## PENGARUH HAMBATAN TARIF DAN SPS PADA PERDAGANGAN PERTANIAN INDONESIA DENGAN NEGARA G-20

## The Effect of Tariff and SPS Barriers on Indonesian Agricultural Trade with G-20 Countries
Endang Pudji Astuti, Rita Nurmalina, Amzul Rifin Magister Sains Agribisnis, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University Jl. Raya Dramaga, Kampus IPB Dramaga, Bogor, Jawa Barat, Indonesia
Email: endangpudji86@gmail.com
Naskah Diterima: 13/09/2022; Naskah Direvisi: 20/05/2023; Disetujui Diterbitkan: 19/06/2023; Diterbitkan Online: 31/07/2023

## Abstrak
Pemerintah  berupaya  meningkatkan  kinerja  neraca  perdagangan  internasional  Indonesia, salah  satunya  dari  sektor pertanian  ke negara  anggota G-20.  Upaya  tersebut tidak  mudah karena negara anggota G-20 merupakan pasar yang menarik bagi negara lain. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemberlakuan kebijakan tarif dan Non Tariff Measures (NTMs) khususnya  kebijakan Sanitary  dan  Phytosanitary (SPS)  terhadap  komoditas  pertanian  di negara anggota G-20, mengestimasi model aliran perdagangan, dan menganalisis pengaruh kebijakan  tarif  dan  SPS  pada  aliran  perdagangan  pertanian  antara  Indonesia  dan  negara anggota G-20. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa data panel yang terdiri dari 18 negara anggota G-20 selama 20 tahun yang dianalisis menggunakan model  gravity.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel  GDP  Indonesia,  GDP  negara mitra, populasi negara  mitra, tarif  impor  Indonesia dan  SPS  Indonesia  menjadi faktor  yang berpengaruh secara signifikan. Organisasi G-20 dapat mendiskusikan dan mempertimbangkan kebijakan penurunan tarif impor dan menerapkan aturan penerapan SPS yang  adil  bagi  seluruh  anggota  G-20,  sehingga  tidak  hanya  melindungi  keamanan  dan kesehatan, namun juga dapat meningkatkan perdagangan antar negara anggota.
Kata Kunci: Komoditas Pertanian, Anggota G-20, Model Gravity, SPS, Tarif

## Abstract
The  government  is  trying  to  improve  the  performance  of  Indonesia's  international  trade balance, one of which is from the agricultural sector to the G-20 country members. This efforts is easy because these countries are attractive markets for other countries. This study aims to analyze the application of SPS tariff and NTM policies on agricultural commodities in G-20 member countries, estimate trade flow models, and analyze the effect of tariff and SPS policies on agricultural trade flows between Indonesia and the G-20 member countries. The study use secondary data. It is  panel data from  18 member countries of the G-20 for 20 years which were analyzed using the gravity model.  Study shows that the variables of Indonesia's GDP, partner country's GDP, partner country's population, Indonesia's import tariffs and Indonesia's SPS are factors that have a significant influence. G-20 organizations can discuss and consider policies  to  reduce  import  tariffs  and  apply  rules  for  applying  SPS  that  are  fair  to  all  G-20 members, so as not only to protect security and health, but also to increase trade between member countries.
Keywords: Agricultural Commodities, G-20 Members, Gravity Model, SPS, Tariff Jel Classification: Q11, Q13, Q17

