## Analisis Impor Daging Sapi di Indonesia Tahun 1993-2022
Bagus Amnur Radiv, Pawana Nur Indah, Dita Atasa Fakultas Pertanian, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Correspondence author email : Pawana_ni@upnjatim.ac.id

## Abstrak
Indonesia  masih  ketergantungan  pangan  dari  negara  lain  hal  tersebut  dapat  dilihat  pada  impor pangan yang masih terus terjadi dan semakin meningkat dari tahun ke tahun. Besarnya konsumsi dan permintaan  daging  sapi  secara  nasional  disebabkan  oleh  pertumbuhan  penduduk  yang  terus meningkat.  Meningkatnya  konsumsi  protein  hewani  (daging  sapi)  menyebabkan  peningkatan permintaan daging sapi di pasar. Saat ini produksi daging sapi di Indonesia belum mampu memenuhi tingginya permintaan daging sapi. Peningkatan produksi daging sapi juga terjadi, namun peningkatan produksi  tersebut  masih  belum  mencukupi  kebutuhan  konsumsi  di  Indonesia.  Sehingga  untuk memenuhi kebutuhan masyarakat, pemerintah melakukan impor daging sapi. Tujuan riset ini untuk mengetahui  perkembangan  impor  daging  sapi,  produksi  daging  sapi,  konsumsi  daging  sapi,  harga daging  sapi  dalam  negeri,  harga  daging  sapi  luar  negeri,  dan  nilai  tukar  rupiah  di  Indonesia. Menganalisis pengaruh produksi daging sapi, konsumsi daging sapi, harga daging sapi dalam negeri, harga daging sapi luar negeri, dan nilai tukar rupiah terhadap impor daging sapi di Indonesia. Metode analisis  data  menggunakan  regresi  linier  berganda  model  ECM.    Hasil  estimasi  ECM  menunjukan hubungan jangka panjang pada variabel produksi daging sapi dan kurs berpengaruh negatif terhadap volume  impor  daging.  Sedangkan  harga  daging  sapi  dalam  negeri  berpengaruh  secara  positif terhadap impor daging sapi di Indonesia. Estimasi ECM menunjukkan hubungan produksi daging sapi, harga  daging  sapi  luar  negeri,  dan  nilai  tukar  rupiah  dalam  jangka  pendek  berpengaruh  negatif terhadap impor daging sapi. Hasil Uji F menunjukan nilai p-value = 0.00000< α = 0,05 dan diperoleh hasil R 2 adalah 0.837766 artinya variabel produksi, konsumsi, harga dalam negeri, harga luar negeri, dan  kurs  secara  simultan  atau  bersama-sama  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel impor daging sapi di Indonesia sebesar 83,3% sedangkan sisanya 16,7% dijelaskan variabel lain yang tidak diikutkan dalam regresi.
Kata Kunci: impor, daging sapi, ECM

## Abstract
Indonesia still depends on food from other countries. This can be seen in food imports which are still occurring and increasing from year to year. The large consumption and demand for beef nationally is caused by population growth which continues to increase. Increasing consumption of animal protein (beef) causes an increase in demand for beef on the market. Currently beef production in Indonesia is not able to meet the high demand for beef. There has also been an increase in beef  production, but this increase in production is still not sufficient for consumption needs in Indonesia. So to meet people's  needs,  the  government  imports  beef.  The  aim  of  this  research  is  to  determine  the development of beef imports, beef production, beef consumption, domestic beef prices, foreign beef prices and the rupiah  exchange rate in  Indonesia.  Analyzing  the  influence  of  beef  production,  beef consumption,  domestic  beef  prices,  foreign  beef  prices,  and  the  rupiah  exchange  rate  on  beef imports  in  Indonesia.  The  data  analysis  method  uses  a  multiple  linear  regression  ECM  model.  The ECM estimation results show that the long-term relationship between beef production variables and the exchange rate has a negative effect on  the  volume  of  beef  imports.  Meanwhile,  domestic  beef prices  have  a  positive  influence  on  beef  imports  in  Indonesia.  ECM  estimates  show  that  the relationship between beef production, beef prices abroad and the rupiah exchange rate in the short term has a negative effect on beef imports. The F test results show p-value = 0.00000 < α = 0.05 and the R 2 result is 0.837766, meaning that the variables of production, consumption, domestic prices,
foreign prices and exchange rates simultaneously or together have a significant influence. significant. The influence of beef import variables in Indonesia is 83.3%, while the remaining 16.7% is explained by other variables not included in the regression.
Keywords: import, beef, ECM

