## Model Empiris Impor Garam Indonesia

## Empirical Model of Indonesian Salt Imports
Abdul Hakim * Department of Economics, Universitas Islam Indonesia e-mail: abdul.hakim@uii.ac.id
Anissa Triyanti Department of Economics, Universitas Islam Indonesia

## ABSTRACT
Indonesia is the fourth longest coastal country in the world, so it has the potential to become a salt exporting country.  But  appareantly,  Indonesia  has  very  high  salt  imports.  This  paper  seeks  to  raise  the  irony  bya  modeling Indonesian  salt  imports.  Based on  various  theories  and  result  of previous  studies,  this  paper  proposes  the  price  of imported  salt,  the  real  exchange  rate,  the  need  for  salt,  and  domestic  production  as  an  independent  variable.  The sample used stretches from 2001 to 2018. This paper uses a time series model to analyze data. With the conditional ECM (error correction model), this paper finds that in the short or long term, all selected independent variables have a significant effect on the volume of salt imports, although the exchange rate requires lag to influence the import. This paper suggests increasing the education of salt farmers related to the salt content desired by industry.
Keywords: Salt import, ARDL JEL classification numbers: F10, F14

## ABSTRAK
Indonesia adalah negara dengan pantai terpanjang nomor empat di dunia sehingga berpotensi menjadi negara pengekspor  garam.  Namun  ternyata,  Indonesia  memiliki  impor  garam  yang  sangat  tinggi.  Paper  ini  berupaya mengangkat ironi tersebut dengan memodelkan impor garam Indonesia. Berdasarkan berbagai teori dan hasil penelitian terdahulu,  paper  ini  mengajukan  harga  garam  impor,  nilai  tukar  rill,  kebutuhan  garam,  dan  produksi  dalam  negeri sebagai variabel independen. Sampel yang digunakan terentang dari 2001 sampai 2018. Paper ini menggunakan model time series untuk menganalisis data. Dengan model conditional ECM ( error correction model ), paper ini menemukan bahwa dalam jangka pendek ataupun jangka panjang, semua variabel independen yang terpilih berpengaruh signifikan terhadap  volume  impor  garam,  meskipun  kurs  memerlukan  lag  untuk  mempengaruhi  impor  tersebut.  Paper  ini menyarankan  peningkatan  edukasi  para  petani  garam  terkait  dengan  kandungan  garam  yang  diinginkan  oleh  pihak industri.
Kata kunci: Impor Garam, ARDL JEL classification numbers: F10, F14
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 2, Agustus 2020, Hal. 126-135

## PENDAHULUAN
Garam  merupakan  padatan  berbentuk  kristal  berwarna  putih,  mengandung  senyawa Natrium Chlorida (NaCl) dan zat lain seperti CaSO 4 , MgSO 4 , MgCl 2 (untuk mengetahui lebih banyak tentang fakta garam, silahkan baca Durack et al. (2008). Garam bisa diproduksi dengan tiga cara yang berbeda, yakni menguapkan air laut dengan bantuan sinar matahari, menambang garam  dari  bebatuan  di  perut  bumi  ( rock  salt ),  dan  menambang  garam  dari  sumur  air  garam ( brine ). Indonesia menggunakan cara pertama, sehingga prouksi garam dipengaruhi oleh cuaca dan iklim. Indonesia berpotensi menjadi negara pengekspor garam karena memiliki garis pantai terpanjang nomor empat di dunia, yakni 95.181 km.
Garam dimanfaatkan sebagai salah satu barang kosumsi dan sebagai bahan baku industri. Garam  konsumsi  digunakan  untuk  memenuhi  keperluan  rumah  tangga  seperti  halnya  untuk memasak. Tubuh kita sendiri masih  memerlukan garam untuk  melakukan kegiatan yang dapat menunjang  kesehatan  bagi  tubuh  kita,  seperti  meyimbangkan  tigkat  keasaman  gula  yang  ada dalam  tubuh  atau  dibutuhkan  untuk  menstabilkan  detak  jantung  yang  tidak  teratur.  Garam industri,  sebagai  contoh,  digunakan  dalam  industri  sabun  dan  karet  sebagai  bahan  pemisah gliserol dan air (sabun) dan pemisah antara karet dan getahnya (karet). Untuk melihat lebih jauh tentang perbedaan dua jenis garam tersebut, silahkan lihat Anggraini dan Paolo (2018).
Garam  yang  biasanya  digunakan  untuk  bahan  baku  industri  harus  memiliki  kandungan natrium chlorida (NaCl) minimal 97 persen, dan memiliki kandungan lain seperti magnesium dan kalsium 660 ppm, serta kadar air maksimum 0,5 persen. Untuk garam konsumsi, kandungan NaCl minimal hanya sebesar 94 persen (sebagai perbandingan, baca misalnya, Rusiyanto et al. , 2013). Petani garam  Indonesia masih sanggup  memenuhi  kriteria garam konsumsi, namun sulit untuk bisa  memenuhi  tuntutan  garam  industri.  Kendala  ini  tampaknya  merupakan  alasan  utama mengapa  impor  garam  terus  berkembang  di  Indonesia.  Berbagai  upaya  telah  dilakukan  untuk memenuhi standar nasional (Rositawati et al. , 2013), namun tampaknya upaya massif di seluruh Indonesia masih perlua dilakukan.
