## DETERMINANT ANALYSIS OF INDONESIAN SEAWEED TRADE

## ANALISIS DETERMINAN PERDAGANGAN RUMPUT LAUT INDONESIA
Saragih AK a , Burhanuddin b , Herawati c* abc Departemen Agribisnis, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University, Bogor, Indonesia)
*Email Korespondensi : hera@apps.ipb.ac.id

## Abstract
Seaweed is a cultivated fishery commodity that has contributed to Indonesia’s national economy. Indonesia contributes 40% of the world's seaweed export volume. Export volume has increased, meanwhile,  the  domestic  market  has  difficulty  in  obtaining  raw  materials.  The  aim  of  this research is to analyze the factors affecting the trade of Indonesian seaweed to seven destination countries  (China,  South  Korea,  France,  Chile,  Philippines,  USA,  and  Japan).  The  analytical method  used  in  this  research  is  panel  data  with  the  Gravity  Model  approach  with  periods covering  2000  until  2019.  The  dependent  variable  is  trading  volume.  The  result  of  estimated factors affecting trade is real GDP per capita  of Indonesia, real GDP per capita of destination countries, exchange rates, and economic distance, which significantly influence trading volume. Improvement  of  supporting  facilities,  protection  for  domestic  industry  to  obtain  quality  raw materials, and improvement of technology to improve the quality of seaweed.
Keywords: export volume, gravity model, panel data, seaweed

## Abstrak
Rumput laut merupakan komoditas hasil perikanan budidaya yang memiliki kontribusi nasional dalam  perekonomian  Indonesia.  Indonesia  memiliki  kontribusi  40%  terhadap  volume  ekspor rumput laut dunia. Volume ekspor mengalami peningkatan, sedangkan pasar domestik kesulitan dalam mendapatkan bahan baku. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi perdagangan rumput laut Indonesia ke tujuh negara tujuan (Cina, Korea Selatan, Perancis,  Chili  Filipina,  USA  dan  Jepang).  Penelitian  ini  menggunakan  data  panel  dengan pendekatan Gravity Model dengan rentan waktu 2000 hingga 2019. Variabel terikat adalah volume perdagangan  (impor+ekspor).  Hasil  estimasi  faktor  yang  memengaruhi  perdagangan  rumput laut Indonesia adalah PDB riil per kapita Indonesia, PDB riil per kapita negara tujuan, nilai tukar, dan jarak ekonomi, berpengaruh signifikan terhadap volume perdagangan. Peningkatan sarana

## Journal of Integrated Agribusiness
Website Jurnal: http:// journal .ubb.ac.id/index.php/jia
http://journal.ubb.ac.id/index.php/jiahttp://journal.ubb.ac.id/
index.php/jia P-ISSN: 2656-3835
http://journal.ubb. ac.id/index.php/jia http://journal.ubb. ac.id/index.php/jia E-ISSN: 2686-2956
http://journal.ubb. ac.id/index.php/jia http://journal.ubb. ac.id/index.php/jia

## ANALISIS DETERMINAN PERDAGANGAN RUMPUT LAUT INDONESIA
pendukung,  perlindungan  bagi  industri  dalam  negeri  untuk  mendapatkan  bahan  baku berkualitas, serta peningkatan teknologi guna meningkatkan kualitas rumput laut.
Kata kunci: data panel, gravity model, rumput laut, volume ekspor