## PENDAHULUAN
Indonesia memiliki pertumbuhan penduduk yang  terus  meningkat  sehingga  menyebabkan kebutuhan terhadap pangan juga ikut meningkat. Undang-undang No. 18 Tahun 2012 Tentang Pangan menyebutkan bahwa ketahanan pangan adalah kondisi terpenuhinya pangan bagi negara sampai dengan perseorangan, yang tercermin dari tersedianya pangan  yang  cukup,  baik  jumlah  maupun mutunya, aman, beragam, bergizi, merata, dan terjangkau  serta  tidak  bertentangan  dengan agama,  keyakinan,  dan  budaya  masyarakat, untuk  dapat  hidup  sehat,  aktif,  dan  produktif secara  berkelanjutan.  Ketersediaan  pangan dijamin  oleh  negara  dalam  jumlah  yang  cukup dan  terjamin  mutunya  bagi  setiap  warga negara,  karena  masyarakat  atau  warga  negara pada  dasarnya  berhak  atas  ketersediaan pangan  bagi  keberlangsungan  hidupnya. Penyediaan  pangan  oleh  negara  harus diupayakan  melalui  produksi  pangan  dalam negeri,  di  mana  produksi  oleh  negara  dalam penyediaan pangan harus senantiasa meningkat dari tahun  ke tahun  seiring dengan pertambahan penduduk dalam negara tersebut (Cahyo et al., 2022).
Negara  memenuhi  kebutuhan  rakyatnya dalam  kemandirian  suatu  negara  merupakan indikator  yang  sangat  penting  yang  harus diperhatikan,  karena  suatu  negara  yang berdaulat  penuh  adalah  negara  yang  tidak tergantung  dalam  bidang  politik,  bidang keamanan,  bidang  ekonomi,  dan  sebagainya pada negara lain. Ketergantungan suatu negara dalam  memenuhi  kebutuhan  rakyatnya  dapat berbentuk  ketergantungan  dalam  pasokan, pengambilan  keputusan,  teknologi,  atau  pola konsumsi,  dan  gaya  hidup.  Jumlah  penduduk Indonesia lebih dari 210 juta orang menjadikan kondisi  tersebut  sangat  berbahaya  apabila Indonesia  tidak  mandiri  dalam  pangan.  Akan tetapi  perlu  diketahui  bahwa  kemandirian
pangan  dalam  negeri  tidak  berarti  bahwa Indonesia akan menolak ekspor maupun impor dalam  komoditas  pangan,  karena  pada perekonomian perdagangan internasional yang menguntungkan dapat digunakan untuk menyejahterakan  masyarakat  di  negara  itu sendiri (Prasetyawati & Basuki, 2019).
Pembangunan  pada  subsektor  peternakan terus dituntut peran sertanya dalam pembangunan perekonomian nasional maupun perekonomian  regional  melalui  sumber  devisa yaitu  ekspor,  penyediaan  bahan  pangan  dan bahan  baku  industri,  pengentasan  kemiskinan melalui  penyediaan  lapangan  kerja  dan peningkatan  pendapatan  masyarakat.  Peran yang  sangat  penting  dan  strategis  ini  searah dengan  program  revitalisasi  pertanian  yang menempatkan  kembali  apa  arti  penting peternakan  secara  proporsional  yang  antara lain  untuk  mendukung  dalam  kecukupan  dan ketersediaan  pangan  asal  ternak  (Mukson  et al., 2014).
Daging  sapi  merupakan  salah  satu  hasil hewan  ternak  yang  menjadi  sumber  protein hewani  dan  sangat  mendukung  kebutuhan pokok  pangan  di  Indonesia.  Daging  sapi  juga menjadi  salah  satu  makanan  yang  dibutuhkan publik.  Daging  sapi  tidak  hanya  dikonsumsi oleh  rumah  tangga,  tetapi  juga  digunakan sebagai      bahan  baku  industri  lain.    Besarnya konsumsi  dan  permintaan  daging  sapi  secara nasional disebabkan oleh pertumbuhan penduduk yang terus meningkat.
Meningkatnya konsumsi protein hewani (daging  sapi)  menyebabkan  peningkatan permintaan  daging  sapi  di  pasar.  Saat  ini produksi  daging  sapi  di  Indonesia  belum mampu  memenuhi  tingginya  permintaan daging  sapi.  Peningkatan  produksi  daging  sapi juga  terjadi,  namun  peningkatan  produksi tersebut  masih  belum  mencukupi  kebutuhan konsumsi  di  Indonesia.  Sehingga  untuk memenuhi kebutuhan masyarakat, pemerintah melakukan  impor  daging  sapi.  Tingginya permintaan  daging  sapi  membuat  Indonesia memiliki  ketergantungan  dalam  mengimpor
daging  sapi  hampir  50%  dari  permintaan. Pemasukan  daging sapi impor setiap  tahunnya terus meningkat dalam jumlah yang besar.  Hal tersebut  menyebabkan  usaha  dan  pemasaran daging  sapi  lokal  menjadi  menurun  karena peminat daging sapi impor lebih tinggi(Kristian et al., 2019).
Indonesia  masih  ketergantungan  pangan dari negara lain hal tersebut dapat dilihat pada impor  pangan  yang  masih  terus  terjadi  dan semakin  meningkat  dari  tahun  ke  tahun(Dewi Rustariyuni,  2015).  Pemerintah  dalam  hal  ini Kementerian  Pertanian  juga  mencetuskan program  baru  yaitu  Program  UPSUS  SIWAB pada  tahun  2016  melalui  Peraturan  Menteri Pertanian  Nomor  48  Tahun  2016  tentang Upaya Khusus Percepatan Peningkatan Populasi  Sapi  dan  Kerbau  Bunting,  dengan target  mewujudkan  Indonesia  swasembada daging  2022.  UPSUS  SIWAB  merupakan program yang bertujuan untuk mengakselerasi peningkatan  populasi  sapi  dan  kerbau  untuk memenuhi  kebutuhan  daging  dalam  negeri dengan  sasaran  akhir  tercapainya  ketahanan pangan  hewani  melalui  swasembada  daging sapi.  Tujuan  lain  dari  program  ini  selain  untuk meningkatkan populasi sapi dan kerbau adalah untuk  menciptakan  bibit  sapi  unggul  karena Indonesia  memiliki  potensi  dengan  beragam macam jenis sapi dan kerbau lokal (Prasetyawati & Basuki, 2019).

