Analisis faktor – faktor  makroekonomi  yang
Memengaruhi keberlanjutan industri polymer emulsion (styrene butadiene latex) di Indonesia
R Eddy Nugroho
Pascasarjana Magister Manajemen Universitas Mercu Buana Jakarta.
eddynugroho39@yahoo.com
Muhammad Johan Widikusyanto Fakultas Ekonomi Universitas Serang Raya mjohanw@gmail.com

## ABSTRAK
Pertumbuhan industri polimer di Indonesia sangat pesat. Walau demikian perkembangan ini tidak terjadi di salah satu jenis industri polimer yang menghasilkan Latex. Pada industri ini, persaingan yang  terjadi  cukup  ketat  hingga  akhirnya,  jumlah  perusahaan  yang  beroperasi  semula  tiga perusahaan  besar,  kini  hanya  tinggal  dua  perusahaan  saja . Untuk  bisa  bertahan,  mereka  harus meningkatkan daya saingnya dan kemampuan mengantisipasi faktor-faktor makro ekonomi seperti GDP,  suku  bunga,  tingkat  inflasi,  nilai  tukar,  dan    harga Crude  Oil. Dengan  mengetahui  faktor- faktor  makro  ekonomi  mana  saja  yang  berpengaruh  dan  paling  memengaruhi  harga  SB  Latex, diharapkan  akan  membantu  perusahaan  SB  Latex  di  Indonesia  mempertahankan  keberlanjutan perusahaannya.
Penelitian  ini  bertujuan  mengkaji  hubungan  kausal  antara  harga  SBL  dengan  variabel  makro ekonomi seperti harga minyak mentah atau crude oil (OIL), Inflasi di Indonesia (INFLASI), Suku Bunga Bank Indonesia (RATE), Nilai tukar $ terhadap Rupiah  (EXCHR) dan tingkat pertumbuhan ekonomi di Indonesia (PDB) selama periode 1995-2011, dengan basis data bulanan .
Analisa empiris memakai analisa time series data, lalu diikuti dengan pengujian kausalitas diantara variabel, dilanjutkan Johansen VAR-based  cointegration tehcnique yang digunakan untuk menguji sensitivitas variabel makro ekonomi terhadap harga SBL di Indonesia, baik untuk jangka panjang yang  berasal  dari  perubahan  jangka  pendek  dan  di  check  melalui vector  error  correction  model, termasuk root test unit, pairwise Granger causality test, impulse response function dan forecast variance decomposition.
Hasil unit root test  menunjukkan adanya stasioner pada keseluruhan variabel pada first difference (1). Test kausalitas berpasangan dua arah untuk variabel SBL ke OIL, PDB ke RATE, INFLASI ke RATE,  INFLASI  ke  PDB.  Test  Johansen  diperoleh  dua  (2)  kointergrasi  yaitu  harga  SBL  dan EXCHR.
Hasil  uji  hipotesis  menunjukan  Harga  minyak  mentah  dunia,  PDB,  suku  bunga,  nilai  tukar  uang, dan  inflasi  terbukti  memiliki  pengaruh,  namun  pengaruh  dari  masing-masing  variabel  tersebut terhadap harga SBL berbeda dalam jangka pendek dan jangka panjang.
Harga minyak mentah dunia, PDB, suku bunga, nilai tukar rupiah, dan inflasi menjadi faktor makro ekonomi  yang  penting  untuk  dicermati  bagi  industri  SB  Latex  dalam    menentukan  harga  lateks yang kompetitif.
Kata kunci: Harga SB Latex, Indonesia, Keberlajutan, Makro ekonomi, Polimer,VECM.

## Pendahuluan

## Latar Belakang
Industri  Styrene  Butadiene  Latex  (SB  Latex)  merupakan  salah  satu  produk  Industri Petrokimia    yang  masih  menjadi  andalan  Indonesia  dalam  menyediakan  bahan  baku  utama  bagi industri coating  paper dan carpet  backing .  Sehingga  naik  turunnya  produksi (supply) tergantung dari permintaan (demand) dari coating paper. Industri SB Latex  di Indonesia merupakan industri intermediate bagi  industri  kertas  dan  karpet  dan  dalam  perkembangannya  tidak  terlepas keterkaitannya  dengan    industri  lain  dalam  penyediaan  bahan  baku  utama  yaitu  styrene  dan butadiene (Dong, 2011).
Harga Crude  Oil adalah  salah  satu  dari  faktor  makro  ekonomi  yang  memiliki  dampak signifikan  pada  harga  jual  latex  industri  polimer.  Faktor  makro  ekonomi  lainnya  yang  perlu mendapat  perhatian  untuk  mendukung  keberlanjutan  industri  polimer  di  Indonesia  diantaranya adalah  GDP,  suku  bunga,  tingkat  inflasi,  dan  nilai  tukar.  Dengan  mengkaji  lebih  jauh  peran keseluruhan  faktor-faktor  makro  ekonomi  yang  ada,  diharapkan  akan  mampu  memberikan kontribusi pada kemampuan bertahan dan bersaing industri polimer Indonesia baik secara nasional maupun global.

## Permasalahan
Saat  ini  di  Indonesia  terjadi    persaingan  dalam  industry Polymer  Synthetic    Latices yang sangat ketat diantara tiga pemain besar ( BASF, Ciba dan DOW ), yang pada akhirnya hany tinggal dua  pemain  saja,  setelah BASF  The  Chemical  Company mengakuisisi Ciba  Speciality Chemical, Oktober 2008. Persaingan yang ketat ini baik didalam negeri maupun persaingan global industri  Polymer,  apabila  tidak  diantisipasi  dengan  baik  oleh  para  pemain  dalam  negeri  akan berdampak pada penurunan penjualan hingga kebangkrutan. Salah satu Faktor yang berperan agar industri SB Latex tetap survive dan kompetitif dalam menghadapi persaingan gobal adalah faktor eksternal  atau  lebih  sering  dikatakan macroeconomics  factor, yang  meliputi;  PDB,  nilai  tukar, tingkat inflasi, Suku Bunga Bank Indonesia dan harga Crude Oil ( Singh and  Shah, 2009 ). Dengan mengetahui  secara  empiris  faktor-faktor  eksternal  terutama  faktor  yang  paling  menentukan  harga SB Latex akan sangat membantu para pemain dalam negeri untuk bertahan dalam persaingan baik
nasional  maupun  global.  Oleh  karena  itu,  yang  menjadi  pertanyaan  dalam  penelitian  ini  adalah apakah  GDP,  suku  bunga,  tingkat  inflasi,  nilai  tukar,dan    harga Crude  Oil berpengaruh  terhadap harga SB Latex dan diantara faktor tersebut, manakah yang paling berpengaruh.

## Tujuan Penelitian
a. Mengkaji faktor makro ekonomi yang memengaruhi harga SB Latex di Indonesia.
b. Menentukan hubungan jangka pendek dan jangka panjang  faktor  makro  ekonomi terhadap harga Styrene Butadiene Latex (SBL).
c. Mengidentifikasi  kontribusi  faktor  makro  ekonomi  terhadap  pembentukan  harga Styrene Butadiene Latex di Indonesia.

