## ESTIMASI KEBUTUHAN IMPOR DAGING SAPI UNTUK KONSUMSI RUMAH TANGGA DI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI ROBUST *
Ratnasari 1 , Ray Sastri 2 ‡
1 Badan Pusat Statistik Kabupaten Bangka Selatan, email: ratnasari@bps.go.id
2 Politeknik Statistika STIS, email: raysastri@stis.ac.id
‡ corresponding author
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802) Vol 2 No 2 (2018), 93-100
Copyright © 2018 Ratnasari and Ray Sastri.  This is an open-access article distributed under the Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use,  distribution,  and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Beef import to Indonesia always gets pros and cons. The government argue that we need it to reduce the high price of beef due to the scarcity. On the other hand, Indonesia is an agrarian country with a lot of cattle farms. We should be able to meet the needs of beef from domestic production without import. The aim of this study is to get the best model for household consumption of beef at the district level, and use the model to estimate the import needs. This study uses data from Statistics  Indonesia,  both  the  raw  data  of  National  Sosio-economic  Survey (SUSENAS)  and  beef  production  in  district  level.  The  methods  of  analysis  is  a robust  regression  model.  The  results  is  robust  regression  fit  the  data  well.  For households  need,  estimation  of  household  consumption  of  beef  is  lower  than domestic  production.  So  that,  Indonesia  does  not  need  to  import  beef  for household need.
Keywords: beef consumption, import, robust regression, Susenas.

## 1.  Pendahuluan
Permasalahan  impor  daging  sapi  ke  Indonesia  selalu  mendapatkan  pro  dan kontra.  Pemerintah  berpendapat  bahwa  impor  tersebut  perlu  dilakukan  untuk menekan harga pasar di tengah kelangkaan daging sapi di pasaran. Sedangkan pihak  kontra  berpendapat  bahwa  Indonesia  adalah  negara  agraris  dengan peternakan  sapi  yang  banyak  seharusnya  bisa  memenuhi  sendiri  kebutuhan daging sapinya.
* Received Nov 2018; Accepted Nov 2018; Published online on Nov 2018
ISSN: 1978-1520
Kebijakan  pemerintah  tentu  saja  harus  berdasarkan  pada  data.  Dilihat  dari trennya  pada  Gambar  1,  impor  daging  sapi  Indonesia  dari  1996  hingga  2014 mengalami  peningkatan.  Impor  daging  sapi  mengalami  kenaikan  yang  tajam pada tahun 2004 dan tahun 2014. Kenaikan impor tersebut disebabkan adanya pembebasan kuota impor oleh pemerintah. Selanjutnya, penurunan pada tahun 2015  disebabkan  oleh  adanya  pemotongan  kuota  impor  dari  Australia  oleh pemerintah  dalam  upaya  pencapaian  target  swasembada  daging  sapi  yaitu penyediaan  sapi  domestik  90  persen  (Kementerian  Perdagangan  (2015), Kementerian Pertanian (2011 & 2016)).

## Sumber: BPS
Gambar 1: Perkembangan impor daging sapi di Indonesia tahun 1996-2015
Peningkatan  impor  daging  sapi  dalam  rangka  menekan  harga  perlu  untuk dikaji lagi. Pengkajian ulang tersebut diperlukan karena harga daging sapi impor malah cenderung mengalami kenaikan yang dapat dilihat pada Gambar 2. Pada tahun 2016 harga daging sapi mencapai Rp 116.751 per kg, harga tersebut naik 11,91 persen dari harga tahun 2015 yang besarnya Rp 104.328 per kg (Sumber: BPS).

## Sumber: BPS
Gambar 2: Harga Konsumen Daging Sapi di Indonesia Tahun 2000-2016
Kebutuhan  impor  dapat  diketahui  dari  selisih  permintaan  dan  persediaan daging sapi dalam negeri. Estimasi permintaan dapat didekati dari sisi konsumsi daging  sapi  di  tingkat  rumah  tangga  yang  digabungkan  menjadi  estimasi permintaan  daging  sapi  pada  level  kabupaten/kota.  Hal  ini  berguna  bagi
0 200 400 600 800 Nilai im p o r (US$ ) 0 50 100 150 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 H ar ga ko n su m e n (r ib u R p /kg)
ISSN: 1978-1520
pemerintah  dalam  memperkirakan  kabupaten/kota  mana  yang  mengalami defisit/surplus  daging  sapi  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  penyusunan kebijakan  dalam  hal  distribusi  ke  wilayah  regional  yang  lebih  kecil.  Selain  itu, konsumsi daging sapi dipengaruhi oleh banyak hal. Sehingga estimasinya dapat dilakukan  dengan  pemodelan  menggunakan  peubah  penjelas  karakteristik demografi dan ekonomi wilayah.
