## Analisis PDB Riil Indonesia Ditinjau dari Potensi Ekspor Non Migas
Editor's Request Your Response Review Submitted Review Due 2024-05-07 2024-05-14 2024-05-14 2024-06-04
Arnanda Ajisaputra, R Himawan Arif Soesetyo, Nurtjahja Juniarsa, Yudhi Anggoro, Martono, Setiya Adi Waluyo Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indocakti Malang Jl. Raden Panji Suroso No.91 A, Purwodadi, Kec. Blimbing, Kota Malang, Jawa Timur 65125 Email: paranggaruda@gmail.com; juniarso@gmail.com

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  pengaruh  PDB  Ekspor  Barang  Non  Migas  dan  PDB  Ekspor  Jasa, terhadap  PDB  Riil  di  Indonesia  secara  timbal  balik.  Selain  itu  untuk  mengetahui  reaksi  atas  ketiga  variabel tersebut tatkala terdapat guncangan beserta kontribusinya. Model yang digunakan menggunakan VECM dengan metode  pengolahan  data  menggunakan  beberapa  langkah,  yaitu:  Uji  Stasioneritas,  Uji  Lag  Optimum,  Uji Stabilitas, Uji Kointegrasi, Uji Kausalitas, analisis model VECM,  Analisis Impulse Respons, dan analisis Varian Decomposition. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga variabel memiliki hubungan jangka panjang yang stabil dan timbal balik dengan variabel PDB Riil sebagai variabel terikat yang signifikan. PDB Riil dipengaruhi oleh PDB Ekspor Barang Non Migas dan PDB Ekspor Jasa sebesar 79,4% dan 20,6% dipengaruhi dari variabel yang tidak diteliti. Penelitian ini penting dilakukan untuk memberikan gambaran kekuatan ekspor non migas di Indonesia terhadap PDB Riil Indonesia secara komprehensif dan mampu memberikan prediksi terhadap PDB Riil tatkala mengalami guncangan . Kata kunci: ekspor jasa; ekspor non migas; PDB Riil, VECM

## Abstract:
The aim of this research is to investigate the influence of Non-Oil and Gas Export GDP, Service Export GDP on the Real GDP in Indonesia in a reciprocal manner. Additionally, it seeks to understand the reactions of these three variables  in  the  presence  of  shocks  along  with  their  contributions.  The  model  employed  utilizes  Vector  Error Correction  Model  (VECM)  with  data  processing  methods  involving  several  steps,  namely:  Stationarity  Test, Optimal  Lag Test, Stability Test, Cointegration Test, Causality Test, VECM model  analysis, Impulse Response Analysis,  and  Variance  Decomposition Analysis.  The  research  results  indicate  that  the  three  variables  have  a stable and reciprocal long-term relationship  with Real GDP as a significant dependent variable. Real GDP is influenced by Non-Oil and Gas Export GDP and Service Export GDP by 79.4% and 20.6%, respectively, with the remaining percentage attributed to unexamined variables. This study is essential for providing a comprehensive overview of the non-oil and gas export strength in Indonesia concerning Real GDP and is capable of predicting Real GDP when facing disturbances.