## Hipotesis
Hipotesis penelitian ini adalah,
H1= Harga Crude Oil berpengaruh positif terhadap harga SB Latex di Indonesia.
Faktor  penting  yang  mempengaruhi  harga  produk-produk  petrokimia  untuk  SB  Latex adalah  harga Crude  Oil. Bila  harga Crude  Oil naik  akan  berdampak  langsung  pada  kenaikan harga  produk  industri  petrokimia  dalam  hal  ini  SB  Latex,  jadi  harga Crude  Oil mempunyai pengaruh positif terhadap harga SB Latex di Indonesia (Dong and Wang, 2011).

## H2=  Produk  Domestik  Bruto  bepengaruh  positif  terhadap    harga  SB  Latex  di Indonesia.
Faktor  makroekonomi  lainnya  yang  tidak  dapat  diabaikan  dan  juga  mempengaruhi  harga produk-produk petrokimia adalah PDB. Meningkatnya PDB berpengaruh positif terhadap daya beli  konsumen  ( Coating  Paper  Industries  and  Carpet  Backing  Industries  ) sehingga  dapat meningkatkan permintaan terhadap produk perusahaan dan berakibat positif terhadap harga SB Latex di Indonesia .
H3=  Nilai  tukar  dollar  ($)  terhadap  rupiah  (Rp)  berpengaruh  positif  terhadap harga SB Latex di Indonesia .
Menguatnya  kurs  rupiah  terhadap  mata  uang  asing,  terutama  $  akan  menurunkan  biaya impor raw  material  (butadiene  and  raw  material  in  bulk/solid) untuk  produksi,  hal  tersebut berpengaruh terhadap penurunan harga SB Latex dan memberikan sinyal positif ke customer.
Jadi  nilai  tukar  dollar  terhadap  rupiah  berpengaruh  positif  terhadap  harga  SB  Latex  di Indonesia ( Qiangqian, 2011 ). .
H4= Suku bunga Bank Indonesia berpengaruh negaitif terhadap harga SB Latex di Indonesia.
Tingkat  suku  bunga  yang  meningkat  akan  menyebabkan  peningkatan  suku  bunga  yang disyaratkan  atas  investasi    pada  suatu  saham  di  perusahaan,  atau  perusahaan  tidak  tertarik berinvesatsi  melalui  ekspansi  unit  produksi  yang  ada  dan  memindahkan  pada  investasi deposito atau mengalihkan pada Negara lain yang tingkat bunganya rendah. Jadi tingkat bunga yang tinggi memberikan sinyal negatif terhadap harga SB Latex di Indonesia .

## H5 = Besaran Inflasi berpengaruh negatif terhadap harga SB Latex di Indonesia.
Inflasi  meningkatkan  biaya  perusahaan  dan  berdampak  kepada  biaya  produksi  yang  lebih tinggi  baik  berupa Total  Cost  Hydrocarbon  atau  Non  Hydrocarbon dari  pada  peningkatan harga  produk  SB  Latex,  yang  dapat  diperoleh  perusahaan  akibatnya  keuntungan  perusahaan akan  turun.  Jadi  peningkatan  besarnya  inflasi    secara  relatif  memberikan  sinyal  negatif terhadap harga SB Latex (Ran,2009 and Qiangqian 2011).

## Metode Penelitian

## Data
Jenis Data yang digunakan dalam penelitianini adalah data Sekunder berupa time series data dengan basis  bulanan pada periode dari Januari 1995 sampai dengan Desember 2011 yang meliputi harga SB Latexdi Indonesia (SBL) yang merupakan harga rata-rata dari ketiga produsen SB Latex di  Indonesia  yaitu  PT  BASF,  PT  Dow  Chemical  dan  PT  Latexia,Inflasi  di  Indonesia  (INFLASI), Suku  Bunga  Bank  Indonesia  (RATE),  Nilai  tukar  $  terhadap  Rupiah    (EXCHR)  dan  tingkat pertumbuhan ekonomi di Indonesia(PDB) data diperoleh dari BPS dan Bank Indonesia, dan harga crude oil di pasar dunia yang diperoleh dari IMF (2012). Selama periode Januari 1995 – Desember 2011.

