Oleh : Hilman Fauzi Nugraha
PENDAHULUAN
Summary
Indonesia dikenal sebagai Negara agraris, dihiasi dengan jutaan hectare tanah yang dierami untuk bergerak di sektor pertanian. Kemudian diisi oleh ratusan ribu orang yang memilih untuk menyandarkan hidupnya dari sektor pertanian, sehingga tidak keliru jikalau Indonesia disebut-sebut sebagai the rest place for God (tempat istirahat tuhan) karena sejuk dan nyamanya negeri ini. Akan tetapi sejauh mana peranan sektor pertanian tersebut dapat dilihat pada neraca pendapatan nasional.
Pendapatan Nasional merupakan informasi hasil dari sebuah proses perekonomian yang panjang, dimana hasil tersebut mampu menjadi informasi untuk menentukan baik buruknya suatu Negara dalam mengolah sumber daya yang dimilki. Nilai pendapatan nasional itu sendiri dapat didasarkan pada tahapan pembangunan ekonomi yang diambil dan dijalaninya. Dengan melihat ke belakang, sesungguhnya tahap pembangunan ekonomi Indonesia pada hakekatnya bergerak menuju langkah dalam mempersiapkan Negara yang lebih maju dengan proses industrialisasi. (Mahyudi : 2000)
Proses industrialisasi sebagai tahapan pembangunan ekonomi dalam menghasilkan pendapatan nasional yang lebih tinggi menggoyahkan eksistensi sektor pertanian. Hal ini terjadi karena adanya anggapan bahwa industrialisasi memiliki eksternalitas tinggi dengan sandaran tekhnologi yang tinggi pula. Sedang sektor pertanian merupakan karakteristik dari sebuah Negara tradisionalis. Ungkapan semisal itu setidaknya mendeskriditkan pengaruh sektor pertanian terhadap pendapatan nasional yang kalah dengan sektor non-pertanian.
Untuk mengukur peranan sektor pertanian dan sektor non-pertanian terhadap pendapatan nasional, penulis menggunakan variabel Agregat ekspor pertanian dan agregat ekspor non-pertanian waktu tertentu (Studi Kasus Indonesia Tahun 1981 – 2003) . Hal ini disebabkan kegiatan ekspor merupakan cerminan dari hasil output kedua sektor tersebut. Sesuai dengan rumusan teori regresi, maka kedua variebel tersebut 〖(E〗_(t^agr )) / Agregat Ekspor pertanian dan 〖(E〗_(t^nagr ))/ Agregat Ekspor Non-pertanian sama-sama meilki pengaruh yang positif terhadap pendapatan nasional. Dan Ekspor pertanian memilki pengaruh yang lebih besar. Dari sisi perubahannya, pertumbuhan ekspor non-pertanian memberikan pengaruh yang lebih baik terhdadap pertumbuhan ekonomi dibandingkan dengan sektor pertanian.
PEMBAHASAN
Review Jurnal
G. Adirinekso (2000) melakukan penelitian sejenis untuk pereiode 1970 – 1996 tentang dampak ekspor pertanian dan non pertanian terhadap produk nasional bruto dan komponennya. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa ekspor pertanian selama periode penelitian memberikan pengaruh yang cukup besar bagi produk nasional bruto dibandingkan dengan ekspor non pertanian. Penelitian lain, yang dilakukan oleh Djoni Hartono (2001) mengenai dampak ekspor non migas dan investasi swasta terhadap pertumbuhan ekonomi dan tabungan domestik dengan menggunakan data time series tahun 1980 – 1996. Kedua penelitian tersebut menggunakan model persamaan simultan.