## PENDAHULUAN
Ketergantungan  Indonesia  pada perdagangan internasional sebagai penyumbang  devisa  negara  sekaligus penggerak perekonomian nasional cukup besar.  Secara  ekonomi,  perdagangan internasional berpengaruh terhadap konsumsi, produksi, dan distribusi barang dan  jasa  di  suatu  negara  (Sabaruddin, 2013).  Arus  globalisasi  dan  liberalisasi yang  tidak  terbendung  lagi  seiring perkembangan  teknologi  informasi  dan komunikasi, serta peningkatan infrastruktur  pendukung,  berpengaruh pada  peningkatan  perdagangan  antar negara.  Skema  liberalisasi  merupakan tujuan negara-negara yang ada di dunia, dengan  harapan  dapat  meningkatkan volume dan nilai perdagangan, sehingga pada  akhirnya  mampu  meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat  serta  pelaku  ekonomi  suatu negara.
Pemerintah berupaya meningkatkan kinerja neraca
internasional  dengan  mendorong  sektor- sektor  yang  menguntungkan  dan  positif dalam perdagangan internasional Indonesia dalam putaran arus globalisasi tersebut.  Salah  satunya  adalah  sektor pertanian. Berdasarkan data (BPS, 2022), diketahui bahwa pada tahun 2021 kontribusi  sektor  pertanian  menempati
posisi  kedua  sebagai  penopang gross domestic product (GDP) Indonesia dengan pangsa 13,28%, sehingga membuat  sektor  ini  menjadi  salah  satu pendorong utama pertumbuhan ekonomi. (ITC,  2021)  mencatat  nilai  ekspor komoditas pertanian Indonesia mencapai 32,17  USD  miliar  (19,23%  dari  total ekspor Indonesia), sedangkan nilai impor pertanian  mencapai  18,31  USD  miliar (12,93% dari total impor Indonesia) pada tahun  2019.  Sektor  pertanian  bahkan mampu bertahan dengan neraca perdagangan  yang  selalu  positif  selama 15  tahun  (2005-2019)  ketika  neraca perdagangan  internasional  untuk  total produk Indonesia selama mengalami tren menurun (Gambar 1).
Gambar 1.
Neraca Perdagangan Internasional Indonesia ke Dunia
Sumber: ITC (2022)
Arus liberalisasi perdagangan pada  akhirnya  menyebabkan  banyak negara membentuk kerja sama
-20 0 20 40 60 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 N ilai (Mi liar US D ) Tahun Semua Komoditas Komoditas Pertanian
perdagangan baik secara bilateral, regional,  maupun  multilateral  dengan negara  lain.  Salah  satu  organisasi multilateral yang diikuti Indonesia adalah G-20. Prinsip G-20 terhadap perdagangan internasional adalah mendukung kebijakan World  Trade Organization (WTO),  yaitu  keterbukaan perdagangan dan mengatasi proteksionisme dalam perdagangan antar negara  (Akman  et  al.,  2017).  Selain  itu, negara  anggota  G-20  merupakan  mitra dagang  penting  bagi  produk  pertanian Indonesia.  Pada  Gambar  2  dapat  dilihat bahwa  neraca  perdagangan  komoditas pertanian Indonesia dengan negara G-20 tahun  2011-2020  selalu  positif  dengan tren meningkat.
Pasar  G-20  sangat  potensial  bagi Indonesia  apabila  dilihat  dari  kondisi makroekonomi dan keterbukaan ekonomi (Rinaldi, 2014; Sidiq et al., 2019; Sunardi et  al.,  2014).  Berdasarkan  pengolahan data dari Bank Dunia, diketahui persentase  GDP  negara  anggota  G-20 mencapai  70,50%  dari  total  GDP  dunia dan  populasinya  mencapai  58,37%  dari total  populasi  dunia.  Selain  itu,  nilai ekspor pertanian Indonesia ke negara G- 20 cukup besar, mencapai 53,86%. Disisi lain,  pangsa  impor  komoditas  pertanian Indonesia dari negara G-20 dibandingkan dengan  pangsa  impor  dunia  nilainya
sangat  tinggi,  yaitu  sebesar  70,72%. Hutabarat  (2018)  menyatakan  bahwa Amerika  Latin  memiliki  potensi  besar dalam  ekspansi  pasar  non-tradisional dengan pertimbangan populasi, pertumbuhan  ekonomi,  dan  kategorisasi produk  ekspor  dari  Indonesia.  Beberapa pasar yang berpotensi tersebut merupakan  negara  anggota  G-20  yaitu Brazil, Meksiko, dan Argentina. Penelitian lain mengemukakan bahwa terjadi penurunan  ekspor  yang  menyebabkan penurunan neraca perdagangan di beberapa  negara  tujuan  ekspor  utama yang merupakan pasar tradisional Indonesia (Sabaruddin, 2017; Sidiq et al., 2019).
Gambar
2.
Neraca Perdagangan Komoditas Pertanian Indonesia dengan G-20
Sumber: ITC (2021)
Keanggotaan  Indonesia  dalam organisasi  G-20  menimbulkan  pro  dan
- 2 4 6 8 10 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 N ila i (M ili a r U SD ) Tahun Neraca Perdagangan Linear (Neraca Perdagangan )
kontra. Beberapa pandangan menyatakan  bahwa  peningkatan  kerja sama  ekonomi  dan  perdagangan  yang lebih luas  dapat  berpengaruh  positif  dan negatif  bagi Indonesia,  bergantung  pada kesiapan Indonesia menghadapi keterbukaan ekonomi tersebut (Ardiyanti, 2015;  Sabaruddin,  2013;  Siwi,  2015; Wibisono,  2017).  Upaya  meningkatkan perdagangan, khususnya ekspor, dengan negara G-20 tidak mudah karena negara- negara  tersebut  juga  merupakan  pasar yang  sangat  menarik  bagi  negara  lain. Berdasarkan  data  dari  UN  Comtrade tahun  2020,  pangsa  ekspor  komoditas pertanian  dari  Indonesia  ke  pasar  G-20 relatif  kecil  (2,09%)  jika  dibandingkan dengan total impor komoditas dan produk pertanian  negara  G-20.  Demikian  pula, rata-rata  ekspor  pertanian  Indonesia  ke pasar  G-20  (tahun  2011-2020)  berada pada  urutan  ke  sembilan  dibandingkan dengan pesaingnya (AS, Brazil, Meksiko, Kanada,  Spanyol,  Belanda,  Italia,  dan Perancis).
Berkebalikan dengan prinsip perdagangan bebas G-20 yang mengupayakan penurunan dan penghapusan tarif, sebagian besar negara anggota G-20 masih menerapkan tarif  impor  tinggi  untuk  komoditas pertanian  yang  masuk  ke  negaranya. Kebijakan tersebut dianggap dapat
melindungi  produsen  dan  industri  dalam negeri,  atau  penyesuaian  tarif  impor antara  negara-negara  eksportir.  Salah satu contoh kebijakan tarif yang berpengaruh  terhadap  ekspor  Indonesia adalah  kenaikan  tarif  impor  oleh  India atas  CPO  Indonesia  44%  dari  semula 30%  dan  RPO  Indonesia  54%  dari semula  40%  yang  membuat  kinerja ekspor  turun  sekitar  8%  (Purba  & Ardiyanti, 2019).
Selain tarif, perdagangan internasional  juga  dihadapkan  pada banyaknya penerapan kebijakan non tarif atau non  tariff  measures (NTM).  NTM yang paling berpengaruh pada komoditas dan produk pertanian adalah sanitary and phytosanitary (SPS).  ([UNCTAD],  2013) mendefinisikan  SPS  sebagai  tindakan- tindakan yang diterapkan untuk melindungi  kehidupan  manusia  atau hewan dari risiko yang timbul dari adanya zat  adiktif,  pencemaran,  racun,  hama atau organisme penyebab penyakit yang terdapat dalam  makanan mereka. Selain itu,  untuk  mencegah  atau  membatasi kerusakan lainnya terhadap suatu negara dari  jalan  masuk,  pembentukan  atau penyebaran hama, dan melindungi keanekaragaman hayati. Menurut (Kerr & Gaisford,  2007)  dalam Handbook  on International  Trade  Policy ,  tantangan terkait penerapan SPS dalam
46 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 1, JULI 2023
perdagangan internasional adalah menetapkan harmonisasi dalam perbedaan  analisis  risiko  setiap  negara. Apabila  perbedaan  ini  dibiarkan,  maka akan  terjadi  ketegangan  antar  negara. Dampak  diberlakukannya  SPS  adalah dapat  mengurangi  akses  pasar  negara pengekspor, baik kuantitas yang diperdagangkan, atau harga, atau keduanya.
Tingginya  penerapan  kebijakan SPS  dipengaruhi  oleh  meningkatnya perhatian konsumen dunia tentang isu-isu kesehatan  yang  menghendaki  produk yang  berkualitas  dan  aman,  seiring dengan peningkatan pendapatan. Kebijakan tarif jenis SPS semakin banyak diterapkan pada produk pertanian. Tingginya  penerapan  kebijakan  SPS pada  produk  pertanian  seperti  sayuran, hewan,  hingga  makanan  olahan  adalah karena  kelompok  produk  tersebut  dapat berdampak  langsung  maupun  tidak langsung  pada  kesehatan  manusia.  Di sisi  lain,  penerapan  SPS  ini  menjadi tantangan  yang  dinilai  sebagai  upaya mencegah  akses  pasar  bagi  negara pengekspor, khususnya negara berkembang. Beberapa penelitian menyebutkan bahwa komoditas pertanian Indonesia masih terkendala oleh kebijakan  proteksi  negara  maju  (Salim, 2011;  Sushanti,  2019)  dan  posisi  tawar
Indonesia masih lemah di pasar internasional  (Hermawan,  2011;  Idris, 2019).
Salah  satu  penerapan  penerapan kebijakan  non-tarif  dari  negara  importir mengakibatkan  kasus  penolakan  produk perikanan Indonesia. (Irawati et al., 2019) menyatakan bahwa komoditas perikanan yang  terbanyak  ditolak  di  Uni  Eropa adalah komoditas ikan tuna sebanyak 27 kasus,  udang  sebanyak  10  kasus,  dan kepiting  sebanyak  3  kasus  pada  tahun 2011 − 2017.  Diterapkannya  kebijakan non-tarif  tersebut  pada  negara  tujuan ekspor  mengharuskan  Indonesia  lebih memperhatikan  persyaratan  yang  telah ditentukan.  Mutu  ekspor  produk  harus diperbaiki dalam menghadapi persaingan di pasar global saat ini.  (Harahap, 2019) menyatakan  Kebijakan  yang  diterapkan Korea  Selatan  dalam  impor  Karet  Alam salah satunya adalah Tolerance limits for residues .  Kebijakan  ini  berisi  standar kontaminan  produk  yang  dapat  diekspor ke  negara  tersebut.  Sedangkan  (Sari  et al., 2014) menyatakan China menerapkan  kebijakan  SPS  terhadap refined  palm  oil (RPO) Indonesia  yaitu Decree  on  Requirements  for  Transport Containers for Importing Bulky Vegetable Oils yang  mengatur  tentang  persyaratan bahan  yang  digunakan  untuk  membuat wadah  pengiriman  minyak  nabati,  daftar
Pengaruh Hambatan Tarif dan SPS ..., Endang Pudji Astuti, Rita Anurmalina, Amzul Rifin | 47
bahan yang dilarang dimuat dan dikapalkan, dan larangan untuk menggunakan wadah yang telah digunakan  untuk  dua  kali  pengiriman. Kebijakan  tersebut  salah  satunya  dipicu oleh temuan acid dan peroxide pada RPO Indonesia.
Sebagai salah satu negara anggota G-20, Indonesia memiliki peluang     besar   dalam    membangun diplomasi ekonomi antara sesama negara anggota  sebagai  upaya  pengembangan ekspansi  pasar  baru,  khususnya  terkait penerapan  kebijakan  tarif  dan  SPS.  Hal ini  akan  mengurangi  dampak  negatif kehilangan pasar (Nugroho & Jati, 2018). Dalam rangka meningkatkan peran sektor pertanian dalam perekonomian Indonesia, khususnya perdagangan internasional  antara  Indonesia  dengan negara anggota G-20, maka penelitian ini bertujuan  menganalisis  pemberlakuan kebijakan  tarif  dan  NTM  khususnya kebijakan  SPS  terhadap  komoditas pertanian  di  negara  anggota  G-20, mengestimasi model aliran perdagangan, dan  menganalisis  pengaruh  kebijakan tarif  dan  SPS  pada  aliran  perdagangan pertanian  antara  Indonesia  dan  negara anggota G-20.

## METODE

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  sekunder yang dikumpulkan dari berbagai instansi terkait yang  saling  melengkapi  (Tabel  1).  Jenis data  yang  digunakan adalah  data  panel, yaitu  penggabungan  antara  data time series dan cross section .
Tabel 1. Jenis dan Sumber Data
No Jenis Data Sumber 1  Data ekspor & impor www.trademap.org 2  GDP www.data.worldbank.org 3  Jarak geografis www.cepii.fr 4  Harga minyak  www.tradingeconomics.com 5  Nilai tukar nominal www.dataworldbank.org 6  IHK www.bps.go.id dan www.unstats.un.org 7  Tarif impor www.tariffdata.wto.org 8  SPS www.i-tip.wto.org 9  Populasi www.data.worldbank.org Sumber: Berbagai sumber
Widarjono (2013) menyatakan keuntungan  menggunakan  data  panel adalah  ketersediaan  data  yang  lebih banyak  sehingga  akan  menghasilkan degree  of  freedom yang  lebih  besar. Selain  itu,  penggunaan  data  panel  akan mengatasi  masalah  yang  timbul  ketika ada masalah penghilangan variabel. Data panel  memiliki  beberapa  keunggulan seperti  heterogenitas  individu  terkendali,
kolinearitas  antara  variabel  berkurang dan  derajat  bebas  yang  lebih  besar  dan efisien (Gujarati, 2004).
Data  menggunakan  data  total perdagangan (ekspor dan impor) komoditas dan produk pertanian (HS 01- HS  24).  Penelitian  dilakukan  pada  18 negara  anggota  G-20  selama  20  tahun (2001-2020).  Anggota  G-20  yang  tidak dimasukkan  dalam  penelitian  ini  adalah Uni  Eropa  dikarenakan  Uni  Eropa merupakan  kawasan  kerja  sama  di bidang  ekonomi,  sosial,  dan  keamanan yang terdiri dari banyak negara kecil dan sebagian besar tidak melakukan perdagangan dengan Indonesia.

