## ESTIMASI MODEL SUBSTITUSI TIDAK SEMPURNA VOLUME PERDAGANGAN INDONESIA
Imperfect Substitution Model Estimation of Indonesia's Trade Volume
Dwika Darinda 1 , Aprilianto Amir 2
1 Badan Kebijakan Fiskal, Kementerian Keuangan Republik Indonesia
2 Program Studi Administrasi Bisnis, FISIP, Universitas Tulang Bawang dwika_darinda@yahoo.com

## ABSTRACT
The international trade consists of two components, volume and price. The price component is a deflator for international trade. Meanwhile, the volume component can be regarded as the real condition of international trade. In this paper, the author tries to explain the relationship between export and import volumes according to the theoretical basis. The response variable is the quantity (volume) of imports and exports. Meanwhile, the control variables, such as GDP and  REER,  are  in  accordance  with  the  "imperfect  substitute"  model.  Based  on  multiple regression analysis, it is known that the volume of imports is influenced by purchasing power and the negative effect of the relative price of imported goods on domestic prices. Meanwhile, export volume growth was positive by production capacity and negative effect by international relative on domestic costs.
Keywords:  trade, imperfect substitutes, ECM, volume component

## ABSTRAK
Nilai  Perdagangan  internasional  terdiri  dari  dua  komponen  antara  lain  volume  dan  harga. Komponen harga adalah deflator bagi perdagangan internasional. Sementara komponen volume dapat  dikatakan  sebagai  kondisi  riil  dari  perdagangan  internasional.  Dalam  paper  ini  penulis berusaha  menjelaskan  hubungan  volume  ekspor  dan  impor  sesuai  dengan  landasan  teoritis. Variabel respon adalah kuantitas (volume) Impor dan ekspor. Sementara variabel kontrol antara lain GDP dan REER sesuai dengan model “imperfect substitutes”. Berdasarkan analisis regresi berganda  diketahui  bahwa  volume  impor  dipengaruhi  positif  oleh  daya  beli  dan  dipengaruhi negatif  oleh  harga  relatif  barang  impor  terhadap  harga  domestik.  Sementara  pertumbuhan volume ekspor dipengaruhi positif oleh kapasitas produksi dan dipengaruhi negatif oleh biaya relatif internasional atas biaya domestik.
Kata kunci: perdagangan, substitusi tidak sempurna, ECM, komponen volume
Klasifikasi JEL : F120, F140, Q240

## 1. Pendahuluan
Perdagangan  internasional  adalah salah satu komponen berdasarkan pengeluaran dalam perekonomian
Indonesia.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kondisi  domestik  tidak  dapat  terlepas  dari kondisi  perekonomian  global.  Hubungan ekonomi  Indonesia  dengan  negara  lain
dalam  bentuk  perdagangan  diterjemahkan dalam  neraca  pembayaran  menjadi  faktor penting yang berpengaruh terhadap perkembangan  ekonomi  Indonesia  dengan mitra  dagangnya.  Melalui  perdagangan Indonesia  dapat  menumbuhkan  industri dalam negeri, menambah devisa, mengendalikan harga produk, serta meningkatkan potensi industri dalam negeri. Selain  itu  dengan  jalan  perdagangan Indonesia  juga  dapat  memperoleh  bahan baku suatu produk tertentu yang jumlahnya terbatas  dan  tidak  mampu  diproduksi  dari dalam negeri.
Pada  dua  bulan  pertama  tahun  2022 ekspor  dan  impor  masih  tumbuh  positif secara tahunan karena dipengaruhi peningkatan  harga  komoditas  global. Kinerja  ekspor  dipengaruhi  peningkatan permintaan baik karena ekskalasi geopolitik maupun persiapan kebutuhan musim dingin. Sementara kinerja impor didorong peningkatan  kebutuhan  industri  (bahan baku  dan  barang  modal)  dalam  negeri. Surplus  neraca  perdagangan  dikontribusi surplus neraca non migas karena penguatan harga  komoditas  seperti  bahan  bakar mineral,  besi  dan  baja,  bijih  logam,  terak, abu,  dan  sebagainya.  Namun  kondisi surplus  ini  diperkirakan  menurun  seiring dengan  pulihnya  ekonomi  nasional  baik dari sisi harga maupun volume.
Secara umum perdagangan internasional  tidak  lepas  dari  risiko pandemi dan perlambatan  ekonomi global. Kedua  hal  tersebut  akan  tampak  pada kondisi ekspor dan impor yang mencerminkan  interaksi  Indonesia  dengan dunia  internasional.  Gelombang  Pandemi Covid-19 (varian
Omicron) masih memengaruhi, meskipun tingkat pertambahan  kasus  baik  di  dalam  maupun di  luar  negeri  semakin  melandai.  Variasi kebijakan  berbagai  negara  atas  kondisi  ini masih  berpotensi  mengganggu  kelancaran
perdagangan internasional. Sementara Pemerintah  Indonesia  sudah  mengambil beberapa langkah berani dalam meningkatkan ekonomi masyarakat.
Pemerintah  Indoensia  dihadapkan pada dilema antara memanfaatkan peluang ( windfall )  dari  kenaikan  harga  komoditas dengan  menjaga  ketersediaan  pasokan dalam  negeri.  Adapun  faktor lainnya  yaitu tekanan geopolitik yang berpotensi negatif terhadap  neraca  perdagangan  dan  kondisi keuangan global yang berpengaruh tehadap neraca transaksi dan finansial.
Permasalahan-permasalahan ini berpengaruh  terhadap  ekspor  dan  impor yang merupakan komponen penting dalam menunjang tercapainya pertumbuhan ekonomi. Oleh karena itu, informasi terkait ekspor  dan  impor  juga  menjadi  salah  satu unsur  penunjang  penyusunan  rekomendasi kebijakan pengelolaan ekonomi makro.
