## PENDUGAAN FUNGSI PENAWARAN EKSPOR RUMPUT LAUT INDONESIA DI PASAR INTERNASIONAL
Analisis Pendekatan Error Correction Model (ECM)

## Risna Yusuf¹ dan Tajerin¹

## Abstrak:
Kajian ini bertujuan untuk menduga faktor-faktor yang mempengaruhi penawaran ekspor rumput laut Indonesia di pasar Internasional dengan menggunakan data runut waktu ( time series data) tahun 1975 hingga  2005.    Pendugaan  persamaan  penawaran  ekspor  rumput  laut  tersebut  dilakukan  dengan pendekatan metoda koreksi kesalahan ( Error Corection Model – ECM ). Hasil analisis menunjukkan bahwa penawaran ekspor rumput laut Indonesia ke pasar internasional dipengaruhi oleh produksi, harga ekspor, pendapatan nasional bruto negara mitra dagang, nilai tukar rupiah dan ekspor rumput laut Indenesia tahun lalu dengan arah perubahan yang sama (positif), dan harga domestik dan tingkat suku bunga dengan arah perubahan  yang  berlawanan  (negatif).  Oleh  karena  itu,  perlu  kesungguhan  pemerintah  bersama nelayan/pembudidaya & eksportir rumput laut untuk menjaga mutu; dan lebih meningkatkan kerjasama perdagangan dengan negara mitra dagang Indonesia (Importir), demikian juga dengan negara produsen lainnya.

## Kata Kunci: Penawaran Ekspor, Rumput Laut, Pasar  Internasional, ECM
Abstract : The  Estimation  of  Indonesian  Seaweed  Export  Supply  Function  in  the  International Market : Analysis of Error Correction  Model (ECM)  By: Risna Yusuf and Tajerin
The aim of the research was to estimate the factors affecting Indonesian seaweed export supply in international market using secondary time series data from 1975 until 2005. The estimation of supply was done using error correction model (ECM). The results  show that export supply of Indonesian seaweed in international markets is affected by production, export price, gross national product, exchange rate, and lagged export of Indonesian seaweed which all  have positive signs. On the other hand domestic price and interest  rate  have  negative  signs.  Therefore,  the  government,  fishers/seaweed  farmers  and  seaweed exporter  must  pay  more  attention  on  seaweed  quality  and  trade  cooperation  with  importer  and  other producers.
Keywords : Export Supply, Seaweed, International Market, ECM
¹ Peneliti pada Balai Besar Riset Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan Jl. KS. Tubun Petamburan VI, Jakarta 10260 Telp. 021 53650162/Fax. 021 53650159
I. PENDAHULUAN
sesungguhnya  memiliki  peluang  yang  besar untuk  menjadi  produsen  rumput  laut a b
Salah satu komoditas nonmigas dari sub terkemuka di dunia (Dahuri, 2004 ; 2004 ). sektor perikanan yang memiliki potensi ekspor
Di  samping  itu,  dari  aspek  keragaman
yang cukup besar adalah rumput laut. Dilihat hayatinya,  perairan  Indonesia  tercatat dari  potensi  lahan  untuk  pengembangan memiliki sebanyak 555 jenis rumput laut.  Dari budidayanya  yang  seluas  1,1  juta  ha, jumlah  tersebut,  jenis  rumput  laut  yang diperkirakan mampu memproduksi sebanyak mempunyai  nilai  ekonomis  penting  adalah 17,7  juta  ton  rumput  laut  per  tahun.    Oleh jenis-jenis  yang  termasuk  ke  dalam  kelas karena  itu,  cukup  rasional  bila  Indonesia
Rhodophyceae atau alga merah.   Tiga marga pengembangan  budidaya  dan  kinerja  ekspor penting  dari  alga  merah  tersebut  yaitu komoditas rumput laut Indonesia.
Eucneuma (mengandung  keragian)  serta II. METODE G r a c i l a r i a , H y p n e a   d a n G e l i d i u m (mengandung  agar-agar).    Ketiga  marga
Pada  dasarnya  pendekatan  yang
rumput laut tersebut sudah sejak lama menjadi digunakan  dalam  studi  ini  bertumpu  pada komoditi ekspor rumput laut Indonesia (Ma'ruf,
analisis  penawaran  ekspor  rumput  laut. 2005).
Analisis  penawaran  rumput  laut  sangat Jenis Eucheuma dan Gelidium yang bermanfaat  bagi  pengembangan  rumput  laut seluruhnya diekspor dalam bentuk rumput laut itu  sendiri,  bagi  pembudidaya  dan  negara kering,  sedangkan  jenis Gracilaria dan secara keseluruhan.   Di tingkat pembudidaya Hypnea selain  diekspor  juga  dikonsumsi  di hal  tersebut  tidak  saja  bisa  menimbulkan dalam negeri sebagai bahan baku pembuatan surplus produksi dan mis-alokasi sumberdaya, agar-agar  (Direktorat  Jenderal  Perikanan namun  lebih  jauh  lagi  dapat  menyebabkan Budidaya, 2004).   Dari total permintaan dunia kurangnya  rangsangan  bagi  pembudidaya terhadap jenis rumput laut yang mengandung untuk  meningkatkan  produksi  lebih  lanjut. karaginan  rata-rata  mencapai  18.000-20.000
Dalam  kaitan  itu,  sebagai  langkah  awal ton setiap tahunnya. Dari jumlah ini, sebanyak diperlukan  pemahaman  mengenai  perilaku 8  -  10%  (2000  ton)  dipasok  dari  Indonesia penawaran  akan  rumput  laut,  yaitu pada  setiap  tahunnya.Sedangkan  sisanya menyangkut faktor-faktor yang mempengaruhi dipasok  oleh  negara  lain  terutama  Philipina penawaran,  dan  bagaimana  penawaran yang  mencapai  kurang  lebih  80%  dari  total tersebut bekerja dalam sistem pasar permintaan rumput laut di pasar internasional. Permintaan rumput laut tersebut diperkirakan Landasan Teoritis akan  terus  mengalami  peningkatan  seiring Penawaran ekspor dengan  meningkatnya  jumlah  penduduk  dari
Analisis  penawaran  ekspor  di  pasar
negara konsumen (Ma'ruf, 2005).
internasional  dapat  dilakukan  secara Hal ini mengindikasikan adanya sejumlah sederhana  dengan  menggunakan  konsep permintaan rumput laut dari negara konsumen dasar fungsi penawaran domestik untuk kasus yang harus diperebutkan oleh negara-negara
d u a   n e g a r a   d e n g a n   s u a t u   k o m o d i t i produsen.  Dengan  kata  lain  terdapat  potensi perdagangan  tertentu,  misalnya  rumput  laut. pasar untuk komoditas rumput laut di negara- Misalkan  bahwa  penawaran  rumput  laut  di negara  konsumen  yang  harus  diperebutkan
A pasar domestik, masing-masing adalah S  di oleh  negara  produsen  khususnya  Indonesia
B
negara  A  serta  S   di  negara  B,  seperti dan Philipina. Untuk memenuhi potensi pasar diilustrasikan secara grafik dalam Gambar 1. tersebut, Indonesia harus mampu bersaing di
Tanpa  perdagangan,  keseimbangan  di
pasar  internasional  khususnya  terhadap
A
negara  A  dicapai  pada  kondisi  E   dengan
Philipina  sebagai  produsen  terbesarnya. A A volume transaksi Q  dan harga P .  Di negara 0 Sebagai  langkah  awal  diperlukan  data  dan B B  keseimbangan  dicapai  pada  kondisi  E informasi berkaitan dengan penawaran ekspor B B
dengan  volume  transaksi  Q   dan  harga  P .