## Keywords: non-oil and gas export; real GDP; service export;, VECM

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara yang kaya akan Sumber Daya Alam (SDA), termasuk di dalamnya terkandung  minyak  bumi  dan  gas  alam.  Indonesia  pernah  bergabung  dengan Organization  of  the Petroleum Exporting Countries (OPEC) pada tahun 1962, kemudian keluar dari keanggotaan itu pada Bulan November 2016 (Putri, 2022). Alasan keluarnya Indonesia dari anggota OPEC karena negara ini sudah tidak lagi menjadi eksportir minyak bumi dan gas alam (migas) justru menjadi importir darinya (Maarif, 2022).
Indonesia berubah menjadi negara importir migas karena cadangan migas di Indonesia selama tahun 2016-2020 menurun cukup signifikan. Tahun 2016 cadangan minyak bumi yang terbukti ( proven ) berjumlah 3,31 ribu Million Stock Tank Barrels (MMSTB) kemudian pada tahun 2020 menurun sebesar 26,3%. Minyak bumi potensial pada tahun 2016 sebesar 3,94 MMSTB kemudian turun sebesar 56,09% pada tahun 2020. Total cadangan minyak bumi dari tahun 2016 sebesar 7,25 MMSTB sebesar 42,5% di tahun 2020 (Imron et al., 2021). Sedangkan untuk gas alam jumlah proven sebesar 144,06 ribu MMSTB pada  tahun  2016  menurun  menjadi  43,57  ribu  MMSTB  pada  tahun  2020  dengan  angka  penurunan
sebesar 69,8%. Jumlah cadangan gas alam yang potensial dari jumlah 42,84 ribu MMSTB pada 2016 menjadi  18,82  ribu  MSTB  pada  tahun  2020  dengan  penurunan  sejumlah  56,06%.  Sehingga  total cadangan  minyak  bumi  pada  tahun  2016-2020  mengalami  penurunan  sebesar  56,7%  (Imron  et  al., 2021).
Gambar 1. Cadangan Minyak dan Gas Bumi Indonesia Tahun 2016-2020 Sumber: Dirjen Migas Kementerian ESDM, 2021
Data  pengeboran  sumur  eksplorasi  migas  di  Indonesia  juga  menunjukkan  penurunan,  walau tingkat  rasio  pengeboran  yang  sukses  sempat  mengalami  kenaikan  pada  tahun  2020.  Pengeboran bersifat discovery mengalami penurunan dari jumlah sumur sebanyak 9 menjadi 6 sumur di tahun 2020, yang direalisasikan untuk dibor sejumlah 34 sumur pada tahun 2016 dan menurun menjadi 22 sumur pada tahun 2020. Dengan rasio sukses pengeboran yang dapat dikatakan meningkat dari 26 sumur pada tahun 2016 menjadi 45 sumur pada tahun 2020. Dengan menurunnya cadangan migas dan jumlah sumur pengeboran,  pemerintah  melalui  Pertamina  tentu  mengambil  kebijakan  untuk  lebih  menekan penggunaan migas. Untuk perdagangan sendiri, Indonesia telah menekan angka ekspor migas. Dari data Kementerian  ESDM  disebutkan  bahwa  nilai  realisasi  ekspor  migas  Indonesia  tahun  2016  sebesar 2859,82  Billion  Bristh  Thermal  Unit  per  Day  (BBTUD)  sementara  di  tahun  2020  sebesar  1910,86 BBTUD. Angka realisasi domestik migas Indonesia sebesar 3.996,84 BBTUD di tahun 2016 dan turun sebesar 3.750,53 BBTUD di taun 2020.
Menurunnya jumlah migas dari hulu ke hilir untuk kepentingan ekspor, secara otomatis Indonesia mengalami penurunan pendapatan dari sektor migas. Salah satu indikatornya apabila dilihat dari PDB Riil Lapangan Usaha Poin B Pertambangan dan Penggalian sub bidang Pertambangan Minyak, Gas, dan Panas Bumi tahun 2016 dengan kategori PDB Riil dipatok tahun 2010 senilai Rp 364.985,60 milyar, sedangkan dengan kategori yang sama di tahun 2020 turun senilai Rp 332.559,60 milyar (Badan Pusat Statistik, 2017). Hal ini tentu menuntut Indonesia harus mampu mempertahankan nilai keekonomian dengan mengoptimalkan ekspor dari sektor nonmigas secara berkelanjutan, akan tetapi sepengetahuan peneliti belum diketahui nilai dan pola pengaruh baik jangka pendek maupun jangka panjang dari sektor nonmigas terhadap PDB Riil Indonesia bercermin dari tahun 2016 hingga 2020 guna dikembangkan ke dalam sebuah model dan perkiraan dampak serta ketahanannya apabila terdapat guncangan ( forecast of shocking ).
Beberapa penelitian dari dalam maupun luar  negeri yang membahas tentang sektor migas  dan nonmigas  terhadap  PDB  Riil  memang  sudah  pernah  diteliti.  Seperti  penelitian  yang  menganalisis tentang kinerja keunggulan komparatif ekspor non migas di Indonesia, dengan metode RCA dan TBI dihasilkan poin penting penelitian bahwa 24 provinsi memiliki keunggulan komparatif di sektor non migas berdasarkan indeks RCA sedangkan 32 provinsi berdasarkan indeks TBI pada kegiatan ekspor non  migas  tahun  2010-2019  (Hardi  et  al.,  2021).  Penelitian  lain  menyatakan  bahwa  kinerja  ITCP signifikan positif terhadap nilai ekspor non migas Indonesia di semua model yang digunakan, sehingga diperlukan peran yang kapabel dari pihak ketiga dalam meningkatkan nilai ekspor non migas (Ajija et al., 2021). Penelitian tentang ekspor non migas di Indonesia dengan menggunakan model data panel
didapatkan kesimpulan bahwa PDB Riil berpengaruh signifikan dan positif terhadap ekspor Indonesia (Aisyah & Renggani, 2021).
Penelitian di Arab Saudi, memberikan kesimpulan yang membuka pandangan bahwa nilai ekspor non migas Arab Saudi mendukung mesin pertumbuhan kerajaan dan menolak adanya Dutch Disease (Hasanov et al., 2022). Di Negara Azerbaijan kenaikan harga minyak dunia justru meningkatkan nilai pertumbuhan PDB Riil non migas, sehingga negara ini sebenarnya ada potensi untuk berkembang dari sektor non migasnya (Majidli & Guliyev, 2020). Sedangkan Bahrain adalah anggota OPEC namun tidak banyak mengekspor migas seperti Arab Saudi. Di negara ini, ekspor migas memiliki dampak positif dalam jangka panjang dan pendek pada pertumbuhan ekonomi Bahrain  bila dikaitkan dari PDB Riil pada sektor ekspor non migasnya (Khayati, 2019).
Beberapa penelitian di atas yang fokus kepada sektor ekspor non migas di Indonesia adalah Hardi et al. (2021); Ajija et al. (2021); dan Aisyah & Renggani (2021), walaupun ketiganya telah menunjukkan hasil penelitian yang kuat bahwa ekspor non migas mampu mendongkrak perekonomian, namun belum dijabarkan secara detail pola pengaruh antara sektor migas dan non migas terhadap PDB Riil Indonesia dan hubungan timbal baliknya baik  dalam jangka panjang maupun jangka pendek.  Ketiga penelitian tersebut juga belum memaparkan adanya prediksi ke depan tatkala terjadi guncangan pada sektor-sektor non migas yang mempengaruhi PDB Riil Indonesia. Sedangkan penelitian dari jurnal internasional yang telah menganalisis dampak jangka panjang dan jangka pendek dari ekspor baik sektor migas maupun non migas terhadap PDB Riil adalah pada penelitian (Khayati, 2019), sayangnya penelitian ini fokus pada negara Bahrain dan belum menyentuh Indonesia. Begitu pula penelitian (Majidli & Guliyev, 2020) dan (Hasanov et al., 2022) yang fokus meneliti terhadap negara-negara Timur Tengah dengan  status anggota OPEC aktif, sedangkan Indonesia merupakan mantan anggota OPEC yang hingga kini belum kembali terdaftar sebagai anggota OPEC sejak tahun 2016.
Dalam  jurnal  ini,  peneliti  mencoba  untuk  melengkapi  hasil  penelitian  sebelumnya  agar memberikan  gambaran  yang  utuh  dengan  obyek  yang  diteliti,  yaitu  PDB  Riil  Indonesia  pada  sektor ekspor non migas yang dibagi ke dalam dua sub sektornya, yaitu sub sektor ekspor barang non migas dan sub sektor ekspor jasa. Dengan upaya tersebut diharapkan dapat memberikan gambaran kekuatan ekspor non migas terhadap PDB Riil di Indonesia baik dalam jangka panjang maupun jangka pendek serta mampu memberikan prediksi ke depan apabila PDB Riil pada sub sektor ekspor barang non migas dan  sub  sektor  ekspor  jasa  mengalami  guncangan.  Lebih  lanjut,  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu para pakar ekonomi makro dalam membuat model yang lebih kompleks  guna memetakan optimalisasi  ekspor  non  migas  di  Indonesia.  Dari  paparan  latar  belakang  dan  permasalahan  di  atas, peneliti memberikan judul penelitian ini “ Analisis PDB Riil Indonesia Ditinjau dari Potensi Ekspor Non Migas ”