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan  data  FAO  (2018),  Indonesia  dan  Cina  merupakan  produsen  utama  dalam menghasilkan  tumbuhan  air  terbesar  tahun  2016  dan  produksi  dunia  tanaman  air  yang dibudidayakan,  sangat didominasi  oleh  rumput  laut.  Volume  produksi rumput  laut  di  tahun 1995 sebesar 13,5 juta ton dan menjadi lebih dari 30 juta ton pada tahun 2016 (FAO 2018). Pesatnya pertumbuhan pertanian spesies rumput laut tropis (Kappaphycus alvarezii and Eucheuma spp ) di Indonesia  sebagai  bahan  baku  untuk  ekstraksi  karagenan  memiliki  kontribusi  utama  dalam pertumbuhan produksi tanaman air.
Indonesia  menjadi  negara  yang  berperan  penting  terhadap  perdagangan  rumput  laut dunia. Hal tersebut dikarenakan Indonesia berkontribusi lebih dari 40% produksi rumput laut dunia  serta  kontribusi  30%  terhadap  ekspor  rumput  laut  dunia  (KKP  2018).  Indonesia  pun melakukan  beberapa  upaya  dalam  mempertahankan  posisinya,  yaitu  dengan  meningkatkan kuantitas  dan  kualitas  rumput  laut  untuk  dieskspor.  Hal  tersebut  dilakukan  Indonesia  agar negara importir rumput laut dunia lebih tertarik untuk membeli rumput laut dari Indonesia. Jenis rumput  laut  yang  diproduksi  Indonesia  dan  banyak  digunakan  oleh  negara  importir  ialah Eucheuma sp d an Gracillaria spp.
Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2020, total volume ekspor rumput laut Indonesia ke pasar internasional tahun 2019 sebesar 191 ribu ton dibandingkan pada tahun 2015 yang hanya mencapai 196 ribu ton. Tahun 2018, ekspor rumput laut Indonesia telah berkontribusi ke devisa negara sebesar USD 291,8 juta atau 60% dari total nilai ekspor hasil perikanan (KKP 2019). Sementara data Kemendag (2015) menunjukkan bahwa produksi rumput laut kering di Indonesia  hampir  35,69%  terserap  oleh  industri  pengelolaan  dan  64,31%  di  ekspor  ke  pasar internasional. Industri pengolahan rumput laut di Indonesia umumnya industri pembuatan agar- agar dan karaginan. Berdasarkan data Kemendag (2014), Indonesia banyak mengekspor rumput laut olahan seperti keraginan di negara- negara maju kawasan Eropa karena kualitas yang baik dan diakui oleh industri dalam negeri yang melakukan blended (formulasi). Disisi lain, Indonesia juga banyak mengimpor keraginan dari Cina. Dalam pembuatan keraginan, bahan baku yang masih  diimpor  yaitu Semi  Refined  Carrageenan (SRC)  karena  produksi  di  dalam  negeri  masih terbatas dan harga yang relatif mahal dibandingkan impor dari Cina. Padahal, Indonesia mampu memproduksi SRC. Namun, SRC yang dimiliki Indonesia jauh lebih mahal dibandingkan SRC impor  dari  Cina.  Masih  terbatasnya  produk  turunan  rumput  laut  di  Indonesia  dibandingkan negara lain seperti Cina dan Eropa dikarenakan pertama, bahan baku yang mahal serta kedua, teknologi melalui penelitian dan pengembangan masih relatif terbatas.
Indonesia merupakan negara yang memiliki posisi penting dalam ekspor dunia, namun disisi  lain  Indonesia  masih  mengimpor  produk  olahan  dari  komoditas  rumput  laut  tersebut. Indonesia harus mampu menganalisis terkait faktor yang memengaruhi perdagangan rumput laut Indonesia. Terdapat banyak faktor yang dapat memengaruhi keberhasilan dalam melakukan perdagangan tersebut. Faktor tersebut dapat mendukung atau menghambat dalam melakukan
perdagangan. Berdasarkan permasalahan dan latar belakang yang telah dijelaskan, maka perlu melakukan faktor-faktor yang memengaruhi perdagangan rumput laut Indonesia yang berguna bagi para pelaku perdagangan internasional rumput laut Indonesia.

## 2. Literatur Review
Penelitian  tentang  faktor-faktor  ekspor  rumput  laut  telah  dilakukan  oleh  Denantica (2012), Rajagukguk (2009), Sitinjak (2012), Zuleman (2020), dan Tarigan (2015). Kelima penelitian tersebut memiliki persamaan dalam penggunaan variabel independen, yaitu PDB negara tujuan, harga ekspor, dan nilai tukar.
Hasil  penelitian  sebelumnya  menyatakan  bahwa  variabel  PDB  negara  tujuan berpengaruh signifikan terhadap ekspor rumput laut. PDB yang digunakan adalah PDB riil per kapita  negara  tujuan  karena  variabel  tersebut  melihat  daya  beli  negara  tujuan.  Harga  ekspor merupakan variabel yang memengaruhi ekspor rumput laut. Harga juga memengaruhi tingkat permintaan  dan  penawaran  dari  rumput  laut.  Variabel  harga  ekspor  di  dalam  penelitian sebelumnya, memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ekspor rumput laut Indonesia. Nilai tukar  riil  merupakan  variabel  yang  banyak  digunakan  oleh  penelitian  sebelumnya,  namun beberapa penelitian menujukkan variabel nilai tukar tidak berpengaruh signifikan.
Penelitian tentang analisis ekspor Indonesia sudah banyak dilakukann, dimana sebagian menggunakan data time series maupun data panel. Penelitian dengan data time series sebagian besar  menggunakan  metode  dengan Error  Correction  Model (ECM)  dan Ordinary  Least  Square (OLS) . Penelitian dengan data panel  menggunakan metode gravity model . Alasan penggunaan metode ECM pada penelitian Kesuma (2018) dan Ashari (2016) karena jenis data yang digunakan ialah data time seri es dan mampu mengoreksi ketidakseimbangan jangka pendek menuju pada keseimbangan  jangka  panjang.  Penelitian  Kesuma  (2018)  menyatakan  bahwa  PDB  per  kapita Amerika  berpengaruh  signifikan  terhadap  volume  ekspor  udang  dalam  jangka  pendek, sedangkan  harga  ekspor  dan  PDB  per  kapita  Amerika  berpengaruh  signifikan  pada  jangka panjang.  Nilai  tukar  tidak  berpengaruh  signifikan  dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang. Penelitian  yang  dilakukan  Ashari  (2016)  menyatakan  PDB  Indonesia  berpengaruh  signifikan terhadap jangka panjang ekspor udang, sedangkan harga ekspor berpengaruh terhadap harga ekspor. Menurut penelitian Hernawan (2017) menyatakan OLS memiliki kelemahan yaitu harus memenuhi asumsi agar tidak merusak sifat kestabilan penduga OLS. Hasil penelitiannya juga menyatakan bahwa harga ekspor, kurs terhadap yen, harga komoditas subsitusi berpengaruh signifikan  terhadap  ekspor  tuna  ke  Jepang.  Penelitian  tentang gravity  model telah  banyak dilakukan oleh beberapa peneliti, seperti Khaliqi (2017), Karlinda (2012), Nurdjaman (2019) dan Mashari (2019).
Penggunaan gravity  model karena  model  ekonomi  yang  sering  digunakan  dalam memprediksi  hubungan  bilateral  antar  negara.  Variabel  PDB  digunakan  dalam gravity  model untuk  melihat  ukuran  ekonomi  antar  kedua  negara.  Penelitian  Karlinda  (2012)  menyatakan bahwa  variabel  pengganti  PDB  ialah  PDB  per  kapita.  Variabel  jarak  ekonomi  merupakan pendukung gravity  model .  Hasil  penelitian  Karlinda  (2012)  dan  Mashari  (2017)  menyatakan bahwa  jarak  ekonomi  tidak  signifikan  terhadap  ekspor,  sedangkan  Nurdjaman  (2019) menyatakan  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  permintaan  ekspor.  Menurut penelitian  Mashari  (2017)  menyatakan  jarak  tidak  berpengaruh  signifikan  karena  kebutuhan akan  komoditas  tersebut  dan  menjadi  bahan  baku  bagi  industri.  Penelitian  Karlinda  (2012) mengungkapkan bahwa jarak berpengaruh positif karena komoditi tersebut tidak membutuhkan
tempat  dalam  kegiatan  distribusinya  dan  dapat  menurunkan  biaya  per  unit  transportasi, sedangkan hasil penelitian Nurdjaman (2019) menyatakan jarak ekonomi berpengaruh negatif terhadap permintaan ekspor karena biaya transportasi ekspor yang semakin tinggi. Penelitian Khaliqi  (2017)  mengatakan  bahwa  PDB  negara-negara  eksportir  dan  nilai  tukar  bepengaruh negatif, sedangkan PDB negara importir dan biaya perdagangan berpengaruh positif terhadap perdagangan udang Indonesia.

