Analisis Ekspor Minyak Kelapa Sawit (CPO) Indonesia Ke Sepuluh Negara Tujuan Utama Tahun 2008-2020 Analysis Of Indonesian Palm Oil (CPO) Exports to Ten Main Destination Countries, 2008-2020 Catur Juni Karlina1.
Asih Sri WInarti2.
Jamzani Sodik3 Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta Korespondensi: caturjunikarlina@gmail.
Abstract Indonesia is the largest palm oil producer in the world as well as the worldAos largest CPO However.
Indonesia has not been able to become a peg for CPO prices and in 2020 there was a decrease in CPO export volume due to pandemic Covid-19.
This study aims to: .
analyzing the effect of Gross Domestic Product of the destination country on Indonesian palm oil (CPO) exports in 2008-2020.
analyzing the effect of Economic Distance on Indonesian palm oil (CPO) exports in 2008-2020.
Analyzing the effect of Riil Exchange Rate on Indonesian palm oil (CPO) exports in 2008-2020.
Analyzing the effect of palm oil export prices on Indonesian palm oil (CPO) exports in 2008-2020.
This study uses secondary data related to palm oil sources from BPS.
Bappepti.
BI.
BPDPKS.
World Bank, and other related sources.
The analytical tool used in this research is panel data regression analysis .
ooled dat.
with Gravity Model.
Based on the result of the analysis, it is know that Gross Domestic Product (GDP) of export destination countries.
Economic Distance, and Riil Exchange Rate has positive and significant effect of on CPO While CPO Export Price variables have a negative dan significant effect on CPO Keywords: CPO Export.
Gravity Model.
CPO Price.
Economic Distance Abstrak Indonesia merupakan negara produsen Minyak Kelapa Sawit (CPO) terbesar di dunia sekaligus eksportir CPO terbesar dunia.
Namun Indonesia belum mampu menjadi pematok harga CPO dan pada tahun 2020 terjadi penurunan volume ekspor CPO karena adanya Pandemi Covid-19.
Penelitian ini bertujuan untuk: .
Menganalisis pengaruh Gross Domestic Product negara tujuan terhadap ekspor CPO Indonesia tahun 2008-2020.
Menganalisis pengaruh Jarak Ekonomi terhadap ekspor CPO Indonesia tahun 2008-2020.
Menganalisis pengaruh Nilai Tukar Riil terhadap ekspor CPO Indonesia tahun 20082020.
Menganalisis pengaruh Harga Ekspor terhadap ekspor CPO Indonesia tahun 20082020.
Penelitian ini menggunakan data sekunder terkait ekspor minyak kelapa sawit yang bersumber dari BPS.
Bappepti.
BI.
BPDPKS.
World Bank, dan sumber lain yang terkait.
Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi data panel .
ooled dat.
dengan Gravity Model.
Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa Gross Domestic Product (GDP) negara tujuan utama.
Jarak Ekonomi (JE), dan Nilai Tukar Riil (NT) berpengaruh positif dan signifikan terhadap ekspor CPO.
Sedangkan Harga Ekspor (HRG) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ekspor CPO.
Kata kunci: Ekspor CPO.
Gravity Model.
Harga CPO.
Jarak Ekonomi PENDAHULUAN Indonesia yang baru saja mendapatkan predikat sebagai negara maju, adanya ekspor-impor memegang peranan yang cukup penting sebagai salah satu sumber SINOMIKA JOURNAL | VOLUME 1 NO.
https://publish.
ojs-indonesia.
com/index.
php/SINOMIKA Analisis Ekspor Minyak Kelapa Sawit (CPO) Indonesia Ke Sepuluh Negara Tujuan Utama Tahun 2008-2020 Catur Juni Karlina.
Asih Sri Winarti.
Jamzani Sodik DOI: https://doi.
org/10.
54443/sinomika.
penerimaan devisa.
Penerimaan devisa yang berasal dari kegiatan ekspor ini dapat dijadikan sebagai sumber pembiayaan dalam pembangunan nasional.
Salah satu upaya pemerintah untuk mendapatkan devisa dari luar negeri adalah dengan jalan mengekspor hasil-hasil sumber daya alam ke luar negeri.
Seperti yang kita ketahui bahwa Indonesia merupakan negara yang kaya akan sumber daya alam, salah satunya dalam sektor perkebunan.
Salah satu komoditas hasil perkebunan yang dimiliki Indonesia adalah kelapa sawit.