Dalam penelitian ini, Hidayat Amir (2004) selaku penulis menggunakan persamaan parsial dalam bentuk model persamaan linear, yang hanya menggambarkan pengaruh ekspor (pertanian dan non-pertanian) terhadap pendapatan nasional saja, tanpa memasukkan unsur lain. Kemudian dalam analisnya menngunakan dua model, yaitu : (1) model persamaan linier dan (2) model persamaan log linier. Persamaan (1) menganalisis pengaruh variasi besaran ekspor ekspor pertanian dan non-pertanian terhadapvariasi besaran pendapatan nasional. Persamaan (2) akan menganalisis pengarih persentase perubahan (pertumbuhan) ekspor pertanian dan non-pertanian terhadap persentase perubahan (pertumbuhan) pendapatan nasional. Persamaan tersebut dapat dituliskan dalam persamaan regresi sebagai berikut :
Y_t = α_(1 )+ β_(1 ) E_(t^agr ) + γ_(1 ) E_(t^nagr ) + ε_(1t ) (1)
〖Ln Y〗_t = α_2+ β_(2 ) 〖Ln E〗_(t^agr ) + γ_(2 ) 〖Ln E〗_(t^nagr ) + ε_(1t ) (2)
Dalam spesifikasi ini, simbol-simbol didefinisikan sebagai berikut :
Y_ = Produk Nasional Bruto (PNB) / Pendapatan Nasional
E_(t^agr ) = Ekspor Pertanian
E_(t^nagr ) = Ekspor non-Pertanian
α,β,γ = Koefisien Regresi
ε = Variabel Pengganggu / Error
t = Mengindikasikan time series t
Hipotesa yang diajukan dalam penulisan ini adalah :
Persamaan Pertama
H_0 : α_1 = β_1 = γ_(1 ) = 0
(Ekspor pertanian dan Ekspor non-pertanian tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pendapatan nasional)
H_1 : bukan H_0
(Ekspor pertanian dan Ekspor non-pertanian mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pendapatan nasional)
Persamaan Kedua
H_0 : α_2 = β_2 = γ_(2 ) = 0
(Persentase perubahan ekspor pertanian dan persentase perubahan ekspor non-pertanian mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap persentase perubahan pendapatan nasional)
H_1 : bukan H_0
(Persentase perubahan ekspor pertanian dan persentase perubahan ekspor non-pertanian tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap persentase perubahan pendapatan nasional)
Untuk menguji model data, peneliti mencoba mengujinya dengan ke tiga asumsi regresi agar substansi data tidak dirusak, antara lain :
Uji Autokorelasi
Salahsatu asumsi dasar dari metode regresi dengan kuadrat terkecil adalah tidak adanya korelasi antar gangguan. Adanya masalah autokorelasi ini akan menghasilkan hasil estimasi koefisien yang konsisten dan tidak bias tetapi dengan varian yang besar, atau dengan kata lain hasil penafsiran tidak efisien. Varians estimasi parameter yang tidak efisien ini menyebabkan nilai t hitung cenderung kecil dan hasil pengujian cenderung menerima hipotesis nol (H_0)
Cara yang paling sering digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi asalah dengan nilai uji Durbin-Watson. Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai statistic DW yang dihitung dengan nilai batas atas (DW_μ) dan nilai batas bawah (DW_τ) dari table Durbin Watson, dengan memperhatikan jumlah observasi dan jumlah variable bebas ditambah satu. Silang kepercayaan yang didapat dari hasil pengujian mencakup 5 daerah, yaitu : (1) kurang dari DW_μ ; (2) antara DW_τ dan DW_μ ; (3) antara DW_μ dan 4 – DW_μ ; (4) antara 4 – DW_μ dan 4 - DW_τ ; dan (5) lebih dari 4 – DW_τ.
Dari persamaan I dan II, maka tidak ditemukan adanya Autokorelasi. Persamaan I didapat (DW = 2,27567 ; signifikan pada α = 5%), kemudian pada persamaan II pun tidak ditemukan adanbya masalah Autokorelasi karena (DW = 2,25847 ; siginifikan pada α=5%)
Uji Heterokedastisitas
Asumsi yang dipakai alam penerapan model regresi linear adalah varians dari setiap gangguan adalah konstan. Heterokedastisitas adalah keadaan dimana asumsi tersebut tidak tercapai. Dampak adanya heterokedastisitas adalah tidak efisien proses estimasi, sementara hasil estimasinya sendiri tetap konsisten dan tidak bias. Dengan adanya masalah heterokedastisitas akan mengakibatkan hasil uji t dan F dapat menjadi tidak berguna. Dapat dilihat pada nilai F dan obs* R-Squared, secara khusus adalah Probability dari obs*R-Squared
Pada persamaan I dan II dalam penelitian tidak ditemukan pula masalah heterokedastisitas karena Persamaan I (obs* R-Squared = 11,0640; siginifikan pada α=5%). Begitu pula pada persamaan II (obs* R-Squared = 10, 1289; Signifikan pada α=5%).
