0342327 2.0667 0.0387619 Total Sum of Squares 1.092 Residual Sum of Squares 0.692 R 2 0.366 Adj. R 2 0.266 Chi 2 21.939 p -value 0.001
peningkatan perbedaan GDP sebesar 1 persen  maka akan menurunkan  indeks perdagangan  intra  industri  sebesar 0,223  persen.    Terjadinya  penurunan tingkat  perdagangan  intra  industri  jika salah  satu  GDP  lebih  besar.  Hal  ini dapat membuat nilai ekspor/impor suatu negara  akan  semakin  besar  sehingga perdagangan  cenderung  bersifat one way  trade .  Menurut  Krugman  (1981), apabila  faktor endowment ,  ukuran ekonomi dan ukuran pasar, antarnegara sama  maka  akan  membuat  terjadinya perdagangan antarnegara dengan komoditas  produk  yang  cenderung sama.
Variabel  perbedaan  GDP  per kapita menunjukkan perbedaan absolut tingkat perekonomian antarnegara.
Perbedaan GDP per kapita antarnegara mengindikasikan  adalanya  perbedaan selera  (disparitas GDP  per  kapita).  Hal tersebut menjadi faktor penentu terhadap  jenis  produk  yang  diinginkan oleh  masyarakat  antarnegara  yang melakukan aktifitas perdagangan. Pada hasil  estimasi,  perbedaan  GDP  per kapita  memiliki  efek  negatif  dan berpengaruh signifikan pada taraf nyata 5  persen  dengan nilai  koefisien  regresi 𝛽 3 = -0,576,  artinya setiap peningkatan perbedaan  GDP  per  kapita  sebesar  1 persen  maka akan menurunkan  indeks
perdagangan  intra  industri  sebesar 0,576 persen.
Daya  beli  suatu  negara  dapat ditunjukkan dengan nilai tukar. Variabel nilai tukar memiliki efek negatif dan tidak memiliki  pengaruh  signifikan.  Efek negatif  ini  diduga  disebabkan  oleh adanya  kegiatan  impor  yang  tinggi. Seperti yang dijelaskan oleh Firdaus et al.  (2018)  bahwa  jumlah  impor  yang tinggi pada industri yang fokus melakukan ekspor menyebabkan depresiasi nilai tukar rupiah menurunkan kemampuan produksi dan ekspor  produk  ke  pasar  global.  Hasil estimasi  biaya  perdagangan  memilki efek  negatif  namun  tidak  berpengaruh secara signifikan.
FDI menunjukkan pengaruh positif pada  hasil  estimasi  dan  berpengaruh secara  signifikan  pada  taraf  nyata  5 persen nilai koefisien regresi 𝛽 6 = 0,071, artinya  setiap  peningkatan  perbedaan nilai  FDI  sebesar  1  persen  maka  akan meningkatkan indeks perdagangan intra industri  sebesar  0,071  persen.  Hal  ini sejalan  dengan  Fontagne  (1999)  dan Senturk (2023) yang menyatakan bahwa  terdapat  hubungan  yang  positif antara  FDI  dengan  perdagangan  intra industri.  Diduga  peningkatan  adanya perdagangan  intra  industri  karena adanya perusahaan dengan
Perdagangan Intra Industri Kakao ..., Andi Tenri Darhyati, Tanti Novianti | 171
kepemilikan  asing  di  Indonesia.  Hal  ini didukung oleh Nauly et al. (2020) yang menyatakan bahwa perusahaan multinasional  cenderung  meningkatkan kegiatan  ekspor  impor  di  Indonesia. Perusahaan kepemilikan asing memiliki jaringan  dengan  pihak  asing  dan kemampuan untuk negosiasi dan mengidentifikasi  kebutuhan  konsumen. Kepemilikan asing meningkatkan kecenderungan untuk melakukan impor bahan  baku  hal  ini  didukung  oleh penelitian  Nauly  et  al . (2020)  karena membutuhkan bahan baku untuk menghasilkan  produk  yang  berkualitas sehingga diterima di pasar Internasional.  Boddin  et  al.  (2017) menyatakan  bahwa  kepemilikan  asing cenderung  meningkatkan  keterlibatan perusahaan dalam perdagangan internasional dan investasi asing berpengaruh  besar  ke  negara-negara berpendapatan  rendah  di  Indonesia. Adanya penanaman modal asing dapat memberikan  efek  positif  karena  terjadi transfer teknologi, informasi dan pengetahuan.  Yang  ditekankan  dalam hubungan perdagangan adalah hubungan komplementer.