Dalam rangka mendapatkan
gambaran lebih jelas tentang kinerja ekspor dan  impor  Indonesia,  maka  penulis melakukan estimasi permodelan.
Kegunaan  model  ini  adalah  sebagai landasan teoritis dalam perumusan kebijakan ekspor impor. Sewajarnya kebijakan  pemerintah  dalam  mendorong ekspor antara lain meningkatkan kemudahan berusaha, melakukan pengamanan pangsa ekspor di pasar utama, perluasan ekspor di pasar potensial melalui percepatan penyelesaian perjanjian perdagangan, meningkatkan promosi ekspor nonmigas, meningkatkan diversifikasi  produk  ekspor,  penguatan pencitraan  dan  standar  produk  Indonesia, optimalisasi peran perwakilan perdagangan di luar negeri, dan meningkatkan pengamanan  perdagangan  produk  ekspor. Sementara  itu  langkah  pengelolaan  impor antara lain berupa relaksasi kebijakan impor untuk  pemenuhan  bahan  baku  industri. Kebijakan  ini  diimbangi  dengan  kebijakan
penguatan  pasar  dalam  negeri  (stabilitas harga  dan  ketersediaan  bahan  pokok), peningkatan  penggunaan  dan  pemasaran produk  dalam  negeri  serta  pengembangan UMKM  yang  berorientasi  ekspor.  Angka riil  yang  dapat  diproyeksikan  membantu stake holder melihat kondisi riil atau tanpa distraksi komponen harga.

## 2. Tinjauan Literatur
Landasan  teoritis  persamaan  ekspor dan  impor  dapat  ditemukan  dalam  model “ imperfect  substitutes ”  (Goldstein  dan Khan,1985).  Model  ini  didasarkan  pada pengamatan  sederhana  bahwa  barang- barang  impor  merupakan  substitusi  yang tidak  sempurna  untuk  barang-barang  yang diproduksi  di  dalam  negeri  dan  bahwa barang-barang yang diekspor adalah substitusi  yang  tidak  sempurna  untuk barang-barang  yang  diproduksi  di  negara lain, atau untuk ekspor negara ketiga.
Fungsi  permintaan  sebagai  turunan dari fungsi maksimalisasi utilitas konsumen. Konsumen  diasumsikan  memaksimalkan utilitas namun terkendala anggaran ( budget constraint )  di  sisi  permintaan.  Fungsi permintaan  yang  dihasilkan  untuk  impor bergantung  secara  positif  pada  pendapatan domestik  dan  secara  negatif  pada  harga relatif  barang  impor  terhadap  barang domestik.  Sementara  di  sisi  penawaran, produsen  diasumsikan  memaksimalkan keuntungan  namun  terkendala  biaya. Kondisi ini menghasilkan fungsi penawaran ekspor yang bergantung secara positif pada kapasitas  produksi  dan  harga  ekspor,  dan secara negatif pada biaya domestik.
Pendapat  tersebut  hampir  serupa dengan  temuan  Albahanta  dan  Alajmi (2020)  yang  mengemukakan  bahwa  untuk menjelaskan trade (%  of  GDP)  dapat menggunakan real interest rate (%), foreign direct investment-net outflows (% of GDP), inflation-GDP  deflator ( annual %),  dan
GDP  growth ( annual %).  Selanjutnya, mereka menyatakan bahwa hanya pertumbuhan PDB dan arus keluar FDI-net yang berpengaruh secara signifikan terhadap perdagangan.
Sementara  itu,  Tokarick  (2010) mengestimasi permintaan impor dan pasokan ekspor tanpa menggunakan model ekonometrika.  Metode  tersebut  didasarkan pada teori produksi dan model perdagangan internasional. Dengan menggunakan fungsi PDB,  turunan  terhadap  harga  ekspor memberikan  fungsi  penawaran  ekspor (dengan asumsi semua produksi diekspor). Sebaliknya  turunan  terhadap  harga  barang antara  (intermediate)  impor  memberikan fungsi permintaan impor.
Perhitungan  atas  elastisitas  juga pernah  dilakukan  oleh  Musyoka  (2010). Namun. beliau menggunakan model substitusi tidak sempurna ( imperfect substitutes )  impor  dengan  persamaan Slutsky yang disebut juga Slutsky equation atau Slutsky identity. Tujuan penelitiannya adalah  mengestimasi  elastisitas  komoditas yang tidak terkompensasi dan terkompensasi untuk mengukur kesejahteraan.  Fungsi  permintaan  impor double-log di modifikasi dengan persamaan Slutsky  dalam  bentuk  Ordinary  Least Squares  (OLS),  Seemingly  Unrelated Regression Analysis (SURE) dan Instrumental  Variable  (IV).  Fungsi  ini kemudian  berguna  untuk  mengestimasi fungsi  permintaan  barang  terkompensasi, dimana  elastisitas  barang  tersebut  telah diperkirakan dan ukuran kesejahteraan telah dikalibrasi.  Adapun imperfect  substitutes model Gopalan,  Malik,  &  Reinert  (2013) memperlakukan  impor  negara  subjek  dan barang  pesaing  domestik  di  semua  sektor sebagai pengganti yang tidak sempurna satu sama  lain  dalam  permintaan  negara Pakistan.  Model  ini  menggunakan  ' nested approach ' dimana impor negara subjek dan negara-negara  lain  di  dunia  (ROW)
digabungkan menjadi impor secara keseluruhan.
Pada kesempatan ini penulis mencoba untuk  melakukan  estimasi  dengan  metode Goldstein  dan  Khan  (1985).  Penulis memilih  metode  ini  karena  dirasa  sesuai dengan  kondisi  Indonesia.  Permintaan impor adalah maksimalisasi utilitas konsumen  dengan  kendala  anggaran. Sementara penawaran ekspor adalah maksimalisasi  keuntungan  dengan  kendala biaya.