## Metode Analisis
Analisis  data  pada  penelitian  ini menggunakan Gravity  Model. Model  ini mampu menjelaskan hubungan perdagangan  antar  negara.  Pengolahan data  menggunakan software  Eviews  13 dan Microsoft  Excel  2013 .  Model  ini didasarkan pada hukum gravitasi Newton yang  menyatakan  bahwa  gaya  tarik- menarik  antara  dua  benda  secara langsung  dipengaruhi  oleh  massa  dari kedua  benda  dan  jarak  kuadrat  antara keduanya. Hukum tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut:
Fij = G MiMj Dij 2 ……………………….(1)
Keterangan:
F ij : gaya tarik menarik antara dua benda
M i dan M j : massa dari dua benda D ij : jarak antara dua benda
Aplikasi  model  gravity  dalam  arus perdagangan antar negara menunjukkan bahwa  total  perdagangan  adalah  fungsi dari GDP dan populasi (menggambarkan ukuran aktivitas ekonomi), jarak (menggambarkan  biaya  transportasi), dan sejumlah variabel lain yang memengaruhi perdagangan  (Kabir et al., 2017;  Sultan  &  Munir,  2015).  Model tersebut  dalam  bentuk  log-linear  dapat ditulis:
logY ijt = 𝛼 0 + 𝛼 1 logX 1it + 𝛼 2 logX 2jt + 𝛼 3 logX 3ijt + 𝛼 4 lnA ijt + 𝛼 5 D ijt +U ijt ………………….. (2)
Keterangan:
Y ijt : total perdagangan antara negara I dan j
X 1it : GDP negara i X 2jt : GDP negara j X 3ijt : jarak antara negara I dan j A ijt : variabel  independen  lain  yang memengaruhi model gravity D ijt : variabel dummy lain yang memengaruhi model gravity
U ijt : error term
Beberapa  variabel  independen yang  digunakan  dalam  permodelan  ini meliputi Gross  Domestic  Product (GDP)
Pengaruh Hambatan Tarif dan SPS ..., Endang Pudji Astuti, Rita Anurmalina, Amzul Rifin | 49
negara  importir,  GDP  negara  Indonesia, jarak  ekonomis,  nilai  tukar  riil,  populasi negara  tujuan  ekpor,  tarif  impor  negara mitra,  dan  NTM  jenis Sanitary  and Phytosanitary (SPS). GDP negara importir  dan  GDP  Indonesia  adalah  total nilai  produksi  barang  dan  jasa  di  suatu negara.  Pada  model Gravity ,  GDP merupakan  gambaran  ukuran  pasar  dan aktivitas  perekonomian  yang  dilakukan suatu  negara.  Semakin  tinggi  aktivitas perekonomiannya,  maka  semakin  besar pula  aliran  perdagangan  dari  negara tersebut.
Variabel  jarak  merupakan  salah satu  komponen  wajib  dari  analisis perdagangan bilateral menggunakan Gravity Model . Jarak adalah ukuran biaya transportasi yang dikeluarkan oleh suatu negara  dalam  melakukan  ekspor.  Jarak dapat  meningkatkan  biaya  transaksi pertukaran barang dan jasa internasional. Semakin jauh jarak transaksi maka biaya transportasi  semakin  besar  dan  nilai perdagangan  semakin  rendah.  Jarak ekonomi dapat dihitung mengalikan jarak geografis dengan harga minyak dunia.
Variabel nilai tukar yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  variabel  nilai tukar  riil.  Menurut  (Mankiw,  2006),  nilai tukar  riil  dapat  dihitung  dengan  cara mengalikan  nilai  tukar  nominal  dengan harga  barang  domestik  dibagi  dengan
harga  barang  mancanegara.  Kondisi menguatnya nilai tukar mata uang negara importir  terhadap  rupiah  menyebabkan harga  suatu  produk  impor  relatif  lebih murah. Hal ini akan mendorong peningkatan  nilai  impor  negara  tersebut akibat menguatnya nilai tukar mata uang mereka terhadap rupiah. Dalam mengukur  nilai  tukar  riil  mata  uang Indonesia dengan cara nilai tukar Rupiah terhadap  negara  importir  dikali  dengan IHK Indonesia dibandingkan dengan IHK negara tujuan.
Tarif adalah hambatan perdagangan  berupa  pungutan  bea masuk yang dikenakan atas barang impor yang masuk untuk dipakai atau dikonsumsi  di  dalam  negeri  (Apridar, 2012).  Dalam  penelitian  ini  tarif  yang digunakan  adalah Ad  Valorem .  Tarif Ad Valorem adalah  tarif  yang  dihitung berdasarkan  prosentase  dari  harga komoditas.  Penggunaan  tarif  jenis  ini memiliki  keuntungan  adanya  prosentase yang  tetap  untuk  setiap  volume  impor. Variabel  tarif  pada  penelitian  ini  adalah tarif impor negara mitra dagang Indonesia,  dengan  menggunakan Most- Favored Nations (MFN) Applied tariffs .
Salah satu metode termudah untuk mengukur SPS adalah dengan frequency index (FI)  pada  periode  waktu  yang disesuaikan dengan ketersediaan data. FI
50 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 1, JULI 2023
digunakan  untuk  mengukur  ada  atau tidaknya SPS/ Technical Barriers to Trade
(TBT) dan merangkum persentase produk  impor  yang  terkena  dampak kebijakan  SPS  (Fugazza,  2013).  Rumus FI dapat dilihat pada persamaan berikut:
Fj = [ ∑(𝐷𝑖.𝑀𝑖) ∑ 𝑀𝑖 ] x 100 …………………..(3)
Keterangan:
F j : Frequency index negara
pengimpor j (persen) D i :  variabel
dummy yang
mencerminkan  ada  tidaknya  NTM
(1 atau 0) M i :  variabel
dummy yang mencerminkan ada tidaknya impor dari produk i (1 atau 0)
Nilai FI berada pada nilai 0 sampai 100. Apabila  nilai  FI  semakin  mendekati nilai  0,  menunjukkan  semakin  rendah pengaruh  NTM  terhadap  impor  suatu negara dan sebaliknya. Bila suatu negara memiliki  nilai  FI  tinggi,  menunjukkan negara tersebut sangat protektif terhadap perdagangan  negaranya.  Penelitian  ini akan menunjukkan dampak NTM melalui SPS dengan pendekatan FI.
Penentuan  variabel-variabel  yang telah  dijelaskan  diatas  diharapkan  dapat digunakan  untuk  menjawab  masalah dalam  penelitian  ini.  Model  dalam penelitian  ini  dapat  dirumuskan  sebagai berikut:
LNX ijt : β 0 +  β 1 LNGDP it +  β 2 LNGDP jt + β 3 LNPOP jt + β 4 LNER ijt + β 5 LNDISTOIL ijt + β 6 TARIFF jt + β 7 TARIFF it + β 8 FI_SPS jt + β 9 FI_SPS it + ε ij ……………..(4)
Keterangan:
LNX ijt :  Nilai perdagangan pertanian antara
Indonesia dan negara G-
20 tahun t (USD) LNGDP it :  GDP Indonesia pada
tahun t (USD) LNGDP jt :  GDP negara j pada tahun ke t (USD) LNPOP jt :  Populasi  negara  j  pada tahun t (000 Jiwa) LNERRIIL ijt :  Nilai tukar riil pada tahun ke t (Rp/ER j ) LNDISTOIL ijt :  Jarak ekonomi Indonesia dengan  negara  j  pada tahun ke t (Km.USD)
TARIFF jt :  Tarif  impor  komoditas pertanian  di  negara  j
pada tahun t (persen)
TARIFF it :  Tarif  impor  komoditas pertanian di negara Indonesia  pada  tahun  t (persen)
FI_SPS jt :  FI  SPS  pada  negara
pengimpor j pada tahun t
(persen)
Pengaruh Hambatan Tarif dan SPS ..., Endang Pudji Astuti, Rita Anurmalina, Amzul Rifin | 51
FI_SPS it :  FI  SPS  pada  negara
Indonesia  pada  tahun  t (persen) β 0 :  Intersep β 1- β 9 :  Slope
ε ijt :  Error Term i :  Indonesia j :  Negara tujuan ekspor t :  Tahun Pemilihan Model
Dalam analisis data panel, terdapat tiga pendekatan yang terdiri atas pendekatan  kuadrat  terkecil  atau pooled least  square (PLS)  atau common  effecf model (CEM), model efek tetap atau fixed effects model (FEM) dan model efek acak atau random  effects  model (REM).
Pemilihan model dalam pengolahan data panel  terbaik  yang  digunakan  dalam penelitian dilakukan dengan menggunakan uji statistik, yaitu uji Chow, uji  Lagrange  Multiplier  (LM)  dan  uji Hausman.
Uji Chow adalah pengujian statistik yang  bertujuan  memilih  model  PLS  atau FEM.  Jika  hasil  dari  uji  Chow  signifikan ( probability < α ), H 0 ditolak, artinya model FEM  yang  digunakan.  Uji  LM  adalah pengujian statistik yang bertujuan memilih model  PLS  atau  REM.  Jika  hasil  dari  uji LM signifikan ( probability < α ), H 0 ditolak. Artinya  model  REM  merupakan  model terbaik.
Jika berdasarkan uji Chow dan uji LM  menunjukkan  hasil  model  FEM  dan REM  lebih  baik  dibandingkan  dengan PLS,  akan  dilakukan  uji  Hausman. Apabila hasil darinya signifikan ( probability  <  α ),  H 0 ditolak,  artinya  FEM lebih baik dari REM.