## METODE PENELITIAN
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode analisis deskriptif kuantitatif.  Faktor-faktor yang   mempengaruhi volume  impor  daging  sapi  di  Indonesia  akan dianalisis  menggunakan  metode  regresi  linier berganda  model  ECM,  metode  ini  digunakan untuk  menguji  pengaruh  variabel  produksi daging  sapi,  konsumsi  daging  sapi,  harga daging  sapi  dalam  negeri,  harga  daging  sapi luar  negeri,  dan  nilai  tukar  rupiah  terhadap impor  daging  sapi  di  indonesia  menggunakan aplikasi  e  views  10.  Metode  analisis  yang digunakan  meliputi  uji  asumsi  klasik,  dan analisis  regresi  linear  berganda  model  ECM, dan uji statistik.

## 1. Uji Stasioneritas
Uji  akar  unit  merupakan  uji  yang  bertujuan untuk  mengetahui  ada  tidaknya  kestasioneran pada  data  tersebut  dimana  stasioneritas merupakan  hal  penting  terkait  dengan penelitian  yang  menggunakan  data  runtut waktu  (time  series).  Jika  dalam  data  runtut waktu  (time  series)  memiliki  data  yang  tidak stasioner  maka  akan  menghasilkan  regresi palsu  atau  biasa  disebut  dengan  spurious regression.

## 2. Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  yang  merupakan  uji  untuk mengetahui  ada  tidaknya  hubungan  antara variabel  dependen  dan  variabel  independen dalam jangka pendek dan jangka Panjang, serta untuk  mengetahui  kestabilan  jangka  Panjang dari  variabel-variabel  pada  model  time  series tersebut.  Uji  kointegrasi  dapat  dilakukan apabila  data  yang  dianalisis  berintegrasi  pada derajat yang sama.

## 3. ECM (Error Correction Model)
Model  ECM  merupakan  model  yang digunakan  untuk  mencari  persamaan  regresi keseimbangan  jangka  panjang  dan  jangka pendek  serta  konsistensi  atau  tidaknya  suatu model.  Selain  itu,  model  ECM  juga  bertujuan untuk  mengatasi  masalah  data  yang  terkait dengan  data  time  series  yang  palsu  dan  tidak stasioner.  Model  regresi  ECM  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
Yt = β0 + β1Δx1t + β2Δx2t + β3Δx3t + β4Δx4t + β5Δx5t + β6Resid + et
Dimana : Yt = Impor daging sapi β0 = Intercept dari model (Konstanta) β1, β2, β3, β4 = Koefisien regresi β5 = Koefisien regresi error correction terme ΔX1 = Produksi daging sapi tahun 1993-2022 ΔX2 = Konsumsi daging sapi tahun 1993-2022 ΔX3  =  Harga  daging  sapi  dalam  negeri  tahun 1993-2022
ΔX4  =  Harga  daging  sapi  impor  tahun  1993- 2022 ΔX5 = Kurs rupiah tahun 1993-2022 Resid  =  Residual  Lag  1  atau  error  correction term
et = Error

## 4. Uji Statistik
Uji  statistik  meliputi  uji  F,  uji  T,  dan  uji  R2. Uji  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah semua  variabel  independen  secara  bersama- sama maupun secera parsial memiliki pengaruh  terhadap  variabel  dependen,  selain itu  uji  statistik  bertujuan  untuk  mengetahui seberapa  besar  kemampuan  variabel  terikat yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas.

