## Dampak Pandemi COVID-19 terhadap Kinerja Nilai Ekspor Pertanian Indonesia
Achmad Subchiandi Maulana a , Agustinus Nubatonis b a Fakultas Pertanian, Universitas Timor, Kefamenanu, TTU – NTT, Indonesia. Email : achmadsm@unimor.ac.id
b Fakultas Pertanian, Universitas Timor, Kefamenanu, TTU – NTT, Indonesia.email : agustinusnubatonis74@gmail.com
Article Info Abstrak Article history: Received 20 Agustus 2020 Received in revised form 13 September 2020 Accepted 8 Oktober 2020 DOI:
https://doi.org/10.32938/ag.v5i4.1166
Pandemi coronavirus menyebabkan dunia masuk dalam kondisi krisis baik krisis kesehatan maupun krisis ekonomi. Akibat dari virus ini perdagangan  antar  negara  menjadi  terhambat,  sebab  terjadi lockdown (pembatasan  sosial  berskala  besar)  yang  mengakibatkan pertumbuhan ekonomi berjalan lambat. Ekspor merupakan salah satu kegiatan perdagangan internasional yang dilakukan oleh Indonesi a. Sektor pertanian menyumbang 2,3% dari total ekspor Indonesia, namun sektor pertanian merupakan sektor yang mampu bertahan dal am keadaan  krisis.  Melihat  keadaan  tahun  2020  yang  sedang  terjadi  pandemik  Covid-19  dalam  beberapa  bulan  terakhir,  menarik  untuk dicermati  apakah krisis  global  yang  disebabkan  oleh  Covid-19  membuat perubahan  signifian dalam kinerja nilai ekspor  hasil  pertanian Indonesia. Data  yang  digunakan  adalah data bulanan  dianalisis  menggunakan  regresi  linier berganda,  dengan  variabel  dependen  a dalah nilai ekspor pertanian Indonesia, sedangkan  variabel independennya  adalah pendapatan domestik bruto  nasional, kurs  nilai t ukar  rupiah terhadap dolar Amerika Serikat, volume ekspor Indonesia, volume ekspor pertanian Indonesia, dan COVID -19 sebagai variabel dummy . Hasilnya adalah, variabel yang berpengaruh nyata terhadap nilai ekspor pertanian Indonesia adalah volume ekspor Ind onesia dan volume ekspor pertanian Indonesia, sedangkan variabel lainnya tidak berpengaruh sacara signifikan.
Keywords:
COVID-19 Ekspor
Nilai Ekspor Pertanian

## 1. Pendahuluan
Coronavirus adalah  suatu  kelompok  virus  yang  dapat  menyebabkan penyakit  pada  hewan  atau  manusia.  Beberapa  jenis coronavirus diketahui menyebabkan infeksi saluran nafas pada manusia mulai dari batuk pilek hingga yang  lebih  serius  seperti Middle  East  Respiratory  Syndrome (MERS)  dan Severe  Acute  Respiratory  Syndrome (SARS). Coronavirus jenis  baru  yang ditemukan  menyebabkan  penyakit  Covid-19,  sedangkan  Covid-19  adalah penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  jenis coronavirus yang  baru ditemukan.   Virus  baru  dan  penyakit  yang  disebabkannya  ini  tidak  dikenal sebelum  mulainya  wabah  di  Wuhan, Tiongkok,  bulan Desember 2019. Covid- 19  ini  sekarang  menjadi  sebuah  pandemi  yang  terjadi  di  banyak  negara  di seluruh dunia ( WHO, 2020 ).
Pandemi  coronavirus  menyebabkan  dunia  masuk  dalam  kondisi  krisis baik krisis kesehatan maupun krisis ekonomi. Akibat dari virus ini perdagangan antar  negara  menjadi  terhambat,  sebab  terjadi lockdown (pembatasan  sosial berskala besar) yang mengakibatkan pertumbuhan ekonomi berjalan lambat.
Perdagangan  merupakan  salah  satu  aktifitas  ekonomi  yang  dilakukan hampir  oleh  seluruh  orang  di  dunia  ini  pada  skala  tertentu  mulai  dari  skala mikro  yaitu  perdagangan  antar  orang  perorang  atau  perusahaan  ke  orang,  dan perdagangan  dengan  skala  makro  biasanya  dilakukan  oleh  suatu  perusahaan dengan  negara  lain  atau  negara  dengan  negara,  yang  lebih  dikenal  dengan istilah ekspor dan impor.