## Model Empiris
Pendekatan    keberadaan    kointegrasi  ini  dilakukan  dengan  metode  Johansen  atau  Engel  – Granger. Jika variabel  - variabel tidak berkointegrasi, kita dapat menerapkan VAR standard yang hasilnya akan identik dengan OLS ( Ordinary Least Square ), setelah memastikan variabel tersebut sudah  stasioner  pada  derajat  (ordo)  yang  sama.  Jika  pengujian  membuktian  terdapat  vektor kointegrasi, maka akan diterapkan ECM untuk single equation atau VECM untuk system equation.
Derivasi  vektor error  corection  model (VECM)  didasarkan  pada  teorema  Johansen  (1990). Misalkan  {  Z}  adalah  tingkat  derajat  VAR  ke-p  dan  Z t =  {  Y  :  X  },  dimana  Y  adalah  variabel Endogen dan X adalah vektor variabel Eksogen. Hal ini dapat dinyatakan sebagai berikut :
Z t =  Σ i=1,p Π Z t – 1 + Ψ y W t + δ o + є t ……………………………………..  ( 1 )
Dimana :
Є t = Gausssian Error Term.
W t = vektor variabel-variabel stasioner.
Satu vektor time series Z t mempunyai representasi error correction jika ia dapat diekspresikan sebagai berikut :
∆Z t =  Σ i=1,p Г i ∆ Z t – 1 +Π i=1,p-1 + Ψ y W t + δ o + є t …………………………………… ( 2 )
Dimana :
Г i = - I  + Π 1 + …… + Π i ( i = 1,2,….. p-1)
Π  = - [ I  + Π 1 - …… - Π p ] = αβ ’
Ada  dua  cara  untuk  mengatasi  persamaan  regresi  yakni  :  Pertama,  Johansen  (1990) memberikan prosedur unified maximum likehood dimana α dan β didapat dari dekomposisi matrik Π.  Kedua  Engle  dan  Granger  (1987)  mengajukan  dua  langkah  estimasi  menggunakan  regresi kointegrasi  sehingga  β  Z t-1 ,  residual  estimasi  ( estimated  residue )  dimasukkan  pada  persamaan regresi diatas. Penelitian ini akan mengadopsi prosedur Johansen.
Satu  restriksi  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  model  estimasi  VEC    yakni  pada  koefisien jangka panjangnya (β). Model teoritis menunjukkan bahwa β bukan matrik full rank . Dikarenakan ukuran sampel yang kecil, pemasukan semua variabel-variabel lag first difference dalam masing- masing persamaan dalam VEC akan mengurangi secara signifikan degree of freedom . Oleh karena itu,  untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  prosedur  yang  akan  ditempuh  adalah  seperti  yang disarankan oleh Aliyu (2009), yakni model akan dibagi dalam beberapa blok, selanjutnya variabel- variabel  yang  dimasukkan  kedalam  model  berdasarkan  pada  model  teoritisnya.  Berdasarkan pembagian tersebut maka dibentuk sembilan blok dalam VEC yakni SBL, OIL, EXCHR, INFLASI dan  PDB.  Walau  demikian  titik  tekan  analisis  pada  variabel  endogen  yaitu  SBL,  OIL,  EXCHR, INFLASIdan  PDB,  sehingga  model  persamaan Error  Correction  Model dapat  dituliskan  sebagai berikut :
∆𝑆𝐵𝐿 𝛥𝐼𝑁𝐹𝐿 ∆𝑂𝐼𝐿 ∆𝑃𝐷𝐵 ∆𝐸𝑋𝐶𝐻 ∆𝑅𝐴𝑇𝐸 = 𝛼 10 𝛼 20 𝛼 30 𝛼 40 𝛼 50 𝛼 60 + 𝑎 11 𝐿𝑎 12 𝐿𝑎 13 𝐿𝑎 14 𝐿𝑎 15 𝐿𝑎 16 𝐿𝑎 17 𝐿𝑎 18 𝐿𝑎 19 𝑎 21 𝐿𝑎 22 𝐿𝑎 23 𝐿𝑎 24 𝐿𝑎 25 𝐿𝑎 26 𝐿𝑎 27 𝐿𝑎 28 𝐿𝑎 29 𝑎 31 𝐿𝑎 32 𝐿𝑎 33 𝐿𝑎 34 𝐿𝑎 35 𝐿𝑎 36 𝐿𝑎 37 𝐿𝑎 38 𝐿𝑎 39 𝑎 41 𝐿𝑎 42 𝐿𝑎 43 𝐿𝑎 44 𝐿𝑎 45 𝐿𝑎 46 𝐿𝑎 47 𝐿𝑎 48 𝐿𝑎 49 𝑎 51 𝐿𝑎 52 𝐿𝑎 53 𝐿𝑎 54 𝐿𝑎 55 𝐿𝑎 56 𝐿𝑎 57 𝐿𝑎 58 𝐿𝑎 59 𝑎 61 𝐿𝑎 62 𝐿𝑎 63 𝐿𝑎 64 𝐿𝑎 65 𝐿𝑎 66 𝐿𝑎 67 𝐿𝑎 68 𝐿𝑎 69 ∆𝑆𝐵𝐿 ∆𝐼𝑁𝐹𝐿 ∆𝑂𝐼𝐿 ∆𝑃𝐷𝐵 ∆𝐸𝑋𝐶𝐻 ∆𝑅𝐴𝑇𝐸 + є 1 𝑡 є 2 𝑡 є 3 𝑡 є 4 𝑡 є 5 𝑡 є 6 𝑡 …(3)
Dimana :
L=  Operasi  Lag  (LZ  =  Z t-1 ),  α no adalah  Vektor  (  n  x  1  )  Intersep,  a m  x  n adalah  koefisien matrik ( m x n ), є n x t adalah koefisien koreksi kesalahan ( error correction term ), dan ∆ merupakan first difference order yang digunakan untuk mengurangi stasioneritas variabel.
Tidak  seperti  prosedur  lainnya,  metode  Johansen  mengintegrasikan  persamaan  dinamik jangka  panjang  dan  jangka  pendek  dalam  satu  kesatuan  sekaligus.  Pertama  dengan  melihat hubungan  kausalitas  melalui  antara  variabel  dependen    dengan  variabel  dependen  sendiri,  lalu antara variabel independen dengan variabel dependen dan antara variabel indenpen itu sendiri pada lag  yang  optimum  (untuk  melihat  jangka  pendek)  dan  hubungan  kausalitas  tambahan  melalui hubungan  koreksi  kesalahan  ( error  correction  channel ),  untuk  melihat  hubungan  jangka  panjang dan jangka pendek.

## Hasil Penelitian dan Pembahasan

## 4.1 Statistik Deskriptif
Berikut ini adalah gambaran berbagai variabel yang diteliti.
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Variabel
SBL OIL INFLASI
PDB EXCHR RATE Mean 1.064162 45.65477 0.904264 4.095381   8409.279   14.13467 Median 0.930000 31.32000 0.570000 5.180000   9030.000   12.04000 Maximum 1.850000 132.5500 12.76000 9.230000   15763.00   55.11000 Minimum 0.650000 10.41000 -1.050000 -16.96000   2345.000   6.500000 Std. Dev. 0.338193 30.01533 1.562879 4.852574   2400.328   9.445986 Observations 197 197 197 197 197 197
Berdasarkan tabel diatas, terlihat harga rata-rata SBL (Styrene Butadine Latex) di Indonesia adalah $ 1,064162; harga oil $ 45,65477; inflasi 0,904264 %; PDB (Produk Domestik Bruto) 4,095381 %; EXCHR  (Nilai  Tukar  dollar  terhadap  Rupiah)  Rp.  8409,279;  dan  RATE  (Suku  Bunga  Bank Indonesia) 14,13467%.

## 4.2. Pengujian Unit Root
Augmented Dickey-Fuller Test digunakan untuk melakukan uji akar unit ( Unit Root Test ) untuk  menguji  apakah  variabel  harga  SB  Latex  (SBL),  Inflasi  di  Indonesia  (INFLASI),  Suku Bunga Bank Indonesia (RATE), Nilai tukar $ terhadap Rupiah  (EXCHR), harga crude oil (OIL), tingkat pertumbuhan ekonomi di Indonesia (PDB) bersifat stasioner atau tidak, dengan mencakup trend dan intercept, dengan  ketentuan,  Hipotesa  yang  diuji    adalah  H 0 :  β 1 =  0    (menunjukkan adanya unit root  test atau tidak stasioner) dan H 1 : β 1 ≠ 0 (tidak ada unit root atau stasioner). Disini β 1 adalah nilai ADF. Jika nilai absolute ADF lebih besar dari nilai critical value maka hipotesa H 0 yang menyatakan data terdapat unit root ditolak berarti data time series adalah stasioner, demikian juga sebaliknya bila nilai absolute ADF lebih kecil dari nilai critical value maka H 0 diterima atau dapat  dinyatakan  bahwa  data time  series terdapat  unit  root  atau  data    tidak  stasioner.  Untuk mendapatkan  data  yang  stasioner,  tahap  berikutnya  dilakukan  pengujian unit  root pada  data first difference (I).
Tabel 4.2. Hasil Uji Root Test pada First Difference VARIABEL T statistic Critical value 5% SBL -12,35475 0,0000 INFLASI
-6,784723 0,0000 OIL
-8,664800
0,0000 PDB
-5,585839 0,0000
RATE
-5,544352
0,0000 EXCHR
-14,93988 0,0000
Hasil uji dengan menggunakan ADF test seperti terlihat pada Tabel 4.2  menunjukkan bahwa seluruh  variabel  endogen  atau  variabel  penelitian  telah  stasioner  pada  tingkat  signifikasi  1%,5  % dan  10  %.  Hal ini  berarti bahwa  seluruh  variabel    di  atas stasioner pada first  difference sehingga variabel dapat dikatakan terintegrasi pada derajat satu (1)  atau I (1).