0
rumput  laut  Indoensia  di  pasar  internasional.
Dengan  asumsi  bahwa  harga  domestik  di Oleh  karena  itu  kajian  ini  dilakukan  dengan
negara  A  relatif  lebih  murah  dibandingkan tujuan  untuk  melakukan  pendugaan  fungsi dengan  harga  domestik  di  negara  B.    Untuk penawaran  ekspor  rumput  laut  Indonesia  di
A harga di atas P , produsen di negara A akan pasar internasional. Hasil kajian ini diharapkan
menghasilkan  lebih  banyak  dari  pada  yang dapat  bermanfaat  sebagai  bahan  masukan bersedia dibeli konsumen di negara tersebut. bagi  penentu  kebijakan  yang  terkait  dengan
A A
Jadi fungsi penawaran S  di atas titik E  dapat mencerminkan excess  supply  function di negara  A.    Selanjutnya  dimisalkan  ada perdagangan  antara A  dan  B,  dan  andaikan biaya  transportasi  adalah  nol.    Penawaran ekspor pada pasar internasional digambarkan
X oleh  S   yang  tak  lain  adalah excess  supply function dari  negara  A.    Keseimbangan  di W pasar  dunia  terjadi  pada  titik  E   yang
W
menghasilkan  harga  dunia  sebesar  P ,
A dimana negara A mengekspor sebesar (Q  – 1 A Q ).  Jumlah  ekspor  tersebut  ditunjukan
2
W
volume perdagangan sebesar Q  pada pasar internasional.
Dalam  pengertian  lebih  luas,  ekspor suatu  negara  merupakan  kelebihan penawaran  domestik  atau  produksi  barang atau  jasa  yang  tidak  dikonsumsi  konsumen negara  tersebut  atau  tidak  disimpan  dalam bentuk  stok  (Labys,  1973;  Kindleberger  and Lindert, 1982).   dengan pengertian ini maka ekspor  rumput  laut  dapat  didefinisikan sebagai berikut:
Konsumsi  domestik  negara  produsen pada  umumnya  relatif  stabil  sehingga  dapat diabaikan.  Mengingat  besarnya  tingkat produksi  rumput  laut  dibandingkan  dengan permintaannya, maka kalaupun terdapat stok di  negara  produsen  diduga  bukanlah berfungsi  sebagai  penyangga (buffer )  untuk mengatur  kondisi  pasar,  Namun  merupakan sisa  produksi  pada  akhir  tahun  yang  tidak dapat  disalurkan  di  pasar  internasional. Dengan  demikian  pola  produksi  rumput  laut
X t = Q t - C t + S t-1 ……..(1)
dimana:
Xt  =  jumlah  ekspor  rumput  laut  pada tahun t/ export volume of seaweed at t period
Qt = jumlah  produksi  rumput  laut pada  tahun  t/ production  volume  of
seaweed at t period
Ct = jumlah  konsumsi  rumput  laut pada tahun t/ consumtion volume of seaweed at t period
= jumlah  stok  rumput  laut  pada tahun t/ stock volume of seaweed at t period S t-1 P                                                 P                                                 P 0  Q W 0 Q W 1 Pasar Negara A (Eksportir)/
exporter
Pasar Internasional/ International Market S W D 1 W D 2 W P W P B
0    Q B 1 Q B 3 Q B 0 Q B 2 Q B 4
Pasar Negara B (Importir)/
Importer S B D 1 B D 2 B P W P A
0 Q A 3 Q A 1 Q A 0 Q A 2 Q A 4 S A D A
Gambar 1.  Model Keterkaitan Penawaran   dan Permintaan di Pasar Domestik dengan Penawaran Ekspor dan Permintaan Impor di Pasar Internasional
Picture 1. Model of Linkage of Supply and Demand on Domestic Market with Export Offer and
Import Demand in International Market
akan  konsisten  dengan  pola  penawaran ekspor, sehingga titik tolak selanjutnya adalah berapa  besar  keuntungan  yang  diperoleh produsen melalui penawaran ekspor.   Hal ini dapat  tercermin  melalui  harga  ekspor  yang diharapkan,  sehingga  fungsi  penawaran ekspor  dapat  diturunkan  sebagai  berikut:
penawaran  ekspor  rumput  laut  suatu  negara dalam  bentuk  dinamis  dapat  diturunkan sebagai berikut:
Harga  harapan  ekspor  dapat  diduga dengan  menggunakan Cagan's  adaptif Expectation  Model (Pindyck  and  Rubinfeld, 1991; Koutsyiannis, 1977)
Selanjutnya  mekanisme  perubahan harga rumput laut di pasar internasional dapat terjadi,  baik  karena  kekuatan-kekuatan  yang mempengaruhi perubahan penawaran ekspor. Sebagai  komoditi  yang  diperdagangkan  di pasar  dunia,  harga  rumput  laut  sangat dipengaruhi  oleh  pola  perdagangan  yang Dengan  memasukan  persamaan  (3)  ke terjadi.    Ada  dua  variabel  utama  dalam persamaan (2) diperoleh:
perdagangan  yang  mempengaruhi  harga rumput  laut,  yakni  variabel  eksternal  dan internal.    Variabel  eksternal  terutama  adalah Penawaran  ekspor  suatu  negara  juga yang  berkaitan  dengan  kebijaksanaan dipengaruhi oleh tingkat bunga dan nilai tukar internasional  dan  variabel  internal  berkaitan valuta  asing  di  negara  pengekspor  dan  di dengan mekanisme pemasaran dan budidaya negara  partner  dagang  negara  pengekspor rumput  laut,  seperti  produktivitas,  rantai (Branson and Litvack, 1981).   Demikian juga pemasaran dan mutu. berbagai  kebijaksanaan  pemerintah  maupun
Dengan  demikian  fungsi  harga  rumput
kebijaksanaan  internsional,  tidak  kalah laut di pasar dunia dapat dirumuskan sebagai pentingnya dalam mempengaruhi keragaman berikut: ekspor  rumput  laut  suatu  negara.    Dengan menggabungkan  faktor-faktor  tersebut dengan  persamaan  (4),  maka  fungsi
P * t – P * t-1 = q (P * t – P * t-1 ) ……(3)
X t = f(P t , X t-1 )
……(4)
X t = f(P t , Xt -1, PS t , E t , Z t ,) ……(5) P W t = f(X t , M t , Z t ,) ……(6)
dimana:
* P = harga  harapan  ekspor  rumput t laut/ expected  price  of  exported seaweed P   =  h a r g a   e k s p o r   r u m p u t   l a u t t aktual/ actual  price  of  exported seaweed
è = koefisien  harapan  / expectation
coefficient ,  dimana
* P =  harga  harapan  ekspor  rumput  laut t-1
pada  tahun  t-1/ expected  price  of exported seaweed at t period 1 0
£ < q
dimana: P     =  harga  ekspor  rumput  laut  pada
t
t a h u n   t / p r i c e   o f   e x p o r t e d seaweed at  t  period
PS    = harga  rumput  laut  dari  negara t mitra dagang pada tahun t/ price of importer seaweed from E =  nilai tukar mata uang asing pada t
tahun t/ trading partner at t period Z = f a k t o r - f a k t o r   l a i n   y a n g t mempengaruhi  ekspor  rumput laut  pada  tahun  t/ other  factors effect  on  exported  seaweed  at  t period
Xt   =  volume ekspor rumput laut pada
-1
tahun  t-1/ volume  of  exported
seaweed at t-1 period
X t = f(P * t )
……(2)
akan  cenderung  menurunkan/menaikkan penawaran  ekspor  rumput  laut  jenis  lainnya. Kenaikan produksi rumput laut, depresiasi nilai rupiah  terhadap  dollar,  demikian  juga p e r u b a h a n   t r e n d   w a k t u ,   d i h a r a p k a n cenderung  akan  mengingkatkan  penawaran ekspor rumput laut Indonesia.