Uji Multikolinearitas (Kolinearitas Berganda)
Multikolinearitas (Kolinearitas Berganda) adalah adanya hubungan linear yang signifikan antara beberapa atau semua variable independent dalam model regresi. Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam analisis ini adalah : (1) besarnya Condition Index dari proses Colinearity Index, dimana dipergunakan pedoman bahwa condition index > 30 mengindikasikan adanya multikolinearitas. ; dan (2) matriks koefisien korelasi antara masing-masing variable bebas. Kaidah yang dapat digunakan adalah apabila koefisien korelasi antara dua peubah bebas lebih besar dari 0,8 atau 0,9 maka kolinearitas berganda adalah merupakan masalah serius. Dalam studi ini, uji yang dilakukan untuk melihat permasalahan diatas adalah berdasarkan pada pendekatan pertama, yaitu didasarkan pada besarnya condition index dari proses colinearity index.
Persamaan I dan persamaan II mengalami kondisi yang berbeda untuk melihat terdapat masalah Multikolinearitas atau tidak., karena pada persamaan I variable ekspor pertanian dan ekspor non pertanian mempunyai nilai condition index yang lebih kecil dari 30, sehingga hal ini dapat disebutkan bahwa persamaan I tidak mengalami masalah Multikolinearitas. Sedang pada persamaan II variabel ekspor pertanian dan non pertanian memilki condition index lebih besar dari 30, maka hal ini membuat persamaan II memilki masalah Multikolinearitas.
Sampai saat ini, boleh dikatakan model penelitian ini BLUE (Best Linear Unbiased Efficient estimator) (Gujarati, Teorema Gauss-Markov 1995: 72-73). Hal ini berhasil dikarenakan penulis memisahkan pengaruh yang ingin diuji di persamaan I dan persamaan II dengan fungsi persamaan Regresi Linier dan Non linier. Dari analisa dan pengolahan data yang telah ada maka persamaan regresinya dapat dibua sebagai berikut :
Persamaan Regresi linier (Y_t)
Y_t = 〖297200,1〗_+ 〖5,722851〗_ E_(t^agr ) + 1,392984 E_(t^nagr ) + ε_(1t ) (3)
R-Squared=0,929729
Adjusted R-Squared=0,922702
Pertama, variasi ekspor pertanian dan non pertanian yang dimasukkan kedalam model secara bersama-sama memberikan pengaruh yang cukup besar kepada variasi pendapatan nasional di Indonesia untuk kurun waktu 1981 – 2003. Hal ini terlihat dari nilai Adjusted R-Squared yang besarnya 0,922702, artinya bahwa variable ekspor pertanian dan non pertanian secara bersama-sama mampu menjelaskan 92,27% pendapatan nasional, sisanya diterangkan oleh sebab-sebab yang lain. Hasil uji statistik F memberikan hasil yang baik, besarnya mencapai 132,3069 (signifikan pada α = 5%). Kemudian tidak terdapat masalah heterokedastisitas, multikolinearitas, dan autokorelasi.
Kedua, ekspor pertanian mendatangkan dampak positif terhadap pendapatan nasional, secara statistic signifikan pada α = 5% . setiap penambahan ekspor pertanian 1 rupiah maka pendapatan ansional akan meningkat sebesar 5,723 rupiah. Ekspor non pertanian juga memberikan pengaruh positif terhadap pendapatan nasional secara statistic nilainya juga signifikan. Namun dari besaran pengaruhnya masih lebih kecil disbanding sector pertanian, yaitu sebesar 1,393 rupiah.
Persamaan Regresi Non Linier (LN Y_t)
LN Y_t = 5,403110 + 〖0,175133〗_ E_(t^agr ) + 0,516363 E_(t^nagr ) + ε_(1t )
R-Squared=0,959479
Adjusted R-Squared=0,955427
Pertama, persentase perubahan ekspor pertanian dan non pertanian yang dimasukkan ke dalam model secara bersama-sama memberikan pengaruh yang cukup besar kepada persentase perubahan pendapatan nasional di Indonesia untuk kurun waktu 1981 – 2003. Hal ini terlihat dari nilai Adjusted R-Squared yang besarnya 0,959479, hasil uji statistic F memberikan hasil yang baik, besarnya mencapai 228,9854 (signifikan pada α = 5% ). Tidak terdapat masalah heterokesatisitas, autokorelasi, akan tetapi terdapat multikolinearitas.