## METODE PENELITIAN Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  memfokuskan  lokasi  penelitian  pada  wilayah  Indonesia  dengan  sektor  ekonomi makro yang fokus terhadap nilai PDB Riil dari sektor ekspor non migas yang terbagi ke dalam ekspor barang non migas dan ekspor jasa. Waktu penelitian dilakukan selama satu semester, tepatnya Semester Gasal 2023/2024.

## Pendekatan Penelitian
Penelitian  ini  berbentuk  analisis  deskriptif  kuantitatif  dengan  variabel  yang  ditentukan  adalah nilai PDB Riil dari sub sektor ekspor barang non migas dan ekspor jasa, serta Total PDB Riil Indonesia keseluruhan dalam waktu 2010-2022 pada rentang triwulanan. Untuk memudahkan penamaan variabel, maka disebutkan bahwa PDB Riil sub sektor ekspor barang non migas pada penelitian ini disebut PDB ekspor barang non migas; adapun untuk PDB Riil sub sektor ekspor jasa dalam penelitian ini disebut PDB ekspor jasa; dan PDB Riil Total Indonesia dalam penelitian ini disebut PDB Riil. Dimana pada saat data diuji di EVIEWS 10, maka nama variabel akan diperpendek menjadi: ekspor barang non migas BARANG_NM;  ekspor  jasa  menjadi  JASA;  dan  PDB  Riil  tidak  mengalami  perubahan  nama. Penjelasan-penjelasan yang akan dipaparkan dari hasil olah data statistika menggunakan model VECM merupakan bentuk deskripsi yang menjelaskan hubungan, kekuatan pengaruh, serta peramalan terhadap guncangan dari variabel-variabel yang diteliti. (Creswell & Creswell, 2018)

## Metode Pengumpulan Data
Data yang diambil merupakan data sekunder, yaitu data berbentuk olahan dari pihak ketiga yang siap  diolah  kembali  dengan  metode  tertentu  (Beck,  2019).  Data  dalam  penelitian  diambil  dari  BPS Nasional melalui alamat www.bps.go.id. Bentuk data yang digunakan dalam penelitian ini adalah time s eries dalam kurun waktu triwulanan di tahun 2010-2022. Jenis hubungan antar variabel sebelum diolah masuk dalam kategori multivariat hingga dapat ditentukan variabel bebas dan terikatnya. Jumlah data masing-masing variabel terdiri dari 40 data, sehingga total data yang akan diolah sebanyak 120 data berbentuk angka rasio. Beberapa langkah dalam mengumpulkan data penelitian ini yaitu: (1) pencarian data; (2) pengunduhan data; (3) penyusunan data; (4) input data ke EVIEWS 10 (5) pengolahan data; (6) analisis data; dan (7) penarikan kesimpulan).

## Analisis Data
Menimbang tujuan penelitian dalam rangka mengetahui hubungan jangka panjang dan pendek serta respons GDP Riil di Indonesia saat terjadi guncangan dan pola pengaruhnya, maka model statistika yang digunakan dalam penelitian ini adalah Vector Error Correction Model (VECM). VECM mampu mengatasi  masalah stasioneritas pada  data time  series ,  sehingga  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam analisis kausalitas pada data. (Lütkepohl, 2020).
Langkah  uji  data  menggunakan  VECM  adalah  sebagai  berikut  (Lütkepohl,  2020):  (1)  uji Stasioneritas; (2) uji lag optimum; (3) uji stabilitas; (4) uji kointegrasi; (5) uji kausalitas; (6) analisis model VECM; (7) analisis impulse respons ; dan (8) analisis varian decomposition. Data statistik pada penelitian ini diolah dengan program EVIEWS 10.