Akses  pinjaman  kredit  dari  Bank  akan menambah  modal  kerja  para  eksportir  untuk membeli  rumput  laut  dari  pembudidaya  atau pedagang  lokal  untuk  tujuan  ekspor.    Oleh karena itu kenaikan suku bungan pada pasar u a n g   a k a n   c e n d e r u n g   m e n u r u n k a n penawaran  ekspor.    Sistem  kuota  diduga adalah  merupakan  faktor  yang  bias menurunkan ekspor rumput laut Indonesia.
Dengan demikian persamaan penawaran ekspor  rumput  laut  Indonesia  ke  masing- masing  wilayah  tujuan  ekspor  dalam  jangka panjang dapat dirumuskan sebagai berikut:

## Perumusan dan pendugaan model
Penawaran ekspor rumput laut Indonesia dianalisis tidak berdasarkan jenis rumput laut namun agregat dari seluruh jenis tersebut, hal ini mengingat data ekspor dan harga per jenis rumput  laut  tidak  tersedia  secara  lengkap. Peubah-peubah  yang  diduga  berpengaruh terhadap  penawaran  ekspor  rumput  laut Indonesia adalah harga ekspor, produksi, nilai tukar  rupiah  terhadap  Dollar,  tingkat  suku bunga,  kebijaksanaan  kuota  ekspor  rumput laut, kebijaksanaan standarisasi mutu rumput laut, dan trend waktu.
Perubahan harga ekspor masing-masing jenis rumput laut diharapkan akan cenderung mempengaruhi perubahan penawaran ekspor masing-masing  jenis  rumput  laut  tersebut dengan  arah  perubahan  yang  sama.    Akan tetapi  jika  jenis  rumput  laut  satu  dengan lainnya adalah komoditi yang saling bersaing, maka kenaikan/penurunan harga ekspor salah satu  jenis  rumput  laut  bukan  tidak  mungkin
) 7 .......( .......... .......... .......... .......... .......... .......... 1 6 5 4 3 1 2 1 0 t t t t t t t U LnXR LnINT LnNTR LnGNP LnQR LnPXR LnXR + + + + + + + = - - a a a a a a a dimana: w P =  harga rumput laut di pasar dunia t pada tahun t/ price of seaweed in world market at  t  period X   =  jumlah  penawaran  ekspor t rumput laut pada tahun t/ supply volume of exported seaweed at  t period
M   =  jumlah  permintaan  ekspor
t r u m p u t   l a u t   p a d a   t a h u n t/ demand volume of seaweed at t period
Z = faktor-faktor  lainnya  yang
t mempengaruhi  harga  rumput laut di pasar dunia pada tahun t/ other factors effect on the price of seaweed  in  world  market  at    t period
dimana:
LnXRt = log . natural jumlah  ekspor rumput  laut  Indonesia  ke p a s a r   I n t e r n a s i o n a l (ton)/ natural    log  of  export v o l u m e   o f   I n d o n e s i a n s e a w e e d to International market (ton
LnPXRt = l og.  natural harga  riel  ekspor rumput  laut  Indonesia  di p a s a r   i n t e r n a s i o n a l (Dollar/ton)/ natural  log  of export riel price of Indonesian seaweed  to  International market (Dollar/ton)
LnQRt-1 = log. natural  jumlah  produksi rumput  laut  Indonesia  tahun l a l u   ( t o n ) / n a t u r a l   l o g p r o d u c t i o n   v o l u m e   o f Indonesian  seaweed  at previous year (ton)
LnGNPt  = log. natural  pendapatan nasional negara Internasional
p e n d e k   m u n g k i n   a k a n   t e r j a d i k e t i d a k s e i m b a n g a n   ( d i s e q u i l i b r i u m ) . Ketidakseimbangan  inilah  yang  sering  kita temui dalam perilaku data ekonomi.  Apa yang digunakan  pelaku  ekonomi  (desired)  belum tentu  sama  dengan  apa  yang  terjadi sebenarnya.    Adanya  perbedaan  apa  yang diinginkan  dan  apa  yang  terjadi  maka diperlukan  adanya  penyesuaian  (Engle  and Granger,  1987).    Model  penyesuaian  untuk melakukan  koreksi  bagi  ketidakseimbangan dalam jangka pendek disebut sebagai model koreksi  kesalahan  ( Error  Correction  Model  - ECM ).  Adapun model perilaku ekspor rumput laut  Indonesia  ke  wilayah  Internasional  pada persamaan  (7)  dalam  jangka  pendek  dapat dituliskan kembali sebagai berikut:
dimana  D  merupakan  perbedaaan  pertama ( first  difference )  dan EC adalah  residual t-1 periode sebelumnya sebagai peubah koreksi kesalahan ( error correction variable ).