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  yakni  data  sekunder  yang diperoleh  dari berbagai sumber. Data sekunder ini berupa data time series dari tahun 2000 hingga 2019 dan cross section yang terdiri dari tujuh negara tujuan yaitu Cina, Perancis, Korea Selatan, Jepang, Filipina, Chili, dan USA. Pemilihan tahun 2000 hingga 2019 karena ketersediaan data. Pemilihan negara tersebut  karena  konsistensi  melakukan  perdagangan  dengan  Indonesia  dalam  kurun  waktu tersebut  dan  memiliki  data  yang  relatif  terbuka  dan  lengkap.  Data  diperoleh  dari  berbagai sumber seperti Kementerian Kelautan dan Perikanan, UN Comtrade, Unctad, World Bank, dan CEPII  serta  instansi  terkait  lainnya  ditambah  dengan  literatur  tambahan  seperti  penelitian terdahulu,  jurnal-jurnal  penelitian,  buku,  dan  literatur-literatur  yang  berkaitan  dengan perdagangan  internasional  yang  mampu  membantu  penelitian  ini.  Data  dari  instansi  yang digunakan dapat dilihat pada tabel di bawah ini
Tabel 1 Jenis dan Sumber Data
No Jenis Data Sumber Data 1 Volume perdagangan rumput laut Indonesia ke negara tujuan tahun 2000 hingga 2019 UN Comtrade 2 Nilai tukar riil rupiah terhadap dollar Amerika tahun 2000 hingga 2019 Unctad 3 PDB riil perkapita riil negara tujuan utama 2000 hingga 2019 World Bank 4 PDB riil per kapita Indonesia tahun 2000 hingga 2019 Worldbank 5 Jarak geografis antar negara tujuan CEPII
Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data seluruh jenis rumput laut yang diperdagangkan Indonesia ke perdagangan internasional dengan kode Harmonized System (HS) yaitu  dengan  HS  6  digit  yaitu  kode  HS  121221  (rumput  laut  dan  alga  lainnya,  layak  untuk dikonsumsi manusia, segar, dingin, beku atau dikeringkan, digiling maupun tidak), HS 121229 (rumput laut dan alga lainnya, tidak layak untuk dikonsumsi manusia, segar, dingin, beku atau dikeringkan,  digiling  maupun  tidak),  HS  130231  (agar-agar,  dimodifikasi  ataupun  tidak),  HS 130239 (lendir dan pengental yang berasal dari produk nabati, dimodifikasi maupun tidak (tidak
termasuk dari kacang belalang, biji kacang belalang, biji guar dan agar-agar). Variabel bebas yang digunakan  antara  lain  PDB  riil  per  kapita  negara  tujuan  (PDBJ),  PDB  riil  per  kapita  negara Indonesia (PDBI), jarak ekonomi (DIST), nilai tukar riil rupiah terhadap dollar Amerika (EXR), sedangkan variabel terikat yang digunakan ialah volume perdagangan rumput laut Indonesia (VOL)