Perbedaan  karakteristik  antar  kabupaten/kota  dalam  hal  demografi  dan ekonomi  memungkinkan  adanya  perbedaan  daya  beli  daging  sapi  di  tingkat rumah  tangga.  Pada  kota-kota  yang  perekonomiannya  maju  dengan  daya  beli tinggi, bisa jadi konsumsi daging sapinya berbeda jauh dengan kabupaten/kota yang lainnya. Adanya nilai-nilai tidak biasa (pencilan) ini menyebabkan perlunya perlakuan khusus dalam pemodelan statistik.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mendapatkan  model  untuk  mengestimasi konsumsi daging sapi untuk keperluan rumah tangga pada level kabupaten/kota di  Indonesia,  serta  mengestimasi  jumlah  impor  daging  sapi  untuk  keperluan rumah tangga Indonesia.

## 2.  Metodologi

## 2.1    Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (Susenas) tahun 2016 yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Dalam Susenas, data  dikumpulkan  pada  tingkat  rumah  tangga.  Untuk  mendapatkan  data  pada tingkat  kabupaten/kota,  data  rumah  tangga  digabungkan  pada  setiap kabupaten/kota.  Unit  analisis  dari  penelitian  ini  adalah  513  kabupaten/kota  di seluruh Indonesia.Data pendukung analisis yaitu jumlah penduduk dan produksi daging sapi diambil dari Daerah Dalam Angka tahun 2016 yang dipublikasikan oleh BPS.

## 2.2  Metode Penelitian
Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  regresi  berganda,  dengan  beberapa asumsi  yang  harus  dipenuhi  yaitu: error harus  menyebar  normal,  bersifat homoskedastis, tidak ada autokorelasi antar error , dan tidak ada multikolinieritas di  antara  variable-variabel  penjelas.  Asumsi  kenormalan  diuji  dengan  uji Kolmogorov-Smirnov ,  homoskedastisitas  diuji  dengan  uji Glejse r,  autokorelasi dijui dengan uji Durbin Watson , dan multikolinieritas ditentukan dengan melihat nilai VIF. Pemilihan model terbaik dilakukan dengan backward elimination , dan identifikasi pencilan dilakukan dengan menggunakan nilai standardized residual . Jika nilainya lebih dari |2| maka amatan tersebut termasuk sebagai pencilan.
Pengamatan  berupa  pencilan  dapat  menyebabkan  permasalahan  pada metode OLS. Sehingga disarankan menggunakan regresi robust untuk membatsi pengaruh  pencilan  pada  nilai  estimasi  parameter  (Andersen,  2008).  Metode analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  regresi  robust.
Regresi  robust  biasa  digunakan  untuk  memodelkan  data-data  dengan permasalahan yang disebabkan oleh pencilan-pencilan.
Model regresi robust yang akan dibentuk adalah sebagai berikut:
𝑌̂ i = β̂ 0 + β̂ 1 𝑋 1𝑖 + β̂ 2 𝑋 2𝑖 + β̂ 3 𝑋 2𝑖 + β̂ 4 𝑋 4𝑖 + β̂ 5 𝑋 5𝑖 + β̂ 6 𝑋 6𝑖 + β̂ 7 𝑋 7𝑖 + β̂ 8 𝑋 8𝑖 + β̂ 9 𝑋 9𝑖 + β̂ 10 𝑋 10𝑖 + β̂ 11 𝑋 11𝑖 + β̂ 12 𝑋 12𝑖 + β̂ 13 𝑋 13𝑖 + β̂ 14 𝑋 14𝑖
Keterangan:
i : Indeks untuk daerah kabupaten/kota.