Ekspor  merupakan  salah  satu  kegiatan  perdagangan  internasional  yang dilakukan  oleh Indonesia,  sektor  penting  ekspor Indonesia  dibagi  menjadi  dua jenis  yaitu  ekspor  migas  dan  non  migas.  Ekspor  non  migas  terdiri  dari  sektor pertanian, perkebunan, kehutanan, jasa, dan industri kerajinan.
Sektor pertanian  menyumbang 2,3%  dari total  ekspor Indonesia, diikuti oleh  sektor  migas  sebesar  15,97%,  dan  industri  pengolahan  sebesar  81,71% ( BPS,  2020 ).  Walaupun  menyumbang  nilai  ekspor  yang  kecil  namun  sektor pertanian  merupakan  sektor  yang  mampu  bertahan  dalam  keadaan  krisis. Menurut BAPPENAS  (2009) sektor  pertanian  relatif  kecil  terkena  dampak krisis  ekonomi  pada  tahun  2008  dibandingkan  dengan  sektor  lain.  Dampak krisis  kepada  sektor  pertanian  lebih  disebabkan  dari  sisi  permintaan  ( demand side ), dan bukan karena faktor keuangan finansial. Saat krisis ekonomi terjadi, sektor  pertanian  masih  menjadi  salah  satu  sektor  yang  diandalkan  untuk penciptaan lapangan pekerjaan.
Data menunjukan bahwa ekspor hasil pertanian Indonesia terhadap dunia memiliki trend yang  fluktuatif  namun  cenderung  positif.  Untuk  melihat  lebih jelas perkembangan ekspor Indonesia dapat diamati pada Tabel 1 .
Tabel 1. Perkembangan Ekspor Hasil Pertanian Tahun 2012-2019
Tahun Berat Bersih (ribu ton) Nilai (juta US$) % Perubahan Nilai 2012 2268,4 3597,7 6,16 2013 2462,2 3598,5 0,02 2014 2777,3 3373,3 -6,26 2015 3621,5 3726,5 10,47 2016 3453,0 3354,8 -9,98 2017 4177,6 3671,0 9,43 2018 4345,4 3431,0 -6,54 2019 4981,7 3612,4 5,29 Sumber : BPS 2020
Melihat  keadaan  tahun  2020  yang  sedang  terjadi  pandemik  Covid-19 dalam  beberapa  bulan  terakhir,  menarik  untuk  dicermati  apakah  krisis  global yang  disebabkan  oleh Covid-19   membuat  perubahan  signifikan  dalam kinerja nilai ekspor hasil pertanian Indonesia.

## 2.
Metode

## 2.1. Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  bersumber  dari  BPS  dan menggunakan data sekunder ekspor sektor pertanian Indonesia bulanan yang di ambil  dari  bulan  Mei  2018  sampai  Juni  2020.  Variabel  penelitian  ini  adalah nilai  ekspor  pertanian  untuk  variable  dependen,  sedangkan  variabel independennya  adalah  PDB  Nasional,  volume  ekspor  total,  volume  ekspor pertanian, dan nilai tukar, serta variabel dummy COVID-19.

## 2.2. Metode Analisis Data
Untuk mengetahui dampak COVID-19 terhadap kinerja ekspor pertanian Indonesia,  maka  data  yang  sudah  diperoleh  dianalisis  dengan  metode  regresi linier  berganda  yang  diubah  menjadi  persamaan  logaritma  natural.  Perangkat lunak  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  dalam  penelitian  ini  adalah E- views 9. Menurut Sugiyono (2016) analisis regresi linear  berganda merupakan regresi  yang  memiliki  satu  variabel  dependen  dan  dua  atau  lebih  variabel independen.  Persamaan  regresi  berganda  untuk  penelitian  ini  secara  umum dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑙𝑛EXPP it = a + b 1 (lnPDBN it ) + b 2 (lnVEXP it ) + b 3 (lnVEXPP it ) + b 4 (lnEXCRT it ) +b 5 COVID − 19 + E it Keterangan lnEXPPit = Nilai ekspor pertanian Indonesia pada bulan t
a = Nilai Konstanta b 1……..6
= Nilai koefisien regresi lnPDBNit    = Pendapatan domestik bruto nasional Indonesia pada blan t lnVEXPit = Volume ekspor nasional Indonesia pada bulan t lnVEXPP = Volume ekspor pertanian Indonesia pada bulan t lnEXCRTit  = Nilai tukar rupiah terhadap dolar pada bulan t COVID-19 Variabel  dummy  virus  corona,  untuk  bulan  yang  tak terdampak berniali 0 dan 1  untuk yang terdampak
Eit =
Error term
2.3. Uji F- statistic Uji  F- statistic dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel independen atau independen  secara  bersama-sama  terhadap variabel  dependen atau dependen.