## Model VECM
Secara garis besar model VECM dapat dirumuskan sebagai berikut.
Δ𝑦 𝑡 = 𝑎𝑒 𝑡−1 + 𝛽 1 Δ𝑦 𝑡−1 + 𝛽 2 Δ𝑦 𝑡−2 + ⋯ + 𝛽 𝑥 Δ𝑦 𝑡−𝑥+1 + 𝜀 𝑡 Dengan menyubstitusikannya menjadi 𝑒 𝑡−1 = 𝑦 𝑡−1 − (𝜑 + 𝜔𝑥 𝑡−1 ) Adapun: Δyt =turunan I variabel terikat
Δyt-1   = turunan I variabel terikat pada lag pertama et-1 = eror yang didapatkan atas regresi Y dan X pada lag pertama ε_t = eror residual
α =koefisien kointegrasi dengan penjabarannya berbentuk matriks

## Impulse Respons Function
Dapat juga disebut Uji Impulse Response (IR), digunakan untuk melihat laju guncangan sebuah variabel  terhadap  variabel  yang  lainnya  serta  dapat meramalkan  lama  pengaruh  guncangan  tersebut. Dalam hal ini, guncangan yang dimaksud adalah apabila semisal sektor produk barang non migas terjadi masalah, maka hal itu akan mempengaruhi variabel lain yang diteliti. (Ristianti & Purwadi, 2019).

## Varian Decompostion
VD  adalah  sebuah  alat  pada  model  VECM  yang  berfungsi  dalam  mengukur  seberapa  besar kontribusi  atas  pengaruh  sebuah  variabel  terhadap  variabel  itu  sendiri  maupun  variabel  lain  dalam sebuah  rentang  waktu.  Dengan  kata  lain  VD  mampu  menganalisis  sejauh  mana  sebuah  variabel berkontribusi untuk turut mengguncang dirinya sendiri maupun mengguncang variabel lain yang diteliti (Basuki & Yusuf, 2018)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Paparan Data Deskriptif
Ekspor  barang  nonmigas  Indonesia  dalam  triwulanan  sepat  mengalami  tren  naik  pada  tahun 2010-2020. Ekspor barang nonmigas naik dari Rp 303,2 triliun pada Triwulan I Tahun 2010 menjadi Rp 484,2 triliun pada triwulan III tahun 2019. Ekspor barang nonmigas Indonesia kemudian melesat dari triwulan II pada tahun 2020 hingga triwulan III tahun 2022. Pada triwulan II tahun 2020 PDB Riil
ekspor barang nonmigas memberikan pendapatan sebesar Rp 400,4 triliun dan tercetak rekor tertinggi pada  triwulan  III  pada  tahun  2022  sebesar  Rp  655,4  triliun.  Sedangkan  rekor  terendah  terjadi  pada Triwulan I Tahun 2020 dengan nilai Rp 303,2 Triliun.
Gambar 2. Grafik ekspor nonmigas dan PDB Riil Indonesia Tahun 2010-2023 Sumber. data diolah, 2023.
Ekspor jasa mengalami kenaikan dari tahun 2010-2019, kemudian turun drastis pada Tahun 2019- 2020 setelahnya mengalami tren naik yang cukup pesat antara Tahun 2021-2022. Ekspor jasa tertinggi diraih  pada  Triwulan  III  Tahun  2018  dengan  nilai  Rp  69,8  Triliun  sedangkan  nilai  terendah  pada Triwulan II Tahun 2020 dengan nilai Rp 22,7 Triliun. PDB Riil Total terus mengalami kenaikan dari Tahun 2010 sampai dengan Tahun 2022. Nilai tertinggi PDB Riil Total terdapat pada Triwulan IV Tahun 2022  dengan  nilai  Rp  2.988,6 Triliun,  sedangkan  nilai  terendah  terjadi  pada Triwulan  I Tahun  2010 dengan nilai Rp 1.642,4.

## Paparan Data Statistik Inferensial
Paparan data ini berisi tentang hasil olah data oleh program Eviews 10, dengan paparan yang berurutan sesuai dengan langkah-langkah uji VECM.

## Uji Stasioner
Hasil uji stasioner pada level menunjukkan bahwa data belum stasioner, ditinjau dari Probabilitasnya diketahui bahwa nilai Prob** pada ADF memiliki nilai lebih besar daripada 0,05, hal ini menyatakan bahwa  data  belum  stasioner,  maka  dari  itu  pengujian  stasioneritas  dilanjutkan  pada  tingkat first difference .
Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) ADF - Fisher Chi-square 3.07376 0.7995 3 151 Null: Unit root (assumes common unit root process) ADF - Fisher Chi-square 115.494 0.0000 3 149 Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas
Sumber: data diolah, 2023
Setalah dilakukan uji stasioneritas pada first difference , didapatkan hasil bahwa nilai probabilitas yang ditunjukkan oleh nilai Prob** di semua metode memiliki nilai kurang dari 0,05 yang bermakna data telah stasioner pada first difference .
Penentuan Lag Optimum Setelah uji stasioneritas data, dilakukan penentuan lag optimum dengan hasil sebagai berikut:
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 4 -1515.186    22.20601*    1.11e+25*    66.13559* 67.67082 66.71330*
Tabel 2. Hasil Penentuan Lag Optimum Sumber: data diolah, 2023
Hasil dari penentuan Lag Optimum diketahui bahwa tanda bintang (*) muncul pada metode LR, FPE, AIC, dan HQ secara bersama-sama pada lag keempat, sehingga ditentukan bahwa Lag Optimum adala Lag 4.