## Pengujian Unit Root
Akhir-akhir ini telah timbul perhatian para peneliti  ekonomi  untuk  menguji  data  runut waktu (time  serie )  yang  mereka  teliti  apakah benar-benar  bersifat stationary atau non- stationary .    Perhatian  ini  timbul  karena  jika ternyata data runut waktu yang diteliti bersifat non-stationary  seperti  kebanyakan  data ekonomi,  maka  hasil  regresi  yang  berkaitan d e n g a n   d a t a   r u n u t   w a k t u   i n i   a k a n
2 mengandung R  (koefisien determinasi) yang Persoalan krusial dalam analisis perilaku relatif tinggi namun dengan nilai DW (Durbin- data time series adalah bahwa data seringkali
Watson)  statistik  yang  rendah  seperti  yang menunjukkan  kondisi  tidak  stasioner.    Jika
dibuktikan oleh Granger dan Newbold (1974; data  tidak  stasioner  pada  tingkat  level  tetapi
1977).   Sehingga, pelaksanaan analisis data stasioner  pada  tingkat  differensi  serta  data
akan  dihadapkan  dengan  masalah  regresi terkointegrasi maka regresi pada persamaan lancung (spurious  regression )  seperti  yang (9)  akan  menghasilkan  regresi  yang  lancung dikemukakan Philips (1986).
(spurious  regression).    Menurut  Engle  and
Kestabilan  suatu  model  runut  waktu
Granger  (1987),  perilaku  antara  peubah bermakna  terkandungnya  sifat  stationary seringkali  menunjukkan  hubungan  jangka
..(8) LnXR t = o a + 1 a LnPXR 1 - t + 3 a LnGNP t + 4 a LnNTR t + 5 a LnINT + 3 a LnXR 1 - t +U t
(Milyar  Dollar)/ natural  log  of foreign  country  national income (billion Dollar) LnNTRt = log.  natural nilai  tukar n o m i n a l r u p i a h   t e r h a d a p   d o l l a r I n t e r n a s i o n a l (Rp/Dollar)/ natural  log  of exchange  rate  Rupiah  to Dollar (Rp/Dollar)
LnINTt   = l og.  natural tingkat  bunga n o m i n a l   p a s a r   u a n g Indonesia  (%/tahun)/ natural log  of  interest  rate  of Indonesia market (%/year) LnXRt-1 = logaritma  natural jumlah e k s p o r   r u m p u t   l a u t I n d o n e s i a ke  pasar  Internasional  pada satu  tahun  sebelumnya (ton)/ natural  log  of  export v o l u m e   o f   I n d o n e s i a n seaweed  to  Internatioanl market  at  previous  year (ton)
Dt          = d u m m y p e m b e r l a k u a n k e b i j a k a n   m u t u   e k s p o r r u m p u t   l a u t   ( 1   b i l a d i b e r l a k u k a n ;   d a n   0 lainnya)/ dummy  of  policy  of seaweed  exported  quality (1=applied, 0=other) Ut          = peubah pengganggu/ error
Tanda  koefisien  regresi  yang  diharapkan adalah: á , á , á , á , á  > 0;  dan á < 0.
1 2 3 4 6 5
dalam model.   Misalnya, dalam model runtu stationary dapat dilakukan dengan pengujian waktu yang berikut:
Dickey-Fuller  yang  diperluas  ( Augmented
Dickey-Fuller  Test )  dan  Philip-Perron  Test.
Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai  ADF  t-statistik  dengan  nilai  kritis  dari 2 NID(0, ó ) menunjukkan adanya normal MacKinnon (MCA).   Jika ADF t-statistik lebih distribution dengan rata-rata = 0, varian yang besar  dari  nilai  kritisnya  maka  peubah 2 tetap = ó dan kovarian = 0.  Kondisi stationar y tersebut  adalah  stasioner  (Gujarati,  1995; dalam model persamaan (9) ini mengandung Banerjee, 1997). pengertian bahwa /â/ < 1.  Dalam hal ini perlu dilakukan  pengujian null-hypothesis â =  1 Data dan Sumber Data
alternative  hypothesis Data  yang  digunakan  dalam  studi  ini terhadap mengenai unit  root. adalah  data  sekunder  deret  waktu  (time
adanya Fuller  (1976)  dan  Dickey series)  selama  periode  tahun  1975-2005. dan  Fuller  (1979)  telah  mengembangkan
Selain  alasan  ekonometrika,  misalnya  untuk prosedur  pengujian  unit  root  ini  dengan
memperbanyak  jumlah  contoh  pengamatan, prosedur pengujian sebagai berikut:
periode tersebut diharapkan dapat menjawab permasalahan  khususnya  yang  berkaitan dengan  pengaruh  berbagai  perubahan- perubahan penting dalam dunia perdagangan rumput  laut.    Sumber  data  yang  diharapkan adalah BPS, Deperindag, Bank Indonesia dan berbagai  publikasi  atau  laporan-laporan lainnya yang berkaitan dengan penelitian.
Apabila nilai absolut â < 1 dalam model persamaaan (9), maka nilai-nilai b  dari setiap i III. HASIL DAN PEMBAHASAN model  regresi  persamaan  (10)  sampai  (11) diperkirakan  bersifat  normal  dan  distribusi  t-
Isu penting menyangkut regresi dengan statistik menjadi t  = (b  – â )/ se (b ) yang akan
i i i
menggunakan data runut waktu ( time series )
mendekati  t   di  mana  k  bernilai  1,  2  atau  3 n-k adalah masalah stasionaritas.   Regresi yang tergantung  model  regresi  yang  digunakan.    melibatkan  dua  atau  lebih  data  runut  waktu Apabila â =  1  dan  model  persamaan  (9) yang  tidak  stasioner  akan  menghasilkan merupakan  model  yang  sebenarnya,  maka regresi  yang  lancung  ( spurious  regression ). distribusi empirik t-statistik adalah t  dan bukan i Oleh  karena  itu  sebelum  dilakukan  analisis t . regresi,  terlebih  dahulu  dilakukan  uji
n-k
Misalnya,  hasil-hasil  regresi  model stasioneritas. persamaan  (8)  telah  diperoleh  dan  besar
Uji Stasioner Data Menggunakan Unit sampel  adalah  25  dan  100  observasi. Root Test Dengan  membandingkan  t-statistik  yang
Sebelum dilakukan analisis (pendugaan)
tertera  dalam  tabel  Dickey-Fuller  dan  yang terhadap persamaan yang digunakan dalam dihitung  melalui  regresi  masing-masing, model,  terlebih  dahulu  seluruh  data  yang dapat  diambil  kesimpulan  mengenai digunakan  harus  berada  pada  kondisi  yang keberadaan  unit  root.    Untuk  model  regresi stasioner.  Hasil pengujian stasioner terhadap y a n g   m e n g a n d u n g h i g h e r   o r d e r peubah-peubah yang digunakan dalam kajian autoregressive  processes ,  pengujian ini tertera pada Tabel 1.