Kedua, pertumbuhan ekspor pertanian mendatangkan dampak positif terhadap pendapatan nasional, secara statistic signifikan pada α = 5%. Setiap persentase perubahan eskpor pertanian 1% maka pendapatan nasional akan meningkat sebesar 0,175%. Pertumbuhan ekspor non pertanian juga memberikan pengaruh yang signifikan. Bahkan dari besaran pengaruhnya lebih besar dibanding pertumbuhan ekspor pertanian, yaitu sebesar 0,516%.
Tanpa memperhatikan kelemahan dalam model dugaan tersebut, disarankan bahwa pemerintah Indonesia harus sangat memperhatikan peranan ekspor pertanian yang nyata-nyata secara signifikan mempunyai pengrauh positif terhadap pendapatan nasional. Sehingga dengan melakukan pembangunan sector pertanian dengan orientasi ekspor diharapkan mampu mengangkat nasib kaum tani dan pada gilirannya akan meningkatkan ekspor sebagai penghasil devisa Negara serta memperkokoh pertumbuhan ekonomi, atau dengan melakukan proses industrialisasi yang berbasis pada hail pertanian.
PENUTUP
Kesimpulan
Berdasarkan pengujian diperoleh hasil bahwa ekspor pertanian dan ekspor non pertanian sama-sama memilki pengaruh yang positif terhadap pendapatan nasional, yang secara statistic sangat signifikan. Lebih jauh lagi, besaran ekspor pertanian memberikan dampak yang lebih baik terhadap pendapatan nasional, yaitu sebesar 5,723 apabila dibandingkan dengan ekspor non pertanian, yang hanya sebesar 1,293. Sementara dari sisi pertumbuhan, ekpor pertanian member dampak yang lebih kecil terhadap pertumbuhan ekonomi, yaitu sebesar 0,175% daripada ekspor non pertanian yang sebesar 0,156%.
Tanpa memperhatikan kelemahan dalam model dugaan tersebut, disarankan bahwa pemerintah Indonesia harus sangat memperhatikan peranan ekspor pertanian yang nyata-nyata secara signifikan mempunyai pengrauh positif terhadap pendapatan nasional. Sehingga dengan melakukan pembangunan sector pertanian dengan orientasi ekspor diharapkan mampu mengangkat nasib kaum tani dan pada gilirannya akan meningkatkan ekspor sebagai penghasil devisa Negara serta memperkokoh pertumbuhan ekonomi, atau dengan melakukan proses industrialisasi yang berbasis pada hail pertanian.
Reviewer melihat bahwa penelitian ini sesungguhnya merupakan ajakan kepada semua element untuk memperhatikan sector pertanian yang kian terabaikan. Sementara sector non pertanian (dalam hal ini sector Industri) kian termanjakan dengan berbagai stimulus dalam membangun dan membenahi kinerjanya. Sehingga kalau Reviewer melihat bahwa sector pertanian kalah dengan sector non pertanian (dibaca : Sektor Industrri) dalam peranannya mempengaruhi pendapatan nasional yang positif. Ini bukan berarti menunjukkan tanggapan tentang isi dari penelitian yang ada, akan tetapi ini berbicara soal fakta dan fenomena yang terjadi hari ini.
Penglihatan Reviewer dalam memperhatikan isi penelitian ini sepertinya masih memilki keterbatasan studi, keterbatasan studi itu adalah adanya persamaan yang digunakan dalam model sangat sederhana karena belum memasukkan varaiabel-variabel lain yang mungkin berpengaruh. Model juga menurut Reviewer baru memberikan informasi awal mengenai dampak ekspor pertanian dan non-pertanian. Sehingga perlu ada penelitian lain yang lebih dalam dan tajam untuk mengungkapkan permasalahan ini dengan seksama.
DAFTAR PUSTAKA
Adirinekso, G. dampak ekspor pertanian dan non pertanian terhadap Produk Nasional Bruto dan komponennya (kasus Indonesia tahun 1970-1996). Paper ekonometrik I, Program Pascasarjana FEUI, Depok, 2000.
Ananta, Aris. Landasan dasar Ekonometrika. Jakarta: Gramedia, 1987
Kuncoro, Mudrajad. 2004. Metode Kuantitatif. Unit Penerbit dan Percetakan AMP-YKPN: Yogyakarta.