## 2.4. Uji t-statistic
Uji  t  pada  dasarnya  menunjukkan  seberapa jauh  pengaruh  satu variabel independen  secara  individual  dalam  menerangkan  variasi  variabel  dependen. Tujuan dari uji t adalah untuk menguji koefisien regresi secara individual.
2.5. R - Squared (R 2 )
Kesesuaian model dihitung dengan nilai koefisien determinasi (R2) yang bertujuan  untuk  mengukur  keragaman  variabel  independen  yang  dapat diterangkan oleh variabel dependen. R 2 menunjukkan besarnya pengaruh semua variabel independen terhadap variabel dependen.

## 2.6. Pengujian Asumsi Model
Dalam permasalahan analisis regresi berganda sering ditemukan masalah yang perlu dilakukan pengujian asumsi klasik, antara lain pengujian normalitas, multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas.
a. Normalitas
Uji  normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa  uji  t  dan  f  mengasumsikan  bahwa  nilai  residual  mengikuti  distribusi
normal.  Persamaan  regresi  dikatakan  baik jika  mempunyai  variabel  bebas  dan variabel terikat berdistribusi normal ( Ghozali, 2011 ).
Ada  beberapa uji untuk  mengetahui  normal atau tidaknya  nilai residual antara lain dengan menggunakan Jarque-Bera test atau J-B test. Uji ini menggunakan hasil estiminasi residual dan chisquare probability distribution ( Gujarati, 2006 ). Bila  nilai  J-B  hitung  >  nilai  X 2 tabel  atau  Prob  <  0.05,  maka  hipotesis  yang menyatakan  bahwa  residual  berdistribusi  normal  dapat  ditolak.  Bila  nilai  J-B hitung < nilai X 2 tabel, atau Prob > 0,05 maka yang menyatakan bahwa residual berditribusi normal tidak dapat ditolak.
b. Multikolinearitas Menurut Ghozali  (2011) uji  multikolinearitas  bertujuan  untuk  menguji apakah  model  regresi  ditemukan  adanya  korelasi  antar  variabel  independent (bebas).  Alat  uji  yang  digunakan  untuk  mengetahui  multikolinearitas  dalam penelitian  ini  dengan  menggunakan Variance  Inflation  Factor (VIF)  dan Tolerance .  Model  regresi  yang  terbebas  dari  multikolinearitas  adalah  yang memiliki nilai tolerance mendekati 1 dan nilai VIF kurang dari 10.
c. Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali  (2011) ,  Uji  heteroskedastisitas  merupakan  alat  uji model  regresi  untuk  mengetahui  ketidaksamaan  variance  dari  residual  satu pengamatan  ke  pengamatan  yang  lainnya.  Jika  variance  dari  residual  satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda  disebut  heteroskedastisitas.  Model  regresi  yang  baik  adalah  yang homoskedastisitas  atau  tidak  terjadi  masalah  heteroskedastisitas.  Penelitian  ini menggunakan parameter uji Breusch-Pagan-Godfrey untuk mengetahui apakah terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi yang diperoleh.
d. Autokorelasi
Autokorelasi  sering  terjadi  pada  pengamatan  yang  dilakukan  pada  data runtun waktu ( time series ). Autokorelasi adalah keadaan di mana terdapat trend di  dalam  variabel  yang  diteliti,  sehingga  akibatnya  ε  juga  mengandung trend . Autokorelasi  terjadi  jika  antara  εt  dan  εt-1  terdapat  korelasi  yang  tinggi,  jika terdapat  autokorelasi,  maka  parameter  b  yang  diperoleh  tetap  linier  dan  tidak bias,  tetapi  Sb  bias  akibatnya  uji  signifikansi  variabel  yang  dilakukan  dengan uji-t tidak bisa dilakukan. Pendeteksian terhadap adanya autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson Test ( Gujarati, 2006 ).