Buah kelapa sawit memiliki bagian terpenting dari tanaman kelapa sawit yang akan diolah menjadi minyak setengah jadi, yaitu minyak kelapa sawit (CPO) dan minyak jadi (Palm Oi.
Di Indonesia, produksi CPO merupakan komoditas sektor perkebunan paling tinggi dibandingkan dengan komoditas sektor lainnya.
Berikut volume produksi CPO Indonesia menurut negara tujuan utama selama tahun 2016-2020 dibawah ini.
Tabel 1.
Ekspor CPO Menurut Negara Tujuan Utama Tahun 2016-2020 .
ibu to.
Tahun Negara Tujuan India China Pakistan Belanda Amerika Serikat Spanyol Mesir Bangladesh Italia Singapura Total Ekspor Sumber: Badan Pusat Statistik, 2021.
Tabel 1.
1 diatas menunjukkan ekspor CPO Indonesia ke sepuluh negara tujuan utama selama lima tahun terakhir.
Pemilihan menggunakan sepuluh negara tujuan utama ekspor ini adalah karena sepuluh negara tersebut merupakan negara pengimpor minyak kelapa sawit terbesar dari Indonesia.
Sebagai negara tujuan utama ekspor minyak kelapa sawit terbesar dari Indonesia sepuluh negara tujuan utama ini memiliki peran besar dalam menyumbang devisa negara Indonesia.
Volume ekspor industri sawit di Indonesia dari tahun ke tahun cenderung Bahkan Indonesia menempati peringkat pertama negara pengekspor sawit terbanyak di dunia.
Ekspor CPO Indonesia dipengaruhi oleh berbagai faktor.
Beberapa faktor yang mempengaruhi ekspor CPO Indonesia seperti volume produksi, bea keluar.
GDP negara tujuan, jumlah penduduk, jarak ekonomi, dan nilai tukar terhadap negara tujuan ekspor.
Pertumbuhan industri sawit di SINOMIKA JOURNAL | VOLUME 1 NO.
https://publish.
ojs-indonesia.
com/index.
php/SINOMIKA Indonesia tampak dari jumlah produksi, ekspor, dan juga pertumbuhan luas area perkebunan sawit.
Hal ini didorong oleh permintaan global yang terus meningkat dan keuntungan yang juga meningkat, budidaya kelapa sawit telah ditingkatkan secara signifikan baik oleh petani kecil maupun para pengusaha besar di Indonesia.
Namun sejak adanya pandemi Covid-19 pada tahun 2020 berdampak pada penurunan volume ekspor CPO hingga 34 juta ton.
Penurunan volume ekspor CPO akibat pandemi Covid-19 disebabkan oleh beberapa faktor salah satunya akibat kebijakan lockdown yang diterapkan di negara-negara tujuan ekspor.
Oleh karena itu perlu adanya analisis terkait pengembangan ekspor CPO Indonesia untuk menganalisis lebih lanjut mengenai faktor-faktor lain yang mempengaruhi volume ekspor CPO.
TINJAUAN PUSTAKA
Dalam buku karangan Adam Smith .
yang berjudul An Inguiry into the Neture Causes of the Wealth of Nation bahwa dengan perdagangan bebas, setiap negara dapat berspesialisasi dalam produksi komoditi yang mempunyai keunggulan absolut .
apat memproduksi lebih efisien dibandingkan negara-negara lai.
dan mengimpor komoditi yang mengalami kerugian absolut .
emproduksi dengan cara kurang efisie.
(Salvatore, 2.
Menurut Undang-Undang Nomor 2 Tahun 2009 tentang Lembaga Pembiayaan Ekspor Indonesia dijelaskan bahwa ekspor adalah kegiatan mengeluarkan barang dari daerah pabean Indonesia dan/atau jasa dari wilayah Negara Republik Indonesia.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Lubis .
menyatakan bahwa faktor yang mempengaruhi ekspor dibagi menjadi faktor domestik .
enawaran ekspo.
dan faktor pasar internasional .
ermintaan Faktor domestik mencakup kapasitas produksi negara eksportir, harga domestik, dan berbagi kebijakan domestik.
Di lain sisi, faktor dari pasar internasional mencakup harga di pasar internasional, nilai tukar, dan sisi permintaan dari negara importir.