## KESIMPULAN  DAN  REKOMENDASI KEBIJAKAN
Negara  yang  memiliki  integrasi
kuat  dalam  perdagangan  intra  industri kakao dengan Indonesia adalah Malaysia,  sedangkan  yang  terintegrasi sedang dalam perdagangan intra industri  adalah  Indonesia-Singapura. Perdagangan intra industri kakao Indonesia  dipengaruhi  oleh  rata-rata GDP per kapita antarnegara, perbedaan GDP antarnegara, perbedaan GDP per kapita  antarnegara  dan  FDI.  Sehingga Pemerintah  perlu  menjaga  hubungan perdagangan  intra  industri  komoditas kakao ke negara yang memiliki integritas kuat, yaitu Malaysia. Aktivitas perdagangan  antara  Indonesia  dan Singapura berada pada kategori terintegrasi  sedang  karena  Indonesia lebih  banyak  mengimpor  kakao  dari Singapura.  Peningkatan  ekspor  dapat dilakukan dengan pemberian insentif ke industri pengolahan agar dapat meningkatkan  produksi  olahan  kakao. Sedangkan negara mitra yang memiliki integritas  lemah  perlu  ditingkatkan melalui  perbaikan  kualitas  kakao  agar dapat  diterima  di  pasar  internasional. Selain itu, pemerintah perlu memperhatikan  bentuk  kerja  sama  FDI karena tujuan FDI adalah meningkatkan kapasitas  produksi,  transfer  teknologi dan pengetahuan serta mempromosikan kakao Indonesia.
Penelitian ini hanya fokus pada kode HS
172 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 2, DESEMBER 2023
18  (2  digit)  sehingga  kurang  dapat menjelaskan  kegiatan  perdagangan intra  industri  pada  produk  turunan kakao,  seperti cacao  pasta,  cacao butter,  cacao  powder ,  cokelat,  dan makanan  olahan  lainnya.  Penelitian selanjutnya dapat menganalisis perdagangan intra industri kakao untuk kode HS dengan 4 digit.

## DAFTAR PUSTAKA
Arianda,  M.E.,  Nugroho,  A.  and  Deli,  A. (2022).  Analisis  perdagangan  intra industri  komoditas  kakao  Indonesia dan Malaysia. Jurnal
Ilmiah
Mahasiswa Pertanian, 7(1), 150-160. https://doi.org/10.17969/jimfp.v7i1.18
975.
Ariefianto,
Moch.
Doddy. (2012). Ekonometrika  esensi  dan  aplikasi dengan mengunakan Eviews. Jakarta: Erlangga Austria,  M.  S. (2004). The  pattern  of  intra- ASEAN  trade  in  the  priority  goods sectors.
AusAID.
http://aadcp2.org/file/03-006e-
ExecutiveSummary.pdf.
Balassa, B, dan Luc B (1984.) Intra-industry specialization  in  a  multi  -industry framework. Discussion Paper.
Balassa,  B.,  (1966).  Tariff  reductions  and trade  in  manufacturers  among  the industrial  countries. The  American Economic  Review ,  56(3),  466 –473. https://www.jstor.org/stable/1823779.
Boddin,  D.,  Raff,  H  dan  Trofimenko,  N. (2017).  Foreign  ownrship  and  the export  and  import  propensities  of developing  country  firms. World
Economy, 40(12),
2543-2563. https://doi.org/10.1111/twec.12547.
BPS.  (2022).  Statistik  kakao  Indonesia 2021.Jakarta: BPS RI.
Fertő,  I.  (2015).  Horizontal  intra-industry
trade  in  agri-food  products  in  the enlarged European Union. Studies in Agricultural  Economics, 117(2),  1-7. https://doi.org/10.22004/ag.econ.208 883.