## Pengujian Stabilitas Data
Pengujian stabilitas data dilakukan pada lag 4 dengan hasil sebagai berikut:
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Gambar 3. Uji Stabilitas Data Sumber: Data Diolah, 2023
Terlihat bahwa dots pada gambar 4 berada di dalam lingkaran, berarti data berada pada kondisi stabil, baik pada jangka pendek maupun jangka panjang.
Uji Kointegrasi hasil uji Kointegrasi adalah sebagai berikut.
Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.420422 42.10044 29.79707 0.0012 At most 1 * 0.224865 17.00954 15.49471 0.0294 At most 2 * 0.108683 5.292520 3.841466 0.0214
Tabel 3. Hasil Uji Kointegrasi Sumber: Data Diolah, 2023
Diketahui bahwa nilai Probabilitas pada Prob** memiliki nilai 0,05 yang artinya bahwa data pada setiap variabel memiliki hubungan jangka panjang dengan variabel lainnya dengan sedikitnya adalah tiga hubungan pada tingkat probabilitas 0,05.

## Uji Kausalitas
Dalam  uji  kausalitas  akan  dihasilkan  hubungan  timbal  balik  yang  dipaparkan  dalam  hasil  sebagai berikut.
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. JASA does not Granger Cause BARANG_NM 48 3.60346 0.0136 BARANG_NM does not Granger Cause JASA 0.66344 0.6212 PDB Riil does not Granger Cause JASA 48 4.19314 0.0064 JASA does not Granger Cause PDB Riil 5.34731 0.0016 Tabel 4. Hasil Uji Kausalitas Sumber: Data Diolah, 2023
Diketahui bahwa nilai Probabilitas pada Prob. dengan nilai di bawah 0,05 adalah sebagai berikut: (1)  Jasa  terhadap  Barang_NM;  (2)  PDB  Riil  terhadap  Barang_NM;  (3)  Jasa  teradap  PDB  Riil. Penjelasan diuraikan pada pembahasan.

## Uji VECM
Uji VECM dalam penelitian ini dipaparkan pada hasil sebagai berikut.
Cointegrating Eq: CointEq1 D(BARANG_NM(-1)) 2.048956 (0.58600) [ 3.49651] C -40730.47 Error Correction: D (BARANG_NM,2) D (JASA,2) D (PDB Riil,2) D(BARANG_NM(-2),2) -0.649800 -0.037364 0.126404 (0.28693) (0.08536) (0.57985) [-2.26470] [-0.43773] [ 0.21799] D(BARANG_NM(-3),2) -0.559491 -0.062743 -0.118228 (0.26183) (0.07789) (0.52914) [-2.13682] [-0.80550] [-0.22343] D(JASA(-1),2) 1.352568 -0.845985 2.464262 (1.00364) (0.29857) (2.02827) [ 1.34766] [-2.83341] [ 1.21496] D(JASA(-2),2) 2.484379 -0.224189 6.704431 (1.11058) (0.33039) (2.24439) [ 2.23701] [-0.67856] [ 2.98720] D(JASA(-3),2) 1.919180 -0.393949 5.432349 (1.08180) (0.32183) (2.18623) [ 1.77406] [-1.22410] [ 2.48480] D(JASA(-4),2) 2.093427 0.043638 2.855303 (0.99619) (0.29636) (2.01322) [ 2.10143] [ 0.14725] [ 1.41828] D(PDB Riil(-1),2) 0.389406 0.087321 -0.741373 (0.16327) (0.04857) (0.32996) [ 2.38501] [ 1.79775] [-2.24686] D(PDB Riil(-2),2) 0.174845 0.020285 -1.277891 (0.16669) (0.04959) (0.33686) [ 1.04895] [ 0.40908] [-3.79355] D(PDB Riil(-3),2) 0.079980 0.020717 -1.238090 (0.14384) (0.04279) (0.29069) [ 0.55603] [ 0.48413] [-4.25911] D(PDB Riil(-4),2) -0.146529 0.004824 -0.584880 (0.12938) (0.03849) (0.26147) [-1.13253] [ 0.12533] [-2.23689] R-squared 0.812020 0.653905 0.829565 Tabel 5. Hasil Uji VECM
Sumber: Data Diolah, 2023
Penentuan  hubungan  signifikansi  dilakukan  setelah  membandingkan  antara  t-hitung  dengan  t- tabel (2,008), serta memilih R Square tertinggi yaitu terdapat pada Variabel PDB Riil dengan nilai 0,830 (dibulatkan), sehingga variabel terikat adalah PDB Riil Total. Dari data tersebut juga didapatkan data bahwa  hubungan  jangka  panjang  daripada  Variabel  Bebas  yang  memiliki  signifikansi  adalah barang_NM terhadap PDB Riil.
Untuk jangka pendek terdapat beberapa keterhubungan yang signifikan  yaitu: (1) barang_NM lag  2  terhadap  barang_NM;  (2)  barang_NM  lag  3  terhadap  barang_NM;  (3)  jasa  lag  2  terhadap barang_NM; (4) jasa lag 4 terhadap barang_NM; (5) PDB Riil lag 1 terhadap barang_NM; (6) jasa lag 1 terhadap jasa; (7) jasa lag 2 terhadap PDB Riil; (8) jasa lag 3 terhadap PDB Riil; (9) PDB Riil lag 1 terhadap PDB Riil; (10) PDB Riil lag 2 terhadap PDB Riil; (11) PDB Riil lag 3 terhadap PDB Riil; (12) PDB Riil lag 4 teradap PDB Riil.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 597.6715 6208.388 0.096268 0.9238 D(JASA(-2),2) 3.735167 1.184820 3.152518 0.0031 D(JASA(-3),2) 3.059889 1.193342 2.564134 0.0143 D(PDB Riil(-1),2) -0.971100 0.141458 -6.864926 0.0000 D(PDB Riil(-2),2) -1.314003 0.164139 -8.005440 0.0000 D(PDB Riil(-3),2) -1.219434 0.181236 -6.728420 0.0000 D(PDB Riil(-4),2) -0.468503 0.156248 -2.998466 0.0047 R-squared 0.793615     Mean dependent var -1236.370 Prob(F-statistic) 0.000000 Tabel 6. Tabel Persamaan OLS
Sumber: data diolah, 2023
Apabila diterjemahkan ke dalam persamaan adalah sebagai berikut: D(PDB Riil,2)=597.6715+3,735 D(JASA(-2),2)+3.060 D(JASA(-3),2)-0,971 D(PDB Riil(-1),2)-1,314 D(PDB Riil(-2),2)-1,219 D(PDB Riil(-3),2)-0,469D(PDB Riil(-4),2)+e