## Pengujian Asumsi Klasik
Model estimasi regresi linear yang ideal  dan  optimal  harus  menghasilkan estimator  yang  memenuhi  kriteria Best Linear  Unbiased  Estimator (BLUE). Linear artinya adalah estimator merupakan  sebuah  fungsi  linear  atas sebuah variabel dependen yang stokastik. Tidak bias artinya nilai ekspektasi  sesuai  dengan  nilai  yang sebenarnya. Estimator harus mempunyai varians yang  minimum.  Estimator  yang tidak bias dan memiliki varians minimum disebut  estimator  yang  efisien  atau terbaik.  Asumsi  yang  harus  terpenuhi agar  estimator  dikatakan  BLUE  antara lain normalitas, autokorelasi, multikolinearitas, dan heteroskedastisitas.
Uji  normalitas  digunakan  untuk mengevaluasi bahwa data telah berdistribusi normal atau tidak. Nomalitas diuji  dengan  menggunakan  uji  Jarque- Bera.  Selain  itu,  kondisi  tersebut  juga dapat  dilihat  melalui  pendekatan scatter plot dari residual. Apabila probabilitas dari
52 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 1, JULI 2023
JB test <  α,  H 0 diterima,  atau  kondisi  ini mengindikasikan bahwasanya model tersebut terdistribusi secara normal.
Autokorelasi  merupakan  kondisi yang  menunjukkan  adanya  korelasi antara anggota observasi yang diurutkan menurut waktu (Gujarati, 2004). Pengujian  ada  tidaknya  autokorelasi dalam model di antaranya dapat dilakukan dengan metode Durbin-Watson (DW).
Multikolinearitas  yang  diuji  pada model mengindikasikan ada atau tidaknya hubungan linier yang sempurna atau pasti di antara beberapa atau semua variabel independen dalam model regresi.  Adanya  multikolinearitas  dalam model  akan  menyebabkan  estimasi model  tidak  dapat  ditentukan  dan  galat baku  menjadi  tinggi  sehingga  prediksi menjadi tidak benar dan sulit diinterpretasikan. Ada tidaknya multikolinearitas  dapat  dilihat  dari  syarat cukup  dengan  melakukan  uji  koefisien korelasi  sederhana  ( pearson  correlation coefficient ).  Menurut  (Gujarati,  2004), batas  terjadinya  korelasi  antar  variabel bebas adalah tidak boleh lebih dari tanda mutlak 0,8.
Heteroskedastisitas adalah penyimpangan asumsi dalam model, saat varians  error  estimasi  yang  dihasilkan tidak  bernilai  konstan.  Beberapa  cara
mendeteksi  adanya  pelanggaran  asumsi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan skatergram, metode Park, Glejser,  Korelasi  Spearman,  White,  dan Breusch-Pagan (Widarjono, 2013).

## Pengujian Parameter Model
Uji  kesesuaian  dengan  kriteria ekonomi dengan melihat tanda dari setiap koefisien dugaan yang diperoleh. Kriteria ekonomi mensyaratkan tanda dan besaran yang terdapat pada tiap koefisien dugaan  sesuai  dengan  teori  ekonomi. Nilai  R 2 digunakan  untuk  mengukur seberapa besar tingkat variabel independen  yang  digunakan  dalam penelitian  dapat  menjelaskan  variabel dependen.  Nilai  tersebut  menunjukkan seberapa  dekat  garis  regresi  yang  kita estimasi dengan data yang sesungguhnya. Nilai R 2 terletak antara nol hingga  satu.  Semakin  mendekati  satu, maka model akan semakin baik.
Uji  hipotesis  dalam  penelitian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  variabel- variabel  yang  digunakan  dalam  model regresi signifikan atau tidak. Maksud dari signifikan  ini  adalah  suatu  nilai  dari parameter  regresi  yang  secara  statistik tidak sama dengan nol. Ada dua jenis uji hipotesis  yang  dapat  dilakukan  terhadap variabel,  yaitu  Uji-F  dan  uji-t.  Uji-F merupakan  pengujian  hubungan  regresi secara  simultan  yang  bertujuan  untuk
Pengaruh Hambatan Tarif dan SPS ..., Endang Pudji Astuti, Rita Anurmalina, Amzul Rifin | 53
mengetahui  apakah  seluruh  variabel independen  bersama-sama  mempunyai pengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependen. Uji-t digunakan untuk menguji hipotesis secara parsial untuk menunjukkan  pengaruh  tiap  variabel independen terhadap variabel dependen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  Estimasi  Aliran  Perdagangan dengan Gravity Model
Perdagangan komoditas dan produk pertanian antara Indonesia dengan negara anggota G-20 dipengaruhi oleh berbagai faktor. Faktor- faktor  tersebut  perlu  diidentifikasi  dan dianalisis apakah secara signifikan berpengaruh positif atau negatif terhadap perdagangan.
Penelitian  ini  menguji  data  panel yang telah dikumpulkan pada tiga pilihan model.  Pada  hasil  uji  Chow  dapat ditunjukkan  bahwa  nilai  probabilitas cross - section F lebih kecil dari taraf nyata 5% (0,00 < 0,05), artinya data panel lebih baik menggunakan FEM dibanding CEM. Selanjutnya  hasil  tes  Hausman,  nilai probabilitas lebih besar dari taraf nyatanya  5%  (1,00  >  0,05)  maka  artinya data  panel  akan  dianalisis  dengan pendekatan  REM dibandingkan  FEM.
Berdasarkan  tes  kesesuaian  model ( Chow  Test dan Hausman  Test ),  model terbaik adalah REM.
Pengujian  asumsi  dasar  perlu dilakukan agar parameter yang diperoleh tidak  bias,  konsisten,  dan  efisien.  Uji asumsi  dasar  tersebut  antara  lain  uji normalitas, multikolinieritas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.
Uji  normalitas  dapat  dilakukan dengan  melihat  sebaran  residual  data menggunakan aplikasi histogram- normality test pada Eviews. Nilai probabilitas Jarque Bera dari uji tersebut lebih  besar  dari  taraf  nyata  5%  (0,72  > 0,05),  sehingga  kesimpulannya  adalah tidak  tolak  H 0 yang  artinya  data terdistribusi normal.
Selanjutnya, multikolinearitas adalah  hubungan  linear  antar  variabel independen  dalam  model.  Masalah multikolinearitas dapat dilihat dari korelasi parsial antar variabel independen. Berdasarkan  hasil  uji  multikolinearitas, koefisien korelasi antar variabel independen  menunjukkan  nilai  yang rendah  (di  bawah  0,85),  sehingga  dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
Asumsi  yang  harus  terpenuhi selanjutnya  adalah  terbebas  dari  gejala heteroskedastisitas, yang berarti variabel gangguan seharusnya konstan. Penelitian ini menggunakan Uji Breusch- Pagan  untuk  melihat  ada  tidaknya
54 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 1, JULI 2023
masalah  heteroskedastisitas.  Hasil  uji memunjukkan  bahwa  nilai  probabilitas lebih  kecil  dari  5%  (0,00  <  0,05),  yang artinya terdapat gejala heteroskedastisitas. Karena terdapat gejala tersebut, maka dilakukan perbaikan  dengan white  two-way  cluster standard  errors untuk  memperbaiki  nilai standar  error.  Uji  autokorelasi  dilakukan dengan melihat nilai Durbin Watson Stat , yang menunjukkan tidak terjadi autokorelasi.  Dengan  demikian  model estimasi  yang  dihasilkan  memenuhi asumsi klasik dan bersifat BLUE. Output  hasil  olahan Eviews terhadap estimasi  REM  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 3. Nilai probabilitas F stat lebih kecil dari  taraf  nyata  5%  (0,00  <  0,05)  yang artinya  secara  keseluruhan  model  layak digunakan  dan  minimal  ada  satu  variabel yang signifikan dalam model.
Nilai  R-squared  yang  diperoleh sebesar 0,7741 memiliki arti model mampu menjelaskan keragaman aliran perdagangan  pertanian  antara  Indonesia dengan  negara  anggota  G-20  sebesar 77,41% sedangkan sisanya sebesar 22,59%  dijelaskan  oleh  variabel-variabel lain di luar model. Variabel yang signifikan dalam model adalah GDP Indonesia, GDP negara  mitra,  populasi  negara  mitra,  tarif impor Indonesia, dan SPS Indonesia.

## Tabel 2. Hasil Output Model REM
Variable
Coefficient  t-Statistic Prob. C -12.47791  -7.360864 0.0000 LNGDP it * 0.793363  5.191266 0.0001 LNGDP jt * 0.527592  3.616346 0.0021 LNPOP jt +* 0.370942  1.761778 0.0961 LNERRIIL ijt 0.005474  0.854789 0.4046 LNDISTOIL -0.057861  -0.650170 0.5243 TARIFF jt -0.002216  -1.125285 0.2761 TARIFF it * -0.030217  -1.902360 0.0742 FI_SPS jt * -1.48E-05  -0.031858 0.9750 FI_SPS it 0.000567  2.722568 0.0145 Weighted Statistics R-squared 0.774114 Adjusted R-squared 0.768306 F-statistic 133.2729 Prob(F-statistic) 0.000000 Durbin-Watson stat 1.887714
Method:  Panel  EGLS  (Cross-section random effects) Date: 03/15/22 Sample: 2001 – 2020 Periods included: 20 Cross-section included: 18 Total panel (balanced) observations: 360
Gross Domestic
Product (GDP)

## Indonesia
Pada  GDP  Indonesia  memiliki koefisien  bertanda  positif  dan  signifikan terhadap  aliran  perdagangan  pertanian antara Indonesia dengan negara anggota G-20,  sesuai  dengan  hipotesis  awal penelitian.  Hal  ini  dikarenakan  nilai probabilitas variabel GDP Indonesia lebih kecil dari taraf nyata 1% (0,00 < 0,01).
Koefisien  variabel  GDP  Indonesia sebesar 0,7934 memiliki arti bahwa setiap peningkatan GDP Indonesia sebesar 1% maka  aliran  perdagangan  pertanian antara Indonesia dengan negara anggota G-20  akan  meningkat  sebesar  0,79%, begitupun sebaliknya ( ceteris paribus ).
GDP yang meningkat mengindikasikan  terjadinya  peningkatan perekonomian negara Indonesia. Peningkatan GDP Indonesia dapat meningkatkan impor dan ekspor sehingga meningkat  pula  aliran  perdagangan Indonesia  (Irshad  et  al.,  2018;  Renjini  et al.,  2017).  Peningkatan  GDP  akan meningkatkan aliran perdagangan karena adanya  peningkatan  kapasitas  produksi sehingga  akan  meningkatkan  ekspor Indonesia ke negara mitra (Suryana et al., 2014).
Sejalan dengan penelitian ini, (Adi, 2017) menyatakan bahwa kenaikan GDP juga  akan  meningkatkan  perekonomian masyarakat sehingga mendorong peningkatan  impor,  dan  meningkatkan produksi dalam negeri sehingga mendorong  ekspor.  Peningkatan  GDP suatu  negara  mengindikasikan  bahwa negara  tersebut  membutuhkan  barang dan  jasa  dalam  jumlah  banyak  untuk memenuhi kebutuhan masyarakat, sehingga  negara  akan  melakukan  impor barang  yang  tidak  dapat  dipenuhi  dalam
negeri  (Javed  et  al.,  2018;  Nainggolan, 2020; Tumwebaze Karamuriro, 2015).