) , 0 ( ; 2 1 s m b NID u Y Y t t t t » + = - ……(9) t t t e Y b Y 1 1 1 + = - ……(10) t t t e Y b a Y 2 1 2 2 + + = - ……(11) t t t e Y b a Y 3 1 3 3 + + = - ……(12)
Dari  Tabel  1  terlihat  bahwa  setelah lnPXR dan LnGNP.  Selanjutnya pada kondisi dilakukan  uji  unit  root  baik  dengan first  different dengan  menggunakan  ADF pendekatan Augmented Dickey Fuller (ADF) ternyata  meskipun  sebagian  besar  peubah maupun  Philip-Perron  ternyata  pada  kondisi telah  stasioner,  namun  masih  terdapat level, sebagian besar peubah belum stasioner beberapa  peubah  (lnXR,  lnPDR  dan  lnPXR) baik  dengan  konstanta  maupun  konstanta y a n g  b e l u m  s t a s i o n e r  b a i k  d e n g a n dan trand, kecuali untuk peubah lnINT, lnPDR, mengunakan konstanta maupun konstanta
Phillips-Perron
Tabel 1.   Hasil Uji Unit Root terhadap Peubah-Peubah yang Digunakan dalam Model Analisis Penawaran Ekspor Rumput Laut Indonesia di Pasar Internasional. Table 1.   Result of Unit Root Test to Variables in Analyzes Model Indonesian Seaweed Export Supply l in International Market.

## Augmented Dickey Fuller
Level First Different Peubah/ Variables Dengan Konstanta/ Constant Dengan konstanta dan trend/ Constant and Trend Dengan konstanta/ Constant Dengan konstanta dan trend/ Constant and Trend Ln XR -0,741120 -1,032483 -3,509115** -2,267452 Ln QR -0,187882 -1,888417 -4,967840*** -4,856303*** Ln PXR -2,276656 -3,585044* -3,038472** -1,868347 Ln PDR 0,304754 -2,682191 -1,772017 -1,575128 Ln GNP -1,081010 -4,919970*** -7,342164*** -7,314739*** Ln NTR -1,037707 -2,846800 -7,205243*** -7,176791*** Ln INT -2,890255* -3,345272* -6,557741*** -6,559141*** TCV 1% -3,670170 -4,296729 -3,679322 -4,374307 5% -2,963972 -3,568379 -2,967767 -3,603202 10% -2,621007 -3,218382 -2,622989 -3,238054 Level First Different Peubah/ Variables Dengan Konstanta/ Constant Dengan konstanta dan trend/ Constant and Trend Dengan konstanta/ Constant Dengan konstanta dan trend/ Constant and Trend Ln XR -0,741120 -1,376303 -3,515164** -3,453488* Ln QR -0,246916 -2,125576 -4,997099*** -4,891841*** Ln PXR -2,458954 -3,037362 -7,887597*** -14,34788*** Ln PDR -2,634160* -4,518001*** -6,808163*** -7,911315*** Ln GNP -1,358083 -4,943322*** -13,16485*** -14,36799*** Ln NTR -1,049338 -2,846800 -7,645598*** -8,143247*** Ln INT -2,890255* -3,345272* -7,349074*** -7,140167*** TCV  1% -3,670170 -4,296729 -3,679322 -4,309824 5% -2,963972 -3,568379 -2,967767 -3,574244 10% -2,621007 -3,218382 -2,622989 -3,221728
Tingkat /
Tingkat /
Perbedaan Pertama /
Perbedaan Pertama /
Peubah/ Variables Koefisien Regresi/
Coefficient of Regression Simpangan Baku/ Standar Error t-hitung/ t-statistics. Intersep/ Intercept D(LOG(QR)) D(LOG(PXR)) D(LOGPDR)) D(LOG(GNP)) D(LOG(NTR)) D(LOG(INT)) D(LOG(XR(-!) RES(-1) 0,016865 0,313876 0,241138 -0,266673 0,198964 0,079634 -0,052434 0,474889 -0,000094 0,025496 0,141343 0,081048 0,080724 0,078624 0,074380 0,097303 0,152965 0,661492 2,220675 ***
2,975189 ***
-3,303529 ***
1,222237 *** -2,182058 ns
3,272367 ns
8,998154 ***
R 2 = 0,706160; R 2 -adjusted = 0,582438; F-stat = 5,707633; F-Prob. = 0,000884; Dw = 1,906417 LM (2)  =  0,217745    (Probabilitas  = 0,806539);     ARCH (1) =  2,157549   (Probabilitas   = 0,154343);
White    =  1,619066   (Probabilitas   = 0,210951);  RESET (2)  = 3,041288   (Probabilitas   = 0,098225);
Jarque-Bera =  0,228        (Probabilitas   = 0,892)
Peubah/ Variables Koefisien Regresi/
Coefficient of Regression Simpangan Baku/ Standar Error t-hitung/ t-statistics. Intersep/ Intercept D(LOG(QR)) D(LOG(PXR)) D(LOGPDR)) D(LOG(GNP)) D(LOG(NTR)) D(LOG(INT)) D(LOG(XR(-!) RES(-1) 0,016865 0,313876 0,241138 -0,266673 0,198964 0,079634 -0,052434 0,474889 -0,000094 0,025496 0,141343 0,081048 0,080724 0,078624 0,074380 0,097303 0,152965 0,661492 2,220675 ***
2,975189 ***
-3,303529 ***
1,222237 *** -2,182058 ns
3,272367 ns
8,998154 ***
R 2 = 0,706160; R 2 -adjusted = 0,582438; F-stat = 5,707633; F-Prob. = 0,000884; Dw = 1,906417 LM (2)  =  0,217745    (Probabilitas  = 0,806539);     ARCH (1) =  2,157549   (Probabilitas   = 0,154343);
White    =  1,619066   (Probabilitas   = 0,210951);  RESET (2)  = 3,041288   (Probabilitas   = 0,098225);
Jarque-Bera =  0,228        (Probabilitas   = 0,892)
Peubah/ Variables Koefisien Regresi/
Coefficient of Regression
Simpangan Baku/ Standar Error t-hitung/ t-statistics. Intersep/ Intercept D(LOG(QR)) D(LOG(PXR)) D(LOGPDR)) D(LOG(GNP)) D(LOG(NTR)) D(LOG(INT)) D(LOG(XR(-!) RES(-1) 0,016865 0,313876 0,241138 -0,266673 0,198964 0,079634 -0,052434 0,474889 -0,000094 0,025496 0,141343 0,081048 0,080724 0,078624 0,074380 0,097303 0,152965 0,661492 2,220675 *** 2,975189 *** -3,303529 ***
1,222237 ***
-2,182058 ns 3,272367 ns
8,998154 ***
R 2 = 0,706160; R 2 -adjusted = 0,582438; F-stat = 5,707633; F-Prob. = 0,000884; Dw = 1,906417 LM (2)  =  0,217745    (Probabilitas  = 0,806539);     ARCH (1) =  2,157549   (Probabilitas   = 0,154343); White    =  1,619066   (Probabilitas   = 0,210951);  RESET (2)  = 3,041288   (Probabilitas   = 0,098225);
Jarque-Bera =  0,228        (Probabilitas   = 0,892)