## HASIL UJI IMPULSE RESPON
Dari  uji Impulse  Response atas  sembilan  variabel  yang  berguncang  didapatkan  hasil  seluruh variabel mengalami guncangan cukup kuat di lag awal, namun tidak terlalu besar kecuali variabel PDB Riil. Apabila  PDB  Riil  mengalami  guncangan  akan  meresonansi  BARANG_NM  dan  JASA,  yang bermakna  bahwa  apabila  PDB  Riil  mengalami  guncangan  maka  ekspor  barang  non  migas  dan  juga ekspor jasa turut berguncang namun lebih resistan daripada resonansi PDB Riil terhadap dirinya sendiri.
-5,000 0 5,000 10,000 15,000 20,000 5 10 15 20 25 30 Response of D(BARANG_NM) to D(BARANG_NM) -5,000 0 5,000 10,000 15,000 20,000 5 10 15 20 25 30 Response of D(BARANG_NM) to D(JASA) -5,000 0 5,000 10,000 15,000 20,000 5 10 15 20 25 30 Response of D(BARANG_NM) to D(PDB) -1,000 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5 10 15 20 25 30 Response of D(JASA) to D(BARANG_NM) -1,000 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5 10 15 20 25 30 Response of D(JASA) to D(JASA) -1,000 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5 10 15 20 25 30 Response of D(JASA) to D(PDB) -10,000 0 10,000 20,000 30,000 5 10 15 20 25 30 Response of D(PDB) to D(BARANG_NM) -10,000 0 10,000 20,000 30,000 5 10 15 20 25 30 Response of D(PDB) to D(JASA) -10,000 0 10,000 20,000 30,000 5 10 15 20 25 30 Response of D(PDB) to D(PDB) Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations Gambar 4. Hasil Uji Impulse Respons
Sumber: Data Diolah, 2023
Adapun  tatkala  Variabel  BARANG_NM  berguncang,  ketiga  variabel  lainnya  merespons guncangan  cukup  kuat  rerata  di  lag  1-15  kecuali  respons  PDB  yang  lebih  kuat  menahan  guncangan barang_NM,  sehingga  di  lag  ke  9  sudah  dapat  dinyatakan  stabil.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa barang_NM  tidak  terlalu  mendapatkan  respons  dari  ketiga  variabel  lainnya  tatkala  mengalami guncangan yang setara atau lebih besar dari Variabel PDB. Adapun karakteristik dari Variabel JASA, tatkala dia berguncang mendapatkan respons paling kecil dari ketiga variabel yang ada, sehingga ketiga variabel yang merespons turut beresonansi namun segera kembali stabil sebelum menyentuh lag ke 10.

## HASIL UJI KONTRIBUSI MENGGUNAKAN VD TEST
Guncangan dari Variabel barang_NM diakibatkan dari dirinya sendiri secara penuh pada lag  1. Sedangkan variabel Jasa dan variabel PDB tidak berkontribusi apa pun terhadap guncangan barang_NM di  lag  itu,  namun  pada  periode  selanjutnya  variabel  barang_NM  memiliki  kontribusi  yang  terus menurun dalam mengguncang dirinya sendiri. Sebaliknya guncangan semakin kuat dipengaruhi oleh variabel Jasa dan PDB. Dari kedua variabel yang berkontribusi mengguncang variabel BARANG_NM, yang paling kuat dan perlu diwaspadai adalah Variabel Jasa, dari 0% pada lag 1 kontribusi guncangan semakin kuat hingga menyentuh nilai 24,7% pada lag ke 30, dan yang paling kecil kontribusinya adalah Variabel PDB.
Gambar 5. Grafik Varian Decomposition Sumber. Data diolah, 2023.
Terguncangnya  variabel  JASA  terjadi  karena  kontribusi  dari  variabel  Jasa  itu  sendiri  sebesar 62,2% dan dari kontribusi variabel BARANG_NM sebesar 27,8 pada lag 1, sedangkan variabel PDB Riil  pada  lag  1  tidak  memberikan  kontribusi  apa  pun.  Selanjutnya  kontribusi  untuk  mengguncang variabel  BARANG_NM  terus  menguat  pada  ketiga  variabel,  dengan  variabel  terkuat  yang mempengaruhi  masih  tetap  variabel  jasa  itu  sendiri  dengan  meningkat  hingga  73,7%  di  lag  30  dan variabel  BARANG_NM  meningkat  pada  angka  21,2% dan  variabel  PDB  Riil 5,2%.   Variabel  yang berkontribusi  dalam  mengguncang  variabel  PDB paling  besar  pada  lag  pertama  adalah  variabel  Jasa sebesar 56,4% disusul variabel PDB itu sendiri sebesar 21,9% kemudian yang terkecil adalah variabel barang_NM dengan kontribusi sebesar 21,8%.
Kontribusi  variabel  barang_NM  terhadap  guncangan  variabel  PDB  terus  menurun  seiring bertambahnya  lag  dengan  penurunan  signifikan  mencapai  11,2%  pada  lag  30.  Sedangkan  kontribusi jasa  diketahui  mengalami  fluktuatif  stabil  bergerak  di  sekitar  52%  sampai  dengan  57%.  Untuk kontribusi  variabel  PDB  terhadap  variabel  PDB  itu  sendiri  sempat  mengalami  kenaikan  cukup  kuat pada sembilan lag pertama, kemudian mengalami fluktuasi stabil yang bergerak di antara 30% sampai dengan 32%.