Teori permintaan menjelaskan karakteristik hubungan antara jumlah yang diminta dari suatu barang atau jasa dan harga dalam periode waktu tertentu dengan asumsi bahwa faktor-faktor lain tetap tidak berubah atau tidak berubah.
Gross Domestic Product merupakan pendapatan nasional, mencerminkan tingkat konsumsi atau tingkat kemampuan daya beli .
urchasing powe.
masyarakat terhadap barang/jasa (Mankiw, 2.
Suatu negara yang memiliki GDP tinggi maka pengeluarannya pun akan tinggi, sehingga kapasitas negara tersebut untuk melakukan perdagangan dengan negara lain juga akan meningkat terutama untuk impor.
GDP negara importir digunakan untuk mengukur kapasitas absorsi .
yang berarti bahwa GDP memiliki hubungan positif dengan permintaan ekspor (Kalbasi, 2001 dalam Yuniarti, 2.
Jarak antara dua negara menjadi determinan penting dalam pola perdagangan secara geografis, karena jarak dapat meningkatkan biaya SINOMIKA JOURNAL | VOLUME 1 NO.
https://publish.
ojs-indonesia.
com/index.
php/SINOMIKA Analisis Ekspor Minyak Kelapa Sawit (CPO) Indonesia Ke Sepuluh Negara Tujuan Utama Tahun 2008-2020 Catur Juni Karlina.
Asih Sri Winarti.
Jamzani Sodik DOI: https://doi.
org/10.
54443/sinomika.
transportasi, meskipun jarak bukan satu-satunya biaya yang harus ditanggung (Krugman, 2.
Hubungan jarak ekonomi dengan ekspor dikaitkan dengan gravity model yang berasal dari teori fisika Newton (Kusuma & Firdaus, 2.
Biaya transportasi yang semakin besar maka akan menyebabkan perdagangan menurun, sehingga semakin jauh jarak ekonomi maka volume ekspor menurun (Krugman, 2.
Nilai tukar mata uang domestik terhadap mata uang asing menjadi dua yaitu nilai tukar nominal dan nilai tukar riil.
Nilai tukar nominal adalah harga relatif dari mata uang dua negara, sedangkan nilai tukar riil adalah harga relatif barangbarang di kedua negara, nilai tukar rill disebut juga sebagai term of trade (Mankiw.
Dengan peningkatan nilai tukar riil, maka harga produk di pasar global akan lebih mahal.
Jika harga relatif dari barang luar negeri meningkat (REER nai.
maka masyarakat luar negeri .
akan mengalihkan pengeluaran mereka untuk membeli barang domestik, sehingga akan memberikan efek positif terhadap volume ekspor negara eksportir (Krugman, 2.
Harga adalah sejumlah uang yang ditagihkan atas sesuatu produk atau jasa atau jumlah dari nilai yang ditukarkan para konsumen untuk memperoleh manfaat dari memiliki atau menggunakan suatu produk atau jasa (Kotler & Amstrong.
Hubungan antara harga ekspor dengan Ekspor dapat dijelaskan menggunakan teori Hukum Permintaan (Law of Deman.
dari Alfred Marshall.
Dalam bunyi Hukum Permintaan menyatakan bahwa AuSemakin tinggi tingkat harga suatu barang maka semakin rendah permintaan akan barang tersebut, dan sebaliknya jika semakin rendah tingkat harga maka semakin tinggi permintaan akan barang tersebutAy (Mankiw, 2.
METODE
Jenis dan sumber data Jenis penelitian ini merupakan penelitian yang bersifat deskriptif kuantitatifJenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berupa data volume ekspor CPO Indonesia ke sepuluh negara tujuan utama yang diperoleh dari website resmi Badan Pusat Statistik.
Kemudian data GDP sepuluh negara tujuan diperoleh dari website resmi World Bank.
Data nilai tukar rupiah yang diperoleh dari website resmi Bank Indonesia, index ortax (Kurs Keputusan Kementerian Keuanga.
dan beberapa sumber lain terkait.
Data Harga Ekspor CPO yang diperoleh dari website resmi Badan Pengelola Dana Perkebunan Kelapa Sawit (BPDPKS).
Analisis Data Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis data panel .
ooled dat.
menggunakan regresi data panel dengan Gravity Model.