Rahrdja, Pratama. Teori Ekonomi Makro : Suatu Pengantar, edisi ketiga/Prathama Rahrdja, Mandala Manurung – Jakarta: Lembaga Penerbit FEUI : 2005
Sukirno, Sadono. Ekonomi Pembangunan : Proses, Masalah, dan dasar kebijakan. Jakarta Lembaga Penerbit FEUI : 1985
Summary
Indonesia dikenal sebagai Negara agraris, dihiasi dengan jutaan hectare tanah yang dierami untuk bergerak di sektor pertanian. Kemudian diisi oleh ratusan ribu orang yang memilih untuk menyandarkan hidupnya dari sektor pertanian, sehingga tidak keliru jikalau Indonesia disebut-sebut sebagai the rest place for God (tempat istirahat tuhan) karena sejuk dan nyamanya negeri ini. Akan tetapi sejauh mana peranan sektor pertanian tersebut dapat dilihat pada neraca pendapatan nasional.
Pendapatan Nasional merupakan informasi hasil dari sebuah proses perekonomian yang panjang, dimana hasil tersebut mampu menjadi informasi untuk menentukan baik buruknya suatu Negara dalam mengolah sumber daya yang dimilki. Nilai pendapatan nasional itu sendiri dapat didasarkan pada tahapan pembangunan ekonomi yang diambil dan dijalaninya. Dengan melihat ke belakang, sesungguhnya tahap pembangunan ekonomi Indonesia pada hakekatnya bergerak menuju langkah dalam mempersiapkan Negara yang lebih maju dengan proses industrialisasi. (Mahyudi : 2000)
Proses industrialisasi sebagai tahapan pembangunan ekonomi dalam menghasilkan pendapatan nasional yang lebih tinggi menggoyahkan eksistensi sektor pertanian. Hal ini terjadi karena adanya anggapan bahwa industrialisasi memiliki eksternalitas tinggi dengan sandaran tekhnologi yang tinggi pula. Sedang sektor pertanian merupakan karakteristik dari sebuah Negara tradisionalis. Ungkapan semisal itu setidaknya mendeskriditkan pengaruh sektor pertanian terhadap pendapatan nasional yang kalah dengan sektor non-pertanian.
Untuk mengukur peranan sektor pertanian dan sektor non-pertanian terhadap pendapatan nasional, penulis menggunakan variabel Agregat ekspor pertanian dan agregat ekspor non-pertanian waktu tertentu (Studi Kasus Indonesia Tahun 1981 – 2003) . Hal ini disebabkan kegiatan ekspor merupakan cerminan dari hasil output kedua sektor tersebut. Sesuai dengan rumusan teori regresi, maka kedua variebel tersebut 〖(E〗_(t^agr )) / Agregat Ekspor pertanian dan 〖(E〗_(t^nagr ))/ Agregat Ekspor Non-pertanian sama-sama meilki pengaruh yang positif terhadap pendapatan nasional. Dan Ekspor pertanian memilki pengaruh yang lebih besar. Dari sisi perubahannya, pertumbuhan ekspor non-pertanian memberikan pengaruh yang lebih baik terhdadap pertumbuhan ekonomi dibandingkan dengan sektor pertanian.
PEMBAHASAN
Review Jurnal
G. Adirinekso (2000) melakukan penelitian sejenis untuk pereiode 1970 – 1996 tentang dampak ekspor pertanian dan non pertanian terhadap produk nasional bruto dan komponennya. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa ekspor pertanian selama periode penelitian memberikan pengaruh yang cukup besar bagi produk nasional bruto dibandingkan dengan ekspor non pertanian. Penelitian lain, yang dilakukan oleh Djoni Hartono (2001) mengenai dampak ekspor non migas dan investasi swasta terhadap pertumbuhan ekonomi dan tabungan domestik dengan menggunakan data time series tahun 1980 – 1996. Kedua penelitian tersebut menggunakan model persamaan simultan.