## PEMBAHASAN
Nilai PDB ekspor barang non migas di Indonesia terus mengalami kenaikan tren pada tahun 2020, menunjukkan bahwa ekspor barang non migas dari Indonesia ke luar negeri masih tetap berjalan normal di saat pandemi. Pernyataan ini didukung oleh penelitian yang dilakukan Hardi, et.al bahwa ekspor non migas di Indonesia memiliki keunggulan komparatif dan lebih resistan terhadap guncangan (Hardi et
al., 2021). Nilai PDB ekspor non migas pada sub sektor ekspor jasa mengalami tren naik sampai pada Triwulan  IV tahun 2019, akan tetapi pada tahun 2020 dalam seluruh triwulan mengalami tren turun pada skala minor yang cukup dalam karena terjadinya pandemi.  Sektor jasa merupakan sektor yang resistan saat pandemi mewabah karena larangan bepergian dan pembatasan pergerakan manusia yang cukup ketat menjadikan alasan logis penurunan tersebut.
Dilihat dari uji Kointegrasi, seluruh variabel yang diteliti memiliki tiga hubungan jangka panjang yang stabil dan berkausalitas.  Dari hasil uji  VECM menunjukkan bahwa dalam jangka panjang, ada keterhubungan  yang  signifikan  pada  variabel  PDB  ekspor  barang  non  migas  terhadap  PDB  Riil  di Indonesia, namun berbeda dengan hubungan jangka pendeknya. Dalam korelasi jangka pendek, sektor PDB yang paling kuat mempengaruhi variabel lainnya adalah PDB ekspor jasa dan PDB Riil. Setelah persamaan VECM diubah ke dalam persamaan OLS, diketahui hasil bahwa nilai PDB Riil Indonesia dipengaruhi  secara  keseluruhan  oleh  PDB  ekspor  barang  non  migas  dan  PDB  ekspor  jasa  sebesar 79,4%, dan 20,6% lainnya dipengaruhi oleh nilai PDB dari sektor yang tidak diteliti.
Dari IR  test diketahui  bahwa  apabila  PDB Riil  terguncang,  sektor  yang  paling  sensitif  adalah sektor PDB Riil itu sendiri, yang responsif adalah PDB ekspor jasa sesaat setelah guncangan itu terjadi namun guncangan menjadi lebih stabil saat menjelang lag 10.  Respons dari PDB ekspor barang non migas sangat stabil tatkala PDB Riil terguncang. Sedangkan PDB ekspor jasa merupakan sektor PDB yang lebih tahan terhadap guncangan dari PDB Riil. PDB ekspor jasa tidak mengalami guncangan di awal dengan pola tidak tetap karena memang melibatkan manusia dan kebutuhan jasa yang berubah- ubah seiring dengan waktu hingga dapat dipetakan ciri khas dan pola kebutuhan jasa yang diperlukan. PDB Ekspor Jasa berkontribusi mengguncang PDB Ekspor Barang Non Migas sebesar 24,7% pada lag 30  dan  PDB  Riil  berkontribusi  sebesar  18%.  Untuk  PDB  Ekspor  Jasa  pada  saat  awal  guncangan dikontribusikan oleh PDB Ekspor Jasa itu sendiri sebesar 61,2% dan ditunjang oleh PDB Ekspor Barang Non Migas sebesar 37,8%, fenomena menunjukkan bahwa kegiatan ekspor jasa tidak mampu berdiri sendiri tanpa didampingi oleh ekspor barang non migas.
Pada lag ke 30 PDB Ekspor Non Migas memiliki kontribusi yang kuat untuk mengguncang PDB Ekspor  Jasa  senilai  21%  dan  PDB  Ekspor  Jasa  itu  sendiri  berkontribusi  terhadap  guncangan  pada dirinya  sebesar  74%,  sedangkan  PDB  Riil  hanya  menyumbang  5,2%,  Dari  hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa PDB Sektor Jasa berperan besar dalam mengguncang PDB Riil di Indonesia pada periode awal, yang menunjukkan bahwa sektor ini perlu diawasi kestabilannya untuk tidak mengalami fluktuasi yang kuat. Hasil penelitian ini menggambarkan bahwa PDB Ekspor Jasa merupakan variabel yang  paling  kuat  dan  yang  paling  besar  kontribusinya  dalam  mempengaruhi  PDB  Riil  di  Indonesia namun  rentan  terkena  guncangan  saat  fenomena  tertentu  terjadi.  Penelitian  ini  menunjukkan  betapa pentingnya pemerintah untuk meningkatkan kualitas sektor jasa yang dapat dinikmati oleh negara lain secara  patut.  Selain  tenaga  kerja,  sektor  jasa  yang  paling  berpotensi  untuk  ditingkatkan  guna meningkatkan nilai ekspor jasa adalah pariwisata (Mun’im, 2022).