## 3.2 Formulasi Model
Penelitian ini menggunakan variabel volume perdagangan rumput laut Indonesia sebagai variabel dependen (variabel terikat). Variabel independen (variabel bebas) yang digunakan ialah PDB riil per kapita Indonesia, PDB riil per kapita negara tujuan, nilai tukar riil dan jarak ekonomi. Formulasi model yang digunakan sebagai berikut:
VOLi 𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1PDBIt + 𝛽 2PDBJit + 𝛽 3EXR 𝑖𝑡 + 𝛽 4DISTit+ μ
Keterangan:
VOLi 𝑡 : Volume perdagangan (ekspor+impor) rumput laut Indonesia tahun t (kg) PDBIt : PDB riil per kapita Indonesia pada tahun t (USD) PDBJit : PDB riil per kapita negara tujuan j pada tahun t (USD) EXRit : Nilai tukar riil rupiah terhadap dollar Amerika tahun t (Rp/USD) DISTit : Jarak ekonomi Indonesia dengan negara tujuan j pada tahun t (USD/km) : galat
Menurut  Widarjono  (2007),  terdapat  tiga  model  yang  biasa  digunakan  untuk mengestimasikan parameter model dengan data panel, yaitu:
(1) Model Pooled Least Square (PLS)
Model pooled least square diasumsikan tidak ada perbedaan nilai intersep dan slope pada hasil regresi baik karena dasar perbedaan antar individu maupun antar waktu. PLS meggunakan gabungan dari seluruh data (poolded). PLS hanya mengkombinasikan data time series dan cross section yang kemudian dilakukan pendugaan (pooling). Kesulitan terbesar dalam pemodelan ini adalah asumsi intersep dan slope dari persamaan regresi yang dianggap konstan, sehingga tidak dapat merepresentasikan keragaman antar individu dalam panel data dengan baik. Fungsi PLS dapat ditulis sebagai berikut:
yit = α + 𝛽 1PDBIt + 𝛽 2PDBJit + 𝛽 3EXR 𝑖𝑡 + 𝛽 4DISTit + ε it
Dimana:
i = unit cross section t = unit time series yit = peubah respon pada unit cross   section ke-i dan waktu ke-t β = intersep εit
= peubah galat pada unit cross section ke-i dan waktu ke-t

## ANALISIS DETERMINAN PERDAGANGAN RUMPUT LAUT INDONESIA

## (2) Model Fixed Effect (FEM)
Pada pendekatan model efek tetap mengasumsikan bahwa intersep dari setiap individu berbeda sedangkan slope antar individu tetap (sama). Metode FEM digunakan untuk pelengkap agar dapat menunjukkan perbedaan antar individu. Metode pendugaan regresi data panel pada model  fixed  effect  dapat  dilakukan  dengan  cara  penambahan  pembobotan  (General  Least Square/GLS) atau tanpa pembobotan (Least Square Dummy Variabel/LSDV). Metode FEM akan lebih efektif jika terdapat korelasi antara efek individual dan variabel penjelas. Secara umum, model FEM dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + β1 PDBIt  + β2 PDBJit  + β3 HEIit  + β4 EXRit  + β5 DISTit  + 𝛼𝑖 𝐷𝑡 + ∈𝑖𝑡
Dimana:
Yit = variabel terikat diwaktu t untuk unit cross section i αi = intercept yang berubah-ubah antar cross section unit Xit = variabel bebas j di waktu t untuk unit cross section i βj = parameter untuk variabel ke j εit
= peubah galat pada unit cross section ke-i dan waktu ke-t

## (3) Model Random Effect (REM)
REM akan lebih efektif dibandingkan FEM jika efek individu dan entitas bersifat acak dan tidak berkolerasi dengan variabel penjelas. Bila pada fixed effect perbedaan antar individu dan waktu dicerminkan lewat intersep, maka pada random effect diakomodasi lewat error. Metode Generalized Least Square (GLS) merupakan pendugaan regresi data panel pada model random effect.  Asumsi  dalam  REM  ialah  residual  dari  entitas  sebagai  penjelas  baru  yang  dapat memerkirakan  variabel  yang  invarian.  Secara  umum,  REM  dapat  dirumuskan  melalui persamaan:
Yit = αi +    βj + εit, εit = ui + vi + wit
Keterangan:
ui = komponen cross section error αi = intercept yang berubah-ubah antar cross section unit Xit = variabel bebas j di waktu t untuk unit cross section i βj = parameter untuk variabel ke j vi
= komponen time series error
wit = komponen error kombinasi

## 3.3 Hipotesis Penelitian
Hipotesis yang dirumuskan dalam penelitian ini berdasarkan penelitian terdahulu yang telah disampaikan antara lain:
1. PDB  riil  per  kapita  negara  Indonesia  diduga  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  volume perdagangan rumput laut Indonesia. Ketika terjadi peningkatan PDB riil negara tujuan maka terjadi peningkatan perdagangan rumput laut Indonesia.
2. PDB  riil  perkapita  negara  tujuan  diduga  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  volume perdagangan  rumput  laut  Indonesia.  Ketika  terjadi  peningkatan  PDB  perkapita  riil  negara tujuan maka terjadi peningkatan konsumsi di negara tujuan, sehingga volume perdagangan rumput laut Indonesia meningkat.
3. Nilai tukar riil rupiah terhadap dollar Amerika memiliki hubungan positif terhadap volume perdagangan. Jika kurs riil rupiah terdepresiasi, maka perdagangan akan meningkat.