## 5. Uji Asumsi Klasik
a. Autokorelasi Autokorelasi  adalah  adanya  korelasi  antar variabel  gangguan  satu  observasi  dengan observasi  lainnya  yang  berlainan  waktu (Hanum  et  al.,  n.d,  2016).  Autokorelasi merupakan pelanggaran asumsi penting dalam metode  OLS.  Metode  OLS  mensyaratkan  tidak adanya  hubungan  antara  variabel  gangguan satu  denganvariabel  gangguan  lainnya.  Pada penelitian  ini,  deteksi  autokorelasi  dilakukan dengan  menggunakan  Breusch-Godfrey  Serial Correlation LM Test.
b. Normalitas Dalam  melakukan  pengujian  hipotesis, dilakukan  uji  normalitas  terlebih  dahulu.  Uji normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah variabel  terikat  dan  variabel  bebas  dalam model  regresi  keduanya  berdistribusi  normal atau tidak (Ronitua et al., 2012). Data yang baik untuk digunakan adalah data yang berdistribusi normal.  Data  dikatakan  berdistribusi  normal jika  nilai  probabilitas  (p-value)  >  0,05. Sebaliknya  jika  nilai  probabilitas  (p-value)  < 0,05 maka data tidak berdistribusi normal. c. Heteroskedastisitas Uji  heterokedastisitas  merupakan  uji  untuk menilai  ketidaksamaan  varians  yang  dapat dilihat  dari  nilai  residual  pada  sebuah  model regresi linier.  Data yang baik adalah  data  yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas  sehingga  varians  antara variabel  tidak  memiliki  kesamaan.  Dalam melihat  heterokedastisitas  sebuah  data,  dapat dilakukan  dengan  melakukan  uji  glejser,  uji park maupun uji spearman. Dasar pengambilan keputusan    dengan    uji    glejser adalah jika nilai signifikansi ≥ 0,05 maka  dapat
disimpulkan    bahwa  tidak  terjadi  masalah (Aninditha et al, 2015).
d. Multikoliniearitas Uji  multikolinieritas  merupakan  uji  untuk melihat  apakah  ada  korelasi  antar  variabel independen  dalam  penelitian.  Data  yang  baik merupakan  data  yang  tidak  memiliki  korelasi dengan  data  yang  lainnya.  Seperti  halnya dengan uji heterokedasitas (Rudatin, 2016), uji multikolinieritas  juga  dapat  dilihat  melalui berbagai  cara.  Disini  penulis  menggunakan deteksi  multikolinieritas  dengan  melihat  dari nilai eigenvalue dan condition index. menyatakan  bahwa  model  regresi  dikatakan tidak terjadi multikolinearitas jika nilai VIF < 10. Sebaliknya  jika  nilai  VIF  >  10,  maka  terjadi multikolinearitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Faktor-Faktor  Yang  Memengaruhi  Impor Daging Sapi 1. Pengujian Stationeritas Data
Tabel 1. Hasil Uji ADF
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  1 hasil uji unit root pada data level menunjukkan bahwa  data  belum  stasioner  pada  level (Prob*>0.05),  sehingga  dilanjutkan  ke  uji  unit root pada data 1 difference. Dilakukan kembali pengujian  pada  level  1st  difference  dan menunjukkan  seluruh  variabel  data  sudah stasioner dengan nilai (Prob* <0,05).

## 2. Pengujian Kointegrasi Data
Tabel 2. Hasil Uji Kointegrasi Johansen
Diketahui bahwa nilai trace statistik sebesar 114.0364  lebih  besar  daripada  nilai  kritis  yang
Variabel Level 1 ST Difference Impor 0.9951 0.0000 Produksi 0.7965 0.0000 Konsumsi 0.7651 0.0000 Harga DN 0.9989 0.0207 Harga LN 0.9973 0.0003 Kurs 0.5550 0.0093
Hypothesized No. of CE(s)  Trace Statistic  0.05 Critical Value Prob.** None * 114.0364 95.75366 0.0015 At most 1 * 70.70093 69.81889 0.0425 At most 2 42.58895 47.85613 0.1429 At most 3 21.49036 29.79707 0.3278 At most 4 6.901682 15.49471 0.5891 At most 5 0.362212 3.841466 0.5473
hanya sebesar 95.75366 maka dapat disimpulkan  bahwa  data  yang  digunakan terkointegrasi  sehingga  variable  variable tersebut  memiliki  hubungan  jangka  panjang dan jangka pendek.

## 3. Error Correction Model (ECM)
Karena  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini tidak stasioner pada derajat level, tetapi  stasioner  pada  derajat  different  1  dan antar  variable  terdapat  kointegrasi,  maka penelitian  ini  menggunakan  model  koreksi kesalahan Error Correction Model (ECM).