## 3. Metodologi penelitian
Permodelan didasarkan oleh persamaan  atau  hubungan  ekonomi  secara teoritis. Antara variabel respon dan variabel kontrol  diasumsikan  memiliki  hubungan atau  saling  memengaruhi  di  dunia  nyata. Keadaan  saling  memengaruhi  ini  disebut juga dengan korelasi.
Sementara
kointegrasi dapat diartikan adanya korelasi antara  beberapa  data  deret  waktu  ( time
series ). Adapun uji
kointegrasi mengidentifikasi skenario di mana dua atau lebih deret waktu non-stasioner diintegrasikan  bersama  sehingga  tidak dapat menyimpang dari ekuilibrium dalam jangka panjang.
Jika  suatu  hubungan  kointegrasi terdeteksi  pada  suatu  kombinasi  linier sekelompok  variabel,  maka  model  koreksi kesalahan  dapat  dilaksanakan.  Model koreksi  kesalahan  disebut  juga  dengan Error  Correction  Model  (ECM).  Hal  ini sesuai dengan teorema representasi Engle & Granger  (1987).  Salah  satu  teknik  yang sering digunakan untuk melakukan estimasi parameter  model  koreksi  kesalahan  atau ECM adalah metode Engle-Granger 2 tahap.
Tahap  pertama  dilakukan  dengan memastikan bahwa semua variabel terintegrasi pada derajat pertama (integrated degree 1 : I(1)) dan melakukan regresi OLS
sesuai  dengan  bentuk  kointegrasi  yang diasumsikan.  Uji  residual  regresi  untuk mengetahui adanya kointegrasi. Jika hasilnya positif, maka dapat dilanjutkan ke tahap  2,  dimana  residual  yang  diperoleh pada  tahap  pertama  digunakan  untuk mengestimasi ECM. Model koreksi kesalahan adalah valid dan stabil jika nilai koefisien dari residual (lag 1) adalah negatif dengan  nilai  absolut  kurang  dari  satu  dan signifikan.
Dengan kata lain terdapat mekanisme ekuilibrium  yang  menghilangkan  suatu proporsi  tertentu  dari  disekulibrium  antara variabel dependent dan independent yang terjadi  di  jangka  pendek . Semakin  besar nilai  koefisien  dari  residual  (lag  1) dimaksud,  maka  semakin  cepat  proses penyesuaian  yang  terjadi.  Tetapi  jika  nilai koefisien  tidak  signifikan  atau  positif signifikan  dapat  diartikan  sebagai  tidak adanya  kointegrasi  atau  ketidak  stabilan model.
Jika  kointegrasi  tidak  ditemukan, maka permodelan yang tepat adalah bentuk first difference . Dengan kata lain melakukan regresi model OLS pada bentuk first  difference variabel-variabel  dalam persamaan.  Namun,  permodelan  bentuk first  difference tidak  disarankan  jika terdapat  hubungan  kointegrasi  karena berpotensi  menghilangkan  informasi  yang penting.

## 4. Data dan Model
Mengikuti  model Goldstein & Khan (1985), penulis mempertimbangkan spesifikasi berikut untuk permintaan impor dan penawaran ekspor :
𝑅𝑀 = 𝑓 (𝑌, 𝑃 𝑚 𝑃 𝑑 ) ….(1)
𝑅𝑋 = 𝑓 (𝑌, 𝑃 𝑥 𝑃 𝑑 ) …..(2)
Dimana RM adalah kuantitas riil impor, RX adalah  kuantitas  riil  ekspor,  Y  adalah pendapatan domestik riil atau variabel yang mewakili kapasitas produksi, Pd, Pm dan Px
masing-masing  adalah  harga  domestik, harga impor dan harga ekspor.
Sumber : Badan Pusat Statistik
Sumber : Bank for International
Settlement
Sumber : Badan Pusat Statistik
Penulis menggunakan Produk Domestik  Bruto  (PDB)  sebagai  variabel yang  mewakili  pendapatan  domestik  dan kapasitas produksi. Sementara Real Effective  Exchange  Rate  (REER)  sebagai variabel  yang  mewakili  rasio  harga  relatif.
Penulis  menggunakan  indeks  nilai  tukar efektif  riil  ( Real  Effective  Exchange  Rate ) yang  divariasikan  untuk  penggunaan  pada dua model yang berbeda.
Dari  masing-masing  grafik  variabel diketahui  bahwa  terdapat  variabel-variabel yang  terpengaruh  efek  musiman.  Oleh sebab  itu  penulis  melakukan  penyesuaian pada  data  dengan  menerapkan seasonal adjustment .  Adapun seasonal  adjustment yang digunakan adalah census X13 Arima.
Metode  penyesuaian  efek  musiman  ini merupakan  pengembangan  dari  X11. Metode  ini  memiliki  beberapa  kelebihan, salah  satunya  adalah  dapat  menangkap fenomena moving  holiday (hari  libur  yang bergerak),  seperti  Idul  Fitri,  Idul  Adha, Imlek, atau Paskah (Lestari et al., 2017).
Menurut  Cevik  (2001)  REER  pada model ekspor dihitung dengan menggunakan definisi persamaan
𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑥 = 𝑃 𝑑 /𝑒. 𝑃 𝑓 .  Sementara  untuk model  impor,  REER  didefinisikan  sebagai 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑚 = 𝑒. 𝑃 𝑓 /𝑃 𝑑 .  Dalam  definisi  ini, 𝑃 𝑓 merupakan harga luar negeri, sementara 𝑃 𝑑 merupakan  harga  domestik,  adapun  e adalah nilai tukar mata uang domestik.