Peubah/ Variables Koefisien Regresi/ Coefficient of Regression Simpangan Baku/ Standar Error t-hitung/ t-statistics. Intersep/ Intercept D(LOG(QR)) D(LOG(PXR)) D(LOGPDR)) D(LOG(GNP)) D(LOG(NTR)) D(LOG(INT)) D(LOG(XR(-!) RES(-1) 0,016865 0,313876 0,241138 -0,266673 0,198964 0,079634 -0,052434 0,474889 -0,000094 0,025496 0,141343 0,081048 0,080724 0,078624 0,074380 0,097303 0,152965 0,661492 2,220675 *** 2,975189 *** -3,303529 ***
1,222237 ***
-2,182058 ns 3,272367 ns 8,998154 ***
R 2 = 0,706160; R 2 -adjusted = 0,582438; F-stat = 5,707633; F-Prob. = 0,000884; Dw = 1,906417 LM (2)  =  0,217745    (Probabilitas  = 0,806539);     ARCH (1) =  2,157549   (Probabilitas   = 0,154343); White    =  1,619066   (Probabilitas   = 0,210951);  RESET (2)  = 3,041288   (Probabilitas   = 0,098225); Jarque-Bera =  0,228        (Probabilitas   = 0,892)
Peubah/ Variables Koefisien Regresi/ Coefficient of Regression Simpangan Baku/ Standar Error t-hitung/ t-statistics. Intersep/ Intercept D(LOG(QR)) D(LOG(PXR)) D(LOGPDR)) D(LOG(GNP)) D(LOG(NTR)) D(LOG(INT)) D(LOG(XR(-!) RES(-1) 0,016865 0,313876 0,241138 -0,266673 0,198964 0,079634 -0,052434 0,474889 -0,000094 0,025496 0,141343 0,081048 0,080724 0,078624 0,074380 0,097303 0,152965 0,661492 2,220675 ***
2,975189 *** -3,303529 *** 1,222237 *** -2,182058 ns 3,272367 ns 8,998154 *** R 2 = 0,706160; R 2 -adjusted = 0,582438; F-stat = 5,707633; F-Prob. = 0,000884; Dw = 1,906417
LM (2)  =  0,217745    (Probabilitas  = 0,806539);     ARCH (1) =  2,157549   (Probabilitas   = 0,154343); White    =  1,619066    (Probabilitas   = 0,210951);  RESET (2)  =  3,041288   (Probabilitas   = 0,098225);
Jarque-Bera =  0,228    (Probabilitas   = 0,892) Peubah/ Variables Koefisien Regresi/ Coefficient of Regression Simpangan Baku/ Standar Error t-hitung/ t-statistics. Intersep/ Intercept D(LOG(QR)) D(LOG(PXR)) D(LOGPDR)) D(LOG(GNP)) D(LOG(NTR)) D(LOG(INT)) D(LOG(XR(-!) RES(-1) 0,016865 0,313876 0,241138 -0,266673 0,198964 0,079634 -0,052434 0,474889 -0,000094 0,025496 0,141343 0,081048 0,080724 0,078624 0,074380 0,097303 0,152965 0,661492 2,220675 *** 2,975189 *** -3,303529 ***
1,222237 ***
-2,182058 ns
3,272367 ns
8,998154 ***
R 2 = 0,706160; R 2 -adjusted = 0,582438; F-stat = 5,707633; F-Prob. = 0,000884; Dw = 1,906417 LM (2)  =  0,217745 (Probabilitas  = 0,806539);     ARCH (1) =  2,157549   (Probabilitas   = 0,154343);
White =  1,619066    (Probabilitas = 0,210951);  RESET (2)  =  3,041288    (Probabilitas   = 0,098225);
Jarque-Bera =  0,228 (Probabilitas   = 0,892)
Tabel 2. Hasil  Pendugaan  Penawaran  Ekspor  Rumput  Laut  Indonesia  di  Pasar Internasional Menggunakan Error Correction Model (ECM) Periode 1975-2005
Table 2.  Estimation  Results  of  Indonesian  Seaweed  Export  Supply  in  International  Market Using Error Correction Model (ECM), 1975-2005.
Keterangan/ remarks : ***  = nyata  pada taraf/ significant at level á = 99% **   = nyata  pada taraf significant at level á = 95% *   = nyata  pada taraf significant at level á = 90% ns = tidak signifikan/ unsignificant
dan trend.  Akan tetapi dengan menggunakan sebesar    70,62%  sedangkan  sisanya uji  Phillip-Perron,  semua  peubah  yang diterangkan oleh peubah lain yang tidak ada digunakan  dalam  kajian  ini  telah  stasioner dalam model. Sedangkan F-stat dalam model baik  dengan  menggunakan  konstanta ini  menunjukkan  bahwa  secara  bersama- maupun  konstanta  dan  trend.  Dengan sama semua peubah bebas yang digunakan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  semua dalam model ini berpengaruh nyata terhadap peubah  ini  dapat  digunakan  lebih  lanjut  ke peubah terikat (XR) pada taraf nyata á = 0.01. Sebelum  membahas  hasil  pendugaan
persamaan  penawaran  ekspor  rumput  laut
persamaan  penawaran  ekspor  rumput  laut
Indonesia  di  pasar  internasional  dengan
Indonesia  di  pasar  Internasional  jangka menggunakan  pendekatan Error  Correction pendek  dengan  pendekatan  ECM  (Tabel  2), Model (ECM).
D a r i   h a s i l   p e n d u g a a n   t e r h a d a p langkah  pertama  adalah  melakukan  uji persamaan  penawaran  ekspor  rumput  laut diagnosis  apakah  model  jangka  pendek
2 penawaran ekspor memenuhi asumsi klasik. pada Tabel 1 terlihat bahwa R dalam model ini
Uji  autokorelasi  dengan  uji  LM,  uji  White mengindikasikan  bahwa  peubah  terikat
Heteroskedastisitas, uji normalitas melalui uji (ekspor  rumput  laut  Indonesia)  diterangkan
Jarque-Bera  dan  uji  spesifikasi  kesalahan oleh  peubah  bebas  (produksi  rumput  laut dengan Ramsey ternyata secara keseluruhan Indonesia,  Harga  ekspor  rumput  laut menunjukkan  bahwa  ECM  lolos  dari  uji Indonesia,  Harga  domestik  rumput  laut asumsi  klasik.    Demikian  pula,  berdasarkan Indonesia,   Pendapatan Nasional Bruto, Nilai
2
Tukar  Rupiah,  Suku  bunga  rupiah  dan kriteria  statitik  angka  R ,  statistik  F  dan Bedakala  Ekspor  rumput  laut  Indonesia
Statistik  DW    (Tabel  2),  model  penawaran
ekspor yang digunakan dalam kajian ini valid keseluruhan peubah penjelas yang digunakan secara statistik.