## ANALISIS DETERMINAN PERDAGANGAN RUMPUT LAUT INDONESIA
4. Jarak  ekonomi  antara  Indonesia  dengan negara tujuan  ekspor  diduga  berpengaruh negatif terhadap volume perdagangan rumput laut. Semakin jauh jarak ekonomi antara Indonesia dengan negara tujuan utama maka menurunkan volume perdagangan Indonesia.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Model regresi data panel dengan pendekatan gravity model digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor rumput laut Indonesia. Volume ekspor (VOL) rumput laut menjadi  variabel dependen, sedangkan variabel independennya ialah PDB riil per kapita Indonesia  (PDBI),  PDB  riil  perkapita  negara  tujuan  (PDBJ),  nilai  tukar  riil  (EXR),  dan  jarak ekonomi dengan negara tujuan (DIST). Hasil dari analisis chow menunjukkan bahwa probabilitas 0,0000 lebih kecil dari taraf nyata 5%, sehingga tolak H0 dan model yang terbaik adalah FEM. Hasil uji Hausman menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0,0000 lebih kecil dari taraf nyata 5%, sehingga, tolak H0 dan model FEM yang terbaik. Dalam penelitian ini, menggunakan uji FEM karena sesuai dengan hasil kedua uji diatas. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan model FEM, maka diperoleh hasil data panel yang terdapat pada Tabel 2.
Tabel  2  Hasil  estimasi  model  faktor-faktor  yang  memengaruhi  ekspor  rumput  laut  Indonesia tahun 2000-2019 Variabel Koefisien t-statistik Prob Konstanta 46.075.71 2,106397 0,0046 PDB Indonesia 7.977,53*** 2,811642 0,0056 PDB Negara Tujuan 1.348,23*** 7,469956 0,0000 Nilai Tukar -5.111,86*** -6,205639 0,0000 Jarak Ekonomi -3.687,00*** -5,454280 0,0000 R-Squared 0,835985 Prob F-Statistik 0,000000 ***) signifikan pada taraf nyata 1%
**) signifikan pada taraf nyata 5% *) signifikan pada taraf nyata 10%
Hasil estimasi memperlihatkan bahwa model yang digunakan sebagai berikut VOLi 𝑡 = 46.075.714  +  7.977,53PDBIt  +  1.348,23PDBJit – 5.111,86EXR 𝑖𝑡 -  3.687DISTit  + μ .  Tabel  2 menunjukkan bahwa seluruh variabel independen berpengaruh signifikan pada taraf nyata 1%. Kolom Prob (F-Statistik) diperoleh nilai prob (0,000) lebih kecil dari taraf nyata 5% (0,05), artinya secara keseluruhan model layak untuk digunakan dan minimal ada satu peubah yang signifikan dalam model. Nilai R-Squared (R 2 ) sebesar 0,836 mengartikan bahwa 83,6% variabel independen (PDB  riil  per  kapita  Indonesia,  PDB  riil  per  kapita  negara  tujuan,  nilai  tukar  riil  dan  jarak ekonomi) dapat menjelaskan keragaman variabel dependen (volume perdagangan), sedangkan 16,4%  dijelaskan  oleh  faktor  lain  di  luar  model.  Asumsi  dasar Best  Linear  Unbiased  Estimation (BLUE) menjadi syarat yang harus dipenuhi pada model.