## A. Estimasi Jangka Panjang
Tabel 3. Hasil Estimasi Jangka Panjang
Keterangan : * menunjukkan tingkat signifikansi
Estimasi  persamaan  jangka  panjang  pada penelitian  ini  menunjukkan  hasil  regresi dengan persamaan sebagai berikut:
VID = 2555378.2 (C) – 0.599871(PD) + 0.106619 (KD)  +  2.640641  (HDN)  –  2.249122  (HLN)  – 12.09405 (K) + et

##  Uji F
Nilai  Prob.(F-statistic)  sebesar  0,000  lebih kecil  dari  0,05  yang  menunjukan  bahwa persamaan jangka panjang yang ada mempunyai  nilai  yang  signifikan.  Hal  ini menunjukan bahwa variabel produksi, konsumsi,  harga  dalam  negeri,  harga  luar negeri, dan kurs secara simultan atau bersama- sama  memiliki  pengaruh  jangka  panjang  yang signifikan  terhadap  variabel  impor  daging  sapi di Indonesia.
 Uji T
a) Variabel Produksi Daging Sapi
Nilai  koefisien  produksi  daging  sapi  dalam jangka  panjang  sebesar  -0,59  menunjukkan
bahwa  setiap  kenaikan  produksi  daging  sapi sebesar 1 ton akan menurunkan volume impor daging  sapi  Indonesia  sebesar  0,59  ton. Sedangkan    nilai  probabilitas  produksi  daging sapi  sebesar  0,016  lebih  kecil  dari  0,05 menunjukkan  bahwa  produksi  daging  sapi berpengaruh signifikan terhadap volume impor daging sapi Indonesia dalam jangka panjang.
b) Variabel Konsumsi Daging Sapi
Nilai  koefisien  konsumsi  daging  sapi  dalam jangka  panjang  sebesar  0,10  menunjukkan bahwa  setiap  kenaikan  konsumsi  daging  sapi sebesar  1  ton  akan  meningkatkan  volume impor  daging  Indonesia  sebesar  0,10  ton. Sedangkan  nilai  probabilitas  konsumsi  daging sapi nasional sebesar 0,43 lebih besar  dari 0,05 menunjukkan  bahwa  konsumsi  daging  sapi nasional tidak berpengaruh signifikan terhadap volume  impor  daging  sapi  Indonesia  dalam jangka panjang.
c) Variabel Harga Daging Sapi Dalam Negeri Nilai  koefisien  harga  daging  sapi  dalam negeri  dalam  jangka  panjang  sebesar  2,64 menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan  harga daging sapi dalam negeri sebesar 1Rp/Kg akan meningkatkan  volume  impor  daging  sapi Indonesia  sebesar  2,6  ton.  Sedangkan    nilai probabilitas  harga  daging  sapi  dalam  negeri sebesar 0,017 lebih kecil dari 0,05 menunjukkan  bahwa  harga  daging  sapi  dalam negeri berpengaruh signifikan terhadap volume  impor  daging  sapi  Indonesia  dalam jangka panjang.
d) Variabel Harga Daging Sapi Luar Negeri Nilai koefisien harga daging sapi luar negeri dalam jangka panjang sebesar -2,24 menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan  harga daging  sapi  luar  negeri  sebesar  1  Rp/Kg  akan menurunkan  volume  impor  daging  sapi Indonesia  sebesar  2,24  ton.  Sedangkan    nilai probabilitas  harga  daging  sapi  luar  negeri sebesar 0,15 lebih besar dari 0,05 menunjukkan  bahwa  harga  daging  sapi  luar negeri  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap volume  impor  daging  sapi  Indonesia  dalam jangka panjang.
Variable Coefficient t-Tabel t-Statistic Prob. Produksi -0.599871 2.063899 -2.588075* 0.0161 Konsumsi 0.106619 2.063899 0.790655 0.4369 Harga DN 2.640641 2.063899 2.551029* 0.0175 Harga LN -2.249122 2.063899 -1.474639 0.1533 Kurs -12.09405 2.063899 -2.748242* 0.0112 C 255378.2 2.063899 3.249693 0.0034 R-squared 0.837766 F-statistic 24.78693 Prob(F-statistic) 0.000000
e) Variabel Kurs Rupiah Nilai  koefisien  kurs  rupiah  dalam  jangka panjang  sebesar  -12.09  menunjukkan  bahwa setiap  kenaikan  kurs  rupiah  sebesar  1  Rp/USD akan  menurunkan  volume  impor  daging  sapi Indonesia  sebesar  12,09  ton.  Sedangkan  nilai probabilitas  kurs  rupiah  sebesar  0,011  lebih kecil  dari  0,05  menunjukkan    bahwa  kurs rupiah berpengaruh signifikan terhadap volume  impor  daging  sapi    Indonesia  dalam jangka panjang.

##  Uji R2
Berdasarkan  tabel  3  diatas,  sebesar  83% impor  daging  sapi  dalam  jangka  panjang dipengaruhi oleh variabel produksi daging sapi, konsumsi  dagig  sapi,  harga  daging  sapi  dalam negeri, harga daging sapi luar negeri, dan kurs. Sedangkan  sebesar  17%  dijelaskan  oleh variabel lain yang tidak masuk dalam  model.