## Gross Domestic Product (GDP)

## Negara Mitra Dagang
GDP  negara  partner  memiliki koefisien  bertanda  positif  dan  signifikan terhadap  aliran  perdagangan  pertanian antara Indonesia dengan negara anggota G-20,  sejalan  dengan  hipotesis  awal penelitian.  Hal  ini  dikarenakan  nilai probabilitas variabel GDP negara partner lebih  kecil  dari  taraf  nyata  1%  (0,00  < 0,01).  Koefisien  variabel  GDP  negara partner  sebesar  0,5276  memiliki  arti bahwa  setiap  peningkatan  GDP  negara partner sebesar 1% maka aliran perdagangan pertanian antara Indonesia dengan  negara  anggota  G-20  akan meningkat  sebesar  0,53%,  begitupun sebaliknya ( ceteris paribus ).
Peningkatan  GDP  negara  partner akan  mendorong  meningkatnya  aliran perdagangan   komoditas   dan   produk pertanian. Impor akan  meningkat  karena peningkatan konsumsi masyarakat, sedangkan  ekspor  juga  akan  meningkat sejalan  dengan  peningkatan  produksi  di negara mitra.
Hasil  tersebut  sesuai  dengan beberapa  hasil  penelitian  lain  yang menyatakan bahwa GDP akan berpengaruh  positif  terhadap  ekspor maupun  impor  yang  dilakukan  suatu
56 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 1, JULI 2023
negara  sehingga  akan  meningkatkan aliran  perdagangan  dengan  negara  lain (Chen et al., 2008; Irshad & Anwar, 2019; Sultan  &  Munir,  2015).  (Ridwan,  2011) menyatakan bahwa kenaikan GDP negara  importir  berpengaruh  positif terhadap  volume  perdagangan  negara ASEAN karena adanya peningkatan daya beli  sehingga  peningkatan  permintaan barang dari negara ASEAN.
Pada  Tabel  3  dapat  ditunjukkan bahwa  pada  tahun  2001-2020,  mitra dagang Indonesia di negara-negara G-20 memiliki  rata-rata  GDP  USD49.632,41 miliar.  Tren  pertumbuhannya  sebesar 4,38% pertahunnya.
Seluruh  negara  G-20  mengalami tren pertumbuhan
GDP.
China mempunyai  tren  tertinggi  (10,92%)  dan Jepang terendah  (0,66%). Amerika Serikat  menjadi  negara  dengan  GDP terbesar  dengan  nilai  USD15.808,20 miliar,  disusul  oleh  China  sebesar USD7.221,49 miliar, dan Jepang sebesar USD5.018,80  miliar.  Kerja  sama  dengan berbagai  negara  secara  tidak  langsung akan berdampak pada terbukanya pasar baru yang memicu peningkatan produksi dalam  negeri  dalam  hal  ekspor  dan peningkatan produk dari luar negeri untuk impor (Siwi, 2015).
Tabel 3. Rata-Rata dan Tren
Pertumbuhan GDP Negara Miitra Dagang Indonesia Tahun 2001-2020 Negara GDP (Miliar USD) Tren (%) AS 15.808,20 3,55 China 7.221,49 10,92 Jepang 5.018,80 0,66 Jerman 3.310,27 2,61 Inggris 2.616,87 1,74 Perancis 2.455,28 2,15 Italia 1.944,61 1,29 India 1.616,96 8,15 Brazil 1.608,83 5,09 Kanada 1.452,16 3,40 Rusia 1.339,21 5,46 Korea Selatan 1.197,88 4,96 Australia 1.065,20 5,56 Meksiko 1.048,01 2,47 Turki 678,77 4,63 Arab Saudi 531,22 6,34 Argentina 390,60 5,98 Afrika Selatan 328,05 3,40 Rata-rata 49.632,41 4,38
Sumber: Worldbank (2021), diolah