## 4.3. Pengujian Stabilitas VAR
Langkah berikutnya adalah menguji stabilitas VAR atau VAR stability condition check. Jika semua  akar  dari  fungsi  polinomial  tersebut  berada  didalam unit  circle atau  jika  nilai  absolutnya lebih kecil dari satu (1) maka model VAR tersebut dianggap stabil
Tabel 4.3. Hasil Uji Kestabilan VAR
Root Modulus 0.996546 0.996546 0.946252 0.946252 0.889107 - 0.128030i 0.898278 0.889107 + 0.128030i 0.898278 0.704638 0.704638 0.642175 - 0.115480i 0.652476 0.642175 + 0.115480i 0.652476 0.283708 - 0.434791i 0.519166 0.283708 + 0.434791i 0.519166 -0.127201 - 0.306547i 0.331890 -0.127201 + 0.306547i 0.331890 0.003459 0.003459
No root lies outside the unit circle.
VAR satisfies the stability condition.
Dari hasil pengolahan data pada tabel di atas,  SBL, INFLASI, RATE, EXCHAR, OIL, dan PDB,  seluruh root dan modulus adalah    0,03459  (  lebih  kecil  dari  satu  (1)).  Tidak  ada root -nya terletak diluar unit circle, sehingga model VAR terbukti pada kondisi stabil.

## 4.4. Pengujian Lag Optimum
Langkah  penting  yang  harus  dilakukan  dalam  menggunakan  model  VAR-VECM  adalah penentuan jumlah lag optimal yang digunakan dalam model. Pengujian panjang lag yang optimal dapat memanfaatkan beberapa informasi yaitu dengan menggunakan Akaike Information Criterion (AIC), Scharwz Criterion (SC) dan Hannan-Quinn Criterion (HQ).  Hasil adalah sebagai berikut :
Tabel 4.4. Hasil Uji untuk Mendapatkan Lag Optimum
Lag LogL
LR FPE AIC SC HQ
0 -3755.803 NA 4.54e+10 41.56689 41.67292 41.60987 1 -2558.182 2302.609 121087.0 28.73130 29.47349 29.03220 2 -2403.360 287.4044 32616.35 27.41834 28.79670* 27.97716 3 -2339.135 114.9674 23953.15 27.10646 29.12098 27.92319* 4 -2303.903 60.73096 24302.84 27.11495 29.76564 28.18959 5 -2277.023 44.55254 27144.15 27.21572 30.50258 28.54828 6 -2231.755 72.02788 24862.30 27.11332 31.03634 28.70379 7 -2154.471 117.8475 16081.17 26.65714 31.21632 28.50553 8 -2108.228 67.44944*    14760.85*    26.54395* 31.73930 28.65026

## * indicates lag order selected by the criterion
Hasil  analisis  dari  tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai      SIC    pada lag 2  yang    terkecil, sehingga  untuk  uji  berikutnya  menggunakan lag 1  sebagai  Lag  Optimum,  pemilihan  kriteria mengggunakan Scharwz  Information  Criterion  (SIC) ,  medapatkan  bawa  SC  berjalan  baik  dalam pemilihan Lag yang optimal, sebagai dasar petunjuk uji berikutnya.
4.5. Pengujian Kausalitas Granger ( Granger Causality Test )
Uji  kausalitas  Granger  bertujuan  untuk  mengetahui  hubungan  sebab-akibat  antar  variabel. Uji ini pada intinya dapat mengindikasikan apakah suatu variabel mempunyai hubungan dua arah atau  hanya  satu  arah,  ataupun  tidak  ada  hubungannya.  Pada  uji  ini  yang  dilihat  adalah  pengaruh masa  lalu  terhadap  kondisi  sekarang  (Wen,  2007).  Hasil  pengujian  kausalitas  Granger  adalah sebagai berikut :
Tabel 4.5  Hasil Uji Secara Berpasangan Granger Casuality. SBL OIL
RATE
PDB EXCHR INFLASI SBL OIL ↔ RATE ≠ ≠
PDB ≠ ≠ ↔ EXCHR ≠ ≠ ← ← INFLASI ≠ ≠ ↔ ↔ ←
Pengujian  berpasangan  ( pairwise )  pada  tabel  di  atas  yang  dilakukan  dengan  memakai Granger  Causality  Test pada  α  =   5 %  (0,05)  menunjukkan  hasil  yang    signifikan  pada    variabel Endogen  (SBL,  OIL,  INFLASI,  RATE,  PDB  dan  EXCHR).  Total  yang  di  uji  ada  sembilan  (6) variabel Endogen  diperoleh lima belas (15)  pasangan variabel yang saling memengaruhi, dari lima belas  pasangan    variabel  yang  di  ujikan  maka  diperoleh  hasil,  empat  belas  (4)  pasangan  variabel saling  memengaruhi  dua  arah  atau bilateral  causality dan    delapan  (8)  pasangan  variabel  yang tidak  saling  memengaruhi  dua  arah  atau independence .  Dan  sisanya  tiga  (3)  pasangan  variabel mempunyai  sifat  yang  berlawanan    yaitu  satu  arah  saling  memengaruhi  atau directional ,  sedang dengan  jumlah  yang  sama  mempunyai  arah  yang  berlawanan  tidak  saling  memengaruhi undirectional . Jadi total ada tiga puluh tujuh (37 %) persen saling – memengaruhi  antar variabel Endogen.

## 4.6. Pengujian Kointegrasi
Verbeek  (2008)  mengemukakan  bahwa  adanya  hubungan  kointegrasi  dalam  sebuah sistem  persamaan  mengimplikasikan  bahwa  dalam  sistem  tersebut  terdapat error correction model yang menggambarkan adanya dinamisasi jangka pendek secara konsisten dengan  hubungan  jangka  panjangnya.  Dengan  kata  lain,  kointegrasi  mempresentasikan hubungan  keseimbangan  jangka  panjang.  Uji  kointegrasi  dalam  penelitian  ini menggunakan pendekatan Johansen dengan membandingkan trace statistic dengan critical value yang  digunakan,  yakni  5  %.  Jika trace  statistic lebih  besar  dari critical  value, terdapat kointegrasi dalam persamaan tersebut.Hasil pengujian  kointegrasi adalah sebagai berikut:
Keterangan. → / ← : Signifikan satu arah
↔ : Signifikan dua arah
≠ : Tidak ada hubungan (tidak signifikan)

## Tabel 4.6. Hasil Uji Kointegrasi
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace )
Hypothesized
Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None *
0.489168
204.8287 95.75366 0.0000 At most 1 *
0.147064
76.53142
69.81889 0.0132
At most 2 0.115882 46.14882 47.85613 0.0717 At most 3 0.079696 22.62441 29.79707 0.2650 At most 4 0.034469 6.761542 15.49471 0.6055 At most 5 0.000324 0.061805 3.841466 0.8036
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Berdasarkan  pengujian  kointegrasi  pada  tabel  di  atas  bahwa  penentuan  harga  SB  Latex  di Indonesia  dengan  variabel  yang  saling  mempengaruhi  meliputi      Inflasi  di  Indonesia  (INFLASI), Suku  Bunga  Bank  Indonesia  (RATE),  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia(PDB),  Nilai tukar  $  terhadap  Rupiah    (EXCHR)    dan  harga  minyak  mentah  dunia  (OIL),  menunjukkan    ada 2 rank kointegrasi untuk trace. Artinya secara multivariate terdapat dua (2) persamaan linear jangka panjang  yang  dikandung  di  dalam  model.  Dengan  adanya  kointegrasi,  hasil  estimasi  selanjutnya menggunakan model VECM.