Produksi garam di Indonesia dilakukan oleh dua pihak, yaitu para petani garam dan PT. Garam  (persero).  PT.  Garam  merupakan  satu-satunya  Badan  Usaha  Milik  Negara  yang membidangi  komoditi  garam  di  Indonesia.  PT.  Garam  hanya  memiliki  lahan  penggaraman  di Madura yang tersebar di daerah Sampang, Pamekasan, Sumenep I, dan Sumenep II/Gersik Putih dengan total luas lahan sebesar ±5.340 ha. Proses produksinya dilakukan oleh para petani garam yang termasuk  karyawan resmi di PT. Garam. Tetapi, ada beberapa bagian lahan yang disewa oleh rakyat sehingga garam tersebut masuk kedalam kategori garam rakyat.
Garam-garam  rakyat  dihasilkan  dari  10  provinsi  di  Indonesia  dengan  luas  lahan tambak garam yang berbeda-beda. Tabel 1.2 menunjukkan adanya perluasan lahan tambak garam di tahun 2017. Karena luas lahan yang dimiliki oleh para petani lebih luas maka produksi yang dihasilkan pun lebih banyak daripada PT. Garam. Hingga sekarang, dua produsen utama garam di Indonesia tersebut  masih  melakukan  kompetisi  dalam  memproduksi  garam,  terutama  garam  konsumsi. Untuk melihat strategi dan pengelolaan garam di Indonesia, silahkan lihat Chairani (2019).
Kendala yang dihadapi oleh para petani tidak hanya perihal tidak bisa menghasilkan garam yang sesuai untuk garam industri, tetapi juga masalah luas lahan petambak garam dan cuaca di Indonesia  yang  tidak  menentu.  Di  tahun  2018,  tercatat  bahwa  kelembapan  udara  di  Indonesia mencapai  80  persen,  sementara  negara  pengimpor  garam,  yaitu  Australia,  hanya  mencapai  30 persen. Hal ini menjadi salah satu alasana mengapa  kualitas garam di  Indonesia tidak  setinggi kualitas garam hasil produksi Australia. Disamping itu, kendala alam juga kerap menjadi musuh para petani garam Indonesia (Idhom, 2017).
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 2, Agustus 2020, Hal. 126-135

## Tabel 1. Kebutuhan, Produksi, dan Volume Impor Garam

## Sumber: Kementrian Kelautan dan Perikanan (KKP), uncomtrade
Keberlangsungan  impor  garam  di  Indonesia  sudah  dimulai  sejak  tahun  1990  dengan volume awal sebesar 349.042 ton. Pada saat itu terjadi kelangkaan cuaca yang disebabkan oleh anomali cuaca di Indonesia yang kurang mendukung sehingga impor garam pun diberlakukan. Kegiatan impor ini hanya diberlakukan untuk garam industri. Tetapi semakin tahun volume impor garam di Indonesia terus meningkat sehingga tidak sesuai dengan kebutuhan yang seharusnya. Dalam Tabel 1 yang  menunjukan adanya kelebihan garam yang diterima Indonesia. Seperti di tahun 2014 kebutuhan akan garam sebesar 3.661.990 ton dan produksi garam lokal pun mencapai 2.192.168  ton,  akan  tetapi  volume  impor  garamnya  pun  pada  tahun  ini  terlampau  tinggi  yaitu mencapai 2.251.557 ton. Sehingga banyaknya kuantitas garam yang diimpor menjadi kecurigaan banyak pihak yang menganggap bahwa bukan hanya garam untuk pemenuhan kebutuhan industri saja, bisa jadi adanya campuran untuk garam konsumsi juga.
Tetapi jika kita lihat dari sisi produksi dalam negeri, baik pihak petani garam maupun PT. Garam (Persero) sendiri belum mampu minimal mempertahankan jumlah produksinya dari tahun ke tahun. Di tahun 2016, produksi garam nasional menurun hingga 96 persen jika dibandingkan tahun sebelumnya 2015. Masih diakibatkan oleh faktor cuaca yang tidak menentu, yaitu anomali cuaca La Nina yang menimbulkan kemarau basah. Pada tahun 2016 produksi garam rakyat hanya 144.000 ton atau hanya sebesar 4 persen dari target yang seharusnya. Tetapi hingga akhir tahun 2016,  masih  ada  sisa  garam  nasional  sebesar  120.671  ton  sehingga  seharunsya  untuk  ditahun selanjutnya pemerintah bisa membatasi secara ketat untuk adanya impor garam ke Indonesia.