Model awal dari gravity model digambarkan sebagai berikut:
SINOMIKA JOURNAL | VOLUME 1 NO.
https://publish.
ojs-indonesia.
com/index.
php/SINOMIKA Tij = yaA.
aUyayaUy.
yaEyayayaiyaya Keterangan:
Tij = Volume Ekspor/Impor dari negara i ke negara j = GDP negara pengimpor = GDP negara pengekspor Dij = Jarak antara dua negara Uij =Faktor lain yang dapat mengurangi atau meningkatkan perdagangan antara dua negara.
Persamaan regresi model gravity yang digunakan dalam penelitian ini adalah model linier sebagai berikut:
Eksporit = 0 1 GDPit 2 JEit 3 NTit 4 HRGit eit Keterangan:
Ekspor = Ekspor Minyak Kelapa Sawit GDP = GDP negara tujuan = Jarak Ekonomi dengan negara tujuan = Nilai Tukar Riil HRG = Harga Minyak Kelapa Sawit = Koefisien Regresi = Error = Negara Tujuan Utama Ekspor = Tahun Operasional Variabel Volume Ekspor (Ekspo.
Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah ekspor CPO yaitu volume ekspor CPO menurut negara tujuan utama selama tahun 20082020.
Variabel ini menggunakan satuan Ton.
Gross Domestic Product (GDP) GDP dalam penelitian ini adalah GDP sepuluh negara tujuan ekspor yaitu GDP India.
China.
Pakistan.
Belanda.
Amerika Serikat.
Spanyol.
Mesir.
Bangladesh.
Italia, dan Singapura.
Variabel ini menggunakan satuan US$.
Data tersebut diperoleh dari website resmi World Bank.
Jarak Ekonomi (JE) Jarak Ekonomi dalam penelitian ini adalah jarak ekonomi negara Indonesia dengan negara tujuan ekspor yaitu India.
China.
Pakistan.
Belanda.
Amerika Serikat.
Spanyol.
Mesir.
Bangladesh.
Italia, dan Singapura.
Data tersebut di peroleh dari hasil hitungan Gross Domestic Product (GDP) dengan jarak geografi Indonesia dengan negara tujuan ekspor CPO.
Nilai Tukar Riil (NT) SINOMIKA JOURNAL | VOLUME 1 NO.
https://publish.
ojs-indonesia.
com/index.
php/SINOMIKA Analisis Ekspor Minyak Kelapa Sawit (CPO) Indonesia Ke Sepuluh Negara Tujuan Utama Tahun 2008-2020 Catur Juni Karlina.
Asih Sri Winarti.
Jamzani Sodik DOI: https://doi.
org/10.
54443/sinomika.
Nilai tukar dalam penelitian ini adalah nilai tukar riil mata uang negara India.
China.
Pakistan.
Belanda.
Amerika Serikat.
Spanyol.
Mesir.
Bangladesh.
Italia, dan Singapura terhadap mata uang negara Indonesia.
Nilai tukar riil merupakan harga relatif dari barang Ae barang di antara dua Satuan yang digunakan dalam variabel ini adalah Rp/LCU.
Data nilai tukar ini diperoleh dari website Bank Indonesia dan berbagai sumber.
Harga Ekspor (HRG) Harga CPO dalam penelitian ini adalah harga ekspor CPO.
Satuan yang digunakan dalam variabel ini adalah US$.
Data harga ekspor CPO ini diperoleh dari website resmi Badan Pengelola Dana Perkebunan Kelapa Sawit (BPDPKS).
HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Kesesuaian Model Uji Chow Penentuan keputusan dalam uji chow adalah apabila probabilitas Chi-Square > .
maka H0 diterima dan H1 ditolak.
Berlaku juga sebaliknya apabila probabilitas Chi-Square > .
maka H1 diterima dan H0 ditolak.
Tabel 4.
Hasil Uji Chow Effects Test Statistic Prob.
Cross-section Chi- 244,361187 0,000 Square Sumber: Data diolah Eviews 9.
Berdasarkan tabel 4.
1 diketahui bahwa nilai probabilitas Chi-Square adalah 0,0000.
Nilai tersebut kurang dari .
sehingga H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa model yang dipilih adalah fixed effect model.
Karena model yang dipilih adalah fixed effect model maka perlu dilanjutkan uji selanjutnya yaitu uji Uji Hausman Penentuan keputusan dalam uji hausman adalah apabila probabilitas ChiSquare > .
maka H0 diterima dan H1 ditolak.
Berlaku juga sebaliknya apabila probabilitas Chi-Square > .
maka H1 diterima dan H0 ditolak.
Tabel 4.