Firdaus, M., Holis, A., Amaliah, S., Fazri, M., dan  Sangadji,  M.  (2018).  Dampak pergerakan nilai tukar Rupiah terhadap  aktivitas  ekspor  dan  impor nasional.  Bogor:  Institut  Pertanian Bogor.
Fontagne, L. (1999). Foreign direct investment  and  international  trade:
Complements  substitutes?.  OECD
Science,  Technology,  and  Industry Working  Papers.  OECD  Publishing. https://doi.org/10.1787/78856571301 2.
Greenaway, D, Milner, C., (1986). Ekonomi perdagangan  intra  industri.  Oxford: Blackwell.
Greenaway,  D.,  Hine,  R.,  dan  Milner,  C.
(1994).  Country-specific  factors  and the  pattern      of      horizontal      and vertical   intra-industry    trade    in    the
UK. Weltwirtschaftliches Archiv,
130(1),
77-100. https://www.jstor.org/stable/4044026
6.
Grubel,  H.  and  Lloyd,  P.  1975).  Intra- industry  trade:  The  theory  and measurement of international trade in differentiated  products.  London:  The Mcmillian Press.
Grubel, H. G. (1967). Intra-industry specialization and the pattern of trade. The  Canadian  Journal  of  Economics and Political Science, 33(3), 374-388. https://doi.org/10.2307/139914.
Grubel, H. G., dan Lloyd, P. J. (1971). The empirical  measurement  of  intra ‐ industry  trade. Economic  Record, 47(4),
494-517.
https://doi.org/10.1111/j.1475- 4932.1971.tb00772.x.
Head,  Keith.  (2003).Grafity  for  beginners. British Columbia: University of British Colombia.
Helpman,  E.,  Krugman,  P.R.  (1985). Struktur pasar dan perdagangan luar
Perdagangan Intra Industri Kakao ..., Andi Tenri Darhyati, Tanti Novianti | 173
negeri:  Meningkatkan  pengembalian, persaingan  tidak  sempurna,  dan ekonomi  internasional.  Cambridge: MIT Press.
Hermanto,  H.  (2002).  Perdagangan  intra – industri  Indonesia  di  pasar  dunia.
Economic Journal of Emerging Markets, 7(1), 57-70. https://doi.org/10.20885/ejem.v7i1.66 0. Hoang,  V.  (2019).  The  dynamics  of agricultural  intra-industry  trade:  a comprehensive case study in Vietnam. Structural  Change  and Economic  Dynamics, 49,  74-82. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2019 .04.004.
Ito,  Keiko,  and  Masaru  Umemoto.  (2003).
Intra-industry  trade  in  the  ASEAN regional: The  case  of the  automotive industry. ASEAN-Auto Project No. 04-
08. Working  Paper  Series,  2004(23),
1-36.
https://www.agi.or.jp/media/publicatio ns/workingpaper/WP2004-23.pdf.
Jámbor,  A.  (2015).  Country-and  industry- specific determinants of intra-industry trade  in  agri-food  products  in  the Visegrad countries. Studies in Agricultural  Economics, 117(2),  93- 101. https://doi.org/10.22004/ag.econ.208 886.
Jing,  Wang,  Nuno  Carlos  Leitão,  dan Horácio  Faustino.  (2010).  Intra- industry trade in agricultural products: The  case  of  China.  Working  Paper School of Economics
and
Management  Technical  University  of Lisbon. https://ideas.repec.org/p/ise/isegwp/
wp62010.html.
Krugman, P. (1981). Intra-industry specialization  and  the  gains  from trade. Journal  of  Political  Economy, 89(5), 959-973.
https://www.jstor.org/stable/1830815.
Kuncoro,  Mudrajad,  Artidiatun  Adji  dan Rimawan Pradiptyo. (1997). Ekonomi industri:  Teori,  kebijakan,  dan  studi empiris  di  Indonesia.  Yogyakarta:
Widya Sarana Informatika.
Leitão,  Nuno  Carlos,  and  Horácio  C Faustino.  (2008).  Intra-industry  trade in  the  food  processing  sector:  The Portuguese  case. Journal  of  Global Business  and  Technology ,  4(1),  49- 58. https://www.iseg.ulisboa.pt/aquila/get File.do?fileId=303559&method=getFil e.