## Populasi negara partner dagang
Jumlah  penduduk  negara  partner berpengaruh positif dan signifikan terhadap  aliran  perdagangan  pertanian antara Indonesia dengan negara anggota G-20,  sejalan  dengan  hipotesis  awal penelitian.  Hal  ini  dikarenakan  nilai probabilitas  variabel  populasi  negara partner  lebih  kecil  dari  taraf  nyata  10% (0,00  <  0,1).  Koefisien  variabel  populasi negara  partner  sebesar  0,3709  memiliki
Pengaruh Hambatan Tarif dan SPS ..., Endang Pudji Astuti, Rita Anurmalina, Amzul Rifin | 57
arti  bahwa  setiap  peningkatan  populasi negara  partner  sebesar 1%,  maka  aliran perdagangan pertanian antara Indonesia dengan  negara  anggota  G-20  akan meningkat  sebesar  0,37%,  begitupun sebaliknya ( ceteris paribus ).
Peningkatan populasi negara anggota  G-20  akan  meningkatkan  impor dari Indonesia sehingga aliran perdagangan  akan  meningkat.  Hal  ini selaras dengan pendapat (Ridwan, 2011) menyatakan bahwa penduduk yang besar akan menjadi pasar yang besar juga bagi produksi barang dan jasa. Meningkatnya jumlah  penduduk  akan  meningkatkan konsumsi domestik suatu negara sehingga akan meningkatkan permintaan akan  suatu  komoditi  di  negara  tersebut (Manalu  et  al.,  2019;  Sidiq  et  al.,  2019; Sunardi et al., 2014).
Populasi  yang  tinggi  di  suatu negara  mengindikasikan  peningkatan permintaan barang dan jasa yang tidak di produksi  atau  produksi  dalam  negeri tersebut  belum  mampu  untuk  memenuhi kebutuhan masyarakatnya. Jumlah populasi dapat memengaruhi ekspor dari segi  penawaran  dan  permintaan.  Pada sisi  penawaran,  pertambahan  jumlah populasi  dapat  memenuhi  kebutuhan tenaga kerja untuk sektor-sektor tertentu yang  membutuhkan  tenaga  manusia dalam  melakukan  kegiatan  produksi.
Sedangkan jika dilihat dari sisi permintaan,  pertumbuhan  populasi  yang tinggi dapat meningkatkan konsumsi baik terhadap  komoditi dalam  negeri  maupun luar  negeri.  Untuk  Indonesia  sendiri, tingginya populasi dapat menjadi potensi menghasilkan tenaga kerja yang produktif yang dapat diberdayakan sehingga dapat menghasilkan  komoditi  yang  berdaya saing.
Tabel  4.  Rata-Rata  dan  Tren  Populasi Tahun 2001-2020
Negara Rata-rata (jiwa) Tren (%) China 1.344.129.718 0,56 India 1.236.168.432 1,30 AS 309.216.015 0,78 Brazil 196.037.654 0,94 Rusia 143.858.158 -0,01 Jepang 127.380.768 -0,06 Meksiko 114.725.339 1,34 Jerman 82.052.545 0,00 Turki 73.678.929 1,46 Perancis 64.914.257 0,50 Inggris 63.026.699 0,71 Italia 59.116.242 0,33 Afsel 52.001.362 1,42 Korsel 49.710.795 0,50 Argentina 41.210.002 1,04 Kanada 34.257.297 1,06 Arab Saudi 28.023.765 2,68 Australia 22.315.085 1,52 Rata-rata 4.041.823.062 0,85 Sumber: Worldbank (2021), diolah
Pada  Tabel  4  dapat  ditunjukkan tren pertumbuhan populasi negara G-20.
58 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 1, JULI 2023
Sebagian  besar  memiliki  tren  positif, kecuali Jepang dan Rusia. Kedua negara tersebut  tahun  2001-2020  mencatatkan pertumbuhan populasi yang negatif, yaitu -0,06% dan -0,01%.
Rata-rata  populasi  negara  G-20 sebesar  4.041.823.062  orang  dengan tren  pertumbuhan  0,85%.  Peningkatan tren pertumbuhan populasi adalah modal dasar dalam menumbuhkan perekonomian dan menjalin perdagangan internasional (Hasoloan, 2013).
Pengaruh  Tarif  Impor  Indonesia  pada Perdagangan Pertanian Indonesia dengan Negara G-20
Variabel  tarif  impor  Indonesia berpengaruh  signifikan  negatif  terhadap nilai  perdagangan  komoditas  pertanian antara  Indonesia  dengan  negara-negara G-20,  sesuai  dengan  hipotesis  awal penelitian.  Hal  ini  dikarenakan  nilai probabilitas  tarif  impor  Indonesia  lebih kecil  dari  taraf  nyata  10%  (0,07  <  0,1). Setiap  terjadi  peningkatan  tarif  impor sebesar 1%, maka akan menurunkan nilai perdagangan sebesar 3% dan sebaliknya.
Berdasarkan analisis tersebut, kebijakan  penurunan  tarif  impor  dapat dipertimbangkan  untuk  meningkatkan perdagangan  antara  Indonesia  dengan negara  G-20.  Karena  penurunan  tarif impor  ini  dapat  meningkatkan  ekspor
negara  lain  ke  Indonesia,  kebijakan  ini sebaiknya  dilakukan  dengan  hati-hati serta  mempertimbangkan  kebijakan  lain sebagai  penetralisir  dampak  negatif  dari penurunan tarif impor Indonesia. Indonesia sebaiknya mendorong penurunan   tarif   pada   semua   negara anggota  G-20,  tidak  hanya  Indonesia saja,  melalui  kesepakatan  kerja  sama dalam forum G-20. Selain itu, pemerintah perlu meningkatkan daya saing komoditas  ekspor  pertanian  agar  dapat bersaing  dengan  komoditas  dari  negara lain. Hal ini diharapkan dapat meningkatkan ekspor Indonesia ke negara  G-20.  Penurunan  tarif  impor bahan baku yang diolah di Indonesia juga diharapkan dapat mengembangkan industri  dalam  negeri  sehingga  akan meningkatkan nilai tambah dan meningkatkan ekspor produk olahan dari Indonesia.
Kondisi ini mengharuskan pemerintah Indonesia untuk dapat memilah-milah  komoditas  apa  yang tarifnya dapat diturunkan untuk meningkatkan perdagangan antara Indonesia  dengan  negara  G-20.  Hal  ini juga  dapat  menjadi  pancingan  atau kesepakatan  kerja  sama  bagi  Indonesia untuk  mendorong  penurunan  tarif  pada semua negara anggota G-20. Tarif impor
Pengaruh Hambatan Tarif dan SPS ..., Endang Pudji Astuti, Rita Anurmalina, Amzul Rifin | 59
rata-rata  komoditas  pertanian  tahun 2001-2020 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Tarif Impor Rata-Rata Komoditas Pertanian Tahun 2001- 2020
No Negara Tarif Rata- Rata (%) Tren (%) 1 Korsel 48,12 2.90 2 Turki 41,55 11.59 3 India 34,09 0.48 4 Meksiko 19,32 -0.30 5 China 15,94 3.48 6 Jepang 14,56 0.40 7 Kanada 11,69 -3.46 8 Rusia 11,48 2.44 9 Inggris 11,09 3.77 10 Perancis 11,09 -1.50 11 Jerman 11,09 9.02 12 Italia 11,09 9.02 13 Brazil 10,65 9.50 14 Argentina 10,58 -0.15 15 Afsel 8,65 1.65 16 Indonesia 8,24 0.29 17 Arab Saudi 7,00 -0.93 18 AS 5,45 0.16 19 Australia 1,26 -8.54
Sumber: WTO (2021), diolah
Salah satu contoh penurunan tarif yang pernah dilakukan Indonesia adalah penurunan  tarif  impor  gula  tebu  mentah dari  10%  menjadi  5%  pada  akhir  tahun 2019.  Hal  ini  menjadi  salah  satu  faktor atas  meningkatnya  impor  komoditas tersebut dari USD189,615,000 pada 2019 menjadi  USD1,112,882,000  pada  2020
atau  meningkat  sebesar  487%.  Hal  ini dilakukan  untuk  memenuhi  kebutuhan dalam  negeri  dan  menjaga  harga  untuk konsumen. Rencana kebijakan penurunan  tarif  bea  masuk  gula  mentah yang  berasal  dari  India  dapat  dijadikan sebagai  sarana  negosiasi  perdagangan dengan  negara  lain.  Indonesia  meminta tarif  bea  masuk  olahan  minyak  sawit diturunkan menjadi 45% kepada India.
Setiap adanya kebijakan penurunan tarif impor sebaiknya diimbangi  oleh  kebijakan  lain  untuk meminimalisasi dampak dari peningkatan impor  Indonesia.  Rahman  et  al.,  (2019) menyatakan adanya manfaat dari penurunan  tarif  impor  gula  adalah turunnya  harga  gula  di  tingkat  domestik, namun  kebijakan  tersebut  juga  memiliki beberapa dampak, yaitu adanya penurunan  harga  gula  di  tingkat  petani, penurunan  produksi  gula  domestik,  dan peningkatan impor gula. Implikasi kebijakan yang disarankan untuk menetralisasi dampak negatif penurunan tarif  impor  gula  ialah  peningkatan  luas areal  tanam  tebu  dan  pembangunan pabrik gula baru (Rahman et al., 2019).
Penurunan  tarif  impor  komoditas perikanan juga berpengaruh pada tuntutan  terhadap  industri  perikanan dalam melakukan efisiensi biaya produksi supaya  memiliki  daya  saing  dengan
60 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 1, JULI 2023
komoditas  perikanan  yang  di  impor  dari negara  lain  (Mira  &  Saptanto,  2017). Dampak  singkat  dari  penurunan  tarif impor  adalah  berkurangnya  pendapatan negara,  namun  secara  jangka  panjang akan meningkatkan GDP karena peningkatan  ekspor  dan  pertumbuhan industri yang berdaya saing.
Sebaliknya peningkatan tarif impor akan menurunkan pendapatan pemerintah,  menurunkan  ekspor  dan menurunkan  impor.  Peningkatan  tarif impor  malah  kontraproduktif,  karena menyebabkan pengurangan surplus konsumen, peningkatan surplus produsen, dan terjadi inefisiensi produksi dan inefisiensi ekonomi. inefisiensi produksi dan inefisiensi ekonomi komoditas  perikanan,  karena  industri perikanan yang berkembang tidak memiliki  daya  saing  (Mira  &  Saptanto, 2017).

## Pengaruh  Kebijakan  Sanitary  and
Phytosanitary  (SPS)  Indonesia  pada Perdagangan Pertanian Indonesia dengan Negara G-20
Hasil estimasi model menunjukkan bahwa  variabel  hambatan  perdagangan nontarif  berupa  kebijakan  SPS  memiliki koefisien bertanda positif dan berpengaruh  signifikan  terhadap  aliran perdagangan pertanian antara Indonesia dengan  negara  anggota  G-20,  tidak
sesuai dengan  hipotesis  awal penelitian. Hal  ini  dikarenakan  nilai  probabilitas hambatan  perdagangan  nontarif  SPS lebih  kecil  dari  taraf  nyata  5%  (0,01  < 0,05). Koefisien variabel hambatan perdagangan  nontarif  SPS  sebesar 0,00056 memiliki arti bahwa setiap terjadi kenaikan  FI  SPS  sebesar  1%  yang diterapkan Indonesia atas negara anggota G-20, maka akan meningkatkan arus  perdagangan  (impor)  komoditas pertanian  sebesar  0,056%,  begitupun sebaliknya ( ceteris paribus ).
Tabel  6  memperlihatkan  rata-rata frequency  index SPS  yang  diterapkan Indonesia  terhadap  komoditas  pertanian dari  negara-negara  G-20.  Penerapan kebijakan SPS tidak selamanya menghambat kegiatan perdagangan, tetapi  dapat  juga  meningkatkan  arus perdagangan. Kesepakatan SPS memperkenalkan  perlunya  bagi  negara anggota WTO untuk tidak hanya melindungi  dari  resiko  yang  disebabkan oleh  masuknya  hama,  penyakit,  dan gulma,  tetapi  juga  untuk  meminimalkan efek negatif dari ketentuan SPS terhadap perdagangan.  Rata-rata  frequency  index SPS  negara  Anggota  G-20  tahun  2001- 2020  dapat  dilihat  pada  Tabel  7 sedangkan Jumlah Kebijakan SPS negara  Anggota  G-20  selama  tahun 2001-2020  terdapat  pada  Tabel  8.
Pengaruh Hambatan Tarif dan SPS ..., Endang Pudji Astuti, Rita Anurmalina, Amzul Rifin | 61
Pemberlakukan  kebijakan  SPS  akan meningkatkan  perdagangan  pertanian antara  Indonesia  dengan  negara  G-20. Artinya sebagian besar komoditas pertanian dari negara mitra dagang sudah bisa  memenuhi peraturan  terhadap produk  untuk  melindungi  kesehatan manusia, hewan, dan tanaman dari resiko timbul  dari  adanya  zat  aditif, racun,  atau organisme yang digunakan untuk mendapatkan produk yang sesuai dengan kriteria WTO.
Hasil  penelitian  tersebut  sejalan dengan  penelitian  (Fassarella  et  al., 2011) yang menyatakan bahwa kebijakan SPS  berupa  pelarangan/karantina  flu burung  berdampak  pada  meningkatnya ekspor produk daging unggas dari negara Brazil karena unggasnya tidak terkena flu burung.  Contoh  lainnya  adalah  pada penelitian  (Makarim,  2020)  terkait  impor daging  sapi  dari  Australia  yang  bebas penyakit  dan  sesuai  standar  SPS  yang diterapkan  Indonesia.  Hal  ini  karena peningkatan  NTM  akan  meningkatkan kualitas  produk.  Meskipun  kebijakan  ini dapat meningkatkan harga, namun akhirnya akan membantu eksportir untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.
Tabel 6. Rata-Rata Frequency Index SPS di
Indonesia Tahun 2001-2020 No Negara FI SPS (%) 1 AS 89.79 2 Australia 86.67 3 China 86.04 4 Jepang 86.04 5 Perancis 80.21 6 India 80.21 7 Korsel 78.54 8 Jerman 76.88 9 Kanada 73.54 10 Italia 70.83 11 Inggris 69.38 12 Brazil 54.17 13 Turki 53.75 14 Afsel 50.21 15 Argentina 48.75 16 Meksiko 37.92 17 Arab Saudi 27.50 18 Rusia 26.67 Sumber: WTO (2021), diolah
Tabel  7.  Rata-Rata  Frequency  Index SPS Negara Anggota G-20 Tahun 2001- 2020
No Negara FI SPS (%) 1 Jepang 82.58 2 AS 71.75 3 Kanada 68.80 4 Indonesia 65.39 5 China 64.44 6 Rusia 55.15 7 Korsel 52.06 8 Arab Saudi 51.26 9 Afsel 50.21 10 India 50.04 11 Brazil 49.02 12 Meksiko 37.97 13 Argentina 28.48 14 Australia 28.05 15 Turki 19.25 16 Perancis 10.63 17 Italia 2.97 18 Inggris 2.34 19 Jerman 1.75 Sumber: WTO (2021), diolah
Tabel 8. Jumlah Kebijakan SPS Negara Anggota  G-20  Selama  Tahun  2001-
2020 No Negara SPS 1 Brazil 1221 2 Kanada 736 3 AS 728 4 Jepang 584 5 China 479 6 Arab Saudi 340 7 Korsel 326 8 Australia 228 9 India 194 10 Meksiko 176 11 Argentina 126 12 Turki 100 13 Indonesia 79 14 Afsel 44 15 Rusia 17 16 Perancis 13 17 Jerman 4 18 Inggris 3 19 Italia 1 Sumber: WTO (2021), diolah