## 4.1  Pengaruh  PDB  riil  per  Kapita  Indonesia  terhadap  Volume  Perdagangan  Rumput  Laut Indonesia
Hasil  estimasi  model  menunjukkan  variabel  PDB  riil  per  kapita  negara  Indonesia berpengaruh positif terhadap volume perdagangan rumput laut Indonesia. Nilai koefisien PDB
riil per kapita Indonesia adalah 7977,53. Probabilitas PDB riil per kapita Indonesia sebesar 0,0056 lebih  kecil  dari  taraf  nyata  1%  yang  artinya  PDB  Indonesia  berpengaruh  signifikan  terhadap volume  perdagangan  rumput  laut  Indonesia.  Artinya,  apabila  terjadi  peningkatan  PDB  riil Indonesia sebesar 1 USD, cateris paribus , maka volume perdagangan rumput laut Indonesia akan meningkat sebesar 7977,53 kg.
Hasil  estimasi  sesuai  dengan  hipotesis  penelitian,  teori gravity  model bahwa  PDB berpengaruh  positif  dan  teori  yang  dikemukakan  oleh  Mankiw  (2006),  bahwa  PDB  nasional merupakan  penjumlah  konsumsi,  investasi,  pengeluaran  pemerintah  dan  ekspor-impor.  PDB memiliki  hubungan  dengan  ekspor  Indonesia.  Ukuran  ekonomi  Indonesia  yang  ditunjukan dengan  PDB  riil  per  kapita  Indonesia  yang  semakin  tinggi  menandakan  semakin  tinggi  arus perdagangan  Indonesia.  Peningkatan PDB  riil  per  kapita  menunjukkan konsumsi  masyarakat semakin meningkat sehingga meningkatkan arus perdagangan Indonesia yang dapat dilihat dari peningkatan  volume  perdagangan  Indonesia.  Peningkatan  konsumsi  rumput  laut  ini  terlihat dengan  jumlah  industri  pengelolaan  bertambah  di  Indonesia.  PDB  Indonesia  yang  positif menandakan semakin banyak produk yang mampu diolah di dalam negeri dan diperdagangkan oleh  Indonesia.  Semakin  tinggi  PDB  Indonesia  maka  akan  semakin  tinggi  arus  perdagangan Indonesia dengan negara tujuan, sehingga volume perdagangan meningkat.

## 4.2 Pengaruh PDB Riil per Kapita Negara Tujuan terhadap Volume Perdagangan Rumput Laut Indonesia
Hasil  estimasi  model  menunjukkan  variabel  PDB  riil  per  kapita  negara  tujuan berpengaruh  positif  terhadap  volume  perdagangan  rumput  laut  Indonesia.  Terdapat  tujuh negara tujuan ekspor Indonesia yaitu Cina, Perancis, Korea Selatan, Jepang, Filipina, Chili, dan USA. Probabilitas PDB riil per kapita negara tujuan sebesar 0,0000 lebih kecil dari taraf nyata 1% sehingga  signifikan  terhadap  volume  perdagangan  rumput  laut  Indonesia  dan  berpengaruh positif.  Hal  ini  mengidentifikasi  ketika  pendapatan  riil  per  kapita  negara  tujuan  meningkat sebesar  1  USD, cateris  paribus ,  maka  akan  meningkatkan  volume  perdagangan  rumput  laut Indonesia sebesar 1348,23 kg.
Hasil penelitian ini sesuai dengan hipotesis penelitian. PDB riil per kapita menunjukkan tingkat  konsumsi  negara  tujuan  meningkat  yang  memengaruhi  perdagangan.  Semakin  tinggi PDB  riil  per  kapita  negara  tujuan  menandakan  konsumsi  semakin  meningkat  sehingga diperlukan  perdagangan  untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumsi  tersebut.  Pemenuhan kebutuhan negara tujuan dapat dilakukan dengan melakukan perdagangan dengan Indonesia. Hal  tersebut  mendorong  Indonesia  untuk  meningkatkan  perdagangan  dengan  menambah volume  perdagangan.  Volume  perdagangan  yang  semakin  meningkat  tersebut  didorong  oleh kondisi  Indonesia  yang  memiliki  keunggulan  komparatif  dalam  memproduksi  rumput  laut. Dapat disimpulkan, arus perdagangan Indonesia akan meningkat seiring dengan peningkatan PDB negara tujuan. Hasil penelitian mengenai positif dan signifikan PDB riil perkapita negara tujuan pernah dilakukan oleh Tarigan (2015).

## 4.3 Pengaruh Nilai Tukar terhadap Volume Perdagangan Rumput Laut Indonesia
Hasil regresi menunjukkan nilai tukar rupiah terhadap dollar rumput laut Indonesia berpengaruh negatif dengan terhadap volume perdagangan rumput laut Indonesia dengan nilai koefisien sebesar 5111,86 serta berpengaruh signifikan karena probabilitasnya sebesar 0,0000 dengan taraf nyata sebesar 1%.