## 4.7. Hasil Estimasi VECM
Setelah  dilakukan  pengujian  kointegrasi  pada  sistem  VECM    sebelumnya  dan ternyata dibuktikan bahwa terdapat kointegrasi  antar variabel yaitu SBL, meliputi   Inflasi di  Indonesia  (INFLASI),  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia(PDB),    Suku  Bunga Bank  Indonesia  (RATE),  Nilai  tukar  $  terhadap  Rupiah    (EXCHR)    dan  harga  minyak mentah  dunia  (OIL)    sehingga  analisa  responsitivitas  harga  SB  Latex  terhadap  berbagai variabel  mikro  dan  makro  ekonomi    yang  terdapat  dalam  penelitian  ini  dikombinasikan dengan  model  VECM.  Model  VECM  memberikan  dua output estimasi  utama  (Aliyu, 2009) yakni mengukur cointegrating atau hubungan keseimbangan jangka panjang dengan jangka pendek, serta mengukur error correction atau kecepatan variabel-variabel tersebut dalam  bergerak  menuju  keseimbangan  jangka  panjangnya.  Dalam  penelitian  ini,
signifikansi suatu variabel terhadap variabel lainnya dinilai pada taraf nyata 10%, 5 %, 2,5 %, 1 %, 0,5 % dan 0,05 %.  Hasil pengujian VECM adalah sebagai berikut :
Tabel 4.7. Hasil Uji VECM – Hubungan Jangka Panjang.
Variabel Koefisien
t statistic SBL(-1) 1.000000 EXCHR(-1) 0.000000 OIL(-1) 0.020242 6.80888** INFLASI(-1) 1.175806 12.5306** PDB(-1) 0.117605 4.19633** RATE(-1) 0.065453 3.78126** C -0.753051 Keterangan :  *Signifikan 2 %  : **Signifikan  < 0.1 %
Persamaan Cointegration  Model untuk  dinamisasi  harga  styrene  butadiene  Latex  (SBL) pada lag 1 untuk hubungan jangka jangka panjang adalah sebagai berikut:
SBL (-1) = -0,753051 + 0,020242 OIL(-1) – 1,175806 INFLASI (-1) + 0,117605 PDB(-1)- 0,06543 RATE (-1) ....................................... (4)
Hasil pengujian yang signifikan dari persamaan  untuk harga SB Latex dalam jangka panjang memperlihatkan bahwa kenaikan sebesar 1 % terhadap harga minyak mentah (OIL) atau crude oil, akan meningkatkan sebesar 0,020242 % terhadap harga SB Latex (SBL), hal ini disebakan bahwa industri  SB    Latex  bergantung  kepada  perubahan  dan  perkembangan  harga  minyak  mentah  dunia ( Crude Oil ).  Harga minyak mentah mencapai harga terendah (minimum) $ 10.41 per-barrel pada bulan  Desember  1998  saat  terjadi over  supply di  pasar  sehingga  harganya  turun  dan  mencapai harga yang tertinggi yaitu $ 133 per-barrel pada bulan Desember 2008 atau terjadi shortage stock di pasar global pada bulan Desember 2008, dengan rata-rata $ 45 per-barrel. Tercatat harga minyak mentah pada bulan Desember 2011 adalah $ 102.47 per-barrel, sehingga dari pengamatan data di atas terbukti bahwa harga minyak mentah dunia memberikan dampak yang positif terhadap harga
SB  Latex  di  Indonesia.  Hasil  pengujian  yang  signifikan    dari  persamaan    untuk  harga  SB  Latex dalam jangka panjang diatas mengindikasikan bahwa kenaikan 1 % terhadap tingkat Suku Bunga di Indonesia  (RATE) , akan  menurunkan  sebesar  0,065453  %  terhadap  harga  SB  Latex  di  Indonesia (SBL). Hasil lain  pengujian yang signifikan  dari persamaan  untuk harga SB Latex dalam jangka panjang  diatas  mengindikasikan  bahwa  kenaikan    1  %  terhadap  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  di Indonesia (PDB) , akan meningkatkan sebesar 0,117605  % terhadap harga SB Latex di Indonesia (SBL).
Tabel 4.8. Hasil Uji VECM – Hubungan  Jangka Pendek dan Jangka Panjang.
VARIABEL KOEFISIEN
T STATISTIC Coint Eq1 -0.039223 1.66208**
CointEq2 1.89E-06 1.48148** D(SBL(-2)) 0.037592
2.25290** D(EXCHR(-1)) -9.84E-06
-1.50477** D(OIL(-1)) 0.001515 1.39543 ** D(OIL(-2)) 0.001506
1.32810**
Keterangan:* Signifikan 10 % .
Persamaan error  correction  model untuk    styrene  butadiene  Latex  pada ∆(SBL) hubungan jangka pendek terhadap perubahan jangka panjang adalah sebagai berikut :
D(SBL) =  0,008468 – 0,039223 Coint Eq1 – 1,899x10 -6 Coint Eq2 +9,84 x 10 -6
D(EXCHR(-1))  -0,167369 D (SBL(-2)) +  0,001515  D (OIL (-1) ) + 0,001506  D (OIL (- 2) ) ……(5).
Hasil pengujian yang signifikan  dari persamaan di atas untuk harga SB Latex dalam jangka pendek  menunjukkan  bahwa  perubahan  harga  Styrene  Butadiene  Latex  (∆SBL)  dalam  jangka pendek  mengindikasikan  bahwa  kenaikan  sebesar    1  %  perubahan  nilai  tukar  dollar  Amerika terhadap  rupiah  pada Lag  1 akan  meningkatkan  sebesar  9,84  x  10 -6 %  untuk  setiap  perubahan terhadap  harga  SB  Latex  (∆SBL).  Selanjutnya  mengindikasikan  bahwa  kenaikan  sebesar    1  % perubahan harga minyak mentah dunia atau crude oil akan meningkatkan sebesar 0,001515 % pada Lag  1 dan  0,001506  %  pada Lag  2 untuk  setiap  perubahan  terhadap  harga  SB  Latex  (∆SBL). Berikutnya  mengindikasikan  bahwa  kenaikan  sebesar  1  %  perubahan  harga  SB  Latex  itu  sendiri
-.02 .00 .02 .04 .06 .08 2 4 6 8 10 12 14 16 Response of SBL to SBL -.02 .00 .02 .04 .06 .08 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  SBL  to  OIL -.02 .00 .02 .04 .06 .08 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  SBL  to  INFLASI -.02 .00 .02 .04 .06 .08 2 4 6 8 10 12 14 16 Response of SBL to PDB -.02 .00 .02 .04 .06 .08 2 4 6 8 10 12 14 16 Response of SBL to RATE -.02 .00 .02 .04 .06 .08 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  SBL  to  EXCHR -2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  OIL  to  SBL -2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  OIL  to  OIL -2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  OIL  to  INFLASI -2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 Response of OIL to PDB -2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  OIL  to  RATE -2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  OIL  to  EXCHR -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  INFLASI  to  SBL -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  INFLASI  to  OIL -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  INFLASI  to  INFLASI -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  INFLASI  to  PDB -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  INFLASI  to  RATE -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2 4 6 8 10 12 14 16 Response of  INFLASI  to  EXCHR -2 -1 0 1 2 2 4 6 8 10 12 14 16 Response of PDB to SBL -2 -1 0 1 2 2 4 6 8 10 12 14 16 Response of PDB to OIL -2 -1 0 1 2 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  PDB  to  INFLASI -2 -1 0 1 2 2 4 6 8 10 12 14 16 Response of PDB to PDB -2 -1 0 1 2 2 4 6 8 10 12 14 16 Response of PDB to RATE -2 -1 0 1 2 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  PDB  to  EXCHR -4 -2 0 2 4 2 4 6 8 10 12 14 16 Response of RATE to SBL -4 -2 0 2 4 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  RATE  to  OIL -4 -2 0 2 4 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  RATE  to  INFLASI -4 -2 0 2 4 2 4 6 8 10 12 14 16 Response of RATE to PDB -4 -2 0 2 4 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  RATE  to  RATE -4 -2 0 2 4 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  RATE  to  EXCHR -400 0 400 800 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  EXCHR  to  SBL -400 0 400 800 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  EXCHR  to  OIL -400 0 400 800 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  EXCHR  to  INFLASI -400 0 400 800 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  EXCHR  to  PDB -400 0 400 800 2 4 6 8 10 12 14 16 Response  of  EXCHR  to  RATE -400 0 400 800 2 4 6 8 10 12 14 16