Y : Konsumsi daging sapi per kapita per minggu (gram)
𝑋 1 : Jumlah anggota rumah tangga 𝑋 2 : Persentase penduduk laki-laki (persen)
𝑋 3 : Rata-rata umur penduduk (tahun) 𝑋 4 : Persentase KRT dengan pendidikan tertinggi SMA ke atas (persen) 𝑋 5 : Persentase KRT dengan lapangan usaha di bidang pertanian (persen) 𝑋 6 : Persentase KRT dengan status pekerjaan berusaha (persen) 𝑋 7 : Rata-rata pendapatan per kapita per bulan (Rupiah) 𝑋 8 : Klasifikasi Kabupaten/Kota (Kabupaten=1, Kota=0) 𝑋 9 : Nilai konsumsi ikan per kapita per minggu (Rupiah) 𝑋 10 : Konsumsi daging ayam per kapita per minggu (kg) 𝑋 11 : Konsumsi telur per kapita per minggu (butir) 𝑋 12 : Nilai konsumsi sayuran per kapita per minggu (Rupiah) 𝑋 13 : Konsumsi tahu dan tempe per kapita per minggu (kg) 𝑋 14 : Nilai konsumsi makanan jadi per kapita per minggu (Rupiah)
Dimana  parameter 𝛃 akan  diduga  menggunakan  metode  pendugaan  M. Secara  umum  penduga  parameter  akan  didapatkan  dengan  dengan  cara meminimumkan fungsi berikut:
𝛽̂ 𝑚 = 𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝜌 ( 𝑦 𝑖 −∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝛽 𝑗 𝑘 𝑗=0 𝜎 ̂ ) 𝑛 𝑖=1 = 𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝜌 ( 𝑒 𝑖 𝑠 ) 𝑛 𝑖=1 = 𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝜌 ( 𝑒 𝑖 𝑠 ) 𝑛 𝑖=1 𝑠 = 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 |𝑒 𝑖 − 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛(𝑒)| 0,6745 = 𝑀𝐴𝐷 0,6745
di mana s adalah skala pendugaan yang bersifat robust dan  MAD adalah median absolute  deviation. Nilai  minimum  dari  fungsi  (4)  dilakukan  dengan iteratively reweighted least squares (IRLS).
Ukuran  kebaikan  model  yang  digunakan  dalam  pemodelan  regresi  robust yaitu sebagai berikut :
𝑅 𝑤 2 = ( ∑ 𝑤 𝑖 (𝑦 𝑖 − 𝑦̅ 𝑤 )(𝑦̂ 𝑖 − 𝑦̂ 𝑤 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝑤 𝑖 (𝑦 𝑖 − 𝑦̅ 𝑤 ) 2 ∑ 𝑤 𝑖 (𝑦̂ 𝑖 − 𝑦̂ 𝑤 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 ) 2
di mana 𝑦̅ 𝑤 = ( 1 ∑ 𝑤 𝑖 ) ∑ 𝑤 𝑖 𝑦 𝑖 , 𝑦̂ 𝑤 = ( 1 ∑ 𝑤 𝑖 ) ∑ 𝑤 𝑖 𝑦̂ 𝑖 , dan 𝑤 𝑖 adalah penimbang robust.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Model regresi berganda terbaik didapatkan dengan R 2 sebesar 0,477. Nilai VIF menunjukkan  tidak  ada  multikolinieritas,  tetapi  uji  kenormalan  menyimpulkan bahwa error tidak berdistribusi normal. Selain itu, asumsi homoskedastis dan non autokorelasi  juga  terlanggar.  Untuk  mengatasi  pelanggaran  asumsi  dilakukan transformasi dan pemberian pembobot. Akan tetapi, transformasi tidak berhasil mengatasi  ketidaknormalan,  dan  pemberian  bobot  tidak  berhasil  mengatasi heteroskedastisitas.
Pengecekan terhadap pencilan berdasarkan  nilai standardized residual dari model  regresi  berganda  yang  terbentuk  menyimpulkan  bahwa  terdapat  30 kabupaten/kota yang memiliki nilai lebih besar dari |2|, sehingga kabupaten/kota tersebut  termasuk  sebagai  pencilan.  Penghapusan  pencilan  mampu menghasilkan  model  regresi  OLS  yang  lebih  sesuai  dengan 𝑅 2 = 57,5 persen dan standard  error yang  lebih  kecil.  Akan  tetapi,  penghapusan  pencilan menyebabkan  sebanyak  30  kabupaten/kota  tidak  masuk  dalam  analisis penelitian. Padahal bisa jadi 30 kabupaten/kota tersebut mengandung informasi penting. Oleh karena itu, dilakukan pemodelan menggunakan regresi robust . Berdasarkan  Tabel  2,  terdapat  perbedaan  penduga  parameter  yang  cukup signifikan antara model regresi berganda dengan pencilan dan tanpa pencilan. Sebaliknya, nilai penduga parameter untuk model regresi robust dengan pencilan dan  tanpa  pencilan  menunjukkan  hasil  yang  mirip/hampir  sama.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  regresi  OLS  mudah  dipengaruhi  oleh  adanya pencilan, sedangkan model robust bersifat kekar ( robustness ) terhadap adanya pencilan  tersebut.  Nilai  penduga  parameter  model  regresi  robust  mendekati penduga  parameter  model  regresi  OLS  tanpa  pencilan.  Hampir  semua nilai penduganya mirip, kecuali koefisien regresi untuk X2 dan X3.