3. Hasil dan Pembahasan 3.1. Analisis  Dampak  Pandemi  COVID-19  Terhadap  Kinerja  Ekspor Pertanian Indonesia
Faktor-faktor  yang  diduga  berpengaruh  terhadap  nilai  ekspor  pertanian Indonesia  pada  saat terjadi pandemi COVID-19 antara lain adalah pendapatan domestik  bruto  nasional  (PDBN),  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar  Amerika Serikat (EXCRT), volume ekspor Indonesia (VEXP), volume ekspor pertanian Indonesia  (VEXPP),  dan  Covid-19  (COVID).  Pada  saat  melakukan  regresi variabel-variabel  tersebut  diubah  terlebih  dahulu  menjadi  bilangan  logaritma natural (LN) karena terdapat perbedaan angka yang besar antara variabel yang menyebabkan  data  tidak  bersifat  homogen.  Hasil  estimasi  model  yang  sudah dianalisis  menggunaka  perangkat  lunak E-views  9 dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini
Tabel  2.  Hasil  estimasi  model  regresi  linier  berganda  dampak corona  virus
terhadap nilai ekspor pertanian Indonesia Variabel Koefisien Probabilitas (t-statistic) Centered VIF C -15.3078 0.1021 NA LNPDBN 0.002814 0.9542 1.606479 LNEXCRT 0.733594 0.2227 1.172025 LNVEXP 0.686481 0.0347 2.110065 LNVEXPP 0.542190 0.0005 1.762540 COVID-19 -0.01687 0.7594 1.866741 R-squared 0.724776 Durbin-Watson stat 1.819877 Prob(F-statistic) 0.000046 Prob (Jarque-Bera) 0.645828 Prob. Chi-Square(5) 0.8226 Keterangan α = 5% (0,05)

## 3.2. Uji Kriteria Statistik
Uji  kriteria  statistik  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel independen  yang  digunakan  dalam  penelitian  berpengaruh  secara  nyata  atau sebaliknya terhadap variabel dependennya. Uji yang dilakukan adalah uji F dan uji-t.  Uji F  digunakan untuk  mengetahui  pengaruh  variabel independen  secara keseluruhan terhadap variabel dependennya. Terlihat dalam tabel 2 , bahwa nilai probabilitas  untuk  uji  F  sebesar  0,000046  yang  lebih  kecil  dari  taraf  nyata sebesar 5%,  sehingga dapat disimpulkan  bahwa  secara  bersama-sama  variabel independent berpengaruh terhadap variabel dependennya.
Uji-t  menjelaskan  secara  individu  dari  variabel  independent  apakah berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  dependen.  Pada tabel  2 dapat dilihat  bahwa  hanya ada 2  variabel  yang  signifikan pada taraf  nyata 5%,  yaitu variabel  volume  eskpor  Indonesia  (VEXP)  dan  volume  ekspor  pertanian Indonesia (VEXPP).
Nilai R 2 pada tabel 2 menunjukkan angka sebesar 0,724776 yang artinya adalah  model  regresi  diatas  mampu  menjelaskan  tentang  dampak  COVID-19
terhadap nilai ekspor pertanian Indonesia sebesar 72,5%, sisanya sebesar 27,5% dijelaskan oleh variabel lain diluar variabel yang dianalisis.

## 3.2.1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan dengan melihat nilai probabilitas yang terdapat pada histogram-normality  test .  Apabila  nilai  probabilitas Jarque-Bera lebih besar  dari  taraf  nyata 5%  maka artinya error term menyebar  normal ( Ghozali, 2011 ).  Dari  hasil  uji  normalitas  pada  tabel  2  diatas  nilai  probabilitasnya 0,645828  >  0,05  artinya error  term dalam  persamaan  Dampak  Covid-19 terhadap kinerja ekspor peranian Indonesia telah menyebar normal.