## B. Estimasi Jangka Pendek
Estimasi  jangka  pendek  (ECM)  digunakan untuk  mengoreksi  ketidakseimbangan  jangka pendek  menuju  jangka  panjang.  Terdapat penambahan  variabel  ECT/RES  dalam  model regresi  ini  yang  digunakan  untuk  mengetahui apakah  model  ECM  tersebut  sah  atau  tidak. Model  ECM  dikatakan  sah  jika  koefisien ECT/RES  bertanda  negatif.  Hasil  estimasi persamaan  jangka  pendek  (ECM)  pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 4. Hasil Estimasi Jangka Pendek
Keterangan : * menunjukkan tingkat signifikansi
Berdasarkan  hasil  estimasi  diatas  maka diperoleh  nilai  ECT/RES  sebesar  -0.887301. Dengan demikian model ECM dalam penelitian ini  dapat  digunakan  karena  model  tersebut telah  tepat  dan  sah.  Didapatkan  estimasi persamaan  jangka  pendek  pada  penelitian  ini
menunjukkan  hasil  regresi  dengan  persamaan sebagai berikut:
D(ID)  =  18860.78  (C)  –  0.440666  D(PD)  + 0.225876 D(KD) + 1.459312 D(HDN) – 3.438217 D(HLN) – 18.66990 D(K) – 0.887301 RES(-1) + et

##  Uji F
Nilai  Prob.(F-statistic)  sebesar  0.007287 lebih  kecil  dari  0,05  yang  menunjukan  bahwa persamaan jangka pendek yang ada mempunyai  nilai  yang  signifikan,  maka  Hal  ini menunjukan bahwa variabel produksi, konsumsi,  harga  dalam  negeri,  harga  luar negeri, dan kurs secara simultan atau bersama- sama  memiliki  pengaruh  jangka  pendek  yang signifikan  terhadap  variabel  impor  daging  sapi di Indonesia.
 Uji T
a) Variabel Produksi Daging Sapi
Nilai  koefisien  produksi  daging  sapi  dalam jangka  pendek  sebesar  -0,44  menunjukkan bahwa  setiap  kenaikan  produksi  daging  sapi sebesar 1 ton akan menurunkan volume impor daging  sapi  Indonesia  sebesar  0,44  ton. Sedangkan    nilai  probabilitas  produksi  daging sapi  sebesar  0,020  lebih  kecil  dari  0,05 menunjukkan  bahwa  produksi  daging  sapi berpengaruh signifikan terhadap volume impor daging sapi Indonesia dalam jangka pendek.
b) Variabel Konsumsi Daging Sapi Nilai  koefisien  konsumsi  daging  sapi  dalam jangka  pendek  sebesar  0,22  menunjukkan bahwa  setiap  kenaikan  konsumsi  daging  sapi sebesar  1  ton  akan  meningkatkan  volume impor  daging  Indonesia  sebesar  0,22  ton. Sedangkan  nilai  probabilitas  konsumsi  daging sapi nasional sebesar 0,13 lebih besar  dari 0,05 menunjukkan  bahwa  konsumsi  daging  sapi tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  volume impor  daging  sapi  Indonesia  dalam  jangka pendek.
c) Variabel Harga Daging Sapi Dalam Negeri Nilai  koefisien  harga  daging  sapi  dalam negeri  dalam  jangka  pendek  sebesar  1,45 menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan  harga
Variable Coefficient t-Tabel t-Statistic Prob. C 18860.78 2.063899 1.674460 0.1082 D(Produksi) -0.440666 2.063899 -2.490513* 0.0208 D(Konsumsi) 0.225876 2.063899 1.564785 0.1319 D(Harga DN) 1.459312 2.063899 0.774050 0.4471 D(Harga LN) -3.438217 2.063899 -2.358120* 0.0277 D(Kurs) -18.66990 2.063899 -2.817666* 0.0100 R-squared 0.522498 F-statistic 4.012189 Prob(F-statistic) 0.007287
daging sapi dalam negeri sebesar 1 Rp/Kg akan meningkatkan  volume  impor  daging  sapi Indonesia  sebesar  1,45  ton.  Sedangkan    nilai probabilitas  harga  daging  sapi  dalam  negeri sebesar 0,44 lebih besar dari 0,05 menunjukkan  bahwa  harga  daging  sapi  dalam negeri  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap volume  impor  daging  sapi  Indonesia  dalam jangka pendek.
d) Variabel Harga Daging Sapi Luar Negeri Nilai koefisien harga daging sapi luar negeri dalam jangka pendek sebesar -3,43 menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan  harga daging  sapi  luar  negeri  sebesar  1  Rp/Kg  akan menurunkan  volume  impor  daging  sapi Indonesia  sebesar  3,43  ton.  Sedangkan    nilai probabilitas  harga  daging  sapi  luar  negeri sebesar 0,027 lebih kecil dari 0,05 menunjukkan  bahwa  harga  daging  sapi  luar negeri berpengaruh signifikan terhadap volume  impor  daging  sapi  Indonesia  dalam jangka panjang.
e) Variabel Kurs Rupiah
Nilai  koefisien  kurs  rupiah  dalam  jangka pendek  sebesar  -18,66  menunjukkan  bahwa setiap  kenaikan  kurs  rupiah  sebesar  1  Rp/USD akan  menurunkan  volume  impor  daging  sapi Indonesia  sebesar  18,66  ton.  Sedangkan  nilai probabilitas  kurs  rupiah  sebesar  0,010  lebih kecil  dari  0,05  menunjukkan    bahwa  kurs rupiah berpengaruh signifikan terhadap volume  impor  daging  sapi    Indonesia  dalam jangka pendek.