Walaupun Indonesia memiliki garis pantai yang panjang nomor empat di dunia, tetapi fakta ini belum bisa menjadikan Indonesia sebagai penghasil garam terbesar di dunia. Negara Cina yang menduduki urutan pertama penghasil garam terbesar di dunia dengan menghasilkan 68.517.465 ton (Otieno, 2017). Industri-industri yang membidangi komoditi garam di negara tersebut benar- benar  digarap  serius,  sehingga  tidak  heran  jika  Cina  menyalip  negara  Amerika  ataupun  India dalam memproduksi garam terbaik dan terbanyak di dunia.
Ketidakberdayaan pemerintah dalam mengatur kegiatan impor ini akan membuat semakin tidak terkendalinya kegiatan impor garam di Indonesia. Semakin banyak garam impor semakin jauh pula cita-cita Indonesia untuk bisa swasembada di bidang garam yang berimbas juga pada semakin  sengsara  para  petani  garam.  Terlalu  seringnya  kebocoran  pemerintah  atas  peristiwa kelebihan  impor  garam  bisa  membuat  harga  garam  lokal  pun  menjadi  anjlok.  Para  petani  pun terkadang lebih memilih untuk menjualkan garam mereka di bawah harga yang sudah ditentukan oleh  pemerintah  daripada  mereka  harus  melihat  hasil  produksinya  tidak  terjual  sama  sekali. Keadaan  ini  merupakan  tindakan  yang  mendzalimi  para  petani  garam.  Oleh  karena  itu, pemanfaatan  dari  garam  impor  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  impor  garam  pun  harus dipertanyakan.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  penelitian  ini  memodelkan  perilaku  impor  garam Indonesia.  Variabel-variabel  yang  diduga  mempengaruhinya  adalah  produksi  garam  dalam negeri, kebutuhan garam, nilai tukar rill, dan harga garam impor terhadap volume impor garam di Indonesia. Beberapa paper telah mengakaji topik tersebut, baik di negara-negara lain maupun
Tahun Kebutuhan Garam (ton) Produksi Garam (ton) Volume Impor Garam (ton) 2009 2.960.250 1.371.000 1.701.418 2010 3.003.550 30.600 2.083.343 2011 3.228.750 1.113.118 2.835.871 2012 3.270.086 2.071.601 2.314.844 2013 3.573.954 1.087.715 2.020.933 2014 3.661.990 2.192.168 2.251.577 2015 3.750.284 2.840.000 1.864.049 2016 3.317.278 138.645 2.036.556 2017 3.553.657 916.900 2.196.539 2018 3.983.280 1.500.000 2.839.077
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 2, Agustus 2020, Hal. 126-135
di Indonesia. Jamil et al. (2017) menggunakan metode regresi data panel dengan bantuan Eviews 7  dan  SPSS.  Variabel  dependen  adalah  volume  impor  garam,  dan  volume  produksi,  GDP Indonesia, GDP negara pengimpor, harga impor,  nilai tukar sebagai variabel independen. Mereka menemukan bahwa semua variabel independen berpengaruh nyata terhadap volume impor garam yang pada taraf 5 persen.
Razi et  al. (2016)  menganalisis  faktor  penentu  impor  garam  di  Provinsi  Aceh.  Variabel dependen adalah jumlah impor garam,sedangkan variabel independen adalah jumlah penduduk, permintaan  garam,  produksi  garam,  biaya  impor  garam,  harga  garam  impor  sebagai  variabel independen. Mereka menemukan bahwa volume impor garam mengalami peningkatan signifikan setiap tahunnya dikarenakan terjadinya peningkatan pada pertumbuhan jumlah penduduk yang juga  meningkatkan  konsumsi.  Untuk  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  impor  garam  di  Aceh secara signifikan adalah jumlah penduduk, permintaan garam, dan biaya impor garam. Variabel harga garam impor tidak berpengaruh secara signifikan.
Harus diakui bahwa tidak banyak kajian ilmiah tentang model impor garam. Paper-paper yang  ada  Sebagian  besar  melihat  peran  peraturan  pemerintah  dalam  mengatur  impor  garam. Peraturan  tersebut  terkadang  justru  menghambat  produksi  garam  dalam  negeri.  Di  Indonesia, peraturan  pemerintah  di lapangan  terkadang  tidak  bisa  melindungi  kepentingan  industri  garam lokal, seperti yang ditemukan oleh Astuti et al. (2018) bahwa perutaran pemerintah No. 9 tahun 2018 menyebabkan harga garam rakyat jatuh dan tidak terserap secara maksimal. Hidayat dan Raman  (2020)  juga  menyoroti  sisi  gelap  peraturan  ekonomi  dalam  hal  kebijakan  impor garamPISdalam masa kepresidenan Seoharto, presiden kedua Indonesia. Bahwa pemerintah tidak berhenti mengimpor garam dinyatakan oleh Jefrindo (2017), meskipun pemerintah juga memiliki alasannya  sendiri  (Julianto  &  Ika,  2018).  Untuk  melihat  lebih  dalam  tentang  tata  niaga  garam rakyat, silahkan lihat Rochwulaningsih (2013).