## ANALISIS DETERMINAN PERDAGANGAN RUMPUT LAUT INDONESIA
Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan hipotesis penelitian. Ketika terjadi peningkatan nilai  tukar  rupiah  sebesar  1  rupiah,  maka  akan  menurunkan  volume  perdagangan  sebesar 5111,86 kg. Jika rupiah semakin terdepresiasi, maka akan terjadi penurunan arus perdagangan Indonesia ke negara tujuan. Perubahan nilai tukar menyebabkan perubahan harga suatu barang, sehingga  akan  memengaruhi  volume  yang  akan  diperdagangkan.  Dalam  melakukan perdagangan, Indonesa membutuhkan barang pendukung lainnya serta biaya transportasi yang pembayarannya menggunakan mata uang asing. Penurunan arus perdagangan tersebut karena pembayaran dengan mata uang asing akan lebih mahal sebagai akibat rupiah yang terdepresiasi. Berdasarkan data Kemendag (2014) pengiriman dari Makassar ke Cina memiliki biaya USD 35 sampai 40 per ton. Jika rupiah terdepresiasi maka biaya perdagangan ke Cina akan relatif lebih mahal  sebagai  akibat  pembayaran  menggunakan  mata  uang  asing  yang  berdampak  pada penurunan arus perdagangan Indonesia. Indonesia juga mengimpor SRC untuk bahan keraginan dari  Cina  dengan  harga  USD  12  (Kemendag  2014).  Nilai  tukar negatif  terhadap  perdagangan Indonesia  karena  besarnya  peningkatan  harga  bahan  baku  dan  penolong  untuk  menopang produksi  terdapat  pada  penelitian  (Anindhita  2013).  Berdasarkan  data  UN  Comtrade  (2021), walaupun volume impor lebih kecil dibandingkan volume ekspor Indonesia, namun nilai impor tersebut  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  nilai  ekspornya.  Hal  tersebut  yang  menjadi  faktor penyebab lainnya mengapa nilai tukar negatif terhadap volume perdagangan Indonesia. Nilai tukar  terdepresiasi  semakin  mendorong  Indonesia  untuk  langsung  mengelola  produk mentahnya  di  dalam  negeri  dan  menjadikan  produk  bernilai  tambah  tinggi,  sehingga mengurangi  perdagangan  dengan  negara  lain.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  pada  saat  rupiah terdepresiasi  di  tahun  2019,  berdampak  pada  volume  perdagangan  rumput  laut  Indonesia mengalami penurunan (Gambar 4). Persamaan hasil nilai tukar ini sama dengan penelitian Haq (2019) yang mana semakin meningkatnya nilai tukar akan meningkatkan harga produk lain yang menyebabkan penurunan volume.

## 4.4 Pengaruh Jarak Ekonomi terhadap Volume Perdagangan Rumput Laut Indonesia
Model menunjukkan bahwa jarak ekonomi memiliki pengaruh negatif terhadap volume perdagangan rumput laut Indonesia. Jarak ekonomi memiliki pengaruh signifikan dengan nilai probabilitas sebesar 0,0000 dengan taraf nyata sebesar 1% atau 0,01. Jarak ekonomi menunjukkan biaya transportasi yang harus dibayarkan dari perdagangan dua pihak. Koefisien jarak ekonomi sebesar 3687 dan berpengaruh negatif terhadap volume perdagangan Indonesia yang memiliki arti  setiap  peningkatan  jarak  ekonomi  sebesar  1  USD/km  maka  akan  menurunkan  volume perdagangan rumput laut sebesar 3687 kg, cateris paribus.
Jarak ekonomi merupakan proyeksi dari biaya transportasi. Jarak ekonomi merupakan biaya  yang  harus  dibayarkan  sebagai  akibat  perdagangan  dua  negara dengan  jarak  geografis yang semakin jauh. Hasil penelitian ini sesuai dengan hipotesis yang digunakan. Gravity model menunjukkan bahwa jarak akan memiliki pengaruh negatif karena semakin tinggi jarak maka biaya  transportasi  akan  semakin  tinggi.  Tingginya  biaya  tersebut  akan  mengurangi  volume perdagangan  Indonesia  terhadap  pasar  internasional.  Persamaan  hasil  penelitian  ini  dengan penelitian Rahmadhani (2017) terdapat pada jarak ekonomi yang berpengaruh negatif terhadap volume  perdagangan.  Peningkatan  jarak  ekonomi  mengindikasikan  biaya  yang  semakin  jauh dikarenakan jarak yang harus ditempuh semakin jauh, sehingga mengurangi volumenya.

## ANALISIS DETERMINAN PERDAGANGAN RUMPUT LAUT INDONESIA

## 5. Penutup

## 5.1 Kesimpulan
Hasil  analisi  regresi  data  panel  dengan  gravity  model  diperoleh  model  terbaik  FEM dengan menggunakan pembobotan GLS cross section SUR. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap perdagangan rumput laut Indonesia adalah PDB riil per kapita Indonesia, PDB riil per kapita negara tujuan, nilai tukar riil rupiah terhadap dollar dan jarak ekonomi. PDB riil per kapita Indonesia merupakan faktor terbesar dalam memengaruhi perdagangan rumput laut Indonesia.

## 5.2 Saran
Adapun saran dari penelitian ini adalah semakin tingginya PDB Indonesia menunjukkan aliran  perdagangan  yang  semakin  tinggi,  sehingga  diperlukan  kebijakan  terkait  peningkatan sarana pendukung, perlindungan bagi industri dalam negeri untuk mendapatkan bahan baku berkualitas,  serta  peningkatan  teknologi  guna  menghasilkan  produk  bernilai  tambah  tinggi. Peningkatan  sarana  pendukung  berupa  perbaikan  pelabuhan  dan  penambahan  industri pengelolaan  penghasil  keraginan  dalam  negeri.  Mengurangi  perdagangan  dengan  komoditas bernilai tambah rendah. Namun, mengelola terlebih dahulu ke produk yang semi mentah seperti SRC, sehingga Indonesia mendapatkan harga yang lebih tinggi. Peningkatan teknologi dalam menghasilkan  produk  rumput  laut  yang  bernilai  tambah  tinggi  agar  semakin  banyak  jenis komoditas rumput laut yang dapat diperdagangkan Indonesia. Kestabilan nilai tukar Indonesia juga perlu dijaga oleh pemerintah dan instansi terkait untuk kelancaran perdagangan Indonesia.