3.2.2. Uji Multikolinieritas
Hasil uji multikolinieritas menggunakan nilai centered VIF menunjukkan bahwa  tidak  ada  korelasi  atau  interkorelasi  antara  variabel  bebas  yang  di  uji dalam model regresi, hal tersebut ditegaskan dengan tidak adanya nilai centered VIF yang tidak lebih dari 10.

## 3.2.3. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas di uji menggunakan Breusch Pagan Godfrey dengan menggunakan parameter probability chi square (5) dengan nilai sebesar 0,8226, nilai  tersebut  lebih  besar  dari  nilai  probabilitas  5%  (0,05),  sehingga disimpulkan bahwa model regresi bersifat homoskedastisitas.

## 3.2.4. Uji Autokorelasi
Hasil  pengujian  autokorelasi  menggunakan  Durbin  Watson,  diperoleh nilai  hitung  adalah  1,8198  dan  untuk  nilai  4-d  adalah  2,1802,  sedangkan  nilai Durbin  Watson  Tabel  untuk  sampel  sebanyak  26  dengan  variabel  bebas sebanyak  5  adalah  dU  =  1,06158  dan  dL  =  1,75911,  hal  ini  menunjukkan bahwa tidak ada korelasi positif maupun negatif dari model regresi sebab nilai Durbin Watson hitung lebih besar dari nilai Durbin Watson tabel.
3.3. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Nilai Ekspor Pertanian  Indonesia
Sektor  pertanian  merupakan  salah  satu  penyumbang  devisa  bagi  negara Indonesia  yang  mampu  bertahan  dalam  keadaan  krisis  sekalipun.  Menurut Yusdja  (2011) ,  krisis  ekonomi  global  yang  terjadi  pada  tahun  2008  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  sektor  pertanian,  Hal  tersebut  terjadi  karena komoditas  pertanian  merupakan  kebutuhan  dasar  manusia  untuk  bertahan hidup, sehingga meskipun krisis terjadi, sektor pertanian akan mampu bertahan. Model regresi dari analisis yang dilakukan adalah sebagai berikut :
LNEXPP  =  -15.3078  +  0.002814*LNPDBN  +  0.733594*LNEXCRT  + 0.686481*LNVEXP + 0.542190*LNVEXPP - 0.016871*COVID
a.
Konstanta
Persamaan  di  atas  menunjukan  bahwa  nilai  konstanta  bernilai  negatif 15,3078 artinya adalah apabila tidak ada pengaruh dari variabel lain maka nilai ekpor pertanian Indonesia menurun sebesar 15,3078%.
b. PDB Nasional
Nilai  dari  variabel  LNPDBN  adalah  positif  0,002814,  hal  ini menunjukkan  bahwa  apabila  nilai  PDB  Nasional  meningkat  sebesar  1%  akan meningkatkan  nilai  ekspor  pertanian  Indonesia  sebesar  0,2814%.  Namun variabel  ini  tidak  signifikan  menurut  uji  t,  tetapi  apabila  digabungkan  dengan variabel  lain  maka  PDB  Nasional  memiliki  pengaruh,  oleh  karena  itulah  nilai uji F bernilai signifikan. Hal ini sejalan dengan penelitian Fikriah (2016) yang berjudul  berjudul  Analisis  Pengaruh  Produk Domestik Bruto, Nilai Tukar, dan Sosial  Politik  Terhadap Net  Capital  Inflow Indonesia,  dimana  PDB berpengaruh  positif  terhadap Net  Capital  Flow Indonesia,  namun  yang membedakan  adalah  secara  uji  t  PDB  dalam  penelitian  tersebut  bersifat signifikan.
c. Kurs Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Variabel  LNEXCRT  adalah  variabel  yang  menjelaskan  pengaruh  kurs nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar  Amerika  Serikat.  Persamaan  diatas menunjukkan  bahwa  nilai  variabelnya  sebesar  positif  0,733594  yang  artinya apabila  ada  kenaikan  nilai  tukar  sebesar  1%,  maka  nilai  ekspor  pertanian Indonesia  akan  meningkat  sebesar  0,733594%,  keadaan  ini  menunjukkan bahwa  apabila  nilai  tukar  rupiah  terdepresiasi  akan  meningkatkan  ekspor menjadi  lebih  besar  lagi,  hal  ini  dikemukakan  oleh Maulana  (2016) .  Namun variabel  ini  tidak  berpengaruh  signifikan  berdasarkan  uji  t,  tetapi  secara bersama-sama melalui uji F variabel bersifat signifikan.