## METODE PENELITIAN
Untuk  mempermudah  penelitian  maka  variabel-variabel  yang  terkait  diperjelas  dengan variabel operasional sebagai berikut.
Tabel 2. Penjelasan Untuk Setiap Variabel
Variable   Variabel Satuan Sumber SIM Salt Import (Volume impor garam) Ton Uncomtrade SPROD Domestic  Salt  Production  (Produksi  garam dalam negeri) Ton Kementerian Kelautan dan Perikanan (KPP) SNEED Domestic Salt Need (Kebutuhan garam) Ton Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) RER Real Exchange Rate (Nilai Tukar Rill) Unitless   Badan Pusat Statistika (BPS) PIS Price of Imported Salt (Harga Garam Impor) USD/ton  Uncomtrade
Data yang digunakan adalah data tahunan dari 2001 hingga 2018. Analisis data time series perlu mempertimbangkan isu stasioneritas dan isu dinamis. Isu stasioneritas perlu diakomodasi agar regresi yang dihasilkan terhindar dari spurious regression . Isu dinamis harus diakomodasi karena  pengaruh  antar  waktu  merupakan  gejala  alamiah  dalam  data  time  series.  Untuk mengakomodasi isu stasioneritas, metode uji stasioneritas dan kointegrasi akan dipertimbangkan, yakni  metode  ADF  (Augmented  Dickey-Fuller).  Tergantung  pada  level  stasioneritas  dari variabel-variabel yang ada, beberapa model regresi empiris bisa dijadikan pertimbangan, yakni model  jangka  Panjang,  model  jangka  pendek,  ECM  (error  correction  model),  ARDL (autoregressive distributive lag), dan conditional ECM.
Model ARDL adalah model dinamis dimana variabel dependen tidak hanya dipengaruhi oleh  variabel  sewaktu  (contemporaneous),  namun  juga  dipengaruhi  oleh  lag  dari  variabel independen, dan lag dari variabel dependen (lebih jauh tentang ARDL, silahkan lihat Pesaran, 1997). Secara umum, model ARDL bisa ditulis sebagai:
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 11 No. 2, Agustus 2020, Hal. 126-135
𝑦 𝑡 = 𝛼 + ∑ 𝛽 𝑖 𝑦 𝑡−𝑖 𝑘 𝑖=1 + ∑ ∑ 𝛾 𝑖𝑗 𝑥 𝑖,𝑡−𝑗 𝑙 𝑗=1 𝑘 𝑖=1
+ 𝑢 𝑡 (1)
Dimana y t adalah variabel dependen, dan x i adalah variabel-variabel independen, dari x 1 sampai x k . sementara u adalah residual.
ECM adalah sebuah model ekonometrika yang mengikatkan hubungan jangka pendek dan jangka  Panjang  dari  dua  atau  lebih  variabel  (lebih  jauh  tentang  model  ECM,  silahkan  lihat  di Engle dan Granger, 1987). Model ECM kondisional tanpa lag bisa ditulis sebagai berikut:
∆𝑦 𝑡 = 𝜃 + ∑ ∆𝜇 𝑖 𝑥 𝑡−𝑖 𝑘 𝑖=1 + 𝜋𝑢 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 (2)
dimana
𝑢 𝑡 = 𝑦 𝑡 − 𝑎 − ∑ 𝑏 𝑖 𝑥 𝑖,𝑡 𝑘 𝑖=1 (3)
Persamaan  (2)  adalah  persamaan  ECM  kondisional  yang  merupakan  persamaan  jangka pendek,  namun  di  dalamnya  mengandung  residual  dari  persamaan  jangka  panjang,  lag  satu periode.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  semua  variabel  di  dalam  model  ditayangkan  dalam  Tabel  3.  Grafik  atas  berbagai variabel tersebut ditayangkan dalam Gambar 1.