0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 M ar -03 Fe b -04 Jan -05 Dec- 05 N o v-06 O ct -07 Se p -08 A u g-09 Ju l-10 Ju n -11 May-12 A p r-13 M ar -14 Fe b -15 Jan -16 Dec- 16 N o v-17 O ct -18 Se p -19 A u g-20 Ju l-21 Ju n -22 Volume Expor dan Impor (Juta Kg) Vol_X Vol_M 0.8000 0.9000 1.0000 1.1000 1.2000 1.3000 1.4000 70.0000 75.0000 80.0000 85.0000 90.0000 95.0000 100.0000 105.0000 Mar -03 M ar -04 Mar -05 Mar -06 M ar -07 Mar -08 Mar -09 M ar -10 Mar -11 Mar -12 M ar -13 Mar -14 Mar -15 Mar -16 Mar -17 Mar -18 Mar -19 Mar -20 Mar -21 Mar -22 Indeks REER_M dan REER_X REER_M REER_X 1,000,000 1,200,000 1,400,000 1,600,000 1,800,000 2,000,000 2,200,000 2,400,000 2,600,000 2,800,000 3,000,000 M ar -03 Fe b -04 Ja n-05 De c-05 N o v-06 O ct -07 Se p -08 A u g-09 Ju l-10 Ju n -11 May-12 A p r-13 Mar -14 Fe b -15 Ja n-16 De c-16 N o v-17 O ct -18 Se p -19 A u g-20 Ju l-21
Produk Domestik Bruto Riil (Miliar Rp)
Agar  dapat  mudah  dipahami,  maka
cukup mengasumsikan barter dalam
perdagangan internasional, yaitu memperoleh  barang  melalui  pertukaran dengan  barang  lain,  bukan  dengan  uang. Misalnya dalam hal ekspor Indonesia ke AS, 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑥 menjelaskan jumlah barang dari AS yang harus diberikan oleh perusahaan di AS sebagai  ganti  dari  barang  Indonesia. Sementara  dalam  kasus  ekspor  AS  ke Indonesia  atau  impor  Indonesia  dari  AS, 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑚 menjelaskan jumlah barang
Indonesia  yang  dimiliki  perusahaan  di Indonesia  untuk  mengganti  barang-barang yang berasal dari AS.
Untuk  memperoleh  dua  variabel bebas dimaksud, penulis menggunakan data REER  berdasarkan  metode  Hirsch  & Higgins (1970) publikasi Bank for
International Statements (BIS), yang dihitung menggunakan rumus :
𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑟𝑦 𝑖 = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑑𝑒 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 (𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑟𝑦 𝑗)
𝑁
𝑗=1 ×  𝑅𝐸𝑅 (𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑟𝑦 𝑗) …(3)
Dimana 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑟𝑦 𝑖 adalah REER
negara yang dimaksud, selanjutnya disebut 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝐵𝐼𝑆 . Kemudian
𝑡𝑟𝑎𝑑𝑒 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 (𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑟𝑦 𝑗) adalah  bobot perdagangan negara mitra atas negara yang dimaksud,  sementara 𝑅𝐸𝑅 (𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑟𝑦 𝑗) adalah Real Exchange Rate (RER) bilateral negara  j  atas  negara  yang  dimaksud. Adapun RER memiliki rumus :

## 𝑅𝐸𝑅 = 𝑁𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙 𝐸𝑥𝑐ℎ𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒  ×
𝐹𝑜𝑟𝑒𝑖𝑔𝑛 𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑠 𝐷𝑜𝑚𝑒𝑠𝑡𝑖𝑐 𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑠
…(4)
Dengan  demikian  hal  ini  tidak  bebeda dengan 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑚 = 𝑒. 𝑃 𝑓 /𝑃 𝑑 , oleh karena itu penulis langsung menggunakan data REER dari  BIS  atau 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑚 = 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝐵𝐼𝑆 . Sementara untuk 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑥 = 𝑃 𝑑 /𝑒. 𝑃 𝑓
penulis  membalik  data  REER  dari  BIS dengan rumus : 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑥 =
1 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝐵𝐼𝑆 .
Penulis berencana menggunakan metode  OLS  terlebih  dahulu  untuk menganalisis regresi multivariat. Kemudian, mempertimbangkan  tampilan  grafik  dari variabel  di  tingkat  level  terutama  GDP, maka  besarkemungkinan  penulis  juga melakukan  permodelan  koreksi  kesalahan atau ECM.

## 5. Pembahasan
Setelah linierisasi, persamaan permintaan  impor  dan  penawaran  ekspor menjadi :
𝑅𝑀 𝑡 = 𝛼 0 + 𝛼 1 𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛼 2 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑀 𝑡 + 𝜀 𝑡 …(5) 𝑅𝑋 𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛽 2 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑋 𝑡 + 𝜐 𝑡 …(6)
Sesuai dengan model “ imperfect substitutes ” (Goldstein  dan  Khan,1985),  persamaan permintaan  impor  menyatakan  bahwa volume  impor  (RM)  dipengaruhi  secara positif oleh daya beli domestik atau Produk Domestik Bruto (GDP). Sebaliknya, ketika harga  impor  mengalami  kenaikan,  atau ketika  REER  meningkat  ( 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑀 ), permintaan impor menjadi kurang menguntungkan  dan  karenanya  importir akan lebih sedikit memasok barang impor. Dari  persamaan  (5)  diharapkan 𝛼 1 positif dan 𝛼 2 negatif.
Kemudian  persamaan  penawaran ekspor  menyatakan  bahwa  penawaran ekspor meningkat ketika kapasitas produksi (GDP) meningkat, namun nilai tukar efektif riil ekspor ( 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑋 ) menurun. Oleh karena itu,  penulis  berekspektasi 𝛽 1 bertanda positif  dan 𝛽 2 bertanda  negatif  dalam persamaan (6).