## SIMPULAN DAN SARAN
Dari kajian penelitian ini dapat disimpulkan bahwa: (1) PDB  Ekspor Non Migas, PDB Ekspor Jasa,  dan  PDB  Riil  Indonesia  memiliki  tiga  hubungan  jangka  panjang  yang  stabil;  (2)  Terdapat  tiga hubungan timbal balik yang signifikan; (3) R Square VECM menunjukkan nilai terbesar ada pada PDB Riil yang artinya bahwa variabel ini menjadi variabel terikat; (4) Setelah berubah menjadi persamaan OLS  dapat  diketahui  bahwa  PDB  Riil  dipengaruhi  oleh  PDB  Ekspor  Barang  Non  Migas  dan  PDB Ekspor  Jasa  sebesar  79,4%  dan  20,6%  lain  dipengaruhi  oleh  PDB  dari  sektor  yang  tidak  diteliti;  (5) Tatkala  PDB  Riil  terguncang,  sektor  yang  paling  sensitif  terhadap  guncangan  adalah  PDB  Riil  itu sendiri, dan yang paling mudah diprediksi adalah PDB Ekspor Non Migas, serta yang cukup fleksibel adalah PDB Ekspor Jasa; dan (6) Kontribusi terbesar PDB Riil adalah PDB Ekspor Jasa di awal periode dan terus berkontribusi secara stabil.
Disarankan  kepada  pemerintah  dan  bagian  terkait  untuk  memperhatikan  stabilitas  ekspor  jasa, karena variabel ini sensitif terhadap guncangan, di sisi lain mampu mendongkrak perekonomian secara makro di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Aisyah, S., & Renggani, T. D. (2021). Determinants of Indonesia Non-Oil and Gas Exports to
Non-Traditional Market. International Journal of Economics, Business and Accounting Research (IJEBAR) , 5 (3), 2603–2609.
Ajija, S. R., Zakia, A. F., & Purwono, R. (2021). The Impact of Opening The Export Promotion Agencies on Indonesia’s Non-Oil and Gas Exports. Helion , 7 (8), e07756. Basuki, A. T., & Yusuf, A. I. (2018). Aplikasi Model VECM dalam Riset Ekonomi . Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.
Beck, C. T. (2019). Secondary Qualitative Data Analysis in the Health and Social Sciences (1 st). Routledge.
Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (5 th). SAGE Publications.
Hardi,  I.,  Dawood, T. C., & Syathi, P.  B. (2021). Determinants Comparative Advantage of Non-Oil Export 34 Provinces in Indonesia. International Journal of Business, Economics and Social Development , 2 (3), 98–106.
Hasanov, F. J., Javid, M., & Joutz, F. (2022). Saudi non-oil exports before and after COVID- 19: Historical impacts of determinants and scenario analysis. Sustainability , 14 (4), 2379. Imron, M., Granittia, A., Koesnobroto, Aryani, D., & Alsa, S. (2021). Statistik Minyak dan Gas Bumi Semester I 2021 . Direktorat Jenderal Minyak dan Gas Bumi Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral.
Khayati, A. (2019). The Effects of Oil and Non-oil Exports on Economic Growth in Bahrain. International Journal of Energy Economics and Policy , 9 (3), 160–164. Lütkepohl, H. (2020). New Introduction to Multiple Time Series Analysis (2nd ed.). Springer Publishing.
Maarif,  S.  D.  (2022). Apa  Alasan  Indonesia  Keluar  dari  Keanggotaan  OPEC? Tirto.Id. https://tirto.id/apa-alasan-indonesia-keluar-dari-keanggotaan-opec-gsoU
Majidli, F., & Guliyev, H. (2020). How Oil Price and Exchange Rate Affect Non-oil GDP of the  Oil-rich  Country  –  Azerbaijan? International  Journal  of  Energy  Economics  and Policy , 10 (5), 123–130.
Mun’im, A. (2022). Penyempurnaan Pengukuran Kontribusi Pariwisata : Alternatif Percepatan Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia. Jurnal  Kepariwisataan  Indonesia , 16 (1),  1–14. https://doi.org/10.47608/jki.v16i12022.1-14
Putri,  M.  S.  (2022). Ketahui  Sejarah  OPEC  Hingga  Daftar  Anggotanya .  Media  Indonesia. https://mediaindonesia.com/humaniora/496489/ketahui-sejarah-opec-hingga-daftar- anggotanya
Ristianti,  D.  F.,  &  Purwadi,  J.  (2019).  Implementasi  Metode  VECM  dalam  Menganalisis Pengaruh  Kurs  Mata  Uang,  Inflasi  dan  Suku  Bunga  terhadap  Jakarta  Islamic  Indeks. Jurnal Ilmiah Matematika , 6 (1), 13–21.