## Daftar Pustaka
Anindhita AY. (2013). Dampak nilai tukar terhadap perdagangan internasional sektor industri manufaktur  Indonesia  (kuaral  1:2005-kuartal  iv:2012)  [internet].  [diakes  1  Juli  2021]. file:///I:/Download/4542-12847-1-SM.pdf.
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2020). Ekspor rumput laut dan ganggang lainnya menurut  negara
tujuan  utama. [diakses 16 Jun 2020]. https://www.bps.go.id/statictable/2019/02/25/2025/ekspor-rumput-laut- dan
ganggang-lainnya-menurut-negara-tujuan-utama-2012-2018.html.
Denatica DP. 2012. Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi  ekspor rumput laut dan kajian trend volume ekspor rumput laut Indonesia ke China [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
FAO. 2018. The State of World Fisheries and Aquaculture 2018 – Meeting the Sustainable Development Goals. Roma. [diakses 30 Sep 2020]. http://www.fao.org/3/i9540en/i9540en.pdf.
Haq M. 2019. Analisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor udang Indonesia ke negara tujuan utama [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Hernawan R. 2017. Analisis dayasaing dan faktor-faktor yang memengaruhi ekspor longtail tuna Indonesia di pasar Jepang [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Karlinda F. 2012. Analisis daya saing dan faktor-faktor yang memengaruhi permintaan ekspor mutiara Indonesia [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.

## ANALISIS DETERMINAN PERDAGANGAN RUMPUT LAUT INDONESIA
[Kemendag]  Kementrian  Perdagangan.  2014.  Kajian  Usulan  Pengenaan  Bea  Keluar  (BK)  Atas
Ekspor Rumput Laut ( Raw Material ). [diakses 23 Jan 2021]. http://bppp.kemendag.go.id/media_content/2017/08/Analisis_Pengenaan_ Bea_Keluar_Atas_Ekspor_Rumput_Laut.pdf. [Kemendag] Kementrian Perdagangan. (2015). Info Komoditi Rumput Laut. [diakses 14
Feb 2021].
http://bppp.kemendag.go.id/media_content/2017/08/IsiBRIK_Rumput_La ut.pdf.
Kesuma I. (2018). Pengaruh nilai tukar terhadap volume ekspor udang Indonesia ke Amerika Serikat [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Khaliqi  M.  (2017).  Dampak  kebijakan  non  tariff  measures  terhadap  ekspor  udang  Indonesia [tesis]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
KKP] Kemetrian  Kelautan  dan  Perikanan  RI.  (2019). Laporan  Tahunan  Kementrian  Kelautan  dan Perikanan . Jakarta: Pusat Data, Statistik dan Informasi.
[KKP] Kementerian Kelautan dan Perikanan. (2018). Peta Lalu Lintas Rumput Laut 2018 . [diakses 26  Sep  2020].  https://kkp.go.id/bkipm/artikel/8104-peta-lalulintas-rumput-laut- nasional 2018.
Mankiw  G.  (2006). Makroekonomi .  Liza  F,  Nurmawan  I,  penerjemah.  Jakarta:  Erlangga. Terjemahan dari Macroeconomics 6th Edition . Ed ke-6.
Mashari S. (2019). Analisis daya saing dan faktor-faktor yang memengaruhi ekspor udang beku dan  udang  olahan  Indonesia  di  pasar  internasional  [skripsi].  Bogor:  Institut  Pertanian Bogor.
Nurdjaman  M.  (2019).  Analisis  daya  saing  dan  faktor-faktor  yang  memengaruhi  permintaan ekspor ikan cakalang Indonesia di pasar internasional [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Rajagukguk  MM.  (2009).  Analisis  daya  saing  rumput  laut  Indonesia  di  pasar  internasional [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Rahmadhani R. (2017). Analisis potensi ekspor ikan sarden Indonesia di negara- negara Afrika periode tahun 2010 sampai 2014 [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Sitinjak AR.  (2012). Analisis faktor-faktor yang memengaruhi  permintaan ekspor rumput laut Indonesia  ke  Tiongkok,  Hongkong,  Jepang,  dan  Amerika  Serikat  periode  2001-2010 [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Tarigan G. (2015). Analisis perkembangan dan faktor-faktor yang memengaruhi ekspor rumput laut Indonesia periode 1999-2013 [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor [UN Comtrade] United Nations Commodity Trade Statistics Database.  (2021). Berbagai  tahun terbitan. [diakses 3 Jan 2021]. https://comtrade.un.org/data/.
Zuleman. (2020). Perbandingan daya saing serta faktor yang memengaruhi perdagangan rumput laut  olahan  Indonesia  ke  kawasan  Asia,  Eropa,  dan  Amerika  [skripsi].  Bogor:  Institut Pertanian Bogor.