## Response to Cholesky  One S.D. Innov ations
pada Lag  1 akan  menurunkan  sebesar  0,167369  untuk  setiap  perubahan  terhadap  harga  SB  Latex (∆SBL).  Persentase    perubahan  dalam  jangka  panjang  akan  mempengaruh  jangka  pendek    pada kointergrasi  1  dan  kointegrasi  2  dimana  keduanya  memberikan  pengaruh  negatif  sebesar  0,03923 % dan 1,899 x 10 -6 %   terhadap perubahan harga SB Latex,  ketika terjadi penyesuaian harga SB Latex itu sendiri memberikan pengaruh positif pada perkembangannya.

## 4.8. Impulse Response Function (IRF)
IRF menunjukkan bagaimana respon dari setiap variabel endogen sepanjang waktu terhadap kejutan  dari  variabel  itu  sendiri  dan  variabel  endogen  lainnya.  IRF  digunakan  untuk  melihat pengaruh  kontemporer  dari  sebuah  variabel  dependen  jika  mendapat  guncangan  atau  inovasi  dari variabel independen sebesar satu standard deviasi.
IRF  bermanfaat  untuk  menunjukkan  bagaimana  respons  suatu  variabel  dari  sebuah shock dalam variabel itu sendiri dan variabel endogen lainnya. Dalam mengidentifikasi respons harga SB Latex  di  Indonesia  pada  IRF  dalam  model  VECM  ini,  digunakanlah  standar Cholesky Decomposition.  Cholesky  Decomposition bertujuan  untuk  menghasilkan impulse  response yang tergantung  secara  krusial  pada  urutan ( ordering )  variabel  dalam  sistem  (Barbic  dan Jurkic  2010). Dalam penelitian ini, jangka waktu yang digunakan dalam menganalisis harga SB Latex terhadap variabel internal industri SB Latex atau variabel makroekonomi diproyeksikan dalam 17 bulan  (1 tahun 5 bulan) ke depan. Hasil analisis IRF dapat dilihat  pada gambar berikut :
Gambar 4.8. Hasil Uji Impulse Response Function (IRF) Terhadap Harga SB Latex
Guncangan  harga  SB  Latex  pada  Gambar  4.8  sebesar  satu  (1)  standard  deviasi  pada  bulan pertama akan menyebabkan peningkatan pada harga SB Latex 0,061797%. Sedangkan variabel lain tidak berpengaruh sama sekali hingga bulan ke-8  guncangan harga SB Latex direspon positif oleh harga  SB  Latex  itu  sendiri  sebesar  0,056797%  sedkit  mengalami  penurunan,  meskipun  semakin lama  respon  tersebut  semakin  berkurang,  sedang  variabel  harga  minyak  mentah  (OIL)  pada Gambar  1  memberikan  respon  yang  negatif  dan  terjadi  perubahan  yang  sangat  signifikan  sebesar 0,08933 %, hal ini terbukti pada bulan ke-12 (1 tahun), respon harga SB Latex terhadap guncangan
0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent SBL v arianc e due to SBL 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent SBL v arianc e due to OIL 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent SBL variance due to INFLASI 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent SBL varianc e due to PDB 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent SBL varianc e due to RATE 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent SBL v arianc e due to EXCHR 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent OIL v arianc e due to SBL 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent OIL v arianc e due to OIL 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent OIL v ariance due to INFLASI 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent OIL v arianc e due to PDB 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent OIL v arianc e due to RATE 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent OIL v arianc e due to EXCHR 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent INFLASI v arianc e due to SBL 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent INFLASI v arianc e due to OIL 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent INFLASI varianc e due to INFLASI 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent INFLASI v arianc e due to PDB 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent INFLASI v ariance due to RATE 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent INFLASI varianc e due to EXCHR 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent PDB v arianc e due to SBL 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent PDB v arianc e due to OIL 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent PDB v ariance due to INFLASI 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent PDB variance due to PDB 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent PDB variance due to RATE 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent PDB varianc e due to EXCHR 0 2 0 4 0 6 0 8 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent RATE v arianc e due to SBL 0 2 0 4 0 6 0 8 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent RATE v arianc e due to OIL 0 2 0 4 0 6 0 8 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent RATE v arianc e due to INFLASI 0 2 0 4 0 6 0 8 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent RATE v ariance due to PDB 0 2 0 4 0 6 0 8 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent RATE variance due to RATE 0 2 0 4 0 6 0 8 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent RATE varianc e due to EXCHR 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent EXCHR v arianc e due to SBL 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Perc ent EXCHR v arianc e due to OIL 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent EXCHR varianc e due to INFLASI 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent EXCHR v ariance due to PDB 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16 Percent EXCHR v arianc e due to RATE 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00 2 4 6 8 10 12 14 16

## Variance Decomposition
ini mulai mencapai keseimbangan pada periode jangka panjangnya dan memberikan respon positif sebesar 0,056838 % berlaku juga untuk harga minyak mentah dunia memberikian respon negatif & signifikan    berkisar  0,00852  %  dan  semakin  nampak  pada  bulan  ke-17  (setelah  1  tahun  5  bulan) mencapai keseimbangan yang hampir signifikan serta memberikan respon positif sebesar 0,056879 % dan harga crude oil memberikan respon negatif & signifikan  berkisar  0,008510 %.