dalam  model  analisis  masing-masing
Setelah  dilakukan  diagnosis  ternyata menunjukkan pengaruh yang nyata terhadap tidak  adanya  penyimpangan  asumsi  klasik, perubahan peubah jumlah ekspor rumput laut maka  pertanyaan  selanjutnya  apakah  ECM Indonesia di pasar Internasional (DXR ) dalam t merupakan  model  yang  tepat  digunakan jangka pendek kecuali peubah harga rumput dalam  menganalisis  perilaku  penawaran laut dalam negeri (DPDR ) dan peubah tingkat t ekspor  rumput  laut  Indonesia  di  pasar bunga bank (DINT ).  Peubah Produksi rumput t
Internasional  jangka  pendek.    Ketepatan Laut (   DQR ), peubah jumlah ekspor rumput t validitas  ECM  bisa  dilihat  dari  taraf  nyata laut  tahun  sebelumnya  (DXR     ),  harga  riil t-1 (signifikansi)  koefisien  koreksi  kesalahan, ekspor  rumput  laut  Indonesia  di  pasar yaitu  kelambanan  residual  EC .    Koefisien
t-1
Internasional  (DPXR ),  masing-masing
t
EC bertanda positif dan nyata secara statistik t-1 dengan  nilai  elastisitas  (dilihat  dari  koefisien pada  á =  0,1.  Tanda  koefisien  koreksi regresinya)  yang  tergolong  besar,  yaitu kesalahan  sebesar  0,000094  menunjukkan masing-masing  sebesar  0,31387;  0,47488; bahwa tidak terjadi ketidakseimbangan dalam 0,24113.  Dilihat  dari  nilai  elastisitas  ini  maka jangka pendek.
faktor  yang  dominan  mempengaruhi
Hasil regresi perilaku penawaran ekspor penawaran ekspor rumput laut dalam jangka rumput  laut  Indonesia  di  pasar  Internasional pendek adalah produksi rumput laut Indonesia jangka  pendek  menunjukkan  bahwa  tanda di pasar Internasional.
semua  koefisien  regresi  sesuai  dengan  teori
Sementara  itu,  elastisitas  peubah
ekonomi,  hal  ini  berarti  bahwa  berdasarkan pendapatan  nasional  negara  Internasional kriteria  ekonomi  persamaan  penawaran (GNP ) dan peubah tingkat bunga bank (DINT ) t
t
ekspor  rumput  laut  Indonesia  ke  pasar memiliki  nilai  koefisien  yang  relatif  rendah,
Internasional tergolong valid secara ekonomi. masing-masing sebesar 0,19896 dan 0,0796. Dari Tabel 2, diketahui bahwa peubah harga riil Hal  ini  berarti  bahwa  kebijakan  otoritas ekspor  rumput  laut  Indonesia  di  pasar moneter  (Bank  Indonesia)  yang  cenderung Internasional  (DPXR ),  produksi  rumput  laut
t
menurunkan  tingkat  suku  bunga  ternyata tahun  lalu  (DQR ),  pendapatan  nasional
t-1 b e r p e n g a r u h   t e r h a d a p   p e n i n g k a t a n negara  Internasional  (GNP ),  nilai  tukar t penawaran  ekspor  rumpit  laut  Indonesia  di
nominal  rupiah  terhadap  US  Dollar  (NTR ),
t pasar  Internasional  dalam  jangka  pendek ekspor  rumput  laut  Indonesia  ke  pasar meskipun  dengan  elastisitas  yang  relatif Internasional pada tahun sebelumnya (DXR ) t-1 rendah.  Dengan kata lain, kebijakan moneter masing-masing  menujukkan  tanda  koefisien d a r i   i n s t r u m e n   s u k u   b u n g a   m a m p u regresi yang positif, sedangkan untuk peubah memberikan    rangsangan  bagi  tumbuhnya tingkat bunga bank (DINT ) dan harga rumput investasi usaha produksi dan eksport rumput t laut sehingga penawaran ekspor rumput laut laut dalam negeri (PDR ) bertanda negatif.  Hal t Indonesia meningkat di pasar Internasional. ini terjadi jika dibandingkan dengan komoditas udang  dan  tuna  yang  sejak  dulu  telah  ada,
I V.   K E S I M P U L A N   D A N   I M P L I K A S I komoditas  rumput  laut  ini  masih  relatif  baru
KEBIJAKAN
sehingga  belum  mendapat  dukungan  dari B a n k   I n d o n e s i a   s e h i n g g a   h a l   i n i
Kesimpulan
mempengaruhi  kinerja  ekspor  rumput  laut
Penawaran ekspor rumput laut Indonesia
Indonesia di pasar internasional.
di pasar internasional dipengaruhi oleh ekspor
Dari  hasil  pendugaan  pada  Tabel  2, rumput  laut  tahun  sebelumnya,  produksi d i k e t a h u i   b a h w a   s e c a r a   i n d i v i d u a l rumput  laut,  harga  ekspor  rumput  laut,
pendapatan  nasional  negara  mitra  dagang rumput  laut  Indonesia  dapat  lebih  kompetitif utama, dan nilai tukar nominal rupiah terhadap sehingga  memberikan  dorongan  yang  lebih US  Dollar.  Peubah  utama  yang  memberikan tinggi kepada para pelaku usaha baik nelayan pengaruh  dominan  terhadap  ekspor  rumput maupun  para  eksportir  untuk  terus laut Indonesia adalah peubah ekspor rumput meningkatkan  produksi  dan  ekspor  rumput laut  tahun  sebelumnya  dan  produksi  rumput lautnya.   Di samping itu, pengendalian mutu laut.  Sedangkan  peubah  suku  bunga    dan ( quality control ) terhadap komoditas maupun tingkat suku bunga bank dan harga domestik produk  olahan  rumput  laut  Indonesia, rumput  laut  belum  menunjukan  pengaruh sehingga  dapat  daya  serap  pasar  baik yang  nyata  terhadap  penawaran  ekspor potensial  maupun  aktual  akan  dapat  lebih rumput  laut  Indonesia.  Dengan  kata  lain, ditingkatkan. kebijakan moneter terkait dengan pergerakan
DAFTAR PUSTAKA suku  bunga  belum  memberikan  dorongan secara nyata bagi peningkatan ekspor rumput Banerjee  A.  1997.    Co-Integration,  Error laut Indonesia. Disamping itu dengan adanya
Correction  and  Econometric Analysis  of
kebijakan  yang  berorientasi  pada  ekspor,
Non Stationary Data:   Advance Texts in
maka harga domestik rumput laut juga pada
Econometrics.    New  York.    Oxford
akhirnya tidak mendukung ekspor rumput laut
University Press.
Indonesia di pasar internasional.
Branson  W.H.  and  J.M.    Litvack,  1981.
nd Macroeconomics 2  Edition.  Harper and Implikasi Kebijakan
Row Publisher. New York.