Semua  variabel  ditransformasikan  ke dalam bentuk logaritma untuk
meningkatkan  linearitas  antara  variabel dependen dan independen. Transformasi Ini juga meningkatkan validitas analisis statistik. Perlu diingat bahwa variabel yang masuk  ke  dalam  persamaan  adalah  yang telah  mengalami  penyesuaian  musiman ( seasonal  adjustment ).  Sehingga  variabel yang  di  transformasi  ke  bentuk  logaritma adalah yang juga telah mengalami penyesuaian  musiman.  Dengan  demikian persamaan menjadi :
𝐿𝑅𝑀 𝑡 = 𝛼 0 + 𝛼 1 𝐿𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛼 2 𝐿𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑀 𝑡 + 𝜀 𝑡 …(7) 𝐿𝑅𝑋 𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐿𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛽 2 𝐿𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑋 𝑡 + 𝜐 𝑡 …(8)
Semua variabel di kedua persamaan 7 dan 8 antara  lain  (LRM,  LRX  LGDP,  LREER) adalah  bentuk  logaritma  dari  persamaan  5 dan 6.
Sebelum estimasi, penulis melakukan uji unit root untuk mengetahui stasioneritas pada  masing-masing  variabel.  Kemudian dari  hasil  uji  unit  root  menggunakan (Augmented Dickey-Fuller) diketahui bahwa semua variabel tidak stasioner pada tingkat  level.  Dengan  demikian  terdapat risiko spurious  regression pada  estimasi kedua  persamaan.  Oleh  karena  itu,  untuk mengetahui  hubungan  antara  variabel- variabel  tersebut  bermakna,  maka  perlu diterapkan teknik estimasi parameter ECM. Sesuai  yang  telah  disebutkan  sebelumnya, maka  yang  akan  penulis  gunakan  adalah metode Engle Granger 2 tahap.
Pada  regresi  persamaan  7,  penulis menemukan bahwa jika persamaan tersebut diubah  menjadi  model  regresi  nol-intersep atau Regression  Through  Origin (RTO) (Gujarati  &  Porter,  2009),  maka  akan memenuhi ekspektasi atas koefisien variabel  REER  yang  sesuai  dengan  teori. Oleh  karena  itu  persamaan  7  berubah menjadi :
𝐿𝑅𝑀 𝑡 = 𝛼 1 𝐿𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛼 2 𝐿𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑀 𝑡 + 𝜀 𝑡 …(9)
Unit root  test yang  diujikan  kepada residual  kedua  model  (8  dan  9)  masing- masing  menolak null  hypothesis pada tingkat  signifikansi  10%  dan  1%.  Kedua residual model tersebut kemudian dimasukkan ke masing-masing model awal (8 dan 9), namun variabel lain dalam model tersebut sudah dalam bentuk first difference . Kedua  variabel  residual  tersebut  menjadi mekanisme koreksi error ( Error Correction Term )  pada  model.  Sehingga  persamaan  9 dan  8  (model  jangka  panjang)  telah bertransformasi menjadi persamaan 10 dan 11 (model jangka pendek).
Δ𝐿𝑅𝑀 𝑡 = 𝛾 1 Δ𝐿𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛾 2 Δ𝐿𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑀 𝑡−2 + 𝛾 3 𝜀 𝑡−1 + 𝜖 𝑡 …(10) Δ𝐿𝑅𝑋 𝑡 = 𝛿 0 + 𝛿 1 Δ𝐿𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛿 2 Δ𝐿𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑋 𝑡 + 𝛿 3 𝜐 𝑡−1 + 𝜇 𝑡 …(11)
Dengan tingkat signifikansi koefisien kedua residual yang baik dan tanda (-) yang benar maka  dapat  diketahui  bahwa  terdapat hubungan kointegrasi pada kedua model. Tabel 1 Variabel Persamaan 9 8 10 11 Dependent Variable 𝐿𝑅𝑀 𝑡 𝐿𝑅𝑋 𝑡 Δ𝐿𝑅𝑀 𝑡 Δ𝐿𝑅𝑋 𝑡 𝛼 1 0,8979*
(21,7869)
𝛼 2 -0,5909* (-4,4671) 𝛽 0 -2,4749** (-3,0063) 𝛽 1 0,9894* (17,5540) 𝛽 2 -1,9296* (-7,4019) 𝛾 1 1,3224* (3,1343) 𝛾 2 -0,2482**** (-1,0946) 𝛾 3 -0,1860* (-2,8718) 𝛿 0 -0,0095***** (-0,7188) 𝛿 1 1,7802** (2,0816) 𝛿 2 -0,6049** (-2,0446) 𝛿 3 -0,1918* (-2,8912) Adjusted 𝑹 𝟐 0,8787 0,8685 0,1735 0,1850 S.E. of regression 0,1051 0,1331 0,0570 0,0737 Sum squared residual 0,8278 1,3101 0,2301 0,3913 Durbin- Watson 0,4072 0,4213 1,7409 1,8427
Keterangan : *,**,***,****,***** mendenotasikan p-value / signifikansi pada
(1%, 5%, 10%, 30%, diatas 30%). Sementara angka dalam ( ) adalah t - values .
Hasil run model 9 dan 10 menunjukkan bahwa  koefisien  dari lagged  residual ( error  correction  coefficient )  yaitu 𝛾 3 dan 𝛿 3 memenuhi  persyaratan  untuk kointegrasi.
Beberapa hal yang perlu diperhatikan antara lain, pada persamaan
10 variabel dlog(REER) diestimasi baru akan berefek pada 2 periode berikutnya ke  volume  impor.  Kondisi  ini  disebut juga  dengan  fenomena Cobweb atau lagged  response .  Namun  dari  hasil  run model,  variabel  tersebut  tampak  tidak signifikan (tingkat signifikansi 30%).