McCorriston, S., dan Sheldon, I. M. (1991). Intra-industry trade and specialization in  processed  agricultural  products: The  case  of  the  US  and  the  EC. Review  of  Agricultural  Economics, 13(2),
173-184. https://www.jstor.org/stable/1349635. Nauly, D., Hartoyo, S., & Novianti, T. (2020). Kepemilikan
asing dan
kecenderungan ekspor-impor industri makanan  olahan  Indonesia. Buletin Ilmiah  Litbang  Perdagangan, 14(1), 47-74. https://doi.org/10.30908/bilp.v14i1.43 1.
Nguyen,  T.  H.  (2020).  Impact  of  leader- member  relationship  quality  on  job satisfaction, innovation, and operational  performance:  A  case  in
Vietnam. The  Journal  of  Asian Finance,  Economics  and  Business,
7(6),
449-456.
http://dx.doi.org/10.13106/jafeb.2020. vol7.no6.449.
Oktaviani,  R.,  dan  Novianti,  T.  (2016). Integrasi  perdagangan  dan  dinamika ekspor  Indonesia  ke  Timur  Tengah (Studi  kasus:  Turki,  Tunisia,  dan Maroko). Jurnal Agro Ekonomi, 26(2), 167-189. https://dx.doi.org/10.21082/jae.v26n2 .2008.167-189.
Putri,  R.  M.,  dan  Rifin,  A.  (2021).  Analisis perdagangan  intra  industri  regional comprehensive economic partnership (RCEP)  pada      produk  pertanian. Buletin  Ilmiah  Litbang  Perdagangan, 15(2),
181-208. https://doi.org/10.30908/bilp.v15i2.57 0.
Qasmi,  B.  A.,  dan  Fausti,  S.  W.  (2001).
174 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 2, DESEMBER 2023
NAFTA intra ‐ industry trade in agricultural food products. Agribusiness: An International Journal, 17(2), 255-271. https://doi.org/10.1002/agr.1015
Rahman,  A.,  dan  Astriana,  A.  (2015). Analisis  perdagangan  intra  industri Indonesia-Cina  (tahun  2000-2014).
Jurnal Administrasi Negara, 21(1), 22-
31. https://doi.org/10.33509/jan.v21i1.20.
Retnosari, L. (2018). Trade complementarity dan export similarity serta  pengaruhnya  terhadap  ekspor Indonesia ke negara-negara  anggota OKI. Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, 12(1), 21-46. https://doi.org/10.30908/bilp.v12i1.28
1.
Retnowati,  Jayanti  Dwi.  (2007).  Analisis faktor-faktor determinan perdagangan intra-industri  komoditas  information and  communication  technology  (ICT)
antar negara-negara ASEAN-5. [Skripsi]. Institut Pertanian Bogor.
Şenturk,  C.  (2023).  An  analysis  between foreign  direct  investment  and  intra- industry  trade  in  Turkey:  A  VECM approach. OPUS  Journal  of  Society
Research,
20(51), 76-85. https://doi.org/10.26466/opusjsr.1152 707.
Simbolon,  A.  T.  M.,  Jakfar,  F.,  dan  & Nugroho, A. (2022.). Analisis
perdagangan  intra  industri  komoditi teh Indonesia. Jurnal Ilmiah
Mahasiswa Pertanian, 7(1), 141-149. https://doi.org/10.17969/jimfp.v7i1.18 970.
Trade  Map.  (2021,  2022).  Bilateral  trade. Diakses  01  Oktober  2023  dari https://www.trademap.org/Index.aspx .
Yemima,  R.,  dan  Novianti,  T.  (2020). Competitiveness  and  determinant  of Indonesian processed cocoa demand in  the  AANZFTA  framework. Jurnal Ilmu  Ekonomi  Terapan, 5(1),  13-25. https://doi.org/10.20473/jiet.v5i1.196 27.
Zhang,  Z.,  &  Chuan,  L. I. (2006).  Country ‐ specific  factors  and  the  pattern  of intra ‐ industry trade in China's manufacturing. Journal of International Development, 18 (8),
1137-1149. https://doi.org/10.1002/jid.1288.