d. Volume Ekspor Indonesia
Nilai dari variabel LNVEXP adalah positif 0,686481 yang artinya adalah apabila  volume  ekspor  Indonesia  meningkat  sebesar  1%  maka  akan meningkatkan  nilai  ekspor  pertanian  sebesar  0,686481%.  Signifikansi  untuk variabel  ini  adalah  memiliki  pengaruh  berdasarkan  nilai  uji  t  yaitu  dengan probabilitas  5%  atau  0,0347  <  0,05.  Karena  komoditas  pertanian  merupakan salah  satu  komoditas  unggulan,  maka  otomatis  apabila  volume  ekspor  total Indonesia  bertambah  akan  berpengaruh  terhadap  nilai  ekspor  pertanian. Penelitian Maisyarah  (2019) yang  berjudul  Pengaruh  Nilai  Tukar,  Volume Ekspor  ,  Dan  Bea  Keluar  Terhadap  Harga  Ekspor  Pinang  (Studi  Kasu s  Pada Perusahaan  Eksportir  CV.  Mulia  Karya),  menjelaskan  bahwa  volume  ekspor berpengaruh  positif  terhadap  harga  ekspor  pinang.  Dalam  penelitian  tersebut
variabel  volume  ekspor  bersifat  signifikan  secara  uji  t,  sedangkan  dalam penelitian ini tidak signifikan.
e. Volume Ekspor Pertanian Indonesia
Variabel LNEXPP merupakan variabel yang menjelaskan tentang jumlah ekspor  pertanian  Indonesia,  secara  uji  t  variabel  ini  mempunyai  nilai  yang signifikan karena probabilitas t hitung lebih kecil dari batas tingkat kepercayaan sebesar  5%  yaitu  0,0005  <  0,05.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  setiap  ada kenaikan volume ekspor pertanian sebesar 1% akan meningkatkan nilai ekspor pertanian  sebesar  0.542190%.  Merujuk  pada  penelitian Lestari  (2018) yang berjudul Factors  Affecting  Clove  Exportsin  North  Sumatera  Province , menjelaskan  bahwa  variabel  jumlah  ekspor  tembakau  berpengaruh  positif terhadap  ekspor  tembakau  Indonesia  dan  signifikan  secara  uji  t,  hal  tersebut selaras  dengan  penelitian  ini,  dimana  jumlah  ekspor  pertanian  Indonesia memiliki pengaruh positif terhadap nilai ekspor dan signifikan secara uji t. f. Pandemi COVID-19 COVID-19  merupakan  variabel dummy yang  menjelaskan  dampak COVID-19 terhadap nilai ekspor  pertanian  Indonesia,  nilai variabelnya adalah negatif  0,01687,  namun  berdasarkan  kriteria  uji  t  variabel  ini  tidak  signifikan karena  nilai  probabilitas  hitungnya  lebih  besar  dari  nilai  probabilitas  yang ditentukan yaitu 0,7594 > 0,05, tetapi apabila di uji Bersama-sama menggunkan uji  F  maka  variabel  ini  bersifat  signifikan.  Arti  nilai  negatif  0,01687  adalah apabila ada pertambahan kasus COVID-19 pada bulan-bulan berikutnya, maka nilai  ekspor  pertanian  Indonesia  akan  menurun  sebesar  0,01687.  Variabel dummy juga digunakan dalam penelitian Fikriah (2016) yang berjudul Analisis Pengaruh Produk Domestik Bruto, Nilai Tukar, dan Sosial Politik Terhadap Net Capital  Inflow Indonesia,  variabel dummy yang  digunakan  adalah  Politik  di Indonesia,  hasilnya  adalah  variabel  tersebut  berpengaruh  negatif  terhadap Net Capital Inflow Indonesia dan secara statistik tidak signifikan.