Tabel 3. Data untuk Semua Variabel
Tahun SIM SPROD SNEED RER PIS 2001 1.596.167 1.000.000 2.111.752 10.400 273 2002 1.552.657 1.091.200 2.145.000 8.940 218 2003 1.426.339 1.344.500 2.285.000 8.465 199 2004 2.181.246 1.382.980 2.485.434 9.290 224 2005 1.404.375 1.150.000 2.530.992 9.830 307 2006 1.552.749 1.288.000 2.589.250 9.020 294 2007 1.661.487 1.352.400 2.706.300 9.419 319 2008 1.657.548 1.199.000 2.742.000 10.950 472 2009 1.701.417 1.371.000 2.960.250 9.400 503 2010 2.083.342 30.600 3.003.550 8.991 471 2011 2.835.870 1.113.118 3.228.750 9.068 468 2012 2.223.005 2.071.601 3.270.086 9.670 470 2013 1.922.929 1.087.715 3.573.954 12.189 562 2014 2.268.160 2.192.168 3.661.990 12.440 572 2015 1.864.049 2.840.000 3.750.284 13.795 591 2016 2.143.742 138.645 3.317.278 13.436 539 2017 2.552.823 916.900 3.553.657 13.548 444 2018 2.839.077 1.500.000 3.983.280 14.481 462
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO),
Vol. 11 No. 2,
Agustus 2020,
Hal. 126-135
100 200 300 400 500 600 02 04 06 08 10 12 14 16 18 PIS 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 14,000 15,000 02 04 06 08 10 12 14 16 18 RER 1,200,000 1,600,000 2,000,000 2,400,000 2,800,000 3,200,000 02 04 06 08 10 12 14 16 18 SIM 2,000,000 2,500,000 3,000,000 3,500,000 4,000,000 02 04 06 08 10 12 14 16 18 SNEED 0 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000 2,500,000 3,000,000 02 04 06 08 10 12 14 16 18 SPROD

## Gambar 1. Grafik untuk Setiap variabel
Tampak bahwa semua variabel memiliki trend positif kecuali SPROD. Dari bentuk grafik tersebut bisa diduga bahwa semua variabel tidak akan stasioner pada tingkat level (I(0) kecuali SPROD. Namun uji formal atas stasioneritas tetap diperlukan. Sebelum menentukan model yang akan diestimasi, ada baiknya melihat bentuk hubungan antara variabel dependen (SIM) dengan variabel-variabel independen. Untuk itu, paper ini akan membuat diagram pencar (scatter plot) antara variabel dependen dengan masing-masing variabel independen.
100 200 300 400 500 600 1,200,000 1,600,000 2,000,000 2,400,000 2,800,000 SIM P IS Gambar 2. Scatte Plot: SIM-PIS
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 2, Agustus 2020, Hal. 126-135
8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 14,000 15,000 1,200,000 1,600,000 2,000,000 2,400,000 2,800,000 SIM R E R Gambar 3. Scatte Plot: SIM-RER 2,000,000 2,400,000 2,800,000 3,200,000 3,600,000 4,000,000 1,200,000 1,600,000 2,000,000 2,400,000 2,800,000 SIM S N E E D Gambar 4. Scatte Plot: SIM-SNEED 0 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000 2,500,000 3,000,000 1,200,000 1,600,000 2,000,000 2,400,000 2,800,000 SIM S P R O D Gambar 5. Scatte Plot: SIM-SPROD
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 2, Agustus 2020, Hal. 126-135
Dari  empar  scatter  plot  tersebut  tampak  bahwa  tidak  satupun  yang  mengindikasikan hubungan linier. Karena itu, paper ini memutuskan untuk menggunakan bentuk log linier, yakni model yang menggunakan variabel dalam bentuk log, namun hubungan antar variabel-variabel log tersebut adalah linier. Dengan demikian, variabel-variabel yang akan dimasukkan ke dalam model adalah LSI (log of Salt Imported), LPIS (log of Price of Imported Salt), LRER (log or Real Exchange Rates), LSNEED (log of salat needs), dan LSPROD (log of Salt Production).
Uji Stasioneritas ( Unit Root Test )
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Augmented  Dickey-Fulley  (ADF)  untuk  menguji stasioneritas variabel-variabel di dalam model. Hasil statistik pengujian bisa dilihat pada Tabel 4. Dengan menggunakan tingkat signifikansi 5 persen, bisa disimpulkan bahwa terdapat hanya satu  variabel  yang  stasioner  in-level,  yakni  LSPRO.  Dengan  demikian,  LSPROD  adalah  I(0). Proses  pengujian  diteruskan  dengan  melakukan  uji  stasioneritas  pada  tingkat  first-difference. Hasilnya  ditayangkan  pada  Tabel  5.  Dapat  dilihat  bahwa  semua  variabel  yang  tidak  stasioner pada in-level adalah stasioner pada first-difference, sehingga berstatus I(1).
Dari dua tahap uji stationeritas di atas, dapat kita simpulkan bahwa variabel-variabel yang ada merupakan kumpulan dari variabel I(0) dan I(1). Dalam kondisi ini, model yang tepat untuk mengestimasi hubungan antara variabel tersebut adalah model ARDL.