## 4.9. Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
FEVD bermanfaat untuk menjelaskan kontribusi dari masing-masing variabel terhadap shock yang  ditimbulkannya  terhadap  peubah  Endogen  utama  yang  diamati.  dengan  kata  lain,  FEVD menjelaskan  proporsi  variabel  lain  dalam  menjelaskan  variabilitas  peubah  Endogen  utama penelitian.  Firdaus  (2011)  mengemukakan  bahwa  FEVD  berdasarkan Cholesky  Decomposition, yang sensitif terhadap urutan atau ordering variabel dan panjang lag yang digunakan.
Dalam  kaitannya  dengan  FEVD  maka  pada  penelitian  ini  akan  dibahas  bagaimana  peranan berbagai macam variabel makroekonomi dalam menjelaskan fluktuasi harga SB Latex. Disamping itu,  FEVD  juga bertujuan untuk menjelaskan seberapa besar prosentase kontribusi masing-masing guncangan ( shock ) variabel makroekonomi industri petrokimia dalam memengaruhi harga jual SB Latex  di  Indonesia    pada  masing-masing  peubah    yang  memengaruhi.  Jangka  waktu  yang digunakan  dalam  memproyeksikan  FEVD  ini  adalah  17  bulan  (satu  tahun  dan  lima  bulan).  Hasil dapat dilihat pada Gambar 4.2 dibawah ini.
Gambar 4.2. Hasil Uji Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) terhadap SBL.
Pengamatan  dalam  jangka  pendek  (17  bulan  ke  depan)  melalui  FEVD  terhadap  harga  SB Latex  memperlihatkan  bahwa  variabel  harga  minyak  mentah  dunia  atau crude  oil (OIL)    yang paling menentukan diantara variabel lain yang meliputi variabel harga SB Latex (SBL), Inflasi di Indonesia  (INFLASI),  Suku  Bunga  Bank  Indonesia  (RATE),  Nilai  tukar  $  terhadap  Rupiah (EXCHR),  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia(PDB).  Berdasarkan  hasil  dekomposisi varian  pada  Gambar  2,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  bulan  pertama,  fluktuasi  harga  SBL disebabkan  oleh  harga  SBL  itu  sendiri,  yakni  sebesar  100%,  sedangkan  variabel  harga  minyak mentah  dunia  atau crude  oil (OIL)  tidak  memberikan  dampak  sekali,  namun  pada  bulan  ke-8 variabel  lain  tidak  menampakkan  pengaruhnya  kecuali  harga  minyak  mentah  (OIL)  mulai menampakkan  pengaruhnya  sekitar  2,200271%,  sedangkan  untuk  harga  SBL  mengalami
penurunan menjadi    94,68522%. Pada tahun ke-1 (bulan ke 12) pengaruh harga minyak  mentah dunia  tetap  memberikan  perubahan  meskipun  mengalami  penurunan  yang  tidak  terlalu  signifikan dan tetap tertinggi dibanding variabel yang lain yaitu sekitar 2,174589%. Sedangkan harga SBL itu sendiri pengaruhnya juga mengalami penurunan yang tidak signifikan sekitar      93,89852%. Pada periode  terakhir  bulan  ke  17  pengaruh  harga  minyak  mentah  dunia  tetap  memberikan  pengaruh meskipun  tidak  terlalu  signifikan  ada  penurunan  sekitar  2,142179%,  sedangkan  untuk  harga  SBL itu sendiri  tetap masih medominasi mempengaruhi variabel lain, meskipun ada sedikit penurunan menjadi sekitar 93,4418%.
Harga  minyak  mentah  dunia  merupakan  faktor  yang  signifikan  dalam  penentuan  semua harga-harga  produk  petrokimia  termasuk  produk  SB  Latex,  karena  semua  industri  petrokimia merupakan  industri  turunan  ( downstream) atau  industri  hilir  dari  industri  pengolahan  minyak. Sehingga  bila  terjadi  volatilitas  harga  minyak  mentah  dunia  yang  cenderung  naik  maka  industri petrokimia  juga  akan  terkena  dampak  langsung  baik  itu  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang (Ran, 2010).
Perubahan harga SB Latex Indonesia tidak terlepas adanya pengaruh volatility harga minyak mentah dunia atau crude oil , awal Januari 1995 harga SBL masih berkisar  $ 713/tonnes, dan harga minyak  mentah  $15.67/barrel,  Januari  2003  harga  SBL  mencapai  $891/tonnes  dan  harga  minyak mentah  berubah  ke  $30.77/tonnes.  December  2011  harga  SBL  bergerak  ke  $1743/tonnes, sedangkan harga minyak mentah dunia mencapai $102.47/barrel. Jadi bila dibandingkan pada awal pengamatan  (Januari  1995)  dengan  akhir  pengamatan  (Desember  2011)  harga  SBL  mengalami kenaikan diatas 244.46% sedangkan untuk harga minyak mentah dunia mengalami kenaikan yang lebih fantastis diatas 653.92%.

## 4.10. Uji Hipotesis
Hasil  pengujian  hipotesis  baik  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  dirangkum  pada  tabel berikut ini.
Tabel 4.9. Uji Hipotesis Hubungan Variabel Ket
Hipotesis Jangka pendek Kesimpulan Jangka Panjang Kesimpulan SBL ← OIL H1 Signifikan/ positif Diterima Signifikan/ Positif Diterima
SBL ← PDB H2 Tidak Signifikan Ditolak Signifikan/ Positif Diterima SBL ← EXCHR H3 Signifikan/ negatif Diterima - - SBL ← RATE H4 Tidak Signifikan Ditolak Signifikan/ Negatif Diterima SBL ← INFLASI H5 Tidak Signifikan Ditolak Signifikan/ Negatif Diterima
Berdasarkan tabel diatas, minyak mentah dunia berpengaruh positif pada harga lateks, baik pada  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang.  Sedangkan  PDB  hanya  berpengaruh  positif  pada harga lateks dalam jangka panjang. Begitu pula dengan Suku bunga dan inflasi yang berpengaruh negatif  pada  harga  lateks  dalam  jangka  panjang.  Sedangkan  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar berpengaruh negatif pada harga lateks dalam jangka pendek.
Dengan demikian, semua hipotesis diterima walaupun berbeda pada kondisi pengaruhnya, tergantung pada jangka pendek dan jangka panjangnya.