##  Uji R2
Berdasarkan tabel 4 diatas, sebesar 52% impor daging  sapi  dalam  jangka  pendek  dipengaruhi oleh  variabel  produksi  daging  sapi,  konsumsi dagig  sapi,  harga  daging  sapi  dalam  negeri, harga  daging  sapi  luar  negeri,  dan  kurs. Sedangkan  sebesar  48%  dijelaskan  oleh variabel lain yang tidak masuk dalam  model.

## 4. Uji Asumsi Klasik
a) Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui dan  memperkuat  apakah  data  berdistribusi
normal  atau  tidak  menggunakan  Uji  Jarque- Bera  dengan  tingkat  signifikan  Prob.  Jarque Bera  sebesar  α  =  5%  atau  0,05.  Jika  hasilnya lebih besar dari tingkat signifikan α maka dapat dikatakan  bahwa  berdistribusi  normal  dan sebaliknya.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -60000 -40000 -20000 0 20000 40000 60000 Series: Residuals Sample 1994 2022 Observations 29 Mean 3.76e-12 Median -3647.565 Maximum 61282.84 Minimum -67124.69 Std. Dev. 26989.54 Skewness 0.183408 Kurtosis 3.385798 Jarque-Bera 0.342435 Probability 0.842638

## Gambar 1. Hasil Uji Normalitas
Hasil    uji    normalitas    memiliki  probabilitas sebesar  0,842638  >  α  =  5%.  Maka  data  yang digunakan  menunjukkan  residual  terdistribusi secara  normal  dan  telah  memenuhi  asumsi klasik normalitas.
b) Uji Autokorelasi
Model regresi yang baik adalah model yang tidak  terjadi  autokorelasi.  Model  regresi dikatakan tidak terjadi autokorelasi jika Obs*R- squared  mempunyai  nilai  probabilitas  lebih besar  dari  0,05.  Berikut  ini  tabel  yang menunjukkan hasil uji autokorelasi.
Tabel 5. Hasil Uji Autokorelasi
Berdasarkan  tabel  di  atas  menunjukkan bahwa  Obs*R-squared  mempunyai  nilai  Prob. Chi-Square  sebesar  0,44  lebih  besar  dari  0,05 sehingga model regresi tidak terjadi autokorelasi.
c) Uji Heteroskedastisitas
Metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi terjadinnya  heteroskedastisitas  adalah  uji Glejser.  Model  regresi  dikatakan  tidak  terjadi heteroskedastisitas jika Obs*R-squared mempunyai  nilai  probabilitas  lebih  besar  dari 0,05. Tabel 6. Hasil Uji Heteroskedastisitas F-statistic 0,59 Prob. F(2,17) 0,56 Obs*R-squared 1,62 Prob. Chi-Square(2) 0,44
Berdasarkan  tabel  diatas  menunjukkan bahwa  Obs*R-squared  mempunyai  nilai  Prob. Chi-  Square  sebesar  0,59  lebih  besar  dari  0,05 sehingga model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas.
d) Uji Multikoliniearitas Metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi terjadinya  multikolinearitas  adalah  dengan melihat  nilai  Variance  Inflation  Factor  (VIF). Model regresi dikatakan tidak terjadi multikolinearitas  jika  nilai  VIF  kurang  dari  10. Berikut ini tabel hasil uji multikolinearitas.
Tabel 7. Hasil Uji Multikoliniearitas
Berdasarkan  tabel  di  atas  menunjukkan bahwa  nilai  VIF  dari  variabel  produksi  daging, konsumsi  daging,  harga  daging  dalam  negeri, harga daging luar negeri ,dan  kurs kurang  dari 10  sehingga  model  regresi  tidak  terjadi multikolinearitas.