## Tabel 4. Hasil ADF Test pada tingkat Level
Variabel P- value Nilai Kritis 𝛼 = 10% Keputusan LSI 0,354 0,1 Tidak Stasioner LPIS 0,699 0,1 Tidak Stasioner LRER 0,884 0,1 Tidak Stasioner LSNEED 0,733 0,1 Tidak Stasioner LSPROD 0,006 0,1 Stasioner Tabel 5. Hasil ADF test pada First-Difference Variabel P- value Nilai Kritis 𝛼 = 10% Keputusan LSI 0,0003 0,1 Stasioner LPIS 0,0245 0,1 Stasioner LRER 0,0073 0,1 Stasioner LSNEED 0,0047 0,1 Stasioner
Dengan  bantuan  software  EViews  versi  9.0  dan  menggunakan  metode  seleksi  model Hannan-Quinn untuk menentukan lag yang tepat, didapatkan model ARDL (1,0,2,0,2) yang bisa dilihat  pada  Tabel  6.  Dari  table  tersebut  tampak  bahwa  semua  variabel  secara  signifikan mempengaruhi impor garam, sebagian dalam tingkat signifikansi 5 persen, sebagian yang lain dalam tingkat signifikansi 10 persen. Variabel LREL tidak signifikan secara contemporaneous (sejaman)  maupun  lag  1  periode,  namun  dia  sifnifikan  pada  lag  2.  Bisa  diartikan  bahwa  kurs membutuhkan waktu dua tahun untuk bisa mempengaruhi volume impor garam.

## Tabel 6. Hasil Estimasi ARDL
Variabel Coefficient Prob. LS1(-1) -0,645 0,052 LPIS -0,379 0,092 LRER 0,761 0,128 LRER(-1) 0,095 0,823 LRER(-2) 0,711 0,055 LSNEED 1.532.695,000 0,010 LSPROD -0,101 0,004 LSPROD(-1) -0,147 0,001 LSPROD(-2) -0,116 0,012 C 6.838.328,000 0,115 R-square 0,924 Adjusted R-squared 0,810 F-statistic 8,092 Prob(F-statistic) 0,010
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 2, Agustus 2020, Hal. 126-135
Hannan-Quinn memberikan hasil estimasi 20 model terbaik. Hasil dari estimasi tersebut ditayangkan pada Gambar 1. Dapat dilihat dari gambar tersebut bahwa model (1,0,2,0,2) adalah model terbaik.
-1.55 -1.50 -1.45 -1.40 -1.35 -1.30 -1.25 -1.20 -1.15 A R D L (1 , 0 , 2 , 0 , 2 ) A R D L (1 , 2 , 2 , 0 , 2 ) A R D L (1 , 0 , 2 , 1 , 2 ) A R D L (1 , 1 , 2 , 0 , 2 ) A R D L (1 , 0 , 2 , 2 , 2 ) A R D L (1 , 2 , 2 , 1 , 2 ) A R D L (1 , 1 , 0 , 1 , 2 ) A R D L (1 , 1 , 2 , 1 , 2 ) A R D L (1 , 0 , 0 , 2 , 2 ) A R D L (1 , 0 , 1 , 2 , 2 ) A R D L (1 , 1 , 2 , 2 , 2 ) A R D L (1 , 1 , 0 , 0 , 2 ) A R D L (1 , 0 , 0 , 0 , 2 ) A R D L (1 , 2 , 2 , 2 , 2 ) A R D L (1 , 0 , 1 , 0 , 2 ) A R D L (1 , 1 , 0 , 2 , 2 ) A R D L (1 , 1 , 1 , 1 , 2 ) A R D L (1 , 2 , 0 , 1 , 2 ) A R D L (1 , 0 , 1 , 1 , 2 ) A R D L (1 , 1 , 1 , 2 , 2 )
Hannan-Quinn Criteria (top 20 models)

## Gambar 6. Hasil Estimasi 20 Model Terbaik
Setelah hasil estimasi ARDL didapatkan, proses selanjutnya adalah mencari tahu apakah terdapat kointegrasi pada model tersebut. Jika terdapat kointegrasi, maka analisis bisa dilanjutkan dengan menyusun conditional ECM. Uji kointegrasi untuk model ARDL bisa dilakukan dengan menggunakan  bounds  test.  Hasilnya  bisa  dilihat  pada  Tabel  7.  Dari  Tabel  tersebut  bisa  dilihat bahwa nilai F-statistic melebihi I1 bound pada tingkat signifikansi 10 persen, sehingga analisis bisa dilanjutkan dengan menyusun conditional ECM.
Tabel 7. Hasil Bounds Test
Test Statistic I0 Bound (  = 10%) I1 Bound (  = 10%) 4,93 2,45 3,52
Dengan  adanya  bukti  kointegrasi,  maka  pemodelan  bisa  dilanjutkan  dengan memperhitungkan  keberadaan  hubungan  antar  pengaruh  jangka  pendek  dan  pengaruh  jangka Panjang,  yakni  dengan  mempertimbangkan  model  conditional  ECM.  Bisa  diargumentasikan bahwa  model  conditional  ECM  bisa  dianggap  lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  ECM karena model conditional ECM memerlukan hanya sekali estimasi, sehingga koefisien-koefisien persamaan  jangka  pendek  dan  jangka  Panjang  saling  mempengaruhi,  sementara  dalam  model ECM,  koefisien-koeifisien  jangka  Panjang  mempengaruhi  koefisien-koefisien  jangka  pendek, namun tidak berlaku sebaliknya.