Tabel 2. Perbandingan Nilai Penduga Parameter Metode OLS dan Robust
Variabel Koefisien Regresi dengan OLS Koefisien Regresi dengan Penduga Robust Dengan Pencilan Tanpa Pencilan Dengan Pencilan Tanpa Pencilan Intercept 36,38338* 18,44612* 12,86502* 11,14008 X2 -0,60356* -0,27318* -0,13611 -0,10491 X3 -0,41951* -0,30752* -0,26478* -0,2673* X6 0,05494* 0,0341* 0,01829 0,01913 X7 0,00001* 0,00001* 0,00001* 0,00001* X8 -1,75223* -1,74426* -2,00817* -2,05753* X9 -0,00033* -0,00025* -0,00018* -0,00019* X11 1,36463* 1,15462* 1,19827* 1,04472* X12 -0,00015 -0,00015 -0,0001* -0,00011* X13 7,88342 7,73706 7,31962* 7,63188*
Tabel 3. Perbandingan Nilai Standard Error Metode OLS dan Robust Variabel Standard error OLS Standard error OLS tanpa pencilan Standard error robust (1) (2) (3) (4) (Constant) 9,3918 6,6094 6,7616 X2 0,1609 0,1135 0,1158 X3 0,1105 0,0778 0,0795 X6 0,0207 0,0145 0,0149 X7 0,0000 0,0000 0,0000 X8 0,7664 0,5532 0,5518 X9 0,0001 0,0000 0,0000 X11 0,4526 0,3285 0,3258 X12 0,0001 0,0000 0,0000 X13 2,5159 1,8101 1,8115
Berdasarkan  Tabel  3,  nilai standard  error model  robust  lebih  kecil  bila dibandingkan  nilai standard  error OLS  dengan  pencilan.  Sedangkan  bila dibandingkan dengan model OLS tanpa pencilan, nilai standard error nya hampir sama.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  regresi  robust  lebih  baik  untuk  digunakan dibandingkan  metode  OLS.  Hasil  estimasi  regresi  robust  juga  sama  baiknya dengan metode OLS setelah dilakukan penghapusan pencilan. Sehingga regresi robust ini dapat mengatasi kelemahan OLS yang sangat peka terhadap adanya pencilan.
Hasil  uji  simultan  menghasilkan  bahwa  model  regresi  robust  sesuai  untuk memodelkan data konsumsi daging sapi di Indonesia dengan 𝑅 𝑤 2 = 0,524 . Model regresi robust yang terbentuk adalah:
𝑌̂ 𝑖 = 12,865 (0,057) − 0,136𝑋 2𝑖 (0,239) − 0,265𝑋 3𝑖 (0,001) ∗ + 0,0183𝑋 6𝑖 (0,220) + 0,0000074𝑋 7𝑖 (0,000) ∗ − 2,008𝑋 8𝑖
(0,000) ∗ − 0,00018𝑋 9𝑖 (0,000) ∗ + 1,198𝑋 11𝑖 (0,000) ∗ − 0,0000992𝑋 12𝑖 (0,027) ∗ + 7,320𝑋 13𝑖 (0,000) ∗ (1)
Keterangan: *signifikan pada tingkat signifikansi 5%
Hasil  dari  uji  parsial  yang  ditunjukkan  dalam  Persamaan  (1)  menyatakan bahwa  rata-rata  umur,  pendapatan  per  kapita,  klasifikasi  kabupaten/kota, konsumsi  ikan,  telur,  sayuran,  dan  tahu/tempe  terbukti  berpengaruh  signifikan terhadap konsumsi daging sapi kabupaten/kota di Indonesia. Sedangkan variabel lainnya,  yaitu  persentase  penduduk  laki-laki  dan  status  pekerjaan  KRT  tidak berpengaruh secara signifikan.
Model  regresi  robust  yang  terbentuk  selanjutnya  dapat  digunakan  untuk mengestimasi konsumsi daging sapi pada level kabupaten di Indonesia. Secara umum,  kabupaten/kota  yang  konsumsi  daging  sapi  per  kapita  per  minggunya tinggi  terletak  di  Indonesia  bagian  barat.  Untuk  kabupaten/kota  di  wilayah Indonesia  timur,  konsumsi  daging  sapi  per  kapitanya  tidak  setinggi  wilayah Indonesia barat. Hasil estimasi dapat dilihat pada Gambar 3.