Dari hasil regresi penulis kemudian  melakukan  uji  asumsi  klasik pada  persamaan  jangka  pendek  yaitu persamaan  10  dan  11.  Dari  uji  asumsi klasik antara lain heteroskedastisitas dan autokorelasi  diketahui  bahwa,  pada persamaan  10  dan  11  tidak  mengalami kendala-kendala  dimaksud.  Sehingga tidak  diperlukan  prosedur  koreksi  atas persamaan-persamaan tersebut.
Hasil run model pada tabel 1 dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
1. Persamaan  9  :  Setiap  1  persen kenaikan  GDP  akan  menyebabkan kenaikan volume impor (RM)
meningkat  sebanyak  0,90  persen. Sementara  kenaikan  1  persen  indeks REER  impor  ( 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑚 )  akan mengakibatkan  penurunan  volume impor (RM) sebanyak 0,59 persen.
2. Persamaan  8  :  Setiap  1  persen kenaikan  (GDP)  akan  menyebabkan kenaikan volume ekspor (RX) sebanyak  0,98  persen.  Sementara kenaikan 1 persen pada pertumbuhan indeks  REER  ( 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑥 )  akan mengakibatkan kenaikan volume ekspor(RX)  menurun  sebanyak  1,92 persen.
3. Persamaan  10  :  Setiap  1  persen kenaikan  pada  pertumbuhan  GDP akan  menyebabkan  kenaikan  pada pertumbuhan  volume  impor  (RM)
1,32  persen.  Sementara  kenaikan  1 persen  pertumbuhan  indeks  REER impor  ( 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑚 )  pada  2  periode sebelumnya  akan  mengakibatkan penurunan pertumbuhan volume impor (RM) sebanyak 0,25 persen.
4. Persamaan  11  :  Setiap  1  persen kenaikan  pada  pertumbuhan  (GDP) akan  menyebabkan  1,78  persen peningkatan pada pertumbuhan volume  ekspor  (RX)  sebanyak  0,98 persen. Sementara kenaikan 1 persen pada  pertumbuhan  indeks  REER
( 𝑅𝐸𝐸𝑅 𝑥 )  akan  mengakibatkan penurunan pada pertumbuhan volume ekspor (RX) sebanyak 0,6 persen.

## 6. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  run  model pertumbuhan  ekspor  diketahui  bahwa volume impor dipengaruhi secara positif oleh  pertumbuhan  ekonomi.  Dalam persamaan impor pertumbuhan ekonomi dikatakan  sebagai  daya  beli.  Sementara terpengaruh  secara  negatif  (meski  tidak signifikan)  oleh  REER  yang  dalam persamaan  ini  merupakan  proxy  dari harga  relatif  barang  impor  terhadap barang domestik.
Sementara  berdasarkan  regresi model  pertumbuhan  ekspor  diketahui bahwa  volume  ekspor  dipengaruhi secara  positif  oleh  kapasitas  produksi. Dalam hal in kapasitas produksi di-proxy oleh  GDP.  Namun  dipengaruhi  secara negatif  oleh  REER  ekspor  (kebalikan dari  indeks  REER  impor)  yang  dalam persamaan  ini  merupakan  proxy  dari biaya  domestik  terhadap  biaya  luar negeri.
Penulis  berharap  karya  tulis  ini dapat menyumbang literatur permodelan ekspor  impor  Indonesia  yang  telah  ada. Penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan  pada  model  ini.  Semoga dalam  tulisan  berikutnya  permodelan ekspor impor dapat memasukkan faktor- faktor  lain  yang  menambah  keakuratan model.

## Daftar Pustaka
Albahanta,  A.,  &  Alajmi,  H.  (2020). Application  of  Econometrics  on international trade (export & import)  and  other  independent variables. Sultan Qaboos University College  of  economics  and  political science  Department  of  finance  and economics Spring 2020 .
Cevik,  Saygin  (2001).  Econometric Modelling  of  Import  Demand  and Export  Supply  in  Turkey.  The Institute  of  Economics  and  Social Sciences of Bilkent University. Goldstein, Morris, and Mohsin S. Khan.
(1985). Income and Price effects in foreign trade, Handbook of International  Economics  II:  1041-
1105. Gopalan, S., Malik, A. A., & Reinert, K.
A. (2014). The Imperfect Substitutes  Model  in  South  Asia: Pakistan–India Trade Liberalization in  the  Negative  List.  South  Asia
Economic Journal 14(2) 211–230 Gujarati,  D.N.,  &  Porter,  D.C.  (2009). Basic  Econometrics.  Fifth  Edition.
The McGraw-Hill Series Economics
Hirsch,  Fred  and  Ilse  Higgins  (1970).
An  Indicator  of  effective  exchange rates. IMF Staff Papers, November, pp. 453-487.
Klau, Marc and Fuing, San Sau (2006).
The  new  BIS  effective  exchange rate indices.  BIS Quarterly Review.
Lestari, E., widiharih, T., & Rahmawati, R (2017). Peramalan Ekspor Nonmigas dengan Variasi Kalender Islam  Menggunakan  X-13-Arima- Seats (Studi Kasus: Ekspor Nonmigas  Periode  Januari  2013 sampai  Desember  2017).  Jurnal
Gaussian,  Vol.  7,  No.  3,  2018,  pp
236-247. https://ejournal3.undip.ac.id/index. php/gaussian/
Musyoka,  M.P  (2010).  Using  Double- Log  Imperfect  Import  Substitutes Model  to  Estimate  Compensated Elasticities  and  Welfare  Impacts. Joint  3rd  African  Association  of Agricultural  Economists  (AAAE) and  48th  Agricultural  Economists Association of South Africa (AEASA) Conference, Cape Town, South  Africa,  September  19-23,
2010.