Hasil  estimasi  model  jangka  pendek  tidak  berbeda  jauh  dengan  hasil  estimasi  model ARDL,  yakni  semua  variabel  adalah  signifikan,  dan  LREL  tidak  signifikan  pada  tingkat contemporeneosu,  tetapi  sigifikan  pada  tingkat  lag.  Dalam  model  jangka  Panjang,  yang  tidak memperhitungkan lag, maka semua variabel adalah sifnifikan kecuali LRER (Tabel 8).
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 2, Agustus 2020, Hal. 126-135
Tabel 8. Conditional ECM estimation results Variable Coefficient t-Statistic Prob. Short run coefficients D(LPIS) -0,379 -2,003 0,092 D(LRER) 0,761 1,764 0,128 D(LRER(-1)) 0,711 2,376 0,055 D(LSNEED) 1,533 3,742 0,010 D(LSPROD) -0,101 -4,612 0,004 D(LSPROD(-1)) 0,116 3,551 0,012 CointEq(-1) -1,645 -6,163 0,001 Cointeq = LSI - (-0,2303*LPIS + 0,0881*LRER + 0,9316*LSNEED -0,2207*LSPROD + 4,1563 ) Long run coefficients LPIS -0,230 -2,538 0,044 LRER 0,088 0,706 0,507 LSNEED 0,932 4,627 0,004 LSPROD -0,221 -9,177 0000 C 4,156 2,100 0,081
Hasil  analisis  statistik  di  atas  menyatakan  bahwa  semua  variabel  secara  signifikan mepengaruhi variabel volume impor garam meskipun sebagian variabel memerlukan lag untuk berpengaruh. Variabel LSNEED memiliki magnitude hampir 1 (sebesar 0,932) sehingga menjadi variabel  yang  sangat  penting  untuk  diperhatikan.  Magnitude  tersebut  bisa  dimaknai  sebagai elastisitas  permintaan  impor  garam  terhadap  kebutuhan  garam  adalah  0,932,  mendekatai  1. Dengan demikian volume impor memiliki unitary elasticity terhadap kebutuhan garam. Dengan kata  lain,  produksi  dalam  negeri  belum  memiliki  peran  penting  dalam  pemenuhan  kebutuhan garam dalam negeri. Hal ini berarti bahwa di masa yang akan datang, impor garam akan tetap besar,  dan  variabel  penentunya  adalah  kebutuhan  garam  dalam  negeri.  Bila  ditengarai  bahwa kebutuhan  garam  dalam  negeri  lebih banyak  berupa  kebutuhan  garam  industri, maka  produksi garam  dalam  negeri  bisa  diarahkan  untuk  memenuhi  segmen  kebutuhan  tersebut.  Salah  satu implikasinya  adalah  penyusunan  kebijakan  pemerintah  untuk  mengedukasi,  memberikan prasarana, serta memotivasi petani garam untuk membuat garamnya bisa memenuhi kriteria yang dibutuhkan.

## KESIMPULAN
Penelitian ini memodelkan perilaku volume impor garam secara empiris. Dapat dikatakan bahwa  model  yang  dibangun  bisa  menggambarkan  perilaku  variabel  tersebut  dengan  bantuan variabel terkait yakni LPIS, LRER, LSNEED, dan LSPROD. Semua variabel secara signifikan mepengaruhi variabel volume impor garam meskipun sebagian variabel memerlukan lag untuk berpengaruh.  Variabel  LSNEED  merupakan  variabel  dominan,  sehingga  harus  mendapatkan perhatian yang besar. Variable ini memiliki magnitude 0,932, dengan kata bersifat unitary elastic. Dengan  kata  lain,  produksi  dalam  negeri  belum  mampu  menggantikan  impor  garam.  Hal  ini berarti bahwa di masa yang akan datang, impor garam akan tetap besar, dan variabel penentunya adalah kebutuhan garam dalam negeri. Bila ditengarai bahwa kebutuhan garam dalam negeri lebih banyak  berupa  kebutuhan  garam  industri,  maka  produksi  garam  dalam  negeri  bisa  diarahkan untuk  memenuhi  segmen  kebutuhan  tersebut.  Jika  garam  produksi  petani  dalam  negeri mendapatkan  pengayaan  berupa unsur-unsur  yang  dibutuhkan,  bisa jadi  garam  Indonesia  akan bisa  mencukupi  kebutuhan  dalam  negeri,  bahkan  bisa  diekspor  ke  luar  negerei.  Hal  ini dikarenakan,  tidak  seperti  garam  tambang  yang  persediannya  terbatas,  garam  Indonesia kebanyakan merupakan hasil olahan dari air laut yang jumlahnya melimpah dan bisa dikatakan sebagai renewable resources .