Hasil Uji Hausman Effects Test Statistic Cross-section Chi-Square 18,97238 Sumber: Data diolah Eviews 9.
Prob.
0,0008
SINOMIKA JOURNAL | VOLUME 1 NO.
https://publish.
ojs-indonesia.
com/index.
php/SINOMIKA Berdasarkan tabel 4.
2 diketahui bahwa nilai probabilitas Chi-Square adalah 0,0000.
Nilai tersebut kurang dari .
sehingga H0 ditolak dan H1 diterima yang berarti bahwa model yang dipilih adalah fixed effect model.
Sehingga dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa model regresi terbaik adalah fixed effect Hasil Regresi Variable GDP? JE? NT? HRG? Tabel 4.
Hasil Regresi Fixed Effect Model Coefficie Std.
tProb.
Error Statistic 82E3.
62E-07 09
Fixed Effects (Cros.
_INDIA_--C _TIONGKOK_--C 907579.
_PAKISTAN_--C
_BELANDA_--C
_AS_--C
_SPANYOL_--C
_MESIR_--C
_BANGLADESH_-C
_ITALIA_--C
_SINGAPURA_--C 467556.
Effects Specification Cross-section fixed .
ummy variable.
R-squared Mean dependent var SINOMIKA JOURNAL | VOLUME 1 NO.
https://publish.
ojs-indonesia.
com/index.
php/SINOMIKA Analisis Ekspor Minyak Kelapa Sawit (CPO) Indonesia Ke Sepuluh Negara Tujuan Utama Tahun 2008-2020 Catur Juni Karlina.
Asih Sri Winarti.
Jamzani Sodik DOI: https://doi.
org/10.
54443/sinomika.
Adjusted Rsquared Sum Log likelihood F-statistic Prob(F-statisti.
Sumber: Data diolah Eviews 9.
dependent var 8.
Akaike Schwarz criterion Hannan-Quinn Durbin-Watson stat 8.
Berdasarkan hasil regresi data panel pada tabel 4.
3 maka persamaan model regresi yang diperoleh dirumuskan sebagai berikut:
EKSPOR = 276.
427,3 0,0000362 GDP 382,5366 JE 40,76696 NT Ae 765,0524 HRG eit Berdasarkan tabel 4.
3 diketahui bahwa GDP memiliki t-hitung 41.
08302 > ttabel 1.
65714 yang artinya secara parsial variabel GDP berpengaruh positif dan Variabel JE memiliki t-hitung 5.
880974 > t-tabel 1.
65714 yang artinya secara parsial variabel JE berpengaruh positif dan signifikan terhadap Ekspor CPO variabel NT memiliki t-hitung 5.
327807 > t-tabel 1.
65714 yang artinya secara parsial variabel NT berpengaruh positif dan signifikan terhadap Ekspor CPO variabel HRG memiliki t-hitung -9.
512485 > t-tabel 1.
65714 yang artinya secara parsial variabel HRG berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Ekspor CPO Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik pada penelitian ini menggunakan 4 uji yaitu uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi.
Hasil Uji Normalitas Tabel 4.
Hasil Uji Normalitas Jarque-Bera Probabilitas 0,226641 Sumber: Data diolah Eviews 9.
Keterangan Normal Berdasarkan tabel 4.
4 nilai probabilitas Jarque-Bera adalah 0,226641 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti data yang digunakan dalam penelitian ini berdistribusi normal.
SINOMIKA JOURNAL | VOLUME 1 NO.
https://publish.
ojs-indonesia.
com/index.
php/SINOMIKA Hasil Uji Multikolinieritas Tabel 4.
Hasil Uji Multikolinieritas GDP
GDP
HRG
Sumber: Data diolah Eviews 9.
HRG
Berdasarkan tabel 4.
5 nilai koefisien antar variabel independen GDP.
JE.
NT, dan HRG seluruhnya kurang dari 0,8 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinieritas dalam model regresi data panel pada penelitian ini.
Hasil Uji Heteroskedastisitas Tabel 4.
Hasil Uji Multikolinieritas GDP
GDP
HRG
Sumber: Data diolah Eviews 9.
HRG
Berdasarkan tabel 4.
5 nilai koefisien antar variabel independen GDP.
JE.
NT, dan HRG seluruhnya kurang dari 0,8 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinieritas dalam model regresi data panel pada penelitian ini.
Hasil Uji Autokorelasi Tabel 4.