Robert  F.  Engle  and  C.  W.  J.  Granger (1987).  Co-Integration  and  Error
Correction: Representation, Estimation, and Testing.
Econometrica, Vol. 55, No. 2 (Mar., 1987), pp. 251-276
Tokarick,  Stephen  (2010).  A  Method for  Calculating  Export  Supply  and Import  Demand  Elasticities.  IMF Working Paper WP/10/180
Turner,  P.  &  Van’t  dack,  J.  (1993).
Measuring  International  Price  and Cost Competitiveness. BIS Economic Papers, No. 39,
November 1993
Waheed,  Ibrahim  and  Ayodele,  Jimoh (2012.)  Real  Exchange  Rate  and Real  Effective  Exchange  Rate Measurement:  Some  Theoretical Extensions.  MPRA  Paper  No.
59428.

## Lampiran :
Data GDP, REER Impor, REER Expor, Volume Impor dan Volume Expor dengan penyesuaian efek musiman ( seasonal adjustment ) census X13 Arima (pengembangan dari X11).
Bulan GDP_D11 REER_M_D 11 REER_X_D1 1 VOL_M_D11  VOL_X_D11 2003Q1 1155013.1015 82.7771 1.2073 19127.1852 53754.2046 2003Q2 1167635.2281 86.4561 1.1588 16296.1814 57005.9739 2003Q3 1179962.8451 87.4321 1.1440 16668.4410 54820.8161 2003Q4 1174253.1195 85.2970 1.1707 17604.2718 53970.9856 2004Q1 1202337.6040 83.9703 1.1903 20939.9756 56701.2011 2004Q2 1219170.2105 81.8256 1.2242 19034.9186 53947.9901 2004Q3 1232904.1079 81.0883 1.2335 20426.5872 59646.1156 2004Q4 1257829.8540 79.5030 1.2561 20920.2843 61675.4690 2005Q1 1274532.1876 78.3344 1.2759 21015.1880 62300.5405 2005Q2 1291255.6566 78.7157 1.2725 21786.9624 64426.6554 2005Q3 1303930.3219 77.2064 1.2954 20270.7235 65530.0225 2005Q4 1322090.4933 86.1134 1.1599 20527.7273 66127.1371 2006Q1 1340538.3330 91.9829 1.0867 19328.4994 72781.9347 2006Q2 1355506.5482 92.4061 1.0837 20779.2199 82411.1248 2006Q3 1378774.3440 93.0841 1.0745 21732.0286 80224.5959 2006Q4 1402523.8827 93.9444 1.0635 21863.2265 90964.0273 2007Q1 1422906.1126 94.7207 1.0554 22353.8829 85971.4321 2007Q2 1446740.8523 94.2928 1.0615 22369.0119 80027.4672 2007Q3 1469930.9478 90.9212 1.0999 22422.5545 90823.8183 2007Q4 1485514.3493 89.7609 1.1135 22697.2788 85637.8907 2008Q1 1512004.6489 88.6268 1.1282 26794.8966 93930.1610 2008Q2 1537564.4897 88.4503 1.1312 25809.6699 97102.2210 2008Q3 1561713.6651 93.4879 1.0697 24720.9964 88752.2653 2008Q4 1563658.9540 85.0829 1.1751 21279.4431 77879.9878 2009Q1 1580713.4508 81.4629 1.2276 18525.1184 68620.9754 2009Q2 1600834.8252 87.4453 1.1437 21720.9938 83875.5910 2009Q3 1629670.7118 90.2964 1.1075 24877.5667 107704.6367 2009Q4 1649925.7996 95.0348 1.0523 26011.6623 116449.0172 2010Q1 1675194.7744 98.0620 1.0198 26512.6681 126156.4742 2010Q2 1701183.9623 99.9082 1.0010 26773.0281 117672.5698 2010Q3 1727050.7645 101.4301 0.9860 26681.9437 110144.9978 2010Q4 1759742.4201 100.6392 0.9938 30641.4395 125266.9434 2011Q1 1783629.6723 100.3878 0.9962 30923.3563 130182.7381 2011Q2 1807614.9303 99.7146 1.0028 31941.3699 145600.9555 2011Q3 1833270.3079 99.7731 1.0023 33241.3755 153206.0141 2011Q4 1862179.9273 100.1377 0.9987 32024.4743 152989.8754 2012Q1 1892701.9447 98.5825 1.0143 33389.4821 153111.2836 2012Q2 1919603.7869 96.2588 1.0389 34553.7311 150787.2450 2012Q3 1944100.4989 95.6299 1.0458 33229.3068 133859.0878 2012Q4 1969273.8395 94.6187 1.0570 35477.1703 161749.3920 2013Q1 1998140.7250 95.7895 1.0439 35722.8588 175846.1669
2013Q2 2027170.5655 96.4940 1.0363 35334.6668 176293.4537 2013Q3 2052393.9324 93.5755 1.0687 35484.8814 170962.8258 2013Q4 2076897.0249 86.4422 1.1568 35194.4844 180506.5858 2014Q1 2101482.6919 85.5685 1.1686 34657.7596 143675.5966 2014Q2 2127630.7226 86.0874 1.1616 36919.3697 140098.4126 2014Q3 2154442.3607 87.3398 1.1450 37496.1945 136935.0121 2014Q4 2179194.0269 89.4386 1.1181 38543.3082 129380.0190 2015Q1 2204399.2245 89.5906 1.1163 37787.2650 132935.4046 2015Q2 2228893.6794 87.8563 1.1382 36814.1827 129112.9403 2015Q3 2258088.6113 87.4461 1.1436 35668.3116 126269.7452 2015Q4 2288915.0379 89.1433 1.1218 36696.8208 121761.5416 2016Q1 2314936.3235 91.4519 1.0936 38955.9280 122536.1354 2016Q2 2345459.3036 90.4978 1.1049 38567.5695 128135.1662 2016Q3 2372385.9988 93.0849 1.0743 37795.8638 130748.8257 2016Q4 2399535.4260 94.9495 1.0533 36625.8754 133126.2975 