Dalam penelitian ini, Hidayat Amir (2004) selaku penulis menggunakan persamaan parsial dalam bentuk model persamaan linear, yang hanya menggambarkan pengaruh ekspor (pertanian dan non-pertanian) terhadap pendapatan nasional saja, tanpa memasukkan unsur lain. Kemudian dalam analisnya menngunakan dua model, yaitu : (1) model persamaan linier dan (2) model persamaan log linier. Persamaan (1) menganalisis pengaruh variasi besaran ekspor ekspor pertanian dan non-pertanian terhadapvariasi besaran pendapatan nasional. Persamaan (2) akan menganalisis pengarih persentase perubahan (pertumbuhan) ekspor pertanian dan non-pertanian terhadap persentase perubahan (pertumbuhan) pendapatan nasional. Persamaan tersebut dapat dituliskan dalam persamaan regresi sebagai berikut :
Y_t = α_(1 )+ β_(1 ) E_(t^agr ) + γ_(1 ) E_(t^nagr ) + ε_(1t ) (1)
〖Ln Y〗_t = α_2+ β_(2 ) 〖Ln E〗_(t^agr ) + γ_(2 ) 〖Ln E〗_(t^nagr ) + ε_(1t ) (2)
Dalam spesifikasi ini, simbol-simbol didefinisikan sebagai berikut :
Y_ = Produk Nasional Bruto (PNB) / Pendapatan Nasional
E_(t^agr ) = Ekspor Pertanian
E_(t^nagr ) = Ekspor non-Pertanian
α,β,γ = Koefisien Regresi
ε = Variabel Pengganggu / Error
t = Mengindikasikan time series t
Hipotesa yang diajukan dalam penulisan ini adalah :
Persamaan Pertama
H_0 : α_1 = β_1 = γ_(1 ) = 0
(Ekspor pertanian dan Ekspor non-pertanian tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pendapatan nasional)
H_1 : bukan H_0
(Ekspor pertanian dan Ekspor non-pertanian mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pendapatan nasional)
Persamaan Kedua
H_0 : α_2 = β_2 = γ_(2 ) = 0
(Persentase perubahan ekspor pertanian dan persentase perubahan ekspor non-pertanian mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap persentase perubahan pendapatan nasional)
H_1 : bukan H_0
(Persentase perubahan ekspor pertanian dan persentase perubahan ekspor non-pertanian tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap persentase perubahan pendapatan nasional)
Untuk menguji model data, peneliti mencoba mengujinya dengan ke tiga asumsi regresi agar substansi data tidak dirusak, antara lain :
Uji Autokorelasi
Salahsatu asumsi dasar dari metode regresi dengan kuadrat terkecil adalah tidak adanya korelasi antar gangguan. Adanya masalah autokorelasi ini akan menghasilkan hasil estimasi koefisien yang konsisten dan tidak bias tetapi dengan varian yang besar, atau dengan kata lain hasil penafsiran tidak efisien. Varians estimasi parameter yang tidak efisien ini menyebabkan nilai t hitung cenderung kecil dan hasil pengujian cenderung menerima hipotesis nol (H_0)
Cara yang paling sering digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi asalah dengan nilai uji Durbin-Watson. Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai statistic DW yang dihitung dengan nilai batas atas (DW_μ) dan nilai batas bawah (DW_τ) dari table Durbin Watson, dengan memperhatikan jumlah observasi dan jumlah variable bebas ditambah satu. Silang kepercayaan yang didapat dari hasil pengujian mencakup 5 daerah, yaitu : (1) kurang dari DW_μ ; (2) antara DW_τ dan DW_μ ; (3) antara DW_μ dan 4 – DW_μ ; (4) antara 4 – DW_μ dan 4 - DW_τ ; dan (5) lebih dari 4 – DW_τ.
Dari persamaan I dan II, maka tidak ditemukan adanya Autokorelasi. Persamaan I didapat (DW = 2,27567 ; signifikan pada α = 5%), kemudian pada persamaan II pun tidak ditemukan adanbya masalah Autokorelasi karena (DW = 2,25847 ; siginifikan pada α=5%)
Uji Heterokedastisitas
Asumsi yang dipakai alam penerapan model regresi linear adalah varians dari setiap gangguan adalah konstan. Heterokedastisitas adalah keadaan dimana asumsi tersebut tidak tercapai. Dampak adanya heterokedastisitas adalah tidak efisien proses estimasi, sementara hasil estimasinya sendiri tetap konsisten dan tidak bias. Dengan adanya masalah heterokedastisitas akan mengakibatkan hasil uji t dan F dapat menjadi tidak berguna. Dapat dilihat pada nilai F dan obs* R-Squared, secara khusus adalah Probability dari obs*R-Squared
Pada persamaan I dan II dalam penelitian tidak ditemukan pula masalah heterokedastisitas karena Persamaan I (obs* R-Squared = 11,0640; siginifikan pada α=5%). Begitu pula pada persamaan II (obs* R-Squared = 10, 1289; Signifikan pada α=5%).