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 2, Agustus 2020, Hal. 126-135

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraini, A. D., & Paolo, B. (2018).Beda Garam Konsumsi dan Garam  Industri. Diambil 11 November 2019, dari http://indonesiabaik.id/infografis/beda-garam-konsumsi-dan-garam- industri
Astuti,  R.  S.,  Qurniawati,  D.  R.,  Kismartini,  K.  (2018).  Import  of  Salt:  Needs  or  Interest. Advances in  Engineering Research,  Vol  167,  International  Conference  on Maritime  and Archipelago (ICoMA 2018). Bisa dilihat di https://www.researchgate.net/publication/336976942_Import_of_Salt_Needs_or_Interest/ link/5dd5d34da6fdcc2b1fa8db61/download.
Chairani, A. A. (2019). Strategi dan Pengelolaan Garam di Indonesia. Diambil 2 November 2019, dari  https://kkp.go.id/djprl/lpsplserang/artikel/10538-strategi-dan-pengelolaan-garam-di- indonesia
Durack, E., Alonso-Gomez, M., & Wilkinson, M. G. (2008). Salt: A Review of its Role in Food Science and Public Health. Current Nutrition & Food Science , 4, 290-297. Bisa dilihat di https://www.researchgate.net/publication/233502574_Salt_A_Review_of_its_Role_in_Fo od_Science_and_Public_Health/link/541afce50cf203f155ae6f33/download.
Engle, R. F., & Granger, C. W. J. (1987). Co-integration and Error Correction: Representation,
Estimation and Testing. Econometrica , 55(2): 251–276. JSTOR 1913236
Hidayat, R. & Raman, A. (2020). The Dark Side of Regulatory Economics: Evidence from the Salt Import Policy in Post-Soeharto Indonesia. International Journal of Demos , 2(1), 1-20. http://hk-publishing.id/ijd-demos
Idhom, A. M. (2017). Produksi Garam Nasional 2016 Merosot Tajam Akibat La Nina. Diambil 28  November  2019,  dari  https://tirto.id/produksi-garam-nasional-2016-merosot-tajam- akibat-la-nina-cge1
Jamil, A. S., Tinaprilla, N., & Suharno. (2017). Faktor-faktor yang Mempengaruhi Permintaan dan Efektivitas Kebijakan Impor Garam Indonesia. Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan , 11(1), 43-68. http://jurnal.kemendag.go.id/bilp/article/view/73.
Julianto,  P.  A.  &  Ika,  A  (Editor).  (2018).  Ini  Alasan  Pemerintah  Pilih  Impor  Garam Industri”.Diambil pada 28 November 2019, dari https://ekonomi.kompas.com/read/2018/03/20/182343126/ini-alasan-pemerintah-pilih- impor-garam-industri?page=all
Kemetrian Kelautan dan Perikanan. (2018). Sesuai Kebutuhan, Impor Garam Pastikan Produksi
Industri Tak Terhenti. Diambil 11 November 2019, dari https://kemenperin.go.id/artikel/18950/Sesuai-Kebutuhan,-Impor-Garam-Pastikan- Produksi-Industri-Tak-Terhenti
Otieno, M. O. (2017). The World's Top Salt Producing Countries. World Atlas . bisa dilihat di https://www.worldatlas.com/articles/the-world-s-top-salt-producing-countries.html.
Pesaran, M. H. (1997). The Role of Economic Theory in Modelling the Long-Run. The Economic Journal , 107, 178-191. https://www.jstor.org/stable/2235280. Razi, F., Ismayani, I., & Iskandar, E. (2016). Analisis Perkembangan Dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Impor  Garam  Di  Provinsi  Aceh. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Pertanian Unsyiah , 1(1), 346-352. DOI: https://doi.org/10.17969/jimfp.v1i1.1331.
Rochwulaningsih, Y. (2013). Tata Niaga Garam Rakyat dalam Kajian Struktural. Jurnal Sejarah Citra Lekha , 17(1), 51-59.
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/cilekha/article/view/6877/5636.
Rositawati, A. L., Taslim, C. M., & Soetrisnanto, D. (2013). Rekristalisasi Garam Rakyat dari Daerah Demak untuk Mencapai SNI Garam Industri. Jurnal Teknologi Kimia dan Industri . 2(4), 217-225. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jtki/article/view/4057/3949.
Rusiyanto, R., Soesilowati, E., & Jumaeri, J. (2013). Penguatan Industri Garam Nasional Melalui Perbaikan  Teknologi  Budidaya  dan  Diversivikasi  Produk. Sainteknol,  Jurnal  Sain  dan Teknologi , 11(2), 129-142.
https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sainteknol/article/view/5572/4440.