Jika pandemi ini terus berlanjut dalam jangka panjang, besar kemungkin variabel ini menjadi signifikan secara uji t, solusi agar hal tersebut tidak terjadi adalah kepatuhan kita  sebagai  masayarakat tentang anjuran  beraktifitas  selama masa  pandemi  ini  seperti  memakai  masker,  menjaga  jarak  aman  saat berinteraksi  dengan  orang  lain,  mencuci  tangan  sesering  mungkin,  hindari keramaian  sebisa  mungkin,  berolahraga,  dan  mengkonsumsi  minuman  atau makanan yang mampu meningkatkan imun tubuh.
Tabel 3. Nilai Ekspor Pertanian Indonesia Perbulan
Tahun Bulan Nilai EXPP (USD Juta) Perubahan Perbulan (%) 2018 Mei 308300000 0 Juni 199700000 -54.3816 Juli 299900000 33.41114 Agustus 302500000 0.859504 September 319200000 5.23183 Oktober 315900000 -1.04463 November 319900000 1.250391 Desember 296600000 -7.8557 2019 Januari 282400000 -5.02833 Februari 233200000 -21.0978 Maret 269300000 13.40512 April 252300000 -6.73801 Mei 316300000 20.23396 Juni 209000000 -51.3397 Juli 313900000 33.41829 Agustus 337800000 7.075192 September 356200000 5.165637 Oktober 339500000 -4.919 November 334600000 -1.46444 Desember 370100000 9.592002 2020 Januari 295900000 -25.076 Februari 299000000 1.036789 Maret 315100000 5.109489 April 283900000 -10.9898 Mei 235500000 -20.552 Juni 281300000 16.28155 Sumber: Data BPS diolah, 2020

## 3.4. Nilai Ekspor Pertanian Indonesia
Berdasarkan  data tabel  3 nilai  ekspor  pertanian  Indonesia  cenderung berfluktuatif  dari  bulan  ke  bulan,  dilihat  dari  perubahan  persentase  perubahan nilai  ekspor  perbulan  tanpa  pandemi  COVID-19  pun,  nilai  ekspor  pertanian sering mendapatkan  nilai minus,  faktor  yang  menyebabkan  hal  tersebut  terjadi di  bulan-bulan  sebelum  pandemi  adalah  perubahan  iklim  yang  sangat  drastis, hal  yang  sama  diungkapkan  oleh Sudarma  (2018) yaitu  perubahan  iklim merupakan  hal  yang  tidak  dapat  dihindari  akibat  pemanasan  global  yang berdampak  luas  terhadap  berbagai  sendi  kehidupan.  Perubahan  pola  curah hujan, peningkatan frekuensi kejadian iklim ekstrem, serta kenaikan suhu udara dan  permukaan  air  laut  merupakan  dampak  serius  dari  perubahan  iklim  yang berpengaruh  terhadap  sektor  pertanian.  Untuk  Indonesia  ancaman  akan perubahan  iklim  akan  memberikan  dampak  yang  serius  terhadap  pencapain target pembangunan berkelanjutan. Sejalan dengan data di atas, maka penyebab utama  berkurangnya  nilai  ekspor  pertanian  Indonesia  disebabkan  oleh  volume
ekspor pertanian yang menurun, volume eskpor yang menurun disebabkan oleh produksi pertanian yang menurun akibat perubahan iklim.

## 4. Simpulan
Penelitian  ini  menggunakan  data  bulanan  dari  bulan  Mei  tahun  2018 sampai bulan Juni tahun 2020. Berdasarkan hasil analisis data tersebut variabel yang  mempengaruhi  secara  signifikan  nilai  ekspor  pertanian  Indonesia menggunakan acuan uji-t adalah variabel volume ekspor Indonesia (LNVEXP) dengan  nilai  variabel  sebesar  positif  0,686481  dan  variabel  volume  ekspor pertanian  Indonesia  (LNVEXPP)  dengan  nilai  variabel  sebesar  positif 0.542190,  sedangkan  variabel  lain  yaitu  pendapatan  domestik  bruto  nasional (LNPDBN),  kurs  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar  Amerika  Seriakt (LNEXCRT),  dan  variabel dummy COVID-19  tidak  berpengaruh  nyata berdasarkan  uji-t,  namun  berpengaruh  nyata  apabila  di  uji  bersama-sama menggunkan uji F.