## Implikasi Manajerial
Berdasarkan  temuan  variabel  penelitian  yang  berkaitan  dengan  hubungan  jangka panjang dan jangka pendek yang berpengaruh terhadap jangka panjang terhadap harga SB Latex akan berimplikasi manajerial sebagai berikut:
1) Industri  SB  Latex  di  Indonesia  dapat  merumuskan  kebijakan  terkait  dengan pengaturan dan penentuan harga SB Latex di  Indonesia dari ketiga  produsen yang masih  ada,  yang pada  akhirnya  akan mempengaruhi  kepada profitisasi  perusahaan dan keberlanjutan bertahan serta dapat bersaing secara kompetitif terhadap produk SB Latex impor, terutama SB Latex yang berasal dari China.
2) Effisiensi  perusahaan  SB  Latex  di  Indonesia  secara  berkelanjutan  harus  terus dilakukan  dengan  tujuan  dapat  bersaing  secara  kompetitif  terhadap  produsen  SB Latex  yang  berasal  dari  China,  mengingat  pangsa  pasar  di  China  menunujukkan trend positif sehingga terbuka kemungkinan menambah peluang ekspor.

## Kesimpulan dan Saran

## Kesimpulan
Faktor–faktor makroekonomi yang memengaruhi harga SB Latex di Indonesia adalah  harga minyak mentah dunia atau crude oil , Inflasi di Indonesia (INFLASI), Suku Bunga Bank Indonesia (RATE), dan tingkat pertumbuhan ekonomi di Indonesia (PDB) pada jangka panjang.
Hubungan  jangka  pendek  yang  berpengaruh  terhadap  harga  SB  Latex  di  Indonesia  adalah harga  SB  Latex  itu  sendiri  pada Lag 2,  nilai  tukar  dollar  terhadap  rupiah  (EXCHR)  pada Lag 1, harga minyak mentah dunia atau crude oil (OIL) pada Lag 1 dan Lag 2.
Harga  minyak  mentah  dunia  atau crude  oil, tingkat  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia (PDB) dapat memberikan kontribusi yang positf dan signifikan terhadap perubahan harga SB Latex di Indonesia untuk jangka panjang. Sedangkan Inflasi di Indonesia (INFLASI), Suku Bunga Bank Indonesia  (RATE)  untuk  jangka  panjang    memberikan  hasil  yang  berbeda  yaitu  kontribusi  yang negaitif.
Harga    minyak  mentah  dunia  atau crude  oil pada Lag 1  dan Lag 2  dan  nilai  tukar  dollar terhadap  rupiah  (EXCHR)  pada Lag 1  dapat  memberikan  kontribusi  yang  positf    dan  signifikan terhadap perubahan harga SB Latex di Indonesia untuk jangka pendek, hal yang berbeda harga SB Latex itu  sendiri  pada Lag 2  memberikan  hasil  kontribusi  yang  negaitif.  Hal  ini  disebabkan  pada awal  perusahaan  berdiri  terjadi  persaingan  yang  ketat  antara  lokal  kompetitor  (BASF, Dow Chemical dan Ciba Speciality Chemical ) dengan SB Latex impor (China dan Eropa ) atau hal ini sering disebut terjadinya perang harga atau war price.

## Saran .
Penelitian    ini  mempunyai  keterbatasan  yaitu  hanya  satu    produk  turunan  petrokimia  saja yaitu Styrene Butadiene Latex (SBL), oleh karena itu perlu dikembangkan  untuk produk–produk turunan (hilir dan intermediate ) petrokimia yang lain dengan variabel penelitian yang lebih variatif.

## Daftar Pustaka
Aliyu,  S.U.R.,  2009, Impact  of  Oil  Price  Shock  and  Exchange  Rate  of  Volatility  on  Economic Growth in Nigeria: An Empirical Investigation, Research Journal of International Studies,
Issue 11, July.
Asian  Pulp  and  Paper  Monitor,  2010, Analyst  and  Forecasts  of  the  International  Pulp  Market,
www.risiinfo.com , January 2010.
Barbic, T., and Jurkic, I.C., 2011, Relationship Between Macroeconomic Fundamentals and Stock Market Indices in Selected CEE Countries, EKONOMSKI PREGLED, 62(3-4) 113–133. Baye,  M.R.,  2009,  Managerial  Economics  and  Business  Strategy , Sixth  Edition,  Mc  Graw  –  Hill International Edition, Singapore.
Carpicorn Indo. Consultant, 2007, Perkembangan Industri Kertas & Pulp  di Indonesia, Jakarta.
Dong,  L,  and  Shuang-ying,  W.,  2011, The  Spillover  Effects  on  Petrochemical  industrial concentration of International Oil Price, Energy Procedia 5, 2444 – 2448.
Engle,  R.F.,  and  Granger,  C.W.J.,  1987, Co-integration  and  Error  Correction:  Representation,
Estimation, and Testing, Econometrica 55, 251 – 76.
Fan  J.P.H,  2000, Price  uncertainity  and  vertical  integration  :  an  examination  of  petrochemical firms, Journal of Corporate Finance, Vol. 6, pp. 354 – 376.
Firdaus  M.  2011. Aplikasi  Ekonometrika  Untuk  Data  Panel  Dan  Data  Time  Serie. Cetakan Pertama. Bogor : PT. Penerbit IPB Press.
Johansen,  S.,  and  Juselius,  K.,    1990, Maximum  Likehood  Estimation  and  Inference  on  Co- integration  with  Application  to  demand  for  Money, Oxford  Bulletin  of  Economics  and Statistics, 52, 169-209.
Luburic,  N,  2011, Competitiveness  Criteria  And  Possible  Recovery  Strategies  For  Petrochemical Business, Business Intelligence Journal, Vol. 4 No.1, pp. 79-89. Ormonde, E.V, 2008, Styrene Butadiene Latexes, Chemical Economics Handbook, SRI Consulting, Plastics-Styrenic, Page 1- 67.
Pechan,  E.H,  1995, Economic  Impact  Analysis  For  The  Polymers  and  Resins  Group  I  NESHAP Revised  Draft  Report, E.H.  Pechan  &  Associates  ,  Inc.,  5537  –  C  Hempstead  Way, Springfield, North Carolina, USA.
Qiangqian,  Z,  2011, The  Impact  of  International  Oil  Price  Fluctuation  on  China’s  Economy , Energy Procedia 5, 1360 – 1364
Ran  J.  2010.  The  Impact  of  the  Global  Crisis  on  China’s  Oil  Industry. School  of  Business Administration China University of Petroleum Beijing 5:1- 10
Verbeek, M., 2008, A Guide to Modern Econometrics, Third Edition, John Wiley and Sons.
Wen, Y, 2007, Granger Causality and Equilibrium Business Cycle Theory, Federal Reserve Bank of St Louis Review , May/June, 89(3), pp. 195-205.