Hasil Uji Autokorelasi Durbin-watson stat Sumber: Data diolah Eviews 9.
Berdasarkan tabel 4.
7 diketahui nilai durbin-watson adalah 0.
855806 kurang dari nilai DL sehingga terjadi autokorelasi positif sehingga perlu dilakukan penyembuhan autokorelasi.
Dalam penelitian ini menggunakan pendekatan cross section-SUR.
SUR menggunakan metode generalized least square (GLS) untuk menduga parameter dalam model (Zenler, 1962 dalam Pusakasari, 2.
Penggunaan metode GLS dalam model regresi mengasumsikan bahwa model regresi tersebut terbebas dari masalah heteroskedastisitas dan autokorelasi (Gujarati, 2.
Adapun hasil penyembuhan autokorelasinya adalah sebagai SINOMIKA JOURNAL | VOLUME 1 NO.
https://publish.
ojs-indonesia.
com/index.
php/SINOMIKA Analisis Ekspor Minyak Kelapa Sawit (CPO) Indonesia Ke Sepuluh Negara Tujuan Utama Tahun 2008-2020 Catur Juni Karlina.
Asih Sri Winarti.
Jamzani Sodik DOI: https://doi.
org/10.
54443/sinomika.
Tabel 4.
Hasil Penyembuhan Autokorelasi Durbin-watson stat Sumber: Data diolah Eviews 9.
Berdasarkan tabel 4.
8 diketahui nilai durbin-watson setelah dilakukan penyembuhan menggunakan pembobotan cross section-SUR adalah 1.
874212 lebih besar dari DU 1.
7774 dan kurang dari 4-DU 2.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa sudah tidak terjadi masalah autokorelasi.
Uji Hipotesis Uji Secara Parsial (Uji .
Berdasarkan hasil regresi pada tabel 4.
3 menunjukan bahwa Berdasarkan 3 diketahui bahwa GDP memiliki t-hitung 41.
08302 > t-tabel 1.
65714 yang artinya secara parsial variabel GDP berpengaruh positif dan signifikan .
Variabel JE memiliki t-hitung 5.
880974 > t-tabel 1.
65714 yang artinya secara parsial variabel JE berpengaruh positif dan signifikan terhadap Ekspor CPO variabel NT memiliki t-hitung 5.
327807 > t-tabel 1.
65714 yang artinya secara parsial variabel NT berpengaruh positif dan signifikan terhadap Ekspor CPO variabel HRG memiliki t-hitung -9.
512485 > t-tabel 1.
65714 yang artinya secara parsial variabel HRG berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Ekspor CPO Indonesia ke sepuluh negara tujuan utama tahun 2008-2020.
Uji Secara Simultan (Uji F) Berdasarkan hasil analisis menggunakan software Eviews 9, diperoleh nilai Fhitung sebesar 703.
6082 > F-tabel 2.
68, sehingga H0 ditolak H1 diterima.
Artinya, pada tingkat kepercayaan 95% semua variabel independen yaitu Gross Domestic Product.
Jarak Ekonomi.
Nilai Tukar Riil, dan Harga Ekspor CPO secara simultan .
ersama-sam.
memiliki pengaruh signifikan secara statistik terhadap Ekspor CPO Indonesia ke sepuluh negara tujuan utama tahun 2008-2020.
Koefisien Determinasi (R.
Koefisien determinasi berfungsi untuk mengukur seberapa besar kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen.
Pengukuran nilai koefisien derminasi dapat dilihat dari multiple R2.
Apabila nilai R2 suatu regresi mendekati satu maka semakin baik regresi tersebut dan semakin mendekati nol maka variabel independen secara keseluruhan tidak dapat menjelaskan variabel Gross Domestic Product Hasil estimasi model terpilih Fixed Effect Model setelah penyembuhan masalah autokorelasi pada tabel 4.
3 diketahui bahwa variabel Gross Domestic SINOMIKA JOURNAL | VOLUME 1 NO.
https://publish.
ojs-indonesia.
com/index.
php/SINOMIKA Product berpengaruh positif dan signifikan terhadap Ekspor CPO Indonesia ke sepuluh negara tujuan utama tahun 2008-2020.
Hal tersebut dapat diketahui dari nilai koefisien sebesar 0,0000362 dan t-hitung 41.
08302 > t-tabel 1.
65714 artinya jika Gross Domestic Product bertambah 1 USD maka Ekspor CPO akan meningkat sebesar 0,0000362 ton.