Penawaran ekspor rumput laut Indonesia
a Dahuri,  R.    2004 .    Indonesia  Berpotensi di  pasar  internasional  memiliki  respon  yang
menjadi Produsen Ikan Terbesar.   Mina
tinggi terhadap penawaran ekspor rumput laut
Bahari, Vol. 2 (10).
periode  satu  tahun  sebelumnya,  produksi
b Dahuri,  R.    2004 .    Rumput  Laut:    Banyak rumput  laut,  harga  ekspor  rumput  laut
yang  Mulai  Melirik.    Bisnis  Indonesia,
Indonesia, pendapatan nasional negara mitra
Selasa, 30 Maret 2004.
dagang utama, dan nilai tukar nominal rupiah Dickey  D.A.    and  W.A.  Fuller    1974. terhadap US Dollar sebagaimana ditunjukkan
Distribution  of  The  Estimators  for
oleh nilai koefisien paramater yang tergolong
Autoregressive  Time  Series  with  a  Unit
besar.   Temuan ini, memberikan signal yang
Root.  Journal of The American Statistical
kuat  bagi  pembuat  kebijakan  ( policy  maker )
Association,  Vol. 74.
khususnya  yang  berkaitan  dengan  upaya Direktorat  Jenderal  Perikanan  Budidaya. mendorong  ekspor  rumput  laut  Indonesia  di
2004.  Statistik  Perikanan  Indonesia.
pasar  internasional  ke  depan.    Diharapkan
Ditjen Perikanan.  Departemen Kelautan
dengan  memberikan  dukungan  secara
dan Perikanan.  Jakarta.
khusus  terhadap  kelima  peubah  tersebut, Engle,  R.F.  and  C.W.J.  Granger,    1987. daya  saing  ekspor  komoditas  rumput  laut
Cointegration  and  Error  Correction:
Indonesia  di  pasar  internasional  dapat  lebih
Representation Estimation and Testing.
ditingkatkan. Peubah tingkat suku bunga dan
Econometrica, Vol. 55: 76-251.
harga domestik rumput laut Indonesia belum Fuller W.A.   1976.   Introduction to Statistical menunjukkan pengaruh yang nyata terhadap
Time Series.  New York. John Wiley.
penawaran ekspor rumput laut Indonesia.
Granger  C.W.J.  and  P.  Newblod    1974.
B e r k a i t a n   d e n g a n   h a l   t e r s e b u t ,
Spurious  Regresion  in  Econometric.
pemerintah  dalam  hal  ini  Departemen
Journal of Econometrics, Vol 2, No.1.
Kelautan dan Perikanan perlu mengupayakan Granger  C.W.J  and  P.  Newblod    1977. agar  harga  ekspor  maupun  harga  domestik
Forecasting  Economic  Time  Series.
New York.  Academic Press.
Ma'ruf,  F.    2005.    Prospek  dan  Kendala
Gujarati  D.N.    1995.    Basic  Econometric.
Pengembangan  Industri  Karaginan  di
Third Edition.   Singapore.   McGraw-Hill
Indonesia.    Paper  dalam  Temu  Bisnis
International Edition.  P.: 718–721.
P e m a n f a a t a n   d a n   P e m a s a r a n
Kindleberger  C.P.  and  D.H.  Lindert.      1982.
Karaginan.    Pusat  Riset  pengolahan
International  Economics.    Richard  D.
Produk  dan  Sosial  Ekonomi  Kelautan
Irwin.  California.
dan Perikanan.  Jakarta.
K o u t s o y i a n n i s   A .   1 9 7 7 .   T h e o r y   o f
Pindyck    R.S.  and  D.L.  Rubinfeld,  1991.
E c o n o m e t r i c s ,   A n   I n t r o d u c t o r y
Econometric  Models  End  Economic
nd rd
Exposition of Econometric Methods.  2
Forecast.  3   Edition.    McGraw-Hill
Edition.  Harper and Row Publisher Inc.
International Editions.  Singapore.
New York.
Philips P.C.B.  1986.  Understanding Spurious
Labys. W.C.  1973.  Dinamic Comodity Model:
regression in Econometrics.   Journal of
S p e c i f i c a t i o n ,   E s t i m a t i o n   a n d
Econometrics, Vol. 33.
Simulation.    Mass  D.C.  Helth  and
Company.  Lexington.

## LAMPIRAN : Data Peubah-peubah yang digunakan dalam Analisis
Appendix: variables used in the analysis
Tahun XR QR PXR PDR GNP NTR INT 1975 2.052,40  338.429.887,00 0,10 0,08 16,89 415,0 13,41 1976 2.052,48 3.384,33 0,10 0,09 17,56 415,0 13,17 1977 2.052,51 3.392,43 0,10 0,11 18,16 415,0 7,23 1978 2.060,31 3.214,30 0,11 0,21 18,77 625,0 7,29 1979 2471,00 3.524,41 0,54 0,48 16,10 627,0 13,23 1980 2.971,68 3.211,42 0,30 0,23 19,84 426,8 12,87 1981 2.979,78 3.385,41 0,29 0,20 19,92 644,0 14,26 1982 3.017,19 3.485,42 0,36 0,30 20,34 692,5 17,24 1983 3.025,83 3.925,41 0,40 0,38 21,88 994,0 17,17 1984 3.061,00 4.885,37 0,55 0,52 20,97 1.074,0 17,33 1985 4.446,00 4.484,35 0,53 0,49 32,37 1.925,0 13,33 1986 6.311,00 6.579,60 0,65 0,57 25,72 1.941,0 13,00 1987 9.182,00 9.428,46 0,37 0,24 26,17 1.950,0 14,52 1988 9.835,00 10.112,79 0,35 0,32 26,80 1.981,0 15,00 1989 12.020,00 12.160,29 0,50 0,48 39,61 2.720,0 12,57 1990 11.788,00 10.836,05 0,67 0,65 38,15 2.919,0 13,97 1991 11.305,00 11.807,70 0,50 0,47 23,07 2.992,0 14,91 1992 14.047,00 14.886,52 0,45 0,41 39,20 2.862,0 11,99 1993 16.562,00 16.619,71 0,51 0,49 32,52 2.810,0 8,66 1994 18.689,00 18.750,90 0,48 0,45 33,21 4.100,0 14,25 1995 22.958,00 23.014,70 0,65 0,53 49,47 4.210,0 14,51 1996 23.310,00 23.768,25 0,65 0,63 45,35 4.383,0 15,08 1997 23.810,84 23.969,74 0,75 0,72 46,34 4.650,0 15,37 1998 26.398,82 26.826,52 0,79 0,62 44,96 8.025,0 15,39 1999 27.752,99 27.884,14 0,85 0,81 46,34 7.085,0 20,97 2000 29.074,16 29.461,82 0,85 0,85 47,72 9.385,0 16,35 2001 30.363,13 30.410,23 0,86 0,82 47,10 9.462,0 17,11 2002 31.620,71 31.793,09 0,88 0,87 47,48 9.555,0 17,50 2003 32.847,64 32.911,25 0,91 0,88 48,86 9.649,0 15,54 2004 36.044,67 36.269,61 0,93 0,92 44,24 9.743,0 14,10 2005 36.212,54 36.306,23 0,97 0,96 46,62 9.837,0 14,94