ISSN: 1978-1520
Gambar 3: Estimasi konsumsi daging per kapita per minggu di Indonesia tahun 2016
Untuk keperluan rumah tangga, selisih konsumsi dan produksi menunjukkan hasil positif, yang artinya untuk mencukupi permintaan rumah tangga di Indonesia sudah  cukup  dengan  menggunakan  sapi  produksi  dalam  negeri.  Sehingga Indonesia tidak perlu melakukan impor daging sapi.
Dari hasil estimasi konsumsinya, terdapat 39 kabupaten/kota yang produksi daging  sapinya  masih  kurang  dari  konsumsi.  Kabupaten/kota  tersebut  yang kemudian menjadi target impor. Jika dilihat dari batas wilayah administratifnya, sebagian  besar  kabupaten/kota  yang  mengalami  kekurangan  produksi  daging sapi dikelilingi oleh kabupaten/kota yang mengalami surplus produksi. Sehingga kekurangan  produksi  daging  sapi  dari  kabupaten/kota  tersebut  masih  bisa dipenuhi dari daerah tetangga. Contohnya di provinsi Aceh, di mana kabupaten Simeulue  dan  Aceh  Barat  mengalami  kekurangan  produksi  daging  sapi  tetapi masih  bisa  dipenuhi  dengan  daging  sapi  dari  daerah  sekelilingnya  yang mengalami surplus produksi daging sapi, seperti Aceh Timur, Aceh Tengah, dan Aceh  Besar.  Hal  tersebut  juga  terjadi  di  Jawa,  Bali,  Nusa  Tenggara  Timur, Kalimantan,  Sulawesi,  dan  Maluku.  Khusus  untuk  kabupaten/kota  tertentu, misalnya  yang  berbentuk  kepulauan  biasanya  tidak  memproduksi  daging  sapi sendiri.  Contohnya  di  Jakarta  Pusat  dan  Kepulauan  Seribu  yang  tidak  ada produksi  daging  sapinya.  Sehingga  pemenuhan  konsumsi  daging  sapi  pada kedua kabupaten/kota tersebut dilakukan dengan memasok dari daerah lain.
Berbeda  dengan  kabupaten/kota  lainnya,  kabupaten/kota  di  provinsi  Papua tidak  dapat  memenuhi  kekurangan  produksi  daging  sapinya  dari  daerah sekelilingnya.  Hal  ini  dikarenakan  banyaknya  kabupaten/kota  yang  mengalami kekurangan  daging  sapi  di  provinsi  Papua.  Sebanyak  13  kabupaten/kota mengalami kekurangan produksi daging sapi dari 29 kabupaten/kota yang ada di Papua.
Tertinggi Jakarta Selatan, 19,72 gram Tertinggi Pekanbaru, 13,38 gram Tertinggi Banjar Baru, 11,56 gram Terendah Kep. Sangihe, -0,8 gram

## 4. Simpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  (1)  model  regresi  robust  fit  untuk memodelkan  data  konsumsi  daging  sapi  sehingga  dapat  digunakan  untuk mengestimasi  konsumsi  daging  sapi  di  Indonesia.  (2)  Untuk  keperluan  rumah tangga,  selisih  konsumsi  dan  produksi  menunjukkan  hasil  positif,  yang  artinya untuk  mencukupi  permintaan  rumah  tangga  di  Indonesia  sudah  cukup  dengan menggunakan  sapi  produksi  dalam  negeri.  Sehingga  Indonesia  tidak  perlu melakukan impor daging sapi.

## Daftar Pustaka
Andersen, R. (2008). Modern methods for robust regression (No. 152). Sage.
Kementerian  Perdagangan.  (2015). Kajian  Efektivitas  Kebijakan  Impor  Produk Pangan  dalam  Rangka  Stabilisasi  Harga .  Jakarta:  Badan  Pengkajian  dan Pengembangan Kebijakan Perdagangan Kementarian Perdagangan.
Kementerian  Pertanian.  (2011).  Cuplikan  Blue  Print  Program  Swasembada Daging Sapi 2014, Analisis Kebijakan Pertanian , Vol. 9 (4), hlm. 391-404.
Kementerian  Pertanian.  (2016). Outlook  Daging  Sapi .  Jakarta:  Pusat  Data dan Sistem Informasi Pertanian.
Montgomery,  D.  C.,  &  Peck,  E.  A.  (1992). Introduction  to  Linear  Regression Analysis . New York: A Wiley-Interscience Publication.
Sukirno, S. (2005). Teori Pengantar Mikroekonomi Edisi Ketiga . Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.