Uji Multikolinearitas (Kolinearitas Berganda)
Multikolinearitas (Kolinearitas Berganda) adalah adanya hubungan linear yang signifikan antara beberapa atau semua variable independent dalam model regresi. Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam analisis ini adalah : (1) besarnya Condition Index dari proses Colinearity Index, dimana dipergunakan pedoman bahwa condition index > 30 mengindikasikan adanya multikolinearitas. ; dan (2) matriks koefisien korelasi antara masing-masing variable bebas. Kaidah yang dapat digunakan adalah apabila koefisien korelasi antara dua peubah bebas lebih besar dari 0,8 atau 0,9 maka kolinearitas berganda adalah merupakan masalah serius. Dalam studi ini, uji yang dilakukan untuk melihat permasalahan diatas adalah berdasarkan pada pendekatan pertama, yaitu didasarkan pada besarnya condition index dari proses colinearity index.
Persamaan I dan persamaan II mengalami kondisi yang berbeda untuk melihat terdapat masalah Multikolinearitas atau tidak., karena pada persamaan I variable ekspor pertanian dan ekspor non pertanian mempunyai nilai condition index yang lebih kecil dari 30, sehingga hal ini dapat disebutkan bahwa persamaan I tidak mengalami masalah Multikolinearitas. Sedang pada persamaan II variabel ekspor pertanian dan non pertanian memilki condition index lebih besar dari 30, maka hal ini membuat persamaan II memilki masalah Multikolinearitas.
Sampai saat ini, boleh dikatakan model penelitian ini BLUE (Best Linear Unbiased Efficient estimator) (Gujarati, Teorema Gauss-Markov 1995: 72-73). Hal ini berhasil dikarenakan penulis memisahkan pengaruh yang ingin diuji di persamaan I dan persamaan II dengan fungsi persamaan Regresi Linier dan Non linier. Dari analisa dan pengolahan data yang telah ada maka persamaan regresinya dapat dibua sebagai berikut :
Persamaan Regresi linier (Y_t)
Y_t = 〖297200,1〗_+ 〖5,722851〗_ E_(t^agr ) + 1,392984 E_(t^nagr ) + ε_(1t ) (3)
R-Squared=0,929729
Adjusted R-Squared=0,922702
Pertama, variasi ekspor pertanian dan non pertanian yang dimasukkan kedalam model secara bersama-sama memberikan pengaruh yang cukup besar kepada variasi pendapatan nasional di Indonesia untuk kurun waktu 1981 – 2003. Hal ini terlihat dari nilai Adjusted R-Squared yang besarnya 0,922702, artinya bahwa variable ekspor pertanian dan non pertanian secara bersama-sama mampu menjelaskan 92,27% pendapatan nasional, sisanya diterangkan oleh sebab-sebab yang lain. Hasil uji statistik F memberikan hasil yang baik, besarnya mencapai 132,3069 (signifikan pada α = 5%). Kemudian tidak terdapat masalah heterokedastisitas, multikolinearitas, dan autokorelasi.
Kedua, ekspor pertanian mendatangkan dampak positif terhadap pendapatan nasional, secara statistic signifikan pada α = 5% . setiap penambahan ekspor pertanian 1 rupiah maka pendapatan ansional akan meningkat sebesar 5,723 rupiah. Ekspor non pertanian juga memberikan pengaruh positif terhadap pendapatan nasional secara statistic nilainya juga signifikan. Namun dari besaran pengaruhnya masih lebih kecil disbanding sector pertanian, yaitu sebesar 1,393 rupiah.
Persamaan Regresi Non Linier (LN Y_t)
LN Y_t = 5,403110 + 〖0,175133〗_ E_(t^agr ) + 0,516363 E_(t^nagr ) + ε_(1t )
R-Squared=0,959479
Adjusted R-Squared=0,955427
Pertama, persentase perubahan ekspor pertanian dan non pertanian yang dimasukkan ke dalam model secara bersama-sama memberikan pengaruh yang cukup besar kepada persentase perubahan pendapatan nasional di Indonesia untuk kurun waktu 1981 – 2003. Hal ini terlihat dari nilai Adjusted R-Squared yang besarnya 0,959479, hasil uji statistic F memberikan hasil yang baik, besarnya mencapai 228,9854 (signifikan pada α = 5% ). Tidak terdapat masalah heterokesatisitas, autokorelasi, akan tetapi terdapat multikolinearitas.
Kedua, pertumbuhan ekspor pertanian mendatangkan dampak positif terhadap pendapatan nasional, secara statistic signifikan pada α = 5%. Setiap persentase perubahan eskpor pertanian 1% maka pendapatan nasional akan meningkat sebesar 0,175%. Pertumbuhan ekspor non pertanian juga memberikan pengaruh yang signifikan. Bahkan dari besaran pengaruhnya lebih besar dibanding pertumbuhan ekspor pertanian, yaitu sebesar 0,516%.