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN
Berdasarkan analisis model gravity ,  diketahui  bahwa  variabel  tarif impor  Indonesia  berhubungan  negatif dengan  nilai  perdagangan  komoditas pertanian antara Indonesia  dengan negara-negara  anggota  G-20,  sehingga kebijakan  penurunan  tarif  impor  dapat dipertimbangkan  untuk  meningkatkan perdagangan  antar  negara  G-20.  Pada awalnya penerapan kebijakan penurunan tarif  impor  yang  dilakukan  G-20  akan mengurangi  pendapatan  negara,  serta berdampak  pada  kesejahteraan  petani dan industri dalam negeri. Namun secara jangka panjang berpotensi meningkatkan GDP negara importir karena pertumbuhan  industri  yang  berdaya saing. Kondisi ini mengharuskan pemerintah Indonesia untuk dapat memilah-milah dengan selektif komoditas apa yang tarifnya dapat diturunkan untuk meningkatkan perdagangan antara Indonesia dengan negara G-20.
Kebijakan  penurunan  tarif  tersebut bisa  berdampak  negatif  bagi  Indonesia karena  impor  dari  negara  lain  akan membanjiri  pasar  domestik.  Komoditas impor  tersebut  harus  mendatangkan manfaat optimal bagi kepentingan masyarakat.  Opsi  penurunan  tarif  dapat dipilih  untuk  komoditas  yang  memang
belum  mampu  disediakan  produsen domestik  dengan  dibarengi  dengan kebijakan lain yang dapat meminimalisasi efek negatif tersebut, diantaranya pemberian  subsidi  kepada  produsen dalam negeri. Indonesia sebaiknya mendorong adanya diskusi dalam upaya penurunan  tarif  pada  semua  negara anggota  G-20,  tidak  hanya  Indonesia, melalui  kesepakatan  kerja  sama  dalam forum  G-20.  Selain itu,  pemerintah  perlu meningkatkan  daya  saing  komoditas ekspor pertanian agar tidak kalah dengan komoditas  dari  negara  lain.  Hal  ini diharapkan  dapat  meningkatkan  ekspor Indonesia  ke  negara  G-20.  Penurunan tarif  impor  bahan  baku  yang  diolah  di Indonesia juga diharapkan dapat mengembangkan  industri  dalam  negeri sehingga akan meningkatkan nilai tambah dan meningkatkan ekspor produk olahan  dari  Indonesia.  Salah  satu caranya  adalah  melalui  fasilitasi  para pelaku  usaha  domestik  dalam  rangka kerja  sama  teknologi  pengolahan  hasil pertanian guna peningkatan nilai tambah. Strategi  lain  yang  perlu  dilakukan  untuk meminimalisir  dampak  penurunan  tarif impor  adalah  dengan  mengedukasi  dan mengkampanyekan gerakan cinta produk dalam negeri.
Hasil  analisis  model gravity juga menunjukkan  bahwa  penerapan  SPS
64 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL. 17 NO. 1, JULI 2023
Indonesia  berpengaruh  positif  terhadap perdagangan pertanian Indonesia dengan  negara  anggota  G-20.  Artinya sebagian besar komoditas pertanian dari negara mitra dagang sudah bisa memenuhi peraturan SPS yang bertujuan untuk  melindungi  kesehatan  manusia, binatang,  dan  tanaman  di  Indonesia. Untuk mengimbangi hal tersebut, Indonesia  juga  perlu  memperhatikan persyaratan SPS untuk komoditas- komoditas  ekspor  pertanian  Indonesia agar sesuai dengan permintaan di negara tujuan  ekspor.  Untuk  meningkatkan perdagangan  antar  negara,  diperlukan komunikasi  dua  arah  terkait  persyaratan SPS, kondisi existing komoditas pertanian, dan upaya atau solusi pemenuhan persyaratan SPS tersebut di masing-masing  negara.  Dalam  upaya tersebut, memungkinkan adanya pendampingan dan transfer teknologi dari negara  maju  ke  negara  berkembang (eksportir)  yang  belum  bisa  memenuhi standar internasional. Meskipun kebijakan ini  dapat  meningkatkan  harga, namun akhirnya akan membantu eksportir untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.
Berdasarkan hasil penelitian, penurunan  tarif  dapat  meningkatkan perdagangan,  maka  organisasi  G-20 dapat mendiskusikan dan
mempertimbangkan kebijakan penurunan tarif impor untuk meningkatkan perdagangan antar negara G-20 dengan tetap  dibarengi  kebijakan  peningkatan daya saing produk dalam negeri.
Organisasi G-20 dapat mendiskusikan  aturan  penerapan  SPS yang  adil  bagi  seluruh  anggota  G-20, sehingga tidak hanya melindungi keamanan  dan  kesehatan  manusia, hewan, dan tumbuhan, namun juga dapat meningkatkan perdagangan antar negara anggota. Penerapan SPS yang adil dapat diartikan  bahwa  masing-masing  anggota G-20  harus  menerima  penerapan  SPS dari  anggota  yang  lain  sebagai  tindakan yang setara meskipun tindakannya berbeda dengan yang diterapkannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada para pihak yang telah membantu hingga  terselesainya  naskah  jurnal  ini, terutama kepada Balitbangtan Kementerian
Pertanian yang berkontribusi dalam pendanaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adi, L. (2017). Pengaruh exchange rate dan GDP  terhadap  ekspor  dan  impor Indonesia. Develop , 1 (1), 1 –16. https://doi.org/10.25139/dev.v1i1.69
Akman,  M.  S.,  Berger,  A.,  Dadush,  U., Evenett, S., Johnson, L., Mendez-Parra, M.,  Ochoa,  R.,  &  Schmuker,  C.  (2017). Key policy options for the G20 in 2017 to support an open and inclusive trade and
Pengaruh Hambatan Tarif dan SPS ..., Endang Pudji Astuti, Rita Anurmalina, Amzul Rifin | 65
investment  system.  In T20  Trade  and Investment Task Force .
Apridar.  (2012). Ekonomi  Internasional:
Sejarah,
Teori, Konsep dan Permasalahan dalam Aplikasinya . Graha Ilmu.
Ardiyanti,  S.  T.  (2015).  Dampak  perjanjian perdagangan  Indonesia-Jepang  (Ijepa) terhadap  kinerja  perdagangan  bilateral. Buletin  Ilmiah  Litbang  Perdagangan ,
9 (2),
129 –151.
https://doi.org/10.30908/bilp.v9i2.5
BPS. (2022). Badan Pusat Statistik . Bps.Go.Id.
https://www.bps.go.id/indicator/11/65/1/- seri-2010-pdb-seri-2010.html
Chen, X., Yang, Z., & Liu, X. (2008). Empirical analysis  of  Xinjiang’s  bilateral  trade: Gravity model approach. Chinese Geographical  Science , 18 (1),  9 –16. https://doi.org/10.1007/s11769-008- 0009-5
Fassarella,  L.  M.,  Burnquist,  H.  L.,  &  de Souza,  M.  J.  P.  (2011).  Impact  of sanitary  and  technical  measures  on Brazilian exports of poultry. In Management . https://ageconsearch.umn.edu/record/1
03453/
Fugazza,  M.  (2013).  The  economics  behind Non-Tariff Measures: theoretical insights and empirical evidence. Policy Issues in International  Trade  and  Commodities Study Series , 57 , 1 –33.
Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometrics. In
The Economic Journal (Fourth Ed., Vol. 82, Issue 326). McGraw Hill Companies, Inc. https://doi.org/10.2307/2230043
Harahap,  M.  (2019). Dampak  Non  Tariff Measures  (NTMs)  terhadap  Ekspor Karet  Alam  Indonesia  ke  Negara
Anggota APEC . IPB.
Hasoloan,  J.  (2013).  Peranan  perdagangan internasional  dalam  produktifitas  dan perekonomian. Jurnal  Ilmiah  Pend.
Ekonomi , 1 (2), 102 –112.
https://media.neliti.com/media/publicatio ns/271659-peranan-perdagangan- internasional-dalam-71f683a0.pdf
Hermawan,  Y.  P.  (2011). Peran  Indonesia dalam  G-20:  Latarbelakang,  Peran  dan Tujuan  Keanggotaan  Indonesia (1st ed.).  Friedrich  Ebert  Stiftung  dan  Dep. Hub.  Internasional  Univ.  Parahyangan. library.fes.de/pdf-