Nilai ekspor pertanian Indonesia sangat berfluktuatif dari bulan ke bulan, sebelum  adanya  pandemi  COVID-19  nilai  ekspor  pertanian  Indonesia  sudah sering  mengalami  naik  turun,  hal  utama  yang  menyebabkan  kondisi  tersebut terjadi  adalah  perubahan  iklim  yang  drastis.  Dilihat  dari  nilai  variabel dummy COVID-19  yang  bernilai  negatif  0,01687  dan  tidak  signifikan  menunjukkan bahwa  apabila  pandemi  ini  berlangsung  dalam  jangka  panjang,  diperkirakan akan  menurunkan  nilai  ekspor  pertanian  Indonesia  dan  mungkin  akan menghasilkan  pengaruh  nyata  untuk  uji-t.  Perlu  penelitian  lebih  lanjut  untuk mengetahui  dampak  dari  COVID-19  terhadap  pertumbuhan  nilai  ekspor pertanian Indonesia apabila pandemi ini berlangsung dalam jangka panjang.

## Pustaka
Badan Pusat Statistik. 2018. Buletin Statistik Perdagangan Luar Negeri Ekspor Menurut HS 2018 . BPS  RI,  2018.  2019. Buletin  Statistik  Perdagangan  Luar  Negeri  Ekspor Menurut HS 2019 . BPS RI, 2019.2020. Analisis Komoditas Ekspor, 2012-2019, Sektor Pertanian, Industri, dan Pertambangan . Jakarta, BPS RI. 2020. Buletin Statistik Perdagangan Luar Negeri Ekspor Menurut HS 2020 . BPS RI, 2020. Fikriah.  Arie Prawira. 2016. Analisis  Pengaruh Produk Domestik Bruto,  Nilai Tukar, dan Sosial Politik Terhadap Net Capital Inflow Indonesia . Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan Publik. Volume 3 Nomor 1, Mei 2016.
Gujarati  D.  2006. Essentials  of  Econometrics  Third  Edition .  United  States Military Academy, West Point (US): McGraw-Hill International Edition. Ghozali,  Imam.  2011. Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  SPSS . Semarang, Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Kementerian  Perencanaan  Pembangunan  Nasional  Republik  Indonesia/Badan Perencanaan  Pembangunan  Nasional.  2009. Penyebab  Dan  Dampak Krisis Keuangan Global . Jakarta, BAPPENAS RI.
Lestari,  Dina  Ayu.,  Rahmanta,  Tavi  Supriana.  2018. Factors  Affecting  Clove Exports  in  North  Sumatera  Province .  International  Journal  of Progressive  Sciences  and  Technologies  (IJPSAT),  Vol.  8  No.  2  May 2018.
Maisyarah,  Siti.  2019. Pengaruh  Nilai  Tukar,  Volume  Ekspor,  Dan  Bea Keluar Terhadap Harga Ekspor Pinang
(Studi  Kasus  Pada  Perusahaan  Eksportir  CV.  Mulia  Karya) .  Tesis, http://repository.uinsu.ac.id/5984/1/TESIS%20SITI%20MAISYARAH.p df, diakses 07 Oktober 2020.
Maulana, Achmad Subchiandi, Rita Nurmalina, Suharno. 2016. The Analysis of Affecting  Factors  to  the  Export  of  Rattan  Furniture  Indonesia  in  the International  Market .  International  Journal  of  Science  and  Research (IJSR) Volume 5 Issue 10, October 2016.
Sudarma,  I  Made,  Abd.  Rahman  As-syakur.  2018. Dampak  Perubahan  Iklim Terhadap  Sektor  Pertanian  Di  Bali .  Jurnal  Sosial-Ekonomi  Pertanian Dan Agribisnis (SOCA) Volume 12 No.1, Desember 2018.
Sugiyono. 2016. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung, Alfabeta.
World Health Organization. 2020. Pertanyaan Dan Jawaban Mengenai Corona Virus . https://www.who.int/indonesia/news/novel-coronavirus/qa-for- public . Diakses 01 Agustus 2020. Yusdja,  Yusmichad,  Haryono  Soeparno.  2011. Dampak  Krisis  Ekonomi Terhadap Pertanian Di Indonesia . Bogor, IPB Press.