Tanpa memperhatikan kelemahan dalam model dugaan tersebut, disarankan bahwa pemerintah Indonesia harus sangat memperhatikan peranan ekspor pertanian yang nyata-nyata secara signifikan mempunyai pengrauh positif terhadap pendapatan nasional. Sehingga dengan melakukan pembangunan sector pertanian dengan orientasi ekspor diharapkan mampu mengangkat nasib kaum tani dan pada gilirannya akan meningkatkan ekspor sebagai penghasil devisa Negara serta memperkokoh pertumbuhan ekonomi, atau dengan melakukan proses industrialisasi yang berbasis pada hail pertanian.
PENUTUP
Kesimpulan
Berdasarkan pengujian diperoleh hasil bahwa ekspor pertanian dan ekspor non pertanian sama-sama memilki pengaruh yang positif terhadap pendapatan nasional, yang secara statistic sangat signifikan. Lebih jauh lagi, besaran ekspor pertanian memberikan dampak yang lebih baik terhadap pendapatan nasional, yaitu sebesar 5,723 apabila dibandingkan dengan ekspor non pertanian, yang hanya sebesar 1,293. Sementara dari sisi pertumbuhan, ekpor pertanian member dampak yang lebih kecil terhadap pertumbuhan ekonomi, yaitu sebesar 0,175% daripada ekspor non pertanian yang sebesar 0,156%.
Tanpa memperhatikan kelemahan dalam model dugaan tersebut, disarankan bahwa pemerintah Indonesia harus sangat memperhatikan peranan ekspor pertanian yang nyata-nyata secara signifikan mempunyai pengrauh positif terhadap pendapatan nasional. Sehingga dengan melakukan pembangunan sector pertanian dengan orientasi ekspor diharapkan mampu mengangkat nasib kaum tani dan pada gilirannya akan meningkatkan ekspor sebagai penghasil devisa Negara serta memperkokoh pertumbuhan ekonomi, atau dengan melakukan proses industrialisasi yang berbasis pada hail pertanian.
Reviewer melihat bahwa penelitian ini sesungguhnya merupakan ajakan kepada semua element untuk memperhatikan sector pertanian yang kian terabaikan. Sementara sector non pertanian (dalam hal ini sector Industri) kian termanjakan dengan berbagai stimulus dalam membangun dan membenahi kinerjanya. Sehingga kalau Reviewer melihat bahwa sector pertanian kalah dengan sector non pertanian (dibaca : Sektor Industrri) dalam peranannya mempengaruhi pendapatan nasional yang positif. Ini bukan berarti menunjukkan tanggapan tentang isi dari penelitian yang ada, akan tetapi ini berbicara soal fakta dan fenomena yang terjadi hari ini.
Penglihatan Reviewer dalam memperhatikan isi penelitian ini sepertinya masih memilki keterbatasan studi, keterbatasan studi itu adalah adanya persamaan yang digunakan dalam model sangat sederhana karena belum memasukkan varaiabel-variabel lain yang mungkin berpengaruh. Model juga menurut Reviewer baru memberikan informasi awal mengenai dampak ekspor pertanian dan non-pertanian. Sehingga perlu ada penelitian lain yang lebih dalam dan tajam untuk mengungkapkan permasalahan ini dengan seksama.
DAFTAR PUSTAKA
Adirinekso, G. dampak ekspor pertanian dan non pertanian terhadap Produk Nasional Bruto dan komponennya (kasus Indonesia tahun 1970-1996). Paper ekonometrik I, Program Pascasarjana FEUI, Depok, 2000.
Ananta, Aris. Landasan dasar Ekonometrika. Jakarta: Gramedia, 1987
Kuncoro, Mudrajad. 2004. Metode Kuantitatif. Unit Penerbit dan Percetakan AMP-YKPN: Yogyakarta.
Rahrdja, Pratama. Teori Ekonomi Makro : Suatu Pengantar, edisi ketiga/Prathama Rahrdja, Mandala Manurung – Jakarta: Lembaga Penerbit FEUI : 2005
Sukirno, Sadono. Ekonomi Pembangunan : Proses, Masalah, dan dasar kebijakan. Jakarta Lembaga Penerbit FEUI : 1985
Tidak ada komentar:
Posting Komentar