files/bueros/indonesien/08366.pdf
Hutabarat,  L.  (2018).  Diplomasi  Ekonomi Indonesia  Dan  Pasar  Prospektif  Di Kawasan  Pacific  Alliance:  Studi  Kasus Meksiko  Dan  Chile. Jurnal  Asia  Pacific
Studies , 2 (2), 161. https://doi.org/10.33541/japs.v2i2.806
Idris, M. (2019). Dampak Kerjasama Perdagangan  Indonesia  -  India  dalam Produk  Daging  Kerbau  pada  Tahun 2016 - 2018. Jom Fisipol , 6 (II), 1 –12.
Irawati,
H., Kusnandar, F.,
&
Kusumaningrum,  H.  D.  (2019).  Analisis Penyebab Penolakan Produk Perikanan Indonesia Oleh Uni Eropa Periode 2007 – 2017 Dengan Pendekatan Root Cause Analysis. Jurnal  Standardisasi , 21 (2), 149 –160.
https://doi.org/10.31153/js.v21i2.757
Irshad,  M.  S.,  &  Anwar,  S.  (2019).  The determinants of Pakista n’s bilateral trade and trade potential with world : A gravity model  approach. European  Online Journal of Natural and Social Sciences ,
8 (4), 1 –19.
Irshad, M. S., Xin, Q., Shahriar, S., & Arshad, H. (2018).  A  panel  data  analysis  of China’s  trade  pattern  with  OPEC members:  Gravity  model  approach. Asian  Economic  and  Financial  Review ,
8 (1),
103 –116.
https://doi.org/10.18488/journal.aefr.201
8.81.103.116
ITC. (2021). ITC calculations based on BPS- Statistics
Indonesia and UN
COMTRADE .
http://www.trademap.org/bilateral_TS.a spx
Javed,  I.,  Nabi,  I.,  Yasin,  M.,  &  Razzaq,  A. (2018).  Macro  Determinants  of  Exports From Pakistan To United Arab Emirates (Uae): an Empirical Analysis. Journal of Agricultural Research (03681157) , 56 (October), 209 –214.
Kabir, M., Salim, R., & Al-Mawali, N. (2017). The  gravity  model  and  trade  flows: Recent  developments  in  econometric modeling and empirical evidence.
Economic  Analysis  and  Policy , 56 ,  60 – 71. https://doi.org/10.1016/j.eap.2017.08.00 5
Kerr,  W.  A.,  &  Gaisford,  J.  D.  (2007). Handbook on International Trade Policy. In Edward  Elgar  Publishing  Limited . https://doi.org/10.4337/9781847205469. 00012
Makarim,  A.  Y.  (2020). Analisis  Hambatan Perdagangan  terhadap  Impor  Daging Sapi Indonesia . IPB.
Manalu, D. S. T., Harianto, H., Suharno, S., & Hartoyo,  S.  (2019).  Posisi  Daya  Saing dan  Kinerja  Ekspor  Kopi  Indonesia  di Pasar  Global. JEPA , 3 (4),  830 –839. https://doi.org/10.21776/ub.jepa.2019.0 03.04.18
Mankiw,  G.  (2006). Makroekonomi (I.
Nurmawan  &  F.  Liza  (trans.);  Ed. Keenam). Erlangga.
Mira,  &  Saptanto,  S.  (2017).  Pengaruh
Kebijakan Perubahan Tarif Impor terhadap
Sektor Kelautan dan Perikanan. Kebijakan  Sosek  Kelautan Dan Perikanan , 07 (021), 13 –25.
Nainggolan,  S.  (2020). Analisis  Daya  Saing
Dan  Faktor Yang  Memengaruhi Ekspor Komoditi Terpilih Indonesia Ke Developing Eight Countries (D-8).
[Tesis] . IPB.
Nugroho,  R.  A.,  &  Jati,  K.  (2018).  Potensi Peningkatan Akses Pasar Produk Indonesia  ke  Perekonomian  APEC untuk Mengantisipasi Realisasi FTAAP. Buletin  Ilmiah  Litbang  Perdagangan ,
12 (2), 135 –160.
Purba, W., &  Ardiyanti,  D.  (2019).  Dinamika Kerjasama Perdagangan Indonesia dalam  Ekspor  Kelapa  Sawit  ke  India Tahun  2014-2019. Jurnal  FISK , 2 (1), 133 –140.
Rahman, M. E., Sinaga, B. M., Harianto, N., &  Susilowati,  S.  H.  (2019).  Kebijakan Dukungan  Domestik  Untuk  Menetralisir
Dampak Negatif Penurunan Tarif Impor Terhadap  Industri  Gula  Indonesia. Jurnal  Agro  Ekonomi , 36 (2),  91. https://doi.org/10.21082/jae.v36n2.2018
.91-112
Renjini, V. R., Kar, A., Jha, G. K., Kumar, P., Burman, R. R., & Praveen, K. V. (2017). Agricultural  trade  potential  between India  and  ASEAN:  An  application  of gravity  model. Agricultural  Economics
Research
Review , 30 (1), 105.
https://doi.org/10.5958/0974- 0279.2017.00009.x
Ridwan. (2011). Analisis Aliran Perdagangan dan  Investasi  dalam  Integrasi  Ekonomi ASEAN:  Pendekatan  Model  Gravity . IPB.
Rinaldi,  R.  (2014). Analisis  daya  saing  dan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  aliran perdagangan komoditi unggulan ekspor Indonesia ke Afrika Selatan. [Tesis] . IPB. Sabaruddin,  S.  S.  (2013).  Simulasi  Dampak Liberalisasi  Perdagangan  Bilateral  RI- China terhadap Perekonomian
Indonesia: Sebuah Pendekatan SMART
Model. JEKT , 6 (2), 86 –97.
Sabaruddin,  S.  S.  (2017).  Penguatan
Diplomasi Ekonomi Indonesia
Mendesain  Clustering  Tujuan  Pasar Ekspor  Indonesia:  Pasar  Tradisional  vs Pasar  Non-Tradisional. Jurnal  Ilmiah Hubungan  Internasional , 12 (2),  1 –16. https://doi.org/10.26593/jihi.v12i2.2654. 205-219
Salim,  Z.  (2011).  Indonesia  in  the  G20:
Benefits and Challenges Amidst
National Interests and Priorities.
Hofmeister W , 20 (2011), 95 –108.
Sari,  A.  R.,  Hakim,  D.  B.,  &  Anggraeni,  L. (2014).  Analisis  Pengaruh  Non-Tariff Measures Ekspor Komoditi Crude Palm Oil (CPO) Indonesia Ke Negara Tujuan Ekspor  Utama. JEKP , 3 (2),  111 –135. https://doi.org/10.29244/jekp.3.2.2014.1 11-135
Sidiq,  M.  A.  N.,  Findi,  M.,  &  Firdaus,  M.
(2019).  The  Analysis  of  New  Market
Potentials and Determinants of Indonesian  Export  Commodities  in  the South Asian Region. International
Pengaruh Hambatan Tarif dan SPS ..., Endang Pudji Astuti, Rita Anurmalina, Amzul Rifin | 67
Journal  of  Scientific  Research  in Science,  Engineering  and  Technology , 6 (5),
254 –263.
https://doi.org/10.32628/ijsrset196552
Siwi,  A.  P.  (2015).  Bilateral  Free  Trade: Hubungan Perdagangan Indonesia- China  dalam  Kerangka  ACFTA. Jurnal Analisis  Hubungan  Internasional , 2 (3), 111 –127.
Sultan, M., & Munir, K. (2015). Export, Import and Total Trade Potential of Pakistan: A Gravity Model. Munich Personal RePEc Archive , No. 66621 , 1 –34.
Sunardi,  D.,  Oktaviani,  R.,  &  Novianti,  T.
(2014).  Analisis  daya  saing  dan  faktor penentu  ekspor  komoditas  unggulan Indonesia  ke  Organisasi  Kerjasama Islam  (OKI). JEKP , 3 (2),  95 –110. https://doi.org/10.29244/jekp.3.2.95-110
Suryana,  A.  T.,  Fariyanti,  A.,  &  Rifin,  A.
(2014).  Analisis  perdagangan  kakao Indonesia di pasar  internasional. Jurnal Tanaman  Industri  Dan  Penyegar , 1 (1),
29.
https://doi.org/10.21082/jtidp.v1n1.2014 .p29-40
Sushanti,  S.  (2019).  Aktualisasi  Indonesia dalam  G20 :  peluang  atau  tren ? Jurnal Ilmiah Widya Sosiopolitika , 1 (1), 1 –14.
Tumwebaze Karamuriro, H. (2015). Determinants of Uganda’s export performance: a gravity model analysis.
International Journal of Business and Economics Research , 4 (2), 45. https://doi.org/10.11648/j.ijber.2015040 2.14
UNCTAD. (2013). Classification of Non-Tarif Measures .
Wibisono, B. A. S. (2017). Penurunan perdagangan bilateral Indonesia- Korea Selatan dalam kerjasama Working Level Task Force Meeting (WLTFM).
EJournal Ilmu Hubungan Internasional , 5 (4), 1381 –1396.
Widarjono, A. (2013). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan Eviews . UPP STIM YKPN.
Worldbank . (2021). www.data.worldbank.org WTO. (2021). World Trade Organization . www.wto.org