Jarak Ekonomi Hasil estimasi model terpilih Fixed Effect Model setelah penyembuhan masalah autokorelasi pada tabel 4.
3 diketahui bahwa variabel Jarak Ekonomi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Ekspor CPO Indonesia ke sepuluh negara tujuan utama tahun 2008-2020.
Hal tersebut dapat diketahui dari nilai koefisien sebesar 382,5366 dan t-hitung 41.
08302 > t-tabel 1.
65714 yang artinya jika Jarak Ekonomi bertambah 1 satuan maka Ekspor CPO akan meningkat 382,5366 ton.
Nilai Tukar Riil Hasil estimasi model terpilih Fixed Effect Model setelah penyembuhan masalah autokorelasi pada tabel 4.
3 diketahui bahwa variabel Nilai Tukar Riil berpengaruh positif dan signifikan terhadap Ekspor CPO Indonesia ke sepuluh negara tujuan utama tahun 2008-2020.
Hal tersebut dapat diketahui dari nilai koefisien sebesar 40,76696 dan t-hitung 5.
327807 > t-tabel 1.
65714 yang artinya jika Nilai Tukar Riil meningkat 1 Rp/LCU maka nilai Ekspor CPO meningkat 40,76696 ton.
Harga Ekspor CPO Hasil estimasi model terpilih Fixed Effect Model setelah penyembuhan masalah autokorelasi pada tabel 4.
3 diketahui bahwa variabel Harga Ekspor berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Ekspor CPO Indonesia ke sepuluh negara tujuan utama tahun 2008-2020.
Hal tersebut dapat diketahui dari nilai koefisien sebesar -765,0524 dan t-hitung -9.
512485 > t-tabel 1.
65714 artinya jika Harga Ekspor meningkat 1 USD maka Ekspor CPO akan berkurang sebesar 765,0524 PENUTUP Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan pada bab IV, kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gross Domestic Product berpengaruh positif terhadap Ekspor CPO Indonesia ke sepuluh negara tujuan utama tahun 2008-2020.
Jarak Ekonomi berpengaruh positif terhadap Ekspor CPO Indonesia ke sepuluh negara tujuan utama tahun 2008-2020.
SINOMIKA JOURNAL | VOLUME 1 NO.
https://publish.
ojs-indonesia.
com/index.
php/SINOMIKA Analisis Ekspor Minyak Kelapa Sawit (CPO) Indonesia Ke Sepuluh Negara Tujuan Utama Tahun 2008-2020 Catur Juni Karlina.
Asih Sri Winarti.
Jamzani Sodik DOI: https://doi.
org/10.
54443/sinomika.
Nilai Tukar Riil berpengaruh positif terhadap Ekspor CPO Indonesia ke sepuluh negara tujuan utama tahun 2008-2020.
Harga Ekspor CPO berpengaruh negatif terhadap Ekspor CPO Indonesia ke sepuluh negara tujuan utama tahun 2008-2020.
Saran dan Ucapan Terimakasih Berdasarkan hasil penelitian dan kesimpulan, maka menghasilkan saran sebagai berikut dengan pemerintah mengetahui bahwa Gross Domestic Bruto negara tujuan ekspor berpengaruh terhadap permintaan ekspor CPO, diharapkan pemerintah Indonesia dapat meningkatkan kerjasama perdagangan internasional dengan negara mitra dagang, dalam penentuan negara tujuan utama ekspor, pemerintah Indonesia melakukannya dengan berdasarkan beberapa pertimbangan salah satunya terkait jarak dengan negara importir.
Meskipun jarak ekonomi tidak berpengaruh terhadap ekspor CPO, namun diharapkan faktor jarak ekonomi tetap digunakan sebagai pertimbangan karena di lain sisi bahwa jarak ekonomi juga masih berguna untuk menentukan biaya transportasi perdagangan, diharapkan pemerintah khususnya Bank Indonesia sebagai dapat menjaga kestabilan nilai tukar rupiah dengan kebijakan yang dibuat, salah satunya adalah terkait percepatan pengembangan implementasi instrumen Domestic Non Deliverable Forward (DNDF) di Indonesia, dan diharapkan negara Indonesia bisa menjadi negara pematok harga minyak kelapa sawit dan tetap menjaga kualitas dan kuantitas dari minyak kelapa sawit tersebut DAFTAR PUSTAKA