2017Q1 2431702.8924 95.5309 1.0469 38422.9654 129802.1300 2017Q2 2464195.6667 95.0259 1.0522 38895.0092 132080.0142 2017Q3 2494411.2375 93.7580 1.0665 41564.8573 142663.5119 2017Q4 2519410.0807 91.6896 1.0907 41688.0011 140985.3863 2018Q1 2554810.8003 88.7293 1.1272 40503.3396 146904.2428 2018Q2 2597328.5236 88.3259 1.1321 42328.9920 153909.6689 2018Q3 2626805.2245 87.7150 1.1399 44915.1342 155292.6192 2018Q4 2643379.0572 87.6639 1.1407 43891.1023 152710.2223 2019Q1 2682354.5851 90.4880 1.1053 39813.7735 161690.4271 2019Q2 2732463.2587 91.4534 1.0935 40095.3200 163623.7830 2019Q3 2765153.2253 93.4432 1.0700 41080.4983 165626.2844 2019Q4 2765855.3113 93.0914 1.0742 41652.7008 163926.3900 2020Q1 2758189.9957 92.5058 1.0812 39520.8359 154129.2364 2020Q2 2591509.6454 91.0426 1.0986 37608.3833 140704.7931 2020Q3 2674358.9432 89.4257 1.1180 37769.4665 135440.3380 2020Q4 2701241.7301 89.4334 1.1181 37185.3627 148605.5703 2021Q1 2734203.1208 89.1021 1.1224 42090.1308 149905.4023 2021Q2 2777144.8127 88.7129 1.1275 46987.7028 162759.9596 2021Q3 2773298.3991 89.2747 1.1198 45013.3705 163303.9844 2021Q4 2834960.1583 90.3668 1.1066 44581.0410 147297.3775 2022Q1 2866342.4791 89.7286 1.1146 42898.9879 132016.0765

## Model Long Run Volume Expor :
Dependent Variable: LOG(VOL_X_D11) Method: Least Squares Date: 07/16/22   Time: 02:24 Sample (adjusted): 2003Q1 2022Q1 Included observations: 77 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2.474930 0.823250 -3.006293 0.0036 LOG(GDP_D11) 0.989358 0.056361 17.55395 0.0000 LOG(REER_X_D11)  -1.929555 0.260683 -7.401930 0.0000 R-squared 0.868479     Mean dependent var 11.63189 Adjusted R-squared 0.864924     S.D. dependent var 0.362039 S.E. of regression 0.133059     Akaike info criterion -1.157867 Sum squared resid 1.310147     Schwarz criterion -1.066550 Log likelihood 47.57789     Hannan-Quinn criter. -1.121341 F-statistic 244.3241     Durbin-Watson stat 0.421324 Prob(F-statistic) 0.000000
Model Short Run Volume Expor :
Dependent Variable: DLOG(VOL_X_D11) Method: Least Squares Date: 07/15/22   Time: 01:27 Sample (adjusted): 2003Q2 2022Q1 Included observations: 76 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.009509 0.013230 -0.718786 0.4746 DLOG(GDP_D11) 1.780229 0.855222 2.081599 0.0409 DLOG(REER_X_D11 ) -0.604859 0.295828 -2.044632 0.0445 ECMX(-1) -0.191817 0.066344 -2.891225 0.0051 R-squared 0.185020     Mean dependent var 0.011822 Adjusted R-squared 0.151063     S.D. dependent var 0.080007 S.E. of regression 0.073716     Akaike info criterion -2.325985 Sum squared resid 0.391257     Schwarz criterion -2.203315 Log likelihood 92.38742     Hannan-Quinn criter. -2.276960 F-statistic 5.448593     Durbin-Watson stat 1.842730 Prob(F-statistic) 0.001967

## Model Long Run Volume Impor :
Dependent Variable: LOG(VOL_M_D11) Method: Least Squares Date: 07/16/22   Time: 20:46 Sample (adjusted): 2003Q1 2022Q1 Included observations: 77 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(GDP_D11) 0.897976 0.041216 21.78694 0.0000 LOG(REER_M_D11)  -0.590865 0.132272 -4.467051 0.0000 R-squared 0.878653     Mean dependent var 10.31757 Adjusted R-squared 0.877035     S.D. dependent var 0.299590 S.E. of regression 0.105056     Akaike info criterion -1.643023 Sum squared resid 0.827751     Schwarz criterion -1.582145 Log likelihood 65.25637     Hannan-Quinn criter. -1.618672 Durbin-Watson stat 0.407165

## Model Short Run Volume Impor
Dependent Variable: DLOG(VOL_M_D11) Method: Least Squares Date: 07/16/22   Time: 20:47 Sample (adjusted): 2003Q4 2022Q1 Included observations: 74 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DLOG(GDP_D11) 1.322383 0.421911 3.134272 0.0025 DLOG(REER_M_D11(- 2)) -0.248243 0.226794 -1.094577 0.2774 ECMM2(-1) -0.186038 0.064781 -2.871789 0.0054 R-squared 0.173539     Mean dependent var 0.012775 Adjusted R-squared 0.150259     S.D. dependent var 0.061755 S.E. of regression 0.056927     Akaike info criterion -2.854415 Sum squared resid 0.230085     Schwarz criterion -2.761007 Log likelihood 108.6134     Hannan-Quinn criter. -2.817154 Durbin-Watson stat 1.740912