## KESIMPULAN
Dalam jangka panjang produksi daging, dan kurs  berpengaruh  negatif  terhadap  volume impor  daging  secara  signifikan.  Sedangkan harga  luar  negeri  berpengaruh  secara  negatif namun tidak signifikan. untuk konsumsi daging dalam  jangka  panjang  berpengaruh  secara positif  namun  tidak  signifikan.  Tetapi  untuk harga  daging  dalam  negeri  dalam  jangka panjang  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  volume  impor  daging.  Dalam  jangka pendek  volume  produksi  daging,  harga  daging sapi luar negeri, dan  kurs berpengaruh negatif terhadap  volume  impor  daging  secara signifikan. Selanjutnya untuk harga daging luar negeri  dan  konsumsi  daging  dalam  jangka
pendek  berpengaruh  secara  positif  namun tidak signifikan terhadap volume impor daging.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aninditha  Chisilia,  L.,  &  Bagus  Putu Widanta,
A. (2015). ANALISIS DETERMINAN  IMPOR  DAGING  SAPI  DI INDONESIA  PADA  TAHUN  1990-2015.  In
Buletin Studi Ekonomi (Vol. 24, Issue 2).
[2] Cahyo, D. N., Purwaningsih, H., Peternakan, F., & Soedirman, U. J. (2022). Analisis  Forecasting  Dan  Faktor  Yang Mempengaruhi  Impor. Jurnal  Ekonomia , 14–15.
[3] Dewi  Rustariyuni,  S.  (n.d.). PENGARUH KURS  DOLLAR  AMERIKA  SERIKAT,  HARGA IMPOR,  HARGA  DOMESTIK,  JUMLAH PRODUKSI  TERHADAP  VOLUME  IMPOR DAGING SAPI DI INDONESIA TAHUN 1998- 2013  Anak  Agung  Bagus  Surya  Okto Pinandra Putra 1 .
[4] Hanum,  T.  A.,  Setyari,  W.,  &  Si,  M.  (n.d.).
ANALISIS IMPOR DAGING SAPI DI
INDONESIA  TAHUN  2000-2015 .  1737– 1766.
[5] Kristian,  A.,  Zainul,  Y.,  &  Yulianto,  A.  E. (2019).  PENGARUH  PRODUKSI  DAGING SAPI  DALAM  NEGERI,  PERMINTAAN DAGING  SAPI,  DAN  HARGA  DAGING  SAPI INTERNASIONAL TERHADAP VOLUME
IMPOR  DAGING  SAPI  DI  INDONESIA (Survei  Pada  Volume  Impor  Daging  Sapi
2006-2013).  In Jurnal  Administrasi  Bisnis (JAB)|Vol (Vol. 67, Issue 1).
[6] Mukson,  Roessali,  W.,  &  Setiyawan,  H. (2014).  Analysis  Development  Regional  of Cattle  Beef  in  Support  Meat  Self- Sufficiency  in  Central  Java. Jurnal Peternakan Indonesia , 16 (1).
[7] Prasetyawati,  F.  D.,  &  Basuki,  A.  T. (2019a).  Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi  Impor  Daging  Sapi  di Indonesia Periode 1988-2017:
Menggunakan  Metode  VECM  (Vector Error  Correction  Model). Journal  of Economics  Research  and  Social  Sciences ,
3 (2). https://doi.org/10.18196/jerss.030213
[8] Prasetyawati,  F.  D.,  &  Basuki,  A.  T. (2019b).  Analisis  Faktor-faktor  yang
F-statistic 0.688256 Prob. F(6,22) 0.6612 Obs*R-squared 4.583187 Prob. Chi-Square(6) 0.5983 Scaled explained SS 3.784105 Prob. Chi-Square(6) 0.7059
Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF D(Produksi) 0.031307 1.135263 1.108135 D(Konsumsi) 0.020837 1.423278 1.223305 D(Harga DN) 3.554335 3.394536 1.217716 D(Harga LN) 2.125860 1.883224 1.373388 D(Kurs) 43.90406 1.716976 1.451973 C 1.27E+08 3.968640 NA RES(-1) 0.043117 1.335392 1.334638
Mempengaruhi  Impor  Daging  Sapi  di Indonesia Periode 1988-2017: Menggunakan  Metode  VECM  (Vector Error  Correction  Model). Journal  of
Economics  Research  and  Social  Sciences ,
3 (2).
https://doi.org/10.18196/jerss.030213
[9] Ronitua,  A.,  Pakpahan,  S.,  Jurusan,  , Pembangunan,  E.,  &  Ekonomi,  F.  (2012).
Economics  Development  Analysis  Journal ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI  IMPOR  DAGING  SAPI  DI INDONESIA.  In EDAJ (Vol.  1,  Issue  2). http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/e daj
[10] Rudatin, A. (2016). Analysis on Indonesia’s beef  import. Economic  Journal  of Emerging Markets , 8 (1), 65–72. https://doi.org/10.20885/ejem.vol8.iss1.a rt5